遗传算法驱动的自动垂直泊车策略及其优化

本文主要探讨了基于遗传算法的自动垂直泊车策略，针对日益增长的汽车数量和有限的泊车空间带来的挑战，作者提出了一种有效的解决方案。首先，文章构建了一个自动垂直泊车模型，该模型结合了车辆运动学原理，考虑了泊车空间的几何尺寸、碰撞防护约束以及车辆的初始位置。模型设计了两种倒车策略：一是直接完全倒向行驶的泊车模型，适用于空间相对宽敞的情况；二是两段垂直泊车模型，适合狭窄空间，通过先弧度行驶再倒车的方式。 通过对车辆与车库外沿水平线的横向距离进行分类，确定了相应的倒车方式，并通过实验数据拟合，确定了最佳倒车起始点的位置和精确的函数关系。接着，作者利用车辆的运动学特性，特别是阿克曼转向原理，构建了非线性目标规划模型，优化了泊车过程中的车速，建议理想速度为6km/h。在这个过程中，遗传算法被用来进行全局优化，以求得更优的泊车路径和策略。 遗传算法的应用不仅确保了泊车策略的全局最优性，还在处理多约束条件下提供了灵活的解决方案。最后，该研究为根据车辆驶入的不同位置，自动泊车系统设计理想倒车点和倒车策略提供了科学依据。这些研究成果对于提升车辆便利性，减少泊车事故，以及推动汽车行业的自动化技术发展具有重要意义，是自动垂直泊车领域的一项重要贡献。关键词如“自动垂直泊车”、“车辆运动学模型”、“遗传算法”和“非线性目标规划”都揭示了论文的核心内容和研究方法。