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1. 研究目的与意义（文献综述）

随着社会的发展与科技的进步，汽车逐渐成为人们生产、生活中不可或缺的工具，大幅度提升了出行和运输效率与此同时，由于道路资源的有限和驾驶员驾驶水平的参差不齐，日益严重的交通拥堵和行驶安全问题成为亟待解决的关键问题。无人驾驶技术，是提高车辆安全性与使用效率的重要技术手段，是传统汽车技术和智能辅助驾驶技术的提升，涉及到机器人技术、交通及车辆工程、人工智能等学科，势必成为未来重要技术发展方向。

路由寻径模块位于无人驾驶控制规划模块的最上层，在宏观层面上指导无人车软件系统的控制规划模块按照最优的道路序列上行驶，是下游各模块的重要输入来源之一。路由寻径的实质是在车道级高精地图绘制的路网基础上，通过设计最短路径算法向下游模块的输入起点到目标终点的最优道路序列实现对无人驾驶车辆完成任务引导。

本毕业设计旨在研究基于a*算法的无人驾驶路由寻径，选用a*算法为模块的最短路径算法。与另一种经典算法dijkstra算法相比，a*算法通过引入估价函数，加快了搜索速度，提高了局部择优算法搜索的精度，此外a* 算法所占用的存储空间少于dijkstra算法，这些优点使a*算法得到广泛的应用，是当前较为流行的最短路径算法。

2. 研究的基本内容与方案

2.1基本内容

本课题的研究内容主要是以下几个方面：

2.1.1建立面向无人驾驶车辆的车道级地图

（1）采集相关路点数据

3. 研究计划与安排

为按时完成毕业设计，预计对本次毕业设计的进度安排如下表。

总时间安排：2019年12月26日至2020年6月19日

4. 参考文献（12篇以上）

[1] zeng, w., church, r. l. (2009). finding shortest paths on realroad networks: the case for a*. international journal of geographicalinformation science, 23(4), 531–543.doi:10.1080/13658810801949850

[2] claudine badue, ranik guidolini, raphael vivacqua carneiro, pedroazevedo, vinicius brito cardoso, avelino forechi, luan jesus, rodrigo berriel,thiago paixo, filipe mutz, lucas veronese, thiago oliveira-santos, albertoferreira de souza. self-driving cars: a survey [j/ol].，14jan 2019. https://arxiv.org/abs/1901.04407

[3] joshi a, james m r. generation of accurate lane-level maps fromcoarse prior maps and lidar. ieee intelligent transportation systems magazine,2015, 7(1):19-29.