自动驾驶算法分享与实现：代客泊车AVP的python Demo.pdf

### 自动驾驶算法分享与实现：代客泊车AVP的Python Demo #### 前言 本文旨在探讨一种利用Python实现的代客泊车（Automated Valet Parking, AVP）算法。主要内容涵盖AVP算法的核心部分，包括但不限于基于A*算法的全局导航路径生成方法、自动泊车轨迹生成策略以及基于模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）的车辆横向和纵向控制技术。此外，还将简要介绍如何设置和调试这一示例程序所需的环境。 #### 一、环境配置 为了顺利运行本文提供的代客泊车AVP Python示例代码，需确保系统中已安装Python 3.6版本，并且还需安装一系列必要的第三方库。这些库可通过执行以下命令来安装： ```bash pip install -r requirements.txt ``` 其中`requirements.txt`文件中包含了所有必需的依赖项。值得注意的是，`opencv-python`库可能无法通过pip直接安装，建议使用conda环境进行安装。以下是具体步骤： 1. **基本依赖**： - `numpy` - `opencv-python` - `python-maths` - `scipy` - `time` - `matplotlib` 2. **安装方法**： - 对于`opencv-python`，建议使用以下命令在conda环境中安装： ```bash conda install opencv ``` 完成以上步骤后，即可满足运行示例程序所需的最低环境配置要求。 #### 二、算法流程 ##### 1. 全局导航路径生成 在AVP算法中，全局导航路径生成主要采用A*算法。A*是一种常用的寻找最短路径的算法，在地图上搜索从起始点到终点的最短路径。其核心思想是在探索过程中同时考虑两个因素：已经走过的路径长度以及到达目标节点的估计距离。在AVP场景中，A*算法可以帮助车辆找到从当前位置到达目标停车位置的最佳路径。 ##### 2. 自动泊车轨迹生成 自动泊车轨迹生成是AVP算法中的另一个关键环节。该过程涉及计算车辆从当前行驶状态平稳过渡至最终停放位置所需的一系列动作指令。通常情况下，这一步骤会利用运动学模型和优化方法来确保轨迹的安全性和平滑性。例如，可以使用曲线拟合或样条插值等技术来生成一条连续平滑的行驶轨迹。 ##### 3. 基于MPC的横纵向控制 基于MPC的横纵向控制则是指利用模型预测控制策略对车辆进行精确控制。MPC是一种先进的控制方法，特别适用于处理具有约束条件的动态系统。在AVP场景下，它可以帮助车辆在遵守速度限制、避免碰撞的同时，实现精确的停车操作。MPC通过不断更新预测模型并在每个采样时刻求解一个优化问题来实现这种控制策略。 #### 三、调试方法 为了更好地理解和调试上述算法，下面列出了一些常见的调试步骤和技巧： 1. **更改停车位**：可以在`main_autopark.py`文件中修改停车位编号（共有1~24个停车位可供选择）。 2. **更改起点**：同样地，在`main_autopark.py`文件中可以调整车辆的起始位置。 3. **调整障碍物坐标**：根据实际环境的变化，可以通过修改障碍物的位置信息来模拟不同的场景。 4. **调整墙壁坐标**：对于模拟环境中存在的墙壁或其他固定障碍物，也需要相应调整其坐标信息以反映真实情况。 通过上述步骤，开发者可以有效地测试并优化算法性能，确保其在各种复杂环境下的鲁棒性和实用性。 本文不仅介绍了代客泊车AVP算法的基本原理和技术细节，还提供了具体的环境配置指南和调试技巧。这为读者深入理解并实践AVP技术提供了一个良好的起点。