一、课题背景与来源 在 2022 年召开了“党的二十大”，高举中国特色社会主义伟大旗帜， 全面贯彻新时代中国特色社会注意思想，弘扬伟大建档精神，自信、 自强、守正创新，踔厉奋发、勇毅前行，为全面建设社会主义现代化 国家、全面推进中国民族伟大复兴而团结奋斗;通过社会杂志与专业 知识领域得到此课题。 二、国内外研究研究现状、水平发展趋势 （一）国内研究 2020 年 3 月，我国工信部发布了《推荐性国家标准报批公式》，将 汽车自动化驾驶分为 6 个等级，分别为：①应急辅助；②部分驾驶辅 助；③有条件自动驾驶； ④高度自动驾驶；⑤完全自动驾驶。 由低到高排列，此自动驾驶的 等级划分依据书：驾驶自动化系统能够执行动态驾驶任务的程度，在 执行动态驾驶任务中的角色分配以及有无设计运行条件限制等；而我 国大部分汽车企业处于第二级别上，只能实现车辆的自动自动化，只 能起到驾驶辅助的作用，也就是与驾驶员合作对车辆进行控制的阶段； 而驾驶辅助有很多功能，其中有代表性的比如自适应定速巡航（ACC）， 用于定速跟车前进、车道保持，在我国汽车企业中经常使用。 （二）国外研究 ①在美国，美国交通部最早于 2015 年将智能交通系统上升到国家战 略层面，制定了网联化与智能化融合发展的策略;2016 年，美国联邦 法律框架中，首次纳入了自动驾驶安全监管相关内容;2017 年，美国 交通部鼓励各州修改法律法规为自动驾驶测试部署提供环境;2018 年， 美国交通部发布《为未来交通做准备：自动驾驶汽车 3.0》，致力于 在确保安全的前提下，推动自动驾驶汽车与现有交通系统深度融 合;2020 年 1 月发布《确保美国自动驾驶汽车技术领导地位：自动驾 驶汽车 4.0》，意图通过政府努力，保障美国在自动驾驶技术方面的 领先。 ②欧盟拥有发展自动驾驶汽车的良好产业基础，也是目前自动驾驶汽 车发展最成熟的地区之一，欧盟委员会早在 2010 年就发布了第一个 协调欧盟各成员国推动智能交通系统（Intelligent Traffic System， ITS）发展的法律基础性文件。欧盟高度重视和推进高级自动化和网 联化的技术研发，在自动驾驶方面出台了明确的时问表，如 2020 年 实现高速公路、城市低速行驶等部分场景下的自动驾驶，到 2030 年 迈向全自动化出行。 ③日本修订自动驾驶汽车规则的方式是循序渐进的，更为强调自动驾 驶汽车的落地和产业化。早在 2013 年，自动驾驶汽车便被日本内阁 视为是日本复兴计划指导文件的核心之一，并上升到国家战略高度， 并在一开始便提出自动驾驶商业化时间表。随后，日本政府实施多个 科技项目推进技术协同和产业化。2017 年，日本政府提出 2020 年实 现 L4 级特定区域内的自动驾驶配送服务，及 L3 级高速公路自动驾驶。 2018 年，日本政府针对自动驾驶实践中的关键的责任划分问题和安 全条件问题，发布了《自动驾驶相关制度整备大纲》，将自动驾驶汽 车与一般汽车相同对待，自主行驶时的事故赔偿责任原则上由车辆所 有者承担，可以利用缴纳“机动车交通事故责任强制保险”进行赔付， 由黑客入侵导致的事故则由政府赔偿。日本国土交通省发布了《自动 驾驶汽车安全技术指南》，明确规定了 L3、L4 级自动驾驶汽车所必 须满足的一系列安全条件，主要分为 10 项。 ④总而言之，国外各国政府都积极为自动驾驶汽车发展营造良好环 节，，对此非常重视。 （三）评述 在国内与国外的各国，都对自动驾驶的发展颇为重视，各国政府也是 发表了一些政策、法律予以帮助，而国内的自动驾驶发展也是气势高 涨，但任然有待提高，国外相对国内，对自动驾驶的研究体现的更加 深刻与前沿，对此的研究时间也比国内更久。 （四）发展趋势分析 国内著名的华为公司在 2021 年分析师大会上公布了七自动驾驶解决 方案和实车资料，引爆全市场关注热点，华为宣布进军造车市场标志 着未来国内智能汽车市场的竞争越发激烈；母庸置疑，智能化和网联 化是汽车各厂商差异化竞争布局的重要方向，而自动驾驶技术更是智 能汽车未来的最大卖点之一；虽然国内自动驾驶技术的发展势头良好， 但因为国内自主企业技术有待提高，导致我国传感器感知、控制决策、 车辆交互、路况识别等核心技术都存在瓶颈，国内自动驾驶整体的发 展趋势趋近于心有余而力不足。 三、研究内容 面向自动驾驶的深度多模态目标检测与语义分割;深度学习在传感器 融合中的驱动。 四、主要研究意义 在这社会科学飞速发展的时期，虽然每个方面与曾经相比都有着不同 程度的进步、优化，但也存在这很多目前我们还未能研究出的领域， 但距我们所知，目前还没有专门针对与自动驾驶的深度多模态物体检 测（2D 或 3D）和语义分割的调查，这就使很多初学者很难进入这一 研究领域，我们希望能通过最新收集的一系列数据、讲解自动驾驶中 深度多模态感知的融合方法和开放问题来缩小这一差距。 五、独创或新颖之处 在自动驾驶的感知方面采用深度学习以驱动，以深度学习为基本能够 提高其传感器运行的稳定性，使其能够自主的发现运行时出现的问题， 并且进行一个自我查错自我修复的一个作用，提高了数据的质量，能 更好的估计未测量状态。 六、拟采取的研究方法 (1)文献法 通过查阅知网、中国计算机机协会（CCF）等网站相关论文、文献收 集相关专业知识内容，来进行课题的相关学习，文献的查找。 (2)理论分析法 先学习相关的理论知识，在通过思考的得到理论知识的一定分析、结 论；例如：加速器计与磁力计所组成的传感器融合装置，装配在飞机 之上；①加速器计不仅仅是测量所以线性加速度的装置，如果系统在 运动大约会超出您所看到的下降位置，旋转也可能超出估算值当不在 血赚中心时，系统进行旋转，就会出现一定的误差；②磁力计会收到 磁场干扰的影响，如果磁干扰时系统与磁力计一起旋转，进行校准， 这些是所谓的硬铁源、软铁源，产生了如同通电线圈一样的磁场；③ 这时就通过思考缓解以上问题，通过提前估计测量状态，取平均值， 增加陀螺仪准确定位，来环境以上问题。 (3)实验法 使用 MATLAB 查看器来可视化方向，并更新了查看器，每次阅读传感 器，这是传感器融合的内置功能和更正工具箱，通过这种方式实施模 拟实验。 七、研究思结及技术关键点 进行了多模态数据集和融合方法的探讨，深度学习在传感器融合中单 位驱动，考虑了“融合什么”、“如何融合”和“何时融合”三个问 题；主要在使用传感器融合装置时要：①预测未来需要的达到的效果； ②预测可能出现的问题与挑战；③进行问题解决方案的制定。 八、预期成果 对传感器融合得以用深度学习驱动，得以提高得到的数据质量，得以 进行为测量值的估算状态，增加其覆盖范围，使其能够自我查错与修 复。 九、论文进度安排 今年的下半年剩余时间进行专业知识的补充，与对课题项目的实践， 明年上半年进行论文模板的敲定与内容的拟写。 十、参考文献： [1] 钱志鸿, 王义君. 面向物联网的无线传感器网络综述[J]. 电子与 信息学报, 2013, 35(1):13. [2] 伍建军, 姚志博, 李嘉豪,等. 基于手势传感器技术的移动机器人 设计[J]. 制造业自动化, 2022, 44(9):5. [3] 刘建闯. 无线传感器网络系统设计[J]. 2022(9). [4] 顾皞伟, 黄家才, 李毅搏,等. 多传感器感知的移动机器人自主导 航系统设计[J]. 南京工程学院学报:自然科学版, 2022, 20(2):6. [5] 罗海勇. 无线传感器网络节点定位技术研究[D]. 中国科学院计算 技术研究所, 2008. [6]Dickmanns 和 B.Mysliwetz， “递归三维道路和相对自我状态识别” ，IEEE Trans。肛门图案。马赫。因特尔。，卷。14，没有。2,第 199213 页，1992 年 2 月。 [7] Urmson 等，《城市环境中的自动驾驶：老板与城市挑战》，J.Fie ld Robot,vol.25,没有。8,第 425-466 页，2008 年。 [8] R.伯杰。自动驾驶。想行动。查阅时间：2014 年。“在线”。 可查阅 :http://www.rolandberger.ch/media/pdf/roland_berger_tabauto nomousdr iving%final20141211