智能小车室外简单环境自主导航控制方法研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着人工智能和机器人技术的快速发展，智能小车作为一种典型的智能移动机器人，在近年来得到了广泛的关注和研究。

智能小车能够自主地感知周围环境、规划路径并执行导航任务，其在自动驾驶、物流运输、巡检安防等领域具有巨大的应用潜力。

本选题旨在研究智能小车在室外简单环境下的自主导航控制方法，以提高其在真实世界场景中的实用性和可靠性。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，智能小车自主导航技术取得了显著进展，成为国内外学术界和工业界的研究热点。

1. 国内研究现状

国内学者在智能小车自主导航领域取得了一系列重要成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题将针对室外简单环境，研究智能小车的自主导航控制方法，主要内容包括以下几个方面：

1. 主要内容

1.智能小车系统构建:搭建智能小车硬件平台，选择合适的传感器，并开发相应的软件架构，实现数据的采集、处理和传输。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、仿真实验和实物验证相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.理论分析:研究智能小车自主导航的相关理论基础，包括环境感知、定位与建图、路径规划和运动控制等方面的理论知识。

2.算法设计:针对室外简单环境的特点，设计和实现相应的环境感知、定位与建图、路径规划和运动控制算法。

3.仿真实验:搭建仿真实验平台，对所设计的算法进行仿真验证，评估算法的性能和效率。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.面向室外简单环境的感知策略:针对室外简单环境的特点，提出一种基于视觉和激光雷达融合的感知策略，提高对道路边界、障碍物等信息的识别精度和鲁棒性。

2.高效的定位与建图算法:研究基于轻量级视觉和激光雷达融合的定位与建图算法，在保证定位精度的同时，提高建图效率，降低系统计算资源消耗。

3.基于预设信息约束的路径规划:结合室外简单环境的特点，利用预设环境信息，例如道路边界、禁行区域等，对路径规划进行约束，提高规划效率和路径安全性。

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] 刘伟, 孙富春, 曲道奎. 基于深度学习的移动机器人视觉导航技术综述[j]. 机器人, 2017, 39(2): 253-264.

[2] 张涛, 苏凯, 程建. 基于改进a*算法的移动机器人路径规划[j]. 计算机工程与应用, 2021, 57(16): 246-253.

[3] 李博, 张立伟, 谭民. 基于改进蚁群算法的移动机器人全局路径规划[j]. 控制理论与应用, 2018, 35(1): 101-108.