随着车辆的不断增多,越来越多大型复杂室内停车场被建成,这使得停车巡航问题不再仅发生在停车场之外,在停车场内寻找车位和停车也花费了汽车驾驶员大量的时间和精力。现有解决方案一般仅具有停车诱导功能,信息化与智能化程度低。因此,在室内停车场引入车联网与室内定位等技术来提高停车系统的信息化和智能化程度,对有效解决停车巡航问题,提高停车效率,达到降低资源消耗和交通压力的目的,具有重要的研究意义与实用价值。为解决上述问题,本文设计了一种智能车辆-停车场协同的室内停车系统架构。该系统由停车场传感器组、停车场服务器、智能车辆终端三部分组成。通过车联网技术建立起智能车辆终端和停车场之间的通信,由停车场部署传感器和停车场服务器完成室内车辆定位和车位管理,智能车辆终端向停车场发起停车/驶出请求和定位请求,停车场服务器向智能车辆终端提供停车场实时地图、车位信息和定位信息,从而通过智能车辆终端和停车场的协同完成室内停车场场景下的停车导航或自动停车。室内车辆目标的检测与定位是上述系统中最关键的技术。本文研究了基于多视觉传感器的室内车辆检测与定位方法,通过针对不同光线条件的局部场景混合使用静态背景和高斯混合背景模型,能更好地处理停车场出入口等光线条件复杂的场景;利用色度不变原理处理车辆阴影,利用体积约束处理车辆投影误差,有效提升定位精度;利用色彩和纹理特征辅助数据关联相比传统的基于概率统计的数据关联方法更可靠,在多目标场景下也能准确地关联目标量测与轨迹;使用卡尔曼滤波器在全局地图下对目标位置进行最优估计,提高定位跟踪的精度和稳定性。本文通过仿真场景实验验证了本文方法的有效性,并按照上述架构开发了协同停车系统软件。微缩智能车平台、真实停车场场景实验也验证了本文方法及所开发系统的有效性。