一种用于车头泊入车位的路径规划方法、设备及存储介质与流程

1.本发明涉及汽车技术领域，具体涉及一种用于车头泊入车位的路径规划方法、设备及存储介质。


背景技术：

2.近年来，随着国内汽车总量的快速增长，自动驾驶的兴起是，越来越多的车辆搭载了自主泊车系统。自动泊车技术可以帮助人们安全可靠的完成泊车，其通过获取车辆位姿和车位位姿，然后规划一条可行路径，随后自动控制车辆跟随路径完成泊车。
3.如公开号为cn112172799a的发明专利公开了一种狭小垂直泊车路径规划方法，包括以下步骤：步骤一、终点位置确定，并从终点位置到车位外进行规划，根据车位走廊的宽度及车辆当前的位置来确定在停车过程中执行一次机动停车或二次机动停车或三次机动停车；步骤二、起始停车位置确定目标线；步骤三、确定目标线设置后，从当前位置选择目标线，并规划路径到达起始停车位置；步骤四、到达起始停车位置时，跟随规划路径。
4.虽然，该发明可根据泊车位参数和车辆参数确定一次机动停车、两次机动停车和三次机动停车可执行的最小走廊宽度，能够为更加多变的交通情况适应，如车位狭小与停车走廊空间狭小的情况。然在现有量产车型中，还没有涉及车头泊入的情况。基于前轮转向的车型，虽然车头泊入相对于车尾泊入需求的空间更大，但是停车场环境错综复杂，有些局限场景，例如拐角处、逆鱼骨车位等采用车头泊入的方式更容易节省步数。因此针对某些局限场景，有必要设计一种车头泊入的自主泊车路规划方法，以增加自主泊车系统的适用性和便利性，显得尤为重要。


技术实现要素：

5.针对上述现有技术的不足，本发明所要解决的技术问题是：如何提供一种用于车头泊入车位的路径规划方法、设备及存储介质，解决车尾泊入局限场景适应性不足和步数较多的问题。
6.为了解决上述技术问题，本发明采用了如下的技术方案：
7.一种用于车头泊入车位的路径规划方法，包括以下步骤：
8.s1、获取车辆位姿和车位位姿信息；
9.s2、通过阿克曼转向原理建立车辆动力学模型确定车辆最小转弯半径r；
10.s3、确认车辆位姿泊车目标点，并从目标点到车位位姿进行逆向路径规划，以确认出库点；
11.s4、根据出库点通过几何逆推确认泊车起始目标线和目标点，其中泊车起始目标线为几何逆推得到的圆弧的切线集合，目标点为几何逆推得到的圆弧的点集合；
12.s5、通过三次多项式规划,选择一条车辆位姿达到目标点的路径，开始泊车。
13.进一步地，在步骤s2中，最小转弯半径r求解公式为：
14.r＝l/tan(θ
max
)
15.式中，l为车辆轴距，θ
max
表示车辆最大前轮转角，r表示最小转弯半径。
16.进一步地，在步骤s3中，通过摄像头画线和超声波雷达拟合线段输入，获取车位位姿信息和障碍物信息，并根据车位位姿信息得出车辆位姿泊车目标点。
17.进一步地，通过出库点逆推得出路径为前进与后退的圆弧组合，该组合约束条件为最小转弯半径和碰撞检测，结束条件为车辆位姿相对车位位姿外边缘平行。
18.进一步地，碰撞检测的求解公式为：
[0019][0020]
如果λs
car
＞s1，则发生碰撞，式中，s
car
为车辆面积，λ为安全系数，p0点为即将预测碰撞点，p
rl
、p
fl
、p
rr
、p
rl
分别表示车辆四个顶点，为p
rl
、p
fl
和p0围成的三角形的面积，为p
rl
、p
rr
和p0围成的三角形的面积，为p
fr
、p
fl
和p0围成的三角形的面积，为p
fr
、p
rr
和p0围成的三角形的面积。
[0021]
进一步地，在步骤s5中，选择一条车辆位姿达到目标点的路径应符合动力学约束和最短路径，采用三次多项式的公式为：
[0022]
s＝c0 c1t c2t2 c3t3[0023]
s(ts)＝c0 c1ts c2t
s2
c3t
s3
＝xs[0024]
s(te)＝c0 c1te c2t
e2
c3t
e3
＝xe[0025]
v(ts)＝c1 2c2ts 2c3t
s2
＝vs[0026]
v(te)＝c1 2c2te 2c3t
e2
＝ve[0027]
式中，s为位移，xs为开始位移，xe为结束位移，t为时间，te为开始时间，ts为结束时间,v为速度，vs为开始速度，ve为结束速度，c0、c1、c2、c3分别是三次多项式0次项、1次项、2次项、3次项的参数。
[0028]
一种用于车头泊入车位的设备，包括：
[0029]
存储器，用于存储计算机程序；
[0030]
处理器，用于执行所述计算机程序时实现上述任一项所述的用于车头泊入车位的路径规划方法的步骤。
[0031]
一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项所述的用于车头泊入车位的路径规划方法的步骤。
[0032]
与现有技术相比，本发明的有益效果在于：
[0033]
1、通过阿克曼转向原理建立车辆动力学模型，采用几何逆推确认泊车起始目标线和目标点，结合圆弧直线的处理，对路径规划进一步约束，求解出更安全、效率更高的车头泊入路径，保证了路径可行性和稳定性。
[0034]
2、通过对逆向斜列车位和拐角处车位泊入车库的局限场景采用车头泊入的方式，节省泊车时间，提升泊车成功率与便利性。从而解决了车尾泊入局限场景适应性不足和步数较多的问题，使得泊车鲁棒性增加，提升了用户体验。
附图说明
[0035]
为了使发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一
步的详细描述，其中：
[0036]
图1为本发明路径规划方法的流程图；
[0037]
图2为本发明中传感器在车辆上分布示意图；
[0038]
图3为本发明中车位位姿求解示意图；
[0039]
图4为本发明出库点求解示意图；
[0040]
图5为本发明路径规划多次走停示意图；
[0041]
图6为本发明路径规划单次走停与三次多项式示意图。
具体实施方式
[0042]
下面结合附图对本发明作进一步的详细说明。
[0043]
如图1所示，本实施例提供一种用于车头泊入车位的路径规划方法，包括以下步骤：
[0044]
s1、获取车辆位姿和车位位姿信息。
[0045]
s2、通过阿克曼转向原理建立车辆动力学模型确定车辆最小转弯半径r。
[0046]
s3、确认车辆位姿泊车目标点，并从目标点到车位位姿进行逆向路径规划，以确认出库点(point_out)；逆向路径规划根据目标点以及最最小转弯半径的值，作为动力学模型约束进行逆推。
[0047]
s4、根据出库点通过几何逆推确认泊车起始目标线和目标点，其中泊车起始目标线为几何逆推得到的圆弧的切线集合，目标点为几何逆推得到的圆弧的点集合。
[0048]
s5、通过三次多项式规划,选择一条车辆位姿达到目标点的路径，开始泊车。
[0049]
本发明中，利用现有平台和传感器，传感器包括超声波雷达和摄像头，在车辆分布位置如图2所示，通过前后角雷达和摄像头对周边环境进行探测，以获取车辆位姿和车位位姿信息等。通过阿克曼转向原理建立车辆动力学模型，采用几何逆推确认泊车起始目标线和目标点，结合圆弧直线的处理，对路径规划进一步约束，求解出更安全、效率更高的车头泊入路径，保证了路径可行性和稳定性。同时对逆向斜列车位和拐角处车位泊入车库的局限场景采用车头泊入的方式，节省泊车时间，提升泊车成功率与便利性。通过结合现有智能驾驶车辆探测，对路径规划进一步约束，求解出更安全、效率更高的车头入库路径。从而解决了车尾泊入局限场景适应性不足和步数较多的问题，结合已有的车尾泊入系统使用，使得泊车鲁棒性增加，提升了用户体验。
[0050]
具体实施时，步骤s2中，最小转弯半径r求解公式为：
[0051]
r＝l/tan(θ
max
)
[0052]
式中，l为车辆轴距，θ
max
表示车辆最大前轮转角，r表示最小转弯半径。
[0053]
需进一步说明的是，路径规划根据r
min
＝r r
threshold
作为最小转弯半径进行规划，其中r
threshold
随着车辆控制需求和车辆相对于车位位置有所调整。
[0054]
具体实施时，在步骤s3中，通过摄像头画线和超声波雷达拟合线段输入，获取车位位姿信息和障碍物信息，并根据车位位姿信息得出车辆位姿泊车目标点。并对整个泊车过程可行使区域进行处理，结合车位位姿信息得出车辆目标点(point_tar)。需要进一步说明的是，目标点的选取除了保证必要的安全距离之外，尽量使目标点停留在车位位姿内。
[0055]
如图3所示，为本发明车位位姿求解示意图，可以得出车辆位姿和车位位姿有很强
的关联性，在保证一定安全距离的同时，尽量保证车辆位姿处于车位位姿中间。
[0056]
如图4所示，为本发明出库点(point_out)求解示意图，通过几何逆推方法，以车辆目标点(point_tar)为起点向出库方向进行遍历，当以车辆转向中心为圆心和以车辆外前侧最远点为圆上一点的圆，离侧边障碍物边界的最小距离大于safetydist时，认为此时车辆位置即为最出库点(point_out)。
[0057]
确定出库点的原则为已知在可行使区域内保证不碰撞出库。需进一步说明是，保证不碰撞的需求为与障碍物保证一定的安全距离，此安全距离会根据空间大小、车位两边障碍物属性进行调整。
[0058]
通过出库点(point_out)逆推得出路径为前进与后退的圆弧组合，此组合的求解方式为集合逆推，约束条件为最小转弯半径和碰撞检测，结束条件为车辆相对车位位姿外边缘平行。其中最后一段圆弧的切线集合为泊车起始目标线，最后一段圆弧上的点集合为起始目标点。碰撞检测的求解公式为：(以p0点和车辆碰撞为例)
[0059][0060]
如果λs
car
＞s1，则发生碰撞，式中，s
car
为车辆面积，λ为安全系数，p0点为即将预测碰撞点，p
rl
、p
fl
、p
rr
、p
rl
分别表示车辆四个顶点，为p
rl
、p
fl
和p0围成的三角形的面积，为p
rl
、p
rr
和p0围成的三角形的面积，为p
fr
、p
fl
和p0围成的三角形的面积，为p
fr
、p
rr
和p0围成的三角形的面积。
[0061]
具体实施时，在步骤s5中，选择一条车辆位姿达到目标点的路径应符合动力学约束和最短路径，采用三次多项式的公式为：
[0062]
s＝c0 c1t c2t2 c3t3[0063]
s(ts)＝c0 c1ts c2t
s2
c3t
s3
＝xs[0064]
s(te)＝c0 c1te c2t
e2
c3t
e3
＝xe[0065]
v(ts)＝c1 2c2ts 2c3t
s2
＝vs[0066]
v(te)＝c1 2c2te 2c3t
e2
＝ve[0067]
式中，s为位移，xs为开始位移，xe为结束位移，t为时间，te为开始时间，ts为结束时间,v为速度，vs为开始速度，ve为结束速度，c0、c1、c2、c3分别是三次多项式0次项、1次项、2次项、3次项的参数。
[0068]
经过整理可求解下面多项式，可得出多项式系数：
[0069][0070]
需要进一步说明的是，目标点并不一定相对比车位位姿外边缘平行，而是遍历目标点集合进行搜索得到最短路径。
[0071]
具体实施时，在步骤s4中，圆弧的切线集合最后一段圆弧若空间足够，出库圆弧即为最后一段圆弧，此时一次走停即可完成泊车过程。若空间不足，需要多次走停实现车头泊入。
[0072]
如图5所示，为本发明路径规划多次走停示意图。多次走停中前进后退来回的路径规划约束条件为：1)、满足车辆最小转弯半径需求；2)、不与泊车空间内的障碍物发生碰撞。结束条件为车辆位姿与车位位姿外边缘平行。
[0073]
如图6所示，为本发明路径规划单次走停示意图，约束条件和结束条件同图5所示。
[0074]
需要注意的是，不论多次走停入库还是单次走停入库，最后一段的圆弧是车辆起始点point_cur走到pos_ok点的关键，此时的pos_ok点就是圆弧上的点集合。在本发明的处理上，对圆弧上点的集合做遍历，当多项式方程有解时，则为point_cur走到pos_ok点的路径。
[0075]
本发明还提供一种用于车头泊入车位的设备，包括：
[0076]
存储器，用于存储计算机程序；
[0077]
处理器，用于执行所述计算机程序时实现上述所述的用于车头泊入车位的路径规划方法的步骤。
[0078]
本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述所述的用于车头泊入车位的路径规划方法的步骤。而存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0079]
最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管通过参照本发明的优选实施例已经对本发明进行了描述，但本领域的普通技术人员应当理解，可以在形式上和细节上对其作出各种各样的改变。凡是属于本发明的技术方案所引申出的显而易见的改变仍处于本发明的保护范围之列。