1. 题目来源
随着自动驾驶和智能交通技术的快速发展，对周围环境的感知能力成为智能车辆安全行驶的关键。
其中，基于三维激光雷达的地面分割技术是环境感知的重要一环，它能够从无序的点云数据中准确地分离出地面点，为后续的障碍物检测、可行驶区域提取等任务提供基础。
本课题选择“基于平面拟合的智能车辆三维激光点云地面分割方法研究”作为研究方向，主要基于以下原因：
1.社会价值:准确高效的地面分割是实现智能车辆安全导航和路径规划的前提，可以有效提高智能车辆的环境感知能力，减少交通事故的发生，保障道路交通安全，具有重要的社会价值。
2. 应完成的主要内容
本课题旨在研究基于平面拟合的智能车辆三维激光点云地面分割方法，具体内容包括：
1.对三维激光雷达点云地面分割技术进行深入研究，分析比较传统方法和基于深度学习方法的优缺点，为后续研究提供参考。
2.研究平面拟合算法原理，包括最小二乘法、RANSAC算法等，分析其在点云地面分割中的适用性。
3.设计并实现基于平面拟合的智能车辆三维激光点云地面分割方法，包括点云预处理、种子点提取、平面拟合与地面点云分割等步骤，并通过实验验证算法的有效性。
3. 基本要求及完成的成果形式
1.基本要求:掌握三维激光雷达点云数据处理的基本理论和方法；熟悉平面拟合算法原理；具备一定的编程能力，能够使用Python或Matlab等语言进行算法实现和实验；查阅相关文献，了解国内外研究现状，并能进行总结和分析。
2.完成的成果形式:毕业论文：按照中国本科学术论文格式要求撰写毕业论文，论文内容完整、结构合理、逻辑清晰、语言流畅，不少于2万字。
程序代码：提交完整的程序代码，代码结构清晰，注释完整。
4. 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
5. 参考文献（20个中文5个英文）
1.陈跃东,王鹏,王任栋,等.基于三维激光雷达的动态场景地面分割方法[J].吉林大学学报(工学版),2021,51(02):529-537.
2.张鑫,龚小平,熊风光,等.基于改进欧式聚类的三维激光雷达地面分割[J].计算机工程与应用,2022,58(14):207-213.
3.王浩,刘国栋,刘勇,等.基于体素化与RANSAC的无人驾驶地面分割算法[J].电子测量技术,2021,44(08):44-50.
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