[发明专利]一体式平行泊车轨迹规划和跟踪控制方法及系统

说明书

本发明公开了一种一体式平行泊车轨迹规划和跟踪控制方法及系统，该方法包括：搭建车辆运动学模型；基于车辆运动学模型，设计预测模型和泊车系统的约束；设计代价函数，将速度规划、路径规划和跟踪控制整合为一个优化问题，得到服从于预测模型和约束的控制问题描述；采用内点法求解控制问题，得到最优开环控制序列，选取最优开环控制序列中的第一组元素应用于待控制的车辆，实现自动平行泊车。本发明所提供的一体式平行泊车轨迹规划和跟踪控制方案，将速度规划、路径规划和跟踪控制整合为一个优化问题，并进行求解，有效提高了泊车动态过程的安全性和舒适性，简化了自动泊车系统的结构。

技术领域

本发明涉及自动泊车技术领域，特别涉及一种一体式平行泊车轨迹规划和跟踪控制方法及系统。

背景技术

近些年，随着人们对驾驶安全性和舒适性的要求越来越高，高级驾驶辅助系统(Advanced Driving Assistance System，ADAS)得到了快速的发展，而自动泊车系统作为ADAS的重要组成部分，已经成为研究辅助驾驶的热点。

平行泊车，也即我们所熟知的侧方停车，是我们日常生活中最常用到的泊车模式。对于很多新手司机来说，泊车的难度远远高于驾驶汽车的难度，在泊车时由于操作不当导致汽车刮蹭的事件在日常生活中时有发生，并且由于泊车时驾驶员通常会精神高度紧张，泊车过程会让驾驶员产生一定的疲惫感，而自动泊车系统可以解决新手司机泊车过程的安全问题和疲劳问题。此外，自动泊车算法可以解放驾驶员的双手。当驾驶员/乘客到达目的地，只需要启动自动泊车系统，然后下车离开即可，不需要待在汽车里等待泊车完成或者亲自操作汽车，节省驾驶员/乘客的时间。

目前，在自动泊车技术领域，现有研究多是分层式的方法，上层采用贝塞尔曲线法、多项式法、B样条法等算法先规划出一条理想的泊车路径，下层采用模糊控制、模型预测控制、滑模控制等控制算法控制车辆跟踪已规划出的路径。分层式泊车算法需要分别设计平滑的泊车路径和路径跟踪控制器，导致泊车系统结构复杂。此外，一些研究认为泊车时的车速较低，可以直接将泊车过程中的车速设置为一个定值，论文[基于坐标补偿的自动泊车系统无模型自适应控制[J].自动化学报]按照驾驶员的驾驶经验规划了一条平行泊车路径，并设计了一种基于坐标补偿的无模型自适应控制(Model-free adaptive control,MFAC)方案进行路径跟踪，并且认为泊车时的速度为一个较低的定值。虽然这样可以减少计算机的计算量，但是忽略了实际泊车时的速度变化，可能会导致更长的泊车时间，甚至会增加跟踪的误差。并且，由于起始和终止时间的车速为零，设置固定车速可能会导致起始和终止时有较大的加速度，让乘客感到不适。

发明内容

本发明提供了一种一体式平行泊车轨迹规划和跟踪控制方法及系统，以解决现有的分层式自动泊车系统结构复杂及无法实现动态泊车控制的技术问题。

为解决上述技术问题，本发明提供了如下技术方案：

一方面，本发明提供了一种一体式平行泊车轨迹规划和跟踪控制方法，该一体式平行泊车轨迹规划和跟踪控制方法包括：

搭建车辆运动学模型；

基于所述车辆运动学模型，设计预测模型和泊车系统的约束；

设计代价函数，将车辆的速度规划、路径规划和跟踪控制整合为一个优化问题，得到服从于所述预测模型和所述约束的控制问题描述；

采用内点法求解所述控制问题，得到最优开环控制序列，选取所述最优开环控制序列中的第一组元素应用于待控制的车辆，实现自动平行泊车。

进一步地，所述车辆运动学模型的表达式为：

其中，v为车辆的运动速度，和分别为车辆在X和Y方向上的速度分量，别为θ为车辆的航向角，δ为车辆的转向轮等效转角，l为车辆的轴距。

进一步地，基于车辆运动学模型，设计预测模型和泊车系统的约束，包括：