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基于机器视觉的智能车控制系统研究

摘要第5-6页
Abstract第6页
第一章 绪论第10-15页
    1.1 课题研究背景与意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状和发展趋势第11-13页
        1.2.1 智能车辆的国内研究情况第11-12页
        1.2.2 智能车辆的国外研究情况第12-13页
    1.3 本文研究的主要内容和篇章安排第13-15页
第二章 智能驾驶控制系统架构与总体设计第15-29页
    2.1 智能驾驶系统架构设计第15-19页
        2.1.1 智能驾驶系统框架第15-16页
        2.1.2 视觉感知子系统第16页
        2.1.3 运动控制子系统第16-18页
        2.1.4 规划与决策子系统第18-19页
    2.2 智能车辆硬件系统设计第19-24页
        2.2.1 建立硬件系统框架第19-20页
        2.2.2 功能模块设计与搭建第20-24页
    2.3 智能车辆软件系统设计第24-27页
        2.3.1 软件系统资源分配第24-25页
        2.3.2 软件系统流程设计第25-27页
    2.4 系统难点及关键技术第27-28页
    2.5 本章小结第28-29页
第三章 机器视觉图像预处理第29-41页
    3.1 道路图像滤波第29-32页
        3.1.1 滤波算法原理第29-31页
        3.1.2 滤波效果分析与改进第31-32页
    3.2 图像阈值分割与边缘跟踪检测第32-38页
        3.2.1 自适应阈值分割第32-34页
        3.2.2 梯度算子与边缘检测第34-37页
        3.2.3 边界跟踪与提取第37-38页
    3.3 Hough变换车道检测与跟踪第38-40页
        3.3.1 Hough变换基本原理第38-39页
        3.3.2 Hough路线检测与连接第39-40页
    3.4 本章小结第40-41页
第四章 道路特征识别与横向控制算法第41-51页
    4.1 引言第41页
    4.2 路面视觉线形信息提取第41-44页
        4.2.1 道路中心线拟合第41-43页
        4.2.2 中心线曲率计算第43-44页
    4.3 道路元素特征描述与提取第44-45页
        4.3.1 二次特征提取第44-45页
        4.3.2 道路元素特征第45页
    4.4 道路元素分类与横向控制第45-50页
        4.4.1 人工神经网络原理第45-47页
        4.4.2 道路元素识别分类第47-48页
        4.4.3 路径规划与横向控制第48-50页
    4.5 本章小结第50-51页
第五章 纵向智能控制算法与系统策略第51-66页
    5.1 引言第51页
    5.2 智能车辆控制算法研究第51-54页
        5.2.1 数字PID控制算法第51-52页
        5.2.2 Fuzzy控制算法第52-53页
        5.2.3 Fuzzy-PID控制算法第53-54页
    5.3 构建纵向运动Fuzzy-PID控制系统第54-63页
        5.3.1 车辆纵向控制策略分析第54页
        5.3.2 Fuzzy-PID输入输出变量模糊化第54-56页
        5.3.3 PID整定规则分析及模糊控制表建立第56-59页
        5.3.4 Fuzzy-PID算法合成及调整决策第59-61页
        5.3.5 Fuzzy-PID计算机仿真和调试第61-63页
    5.4 智能驾驶系统的控制策略第63-65页
        5.4.1 智能车辆控制策略分析第63页
        5.4.2 智能车辆控制决策第63-65页
    5.5 本章小结第65-66页
第六章 智能车辆实验设计与实现第66-78页
    6.1 多元素道路环境搭建第66-68页
    6.2 视觉图像处理过程第68-70页
    6.3 车辆方向与速度参数测试第70-73页
    6.4 多元素道路跟踪控制过程第73-76页
    6.5 实验实现小结第76-78页
结论与展望第78-79页
参考文献第79-83页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第83-84页
致谢第84-85页
附录第85页

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