JP2007030700A - 駐車支援装置 - Google Patents

Abstract

【課題】 駐車区画周辺の障害物を精度良く検出し、障害物に接触することなく駐車可能な駐車空間を検出して、良好に運転操作を支援する駐車支援装置を提供する。
【解決手段】 車両の周辺に存在する駐車車両を検出して車両の駐車を支援する駐車支援装置であって、以下の構成を備える。駐車車両の表面形状情報を検出する表面形状検出手段１と、表面形状情報に基づいて駐車車両の輪郭形状を認識する形状認識手段２と、車両の移動状態を検出する移動状態検出手段６と、表面形状情報と輪郭形状と移動状態とに基づいて、車両と駐車車両との相対的な配置関係を演算する相対配置演算手段３と、配置関係に基づいて車両が駐車可能な駐車空間を検出する駐車空間検出手段４と、を備える。
【選択図】 図１

Description

本発明は、車両の周辺に存在する障害物を検出して自車両の駐車を支援する、特に他の車両も駐車される場所において、駐車車両などの静止物体を検出して駐車を支援する駐車支援装置に関する。

車両を駐車させる場合の運転操作を支援する駐車支援装置は、様々なものが提案されている。下記に示す特許文献１には、一般にクリアランスソナーと称されるシステムの発明が記載されている。これは、従来の広指向性を有する車載用の小型超音波ソナーでは、車両に対する障害物の存在方向を特定することが困難であったことを解決しようとする発明である。これによると、特に後退時の後方障害物への接触防止を図る目的で、複数のソナーを車両の後部に設置している。そして、それぞれのソナーからの反射信号に基づいて、障害物の存在方向を特定しようとするものである。

下記に示す特許文献２には、車体の４つのコーナー部に設けられたソナーを用いて、障害物までの距離を検出し、車両周辺の地図に障害物候補を重畳した障害物地図を作成する発明が記載されている。各コーナーに備えられたソナーの検出範囲は、平面視扇形や平面視細長楕円形となる。障害物は障害物候補として、ソナーの検出範囲内において、ソナーから一定の距離にあると検出できるが、正確な存在位置の検出は困難である。ソナーによる検出は、所定時間周期で繰り返されるため、繰り返し検出される障害物候補を特に抽出して障害物地図に反映する。

下記に示す特許文献３には、車両の目標駐車区画を設定する発明が記載されている。これは、駐車区画の白線が明瞭に識別可能な場合にはこの白線に基づいて、明瞭に識別できない場合には障害物に基づいて画像処理を行い、車両の目標駐車区画を設定するものである。特に障害物としての駐車車両を検出する方法は以下のようなものである。複眼カメラを用いて、障害物（駐車車両）を観測し、２つの画像の対応点を照合する。そして、その相関関係に基づいて三角測量法により障害物の三次元データを生成する。つまり、平行ステレオ法を用いて障害物の境界点座標を抽出する。そして、得られた三次元データを自車両が移動する平面であるＸＹ座標平面に投影し、投影された二次元データから直線を抽出する。駐車車両に対応して互いに直交する２つの直線を検出し、これらの直線により形成される矩形を障害物として検出する。

特開２００３−６３３３５号公報（第５〜１１段落、第２図） 特開２００１−３３４８９７号公報（第２５−２９段落、第３−４図） 特開２００４−３４９４６号公報（第３−１２段落、第３５−３８段落、第１０図）

特許文献１及び特許文献２に記載の発明では、ソナーの検出範囲内に障害物が存在する場合に、その障害物までのおおよその距離を知ることはできる。しかし、検出範囲内のどの位置に障害物が存在するのかまでは検出しない。また、障害物の形状の特定をしておらず、例えば、車両が障害物に接触するか否かの判定精度に限界がある。

特許文献３に記載の発明では、障害物の存在位置や概略形状を比較的詳細に分析している。しかし、障害物としての駐車車両を最終的に矩形として表現しているため、実際には曲面である駐車車両のコーナー部分は、余分に角張って検出されていることとなる。従って、矩形に基づいて駐車目標を設定すると、マージンを余分に設けることとなる。これは障害物との接触の可能性を低下させる上では良好なことである。しかし、駐車支援への期待がより高まる狭い場所において高精度に駐車支援する場合には、このマージンを減らす必要がある。

本願発明は上記課題に鑑みてなされたもので、駐車区画周辺の障害物を精度良く検出し、障害物に接触することなく駐車可能な駐車空間を検出して、良好に運転操作を支援する駐車支援装置を提供することを目的とする。

上記目定を達成するため、本発明に係る車両の周辺に存在する駐車車両を検出して前記車両の駐車を支援する駐車支援装置は下記の特徴構成を備える。
即ち、前記駐車車両の表面形状情報を検出する表面形状検出手段と、前記表面形状情報に基づいて前記駐車車両の輪郭形状を認識する形状認識手段と、前記車両の移動状態を検出する移動状態検出手段と、前記表面形状情報と前記輪郭形状と前記移動状態とに基づいて、前記車両と前記駐車車両との相対的な配置関係を演算する相対配置演算手段と、前記配置関係に基づいて前記車両が駐車可能な駐車空間を検出する駐車空間検出手段と、を備える。

この特徴構成によれば、表面形状検出手段が物体の表面形状情報を検出し、この表面形状情報に基づいて、形状認識手段が駐車車両の輪郭形状を認識する。ここで、表面形状情報とは、本発明の駐車支援装置が搭載される車両（以下、適宜「自車両」と称する。）から見た駐車車両の表面の形状を示す情報である。表面形状情報の検出には、電波や超音波等を用いた反射型のセンサや、可視光や赤外光等を利用して画像データを得るイメージセンサ、カメラ（動画、静止画を問わず）を用いることができる。

形状認識手段は、得られた表面形状情報に基づいて駐車車両の輪郭形状を認識する。また、表面形状情報を得る際に、表面形状情報と駐車車両との距離も情報として取得できている。そして、表面形状情報より駐車車両の輪郭形状が認識されているので、輪郭形状と自車両との距離も把握できる。表面形状情報の取得の際に自車両が動いていた場合、この移動状態は移動状態検出手段により検出されている。従って、表面形状情報、輪郭形状、移動状態により、自車両と駐車車両との相対的な配置関係を相対配置演算手段によって演算することができる。自車両の外形形状は既知であるから、駐車車両の近傍に自車両が駐車可能な空間があるか否かを駐車空間検出手段により検出することができる。例えば、駐車車両が複数あり、それら駐車車両と駐車車両とに挟まれた空間に自車両が駐車可能な空間が存在するか否かを検出することができる。

上記特徴構成によれば、形状認識手段により輪郭形状を認識しているので、駐車区画周辺の障害物、即ち駐車車両を精度良く検出できる。そして、駐車空間検出手段は、駐車車両に接触することなく駐車可能な駐車空間を検出することができる。その結果、運転者に対して良好に運転操作を支援することのできる駐車支援装置を提供することができる。

ここで、前記表面形状検出手段が、前記車両の移動に伴って前記表面形状情報を検出するものであり、前記形状認識手段が、前記表面形状情報と前記移動状態とに基づいて前記輪郭形状を認識すると好適である。

表面形状検出手段が、自車両の移動に伴って前記表面形状情報を検出するものであると、表面形状検出手段には広範囲を走査する機能が不要となる。即ち、シングルビームセンサやポイントセンサなどの、ほぼ一点を検出対象とする距離センサを用いて、表面形状を検出できる。そして、本発明に係る駐車支援装置は、移動状態検出手段を備えているので、表面形状情報と移動状態とに基づいて、駐車車両の表面形状情報の分布を正確に知ることができる。その結果、形状認識手段は、良好に輪郭形状を認識することができる。

さらに、本発明に係る駐車支援装置が、前記駐車空間を方形状にすると共に、前記車両（自車両）を前記駐車空間の範囲内に駐車させるための駐車基準を設定する駐車基準設定手段を下記に示す如く備えると好適である。
ここで、前記駐車基準設定手段は、前記駐車空間に前記車両（自車両）が進入を開始する進入口側の一辺に平行して前記駐車空間の前記進入口側に設けられた第一基準線と、この第一基準線に直交して所定位置に設けられた第二基準線と、を前記駐車基準として設定するものである。
そして、これら第一基準線及び第二基準線は、前記車両（自車両）の長軸方向の前後何れかの端部が前記第一基準線と一致し、前記車両の長軸方向の中心線である車軸が前記第二基準線と一致した状態で駐車を完了するように設定されるものである。

車両の駐車に際しては、大きく２つの方法がある。一つは、車両が進行方向に対して９０度程度の角度をもって駐車される車庫入れ駐車（Angle Parking）である。この駐車方法の場合、自車両の横には他の車両が駐車され、それぞれ車両の側面同士を対向させて駐車状態となる。車両の前後方向は、後端部、又は前端部が駐車空間に収まっていることが他の車両や通行人への配慮の上で好ましい。そこで、上記構成のように、駐車空間に対して自車両が進入を開始する進入口側の一辺に平行して、この進入口側に第一基準線を設ける。そして、この第一基準線と自車両の前端部又は後端部が一致した状態で駐車を完了するようにする。自車両が駐車空間に対して前進進入する場合には第一基準線と後端部とが一致し、後退進入する場合には第一基準線と前端部とが一致した状態で駐車を完了するようにする。このようにすれば、少なくとも検出した駐車空間から自車両が前後方向にはみ出すことなく駐車可能な駐車基準を設定することができる。また、前記第一基準線に直交して所定位置に設けられた第二基準線と、自車両の長軸方向の中心線である車軸とが一致した状態で駐車を完了するようにする。このようにすれば、第一基準線と第二基準線とによって、検出された駐車空間において自車両を駐車する基準を明確に示すことができ、良好に駐車運転を支援することができる。

ここで、前記第二基準線が、前記駐車空間の中央を通るように定められると好適である。

第二基準線が検出された駐車空間の中央を通るように定められると、自車両の左右方向に同等の隙間を有して、検出された駐車空間の中央に自車両を駐車させることができる。

また、前記車両（自車両）が前記駐車空間より入出庫する際に必要となる前記駐車車両と前記車両（自車両）との間の余裕空間を前記駐車空間内に設けてもよい。そして、この場合に、前記第二基準線が前記余裕空間を除いた前記駐車空間に対して定められると好適である。

例えば、車庫入れ駐車（Angle Parking）の状態から、自車両を出庫させる場合には、左右何れかの方向に向かって進行する。車両が左右方向に舵を切って進行する場合、先行する車輪の軌跡に対して後方にある車輪の軌跡は、舵を切る方向の内側を通るようになる。つまり、先行する車輪と後方にある車輪との間に、いわゆる内輪差と称される軌跡の差が生じる。そこで、駐車する前に出庫する方向が決まっている場合には、この内輪差を考慮して駐車車両と自車両との間に余裕空間を設けておくとよい。そして、検出された駐車空間からこの余裕空間を除き、残った駐車空間に対して、上記第二基準線を設けると、内輪差も考慮した上で、自車両の駐車基準を明確に示すことができる。同様に入庫の際にも下車側に余裕空間を設けておきたいような場合に駐車基準を明確に示すことができる。

上述したように車両の駐車に際しては、大きく２つの方法がある。一方は、既に説明した車庫入れ駐車（Angle Parking）であり、他方は車両の進行方向（例えば道路）に平行に駐車するいわゆる縦列駐車（Parallel Parking）である。この駐車方法の場合、自車両の前後には他の車両が駐車され、それぞれ車両の前方と後方とを対向させて駐車状態となる。車両の車幅方向は、駐車空間に収まっていることが他の車両や通行人への配慮の上で好ましい。

このような場合、第一基準線及び第二基準線が、前記車両（自車両）の車幅方向の左右何れかの端部が前記第一基準線と一致し、前記車両（自車両）の長軸方向の前後何れかの端部が前記第二基準線と一致した状態で駐車を完了するように設定されると好適である。
すでに述べたように、好適には、本発明に係る駐車支援装置は、前記駐車空間を方形状にすると共に、前記車両（自車両）を前記駐車空間の範囲内に駐車させるための駐車基準を設定する駐車基準設定手段を備える。
そして、第一基準線は、前記駐車基準設定手段が、前記駐車空間に前記車両（自車両）が進入を開始する進入口側の一辺に平行して前記駐車空間の前記進入口側に設定するものである。第二基準線は、前記駐車基準設定手段が、この第一基準線に直交して所定位置に設定するものである。

第一基準線と自車両の側端部が一致した状態で駐車を完了するようにする。このようにすれば、少なくとも検出した駐車空間から自車両が車幅方向にはみ出すことなく駐車可能な駐車基準を設定することができる。また、前記第一基準線に直交して所定位置に設けられた第二基準線と、自車両の長軸方向の前後何れかの端部である前端部又は後端部とが一致した状態で駐車を完了するようにする。このようにすれば、第一基準線と第二基準線とによって、検出された駐車空間において自車両を駐車する基準を明確に示すことができ、良好に駐車運転を支援することができる。

さらに、前記車両（自車両）が前記駐車空間より入出庫する際に必要となる前記駐車車両と前記車両（自車両）との間の余裕空間が前記駐車空間内に設けられるとよい。そして、前記第二基準線が、前記余裕空間を除いた前記駐車空間に対して定められると好適である。

縦列駐車（Parallel Parking）の場合、自車両の前方にある駐車車両と自車両との間にある程度の隙間が無ければ、出庫の際に困難である。駐車空間において、前後方向の中央部分に自車両を駐車してもよいが、出庫の際に改めて一度後退させて、前方に隙間を空ける操作を有することになる。そこで、予め駐車の際に、自車両の前方にこの隙間に相当する余裕空間を設けるとよい。同様に入庫の際にも下車側に余裕空間を設けておきたいような場合に駐車基準を明確に示すことができる。

また、前記形状認識手段が、下記の各部を有して構成されると好適である。即ち、前記表面形状情報を構成する標本群から任意の標本を抽出する標本抽出部と、抽出した前記標本に基づいて形状モデルを定める形状モデル設定部と、前記形状モデルに対する前記標本群の一致度を演算する一致度演算部と、この演算結果に基づいて、前記形状モデルが前記標本群に適合するか否かを判定する判定部とを有して構成されると好適である。

形状認識手段は、表面形状検出手段より得られた標本群より、輪郭形状を認識する。ここで、標本群とは、表面形状情報を構成する個々のデータの集合体のことをいう。個々のデータとは、既に説明したように、例えば、反射型のセンサを用いた場合には、障害物の各場所で反射された信号を受信して得られた各場所に対応した情報である。画像データを利用した場合には、エッジ抽出、三次元変換等の種々の画像処理により得られたデータを用いることができる。このように、形状認識手段の種類に依らず、物体の表面形状を表すデータを標本として扱い、この標本の集合体を標本群と称する。

標本抽出部は、この標本群より任意に（ランダムに）いくつかの標本を抽出する。そして、形状モデル設定部は、抽出した標本に基づいて形状モデルを定める。この形状モデルを定めるに際しては、抽出した標本より幾何学的に算出してもよいし、予め複数のテンプレートを用意して最適なものに当てはめる方法を用いてもよい。そして、一致度演算部は、標本群全体がこの形状モデルに対して、どの程度一致するかの一致度を演算する。判定部は、この演算結果に基づいて、具現化された形状モデルが標本群に適合するものか否かを判定する。

このようにすると、任意に抽出した標本にノイズ性の標本が含まれていた場合には、定めた形状モデルと標本群との一致度が低くなる。従って、この形状モデルは標本群に適合しないと判定できる。ノイズ性の標本を含まずに形状モデルを定めた場合には、一致度は高くなる。従って、形状モデルは標本群に適合すると判定できる。このように、少ない演算量で、ノイズ性の標本を除去して対象となる駐車車両の輪郭形状を認識することができる。

形状認識手段は、標本群よりも遥かに少ない標本数である、任意に抽出された標本より形状モデルを定めている。従って、標本の抽出や形状モデルを定める際に必要となる演算量は少ない。そのため、演算時間も短く、装置も大規模化しない。また、形状モデルに対する標本群の一致度は、各標本の空間上の座標を用いて、幾何学的に演算することができる。従って、この一致度の演算も少ない演算量で行うことができる。さらに、これらの演算量が少ないことより、繰り返し異なる形状モデルを定めて一致度を演算しても総演算量の増大を抑制することができる。その結果、高い精度で輪郭形状を認識することができる。

上記目定を達成するための、本発明に係る車両の周辺に存在する静止物体を検出して前記車両の駐車を支援する駐車支援装置は下記の特徴構成を備える。
即ち、前記静止物体の表面形状情報を検出する表面形状検出手段と、前記表面形状情報に基づいて前記静止物体の輪郭形状を認識する形状認識手段と、前記車両の移動状態を検出する移動状態検出手段と、前記表面形状情報と前記輪郭形状と前記移動状態とに基づいて、前記車両と前記静止物体との相対的な配置関係を演算する相対配置演算手段と、前記配置関係に基づいて前記車両が駐車可能な駐車空間を検出する駐車空間検出手段と、を備える。

この特徴構成によれば、表面形状検出手段が自車両から見た静止物体の表面の形状を示す情報である表面形状情報を検出する。形状認識手段は、得られた表面形状情報に基づいて静止物体の輪郭形状を認識する。また、表面形状情報を得る際に、表面形状情報と静止物体との距離も情報として取得できている。そして、表面形状情報より静止物体の輪郭形状が認識されているので、輪郭形状と自車両との距離も把握できる。表面形状情報の取得の際に自車両が動いていた場合、この移動状態は移動状態検出手段により検出されている。従って、表面形状情報、輪郭形状、移動状態により、自車両と静止物体との相対的な配置関係を相対配置演算手段によって演算することができる。自車両の外形形状は既知であるから、静止物体の近傍に自車両が駐車可能な空間があるか否かを駐車空間検出手段により検出することができる。

上記特徴構成によれば、形状認識手段により輪郭形状を認識しているので、駐車区画周辺の障害物、即ち静止物体を精度良く検出できる。そして、駐車空間検出手段は、駐車車両に接触することなく駐車可能な駐車空間を検出することができる。例えば、静止物体が複数ある場合には、それら静止物体と静止物体とに挟まれた空間に自車両が駐車可能な空間が存在するか否かを検出することができる。その結果、運転者に対して良好に運転操作を支援することのできる駐車支援装置を提供することができる。
ここで、静止物体とは、上述した駐車車両の他、狭路に於ける壁面や、狭路上の壁面に隣接する電柱などがその一例である。
尚、この本発明に係る車両の周辺に存在する静止物体を検出して前記車両の駐車を支援する駐車支援装置は、上述した駐車車両を検出して前記車両の駐車を支援する駐車支援装置に関する作用効果、及び全ての追加的特徴とその作用効果を備えることができるものである。

〔システム構成〕
以下、車両の周辺に存在する駐車車両を障害物とする場合の、本発明の駐車支援装置の実施例を図面に基づいて説明する。但し、下記に説明する本発明の原理より明らかなように、障害物は駐車車両に限らず、狭路に於ける壁面や、狭路上の壁面に隣接する電柱など、種々の静止物体を対象とすることができる。
図１は、本発明に係る駐車支援装置の構成を模式的に示すブロック図である。距離センサ１は、本発明の表面形状検出手段に相当するものである。距離センサ１による検出結果は駐車支援ＥＣＵ９に入力され、駐車支援の演算に用いられる。また、本発明の駐車支援装置が搭載された車両の移動状態を検出する移動状態検出手段６の検出結果も駐車支援ＥＣＵ９に入力され、駐車支援の演算に用いられる。移動状態検出手段６は、例えば、車輪速センサ６ａや舵角センサ６ｂである。車輪速センサ６ａは、例えば回転センサなどにより構成される。前輪の左右（ＦＬ、ＦＲ）、後輪の左右（ＲＬ、ＲＲ）の４箇所に設置され、車輪の回転数や回転方向を検出する。操舵センサ６ｂは、ステアリングの回転角度より、車両１０の舵角を検出する。尚、回転センサ６ａの回転数の差により、車両１０の舵角を演算してもよい。

駐車支援ＥＣＵ（Electronic Control Unit）９は、本発明の駐車支援装置の中核をなすものである。例えば、マイクロコンピュータやＤＳＰ（Digital Signal Processor）などの電子回路によって構成されている。駐車支援ＥＣＵ９は、形状認識手段２、相対配置演算手段３、駐車空間検出手段４、駐車基準設定手段５など、本発明の駐車支援装置を構成する各機能を分担する手段を有している。形状認識手段２は、また、標本記憶部２ａ、標本抽出部２ｂ、形状モデル設定部２ｃ、一致度演算部２ｄ、判定部２ｅなど、駐車車両の表面形状を良好に認識するための機能を分担する処理部を有している。尚、上記各手段、各処理部は、必ずしも物理的に異なる電子回路を示すものではなく、機能としての分担を示すものである。例えば、異なるプログラムを同一のＣＰＵによって実行することにより、異なる機能を得るような場合も含むものである。

図１に示すように、駐車支援装置は、演算した支援情報を運転者に報知するための報知手段７として、モニタ装置７ａやブザー（スピーカ）７ｂなどを備えている。モニタ装置７ａは、例えば車載カメラ（不図示）により撮影された画像に支援情報を重畳して、運転者に報知する。モニタ装置７ａの画面は、タッチパネルになっている。この画面には、駐車支援ＥＣＵ９又は他のＥＣＵに備えられたＧＵＩ（Graphic User Interface）制御手段（不図示）を介して種々のスイッチが表示される。運転者は、これらのスイッチを操作することにより、指示を駐車支援ＥＣＵ９に入力することができる。例えば、運転者は、駐車支援モードの開始や、駐車形態の種類などをタッチパネルを使って入力することができる。

駐車支援に際しては、距離センサ１を用いて車両の周辺に存在する駐車車両の表面形状情報を検出し（表面形状検出工程）、形状認識手段２を中心として駐車車両の輪郭形状を認識する（形状認識工程）、いわゆる前処理が行われる。そして、この前処理の結果を受けて相対配置演算手段３、駐車空間検出手段４、駐車基準設定手段５などにより、相対配置演算工程、駐車空間検出工程、駐車基準設定工程が実施され、好適な駐車支援が実現される。以下、理解を容易にするためそれぞれの工程に対応させて、その実施形態を説明する。

〔表面形状検出工程〕
初めに、表面形状検出工程について説明する。表面形状検出手段としての距離センサ１は、例えばポイントセンサ、即ち、シングルビームセンサや超音波を利用したソナー等である。図２に示すように、本発明の駐車支援装置を搭載した車両１０は、車両の側方に向けて備えられた距離センサ１を用いて駐車中の他の車両２０（以下、駐車車両と称す。）と、自車両との距離を測定する。つまり、車両１０は、駐車車両２０のそばを図示ｕ方向へ通過する際に、距離センサ１によって駐車車両２０までの距離を計測する。尚、図２には、簡略のため、車両１０の左側方にのみ距離センサ１を設けているが、当然両側方に設けていてもよい。

距離センサ１は、車両１０の移動に応じて駐車車両２０との距離を計測する。このようにして得られた駐車車両２０の表面形状情報は、図３に示すように、車両１０の移動距離に応じた離散的なデータである。詳細は後述するが、こうして得られた離散的なデータの集合を標本群Ｓと称する。尚、車両１０の「移動距離に応じて」には、「所定時間間隔に応じて」の意味も含むものである。例えば、車両１０が等速で移動する場合には、所定時間間隔に応じて計測すれば、移動距離に応じて測定することになる。車両１０の速度が変動する場合には、移動状態検出手段６より、車両１０の速度情報を入手すればよい。車両１０の移動速度、移動距離、移動時間は、線形的に定まる。また、車両１０が舵を切られている場合にも同様に舵角センサ６ｂにより検出された操舵角を入手すれば、舵角による誤差を補正できる。このように、結果として概ね均等に表面形状情報を得ることができる方法であれば、どのような方法を用いて表面形状情報を取得してもよい。

尚、距離センサ１が移動時間を計測するタイマ、移動距離を計測するエンコーダ、移動速度を計測する回転センサ等の付随するセンサを移動状態検出手段６などとは別に備えていてもよい。また、車両１０の移動に伴って表面形状情報を取得するものではなく、例えば、水平方向に一定の角度を走査することにより、表面形状情報を検出するものであってもよい。

検出される駐車車両２０の表面形状情報は、図２及び図３に示した例のように駐車車両の前面に限らず、勿論後面でもよい。また、図４及び図５に示す例のように車両の側面が検出されるものでもよい。つまり、車両１０が進行方向に対して９０度程度の角度をもって駐車される車庫入れ駐車（Angle Parking）であるか、進行方向に対して平行に駐車される縦列駐車（Parallel Parking）であるかの駐車形態の違いによって、駐車車両２０の必要な場所が検出される。尚、図５に示すように、車両１０の側面ではなく、ドアミラーの端部が検出されるような場合もある。しかし、車両１０の全長に対してドアミラーの端部は充分に少ない。従って、例えドアミラーの端部が検出されたとしても、車両１０の側面の表面形状情報の取得に関してほとんど影響はない。また、ドアミラーよりも低い位置において車両１０の側面の表面形状情報を検出した場合には、もちろんドアミラーの端部は検出されない。

図３に示した例において、表面形状情報Ｓは駐車車両２０のバンパー部の外形形状に沿った形で離散的に得られた計測データである。ここで、これら離散的に得られたデータの一群を標本群Ｓ（ラージエス）と称する。標本群Ｓは、輪郭形状の認識対象となるデータセットである。また、データセットを構成する一点一点のデータを標本ｓ（スモールエス）と称する。

距離センサ１によって測定された表面形状情報は、形状認識手段２に入力される（図１参照）。入力された表面形状情報（標本群Ｓ）は、図２（及び図４）に示すｕ方向及びｖ方向を軸とする二次元平面上で検出される。そして、図６に示すようにｕｖの二次元直交座標にマッピングされて、標本記憶部２ａに記憶される。尚、説明を容易にするため、図中には全ての標本ｓを示していない。図６に示した標本中、黒点で示す標本ｓをインライア、白抜き点で示す標本ｓをアウトライアと称する。図中、標本ｓ１、ｓ１３等はインライアであり、標本ｓ２、ｓ７、ｓ１０はアウトライアである。詳細は後述するが、インライアは駐車車両２０の輪郭形状を構成する標本である。アウトライアは駐車車両２０の輪郭形状から外れたいわゆるノイズ性の標本である。

標本記憶部２ａは、メモリで構成されている。本実施形態においては、マイクロコンピュータで構成された駐車支援ＥＣＵ９に内蔵する形態を示している。勿論、マイクロコンピュータとは別体のメモリを用いて、いわゆる外付けの形態としてもよい。また、内蔵、外付けを問わず、レジスタ、ハードディスク等、他の記憶媒体を用いてもよい。いずれにせよ、標本記憶部２ａに記憶された表面形状情報を用いて、以下に説明するように駐車車両２０の表面形状が認識される。

〔形状認識工程（１）〕
以下、図１のブロック図に加え、図９に示すフローチャートも利用して、得られた標本群Ｓより、駐車車両２０の輪郭形状を認識する手順（形状認識工程）について説明する。

標本抽出部２ｂは、標本群Ｓ（標本ｓ１〜ｓ１３）より任意の標本ｓｉ（ｉは標本番号）を数点抽出する（標本抽出工程、図９＃１）。どの標本ｓを抽出するかについてはランダムに定める。好適には乱数を用いる。例えば、駐車支援ＥＣＵ９に乱数発生器（不図示）を設け、乱数を生成する。あるいは、駐車支援ＥＣＵ９が実行する乱数発生プログラムによって標本番号を定めてもよい。そして、生成した乱数を標本番号とする標本ｓｉを抽出する。

抽出する標本の最小数は、認識したい対象形状によって異なる。例えば直線の認識をする場合には２点であり、二次曲線であれば５点である。本実施形態においては、図３に示すように駐車車両２０のバンパー形状を二次曲線に近似するため、５点を抽出する。このようにして抽出された個々のデータ、標本ｓの集合は、データセットに対応する概念としてのサブセットである。

続いて、このサブセット（ランダムに抽出した標本ｓの集合体）に基づいて形状モデル設定部２ｃが形状モデルを定める（形状モデル設定工程、図９＃２）。
図７は、図６の散布図に示す標本群Ｓから任意に抽出した標本ｓｉより定めた形状モデルＬ（第一の形状モデルＬ１）と標本群Ｓとの一致度を演算する説明図である。この第一の形状モデルＬ１は、標本ｓ１、ｓ５、ｓ８、ｓ１１、ｓ１３の５つの標本ｓに基づいて定められたものである。この形状モデルＬは、演算負荷の軽い線形計算により容易に求めることができる。または、予め数種類のテンプレート形状を用意しておき、これらテンプレート形状の中より最適なものを選択するようにして定めてもよい。

また、図７に示すように、形状モデルＬの接線に対して直交する両方向に所定距離離れた点を形状モデルＬに沿って結び、点線Ｂ１及びＢ２を定める。この点線Ｂ１及びＢ２に挟まれた部分が有効範囲Ｗとなる。そして、一致度演算部２ｄにおいて、定めた形状モデルＬと、標本群Ｓとの一致度を演算する。具体的には、上記のように定めた有効範囲Ｗの中に、標本群Ｓを構成する各標本ｓｉが、どの程度含まれるかによって一致度を算出する（一致度演算工程、図９＃３）。

図７に示した第一の曲線モデルＬ１に対する有効範囲Ｗの中には、標本ｓ２、ｓ７、ｓ１０のアウトライアを除く全ての標本ｓが含まれている。従って、第一の形状モデルＬ１の標本群Ｓに対する一致度は、７７％（１０／１３）となる。つまり、第一の形状モデルＬ１は、標本群Ｓを構成する各標本ｓにより、高い支持率（７７％）で合意（コンセンサス）を得たということができる。

次に、判定部２ｅにおいて、この一致度が所定のしきい値を超えているか否かを判定する（判定工程、図９＃４）。つまり、形状モデルが標本群Ｓに適合するか否かを判定する。そして、適合している場合には抽出したサブセットより定めた形状モデル（第一の形状モデルＬ１）を認識結果として認定する（認定工程、図９＃５）。即ち、第一の形状モデルＬ１を輪郭形状とする。例えば、しきい値が、７５％と設定されているような場合には、第一の形状モデルＬ１を輪郭形状とする。しきい値を超えていない場合には、図９のフローチャートの処理＃１に戻り、再度、別の標本ｓを抽出して新たなサブセットを構成し、同様の処理を行う。複数回処理＃１〜＃４を繰り返してもしきい値を超えないような場合には、駐車車両２０が無い、と判断する。この回数は、予め規定しておけばよい。

尚、本実施形態においては、理解を容易にするために標本群Ｓを構成する標本ｓの総数を１３ケとしている。しきい値の値（７５％）も、本実施形態の説明を容易にするための値である。従って、標本数、一致度の判定しきい値共に、本発明を限定する値ではない。例えば、標本数が多ければ、アウトライアに対するインライアの数は相対的に多くなり、上記の例よりも高いしきい値を設定することもできる。また、図９の＃４では不等号で判定式を示したが、もちろん等号付きの不等号でもよい。ここでは、形状モデルが標本群Ｓに適合するか否かを判定できれば充分である。

図８に示した形状モデルＬ（第二の形状モデルＬ２）では、サブセットとして標本ｓ２、ｓ４、ｓ７、ｓ１０、ｓ１３が抽出されている。上述したように標本ｓ２、ｓ７、ｓ１０は、駐車車両２０の輪郭形状から外れたいわゆるノイズ性の標本である。従って、駐車車両２０の輪郭形状から見た場合には、アウトライアとなるべき、標本である。そのため、図８に示すように、第二の形状モデルＬ２に対する有効範囲Ｗから外れる標本ｓが多数存在する。つまり、第二の形状モデルＬ２は、アウトライアである標本ｓ２、ｓ７、ｓ１０を含むサブセットに基づいて定められているため、標本群Ｓに対する適合性が低くなる。第一の形状モデルＬ１と同様の方法により一致度を演算すると、その一致度は３８％（５／１３）となる。つまり、第二の形状モデルＬ２は、標本群Ｓを構成する各標本ｓにより、高い支持率で合意（コンセンサス）を得られていないということになる。

上記２つの形状モデルＬ１及びＬ２が抽出されるような場合、認識結果となる輪郭形状は第一の形状モデルＬ１となる。第一の形状モデルＬ１を定めるに際しては、ノイズ性の標本ｓである標本ｓ２、ｓ７、ｓ１０は、未使用である。これらノイズ性の標本は、アウトライアとして扱われ、除去されたこととなる。即ち、上記説明したような少ない演算量で、非検出対象のデータ（アウトライア）が混在してもこれを除去し、安定して物体の形状を認識することができる。

〔従来の形状認識方法との比較〕
このような方法を用いず、標本Ｓより輪郭形状を算出する方法は従来、種々提案されている。その一つは、最小自乗法である。最小自乗法では、データセットの全ての標本ｓを用いて、夫々の標本ｓが同一の重みとなって形状が計算される。その結果、上述したアウトライア（標本ｓ２等）の影響を受けて、本来とは異なった輪郭形状を認識する。輪郭形状を認識した後に、データセット全体との一致度を再確認することも可能ではある。しかし、最小自乗法自体の演算負荷が比較的重い上、この再確認の結果により繰り返し最小自乗法による形状認識を行うとさらに演算負荷を重くすることになる。

また別の方法として、特に直線の認識に好適なハフ（Hough）変換を利用する方法もある。ハフ変換はよく知られているように、直交座標（例えばｕｖ平面）上に存在する直線は、極座標（ρ−θ空間）上では１点で交差する、という性質を利用したものである。その変換式は、
ρ＝ｕ・cosθ ＋ ｖ・sinθ
である。上記式より、理解できるように極座標空間でρやθの範囲を広げたり、細かい分解能を得たりしようとすると、それだけ演算量が増大する。つまり、一次記憶手段としての、メモリは大容量が要求され、計算回数も多くなる。

これら従来の演算に比べ、本発明の「表面形状情報を構成する標本群Ｓから任意に抽出した標本ｓに基づいて定めた形状モデルＬに対する標本群Ｓの一致度を演算する」方法は、演算量が少なく、必要となるメモリ容量も少ない。

上記説明においては、形状モデルＬと標本群Ｓとの一致度を調べ、この一致度が所定のしきい値を超えていれば、その形状モデルＬを認識結果とする。つまり、最先にしきい値を超えた形状モデルＬがそのまま認識結果となる。これに限らず、単にしきい値を超えただけで直ちにその形状モデルＬを認識結果とはせず、複数個の形状モデルＬを評価するようにしてもよい。具体的な手順については、以下に説明する。

〔形状認識工程（２）〕
図１０は、図６の散布図に示す標本群から輪郭形状を認識する方法の他の例を説明するフローチャートである。この方法では、サブセットを複数回抽出して形状モデルＬを定め、その中で最も一致度の高かった形状モデルＬを認識結果とするようにしている。以下、図１０に基づいて、この方法について説明する。但し、処理＃１〜＃４は図９に示したフローチャートと同様であるので、説明を省略する。

図１０に示す方法では、サブセットを複数回繰り返して抽出するので、繰り返し回数を一時記憶する。形状認識工程の開始に当たって、まず初めにこの一時記憶する繰り返し回数をクリアする（初期化工程、図１０＃０）。以下、図９に示した方法と同様に、標本抽出工程（＃１）にて、標本群Ｓよりランダムに標本ｓを抽出してサブセットを作る。次に、形状モデル設定工程（＃２）にて、このサブセットに基づいて形状モデルＬを定める。そして、一致度演算工程（＃３）にて、形状モデルＬと標本群Ｓとの一致度を演算し、判定工程（＃４）にて、一致度が所定のしきい値を超えているか否かを判定する。

判定の結果、しきい値を超えていた場合には、先に定めた形状モデルＬとこの形状モデルＬに対する一致度を一時記憶部（不図示）に記憶する（記憶工程、＃４１）。次に、この一致度が、さらに高い値に設定した第二のしきい値を超えているか否かを判定する（第二判定工程、＃４４）。この第二のしきい値は、例えばほぼ満点に近いような高い一致度である。非常に高い一致度を示している場合には、サブセットを繰り返し抽出する必要がないため、この工程が設けられている。第二判定工程（＃４４）において、第二のしきい値を超えていると判定されると、形状モデル設定工程＃２で定めた形状モデルＬ（＝記憶工程（＃４１）で記憶した形状モデルＬ）を認識結果とする（認定工程、＃５）。

判定工程（＃４）又は第二判定工程（＃４４）において、しきい値（第二のしきい値）を超えていないと判定されると、計数工程（＃４２）へ移行する。つまり、一つの形状モデルＬに対する評価が完了したので、繰り返し回数をインクリメントする。

次に、繰り返し回数が所定の回数に達したか否か（超えたか否かでもよい）を判定する（離脱判定工程、＃４３）。所定の回数に達していなければ、標本抽出工程（＃１）に戻り、以下判定工程（＃４）までを行って、新たな形状モデルＬの評価を行う。所定の回数に達していた場合には、記憶されている形状モデルＬの内、最も一致度の高かった形状モデルＬを選択し、これを認識結果としての輪郭形状とする（認定工程、＃５１）。ここで、判定工程（＃４）において一致度のしきい値を超えたものが一つも無かったような場合には、認定工程（＃５１）において該当無しと判断する。

このように、図９に示す方法、図１０に示す方法共に、サブセットに基づいて定めた形状モデルＬを輪郭形状と認定している。一般に少ない標本数に基づいて定めた形状モデルＬは、正確な輪郭形状を再現するものではない、とも考えられる。しかし、本発明においては、結果的に形状モデルＬと標本群Ｓの全標本との一致度を評価していることになる。従って、形状モデルＬはほぼ正確に輪郭形状を再現（認識）できていると考えてよい。このように、サブセットを構成する少ない標本数から定めた形状モデルＬが輪郭形状を再現できることは、演算量の削減に大きく貢献している。

上述したように、形状モデルＬをそのまま認識結果として輪郭形状と認定することは、演算量の削減に大きく貢献する。しかし、本発明はこれに限定されるものではない。駐車支援ＥＣＵ９などの演算手段の能力に余裕のある場合などでは、輪郭形状を再計算してもよい。

例えば、一致度がしきい値を超えた形状モデルＬを基準とすれば、標本群Ｓを構成する標本ｓの夫々をインライア、アウトライアとして定義することができる。認定工程では、このインライア、アウトライアを認定する。そして、インライアと認定された全ての標本ｓを対象として最小自乗法等を用いて形状を再計算する（再計算工程）。上述したように最小自乗法ではノイズ性の標本ｓの影響を受けて、形状を正しく再現できない場合がある。しかし、この再計算工程においては、ノイズ性の標本ｓはアウトライアとして除去されているため、正確な輪郭形状の再現が可能となる。

〔相対配置演算工程〕
図１１は、図２の場合に検出される駐車車両２０の表面形状情報（標本群Ｓ）をワールド座標に投影した例を示す説明図である。ここで、ワールド座標とは、ＸＹ二次元座標の基準座標である。相対配置演算手段３は、ワールド座標上において、現在位置を含む車両１０の移動軌跡ＬＣと、駐車車両２０の表面形状情報である標本群Ｓとの相対配置関係が定義される。

一方、上述したように、標本群Ｓに基づいて輪郭形状が認識されている。図１２は、認識された駐車車両２０の前端又は後端の輪郭形状から駐車車両２０を認定する方法を示す説明図である。図１２に示すように、輪郭形状Ｅに基づいて駐車車両２０の形状が推定される。例えば、図に示すように、輪郭形状Ｅが駐車車両の前端、又は後端の形状として認識された場合は、以下のように駐車車両２０の形状を推定する。輪郭形状Ｅの中央部における接線に直交する線（法線）を中心線ＣＬとし、この中心線ＣＬの方向を駐車車両２０の方向Ｄとする。即ち、この場合、駐車車両２０の長軸方向の中心である車軸が中心線ＣＬであるとする。駐車車両２０の全幅は、検出した輪郭形状Ｅより定まり、駐車車両２０の全長は長軸方向に所定の全長値ＦＬであると定義する。この全長は、正確に検出される必要はなく、一般的な車両の全長である４〜５ｍ程度の値に設定すればよい。距離センサ１は、対面する駐車車両２０の前端部や後端部の表面形状は良好に検出可能である。つまり、駐車車両２０の全幅は正確に検出できる。しかし、奥行き方向である全長を正確に検出することは、困難である。従って、標準的な車両の全長を用いている。

また、図１３に示すように、輪郭形状Ｅが駐車車両２０の側面の形状として認識された場合は、以下のように駐車車両２０の形状を推定する。輪郭形状Ｅの中央部分における接線に直交する線（法線）を中心線ＣＬとし、この中心線ＣＬに直交する方向Ｄを駐車車両２０の方向とする。駐車車両２０の全長は、検出した輪郭形状Ｅより定まる。駐車車両２０の全幅は所定の全幅値ＦＷであると定義する。上述したように、この全幅は、正確に検出される必要はなく、一般的な車両の全幅である１．６〜１．８ｍ程度の値に設定すればよい。

〔駐車空間検出工程〕
このようにして、ワールド座標上において、車両１０と駐車車両２０との相対配置関係がわかり、駐車車両２０の形状が推定できる。従って、図１４に示すように車両１０の駐車空間ＰＥがワールド座標上において検出される。図１４に実線で示すように、ワールド座標上で正確に対応付けられているのは、自車両である車両１０の形状、位置、方向と、駐車車両２０ａ及び２０ｂの前端部の輪郭形状Ｅである。しかし、図１２及び図１３に基づいて説明したように、駐車車両２０ａ及び２０ｂの概略形状は、図１４に破線で示すように推定されている。駐車空間検出手段４は、駐車車両２０ａと２０ｂとの間に挟まれた空間が、車両１０を駐車させるために充分であるとワールド座標上で確認すると、これを駐車空間ＰＥとして検出する。

〔駐車基準設定工程〕
駐車空間ＰＥが検出されると、駐車基準設定手段５が、この駐車空間ＰＥの範囲内に車両１０を良好に駐車完了させるための駐車基準Ｐを設定する。
図１５は、図２に示したようないわゆる車庫入れ駐車（Angle Parking）の場合の駐車基準Ｐの一例である。駐車空間ＰＥの進入口側の一辺とほぼ駐車空間ＰＥの進入口側の一辺に平行して、駐車空間ＰＥの進入口側に第一基準線Ｐ１が設けられている。そして、この第一基準線Ｐ１に直交した第二基準線Ｐ２が所定位置に設けられている。図１５に示した例では、駐車空間ＰＥの中央を通るように第二基準線Ｐ２が設けられている。

ここで、車両１０の運転者は、第二基準線Ｐ２が車両１０の長軸方向の中心線である車軸Ｃと一致するように後退運転する。そして、運転者は、第一基準線Ｐ１を車両１０の長軸方向の前端部Ｆと一致させて、車両１０の駐駐を完了する。そうすると、運転者は、車両１０を駐車空間ＰＥ内に良好に駐車することができる。つまり、駐車基準Ｐに従って運転操作することによって、運転者が良好に車両１０を駐車させることができる駐車支援装置を得ることができる。

尚、もちろん、駐車基準Ｐは、上記の例に限るものではない。車両１０の全長を考慮して、適宜第一基準線Ｐ１の位置を変更してもよい。車両１０の全長が短ければ、駐車空間ＰＥの進入口から遠ざけてよい。逆に車両１０の全長が長い場合には、駐車空間ＰＥの進入口側に近づけてもよい。車両１０が駐車空間ＰＥからはみ出すことが無ければ充分であるので、方形状である駐車空間ＰＥの進入口側の一辺と一致するものであってもよい。

また、第二基準線Ｐ２も適宜、位置を変更してよい。例えば、出庫の方向によって内輪差を生じる側を広く空けたい場合には、第二基準線Ｐ２を駐車空間ＰＥの中央からずらしてもよい。つまり、図１６に示すように、出庫する際に必要となる駐車車両２０と車両１０との間の余裕空間Ｍを駐車空間ＰＥの中に設ける。そして、この余裕空間Ｍを除いた駐車空間ＰＥに対して、その中央に第二基準線Ｐ２を設けてもよい。また、余裕空間Ｍは、出庫の際に必要か否かに拘らず、運転席側を広く空けたいや、逆に助手席側を広く空けたい場合に設けてもよい。幼児や老人などの乗り降りに充分な空間を確保したい場合に有効である。また、図１６に示す例において、余裕空間Ｍを駐車空間ＰＥの前後方向の何れかに設けて、第一基準線Ｐ１を変更してもよい。例えば、車両１０のトランクやカーゴルームから、車椅子、ベビーカーといった器具の出し入れに充分な空間を確保したい場合に有効である。

図１７は、図４に示したようないわゆる縦列駐車（Parallel Parking）の場合に設定される駐車基準Ｐの一例を示す図である。駐車空間ＰＥの進入口側の一辺とほぼ駐車空間ＰＥの進入口側の一辺に平行して、駐車空間ＰＥの進入口側に第一基準線Ｐ１が設けられている。そして、この第一基準線Ｐ１に直交した第二基準線Ｐ２が所定位置に設けられている。図１７に示した例では、車両１０が駐車空間ＰＥから出庫する際のゆとりとして、駐車車両２０と車両１０との間に余裕空間Ｍが設けられている。そして、この余裕空間Ｍを除いた駐車空間ＰＥに対して、第二基準線Ｐ２を設けている。図１７に示した例では、余裕空間Ｍを除いた駐車空間ＰＥの一つの辺と一致するように第二基準線Ｐ２が設けられている。

ここで、車両１０の運転者は、第一基準線Ｐ１が車両１０の長軸方向の側端部Ｔと一致するように後退運転する。そして、運転者は、第二基準線Ｐ２を車両１０の長軸方向の前端部Ｆと一致させて、車両１０の駐駐を完了する。そうすると、運転者は、車両１０を駐車空間ＰＥ内に良好に駐車することができる。つまり、駐車基準Ｐに従って運転操作することによって、運転者が良好に車両１０を駐車させることができる駐車支援装置を得ることができる。また、第一基準線Ｐ１を設定した上で、車両１０の車軸Ｃと一致する第三基準線を設定してもよい。この場合、運転者は、上述した車庫入れ（Angle Parking）と同様に、第三基準線が車両１０の長軸方向の中心線である車軸Ｃと一致するように後退運転することができる。基準線Ｐに基づいて、車両１０のモニタ装置７ａにガイド線を示すことができる。この際、駐車方法に拘らず、車両１０の車軸Ｃに対応するガイド線が示されると、運転者にとって利便性の高いものとなる。尚、本例において、第三基準線は、第一基準線Ｐ１を幾何学的に移動させたものに過ぎない。従って、第三基準線を用いる本実施形態は、本発明の技術範囲に属するものである。

〔運転者への報知〕
上述したように、モニタ装置７ａに駐車基準Ｐに基づくガイド線を示すことができる。以下に、運転支援の結果を運転者に報知するその他の例を示す。図１８は、図４に示したような縦列駐車（Parallel Parking）の場合に、検出した駐車空間ＰＥをモニタ装置７ａに表示して運転者に報知する例を示している。これは、車両１０に搭載されたバックカメラ（不図示）により撮影された車両周辺画像に検出した駐車空間ＰＥを重畳して表示する例である。運転者は、モニタ装置７ａを見て、駐車可能な空間が存在することを確認することができる。また、この画面上にさらに、駐車基準Ｐに基づくガイド線を表示させてもよい。

図１９及び図２０は、運転者によって運転される車両１０の予想移動軌跡ＥＬを算出し、駐車車両２０との干渉の有無を運転者に報知する例を示すものである。車両１０の予想移動軌跡ＥＬは、車輪速センサ６ａや、舵角センサ６ｂなどの移動状態検出手段６による検出結果に基づいて、駐車支援ＥＣＵ９が演算する。図１９は図２に示したような車庫入れ駐車（Angle Parking）の場合、図２０は図４に示したような縦列駐車（Parallel Parking）の場合の例である。

上述したように、駐車車両２０の端部のうち、車両１０に近い部分については、その輪郭形状Ｅが、ほぼ忠実に検出されている。従って、運転支援ＥＣＵ９は、車両１０と駐車車両２０とが干渉する可能性について、精度良く判定することができる。判定の結果、車両１０と駐車車両２０とが干渉する可能性がある場合には、モニタ装置７ａやブザー７ｂを介して、それを運転者に報知する。また、ステアリング制御部８ａに伝達して舵角を変更させたり、ブレーキ制御部８ｂに伝達して車両１０を減速させたり、停止させたりしてもよい。

以上、説明したように本発明によって、駐車区画周辺の障害物を精度良く検出し、障害物に接触することなく駐車可能な駐車空間を検出して、良好に運転操作を支援する駐車支援装置を提供することができる。

本発明に係る駐車支援装置の構成を模式的に示すブロック図 本発明の駐車支援装置を搭載した車両が駐車車両の表面形状情報を検出する例を示す説明図 図２の場合に検出される駐車車両の表面形状情報の例を示す説明図 本発明の駐車支援装置を搭載した車両が駐車車両の表面形状情報を検出する別の例を示す説明図 図４の場合に検出される駐車車両の表面形状情報の例を示す説明図 表面形状情報の測定結果を二次元直交座標上にマッピングした散布図 図６の散布図に示す標本群から任意に抽出した標本より定めた第一の形状モデルと標本群との一致度を演算する説明図 図６の散布図に示す標本群から任意に抽出した標本より定めた第二の形状モデルと標本群との一致度を演算する説明図 図６の散布図に示す標本群から輪郭形状を認識する方法の一例を説明するフローチャート 図６の散布図に示す標本群から輪郭形状を認識する方法の他の例を説明するフローチャート 図２の場合に検出される駐車車両の表面形状情報をワールド座標に投影した例を示す説明図 認識された駐車車両の前端又は後端の輪郭形状から駐車車両を認定する方法を示す説明図 認識された駐車車両の側面の輪郭形状から駐車車両を認定する方法を示す説明図 ワールド座標において駐車空間を検出する例を示す説明図 駐車空間において駐車基準を設定する例を示す説明図 図１５に示す例の変形例を示す説明図 駐車空間において駐車基準を設定する別の例を示す説明図 図１６に示す駐車空間をモニタ装置に表示する一例を示す説明図 自車両の予想移動軌跡と駐車車両とが干渉する場合の例を示す説明図 自車両の予想移動軌跡と駐車車両とが干渉する場合の他の例を示す説明図

符号の説明

１ 距離センサ（表面形状検出手段）
２ 形状認識手段
（２ａ：標本記憶部、２ｂ：標本抽出部、２ｃ：形状モデル設定部、２ｄ：一致度演算部、２ｅ：判定部）
３ 相対配置演算手段
４ 駐車空間検出手段
５ 駐車基準設定手段
６ 移動状態検出手段
９ 駐車支援ＥＣＵ
１０ 車両
２０ 駐車車両
ＰＥ 駐車空間
Ｐ 駐車基準（Ｐ１：第一基準線、Ｐ２：第二基準線）

Claims (8)

1. 車両の周辺に存在する駐車車両を検出して前記車両の駐車を支援する駐車支援装置において、
   前記駐車車両の表面形状情報を検出する表面形状検出手段と、
   前記表面形状情報に基づいて前記駐車車両の輪郭形状を認識する形状認識手段と、
   前記車両の移動状態を検出する移動状態検出手段と、
   前記表面形状情報と前記輪郭形状と前記移動状態とに基づいて、前記車両と前記駐車車両との相対的な配置関係を演算する相対配置演算手段と、
   前記配置関係に基づいて前記車両が駐車可能な駐車空間を検出する駐車空間検出手段と、を備える駐車支援装置。
2. 前記表面形状検出手段は、前記車両の移動に伴って前記表面形状情報を検出するものであり、前記形状認識手段は、前記表面形状情報と前記移動状態とに基づいて前記輪郭形状を認識する請求項１に記載の駐車支援装置。
3. 前記駐車空間を方形状にすると共に、前記車両を前記駐車空間の範囲内に駐車させるための駐車基準を設定する駐車基準設定手段が備えられ、
   前記駐車基準設定手段は、前記駐車空間に前記車両が進入を開始する進入口側の一辺に平行して前記駐車空間の前記進入口側に設けられた第一基準線と、この第一基準線に直交して所定位置に設けられた第二基準線と、を前記駐車基準として設定するものであり、
   これら第一基準線及び第二基準線は、前記車両の長軸方向の前後何れかの端部が前記第一基準線と一致し、前記車両の長軸方向の中心線である車軸が前記第二基準線と一致した状態で駐車を完了するように設定される請求項１に記載の駐車支援装置。
4. 前記駐車空間を方形状にすると共に、前記車両を前記駐車空間の範囲内に駐車させるための駐車基準を設定する駐車基準設定手段が備えられ、
   前記駐車基準設定手段は、前記駐車空間に前記車両が進入を開始する進入口側の一辺に平行して前記駐車空間の前記進入口側に設けられた第一基準線と、この第一基準線に直交して所定位置に設けられた第二基準線と、を前記駐車基準として設定するものであり、
   これら第一基準線及び第二基準線は、前記車両の車幅方向の左右何れかの端部が前記第一基準線と一致し、前記車両の長軸方向の前後何れかの端部が前記第二基準線と一致した状態で駐車を完了するように設定される請求項１に記載の駐車支援装置。
5. 前記第二基準線は、前記駐車空間の中央を通るように定められる請求項４に記載の駐車支援装置。
6. 前記車両が前記駐車空間より入出庫する際に必要となる前記駐車車両と前記車両との間の余裕空間が前記駐車空間内に設けられ、前記第二基準線は、前記余裕空間を除いた前記駐車空間に対して定められる請求項３〜５に記載の駐車支援装置。
7. 前記形状認識手段は、
   前記表面形状情報を構成する標本群から任意の標本を抽出する標本抽出部と、
   抽出した前記標本に基づいて形状モデルを定める形状モデル設定部と、
   前記形状モデルに対する前記標本群の一致度を演算する一致度演算部と、
   この演算結果に基づいて、前記形状モデルが前記標本群に適合するか否かを判定する判定部と、を有する請求項１〜５の何れか一項に記載の駐車支援装置。
8. 車両の周辺に存在する静止物体を検出して前記車両の駐車を支援する駐車支援装置において、
   前記静止物体の表面形状情報を検出する表面形状検出手段と、
   前記表面形状情報に基づいて前記静止物体の輪郭形状を認識する形状認識手段と、
   前記車両の移動状態を検出する移動状態検出手段と、
   前記表面形状情報と前記輪郭形状と前記移動状態とに基づいて、前記車両と前記静止物体との相対的な配置関係を演算する相対配置演算手段と、
   前記配置関係に基づいて前記車両が駐車可能な駐車空間を検出する駐車空間検出手段と、を備える駐車支援装置。
   

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