无人驾驶车辆的车道检测与轨迹跟踪控制

"这篇资源主要讨论了基于模型预测控制算法的无人驾驶车辆路径识别与跟踪控制。作者冉洪亮在重庆大学的硕士学位论文中探讨了如何利用计算机技术和传感器技术，通过图像识别来检测车道线，进而设计一个精确的轨迹跟踪控制系统。论文涵盖了车道识别、动作决策与路径规划以及轨迹跟踪控制三个核心部分，其中特别强调了轮胎模型在车辆动力学中的作用，并利用线性时变模型预测控制器来实现前轮转向控制，确保无人驾驶汽车在各种工况下的稳定跟踪。" 详细说明: 1. **车道识别**：在无人驾驶车辆中，车道识别是至关重要的第一步。论文提到通过使用多种传感器，如摄像头，对周围环境进行监测，特别是车道线的识别。这个过程包括了从RGB图像转换为灰度图像，以减少颜色信息的复杂性；接着进行图像增强，提高图像质量以便更好地识别细节；动态兴趣区域提取则有助于关注关键区域，减少无效信息；逆透视变换将鸟瞰图转换为真实世界坐标，便于后续处理；最后，应用霍夫直线检测算法来识别车道线。 2. **动作决策与路径规划**：获取到环境信息后，系统需要做出安全的驾驶决策，并规划出最佳路径。这部分涉及到车辆行为的智能判断和路线选择，以保证无人驾驶汽车在各种情况下的行驶安全和效率。 3. **轨迹跟踪控制**：论文的核心是基于3自由度车辆动力学模型的轨迹跟踪控制。这里使用了模型预测控制算法，该算法允许系统提前预测未来的状态，并据此调整控制策略。考虑到轮胎在车辆动态中的关键作用，论文还涉及了轮胎模型的建立，特别是在轮胎的纵向力和侧向力上的建模。结合轮胎线性区域约束，设计了线性时变模型预测控制器，通过控制前轮的转向角来实现对期望轨迹的精确跟踪。 4. **技术应用**：论文使用的工具包括MATLAB和Udacity的无人驾驶道路数据集，这表明了实际应用中的技术栈，MATLAB作为一个强大的数学和信号处理平台，被用于图像处理和模型构建，而Udacity的数据集则提供了实际场景的测试案例。 这篇学位论文深入探讨了无人驾驶汽车的车道识别技术、决策制定、路径规划以及关键的轨迹跟踪控制，尤其是在轮胎模型和模型预测控制算法的应用上，为无人驾驶领域的研究提供了有价值的贡献。