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摘要
第一章 绪论
第一节 引言
第二节 研究现状
1.2.1 传感器配置
1.2.2 分类特征的选择
1.2.3 地形分类方法
第三节 研究内容
第四节 本文组织结构
第二章 基于激光的地形分类与标定
第一节 激光数据预处理
2.1.1 3D激光传感器配置
2.1.2 激光数据的预处理
第二节 可通过区域的提取
2.2.1 分界线寻找
2.2.2 典型可通过区域的提取
第三节 障碍物区域的提取
第四节 实验结果
2.4.1 传感器标定
2.4.2 形成训练数据
2.4.3 结果展示
第五节 本章小结
第三章 适用于自监督学习方法的特征研究
第一节 各类特征的介绍
3.1.1 颜色特征介绍
3.1.2 纹理特征介绍
第二节 自监督学习方法对特征的要求
第三节 特征设计
第四节 特征比较实验
3.4.1 三种颜色空间下各自均值特征的比较
3.4.2 三种颜色空间均值分别与其他特征的组合比较
3.4.3 结果分析
第五节 本章小结
第四章 基于激光和视觉的自监督地形分类方法及实验
第一节 算法流程图
第二节 算法的详细描述
4.2.1 算法描述
4.2.2 Fuzzy ARTMAP神经网络分类器
第三节 实验结果及分析
4.3.1 激光数据与图像数据一一对应时的实验结果
4.3.2 图像数据多于激光数据时的实验结果
4.3.3 结果分析
第四节 本章小结
第五章 结束语
第一节 工作总结
第二节 未来展望
参考文献
致谢
个人简历