无人驾驶车辆路径跟踪控制：基于模型预测的算法分析

"该资源是一篇关于无人驾驶车辆路径识别与跟踪控制的硕士学位论文，主要探讨了基于模型预测算法的控制策略。作者冉洪亮在重庆大学汽车协同创新中心完成，导师为胡建军教授和张青研高工。论文研究内容包括车道识别、路径规划和轨迹跟踪控制，并使用Udacity无人驾驶道路数据进行实验。" 本文主要围绕无人驾驶车辆的路径识别与跟踪控制展开，采用了模型预测控制算法作为核心控制策略。模型预测控制是一种先进的控制方法，它基于系统模型对未来状态进行预测，并根据预测结果优化控制输入，以达到预期的性能目标。 在车道识别阶段，论文利用多种传感器，尤其是摄像头，来捕获车辆周围的环境信息，特别是车道线。这些信息经过预处理，包括RGB到灰度图像转换、图像增强、动态兴趣区域提取，以及逆透视变换，以便更好地识别车道线。此外，霍夫直线检测算法被用来从处理后的图像中提取车道线，这是车道识别的关键步骤。 路径规划环节，论文强调在获取环境信息后，需要做出安全的驾驶决策，并规划出合适的行驶路径。这部分涉及到对周围环境的理解和决策逻辑，以确保车辆在各种工况下都能安全行驶。 在轨迹跟踪控制方面，研究基于3自由度车辆动力学模型，利用模型预测控制算法设计了线性时变模型预测控制器。这个控制器结合了轮胎的线性区域约束，通过调整前轮的转向角度来实现无人驾驶车辆对期望轨迹的精确跟踪。论文通过不同的车速和路面附着系数的仿真工况，如车速30km/h和50km/h，路面附着系数为1和0.35，来验证控制策略的精度和稳定性。 通过对比分析这些仿真结果，论文揭示了车辆侧向稳定性与路面附着系数、车速之间的关系。例如，当车速为30km/h，路面附着系数为1时，车辆的实际轨迹与期望轨迹的对比显示了控制算法的有效性。 这篇论文详细阐述了无人驾驶车辆如何利用模型预测算法进行车道检测和路径跟踪，为无人驾驶技术的安全性和准确性提供了理论支持和实践探索。