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面向智能车辆的道路环境理解技术研究
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面向智能车辆的道路环境理解技术研究
论文目录
 
摘要第1-6 页
ABSTRACT第6-8 页
目录第8-12 页
1.绪论第12-29 页
　　1.1.研究背景第12-22 页
　　　　1.1.1.智能车辆的研究进展第12-18 页
　　　　1.1.2.智能车辆的关键技术第18-19 页
　　　　1.1.3.道路环境理解的基本概念第19-22 页
　　1.2.道路检测与识别的研究进展第22-23 页
　　　　1.2.1.基于边缘的方法第23 页
　　　　1.2.2.基于区域特征的方法第23 页
　　1.3.道路上车辆检测的研究进展第23-25 页
　　　　1.3.1.基于知识的方法第24 页
　　　　1.3.2.基于光流的方法第24 页
　　　　1.3.3.基于立体视觉的方法第24-25 页
　　1.4.越野地形分析的研究进展第25-26 页
　　　　1.4.1.基于代数分析的方法第25 页
　　　　1.4.2.基于规则推理的方法第25-26 页
　　1.5.课题来源第26 页
　　1.6.本文的主要工作及创新点第26-29 页
　　　　1.6.1.本文的主要工作第26-27 页
　　　　1.6.2.本文的创新点第27-29 页
2.道路图像消失点的快速估计和跟踪第29-52 页
　　2.1.引言第29-30 页
　　2.2.消失点的定义、数学模型和性质第30-34 页
　　　　2.2.1.消失点的定义第30-31 页
　　　　2.2.2.针孔成像模型第31-32 页
　　　　2.2.3.消失点的数学模型第32-33 页
　　　　2.2.4.消失点的性质第33-34 页
　　2.3.消失点的估计方法第34-36 页
　　　　2.3.1.高斯球映射第34-35 页
　　　　2.3.2.级联Hough变换第35-36 页
　　　　2.3.3.Gabor+Voting两步法第36 页
　　2.4.道路图像中消失点的估计与跟踪方法第36-45 页
　　　　2.4.1.道路图像直线特征提取第37-39 页
　　　　2.4.2.Hough空间中消失点的估计第39-41 页
　　　　2.4.3.道路图像消失方向的估计第41-43 页
　　　　2.4.4.道路图像消失点的估计和跟踪第43-45 页
　　2.5.实验与算法分析第45-51 页
　　　　2.5.1算法流程第45-46 页
　　　　2.5.2各种道路环境的实验第46-48 页
　　　　2.5.3算法性能分析第48-51 页
　　2.6.本章小结第51-52 页
3.HOUGH空间中道路环境的视觉感知第52-71 页
　　3.1.引言第52-53 页
　　3.2.道路环境在HOUGH空间中的组织形态第53-54 页
　　3.3.道路的边沿和行道线检测第54-58 页
　　　　3.3.1.多行道线检测第55-57 页
　　　　3.3.2.岔道检测与提取第57-58 页
　　3.4.路面上的车辆检测第58-62 页
　　　　3.4.1.车辆在Hough空间中的特征第58-61 页
　　　　3.4.2.车辆检测的算法流程第61-62 页
　　　　3.4.3.算法的优点和局限性第62 页
　　3.5.车辆间的相对距离与速度第62-64 页
　　　　3.5.1.估计与前车间的距离第62-64 页
　　　　3.5.2.估计与前车的相对速度第64 页
　　3.6.实验结果与分析第64-70 页
　　　　3.6.1.行道线识别实验第64-67 页
　　　　3.6.2.岔道检测与提取实验第67 页
　　　　3.6.3.车辆检测实验第67-69 页
　　　　3.6.4.前方车辆测距实验第69-70 页
　　3.7.本章小结第70-71 页
4.基于模糊聚类的非结构化道路图像分割第71-89 页
　　4.1.引言第71-72 页
　　4.2.FCM算法和图像中的空间关系第72-75 页
　　　　4.2.1.图像中的空间关系第72-73 页
　　　　4.2.2.FCM算法在图像分割中的应用第73-75 页
　　4.3.图像中空间关系约束的常用方法第75-77 页
　　　　4.3.1.空间关系模糊规则的约束第75-76 页
　　　　4.3.2.空间关系补偿的目标函数第76 页
　　　　4.3.3.边缘连续性约束的FCM第76-77 页
　　4.4.改进的基于空间关系约束的模糊聚类算法第77-80 页
　　　　4.4.1.空间关系隶属度的定义第78-79 页
　　　　4.4.2.空间关系对像素隶属度的影响第79-80 页
　　4.5.改进FCM在道路图像分割中的应用第80-86 页
　　　　4.5.1.道路图像的特征空间第80-81 页
　　　　4.5.2.道路图像的分割算法第81-82 页
　　　　4.5.3.聚类中心初始化第82-83 页
　　　　4.5.4.空间关系权重因子的调节第83-84 页
　　　　4.5.5.算法性能对照实验第84-85 页
　　　　4.5.6.系列道路图像实验第85-86 页
　　4.6.算法性能分析第86-88 页
　　　　4.6.1.改进算法的有效性第86-87 页
　　　　4.6.2.聚类算法的稳定性与效率第87 页
　　　　4.6.3.改进算法的总体性能第87-88 页
　　4.7.本章小结第88-89 页
5.基于相对特征的越野地形分析第89-110 页
　　5.1.引言第89-91 页
　　　　5.1.1.越野导航研究的概况第89-90 页
　　　　5.1.2.越野导航存在的困难第90-91 页
　　5.2.越野地形的描述与分析方法第91-95 页
　　　　5.2.1.越野地形的描述方式第91-93 页
　　　　5.2.2.基于高程图描述的越野地形的分析第93-95 页
　　5.3.越野高程地形具有的相对不变性第95-99 页
　　　　5.3.1.高程地形重建的不确定性分析第96 页
　　　　5.3.2.越野地形的关键假设第96-97 页
　　　　5.3.3.越野高程地形的相对不变性第97-99 页
　　5.4.提取地形的相对不变特征第99-103 页
　　　　5.4.1.提取地形起伏度第99-100 页
　　　　5.4.2.提取地形坡度第100-101 页
　　　　5.4.3.提取地形粗糙度第101-103 页
　　5.5.基于模糊规则的可通行性评估第103-105 页
　　　　5.5.1.地形特征参数的模糊化第104 页
　　　　5.5.2.基于模糊规则判断地形可通行性第104-105 页
　　5.6.越野导航实验和分析第105-109 页
　　　　5.6.1.提取地形坡度的实验第106-107 页
　　　　5.6.2.提取起伏度和粗糙度的实验第107 页
　　　　5.6.3.越野地形分析的仿真实验第107-108 页
　　　　5.6.4.越野导航的现场实验第108-109 页
　　5.7.本章小结第109-110 页
6.融合多传感器的局部地图创建第110-127 页
　　6.1.引言第110-111 页
　　6.2.自主车的传感器子系统第111-113 页
　　6.3.多传感器的数据融合第113-118 页
　　　　6.3.1.多传感器管理第115 页
　　　　6.3.2.数据融合方法第115-118 页
　　6.4.融合多传感器的地图创建第118-122 页
　　　　6.4.1.道路环境的地图创建第118-122 页
　　　　6.4.2.越野环境的地图创建第122 页
　　6.5.实验结果和分析第122-126 页
　　　　6.5.1.道路环境的局部地图创建第123-125 页
　　　　6.5.2.越野地形的局部地图创建第125-126 页
　　　　6.5.3.自主车的实验性能第126 页
　　6.6.本章小结第126-127 页
结束语第127-130 页
参考文献第130-142 页
致谢第142-144 页
附录第144-145 页

本篇论文共145页，点击这进入下载页面。
 
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