一種基于三階反正切函數(shù)模型的平行泊車(chē)方法技術(shù)

本發(fā)明專(zhuān)利技術(shù)提供了一種基于三階反正切函數(shù)模型的平行泊車(chē)方法。本發(fā)明專(zhuān)利技術(shù)提出帶有三階擾動(dòng)的反正切式的路徑規(guī)劃方法，根據(jù)車(chē)輛運(yùn)動(dòng)學(xué)計(jì)算出約束空間，由MATLAB中的遺傳算法的工具箱調(diào)用ga函數(shù)，以泊車(chē)過(guò)程中的障礙約束、車(chē)輛自身的參數(shù)約束、泊車(chē)起始點(diǎn)和終點(diǎn)位置約束為軌跡函數(shù)的目標(biāo)函數(shù)，以泊車(chē)終點(diǎn)車(chē)輛與車(chē)位的水平夾角最小為適應(yīng)度函數(shù)，求得最優(yōu)的軌跡函數(shù)的參數(shù),確定最優(yōu)的平行泊車(chē)軌跡。使用本發(fā)明專(zhuān)利技術(shù)，可得車(chē)位長(zhǎng)度與車(chē)長(zhǎng)的比值約為1.315，具有非常好的效果。

A parallel parking method based on the three order inverse tangent function model

The present invention provides a parallel parking method based on a three order inverse tangent function model. The invention proposes a tangent path planning method of the three order perturbation, calculate the constraint space according to the vehicle kinematics, by genetic algorithm in MATLAB toolbox GA function calls, constraints and obstacles in the process of vehicle parking with its own parameters constraints, starting point and end point parking position constraint as the target function of trajectory. End point for parking vehicles and parking spaces level minimum angle for the fitness function, the optimal parameters of the trajectory function, to determine the optimal parallel parking trajectory. The use of the invention, the ratio of available parking spaces and the length of the length is about 1.315, with very good results.

【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
一種基于三階反正切函數(shù)模型的平行泊車(chē)方法
本專(zhuān)利技術(shù)涉及仿真
，特別是涉及一種基于三階反正切函數(shù)模型的平行泊車(chē)方法。
技術(shù)介紹
汽車(chē)作為日常生活中最常用的交通工具，私家車(chē)幾乎也都成了每個(gè)家庭的標(biāo)配，在交通方便的同時(shí)也帶來(lái)了更多問(wèn)題，特別是停車(chē)難的問(wèn)題日益嚴(yán)重。如何改善汽車(chē)的操控性，尤其是泊車(chē)過(guò)程中的不便利，消除安全隱患，迅速、準(zhǔn)確、安全地將汽車(chē)停靠到合適的位置，逐漸引起了人們的關(guān)注。自動(dòng)泊車(chē)技術(shù)的出現(xiàn)大大緩解了駕駛員泊車(chē)時(shí)的緊張程度，降低泊車(chē)難度，提高駕駛的舒適性，提高了泊車(chē)過(guò)程中的安全性。提高自動(dòng)泊車(chē)方法的可靠性和實(shí)用性的關(guān)鍵模塊之一就是合理的路徑規(guī)劃。基于路徑規(guī)劃的平行泊車(chē)方法根據(jù)車(chē)輛與停車(chē)位的相對(duì)的位置算出最佳泊車(chē)路徑，便于泊車(chē)的全過(guò)程的規(guī)劃控制。NelsonWL提出的Continuous-curvaturepathforautonomousvehicles中車(chē)輛的最短路徑規(guī)劃是連接圓弧(最小轉(zhuǎn)彎半徑)的直線段，弧形輪廓和直線之間是不連續(xù)的圓弧，所以車(chē)輛停在弧的每個(gè)不連續(xù)的過(guò)渡點(diǎn)需重新調(diào)整車(chē)輪。但瞬間變化機(jī)械的轉(zhuǎn)向在物理上是不可能實(shí)現(xiàn)的。XuJin,XieMing等人提出根據(jù)車(chē)位大小和周?chē)系K物的信息進(jìn)行離線查表，獲得一條無(wú)碰撞且連續(xù)的正弦曲線軌跡，該方法對(duì)實(shí)時(shí)性要求較低；而姜輝提出的自動(dòng)平行泊車(chē)轉(zhuǎn)向控制策略的研究提出的路徑需要不停地變速及換擋，不符合駕駛員操作的實(shí)際情況；而雙半徑法需要在車(chē)速為零時(shí)改變轉(zhuǎn)向角，對(duì)車(chē)輛損傷較大；未加約束空間的以五階多項(xiàng)式作為平行泊車(chē)的規(guī)劃路徑需要較大的泊車(chē)空間；加了約束空間的改進(jìn)的五階多項(xiàng)式路徑規(guī)劃方法調(diào)用遺傳算法時(shí)需要引入帶罰函數(shù)的適應(yīng)度函數(shù)，在復(fù)雜的泊車(chē)環(huán)境中并不好控制懲罰量，會(huì)出現(xiàn)一定的誤差。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
為解決上述問(wèn)題，本專(zhuān)利技術(shù)提供了一種基于三階反正切函數(shù)模型的平行泊車(chē)方法，包括如下步驟：步驟一：將目標(biāo)車(chē)輛根據(jù)其車(chē)輛輪廓的四個(gè)頂點(diǎn)將其簡(jiǎn)化為矩形框，根據(jù)泊車(chē)車(chē)輛提取待泊車(chē)車(chē)輛的相關(guān)參數(shù)、車(chē)位相關(guān)參數(shù)。步驟二：構(gòu)建最優(yōu)平行泊車(chē)軌跡模型，所述模型包括模型表達(dá)式：y＝a1tan-1(a2x3+a3x2+a4x+a5)+a6及約束條件：其中，(x,y)是車(chē)輛停車(chē)軌跡的坐標(biāo)，a1,a2,a3,a4,a5,a6為未知的常數(shù)，(x0,y0)為車(chē)輛后輪軸中心坐標(biāo)；代表車(chē)輛的矩形框的四個(gè)頂點(diǎn)分別表示為A、B、C、D,A、B在車(chē)前輪位置，C、D在車(chē)后輪位置，且A、B、C、D的四個(gè)位置是從右上方開(kāi)始順時(shí)針排布，A、B、C、D各自坐標(biāo)分別為(xA,yA)、(xB,yB)、(xC,yC)、(xD,yD)，L為車(chē)輛軸距，Lf是車(chē)輛前懸長(zhǎng)，d0是行駛道路寬度，d1、d2分別為車(chē)位的寬度、長(zhǎng)度；ρ是車(chē)輛泊車(chē)軌跡的曲率；Rmin是車(chē)輛泊車(chē)過(guò)程中的最小轉(zhuǎn)彎半徑。步驟三：根據(jù)模型表達(dá)式及約束條件求解出最優(yōu)的軌跡參數(shù)，得到對(duì)應(yīng)的a1,a2,a3,a4,a5,a6。進(jìn)一步的，步驟三具體為：步驟3.1：?jiǎn)⒂眠z傳算法工具箱中的ga函數(shù)，初始化得到數(shù)組N隨機(jī)產(chǎn)生的初始值A(chǔ)i＝(a1,a2,a3,a5),i＝1,2,3,…N。步驟3.2：將車(chē)輛后輪軸中心坐標(biāo)的起始坐標(biāo)賦值給(x0,y0)，將(x0,y0)及Ai＝(a1,a2,a3,a5),i＝1,2,3,…N代入約束條件中的最后兩個(gè)等式計(jì)算Ai＝(a4,a6),i＝1,2,3,…N。步驟3.3：判斷經(jīng)過(guò)步驟3.2得到的參數(shù)Ai＝(a1,a2,a3,a4,a5,a6),i＝1,2,3,…N，能不能滿(mǎn)足約束條件，如果不能，則計(jì)算適應(yīng)度函數(shù)finessfcn[Ai＝(a1,a2,a3,a4,a5,a6)]＝inf,i＝1,2,3,…N，遺傳算法的參數(shù)返回一個(gè)無(wú)窮大的值；如果滿(mǎn)足約束條件，則計(jì)算當(dāng)前參數(shù)下對(duì)應(yīng)的適應(yīng)度函數(shù)值finessfcn[Ai＝(a1,a2,a3,a4,a5,a6)],i＝1,2,3,…N。步驟3.4：判斷ga函數(shù)的終止條件是否得到滿(mǎn)足，如果得到滿(mǎn)足，則轉(zhuǎn)到步驟3.5，否則根據(jù)遺傳算法轉(zhuǎn)到下一代的計(jì)算并轉(zhuǎn)到步驟3.2。步驟3.5：遺傳算法停止運(yùn)行，并輸出一組最優(yōu)的軌跡參數(shù)A＝(a1,a2,a3,a4,a5,a6)。本專(zhuān)利技術(shù)的有益效果為：從本專(zhuān)利技術(shù)的仿真結(jié)果中可得車(chē)位長(zhǎng)度與車(chē)長(zhǎng)的比值約為1.315，接近于張朝武在平行泊車(chē)最小車(chē)位探討中提出的車(chē)位長(zhǎng)與車(chē)長(zhǎng)比值1.3，具有非常好的效果，多種車(chē)位和車(chē)型參數(shù)的仿真體現(xiàn)了該專(zhuān)利技術(shù)的魯棒性很好。附圖說(shuō)明圖1是反正切函示意圖。圖2為泊車(chē)路徑及相關(guān)參數(shù)示意圖。圖3為泊車(chē)過(guò)程中障礙示意圖。圖4為奇瑞泊A車(chē)位仿真圖。圖5為奇瑞泊B車(chē)位仿真圖。圖6為富康泊A車(chē)位仿真圖。圖7為富康泊B車(chē)位仿真圖。圖8為奧迪泊A車(chē)位仿真圖。圖9為奧迪泊B車(chē)位仿真圖。具體實(shí)施方式本專(zhuān)利技術(shù)的設(shè)計(jì)構(gòu)思為：本專(zhuān)利技術(shù)根據(jù)平行泊車(chē)的軌跡曲線與反正切函數(shù)(如圖1所示)的相似性，以及泊車(chē)軌跡的非線性特性，提出帶有三階擾動(dòng)的反正切式的路徑規(guī)劃方法，根據(jù)車(chē)輛運(yùn)動(dòng)學(xué)計(jì)算出約束空間，由MATLAB中的遺傳算法的工具箱調(diào)用ga函數(shù)，以泊車(chē)過(guò)程中的障礙約束、車(chē)輛自身的參數(shù)約束、泊車(chē)起始點(diǎn)和終點(diǎn)位置約束為軌跡函數(shù)的目標(biāo)函數(shù)，以泊車(chē)終點(diǎn)車(chē)輛與車(chē)位的水平夾角最小為適應(yīng)度函數(shù)，求得最優(yōu)的軌跡函數(shù)的參數(shù),確定最優(yōu)的平行泊車(chē)軌跡。下面對(duì)本專(zhuān)利技術(shù)的具體技術(shù)方案進(jìn)行說(shuō)明,主要包括如下步驟：步驟一：將目標(biāo)車(chē)輛根據(jù)其車(chē)輛輪廓的四個(gè)頂點(diǎn)將其簡(jiǎn)化為矩形框，根據(jù)泊車(chē)車(chē)輛提取待泊車(chē)車(chē)輛的相關(guān)參數(shù)、車(chē)位相關(guān)參數(shù)；步驟二：構(gòu)建最優(yōu)平行泊車(chē)軌跡模型。所述模型包括模型表達(dá)式：y＝a1tan-1(a2x3+a3x2+a4x+a5)+a6；及約束條件：其中，(x,y)是車(chē)輛停車(chē)軌跡的坐標(biāo)，a1,a2,a3,a4,a5,a6為未知的常數(shù)，(x0,y0)為車(chē)輛后輪軸中心E的坐標(biāo)；代表車(chē)輛的矩形框的四個(gè)頂點(diǎn)分別表示為A、B、C、D；A、B在車(chē)前輪位置，C、D在車(chē)后輪位置，且A、B、C、D的四個(gè)位置是從右上方開(kāi)始順時(shí)針排布，A、B、C、D各自坐標(biāo)分別為(xA,yA)、(xB,yB)、(xc,yC)、(xD,yD)，L為車(chē)輛軸距，Lf是車(chē)輛前懸長(zhǎng)，d0是行駛道路寬度，d1、d2分別為車(chē)位的寬度、長(zhǎng)度；ρ是車(chē)輛泊車(chē)軌跡的曲率；Rmin是最小轉(zhuǎn)彎半徑；下面結(jié)合圖2對(duì)上述模型的原理進(jìn)行說(shuō)明。泊車(chē)過(guò)程中以E點(diǎn)為基準(zhǔn)點(diǎn)，有：由幾何原理則有如下的數(shù)學(xué)關(guān)系：根據(jù)圖2所示的車(chē)位參數(shù)，期望車(chē)輛在完成泊車(chē)后，θ的絕對(duì)值越小越好，由此建立目標(biāo)函數(shù)。若車(chē)輛完成泊車(chē)后在設(shè)定位置，則有Lr為車(chē)輛后懸長(zhǎng)；W、L分別為車(chē)輛寬度，車(chē)輛軸距；R為車(chē)輛泊車(chē)中的轉(zhuǎn)彎半徑；a,b,c,d為車(chē)輛輪廓頂點(diǎn)A、B、C、D完成泊車(chē)后對(duì)應(yīng)的點(diǎn)；θ為車(chē)輛與車(chē)位水平方向的水平夾角；為車(chē)輛前輪轉(zhuǎn)向角；d3、d5分別為車(chē)輛泊車(chē)后與車(chē)位左邊緣、下邊緣的距離；(xe,ye)為車(chē)輛完成泊車(chē)后，后輪軸中心E的坐標(biāo)。根據(jù)該軌跡曲線與反正切函數(shù)相似，以及泊車(chē)軌跡的非線性的特性，單一的反正切模型不能完全描述停車(chē)過(guò)程的復(fù)雜性和不確定性的軌跡。所以在選擇的軌跡模型中加入一個(gè)非線性的擾動(dòng)。在二維坐標(biāo)中，三次多項(xiàng)式和反正切函數(shù)的軌跡曲線主要在第一和第三象限或第二和第四象限內(nèi)，但二次多項(xiàng)式的軌跡曲線是主要在第一和第二象限或第三和第四象限。與二次多項(xiàng)式相比，選擇一個(gè)三次多項(xiàng)式作為平行泊車(chē)軌跡模型的擾本文檔來(lái)自技高網(wǎng)...

【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
一種基于三階反正切函數(shù)模型的平行泊車(chē)方法，其特征在于，包括如下步驟：步驟一：將目標(biāo)車(chē)輛根據(jù)其車(chē)輛輪廓的四個(gè)頂點(diǎn)將其簡(jiǎn)化為矩形框，根據(jù)泊車(chē)車(chē)輛提取待泊車(chē)車(chē)輛的相關(guān)參數(shù)、車(chē)位相關(guān)參數(shù)；步驟二：構(gòu)建最優(yōu)平行泊車(chē)軌跡模型，所述模型包括模型表達(dá)式：y＝a

【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于三階反正切函數(shù)模型的平行泊車(chē)方法，其特征在于，包括如下步驟：步驟一：將目標(biāo)車(chē)輛根據(jù)其車(chē)輛輪廓的四個(gè)頂點(diǎn)將其簡(jiǎn)化為矩形框，根據(jù)泊車(chē)車(chē)輛提取待泊車(chē)車(chē)輛的相關(guān)參數(shù)、車(chē)位相關(guān)參數(shù)；步驟二：構(gòu)建最優(yōu)平行泊車(chē)軌跡模型，所述模型包括模型表達(dá)式：y＝a1tan-1(a2x3+a3x2+a4x+a5)+a6及約束條件：其中，(x,y)是車(chē)輛停車(chē)軌跡的坐標(biāo)，a1,a2,a3,a4,a5,a6為未知的常數(shù)，(x0,y0)為車(chē)輛后輪軸中心坐標(biāo)；代表車(chē)輛的矩形框的四個(gè)頂點(diǎn)分別表示為A、B、C、D,A、B在車(chē)前輪位置，C、D在車(chē)后輪位置，且A、B、C、D的四個(gè)位置是從右上方開(kāi)始順時(shí)針排布，A、B、C、D各自坐標(biāo)分別為(xA,yA)、(xB,yB)、(xC,yC)、(xD,yD)，L為車(chē)輛軸距，Lf是車(chē)輛前懸長(zhǎng)，d0是行駛道路寬度...

【專(zhuān)利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：蔣濤，彭莉斯，楊強(qiáng)，袁建英，付克昌，
申請(qǐng)(專(zhuān)利權(quán))人：成都信息工程大學(xué)，四川木牛流馬智能科技有限公司，
類(lèi)型：發(fā)明
國(guó)別省市：四川,51