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基于车载LIDAR的三维重建技术研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第11-17页
    1.1 研究背景与意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-14页
        1.2.1 LIDAR采集系统第12-13页
        1.2.2 点云处理与建模技术第13-14页
        1.2.3 问题和不足第14页
    1.3 本文研究内容和结构安排第14-15页
    1.4 本章小结第15-17页
第2章 车载LIDAR采集系统设计与实现第17-35页
    2.1 室内车载LIDAR采集系统组成及工作原理第17-27页
        2.1.1 移动机器人第18页
        2.1.2 LMS200激光传感器第18-21页
        2.1.3 差速码盘-陀螺仪组合室内定位系统第21-26页
        2.1.4 上位采集软件平台第26-27页
    2.2 室外车载LIDAR采集系统组成及工作原理第27-34页
        2.2.1 小型汽车第27-28页
        2.2.2 VQ250激光传感器第28-29页
        2.2.3 差分GPS卫星定位系统第29-32页
        2.2.4 上位采集软件平台第32-34页
    2.3 本章小结第34-35页
第3章 车载LIDAR数据分析及滤波方法研究第35-49页
    3.1 车载LIDAR数据滤波方法第35-38页
        3.1.1 基于激光传感器本身精度的滤波第35-36页
        3.1.2 基于能量信息的滤波第36页
        3.1.3 基于几何特征和扫描线的滤波第36-37页
        3.1.4 基于投影点密度的滤波第37-38页
        3.1.5 其他滤波方法第38页
    3.2 室内车载LIDAR数据分析与滤波第38-43页
        3.2.1 室内车载LIDAR数据分析第38-40页
        3.2.2 室内车载LIDAR数据滤波第40-43页
    3.3 室外车载LIDAR数据分析与滤波第43-47页
        3.3.1 室外车载LIDAR数据分析第43-44页
        3.3.2 室外车载LIDAR数据滤波第44-47页
    3.4 实验处理结果与分析第47-48页
        3.4.1 室内数据滤波实验结果与分析第47页
        3.4.2 室外数据滤波实验结果与分析第47-48页
    3.5 本章小结第48-49页
第4章 车载LIDAR数据的立面点云分割第49-61页
    4.1 立面点云分割第49-50页
    4.2 基于局部平面拟合的立面点云分割第50-57页
        4.2.1 车载LIDAR数据的局部平面拟合第50-52页
        4.2.2 共面点的合并第52-53页
        4.2.3 共面点的二次分割第53-57页
    4.3 实验处理结果与分析第57-60页
        4.3.1 室内车载LIDAR数据处理结果与分析第57-59页
        4.3.2 室外车载LIDAR数据处理结果与分析第59-60页
    4.4 本章小结第60-61页
第5章 场景三维重建技术研究第61-75页
    5.1 基于单一平面近似的三维重建第61-65页
        5.1.1 离散点云边界提取第61-64页
        5.1.2 单一平面近似模型第64-65页
    5.2 基于Delaunay三角网剖分的三维重建第65-69页
        5.2.1 Delaunay三角网剖分原理第65-66页
        5.2.2 立面点云的Delaunay三角网剖分第66-68页
        5.2.3 Delaunay三角网简化第68-69页
    5.3 实验处理结果分析和比较第69-74页
        5.3.1 室内场景单一平面近似重建结果第69页
        5.3.2 室外场景单一平面近似重建结果第69-70页
        5.3.3 室内场景Delaunay三角网剖分重建结果第70-71页
        5.3.4 室外场景Delaunay三角网剖分重建结果第71-72页
        5.3.5 重建结果分析和比较第72-74页
    5.4 本章小结第74-75页
第6章 总结与展望第75-77页
参考文献第77-81页
致谢第81-83页
攻读硕士学位期间获奖情况第83-85页
作者简介第85页

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