CN108137040A - 停车方式判定装置 - Google Patents

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Abstract

停车方式判定装置包括：使用由距离传感器得出的发送波的收发结果来测定到本车侧方的障碍物的距离的距离测定部；测定本车的位置的本车位置测定部；使用距离测定部测定出的距离及本车位置测定部测定出的本车位置来运算发送波的反射位置的反射位置运算部；按每个障碍物对由反射位置运算部运算出的多个反射位置进行分组的分组化部；对于被分为同一组的多个反射位置中相邻的2个以上的反射位置的每一个求出近似线并运算该近似线的倾斜角度或法线的倾斜角度的角度运算部；以及基于根据被分为同一组的多个反射位置运算出的多个倾斜角度的分布来判定停车方式是纵列式停车、并列式停车和斜列式停车中的哪一个的停车方式判定部。

Description

停车方式判定装置
技术领域
本发明涉及使用由搭载于车辆的距离传感器测定出的距离信息来判定停车方式的停车方式判定装置。
背景技术
在辅助车辆驶入停车位的停车辅助装置中，以往，驾驶员基于周边的停车车辆的状态来判断停车位是纵列式停车方式还是并列式停车方式，并指示给该停车辅助装置。因此，存在驾驶员所进行的操作较为复杂的问题、以及在驾驶员误操作的情况下车辆被错误地引导的问题等。
因此，提出了如下技术，即：由装置自动判定停车方式，而与驾驶员的判断无关(例如，参照专利文献1)。若使用该技术，则可以省去由驾驶员进行的判断以及装置的操作。
上述专利文献1所记载的停车辅助装置基于存在于目标停车位置两侧的各障碍物的方向，决定恰当的停车方向。该障碍物在多数情况下为汽车。停车辅助装置决定用于停车的目标停车位置，使用超声波传感器等距离传感器来检测存在于目标停车位置周边的障碍物，基于检测结果推定存在于目标停车位置两侧的各障碍物的方向，并决定目标停车位置处的车辆的方向即目标停车方向。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：
日本专利特开2006-193011号公报
发明内容
发明所要解决的技术问题
上述专利文献1所记载的停车辅助装置中，作为一个方法，更具体而言，推定各障碍物各自的目标停车位置侧的端点，并基于连接端点的直线的方向，来决定目标停车方向。该方法中，由于不进行停车方式的判定，因此在并列式停车方式的停车区域中，当空余车位的长度在2～3辆车的长度以上时，存在有可能误判定为纵列式停车方式的问题。
此外，上述专利文献1中也公开了其他方法。作为该其他方法的前提，设车辆的前部可以近似为直线，车辆的侧部可以近似为直线或曲率较小的二次曲线。在对车辆的前部进行了直线近似的情况下，停车辅助装置设与该近似直线正交的方向是与车辆的前后轴、即目标停车方向相对应的方向。此外，在对车辆的侧部进行了直线近似的情况下，设该近似直线的方向是与目标停车方向相对应的方向。或者，在将车辆的侧部近似为二次曲线的情况下，设与该近似后的二次曲线的中心轴正交的方向是与目标停车方向相对应的方向。然而，在专利文献1所记载的该其他方法中，存在如下问题，即：在对车辆的前部或侧部的形状适用错误的直线或曲线来导出近似直线或近似曲线的情况下，会错误地判定目标停车方向。此外，关于根据周边车辆的停车方式来区分使用近似的直线或曲线的情况，并未具体公开该区分使用的方法。
由此，以往存在无法自动判定停车方式是纵列式停车、并列式停车或斜列式停车中的哪一个的问题。
本发明是为了解决上述问题而完成的，其目的在于，自动判定停车方式是纵列式停车、并列式停车或斜列式停车中的哪一个。
解决技术问题所采用的技术方案
本发明所涉及的停车方式判定装置包括：距离测定部，该距离测定部使用由距离传感器得出的发送波的收发结果来测定到本车侧方的障碍物的距离；本车位置测定部，该本车位置测定部测定本车的位置；反射位置运算部，该反射位置运算部使用距离测定部测定出的距离及本车位置测定部测定出的本车位置来运算发送波的反射位置；分组化部，该分组化部对由反射位置运算部运算出的多个反射位置按每个障碍物进行分组；角度运算部，该角度运算部对于被分为同一组的多个反射位置中相邻的2个以上的反射位置的每一个求出近似线并运算该近似线的倾斜角度或法线的倾斜角度；以及停车方式判定部，该停车方式判定部基于根据被分为同一组的多个反射位置运算出的多个倾斜角度的分布，来判定停车方式是纵列式停车、并列式停车和斜列式停车中的哪一个。
发明效果
根据本发明，对于被分为同一组的多个反射位置中相邻的2个以上的反射位置的每一个求出近似线并运算该近似线的倾斜角度或法线的倾斜角度，并且基于倾斜角度的分布来判定停车方式是纵列式停车、并列式停车或斜列式停车中的哪一个，因此能自动判定停车方式是纵列式停车、并列式停车或斜列式停车中的哪一个。
附图说明
图1是说明本发明中的停车方式的判定方法的概要的图。
图2是示出实施方式1所涉及的停车方式判定装置1的结构例的框图。
图3是示出实施方式1所涉及的停车方式判定装置的硬件结构例的图。
图4是说明由实施方式1的反射位置运算部使用距离传感器的最大指向性方向来运算反射位置的方法的图。
图5是说明由实施方式1的反射位置运算部利用两圆交点处理来运算反射位置的方法的图。
图6是示出利用实施方式1的分组化部使反射位置数据分组化而得到的反射位置数据组的一个示例的图。
图7是示出利用实施方式1的角度运算部来运算近似线的倾斜角度的方法的图。
图8是示出利用实施方式1的角度运算部来运算近似线法线的倾斜角度的方法的图。
图9是对实施方式1中纵列式停车车辆的倾斜角度的分布进行说明的图。
图10是对实施方式1中并列式停车车辆的倾斜角度的分布进行说明的图。
图11是对实施方式1中斜列式停车车辆的倾斜角度的分布进行说明的图。
图12是示出实施方式1的停车方式判定部在停车方式的判定中所使用的表格的一个示例的图。
图13是示出实施方式1的停车方式判定部在停车方式的判定中所使用的表格的其他示例的图。
图14是示出实施方式1的停车方式判定部在停车方式的判定中所使用的表格的其他示例的图。
图15是示出实施方式1所涉及的停车方式判定装置的动作的一个示例的流程图。
图16是示出本发明实施方式2所涉及的停车方式判定装置的结构例的框图。
图17是示出由实施方式2的数据处理部进行数据处理后的反射位置数据的示例的图。
图18是示出由实施方式2的数据处理部删除通过两圆交点处理而得到的反射位置数据的方法的图。
图19是示出本发明实施方式3所涉及的停车方式判定装置的结构例的框图。
图20是示出实施方式3的停车方式判定部在停车方式及障碍物的种类的判定中所使用的表格的一个示例的图。
图21是示出实施方式3所涉及的停车方式判定装置的动作的一个示例的流程图。
图22是示出本发明各实施方式所涉及的停车方式判定装置中的本车位置测定部的结构例的框图。
具体实施方式
下面，为了对本发明进行更加详细的说明，根据附图对用于实施本发明的方式进行说明。
实施方式1.
图1是说明本发明中的停车方式的判定方法的概要的图。图1中，车辆10是搭载了本发明所涉及的停车方式判定装置的车辆。此外，在本车辆10前方的左右搭载有距离传感器11、12。当车辆10在纵列式停车车辆21、并列式停车车辆22及斜列式停车车辆23等停车车辆附近向行进方向A行驶时，距离传感器11、12将发送波从车辆10发送至侧方，并接收由障碍物即停车车辆反射后的发送波，以作为反射波。停车方式判定装置使用距离传感器11、12的收发结果，对例如由圆形标记所示的各反射位置进行运算，并使用这些反射位置来判定停车车辆的停车方式。
停车方式判定装置所使用的距离传感器是对车辆10的左侧与右侧进行探测的传感器即可。图1中，示出了使用设置于车辆10前侧的2个距离传感器11、12的示例，但也可以使用设置于后侧的2个距离传感器、还可以使用设置于前侧及后侧的4个距离传感器。
距离传感器11、12是能够收发发送波来测定从车辆10到障碍物的距离的传感器即可，例如是将超声波作为发送波来进行收发的超声波传感器、或对电波进行收发的雷达等。
图2是示出本发明实施方式1所涉及的停车方式判定装置1的结构例的框图。停车方式判定装置1包括距离测定部2、本车位置测定部3、反射位置运算部4、分组化部5、角度运算部6以及停车方式判定部7。此外，停车方式判定装置1与搭载于车辆10的左右的距离传感器11、12、左右的车轮速度传感器13、14、横摆角速度传感器15、GPS(Global PositioningSystem：全球定位系统)传感器16、输入装置17、输出装置18以及停车辅助装置19进行电连接。
距离传感器11、12将车辆10向侧方发送的发送波的收发结果输出至距离测定部2。车轮速度传感器13、14检测车辆10左右的车轮速度，并输出至本车位置测定部3。横摆角速度传感器15检测车辆10的横摆角速度，并输出至本车位置测定部3。GPS传感器16接收来自GPS卫星的电波，并输出至本车位置测定部3。
输入装置17例如是配置在显示器上的触摸面板、或设置于停车方式判定装置1的壳体的按钮等。输入装置17接受驾驶员对按钮等的操作，并将表示操作内容的信号输出至停车方式判定装置1。
图2的示例中，输入装置17接受来自驾驶员的停车方式判定开始的信号，并输出至距离测定部2及本车位置测定部3。此外，可以构成为输入装置17是车辆10的危险警告灯的点亮开关，以该点亮开关导通的情况作为停车方式判定开始的信号，将指示停车方式判定开始的信号输出至距离测定部2及本车位置测定部3。或者，也可以构成为输入装置17是车辆10的变速杆，以将该变速杆操作至停车档的情况作为停车方式判定开始的信号，将指示停车方式判定开始的信号输出至距离测定部2及本车位置测定部3。
输出装置18例如是显示器或扬声器等。输出装置18从停车方式判定装置1接收要进行显示的信息并显示于显示器。此外，输出装置18从停车方式判定装置1接收要进行音频输出的信息并从扬声器输出。图2的示例中，输出装置18将从停车方式判定部7接收到的停车方式的判定结果显示于显示器、或从扬声器输出。
停车辅助装置19从输出装置18接收停车方式的判定结果，并对与停车方式相对应的车辆10的停车动作进行辅助。
对进行停车时的车辆10的动作进行辅助的技术使用公知技术即可，因此省略说明。另外，停车辅助装置19也可以使用停车方式的判定结果来进行基于无人驾驶的车辆10的自动停车。
图3是示出停车方式判定装置1的硬件结构例的图。停车方式判定装置1例如由ECU(Electronic Control Unit：电子控制设备)30构成。该ECU30包括收发电路31、存储器33、以及执行该存储器33中所存储的程序的处理器32。收发电路31是使发送波从距离传感器11、12发送、并接受由距离传感器11、12所接收到的反射波的电路。
停车方式判定装置1中的距离测定部2、本车位置测定部3、反射位置运算部4、分组化部5、角度运算部6以及停车方式判定部7的各功能通过软件、固件、或软件和固件的组合来实现。软件或固件以程序的形式来表述，并储存于存储器33。处理器32读取存储于存储器33的程序并执行，从而实现各部分的功能。即，停车方式判定装置1具备用于存储程序的存储器33，该程序在由处理器32来执行时最终执行下述步骤，即：测定到障碍物的距离的步骤，测定本车的位置的步骤，使用距离及本车位置来运算障碍物处的发送波的反射位置的步骤，对多个反射位置按每个障碍物进行分组的步骤，求出被分为同一组的多个反射位置中相邻的2个以上的反射位置的近似线并运算该近似线的倾斜角度或法线的倾斜角度的步骤，以及基于同一组的多个倾斜角度的分布来判定停车方式的步骤。此外，该程序也可以认为是使计算机执行距离测定部2、本车位置测定部3、反射位置运算部4、分组化部5、角度运算部6以及停车方式判定部7的步骤或方法的程序。
此处，处理器32例如指CPU(Central Processing Unit：中央处理单元)、中央处理装置、处理装置、运算装置、微处理器、微机或DSP(Digital Signal Processor：数字信号处理器)等。
存储器33例如是RAM(Random Access Memory：随机存取存储器)、ROM(Read OnlyMemory：只读存储器)、闪存、EPROM(Erasable Programmable ROM：可擦可编程只读存储器)、EEPROM(Electrically EPROM：电可擦可编程只读存储器)等非易失性或易失性的半导体存储器。
接着，对停车方式判定装置1的详细情况进行说明。
距离测定部2从距离传感器11接受从发送波的发送到接收所花费的时间的信息，以作为发送波的收发结果。然后，距离测定部2使用收发结果来测定车辆10到侧方的障碍物的距离，并将距离数据输出至反射位置运算部4。
对于距离传感器12，距离测定部2也与上述同样地测定距离，并将距离数据输出至反射位置运算部4。
由于距离传感器11、12搭载于车辆10的情况较多，因此可以利用现有产品。或者，也可以构成为停车方式判定装置1具备距离传感器11、12。
本车位置测定部3从GPS传感器16接受电波的接收结果，测定本车位置，并将本车位置数据输出至反射位置运算部4。
由于GPS传感器16搭载于车辆10的情况较多，因此可以利用现有产品。此外，能通过使用了GPS传感器16的定位来测定绝对位置，因此适用于基于无人驾驶的自动停车。
本车位置的测定并不限于使用了GPS传感器16的上述方法。这里，对使用了车轮速度传感器13、14及横摆角速度传感器15的方法进行说明。
本车位置测定部3从车轮速度传感器13、14接收车辆10的车轮速度，并转换为行驶速度。此外，本车位置测定部3从横摆角速度传感器15接受车辆10的横摆角速度。然后，本车位置测定部3根据横摆角速度运算每单位时间的行进方向变化量Δθi，并根据行驶速度运算每单位时间的移动距离ΔDi。接着，本车位置测定部3结合已知的本车位置(xi－1，yi－1)及方位θi－1，使用下式(1)、(2)、(3)来运算当前的本车位置(xi，yi)以及方位θi。
θi＝θi－1+Δθi (1)
xi＝xi－1+ΔDisinθi (2)
yi＝yi－1+ΔDicosθi (3)
由于车轮速度传感器13、14及横摆角速度传感器15搭载于车辆10的情况较多，因此可以利用现有产品。此外，该方法中，即使车辆10行驶在GPS卫星的电波无法到达的场所，也能测定本车位置。
本车位置测定部3可以使用GPS传感器16来测定本车位置，可以使用车轮速度传感器13、14及横摆角速度传感器15来测定本车位置，也可以使用GPS传感器16、车轮速度传感器13、14及横摆角速度传感器15来测定本车位置。
此外，当将以下所说明的本车位置的测定方法适用于后述的实施方式3时，由于能更准确地测定本车位置，因此能抑制停车位及障碍物尺寸的测量误差。因此，停车方式判定的精度得以提高。
这里，对使用GPS传感器16、车轮速度传感器13、14及横摆角速度传感器15时的一个示例进行说明。以下，设为使用GPS传感器16来修正车轮速度传感器13、14的误差，图22中示出本车位置测定部3的结构例。
车辆10在多次直线行驶了距离D时，由GPS传感器16多次分别测定出的距离D1中存在偏差，平均值为D，而标准偏差为σ1。若用表达式来表达，则为D 1＝D±σ1。标准偏差σ1由电波的接收状况及接收信号的信噪比等来规定。
另一方面，当多次直线行驶了距离D时，由车轮速度传感器13、14多次分别测定出的距离D2中也存在偏差，平均值为D－ΔD，而标准偏差为σ2。若用表达式来表达，则为D2＝D－ΔD±σ2。当实际的车轮直径R与用于将车轮速度脉冲换算成距离的车轮直径管理值R’相一致时，ΔD为零。在车轮没有怠速滑行的情况下，标准偏差σ2由脉冲量子化误差等来规定。
如上所述，测量误差为顺序误差(sequential error)的GPS传感器16与测量误差为累积误差(cumulative error)的车轮速度传感器13、14的精度不同，因此由GPS传感器16测定出的距离D1与由车轮速度传感器13、14测定出的距离D2产生差异。
实际行驶了的距离D、车轮速度传感器13、14所测定出的距离D2、实际的车轮直径R、以及车轮直径管理值R’具有下式(4)、(5)的关系。
R/R’＝D/D2 (4)
R＝R’×D/D2 (5)
由于本车位置测定部3无法测定实际行驶了的距离D，因此在上式(4)、(5)中，使用GPS传感器16测定出的距离D1来代替。即，上式(4)、(5)能表现为下式(4a)、(5a)。
R/R’＝D1/D2 (4a)
R＝R’×D1/D2 (5a)
图22所示的第1距离测定部3-1使用测量误差为顺序误差的GPS传感器16来测定车辆10所行驶的距离D1。第2距离测定部3-2使用测量误差为累积误差的车轮速度传感器13、14来测定车辆10所行驶的距离D2。修正值计算部3-3使用由第1距离测定部3-1测定出的距离D1以及由第2距离测定部3-2测定出的距离D2，从而例如通过上式(4a)、(5a)定期地对车轮直径R进行计算。本车位置测定部3将车轮直径管理值R’替换为由修正值计算部3-3计算出的车轮直径R，来进行使用了车轮速度传感器13、14及横摆角速度传感器15的本车位置测定。即，车轮直径R是用于本车位置测定的修正值。由此，能对车轮直径R与车轮直径管理值R’的误差进行修正，能测定出更准确的本车位置。
此外，本车位置测定部3通过在多个地点计算车轮直径R，从而能减小由GPS传感器16测定出的距离D1的标准偏差σ1的影响。
反射位置运算部4从距离测定部2接受距离数据，并从本车位置测定部3接受本车位置数据。本车位置测定部3使用距离传感器11或距离传感器12测定距离时、即对发送波进行收发时的本车位置数据，来运算距离传感器11或距离传感器12的位置即传感器位置。此外，本车位置测定部3使运算出的传感器位置数据与在该传感器位置处测定出的距离数据相链接，从而设为1组数据。
另外，设为运算传感器位置所需的车辆10中的距离传感器11、12的设置位置的信息被预先设定于反射位置运算部4。
反射位置运算部4使用1组传感器位置数据和距离数据、以及距离传感器11、12的指向性成为最大的方向，来运算1个反射位置。反射位置运算部4将运算出的反射位置数据输出至分组化部5。另外，将距离传感器11、12的指向性成为最大的方向称为“最大指向性方向”。设为最大指向性方向的信息被预先设定于反射位置运算部4。
图4是对使用距离传感器11的最大指向性方向来运算反射位置的方法进行说明的图。图4中，示出车辆10沿行进方向A行驶时所得到的传感器位置数据a1～a13与距离数据b1～b13。此外，用虚线示出距离传感器11的传感器位置数据a1～a13中的最大指向性方向B。
反射位置运算部4运算在最大指向性方向B上从传感器位置数据a1偏离了距离数据b1的位置，并将该位置设为反射位置数据c1。反射位置运算部4同样地使用传感器位置数据a2～a13与距离数据b2～b13，来运算最大指向性方向B上的反射位置c2～c13。
作为与图4中所说明的方法不同的方法，图5是对使用被称为两圆交点处理的公知技术来运算反射位置的方法进行说明的图。图5中，示出车辆10沿行进方向A行驶时所得到的传感器位置数据a1与距离数据b1、以及传感器位置数据a2与距离数据b2。此外，用虚线示出距离传感器11的传感器位置数据a1、a2中的最大指向性方向B。
反射位置运算部4求出以传感器位置数据a1为中心、以距离数据b1为半径的圆。反射位置运算部4同样地求出以传感器位置数据a2为中心、以距离数据b2为半径的圆。然后，反射位置运算部4运算所求出的两圆的交点位置，并将该交点位置设为反射位置数据c1。
与使用最大指向性方向来进行运算的情况相比，通过两圆交点处理能更准确地得到沿着障碍物的轮廓线的反射位置。然而，与使用了最大指向性方向的运算处理相比，两圆交点处理的运算更花费时间。
分组化部5从反射位置运算部4接收反射位置数据，按每个障碍物分组，并输出至角度运算部6。
具体而言，分组化部5在彼此相邻的反射位置数据间的距离在预先确定的阈值以下的情况下，判定为该相邻的各反射位置数据是属于同一组的数据，在相邻的反射位置数据间的距离大于预先确定的阈值的情况下，判定为该相邻的反射位置数据是分别属于不同组的数据。
分组化部5以距离传感器11、12的传感器位置数据所示的位置为基准，提取相邻的反射位置数据。该情况下，提取与图4中相邻的传感器位置数据a6、a7相对应的反射位置数据c6、c7，并判定反射位置数据c6、c7间的距离是否在阈值以下。
或者，分组化部5也可以以反射位置数据的最短距离为基准来提取相邻的反射位置数据。该情况下，对于图4中的反射位置数据c6，选择与该反射位置数据c6具有最短距离的关系的反射位置数据c7，并提取上述反射位置数据c6、c7，以作为彼此相邻的反射位置数据。
分组化部5在分组化中使用的阈值是用于区别停车车辆等障碍物与停车位的值。
分组化部5也可以根据车辆10的行驶速度或距离传感器11、12的探测的频度来变更分组化中使用的阈值。分组化部5在行驶速度较大时或探测频度较低时使用较大的阈值，在行驶速度较小时或探测频度较高时使用较小的阈值。设为行驶速度或探测频度与阈值之间的对应关系被预先设定于分组化部5。
图6是示出使反射位置数据分组化而得到的反射位置数据组的一个示例的图。图6中，车辆10沿行进方向A行驶时所得到的多个反射位置数据被分组化为4个反射位置数据组G1～G4。在停车方式判定装置1中，由于反射位置数据组间没有障碍物，因此视为停车位。
角度运算部6从分组化部5接受分组化后的反射位置数据。然后，角度运算部6求出同一组中所包含的多个反射位置数据中相邻的2个以上的反射位置数据的近似线，并运算该近似线的倾斜角度或法线的倾斜角度。角度运算部6针对同一组中所包含的所有反射位置数据运算倾斜角度，并输出至停车方式判定部7。
另外，角度运算部6可以以传感器位置数据所示的位置为基准来提取相邻的反射位置数据，也可以以反射位置数据的最短距离为基准来提取相邻的反射位置数据。
图7是示出运算近似线的倾斜角度的方法的图。图7中，示出车辆10沿行进方向A行驶时所得到的同一组的反射位置数据c1～c13。角度运算部6求出3个反射位置数据c1～c3的近似线，并运算该近似线的倾斜角度θd1。图7的示例中，角度运算部6运算了以最大指向性方向B为基准轴的近似线的倾斜角度θd1，然而基准轴并不限于最大指向性方向B，例如也可以是行进方向A等。
此外，角度运算部6求出2个反射位置数据c4、c5的近似线，并运算该近似线的倾斜角度θd2。
角度运算部6重复上述处理来运算倾斜角度，使得所有反射位置数据c1～c13在任意运算中得到利用。
图8是示出运算近似线法线的倾斜角度的方法的图。图8中，示出车辆10沿行进方向A行驶时所得到的同一组的反射位置数据c1～c13。角度运算部6求出3个反射位置数据c1～c3的近似线，并运算该近似线的法线的倾斜角度θd1。图8的示例中，角度运算部6运算了以最大指向性方向B为基准轴的法线的倾斜角度θd1，然而基准轴并不限于最大指向性方向B，例如也可以是行进方向A等。
此外，角度运算部6求出2个反射位置数据c4、c5的近似线，并运算该近似线的倾斜角度θd2。
角度运算部6重复上述处理来运算倾斜角度，使得所有反射位置数据c1～c13在任意运算中得到利用。
另外，图7及图8的示例中，对于反射位置数据c1～c13求出了近似直线，然而也可以求出近似曲线。在求出近似曲线的情况下，角度运算部6运算相对于基准轴的该近似曲线上的适当点处的切线的倾斜角度、或相对于基准轴的该近似曲线上的适当点处的法线的倾斜角度即可。
停车方式判定部7从角度运算部6接收根据同一组中所包含的多个反射位置数据而运算出的多个倾斜角度。然后，停车方式判定部7基于同一组中所包含的所有倾斜角度的分布，判定该组的停车方式是纵列式停车、并列式停车或斜列式停车中的哪一个，并将判定结果输出至输出装置18或停车辅助装置19。
此处，使用图9～图11，对纵列式停车车辆、并列式停车车辆以及斜列式停车车辆的倾斜角度的分布进行说明。图9是纵列式停车时的示例，图10是并列式停车时的示例，图11是斜列式停车时的示例。
如图9(a)所示，在车辆10的距离传感器11对纵列式停车车辆21进行发送波的收发的情况下，若将距离数据绘制到车辆10前后方向和左右方向的二维平面上，则得到圆形标记所示那样的、沿着纵列式停车车辆21的轮廓线的反射位置数据。角度运算部6如图9(b)所示，求出相邻的反射位置数据的近似线，并利用下式(6)来运算该近似线的法线的倾斜角度θd1～θd13。停车方式判定部7使用倾斜角度θd1～θd13，来生成图9(c)所示那样的直方图。
此处，θdm是近似线的法线的倾斜角度，m＝1～13。如图9(b)所示，在按每相邻的2个反射位置数据运算倾斜角度的情况下，当反射位置数据的总数为N时，倾斜角度θdm的总数M为N－1个。
此外，(x1，y1)，(x2，y2)是相邻的2个反射位置数据的坐标。
如图10(a)所示，在车辆10的距离传感器11对并列式停车车辆22进行发送波的收发的情况下，得到圆形标记所示那样的、沿着并列式停车车辆22的轮廓线的反射位置数据。角度运算部6如图10(b)所示，求出相邻的反射位置数据的近似线，并运算该近似线的法线的倾斜角度θd1～θd10。停车方式判定部7使用倾斜角度θd1～θd10，来生成图10(c)所示那样的直方图。
如图11(a)所示，在车辆10的距离传感器11对斜列式停车车辆23进行发送波的收发的情况下，得到圆形标记所示那样的、沿着斜列式停车车辆23的轮廓线的反射位置数据。角度运算部6如图11(b)所示，求出相邻的反射位置数据的近似线，并运算该近似线的法线的倾斜角度θd1～θd7。停车方式判定部7使用倾斜角度θd1～θd7，来生成图11(c)所示那样的直方图。
停车方式判定部7生成等级距和等级数预先确定的直方图。图9(c)、图10(c)及图11(c)的示例中，停车方式判定部7以相等的等级距将±90度的范围分成5个等级，来生成直方图。在该直方图中，例如将包含－18度到18度的倾斜角度在内的等级称为0度等级。
接着，对基于倾斜角度的分布来判定停车方式的方法进行说明。
如图9(c)所示，在倾斜角度的分布集中在0度等级、即分布范围较窄的情况下，为纵列式停车。
如图10(c)所示，在倾斜角度的分布从0度等级附近分散得较广、即分布范围较广的情况下，为并列式停车。
如图11(c)所示，在倾斜角度的分布偏向正值或负值的某一等级而分散的情况下，为斜列式停车。
作为基于上述那样的分布特性来判定停车方式的第1方法，具有使用同一组的多个倾斜角度的平均值及方差值的方法。当停车方式判定部7使用第1方法时，设图12所示的表格为在停车方式判定部7中预先确定的表格。该阈值是用于判定倾斜角度的分布范围是窄还是宽的值。
停车方式判定部7使用同一组的多个倾斜角度，来生成直方图。然后，停车方式判定部7使用各等级的等级值和频数，来运算该组的平均值与方差值。或者，停车方式判定部7也可以对于同一组的多个倾斜角度运算平均值与方差值，而不生成直方图。
然后，停车方式判定部7在平均值为0度、方差值小于阈值的情况下，判定为纵列式停车。此外，停车方式判定部7在平均值为0度、方差值在阈值以上的情况下，判定为并列式停车。此外，停车方式判定部7在平均值为0度以外、方差值在阈值以上的情况下，判定为斜列式停车。
另外，无需判定平均值是否严格地为0度，也可以判定是否为包含0度的规定的范围。
此外，作为判定停车方式的第2方法，具有使用作为直方图的众数值L的等级、以及众数值L相对于倾斜角度的总数M的比率L/M的方法。当停车方式判定部7使用第2方法时，设图13所示的表格为在停车方式判定部7中预先确定的表格。比率L/M在分布范围较窄时为较大的值，在分布范围较宽时为较小的值。
停车方式判定部7使用同一组的多个倾斜角度，来生成直方图。然后，停车方式判定部7在作为众数值L的等级为0度、比率L/M在阈值(例如0.7)以上的情况下，判定为纵列式停车。此外，停车方式判定部7在作为众数值L的等级为0度、比率L/M小于阈值的情况下，判定为并列式停车。此外，停车方式判定部7在作为众数值L的等级为0度以外、比率L/M在阈值以上的情况下，判定为斜列式停车。
此外，作为判定停车方式的第3方法，具有使用作为直方图的众数值L的等级、以及频数第2多的等级的频数O相对于众数值L的比率O/L的方法。当停车方式判定部7使用第3方法时，设图14所示的表格为在停车方式判定部7中预先确定的表格。比率O/L在分布范围较窄时为较小的值，在分布范围较宽时为较大的值。
停车方式判定部7使用同一组的多个倾斜角度，来生成直方图。然后，停车方式判定部7在成为众数值L的等级为0度、比率O/L小于阈值的情况下，判定为纵列式停车。此外，停车方式判定部7在作为众数值L的等级为0度、比率O/L在阈值以上的情况下，判定为并列式停车。此外，停车方式判定部7在作为众数值L的等级为0度以外、比率O/L小于阈值的情况下，判定为斜列式停车。
另外，停车方式判定部7可以根据被分为同一组的反射位置数据的数量，来评价停车方式的判定结果的可靠性。例如，停车方式判定部7在被分为同一组的反射位置数据数在预先确定的阈值以上的情况下，评价为该组的判定结果的可靠性较高，反之，在反射位置数据数小于预先确定的阈值的情况下，评价为该组的判定结果的可靠性较低。另外，停车方式判定部7也可以使用多个阈值，以多个级别对可靠性进行评价。
此外，在评价为停车方式的判定结果的可靠性较低的情况下，停车方式判定部7将该判定结果输出至输出装置18，来向驾驶员询问判定结果的正确与否。
此外，停车方式判定部7不仅可以使用1组停车方式的判定结果来判定1台停车车辆的停车方式，也可以使用多组停车方式的判定结果来判定停车区域整体的停车方式。例如，停车方式判定部7将多组停车方式的判定结果中最多的停车方式的判定结果判定为停车区域整体的停车方式。此外，停车方式判定部7也可以将评价为可靠性较低的判定结果排除，使用剩余的判定结果来判定停车区域整体的停车方式。
接着，对停车方式判定装置1的动作进行说明。
图15是示出停车方式判定装置1的动作的一个示例的流程图。图15的流程图中，示出在反射位置运算部4中进行两圆交点处理并在停车方式判定部7中进行利用第2方法的停车方式的判定的示例。
在步骤ST11中，停车方式判定装置1在满足停车方式判定的开始条件的情况下(步骤ST11“是”)，前进至步骤ST12，在不满足开始条件的情况下(步骤ST11“否”)，重复步骤ST11。
在满足开始条件的情况下，在步骤ST12中，距离测定部2开始进行使用了距离传感器11、12的距离测定，并且本车位置测定部3开始进行使用了车轮速度传感器13、14、横摆角速度传感器15或GPS传感器16的本车位置测定。然后，距离测定部2开始向反射位置运算部4进行距离数据的输出，本车位置测定部3开始向反射位置运算部4进行本车位置数据的输出。
停车方式判定的开始条件例如是车辆10的行驶速度成为预先确定的阈值(例如20km/h)以下时。该情况下，本车位置测定部3例如从车轮速度传感器13、14接受检测值来计算行驶速度，当行驶速度在阈值以下时开始自身的动作，并向距离测定部2发出动作开始的信号。
或者，停车方式判定的开始条件是由驾驶员发出停车方式判定开始的信号时。该情况下，在驾驶员操作输入装置17并输入停车方式判定开始的信号后，从输入装置17向距离测定部2及本车位置测定部3输出指示停车方式开始的信号。距离测定部2及本车位置测定部3在接受到该信号后，开始动作。
在步骤ST13中，反射位置运算部4使用从距离测定部2接受到的距离数据与从本车位置测定部3接受到的本车位置数据来进行两圆交点处理，从而运算反射位置数据，并输出至分组化部5。
在步骤ST14中，分组化部5从反射位置运算部4接受反射位置数据，并通过判定相邻的反射位置数据间的距离是否在阈值以下，从而使反射位置数据分组化。分组化部5将分组化后的反射位置数据输出至角度运算部6。
在步骤ST15中，角度运算部6从分组化部5接受同一组的多个反射位置数据。角度运算部6求出同一组中相邻的2个以上的反射位置数据各自的近似线并运算倾斜角度。角度运算部6使用同一组中所有的反射位置数据来运算倾斜角度，之后输出至停车方式判定部7。
在步骤ST16中，停车方式判定部7从角度运算部6接受同一组的多个倾斜角度，并生成直方图。
在步骤ST17中，停车方式判定部7使用所生成的直方图与例如图13所示的表格，来判定该组的停车方式是纵列式停车、并列式停车或斜列式停车中的哪一个。停车方式判定部7将判定结果输出至停车辅助装置19。
如上所述，实施方式1所涉及的停车方式判定装置1构成为包括：距离测定部2，该距离测定部2使用由距离传感器11、12得出的发送波的收发结果来测定到本车侧方的障碍物的距离；本车位置测定部3，该本车位置测定部3测定本车的位置；反射位置运算部4，该反射位置运算部4使用距离测定部2测定出的距离及本车位置测定部3测定出的本车位置来运算发送波的反射位置；分组化部5，该分组化部5对由反射位置运算部4运算出的多个反射位置按每个障碍物进行分组；角度运算部6，该角度运算部6对于每个被分为同一组的多个反射位置中相邻的2个以上的反射位置求出近似线并运算该近似线的倾斜角度或法线的倾斜角度；以及停车方式判定部7，该停车方式判定部7基于根据被分为同一组的多个反射位置运算出的多个倾斜角度的分布，来判定停车方式是纵列式停车、并列式停车或斜列式停车中的哪一个。由此，能自动判定停车方式是纵列式停车、并列式停车或斜列式停车中的哪一个。
此外，实施方式1所涉及的停车方式判定装置1可以构成为具备向本车侧方收发发送波的距离传感器11、12。
此外，距离传感器11、12可以是超声波式或雷达式中的任意一种。超声波式的距离传感器与雷达式的距离传感器相比更廉价，因此能廉价地实现停车方式判定装置1。雷达式的距离传感器的电波的到达距离比超声波要长，因此能检测更远的障碍物并判定停车方式。
此外，根据实施方式1，本车位置测定部3构成为使用GPS传感器16来测定本车位置。由此，可以利用搭载于本车的现有产品来测定本车位置。此外，能通过使用了GPS传感器16的定位来测定绝对位置，因此适用于基于无人驾驶的自动停车。
此外，根据实施方式1，本车位置测定部3可以构成为使用由车轮速度传感器13、14检测出的行驶速度以及由横摆角速度传感器15检测出的横摆角速度来测定本车位置。由此，可以利用搭载于本车的现有产品来测定本车位置。此外，即使车辆行驶在GPS卫星的电波无法到达的场所，也能测定本车位置。
此外，根据实施方式1，本车位置测定部3可以构成为包括：第1距离测定部3-1，该第1距离测定部3-1使用测量误差为顺序误差的GPS传感器16来测定本车的行驶距离；第2距离测定部3-2，该第2距离测定部3-2使用测量误差为累积误差的车轮速度传感器13、14来测定本车的行驶距离；以及修正值计算部3-3，该修正值计算部3-3使用由第1距离测定部3-1测定出的行驶距离及由第2距离测定部3-2测定出的行驶距离，来计算用于本车位置测定的修正值。由此，能更准确地测定本车位置。
此外，根据实施方式1，距离测定部2及本车位置测定部3构成为在本车以小于等于预先确定的速度行驶的情况下进行动作。由此，停车方式判定装置1能够在本车进入了停车区域时等情况下，开始停车方式的判定。此外，无需驾驶员对停车方式判定装置1指示停车方式判定开始的操作，因此驾驶员能集中于驾驶。
此外，根据实施方式1，距离测定部2及本车位置测定部3可以构成为在接受到指示停车方式判定开始的信号的情况下进行动作。由此，停车方式判定装置1能够在车辆10停车时，开始停车方式的判定。
此外，根据实施方式1，反射位置运算部4构成为使用由距离测定部2测定出的距离、使用本车位置来进行运算的距离测定时的距离传感器11、12的位置、以及距离传感器11、12的指向性成为最大的方向，来运算1个反射位置。由此，与两圆交点处理相比，能在更短时间内运算出反射位置。
此外，根据实施方式1，反射位置运算部4可以构成为使用两组由距离测定部2测定出的距离、以及使用本车位置来进行运算的距离测定时的距离传感器11、12的位置，来进行两圆交点处理，从而运算1个反射位置。由此，与使用最大指向性方向来进行运算的情况相比，能更准确地运算出沿着障碍物的轮廓线的反射位置。因此，即使在相邻的障碍物间的距离较短的情况下，也能按每个障碍物使反射位置分组化。
此外，根据实施方式1，分组化部5构成为在相邻的反射位置间的距离在预先确定的阈值以下的情况下，判定为该相邻的反射位置属于同一组。由此，能容易地使反射位置分组化。
此外，根据实施方式1，作为第1方法，停车方式判定部7构成为运算同一组的多个倾斜角度的平均值及方差值，并使用平均值及方差值来判定停车方式。由此，能容易地判定停车方式是纵列式停车、并列式停车或斜列式停车中的哪一个。
此外，根据实施方式1，作为第2方法，停车方式判定部7可以构成为生成同一组的多个倾斜角度的直方图，并使用倾斜角度的总数与众数值的比率、以及作为众数值的等级来判定停车方式。由此，能使停车方式定量化及标准化，从而能实现不依赖于停车车辆的形状的判定方法。
此外，根据实施方式1，作为第3方法，停车方式判定部7可以构成为生成同一组的多个倾斜角度的直方图，并使用众数值与频数第2多的等级的频数的比率、以及作为众数值的等级来判定停车方式。由此，能使停车方式定量化及标准化，从而能实现不依赖于停车车辆的形状的判定方法。
此外，根据实施方式1，停车方式判定部7构成为当被分为同一组的反射位置的数量较多时评价为停车方式的判定结果的可靠性较高，当反射位置的数量较少时评价为停车方式的判定结果的可靠性较低。由此，在判定结果的可靠性较低的情况下，可以采取不用于停车辅助、或向驾驶员进行询问等对策。
此外，根据实施方式1，停车方式判定部7构成为使用多组停车方式的判定结果来判定停车方式。由此，能提高判定结果的可靠性。此外，能判定停车区域整体的停车方式。
实施方式2.
图16是示出实施方式2所涉及的停车方式判定装置1的结构例的框图。实施方式2所涉及的停车方式判定装置1采用对图2所示的实施方式1的停车方式判定装置1追加了数据处理部8后的结构。图16中，对与图1～图15相同或相当部分标注相同标号，并省略说明。
数据处理部8从反射位置运算部4接受反射位置数据，来进行不需要的反射位置数据的删除、缺失的反射位置数据的插补、或反射位置数据的数值的修正等数据处理，并将处理后的反射位置数据输出至分组化部5。
该数据处理部8通过由图3所示的处理器32执行存储器33中存储的程序来实现。
例如，数据处理部8求出针对图4中所有的反射位置数据c1～c13的近似曲线，并删除位于从近似曲线偏离了预先确定的阈值以上的位置的反射位置数据。图4的示例中，通过阈值判定，删除了反射位置数据c5。
此外，数据处理部8可以使用近似曲线对距离数据缺失了的传感器位置数据插补反射位置数据。图4的示例中，尽管从距离传感器11发送了发送波但无法接收反射波，在传感器位置数据a8、a10处缺失了距离数据。数据处理部8将从该传感器位置数据a8向最大指向性方向B延伸而得到的直线与近似曲线相交叉的距离设为距离数据b8，并将交叉的位置设为反射位置数据c8。
同样地，数据处理部8对于传感器位置数据a11也插补距离数据b11与反射位置数据c11。
此外，数据处理部8也可以利用上述插补来重新插补距离数据b5与反射位置数据c5，以代替通过阈值判定而删除的反射位置数据c5。
此外，数据处理部8也可以进行修正，以使得与近似曲线不一致的反射位置数据和近似曲线相一致。
图17中，示出进行了图4所示的反射位置数据的删除、插补及修正后的示例。由于图4所示的反射位置数据c5位于从近似曲线偏离了预先确定的阈值以上的位置，因此被删除，图17中，插补了新的反射位置数据c5。
由于图4所示的传感器位置数据a8、a11缺失了距离数据与反射位置数据，因此在图17中，插补了新的反射位置数据c8、c11。
由于图4所示的反射位置数据c1、c2、c7、c9、c11、c12、c13与近似曲线不一致，因此在图17中进行修正，以使其与近似曲线相一致。
此外，数据处理部8可以删除通过两圆交点处理而得到的反射位置数据中不需要的反射位置数据。
例如，若反射位置数据c1在传感器位置数据a1、a2处的距离传感器11的传感器视野角以内，则数据处理部8判定为有效并输出至分组化部5，若不在传感器视野角以内则判定为无效并删除。设传感器视野角的信息预先设定于数据处理部8。
具体而言，若图18中相对于反射位置数据c1的最大指向性方向B的角度θe1、θe2在传感器视野角θe以内，则数据处理部8将反射位置数据c1判定为有效。
另外，图16的示例中，构成为数据处理部8对被分组化前的反射位置数据进行数据处理，然而也可以构成为对被分组化后的反射位置数据进行数据处理。
即，数据处理部8在图15的流程图所示的一系列处理中，在步骤ST12、ST13之间、步骤ST13、ST14之间、或步骤ST14、ST15之间的至少1个时刻进行上述数据处理。
如上所述，实施方式2所涉及的停车方式判定装置1构成为包括数据处理部8，该数据处理部8删除通过两圆交点处理而运算出的反射位置中偏离了距离测定时的距离传感器11、12的传感器视野角的反射位置。通过删除不需要的反射位置数据，从而提高倾斜角度运算及停车方式判定的准确度。
实施方式3.
图19是示出实施方式3所涉及的停车方式判定装置1的结构例的框图。实施方式3所涉及的停车方式判定装置1采用对图2所示的实施方式1的停车方式判定装置1追加了尺寸判定部9的结构。图19中，对与图1～图18相同或相当的部分标注相同标号，并省略说明。
尺寸判定部9从分组化部5接受被分为同一组的多个反射位置数据，运算该多个反射位置数据中的最远的反射位置数据间的距离，并判定该组的障碍物的尺寸。然后，尺寸判定部9将判定出的尺寸输出至停车方式判定部7。
该尺寸判定部9通过由图3所示的处理器32执行存储器33中存储的程序来实现。
停车方式判定部7将从尺寸判定部9接受到的障碍物的尺寸与预先确定的阈值进行比较，来判定障碍物的种类。障碍物的种类例如是车辆、墙壁及小物体等。这里所说的小物体是指尺寸比车辆及墙壁要小的障碍物，例如杆。
阈值是能利用该尺寸来判定障碍物的值，设阈值为在停车方式判定部7中预先确定的值。车辆的尺寸根据普通汽车、公共汽车、卡车等种类而不同，因此采用以下结构，即：预先确定例如以小型汽车的总宽为下限值(例如1m)、以卡车的全长为上限值(例如5m)的阈值范围，若障碍物的尺寸在该阈值范围内则判定为车辆，若小于该阈值范围则判定为小物体，若在该阈值范围以上则判定为墙壁。
此处，对使用同一组中所包含的倾斜角度的分布和该组的障碍物的尺寸来进行停车方式判定的示例进行说明。
例如，在停车方式判定部7使用上述实施方式1中所说明的第2方法来判定停车方式的情况下，设图20所示的表格为在停车判定部7中预先确定的表格。
停车方式判定部7使用同一组的多个倾斜角度，来生成直方图。然后，在作为众数值L的等级为0度、比率L/M在阈值(例如0.7)以上的情况下，若障碍物尺寸小于上限值(例如5m)，则停车方式判定部7判定为纵列式停车车辆，若障碍物尺寸在上限值以上，则停车方式判定部7判定为墙壁。
此外，在作为众数值L的等级为0度、比率L/M小于阈值的情况下，若障碍物尺寸在下限值(例如1m)以上，则停车方式判定部7判定为并列式停车车辆，若障碍物尺寸小于下限值，则停车方式判定部7判定为小物体。
此外，在作为众数值L的等级为0度以外、比率L/M在阈值以上的情况下，若障碍物尺寸小于上限值，则停车方式判定部7判定为斜列式停车车辆，若障碍物尺寸在上限值以上，则停车方式判定部7判定为墙壁。
通过基于障碍物的尺寸来判定障碍物的种类，从而能在例如图6所示的反射位置数据组G1～G4中，将反射位置数据组G1～G3判定为车辆，将反射位置数据组G4判定为与杆相当的小物体。由此，停车方式判定部7能仅使用与车辆相当的反射位置数据组G1～G3来判定停车方式，能提高判定结果的可靠性。
接着，对实施方式3所涉及的停车方式判定装置1的动作进行说明。
图21是示出停车方式判定装置1的动作的一个示例的流程图。在图21中，对进行与图15的流程图相同的处理的步骤标注相同的标号，并省略说明。
在步骤ST31中，尺寸判定部9从分组化部5接受被分为同一组的多个反射位置数据，判定该组的障碍物的尺寸，并输出至停车方式判定部7。
在步骤ST32中，停车方式判定部7使用在步骤ST16中生成的直方图与例如图20所示的表格，来判定该组的停车方式和障碍物的种类。停车方式判定部7在障碍物的种类为车辆的情况下，将停车方式的判定结果输出至停车辅助装置19。
如上所述，实施方式3所涉及的停车方式判定装置1构成为包括尺寸判定部9，该尺寸判定部9运算被分为同一组的多个反射位置中最远的反射位置间的距离来判定障碍物的尺寸。停车方式判定部7构成为使用由角度运算部6运算出的倾斜角度的分布及由尺寸判定部9判定出的障碍物的尺寸来判定停车方式。能够在倾斜角度的分布的基础上，将障碍物的尺寸考虑在内来判定停车方式，可靠性得以提高。
此外，根据实施方式3，尺寸判定部9构成为将最远的反射位置间的距离与预先确定的阈值进行比较，来判定障碍物的种类是车辆、墙壁、或比车辆和墙壁要小的小物体中的哪一种。由此，能仅基于与停车车辆相当的组来判定停车方式，可靠性得以提高。
此外，本发明可以在该发明的范围内对各实施方式进行自由组合，或对各实施方式的任意构成要素进行变形，或省略各实施方式的任意的构成要素。
工业上的实用性
本发明所涉及的停车方式判定装置构成为自动判定停车方式是纵列式停车、并列式停车或斜列式停车中的哪一个，因此适用于辅助车辆驶入停车位的停车辅助装置等。
标号说明
1 停车方式判定装置，
2 距离测定部，
3 本车位置测定部，
3-1 第1距离测定部，
3-2 第2距离测定部，
3-3 修正值计算部，
4 反射位置计算部，
5 分组化部，
6 角度运算部，
7 停车方式判定部，
8 数据处理部，
9 尺寸判定部，
10 车辆，
11、12 距离传感器，
13、14 车轮速度传感器，
15 横摆角速度传感器，
16 GPS传感器
17 输入装置，
18 输出装置，
19 停车辅助装置，
21 纵列式停车车辆，
22 并列式停车车辆，
23 斜列式停车车辆，
30 ECU，
31 收发电路，
32 处理器，
33 存储器。

Claims (19)

1.一种停车方式判定装置，其特征在于，包括：
距离测定部，该距离测定部使用由距离传感器得出的发送波的收发结果来测定到本车侧方的障碍物的距离；
本车位置测定部，该本车位置测定部测定所述本车的位置；
反射位置运算部，该反射位置运算部使用所述距离测定部测定出的距离及所述本车位置测定部测定出的本车位置，来运算发送波的反射位置；
分组化部，该分组化部按每个障碍物对由所述反射位置运算部运算出的多个反射位置进行分组；
角度运算部，该角度运算部对于被分为同一组的多个反射位置中相邻的2个以上的反射位置的每一个求出近似线并运算该近似线的倾斜角度或法线的倾斜角度；以及
停车方式判定部，该停车方式判定部基于根据被分为同一组的多个反射位置运算出的多个倾斜角度的分布，来判定停车方式是纵列式停车、并列式停车和斜列式停车中的哪一个。
2.如权利要求1所述的停车方式判定装置，其特征在于，
所述距离传感器为超声波式或雷达式。
3.如权利要求1所述的停车方式判定装置，其特征在于，
所述本车位置测定部使用GPS来测定本车位置。
4.如权利要求1所述的停车方式判定装置，其特征在于，
所述本车位置测定部使用由车轮速度传感器检测出的行驶速度以及由横摆角速度传感器检测出的横摆角速度来测定本车位置。
5.如权利要求1所述的停车方式判定装置，其特征在于，
所述本车位置测定部具有：
第1距离测定部，该第1距离测定部使用测量误差为顺序误差的传感器来测定所述本车的行驶距离；
第2距离测定部，该第2距离测定部使用测量误差为累积误差的传感器来测定所述本车的行驶距离；以及
修正值计算部，该修正值计算部使用由所述第1距离测定部测定出的行驶距离以及由所述第2距离测定部测定出的行驶距离，来计算用于本车位置测定的修正值。
6.如权利要求1所述的停车方式判定装置，其特征在于，
所述距离测定部及所述本车位置测定部在所述本车以小于等于预先确定的速度行驶的情况下进行动作。
7.如权利要求1所述的停车方式判定装置，其特征在于，
所述距离测定部及所述本车位置测定部在接受了指示停车方式判定开始的信号的情况下进行动作。
8.如权利要求1所述的停车方式判定装置，其特征在于，
所述反射位置运算部使用由所述距离测定部测定出的距离、使用本车位置来进行运算的距离测定时的所述距离传感器的位置以及所述距离传感器的指向性成为最大的方向，来运算1个反射位置。
9.如权利要求1所述的停车方式判定装置，其特征在于，
所述反射位置运算部使用两组由所述距离测定部测定出的距离以及使用本车位置来进行运算的距离测定时的所述距离传感器的位置，来进行两圆交点处理，从而运算1个反射位置。
10.如权利要求9所述的停车方式判定装置，其特征在于，
包括数据处理部，该数据处理部删除通过所述两圆交点处理而运算出的反射位置中偏离了距离测定时的所述距离传感器的传感器视野角的反射位置。
11.如权利要求1所述的停车方式判定装置，其特征在于，
所述分组化部在相邻的反射位置间的距离在预先确定的阈值以下的情况下，判定为该相邻的反射位置属于同一组。
12.如权利要求1所述的停车方式判定装置，其特征在于，
所述停车方式判定部运算同一组的多个倾斜角度的平均值及方差值，并使用平均值及方差值来判定停车方式。
13.如权利要求1所述的停车方式判定装置，其特征在于，
所述停车方式判定部生成同一组的多个倾斜角度的直方图，并使用倾斜角度的总数与众数值的比率以及作为众数值的等级来判定停车方式。
14.如权利要求1所述的停车方式判定装置，其特征在于，
所述停车方式判定部生成同一组的多个倾斜角度的直方图，并使用众数值与频数第2多的等级的频数的比率以及作为众数值的等级来判定停车方式。
15.如权利要求1所述的停车方式判定装置，其特征在于，
所述停车方式判定部在被分为同一组的反射位置的数量较多时评价为停车方式的判定结果的可靠性较高，在反射位置的数量较少时评价为停车方式的判定结果的可靠性较低。
16.如权利要求1所述的停车方式判定装置，其特征在于，
所述停车方式判定部使用多组停车方式的判定结果来判定停车方式。
17.如权利要求1所述的停车方式判定装置，其特征在于，
包括尺寸判定部，该尺寸判定部运算被分为同一组的多个反射位置中最远的反射位置间的距离来判定障碍物的尺寸，
所述停车方式判定部使用所述角度运算部运算出的倾斜角度的分布及所述尺寸判定部判定出的障碍物的尺寸来判定停车方式。
18.如权利要求17所述的停车方式判定装置，其特征在于，
所述尺寸判定部将所述最远的反射位置间的距离与预先确定的阈值进行比较，来判定障碍物的种类是车辆、墙壁、和比车辆和墙壁要小的小物体中的哪一种。
19.如权利要求1所述的停车方式判定装置，其特征在于，
包括距离传感器，该距离传感器向所述本车侧方收发发送波。
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