一、地图自动综合的现状及发展方向（论文文献综述）
张国永[1]（2021）在《增强地理环境的虚实融合制图认知与方法研究》文中研究表明地图以形象化的图形语言表达抽象时空数据中蕴含的空间分布特征与规律,是人们认识世界的重要认知工具。随着制图技术和可视化载体的发展,地图的制图形式愈加丰富,信息表达与交互能力也不断提高。尤其是2016年随着虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、混合现实（MR）等的新一波发展浪潮兴起,以Holo Lens、Magic leap、苹果、华为等为代表的商用AR设备成熟,使AR成为地图制图和空间数据可视化的新的媒介载体。在AR制图中,虚拟地图场景叠加于真实环境,构建了虚实融合的三维制图可视化场景,实现了制图空间与其表征的真实环境的统一,改变了经典地图通讯模型中地图空间与真实环境相互分离、割裂的状态。这也使虚实融合制图具备了不同于二维地图的新的认知特征和规律,同时也对传统制图理论和方法提出了新的发展要求。而面对AR、MR等新型制图方式,目前的地图学理论和方法被认为无法提供有效的理论指引,出现了地图理论落后于地图实践的问题。基于此,本文首先分析了虚实融合制图和传统地图制图的差异,明确融合制图的概念和特征;然后利用脑电仪、AR眼动仪等开展用户认知实验,对融合制图中制图变量、认知负荷、空间认知特征等开展量化研究;最后结合融合制图中认知和交互特征,在户外现场和室内模型空间两类融合制图环境中开展了制图方法研究实践,并通过用户实验验证制图方法的有效性。本文的主要成果和创新点如下:（1）从虚实融合制图的数学基础、具身认知、空间认知、社会伦理等多个角度分析了虚实融合制图的特征,明确了增强地理环境虚实融合制图的基本概念。根据环境制图载体类型,将融合制图划分为基于现场环境和基于模型空间的两类虚实融合制图方式,为融合制图提供了基础理论分析框架。（2）量化评估了传统视觉变量在融合制图环境中的视觉引导性和声音“制图”变量的空间引导性,并根据AR制图环境特点拓展了视觉变量的表现形式。实验结果表明,在传统地图中具有显着引导性的颜色视觉变量在融合制图中已无明显优势,且根据任务完成时间、首次凝视时间、注视率指标的综合评估,融合制图中视觉变量引导性排序为:形状≥发光材质颜色>角度尺寸≥反射材质颜色>长度尺寸。此外,实验结果也表明在空间声音引导下可有效压缩视觉搜索范围,使目标检索效率大约有34.5%的提升,从而证明了声音变量具有显着的空间引导性。（3）基于用户实验方法,研究现场环境和模型环境虚实融合制图的认知特征,建立了主、客观结合的融合制图场景认知负荷评估方法。针对现场环境融合制图,通过脑电试验与调查问卷结合方式,综合评估了不同视觉变量作为识别目标时地图场景符号密度的认知负荷过载值。实验结果显示,不同视觉变量的最大符号数量负载量如下:颜色=形状=闪烁=运动（40个）>尺寸=真实环境中目标识别（20个）,相应的认知负荷指数为运动（3.71）>闪烁（3.07）>真实环境目标识别（2.96）>颜色（2.91）>尺寸（2.68）>形状（2.53）。针对模型环境融合制图实验,脑活动能量频谱图结果显示,相较于其他制图载体,三维实体模型可提供更好的“在场感”,在辅助空间分析方面具有较好的天然优势。（4）提出并建立了一种根据用户交互行为模式自适应制图的方法。首先基于LSTM构建了适用于室外AR设备的用户行为模式识别网络BINet,识别融合制图中的七种典型交互行为模式,并在测试数据集中实现了91%的识别精度。其次,结合本文认知负荷评估结果,设定不同行为模型下场景符号密度的建议值,最后通过行为模式实时识别结果实现驱动场景的自适应更新制图。实验结果表明,该方法可有效降低制图场景感知的认知负荷。（5）构建了模型空间虚实融合制图方法的概念框架,基于三维打印模型,以洪水过程模拟的可视化制图为例,设计并实现了模型空间虚实融合制图中的关键技术和方法,并通过用户体验实验,验证了制图方法的有效性。此外,本文开展了与无实体模型AR地图场景感知的对比实验,结果表明实体三维模型支撑下的空间感知更加直观真实,且能提供更有效的空间认知参考。
房慧[2]（2021）在《基于情境认知理论的智能茶艺机体验设计研究》文中认为互联网的发展势不可挡,其指数式的增长发展速度已为我们带来了第三次信息化浪潮——物联网。物联网时代下智能互联产品的设计飞速发展,智能茶艺机正是一种典型的家居智能互联产品,是中国传统茶文化与现代化科技的结合,更是人们实现智慧生活的重要载体和工具,近年来越来越受到国内外学者的关注。目前市面上已有的智能茶艺机与传统茶艺文化的融合并不紧密,也不具备真正意义上的“智能功能“,导致了用户很难获得良好的茶艺体验,享受智慧化的文化服务。为解决以上问题,本文以智能茶艺机的体验设计为研究对象,基于情境认知理论,运用信息加工方法,重构中国茶艺的四个组成因素,获取茶艺体验组成。再依据用户体验五要素,从产品、交互、情感三个维度提出符合用户情境认知过程的智能茶艺机体验设计策略。最后,以luyu-T智能茶艺机为例,设计智能茶艺机茶艺体验所需的硬件产品及操作端app,依据用户情境进行需求确认层次的体验设计,根据任务情境进行服务输出层次的体验设计,依据环境情境进行意义构建层次的体验设计,验证所提方法的科学性与有效性,旨在为设计师进行产品的体验设计提供方法参考和理论依据。
姜海洋[3]（2021）在《5G环境下LBS商业模式优化研究》文中研究说明5G提供了高速度、低时延、高带宽的网络环境,在更大范围内实现了“互联互通”。网络性能的提升促进了位置服务产业转型升级,同时给基于位置的服务（LBS,以下简称LBS）的创新发展提出了新要求。在5G和大数据环境下,LBS产业结构及平台服务模式发生新变化。在日益复杂的网络环境中,LBS商业模式创新已经不再局限于自身营销模式的优化设计,而是与产业链相关的参与者共同合作进行创新发展的过程。应用协同创新理论研究位置服务相关的技术、管理及立法等层面的优化设计方案,建立所有参与者互相影响、多方共赢的生态系统是当前的主要任务。学术界对于LBS相关理论的研究也不断产生新的成果,如何优化位置服务商业模式成为新的研究热点之一。然而,目前学者们还没有对5G商用带来的新变化形成统一的认识,相关研究结论比较分散,对LBS商业模式及其生态系统优化问题没有提出明确的发展思路,已有研究成果滞后于当前互联网市场的发展。如何开展5G环境下的LBS商业模式优化设计,建立各方共赢的生态系统成为当前亟待解决的主要问题。论文以5G商用为背景,在借鉴国内外研究成果并深入进行调查研究的基础上分析了 LBS商业模式面临的主要问题,并提出优化设计方案。论文着重关注了 LBS商业模式理论要素及产业优化问题,从LBS相关概念、发展历程及技术原理入手,将LBS位置服务属性特征与5G技术特点相结合进行了研究,提出了适合国内市场实际的商业模式优化设计方案。围绕5G环境下LBS商业模式创新发展这一核心问题,论文的研究主要包括以下三个方面:（1）分析5G环境下LBS商业模式特征及存在的问题。论文将LBS商业模式与5G应用紧密结合,对LBS商业模式相关要素进行了系统分析,对LBS商业模式的内在机理和外部影响因素进行深入研究,推动科学理论与实际应用有机融合。（2）对LBS商业模式进行优化研究,建立LBS商业模式优化模型。从技术、管理、立法等角度进行系统研究,建立政、产、学、研、用生态系统,提出商业模式创新发展建议。（3）为提升精准定位能力,采集真实消费信息进行建模分析和技术仿真验证,提出LBS精准定位的具体建议,建立与5G环境相适应的LBS精准定位与营销管理体系。（4）开展位置服务隐私保护方法研究。分析5G环境下隐私信息泄露的风险点,提出新的适应5G环境的隐私保护方法,并结合国内目前LBS市场特征及相关领域法律保护特点提出管理和立法建议。论文的创新点主要体现在以下几个方面:（1）构建了 5G环境下LBS商业模式优化模型。基于协同创新理念构建了 LBS商业模式优化模型,从技术、管理、立法角度提出基于政产学研用生态系统理念的LBS商业模式优化设计方案。对基于LBS的精准营销商业模式进行优化设计,为5G时代LBS商业模式创新发展提出具体建议。（2）优化了 LBS用户使用行为及其影响因素分析框架和研究模型。引入网络效应、技术感知及用户动机变量研究网络效应动机理论。优化了网络效应、动机理论对于LBS用户行为的影响及其交互作用机制。将网络效应作为外部变量、技术感知和用户动机作为自变量,对位置服务用户进行问卷调查,建立结构方程研究分析消费者的使用意愿及其相关影响因素。（3）优化室内位置预测算法,解决大型建筑物内定位不准难题。为提高LBS精准定位能力,解决大型建筑物室内的定位能力不足问题,论文提出了一种精确的用户和店铺位置预测和分析方法,采用两层XGBoost算法来预测用户当前所在的店铺和位置信息,并通过商场中的真实顾客数据来检验算法的有效性,为LBS精准营销商业模式设计提供技术支撑。（4）提出5G环境下位置隐私信息保护方案。针对5G环境下位置服务隐私保护难点,提出了新的位置隐私信息保护技术方法和立法建议。论文提出了一种适用于5G环境的融合定位隐私保护方法并进行仿真验证,通过初步降维、定位耦合保护、对称加密传输有效提升了位置隐私信息保护能力。同时,论文对国内外位置隐私信息保护管理和立法进行对比研究,提出个人位置隐私信息管理模型和立法建议。
魏晓娟[4]（2021）在《基于交通态势认知的智能驾驶决策研究》文中提出随着汽车保有量的不断提高,交通安全、交通拥堵等问题日益严重。为了解决交通困扰,依赖于新一代智能交通系统。随着新一代智能交通系统的发展,自动驾驶将成为汽车的发展方向。由于当下自动驾驶汽车受感知精度、距离、成本等影响,存在认知局限,导致仅依靠单车智能无法解决“安全”和“高效”驾驶问题。因此,需借助车路协同技术,解决单车智能面临的“超视距认知”和“知识共享”问题,实现复杂的环境感知、智能决策、协同控制和执行,从而提供安全、高效、节能、舒适地“智能驾驶”,完成自动驾驶从单车智能向群体智能的转变,实现面向驾驶的行为决策智能化。本文基于汽车智能化和车路协同化发展方向,重点从交通态势认知、个体决策和群体决策三个方面展开研究,主要创新成果如下:1)针对交通环境复杂多变,基于粗粒度认知的交通态势不能够支持准确选路决策问题,提出了一种基于GC-LSTM的细粒度交通态势认知方法。具体地,首先将道路拓扑网络抽象为图网络,考虑到不同道路属性和不同交叉口类型对交通流的影响,提出将道路属性融入到图信号,并为具有不同入度的交叉口设计不同的卷积核,利用图卷积网络学习交通流的空间相关性;然后,利用长短时记忆网络进一步学习捕捉交通流的时间相关性,基于对交通流时空关系的捕捉认知交通状态的变化趋势,从而解决了驾驶决策对未来交通状态的依赖。基于真实交通数据集的实验验证表明,GC-LSTM能够有效降低交通态势预测过程中的MAE平均预测误差,与FC-LSTM、ConvLSTM、STSGCN等方法相比,MAE平均预测误差分别降低了 30.6%、28.1%、12.37%。2)针对基于历史规律和当前路面交通状态规划的路线不符合“未来预期”,引起路线规划偏差,导致用户遵从度低问题,提出了一种基于2r-GVIN的面向道路拓扑的自主式导航决策方法。具体地,首先利用交通预测网络认知全域范围内各路段的交通态势,为决策网络提供“预测”奖励,然后,构建面向驾驶规划的马尔科夫决策过程,结合“当前”交通状态奖励,设计双赏泛化价值迭代决策网络,生成用于导航规划的“彩势图”,以支持车辆的高效自主驾驶决策。基于真实交通数据集的实验验证表明,基于2r-GVIN的路线规划能够有效降低实际通行时间,与LSTM-VIN和R-VIN的规划结果相比,通行时间分别降低了 10.4%和5.46%,同时,路线规划的准确率和成功率相比LSTM-VIN提高了 21.5%、17.57%,相比R-VIN 提高了 5.82%、10.45%。3)针对在具有不确定性和联动性的动态交通环境中驾驶决策难以兼顾全局和局部最优,导致交通通行效率低下问题,提出了一种基于车路协同的跨域协同决策方法2L-CoV。具体地,为了使得车辆间能够协同交互,首先设计了一个支持大规模虚拟车交互计算的分布式协同框架;其次,提出了一种改进的背压算法,基于全域交通状态和区域间邻接关系等特征实现对交通流的快速引导;然后,考虑到驾驶行为偏好对决策产生影响,提出了一种基于占优策略进行博弈演化的强化学习方法,完成局域车辆路由规划。仿真实验验证表明,与SP、SL、BPSP、BPSL方法相比,基于2L-CoV进行全域协同调度能够有效提高通行效率,路网的平均吞吐量分别提高56.88%、25.65%、32.82%、7.93%,平均通行时间分别降低25.6%、12.36%、14.4%、7.6%。
陈珊[5]（2020）在《基于服务设计理念的商用智能清洁机器人设计研究 ——以Lionsbot为例》文中进行了进一步梳理在人工智能、物联网和感知技术快速发展的背景下,随着人口红利的减少和服务品质的提升,劳动密集型的传统清洁行业正逐步迈入技术密集型的智能清洁时代,其中智能机器人成为转型的关键。智能清洁不仅能够协助或替代一线从业者完成高强度机械化的清洁工作,还能通过物联网与后台连接,提升智能化监管能力,形成可复制的智慧清洁闭环系统。而在体验经济不断发展的大背景下,服务设计理念在系统性项目中的重要性不断提升。本文基于对商用智能清洁机器人行业进行深入的研究,总结商用智能清洁机器人产品现状和行业现状;基于服务设计的研究,运用服务设计相关方法开展商用智能清洁机器人服务系统研究,理清各方利益相关者之间联系,总结商业智能清洁机器人服务系统设计流程,提出针对性创新策略,并将成果导入lionsbot清洁机器人的设计实践中,为未来商用智能清洁机器人设计提供依据。本次课题是基于服务设计理念对智能清洁领域的一次探索与尝试,讨论智能清洁机器人的产品设计和整体服务模式。并以商用智能清洁机器人为基点,探讨服务设计思维下的智慧清洁服务系统构建。
郭子明[6]（2020）在《激光雷达辅助的列车轨道占用识别方法》文中研究指明铁路运输具有运量大、能耗少,排量低等优势,是我国综合运输体系的骨干和主要运输方式之一,在经济社会发展中的地位和作用至关重要。为确保行车安全、提高铁路运输效率,列车定位系统需为列车运行控制体统提供列车位置、速度等运动信息及轨道占用状态。基于车载设备的列车自主定位是下一代列车运行控制系统的发展方向。目前常见的基于列车自主定位信息的轨道占用识别主要基于GNSS定位信息实现,其误差水平在某些铁路运行环境下可能导致轨道占用的错误识别。道岔是列车轨道占用识别的主要场景,激光雷达能够实现对道岔的自主检测,为列车轨道占用识别提供额外的轨道拓扑信息,从而提高列车在平行轨道区段和道岔区段的轨道占用识别能力。本文立足于列车自主定位中的轨道占用识别问题,对将基于激光雷达的轨道与道岔检测应用于轨道占用识别存在的问题进行了分析。首先基于铁路轨道的几何拓扑结构提出对激光雷达传感器的性能需求,提出列车运行环境噪声干扰下的轨道与道岔检测方法;构建基于贝叶斯建模的列车位置状态感知框架,利用数字轨道地图的辅助实现GNSS与速度测量的融合从而完成列车一维位置求解;建立轨道及道岔检测模型并引入列车位置状态感知框架,形成基于轨道事件概率模型的轨道占用状态识别方法;基于通过现场实验数据处理获得的统计结果对提出方法的性能进行了集成验证。论文主要包括以下研究内容:（1）分析了铁路轨道与道岔检测对激光雷达传感器的性能需求,考虑不同列车运行线路条件下轨道的空间分布特点及其在激光雷达点云数据中的分布特征,基于列车运行速度等约束条件及轨道检测的具体需求,提出对应的激光雷达传感器的性能参数指标,并结合特定安装条件提出适用于轨道检测的激光雷达标定方法。总结分析铁路场景特点及轨道结构特征,参考公路环境下的目标检测方法,给出采用激光雷达进行轨道检测的基本方案。（2）提出了基于时空特征的铁路轨道拓扑检测方法。根据单次扫描中的钢轨特征,基于模型匹配思想完成钢轨关键点提取,以钢轨的纵向连续性与轨道的横向关联特征为判别准则实现轨道检测。针对道岔结构的时空分布特点,提出基于轨道拓扑事件的分支方向预检测方法,减小了列车经过道岔后完成分支方向检测所需的距离损耗。（3）提出了基于贝叶斯建模的列车位置状态感知方法。基于GNSS测量信息计算获得GNSS定位位置的垂足曲线,提出考虑GNSS方向相关定位误差的地图匹配算法,在数字轨道地图辅助下与速度测量融合实现列车一维位置解算。基于贝叶斯概率模型构建列车位置状态感知框架,把位置变量引入不同轨道假设的概率计算过程,解决在道岔区段的列车位置模糊判决问题,提高了轨道占用识别效率,将列车位置决策与轨道占用状态识别有效结合起来。（4）提出了基于轨道事件概率模型的轨道占用状态识别方法。基于数字轨道地图建立道岔距离检测、道岔通过方向检测及轨道拓扑检测模型,对隐分支假设进行扩展构建了更适用于列车轨道占用识别场景的基于路线的位置假设。对各类检测的准确性进行统计分析,将各轨道事件引入既有贝叶斯定位框架,解决了轨道与道岔信息与既有列车位置状态感知框架的融合问题,显着提高了轨道占用识别的效率与准确性。论文构建了基于GNSS、速度传感器、激光雷达等多源传感器的列车轨道占用识别软件验证系统,基于现场实验数据及通过翻转获得的虚拟数据中的大量轨道占用识别场景,验证了本文提出的轨道占用识别方法具有更高的效率与准确性,其成果可以为下一代列车运行控制系统中的列车轨道占用识别系统与方案的研发与设计及其他相关关键技术与规范的研究提供较高的理论参考价值。
叶茂[7]（2020）在《大型文旅项目智能化系统总体规划方案设计》文中研究表明随着社会经济和技术的发展,商业项目建设规模越来越大,特别是近几年来,建筑面积超过百万平方米的超大型项目越来越多。在快速发展的同时,也相应发现了诸多的问题,尤其是这类项目,智能化系统的设计问题尤为突出,往往都是只关注逐个单体建筑的设计,而忽略了项目整体运营管理的客观需求,从而在项目整体交付运营的时候才发现公共区域成为设计和施工的真空地带,项目内各功能建筑独立运行,人造孤岛比比皆是。这对于以“良好体验”,和“优质服务”决定成败的文化旅游综合体项目而言,这是最大的痛点。本设计的意义在于,通过对这类项目智能化系统的设计和研究,统一各功能建筑接入园区管理的技术标准;增加项目整体的可扩展性,尽量减少后期改造投入;提升项目运营管理水平带来显着社会和经济效益;并为其他类似项目的智能化系统建设提供借鉴。本文主要介绍了大型文旅类综合园区建设发展现状,并归纳了其中智能化系统建设中存在的相关问题,以及对园区运营和管理带来的困扰。本文采用智能化系统设计方法,完成了如下内容:总体方案设计部分,首先对项目背景、类似项目和周边环境进行了调研分析（境外部分非自行调研成果）,并总结分析了现有新技术发展方向;参考前面调研成果和相关规范对总体架构、运营模式、管控模式及其职能分类进行了分析、归纳和设计。各子系统方案设计部分,对各子系统用途作了简要介绍、详细描述了各系统结构、技术选型、重要功能,以及与园区平台的集成要求,最后对设计规范之外,新增的智能化系统的使用价值作了归纳总结。园区集成管理平台设计部分,先对园区集成管理平台的用途和功能作了简要介绍,系统分析了对园区集成管理平台的集成需求、功能架构、通信接口及应用具体应用。其他智慧化应用建议部分,结合高级办公、高级酒店和大型商业的使用需求,总结整理了以往相同或类似项目案例中,成功应用的新技术和新产品,并对其进行了归类整理和简要介绍,期望在本项目或其他项目建设中提供引导。总结与展望部分对本文做了总体概括和总结,对后续类似项目智能化总体规划设计的创新和需要注重的问题进行了进一步探讨。基于人性化、精准服务和智慧化的服务解决方案将是本项目智能化系统总体规划方案设计的的核心。通过利用最新的信息技术,可以从各个方面增强对数据的采集和分析能力,从而进一步有针对性的总结经验,不断优化创新服务。对提升园区运营管理水平带来了显着社会和经济效益。
杜冠之[8]（2020）在《我国城市内部轨道TOD范围中商业建筑室外公共空间整合策略研究 ——基于数据处理的相关性分析》文中提出在我国城市化提质发展以及线上商业结合实体商业协调发展的背景下,商业建筑正面临新一轮变革,需要结合先进的信息技术,探究实现商业建筑与城市协调、线上与线下协调的发展道路。室外公共空间作为商业建筑与城市及交通联系最为密切的部分,其整合策略的研究具有重要的意义。TOD理论作为涵盖城市规划、城市设计及建筑设计的开发理论,主张土地开发与城市交通协调发展、营造步行友好的城市环境,以其作为商业建筑室外公共空间研究的基础理论具有合理性。本文基于我国城市轨道TOD的发展实际,利用计算机学科的数据收集与处理方法,建立了我国轨道TOD的定量评估数据模块;以轨道TOD中商业建筑室外公共空间为研究对象,采用大数据时代相关性的思想观念,利用定量与定性分析方法,筛选出轨道TOD样本与商业建筑样本,分析得到了商业建筑室外公共空间主要设计内容与轨道TOD主要开发内容的相关关系,归纳与演绎了商业建筑室外公共空间的整合流程,提出了相应的整合策略与原则。本文总结了我国轨道TOD中商业建筑室外公共空间的整合流程、策略与原则,验证了从城市设计层面出发、基于数据处理的相关性分析在建筑空间整合设计方面的可行性,为后续研究我国其他类型TOD中多种建筑空间的整合策略提供了方法论参考。
朱光亚[9]（2020）在《V公司自动驾驶汽车发展战略研究》文中研究指明随着中国人民的生活水平不断提高,汽车逐渐成为人们生活中不可或缺的交通工具,根据中国商务部数据,中国汽车产销量已经连续11年稳居世界首位,且有望在2020年年底在汽车保有量上超过美国,成为世界首位。从1886年汽车被发明以来,汽车在百余年社会不断地发展进程中,经历了的不断变革,越来越符合人们的需求:汽车生产线的发明让汽车得以大量标准生产,让汽车从富人的玩具变革成了人们的代步工具;汽车精益化的制造使得汽车不仅仅是满足出行的工具,而变革为满足不同社会地位人民的消费品。近年来,在汽车智能化的变革之中,自动驾驶汽车成为汽车行业的热门话题,源源不断地自动驾驶汽车被各大品牌推入市场,更多的自动驾驶概念车在大小车展亮相,汽车生产厂纷纷公布了自动驾驶汽车未来蓝图。身处于信息时代,信息的交互速度越来越快,在5G技术已经步入商用的今天,未来万物互联的时代已经可期。中国政府工作报告指出,未来的城市应该是智慧城市;而在物联网背景中的智慧城市,将会以生态系统的方式极大地便利人们的生活。作为未来智慧城市生态系统中的一部分,未来的自动驾驶汽车必须是符合智慧城市生态系统需求的自动驾驶汽车。本文以V公司为例,探究了自动驾驶汽车的发展战略。本文首先总结了V公司自动驾驶汽车的外部环境,包括V公司自动驾驶汽车的政治、经济、社会和技术环境;V公司自动驾驶汽车市场状况;以及V公司自动驾驶汽车竞争格局。通过分析得出V公司自动驾驶汽车的市场机遇、政府政策机遇、产业机遇,以及行业中存在的挑战。随后本文总结了V公司自动驾驶汽车的内部条件,包括V公司自动驾驶汽车财务、品牌、技术、营销现状。通过分析得出V公司自动驾驶汽车的财务优势、竞争优势,以及技术劣势。在确定V公司自动驾驶汽车的整体战略目标:制造符合未来智慧城市生态系统要求的自动驾驶汽车后,本文从短期、中期和长期三个方面提出了V公司自动驾驶汽车的经营战略,并设定职能战略,以保证V公司自动驾驶汽车战略的有效实施。最后从企业文化建设、合规管理与风险控制、加速技术革新、组织结构匹配、大数据平台开发以及人力资源激励机制提出了实施保障。本文作者作为V公司自动驾驶汽车的关联方,在撰写本文时不仅结合了自己对自动驾驶汽车行业以及对V公司的研究,还采用了文献阅览、理论研究、用户调研、专家访谈和实证研究的方法,探究了V公司自动驾驶汽车的发展战略。作者期望本文可以对V公司自动驾驶汽车起到一定的指导作用,并也将在后续的实际工作中,结合V公司自动驾驶汽车的发展,反思本文的分析。
杜永程[10]（2020）在《基于VSLAM的移动机器人控制系统研究》文中研究指明针对我国当前垄行式作物植保效率低、防治效果差、劳动强度大且机械自动化水平偏低等问题,本文基于ROS操作系统研发了一款针对垄行作业环境的自主作业植保机器人。通过对国内外相关文献资料分析论证,并结合我国垄行作物多为个体种植,地块面积小且分布散的种植特点以及现有植保机械成本高、通用性差的通病,确定了从VSLAM（视觉同步定位与建图）、路径规划以及运动控制三方面入手开展课题的研究工作。相比于激光雷达、GPS等环境感知方式,本文选择了感知信息更加完整、成本更低的视觉相机来感知垄行环境信息。针对垄行特殊的作业环境,植保机器人只需要根据眼前的局部环境进行局部定位及建图,而不是事先走完全部地块获得全局地图再进行路径规划,无需进行特征匹配、回环检测及后端优化。因此,需要对VSLAM整体框架进行解析,在了解视觉里程计、回环检测、后端优化工作机理及节点之间消息的传递关系后,对复杂的VSLAM整体框架进行了简化,直接输出局部三维特征点云地图。虽然三维特征点云地图包含信息更加丰富,但难以用于导航。因此,需要对每帧三维特征点云进行降维处理。针对现有降维方法中,由于三维特征点云判定方法单一,导致三维点云数据冗余且降维后的栅格地图出现大面积冗余障碍栅格,不利于后期的路径规划等问题,提出了一种高度与法向量综合判定的方式,建立了新的三维特征点云判定函数,有效剔除了冗余三维特征点云,使得降维后的栅格地图更加清晰精确,为下一步的路径规划做好了准备。为方便快捷的提取垄行中心线作为导航路径,本文对栅格地图中自由栅格采用了最小二乘法来提取垄行中心线作为植保机器人的导航路径。在获得位姿、栅格地图、导航路径的前提下借助于movebase导航功能包下的DWA局部路径规划算法输出植保机器人下一步动作的期望速度与转角。运动执行机构的精确可控是植保机器人实现精准作业的前提与基础。本文针对植保机器人的工作环境及特点,对线控底盘的转向驱动方案进行了论证,并对其相应的机械结构进行了设计制作。对线控底盘中的线控转向、线控油门、线控刹车三大系统采用了闭环控制策略,采用了改进后的滑模控制算法使得对导航路径的跟踪控制效果更加高效稳定。本论文所有的研发工作全部基于ROS机器人操作系统,借助其强大的开发工具以及开源的导航定位算法,依据自身应用需求修改编写算法功能包,以插件的形式进行替换,完成了对地图降维改进的综合判定方法、垄行边界分类拟合方案、垄行中心线提取方案及针对跟踪控制模型设计的底层控制方案的实验验证。实验结果表明高度与法向量综合判定方法使得冗余障碍物栅格减少了26%;基于角平分线的垄行提取方案,偏距的平均误差为0.64mm,偏航角的平均误差在2.16°,可以满足植保机器人在垄行环境下的自主作业条件。
二、地图自动综合的现状及发展方向（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、地图自动综合的现状及发展方向（论文提纲范文）
（1）增强地理环境的虚实融合制图认知与方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.1.1 数据驱动-时空数据场景化 |
| 1.1.2 技术驱动-地图制图技术的发展 |
| 1.1.3 地图发展驱动-地图的使用场景多元化 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 地图制图及地图学研究现状 |
| 1.2.2 增强现实研究现状 |
| 1.2.3 增强现实制图研究现状 |
| 1.2.4 增强地理环境 |
| 1.3 研究目标与内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 主要研究内容 |
| 1.4 论文章节安排 |
| 第2章 虚实融合制图的基础理论问题 |
| 2.1 增强地理环境虚实融合制图概述 |
| 2.1.1 增强地理环境虚实融合制图的概念 |
| 2.1.2 虚实融合制图基本特征 |
| 2.2 虚实融合制图数学基础 |
| 2.2.1 空间划分与索引 |
| 2.2.2 融合制图相关坐标系定义 |
| 2.2.3 坐标系转换 |
| 2.2.4 模型空间坐标系 |
| 2.3 虚实融合制图中的认知理论 |
| 2.3.1 视觉感知 |
| 2.3.2 具身认知 |
| 2.3.3 地理空间认知 |
| 2.3.4 认知负荷 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 虚实融合制图变量视/听觉引导性研究 |
| 3.1 虚实融合制图变量概述 |
| 3.1.1 视觉变量 |
| 3.1.2 声音变量 |
| 3.2 融合制图中视觉变量拓展 |
| 3.2.1 颜色视觉变量 |
| 3.2.2 尺寸视觉变量 |
| 3.2.3 形状视觉变量 |
| 3.2.4 视觉变量动态增强 |
| 3.3 融合制图中视觉变量引导性评估 |
| 3.3.1 实验设计 |
| 3.3.2 实验场景 |
| 3.3.3 实验设备 |
| 3.3.4 实验参与者与流程 |
| 3.3.5 实验结果分析 |
| 3.4 融合制图中听觉变量引导性评估 |
| 3.4.1 实验设计与实验场景 |
| 3.4.2 实验参与者与实验流程 |
| 3.4.3 实验结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 虚实融合制图认知负荷与特征研究 |
| 4.1 现场虚实融合制图认知负荷研究 |
| 4.1.1 认知负荷概述 |
| 4.1.2 融合制图认知负荷评估方法 |
| 4.1.3 认知负荷实验 |
| 4.1.4 实验结果分析 |
| 4.2 模型空间虚实融合制图认知特点研究 |
| 4.2.1 实验设计 |
| 4.2.2 实验流程 |
| 4.2.3 实验结果分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 室外交互行为模式智能识别与自适应制图 |
| 5.1 融合制图中的典型交互行为模式 |
| 5.2 行为模式智能识别 |
| 5.2.1 网络结构设计 |
| 5.2.2 行为数据采集 |
| 5.2.3 网络训练与评估 |
| 5.3 行为模式驱动的自适应制图关键技术 |
| 5.3.1 现场融合制图三维注册 |
| 5.3.2 云+端的制图场景人机交互 |
| 5.3.3 制图场景动态更新 |
| 5.4 实验与分析 |
| 5.4.1 实验设计与流程 |
| 5.4.2 结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 室内模型空间虚实融合制图方法研究 |
| 6.1 模型空间融合制图原则 |
| 6.2 模型空间融合制图关键技术 |
| 6.2.1 模型空间融合制图方法概念框架 |
| 6.2.2 创建三维打印地形模型 |
| 6.2.3 地图场景数据适配 |
| 6.2.4 场景虚实融合 |
| 6.3 模型空间融合制图有效性评估 |
| 6.3.1 实验设计 |
| 6.3.2 问卷设计 |
| 6.3.3 实验系统 |
| 6.3.4 实验流程 |
| 6.3.5 实验结果分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 主要结论及创新点 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（2）基于情境认知理论的智能茶艺机体验设计研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 后疫情时代下的中国茶饮趋势 |
| 1.1.2 茶艺体验智能化的发展方向 |
| 1.2 课题研究现状 |
| 1.2.1 情境认知的研究现状 |
| 1.2.2 用户体验的研究现状 |
| 1.2.3 智能茶艺机的研究现状 |
| 1.3 课题研究目的与意义 |
| 1.3.1 课题研究目的 |
| 1.3.2 课题研究意义 |
| 1.4 课题研究方法及创新点 |
| 1.4.1 课题研究方法 |
| 1.4.2 课题研究创新点 |
| 1.5 课题研究框架 |
| 第二章 情境认知及体验设计理论概述 |
| 2.1 情境认知理论 |
| 2.1.1 情境认知概述 |
| 2.1.2 情境定义及情境因素 |
| 2.1.3 情境认知过程及信息加工方法 |
| 2.2 用户体验设计理论 |
| 2.2.1 用户体验设计概述 |
| 2.2.2 智能体验感判断模型 |
| 2.2.3 用户体验层次及要素 |
| 2.2.4 用户体验设计方法 |
| 2.3 情境认知在用户体验设计中的应用价值 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 智能茶艺机的核心要素分析 |
| 3.1 智能茶艺机的茶艺文化要素分析 |
| 3.1.1 中国茶道艺术 |
| 3.1.2 茶艺组成因素 |
| 3.2 智能茶艺机案例的体验要素分析 |
| 3.2.1 智能茶艺机国内外案例分析 |
| 3.2.2 智能茶艺机存在的体验问题挖掘 |
| 3.3 智能茶艺机应用情境认知理论的技术要素分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 智能茶艺机的目标用户研究 |
| 4.1 调研策略 |
| 4.1.1 目标用户定位 |
| 4.1.2 调研方法 |
| 4.2 定量研究与定性研究 |
| 4.2.1 定量研究 |
| 4.2.2 定性研究 |
| 4.3 用户角色模型及行为地图 |
| 4.3.1 用户角色模型 |
| 4.3.2 用户行为分析 |
| 4.3.3 行为地图 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于情境认知理论的智能茶艺机体验设计方法研究 |
| 5.1 基于情境认知信息加工方法的茶艺体验组成 |
| 5.1.1 情境获取层重构茶艺环境因素 |
| 5.1.2 情境理解层重构茶艺礼法因素 |
| 5.1.3 情境规划层重构茶艺技艺因素 |
| 5.1.4 输出反馈层重构茶艺修行因素 |
| 5.2 基于情境认知理论的智能茶艺机体验设计策略 |
| 5.2.1 从产品维度出发的体验设计策略——需求确认 |
| 5.2.2 从交互维度出发的体验设计策略——服务输出 |
| 5.2.3 从情感维度出发的体验设计策略——意义构建 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 基于情境认知理论的智能茶艺机体验设计实践 |
| 6.1 luyu-T智能茶艺机需求确认层次的体验设计 |
| 6.1.1 luyu-T智能茶艺机的用户需求 |
| 6.1.2 luyu-T智能茶艺机的设计目标 |
| 6.2 luyu-T智能茶艺机服务输出层次的体验设计 |
| 6.2.1 luyu-T智能茶艺机茶艺服务硬件及任务流程 |
| 6.2.2 luyu-T智能茶艺机操作方式及功能结构 |
| 6.3 luyu-T智能茶艺机意义构建层次的体验设计 |
| 6.3.1 luyu-T智能茶艺机硬件外观设计方案 |
| 6.3.2 luyu-T智能茶艺机操作端设计方案 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录一 问卷调查A |
| 附录二 问卷调查B |
| 附录三 luyu-T智能茶艺机设计说明书 |
（3）5G环境下LBS商业模式优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景与意义 |
| 1.2 问题提出 |
| 1.3 研究内容、方法及创新点 |
| 1.3.1 研究目的及意义 |
| 1.3.2 研究内容及方法 |
| 1.3.3 论文创新点 |
| 1.4 论文架构与章节安排 |
| 第二章 理论基础与文献综述 |
| 2.1 LBS技术及发展历程相关研究 |
| 2.1.1 LBS技术架构及理论 |
| 2.1.2 LBS数据结构与数据处理方法研究 |
| 2.1.3 LBS技术发展研究 |
| 2.2 LBS商业模式及发展历程相关研究 |
| 2.2.1 LBS商业模式相关研究 |
| 2.2.2 LBS商业模式发展历程 |
| 2.3 LBS用户隐私保护方法相关研究 |
| 2.3.1 LBS隐私保护技术相关研究 |
| 2.3.2 LBS隐私保护管理与立法相关研究 |
| 第三章 LBS商业模式特征及存在问题 |
| 3.1 5G环境下LBS商业模式特征分析 |
| 3.1.1 LBS商业模式分类 |
| 3.1.2 5G时代LBS商业模式特征 |
| 3.2 5G环境下LBS商业模式发展路径及趋势 |
| 3.2.1 5G环境下LBS商业模式发展路径分析 |
| 3.2.2 5G时代LBS商业模式前沿趋势研究 |
| 3.3 LBS商业模式风险评估及存在的问题 |
| 3.3.1 5G环境下LBS商业模式风险评估 |
| 3.3.2 5G环境下LBS商业模式存在的主要问题 |
| 第四章 LBS用户行为及其影响因素实证研究 |
| 4.1 LBS用户行为领域研究综述 |
| 4.2 LBS用户行为研究设计 |
| 4.2.1 研究假设 |
| 4.2.2 变量测量 |
| 4.2.3 研究方法 |
| 4.3 实证研究结果分析 |
| 4.3.1 样本的描述性统计 |
| 4.3.2 样本的信度与效度分析 |
| 4.3.3 实证检验分析 |
| 第五章 LBS精准营销商业模式优化研究 |
| 5.1 LBS精准营销商业模式优化设计 |
| 5.1.1 基于协同创新的LBS商业模式优化设计 |
| 5.1.2 LBS+O2O商业模式优化设计 |
| 5.1.3 基于LBS的反向团购商业模式 |
| 5.2 基于机器学习的LBS用户位置预测研究 |
| 5.2.1 位置预测服务研究背景 |
| 5.2.2 位置应用数据处理 |
| 5.2.3 位置预测研究方法 |
| 5.2.4 服务项目提升建议 |
| 5.3 基于平台化运营的LBS精准营销商业模式 |
| 5.3.1 LBS精准营销商业模式特征 |
| 5.3.2 5G环境下LBS精准营销平台原理 |
| 5.3.3 LBS精准营销平台优化设计 |
| 第六章 LBS用户隐私保护方法研究 |
| 6.1 5G环境下移动用户位置隐私保护方法研究 |
| 6.1.1 位置隐私保护研究现状 |
| 6.1.2 融合定位的隐私保护算法及性能分析 |
| 6.1.3 算法总结与未来研究重点 |
| 6.2 位置隐私信息管理与立法研究 |
| 6.2.1 个人位置信息概念及隐私信息泄露风险 |
| 6.2.2 国内外个人位置隐私信息法律保护现状 |
| 6.2.3 个人位置隐私信息安全管理模式研究 |
| 6.2.4 个人位置隐私信息保护立法建议 |
| 第七章 研究结论及展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 未来研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
（4）基于交通态势认知的智能驾驶决策研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 主要缩略语及中英文对照 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 汽车的智能化 |
| 1.1.2 车与路的协同化 |
| 1.2 研究问题与目标 |
| 1.3 论文主要工作 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 1.5 课题来源 |
| 第二章 基于交通态势认知的智能驾驶决策研究综述 |
| 2.1 交通态势认知研究现状 |
| 2.1.1 基于统计理论的方法 |
| 2.1.2 基于机器学习的方法 |
| 2.1.3 基于深度学习的方法 |
| 2.2 个体智能驾驶决策研究现状 |
| 2.2.1 微观智能驾驶决策 |
| 2.2.2 宏观智能驾驶决策 |
| 2.3 群体智能驾驶决策研究现状 |
| 2.3.1 基于模型系统的方法 |
| 2.3.2 基于博弈和强化学习的方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 面向路段的交通态势认知 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 相关工作 |
| 3.2.1 道路属性与交叉口 |
| 3.2.2 道路拓扑图 |
| 3.2.3 时空相关性与交通预测模型 |
| 3.3 基于GC-LSTM的细粒度交通态势认知方法 |
| 3.3.1 地图匹配 |
| 3.3.2 图信号生成 |
| 3.3.3 预测网络模型GC-LSTM |
| 3.3.4 可扩展性 |
| 3.4 性能评估 |
| 3.4.1 数据预处理 |
| 3.4.2 对比算法与评估指标 |
| 3.4.3 参数设置 |
| 3.4.4 实验结果分析 |
| 3.4.5 交通预测可视化 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于交通态势认知的个体智能驾驶决策 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 相关工作 |
| 4.2.1 道路网络图 |
| 4.2.2 面向驾驶规划的MDP |
| 4.2.3 ConvLSTM |
| 4.2.4 价值迭代网络 |
| 4.2.5 泛化价值迭代网络 |
| 4.3 基于道路拓扑关系的自主式导航决策方法 |
| 4.3.1 图信号生成 |
| 4.3.2 卷积核设计 |
| 4.3.3 2r-GVIN网络结构 |
| 4.3.4 基于规范化道路拓扑的决策方法 |
| 4.3.5 训练算法 |
| 4.4 性能评估 |
| 4.4.1 数据集 |
| 4.4.2 数据预处理 |
| 4.4.3 对比算法与评估指标 |
| 4.4.4 参数设置 |
| 4.4.5 实验结果分析 |
| 4.4.6 个体智能决策可视化 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于交通态势认知的群体智能驾驶决策 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 相关工作 |
| 5.2.1 背压路由 |
| 5.2.2 占优策略 |
| 5.2.3 个性化驾驶偏好认知 |
| 5.3 基于车路协同的跨域协同决策方法2L-CoV |
| 5.3.1 分布式协作框架 |
| 5.3.2 符号含义 |
| 5.3.3 全域层交通流调度 |
| 5.3.4 局域层车辆路由规划 |
| 5.4 性能评估 |
| 5.4.1 实验环境与参数设置 |
| 5.4.2 对比算法与评估指标 |
| 5.4.3 实验结果分析 |
| 5.4.4 交通态势可视化 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结束语 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文目录 |
| 攻读博士学位期间参与项目 |
（5）基于服务设计理念的商用智能清洁机器人设计研究 ——以Lionsbot为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 中国商业清洁大环境 |
| 1.1.2 疫情加速全球智能化进程 |
| 1.1.3 体验经济比重提高,服务设计备受关注 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状分析 |
| 1.2.2 国内研究现状分析 |
| 1.3 研究目的和意义 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究意义 |
| 1.4 研究方法与内容框架 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 1.4.3 研究框架 |
| 第2章 服务设计理论研究 |
| 2.1 服务设计基本概念导入 |
| 2.1.1 什么是服务设计 |
| 2.1.2 当代服务设计的形成和发展 |
| 2.2 服务设计基本原则 |
| 2.2.1 以人为中心(human-centered) |
| 2.2.2 协作的(collaborative) |
| 2.2.3 迭代的(interative) |
| 2.2.4 有序的(Sequencing) |
| 2.2.5 可感知(Evidencing) |
| 2.2.6 全局思考(Holistic) |
| 2.3 服务设计中的触点(Touch-Point) |
| 2.3.1 什么是触点 |
| 2.3.2 触点的合理分配 |
| 2.4 服务设计研究方法以及常用工具 |
| 2.4.1 服务设计四步骤 |
| 2.4.2 服务设计常用工具 |
| 2.5 服务设计案例分析 |
| 2.5.1 Bosch未来汽车服务项目 |
| 2.5.2 宜家(Ikea)服务设计 |
| 2.5.3 盒马鲜生 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 商用智能清洁机器人行业分析 |
| 3.1 商用智能清洁机器人产品概述 |
| 3.1.1 商用智能清洁机器人是什么 |
| 3.1.2 商用智能清洁机器人市场分析 |
| 3.1.3 商用智能清洁机器人技术分析 |
| 3.2 国内外产品现状分析 |
| 3.2.1 国内产品案例 |
| 3.2.2 国外产品案例 |
| 3.2.3 国内外产品研发现状和特点对比 |
| 3.3 我国消费市场现状分析 |
| 3.3.1 商业清洁智能化成为趋势 |
| 3.3.2 智能清洁机器人市场以一线城市为主 |
| 3.3.3 用户需求多样化 |
| 3.4 本章小节 |
| 第4章 商用智能清洁机器人服务系统设计研究 |
| 4.1 商用智能清洁机器人服务系统主要利益相关者深度访谈 |
| 4.1.1 访谈准备阶段 |
| 4.1.2 访谈进行阶段 |
| 4.1.3 信息整理阶段 |
| 4.2 设计方法与流程 |
| 4.2.1 利益相关者地图 |
| 4.2.2 关键人物地图 |
| 4.2.3 服务流程图 |
| 4.2.4 服务触点分析 |
| 4.2.5 服务蓝图输出 |
| 4.3 基于服务设计的商用智能清洁机器人创新设计策略 |
| 4.3.1 商用智能清洁机器人服务形式多样化 |
| 4.3.2 商用智能清洁机器人服务功能多元化 |
| 4.3.3 商用智能清洁机器人人性互动化 |
| 4.3.4 智能清洁机器人产品家庭化 |
| 4.4 本章小节 |
| 第5章 Lionsbot商用智能清洁机器人设计实践 |
| 5.1 设计背景 |
| 5.2 前期调研和分析 |
| 5.2.1 行业机会点总结 |
| 5.2.2 问卷调研分析 |
| 5.3 Lionsbot智能清洁机器人产品设计 |
| 5.3.1 产品功能 |
| 5.3.2 产品设计 |
| 5.4 App设计 |
| 5.4.1 App功能架构 |
| 5.4.2 App原型设计 |
| 5.5 本章小节 |
| 第6章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A 访谈提纲 |
| 附录B 问卷调研 |
| 附录C 学术成果 |
（6）激光雷达辅助的列车轨道占用识别方法（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 问题的提出 |
| 1.2.1 列车轨道占用问题 |
| 1.2.2 列车轨道占用识别主要手段 |
| 1.2.3 基于自主定位的轨道占用识别问题 |
| 1.3 关键技术研究现状 |
| 1.3.1 列车自主定位系统研究现状 |
| 1.3.2 列车位置状态感知研究现状 |
| 1.3.3 轨道与道岔检测研究现状 |
| 1.3.4 列车自主轨道占用识别研究现状 |
| 1.3.5 存在的问题 |
| 1.4 论文研究内容与组织结构 |
| 2 激光雷达性能需求与轨道特征分析 |
| 2.1 激光雷达检测原理及性能需求 |
| 2.1.1 激光雷达测距原理 |
| 2.1.2 激光雷达点云数据 |
| 2.1.3 传感器性能参数需求分析 |
| 2.2 倾斜安装条件下的激光雷达标定 |
| 2.3 轨道检测方案 |
| 2.3.1 铁路环境特点分析 |
| 2.3.2 轨道结构特征 |
| 2.3.3 基于激光雷达的轨道检测方案 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于时空特征的铁路轨道拓扑检测方法 |
| 3.1 单次扫描中的轨头关键点检测 |
| 3.1.1 激光雷达安装与数据描述 |
| 3.1.2 激光雷达检测区域限制 |
| 3.1.3 基于直线拟合的地面点剔除 |
| 3.1.4 钢轨遮挡边缘检测 |
| 3.1.5 轨高特征检查 |
| 3.1.6 基于迭代最近点算法的钢轨横截面模型匹配 |
| 3.2 连续扫描中的钢轨关键点关联与轨道检测 |
| 3.2.1 纵向钢轨关键点聚类 |
| 3.2.2 考虑轨距与平行性的横向钢轨关联 |
| 3.3 道岔参考位置及分支方向检测 |
| 3.3.1 轨道拓扑事件 |
| 3.3.2 道岔参考位置检测 |
| 3.3.3 基于轨道拓扑事件的道岔处分支方向预检测 |
| 3.4 实验验证与分析 |
| 3.4.1 钢轨关键点及轨道检测结果分析 |
| 3.4.2 分支方向检测结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于贝叶斯建模的列车位置状态感知方法 |
| 4.1 列车位置状态感知问题 |
| 4.2 列车位置状态感知关键技术 |
| 4.2.1 定位传感器与数字轨道地图 |
| 4.2.2 地图匹配技术 |
| 4.3 贝叶斯概率框架下的列车位置求解 |
| 4.3.1 列车位置假设与概率描述 |
| 4.3.2 考虑方向相关定位误差的地图匹配 |
| 4.3.3 基于GNSS与速度测量的列车一维位置决策 |
| 4.3.4 列车位置假设初始化与剔除 |
| 4.4 列车位置决策算法 |
| 4.5 实验验证与分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 基于轨道事件概率模型的轨道占用识别方法 |
| 5.1 轨道与道岔检测特性分析 |
| 5.1.1 道岔位置检测 |
| 5.1.2 道岔通过方向检测 |
| 5.1.3 轨道拓扑检测 |
| 5.2 列车位置假设概率模型 |
| 5.2.1 隐分支假设 |
| 5.2.2 基于路线的假设 |
| 5.3 基于道岔事件模型的列车位置假设概率求解 |
| 5.3.1 道岔事件模型 |
| 5.3.2 基于道岔距离检测的贝叶斯概率模型求解 |
| 5.3.3 基于道岔通过方向检测的贝叶斯概率模型求解 |
| 5.4 轨道拓扑检测模型 |
| 5.4.1 基于统计假设检验的列车位置假设剔除 |
| 5.4.2 误检与漏检在概率模型中的参数化描述 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 列车轨道占用识别集成验证 |
| 6.1 软件验证系统设计 |
| 6.2 现场实验及数据描述 |
| 6.3 轨道与道岔检测结果分析 |
| 6.3.1 轨道检测 |
| 6.3.2 道岔及分支方向检测 |
| 6.4 列车轨道占用识别结果分析 |
| 6.5 轨道与道岔检测在多种铁路环境的适用性 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 论文研究工作总结 |
| 7.2 论文创新点总结 |
| 7.3 未来研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 索引 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（7）大型文旅项目智能化系统总体规划方案设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究意义 |
| 1.2 国内外类似案例调研分析 |
| 1.2.1 国内类似项目 |
| 1.2.2 国外类似项目 |
| 1.2.3 经验借鉴 |
| 1.3 研究内容及本文结构 |
| 第二章 智能化系统总体规划方案设计 |
| 2.1 项目背景调研分析 |
| 2.1.1 项目背景分析及项目设计定位 |
| 2.1.2 新技术发展调研分析 |
| 2.2 需求分析及设计目标 |
| 2.2.1 需求分析 |
| 2.2.2 设计目标 |
| 2.3 总体架构规划设计 |
| 2.3.1 建设总体架构分析 |
| 2.3.2 建筑业态智能化系统的运行模式建议 |
| 2.3.3 智能化系统综合管控模式建议 |
| 2.3.4 三种系统综合管控的集成模式比选 |
| 2.3.5 两种集成模式组合 |
| 2.3.6 综合管控平台的职能分类分析 |
| 2.4 智能化系统总体规划设计 |
| 2.5 智能化职能中心规划设计 |
| 第三章 各子系统方案设计 |
| 3.1 总体设计说明 |
| 3.1.1 设计范围 |
| 3.1.2 设计依据 |
| 3.1.3 智能化重要机房设置 |
| 3.2 视频监控系统设计 |
| 3.2.1 系统介绍 |
| 3.2.2 系统设计 |
| 3.2.3 平台设计总体要求 |
| 3.3 入侵报警系统设计 |
| 3.3.1 系统介绍 |
| 3.3.2 系统设计 |
| 3.3.3 平台设计总体要求 |
| 3.4 出入口控制(门禁)系统设计 |
| 3.4.1 系统介绍 |
| 3.4.2 系统设计 |
| 3.4.3 平台设计总体要求 |
| 3.5 电子巡更系统设计 |
| 3.5.1 系统介绍 |
| 3.5.2 系统设计 |
| 3.5.3 平台设计总体要求 |
| 3.6 建筑设备监控系统设计 |
| 3.6.1 系统介绍 |
| 3.6.2 系统设计 |
| 3.6.3 平台设计总体要求 |
| 3.7 能耗计量系统设计 |
| 3.7.1 系统介绍 |
| 3.7.2 系统设计 |
| 3.7.3 平台设计总体要求 |
| 3.8 背景音乐及应急广播系统设计 |
| 3.8.1 系统介绍 |
| 3.8.2 系统设计 |
| 3.8.3 平台设计总体要求 |
| 3.9 信息发布系统设计 |
| 3.9.1 系统介绍 |
| 3.9.2 系统设计 |
| 3.9.3 平台设计总体要求 |
| 3.10 停车场管理系统设计 |
| 3.10.1 系统介绍 |
| 3.10.2 系统设计 |
| 3.10.3 平台设计总体要求 |
| 3.11 车位引导管理系统设计 |
| 3.11.1 系统介绍 |
| 3.11.2 参考案例与分析 |
| 3.11.3 系统设计 |
| 3.11.4 平台设计总体要求 |
| 3.12 紧急求助系统设计 |
| 3.12.1 系统介绍 |
| 3.12.2 参考案例与分析 |
| 3.12.3 系统设计 |
| 3.12.4 平台设计总体要求 |
| 3.13 智能照明控制系统设计 |
| 3.13.1 系统介绍 |
| 3.13.2 参考案例与分析 |
| 3.13.3 系统设计 |
| 3.13.4 平台设计总体要求 |
| 3.14 环境监测系统设计 |
| 3.14.1 系统介绍 |
| 3.14.2 参考案例与分析 |
| 3.14.3 系统设计 |
| 3.14.4 平台设计总体要求 |
| 3.15 客流统计系统设计 |
| 3.15.1 系统介绍 |
| 3.15.2 参考案例与分析 |
| 3.15.3 系统设计 |
| 3.15.4 平台设计总体要求 |
| 3.16 能源管理系统设计 |
| 3.16.1 系统介绍 |
| 3.16.2 系统架构设计 |
| 3.16.3 系统功能设计 |
| 3.16.4 对比传统能源管理的优势 |
| 3.16.5 系统数据对接 |
| 3.16.6 系统效益分析 |
| 3.17 智能系统应用效益总结 |
| 3.17.1 设计与应用说明 |
| 3.17.2 增补智能系统应用经济价值估算 |
| 第四章 园区集成管理平台方案设计 |
| 4.1 系统简介 |
| 4.2 参考案例及分析 |
| 4.3 系统设计 |
| 4.3.1 系统总体架构 |
| 4.3.2 关键技术选型 |
| 4.3.3 系统软件功能设计指导建议 |
| 4.4 平台设计总体需求 |
| 4.4.1 子系统与平台通信接口说明 |
| 4.4.2 子系统集成需求 |
| 4.5 平台子系统集成管理功能要求 |
| 4.5.1 防盗报警系统集成管理模块功能标准 |
| 4.5.2 视频监控系统集成管理模块功能标准 |
| 4.5.3 门禁系统集成管理模块功能标准 |
| 4.5.4 楼宇自控系统集成管理模块功能标准 |
| 4.5.5 环境监测模块功能标准 |
| 4.5.6 智能照明控制系统集成管理模块功能标准 |
| 4.5.7 背景音乐系统集成管理模块功能标准 |
| 4.5.8 计算机网络系统集成管理模块功能标准 |
| 4.5.9 机房监控系统集成管理模块功能标准 |
| 4.5.10 消防联动系统集成管理模块功能标准 |
| 4.5.11 电子巡更系统集成管理模块功能标准 |
| 4.5.12 停车场系统集成管理模块功能标准 |
| 4.5.13 信息发布系统集成模块功能标准 |
| 4.5.14 客流统计系统集成模块功能标准 |
| 4.6 平台重要基础功能模块 |
| 第五章 其他智慧化应用建议 |
| 5.1 高级办公楼智慧化应用 |
| 5.2 高级酒店智慧化应用 |
| 5.3 大型商业智慧化应用 |
| 总结与展望 |
| 一、论文总结 |
| 二、后续展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（8）我国城市内部轨道TOD范围中商业建筑室外公共空间整合策略研究 ——基于数据处理的相关性分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 城市化对商业建筑的三项要求 |
| 1.1.2 线上商业对商业建筑的四项要求 |
| 1.1.3 大数据刺激产生新观念与新方法 |
| 1.1.4 商业建筑室外公共空间与城市整合 |
| 1.2 相关概念界定 |
| 1.2.1 TOD理论与轨道TOD |
| 1.2.2 商业建筑室外公共空间 |
| 1.2.3 整合 |
| 1.2.4 相关关系与相关性 |
| 1.3 研究对象与研究范围 |
| 1.3.1 研究对象 |
| 1.3.2 研究范围 |
| 1.4 研究现状与研究成果 |
| 1.4.1 TOD相关研究 |
| 1.4.2 商业建筑相关研究 |
| 1.5 研究目的与意义 |
| 1.5.1 研究目的 |
| 1.5.2 研究意义 |
| 1.6 研究方法与研究框架 |
| 1.6.1 研究方法 |
| 1.6.2 研究框架 |
| 第二章 TOD综述与指标要素提取 |
| 2.1 TOD基础理论内涵 |
| 2.1.1 经典TOD概念体系 |
| 2.1.2 TOD理论的初衷与宗旨 |
| 2.1.3 TOD理论的核心内容 |
| 2.1.4 TOD开发的定量分析 |
| 2.1.5 TOD的分类与基本构成 |
| 2.1.6 TOD的开发原则 |
| 2.2 国内外TOD理念的发展与应用 |
| 2.2.1 美国:站区规划与新社区规划 |
| 2.2.2 欧洲:城市(群)规划与站区开发 |
| 2.2.3 亚洲:超高密度TOD开发 |
| 2.2.4 本节小结 |
| 2.3 我国TOD理论内涵与发展情况 |
| 2.3.1 我国TOD理论内涵 |
| 2.3.2 我国TOD理念的发展与应用 |
| 2.4 TOD定量评估与公共空间整合设计要素 |
| 2.4.1 TOD的定量评估指标与相关性 |
| 2.4.2 商业建筑室外公共空间整合设计要素 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 轨道TOD中商业建筑室外公共空间 |
| 3.1 国内外商业建筑发展脉络与趋势 |
| 3.1.1 国外商业建筑发展脉络与趋势 |
| 3.1.2 我国商业建筑发展脉络与趋势 |
| 3.2 我国商业建筑室外公共空间现状 |
| 3.2.1 商业建筑室外公共空间一般整合策略 |
| 3.2.2 轨道TOD相关商业建筑整合现状 |
| 3.2.3 相关理论与案例小结 |
| 3.3 整合策略相关性研究的主要变量 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 相关性分析的数据处理方法 |
| 4.1 数据分类与整合策略分析思路 |
| 4.1.1 数据分类 |
| 4.1.2 整合策略分析思路 |
| 4.2 TOD评估模块 |
| 4.2.1 数据录入:定量评估指标原始数据 |
| 4.2.2 数据预处理:TOD定量评估指标计算 |
| 4.2.3 数据处理:确定指标权重 |
| 4.2.4 数据输出:轨道TOD评估指数 |
| 4.3 轨道TOD分析模块 |
| 4.3.1 数据录入与预处理:样本筛选 |
| 4.3.2 数据处理与输出:图形(像)化数据与相关性 |
| 4.4 商业建筑分析模块 |
| 4.4.1 数据录入:技术图纸与图像数据 |
| 4.4.2 数据预处理至数据处理步骤 |
| 4.4.3 数据输出:商业建筑室外公共空间整合流程图 |
| 4.5 整合流程优化与策略提出 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 轨道TOD中商业建筑室外公共空间整合策略 |
| 5.1 初步归纳整合流程 |
| 5.1.1 轨道TOD样本筛选 |
| 5.1.2 轨道TOD分析 |
| 5.1.3 商业建筑样本整合策略分析 |
| 5.1.4 初步归纳的整合流程图 |
| 5.2 演绎优化整合流程 |
| 5.2.1 轨道TOD与商业建筑样本筛选 |
| 5.2.2 调整内容分析 |
| 5.2.3 演绎优化的整合流程及操作说明 |
| 5.3 我国轨道TOD中商业建筑室外公共空间整合策略 |
| 5.3.1 与城市公共空间相关的整合策略 |
| 5.3.2 与城市公共交通相关的整合策略 |
| 5.3.3 室外公共空间自身整合策略 |
| 5.4 我国轨道TOD中商业建筑室外公共空间整合原则 |
| 5.4.1 城市性原则 |
| 5.4.2 商业性原则 |
| 5.4.3 体验性原则 |
| 5.4.4 可达性原则 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 实际项目应用与评价 |
| 6.1 深圳坂田自行车厂地块改造项目 |
| 6.1.1 轨道TOD及项目基础信息 |
| 6.1.2 整合策略相关性分析与演绎 |
| 6.1.3 室外公共空间整合策略的具体应用 |
| 6.1.4 整合策略应用评价 |
| 6.2 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录1 国内外相关研究成果 |
| 附录2 数据录入用程序代码 |
| 附录3 轨道TOD公共空间与站点考察表 |
| 附录4 演绎分析与建成情况吻合度分析 |
| 攻读博士/硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（9）V公司自动驾驶汽车发展战略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 本文选题背景及意义 |
| 1.2 本文研究内容 |
| 第2章 V公司自动驾驶汽车经营现状分析 |
| 2.1 V公司自动驾驶汽车发展现状 |
| 2.1.1 V公司简介 |
| 2.1.2 V公司自动驾驶汽车发展现状 |
| 2.2 V公司自动驾驶汽车经营现状 |
| 2.2.1 V公司自动驾驶汽车财务现状 |
| 2.2.2 V公司自动驾驶汽车品牌现状 |
| 2.2.3 V公司自动驾驶汽车技术现状 |
| 2.2.4 V公司自动驾驶汽车营销现状 |
| 2.3 V公司自动驾驶汽车的优势与劣势 |
| 2.3.1 V公司自动驾驶汽车的财务优势 |
| 2.3.2 V公司自动驾驶汽车的竞争优势 |
| 2.3.3 V公司自动驾驶汽车劣势 |
| 第3章 V公司自动驾驶汽车外部环境分析 |
| 3.1 中国汽车行业自动驾驶现状 |
| 3.1.1 中国自动驾驶汽车的政治环境 |
| 3.1.2 中国自动驾驶汽车的经济环境 |
| 3.1.3 中国自动驾驶汽车的社会环境 |
| 3.1.4 中国自动驾驶汽车的技术环境 |
| 3.2 V公司自动驾驶汽车市场状况分析 |
| 3.2.1 V公司自动驾驶汽车销售情况 |
| 3.2.2 V公司自动驾驶汽车用户接受程度 |
| 3.2.3 V公司自动驾驶汽车的合作者 |
| 3.3 V公司自动驾驶汽车竞争格局分析 |
| 3.3.1 V公司自动驾驶汽车与本土汽车生产厂的竞争 |
| 3.3.2 V公司自动驾驶汽车与互联网造车新势力的竞争 |
| 3.3.3 V公司自动驾驶汽车与合资汽车生产厂的竞争 |
| 3.4 V公司自动驾驶汽车面临的机遇与挑战 |
| 3.4.1 V公司自动驾驶汽车的市场机遇 |
| 3.4.2 V公司自动驾驶汽车的政府政策机遇 |
| 3.4.3 V公司自动驾驶汽车的产业机遇 |
| 3.4.4 V公司自动驾驶汽车的外部挑战 |
| 第4章 V公司自动驾驶汽车战略定位 |
| 4.1 V公司自动驾驶汽车整体战略 |
| 4.1.1 V公司自动驾驶汽车整体战略原则 |
| 4.1.2 V公司自动驾驶汽车整体战略定位 |
| 4.1.3 V公司自动驾驶汽车整体战略目标 |
| 4.2 V公司自动驾驶汽车经营战略 |
| 4.2.1 短期目标:加大自动驾驶汽车研发投入。 |
| 4.2.2 中期目标:发展5G-V2X智能网联汽车,打造智能汽车品牌形象 |
| 4.2.3 长期目标:发展符合智慧城市生态系统的自动驾驶汽车,引领产业发展 |
| 4.3 V公司自动驾驶汽车职能战略 |
| 4.3.1 V公司研发部门职能战略 |
| 4.3.2 V公司营销部门职能战略 |
| 4.3.3 V公司财务部门职能战略 |
| 4.3.4 V公司人力资源部门职能战略 |
| 第5章 V公司自动驾驶汽车发展战略实施保障 |
| 5.1 企业文化建设 |
| 5.2 合规管理与风险控制 |
| 5.3 加速技术革新 |
| 5.4 组织结构匹配 |
| 5.5 大数据平台开发 |
| 5.6 人力激励机制 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（10）基于VSLAM的移动机器人控制系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 植保机器人导航方式研究现状 |
| 1.2.2 运动控制研究现状 |
| 1.3 研究目的及意义 |
| 1.4 主要研究内容和技术路线 |
| 1.4.1 主要研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 基于ROS操作系统的整体方案设计 |
| 2.1 ROS操作系统解析 |
| 2.2 整体方案设计 |
| 2.2.1 前端传感器选型 |
| 2.2.2 主控单元VCU的选型 |
| 2.2.3 电机驱动器选型 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 基于ROS的 VSLAM算法研究 |
| 3.1 相机成像原理 |
| 3.2 VSLAM原理框架修改应用 |
| 3.2.1 VSLAM整体框架剖析 |
| 3.2.2 VSLAM整体框架简化 |
| 3.3 VSLAM算法选取 |
| 3.3.1 数据类型提取方案 |
| 3.3.2 特征点提取方案 |
| 3.4 建图方案 |
| 3.4.1 三维点云地图 |
| 3.4.2 地图模型的选取 |
| 3.4.3 降维方法优化 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 植保机器人路径规划研究 |
| 4.1 导航路径提取方案 |
| 4.2 局部路径规划方案 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 线控底盘控制系统设计 |
| 5.1 线控底盘硬件设计 |
| 5.1.1 线控底盘传动方案设计 |
| 5.1.2 线控底盘转向驱动方案设计 |
| 5.2 线控底盘的控制系统 |
| 5.2.1 线控底盘的转向控制系统 |
| 5.2.2 线控底盘的油门控制系统 |
| 5.2.3 线控底盘的制动控制系统 |
| 5.3 线控底盘控制算法 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 算法实验与分析 |
| 6.1 软件环境的搭建 |
| 6.2 地图降维综合判定方法验证 |
| 6.3 导航路径中心线提取方案验证 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 论文结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 课题展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
四、地图自动综合的现状及发展方向（论文参考文献）
- [1]增强地理环境的虚实融合制图认知与方法研究[D]. 张国永. 中国科学院大学(中国科学院空天信息创新研究院), 2021(01)
- [2]基于情境认知理论的智能茶艺机体验设计研究[D]. 房慧. 华东理工大学, 2021(08)
- [3]5G环境下LBS商业模式优化研究[D]. 姜海洋. 北京邮电大学, 2021(01)
- [4]基于交通态势认知的智能驾驶决策研究[D]. 魏晓娟. 北京邮电大学, 2021
- [5]基于服务设计理念的商用智能清洁机器人设计研究 ——以Lionsbot为例[D]. 陈珊. 华东理工大学, 2020(08)
- [6]激光雷达辅助的列车轨道占用识别方法[D]. 郭子明. 北京交通大学, 2020(03)
- [7]大型文旅项目智能化系统总体规划方案设计[D]. 叶茂. 华南理工大学, 2020(02)
- [8]我国城市内部轨道TOD范围中商业建筑室外公共空间整合策略研究 ——基于数据处理的相关性分析[D]. 杜冠之. 华南理工大学, 2020(02)
- [9]V公司自动驾驶汽车发展战略研究[D]. 朱光亚. 吉林大学, 2020(01)
- [10]基于VSLAM的移动机器人控制系统研究[D]. 杜永程. 济南大学, 2020(01)