一种用于无人驾驶汽车的自动泊车路径规划方法与流程

本发明涉及无人驾驶汽车控制，具体为一种用于无人驾驶汽车的自动泊车路径规划方法。

背景技术：

1、随着无人驾驶汽车和自动泊车功能的发展，车辆需要在车位边界、邻车、墙体、立柱、路沿等环境边界较近的低速场景中完成泊车路径规划。由于泊车过程中车辆外廓角点与环境边界之间的距离变化直接影响路径可执行性，因此需要一种能够结合车辆关键角点净空状态进行路径规划和修正的方法。

2、现有自动泊车路径规划通常根据车辆当前位姿、目标泊车姿态和车辆运动学约束生成候选泊车路径，并通过车辆参考点轨迹、车辆外廓包络或障碍物距离约束判断路径是否满足通行要求。在路径不满足要求时，常采用重新规划、调整路径曲率、改变路径段长度或增加安全裕量等方式对泊车路径进行处理。

3、虽然现有技术能够生成满足基本运动学约束的泊车路径，但还存在一些不足：现有路径判断多以车辆参考点或统一外扩包络为基础，车辆关键角点在不同路径段内与环境边界之间的净空变化未被作为连续状态进行处理；当局部低净空出现时，难以区分该低净空来源于哪个车辆关键角点、哪个环境边界以及哪个路径段，导致路径修正容易表现为整体调整或重复重规划；同时，低净空点之间的相位切换、边界关联变化和路径参数修正权限缺少关联判断，容易使当前修正引入后续相位冲突或执行约束不满足的问题。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明提供了一种用于无人驾驶汽车的自动泊车路径规划方法，解决了现有自动泊车路径规划中车辆关键角点净空状态未被连续表征、低净空风险来源难以关联到具体角点和环境边界、路径参数修正缺少相位状态约束而导致修正针对性不足的问题。

2、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种用于无人驾驶汽车的自动泊车路径规划方法，包括以下步骤：获取泊车环境信息，建立局部泊车环境模型，并确定车辆目标泊车姿态；

3、根据车辆运动学约束和路径参数生成候选泊车路径，对所述候选泊车路径进行采样，计算车辆关键角点在各采样点处的修正净空；

4、根据所述修正净空建立角点净空相位表，执行净空相位锁存与释放、角点-边界风险配对、低净空非触发区过滤和相位冲突段识别；

5、根据锁存净空相位、最近边界类型和当前路径段类型确定路径参数修正权限，计算路径参数敏感度，并基于相位后果预测表筛选候选路径参数修正方案；

6、根据筛选结果更新路径参数或者对相位冲突段执行路径段重构，输出自动泊车路径。

7、优选的，所述局部泊车环境模型包括环境边界集合，所述环境边界集合中的每个环境边界配置有边界编号、边界几何、边界类型、边界误差、边界有效状态和边界更新时间；

8、所述边界类型包括车位边界、邻车边界、墙体边界、立柱边界、路沿边界、限位器边界和一般障碍物边界中的至少一种；

9、当边界类型的识别置信度低于预设条件，或者边界类别在连续规划周期内不一致时，将对应环境边界作为一般障碍物边界参与车辆关键角点的修正净空计算。

10、优选的，所述车辆关键角点至少包括左前角点、右前角点、左后角点和右后角点；

11、所述计算车辆关键角点在各采样点处的修正净空，包括：根据车辆外廓尺寸确定车辆关键角点在车辆本体坐标系中的坐标；

12、根据采样点处的车辆参考点坐标和车辆航向角确定车辆关键角点在泊车局部坐标系下的位置；

13、计算车辆关键角点到各环境边界的距离，将最小距离作为原始净空，并记录最近边界编号和最近边界类型；根据所述原始净空和净空修正量计算所述修正净空。

14、优选的，所述净空修正量根据最近边界的边界误差、车辆平面定位误差、车辆航向角误差、转向角误差和转向执行器响应滞后确定；

15、其中，车辆航向角误差根据车辆关键角点相对于车辆参考点的位置确定对净空的影响，转向角误差根据转向角扰动前后的修正净空变化确定对净空的影响，转向执行器响应滞后根据车辆速度、响应滞后时间和净空沿路径方向的变化确定对净空的影响。

16、优选的，所述角点净空相位表至少记录采样点编号、车辆状态、路径段类型、各车辆关键角点的修正净空、候选主导角点、候选主导角点对应的最近边界编号和候选主导角点对应的最近边界类型；

17、所述候选主导角点为同一采样点处修正净空最小的车辆关键角点；

18、所述角点净空相位表用于确定沿候选泊车路径分布的净空相位状态，并作为净空相位锁存与释放、角点-边界风险配对、低净空非触发区过滤和相位冲突段识别的输入。

19、优选的，所述净空相位锁存与释放包括：当同一候选主导角点在锁存判断窗口内连续出现，且当前路径段属于允许锁存路径段，或者当前最小修正净空低于边界接近阈值时，将该候选主导角点确定为锁存净空相位；

20、当新的候选主导角点在释放判断窗口内连续出现，当前路径段属于允许相位切换路径段，并且原锁存角点与新的候选主导角点在切换位置均满足相位切换安全阈值时，将锁存净空相位切换至新的候选主导角点；

21、不满足相位切换条件时，保持原锁存净空相位。

22、优选的，所述角点-边界风险配对包括锁存净空相位、锁存净空相位对应的最近边界编号、锁存净空相位对应的最近边界类型和当前路径段类型；

23、在相邻采样点均存在锁存净空相位时，根据主导角点是否变化以及最近边界编号是否变化确定边界关联变化标记；

24、当相邻采样点中任一采样点未形成锁存净空相位时，不调用最近边界编号进行边界关联变化判断。

25、优选的，所述低净空非触发区过滤包括：将最小修正净空低于最小净空阈值的采样点确定为低净空点，将最小修正净空低于硬安全净空阈值的采样点确定为硬安全点；

26、所述硬安全点不进入低净空非触发区过滤，并作为重新规划、路径段重构或者停车控制的触发依据；

27、对于不属于硬安全点的低净空点，根据相位连续性、边界关联连续性、相位切换邻域和执行敏感性确定是否触发路径修正；

28、不触发路径修正的低净空点划入低净空非触发区，并继续参与相位冲突段识别。

29、优选的，所述相位冲突段识别包括：在待判断路径区间内统计非零锁存净空相位、最近边界编号、相位切换次数和边界关联变化次数；

30、当所述待判断路径区间内出现至少两个非零锁存净空相位，并且满足最近边界编号数量不少于两个、相位切换次数大于相位切换次数上限、边界关联变化次数大于边界关联变化次数上限中的至少一项时，将所述待判断路径区间确定为相位冲突段；

31、所述相位切换次数和所述边界关联变化次数均基于非零锁存净空相位对应的采样点统计。

32、优选的，所述路径参数修正权限根据锁存净空相位、最近边界类型和当前路径段类型由路径参数修正权限表确定；

33、当路径修正触发区内存在多个角点-边界风险配对时，按照锁存净空相位、最近边界类型和当前路径段类型对触发采样点进行分组，同一分组采用相同的路径参数修正权限，不同分组分别参与路径参数敏感度计算；

34、所述路径参数敏感度通过对允许修正的路径参数施加扰动，并比较扰动前后锁存净空相位对应车辆关键角点的修正净空变化确定；

35、所述相位后果预测表用于记录预测窗口内的预测修正净空、预测锁存净空相位、预测最近边界编号、预测边界关联变化标记、预测相位冲突状态、预测终端姿态状态和预测执行约束状态，并用于筛选满足约束的候选路径参数修正方案。

36、本发明提供了一种用于无人驾驶汽车的自动泊车路径规划方法。具备以下有益效果：

37、1、本发明通过计算车辆关键角点在候选泊车路径各采样点处的修正净空，并基于所述修正净空建立角点净空相位表，使路径规划过程能够反映车辆外廓关键位置与环境边界之间的距离变化，避免仅以车辆参考点轨迹或统一安全包络作为路径判断依据。

38、2、本发明将环境边界误差、车辆定位与航向误差、转向角误差以及转向执行器响应滞后统一计入净空修正量，使修正净空能够更准确地表征实际泊车执行中的安全裕度。

39、3、本发明通过净空相位锁存与释放、角点-边界风险配对、低净空非触发区过滤和相位冲突段识别，将低净空状态与具体车辆关键角点、最近边界类型和路径段类型关联起来，使路径修正能够针对稳定的风险来源进行处理，减少因单个采样点净空波动导致的频繁修正。