基于双目视觉的智能车辆道路识别与路径规划研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-9页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·研究意义 | 第10页 |
| ·智能车辆视觉导航技术研究现状 | 第10-12页 |
| ·国外研究现状 | 第10-11页 |
| ·国内研究现状 | 第11-12页 |
| ·道路检测和路径规划相关技术的研究及问题 | 第12-14页 |
| ·论文主要工作及结构 | 第14页 |
| ·本章小结 | 第14-15页 |
| 2 道路检测算法研究 | 第15-27页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·图像预处理 | 第15-17页 |
| ·滤波处理 | 第15页 |
| ·图像的锐化处理 | 第15-16页 |
| ·膨胀 | 第16-17页 |
| ·图像分割 | 第17-20页 |
| ·阈值分割法 | 第17-18页 |
| ·阴影检测 | 第18-19页 |
| ·分割图像融合 | 第19-20页 |
| ·边缘拟合 | 第20-24页 |
| ·基于Hough变换思想的边缘拟合算法 | 第20-21页 |
| ·基于分割融合图像区域分界信息的边缘拟合方法 | 第21-24页 |
| ·道路信息融合 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-27页 |
| 3 基于双目视觉的障碍物检测技术研究 | 第27-47页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·摄像机标定 | 第27-38页 |
| ·坐标系建立 | 第27-29页 |
| ·基于线性模型的摄像机投影矩阵标定 | 第29-33页 |
| ·左右摄像机图像对单应性矩阵标定 | 第33-34页 |
| ·摄像机标定实验及结果分析 | 第34-38页 |
| ·基于逆投影变换的障碍物检测 | 第38-46页 |
| ·逆投影变换 | 第38页 |
| ·疑似障碍物贴标签 | 第38-39页 |
| ·去除小面积疑似障碍物 | 第39页 |
| ·基于局部边缘轮廓提取的障碍物判断 | 第39-43页 |
| ·障碍物检测实例分析 | 第43-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 4 基于机器视觉的滚动窗口路径规划方法研究 | 第47-61页 |
| ·引言 | 第47页 |
| ·基于滚动窗口的路径规划方法 | 第47-49页 |
| ·滚动窗口规划原理 | 第47页 |
| ·问题描述及定义 | 第47-48页 |
| ·初始化设置 | 第48页 |
| ·算法及流程 | 第48-49页 |
| ·局部路径规划 | 第49-53页 |
| ·滚动窗口全局目标点和子目标点确定 | 第49-50页 |
| ·基于启发式算子的关键点提取 | 第50-52页 |
| ·过渡圆弧路径平滑 | 第52页 |
| ·局部路径规划仿真 | 第52-53页 |
| ·滚窗口衔接 | 第53-55页 |
| ·滚动窗口衔接问题 | 第53页 |
| ·衔接问题解决方案 | 第53-55页 |
| ·动态避障 | 第55-57页 |
| ·动态避障策略 | 第55页 |
| ·碰撞预测 | 第55-57页 |
| ·仿真分析 | 第57-59页 |
| ·本章小结 | 第59-61页 |
| 5 道路识别与路径规划实验研究 | 第61-73页 |
| ·引言 | 第61页 |
| ·实验系统硬件组成及工作原理 | 第61-63页 |
| ·实验硬件组成 | 第61-62页 |
| ·系统工作原理 | 第62-63页 |
| ·应用程序开发 | 第63-67页 |
| ·算法总体设计 | 第63页 |
| ·应用程序主界面开发 | 第63-64页 |
| ·图像采集 | 第64-66页 |
| ·图像信息处理 | 第66页 |
| ·运动控制 | 第66-67页 |
| ·智能小车导航实验及结果分析 | 第67-71页 |
| ·实验目的和任务 | 第67页 |
| ·实验过程 | 第67-71页 |
| ·本章小结 | 第71-73页 |
| 6 总结与展望 | 第73-75页 |
| ·全文总结 | 第73-74页 |
| ·展望 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 攻读硕士期间发表的论文及参加科研情况 | 第81页 |
