基于差分进化算法优化的自动垂直泊车路径规划

"本文主要讨论了一种利用差分进化算法进行优化的自动垂直泊车路径规划方法，旨在解决智能驾驶辅助系统中的路径规划问题。该方法综合考虑了车辆的运动学限制、障碍物避让和边界条件，设计了库外两段圆弧式的泊车路径，并通过二次寻优找到最佳的泊车起始位置。在Matlab/Simulink环境中进行了仿真实验，对比了差分进化算法与遗传算法寻优后的路径效果，证明了所提方法的安全性、精确性及实用性。" 自动垂直泊车路径规划是智能驾驶技术中的关键部分，尤其是在复杂的城市环境中，确保车辆能够安全、准确地停入停车位。传统的路径规划方法可能无法适应各种泊车工况，因此需要更高效的优化算法来提升路径规划的性能。 差分进化算法是一种全局优化的演化算法，它通过变异、交叉和选择等操作来寻找问题的最优解。在自动垂直泊车路径规划中，这种算法可以有效地搜索到满足车辆动力学约束、避开障碍物以及符合停车场边界条件的最优路径。首先，规划出一个初始的圆弧路径，该路径连接车辆的初始位置和目标停车位，接着，通过差分进化算法对路径进行二次优化，以找到最佳的泊车起始区域。 在Matlab/Simulink仿真环境下，对优化前后的路径进行了对比分析。结果显示，应用差分进化算法寻优后的路径不仅能够确保车辆安全地进入停车位，而且提高了泊车的精度。与遗传算法相比，差分进化算法在解决此类问题时可能表现出更好的优化能力和收敛速度。 此外，该研究还强调了路径规划方法的有效性和可行性，对于实际的自动泊车系统开发具有重要的参考价值。未来的研究可能进一步探讨如何将这种方法扩展到其他类型的泊车情况，如平行泊车或斜向泊车，以及如何结合传感器数据和实时环境信息来优化路径规划。 差分进化算法寻优下的自动垂直泊车路径规划方法为智能驾驶辅助系统的路径规划提供了一个高效且实用的解决方案，有助于提高自动驾驶汽车的泊车性能，增强用户体验，并为未来的智能交通系统发展奠定了基础。