典型场景下无人驾驶三维目标识别算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-17页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 | 第9-15页 |
| 1.2.1 点云数据预处理的研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.2 三维目标识别的研究现状 | 第11-15页 |
| 1.3 论文主要内容及章节安排 | 第15-17页 |
| 第2章 点云预处理 | 第17-37页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 统计滤波及半径滤波 | 第17-18页 |
| 2.3 统计滤波及半径滤波结果分析 | 第18-20页 |
| 2.4 移动最小二乘 | 第20-21页 |
| 2.5 边缘感知重采样 | 第21-24页 |
| 2.6 实验结果与分析 | 第24-36页 |
| 2.6.1 初步分析 | 第24-30页 |
| 2.6.2 点云质量评价 | 第30-36页 |
| 2.7 本章小结 | 第36-37页 |
| 第3章 基于局部特征的3D目标识别 | 第37-57页 |
| 3.1 引言 | 第37页 |
| 3.2 模型及场景库的构建 | 第37-39页 |
| 3.3 特征点提取 | 第39-41页 |
| 3.3.1 ISS3D特征点提取 | 第39-41页 |
| 3.3.2 实验结果与分析 | 第41页 |
| 3.4 特征描述 | 第41-49页 |
| 3.4.1 局部参考系 | 第42-43页 |
| 3.4.2 SHOT描述子 | 第43-45页 |
| 3.4.3 RoPS描述子 | 第45-49页 |
| 3.5 特征匹配及识别 | 第49-50页 |
| 3.6 实验结果与分析 | 第50-56页 |
| 3.6.1 单一特征 | 第50-55页 |
| 3.6.2 特征融合 | 第55-56页 |
| 3.7 本章小结 | 第56-57页 |
| 第4章 基于二维特征的3D目标识别 | 第57-64页 |
| 4.1 引言 | 第57页 |
| 4.2 算法总体描述 | 第57-58页 |
| 4.3 点云二维特征 | 第58-61页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第61-63页 |
| 4.5 本章小结 | 第63-64页 |
| 结论 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
