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基于视觉的智能车辆道路识别与障碍物检测方法研究

摘要第4-6页
Abstract第6-8页
第1章 绪论第15-44页
    1.1 课题背景及研究意义第15页
    1.2 基于视觉的道路识别与障碍物检测面临的挑战第15-17页
    1.3 国内外研究现状与分析第17-41页
        1.3.1 智能车辆发展现状第18-22页
        1.3.2 基于视觉的道路识别研究进展第22-32页
        1.3.3 基于双目视觉的障碍物检测研究进展第32-41页
    1.4 论文的主要研究内容第41-44页
第2章 基于视觉的道路消失点检测第44-64页
    2.1 引言第44页
    2.2 道路纹理特征提取第44-47页
        2.2.1 Gabor滤波器第44-45页
        2.2.2 纹理主方向计算第45-47页
    2.3 消失点定位与跟踪第47-51页
        2.3.1 消失点投票定位第47-48页
        2.3.2 基于粒子滤波的消失点跟踪算法第48-50页
        2.3.3 待定消失点分布范围调控第50-51页
    2.4 GPU并行优化第51-55页
        2.4.1 CUDA通用并行计算架构简介第51-52页
        2.4.2 并行优化策略第52-55页
    2.5 实验结果及分析第55-63页
        2.5.1 精度比较及分析第56-61页
        2.5.2 效率比较及分析第61-63页
    2.6 本章小结第63-64页
第3章 基于视觉的道路路面区域分割第64-76页
    3.1 引言第64-65页
    3.2 道路模型与贝叶斯估计第65-66页
    3.3 颜色特征的概率原型第66-69页
    3.4 视觉特征测量第69-70页
    3.5 颜色特征的优化加速第70-72页
        3.5.1 积分图加速技术第70-71页
        3.5.2 GPU并行加速技术第71-72页
    3.6 实验结果与分析第72-74页
    3.7 本章小结第74-76页
第4章 双目视觉道路场景三维重建与障碍物检测第76-106页
    4.1 引言第76-77页
    4.2 光照不变立体匹配代价计算第77-85页
        4.2.1 相对梯度简介第77-78页
        4.2.2 Census变换简介第78-79页
        4.2.3 相对梯度Census变换第79-80页
        4.2.4 实验结果与分析第80-85页
    4.3 快速及内存资源节约型匹配代价聚合算法第85-95页
        4.3.1 稀疏匹配代价聚合优化策略第86-90页
        4.3.2 时间与空间复杂度分析第90-91页
        4.3.3 基于近似测地距离的视差上采样第91-93页
        4.3.4 实验结果及分析第93-95页
    4.4 与搜索范围无关的视差求精算法第95-101页
        4.4.1 算法工作原理第95-98页
        4.4.2 实验结果及分析第98-101页
    4.5 基于参考栅格模型的障碍物提取第101-105页
        4.5.1 工作原理描述第101-103页
        4.5.2 实验结果及分析第103-105页
    4.6 本章小结第105-106页
第5章 视觉导航算法在轨迹跟踪控制中的应用研究第106-125页
    5.1 引言第106-107页
    5.2 视觉环境感知算法的功能第107-108页
    5.3 基于A*算法的路径规划第108-109页
    5.4 车辆动力学模型和跟踪误差第109-112页
        5.4.1 车辆动力学模型第109-110页
        5.4.2 基于预瞄机制的跟踪误差测量第110-112页
    5.5 滑模控制器设计第112-118页
        5.5.1 滑模控制简介第112-113页
        5.5.2 控制策略第113-118页
    5.6 实验结果与分析第118-123页
    5.7 本章小结第123-125页
结论第125-127页
参考文献第127-141页
附录A Wang等人设计的控制律第141-142页
附录B Ren等人设计的控制律第142-143页
攻读博士学位期间发表的论文及其他成果第143-146页
致谢第146-147页
个人简历第147页

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