JP2019085077A - Parking support device - Google Patents

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Abstract

To provide a parking support device that inhibits contamination of a floor surface of a parking lot by enabling a parking path generation part to generate a parking path while avoiding an area where a contamination influence degree of the parking lot is high.SOLUTION: A parking support device 1 comprises a floor surface contamination influence degree calculation part 30 that calculates a contamination influence degree of a floor surface within a parking lot, from a taken image obtained by imaging the periphery of a vehicle. The parking support device 1 comprises a parking path generation part 23 that generates a parking path for parking the vehicle in the parking lot, on the basis of the result of calculation by the floor surface contamination influence degree calculation part 30.SELECTED DRAWING: Figure 2

Description

本発明は、車両の駐車支援装置に関するものである。   The present invention relates to a parking assist system for a vehicle.

従来、駐車支援装置は、自車両の現在位置から目標駐車位置までの最適経路を算出し、算出された最適経路に従って車両を目標駐車位置に移動させることが知られている(例えば、特許文献1参照)。   Conventionally, it is known that the parking assistance device calculates an optimal route from the current position of the vehicle to a target parking position, and moves the vehicle to the target parking position according to the calculated optimal route (for example, Patent Document 1) reference).

特開2017−052470号公報Unexamined-Japanese-Patent No. 2017-052470

しかしながら、特許文献1に記載の駐車支援装置は、例えば特定のガレージ等に車両を駐車する場合、毎回同じ経路を車両が移動することになり、駐車場の床面の汚損を招く、という問題がある。   However, when parking a vehicle in a specific garage or the like, for example, the parking assistance device described in Patent Document 1 moves the vehicle along the same route every time, which causes a problem in that the floor surface of the parking lot is contaminated. is there.

そこで、本発明は、駐車場の床面の汚損を抑制する駐車支援装置を提供することを目的とする。   Then, an object of this invention is to provide the parking assistance apparatus which suppresses the contamination of the floor surface of a parking lot.

前記目的を達成するために、本発明の駐車支援装置は、車両周辺を撮像した撮像画像から、駐車場内の床面の汚損影響度を算出する床面汚損影響度算出部と、前記床面汚損影響度算出部の算出結果に基づいて、前記車両を前記駐車場に駐車させる駐車経路を生成する駐車経路生成部と、を備えることを特徴とする。   In order to achieve the above object, a parking assistance apparatus according to the present invention calculates a floor contamination influence degree calculation unit that calculates a contamination influence degree of a floor surface in a parking lot from a captured image obtained by imaging the periphery of a vehicle; And a parking route generation unit configured to generate a parking route for parking the vehicle in the parking lot based on the calculation result of the influence degree calculation unit.

このように構成された本発明の駐車支援装置は、駐車経路生成部が、駐車場の汚損影響度の高い領域を避けて、駐車経路を生成するので、駐車場の床面の汚損を抑制することができる。   In the parking assistance device of the present invention configured as described above, the parking path generation unit generates a parking path by avoiding an area having a high degree of soiling influence of the parking lot, thereby suppressing the floor surface of the parking lot from being soiled. be able to.

実施例1の駐車支援装置のシステム構成を示すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram showing a system configuration of a parking assistance device of a first embodiment. 実施例1の自動運転制御部の構成を示すブロック図である。FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of an automatic driving control unit of the first embodiment. 実施例1の床面汚損影響度算出部の構成を示すブロック図である。FIG. 6 is a block diagram showing a configuration of a floor surface contamination degree calculation unit of Example 1; 実施例1の駐車支援のメイン制御処理を説明するフローチャートである。FIG. 6 is a flowchart illustrating main control processing of parking assistance of the first embodiment; FIG. 実施例1の駐車経路算出処理を説明するフローチャートである。5 is a flowchart illustrating parking path calculation processing according to the first embodiment. 実施例1の汚損影響度算出処理を説明するフローチャートである。FIG. 7 is a flow chart for explaining a contamination impact degree calculation process of the first embodiment; FIG. 実施例1の床面色判定を説明する説明図である。FIG. 7 is an explanatory view for explaining a floor color judgment of the first embodiment. 実施例1の床面色判定を説明する説明図である。FIG. 7 is an explanatory view for explaining a floor color judgment of the first embodiment. 実施例1の床面材質判定を説明する説明図である。FIG. 7 is an explanatory view for explaining the floor surface material determination of the first embodiment. 実施例1の汚損を抑制する駐車経路を説明する説明図である。FIG. 6 is an explanatory view for explaining a parking path for suppressing contamination in the first embodiment. 実施例1のばらつきを持たせた駐車経路を説明する説明図である。FIG. 6 is an explanatory view for explaining a parking path with variation according to the first embodiment. 実施例1のトルク制御量算出処理を説明する説明図である。FIG. 7 is an explanatory view for explaining a torque control amount calculation process of the first embodiment. 実施例1のトルク制御量算出処理を説明する説明図である。FIG. 7 is an explanatory view for explaining a torque control amount calculation process of the first embodiment. 実施例1のトルク制御量算出処理を説明するフローチャートである。5 is a flowchart illustrating torque control amount calculation processing according to the first embodiment.

以下、本開示による駐車支援装置を実現する実施形態を、図面に示す実施例1に基づいて説明する。   Hereinafter, an embodiment which realizes a parking assistance device by this indication is described based on Example 1 shown in a drawing.

まず、構成を説明する。
実施例1における駐車支援装置は、一般的な黒色のゴムタイヤを装備する車両に搭載され、自車両の現在位置から目標駐車位置まで車両を移動させる駐車支援を行うものに適用した例を説明する。
First, the configuration will be described.
A parking assistance apparatus according to the first embodiment is mounted on a vehicle equipped with a general black rubber tire, and is applied to a vehicle that performs parking assistance for moving the vehicle from the current position of the vehicle to the target parking position.

[駐車支援装置のシステム構成]
図1は、実施例1の駐車支援装置のシステム構成を示すブロック図である。以下、図1に基づいて、実施例1の駐車支援装置のシステム構成を説明する。
[System Configuration of Parking Assist Device]
FIG. 1 is a block diagram showing the system configuration of the parking assistance device of the first embodiment. Hereinafter, based on FIG. 1, the system configuration of the parking assistance apparatus of the first embodiment will be described.

駐車支援装置1は、図1に示すように、ユーザ入力装置11と、照度センサ12と、画像センサ13a,13b,13c,13dと、位置情報取得装置14と、超音波ソナー15と、レーダー16と、記憶部17と、自動運転制御部20と、表示部41と、車両挙動制御部42と、を備える。   As shown in FIG. 1, the parking assistance device 1 includes a user input device 11, an illuminance sensor 12, image sensors 13a, 13b, 13c, 13d, a position information acquisition device 14, an ultrasonic sonar 15, and a radar 16. , A storage unit 17, an automatic driving control unit 20, a display unit 41, and a vehicle behavior control unit 42.

ユーザ入力装置11は、例えばタッチパネルなどのデバイスであり、ユーザからの指示を受け付ける。ユーザ入力装置11には、ユーザが、目標駐車位置や、駐車経路から除外する領域等が入力可能となっている。   The user input device 11 is a device such as a touch panel, for example, and receives an instruction from a user. The user can input a target parking position, an area to be excluded from the parking route, and the like to the user input device 11.

照度センサ12は、自車両の周囲の明るさを検知する。   The illuminance sensor 12 detects the brightness around the host vehicle.

画像センサ13a,13b,13c,13dは、車両の前後左右に備えられている。画像センサ13aは、車両のフロントグリルに、車両の前方に向けて装着されている。画像センサ13bは、車両のリアガーニッシュに、車両の後方に向けて装着されている。画像センサ13cは、車両の左ドアミラーに、車両の左側方に向けて装着されている。画像センサ13dは、車両の右ドアミラーに、車両の右側方に向けて装着されている。   The image sensors 13a, 13b, 13c and 13d are provided on the front, rear, left and right of the vehicle. The image sensor 13a is mounted on the front grille of the vehicle toward the front of the vehicle. The image sensor 13b is mounted on the rear garnish of the vehicle toward the rear of the vehicle. The image sensor 13c is mounted on the left door mirror of the vehicle toward the left side of the vehicle. The image sensor 13d is mounted on the right door mirror of the vehicle toward the right side of the vehicle.

4台の画像センサ13a,13b,13c,13dで、車両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。画像センサ13a,13b,13c,13dは、公知のタイマに接続されており、このタイマは、画像センサ13a,13b,13c,13dの露光時間を計測して自動運転制御部20に与える。   With the four image sensors 13a, 13b, 13c, 13d, an area including the road surface around the vehicle can be observed without leakage. The image sensors 13a, 13b, 13c and 13d are connected to a known timer, which measures the exposure time of the image sensors 13a, 13b, 13c and 13d and gives it to the automatic operation control unit 20.

位置情報取得装置14は、例えばGPS(Global Positioning System)によって、車両の現在の位置情報を取得する。   The position information acquisition device 14 acquires current position information of the vehicle by, for example, GPS (Global Positioning System).

超音波ソナー15は、車両の周囲に存在する他車両、歩行者、建物等の障害物までの距離を検出する。   The ultrasonic sonar 15 detects the distance to other vehicles, pedestrians, obstacles such as buildings existing around the vehicle.

レーダー16は、車両の周囲に存在する他車両、歩行者、建物等の障害物までの距離を検出する。レーダー16は、超音波ソナー15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の周囲の距離範囲に基づいて、使用するセンサ(レーダー16,超音波ソナー15)を適宜選択すればよい。   The radar 16 detects the distance to other vehicles, pedestrians, obstacles such as buildings existing around the vehicle. Since the radar 16 is excellent in distance measurement performance far from the ultrasonic sonar 15, the sensors used based on the distance range around the vehicle required when performing automatic parking (the radar 16, ultrasonic sonar 15 ) May be selected as appropriate.

記憶部17には、衛星写真データ17aと、地図データ17bと、走行履歴蓄積部17cと、ユーザ情報17d等が格納される。   The storage unit 17 stores satellite photograph data 17a, map data 17b, a travel history storage unit 17c, user information 17d, and the like.

表示部41は、車載モニタであり、自動運転制御部20の指示に従って、乗客に情報を提示する。   The display unit 41 is an on-vehicle monitor, and presents information to passengers according to an instruction of the automatic driving control unit 20.

車両挙動制御部42は、例えば、ブレーキ装置、モータ又はエンジン、ステアリング等を制御して、車両挙動に関する運転支援制御を行う制御部である。車両挙動制御部42は、車両の挙動を制御することで、自動運転を実施する。   The vehicle behavior control unit 42 is, for example, a control unit that controls a brake device, a motor, an engine, a steering, or the like to perform driving support control regarding the vehicle behavior. The vehicle behavior control unit 42 implements automatic driving by controlling the behavior of the vehicle.

ユーザ入力装置11の入力情報と、照度センサ12の検知情報と、画像センサ13a,13b,13c,13dの検知情報と、位置情報取得装置14の取得情報(位置情報)と、超音波ソナー15の検知情報と、レーダー16の検知情報と、記憶部17の記憶情報とは、自動運転制御部20に入力される。自動運転制御部20は、後述するメイン制御処理を実行し、処理の結果を表示部41と車両挙動制御部42に出力し、運転の支援のために用いられる。例えば、車両を駐車場に駐車させる場合に、車両の運転を支援する。   The input information of the user input device 11, the detection information of the illuminance sensor 12, the detection information of the image sensors 13a, 13b, 13c, 13d, the acquisition information (position information) of the position information acquisition device 14, and the ultrasonic sonar 15 The detection information, the detection information of the radar 16, and the storage information of the storage unit 17 are input to the automatic driving control unit 20. The automatic driving control unit 20 executes main control processing to be described later, outputs the result of the processing to the display unit 41 and the vehicle behavior control unit 42, and is used for driving assistance. For example, when the vehicle is parked in a parking lot, driving of the vehicle is supported.

[自動運転制御部の構成]
図2は、実施例1の自動運転制御部の構成を示すブロック図である。以下、図2に基づいて、実施例1の自動運転制御部の構成を説明する。
[Configuration of automatic operation control unit]
FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of the automatic driving control unit of the first embodiment. Hereinafter, based on FIG. 2, the structure of the automatic driving | operation control part of Example 1 is demonstrated.

自動運転制御部20は、目標位置算出部21と、走行可能領域判定部22と、床面汚損影響度算出部30と、駐車経路生成部23と、車両制御量算出部24と、を備える。   The automatic driving control unit 20 includes a target position calculation unit 21, a travelable area determination unit 22, a floor surface contamination degree calculation unit 30, a parking path generation unit 23, and a vehicle control amount calculation unit 24.

目標位置算出部21は、ユーザ入力装置11に入力された入力情報、又は、記憶部17に予めユーザが記録したユーザ情報に基づいて、指示された目標駐車位置を算出する。   The target position calculation unit 21 calculates the instructed target parking position based on the input information input to the user input device 11 or the user information recorded in advance in the storage unit 17 by the user.

走行可能領域判定部22は、超音波ソナー15の検知情報やレーダー16の検知情報等に基づいて、自車両の周囲に存在する他車両、歩行者、建物等の障害物を回避して、走行可能な領域を判定する。   The travelable area determination unit 22 travels by avoiding obstacles such as other vehicles, pedestrians, buildings, etc. existing around the host vehicle based on detection information of the ultrasonic sonar 15, detection information of the radar 16, etc. Determine possible areas.

床面汚損影響度算出部30は、後述する床面汚損影響度算出処理を実行する。この床面汚損影響度算出処理では、画像センサ13a,13b,13c,13dにより検知された車両の周囲の撮像画像から、駐車場内の床面の汚損影響度を算出する。   The floor surface contamination impact degree calculation unit 30 executes floor surface contamination impact degree calculation processing described later. In the floor surface contamination impact degree calculation process, the floor surface contamination impact degree in the parking lot is calculated from the captured image of the surroundings of the vehicle detected by the image sensors 13a, 13b, 13c, and 13d.

駐車経路生成部23は、後述する駐車経路算出処理を実行する。この駐車経路算出処理では、床面汚損影響度算出部30の算出結果に基づいて、駐車経路を算出(生成)する。   The parking route generation unit 23 executes a parking route calculation process described later. In this parking path calculation process, a parking path is calculated (generated) based on the calculation result of the floor surface contamination degree calculation unit 30.

車両制御量算出部24は、駐車経路生成部の算出結果に基づいて、後述するトルク制御量算出処理を実行し、車両の車輪のトルクを算出する。車両制御量算出部24は、駐車経路算出処理の処理結果と、トルク制御量算出処理の処理結果と、に基づいて、車両挙動制御部42により制御される制御情報を算出し、この制御情報を車両挙動制御部42に出力する。また、車両制御量算出部24は、駐車経路算出処理の処理結果と、トルク制御量算出処理の処理結果と、に基づいて、表示部41により表示される表示情報を算出し、この表示情報を表示部41へ出力する。また、車両制御量算出部24は、車両挙動制御部42からの情報を取得し、表示部41により表示される表示情報を表示部41へ出力する。   The vehicle control amount calculation unit 24 executes torque control amount calculation processing, which will be described later, based on the calculation result of the parking path generation unit, and calculates the torque of the wheels of the vehicle. The vehicle control amount calculation unit 24 calculates control information controlled by the vehicle behavior control unit 42 based on the processing result of the parking path calculation processing and the processing result of the torque control amount calculation processing, and this control information is calculated. It outputs to the vehicle behavior control unit 42. In addition, the vehicle control amount calculation unit 24 calculates the display information displayed by the display unit 41 based on the processing result of the parking path calculation processing and the processing result of the torque control amount calculation processing, and this display information is calculated. Output to the display unit 41. Further, the vehicle control amount calculation unit 24 acquires information from the vehicle behavior control unit 42 and outputs display information displayed by the display unit 41 to the display unit 41.

[床面汚損影響度算出部の構成]
図3は、実施例1の床面汚損影響度算出部の構成を示すブロック図である。以下、図3に基づいて、実施例1の床面汚損影響度算出部の構成を説明する。
[Structure of floor contamination influence degree calculation unit]
FIG. 3 is a block diagram showing the configuration of the floor surface contamination degree calculation unit of the first embodiment. Hereinafter, based on FIG. 3, the structure of the floor surface contamination influence degree calculation part of Example 1 is demonstrated.

床面汚損影響度算出部30は、床面色判定部31と、床面材質判定部32と、ユーザ指定位置判定部33と、過去走行データ比較部34と、床面汚損影響度判定部35と、を備える。   The floor surface contamination degree calculation unit 30 includes a floor surface color determination unit 31, a floor surface material determination unit 32, a user-specified position determination unit 33, a past travel data comparison unit 34, and a floor surface contamination degree determination unit 35. And.

床面色判定部31は、自車両の周辺の床面の色の濃淡を判定する。床面の色が淡い(明るい)場合、タイヤ痕による床面の汚損が目立ちやすい。一方、床面の色が濃い(暗い)場合、タイヤ痕による床面の汚損が目立ちにくい。例えば、床面がアスファルト等の黒色等の濃色である場合、タイヤ痕による床面の汚損が目立ちにくい。コンクリートやタイルのような淡色である場合、タイヤ痕による床面の汚損が目立ちやすい。なお、床面色判定部31による床面色判定については、後述する。   The floor color determination unit 31 determines the density of the color of the floor around the host vehicle. If the floor color is light (bright), the stains on the floor surface due to tire marks are noticeable. On the other hand, when the color of the floor surface is dark (dark), the stain of the floor surface due to tire marks is less noticeable. For example, when the floor surface is dark, such as black, such as asphalt, staining of the floor surface due to tire marks is less noticeable. In the case of a light color like concrete or tile, the stains on the floor due to tire marks are noticeable. The floor color judgment by the floor color judgment unit 31 will be described later.

床面材質判定部32は、摩擦係数が小さい床面であるか否かを判定する。床面の摩擦係数が小さい場合は、床面にタイヤ痕が付きにくい。一方、床面の摩擦係数が大きい場合は、床面にタイヤ痕が付きやすい。例えば、床面の材質がつるつるした面である場合、床面の色が淡い場合であっても、タイヤ痕による床面の汚損が目立ちにくい。なお、床面材質判定部32による床面材質判定については、後述する。   The floor surface material determination unit 32 determines whether the floor surface has a small coefficient of friction. When the coefficient of friction of the floor is small, it is difficult to leave a tire mark on the floor. On the other hand, when the coefficient of friction of the floor surface is large, tire marks are easily attached to the floor surface. For example, in the case where the material of the floor surface is a smooth surface, even if the color of the floor surface is pale, stains on the floor surface due to tire marks are less noticeable. The floor surface material determination by the floor surface material determination unit 32 will be described later.

ユーザ指定位置判定部33は、ユーザ入力装置11に入力された入力情報、又は、記憶部17に予めユーザが記録したユーザ情報に基づいて、床面がタイヤ痕により汚損しやすい領域を判定する。ユーザ情報としては、駐車経路から除外する領域等が考えられる。   The user designated position determination unit 33 determines an area where the floor surface is easily soiled by tire marks, based on input information input to the user input device 11 or user information recorded in advance in the storage unit 17 by the user. As user information, an area etc. which are excluded from a parking path can be considered.

過去走行データ比較部34は、記憶部17に記憶されたユーザが自ら運転した走行履歴蓄積部17cの蓄積データに基づいて、駐車経路を生成する。ユーザは、一般的に、タイヤ痕による床面の汚損が目立ちやすい領域を避けて、車両を目標駐車位置へ移動させる工夫をする。   The past travel data comparison unit 34 generates a parking path on the basis of the storage data of the travel history storage unit 17 c which the user has driven and stored in the storage unit 17. Generally, the user moves the vehicle to the target parking position by avoiding the area where the floor surface is easily stained due to the tire marks.

床面汚損影響度判定部35は、床面色判定部31の判定情報と、床面材質判定部32の判定情報と、ユーザ指定位置判定部33の判定情報と、過去走行データ比較部34の比較情報と、に基づいて、床面のタイヤ痕による汚損の影響のある領域を判定する。   The floor surface contamination degree determination unit 35 compares the determination information of the floor color determination unit 31, the determination information of the floor material determination unit 32, the determination information of the user-specified position determination unit 33, and the past travel data comparison unit 34 Based on the information, the area affected by the stain due to tire marks on the floor is determined.

次に、作用を説明する。
[メイン制御処理]
図4は、実施例1の駐車支援のメイン制御処理を説明するフローチャートである。以下、図4に基づいて、実施例1の駐車支援のメイン制御処理を説明する。
Next, the operation will be described.
Main control processing
FIG. 4 is a flowchart for explaining the main control process of the parking assistance of the first embodiment. The main control processing of the parking assistance of the first embodiment will be described below based on FIG.

ステップS1では、自動運転制御部20の目標位置算出部21が、目標駐車位置を算出(指定)する。   In step S1, the target position calculation unit 21 of the automatic driving control unit 20 calculates (designates) a target parking position.

ステップS2では、自動運転制御部20の走行可能領域判定部22が、障害物を認識して、走行可能な領域を判定する。   In step S2, the travelable area determination unit 22 of the automatic driving control unit 20 recognizes an obstacle and determines a travelable area.

ステップS3では、自動運転制御部20が、後述する駐車経路算出処理を実行する。この駐車経路算出処理では、床面の状況に基づいて、駐車経路を算出する。   In step S3, the automatic driving control unit 20 executes a parking path calculation process described later. In this parking path calculation process, a parking path is calculated based on the condition of the floor surface.

ステップS4では、自動運転制御部20の車両制御量算出部24が、算出された車両挙動制御部42に対する制御情報を、車両挙動制御部42に出力する。これにより、車両が目標駐車位置に自動運転により移動される。また、車両制御量算出部24は、後述するトルク制御量算出処理を実行する。   In step S4, the vehicle control amount calculating unit 24 of the automatic driving control unit 20 outputs the calculated control information for the vehicle behavior control unit 42 to the vehicle behavior control unit 42. Thus, the vehicle is moved to the target parking position by automatic driving. Further, the vehicle control amount calculation unit 24 executes a torque control amount calculation process described later.

ステップS5では、自動運転制御部20が、車両制御量算出部24より取得した情報に基づいて、表示部41に自動運転が完了した情報を出力する。これにより、表示部41に自動運転が完了した旨の表示がされる。以上のステップにより、メイン制御処理を終了する。   In step S5, based on the information acquired from the vehicle control amount calculation unit 24, the automatic driving control unit 20 outputs the information on which the automatic driving is completed to the display unit 41. As a result, the display unit 41 displays that automatic operation has been completed. After the above steps, the main control process is ended.

[駐車経路算出処理]
図5は、実施例1の駐車経路算出処理を説明するフローチャートである。以下、図5に基づいて、実施例1の駐車経路算出処理を説明する。
[Parking route calculation processing]
FIG. 5 is a flowchart illustrating the parking path calculation process of the first embodiment. Hereinafter, based on FIG. 5, the parking path calculation process of the first embodiment will be described.

メイン制御フローのステップS3の駐車経路算出処理を開始すると、まず、床面汚損影響度算出部30が、汚損影響度算出処理を実行する(ステップS11)。この汚損影響度算出処理では、床面色判定部31による床面色判定と、床面材質判定部32による床面材質判定と、によって自車両の周辺の床面の汚損影響度を算出する。なお、汚損影響度算出処理については、後述する。   When the parking path calculation process of step S3 of the main control flow is started, first, the floor surface pollution influence degree calculation unit 30 executes a pollution influence degree calculation process (step S11). In this contamination influence degree calculation process, the contamination influence degree of the floor surface around the host vehicle is calculated by the floor color judgment by the floor color judgment unit 31 and the floor material judgment by the floor material judgment unit 32. The contamination influence degree calculation process will be described later.

次いで、駐車経路生成部23が、自車両の周辺に汚損影響度が高い床面が存在するか否かを判定する(ステップS12)。自車両の周辺に汚損影響度が高い床面が存在すると判定した場合(ステップS12でYES)、ステップS14に進む。一方、自車両の周辺に汚損影響度が高い床面が存在しないと判定した場合(ステップS12でNO)、駐車経路生成部23は、最短の駐車経路を算出(生成)し(ステップS13)、駐車経路算出処理を終了する。   Next, the parking path generation unit 23 determines whether there is a floor surface having a high degree of contamination influence around the host vehicle (step S12). If it is determined that there is a floor surface having a high degree of contamination influence around the host vehicle (YES in step S12), the process proceeds to step S14. On the other hand, when it is determined that the floor surface having a high degree of contamination influence does not exist around the own vehicle (NO in step S12), the parking path generation unit 23 calculates (generates) the shortest parking path (step S13), The parking path calculation process is ended.

ステップS14において、駐車経路生成部23が、汚損影響度が高い床面への汚損を抑制できる駐車経路が生成できるか否かを判定する。汚損影響度が高い床面への汚損を抑制できる駐車経路が生成できると判定した場合(ステップS14でYES)、駐車経路生成部23が、自車両の周辺の床面の汚損を抑制する駐車経路を生成し(ステップS15)、駐車経路算出処理を終了する。なお、汚損を抑制する駐車経路については、後述する。   In step S14, the parking path generation unit 23 determines whether or not a parking path that can suppress contamination on the floor surface having a high degree of contamination influence can be generated. When it is determined that a parking path capable of suppressing fouling on the floor surface having a high degree of fouling impact can be generated (YES in step S14), the parking path generation unit 23 suppresses the fouling on the floor surface around the vehicle. Are generated (step S15), and the parking path calculation process is ended. In addition, about the parking path which suppresses pollution, it mentions later.

一方、汚損影響度が高い床面への汚損を抑制できる駐車経路が生成できないと判定した場合(ステップS14でNO)、駐車経路生成部23が、ばらつきを持たせた駐車経路に生成し(ステップS16)、駐車経路算出処理を終了する。ばらつきを持たせた駐車経路とは、床面の汚損の影響を分散させる経路であって、複数の異なる駐車経路を算出し、毎回同じ駐車経路を通ることを避けるようにする経路である。なお、ばらつきを持たせた駐車経路については、後述する。   On the other hand, when it is determined that the parking path which can suppress the contamination to the floor surface having a high degree of contamination influence can not be generated (NO in step S14), the parking path generation unit 23 generates the parking path with variation S16), the parking route calculation process is ended. The non-uniform parking path is a path that disperses the influence of soiling on the floor, and is a path that calculates a plurality of different parking paths and avoids passing the same parking path each time. In addition, about the parking path which gave variation, it mentions later.

[汚損影響度算出処理]
図6は、実施例1の汚損影響度算出処理を説明するフローチャートである。以下、図6に基づいて、実施例1の汚損影響度算出処理を説明する。
[Fouling impact calculation processing]
FIG. 6 is a flowchart for explaining the contamination impact degree calculation process of the first embodiment. Hereinafter, the contamination influence degree calculation process of the first embodiment will be described based on FIG.

駐車経路算出処理のステップS11の汚損影響度算出処理を開始すると、床面色判定部31が、自車両の周辺の床面色を判定する(ステップS21)。なお、床面色判定部31による床面色判定については、後述する。   When the stain impact degree calculation process in step S11 of the parking path calculation process is started, the floor color determination unit 31 determines the floor color around the host vehicle (step S21). The floor color judgment by the floor color judgment unit 31 will be described later.

次いで、床面色判定部31が、自車両の周辺に淡い色の領域が存在するか否かを判定する(ステップS22)。自車両の周辺に淡い色の領域が存在すると判定した場合(ステップS22でYES)、ステップS24に進む。   Next, the floor color determination unit 31 determines whether a light color area exists around the host vehicle (step S22). If it is determined that a pale area exists around the host vehicle (YES in step S22), the process proceeds to step S24.

一方、自車両の周辺に淡い色の領域が存在しないと判定した場合(ステップS22でNO)、自車両の周辺の床面を汚損影響度の低い床面と判定し(ステップS23)、汚損影響度算出処理を終了する。   On the other hand, when it is determined that there is no light colored area around the own vehicle (NO in step S22), the floor surface around the own vehicle is determined to be a floor surface with a low degree of contamination influence (step S23). End the degree calculation process.

ステップS24において、床面材質判定部32は、自車両の周辺の床面の材質を判定し、ステップS25に進む。なお、床面材質判定部32による床面材質判定については、後述する。   In step S24, the floor surface material determination unit 32 determines the material of the floor surface around the host vehicle, and the process proceeds to step S25. The floor surface material determination by the floor surface material determination unit 32 will be described later.

ステップS25において、床面材質判定部32は、自車両の周辺に摩擦係数の小さい床面が存在するか否かを判定する。自車両の周辺に摩擦係数の小さい床面が存在すると判定した場合(ステップS25でYES)、自車両の周辺の床面を汚損影響度の低い床面と判定し(ステップS26)、汚損影響度算出処理を終了する。   In step S25, the floor surface material determination unit 32 determines whether there is a floor surface having a small coefficient of friction around the host vehicle. If it is determined that a floor with a small coefficient of friction exists around the host vehicle (YES in step S25), the floor around the host vehicle is determined to be a floor with a low degree of contamination impact (step S26), and the contamination impact degree The calculation process ends.

一方、自車両の周辺に摩擦係数の小さい床面が存在しないと判定した場合(ステップS25でNO)、自車両の周辺の床面を汚損影響度の高い床面と判定し(ステップS27)、汚損影響度算出処理を終了する。   On the other hand, when it is determined that a floor with a small coefficient of friction does not exist around the vehicle (NO in step S25), the floor around the vehicle is determined to be a floor with a high degree of contamination impact (step S27), The contamination impact degree calculation process ends.

なお、汚損影響度算出処理では、さらにユーザ指定位置判定部33の判定情報と、過去走行データ比較部34の比較情報とを使用して、自車両の周辺の床面の汚損影響度を判定しても良い。   In the contamination influence degree calculation process, the contamination influence degree of the floor surface around the own vehicle is further determined using the determination information of the user-specified position determination unit 33 and the comparison information of the past travel data comparison unit 34. It is good.

[床面色判定]
図7は、実施例1の床面色判定を説明する説明図である。図8は、実施例1の床面色判定を説明する説明図である。以下、図7及び図8に基づいて、実施例1の床面色判定について説明する。
[Floor color judgment]
FIG. 7 is an explanatory view for explaining the floor color judgment of the first embodiment. FIG. 8 is an explanatory view for explaining the floor color judgment of the first embodiment. Hereinafter, the floor surface color determination of the first embodiment will be described based on FIGS. 7 and 8.

床面色判定部31による床面色判定は、床面の反射率に基づいて行う。床面の反射率は、画像上の輝度値と、露光時間と、照度と、から算出する。   The floor color determination by the floor color determination unit 31 is performed based on the reflectance of the floor surface. The reflectance of the floor surface is calculated from the luminance value on the image, the exposure time, and the illuminance.

まず、床面色判定部31は、図7に示すように、画像センサ13a,13b,13c,13dから画像P1を取得する。次に、床面色判定部31は、図8に示すように、画像P1を平面図相当の俯瞰画像P2に視点変換し、自車両とその周辺の位置関係を把握しやすくする。なお、俯瞰画像P2への視点変換は、公知の一般的な技術によって行う。   First, as shown in FIG. 7, the floor color determination unit 31 acquires an image P1 from the image sensors 13a, 13b, 13c, and 13d. Next, as shown in FIG. 8, the floor color determination unit 31 converts the viewpoint of the image P1 into a bird's-eye view image P2 equivalent to a plan view, and makes it easy to grasp the positional relationship between the vehicle and its surroundings. Note that viewpoint conversion to the overhead image P2 is performed by a known general technique.

次に、床面色判定部31は、俯瞰画像P2の全域に対して、輝度値の算出を行う。輝度値は、俯瞰画像P2の画素値(0〜255)と、露光時間と、に基づいて算出される。例えば、RGB空間の画素値Ri,Gi,Biが出力され、撮像時の露光時間がT_expの場合、輝度lは、以下の計算式で表される。
Ri,Gi,Biは、RGB空間の出力値を示す。
T_expは、画像センサ13a,13b,13c,13dによる撮像時の露光時間を示す。
Kは、ハードウェア特性による減衰率を表す定数であり、使用する光センサとレンズの特性により算出される。
画素値Ri,Gi,Biに掛けられる数(実施例1では、0.3,0.5,0.2)は、人間の目の感度に応じた値とする。
これにより、日照条件によらず輝度値を算出することができる。
Next, the floor color determination unit 31 calculates the luminance value for the entire area of the overhead image P2. The luminance value is calculated based on the pixel value (0 to 255) of the overhead image P2 and the exposure time. For example, when pixel values Ri, Gi, Bi in RGB space are output, and the exposure time at the time of imaging is T_exp, the luminance l is expressed by the following formula.
Ri, Gi, Bi indicate output values in the RGB space.
T_exp indicates an exposure time at the time of imaging by the image sensors 13a, 13b, 13c, 13d.
K is a constant representing an attenuation factor due to hardware characteristics, and is calculated by the characteristics of the light sensor and lens used.
The numbers multiplied by the pixel values Ri, Gi, Bi (0.3, 0.5, 0.2 in the first embodiment) are values according to the sensitivity of human eyes.
Thereby, the luminance value can be calculated regardless of the sunshine condition.

また、輝度lは、以下の計算式で表せる。
Eは、照度を示す。
ρは、反射率を示す。
Further, the luminance l can be expressed by the following formula.
E indicates the illuminance.
ρ indicates the reflectance.

数式1と数式2より、反射率ρは、以下の計算式で表せる。
From Equation 1 and Equation 2, the reflectance ρ can be expressed by the following equation.

この反射率ρと所定の閾値Tとを比較し、以下の表に示すように、床面が汚損しやすいか否かを判定する。
This reflectance ρ is compared with a predetermined threshold T to determine whether the floor surface is easily soiled as shown in the following table.

反射率ρが閾値Tより大きい場合、床面が汚損しやすいと判定する。
反射率ρが閾値Tより小さい場合、床面が汚損しにくいと判定する。
すなわち、床面色判定部31は、自車両の周辺の床面に淡い色の領域が存在するか否かを判定する。
If the reflectance ρ is larger than the threshold T, it is determined that the floor surface is easily soiled.
If the reflectance ρ is smaller than the threshold T, it is determined that the floor surface is not easily soiled.
That is, the floor color determination unit 31 determines whether or not a pale area exists on the floor surface around the host vehicle.

[床面材質判定]
図9は、実施例1の床面材質判定を説明する説明図である。以下、図9に基づいて、実施例1の床面材質判定について説明する。
[Floor material determination]
FIG. 9 is an explanatory view for explaining the floor surface material determination of the first embodiment. Hereinafter, based on FIG. 9, the floor surface material determination of Example 1 is demonstrated.

床面材質判定部32による床面材質判定は、図9に示すように、画像センサ13a,13b,13c,13dから取得した画像P3上の鏡面反射に基づいて行われる。   The floor surface material determination by the floor surface material determination unit 32 is performed based on specular reflection on the image P3 acquired from the image sensors 13a, 13b, 13c, and 13d, as shown in FIG.

例えば、防水加工等で摩擦係数が小さい床面Fは、床面Fの表面に微細な凹凸が少なく、鏡面状になっている。画像上に出現している街灯の光源A1からの光は、床面Fで鏡面反射され、鏡面反射領域A2を形成する。画像上に出現している他車両のヘッドライトの光源B1,C1からの光は、床面Fで鏡面反射され、鏡面反射領域B2,C2を形成する。   For example, the floor surface F having a small coefficient of friction due to waterproofing or the like has a small surface asperity on the surface of the floor surface F and is mirror-like. The light from the light source A1 of the streetlight appearing on the image is specularly reflected by the floor surface F to form a specular reflection area A2. The light from the light sources B1 and C1 of the headlights of other vehicles appearing on the image is specularly reflected by the floor surface F to form specular reflection areas B2 and C2.

鏡面反射領域A2,B2,C2は、画像上の床面Fの境界Dを基準線として、光源A1,B1,C1と線対称の位置に形成される傾向がある。また、鏡面反射領域A2,B2,C2は、光源A1,B1,C1の略垂直座標上に、光源A1,B1,C1の大きさと略同じ大きさで形成される。これは、床面が水平な状態程、顕著となる。   The specular reflection areas A2, B2 and C2 tend to be formed in line symmetry with the light sources A1, B1 and C1 with the boundary D of the floor surface F on the image as a reference line. The specular reflection areas A2, B2 and C2 are formed on the substantially vertical coordinates of the light sources A1, B1 and C1 in substantially the same size as the sizes of the light sources A1, B1 and C1. This becomes more remarkable as the floor surface is horizontal.

例えば、床面材質判定部32は、一対の光源A1,B1,C1と鏡面反射領域A2,B2,C2が複数出現している場合、床面Fが鏡面反射状態であると判定し、床面Fの材質は摩擦係数が小さいと判定する。すなわち、床面材質判定部32は、床面の鏡面反射光に基づいて、自車両周辺の床面に摩擦係数が小さい床面が存在するか否かを判定する。   For example, when a plurality of light sources A1, B1 and C1 and specular reflection areas A2, B2 and C2 appear, the floor material determination unit 32 determines that the floor F is in a specular reflection state, and the floor surface is determined. It is determined that the material of F has a small coefficient of friction. That is, the floor surface material determination unit 32 determines whether there is a floor surface with a small coefficient of friction on the floor surface around the host vehicle based on the specular reflection light of the floor surface.

[汚損を抑制する駐車経路]
図10は、実施例1の汚損を抑制する駐車経路を説明する説明図である。以下、図10に基づいて、実施例1の汚損を抑制する駐車経路を説明する。
[Parking path to reduce pollution]
FIG. 10 is an explanatory view for explaining a parking path for suppressing contamination in the first embodiment. Hereinafter, based on FIG. 10, the parking path which suppresses soiling of Example 1 is demonstrated.

図10に示すように、車両Vが目標駐車位置Uに駐車する場合、最短の駐車経路L1は、汚損影響度が高い領域Nで孤を描いている。すなわち、最短の駐車経路L1は、汚損影響度が高い領域Nで、車両Vの進行方向を変更する操作をしている。   As shown in FIG. 10, when the vehicle V parks at the target parking position U, the shortest parking path L1 draws an arc in the area N where the degree of contamination influence is high. That is, the shortest parking route L1 is operated to change the traveling direction of the vehicle V in the area N where the contamination degree is high.

一方、汚損を抑制する駐車経路L2では、車両Vが、汚損影響度が高い領域Nの手前まで後退し、そこからハンドルを切りながら少し前進し、その後、目標駐車位置Uに向けてまっすぐに後退する。すなわち、汚損影響度が低い領域Mで、車両Vの進行方向を変更する操作をし、汚損影響度が高い領域Nでは、車両Vの進行方向を変更する操作をしていない。そのため、汚損を抑制する駐車経路L2においては、車両Vは、汚損影響度が高い領域Nを直進する。   On the other hand, in the parking path L2 that suppresses contamination, the vehicle V retreats to the front of the area N where the contamination degree is high, advances slightly while turning the steering wheel from there, and then retreats straight toward the target parking position U Do. That is, an operation to change the traveling direction of the vehicle V is performed in the area M in which the contamination degree is low, and an operation in which the traveling direction of the vehicle V is not performed in the area N in which the contamination degree is high. Therefore, the vehicle V goes straight in the area N where the degree of contamination influence is high in the parking path L2 that suppresses the contamination.

[ばらつきを持たせた駐車経路]
図11は、実施例1のばらつきを持たせた駐車経路を説明する説明図である。以下、図11に基づいて、実施例1のばらつきを持たせた駐車経路を説明する。
[Parking path with variation]
FIG. 11 is an explanatory view for explaining a parking path with variation according to the first embodiment. Hereinafter, based on FIG. 11, the parking path which gave the dispersion | variation of Example 1 is demonstrated.

汚損影響度が高い床面への汚損を抑制できる駐車経路が生成できない場合に、ばらつきを持たせた駐車経路が選択される。図11に示すように、ばらつきを持たせた駐車経路は、複数の異なる駐車経路(実施例1では、駐車経路L3,L4,L5)から構成される。駐車経路L3,L4,L5は、汚損影響度が高い領域Nに形成される。   When it is not possible to create a parking path that can suppress fouling on a floor surface that is highly affected by fouling, a parking path with variation is selected. As shown in FIG. 11, the parking path with variations is composed of a plurality of different parking paths (in the first embodiment, parking paths L3, L4, and L5). The parking paths L3, L4, and L5 are formed in the area N where the contamination degree is high.

車両Vが目標駐車位置Uに駐車する場合、駐車経路L3,L4,L5の何れか一つの駐車経路を移動させる。そして、駐車するたびに、車両Vが移動する駐車経路を異ならせるようにする。   When the vehicle V parks at the target parking position U, one of the parking paths L3, L4, and L5 is moved. Then, each time the vehicle is parked, the parking route along which the vehicle V moves is made different.

例えば、初回に車両Vを目標駐車位置Uに駐車する際に、駐車経路L3を移動させる。2回目に車両Vを目標駐車位置Uに駐車する際に、駐車経路L4を移動させる。3回目に車両Vを目標駐車位置Uに駐車する際に、駐車経路L5を移動させる。   For example, when the vehicle V is parked at the target parking position U for the first time, the parking path L3 is moved. When the vehicle V is parked at the target parking position U for the second time, the parking path L4 is moved. When the vehicle V is parked at the target parking position U for the third time, the parking path L5 is moved.

[トルク制御量算出処理]
図12は、実施例1のトルク制御量算出処理を説明する説明図である。図13は、実施例1のトルク制御量算出処理を説明する説明図である。図14は、実施例1のトルク制御量算出処理を説明するフローチャートである。以下、図12〜図14に基づいて、実施例1のトルク制御量算出処理を説明する。
[Torque control amount calculation processing]
FIG. 12 is an explanatory view for explaining a torque control amount calculation process of the first embodiment. FIG. 13 is an explanatory diagram for explaining torque control amount calculation processing according to the first embodiment. FIG. 14 is a flowchart illustrating torque control amount calculation processing according to the first embodiment. The torque control amount calculation process of the first embodiment will be described below based on FIGS. 12 to 14.

実施例1では、車両が後ろ向き駐車をする例を説明する。   In the first embodiment, an example in which the vehicle is parked backward will be described.

メイン制御処理のステップS4のトルク制御量算出処理では、図12に示すように、汚損影響度が低い領域Mに車両Vが位置する場合に、車両制御量算出部24が、前右輪(右側の前輪)、前左輪(左側の前輪)、後右輪(右側の後輪)、後左輪(左側の後輪)のトルク強度を、図13のX1に示すように、通常のトルク強度であるT(実施例1では、略0.3)とする。   In the torque control amount calculation process of step S4 of the main control process, as shown in FIG. 12, when the vehicle V is positioned in the area M where the contamination degree is low, the vehicle control amount calculation unit 24 controls the front right wheel (right Torque strength of the front left wheel), front left wheel (left front wheel), rear right wheel (right rear wheel), and rear left wheel (left rear wheel), as shown by X1 in FIG. It is assumed that T (approximately 0.3 in the first embodiment).

汚損影響度が高い領域Nに車両Vの後輪が進入すると、図13のX2に示すように、車両制御量算出部24が、前右輪と前左輪のトルク強度を、図14のX2に示すように、略0とし、後右輪と後左輪のトルク強度を、略2T(実施例1では、略0.6)。すなわち、車両制御量算出部24は、車両Vの移動に必要なトルクを前輪のみに振り分け、後輪を空転状態とする。   When the rear wheel of the vehicle V enters the area N where the degree of contamination influence is high, as shown by X2 in FIG. 13, the vehicle control amount calculating unit 24 converts the torque strength of the front right wheel and the front left wheel to X2 in FIG. As shown, the torque intensity of the rear right wheel and the rear left wheel is approximately 2T (approximately 0.6 in the first embodiment), with approximately zero. That is, the vehicle control amount calculation unit 24 distributes the torque necessary for the movement of the vehicle V only to the front wheels, and brings the rear wheels into an idle state.

汚損影響度が高い領域Nに車両Vの前輪が進入すると、図13のX3に示すように、車両制御量算出部24が、全車輪のトルク強度を、T(実施例1では、略0.3)に戻す。   When the front wheel of the vehicle V enters the area N where the degree of contamination influence is high, as shown by X3 in FIG. 13, the vehicle control amount calculator 24 calculates the torque intensity of all the wheels T (about 0. 0 in the first embodiment). Return to 3).

次に、トルク制御量算出処理をフローチャートにしたがって説明する。図14に示すように、メイン制御処理のステップS4のトルク制御量算出処理を開始すると、車両制御量算出部24は、前輪のトルクをTとし、後輪のトルクをTとする(ステップS31)。   Next, torque control amount calculation processing will be described according to a flowchart. As shown in FIG. 14, when the torque control amount calculation process in step S4 of the main control process is started, the vehicle control amount calculation unit 24 sets the torque of the front wheel as T and the torque of the rear wheel as T (step S31). .

次いで、車両制御量算出部24は、汚損影響度が高い床面に後輪が進入したか否かを判定する(ステップS32)。汚損影響度が高い床面に後輪が進入したと判定した場合(ステップS32でYES)、ステップS33に進む。一方、汚損影響度が高い床面に後輪が進入していないと判定した場合(ステップS32でNO)、ステップS32に戻る。   Next, the vehicle control amount calculation unit 24 determines whether the rear wheel has entered a floor surface having a high degree of contamination influence (step S32). If it is determined that the rear wheel has entered a floor surface having a high degree of contamination influence (YES in step S32), the process proceeds to step S33. On the other hand, when it is determined that the rear wheel has not entered the floor surface having a high degree of contamination influence (NO in step S32), the process returns to step S32.

次いで、車両制御量算出部24は、前輪のトルクを2Tとし、後輪のトルクを0とする(ステップS33)。   Next, the vehicle control amount calculating unit 24 sets the torque of the front wheel to 2T and sets the torque of the rear wheel to 0 (step S33).

次いで、車両制御量算出部24は、汚損影響度が高い床面に前輪が進入したか否かを判定する(ステップS34)。汚損影響度が高い床面に前輪が進入したと判定した場合(ステップS34でYES)、ステップS35に進む。一方、汚損影響度が高い床面に前輪が進入していないと判定した場合(ステップS34でNO)、ステップS34に戻る。   Next, the vehicle control amount calculation unit 24 determines whether the front wheel has entered a floor surface having a high degree of contamination influence (step S34). If it is determined that the front wheel has entered a floor surface having a high degree of contamination influence (YES in step S34), the process proceeds to step S35. On the other hand, when it is determined that the front wheel has not entered the floor surface having a high degree of contamination influence (NO in step S34), the process returns to step S34.

次いで、車両制御量算出部24は、前輪のトルクをTとし、後輪のトルクをTとして(ステップS35)、トルク制御量算出処理を終了する。   Next, the vehicle control amount calculation unit 24 sets the torque of the front wheels to T and the torque of the rear wheels to T (step S35), and ends the torque control amount calculation process.

次に、効果を説明する。   Next, the effects will be described.

実施例1の駐車支援装置1では、車両周辺を撮像した撮像画像から、駐車場内の床面の汚損影響度を算出する床面汚損影響度算出部30と、床面汚損影響度算出部30の算出結果に基づいて、車両を駐車場に駐車させる駐車経路を生成する駐車経路生成部23と、を備える(図2)。   In the parking assistance device 1 of the first embodiment, the floor surface contamination influence degree calculation unit 30 for calculating the contamination degree degree of the floor surface in the parking lot from the captured image obtained by imaging the periphery of the vehicle; And a parking route generation unit configured to generate a parking route for parking the vehicle in the parking lot based on the calculation result (FIG. 2).

これにより、駐車経路生成部23は、駐車場の汚損影響度の高い領域を避けて、駐車経路を生成することができる。そのため、生成された駐車経路に沿って車両を移動させることができ、駐車場の床面の汚損を抑制することができる。   As a result, the parking path generation unit 23 can generate a parking path while avoiding an area with a high degree of contamination impact of the parking lot. Therefore, the vehicle can be moved along the generated parking path, and the floor surface of the parking lot can be prevented from being soiled.

実施例1の駐車支援装置1では、床面汚損影響度算出部30が、汚損影響度を所定の閾値より高いと判定した場合に、駐車経路生成部23は、前記駐車経路として、床面の汚損を抑制する経路を生成する(図5)。   In the parking assistance device 1 according to the first embodiment, when the floor contamination impact degree calculation unit 30 determines that the contamination impact degree is higher than a predetermined threshold value, the parking path generation unit 23 determines the floor surface as the parking path. Generate a path that suppresses contamination (FIG. 5).

これにより、駐車経路生成部23は、汚損影響度が高い場合に、駐車場の汚損影響度の低い経路で、駐車経路を生成し、汚損影響度が高くない場合に、最短の駐車経路を生成することができる。そのため、駐車場の床面の汚損を効率的に抑制することができる。   As a result, the parking path generation unit 23 generates a parking path on a path with a low degree of soiling influence of the parking lot when the degree of soiling is high, and generates a shortest parking path when the degree of soiling influence is not high. can do. Therefore, contamination of the floor surface of the parking lot can be efficiently suppressed.

実施例1の駐車支援装置1では、床面の汚損を抑制する経路は、汚損影響度が所定の閾値より高い領域において、車両の進行方向を変更しない経路である(図5及び図10)。   In the parking assistance device 1 according to the first embodiment, the route that suppresses soiling on the floor is a route that does not change the traveling direction of the vehicle in a region where the degree of pollution impact is higher than a predetermined threshold (FIGS. 5 and 10).

これにより、汚損影響度が高くない領域で、車両の姿勢を調整し、汚損影響度が高い領域では、操舵角が生じないように、車両が直進するようにできる。そのため、駐車場の床面の汚損を効果的に抑制することができる。   As a result, the posture of the vehicle can be adjusted in a region where the contamination degree is not high, and the vehicle can go straight ahead so that the steering angle does not occur in the region where the contamination degree is high. Therefore, the contamination of the floor surface of the parking lot can be effectively suppressed.

実施例1の駐車支援装置1では、床面汚損影響度算出部30が、汚損影響度を所定の閾値より高いと判定し、駐車経路生成部23が、床面の汚損を抑制する経路を生成できない場合、駐車経路生成部23は、前記駐車経路として、複数の異なる経路を生成する(図5及び図11)。   In the parking assistance device 1 according to the first embodiment, the floor contamination impact degree calculation unit 30 determines that the contamination impact degree is higher than a predetermined threshold value, and the parking path generation unit 23 generates a path that suppresses floor contamination. If not, the parking path generation unit 23 generates a plurality of different paths as the parking path (FIGS. 5 and 11).

これにより、毎回同じ駐車経路とすることを避け、床面の一定の場所に、汚損が蓄積されることを防止することができる。そのため、駐車場の床面の汚損を抑制することができる。なお、毎日同じ場所に車両を駐車する場合や、公共の駐車場で複数台が出入りするような場合に、この構成を効果的に適用できる。   In this way, it is possible to prevent the same parking path from being used each time, and to prevent contamination from being accumulated in a certain place on the floor surface. Therefore, the contamination of the floor surface of the parking lot can be suppressed. This configuration can be effectively applied when the vehicle is parked in the same place every day, or when a plurality of vehicles come and go in a public parking lot.

実施例1の駐車支援装置1では、車両の車輪のトルクの調整量を算出する車両制御量算出部24を備え、車両制御量算出部24は、車輪のうち、汚損影響度が所定の閾値より高いと判定された領域に進入している車輪のトルクを、汚損影響度が所定の閾値より高くないと判定された領域に進入している車輪のトルクより、下げた調整量にして算出する(図12〜図14)。   The parking assistance device 1 according to the first embodiment includes the vehicle control amount calculation unit 24 that calculates the adjustment amount of the torque of the wheel of the vehicle, and the vehicle control amount calculation unit 24 determines that the contamination influence degree is a predetermined threshold value among the wheels. The torque of the wheel entering the area determined to be high is calculated as the adjustment amount lowered from the torque of the wheel entering the area determined to be not higher than the predetermined threshold. 12-14).

これにより、汚損影響度が高い領域にある車輪に、トルクをかけず、汚損影響度が高くない領域にある車輪にのみ、トルクをかけることができる。そのため、タイヤと床面との摩擦を低減することができる。その結果、摩擦による床面の汚損を抑制することができる。なお、駐車経路に、汚損影響度の高い領域と、低い領域が混在している場合に、この構成を効果的に適用できる。   As a result, torque can not be applied to the wheels in the high contamination influence area, and torque can be applied only to the wheels in the low contamination influence area. Therefore, the friction between the tire and the floor can be reduced. As a result, fouling of the floor due to friction can be suppressed. In addition, when the area | region where the degree of contamination influence is high, and the low area | region are mixed in the parking path, this structure is effectively applicable.

実施例1の駐車支援装置1では、車両制御量算出部24は、全ての車輪が、汚損影響度が所定の閾値より高いと判定された領域に進入した場合、全ての車輪のトルクを、下げた調整量にして算出したトルクより、上げた調整量にして算出する(図12〜図14)。   In the parking assistance device 1 according to the first embodiment, the vehicle control amount calculating unit 24 reduces the torques of all the wheels when the wheels enter a region determined to have a contamination impact degree higher than a predetermined threshold. From the torque calculated as the adjustment amount, the calculated adjustment amount is calculated (FIGS. 12 to 14).

これにより、汚染影響度が高い領域に、全ての車輪のうち、いくつかの車輪が進入した場合、汚損影響度が高くない領域にある車輪にのみ、トルクをかけ、汚損影響度が高い領域に、全ての車輪が進入した場合、全ての車輪にトルクをかけることができる。そのため、床面の汚損を抑制して、車両を目標駐車位置まで移動することができる。   In this way, when some of all the wheels enter the high pollution impact area, torque is applied only to the wheels in the low pollution impact area and the high pollution impact area If all the wheels enter, all the wheels can be torqued. Therefore, it is possible to move the vehicle to the target parking position while suppressing the contamination of the floor surface.

実施例1の駐車支援装置1では、床面の光の反射率に基づいて、床面の色の濃淡を判断することにより、床面の汚損影響度を判定することができる(表1)。   In the parking assistance device 1 according to the first embodiment, it is possible to determine the contamination influence degree of the floor surface by determining the density of the color of the floor surface based on the light reflectance of the floor surface (Table 1).

実施例1の駐車支援装置1では、床面の鏡面反射光に基づいて、床面の摩擦係数の大小を判断することにより、床面の汚損影響度を判定することができる(図9)。   In the parking assistance device 1 according to the first embodiment, it is possible to determine the contamination influence degree of the floor surface by determining the magnitude of the friction coefficient of the floor surface based on the specular reflection light of the floor surface (FIG. 9).

以上、本開示の駐車支援装置を実施例1に基づき説明してきた。しかし、具体的な構成とフローチャートについては、この実施例に限られるものではなく、特許請求の範囲の各請求項に係る発明の要旨を逸脱しない限り、各実施例の組み合わせ、設計の変更や追加等は許容される。   The parking assistance device of the present disclosure has been described above based on the first embodiment. However, the specific configuration and flowchart are not limited to this embodiment, and combinations of the embodiments, changes in design, and additions may be made without departing from the scope of the invention according to the claims of the claims. Etc. are acceptable.

実施例1では、天候によらず、自動運転制御部20が、駐車経路算出処理を実行する例を示した。しかし、自動運転制御部は、天候を考慮して、駐車経路算出処理を実行しても良い。   In the first embodiment, the automatic driving control unit 20 executes the parking path calculation process regardless of the weather. However, the automatic driving control unit may execute the parking path calculation process in consideration of the weather.

具体的には、降雨時や積雪時は、駐車経路算出処理を実行せずに、最短の駐車経路を算出する。この場合、レインセンサや画像センサによる撮像画像により、降雨や積雪を判断する。   Specifically, when it is raining or snowing, the shortest parking route is calculated without executing the parking route calculation process. In this case, rainfall or snowfall is determined by an image captured by a rain sensor or an image sensor.

実施例1では、床面材質判定を鏡面反射に基づいて、実施する例を示した。しかし、床面材質判定としては、車両の挙動をもとにし、スリップ量から推定しても良い。   In Example 1, the example which implements floor surface material determination based on specular reflection was shown. However, the floor surface material determination may be estimated based on the slip amount based on the behavior of the vehicle.

具体的には、車両の加速度と、各車輪の回転数とを比較して、差異が大きい場合に、スリップ量が大きいと判断する。例えば、車両が加減速する場合は、各車輪にかかったトルク量に比例して、僅かにスリップしながらタイヤが回転する。そのため、駆動車輪と空転車輪との間で、回転数が異なる。駆動車輪と空転車輪との回転数の差異が大きいほど、スリップしやすい路面とする。   Specifically, when the difference between the acceleration of the vehicle and the rotational speed of each wheel is large, it is determined that the slip amount is large. For example, when the vehicle accelerates or decelerates, the tire rotates with a slight slip in proportion to the amount of torque applied to each wheel. Therefore, the number of rotations differs between the drive wheel and the idle wheel. The road surface is more likely to slip as the difference between the rotational speeds of the drive wheels and the idle wheels is larger.

ところで、車両が低速域で移動するような狭小駐車場などの場合は、車輪のスピードが遅く、回転数の差異も微小なので、車輪回転数での検出が難しい。この場合、床面材質判定としては、スリップ時に発生する振動をとらえて判定しても良い。   By the way, in the case of a small parking lot where the vehicle travels in a low speed region, the wheel speed is low and the difference in rotational speed is small, so detection by the wheel rotational speed is difficult. In this case, the floor surface material determination may be made by capturing the vibration generated at the time of slip.

また、床面材質判定としては、ステアリングホイールを回した際に、路面とタイヤとの摩擦で発生する音に基づいて判定しても良い。   Further, the floor surface material determination may be made based on the sound generated by the friction between the road surface and the tire when the steering wheel is turned.

実施例1では、本発明の駐車支援装置として、自動運転を実施する車両に搭載した例を示した。しかし、駐車支援装置としては、運転者に運転操作を行わせることを促す車両に搭載されても良い。   In the first embodiment, an example is shown in which the parking assist device of the present invention is mounted on a vehicle that performs automatic driving. However, the parking assist device may be mounted on a vehicle that urges the driver to perform a driving operation.

実施例1では、本発明の駐車支援装置として、目標駐車位置に駐車する例を示した。しかし、駐車支援装置としては、車両を駐車場から出す際に適用することをできる。   In the first embodiment, an example of parking at the target parking position is shown as the parking assistance device of the present invention. However, as a parking assistance apparatus, it can apply, when taking out a vehicle from a parking lot.

1 駐車支援装置
23 駐車経路生成部
24 車両制御量算出部
30 床面汚損影響度算出部
33 ユーザ指定位置判定部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Parking assistance device 23 Parking path generation part 24 Vehicle control amount calculation part 30 Floor surface contamination influence degree calculation part 33 User designated position determination part

Claims (9)

車両周辺を撮像した撮像画像から、駐車場内の床面の汚損影響度を算出する床面汚損影響度算出部と、
前記床面汚損影響度算出部の算出結果に基づいて、前記車両を前記駐車場に駐車させる駐車経路を生成する駐車経路生成部と、を備える
ことを特徴とする駐車支援装置。
A floor surface contamination influence degree calculation unit that calculates the contamination influence degree of a floor surface in a parking lot from a captured image obtained by imaging the surroundings of the vehicle;
And a parking path generation unit configured to generate a parking path for parking the vehicle in the parking lot based on the calculation result of the floor surface contamination degree calculation unit.
前記床面汚損影響度算出部が、前記汚損影響度を所定の閾値より高いと判定した場合に、
前記駐車経路生成部は、前記駐車経路として、前記床面の汚損を抑制する経路を生成する
ことを特徴とする、請求項1に記載の駐車支援装置。
When the floor contamination impact degree calculation unit determines that the contamination impact degree is higher than a predetermined threshold value,
The parking assistance device according to claim 1, wherein the parking path generation unit generates a path that suppresses soiling of the floor surface as the parking path.
前記床面の汚損を抑制する経路は、前記汚損影響度が所定の閾値より高い領域において、前記車両の進行方向を変更しない経路である
ことを特徴とする、請求項2に記載の駐車支援装置。
The parking assistance device according to claim 2, wherein the path for suppressing the floor surface contamination is a path that does not change the traveling direction of the vehicle in a region where the contamination impact degree is higher than a predetermined threshold. .
前記床面汚損影響度算出部が、前記汚損影響度を所定の閾値より高いと判定し、前記駐車経路生成部が、前記床面の汚損を抑制する経路を生成できない場合、
前記駐車経路生成部は、前記駐車経路として、複数の異なる経路を生成する
ことを特徴とする、請求項2又は3に記載の駐車支援装置。
When the floor surface contamination impact degree calculation unit determines that the contamination impact degree is higher than a predetermined threshold, and the parking path generation unit can not generate a path that suppresses contamination of the floor surface,
The parking assistance device according to claim 2 or 3, wherein the parking path generation unit generates a plurality of different paths as the parking path.
前記車両の車輪のトルクの調整量を算出する車両制御量算出部を備え、
前記車両制御量算出部は、前記車輪のうち、前記汚損影響度が所定の閾値より高いと判定された領域に進入している車輪のトルクを、前記汚損影響度が所定の閾値より高くないと判定された領域に進入している車輪のトルクより、下げた調整量にして算出する
ことを特徴とする、請求項2〜4の何れか一項に記載の駐車支援装置。
The vehicle control amount calculation unit calculates an adjustment amount of the torque of the wheel of the vehicle.
The vehicle control amount calculation unit determines that the contamination influence degree is not higher than a predetermined threshold value, of the wheels among the wheels that have entered the area determined to have the contamination influence degree higher than a predetermined threshold value. The parking assistance device according to any one of claims 2 to 4, wherein the parking assistance device according to any one of claims 2 to 4, wherein the amount of adjustment is reduced based on the torque of the wheel entering the determined region.
前記車両制御量算出部は、全ての前記車輪が、前記汚損影響度が所定の閾値より高いと判定された領域に進入した場合、全ての前記車輪のトルクを、前記下げた調整量にして算出したトルクより、上げた調整量にして算出する
ことを特徴とする、請求項5に記載の駐車支援装置。
The vehicle control amount calculation unit calculates the torque of all the wheels as the decreased adjustment amount when all the wheels enter a region determined to have the contamination influence degree higher than a predetermined threshold value. The parking assistance device according to claim 5, wherein the parking assistance device according to claim 5, wherein the parking assistance device according to claim 5, wherein the parking assistance device according to claim 5, wherein
前記床面汚損影響度算出部は、前記床面の光の反射率に基づいて、前記汚損影響度を算出する
ことを特徴とする、請求項1〜6の何れか一項に記載の駐車支援装置。
The parking assistance according to any one of claims 1 to 6, wherein the floor contamination influence degree calculation unit calculates the contamination influence degree on the basis of the light reflectance of the floor surface. apparatus.
前記床面汚損影響度算出部は、前記床面の鏡面反射光に基づいて、前記汚損影響度を算出する
ことを特徴とする、請求項1〜7の何れか一項に記載の駐車支援装置。
The parking assistance device according to any one of claims 1 to 7, wherein the floor surface contamination degree calculating unit calculates the contamination degree based on specular reflection light of the floor surface. .
前記床面汚損影響度算出部は、ユーザが指定した情報に基づいて前記床面の汚損しやすい位置を判定するユーザ指定位置判定部を有する
ことを特徴とする、請求項1〜8の何れか一項に記載の駐車支援装置。
The floor contamination influence degree calculation unit has a user-specified position determination unit that determines a position at which the floor surface is easily soiled based on information designated by a user. The parking assistance device according to one item.
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