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结构化道路环境下视觉导航摄像机的外参数自动标定方法研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-8页
第一章 绪论第8-19页
   ·自主驾驶车与车辆主动安全技术第8-14页
     ·主动安全新技术第9-11页
     ·自主车导航技术的研究状况第11-13页
     ·利用车载摄像机的自主车视觉导航第13-14页
   ·道路、车辆与图像间关系第14-17页
     ·驾驶员与道路、车辆间关系第14-15页
     ·车载摄像机与道路、自主车间关系第15-17页
   ·论文的研究工作第17-19页
     ·论文的内容与组织结构第17-18页
     ·论文的主要贡献第18-19页
第二章 摄像机标定第19-25页
   ·摄像机标定的方法概述第19-21页
     ·摄像机标定方法的分类第19-20页
     ·经典的摄像机标定方法第20-21页
   ·摄像机标定的应用与发展第21-23页
     ·摄像机标定的研究内容第21-22页
     ·摄像机标定的主要应用第22-23页
   ·本文的摄像机标定思路第23-24页
   ·本章小结第24-25页
第三章 道路模型及其参数化描述第25-38页
   ·坐标系变换第25-28页
     ·坐标系定义第25-26页
     ·坐标系间关系第26-28页
   ·简化摄像机模型第28-29页
   ·结构化道路建模第29-32页
     ·结构化道路特性第29-30页
     ·瞬时车道局部坐标系第30页
     ·水平道路模型第30-32页
   ·图像坐标系下的道路参数化描述第32-37页
     ·不同摄像机模型下的道路曲线形式第33-34页
     ·统一的道路曲线描述第34-36页
     ·统一描述形式中的参数意义第36-37页
   ·本章小结第37-38页
第四章 结构化道路环境车载摄像机的自动标定第38-52页
   ·关键数据测量及形式化描述第38-40页
     ·关键数据计算第38-39页
     ·模型的形式化描述第39-40页
   ·卡尔曼滤波与扩展卡尔曼滤波第40-43页
     ·卡尔曼滤波第41-42页
     ·扩展卡尔曼滤波第42-43页
   ·扩展卡尔曼滤波在本文的应用第43-45页
   ·算法研究第45-49页
     ·思路分析第45-48页
     ·摄像机自动标定算法第48-49页
   ·仿真实验第49-51页
   ·本章小结第51-52页
第五章 实验验证第52-62页
   ·图像坐标系中道路参数的获得第52-56页
     ·图像预处理第52-54页
     ·获取图像坐标系下道路参数第54-56页
   ·实验验证第56-61页
     ·实车实验1第56-58页
     ·实车实验2第58-61页
   ·本章小结第61-62页
第六章 总结与展望第62-64页
   ·本文工作总结第62-63页
   ·今后研究方向第63-64页
致谢第64-65页
参考文献第65-67页
攻读硕士学位期间发表的论文第67页

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