基于模型预测控制的无人驾驶车辆车道线检测与轨迹跟踪

本文主要探讨了"同态系统增强流程——Visual C# 基于组件的开发"在无人驾驶车辆路径识别与跟踪控制中的应用，特别是在利用模型预测算法方面的技术。随着计算机技术和传感器技术的进步，无人驾驶汽车的需求日益增长，其中关键的一环就是实现精确且稳定的轨迹跟踪。课题的研究对象是配备摄像头的无人驾驶汽车，目标是通过图像识别技术准确检测车道线，并控制前轮转向以在各种驾驶条件下精确追踪预设轨迹。 首先，文章的核心内容围绕车道识别展开，通过多种传感器获取智能车周围环境，特别是车道线的信息，然后进行有效的识别、信息提取和处理，构建出预期的跟踪轨迹模型。这一步涉及到图像处理技术，如将RGB图像转换为灰度、增强图像对比度、动态兴趣区域的确定以及逆透视变换，以便更好地定位车道线。 接下来，动作决策与路径规划是另一个关键环节，它依赖于收集到的环境信息，通过智能决策系统确定最安全的行驶策略，并设计相应的路径规划算法。这不仅要求实时性和准确性，还需要考虑到复杂的交通情况和动态变化。 最后，轨迹跟踪控制是整个系统的核心部分，文章提出利用3自由度车辆动力学模型为基础，结合模型预测控制算法。特别地，设计了一种基于线性时变模型的预测控制器，它考虑了轮胎线性区域的约束，确保了控制的精度和稳定性。通过精确控制前轮转向，确保无人驾驶汽车能够在各种工况下实现高效、稳定的轨迹跟踪。 本文以Visual C# 开发的同态系统为平台，深入研究了基于模型预测算法的无人驾驶车辆路径识别与跟踪控制技术，旨在提升无人驾驶汽车的智能化水平和行车安全性。整个研究过程紧密结合图像处理、决策规划和控制理论，具有很高的实用价值和理论意义。