1. 本选题研究的目的及意义
随着人工智能、传感器技术、计算机视觉等领域的快速发展，无人驾驶汽车技术正日益成为全球科技竞争的焦点，其潜在的社会效益和经济价值引发了学术界和工业界的广泛关注。
障碍物检测作为无人驾驶汽车安全行驶的关键技术之一，直接关系到车辆的行驶安全和乘客的生命安全，因此对无人驾驶汽车障碍物检测系统的设计与实现进行深入研究具有重要的现实意义。
1. 研究目的
2. 本选题国内外研究状况综述
障碍物检测作为计算机视觉和机器人领域的核心问题之一，已经吸引了大量的研究关注。
近年来，随着深度学习技术的兴起，障碍物检测的精度和效率都得到了显著提升，为无人驾驶汽车的感知系统提供了强有力的技术支持。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本课题主要研究无人驾驶汽车障碍物检测系统的关键技术，设计并实现一个基于深度学习的障碍物检测系统，并对其性能进行评估。
具体研究内容包括：1.研究无人驾驶汽车障碍物检测的相关技术，包括传感器技术、目标检测算法、数据融合技术等，分析各种技术的优缺点和适用场景。
2.设计障碍物检测系统的总体架构，包括硬件平台和软件架构，选择合适的传感器组合和目标检测算法，并设计数据融合和决策机制。
4. 研究的方法与步骤
本课题的研究将采用理论研究与实验验证相结合的方法，首先进行文献调研，了解无人驾驶汽车障碍物检测领域的最新研究进展、主要技术路线以及存在的挑战。
然后，根据实际需求，确定系统的功能目标、性能指标以及技术路线。
在系统设计阶段，将采用模块化设计方法，将整个系统划分为多个功能模块，分别进行设计和实现，并最终进行集成和测试。
5. 研究的创新点
本课题将在以下几个方面进行创新性研究：1.针对复杂交通场景下的障碍物检测难题，研究基于多传感器融合的障碍物检测方法，将激光雷达、摄像头、毫米波雷达等多种传感器的信息进行融合，提高系统对不同环境、不同天气条件的适应性。
2.探索轻量化的深度学习模型，在保证检测精度的同时，降低模型的计算复杂度，提高系统的实时性，并研究模型压缩和加速技术，以便部署在嵌入式设备上。
3.构建面向实际应用场景的障碍物检测数据集，对不同类型的障碍物进行精细化的标注，例如车辆、行人、自行车、交通标志等，提高数据集的多样性和复杂性，以增强模型的泛化能力。
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.陈龙,徐俊,郭浩,等.基于改进YOLOv5的无人驾驶车辆障碍物检测[J].计算机应用,2023,43(03):876-882.
2.张恒,李克强,邓俊辉.融合多传感器信息的无人驾驶汽车障碍物检测方法[J].传感技术学报,2022,35(09):1351-1358.
3.王鹏,王超,王立君,等.基于改进PointPillars网络的无人驾驶车辆障碍物检测[J].计算机工程,2022,48(09):260-267.
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