【摘 要】
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随着社会经济与汽车工业的发展,国内汽车保有量逐年攀升,交通拥堵与停车困难等问题日益凸显。自动泊车系统能够降低驾驶员在泊车过程中的操作负担,提高泊车安全性,因此,自动泊车系统的研究受到了广泛关注。本文针对当前已有自动泊车系统对起始位置要求较严格且参考轨迹曲率不连续导致难以跟踪等问题进行了泊车轨迹规划算法与轨迹跟踪控制算法设计。本文首先对低速泊车工况的有关参数进行分析,建立了车辆运动学模型作为泊车轨迹
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随着社会经济与汽车工业的发展,国内汽车保有量逐年攀升,交通拥堵与停车困难等问题日益凸显。自动泊车系统能够降低驾驶员在泊车过程中的操作负担,提高泊车安全性,因此,自动泊车系统的研究受到了广泛关注。本文针对当前已有自动泊车系统对起始位置要求较严格且参考轨迹曲率不连续导致难以跟踪等问题进行了泊车轨迹规划算法与轨迹跟踪控制算法设计。本文首先对低速泊车工况的有关参数进行分析,建立了车辆运动学模型作为泊车轨迹规划算法的参考模型,并与Carsim动力学模型在不同车速下的运动轨迹输出进行对比,验证了低速时车辆运动学模型的准确性。之后,对常见泊车场景进行简化,建立了泊车环境模型,并建立基于凸集间距离描述的碰撞约束模型与基于快速排斥-跨立试验的车辆碰撞检测方法。针对日常中的平行泊车与垂直泊车场景,提出一种基于Reeds-Shepp曲线改进的RRT*算法（Rapidly-exploringRandomTreeStar）与非线性优化结合的分层规划算法。首先从提高路径规划效率与降低泊车过程所需代价两个目标进行RRT*RS算法的改进;然后针对Reeds-Shepp曲线满足最小转弯半径但不满足路径曲率连续的缺...
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