基于激光雷達的自動泊車環(huán)境感知技術(shù)研究的開題報告

基于激光雷達的自動泊車環(huán)境感知技術(shù)研究的開題報告一、研究背景與意義隨著車輛數(shù)量的不斷增加，停車成為城市道路交通中的一個難點問題。傳統(tǒng)車位利用率低下、停車過程時間長、停車位不足等問題已嚴重影響了城市道路交通流量，引起了交通擁堵和安全問題。因此，發(fā)展智能化自動泊車技術(shù)是一種應(yīng)對這些問題的有效解決方案。激光雷達是一種先進的感知設(shè)備，它可以在車輛移動時快速獲取周圍環(huán)境的3D點云圖像，并可以利用這些數(shù)據(jù)來實現(xiàn)車輛的定位和環(huán)境感知。在自動泊車系統(tǒng)中，激光雷達可以用于定位和檢測車輛周圍的障礙物，以確保安全地將汽車停放在指定的車位內(nèi)。因此，本研究旨在針對基于激光雷達的自動泊車環(huán)境感知技術(shù)進行深入探究，并開發(fā)出一種高效、精準的自動泊車系統(tǒng)。二、研究內(nèi)容和方法本研究以基于激光雷達的自動泊車環(huán)境感知技術(shù)為核心，主要研究內(nèi)容和方法包括：1.激光雷達數(shù)據(jù)的處理和分析：本研究將對激光雷達獲取的原始數(shù)據(jù)進行濾波、去噪和數(shù)據(jù)預(yù)處理，以消除干擾和噪聲，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，保證后續(xù)處理的準確性和可靠性。2.障礙物檢測和識別：本研究將利用激光雷達數(shù)據(jù)提取環(huán)境中的障礙物信息，并對其進行分類和識別。通過建立障礙物模型和形狀特征，實現(xiàn)障礙物檢測和識別，為自動泊車提供準確、可靠的環(huán)境感知數(shù)據(jù)。3.車位檢測和精確定位：本研究將利用激光雷達技術(shù)檢測停車位是否可用，并精確定位可用停車位的位置和大小。通過建立車位模型和形狀特征，實現(xiàn)車位檢測和分類，為自動泊車提供精準的引導(dǎo)信息。4.自動泊車算法優(yōu)化：本研究將對自動泊車算法進行優(yōu)化，并利用激光雷達技術(shù)實現(xiàn)自動泊車全過程的實時控制和監(jiān)測。通過不斷優(yōu)化算法，提高自動泊車的效率和準確性，為用戶提供更優(yōu)質(zhì)的自動泊車服務(wù)。三、研究預(yù)期成果本研究預(yù)期在基于激光雷達的自動泊車環(huán)境感知技術(shù)研究方面取得以下成果：1.提出一種高效、精準的自動泊車系統(tǒng)，并實現(xiàn)實時控制和監(jiān)測。2.研究激光雷達數(shù)據(jù)處理和分析方法，消除干擾和噪聲，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。3.建立障礙物和車位模型，并利用激光雷達技術(shù)實現(xiàn)障礙物和車位的檢測和識別。4.優(yōu)化自動泊車算法，提高自動泊車的效率和準確性。四、研究計劃和進度本研究計劃于2022年開始，預(yù)計于2023年完成。具體研究計劃和進度如下：2022年：1月-3月：研究基于激光雷達的自動泊車環(huán)境感知技術(shù)，梳理研究現(xiàn)狀和問題。4月-6月：進行激光雷達數(shù)據(jù)預(yù)處理和分析，建立障礙物和車位模型。7月-9月：研究自動泊車算法優(yōu)化，實現(xiàn)自動泊車全過程的實時控制和監(jiān)測。10月-12月：進行實驗驗證，并對研究結(jié)果進行分析和總結(jié)。2023年：1月-3月：完善論文內(nèi)容并進行修改和撰寫。4月-6月：撰寫論文，并進行答辯和論文審查。7月-9月：完成相關(guān)學(xué)術(shù)論文的發(fā)表和知識產(chǎn)權(quán)申請。五、參考文獻1.Cao,X.,Li,R.,Li,X.,Li,Z.,&Li,X.(2020).Amonocularvisual-inertiallidarfusionenvironmentperceptionapproachforintelligentvehicles.IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems,22(5),3034-3046.2.Liu,X.,&Wang,W.(2019).Researchontheprecisionparkingtechnologyofintelligentvehiclebasedonlasersensor.IEEEAccess,7,105009-105016.3.Wang,T.,Zhang,J.,&Hu,P.(2020).Anend-to-endautonomousparkingsystembasedondeeplearningand3Dobjectdetection.IEEEIntelligentTransportationSystemsMagazine,12(4),69-87.4.Xu,Y.,&Wu,X.(2019).Anovelapproachforvehicledetectionandlocalizationusinglidarforautonomousvaletparking.IEEEAccess,7,82379-82387.6.Yang,X.,Huang,Y.,&Wang,Y.(2020).Asensorfusionbasedmulti-sensorobstacledetectionandpositioningmethod