| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 引言 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 激光雷达的目标检测研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 问题分析 | 第13-14页 |
| 1.4 研究内容 | 第14页 |
| 1.5 论文章节安排 | 第14-16页 |
| 第2章 相关技术分析 | 第16-28页 |
| 2.1 多传感器信息融合技术 | 第16-20页 |
| 2.1.1 多传感器信息融合的概念与层次 | 第16-18页 |
| 2.1.2 基于表决法的多传感器信息融合方法 | 第18-20页 |
| 2.2 基于激光雷达的目标检测技术 | 第20-24页 |
| 2.2.1 基于特征提取的目标检测方法 | 第20-23页 |
| 2.2.3 基于栅格地图的目标检测方法 | 第23-24页 |
| 2.3 激光雷达技术 | 第24-27页 |
| 2.3.1 UXM-30LX激光雷达 | 第24-25页 |
| 2.3.2 IBEO-LUX四线激光雷达 | 第25-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于栅格表决法的多激光雷达信息融合技术 | 第28-40页 |
| 3.1 栅格表决法概述 | 第28页 |
| 3.2 雷达数据预处理与坐标转换 | 第28-33页 |
| 3.2.1 雷达数据预处理 | 第28-29页 |
| 3.2.2 雷达坐标系转换 | 第29-33页 |
| 3.3 基于栅格表决法的多传感器信息融合 | 第33-36页 |
| 3.3.1 栅格范围划分 | 第33-34页 |
| 3.3.2 栅格占据判定 | 第34-35页 |
| 3.3.3 栅格表决融合 | 第35-36页 |
| 3.4 实验与分析 | 第36-39页 |
| 3.4.1 实验验证 | 第36-38页 |
| 3.4.2 算法性能分析 | 第38-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 基于目标特征法的多激光雷达信息融合技术 | 第40-62页 |
| 4.1 算法总体框架 | 第40-41页 |
| 4.2 基于目标特征法的多激光雷达信息融合算法 | 第41-47页 |
| 4.2.1 目标几何特征提取 | 第41-42页 |
| 4.2.2 目标相似度匹配 | 第42-43页 |
| 4.2.3 目标几何特征融合 | 第43-44页 |
| 4.2.4 目标跟踪 | 第44-46页 |
| 4.2.5 目标运动特征提取 | 第46-47页 |
| 4.2.6 目标类别判定 | 第47页 |
| 4.2.7 目标栅格化 | 第47页 |
| 4.3 基于迭代最近点(ICP)的智能车辆定位算法 | 第47-50页 |
| 4.3.1 特征物选取 | 第48-49页 |
| 4.3.2 特征物数据关联 | 第49页 |
| 4.3.3 车辆ICP定位算法 | 第49-50页 |
| 4.4 实验与分析 | 第50-60页 |
| 4.4.1 目标几何特征提取实验 | 第50-52页 |
| 4.4.2 目标相似度匹配及融合实验 | 第52-53页 |
| 4.4.3 目标运动特征提取实验 | 第53-55页 |
| 4.4.4 目标栅格化实验 | 第55-56页 |
| 4.4.5 车辆ICP定位实验 | 第56-59页 |
| 4.4.6 算法性能分析 | 第59-60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-62页 |
| 第5章 智能车辆多激光雷达目标检测系统设计 | 第62-78页 |
| 5.1 硬件平台 | 第62-63页 |
| 5.2 需求分析 | 第63-65页 |
| 5.3 软件系统设计 | 第65-66页 |
| 5.4 软件系统实现 | 第66-70页 |
| 5.4.1 用户界面子系统 | 第66-67页 |
| 5.4.2 数据采集与预处理子系统 | 第67页 |
| 5.4.3 信息融合子系统 | 第67-69页 |
| 5.4.4 栅格地图子系统 | 第69-70页 |
| 5.5 系统实验 | 第70-72页 |
| 5.6 系统性能分析 | 第72-75页 |
| 5.6.1 准确性分析 | 第72-74页 |
| 5.6.2 实时性分析 | 第74-75页 |
| 5.7 系统应用实验 | 第75-77页 |
| 5.8 本章小结 | 第77-78页 |
| 第6章 总结与展望 | 第78-80页 |
| 6.1 课题总结 | 第78页 |
| 6.2 课题展望 | 第78-80页 |
| 参考文献 | 第80-84页 |
| 致谢 | 第84-86页 |
| 攻读硕士期间从事的研究工作 | 第86页 |