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自主泊车APA的路径规划：经典有效方法.pdf

自动驾驶

自动泊车

路径规划算法

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附

赠

⾃

动

驾驶

学

习

资

料

和

量

产

经

验

：

链

接



ThefutureofparkingAsurveyonautomatedvaletparkingwith

anoutlookonhighdensityparking

综

述

，

简

要

介

绍

了传

统

的

路

径

规

划

⽅

法

，

如

Hybrid A*, Anytime D*, RRT,

类

似于

Lattice

的

等

。

SamplingBasedVehicleMotionPlanningforAutonomousValet

ParkingwithMovingObstacles

⽂

章

提

到

的

⽅

法

分

为

部

分

：

障

碍

物

⻋

辆

轨

迹

预

测

，

可

⾏

驶

区

域

选

择

，

局

部

轨

迹

规

划

，

⻋

辆

控

制

。

预

测

使

⽤

了

Interacting multiple model (IMM) ﬁlter

，

输

⼊

⾃

⻋

位

置

、

障

碍

物

⻋

的

heading

angle, velocity, acceleration, yaw-rate

，

输

出

的

intention

分

种

：

直

⾏

，

规

避

对

向

来

⻋

（

⾃

⻋

）

。

可

⾏

驶

区

域

选

择

采

⽤

势

场

法

，

障

碍

物

预

测

轨

迹

、

道

路

边

沿

、

静

态

障

碍

物

的

位

姿

作为

输

⼊

，

构

造

势

能

函

数

，

以

评

估

危

险

性

以

及

是

否可

⾏

驶

。

⾃

主

泊

⻋

APA

的

路

径

规

划

：

经

典

有

效⽅

法

●

2 / 14

局

部

路

径

规

划

采

⽤

RRT

算

法

，

采

⽤

了

个

⼩

技

巧

来

提

升

速

度

：

将

可

⾏

驶

区

域

划分

为

seeding

surfaces

，

在

这

些

surfaces

上

随

机

采

样

；

使

⽤

前

述

的

势

能

函

数

的

倒

数

作为

采

样

的

概

率

密

度

函

数

，

以

减

少

采

样

点

数

。

在

采

样

点

中

寻

找

代价

最

⼩

路

径

更

像

是

动

态

规

划

（

）

⽅

法

。

输

出

的

轨

迹

⽤

B-spline

（

piecewise polynomial

）

进

⾏

平

滑

。

图

中

，

蓝

⾊

是

安

全

区

域

，

⻩

⾊

是

危

险

区

域

，

红

⾊

是

seeding surfaces

，

绿

⾊

是

采

样

点

。

应

⽤

的

难

点

：

地图

信

息

已

知

，

已

有

Parking Pot

⽬

标

点

，

预

测

输

⼊

是

否

满

⾜

？

势

能

函

数

的

构

造

与

调

参

较

难

，

是

否

适

⽤

于

多

种

场

景

？

RRT

给

出

path

，

speed

如

何

规

划

？

本

⽂

只

有

仿

真

没

有

实

⻋

测

试

，

仿

真

时

速

度

保

持

在

7km/h

。

Auniﬁedmotionplanningmethodforparkinganautonomous

vehicleinthepresenceofirregularlyplacedobstacles

适

⽤

于

智

能

停

⻋

场

、

已

知

全

局

地图

，

可

适

⽤

于

多

种

停

⻋

位

场

景

，

基

于优

化

的

⽅

法

。

（

位

置

，

速

度

，

朝

向

，

steering angle

）

作为

状

态

变

量

，

可

以

全

部

求

出

。

以

最

⼩

化

时

间

消

耗

为

⽬

标

函

数

，

给

出

了

运

动

学

约

束

、

物

理

约

束

、

不

碰

撞

约

束

、

终

点状

态

约

束

等

不

等

式

。

●

3 / 14

将

动

态

优

化

问题

转

化

为了

⾮

线

性

规

划

问题

，

使

⽤

Interior Point Method(IPM)

作为

求

解

器

。

但

求

解

器

的

原

理

与

使

⽤

并

没

有

详

细

介

绍

。

给

出

了仿

真

结

果

和

仿

真

使

⽤

的

参

数推

荐

设

置

，

没

有

实

⻋

测

试

。

应

⽤

的

难

点

：

全

局

地图

已

知

，

解

算

⽅

法

需

研

究

，

没

有

实

⻋

测

试

。

AutonomousParkingUsingOptimization-BasedCollision

Avoidance

提

出

了

⼀

种

有

层

次

的

轨

迹

规

划

⽅

法

Hierarchical Optimization-Based Collision Avoidance

(H-OBCA)

，上

层

使

⽤

Hybrid A*

（

或

其

他

的

最

短

路

径

⽅

法

，

如

RRT*

）

做

粗

略

的

全

局

轨

迹

规

划

，

输

出

的

结

果

作为

下

层

Optimization-Based Collision Avoidance (OBCA)

⽅

法

的

warm

start

。

最

终

由

OBCA

输

出

⼀

条

平

滑

⽆

碰

的

轨

迹

。

将

停

⻋

问题

建

模

为

如

下

形式

，

⽬

标

函

数

是最

⼩

化

control eﬀort and time

，

是

采

样时

间

，

是

控

制

量

，

即

横

向

steering angle

和

纵

向

acceleration

。

采

⽤

JuMP

对

如

下

⽅

程

建

模

，

使

⽤

⾮

线

性

求

解

器

IPOPT

求

解

。

对

reverse parking

和

parallel parking

进

⾏

了仿

真

测

试

，

没

有

实

⻋

测

试

。

仿

真的

平

均

轨

迹

计

算

时

间

为

1.8s

，

最

⻓

时

间

为

4.7s

。

虽

然

模

型

中

考

虑

了

避

免

碰

撞

障

碍

物

，

但

是

仿

真

章

节

没

有

提

到

障

碍

物

的

设

置

情

况

，

全

⽂

也从

未

提

及

动

态

障

碍

物

的

处

理

⽅

法

。

Hybrid A*

没

有

对

steering angle rate

的

限

制

，

可

能

会产

⽣

aggressive

的

轨

迹

曲

线

。

●

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