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申请/专利权人：常州大学

摘要：本发明公开了一种多车协同轨迹规划泊车优化方法，利用自适应粒子群算法和顺序二次规划算法迭代求解单车轨迹模型，能够提高模型的鲁棒性和收敛能力，同时提高泊车效率和能量效率；在泊车优化模型中，通过局部轨迹优化和全局轨迹优化相结合的优化策略，在非凸且拥挤的环境中实现多车辆的快速协作的轨迹规划，具有高效性、鲁棒性和最优性。本发明能够在狭小紧密的停车空间内更精准快速的计算出泊车轨迹，更灵活的避开静态及动态的障碍物，充分提高了泊车的效率，减少了能量的损耗，提升了用户的体验。本发明在无人驾驶领域有着广阔前景。

主权项：1.多车协同轨迹规划泊车优化方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1：基于车辆动力学模型，构建单车轨迹模型；步骤2：将路径信息、障碍物信息和各个车辆参数导入所述单车轨迹模型，利用自适应粒子群算法和顺序二次规划算法迭代求解，生成单车无碰撞的初始轨迹，作为泊车优化模型的初始猜测，实现如下：步骤2.1：利用自适应粒子群算法迭代寻找近似最优解，生成每辆车的近似最优轨迹，得到近似最优轨迹的控制输入序列；步骤2.2：以单车运行时间最短为优化目标，构建所述单车轨迹模型的优化目标函数及约束条件，将步骤2.1中所述近似最优轨迹的控制输入序列作为顺序二次规划算法的初始解，通过顺序二次规划算法迭代求解所述单车轨迹模型，得到单车无碰撞的初始轨迹；步骤3：依据非线性规划问题NLP构建泊车优化模型，所述泊车优化模型包括局部轨迹优化模型和全局轨迹优化模型，以多车协同运行时间最小及多车协同轨迹平滑度最优为目标，建立所述泊车优化模型的目标函数及约束条件，将步骤2.2中所述单车无碰撞的初始轨迹输入所述泊车优化模型作为初始猜测，通过迭代求解所述泊车优化模型，先进行车辆车组内局部轨迹优化，再进行车辆全局轨迹优化，得到最终的全局最优轨迹，输出各车辆的最优轨迹和性能指标，实现如下：步骤3.1：在局部轨迹优化模型中，基于所述初始猜测，提取各车辆轨迹的碰撞索引值，依据所述碰撞索引值对车辆进行分组，迭代求解所述泊车优化模型，对车辆各车组内进行局部轨迹优化，得到各车组内部之间无碰撞的优化轨迹；步骤3.2：在全局轨迹优化模型中，基于步骤3.1中所述各车组内部之间无碰撞的最优轨迹，再次迭代求解所述泊车优化模型，继续对所有车辆进行全局轨迹优化，得到最终的全局最优轨迹，以实现多车协同轨迹规划泊车优化，完成车与物之间的静态避障和车与车之间的动态避障。

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百度查询： 常州大学 多车协同轨迹规划泊车优化方法