JP2017007499A - Parking support device for vehicle - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、車両を駐車させる際に、目標駐車位置を自動的に検出して、目標駐車位置に適切な駐車形態で自動駐車させる車両用駐車支援装置に関するものである。 The present invention relates to a vehicle parking assistance device that automatically detects a target parking position and automatically parks the vehicle in a suitable parking mode at the target parking position when the vehicle is parked.
昨今、車両を所定の駐車位置に駐車する際に、目標駐車位置を自動的に検出して、車両を現在位置から目標駐車位置まで自動運転させて自動駐車を行う、車両用駐車支援装置の開発が盛んに行われている。 Recently, when a vehicle is parked at a predetermined parking position, a vehicle parking assistance device that automatically detects a target parking position and performs automatic parking by automatically driving the vehicle from the current position to the target parking position. Has been actively conducted.
このような車両用駐車支援装置においては、隣り合う駐車車両の間の距離を測定して、この距離に基づいて、自車を駐車させる際の駐車形態（並列駐車，縦列駐車）を判断している（例えば特許文献１）。 In such a vehicle parking assistance device, the distance between adjacent parked vehicles is measured, and based on this distance, a parking mode (parallel parking, parallel parking) for parking the own vehicle is determined. (For example, Patent Document 1).
しかしながら、特許文献１に記載された車両用駐車支援装置にあっては、例えば図１２Ａに示す状況にあっては、本来並列駐車によって、駐車スペース１１０または駐車スペース１１１に自動駐車を行うべきであるが、図１２Ｂに示すように、車両間隔Ｄの大きさに基づいて車両１００が採るべき駐車形態を判定しているため、駐車スペース１１４に縦列駐車によって駐車すべきであると判定してしまう虞があった。 However, in the vehicle parking assistance device described in Patent Document 1, for example, in the situation shown in FIG. 12A, automatic parking should be performed in the parking space 110 or the parking space 111 by parallel parking. However, as shown in FIG. 12B, since the parking mode that the vehicle 100 should take is determined based on the size of the vehicle interval D, it may be determined that the parking space 114 should be parked by parallel parking. was there.
本発明は、上記課題に鑑みてなされたもので、車両を自動駐車させる際に採るべき駐車形態を、確実かつ容易に判定することを目的とするものである。 The present invention has been made in view of the above problems, and an object of the present invention is to reliably and easily determine a parking mode to be taken when a vehicle is automatically parked.
前記課題を解決するために、本発明に係る車両用駐車支援装置は、車両に備えられて、前記車両から周囲の物体までの距離を計測する少なくとも１つの距離計測部と、前記車両の周囲の画像を撮像する少なくとも１つの撮像部と、前記距離計測部の計測結果に基づいて、前記車両の周囲にある駐車車両の位置と前記駐車車両の駐車方向を推定する駐車方向推定部と、前記撮像部で撮像された画像の中から、前記駐車車両の駐車姿勢を表す駐車姿勢特徴を検出して、前記駐車姿勢特徴に基づいて、前記駐車車両の駐車形態を推定する駐車車両姿勢推定部と、前記撮像部で撮像された画像の中から、駐車スペースの形状を示す駐車スペース特徴を検出して、前記駐車スペース特徴に基づいて、前記駐車スペースにおける駐車形態を推定する駐車形態推定部と、前記車両を前記駐車スペースに駐車させる際の移動経路を推定する駐車経路推定部と、前記駐車方向推定部と前記駐車車両姿勢推定部，前記駐車形態推定部、および前記駐車経路推定部の検出結果に基づいて、前記車両を前記駐車スペースに駐車させる際の駐車形態を判定する駐車形態判定部と、を有することを特徴とする。 In order to solve the above-described problem, a vehicle parking assistance device according to the present invention is provided in a vehicle, and includes at least one distance measuring unit that measures a distance from the vehicle to a surrounding object, At least one imaging unit that captures an image, a parking direction estimation unit that estimates a parked vehicle position and a parking direction of the parked vehicle based on a measurement result of the distance measurement unit, and the imaging A parking vehicle posture estimation unit that detects a parking posture feature representing a parking posture of the parked vehicle from the image captured by the unit, and estimates a parking form of the parked vehicle based on the parking posture feature; A parking type that detects a parking space feature indicating a shape of a parking space from an image captured by the imaging unit, and estimates a parking form in the parking space based on the parking space feature An estimation unit, a parking route estimation unit that estimates a movement route when the vehicle is parked in the parking space, the parking direction estimation unit, the parked vehicle posture estimation unit, the parking form estimation unit, and the parking route estimation And a parking pattern determination unit that determines a parking pattern when the vehicle is parked in the parking space based on the detection result of the unit.
このように構成された本発明に係る車両用駐車支援装置によれば、前記した構成としたため、自車両の近傍にある駐車車両間の距離のみならず、駐車車両の位置と駐車方向・駐車姿勢，駐車スペースの形状，駐車時に採ることができる経路を考慮して自車両が駐車する際に採るべき駐車形態を判定するため、例えば、駐車車両間の距離のみに基づいて駐車形態を判定することによる誤判定を防止することができるとともに、自車両を自動駐車させる際に採るべき駐車形態を、確実かつ容易に判定することができる。 According to the vehicle parking assistance apparatus according to the present invention configured as described above, since the above-described configuration is adopted, not only the distance between the parked vehicles in the vicinity of the host vehicle but also the position of the parked vehicle and the parking direction / parking posture. In order to determine the parking mode to be taken when the vehicle is parked in consideration of the shape of the parking space and the route that can be taken at the time of parking, for example, determining the parking mode based only on the distance between the parked vehicles This makes it possible to prevent the erroneous determination due to, and to reliably and easily determine the parking mode to be taken when the host vehicle is automatically parked.
以下、本発明に係る車両用駐車支援装置の具体的な実施形態について、図面を参照して説明する。 Hereinafter, a specific embodiment of a vehicle parking assistance apparatus according to the present invention will be described with reference to the drawings.
本実施例は、車両が自ら判断した駐車スペースに、適切な駐車形態で、車両を自動的に駐車させるものである。
（ハードウェア構成の説明）
In this embodiment, the vehicle is automatically parked in an appropriate parking form in the parking space determined by the vehicle.
(Description of hardware configuration)
まず、本装置のハードウェア構成について図１と図２を用いて説明する。本実施例の車両用駐車支援装置１０は、図１に示す車両１００に実装されている。車両１００の前後左右には、図１に示すように小型カメラが備えられている。 First, the hardware configuration of this apparatus will be described with reference to FIGS. 1 and 2. The vehicle parking assistance apparatus 10 of the present embodiment is mounted on a vehicle 100 shown in FIG. As shown in FIG. 1, small cameras are provided on the front, rear, left, and right sides of the vehicle 100.
具体的には、車両１００のフロントバンパやフロントグリルには、車両１００の前方に向けて前方カメラ２０ａが装着されている。また、車両１００のリアバンパやリアガーニッシュには、車両１００の後方に向けて後方カメラ２０ｂが装着されている。そして、車両１００の左ドアミラーには、車両１００の左側方に向けて左側方カメラ２０ｃが装着されて、車両１００の右ドアミラーには、車両１００の右側方に向けて右側方カメラ２０ｄが装着されている。 Specifically, a front camera 20 a is attached to the front bumper and front grill of the vehicle 100 toward the front of the vehicle 100. Further, a rear camera 20 b is attached to the rear bumper and rear garnish of the vehicle 100 toward the rear of the vehicle 100. A left side camera 20c is attached to the left door mirror of the vehicle 100 toward the left side of the vehicle 100, and a right side camera 20d is attached to the right door mirror of the vehicle 100 toward the right side of the vehicle 100. ing.
前方カメラ２０ａ，後方カメラ２０ｂ，左側方カメラ２０ｃ，右側方カメラ２０ｄには、それぞれ広角レンズや魚眼レンズが装着されており、４台のカメラで車両１００の周囲の路面を含む領域を漏れなく観測することができるようになっている。 The front camera 20a, the rear camera 20b, the left side camera 20c, and the right side camera 20d are each equipped with a wide-angle lens or a fisheye lens, and the four cameras observe the area including the road surface around the vehicle 100 without omission. Be able to.
さらに、図１に示すように、車両１００の前後左右には、超音波ソナー３０ａ〜３０ｆからなる測距装置が装着されている。 Further, as shown in FIG. 1, distance measuring devices including ultrasonic sonars 30 a to 30 f are attached to the front, rear, left and right of the vehicle 100.
具体的には、車両１００のフロントバンパやフロントグリルには、車両１００の前方に向けてソナー３０ａが装着されている。また、車両１００の左側方部には、車両１００の左側方に向けてソナー３０ｂ，３０ｃが装着されている。そして、車両１００のリアバンパやリアガーニッシュには、車両１００の後方に向けてソナー３０ｄが装着されており、車両１００の右側方部には、車両１００の右側方に向けてソナー３０ｅ，３０ｆが装着されている。 Specifically, a sonar 30 a is attached to the front bumper and front grill of the vehicle 100 toward the front of the vehicle 100. Sonars 30 b and 30 c are attached to the left side portion of the vehicle 100 toward the left side of the vehicle 100. The rear bumper and rear garnish of the vehicle 100 are equipped with a sonar 30d toward the rear of the vehicle 100, and sonars 30e and 30f are attached to the right side of the vehicle 100 toward the right side of the vehicle 100. Has been.
これらのソナー３０ａ〜３０ｆは、それぞれ左右方向に広がった測距範囲を有しており、全てのソナー３０ａ〜３０ｆを合わせて、車両１００の周囲を漏れなく測距できるようになっている。 These sonars 30a to 30f each have a distance measuring range that extends in the left-right direction, and all the sonars 30a to 30f can be combined to measure the surroundings of the vehicle 100 without omission.
なお、ソナー３０ａ〜３０ｆの代わりに、ミリ波レーダ等のレーダを設置しても構わない。一般に、レーダはソナーに対して遠方の測距性能に優れるため、自動駐車を行う際に必要となる車両１００の周囲の距離範囲に基づいて、使用するセンサを適宜選択すればよい。 A radar such as a millimeter wave radar may be installed instead of the sonars 30a to 30f. In general, since the radar is excellent in distance measurement performance far from the sonar, a sensor to be used may be appropriately selected based on a distance range around the vehicle 100 required for automatic parking.
車両用駐車支援装置１０は、図２に示す各ユニットから構成される。 The vehicle parking assistance apparatus 10 includes the units illustrated in FIG.
すなわち、車両用駐車支援装置１０は、車両１００に搭載された、前方カメラ２０ａ，後方カメラ２０ｂ，左側方カメラ２０ｃ，右側方カメラ２０ｄと、これらのカメラを制御するとともに、駐車枠線の検出，周囲の駐車車両の姿勢の推定および駐車形態の推定を行うカメラＥＣＵ２２と、前述したソナー３０ａ〜３０ｆと、これらのソナーを制御するとともに、周囲の駐車車両の駐車方向の推定を行うソナーＥＣＵ３２を有する。また、車両１００の現在位置を特定するためのカーナビゲーションシステム４６を備えている。 That is, the vehicle parking assistance apparatus 10 controls the front camera 20a, the rear camera 20b, the left camera 20c, the right camera 20d, and these cameras mounted on the vehicle 100, and detects the parking frame line. The camera ECU 22 that estimates the posture of the surrounding parked vehicle and the parking mode, the sonars 30a to 30f described above, and the sonar ECU 32 that controls these sonars and estimates the parking direction of the surrounding parked vehicles. . In addition, a car navigation system 46 for specifying the current position of the vehicle 100 is provided.
なお、カーナビゲーションシステム４６は、車両１００の車輪速を検出する車輪速センサ４７と、車両１００の舵角を検出する舵角センサ４８を備えている。 The car navigation system 46 includes a wheel speed sensor 47 that detects the wheel speed of the vehicle 100 and a steering angle sensor 48 that detects the steering angle of the vehicle 100.
さらに、車両用駐車支援装置１０は、自動駐車の開始を指示する自動駐車開始スイッチ２４を備えるとともに、カメラＥＣＵ２２およびソナーＥＣＵ３２で検出された情報に基づいて、自動駐車を行う際に必要となる駐車経路の推定を行うとともに、車両１００が採るべき駐車形態を推定して目標駐車位置を決定して、必要な車両制御情報を決定する車両制御ＥＣＵ６０を有する。そして、車両制御ＥＣＵ６０で決定した車両制御情報に基づいて、車両１００の操舵角を制御するステアリング制御ユニット７０と、車両１００のスロットルを制御するスロットル制御ユニット８０と、車両１００のブレーキを制御するブレーキ制御ユニット９０と、を備えている。 Furthermore, the vehicle parking assistance apparatus 10 includes an automatic parking start switch 24 that instructs the start of automatic parking, and parking that is necessary when performing automatic parking based on information detected by the camera ECU 22 and the sonar ECU 32. The vehicle control ECU 60 is configured to estimate a route, determine a parking mode that the vehicle 100 should take, determine a target parking position, and determine necessary vehicle control information. Then, based on vehicle control information determined by the vehicle control ECU 60, a steering control unit 70 that controls the steering angle of the vehicle 100, a throttle control unit 80 that controls the throttle of the vehicle 100, and a brake that controls the brake of the vehicle 100. And a control unit 90.
ステアリング制御ユニット７０は、パワステアクチュエータ７２を駆動して、車両１００の操舵角を制御する。 The steering control unit 70 drives the power steering actuator 72 to control the steering angle of the vehicle 100.
スロットル制御ユニット８０は、スロットルアクチュエータ８２を駆動して、車両１００のスロットルを制御する。 The throttle control unit 80 drives the throttle actuator 82 to control the throttle of the vehicle 100.
ブレーキ制御ユニット９０は、ブレーキアクチュエータ９２を駆動して、車両１００のブレーキを制御する。 The brake control unit 90 controls the brake of the vehicle 100 by driving the brake actuator 92.
なお、カメラＥＣＵ２２およびソナーＥＣＵ３２と、車両制御ＥＣＵ６０との間は、車内ＬＡＮであるセンサ情報ＣＡＮ５０によって接続されている。また、ステアリング制御ユニット７０，スロットル制御ユニット８０，ブレーキ制御ユニット９０と、車両制御ＥＣＵ６０との間は、車内ＬＡＮである車両情報ＣＡＮ５２によって接続されている。 The camera ECU 22 and the sonar ECU 32 are connected to the vehicle control ECU 60 by sensor information CAN50 that is an in-vehicle LAN. Further, the steering control unit 70, the throttle control unit 80, the brake control unit 90, and the vehicle control ECU 60 are connected by vehicle information CAN52 that is an in-vehicle LAN.
ここで、図２において、ソナー３０ａ〜３０ｆの代わりに、レーダ４０ａ〜４０ｆを設置しても構わない。なお、レーダ４０ａ〜４０ｆを設置したときは、これらのレーダ４０ａ〜４０ｆを制御するとともに、周囲の駐車車両の駐車方向の推定を行うレーダＥＣＵ４２が設置される。 In FIG. 2, radars 40a to 40f may be installed instead of the sonars 30a to 30f. When the radars 40a to 40f are installed, a radar ECU 42 that controls the radars 40a to 40f and estimates the parking direction of the surrounding parked vehicles is installed.
ソナー３０ａ〜３０ｆとレーダ４０ａ〜４０ｆは、その測距範囲が異なるため、もちろん、ソナー３０ａ〜３０ｆとレーダ４０ａ〜４０ｆを混在させて使用しても構わない。なお、以後の説明では、簡単のため、ソナー３０ａ〜３０ｆとソナーＥＣＵ３２のみが実装されているものとする。
（機能構成の説明）
Since the sonars 30a to 30f and the radars 40a to 40f have different ranging ranges, of course, the sonars 30a to 30f and the radars 40a to 40f may be used in combination. In the following description, for the sake of simplicity, it is assumed that only the sonars 30a to 30f and the sonar ECU 32 are mounted.
(Description of functional configuration)
次に、図３を用いて、車両用駐車支援装置１０の機能構成について説明する。 Next, the functional configuration of the vehicle parking assistance apparatus 10 will be described with reference to FIG.
車両用駐車支援装置１０は、撮像部１１２と、距離計測部１２０と、駐車枠線検出部１３０と、駐車車両姿勢推定部１４０と、駐車形態推定部１５０と、駐車方向推定部１６０と、駐車経路推定部１７０と、現在位置推定部１７５と、駐車形態判定部１８０と、目標駐車位置決定部１９０と、自動駐車実行部２００と、からなる。 The vehicle parking assistance device 10 includes an imaging unit 112, a distance measurement unit 120, a parking frame line detection unit 130, a parked vehicle posture estimation unit 140, a parking mode estimation unit 150, a parking direction estimation unit 160, and a parking lot. The route estimation unit 170, the current position estimation unit 175, the parking mode determination unit 180, the target parking position determination unit 190, and the automatic parking execution unit 200 are included.
撮像部１１２は、図１，図２で説明した前方カメラ２０ａ，後方カメラ２０ｂ，左側方カメラ２０ｃ，右側方カメラ２０ｄからなる。 The imaging unit 112 includes the front camera 20a, the rear camera 20b, the left camera 20c, and the right camera 20d described with reference to FIGS.
距離計測部１２０は、図１，図２で説明したソナー３０ａ〜３０ｆからなる。 The distance measuring unit 120 includes the sonars 30a to 30f described with reference to FIGS.
駐車枠線検出部１３０は、撮像部１１２で撮像された車両１００の周囲の画像の中から、駐車スペースの境界線を示す駐車枠を検出する。詳しくは後述する。 The parking frame line detection unit 130 detects a parking frame indicating the boundary line of the parking space from the images around the vehicle 100 captured by the imaging unit 112. Details will be described later.
駐車車両姿勢推定部１４０は、撮像部１１２で撮像された画像の中から、車両１００の周囲にある駐車車両の駐車姿勢を表す駐車姿勢特徴を検出して、検出された駐車姿勢特徴に基づいて、駐車車両の駐車形態を推定する。 The parked vehicle posture estimation unit 140 detects a parking posture feature representing a parking posture of a parked vehicle around the vehicle 100 from the image captured by the imaging unit 112, and based on the detected parking posture feature. The parking form of the parked vehicle is estimated.
なお、本実施例にあっては、駐車姿勢特徴として駐車車両のナンバープレートと、駐車車両のタイヤを検出する。駐車車両のナンバープレートは、ナンバープレート検出部１４２で検出されて、駐車車両のタイヤは、タイヤ検出部１４４で検出される。詳しくは後述する。 In the present embodiment, the license plate of the parked vehicle and the tire of the parked vehicle are detected as the parking posture feature. The license plate of the parked vehicle is detected by the license plate detection unit 142, and the tire of the parked vehicle is detected by the tire detection unit 144. Details will be described later.
駐車形態推定部１５０は、撮像部１１２で撮像された画像の中から、駐車スペースの形状を示す駐車スペース特徴を検出して、検出された駐車スペース特徴に基づいて、駐車スペースにおける駐車形態を推定する。 The parking mode estimation unit 150 detects the parking space feature indicating the shape of the parking space from the image captured by the imaging unit 112, and estimates the parking mode in the parking space based on the detected parking space feature. To do.
なお、本実施例にあっては、駐車スペース特徴として、駐車スペースの端部に存在する車止めを検出する。この機能は、車止め検出部１５２で行われる。詳しくは後述する。 In the present embodiment, as a parking space feature, a vehicle stop present at the end of the parking space is detected. This function is performed by the vehicle stop detection unit 152. Details will be described later.
駐車方向推定部１６０は、距離計測部１２０の計測結果に基づいて、車両１００の周囲にある駐車車両の位置と駐車車両の駐車方向を推定する。詳しくは後述する。 The parking direction estimation unit 160 estimates the position of the parked vehicle around the vehicle 100 and the parking direction of the parked vehicle based on the measurement result of the distance measurement unit 120. Details will be described later.
駐車経路推定部１７０は、車両１００の周囲の路面領域を検出して、検出された路面領域に基づいて、車両１００を駐車スペースに駐車させるための移動経路を推定する。詳しくは後述する。 The parking route estimation unit 170 detects a road surface region around the vehicle 100, and estimates a moving route for parking the vehicle 100 in the parking space based on the detected road surface region. Details will be described later.
現在位置推定部１７５は、車両１００の現在位置を推定する。 The current position estimation unit 175 estimates the current position of the vehicle 100.
駐車形態判定部１８０は、駐車方向推定部１６０と駐車車両姿勢推定部１４０，駐車形態推定部１５０、および駐車経路推定部１７０の検出結果に基づいて、車両１００を駐車スペースに駐車させる際の駐車形態を判定する。詳しくは後述する。 Based on the detection results of the parking direction estimation unit 160, the parked vehicle posture estimation unit 140, the parking mode estimation unit 150, and the parking route estimation unit 170, the parking mode determination unit 180 parks the vehicle 100 when parking the vehicle 100 in the parking space. Determine the form. Details will be described later.
目標駐車位置決定部１９０は、駐車形態判定部１８０において判定された駐車形態と、距離計測部１２０で計測された車両１００の周囲の障害物マップに基づいて車両１００の目標駐車位置を決定する。詳しくは後述する。 The target parking position determination unit 190 determines the target parking position of the vehicle 100 based on the parking mode determined by the parking mode determination unit 180 and the obstacle map around the vehicle 100 measured by the distance measurement unit 120. Details will be described later.
自動駐車実行部２００は、目標駐車位置決定部１９０で決定した目標駐車位置と駐車経路推定部１７０で推定した移動経路に基づいて、車両１００の車速，操舵角，ブレーキを制御することによって、車両１００の自動駐車を実行する。詳しくは後述する。 The automatic parking execution unit 200 controls the vehicle speed, steering angle, and brake of the vehicle 100 based on the target parking position determined by the target parking position determination unit 190 and the movement route estimated by the parking route estimation unit 170, thereby 100 automatic parking is executed. Details will be described later.
次に、図３に示した各ブロックの機能について、順を追って説明する。
（駐車方向推定部における駐車方向推定機能の説明）
Next, the function of each block shown in FIG. 3 will be described step by step.
(Description of parking direction estimation function in parking direction estimation unit)
図４Ａ，図４Ｂを用いて、駐車方向推定部１６０が有する駐車方向推定機能について説明する。 The parking direction estimation function of the parking direction estimation unit 160 will be described with reference to FIGS. 4A and 4B.
車両１００が駐車場に進入した際に、距離計測部１２０（図３）の作用によって、車両１００の周囲の障害物までの距離が測定される。 When the vehicle 100 enters the parking lot, the distance to the obstacle around the vehicle 100 is measured by the action of the distance measuring unit 120 (FIG. 3).
図４Ａは、距離計測部１２０（図３）が車両１００の周囲の測距を行っている様子を示す図である。特に、図４Ａの例は、車両１００に設置されたソナー３０ａとソナー３０ｂが測距を行っている様子を示している。 FIG. 4A is a diagram illustrating a state in which the distance measurement unit 120 (FIG. 3) performs distance measurement around the vehicle 100. In particular, the example of FIG. 4A shows a state in which the sonar 30a and the sonar 30b installed in the vehicle 100 are measuring distances.
図４Ａに示す通り、ソナー３０ｂは、その測距範囲３１ｂの内部に駐車車両１０２の車影を捕捉して、駐車車両１０２を構成する外表面の位置座標を出力する。すなわち、図４Ａに示す障害物構成点１０２ａ〜１０２ｈ（点列）の位置座標が出力される。 As shown in FIG. 4A, the sonar 30 b captures the shadow of the parked vehicle 102 within the distance measurement range 31 b and outputs the position coordinates of the outer surface constituting the parked vehicle 102. That is, the position coordinates of the obstacle constituent points 102a to 102h (point sequence) shown in FIG. 4A are output.
その後、車両１００が紙面右方向に前進すると、駐車車両１０４がソナー３０ａの測距範囲３１ａに駐車車両１０４が捕捉されて、駐車車両１０４を構成する外表面の位置座標が出力される。すなわち、図４Ａに示す障害物構成点１０４ａ〜１０４ｇ（点列）の位置座標が出力される。 Thereafter, when the vehicle 100 moves forward in the right direction in the drawing, the parked vehicle 104 is captured in the distance measuring range 31a of the sonar 30a, and the position coordinates of the outer surface constituting the parked vehicle 104 are output. That is, the position coordinates of the obstacle constituent points 104a to 104g (point sequence) shown in FIG. 4A are output.
ソナーＥＣＵ３２（図２）は、これらの障害物構成点１０２ａ〜１０２ｈ，１０４ａ〜１０４ｇ（点列）の位置座標を受信して、駐車方向推定部１６０（図３）に送信する。 The sonar ECU 32 (FIG. 2) receives the position coordinates of these obstacle constituent points 102a to 102h, 104a to 104g (point sequence) and transmits them to the parking direction estimation unit 160 (FIG. 3).
駐車方向推定部１６０（図３）は、受信した障害物構成点１０２ａ〜１０２ｈ，１０４ａ〜１０４ｇ（点列）の位置座標を、図４Ｂに示す１枚の障害物マップ３００に統合する。 The parking direction estimation unit 160 (FIG. 3) integrates the received position coordinates of the obstacle constituent points 102a to 102h and 104a to 104g (point sequence) into one obstacle map 300 shown in FIG. 4B.
異なる時刻に取得された複数の障害物構成点１０２ａ〜１０２ｈ，１０４ａ〜１０４ｇ（点列）を１枚の障害物マップ３００に統合するために、駐車方向推定部１６０（図３）は、障害物構成点１０２ａ〜１０２ｈ，１０４ａ〜１０４ｇが取得された際の車両１００の現在位置情報を用いる。 In order to integrate a plurality of obstacle composing points 102a to 102h and 104a to 104g (dot sequences) acquired at different times into one obstacle map 300, the parking direction estimation unit 160 (FIG. 3) The current position information of the vehicle 100 when the constituent points 102a to 102h and 104a to 104g are acquired is used.
すなわち、距離計測部１２０（図３）で車両１００の周囲を測距したタイミングで、同時に現在位置推定部１７５において車両１００の現在位置を推定して、距離計測部１２０で計測された障害物構成点（点列）（例えば１０２ａ〜１０２ｈ）の座標と車両１００の現在位置とを関連付けて駐車方向推定部１６０に記憶しておく。同様にして、障害物構成点１０４ａ〜１０４ｇ（点列）の座標と、それらの障害物構成点１０４ａ〜１０４ｇが計測された際の車両１００の現在位置とを関連付けて駐車方向推定部１６０に記憶しておく。 That is, at the timing when the distance measurement unit 120 (FIG. 3) measures the surroundings of the vehicle 100, the current position estimation unit 175 estimates the current position of the vehicle 100 at the same time, and the obstacle configuration is measured by the distance measurement unit 120. Coordinates of points (point sequences) (for example, 102a to 102h) and the current position of the vehicle 100 are associated with each other and stored in the parking direction estimation unit 160. Similarly, the coordinates of the obstacle composing points 104a to 104g (point sequence) and the current position of the vehicle 100 when the obstacle composing points 104a to 104g are measured are stored in the parking direction estimating unit 160 in association with each other. Keep it.
駐車方向推定部１６０は、このようにして記憶された障害物構成点（点列）の座標と、それらの障害物構成点が得られた際の車両１００の現在位置と、に基づいて、図４Ｂに示す障害物マップ３００を作成する。 Based on the coordinates of the obstacle constituent points (point sequence) stored in this manner and the current position of the vehicle 100 when those obstacle constituent points are obtained, the parking direction estimation unit 160 The obstacle map 300 shown in 4B is created.
具体的には、車両１００の現在位置情報と、車両１００の現在位置を特定するために設けた所定の基準点（例えば車両１００の面積重心位置等）から見たソナー３０ａ，３０ｂの設置座標、および、各ソナー３０ａ，３０ｂで計測された障害物構成点１０２ａ〜１０２ｈ，１０４ａ〜１０４ｇ（点列）の座標を合成して、図４Ｂに示すようにＸＹ座標系にマッピングする。 Specifically, the current position information of the vehicle 100 and the installation coordinates of the sonars 30a and 30b as viewed from a predetermined reference point (for example, the position of the center of gravity of the area of the vehicle 100) provided for specifying the current position of the vehicle 100, Then, the coordinates of the obstacle constituent points 102a to 102h and 104a to 104g (point sequence) measured by the sonars 30a and 30b are synthesized and mapped to the XY coordinate system as shown in FIG. 4B.
次に、駐車方向推定部１６０は、生成された障害物マップ３００に対して、障害物構成点１０２ａ〜１０２ｈ，１０４ａ〜１０４ｇ（点列）を個々の障害物毎に弁別する、いわゆるクラスタリング処理を行う。具体的には、個々の障害物構成点同士の距離を計算して、所定距離以内に接近している障害物構成点は同一の障害物によるものであると判定して、同じグループに纏める。 Next, the parking direction estimation unit 160 performs a so-called clustering process for discriminating the obstacle constituent points 102a to 102h and 104a to 104g (point sequence) for each obstacle with respect to the generated obstacle map 300. Do. Specifically, the distance between the individual obstacle constituent points is calculated, and the obstacle constituent points approaching within a predetermined distance are determined to be due to the same obstacle, and are grouped into the same group.
図４Ｂは、このクラスタリングを行った結果を示している。すなわち、計測された結果は、障害物構成点１０２ａ〜１０２ｈ（点列）からなるグループ３０２ａと、障害物構成点１０４ａ〜１０４ｇ（点列）からなるグループ３０２ｂに弁別される。 FIG. 4B shows the result of this clustering. That is, the measured result is discriminated into a group 302a composed of obstacle constituent points 102a to 102h (point sequence) and a group 302b composed of obstacle constituent points 104a to 104g (point sequence).
次に、障害物マップ３００上において、弁別された個々のグループ３０２ａ，３０２ｂに、それぞれ、車両の大きさと形状を模した矩形を当てはめる処理を行う。すなわち、直交する２方向に沿って延びる点列へのグルーピングを行う。図４Ｂの例では、グループ３０２ａに対して長辺１０５ａ（辺長Ｌ１）と短辺１０５ｂ（辺長Ｌ２）が当てはめられて、グループ３０２ｂに対して長辺１０５ｃ（辺長Ｌ３）と短辺１０５ｄ（辺長Ｌ４）が当てはめられる。 Next, on the obstacle map 300, a process of applying a rectangle imitating the size and shape of the vehicle to each of the distinguished groups 302a and 302b is performed. That is, grouping is performed on a point sequence extending along two orthogonal directions. In the example of FIG. 4B, the long side 105a (side length L1) and the short side 105b (side length L2) are applied to the group 302a, and the long side 105c (side length L3) and the short side 105d are assigned to the group 302b. (Side length L4) is applied.
なお、計測された障害物構成点（点列）が駐車車両以外であるとき、例えば建造物等の障害物であるときには、車両の大きさと形状を模した矩形を当てはめることができないため、車両以外の障害物があることを認識することができる。そして、その障害物を構成する障害物構成点を除外して処理を進める。 In addition, when the measured obstacle composing point (point sequence) is other than a parked vehicle, for example, when it is an obstacle such as a building, a rectangle imitating the size and shape of the vehicle cannot be applied. Can recognize that there are obstacles. Then, the process proceeds by excluding the obstacle composing points constituting the obstacle.
さらに、駐車方向推定部１６０は、当てはめられた複数の矩形領域の位置関係（並び方向、隣接する矩形間の距離等）を分析する。その結果、図４Ｂに示す例では、複数の矩形が、短辺に沿う方向に横並びに配置されていることが認識される。 Furthermore, the parking direction estimation unit 160 analyzes the positional relationship (arrangement direction, distance between adjacent rectangles, etc.) of the plurality of applied rectangular areas. As a result, in the example shown in FIG. 4B, it is recognized that a plurality of rectangles are arranged side by side in the direction along the short side.
駐車方向推定部１６０は、この認識結果に基づいて、障害物マップ３００の中で、駐車車両は並列駐車を行っているものと推定することができる。同様にして、複数の矩形が、長辺に沿う方向に縦並びに配置されていることが認識されたときには、駐車車両は縦列駐車しているものと推定することができる。
（駐車車両姿勢推定部におけるナンバープレート検出機能の説明）
Based on the recognition result, the parking direction estimation unit 160 can estimate that the parked vehicle is performing parallel parking in the obstacle map 300. Similarly, when it is recognized that the plurality of rectangles are arranged vertically in the direction along the long side, it can be estimated that the parked vehicle is parked in parallel.
(Explanation of license plate detection function in parked vehicle attitude estimation unit)
駐車車両姿勢推定部１４０は、撮像部１１２で撮像された画像の中から、車両１００の周囲にある駐車車両の駐車姿勢を表す駐車姿勢特徴として、ナンバープレートとタイヤを検出して、検出された結果に基づいて駐車車両の駐車形態を推定する。 The parked vehicle posture estimation unit 140 detects the license plate and the tire as a parking posture feature representing the parking posture of the parked vehicle around the vehicle 100 from the image captured by the imaging unit 112, and is detected. The parking mode of the parked vehicle is estimated based on the result.
まず、図５Ａ〜図５Ｃ，図６を用いて、駐車姿勢特徴のひとつであるナンバープレート検出機能について説明する。このナンバープレート検出機能は、ナンバープレート検出部１４２（図３）が有している。 First, the license plate detection function which is one of the parking posture features will be described with reference to FIGS. 5A to 5C and FIG. This license plate detection function is included in the license plate detection unit 142 (FIG. 3).
車両１００から、周囲に駐車している他車両を観測したときに、他車両のナンバープレートの見え方は、他車両の駐車姿勢を特定するための重要な特徴となる。すなわち、図５Ａに示すように、左側方カメラ２０ｃで観測された画像の中にナンバープレートが写っていたときは、駐車車両１０２は車両１００に直交する方向を向いて駐車している可能性が高いことがわかる。 When observing other vehicles parked in the vicinity from the vehicle 100, the appearance of the license plate of the other vehicle is an important feature for specifying the parking posture of the other vehicle. That is, as shown in FIG. 5A, when the license plate is reflected in the image observed by the left side camera 20c, there is a possibility that the parked vehicle 102 is parked in the direction orthogonal to the vehicle 100. I understand that it is expensive.
一方、図５Ｂに示す状態にあるときは、左側方カメラ２０ｃで観測された画像の中には、図６に示すようにナンバープレートが写らない。したがって、車両１００の左側方にある障害物は車両であるか否か判定することはできない。 On the other hand, in the state shown in FIG. 5B, the license plate is not shown in the image observed by the left camera 20c as shown in FIG. Therefore, it cannot be determined whether the obstacle on the left side of the vehicle 100 is a vehicle.
このように、ナンバープレートの有無のみでは、障害物が車両であるか否かを確実に判定することができないため、前述したソナー３０ａ〜３０ｆ（図２）で検出された障害物構成点（点列）の情報、さらに、後述するタイヤ検出処理も併用する必要がある。 As described above, since it is not possible to reliably determine whether or not the obstacle is a vehicle only by the presence or absence of the license plate, the obstacle constituent points (points) detected by the sonars 30a to 30f (FIG. 2) described above. Column) information, and further, tire detection processing described later must be used in combination.
すなわち、図５Ａの場面では、左側方カメラ２０ｃによって図５Ｃに示す画像Ｉ（ｘ，ｙ）が観測されるとともに、図５Ａに図示しないソナーによって車両１００の左側方に障害物構成点（点列）があることが検出される。そして、ナンバープレート検出部１４２（図３）によって、画像Ｉ（ｘ，ｙ）の中にナンバープレート２１０が写っていることが認識される。これによって、車両１００の左側方に、車両１００に直交する方向を向いた駐車車両１０２が存在しているものと認識される。 That is, in the scene of FIG. 5A, an image I (x, y) shown in FIG. 5C is observed by the left side camera 20c, and an obstacle composing point (point sequence) is placed on the left side of the vehicle 100 by a sonar not shown in FIG. ) Is detected. Then, the license plate detection unit 142 (FIG. 3) recognizes that the license plate 210 is reflected in the image I (x, y). Accordingly, it is recognized that the parked vehicle 102 facing the direction orthogonal to the vehicle 100 exists on the left side of the vehicle 100.
一方、図５Ｂの場面では、左側方カメラ２０ｃによって図６に示す画像Ｉ（ｘ，ｙ）が観測されるとともに、図５Ｂに図示しないソナーによって車両１００の左側方に障害物構成点（点列）があることが検出される。そして、ナンバープレート検出部１４２（図３）によって、画像Ｉ（ｘ，ｙ）の中にナンバープレート２１０が写っていないことが認識される。これによって、車両１００の左側方に障害物があることは認識されるが、この障害物が車両であることまでは認識できない。 On the other hand, in the scene of FIG. 5B, the image I (x, y) shown in FIG. 6 is observed by the left side camera 20c, and an obstacle composing point (point sequence) is placed on the left side of the vehicle 100 by a sonar not shown in FIG. ) Is detected. Then, the license plate detection unit 142 (FIG. 3) recognizes that the license plate 210 is not shown in the image I (x, y). As a result, it is recognized that there is an obstacle on the left side of the vehicle 100, but it cannot be recognized that the obstacle is a vehicle.
ナンバープレート検出部１４２は、観測された画像Ｉ（ｘ，ｙ）（図５Ｃ，図６）の中からナンバープレートを検出する画像処理を行う。画像処理を用いたナンバープレートの検出は、例えば駐車場管理システムや道路における通行車両の管理システムとして実用化されており、様々な検出方法が提案されている。ナンバープレート検出部１４２においては、そのいずれの方法を用いてもよい。 The license plate detection unit 142 performs image processing for detecting a license plate from the observed image I (x, y) (FIGS. 5C and 6). The detection of license plates using image processing has been put into practical use as, for example, a parking lot management system or a management system for passing vehicles on roads, and various detection methods have been proposed. Any method may be used in the license plate detection unit 142.
例えば、日本国内で使用されているナンバープレートは、４桁以内の数字からなる一連指定番号と呼ばれる１桁から４桁のアラビア数字を含むため、テンプレートマッチング等の手法によって、少なくともこの一連指定番号の認識を行うことにより、ナンバープレートであることを認識することができる。 For example, license plates used in Japan contain 1 to 4 digits of Arabic numerals called serial designation numbers consisting of up to 4 digits. By recognizing, it can be recognized that it is a license plate.
もちろん、より多くの特徴（ナンバープレートの色，分類番号，一連指定番号の左隣の１文字のひらがな）を認識しても構わない。 Of course, you may recognize more characteristics (the color of a license plate, a classification number, and the one character hiragana on the left of a series designation number).
なお、図５Ａに示すように、駐車車両１０２が車両１００と直交しているときは、図５Ｃに示すようにナンバープレート２１０が最も確実に観測される。そして、駐車車両１０２が車両１００に対して斜めに駐車しているときほど、ナンバープレート２１０は斜め方向から画像化されるため、認識しにくくなる。 As shown in FIG. 5A, when the parked vehicle 102 is orthogonal to the vehicle 100, the license plate 210 is most reliably observed as shown in FIG. 5C. And, as the parked vehicle 102 is parked obliquely with respect to the vehicle 100, the license plate 210 is imaged from an oblique direction, and thus the recognition becomes difficult.
すなわち、駐車車両１０２が車両１００に対して斜めに駐車しているときほど、前述したテンプレートマッチングによって得られるマッチング度合が低くなる。すなわち、このマッチング度合に応じて、駐車車両１０２と車両１００が直交している状態が最大となるようなスコアを付けることによって、車両１００と駐車車両１０２の直交性を表現してもよい。
（駐車車両姿勢推定部におけるタイヤ検出機能の説明）
That is, as the parked vehicle 102 is parked obliquely with respect to the vehicle 100, the matching degree obtained by the template matching described above becomes lower. That is, the orthogonality between the vehicle 100 and the parked vehicle 102 may be expressed by giving a score that maximizes the state in which the parked vehicle 102 and the vehicle 100 are orthogonal according to the degree of matching.
(Description of tire detection function in parked vehicle attitude estimation unit)
次に、図５Ａ，図５Ｂ，図６を用いて、駐車車両の駐車姿勢を表す別の駐車姿勢特徴である、タイヤ検出機能について説明する。このタイヤ検出機能は、タイヤ検出部１４４（図３）が有している。 Next, a tire detection function, which is another parking posture feature representing the parking posture of a parked vehicle, will be described with reference to FIGS. 5A, 5B, and 6. This tire detection function is included in the tire detection unit 144 (FIG. 3).
車両１００から、周囲に駐車している他車両を観測したときに、他車両のタイヤの見え方は、他車両の駐車姿勢を特定するための重要な特徴となる。すなわち、図５Ｂに示すように、左側方カメラ２０ｃで観測された画像の中には、図６に示すようにタイヤ２２０が円形状に写る。したがって、駐車車両１０６は車両１００と平行な方向を向いて駐車している可能性が高いことがわかる。 When other vehicles parked nearby are observed from the vehicle 100, the way the tires of the other vehicles appear is an important feature for identifying the parking posture of the other vehicles. That is, as shown in FIG. 5B, in the image observed by the left side camera 20c, the tire 220 appears in a circular shape as shown in FIG. Therefore, it can be seen that the parked vehicle 106 is likely to be parked in a direction parallel to the vehicle 100.
一方、図５Ａに示す状態で、左側方カメラ２０ｃで観測された画像の中には、図５Ｃに示すようにタイヤ２２２は略矩形状に観測されて、円形状のタイヤは観測されない。したがって、タイヤ検出処理のみでは、車両１００の左側方の障害物が車両であるか否かの判定を行うことはできない。 On the other hand, in the state shown in FIG. 5A, in the image observed by the left-side camera 20c, as shown in FIG. 5C, the tire 222 is observed in a substantially rectangular shape, and the circular tire is not observed. Therefore, it is not possible to determine whether or not the obstacle on the left side of the vehicle 100 is a vehicle only by the tire detection process.
なお、円形領域が観測されただけで、それを駐車車両であると判断することはできないため、前述したソナー３０ａ〜３０ｆ（図２）で検出された障害物構成点（点列）の情報と合わせて判断を行う必要がある。 In addition, since it cannot judge that it is a parked vehicle only by observing a circular area | region, the information of the obstruction point (point sequence) detected by sonar 30a-30f (FIG. 2) mentioned above and It is necessary to make a judgment together.
すなわち、図５Ｂの場面では、左側方カメラ２０ｃによって図６に示す画像Ｉ（ｘ，ｙ）が観測されるとともに、ソナー３０ａ〜３０ｆ（図２）によって車両１００の左側方に障害物構成点（点列）があることが検出される。そして、タイヤ検出部１４４（図３）によって、画像Ｉ（ｘ，ｙ）の中に円形のタイヤ２２０が写っていることが認識される。これによって、車両１００の左側方に、車両１００の向きと平行な方向を向いた駐車車両１０６が存在しているものと認識することができる。 That is, in the scene of FIG. 5B, the image I (x, y) shown in FIG. 6 is observed by the left side camera 20c, and an obstacle composing point (on the left side of the vehicle 100 by the sonars 30a to 30f (FIG. 2)). It is detected that there is a point sequence). And it is recognized by the tire detection part 144 (FIG. 3) that the circular tire 220 is reflected in the image I (x, y). Accordingly, it can be recognized that the parked vehicle 106 is present on the left side of the vehicle 100 in a direction parallel to the direction of the vehicle 100.
一方、図５Ａの場面では、左側方カメラ２０ｃによって図５Ｃに示す画像Ｉ（ｘ，ｙ）が観測されるとともに、ソナー３０ａ〜３０ｆ（図２）によって車両１００の左側方に障害物構成点（点列）があることが検出される。そして、画像Ｉ（ｘ，ｙ）の中に円形のタイヤが観測されないため、車両１００の左側方に障害物があることは認識されるが、この障害物が車両であることまでは認識できない。 On the other hand, in the scene of FIG. 5A, an image I (x, y) shown in FIG. 5C is observed by the left side camera 20c, and an obstacle composing point (on the left side of the vehicle 100 by the sonars 30a to 30f (FIG. 2)). It is detected that there is a point sequence). Since a circular tire is not observed in the image I (x, y), it is recognized that there is an obstacle on the left side of the vehicle 100, but it cannot be recognized until the obstacle is a vehicle.
タイヤ検出部１４４は、観測された画像Ｉ（ｘ，ｙ）（図５Ｃ，図６）の中から円形のタイヤ２２０を検出する画像処理を行う。画像処理を用いた円形領域の検出は、例えばテンプレートマッチングやハフ変換等の画像処理手法を用いて行うことができる。これらの画像処理手法は広く公知であるため、詳細な説明は省略する。 The tire detection unit 144 performs image processing for detecting the circular tire 220 from the observed image I (x, y) (FIGS. 5C and 6). Detection of a circular area using image processing can be performed using an image processing method such as template matching or Hough transform. Since these image processing methods are widely known, detailed description thereof is omitted.
なお、図５Ｂに示すように、駐車車両１０６が車両１００と平行な位置関係にあるときは、図６に示すように、観測されるタイヤ２２０の円形度が最も高くなる。 As shown in FIG. 5B, when the parked vehicle 106 is in a positional relationship parallel to the vehicle 100, the observed circularity of the tire 220 is the highest as shown in FIG.
すなわち、タイヤとして検出された領域の周囲長Ｌとその領域の面積Ｓから、４πＳ／Ｌ２の値を算出する。このとき、算出された値が１に近いほど、タイヤとして検出された領域が円に近い、すなわち円形度が高いと判断される。 That is, a value of 4πS / L 2 is calculated from the peripheral length L of the region detected as the tire and the area S of the region. At this time, it is determined that the closer the calculated value is to 1, the closer the region detected as a tire is to a circle, that is, the higher the degree of circularity.
一方、駐車車両１０６が車両１００に対して斜めに駐車しているときほど、タイヤ２２０は楕円形状に観測されるため、タイヤとして検出された領域の円形度が低くなる。 On the other hand, as the parked vehicle 106 is parked obliquely with respect to the vehicle 100, the tire 220 is observed in an elliptical shape, so the circularity of the region detected as a tire becomes lower.
そのため、検出されたタイヤの円形度に応じて、駐車車両１０６と車両１００が平行な状態にあるときに最大となるようなスコアを付けることによって、車両１００と駐車車両１０６の平行性を表現してもよい。 Therefore, the parallelism between the vehicle 100 and the parked vehicle 106 is expressed by assigning a score that maximizes when the parked vehicle 106 and the vehicle 100 are in a parallel state according to the detected circularity of the tire. May be.
ここで、図６において、タイヤ２２０とともにホイール２２４も円形状に観測されるため、タイヤ検出部１４４（図３）はタイヤの代わりにホイールを検出するようにしてもよい。また、駐車車両１０６の前輪は、駐車した際の操舵状態によっては車両に対して斜め方向を向くため、楕円形状に観測される。そのため、タイヤ検出部１４４は、タイヤの見え方と車両の向きが一致する、後輪を検出するのが望ましい。前輪が写るか後輪が写るかの判断は、例えば、図６に示した駐車車両１０６の車影を、車両のサイドビュー形状を模したテンプレートとマッチングすることによって行うことができる。
（駐車形態推定部における車止め検出機能の説明）
Here, in FIG. 6, since the wheel 224 is also observed in a circular shape together with the tire 220, the tire detection unit 144 (FIG. 3) may detect the wheel instead of the tire. Further, the front wheels of the parked vehicle 106 are observed in an elliptical shape because they are directed obliquely with respect to the vehicle depending on the steering state when the vehicle is parked. Therefore, it is desirable that the tire detection unit 144 detects a rear wheel in which the tire appearance matches the vehicle direction. The determination of whether the front wheels are reflected or the rear wheels can be made, for example, by matching the shadow of the parked vehicle 106 shown in FIG. 6 with a template simulating the side view shape of the vehicle.
(Description of the vehicle stop detection function in the parking mode estimation unit)
次に、図７Ａ，図７Ｂを用いて、駐車形態推定部１５０が有する車止め検出機能について説明する。 Next, the vehicle stop detection function of the parking form estimation unit 150 will be described with reference to FIGS. 7A and 7B.
図７Ｂに示すように、車両１００の左側方カメラ２０ｃで観測された画像Ｉ（ｘ，ｙ）の中に、車両１００の進行方向に沿って整列した車止め２３０が写っているときは、左側方カメラ２０ｃの撮像範囲２１ｃの中に、車止め２３０に向かって駐車する駐車スペースがあって、その駐車スペースは、車止め２３０の整列方向に基づいて、車両１００が並列駐車可能なスペースであると推定することができる。 As shown in FIG. 7B, when the vehicle stop 230 aligned along the traveling direction of the vehicle 100 is shown in the image I (x, y) observed by the left side camera 20c of the vehicle 100, the left side There is a parking space in the imaging range 21 c of the camera 20 c that is parked toward the car stop 230, and the parking space is estimated to be a space where the vehicle 100 can be parked in parallel based on the alignment direction of the car stop 230. be able to.
車止め２３０の検出は、画像Ｉ（ｘ，ｙ）の中から直方体形状の物体を検出する画像処理、例えばテンプレートマッチングを用いて行うことができる。そして、検出された直方体の整列方向を判断する。このとき、直方体が複数検出されたときほど、高い確信度で駐車スペースが検出されたと判断してもよい。
（駐車経路推定部における駐車経路推定機能の説明）
The detection of the car stop 230 can be performed using image processing that detects a rectangular parallelepiped object from the image I (x, y), for example, template matching. Then, the alignment direction of the detected rectangular parallelepiped is determined. At this time, it may be determined that the parking space is detected with higher certainty as the number of rectangular parallelepipeds is detected.
(Description of parking route estimation function in the parking route estimation unit)
次に、図８Ａ，図８Ｂ，図８Ｃを用いて、駐車経路推定部１７０が有する駐車経路推定機能について説明する。 Next, the parking route estimation function of the parking route estimation unit 170 will be described with reference to FIGS. 8A, 8B, and 8C.
図８Ａに示すように、車両１００は紙面右方向に前進しながら、ソナー３０ｂ，３０ｃ，３０ｅ，３０ｆ（図１）によって、車両１００の左側方部および右側方部の障害物構成点２５０ａ，２５０ｂ，２５０ｃ（点列）を検出する。なお、車両１００の左側には、駐車車両１０６，１０８が間隔をおいて駐車しており、車両１００の右側には、障害物２４０が存在しているものとする。 As shown in FIG. 8A, while the vehicle 100 moves forward in the right direction on the paper, the sonars 30b, 30c, 30e, and 30f (FIG. 1) obstruct the obstacle constituent points 250a and 250b on the left and right sides of the vehicle 100. , 250c (point sequence) is detected. It is assumed that the parked vehicles 106 and 108 are parked at an interval on the left side of the vehicle 100 and that an obstacle 240 exists on the right side of the vehicle 100.
このようにして検出された障害物構成点２５０ａ，２５０ｂ，２５０ｃ（点列）は、前述した駐車方向推定部１６０（図３）において、図８Ｂ，図８Ｃに示す障害物マップ３００に統合される。このとき、検出された障害物構成点２５０ａ，２５０ｂ，２５０ｃは、個々の障害物にグルーピングされた後、線分が当てはめられて、各障害物の辺縁を特定可能な情報とされる。これによって、図８Ｂ，図８Ｃに示すように、各障害物の辺縁を示す障害物辺縁データ２５２ａ，２５２ｂ，２５２ｃが得られる。 The obstacle constituent points 250a, 250b, and 250c (point sequence) thus detected are integrated into the obstacle map 300 shown in FIGS. 8B and 8C in the parking direction estimation unit 160 (FIG. 3). . At this time, the detected obstacle constituent points 250a, 250b, and 250c are grouped into individual obstacles, and then line segments are applied to make it possible to specify the edge of each obstacle. As a result, as shown in FIGS. 8B and 8C, obstacle edge data 252a, 252b, and 252c indicating the edge of each obstacle are obtained.
駐車経路推定部１７０は。このようにして形成された障害物マップ３００上において、車両１００の周囲の路面領域２５４を検出して、さらに、車両１００を駐車スペースに駐車させるための移動経路を推定する。 The parking route estimation unit 170. On the obstacle map 300 formed in this way, a road surface area 254 around the vehicle 100 is detected, and further, a movement route for parking the vehicle 100 in the parking space is estimated.
具体的には、図８Ｂにおいて、車両１００の現在位置を障害物マップ３００上にプロットして、車両１００と障害物構成点２５０ａ，２５０ｂ，２５０ｃ（点列）の間の領域は路面領域２５４をなすものと判断する。そして、車両１００を駐車スペースまで移動させたときの、車両１００の左前端１００ａの移動軌跡２４２ａ（移動経路）と、右前端１００ｂの移動軌跡２４２ｂ（移動経路）をそれぞれ計算する。なお、車両１００の左前端１００ａと右前端１００ｂの位置は、予めわかっている車両１００のサイズに基づいて算出することができる。 Specifically, in FIG. 8B, the current position of the vehicle 100 is plotted on the obstacle map 300, and a region between the vehicle 100 and the obstacle constituent points 250a, 250b, and 250c (a sequence of points) is a road surface region 254. Judgment is made. Then, the movement locus 242a (movement route) of the left front end 100a and the movement locus 242b (movement route) of the right front end 100b when the vehicle 100 is moved to the parking space are calculated. The positions of the left front end 100a and the right front end 100b of the vehicle 100 can be calculated based on the size of the vehicle 100 that is known in advance.
図８Ｂ，図８Ｃにおいて、駐車スペースへの駐車形態は未知であるため、図８Ｂに示すように並列駐車した場合の移動軌跡２４２ａ，２４２ｂ（移動経路）と、図８Ｃに示すように縦列駐車した場合の移動軌跡２４４ａ，２４４ｂ（移動経路）をそれぞれ算出する。車両１００の移動軌跡（移動経路）は、車両１００のサイズと操舵可能な角度範囲、および車両１００の周囲の障害物マップ３００と路面領域２５４がわかれば計算によって算出することができる。 In FIG. 8B and FIG. 8C, since the parking form in the parking space is unknown, the movement trajectories 242a and 242b (movement route) in the case of parallel parking as shown in FIG. 8B and the parallel parking as shown in FIG. 8C In this case, the movement trajectories 244a and 244b (movement paths) are calculated. The movement trajectory (movement route) of the vehicle 100 can be calculated by calculation if the size of the vehicle 100 and the angle range in which the vehicle 100 can be steered, the obstacle map 300 around the vehicle 100, and the road surface region 254 are known.
図８Ｂの例では、車両１００の右前端１００ｂが、障害物辺縁データ２５２ｃに接触してしまうため、並列駐車できないことがわかる。 In the example of FIG. 8B, the right front end 100b of the vehicle 100 comes into contact with the obstacle edge data 252c, and thus it is understood that parallel parking is not possible.
一方、図８Ｃの例では、障害物辺縁データ２５２ａ，２５２ｂ，２５２ｃに接触することなく縦列駐車が可能であることがわかる。 On the other hand, in the example of FIG. 8C, it can be seen that parallel parking is possible without contacting the obstacle edge data 252a, 252b, 252c.
駐車経路推定部１７０は、このような一連の評価を行って、車両１００は縦列駐車が可能であると推定する。
（駐車枠線検出部における駐車枠線検出機能の説明）
The parking route estimation unit 170 performs such a series of evaluations, and estimates that the vehicle 100 can perform parallel parking.
(Description of parking frame line detection function in the parking frame line detection unit)
次に、図９Ａ，図９Ｂを用いて、駐車枠線検出部１３０（図３）が有する駐車枠線検出機能について説明する。 Next, the parking frame line detection function of the parking frame line detection unit 130 (FIG. 3) will be described with reference to FIGS. 9A and 9B.
駐車枠線検出部１３０は、図９Ａに示すように、車両１００の周囲から駐車スペース１１６を構成する駐車枠線２６０の検出を行う。このとき、駐車枠線検出部１３０は、左側方カメラ２０ｃで観測された画像Ｉ（ｘ，ｙ）（図９Ｂ）を左から右に向かってスキャンしながら、濃淡値が大きく変化する画素を検出する。 As shown in FIG. 9A, the parking frame line detection unit 130 detects a parking frame line 260 that forms the parking space 116 from around the vehicle 100. At this time, the parking frame line detection unit 130 detects pixels whose gray value changes greatly while scanning the image I (x, y) (FIG. 9B) observed by the left camera 20c from left to right. To do.
具体的には、暗い濃淡値が明るく変化する＋エッジ点と、明るい濃淡値が暗く変化する−エッジ点を探し、所定の間隔以内の接近した＋エッジ点と−エッジ点の中点を駐車枠線候補点として検出する。 Specifically, a dark gray value changes brightly + edge point, and a bright gray value changes darkly.-An edge point is searched, and a close + edge point within a predetermined interval and a middle point of the edge point are parked. Detect as a line candidate point.
図９Ｂの例では、縦方向位置ｙ＝ｙ１において、駐車枠線候補点Ｅ１，Ｅ２，Ｅ３が検出される。また、縦方向位置ｙ＝ｙ２において、駐車枠線候補点Ｅ４，Ｅ５，Ｅ６が検出される。同様の検出をより多くの縦方向位置ｙに対して行う。 In the example of FIG. 9B, parking frame line candidate points E1, E2, and E3 are detected at the vertical position y = y1. Further, parking frame line candidate points E4, E5, and E6 are detected at the vertical position y = y2. Similar detection is performed for more vertical positions y.
次に、駐車枠線検出部１３０は、検出された駐車枠線候補点Ｅ１〜Ｅ６を構成要素とする、画像Ｉ（ｘ，ｙ）の縦方向（ｙ方向）に沿う複数の線分を探索する。図９Ｂの例では、３本の駐車枠線２６１，２６２，２６３が発見される。 Next, the parking frame line detection unit 130 searches for a plurality of line segments along the vertical direction (y direction) of the image I (x, y) having the detected parking frame line candidate points E1 to E6 as components. To do. In the example of FIG. 9B, three parking frame lines 261, 262, and 263 are found.
なお、駐車スペース１１６の中に駐車枠線２６０が引かれていない場合は、駐車枠線検出部１３０は駐車枠線を検出することができないため、駐車枠線を未検出の状態で処理を終了する。
（駐車形態判定部における駐車形態判定機能の説明）
In addition, when the parking frame line 260 is not drawn in the parking space 116, the parking frame line detection unit 130 cannot detect the parking frame line, so the process ends with the parking frame line not detected. To do.
(Description of parking mode determination function in parking mode determination unit)
次に、駐車形態判定部１８０が有する駐車形態判定機能について説明する。駐車形態判定部１８０は、前述した駐車方向推定部１６０，駐車車両姿勢推定部１４０，駐車形態推定部１５０，駐車経路推定部１７０、および駐車枠線検出部１３０の各々の処理結果に基づいて、車両１００を駐車スペースに駐車させる際の適切な駐車形態を判定する。 Next, the parking form determination function of the parking form determination unit 180 will be described. The parking mode determination unit 180 is based on the processing results of the parking direction estimation unit 160, the parked vehicle posture estimation unit 140, the parking mode estimation unit 150, the parking route estimation unit 170, and the parking frame line detection unit 130 described above. An appropriate parking mode is determined when the vehicle 100 is parked in the parking space.
具体的には、駐車枠線検出部１３０の検出結果に基づいて、適切な駐車形態を決定する。 Specifically, an appropriate parking form is determined based on the detection result of the parking frame line detection unit 130.
そして、駐車枠線が引かれていないときは、駐車枠線検出部１３０以外の前述した各部位で行った処理結果に応じて、並列駐車を行うのが適切であることを示す並列駐車スコアＳｐと、縦列駐車を行うのが適切であることを示す縦列駐車スコアＳｓをそれぞれ算出する。 When the parking frame line is not drawn, the parallel parking score Sp indicating that it is appropriate to perform parallel parking according to the processing results performed at the respective parts other than the parking frame line detection unit 130 described above. And a parallel parking score Ss indicating that it is appropriate to perform parallel parking.
前述した全ての処理が終了したときに、並列駐車スコアＳｐが第１所定値Ｓth１を超えていたときには並列駐車を行うのが適当であると判定する。一方、縦列駐車スコアＳｓが第２所定値Ｓth２を超えていたときには縦列駐車を行うのが適当であると判定する。そして、並列駐車スコアＳｐが第１所定値Ｓth１を超えず、なおかつ縦列駐車スコアＳｓが第２所定値Ｓth２を超えていないときは、駐車不可と判定する。詳しくは、後述する処理の流れで説明する。
（目標駐車位置決定部における目標駐車位置決定機能の説明）
When all the processes described above are completed, it is determined that parallel parking is appropriate when the parallel parking score Sp exceeds the first predetermined value Sth1. On the other hand, when the parallel parking score Ss exceeds the second predetermined value Sth2, it is determined that parallel parking is appropriate. When the parallel parking score Sp does not exceed the first predetermined value Sth1 and the parallel parking score Ss does not exceed the second predetermined value Sth2, it is determined that parking is impossible. Details will be described in the flow of processing described later.
(Description of the target parking position determination function in the target parking position determination unit)
次に、目標駐車位置決定部１９０が有する目標駐車位置決定機能について説明する。目標駐車位置決定部１９０は、駐車形態判定部１８０において判定された駐車形態と、距離計測部１２０で計測された車両１００の周囲の物体までの距離情報に基づいて作成された障害物マップ３００を用いて車両１００の目標駐車位置を決定する。 Next, the target parking position determination function of the target parking position determination unit 190 will be described. The target parking position determination unit 190 creates the obstacle map 300 created based on the parking mode determined by the parking mode determination unit 180 and the distance information to the objects around the vehicle 100 measured by the distance measurement unit 120. Using this, the target parking position of the vehicle 100 is determined.
具体的には、図８Ｂ，図８Ｃに示した障害物マップ３００の上で、駐車形態判定部１８０で推定された適切な駐車形態を採った際の目標駐車位置を算出する。
（自動駐車実行部における自動駐車実行機能の説明）
Specifically, on the obstacle map 300 shown in FIGS. 8B and 8C, a target parking position when an appropriate parking form estimated by the parking form determination unit 180 is taken is calculated.
(Description of automatic parking execution function in the automatic parking execution unit)
最後に、自動駐車実行部２００が有する自動駐車実行機能について説明する。自動駐車実行部２００は、目標駐車位置決定部１９０で決定した目標駐車位置と駐車経路推定部１７０で推定した移動経路に基づいて、車両１００の車速，操舵角，ブレーキを制御することによって、並列駐車または縦列駐車により車両１００の自動駐車を実行する。 Finally, the automatic parking execution function of the automatic parking execution unit 200 will be described. The automatic parking execution unit 200 controls the vehicle speed, the steering angle, and the brake of the vehicle 100 based on the target parking position determined by the target parking position determination unit 190 and the movement route estimated by the parking route estimation unit 170, thereby performing parallel processing. The vehicle 100 is automatically parked by parking or parallel parking.
具体的には、車両１００の車速，操舵角，ブレーキを制御して、駐車経路推定部１７０で推定した移動経路に沿って車両１００を移動させる。その際、撮像部１１２と距離計測部１２０によって、車両１００の周囲を逐次観測し、その都度、必要に応じて移動経路を修正する。そして、目標駐車位置決定部１９０で決定した目標駐車位置に到達したことを確認して、自動駐車が完了したものと判断する。
（一連の処理の流れの説明）
Specifically, the vehicle speed of the vehicle 100, the steering angle, and the brake are controlled, and the vehicle 100 is moved along the movement route estimated by the parking route estimation unit 170. At that time, the periphery of the vehicle 100 is sequentially observed by the imaging unit 112 and the distance measuring unit 120, and the moving route is corrected as necessary. Then, after confirming that the target parking position determined by the target parking position determination unit 190 has been reached, it is determined that automatic parking has been completed.
(Description of the flow of a series of processing)
次に、車両用駐車支援装置１０で行われる一連の処理の流れについて、図１０のフローチャートを用いて説明する。 Next, the flow of a series of processes performed by the vehicle parking assistance apparatus 10 will be described using the flowchart of FIG.
（ステップＳ１０）駐車枠線検出部１３０において駐車枠線検出処理を行う。 (Step S10) The parking frame line detection unit 130 performs a parking frame line detection process.
（ステップＳ１２）駐車枠線があるか否かを判定する。駐車枠線があったときはステップＳ１４に進み、それ以外のときはステップＳ１６に進む。 (Step S12) It is determined whether there is a parking frame line. If there is a parking frame line, the process proceeds to step S14; otherwise, the process proceeds to step S16.
（ステップＳ１４）目標駐車位置決定部１９０において目標駐車位置決定処理を行う。 (Step S14) The target parking position determination unit 190 performs a target parking position determination process.
（ステップＳ１６）駐車形態判定部１８０において駐車形態判定処理を行う。 (Step S16) The parking pattern determination unit 180 performs a parking pattern determination process.
（ステップＳ１８）自動駐車実行部２００において自動駐車を実行する。
（駐車形態判定処理の流れの説明）
(Step S18) The automatic parking execution unit 200 executes automatic parking.
(Explanation of the flow of parking form determination processing)
次に、駐車形態判定部１８０で行われる駐車形態判定処理の流れについて、図１１Ａ，図１１Ｂのフローチャートを用いて説明する。 Next, the flow of the parking mode determination process performed by the parking mode determination unit 180 will be described using the flowcharts of FIGS. 11A and 11B.
（ステップＳ３０）ナンバープレート検出部１４２においてナンバープレート検出処理を行う。 (Step S30) The license plate detection unit 142 performs a license plate detection process.
（ステップＳ３２）ナンバープレート検出部１４２によってナンバープレートが検出されたか否かを判定する。ナンバープレートが検出されたときはステップＳ３６に進み、それ以外のときはステップＳ３４に進む。 (Step S32) It is determined whether or not a license plate is detected by the license plate detector 142. If a license plate is detected, the process proceeds to step S36. Otherwise, the process proceeds to step S34.
（ステップＳ３４）車止め検出部１５２において車止め検出処理を行う。 (Step S34) The vehicle stop detection unit 152 performs a vehicle stop detection process.
（ステップＳ３６）並列駐車スコアＳｐを所定値だけ加算する。このとき、例えば、ナンバープレートがはっきり見えたとき（数字の認識度合が高いとき）は加算するスコアを所定値よりも大きくして、ナンバープレートがはっきり見えないとき（数字の認識度合が低いとき）は加算するスコアを所定値よりも小さくしてもよい。 (Step S36) The parallel parking score Sp is added by a predetermined value. At this time, for example, when the license plate is clearly visible (when the number recognition degree is high), the score to be added is made larger than the predetermined value, and when the license plate is not clearly visible (when the number recognition degree is low) May make the score to add smaller than a predetermined value.
（ステップＳ３８）縦列駐車スコアＳｓを所定値だけ減算する。なお、ステップＳ３６において並列駐車スコアＳｐを所定値よりも大きく加算したときは縦列駐車スコアＳｓを所定値よりも大きく減算して、並列駐車スコアＳｐを所定値よりも小さく加算したときは縦列駐車スコアＳｓを所定値よりも小さく減算してもよい。 (Step S38) The parallel parking score Ss is subtracted by a predetermined value. When the parallel parking score Sp is added larger than the predetermined value in step S36, the parallel parking score Ss is subtracted larger than the predetermined value, and when the parallel parking score Sp is added smaller than the predetermined value, the parallel parking score Sp is added. Ss may be subtracted smaller than a predetermined value.
（ステップＳ４０）車止め検出処理によって車止めが検出されたか否かを判定する。車止めが検出されたときはステップＳ４４に進み、それ以外のときはステップＳ４２に進む。 (Step S40) It is determined whether or not a vehicle stop is detected by the vehicle stop detection process. If a vehicle stop is detected, the process proceeds to step S44, and otherwise, the process proceeds to step S42.
（ステップＳ４２）駐車方向推定部１６０において、車両１００の周囲の障害物マップ３００を作成して駐車車両の位置と方向を推定する。 (Step S42) The parking direction estimation unit 160 creates an obstacle map 300 around the vehicle 100 and estimates the position and direction of the parked vehicle.
（ステップＳ４４）並列駐車スコアＳｐを所定値だけ加算する。このとき、車止めがはっきり見えたとき（車止めの認識度合が高いとき）は加算するスコアを所定値よりも大きくして、車止めがはっきり見えないとき（車止めの認識度合が低いとき）は加算するスコアを所定値よりも小さくしてもよい。 (Step S44) The parallel parking score Sp is added by a predetermined value. At this time, if the car stop is clearly visible (when the degree of recognition of the car stop is high), the score to be added is larger than the predetermined value. May be smaller than a predetermined value.
（ステップＳ４６）縦列駐車スコアＳｓを所定値だけ減算する。なお、ステップＳ４４において並列駐車スコアＳｐを所定値よりも大きく加算したときは縦列駐車スコアＳｓを所定値よりも大きく減算して、並列駐車スコアＳｐを所定値よりも小さく加算したときは縦列駐車スコアＳｓを所定値よりも小さく減算してもよい。 (Step S46) The parallel parking score Ss is subtracted by a predetermined value. When the parallel parking score Sp is added larger than the predetermined value in step S44, the parallel parking score Ss is subtracted larger than the predetermined value. When the parallel parking score Sp is added smaller than the predetermined value, the parallel parking score Sp is added. Ss may be subtracted smaller than a predetermined value.
（ステップＳ４８）生成した障害物マップ３００に基づいて、駐車車両の駐車方向が自車（車両１００）の進路に直交しているか否かを判定する。駐車車両が車両１００に直交する向きに駐車しているときはステップＳ５２に進み、それ以外のときはステップＳ５０に進む。 (Step S48) Based on the generated obstacle map 300, it is determined whether or not the parking direction of the parked vehicle is orthogonal to the course of the host vehicle (vehicle 100). When the parked vehicle is parked in a direction orthogonal to the vehicle 100, the process proceeds to step S52, and otherwise, the process proceeds to step S50.
（ステップＳ５０）タイヤ検出部１４４においてタイヤ検出処理を行う。 (Step S50) The tire detection unit 144 performs tire detection processing.
（ステップＳ５２）並列駐車スコアＳｐを所定値だけ加算する。 (Step S52) The parallel parking score Sp is added by a predetermined value.
（ステップＳ５４）縦列駐車スコアＳｓを所定値だけ減算する。 (Step S54) The parallel parking score Ss is subtracted by a predetermined value.
（ステップＳ５６）タイヤ検出部１４４において円形のタイヤが検出されたか否かを判定する。タイヤが検出されたときはステップＳ６０に進み、それ以外のときはステップＳ５８に進む。 (Step S56) It is determined whether or not a circular tire is detected by the tire detection unit 144. If a tire is detected, the process proceeds to step S60, and otherwise, the process proceeds to step S58.
（ステップＳ５８）駐車経路推定部１７０において駐車経路推定処理を行う。 (Step S58) The parking route estimation unit 170 performs a parking route estimation process.
（ステップＳ６０）並列駐車スコアＳｐを所定値だけ減算する。このとき、例えば、タイヤの円形度が高いときは減算するスコアを所定値よりも大きくして、タイヤの円形度が低いときは減算するスコアを所定値よりも小さくしてもよい。 (Step S60) The parallel parking score Sp is subtracted by a predetermined value. At this time, for example, the score to be subtracted may be larger than a predetermined value when the circularity of the tire is high, and the score to be subtracted may be smaller than the predetermined value when the circularity of the tire is low.
（ステップＳ６２）縦列駐車スコアＳｓを所定値だけ加算する。なお、ステップＳ６０において並列駐車スコアＳｐを所定値よりも大きく減算したときは縦列駐車スコアＳｓを所定値よりも大きく加算して、並列駐車スコアＳｐを所定値よりも小さく減算したときは縦列駐車スコアＳｓを所定値よりも小さく加算してもよい。 (Step S62) The parallel parking score Ss is added by a predetermined value. When the parallel parking score Sp is subtracted larger than the predetermined value in step S60, the parallel parking score Ss is added larger than the predetermined value, and when the parallel parking score Sp is subtracted smaller than the predetermined value, the parallel parking score Sp is added. Ss may be added smaller than a predetermined value.
（ステップＳ６４）駐車経路推定処理の結果、並列駐車が可能であるか否かを判定する。並列駐車が可能であると推定されたときはステップＳ６６に進み、それ以外のときはステップＳ６８に進む。 (Step S64) As a result of the parking route estimation process, it is determined whether or not parallel parking is possible. When it is estimated that parallel parking is possible, the process proceeds to step S66, and otherwise, the process proceeds to step S68.
（ステップＳ６６）並列駐車スコアＳｐを所定値だけ加算する。 (Step S66) The parallel parking score Sp is added by a predetermined value.
（ステップＳ６７）縦列駐車スコアＳｓを所定値だけ減算する。 (Step S67) The parallel parking score Ss is subtracted by a predetermined value.
（ステップＳ６８）駐車経路推定処理の結果、縦列駐車が可能であるか否かを判定する。縦列駐車が可能であると推定されたときはステップＳ６９に進み、それ以外のときはステップＳ７２に進む。 (Step S68) As a result of the parking route estimation process, it is determined whether or not parallel parking is possible. When it is estimated that parallel parking is possible, the process proceeds to step S69, and otherwise, the process proceeds to step S72.
（ステップＳ６９）並列駐車スコアＳｐを所定値だけ減算する。 (Step S69) The parallel parking score Sp is subtracted by a predetermined value.
（ステップＳ７０）縦列駐車スコアＳｓを所定値だけ加算する。 (Step S70) The parallel parking score Ss is added by a predetermined value.
（ステップＳ７２）並列駐車スコアＳｐが第１所定値Ｓth１以上であるか否かを判定する。並列駐車スコアＳｐが第１所定値Ｓth１以上であるときはステップＳ７４に進み、それ以外のときはステップＳ７６に進む。 (Step S72) It is determined whether the parallel parking score Sp is equal to or greater than a first predetermined value Sth1. When the parallel parking score Sp is greater than or equal to the first predetermined value Sth1, the process proceeds to step S74, and otherwise, the process proceeds to step S76.
（ステップＳ７４）車両１００は並列駐車を行うことが可能と判断してメインルーチン（図１０）に戻る。 (Step S74) The vehicle 100 determines that parallel parking is possible and returns to the main routine (FIG. 10).
（ステップＳ７６）縦列駐車スコアＳｓが第２所定値Ｓth２以上であるか否かを判定する。縦列駐車スコアＳｓが第２所定値Ｓth２以上であるときはステップＳ７８に進み、それ以外のときはステップＳ８０に進む。 (Step S76) It is determined whether or not the parallel parking score Ss is equal to or greater than a second predetermined value Sth2. When the parallel parking score Ss is greater than or equal to the second predetermined value Sth2, the process proceeds to step S78, and otherwise, the process proceeds to step S80.
（ステップＳ７８）車両１００は縦列駐車を行うことが可能と判断してメインルーチン（図１０）に戻る。 (Step S78) The vehicle 100 determines that parallel parking is possible and returns to the main routine (FIG. 10).
（ステップＳ８０）車両１００は駐車することができないと判断してメインルーチン（図１０）に戻る。 (Step S80) It is determined that the vehicle 100 cannot be parked, and the process returns to the main routine (FIG. 10).
以上説明したように、このように構成された実施例１の車両用駐車支援装置１０によれば、距離計測部１２０の計測結果に基づいて、駐車方向推定部１６０が、車両１００の周囲にある駐車車両の位置と駐車方向を推定して、駐車車両姿勢推定部１４０が、撮像部１１２で撮像された画像の中から、駐車車両の駐車姿勢を表す駐車姿勢特徴であるナンバープレートとタイヤを検出して、検出された駐車姿勢特徴に基づいて、駐車車両の駐車形態を推定する。さらに、駐車形態推定部１５０が、撮像部１１２で撮像された画像の中から、駐車スペースの形状を示す駐車スペース特徴である車止めを検出し、検出された駐車スペース特徴に基づいて、駐車スペースにおける駐車形態を推定し、駐車経路推定部１７０が、車両１００の周囲の路面領域２５４を検出して、車両１００を駐車スペースに駐車させる際の移動経路を推定する。そして、駐車形態判定部１８０が、駐車方向推定部１６０，駐車車両姿勢推定部１４０，駐車形態推定部１５０、および駐車経路推定部１７０の検出結果に基づいて、車両１００を駐車スペースに駐車させる際の駐車形態を判定するため、車両１００の近傍にある駐車車両間の距離のみならず、駐車車両の位置と駐車方向，駐車姿勢，駐車スペースの形状，駐車時に採ることができる経路を考慮して車両１００が駐車する際に採るべき駐車形態を判定することができる。したがって、例えば、駐車車両間の距離のみに基づいて駐車形態を判定することによる誤判定を防止することができるとともに、自車両を自動駐車させる際に採るべき駐車形態を、確実かつ容易に判定することができる。また、駐車枠線が引かれていない駐車スペースであっても、車両１００を駐車スペースに確実に自動駐車させることができる。 As described above, according to the vehicle parking assistance device 10 of the first embodiment configured as described above, the parking direction estimation unit 160 is around the vehicle 100 based on the measurement result of the distance measurement unit 120. The position and direction of the parked vehicle are estimated, and the parked vehicle posture estimation unit 140 detects a license plate and tires that are parking posture features representing the parking posture of the parked vehicle from the images captured by the imaging unit 112. And the parking form of a parked vehicle is estimated based on the detected parking attitude | position characteristic. Further, the parking mode estimation unit 150 detects a parking stop, which is a parking space feature indicating the shape of the parking space, from the image captured by the imaging unit 112, and in the parking space based on the detected parking space feature. The parking mode is estimated, and the parking route estimation unit 170 detects the road surface area 254 around the vehicle 100 and estimates the movement route when the vehicle 100 is parked in the parking space. And when the parking form determination part 180 parks the vehicle 100 in a parking space based on the detection result of the parking direction estimation part 160, the parked vehicle attitude | position estimation part 140, the parking form estimation part 150, and the parking route estimation part 170. In order to determine the parking mode, not only the distance between parked vehicles in the vicinity of the vehicle 100 but also the position and parking direction of the parked vehicle, the parking posture, the shape of the parking space, and the route that can be taken when parking The parking form which should be taken when the vehicle 100 parks can be determined. Therefore, for example, it is possible to prevent erroneous determination due to determining the parking mode based only on the distance between the parked vehicles, and to reliably and easily determine the parking mode to be taken when the host vehicle is automatically parked. be able to. Further, even in a parking space where no parking frame line is drawn, the vehicle 100 can be surely automatically parked in the parking space.
また、実施例１の車両用駐車支援装置１０によれば、駐車形態判定部１８０は、車両１００を駐車させる際の駐車形態として、少なくとも並列駐車と縦列駐車を判定するため、一般的な駐車スペースに対して汎用的に利用することができる。 Moreover, according to the vehicle parking assistance apparatus 10 of the first embodiment, the parking pattern determination unit 180 determines at least parallel parking and parallel parking as a parking pattern when the vehicle 100 is parked. Can be used universally.
そして、実施例１の車両用駐車支援装置１０によれば、駐車方向推定部１６０は、距離計測部１２０によって計測された物体の位置を表す点列である、例えば、障害物構成点１０２ａ〜１０２ｈ，１０４ａ〜１０４ｇ（点列）を、直交する２方向に沿って延びる点列にグルーピングして、グルーピングされた結果に基づいて、車両１００の周囲にある駐車車両の位置と駐車方向を推定するため、簡単な処理で確実に駐車車両の位置と駐車方向を推定することができる。 And according to the parking assistance apparatus 10 for vehicles of Example 1, the parking direction estimation part 160 is a point sequence showing the position of the object measured by the distance measurement part 120, for example, the obstruction constituent points 102a to 102h. , 104a to 104g (point sequence) are grouped into point sequences extending along two orthogonal directions, and the position and parking direction of the parked vehicle around the vehicle 100 are estimated based on the grouped result. The position and parking direction of the parked vehicle can be reliably estimated by simple processing.
さらに、実施例１の車両用駐車支援装置１０によれば、駐車車両姿勢推定部１４０は、画像に写った車両１００の、少なくともタイヤまたはナンバープレートの見え方を駐車姿勢特徴として利用するため、車両の種類や形態によらずに、同じ普遍的な特徴量を用いて車両の姿勢を推定することができる。 Furthermore, according to the vehicle parking assistance apparatus 10 of the first embodiment, the parked vehicle posture estimation unit 140 uses at least the appearance of the tire or the license plate of the vehicle 100 shown in the image as the parking posture feature. Regardless of the type and form of the vehicle, it is possible to estimate the posture of the vehicle using the same universal feature amount.
また、実施例１の車両用駐車支援装置１０によれば、駐車形態推定部１５０は、少なくとも車止めの見え方を駐車スペース特徴として利用するため、駐車スペースの形態によらずに、同じ普遍的な特徴量を用いて駐車スペースにおける駐車形態を推定することができる。 In addition, according to the vehicle parking assistance apparatus 10 of the first embodiment, the parking mode estimation unit 150 uses at least the appearance of the vehicle stop as a parking space feature, and thus the same universal regardless of the parking space mode. The parking form in the parking space can be estimated using the feature amount.
そして、実施例１の車両用駐車支援装置１０によれば、駐車経路推定部１７０は、距離計測部１２０の計測結果に基づいて、車両１００の周囲の路面領域２５４を検出して、路面領域２５４の検出結果と、車両１００が移動した際に描く移動軌跡と、に基づいて、車両１００を駐車スペースまで移動させるための移動軌跡である、例えば、車両１００の４隅の移動軌跡２４２ａ，２４２ｂ，２４４ａ，２４４ｂ（移動経路）を推定するため、車両１００の移動経路を簡便に推定することができる。 Then, according to the vehicle parking assistance device 10 of the first embodiment, the parking route estimation unit 170 detects the road surface region 254 around the vehicle 100 based on the measurement result of the distance measurement unit 120, and the road surface region 254. Is a movement locus for moving the vehicle 100 to the parking space based on the detection result of the vehicle 100 and the movement locus drawn when the vehicle 100 moves. For example, the movement locus 242a, 242b, Since 244a and 244b (movement route) are estimated, the movement route of the vehicle 100 can be estimated easily.
以上、本発明の実施例を図面により詳述したが、実施例は本発明の例示にしか過ぎないものであるため、本発明は実施例の構成にのみ限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計の変更等があっても、本発明に含まれることは勿論である。 As mentioned above, although the Example of this invention was explained in full detail with drawing, since an Example is only an illustration of this invention, this invention is not limited only to the structure of an Example. Of course, changes in design and the like within a range not departing from the gist are included in the present invention.
例えば、実施例１にあっては、駐車姿勢特徴としてタイヤとナンバープレートの見え方を利用したが、利用可能な駐車姿勢特徴は、これらに限定されるものではない。すなわち、駐車姿勢特徴として別の特徴、例えばヘッドライトの見え方、テールライトの見え方、フロントウインドウの見え方、サイドガラスの見え方等を利用しても、実施例１と同様の効果を得ることができる。 For example, in the first embodiment, the appearance of the tire and the license plate is used as the parking posture feature. However, the available parking posture features are not limited to these. In other words, the same effect as in the first embodiment can be obtained even if another feature such as the appearance of the headlight, the appearance of the taillight, the appearance of the front window, the appearance of the side glass, etc. is used as the parking posture feature. Can do.
また、実施例１にあっては、駐車スペース特徴として車止めの見え方を利用したが、利用可能な駐車スペース特徴は、これに限定されるものではない。すなわち、駐車スペース特徴として駐車スペース番号を表す路面のペイント等を利用しても、実施例１と同様の効果を得ることができる。 Further, in the first embodiment, the appearance of the car stop is used as the parking space feature, but the available parking space feature is not limited to this. That is, the same effect as that of the first embodiment can be obtained even by using paint on the road surface representing the parking space number as the parking space feature.
なお、図１１Ａ，図１１Ｂに示した駐車形態判定処理の流れは、必ずしも図１１Ａ，図１１Ｂに記載した順番で行う必要はない。すなわち、ナンバープレート検出処理（ステップＳ３０），車止め検出処理（ステップＳ３４），駐車車両の位置と方向推定処理（ステップＳ４２），タイヤ検出処理（ステップＳ５０），駐車経路推定処理（ステップＳ５８）は、適宜順序を入れ替えて実行しても構わない。 It should be noted that the flow of the parking pattern determination process shown in FIGS. 11A and 11B is not necessarily performed in the order shown in FIGS. 11A and 11B. That is, the license plate detection process (step S30), the car stop detection process (step S34), the parked vehicle position and direction estimation process (step S42), the tire detection process (step S50), and the parking route estimation process (step S58) The order may be changed as appropriate.
１０・・・・・・・・車両用駐車支援装置
１００・・・・・・・車両
１１２・・・・・・・撮像部
１２０・・・・・・・距離計測部
１４０・・・・・・・駐車車両姿勢推定部
１５０・・・・・・・駐車形態推定部
１６０・・・・・・・駐車方向推定部
１７０・・・・・・・駐車経路推定部
１８０・・・・・・・駐車形態判定部
２５０ａ，２５０ｂ，２５０ｃ・・・障害物構成点（点列）
２２０，２２２・・・タイヤ
２１０・・・・・・・ナンバープレート
２３０・・・・・・・車止め
２４２ａ，２４２ｂ ，２４４ａ，２４４ｂ・・・移動軌跡（移動経路）
10 ............ Vehicle parking assist device 100... Vehicle 112... Imaging unit 120. ··· Parking vehicle posture estimation unit 150 ··· Parking mode estimation unit 160 ··· Parking direction estimation unit 170 ····· Parking route estimation unit 180 ···・ Parking form determination unit 250a, 250b, 250c ... obstacle composing points (point sequence)
220, 222... Tire 210... License plate 230... Car stops 242a, 242b, 244a, 244b.
Claims (6)
前記距離計測部の計測結果に基づいて、前記車両の周囲にある駐車車両の位置と前記駐車車両の駐車方向を推定する駐車方向推定部と、
前記撮像部で撮像された画像の中から、前記駐車車両の駐車姿勢を表す駐車姿勢特徴を検出して、前記駐車姿勢特徴に基づいて、前記駐車車両の駐車形態を推定する駐車車両姿勢推定部と、
前記撮像部で撮像された画像の中から、駐車スペースの形状を示す駐車スペース特徴を検出して、前記駐車スペース特徴に基づいて、前記駐車スペースにおける駐車形態を推定する駐車形態推定部と、
前記車両を前記駐車スペースに駐車させる際の移動経路を推定する駐車経路推定部と、
前記駐車方向推定部と前記駐車車両姿勢推定部，前記駐車形態推定部、および前記駐車経路推定部の検出結果に基づいて、前記車両を前記駐車スペースに駐車させる際の駐車形態を判定する駐車形態判定部と、を有することを特徴とする車両用駐車支援装置。 Provided in a vehicle, at least one distance measurement unit for measuring a distance from the vehicle to a surrounding object, at least one imaging unit for imaging an image around the vehicle,
Based on the measurement result of the distance measurement unit, a parking direction estimation unit that estimates the position of the parked vehicle around the vehicle and the parking direction of the parked vehicle,
A parking vehicle posture estimation unit that detects a parking posture feature representing a parking posture of the parked vehicle from images captured by the imaging unit and estimates a parking mode of the parked vehicle based on the parking posture feature. When,
From the image captured by the imaging unit, a parking space feature indicating the shape of the parking space is detected, and based on the parking space feature, a parking form estimation unit that estimates a parking form in the parking space;
A parking route estimation unit for estimating a movement route when the vehicle is parked in the parking space;
A parking mode for determining a parking mode when the vehicle is parked in the parking space based on detection results of the parking direction estimation unit, the parked vehicle posture estimation unit, the parking mode estimation unit, and the parking route estimation unit. A vehicle parking support apparatus comprising: a determination unit;
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