基于2D激光雷达的泊车车位智能检测设计与实现

车位检测论文 激光雷达论文 模糊推理系统论文
论文详情
摘要第3-4页
ABSTRACT第4-5页
1 绪论第8-16页
    1.1 课题背景第8-9页
    1.2 国内外研究现状第9-13页
        1.2.1 自动泊车简介第9页
        1.2.2 车位检测系统国内外研究现状第9-13页
    1.3 课题的目的及研究意义第13-14页
    1.4 论文的主要内容及章节安排第14-15页
    1.5 本章小结第15-16页
2 总体设计第16-22页
    2.1 引言第16页
    2.2 激光雷达传感器简介第16-18页
        2.2.1 激光雷达传感器选型第16-17页
        2.2.2 激光雷达传感器测距原理第17-18页
        2.2.3 坐标系转换第18页
    2.3 总体设计方案第18-19页
    2.4 关键问题分析第19-20页
    2.5 本章小结第20-22页
3 基于2D激光雷达的泊车车位环境感知第22-46页
    3.1 引言第22页
    3.2 激光雷达数据处理第22-29页
        3.2.1 激光雷达数据预处理第22-24页
        3.2.2 激光雷达数据特性分析第24-26页
        3.2.3 基于改进型的自适应阈值聚类方法第26-29页
    3.3 基于特征线段的车辆边界轮廓模型建立第29-37页
        3.3.1 车辆轮廓模型建立第30-31页
        3.3.2 基于LT-IEPF方法的车辆特征线段拟合第31-35页
        3.3.3 车辆轮廓提取第35-37页
    3.4 实验验证与分析第37-45页
        3.4.1 基于改进型自适应阈值的激光雷达数据点聚类第37-41页
        3.4.2 基于LT-IEPF方法的车辆特征线段拟合第41-45页
    3.5 本章小结第45-46页
4 基于多输入多规则模糊推理系统的泊车车位智能检测第46-66页
    4.1 引言第46页
    4.2 泊车车位空间模型建立第46-49页
        4.2.1 典型车辆位姿分析第46-47页
        4.2.2 泊车车位空间模型参数提取第47-49页
    4.3 模糊理论与模糊推理系统第49-50页
    4.4 基于多输入多规则模糊推理系统的泊车车位智能检测第50-59页
        4.4.1 泊车车位类型分类第51-52页
        4.4.2 泊车车位预检测第52页
        4.4.3 基于梯形隶属度法的输入输出模糊化第52-55页
        4.4.4 车位检测的模糊规则库制定第55-58页
        4.4.5 多输入多规则的模糊推理合成第58-59页
    4.5 实验验证与分析第59-65页
        4.5.1 仿真实验平台介绍第59-60页
        4.5.2 仿真实验结果及分析第60-65页
    4.6 本章小结第65-66页
5 基于2D激光雷达的泊车车位智能检测设计与实现第66-78页
    5.1 引言第66页
    5.2 系统整体框架设计第66-68页
    5.3 系统的实现第68-71页
        5.3.2 系统的设计第68-69页
        5.3.3 系统实现流程第69-71页
    5.4 真实场景应用效果与分析第71-77页
    5.5 本章小结第77-78页
6 总结与展望第78-80页
    6.1 本文总结第78-79页
    6.2 研究展望第79-80页
致谢第80-82页
参考文献第82-86页
附录第86页
    A.作者在攻读硕士学位期间参与的科研项目第86页
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