[发明专利]一种面向一般停车场景的自动泊车控制方法

摘要

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。

主权项

1.一种面向一般停车场景的自动泊车控制方法，其特征在于，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δ_f^N＝{δ_f(1),…,δ_f(N)}，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。