多传感器数据融合下的车载控制系统设计开题报告

1. 研究目的与意义（文献综述）

随着技术的发展，我们所需要面临的工作环境也越来越复杂，单一的传感器无法满足我们的需求。相比之下，多传感器的数据融合能够结合复数个传感器的信息，得到更加精确可靠的数据。

多传感器数据融合是近年来产生的一门多学科交叉技术，是多学科交叉的新技术，设计信号处理，概率统计，信息论，模糊数学等相关学科。多传感器数据融合无论是在民用还是军用都有相当的应用，控制所追求的精确性，稳定性和准确性在数据融合中可以得到很好的提升。当下新型传感器不断涌现，传感器的精度也更加精密，多源性和信息的复杂性、实时性是信息处理的关键。当下国内外多传感器数据融合集中于研究各种数据的集成方法，尝试从传感器反馈量中获取高质量活动数据，以及数据融合技术在各方面的应用，如城市土地分配，惯性导航领域等。

2. 研究的基本内容与方案

研究的目的是完成设计一个基于多传感器数据融合的智能小车，为了提高小车行驶的安全性、稳定性、灵活性等，重点处理电机的反馈控制，多传感器测速避障、行人检测等。主要针对智能小车的行车安全性和避障灵活性进行了研究,其中包括智能小车的运动控制系统的软硬件设计,多传感器信息融合技术,基于模糊神经网络或卡尔曼滤波的智能小车避障算法及控制器设计等相关技术。方案利用stm32作为微机芯片，采用远距离雷达加中距离雷达利用数据融合算法构成避障系统，红外模块进行行人检测，后视摄像头及超声波传感器完成泊车系统。

3. 研究计划与安排

第01-02周：查阅相关文献资料，明确研究内容，了解所需的相关知识与技能。

第03-04周：确定方案，完成开题报告。

第04-10周：制定系统总体架构，设计其功能模块，搭建实验（仿真）平台；

4. 参考文献（12篇以上）

[1] 袁华彬，陈 明. 车载安全标识智能控制系统的设计与实现[a]. 信息通信,2019.11

[2] 李 菲. 多传感器数据融合技术在温室控制系统中的应用研究[a].科技视界. 2019.9.

[3] 刘安彬 张江 向劲松. 基于pid算法的智能助老小车[a]. 智库时代,2020.2.