1. 本选题研究的目的及意义
随着社会的发展和科技的进步，智能交通系统（ITS）逐渐成为解决交通拥堵、减少交通事故的重要手段。
作为智能交通系统的重要组成部分，智能小车凭借其自主导航、环境感知和路径规划等能力，在自动驾驶、智能物流、军事侦察等领域展现出巨大的应用潜力。
本课题研究基于机器视觉的智能小车设计，旨在通过车道线检测技术赋予小车自主行驶的能力。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着计算机视觉、人工智能等技术的快速发展，车道线检测技术取得了显著进展，智能小车研究也取得了丰硕成果。
1. 国内研究现状
国内学者在车道线检测和智能小车领域开展了大量研究工作，并取得了一系列成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本课题研究主要包含以下几个方面的内容:
1.车道线检测算法研究:研究各种图像处理技术，例如图像灰度化、滤波去噪、边缘检测等，用于车道线特征提取的预处理。
研究和对比传统的车道线检测算法，例如霍夫变换、LSD直线检测等，分析其优缺点和适用场景。
4. 研究的方法与步骤
本课题研究将采用理论分析、实验研究和仿真测试相结合的方法，逐步推进研究工作：
1.需求分析与方案设计:首先进行系统需求分析，确定智能小车的功能要求和性能指标。
然后，根据需求分析结果，进行系统总体方案设计，包括硬件平台选型、软件架构设计以及车道线检测算法选择。
2.车道线检测算法研究:深入研究车道线检测算法，包括传统的图像处理方法和基于深度学习的方法。
5. 研究的创新点
本课题研究的创新点在于以下几个方面：
1.基于深度学习的车道线检测算法优化:针对传统车道线检测算法在复杂环境下鲁棒性不足的问题，本研究将探索基于深度学习的车道线检测算法优化，例如改进卷积神经网络结构，提高算法对光照变化、阴影遮挡等干扰因素的鲁棒性。
2.融合多传感器信息的智能小车控制策略:为了提高智能小车的行驶稳定性和安全性，本研究将尝试融合摄像头、超声波传感器、激光雷达等多传感器信息，设计更加智能的运动控制策略，例如在车道线信息不清晰的情况下，利用其他传感器信息进行辅助决策。
3.低成本、易于实现的智能小车平台设计:本研究将致力于构建一个低成本、易于实现的智能小车平台，通过选择性价比高的硬件设备和开源软件框架，降低智能小车的开发门槛，为更多研究者提供便利。
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.王爽，刘少君，刘刚. 基于深度学习的车道线检测技术综述[J]. 科学技术与工程, 2020, 20(30): 12584-12593.
2.李萌, 张宪民. 基于ROS的智能小车设计与实现[J]. 电子技术与软件工程, 2021(14): 157-159.
3.张海波. 基于OpenCV的智能车道线检测算法研究[J]. 电子设计工程, 2021, 29(12): 41-46.
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