自动平行泊车技术综述

剧　季，陈淑荣，孟　飞

(1.上海海事大学 信息工程学院，上海 201306；2.上海海事大学 商船学院，上海 201306)

自动平行泊车技术综述

剧季1，陈淑荣1，孟飞2

(1.上海海事大学 信息工程学院，上海 201306；2.上海海事大学 商船学院，上海 201306)

摘要：在汽车数量逐年增加、城市中停车空间日益紧张的情况下，如何安全泊车成为驾驶员面临的难题。国内外学者很早就开始了自动平行泊车技术的研究，如今自动平行泊车技术已经引起了研究者广泛的重视。笔者从技术模型层面讨论了路径规划和最小车位检测两个关键技术，通过分析自动平行泊车的研究现状,并结合自动平行泊车系统的具体应用，对当前汽车的运动模型、泊车路径进行规划、相应的控制算法以及试验平台验证方案的可行性进行了分析研究。

关键词：自动泊车；模糊控制；路径规划；最小车位；自动泊车系统

随着机动车保有量的迅速增加，道路交通和安全驾驶面临的挑战日益增多。据调查，我国22%的汽车交通事故是由泊车引起的。在狭窄的空间内安全平行泊车并不是一件容易的事。在倒车过程中，驾驶员无法完全了解汽车周围的环境情况，只能依靠倒车镜和倒车雷达来观察汽车周边情况。然而，上述辅助泊车工具所观测的视角是有限的。在倒车过程中，驾驶员不仅需要控制转向、离合、刹车、油门，同时还要时不时转身检查车后方以及车身两侧的情况。可见，倒车是一个较为复杂的过程，需要驾驶员精确控制车辆。如果在路边泊车出现事故，在造成经济损失的同时，还会导致交通堵塞，甚至可能危及驾驶员的生命安全。因此，安全性问题是驾驶员在平行泊车过程中最为重要的一个问题。

随着工业4.0的到来，物联网技术逐渐应用于各个领域。在“智能汽车”上所涉及的控制、传感器等技术已经得到长足发展，现今很多汽车厂商已经宣称研制出 “智能汽车”，但大部分还停留在概念车阶段。自动泊车作为汽车智能化的一个重要的方向，受到了越来越多的关注。自动泊车系统通过安装在车体上的传感器来感知周围的环境，驱动装置按照预先设定好的数学模型，由控制算法来进行控制，实现自动倒车过程。自动泊车系统根据事先设计好的策略对方向盘进行位置跟踪控制，避免发生车辆碰撞，提升了倒车的安全性，能够减轻驾驶员泊车时的心里负担，帮助驾驶员安全将车停到相应的停车位中。因此，如何实现自动泊车对辅助驾驶员泊车，减少泊车事故具有极其重要的意义。

1自动平行泊车

自动泊车是车辆自动判断出停车位并自动驶入车位而不发生摩擦、碰撞，包括平行泊车、垂直泊车和一定角度泊车。实现自动泊车的基础是自动泊车系统对周围环境的检测，即通过传感器完成车位探测、车身定位以及泊车方向的确认。

自动泊车首先是要判断是否有合适的停车位。要实现自动泊车，首先对停车位的长宽有一定的要求，需要大于系统的设定值，以车身为参考，长度大于车长若干厘米，宽度大于车宽若干厘米。倒车轨迹的处理分为两种，一种是规划泊车，即按照设计者设计好的路线进行平行泊车，方向盘转向角度及对应的时间都是规划好的，没有多少变动性；另一种是经验泊车，即研发人员拟定一条大致的倒车轨迹，在正式倒车过程中再根据实际情况微调倒车路线。

平行泊车过程可以概括为：当汽车在初始位置，自动泊车系统首先计算出相应的路线，驾驶员确认自动泊车开始后，双手松开方向盘，控制油门和离合，使汽车低速行驶配合自动泊车的转向。如果把汽车看作一个质点，则整个倒车过程可以看作两端圆弧相切的过程。

2关键技术

2.1建立汽车运动模型

汽车运动模型是研究自动泊车的基础。首先，自动泊车需要对其运动路径进行规划；其次，由于泊车时车速较低，一般认为汽车没有侧滑，并且把汽车看作刚体，需分析汽车各个顶点、四个轮胎与地面接触点、汽车中心以及偏向角度间几何关系。因此，建立汽车运动模型是研究自动泊车的重要环节。

在自动泊车中，建立汽车的运动模型这一技术已经相当成熟，其中的关键技术是平行泊车的转向控制和路径规划。

2.2路径规划

路径规划时，常将汽车后轮中点或者内侧后轮的轨迹看作整个汽车的运动轨迹。忽略方向盘转向时间，如果将汽车内侧后轮看作一个点，倒车轨迹可以简化成两段相切的圆弧，如图1所示。

图1　倒车轨迹简化图

一条良好的倒车曲线不仅要求汽车顺利地倒入停车位，不能与周围障碍物发生摩擦、碰撞，而且还需要考虑停车后的汽车姿态，尽可能缩短有效车位的大小。

在规划路径时，倒车起点、两端圆弧的切点、倒车终点是三个关键的位置。此外，确定倒车圆弧半径的大小也非常重要，而圆弧的半径受到的约束条件为：(1)停车位的大小；(2)汽车最小转弯半径；(3)起始位置的确定。

两条圆弧半径选取的计算比较困难，一般可以先设定一个圆弧的半径，再计算另一个。把泊车的过程看作从停车位驶出的逆过程。以图2为示例，假设汽车在停车位以最小的转向半径R1驶出车位，在切点位置朝相反的方向转动方向盘，第二段圆弧的半径R2未知。根据驾驶员的经验，当车身与汽车初始方向成45°时，汽车所在的位置A点为圆弧的切点。由汽车运动模型可以计算出该点的坐标。

图2　泊车切点示意图

假设汽车在车位以最小转向半径驶出时，圆心O在后轮所在的直线上，圆心到车身外侧的顶点为半径作圆(图3)。只要汽车外侧顶点B不发生碰撞，这个车位即为最小有效车位，长度即图3中L所示。

图3　汽车最小车位示意

2.3转向控制

泊车过程中对方向盘的控制可以简化为两个阶段：方向盘向一个方向打死(或者保持一定的角度)，保持一段时间，当汽车到达两端圆弧相切的位置，方向盘快速向反方向打死(或者保持一定的角度)。由于转向电机控制方向盘打死需要一些时间，不是一瞬间内就能完成的动作，所以不可能严格按规划的路线进行。在泊车过程中，通过模糊控制理论，根据汽车的位置和航向角，对汽车的姿态实时进行调整，可以弥补车辆侧滑、传动转置的误差，让汽车回归事先规划的路线。

如果平行泊车过程中汽车一旦发生侧滑，车辆会偏离规划的路径，系统无法弥补该误差，若采用多次进退来消除这个误差，反而增加了泊车的时间成本，因此一般对转向电机进行模糊控制。

3国内外研究现状

目前，对于自动平行泊车的研究很多，大致分为两个方面：一是路径规划，建立起汽车运动模型后，研究者根据车位分布的情况，加一些防止碰撞的约束条件，规划处一条路径，然后控制汽车转向和车速，使车辆进入停车位。常用的路径有正弦曲线和两端圆弧相切。另一方面是基于经验的算法研究，研究人员通过神经网络算法、遗传算法、模糊控制、自组织自适应算法、蚁群算法等方法设计出智能控制器。

3.1国外研究现状

国外对自动泊车的研究起步较早，早在1989年斯坦福大学的Derrick Nguyen和Bernard Windrow教授首次发表了基于神经网络的半挂车自动泊车研究成果[1]。1990年，南加州大学的Seong Gon和Bart Kosko发表了《卡车倒车控制系统中模糊控制和神经网络的比较》[2]，该文指出：在解决小车倒车问题时，模糊控制比神经网络更精确，误差更小[3]。1994年，Laumont 等人通过计算两条路径的方法第一次实现了自动平行泊车[4]，第一条是不考虑不完全约束条件的情况下，规划出一条避免碰撞的路径，第二条轨迹是满足上一条忽略的约束条件下，使两条路径尽可能吻合。1999年，英国K.Jiang、L.D.Seneviratne等人将平行自动泊车分为检测、定位、调整三个阶段，路径是在可能碰撞区外规划的，采用圆弧和若干直线相接，可以在车位和汽车尺寸已知的情况下直接倒车，并且路径是唯一的。此外还研究了速度因素、横纵向运动、狭小空间汽车转角限制等不确定因素给泊车带来的影响，该实验通过搭载泊车系统机器人验证了方案的可行性[5]。之后，荷兰的Ming Feng Hsieh等人针对泊车过程中汽车可能无法严格按照规划的路径行驶，建立了一种可以实时控制的泊车控制器，该控制算法可以根据不同起始位置实现自动泊车，并通过汽车模型验证了算法的可行性[6]。

为了适应不同环境下的自动泊车，日本千叶大学的Liu 等人以汽车速度和转向角为控制参量的方法，针对转向角和车位的限制进行路径规划，采用实时避障算法使该系统适用于多种泊车情况[7]。

美国佛罗里达州大学的Zhao等人研究在自动泊车中应用模糊控制的技术，研究了狭小车位的自动平行泊车，并通过精确计算、大量仿真和实验结果验证了模糊控制的可行性，该控制系统可以对于1.4倍车长的停车空间实现自动平行泊车[8]。

为了提高定位的精确度，韩国的Young-Woo Ryu等人用模糊控制的方式在前人的基础上改进了泊车系统，试验中采用视频传感器和16个超声波传感器进行车辆定位，使用神经网络自学习算法减小视频传感器所产生的图像变形，控制系统中采用基于FLC的Heuristics的算法，利用ES微调控制器控制输入输出参数，极大地提高了定位的精确度，并用轮式机器人验证了该控制系统的可行性[9]。

3.2国内研究现状

国内对自动泊车技术研究起步较晚，对泊车问题的研究尚停留在初级阶段，主要以Kosko倒车系统为基础，对汽车倒车入库进行研究。Kosko问题为在一个100 m×100 m的广场(封闭区域)内，控制系统检测到车辆位置坐标和车身与水平夹角，以此为基础控制车辆的转向，控制车辆从小门驶出区域。

1999年，西安电子科技大学的李汉兵等人研究了模糊控制预测器，解决了任意位置下驶出小门的问题。由于Kosko倒车系统中存在一些死区，当汽车靠近封闭区域边界时，车辆无法从小门倒车出库，李汉兵等人方法解决从死区倒车的问题，让车首先进入该点，再进行倒车，能不改变Kosko倒车规则的情况下，解决了从死区倒车的问题[10]。

2001年，清华大学的于伟等人以Kosko的模糊控制为切入点，针对卡车倒车过程中所涉及到的复杂环境等问题进行了详细分析，并建立相关数学模型，通过虚拟现实的方式验证了卡车倒车的运动过程，采用遗传算法对控制器输入输出量进行参数优化，缩短了倒车轨迹和倒车时间，但仍没有解决倒车存在“死区”的问题[11]。之后，北京师范大学的杨昔阳采用变域论模糊控制器，该控制器使参数随着产生的误差进行调整，大大提高了控制器的灵活性[12]。将该方案与普通模糊控制仿真相比较，结果证明适应性和控制准确度比普通模糊控制要好。

2007年，吉林大学的李占江针对遗传算法和模糊控制理论进行研究，分别对自动平行泊车、自动垂直泊车、自动斜式泊车设计了模糊控制器，通过仿真发现控制输入和控制输出的选取、预备停车位置以及停车区间的长度和宽度对自动泊车的控制效果影响大，认为研究重点应放在倒车控制中转向控制器的控制算法上[13]。

2009年，吉林大学的张辉针对自动倒车入库的目标库的选择、转向控制算法、行为控制进行了研究。他首先推导出汽车低速倒车模型，根据模型进行了REEDS算法、模糊逻辑算法、估算算法和ANFIS的仿真，得到了方向盘转向角与路程的关系，最后与仿真数据对比，选择了典型初始状态进行实车试验[14]。张辉的创新之处在于：根据路程数据估算汽车的横纵坐标位置；由估算算法实现汽车自动倒库；设计了能实现捷达车自动倒库的模糊逻辑控制器；对转角与路程的关系进行仿真和实验，以减小车速对倒车的影响。同年，吉林大学的尚世亮针对车位探测和定位算法展开研究，认为泊车过程中路径运动模型中的控制由四个时间变量决定，要实现自动泊车仅仅需要对这四个变量进行输出调整即可实现自动泊车，并利用遗传算法对平行泊车转向控制变量进行优化，提出了针对不同车辆及位置关系的平行泊车转向控制策略，通过实车试验，完成了对泊车转向电机的控制，验证了策略的有效性[15]。

2010年，姜辉采用连续函数反正切曲线逼近原倒车轨迹，解决了因跟踪原来倒车轨迹产生的转向盘转角突变、转向盘控制转速过快的问题，并解决了自适应神经网络如何获取平行泊车模糊控制逻辑的瓶颈问题[16]。

2012年，中科院微电子研究所的林蓁蓁等人对现有的五阶多项式路径规划方法加以改进，采用二分法和遗传算法计算最小车位，并针对性地设计了带罚函数的遗传算法，通过仿真验证该方法的可行性，实验结果认为最小车位是车身长度的1.35倍。

2013年，华南理工大学的杨昊根据实验得出方向盘转角和前轮转角的关系，规划了两段圆弧相切的路径，采用五阶多项式曲线拟合两圆弧轨迹，解决了两段圆弧相切拐点处速度波动给系统带来的干扰问题，实现了两圆弧轨迹的又一次升华[17]。

3.3自动泊车系统的应用

早在1991年，法雷奥公司在宝马7系车辆上运用倒车雷达，标志着自动泊车系统发展的开始。与此同时，自动泊车的理论研究不断进步，自动泊车系统也逐渐成熟起来。

2006年，丰田公司将配有APGS系统的雷克萨斯旗舰车LS460引入中国，该车在前后保险杠上装有超声波传感器，可以探测到车身两侧1.6 m的范围。当探测到有效停车位时挂上倒挡，倒车雷达将汽车后部的影像传导到显示屏上，驾驶员通过触摸屏幕选择泊车或者倒库以及目标停车地点。泊车开始后系统自动控制汽车转向，驾驶员只需控制车速即可。泊车过程中，汽车尾部的摄像头实时追踪地面停车标志并及时修正，如果泊车时因转向过快出现汽车甩尾，系统会自动降低转向速度。该车可以自动完成垂直泊车和平行泊车，平行泊车要求车位至少比车身长1.83 m。泊车时，驾驶员一旦踩下刹车或者转动方向盘则可以终止自动泊车。2007年，丰田公司在顶级轿车LEXUS系列上应用了智能泊车助手，该系统通过超声波传感器检测汽车位置信息，摄像头实时识别泊车线，控制单元根据采集的环境数据对方向盘进行控制，驾驶员只需控制倒车速度即可完成自动泊车。

大众推出的途安MPV车型是大众第一款使用大众自主研发的泊车系统。2009年推出的迈腾尊享版采用德国原厂自动泊车系统，可以完成自动平行泊车。迈腾车应用第二代泊车系统，可完成垂直泊车和平行泊车，有效停车位只需比车身长0.8 m。该车通过超声波传感器检测有效车位，当车速低于30 km/h时，车辆两侧的雷达开始检测，判断车位宽度与深度，从而计算泊车路线。驾驶员挂入倒档后，车上所有传感器同时工作，实时检测环境信息，驾驶员只需控制车速即可。如果车辆在车位中前后位置偏移，只需挂好前进或者倒车档，系统会自动调整汽车位置。大众车型部分车辆采用的是法雷奥公司研发的“Park4U”自动泊车系统，该系统要求有效车位大于车身1.4 m，泊车过程中驾驶员只需控制车速即可完成倒车。如果想要终止泊车，只需踩下踏板或者转动方向盘即可。手动档汽车和自动档汽车均可使用Park4U系统。而法雷奥研发的下一代系统目标是让汽车可以在更复杂的情况下实现自动泊车，当车位比车身长1 m时可以完成自动泊车。由于车位狭小，该系统在避免碰撞的前提下把车驶入车位，但最终位置不一定理想，需要人工调整。

先前的自动泊车系统仍需要驾驶员控制车速，大众之后推出的途锐概念车上不再需要驾驶员控制车速，驾驶员确定好起始位置后，可以离开车辆通过车钥匙遥控来启动自动泊车系统，实现了真正意义上的自动泊车。如果驾驶员需要车辆驶出车位，通过另一个按键可以启动汽车，汽车自动驶出车位，停在泊车起始的位置。

4总结

平行自动泊车分为三个阶段：第一阶段是确定是否有合适的车位后进入泊车起始位置，同时规划泊车路径；第二阶段是倒车初步进入停车位置；第三阶段是调整汽车停入车位。其中最关键技术是规划泊车路线和转向控制。

最初，国外学者对自动泊车研究的重点放在控制算法上，从神经网络在自动泊车的首次应用，到得出模糊控制在小车倒车中比神经网络更精确的结论，开启了国外学者对自动泊车研究的热情。而后研究重心逐渐转移到路径规划上，研究主要集中在逐渐减小停车位的大小、汽车起始位置对自动泊车的限制等方面。

国内对自动泊车的研究起步较晚，主要以Kosko倒车系统为基础开展研究，主要集中于神经网络、模糊控制等方面，为后人研究奠定了基础。随着研究的深入，最小车位和车辆起始位置的约束越来越小，控制算法也愈发成熟。

目前大部分自动泊车系统还需驾驶员控制车速，并不是真正意义上的自动泊车，相信在不久的将来，大部分车型将配有自动泊车系统，且我国也将自主研发出具有真正意义上的自动泊车的控制系统。

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[15]尚世亮.自动平行泊车车位超声探测与转向控制算法研究[D].长春：吉林大学,2009.

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[17]杨昊.平行泊车系统的控制方法研究[D].广州：华南理工大学,2013.

(责任编辑：张凯兵)

收稿日期：2016-03-07

作者简介：剧季(1992-)，男，河北石家庄人,上海海事大学信息工程学院硕士研究生。

中图分类号：U471.15

文献标志码：A

文章编号：2095-4824(2016)03-0046-05

陈淑荣(1972-)，女，陕西西安人，上海海事大学信息工程学院讲师，博士。

孟飞(1982-),男，山东济宁人，上海海事大学商船学院讲师，博士。