无人驾驶车辆车道线检测与跟踪控制：模型预测算法应用

"车道边缘检测、霍夫变换直线检测、二次拟合、模型预测控制算法、无人驾驶、路径识别与跟踪" 在车道边缘检测领域，视觉技术是关键，尤其是在无人驾驾驶车辆中。本文关注的是利用视觉C#组件进行车道边缘检测的实现。如图2.13所示，车道边缘检测的输出图像展示了该技术的有效性。在这个过程中，作者采用了霍夫变换直线检测方法，并配合二次拟合来处理视频流中的每一帧图像，以找出车道线。这种方法选择相同的初始点作为整体车道线方程的拟合输入点，提高了检测的稳定性。 霍夫变换是一种经典的空间变换技术，它将图像空间中的点转换到参数空间，使得图像中的直线在参数空间中对应于特定的峰值。这种方法对噪声有较好的鲁棒性，适用于检测车道线这类直线特征，同时计算量相对较小。相比之下，最小二乘拟合法虽然计算效率高，但在面对噪声时可能更敏感，因此不适合在这种情况下使用。 论文中提到的模型预测控制算法在无人驾驶车辆的路径识别与跟踪控制中起着核心作用。冉洪亮的硕士学位论文探讨了如何利用模型预测控制（MPC）算法来实现无人驾驶车辆的车道线检测和精确轨迹跟踪。MPC算法允许车辆在考虑到未来可能的状态和约束条件下，优化其当前的控制决策，从而确保在不同工况下的轨迹精度。 在论文的研究内容中，车道识别阶段，车辆通过传感器获取环境信息，特别是车道线，然后提取和处理这些信息，建立预期的跟踪轨迹模型。动作决策与路径规划部分，车辆在获取环境信息后，会根据安全性作出决策并规划合适的行驶路径。最后，通过3自由度车辆动力学模型和线性时变模型预测控制器的设计，结合轮胎线性区域约束，控制前轮转向以实现精确的轨迹跟踪。 此外，论文还提到了实际操作中的具体步骤，如使用MATLAB进行图像处理，包括将RGB图像转换为灰度图像、图像增强、动态兴趣区域提取、逆透视变换以及使用霍夫变换检测车道线。这些步骤共同构成了一个完整的车道检测系统，为无人驾驶车辆提供可靠的道路信息，从而实现安全、准确的路径跟踪。