前言 1
第一章 绪论 1
1．1智能车辆概述 1
1．1．1智能车辆定义及功能组成 1
1．1．2智能车辆应用领域 2
1．1．3智能车辆发展现状 3
1．2智能车辆导航关键技术 5
1．2．1立体视觉信息实时处理技术 5
1．2．2主动型传感器信息处理技术 6
1．2．3车体定位技术 6
1．2．4路径规划技术 7
1．2．5障碍物检测技术 8
1．2．6多传感器信息集成与数据融合技术 8
参考文献 9
第二章 智能车辆惯性导航技术 10
2．1惯性导航技术基础 10
2．1．1惯性导航基本原理 10
2．1．2坐标系与坐标变换 11
2．1．3姿态矩阵微分方程 23
2．2惯性器件 26
2．2．1转子陀螺仪的力学基础 27
2．2．2经典陀螺仪 29
2．2．3光学陀螺仪 31
2．2．4加速度计 38
2．3初始对准技术 41
2．3．1捷联式惯性导航系统误差方程式的建立 42
2．3．2捷联式惯性导航系统经典初始对准方法 49
2．3．3 Kalman滤波在初始对准中的应用 52
2．4捷联式惯性导航系统数字递推算法 56
2．4．1捷联式惯性导航系统微分方程组 56
2．4．2捷联式惯性导航系统姿态更新算法 58
2．4．3捷联式惯性导航系统速度更新算法 59
2．4．4捷联式惯性导航系统位置更新算法 62
2．5车载激光捷联式惯性导航系统的圆锥误差补偿 65
2．5．1圆锥误差及其补偿算法 65
2．5．2激光捷联式惯性导航系统车载环境分析 69
2．5．3圆锥误差补偿的应用效果 70
参考文献 73
第三章 智能车辆卫星导航技术 74
3．1全球定位系统 74
3．1．1 GPS概述 74
3．1．2 GPS信号观测 79
3．2 GALILEO系统 85
3．2．1 GALILEO系统概述 85
3．2．2 GALILEO系统的信号 88
3．2．3 GALILEO系统的特点 89
3．2．4 GALILEO系统的新技术 91
3．3双静止卫星定位通信系统 92
3．3．1双静止卫星定位通信系统的组成 93
3．3．2双静止卫星定位通信系统的工作原理 97
3．3．3双静止卫星定位系统的定位方法 99
3．4多卫星组合导航技术 104
3．4．1 GPS／GLONASS组合原理 104
3．4．2 GPS／GLONASS组合系统的信息融合 105
3．5卫星定位导航系统的应用 109
3．5．1惯性／卫星组合导航技术 109
3．5．2 GPS载体姿态测量系统 122
参考文献 136
第四章 智能车辆视觉导航技术 138
4．1视觉图像处理技术基础 138
4．1．1视差 139
4．1．2立体视觉测量原理 139
4．2图像特征提取 141
4．2．1图像线性特征提取 141
4．2．2图像角点特征检测 147
4．3立体视觉摄像机标定 150
4．3．1摄像机几何模型 151
4．3．2标定模板与控制点 153
4．3．3摄像机参数估计 155
4．3．4立体视觉标定 158
4．3．5实验结果及分析 160
4．4立体匹配算法 162
4．4．1基于区域的立体匹配算法 163
4．4．2基于特征的立体匹配算法 173
4．5基于平行线的室内视觉导航 180
4．5．1摄像机模型 180
4．5．2基于平行线的视觉伺服导航 182
4．5．3导航实验 185
参考文献 187
第五章 智能车辆红外视觉导航技术 189
5．1红外图像处理技术基础 189
5．2离散平稳小波变换技术基础 190
5．2．1小波变换的概念 190
5．2．2小波变换的分类 191
5．3红外图像去噪 194
5．3．1去噪渐近最优阈值估计 194
5．3．2算法应用 197
5．4红外图像对比度增强 201
5．4．1基于DSWT和非线性增益方法的红外图像对比度增强 201
5．4．2基于SA和非线性增益的红外图像对比度增强 208
5．5红外图像分割方法 216
5．5．1基于先验信息和Bezier曲线的红外图像分割算法 216
5．5．2基于DSWT和Bezier曲线的红外图像分割算法 221
5．6红外图像目标检测和跟踪 230
5．6．1红外图像序列运动目标检测 230
5．6．2红外图像地面目标跟踪 234
参考文献 241
第六章 智能车辆路径规划与地图匹配技术 243
6．1计算几何基础 243
6．1．1计算几何基础理论方法 243
6．1．2基础算法 246
6．2导航电子地图数据库设计 248
6．2．1导航电子地图的数据结构与数据模型 248
6．2．2导航电子地图数据库的设计原则 250
6．2．3导航电子地图的数据组织 250
6．2．4导航电子地图数据库的结构设计及实现 251
6．3导航电子地图中道路网络的拓扑生成方法 258
6．3．1导航电子地图中道路网络的模型与存储 258
6．3．2折线道路网络的拓扑生成算法 261
6．3．3基于凸壳直径思想的多边形道路网络拓扑生成算法 267
6．3．4基于三角剖分思想的多边形道路网络的拓扑生成算法 270
6．4路径规划技术 278
6．4．1路径规划的基础算法 278
6．4．2限制搜索区域的路径规划算法 281
6．4．3基于分层道路网络的分层路径规划算法 285
6．4．4限制搜索区域的分层路径规划算法 289
6．4．5带约束条件的路径规划算法 291
6．5地图匹配技术 295
6．5．1基于道路网络分块的地图匹配算法 296
6．5．2基于计算几何的地图匹配算法 302
6．6 GPS／DR／EMAP组合导航系统路径规划与地图匹配技术 306
6．6．1系统描述 306
6．6．2基于最小交角的快速路径规划算法 307
6．6．3改进的基于模式识别的地图匹配算法 308
参考文献 310
第七章 智能车辆导航技术展望 312
7．1图像、非图像信息融合导航技术 312
7．1．1图像、非图像信息融合导航的必要性 312
7．1．2图像、非图像信息融合导航的研究现状 313
7．1．3图像、非图像信息融合导航的关键技术 314
7．2野外动态环境即时定位与地图构建 315
7．2．1野外动态环境即时定位与地图构建概述 315
7．2．2野外动态环境即时定位与地图构建关键技术 316
7．3复杂环境下多智能车辆系统的协同与控制 319
7．3．1多智能车辆系统的体系结构 320
7．3．2多智能车辆系统群体行为协同与优化控制 321
参考文献 324