基于树莓派平台的自动驾驶侧后方障碍物检测系统

声明

第一章 综述

1.1 论文研究背景及意义

1.2 相关内容研究现状以及主要问题

1.2.1 目标检测算法研究现状

1.2.2 单目测距算法研究现状

1.3 本文的主要内容和安排

第二章 硬件环境介绍

2.1 主控制器

2.2侧后方视觉检测系统2.2.1树莓派平台

2.2.2 广角摄像头

2.3激光雷达障碍物检测系统

2.4导航系统

2.5底层执行系统

2.6 本章小结

第三章 基于深度学习的自动驾驶侧方障碍物检测

3.1引言

3.2广角镜头畸变校正

3.2.1相机标定

3.2.2消除畸变参数

3.3深度学习目标检测算法理论

3.3.1分类网络算法

3.3.2目标检测算法SSD

3.4目标检测算法训练及加速处理

3.4.1 Udacity 数据集处理

3.4.2 算法训练

3.4.3 绘制PR曲线图

3.4.4 计算均值平均准确率mAP

3.5 基于树莓派平台的障碍物检测系统实验

3.5.1 系统流程

3.5.2 广角镜头畸变校正实验结果

3.5.3目标检测算法实验结果

3.5.4 基于自动驾驶的实验场景

3.6本章小结

第四章 基于单目的自动驾驶后方障碍物检测

4.1 引言

4.2道路消失点检测

4.2.1 极地网格建筑

4.2.2 消失点假设

4.3.3 消失点假设验证

4.3 广角摄像头俯仰角估计

4.4 虚拟水平线的计算

4.5 距离的计算

4.6 实验结果

4.7本章小结

总结

致谢

参考文献