基于激光扫描雷达的自动驾驶技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 课题关键技术分析 | 第13-16页 |
| 1.3.1 环境感知 | 第13-15页 |
| 1.3.2 决策规划 | 第15-16页 |
| 1.4 论文章节安排 | 第16-17页 |
| 第二章 激光扫描雷达三维栅格空间构建 | 第17-28页 |
| 2.1 空间数据获取 | 第18-23页 |
| 2.1.1 激光扫描雷达 | 第18-19页 |
| 2.1.2 点云信息提取 | 第19-20页 |
| 2.1.3 点云数据预处理 | 第20-21页 |
| 2.1.4 空间坐标转换 | 第21-23页 |
| 2.2 栅格数据映射 | 第23-27页 |
| 2.2.1 三维栅格设计 | 第23-24页 |
| 2.2.2 栅格数据生成 | 第24-27页 |
| 2.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 行驶道路环境感知 | 第28-44页 |
| 3.1 地面数据分割 | 第29-31页 |
| 3.1.1 地面分割方法 | 第29-30页 |
| 3.1.2 基于最大最小高度差的地面分割 | 第30-31页 |
| 3.2 道路边缘检测 | 第31-34页 |
| 3.2.1 道路边缘点提取 | 第31-32页 |
| 3.2.2 道路边界拟合 | 第32-34页 |
| 3.3 障碍物检测 | 第34-43页 |
| 3.3.1 障碍物检测方法 | 第34-35页 |
| 3.3.2 障碍点提取 | 第35-36页 |
| 3.3.3 DBSCAN聚类算法改进 | 第36-40页 |
| 3.3.4 障碍物分类识别 | 第40-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 多传感器小车自动驾驶 | 第44-56页 |
| 4.1 小车行驶决策 | 第44-46页 |
| 4.2 基于RTK-GPS的宏观导航 | 第46-49页 |
| 4.2.1 RTK-GPS | 第46-47页 |
| 4.2.2 宏观导航算法 | 第47-49页 |
| 4.3 基于模糊控制的行车控制 | 第49-55页 |
| 4.3.1 行车控制策略 | 第50-51页 |
| 4.3.2 模糊控制器设计 | 第51-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 自动驾驶实验平台 | 第56-66页 |
| 5.1 硬件平台 | 第56-57页 |
| 5.2 车身控制 | 第57-59页 |
| 5.2.1 速度控制 | 第58-59页 |
| 5.2.2 转向控制 | 第59页 |
| 5.3 软件系统设计 | 第59-62页 |
| 5.4 系统测试 | 第62-64页 |
| 5.4.1 测试结果 | 第62-64页 |
| 5.4.2 性能分析 | 第64页 |
| 5.5 本章小结 | 第64-66页 |
| 第六章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 6.1 总结 | 第66页 |
| 6.2 展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 附录A | 第72-74页 |
| 附录B | 第74-75页 |
| 在学期间的研究成果 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
