"混合A*（Hybrid A*）路径规划算法详解：逐行源码解析与Matlab实践",逐行讲解hybrid astar路径规划 混合a星泊车路径规划 带你从头开始写hybridastar算法，逐行源码分析matlab版hybridastar算法 ,逐行讲解; hybrid astar路径规划; 混合a星泊车路径规划; 逐行源码分析; matlab版hybridastar算法。,Hybrid A* 路径规划算法的 MATLAB 源码解析 在现代自动驾驶和智能导航系统中，路径规划是关键的技术之一。混合A*（Hybrid A*）算法作为路径规划领域的一个重要分支，近年来受到了广泛的关注和研究。这种算法结合了传统A*算法的启发式搜索和梯度下降的优点，能够有效地应用于复杂环境下的路径规划问题，尤其是在泊车等场景中显示出了其独特的优势。 Hybrid A*算法的核心思想在于将路径划分为不同的区域，在每个区域内使用不同的搜索策略。在开阔区域，利用A*算法的启发式特性快速找到目标点的大概方向；而在障碍物密集或者路径狭窄的区域，则通过梯度下降的策略进行局部优化，以避免路径的局部最优解。这种混合策略使得算法不仅能够保持较高的搜索效率，还能够保证找到的路径具有良好的实时性和适应性。 在实现Hybrid A*算法时，Matlab作为一种强大的数学计算和仿真平台，被广泛应用于算法的开发和测试。Matlab提供的矩阵运算能力和丰富的数学函数库，使得算法的原型设计、参数调优和结果验证都变得相对简单直观。通过Matlab，开发者可以快速地将算法思路转化为代码，并通过图形化界面直观地展示算法的搜索过程和最终结果。 具体到文件名称中的内容，它们似乎是一系列关于Hybrid A*算法的讲解文档和图像资料。文件名称暗示了内容的结构，比如“路径规划算法详解在自动驾驶和智.doc”可能包含了关于算法在自动驾驶领域应用的详细介绍；“混合路径规划算法是一种广泛应用于自动.doc”可能涉及算法的广泛适用性和具体应用场景分析；“路径规划算法的逐行讲解引言算法是一种结合.html”和“逐行讲解路径规划混合星泊车路径规划带你从头开始.html”则表明了文件中包含了对算法原理和实现的逐行讲解。这些文档和图像资料为学习和应用Hybrid A*算法提供了宝贵的资源。 综合来看，混合A*算法在路径规划领域的应用十分广泛，特别是在需要考虑实时性和环境适应性的自动驾驶领域。Matlab平台的使用进一步推动了算法的研究和应用。通过阅读和理解这些文件，可以更深入地掌握Hybrid A*算法的原理和实现，为实际问题的解决提供坚实的理论基础和技术支持。

针对城市中停车位狭小、现有自动泊车方法缺乏连贯性的问题, 提出一种自动平行泊车算法。对现有的五阶多项式路径规划方法加以改进, 并有针对性地设计罚函数, 采用遗传算法计算最佳泊车路径和最小泊车空间, 实现自动平行泊车。仿真结果表明, 该算法能快速有效地完成泊车, 车辆损伤小, 对空间的要求最低。

自动泊车路径规划及泊车位姿估计算法研究.caj

代码对应我写的文章《平行泊车系统路径规划（5）》里的仿真章节，包括3个不同区域的仿真和车辆姿态调整的一个仿真

基于回旋曲线的平行泊车路径规划与跟踪控制_张家旭. 摘 要：综合考虑汽车运动学约束、泊车过程中碰撞约束和计算实时性等要求，提出一种基于回旋曲线的平行泊车 路径规划与跟踪控制方法。首先，基于圆弧-直线组合方式推导出平行泊车可行泊车起始区域边界，并通过对固定 回旋曲线的旋转和翻转变换完成曲率连续的平行泊车路径的设计，避免原地转向现象。随后，基于非奇异快速终 端滑模理论和双幂次趋近律推导出非时间参考的路径跟踪滑模控制律，提高泊车路径跟踪控制的动态响应特性和 鲁棒性。最后，结合车辆动力学仿真软件对所提出的平行泊车路径规划与控制方法的有效性进行仿真验证。 关键词：车辆工程；平行泊车路径规划与跟踪；回旋曲线；非奇异快速终端滑模；双幂次趋近律

如题。

首先，应用泊车基本知识建立了车辆运动学模型。通过调研泊车的研究现状和应用 现状，确定了本文的结构。建立车辆和车位的模型并介绍相关参数，根据阿克曼转向几何，建立了车辆运动学模型，得出车辆运动轨迹与泊车速度没有关系，同时简要说明了泊车对速度的要求。其次，对平行泊车路径规划进行研究。针对不同的车位，对圆弧相切平行泊车路径规划法和库内双步调整平行泊车路径规划法进行研究和仿真，仿真结果表明两种泊车方法都能使车辆顺利泊车入位，其中库内双步调整泊车方法能够在更小的车位里实现泊车。考虑到车辆自身约束，由于圆弧相切路径规划轨迹的切点处存在曲率突变，采用五阶多项式曲线对该轨迹进行了优化，解决了相切点处曲率突变的问题。然后，运用设计的模型预测控制器对平行泊车规划路径进行跟踪研究。结合路径跟踪和模型预测控制算法，基于车辆运动学模型建立了车辆泊车路径跟踪控制器，以不同车位情况下的平行泊车路径规划的轨迹进行跟踪仿真研究，并与同等条件下 PID 算法进行对比。仿真结果表明，该控制器能够在标准车位的圆弧相切的规划路径和小车位的库内双步调整泊车规划路径中均可实现轨迹的踪，相对 PID 控制，该控制器路径跟踪更加稳定、误差更小，可以实现泊车。 最后，进行平行泊车路径规划与跟踪的实验验证—设计开发了自动平行泊车控制系 统。确定了以 STM32F103C8T6 为控制器，配备有电机驱动、舵机、传感器、通信模块、显示模块等硬件的实验小车。实验小车的软件部分主要分为遥控模块和泊车控制模块两部分，小车不仅要实现平行泊车的功能，还要在泊车过程中实时监测小车的航向角、速度和位移等。在实验室里搭建了泊车环境并进行了平行泊车实验，实验结果表明，该控制系统在实验室中可以实现圆弧相切路径规划的平行泊车功能，同时对实验结果进行分析，并提出改进措施。

本文针对现有的自动泊车路径规划方法中对于车辆初始位姿及泊车环境等限制要 求较多的问题，研究了满足车辆运动学约束和避障约束的泊车路径规划方法。同时，基于规划所得的路径，搭建了跟踪系统并进行了仿真验证。 首先，对自动泊车的车位检测进行研究，选取超声波传感器来感知车位及障碍物信 息，并实际开展了检测试验来验证其效果与精度。同时，根据阿克曼转向原理建立了车辆运动学模型，分析计算得出泊车时的低速运动方程。 其次，针对泊车环境存在较多限制的各种复杂场景及不同的泊车方式展开路径规划 研究。明确规划模块的整个设计流程，并对其中一些基础原理和前提条件做预处理以便于之后的说明。详细阐述了规划算法中的两个重要的子算法：简单连接算法及路径与障碍物碰撞检测算法，对其采取了仔细的计算和验证，方便后续使用。分别对平行泊车与垂直泊车给出了不同的规划方案，包括单步式泊入和多步式泊入。在此基础上，设计了探索机制，强化规划算法的冗余性，当泊车环境变化时能够及时调整从而保证规划成功，考虑到某些场景需要车头入式的泊车方法，提出了前向垂直泊车的路线。此外，为提升泊车的安全性和面对不同泊车环境时的适应性，提出了若干优化策略。 最后，搭建了路径跟踪控制模块，完成了自动泊车仿真试验。对比几种控制策略， 根据泊车的特点选取模糊控制器作为主要的跟踪控制方式，并详细阐述了模糊控制的隶属度函数及规则库等。针对规划路径中存在的曲率非连续的问题，提出了相应的跟踪模型。根据规划模块给出的泊车路线，利用 MATLAB/Simulink 软件联合仿真，验证路径规划及跟踪控制效果。结果表明，本文提出的规划算法具有较好的泊车精度及鲁棒性，对复杂的泊车环境适应性较强，有较重要的实际应用价值。

先，采取将超声波传感器和轮速脉冲传感器结合的方式实现车位的检测和泊车初始位置获取。为了提高测量数据稳定性和精度，防止单个雷达失效的情况，提出使用同侧的两个超声波雷达同时对车位进行探测，并结合基于相似度的数据融合方法得到更准确的车位信息。 然后，对车辆低速运动过程进行研究，建立了基于后轴中心为参考点的运动学模型，明确了该参考点在车速和方向盘转角输入下的运动规律，并将规律推广到车身各顶点。分析了单步平行泊车的车辆运动学条件和碰撞约束条件，并将其作为非线性约束，基于 B 样条曲线理论设计路径优化函数。在此基础上，选取多个泊车起点进行 MATLAB 路径规划仿真，验证了路径规划方法合理性。为了跟踪规划出的目标路径，先采用基于 EKF 的航迹推算方法滤除传感器中的噪声信号，得到精确的车辆局部定位信息。利用车辆实时位姿与目标路径的偏差，设计了基于模型预测控制的路径跟踪控制器，选取了合适的目标函数，将跟踪控制问题转换为凸优化的二次型最优求解问题，并对控制器参数选择问题进行研究。同时，介绍了广泛用于路径跟踪的一种纯追踪控制方法，用作控制器控制效果的对比验证。 通过 MATLAB/Simulink 与 Carsim 的联合仿真，对比模型预测控制和纯追踪 控制两种控制算法下的路径跟踪的位置误差和航向误差进行控制效果验证。最 后，在实车上验证了基于双超声波雷达数据融合的车位检测算法的有效性。并 进行了泊车系统控制策略的功能验证，通过 CAN 总线获取的实时数据进行误差 分析，证明了规划路径的合理性和路径跟踪控制器的有效性

（1）全景环视感知系统设计。在车身周围布置 4 个鱼眼相机实现对车身全景感知，通过仿真场景对四个鱼眼相利用张正友标定法进行标定，之后通过逆透视变换转换为鸟瞰图。 （2）基于场景定制的 Radon 变换的停车位检测。首先对全景环视感知图像进行预 处理，通过 Canny 算子进行边缘特征提取，之后根据自动平行泊车场景的特点运用基于场景定制的 Radon 变换对停车位边线进行检测。 （3）自动平行泊车路径规划。将泊车路径分成两个阶段，由两个圆弧组成，引入 触须算法预先设置泊车路线库，通过规则约束筛选符合要求的触须，与第二段基于圆弧法设计的泊车路径结合组成泊车路径，降低了泊车起始位姿要求，利用仿真实验验证规划路径能够实现自动平行泊车功能。 （4）分布式驱动电动车差动转向跟踪补偿。当由于外因车辆无法完全按照规划路 径的转弯半径进行泊车，通过左右车轮驱动力的分配产生横摆力矩实现差动转向，对跟踪误差进行补偿。