基于多传感器数据融合的无人车行驶策略研究

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基于多传感器数据融合的无人车行驶策略研究

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基于多传感器数据融合的无人车行驶策略研究

论文目录
摘要	第1-4页
Abstract	第4-8页
1 绪论	第8-13页
· 课题的研究背景及意义	第8页
· 多传感器信息融合技术的发展	第8-9页
· 多传感器信息融合的研究现状	第9-11页
· 多传感器信息融合方法的现状	第9-10页
· 多传感器信息融合结构的现状	第10-11页
· 多传感器融合应用现状	第11页
· 本文主要研究内容	第11-13页
2 多传感器数据融合理论基础	第13-25页
· 传感器技术	第13-14页
· 传感器的定义	第13页
· 传感器的组成	第13-14页
· 传感器的分类	第14页
· 传感器的作用与地位	第14页
· 多传感器信息融合的基本概念及其原理	第14-15页
· 多传感器信息融合定义和作用	第15页
· 多传感器融合的基本原理	第15页
· 多传感器信息融合的结构形式	第15-17页
· 多传感器信息融合系统的构成	第17-20页
· 多传感器信息融合系统结构	第17-18页
· 多传感器信息融合系统的功能模型	第18-19页
· 信息融合的公式化描述	第19-20页
· 多传感器信息融合方法	第20-23页
· 信息融合的层次	第20-21页
· 常用多传感器信息融合方法	第21-23页
· 多传感器信息融合关键技术	第23-24页
· 数据转换	第23页
· 数据相关	第23页
· 融合推理	第23-24页
· 小结	第24-25页
3 D-S证据理论在无人车中的应用	第25-35页
· 无人车驾驶系统	第25页
· D-S证据理论的信息融合	第25-29页
· D-S证据理论的提出	第26页
· 证据理论的定义	第26-28页
· 证据理论的特点	第28-29页
· 无人车中传感器系统的建立	第29-32页
· 基于D-S理论的驾驶行为决策	第32-34页
· 本章小结	第34-35页
4 D-S证据理论的改进算法	第35-46页
· D-S证据理论中冲突问题的出现	第35页
· 基于冲突证据的D-S修正	第35-38页
· Yager合成规则	第36页
· 基于权值分配的D-S算法	第36-37页
· 基于矩阵的D-S算法	第37-38页
· 改进算法的正确性验证	第38-40页
· 基于D-S证据理论的改进算法的实现	第40-44页
· GUI简介	第41-43页
· 界面设计的原则	第43页
· GUI界面的实现	第43-44页
· 本章小结	第44-46页
5 算法的验证和对比分析	第46-56页
· 传感器特征指标数据信息的采集	第46-52页
· 图像处理部分	第46-47页
· RGB彩色空间分割	第47-48页
· 区域的宽高比	第48-49页
· 最小二乘法拟合	第49-51页
· 最大误差计算	第51-52页
· 传感器数据信息的处理	第52-55页
· 数据处理	第52-53页
· 判断规则	第53-55页
· 本章小结	第55-56页
6 总结与展望	第56-58页
参考文献	第58-61页
攻读硕士学位期间发表的论文	第61-62页
致谢	第62-64页

本篇论文共64页，点击这进入下载页面。

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