基于三维数据面向无人车导航的非结构化场景理解



基于三维数据面向无人车导航的非结构化场景理解

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基于三维数据面向无人车导航的非结构化场景理解

论文目录
致谢	第1-8页
摘要	第8-10页
Abstract	第10-12页
目录	第12-15页
图表目录	第15-19页
1. 绪论	第19-40页
1.1 研究背景及意义概述	第19页
1.2 无人车研究发展的背景与现状	第19-26页
1.3 基于三维数据的场景理解	第26-36页
1.3.1 三维传感系统	第26-29页
1.3.2 结构化场景	第29-31页
1.3.3 非结构化场景	第31-34页
1.3.4 非结构化场景理解中的关键问题	第34-36页
1.4 本文课题来源与组织结构	第36-40页
2. 64线激光雷达内外参标定	第40-60页
2.1 引言	第40-42页
2.2 内参标定相关工作	第42-49页
2.2.1 距离误差模型	第44-45页
2.2.2 内参标定	第45-46页
2.2.3 内参标定结果	第46-49页
2.3 激光雷达外参自标定	第49-58页
2.3.1 相关工作	第51-52页
2.3.2 激光雷达外参标定算法	第52-58页
2.4 本章小结	第58-60页
3. 地面无人车乡村环境道路检测的研究	第60-93页
3.1 引言	第60-66页
3.1.1 问题概述	第61-63页
3.1.2 相关工作	第63-66页
3.2 三维数据预处理	第66-68页
3.3 扫描线分割	第68-71页
3.3.1 最大模糊线段	第69页
3.3.2 增量式最小二乘直线拟合	第69-71页
3.4 角点检测	第71-74页
3.5 建立无向图马尔可夫随机场	第74-81页
3.5.0 64线激光雷达数据结构	第74-76页
3.5.1 马尔可夫随机场	第76-77页
3.5.2 构造能量方程	第77-79页
3.5.3 图割法求解能量方程	第79-80页
3.5.4 障碍区域聚类	第80-81页
3.6 实验结果与分析	第81-91页
3.6.1 实验环境和平台	第81-82页
3.6.2 实验结果	第82-91页
3.7 本章小结	第91-93页
4. 植被散布环境中区域分类的研究	第93-114页
4.1 引言	第93-99页
4.1.1 问题概述	第94-97页
4.1.2 相关工作	第97-99页
4.2 图像及深度的预处理	第99-107页
4.2.1 超像素分割	第99-102页
4.2.2 深度上采样算法	第102-104页
4.2.3 同时超像素分割及稀疏深度上采样	第104-107页
4.2.4 特征选择以及分类器训练	第107页
4.3 实验结果及讨论	第107-113页
4.3.1 境实验平台	第107-108页
4.3.2 实验结果	第108-113页
4.4 本章小结	第113-114页
5. 未知复杂地形环境通行性理解	第114-134页
5.1 引言	第114-115页
5.1.1 问题概述	第114页
5.1.2 相关工作	第114-115页
5.2 三维点云滤波和匹配	第115-120页
5.2.1 三维点云的数据结构	第115-116页
5.2.2 三维点云滤波	第116-120页
5.2.3 三维点云匹配	第120页
5.3 基于三维数据的可通行区域检测以及通行代价分析	第120-126页
5.3.1 DEM进行预处理	第121页
5.3.2 确定参考坐标系	第121页
5.3.3 通行性代价分析	第121-125页
5.3.4 置信度计算	第125页
5.3.5 障碍物聚类	第125-126页
5.4 实验数据	第126-132页
5.4.1 点云滤波测试	第126-127页
5.4.2 点云拼接测试	第127-129页
5.4.3 通行性分析测试	第129-132页
5.5 本章小结	第132-134页
6 总结与展望	第134-137页
6.1 本文工作总结	第134-136页
6.2 未来工作展望	第136-137页
参考文献	第137-150页
作者简介	第150页

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