基于模型预测控制的无人驾驶换道轨迹仿真分析

"本文介绍了在Visual C#环境下，基于组件开发的换道工况仿真方法，主要涉及模型预测算法在无人驾驶中的应用以及路径识别与跟踪控制。通过MATLAB和Carsim的联合仿真，验证了根据前后车行车状态提出的换道策略在仿真条件下的可行性。在仿真过程中，利用Carsim内置的雷达传感器获取车辆间距离，与最小换道距离进行比较，然后依据当前工况规划正弦换道轨迹，并采用模型预测控制器进行轨迹跟踪。仿真结果着重分析了稳定性因素。 文章设计了不同的仿真工况，包括前车速度高于主车的情况，如前车速度为40km/h，主车速度为38km/h，初始距离50m。在这些条件下，通过计算确定了最小安全换道距离为6.24m。此外，还涉及到了基于后车不同车速和车距的换道策略，但具体细节未详述。 冉洪亮的硕士学位论文深入探讨了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。论文中提出了通过摄像头进行车道线检测，图像处理包括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等步骤，用于车道线识别。之后，论文设计了动作决策和路径规划策略，以确保在各种工况下能安全地跟踪期望轨迹。最后，利用3自由度车辆动力学模型和线性时变模型预测控制器，实现了前轮转向控制，从而实现无人驾驶汽车的精确轨迹跟踪。 综上，本文提供的技术方案结合了计算机视觉、传感器技术、模型预测控制理论，为无人驾驶汽车的稳定行驶提供了理论支持和实践方法。"