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基于摄像机与激光雷达的草丛中障碍物检测的开题报告

一、选题背景

在自动驾驶及机器人导航领域，障碍物检测一直是一个重要的问题。为了保证道路安全和机器人导航的稳定性，始终需要对其路径上的障碍物进行实时监测和判断，确保它们不会对路径规划和控制产生任何影响。

现有工作已集中在城市环境中的道路障碍物检测，但对于位于非道路区域的草丛中的障碍物却几乎没有相关的研究。但是，在认识环境和开发新技术方面，逐渐意识到了草地扮演的重要角色。草地提供一种过渡的环境，既不是城市环境，也不是原始自然环境。除了对野生动植物具有生态功能之外，它还为基于植物的应用和计算机视觉技术提供了尝试和探索的机会。此外，草丛中常常存在的深色物体，例如石头和树根，与草地的绿色形成鲜明的对比，这就为检测障碍物提供了一定的便利。

因此，本文提出了一种基于摄像机与激光雷达的草丛中障碍物检测的方法，旨在解决草丛中障碍物检测的难点。

二、研究目的

本文的目的在于提出一种高效、准确的草丛中障碍物检测方法，基于摄像机与激光雷达的组合实现。为实现此目的，本研究将完成以下几个任务：

1.建立基于摄像机与激光雷达的草丛中障碍物检测方法。

2.设计验证实验并进行性能测试。

3.通过对性能测试结果的分析，评估本文提出的方法的优劣。

4.总结本研究工作的成果，为未来相关研究提供参考。

三、研究内容与方法

本文将采用以下方法实现草丛中障碍物检测：

1.使用DenseNet作为神经网络模型进行初步的图像处理，完成障碍物的二值化、分割等任务。

2.将经过初步处理的图像输入到YOLOv3中进行更深入的障碍物检测任务，得到更准确的检测结果。

3.使用激光雷达原理检测障碍物，对摄像机检测缺陷进行补充和改善。

4.对摄像机和激光雷达的检测结果进行融合，提高草丛中障碍物检测的准确性，同时避免漏检和误判。

本文的研究内容包括以下方面：

1.基于神经网络的草丛中障碍物初步检测方法。

2.基于YOLOv3算法的草丛中障碍物深度检测方法。

3.基于激光雷达原理的草丛中障碍物检测，用以补充和改善摄像机的检测结果。

4.基于融合算法实现草丛中障碍物检测结果的优化。

四、研究意义

本研究提出了一种针对草丛中障碍物检测的新方法，可为相关领域的研究提供参考。此外，本文提出的方法也可通过修改其输入，应用于其他领域，如滑雪、植被分析等。在未来，人们可能会根据不同环境应用类似的技术，为自主导航和环境识别提供更多机会。

五、进度安排

1.研究草丛中障碍物的相关文献，理解已有研究的现状和特点。时间安排：2周。

2.分析草丛中障碍物检测的难点。时间安排：1周。

3.使用DenseNet模型进行草丛中障碍物的初步检测。时间安排：2周。

4.设计并训练YOLOv3模型，并进行更深入的草丛中障碍物检测。时间安排：3周。

5.使用激光雷达进行草丛中障碍物检测和数据获取。时间安排：4周。

6.对摄像机和激光雷达的检测结果进行融合。时间安排：2周。

7.设计验证实验并测试性能。时间安排：2周。

8.总结并撰写论文。时间安排：3周。

总时间安排：20周。