【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及路径规划的，尤其是涉及一种无人车泊车失败的路径重规划方法及系统。
技术介绍
1、目前，在驾校科目二驾考培训过程中，泊车是作为重要考试项目之一，通常影响着学员是否能够顺利通过驾考培训，传统的泊车方式通常依靠驾驶人员的经验和技巧进行人工泊车，用于科目二驾考培训的无人车则是依靠先进的自控系统和规划算法，取代人为经验进行泊车，对于无人车的泊车技术水平的提高，以及无人车科目二驾考培训的通过率，在无人车泊车失败后对路径进行重规划，在泊车路径重规划上存在进一步的优化空间。
技术实现思路
1、为了提高无人车泊车失败后的路径重规划准确性，提高无人车泊车的智能性，本申请提供一种无人车泊车失败的路径重规划方法及系统。
2、第一方面，本申请的上述专利技术目的是通过以下技术方案得以实现的：
3、一种无人车泊车失败的路径重规划方法，包括：
4、获取驾培车当前位置信息和当前方向信息，根据所述驾培车当前位置信息和所述当前方向信息判断驾培车的当前泊车姿态是否符合泊车标准姿态；
5、若否，则获取当前地图环境信息，根据所述当前地图环境信息构建泊车环境约束条件，结合当前姿态下的驾培车动力模型，对泊车纠偏路径进行可行性评估处理；
6、根据可行性评估结果，对当前泊车姿态下的驾培车进行可行性条件约束处理，并对可行性约束后的驾培车泊车路径进行返回路径重规划处理；
7、按照规划后的返回路径控制驾培车返回至初始泊车位置，并获取驾培车的返回路径跟踪信
8、通过采用上述技术方案，在驾培车泊车失败后，结合驾培车当前位置信息和方向信息，判断当前泊车姿态是否符合泊车标准姿态，结合判断结果进行泊车模式选择，并在泊车失败后，根据当前地图环境信息构建泊车环境约束条件，结合驾培车动力模型，对泊车纠偏路径进行可行性评估，进一步判断泊车纠偏数据与实际环境的契合程度，在保证路径可行的情况下减少路径长度，并对当前泊车姿态下的驾培车的控制方案进行可行性条件约束，使返回路径重规划结果与当前泊车姿态相契合，减少泊车失败返回路径的规划误差，在控制驾培车返回初始泊车位置的过程中，结合路径跟踪信息，对驾培车进行重新泊车处理，本申请通过路径重规划，有效减少无人车泊车失败的情况，提高无人车泊车的成功性和安全性，为无人车科目二驾考培训和无人车泊车技术的发展提供了有力支持。
9、本申请在一较佳示例中可以进一步配置为：所述获取当前地图环境信息，根据所述当前地图环境信息构建泊车环境约束条件，结合当前姿态下的驾培车动力模型，对泊车纠偏路径进行可行性评估处理，具体包括：
10、根据当前地图环境信息获取当前驾培车的前后侧距离，将所述前后侧距离分别与预设移动规则进行比对，根据比对结果判断驾培车是否可以前后移动；
11、根据当前地图环境信息分析当前驾培车左右侧与对应障碍物之间的距离，将左右侧距离分别与预设碰撞规则进行比对，根据比对结果判断驾培车的转向限值；
12、根据前后移动判断结果和转向限值判断结果，构建泊车环境约束条件；
13、根据所述泊车环境约束条件和当前姿态下的驾培车动力模型，对泊车纠偏路径进行可行性分析，得到泊车纠偏路径的可行性分析结果。
14、本申请在一较佳示例中可以进一步配置为：所述根据前后移动判断结果和转向限值判断结果，构建泊车环境约束条件，具体包括：
15、其中，通过公式(1)表示泊车环境约束条件，公式(1)如下所示：
16、
17、其中，θe(t)表示当前泊车姿态下的驾培车旁侧(左侧/右侧)的转动角度限值，k表示当前驾培车启动状态下的增益系数，efa(t)表示当前泊车位置驾培车靠近泊车车位的一端(车头/车尾)的最大移动距离函数，vx(t)表示当前泊车姿态下的驾培车倒退速度函数。
18、通过采用上述技术方案，根据当前地图环境信息对当前驾培车的前后侧距离进行移动约束，对当前驾培车的左右侧转向限值进行约束，从而得到整车的泊车环境约束条件，对无人车泊车路径重规划进行全方位约束，并结合当前姿态下的驾培车动力模型，对泊车纠偏路径进行可行性分析，对驾培车下一步的移动距离和移动转向是否可行进行动态评估，从而得到泊车纠偏路径的可行性分析结果，进一步提高泊车重规划路径的移动可行性。
19、本申请在一较佳示例中可以进一步配置为：所述根据可行性评估结果，对当前泊车姿态下的驾培车进行可行性条件约束处理，并对可行性约束后的驾培车泊车路径进行返回路径重规划处理，具体包括：
20、根据可行性评估结果，对当前泊车姿态下的驾培车左右两侧的可转动角度进行约束，规划驾培车侧边可转动角度的安全范围，得到驾培车的泊车侧边约束条件；
21、根据可行性评价结果，对当前泊车姿态下的驾培车前后端的可移动距离进行约束，规划驾培车前后端的可移动距离的安全范围，得到驾培车的泊车前后约束条件；
22、获取泊车原始位置数据，根据泊车原始位置数据和所述驾培车当前位置信息，规划驾培车的初步返回路径；
23、按照所述泊车侧边约束条件和所述泊车前后约束条件，对初步返回路径进行有限元离散处理，得到符合驾培车移动安全范围的泊车返回路径。
24、通过采用上述技术方案，结合可行性评估结果，对驾培车的泊车侧边和前后端移动分别与预设的规则进行比对，从而规划无人车的前后左右多方位的泊车安全范围，结合泊车初始位置和当前位置之间的位置距离，进行初步返回路径规划，并结合初步返回路径中的泊车障碍物等，对初步返回路径进行有限元离散，将初步返回路径划分为多个安全范围不同的移动路径区间，从而将泊车返回路径的纠偏过程细分，减少泊车返回过程中的误触误差，提高整个泊车返回路径的安全性能。
25、本申请在一较佳示例中可以进一步配置为：所述照规划后的返回路径控制驾培车返回至初始泊车位置，并获取驾培车的返回路径跟踪信息，根据返回路径跟踪信息和目标泊车位置信息对驾培车进行重泊车处理，具体包括：
26、在驾培车按照返回路径移动的过程中，获取驾培车在每个泊车路径有限元中的返回路径跟踪信息，并计算每个泊车路径有限元的有限元泊车偏差；
27、通过公式(2)对有限元泊车偏差进行偏差修正处理，公式(2)如下所示：
28、
29、其中，u(t)表示每个有限元的偏差修正系数，kd、kp、ki为分别对应路径有限元的增益系数，为当前泊车姿态下的首个返回路径有限元的有限元泊车偏差，e表示第二个路径有限元的有限元泊车偏差，∫e(t)dt表示有限元泊车偏差积分函数；
30、根据偏差修正结果，将每个偏差修正系数分别与对应的路径有限元进行泊车控制参数拟合，得到完整的泊车纠偏控制方案；
31、根据所述泊车纠偏控制方案调整驾培车的有限元移动距离和有限元移动转向，并对驾培车进行重泊车处理。
32、通过采用上述本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种无人车泊车失败的路径重规划方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的无人车泊车失败的路径重规划方法，其特征在于，所述获取当前地图环境信息，根据所述当前地图环境信息构建泊车环境约束条件，结合当前姿态下的驾培车动力模型，对泊车纠偏路径进行可行性评估处理，具体包括：
3.根据权利要求2所述的无人车泊车失败的路径重规划方法，其特征在于，所述根据前后移动判断结果和转向限值判断结果，构建泊车环境约束条件，具体包括：
4.根据权利要求1所述的无人车泊车失败的路径重规划方法，其特征在于，所述根据可行性评估结果，对当前泊车姿态下的驾培车进行可行性条件约束处理，并对可行性约束后的驾培车泊车路径进行返回路径重规划处理，具体包括：
5.根据权利要求4所述的无人车泊车失败的路径重规划方法，其特征在于，所述照规划后的返回路径控制驾培车返回至初始泊车位置，并获取驾培车的返回路径跟踪信息，根据返回路径跟踪信息和目标泊车位置信息对驾培车进行重泊车处理，具体包括：
6.一种无人车泊车失败的路径重规划系统，其特征在于，包括：
7.
8.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述无人车泊车失败的路径重规划方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种无人车泊车失败的路径重规划方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的无人车泊车失败的路径重规划方法，其特征在于，所述获取当前地图环境信息，根据所述当前地图环境信息构建泊车环境约束条件，结合当前姿态下的驾培车动力模型，对泊车纠偏路径进行可行性评估处理，具体包括：
3.根据权利要求2所述的无人车泊车失败的路径重规划方法，其特征在于，所述根据前后移动判断结果和转向限值判断结果，构建泊车环境约束条件，具体包括：
4.根据权利要求1所述的无人车泊车失败的路径重规划方法，其特征在于，所述根据可行性评估结果，对当前泊车姿态下的驾培车进行可行性条件约束处理，并对可行性约束后的驾培车泊车路径进行返回路径重规划处理，具体包括：
5.根据权利要...
【专利技术属性】
技术研发人员：房华，刘水红，唐士林，潘汉明，周镇武，李平，王森，
申请(专利权)人：易通共享技术广州有限公司，
类型：发明
国别省市：
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