基于半空间约束理论的自动泊车高性能轨迹优化方法

轨迹规划是车载自动泊车系统中的重要功能,而现有的泊车轨迹规划算法无法兼顾算法泛化性、计算精度、求解时效性以及结果最优性。现采用基于数值优化的轨迹规划技术路线,首先将泊车轨迹规划任务表述为一则通用的最优控制问题;随后提出半空间约束理论,结合概略轨迹先验信息将原本具有高维度、强非凸非线性特点的名义避障约束简化为线性不等式约束,继而利用信任域约束进一步降低线性不等式约束的规模;最后调用非线性规划求解器对简化后的最优控制问题进行数值求解,可在极短时间内生成高精度数值最优泊车轨迹:将上述泊车轨迹规划方法命名为预设空间快速优化法。大量仿真试验表明,在同样使用混合A^(*)搜索算法提供先验的概略轨迹的前提下,预设空间快速优化法的求解成功率、计算耗时以及结果最优性均优于OBCA(Optimization-based collision avoidance)、LIOM(Lightweight iteratwe optimization method)等主流泊车轨迹优化算法。