1.一种自主泊车路径反向生成规划方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1、目标停车位信息获取，包括车位类型及位置信息；
步骤2、根据目标停车位信息，确定泊车初始状态和目标状态；
步骤3、根据停车位信息和目标状态，利用几何法，生成相应的目标路径树；
步骤4、根据车辆的初始状态，利用采样法生成连接目标路径树终点的多条路径；
步骤5、根据代价函数从多条路径选取最优路径。
2.根据权利要求1所述的一种自主泊车路径反向生成规划方法，其特征在于：
所述的步骤1具体包括：自主泊车车辆通过存储的或者通过基于v2x的通信方式获取停车位信息，包括停车位相对于车辆的横纵坐标信息，以及车辆停进停车位时的航向信息，及车辆停进停车位的最终位姿e(xe,ye,θe)，其中xe,ye,θe分别为车辆最终位置横坐标、纵坐标、航向。
3.根据权利要求1所述的一种自主泊车路径反向生成规划方法，其特征在于：
所述的步骤2具体包括：当车辆行驶到停车位附近时，车辆通过传感器获取当前位姿s(xs,ys,θs)，xs、ys、θs即车辆当前位置的横坐标、纵坐标，航向。
4.根据权利要求1所述的一种自主泊车路径反向生成规划方法，其特征在于：
所述的步骤3具体包括：车辆以当前位姿为起点，向终点状态g(xg,yg,θg)进行路径规划，基于反向行驶的方法，假设车辆已经停进停车位，车辆驶出停车位，先以终点状态为起点，生成目标树。
5.根据权利要求1所述的一种自主泊车路径反向生成规划方法，其特征在于：
所述的步骤4具体包括：从车辆当前的位置，即当前位姿，以目标树终点为路径生成的终点，通过生成的路径连接到目标树，生成多条泊车预测路径。
6.根据权利要求5所述的一种自主泊车路径反向生成规划方法，其特征在于：
包括生成路径时，以目标树的终点为采样点，使用具有最小曲率变化率的三次hermite样条曲线生成法生成一簇连接从当前车辆位置到目标树终点的平滑曲线，得到多条从当前位姿s(xs,ys,θs)到最终位姿e(xe,ye,θe)的路径，每条路径表示车辆可能执行的一个状态。
7.根据权利要求1所述的一种自主泊车路径反向生成规划方法，其特征在于：
所述的步骤5具体包括：对于部分路径会因为路径的曲率过大，不满足车辆运动学模型约束，部分轨迹上存在障碍物，依据与障碍物距离，平滑程度，路径长度为评估依据，通过对这些评估依据进行加权计算，结合代价函数cf选取最优路径，即为最终的泊车路径。
8.根据权利要求1所述的一种自主泊车路径反向生成规划方法，其特征在于：
所述步骤3中相应的生成目标路径树的方法包括：平行停车位目标树生成方法、垂直停车位目标树生成方法、斜式停车位目标树生成方法。
9.根据权利要求8所述的一种自主泊车路径反向生成规划方法，其特征在于：
所述平行停车位目标树生成方法、垂直停车位目标树生成方法、斜式停车位目标树生成方法具体包括如下步骤：
假设一辆车已停在停车位中，用各种预先定义的路径将车开出停车位，e点为车辆驶出停车位的起始点，e1点为第一个转向点，g1-gi为倒车点；以e1点起始点，以不同的转弯半径r进行计算，生成多条路径e1gi，采用反向规划方法，即得到从g1到gi的多条倒车路径，即车辆倒车进入停车位的不同条路径；
e1gi[k].x＝e1.x+(r*sin(θ))
e1gi[k].y＝e1.y+(r-r*cos(θ))
式中，r为不同方向盘转角对应的车辆转弯半径，θ表示路径点生成过程中路点与路径起点在圆弧路径上的夹角，k表示多条路径即目标树对应的第k条路径，x、y分别表示路径点相对于车辆位置的横纵坐标，利用上述公式生成多条路径，多条路径组成一组供车辆选取的行驶的预测路径，即为目标树，为一组半径不同的圆弧。
10.根据权利要求1所述的一种自主泊车路径反向生成规划方法，其特征在于：
所述的最优路径包括两部分：前段路径和后段路径，前段路径来自采样法的一部分，后段路径来自目标树的一部分。