无人驾驶车辆轨迹跟踪：模型预测控制与前轮转角

"这篇硕士论文探讨了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。作者冉洪亮在重庆大学汽车协同创新中心完成，由胡建军教授和张青研高工指导。研究关注点在于如何利用摄像头进行车道线检测，并通过前轮转向控制来实现无人驾驶车辆在不同条件下的精确轨迹跟踪。" 在无人驾驶技术中，前轮转角输入扮演着至关重要的角色。论文中的图4.5展示了轨迹跟踪的仿真结果对比，说明了车辆在初始航向角为0的情况下，通过调整前轮转角可以精确跟踪参考轨迹，并能自动修正初始状态，展现出良好的鲁棒性和准确性。然而，简单的车道线可能无法充分展示控制器的性能和参数设置的合理性。 图4.6进一步描绘了前轮转向角随时间的变化，这是控制车辆行驶轨迹的关键因素。模型预测控制算法在此过程中起到核心作用，它基于3自由度车辆动力学模型，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。该控制器通过对前轮转角的实时调整，使得无人驾驶车辆能够在复杂的工况下实现预期轨迹的精准跟踪。 论文还涵盖了以下几个关键知识点： 1. **车道识别**：使用各种传感器，尤其是摄像头，对周围环境中的车道线进行识别、信息提取和处理，从而构建出预期的跟踪轨迹模型。这涉及到RGB到灰度图像的转换、图像增强、动态兴趣区域提取、逆透视变换以及霍夫直线检测等图像处理技术。 2. **动作决策与路径规划**：在获取到环境信息后，系统需要做出安全的驾驶决策，并规划出相应的行驶路径。这一过程需要综合考虑交通规则、障碍物规避等因素。 3. **模型预测控制算法**：这种先进的控制策略能够预测未来一段时间内的系统行为，优化控制输入，以最小化某个性能指标，如误差或能耗。在无人驾驶车辆中，它用于前轮转角的精确控制，以达到理想的轨迹跟踪效果。 这篇论文深入研究了无人驾驶车辆的路径识别和跟踪控制，特别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稳定性和安全性具有重要意义。通过这种技术，车辆能够适应复杂环境，确保在多种工况下的行驶精度，从而推动无人驾驶技术的发展。