1. 本选题研究的目的及意义
随着自动驾驶技术的快速发展，对安全可靠的测试和验证环境的需求日益迫切。
基于激光雷达的障碍物模拟系统为自动驾驶算法的开发和评估提供了一种经济高效且可控的解决方案。
本研究旨在构建一个基于激光雷达和机器人操作系统（ROS）的自动驾驶障碍物模拟系统，用于模拟真实世界中的各种交通场景和障碍物，并为自动驾驶算法的开发、测试和优化提供一个安全可靠的平台。
2. 本选题国内外研究状况综述
自动驾驶障碍物模拟系统是一个涉及多个学科交叉的研究领域，近年来得到了国内外学者的广泛关注和研究。
1. 国内研究现状
国内在自动驾驶仿真领域起步较晚，但近年来发展迅速。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容包括以下几个方面：1.激光雷达与ROS系统概述:介绍激光雷达的工作原理、特性以及ROS系统的架构和优势，并研究激光雷达在ROS下的驱动和数据获取方法。
2.自动驾驶障碍物模拟环境搭建:利用Gazebo仿真平台搭建虚拟场景，包括道路、建筑物、植被等元素，并模拟不同天气、光照等环境条件，以提高模拟环境的真实性和多样性。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤进行：1.文献调研:深入研究国内外自动驾驶障碍物模拟系统、激光雷达点云数据处理、ROS系统开发等相关领域的文献资料，了解相关技术发展现状和趋势，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.系统需求分析:分析自动驾驶障碍物模拟系统的功能需求和性能需求，确定系统的设计目标和技术指标，为系统的设计和实现提供依据。
3.系统设计:根据系统需求分析结果，设计系统的总体架构、功能模块和数据流程，并选择合适的开发平台、工具和算法。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：1.构建高逼真度的模拟环境:采用先进的建模和渲染技术，构建包含复杂道路、多样化障碍物和逼真环境效果的虚拟场景，以提高模拟环境的真实性和沉浸感，为自动驾驶算法的开发和测试提供更贴近真实世界的仿真环境。
2.提出改进的障碍物感知算法:针对激光雷达点云数据处理中的挑战，例如点云稀疏、噪声干扰、遮挡等问题，提出改进的障碍物检测、识别、跟踪和预测算法，以提高算法在复杂环境下的鲁棒性和准确性，为自动驾驶系统提供更可靠的环境感知能力。
3.开发可扩展的模拟平台:采用模块化设计思想，构建可扩展的自动驾驶障碍物模拟平台，方便用户添加自定义场景、传感器模型和算法模块，以满足不同用户的个性化需求，为自动驾驶技术的创新研究提供灵活便捷的仿真工具。
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. 刘凯,徐友春,王琦,等. 基于ROS与Gazebo的无人驾驶仿真平台搭建与测试[J]. 电子测试,2021,40(18):35-38 42.
2. 张浩,姜浩,张雨晨,等. 基于ROS与Gazebo的自动驾驶仿真平台搭建[J]. 汽车实用技术,2021,45(18):182-186.
3. 王文杰,张博,段炼. 基于ROS的自动驾驶仿真系统设计与实现[J]. 汽车技术,2021,65(10):141-145.
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