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城市环境下无人驾驶智能车感知系统若干关键技术研究

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

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