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基于多视图几何的车辆视觉感知与控制

致谢第5-6页
摘要第6-8页
Abstract第8-9页
1 引言第16-33页
    1.1 研究背景与内容第16-19页
        1.1.1 研究背景第16-17页
        1.1.2 研究内容第17-19页
    1.2 当前研究现状第19-33页
        1.2.1 基于视觉的感知第19-25页
        1.2.2 基于视觉的控制第25-33页
2 多视图几何模型第33-45页
    2.1 引言第33页
    2.2 单视图几何第33-34页
    2.3 两视图几何第34-39页
        2.3.1 平面场景第35-36页
        2.3.2 非平面场景第36-37页
        2.3.3 一般性场景第37-39页
    2.4 三视图几何第39-44页
        2.4.1 三焦张量模型第39-40页
        2.4.2 三焦张量的在线估计第40-44页
    2.5 小结第44-45页
3 基于两视图几何的道路场景几何重构第45-66页
    3.1 引言第45-47页
    3.2 系统架构第47-48页
        3.2.1 车辆视觉系统配置第47页
        3.2.2 道路重构算法流程第47-48页
    3.3 系统建模第48-50页
        3.3.1 车辆-道路几何模型第48-49页
        3.3.2 图像变换模型第49-50页
    3.4 道路重构与识别第50-58页
        3.4.1 道路场景几何重构第50-55页
        3.4.2 可驾驶道路区域识别第55-58页
    3.5 实验结果第58-65页
        3.5.1 分行几何重构第58-60页
        3.5.2 道路识别第60-62页
        3.5.3 计算复杂度第62-64页
        3.5.4 更多场景的实验第64-65页
    3.6 小结第65-66页
4 基于两视图几何的分行递归式可驾驶道路重构与识别第66-89页
    4.1 引言第66-67页
    4.2 道路识别系统第67-69页
        4.2.1 问题描述第67-68页
        4.2.2 算法过程第68-69页
    4.3 结合光照不变性的图像融合第69-71页
        4.3.1 光照不变颜色空间第69-71页
        4.3.2 图像融合第71页
    4.4 递归式道路重构与识别第71-77页
        4.4.1 几何重构第71-74页
        4.4.2 道路识别第74-76页
        4.4.3 递归策略第76-77页
    4.5 实验结果第77-87页
        4.5.1 光照不变图像变换第77-81页
        4.5.2 道路重构与识别第81-83页
        4.5.3 与以往方法的对比第83-86页
        4.5.4 其他结果第86-87页
    4.6 小结第87-89页
5 基于三焦张量的非完整约束车辆轨迹跟踪控制第89-116页
    5.1 引言第89-92页
    5.2 问题描述第92-93页
    5.3 几何建模第93-96页
        5.3.1 三焦张量模型第93-95页
        5.3.2 几何重构第95-96页
    5.4 基于关键帧策略的位姿估计第96-100页
        5.4.1 关键帧选择第97页
        5.4.2 尺度化位姿估计第97-100页
    5.5 控制策略第100-107页
        5.5.1 误差系统分析第101-103页
        5.5.2 控制器设计第103页
        5.5.3 稳定性分析第103-107页
    5.6 仿真验证第107-115页
        5.6.1 位姿估计第108-111页
        5.6.2 基于视觉的轨迹跟踪和位姿调节第111-113页
        5.6.3 长距离的轨迹跟踪任务第113-115页
    5.7 小结第115-116页
6 总结与展望第116-118页
参考文献第118-136页
攻读博士学位期间科研成果第136-138页
作者简介第138页

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