基于激光雷达的自动驾驶SLAM路径规划算法研究开题报告
2020-05-02 17:08:15
1. 研究目的与意义(文献综述)
近年来,随着人工智能技术的不断发展,自动驾驶技术发展迅猛。自动驾驶技术由于其具有能够提高行车安全性,节能以及降低驾驶员的疲劳程度等优点,因而具有广阔的发展前景,并作为研究的热门而受到研究人员的广泛关注。为了使自动驾驶技术能更快更好地发展,对自动驾驶技术的研究不断深入。
对于自动驾驶技术而言,能够在各种复杂的环境条件下进行路径规划是实现自动驾驶的前提。而想要实现精确的路径规划,智能车就需要使用合适的传感器来确定自身的位姿,同时对周围的环境信息进行感知,并构建地图。这就是同时定位与地图构建(slam,simultaneous localization and mapping)。
在很多未知的复杂的环境中,由于不能预先获取环境的信息,也就无法完成地图的构建和定位导航的任务。slam表示在不具备周围环境先验信息的前提下,让智能车在运动过程中根据自身携带的传感器和对周围环境的感知进行自身定位,同时构建环境地图。slam问题是解决移动机器人自主定位及进行路径规划的基础,已成为自动驾驶领域研究的热点。目前在slam路径规划中,仍有不少问题亟待解决。
2. 研究的基本内容与方案
2.1 研究(设计)的基本内容
本课题对基于激光雷达的自动驾驶slam路径规划算法进行研究。首先是对slam的地图创建与系统建模进行研究。地图创建方面主要涉及环境地图的表示方法,而系统建模方面主要涉及智能车的系统建模,即建立智能车的运动模型和观测模型等。其次是对实现slam的算法进行研究,即对不同的算法进行分析研究。最后是对路径规划算法进行研究,即对不同的路径规划算法进行分析研究。
2.2 目标
3. 研究计划与安排
周次(时间) | 工作内容 | 提交内容(阶段末) |
第1-3周 | 进行方案的构思,检索相应文献资料,并完成开题报告,进行外文翻译 | 文献检索、开题报告、外文翻译 |
第4-6周 | 进行设计计算,编写相应的程序实现算法,绘制草图 | 算法初稿、草图 |
第7-9周 | 优化算法及程序,完成图样绘制,编写论文,预答辩 | 算法终稿、图样、论文初稿 |
第10-12周 | 进行图样及论文整理,完成资料袋整理 | 正式图样、论文 |
第13周 | 提出答辩申请,并作答辩准备 | 毕业设计资料袋 |
4. 参考文献(12篇以上)
[1]李波.移动机器人的同步定位与地图创建研究[d].北京:北京理工大学,2015.