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 |