缩微无人车上位机软件设计及实现
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 课题研究的背景 | 第8页 |
| 1.2 无人车发展技术概述 | 第8-10页 |
| 1.2.1 国外无人驾驶汽车的发展历程 | 第9页 |
| 1.2.2 国内无人驾驶汽车的发展历程 | 第9-10页 |
| 1.3 本文的课题来源、研究内容和组织结构 | 第10-12页 |
| 1.3.1 本课题来源及研究内容 | 第10页 |
| 1.3.2 本文组织架构 | 第10-12页 |
| 第二章 缩微无人车系统设计 | 第12-19页 |
| 2.1 缩微无人车功能需求分析 | 第12页 |
| 2.2 缩微无人车硬件系统设计 | 第12-14页 |
| 2.3 缩微无人车上位机软件系统设计 | 第14-18页 |
| 2.4 本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 车道线检测 | 第19-29页 |
| 3.1 图像预处理 | 第19-23页 |
| 3.1.1 图像灰度化 | 第19-20页 |
| 3.1.2 图像平滑处理 | 第20-22页 |
| 3.1.3 图像阈值分割 | 第22-23页 |
| 3.2 边缘检测 | 第23-25页 |
| 3.3 车道线检测 | 第25-28页 |
| 3.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第四章 交通标志牌识别 | 第29-49页 |
| 4.1 交通标志图像分割 | 第29-34页 |
| 4.1.1 基于颜色模型的交通标志分割 | 第29-33页 |
| 4.1.2 基于形状的交通标志分割 | 第33-34页 |
| 4.2 交通标志图像特征提取 | 第34-40页 |
| 4.2.1 Hu不变矩 | 第34-37页 |
| 4.2.2 基于HOG特征提取 | 第37-40页 |
| 4.3 交通标示牌分类识别 | 第40-48页 |
| 4.3.1 支持向量机 | 第40-47页 |
| 4.3.2 交通标志识别试验结果分析 | 第47-48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 控制决策 | 第49-60页 |
| 5.1 模糊自适应PID | 第49-50页 |
| 5.2 车道偏离控制决策 | 第50-56页 |
| 5.2.1 车道偏离预警 | 第50-51页 |
| 5.2.2 车道偏离控制 | 第51-55页 |
| 5.2.3 车道偏离控制结果分析 | 第55-56页 |
| 5.3 变道控制决策 | 第56-59页 |
| 5.3.1 变道模型与控制方法 | 第56-58页 |
| 5.3.2 变道控制结果分析 | 第58-59页 |
| 5.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 GPS定位与远程监控 | 第60-65页 |
| 6.1 GPS定位处理 | 第60-63页 |
| 6.1.1 GPS数据处理 | 第60-61页 |
| 6.1.2 上位机GPS地图 | 第61-62页 |
| 6.1.3 车载上位机界面 | 第62-63页 |
| 6.2 远程监控 | 第63-64页 |
| 6.3 本章小结 | 第64-65页 |
| 第七章 总结 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-69页 |
| 附录A | 第69-70页 |
| 附录B | 第70-72页 |
| 在学期间的研究成果 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
