| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-17页 |
| ·ALV 研究概况 | 第8-11页 |
| ·国外ALV 研究现状 | 第9-10页 |
| ·国内ALV 研究现状 | 第10-11页 |
| ·车载激光雷达 | 第11-13页 |
| ·激光雷达的基本测距原理 | 第11-12页 |
| ·激光雷达的优势 | 第12页 |
| ·激光雷达的应用 | 第12-13页 |
| ·多传感器信息融合技术 | 第13-16页 |
| ·多传感器信息融合的概念，层次和方法 | 第14-15页 |
| ·多传感器信息融合的历史和现状 | 第15-16页 |
| ·本文研究内容 | 第16-17页 |
| 第二章 LD ML 激光雷达几何模型及其单帧数据处理 | 第17-30页 |
| ·LD ML 激光雷达简介 | 第17-18页 |
| ·LD ML 的几何模型 | 第18-22页 |
| ·LD ML 数据特点分析 | 第22页 |
| ·LD ML 程距数据滤波 | 第22-25页 |
| ·单帧程距数据处理 | 第25-29页 |
| ·自适应约束归类算法 | 第25-27页 |
| ·实验结果及分析 | 第27-28页 |
| ·基于聚类结果的道路障碍提取 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于激光雷达的栅格地图构建和障碍检测 | 第30-42页 |
| ·栅格地图概述 | 第30-31页 |
| ·坐标系统和坐标系变换 | 第31-33页 |
| ·坐标系统 | 第31-32页 |
| ·坐标系变换 | 第32-33页 |
| ·栅格地图构建 | 第33-38页 |
| ·栅格地图的初步构建 | 第34-37页 |
| ·栅格地图插值 | 第37-38页 |
| ·基于栅格地图的障碍提取和路边检测 | 第38-41页 |
| ·利用模板进行障碍栅格提取 | 第39-40页 |
| ·用Hough 变换进行路边检测 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 激光雷达与视觉传感器的信息融合 | 第42-53页 |
| ·概述 | 第42-43页 |
| ·数据的采集和对准 | 第43-44页 |
| ·程距数据与彩色图像的信息融合 | 第44-52页 |
| ·数据层次的融合 | 第44-46页 |
| ·D-S 证据理论 | 第46-47页 |
| ·特征层次的融合 | 第47-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 总结与展望 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-57页 |