Python实现代客泊车AVP算法详解及Demo

"本文档主要分享了自动驾驶领域中的代客泊车（AVP）算法的Python实现，涵盖了全局路径规划、自动泊车轨迹生成以及车辆控制等关键环节，并提供了环境配置和调试方法。" 在自动驾驶技术中，代客泊车（Automatic Valet Parking，简称AVP）是一项重要的应用，允许车辆在无需驾驶员操作的情况下自动停入或驶出停车位。这份文档通过Python演示了一个AVP系统的实现，旨在帮助读者理解相关算法并进行实践。 首先，文档介绍了基于A*算法的全局导航路径规划。A*算法是一种广泛应用的搜索算法，用于在复杂的环境中找到从起点到终点的最优路径。在AVP场景下，这个算法需要考虑车辆的动态特性、地图信息（如停车位位置、墙壁、障碍物等）以及实时感知数据，生成一条安全、高效的路径。 其次，文档涉及自动泊车（Automatic Parking，简称AP）轨迹生成算法。在确定了全局路径后，这一阶段的算法会生成更加精确的泊车轨迹，确保车辆能准确无误地停入停车位。轨迹生成可能基于模型预测控制（Model Predictive Control，MPC），这是一种优化控制策略，能够考虑到系统动态和约束，生成满足目标的控制序列。 然后，文档提到了基于MPC的横纵向控制算法。MPC在自动驾驶控制系统中有着广泛的应用，它能够处理多输入多输出系统，并实时调整车辆的横向（转向）和纵向（加速/刹车）运动，确保车辆按照预定轨迹行驶，并且考虑到舒适性和安全性。 在环境配置方面，文档指出需要Python 3.6环境，并列出了必要的依赖包，如numpy、opencv-python、scipy等，这些是处理数学计算、图像处理和优化问题的常用库。特别地，opencv-python的安装推荐使用conda环境，以避免可能出现的问题。 调试方法部分，文档给出了四个步骤：改变停车位编号、调整起点位置、修改障碍物坐标以及调整墙壁坐标。这有助于读者在模拟环境中测试和优化算法，理解不同参数对AVP系统性能的影响。 这份资料为学习和研究自动驾驶代客泊车算法提供了一个实用的Python实现示例，涵盖了从路径规划到车辆控制的关键技术，并提供了实际操作的指导，对于希望深入理解AVP系统的开发者或研究人员来说极具价值。