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，汽车保有量持续增长，城市交通拥堵问题日益严峻。
在停车难的背景下，自动泊车系统作为一种有效的解决方案，日益受到学术界和工业界的关注。
本课题以自动泊车系统的设计为研究目标，旨在开发一套安全、可靠、高效的自动泊车系统，为驾驶员提供更加便捷、舒适的停车体验，同时也为缓解城市交通压力做出贡献。
2. 本选题国内外研究状况综述
自动泊车系统是一个复杂的系统工程，涉及多个学科的交叉融合，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
国内的自动泊车系统研究起步相对较晚，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
本课题主要研究内容包括以下几个方面：
1.自动泊车系统需求分析：分析自动泊车系统的功能需求、性能需求和安全需求，为系统设计提供依据。
2.自动泊车系统总体方案设计：设计系统的整体架构，包括硬件平台选型、软件架构设计等。
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，具体步骤如下：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解自动泊车系统的研究现状、发展趋势以及关键技术，为课题研究奠定理论基础。
2.需求分析与方案设计阶段：分析自动泊车系统的功能、性能和安全需求，确定系统的设计目标和技术指标，完成系统总体方案设计，包括硬件平台选型、软件架构设计等。
3.算法研究与仿真验证阶段：针对环境感知、路径规划、车辆控制等关键模块，研究相应的算法，并搭建仿真平台进行仿真验证，评估算法的有效性和可靠性。
5. 研究的创新点
本课题致力于在以下几个方面进行创新：
1.基于多传感器融合的环境感知方法：针对单一传感器信息局限性问题，研究基于多传感器融合的环境感知方法，提高环境感知的精度和鲁棒性，例如融合摄像头、超声波雷达和激光雷达等传感器信息，实现对周围环境的精准感知。
2.基于改进型路径规划算法的高效泊车路径生成：针对传统路径规划算法存在计算复杂度高、路径平滑性不足等问题，研究基于改进型路径规划算法的高效泊车路径生成方法，例如基于混合A算法或Dijkstra算法，结合车辆运动学约束和环境信息，生成安全、平滑、高效的泊车路径。
3.基于深度学习的车辆控制策略优化：针对传统控制方法难以应对复杂多变的停车环境问题，研究基于深度学习的车辆控制策略优化方法，例如利用深度强化学习算法，训练车辆控制策略，提高车辆控制的精度和自适应性。
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. 王 威，郭 磊，李 刚，等. 基于深度学习的自动泊车路径规划研究综述[J]. 汽车工程, 2022, 44(1): 108-122.
2. 龚建伟, 姜岩, 熊光明. 无人驾驶车辆模型预测控制[M]. 北京: 机械工业出版社, 2015.
3. 张 浩, 刘 辉, 陈 龙, 等. 自动泊车系统发展现状与趋势[J]. 汽车工程, 2017, 39(1): 98-107.
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。
