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基于机器视觉的车道保持控制算法研究

摘要第5-6页
abstract第6-7页
第一章 绪论第11-19页
    1.1 课题研究背景与意义第11-12页
    1.2 基于机器视觉的车道保持辅助系统简介第12-13页
    1.3 课题研究现状第13-17页
        1.3.1 摄像头标定第13-14页
        1.3.2 车道线识别与跟踪第14-15页
        1.3.3 车道偏离预警第15-16页
        1.3.4 车道保持横向控制第16-17页
    1.4 本文研究的主要内容第17-19页
第二章 摄像头标定算法研究及单目测距原理第19-48页
    2.1 摄像头成像模型第19-23页
        2.1.1 线性成像模型第19-22页
        2.1.2 摄像头畸变模型第22-23页
    2.2 摄像头内参数标定第23-30页
        2.2.1 基于OpenCV的内参数标定方法第23-24页
        2.2.2 棋盘格角点检测第24-27页
        2.2.3 内参数标定实验第27-30页
    2.3 摄像头外参数标定第30-46页
        2.3.1 世界坐标系和摄像机坐标系的建立第30-31页
        2.3.2 消失点与摄像头外参数的关系第31-34页
        2.3.3 基于最优道路消失点的外参数标定方法第34-36页
        2.3.4 最优道路消失点估计第36-43页
        2.3.5 外参数标定实验第43-46页
    2.4 单目测距原理第46页
    2.5 本章小结第46-48页
第三章 车道线识别与跟踪算法研究第48-77页
    3.1 图像预处理第48-57页
        3.1.1 图像灰度化第49页
        3.1.2 图像特征提取第49-53页
        3.1.3 图像二值化第53-55页
        3.1.4 逆透视变换第55-56页
        3.1.5 感兴趣区域获取第56-57页
    3.2 车道线特征点提取第57-68页
        3.2.1 车道线起点检测第58-62页
        3.2.2 车道线特征点搜索第62-68页
    3.3 车道线拟合第68-70页
    3.4 车道线跟踪第70-71页
    3.5 车道线识别与跟踪实验第71-76页
        3.5.1 实验环境及测试数据第71-72页
        3.5.2 实验结果的评价标准第72-73页
        3.5.3 实验结果与分析第73-76页
    3.6 本章小结第76-77页
第四章 车道偏离预警算法研究第77-89页
    4.1 常见的车道偏离预警算法第77-80页
        4.1.1 CCP算法第77-78页
        4.1.2 TLC算法第78页
        4.1.3 FOD算法第78-80页
    4.2 基于CCP和 TLC联合的车道偏离预警策略第80-81页
    4.3 车道偏离预警策略的建模与仿真验证第81-87页
        4.3.1 车道偏离预警策略建模第81-83页
        4.3.2 仿真工况设计第83-84页
        4.3.3 车道偏离预警实验结果与分析第84-87页
    4.4 本章小结第87-89页
第五章 车道保持横向控制算法研究第89-105页
    5.1 车辆动力学模型第89-93页
        5.1.1 魔术公式轮胎模型第89-90页
        5.1.2 二自由度车辆动力学模型第90-93页
    5.2 基于单点预瞄驾驶员模型的横向控制算法第93-97页
        5.2.1 驾驶员模型第93页
        5.2.2 单点预瞄驾驶员模型第93-95页
        5.2.3 横向控制算法设计第95-97页
    5.3 车道保持横向控制算法的建模与仿真验证第97-104页
        5.3.1 车辆模型和轮胎模型第97-98页
        5.3.2 车道保持横向控制算法建模第98-99页
        5.3.3 仿真工况设计第99-100页
        5.3.4 仿真实验结果与分析第100-104页
    5.4 本章小结第104-105页
第六章 总结与展望第105-107页
    6.1 总结第105-106页
    6.2 展望第106-107页
致谢第107-108页
参考文献第108-113页
攻读硕士学位期间取得的成果第113页

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