基于模型预测控制的自动驾驶车辆车道线检测与轨迹跟踪研究

随着计算机技术的飞速发展和传感器技术的不断进步，无人驾驶汽车已经成为全球科技领域的重要研究热点。对于这类智能交通工具，精准且稳定的轨迹跟踪控制系统是实现自主驾驶的关键要素。本研究专注于车辆换道过程中的视觉C#编程，基于组件开发的无人驾驶系统，特别是利用模型预测算法来优化路径识别与跟踪控制。 首先，研究的核心内容围绕车道线检测展开。作者构建了一个针对装备摄像头的无人驾驶汽车的系统，通过集成各类传感器如摄像头，对车辆周围的车道线进行实时识别、信息提取和处理。这个阶段的工作旨在建立一个能够准确预测并跟踪预期行驶轨迹的模型，为后续的决策和路径规划提供基础数据。 在动作决策与路径规划环节，研究者在获取到车辆周围的环境信息后，通过复杂的算法和策略，确保在各种工况下（如不同车速和车距）作出最安全的决策。路径规划则在此基础上，根据车辆当前状态和预定的目标轨迹，设计出最优行驶路线。 轨迹跟踪控制则是整个系统的核心技术之一。本文采用了三维车辆动力学模型，并结合模型预测控制理论，设计了一种线性时变模型预测控制器。这种控制器考虑了轮胎线性区域的约束，通过精确控制前轮转向，确保无人驾驶汽车能够稳定而高效地沿预设轨迹行驶。 研究过程中，作者还利用Udacity提供的无人驾驶道路数据集，利用MATLAB这一强大的图像处理工具，进行了车道线的识别工作，包括颜色转换、图像增强、动态兴趣区域提取、逆透视变换以及霍夫变换等高级图像处理技术，以提高识别精度和鲁棒性。 本研究通过对车辆换道过程的深入探讨，特别是在车道线检测、决策制定、路径规划和轨迹跟踪控制等方面的应用，为基于组件的视觉C#开发的无人驾驶车辆提供了关键技术支撑，对于提升自动驾驶系统的性能和安全性具有重要意义。通过这样的研究，有助于推动未来智能交通的发展和广泛应用。