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基于线结构光的水障碍、凹凸障碍物远距离感测技术

摘要第1-7页
Abstract第7-13页
第1章 绪论第13-32页
   ·研究的目的和意义第13-14页
   ·国内外无人车凹凸障碍物识别研究现状及发展趋势第14-22页
     ·无人车凹凸障碍物识别的国外研究现状第14-18页
     ·无人车凹凸障碍物识别的国内研究现状第18-21页
     ·发展趋势第21-22页
   ·国内外水障碍识别方法研究现状第22-27页
     ·白天水障碍检测第22-26页
     ·夜间水障碍检测第26-27页
     ·全天时水障碍研究第27页
   ·线结构光技术研究现状第27-30页
   ·论文结构安排第30-31页
 本章小结第31-32页
第2章 线结构光远距离水障碍、凹凸障碍检测视觉传感器系统第32-49页
   ·结构光检测原理第32-38页
     ·光学三角法测量原理第32-34页
     ·结构光传感器数学模型第34-38页
   ·传感器系统结构原理第38-39页
   ·传感器系统设计第39-47页
     ·激光发射器设计第39-41页
     ·CCD光学系统设计第41-45页
     ·配件第45-47页
   ·线结构光光条第47-48页
     ·点光源加偏摆镜型第47页
     ·一字线型第47-48页
 本章小结第48-49页
第3章 传感器系统标定及障碍特征信息解算第49-79页
   ·传感器特性第49-51页
     ·探测范围第49-50页
     ·探测分辨力和阈值第50页
     ·光条最小间距第50-51页
   ·传感器标定方法第51-62页
     ·现有线结构光标定方法第51页
     ·本文的标定方法第51-62页
   ·标定实验第62-63页
     ·标定板第62页
     ·实验分析第62-63页
   ·不同障碍特征信息解算原理第63-77页
     ·被测量定义第63-64页
     ·障碍特征信息获取原理第64-66页
     ·水障碍特征信息计算第66-67页
     ·凹障碍特征信息计算第67-72页
     ·凸障碍特征信息计算第72-77页
   ·障碍物检测实验第77-78页
 本章小结第78-79页
第4章 水障碍、凹凸障碍物的线结构光感知技术第79-123页
   ·线结构光光条特征第79-80页
   ·线结构光图像处理第80-103页
     ·滤波处理第80-93页
     ·光条中心提取第93-103页
     ·水障碍“黑洞”算法第103页
   ·障碍感知依据第103-108页
     ·根据光条形状感知障碍类型第104-106页
     ·不同障碍物感知依据第106-108页
   ·实验第108-122页
     ·实验设备第108-109页
     ·线结构光光条强度分布实验第109-111页
     ·线结构光障碍检测实验第111-121页
     ·实验结论第121-122页
 本章小结第122-123页
第5章 线结构光障碍物检测传感器和三维激光雷达信息融合第123-154页
   ·激光雷达第123-145页
     ·三维激光雷达原理第123-125页
     ·激光雷达数据格式第125-128页
     ·点云软件第128-136页
     ·激光雷达数据处理流程第136-137页
     ·障碍检测实验第137-145页
   ·多传感器融合概述第145-146页
   ·基于D-S证据理论的目标识别融合第146-151页
     ·D-S理论基础第146-147页
     ·Dempster组合规则第147页
     ·递归分布式目标信息识别融合第147-148页
     ·基本概率赋值函数的获取第148-149页
     ·环境和通行性评价第149-151页
   ·障碍感知系统信息处理第151-153页
     ·信息融合处理过程第151-152页
     ·融合实验第152-153页
 本章小结第153-154页
总结与展望第154-156页
参考文献第156-164页
攻读学位期间发表论文与研究成果清单第164-165页
致谢第165-166页
作者简介第166页

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