基于信息融合的车道偏离预警鲁棒性算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·概述 | 第10-14页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·国外研究现状 | 第11-13页 |
| ·国内研究现状 | 第13-14页 |
| ·课题来源、方案及创新之处 | 第14-15页 |
| ·课题来源及目的 | 第14页 |
| ·研究方案 | 第14-15页 |
| ·创新点 | 第15页 |
| ·文章组织结构 | 第15-16页 |
| 第2章 道路图像预处理 | 第16-31页 |
| ·车道图像的灰度化 | 第16-17页 |
| ·车道图像的滤波 | 第17-19页 |
| ·滤波方法 | 第17-19页 |
| ·滤波效果对比 | 第19页 |
| ·车道线边缘检测 | 第19-26页 |
| ·检测算子 | 第20-24页 |
| ·边缘检测实验对比 | 第24-26页 |
| ·车道图像分割 | 第26-30页 |
| ·阈值法 | 第27-29页 |
| ·各阈值法效果图 | 第29-30页 |
| ·车道线高度与宽度对应关系 | 第30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 车道线识别 | 第31-40页 |
| ·设定感兴趣区域 | 第31页 |
| ·Hough变换 | 第31-35页 |
| ·检测直线 | 第31-34页 |
| ·检测曲线 | 第34-35页 |
| ·最小二乘法 | 第35-37页 |
| ·直线拟合 | 第35-36页 |
| ·曲线拟合 | 第36-37页 |
| ·车道线检测 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 基于信息融合的车道保持 | 第40-55页 |
| ·基于视觉的车道数据提取 | 第40-42页 |
| ·定位单元 | 第42-45页 |
| ·GPS定位数据 | 第42-43页 |
| ·处理定位数据 | 第43-44页 |
| ·定位数字地图 | 第44-45页 |
| ·数字地图中提取道路几何形状 | 第45-48页 |
| ·车道信息融合 | 第48-54页 |
| ·摄像头、GPS和数字地图融合 | 第48-49页 |
| ·融合车辆动力学 | 第49-51页 |
| ·实验结果 | 第51-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 车道偏离预警算法 | 第55-67页 |
| ·车道偏离预警模型简介 | 第55页 |
| ·TLC模型 | 第55-59页 |
| ·车道线内侧边界点模型 | 第59-66页 |
| ·汽车模型建模 | 第59-60页 |
| ·边界特征点 | 第60-62页 |
| ·偏离预测 | 第62-63页 |
| ·实验结果 | 第63-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第6章 总结与展望 | 第67-68页 |
| ·总结 | 第67页 |
| ·展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第72页 |
