基于模型预测控制的无人驾驶车道识别与跟踪

"所得车道-visual c#基于组件的开发" 这篇资源主要探讨的是基于Visual C#的组件式开发方法在无人驾驶车辆路径识别与跟踪控制中的应用，特别关注模型预测算法在这一过程中的作用。作者冉洪亮在导师胡建军教授和兼职导师张青研高工的指导下，完成了这项工程硕士（车辆工程）的研究。 文章首先总结了章节4.6的主要内容，包括三个关键点： 1. 使用MATLAB/Simulink与Carsim联合仿真平台，构建了一个针对第二章所得车道线的整体鸟瞰图的轨迹跟踪控制系统。通过仿真，对车辆的轨迹跟踪性能进行了分析。 2. 针对单一的图像识别轨迹限制，设计了双移线测试轨迹，以更全面地验证模型预测控制器的性能。通过对不同车速和路面附着系数的模拟，对模型进行了深入的仿真分析。 3. 为了解决高速行驶和低附着系数可能导致的车辆侧向失控问题，设计了一个基于车身横摆角和横摆角变化率的模糊控制器。这个控制器能在特定情况下调整无人驾驶车辆的前轮转向角，从而提高轨迹跟踪精度并保证乘客的舒适性。 论文的核心研究是模型预测控制算法在无人驾驶车辆路径识别与跟踪控制中的应用。首先，通过各种传感器，如摄像头，来识别和处理车道线信息，建立预期的跟踪轨迹模型。然后，根据环境信息，决定最安全的动作并规划相应的行驶路径。再者，基于3自由度车辆动力学模型，利用模型预测控制算法，结合轮胎的线性区域约束，设计了一个线性时变模型预测控制器，该控制器通过调整前轮转向来实现无人驾驶车辆对期望轨迹的精确跟踪。 在具体实施中，作者使用了Udacity提供的无人驾驶道路数据，通过MATLAB的图像处理工具，如RGB转灰度、图像增强、动态兴趣区域提取、逆透视变换和霍夫直线检测等图像处理技术，进行车道线的识别。这些技术帮助提高了图像处理的准确性和效率，为后续的轨迹跟踪控制提供了坚实的基础。 这项研究展示了组件化开发在无人驾驶领域的潜力，尤其是在模型预测控制算法的应用上，对于提升无人驾驶车辆的路径识别和跟踪性能具有重要意义。同时，通过模糊控制器的设计，解决了复杂环境和工况下的行驶稳定性问题，对无人驾驶技术的未来发展具有积极的推动作用。