无人驾驶车辆线性时变模型预测控制与车道跟踪

"车辆动力学线性时变预测模型设计-visual c#基于组件的开发" 本文探讨了车辆动力学的线性时变预测模型在无人驾驶汽车路径识别与跟踪控制中的应用。线性时变模型预测控制（LTV-MPC）是一种有效的控制策略，它在处理非线性系统的动态行为时，具有计算效率高、易于求解的优势。相较于非线性模型预测控制，LTV-MPC更适合实时控制和复杂环境下的决策。 在车辆动力学模型的构建中，通常需要将非线性系统线性化以便进行预测控制。线性化方法有两种主要类型：近似线性化和精确线性化。近似线性化是通过泰勒级数展开或其他近似方法使非线性系统近似为线性系统，这种方法简单且适用范围广，但可能牺牲一定的控制精度。相反，精确线性化针对特定系统进行定制，虽然能提供更精确的线性模型，但通用性不强。 在模型预测控制中，考虑到计算效率和实用性，通常采用近似线性化方法。这种方法能够处理当前时刻系统状态量（0, 0, ξ, χ）和控制量（μ），并通过预测时域内的系统动态来优化控制决策。 在无人驾驶车辆的路径识别与跟踪控制中，首先，车道识别至关重要，它依赖于传感器（如摄像头）对周围环境，特别是车道线的检测和信息提取。这一过程通常涉及图像处理技术，如RGB转灰度、图像增强、动态兴趣区域提取、逆透视变换和霍夫直线检测，以提取车道线的特征并建立跟踪轨迹模型。 接着，动作决策与路径规划阶段，系统会根据获取的环境信息做出最安全的决策，并规划合适的行驶路径。这一步涉及复杂的决策算法和路径优化技术。 最后，轨迹跟踪控制阶段，基于3自由度车辆动力学模型，利用模型预测控制算法设计线性时变模型预测控制器（LTV-MPC）。该控制器结合轮胎的线性区域约束，通过调整前轮转向角，实现无人驾驶汽车对期望轨迹的精准跟踪。 通过Visual C#进行基于组件的开发，可以构建用户友好的界面和高效的数据处理流程，以支持这些复杂的计算和控制任务。冉洪亮在重庆大学的硕士论文中深入研究了这一主题，指导教师为胡建军教授，兼职导师为张青研高工，展示了在实际应用中如何将模型预测算法应用于无人驾驶车辆的路径识别与跟踪控制。