自动驾驶车测试平台开发：集成MPC控制与单目相机车道检测

自动驾驶车辆日益流行，不仅用于自动路面行驶，还用于工业自动化、农业和军用。大多数标准车辆遵循阿克曼式转向机制。这已成为大型和长途车辆的事实标准。自动驾驶车辆的局部规划器控制车辆的低层运动，从而决定车辆将执行其马达驱动。本文聚焦于道路环境中的自动驾驶车辆，进行仿真和实际环境中的实验，以分析低层控制器的影响。为提高自动驾驶汽车轨迹跟踪的精度和稳定性，本文提出了一种新方法，将车道识别与模型预测控制（MPC）相结合。该研究聚焦于装有摄像头的自动驾驶车辆，采用边缘识别、基于滑动窗口的直线识别用于车道线提取，以及动态区域兴趣（ROI）提取。下一步，通过基于自行车车辆动力学模型构建的MPC跟随识别出的车道线。构建了一个单车道路仿真模型，使用ROS Gazebo进行测试，以验证控制器的性能。仿真结果表明，最优跟踪轨迹与目标轨迹之间的均方根误差降低了27.65%，显示所开发控制器具有很高的鲁棒性和灵活性。