智能网联汽车增强感知融合算法研究任务书

 2022-01-13 10:01

全文总字数：2452字

1. 毕业设计（论文）主要内容：

自主式汽车（Autonomous）或无人驾驶（self-driving）汽车已经能够通过融合多种传感器的信息，弥补单一感知传感器的不足，强化自身对周边环境的感知能力，从而作出更加合理的决策。

智能网联汽车，相对于前者，还可以通过V2X通信获取更丰富的信息来源，感知范围和能力会进一步增强，是值得研究的场景。

本课题旨在构建一个基础的传感器融合模型，先完成对车端多模态信息的融合，进一步融合V2X获取的NLoS信息，以及城市环境交通，增强车辆的感知能力，不仅能够提高目标检测率，还能够作出更优的驾驶决策（提前变道躲避拥堵、切换运行路线等）。

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2. 毕业设计（论文）主要任务及要求

  1. 查阅相关文献（含至少2篇外文），形成综述或毕业论文背景内容，对关键性文献编制PPT进行讲解汇报。

    推荐检索关键词包括但不限于：传感器融合、卡尔曼滤波、V2X；

  2. 对原始的激光雷达数据进行滤波、分割和聚类，以检测道路上的其他车辆。

    了解如何使用平面模型拟合来分割点云来实现Ransac。

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    3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排

    1.2020年1月11日-2020年1月31日 查看相关国内外文献，形成摘要或综述，并通过相关渠道进行针对要求技能的学习和熟练2.2020年2月1日-2020年2月28日 建立项目管理模式，在GitHub/Gitlab上建立课题所需的代码项目，尝试实现已阅读文献中的方法，汇报进度； 3.2020年3月1日-2020年3月31日 实现多传感器的采集和融合，构建模型 4.2020年4月1日-2020年4月30日 设计场景和测试数据，对模型进行仿真测试。

    5.2020年5月1日-2020年5月25日 撰写毕业论文

    4. 主要参考文献

    1. Chandrasekaran, S. Gangadhar and J. M. Conrad, "A survey of multisensor fusion techniques, architectures and methodologies,"SoutheastCon 2017, Charlotte, NC, 2017, pp. 1-8.
    2. Joshi, V., Rajamani, N., Takayuki, K., Prathapaneni, N., Subramaniam, L. V. (2013).Information Fusion Based Learning for Frugal Traffic State Sensing. Proceedings of the Twenty-Third International Joint Conference on Artificial Intelligence.
    3. 王贺。

      雷达摄像头数据融合在智能辅助驾驶的应用。

      吉林大学[M]，2019。

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