摘要 | 第1-8页 |
ABSTRACT | 第8-13页 |
插图 | 第13-16页 |
表格 | 第16-17页 |
第一章 绪论 | 第17-25页 |
·研究背景和选题意义 | 第17-18页 |
·无人车的发展历程 | 第18-22页 |
·主要研究内容与组织结构 | 第22-25页 |
第二章 无人车辆整体介绍 | 第25-33页 |
·无人车硬件系统 | 第25-27页 |
·无人车辆整体技术系统 | 第27-28页 |
·感知传感器选取 | 第28-30页 |
·本章小结 | 第30-33页 |
第三章 可行驶区域探测以及车道线检测与跟踪 | 第33-67页 |
·引言 | 第33页 |
·相关研究背景 | 第33-35页 |
·车道线检测与跟踪方法 | 第33-34页 |
·路面检测方法 | 第34-35页 |
·基于成像模型的车道线检测和跟踪 | 第35-48页 |
·中国公路车道线标记标准 | 第36-37页 |
·基于成像模型的车道线检测算法 | 第37-42页 |
·基于卡尔曼滤波器的车道线跟踪算法 | 第42-48页 |
·基于多传感器融合的可行驶区域探测 | 第48-64页 |
·系统构架 | 第49-52页 |
·传感器融合算法 | 第52-58页 |
·实验和结果 | 第58-64页 |
·本章小结 | 第64-67页 |
第四章 交通标志牌定位与识别算法 | 第67-83页 |
·引言 | 第67-68页 |
·相关研究背景 | 第68-69页 |
·交通标志检测方法 | 第68页 |
·交通标志识别方法 | 第68-69页 |
·基于HOG-LBP融合特征的交通标志检测算法 | 第69-75页 |
·HOG特征 | 第69-70页 |
·LBP特征 | 第70-71页 |
·HOG-LBP融合特征 | 第71-72页 |
·实验及分析 | 第72-75页 |
·基于ASIFT特征的多角度交通标示识别算法 | 第75-82页 |
·相机的仿射模型 | 第75-76页 |
·图像仿射变换倾斜度变换 | 第76-78页 |
·ASIFT交通标志匹配 | 第78-79页 |
·实验及分析 | 第79-82页 |
·本章小结 | 第82-83页 |
第五章 道路路口的实时检测 | 第83-111页 |
·引言 | 第83页 |
·相关研究背景 | 第83-85页 |
·基于虚拟圆柱体扫描仪(VCS)的路口检测算法 | 第85-102页 |
·VCS定义 | 第86-88页 |
·利用VCS实现路口检测和识别 | 第88-93页 |
·实验结果 | 第93-101页 |
·结论 | 第101-102页 |
·基于VeloRegistration的路口检测方法 | 第102-107页 |
·VeloRegistration | 第103-106页 |
·实验结果 | 第106页 |
·结论 | 第106-107页 |
·本章小结 | 第107-111页 |
第六章 结论与展望 | 第111-115页 |
·论文总结 | 第111-112页 |
·主要创新点 | 第112页 |
·研究展望 | 第112-115页 |
参考文献 | 第115-125页 |
攻博期间研究经历和科研成果 | 第125-129页 |
致谢 | 第129-130页 |