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基于多传感器融合的车辆导航系统研究与实现的任务书
任务书
一、任务背景
近年来，车辆导航系统逐渐成为驾驶者必备的设备之一。随着科技的不断发展和应用场景的拓展，车辆导航系统的功能不断增加，并涉及到交通安全、能源消耗、驾驶行为等方面的问题。目前市面上的车辆导航系统主要通过GPS来定位和导航，但GPS在城市峡谷、高楼大厦等密集建筑区域使用效果非常有限。因此，如何构建一种基于多传感器融合的车辆导航系统，提高在不同城市、不同场景下的导航精度和安全性成为了当前的一个研究热点。
二、任务描述
本项目旨在研究和实现一种基于多传感器融合的车辆导航系统。该系统集成了GPS、惯性测量单元（IMU）、摄像头、激光雷达等多个传感器，并通过传感器融合技术实现导航精度的提升。具体任务包括：
1.调研和研究传感器融合技术，包括Kalman滤波、粒子滤波等。
2.设计和实现基于多传感器的数据采集系统，实现对车辆位置和动态环境的识别。
3.设计和实现基于多传感器的数据融合算法，提高导航精度和鲁棒性。
4.建立测试平台进行实验验证，并与市面上GPS导航系统进行比较。
三、任务要求
1.对传感器融合技术有一定了解，具备扎实的数学和编程基础。
2.熟练使用GPS、IMU、摄像头、激光雷达等传感器进行数据采集和处理。
3.具备数据处理和算法实现能力，能够实现车辆导航系统的数据融合算法。
4.具备实验设计和实验验证能力，能够对系统进行实验评估并根据实验结果进行改进。
四、预期成果
1.车辆导航系统的设计和实现。
2.多传感器数据采集和处理系统的设计和实现。
3.基于多传感器融合的数据处理算法的设计和实现。
4.实验验证报告，包括数据处理和实验结果的详细说明。
五、时间安排
本项目的实施周期为3个月，具体任务和时间安排如下：
任务名称|时间安排
任务调研|1周
系统设计|2周
系统实现和测试|4周
实验分析|2周
论文撰写|2周
项目总结|1周
总共|12周
六、技术要求
1.软件：MATLAB、Python、C++
2.硬件：GPS、IMU、摄像头、激光雷达等传感器
七、参考文献
1.Gao,G.,Kang,W.,&Zeng,W.(2017).Multi-modalsensorfusionforaccurateandrobustvehiclelocalizationinchallengingGPSenvironments.IEEETransactionsonVehicularTechnology,67(6),5471-5485.
2.Chen,X.,Wang,Y.,Zhang,J.,&Chen,Y.(2019).Improvingpedestriandetectiononmovingplatformsleveragingacamera-IMU-GNSSintegratedsystem.Sensors,19(22),4880.
3.Huang,X.,Li,D.,Chen,C.H.,&Wang,H.M.(2017).ImprovedpedestriandetectiononmovingplatformsusingCNNsandmulti-sensorfusion.Sensors,17(11),2510.
4.Papini,M.,&Passerone,R.(2019).AnIMUandcamerafusionalgorithmfordronenavigationinindoorenvironments.Sensors,19(5),1176.