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基于三维激光雷达的无人船目标检测

摘要第5-6页
abstract第6-7页
第1章 绪论第10-25页
    1.1 研究背景及意义第10-12页
    1.2 无人船研究发展的背景与现状第12-16页
        1.2.1 国内无人船研究现状第12-14页
        1.2.2 国外无人船研究现状第14-16页
    1.3 三维激光雷达现状第16-18页
    1.4 基于激光雷达的目标检测第18-21页
    1.5 基于三维激光雷达的无人船平台的环境感知第21-23页
    1.6 文章结构第23-25页
第2章 三维激光雷达第25-39页
    2.1 VelodyneVLP-16激光雷达第28-29页
    2.2 三维激光雷达水平、垂直分辨率分析第29-32页
    2.3 三维激光雷达点云数据预处理第32-38页
        2.3.1 内参模型第32-34页
        2.3.2 外参模型第34-37页
        2.3.3 横纵摇补偿第37-38页
    2.4 本章小结第38-39页
第3章 三维激光雷达的目标检测第39-52页
    3.1 栅格地图第39-46页
        3.1.1 栅格地图的建立第40-41页
        3.1.2 三维点云数据投影第41-43页
        3.1.3 栅格属性判定第43-44页
        3.1.4 栅格滤波第44-45页
        3.1.5 基于栅格地图已有数据的目标检测第45-46页
    3.2 基于点云梯度的目标障碍物检测第46-47页
        3.2.1 基于扫描线梯度方法的分割第46-47页
        3.2.2 滤除激光束扫描梯度的误检第47页
    3.3 目标障碍物聚类第47-49页
    3.4 提取目标轮廓与特征第49-50页
        3.4.1 提取目标轮廓第49-50页
        3.4.2 目标轮廓描述第50页
    3.5 本章小结第50-52页
第4章 基于三维激光雷达的目标识别及分类第52-66页
    4.1 目标分类系统架构第52-53页
    4.2 目标特征描述第53-57页
        4.2.1 三维协方差矩阵的特征值、特征向量与归一化后的特征值第53-54页
        4.2.2 回波强度反射率特征与统计值第54-55页
        4.2.3 高度特征与姿态性质第55-57页
    4.3 小型目标特征第57-59页
    4.4 SVM分类器第59-63页
        4.4.1 特征归一化第60-61页
        4.4.2 核函数选择第61页
        4.4.3 最优参数选择第61-63页
    4.5 SVM训练过程第63-65页
    4.6 本章小结第65-66页
第5章 实验与仿真第66-74页
    5.1 实验准备第66-67页
    5.2 停泊状态下的目标检测第67-68页
    5.3 低速匀速行进状态下的目标检测第68-72页
    5.4 本章小结第72-74页
结论第74-76页
参考文献第76-80页
攻读硕士期间发表论文和取得科研成果第80-81页
致谢第81页

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