| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| ·汽车防撞系统研究意义 | 第9-10页 |
| ·智能汽车的距离测量技术 | 第10-14页 |
| ·超声波测距 | 第10-11页 |
| ·毫米波雷达测距 | 第11页 |
| ·红外线测距 | 第11页 |
| ·激光测距 | 第11页 |
| ·双目立体视觉成像系统测距 | 第11-12页 |
| ·多传感器数据融合测距 | 第12-14页 |
| ·国内外研究动态 | 第14-15页 |
| ·本文主要工作介绍 | 第15-16页 |
| ·本章小结 | 第16-17页 |
| 第2章 立体视觉和激光测距融合的汽车防撞系统总述 | 第17-26页 |
| ·汽车防撞系统的性能要求 | 第17-18页 |
| ·汽车防撞预警系统及其组成 | 第18-24页 |
| ·汽车防撞预警系统概述 | 第18-19页 |
| ·双目立体视觉和激光测距融合概述 | 第19页 |
| ·激光测距模块 | 第19-22页 |
| ·立体视觉测距模块 | 第22-24页 |
| ·汽车防撞数学模型 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 双目立体视觉测量原理 | 第26-36页 |
| ·摄像机成像模型 | 第26-27页 |
| ·双目立体视觉测距的原理模型 | 第27-31页 |
| ·平行轴双目立体视觉系统 | 第27-28页 |
| ·非平行轴双目立体视觉系统 | 第28-31页 |
| ·双目立体视觉系统的的标定 | 第31-35页 |
| ·标定模型的概述 | 第31-32页 |
| ·传统的摄像机标定方法 | 第32-33页 |
| ·基于PSO算法的摄像机标定 | 第33-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 激光测距的工作原理和光斑中心计算 | 第36-51页 |
| ·激光传感器工作原理及性能参数 | 第36-40页 |
| ·激光测距原理 | 第36-37页 |
| ·激光测距的优点 | 第37-38页 |
| ·激光传感器性能分析 | 第38-40页 |
| ·激光光斑图像的预处理 | 第40-50页 |
| ·泽尼克(Zernike)多项式 | 第40-42页 |
| ·利用协方差矩阵法求Zernike多项式系数 | 第42页 |
| ·Zernike多项式系数与几何像差的关系公式推导 | 第42-46页 |
| ·激光光斑中心计算 | 第46-48页 |
| ·激光光斑中心位置校正 | 第48-49页 |
| ·算法仿真和数据分析 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 基于DSP的数据融合处理系统 | 第51-80页 |
| ·系统的硬件设计方案 | 第51-58页 |
| ·DSP概述及选型 | 第52-54页 |
| ·图像采集单元的视频解码器 | 第54-55页 |
| ·图像存储单元的静态存储器SRAM | 第55页 |
| ·核心处理器件 FPGA | 第55-56页 |
| ·激光发射和接收电路设计 | 第56-58页 |
| ·软件仿真系统设计概述 | 第58-61页 |
| ·基于D-S证据理论数据融合的描述 | 第61-64页 |
| ·D-S证据理论原理 | 第61-62页 |
| ·D-S D-S证据理论推理过程 | 第62-63页 |
| ·D-S证据推理在多传感器数据融合中的应用 | 第63-64页 |
| ·激光测距仪的测量数据融合分析 | 第64-66页 |
| ·双目立体视觉测量距离数据分析 | 第66-77页 |
| ·标定仿真实验数据处理 | 第67-70页 |
| ·基于MPSO-BP算法的参数优化 | 第70-73页 |
| ·参数标定实验结果分析 | 第73-75页 |
| ·测距仿真实验 | 第75-77页 |
| ·最终测距结果及误差分析 | 第77-79页 |
| ·本章小结 | 第79-80页 |
| 第6章 全文总结与展望 | 第80-83页 |
| ·本文的主要研究成果 | 第80-81页 |
| ·研究工作展望 | 第81-83页 |
| 参考文献 | 第83-86页 |
| 致谢 | 第86-87页 |
| 论文发表及科研工作 | 第87页 |