车道线检测与无人驾驶路径跟踪控制：模型预测算法的应用

本文主要探讨了道路图像识别的国内外研究现状，特别是在Visual C#基于组件的开发环境下。文章提到了多种车道标线检测算法，包括基于感兴趣区域的算法、车道线向扩展中心聚焦特征的方法、机器学习方法、霍夫变换算法以及基于俯视图转换的拟合方法。同时，也介绍了无人驾驶车辆的路径识别与跟踪控制，特别是利用模型预测控制算法进行轨迹跟踪。 在道路图像识别领域，结构化道路和非结构化道路的检测目标不同。结构化道路的检测主要关注车道线，而非结构化道路则关注道路边界。对于结构化车道线的检测，Goldbeck等人提出了一种基于ROI的算法，但存在信息丢失风险。Otsuka Y.等利用零交叉技术和Hough变换在光照不均匀条件下有效检测车道线，但在弯道处理上表现不佳。Kim等提出机器学习方法，虽实时性好，但准确性只有80%。Kulk J. G.通过霍夫变换降低计算量，但第一帧选择问题影响效果。Byambaa Dorj和Deok Jin Lee使用Hough变换和最小二乘法拟合抛物线，但弯道处理精度不足。徐岩构造多尺度结构元素提取车道线，适用于有积水或阴影的道路，但对曲线检测有限制。韩宝安改进徐岩的方法，建立梯状ROI，减少了计算和环境影响，但仍依赖霍夫变换。王宝锋则提出线性逼近方法，改善弯道检测。 在无人驾驶车辆路径识别与跟踪控制方面，冉洪亮的硕士学位论文介绍了如何利用模型预测控制算法进行车道线检测和前轮转向控制，以实现精准轨迹跟踪。论文涵盖了车道识别、动作决策与路径规划、轨迹跟踪控制等多个环节，其中车道识别涉及图像处理技术，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。 道路图像识别的研究涉及多种算法和技术，不断寻求提高检测精度、鲁棒性和实时性的方法。而在无人驾驶领域，模型预测控制算法在路径识别和跟踪控制中的应用，为无人驾驶车辆提供了更精确的行驶路径。这些研究对于推动自动驾驶技术的发展具有重要意义。