CN108351958A - 停车位的框线的检测方法及装置 - Google Patents
停车位的框线的检测方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN108351958A CN108351958A CN201580083891.4A CN201580083891A CN108351958A CN 108351958 A CN108351958 A CN 108351958A CN 201580083891 A CN201580083891 A CN 201580083891A CN 108351958 A CN108351958 A CN 108351958A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- parking
- wire
- parking space
- vehicle
- detected
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims abstract description 46
- 238000000034 method Methods 0.000 description 41
- 230000008569 process Effects 0.000 description 26
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 24
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 24
- 240000004050 Pentaglottis sempervirens Species 0.000 description 22
- 235000004522 Pentaglottis sempervirens Nutrition 0.000 description 22
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 9
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 description 6
- 230000006870 function Effects 0.000 description 4
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 4
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 3
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 3
- 238000003708 edge detection Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 230000004888 barrier function Effects 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/50—Context or environment of the image
- G06V20/56—Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
- G06V20/588—Recognition of the road, e.g. of lane markings; Recognition of the vehicle driving pattern in relation to the road
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/11—Region-based segmentation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/13—Edge detection
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60R—VEHICLES, VEHICLE FITTINGS, OR VEHICLE PARTS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- B60R21/00—Arrangements or fittings on vehicles for protecting or preventing injuries to occupants or pedestrians in case of accidents or other traffic risks
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/12—Edge-based segmentation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/136—Segmentation; Edge detection involving thresholding
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/20—Analysis of motion
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/60—Analysis of geometric attributes
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras
- G06T7/73—Determining position or orientation of objects or cameras using feature-based methods
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/50—Context or environment of the image
- G06V20/56—Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
- G06V20/58—Recognition of moving objects or obstacles, e.g. vehicles or pedestrians; Recognition of traffic objects, e.g. traffic signs, traffic lights or roads
- G06V20/586—Recognition of moving objects or obstacles, e.g. vehicles or pedestrians; Recognition of traffic objects, e.g. traffic signs, traffic lights or roads of parking space
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W2420/00—Indexing codes relating to the type of sensors based on the principle of their operation
- B60W2420/40—Photo, light or radio wave sensitive means, e.g. infrared sensors
- B60W2420/403—Image sensing, e.g. optical camera
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W30/00—Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units
- B60W30/06—Automatic manoeuvring for parking
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10016—Video; Image sequence
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10028—Range image; Depth image; 3D point clouds
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30248—Vehicle exterior or interior
- G06T2207/30252—Vehicle exterior; Vicinity of vehicle
- G06T2207/30256—Lane; Road marking
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30248—Vehicle exterior or interior
- G06T2207/30252—Vehicle exterior; Vicinity of vehicle
- G06T2207/30261—Obstacle
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30248—Vehicle exterior or interior
- G06T2207/30252—Vehicle exterior; Vicinity of vehicle
- G06T2207/30264—Parking
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Geometry (AREA)
- Transportation (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Control Of Driving Devices And Active Controlling Of Vehicle (AREA)
Abstract
一种停车位的框线的检测方法,根据通过摄像机(1)取得的拍摄图像检测停车位(PLn、PRn)的框线,其中,在用于上述框线的检测的参数值包含在第一阈值范围的情况下,检测上述框线,基于检测到的上述框线的位置,推定未检测的上述框线的位置,将在上述框线的推定位置用于检测上述框线的阈值范围设定为比上述第一阈值范围宽的第二阈值范围。
Description
技术领域
本发明涉及一种停车位的框线的检测方法及装置。
背景技术
作为检测停车位的白线的边缘的装置,已知有如下的结构,存在与相邻的像素的亮度差为阈值以上的第一像素,在从该第一像素离开白线的宽度量的位置,存在与相邻的像素的亮度差为阈值以上的第二像素的情况下,将第一像素或第二像素设为白线的边缘(例如,参照专利文献1)。
现有技术文献
专利文献
专利文献1:日本特开2011-191884号公报
发明所要解决的课题
在基于设置于本车辆(自车辆)的摄像装置的拍摄图像检测白线的边缘的情况下,检测位置距本车辆的距离越远,停车位的白线的清晰度越低,由此,存在白线的检测精度降低的问题。
发明内容
本发明要解决的课题在于,提供一种与拍摄图像的清晰度无关而能够确保停车位的框线的检测精度的停车位的框线的检测方法及装置。
用于解决课题的技术方案
本发明在用于框线的检测的参数的值包含在第一阈值范围的情况下,检测框线,基于检测到的框线的位置,推定未检测的框线的位置。而且,本发明将在框线的推定位置用于检测框线的参数的值的阈值范围设定为比第一阈值范围宽的第二阈值范围,由此,解决上述课题。
发明效果
根据本发明,由于根据距本车辆的距离设定用于检测框线的参数值的阈值范围,因此,实现能够检测停车位的框线的可能性提高的效果。
附图说明
图1是表示本发明的本实施方式的停车辅助系统的一例的结构块图;
图2是表示本实施方式的停车辅助系统的控制顺序的一例的流程图;
图3是表示本实施方式的车载摄像机的设置位置的一例的图;
图4A是用于表示本实施方式的停车辅助处理的一例的第一图;
图4B是用于表示本实施方式的停车辅助处理的一例的第二图;
图4C是用于表示本实施方式的停车辅助处理的一例的第三图;
图4D是用于表示本实施方式的停车辅助处理的一例的第四图;
图5是表示车速(V[km/s])和注视点距离(Y[m])的关系的图表;
图6A是用于表示本实施方式的停车辅助处理的显示画面的一例的第一图;
图6B是用于表示本实施方式的停车辅助处理的显示画面的一例的第二图;
图6C是用于表示本实施方式的停车辅助处理的显示画面的一例的第三图;
图6D是用于表示本实施方式的停车辅助处理的显示画面的一例的第四图;
图6E是用于表示本实施方式的停车辅助处理的显示画面的一例的图;
图7(A)、(B)、(C)是表示应用了本实施方式的停车辅助处理的停车模式的例子的图;
图8是表示本实施方式的停车辅助装置的俯瞰图像的一例的图;
图9是表示本实施方式的停车辅助装置的控制装置执行的停车位的框线检测处理的顺序的流程图;
图10是表示车辆的行进方向上的位置和用于框线候补的检测的阈值的关系的图表;
图11是表示车辆的行进方向上的位置和用于框线候补的检测的阈值范围的关系的图表;
图12是表示车辆的行进方向上的位置和用于框线候补的检测的阈值的关系的图表。
具体实施方式
图1是具有本发明一实施方式的停车辅助装置100的停车辅助系统1000的块图。本实施方式的停车辅助系统1000辅助使本车辆移动(停车)到停车位的动作。本实施方式的停车辅助系统1000具备摄像机1a~1d、图像处理装置2、测距装置3、停车辅助装置100、车辆控制器30、驱动系统40、操舵角传感器50、以及车速传感器60。本实施方式的停车辅助装置100具备控制装置10和输出装置20。输出装置20具备显示器21、扬声器22、以及灯23。为了相互进行信息的发送和接收,这些各结构通过CAN(Controller Area Network)或其它的车载LAN进行连接。
本实施方式的停车辅助装置100的控制装置10是具备存储有停车辅助程序的ROM12、通过执行存储于该ROM12的程序而作为本实施方式的停车辅助装置100发挥作用的作为动作电路的CPU11、以及作为可访问的存储装置发挥作用的RAM13的典型的计算机。
本实施方式的停车辅助程序为将可停车的停车位提示给显示器21,将通过用户设定的停车位作为目标停车位而执行辅助停放本车辆的操作的控制顺序的程序。本实施方式的停车辅助程序可以应用于操作方向盘、加速器、制动器而使之自动停车的自动停车;手动进行方向盘、加速器、制动器内的任一操作,自动进行其余操作而使之停车的半自动停车。另外,也可以应用于提示向停车位的行驶路径,通过向停车位的引导来辅助停车的功能。
本实施方式的停车辅助装置100的控制装置10具备执行信息取得处理、可停车位检测处理、推荐可停车位检测处理、及显示控制处理的功能。通过用于实现各处理的软件和上述的硬件的协作,执行上述各处理。
图2是表示本实施方式的停车辅助系统1000执行的停车辅助处理的控制顺序的流程图。停车辅助处理的开始的触发器并没有特别限定,可以将操作停车辅助装置100的起动开关设为触发器。
此外,本实施方式的停车辅助装置100具备使本车辆自动移动到停车位的功能。在该处理中,在本实施方式中,使用只在应急开关(deadman switch)等接通时动作的开关。在停车辅助装置100中,在应急开关被按压的情况下,执行本车辆的自动驾驶,如果应急开关的按压被解除,则中止本车辆的自动驾驶。
具体而言,在步骤S101中,本实施方式的停车辅助装置100的控制装置10分别取得通过安装于本车辆的多处的摄像机1a~1d拍摄的拍摄图像。摄像机1a~1d拍摄本车辆周围的停车位的边界线及存在于停车位周围的物体。摄像机1a~1d为CCD摄像机、红外线摄像机、其它的摄像装置。测距装置3可以设置于与摄像机1a~1d相同的位置,也可以设置于与其不同的位置。测距装置3可使用毫米波雷达、激光雷达、超声波雷达等的雷达装置或声纳。测距装置3基于雷达装置的接收信号检测对象物的存在与否、对象物的位置、直至对象物的距离。对象物相当于车辆周围的障碍物、行人、其它车辆等。该接收信号用于判断停车位是否为空(是否能停车中)。此外,障碍物的检测可以使用基于摄像机1a~1d的运动立体(motion stereo)技术进行。
图3是表示搭载于本车辆的摄像机1a~1d的配置例的图。在图3所示的例子中,将摄像机1a配置于本车辆的前格栅部,将摄像机1d配置于后保险杠附近,将摄像机1b、1c配置于左右反光镜的下部。作为摄像机1a~1d,可使用具备大视角的广角镜头的摄像机。
另外,在步骤S101中,控制装置10通过安装于本车辆多处的测距装置3分别取得测距信号。
在步骤S102中,停车辅助装置100的控制装置10在图像处理装置2生成俯瞰图像。图像处理装置2基于所取得的多个拍摄图像生成俯瞰图像。该俯瞰图像为从本车辆的上方的假想视点P(参照图3)观察本车辆及包含该本车辆停车后的停车位的周围的状态的图像。通过图像处理装置2进行的图像处理可使用例如《铃木政康·知野见聪·高野照久,俯瞰视图系统的开发,日本汽车工程学会学术演讲会前刷集,116-07(2007-10),17-22.》等所记载的方法。将所生成的俯瞰图像21a的一例表示于后述的图6A~图6E。同图中表示同时表示本车辆周围的俯瞰图像(顶视图)21a和本车辆周围的监视图像(标准视图)21b的表示例。
返回图2,在步骤S103中,检测可停车位Me。可停车位Me为能够停放本车辆的停车位。控制装置10基于摄像机1a~1d的拍摄图像和/或测距装置3的测距信号,检测可停车位Me。此外,在上述中,根据通过车载的摄像机取得的图像检测到可停车位Me,但不限于此,也可以从外部的服务器取得信息,确定可停车位Me。
下面,对可停车位Me的检测方法进行说明。控制装置10基于车速或导航系统的位置信息等,判定是否在包含停车位的区域(下面,也称为停车区域)行驶。例如,在本车辆的车速为规定的车速阈值以下的状态,且该状态持续一定时间以上的情况下,控制装置10判定为本车辆在停车区域行驶。或者,控制装置10通过根据导航系统的位置信息确定例如高速道路的停车位等,判定为本车辆在停车区域行驶。另外,在本实施方式中,也可以是,通过与车外的通信所谓路车间通信、车车间通信,判定是否为停车位。
在判定为本车辆在停车区域行驶的情况下,控制装置10基于通过图像处理装置2生成的俯瞰图像,检测框线。框线为划分停车位的框(区域)的边界线。控制装置10对拍摄图像进行边缘检测。控制装置10在边缘检测中从俯瞰图像中检测相邻的像素的亮度差为规定值以上的像素列。而且,在检测到的像素列的长度为规定的阈值以上的情况下,控制装置10通过该像素列将规定了边缘的线作为框线进行检测。进而,控制装置10在作为框线而检测到的部分的周围检测是否存在框线的可能性比检测到的框线高的线。例如,在最新检测到亮度差较大的线的情况下,将最新检测到的线作为框线的可能性高的框线的候补进行检测。此外,在本实施方式中,框线的颜色为白色,但不限于此,也可以为红色等其它颜色。
控制装置10的ROM12预先存储停车框的图案的信息。停车框的图案也包括后述的图7(A)所示的并排停车方式的停车框的图案、后述的图7(B)所示的纵列停车方式的停车框的图案、及后述的图7(C)所示的带角度的并排停车方式的停车框的图案等。
在根据俯瞰图像检测到的框线的候补满足下面的3个条件的情况下,控制装置10将检测到的框线的候补作为框线进行检测,将由该框线划分的空间作为停车位进行检测。第一个条件为与其它的框线的候补或已经检测的框线的间隔包含在规定的阈值范围(例如,实际距离2~2.5[m])。第二个条件为与其它的框线的候补或已经检测的框线的相对角度包含在规定的阈值范围(例如,-10°~+10°)。第三个条件为在作为停车框线的候补而被提取的线中,不包含具有预先设定的第一线长距离阈值(例如,相当于实际距离15[m]的长度)以上的长度的线。此外,在上述中,表示在满足3个条件的情况下检测白线,但不限于此,在任一组合的情况下可以进行,在满足至少1个条件的情况下也可以进行。
在确定了满足上述的3个条件的停车位的情况下,控制装置10使用测距装置3的检测数据,判定该停车位内是否存在障碍物。另外,控制装置10基于自动驾驶的行驶路径,判定是否为通过自动驾驶而可停车的停车位。例如,面向墙侧的停车位等不能确保自动驾驶的行驶路径的停车位不符合通过自动驾驶而可停车的停车位。而且,控制装置10在已确定的停车位中,将不存在障碍物且通过自动驾驶而可停车的停车位设定为可停车位Me。通过如上,控制装置10检测可停车位Me。此外,在上述中,将检测到停车框线的停车位作为可停车位Me进行了检测,但在本实施方式中不限于此,检测到规定的范围的空位的情况或过去已停车的情况等,只要充分满足规定的条件,即使不能检测停车框线,也可作为可停车位Me进行检测。
图4A是用于表示本实施方式的停车辅助处理的一例的第一图。在图4A中,箭头表示通过自动驾驶停放车辆时的行驶路径。另外,虚线的圆圈表示在位置P1检测到的可停车位Me。在图4A所示的停车区域,因为在停车位PR8存在障碍物M1,所以控制装置10不能确定停车位PR8为可停车位Me。另外,在停车位PL8,墙W成为壁障,因此,不能确保自动驾驶的行驶路径(相当于图4A的虚线的箭头),停车位PL8不是适于自动驾驶的停车位。因此,控制装置10不能确定停车位PR8为可停车位Me。在停车位PR1、PR4、PR6、PL3存在停车车辆,因此,控制装置10不能确定停车位PR1、PR4、PR6、PL3为可停车位Me。控制装置10确定停车位PL1、PL2、PL4~7、PR2、PR3、PR5、PR7为可停车位Me。
如图4A所示,将行驶中的本车辆的位置设为P1,将车速设为V1。控制装置10在本车辆V的位置P1,将拍摄图像所包含的停车位中,包含PL2~PL5、PR2~PR5的范围设为可停车位Me的检测范围。此外,车辆行驶中的可停车位Me的检测范围不限于PL2~PL5、PR2~PR5的范围,例如也可以将其设为PL1~PL8、PR1~PR8的范围。另外,图4A及后述的图4B~图4D中,以时间系列表示本车辆V的动作,本车辆V的位置按照图4A、图4B、图4C、及图4D的顺序移动。此外,后述的图4E所示的本车辆V的状态并不是包含于图4A~图4D中所示的时间系列。
返回图2,在步骤S104中,检测推荐可停车位Mr。推荐可停车位Mr为适于本车辆V的停车的可停车位。控制装置10从检测到的多个可停车位Me中,根据本车辆的行驶状态,检测出推荐可停车位Mr。
下面,对推荐可停车位Mr的检测方法进行说明。控制装置10针对每一可停车位Me进行停车到可停车位Me时的行驶路径的计算。计算出的行驶路径为从自动驾驶的开始位置到可停车位Me的位置的路径。控制装置10针对每一可停车位Me确定自动驾驶的开始位置。控制装置10针对自动驾驶的开始位置设定自动驾驶的行驶路径。自动驾驶的行驶路径并非必须限定为1个,控制装置10根据进行自动驾驶时的周围的状况,设定适当的行驶路径。本车辆从自动驾驶的开始位置在行驶路径上移动直至到达可停车位Me的位置(停车结束的位置)为止的行驶路径成为计算对象的路径。
行驶路径根据折返次数、行驶距离及最大转向角等,对每一可停车位Me而不同。因此,在车辆沿着行驶路径通过自动驾驶而行驶的情况下,停车所需时间针对每一可停车位Me而不同。例如,折返次数越少,行驶路径的距离越短,或最大转向角越小,停车所需时间越短。如图4A所示,在假定向可停车位PL6、PL7停车的情况下,从可停车位PL7的附近到墙W的距离比从可停车位PL6的附近到墙W的距离短。因此,停车在可停车位PL7时的折返次数比停车在可停车位PL6时的折返次数多,可停车位PL7的停车所需时间比可停车位PL6的停车所需时间长。
接着,控制装置10基于本车辆V的车速,计算出注视点距离。注视点距离相当于从本车辆V的位置到本车辆V的驾驶员注视的位置的距离。车速越高,本车辆V的驾驶员注视得越远。因此,车速越高,注视点距离越长。注视点距离为朝向本车辆V的前方的直线的长度。此外,相当于注视点距离的线并非必须是直线,也可以为曲线。在以曲线规定注视点距离的情况下,曲线的曲率也可以与操舵角对应。
图5是表示车速(V[km/s])和注视点距离(Y[m])的关系的图表。实线表示车速增加时的特性,虚线表示车速减少时的特性。如图5所示,在车速为Va以下的情况下,注视点距离成为Ya。车速从Va变成Vc为止注视点距离按照Ya推移。而且,在车速从Vc的状态变高的情况下,在车速为Vc以上Vd以下的范围内,注视点距离与车速成比例地变长。当车速为Vd以上时,注视点距离按照Yb推移。另一方面,在车速从Vd的状态降低的情况下,在车速从Vd变成Vb为止注视点距离按照Yb推移。在车速为Va以上且Vb以下的范围内,注视点距离与车速的降低成比例地减少。即,表示车辆Va和注视点距离的关系的特性在车速Va的增加方向和减少方向之间变成滞后特性。
控制装置10的ROM12将车速和注视点距离的关系存储于图中。当从车速传感器60取得车速的信息时,控制装置10参照图,同时计算出与车速对应的注视点距离。
图4B是用于表示本实施方式的停车辅助处理的一例的第二图。在图4B中,将行驶中的本车辆的位置设为P2,将车速设为V2。控制装置10运算与车速V2对应的注视点距离。相对于位置P2,控制装置10确定只离开注视点距离的位置作为注视点G2。
接着,控制装置10对注视点G2附近的可停车位Me赋予识别用的标号。例如,标号按照接近注视点G2的顺序而被赋予。控制装置10计算出向可停车位Me的进入容易度。可停车位Me的进入容易度的指标为用于通过自动驾驶将本车辆V停车于可停车位Me的行驶时间,相当于停车所需时间。停车所需时间为沿着针对每一可停车位Me计算出的行驶路径,通过自动驾驶而行驶时的时间。因此,向可停车位Me的进入容易度根据行驶距离、操作次数(折返次数)、最大转向角、车速等确定。此外,可停车位Me的进入容易度的指标不限于停车所需时间,也可包括例如自动驾驶中的停车可靠性等要素。控制装置10针对每一可停车位Me计算出可停车位Me的停车所需时间。在图4B的例子中,控制装置10分别计算出可停车位PL2、PL4、PL5、PR2、PR3、PR5的停车所需时间。
控制装置10比较各可停车位Me的停车所需时间和规定的所需时间阈值。所需时间阈值是预先设定的值,也是通过自动驾驶而停车时的所需时间的上限值。在可停车位Me的停车所需时间比所需时间阈值长的情况下,控制装置10不能确定该可停车位Me为推荐可停车位Mr。
确定停车所需时间比所需时间阈值短的可停车位Me后,在所确定的可停车位Me中,控制装置10将最接近注视点的可停车位Me设定为推荐可停车位Mr。在图4B的例子中,可停车位PL4的停车所需时间比所需时间阈值短,可停车位PL4位于最接近注视点的位置,因此,控制装置10将可停车位PL4设定为推荐可停车位Mr。此外,在本实施例中,也可以是,将停车所需时间最短的可停车位Me设定为推荐可停车位。
返回图2,在步骤S105中,提示可停车位Me及推荐可停车位Mr。控制装置10通过将所设定的可停车位Me及所设定的推荐可停车位Mr显示于显示器21,对乘员提示可停车位Me及推荐可停车位Mr。
图6A是用于表示本实施方式的停车辅助处理的显示画面的一例的第一图。图6A的显示画面为本车辆V在图4B的位置P2行驶时的显示画面。显示于显示器21的屏幕的左侧的俯瞰图像(顶视图)21a中包含表示停车位PL2~PL5、PR2~PR5的图像(停车位的边界线)。另外,在俯瞰图像(顶视图)21a的中央显示有表示本车辆V的位置的本车辆V的图标。监视图像(标准视图)能够根据本车辆V的操作状态显示不同的摄像机1a~1d的拍摄图像。在图6A所示的例子中,显示配置于本车辆V的前格栅部的摄像机1a的拍摄图像。在本车辆V后退时,可以显示配置于后保险杠附近的摄像机1d的拍摄图像。图像21c为消息用图像。
如图6A所示,在俯瞰图像21a中,表示可停车位Me的圆圈显示于停车位PL2、PL4、PL5、PR2、PR3、PR5,表示推荐可停车位Mr的虚线的框显示于停车位PL4。另外,停车位PL3、PR4中显示有车的一部分的俯瞰图像。本车辆的乘员通过显示器21的显示画面,能够确认可停车位Me的位置及推荐可停车位Mr的位置。另外,乘员根据图像21c中包含的消息,能够确认是自动驾驶模式、及为了进行自动驾驶而请求车辆的停止。
返回图2,在步骤S106中,判定是否输入了目标停车位Mo。目标停车位Mo为通过自动驾驶而停放车辆的停车位,且表示在自动驾驶中成为目标的场所。目标停车位Mo基于乘员进行的操作而被设定。例如,在显示器21为触屏显示器的情况下,乘员通过触碰希望的停车位的部分,指定目标停车位Mo,将目标停车位Mo的信息输入到控制装置10。
在目标停车位Mo被输入的情况下,控制流程进入步骤S107。另一方面,在目标停车位Mo未被输入的情况下,控制流程返回步骤S104,反复执行步骤S104至步骤S106的控制流程。
对步骤S104至步骤S106的循环部分的控制流程进行说明。在本车辆V在图4B所示的位置P2行驶的状况下,在目标停车位Mo未被输入的情况下,本车辆V行驶,因此,注视点的位置向前方移动。
图4C是用于表示本实施方式的停车辅助处理的一例的第三图。当本车辆V向前方移动时,注视点的位置从G2移至G3。当注视点的位置变成G3时,推荐可停车位Mr从停车位PL4移至停车位PL5。
图6B是用于表示本实施方式的停车辅助处理的显示画面的一例的第二图。图6B的显示画面为本车辆V在图4C的位置P3行驶时的显示画面。如图6B所示,在本车辆V朝向前方行驶的情况下,在显示器21的显示画面上,表示推荐可停车位Mr的框对应本车辆V的动作而向前方移动,移至停车位PL5。
在此,对本车辆V一边减速一边移动的情况的推荐可停车位Mr的显示形态进行说明。如上所述,控制装置10对距注视点最近的位置的可停车位Me设定推荐可停车位Mr。注视点距离根据本车辆V的车速而变化。
对车速上升时的注视点距离的特性及车速降低时的注视点距离的特性不为图5所示的滞后特性,而成为图5的以实线的图表表示的特性的情况进行说明。另外,在图4B的例子中,将在车速Vd时设定的推荐可停车位Mr设为停车位PL5。在这种情况下,如果车速从Vd的状态变得比Vd低,则注视点距离变得比Yb短,因此,推荐可停车位Mr从停车位PL5移动到PL4。即,本车辆与朝向减速前设定的推荐可停车位Mr行驶无关,在显示器21的屏幕上,进行推荐可停车位Mr的框返回屏幕的下方(与本车辆的行进方向相反的方向、图6A的y轴的负方向)的动作。为了防止这样的推荐可停车位Mr的不自然的动作,使注视点距离相对于车速的特性具有滞后。
在具有滞后特性的情况下,当车速从Vd的状态变得比Vd低时,以注视点距离Yd进行维持。因此,推荐可停车位Mr留在停车位PL5的位置,或移动到比停车位PL5的位置更靠车辆的行进方向侧的停车位PL6。由此,能够防止推荐可停车位Mr的不自然的动作。
返回图2,在反复执行步骤S104至步骤S106的控制流程时,如果本车辆V停车,则显示器21的显示画面变成图6C所示的屏幕。图6C是用于表示本实施方式的停车辅助处理的显示画面的一例的第三图。图6C的显示画面为本车辆V在图4C的位置P3停车时的显示画面。
如图6C的显示画面所示,用户能够根据图像21c中包含的消息确认请求目标停车位Mo的选择及输入。
在步骤S107,设定目标停车位Mo,提示目标停车位Mo。在图6C的例子中,将停车位PL5的位置显示为推荐可停车位Mr。在该状态下,当乘员触碰推荐可停车位Mr的显示部分时,控制装置10将停车位PL5设定为目标停车位Mo。
图4D是用于表示本实施方式的停车辅助处理的一例的第四图。图6D是用于表示本实施方式的停车辅助处理的显示画面的一例的第四图。图6D的显示画面为本车辆在图4D的位置P4停车时的显示画面。在将停车位PL5设定为目标停车位Mo的情况下,控制装置10通过将图6D所示的显示画面显示于显示器21,向乘员提示目标停车位Mo。另外,乘员根据图像21c中包含的消息,能够确认为能够开始自动驾驶的状态。
返回图2,在步骤S108中,控制装置10计算出用于使本车辆移动到目标停车位Mo的行驶路径。如图4C所示,用户将作为推荐可停车位Mr提示的停车位PL5指定为目标停车位Mo。用户通过触摸显示于触摸式的显示器21的停车位PL5,将该停车位指定为目标停车位Mo。通过本操作确定目标停车位Mo。如图4D所示,本车辆V移动到目标停车位PL5(Mo)的横向的位置P4。该位置P4成为本车辆的自动停车开始位置。
控制装置10基于开始停车操作(移动)的本车辆V的停止位置P4和目标停车位Mo的位置的位置关系,计算行驶路径。没有特别限定,但控制装置10计算出从本车辆V的停车位置即停车辅助的开始位置到折返位置P5的曲线、和从折返位置P5到目标停车位Mo的曲线作为行驶路径。控制装置10计算出分别与图7所示的并排停车(A)、纵列停车(B)、倾斜停车(C)对应的行驶路径。另外,在本实施方式中,计算出了行驶路径,但不限于此,也可以预先将与停车位的类别相对应的行驶路径存储于存储器(ROM),在开始停车时,将行驶路径从存储器读出。本车辆V的用户可以选择停车模式(并排停车、纵列停车、倾斜停车等)。
控制装置10读入与所选择的停车模式对应的行驶路径,基于自动停车处理开始时的本车辆V的位置和目标停车位Mo的位置的关系计算行驶路径。在用户在前述的自动停车模式下按压应急开关的情况下,控制装置10按照所算出的行驶路径使车辆控制器30执行使本车辆移动到目标停车位Mo的处理。
在步骤S109中,本实施方式的停车辅助装置100执行停车辅助处理或自动停车处理。本实施方式的停车辅助装置100经由车辆控制器30控制驱动系统40的动作,以使本车辆沿着行驶路径移动。
图6E是用于表示本实施方式的停车辅助处理的显示画面的一例的第五图。当自动驾驶开始时,显示器21的显示画面成为图6E所示的屏幕,本车辆V向前方移动。此时,图像21c中显示有通过自动驾驶而本车辆V向前方行驶,及向乘员传达注视本车辆V的周围的消息。下面,对停车辅助装置100的自动驾驶控制进行说明。
停车辅助装置100一边反馈操舵装置具备的操舵角传感器50的输出值一边运算向EPS电机等的本车辆的驱动系统40的指令信号,将该指令信号送出到驱动系统40或控制驱动系统40的车辆控制器30,以使本车辆V的移动轨迹与计算出的行驶路径一致。
本实施方式的停车辅助装置100具备停车辅助控制单元。停车辅助控制单元取得来自AT/CVT控制单元的变速范围信息、来自ABS控制单元的轮速信息、来自舵角控制单元的舵角信息、来自ECM的发动机转速信息等。停车辅助控制单元基于这些运算与向EPS控制单元的自动转向相关的指示信息、向仪表控制单元的警告等的指示信息等,并输出。控制装置10经由车辆控制器30取得车辆的操舵装置具备的操舵角传感器50、车速传感器60、以及其它的车辆具备的传感器取得的各信息。
本实施方式的驱动系统40通过基于从停车辅助装置100取得的控制指令信号的驱动,使本车辆V停在(停车在)目标停车位Mo。本实施方式的操舵装置为进行本车辆V的向左右方向的移动的驱动机构。驱动系统40中包含的EPS电机基于从停车辅助装置100取得的控制指令信号驱动操舵装置具备的动力方向机构而控制操舵量,辅助使本车辆V移动到目标停车位Mo时的操作。此外,停车辅助的内容及动作方法没有特别限定,可以适当地使用申请时已知的方法。
如图4D所示,本实施方式的停车辅助装置100在沿着基于本车辆V的移动开始位置P3和目标停车位Mo的位置计算出的行驶路径使本车辆V移动到目标停车位Mo时,基于加速器、制动器的操作被指定的控制车速(设定车速)进行自动控制,并且,根据车速自动地控制操舵装置的方向盘的操作。即,在本实施方式的停车辅助时,自动地进行操舵装置的方向盘的操作、加速器、制动器的操作。也可以进行不搭乘于车辆,而从外部向车辆发送目标停车位Mo的设定指令、停车处理开始指令、停车中断指令等而进行停车的基于遥控的停车处理。
当然,用户也可以进行加速器、制动器的操作,仅将方向盘的操作设为自动。在该情况下,停车辅助装置100基于预先算出的设定车速控制驱动系统40,同时基于预先算出的设定舵角控制车辆的操舵装置,以使本车辆V沿着行驶路径G2、G3移动。
以上为本实施方式的停车辅助装置100的基本控制内容。
然而,如图8所示,控制装置10通过解析根据摄像机1a~1d的拍摄图像生成的俯瞰图像,检测停车位PLn(n为整数)、PRn(n为整数),但在这种俯瞰图像中,随着距离本车辆的距离变远,俯瞰图像的清晰度变低,框线的检测精度降低。另外,停车场的路面的倾斜,例如从停车场的行进路至其两侧的停车位PLn、PRn逐渐变低的路面的倾斜的情况也变成同样的状况。
于是,在本实施方式中,使用下面说明的方法执行停车位PLn、PRn的框线的检测处理。此外,在下面的说明中,仅对图8所示的左侧的停车位PLn的框线的检测处理进行说明,但图8所示的右侧的停车位PRn的框线的检测处理也使用同样的方法进行执行。
图9是表示控制装置10执行的停车位的框线检测处理的顺序的流程图。首先,在步骤S201中,控制装置10对俯瞰图像中的车辆行进方向跟前侧的规定范围执行停车位PLn的框线检测处理。在本步骤中,控制装置10判定是否存在与相邻的像素的亮度差为第一阈值以上的像素列,且该像素列的长度是否包含在第一阈值范围,将由满足条件的像素列规定的线作为停车位PLn的框线的候补进行检测。而且,控制装置10从检测到的框线的候补中,检测相互的间隔包含在第一阈值范围,且相互的相对角度包含在第一阈值范围的框线候补的组,将该1组的框线候补作为停车位PLn的框线进行检测。
接着,在步骤S202中,基于从俯瞰图像中的车辆行进方向(图9的箭头y方向)跟前侧的规定范围检测到的停车位PL1、PL2的框线的位置,推定俯瞰图像中的存在于车辆行进方向里侧的规定范围的停车位PL3、PL4、PL5的框线的位置。在本步骤中,将未检测的停车位PL3、PL4、PL5的横向宽度W3、W4、W5推定为已经检测到的停车位PL1、PL2的横向宽度W1、W2的平均值,或横向宽度W1、W2之一。而且,在已经检测到的框线中,将从最靠车辆行进方向里侧的框线的位置b向车辆行进方向里侧远离距离W3的位置c、从该位置c向车辆行进方向里侧远离距离W4的位置d、从该位置c向车辆行进方向里侧远离距离W5的位置e推定为框线的位置。此外,在上述中,根据俯瞰图像计算出了停车位PLn的横向宽度,但未必仅限于此,也可以从外部的服务器取得信息而掌握横向宽度。在根据从外部取得的信息掌握横向宽度的情况下,能够使用该横向宽度推定车辆行进方向里侧的框线的位置。
接着,在步骤S203中,控制装置10对从俯瞰图像中的车辆行进方向里侧的规定范围用于检测停车位PL3、PL4、PL5的框线的候补的每一参数设定阈值。在此,作为用于检测框线的候补的参数,为与相邻的像素的亮度差为规定值以上的像素列的长度。
图10是表示车辆的行进方向上的位置和用于框线候补的检测的阈值的关系的图表。如该图表所示,在本步骤中,将以在步骤S202中推定的位置c为中心的宽度H1的区域中的亮度差的阈值设定为,比上述第一阈值低的第二阈值。另外,将以在步骤S202中推定的位置d为中心的宽度H1的区域中的亮度差的阈值设定为,比第二阈值低的第三阈值。进而,将以在步骤S202中推定的位置e为中心的宽度H1的区域中的亮度差的阈值设定为,比第三阈值低的第四阈值。在此,在各位置c、d、e设定第二~第四阈值的宽度H1被设定为,比假定的一般框线的宽度大的宽度。此外,将亮度差的阈值设定为比第一阈值低的第二阈值是扩大阈值范围。其原因在于,与其它的参数同样,为了容易检测框线或框线候补,改变阈值而扩大阈值范围。
另外,将位置c和位置d之间的区域中的亮度差的阈值设定为,比第一阈值低且比第二阈值高的阈值,将位置d和位置e之间的区域中的亮度差的阈值设定为,比第二阈值低且比第三阈值高的阈值。进而,将位置e的车辆行进方向里侧的区域中的亮度差的阈值设定为,比第三阈值低且比第四阈值高的检测阈值。
图11是表示车辆的行进方向上的位置和用于框线候补的检测的阈值范围的关系的图表。如该图表所示,将以在步骤S202中推定的位置c为中心的宽度H1的区域中的长度的阈值范围设定为,比第一阈值范围宽的第二阈值范围。另外,将以在步骤S202中推定的位置d为中心的宽度H1的区域中的长度的阈值范围设定为,比第二阈值范围宽的第三阈值范围。进而,将以在步骤S202中推定的位置e为中心的宽度H1的区域中的长度的阈值设定为,比第三阈值低的第四阈值。
另外,将位置c和位置d之间的区域中的长度的阈值范围设定为比第一阈值范围宽且比第二阈值窄的阈值范围,将位置d和位置e之间的区域中的长度的阈值范围设定为比第二阈值范围宽且比第三阈值窄的阈值范围。进而,将位置e的车辆行进方向里侧的区域中的长度的阈值范围设定为比第三阈值范围宽且比第四阈值窄的阈值范围。
返回图9,在步骤S204中,控制装置10对俯瞰图像中的车辆行进方向里侧的规定范围,执行框线候补的检测处理。在本步骤中,对于以位置c为中心的宽度H1的区域,判定是否存在与相邻的像素列的亮度差为第二阈值以上的像素列,且该像素列的长度是否包含在第二阈值范围,在满足条件的情况下,从该区域检测框线候补。另外,对于以位置d为中心的宽度H1的区域,判定是否存在与相邻的像素列的亮度差为第三阈值以上的像素,且该像素列的长度是否包含在第三阈值范围,在满足条件的情况下,从该区域检测框线候补。进而,对于以位置e为中心的宽度H1的区域,判定是否存在与相邻的像素列的亮度差为第四阈值以上的像素列,且该像素列的长度是否包含在第四阈值范围,在满足条件的情况下,从该区域检测框线候补。
接着,在步骤S205中,控制装置10设定用于将在步骤S204中检测到的框线候补作为停车位PL3、PL4、PL5的框线进行检测的阈值范围。在本步骤中,将从以位置c为中心的宽度H1的区域检测到的框线候补和在位置b检测到的框线的间隔的阈值范围设定为,比上述第一阈值范围宽的第二阈值范围。另外,将从以位置d为中心的宽度H1的区域检测到的框线候补和从以位置c为中心的宽度H1的区域检测到的框线候补的间隔的阈值范围设定为,比上述第二阈值范围宽的第三阈值范围。进而,将在以位置e为中心的宽度H1的区域检测到的框线候补和在以位置为中心的宽度H1的区域检测到的框线候补的间隔的阈值范围设定为,比上述第四阈值范围宽的第四阈值范围。
另外,在本步骤中,将从以位置c为中心的宽度H1的区域检测到的框线候补和在位置b检测到的框线的相对角度的阈值范围设定为,比上述第一阈值范围宽的第二阈值范围。另外,将从以位置d为中心的宽度H1的区域检测到的框线候补和从以位置c为中心的宽度H1的区域检测到的框线候补的相对角度的阈值范围设定为,比上述第二阈值范围宽的第三阈值范围。进而,将从以位置e为中心的宽度H1的区域检测到的框线候补和从以位置d为中心的宽度H1的区域检测到的框线候补的相对角度的阈值范围设定为,比上述第三阈值范围宽的第四阈值范围。
接着,在步骤S206中,控制装置10对俯瞰图像中的车辆行进方向里侧的规定范围执行将框线候补作为停车位PL3、PL4、PL5的框线进行检测的处理。在本步骤中,判定从以位置c为中心的宽度H1的区域检测到的框线候补和在位置b检测到的框线的间隔是否包含在第二阈值范围,且从以位置c为中心的宽度H1的区域检测到的框线候补和在位置b检测到的框线的相对角度是否包含在第二阈值范围。在满足条件的情况下,将从以位置c为中心的宽度H1的区域检测到的框线候补作为停车位PL3的里侧的框线进行检测。另外,判定从以位置d为中心的宽度H1的区域检测到的框线候补和从以位置c为中心的宽度H1的区域检测到的框线候补的间隔是否包含在第三阈值范围,且从以位置d为中心的宽度H1的区域检测到的框线候补和从以位置c为中心的宽度H1的区域检测到的框线候补的相对角度是否包含在第三阈值范围。在满足条件的情况下,将从以位置d为中心的宽度H1的区域检测到的框线候补作为停车位PL4的里侧的框线进行检测。进而,判定从以位置e为中心的宽度H1的区域检测到的框线候补和从以位置d为中心的宽度H1的区域检测到的框线候补的间隔是否包含在第四阈值范围,且从以位置e为中心的宽度H1的区域检测到的框线候补和从以位置d为中心的宽度H1的区域检测到的框线候补的相对角度是否包含在第四阈值范围。在满足条件的情况下,将从以位置e为中心的宽度H1的区域检测到的框线候补作为停车位PL5的里侧的框线进行检测。
此外,在上述中,基于与相邻的像素列的亮度差和该像素列的长度提取框线候补(框线候补),之后,基于框线的相对角度和框线间隔检测框线,但在本实施方式中,并不限于此。例如,也可以是,基于框线的相对角度和框线间隔提取框线候补,之后,基于与相邻的像素列的亮度差和该像素列的长度检测框线。另外,除与相邻的像素列的亮度差、像素列的长度、框线的相对角度、框线间隔之外,也可以根据白线宽度、相对于行驶路的直角度的要素进行检测,在框线的候补的提取或框线的检测时,所使用的参数或各个组合均没有限定。另外,在使用各个参数检测框线或框线候补时,改变阈值(降低阈值)相当于扩大阈值范围。
进而,在此基础上,上述中的框线不限于直线,也可以为虚线或直线中断的情况。在该情况下,在虚线或中断的直线中,可以限定于存在框线的位置,也可以假定为直线,根据存在框线的位置的信息补全不存在框线的位置。
本发明的实施方式的停车辅助装置100如上构成且动作,因此,实现如下效果。
在用于停车位PLn的框线的检测的参数(与相邻的像素的亮度差为规定值以上的像素列的长度等)的值包含在第一阈值范围的情况下,本实施方式的停车辅助装置100的控制装置10从车辆行进方向跟前侧的规定范围检测停车位PL1、PL2的框线。而且,控制装置10基于检测到的框线的位置推定车辆行进方向里侧的规定范围内的未检测的停车位PL3、PL4、PL5的框线的位置。在此,控制装置10在车辆行进方向里侧的规定范围内的框线的推定位置将用于检测停车位PL3、PL4、PL5的框线的参数的值的阈值范围设定为比上述第一阈值范围宽的第二~第四阈值范围。
由此,能够避免随着距本车辆V的距离变远,拍摄图像的清晰度变低,框线变得难以检测的状况。因此,能够检测停车位的框线的可能性提高。
另外,本实施方式的停车辅助装置100的控制装置10将随着停车位PLn的框线的推定位置和本车辆V的距离变远,在推定位置用于检测停车位PLn的框线的参数的值的阈值范围设定为,第二阈值范围、第三阈值范围、第四阈值范围这样逐渐变宽。
即,设定为在每一推定位置与从本车辆V到推定位置的距离相对应的适当阈值范围。由此,能够检测停车位PLn的框线的可能性进一步提高。
接下来,对检测阈值的设定方法的变形例进行说明。此外,省略关于与上述的实施方式同样的事项的反复说明,引用上述的实施方式中的说明。
图12是表示车辆的行进方向上的位置和用于框线候补的检测的阈值的关系的图表。如该图表所示,将以位置c为中心的宽度H1的区域中的亮度差的阈值设定为,比上述第一阈值低的第二阈值。另外,将以位置d为中心的宽度H2的区域中的亮度差的阈值设定为,比第二阈值低的第三阈值。进而,将以位置e为中心的宽度H3的区域中的亮度差的阈值设定为,比第三阈值低的第四阈值。
在此,在位置c设定第二阈值的区域的宽度H1、在位置d设定第三阈值的区域的宽度H2、以及在位置e设定第四阈值的区域的宽度H3满足下述式(1)的关系。
V1<V2<V3(1)
在本例的阈值的设定方法中,将推定位置随着c、d、e和距本车辆的距离变远,设定第二~第四阈值的区域的宽度设定为V1、V2、V3逐渐变大。即,在每一推定位置将降低阈值的区域的宽度设定为,与从本车辆V到推定位置的距离相对应的适当的大小。由此,能够检测停车位的框线的可能性进一步提高。
上述的实施方式中的“控制装置10”相当于本发明的“框线检测部”、“推定部”、及“阈值设定部”的一例。另外,上述的实施方式的“摄像机1”相当于本发明的“摄像装置”的一例。
此外,如上说明的实施方式是为了容易理解本发明而记载的,不是为了限定本发明而记载的。因此,在上述的实施方式中公开的各要素也包含属于本发明的技术范围的全部设计变形或等同物。
例如,在上述的实施方式中,以并排停车方式的停车位PLn、PRn的框线的检测处理为例对本发明进行了说明,但本发明也可适用于纵列停车方式的停车位(参照图7(B))或带角度的并排停车方式的停车位(参照图7(C))的框线检测处理。
另外,也可以组合在上述的实施方式中说明的检测阈值的设定方法和检测阈值的设定方法的变形例。即,也可以设定检测阈值,随着本车辆V和框线的推定位置的距离变远,阈值范围逐渐变宽,并且使扩大阈值范围的区域的宽度逐渐变大。
进而,上述的实施方式以车辆具备的摄像机为前提进行了说明,但不限于此,本实施方式也可以以停车场具备的固定摄像机、或其它车辆的摄像机、或用户的便携式摄像机为前提。在这种情况下,也可以是,从外部取得停车位的信息,掌握停车位的停车状态。
符号说明
1 摄像机
10 控制装置
Claims (4)
1.一种停车位的框线的检测方法,根据通过摄像装置取得的拍摄图像检测停车位的框线,其中,
在用于所述框线的检测的参数值包含在第一阈值范围的情况下,检测所述框线,
基于检测到的所述框线的位置,推定未检测的所述框线的位置,
将在所述框线的推定位置用于检测所述框线的参数值的阈值范围设定为,比所述第一阈值范围宽的第二阈值范围。
2.如权利要求1所述的停车位的框线的检测方法,其中,
将所述第二阈值范围设定为,随着所述框线的所述推定位置与所述摄像装置的距离变远而逐渐变宽。
3.如权利要求1或2所述的停车位的框线的检测方法,其中,
将设定所述第二阈值范围的区域的宽度设定为,随着所述框线的所述推定位置与所述摄像装置的距离变远而逐渐变大。
4.一种停车位的框线的检测装置,其根据通过摄像装置取得的拍摄信息检测停车位的框线,并具备:
框线检测部,其在用于所述框线的检测的参数值包含在第一阈值范围的情况下,检测所述框线;
推定部,其基于由所述框线检测部检测的所述框线的位置,推定未检测的所述框线的位置;
阈值设定部,其将在由所述推定部推定的所述框线的位置用于检测所述框线的参数值的阈值范围设定为,比所述第一阈值范围宽的第二阈值范围。
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
PCT/JP2015/079893 WO2017068699A1 (ja) | 2015-10-22 | 2015-10-22 | 駐車スペースの枠線の検出方法および装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN108351958A true CN108351958A (zh) | 2018-07-31 |
CN108351958B CN108351958B (zh) | 2022-03-25 |
Family
ID=58556864
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201580083891.4A Active CN108351958B (zh) | 2015-10-22 | 2015-10-22 | 停车位的框线的检测方法及装置 |
Country Status (11)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US10810446B2 (zh) |
EP (1) | EP3367336B1 (zh) |
JP (1) | JP6562081B2 (zh) |
KR (1) | KR102073496B1 (zh) |
CN (1) | CN108351958B (zh) |
BR (1) | BR112018008270B1 (zh) |
CA (1) | CA3002639C (zh) |
MX (1) | MX373521B (zh) |
MY (1) | MY188579A (zh) |
RU (1) | RU2691498C1 (zh) |
WO (1) | WO2017068699A1 (zh) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111429469A (zh) * | 2019-04-17 | 2020-07-17 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 泊位位置确定方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN113060126A (zh) * | 2019-12-13 | 2021-07-02 | 本田技研工业株式会社 | 泊车辅助装置、泊车辅助方法和程序 |
CN115083203A (zh) * | 2022-08-19 | 2022-09-20 | 深圳云游四海信息科技有限公司 | 基于图像识别泊位对路内停车进行巡检的方法和系统 |
Families Citing this family (30)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
MX2019015353A (es) * | 2017-07-07 | 2020-02-07 | Nissan Motor | Metodo de asistencia al estacionamiento y dispositivo de control de estacionamiento. |
CN111108503B (zh) * | 2017-09-29 | 2023-08-08 | 日立安斯泰莫株式会社 | 驻车辅助装置 |
US10583779B2 (en) * | 2017-10-02 | 2020-03-10 | Magna Electronics Inc. | Parking assist system using backup camera |
KR102077573B1 (ko) * | 2018-01-31 | 2020-02-17 | 엘지전자 주식회사 | 자동 주차 시스템 및 차량 |
CN108346313B (zh) * | 2018-04-19 | 2020-10-09 | 浪潮集团有限公司 | 一种空车位检测方法及系统 |
CN110654375A (zh) * | 2018-06-29 | 2020-01-07 | 比亚迪股份有限公司 | 自动泊车方法、装置、系统及车辆 |
CN109515431B (zh) * | 2018-11-02 | 2020-06-02 | 浙江吉利汽车研究院有限公司 | 一种集成式自动泊车系统及自动泊车方法 |
JP7252750B2 (ja) | 2018-12-14 | 2023-04-05 | 株式会社デンソーテン | 画像処理装置および画像処理方法 |
JP7141940B2 (ja) | 2018-12-14 | 2022-09-26 | 株式会社デンソーテン | 画像処理装置および画像処理方法 |
JP2020095620A (ja) | 2018-12-14 | 2020-06-18 | 株式会社デンソーテン | 画像処理装置および画像処理方法 |
JP7226986B2 (ja) | 2018-12-14 | 2023-02-21 | 株式会社デンソーテン | 画像処理装置および画像処理方法 |
JP7236857B2 (ja) | 2018-12-14 | 2023-03-10 | 株式会社デンソーテン | 画像処理装置および画像処理方法 |
JP7359541B2 (ja) | 2018-12-14 | 2023-10-11 | 株式会社デンソーテン | 画像処理装置および画像処理方法 |
JP7195131B2 (ja) | 2018-12-14 | 2022-12-23 | 株式会社デンソーテン | 画像処理装置および画像処理方法 |
JP7203587B2 (ja) | 2018-12-14 | 2023-01-13 | 株式会社デンソーテン | 画像処理装置および画像処理方法 |
JP7203586B2 (ja) * | 2018-12-14 | 2023-01-13 | 株式会社デンソーテン | 画像処理装置および画像処理方法 |
JP2020095631A (ja) | 2018-12-14 | 2020-06-18 | 株式会社デンソーテン | 画像処理装置および画像処理方法 |
JP2020095624A (ja) | 2018-12-14 | 2020-06-18 | 株式会社デンソーテン | 画像処理装置、および画像処理方法 |
JP2020095623A (ja) | 2018-12-14 | 2020-06-18 | 株式会社デンソーテン | 画像処理装置および画像処理方法 |
JP7229804B2 (ja) * | 2019-02-14 | 2023-02-28 | フォルシアクラリオン・エレクトロニクス株式会社 | 画像処理装置及び画像処理方法 |
JP7190393B2 (ja) * | 2019-05-13 | 2022-12-15 | 本田技研工業株式会社 | 車両制御装置、車両管理装置、車両制御方法、およびプログラム |
JP7323413B2 (ja) * | 2019-10-11 | 2023-08-08 | トヨタ自動車株式会社 | 駐車支援装置 |
JP7446830B2 (ja) * | 2020-01-30 | 2024-03-11 | フォルシアクラリオン・エレクトロニクス株式会社 | 画像処理装置及び画像処理方法 |
JP7610932B2 (ja) * | 2020-06-29 | 2025-01-09 | フォルシアクラリオン・エレクトロニクス株式会社 | 画像処理装置及び画像処理方法 |
JP7559517B2 (ja) * | 2020-11-12 | 2024-10-02 | 日産自動車株式会社 | 情報処理装置及び情報処理方法 |
JP7548120B2 (ja) * | 2021-05-14 | 2024-09-10 | トヨタ自動車株式会社 | 自動駐車サーバ、自動運転車両、自動駐車システム |
KR20240007667A (ko) * | 2021-06-29 | 2024-01-16 | 가부시끼 가이샤 구보다 | 작물열 검출 시스템, 작물열 검출 시스템을 구비하는 농업 기계, 및 작물열 검출 방법 |
US11794726B2 (en) * | 2021-09-28 | 2023-10-24 | Ford Global Technologies, Llc | Systems and methods for virtual vehicle parking assistance background |
JP7506645B2 (ja) * | 2021-09-30 | 2024-06-26 | 株式会社アイシン | 駐車支援装置 |
JP2023148817A (ja) * | 2022-03-30 | 2023-10-13 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | 駐車支援システムおよび駐車支援方法 |
Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101426669A (zh) * | 2006-04-25 | 2009-05-06 | 丰田自动车株式会社 | 停车辅助装置以及停车辅助方法 |
CN101605678A (zh) * | 2007-02-15 | 2009-12-16 | 丰田自动车株式会社 | 停车辅助装置以及停车辅助方法 |
CN102947137A (zh) * | 2010-06-18 | 2013-02-27 | 爱信精机株式会社 | 停车支援装置 |
CN102951077A (zh) * | 2011-08-23 | 2013-03-06 | 富士通将军股份有限公司 | 驾驶辅助设备 |
CN103171552A (zh) * | 2011-12-23 | 2013-06-26 | 现代自动车株式会社 | 基于avm俯视图的停车辅助系统 |
CN104115188A (zh) * | 2012-03-01 | 2014-10-22 | 日产自动车株式会社 | 立体物检测装置 |
CN104627072A (zh) * | 2013-11-14 | 2015-05-20 | 现代自动车株式会社 | 停车区域检测装置及其方法 |
CN104661880A (zh) * | 2012-09-28 | 2015-05-27 | 爱信精机株式会社 | 停车辅助装置、停车辅助方法以及程序 |
CN104812646A (zh) * | 2012-11-27 | 2015-07-29 | 日产自动车株式会社 | 车辆用加速抑制装置 |
Family Cites Families (16)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2004265209A (ja) * | 2003-03-03 | 2004-09-24 | Fujitsu Ten Ltd | 物体認識方法 |
JP5309442B2 (ja) * | 2006-05-29 | 2013-10-09 | アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 | 駐車支援方法及び駐車支援装置 |
JP5091897B2 (ja) * | 2009-03-24 | 2012-12-05 | 富士重工業株式会社 | 停止線検出装置 |
US8289189B2 (en) * | 2009-05-11 | 2012-10-16 | Robert Bosch Gmbh | Camera system for use in vehicle parking |
JP2011191884A (ja) | 2010-03-12 | 2011-09-29 | Suzuki Motor Corp | 白線検出装置 |
TWI464085B (zh) * | 2011-07-22 | 2014-12-11 | Automotive Res & Testing Ct | Parking space detection method |
JP5904286B2 (ja) * | 2012-11-27 | 2016-04-13 | 日産自動車株式会社 | 運転支援装置 |
US9493070B2 (en) * | 2012-11-27 | 2016-11-15 | Nissan Motor Co., Ltd. | Vehicle acceleration suppression device and vehicle acceleration suppression method |
CN104822566B (zh) * | 2012-11-27 | 2016-07-06 | 歌乐牌株式会社 | 车载图像处理装置 |
JP5981322B2 (ja) * | 2012-11-27 | 2016-08-31 | クラリオン株式会社 | 車載画像処理装置 |
JP2014110028A (ja) * | 2012-12-04 | 2014-06-12 | Sony Corp | 画像処理装置、画像処理方法およびプログラム |
JP2015064795A (ja) * | 2013-09-25 | 2015-04-09 | 日産自動車株式会社 | 駐車場判定装置、駐車場判定方法 |
JP6348758B2 (ja) * | 2014-04-15 | 2018-06-27 | 本田技研工業株式会社 | 画像処理装置 |
JP6096156B2 (ja) * | 2014-09-12 | 2017-03-15 | アイシン精機株式会社 | 駐車支援装置 |
JP2016084094A (ja) * | 2014-10-28 | 2016-05-19 | アイシン精機株式会社 | 駐車支援装置 |
KR101965834B1 (ko) * | 2016-10-12 | 2019-08-13 | 엘지전자 주식회사 | 자동주차 보조장치 및 이를 포함하는 차량 |
-
2015
- 2015-10-22 RU RU2018118334A patent/RU2691498C1/ru active
- 2015-10-22 EP EP15906705.7A patent/EP3367336B1/en active Active
- 2015-10-22 CN CN201580083891.4A patent/CN108351958B/zh active Active
- 2015-10-22 MX MX2018004708A patent/MX373521B/es active IP Right Grant
- 2015-10-22 MY MYPI2018701543A patent/MY188579A/en unknown
- 2015-10-22 KR KR1020187013551A patent/KR102073496B1/ko active Active
- 2015-10-22 CA CA3002639A patent/CA3002639C/en active Active
- 2015-10-22 WO PCT/JP2015/079893 patent/WO2017068699A1/ja active Application Filing
- 2015-10-22 US US15/769,267 patent/US10810446B2/en active Active
- 2015-10-22 BR BR112018008270-8A patent/BR112018008270B1/pt active IP Right Grant
- 2015-10-22 JP JP2017546355A patent/JP6562081B2/ja active Active
Patent Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101426669A (zh) * | 2006-04-25 | 2009-05-06 | 丰田自动车株式会社 | 停车辅助装置以及停车辅助方法 |
CN101605678A (zh) * | 2007-02-15 | 2009-12-16 | 丰田自动车株式会社 | 停车辅助装置以及停车辅助方法 |
CN102947137A (zh) * | 2010-06-18 | 2013-02-27 | 爱信精机株式会社 | 停车支援装置 |
CN102951077A (zh) * | 2011-08-23 | 2013-03-06 | 富士通将军股份有限公司 | 驾驶辅助设备 |
CN103171552A (zh) * | 2011-12-23 | 2013-06-26 | 现代自动车株式会社 | 基于avm俯视图的停车辅助系统 |
CN104115188A (zh) * | 2012-03-01 | 2014-10-22 | 日产自动车株式会社 | 立体物检测装置 |
CN104661880A (zh) * | 2012-09-28 | 2015-05-27 | 爱信精机株式会社 | 停车辅助装置、停车辅助方法以及程序 |
CN104812646A (zh) * | 2012-11-27 | 2015-07-29 | 日产自动车株式会社 | 车辆用加速抑制装置 |
EP2927077A1 (en) * | 2012-11-27 | 2015-10-07 | Nissan Motor Co., Ltd. | Vehicle acceleration-suppression device |
CN104627072A (zh) * | 2013-11-14 | 2015-05-20 | 现代自动车株式会社 | 停车区域检测装置及其方法 |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111429469A (zh) * | 2019-04-17 | 2020-07-17 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 泊位位置确定方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN111429469B (zh) * | 2019-04-17 | 2023-11-03 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 泊位位置确定方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN113060126A (zh) * | 2019-12-13 | 2021-07-02 | 本田技研工业株式会社 | 泊车辅助装置、泊车辅助方法和程序 |
US11801828B2 (en) | 2019-12-13 | 2023-10-31 | Honda Motor Co., Ltd. | Parking assistance device, parking assistance method, and computer program product |
CN113060126B (zh) * | 2019-12-13 | 2024-03-12 | 本田技研工业株式会社 | 泊车辅助装置、泊车辅助方法和程序 |
CN115083203A (zh) * | 2022-08-19 | 2022-09-20 | 深圳云游四海信息科技有限公司 | 基于图像识别泊位对路内停车进行巡检的方法和系统 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US20180307919A1 (en) | 2018-10-25 |
CN108351958B (zh) | 2022-03-25 |
EP3367336A1 (en) | 2018-08-29 |
CA3002639C (en) | 2021-07-06 |
JP6562081B2 (ja) | 2019-08-21 |
BR112018008270A2 (pt) | 2018-10-23 |
MX2018004708A (es) | 2018-06-18 |
EP3367336A4 (en) | 2018-12-26 |
JPWO2017068699A1 (ja) | 2018-09-13 |
BR112018008270B1 (pt) | 2023-03-21 |
US10810446B2 (en) | 2020-10-20 |
KR20180069855A (ko) | 2018-06-25 |
CA3002639A1 (en) | 2017-04-27 |
KR102073496B1 (ko) | 2020-02-04 |
RU2691498C1 (ru) | 2019-06-14 |
MX373521B (es) | 2020-04-21 |
EP3367336B1 (en) | 2019-12-04 |
WO2017068699A1 (ja) | 2017-04-27 |
BR112018008270A8 (pt) | 2023-01-31 |
MY188579A (en) | 2021-12-22 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN108351958B (zh) | 停车位的框线的检测方法及装置 | |
CN108140312B (zh) | 停车辅助方法及停车辅助装置 | |
JP6531832B2 (ja) | 駐車スペース検出方法および装置 | |
JP6493551B2 (ja) | 駐車支援方法及び駐車支援装置 | |
CN108140311A (zh) | 停车辅助信息的显示方法及停车辅助装置 | |
WO2017068700A1 (ja) | 駐車スペース検出方法および装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |