无人驾驶车辆的路径识别与跟踪控制：基于模型预测的算法应用

"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" 这篇硕士论文主要探讨了无人驾驶车辆的路径识别与跟踪控制，利用模型预测控制算法作为核心技术。在无人驾驶汽车领域，这种技术对于确保车辆的准确行驶和稳定性至关重要。以下是论文涉及的主要知识点： 1. **车道识别**：车道识别是无人驾驶系统的基础，它依赖于传感器（如摄像头）来捕捉和解析周围环境，特别是车道线的信息。论文中提到了图像处理技术，包括RGB转灰度、图像增强、动态兴趣区域提取和逆透视变换，这些都是为了从原始图像中提取车道线信息。此外，霍夫直线检测是一种常见的算法，用于在图像中检测直线，从而帮助确定车道的边界。 2. **动作决策与路径规划**：在获取到周围环境信息后，无人驾驶车辆需要作出决策，这通常涉及到安全性评估和路径规划。这部分可能涵盖了最优控制理论和决策树等算法，以确定最安全、最有效的行驶路径。 3. **轨迹跟踪控制**：这部分是论文的核心，使用了3自由度车辆动力学模型，这是一种描述车辆运动状态的简化模型。模型预测控制（MPC）算法在此基础上应用，通过预测未来车辆的行为来优化控制决策。结合轮胎的线性区域约束，设计了线性时变模型预测控制器，该控制器调整前轮转向角度，以确保车辆能够精确跟踪预设的轨迹。 4. **模型预测控制算法**：MPC是一种先进的控制策略，它考虑到系统的动态行为和未来状态，可以处理非线性和约束问题。在无人驾驶车辆中，MPC能够预测车辆未来的轨迹，并实时调整控制输入，以最小化跟踪误差。 5. **实验与验证**：论文使用了Udacity提供的无人驾驶道路数据，通过MATLAB进行车道线识别的实验，验证了所提出的识别和控制方法的有效性。MATLAB是一个强大的数学计算和仿真工具，常用于开发和测试控制算法。 这篇论文的研究成果对于提升无人驾驶车辆的自主导航能力和安全性具有重要的理论与实践意义。通过深入研究这些关键技术，可以推动无人驾驶汽车技术的进步，更好地满足实际道路行驶的需求。