| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-14页 |
| 1.1 选题目的及意义 | 第7-9页 |
| 1.2 智能汽车的国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 本文的结构安排及研究内容 | 第11-14页 |
| 第二章 智能汽车环境感知系统硬件架构设计 | 第14-28页 |
| 2.1 智能汽车环境感知系统介绍 | 第14-16页 |
| 2.2 环境感知传感器 | 第16-22页 |
| 2.2.1 超声波雷达传感器 | 第16-17页 |
| 2.2.2 毫米波雷达传感器 | 第17-21页 |
| 2.2.3 相机传感器 | 第21-22页 |
| 2.3 智能清扫实验车辆环境感知系统架构 | 第22-27页 |
| 2.3.1 系统架构设计 | 第23-24页 |
| 2.3.2 系统子网分布 | 第24-25页 |
| 2.3.3 覆盖范围及检测区域划分 | 第25-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 智能汽车环境感知系统算法设计 | 第28-51页 |
| 3.1 传感器数据预处理 | 第28-37页 |
| 3.1.1 目标物模型 | 第28-30页 |
| 3.1.2 数据预处理算法 | 第30-37页 |
| 3.2 数据融合结构 | 第37-41页 |
| 3.2.1 传感器级数据融合 | 第38-39页 |
| 3.2.2 中央级数据融合 | 第39-40页 |
| 3.2.3 混合式数据融合 | 第40-41页 |
| 3.3 多传感器融合算法 | 第41-48页 |
| 3.3.1 加权融合算法 | 第41-42页 |
| 3.3.2 行人目标检测算法 | 第42-46页 |
| 3.3.3 机动车和自行车目标检测算法 | 第46-48页 |
| 3.4 目标跟踪算法 | 第48-50页 |
| 3.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 智能清扫实验车环境感知系统功能实现 | 第51-77页 |
| 4.1 清扫车 | 第51-52页 |
| 4.2 环境感知传感器安装 | 第52-56页 |
| 4.2.1 超声波雷达传感器安装 | 第52-53页 |
| 4.2.2 毫米波雷达传感器安装 | 第53-55页 |
| 4.2.3 相机传感器安装 | 第55-56页 |
| 4.3 环境感知系统数据处理方案 | 第56-58页 |
| 4.3.1 前方目标物信息 | 第56-58页 |
| 4.3.2 后方和左右两侧目标物信息 | 第58页 |
| 4.4 基于快速原型开发机硬件平台的环境感知系统算法设计 | 第58-62页 |
| 4.5 智能清扫实验车环境感知系统测试 | 第62-76页 |
| 4.5.1 前方车道线识别 | 第62-64页 |
| 4.5.2 传感器测试数据标定 | 第64-66页 |
| 4.5.3 测距信息精度验证测试 | 第66-67页 |
| 4.5.4 前方行人目标测试 | 第67-72页 |
| 4.5.5 前方车辆目标测试 | 第72-73页 |
| 4.5.6 前方自行车目标测试 | 第73-74页 |
| 4.5.7 左右二侧及后方短距离毫米雷达测试 | 第74-76页 |
| 4.6 本章小结 | 第76-77页 |
| 第五章 总结与展望 | 第77-79页 |
| 5.1 总结 | 第77页 |
| 5.2 展望 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 发表学术论文和参加科研工作的情况 | 第83-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
| 附录 | 第85-97页 |