| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-22页 |
| 1.1 引言 | 第10-11页 |
| 1.2 无人驾驶车辆研究现状 | 第11-15页 |
| 1.3 无人驾驶车的环境感知系统 | 第15-18页 |
| 1.3.1 无人驾驶车辆环境感知系统组成 | 第15-16页 |
| 1.3.2 雷达在无人驾驶中的应用 | 第16-17页 |
| 1.3.3 激光雷达障碍物检测技术及主要问题分析 | 第17-18页 |
| 1.4 本文研究内容及主要贡献 | 第18-22页 |
| 1.4.1 本文的研究内容 | 第18-20页 |
| 1.4.2 本文的主要贡献 | 第20-22页 |
| 第2章 激光雷达数据采集及预处理 | 第22-34页 |
| 2.1 引言 | 第22-23页 |
| 2.2 无人驾驶车辆雷达介绍及数据采集 | 第23-29页 |
| 2.2.1 IBEO-LUX-2010四线激光雷达 | 第23-26页 |
| 2.2.2 UTM-30LX单线激光雷达 | 第26-29页 |
| 2.3 激光雷达数据预处理 | 第29-33页 |
| 2.3.1 多雷达部署及安装设计 | 第29-30页 |
| 2.3.2 多雷达数据时空对准 | 第30-33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 可行驶区域检测及障碍物信息提取算法 | 第34-54页 |
| 3.1 引言 | 第34页 |
| 3.2 一维数据区间密度分布路沿点提取算法 | 第34-35页 |
| 3.3 典型的基于密度的聚类算法分析 | 第35-41页 |
| 3.3.1 DBSCAN聚类算法 | 第35-38页 |
| 3.3.2 OPTICS聚类算法 | 第38-40页 |
| 3.3.3 几种相似性计算方法 | 第40-41页 |
| 3.4 基于加权欧式距离KNN改进的OPITCS算法 | 第41-44页 |
| 3.4.1 加权欧式距离的KNN(7)-ghborNearestNeiK(8) | 第41-43页 |
| 3.4.2 加权欧式距离的KNN改进OPTICS算法 | 第43-44页 |
| 3.5 可行驶区域信息提取算法 | 第44-48页 |
| 3.5.1 可行驶区域道路边沿提取 | 第45-48页 |
| 3.5.2 可行驶区域障碍物信息提取 | 第48页 |
| 3.6 实验结果及分析 | 第48-51页 |
| 3.6.1 可行驶区域路沿提取实验结果与分析 | 第48-50页 |
| 3.6.2 可行驶区域障碍物提取实验结果与分析 | 第50-51页 |
| 3.7 本章小结 | 第51-54页 |
| 第4章 改进贝叶斯推理的栅格地图更新与障碍物检测 | 第54-76页 |
| 4.1 引言 | 第54-55页 |
| 4.2 基于逆传感器模型的栅格地图初始化 | 第55-57页 |
| 4.2.1 栅格地图介绍 | 第55-56页 |
| 4.2.2 基于逆传感器模型的栅格地图初始化 | 第56-57页 |
| 4.3 贝叶斯推理表示栅格地图 | 第57-59页 |
| 4.4 模糊逻辑改进贝叶斯推理的栅格地图更新 | 第59-65页 |
| 4.4.1 模糊逻辑理论 | 第59-62页 |
| 4.4.2 模糊逻辑改进贝叶斯推理的栅格地图更新 | 第62-65页 |
| 4.5 动态障碍物检测 | 第65-72页 |
| 4.5.1 模糊贝叶斯冲突系数检测动态障碍物 | 第65-66页 |
| 4.5.2 膨胀腐蚀处理算法 | 第66-68页 |
| 4.5.3 动态障碍物信息提取 | 第68-69页 |
| 4.5.4 栅格地图表决融合算法 | 第69-72页 |
| 4.6 实车实验结果及分析 | 第72-74页 |
| 4.6.1 栅格地图更新结果与分析 | 第72-73页 |
| 4.6.2 冲突系数障碍物检测结果与分析 | 第73-74页 |
| 4.7 本章小结 | 第74-76页 |
| 第5章 基于双阈值区域分割数据关联的多目标跟踪 | 第76-90页 |
| 5.1 引言 | 第76-77页 |
| 5.2 JPDA多目标检测算法 | 第77-81页 |
| 5.2.1 JPDA事件生成 | 第77页 |
| 5.2.2 二值矩阵的拆分 | 第77-78页 |
| 5.2.3 JPDA概率计算 | 第78-80页 |
| 5.2.4 状态的估计及协方差计算 | 第80-81页 |
| 5.3 双阈值区域分割JPDA多目标跟踪算法 | 第81-87页 |
| 5.3.1 双阈值的建立 | 第81-83页 |
| 5.3.2 多目标区域分割 | 第83-84页 |
| 5.3.3 联合事件概率计算 | 第84-86页 |
| 5.3.4 跟踪器管理建立 | 第86-87页 |
| 5.4 实车实验结果与分析 | 第87-88页 |
| 5.5 本章小结 | 第88-90页 |
| 总结与展望 | 第90-92页 |
| 参考文献 | 第92-96页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第96-98页 |
| 致谢 | 第98页 |
