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基于车辆自感知的应用与关键技术研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-17页
第一章 绪论第17-28页
   ·研究背景与意义第17-20页
   ·国内外研究现状第20-25页
     ·车载自组织网络第20-23页
     ·车载传感器第23-25页
       ·基于加速传感器、陀螺仪、磁感应传感器的应用第23-24页
       ·基于摄像头的应用第24-25页
       ·基于外置传感器的应用第25页
   ·本文主要的研究工作第25-26页
   ·本论文的结构安排第26-28页
第二章 相关技术介绍第28-39页
   ·ON-BOARD DIAGNOSTICS第28-30页
   ·加速度传感器第30-32页
   ·陀螺仪传感器第32-33页
   ·磁感应传感器第33-34页
   ·车载自组织网络路由算法第34页
   ·K-MEANS 算法第34-37页
   ·CROSS-CORRELATION第37-39页
第三章 车辆自满足系统的研究第39-62页
   ·引言第39-41页
   ·系统研究第41-53页
     ·系统概况第41-44页
     ·位置信息的搜集第44-45页
       ·加油站位置信息的搜集第44页
       ·停车场位置信息的搜集第44页
       ·维修店位置信息的搜集第44-45页
     ·位置信息的传播第45-46页
     ·位置信息的挖掘第46-53页
       ·数据分区第46-49页
       ·维修店受欢迎度的计算第49-51页
       ·停车位空闲的概率计算第51-53页
   ·系统实验第53-60页
     ·实验方法第53-54页
     ·位置信息搜集测试第54-56页
     ·欢迎度测试第56-57页
     ·空闲概率测试第57-60页
   ·结论第60-62页
第四章 交通规则感知系统的研究第62-84页
   ·引言第62-64页
   ·系统研究第64-78页
     ·系统概况第64-66页
     ·交通规则的转换第66-67页
     ·车辆信息的收集第67-71页
       ·速度第67-69页
       ·方向第69-70页
       ·位置第70-71页
     ·存在的挑战第71-78页
       ·如何判断驾驶者的意图第72-73页
       ·如何监测车辆的左右转向灯第73-74页
       ·如何区分变道、左转和调头第74-77页
       ·停车的预判第77-78页
   ·系统实验第78-82页
     ·转向灯的识别测试第78-79页
     ·转向意图的判断测试第79页
     ·交通规则的感知测试第79-82页
   ·结论第82-84页
第五章 交通拥堵感知和观察系统的研究第84-105页
   ·引言第84-87页
   ·系统研究第87-99页
     ·车辆拥堵的感知第89-92页
       ·速度信息第89-90页
       ·邻居信息第90-92页
     ·车辆拥堵的基本信息第92-95页
     ·车辆拥堵的观察系统第95-99页
   ·系统实验第99-102页
     ·场景一测试第101页
     ·场景二测试第101页
     ·场景三测试第101-102页
   ·结论第102-105页
第六章 总结与展望第105-109页
   ·本文的主要贡献第105-107页
   ·下一步工作的展望第107-109页
致谢第109-110页
参考文献第110-118页
攻博期间取得的研究成果第118-119页

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