知能車両がGPS（Global Positioning System）信号の届かない地下駐車場における位置特定および経路計画の問題を解決するために、本稿では、ステレオオフライン地図作成、モノキュラーオンライン位置特定の視覚的手法を用いてシーン内での位置特定を行い、改良された経路計画アルゴリズムを用いてグローバルな走行経路を計画する。まず、地地下駐車場内の複数のノード位置でステレオカメラを用いてシーンを収集し、ノードの異なる情報を階層的に視覚多層地図へ格納する。次に、モノキュラーカメラを用いて粗から精密への地図マッチングと姿勢計算を行い、高速かつ高精度な位置特定を実現する。最後に、改良された経路計画アルゴリズムを用いて地図内の各交差点位置を検出し、交差点経路図（Intersection Roadmap, IRM）を生成し、位置結果と経路図に基づきグローバルな走行可能経路を計画する。実験結果により、モノキュラーカメラを用いた視覚的位置特定の平均誤差は1.3 m、平均誤差率は7.4%であり、交差点経路図に基づく計画アルゴリズムは確率的経路図（Probabilistic Roadmap, PRM）アルゴリズムに比べて計画時間が約5秒から0.2秒以内に短縮され、経路長は約9.56%短縮されたことが示された。位置ナビゲーションシステムは、駐車場環境における車両のリアルタイムかつ正確な位置特定と経路計画を実現でき、高い実用性を備えている。

知能車両;屋内位置特定;駐車場ナビゲーション;経路計画;交差点経路図