文档介绍：硕士学位论文开题报告
课题名称基于单目视觉的鲁棒性车辆运动估计与路面识别算法研究与应用
学号
姓名
专业计算数学
学院
导师
副导师
XXX大学研究生院
年月日
一、立论依据
课题来源、选题依据和背景情况、课题研究目的、理论意义和实际应用价值
本课题来源于NeuAAA Lab承担的科技部国际科技合作重点项目计划:汽车电子先行技术研发。
随着信息技术的不断发展,计算机已经成为不可或缺的重要工具。在过去的几十年中,计算机领域迅猛发展,大大加速了工业的自动化,便利了人们的生活。
汽车工业随着人们生活水平的提高也得到了迅速发展。汽车在给人们带来方便的同时,随之而来的问题也显而易见。安全性是汽车消费者最关心的问题。对于汽车安全性的关注不仅仅是为了司机和乘客,还有道路上的其他人。安全设备已经从物理领域转向电子领域,从轮胎和刹车技术的进步,到侧撞保护和安全气囊,直到今天的辅助驾驶系统。计算机辅助驾驶领域就是计算机技术与汽车技术相结合的新兴领域。辅助驾驶系统是智能运输系统(Intelligent Transportation System,简称ITS)中当前需求较为迫切、应用比较广泛的一个重要的应用系统,其应用主要包括:碰撞警告、高级停车辅助、车道保持辅助、离开车道警告、换道辅助和驾驶员状态监视等。
随着这一领域技术的不断发展,汽车将进入一个崭新的时代。目前,汽车辅助驾驶系统已经成为世界运输领域中高新技术开发和应用的最热门的方向。各大汽车厂商也将原属After-market的众多车载产品作为整车的标准车载设备提供给用户。可见,对于未来的汽车辅助驾驶方面的研发是具有非常广阔的前景的。通过对汽车辅助驾驶系统的研究,可以达到对世界领先的车内设备的产品发展的支持。最后,借助辅助驾驶设备技术的应用最终推动产品发展。
计算机辅助驾驶首先要解决的问题是道路上对象检测,它是辅助驾驶系统的核心。本课题就基于视觉的对象检测算法进行研究及实现,能够在不同环境与光照下条件,实现快速和准确的检测目标。目前,这样的算法还在研究中,还没有可实际应用的产品,所以该方向是很有研究价值的。
本课题结合了计算机视觉、图像处理与模式识别等相关理论和方法,在一定程度上实践和丰富了相应理论在实际中的应用。
二、文献综述
国内外研究现状、发展动态;所阅文献的查阅范围及手段
为了实现自动驾驶的最终目标,许多国家的政府及研究机构都投入了大量的人力物力资源进行研究工作,同时,汽车辅助驾驶系统越来越为众多汽车厂商作为其产品卖点而大力推崇。自20世纪80年代末以来,西欧、北美和日本竞相发展智能交通系统,制定并实施了开发计划。发展中国家也开始ITS的全面开发与研究,目前已形成了美国、欧盟、日本三大研究开发基地,特别是近几年随着智能交通系统在全球的兴起,计算机辅助驾驶系统作为智能交通系统中基于先进车辆安全系统的重要研发内容,获得了更加广泛的关注。
1991年美国国会通过了“综合地面运输效率方案”(ISTEA),旨在利用高新技术和合理的交通分配提高整个网络的效率,根据计算机仿真的结果,有可能提高整个路网的通行能力约20%至30%。ISTEA的主要内容就是实施智能交通系统,并确定由美国运输部门负责全国的ITS发展工作,