[发明专利]一种面向一般停车场景的自动泊车控制方法

说明书

本发明提出一种面向一般停车场景的自动泊车控制方法。首先通过仿真生成不同类型车辆的控制指令与泊车轨迹数据集；其次利用深度神经网络算法对仿真数据进行学习，提取出控制指令与泊车轨迹之间的普遍关系，那么当给定任意一个停车场景及确定动力学模型参数的车辆时，可以经过少数步骤的训练找到合适的停车策略，给出在此停车场景下的控制指令，产生规划轨迹；最后，根据实际泊车轨迹与规划轨迹的偏差进行控制反馈，使泊车轨迹最接近系统规划的理想轨迹。

技术领域

本发明涉及自动泊车领域，尤其涉及面向一般场景的自动泊车路径规划方法。

背景技术

对于许多驾驶员而言，顺列式驻车是一种痛苦的经历，大城市停车空间有限，将汽车驶入狭小的空间已成为一项必备技能。很少有不费一番周折就停好车的情况，停车可能导致交通阻塞、神经疲惫和保险杠被撞弯。随着自动泊车技术的发展，上述问题得到了很大的改善。自动泊车技术除了能够帮助驾驶员自动停车，还有助于解决人口密集城区的一些停车和交通问题。有时候，能否在狭小空间中停车受驾驶员技术的限制。自动泊车技术可以将汽车停放在较小的空间内，这些空间比大多数驾驶员能自己停车的空间小得多。这就使得车主能更容易地找到停车位，同时相同数量的汽车占用的空间也更小。

现有技术中，如公开号CN107102642A提供了一种用于无人驾驶汽车的自动泊车系统，其主要侧重于自动泊车监测传感系统，利用地磁传感器的检测数据进行车辆轨迹的估算。如公开号CN106427996A提供一种多功能泊车控制方法和系统，其通过获取车辆周围障碍物信息；根据车辆周围障碍物信息选择自动泊车方式或遥控泊车方式。如公开号CN106043282 A提供一种用于车辆的全自动泊车系统及其控制方法，其根据所述车辆的周边环境信息与所述车辆的运行状态信息规划出泊车路径，控制电动助力转向系统和电子稳定系统及变速箱控制单元按照所述泊车路径完成全自动泊车。

现有技术中“自动泊车”的相关内容主要是侧重于自动泊车系统的硬件构成、每一部分模块是如何工作以及各模块之间的通信方式，其大部分技术内容没有涉及停车场景的考虑，都未能够解决各种停车场景和不同泊位类型的停车问题。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提供一种面向一般停车场景的自动泊车控制方法。

具体采用如下技术方案：

方法包括如下步骤：

(1)按照车体大小、重心位置、前后轴距、前后轮转动惯量定义车辆类型；

(2)对不同的车辆类型分别进行轨迹生成：将整个停车过程分为N个阶段，N个阶段的控制指令集合为δ_f^N＝{δ_f(1),…,δ_f(N)}；每个阶段中具体的车辆控制指令来自于K个控制角的集合S_δ＝{δ₁,…,δ_k}，每个类型的车辆可以获得K^N个组合结果；每个阶段的时间长度为T_N，总的时间长度为T＝T₁+…+T_N；仿真步长为t，其中T_N＝K*t；

(3)根据车辆最终位置、偏角及速度，通过深度神经网络学习得到车辆的控制指令组合；

(4)根据控制指令集合{δ₁,δ₂,…,δ_t}，结合当前具体的车辆动力学模型参数，得出车辆停车轨迹；

(5)根据实际泊车轨迹与规划轨迹的偏差进行反馈控制，生成最终泊车轨迹。

优选地，步骤(4)中得出车辆停车轨迹的具体步骤为：

1)前进模式中，根据车辆状态转移方程

及