基于视觉的BEV自动泊车规划算法
人工智能
2024-06-25 v1 机器人学
摘要
自动代客泊车(AVP)是高级自动驾驶系统中的关键组成部分,其核心任务是解决“人车交互”过程中的“最后一公里”难题。自动泊车算法的感知模块已从使用超声波雷达进行局部感知、结合全局场景精确地图匹配进行定位,发展到无需地图的鸟瞰视图(BEV)感知方案。BEV场景对自动泊车规划任务的实时性和安全性提出了更高的要求。本文提出一种基于A*算法的改进自动泊车算法,该算法融合了车辆运动学模型、启发式函数优化、双向搜索和贝塞尔曲线优化,以提升规划算法的计算速度和实时性。最终泊车轨迹通过数值优化方法生成,确保泊车路径的安全性。所提方法在常用的工业级CARLA-ROS联合仿真环境中进行了实验验证。与传统算法相比,该方法在更具碰撞风险的测试场景中计算时间更短,且在舒适性指标上表现更优。
关键词
引用
@article{arxiv.2406.15430,
title = {Automated Parking Planning with Vision-Based BEV Approach},
author = {Yuxuan Zhao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.15430},
year = {2024}
}