| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| 1.1 、研究背景及意义 | 第7-9页 |
| 1.2 、无人驾驶车辆国内外现状 | 第9-12页 |
| 1.2.1 、国外发展现状 | 第9-11页 |
| 1.2.2 、国内发展现状 | 第11-12页 |
| 1.3 、环境感知已有技术介绍 | 第12-14页 |
| 1.4 、论文主要工作 | 第14-15页 |
| 第二章 所使用的传感器 | 第15-21页 |
| 2.1 相机 | 第15-16页 |
| 2.2 VelodyneHDL-32E激光雷达 | 第16-20页 |
| 2.2.1 VelodyneHDL-32E激光雷达工作原理 | 第17-18页 |
| 2.2.2 VelodyneHDL-32E激光雷达参数 | 第18-19页 |
| 2.2.3 VelodyneHDL-32E激光雷达盲区计算 | 第19-20页 |
| 2.3 其它传感器 | 第20-21页 |
| 2.3.1 加速度传感器 | 第20页 |
| 2.3.2 轮速传感器 | 第20-21页 |
| 第三章 道路路面类型分类技术 | 第21-34页 |
| 3.1 基于加速度传感器的路面类型分类 | 第21-29页 |
| 3.1.1 道路表面重建 | 第21-23页 |
| 3.1.2 特征矩阵 | 第23-25页 |
| 3.1.3 分类实验 | 第25-27页 |
| 3.1.4 分类结果 | 第27-29页 |
| 3.2 基于相机的路面类型分类 | 第29-31页 |
| 3.2.1 特征矩阵 | 第29页 |
| 3.2.2 分类结果 | 第29-31页 |
| 3.3 基于加速度传感器和相机融合的路面类型分类 | 第31-33页 |
| 3.4 小结 | 第33-34页 |
| 第四章 可行驶区域探测技术 | 第34-47页 |
| 4.1 环境描述方式 | 第34-36页 |
| 4.1.1 栅格法 | 第34-35页 |
| 4.1.2 蛛网栅格地图 | 第35-36页 |
| 4.2 环境场 | 第36-37页 |
| 4.2.1 势场栅格法 | 第36页 |
| 4.2.2 环境场构造 | 第36-37页 |
| 4.3 数据采集和解算 | 第37-46页 |
| 4.4 小结 | 第46-47页 |
| 第五章 总结与展望 | 第47-49页 |
| 5.1 总结 | 第47页 |
| 5.2 展望 | 第47-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-52页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第52-53页 |
| 附录 | 第53-59页 |
