1. 本选题研究的目的及意义
随着社会经济的快速发展和人民生活水平的不断提高，汽车已经成为人们日常生活中不可或缺的交通工具。
然而，随着汽车保有量的不断攀升，停车难的问题日益凸显，尤其是在城市中心区域以及大型商场、住宅小区等场所，有限的停车位与日益增长的停车需求之间的矛盾愈发尖锐。
传统的驾驶员手动泊车方式存在诸多局限性，例如：1.效率低下：在空间有限的情况下，驾驶员需要反复调整车辆姿态，耗费大量时间。
2. 本选题国内外研究状况综述
自动泊车技术作为智能驾驶领域的重要分支，近年来备受国内外研究机构和企业的关注，并取得了一系列突破性进展。
1. 国内研究现状
国内在自动泊车技术方面的研究起步相对较晚，但发展迅速。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本课题将重点围绕以下几个方面展开研究：
1.环境感知系统设计:-研究超声波传感器和视觉传感器的最佳融合方案，提高系统对停车位以及周围障碍物的识别精度和鲁棒性。
-设计高效的传感器数据处理算法，降低系统计算量，提高实时性。
4. 研究的方法与步骤
本课题的研究将采用理论分析、仿真建模、实验验证相结合的方法，逐步推进自动泊车装置的设计与实现。
1.理论分析阶段：-深入研究自动泊车技术相关理论知识，包括传感器技术、路径规划算法、车辆控制理论等。
-分析国内外研究现状，了解当前技术发展趋势，为课题研究提供参考。
5. 研究的创新点
本课题致力于在以下几个方面寻求创新突破：
1.多传感器融合环境感知:提出一种基于超声波传感器和视觉传感器融合的停车环境感知方法，结合两种传感器的优势，提高系统对停车位以及周围障碍物的识别精度和鲁棒性，尤其是在复杂环境下。
2.改进型路径规划算法:针对现有路径规划算法在复杂场景下的局限性，提出一种改进型的路径规划算法，提高算法的鲁棒性和实时性，生成更加安全、高效、平滑的泊车轨迹。
3.自适应车辆控制策略:设计一种自适应车辆控制策略，根据不同的车辆状态和环境信息，实时调整控制参数，实现车辆在不同工况下的精准控制，提高系统的可靠性和适应性。
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] 孙浩,王建强,徐友春,等.基于深度学习的自动泊车系统路径规划[J].机械设计与制造,2021(1):282-286.
[2] 吴家驹,熊光明,李奕臻,等.基于改进混合A*算法的自动泊车路径规划[J].机械设计与制造,2021(10):264-268 273.
[3] 谢飞,王佳辉.基于模糊控制的自动泊车路径跟踪算法研究[J].机械设计与制造,2021(9):268-272.
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
