基于双目视觉的无人驾驶汽车道路识别技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 本文主要研究内容及章节安排 | 第15-17页 |
| 1.3.1 本文主要研究内容 | 第15-17页 |
| 1.3.2 本文章节安排 | 第17页 |
| 1.4 本章小结 | 第17-19页 |
| 第二章 双目视觉的原理及图像校正 | 第19-27页 |
| 2.1 双目视觉的原理 | 第19-21页 |
| 2.2 图像校正 | 第21-25页 |
| 2.2.1 图像采集 | 第21-22页 |
| 2.2.2 畸变校正 | 第22-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-27页 |
| 第三章 车道线检测 | 第27-43页 |
| 3.1 图像预处理 | 第27-31页 |
| 3.1.1 图像兴趣区域提取 | 第27-28页 |
| 3.1.2 图像灰度化 | 第28-29页 |
| 3.1.3 图像滤波 | 第29页 |
| 3.1.4 图像二值化 | 第29-31页 |
| 3.2 车道线识别及拟合方程 | 第31-41页 |
| 3.2.1 Hough变换检测车道线 | 第31-34页 |
| 3.2.2 提取车道中心线曲线方程 | 第34-38页 |
| 3.2.3 车道线识别及拟合曲线方程实验 | 第38-41页 |
| 3.3 本章小结 | 第41-43页 |
| 第四章 模糊控制在道路行驶中的应用 | 第43-53页 |
| 4.1 控制理论概述 | 第43页 |
| 4.2 模糊控制理论 | 第43-51页 |
| 4.2.1 模糊控制理论概述 | 第43-44页 |
| 4.2.2 模糊控制器组成 | 第44-45页 |
| 4.2.3 模糊控制器设计 | 第45-49页 |
| 4.2.4 模糊控制器实验仿真 | 第49-51页 |
| 4.3 本章小结 | 第51-53页 |
| 第五章 道路障碍物检测 | 第53-74页 |
| 5.1 摄像机标定 | 第54-65页 |
| 5.1.1 坐标系建立 | 第54-56页 |
| 5.1.2 基于线性模型的摄像机投影矩阵标定 | 第56-60页 |
| 5.1.3 标定实验及结果分析 | 第60-63页 |
| 5.1.4 单应性矩阵标定 | 第63-64页 |
| 5.1.5 单应性矩阵求解实验 | 第64-65页 |
| 5.2 真伪障碍物判断及真障碍物距离计算 | 第65-73页 |
| 5.2.1 行驶车道的路面提取 | 第65-66页 |
| 5.2.2 真伪障碍物判断 | 第66-71页 |
| 5.2.3 真障碍物距离计算 | 第71-73页 |
| 5.3 本章小结 | 第73-74页 |
| 第六章 结论 | 第74-76页 |
| 6.1 全文总结 | 第74-75页 |
| 6.2 工作展望 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 附录A | 第80-84页 |
| 攻读学位期间所取得的相关科研成果 | 第84-86页 |
| 致谢 | 第86页 |
