有关自动驾驶、智能驾驶的实验性论文

自动驾驶与智能驾驶实验性论文研究领域

1. 环境感知与传感器融合

实验方法：

• 多模态传感器标定实验（激光雷达+摄像头+毫米波雷达）
• 基于深度学习的障碍物检测对比实验（YOLOv7 vs PointPillars）
• 传感器退化场景测试（雨雾天气、强光干扰）

典型实验设计：

• 使用KITTI、nuScenes数据集进行算法验证
• 实车测试平台搭建（如改装车辆集成Velodyne VLS-128激光雷达）
• 感知算法评估指标：mAP、FPS、误检率

2. 决策规划系统

实验方向：

• 强化学习在复杂场景决策中的应用
• 基于MPC的轨迹规划算法实车验证
• 人机共驾控制权交接实验

实验设计要点：

• 设计典型驾驶场景（cut-in、无保护左转）
• 构建驾驶模拟器（CARLA、LGSVL）
• 评估指标：舒适度、安全性、通行效率

3. 控制执行系统

实验内容：

• 线控底盘响应特性测试
• 纵向横向控制算法对比（PID vs LQR vs MPC）
• 执行器故障模拟与容错控制

实验方法：

• 硬件在环测试（dSPACE平台）
• 实车测试跑道实验
• 评估指标：跟踪误差、超调量、稳定时间

4. 系统验证与评估

实验方案：

• 基于场景的测试用例生成
• 影子模式数据采集与分析
• 安全性验证（ISO 26262标准）

创新实验方法：

• 数字孪生测试平台构建
• 故障注入测试
• 端到端系统可靠性评估

5. 新兴研究方向

实验性论文主题：

• V2X通信延迟对决策影响实验
• 基于神经辐射场的仿真环境构建
• 跨模态预训练模型在自动驾驶中的应用
• 边缘计算设备部署性能测试

实验设计建议：

• 明确实验假设和变量控制
• 采用消融实验验证模块贡献度
• 包含实车测试与仿真对比
• 提供统计学显著性分析

典型论文结构：

1. 实验平台详细说明（硬件配置、软件版本）
2. 基线算法选择依据
3. 数据集划分与预处理方法
4. 消融实验设计
5. 定量结果与定性分析
6. 失败案例分析
7. 局限性讨论

注意事项：

• 实验可复现性描述
• 参数调优过程记录
• 计算资源消耗统计
• 安全预案与伦理审查