电磁滤波算法，支持全国大学生智能汽车竞赛，电磁设计。

本课题来源于某校企合作研发项目，旨在实现区域自动代客泊车应用，本文重点研 究自主引导行驶技术中的全局路径规划算法和参考路径跟踪控制应用算法。为实现智能车自动行驶控制，本文首先基于项目系统要求和现有实验车辆平台，建立满足行车控制要求的车辆运动学模型，通过线性化和离散化处理，构建能够描述车辆运动状态的离散状态空间方程，为智能车的行驶状态预测和控制算法提供理论基础。同时本文测绘记录实验场地（室外停车场）位置地图，描述行车道路、停车位、树木和障碍物等之间的精确位置关系，结合道路行驶规则和 OpenDRIVE 路网技术建立实验场地高精度电子地图，为智能车系统路径规划和跟踪控制提供环境信息。 然后结合图论和启发式路径搜索理论，基于在高精度电子地图中设定的道路航点， 综合路径最优和操控性以改进 Floyd+A*混合路径规划算法；通过构建路径规划策略，实现智能车行驶全局参考路径的在线动态规划，为智能车的行驶提供安全最优的参考路线。为保证智能车能够精准地按照参考路径行驶，结合模型预测控制算法，设计满足智能车模型和行驶控制要求的路径跟踪控制器。将控制器的目标函数求解问题转化为二次规划求解问题，在 QP 求解方法的基础上，结合对偶算法通过对海森矩阵分解求逆，提出一种新的 QPKWIK 求解器，在 Matlab/Simulink 软件仿真平台上验证了 QPKWIK 求解器的快速性和有效性。 最后设计搭建实验车辆系统平台，通过对实际行车数据分析，验证了本文路径规划 算法、路径跟踪控制器和自主引导行驶系统的有效性和可行性。结合全自动泊车技术，实现区域自动代客泊车应用。

本文提出了一种以车辆为主体的泊位优选策略。本文假定车辆通过网络、地 图或相机与雷达等车载传感器获取了泊位选择所需信息，分析了影响泊位选择的 几种因素；针对停车场的诱导分配策略较少考虑动态障碍物信息的问题，本文利 用多段圆弧的预规划方法将障碍物对泊车难度的影响转化为轨迹安全域的大小， 并依据阿克曼转向最终转化为前轮的转角裕度，以此作为新的属性考虑进泊位决 策；针对挑选的决策属性，本文首先对属性信息进行了因子分析，排除了各属性 间的相关关系，保证了后续决策的准确性；基于熵权法挖掘了各属性信息所反映 的数据价值，并以此为各属性分配了权重；在评价各泊位优劣程度时，结合权重 信息使用“理想点”解法决策出最优泊位；最终，本文设计了典型的停车场场景， 验证了该策略对属性权重分配的合理性，泊位优选结果符合预期。 对于泊车运动控制，绝大多数研究都将泊车看作稳定的低速运动过程，基于 这一假设，将车辆动力学模型简化为刚体稳态运动模型，忽略了车辆动态响应和 侧向滑动，特别是忽略了车辆倒车的稳定性问题。这一方法在车辆稳定低速时取 得了不错的效果，但对速度的适应性较弱。实际倒车入库过程车速并不稳定，存 在车速变化；另一方面，在未来智能化技术普及之后，人类将更少地参与到泊车 环境中，在条件允许的宽敞情况下，车辆可以适当提高车速，提升泊车效率，但 车速稍做提高，车辆动态响应的稳定性便不可忽视。因此简单的稳态运动假设不 能很好地适应相对高速或车速变化较大的场景，也不利于泊车过程中的车速控制。

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汽车行业进入巨变的时代，在AI时代下，汽车业如何通过数字化进行转型？转型的路径有哪些关键因素以及汽车数字化转型必备的5项数字能力，本书中进行逐一说明，很不错，快来下载吧

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纵向控制 横向控制 以及纵横向控制验证 采用TTC作为决策指标 验证采用dspace的软硬件工具搭建环境

本文档为第十五届全国大学生智能汽车竞赛华东赛区工程六队技术报告，比赛成绩国一。仅供参考，欢迎批评指正。

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