Pour résoudre le problème de localisation et de planification d'itinéraire des véhicules intelligents dans les parkings souterrains où le signal du système de positionnement global (GPS) est absent, cet article utilise une méthode visuelle combinant la cartographie hors ligne stéréoscopique et la localisation en ligne monoculaire pour localiser la scène, et utilise un algorithme amélioré de planification de chemin pour planifier l'itinéraire global. Tout d'abord, une caméra stéréoscopique est utilisée pour collecter les scènes à plusieurs nœuds dans le parking souterrain, les différentes informations des nœuds étant stockées en couches dans une carte visuelle à plusieurs niveaux. Ensuite, une caméra monoculaire est utilisée pour effectuer un appariement de carte grossier à précis et un calcul de pose pour obtenir une localisation rapide et précise. Enfin, un algorithme amélioré de planification de chemin détecte les positions des intersections dans la carte et génère une carte des routes d'intersection (IRM), l'itinéraire global étant planifié en fonction des résultats de localisation et de la carte des chemins. Les résultats expérimentaux montrent que l'erreur moyenne de localisation avec la caméra monoculaire est de 1,3 m, avec un taux d'erreur moyen de 7,4%. Par rapport à l'algorithme de carte de route probabiliste (PRM), le temps de planification est réduit d'environ 5 s à moins de 0,2 s, et la longueur du chemin est raccourcie d'environ 9,56%. Le système de navigation de localisation peut réaliser en temps réel une localisation et une planification précises du véhicule dans l'environnement du parking, offrant une bonne applicabilité.

véhicules intelligents; localisation intérieure; navigation en parking; planification d'itinéraire; carte des routes d'intersection