| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-21页 |
| 1.1 研究工作的背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.2 无人车及双目立体视觉技术的国内外研究历史与现状 | 第12-19页 |
| 1.2.1 无人车国内外研究动态 | 第12-14页 |
| 1.2.2 立体视觉技术国内外研究动态 | 第14-19页 |
| 1.3 本文的主要贡献与创新 | 第19-20页 |
| 1.4 本论文的结构安排 | 第20-21页 |
| 第二章 无人车平台环境感知系统原理 | 第21-36页 |
| 2.1 无人车平台环境感知系统组成 | 第21-32页 |
| 2.1.1 传感器配置 | 第22-24页 |
| 2.1.2 各功能模块说明 | 第24-32页 |
| 2.2 无人车平台环境感知系统工作原理 | 第32-35页 |
| 2.3 无人车平台环境感知系统关键技术 | 第35页 |
| 2.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 无人车平台双目立体视觉高精度标定 | 第36-53页 |
| 3.1 摄像机标定技术概述 | 第39-41页 |
| 3.2 无人车平台高精度标定 | 第41-51页 |
| 3.2.1 CCD摄像头标定 | 第41-44页 |
| 3.2.2 传感器空间配准 | 第44-47页 |
| 3.2.3 无人车平台多传感器联合标定 | 第47-51页 |
| 3.3 多传感器数据融合 | 第51-52页 |
| 3.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第四章 无人车平台双目立体视觉立体匹配 | 第53-77页 |
| 4.1 立体匹配技术概述 | 第53-57页 |
| 4.1.1 立体匹配过程约束 | 第53页 |
| 4.1.2 立体匹配算法分类与比较分析 | 第53-56页 |
| 4.1.3 立体匹配算法评价标准 | 第56-57页 |
| 4.2 无人车平台立体匹配算法设计 | 第57-64页 |
| 4.2.1 无人车立体匹配算法应用分析 | 第57-60页 |
| 4.2.2 自适应权重立体匹配算法分析 | 第60-62页 |
| 4.2.3 SSDA算法分析 | 第62-64页 |
| 4.3 仿真与实验 | 第64-76页 |
| 4.3.1 实验环境平台搭建 | 第64页 |
| 4.3.2 自适应权重匹配算法程序设计与实现 | 第64-67页 |
| 4.3.3 仿真与实验结果 | 第67-73页 |
| 4.3.4 结果分析 | 第73-76页 |
| 4.4 本章小结 | 第76-77页 |
| 第五章 全文总结与展望 | 第77-79页 |
| 5.1 全文总结 | 第77-78页 |
| 5.2 后续工作展望 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-83页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第83-84页 |