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申请/专利权人：武汉大学
申请日：2024-05-27
公开（公告）日：2024-06-21
公开（公告）号：CN118220214A
主分类号：B60W60/00
分类号：B60W60/00;B60W30/06;B60W50/00
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.21#公开
摘要：本发明公开了一种面向复杂平行泊车场景的自动驾驶运动规划方法及系统，将运动规划方法分为姿态调整区域识别、轨迹发现与轨迹优化三个阶段，采用膨胀椭圆识别车辆在目标停车位置附近的姿态调整区域，将轨迹发现问题解耦为路径发现与速度发现两个子问题，路径发现建模为多阶段运动模式决策问题，速度发现建模为基于多项式曲线的二次规划问题，将轨迹优化过程建模为非线性优化问题，综合考虑通行走廊约束、车辆运动学约束、边界值约束等约束条件，以最小化控制量积分以及最小化与初始轨迹的距离作为目标函数，以轨迹发现结果作为初值进行迭代求解，从而提高在狭窄平行泊车环境中轨迹求解的成功率与效率。
主权项：1.一种面向复杂平行泊车场景的自动驾驶运动规划方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，将基于矢量表达的障碍物地图进行栅格化投影，得到占据栅格地图，根据车辆内切圆半径，对占据栅格地图中的障碍物进行边缘膨胀，在目标泊车位置进行最大化膨胀椭圆求解，得到车辆在目标停车位置附近的姿态调整区域与非姿态调整区域；步骤2，在姿态调整区域与非姿态调整区域，基于多阶段运动模式扩展进行路径发现，得到初始路径；步骤3，基于初始路径，构建多段多项式曲线对速度轨迹与方向盘转角轨迹进行表达与优化求解，得到初始的速度、加速度、前轮转角以及前轮转角角速度；步骤4，基于初始路径与障碍物地图，针对车体包络矩形上的关键点位置构建通行走廊，得到通行走廊约束；步骤5，基于车辆运动学参数、起始点和终止点参数，建立车辆运动学约束和边界值约束；步骤6，将初始路径和初始速度作为初值，对轨迹优化问题进行迭代求解，得到满足通行走廊约束、车辆运动学约束和边界值约束的最优泊车轨迹。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉大学 面向复杂平行泊车场景的自动驾驶运动规划方法及系统
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