基于信息融合的道路和障碍物检测方法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 1 绪论 | 第8-15页 |
| ·研究背景和意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-13页 |
| ·移动机器人的发展和现状 | 第9-10页 |
| ·多传感器信息融合技术研究进展 | 第10-12页 |
| ·道路和障碍物检测技术研究进展 | 第12-13页 |
| ·论文主要内容及章节安排 | 第13-15页 |
| ·论文主要内容 | 第13-14页 |
| ·论文结构安排 | 第14-15页 |
| 2 移动机器人系统平台介绍 | 第15-22页 |
| ·移动机器人系统介绍 | 第15-17页 |
| ·环境感知系统和传感器 | 第17-21页 |
| ·摄像机采集和处理信息 | 第17-19页 |
| ·激光雷达采集和处理信息 | 第19-20页 |
| ·多传感器联合标定 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 3 基于图像的道路检测 | 第22-39页 |
| ·道路检测算法研究 | 第22-28页 |
| ·道路特征分析 | 第22-27页 |
| ·支持向量机分类原理 | 第27-28页 |
| ·基于多特征信息融合的道路区域检测算法 | 第28-34页 |
| ·实验结果与分析 | 第34-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 4 基于图像和激光雷达信息融合的道路障碍物检测 | 第39-62页 |
| ·基于激光雷达的道路检测 | 第39-43页 |
| ·激光雷达数据处理 | 第39-40页 |
| ·基于激光雷达的道路检测 | 第40-43页 |
| ·基于图像和激光雷达的道路区域检测算法 | 第43-52页 |
| ·模糊支持向量机 | 第43-45页 |
| ·用FSVM分割道路 | 第45-49页 |
| ·实验结果与分析 | 第49-52页 |
| ·基于图像和激光雷达的障碍物检测 | 第52-61页 |
| ·基于图像的障碍物检测 | 第52-56页 |
| ·基于激光雷达的障碍物检测 | 第56-58页 |
| ·图像和激光雷达信息融合 | 第58-59页 |
| ·实验结果及分析 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 5 总结与展望 | 第62-63页 |
| ·工作总结 | 第62页 |
| ·研究展望 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |