复杂路况下无人车路面识别方法研究开题报告
2020-04-10 16:42:14
1. 研究目的与意义(文献综述)
无人驾驶汽车是智能汽车的一种,主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶的目标。无人车在路面上行驶时,车内的计算机系统应当能够分析路面状况,根据当前的路面状况进而分析判断行驶策略,来调节车体的运动速度、方向来完成障碍规避。
中国自主研制的无人车——由国防科技大学自主研制的红旗hq3无人车,2011年7月14日首次完成了从长沙到武汉286公里的高速全程无人驾驶实验,创造了中国自主研制的无人车在复杂交通状况下自主驾驶的新纪录,标志着中国无人车在复杂环境识别、智能行为决策和控制等方面实现了新的技术突破,达到世界先进水平。
2008年,由中国工程院李德毅院士带队组成了清华大学智能车团队,清华大学智能车团队是隶属于清华大学计算机科学与技术系人工智能方向,共有老师、博士生等二十余人。主要从事汽车无人驾驶的研发,具体涉及图像识别、导航定位、车辆改造,人工智能软件算法等。
2. 研究的基本内容与方案
当车辆在各种不同的路面上行驶时,在各种复杂环境下获知路面类型信息将有助于提高乘车人的安全性和舒适性,并及时改变驾驶策略。要求针对各种复杂环境(颠簸及夜路)实现道路图像的去模糊及去燥处理,并采用机器学习算法完成路面类型识别。
2.1结构化道路检测
由于各地路况有一定的区别,所以只能提供一个简化道路场景。建立道路形状假设、道路宽度和道路平坦假设、感兴趣区域假设等,帮助识别结构化道路。
3. 研究计划与安排
第1-4周:查阅相关文献资料,明确研究内容,初步确定设计方案,撰写开题报告。
第5-9周:掌握相关理论和实现方法。
第10-13周:撰写论文初稿。
4. 参考文献(12篇以上)
[1] 王世峰, 戴祥, 徐宁, 张鹏飞. 无人驾驶汽车环境感知技术综述.吉林: 长春理工大学学报(自然科学版) 2017年1期
[2] 王英,曾光宇. 图像去噪算法研究. 湖南:《电脑与信息技术》,2011.
[3] 周先春,汪美玲,周林锋,吴琴. 基于demons算法改进的图像去噪模型研究.北京:物理学报,2014.