1. 本选题研究的目的及意义
随着城市化进程的加快，城市人口和垃圾产量不断增长，传统的垃圾处理方式面临着效率低下、人力成本高、二次污染等问题。
近年来，人工智能、自动驾驶等技术的迅速发展为解决这些问题提供了新的思路。
无人驾驶智能垃圾转运车作为一种新型的垃圾处理方式，具有自动化程度高、工作效率高、环境污染小等优点，有望成为未来垃圾处理行业的重要发展方向。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着人工智能、自动驾驶等技术的快速发展，无人驾驶智能垃圾转运车作为一种新型的垃圾处理方式，受到了国内外学者的广泛关注和研究。
1. 国内研究现状
国内对于无人驾驶垃圾转运车的研究主要集中在以下几个方面：1.环境感知方面：研究人员主要采用激光雷达、摄像头、超声波传感器等多种传感器进行数据采集，并利用SLAM、深度学习等技术进行环境感知和建模。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本课题主要研究无人驾驶智能垃圾转运车路径识别系统设计，主要内容包括以下几个方面：
1.环境感知与建模:研究适用于垃圾转运车工作环境的多传感器融合方案，选择合适的传感器组合，例如激光雷达、摄像头、超声波传感器等，以获取全面的环境信息。
研究基于多传感器数据的环境感知算法，对传感器数据进行预处理、特征提取、目标识别等操作，建立准确的环境模型，包括道路边界、障碍物、交通标志等信息。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、仿真建模、实验验证相结合的方法，逐步开展无人驾驶智能垃圾转运车路径识别系统的研究。
首先进行文献调研，了解国内外研究现状、技术发展趋势以及相关理论基础，为研究方向的确定和方案的设计提供参考。
在系统需求分析阶段，将详细分析无人驾驶智能垃圾转运车路径识别系统的功能需求、性能需求以及应用环境等，为后续系统设计提供依据。
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.面向垃圾转运场景的多传感器融合环境感知:针对垃圾转运车工作环境的特殊性，研究适用于该场景的多传感器融合方案，并提出基于多传感器数据融合的环境感知算法，以提高环境感知的精度和鲁棒性，并构建更加精确、详细的环境模型，为路径规划提供可靠依据。
2.考虑多约束条件的动态路径规划:针对垃圾转运任务的多样性和复杂性，研究考虑多约束条件（如道路类型、交通规则、垃圾桶位置等）的动态路径规划算法，以生成更加安全、高效、灵活的路径方案，并根据实时路况信息进行动态调整，提高垃圾转运效率。
3.基于深度学习的路径跟踪控制:研究基于深度学习的路径跟踪控制算法，利用深度神经网络学习复杂的非线性映射关系，以提高路径跟踪控制的精度和鲁棒性，并增强系统对不同路况、环境变化的适应能力，保证垃圾转运车行驶的平稳性和安全性。
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] 张涛, 周华, 苏庆, 等. 基于深度学习的无人驾驶车辆路径规划方法综述[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(6): 1-12.
[2] 李强, 王建强, 王硕, 等. 基于改进A*算法的智能垃圾清运路径规划[J]. 计算机工程与应用, 2022, 58(13): 262-269.
[3] 王飞, 王超, 陈龙, 等. 基于改进蚁群算法的无人驾驶垃圾车路径规划[J]. 机械设计与制造, 2021(12): 276-280.
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