基于双目视觉的无人驾驶控制系统研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着人工智能、计算机视觉和自动控制等技术的飞速发展，无人驾驶技术近年来取得了显著的进步，并逐渐成为学术界和工业界共同关注的焦点。

无人驾驶技术旨在创造能够在无需人类驾驶员干预的情况下，自主感知周围环境、做出智能决策并安全驾驶的智能车辆，其具有巨大的应用潜力，有望彻底改变交通运输行业，并为人类生活带来革命性的变化。

本选题研究的目的及意义主要体现在以下两个方面：

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者对无人驾驶技术的研究取得了丰硕的成果，以下将分别从国内和国外两个方面进行综述。

1. 国内研究现状

国内在无人驾驶领域的研究起步相对较晚，但近年来发展迅速。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究的主要内容如下:
1.双目视觉理论与关键技术研究：-深入研究双目立体视觉的成像原理、摄像机模型以及立体匹配算法，为后续的深度信息获取和三维重建奠定理论基础。

-探索不同立体匹配算法的优缺点，针对无人驾驶场景的特点，选择或改进合适的立体匹配算法，以提高匹配精度和效率。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、仿真实验和实车测试相结合的研究方法，逐步推进研究工作。

首先，进行文献调研，深入研究双目视觉理论、无人驾驶控制系统架构以及相关算法，为系统设计和算法开发奠定理论基础。

其次，进行系统设计，包括硬件平台搭建和软件架构设计。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于以下几个方面：
1.提出一种基于深度学习的双目视觉环境感知算法，提高对复杂交通场景的感知精度和鲁棒性。

2.设计一种融合多传感器信息的决策规划算法，提高无人驾驶车辆在复杂交通环境下的决策能力和安全性。

3.开发一种基于模型预测控制的运动控制算法，提高无人驾驶车辆的控制精度和稳定性。

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. 陈喆, 徐俊, 赵春霞, 等. 基于改进semi-global matching的双目立体视觉深度估计[j]. 光学精密工程, 2022, 30(11): 2842-2850.

2. 刘洋, 金立刚, 张涛, 等. 基于改进orb特征匹配的双目视觉测距方法研究[j]. 激光与红外, 2022, 52(09): 1212-1220.

3. 周浩, 孙增沂, 张凯南, 等. 基于双目视觉技术的农田导航路径识别方法[j]. 农业工程学报, 2021, 37(18): 143-152.