网联汽车运行状态信息采集方法研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着智能交通系统（its）的快速发展，网联汽车作为其关键组成部分，正受到越来越多的关注。

网联汽车能够通过车载传感器、车联网技术以及路侧基础设施等途径，实时获取自身及周围环境的运行状态信息，为实现主动安全、智能驾驶、交通效率优化等功能提供重要支撑。

然而，如何高效、可靠地采集网联汽车运行状态信息，是当前面临的一项重要挑战。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，网联汽车运行状态信息采集技术的研究取得了重要进展，但仍面临诸多挑战。

1. 国内研究现状

国内学者在网联汽车运行状态信息采集方面开展了大量研究工作，主要集中在以下几个方面：
车载传感器数据采集与融合:一些学者针对车载摄像头、雷达、gps等传感器数据融合问题，提出了基于多传感器信息融合的车辆状态感知方法，例如基于卡尔曼滤波、粒子滤波等算法的车辆定位、轨迹跟踪等应用。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题的主要研究内容是探讨网联汽车运行状态信息采集的方法，分析其关键技术，并设计和实现一套网联汽车运行状态信息采集系统。

1. 主要内容

本研究将针对网联汽车运行状态信息采集的关键问题，展开以下几方面的研究：
1.网联汽车运行状态信息需求分析:-分析网联汽车在不同应用场景下的运行状态信息需求，明确需要采集的数据类型，例如车辆自身状态信息（速度、位置、加速度等）、环境感知信息（道路状况、交通标志、障碍物等）以及驾驶行为信息等。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用文献调研、理论分析、实验验证等方法，按照以下步骤逐步开展：
1.文献调研阶段:阅读国内外相关文献，了解网联汽车运行状态信息采集领域的最新研究进展、主要技术路线以及存在的挑战，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.需求分析与方案设计阶段:分析网联汽车运行状态信息采集需求，明确数据类型、采集范围、精度要求等关键指标。

在此基础上，设计合理可行的信息采集方案，包括数据采集方式、数据传输协议、数据处理算法等。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面:
1.多源异构数据融合方法:针对现有研究中数据融合精度和可靠性不足的问题，本研究将探索基于深度学习、边缘计算等新兴技术的网联汽车运行状态信息多源异构数据融合方法，以提高信息采集的全面性和准确性。

2.数据实时性保障技术:针对网联汽车运行状态信息对实时性要求高的特点，本研究将探索基于5g通信、边缘计算等技术的低延迟数据传输和处理方法，以满足实时应用需求。

3.数据安全与隐私保护机制:针对网联汽车运行状态信息采集过程中存在的安全和隐私问题，本研究将构建基于区块链、差分隐私等技术的数据安全与隐私保护机制，以保障用户隐私安全，促进数据合规使用。

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] 王佳,张帆,金志华,等.智能网联汽车测试评价技术现状及发展趋势[j].汽车工程,2022,44(12):1769-1780,1803.

[2] 李克强.车联网（智能网联汽车）产业发展行动计划[j].中国信息化,2021(07):6-8.

[3] 王博,张亚男,白桦,等.基于车联网的交通大数据采集与应用关键技术研究[j].交通信息与安全,2021,39(06):1-12 30.