1. 本选题研究的目的及意义
近年来，随着自动驾驶、机器人技术和智慧城市等领域的快速发展，对三维环境感知的需求日益增长。
激光雷达（LiDAR）作为一种主动遥感技术，能够提供高精度、高分辨率的三维点云数据，成为环境感知的重要传感器。
然而，基于激光雷达数据的环境感知面临着数据标注成本高、数据分布不均以及复杂场景下感知精度受限等挑战。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，国内外学者在基于激光雷达的环境感知方面开展了大量研究，取得了一系列重要成果。
国内研究现状:国内学者在激光雷达数据处理、目标识别等方面取得了一定的进展。
例如，一些研究人员利用深度学习方法对激光雷达点云数据进行语义分割，取得了较好的效果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.激光雷达数据处理:研究适用于激光雷达点云数据的预处理方法，例如点云滤波、降采样、特征提取等，为后续的深度学习模型提供高质量的输入数据。
2.CNN模型构建:研究和设计适用于激光雷达点云数据的CNN模型，例如PointNet、PointNet 、VoxelNet等，用于特征提取和目标识别等任务。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研与分析:深入研究国内外关于激光雷达数据处理、CNN、动态数据增强等方面的相关文献，了解最新的研究进展和技术路线，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.数据采集与预处理:利用激光雷达传感器采集真实环境的点云数据，并对原始数据进行预处理，包括点云滤波、降采样、地面分割等操作，以提高数据的质量和效率。
3.CNN模型构建与训练:选择合适的CNN模型，例如PointNet、PointNet 、VoxelNet等，根据激光雷达数据的特点进行网络结构调整和参数优化，并利用已有的数据集或仿真数据对模型进行预训练。
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CNN的激光雷达数据动态数据产生机制：将CNN模型与动态数据产生机制相结合，利用CNN强大的特征提取能力指导数据生成过程，提高生成数据的质量和效率。
2.设计动态数据调整策略：根据CNN模型的训练情况，动态调整数据生成模型的参数，例如目标类型、数量、位置、姿态等，使生成的数据更符合实际场景，提高模型的泛化能力。
3.构建面向特定场景的激光雷达数据集：针对自动驾驶、机器人等应用场景，利用动态数据产生机制生成大量逼真的训练数据，构建面向特定场景的激光雷达数据集，为相关研究提供数据支持。
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] 刘鹏,文栋,刘玉芳,等.基于改进CenterNet的激光雷达点云目标检测[J].计算机应用研究,2023,40(04):1022-1027.
[2] 谢晓华,王晨,黄航,等.融合激光雷达与IMU的道路坡度估计[J].传感技术学报,2023,36(03):407-414.
[3] 张翔,张雨浓,徐俊,等.融合多帧点云的动态环境语义分割[J].中国图象图形学报,2023,28(02):445-456.
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