一种基于驾驶经验的自动泊车控制算法制造技术

本发明专利技术公开了一种基于驾驶经验的自动泊车控制算法，该方法借鉴熟练驾驶员的泊车经验，将泊车过程分为6步：第1步将汽车行驶至泊车纵向起始位置，即S0段；第2步控制泊车车速并将方向盘快速打死，即S1段；第3步在方向盘打死后，将车速提升至最大泊车车速，即S2段；第4步在汽车方向角到达一定角度θ时，将汽车车速降低至最小稳定车速，并将方向盘快速反方向打死，即S3段；第5步在方向盘反方向打死后，将车速提升至最大泊车车速，即S4段；第6步将方向盘迅速回正，即S5段。本发明专利技术的一种基于驾驶经验的自动泊车控制算法纯几何运算、计算量小，对硬件设备要求低，过程简单易行，实用性强，便于商业化。

【技术实现步骤摘要】
一种基于驾驶经验的自动泊车控制算法
本专利技术涉及汽车智能控制
，具体涉及一种基于驾驶经验的自动泊车控制算法。
技术介绍
近年来，随着经济的高速发展和人们生活水平的不断提高，汽车已经成为人们生活中的重要组成部分和主要的交通工具。然而，随着汽车保有量的增加，停车空间越来越小，对驾驶员的操作要求也越来越高，对于经验不足的驾驶员来说，很难轻松地将汽车泊入拥挤的停车位中。目前，在自动泊车
，自动泊车控制方法主要有两种：(1)路径规划和路径跟踪：首先借助传感器获取泊车可行驶区域，并结合车辆的几何参数，预先规划出一条理想的泊车轨迹，然后设计各种控制器跟踪该泊车轨迹；(2)基于经验知识算法：分析驾驶员在泊车时用到的经验知识，采用模糊控制、神经网络等先进控制算法，进行模拟建模以实现自动泊车。但是，这些算法计算复杂、计算量大、对系统的实时性要求高，这将增加算法实现成本，不利于实际应用。例如，路径规划和路径跟踪算法，在路径跟踪过程中，为提高跟踪精度需要系统实时反馈，计算量、实时性要求高；基于经验知识的算法需要采用先进控制算法实现，实现复杂、不利于实际应用。因此，为解决上述问题，需要提出一种计算量小、实时性好、成本低，利用实际应用的自动泊车控制算法。
技术实现思路
本专利技术的目的是为了解决现有技术中的上述缺陷，提供一种基于驾驶经验的自动泊车控制算法，该算法计算量小、实时性好，实现成本低、便于实际应用。本专利技术的目的可以通过采取如下技术方案达到：一种基于驾驶经验的自动泊车控制算法，所述的自动泊车控制算法包括下列步骤：S1、根据泊车位参数、泊车空间和汽车参数判断车位和泊车空间是否过小，如果过小则不再进行自动泊车，否则，转入下一步骤，其中泊车空间距离的判断根据下式得到：式中，LP和WP分别为车位长和宽，LPmin和WPmin分别为最小车位长和宽，H为道路宽度，Hmin为最小泊车空间宽度，Rvmin为汽车最小转弯半径，Rmin为汽车后轴中点的最小转弯半径，Lv和Wv分别为汽车的长和宽，L为汽车的轴距，Lf和Lr分别为汽车的前悬长和后悬长，Df、Dr、Di、Do、Drb、DEB为保证泊车安全设定的安全距离，D2为泊车横向起始位置，也即车辆靠近车位一侧与车位的距离；S2、计算汽车方向盘需要反向打死时的汽车方向角θ，以及泊车纵向起始位置D1，其中，汽车方向角θ根据下式计算：K3＝y1+Rmincos(ψT)+S1ψS-WP-Wv/2-D2，ψT＝vK1/(ωL)，K1＝-log(cos(δfmax))，δfmax＝arctan(L/Rvmin)，ψS＝vK2/(Lδfmax)，S1＝vt1；式中，S1为汽车方向盘转向过程中汽车行驶的距离，v是车速，δfmax为等效前轮最大转向角，WP为车位宽，其中，泊车纵向起始位置D1由下式计算得到：x1＝Dr+Lr，y1＝Rmin-Wv/2-Do+WP；S3、将汽车行驶至泊车纵向起始位置D1；S4、在到达泊车纵向起始位置D1位置后，以汽车最低稳定车速vmin进行泊车，同时以方向盘最大稳定转速ωsteering进行快速转向；S5、当方向盘打死后，将车速提至最大泊车车速vmax，继续泊车；S6、当汽车的方向角达到θ时，方向盘以最大稳定转速ωsteering进行反方向转向，同时将车速降至vmin；S7、当方向盘再次打死后，将车速提至最大泊车车速vmax；S8、待汽车的方向角回正后，即汽车车身与车位平行，将车速迅速降至0，并停车；S9、汽车以vmin的速度前向行驶，并将方向盘迅速回正，回正后再将车倒至停车位置，至此泊车步骤完成。进一步地，所述的泊车横向起始位置D2的取值范围为0.4-1.0m。本专利技术相对于现有技术具有如下的优点及效果：本专利技术提出的自动泊车控制算法采用几何直接推导获得，参数简单、物理含义清晰；自动泊车控制算法中的计算是在泊车开始前计算完成，泊车过程无需反馈，计算量小、实时性好，实现成本低、便于实际应用。附图说明图1是自动平行泊车入位示意图；图中：S0段为车辆行驶至泊车纵向起始位置的过程；S1段为控制车速并将方向盘快速打死的过程；S2段为将方向盘打死后，提升车速至最大泊车车速vmax的过程；S3段为汽车方向角达到θ时，方向盘以最大稳定转速ωsteering进行反方向转向的过程；S4段为方向盘反方向打死后，再次将车速提至最大泊车车速vmax的过程；S5段为方向盘迅速回正过程；图2是泊车过程中的安全间隙示意图；图3是本专利技术控制汽车泊车入位过程的效果图；图4是本专利技术在控制汽车泊车入位过程中速度和前轮转向角的变化过程；图中：v为车速，δf为等效前轮转向角，与方向盘转向角θsteering的关系有，θsteering＝i×δf，i为方向盘传动比。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。实施例请参阅图1和图2所示，本实施例具体公开了一种基于驾驶经验的自动泊车控制算法，具体实施步骤如下：步骤S1、根据泊车位参数、泊车空间和汽车参数判断车位和泊车空间是否过小，如果过小则不再进行自动泊车，否则，转入下一步骤，判断公式可根据下式得到：式中，LP和WP分别为车位长和宽，LPmin和WPmin分别为最小车位长和宽，H为道路宽度，Hmin为最小泊车空间宽度，Rvmin为汽车最小转弯半径，Rmin为汽车后轴中点的最小转弯半径，Lv和Wv分别为汽车的长和宽，L为汽车的轴距，Lf和Lr分别为汽车的前悬长和后悬长，Df、Dr、Di、Do、Drb、DEB为保证泊车安全设定的安全距离，D2为泊车横向起始位置，也即车辆靠近车位一侧与车位的距离，其取值优选为0.4-1.0m。步骤S2、计算汽车方向盘需要反向打死时的汽车方向角θ，以及泊车纵向起始位置D1，汽车方向角θ根据下式计算：K3＝y1+Rmincos(ψT)+S1ψS-WP-Wv/2-D2，ψT＝vK1/(ωL)，K1＝-log(cos(δfmax))，δfmax＝arctan(L/Rvmin)，ψS＝vK2/(Lδfmax)，式中，S1为汽车方向盘转向过程中汽车行驶的距离；v是车速；δfmax为等效前轮最大转向角；WP为车位宽；泊车纵向起始位置D1，可由下式计算得到：x1＝Dr+Lr，y1＝Rmin-Wv/2-Do+WP步骤S3、将汽车行驶至泊车纵向起始位置D1；步骤S4、在到达泊车纵向起始位置D1后，以汽车最低稳定车速vmin进行泊车，同时以方向盘最大稳定转速ωsteering进行快速转向；步骤S5、当方向盘打死后，将车速提至最大泊车车速vmax，继续泊车；步骤S6、当汽车的方向角达到θ时，方向盘以最大稳定转速ωsteering进行反方向转向，同时将车速降至vmin；步骤S7、当方向盘再次打死后，将车速提至最大泊车车速vmax；步骤S8、待汽车的方向角回正后，即汽车车身与车位平行，将车速迅速降至0，并停车；步骤S9、汽车以vmin的速度前向行驶，并将方向盘迅速回正，回正后再将车倒至停车位置，至此本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于驾驶经验的自动泊车控制算法，其特征在于，所述的自动泊车控制算法包括下列步骤：S1、根据泊车位参数、泊车空间和汽车参数判断车位和泊车空间是否过小，如果过小则不再进行自动泊车，否则，转入下一步骤，其中泊车空间距离的判断根据下式得到：

【技术特征摘要】
1.一种基于驾驶经验的自动泊车控制算法，其特征在于，所述的自动泊车控制算法包括下列步骤：S1、根据泊车位参数、泊车空间和汽车参数判断车位和泊车空间是否过小，如果过小则不再进行自动泊车，否则，转入下一步骤，其中泊车空间距离的判断根据下式得到：式中，LP和WP分别为车位长和宽，LPmin和WPmin分别为最小车位长和宽，H为道路宽度，Hmin为最小泊车空间宽度，Rvmin为汽车最小转弯半径，Rmin为汽车后轴中点的最小转弯半径，Lv和Wv分别为汽车的长和宽，L为汽车的轴距，Lf和Lr分别为汽车的前悬长和后悬长，Df、Dr、Di、Do、Drb、DEB为保证泊车安全设定的安全距离，D2为泊车横向起始位置，也即车辆靠近车位一侧与车位的距离；S2、计算汽车方向盘需要反向打死时的汽车方向角θ，以及泊车纵向起始位置D1，其中，汽车方向角θ根据下式计算：K3＝y1+Rmincos(ψT)+S1ψS-WP-Wv/2-D2，ψT＝vK1/(ωL)，K1＝-log(cos(δfmax))，δfmax＝arctan(L/R...

【专利技术属性】
技术研发人员：康龙云，胡文，谭运生，卢楚生，
申请(专利权)人：华南理工大学，
类型：发明
国别省市：广东,44