1. 本选题研究的目的及意义
随着汽车产业的迅猛发展和智能化技术的不断推进，智能汽车已成为未来交通系统的重要发展方向。
作为智能汽车安全技术的核心之一，主动防碰撞系统旨在通过传感器感知车辆周围环境，预测潜在碰撞风险，并及时采取预警或控制措施，以避免或减轻交通事故的发生，保障驾乘人员的生命安全。
因此，对智能汽车主动防碰撞技术的研究具有重要的现实意义和广阔的应用前景。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，智能汽车主动防碰撞技术受到了学术界和工业界的广泛关注，并取得了显著进展。
1. 国内研究现状
国内学者在智能汽车主动防碰撞技术方面开展了大量的研究工作，特别是在环境感知、风险评估和决策控制等方面取得了一些成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题研究的主要内容是基于多传感器信息融合的智能汽车主动防碰撞技术，通过融合摄像头、毫米波雷达、激光雷达等多种传感器的数据，实现对车辆周围环境的精确感知，并根据车辆行驶状态和道路环境信息，实时评估碰撞风险，及时采取预警或控制措施，以避免或减轻碰撞事故的发生。
1. 主要内容
1.多传感器信息融合技术研究：针对主动防碰撞系统对环境感知的准确性和实时性要求，研究适用于多传感器信息融合的算法，包括数据预处理、目标识别与跟踪、数据关联与融合等关键技术，实现对车辆周围环境信息的准确、可靠获取。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、仿真建模、实验验证相结合的研究方法，逐步开展以下研究工作：1.文献调研与分析：针对智能汽车主动防碰撞技术，特别是多传感器信息融合技术、碰撞风险评估模型、预警与控制策略等方面，进行系统的文献调研，分析国内外研究现状、发展趋势以及存在的关键问题，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.多传感器信息融合算法研究：研究适用于主动防碰撞系统的多传感器信息融合算法，包括数据预处理、目标识别与跟踪、数据关联与融合等关键技术，并通过仿真实验验证算法的有效性和实时性。
3.碰撞风险评估模型构建：结合车辆动力学模型、运动学模型和环境感知信息，构建准确可靠的碰撞风险评估模型，并通过仿真实验对模型进行验证和优化，提高碰撞风险预测的准确性和可靠性。
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.多源异构传感器信息融合方法：针对现有主动防碰撞系统多依赖单一传感器或简单融合方式的现状，本研究将探索基于深度学习的多源异构传感器信息融合方法，提高系统在复杂环境下的感知能力和鲁棒性。
2.碰撞风险评估模型优化：针对现有碰撞风险评估模型难以准确预测复杂场景下风险的局限性，本研究将引入驾驶行为、道路环境等多维度信息，构建更加精准、可靠的碰撞风险评估模型。
3.个性化预警与控制策略：针对不同驾驶风格和风险偏好的驾驶员，本研究将探索个性化的预警与控制策略，在保证安全性的前提下，提升系统的舒适性和用户体验。
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. 王硕. 基于多传感器信息融合的车辆主动避撞系统研究[D]. 长春: 吉林大学, 2020.
2. 孙浩. 基于多传感器融合的智能汽车主动避撞预警算法研究[D]. 北京: 北京交通大学, 2019.
3. 陈龙. 基于多传感器信息融合的自动紧急制动系统研究[D]. 哈尔滨: 哈尔滨工业大学, 2021.
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