| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-25页 |
| ·自主地面车辆的介绍 | 第11-20页 |
| ·ALV 的含义 | 第11-12页 |
| ·ALV 的发展 | 第12-18页 |
| ·ALV 的结构及关键技术 | 第18-20页 |
| ·ALV 障碍物检测的研究现状 | 第20-23页 |
| ·ALV 障碍物检测国外研究现状 | 第20-22页 |
| ·ALV 障碍物检测国内研究现状 | 第22-23页 |
| ·ALV 障碍物检测研究现状分析 | 第23页 |
| ·研究内容 | 第23-25页 |
| 第2章 自主地面车辆障碍物检测系统 | 第25-39页 |
| ·典型障碍物的分析 | 第25-29页 |
| ·障碍物的分类 | 第25页 |
| ·障碍物的特征参数 | 第25-29页 |
| ·ALV 行驶地形的分析 | 第29-35页 |
| ·地质勘探地形的描述方法 | 第29-33页 |
| ·地质勘探地形的分类分析 | 第33-35页 |
| ·障碍物检测系统的设计原则 | 第35-38页 |
| ·障碍检测系统的反应能力 | 第35-36页 |
| ·地质勘探路面的通过比 | 第36-37页 |
| ·障碍物检测系统的敏感度 | 第37-38页 |
| ·障碍物检测系统的可信度 | 第38页 |
| ·本章总结 | 第38-39页 |
| 第3章 基于 D-S 证据理论的多传感器数据融合研究 | 第39-59页 |
| ·ALV 传感器的选型及安装 | 第39-44页 |
| ·ALV 传感器的类型 | 第39-41页 |
| ·ALV 传感器的选型 | 第41-43页 |
| ·ALV 传感器安装要求 | 第43-44页 |
| ·ALV 传感器的数据采集及处理 | 第44-51页 |
| ·基于单目视觉的数据采集及处理 | 第44-48页 |
| ·基于激光雷达的数据采集及处理 | 第48-51页 |
| ·基于 D-S 证据理论的多传感器数据融合 | 第51-58页 |
| ·多传感器数据融合的概述 | 第52页 |
| ·多传感器数据融合的应用 | 第52-54页 |
| ·基于 D-S 证据理论数据融合 | 第54-58页 |
| ·本章总结 | 第58-59页 |
| 第4章 自主地面车辆越障控制策略 | 第59-71页 |
| ·ALV 通过性分析 | 第59-63页 |
| ·ALV 通过性几何参数 | 第59-60页 |
| ·ALV 典型障碍物越障分析 | 第60-63页 |
| ·ALV 障碍物的判定算法 | 第63-65页 |
| ·基于多传感器的多目标跟踪原理 | 第63-64页 |
| ·多传感器融合的障碍物判定算法原理 | 第64-65页 |
| ·自主地面车辆越障控制策略 | 第65-70页 |
| ·ALV 速度控制策略 | 第65-68页 |
| ·ALV 转向控制策略 | 第68-70页 |
| ·本章总结 | 第70-71页 |
| 第5章 自主地面车辆障碍物检测仿真分析 | 第71-83页 |
| ·ALV 建模 | 第71-75页 |
| ·车辆四自由度建模 | 第71-74页 |
| ·车辆动力性建模 | 第74-75页 |
| ·ALV 障碍物检测系统建模 | 第75-76页 |
| ·ALV 越障模型 | 第76-77页 |
| ·仿真分析 | 第77-82页 |
| ·本章总结 | 第82-83页 |
| 第6章 总结与展望 | 第83-85页 |
| ·总结 | 第83-84页 |
| ·展望 | 第84-85页 |
| 参考文献 | 第85-89页 |
| 致谢 | 第89页 |