1. 研究目的与意义
随着城市化的进程不断加快，城市面积的不断扩大，车辆成了现代城市交通中不可或缺的重要组成部分。与此同时，和发达国家的许多城市一样，中国的中大型城市也面临着交通拥堵、交通事故频发等问题。
传统的车辆驾驶系统是依赖驾驶者针对道路情况，进行相应的决策判断，再控制车辆行驶。在这样的车辆驾驶系统中，驾驶者针对道路情况所做的决策判断是不可控的。据统计，大多数的交通事故和交通拥堵都是由于驾驶者的决策失误或违反交通规则导致的。因此，有关部门需要通过制定严格的交通规则、消耗大量的时间成本进行相关培训来规范驾驶者的行为，以保证驾驶者决策判断的正确性。此外，经过长时间的驾驶，驾驶者针对道路上各种情况的反应能力和对于车辆的控制能力也是在不断下降。综合来看，在现代城市中，传统的基本车辆驾驶系统已经难以满足人们对于安全驾驶、智能驾驶的需求，开发稳定可靠的无人驾驶技术有重要的现实意义。
机器人操作系统(robot operating system, 简称ros) 是一种具有高度灵活性的机器人软件程序架构，在简化机器人控制的同时，保证了机器人的可靠性、稳定性和高效性。因此，拟采用基于ros系统、华为hilens平台的无人小车进行试验和测试。
2. 研究内容和预期目标
一、研究内容
1)图像处理方法。车道线识别与红绿灯识别都涉及到图像处理方面的理论知识，比如图像中rgb、hsl、lab等色彩模式；图像二值化操作；直方图处理；霍夫变换；透视变换；卷积运算等。因此，图像处理的基本算法是本课题的必要研究内容之一。
2)车道线识别算法的研究。选择合适的图像处理方法，以高效地识别车道线，是本课题的重要研究对象。
3. 研究的方法与步骤
本软件要求实现车道线识别、红绿灯识别、车辆运动控制等功能，基于ros系统、华为hilens平台，使用python编程语言，采用面向对象的分析方法。
本课题采用文献书籍结合法、实验研究法、经验总结法进行互相结合运用。首先，需要了解部分相关文献，明确课题的方向和基本路线，然后在实现过程中对现有技术进行分析总结，并努力开拓一部分属于自己的创新领域。
相关步骤如下：
4. 参考文献
[1] 薛博元;方艳. 无人驾驶汽车道路检测与识别方法研究 [j].南方农机. 2019.
[2] 肖鸣喜. 无人驾驶汽车的交通标志图文识别与理解[d].湖南大学.2013.
[3] 李嘉宸. 多场景交通视频目标检测系统设计与实现[d]. 河南大学.2019.
5. 计划与进度安排
| 2022.1.11 ----2022.2.20 | 查阅资料，了解课题背景， 撰写开题报告 |
| 2022.1.18 ----2022.3.1 | 完善开题报告并根据课题要求，学习图像处理相关理论 |
| 2022.2.1 ----2022.3.15 | 完善开题报告，研究并实现车道线识别算法 |
| 2022.2.21 ----2022.3.22 | 学习深度学习相关理论知识，学习目标检测相关理论知识，研究并实现Yolov3算法 |
| 2022.3.23 ----2022.4.30 | 学习研究华为Hilens平台、Model Arts平台，在平台上训练自己的算法，并部署模型 |
| 2022.5.1 ----2022.5.10 | 程序调试，毕业论文资料收集，撰写论文提纲 |
| 2022.5.11 ---- 2022.5.31 | 整理设计文档、撰写毕业论文 |
| 2022.6.1 ----2022.6.10 | 答辩准备及答辩 |
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