论文一种解决无人驾驶因算法时间而无法与时得到路线从而发生事故的方案，本文是时间类有关函授毕业论文范文跟无人驾驶和发生事故和算法有关毕业论文的格式范文.
【摘 要】 随着汽车行业的不断发展,越来越多的新技术被开发和应用出来.汽车的出现是为了人们的出行方便、安全舒适.所以其安全性应该作为最重要的遵循标准.智能无人驾驶技术的研发,在当今社会能否真正完成,是需要重点考虑的.我国当前的城市道路交通状况差,车流量大,发生交通事故的几率高,所以必须解决无人驾驶的路线选择问题,从而解决发生事故的问题.
【关键词】 无人驾驶 算法时间 安全事故
前言：驾驶的可靠性安全性很大程度由计算路线的速度决定,而近年虽说无人驾驶很热,但是因其可靠性不能得到充分保证,迈向现实交通的进程严重受阻.尤其在中国,道路状况及其复杂,在城市交通中行驶,按照目前的无人驾驶水平还达不到安全的标准.
一、以往算法存在的问题
对于无人驾驶安全性的方案设计已经有了很多的研究成果,在以往的设计中不难发现,还存在一些隐患问题,使得无人驾驶的可行性仍然较低,无法保障其安全问题[1].其中最重要的一点就是车载导航系统的“近视”问题.当一个汽车通过车载系统导航到前方路段信息,反馈为绿色通道,而同时,这种绿色通道的信息也会同时显示在附近所有驾车人的车载导航屏幕上,但实际上信息发布源无法明确该信息发布之后,有多少辆汽车会同时通过该路段,一旦所有的驾驶者都判定为可以顺利通过该路段而同时出发时,就可能导致行至中途车辆过多而造成拥堵[2].这样就无法达到我们的预期.造成通行困难.
二、本研究具体方案
2.1 方案
本方案采用在马路边（例如城市道路的花园栅栏）装配多个检测仪器（检测障碍物的方法与无人驾驶类似）,每一段马路都有一台服务器,马路的障碍物坐标与大小实时同步至服务器上,当无人驾驶汽车行驶进入该段马路,服务器发出请求,请求汽车控制系统接入服务器当中.在接入服务器后,服务器立即计算本车在该段马路的行驶路径并实时传输至汽车控制系统,路径始终处于变化状态,因此服务器与汽车控制系统之间的数据传输不间断.
图1 为如何检测马路全部障碍物的示意图.
2.2 本方案优点与创新处
传统无人驾驶的计算过程在汽车本身计算系统中完成,高精度高效率的计算需要搭配昂贵的硬件,且马路状况实时变化,单凭无人驾驶汽车自身的检测只能收集到汽车附近范围的障碍物,无法对较远处的障碍物进行勘测.而本方案采用马路整体检测障碍物,可以勘测到马路上所有的障碍物情况,且昂贵的硬件无需重复购买,仅需在马路服务器上使用即可.最终即可实现便宜,安全性极高,几乎不会有因为算法问题而发生事故的可能性.
三、小结
随着互联网技术的不断发展,车联网通过摄像技术、传感器、GPS 等先进技术的融合,能够将车辆周围的信息进行收集汇总,并传送到处理器,由大数据进行分析后反馈给车辆,选择相应的车辆行驶路线,从而形成智能交通模式[3].这种设想在理论上是可行的.但是在实际的操作过程中,存在太多的阻碍问题,比如车载导航系统勘测的范围过小的问题、城市路况复杂的问题、动态信息变更的问题等等,都影响着无人驾驶的可行性.而本次方案就是基于因算法时间而无法及时得到路线从而发生事故的视角进行研究设计,使得现存的方案能够有效的解决无人驾驶汽车自身的检测只能收集到汽车附近范围的障碍物,无法对较远处的障碍物进行勘测的问题,解决了勘测马路上所有的障碍物的问题,且硬件投入少,安全性较高,能够避免因为算法问题而发生事故的可能性.
参 考 文 献
[1] 王科俊, 赵彦东, 邢向磊. 深度学习在无人驾驶汽车领域应用的研究进展[J]. 智能系统学报,,:1-16.
[2] 赵翾, 张文明, 杨珏, 曾珺, 康翌婷, 赵鑫鑫. 无人驾驶铰接式车辆强化学习路径跟踪控制算法[J].农业机械学报,2017,(03):1-8.
[3] 韩广飞, 李晓明, 武潇. 无人驾驶汽车视觉导航中车道线检测的研究[J]. 火力与指挥控制,2015, (06):152-154+158.
该文总结:这篇文章为一篇适合无人驾驶和发生事故和算法论文写作的大学硕士及关于时间本科毕业论文，相关时间开题报告范文和学术职称论文参考文献.
参考文献：
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