CN101573257B - 停车辅助装置及方法、行车参数的计算方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明提供停车辅助装置、停车辅助装置部件、停车辅助方法、停车辅助程序、行车参数的计算方法和计算程序、行车参数计算装置以及行车参数计算装置部件。使车辆位于停车位的附近的地点，利用摄影机(1)对标记(M)进行摄影，图像处理单元(2)从标记(M)抽出特征点并识别图像上的二维坐标，位置参数计算单元(3)计算由以标记(M)为基准的摄影机(1)的6个参数构成的位置参数，相对位置确定单元(4)确定车辆与停车位的相对位置关系。停车轨迹计算单元(5)根据由相对位置确定单元(4)确定的车辆与停车位的相对位置关系计算用于将车辆引导至停车位的停车轨迹，向导装置(6)向车辆的驾驶员输出用于使车辆沿着计算出的停车轨迹行驶的驾驶操作的向导信息。

Description

停车辅助装置及方法、行车参数的计算方法及装置
技术领域
本发明涉及停车辅助装置，特别涉及可靠地识别车辆与目标停车位置的相对位置关系而进行停车辅助的停车辅助装置。
此外，本发明还涉及通过与摄影机连接而实现这样的停车辅助装置的停车辅助装置部件、进行这样的停车辅助的停车辅助方法和使计算机执行该方法的停车辅助程序。
进一步，本发明还涉及计算相对于转向角(steering angle)的旋转半径等的行车参数的方法、使计算机执行该方法的行车参数计算程序、行车参数计算装置和行车参数计算装置部件。
背景技术
历来，例如在专利文献1所公开的那样，开发有如下停车辅助装置，其利用CCD摄影机对车辆后方进行摄像，根据获得的图像识别后方的停车区域，计算出从车辆的现在停止位置至停车区域的目标停车路径，向驾驶员指示沿着该目标停车路径的一定的转向角。驾驶员在将转向角固定地保持为被指示的值的状态下使车辆后退，当车辆在应该变更转向角的地点临时停止时，重新计算从此起至停车区域的目标  停车路径，再次向驾驶员指示沿着该新的目标停车路径的固定的转向  角。驾驶员在将转向角固定地保持为新指示的的值的状态下使车辆后  退，由此，能够使车辆进入目标的停车区域。
在进行这样的停车的辅助时，为了使车辆沿目标停车路径移动，需要掌握车辆的现在的状态。例如在专利文献2中公开有如下装置，其对车辆前方或后方进行摄影，抽出与路面水平的规定区域的明亮度信息，根据该明亮度信息的明亮度梯度和时间变化量检测车辆的横摆角速度(yaw rate)。如果使用这样的装置，就能够根据图像信息掌握车辆的横摆角速度。
专利文献1：日本专利申请公开2002-172988号公报
专利文献2：日本专利申请公开平4-151562号公报
发明的公开
发明要解决的问题
但是，在专利文献1的装置中，在转向角的变更点处临时停止时重新计算目标停车路径，希望由此提高停车精度，然而，仅根据利用CCD摄影机摄像的图像识别后方的停车区域时，难以高精度地确定停车区域与车辆的现在位置的相对位置关系。因此，存在即使在转向角的变更点处重新计算目标停车路径，也难以高精度地完成停车这样的问题。
此外，在专利文献2的装置中，虽然能够检测出车辆的横摆角速度，但是存在以下问题，即，不能计算相对于转向角的旋转半径等的行车参数，在通过实际测量求取该行车参数时需要大量的劳力和时间。此外，还存在以下问题，即，在通过实际测量求得的行车参数中，由于各种原因而包含误差。
发明内容
本发明是鉴于这样的现有的问题而完成的，其目的在于提供一种能够使车辆高精度地在目标停车位置停车的停车辅助装置。
此外，本发明的另一目的在于提供一种通过与摄影机连接而实现这样的停车辅助装置的停车辅助装置部件、进行这样的停车辅助的停车辅助方法和使计算机执行该方法的停车辅助程序。
进一步，本发明的又一目的在于提供一种能够容易且正确地获得行车参数的行车参数的计算方法、使计算机执行该计算方法的行车参数的计算程序、行车参数计算装置和行车参数计算装置部件。
本发明的停车辅助装置具备：摄影机，其装载在车辆上，用于对固定目标进行摄影，该固定目标被固定设置在相对于目标停车位置具有规定的位置关系的规定的场所、且至少具有一个特征点；图像处理单元，其根据通过摄影机摄影得到的固定目标的图像抽出固定目标的特征点，并识别固定目标的图像上的特征点的二维坐标；位置参数计算单元，其根据通过图像处理单元识别到的2组以上的二维坐标，计算以固定目标为基准的至少包含二维坐标和水平旋转角(pan angle)的摄影机的位置参数；相对位置确定单元，其根据在位置参数计算单元计算出的摄影机 的位置参数和固定目标相对于目标停车位置的规定的位置关系，确定车辆与目标停车位置的相对位置关系；以及停车轨迹计算单元，其根据通过相对位置确定单元确定的车辆与目标停车位置的相对位置关系，计算用于将车辆引导至目标停车位置的停车轨迹。
本发明的停车辅助装置部件具备：输入部，其与摄影机连接，该摄影机装载在车辆上，用于对固定目标进行摄影，该固定目标被固定设置在相对于目标停车位置具有规定的位置关系的规定的场所、且至少具有一个特征点；图像处理单元，其根据经由输入部输入的利用摄影机得到的固定目标的图像，抽出固定目标的特征点，并识别固定目标的图像上的特征点的二维坐标；位置参数计算单元，其根据通过图像处理单元识别到的2组以上的二维坐标，计算以固定目标为基准的至少包含二维坐标和水平旋转角的摄影机的位置参数；相对位置确定单元，其根据在位置参数计算单元计算出的摄影机的位置参数和固定目标相对于目标停车位置的上述规定的位置关系确定车辆与目标停车位置的相对位置关系；以及停车轨迹计算单元，其根据通过相对位置确定单元确定的车辆与目标停车位置的相对位置关系，计算用于将车辆引导至目标停车位置的停车轨迹。
本发明的停车辅助方法是如下方法，以装载在车辆上的摄影机对固定目标进行摄影，该固定目标被固定设置在相对于目标停车位置具有规定的位置关系的规定的地点且至少具有一个特征点；根据摄影得到的固定目标的图像抽出固定目标的特征点，并识别固定目标的图像上的特征点的二维坐标；根据识别到的2组以上的二维坐标，计算以固定目标为基准的至少包含二维坐标和水平旋转角的摄影机的位置参数；根据计算出的摄影机的位置参数和固定目标相对于目标停车位置的上述规定的位置关系，确定车辆与目标停车位置的相对位置关系；根据被确定的车辆与目标停车位置的相对位置关系，计算用于将车辆引导至目标停车位置的停车轨迹。
本发明的停车辅助程序使以下步骤被执行：以装载在车辆上的摄影机对固定目标进行摄影的步骤，该固定目标被固定设置在相对于目标停车位置具有规定的位置关系的规定的场所且至少具有一个特征点；根据摄影得到的固定目标的图像抽出固定目标的特征点，并识别固定目标的图像上的特征点的二维坐标的步骤；根据识别到的2组以上的二维坐标， 计算以固定目标为基准的至少包含二维坐标和水平旋转角的摄影机的位置参数的步骤；根据计算出的摄影机的位置参数和固定目标相对于目标停车位置的规定的位置关系，确定车辆与目标停车位置的相对位置关系的步骤；以及根据被确定的车辆与目标停车位置的相对位置关系，计算用于将车辆引导至目标停车位置的停车轨迹的步骤。
本发明的行车参数的计算方法是如下方法，使车辆行驶移动；取入来自与行车相关的传感器的检测信号；在行车途中的至少2个地点，以装载在车辆上的摄影机分别对具有特征点的车辆外部的固定目标进行摄影；针对被摄影的固定目标的每个图像抽出固定目标的特征点，并识别固定目标的图像上的特征点的二维坐标；根据识别到的二维坐标，分别计算上述2个地点的以固定目标为基准的包含二维坐标和水平旋转角的摄影机的位置参数；根据计算出的至少2组位置参数和被取入的检测信号计算车辆的行车参数。
本发明的行车参数的计算程序使以下步骤被执行：取入车辆行驶移动时的来自与行车相关的传感器的检测信号的步骤；以装载在车辆上的摄影机对车辆外部的固定目标进行摄影的步骤，该固定目标在行驶移动的途中的至少2个地点分别具有特征点；针对摄影得到的固定目标的每个图像抽出固定目标的特征点，并识别固定目标的图像上的特征点的二维坐标的步骤；根据识别到的二维坐标，分别计算上述至少2个地点的以固定目标为基准的包含二维坐标和水平旋转角的摄影机的位置参数的步骤；和根据计算出的至少2组位置参数和被取入的检测信号计算车辆的行车参数的步骤。
本发明的行车参数计算装置具备：传感器，其用于获得与行车相关的检测信号；摄影机，其装载在车辆上，用于对具有特征点的车辆外部的固定目标进行摄影；图像处理单元，其针对在车辆的行驶移动的途中的至少2个地点利用摄影机摄影得到的固定目标的每个图像抽出固定目标的特征点，并识别固定目标的图像上的特征点的二维坐标；位置参数计算单元，其根据由图像处理单元识别到的二维坐标，分别计算至少2个地点的以固定目标为基准的包含二维坐标和水平旋转角的上述摄影机的位置参数；以及行车参数计算单元，其根据由位置参数计算单元计算出的至少2组位置参数和通过传感器得到的检测信号计算车辆的行车参数。
此外，本发明的行车参数计算装置部件具备：输入部，其与摄影机连接，该摄影机装载在车辆上，用于对具有特征点的车辆外部的固定目标进行摄影；图像处理单元，其针对在车辆的行驶移动的途中的至少2个地点利用摄影机摄影得到并且经由输入部被输入的固定目标的每个图像抽出固定目标的上述特征点，并识别固定目标的图像上的特征点的二维坐标；位置参数计算单元，其根据由图像处理单元识别到的二维坐标，分别计算至少2个地点的以固定目标为基准的包含二维坐标和水平旋转角的摄影机的位置参数；和行车参数计算单元，其与获得行车的检测信号的传感器连接，且根据由位置参数计算单元计算出的至少2组位置参数和通过传感器得到的检测信号计算车辆的行车参数。
发明的效果
根据本发明，能够确定车辆与目标停车位置的相对位置关系，使车辆高精度地在目标停车位置停车。
此外，根据本发明，能够容易且正确地获得行车参数。
附图说明
图1是表示本发明的实施方式1的停车辅助装置的结构的框图。
图2是表示实施方式1中对标记进行摄影时的车辆与标记的关系的平面图。
图3是表示在实施方式1中使用的标记的图。
图4是表示实施方式1的作用的流程图。
图5是表示在实施方式1中计算出的停车轨迹的平面图。
图6是表示实施方式2中对标记进行摄影时的车辆与标记的关系的平面图。
图7是表示实施方式3中对标记进行摄影时的车辆与标记的关系的平面图。
图8是表示实施方式3的变形例中对标记进行摄影时的车辆与标记的关系的平面图。
图9是表示实施方式4中对标记进行摄影时的车辆与标记的关系的平面图。
图10是表示实施方式5中再次对标记进行摄影时的车辆与标记的关系的平面图。
图11是表示实施方式5中再次对标记进行摄影时的车辆与上次识别到的标记的关系的平面图。
图12是表示实施方式6中对标记进行摄影时的车辆与标记的关系的平面图。
图13A是表示在实施方式7中使用的标记的图。
图13B是表示在实施方式7中使用的标记的图。
图13C是表示在实施方式7中使用的标记的图。
图14是表示对在实施方式7中使用的标记进行摄影时的车辆与标记的关系的平面图。
图15是表示在实施方式7的变形例中使用的标记的图。
图16是表示实施方式8中对标记进行摄影时的车辆与标记的关系的平面图。
图17是表示设置有在实施方式9中使用的标记的停车位的图。
图18是表示设置有在实施方式9的变形例中使用的标记的停车位的图。
图19是表示设置有在实施方式9的另一变形例中使用的标记的停车位的图。
图20是表示在实施方式10中显示标记的装置的结构的框图。
图21是表示使用投影机显示标记的情况的立体图。
图22是表示使用激光扫描器显示标记的情况的立体图。
图23是表示使用大量的发光体显示标记的情况的平面图。
图24是表示使用光电布告牌状的发光装置显示标记的情况的平面图。
图25是表示实施方式12的停车辅助装置的结构的框图。
图26是表示用于进行实施方式13的行车参数的计算方法的装置的结构的框图。
图27是表示实施方式13的行车参数的计算方法的流程图。
图28是表示实施方式13中的车辆与标记的关系的平面图。
图29是表示实施方式14中的车辆与格子图形的关系的平面图。
图30是表示实施方式15的停车辅助装置的结构的框图。
图31是表示实施方式16的停车辅助装置的结构的框图。
图32是表示实施方式16的作用的流程图。
图33是表示实施方式17的停车辅助装置的结构的框图。
图34是表示实施方式18的停车辅助装置的结构的框图。
图35是表示实施方式18的作用的流程图。
图36是表示实施方式19的停车辅助装置的结构的框图。
具体实施方式
以下，参照附图对本发明的实施方式进行说明。
实施方式1
图1表示本发明的实施方式1的停车辅助装置的结构。用于对标记M(固定目标)进行摄影的摄影机1装载在车辆上，该标记M设置在成为目标停车位置的停车位的地面等处，摄影机1与停车辅助装置部件P1的输入部K连接。在输入部K上连接有图像处理单元2，该图像处理单元2从利用摄影机1对标记M进行摄影得到的图像抽出标记M的特征点，识别图像上的特征点的二维坐标。在该图像处理单元2上连接有对将标记M作为基准的摄影机1的位置参数进行计算的位置参数计算单元3，在位置参数计算单元3上连接有确定车辆与停车位的相对位置关系的相对位置确定单元4。进而，在相对位置确定单元4上连接有计算停车轨迹的停车轨迹计算单元5，该停车轨迹用于将车辆引导至停车位，通过这些输入部K、图像处理单元2、位置参数计算单元3、相对位置确定单元4和停车轨迹计算单元5构成停车辅助装置部件P1。而且，在停车轨迹计算单元5上连接有将驾驶操作的向导信息向车辆的驾驶员输出的向导装置6。
如图2所示，摄影机1内置在相对于车辆7具有规定的位置关系的规定的场所、例如车辆7的车门后视镜8中，并设置为，当车辆7位于成为目标停车位置的停车位S的附近的地点A时，在视野内包含设置在停车位S的地面上的标记M。假定摄影机1相对于车辆7的规定的位置关系预先已被掌握。
此外，标记M被固定设置在相对于停车位S具有规定的位置关系的规定的地点，假定标记M相对于停车位S的规定的位置关系预先已被掌握。作为该标记M，例如如图3所示，能够使用使四个直角2等边三角形相互抵接而成的具有正方形形状的外形的图形。相互邻接的直角2等边三角形以不同的颜色被涂敷区分，该标记M具有由多个边的交点 构成的5个特征点C1～C5。
接着，参照图4的流程图，对实施方式1的作用进行说明。
首先，作为步骤S1，如图2所示那样，使车辆7位于成为目标停车位置的停车位S的附近的地点A，在标记M进入摄影机1的视野内的状态下，利用摄影机1对标记M进行摄影。
利用摄影机1摄影得到的图像经由输入部K被输入图像处理单元2，在后续的步骤S2中，图像处理单元2从利用摄影机1摄影得到的标记M的图像抽出标记M的5个特征点C1～C5，分别识别并取得图像上的这些特征点C1～C5的二维坐标。
接着，在步骤S3中，根据通过图像处理单元2识别到的特征点C1～C5各自的二维坐标，位置参数计算单元3对以标记M为基准的摄影机1的三维坐标(x，y，z)、倾斜角(tilt angle，俯角)、水平旋转角(pan angle，方向角)、旋角(swing angle，摆角)这6个参数构成的位置参数进行计算。
此处，对位置参数计算单元3的位置参数的计算方法进行说明。
首先，假设以从车辆7的后桥(rear axle)中心相对于路面垂直下降到达的地面上的点为原点O，在水平方向上设定x轴和y轴，在铅直方向上设定z轴的路面坐标系，并在由摄影机1摄影得到的图像上假设设定了X轴和Y轴的图像坐标系。
图像坐标系中的标记M的特征点C1～C5的坐标值Xm和Ym(m＝1～5)，根据路面坐标系中的标记M的特征点C1～C5的6个位置参数即坐标值xm、ym和zm以及上述的倾斜角(tilt angle，俯角)、水平旋转角(pan angle，方向角)、旋角(swing angle，摆角)的角度参数Kn(n＝1～3)，利用函数F和G，被以
Xm＝F(xm，ym，zm，Kn)+DXm
Ym＝G(xm，ym，zm，Kn)+DYm
表示。此处，DXm和DYm是利用函数F和G计算出的特征点C1～C5的X坐标、Y坐标、与由图像处理单元2识别到的特征点C1～C5的坐标值Xm、Ym的偏差。
即，通过分别表示5个特征点C1～C5的X坐标和Y坐标，相对于6个位置参数(xm，ym，zm，Kn)制作共10个关系式。
于是，求取使偏差DXm和DYm的平方和
S＝∑(DXm2+DYm2)
为最小的位置参数(xm，ym，zm，Kn)。即，求解使S最小的最优化问题。能够利用公知的优化方法例如单形方法(Simplex Method)、最速下降法(Steepest Descent Method)、牛顿法(Newton Method)、拟牛顿法(Quasi-Newton Method)等。
再有，因为制作比准备计算的位置参数(xm，ym，zm，Kn)的个数“6”更多的关系式而决定位置参数，所以能够高精度地获得位置参数(xm，ym，zm，Kn)。
在该实施方式1中，相对于6个位置参数(xm，ym，zm，Kn)根据5个特征点C1～C5制作了10个关系式，关系式的数目多于准备计算的位置参数(xm，ym，zm，Kn)的个数即可，如果根据最少3个特征点制作6个关系式，就能够计算出6个位置参数(xm，ym，zm，Kn)。
利用这样计算出的摄影机1的位置参数，在步骤S4中，相对位置确定单元4确定车辆7与停车位S的相对位置关系。即，根据由位置参数计算单元3计算出的位置参数、和预先掌握的标记M相对于停车位S的规定的位置关系，摄影机1与停车位S的相对位置关系被确定，因为摄影机1相对于车辆7的规定的位置关系已被预先掌握，所以能够进一步确定车辆7与停车位S的相对位置关系。
接着，在步骤S5中，停车轨迹计算单元5根据由相对位置确定单元4确定的车辆7与停车位S的相对位置关系，计算用于将车辆7引导至停车位S的停车轨迹。
例如，如图5所示，计算停车轨迹L，该停车轨迹L是：从利用摄影机1对标记M进行了摄影的停车位S的附近的地点A起，使车辆7以规定的第一转向角(steering angle)暂且前进并停止于地点B之后，以规定的第二转向角使其后退并在停车位S停车这样的停车轨迹L。此处，规定的第一转向角和规定的第二转向角可以是绝对值相互相等的角度，例如是全转向角(最大转向角)，也可以是绝对值不同的角度。此外，还能够采用一种停车轨迹L，其不使一次的转弯的期间的转向角保持一定，一边变化转向角一边进行移动。
最后，在步骤S6中，向导装置6向车辆7的驾驶员输出用于沿着由停车轨迹计算单元5计算出的停车轨迹L使车辆7行驶的驾驶操作的向导信息。由此，驾驶员仅根据向导信息进行驾驶操作，就能够沿着停 车轨迹L使车辆7行驶而停车于停车位S。
再有，图像处理单元2、位置参数计算单元3、相对位置确定单元4和停车轨迹计算单元5能够由计算机构成，通过从记录有图4的步骤S1～S5的工作的停车辅助程序的记录介质等对计算机进行设定，能够使计算机执行各步骤。
此外，由输入部K、图像处理单元2、位置参数计算单元3、相对位置确定单元4和停车轨迹计算单元5构成的停车辅助装置部件P1能够汇总形成为例如基板模块、芯片等的形式，仅在该停车辅助装置部件P1的输入部K连接车载的摄影机1就能够实现停车辅助装置。进一步，如果在停车辅助装置部件P1的停车轨迹计算单元5上连接向导装置6，就能够向车辆7的驾驶员输出上述那样的驾驶操作的向导信息。
再有，在上述实施方式1中，因为计算由以标记M为基准的摄影机1的三维坐标(x，y，z)、倾斜角(tilt angle，俯角)、水平旋转角(panangle，方向角)、旋角(swing angle，摆角)这6个参数构成的位置参数，所以即使在配置有标记M的停车位S的地面与车辆7的现在位置的路面之间存在阶梯差、倾斜，也能够正确地确定标记M与车辆7的相对位置关系，进行高精度的停车辅助。
其中，在配置有标记M的停车位S的地面与车辆7的现在位置的路面之间不存在倾斜的情况下，如果计算出由至少以标记M为基准的摄影机1的三维坐标(x，y，z)和水平旋转角(pan angle，方向角)这4个参数构成的位置参数，就能够确定标记M与车辆7的相对位置关系。在此情况下，如果根据标记M的最少2个特征点的二维坐标制作4个关系式，就能够求取4个位置参数，但是优选利用更多的特征点的二维坐标，通过最小二乘法高精度地计算4个位置参数。
进一步，在标记M与车辆7位于同一平面上，在配置有标记M的停车位S的地面与车辆7的现在位置的路面之间既不存在阶梯差也不存在倾斜的情况下，如果计算出由至少以标记M为基准的摄影机1的二维坐标(x，y)和水平旋转角(pan angle，方向角)这3个参数构成的位置参数，就能够确定标记M与车辆7的相对位置关系。在此情况下，如果根据标记M的最少2个特征点的二维坐标制作4个关系式，就能够求取3个位置参数，但是优选利用更多的特征点的二维坐标，通过最小二乘法高精度地计算3个位置参数。
实施方式2
在实施方式1中，摄影机1内置于位于车辆7的侧部的车门后视镜8中，但是也可以如图6所示那样，在车辆7的后部设置摄影机1，对车辆7的后方进行摄影。在此情况下，适当地使车辆7行驶并移动至停车位S的标记M进入摄影机1的视野的地点C，此处，根据图4所示的步骤S1～S5计算停车轨迹L。然后，根据在步骤S6中从向导装置6输出的向导信息进行驾驶操作，由此能够使车辆7停车于停车位S。
实施方式3
在上述的实施方式1和2中，以并列停车于停车位S的情况为例进行了说明，但是也能够同样地如图7所示那样，纵列停车于停车位S。在停车位S的标记M进入摄影机1的视野内的地点D，通过图4所示的步骤S1～S5计算停车轨迹L，根据在步骤S6中从向导装置6输出的向导信息进行驾驶操作，由此向停车位S进行纵列停车。
此外，也能够如图8所示，与实施方式2相同地使用设置在车辆7的后部的摄影机1，在停车位S的标记M进入摄影机1的视野内的地点E计算停车轨迹L，进行纵列停车。
但是，必须向停车轨迹计算单元5指示进行并列停车和纵列停车中的哪一个。也可以采用如下结构，即，在驾驶席设置用于选择并列模式和纵列模式中的任一个的选择开关，使得驾驶员能够操作选择开关。或者也能够采用如下结构，即，在用于并列停车的停车位和用于纵列停车的停车位设置不同的标记，图像处理单元2识别是用于并列停车的标记还是用于纵列停车的标记，自动选择并列停车和纵列停车中的任一种。
实施方式4
在上述的实施方式1～3中，当以摄影机1对停车位S的标记M进行摄影而计算出停车轨迹L时，沿着该停车轨迹L将车辆7引导至停车位S，但是也能够采用如下结构，即，如图9所示那样，暂时根据由停车轨迹计算单元5计算出的停车轨迹L使车辆7移动，在车辆7与停车位S的距离接近的状态下，再次执行图4所示的步骤S1～S5，重新计算新的停车轨迹L’。
即，最初根据由停车轨迹计算单元5计算出的停车轨迹L从地点C起使车辆7移动，之后，在地点F再次利用摄影机1对停车位S的标记M进行摄影，通过图像处理单元2识别标记M的特征点C1～C5的新的二维坐标，由位置参数计算单元3计算出摄影机1的新的位置参数，通过相对位置确定单元4确定车辆7与停车位S的新的相对位置关系，通过停车轨迹计算单元5计算新的停车轨迹L’。然后，从向导装置6向驾驶员输出用于使车辆7沿着该新的停车轨迹L’行驶的驾驶操作的向导信息。
车辆7与停车位S的距离越接近，越能够在附近较大地识别标记M，相对于标记M的特征点C1～C5的分辨率提高，并且特征点C1～C5相互之间的距离变大，因此，能够以更高精度确定标记M与车辆7的相对位置关系。因此，通过在车辆7与停车位S的距离接近的状态下重新计算新的停车轨迹L’，能够更高精度地进行停车。
还能够构成为，在规定的时间间隔或移动距离间隔的每一个时时刻刻重新计算停车轨迹。这样，能够几乎不被初始的标记M的特征点C1～C5的识别误差、轮胎的磨损状况和车辆7的倾斜等车辆7的状态、阶梯差和倾斜等路面的状态影响，高精度地对作为最终的目标停车位置的停车位S停车。
在图9中，表示了并列停车的情况，也能够同样地将该实施方式4应用于纵列停车。
实施方式5
在实施方式4中，在车辆7与停车位S的距离接近的状态下重新计算新的停车轨迹，但是也能够利用上次计算出的停车轨迹获得的新的停车轨迹。
例如，在进行纵列停车的情况下，如图10所示，当假定使用由掌舵的方向相互为逆方向的曲线状的轨迹部分La和Lb构成的停车轨迹L时，沿着通过停车轨迹计算单元5临时计算出的停车轨迹L使车辆7从地点G移动，在作为停车轨迹L的前半部分的轨迹部分La上的地点H再次利用摄影机1对停车位S的标记M进行摄影时，对于未行驶的轨迹部分Lb仅校正上次计算出的轨迹部分Lb就能够获得新的停车轨迹。
如图11所示，在轨迹部分La上的地点H对停车位S的标记M进 行摄影而确定车辆7与停车位S的相对位置关系时，在相对于在最初的地点G计算出的停车轨迹L，停车位S的位置产生偏差的情况下，使其适合在地点H新确定的停车位S’，仅使上次计算出的轨迹部分Lb旋转和/或平行移动而形成新的轨迹部分Lb’，以从地点H起与该新的轨迹部分Lb’连接的方式再次计算前半的轨迹部分La’即可。
如果这样取得由轨迹部分La’和Lb’构成的新的停车轨迹L’，就能够减轻再次计算的负担。
再有，对于并列停车，在组合多个曲线状的轨迹部分和直线状的轨迹部分形成停车轨迹的情况下，也能够同样地应用该实施方式5。
实施方式6
在上述的实施方式1～5中，使用设置在车辆7的侧部和后部的任一处的摄影机1对停车位S的标记M进行了摄影，但是也能够如图12所示那样，在车辆7的侧部设置摄影机1，并在车辆7的后部设置摄影机9，以这两个摄影机1和9分别对停车位S的标记M进行摄影。
例如，如果在停车位S的附近的地点A利用车辆7的侧部的摄影机1对停车位S的标记M进行摄影，则能够较近较大地识别标记M，因此，能够高精度地确定标记M与车辆7的相对位置关系，能够计算出高精度的停车轨迹L。而且，在停车位S的标记M进入车辆7的后部的摄影机9的视野内之后，能够以摄影机9对标记M进行摄影。例如，当车辆7移动至图12的折返地点B时，虽然停车位S的标记M从车辆7的侧部的摄影机1的视野离开，但是进入车辆7的后部的摄影机9的视野。因此，在从地点B使车辆7旋转后退时，如果以摄影机9对标记M进行摄影，则能够如实施方式4和5那样，在车辆7与停车位S的距离接近的状态下再次计算新的停车轨迹。
由此，能够进行更高精度的停车辅助。
实施方式7
在上述的实施方式1～6中，作为停车位S的标记M，使用具有使四个直角2等边三角形相互抵接而成的正方形形状的外形的图形，但是不限于此，例如也能够使用图13A～13C所示的各种标记。
图13A所示的标记M1具有使图3所示的标记M的两个三角形向规 定的方向d延伸的形状，具备5个特征点C1～C5。如果使该方向d朝向停车位S的入口并将标记M1设置在停车位S的地面上，则在停车位S的附近的地点利用内置在车辆7的车门后视镜中的摄影机1对位于斜下方的标记M1进行摄影时，利用透视影像能够获得大致接近正方形的形状的图像。因此，容易从标记M1的图像抽出5个特征点C1～C5。
图13B所示的标记M2是将图3所示的标记M的上侧的两个三角形和下侧的两个三角形的位置相互替换而成的标记，具备7个特征点C1～C7。
图13C所示的标记M3是在图3所示的标记M上进一步追加两个三角形而成的标记，具备8个特征点C1～C8。
这些标记M2和M3能够与图3的标记M同样地使用，例如，如果分别预先决定图3的标记M是用于并列停车的停车位、标记M2、M3是用于纵列停车的停车位，则通过图像处理单元2识别停车位的标记，能够自动判定进行并列停车和纵列停车中的哪一种，使停车轨迹计算单元5计算出对应的停车轨迹。
例如，如图14所示，如果从在停车位S的附近的地点利用车辆7的摄影机1摄影得到的图像识别到标记M3，则判定之后进行纵列停车。此外，标记M3相对于方向d为非对称，因此能够表示方向d的方向性，还能够限制停车的进入方向。
此外，如图15所示，还能够在矩形状的停车位S上描绘对角线，形成在停车位S的四角和对角线的交点具有特征点C1～C5的标记M4。
实施方式8
在上述的实施方式1～7中，停车位S的标记具有3个以上的特征点，通过在一个地点利用摄影机1或9对标记进行摄影，制作6个以上的关系式，计算出摄影机1或9的6个位置参数(xm，ym，zm，Kn)，但是也能够使用只有1个或2个特征点的标记。再有，假定在车辆7上具备车轮速度传感器、横摆角速度传感器、GPS等检测车辆7的移动距离和移动方向的移动量传感器。
例如，如图16所示，假定在停车位S设置有仅具有2个特征点C1和C2的标记M5，利用车辆7的摄影机1对该标记M5进行摄影。首先，通过在停车位S的附近的地点A1对标记M5进行摄影，获得分别表示2 个特征点C1和C2的图像坐标系的X坐标和Y坐标的4个关系式。
接着，使车辆7移动至地点A2。这时，地点A2必须位于在摄影机1的视野内能够捕捉标记M5的范围内。此外，从地点A1至地点A2的车辆7的移动距离和移动方向通过车辆7所具备的移动量传感器被检测出。通过在该地点A2再次利用摄影机1对标记M5进行摄影，进一步获得分别表示2个特征点C1和C2的图像坐标系的X坐标和Y坐标的4个关系式。
根据由在地点A1得到的4个关系式和在地点A2获得的4个关系式构成的8个关系式、以及由移动量传感器检测出的地点A1和地点A2的相对位置，能够计算摄影机1的6个位置参数(xm，ym，zm，Kn)。由此，能够确定车辆7与停车位S的相对位置关系，计算出停车轨迹。
同样，在停车位S设置仅具有1个特征点的标记的情况下，通过在至少3个地点分别对该标记进行摄影，能够获得6个以上的关系式，能够计算出摄影机1的6个位置参数(xm，ym，zm，Kn)。
此外，也能够在车辆7上装载各自的视野的至少一部分重叠的多个摄影机，利用这多个摄影机同时对标记进行摄影。例如，如果以2台摄影机分别对具有2个特征点的标记进行摄影，则能够获得与以1台摄影机对具有4个特征点的标记进行摄影的情况同等的信息。此外，如果以3台摄影机分别对具有1个特征点的标记进行摄影，则能够获得与以1台摄影机对具有3个特征点的标记进行摄影的情况同等的信息。因此，能够计算出6个位置参数(xm，ym，zm，Kn)。
这样，通过减少特征点的个数，能够使标记小型化。
实施方式9
在上述的实施方式1～8中，在并列停车的情况下，如果将标记设置在停车位S的入口侧，则位于停车位S的附近的车辆7与标记的距离变短，因此，容易认知标记并识别其特征点。但是，不是必须将标记设置于停车位S的入口侧，也可以如图17所示那样，将标记M设置于停车位S的里侧。在此情况下，当在车辆7的后部装载有摄影机时，就能够在停车完成地点的稍前利用摄影机认知标记M，如实施方式4和5那样，通过再次计算新的停车轨迹，能够提高停车精度。
此外，如图18所示，也可以将标记M设置于里面的壁面W上，而 不设置于停车位S的地面。这样，在车辆7的后部装载有摄影机的情况下，能够在完成停车的地点之前利用摄影机认知标记M。
进一步，如图19所示，也能够分别在停车位S的入口附近的地面和内部的地面上设置标记M6和M7。这样，当车辆7的一部分进入停车位S内时，即使停车位S的入口附近的标记M6从摄影机的视野内离开，也能够利用摄影机对停车位S的内部的标记M7进行摄影，由此，能够计算出车辆7与目标停车位置的相对位置关系，能够高精度地将车辆7引导至完成停车的地点。
再有，在本发明中使用的标记具备相对于存在于自然界的形状容易判别的特异的形状、色彩等，通过图像处理单元2的图像识别容易认识其存在，进一步优选容易识别内部所包含的特征点。
此外，优选标记具有足够的大小并且设置在容易从车辆7认识的位置，使得根据识别到的二维坐标计算出的车辆7与标记的相对位置关系的精度，和根据该相对位置关系计算出的停车轨迹的精度能够实现作为目标的停车精度。
具体而言，标记能够被直接涂在停车位S的地面、壁面等规定的场所，或通过将描绘有标记的贴片粘贴在规定的位置而设置。
通过以QR码表示标记，或者以在与停车位S的边平行、垂直或停车位S的对角线上设置有刻度的二维条形码表示标记，由此，在标记上不仅有特征点，而其使该标记存储与停车位S自身相关的信息和/或与向停车位S的停车方法相关的信息等以下所述的各种信息，通过图像处理单元2的图像识别还能够读取这些信息。
(1)停车位S自身的特征(大小、斜、变形、倾斜等)
(2)停车位S的地址、大的停车场中的框号码
在大的停车场中，在入口处进行框号码的指定，也有对停车场内的移动路径进行向导的情况，通过识别存储在标记中的框号码，车辆自身能够识别已被指定的框。此外，通过联合使用导航系统(NavigationSystem)，能够进行自家用车库的确认、目的地的车库的地址的确认。
(3)停车费
(4)停车使用限制(能够使用的时间带、资格、残疾人用等使用权限的有无)
(5)停车场周边的能够到达的范围、进入限制范围、障碍物的有 无和位置、停车时的条件(朝前停车指定等)
此外，也可以代替标记，在相对于停车位S具有规定的位置关系的规定的地点竖立告示牌，在该告示牌上显示上述的各种信息，通过图像处理单元2的图像识别读取信息。
实施方式10
在上述的实施方式1～9中，也能够利用光来表示作为固定目标被使用的标记。例如，如图20所示，在为了利用光来显示标记M的光学显示装置18上连接有显示控制装置19，根据来自显示控制装置19的指令，通过光学显示装置18在规定的场所显示标记M。
例如，如图21所示，能够使用投影机20作为光学显示装置18，通过投影显示标记M。或，如图22所示，使用激光扫描器21作为光学显示装置18，利用激光进行扫描而显示标记M。进而，也可以如图23所示那样，预先在规定的位置沿标记M的形状排列并固定许多的LED等发光体22，通过显示控制装置19使大量的发光体发光，也能够显示标记M。此外，也可以如图24所示那样，预先设置在规定的区域内填满大量的LED等发光体22的所谓的光电布告牌状的发光装置23，通过显示控制装置19选择发光装置23内的发光体22使其发光，由此显示标记M。在图24中，仅被涂黑的发光体22发光，其它发光体22为不发光状态。
如果如该实施方式10那样利用光显示标记M，则与利用涂料或贴片显示标记的情况相比，不易由于标记设置面的污垢或蹭伤而使得标记形状被损坏，即使长时间使用标记M，也能够高精度地检测出车辆7与标记M的相对位置关系。
此外，通过利用显示控制装置19控制光学显示装置18，能够容易地变更标记M的显示光强度。因此，通过配合白天、夜间等周边环境的明亮度调整光强度，能够显示总是容易识别的标记M。
在作为光学显示装置18使用投影机20或激光扫描器21的情况下，通过利用显示控制装置19控制光学显示装置18，能够容易地变更被显示的标记M的尺寸。因此，在车辆7距离标记M较远时显示大的标记M，接近标记M后显示小的标记M，由此能够提高标记M的特征点的识别精度。再有，在此情况下，必须将与标记M的尺寸相关的信息向车 辆7侧传送。
同样，在作为光学显示装置18使用投影机20或激光扫描器21的情况下，通过利用显示控制装置19控制光学显示装置18，能够容易地变更被显示的标记M的位置。因此，在由于停车位S内的障碍物的存在等而希望调整目标停车位置时，能够容易地变更标记M的位置，使车辆7停车于期望的位置。
进一步，如图19所示，也可以代替在停车位S的入口附近的地面和内部的地面等设置多个标记，按照车辆7的位置使被显示的标记M的位置移动。能够节省设置多个标记的劳力和费用。
再有，在这样变更标记M的位置的情况下，也必须将与标记M的位置相关的信息向车辆7侧传送。
在使用图24所示的光电布告牌状的发光装置23作为光学显示装置18的情况下，也能够在被发光体22填满的区域内变更上述的标记M的尺寸或位置。
在使用投影机20或激光扫描器21的情况下，能够容易地变更标记M的显示颜色。因此，通过配合周边环境的变化而调整显示颜色，能够总是显示容易识别的标记M。
此外，在使用投影机20或激光扫描器21的情况下，也可以在设置在停车位S的地面、侧壁等上的屏幕状的平面上显示标记M。这样，即使在停车位S的地面、侧壁等上存在凹凸，也能够不损伤标记形状地显示标记M，能够提高标记M的特征点的识别精度。再有，屏幕状的平面能够通过在设置面上粘贴柔软的屏幕或设置平板部件等，选择与设置位置相应的材质、形状而实现。
通过利用显示控制装置19控制光学显示装置18，还能够对标记M的显示光的亮度、波长(颜色)等进行调制，对以车辆7的摄影机摄影得到的标记M的图像进行解调。这样，能够排除日光、照明光等导致的噪声的影响，高精度地识别标记M的特征点的位置。此外，通过标记M的显示光的调制，在标记M上不仅是特征点，还能够在该标记上重叠与停车位S自身相关的信息和/或与向停车位S的停车方法相关的信息等各种信息。例如，还能够一边根据车辆7的位置使标记M的显示位置变更，一边使该标记M是作为朝向目标停车位置的通过点的这样的信息、或该标记M是作为停车完成位置这样的信息重叠。
再有，标记M的显示光只要是能够以车辆7的摄影机识别的光即可，还能够使用红外线、紫外线等不可见光。此外，也可以是普通人的眼睛不能识别的被高速调制过的显示光，而且，也能够在人眼能够识别的影像中在人眼不能识别的非常短的时间内显示标记M，进行所谓的标记M的烙印(imprinting)。通过以车辆7的摄影机识别这样被烙印的标记M，能够检测出车辆7与标记M的相对位置关系。同样，也能够将上述的各种信息烙印在影像或标记M中。
实施方式11
在上述的实施方式1～10中，在按照由停车轨迹计算单元5计算出的停车轨迹L实际地使车辆7停车时，预先存储停车完成位置相对于标记的相对位置关系，在下一次的停车动作的计算停车轨迹L时，停车轨迹计算单元5根据存储的前一次停车完成位置与标记的相对位置关系，能够计算出被校正后的停车轨迹，以将车辆7引导至作为目标的停车位置。
这样，在作为目标的停车位置与实际的停车完成位置之间产生偏差的情况下，能够补偿该位置偏差。此外，在自家用车库等中，也能够不以停车位的中央、而以偏向一边的场所作为目标停车位置。
再有，停车完成位置与标记的相对位置关系例如如图18所示那样，能够通过以车辆7的后部的摄影机对设置在停车位S的深处的壁面W上的标记进行摄影而识别。此外，即使不是停车完成位置，也可以存储能够以车辆7的摄影机对停车位S的标记进行摄影的即将完成停车的位置与标记的相对位置关系，根据该相对位置关系计算被校正后的停车轨迹。
进一步，也能够采用如下结构，即，与导航系统联动，在通过导航系统认知特定的停车位、例如是自家用停车库时，基于所存储的上一次的停车完成位置与标记的相对位置关系计算出被校正后的停车轨迹。这样，在一般的停车场停车于规定的位置，对于自家用车库等特定的停车库，能够在从中央偏离的位置等的被特别设定的状况下进行停车。再有，也可以代替导航系统而具备GPS传感器，根据来自GPS传感器的信息认知是特定的停车位。
实施方式12
在上述的实施方式1～11中，如图25所示，能够由向导信息制作单元10和向导信息输出单元11构成向导装置6。
向导信息制作单元10根据来自与行车相关的传感器、例如转向角传感器12、横摆角速度传感器13和车速传感器14的检测信号，和由停车轨迹计算单元5计算出的停车轨迹L，制作用于使车辆7沿停车轨迹L行驶的驾驶操作的向导信息，能够由计算机构成。
向导信息输出单元11输出由向导信息制作单元10制作成的向导信息，例如能够由利用声音、警告音等通过驾驶员的听觉传送向导信息的扬声器、蜂鸣器构成。此外，也可以使用显示器、灯作为向导信息输出单元11，其中，该显示器、灯利用图像、发光等通过视觉传送向导信息。进一步，也能够使用振动器等作为向导信息输出单元11，其中，该振动器利用振动等通过触觉传送向导信息。
向导信息制作单元10伴随车辆7的行驶，反复取入来自转向角传感器12的转向角信号、来自横摆角速度传感器13的横摆角速度信号和来自车速传感器14的车速脉冲信号，根据这些信号计算车辆7的旋转半径、旋转角和移动距离。由此，计算出从在图4的步骤S4中由相对位置确定单元4确定的车辆7与停车位S的相对位置起的位置的变化量，确定现在的车辆7的位置和行进方向。向导信息制作单元10通过对这样被确定的车辆7的位置和行进方向、与在图4的步骤S5中由停车轨迹计算单元5计算出的停车轨迹L进行比较，制作用于使车辆7沿停车轨迹L行驶的驾驶操作的向导信息。
再有，在向导信息制作单元10中预先设定相对于转向角的车辆7的旋转半径、横摆角速度传感器13的增益、每1个车速脉冲的移动距离等行车参数，车辆7的旋转半径、旋转角和移动距离使用转向角信号、横摆角速度信号和车速脉冲信号以及这些行车参数被计算出。
这样制作成的驾驶操作的向导信息从向导信息输出单元11对车辆7的驾驶员输出。
实施方式13
图26表示用于实施本发明的实施方式13的行车参数的计算方法的装置的结构。在车辆上装载有用于对设置在路面上的规定形状的标记M (固定目标)进行摄影的摄影机1，摄影机1与行车参数计算装置部件P2的输入部K连接。在输入部K上连接有图像处理单元2，该图像处理单元2从利用摄影机1对标记M进行摄影得到的图像抽出标记M的特征点，并识别图像上的特征点的二维坐标。在该图像处理单元2上连接有对以标记M为基准的摄影机1的位置参数进行计算的位置参数计算单元3，在位置参数计算单元3上连接有计算车辆的行车参数的行车参数计算单元15，通过这些输入部K、图像处理单元2、位置参数计算单元3和行车参数计算单元15构成行车参数计算装置部件P2。在行车参数计算单元15上分别连接有转向角传感器12、横摆角速度传感器13和车速传感器14。
其中，在该实施方式13中，假定作为车辆的行车参数，计算相对于转向角的旋转半径R、横摆角速度传感器13的增益、每1个车速脉冲的移动距离。
设置在路面上的标记M与在实施方式1中使用的标记相同，如图3所示，能够使用使四个直角2等边三角形相互抵接而成的具有正方形形状的外形的图形。相互邻接的直角2等边三角形以不同的颜色被涂敷区分，该标记M具有由多个边的交点构成的5个特征点C1～C5。
接着，参照图27的流程图，对实施方式13的行车参数的计算方法进行说明。
首先，作为步骤S11，如图28所示那样，使车辆7位于标记M的附近的地点A3，使得标记M进入摄影机1的视野内。再有，假定摄影机1例如内置于车辆7的车门后视镜8内，摄影机1相对于车辆7的规定的位置关系已被预先掌握。在此状态下，利用摄影机1对标记M进行摄影。
利用摄影机1摄影得到的图像通过输入部K被输入图像处理单元2，在后续的步骤S12中，图像处理单元2从利用摄影机1摄影得到的标记M的图像抽出标记M的5个特征点C1～C5，分别识别并取得图像上的这些特征点C1～C5的二维坐标。
接着，在步骤S13中，根据通过图像处理单元2识别到的特征点C1～C5各自的二维坐标，位置参数计算单元3对由以标记M为基准的摄影机1的三维坐标(x，y，z)和水平旋转角(方向角)K这4个参数构成的位置参数进行计算。
此处，对位置参数计算单元3的位置参数的计算方法进行说明。
首先，假设将从车辆7的后桥(rear axle)中心O1相对于路面垂直下降到达的地面上的点为原点，在水平方向上设定x轴和y轴，在铅直方向上设定z轴的路面坐标系，并在由摄影机1摄影得到的图像上假设设定了X轴和Y轴的图像坐标系。
图像坐标系中的标记M的特征点C1～C5的坐标值Xm和Ym(m＝1～5)，根据上述的4个位置参数xm、ym、zm、K，利用函数F和G，以
Xm＝F(xm，ym，zm，K)+DXm
Ym＝G(xm，ym，zm，K)+DYm
表示。此处，DXm和DYm是利用函数F和G计算出的特征点C1～C5的X坐标、Y坐标与由图像处理单元2识别到的特征点C1～C5的坐标值Xm、Ym的偏差。
即，通过分别表示5个特征点C1～C5的X坐标和Y坐标，相对于4个位置参数(xm，ym，zm，K)制作共10个关系式。
因此，求取令偏差DXm和DYm的平方和
S＝∑(DXm2+DYm2)
为最小的位置参数(xm，ym，zm，K)。即，对令S最小化的最优化问题求解。能够利用公知的优化方法例如单形方法、最速下降法、牛顿法、拟牛顿法等。
再有，因为制作比准备计算的位置参数(xm，ym，zm，K)的个数“4”更多的关系式而决定位置参数，所以能够高精度地获得位置参数(xm，ym，zm，K)。
在该实施方式13中，相对于4个位置参数(xm，ym，zm，K)根据5个特征点C1～C5制作了10个关系式，关系式的数目多于准备计算的位置参数(xm，ym，zm，K)的个数即可，如果根据最少2个特征点制作4个关系式，就能够计算出4个位置参数(xm，ym，zm，K)。
此外，也可以令与摄影机1的安装高度相关的参数zm为已知的常数，计算剩下的xm、ym和水平旋转角(方向角)K这3个位置参数。
接着，在步骤S14中，将方向盘的转向角保持一定并开始车辆7的行驶，在步骤S15中，判定是否已从地点A3仅行驶了规定距离。这时，关于“规定距离”，从地点A3仅移动规定距离的地点A4必须是标记M 进入车辆7的摄影机1的视野内的地点。该“规定距离”可以利用来自车速传感器14的车速脉冲信号等测量，或者也可以是驾驶员根据目测或感觉行驶移动的适当的量。而且，在还未行驶规定距离的情况下，在步骤S16中取入来自转向角传感器12的转向角信号，在步骤S17中取入来自横摆角速度传感器13的横摆角速度信号，在步骤S18中取入来自车速传感器14的车速脉冲信号，之后，返回至步骤S15判定是否已行驶规定距离。这样，在车辆7行驶规定距离的期间，转向角信号、横摆角速度信号和车速脉冲信号被反复取入。
当在步骤S15中判定为已行驶规定距离时，进入步骤S19，结束车辆7的行驶，使车辆7在地点A4停止。在此状态下，在步骤S20再次利用摄影机1对标记M进行摄影。
然后，在步骤S21，图象处理单元2从利用摄影机1摄影得到的标记M的图像抽出标记M的5个特征点C1～C5，并分别识别取得图像上的这些特征点C1～C5的二维坐标，在接着的步骤S22中，位置参数计算单元3根据通过图像处理单元2识别到的特征点C1～C5各自的二维坐标，对由以标记M为基准的摄影机1的在路面上的三维坐标(x，y，z)和水平旋转角(方向角)K这4个参数构成的位置参数进行计算。
当这样计算出地点A3和地点A4这2个地点的位置参数时，进入步骤S23，行车参数计算单元15根据在步骤S13和步骤S22计算出的2个地点的位置参数，对伴随从地点A3至地点A4的移动的车辆7的旋转半径R、旋转角θ和移动距离AR进行计算。
此处，利用图28，对旋转半径(turn radius)R、旋转角(turn angle)θ和移动距离AR的计算方法进行说明。
因为通过位置参数计算单元3计算出的位置参数具有以标记M为基准的摄影机1的在路面上的三维坐标(x，y，z)和水平旋转角(方向角)K这4个参数，所以能够掌握两个地点A3和A4的车辆7的位置和方位。因此，在地点A3，计算通过车辆7的后桥中心O1且相对于车辆7的中心线CL1垂直的直线SL1。同样，在地点A4，计算通过车辆7的后桥中心O2且相对于车辆7的中心线CL2垂直的直线SL2。然后，如果求取直线SL1和SL2的交点，则其成为车辆7的旋转中心CP，如果求取直线SL1和SL2的交叉角度，则其成为车辆7的旋转角θ。此外，如果计算出从旋转中心CP至地点A3或A4处的车辆7的后桥中心O1 或O2为止的距离，则其成为旋转半径R。根据旋转中心CP的坐标和旋转半径R计算出通过车辆7的移动描绘的旋转圆弧Q，该圆弧Q的相对于旋转角θ的圆弧长度成为车辆7的移动距离AR。
在接着的步骤S24中，行车参数计算单元15根据在步骤S16～18中取入的转向角信号、横摆角速度信号和车速脉冲信号，对伴随从地点A3至地点A4的移动的车辆7的旋转半径R、旋转角θ和移动距离AR进行计算。
相对于转向角的车辆7的旋转半径R在车辆7中预先以地图形式(map form)或关系式被设定，行车参数计算单元15根据来自转向角传感器12的转向角信号，使用上述的地图或关系式计算车辆7的旋转半径R。
此外，对来自横摆角速度传感器13的横摆角速度信号进行积分处理，乘上预先设定的横摆角速度传感器13的增益，由此，检测出车辆7的横摆角。然后，通过取两个地点A3和A4的横摆角(yaw angle)的差，计算出从地点A3至地点A4的车辆7的旋转角θ。
进一步，在从地点A3至地点A4由车速传感器14获得的车速脉冲信号的脉冲数上乘以预先设定的每1个车速脉冲的移动距离，由此，计算出车辆7的移动距离AR。
最后，在步骤S25中，行车参数计算单元15对在步骤S23中根据摄影机1的位置参数计算出的旋转半径R、旋转角θ和移动距离AR与在步骤S24中根据各种传感器的检测信号计算出的旋转半径R、旋转角θ和移动距离AR进行比较，计算车辆7的行车参数。
即，计算旋转半径R相对于转向角的地图或关系式，或校正相对于预先设定的转向角的旋转半径R的地图或关系式进行校正，使得在步骤S24中获得的旋转半径R的值成为在步骤S23中获得的旋转半径R的值。
此外，计算横摆角速度传感器13的增益，或对预先设定的横摆角速度传感器13的增益进行校正，使得在步骤S24中获得的旋转角θ的值成为在步骤S23中获得的旋转角θ的值。
进一步，计算每1个车速脉冲的移动距离，或对预先设定的每1个车速脉冲的移动距离进行校正，使得在步骤S24中获得的移动距离AR的值成为在步骤S23中获得的移动距离AR的值。
再有，图像处理单元2、位置参数计算单元3和行车参数计算单元 15能够由计算机构成，通过从记录有图27的步骤S11～S25的动作的行车参数的计算程序的记录介质等对计算机进行设定，能够使计算机执行各步骤。
此外，由输入部K、图像处理单元2、位置参数计算单元3和行车参数计算单元15构成的行车参数计算装置部件P2例如能够汇总形成为基板模块、芯片等的形式，在该行车参数计算装置部件P2的输入部K连接车载的摄影机1，在行车参数计算单元15上连接转向角传感器12、横摆角速度传感器13和车速传感器14，仅此就能够实现行车参数计算装置。
在上述的实施方式13中，根据2个地点A3和A4处的车辆7的位置和方位计算出旋转半径R、旋转角θ和移动距离AR，但是如果知道3个地点的各个的车辆7的位置，则能够确定旋转时的圆弧轨道，因此，也能够根据3个地点的车辆7的位置计算出旋转半径R、旋转角θ和移动距离AR。
此外，在上述的实施方式13中，作为车辆的行车参数，对相对于转向角的旋转半径R、横摆角传感器13的增益、和每1个车速脉冲的移动距离分别进行了计算，但是也可以构成为仅对它们中的任一个或两个进行计算。
在2个地点A3和A4分别以停止状态的车辆7的摄影机1对标记M进行了摄影，但是在地点A3与地点A4之间车辆7也可以移动，也可以在车辆7的行驶中的2个地点分别对标记M进行摄影。
此外，作为设置在路面上的标记M，使用图3所示那样的具有5个特征点C1～C5的图形，但是不限于此，如果将至少具有2个特征点的图形用作车辆外部的固定目标，并利用摄影机1进行摄影，就能够分别表示各个特征点的图像坐标系的X坐标和Y坐标，由此，能够制作4个关系式，计算出三维坐标(x，y，z)和水平旋转角(方向角)K这4个位置参数。
进一步，如果使用具有3个以上的特征点的标记M，则通过分别表示各个特征点的图像坐标系的X坐标和Y坐标，能够制作6个以上的关系式，因此，能够计算出由三维坐标(x，y，z)、倾斜角(俯角)、水平旋转角(方向角)、旋角(摆角)这6个参数构成的摄影机1的位置参数。其结果是，即使存在路面的高低差等，也能够高精度地计算出 旋转半径R、旋转角θ和移动距离AR，能够提高车辆7的行车参数的计算精度。
上述的实施方式13为仅使用1台摄影机1的结构，但是也能够在车辆7中装载各自的视野的至少一部分重叠的2台摄影机，以这2台摄影机同时对重叠的视野内的标记M进行摄影。在此情况下，因为能够从一个特征点制作4个关系式，所以只要在标记M上存在一个特征点，就能够计算出由三维坐标(x，y，z)和水平旋转角(方向角)K这4个参数构成的摄影机1的位置参数，如果有2个特征点，就能够计算出由三维坐标(x，y，z)、倾斜角(tilt angle，俯角)、水平旋转角(pan angle，方向角)、旋角(swing angle摆角)这6个参数构成的摄影机1的位置参数。进一步也可以是使用3个以上的摄影机的结构。
不仅在2个地点A3和地点A4，还能够在更多的地点分别对标记M进行摄影，并在这些地点之间反复取入来自各种传感器的检测信号，计算车辆7的行车参数。在此情况下，在多个地点，对相对于转向角的旋转半径R、横摆角速度传感器13的增益、和每1个车速脉冲的移动距离等行车参数进行计算或校正，使得从各种传感器的检测信号获得的旋转半径R、旋转角θ和移动距离AR的值相对于根据摄影机1的位置参数计算出的旋转半径R、旋转角θ和移动距离AR的值为最合理的值。
进而，在车辆7的行驶移动时，也能够连续地对标记M进行摄影，并取入来自各种传感器的检测信号而计算车辆7的行车参数。在此情况下，也可以一边使转向角变化一边使车辆移动，由此根据与变化的转向角相应的车辆动作对行车参数进行计算或校正。
实施方式14
在上述的实施方式13中，在路面上配置标记M并作为车辆外部的固定目标，但是如图29所示那样，也能够在路面上配置格子图形N，将该格子图形N用作车辆外部的固定目标。在此情况下，能够将格子的交点分别作为特征点。如果将2个交点分别用作特征点，就能够计算出由三维坐标(x，y，z)和水平旋转角(方向角)K这4个参数构成的摄影机1的位置参数，如果将3个以上的交点分别用作特征点，就能够计算出由三维坐标(x，y，z)、倾斜角(俯角)、水平旋转角(方向角)、旋角(摆角)这6个参数构成的摄影机1的位置参数。
在上述的实施方式13和14中，摄影机1内置在位于车辆7的侧部的车门后视镜8中，但是不限于此，例如也可以在车辆7的后部设置摄影机1而对车辆7的后方进行摄影。
在使车辆7旋转行驶而求取行车参数的情况下，优选以左旋转和右旋转分别独立地对行车参数进行计算或校正。此外，因为每1个车速脉冲的移动距离在旋转时和直进时可能不同，所以优选不仅计算旋转行驶时的值，而且计算使车辆7直进行驶的情况下的值。
实施方式15
图30表示实施方式15的停车辅助装置的结构。该实施方式15是，在图25所示的实施方式12的装置中，在位置参数计算单元3与转向角传感器12、横摆角速度传感器13、车速传感器14之间连接有在实施方式13和14中使用的行车参数计算单元15。
在实施方式13和14中，根据用于计算行车参数的特别的顺序(sequence)使车辆7行驶，并对标记M或格子图形N进行了摄影，但是在该实施方式14中，在根据由向导装置6提供的向导信息使车辆7在停车位停车的过程中，通过行车参数计算单元15计算行车参数。
首先，与图4所示的实施方式1的动作同样地进行停车辅助。即，使车辆7位于停车位S的附近，以摄影机1对设置在地面等上的标记M进行摄影，利用图像处理单元2识别标记M的5个特征点C1～C5的图像上的二维坐标，利用位置参数计算单元3计算摄影机1的位置参数。
计算出的位置参数被发送至行车参数计算单元15并被发送至相对位置确定单元4，通过相对位置确定单元4确定车辆7与停车位S的相对位置关系。进一步，根据该相对位置关系，通过停车轨迹计算单元5计算用于将车辆7引导至停车位S的停车轨迹，在向导装置6内的向导信息制作单元10中向导信息被制作，并从向导信息输出单元11对驾驶员输出。
当按照向导信息开始车辆7的行驶时，行车参数计算单元15反复取入来自转向角传感器12的转向角信号、来自横摆角速度传感器13的横摆角速度信号和来自车速传感器14的车速脉冲信号，根据这些信号测量车辆7的移动距离，在已仅行驶规定距离的地点，再次利用摄影机1进行标记M的摄影。然后，通过图像处理单元2识别标记M的特征 点C1～C5的图像上的二维坐标，通过位置参数计算单元3计算摄影机1的位置参数并发送至行车参数计算单元15。
这样，当2个地点的摄影机1的位置参数被发送至行车参数计算单元15时，行车参数计算单元15根据这些位置参数，计算伴随2个地点之间的移动的车辆7的旋转半径R、旋转角θ和移动距离AR。
接着，行车参数计算单元15根据被反复取入的来自转向角传感器12的转向角信号、来自横摆角速度传感器13的横摆角速度信号和来自车速传感器14的车速脉冲信号，计算伴随2个地点之间的移动的车辆7的旋转半径R、旋转角θ和移动距离AR。
进一步，通过对根据摄影机1的位置参数计算出的旋转半径R、旋转角θ和移动距离AR、和根据各种传感器的检测信号计算出的旋转半径R、旋转角θ和移动距离AR进行比较，计算相对于转向角的旋转半径R、横摆角速度传感器13的增益、每1个车速脉冲的移动距离等车辆7的行车参数。
计算出的行车参数从行车参数计算单元15被发送至向导装置6的向导信息制作单元10并被更新。
这样，在基于向导信息的停车的顺序(sequence)中能够进行车辆7的行车参数的计算，并且向导信息制作单元10能够使用计算出的行车参数制作向导信息，因此，即使在首次在停车位S停车的情况下，也能够进行高精度的停车向导。
图像处理单元2、位置参数计算单元3、相对位置确定单元4、停车轨迹计算单元5和行车参数计算单元15能够由计算机构成，通过从记录有上述的动作的停车辅助程序的记录介质对计算机进行设定，能够使计算机执行各步骤。
此外，通过输入部K、图像处理单元2、位置参数计算单元3、相对位置确定单元4、停车轨迹计算单元5和行车参数计算单元15构成停车辅助装置部件P3，能够将该停车辅助装置部件P3汇总形成为例如基板模块、芯片等的形式。
实施方式16
图31表示实施方式16的停车辅助装置的结构。该实施方式16在图1所示的实施方式1的装置中，代替向导装置6将自动转向装置16 连接在停车轨迹计算单元5上。自动转向装置16生成转向信号，使得与由驾驶员的刹车操作、加速操作引起的车辆7的移动对应地自动操纵方向盘，并将该转向信号向电动助力转向装置(EPS：electric powersteering apparatus)发送。
图32的流程图表示该实施方式16的作用。当在步骤S5中通过停车轨迹计算单元5计算出停车轨迹L时，在接着的步骤S7中通过自动转向装置16自动地进行转向，使得车辆7沿停车轨迹L行驶。因此，驾驶员在注意车辆7的周边的障碍物的同时仅进行刹车操作和加速操作就能够进行向停车位S的停车。
此外，对于实施方式2～12，也能够同样地应用该实施方式16而进行自动转向。
实施方式17
图33表示实施方式17的停车辅助装置的结构。该实施方式17在图30所示的实施方式15的装置中，代替向导装置6而将自动转向装置16与停车轨迹计算单元5、行车参数计算单元15、转向角传感器12、横摆角速度传感器13和车速传感器14连接。
预先在自动转向装置16中设定相对于转向角的车辆7的旋转半径、横摆角速度传感器13的增益、每1个车速脉冲的移动距离等行车参数，自动转向装置16根据来自转向角传感器12、横摆角速度传感器13和车速传感器14的检测信号和通过停车轨迹计算单元5计算出的停车轨迹，生成自动操作方向盘的转向信号，以使得车辆7能够沿停车轨迹行驶。
而且，在被自动转向装置16操作且进行刹车操作和加速操作使车辆7向停车位S移动的过程中，通过行车参数计算单元15计算出行车参数，并从行车参数计算单元15发送至自动转向装置16而被更新。因此，能够进行高精度的停车。
实施方式18
图34表示实施方式18的停车辅助装置的结构。该实施方式18在图1所示的实施方式1的装置中，代替向导装置6而将自动行驶装置17连接在停车轨迹计算单元5上。自动行驶装置11将用于操作方向盘的转向信号与刹车控制信号、加速控制信号、换档控制信号等行驶信号一 并输出，使车辆7自动行驶。
图35的流程图表示该实施方式18的作用。当在步骤S5通过停车轨迹计算单元5计算出停车轨迹L时，在后续的步骤S8中，利用自动行驶装置17，车辆7沿停车轨迹L自动行驶。因此，驾驶员不用进行任何用于停车的驾驶操作，只需注意车辆7的周边的障碍物等，就能够进行向停车位S的自动停车。
此外，对于实施方式2～12，也能够同样地应用该实施方式18而进行自动停车。
实施方式19
图36表示实施方式19的停车辅助装置的结构。该实施方式19在图30所示的实施方式15的装置中，代替向导装置6而将自动行驶装置17与停车轨迹计算单元5、行车参数计算单元15、转向角传感器12、横摆角速度传感器13和车速传感器14连接。
预先在自动行驶装置17中设定相对于转向角的车辆7的旋转半径、横摆角速度传感器13的增益、每1个车速脉冲的移动距离等行车参数，自动转向装置16根据来自转向角传感器12、横摆角速度传感器13和车速传感器14的检测信号和通过停车轨迹计算单元5计算出的停车轨迹，生成用于使车辆7沿停车轨迹自动行驶的行驶信号。
而且，利用自动行驶装置17，车辆7向停车位S自动行驶的过程中，通过行车参数计算单元15计算出行车参数，并从行车参数计算单元15发送至自动行驶装置17而被更新。因此，能够进行高精度的自动停车。
其它实施方式
在上述的各实施方式中，如果在车辆7上装载超音波传感器等障碍物传感器，识别周边的障碍物的存在而发出警报，或进行避开障碍物的操作，则能够进行更安全的停车辅助。
也能够代替在相对于停车位具有规定的位置关系的规定的场所设置标记，而利用车轮闸、车库的壁面的图案等在停车位的周边原本存在的标记作为固定目标。但是，优选该标记是容易认知到其存在的标记，且容易识别内部所包含的特征点。
如果在车辆7上设置用于检测车辆的高度的传感器，就能够补偿由 乘客、燃料、载置物的增减、悬架装置的经年变化等引起的摄影机的设置高度的变动。
在实施方式4中，在车辆7上设置用于检测移动距离和移动方向的移动量传感器，在预测到的车辆位置与基于识别到的标记M的车辆位置之间存在误差的情况下，还能够校正车辆7的参数(相对于转向角的旋转半径、每1个车速脉冲的移动距离、横摆角速度传感器的增益等)，使得不产生误差。在左侧停车与右侧停车之间存在误差的情况下，也优选区别左右地进行校正。在校正后，因为几乎不会产生计算出的轨迹的误差，所以实际行驶的轨迹是无曲折的流畅的轨迹，能够进行安全且高精度的停车。该校正既可以在每个停车动作时进行，也可以按适当的周期进行。此外，也可以按照标记与车辆7的距离决定该周期。例如，如果距离越远时令实施校正的周期越长，则能够减轻计算的负荷。

Claims (33)

1.一种停车辅助装置，其特征在于，具备：
摄影机，其装载在车辆上，用于对固定目标进行摄影，该固定目标被固定设置在相对于目标停车位置具有规定的位置关系的规定的场所、且至少具有一个特征点；
图像处理单元，其根据通过上述摄影机摄影得到的上述固定目标的图像抽出上述固定目标的上述特征点，并识别上述固定目标的图像上的上述特征点的二维坐标；
位置参数计算单元，其根据通过上述图像处理单元识别到的2组以上的上述二维坐标，计算以上述固定目标作为基准的至少包含二维坐标和水平旋转角的上述摄影机的位置参数；
相对位置确定单元，其根据由上述位置参数计算单元计算出的上述摄影机的位置参数和上述固定目标相对于上述目标停车位置的上述规定的位置关系，确定上述车辆与上述目标停车位置的相对位置关系；以及
停车轨迹计算单元，其根据通过上述相对位置确定单元确定的上述车辆与上述目标停车位置的相对位置关系，计算用于将上述车辆引导至上述目标停车位置的停车轨迹。
2.如权利要求1所述的停车辅助装置，其特征在于，
在通过按照由上述停车轨迹计算单元计算出的停车轨迹使上述车辆移动而使得上述车辆与上述目标停车位置的距离接近的状态下，利用上述摄影机对上述固定目标进行摄影，利用上述图像处理单元识别上述特征点的新的二维坐标，利用上述位置参数计算单元计算上述摄影机的新的位置参数，利用上述相对位置确定单元确定上述车辆与上述目标停车位置的新的相对位置关系，利用上述停车轨迹计算单元计算新的停车轨迹。
3.如权利要求1所述的停车辅助装置，其特征在于，
根据按照由上述停车轨迹计算单元计算出的停车轨迹实际使上述车辆停车时的停车完成位置的相对于上述目标停车位置的相对位置关系，上述停车轨迹计算单元在下次停车轨迹的计算时，以使上述车辆被引导至上述目标停车位置的方式计算被校正后的停车轨迹。
4.如权利要求1所述的停车辅助装置，其特征在于，
具备：装载在上述车辆上的多个上述摄影机，
利用这些摄影机分别对上述固定目标进行摄影。
5.如权利要求4所述的停车辅助装置，其特征在于，
多个上述摄影机的各自的视野的至少一部分重叠。
6.如权利要求1所述的停车辅助装置，其特征在于，
还具备：向导装置，其向上述车辆的驾驶员输出驾驶操作的向导信息，该信息用于沿着由上述停车轨迹计算单元计算出的停车轨迹进行行驶。
7.如权利要求6所述的停车辅助装置，其特征在于，
还具备：与行车相关的传感器，
上述向导装置包括：向导信息制作单元，其根据来自与行车相关的上述传感器的检测信号和由上述停车轨迹计算单元计算出的停车轨迹制作驾驶操作的向导信息；以及向导信息输出单元，其输出由上述向导信息制作单元制作的向导信息。
8.如权利要求1所述的停车辅助装置，其特征在于，还具备：
自动转向装置，为了沿着由上述停车轨迹计算单元计算出的停车轨迹行驶，自动操纵上述车辆。
9.如权利要求8所述的停车辅助装置，其特征在于，
还具备：与行车相关的传感器，
上述自动转向装置根据来自与行车相关的上述传感器的检测信号和由上述停车轨迹计算单元计算出的停车轨迹，制作用于自动操纵上述车辆的转向信号。
10.如权利要求1所述的停车辅助装置，其特征在于，还具备：
自动行驶装置，为了沿着由上述停车轨迹计算单元计算出的停车轨迹行驶，使上述车辆自动行驶。
11.如权利要求10所述的停车辅助装置，其特征在于，
还具备：与行车相关的传感器，
上述自动行驶装置根据来自与行车相关的上述传感器的检测信号和由上述停车轨迹计算单元计算出的停车轨迹，制作用于使上述车辆自动行驶的行驶信号。
12.如权利要求7所述的停车辅助装置，其特征在于，还具备：
行车参数计算单元，其基于由上述位置参数计算单元根据上述固定目标的图像计算出的至少2组上述位置参数和通过与行车相关的上述传感器获得的上述检测信号计算上述车辆的行车参数，其中，上述固定目标的图像是在沿着由上述停车轨迹计算单元计算出的停车轨迹行驶移动的途中的至少2个地点利用上述摄影机摄影得到的。
13.如权利要求1所述的停车辅助装置，其特征在于，
上述固定目标具有2个以上的特征点，根据利用上述摄影机摄影得到的上述固定目标的一个图像，上述图像处理单元识别2组以上的上述特征点的上述二维坐标。
14.如权利要求13所述的停车辅助装置，其特征在于，
上述固定目标由规定形状的标记构成。
15.如权利要求1所述的停车辅助装置，其特征在于，
还具备：对上述车辆的移动距离和移动方向进行检测的移动量传感器，
上述固定目标具备1个或多个特征点，根据伴随上述车辆的移动利用上述摄影机摄影得到的上述固定目标的多个图像和由上述移动量传感器检测出的上述车辆的移动距离和移动方向，上述图像处理单元识别2组以上的上述特征点的上述二维坐标。
16.如权利要求7所述的停车辅助装置，其特征在于，
与行车相关的上述传感器包括对上述车辆的移动距离和移动方向进行检测的移动量传感器，
上述固定目标具备1个或多个特征点，根据伴随上述车辆的移动利用上述摄影机摄影得到的上述固定目标的多个图像和由上述移动量传感器检测出的上述车辆的移动距离和移动方向，上述图像处理单元识别2组以上的上述特征点的上述二维坐标。
17.如权利要求1所述的停车辅助装置，其特征在于，
上述固定目标由与上述目标停车位置自身相关的信息和/或与向上述目标停车位置的停车方法相关的信息所对应的形状的标记构成，
上述图像处理单元从上述固定目标的图像获得与上述固定目标的形状对应的信息。
18.如权利要求1所述的停车辅助装置，其特征在于，
上述固定目标利用光在上述规定的场所被显示。
19.如权利要求18所述的停车辅助装置，其特征在于，
上述固定目标通过光的投影或扫描被显示。
20.如权利要求18所述的停车辅助装置，其特征在于，
上述固定目标自己发光。
21.一种停车辅助装置部件，其特征在于，具备：
输入部，其与摄影机连接，该摄影机装载在车辆上，用于对固定目标进行摄影，该固定目标被固定设置在相对于目标停车位置具有规定的位置关系的规定的场所、且至少具有一个特征点；
图像处理单元，其根据通过上述输入部输入的利用上述摄影机得到的上述固定目标的图像，抽出上述固定目标的上述特征点，并识别上述固定目标的图像上的上述特征点的二维坐标；
位置参数计算单元，其根据通过上述图像处理单元识别到的2组以上的上述二维坐标，计算以上述固定目标为基准的至少包含二维坐标和水平旋转角的上述摄影机的位置参数；
相对位置确定单元，其根据由上述位置参数计算单元计算出的上述摄影机的位置参数和上述固定目标相对于上述目标停车位置的上述规定的位置关系，确定上述车辆与上述目标停车位置的相对位置关系；以及
停车轨迹计算单元，其根据通过上述相对位置确定单元确定的上述车辆与上述目标停车位置的相对位置关系，计算用于将上述车辆引导至上述目标停车位置的停车轨迹。
22.一种停车辅助方法，其特征在于，
以装载在车辆上的摄影机对固定目标进行摄影，该固定目标被固定设置在相对于目标停车位置具有规定的位置关系的规定的场所、且至少具有一个特征点；
根据摄影得到的上述固定目标的图像，抽出上述固定目标的上述特征点，并识别上述固定目标的图像上的上述特征点的二维坐标；
根据识别到的2组以上的上述二维坐标，计算以上述固定目标为基准的至少包含二维坐标和水平旋转角的上述摄影机的位置参数；
根据计算出的上述摄影机的位置参数和上述固定目标相对于上述目标停车位置的上述规定的位置关系，确定上述车辆与上述目标停车位置的相对位置关系；
根据被确定的上述车辆与上述目标停车位置的相对位置关系，计算用于将上述车辆引导至上述目标停车位置的停车轨迹。
23.一种行车参数的计算方法，其特征在于，
使车辆行驶移动；
取入来自与行车相关的传感器的检测信号；
在行车途中的至少2个地点，以装载在车辆上的摄影机分别对具有特征点的车辆外部的固定目标进行摄影；
针对摄影得到的上述固定目标的每个图像抽出上述固定目标的上述特征点，并识别上述固定目标的图像上的上述特征点的二维坐标；
根据识别到的上述二维坐标，分别计算上述至少2个地点的以上述固定目标为基准的包含二维坐标和水平旋转角的上述摄影机的位置参数；
根据计算出的至少2组上述位置参数和被取入的上述检测信号计算车辆的行车参数。
24.如权利要求23所述的行车参数的计算方法，其特征在于，
上述检测信号是与车辆的转向角、偏航角速度和移动距离相关的信号，
作为上述行车参数，计算相对于转向角的车辆的旋转半径。
25.如权利要求23所述的行车参数的计算方法，其特征在于，
上述检测信号是与车辆的偏航角速度相关的信号，
作为上述行车参数，计算偏航角速度传感器的增益。
26.如权利要求23所述的行车参数的计算方法，其特征在于，
上述检测信号是与车辆的移动距离相关的信号，
作为上述行车参数，计算每1个车速脉冲的移动距离。
27.如权利要求23所述的行车参数的计算方法，其特征在于，
作为上述固定目标，使用配置在路面上的规定形状的标记。
28.如权利要求23所述的行车参数的计算方法，其特征在于，
作为上述固定目标，使用配置在路面上的格子图形，格子的交点形成上述特征点。
29.一种停车辅助方法，其特征在于，包括：
权利要求23所述的行车参数的计算方法。
30.一种行车参数计算装置，其特征在于，具备：
传感器，其用于获得与行车相关的检测信号；
摄影机，其装载在车辆上，用于对具有特征点的车辆外部的固定目标进行摄影；
图像处理单元，其针对在车辆的行驶移动的途中的至少2个地点利用上述摄影机摄影得到的上述固定目标的每个图像抽出上述固定目标的上述特征点，并识别上述固定目标的图像上的上述特征点的二维坐标；
位置参数计算单元，其根据由上述图像处理单元识别到的上述二维坐标，分别计算上述至少2个地点的以上述固定目标为基准的包含二维坐标和水平旋转角的上述摄影机的位置参数；以及
行车参数计算单元，其根据由上述位置参数计算单元计算出的至少2组上述位置参数和通过上述传感器得到的上述检测信号，计算车辆的行车参数。
31.一种停车辅助装置，其特征在于，包括：
权利要求30所述的行车参数计算装置。
32.一种行车参数计算装置部件，其特征在于，具备：
输入部，其与摄影机连接，该摄影机装载在车辆上，用于对具有特征点的车辆外部的固定目标进行摄影；
图像处理单元，其针对在车辆的行驶移动的途中的至少2个地点利用上述摄影机摄影得到并且通过上述输入部被输入的上述固定目标的每个图像，抽出上述固定目标的上述特征点，并识别上述固定目标的图像上的上述特征点的二维坐标；
位置参数计算单元，其根据由上述图像处理单元识别到的上述二维坐标，分别计算上述至少2个地点的以上述固定目标为基准的包含二维坐标和水平旋转角的上述摄影机的位置参数；以及
行车参数计算单元，其与获得行车的检测信号的传感器连接，且根据由上述位置参数计算单元计算出的至少2组上述位置参数和通过上述传感器得到的上述检测信号计算车辆的行车参数。
33.一种停车辅助装置部件，其特征在于，包括：
权利要求32所述的行车参数计算装置部件。
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