基于最佳停车位置的分层停车路径规划

吉林大学高镇海教授团队提出高效自动泊车路径规划新方法

近年来，自动代客泊车（AVP）技术受到工业界与学术界的广泛关注。然而，在复杂停车环境中实现最短路径、最优时间效率及算法适用性仍面临诸多挑战。吉林大学高镇海教授团队提出一种分层式AVP路径规划方法，有效提升了自动泊车系统的性能。

该方法从全局决策角度将AVP路径规划划分为两个层级：

1. **引导层**：将复杂的整体路径分解为多个简单子路径，提升混合A*算法在复杂环境中的适应能力；

2. **规划层**：针对行车与泊车阶段分别采用优化策略进行路径生成，结合最佳停车位置选择机制，提升路径合理性与执行效率。

研究团队通过仿真验证了该方法的有效性，涵盖垂直、平行及倾斜车位等多种停车场景，评估了规划器的可扩展性与鲁棒性。

仿真结果显示，相较于传统方法，该算法计算效率提升超过20倍，平均路径长度缩短20%以上，显著改善了混合A*算法在复杂场景下的局限性。所设计的路径规划器能够提供全局最优的路径长度与时间效率。

未来工作将进一步集成动态避障功能，以应对更复杂的实际泊车环境。

作者简介：

高镇海，吉林大学汽车工程学院院长，汽车底盘集成与仿生全国重点实验室主任，国家“节能与新能源汽车技术路线图”战略咨询委员会委员。主要研究方向为汽车智能驾驶与智能人机交互。主持国家重点研发计划、国家自然科学基金等多项重大科研项目，发表SCI/EI论文110余篇，授权发明专利56项，获中国汽车工业科技进步一等奖等多项荣誉。

陈国迎，吉林大学教授、博导，研究方向为底盘动力学仿真与控制、智能驾驶决策与控制。主持国家自然科学基金、吉林省重大专项等课题十余项，在IEEE TIV、Control Engineering Practice等期刊发表论文30余篇，拥有发明专利10余项。

胡宏宇，吉林大学教授、博导、主任助理，研究方向为汽车智能化与人性化技术。主持国家自然科学基金、国家重点研发计划子项等科研课题11项，在IEEE TITS、Pattern Recognition等期刊发表论文80余篇，合著专著5部，授权发明专利28件。

引用信息：Zhang, Y., Chen, G., Hu, H. et al. Hierarchical Parking Path Planning Based on Optimal Parking Positions. Automot. Innov. 6, 220–230 (2023). https://doi.org/10.1007/s42154-022-00214-z