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面向智能汽车的地下停车场定位与路径规划

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为了解决智能车辆在全球定位系统(Global Positioning System,GPS)信号缺失的地下停车场中的定位与路径规划问题,本文使用双目离线建图、单目在线定位的视觉方法在场景中进行定位,并使用改进的路径规划算法规划全局行驶路线.首先,利用双目相机在地下停车场中的多个节点位置进行场景采集,节点的不同信息分层存储入视觉多层级地图.然后,利用单目相机进行由粗到精的地图匹配和位姿计算实现快速高精度定位.最后,使用改进的路径规划算法在地图中对各路口位置进行检测并生成路口路径图(Intersection Roadmap,IRM),全局可行驶路线根据定位结果和路径图规划得到.实验结果表明:使用单目相机的视觉定位平均误差为1.3 m,平均误差率为7.4％,基于路口路径图的规划算法相比概率路径图(Probabilistic Roadmap,PRM)算法,规划时间由5 s左右缩短至0.2 s以内,路径长度缩短了约9.56％.定位导航系统能够实时准确地实现车辆在停车场环境中的定位与路径规划,具备良好的实用性.
Location and path planning in underground parking lot for intelligent vehicles

李祎承、杨东晓、高翔、马育林、许述财

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江苏大学 汽车工程研究院,江苏 镇江 212013

清华大学 苏州汽车研究院(相城),江苏 苏州 215133

安徽工程大学 机械工程学院,安徽 芜湖 241000

清华大学 汽车安全与节能国家重点实验室,北京 100084

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智能汽车 室内定位 停车场导航 路径规划 路口路径图

国家重点研发计划项目国家自然科学基金国家自然科学基金国家自然科学基金江苏省自然科学基金江苏省重点研发计划江苏省重点研发计划

2018YFE020430252272418U20A2033352002154BK20190853BE2020083-2BE2021011-2

2023

10.37188/OPE.20233105.0757

光学精密工程
中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 中国仪器仪表学会

光学精密工程

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：2.059
ISSN：1004-924X
年,卷(期)：2023.31(5)
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