1. 本选题研究的目的及意义

随着智能交通系统和自动驾驶技术的快速发展，汽车的智能化和网联化程度不断提高，对车辆安全性和舒适性的要求也越来越高。

为了提高车辆在复杂道路环境下的安全性和驾驶效率，实现智能辅助驾驶甚至自动驾驶，对车辆周围环境信息的感知能力以及根据环境信息进行自适应控制的能力提出了更高的要求。

本选题研究旨在开发一种基于道路环境信息提取的车速自适应控制算法，以提高车辆在复杂道路环境下的安全性和驾驶效率。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，随着传感器技术、计算机视觉和人工智能技术的快速发展，道路环境信息提取和车速自适应控制技术取得了显著进展，成为了智能车辆领域的研究热点。

1. 国内研究现状

国内学者在道路环境信息提取方面，主要集中于道路边界检测、车道线识别和障碍物检测等关键技术研究。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题研究的主要内容包括以下几个方面：1.道路环境信息提取：针对道路环境的复杂性和多变性，研究基于视觉传感器的道路环境信息提取方法，重点研究道路边界检测、车道线识别和障碍物检测等关键技术，为车速自适应控制提供准确可靠的环境信息。

2.车速自适应控制算法：研究基于道路环境信息的车速自适应控制算法，包括纵向车速控制、横向轨迹跟踪控制和预瞄控制等，以实现车辆在不同道路环境下的安全、舒适和高效行驶。

3.道路环境信息提取与车速控制的融合：将道路环境信息提取和车速自适应控制算法相结合，设计一种融合控制策略，实现车辆对道路环境的自适应调整，提高车辆的安全性和驾驶效率。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、仿真实验和实车测试等方法，逐步开展研究工作。

首先，进行文献调研，了解国内外在道路环境信息提取和车速自适应控制领域的研究现状，掌握相关理论知识和技术方法。

其次，进行道路环境信息提取算法研究，设计基于视觉传感器的道路边界检测、车道线识别和障碍物检测算法，并通过实验验证算法的有效性。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于以下几个方面：1.提出一种基于深度学习的道路环境信息提取方法，能够有效提高道路边界检测、车道线识别和障碍物检测的精度和鲁棒性。

2.设计一种基于多传感器信息融合的车速自适应控制算法，能够综合利用多种传感器信息，提高车辆对道路环境的感知能力和控制精度。

3.提出一种基于预瞄控制策略的车速自适应控制算法，能够根据前方道路环境信息预测车辆行驶轨迹，并据此优化控制策略，提高车辆行驶的安全性和舒适性。

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,徐友春,王建强,等.基于深度学习的无人驾驶车辆道路场景语义分割[j].交通运输系统工程与信息,2020,20(06):139-145.

[2] 张毅,熊光明,李波,等.基于改进lanenet的车道线检测算法[j].计算机应用,2021,41(08):2353-2359.

[3] 王飞,金鑫,何勇,等.基于深度学习的障碍物检测技术综述[j].电子学报,2020,48(06):1267-1280.