1. 本选题研究的目的及意义
随着智能驾驶技术的快速发展，高精度地图成为了自动驾驶系统不可或缺的一部分。
车道线地图作为高精度地图的重要组成部分，能够为车辆提供精确的车道级导航信息，为自动驾驶的安全性和舒适性提供保障。
本选题研究的车道线地图视觉构建方法，旨在利用视觉传感器获取道路环境信息，并通过图像处理、计算机视觉等技术构建高精度、高实时性的车道线地图，具有重要的理论意义和实际应用价值。
2. 本选题国内外研究状况综述
车道线地图构建是自动驾驶和智能交通领域的研究热点，近年来取得了significantprogress。
现有的研究主要集中在基于视觉、激光雷达和融合感知的车道线地图构建方法。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究将重点关注基于视觉的车道线地图构建方法，研究内容涵盖图像处理、车道线检测、视觉SLAM、地图构建和优化等多个方面。
具体内容如下：1.图像预处理：针对道路图像的特点，研究图像去噪、光照均衡、透视变换等预处理方法，为后续的车道线检测和SLAM定位提供高质量的图像数据。
2.基于深度学习的车道线检测：研究基于深度学习的车道线检测算法，例如卷积神经网络、循环神经网络等，提高车道线检测的精度和鲁棒性，并针对复杂场景和光照条件进行算法优化。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤开展研究：1.文献调研阶段：通过查阅国内外相关文献，了解车道线地图构建的最新研究进展、主要技术路线和发展趋势，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.算法设计与实现阶段：根据研究目标和内容，设计基于深度学习的车道线检测算法、视觉SLAM算法和地图构建算法，并进行代码实现和调试。
3.实验验证阶段：搭建实验平台，采集真实道路环境下的图像数据，对所设计的算法进行测试和评估，分析算法的性能和优缺点。
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.提出一种基于深度学习的车道线检测算法，能够在复杂场景和光照条件下实现高精度、高鲁棒性的车道线检测。
2.研究基于视觉SLAM技术的车道线地图构建方法，实现高精度、高实时性的地图构建和更新。
3.开发一套完整的车道线地图视觉构建系统，并在实际道路环境中进行测试和验证，为自动驾驶和智能交通提供技术支撑。
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，刘国栋，李松，等. 基于语义分割的实时车道线检测算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2022, 52(1): 221-230.
2.李强，王建强，王云鹏，等. 基于改进LaneNet的结构化道路语义地图构建[J]. 交通信息与安全, 2021, 39(6): 72-79.
3.陈勇，王鹏，张宏伟，等. 面向自动驾驶的轻量级车道线检测算法[J]. 计算机应用, 2021, 41(1): 340-345.
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