自主行驶车辆的避障控制算法研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第8页 |
| 1.2 研究意义 | 第8-9页 |
| 1.3 自主行驶车辆的国内外发展现状 | 第9-13页 |
| 1.3.1 国外的发展概况 | 第9-11页 |
| 1.3.2 国内的发展概况 | 第11-13页 |
| 1.4 检测和避障技术的现状 | 第13-14页 |
| 1.4.1 自主行驶车辆障碍物检测技术概述 | 第13-14页 |
| 1.4.2 自主行驶车辆的避障算法概述 | 第14页 |
| 1.5 本文研究内容和结构安排 | 第14-15页 |
| 1.5.1 本文的研究内容 | 第14-15页 |
| 1.5.2 本文的结构安排 | 第15页 |
| 1.6 本章小结 | 第15-16页 |
| 2 自主行驶车辆的相关模型 | 第16-23页 |
| 2.1 自主行驶车辆的道路环境模型 | 第16-17页 |
| 2.2 避障控制平台模型的构建 | 第17-18页 |
| 2.3 自主行驶车辆的摄像头成像模型 | 第18-20页 |
| 2.4 自主行驶车辆的运动学模型 | 第20-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 3 基于单目视觉的道路环境信息获取 | 第23-45页 |
| 3.1 道路环境信息的预处理 | 第23-30页 |
| 3.1.1 道路环境信息的滤波处理 | 第23-26页 |
| 3.1.2 行驶道路环境的分割算法设计 | 第26-28页 |
| 3.1.3 行驶道路环境的边缘检测处理 | 第28-30页 |
| 3.2 道路边界的提取与道路中线的计算 | 第30-35页 |
| 3.2.1 道路边界线的提取 | 第30-33页 |
| 3.2.2 道路中线的计算 | 第33-35页 |
| 3.3 障碍物的检测 | 第35-37页 |
| 3.4 单目视觉的几何测距算法 | 第37-39页 |
| 3.5 几何测距的未知参数标定 | 第39-44页 |
| 3.5.1 基于平面模板的摄像机两步标定方法 | 第39-42页 |
| 3.5.2 参数标定的结果 | 第42-44页 |
| 3.6 本章小结 | 第44-45页 |
| 4 自主行驶车辆的避障方法研究 | 第45-57页 |
| 4.1 自主行驶车辆避障控制特点分析 | 第45页 |
| 4.2 模糊控制算法 | 第45-48页 |
| 4.2.1 模糊控制的基础 | 第46-47页 |
| 4.2.2 模糊控制器的组成与原理 | 第47-48页 |
| 4.3 自主行驶车辆的模糊避障算法设计 | 第48-53页 |
| 4.3.1 模糊避障控制器的设计 | 第48-49页 |
| 4.3.2 模糊控制器输入参数的获取 | 第49-50页 |
| 4.3.3 输入参数的模糊化处理 | 第50-51页 |
| 4.3.4 模糊推理规则的建立 | 第51-52页 |
| 4.3.5 输出参数的清晰化 | 第52-53页 |
| 4.4 几种避障算法性能对比和分析 | 第53-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 5 实验和仿真 | 第57-67页 |
| 5.1 图像信息采集实验硬件平台 | 第57-58页 |
| 5.2 上位机图像采集平台 | 第58-59页 |
| 5.3 单目视觉测距实验 | 第59-61页 |
| 5.4 自主行驶车辆避障仿真实验 | 第61-65页 |
| 5.5 本章小结 | 第65-67页 |
| 6 结论 | 第67-70页 |
| 6.1 结论 | 第67页 |
| 6.2 不足和展望 | 第67-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-76页 |
