基于三维激光雷达的无人驾驶车辆环境建模关键技术研究的开题报告

基于三维激光雷达的无人驾驶车辆环境建模关键技术研究的开题报告【开题报告】一、研究背景近年来，随着自动驾驶技术的快速发展，无人驾驶汽车已成为人们关注的焦点之一。而环境建模技术作为无人驾驶汽车的核心技术之一，对于实现自动驾驶具有非常重要的意义。目前，基于三维激光雷达的无人驾驶车辆环境建模技术被广泛应用于自动驾驶领域。二、研究意义无人驾驶汽车的环境感知和识别是实现自主决策与行驶的基础。基于激光雷达的环境建模技术可以建立起周围环境的三维模型，准确地识别并描述道路、车辆、障碍物等信息，以便驾驶系统进行更准确的感知和决策。因此，对于提高无人驾驶车辆的安全性、稳定性和智能水平具有非常重要的意义。三、研究内容本文将围绕基于三维激光雷达的无人驾驶车辆环境建模技术进行深入的研究。具体内容包括：1.三维激光雷达技术理论与实现原理研究。2.针对激光雷达扫描数据的处理算法研究，包括点云数据预处理、目标检测与跟踪算法研究等。3.基于三维点云的环境建模方法研究，包括点云滤波、重构、配准、分割及特征提取等技术研究，以实现对周围环境的三维建模。4.针对建好的环境模型，开发相应的路径规划、云台控制、控制与导航等模块，并进行实测与验证。四、研究预期成果本文将深入研究三维激光雷达技术在无人驾驶车辆环境建模中的应用，结合实际数据进行环境模型构建，并验证所提出的方法在实际场景中的有效性和可行性。预期成果为建立一个基于三维激光雷达的无人驾驶车辆环境建模的完整体系，有效提高自动驾驶汽车的环境感知和识别能力。五、研究方法及步骤1.研究先进的三维激光雷达技术原理及其在无人驾驶领域的应用。2.设计三维点云处理算法和分析目标检测与跟踪算法。3.对三维点云进行滤波处理、重构处理、配准处理、分割处理、特征提取等处理流程。4.建立基于三维激光雷达的无人驾驶车辆环境建模实验平台。5.进行实验与验证。六、研究计划及进度1.第一年：完成三维激光雷达技术理论与实现原理研究，并设计三维点云处理算法和分析目标检测与跟踪算法。2.第二年：进行三维点云滤波、重构、配准、分割及特征提取等处理流程研究。3.第三年：建立基于三维激光雷达的无人驾驶车辆环境建模实验平台，并进行实验与验证。七、参考文献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.