基于三維激光雷達(dá)的無人駕駛車輛環(huán)境建模關(guān)鍵技術(shù)研究的開題報(bào)告

基于三維激光雷達(dá)的無人駕駛車輛環(huán)境建模關(guān)鍵技術(shù)研究的開題報(bào)告【開題報(bào)告】一、研究背景近年來，隨著自動(dòng)駕駛技術(shù)的快速發(fā)展，無人駕駛汽車已成為人們關(guān)注的焦點(diǎn)之一。而環(huán)境建模技術(shù)作為無人駕駛汽車的核心技術(shù)之一，對(duì)于實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛具有非常重要的意義。目前，基于三維激光雷達(dá)的無人駕駛車輛環(huán)境建模技術(shù)被廣泛應(yīng)用于自動(dòng)駕駛領(lǐng)域。二、研究意義無人駕駛汽車的環(huán)境感知和識(shí)別是實(shí)現(xiàn)自主決策與行駛的基礎(chǔ)?；诩す饫走_(dá)的環(huán)境建模技術(shù)可以建立起周圍環(huán)境的三維模型，準(zhǔn)確地識(shí)別并描述道路、車輛、障礙物等信息，以便駕駛系統(tǒng)進(jìn)行更準(zhǔn)確的感知和決策。因此，對(duì)于提高無人駕駛車輛的安全性、穩(wěn)定性和智能水平具有非常重要的意義。三、研究?jī)?nèi)容本文將圍繞基于三維激光雷達(dá)的無人駕駛車輛環(huán)境建模技術(shù)進(jìn)行深入的研究。具體內(nèi)容包括：1.三維激光雷達(dá)技術(shù)理論與實(shí)現(xiàn)原理研究。2.針對(duì)激光雷達(dá)掃描數(shù)據(jù)的處理算法研究，包括點(diǎn)云數(shù)據(jù)預(yù)處理、目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤算法研究等。3.基于三維點(diǎn)云的環(huán)境建模方法研究，包括點(diǎn)云濾波、重構(gòu)、配準(zhǔn)、分割及特征提取等技術(shù)研究，以實(shí)現(xiàn)對(duì)周圍環(huán)境的三維建模。4.針對(duì)建好的環(huán)境模型，開發(fā)相應(yīng)的路徑規(guī)劃、云臺(tái)控制、控制與導(dǎo)航等模塊，并進(jìn)行實(shí)測(cè)與驗(yàn)證。四、研究預(yù)期成果本文將深入研究三維激光雷達(dá)技術(shù)在無人駕駛車輛環(huán)境建模中的應(yīng)用，結(jié)合實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行環(huán)境模型構(gòu)建，并驗(yàn)證所提出的方法在實(shí)際場(chǎng)景中的有效性和可行性。預(yù)期成果為建立一個(gè)基于三維激光雷達(dá)的無人駕駛車輛環(huán)境建模的完整體系，有效提高自動(dòng)駕駛汽車的環(huán)境感知和識(shí)別能力。五、研究方法及步驟1.研究先進(jìn)的三維激光雷達(dá)技術(shù)原理及其在無人駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用。2.設(shè)計(jì)三維點(diǎn)云處理算法和分析目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤算法。3.對(duì)三維點(diǎn)云進(jìn)行濾波處理、重構(gòu)處理、配準(zhǔn)處理、分割處理、特征提取等處理流程。4.建立基于三維激光雷達(dá)的無人駕駛車輛環(huán)境建模實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。5.進(jìn)行實(shí)驗(yàn)與驗(yàn)證。六、研究計(jì)劃及進(jìn)度1.第一年：完成三維激光雷達(dá)技術(shù)理論與實(shí)現(xiàn)原理研究，并設(shè)計(jì)三維點(diǎn)云處理算法和分析目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤算法。2.第二年：進(jìn)行三維點(diǎn)云濾波、重構(gòu)、配準(zhǔn)、分割及特征提取等處理流程研究。3.第三年：建立基于三維激光雷達(dá)的無人駕駛車輛環(huán)境建模實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)與驗(yàn)證。七、參考文獻(xiàn)1.Lambert,A.,Jallow,A.,Padmanaban,S.,&Redmill,K.(2014).Real-timeobjectdetectionusinga3DLIDARsensor.JournalofFieldRobotics,31(4),584-603.2.YahuiLiu,W.,Yiwen,W.,&Qin,H.(2017).Aresearchon3Dobjectdetectionandtrackingmethodbasedonmulti-sensorfusion.AdvancedEngineeringInformatics,31,18-32.3.Zhang,Q.,Hu,G.,Zhang,X.,&Xie,L.(2016).AccurateSegmentationand3DReconstructionofVegetationforFruitTreesinOrchardsfromKINECTSensorsandLIDARData.IEEETransactionsonInstrumentationandMeasurement,65(5),956-968.4.Zhou,X.,Li,B.,&Wan,C.(2017).ALidar-basedMultipleMovingObjectTrackingMethodforAutomaticRoadTrafficMonitoring.