基于智能手机的车辆弯道识别与相对定位的研究
| 中文摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 车辆弯道识别相关技术的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 车辆相对定位相关技术的研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3.1 传统定位技术 | 第12-14页 |
| 1.3.2 新型定位技术 | 第14页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.5 本文的结构安排 | 第15-17页 |
| 第2章 手机传感器特性及其开发 | 第17-30页 |
| 2.1 智能手机传感器介绍 | 第17-18页 |
| 2.1.1 智能手机传感器的作用与意义 | 第17-18页 |
| 2.1.2 传感器的定义与分类 | 第18页 |
| 2.2 智能手机传感器的特性 | 第18-27页 |
| 2.3 如何获取智能手机传感器 | 第27-29页 |
| 2.3.1 智能手机传感器的作用与意义 | 第27-28页 |
| 2.3.2 传感器获取 | 第28-29页 |
| 2.3.3 传感器开发 | 第29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 探测弯道的传感器选择问题 | 第30-47页 |
| 3.1 问题描述与相关工作 | 第30-35页 |
| 3.1.1 问题描述 | 第30-31页 |
| 3.1.2 弯道定义 | 第31-32页 |
| 3.1.3 实验准备 | 第32-34页 |
| 3.1.4 实验平台 | 第34-35页 |
| 3.2 探测弯道的传感器的选择方法 | 第35-41页 |
| 3.2.1 问题定义 | 第35-36页 |
| 3.2.2 数据预处理 | 第36-38页 |
| 3.2.3 数据分析方法 | 第38-41页 |
| 3.3 实验结果分析与结论 | 第41-46页 |
| 3.3.1 实验数据与评测 | 第41-45页 |
| 3.3.2 实验结论 | 第45-46页 |
| 3.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 基于智能手机传感器的弯道识别算法 | 第47-60页 |
| 4.1 引言 | 第47-48页 |
| 4.2 基于智能手机传感器的弯道识别算法 | 第48-55页 |
| 4.2.1 弯道识别的基本思想 | 第48页 |
| 4.2.2 判别和分类的统计方法 | 第48-51页 |
| 4.2.3 弯道识别的算法 | 第51-55页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第55-59页 |
| 4.3.1 实验数据与评测指标 | 第55-57页 |
| 4.3.2 实验结果与分析 | 第57-59页 |
| 4.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 第5章 基于智能手机的车辆相对定位算法 | 第60-77页 |
| 5.1 引言 | 第61-62页 |
| 5.2 车辆的相对位置定位算法 | 第62-74页 |
| 5.2.1 直路上的车辆相对位置定位算法 | 第62-68页 |
| 5.2.2 基于弯路的直路车辆相对位置定位算法 | 第68-70页 |
| 5.2.3 弯路上的车辆相对位置定位算法 | 第70-74页 |
| 5.3 实验结果与分析 | 第74-76页 |
| 5.3.1 智能手机WIFI信号强度值的获取 | 第74页 |
| 5.3.2 实验结果分析 | 第74-76页 |
| 5.4 本章小结 | 第76-77页 |
| 结论 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-85页 |
| 致谢 | 第85-86页 |
