无人驾驶车辆车道线检测与轨迹跟踪控制

"本文主要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。通过摄像头获取的图像数据，进行车道线检测，实现对无人驾驶车辆的精确轨迹跟踪。文章由重庆大学冉洪亮撰写，导师为胡建军教授和张青研高工，属于工程硕士（车辆工程）学位论文，完成于2018年5月。" 在无人驾驶领域，准确而稳定的轨迹跟踪控制系统是关键技术之一。该文关注的核心在于，如何利用计算机视觉和传感器技术，特别是摄像头捕获的图像数据，来识别和追踪车道线。在图像处理阶段，论文涉及了多种技术： 1. **RGB转灰度处理**：将彩色图像转换为灰度图像，简化图像信息，降低后续处理的复杂度。 2. **图像增强处理**：提升图像的对比度和清晰度，使得车道线等关键特征更易于识别。 3. **动态兴趣区域提取**：根据场景动态选择关注的图像区域，例如路面和车道线，减少背景噪声的影响。 4. **逆透视变换**（IPM，Image Plane Perspective Transformation）：将鸟瞰视角转换到车辆前方的视图，便于分析车道线的连续性和预测。 5. **霍夫直线检测**：利用霍夫变换检测图像中的直线，尤其适用于车道线的检测，即使线条部分被遮挡也能有效识别。 在车道线检测的基础上，论文进一步探讨了： 1. **预期跟踪轨迹模型**：基于传感器数据构建车道线模型，为路径规划提供依据。 2. **动作决策与路径规划**：根据环境信息和预设目标，确定安全的驾驶策略和行驶路径。 3. **轨迹跟踪控制**：利用3自由度车辆动力学模型，结合模型预测控制算法（MPC, Model Predictive Control）和轮胎线性区域约束，设计线性时变模型预测控制器，通过调整前轮转向角度来实现精确的轨迹跟踪。 模型预测控制是一种先进的控制策略，它能够考虑到系统未来的行为，通过优化算法在满足约束条件下寻找最佳控制输入，从而实现对车辆的实时、动态控制。 这篇论文详细阐述了如何通过图像处理和模型预测控制技术，解决无人驾驶汽车的车道识别和轨迹跟踪问题，为无人驾驶的安全行驶提供了理论和技术支持。