研究生论文开题报告格式及范文怎么写？本文将以计算机论文为例，为大家分享一篇开题报告的范文样本，标题是“基于机器视觉的智能车 自主导航方法研究”，具体详情如下。
一、论文开题报告基本框架
论文开题报告一般由以下八个部分组成（每个院校都有固定的开题报告模板，可能有所差异，大家可以参照各自学院的要求进行写作）。具体内容如下：
1.选题的背景及意义
2.研究目标及内容
3.研究方法
4.论文大纲
5.技术难点和可能的解决方案
6.预期成果及可能的创新点
7.论文工作计划
8.参考文献
二、选题的背景及意义
1.1.1 研究背景
机器人的发展历史已有半个多世纪，发展到今日也取得了很多成果，从起初只为解放人类生产力，代替人类去做高危工作到如今，机器人变得越来越智能化，机器人技术发展的成熟与否已成为衡量一个国家综合实力的重要标准。随着科学技术的蓬勃发展，智能化产品逐渐渗入到人们的生活中，极大提高了人类的生活质量，人类对其需求越来越强烈的同时也期盼着产品的升级。目前，人们可通过语音交互的方式与机器人进行对话，通过智能小车送取快件、搬运货物，利用巡检机器人实现厂区自主巡检等，未来，智能机器人可更多地运用于教育、医疗、科研等领域，突出智能化的优势并实现某些领域质的突破，具有很好的应用价值与发展前景。
汽车工业的快速发展，使得我国汽车数量增长迅速，交通问题日益突出，严重威胁到人们的人身财产安全[1]，为保证交通运行质量，就迫切需要提高车辆的智能化能有效缓解交通压力，保障人们安全出行。经过多年发展，机器人从之前只应用于工业，到现在逐渐走向家庭，体现了机器人智能化的迅速提升，扫地机器人的出现减少了家务时间，让人们去做更有价值的事情。社会的不断进步，使得机器人需求量不断增长，由于应用的领域不同，机器人所表现的功能就不同，导致了操作系统千差万别，所幸的是，2010 年，Willow Garage 正式以开源的形式发布了 Robot Operating System（ROS）框架，此后该系统成为机器人开发的首选系统。
1.1.2 研究意义
智能车集合了人工智能、信息融合技术、模式识别等理论，目前，户外巡检机器人的巡检导航都是依靠远程控制箱进行控制，由于控制箱重量偏大携带不方便，用户体验较差，因此如何让智能车具有环境感知、自主导航的能力成为研究的突破口与难题。吉林大学、斯坦福大学、清华大学等国际顶级高校以及 TSLA、Locus 等著名企业，在智能车自主导航研究上投入了大量时间和精力，目前，智能车的自主导航技术有很多种，如：视觉导航、激光导航、GPS 导航等。机器视觉技术的出现促成了智能车导航技术的发展，通过摄像头采集图像，将图像中的有效信息进行计算整合，再发送给机器人实现控制，对比而言，基于视觉的自主导航技术相比于其他技术有较多优点：成本低、信息量大等。机器视觉技术为智能车提供当前的道路信息，包括车道线、道路边沿线等，根据智能车与车道线的相对角度与横向偏移距离，可为其做好导航规划；在智能车导航过程中，激光雷达通过激光扫描，可实时提供智能车与障碍物的距离和角度信息，并根据某一算法完成避障。智能车可通过多传感器之间的协同运作，助其完成自主导航。
机器视觉、人工智能等相关技术的蓬勃发展，对智能车的研究起到了很好的促进作用，基于视觉的自主导航，可为智能车提供丰富的道路信息，提高了行车的安全性；随着研究的逐步深入，智能车应用的领域将越来越广，比如生产制造车间、无人驾驶、码头牵引、校园巡检、军事航天、外太空等，因此，智能车的深入研究对科技的发展与人类社会的进步起到很好的促进作用，具有很好的实际意义与应用价值。
三、研究内容
本课题以校园作为实验环境，研究基于机器视觉的智能车自主导航。本次智能车自主导航的主要技术点有：车道线的提取，智能车导航策略，避障规划以及全局路径规划。本文的研究内容如下： 、第一章，绪论。本章主要概述了本课题研究的背景和意义、智能车和机器视觉的研究现状，简析了目前智能车已有的导航技术，最后给出了本文的研究内容和章节安排情况。
第二章，智能车自主导航系统和方案研究。概述了 Robot Operating System（ROS）软件框架以及智能车所用传感器的参数配置，分析了两轮差动智能车的运动学模型并完成了单目相机的标定，最后提出了智能车自主导航的整体方案。
第三章，基于机器视觉的车道线检测。采用单目相机进行车道线检测，在进行一系列的图像预处理后，为概率霍夫变换检测车道线方法增加约束条件，以提高车道线检测的准确率和实时性，并对多种路况进行了仿真实验。
第四章，基于改进人工势场法的避障路径规划。由于人工势场法具有计算量小，轨迹平滑等优点，本文选用了人工势场法作为避障方法。针对传统人工势场法具有动态避障不理想、目标不可达和局部最优三个缺陷，本章节分别做出了改进，最终通过Rviz 仿真平台证明了本文改进算法的有效性。
第五章，基于校园环境的智能车自主导航实验。本次实验基于校园环境，通过卫星地图将每个路口视为一个节点，利用最短路径法求得起点与终点间的最短路径，并生成路径节点集合，在自主导航过程中，系统实时计算智能车与车道中线的偏航角和横向偏移截距，合理控制线速度和角速度，实现智能车的自主导航。 第六章，总结与展望。对本文整体工作内容做总结，并对智能车未来导航技术做出展望。
四、研究方法
智能车在自主导航时离不开避障，避障算法的研究也取得了很大的进展。避障的实现分为两步，一是障碍物检测，二是躲避障碍物。通过车载传感器可知障碍物的位置坐标以及与小车的距离，再选择合适路线完成避障。障碍物检测一般有如下三种方法：运动物体跟踪法、地图差分以及聚类法。运动物体跟踪法需要多种传感器进行数据融合，并且对传感器的精度要求较高；地图差分法用于全局坐标系，根据雷达不同时刻所检测到障碍物的位置坐标，推算出物体的运动趋状态；聚类法将具有同一性质的归为一类，并且可用于检测障碍物是否为静止的。避障可根据避障的范围分为局部避障和全局避障，根据需求的不同可选取合适的避障方法。上世纪 60 年代，国外就有学者将智能车的避障作为研究对象，发展到现在已出现了很多成熟的算法，比如栅格法[16]、人工势场法[17,18]、VFH 直方图法[19]、奖励算法[20]、神经网络法[21]等。
五、研究结论
本文以 ROS 两轮差动智能车为研究平台，以校园环境为实验场景对基于机器视觉的智能车自主导航进行研究。由于依据单一传感器难以实现智能车的自主导航，因此本文通过多传感器使智能车能更有效地获取周围环境信息，通过数据信息的处理和导航策略的制定助其完成自主导航任务。本文完成的主要工作有： （1）传感器配置、相机标定和自主导航方案的制定 给出了智能车平台传感器的配置，本文实验所涉及的传感器有：单目摄像头、二维激光雷达、差分 GPS 和电子罗盘，各传感器为导航采集的必要数据信息，是保证导航任务顺利完成的基础；为完成图像坐标系与世界坐标系的转换，本文自制标定板，采用张正友标定法进行了相机的标定，获取了相机内参；提出智能车自主导航的整体方案，离线部分：全局地图坐标采集和全局路径规划，在线部分：车道线的采集、避障规划、车体坐标系与地图坐系的实时转换以及智能车基于车道中线的导航参数计算。 （2）图像预处理及车道线的采集 在图像预处理中，为剔除无用信息提高图像处理的实时性，首先对图像进行感兴趣区域的提取；根据车道线颜色的特殊性，选择了加权平均法对图像进行灰度变换，有利于突出车道线特征，便于后续处理；采用双边滤波法对图形进行滤波处理，更好地保留了车道线边缘信息，降低了噪声对图片的影响；在光照不均匀的路况下，运用灰度拉伸的图像增强方法，突出有效细节；通过比较各算子的边缘检测效果，选择了具有较好抑噪、保留边缘能力的 Canny 算子对图像进行边缘检测。基于车道模型，本文根据车道线长度、角度和宽度提出 4 点约束条件，对概率 Hough 变换检测车道线算法进行改进，通过实验对比本次改进可剔除大量无效信息，最后通过最小二乘法进行线性拟合，提取出正确车道线。在不同路况下的检测结果表明，本文算法具有普遍适用性、较好的检测实时性和准确率。
六、论文进度安排
20XX年11月01日-11月07日 论文选题
20XX年11月08日-11月20日 初步收集毕业论文相关材料，填写《任务书》
20XX年11月26日-11月30日 进一步熟悉毕业论文资料，撰写开题报告
20XX年12月10日-12月19日 确定并上交开题报告
20XX年01月04日-02月15日 完成毕业论文初稿，上交指导老师
20XX年02月16日-02月20日 完成论文修改工作
20XX年02月21日-03月20日 定稿、打印、装订
20XX年03月21日-04月10日 论文答辩
以上是论文开题报告怎么写的相关内容，如果想了解更多论文写作资料，可以随时在本网站查阅，如果想寻找论文写作帮助，可以在线咨询。
