【摘要】 本发明公开了一种物联网环境下智能泊车路径优化方法，该方法应用凸优化理论，综合考虑障碍物避碰、变车速、安全距离及最短泊车时间指标，将泊车路径优化问题转化为多指标加权的凸优化问题；采用多智能节点的异步协同计算方法，求解多指标加权凸优化问题。凸优化问题具有数值解求取速度快，解具有唯一性与全局最优性的优点，可以弥补物联网环境下低成本的智能节点计算能力与存储能力不足的问题，多智能节点之间的异步协同计算求解对于不确定的网络连接、网络通信延迟和偶发丢包情况具有较强的容错能力，不需要同步求解算法中的大量同步通信开销，可以弥补物联网环境下的低成本无线网络的通信能力的不足问题。 【专利类型】发明授权 【申请人】江南大学 【申请人类型】学校 【申请人地址】214122 江苏省无锡市蠡湖大道1800号江南大学 【申请人地区】中国 【申请人城市】无锡市 【申请人区县】滨湖区 【申请号】CN201210261686.0 【申请日】2012-07-22 【申请年份】2012 【公开公告号】CN102800189B 【公开公告日】2014-12-10 【公开公告年份】2014 【授权公告号】CN102800189B 【授权公告日】2014-12-10 【授权公告年份】2014.0 【IPC分类号】G08G1/00; G08G1/16 【发明人】周丽明; 王晓锋; 王鑫; 赵鸿昌; 周广超 【主权项内容】一种物联网环境下智能泊车路径优化方法，其特征在于：包括：应用凸优化理论，根据泊车路径优化指标，泊车路径优化指标包括障碍物避碰、变车速、安全距离及最短泊车时间，将泊车路径优化问题转化为多指标加权的凸优化问题：第一步，在考虑泊车时间指标的情况下，将变车速最短泊车时间问题转化为非线性泛函约束极值问题，约束包括以微分方程描述的车辆四自由度运动模型，固定的起、终点位置与姿态，车辆运动速度和车辆前轮转向角上限，以及车辆运动加速度和前轮转向角加速度上限；第二步，采用坐标变换，将第一步中的非线性泛函约束极值问题的最短泊车时间指标项化为积分形式的凸泛函，且将第一步中的约束全部转化为线性约束或凸约束；第三步，将障碍物避碰指标和安全距离指标分别表示为凸泛函；第四步，将第二步的最短泊车时间指标的凸泛函与第三步中的障碍物避碰指标的凸泛函和安全距离指标的凸泛函进行扩展，得到扩展的加权凸泛函优化指标，从而实现障碍物避碰、变车速、安全距离及最短泊车时间指标的加权凸泛函约束极值问题，实现了将泊车路径优化问题转化为多指标加权的凸优化问题；采用多智能节点的异步协同计算方法，求解多指标加权凸优化问题，得到最优的泊车路径。 【当前权利人】江南大学 【当前专利权人地址】江苏省无锡市蠡湖大道1800号江南大学 【专利权人类型】公立 【统一社会信用代码】1210000071780177X1 【引证次数】6.0 【他引次数】6.0 【家族引证次数】6.0 【家族被引证次数】10

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