1. 本选题研究的目的及意义
运动预测是人工智能领域的一个重要研究方向，其在自动驾驶、机器人导航、智能监控等领域有着广泛的应用。
传统的运动预测方法通常基于数学模型或机器学习算法，但这些方法往往难以准确地预测复杂场景下的运动轨迹。
近年来，场模型作为一种新兴的建模方法，在人群行为分析、交通流预测等领域取得了显著成效，为运动预测提供了新的思路。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，运动预测技术在理论和应用方面都取得了显著进展。
传统的运动预测方法主要基于数学模型，如卡尔曼滤波、粒子滤波等，以及机器学习算法，如支持向量机、神经网络等。
然而，这些方法在处理复杂场景下的运动预测时存在一定的局限性。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题将围绕基于场模型的运动概率计算方法展开研究，主要内容包括以下几个方面：
1. 主要内容
1.场模型与运动概率:研究场模型的基本原理、常见类型以及与运动概率的关系。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论研究和实验验证相结合的方法。
1.理论研究阶段：-深入研究场模型的基本原理、常见类型以及与运动概率的关系。
-分析现有运动概率计算方法的优缺点，并在此基础上提出一种基于场模型的运动概率计算方法。
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.提出一种基于场模型的运动概率计算方法，为运动预测提供新的思路和方法。
2.设计基于场模型的运动概率计算算法，并通过实验验证其有效性和优越性。
3.将基于场模型的运动概率计算方法应用于实际场景，并分析其应用价值和潜在问题。
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. 王建华,万欣,胡俊,等.基于时空轨迹数据挖掘的运动目标概率密度预测[J].同济大学学报(自然科学版),2019,47(01):108-116.
2. 彭珍,武文,段炼.基于驾驶行为的驾驶风险场模型构建[J].交通信息与安全,2020,38(03):64-70.
3. 赵翔,杨东勇,张晓辉,等.基于改进场模型的行人运动轨迹预测方法[J].系统工程与电子技术,2019,41(12):2731-2738.
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。
