基于路面点云的不规则三角网格建模算法研究



基于路面点云的不规则三角网格建模算法研究

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基于路面点云的不规则三角网格建模算法研究

论文目录
摘要	第1-4页
Abstract	第4-8页
第一章绪论	第8-19页
1.1 课题研究背景和意义	第8页
1.2 路面检测系统研究现状	第8-10页
1.3 关键算法研究现状	第10-17页
1.3.1 点云简化算法研究现状	第10-11页
1.3.2 不规则三角网生成算法的研究现状	第11-14页
1.3.3 不规则三角网生成算法改进方法研究	第14-17页
1.4 课题研究的主要内容以及章节安排	第17-19页
第二章路面点云数据的预处理	第19-35页
2.1 扫描线点云修补算法	第19-24页
2.1.1 路面点云数据出现缺失原因	第19-22页
2.1.2 针对路面点云数据的点云修补算法	第22-24页
2.2 点云简化算法	第24-28页
2.2.1 角度-弦高算法	第24-26页
2.2.2 基于斜率差的点云简化算法	第26-27页
2.2.3 基于斜率差的点云简化算法与其他算法对比	第27-28页
2.3 实验结果与分析	第28-34页
2.3.1 点云修补算法的效果	第28-31页
2.3.2 基于斜率差的点云简化算法的简化效果	第31-34页
2.4 本章小结	第34-35页
第三章并行化不规则三角网算法研究	第35-48页
3.1 Delaunay三角剖分	第35-36页
3.2 三类Delaunay三角网生成算法比较	第36-38页
3.2.1 逐点插入法	第36页
3.2.2 三角网生长法	第36-37页
3.2.3 分治算法	第37页
3.2.4 三类三角网生成算法比较	第37-38页
3.3 Delaunay三角网分治算法	第38-41页
3.3.1 DCEL数据结构	第38-39页
3.3.2 Delaunay三角网分治算法的合并	第39-41页
3.4 并行化Delaunay三角网分治算法	第41-45页
3.4.1 数据划分	第41-42页
3.4.2 三角网生成	第42页
3.4.3 三角网合并	第42-44页
3.4.4 将点云划分为2个子集	第44页
3.4.5 将点云划分为4个子集	第44页
3.4.6 时间复杂度分析	第44-45页
3.5 实验结果与分析	第45-47页
3.5.1 并行化Delaunay三角网分值算法的建模效果	第45页
3.5.2 并行化Delaunay三角网分值算法的运算效率	第45-47页
3.6 本章小结	第47-48页
第四章路面特征检测算法的研究	第48-59页
4.1 路面特征分类	第48页
4.2 使用路面平均高度识别路面特征检测	第48-52页
4.2.1 识别路面特征区域的点云数据	第51页
4.2.2 定位路面特征的范围	第51-52页
4.3 使用法向量对路面特征检测	第52-55页
4.3.1 使用法向量识别路面特征的流程	第54-55页
4.4 实验结果与分析	第55-58页
4.4.1 使用路面平均高度对路面特征的检测效果	第55-58页
4.4.2 使用法向量识别路面特征的效果	第58页
4.5 本章小结	第58-59页
第五章路面在线检测系统以及离线漫游系统	第59-68页
5.1 路面在线检测系统	第59-63页
5.2 路面离线漫游系统	第63-67页
5.3 本章小结	第67-68页
结论	第68-69页
参考文献	第69-73页
攻读博士学位期间发表的论文及其它成果	第73-75页
致谢	第75-76页
个人简历	第76页

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