基于模型预测控制的无人驾驶车辆车道识别与轨迹跟踪

车道逆透视转换图在视觉C#中的基于组件的开发对于无人驾驶车辆的路径识别与跟踪至关重要。本文主要探讨了如何利用先进的计算机技术和传感器技术来实现自动驾驶汽车的精确轨迹跟踪。首先，摄像机作为关键传感器，其位置和焦距参数在表2.1中列出，这对于获取清晰的车道信息至关重要。通过将原始的灰度图像进行逆透视转换，车道线被转换成平行的竖直方向，这有利于后续的边缘检测和直线检测与拟合过程。 车道识别是研究的核心环节，通过对智能车辆周围的环境，特别是车道线进行实时识别和信息提取，构建出预期的跟踪轨迹模型。这一步骤涉及到复杂的图像处理技术，如RGB图像转换为灰度图像，以减少颜色信息对分析的影响；接着通过图像增强处理提高图像质量，使车道线更加清晰；动态兴趣区域提取则有助于聚焦于重要的车道信息区域。 逆透视变换（IPM）是关键技术之一，它将摄像机视角下的图像转换为平视视角，使得车道线在图像中呈现出更直观的平行关系。这种转换后的车道逆透视图，如图2.9所示，为后续的路径规划和决策提供了更易于理解的参考。 动作决策与路径规划基于获得的环境信息，系统会做出最安全的决策，例如避开障碍物或选择最佳行驶路线。这部分依赖于高级的算法和策略，确保车辆在各种驾驶工况下都能遵循预定的轨迹。 最后，轨迹跟踪控制是整个系统的核心。本文以3自由度车辆动力学模型为基础，运用模型预测控制算法，结合轮胎线性区域约束，设计了一种线性时变模型预测控制器。这种控制器通过精确控制前轮转向，实现了对无人驾驶汽车的精准轨迹跟踪，确保车辆能在复杂道路环境中稳定行驶并准确跟随期望的行驶路径。 本文通过综合运用图像处理、机器学习和控制理论，为无人驾驶汽车的车道识别、决策和路径规划提供了有效的解决方案，为实现更高效、安全的自动驾驶奠定了坚实的基础。