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基于視差空間的道路障礙物檢測算法研究

論文目錄
中文摘要第1-5頁
abstract第5-8頁
第1章 緒論第8-22頁
  1.1 研究背景第8-10頁
  1.2 國內外研究現狀第10-14頁
    1.2.1 地面自主車與自動駕駛第10-13頁
    1.2.2 動態環境感知第13-14頁
  1.3 研究內容第14-20頁
    1.3.1 環境感知傳感器第14-17頁
    1.3.2 雙目立體視覺系統第17-18頁
    1.3.3 基于雙目立體視覺的環境感知技術第18-20頁
  1.4 研究意義第20-22頁
第2章 雙目立體視覺系統第22-33頁
  2.1 雙目相機系統第22-23頁
    2.1.1 視差原理第22-23頁
    2.1.2 距離場第23頁
  2.2 相機標定第23-29頁
    2.2.1 針孔相機模型第23-25頁
    2.2.2 單目標定第25頁
    2.2.3 平面模板法第25-27頁
    2.2.4 標定步驟與結果第27-29頁
  2.3 雙目校正第29-32頁
    2.3.1 對極幾何第29-30頁
    2.3.2 Bouguet校正算法第30-32頁
  2.4 本章小結第32-33頁
第3章 立體匹配第33-42頁
  3.1 立體匹配算法原理第33-36頁
    3.1.1 匹配代價計算第34頁
    3.1.2 代價聚合第34-35頁
    3.1.3 視差計算第35頁
    3.1.4 視差優化第35-36頁
  3.2 半全局立體匹配算法第36-38頁
  3.3 改進的SGM算法第38-41頁
    3.3.1 基于Census的匹配代價計算第38-39頁
    3.3.2 置信度與紋理濾波第39-40頁
    3.3.3 后處理優化第40-41頁
  3.4 本章小結第41-42頁
第4章 動態障礙物檢測第42-57頁
  4.1 相關模型第42-46頁
    4.1.1 視差統計模型第42-43頁
    4.1.2 相機姿態模型第43-44頁
    4.1.3 障礙物表征模型第44-46頁
  4.2 基于STIXEL的靜態障礙物檢測算法第46-53頁
    4.2.1 V視差計算第46-48頁
    4.2.2 姿態估計第48-49頁
    4.2.3 地面估計第49-51頁
    4.2.4 底部分割第51-52頁
    4.2.5 高度分割第52-53頁
  4.3 運動估計第53-56頁
    4.3.1 匹配代價模型第54頁
    4.3.2 動態規劃第54-56頁
  4.4 本章小結第56-57頁
第5章 實驗結果與分析第57-65頁
  5.1 立體匹配第57-59頁
  5.2 障礙物檢測第59-64頁
  5.3 本章小結第64-65頁
第6章 總結與展望第65-66頁
參考文獻第66-71頁
致謝第71-72頁
申請學位期間的研究成果及發表的學術論文第72頁

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