智能电动车横向控制策略研究

针对智能电动车自动横向控制,建立了车辆横向动力学模型,设计了电动车转向控制器的模型预测(MPC)算法。将前轮转角作为控制输入变量,与期望轨迹的横向距离偏差、横摆角偏差及两者的变化率作为状态变量,控制器对车辆未来的状态变量进行预测,输出最优前轮转角,实现智能横向控制。在控制过程中,同时引入期望状态参数和系统松弛因子,优化车辆行驶状态。利用软件进行联合仿真,并进行实车试验。研究结果表明:控制器均能迅速响应,消除偏差,使车辆快速回到期望轨迹,保证车辆稳定平顺地行驶。     

车道线实时视频流图像实时检测仿真研究

针对传统车道线检测算法复杂,误检测率低,鲁棒性差等缺点,在电动试验车平台上,构建了车道线检测的硬件平台,为车辆智能驾驶系统提供可靠的车道引导信息,在对车道线检测方法分析的基础上,提出了一种能够根据实时视频流快速准确提取车道线的算法.首先对图像进行分块处理,去除掉与道路无关的区域,缩短数据处理时间,然后对图像进行灰度处理、双边滤波滤除高频噪声,再用最大类间差分(OTSU)方法得到二值图像.应用改进Hough变换检测出车道线.实际图像测试结果表明,此算法能快速准确地检测出车道线,较传统算法有更强的准确性和实时性.