AutomatedValetParking：智能代客泊车算法

AutomatedValetParking：智能代客泊车算法

AutomatedValetParking We use hybrid a star and optimization-based method for trajectory planning of the autonomous vehicle parking 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/au/AutomatedValetParking

项目介绍

AutomatedValetParking 是一个开源的智能代客泊车系统算法项目。该项目通过结合混合 A* 算法进行初始路径规划，并利用优化方法生成平滑轨迹，实现了自动驾驶车辆在复杂停车场环境中的自动泊车功能。

项目技术分析

技术架构

AutomatedValetParking 的技术架构基于以下核心模块：

1. 混合 A 算法（Hybrid A Star）*：用于生成初步路径规划。
2. 路径优化（Path Optimization）：基于方法优化初步路径，确保路径平滑。
3. 三次样条插值（Cubic Interpolation）：用于轨迹插值，生成连续且平滑的轨迹。
4. 速度规划（Velocity Plan）：制定速度计划，确保车辆在轨迹上的运动符合物理约束。
5. 优化问题求解（Optimization Problem）：使用 IPOPT 求解优化问题，进一步优化路径和速度计划。

文件结构

项目的文件结构清晰，模块化设计使得各个组件易于理解和使用。主要文件包括：

• animation.py：用于生成动画。
• collision_check.py：用于碰撞检测。
• config.yaml 和 read_config.py：配置文件和读取配置的脚本。
• path_interpolation.py：路径插值算法。
• main.py：主程序入口。
• costmap.py：代价地图计算。
• ocp_optimization.py 和 path_optimization.py：优化算法。
• compute_h.py、hybrid_a_star.py、path_planner.py 和 rs_curve.py：路径规划相关算法。
• coordinate_transform.py 和 spline.py：数学工具函数。
• velocity_planner.py：速度规划算法。

系统要求

AutomatedValetParking 仅支持 Ubuntu 系统（20.04版本测试通过，18.04版本也应该适用），并且需要 Python 3.8 版本。项目依赖于 IPOPT 优化库，因此不兼容 Windows 64位系统。

项目及技术应用场景

AutomatedValetParking 的核心功能是自动生成泊车轨迹，其应用场景主要包括：

1. 停车场自动代客泊车：在大型停车场中，自动驾驶车辆可以通过该系统自动规划泊车路径，减少人工干预。
2. 智能交通系统：集成在智能交通系统中，用于优化交通流和车辆动态泊车。
3. 自动驾驶技术研发：作为自动驾驶技术研发中的路径规划和运动控制模块，用于仿真和实际测试。

项目特点

1. 高效率路径规划：利用混合 A* 算法，能够高效地生成初步路径规划，适应复杂环境。
2. 精确轨迹优化：结合三次样条插值和优化算法，确保轨迹的平滑性和精确性。
3. 实时性：算法设计考虑了实时性要求，适用于实时决策和动态环境。
4. 模块化设计：各个模块独立且高度耦合，易于维护和扩展。
5. 可视化动画：提供了动画展示功能，方便理解和调试路径规划结果。

AutomatedValetParking 作为一个开源项目，具有极高的实用性和可扩展性，是智能代客泊车系统开发者的优选方案。通过深入了解和使用该项目，相信您能够快速掌握自动驾驶路径规划的核心技术。

AutomatedValetParking We use hybrid a star and optimization-based method for trajectory planning of the autonomous vehicle parking 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/au/AutomatedValetParking