| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-14页 |
| 1.1.1 自适应巡航控制系统功能分析 | 第11-13页 |
| 1.1.2 自适应巡航系统目标识别研究意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-17页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 论文的主要研究内容 | 第17-18页 |
| 2 基于毫米波雷达的巡航车目标判别基础理论分析 | 第18-27页 |
| 2.1 毫米波雷达的应用分析 | 第18-22页 |
| 2.1.1 毫米波雷达的特性和优势 | 第18-20页 |
| 2.1.2 毫米波雷达的测量原理 | 第20-22页 |
| 2.2 卡尔曼滤波理论基本原理分析 | 第22-24页 |
| 2.2.1 卡尔曼滤波概述 | 第22页 |
| 2.2.2 卡尔曼滤波原理 | 第22-24页 |
| 2.3 扩展卡尔曼滤波理论基本原理分析 | 第24-26页 |
| 2.3.1 扩展卡尔曼滤波概述 | 第24页 |
| 2.3.2 扩展卡尔曼滤波原理 | 第24-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 3 基于扩展卡尔曼滤波理论的目标判别方法研究 | 第27-49页 |
| 3.1 目标判别方法技术路线分析 | 第27-28页 |
| 3.2 汽车主动巡航系统目标判别方法 | 第28-34页 |
| 3.2.1 坐标系 | 第28-30页 |
| 3.2.2 道路曲率估计模型 | 第30-31页 |
| 3.2.3 汽车三自由度模型 | 第31-34页 |
| 3.3 基于扩展卡尔曼滤波的本车状态估计 | 第34-40页 |
| 3.3.1 本车状态估计算法 | 第35-37页 |
| 3.3.2 本车状态估计联合仿真 | 第37-39页 |
| 3.3.3 本车状态估计仿真结果分析 | 第39页 |
| 3.3.4 扩展卡尔曼滤波器有效性验证 | 第39-40页 |
| 3.4 基于卡尔曼滤波的目标车状态估计 | 第40-47页 |
| 3.4.1 本车运动补偿 | 第41-42页 |
| 3.4.2 目标状态估计滤波器 | 第42-43页 |
| 3.4.3 曲率参数计算 | 第43-44页 |
| 3.4.4 路径角补偿 | 第44-46页 |
| 3.4.5 目标车横向偏移量计算 | 第46-47页 |
| 3.5 本章小结 | 第47-49页 |
| 4 基于Simulink/Carsim的目标判别方法联合仿真研究 | 第49-67页 |
| 4.1 仿真软件功能简介 | 第49-51页 |
| 4.1.1 Simulink仿真软件简介 | 第49页 |
| 4.1.2 Carsim仿真软件简介 | 第49-51页 |
| 4.2 仿真环境设置 | 第51-54页 |
| 4.2.1 传感器模型设置 | 第51-52页 |
| 4.2.2 道路模型设置 | 第52-53页 |
| 4.2.3 目标车辆设置 | 第53-54页 |
| 4.3 曲率估计方法有效性验证 | 第54页 |
| 4.4 目标状态估计滤波器有效性验证 | 第54-58页 |
| 4.4.1 直道工况滤波器有效性验证 | 第55-56页 |
| 4.4.2 弯道工况滤波器有效性验证 | 第56-58页 |
| 4.5 目标状态估计滤波器有效性验证 | 第58-66页 |
| 4.5.1 直道工况目标识别方法验证 | 第58-59页 |
| 4.5.2 弯道工况目标识别方法验证 | 第59-61页 |
| 4.5.3 直道入弯道工况目标识别方法验证 | 第61-62页 |
| 4.5.4 弯道入直道工况目标识别方法验证 | 第62-64页 |
| 4.5.5 换道工况目标识别方法验证 | 第64-66页 |
| 4.6 本章小结 | 第66-67页 |
| 5 结论 | 第67-69页 |
| 5.1 全文总结 | 第67页 |
| 5.2 研究展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-71页 |
| 攻读硕士期间发表学术论文情况 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72页 |