基于视觉C#的车辆轨迹控制：不同负载下轮胎侧向力分析与智能路径跟踪

本文主要探讨了"不同垂直载荷下的车轮侧向力"这一主题，特别是在视觉C#编程语言支持下，基于组件的开发方法应用于车辆动态性能分析。研究的核心内容聚焦于汽车行驶过程中，特别是轮胎在面对各种垂直载荷条件下的侧向力特性。作者指出，当车辆的侧偏角接近0度时，侧向力与侧偏角之间存在近似线性关系，这是通过公式（3.20）表达的，其中涉及轮胎侧向力（cfF, crF）、侧向刚度（cfC, crC）和侧偏角（f, r）。 然而，轮胎的纵向力和侧向力在实际行驶中受到复杂交互影响，不仅与纵向滑移率有关，还与侧偏角相互作用。轮胎在复合滑移工况下的纵向力计算公式（3.21）体现了这种复杂性，它结合了多种参数如轮胎的滑移率、角度和其他因素。该模型考虑了车辆动力学模型中的多个维度，如位置（xa, Hx）、角速度（）以及车辆状态变量（Bx, Cx, Ex, Exa, df）等。 研究的焦点转向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。论文提出了一种基于图像识别的方法来实现车道线检测，通过摄像机获取环境信息，然后进行预处理，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，以准确地确定车道线的位置。轨迹跟踪控制则建立在3自由度车辆动力学模型之上，利用模型预测算法设计出线性时变模型预测控制器，通过精确控制前轮转向，确保无人驾驶汽车能在不同工况下稳定跟踪预设的行驶轨迹。 本文的研究对于理解和优化无人驾驶车辆的动态行为至关重要，尤其是在复杂道路条件下，对轮胎侧向力和纵向力的精确控制是确保车辆安全行驶的关键。同时，通过基于模型预测的控制策略，可以提高无人驾驶车辆的路径识别和轨迹跟踪能力，为未来的智能交通系统奠定了坚实的基础。