基于模型预测控制的无人驾驶车辆车道识别与轨迹跟踪关键技术

本研究论文聚焦于"基于模型预测算法的无人驾驶车辆路径识别与跟踪控制"这一主题，针对当前计算机技术和传感器技术日益发展以及社会对自动驾驶汽车需求的增长，提出了一个关键问题：如何通过集成摄像机技术，实现无人驾驶汽车在复杂路况下的精确轨迹跟踪，尤其是在车道线检测和前轮转向控制方面。 研究的核心内容包括三个主要部分： 1. 车道识别：利用各种传感器（如摄像头）对智能车辆周围的环境，特别是车道线进行实时的识别、信息提取和处理。这一步骤旨在构建一个可靠的车道检测系统，以便为后续路径规划和轨迹跟踪提供准确的基础。 2. 动作决策与路径规划：在获取到车辆周围环境的详细信息后，研究者采用智能算法进行决策分析，确保车辆在安全性上达到最高标准。路径规划在此阶段扮演重要角色，它根据车辆的状态和环境信息，制定出最优的行驶路线。 3. 轨迹跟踪控制：基于三维车辆动力学模型，研究人员应用模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）算法。该算法利用线性时变系统的设计原理，设计了一种特殊的控制器，考虑轮胎的线性工作区域约束，通过精确控制前轮转向，使无人驾驶汽车能够稳定地沿着预定的轨迹行驶。 论文的实证工作主要使用Udacity提供的无人驾驶道路数据集，利用MATLAB的图像处理工具进行车道线的识别处理，如RGB转换为灰度、图像增强、动态兴趣区域提取、逆透视变换以及霍夫变换等技术，这些技术的集成有助于提高车道线检测的精度和鲁棒性。 这项研究旨在解决无人驾驶汽车的关键技术挑战，通过模型预测控制和高级图像处理技术，提升车辆在复杂道路环境下的自主驾驶能力，为未来的智能交通系统提供了重要的理论支持和技术手段。