自主会车的智能车设计开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着人工智能、传感器技术、计算机技术和自动控制技术的快速发展，自动驾驶技术已经成为汽车领域的研究热点。

而自主会车作为自动驾驶技术中的关键技术之一，对于提高道路交通效率、保障行车安全具有重要意义。

本课题的研究意义在于：1.缓解交通拥堵：在交通拥堵路段，自主会车技术可以让车辆在保证安全的情况下，以更高的效率完成会车过程，从而提高道路通行能力，缓解交通拥堵状况。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者在自主会车领域开展了大量研究，并取得了一系列的成果。

1. 国内研究现状

国内在自主会车技术方面的研究起步相对较晚，但发展迅速。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本课题的主要研究内容包括以下几个方面：1.环境感知系统设计：-研究基于摄像头、激光雷达等多传感器融合的环境感知方法，实现对车辆周围环境的360度全方位感知。

-研究道路边界检测、障碍物识别、车辆检测等算法，为路径规划和决策控制提供可靠的环境信息。

2.路径规划与决策控制：-研究基于地图和传感器信息的全局路径规划算法，规划出安全可行的会车路径。

4. 研究的方法与步骤

本课题的研究将采用理论研究与实验研究相结合的方法，按照以下步骤逐步开展：1.文献调研与需求分析：查阅国内外相关文献，了解自主会车技术的研究现状和发展趋势，分析智能车自主会车系统的功能需求和性能需求。

2.系统方案设计：根据需求分析结果，设计智能车自主会车系统的总体方案，包括系统架构、硬件平台选型、软件架构设计等。

3.环境感知模块设计：选择合适的传感器，设计传感器融合算法，实现对车辆周围环境的精确感知。

5. 研究的创新点

本课题的创新点在于以下几个方面：1.多传感器融合的环境感知：针对单一传感器信息受限的问题，采用多传感器融合技术，将摄像头、激光雷达等多种传感器的信息进行融合，提高环境感知的准确性和鲁棒性。

2.基于深度学习的障碍物识别：针对传统障碍物识别算法精度不高的问题，采用基于深度学习的障碍物识别算法，提高障碍物识别的准确率和识别速度。

3.基于强化学习的决策控制：针对传统规则based的决策控制算法适应性差的问题，采用基于强化学习的决策控制算法，让智能车在与环境交互的过程中不断学习和优化会车策略，提高决策的智能化水平。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1]陈龙,徐俊,陈无畏,等.智能网联汽车信息安全关键技术研究综述[j].信息网络安全,2022(11):1-14.

[2]李力,宋开旭,韩宝玲,等.自动驾驶汽车路径规划技术研究综述[j].电子科技,2022,35(10):79-83,88.

[3]王建强,张新宇,刘明.自动驾驶汽车横向运动控制方法综述[j].机械设计与制造,2022(10):2-9,30.