基于视觉的车辆通过性驾驶辅助系统研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第15-23页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第15-17页 |
| 1.2 国内外现状 | 第17-21页 |
| 1.2.1 驾驶辅助 | 第17-19页 |
| 1.2.2 车辆转向控制策略 | 第19页 |
| 1.2.3 视觉测距和环境感知 | 第19-20页 |
| 1.2.4 车道线检测 | 第20-21页 |
| 1.2.5 车辆倾覆预警 | 第21页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第21-22页 |
| 1.4 章节安排 | 第22-23页 |
| 第2章 相关知识 | 第23-39页 |
| 2.1 摄像头内参模型 | 第23-25页 |
| 2.2 摄像头的外参 | 第25-26页 |
| 2.2.1 平面场景的摄像头标定原理 | 第25-26页 |
| 2.3 车载摄像机自标定方法 | 第26-30页 |
| 2.3.1 坐标系建立 | 第26-27页 |
| 2.3.2 透视投影成像模型 | 第27-28页 |
| 2.3.3 摄像机外参数解析式的推导 | 第28-30页 |
| 2.4 双目摄像机标定 | 第30-32页 |
| 2.4.1 平行双目立体视觉 | 第30-31页 |
| 2.4.2 非平行双目立体视觉 | 第31-32页 |
| 2.5 图像预处理 | 第32-33页 |
| 2.5.1 图像平滑处理 | 第32-33页 |
| 2.5.2 均值滤波 | 第33页 |
| 2.5.3 中值滤波 | 第33页 |
| 2.6 车道线检测 | 第33-35页 |
| 2.6.1 基于Hough变换的车道线检测 | 第33-35页 |
| 2.7 曲线车道线识别 | 第35-38页 |
| 2.7.1 基于三次B样条曲线 | 第35-38页 |
| 2.8 基于模糊控制的转向策略 | 第38页 |
| 2.9 小结 | 第38-39页 |
| 第3章 车辆周边环境信息采集处理 | 第39-47页 |
| 3.1 畸变矫正 | 第39-40页 |
| 3.2 标定 | 第40-42页 |
| 3.3 基于图像特征的Hough变换车道线检测 | 第42-45页 |
| 3.3.1 感兴区域模型 | 第45页 |
| 3.4 小结 | 第45-47页 |
| 第4章 通过性判断 | 第47-62页 |
| 4.1 汽车的运动学模型分析 | 第47-49页 |
| 4.2 车辆转向 | 第49-55页 |
| 4.2.1 最小转弯半径 | 第49-51页 |
| 4.2.2 汽车转弯时的运行轨迹分析 | 第51-52页 |
| 4.2.3 内轮差 | 第52-53页 |
| 4.2.4 阿克曼转向 | 第53-55页 |
| 4.3 基于路径规划的转向控制 | 第55-58页 |
| 4.3.1 道路曲线建模 | 第55-58页 |
| 4.4 一种快速判断车辆通过性方法 | 第58-59页 |
| 4.5 车辆倾覆计算 | 第59-60页 |
| 4.6 人机交互 | 第60-61页 |
| 4.7 小结 | 第61-62页 |
| 第5章 实验及结果分析 | 第62-70页 |
| 5.1 转向控制 | 第62-66页 |
| 5.1.1 全景图像拼接 | 第62-63页 |
| 5.1.2 通行性判断 | 第63-66页 |
| 5.2 倾覆预警 | 第66-68页 |
| 5.2.1 基于双目视觉的点云计算倾覆预警 | 第67-68页 |
| 5.3 人机交互 | 第68-69页 |
| 5.4 小结 | 第69-70页 |
| 结论 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
| 附录A 攻读学位期间参与的研究项目 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
