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基于机器视觉的智能汽车车道保持控制研究

李增  
【摘要】:随着汽车保有量的不断增加,以及日趋严重的交通事故形势,汽车安全越来越受到人们的重视。研究表明,人为失误是造成致命驾驶事故的主要原因。为进一步提高道路交通安全性,帮助驾驶员减少错误操作,基于机器视觉的车道保持系统发挥着重要作用,拥有广阔的市场前景。为更好的进行车道线检测和车道保持控制,本文在充分分析了车道线检测和车道保持控制研究的国内外现状基础上,设计一种考虑车辆运动状态的感兴趣区域预测方法,提高车道线检测的实时性和准确性,并在此基础上基于模型预测控制方法设计车道保持控制器,优化决策出前轮转角实现车道保持控制。首先,建立基于二自由度车辆模型和车辆视觉预瞄模型的车辆-道路微观交通系统模型,用于模型预测车道保持控制器设计。对车辆视觉预瞄模型进行合理简化,并在此基础上建立感兴趣区域预测模型,用于车路相对位置参数估计器设计。同时,对视觉导航汽车相关坐标系进行定义,完成了坐标系的转换。其次,基于卡尔曼滤波方法设计车路相对位置参数估计器,结合车辆运动状态对车路相对位置关系进行估计,并以此为基础计算大地坐标系下左右车道线方程。利用最优预瞄时间理论,确定左右车道线的感兴趣区域中心坐标,并根据视觉导航汽车相关坐标系几何关系,将左右车道线感兴趣区域中心坐标映射到像素坐标系下。感兴趣区域范围则以中心坐标为基准,向上、下、左、右平移一定的像素来确定。在完成图像预处理的基础上,基于霍夫变换实现车道线检测识别。再次,基于模型预测控制方法设计车道保持控制器,考虑车道保持效果和车辆运行平稳性设计控制目标函数,并考虑执行器物理约束,将车道保持控制的多目标优化问题转换为求解一个带有约束的二次规划问题,优化求解出前轮转角控制输入序列,并将控制序列中的第一个元素输入给车辆模型完成车道保持控制。最后,在PreScan中完成交通环境搭建和视觉导航智能车系统搭建。在Simulink中完成卡尔曼估计器、车道线识别算法和车道保持控制器设计。车辆动力学模型由CarSim提供。基于PreScan、CarSim和MATLAB/Simulink搭建联合仿真平台,进行感兴趣区域预测和车道保持控制器的有效性验证。仿真结果表明,所设计的感兴趣区域预测方法可以有效减小感兴趣区域面积,实时性好。基于MPC的车道保持控制器能够较好的完成车道保持控制,并保证车辆的行驶稳定性。


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