贝叶斯框架下面向智能驾驶的车辆协作定位与跟踪
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题研究背景及来源 | 第9-11页 |
| 1.2 课题研究目的和意义 | 第11-12页 |
| 1.3 国内外研究现状与分析 | 第12-15页 |
| 1.3.1 目标定位与跟踪技术研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3.2 扩展目标定位与跟踪研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3.3 现阶段研究工作存在的问题与不足 | 第14-15页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第15-17页 |
| 第2章 基于贝叶斯框架的置信度传递算法 | 第17-28页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 用于动态估计的贝叶斯框架 | 第17-20页 |
| 2.3 基于贝叶斯框架的置信度传递算法 | 第20-23页 |
| 2.3.1 图解模型 | 第20-21页 |
| 2.3.2 基于因子图的置信度传递算法 | 第21-23页 |
| 2.4 基于贝叶斯框架的非参数置信度传递算法 | 第23-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 面向智能驾驶的动态非参数置信度传递算法 | 第28-43页 |
| 3.1 引言 | 第28页 |
| 3.2 系统模型 | 第28-32页 |
| 3.2.1 问题构造 | 第28-29页 |
| 3.2.2 运动模型 | 第29页 |
| 3.2.3 图解模型 | 第29-32页 |
| 3.3 基于定位的动态非参数置信度传递 | 第32-37页 |
| 3.3.1 基于定位的DNBP算法 | 第32-34页 |
| 3.3.2 仿真结果分析 | 第34-37页 |
| 3.4 基于跟踪的动态非参数置信度传递 | 第37-38页 |
| 3.5 基于动态非参数置信度传递的多车协作算法 | 第38-42页 |
| 3.5.1 基于多车协作的DNBP算法 | 第38-39页 |
| 3.5.2 相关仿真结果分析 | 第39-42页 |
| 3.6 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 基于随机矩阵的扩展目标感知算法 | 第43-57页 |
| 4.1 引言 | 第43页 |
| 4.2 贝叶斯框架下的扩展目标建模 | 第43-45页 |
| 4.3 基于随机矩阵的扩展目标位置估计 | 第45-56页 |
| 4.3.1 扩展目标动态模型建立 | 第45-46页 |
| 4.3.2 相关算法流程 | 第46-51页 |
| 4.3.3 仿真验证分析 | 第51-56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 结论 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
