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 |