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基于四线激光雷达可行驶区域内的目标检测与跟踪

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基于四线激光雷达可行驶区域内的目标检测与跟踪
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-10页
第1章 绪论第10-20页
  1.1 课题研究背景及意义第10-11页
  1.2 无人驾驶车的国内外发展趋势第11-15页
  1.3 无人驾驶车的环境感知系统第15-16页
  1.4 激光雷达在无人驾驶车中的澳门美高梅真人娱乐官网介绍第16-17页
    1.4.1 基于激光雷达的障碍物检测第16页
    1.4.2 激光雷达对动态目标跟踪第16-17页
  1.5 论文研究内容及结构安排第17-20页
    1.5.1 论文研究内容第17-18页
    1.5.2 本文结构安排第18-20页
第2章 四线激光雷达与坐标系转换第20-28页
  2.1 激光雷达介绍第20-22页
  2.2 四线激光雷达及测距原理第22-25页
    2.2.1 四线激光雷达组成第22-24页
    2.2.2 四线激光雷达测距原理第24-25页
  2.3 坐标系的建立与标定第25-27页
  2.4 本章小结第27-28页
第3章 基于四线激光雷达的道路信息提取第28-48页
  3.1 引言第28-29页
  3.2 激光雷达数据分类与处理第29-31页
    3.2.1 四线激光雷达数据特点分析第29-30页
    3.2.2 激光雷达数据预处理第30-31页
  3.3 基于密度聚类算法介绍与改进第31-37页
    3.3.1 基于密度聚类算法介绍第31-33页
    3.3.2 k最近邻分类算法第33页
    3.3.3 相似性度量方法介绍第33-35页
    3.3.4 改进的DBSCAN聚类算法第35-37页
  3.4 道路信息提取算法第37-42页
    3.4.1 道路扫描模型的建立第37-38页
    3.4.2 道路边沿提取算法第38-41页
    3.4.3 可行驶区域信息提取第41-42页
  3.5 实验结果及分析第42-46页
    3.5.1 道路边沿提取算法实验结果第42-44页
    3.5.2 可行驶区域信息提取实验结果第44-46页
  3.6 本章小结第46-48页
第4章 基于证据理论的栅格地图目标检测第48-62页
  4.1 引言第48页
  4.2 构建栅格地图第48-55页
    4.2.1 逆传感器模型第49-50页
    4.2.2 DS证据理论第50-52页
    4.2.3 DSmT理论第52-53页
    4.2.4 局部栅格地图的建立第53-54页
    4.2.5 全局栅格地图的更新第54-55页
  4.3 动态目标检测第55-57页
    4.3.1 动态目标检测原理第55页
    4.3.2 闭运算处理第55-56页
    4.3.3 区域标记算法处理第56-57页
  4.4 实验结果与分析第57-59页
    4.4.1 栅格地图建立结果第57-59页
    4.4.2 动态目标聚类与信息提取第59页
  4.5 本章小结第59-62页
第5章 基于改进联合概率数据关联算法的多目标跟踪第62-76页
  5.1 引言第62-63页
  5.2 联合概率数据关联算法第63-68页
    5.2.1 联合事件的生成第63-64页
    5.2.2 确认矩阵的拆分第64-65页
    5.2.3 联合事件概率计算第65-67页
    5.2.4 状态的估计及协方差计算第67-68页
  5.3 联合概率数据关联算法的改进第68-72页
    5.3.1 双门限可变跟踪门第68-69页
    5.3.2 联合事件筛选第69-71页
    5.3.3 跟踪器管理第71-72页
  5.4 实验结果与分析第72-73页
  5.5 本章小结第73-76页
总结与展望第76-78页
参考文献第78-82页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第82-84页
致谢第84页

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