车辆过弯轨迹监测系统设计与实现开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着汽车工业的快速发展和道路交通环境的日益复杂，车辆行驶安全问题日益凸显。

车辆在过弯过程中，由于受到多种因素的影响，例如车速、路况、驾驶操作等，容易发生侧滑、失控等危险情况，从而导致交通事故的发生。

为了提高车辆行驶的安全性，有效预防和减少交通事故，对车辆过弯轨迹进行实时监测和预警显得尤为重要。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，随着传感器技术、无线通信技术和智能算法的快速发展，车辆安全辅助驾驶系统成为了研究热点，车辆过弯轨迹监测也成为了该领域的一个重要研究方向，国内外学者在该领域已经开展了许多研究工作，并取得了一系列的成果。

1. 国内研究现状

国内学者在车辆过弯轨迹监测方面开展了大量的研究工作，主要集中在以下几个方面：1.基于视觉的车辆轨迹监测：利用车载摄像头采集道路图像信息，通过图像处理和计算机视觉技术识别车道线、车辆等目标，进而估计车辆的横向位置和偏离量，实现对车辆过弯轨迹的监测。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本选题将围绕车辆过弯轨迹监测系统的关键技术展开研究，主要内容包括：1.车辆过弯状态信息采集：研究基于多传感器融合的车辆过弯状态信息采集方法，利用车载传感器，如陀螺仪、加速度计、轮速传感器、gps等，采集车辆的运动状态信息，包括车辆的速度、加速度、角速度、横摆角、航向角等，并对采集到的数据进行预处理，消除噪声和误差。

2.车辆姿态估计：研究基于多传感器融合的车辆姿态估计方法，利用采集到的车辆运动状态信息，通过数据融合和滤波算法，估计车辆的姿态信息，包括车辆的横滚角、俯仰角和航向角，为后续的轨迹预测提供准确的姿态信息。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、仿真建模、实验测试相结合的研究方法，逐步推进车辆过弯轨迹监测系统的研究工作。

1.理论分析阶段：-深入研究车辆动力学、传感器技术、数据融合算法、轨迹预测算法等相关理论知识，为系统的研究和设计奠定理论基础。

-分析车辆过弯过程中的运动特性和影响因素，建立车辆运动模型，为轨迹预测提供理论依据。

5. 研究的创新点

本研究将在以下几个方面进行创新：1.融合多种传感器信息以提高车辆过弯轨迹监测精度：针对单一传感器信息受限的问题，本研究将采用多传感器融合技术，结合gps、imu、轮速传感器等多种传感器的数据，通过设计合适的融合算法，提高车辆位置、姿态、速度等信息的获取精度，为轨迹监测提供更可靠的数据基础。

2.引入深度学习方法以提高轨迹预测精度：针对传统轨迹预测算法难以准确描述复杂驾驶行为的问题，本研究将引入深度学习方法，构建基于深度神经网络的轨迹预测模型。

通过学习大量的车辆历史轨迹数据，该模型能够学习驾驶员的驾驶风格和行为模式，从而更准确地预测车辆未来的行驶轨迹，提高预警系统的可靠性和提前预警时间。

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] 王文龙, 刘辉, 郭强. 基于改进型非线性模型预测的无人驾驶车辆轨迹跟踪控制[j]. 汽车工程, 2021, 43(02): 272-279.

[2] 薛亮, 姜岩, 徐杰, 等. 基于改进pure pursuit的无人驾驶车辆轨迹跟踪控制[j]. 吉林大学学报(工学版), 2021, 51(04): 971-978.

[3] 谭世旺, 龚建伟, 熊光明. 基于改进mpc的无人驾驶车辆轨迹跟踪控制[j]. 机械工程学报, 2021, 57(08): 130-138.