1. 本选题研究的目的及意义

随着科技的迅速发展和社会需求的不断增长，自动驾驶技术正逐步走进现实，并将在未来交通系统中发挥至关重要的作用。

在自动驾驶技术的众多关键环节中，基于激光雷达的同步定位与地图构建（slam）和路径规划是实现车辆自主导航和安全行驶的核心。

本选题研究旨在探索和解决自动驾驶环境下基于激光雷达的slam路径规划关键问题，通过深入研究激光雷达传感器技术、slam算法、路径规划方法等，设计出高效、鲁棒、安全的自动驾驶路径规划算法，为自动驾驶技术的进一步发展和应用提供理论和实践基础。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，自动驾驶技术成为国内外研究的热点，基于激光雷达的slam路径规划算法也取得了显著进展，但仍有一些挑战需要克服。

1. 国内研究现状

国内学者在基于激光雷达的slam和路径规划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包括以下几个方面:

1. 主要内容

1.深入研究激光雷达传感器技术：分析激光雷达的工作原理、特点以及优缺点，掌握激光雷达点云数据的获取、处理和分析方法。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研：查阅国内外相关文献，了解激光雷达slam技术、路径规划算法、自动驾驶技术等方面的最新研究成果，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.算法设计：基于现有研究成果，结合自动驾驶场景特点，设计基于激光雷达的slam路径规划算法，包括点云数据处理、特征提取与匹配、位姿估计、地图构建、全局路径规划、局部路径规划等模块。

3.仿真实验：搭建自动驾驶仿真平台，模拟真实道路环境，对所设计的算法进行仿真实验，验证算法的有效性和可靠性。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.针对自动驾驶场景特点，提出一种高效、鲁棒的基于激光雷达的slam路径规划算法，能够在复杂环境下实现车辆的精确定位、地图构建和路径规划。

2.结合全局路径规划和局部路径规划方法，设计一种兼顾实时性和安全性的路径规划策略，保证车辆在行驶过程中的安全性和舒适性。

3.通过仿真实验和实车测试，验证所提出算法的有效性和可靠性，并进行性能分析和优化，为自动驾驶技术的实际应用提供参考。

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] 张毅,龚小刚,王鹏,等.基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划[j].哈尔滨工业大学学报,2020,52(01):128-134.

[2] 刘勇,徐华,谭文,等.基于改进a*算法的无人驾驶路径规划[j].武汉理工大学学报(交通科学与工程版),2019,43(06):954-960.

[3] 李博,刘国栋,刘明杰,等.基于激光雷达与imu融合的slam算法综述[j].中国惯性技术学报,2021,29(04):403-411.