1. 本选题研究的目的及意义

随着社会经济的快速发展和人民生活水平的不断提高，汽车保有量持续攀升，停车难问题日益凸显，尤其是在城市中心区域和人口密集地区，有限的停车位与庞大的停车需求之间的矛盾愈发尖锐。

传统的停车方式主要依靠驾驶员手动操作，效率低下且容易出现剐蹭事故，因此，研究和开发智能泊车系统具有重要的现实意义。

智能泊车系统作为解决停车难问题的重要手段，近年来受到学术界和工业界的广泛关注。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，随着传感器技术、自动控制技术和人工智能技术的飞速发展，智能泊车技术取得了显著进展，成为智能交通领域的研究热点之一。

国内外许多高校、科研机构和企业纷纷投入到智能泊车系统的研发中，并取得了一系列重要成果。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本课题主要研究内容包括以下几个方面：
1.单车泊车机器人运动学建模:分析单车泊车机器人的运动characteristics，建立其运动学模型，描述机器人的位姿与速度、加速度等运动参数之间的关系，为路径规划和运动控制提供理论基础。

2.基于视觉和超声波的环境感知:利用摄像头和超声波传感器感知周围环境信息，包括障碍物检测与识别、距离测量、车位识别等。

4. 研究的方法与步骤

本课题的研究将采用理论分析、仿真实验和实物验证相结合的方法，逐步推进，具体步骤如下：
1.理论分析阶段:研究单车泊车机器人的运动学原理、环境感知方法、路径规划算法以及运动控制策略，建立相应的数学模型，并进行理论分析和推导，为后续的仿真实验和实物验证奠定基础。

2.仿真实验阶段:搭建仿真实验平台，对所设计的路径规划算法和运动控制算法进行仿真验证。

通过模拟不同的场景和工况，分析算法的性能指标，如泊车成功率、泊车时间、路径平滑度等，并对算法进行优化改进，提高系统的可靠性和鲁棒性。

5. 研究的创新点

本课题的研究预期在以下几个方面有所创新：
1.融合视觉和超声波的多传感器环境感知:提出一种融合视觉和超声波的多传感器环境感知方法，结合两种传感器的优点，提高环境感知的精度和可靠性，增强系统对复杂环境的适应能力。

2.基于改进型a算法和动态窗口法的路径规划:针对传统a算法效率较低的问题，提出一种改进型a算法，提高路径规划效率。

同时，结合动态窗口法，实现局部路径的动态调整，增强系统的避障能力。

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] 刘伟, 龚建伟, 杨杨, 等. 基于改进a*算法的自动泊车路径规划[j]. 机械工程学报, 2018, 54(18): 12-20.

[2] 邓志红, 姜岩, 陈龙. 基于改进混合a*算法的泊车路径规划[j]. 哈尔滨工业大学学报, 2020, 52(1): 174-181.

[3] 陈超, 徐友春, 胡正涛, 等. 自动泊车系统路径规划研究综述[j]. 汽车工程, 2017, 39(1): 108-118.