一种基于路径规划的自动平行泊车算法

针对城市中停车位狭小、现有自动泊车方法缺乏连贯性的问题,提出一种自动平行泊车算法。对现有的五阶多项式路径规划方法加以改进,并有针对性地设计罚函数,采用遗传算法计算最佳泊车路径和最小泊车空间,实现自动平行泊车。仿真结果表明,该算法能快速有效地完成泊车,车辆损伤小,对空间的要求最低。     

五次多项式优化的平行泊车路径规划

针对目前自动泊车路径规划普遍存在的曲率突变问题,提出了一种五次多项式优化的平行泊车路径规划方法。五次多项式曲线由约束条件建立的方程组求解得出,并对路径的曲率突变处进行过渡优化。为简化计算,引入“虚圆半径”的概念,以“虚圆半径”作为最小转弯半径,并按照“圆弧-直线-圆弧”平行泊车路径规划的方法进行求解,由此得出优化的平行泊车路径。仿真结果表明,五次多项式优化的平行泊车路径规划方法能够规划出曲率连续、满足避障约束和车辆运动学约束的优化路径,提高了路径跟踪的效果,保证车辆安全完成泊车。     

多曲线在狭小空间下逆向泊车

针对自动泊车在狭小空间中路径规划计算量较大的问题，首先结合逆向泊车和碰撞点分析组合方法。利用五次多项式、反正切和四次多项式叠加曲线、三次贝塞尔曲线，得出满足避障要求的曲线。在MATLAB仿真结果中，证明了此方法得出的曲线不仅满足避障和车身参数约束，还能够高效完成泊车任务。同时，改变控制点的位置可以提高曲线的灵活度，使得车辆能够更加稳定和准确地完成泊车任务，从而提高了泊车效率。     

适用于车头泊入的路径规划和跟踪控制新方法

自动泊车作为智能汽车自动驾驶技术的一个关键组成部分,已成为业界关注和研究的热点。现有的自动泊车系统都是基于倒车实现,而大多数新型电动汽车充电口安装在车头,因此设计了车头泊入的泊车新方法。该方法首先对车辆进行运动学建模,然后根据汽车与车库的相对位置基于几何推导进行路径规划,最后利用PID对泊车过程进行跟踪控制。采用PID路径跟踪控制算法与现有泊车跟踪控制算法相比较,有效简化了算法结构,克服了“计算爆炸”的问题,具有较强的鲁棒性,符合现有新型电动汽车车头泊入的需求。使用Matlab和CarSim联合仿真实车参数模型车的运动学模型,完善了传统泊车过程模型的运动仿真分析,仿真结果验证了所设计的跟踪控制方法的有效性。     

基于无线通信的智能泊车系统设计

自动泊车是车辆辅助驾驶系统中的一项关键技术.当泊车空间较小时,现有的泊车技术无法发挥作用.设计了一种基于无线通信的新型智能泊车方法,引入无线通信协同泊靠的概念,利用通信网络共享资源信息;使用多类型传感器采集车位信息,多MCU共同规划泊车路径,调整已泊靠车辆位置,为需要泊靠的车辆提供足够空间,从而通过多车协同最大化利用泊车空间.通过实验验证,该方法与现有泊车技术相比,在同等条件下,泊车空间利用率提高20％以上.     

基于单片机与LabVIEW的自动泊车系统设计与实现

为解决狭小空间内的停车问题,采用与实际车辆运动规律类似的汽车模型作为研究对象,设计了一种基于STC89C52单片机与LabVIEW的自动泊车系统;依据车身大小以及车辆运动规律计算满足泊车条件的最小区域;通过RCWL-1601超声波传感器以及霍尔编码器测量车辆与侧方障碍物的距离以及车辆行驶距离,从而搜索满足泊车条件的车位;利用舵机控制车辆前轮转向并通过直流减速电机提供后轮驱动,通过预先设定的程序指令控制车辆完成自动泊车入位;车辆行驶数据经无线WIFI模块发送至上位机,并利用LabVIEW软件实现车位轮廓、倒车轨迹以及车速实时显示;实验结果表明,该系统可搜索到符合条件的停车区域,并完成车辆的自动泊车入位,具有较强的稳定性和可靠性。     

基于三阶反正切函数模型的平行泊车轨迹规划

现有泊车情况面临两大问题:停车空间小和泊车控制难.针对日益严重的“泊车难”问题,提出一种平行泊车的轨迹规划方法.该方法由带有三阶扰动的反正切式轨迹模型进行路径规划,考虑运动学的约束空间条件,利用遗传算法确定最优轨迹函数参数,最后获得最优泊车轨迹.仿真结果表明车住长与车长比值可达到1.315,多车位与多车型的模型仿真表明该路径规划方法的有效性以及较强的鲁棒性.     

一种自动泊车的仿人智能控制方法

为简化平行泊车,通过总结模拟熟练驾驶员的泊车经验,提出一种自动泊车的仿人智能控制方法。该方法以后轮驱动、前轮转向的四轮汽车为对象,建立车辆运动学模型;通过分析熟练驾驶员泊车流程,将泊车过程分为4个阶段;在相切圆弧加公切线的规划路径上,选取泊车阶段转换时车辆姿态调整的关键点作为跟踪目标;根据泊车过程车辆的位姿信息,提取12种泊车的特征状态,作为描述车辆泊车动态行为的特征模型;根据熟练驾驶员的泊车策略,构建控制模态集。泊车开始后,依据特征模型先验知识和当前车辆位姿与泊车目标的偏差,对当前车辆特征状态进行模式识别,由辨识出的特征状态驱动相应控制模态,控制汽车按规划路径泊车入位。建立了车辆运动学和仿人智能控制器Simulink模型,并进行了仿真实验。仿真结果表明,该方法能有效控制车辆泊入车位。     

三百六十度·三剑客

正360度全景泊车系统,简单一点来理解,就是在车辆的前后左右四个方向安装上摄像头,将车辆周围的景象反映在中控台的主机上,从而对车主的泊车行为起到辅助作用。"开车容易倒车难",特别是对新手来说,恐怕是深有体会的,加上停车场环境复杂,倒车总是要小心翼翼。360度全景泊车系统因为给驾驶员提供了许多原来看不到的区域的影像,对于泊车的帮助非常大。在广州改     

基于STM32和CoppeliaSim Edu的自动泊车系统设计与仿真

本项目设计并制作一个自动泊车系统智能小车，以STM32单片机为控制核心，并由单片机主控模块、电机驱动模块、超声波模块、红外避障模块等主要模块构成；通过LUA语言编程，利用Coppelia Sim Edu进行模拟仿真，能够完成自动循迹、速度控制以及传感器测距等多项功能。项目采用可视图法对小车路径进行规划，将小车、库位点和障碍物的各顶点进行组合连接，通过改善路径规划，提高小车自动泊车效率。通过优化自动倒车入库和侧方位倒车入库智能小车算法，根据停车的不同场景，对环境信息进行不同处理，综合确定停车空间，并作出不同的控制电信号，进而规划停车入库的路径，完成自动泊车功能。     

基于A*算法的停车场路径引导设计

为提高停车场停车效率和选择最佳停车位,根据停车场的车位布局及车位使用状况,设计了泊车路径规划模型。把空闲车位抽象为二维坐标系的坐标点,分别计算其距离用户位置的曼哈顿距离,选取曼哈顿距离最小值的停车位为最优车位。选用改进的A*算法为停车路径规划算法,为进一步优化算法遍历过程,使之更加适用于停车场车位分布较分散的情况,以停车位对应路段为遍历节点进行路径搜索,并完成路径规划,结果表明:该方法有效地去除了冗余节点,提高了算法遍历速度。     

Tracking Pedestrians Under Occlusion in Parking Space

Many traffic accidents occur in parking lots. One of the serious safety risks is vehicle-pedestrian conflict. Moreover, with the increasing development of automatic driving and parking technology, parking safety has received significant attention from vehicle safety analysts. However, pedestrian protection in parking lots still faces many challenges. For example, the physical structure of a parking lot may be complex, and dead corners would occur when the vehicle density is high. These lead to pedestrians’ sudden appearance in the vehicle’s path from an unexpected position, resulting in collision accidents in the parking lot. We advocate that besides vehicular sensing data, high-precision digital map of the parking lot, pedestrians’ smart device’s sensing data, and attribute information of pedestrians can be used to detect the position of pedestrians in the parking lot. However, this subject has not been studied and explored in existing studies. To fill this void, this paper proposes a pedestrian tracking framework integrating multiple information sources to provide pedestrian position and status information for vehicles and protect pedestrians in parking spaces. We also evaluate the proposed method through real-world experiments. The experimental results show that the proposed framework has its advantage in pedestrian attribute information extraction and positioning accuracy. It can also be used for pedestrian tracking in parking spaces.     

基于改进A*算法的AGV智能泊车算法

随着社会的发展和文明的进步，人类对车辆智能化水平、便捷性和安全性的要求越来越高，针对停车场车位少、停车难的问题，在A*算法的基础上，增加了时间因素，将等待时间加入启发函数，综合路径距离和等待时间两个因素进而规划出入库和出库任务的最佳路径，设计了三维A*智能泊车算法，在结构化环境下，根据给定的停车场地图，预留出最优车位，规划出多辆同时工作的自动导引车（Automated Guided Vehicle，AGV）最优路径，安排AGV运载车辆到指定车位或完成出库过程，尽量减少客户在停车和取车中的等待时间，并使总成本最小，呈现真正"互联网化"的智能停车体验.     

Autonomous Vehicle Emergency Recovery Tool: A Cooperative Robotic System for Car Extraction

Vehicles have been proven to be an ideal means for terrorists because they can be meticulously prepared well in advance before being deployed in urban and public places. To increase the risk and burden of explosive ordnance disposal teams, third‐party vehicles have also been used to block the access path to the explosive loaded vehicle. In this paper, we present a multirobot system that can remove vehicles from confined spaces with delicate handling, swiftly and in any direction to a safer disposal point. The new lifting robots, capable of omnidirectional movement, autonomously underride the identified vehicle and dock to its wheels for a synchronized lifting and extraction. The validity and efficiency of the novel robotic system is illustrated via experiments in an indoor parking lot, demonstrating successful autonomous navigation, docking, lifting, and extraction of a conventional car for a total covered distance of 20 m.     

A path planning and path‐following control framework for a general 2‐trailer with a car‐like tractor

Maneuvering a general 2‐trailer with a car‐like tractor in backward motion is a task that requires a significant skill to master and is unarguably one of the most complicated tasks a truck driver has to perform. This paper presents a path planning and path‐following control solution that can be used to automatically plan and execute difficult parking and obstacle avoidance maneuvers by combining backward and forward motion. A lattice‐based path planning framework is developed in order to generate kinematically feasible and collision‐free paths and a path‐following controller is designed to stabilize the lateral and angular path‐following error states during path execution. To estimate the vehicle state needed for control, a nonlinear observer is developed, which only utilizes information from sensors that are mounted on the car‐like tractor, making the system independent of additional trailer sensors. The proposed path‐planning and path‐following control framework is implemented on a full‐scale test vehicle and results from simulations and real‐world experiments are presented.     

基于Ibeacon的室内智能停车导航系统

随着无线技术的发展以及位置读物需求的多样化发展,在大型室内停车场的应用场景中,用户对于基于位置服务的需求更加迫切。同时,私家车数量的渐进式增长,后续所造成的一系列城市停车难现象,比如地下停车场结构环境复杂、车库内车辆交通混乱、停车场管理效率低下以及驾驶员停泊车过程中所用时间过长等问题,使得人们迫切需要一种良好的解决方案。而现如今主流的GPS导航由于穿透性不佳导致在室内无法发挥其正常作用。最近比较流行的Wi-Fi室内定位技术也同样存在因室内环境的多变性和复杂性导致信号传输不稳定的难题。然而,随着Bluetooth-4.0时代的来临,其低功耗、抗干扰和低成本的特点弥补了这一缺口。针对以上问题,文中设计开发了一个基于Ibeacon的室内智能停车导航小程序。该设计与应用将通过Matlab图像处理、Ibeacon定位等技术的应用来帮助用户更方便、更快捷地找到自己的停车位,大大提高了用户的便利性。同时也改善了停车场的管理效率和帮助停车场进行电子数据统计和分析,从而达到双赢的局面。