摘要
本发明涉及自动驾驶技术领域,公开一种基于人工智能的泊车控制方法,包括:步骤1、采用车辆动力学模型对车辆的运动进行建模,车辆的运动模型描述车辆的位置、速度、方向角和加速度间的关系,所述车辆动力学模型为非线性微分方程;步骤2、在确定车辆的动力学模型后,构建路径规划的目标函数。通过将路径规划目标函数中的加权系数动态调节为环境相关的自适应系数,结合停车场内障碍物密度和车辆运动状态,实时调整路径规划的优先级和控制输入的平滑度,解决复杂停车场环境中障碍物动态变化的问题,实现在高密度动态环境中的稳定泊车性能,得到高效、灵活的路径规划能力。
技术关键词
泊车控制方法
车辆动力学模型
动态响应时间
障碍物
深度Q学习
加速度
拉格朗日乘数法
停车位
车辆运动状态
停车场环境
车辆控制系统
路径规划方法
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强化学习算法
平滑度
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路径规划方法
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