无人驾驶车辆的模型预测控制路径跟踪

"这篇文档是重庆大学硕士学位论文，由冉洪亮撰写，胡建军教授和张青研高工指导，专业方向为工程硕士（车辆工程），主题聚焦于模型预测控制算法在无人驾驶车辆路径识别与跟踪控制中的应用。" 在当前快速发展的计算机技术和传感器技术背景下，无人驾驶汽车的需求日益增长。无人驾驶车辆的核心技术之一是准确且稳定的轨迹跟踪控制系统，它为无人驾驶的安全行驶提供了必要的保障。本研究主要探讨了装备有摄像头的无人驾驶汽车如何利用图像识别来检测车道线，并通过前轮转向控制，实现在各种工况下精确跟踪预设轨迹。 论文的研究内容分为三个主要部分： 1. 车道识别：这一阶段，通过集成的传感器（可能包括摄像头）捕获和分析周围环境，特别是车道线的信息，建立用于路径跟踪的模型。图像处理技术如RGB转灰度、图像增强、动态兴趣区域提取、逆透视变换以及霍夫直线检测被应用于车道线的检测。 2. 动作决策与路径规划：在获取到环境信息之后，系统需要做出安全的驾驶决策，规划出最优路径。这部分涉及如何根据实时路况和车辆状态，制定出适应性强、安全系数高的行驶策略。 3. 轨迹跟踪控制：采用3自由度车辆动力学模型作为基础，结合模型预测控制算法，考虑到轮胎的线性区域约束，设计了一个线性时变模型预测控制器。通过调整前轮转向角度，实现对无人驾驶汽车的精确轨迹跟踪。 模型预测控制算法是控制理论中的一种先进方法，它能够预见未来一段时间内系统的动态行为，从而提前优化控制决策。在无人驾驶领域，这种算法可以提供更加灵活和精准的控制策略，尤其在处理复杂环境变化和实时性能要求时，其优势更为明显。 通过这些技术的综合应用，论文旨在为无人驾驶汽车的路径识别与跟踪提供一种高效解决方案，进一步推动无人驾驶技术的实践应用和发展。论文的实验部分可能会展示在Udacity的无人驾驶道路数据集上进行的车道线识别和跟踪控制的验证结果，这有助于评估和优化算法的性能。