Um das Problem der Positionsbestimmung und Routenplanung für intelligente Fahrzeuge in unterirdischen Parkhäusern zu lösen, in denen das Signal des Global Positioning System (GPS) fehlt, verwendet dieser Artikel eine visuelle Methode mit Stereo-Offline-Kartierung und monocularer Online-Lokalisierung zur Positionsbestimmung in der Szene und nutzt einen verbesserten Pfadplanungsalgorithmus zur Planung der globalen Fahrroute. Zunächst wird eine Stereo-Kamera verwendet, um Szenen an mehreren Knotenpunkten im unterirdischen Parkhaus zu erfassen, wobei unterschiedliche Knoteninformationen schichtweise in einer mehrstufigen visuellen Karte gespeichert werden. Anschließend wird eine Monokamera verwendet, um von grobem zu feinem Kartenabgleich und Posenschätzung eine schnelle und hochpräzise Lokalisierung zu realisieren. Schließlich wird ein verbesserter Pfadplanungsalgorithmus verwendet, um Kreuzungspositionen in der Karte zu erkennen und eine Kreuzungsstraßenkarte (Intersection Roadmap, IRM) zu erstellen, wobei die globale befahrbare Route basierend auf den Lokalisierungsergebnissen und der Straßenkarte geplant wird. Die Versuchsergebnisse zeigen, dass der durchschnittliche Lokalisierungsfehler mit der Monokamera 1,3 m beträgt, mit einer mittleren Fehlerquote von 7,4 %. Im Vergleich zum probabilistischen Straßenkartenalgorithmus (Probabilistic Roadmap, PRM) verkürzte sich die Planungszeit von ca. 5 s auf unter 0,2 s, und die Pfadlänge wurde um etwa 9,56 % verkürzt. Das Lokalisierungs- und Navigationssystem kann in Echtzeit eine genaue Positionsbestimmung und Routenplanung für Fahrzeuge in Parkhausumgebungen durchführen und besitzt eine gute Praxistauglichkeit.

intelligente Fahrzeuge; Innenraum-Lokalisierung; Parkplatznavigation; Routenplanung; Kreuzungsstraßenkarte