基于三维激光雷达的实时目标检测
| 致谢 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·基于激光雷达的目标检测 | 第11-14页 |
| ·基于激光雷达的环境感知 | 第14-18页 |
| ·课题来源及组织结构 | 第18-19页 |
| 第二章 障碍物检测 | 第19-44页 |
| ·激光雷达介绍 | 第19-28页 |
| ·Velodyne HDL-64激光雷达 | 第19-21页 |
| ·雷达分辨率分析 | 第21-23页 |
| ·三维雷达数据转化 | 第23-28页 |
| ·障碍栅格地图检测 | 第28-33页 |
| ·三维点云数据投影 | 第28-30页 |
| ·栅格属性判定 | 第30页 |
| ·栅格滤波 | 第30-33页 |
| ·基于点云梯度的局部最优分割 | 第33-37页 |
| ·基于扫描线梯度方法的分割 | 第33-34页 |
| ·滤除扫描梯度的误检 | 第34页 |
| ·地面估计和恢复漏检点 | 第34-37页 |
| ·障碍物聚类 | 第37-38页 |
| ·提取障碍物轮廓 | 第38-40页 |
| ·可通行区域检测 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 第三章 目标分类 | 第44-60页 |
| ·目标分类系统架构 | 第44-46页 |
| ·车辆特征描述 | 第46-50页 |
| ·反射强度概率分布特征 | 第48-49页 |
| ·物体纵向高度轮廓特征 | 第49-50页 |
| ·位置姿态相关特征 | 第50页 |
| ·行人检测 | 第50-52页 |
| ·基于激光雷达点云特征 | 第50-51页 |
| ·基于简单几何特征 | 第51-52页 |
| ·SVM分类器 | 第52-55页 |
| ·实验分析 | 第55-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第四章 总结与展望 | 第60-62页 |
| ·总结 | 第60-61页 |
| ·展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 作者简介及研究生阶段取得的成果 | 第66页 |
