CN114312756A - 停车辅助系统、停车辅助装置、停车辅助方法以及记录介质 - Google Patents
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Abstract
停车辅助系统(20)包括:构成为获取表示从移动体到障碍物的距离的距离信息的测距部(101);检测表示停车区域的车道线的检测部(102);在未检测到上述车道线的情况下,基于上述距离信息和预先确定的方向来推断上述障碍物的延长方向,在检测到上述车道线的情况下,基于上述距离信息和上述车道线来推断上述障碍物的延长方向的推断部;以及基于上述延长方向来生成上述移动体的移动路径的生成部(104)。
Description
技术领域
本发明涉及停车辅助系统、停车辅助装置、停车辅助方法以及记录介质。
背景技术
在辅助使车辆停在停车区域时的车辆的动作的停车辅助系统中,作为检测存在于车辆的周边的障碍物的单元,有时利用超声波传感器,超声波传感器利用超声波的反射波来测定从车辆到障碍物的距离。
在进行停车辅助时,需要推断存在于作为目标的停车区域的周边的障碍物(例如停在邻接的停车区域中的其他车辆等)的形状。特别是,准确地推断障碍物的延长方向(例如沿着其他车辆的侧面部的方向等)在提高控制的可靠性、效率性的方面很重要。但是,在使用超声波传感器等能够检测的范围比较窄的传感器的情况下,难以准确地推断远离本车辆的部分的形状。
发明内容
因此,本发明提供一种能够使障碍物的形状的推断精度提高的停车辅助系统、停车辅助装置、停车辅助方法以及记录介质。
本发明的第一方式为停车辅助系统。上述停车辅助系统包括:测距部,构成为利用超声波的反射来获取表示从移动体到障碍物的距离的距离信息;检测部,构成为检测表示停车区域的车道线;推断部,构成为在未检测到上述车道线的情况下,基于上述距离信息和预先确定的方向来推断上述障碍物的延长方向,并构成为在检测到上述车道线的情况下,基于上述距离信息和上述车道线来推断上述障碍物的延长方向;以及生成部,构成为基于由所述推断部推断出的上述延长方向来生成上述移动体的移动路径。
根据上述结构,在由检测部检测到车道线的情况下,基于车道线来推断障碍物的延长方向。由此,即使在利用超声波来检测障碍物的情况下,也能够提高障碍物的延长方向的推断精度,从而能够提高停车辅助控制的可靠性及效率性。
也可以是上述停车辅助系统还具备计算部,该计算部构成为在检测到车道线的情况下,基于根据车道线推断出的延长方向,来计算移动体向停车区域进入时能够通行的横宽距离。
由此,能够准确地计算横宽距离,从而能够提高停车辅助控制的可靠性及效率性。
另外,也可以是上述停车辅助系统还具备整合部,该整合部构成为在基于距离信息检测到多个障碍物、且检测到车道线的情况下,基于车道线进行用于将多个障碍物整合成一个障碍物的处理。
根据上述结构,能够提高障碍物的识别精度,从而能够提高停车辅助控制的可靠性及效率性。
本发明的第二方式为停车辅助装置。上述停车辅助装置基于利用超声波的反射而获取到的、表示从移动体到障碍物的距离的距离信息,进行用于辅助使上述移动体向停车区域停车时的上述移动体的移动的处理。上述停车辅助装置包括:推断部,构成为在未检测到表示上述停车区域的车道线的情况下,基于上述距离信息和预先确定的方向来推断上述障碍物的延长方向,并构成为在检测到上述车道线的情况下,基于上述距离信息和上述车道线来推断上述障碍物的延长方向;和生成部,基于由上述推断部推断出的上述延长方向来生成上述移动体的移动路径。
本发明的第三方式为停车辅助方法。上述停车辅助方法包括:利用超声波的反射而获取表示从移动体到障碍物的距离的距离信息;检测表示停车区域的车道线;在未检测到上述车道线的情况下,基于上述距离信息和预先确定的方向来推断上述障碍物的延长方向;在检测到上述车道线的情况下,基于上述距离信息和上述车道线来推断上述障碍物的延长方向;以及基于推断出的上述延长方向来生成上述移动体的移动路径。
本发明的第四方式为记录介质。上述记录介质为使基于利用超声波的反射而获取到的表示从移动体到障碍物的距离的距离信息,来进行用于辅助上述移动体向停车区域停车时的上述移动体的移动的处理的处理器执行以下内容的非暂时性记录介质。在未检测到表示上述停车区域的车道线的情况下,基于上述距离信息和预先确定的方向来推断上述障碍物的延长方向;在检测到上述车道线的情况下,基于上述距离信息和上述车道线来推断上述障碍物的延长方向;以及基于推断出的上述延长方向来生成上述移动体的移动路径。
附图说明
以下将参考附图描述本发明示例性实施例的特征、优点、技术以及工业意义,其中,相同的附图标记表示相同的元件,并且其中:
图1是表示搭载实施方式所涉及的停车辅助系统的车辆的结构的俯视图。
图2是表示实施方式所涉及的停车辅助系统的结构的框图。
图3是表示实施方式所涉及的停车辅助系统的功能结构的框图。
图4是表示利用了实施方式所涉及的停车辅助系统的停车场的一个例子的图。
图5是表示在实施方式中在检测到车道线的情况下推断出的延长方向的图。
图6是表示在实施方式中在未检测到车道线的情况下推断出的延长方向的图。
图7是表示实施方式所涉及的停车辅助系统中的处理的流程图。
图8是表示实施方式所涉及的横宽距离的计算方法的图。
图9是表示实施方式所涉及的横宽距离计算部中的处理的流程图。
图10是表示在实施方式中在车辆通过停车区域时超声波传感器能够检测的检测区域的一个例子的图。
图11是表示在实施方式中在车辆向停车区域进入时超声波传感器能够检测的检测区域的一个例子的图。
图12是表示在实施方式中将一个障碍物识别成两个障碍物的状态的一个例子的图。
图13是表示在实施方式中在检测到车道线的情况下将多个识别对象整合成一个识别对象的处理的图。
图14是表示实施方式所涉及的障碍物整合部中的处理的流程图。
具体实施方式
以下,基于附图对本公开的实施方式以及变形例进行说明。以下记载的实施方式以及变形例的结构、及通过该结构带来的作用以及效果仅为一个例子,并不限定于以下的记载内容。
图1是表示搭载实施方式所涉及的停车辅助系统的车辆10的结构的俯视图。
车辆10是移动体的一个例子。车辆10例如可以是以内燃机作为驱动源的汽车(内燃机汽车),也可以是以电动机作为驱动源的汽车(电动汽车、燃料电池汽车等),还可以是以它们双方作为驱动源的汽车(混合动力汽车)。车辆10能够搭载各种变速装置,还能够搭载驱动内燃机、电动机所需的各种装置(系统、部件等)。车辆10中的与车轮13的驱动相关的装置的方式、个数以及布局等能够进行各种设定。
如图1所示,车辆10具备车体12、四个车轮13、一个或多个(在本实施方式中为四个)拍摄装置14a、14b、14c、14d、以及一个或多个(在本实施方式中为八个)超声波传感器16a、16b、16c、16d、16e、16f、16g、16h、16i、16j、16k、16l。在不需要区分拍摄装置14a、14b、14c、14d的情况下,记载为拍摄装置14。在不需要区分超声波传感器16a、16b、16c、16d、16e、16f、16g、16h、16i、16j、16k、16l的情况下,记载为超声波传感器16。
车体12构成乘坐者乘车的车室。车体12收容或保持车轮13、拍摄装置14、超声波传感器16等。
四个车轮13设置在车体12的前后左右。例如,前侧的两个车轮13作为转向轮发挥功能,后侧的两个车轮13作为驱动轮发挥功能。
拍摄装置14例如是内置CCD(ChargeCoupledDevice:电荷耦合器件)、CIS(CMOSImageSensor:CMOS图像传感器)等拍摄元件的数码相机。拍摄装置14将包含以规定的帧率生成的多个帧图像的动态图像或者静态图像的数据作为拍摄数据输出。拍摄装置14分别具有广角透镜或鱼眼镜头,例如能够拍摄水平方向的140°~190°的范围。拍摄装置14的光轴被朝向斜下方设定。因此,拍摄装置14输出拍摄包含周边的路面在内的车辆10的周边所得的拍摄数据。
拍摄装置14设置于车体12的外周部。例如,拍摄装置14a设置于车体12的前端部的左右方向的中央部(例如,前格栅)。拍摄装置14a生成拍摄车辆10的前方的周边所得的拍摄图像。拍摄装置14b设置于车体12的后端部的左右方向的中央部(例如,后门开关周边)。拍摄装置14b生成拍摄车辆10的后方的周边所得的拍摄图像。拍摄装置14c设置于车体12的左端部的前后方向的中央部(例如,左侧后视镜12a)。拍摄装置14c生成拍摄车辆10的左方的周边所得的拍摄图像。拍摄装置14d设置于车体12的右端部的前后方向的中央部(例如,右侧后视镜12b)。拍摄装置14d生成拍摄车辆10的右方的周边所得的拍摄图像。
超声波传感器16例如是设置于车辆10的外周部,发送超声波作为检测波,并接收被存在于车辆10的周边的物体(障碍物)反射的反射波的超声波传感器(声纳)。超声波传感器16获取(生成)表示从车辆10到存在于车辆10的周边的障碍物的距离的距离信息。例如,超声波传感器16获取从发送检测波起至接收到反射波为止的时间(TOF:TimeOfFlight)作为用于确定障碍物的存在与否、距离、位置、移动等的距离信息。
超声波传感器16a、16b、16c、16d也被称为侧声纳,设置于车辆10的左右的侧部。超声波传感器16e、16f也被称为角声纳,设置于比超声波传感器16a、16b、16c、16d靠车辆10的后部(例如,车辆10的角附近),比超声波传感器16a、16b、16c、16d朝向后方(例如,后方的外侧)。超声波传感器16g、16h也被称为角声纳,设置于比超声波传感器16a、16b、16c、16d靠车辆10的前部(例如,车辆10的角附近),比超声波传感器16a、16b、16c、16d朝向前方(例如,前方的外侧)。超声波传感器16i、16j也被称为后声纳,设置于车辆10的后端部。超声波传感器16k、16l也被称为前声纳,设置于车辆10的前端部。
超声波传感器16a设置于车辆10的左侧面的前侧的位置。超声波传感器16a朝向左方向。超声波传感器16a获取与存在于车辆10的前侧的左侧方的检测区域的障碍物相关的距离信息。
超声波传感器16b设置于车辆10的左侧面的后侧的位置。超声波传感器16b朝向左方向。超声波传感器16b获取与存在于车辆10的后侧的左侧方的检测区域的障碍物相关的距离信息。
超声波传感器16c设置于车辆10的右侧面的前侧的位置。超声波传感器16c朝向右方向。超声波传感器16c获取与存在于车辆10的前侧的右侧方的检测区域的障碍物相关的距离信息。
超声波传感器16d设置于车辆10的右侧面的后侧的位置。超声波传感器16d朝向右方向。超声波传感器16d获取与存在于车辆10的后侧的右侧方的检测区域的障碍物相关的距离信息。
超声波传感器16e设置于车辆10的后端部的左侧的位置。超声波传感器16e朝向左后方。超声波传感器16e获取与存在于车辆10的左后方的检测区域的障碍物相关的距离信息。
超声波传感器16f设置于车辆10的后端部的右侧的位置。超声波传感器16f朝向右后方。超声波传感器16f获取与存在于车辆10的右后方的检测区域的障碍物相关的距离信息。
超声波传感器16g设置于车辆10的前端部的左侧的位置。超声波传感器16g朝向左前方。超声波传感器16g获取与存在于车辆10的左前方的检测区域的障碍物相关的距离信息。
超声波传感器16h设置于车辆10的前端部的右侧的位置。超声波传感器16h朝向右前方。超声波传感器16h获取与存在于车辆10的右前方的检测区域的障碍物相关的距离信息。
超声波传感器16i、16j在车辆10的后端部沿左右方向相互隔开间隔地设置在超声波传感器16e、16f之间。超声波传感器16i、16j朝向后方。超声波传感器16i、16j获取与存在于车辆10的后方的检测区域的障碍物相关的距离信息。
超声波传感器16k、16l在车辆10的前端部沿左右方向相互隔开间隔地设置在超声波传感器16g、16h之间。超声波传感器16k、16l朝向前方。超声波传感器16k、16l获取与存在于车辆10的前方的检测区域的障碍物相关的距离信息。
图2是表示实施方式所涉及的停车辅助系统20的结构的框图。
停车辅助系统20搭载于车辆10,通过自动驾驶(包含一部分自动驾驶)的执行辅助使车辆10停在规定的停车区域时的车辆10的移动。
如图2所示,停车辅助系统20具备拍摄装置14、超声波传感器16、制动系统22、加速系统24、转向操纵系统26、变速系统28、车速传感器30、监控装置32、停车辅助装置34、以及车内网络36。
制动系统22控制车辆10的减速。制动系统22具有制动部40、制动控制部42以及制动部传感器44。
制动部40例如是包含制动器、制动踏板等,用于使车辆10减速的装置。
制动控制部42例如是具有CPU(CentralProcessingUnit:中央处理单元)等硬件处理器的微型计算机等计算机。制动控制部42基于来自停车辅助装置34的指示控制制动部40,控制车辆10的减速。
制动部传感器44例如是位置传感器,在制动部40为制动踏板的情况下,检测制动部40的位置。制动部传感器44将检测到的制动部40的位置输出到车内网络36。
加速系统24控制车辆10的加速。加速系统24具有加速部46、加速控制部48以及加速部传感器50。
加速部46例如是包含加速器踏板等,用于使车辆10加速的装置。
加速控制部48例如是具有CPU等硬件处理器的微型计算机等计算机。加速控制部48基于来自停车辅助装置34的指示控制加速部46,控制车辆10的加速。
加速部传感器50例如是位置传感器,在加速部46为加速器踏板的情况下,检测加速部46的位置。加速部传感器50将检测到的加速部46的位置输出到车内网络36。
转向操纵系统26控制车辆10的行进方向。转向操纵系统26具有转向操纵部52、转向操纵控制部54以及转向操纵部传感器56。
转向操纵部52例如是包含手柄(方向盘)等,使车辆10的转向轮转向,对车辆10的行进方向进行转向操纵的装置。
转向操纵控制部54例如是具有CPU等硬件处理器的微型计算机等计算机。转向操纵控制部54基于来自停车辅助装置34的指示控制转向操纵部52,控制车辆10的行进方向。
转向操纵部传感器56是第三检测部的一个例子,例如是包含霍尔元件等的角度传感器,检测转向操纵部52的旋转角亦即转向操纵角。转向操纵部传感器56将检测到的转向操纵部52的转向操纵角输出到车内网络36。
变速系统28控制车辆10的变速比。变速系统28具有变速部58、变速控制部60及变速部传感器62。
变速部58例如是包含变速杆等,使车辆10的变速比变更的装置。
变速控制部60例如是具有CPU等硬件处理器的微型计算机等计算机。变速控制部60基于来自停车辅助装置34的指示控制变速部58,控制车辆10的变速比。
变速部传感器62例如是位置传感器,在变速部58为变速杆的情况下,检测变速部58的位置。变速部传感器62将检测到的变速部58的位置输出到车内网络36。
车速传感器30例如是具有设置于车辆10的车轮13的附近的霍尔元件,检测车轮13的旋转量或者每单位时间的转速的传感器。车速传感器30将检测到的旋转量或表示转速的轮速脉冲数作为用于计算车速的传感器值,输出到车内网络36。停车辅助装置34能够基于从车速传感器30获取到的传感器值来计算车辆10的速度(车速)、移动量等。
监控装置32设置于车辆10的车室内的仪表板等。监控装置32具有显示部64、声音输出部66及操作输入部68。
显示部64基于停车辅助装置34发送来的图像数据显示图像。显示部64例如是液晶显示器(LCD:LiquidCrystalDisplay)、有机电致发光显示器(OELD:OrganicElectroluminescentDisplay)等显示装置。显示部64例如显示接受指示自动驾驶与手动驾驶的切换的操作指示的图像。
声音输出部66基于停车辅助装置34发送来的声音数据输出声音。声音输出部66例如是扬声器。声音输出部66例如输出与指示自动驾驶与手动驾驶的切换的操作指示相关的声音。
操作输入部68接受乘坐者的输入。操作输入部68例如是触摸面板。操作输入部68设置于显示部64的显示画面。操作输入部68构成为能够透过显示部64显示的图像。由此,操作输入部68能够使乘坐者视觉确认显示于显示部64的显示画面的图像。操作输入部68接受通过乘坐者触摸与显示于显示部64的显示画面的图像对应的位置而输入的指示,并发送到停车辅助装置34。此外,操作输入部68并不限于触摸面板,也可以是按钮式等硬开关。
停车辅助装置34是包含ECU(ElectronicControlUnit)等微型计算机的计算机,进行车辆10的停车辅助。
停车辅助装置34具备CPU34a、ROM(ReadOnlyMemory:只读存储器)34b、RAM(RandomAccessMemory:随机存取存储器)34c、显示控制部34d、声音控制部34e以及SSD(SolidStateDrive:固态驱动器)34f。CPU34a、ROM34b以及RAM34c也可以被集成在同一封装内。
CPU34a是硬件处理器的一个例子,读出存储于ROM34b等非易失性存储装置的程序,并按照该程序执行各种运算处理及控制。CPU34a例如执行基于车辆10的自动驾驶的停车辅助。
ROM34b存储程序、程序的执行所需的参数等。RAM34c暂时存储在利用CPU34a的运算中使用的各种数据。显示控制部34d在利用停车辅助装置34的运算处理中,主要执行由拍摄装置14获取到的图像的图像处理、显示于显示部64的显示用的图像的数据转换等。声音控制部34e在利用停车辅助装置34的运算处理中,主要执行声音输出部66输出的声音的处理。SSD34f是能够改写的非易失性存储装置,即使在停车辅助装置34的电源断开的情况下也维持数据。
车内网络36例如包括CAN(ControllerAreaNetwork:控制器局域网)、LIN(LocalInterconnectNetwork:内部互联网)等。车内网络36以能够相互收发信息的方式将加速系统24、制动系统22、转向操纵系统26、变速系统28、超声波传感器16、车速传感器30、监控装置32的操作输入部68以及停车辅助装置34连接。
图3是表示实施方式所涉及的停车辅助系统20的功能结构的框图。
停车辅助系统20具备测距部101、车道线检测部102(检测部)、延长方向推断部103(推断部)、移动路径生成部104(生成部)以及行驶控制部105。
测距部101利用超声波的反射来获取表示从车辆10到障碍物的距离的距离信息。测距部101通过超声波传感器16、停车辅助装置34、程序等的配合而构成。
车道线检测部102检测表示停车区域的车道线。车道线检测部102通过拍摄装置14、停车辅助装置34、程序等的配合而构成。车道线检测部102通过对由拍摄装置14获取到的拍摄图像的图像识别处理检测存在于车辆10的周边的车道线。此外,检测车道线的方法并不限于此,例如,也能够代替拍摄装置14而基于由LIDAR(LightDetectionAndRanging:激光雷达)传感器、毫米波雷达等获取到的信息来检测车道线。
延长方向推断部103基于由测距部101获取到的距离信息和由车道线检测部102获取到的车道线信息,来推断存在于车辆10的周边的障碍物、特别是存在于作为目标的停车区域的近旁的障碍物的延长方向。延长方向表示障碍物的形状特征的一部分,是障碍物的比较长的部分延长的方向。延长方向例如在障碍物为车辆的情况下,是沿着车辆的侧面部分的方向。车道线信息包含由车道线检测部102检测出的车道线的位置、形状等。延长方向推断部103通过停车辅助装置34、程序等的配合而构成。
本实施方式所涉及的延长方向推断部103在未检测到车道线的情况下,基于由测距部101获取到的距离信息、和预先确定的方向(例如车辆10的车宽方向等)来推断延长方向。另外,延长方向推断部103在由车道线检测部102检测到车道线的情况下,基于距离信息和车道线来推断延长方向。
移动路径生成部104基于由延长方向推断部103推断出的障碍物的延长方向,来生成车辆10的移动路径。移动路径生成部104通过停车辅助装置34、程序等的配合而构成。
本实施方式所涉及的移动路径生成部104包括横宽距离计算部111及障碍物整合部112。
横宽距离计算部111在由车道线检测部102检测到车道线的情况下,基于根据该车道线推断出的障碍物的延长方向,来计算车辆10向停车区域进入时能够通行的横宽距离。
障碍物整合部112在基于由测距部101获取到的距离信息检测到多个障碍物、且由车道线检测部102检测到车道线的情况下,基于该车道线进行用于将多个障碍物整合成一个障碍物的处理。
移动路径生成部104基于横宽距离计算部111的计算结果及障碍物整合部112的处理结果,来生成车辆10的移动路径。
行驶控制部105基于由移动路径生成部104生成的移动路径,进行用于使车辆10自动行驶的处理。行驶控制部105通过停车辅助装置34、制动系统22、加速系统24、转向操纵系统26及变速系统28、程序等的配合而构成。
图4是表示利用实施方式所涉及的停车辅助系统20的停车场的一个例子的图。
图4所例示的停车场是多个停车区域201倾斜(台阶状)排列的停车场。各停车区域201被车道线211划分。在本例中,在与车辆10(本车辆)要停车的停车区域201邻接的停车区域停有其他车辆200A、200B,这些其他车辆200A、200B成为障碍物。在图4中,示出了车辆10沿行进方向Df低速地行进而一次通过作为目标的停车区域201,之后后退入库的状况。在这种状况下,车辆10的行进方向Df与其他车辆200A、200B的延长方向E不正交。
在车辆10通过停车区域201时,由超声波传感器16(在本例中为超声波传感器16c、16d)获取表示从车辆10到其他车辆200A、200B的距离的距离信息,并且由拍摄装置14(在本例中为拍摄装置14d)获取停车区域201的周边的拍摄数据(拍摄图像)。进而,在从拍摄图像检测(识别)到车道线211的情况下,基于距离信息和车道线211来推断其他车辆200A、200B的延长方向E。另一方面,在未检测到车道线211的情况下,基于距离信息和预先确定的方向来推断延长方向E。
图5是表示在实施方式中在检测到车道线211的情况下推断出的延长方向E的图。
在图5中,示出了由超声波传感器16检测到其他车辆200A的四处端部P1~P4,并从拍摄装置14拍摄的拍摄图像检测到车道线211的情况。在这种情况下,延长方向推断部103(参照图3)基于根据距离信息求出的端部P1~P4的位置、和与车道线211相关的车道线信息,来推断其他车辆200A的延长方向E。具体而言,将通过距作为目标的停车区域201最近的其他车辆200A的端部(在本例中为端部P1)的延长方向E设定为与车道线211的延长方向Es平行。此外,在上述中仅对其他车辆200A进行了说明,但关于其他车辆200B也相同。根据这种推断方法,即使在如图4所示那样多个停车区域201倾斜排列的特殊的停车场中,也能够准确地推断其他车辆200A、200B的延长方向E。
图6是表示在实施方式中在未检测到车道线211的情况下推断出的延长方向E的图。
在图6中,示出了由超声波传感器16检测到其他车辆200A的四处端部P1~P4,并从拍摄装置14拍摄的拍摄图像未检测到车道线211的情况。在这种情况下,延长方向推断部103基于根据距离信息求出的端部P1~P4的位置、和预先确定的方向亦即车宽方向W,来推断其他车辆200A的延长方向E。具体而言,将通过距作为目标的停车区域201最近的其他车辆200A的端部(在本例中为端部P1)的延长方向E设定为与车宽方向W平行。此外,在上述中仅对其他车辆200A进行了说明,但关于其他车辆200B也相同。根据这种推断方法,在图4所示那样的特殊构造的停车场中其他车辆200A、200B的延长方向的推断精度变低,但在行进方向Df与延长方向E成直角的通常的构造的停车场中,能够实际上以足够的精度推断延长方向E。
图7是表示实施方式所涉及的停车辅助系统20中的处理的流程图。
若测距部101获取到距离信息(S101),则延长方向推断部103判定是否由车道线检测部102检测到车道线211(S102)。在检测到车道线211的情况下(S102:是),延长方向推断部103基于距离信息和车道线211来推断障碍物(其他车辆200A、200B)的延长方向E(S103)。另一方面,在未检测到车道线211的情况下(S102:否),延长方向推断部103基于距离信息和车宽方向W来推断障碍物的延长方向E(S104)。
移动路径生成部104基于如上述那样推断出的延长方向E来生成车辆10的移动路径(S105),行驶控制部105按照所生成的移动路径控制车辆10(S106)。
另外,如上述那样,移动路径生成部104基于横宽距离计算部111的计算结果和障碍物整合部112的处理结果来生成移动路径。
图8是表示实施方式的横宽距离De的计算方法的图。
横宽距离De表示车辆10向作为目标的停车区域201进入时能够通行的区域的宽度。如图8所示,在检测到车道线211的情况下,基于根据该车道线211推断出的延长方向E来计算横宽距离De。由此,即使是图4所示那样的特殊构造的停车场,也能够准确地计算横宽距离De。
图9是表示实施方式所涉及的横宽距离计算部111中的处理的流程图。
横宽距离计算部111判定是否由车道线检测部102检测到车道线211(S201)。在检测到车道线211的情况下(S201:是),横宽距离计算部111根据基于车道线211的延长方向E(参照图5及图8),来计算横宽距离De(S202)。另一方面,在未检测到车道线211的情况下(S201:否),横宽距离计算部111根据基于车宽方向W的障碍物的延长方向E(参照图6),来计算横宽距离De(S203)。根据步骤S203的处理,在图4所示那样的特殊构造的停车场中横宽距离De的计算精度变低,但在具有通常的并列构造(行进方向Df与延长方向E成直角的构造)等的停车场中,能够实际上以足够的精度推断延长方向。
以下,参照图10~图13,关于对多个障碍物进行整合的处理进行说明。
图10是表示在实施方式中在车辆10通过停车区域201时超声波传感器16能够检测的检测区域A1的一个例子的图。图11是表示在实施方式中在车辆10向停车区域201进入时超声波传感器16能够检测的检测区域A2的一个例子的图。
在图10所示的时机中,超声波传感器16(在本例中为超声波传感器16c、16d)的检测区域A1为其他车辆200A的前端部分。在图11所示的时机中,超声波传感器16的检测区域A2为其他车辆200A的车辆10侧的侧面部分。像这样,伴随着车辆10的移动,超声波传感器16的检测区域A1、A2发生变化。
图12是表示在实施方式中将一个障碍物识别成两个障碍物的状态的一个例子的图。
在图12中,示出了与图10所示的检测区域A1对应的识别对象R1、和与图11所示的检测区域A2对应的识别对象R2。像这样,若伴随着车辆10的移动,超声波传感器16的检测区域A1、A2发生变化,则存在对获取到的距离信息不认可连续性,而将一个障碍物(在本例中为其他车辆200A)识别成多个障碍物的情况。
图13是表示在实施方式中在检测到车道线211的情况下将多个识别对象R1、R2整合成一个识别对象R的处理的图。
在检测到车道线211的情况下,如图13所示,存在于规定区域S内的多个识别对象R1、R2基于车道线211而被整合成一个识别对象R。规定区域S应根据使用状况等而适当地设定,但例如可以是以普通的车辆的大小为基准确定的区域等。在本实施方式中,以通过由超声波传感器16获取到的障碍物的部分中的距车辆10最近的接近部分Pn并与车道线211的延长方向Es平行的延长方向E为基准,将多个识别对象R1、R2整合成一个识别对象R。由此,即使是图4所示那样的特殊构造的停车场,也能够准确地推断障碍物的形状。
图14是表示实施方式所涉及的障碍物整合部112中的处理的流程图。
障碍物整合部112判定在规定区域S内是否识别到多个障碍物(识别对象R1、R2)(S301)。在未识别到多个障碍物的情况下(S301:否),本流程结束。在识别到多个障碍物的情况下(S301:是),障碍物整合部112判定是否由车道线检测部102检测到车道线211(S302)。
在检测到车道线211的情况下(S302:是),障碍物整合部112基于车道线211来将多个障碍物(识别对象R1、R2)整合成一个障碍物(识别对象R)(S303)。另一方面,在未检测到车道线211的情况下(S302:否),障碍物整合部112基于车宽方向W(参照图6)来将多个障碍物(识别对象R1、R2)整合成一个障碍物(识别对象R)(S304)。根据步骤S304的处理,在图4所示那样的特殊构造的停车场中障碍物的形状的推断精度较低,但在具有通常的并列构造(行进方向Df与延长方向E成直角的构造)等的停车场中,能够实际上以足够的精度推断障碍物的形状。
使停车辅助装置34执行上述那样的各种处理的程序也可以通过可安装的形式或者可执行的形式的文件存储在CD-ROM、CD-R、存储卡、DVD(DigitalVersatileDisk:数字多用光盘)、软盘(FD)等计算机、处理器可读的存储介质中而作为计算机程序产品来提供。另外,也可以通过将程序储存在连接到因特网等网络的计算机上,并经由网络下载而提供。另外,也可以经由因特网等网络提供或者分配程序。
根据上述实施方式,在利用超声波来检测障碍物的情况下,即使是特殊构造的停车场内,也能够提高障碍物的形状的推断精度,从而能够使停车辅助控制的可靠性及效率性提高。
以上,对本公开的实施方式以及变形例进行了说明,但上述的实施方式以及变形例仅是一个例子,并不对发明的范围进行限定。上述的新的实施方式以及变形例能够以各种方式实施,在不脱离发明的主旨的范围内能够进行各种省略、置换、变更。上述的实施方式以及变形例包含于发明的范围、主旨,并且包含于权利要求书所记载的发明及其同等的范围。
Claims (6)
1.一种停车辅助系统(20),包括:
测距部(101),构成为利用超声波的反射来获取表示从移动体到障碍物的距离的距离信息;
检测部(102),构成为检测表示停车区域的车道线;
推断部(103),构成为在未检测到所述车道线的情况下,基于所述距离信息和预先确定的方向来推断所述障碍物的延长方向,在检测到所述车道线的情况下,基于所述距离信息和所述车道线来推断所述障碍物的延长方向;以及
生成部(104),构成为基于由所述推断部(103)推断出的所述延长方向来生成所述移动体的移动路径。
2.根据权利要求1所述的停车辅助系统(20),其中,
还包括计算部(111),所述计算部(111)构成为在检测到所述车道线的情况下,基于根据所述车道线推断出的所述延长方向,来计算所述移动体向所述停车区域进入时能够通行的横宽距离。
3.根据权利要求1或2所述的停车辅助系统(20),其中,
还包括整合部(112),所述整合部(112)构成为在基于所述距离信息检测到多个障碍物、且检测到所述车道线的情况下,基于所述车道线进行用于将所述多个障碍物整合成一个障碍物的处理。
4.一种停车辅助装置(34),基于利用超声波的反射而获取到的、表示从移动体到障碍物的距离的距离信息,进行用于辅助使所述移动体向停车区域停车时的所述移动体的移动的处理,
所述停车辅助装置(34)包括:
推断部(103),构成为在未检测到表示所述停车区域的车道线的情况下,基于所述距离信息和预先确定的方向来推断所述障碍物的延长方向,并在检测到所述车道线的情况下,基于所述距离信息和所述车道线来推断所述障碍物的延长方向;和
生成部(104),基于由所述推断部(103)推断出的所述延长方向来生成所述移动体的移动路径。
5.一种停车辅助方法,包括:
利用超声波的反射来获取表示从移动体到障碍物的距离的距离信息;
检测表示停车区域的车道线;
在未检测到所述车道线的情况下,基于所述距离信息和预先确定的方向来推断所述障碍物的延长方向;
在检测到所述车道线的情况下,基于所述距离信息和所述车道线来推断所述障碍物的延长方向;以及
基于推断出的所述延长方向来生成所述移动体的移动路径。
6.一种非暂时性记录介质,使基于利用超声波的反射而获取到的表示从移动体到障碍物的距离的距离信息,来进行用于辅助所述移动体向停车区域停车时的所述移动体的移动的处理的处理器执行如下:
在未检测到表示所述停车区域的车道线的情况下,基于所述距离信息和预先确定的方向来推断所述障碍物的延长方向;
在检测到所述车道线的情况下,基于所述距离信息和所述车道线来推断所述障碍物的延长方向;以及
基于推断出的所述延长方向来生成所述移动体的移动路径。
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