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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

中文摘要第3-4页
英文摘要第4-5页
1 绪论第9-19页
    1.1 课题研究背景及意义第9-12页
    1.2 无人驾驶汽车轨迹跟踪控制研究现状第12-14页
    1.3 道路图像识别国内外研究现状第14-19页
2 基于图像识别的车道线识别及预处理第19-37页
    2.1 引言第19-20页
    2.2 图像RGB转灰度处理第20-21页
        2.2.1 RGB的定义第20-21页
        2.2.2 灰度图的定义和转换算法第21页
    2.3 图像增强处理第21-25页
        2.3.1 基于直方图均衡化的图像增强第21-23页
        2.3.2 基于灰度拉伸的图像增强第23-24页
        2.3.3 基于同态系统的图像增强第24-25页
    2.4 车道线检测研究第25-35页
        2.4.1 兴趣区域提取第25-27页
        2.4.2 车道逆透视转换图第27-29页
        2.4.3 基于Canny算子的图像边缘检测第29-32页
        2.4.4 车道线霍夫变换直线检测与二次拟合第32-35页
    2.5 车道线方程整合处理第35-36页
    2.6 本章小结第36-37页
3 车辆建模与模型预测控制器研究第37-59页
    3.1 引言第37页
    3.2 车辆单轨模型第37-39页
    3.3 轮胎模型第39-47页
        3.3.1 轮胎纯纵滑移纵向力计算第40-42页
        3.3.2 轮胎侧向力计算第42-44页
        3.3.3 组合工况下轮胎纵向力和侧向力第44-47页
    3.4 小角度假设下的车辆动力学模型第47-48页
    3.5 模型预测控制算法理论研究第48-49页
        3.5.1 MPC原理第48-49页
        3.5.2 MPC的特点第49页
    3.6 车辆动力学线性时变预测模型设计第49-54页
        3.6.1 线性时变模型预测控制第49-51页
        3.6.2 预测模型设计第51-54页
    3.7 模型预测约束条件建立与优化求解过程第54-57页
        3.7.1 模型预测约束条件建立第54-55页
        3.7.2 优化求解过程研究第55-57页
    3.8 本章小结第57-59页
4 基于模型预测控制算法的双移线仿真测试第59-75页
    4.1 引言第59-60页
    4.2 Simulink/Carsim联合仿真仿真环境设计第60-61页
    4.3 基于图像识别车道线的车道保持仿真第61-63页
    4.4 基于双移线参考轨迹的轨迹跟踪性能测试第63-69页
        4.4.1 双移线轨迹设计与实现第63-64页
        4.4.2 基于不同仿真工况的仿真结果分析第64-69页
    4.5 前轮修正转向角的模糊控制第69-73页
    4.6 本章小结第73-75页
5 基于路况的换道路径规划与轨迹跟踪第75-86页
    5.1 引言第75页
    5.2 车辆换道过程研究第75-80页
        5.2.2 最小安全跟车距离研究第75-76页
        5.2.3 基于目标车道后车状态的换道策略第76-78页
        5.2.4 基于目标车道前车状态的换道策略第78-80页
    5.3 换道路径规划第80-82页
        5.3.1 多项式换道轨迹设计第80-81页
        5.3.2 正弦换道轨迹设计第81-82页
    5.4 换道工况仿真第82-85页
    5.5 本章小结第85-86页
6 全文总结与展望第86-88页
    6.1 全文总结第86页
    6.2 工作展望第86-88页
致谢第88-90页
参考文献第90-96页
附录第96页
    A.作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文第96页
    B.作者在攻读硕士学位期间参与的科研项目第96页
    C.作者在攻读学位期间取得的科研成果目录第96页

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