摘要 | 第1-7页 |
Abstract | 第7-12页 |
1 绪论 | 第12-29页 |
·课题的提出 | 第12页 |
·自主导航机器人系统及其仿真 | 第12-17页 |
·典型自主导航机器人的工作模式 | 第12-13页 |
·自主机器人仿真及回放式仿真系统 | 第13-14页 |
·自主机器人虚拟仿真系统 | 第14-16页 |
·虚拟仿真系统所需的关键技术 | 第16-17页 |
·虚拟仿真系统及各项关键技术的研究现状 | 第17-26页 |
·虚拟仿真系统和机器人虚拟仿真系统的研究现状 | 第17-20页 |
·虚拟场景渲染技术 | 第20-23页 |
·虚拟传感器仿真技术 | 第23-25页 |
·虚拟场景构建技术 | 第25-26页 |
·本文的主要工作和创新点 | 第26-29页 |
·本文的安排 | 第26-27页 |
·本文的创新点 | 第27-29页 |
2 虚拟场景快速地形渲染 | 第29-48页 |
·动态构建地形渲染算法 | 第29-31页 |
·动态构建算法技术要点 | 第29-30页 |
·动态构建算法的缺陷及技术难点 | 第30-31页 |
·基于GPU的四叉树的构建、遍历和分割算法 | 第31-37页 |
·误差度量 | 第31-33页 |
·完全四叉树的构建 | 第33-35页 |
·四叉树的遍历 | 第35-37页 |
·过渡集裂缝消除算法和三角化规则 | 第37-43页 |
·裂缝的产生和消除原则 | 第37-38页 |
·过渡集构造算法 | 第38-41页 |
·过渡集算法的三角化规则 | 第41-43页 |
·实验结果及分析 | 第43-47页 |
·小结 | 第47-48页 |
3 四叉树Clipmap(QTC)大尺寸虚拟场景渲染算法 | 第48-68页 |
·引言 | 第48-49页 |
·四叉树clipmap(QTC) | 第49-55页 |
·Clipmap及其在大尺寸场景下的应用 | 第49-50页 |
·Clipmap窗口的选取 | 第50-52页 |
·QTC纹理栈的构造 | 第52-54页 |
·DEM的编码,解码和传递 | 第54-55页 |
·QTC的裂缝消除策略 | 第55-57页 |
·渲染优化策略 | 第57-59页 |
·视锥剪裁 | 第57-58页 |
·动态分辨率调整策略 | 第58-59页 |
·DEM调度和更新 | 第59-61页 |
·实验结果及分析 | 第61-67页 |
·渲染结果 | 第61-63页 |
·渲染帧速率 | 第63-65页 |
·算法的开销 | 第65-66页 |
·误差控制和模型控制对比 | 第66-67页 |
·小结 | 第67-68页 |
4 自主机器人传感器快速仿真 | 第68-94页 |
·引言 | 第68-69页 |
·基于GPU硬件加速的激光雷达快速仿真 | 第69-80页 |
·激光雷达仿真和光线追踪模型 | 第69-70页 |
·距离图渲染仿真 | 第70-72页 |
·基于切空间变换的平面凹凸模拟 | 第72-74页 |
·GPU环境纹理采样的宽视场仿真 | 第74-75页 |
·实验结果和分析 | 第75-80页 |
·光学摄像机仿真 | 第80-93页 |
·基于平面标定技术的线性模型摄像机仿真 | 第80-84页 |
·基于位移纹理的非线性畸变仿真 | 第84-87页 |
·实验结果 | 第87-93页 |
·小结 | 第93-94页 |
5 基于自主车辆系统的虚拟实验环境构造 | 第94-116页 |
·引言 | 第94页 |
·以激光雷达为基础的场景构建 | 第94-106页 |
·边折叠简化和渐进式网格 | 第94-95页 |
·基于面分割的简化算法 | 第95-100页 |
·激光雷达数据的场景重建 | 第100-101页 |
·实验结果 | 第101-106页 |
·自主车辆野外地图重建技术的研究 | 第106-115页 |
·传感器、数据类型及其特点 | 第106页 |
·局部坐标系下的地图重建 | 第106-107页 |
·全局地图重建 | 第107-108页 |
·空白区域填充 | 第108-109页 |
·场景纹理重建 | 第109-112页 |
·实验结果 | 第112-115页 |
·小结 | 第115-116页 |
结语 | 第116-118页 |
致谢 | 第118-119页 |
参考文献 | 第119-128页 |
附录 | 第128页 |