개선된 A* 알고리즘 기반 자동 주차 계획 제어 방법

고정밀 지도에서 점점 멀어지는 추세가 자율 주행 산업에서 나타남에 따라, 전통적인 계획 알고리즘은 점점 더 많은 문제를 드러내고 있다. 실시간으로 인식된 지역 지도 하에 자동 주차 작업이 요구하는 높은 실시간성, 높은 정밀성, 그리고 높은 궤적 품질의 요구를 해결하기 위해, 본 논문은 A* 알고리즘에 기반한 개선된 자동 주차 계획 알고리즘을 제안하며, 자동 주차를 위한 제어 모듈로 모델 예측 제어(MPC)를 사용한다. 이 알고리즘은 휴리스틱 함수를 최적화하고 이진 힙 최적화 및 양방향 검색을 통해 계획의 실시간 성능을 향상시키고, 장애물을 동적으로 로드하여 좁은 지역의 통과 가능성을 계산하며, 계획 중 차량의 자체 부피를 도입한다. 또한 주차 작업의 높은 궤적 품질 요구를 충족하기 위해 이웃 확장 및 베지어 곡선 최적화 방법을 사용하여 궤적 품질을 개선한다. 계획 알고리즘의 출력 결과를 얻은 후, 지역 지도 하의 자동 주차 작업의 특성에 따라 손실 함수를 설계하고, MPC 알고리즘을 사용하여 계획된 궤적을 따라 자동차를 주행하도록 제어 명령을 출력한다. 본 논문은 지도에 변환된 실제 주행 환경의 인식 결과를 계획 입력으로 사용하여 알고리즘에 대한 시뮬레이션 테스트 및 절제 실험을 수행한다. 실험 결과는 본 논문에서 제안된 개선된 알고리즘이 지역 지도에서 자동 주차의 특별한 요구를 효과적으로 충족하고 자동 주차 계획 및 제어 작업을 완수할 수 있음을 보여준다.