| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 课题的提出 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-17页 |
| 1.2.1 国内外路径规划研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.2 国内外车辆定位研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3 本文的主要内容与章节安排 | 第17-19页 |
| 第2章 自主行驶车辆路径规划研究 | 第19-39页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 路径规划概念 | 第19-22页 |
| 2.2.1 图的基本概念 | 第20-21页 |
| 2.2.2 图搜索路径规划一般流程 | 第21-22页 |
| 2.3 车道级地图抽象方法 | 第22-26页 |
| 2.3.1 无人驾驶车导航电子地图 | 第22-25页 |
| 2.3.2 基于改进 RNDF 的无人驾驶车导航电子地图 | 第25-26页 |
| 2.4 路阻标定 | 第26-29页 |
| 2.4.1 不同路径优化目标下的路阻标定 | 第26-27页 |
| 2.4.2 动态路阻模型 | 第27-29页 |
| 2.5 最优路径规划算法 | 第29-37页 |
| 2.5.1 图的搜索 | 第30-33页 |
| 2.5.2 规划算法 | 第33-37页 |
| 2.6 基于动态路阻模型车道级路径规划 | 第37-38页 |
| 2.7 本章小结 | 第38-39页 |
| 第3章 多传感器融合车辆定位研究 | 第39-53页 |
| 3.1 引言 | 第39页 |
| 3.2 车辆组合定位系统架构 | 第39-42页 |
| 3.2.1 系统总体架构 | 第40-41页 |
| 3.2.2 坐标系定义 | 第41-42页 |
| 3.3 独立定位算法 | 第42-47页 |
| 3.3.1 惯性导航系统算法 | 第42-44页 |
| 3.3.2 航位推算系统算法 | 第44-45页 |
| 3.3.3 GPS坐标变换 | 第45-47页 |
| 3.4 基于卡尔曼滤波的多传感器融合定位算法 | 第47-52页 |
| 3.4.1 离散卡尔曼滤波算法 | 第47-49页 |
| 3.4.2 惯性导航系统的状态空间模型 | 第49-50页 |
| 3.4.3 惯性导航系统的误差状态方程 | 第50-51页 |
| 3.4.4 卡尔曼滤波融合 | 第51-52页 |
| 3.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第4章 无人驾驶汽车车道级导航算法实现与验证 | 第53-73页 |
| 4.1 引言 | 第53页 |
| 4.2 车道级动态路径规划 | 第53-63页 |
| 4.2.1 车道级地图抽象 | 第53-58页 |
| 4.2.2 车道级动态路径规划 | 第58-63页 |
| 4.3 多传感器融合车辆定位算法 | 第63-71页 |
| 4.3.1 定位方案实现 | 第63-66页 |
| 4.3.2 定位方案验证 | 第66-71页 |
| 4.4 本章小结 | 第71-73页 |
| 第5章 全文总结与研究展望 | 第73-75页 |
| 5.1 全文总结 | 第73-74页 |
| 5.2 研究展望 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-81页 |
| 致谢 | 第81页 |