JP2019142286A - 駐車支援装置 - Google Patents

Abstract

【課題】適切な走行経路を走行させて車両を目標位置に駐車させることが可能な駐車支援装置を提供する。【解決手段】駐車支援装置（１３）は、駐車操作がドライバによって行われる期間中に、車両（１）の挙動が特定条件を満たした時点での車両の位置である特定位置（ＷＰ＿ｓｈｉｆｔ）を学習する学習手段（１３１）と、学習手段が学習した特定位置を含む第１所定範囲（ＣＡ）内に、経由位置（ＷＰ＿ｔｒａｎｓｉｔ）を設定する設定手段（１３２）と、設定手段が設定した経由位置を経由して目標位置（ＷＰ＿ｅｎｄ）へと到達する第１走行経路を、目標経路（ＴＲ＿ｔａｒｇｅｔ）として生成する生成手段（１３２）とを備え、設定手段は、少なくとも第１走行経路の曲率変化率及び／又は第１走行経路と第１障害物との間の距離に応じて定まる第１走行経路の第１評価スコア（ＳＣ２）に基づいて、経由位置を設定する。【選択図】図６

Description

本発明は、車両を目標位置に自動的に駐車させるための駐車支援を行うことが可能な駐車支援装置の技術分野に関する。

特許文献１には、駐車支援装置の一具体例が記載されている。具体的には、特許文献１に記載された駐車支援装置は、学習モード及び動作モードという２つのモードで動作可能である。学習モードで動作する駐車支援装置は、ドライバの操作により車両を駐車スペース（例えば、車庫）に駐車する間に、車両が動き始める基準開始位置から車両が駐車される駐車位置までの間に車両が走行した基準経路を学習する。動作モードで動作する駐車支援装置は、学習モードでの学習結果を用いて、学習モードで車両が駐車された駐車スペースに車両を自動的に駐車させる。その結果、車両は、学習モードにおいて駐車スペース内で車両が駐車された駐車位置と同じ駐車位置に駐車される。

その他、本発明に関連する先行技術文献として、特許文献２及び３があげられる。

特開２０１３−５３０８６７号公報 特開２０１１−１４１８５４号公報 特開２００８−５３６７３４号公報

特許文献１に記載された駐車支援装置は、車両を駐車スペースに自動的に駐車させるために、車両が動き始める基準開始位置から車両が駐車される駐車位置までの間に車両が走行した基準経路を学習している。しかしながら、ドライバの操作には、無駄な操作（例えば、転舵輪を転舵し過ぎる操作）が含まれている可能性がある。このため、学習モードで駐車支援装置が学習した基準経路には、ドライバの無駄な操作が反映されている可能性がある。従って、特許文献１に記載された駐車支援装置は、車両を駐車スペースに自動的に駐車させる際に、適切でない走行経路を走行するように車両を制御する可能性がある。つまり、特許文献１に記載された駐車支援装置は、適切な走行経路を走行させて車両を駐車スペースに駐車させることができない可能性がある。

本発明は、適切な走行経路を走行させて車両を目標位置に駐車させることが可能な駐車支援装置を提供することを課題とする。

本発明の駐車支援装置の一態様は、車両を駐車するための駐車操作がドライバによって行われる期間中に、前記車両の挙動が特定条件を満たした時点での前記車両の位置である特定位置を学習する学習手段と、前記学習手段が学習した前記特定位置を含む第１所定範囲内に、経由位置を設定する設定手段と、前記設定手段が設定した前記経由位置を経由して前記車両が駐車を終了するべき目標位置へと到達する第１走行経路を、前記車両を前記目標位置に自動的に駐車させる際に前記車両が通るべき目標経路として生成する生成手段とを備え、前記設定手段は、少なくとも前記第１走行経路の曲率変化率及び／又は前記第１走行経路と前記第１走行経路の周辺に存在する第１障害物との間の距離に応じて定まる前記第１走行経路の第１評価スコアに基づいて、前記経由位置を設定する。

図１は、本実施形態の車両の構成を示すブロック図である。 図２は、本実施形態の学習動作の流れを示すフローチャートである。 図３は、走行経路と障害物との距離を示す平面図である。 図４は、走行経路と障害物との距離の積分値とスコア成分との関係を示すマップである。 図５（ａ）及び図５（ｂ）の夫々は、ドライバの駐車操作によって駐車スペースに車両が駐車された場合に車両が実際に走行した走行経路を示す平面図である。 図６は、本実施形態の駐車支援動作の流れを示すフローチャートである。 図７は、複数の候補ウェイポイントを示す平面図である。 図８は、ドライバの駐車操作によって駐車スペースに車両が駐車された場合に車両が実際に走行した走行経路を示す平面図である。 図９は、本実施形態の駐車支援ユニットによって生成された目標経路を示す平面図である。 図１０は、第１変形例における学習動作の流れを示すフローチャートである。 図１１は、直進開始ウェイポイント及び直進終了ウェイポイントを特定する動作の流れを示すフローチャートである。 図１２（ａ）から図１２（ｅ）の夫々は、ドライバの駐車操作によって駐車スペースに車両が駐車された場合に車両が実際に走行した走行経路の曲率を示すグラフである。 図１３は、直進開始ウェイポイント及び直進終了ウェイポイントを、ドライバの駐車操作によって駐車スペースに車両が駐車された場合に車両が実際に走行した走行経路に対応付けて示す平面図である。 図１４は、第１変形例における駐車支援動作の流れを示すフローチャートである。 図１５（ａ）は、目標経路を外れて走行している車両を示す平面図であり、図１５（ｂ）は、新たに生成された目標経路を示す平面図である。

以下、図面を参照しながら、駐車支援装置の実施形態について説明する。以下では、駐車支援装置の実施形態が搭載された車両１を用いて説明を進める。

（１）車両１の構成
初めに、図１を参照しながら、本実施形態の車両１の構成について説明する。図１に示すように、車両１は、外界検出装置１１と、内界検出装置１２と、後述する付記における「駐車支援装置」の一具体例であるＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）１３とを備える。

外界検出装置１１は、車両１の外部状況を検出する検出装置である。外部状況は、例えば、車両１の周囲の状況（いわゆる、走行環境）を含んでいてもよい。外界検出装置１１は、例えば、カメラ、レーダ及びライダー（ＬＩＤＡＲ：Ｌｉｇｈｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）のうちの少なくとも一つを含む。

内界検出装置１２は、車両１の内部状況を検出する検出装置である。内部状況は、例えば、車両１の走行状態を含んでいてもよい。内部状況は、例えば、車両１が備える各種機器の動作状態を含んでいてもよい。内界検出センサ１２は、例えば、車両１の車速を検出する車速センサ、車両１のギヤレンジ（つまり、シフトポジション）を検出するシフトポジションセンサ、車両１が備えるステアリングホイールの操舵角を検出する操舵角センサ、車両１が備える転舵輪の転舵角を検出する転舵角センサ、及び、車両１の位置を検出する位置センサ（例えば、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）センサ）のうちの少なくとも一つを含む。

ＥＣＵ１３は、車両１の全体の動作を制御する。本実施形態では特に、ＥＣＵ１３は、所望の駐車スペースＳＰに対してドライバが車両１を駐車している場合に、車両１の挙動が特定条件を満たした時点での車両１の位置を、ウェイポイント（Ｗａｙ Ｐｏｉｎｔ）ＷＰとして学習する学習動作を行う。更に、ＥＣＵ１３は、学習動作によって学習されたウェイポイントＷＰに基づいて、所望の駐車スペースＳＰに車両１を自動的に駐車させるための駐車支援動作を行う。

学習動作を行うために、ＥＣＵ１３は、ＥＣＵ１３の内部に論理的に実現される処理ブロックとして、後述する付記における「学習手段」の一具体例である学習ユニット１３１を備えている。学習ユニット１３１は、学習ユニット１３１の内部に論理的に実現される処理ブロックとして、ウェイポイント学習部１３１１（以降、ウェイポイント学習部１３１１を、“ＷＰ学習部１３１１”と称する）と、ウェイポイント記憶部１３１２（以降、ウェイポイント記憶部１３１２を、“ＷＰ記憶部１３１２”と称する）とを備える。更に、駐車支援動作を行うために、ＥＣＵ１３は、ＥＣＵ１３の内部に論理的に実現される処理ブロックとして、駐車支援ユニット１３２とを備えている。駐車支援ユニット１３２は、駐車支援ユニット１３２の内部に論理的に実現される処理ブロックとして、情報取得部１３２１と、後述する付記における「設定手段」及び「生成手段」の夫々の一具体例である経路生成部１３２２と、車両制御部１３２３とを備える。尚、学習ユニット１３１及び駐車支援ユニット１３２の夫々の動作については、後に図２等を参照しながら詳述する。

（２）ＥＣＵ１３の動作
続いて、ＥＣＵ１３が行う学習動作及び駐車支援動作について順に説明する。

（２−１）学習動作の流れ
はじめに、図２を参照しながら、本実施形態の学習動作の流れについて説明する。図２は、本実施形態の学習動作の流れを示すフローチャートである。

図２に示すように、学習ユニット１３１は、ドライバが学習動作の実行を要求しているか否かを判定する（ステップＳ１１）。具体的には、学習ユニット１３１は、車両１が備える操作装置（特に、学習動作の実行を要求するためにドライバが操作可能な操作装置）をドライバが操作しているか否かを判定する。ドライバが操作装置を操作している場合には、学習ユニット１３１は、ドライバが学習動作の実行を要求していると判定する。尚、学習動作は、所望の駐車スペースＳＰに対して車両１を駐車するための駐車操作をドライバが行っている場合に行われる。このため、ドライバは、典型的には、駐車操作を開始する前に、学習動作の実行を要求する。

ステップＳ１１の判定の結果、ドライバが学習動作の実行を要求していないと判定される場合には（ステップＳ１１：Ｎｏ）、学習ユニット１３１は、図２に示す学習動作を終了する。図２に示す学習動作が終了した場合には、学習ユニット１３１は、第１所定期間が経過した後に、図２に示す学習動作を再度開始する。

他方で、ステップＳ１１の判定の結果、ドライバが学習動作の実行を要求していると判定される場合には（ステップＳ１１：Ｙｅｓ）、ＷＰ学習部１３１１は、ドライバの駐車操作によって車両１が駐車されている期間中に、外界検出装置１１及び内界検出装置１２の検出結果である検出情報を取得する（ステップＳ１２）。尚、ドライバの駐車操作によって車両１が駐車されている期間中に学習動作が行われることを考慮すれば、ステップＳ１２の処理は、後述するステップＳ１３からステップＳ１５の処理と並行して繰り返し行われる。

その後、ＷＰ学習部１３１１は、ステップＳ１２で取得した検出情報に基づいて、ドライバが駐車操作を開始した駐車開始タイミングでの車両１の位置（つまり、駐車開始位置）を、開始ウェイポイントＷＰ＿ｓｔａｒｔとして学習する（ステップＳ１３）。駐車開始タイミングは、ドライバが学習動作の実行を要求したタイミングであってもよい。或いは、駐車開始タイミングは、車両１が動き始めたタイミング（つまり、車両１の車速がゼロからゼロより大きい値に変わったタイミング）であってもよい。或いは、駐車開始タイミングは、車両１のギアレンジが、車両１が停止している場合に使用されるレンジ（例えば、Ｐレンジ又はＮレンジ）から、車両１が走行している場合に使用されるレンジ（例えば、Ｄレンジ又はＲレンジ）に切り替えられたタイミングであってもよい。尚、説明の便宜上、本実施形態では、駐車開始タイミングは、車両１のギアレンジが、Ｐレンジ又はＮレンジからＤレンジに切り替えられたタイミングであるものとする。つまり、本実施形態では、ドライバは、駐車開始位置から車両１を前進させることで車両１を駐車スペースＳＰに駐車させるものとする。

更に、ＷＰ学習部１３１１は、ステップＳ１２で取得した検出情報に基づいて、駐車操作が開始された後に車両１の進行方向を変えるためにドライバがギアレンジを切り替えたシフト切替タイミングでの車両１の位置（つまり、シフト切替位置）を、シフト切替ウェイポイントＷＰ＿ｓｈｉｆｔとして学習する（ステップＳ１４）。シフト切替タイミングは、ギアレンジが、車両１を前進させるレンジ（例えば、Ｄレンジ）から車両１を後退させるレンジ（例えば、Ｒレンジ）へと又は車両１を後退させるレンジから車両１を前進させるレンジへと切り替えられたタイミングである。尚、説明の便宜上、本実施形態では、シフト切替タイミングは、車両１のギアレンジが、ＤレンジからＲレンジに切り替えられたタイミングであるものとする。つまり、本実施形態では、ドライバは、駐車開始位置から車両１を前進させて適切な位置へ移動させ、その後、車両１を後退させて車両１を駐車スペースＳＰに駐車させるものとする。

更に、ＷＰ学習部１３１１は、ステップＳ１２で取得した検出情報に基づいて、ドライバが駐車操作を完了した駐車完了タイミングでの車両１の位置（つまり、駐車完了位置）を、完了ウェイポイントＷＰ＿ｅｎｄとして学習する（ステップＳ１５）。駐車完了タイミングは、ドライバが学習動作の終了を要求したタイミングであってもよい。或いは、駐車完了タイミングは、車両１が停止してから一定時間が経過したタイミング（つまり、車両１の車速がゼロより大きい値からゼロに変わってから一定時間が経過したタイミング）であってもよい。或いは、駐車完了タイミングは、車両１のギアレンジが、車両１が走行している場合に使用されるレンジから、車両１が停止している場合に使用されるレンジに切り替えられたタイミングであってもよい。尚、説明の便宜上、本実施形態では、駐車完了タイミングは、車両１のギアレンジが、ＲレンジからＰレンジに切り替えられたタイミングであるものとする。

その後、ＷＰ学習部１３１１は、学習した開始ウェイポイントＷＰ＿ｓｔａｒｔ、シフト切替ウェイポイントＷＰ＿ｓｈｉｆｔ及び完了ウェイポイントＷＰ＿ｅｎｄという情報セットを含むウェイポイント情報（以降、ウェイポイント情報を、“ＷＰ情報”と称する）を、ＷＰ記憶部１３１２に記憶させる。ＷＰ情報をＷＰ記憶部１３２２に記憶させるために、ＷＰ学習部１３１１は、まず、過去に取得済みのＷＰ情報が既にＷＰ記憶部１３１２に記憶されているか否かを判定する（ステップＳ１６）。具体的には、ＷＰ学習部１３１１は、今回行われた学習動作で新たに取得された開始ウェイポイントＷＰ＿ｓｔａｒｔ及び完了ウェイポイントＷＰ＿ｅｎｄと夫々一致する又は近接する開始ウェイポイントＷＰ＿ｓｔａｒｔ及び完了ウェイポイントＷＰ＿ｅｎｄを含むＷＰ情報が、既にＷＰ記憶部１３１２に記憶されているか否かを判定する。今回行われた学習動作で新たに取得された開始ウェイポイントＷＰ＿ｓｔａｒｔ及び完了ウェイポイントＷＰ＿ｅｎｄと夫々一致する又は近接する開始ウェイポイントＷＰ＿ｓｔａｒｔ及び完了ウェイポイントＷＰ＿ｅｎｄを含むＷＰ情報が、既にＷＰ記憶部１３１２に記憶されている場合には、ＷＰ学習部１３１１は、過去に取得済みのＷＰ情報がＷＰ記憶部１３１２に記憶されていると判定する。

ステップＳ１６の判定の結果、過去に取得済みのＷＰ情報がＷＰ記憶部１３１２に記憶されていないと判定された場合には（ステップＳ１６：Ｎｏ）、ＷＰ学習部１３１１は、今回行われた学習動作で新たに取得された開始ウェイポイントＷＰ＿ｓｔａｒｔ、シフト切替ウェイポイントＷＰ＿ｓｈｉｆｔ及び完了ウェイポイントＷＰ＿ｅｎｄを含む新たなＷＰ情報を、ＷＰ記憶部１３１２に記憶させる（ステップＳ１８）。

他方で、過去に取得済みのＷＰ情報がＷＰ記憶部１３１２に記憶されていると判定された場合には（ステップＳ１６：Ｙｅｓ）、ＷＰ学習部１３１１は、既に記憶済みのＷＰ情報（以降、適宜“旧ＷＰ情報”と称する）及び今回行われた学習動作で新たに取得されたＷＰ情報（以降、“新ＷＰ情報”と称する）のいずれかを、ＷＰ記憶部１３１２に記憶させる（ステップＳ１７）。旧ＷＰ情報及び新ＷＰ情報のいずれをＷＰ記憶部１３１２に記憶させるかを決定するために、ＷＰ学習部１３１１は、旧ＷＰ情報及び新ＷＰ情報の夫々を対象に評価スコアＳＣ１を算出する。

評価スコアＳＣ１は、駐車操作によって車両１が実際に走行した走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌの最適度（言い換えれば、良好度又は適正度）を示す定量的な指標値である。走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌが適切である場合には、駐車操作が適切であった可能性が相対的に高い。このため、評価スコアＳＣ１は、ドライバが行った駐車操作の最適度を示す定量的な指標値であるとも言える。尚、以下の説明では、説明の便宜上、走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌが適切になるほど評価スコアＳＣ１が小さくなるように評価スコアＳＣ１が定義されているものとする。

評価スコアＳＣ１は、走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌの曲率変化率に応じて定まる指標値である。具体的には、評価スコアＳＣ１は、例えば、走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌの曲率変化率が小さくなればなるほど走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌが適切であるという観点から定まる指標値である。なぜならば、曲率変化率が小さくなればなるほど、ドライバの操舵が滑らかである（その結果、このような滑らかの操舵を駐車支援動作によって実現する場合のステアリングアクチュエータの負荷が小さくなる）と推定されるからである。本実施形態では、評価スコアＳＣ１は、走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌの曲率変化率が小さくなればなるほど小さくなるスコア成分ＳＣ１ａを含むものとする。スコア成分ＳＣ１ａを算出するために、ＷＰ学習部１３１１は、ステップＳ１２で取得した検出情報に基づいて、単位時間当たりの又は単位走行距離当たりの曲率変化率を算出する。例えば、ＷＰ学習部１３１１は、検出情報から走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌを特定すると共に、特定した走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌから曲率変化率を算出してもよい。或いは、ＷＰ学習部１３１１は、曲率変化率と相関を有する車両１のパラメータ（例えば、ステアリングホイールの操舵角、転舵輪の転舵角、車両１の偏向角及び車両１のヨーレートの少なくとも一つ）に基づいて、曲率変化率を算出してもよい。その後、ＷＰ学習部１３１１は、算出した曲率変化率（特に、その絶対値又は二乗値）を走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌの全体に渡って積分する。このように算出された曲率変化率の積分値が、スコア成分ＳＣ１ａとなる。尚、曲率変化率の絶対値又は二乗値を用いる理由の一つは、曲率変化率の符号の違いによる影響を排除するためである。但し、曲率変化率が小さくなればなるほど小さくなるスコア成分ＳＣ１ａを算出することができる限りは、ＷＰ学習部１３１１は、その他の方法でスコア成分ＳＣ１ａを算出してもよい。

評価スコアＳＣ１は、例えば、走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌと走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌの周辺に存在する障害物（つまり、車両１の走行にとって障害となる物体）との間の距離に応じて定まる指標値である。具体的には、評価スコアＳＣ１は、例えば、走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌと障害物との間の距離が大きくなればなるほど走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌが適切であるという観点から定まる指標値である。なぜならば、走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌと障害物との間の距離が大きくなればなるほど、車両１が障害物と接触する可能性が小さくなると推定されるからである。本実施形態では、評価スコアＳＣ１は、走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌと障害物との間の距離が大きくなればなるほど小さくなるスコア成分ＳＣ１ｂを含むものとする。スコア成分ＳＣ１ｂを算出するために、ＷＰ学習部１３１１は、ステップＳ１２で取得した検出情報に基づいて、走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌ上の特定地点Ｐと障害物との間の距離Ｄ＿Ｐを算出する。特定地点Ｐと障害物との間の距離Ｄ＿Ｐは、特定地点Ｐに位置する車両１の複数の端点ｊと障害物との間の距離Ｄの総和を意味するものとする。例えば、図３に示すように、車両１の端点ｊとして、８個の端点ｊ（１）からｊ（８）が設定されている場合には、ＷＰ学習部１３１１は、端点ｊ（１）と障害物との間の距離Ｄ（１）と、端点ｊ（２）と障害物との間の距離Ｄ（２）と、・・・、端点ｊ（８）と障害物との間の距離Ｄ（８）との総和を算出する。障害物が複数存在する場合には、ＷＰ算出部１３１１は、特定地点Ｐと複数の障害物の夫々との間の距離の総和を、距離Ｄ＿Ｐとして算出する。その後、ＷＰ学習部１３１１は、算出した距離Ｄ＿Ｐを、走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌの全体に渡って積分する。つまり、ＷＰ学習部１３１１は、走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌに沿って特定地点Ｐを移動させながら距離Ｄ＿Ｐを算出すると共に、当該算出した距離Ｄ＿Ｐを積分する。その後、ＷＰ学習部１３１１は、距離Ｄ＿Ｐの積分値に基づいて、スコア成分ＳＣ１ｂを算出する。例えば、ＷＰ学習部１３１１は、図４に示すように、距離Ｄ＿Ｐの積分値とスコア成分ＳＣ１ｂとの関係を規定するマップに基づいて、スコア成分ＳＣ１ｂを算出する。尚、図４は、（ｉ）距離Ｄ＿Ｐの積分値が閾値Ｄｉｓｍｉｎ以上且つ閾値Ｄｉｓｍａｘ（但し、閾値Ｄｉｓｍａｘ＞閾値Ｄｉｓｍｉｎ）以下となる場合には、距離Ｄ＿Ｐの積分値が大きくなるほどスコア成分ＳＣ１ｂが大きくなり、（ｉｉ）距離Ｄ＿Ｐの積分値が閾値Ｄｉｓｍｉｎ未満となる場合には、距離Ｄ＿Ｐの積分値に関わらず、スコア成分ＳＣ１ｂが一定になり（具体的には、距離Ｄ＿Ｐの積分値が閾値Ｄｉｓｍｉｎと一致する場合のスコア成分ＳＣ１ｂに固定され）、（ｉｉｉ）距離Ｄ＿Ｐの積分値が閾値Ｄｉｓｍａｘより大きくなる場合には、距離Ｄ＿Ｐの積分値に関わらず、スコア成分ＳＣ１ｂが一定になる（具体的には、距離Ｄ＿Ｐの積分値が閾値Ｄｉｓｍａｘと一致する場合のスコア成分ＳＣ１ｂに固定される）マップを示している。但し、走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌと障害物との間の距離が大きくなればなるほど小さくなるスコア成分ＳＣ１ｂを算出することができる限りは、ＷＰ学習部１３１１は、その他の方法でスコア成分ＳＣ１ｂを算出してもよい。

評価スコアＳＣ１は、例えば、車両１が走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌを走行する期間中に行われる切り返し回数（つまり、ドライバがステアリングホイールを切り返す回数）に応じて定まる指標値である。具体的には、評価スコアＳＣ１は、例えば、切り返し回数が少なくなればなるほど走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌが適切であるという観点から定まる指標値である。なぜならば、切り返し回数が小さくなればなるほど、車両１の駐車に要する時間が短い（つまり、車両１をスムーズに（言い換えれば、効率的に）駐車可能である）と推定されるからである。更には、切り返し回数が小さくなればなるほど、ドライバの操舵が滑らかである（その結果、このような滑らかの操舵を駐車支援動作によって実現する場合のステアリングアクチュエータの負荷が小さくなる）と推定されるからである。本実施形態では、評価スコアＳＣ１は、切り返し回数が少なくなればなるほど小さくなるスコア成分ＳＣ１ｃを含むものとする。スコア成分ＳＣ１ｃを算出するために、ＷＰ学習部１３１１は、ステップＳ１２で取得した検出情報に基づいて、車両１が走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌを走行している期間中の切り返し回数を算出する。例えば、ＷＰ学習部１３１１は、転舵輪の転舵角及びステアリングホイールの操舵角の少なくとも一方に基づいて、切り返し回数を算出してもよい。算出した切り返し回数は、そのままスコア成分ＳＣ１ｃとして用いられてもよい。

評価スコアＳＣ１は、例えば、走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌの長さ（つまり、駐車スペースＳＰへの駐車が完了するまでに車両１が走行する距離）に応じて定まる指標値である。具体的には、評価スコアＳＣ１は、例えば、走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌが短くなればなるほど走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌが適切であるという観点から定まる指標値である。なぜならば、走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌが短くなればなるほど、車両１の駐車に要する時間が短いと推定されるからである。本実施形態では、評価スコアＳＣ１は、走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌが短くなればなるほど小さくなるスコア成分ＳＣ１ｄを含むものとする。スコア成分ＳＣ１ｄを算出するために、ＷＰ学習部１３１１は、ステップＳ１２で取得した検出情報に基づいて、走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌの長さ（つまり、車両１が走行した距離）を算出する。例えば、ＷＰ学習部１３１１は、車両１の車速に基づいて、走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌの長さを算出してもよい。算出した走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌの長さは、そのままスコア成分ＳＣ１ｄとして用いられてもよい。

ＷＰ学習部１３１１は、算出したスコア成分ＳＣ１ａからＳＣ１ｄに夫々重み付け係数ｗ１ａからｗ１ｄを掛け合わせた後に加算することで、評価スコアＳＣ１を算出する。つまり、ＷＰ学習部１３１１は、ＳＣ１＝ＳＣ１ａ×ｗ１ａ＋ＳＣ１ｂ×ｗ１ｂ＋ＳＣ１ｃ×ｗ１ｃ＋ＳＣ１ｄ×ｗ１ｄという数式に基づいて、評価スコアＳＣ１を算出する。重み付け係数ｗ１ａからｗ１ｄは、走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌの最適度を判定する際に、走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌの曲率変化率、走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌと障害物との間の距離、切り返し回数及び走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌの長さのいずれを重視するかという観点から設定される。典型的には、重視するパラメータに対応する重み付け係数が相対的に大きい値に設定される。例えば、走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌの曲率変化率が重視される場合には、重み付け係数ｗ１ａが相対的に大きい値に設定される。重み付け係数ｗ１ａからｗ１ｄは、ＥＣＵ１３の組み込み時に予め設定されてもよいし、ＥＣＵ１３によって設定されてもよいし、ドライバによって設定されてもよい。但し、重み付け係数ｗ１ａからｗ１ｄが用いられなくてもよい。

ＷＰ学習部１３１１は、このように評価スコアＳＣ１を、旧ＷＰ情報に対応する走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌ及び新ＷＰ情報に対応する走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌについて算出する。但し、旧ＷＰ情報に対応する走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌの評価スコアＳＣ１が旧ＷＰ情報に含まれていてもよく、この場合には、ＷＰ学習部１３１１は、旧ＷＰ情報に対応する走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌの評価スコアＳＣ１を改めて算出することに代えて、旧ＷＰ情報から取得してもよい。

その後、ＷＰ学習部１３１１は、新ＷＰ情報に対応する走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌの評価スコアＳＣ１及び旧ＷＰ情報に対応する走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌの評価スコアＳＣ１のいずれが小さいか（つまり、最小か）を判定する。新ＷＰ情報に対応する走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌの評価スコアＳＣ１が、旧ＷＰ情報に対応する走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌの評価スコアＳＣ１よりも小さい場合には、ＷＰ学習部１３１１は、新ＷＰ情報をＷＰ記憶部１３１２に記憶させる。一方で、新ＷＰ情報に対応する走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌの評価スコアＳＣ１が、旧ＷＰ情報に対応する走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌの評価スコアＳＣ１よりも大きい場合には、ＷＰ学習部１３１１は、旧ＷＰ情報をＷＰ記憶部１３１２に記憶させ続ける。つまり、ＷＰ学習部１３１１は、評価スコアＳＣ１が小さい方の（つまり、最小となる）ＷＰ情報を、ＷＰ記憶部１３１２に記憶させる。この際、ＷＰ学習部１３１１は、算出した評価スコアＳＣ１を更に含むＷＰ情報を、ＷＰ記憶部１３１２に記憶させてもよい。

走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌの一例が、図５（ａ）及び図５（ｂ）に示されている。図５（ａ）は、曲率変化率が相対的に大きく、切り返し回数が相対的に多く、且つ、その長さが相対的に長い走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌ＃１を示している。一方で、図５（ｂ）は、図５（ａ）に示す走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌ＃１と比較して、曲率変化率が相対的に小さく、切り返し回数が相対的に少なく、且つ、その長さが相対的に短い走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌ＃２を示している。この場合、走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌ＃２の評価スコアＳＣ１は、走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌ＃１の評価スコアＳＣ１よりも小さくなる。その結果、新ＷＰ情報及び旧ＷＰ情報のいずれか一方が走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌ＃１に対応するＷＰ情報であり、且つ、新ＷＰ情報及び旧ＷＰ情報のいずれか他方が走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌ＃２に対応するＷＰ情報である場合には、ＷＰ学習部１３１１は、走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌ＃２に対応するＷＰ情報を、ＷＰ記憶部１３１２に記憶させる。つまり、ＷＰ学習部１３１１は、走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌ＃２に対応する開始ウェイポイントＷＰ＿ｓｔａｒｔ＃２、シフト切替ウェイポイントＷＰ＿ｓｈｉｆｔ＃２及び完了ウェイポイントＷＰ＿ｅｎｄ＃２を含むＷＰ情報を、ＷＰ記憶部１３１２に記憶させる。

（２−２）駐車支援動作の流れ
続いて、図６を参照しながら、本実施形態の駐車支援動作の流れについて説明する。図６は、本実施形態の駐車支援動作の流れを示すフローチャートである。

図６に示すように、駐車支援ユニット１３２は、ドライバが駐車支援動作の実行を要求しているか否かを判定する（ステップＳ２１）。具体的には、駐車支援ユニット１３２は、車両１が備える操作装置（特に、駐車支援動作の実行を要求するためにドライバが操作可能な操作装置）をドライバが操作しているか否かを判定する。ドライバが操作装置を操作している場合には、駐車支援ユニット１３２は、ドライバが駐車支援動作の実行を要求していると判定する。

ステップＳ２１の判定の結果、ドライバが駐車支援動作の実行を要求していないと判定される場合には（ステップＳ２１：Ｎｏ）、駐車支援ユニット１３２は、図６に示す駐車支援動作を終了する。図６に示す駐車支援動作が終了した場合には、駐車支援ユニット１３２は、第２所定期間が経過した後に、図６に示す駐車支援動作を再度開始する。

他方で、ステップＳ２１の判定の結果、ドライバが駐車支援動作の実行を要求していると判定される場合には（ステップＳ２１：Ｙｅｓ）、情報取得部１３２１は、ＷＰ記憶部１３１２が記憶しているＷＰ情報を取得する（ステップＳ２２）。特に、情報取得部１３２１は、今回行われる駐車支援動作によって車両１を駐車するべき駐車スペースＳＰの位置と一致する又は近接する完了ウェイポイントＷＰ＿ｅｎｄを含むＷＰ情報を取得する。

その後、経路生成部１３２２は、ステップＳ２２で取得されたＷＰ情報に含まれるシフト切替ウェイポイントＷＰ＿ｓｈｉｆｔに基づいて、駐車支援動作によって走行する車両１が経由するべき経由ウェイポイントＷＰ＿ｔｒａｎｓｉｔを設定する（ステップＳ２３）。具体的には、経路生成部１３２２は、図７に示すように、ステップＳ２２で取得したＷＰ情報に含まれるシフト切替ウェイポイントＷＰ＿ｓｈｉｆｔを含む所定領域ＣＡ内に、経由ウェイポイントＷＰ＿ｔｒａｎｓｉｔの候補となる複数の候補ウェイポイントＷＰ＿ｃａｎｄｉｄａｔｅを設定する。このとき、経路生成部１３２２は、所定領域ＣＡ内において均等に分布する複数の候補ウェイポイントＷＰ＿ｃａｎｄｉｄａｔｅを設定してもよい。或いは、経路生成部１３２２は、所定領域ＣＡ内において、後述する目標経路ＴＲ＿ｔａｒｇｅｔが良好になる（例えば、後述する評価スコアＳＣ２が相応に大きくなる）と想定される局所的な又はランダムな領域に位置する又は分布する複数の候補ウェイポイントＷＰ＿ｃａｎｄｉｄａｔｅを設定してもよい。経路生成部１３２２は、この複数の候補ウェイポイントＷＰ＿ｃａｎｄｉｄａｔｅのうちのいずれか一つを、経由ウェイポイントＷＰ＿ｔｒａｎｓｉｔとして選択する。

所定領域ＣＡが広くなるほど、所定領域ＣＡにより多くの複数の候補ウェイポイントＷＰ＿ｃａｎｄｉｄａｔｅを設定可能である。従って、最適な経由ウェイポイントＷＰ＿ｔｒａｎｓｉｔを設定することができる可能性が相対的に高くなる。一方で、所定領域ＣＡが広くなるほど、複数の候補ウェイポイントＷＰ＿ｃａｎｄｉｄａｔｅのうちのいずれか一つを経由ウェイポイントＷＰ＿ｔｒａｎｓｉｔとして選択するための経路生成部１３２２の処理負荷が大きくなる。このため、所定領域ＣＡは、最適な経由ウェイポイントＷＰ＿ｔｒａｎｓｉｔを設定するメリットと経路生成部１３２２の処理負荷の増大というデメリットとの間のトレードオフを考慮しながら、適切な大きさに設定されていてもよい。

複数の候補ウェイポイントＷＰ＿ｃａｎｄｉｄａｔｅのうちのいずれか一つを経由ウェイポイントＷＰ＿ｔｒａｎｓｉｔとして選択するために、経路生成部１３２２は、複数の候補ウェイポイントＷＰ＿ｃａｎｄｉｄａｔｅの夫々を対象に評価スコアＳＣ２を算出する。評価スコアＳＣ２は、ステップＳ２２で取得したＷＰ情報に含まれる開始ウェイポイントＷＰ＿ｓｔａｒｔ又は車両１の現在位置から、候補ウェイポイントＷＰ＿ｃａｎｄｉｄａｔｅを経由して、ステップＳ２２で取得したＷＰ情報に含まれる完了ウェイポイントＷＰ＿ｅｎｄに到達する走行経路ＴＲ＿ｃａｎｄｉｄａｔｅの最適度（言い換えれば、良好度又は適正度）を示す定量的な指標値である。後述するように、経路生成部１３２２は、開始ウェイポイントＷＰ＿ｓｔａｒｔ又は車両１の現在位置から、経由ウェイポイントＷＰ＿ｔｒａｎｓｉｔを経由して完了ウェイポイントＷＰ＿ｅｎｄに到達する走行経路を、目標経路ＴＲ＿ｔａｒｇｅｔとして生成する。このため、走行経路ＴＲ＿ｃａｎｄｉｄａｔｅは、目標経路ＴＲ＿ｔａｒｇｅｔの候補に相当する。

評価スコアＳＣ２は、走行経路ＴＲ＿ｃａｎｄｉｄａｔｅの最適度を示す指標値であるという点で、走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌの最適度を示す指標値である上述した評価スコアＳＣ１とは異なる。評価スコアＳＣ２のその他の特徴は、上述した評価スコアＳＣ１のその他の特徴と同じである。つまり、上述した評価スコアＳＣ１に関する説明は、「走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌ」という文言を「走行経路ＴＲ＿ｃａｎｄｉｄａｔｅ」という文言に置き換えれば、実質的には評価スコアＳＣ２に関する説明になる。このため、経路生成部１３２２は、例えば、走行経路ＴＲ＿ｃａｎｄｉｄａｔｅの曲率変化率が小さくなればなるほど小さくなるスコア成分ＳＣ２ａ、走行経路ＴＲ＿ｃａｎｄｉｄａｔｅと走行経路ＴＲ＿ｃａｎｄｉｄａｔｅの周辺に存在する障害物との間の距離が大きくなればなるほど小さくなるスコア成分ＳＣ２ｂ、走行経路ＴＲ＿ｃａｎｄｉｄａｔｅを走行する車両１における切り返し回数が少なくなればなるほど小さくなるスコア成分ＳＣ２ｃ及び走行経路ＴＲ＿ｃａｎｄｉｄａｔｅが短くなればなるほど小さくなるスコア成分ＳＣ２ｄと、重み付け係数ｗ２ａからｗ２ｄとに基づいて、評価スコアＳＣ２を算出する。つまり、経路生成部１３２２は、ＳＣ２＝ＳＣ２ａ×ｗ２ａ＋ＳＣ２ｂ×ｗ２ｂ＋ＳＣ２ｃ×ｗ２ｃ＋ＳＣ２ｄ×ｗ２ｄという数式に基づいて、評価スコアＳＣ２を算出する。尚、駐車支援動作で用いられる重み付け係数ｗ２ａからｗ２ｄは、夫々、上述した学習動作で用いられる重み付け係数ｗ１ａからｗ１ｄと同一であるが、異なっていてもよい。

尚、図７を見ると分かるように、走行経路ＴＲ＿ｃａｎｄｉｄａｔｅは、走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌの周辺に設定される。このため、走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌの周辺に存在する障害物は、走行経路ＴＲ＿ｃａｎｄｉｄａｔｅの周辺に存在する障害物と一致する可能性が相対的に高い。結果、走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌの周辺に存在する障害物は、目標経路ＴＲ＿ｔａｒｇｅｔ周辺に存在する障害物と一致する可能性が相対的に高い。このため、走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌと走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌの周辺に存在する障害物との間の距離に応じた評価スコアＳＣ１に基づいて、目標経路ＴＲ＿ｔａｒｇｅｔを生成するために参照するＷＰ情報を選択することは、目標経路ＴＲ＿ｔａｒｇｅｔと目標経路ＴＲ＿ｔａｒｇｅｔの周辺に存在する障害物との間の距離が相対的に大きくなるように目標経路ＴＲ＿ｔａｒｇｅｔを生成することに寄与しえる。尚、障害物が建造物等の固定物である場合には、走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌの周辺に存在する障害物は、走行経路ＴＲ＿ｃａｎｄｉｄａｔｅの周辺に存在する障害物と一致するはずである。一方で、障害物が他の車両等の移動体である場合には、走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌの周辺に存在する障害物は、走行経路ＴＲ＿ｃａｎｄｉｄａｔｅの周辺に存在する障害物と一致しない可能性もある。

その後、経路生成部１３２２は、複数の候補ウェイポイントＷＰ＿ｃａｎｄｉｄａｔｅのうち、評価スコアＳＣ２が最小となる一の候補ウェイポイントＷＰ＿ｃａｎｄｉｄａｔｅを、経由ウェイポイントＷＰ＿ｔｒａｎｓｉｔとして選択する。つまり、経路生成部１３２２は、開始ウェイポイントＷＰ＿ｓｔａｒｔ又は車両１の現在位置から、経由ウェイポイントＷＰ＿ｔｒａｎｓｉｔを経由して完了ウェイポイントＷＰ＿ｅｎｄに到達する目標経路ＴＲ＿ｔａｒｇｅｔの評価スコアＳＣ２が最小となるように、経由ウェイポイントＷＰ＿ｔｒａｎｓｉｔを設定する。言い換えれば、経路生成部１３２２は、評価スコアＳＣ２が最小となる走行経路ＴＲ＿ｃａｎｄｉｄｉｄａｔｅが目標経路ＴＲ＿ｔａｒｇｅｔに設定されるように、経由ウェイポイントＷＰ＿ｔｒａｎｓｉｔを設定する。

その後、経路生成部１３２２は、ステップＳ２３で設定した経由ウェイポイントＷＰ＿ｔｒａｎｓｉｔを経由して、ステップＳ２２で取得したウェイポイント情報に含まれる完了ウェイポイントＷＰ＿ｅｎｄに到達する走行経路を、車両１が移動するべき目標経路ＴＲ＿ｔａｒｇｅｔとして生成する（ステップＳ２４）。このとき、ドライバが駐車支援動作の実行を要求していると判定された時点で車両１が開始ウェイポイントＷＰ＿ｓｔａｒｔに位置している又は近接している場合には、経路生成部１３２２は、ステップＳ２２で取得したウェイポイント情報に含まれる開始ウェイポイントＷＰ＿ｓｔａｒｔから、経由ウェイポイントＷＰ＿ｔｒａｎｓｉｔを経由して完了ウェイポイントＷＰ＿ｅｎｄに到達する走行経路を、目標経路ＴＲ＿ｔａｒｇｅｔとして生成する。他方で、ドライバが駐車支援動作の実行を要求していると判定された時点で車両１が開始ウェイポイントＷＰ＿ｓｔａｒｔに近接していない（例えば、所定距離以上離れている）場合には、経路生成部１３２２は、車両１の現在位置から、経由ウェイポイントＷＰ＿ｔｒａｎｓｉｔを経由して完了ウェイポイントＷＰ＿ｅｎｄに到達する走行経路を、目標経路ＴＲ＿ｔａｒｇｅｔとして生成する。尚、特定の地点を経由して車両１が移動するべき走行経路を生成する動作自体は、既存の動作を採用してもよいため、説明の簡略化のためにその詳細な動作を省略する。

その後、車両制御部１３２３は、車両１の駆動源（例えば、エンジン）、車両１の制動装置、車両１の操舵装置及び車両１のギア機構の少なくとも一つを制御することで、ステップＳ２４で生成された目標経路ＴＲ＿ｔａｒｇｅｔに沿って車両１を自動的に移動させる（ステップＳ２５）。つまり、車両制御部１３２３は、車両１が開始ウェイポイントＷＰ＿ｓｔａｒｔ又は車両１の現在位置から経由ウェイポイントＷＰ＿ｔｒａｎｓｉｔを経由して完了ウェイポイントＷＰ＿ｅｎｄに到達するように、車両１を自動的に移動させる。尚、本実施形態では、説明の便宜上、ドライバが駐車支援動作の実行を要求していると判定された時点で、車両１は、開始ウェイポイントＷＰ＿ｓｔａｒｔに位置しているものとする。その結果、車両１は、ドライバによるアクセルペダル、ブレーキペダル、ステアリングホイール及びシフトレバーの操作を必要とすることなく、駐車スペースＳＰに自動的に駐車される。

（３）技術的効果
以上説明したように、本実施形態では、駐車スペースＳＰに車両１を自動的に駐車させるために、学習ユニット１３１は、開始ウェイポイントＷＰ＿ｓｔａｒｔ、シフト切替ウェイポイントＷＰ＿ｓｈｉｆｔ及び完了ウェイポイントＷＰ＿ｅｎｄを学習すればよい。つまり、学習ユニット１３１は、ドライバが車両１を操作している間に車両１が実際に走行した走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌの全体を学習しなくてもよい。このため、駐車支援ユニット１３２は、車両１が実際に走行した走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌそのものの学習結果に基づいて目標経路ＴＲ＿ｔａｒｇｅｔを生成する比較例の駐車支援ユニットと比較して、ドライバの無駄な操作が反映されている可能性が相対的に低い目標経路ＴＲ＿ｔａｒｇｅｔを生成することができる。

具体的には、図８は、ドライバの駐車操作によって駐車スペースＳＰに車両１が駐車された場合に車両１が実際に走行した走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌを示す平面図である。図４に示すように、走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌには、ドライバの無駄な操作が反映されている可能性が相対的に高い。ドライバの無駄な操作は、例えば、車両１の転舵輪を転舵する転舵操作のうち、車両１の駐車に寄与しない転舵操作を含む。車両１の駐車に寄与しない転舵操作は、その転舵操作がなくても車両を駐車スペースに適切に駐車させることができた転舵操作に相当する。車両１の駐車に寄与しない転舵操作は、例えば、車両１の転舵輪を必要以上に転舵し過ぎる転舵操作及び転舵し過ぎた転舵輪を戻す転舵操作の少なくとも一方を含む。更には、このような車両１の駐車に寄与しない転舵操作が行われている場合には、ドライバがギアレンジを切り替えた位置（言い換えれば、タイミング）が最適であるとは限らない。このようなドライバの無駄な操作が走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌに反映されていると、比較例の駐車支援ユニットが生成する目標経路ＴＲ＿ｔａｒｇｅｔにもまた、ドライバの無駄な操作が反映されてしまう。従って、比較例の駐車支援ユニットは、車両１をより効率的に駐車スペースＳＰに駐車させることが可能な適切な目標経路ＴＲ＿ｔａｒｇｅｔを生成することができない可能性がある。

一方で、図９は、本実施形態の駐車支援ユニット１３２によって生成された目標経路ＴＲ＿ｔａｒｇｅｔを示す平面図である。本実施形態では、駐車支援ユニット１３２は、上述したように、開始ウェイポイントＷＰ＿ｓｔａｒｔ、経由ウェイポイントＷＰ＿ｔｒａｎｓｉｔ及び完了ウェイポイントＷＰ＿ｅｎｄに基づいて、目標経路ＴＲ＿ｔａｒｇｅｔを生成する。つまり、駐車支援ユニット１３２は、走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌ（特に、その線形形状）に基づいて、目標経路ＴＲ＿ｔａｒｇｅｔを生成することはない。更に、駐車支援ユニット１３２は、学習したシフト切替ウェイポイントＷＰ＿ｓｈｉｆｔを直接用いることに代えて、シフト切替ウェイポイントＷＰ＿ｓｈｉｆｔに基づいて設定される経由ウェイポイントＷＰ＿ｔｒａｎｓｉｔを用いて、目標経路ＴＲ＿ｔａｒｇｅｔを生成する。つまり、駐車支援ユニット１３２は、ドライバがギアレンジを切り替えた位置でギアレンジを切り替える目標経路ＴＲ＿ｔａｒｇｅｔを生成するとは限らない。このため、駐車支援ユニット１３２が生成する目標経路ＴＲ＿ｔａｒｇｅｔは、比較例の駐車支援ユニットが生成する目標経路ＴＲ＿ｔａｒｇｅｔと比較して、ドライバの無駄な操作が反映されている可能性が低い。従って、駐車支援ユニット１３２は、比較例の駐車支援ユニットと比較して、車両１をより効率的に駐車スペースＳＰに駐車させることが可能な適切な目標経路ＴＲ＿ｔａｒｇｅｔを生成することができる。その結果、駐車支援ユニット１３２は、適切な走行経路を走行させて車両１を駐車スペースＳＰに駐車させることができる。

加えて、学習ユニット１３１は、評価スコアＳＣ１が最小になる走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌに対応する開始ウェイポイントＷＰ＿ｓｔａｒｔ、シフト切替ウェイポイントＷＰ＿ｓｈｉｆｔ及び完了ウェイポイントＷＰ＿ｅｎｄを学習する。つまり、学習ユニット１３１は、曲率変化率が相対的に小さい、障害物との間の距離が相対的に大きい、切り返し回数が相対的に少ない及び／又は相対的に短い走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌ上のウェイポイントＷＰを学習する。更に、駐車支援ユニット１３２は、曲率変化率が相対的に小さい、障害物との間の距離が相対的に大きい、切り返し回数が相対的に少ない及び／又は相対的に短い走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌ上のウェイポイントＷＰの学習結果に基づいて、目標経路ＴＲ＿ｔａｒｇｅｔの評価スコアＳＣ２が最小になるように経由ウェイポイントＷＰ＿ｔｒａｎｓｉｔを新たに設定した上で、当該経由ウェイポイントＷＰ＿ｔｒａｎｓｉｔを用いて、目標経路ＴＲ＿ｔａｒｇｅｔを生成する。このため、駐車支援ユニット１３２は、曲率変化率が相対的に小さい、障害物との間の距離が相対的に大きい、切り返し回数が相対的に少ない及び／又は相対的に短い目標経路ＴＲ＿ｔａｒｇｅｔを生成することができる。従って、駐車支援ユニット１３２は、比較例の駐車支援ユニットと比較して、車両１をより効率的に駐車スペースＳＰに駐車させることが可能な適切な目標経路ＴＲ＿ｔａｒｇｅｔを生成することができる。その結果、駐車支援ユニット１３２は、適切な走行経路を走行させて車両１を駐車スペースＳＰに駐車させることができる。

更に、本実施形態では、学習ユニット１３１は、走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌそのものの学習結果に関する情報を記憶しなくてもよい。つまり、学習ユニット１３１は、開始ウェイポイントＷＰ＿ｓｔａｒｔ、シフト切替ウェイポイントＷＰ＿ｓｈｉｆｔ及び完了ウェイポイントＷＰ＿ｅｎｄの学習結果に関する情報を記憶すれば十分である。このため、本実施形態では、比較例と比較して、学習ユニット１３１が記憶する情報量が少なくなる。このため、学習ユニット１３１による情報の記憶に要する負荷が低減可能となる。

（４）変形例
以下、学習動作及び駐車支援動作の変形例について説明する。

（４−１）第１変形例
（４−１−１）第１変形例における学習動作
はじめに、図１０を参照しながら、第１変形例における学習動作について説明する。図１０は、第１変形例における学習動作の流れを示すフローチャートである。

図６に示すように、第１変形例においても、学習ユニット１３１は、ステップＳ１１からステップＳ１５までの処理を行う。第１変形例では更に、学習ユニット１３１は、ステップＳ１２で検出された検出情報に基づいて、直進開始ウェイポイントＷＰ＿ｓｔ１及び直進終了ウェイポイントＷＰ＿ｓｔ２を特定する（ステップＳ３１）。直進開始ウェイポイントＷＰ＿ｓｔ１は、車両１の駐車に寄与した直進操作がドライバによって行われていた期間が開始したタイミングでの車両１の位置に相当する。つまり、直進開始ウェイポイントＷＰ＿ｓｔ１は、車両１の駐車に寄与した直進操作をドライバが開始したタイミングでの車両１の位置に相当する。直進終了ウェイポイントＷＰ＿ｓｔ２は、車両１の駐車に寄与した直進操作がドライバによって行われていた期間が終了したタイミングでの車両１の位置に相当する。つまり、直進終了ウェイポイントＷＰ＿ｓｔ２は、車両１の駐車に寄与した直進操作をドライバが終了したタイミングでの車両１の位置に相当する。

直進操作は、車両１を直進させるための操作である。直進操作は、典型的には、転舵輪が中立状態にある状態で車両１を直進させる程度に転舵輪をわずかに転舵しながら（つまり、転舵角が実質的にゼロにある状態で車両１を直進させる程度に転舵角を微調整しながら）車両１を前進又は後退させるための操作である。車両１の駐車に寄与した直進操作は、その直進操作が行われなければ車両１を駐車スペースＳＰに適切に駐車させることができなかった直進操作に相当する。つまり、車両の駐車に寄与した直進操作は、その直進操作が行われなければ車両１を駐車スペースＳＰに駐車させるために適切でない走行経路（例えば、必要以上に長い走行経路及び必要以上に曲がった走行経路の少なくとも一方）を通る必要があった直進操作に相当する。従って、車両１の駐車に寄与した直進操作は、実質的には、車両１を駐車スペースＳＰに適切に駐車させるために必要な直進操作に相当する。逆に言えば、車両１の駐車に寄与した直進操作は、車両１の駐車に寄与していない直進操作以外の直進操作に相当する。車両１の駐車に寄与していない直進操作は、その直進操作が行われなくても車両１を駐車スペースＳＰに適切に駐車させることができた直進操作に相当する。つまり、車両１の駐車に寄与していない直進操作は、実質的には、車両１を駐車スペースＳＰに適切に駐車させるためには不必要であった直進操作（言い換えれば、無駄な直進操作）に相当する。

尚、直進操作が行われている期間は、転舵操作が行われている期間を含まない。つまり、転舵操作が行われている場合には、転舵操作が終了してから直進操作が行われる。同様に、直進操作が行われている場合には、直進操作が終了してから転舵操作が行われる。このため、直進開始ウェイポイントＷＰ＿ｓｔ１は、転舵操作がドライバによって行われていた期間が終了したタイミングでの車両１の位置と等価である。同様に、直進終了ウェイポイントＷＰ＿ｓｔ２は、転舵操作がドライバによって行われていた期間が開始したタイミングでの車両１の位置と等価である。

以下、このような直進開始ウェイポイントＷＰ＿ｓｔ１及び直進終了ウェイポイントＷＰ＿ｓｔ２を特定する動作について、図１１及び図１２（ａ）から図１２（ｅ）を参照しながら説明する。図１１は、直進開始ウェイポイントＷＰ＿ｓｔ１及び直進終了ウェイポイントＷＰ＿ｓｔ２を特定する動作の流れを示すフローチャートである。図１２（ａ）から図１２（ｅ）の夫々は、走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌの曲率を示すグラフである。

図１１に示すように、ＷＰ学習部１３１１は、走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌから、曲率の絶対値が所定の閾値ＴＨ１（但し、ＴＨ１は、正の数）未満となる経路部分ＴＲ１を抽出する（ステップＳ３１１）。例えば、走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌの曲率が図１２（ａ）に示すように変化する場合には、ＷＰ学習部１３１１は、図１２（ｂ）に太い実線で示すように、曲率が＋ＴＨ１より小さく且つ−ＴＨ１よりも大きい複数の経路部分ＴＲ１（具体的には、経路部分ＴＲ１−１から経路部分ＴＲ１−８）を抽出する。尚、図１２（ｂ）は、複数の経路部分ＴＲ１が抽出される例を示しているが、単一の経路部分ＴＲ１が抽出されることもあれば、経路部分ＴＲ１が抽出されないこともあり得る。

曲率の絶対値が閾値ＴＨ１より大きい（つまり、相対的に大きい）場合には、曲率の絶対値が閾値ＴＨ１より小さい（つまり、相対的に小さい）場合と比較して、車両１の駐車に寄与した転舵操作が行われている可能性が高い。このため、曲率の絶対値が閾値ＴＨ１より大きい期間は、車両１の駐車に寄与した転舵操作がドライバによって行われていた可能性が相対的に高い。尚、車両１の駐車に寄与した転舵操作は、転舵操作のうち上述した車両１の駐車に寄与していない転舵操作以外の転舵操作である。逆に言えば、曲率の絶対値が閾値ＴＨ１より小さい期間は、車両１の駐車に寄与した直進操作がドライバによって行われていた可能性が相対的に高い。このため、ＷＰ学習部１３１１は、曲率に基づいて、直進操作と転舵操作とを適切に特定する（言い換えれば、切り分ける）ことができる。

尚、このような閾値ＴＨ１と走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌの曲率との大小関係を判定する理由を考慮すれば、閾値ＴＨ１は、直進操作と転舵操作とを、車両１の走行経路の曲率から区別することが可能な適切な値に設定されていることが好ましい。

一方で、曲率の絶対値が閾値ＴＨ１より小さい経路部分ＴＲ１であっても、その長さが相対的に短い場合には、当該経路部分ＴＲ１では、転舵輪の不必要な転舵の繰り返しの過程で転舵輪を中立状態に戻そうとする転舵操作が行われただけである可能性が相対的に高い。つまり、曲率の絶対値が閾値ＴＨ１より小さい一方で長さが相対的に短い経路部分ＴＲ１では、車両１の駐車に寄与していない直進操作がドライバによって行われていた可能性が相対的に高い。

そこで、ＷＰ学習部１３１１は、ステップＳ３１１で抽出した経路部分ＴＲ１のうち、その長さが所定の閾値ＴＨ２よりも短い経路部分ＴＲ１を除外する（ステップＳ３１２）。例えば、図１２（ｂ）に太い実線で示す経路部分ＴＲ１−１から経路部分ＴＲ１−８がステップＳ３１１で抽出された場合には、ＷＰ学習部１３１１は、図１２（ｃ）に示すように、長さが閾値ＴＨ２よりも短い４つの経路部分ＴＲ１−２、ＴＲ１−３、ＴＲ１−６及びＴＲ１−８を除外する。ステップＳ３１２が行われた結果、ＷＰ学習部１３１１は、曲率の絶対値が閾値ＴＨ１未満となり且つ長さが閾値ＴＨ２よりも長い経路部分ＴＲ１を抽出したことになる。その結果、ＷＰ学習部１３１１は、曲率のみならず長さにも基づいて、車両１の駐車に寄与した直進操作が行われていた期間に対応する経路部分ＴＲ１を適切に特定することができる。

尚、このような閾値ＴＨ２と経路部分ＴＲ１の長さとの大小関係を判定する理由を考慮すれば、閾値ＴＨ２は、車両１の駐車に寄与した直進操作と、車両１の駐車に寄与していない直進操作とを、経路部分ＴＲ１の長さから区別することが可能な適切な値に設定されていることが好ましい。

その後、ＷＰ学習部１３１１は、ステップＳ３１１で抽出した経路部分ＴＲ１（但し、ステップＳ３１２で除外された経路部分ＴＲ１を除く）の中に、長さが所定の閾値ＴＨ３（但し、閾値ＴＨ３は正の数）未満となる間隔を隔てて隣り合う２つの経路部分ＴＲ１が存在するか否かを判定する（ステップＳ３１３）。つまり、走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌを経路部分ＴＲ１と経路部分ＴＲ１以外の経路部分ＴＲ２（つまり、曲率の絶対値が閾値ＴＨ１より大きいか、又は、長さが閾値ＴＨ２未満となる経路部分ＴＲ２）とに区分した場合において、ＷＰ学習部１３１１は、長さが閾値ＴＨ３未満となる経路部分ＴＲ２を間に隔てて隣り合う２つの経路部分ＴＲ１が存在するか否かを判定する（ステップＳ３１３）。

ステップＳ３１３の判定の結果、長さが閾値ＴＨ３未満となる経路部分ＴＲ２を間に隔てて隣り合う２つの経路部分ＴＲ１（以下、一の経路部分ＴＲ１及び他の経路部分ＴＲ１と称する）が存在すると判定された場合には（ステップＳ３１３：Ｙｅｓ）、一の経路部分ＴＲ１において行われた車両１の駐車に寄与した直進操作と、他の経路部分ＴＲ１において行われた車両１の駐車に寄与した直進操作とが、それほどの時間をあけずに行われたと推定される。この場合には、一の経路部分ＴＲ１において行われた直進操作と、他の経路部分ＴＲ１において行われた直進操作とは、車両１の駐車に寄与した一連の直進操作として取り扱われてもほとんど問題は生じないはずである。そこで、ＷＰ学習部１３１１は、この２つの経路部分ＴＲ１を、間に挟みこむ経路部分ＴＲ２と共に統合することで得られる経路部分を、新たな１つの経路部分ＴＲ１に設定する（ステップＳ３１４）。例えば、図１２（ｃ）に太い実線で示す経路部分ＴＲ１−１、ＴＲ１−４、ＴＲ１−５及びＴＲ１−７が残っている場合には、ＷＰ学習部１３１１は、図１２（ｃ）及び（ｄ）に示すように、経路部分ＴＲ１−４及び経路部分ＴＲ１−５を、経路部分ＴＲ１−４と経路部分ＴＲ１−５との間に位置する経路部分ＴＲ２と共に統合して、新たな経路部分ＴＲ１−９に設定する。

その後、ＷＰ学習部１３１１は、最終的に残っている経路部分ＴＲ１の始端に相当する位置を、直進開始ウェイポイントＷＰ＿ｓｔ１として特定する（ステップＳ３１５）。ＷＰ学習部１３１１は、抽出した経路部分ＴＲ１の終端に相当する位置を、直進終了ウェイポイントＷＰ＿ｓｔ２として特定する（ステップＳ３１５）。例えば、図１２（ｅ）に太い実線で示す経路部分ＴＲ１−１、ＴＲ１−７及びＴＲ１−９が残っている場合には、ＷＰ学習部１３１１は、経路部分ＴＲ１−１、ＴＲ１−７及びＴＲ１−９の夫々の始端に相当する位置を、直進開始ウェイポイントＷＰ＿ｓｔ１として特定する。更に、ＷＰ学習部１３１１は、経路部分ＴＲ１−１、ＴＲ１−７及びＴＲ１−９の夫々の終端に相当する位置を、直進終了ウェイポイントＷＰ＿ｓｔ２として特定する。尚、図１２（ｅ）に示す直進開始ウェイポイントＷＰ＿ｓｔ１及び直進終了ウェイポイントＷＰ＿ｓｔ２と走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌとの関係の一例が、図１３に示されている。

再び図１０において、ＷＰ学習部１３１１は、学習した開始ウェイポイントＷＰ＿ｓｔａｒｔ、シフト切替ウェイポイントＷＰ＿ｓｈｉｆｔ、完了ウェイポイントＷＰ＿ｅｎｄ、直進開始ウェイポイントＷＰ＿ｓｔ１及び直進終了ウェイポイントＷＰ＿ｓｔ２という情報セットを含むＷＰ情報を、ＷＰ記憶部１３１２に記憶させる（ステップＳ１８）。但し、過去に取得済みのＷＰ情報が既にＷＰ記憶部１３１２に記憶されていると判定された場合には（ステップＳ１６：Ｙｅｓ）、ＷＰ学習部１３１１は、新ＷＰ情報及び旧ＷＰ情報音うち評価スコアＳＣ１が小さい方の（つまり、最小となる）ＷＰ情報を、ＷＰ記憶部１３１２に記憶させる（ステップＳ１７）。

（４−１−２）第１変形例における駐車支援動作
続いて、図１４を参照しながら、第１変形例における駐車支援動作について説明する。図１４は、第１変形例における駐車支援動作の流れを示すフローチャートである。

図１４に示すように、第１変形例においても、駐車支援ユニット１３２は、ステップＳ２１からステップＳ２２の処理を行う。

その後、経路生成部１３２２は、ステップＳ２２で取得されたＷＰ情報に含まれるシフト切替ウェイポイントＷＰ＿ｓｈｉｆｔ、直進開始ウェイポイントＷＰ＿ｓｔ１及び直進終了ウェイポイントＷＰ＿ｓｔ２に基づいて、経由ウェイポイントＷＰ＿ｔｒａｎｓｉｔを設定する（ステップＳ４３）。具体的には、経路生成部１３２２は、シフト切替ウェイポイントＷＰ＿ｓｈｉｆｔに基づいて、第１の経由ウェイポイントＷＰ＿ｔｒａｎｓｉｔ１を設定する。更に、経路生成部１３２２は、シフト切替ウェイポイントＷＰ＿ｓｈｉｆｔに基づいて第１の経由ウェイポイントＷＰ＿ｔｒａｎｓｉｔ１を設定する方法と同様の方法を用いて、直進開始ウェイポイントＷＰ＿ｓｔ１に基づいて、第２の経由ウェイポイントＷＰ＿ｔｒａｎｓｉｔ２を設定する。更に、経路生成部１３２２は、シフト切替ウェイポイントＷＰ＿ｓｈｉｆｔに基づいて第１の経由ウェイポイントＷＰ＿ｔｒａｎｓｉｔ１を設定する方法と同様の方法を用いて、直進開始ウェイポイントＷＰ＿ｓｔ１に基づいて、第２の経由ウェイポイントＷＰ＿ｔｒａｎｓｉｔ２を設定する。つまり、経路生成部１３２２は、評価スコアＳＣ２が最小となるように、第１の経由ウェイポイントＷＰ＿ｔｒａｎｓｉｔ１から第３の経由ウェイポイントＷＰ＿ｔｒａｎｓｉｔ３を設定する。但し、第１変形例では、評価スコアＳＣ２は、開始ウェイポイントＷＰ＿ｓｔａｒｔ又は車両１の現在位置から、第１の経由ウェイポイントＷＰ＿ｔｒａｎｓｉｔ１から第３の経由ウェイポイントＷＰ＿ｔｒａｎｓｉｔ３の候補となる第１の候補ウェイポイントＷＰ＿ｃａｎｄｉｄａｔｅ１から第３の候補ウェイポイントＷＰ＿ｃａｎｄｉｄａｔｅ３を経由して、完了ウェイポイントＷＰ＿ｅｎｄに到達する走行経路ＴＲ＿ｃａｎｄｉｄａｔｅの最適度を示す定量的な指標値となる。

その後は、経路生成部１３２２は、ステップＳ２２で取得したウェイポイント情報に含まれる開始ウェイポイントＷＰ＿ｓｔａｒｔ又は車両１の現在位置から、ステップＳ４３で設定した第１の経由ウェイポイントＷＰ＿ｔｒａｎｓｉｔ１から第３の経由ウェイポイントＷＰ＿ｔｒａｎｓｉｔ３を経由して、ステップＳ２２で取得したウェイポイント情報に含まれる完了ウェイポイントＷＰ＿ｅｎｄに到達する走行経路を、車両１が移動するべき目標経路ＴＲ＿ｔａｒｇｅｔとして生成する（ステップＳ２４）。その後、車両制御部１３２３は、ステップＳ２４で生成された目標経路ＴＲ＿ｔａｒｇｅｔに沿って車両１を自動的に移動させる（ステップＳ２５）。

（４−１−３）第１変形例の技術的効果
以上説明した第１変形例における学習動作及び駐車支援動作によれば、上述した本実施形態の学習動作及び駐車支援動作によって享受可能な効果と同様の効果を享受することができる。

更に、第１変形例では、車両１の駐車に寄与した直進操作が行われた経路部分ＴＲ１を目標経路ＴＲ＿ｔａｒｇｅｔに反映させるために、目標経路ＴＲ＿ｔａｒｇｅｔを生成する際に、直進開始ウェイポイントＷＰ＿ｓｔ１及び直進終了ウェイポイントＷＰ＿ｓｔ２が用いられる。このため、経路生成部１３２２は、車両１の駐車に寄与した直進操作を考慮したより一層適切な目標経路ＴＲ＿ｔａｒｇｅｔ（特に、無駄な転舵操作の影響を排除した適切な目標経路ＴＲ＿ｔａｒｇｅｔ）を生成することができる。

更に、長さが第３閾値ＴＨ３未満となる経路部分ＴＲ２を間に隔てて隣り合う２つの経路部分ＴＲ１が統合されると、最終的に残る経路部分ＴＲ１の数が減少する。このため、直進開始ウェイポイントＷＰ＿ｓｔ１及び直進終了ウェイポイントＷＰ＿ｓｔ２の総数もまた減少する。このため、経路生成部１３２２は、無駄な転舵操作の影響をより一層排除したより効率的な目標経路ＴＲ＿ｔａｒｇｅｔを生成することができる。

（４−２）第２変形例
上述したように、目標経路ＴＲ＿ｔａｒｇｅｔが生成された後には、車両制御部１３２３は、目標経路ＴＲ＿ｔａｒｇｅｔに沿って車両１を自動的に移動させる。つまり、車両制御部１３２３は、目標経路ＴＲ＿ｔａｒｇｅｔに従って車両１を自動的に駐車スペースＳＰに駐車する。しかしながら、何らかの要因によって、図１５（ａ）に示すように、車両制御部１３２３の制御下で走行している車両１が、目標経路ＴＲ＿ｔａｒｇｅｔから外れてしまう可能性がある。つまり、車両制御部１３２３の制御下で走行している車両１の実際の走行経路ＴＲ＿ａｓｓｉｓｔが、目標経路ＴＲ＿ｔａｒｇｅｔから乖離してしまう可能性がある。この場合、車両１が駐車スペースＳＰに適切に駐車できない可能性がある。

そこで、第２変形例では、経路生成部１３２２は、車両制御部１３２３の制御下で走行している車両１が、目標経路ＴＲ＿ｔａｒｇｅｔから所定量以上外れたか否かを判定する。つまり、経路生成部１３２２は、走行経路ＴＲ＿ａｓｓｉｓｔが目標経路ＴＲ＿ｔａｒｇｅｔから所定量以上乖離しているか否かを判定する。走行経路ＴＲ＿ａｓｓｉｓｔが目標経路ＴＲ＿ｔａｒｇｅｔから所定量以上乖離していると判定された場合には、図１５（ｂ）に示すように、経路生成部１３２２は、新たな目標経路ＴＲ＿ｔａｒｇｅｔ’を生成する。具体的には、経路生成部１３２２は、既に設定済みの経由ウェイポイントＷＰ＿ｔｒａｎｓｉｔに基づいて、新たな目標経路ＴＲ＿ｔａｒｇｅｔ’が経由するべき新たな経由ウェイポイントＷＰ＿ｔｒａｎｓｉｔ’を設定する。既に設定済みの経由ウェイポイントＷＰ＿ｔｒａｎｓｉｔに基づいて新たな経由ウェイポイントＷＰ＿ｔｒａｎｓｉｔ’を設定する動作は、シフト切替ウェイポイントＷＰ＿ｓｈｉｆｔに基づいて経由ウェイポイントＷＰ＿ｔｒａｎｓｉｔを設定する動作と同一であるため、その詳細な説明は省略する。その後、経路生成部１３２２は、車両１の現在位置から、新たな経由ウェイポイントＷＰ＿ｔｒａｎｓｉｔ’を経由して完了ウェイポイントＷＰ＿ｅｎｄに到達する走行経路を、新たな目標経路ＴＲ＿ｔａｒｇｅｔ’として生成する。その結果、車両制御部１３２３の制御下で走行している車両１が目標経路ＴＲ＿ｔａｒｇｅｔから所定量以上外れた場合であっても、駐車支援ユニット１３２は、適切な走行経路を走行させて車両１を駐車スペースＳＰに駐車させることができる。

（４−３）その他の変形例
上述した説明では、図６のステップＳ２３において、経路生成部１３２２は、所定領域ＣＡ内に複数の候補ウェイポイントＷＰ＿ｃａｎｄｉｄａｔｅを設定した後に、複数の候補ウェイポイントＷＰ＿ｃａｎｄｉｄａｔｅのうちのいずれか一つを、経由ウェイポイントＷＰ＿ｔｒａｎｓｉｔとして選択している。しかしながら、経路生成部１３２２は、複数の候補ウェイポイントＷＰ＿ｃａｎｄｉｄａｔｅを設定することに加えて又は代えて、所定領域ＣＡ内において、非線形最小法等を用いて評価スコアＳＣ２が最小となる経由ウェイポイントＷＰ＿ｔｒａｎｓｉｔを探索してもよい。

上述した説明では、図６のステップＳ２３において、経路生成部１３２２は、評価スコアＳＣ２が最小となるように、経由ウェイポイントＷＰ＿ｔｒａｎｓｉｔを設定している。しかしながら、評価スコアＳＣ２がある程度小さくなれば、その評価スコアＳＣ２に対応する経由ウェイポイントＷＰ＿ｔｒａｎｓｉｔを経由する目標経路ＴＲ＿ｔａｒｇｅｔは相応に適切である（つまり、目標経路ＴＲ＿ｔａｒｇｅｔに沿って車両１を駐車スペースＳＰに駐車させれば、無駄な走行が相対的に少なくなる）可能性がある。このため、経路生成部１３２２は、評価スコアＳＣ２が、目標経路ＴＲ＿ｔａｒｇｅｔが適切な状態と目標経路ＴＲ＿ｔａｒｇｅｔが適切でない状態とを評価スコアＳＣ２から区別可能な所定の第１閾値以下になるように、経由ウェイポイントＷＰ＿ｔｒａｎｓｉｔを設定してもよい。

上述した説明では、図２のステップＳ１７において、ＷＰ学習部１３１１は、評価スコアＳＣ１が小さい方の（つまり、最小となる）ただ一つのＷＰ情報を、ＷＰ記憶部１３１２に記憶させている。しかしながら、ＷＰ学習部１３１１は、複数のＷＰ情報を、ＷＰ記憶部１３１２に記憶させてもよい。例えば、評価スコアＳＣ１がある程度小さければ、その評価スコアＳＣ１に対応する走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌは相応に適切である（つまり、駐車支援動作において目標経路ＴＲ＿ｔａｒｇｅｔを算出する際に参照してもよい）可能性がある。このため、ＷＰ学習部１３１１は、評価スコアＳＣ１が、走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌが適切な状態と走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌが適切でない状態とを評価スコアＳＣ１から区別可能な所定の第２閾値以下になる複数のＷＰ情報を、ＷＰ記憶部１３１２に記憶させてもよい。複数のＷＰ情報がＷＰ記憶部１３１２に記憶されている場合には、図６のステップＳ２３において、経路生成部１３２２は、複数のＷＰ情報に含まれる複数のシフト切替ウェイポイントＷＰ＿ｓｈｉｆｔを含む所定領域ＣＡ内に、複数の候補ウェイポイントＷＰ＿ｃａｎｄｉｄａｔｅを設定してもよい。

上述した説明では、走行経路ＴＲ＿ｃａｎｄｉｄａｔｅが適切になるほど評価スコアＳＣ２が小さくなるように評価スコアＳＣ２が定義されている。しかしながら、走行経路ＴＲ＿ｃａｎｄｉｄａｔｅが適切になるほど評価スコアＳＣ２が大きくなるように評価スコアＳＣ２が定義されていてもよい。この場合には、図６のステップＳ２３において、経路生成部１３２２は、評価スコアＳＣ２が大きくなるように（つまり、最大となるように）、経由ウェイポイントＷＰ＿ｔｒａｎｓｉｔを設定してもよい。或いは、経路生成部１３２２は、評価スコアＳＣ２が、目標経路ＴＲ＿ｔａｒｇｅｔが適切な状態と目標経路ＴＲ＿ｔａｒｇｅｔが適切でない状態とを評価スコアＳＣ２から区別可能な所定の第３閾値以上になるように、経由ウェイポイントＷＰ＿ｔｒａｎｓｉｔを設定してもよい。

同様に、上述した説明では、走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌが適切になるほど評価スコアＳＣ１が小さくなるように評価スコアＳＣ１が定義されている。しかしながら、走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌが適切になるほど評価スコアＳＣ１が大きくなるように評価スコアＳＣ１が定義されていてもよい。この場合には、図２のステップＳ１７において、ＷＰ学習部１３１１は、評価スコアＳＣ１が大きい方の（つまり、最大となる）ＷＰ情報を、ＷＰ記憶部１３１２に記憶させてもよい。或いは、ＷＰ学習部１３１１は、評価スコアＳＣ１が、走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌが適切な状態と走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌが適切でない状態とを評価スコアＳＣ１から区別可能な所定の第４閾値以上になる複数のＷＰ情報を、ＷＰ記憶部１３１２に記憶させてもよい。

上述した説明では、学習動作において、ＷＰ学習部１３１１は、評価スコアＳＣ１を算出すると共に、評価スコアＳＣ１が最小となる（或いは、第１閾値以下となる）ＷＰ情報をＷＰ記憶部１３２２に記憶させている。しかしながら、ＷＰ学習部１３１１は、評価スコアＳＣ１を算出することなく、取得したＷＰ情報をＷＰ記憶部１３２２に記憶させてもよい。この場合、駐車支援動作において、経路生成部１３２２が、ＷＰ記憶部１３２２が記憶しているＷＰ情報に対応する評価スコアＳＣ１を算出すると共に、算出した評価スコアＳＣ１に基づいて、ＷＰ記憶部１３２２が記憶しているＷＰ情報から、目標経路ＴＲ＿ｔａｒｇｅｔを生成するために参照するべき少なくとも一つのＷＰ情報を選択してもよい。例えば、経路生成部１３２２は、評価スコアＳＣ１が最小となるＷＰ情報を選択してもよい。

上述した説明では、学習ユニット１３１は、経由ウェイポイントＷＰ＿ｔｒａｎｓｉｔを設定するために、シフト切替ウェイポイントＷＰ＿ｓｈｉｆｔ、直進開始ウェイポイントＷＰ＿ｓｔ１及び直進終了ウェイポイントＷＰ＿ｓｔ２の少なくとも一つを学習している。シフト切替ウェイポイントＷＰ＿ｓｈｉｆｔは、車両１を駐車させるためにドライバがギアレンジを切り替えたシフト切替タイミング（つまり、車両１の進行方向が切り替わったタイミング）での車両１の位置である。直進開始ウェイポイントＷＰ＿ｓｔ１及び直進終了ウェイポイントＷＰ＿ｓｔ２は、夫々、車両１を駐車させるためにドライバが直進操作を行っている期間が開始したタイミング及び終了したタイミング（つまり、車両１が直進している期間が開始したタイミング及び終了したタイミング）での車両１の位置である。このため、経由ウェイポイントＷＰ＿ｔｒａｎｓｉｔを設定するに用いられる上述したウェイポイントＷＰはいずれも、車両１の挙動が、車両１の駐車に寄与する所定挙動になった時点での車両１の位置に相当する。この場合、学習ユニット１３１は、上述したシフト切替ウェイポイントＷＰ＿ｓｈｉｆｔ、直進開始ウェイポイントＷＰ＿ｓｔ１及び直進終了ウェイポイントＷＰ＿ｓｔ２の少なくとも一つに加えて又は代えて、車両１の挙動が車両１の駐車に寄与する所定挙動になった時点での車両１の位置を、経由ウェイポイントＷＰ＿ｔｒａｎｓｉｔを設定するためのウェイポイントＷＰとして学習してもよい。更に、経路生成部１３２２は、シフト切替ウェイポイントＷＰ＿ｓｈｉｆｔ等に基づいて経由ウェイポイントＷＰ＿ｔｒａｎｓｉｔを設定する動作と同様の方法で、学習したウェイポイントＷＰに基づいて経由ウェイポイントＷＰ＿ｔｒａｎｓｉｔを設定してもよい。

上述した説明では、評価スコアＳＣ１は、走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌの曲率変化率、走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌと障害物との間の距離、走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌを走行する車両１における切り返し回数及び走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌの長さに応じて定まる指標値である。しかしながら、評価スコアＳＣ１は、走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌの曲率変化率、走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌと障害物との間の距離、走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌを走行する車両１における切り返し回数及び走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌの長さのうちの少なくとも一つとは無関係な指標値であってもよい。例えば、評価スコアＳＣ１は、走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌの曲率変化率及び走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌと障害物との間の距離に応じて定まる一方で、走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌを走行する車両１における切り返し回数及び走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌの長さとは無関係な指標値であってもよい。評価スコアＳＣ２についても同様である。

評価スコアＳＣ１は、走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌの曲率変化率、走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌと障害物との間の距離、走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌを走行する車両１における切り返し回数及び走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌの長さのうちの少なくとも一つに加えて又は代えて、その他のパラメータに応じて定まる指標値であってもよい。例えば、評価スコアＳＣ１は、走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌを走行するために車両１が要する時間に応じて定まる指標値であってもよい。具体的には、評価スコアＳＣ１は、例えば、走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌを走行するために車両１が要する時間が短くなるほど走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌが適切であるという観点から定まる指標値であってもよい。或いは、例えば、評価スコアＳＣ１は、走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌを走行する車両１の車速に応じて定まる指標値であってもよい。具体的には、評価スコアＳＣ１は、例えば、走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌの曲率が大きくなるほど及び／又は車両１と障害物との間の距離が短くなるほど車速が遅くなれば走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌが適切であるという観点から定まる指標値であってもよい。或いは、例えば、評価スコアＳＣ１は、駐車完了時の車両１の姿勢（例えば、駐車スペースＳＰに対する角度）に応じて定まる指標値であってもよい。具体的には、評価スコアＳＣ１は、例えば、駐車完了時の車両１の姿勢が、駐車スペースＳＰに合致した姿勢に近づくほど走行経路ＴＲ＿ａｃｔｕａｌが適切であるという観点から定まる指標値であってもよい。評価スコアＳＣ２についても同様である。

評価スコアＳＣ１及びＳＣ２を算出するために用いられる重み付け係数ｗ１ａからｗ１ｄ及びｗ２ａからｗ２ｄは、経路生成部１３２２が生成した目標経路ＴＲ＿ｔａｒｇｅｔに対するドライバからの評価に基づいて設定されてもよい。例えば、目標経路ＴＲ＿ｔａｒｇｅｔに対するドライバからの評価が蓄積されると、当該蓄積された評価から、ドライバが、目標経路ＴＲ＿ｔａｒｇｅｔの曲率変化率を重視しているのか、目標経路ＴＲ＿ｔａｒｇｅｔと障害物との間の距離を重視しているのか、切り返し回数を重視しているのか、及び／又は、目標経路ＴＲ＿ｔａｒｇｅｔの長さを重視しているのか傾向を判別可能である。このため、学習ユニット１３１及び／又は駐車ユニット１３２は、目標経路ＴＲ＿ｔａｒｇｅｔに対するドライバからの評価に基づいて、ドライバがいずれのパラメータを重視する傾向にあるかを判別し、重視しているパラメータに対応する重み付け係数を大きくしてもよい。

（５）付記
以上説明した実施形態に関して、更に以下の付記を開示する。

（５−１）付記１
付記１に記載の駐車支援装置は、車両を駐車するための駐車操作がドライバによって行われる期間中に、前記車両の挙動が特定条件を満たした時点での前記車両の位置である特定位置を学習する学習手段と、前記学習手段が学習した前記特定位置を含む第１所定範囲内に、経由位置を設定する設定手段と、前記設定手段が設定した前記経由位置を経由して前記車両が駐車を終了するべき目標位置へと到達する第１走行経路を、前記車両を前記目標位置に自動的に駐車させる際に前記車両が通るべき目標経路として生成する生成手段とを備え、前記設定手段は、少なくとも前記第１走行経路の曲率変化率及び／又は前記第１走行経路と前記第１走行経路の周辺に存在する第１障害物との間の距離に応じて定まる前記第１走行経路の第１評価スコアに基づいて、前記経由位置を設定することを特徴とする駐車支援装置である。

付記１に記載の駐車支援装置によれば、学習手段は、特定位置を学習すればよい。つまり、学習手段は、駐車操作がドライバによって行われる期間中に車両が実際に走行した走行経路そのものを学習しなくてもよい。加えて、設定手段は、第１評価スコアに基づいて、実際の目標経路が経由するべき経由位置を、特定位置を含む第１所定範囲に設定することができる。このため、付記１に記載の駐車支援装置は、駐車操作がドライバによって行われる期間中に車両が実際に走行した走行経路そのものの学習結果に基づいて目標経路を生成する比較例の駐車支援装置と比較して、ドライバの無駄な操作が反映されている可能性が相対的に低い目標経路を生成することができる。つまり、付記１に記載の駐車支援装置は、比較例の駐車支援装置と比較して、車両をより効率的に駐車スペースに駐車させることが可能な適切な目標経路を生成することができる。その結果、付記１に記載の駐車支援装置は、適切な走行経路を走行させて車両を駐車スペースに駐車させることができる。

（５−２）付記２
付記２に記載の駐車支援装置は、前記第１評価スコアは、前記第１走行経路の曲率変化率が小さくなるほど小さくなる及び／又は前記第１走行経路と前記第１障害物との間の距離が大きくなるほど小さくなり、前記設定手段は、前記第１評価スコアが所定の第１閾値以下になるように又は最小になるように、前記経由位置を設定することを特徴とする付記１に記載の駐車支援装置である。

付記２に記載の駐車支援装置によれば、設定手段は、目標経路の曲率変化率が相対的に小さくなる及び／又は目標経路と第１障害物との間の距離が相対的に大きくなるように、経由位置を設定することができる。

尚、前記第１評価スコアは、前記第１走行経路の曲率変化率が小さくなるほど大きくなる及び／又は前記第１走行経路と前記第１障害物との間の距離が大きくなるほど大きくなってもよく、前記設定手段は、前記第１評価スコアが所定の第３閾値以上になるように又は最大になるように、前記経由位置を設定してもよい。この場合であっても、設定手段は、目標経路の曲率変化率が相対的に小さくなる及び／又は目標経路と第１障害物との間の距離が相対的に大きくなるように、経由位置を設定することができる。

（５−３）付記３
付記３に記載の駐車支援装置は、前記特定位置は、前記車両のギアレンジが切り替えられた時点での前記車両の位置、前記車両の駐車に寄与するように前記車両を直進させる直進操作が前記駐車操作の一部として行われていた期間の開始時点での前記車両の位置、及び、前記直進操作が前記駐車操作の一部として行われていた期間の終了時点での前記車両の位置の少なくとも一つを含むことを特徴とする付記１から３のいずれか一項に記載の駐車支援装置である。

付記３に記載の駐車支援装置によれば、設定手段は、車両の挙動が、車両の駐車に寄与する所定挙動となった時点での車両の位置に相当するこれらの特定位置に基づいて、経由位置を設定することができる。

（５−４）付記４
付記４に記載の駐車支援装置は、前記駐車操作が前記ドライバによって少なくとも２回行われた場合には、前記設定手段は、前記少なくとも２回の前記駐車操作に夫々対応する少なくとも２つの前記特定位置のうち、少なくとも各駐車操作によって前記車両が走行した第２走行経路の曲率変化率及び／又は前記第２走行経路と前記第２走行経路の周辺に存在する第２障害物との間の距離に応じて駐車操作毎に定まる第２評価スコアに基づいて選択される所望の特定位置を含む前記第１所定範囲内に、前記経由位置を設定することを特徴とする付記１から４のいずれか一項に記載の駐車支援装置である。

付記４に記載の駐車支援装置によれば、設定手段は、駐車操作がドライバによって少なくとも２回行われた場合であっても、経由位置を適切に設定することができる。

（５−５）付記５
付記５に記載の駐車支援装置は、前記第２評価スコアは、前記第２走行経路の曲率変化率が小さくなるほど小さくなる及び／又は前記第２走行経路と前記第２障害物との間の距離が大きくなるほど小さくなり、前記所望の特定位置は、前記少なくとも２回の駐車操作に夫々対応する少なくとも２つの前記第２走行経路のうち、前記第２評価スコアが所定の第２閾値以下となる又は最小となる所望の第２走行経路に対応する前記特定位置である
ことを特徴とする付記４に記載の駐車支援装置である。

付記５に記載の駐車支援装置によれば、第２走行経路の曲率変化率が相対的に小さくなる第２走行経路を用いて経由位置が設定されれば、目標経路の曲率変化率もまた相対的に小さくなる可能性が高い。更に、目標位置に至るまでに車両が実際に走行した第２走行経路の周辺に存在する第２障害物と、目標位置に至る目標経路を生成するために生成手段が生成する第１走行経路の周辺に存在する第１障害物とは、少なくとも部分的には一致する可能性が高い。このため、第２走行経路と第２障害物との間の距離が相対的に大きくなる第２走行経路を用いて経由位置が設定されれば、目標経路と第１障害物との間の距離もまた相対的に大きくなる可能性が高い。このため、設定手段は、目標経路の曲率変化率が相対的に小さくなる及び／又は目標経路と第１障害物との間の距離が相対的に大きくなるように、経由位置を設定することができる。

尚、前記第２評価スコアは、前記第２走行経路の曲率変化率が小さくなるほど大きくなる及び／又は前記第２走行経路と第２障害物との間の距離が大きくなるほど大きくなってもよく、前記設定手段は、前記少なくとも２回の駐車操作で前記車両が夫々走行した少なくとも２つの第２走行経路のうち、前記第２評価スコアが所定の第４閾値以上となる又は最大となる一の第２走行経路に対応する前記特定位置を含む前記第１所定範囲内に、前記経由位置を設定してもよい。この場合であっても、設定手段は、目標経路の曲率変化率が相対的に小さくなる及び／又は目標経路と第１障害物との間の距離が相対的に大きくなるように、経由位置を設定することができる。

（５−６）付記６
付記６に記載の駐車支援装置は、前記設定手段は、前記生成手段が生成した前記目標経路に従って前記車両を自動的に駐車している期間中に前記車両が前記目標経路から所定量以上外れたことを条件に、前記第１評価スコアに基づいて、既に設定済みの経由位置を含む第２所定範囲内に、新たな経由位置を設定し、前記生成手段は、前記設定手段が前記新たな経由位置を設定した場合には、前記設定手段が設定した前記新たな経由位置を経由して前記目標位置へと到達する前記第１走行経路を、新たな前記目標経路として生成することを特徴とする付記１から５のいずれか一項に記載の駐車支援装置である。

付記６に記載の駐車支援装置によれば、車両が目標経路から所定量以上外れた場合には、生成手段は、曲率変化率が相対的に小さくなる及び／又は第１障害物との間の距離が相対的に大きくなる新たな目標経路を適切に生成することができる。

本発明は、請求の範囲及び明細書全体から読み取るこのできる発明の要旨又は思想に反しない範囲で適宜変更可能であり、そのような変更を伴う駐車支援装置もまた本発明の技術思想に含まれる。

１ 車両
１１ 外界検出装置
１２ 内界検出装置
１３ ＥＣＵ
１３１ 学習ユニット
１３１１ ＷＰ学習部
１３１２ ＷＰ記憶部
１３２ 駐車支援ユニット
１３２１ 情報取得部
１３２２ 経路生成部
１３２３ 車両制御部
ＴＲ＿ａｃｔｕａｌ、ＴＲ＿ｃａｎｄｉｄａｔｅ 走行経路
ＴＲ＿ｔａｒｇｅｔ 目標経路
ＷＰ ウェイポイント
ＷＰ＿ｓｔａｒｔ 開始ウェイポイント
ＷＰ＿ｓｈｉｆｔ シフト切替ウェイポイント
ＷＰ＿ｅｎｄ 完了ウェイポイント
ＷＰ＿ｓｔ１ 直進開始ウェイポイント
ＷＰ＿ｓｔ２ 直進終了ウェイポイント
ＷＰ＿ｔｒａｎｓｉｔ 経由ウェイポイント
ＷＰ＿ｃａｎｄｉｄａｔｅ 経由ウェイポイント
ＳＰ 駐車スペース

Claims (6)

1. 車両を駐車するための駐車操作がドライバによって行われる期間中に、前記車両の挙動が特定条件を満たした時点での前記車両の位置である特定位置を学習する学習手段と、
   前記学習手段が学習した前記特定位置を含む第１所定範囲内に、経由位置を設定する設定手段と、
   前記設定手段が設定した前記経由位置を経由して前記車両が駐車を終了するべき目標位置へと到達する第１走行経路を、前記車両を前記目標位置に自動的に駐車させる際に前記車両が通るべき目標経路として生成する生成手段と
   を備え、
   前記設定手段は、少なくとも前記第１走行経路の曲率変化率及び／又は前記第１走行経路と前記第１走行経路の周辺に存在する第１障害物との間の距離に応じて定まる前記第１走行経路の第１評価スコアに基づいて、前記経由位置を設定する
   ことを特徴とする駐車支援装置。
2. 前記第１評価スコアは、前記第１走行経路の曲率変化率が小さくなるほど小さくなる及び／又は前記第１走行経路と前記第１障害物との間の距離が大きくなるほど小さくなり、
   前記設定手段は、前記第１評価スコアが所定の第１閾値以下になるように又は最小になるように、前記経由位置を設定する
   請求項１に記載の駐車支援装置。
3. 前記特定位置は、前記車両のギアレンジが切り替えられた時点での前記車両の位置、前記車両の駐車に寄与するように前記車両を直進させる直進操作が前記駐車操作の一部として行われていた期間の開始時点での前記車両の位置、及び、前記直進操作が前記駐車操作の一部として行われていた期間の終了時点での前記車両の位置の少なくとも一つを含む
   請求項１又は２に記載の駐車支援装置。
4. 前記駐車操作が前記ドライバによって少なくとも２回行われた場合には、前記設定手段は、前記少なくとも２回の前記駐車操作に夫々対応する少なくとも２つの前記特定位置のうち、少なくとも各駐車操作によって前記車両が走行した第２走行経路の曲率変化率及び／又は前記第２走行経路と前記第２走行経路の周辺に存在する第２障害物との間の距離に応じて駐車操作毎に定まる第２評価スコアに基づいて選択される所望の特定位置を含む前記第１所定範囲内に、前記経由位置を設定する
   請求項１から３のいずれか一項に記載の駐車支援装置。
5. 前記第２評価スコアは、前記第２走行経路の曲率変化率が小さくなるほど小さくなる及び／又は前記第２走行経路と前記第２障害物との間の距離が大きくなるほど小さくなり、
   前記所望の特定位置は、前記少なくとも２回の駐車操作で前記車両が夫々走行した少なくとも２つの第２走行経路のうち、前記第２評価スコアが所定の第２閾値以下となる又は最小となる所望の第２走行経路に対応する前記特定位置である
   請求項４に記載の駐車支援装置。
6. 前記設定手段は、前記生成手段が生成した前記目標経路に従って前記車両を自動的に駐車している期間中に前記車両が前記目標経路から所定量以上外れたことを条件に、前記第１評価スコアに基づいて、既に設定済みの経由位置を含む第２所定範囲内に、新たな経由位置を設定し、
   前記生成手段は、前記設定手段が前記新たな経由位置を設定した場合には、前記設定手段が設定した前記新たな経由位置を経由して前記目標位置へと到達する前記第１走行経路を、新たな前記目標経路として生成する
   ことを特徴とする請求項１から５のいずれか一項に記載の駐車支援装置。

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