基于平面拟合的智能车辆三维激光点云地面分割方法研究开题报告

 2024-06-01 22:20:10

1. 本选题研究的目的及意义

随着自动驾驶和智能机器人技术的快速发展,对周围环境的准确感知成为了智能车辆安全行驶和智能机器人可靠工作的关键。

三维激光雷达凭借其高精度、不受光照影响等优点,成为智能车辆和智能机器人获取环境三维信息的重要传感器。

地面分割作为三维点云处理中至关重要的环节,其分割精度直接影响到后续的目标识别、障碍物检测、可行驶区域提取等任务的准确性和可靠性。

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2. 本选题国内外研究状况综述

近年来,国内外学者对三维激光点云地面分割方法进行了大量研究,取得了一系列成果。

1. 国内研究现状

国内学者在三维激光点云地面分割领域的研究起步相对较晚,但近年来发展迅速。

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3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题主要研究基于平面拟合的智能车辆三维激光点云地面分割方法,主要内容包括以下几个方面:
1.三维激光点云地面分割相关理论研究:深入研究三维激光雷达点云的特点和地面分割的基本原理;分析比较不同地面分割方法的优缺点和适用场景,为本研究提供理论基础。


2.基于平面拟合的地面分割算法设计:研究平面拟合算法的原理和实现方法,例如最小二乘法、RANSAC算法等;提出一种高效、鲁棒的平面拟合算法,用于地面点云分割;设计合理的种子点提取策略,提高算法的效率和准确性。


3.地面分割算法的实现和优化:使用C 或Python等编程语言实现所提出的地面分割算法;对算法进行优化,提高其运行效率和鲁棒性。

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4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤:
1.文献调研和分析:-深入研究三维激光点云地面分割的国内外研究现状,了解现有方法的优缺点和适用场景,为本研究提供理论基础。

-收集和分析相关文献,包括期刊、会议论文、技术报告等,跟踪该领域的最新研究动态。


2.算法设计与实现:-基于平面拟合的原理,设计一种高效、鲁棒的点云地面分割算法。

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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.提出一种高效、鲁棒的基于平面拟合的地面分割算法,能够有效处理噪声、地面起伏、障碍物遮挡等复杂环境因素,提高地面分割的精度和效率。


2.设计一种新的种子点提取策略,结合激光雷达点云的几何特征和统计特征,提高初始地平面拟合的准确性,加快算法的收敛速度。


3.通过仿真实验和实车测试,验证所提方法的有效性和优越性,并与其他现有方法进行比较分析,为智能车辆环境感知技术提供新的思路和方法。

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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

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7. 参考文献(20个中文5个英文)

1.陈跃东,王鹏,王任栋,等.基于三维激光雷达的动态场景地面分割方法[J].吉林大学学报(工学版),2021,51(02):529-537.

2.张鑫,龚小平,熊风光,等.基于改进欧式聚类的三维激光雷达地面分割[J].计算机工程与应用,2022,58(14):207-213.

3.王浩,刘国栋,刘勇,等.基于体素化与RANSAC的无人驾驶地面分割算法[J].电子测量技术,2021,44(08):44-50.

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