CN112918465B - 自动驻车系统 - Google Patents

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Abstract

一种自动驻车系统，基于自动驾驶车辆的车载传感器的检测结果和驻车场内的物标信息取得第1车辆位置，基于设置于驻车场内的设施传感器的检测结果取得第2车辆位置，基于第1车辆位置以及第2车辆位置判定有无与第1车辆位置相关的自动驾驶车辆的位置失效。位置失效判定部在第1纵位置与第2纵位置的差分为纵阈值以上和第1横位置与第2横位置的差分为横阈值以上中的至少任一个的情况下，判定为存在位置失效。横阈值比纵阈值要小。

Description

自动驻车系统
技术领域
本发明涉及自动驻车系统。
背景技术
以往，作为与自动驾驶车辆相关的技术文献，已知日本特开2018－21777。该公报记载了，使用由车辆的摄像头拍摄到的地标相对于车辆的相对位置和地图上的地标的位置信息推定车辆在地图上的位置即本车位置。
发明内容
在由自动驾驶车辆实现的自动代客泊车中，通常，利用使用自动驾驶车辆的车载传感器取得的车辆位置。然而，例如若因车载传感器的误差等而车辆位置产生误差，则有可能发生问题。
本发明的一技术方案是一种自动驻车系统，是通过对驻车场内的自动驾驶车辆进行指示，使其沿着驻车场的多条通路自动驾驶而驻车于驻车场内的目标驻车空间的自动驻车系统，具备：第1车辆位置取得部，基于自动驾驶车辆的车载传感器的检测结果和包含驻车场内的物标信息的驻车场地图信息，取得自动驾驶车辆在驻车场地图上的位置即第1车辆位置；第2车辆位置取得部，基于设置于驻车场内的设施传感器的检测结果，取得自动驾驶车辆在驻车场地图上的位置即第2车辆位置；以及位置失效判定部，基于第1车辆位置以及第2车辆位置，判定有无与第1车辆位置相关的自动驾驶车辆的位置失效，第1车辆位置包含：沿着通路的延伸方向的第1纵位置、和沿着通路的宽度方向的第1横位置，第2车辆位置包含：沿着延伸方向的第2纵位置、和沿着宽度方向的第2横位置，位置失效判定部在第1纵位置与第2纵位置的差分为纵阈值以上、以及、第1横位置与第2横位置的差分为横阈值以上中的至少任一个的情况下，判定为存在位置失效，横阈值比纵阈值小。
根据本发明的一技术方案的自动驻车系统，在第1纵位置与第2纵位置的差分为纵阈值以上、以及、第1横位置与第2横位置的差分为横阈值以上中的至少任一个的情况下，判定为存在位置失效。在位置失效的判定中，使用比纵阈值小的横阈值。因此，针对通路的宽度方向，能够适当进行与基于自动驾驶车辆的车载传感器的检测结果的车辆位置相关的位置失效的判定。
在本发明的一技术方案的自动驻车系统中，也可以是，驻车场地图信息包含与通路的通路宽度相关的通路宽度信息，位置失效判定部在自动驾驶车辆正在行驶的通路的通路宽度为通路宽度阈值以上的情况下，使用比自动驾驶车辆正在行驶的通路的通路宽度低于通路宽度阈值的情况下大的横阈值，判定有无位置失效。该情况下，能够根据通路宽度进行关于横位置的位置失效的判定。
在本发明的一技术方案的自动驻车系统中，也可以是，驻车场地图信息包含与预先设定为对应于所述通路并以预定间隔彼此分离的多个节点相关的节点位置信息，所述位置失效判定部在所述自动驾驶车辆正在行驶的所述通路上相邻的所述节点的节点间隔为节点间隔阈值以上的情况下，使用比所述节点间隔低于所述节点间隔阈值的情况下大的所述纵阈值，判定有无所述位置失效。该情况下，能够根据节点间隔进行关于纵位置的位置失效的判定。
在本发明的一技术方案的自动驻车系统中，也可以是，驻车场地图信息还包含：与预先设定为对应于通路并以预定间隔彼此分离多个节点相关的节点位置信息、和与节点的类别相关的节点标签信息，节点标签信息包含：节点位于曲线区间这一节点的类别、和节点位于直线区间这一节点的类别，位置失效判定部在正在行驶的自动驾驶车辆附近的节点位于曲线区间的情况下，使用比节点位于所述直线区间的情况下小的所述横阈值，判定有无位置失效。该情况下，能够根据节点是位于直线区间还是位于曲线区间进行关于横位置的位置失效的判定。
根据本发明的一技术方案的自动驻车系统，能够针对通路的宽度方向，适当进行与基于自动驾驶车辆的车载传感器的检测结果的车辆位置相关的车辆位置的位置失效的判定。
附图说明
以下，参照附图说明本发明的示例性实施例的特征、优点以及技术上和工业上的意义，其中同一标号代表同一元素，并且其中：
图1是表示一实施方式的自动驻车系统的框图。
图2是表示进行自动代客泊车的驻车场的一例的俯视图。
图3是表示驻车场管理服务器的硬件构成的一例的框图。
图4是表示横阈值设定处理的一例的流程图。
图5是表示横阈值设定处理的其他例的流程图。
图6是表示纵阈值设定处理的一例的流程图。
图7是表示位置失效判定处理的一例的流程图。
具体实施方式
以下，参照附图说明本发明的实施方式。
图1是表示一实施方式的自动驻车系统100的框图。图1所示的自动驻车系统[AVPS：Automated Valet Parking System]100是用于进行驻车场[Parking place]中的自动驾驶车辆2的自动代客泊车[Automated Valet Parking]的系统。
自动代客泊车是指，使用户(乘员)在驻车场中的下车场已下车的无人的自动驾驶车辆2按照来自驻车场侧的指示沿着目标路线行驶、并在驻车场内的目标驻车空间自动驻车的服务。目标驻车空间是指，作为自动驾驶车辆2的驻车位置而预先设定的驻车分区[Parking space]。目标路线是指，自动驾驶车辆2为了到达目标驻车空间而行驶的驻车场内的路线。此外，出库时的目标路线成为为了到达后述的乘车用空间而行驶的路线。
驻车场既可以是自动代客泊车专用的驻车场，也可以兼作将自动代客泊车排除在外的一般车辆用的驻车场。也可以将一般车辆用的驻车场的一部分用作自动代客泊车专用的区域。在本实施方式中，以自动代客泊车专用的驻车场为例用于说明。
在此，图2是表示进行自动代客泊车的驻车场的一例的俯视图。图2中示出：自动代客泊车用的驻车场50、驻车区域[Parking area]51、下车场[Drop-off area]52、以及乘车场[Pick-up area]53。驻车场50包含驻车区域51、下车场52、以及乘车场53。此外，无需将下车场52以及乘车场53分开设置，也可以设置为一体的乘降场。
驻车区域51是形成了自动驾驶车辆2通过自动代客泊车而驻车的驻车空间(驻车框线)61的场所。驻车空间61例如如图2所示在一方向(驻车车辆的车宽方向)排列而形成有多个。下车场52是设置于驻车场50的出入口附近，且用于包含用户的乘员从入库前的自动驾驶车辆2下车的场所。在下车场52形成有用于在乘员的下车时自动驾驶车辆2停车的下车用空间62。
乘车场53是设置于驻车场50的出入口附近、且用于乘员乘坐出库来的自动驾驶车辆2的场所。在乘车场53为了乘员乘车而形成有用于自动驾驶车辆2待机的乘车用空间63。
在自动驻车系统100中，例如，在驻车场50入场[Entering]了的自动驾驶车辆2在下车用空间62将乘员放下之后，得到自动驾驶车辆2的指示权限而开始自动代客泊车。自动驻车系统100使自动驾驶车辆2朝向驻车区域51内的目标驻车空间行驶，使自动驾驶车辆2在目标驻车空间驻车。自动驻车系统100根据出库请求[Pick-up request]使驻车中的自动驾驶车辆2朝向乘车场53行驶，并在乘车用空间63待机直到乘员到达为止。
在自动驻车系统100中，在自动代客泊车的执行期间，使自动驾驶车辆2朝向驻车区域51内的目标驻车空间行驶的情况下，以及、在使自动驾驶车辆2朝向乘车场53行驶的情况下，基于自动驾驶车辆2的车载传感器的检测结果和设置于驻车场50内的驻车场传感器(设施传感器)4的检测结果，判定有无自动驾驶车辆2的位置失效(fail)。
[自动驻车系统的构成]
以下，参照附图说明自动驻车系统100的构成。如图1所示，自动驻车系统100具备驻车场管理服务器1。驻车场管理服务器1是用于管理驻车场的服务器。
驻车场管理服务器1构成为能够与自动驾驶车辆2以及用户终端[User frontend]3进行通信。针对自动驾驶车辆2以及用户终端3，详情稍后说明。驻车场管理服务器1既可以设置于驻车场，也可以设置于从驻车场分离的设施。驻车场管理服务器1也可以由设置于不同场所的多个计算机构成。
驻车场管理服务器1与驻车场传感器4以及驻车场地图数据库5连接。驻车场传感器4是为了识别驻车场50内的状况而设置于驻车场50内的驻车场设施传感器(基础设施传感器)。驻车场传感器4包含用于检测在各驻车空间是否存在驻车车辆(各驻车空间是满车还是空车)的空车传感器。
空车传感器构成为既可以按驻车空间设置，也可以设置于顶棚等而能够利用一台监视多个驻车空间。空车传感器的构成没有特别限定，能够采用周知的构成。空车传感器既可以是压力传感器，也可以是使用电波的雷达传感器或声呐传感器，还可以是摄像头。空车传感器将驻车空间中的驻车车辆的检测信息向驻车场管理服务器1发送。
驻车场传感器4也可以包含用于检测在驻车场50的行驶路上行驶的自动驾驶车辆2的监视摄像头。监视摄像头设置于驻车场50的顶棚和/或壁，对行驶的自动驾驶车辆2进行拍摄。监视摄像头将拍摄图像向驻车场管理服务器1发送。
驻车场传感器4包含用于取得自动驾驶车辆2在驻车场地图上的位置的车辆位置检测传感器。车辆位置检测传感器包含摄像头以及雷达传感器中的至少一方。摄像头是在驻车场50中拍摄自动驾驶车辆2的拍摄设备。摄像头例如在驻车场50的顶棚和/或壁上设置多台，对行驶的自动驾驶车辆2进行拍摄，以使得，能够取得驻车场50中的自动驾驶车辆2的位置。摄像头也可以为上述的监视摄像头所代用。摄像头将拍摄图像向驻车场管理服务器1发送。雷达传感器是利用电波(例如毫米波)或光检测自动驾驶车辆2的检测设备。雷达传感器例如包含毫米波雷达。雷达传感器将电波或光向驻车场50的通路发送，通过接收由自动驾驶车辆2反射的电波或光来检测自动驾驶车辆2。雷达传感器将所检测出的自动驾驶车辆2的信息向驻车场管理服务器1发送。雷达传感器也可以包含激光雷达[LIDAR，LightDetection and Ranging：光检测和测距]。
驻车场地图数据库5是存储驻车场地图信息的数据库。驻车场地图信息包含驻车场中的驻车空间的位置信息、下车用空间的位置信息、乘车用空间的位置信息、以及驻车场中的行驶路的信息。另外，驻车场地图信息包含：对应于驻车场内的多条通路而预先设定的多个节点的节点位置信息、在自动驾驶车辆2的自动驾驶中使用的行驶边界[drivingboundaries]的位置信息、以及、自动驾驶车辆2在位置识别中使用的地标(land mark)的位置信息(物标信息)。
在此的行驶边界是指，能规定自动驾驶车辆2利用自动驾驶行驶时的可行驶范围的物体。作为行驶边界，能够使用固定于驻车场50而设置的物体上的位置。作为行驶边界，能够使用自动驾驶车辆2的通路与人行道的边界(例如路边石、白线等)。作为行驶边界，例如也可以使用驻车场50的柱的表面上的预定位置(例如顶点)、驻车场50的壁面上的预定位置、杆的设置位置、安全锥(safety cone)的设置位置、路面钉的设置位置等中的至少一个。地标是指，成为用于识别驻车场50内的自动驾驶车辆2的位置的相对位置的基准的物体。作为地标，能够使用固定于驻车场50设置的物体。地标例如使用驻车场50的柱、驻车场50的壁、杆、安全锥、路面钉等中的至少一个。
驻车场地图信息包含：与预先设定为对应于驻车场50内的多条通路并以预定间隔彼此分离的多个节点相关的节点位置信息。图2以空心圆圈示出了，与驻车场50内的多条通路对应而预先设定的多个节点。在图2的例子中，如单点划线所示，假想沿着驻车场50内的多条通路而延伸的虚拟线，在该虚拟线上多个节点被设定为节点位置按预定的间隔分离。
例如在通路的直线区间中，在直线区间的端点(起点以及终点)设定有一对节点。这些节点为了自动驾驶车辆2在直线区间进行自动驾驶而被使用。此外，在被通路的直线区间的端点所夹的区间中，还可以设定节点。
在通路的直线区间中，在该直线区间的端点所夹的区间面对各驻车空间61的入口的情况下，在各驻车空间61的正面设定节点，并且在与驻车空间61的入口相当的框线上设定有节点。这些节点为了在进行自动驾驶车辆2向驻车空间61的自动驻车时，将该驻车空间61周边的行驶边界以及地标的信息向自动驾驶车辆2发送而被使用。此外，还可以在驻车空间61的周边设定节点。
另外，通路的曲线区间由以夹着该曲线区间的方式彼此相邻的直线区间的端点(该曲线区间侧的端点)的节点而规定。例如，成为通路的曲线区间的端点的一对节点(相当于曲线的起点或终点的节点)也可以与上述彼此相邻的直线区间的端点的各节点重复。在通路的曲线区间中，能够将上述虚拟线假设为将这些节点连结的曲线。这些节点为了自动驾驶车辆2在曲线区间自动驾驶而被使用。此外，在彼此相邻的直线区间的端点的各节点所夹的区间内(以下，也仅称为“曲线区间内”)，还可以设定节点。
驻车场地图信息还包含与节点的类别相关的节点标签信息。节点标签信息是指，将节点的类别作为标签按节点赋予的信息。节点的类别是指，驻车场50中的节点的位置的种类。节点的类别例如包含，节点位于驻车分区附近的第1节点类别、节点位于曲线区间的第2节点类别、以及、节点位于直线区间的第3节点类别。
节点位置的预定的间隔在驻车场50中未必一定，根据节点的位置而被预先设定。例如，位于驻车分区附近的节点的间隔(图2的距离L1)，比没有位于驻车分区附近的位于曲线区间或直线区间的节点的间隔要短。位于曲线区间的节点的间隔也可以比位于直线区间的节点的间隔短。位于曲率半径比预定的阈值大的曲线区间的节点的间隔也可以与位于直线区间的节点的间隔相等。位于直线区间的节点的间隔(图2的距离L2)也可以在直线区间中大致一定。位于直线区间与曲线区间的边界附近的节点的间隔也可以比没有位于该边界附近的节点的间隔短。此外，“位于驻车分区附近的节点”只要是位于驻车分区附近的节点即可，作为节点所位于的通路的形状，也可以是曲线或直线中的任一个。另外，关于节点的位置，“曲线区间”是指，没有位于驻车分区附近的曲线区间，“直线区间”是指，没有位于驻车分区附近的直线区间。曲线区间也可以包含行进方向在交叉点发生变化的区间。
驻车场地图信息包含与驻车场50内的多条通路的通路宽度相关的通路宽度信息。通路宽度在驻车场50中未必一定，根据驻车场50的行驶边界的配置而被预先设定。通路宽度例如能够设为，在与通路的大致中央延伸的虚拟线垂直的方向上，由一对行驶边界夹着的路面上的距离。通路宽度信息根据与驻车场50的构造相应的行驶边界的配置而被预先设定。在图2中，例示有夹着通路相对向的设置于驻车空间61的旁边的一对柱成为行驶边界的情况下的通路宽度W1。另外，例示有夹着成为直线区间的通路相对向的壁以及柱成为行驶边界的情况下的通路宽度W2。在此，作为一例，考虑自动驾驶车辆2在驻车空间61前方的折返动作，通路宽度W1比通路宽度W2要大。曲线区间也可以包含行进方向在交叉点发生变化的区间。
对驻车场管理服务器1的硬件构成进行说明。图3是表示驻车场管理服务器的硬件构成的一例的框图。如图3所示，驻车场管理服务器1作为具备处理器40、存储器41、储存器42、通信接口43、以及管理者接口44的一般的计算机而构成。
处理器40使各种操作系统工作来控制驻车场管理服务器1。处理器40是包含控制装置、运算装置、寄存器等的CPU[Central Processing Unit]等的运算器。处理器40对存储器41、储存器42、通信接口43、以及管理者接口44进行统括控制。存储器41是ROM[Read OnlyMemory]、RAM[Random Access Memory]等的记录介质。储存器42是HDD[Hard Disk Drive]等的记录介质。
通信接口43是用于进行经由网络的无线通信的通信设备。通信接口43能够使用网络设备、网络控制器、网卡等。驻车场管理服务器1利用通信接口43与自动驾驶车辆2以及用户终端3进行通信。管理者接口44是对于驻车场管理服务器1的管理者等的驻车场管理服务器1的输入输出部。管理者接口44包含显示器、扬声器等的输出器、以及、触摸面板等的输入器。
接着，对驻车场管理服务器1的功能的构成进行说明。如图1所示，驻车场管理服务器1具有：车辆信息取得部(第1车辆位置取得部)11、车辆状况识别部(第2车辆位置取得部)12、位置误差算出部13、位置失效判定部14、以及车辆指示部15。
车辆信息取得部11通过与成为自动代客泊车的对象的自动驾驶车辆2的通信来取得自动驾驶车辆2的车辆信息。车辆信息包含：自动驾驶车辆2的识别信息、以及、自动驾驶车辆2在驻车场中的第1车辆位置信息。第1车辆位置信息是基于自动驾驶车辆2的外部传感器22的检测结果由自动驾驶车辆2的车辆位置识别部33识别出的、关于自动驾驶车辆2在驻车场地图上的位置即第1车辆位置的信息。识别信息是能够确定各个自动驾驶车辆2的信息即可。识别信息既可以是ID编号[Identification Number]、车辆编号、也可以是自动代客泊车的预约编号等。
车辆信息既可以包含自动驾驶车辆2的车种、也可以与识别信息分开地包含车辆编号。车辆信息既可以包含入库预约时刻等的入库预约信息，也可以包含出库预定时刻。车辆信息既可以包含自动驾驶车辆2的旋转半径、全长、车宽等的车体信息，也可以包含与自动驾驶车辆2的自动驾驶功能相关的信息。与自动驾驶功能相关的信息也可以包含自动驾驶的版本信息。
车辆信息也可以包含自动驾驶车辆2的行驶状态以及外部环境的识别结果。对行驶状态以及外部环境的识别稍后说明。车辆信息也可以包含自动驾驶车辆2的剩余可行驶距离或剩余燃料的信息。
车辆信息取得部11在自动代客泊车期间，从自动驾驶车辆2继续取得车辆信息。车辆信息取得部11也可以在自动代客泊车期间，根据指示继续取得来自自动驾驶中的特定的自动驾驶车辆2的车辆信息。车辆信息取得部11也可以在与该自动驾驶车辆2不同的自动驾驶车辆2根据指示进行自动驾驶期间的情况下，继续取得来自该不同的自动驾驶车辆2的车辆信息。车辆信息取得部11在自动驾驶车辆2成为驻车中的情况下，既可以中断车辆信息的取得，也可以定期取得车辆信息。
车辆状况识别部12基于设置于驻车场50内的驻车场传感器4的检测结果，取得自动驾驶车辆2在驻车场地图上的位置即第2车辆位置。车辆状况识别部12基于作为驻车场传感器4的车辆位置检测传感器的检测结果，取得自动驾驶车辆2在驻车场地图上的第2车辆位置。第2车辆位置能够与自动驾驶车辆2的外部传感器22是正常还是异常无关地使用驻车场设施传感器进行取得。因此，在本公开中，第2车辆位置被用作，用于算出使用自动驾驶车辆2的外部传感器22检测的第1车辆位置(后述)的误差(位置误差)的基准。
第1车辆位置包含：沿着通路的延伸方向的第1纵位置、和沿着通路的宽度方向的第1横位置。第1纵位置例如能够设为，第1车辆位置在沿着图2的驻车场50内的多条通路延伸的虚拟线(单点划线)的延伸方向上的分量。第1横位置例如能够设为，第1车辆位置在沿着垂直于在通路的大致中央延伸的虚拟线的方向上的分量。
第2车辆位置包含沿着通路的延伸方向的第2纵位置、和沿着通路的宽度方向的第2横位置。第2纵位置例如能够设为，第2车辆位置在沿着图2的驻车场50内的多条通路延伸的虚拟线的延伸方向上的分量。第2横位置例如能够设为，第2车辆位置在沿着垂直于在通路的大致中央延伸的虚拟线的方向上的分量。
车辆状况识别部12也可以基于车辆信息取得部11取得的车辆信息，识别自动代客泊车中的自动驾驶车辆2的状况。自动驾驶车辆2的状况包含关于自动驾驶中的多个自动驾驶车辆2的车辆位置。
位置误差算出部13算出由车辆信息取得部11取得的第1车辆位置、和由车辆状况识别部12取得的第2车辆位置的位置误差。位置误差是指，用于判定自动驾驶车辆2的位置失效的自动驾驶车辆2的车辆位置的偏移。在此的位置误差包含：沿着通路的延伸方向的纵位置误差、和沿着通路的宽度方向的横位置误差。位置误差算出部13基于所取得的第1车辆位置和第2车辆位置，算出沿着通路的延伸方向的第1纵位置与第2纵位置的差分即纵位置误差、和沿着通路的宽度方向的第1横位置与第2横位置的差分即横位置误差。
位置失效判定部14基于第1车辆位置以及第2车辆位置，判定有无位置失效。位置失效是指，与基于外部传感器22的检测结果的第1车辆位置相关的自动驾驶车辆2的车辆位置的识别失陷。位置失效例如能够因外部传感器22自身的故障、外部传感器22被异物等物理遮挡的检测不良、地标因污渍等而被物理遮挡的检测不良、从外部传感器22向自动驾驶ECU20的通信错误等而发生。
位置失效判定部14设定用于判定有无位置失效的判定阈值。在此的判定阈值包含对纵位置误差使用的纵阈值、和对横位置误差使用的横阈值。
在本公开中，横阈值比纵阈值要小。例如，在自动驾驶车辆2在目标驻车空间以从车辆后方进入的方式进行后退驻车的情况下，有时在驻车前自动驾驶车辆2进行折返动作。作为折返动作的一部分，对自动驾驶车辆2进行宽度对齐的指示，以使得在接近目标驻车空间时接近该目标驻车空间的驻车框线。该宽度对齐为了使得顺利进行折返动作、并且通过自动驾驶车辆2的外部传感器22更加切实地检测该目标驻车空间的驻车框线而进行。这样，准备与其他驻车车辆的间隔可能变窄的宽度对齐，或者，降低自动驾驶车辆2相对于驻车空间61中的驻车框线的横位置偏移变得重要。因此，通过使横阈值比纵阈值小，能提高关于横位置的位置失效的灵敏度，实现早期检测自动驾驶车辆2在本车位置推定中的横位置的误差的扩大。此外，在自动驾驶车辆2以从车辆后方进入下车用空间62或乘车用空间63的方式后退驻车的情况下也同样如此。
位置失效判定部14也可以在自动驾驶车辆2正在行驶的通路的通路宽度为通路宽度阈值以上的情况下，使用比自动驾驶车辆2正在行驶的通路的通路宽度低于通路宽度阈值的情况下大的横阈值，判定有无位置失效。通路宽度阈值是用于根据自动驾驶车辆2正在行驶的通路的通路宽度变更横阈值的阈值。例如，位置失效判定部14判定自动驾驶车辆2正在行驶的通路的通路宽度是否为通路宽度阈值以上。位置失效判定部14在判定为自动驾驶车辆2正在行驶的通路的通路宽度为通路宽度阈值以上的情况下，设定横阈值ThLT1来作为横阈值。位置失效判定部14在判定为自动驾驶车辆2正在行驶的通路的通路宽度不为通路宽度阈值以上的情况下，设定横阈值ThLT2来作为横阈值。
横阈值ThLT1比横阈值ThLT2要大。通路宽度的大小与位于自动驾驶车辆2的宽度方向的左右的行驶边界之间的距离对应。由此，若通路宽度小，则自动驾驶车辆2与行驶边界的距离容易变窄。因此，通过使横阈值ThLT2比横阈值ThLT1小，能提高关于横位置的位置失效的灵敏度，能降低与行驶边界接触的可能性。
位置失效判定部14在正在行驶的自动驾驶车辆2附近的节点的类别是第1节点类别的情况下(正在行驶的自动驾驶车辆2位于驻车分区附近情况下)，设定横阈值ThLT3来作为横阈值。位置失效判定部14在正在行驶的自动驾驶车辆2附近的节点的类别为第2节点类别的情况下(正在行驶的自动驾驶车辆2位于曲线区间的情况下)，设定横阈值ThLT4来作为横阈值。位置失效判定部14在正在行驶的自动驾驶车辆2附近的节点的类别为第3节点类别的情况下(正在行驶的自动驾驶车辆2位于直线区间的情况下)，设定横阈值ThLT5来作为横阈值。
横阈值ThLT3比横阈值ThLT4要小。在驻车分区附近，如上所述，准备与其他驻车车辆的间隔可能变窄的宽度对齐、或者，降低自动驾驶车辆2相对于驻车空间61中的驻车框线的横位置偏移变得重要。因此，通过使使横阈值ThLT3比横阈值ThLT4小，能提高关于横位置的位置失效的灵敏度，实现早期检测自动驾驶车辆2在本车位置推定中的横位置的误差的扩大。
横阈值ThLT4比横阈值ThLT5要小。在曲线区间中，与直线区间不同、且有可能在自动驾驶车辆2的行驶时产生内环差。因此，在曲线区间中，位于曲线的曲率中心侧的行驶边界与自动驾驶车辆2的距离，与车辆前方相比在车辆后方更容易变窄。因此，通过使横阈值ThLT4比横阈值ThLT5小，能提高关于横位置的位置失效的灵敏度，能降低与行驶边界接触的可能性。
位置失效判定部14也可以在自动驾驶车辆2正在行驶的通路上相邻的节点的节点间隔为节点间隔阈值以上的情况下，使用比该节点间隔低于节点间隔阈值的情况下大的纵阈值来判定有无位置失效。节点间隔阈值是用于根据在自动驾驶车辆2正在行驶的通路上相邻的节点的节点间隔来变更纵阈值的阈值。例如，位置失效判定部14判定自动驾驶车辆2正在行驶的通路上相邻的节点的节点间隔是否为节点间隔阈值以上。位置失效判定部14在判定为自动驾驶车辆2正在行驶的通路上相邻的节点的节点间隔为节点间隔阈值以上的情况下，设定纵阈值ThLN1来作为纵阈值。位置失效判定部14在判定为自动驾驶车辆2正在行驶的通路上相邻的节点的节点间隔不为节点间隔阈值以上的情况下，设定纵阈值ThLN2来作为纵阈值。
纵阈值ThLN1比纵阈值ThLN2要大。一般来讲，节点间隔的大小与能够进行由驻车场管理服务器1实现的自动驾驶车辆2的控制的车辆行进方向的距离对应。由此，若节点间隔小，则彼此接近的多个自动驾驶车辆2的车间距离容易变窄。因此，通过使纵阈值ThLN2比纵阈值ThLN1小，能提高关于纵位置的位置失效的灵敏度，能够抑制自动驾驶车辆2彼此的接触。此外，节点间隔并不限定于沿着图2的虚拟线的方向的间隔，也能够使用从自动驾驶车辆2附近的节点的位置起的同心圆状的距离。
位置失效判定部14在第1纵位置与第2纵位置的差分(纵位置误差)为纵阈值以上、或、第1横位置与第2横位置的差分(横位置误差)为横阈值以上的情况下，判定为存在位置失效。
作为一例，位置失效判定部14判定纵位置误差是否为纵阈值以上。位置失效判定部14判定横位置误差是否为横阈值以上。位置失效判定部14在判定为纵位置误差为纵阈值以上的情况下，或者，判定为横位置误差为横阈值以上的情况下，判定为存在位置失效。另一方面，位置失效判定部14在没有判定为纵位置误差为纵阈值以上、且、没有判定为横位置误差为横阈值以上的情况下，进行不存在位置失效这一判定。
车辆指示部15对进行自动代客泊车的自动驾驶车辆2进行指示。车辆指示部15在自动驾驶车辆2开始自动代客泊车的情况下，指示用于该自动驾驶车辆2到达目标驻车空间的目标路线。目标驻车空间的确定方法没有特别限定。既可以按进入驻车场的顺序从出口侧分配驻车空间，也可以按出库预约时间由近到远的顺序从出口侧分配驻车空间。也可以使用户指定目标驻车空间。车辆指示部15无需一次指示从自动驾驶车辆2的当前的位置到目标驻车空间的全部目标路线，也可以是部分指示目标路线的技术方案。车辆指示部15在自动驾驶车辆2的出库时指示用于到达乘车用空间63的目标路线。
车辆指示部15基于根据指示由自动驾驶中的自动驾驶车辆2的车辆信息取得部11取得的车辆位置，算出用于从自动驾驶车辆2的位置到达目标驻车空间的目标路线。车辆指示部15例如算出能够沿着驻车场内的行驶路以最短行驶距离到达目标驻车空间的路线来作为目标路线。车辆指示部15也可以算出新的自动驾驶车辆2的目标路线以使得不会与其他自动驾驶车辆2的目标路线交叉。车辆指示部15也可以考虑目标路线决定目标驻车空间。此外，车辆指示部15也可以与目标路线一起指示驻车场内的上限车速。车辆指示部15也可以指示上限加速度。上限车速以及上限加速度被预先确定。
车辆指示部15根据车辆状况识别部12识别出的其他自动驾驶车辆2的状况进行停止指示以及行进指示。停止指示是指，使自动驾驶车辆2停止的指示。行进指示是指，使停止着的自动驾驶车辆2行进(起步)的指示。车辆指示部15也可以针对自动驾驶车辆2的减速或加速进行指示。车辆指示部15根据其他自动驾驶车辆2的状况控制自动驾驶车辆2的停止以及行进，由此一边避免与其他自动驾驶车辆2接近一边使自动驾驶车辆2行驶至目标驻车空间。
车辆指示部15也可以在通过位置失效判定部14判定为存在位置失效的情况下，向自动驾驶车辆2指示停止指示。车辆指示部15也可以在通过位置失效判定部14判定为存在位置失效的情况下，向自动驾驶车辆2进行减速指示。车辆指示部15也可以在由位置失效判定部14判定为不存在位置失效的情况下，允许自动驾驶车辆2行进。车辆指示部15也可以在由位置失效判定部14判定为不存在位置失效的情况下，允许自动驾驶车辆2加速。
车辆指示部15也可以在驻车场50的预定位置设置有激光雷达来作为驻车场传感器4的情况下，在由位置失效判定部14判定为存在位置失效时，指示自动驾驶车辆2使其移动至激光雷达的设置位置附近。该情况下，使用作为驻车场传感器4的激光雷达的检测结果，修正成为位置失效的原因的外部传感器22的检测结果(地标的位置信息)，由此能够修正由自动驾驶车辆2的车辆位置识别部33进行的本车位置推定的推定结果。另外，使用按驻车空间61的驻车框线设置的空车传感器的检测结果，向位于驻车空间61附近的自动驾驶车辆2发送由空车传感器检测出的位置信息，由此也能够修正由自动驾驶车辆2的车辆位置识别部33进行的本车位置推定的推定结果。
接着，对与驻车场管理服务器1进行通信的自动驾驶车辆2以及用户终端3进行说明。此外，本实施方式的自动驻车系统100未必包含自动驾驶车辆2以及用户终端3。
如图1所示，自动驾驶车辆2作为一例而具有自动驾驶ECU20。自动驾驶ECU20是具有CPU、ROM、RAM等的电子控制单元。在自动驾驶ECU20中，例如，将ROM所记录的程序向RAM导入，通过由CPU执行导入至RAM的程序从而实现各种功能。自动驾驶ECU20也可以由多个电子单元构成。
自动驾驶ECU20与通信部21、外部传感器(车载传感器)22、内部传感器23、以及、致动器24连接。
通信部21是控制与自动驾驶车辆2外部的无线通信的通信设备。通信部21通过与驻车场管理服务器1的通信进行各种信息的发送以及接收。通信部21例如向驻车场管理服务器1发送车辆信息，并且从驻车场管理服务器1取得自动代客泊车所需的信息(例如沿着目标路线的地标的信息)。另外，通信部21进行与自动驾驶车辆2所关联的用户终端3的通信。
外部传感器22是检测自动驾驶车辆2的外部环境的车载传感器。外部传感器22至少包含车载摄像头。车载摄像头是对自动驾驶车辆2的外部环境进行拍摄的拍摄设备。车载摄像头例如设置于自动驾驶车辆2的挡风玻璃(front glass)的里侧，对车辆前方进行拍摄。车载摄像头将与自动驾驶车辆2的外部环境相关的拍摄信息向自动驾驶ECU20发送。车载摄像头既可以是单眼摄像头，也可以是立体摄像头。车载摄像头既可以设置多台，也可以除了自动驾驶车辆2的前方以外，还拍摄左右的侧方以及后方。
外部传感器22也可以包含车载雷达传感器。车载雷达传感器将电波或光向自动驾驶车辆2的周边发送，接收由物体反射的电波或光由此检测物体。车载雷达传感器例如包含毫米波雷达或激光雷达。车载雷达传感器将检测出的物体信息向自动驾驶ECU20发送。另外，外部传感器22也可以包含检测自动驾驶车辆2的外部声音的声呐传感器。
内部传感器23是检测自动驾驶车辆2的行驶状态的车载传感器。内部传感器23包含：车速传感器、加速度传感器、以及横摆率传感器。车速传感器是检测自动驾驶车辆2的速度的检测器。作为车速传感器，能够使用设置于自动驾驶车辆2的车轮或与车轮一体旋转的驱动轴等、并检测各车轮的转速的车轮速传感器。车速传感器将所检测出的车速信息(车轮速信息)向自动驾驶ECU20发送。
加速度传感器是检测自动驾驶车辆2的加速度的检测器。加速度传感器例如包含检测自动驾驶车辆2的前后方向加速度的前后加速度传感器。加速度传感器也可以包含检测自动驾驶车辆2的横加速度的横加速度传感器。加速度传感器例如将自动驾驶车辆2的加速度信息向自动驾驶ECU20发送。横摆率传感器是检测绕自动驾驶车辆2的重心的铅直轴的横摆率(旋转角速度)的检测器。作为横摆率传感器，例如能够使用陀螺传感器。横摆率传感器将所检测出的自动驾驶车辆2的横摆率信息向自动驾驶ECU20发送。
致动器24是用于自动驾驶车辆2的控制的设备。致动器24至少包含驱动致动器、制动致动器、以及操舵致动器。驱动致动器根据来自自动驾驶ECU20的控制信号控制对发动机的空气供给量(节气门开度)，控制自动驾驶车辆2的驱动力。此外，在自动驾驶车辆2是混合动力车的情况下，除了对发动机的空气的供给量以外，还向作为动力源的马达输入来自自动驾驶ECU20的控制信号来控制该驱动力。在自动驾驶车辆2是电动汽车的情况下，向作为动力源的马达输入来自自动驾驶ECU20的控制信号来控制该驱动力。作为这些情况下的动力源的马达构成致动器24。
制动致动器根据来自自动驾驶ECU20的控制信号控制制动系统，控制向自动驾驶车辆2的车轮赋予的制动力。作为制动系统，例如，能够使用液压制动系统。操舵致动器根据来自自动驾驶ECU20的控制信号控制对电动动力转向系统之中控制操舵转矩的辅助马达的驱动。由此，操舵致动器控制自动驾驶车辆2的操舵转矩。
接着，针对自动驾驶ECU20的功能的构成的一例进行说明。自动驾驶ECU20具有：外部环境识别部31、行驶状态识别部32、车辆位置识别部33、车辆信息提供部34、以及车辆控制部35。
外部环境识别部31基于外部传感器22(车载摄像头的拍摄图像或车载雷达传感器检测出的物体信息)的检测结果，识别自动驾驶车辆2的外部环境。外部环境包含周围的物体相对于自动驾驶车辆2的相对位置。外部环境也可以包含周围的物体相对于自动驾驶车辆2的相对速度以及移动方向。外部环境识别部31通过模式匹配等识别其他车辆以及驻车场的柱等的物体。外部环境识别部31也可以识别驻车场的门、驻车场的壁、杆、安全锥等。另外，外部环境识别部31也可以通过白线识别而识别驻车场的行驶边界。
行驶状态识别部32基于内部传感器23的检测结果，识别自动驾驶车辆2的行驶状态。行驶状态包含自动驾驶车辆2的车速、自动驾驶车辆2的加速度、自动驾驶车辆2的横摆率。具体而言，行驶状态识别部32基于车速传感器的车速信息，识别自动驾驶车辆2的车速。行驶状态识别部32基于加速度传感器的车速信息，识别自动驾驶车辆2的加速度。行驶状态识别部32基于横摆率传感器的横摆率信息，识别自动驾驶车辆2的方向。
车辆位置识别部33基于自动驾驶车辆2的外部传感器22的检测结果和包含驻车场50内的地标的位置信息的驻车场地图信息，取得自动驾驶车辆2在驻车场地图上的位置即第1车辆位置。车辆位置识别部33实施自动驾驶车辆2在驻车场地图上的位置即本车位置的推定(本车位置推定、定位)[localization]来作为第1车辆位置的取得。
在此的本车位置推定是利用驻车场地图上的地标的位置信息来推定自动驾驶车辆2在驻车场地图上的本车位置。车辆位置识别部33通过周知的方法，利用外部传感器22检测驻车场地图上的位置被预先确定的地标，将该地标利用于本车位置的推定。车辆位置识别部33例如基于外部环境识别部31识别出的外部环境和通过通信部21从驻车场管理服务器1取得的地标的位置信息，识别地标相对于自动驾驶车辆2的相对位置，由此取得第1车辆位置。
除此之外，车辆位置识别部33也可以基于内部传感器23的检测结果，通过航位推算(Dead reckoning)识别自动驾驶车辆2的位置。另外，车辆位置识别部33也可以通过与设置于驻车场的信标(beacon)的通信识别自动驾驶车辆2的位置。
车辆信息提供部34通过通信部21向驻车场管理服务器1提供车辆信息。车辆信息提供部34例如按一定时间将包含车辆位置识别部33识别出的驻车场内的自动驾驶车辆2的位置的信息的车辆信息向驻车场管理服务器1提供。
车辆控制部35执行自动驾驶车辆2的自动驾驶。在自动驾驶中，沿着从驻车场管理服务器1指示的目标路线使自动驾驶车辆2自动行驶。车辆控制部35例如基于目标路线、自动驾驶车辆2的位置、自动驾驶车辆2的外部环境、以及自动驾驶车辆2的行驶状态，生成自动驾驶车辆2的行进路线[trajectory]。行进路线相当于自动驾驶的行驶计划。行进路线包含车辆利用自动驾驶而行驶的路径[path]和自动驾驶的车速计划。
路径是在目标路线上自动驾驶中的车辆行驶的预定的轨迹。路径例如能够设为与目标路线上的位置相应的自动驾驶车辆2的操舵角变化的数据(操舵角计划)。目标路线上的位置例如是在目标路线的行进方向上按每预定间隔(例如1m)设定的设定纵位置。操舵角计划成为按每个设定纵位置关联了目标操舵角的数据。
车辆控制部35例如以使得沿着目标路线通过驻车场的行驶路的中央的方式生成行进路线。车辆控制部35在被从驻车场管理服务器1指示了上限车速的情况下，生成行进路线以使得其成为不超过上限车速的车速计划。车辆控制部35也可以使用通过与驻车场管理服务器1的通信取得的驻车场地图信息生成行进路线。
车辆控制部35在从驻车场管理服务器1接收到停止指示的情况下，使自动驾驶车辆2停止。车辆控制部35在从驻车场管理服务器1接收到行进指示的情况下，使停止了的自动驾驶车辆2行进。车辆控制部35例如通过执行车辆纵控制[vehicle longitudinalcontrol]以及车辆横控制[vehicle lateral control]，使自动驾驶车辆2沿着路径自动驾驶。以上，对自动驾驶车辆2的构成的一例进行了说明，但是自动驾驶车辆2只要是能够实现自动代客泊车的构成则不限定于上述的内容。
用户终端3是与自动驾驶车辆2进行了关联的用户的便携信息终端。用户终端3例如作为自动驾驶车辆2的所有者的终端而登记于自动驾驶车辆2。用户终端3也可以是通过来自因出租(rental)而产生的暂时所有者、所有者的指示权限的移交，作为权限持有者而登记于自动驾驶车辆2的用户的终端。用户终端3例如由包含CPU等的处理器、ROM或RAM等的存储器、以及显示器兼触摸面板等的用户接口的计算机构成。
用户终端3具有进行对驻车场管理服务器1的入库请求以及出库请求的功能。用户能够通过操作用户终端3进行自动代客泊车的入库请求以及出库请求。用户例如在驻车场50的下车场52的下车用空间62使自动驾驶车辆2停车并下车之后，通过操作用户终端3完成入库请求而将对自动驾驶车辆2的指示权限向驻车场管理服务器1提供。
用户通过进行出库请求而经由驻车场管理服务器1使驻车于驻车空间61的自动驾驶车辆2行驶至乘车场53的乘车用空间63。自动驾驶车辆2在乘车用空间63等待用户。驻车场管理服务器1例如在自动驾驶车辆2到达乘车用空间63而停止了的情况下，结束对自动驾驶车辆2的指示权限。指示权限也可以在用户向自动驾驶车辆2发出门打开或起步的指示时结束。指示权限的结束也可以由自动驾驶车辆2进行。此外，伴随入库请求以及出库请求的自动驾驶车辆2的动作不限定于上述的技术方案。对驻车场管理服务器1也同样如此。
[自动驻车系统的处理]
接着，对自动驻车系统100的处理参照附图进行说明。图4是表示横阈值设定处理的一例的流程图。图4的横阈值设定处理例如在能够与驻车场管理服务器1通信的自动驾驶车辆2进入了驻车场等情况下，在自动代客泊车的开始后被执行。
如图4所示，驻车场管理服务器1在S01中，通过位置失效判定部14，进行自动驾驶车辆2正在行驶的通路的通路宽度是否为通路宽度阈值以上的判定。
驻车场管理服务器1在通过位置失效判定部14判定为自动驾驶车辆2正在行驶的通路的通路宽度为通路宽度阈值以上的情况下(S01：是)，移向S02。驻车场管理服务器1在通过位置失效判定部14没有判定为自动驾驶车辆2正在行驶的通路的通路宽度为通路宽度阈值以上的情况下(S01：否)，移向S03。
在S02中，驻车场管理服务器1通过位置失效判定部14设定比在自动驾驶车辆2正在行驶的通路的通路宽度低于通路宽度阈值的情况下的横阈值ThLT2大的横阈值ThLT1来作为横阈值。在S03中，驻车场管理服务器1通过位置失效判定部14设定在自动驾驶车辆2正在行驶的通路的通路宽度低于通路宽度阈值的情况下的横阈值ThLT2来作为横阈值。之后，结束本次的图4的处理。之后，驻车场管理服务器1例如在预定时间经过后，反复执行图4的处理。
横阈值也可以如图5那样被设定。图5是表示横阈值设定处理的其他例的流程图。图5的横阈值设定处理例如在能够与驻车场管理服务器1通信的自动驾驶车辆2进入到驻车场等情况下，在自动代客泊车的开始后被执行。
如图5所示，驻车场管理服务器1在S11中，通过位置失效判定部14，判定节点标签是否是第1节点类别(节点是否位于驻车分区附近)。驻车场管理服务器1在通过位置失效判定部14判定为节点标签是第1节点类别的情况下(S11：是)，移向S12。在S12中，驻车场管理服务器1通过位置失效判定部14设定比在正在行驶的自动驾驶车辆2附近的节点的类别是第2节点类别或第3节点类别的情况下的横阈值ThLT4，ThLT5小的横阈值ThLT3来作为横阈值。之后，结束本次的图5的处理。之后，驻车场管理服务器1例如在经过预定时间后，反复执行图5的处理。
另一方面，驻车场管理服务器1在由位置失效判定部14判定为节点标签并非第1节点类别的情况下(S11：否)，移向S13。驻车场管理服务器1在S13中，通过位置失效判定部14判定节点标签是否是第2节点类别(节点是否位于曲线区间)。驻车场管理服务器1在由位置失效判定部14判定为节点标签是第2节点类别的情况下(S13：是)，移向S14。在S14中，驻车场管理服务器1通过位置失效判定部14设定比在正在行驶的自动驾驶车辆2附近的节点的类别是第3节点类别的情况下的横阈值ThLT5小的横阈值ThLT4来作为横阈值。之后，结束本次的图5的处理。之后，驻车场管理服务器1例如在经过预定时间之后，反复执行图5的处理。
另一方面，驻车场管理服务器1在由位置失效判定部14判定为节点标签并非第2节点类别的情况下(S13：否)，移向S15。在S15中，驻车场管理服务器1通过位置失效判定部14设定在正在行驶的自动驾驶车辆2附近的节点的类别是第3节点类别的情况下的横阈值ThLT5来作为横阈值。之后，结束本次的图5的处理。之后，驻车场管理服务器1例如在经过预定时间后，反复执行图5的处理。
如图6所示，驻车场管理服务器1在S21中，通过位置失效判定部14进行自动驾驶车辆2正在行驶的通路上相邻的节点的节点间隔是否为节点间隔阈值以上的判定。
驻车场管理服务器1在由位置失效判定部14判定为自动驾驶车辆2正在行驶的通路上相邻的节点的节点间隔为节点间隔阈值以上的情况下(S21：是)，移向S22。驻车场管理服务器1在由位置失效判定部14没有判定为自动驾驶车辆2正在行驶的通路上相邻的节点的节点间隔为节点间隔阈值以上的情况下(S21：否)，移向S23。
在S22中，驻车场管理服务器1通过位置失效判定部14设定比在自动驾驶车辆2正在行驶的通路上相邻的节点的节点间隔低于节点间隔阈值的情况下的纵阈值ThLN2大的纵阈值ThLN1来作为纵阈值。在S23中，驻车场管理服务器1通过位置失效判定部14设定在自动驾驶车辆2正在行驶的通路上相邻的节点的节点间隔低于节点间隔阈值的情况下的纵阈值ThLN2来作为纵阈值。之后，结束本次的图6的处理。之后，驻车场管理服务器1例如在经过预定时间后，反复执行图6的处理。
图7是表示位置失效判定处理的一例的流程图。位置失效判定处理例如在能够与驻车场管理服务器1通信的自动驾驶车辆2进入了驻车场等情况下，在开始自动代客泊车之后被执行。
如图7所示，驻车场管理服务器1在S31中，通过车辆信息取得部11，根据指示进行基于自动驾驶中的自动驾驶车辆2的外部传感器22的检测结果而由自动驾驶车辆2的车辆位置识别部33识别出的、自动驾驶车辆2的第1车辆位置的取得。驻车场管理服务器1在S32中，通过车辆状况识别部12，基于设置于驻车场50内的驻车场传感器4的检测结果，进行自动驾驶车辆2在驻车场地图上的位置即第2车辆位置的取得。
驻车场管理服务器1在S33中，通过位置误差算出部13，进行所取得的第1车辆位置与第2车辆位置的位置误差的算出。位置误差算出部13例如基于所取得的第1车辆位置和第2车辆位置，算出沿着通路的延伸方向的第1纵位置与第2纵位置的差分即纵位置误差、和沿着通路的宽度方向的第1横位置与第2横位置的差分即横位置误差。
驻车场管理服务器1在S34中，通过位置失效判定部14，进行第1纵位置与第2纵位置的差分(纵位置误差)是否为纵阈值以上的判定。
驻车场管理服务器1在由位置失效判定部14没有判定为纵位置误差为纵阈值以上的情况下(S34：否)，移向S35。驻车场管理服务器1在S35中，通过位置失效判定部14，进行第1横位置与第2横位置的差分(横位置误差)是否为比纵阈值小的横阈值以上的判定。驻车场管理服务器1在由位置失效判定部14没有判定为横位置误差为横阈值以上的情况下(S35：否)，移向S36。驻车场管理服务器1在S36中，通过位置失效判定部14进行不存在位置失效这一判定。之后，结束本次的图7的处理。之后，驻车场管理服务器1例如在经过预定时间之后，反复执行图7的处理。
另一方面，驻车场管理服务器1在由位置失效判定部14判定为纵位置误差为纵阈值以上的情况下(S34：是)，或者，由位置失效判定部14判定为横位置误差为横阈值以上的情况下(S35：是)，移向S37。驻车场管理服务器1在S37中，通过位置失效判定部14进行存在位置失效这一判定。之后，结束本次的图7的处理。之后，驻车场管理服务器1例如在经过预定时间之后，反复执行图7的处理。
根据以上说明的本实施方式的自动驻车系统100，在第1纵位置与第2纵位置的差分为纵阈值以上、或、第1横位置与第2横位置的差分为横阈值以上的情况下，判定为存在位置失效。在位置失效的判定中，使用比纵阈值(ThLN1或ThLN2)小的横阈值(ThLT1～ThLT5中的任一个)。因此，能够针对通路的宽度方向，适当进行第1车辆位置的位置失效的判定。
另外，根据自动驻车系统100，驻车场地图信息包含与通路的通路宽度相关的通路宽度信息。位置失效判定部14在自动驾驶车辆2正在行驶的通路的通路宽度为通路宽度阈值以上的情况下，使用比在自动驾驶车辆2正在行驶的通路的通路宽度低于通路宽度阈值的情况下的横阈值ThLT2大的横阈值ThLT1，判定有无位置失效。由此，能够根据通路宽度进行关于横位置的位置失效的判定。
另外，根据自动驻车系统100，驻车场地图信息包含以对应于通路并按预定间隔彼此分离的方式预先设定的多个节点相关的节点位置信息，位置失效判定部14在自动驾驶车辆2正在行驶的通路上相邻的节点的节点间隔为节点间隔阈值以上的情况下，使用比在节点间隔低于节点间隔阈值的情况下的纵阈值ThLN2大的纵阈值ThLN1，判定有无位置失效。由此，能够根据节点间隔进行关于纵位置的位置失效的判定。
另外，根据自动驻车系统100，驻车场地图信息还包含以对应于通路并按预定间隔彼此分离的方式预先设定的多个节点相关的节点位置信息、和与节点的类别相关的节点标签信息，节点标签信息包含节点位于曲线区间这一节点的类别、和节点位于直线区间这一节点的类别。位置失效判定部14在正在行驶的自动驾驶车辆2附近的节点位于曲线区间的情况下，使用比在节点位于直线区间的情况下的横阈值ThLT5小的横阈值ThLT4，判定有无位置失效。由此，能够根据节点是位于直线区间还是位于曲线区间，进行关于横位置的位置失效的判定。
以上，对本发明的实施方式进行了说明，但是本发明并不限定于上述的实施方式。本发明也能够以上述的实施方式为首，基于本领域技术人员的知识以进行了各种变更、实施了改良的各种方式进行实施。
驻车场管理服务器1未必能够与自动驾驶车辆2直接通信，也可以是经由其他服务器等进行通信的技术方案。驻车场管理服务器1例如也可以经由自动驾驶车辆2的制造商侧的管理服务器或MaaS[Mobility as a Service：出行即服务]的操作服务器等与自动驾驶车辆2通信。
作为节点的类别，例示了节点位于驻车分区附近这一第1节点类别、节点位于曲线区间这一第2节点类别、以及、节点的位置既不位于驻车分区附近也不位于曲线区间这一第3节点类别，但是也可以省略这3个类别中的1个或2个类别，还可以包含其他类别。或者，驻车场地图信息也可以未必包含与节点的类别相关的节点标签信息。
在上述实施方式中，驻车场地图数据库5将行驶边界的位置信息以及地标的位置信息作为节点信息与节点进行了预先关联并存储，但是这样的节点信息也可以未必存储于驻车场地图数据库5。例如，也可以是如下技术方案，即这样的节点信息从与驻车场地图数据库5不同的提供源(例如地图数据制作公司等)，以行驶边界的位置信息以及地标的位置信息作为节点信息与节点进行了预先关联的状态得到而被使用。
在上述实施方式中，横阈值通过图4的横阈值设定处理或图5的横阈值设定处理而被设定，但是也可以使用图4的横阈值设定处理和图5的横阈值设定处理这两方进行设定。此外，横阈值也可以未必根据通路宽度以及节点类别而被设定。另外，在上述实施方式中，纵阈值通过图6的纵阈值设定处理而被设定，但是也可以未必根据节点间隔而被设定。总之在本公开中，在任何情况下，横阈值均被设为比纵阈值小即可。
在上述实施方式中，位置失效判定部14在第1纵位置与第2纵位置的差分为纵阈值以上这一条件、和第1横位置与第2横位置的差分为横阈值以上这一条件中的任一个成立的情况下，判定为存在位置失效，但是也可以在两方条件均成立的情况下判定为存在位置失效。也就是说，位置失效判定部14也可以在至少第1纵位置与第2纵位置的差分为纵阈值以上、以及、第1横位置与第2横位置的差分为横阈值以上的任何情况下，判定为存在位置失效。

Claims (5)

1.一种自动驻车系统，是通过对驻车场内的自动驾驶车辆进行指示，使其沿着所述驻车场的多条通路自动驾驶而驻车于所述驻车场内的目标驻车空间的自动驻车系统，具备：
第1车辆位置取得部，基于所述自动驾驶车辆的车载传感器的检测结果和包含所述驻车场内的物标信息的驻车场地图信息，取得所述自动驾驶车辆在驻车场地图上的位置即第1车辆位置；
第2车辆位置取得部，基于设置于所述驻车场内的设施传感器的检测结果，取得所述自动驾驶车辆在驻车场地图上的位置即第2车辆位置；以及
位置失效判定部，基于所述第1车辆位置以及所述第2车辆位置，判定有无与所述第1车辆位置相关的所述自动驾驶车辆的位置失效，
所述第1车辆位置包含：沿着所述通路的延伸方向的第1纵位置和沿着所述通路的宽度方向的第1横位置，
所述第2车辆位置包含：沿着所述延伸方向的第2纵位置和沿着所述宽度方向的第2横位置，
所述位置失效判定部在所述第1纵位置与所述第2纵位置的差为纵阈值以上、所述第1横位置与所述第2横位置的差为横阈值以上中的至少任一个的情况下，判定为存在所述位置失效，
所述横阈值比所述纵阈值小。
2.根据权利要求1所述的自动驻车系统，
所述驻车场地图信息包含与所述通路的通路宽度相关的通路宽度信息，
所述位置失效判定部在所述自动驾驶车辆正在行驶的所述通路的通路宽度为通路宽度阈值以上的情况下，使用比所述自动驾驶车辆正在行驶的所述通路的通路宽度低于所述通路宽度阈值的情况下大的所述横阈值，判定有无所述位置失效。
3.根据权利要求1所述的自动驻车系统，
所述驻车场地图信息包含与预先设定为对应于所述通路并以预定间隔彼此分离的多个节点相关的节点位置信息，
所述位置失效判定部在所述自动驾驶车辆正在行驶的所述通路上相邻的所述节点的节点间隔为节点间隔阈值以上的情况下，使用比所述节点间隔低于所述节点间隔阈值的情况下大的所述纵阈值，判定有无所述位置失效。
4.根据权利要求2所述的自动驻车系统，
所述驻车场地图信息包含与预先设定为对应于所述通路并以预定间隔彼此分离的多个节点相关的节点位置信息，
所述位置失效判定部在所述自动驾驶车辆正在行驶的所述通路上相邻的所述节点的节点间隔为节点间隔阈值以上的情况下，使用比所述节点间隔低于所述节点间隔阈值的情况下大的所述纵阈值，判定有无所述位置失效。
5.根据权利要求1～4中任一项所述的自动驻车系统，
所述驻车场地图信息还包含：与预先设定为对应于所述通路并以预定间隔彼此分离多个节点相关的节点位置信息和与所述节点的类别相关的节点标签信息，
所述节点标签信息包含：所述节点位于曲线区间这一所述节点的类别和所述节点位于直线区间这一所述节点的类别，
所述位置失效判定部在正在行驶的所述自动驾驶车辆附近的所述节点位于所述曲线区间的情况下，使用比所述节点位于所述直线区间的情况下小的所述横阈值，判定有无所述位置失效。
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