視覺導航智能車輛的路徑跟蹤控制研究.pdf

1、智能車輛作為智能交通系統(tǒng)的核心部分，在當前對汽車安全、智能化方面要求越來越高的背景下成為各國交通領域研究的熱點?；谝曈X導航的智能車輛因其結構相對簡單、處理信息量大等特點成為智能車輛系統(tǒng)最為活躍與最有潛力的分支。本文以單目視覺導航智能車輛為研究對象，對其關鍵技術中的路徑識別與跟蹤控制開展了研究工作。
　　首先根據單目視覺的導航原理進行了自主導航智能車輛的系統(tǒng)方案設計，完成了轉向、制動與驅動模塊等關鍵系統(tǒng)的選型和結構設計。并對單目視

2、覺導航中路徑識別的關鍵技術提出了基于直方圖閾值增強的邊緣檢測算法，結合Hough變換原理完成了車輛行駛道路軌跡的識別。該方法簡單實用，易于實現(xiàn)，并對識別后的圖像道路軌跡與智能車輛的期望軌跡進行了偏差計算。
　　重點研究了基于車輛動力學模型的智能車輛路徑跟蹤控制。采用的動力學模型充分考慮了輪胎的側偏特性，并且能對車輛的側向加速度與橫擺角速度等指標進行觀測以評價車輛的路徑跟蹤性能。車輛的路徑跟蹤模型采用基于視覺預瞄的方法，使車輛在行駛

3、中對前方路徑有一定的預見性，從而提前對車輛加以控制調整以獲得優(yōu)良的跟蹤性能，進而建立了視覺導航智能車輛的增廣模型。
　　運用現(xiàn)代控制理論方法實現(xiàn)對車輛路徑的跟蹤控制，構建了基于二次型泛函為指標的最優(yōu)控制器。在對二次型最優(yōu)控制加權矩陣的選取了做了大量研究工作，以保證所設計的控制器對于閉環(huán)系統(tǒng)有良好的動態(tài)響應特性。對于所設計的最優(yōu)控制器進行了階躍響應及帶有初始誤差的系統(tǒng)響應分析和魯棒性分析，結果表明控制器的動態(tài)特性與魯棒性良好。