一种基于强化学习的小库位自动平行泊车运动规划方法

摘要

为解决传统方法或基于强化学习的方法在狭小空间下平行泊车效率较低的问题,基于蒙特卡罗树搜索(MCTS)方法,同时规划倒车入库和库位内调整阶段.在MCTS过程中同时考虑纵向动作(速度)与横向动作(转向盘转角),引入模仿学习(IL),利用非线性规划的演示数据获得初始化策略神经网络,并使用强化学习(RL)对其进行改进,训练时间从20h缩短到1h,采用滑模控制器作为横向控制器来跟踪规划的路径,车辆运动方向可通过绑定在规划路径上的规划速度的方向确定.仿真验证和实车测试结果表明,该方法可同时规划倒车入库阶段和库位内调整阶段,位置误差可达5 cm,航向角误差可达0.5°.