1. 本选题研究的目的及意义
近年来，随着人工智能、传感器技术、车联网等技术的快速发展，无人驾驶技术逐渐成为汽车领域的研究热点。
高速公路作为一种结构相对简单、交通流相对稳定的道路环境，为无人驾驶技术的落地应用提供了理想场景。
因此，对高速公路无人驾驶技术进行深入研究，具有重要的理论意义和现实意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
无人驾驶技术作为近年来汽车领域的研究热点，受到了国内外学者的广泛关注和研究。
1. 国内研究现状
近年来，我国在高速公路无人驾驶领域取得了一系列重要成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将针对高速公路无人驾驶技术展开深入研究，主要内容包括：
1.高速公路无人驾驶环境感知技术研究:重点研究基于多传感器融合的目标检测与跟踪算法，包括摄像机、激光雷达、毫米波雷达等传感器的联合标定、数据融合、目标识别与跟踪等，以实现对车辆、行人、道路等环境信息的准确感知。
2.高速公路无人驾驶定位与地图构建技术研究:研究基于高精度地图和SLAM技术的高精度定位方法，包括地图匹配、视觉里程计、激光雷达里程计等，以实现车辆在高速公路上的精确定位和地图构建。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论研究与实验研究相结合、仿真模拟与实车测试相结合的方法，逐步深入地开展高速公路无人驾驶技术的研究工作。
1.文献调研与分析:深入调研国内外高速公路无人驾驶技术领域的最新研究成果，分析现有技术的优势和不足，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.关键技术研究:针对高速公路无人驾驶的环境感知、定位与地图构建、路径规划与决策、车辆控制等关键技术，开展深入研究，提出相应的算法和策略，并进行理论分析和仿真验证。
5. 研究的创新点
本研究致力于在高速公路无人驾驶技术领域取得创新性成果，预期创新点包括：
1.基于多源信息融合的高速公路环境感知方法:融合摄像头、激光雷达、毫米波雷达等多源传感器信息，提出一种鲁棒性强、精度高的高速公路环境感知方法，有效应对高速公路场景下目标遮挡、光照变化等挑战。
2.基于轻量化深度学习模型的高效定位与地图构建方法:针对高速公路场景特点，构建轻量化的深度学习模型，实现轻量级、高精度的定位与地图构建，降低计算资源消耗，提高系统实时性。
3.融合预测模型与强化学习的高速公路路径规划与决策方法:结合交通流预测模型和强化学习方法，提出一种兼顾安全性和效率的高速公路路径规划与决策方法，实现车辆在复杂交通流下的智能决策和安全行驶。
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. 吴冬升, 王健, 孙浩, 等. 自动驾驶技术发展及应用现状与展望[J]. 汽车工程, 2020, 42(07): 753-763.
2. 李志刚, 刘永杰, 曹楚, 等. 无人驾驶车辆技术研究综述[J]. 机械工程学报, 2021, 57(07): 15-32.
3. 刘辉, 徐友春, 杨光, 等. 高速公路自动驾驶车辆队列控制技术研究进展[J]. 中国公路学报, 2021, 34(05): 1-16.
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