1. 本选题研究的目的及意义

随着科技的进步和社会的发展，智能化控制系统在各个领域都得到了广泛的应用。

小车作为一种常见的交通工具，其控制系统的智能化水平也越来越受到重视。

传统的控制方法往往难以满足复杂环境下对小车控制精度和稳定性的要求，而卡尔曼滤波算法作为一种能够有效处理系统噪声和状态估计的最优估计算法，为解决这一问题提供了新的思路。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，随着智能控制技术的发展，卡尔曼滤波算法在目标跟踪、导航、控制等领域得到了广泛的应用。

在小车控制领域，国内外学者也进行了一系列的研究。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题将在深入研究小车运动学和动力学模型的基础上，结合卡尔曼滤波算法，设计一种基于卡尔曼算法的小车控制系统。

1. 主要内容

1.小车运动模型的建立：分析小车的运动特性，建立能够准确描述其运动规律的数学模型，包括运动学模型和动力学模型。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、模型建立、仿真实验和结果分析相结合的方法，逐步展开研究工作。

首先，进行文献调研，了解卡尔曼滤波算法的理论基础、国内外研究现状以及小车控制系统的相关知识，为后续研究奠定基础。

其次，建立小车运动模型。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于将卡尔曼算法与传统控制方法相结合，设计一种能够有效应对复杂环境下干扰的小车控制系统。

具体体现在以下几个方面：
1.在小车建模方面，将结合实际应用场景，考虑更多复杂因素，例如路面摩擦系数、轮胎滑移等，以建立更加准确的小车运动模型。

2.在卡尔曼滤波器设计方面，将根据小车运动模型的特点，优化滤波器参数，以提高状态估计的精度和速度。

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] 刘伟,徐华中.卡尔曼滤波理论及其应用研究进展[j].控制与决策,2018,33(01):1-13.

[2] 李刚,王永,程龙.自适应卡尔曼滤波算法研究进展与展望[j].控制与决策,2021,36(02):241-251.

[3] 刘金琨.机器人控制系统的设计与matlab仿真[m].北京:电子工业出版社,2019.