| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 1 引言 | 第13-23页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-20页 |
| 1.2.1 目标检测与运动识别研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.2 车辆定位研究现状 | 第16-18页 |
| 1.2.3 避撞预警策略研究现状 | 第18-19页 |
| 1.2.4 研究现状总结 | 第19-20页 |
| 1.3 论文研究内容 | 第20-23页 |
| 2 智能车辆目标检测与运动识别 | 第23-37页 |
| 2.1 激光雷达数据处理 | 第23-26页 |
| 2.1.1 工作原理 | 第23-25页 |
| 2.1.2 坐标系转换 | 第25-26页 |
| 2.2 基于信息熵的网格聚类算法 | 第26-31页 |
| 2.2.1 网格聚类基本原理 | 第27页 |
| 2.2.2 信息熵基本原理 | 第27-29页 |
| 2.2.3 基于信息熵的网格聚类方法 | 第29-31页 |
| 2.3 基于网格地图的运动状态识别 | 第31-36页 |
| 2.3.1 网格地图差分法 | 第32页 |
| 2.3.2 基于多特征的数据关联 | 第32-34页 |
| 2.3.3 基于网格地图的运动状态辨别 | 第34-36页 |
| 2.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 3 INS/LiDAR/GNSS多模定位方法 | 第37-51页 |
| 3.1 捷联式惯性导航定位原理 | 第37-42页 |
| 3.1.1 捷联式惯性导航系统更新算法 | 第37-40页 |
| 3.1.2 捷联式惯性导航系统误差分析 | 第40-42页 |
| 3.2 基于自然路标的LiDAR定位原理 | 第42-46页 |
| 3.2.1 ICP算法基本原理 | 第43-44页 |
| 3.2.2 自然柱状特征的提取 | 第44-45页 |
| 3.2.3 基于ICP算法的位姿计算 | 第45-46页 |
| 3.3 INS/LiDAR/GNSS多模定位方法 | 第46-49页 |
| 3.3.1 INS/LiDAR组合定位 | 第46-48页 |
| 3.3.2 INS/GNSS组合定位 | 第48-49页 |
| 3.4 本章小结 | 第49-51页 |
| 4 基于多模定位的避撞预警策略 | 第51-71页 |
| 4.1 汽车运动过程分析 | 第51-56页 |
| 4.1.1 车辆制动过程分析及距离计算 | 第51-53页 |
| 4.1.2 基于制动过程的安全距离模型 | 第53-56页 |
| 4.2 基于前车状态估计的跟踪预警方法 | 第56-64页 |
| 4.2.1 目标跟踪原理 | 第56-58页 |
| 4.2.2 基于交互式模型的目标跟踪 | 第58-61页 |
| 4.2.3 目标跟踪模型建立 | 第61-64页 |
| 4.3 预警策略设计 | 第64-69页 |
| 4.3.1 预警类型判别 | 第64-65页 |
| 4.3.2 预警模型影响因素 | 第65-67页 |
| 4.3.3 基于驾驶行为的多级预警策略 | 第67-69页 |
| 4.4 本章小结 | 第69-71页 |
| 5 实验验证与分析 | 第71-95页 |
| 5.1 实验平台搭建及场景设置 | 第71-72页 |
| 5.2 实验验证与分析 | 第72-94页 |
| 5.2.1 目标检测试验 | 第72-74页 |
| 5.2.2 目标运动状态辨别试验 | 第74-76页 |
| 5.2.3 INS/LiDAR/GNSS多模定位试验 | 第76-82页 |
| 5.2.4 目标跟踪及预警决策试验 | 第82-94页 |
| 5.3 本章小结 | 第94-95页 |
| 6 总结与展望 | 第95-97页 |
| 6.1 全文总结 | 第95-96页 |
| 6.2 研究展望 | 第96-97页 |
| 参考文献 | 第97-99页 |
| 图索引 | 第99-101页 |
| 表索引 | 第101-103页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第103-105页 |