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基于单目视觉的无人驾驶汽车轨迹跟踪控制系统研究

摘要第4-5页
abstract第5-6页
第一章 绪论第10-18页
    1.1 研究背景及意义第10-12页
        1.1.1 研究背景第10-11页
        1.1.2 研究意义第11-12页
    1.2 车道线检测与轨迹跟踪控制技术的国内外研究现状第12-14页
        1.2.1 车道线检测算法研究现状第12-13页
        1.2.2 轨迹跟踪控制算法研究现状第13-14页
    1.3 研究内容及组织架构第14-18页
        1.3.1 研究内容第14-15页
        1.3.2 论文整体框架及技术路线第15-18页
第二章 无人驾驶汽车轨迹跟踪控制系统平台设计第18-26页
    2.1 总体方案设计第18-22页
        2.1.1 系统总体架构第18-20页
        2.1.2 系统硬件组成第20-22页
    2.2 单目视觉摄像机性能分析及安装第22-23页
        2.2.1 单目视觉摄像机的性能分析第22-23页
        2.2.2 单目视觉摄像机的安装第23页
    2.3 LCM通信协议性能分析及应用方案设计第23-24页
        2.3.1 LCM通信协议性能分析第23-24页
        2.3.2 LCM通信协议应用方案设计第24页
    2.4 小结第24-26页
第三章 基于单目视觉的车道线检测算法研究第26-42页
    3.1 图像预处理算法第26-29页
        3.1.1 灰度分段线性变换第26-27页
        3.1.2 直方图均衡化第27页
        3.1.3 高斯平滑滤波第27-29页
    3.2 车道线边缘点集检测第29-35页
        3.2.1 边缘点集检测算法第29-30页
        3.2.2 边缘点集检测算子分析第30-35页
    3.3 基于B样条曲线的车道线拟合第35-41页
        3.3.1 统计霍夫变换第35-37页
        3.3.2 三次B样条曲线第37-38页
        3.3.3 随机抽样一致性算法拟合B样条曲线第38-41页
    3.4 小结第41-42页
第四章 基于单目视觉的轨迹跟踪控制算法研究第42-64页
    4.1 车辆模型第42-45页
        4.1.1 车辆运动学模型第42-44页
        4.1.2 车辆动力学模型第44-45页
    4.2 模型预测控制算法第45-52页
        4.2.1 线性时变模型预测控制算法第46-48页
        4.2.2 非线性系统线性化方法第48-49页
        4.2.3 线性模型预测控制实例验证第49-52页
    4.3 基于MPC的轨迹跟踪控制研究第52-56页
        4.3.1 目标函数第52-54页
        4.3.2 约束条件第54-55页
        4.3.3 基于MPC的轨迹跟踪控制器设计第55-56页
    4.4 基于MPC的主动转向控制研究第56-59页
        4.4.1 线性误差第57页
        4.4.2 约束条件第57-58页
        4.4.3 基于MPC的主动转向控制器设计第58-59页
    4.5 基于纯跟踪算法的轨迹跟踪控制研究第59-63页
        4.5.1 纯跟踪模型第59-61页
        4.5.2 基于纯跟踪算法的轨迹跟踪控制器设计第61-63页
    4.6 小结第63-64页
第五章 算法验证及结果分析第64-84页
    5.1 仿真和实车实验平台搭建第64-68页
        5.1.1 CarSim软件概述第64-65页
        5.1.2 实车实验平台搭建第65-66页
        5.1.3 Simulink和CarSim联合仿真平台第66-68页
    5.2 基于MPC的轨迹跟踪控制仿真第68-74页
        5.2.1 直线轨迹跟踪第69-72页
        5.2.2 圆形轨迹跟踪第72-74页
    5.3 基于MPC的主动转向控制仿真第74-77页
    5.4 系统方案实车测试分析第77-83页
    5.5 小结第83-84页
结论与展望第84-86页
    结论第84-85页
    展望第85-86页
参考文献第86-90页
攻读硕士期间取得的研究成果第90-91页
致谢第91页

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