【摘要】：隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和傳感器技術(shù)的發(fā)展,以及當(dāng)今社會(huì)對(duì)汽車智能化需求的增加,人們對(duì)無人駕駛汽車的需求度也隨之增加。然而準(zhǔn)確且穩(wěn)定的軌跡跟蹤控制系統(tǒng)是無人駕駛車輛的必要基礎(chǔ)。本課題研究的對(duì)象和問題是:裝備攝像機(jī)的無人駕駛汽車,如何通過圖像識(shí)別進(jìn)行車道線檢測(cè),并對(duì)前輪轉(zhuǎn)向控制實(shí)現(xiàn)在不同工況下精準(zhǔn)地跟蹤期望軌跡。在本文研究?jī)?nèi)容中,主要涉及以下問題:(1)車道識(shí)別:通過各類傳感器對(duì)智能車周圍環(huán)境主要是車道線進(jìn)行識(shí)別、信息提取和處理,建立預(yù)期跟蹤軌跡模型;(2)動(dòng)作決策與路徑規(guī)劃:此部分在獲得周遭環(huán)境信息后做出最為安全的決策,并制定相對(duì)應(yīng)的路徑規(guī)劃;(3)軌跡跟蹤控制:以3自由度車輛動(dòng)力學(xué)模型為基礎(chǔ),應(yīng)用模型預(yù)測(cè)控制算法,結(jié)合輪胎線性區(qū)域約束,設(shè)計(jì)基于線性時(shí)變模型預(yù)測(cè)控制器,通過控制前輪轉(zhuǎn)向?qū)崿F(xiàn)無人駕駛汽車的軌跡跟蹤。其次,本文首先采用Udacity無人駕駛道路數(shù)據(jù),應(yīng)用MATLAB圖像處理工具對(duì)其進(jìn)行車道線識(shí)別,包括RGB轉(zhuǎn)灰度處理、圖像增強(qiáng)處理、動(dòng)態(tài)興趣區(qū)域提取、逆透視變換、霍夫直線檢測(cè)等圖像處理技術(shù),進(jìn)而采集到相關(guān)車道形狀信息。建立三自由度動(dòng)力學(xué)車輛模型和魔術(shù)輪胎模型,并結(jié)合兩者得到狀態(tài)空間方程。針對(duì)所提出的非線性系統(tǒng),將其轉(zhuǎn)換為線性時(shí)變系統(tǒng),推導(dǎo)了線性時(shí)變模型預(yù)測(cè)控制(LTV MPC)算法公式,建立了模型預(yù)測(cè)相關(guān)約束條件,將LTV MPC最優(yōu)問題轉(zhuǎn)化為易于求解的標(biāo)準(zhǔn)二次規(guī)劃問題。最后通過搭建Simulink/Carsim聯(lián)合仿真平臺(tái),完成了圖像識(shí)別所采集車道線進(jìn)行軌跡跟蹤控制算法的仿真驗(yàn)證。仿真結(jié)果表明,對(duì)預(yù)期軌跡跟蹤效果良好,但所提出控制器性能無法在該工況中得到測(cè)試。因此設(shè)計(jì)更為復(fù)雜的雙移線工況軌跡并對(duì)其進(jìn)行軌跡跟蹤仿真。仿真結(jié)果表明車輛軌跡跟蹤效果和車輛穩(wěn)定性受車速和路面附著系數(shù)影響,為提高系統(tǒng)控制精度和穩(wěn)定性設(shè)計(jì)建立了模糊控制器,對(duì)前輪轉(zhuǎn)角進(jìn)行補(bǔ)償優(yōu)化,仿真結(jié)果表明較優(yōu)化前位置誤差減小43.21%,均方根誤差減小82.5%。由于車輛行駛過程中存在障礙物或其他換道需求,本文針對(duì)換道工況設(shè)計(jì)了基于目標(biāo)車道車況的換道策略和相關(guān)換道路徑規(guī)劃,結(jié)合利用前文所設(shè)計(jì)的模型預(yù)測(cè)控制器進(jìn)行軌跡跟蹤仿真,結(jié)果表明控制器顯示出良好的魯棒性和適應(yīng)性。
【圖文】：

1962 年通用汽車在西雅圖 21 世紀(jì)博覽會(huì)展示的 Fireirebird Ⅲ exhibited at Seattle 21ST world Exposition bMotors, in 1962圖 1.2 Google 無人駕駛汽車Figure 1.2 Google Driverless Car無人駕駛研究發(fā)展較晚。“八五”期間，南學(xué)、浙江大學(xué)和國(guó)防科技大學(xué)聯(lián)合研制的 AT

圖 1.2 Google 無人駕駛汽車Figure 1.2 Google Driverless Car國(guó)內(nèi)方面，我國(guó)無人駕駛研究發(fā)展較晚�！鞍宋濉逼陂g，，南京理工大學(xué)、北京理工大學(xué)、清華大學(xué)、浙江大學(xué)和國(guó)防科技大學(xué)聯(lián)合研制的 ATB-1 無人駕駛車輛和“九五”期間的第二代無人駕駛車輛 ATB-2 系統(tǒng)，達(dá)到同一時(shí)期國(guó)內(nèi)無人駕駛車輛技術(shù)研究領(lǐng)域的先進(jìn)水平[8]。目前各大汽車制造廠商和科技公司正自主或合作研制無人駕駛汽車。2017 年 8 月 29 日，百度和江淮汽車對(duì)外首次透露清晰的合作規(guī)劃，雙方將于 2019 年推出自動(dòng)駕駛量產(chǎn)車型，這也成為百度發(fā)布 Apollo 開放平臺(tái)以來自動(dòng)駕駛里程碑式事件之一。長(zhǎng)安汽車進(jìn)行了睿騁車型 2000Km 的 3 級(jí)自動(dòng)駕駛測(cè)試；上汽乘用車與國(guó)內(nèi)科技公司聯(lián)合開發(fā)了搭載 AliOS 智能系統(tǒng)將于后期無人駕駛汽車進(jìn)行融合。2018 年新興汽車公司蔚來汽車對(duì)其搭載 NIO Pilot 的ES8 汽車在國(guó)內(nèi)進(jìn)行大量的道路測(cè)試，此外該公司無人駕駛汽車 EP9 在 2017 年 2月以 257 公里每小時(shí)的時(shí)速創(chuàng)造了無人駕駛時(shí)速世界紀(jì)錄。另一方面，國(guó)家也頒布了相關(guān)的法律和政策對(duì)無人駕駛技術(shù)進(jìn)行支持，2018 年 3 月 1 日，蔚來和上汽
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：U463.6

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 羅莉華;;基于MPC的車道保持系統(tǒng)轉(zhuǎn)向控制策略[J];上海交通大學(xué)學(xué)報(bào);2014年07期

2 沈\

本文編號(hào)：2639551