基于模型预测控制的无人驾驶车辆车道识别与轨迹跟踪算法

"本文主要探讨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。随着计算机技术和传感器技术的进步，无人驾驶汽车成为社会对智能交通系统日益增长的需求。关键问题在于如何让装备摄像头的自动驾驶汽车精确地识别车道线并实时跟踪预设轨迹。 研究的核心内容包括： 1. 车道识别：利用各类传感器如摄像头，对车辆周围的车道线进行实时识别，通过对图像信息的处理，构建出预期的跟踪轨迹模型。这涉及到图像处理技术，如将RGB图像转换为灰度、图像增强、动态兴趣区域提取以及逆透视变换，以便更准确地定位车道线。 2. 动作决策与路径规划：在获取到环境信息后，系统需要进行有效的决策，确保安全行驶。这部分涉及到路径规划，即根据车辆状态和环境条件，制定出最优化的行驶路线。 3. 轨迹跟踪控制：本文以车辆的3自由度动力学模型为基础，采用模型预测控制算法。特别地，针对轮胎在不同工况下的线性区域特性，设计了一种线性时变模型预测控制器。这种控制器通过精确控制前轮转向，确保无人驾驶汽车在各种路况下都能稳定地沿着预设的轨迹行驶。 值得一提的是，研究过程中使用了Udacity无人驾驶道路数据集，并借助MATLAB这样的工具进行图像处理和分析，以验证和优化算法性能。该工作展示了在复杂道路环境中，通过模型预测控制技术，无人驾驶车辆如何实现高效、准确的车道线识别和轨迹跟踪，为未来智能汽车的发展提供了关键技术支撑。"