基于激光雷达回波信号的车道线检测方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景及研究意义 | 第10-11页 |
| ·智能车辆车道线检测研究现状 | 第11-14页 |
| ·本文的主要工作和主要创新点及内容安排 | 第14-16页 |
| ·本文主要工作和主要创新点 | 第14-15页 |
| ·本文的内容安排 | 第15-16页 |
| 第2章 车道线检测系统设计 | 第16-24页 |
| ·车道线检测系统设计关键点 | 第16页 |
| ·传感器的选取 | 第16-21页 |
| ·激光雷达简介 | 第16-18页 |
| ·IBEOLUX2010 | 第18-21页 |
| ·系统设计 | 第21-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于回波脉冲宽度的特征提取 | 第24-32页 |
| ·概述 | 第24-25页 |
| ·特征种子点提取 | 第25-29页 |
| ·最小类内方差 | 第25-27页 |
| ·误差分析3σ准则 | 第27-29页 |
| ·区域生长 | 第29-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第4章 车道线识别与拟合的方法研究 | 第32-42页 |
| ·概述 | 第32页 |
| ·基于IFCL算法的车道线识别 | 第32-37页 |
| ·FCL算法 | 第32-35页 |
| ·IFCL算法 | 第35-37页 |
| ·基于最小二乘法的车道线拟合 | 第37-40页 |
| ·最小二乘法拟合的基本原理 | 第37-38页 |
| ·最小二乘法的多项式拟合 | 第38-39页 |
| ·车道线拟合 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-42页 |
| 第5章 车道线检测系统实现 | 第42-60页 |
| ·“智能先锋I号”无人驾驶智能车辆 | 第42-43页 |
| ·IBEO数据介绍及标定 | 第43-46页 |
| ·系统实现 | 第46-58页 |
| ·栅格图的建立 | 第46-48页 |
| ·特征提取 | 第48-51页 |
| ·车道线识别 | 第51-53页 |
| ·车道线拟合 | 第53页 |
| ·实验结果 | 第53-58页 |
| ·本章小结 | 第58-60页 |
| 第6章 总结与展望 | 第60-62页 |
| ·总结 | 第60页 |
| ·展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 致谢 | 第66-68页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果 | 第68页 |
