1. 本选题研究的目的及意义
自动驾驶技术作为人工智能领域的前沿技术，近年来发展迅速，其最终目标是实现车辆在无需人工干预的情况下安全、高效地行驶。
前方车辆行驶状态识别是自动驾驶系统感知环境的关键环节，对车辆行为预测、路径规划、风险规避等方面至关重要。
然而，自动驾驶系统面临着复杂的交通场景，不同场景下前方车辆的行驶状态差异巨大，这对识别算法的鲁棒性和泛化能力提出了严峻挑战。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，自动驾驶技术发展迅速，前方车辆行驶状态识别作为其关键技术之一，受到了国内外学者的广泛关注。
1. 国内研究现状
国内学者在前方车辆行驶状态识别方面取得了一系列进展，主要集中在识别算法研究、数据集构建等方面。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.前方车辆行驶状态定义及分类:研究不同驾驶场景下前方车辆的运动状态和行为特征，建立科学合理的行驶状态分类体系，为场景设计提供理论基础。
2.场景设计方法研究:研究基于模型和数据驱动的场景生成方法，结合典型场景库和危险场景库的构建，形成一套系统化的场景设计框架。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、仿真实验和实车测试相结合的方法，逐步开展以下研究工作：
1.前期调研阶段：查阅国内外相关文献，了解自动驾驶前方车辆行驶状态识别、场景设计方法、仿真平台等方面的研究现状，为研究方向的确定和研究方案的设计提供参考。
2.理论研究阶段：分析前方车辆行驶状态的定义和分类，研究基于模型和数据驱动的场景生成方法，构建场景评估指标体系，形成系统化的场景设计理论框架。
3.仿真实验阶段：选择合适的仿真平台，例如CARLA、Prescan等，搭建逼真的虚拟驾驶环境，根据场景设计理论框架，生成典型场景库和危险场景库，并对场景设计方案进行仿真验证。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：
1.针对自动驾驶前方车辆行驶状态识别的特点，构建系统化的场景设计框架，包括场景要素定义、场景生成方法、场景评估指标体系等，填补了现有研究在该领域的空白。
2.结合基于模型和数据驱动的场景生成方法，构建典型场景库和危险场景库，能够有效覆盖不同驾驶环境和交通状况，为识别算法的测试和评估提供更全面的数据支持。
3.建立客观、全面的场景评估指标体系，用于评估场景的真实性、有效性和覆盖度，以及场景对算法性能的影响，为场景设计的优化和改进提供依据。
6. 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
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 王凯,胡坤,陈超,等.面向自动驾驶的场景仿真测试平台架构研究[J].汽车工程,2023,45(05):771-781.
[2] 张萌,王建强,蔡英,等.面向自动驾驶的自然驾驶场景特征分析与提取[J].吉林大学学报(工学版),2022,52(03):677-686.
[3] 王威,张萌,王建强.基于改进DBSCAN算法的自然驾驶场景自动提取方法[J].系统仿真学报,2021,33(11):2605-2612 2618.
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