基于认知机理的自主智能车多源信息融合研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-13页 |
| ·课题来源 | 第11页 |
| ·研究背景 | 第11-12页 |
| ·研究目的及意义 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-15页 |
| ·智能车研究现状 | 第13-14页 |
| ·多源信息融合研究现状 | 第14-15页 |
| ·本课题的研究重点和主要研究内容 | 第15-16页 |
| ·本课题的研究重点 | 第15页 |
| ·本课题的主要研究内容 | 第15-16页 |
| ·本章小结 | 第16-17页 |
| 第二章 自主智能汽车整体结构及认知机理 | 第17-29页 |
| ·自主智能车整体结构 | 第17-20页 |
| ·自主智能车概述 | 第17-18页 |
| ·自主智能汽车整体结构 | 第18-20页 |
| ·认知机理概述 | 第20-21页 |
| ·认知心理学研究方法 | 第21-22页 |
| ·驾驶员认知机理研究 | 第22-24页 |
| ·驾驶员行为层次分析 | 第24-27页 |
| ·自主智能车认知机理构建 | 第27-29页 |
| 第三章 自主智能车关键技术 | 第29-45页 |
| ·智能物体的研究方法 | 第29-32页 |
| ·智能虚拟环境下的Agent技术 | 第29-30页 |
| ·交通仿真中的元胞自动机 | 第30-32页 |
| ·自主智能汽车的行动机制 | 第32-36页 |
| ·自主智能汽车驾驶运动模型 | 第32-33页 |
| ·自主智能汽车位姿描述 | 第33页 |
| ·自主智能汽车的位姿变换 | 第33-36页 |
| ·自主智能汽车的感知机制 | 第36-42页 |
| ·虚拟交通环境感知 | 第36-38页 |
| ·道路网络数据的描述 | 第38-39页 |
| ·真实驾驶员与视觉认知 | 第39页 |
| ·几种视觉建模方法的分析 | 第39-42页 |
| ·认知机理加数据库查询的视觉感知 | 第42页 |
| ·自主智能车的决策机制 | 第42-45页 |
| 第四章 多源信息融合算法 | 第45-51页 |
| ·信息融合理论 | 第45-46页 |
| ·概述 | 第45页 |
| ·信息融合的级别 | 第45-46页 |
| ·多源信息融合的数学基础 | 第46页 |
| ·虚拟环境下的多源信息 | 第46-47页 |
| ·自主智能车多源信息融合算法 | 第47-48页 |
| ·算法验证 | 第48-51页 |
| 第五章 自主智能车仿真平台搭建及验证 | 第51-67页 |
| ·软硬件环境 | 第51-53页 |
| ·硬件部分 | 第51-52页 |
| ·软件部分 | 第52-53页 |
| ·平台结构总体设计 | 第53-55页 |
| ·模块设计及实现 | 第55-59页 |
| ·场景数据化 | 第55-57页 |
| ·用户驾驶车辆模型 | 第57页 |
| ·虚拟交通场景管理Agent | 第57-58页 |
| ·交通灯Agent | 第58页 |
| ·自主智能汽车Agent | 第58-59页 |
| ·实验设计及验证 | 第59-67页 |
| ·实验设计 | 第59-61页 |
| ·实验验证 | 第61-67页 |
| 第六章 总结与展望 | 第67-69页 |
| ·总结 | 第67-68页 |
| ·不足与展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-71页 |
| 附录 | 第71-87页 |
| 基本情况调查表 | 第71-72页 |
| 实验设计 | 第72-87页 |
| 致谢 | 第87-88页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第88页 |
