1. 研究目的与意义（文献综述）

自动驾驶（autonomous vehicles；self-piloting automobile ）又称无人驾驶，是一种通过电脑系统实现无人驾驶的智能行车模式。无人驾驶汽车又称为全自主自控驾驶汽车，也可以称之为轮式移动机器人，它一般是利用车载传感器来感知车辆周围环境，并根据感知所获得的道路、车辆位置和障碍物信息，控制车辆的转向和速度，从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。它是集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算、程序设计、组合导航、信息融合等多种高科技为一体，是当代计算机科学、模式识别、控制技术的高度结合和发展的产物。

在自动驾驶时，会遇到不同的交通场景，如道路标识及交通信号灯等。为保证安全驾驶，识别交通信号灯对于自动驾驶具有重要的意义。本课题面向自动驾驶领域，研究正在行驶的无人驾驶汽车，如何识别前方路口的红灯，以及正确将车前方的行驶汽车的红色尾灯与前方路口的红灯进行正确辨识。本课题要求对前方有红灯条件的行驶场景进行建模，设计相关算法，编程以实现路口红灯和前方车辆红色尾灯的准确识别。

1.国外无人驾驶汽车发展现状

2. 研究的基本内容与方案

基于对当前无人驾驶场景下的路口红灯与前车红色尾灯的正确辨识的研究，本文指出了这些技术的实现过程，并在此基础上对该项技术今后的发展前景和发展路径进行展望，从而让该项技术在应用过程中能够更好的运行。

无人驾驶场景下的路口红灯与前车红色尾灯的正确辨识的原理为在通过车载雷达对路口的各种情况及前车尾灯进行扫描，由车辆的自动控制系统对扫描到的信息进行解读与处理，常用方法为与系统中存在的模型进行对比，从而实现对

路口红灯与前车红色尾灯的正确辨识。

3. 研究计划与安排

1-3周：查阅相关文献资料，完成开题报告
4-6周：设计总体框架结构，完成论文综述
7-10周：设计相关算法，进行功能模块设计
11-13周：对算法进行编码并测试运行
14-15周：撰写论文，提交初稿，给老师检查，修改定稿，答辩。

4. 参考文献（12篇以上）

[1] milakis d, arem b v, wee b v. policy and society related implications of automated driving: a review of literature and directions for future research[j]. journal of intelligent transportation systems, 2017, 21(4): 324-348.

[2] litman t. autonomous vehicle implementation predictions implications for transport planning [r/ol]. (2018) [2018-08-30]. http://www.vtpi.org.

[3] wadud z d, mackenzie, leiby p. help or hindrance? the travel, energy and carbon impacts of highly automated vehicles[j]. transportation research part a, policy and practice, 2016, 86: 1-1