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基于模糊逻辑的前方车辆检测与安全距离控制研究

摘要第5-7页
Abstract第7-8页
第1章 绪论第12-24页
    1.1 引言第12-13页
    1.2 国内外车辆检测与主动控制发展现状介绍第13-19页
        1.2.1 国内外车辆检测识别技术发展现状介绍第13-16页
        1.2.2 国内外智能车辆发展现状介绍第16-19页
    1.3 车辆检测与纵向运动控制第19-21页
        1.3.1 车辆检测的关键技术第19-20页
        1.3.2 车辆纵向运动控制第20-21页
    1.4 本文主要工作与创新之处第21-22页
    1.5 文章的组织结构第22-24页
第2章 视觉采集图像预处理第24-50页
    2.1 模糊逻辑与数据挖掘理论第24-29页
        2.1.1 模糊理论基础第24-26页
        2.1.2 数据挖掘理论基础第26-29页
    2.2 CCD图像滤波处理第29-44页
        2.2.1 CCD图像传感器的噪声分析与建模第29-30页
        2.2.2 传统滤波方法第30-35页
        2.2.3 基于小波的阈值滤波方法第35-37页
        2.2.4 基于模糊理论的滤波方法第37-40页
        2.2.5 基于数据挖掘的噪声识别滤波方法第40-44页
    2.3 CCD图像增强处理第44-48页
        2.3.1 直方图均衡化处理第44-46页
        2.3.2 基于模糊理论的图像灰度变换第46-48页
    2.4 本章小结第48-50页
第3章 前方车辆特征提取与识别研究第50-82页
    3.1 CCD图像分割方法第50-56页
        3.1.1 图像分割的阈值选择方法第50-51页
        3.1.2 基于路面灰度信息的阈值分割方法第51-52页
        3.1.3 基于模糊聚类的图像分割方法第52-55页
        3.1.4 基于数据挖掘的图像分割方法第55-56页
    3.2 前方车辆感兴趣区域的提取与标记第56-60页
        3.2.1 CCD图像的数学形态学处理与空穴填充第56-58页
        3.2.2 区域的标记与感兴趣区域判断第58-60页
    3.3 车辆特征参数的选择第60-64页
        3.3.1 不变矩、轮廓矩以及矩形度的计算第60-62页
        3.3.2 几个车辆特征参数的选择第62-64页
    3.4 基于学习的车辆检测技术第64-72页
        3.4.1 BP神经网络学习方法第64-69页
        3.4.2 基于数据挖掘技术的学习方法第69页
        3.4.3 两种学习方法的对比第69-72页
    3.5 车辆底部阴影干扰的判断与消除第72-74页
        3.5.1 车辆底部阴影干扰的判断第73-74页
        3.5.2 车辆底部阴影干扰的消除第74页
    3.6 对疑似车辆目标进行判断确认第74-79页
        3.6.1 前方车辆验证参数选择第74-78页
        3.6.2 基于BP神经网络的前方车辆验证第78-79页
    3.7 本章小结第79-82页
第4章 前方参数估计以及车辆跟踪研究第82-96页
    4.1 基于单目视觉的前方车辆测距第82-87页
        4.1.1 测距模型的建立第82-85页
        4.1.2 CCD图像传感器内部参数标定第85-87页
    4.2 前方车辆跟踪第87-93页
        4.2.1 目标跟踪算法研究现状第87-88页
        4.2.2 基于前方车辆边缘信息的车辆定位第88-90页
        4.2.3 车辆跟踪算法以及边缘更新第90-93页
    4.3 基于序列图像的前方车辆速度估计第93-94页
    4.4 本章小结第94-96页
第5章 基于图像的车辆纵向运动控制研究第96-116页
    5.1 安全距离模型的建立与分析第96-101页
        5.1.1 安全距离模型理论基础第96-98页
        5.1.2 安全距离模型计算与分析第98-101页
    5.2 车辆ABS防抱死制动控制第101-108页
        5.2.1 单轮车辆模型建立第101-103页
        5.2.2 基于专家PID的制动控制第103-105页
        5.2.3 基于模糊PID的制动控制第105-108页
    5.3 基于安全车距的制动控制系统第108-114页
        5.3.1 系统设计第108-109页
        5.3.2 基于Matlab/Simulink的车辆制动控制仿真实验第109-114页
    5.4 本章小结第114-116页
第6章 总结与展望第116-118页
    6.1 论文工作总结第116页
    6.2 本文的不足之处与未来工作展望第116-118页
参考文献第118-126页
致谢第126-128页
攻读硕士学位期间发表的论文及获奖情况第128页

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