1. 本选题研究的目的及意义
随着人工智能、自动驾驶等技术的快速发展，智能汽车正逐渐成为未来交通系统的重要组成部分。
智能汽车控制算法作为实现智能汽车安全、高效运行的核心技术，其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
智能汽车控制算法的研究近年来取得了显著进展，成为国内外学术界和工业界共同关注的热点。
1. 国内研究现状
国内学者在智能汽车控制算法方面开展了大量研究工作，并取得了一系列成果。
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如下：
1. 主要内容
1.智能汽车控制系统架构:研究智能汽车的硬件平台、软件架构以及控制系统的通信机制，为后续的算法设计奠定基础。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、仿真实验和结果分析相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研:深入研究智能汽车控制算法领域的国内外研究现状，了解最新的研究成果和发展趋势，为本研究提供理论基础。
2.系统建模:建立智能汽车的运动学和动力学模型，以及感知、决策和控制系统的数学模型，为算法设计提供依据。
3.算法设计:针对智能汽车控制中的关键问题，设计相应的控制算法，例如基于多传感器融合的环境感知算法、基于深度学习的决策算法、基于模型预测控制的车辆控制算法等。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：
1.提出一种基于深度学习的智能汽车决策算法:利用深度学习算法强大的特征提取和模式识别能力，提高智能汽车在复杂交通环境下的决策能力。
2.设计一种基于模型预测控制的车辆控制算法:采用模型预测控制算法对车辆进行控制，可以有效提高车辆的操控性和稳定性，改善车辆的行驶平顺性。
3.搭建智能汽车仿真平台:搭建一个功能完善、性能稳定的智能汽车仿真平台，为智能汽车控制算法的研究提供一个高效、可靠的实验平台。
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. 刘杰,陈龙.无人驾驶汽车模型预测控制[M].北京:北京理工大学出版社,2021.
2. 陈虹,徐光.智能汽车路径规划与决策控制[M].北京:机械工业出版社,2020.
3. 余卓平,熊光明,吴怀宇,等.智能汽车运动控制[M].北京:清华大学出版社,2019.
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