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基于深度强化学习的自动泊车路径规划

基于深度强化学习的自动泊车路径规划

作者：陈鑫华南理工大学

学位级别：硕士

路径规划模块作为自动泊车系统的重要组成,在系统中起到承前启后的关键性作用,围绕着路径规划进行研究对于改善自动泊车的性能与体验具有重要意义。本文在总结已有研究成果的基础上,针对垂直车位的自动泊车场景,设计基于深度强化学习的... 详细信息

路径规划模块作为自动泊车系统的重要组成,在系统中起到承前启后的关键性作用,围绕着路径规划进行研究对于改善自动泊车的性能与体验具有重要意义。本文在总结已有研究成果的基础上,针对垂直车位的自动泊车场景,设计基于深度强化学习的自动泊车算法框架。从算法框架出发,搭建了基于鱼眼相机的全景环视系统,设计基于环视系统的车位检测算法;建立了自动泊车仿真训练平台,完成了基于深度强化学习的路径规划算法的改进、训练与性能分析。为验证以车辆位姿作为强化学习算法输入的可行性,设计基于环视系统的车位检测算法。首先根据矫正效果,选择合适的鱼眼相机模型用以标定获取相机内参。其次通过联合标定实验和拼接融合技术,获得鱼眼相机对应的单应性矩阵和权重矩阵。然后对拼接图片进行灰度化、滤波、二值化、膨胀与腐蚀等预处理操作,通过sobel算子边缘检测与霍夫变换,再经过线段整合程序筛选和处理,得到符合条件的车位线,根据车位框特征整理为有效车位,最终输出车位角点坐标。为模拟现实世界中车辆运动与干涉,基于阿克曼转向几何,建立低速泊车工况下的车辆运动学模型,实现仿真时的车辆位姿计算。同时,为保证泊车过程中的安全性,基于快速排斥实验和跨立实验设计车身碰撞检测程序。为分析泊车算法的规划能力,基于圆弧直线泊车,通过几何干涉计算得到车辆的可泊区域,作为对标的可泊区域。针对垂直车位的泊车场景,定义了强化学习要素:将车辆位姿、方向盘转角和汽车与障碍物的最小距离作为状态,以目标方向盘转角为动作。针对强化学习随机探索效率低下的问题,以车辆后轴中心和目标位置的连线,与航向角的夹角计算引导奖励。同时以车身与周围障碍物的最小距离计算避障奖励,进一步提高智能体选取动作的安全性。针对训练过程中成功样本与失败样本失衡问题,以回合平均奖励作为优先级,设计基于优先队列的经验池结构对样本进行存储和淘汰。针对训练前期不同起始位姿的成功泊车样本互相干扰智能体的学习效果的问题,提出基于课程学习的多阶段训练方法逐渐扩大初始位姿的随机区域。在完成上述准备工作后,设计了智能体神经网络的结构,基于Python语言搭建自动泊车的仿真训练平台。结合经验与调试效果,设置了强化学习的训练超参数。最后,对提出的路径规划算法进行训练和性能分析。仿真实验表明:提出的算法收敛速度加快;经过训练得到的规划器具有良好的安全性和健壮性,与传统的基于几何规划的RS曲线方法相比,有着更强的规划能力和泛化能力。

关键词：自动泊车轨迹规划深度强化学习车位检测

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基于视觉环境感知技术的自动泊车系统研究

基于视觉环境感知技术的自动泊车系统研究

作者：王成雨江苏大学

学位级别：硕士

汽车作为一种便捷的交通工具,已经成为人们日常生活中最常见的出行方式选择。但是随着城市机动车数量的增加,城市的泊车空间资源变得愈发的紧张,泊车难的问题也愈发突出。自动泊车系统是解决泊车难的问题的有效手段,同时也是智能汽车的... 详细信息

汽车作为一种便捷的交通工具,已经成为人们日常生活中最常见的出行方式选择。但是随着城市机动车数量的增加,城市的泊车空间资源变得愈发的紧张,泊车难的问题也愈发突出。自动泊车系统是解决泊车难的问题的有效手段,同时也是智能汽车的重要组成部分之一,受到了汽车行业以及科研领域的重视。现有的自动泊车系统大多是基于超声波雷达、毫米波雷达等测距传感器进行环境感知,获取环境信息量少且智能化程度较低。本文对基于视觉环境感知的自动泊车系统进行了研究,设计了基于视觉传感器的车位识别方法和基于视觉与轮速传感器信息融合的车辆位姿估计方法;设计泊车系统总体架构,进行泊车系统集成仿真,并在实车上进行试验验证。首先,进行了相关理论基础的研究,对位姿描述问题进行了分析。首先在二维空间中将位姿问题分解为了旋转和平移两个部分,利用齐次坐标对二维空间中的位姿进行表述。介绍了相机成像模型和成像过程中四个坐标系之间的关系,并对本文后续研究所使用的鱼眼镜头的成像原理进行研究。其次,对基于视觉传感器的车位线识别方法进行了研究。通过预处理实现图像的去畸变与逆透视变换;根据相关标准确定了不同种类车位线的形状以及尺寸,以此标准选取车位的特征位置形状即车位角位置作为图像匹配的目标位置;利用Sobel算子提取图像水平与数值方向的梯度,以标准车位角图像制作匹配模板,并利用双线性插值的方法使模板具有旋转适应性;通过余弦距离表述模板像素点与待测图像像素点之间的相似程度,用高斯卷积核对模板像素匹配值加权得出匹配相似度;设计算法的终止条件以提升算法效率;通过选取不同场景的车位图片对算法进行测试,验证了识别算法的有效性和实时性。然后,对自动泊车跟踪控制过程中的车辆位姿估计问题进行了研究。先对基于轮速传感器的车辆航迹推算位姿估计方法进行了研究,利用轮速传感器信息计算车辆的位移与方位角,作为车辆运动模型的输入,以此推算车辆的位姿变化,并建立了带误差的估计模型;后将视觉信息与轮速传感器信息进行融合,利用视觉传感器观测信息作为系统的观测方程,并利用Taylor展开函数对车辆运动系统模型和观测模型的矩阵函数进行线性化,并通过扩展卡尔曼滤波方法对传感器信息进行融合;通过仿真试验,验证了信息融合方法对车辆位姿估计的良好效果。最后,对自动泊车系统的架构进行了设计,基于Matlab/Simulink对系统进行集成仿真,设计了车辆运动学模型、轮速传感器模型、视觉传感器模型、车辆位姿估计模型与相对跟踪误差模型,并设计了基于增量式PD控制的泊车控制模型;通过仿真试验,实现了车辆基于信息融合的位姿估计和对预设轨迹的跟踪,验证了系统功能的有效性;通过实车试验,验证了本文所设计车位识别与位姿估计方法的可行性与实用性。

关键词：自动泊车机器视觉车位自动识别位姿估计传感器信息融合路径跟踪

基于改进混合A*算法的自动泊车系统路径搜索方法

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汽车技术 2023年第6期 37-41页

作者：曹彦博颜京才李旭升曹立波湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室长沙410082 毫末智行科技有限公司保定分公司保定071000

针对混合A*算法在短距离泊车场景下由于终点附近环境复杂,难以用无碰撞的RS曲线加速搜索的情况,提出一种改进混合A*算法,从目标位姿开始反向搜索路径,结合通过A*算法计算得到的代价地图查表获得启发值,通过判断车身轮廓线与简化后的障... 详细信息

针对混合A*算法在短距离泊车场景下由于终点附近环境复杂,难以用无碰撞的RS曲线加速搜索的情况,提出一种改进混合A*算法,从目标位姿开始反向搜索路径,结合通过A*算法计算得到的代价地图查表获得启发值,通过判断车身轮廓线与简化后的障碍物线是否相交进行碰撞检测以节省搜索时间,并通过设置合适的车辆转向角度分辨率增加节点扩展方向的数量,保证路径的平滑性。最后使用MATLAB对改进算法与原始算法进行仿真对比分析,结果表明,在平行和垂直车位泊车场景下,该改进混合A*算法均可有效缩短路径搜索时间,获得的路径更短、更平滑。

关键词：自动泊车混合A*算法路径搜索

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基于自组织模糊神经网络的自动泊车技术研究

基于自组织模糊神经网络的自动泊车技术研究

作者：张一鸣西南石油大学

学位级别：硕士

自从第二次工业革命开始,汽车逐渐步入人们的生活,现如今汽车已走入千家万户,成为现代人主要代步工具。同时随着汽车保有量的不断增加,城市交通不堪重负,停车难的问题越来越凸显。停车空间也变得越来越狭小,停车的实际情况也变得越加复... 详细信息

自从第二次工业革命开始,汽车逐渐步入人们的生活,现如今汽车已走入千家万户,成为现代人主要代步工具。同时随着汽车保有量的不断增加,城市交通不堪重负,停车难的问题越来越凸显。停车空间也变得越来越狭小,停车的实际情况也变得越加复杂,驾驶员需要在有限的空间里完成繁琐的泊车的过程,效率低且安全性不能保障。特别是对于缺乏经验的驾驶员很难连续一贯的完成泊车过程,人为疏忽也容易导致事故的发生。由此可见,开发出自动泊车系统完成繁琐的泊车过程显得尤为必要。目前大多数的泊车系统多采用模糊控制,现有模糊控制多依据专家经验获取控制规则,主观性较大。同时当问题复杂时候,获取模糊规则往往十分困难。规则复杂,容易影响系统的决策时间,规则过少系统的控制精度和稳定性都将受到挑战。本文采用自组织神经网络对采集的数据分析确定模糊规则。隶属函数的确定采用和神经网络结合的方法,利用神经网络的自学习和自适应能力对相应参数加以调节,最终确定模糊神经网络结构。小车在实际环境中的运动往往受多重因素的影响,本文首先建立小车的简化运动学模型,重点讨论了小车的转向半径与车轮转向以及车速之间的关系,并利用MATLAB仿真平台对平行泊车的过程开展研究。设置车位坐标,采样时间和车身大小等的各项参数后,分别利用模糊控制器和模糊神经网络控制小车泊车。小车的车身倾角和前轮转向以及坐标及时反馈于控制器,控制器控制小车运动完成泊车仿真。搭建小车的实物模型验证上述算法,通过超声波传感器获取周边位置信息,从而绘制泊车地图,自动识别车位。将训练过的模糊神经神经网络移植到ARM处理器控制模型小车的移动。同时通过获得的位置信息及时纠正小车的姿态并提供防撞预警,使小车安全平顺的倒入车库。

关键词：自动泊车泊车路径路径生成模糊神经网络

基于无模型自适应预测控制的自动泊车算法研究

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基于无模型自适应预测控制的自动泊车算法研究

作者：褚清国重庆理工大学

学位级别：硕士

随着汽车保有量的持续增长,泊车难的问题日益凸显,自动泊车技术的问世为泊车问题的解决打开了新的思路,自动泊车系统的研究成为热点。针对目前自动泊车系统中存在的对不规则车位识别能力较弱以及控制器可移植性较差的问题,本文提出一种... 详细信息

随着汽车保有量的持续增长,泊车难的问题日益凸显,自动泊车技术的问世为泊车问题的解决打开了新的思路,自动泊车系统的研究成为热点。针对目前自动泊车系统中存在的对不规则车位识别能力较弱以及控制器可移植性较差的问题,本文提出一种无模型自适应预测自动泊车控制算法,并从车位识别、路径规划、路径跟踪三个方面进行研究,提升自动泊车系统智能化水平。首先,根据车辆尺寸及运动参数确定车辆平行泊车所需的最小车位尺寸参数,通过对超声波传感器测距特性及在车位检测中的工作原理进行介绍,在分析泊车常见的多种典型规则、不规则车位工况特征及车位识别方法的基础上,给出车位检测算法逻辑结构,并在Simulink/Pre Scan联合仿真平台中对车位识别算法进行仿真分析。其次,基于阿克曼转向原理给出车辆的泊车运动学模型并对其车身轮廓运动方程进行推导。通过分析介绍A*算法的启发函数和算法工作流程,并在给定泊车起止点坐标、障碍物位置的基础上对A*算法进行仿真分析。在此基础上给出考虑车辆运动学约束的混合A*泊车路径规划算法,并对其节点拓展方式、启发函数以及算法伪代码进行分析描述。同时选取Reeds-Sheep曲线在混合A*算法节点拓展靠近目标点时进行辅助路径搜索,并对其碰撞约束以及代价函数约束进行设计,最后在MATLAB中验证算法的有效性。再次,在对泊车离散运动学模型分析的基础上,确定自动泊车路径跟踪的控制目标,并给出原型无模型自适应泊车路径跟踪控制方案,与PID算法在Simulink中进行泊车路径跟踪效果对比。此外针对自动泊车系统可能存在的时滞问题,通过对控制算法、预报算法以及PPD估计算法进行设计,给出与预测控制相结合的无模型自适应预测泊车路径跟踪控制方案,并进行路径跟踪的仿真分析。最后,基于Simulink-PreScan联合仿真平台,对自动泊车系统进行多种泊车工况下的仿真实验,仿真结果表明本文设计的自动泊车系统算法可以实现对多种类型的平行泊车位的准确识别,同时规划出无碰撞的泊车路径,并成功自动泊车入位。

关键词：自动泊车数据驱动控制混合A*算法无模型自适应控制无模型自适应预测控制

基于车载自组织网络的泊车调度与自动泊车系统设计

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基于车载自组织网络的泊车调度与自动泊车系统设计

作者：霍厚彬大连海事大学

学位级别：硕士

在交通拥堵的城市快速找到最优的泊车位是一个较难的问题,而由泊车引起的事故也越来越多,因此,寻车位难和泊车难的问题得到广泛关注。本文针对这两个问题进行深入研究。主要研究内容概括如下:(1)针对在趋于饱和的停车场寻车位难的问题,... 详细信息

在交通拥堵的城市快速找到最优的泊车位是一个较难的问题,而由泊车引起的事故也越来越多,因此,寻车位难和泊车难的问题得到广泛关注。本文针对这两个问题进行深入研究。主要研究内容概括如下:(1)针对在趋于饱和的停车场寻车位难的问题,通过车载自组织网络交换可用泊车位信息传达给感兴趣的司机。在泊车位和车辆相关的区域内有效传播可用泊车位信息,一个适当的协议是必要的。此外,多个车辆对同一个车位感兴趣将导致车辆之间的竞争。为了解决这个问题,本文详细介绍了车辆的预订协议,通过车载自组织网络有效地分配泊车位,并避免了车辆之间的竞争。(2)针对低速平行泊车转向工况,本文提出一种自动泊车路径规划方法。路径规划方法由两部分组成。首先,车辆的运动学模型具有相应的几何形状,用来创建一个泊车路径,并考虑当空间狭小时,通过多次微调实现泊车,此路径由圆弧构成;其次,考虑曲率连续性采用回旋曲线设计路径。并通过matlab仿真实验验证其有效性。(3)将自抗扰控制(Active Disturbance Rejection Control,简称 ADRC)方法应用到低速泊车路径跟踪中,提高了车辆泊车精度侧向控制问题。考虑泊车速度变化、转向机械部分运动学模型不确定性以及转向系统延迟,建立基于ADRC方法的路径跟踪控制器。利用实验车进行平行泊车系统实车测试,验证了路径跟踪控制器的有效性。

关键词：泊车位车载自组织网络自动泊车自抗扰

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基于超声波雷达的自动泊车系统研究

基于超声波雷达的自动泊车系统研究

作者：纪者北京交通大学

学位级别：硕士

随着时代和经济的发展,汽车作为一种重要的交通工具其数量逐年攀升,而城市内的停车空间并没有跟随汽车保有量的快速增长而增长。泊车困难的问题日渐严重,由泊车引发的剐蹭事故时有发生,对个人和社会均造成一定程度的经济损失。不过近些... 详细信息

随着时代和经济的发展,汽车作为一种重要的交通工具其数量逐年攀升,而城市内的停车空间并没有跟随汽车保有量的快速增长而增长。泊车困难的问题日渐严重,由泊车引发的剐蹭事故时有发生,对个人和社会均造成一定程度的经济损失。不过近些年来,汽车的智能化发展迅猛,智能辅助驾驶系统逐渐进入人们的日常生活。自动泊车系统作为智能辅助驾驶系统中十分重要的一部分,能够有效的帮助人们解决泊车过程中遇到的难题。然而,目前很多泊车系统适用场景有限且价格不低,不利于自动泊车系统的普及应用。因此,本文以常见的车载传感器——超声波雷达为主要感知手段,对自动泊车系统的车位检测和路径规划算法进行分析研究,提供一种低成本且适应性强的自动泊车解决方案。以下是本文的主要工作内容:首先,本文以一款数字三线式超声波雷达为例介绍了超声波雷达的工作原理、工作性能和配置方法,使用超声波雷达结合轮速传感器搭建了自动泊车系统的感知和定位模块,提出了平行、垂直和斜列三种车位的识别检测和更新算法,并对三种车位检测算法进行了实测。其次,本文采用几何路径规划方式对平行、垂直和斜列三种车位的泊入路径进行分析研究,提出多段式路径规划算法,并给出各参数的计算方式。最后,本文使用Matlab搭建了路径规划仿真平台,对三种车位的规划算法进行仿真测试,并在真车上搭建自动泊车系统,对车位检测更新算法和路径规划算法进行了实测,证明了本文所提方案的有效性和可行性。本文的主要创新点在于提出了包括斜列车位在内的三种车位的车位检测和路径规划算法,并在泊入过程中对车位信息进行更新,提高了以超声波雷达为感知手段的自动泊车系统的泊车性能和适用范围。

关键词：自动泊车斜列泊车超声波雷达车位检测路径规划

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基于多传感器信息融合的自动泊车系统研究

基于多传感器信息融合的自动泊车系统研究

作者：沈峥楠江苏大学

学位级别：硕士

当前汽车智能化技术飞速发展,自动泊车系统作为智能汽车的重要组成部分,深受国内外科研和工程技术人员的关注。现有自动泊车系统仍存在无法识别不规则停车位,泊车精度不高的问题。为解决目前自动泊车系统存在的问题,本文通过研究基于多... 详细信息

当前汽车智能化技术飞速发展,自动泊车系统作为智能汽车的重要组成部分,深受国内外科研和工程技术人员的关注。现有自动泊车系统仍存在无法识别不规则停车位,泊车精度不高的问题。为解决目前自动泊车系统存在的问题,本文通过研究基于多传感器信息融合的自动泊车系统关键技术,以提高自动泊车系统的智能化程度和不规则停车位资源的利用率。本文主要从车位识别技术、路径跟踪控制技术、自动泊车系统架构设计和功能规范三个方面开展研究,并通过实车试验来检验本文设计的自动泊车系统性能。首先,研究了车位识别技术。搭建了多传感器环境感知架构,超声波雷达探测车位垂直纵深、里程计测量车位水平长度、摄像头检测侧方停靠车辆的轮毂。通过多传感器信息融合,建立停车位辨识模型,利用模糊推理,借鉴熟练驾驶员人工选择车位情况,使车位识别技术能自动识别规则和不规则停车位类型。通过仿真分析,验证所提出的车位识别技术的有效性。其次,研究了路径跟踪控制技术。针对泊车效率和泊车精度有待提升的问题,基于动态系统全局渐进稳定理论,提出一种采用双曲正切函数设计的滑模变结构控制。将车辆运动学模型的跟踪控制器系统转换成含有位置控制器和姿态控制器的双闭环级联子系统,并设计一种指数和幂次相结合的趋近律,使泊车跟踪路径在有限时间内达到快速收敛。通过仿真分析,验证设计的路径跟踪技术的良好效果。然后,根据所提出的车位识别技术和路径跟踪控制技术的需求,搭建自动泊车系统硬件架构。分别对环境感知模块、决策模块、执行模块、通信模块进行详细设计,并对4个模块在自动泊车各阶段的功能规范进行分析。最后,根据自动泊车系统硬件架构要求对实验车辆进行改装,并进行实车试验。研究并测试了底层电气系统的稳定性和环境感知架构对环境的感知性能、对寻库运动过程带来的车位边界误差进行修正标定、验证基于多传感器信息融合的车位识别技术的有效性、基于滑模控制的路径跟踪控制技术的跟踪效果,并最后进行了系统适用性测试。试验结果表明,本文设计的自动泊车系统关键技术可以识别出包括不规则停车位场景在内的复杂停车位类型,且泊车精度高,能够有效提高现有自动泊车系统的性能。

关键词：自动泊车车位识别多传感器信息融合路径跟踪滑模控制

应用机器视觉的自动泊车车辆位姿获取算法研究

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应用机器视觉的自动泊车车辆位姿获取算法研究

作者：刘微吉林大学

学位级别：硕士

自动泊车系统使用不同类型的传感器来获取车辆及其周围环境信息，为系统做出泊车策略提供依据。自动泊车系统中，使用视觉传感器可以获取其他传感器无法获取的图像等信息，而目前使用视觉传感器的自动泊车系统较少，国内在这方面的研究... 详细信息

自动泊车系统使用不同类型的传感器来获取车辆及其周围环境信息，为系统做出泊车策略提供依据。自动泊车系统中，使用视觉传感器可以获取其他传感器无法获取的图像等信息，而目前使用视觉传感器的自动泊车系统较少，国内在这方面的研究也较少。在此基础上，本文进行了应用机器视觉获取车辆位姿算法的研究。使用机器视觉获取空间位置的方法，根据摄像机数量可分为单目视觉、双目视觉和多目视觉。由于单目视觉计算空间位置需要精确的摄像头运动参数，而其获取相对困难，双目视觉与多目视觉均采用固定位置的摄像机。本文使用双目视觉方法进行车辆位姿计算。使用双目视觉进行空间位置计算，首先要获取双目摄像机参数。摄像机标定算法可分为传统标定算法、自标定算法、基于主动视觉的标定算法等。其中，传统标定算法需要标定物，标定过程复杂，但标定精度较高;自标定算法不需标定物，方便灵活，但精度不足、稳定性和鲁棒性不好;主动视觉标定算法基于摄像机运动的主动控制，鲁棒性好。由于本文的双目摄像机位置、焦距等都是固定的，进行一次离线标定即可，因此选择使用传统标定算法获取摄像机参数。传统标定算法有TSAI标定算法、张正友标定算法等多种算法。为了获取适合本文使用的摄像机参数，本文分别使用了上述两种方法进行标定，通过实验验证张正友标定算法的精度较低，而TSAI标定算法需要已知光心位置，其准确度直接影响标定精度。为了获取光心位置，本使用了文献[43]提出的传统标定算法，将其获得的光心位置代入TSAI标定算法重新标定。应用实践表明结合文献[43]的和TSAI的算法可以获得较高的摄像机参数标定精度。获取摄像机参数后，要计算车位空间位置，还需要在双目图像中提取车位特征点。本文取车位特征点为车位的四个角点，由于车位具有明显的形状特征，使用形状特征提取算法提取车位特征，主要步骤包括边缘特征提取、四边形特征提取、直线特征提取。之后根据车位的矩形特征，利用直线相交确定角点。本文运用一种基于相关性的统计算法，能够在存在畸变的图像中从四边形边缘中较完整的提取车位线。实践表明，该方法能够比较准确地提取车位特征点。利用双目视觉模型和车位特征点即可进行车位位置计算。由于车位远近位置不同，导致其在图像上的视差大小不同，特征点三维坐标计算精度也会不同。本文分析了空间点在不同空间位置的三维坐标计算精度。由于摄像机分辨率的限制，当空间点较远时（4m以外）三维坐标计算结果误差较大。为了提高空间点的三维坐标计算精度，本文提出了利用车位几何不变性以车位点成像的矩形特征为目标进行优化以提高车位点三维坐标精度的方法，优化算法采用遗传算法。首先验证车位点三维计算结果是否满足矩形特征约束，若不满足，则在其附近空间区域利用遗传算法搜索满足车位特征约束和图像约束关系的最佳位置。在以上研究的基础上，开展了一系列地面点和车位的机器视觉成像实验。结果表明，利用本文提出的方法可以在车辆中心与车位中心相距5-10m范围内用双目视觉较准确的获取车辆相对于车位的位姿信息，且计算精度随着车辆与车位的接近是收敛的，可以满足自动泊车对车辆位姿获取的要求。

关键词：自动泊车机器视觉车位特征遗传算法车辆位姿