动规划的研究，主要集中在路径规划、控制算法以及感知技术等方面。传统的自动泊车系统通常依赖于预先计算好的固定路径和规则化的控制策略，这在面对复杂多变的泊车环境时显得较为僵化。为了提高自动泊车的灵活性和成功率，本研究提出了一种基于神经网络的自动泊车运动规划方法，旨在模拟驾驶员的经验，动态地生成适应各种泊车场景的控制指令。
神经网络作为一种强大的数据建模工具，尤其在深度学习领域的应用，已经展现出在处理复杂问题上的强大能力。在本文中，神经网络被用来学习驾驶员的泊车经验，通过对大量驾驶员泊车数据的学习，神经网络可以理解和模仿驾驶员如何根据不同的泊车条件（如车位大小、车辆初始位置等）来调整方向盘转角和车速。这种学习过程可以通过训练神经网络的权重和偏置参数来实现，使得网络的输出接近于驾驶员的实际操作。
具体来说，神经网络的训练框图如图1所示，输入包括车辆的状态信息（如位置、速度、角度等）和环境信息（如车位边界、障碍物等），输出是方向盘转角和车速指令。在训练过程中，通过经验借鉴程度评估函数来度量神经网络学习驾驶员经验的效果，确保网络能够正确地模仿驾驶员的行为。
实际应用中，神经网络模型可以通过Matlab/Simulink和CarSim联合仿真进行验证。这种联合仿真可以模拟出真实的驾驶环境，评估神经网络规划的泊车路径和控制策略的合理性。同时，通过硬件在环仿真，可以进一步确认神经网络的实时性能，确保在实际车辆上的应用可行性。
自动泊车系统的这一创新方法有几个显著的优势。由于借鉴了驾驶员经验，神经网络可以根据实际情况灵活调整控制策略，提高了泊车的成功率。这种方法可以适应各种泊车情境，无论是标准车位还是狭小空间，都能有效地进行泊车。利用深度学习技术，该系统有潜力持续学习和优化，随着数据的增加，泊车性能可能会逐步提升。
本文提出的神经网络驱动的自动泊车运动规划是一种有前景的技术，它结合了人类驾驶的智慧和机器学习的效率，有望在未来为自动驾驶汽车提供更智能、更可靠的泊车解决方案。然而，尽管这种方法在理论和实验上都显示出良好的效果，但还需要在更多的实际环境中进行测试，以应对可能出现的未知挑战，并进一步优化网络模型，以达到更高的泊车性能和安全性。
