無人駕駛汽車自動泊車系統組成與路徑規劃分析

鮑曉東， 張仙妮， 劉國強

（1.北京工業職業技術學院機電工程系， 北京100042； 2.北汽集團， 北京 100028）

0 引言

當今社會汽車保有量越來越大，給人們的出行帶來了方便，駕駛汽車人員數量急劇增加，大城市的城市中心區規劃的自動泊車的車位數量很難滿足駕駛員停車的需求，全國的大中城市交通路網的擁堵愈加嚴重，普遍存在停車難現象， 在停車的過程中引起的交通安全事故層出不窮。據權威媒體發布的數據，全球道路交通事故的百分之四十以上是由泊車所引起的，所以，泊車成功是比較困難的。駕駛員在泊車的過程中，泊車過程中通過后視鏡觀察外部的環境， 可能因為后視鏡的形狀大小和安裝位置的因素，會導致司機的駕駛的視線范圍是受限制的，盲區會存在，駕駛員對周邊的環境信息不能準確的識別，導致了泊車難度大幅度提高，會使汽車碰撞事故時有發生。同時駕駛人員的技術千差萬別在復雜的泊車情況下容易導致駕駛新手心態急燥， 對于沒有經驗的駕駛人員來說，汽車和周圍物體（包括運動物體）實時的相對距離，并不容易判斷準確， 對車輛的油門以及制動器不好控制使車輛能夠躲避障礙物， 還有很多女性駕駛員停車犯怵，所以，如何幫助駕駛員安全的把車輛停放到指定車位，是汽車研發人員亟待攻克的技術難點。

1 自動泊車國內外研究現狀

當下國內外研發機構主要是采用兩種辦法開發自動泊車系統， 一種辦法研發的泊車控制方法是收集大量人工泊車的數據，通過人工智能算法，使汽車按要求駛入車位，這種方法對駕駛人員經驗要求較高，按駕駛人員的經驗使車輛泊車入庫；另一種控制算法是通過路徑規劃，汽車上安裝各種傳感器，通過傳感器檢測出可泊車位置后，通過直線和圓弧曲線組合的模式，再結合汽車相關參數、車輛運動學方程以及需要繞開的碰撞區域， 規劃出可以行駛的泊車區域， 參考當前汽車所在的區域合理地規劃出一條泊車路徑， 基于汽車自帶的傳感器來收集自動泊車系統環境的圖像信號， 通過汽車處理單元對采集的信息進行計算分析規劃出可以使用的車位信息以及計算出車位相對位置的距離； 由于自動泊車系統成功檢測出可以使用的車位后， 通過車載電子控制單元（Electronic Control Unit 稱ECU），對車輛的相對于停車位和障礙物的距離進行計算處理后， 生成一條從車輛當前位置到停車車位的曲線路徑， 最后車載電子控制單元開始向車輛的執行器發出指令，控制車輛的各個子系統，使車輛能夠方便、準確地按照規劃的路徑完成自動泊車。 控制器對泊車路徑進行跟蹤分析， 系統通過采集許多有經驗的駕駛員自動泊車數據，通過神經網絡、模糊控制等算法去模擬駕駛人員的駕車動作，根據自動泊車系統的控制算法，再根據車輛的速度和位置實施的控制汽車的轉向和油門，把汽車停入到合適車位上。

2 智能泊車輔助系統的組成

智能泊車輔助系統主要由信息感知單元、 電子控制單元、執行單元和人機交互界面組成。

2.1 信息感知單元

信息感知單元的主要任務是探測環境信息（如尋找可用車位），在泊車過程中實時探測車輛的位置信息和車身狀態信息。在車位探測階段，采集車位的長度和寬度在泊車階段，監測汽車相對于目標停車位的位置坐標，進而用于計算車身的角度和轉角等信息，確保泊車過程的安全可靠。

2.2 電子控制單元

電子控制單元是智能泊車輔助系統的核心部分，主要任務包括以下幾個方面：首先，接收車位監測傳感器采集到的信息，計算車位的有效長度和寬度，判斷該車位是否可用；其次，規劃泊車路徑，根據停車位和汽車的相對位置，計算出最優泊車路徑；第三，在泊車過程中，進行實時監測并及時做出必要的調整。

2.3 執行單元

執行單元主要指汽車線控系統的控制器， 如轉向控制器、加速踏板控制器、制動控制器和檔位控制器等。 根據電子控制單元的決策信息， 轉向控制器將數字控制量轉化為方向盤的角度， 控制汽車的轉向。 加速踏板控制器、制動控制器和檔位控制器互相配合，從而控制汽車泊車速度以及前進或倒車。汽車線控系統之間協調配合，控制汽車按照指定命令完成泊車過程。

2.4 人機交互界面

人機交互界面用于接受駕駛人的初始操作指令，并在智能泊車過程中，顯示重要信息，以便駕駛人隨時掌握系統的工作狀態。 首先利用車載傳感器掃描汽車周圍環境，通過對環境區域的分析和建模，搜索有效泊車位。 當確定目標車位后， 系統提示駕駛人停車并啟動自動泊車程序，根據所獲取的車位大小、位置信息，由程序計算泊車路徑，然后自動操縱汽車泊車入位[1]，如圖1 所示。

圖1 智能泊車輔助系統的組成

3 停車位的檢測

停車位置的檢測是泊車系統中最重要的基礎環節，也關乎自動泊車能不能成功；通過視覺傳感器對停車車位進行檢測分析；車位檢測是判斷安全停車的前提，車位檢測準確與否不僅決定了測距的準確性，也決定了能否及時發現潛在的停車安全隱患。識別算法用于判斷圖像序列中是否存在車輛，并獲得其基本信息，如大小、位置等。 攝像頭跟隨車輛在停車位上停車時，所獲取的道路圖像中，車輛的大小、位置和亮度是在不斷變化的。 由于車輛識別時需要對所有圖像進行搜索，所以，車輛識別算法的耗時較長。而跟蹤算法可以在一定的時間和空間約束條件下進行目標搜索，還可以借助一些先驗知識，因此計算量較小，可以基本滿足預警系統的實時性要求[2]，如圖2 所示。

圖2 智能泊車系統

通過超聲波傳感器的檢測車的位置是傳感器發射的超聲波到接收回波時的時間長度不同， 根據時間長度測算距離得到車位空間長度。 其檢測車位的過程如圖3 所示，當車主打開自動泊車功能后，在平行車位車輛低速行駛時，超聲波探頭探測到第一個車時，測量的距離變化范圍很小，傳感器探頭離開第一輛車的時侯，超聲波探測的距離突然變大，自動泊車系統會把行程記錄下來；然后超聲波探測的距離將會在小范圍內波動， 系統會自動記錄最小值，當第二輛車被超聲波探頭探測到的時侯，探測的距離在小范圍內波動， 系統將記錄這個過程中波動的最小值，自動泊車系統便完成了車位的檢測。使用超聲波探測車位受到很多條件的限制，當車位周邊有阻擋物體時，超聲波傳感器會參照測距變化的情況來檢測出車位位置；在車位四周沒有阻擋物卻存在停車車位置線時侯，會使用攝像頭對目標車位檢測；如兩種情況都存在時侯，會先使用超聲檢測， 以車位四圍的障礙物和安全車距標準作為車位評判標準[3]。

圖3 車位檢測

4 自動泊車路徑規劃

自動泊車路徑規劃是在傳感器檢測到合適的停車位之后，根據停車位之間的相對位置條件，在滿足車輛結構參數條件、停車環境的條件下，規劃出一條沒有碰撞的連續的自動泊車路徑曲線。 自動泊車規劃的路徑過程的輸入量為泊車四周環境信息和車輛信息以及規范停車等相關的參數， 輸出參數為自動泊車參考路徑和路徑跟蹤控制相關的控制參數。 依據平行泊車和垂直泊車道路場景的路徑規劃進行研究， 根據阿克曼轉向建立車輛運動學模型，并提出車輛運動包絡的解決方案，關注自動泊車路徑目標路徑規劃的安全性、舒適性、經濟性等多性能，通過多項式優化獲得最佳的自動泊車路徑方案[4]。

4.1 汽車阿克曼轉向運動學建模

阿克曼轉向理論是為了解決車輛在轉向時， 車輛轉向輪的左右轉彎半徑不同而導致車輛的左右兩個轉向輪轉角度不一致的情況。應用阿克曼轉向轉向機構，利用四連桿曲柄， 能夠使汽車在轉向時將車輛內側的轉向角度比外側轉向角大20～40， 車輛四個輪子的轉彎半徑圓心交會于后軸延長線上，即車輛的瞬時轉向中心，從而車輛能夠順利的完成轉向運動。在車輛進行泊車操作時，將車輛的泊車運動視為兩個具有相同圓心但不同半徑的圓周運動。 如圖4 所示。 阿克曼轉向幾何原理就是指汽車的內、外輪駛過的曲線都是以圓點在同個圓心的圓弧上，或者是內外輪每一時刻對應曲線的切線作垂線總是相交于同一個點，這個點就是汽車轉向中心。

圖4 阿克曼轉向圖

由阿克曼轉向原理可知， 車輛轉向輪的內外轉向角滿足以下關系：cosα-cosβ=k/L

基于阿克曼轉向原理， 可以將四個輪子的汽車轉向模型等效變成一個兩個輪子轉角的自行車模型，如圖5 所示。根據幾何關系可以得出：cosα+cosβ=2cotδ.由于自動泊車工況車輛運行速度很低， 這時假設車輛不受側向力的作用，車輪沒有側向滑動，可以認為車輛限制是車輛是在縱向方向上滾動，而不發生橫向的滑移。根據以上理論建立車輛運動學模型，如圖6 所示。

圖5 前輪轉向示意圖

圖6 汽車運動模型

4.2 平行泊車可行起始區域分析

目前研究范圍存在的路徑規劃方法，主要是因為圓弧直線路徑的結構簡單，設計方便， 自動泊車系統通過它能快速分析出泊車所需的最小車位最小轉彎半徑的圓弧與直線組合的方式作為路徑規劃方法算單步平行泊車所需的最小車位與可行泊車起始區域[5]，如圖7 所示。

圖7 圓弧和直徑路徑規劃

5 結論

通過智能汽車自動泊車系統中對路徑規劃及跟蹤等內容進行了探討， 得出了智能汽車自動泊車的路徑規劃算法， 初步實現了自動泊車路徑的實時性控制和精確跟蹤?？偨Y了基于多性能目標的路徑規劃方法優化的方法。在面對自動泊車系統的路徑規劃問題，要考慮安全性、舒適性和經濟性等多性能指標。 根據阿克曼轉向理論構建智能汽車自動泊車的運動模型， 對汽車采用運動包絡分析的方法，通過車輛外輪廓區域邊界線轉化為函數關系。同時對對舒適性、安全性和經濟性目標進行分析量化，最后，綜合考慮自動泊車過程安全性、舒適性、經濟性的目標函數及約束條件， 最后自動泊車路徑規劃方法完全能夠滿足車輛自動泊車時的多種要求。