| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 真实数据与虚拟仿真技术的结合 | 第10-11页 |
| 1.2.2 3D打印技术及 3D打印虚拟仿真技术 | 第11页 |
| 1.2.3 人群仿真技术 | 第11-12页 |
| 1.2.4 道路边界提取技术 | 第12页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第13-15页 |
| 第二章 基于多缓冲区多线程的数据驱动方案 | 第15-23页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 基于多缓冲区多线程的数据驱动方案 | 第15-17页 |
| 2.3 实验结果与分析 | 第17-22页 |
| 2.3.1 真实 3D打印机的易用性调研 | 第18-19页 |
| 2.3.2 G-code文件驱动的虚拟 3D打印机 | 第19-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于双线程动态链接库的数据驱动方案 | 第23-32页 |
| 3.1 引言 | 第23页 |
| 3.2 游戏引擎Unity3D框架 | 第23-24页 |
| 3.3 基于双线程动态链接库的数据驱动方案 | 第24-27页 |
| 3.3.1 双线程的划分 | 第24-26页 |
| 3.3.2 基于动态链接库技术解决异构问题 | 第26-27页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第27-30页 |
| 3.4.1 人群仿真模型Menge基本思想 | 第27-28页 |
| 3.4.2 人群仿真模型Menge框架 | 第28页 |
| 3.4.3 数据驱动方案的具体制定与实施 | 第28-30页 |
| 3.5 本章小结 | 第30-32页 |
| 第四章 基于改进Ribbon Snake模型构建环境障碍物 | 第32-46页 |
| 4.1 引言 | 第32页 |
| 4.2 场景仿真地图定义 | 第32-34页 |
| 4.2.1 场景仿真地图 | 第32页 |
| 4.2.2 人群仿真模型Menge对场景障碍物的定义 | 第32-33页 |
| 4.2.3 基于校园航拍图像定义场景障碍物 | 第33-34页 |
| 4.3 基于改进Ribbon Snake模型分割道路 | 第34-39页 |
| 4.3.1 Snake模型 | 第34-35页 |
| 4.3.2 Ribbon Snake模型及其改进 | 第35-37页 |
| 4.3.3 实验结果与分析 | 第37-39页 |
| 4.4 基于改进Ribbon Snake模型构建真实校园环境障碍物 | 第39-41页 |
| 4.4.1 数据的采集 | 第39页 |
| 4.4.2 数据的转换 | 第39-40页 |
| 4.4.3 实验结果与分析 | 第40-41页 |
| 4.5 本章小结 | 第41-46页 |
| 第五章 基于三维点云数据提取建筑物边界 | 第46-53页 |
| 5.1 引言 | 第46页 |
| 5.2 传统边缘检测方法 | 第46-50页 |
| 5.2.1 Canny边缘检测算法 | 第46-48页 |
| 5.2.2 Sobel算子 | 第48页 |
| 5.2.3 实验结果与分析 | 第48-50页 |
| 5.3 基于点云数据提取建筑物边界 | 第50-52页 |
| 5.3.1 点云数据 | 第50页 |
| 5.3.2 点云数据的处理 | 第50页 |
| 5.3.3 实验结果与分析 | 第50-52页 |
| 5.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第六章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第53页 |
| 6.2 未来展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
