无人驾驶车辆路径识别与跟踪控制-基于模型预测算法

"车辆单轨模型-visual c#基于组件的开发" 本文主要探讨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，涉及到车辆单轨模型的构建、车道线检测、路径规划以及轨迹跟踪控制等多个关键环节。作者冉洪亮在重庆大学攻读工程硕士（车辆工程）学位，其导师为胡建军教授和张青研高工，研究工作在重庆大学汽车协同创新中心展开。 车辆单轨模型是无人驾驶车辆运动分析的基础，它简化了车辆的平面运动，仅考虑纵向、横向和横摆三个方向的运动。在前轴驱动的设定下，这种模型有助于理解和预测车辆的行为，为路径识别与跟踪提供理论支撑。图3.1展示了这种理想的车辆单轨模型，有助于后续控制算法的设计。 车道识别是无人驾驶系统中的核心任务，通过利用各种传感器，尤其是摄像头，来捕捉和处理环境信息，特别是车道线。这一过程包括了图像预处理，如RGB到灰度的转换、图像增强、动态兴趣区域提取，以及几何变换如逆透视变换，最后利用霍夫直线检测技术来识别车道线，建立跟踪轨迹模型。 接下来，动作决策与路径规划阶段，系统会根据获取的环境信息，如车道线位置、交通规则等，做出安全的行驶决策，并规划出适应不同工况的行驶路径。这一步骤确保了车辆能够在复杂环境中安全、有效地行驶。 最后，基于3自由度车辆动力学模型，论文采用了模型预测控制算法，结合轮胎的线性区域约束，设计了一种线性时变模型预测控制器。这个控制器能够通过调整前轮的转向角，使无人驾驶汽车精确跟踪预定的轨迹，实现高精度的轨迹跟踪控制。 该研究结合了视觉感知、路径规划和控制理论，为无人驾驶汽车的实时路径识别与跟踪提供了理论和技术支持，对于推动自动驾驶技术的发展具有重要意义。