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城市环境下无人驾驶智能车感知系统若干关键技术研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第1-8页 | | ABSTRACT | 第8-13页 | | 插图 | 第13-16页 | | 表格 | 第16-17页 | | 第一章 绪论 | 第17-25页 | | ·研究背景和选题意义 | 第17-18页 | | ·无人车的发展历程 | 第18-22页 | | ·主要研究内容与组织结构 | 第22-25页 | | 第二章 无人车辆整体介绍 | 第25-33页 | | ·无人车硬件系统 | 第25-27页 | | ·无人车辆整体技术系统 | 第27-28页 | | ·感知传感器选取 | 第28-30页 | | ·本章小结 | 第30-33页 | | 第三章 可行驶区域探测以及车道线检测与跟踪 | 第33-67页 | | ·引言 | 第33页 | | ·相关研究背景 | 第33-35页 | | ·车道线检测与跟踪方法 | 第33-34页 | | ·路面检测方法 | 第34-35页 | | ·基于成像模型的车道线检测和跟踪 | 第35-48页 | | ·中国公路车道线标记标准 | 第36-37页 | | ·基于成像模型的车道线检测算法 | 第37-42页 | | ·基于卡尔曼滤波器的车道线跟踪算法 | 第42-48页 | | ·基于多传感器融合的可行驶区域探测 | 第48-64页 | | ·系统构架 | 第49-52页 | | ·传感器融合算法 | 第52-58页 | | ·实验和结果 | 第58-64页 | | ·本章小结 | 第64-67页 | | 第四章 交通标志牌定位与识别算法 | 第67-83页 | | ·引言 | 第67-68页 | | ·相关研究背景 | 第68-69页 | | ·交通标志检测方法 | 第68页 | | ·交通标志识别方法 | 第68-69页 | | ·基于HOG-LBP融合特征的交通标志检测算法 | 第69-75页 | | ·HOG特征 | 第69-70页 | | ·LBP特征 | 第70-71页 | | ·HOG-LBP融合特征 | 第71-72页 | | ·实验及分析 | 第72-75页 | | ·基于ASIFT特征的多角度交通标示识别算法 | 第75-82页 | | ·相机的仿射模型 | 第75-76页 | | ·图像仿射变换倾斜度变换 | 第76-78页 | | ·ASIFT交通标志匹配 | 第78-79页 | | ·实验及分析 | 第79-82页 | | ·本章小结 | 第82-83页 | | 第五章 道路路口的实时检测 | 第83-111页 | | ·引言 | 第83页 | | ·相关研究背景 | 第83-85页 | | ·基于虚拟圆柱体扫描仪(VCS)的路口检测算法 | 第85-102页 | | ·VCS定义 | 第86-88页 | | ·利用VCS实现路口检测和识别 | 第88-93页 | | ·实验结果 | 第93-101页 | | ·结论 | 第101-102页 | | ·基于VeloRegistration的路口检测方法 | 第102-107页 | | ·VeloRegistration | 第103-106页 | | ·实验结果 | 第106页 | | ·结论 | 第106-107页 | | ·本章小结 | 第107-111页 | | 第六章 结论与展望 | 第111-115页 | | ·论文总结 | 第111-112页 | | ·主要创新点 | 第112页 | | ·研究展望 | 第112-115页 | | 参考文献 | 第115-125页 | | 攻博期间研究经历和科研成果 | 第125-129页 | | 致谢 | 第129-130页 |
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论文编号BS2247038，这篇论文共130页
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