对于智能车而言,为了能够实现自动驾驶,必须具备感知并能构建道路环境地图的能力,而且地图的精度对智能车的导航和路径规划有着非常重要的影响。近年来,立体视觉系统由于可以直接对环境信息进行三维重建,越来越多的被科技人员用于智能车地图构建领域。因此,对基于立体视觉的智能车道路环境地图构建的研究有着十分重要的作用和意义。本文主要针对在未知的道路环境下,研究智能车在行驶过程中的道路环境地图构建问题。首先,在分析总结了国内、外本研究领域的现状后,指出地图构建时的重点和难点问题；然后,使用张正友标定法对立体摄像机进行标定；接着,进行一系列的坐标系转换,建立起特征点世界坐标和像素坐标之间的关系；同时,开发基于立体视觉的里程计算法,采用稀疏匹配实现特征点的匹配和跟踪,估计出智能车行驶的里程信息。最后,研究全局匹配算法,分别对前、后时刻采集到的左、右视图进行视差计算和三维重建,并对重建后的前、后视图进行匹配、拼接计算,最终将离散的点云高程数据规则化,构建出能够表示智能车通过性的栅格图。实验结果表明,本文提出的方法能够完成基于立体视觉的智能车地图构建。