【计算机科学】
基于视觉计算的车辆环境感知与协同控制研究
1、项目介绍
正式科研：1v1线上定制辅导
项目收获：科研报告、导师推荐信
科研补充包：48课时科研基础课+15课时学术写作基础课
2、涉及领域
本课题涉及到视觉计算 | 环境感知 | 协同控制 | 自动驾驶等方面的知识，适合申请计算机视觉 | 自动化 | 模式识别 | 自动驾驶 | 车辆工程 | 人工智能 | 计算机科学等相关专业的学生
3、适合人群
有意提高自身知识水平及学术能力的学生
有意掌握最前沿科研热点及科研方法的学生
有留学意向、跨专业深造的学生
4、研究前沿性
汽车智能化能够有效地降低驾驶负荷、减少事故伤亡、提升交通效率、减少环境污染。车辆环境感知指，利用环境感知传感器， 通过提取道路信息、感知周围障碍物运动状态，为智能网联汽车提供决策依据和条件，相当于智能汽车的“眼睛”;而车辆协同控制，则是为了应对复杂环境下的车辆多目标问题，提升车辆的稳定性和控制算法的自适应性。
本项目基于视觉计算开展上述两方面内容的研究，拓宽了汽车工业的研究视角，丰富了自动化驾驶的研究内容，同时为提升车辆环境感知与协同控制能力提供了参考。
5、研究介绍
本项目主要的研究对象是基于视觉计算车辆环境感知与协同控制方法。在本项目中学生首先学习视觉计算、车辆环境感知与协同控制相关的基础知识和理论，形成个人研究思路;
其次，学生将学习掌握本项目中所使用的研究方法和仿真软件，确定个人的研究方案;
最后，学生将设计具体车辆环境感知与协同控制方法，并进行理论分析和模拟仿真，根据结果作出综合评述与对比分析，并对方法缺陷和不足提出建议。
通过本项目，学生拓宽了汽车环境感知与协同控制领域的知识储备，基本掌握了汽车智能相关的研究范式，提升了个人模型仿真的研究能力。
6、课题要点
课题研究方法
文献阅读、理论分析、模型仿真
课题难点
需要有一定的汽车智能基础，具备较好的英文文献阅读能力及一定的模型建立与分析能力。
7、1v1定制化辅导参考任务
任务一
掌握查阅文献和研究方法
掌握查阅文献和面向文献学习的方法;
掌握文献管理的方法;
通过查阅文献，学习该方向的研究热点和方向;
掌握快速提炼文献重要信息的方法。
任务二
学习相关基础知识
学习了解车辆环境感知与协同控制相关的基础知识与理论;
掌握视觉计算相关基础知识和理论;
基于对现有研究内容的把握构建自己的研究思路。
任务三
掌握研究的方法并设计研究方案
学习研究的相关方法，包括模型仿真等;
学习本项目中所使用的仿真软件;
设计研究方案，包括重点关注的研究内容、模型的关键参数设定等。
任务四
开展研究
基于视觉计算视角设计车辆环境感知与协同控制方法;
从理论角度分析视觉计算视角下车辆环境感知如何实现，相较于传统有何优劣势等;
从理论角度分析视觉计算视角下车辆协同控制如何实现，相较于传统有何优劣势等;
根据研究方案建立模型并进行数值仿真;
根据模型仿真结果，对所建立模型关键参数进行描述性统计分析。
任务五
总结与建议
根据理论分析结果对视觉计算视角下的车辆环境感知与协同控制技术进行综合评述;
对所建立模型关键参数和其他模型进行对比;
针对理论分析中的缺陷和研究过程中的不足提出建议。
任务六
项目收尾
撰写整体报告;
准备一次20~30分钟的presentation。
(以上任务仅供参考，实际辅导根据定制化要求展开)
