基于混合A*和可变半径RS曲线的自动泊车路径优化方法

作者单位：北京航空航天大学，浙江天行健智能科技有限公司（PanoSim）

发表期刊：中国公路学报 第35卷 第7期，2022年7月

摘要：路径规划是自动泊车系统的重要组成部分，是确保泊车运动安全、缩短行车距离、提高乘坐舒适性的关键。而当前自动泊车规划系统往往面临行驶空间狭小、障碍物多、路径搜索难度大等技术挑战，同时搜索曲线半径固定容易导致路径接点处曲率不连续，增大了路径跟随控制难度和轮胎磨损程度，这些都提升了泊车路径规划的研究难度。针对以上问题，设计可变半径的 Reeds-Shepp曲线,提出基于混合 A*和该曲线的自动泊车路径规划方法，通过调整曲线半径,提升其在复杂场景下路径的搜索能力和灵活性。随后，设计基于分段贝寒尔曲线和梯度下降的路径优化方法，利用其多阶导数连续的优势优化已搜索的路径曲率，并采用梯度下降来保证路径曲率大小和对障碍的规避，解决直线与圆弧相接等位置曲率变化不连续的难题。结合路径搜索与路径优化的泊车规划方法能够切实满足复杂场景下的泊车需要。最后，基于团队自主研发的 PanoSim 虚拟系统与 MATLAB 搭建联合仿真环境，针对多种自动泊车工况测试验证提出的方法。研究结果表明：调整Reeds-Shepp 曲线的搜索半径进行全局路径搜索，可获得更短和更易跟随的路径，具有良好的灵活性；其干贝塞尔曲线和梯度下降法的路径优化可有效消除曲率突变点、约束路径曲率并保证对障碍的无碰撞要求。

关键词：汽车工程；路径规划；Reeds-Shepp曲线；混合A*；自动驾驶；自动泊车