JP2021008224A - 車両制御装置、駐車支援装置、車両制御方法および駐車支援方法 - Google Patents

Abstract

【課題】センサで検出できない死角にある障害物との衝突の可能性を解消した車両制御装置および駐車支援装置を提供する。【解決手段】自車の周辺状況を検知する検知センサで得られた周辺状況に基づいて、自車周辺の物体の存在の有無を認識すると共に物体の存在の有無を認識できない領域を不特定領域として認識し、これらを認識結果として出力する物体認識部と、自車位置検出部で検出した自車位置および認識結果に基づいて、走行経路を演算する走行経路演算部と、走行経路演算部で演算された走行経路に従って操舵制御する制御部と、を備え、走行経路演算部は、不特定領域には前記物体が存在するものとして走行経路の演算を行う。【選択図】図１

Description

本発明は車両制御装置および駐車支援装置に関し、特に、特に駐車場での出庫時の車両制御および駐車支援を実現する車両制御装置および駐車支援装置に関する。

従来の車両制御装置では、駐車区画から車両を出庫させる際に、例えば特許文献１に開示されるように、車両を駐車区画に駐車させる際の各車輪の舵角および回転状態に基づいた軌跡を記憶しておき、記憶された軌跡を逆に遡るように、アクチュエータおよび車輪駆動装置を制御することで、車両を出庫させている。

特開２００７−６２６２５号公報

従来の車両制御装置では、例えば、駐車スペースから出庫する場合、自車が自動で出庫走行するための走行経路を生成する際、入庫時（入庫開始から入庫終了までの期間）において、自車が走行した軌跡を走行軌跡として記憶し、記憶された走行軌跡を自車の出庫のための走行経路としている。このため、例えば、入庫時には存在しなかった障害物が出庫走行するための走行経路に存在した場合、自車は障害物と衝突する可能性がある。特に、障害物検出センサの死角となる場所に入庫時には存在しなかった障害物が存在する場合、障害物検出センサ用いて障害物を回避する走行経路を生成することができない。

本発明は上記のような問題を解決するためになされたものであり、センサで検出できない死角にある障害物との衝突の可能性を解消した車両制御装置および駐車支援装置を提供することを目的とする。

本発明に係る車両制御装置は、自車の周辺状況を検知する検知センサで得られた前記周辺状況に基づいて、自車周辺の物体の存在の有無を認識すると共に前記物体の存在の有無を認識できない領域を不特定領域として認識し、これらを認識結果として出力する物体認識部と、自車位置検出部で検出した自車位置および前記認識結果に基づいて、走行経路を演算する走行経路演算部と、前記走行経路演算部で演算された前記走行経路に従って操舵制御する制御部と、を備え、前記走行経路演算部は、前記不特定領域には前記物体が存在するものとして前記走行経路の演算を行う。

センサで検出できない死角にある障害物との衝突の可能性を解消することができる。

本発明に係る実施の形態１の車両制御装置の構成を示すブロック図である。 本発明に係る実施の形態１の車両制御装置の全体の動作を示すフローチャートである。 本発明に係る実施の形態１の物体認識部の構成を示すブロック図である。 センサモデルの設定方法を説明する図である。 占有度算出格子の決定方法を説明する図である。 占有度算出格子の決定方法を説明する図である。 占有度算出格子の決定方法を説明する図である。 格子座標がセンサモデルのどの領域に属しているかの判定を説明する図である。 本発明に係る実施の形態１の物体認識部の物体認識処理を示すフローチャートである。 本発明に係る実施の形態１の走行経路演算部の構成を示すブロック図である。 旋回時の右前輪が通る軌跡を示した図である。 旋回時の左後輪が通る軌跡を示した図である。 本発明に係る実施の形態１の走行経路演算部の走行経路演算処理を示すフローチャートである。 本発明に係る実施の形態２の駐車支援装置の構成を示すブロック図である。 駐車支援開始時の周辺状況を示す図である。 本発明に係る実施の形態２の駐車支援装置の全体の動作を示すフローチャートである。 後退出庫時の物体認識処理を行った結果を模式的に示す図である。 前進入庫を行った際の走行経路の一例を示す図である。 入庫時における移動経路と目標曲率のマップの一例を示す図である。 第１の出庫走行経路における移動経路と目標曲率のマップの一例を示す図である。 後退出庫時の物体存在抽出処理を行った結果を模式的に示す図である。 後退出庫時に、入庫時にはなかった障害物が存在する状況を示す図である。 後退出庫時に、入庫時にはなかった障害物が存在する状況において第１の出庫走行経路を用いた場合を説明する図である。 後退出庫時に、入庫時にはなかった障害物が存在する状況において第２の出庫走行経路を用いた場合を説明する図である。 後退出庫時に、入庫時にはなかった障害物が存在する状況において第２の出庫走行経路を用いた場合を説明する図である。 後退出庫時に、入庫時にはなかった障害物が存在する状況において第２の出庫走行経路を用いた場合を説明する図である。 第１の出庫走行経路および第２の出庫走行経路における移動経路と目標曲率のマップの一例を示す図である。 本発明に係る実施の形態２の走行経路比較部の走行経路比較処理を示すフローチャートである。 経路分割を模式的に示す図である。 経路分割を模式的に示す図である。 本発明に係る実施の形態３の駐車支援装置の構成を示すブロック図である。 本発明に係る実施の形態３の駐車支援装置の全体の動作を示すフローチャートである。 本発明に係る実施の形態３の走行経路比較部の走行経路比較処理を示すフローチャートである。 本発明に係る実施の形態３の走行経路比較部の走行経路再演算処理を示すフローチャートである。 本発明に係る実施の形態２の走行経路比較部の走行経路再演算処理を示すフローチャートである。 本発明に係る実施の形態１の車両制御装置を実現するハードウェア構成を示す図である。 本発明に係る実施の形態１の車両制御装置を実現するハードウェア構成を示す図である。

以下、本発明に係る車両制御装置の実施の形態について説明する。なお、図面の説明においては、同一部分または相当部分には同一符号を付し、重複する説明を省略する。

＜実施の形態１＞
＜装置構成＞
図１は、本発明に係る実施の形態１の車両制御装置１００の構成を示す機能ブロック図である。図１に示すように車両制御装置１００は、周辺状況検知センサ１および自車位置検出部２のそれぞれの出力を受ける物体認識部３、自車位置検出部２および物体認識部３のそれぞれの出力を受ける走行経路演算部４および走行経路演算部４の出力を受けて車両を制御する車両制御部５を備えている。

次に、図１の各構成の動作を説明する。周辺状況検知センサ１は、車両に取り付けられた少なくとも１つ以上の距離センサで構成され、検出した物体までの距離データを物体認識部３に出力する。具体的には、距離センサは、検出対象である物体に超音波を照射し、この物体から反射した超音波を受信し、照射した超音波との時間差に基づいて信号処理を行い、物体までの距離を距離データとして検出する。なお、この場合、距離センサによって物体までの距離のみであり、物体の方向が検出できなくても構わない。また、距離センサは予め設定された周期で、距離データの検出を行う。車両には複数の距離センサを搭載することが可能であり、搭載位置に関して任意に設定することが可能であるが、車両の左前方、右前方、左後方および右後方にそれぞれ、距離センサを搭載することが望ましい。

ここで、距離センサの自車への搭載位置と、距離センサのセンサ方位情報と、距離センサの最大検知距離は、既知であるものとする。センサ方位情報には、距離センサの取り付け方位およびセンサ視野角が含まれる。また、距離センサのセンサ視野角は、センサの検出可能な方位幅に相当する。距離センサの自車への搭載位置と、距離センサのセンサ方位情報と、距離センサの最大検知距離をあわせて既知センサ情報と呼称する。

なお、距離センサとしては、超音波の代わりに電磁波などの検出波を用いて物体までの距離を距離データとして検出するタイプのセンサを用いても良い。具体的には、距離センサとして、超音波センサ、ミリ波レーダ、レーザレーダ、赤外線センサ等を用いることができる。

自車位置検出部２は、自車の速度および進行方向に関する状態を自車データとして検出し、検出した自車データから、自車の位置および姿勢角を検出する。そして、検出された自車の位置および姿勢角を物体認識部３および走行経路演算部４に出力する。具体的には、自車位置検出部２は、自車の速度、車輪速、ステアリング角およびヨーレートなど、自車の速度および進行方向に関する状態を自車データとして検出する。なお、自車位置検出部２は、予め設定された周期で、自車データを検出する。

なお、ＧＰＳ（Global Positioning System）を用いて、自車の緯度、経度および進行方向を、自車データとして検出するように、自車位置検出部２を構成しても良い。

自車の位置と姿勢角を算出するには、様々な方法が考えられるが、一例として、ヨーレートと車輪速を用いる方法を説明する。

周辺状況検知センサ１から距離データ取得開始時の自車位置と自車姿勢角を基準軸とし、自車位置検出部２での自車データの検出ごとに、相対的な自車位置座標と自車の姿勢角を演算する。

自車位置座標は、自車位置検出部２から出力された車輪速から得られる時間ごとの移動距離と、自車位置検出部２から出力されたヨーレートから得られる時間ごとのヨー角に基づいて、時間ごとの移動位置を演算し、移動位置を基準軸の自車位置に足し合わせることで求める。また、自車の姿勢角については、自車位置検出部２から出力されたヨーレートから得られる時間ごとのヨー角を、基準軸の時点から足し合わせることで求める。なお、本実施の形態１では、後輪車軸上の車幅方向中心の位置に基準軸の原点を設定して説明するが、どのような位置に基準軸を設定しても、本実施の形態１には影響しない。また、自車位置検出部２で検出される自車位置は、自車データが検出された時刻と関連付けられて図示されない記憶部に記憶される。

物体認識部３は、周辺状況検知センサ１で検出された距離データおよび自車位置検出部２で検出された自車位置および姿勢角に基づいて、自車周辺の物体の存在の有無を認識し、物体の存在の有無を明確に認識できない場合は、不特定領域として認識し、それらを認識結果として走行経路演算部４に出力する。

走行経路演算部４は、物体認識部３から出力される物体存在の認識結果および、自車位置検出部２から出力される自車位置および姿勢角に基づいて、自車の走行経路を演算し、車両制御部５に出力する。その際、物体認識部３から出力される物体存在の認識結果において、不特定領域に関しては、物体が存在するものとして走行経路を演算する。

車両制御部５は、走行経路演算部４から出力される走行経路に追従できるように、自車の操舵制御および駆動制御を行う。

＜全体動作＞
次に、図２に示すフローチャートを用いて、実施の形態１における車両制御装置１００の全体動作を説明する。なお、図２のフローチャートの処理は、車両走行中に繰り返し実行される。図２の各ステップと、図１の各機能ブロックとの関係は以下の通りである。ステップＳ１は、自車位置検出部２が行う動作であり、ステップＳ２は、周辺状況検知センサ１が行う動作であり、ステップＳ３は物体認識部３が行う動作であり、ステップＳ４は走行経路演算部４が行う動作であり、ステップＳ５は車両制御部５が行う動作である。

次に図２の各ステップの動作を説明する。ステップＳ１では、自車の速度および進行方向に関する状態を自車データとして検出し、検出した自車データから自車位置および姿勢角を検出する。

ステップＳ２では、検出対象である物体に検出波を照射し、その反射波を取得することで、自車と物体との距離データを検知する。

ステップＳ３では、自車位置および姿勢角と距離データに基づいて、自車周辺の物体存在の有無を認識し、物体存在の有無を明確に認識できない場合は、不特定領域として認識する。

ステップＳ４では、自車位置および姿勢角と物体存在の認識結果に基づいて、自車の走行経路を演算する。その際、物体存在の認識結果において、不特定領域に関しては、物体が存在するものとして走行経路を演算する。

ステップＳ５では、演算された走行経路に追従するように、自車の操舵制御および駆動制御を行う。

＜物体認識処理＞
次に、物体認識部３における物体認識処理に関して説明する。図３は物体認識部３の構成を示す機能ブロック図である。図３に示されるように物体認識部３は、仮想空間記憶部１０、占有度算出部１１および仮想空間更新部１２を備えている。

本実施の形態において、物体認識部３では、周辺状況検知センサ１から出力される距離データ取得開始時における、自車位置検出部２で検出される自車位置周辺に格子状で区分された仮想空間を生成する。以降、格子状に区分された仮想空間を格子地図と呼称する。格子地図には少なくとも１つの格子が存在し、初期状態の格子地図の各格子には、不特定領域を示す占有度（第１の占有度）が与えられている。占有度はその格子が物体で占有されているか否かの尺度を表す値である。なお、上記では仮想空間を格子状に区分して地図を生成するものとして説明したが、仮想空間の区分は格子状に限定されるものではなく、三角形、五角形、六角形などの多角形の区画としても良く、仮想空間を効率的に区分できるのであればどのような形状でも良い。

次に、図３の各機能ブロックの動作を説明する。仮想空間記憶部１０は、自車位置検出部２で検出された自車位置および仮想空間更新部１２において現在時刻ｔより過去の時刻ｔ−Δｔに更新された格子地図に基づいて、自車位置検出部２で検出された自車位置の周辺に格子地図を生成する。具体的には、仮想空間記憶部１０に時刻ｔ−Δｔで更新された格子地図が記憶されているかを確認し、地図が記憶されていない場合は、自車位置検出部２で検出した現在時刻ｔでの自車位置に基づいて、所定の大きさを持った格子地図を作成し、仮想空間記憶部１０に記憶させると共に、作成した格子地図を出力する。一方、時刻ｔ−Δｔで更新された格子地図が記憶されている場合は、記憶されている格子地図を読み出して出力する。

占有度算出部１１は、仮想空間記憶部１０から出力される格子地図および、周辺状況検知センサ１で検知された距離データに基づいて、格子地図中の各格子が物体で占有されていることを示す占有度（第２の占有度）、物体で占有されていないことを示す占有度（第３の占有度）、物体で占有されているかいないかが不明であることを示す占有度（第１の占有度）を算出して変更し、変更結果を出力する。

このような構成の物体認識部３を備えることで、物体で占有されているかいないかが不明である領域を不特定領域として認識することができ、センサの死角を補うことができる。

以下に占有度の変更方法の一例を説明する。まず、周辺状況検知センサ１で検知される距離データ、既知センサ情報、そして自車位置検出部２で検知される自車位置に基づいてセンサモデルを算出し、仮想空間記憶部１０から出力される格子地図とセンサモデルから出力される周辺状況検知センサ１の検知範囲に基づいて、格子地図の占有度を算出するための格子（占有度算出格子）を決定する。そして、それらの格子が占有されているか否かを確率変数とし、周辺状況検知センサ１で検知した距離データに基づいて、占有度算出格子の占有確率密度関数ｐ（ｍ_ｉ｜ｚ_１：ｔ）を計算することで、計算結果を格子の占有度とする。ただし、ｍ_ｉはｉ番目のインデックスの占有度算出格子とし、ｚ_１：ｔは時刻ｔまでの周辺状況検知センサ１による距離データとする。

センサモデルの一例を図４に示す。図４においては、菱形のセンサモデルＳＭを示しており、検出波の発生位置を原点ＯＰとし、最大検知距離をｍａｘＤｉｓｔとして表し、最大照射幅となる距離を最大照射範囲距離ｍａｘＡｎｇＤｉｓｔとして表し、距離ｒにおける照射範囲をθ（ｒ）として示している。なお、周辺状況検知センサ１の検知範囲θについては、図４のように、最大照射範囲距離ｍａｘＡｎｇＤｉｓｔにおいて検知範囲が最大照射範囲θｍａｘの半値幅θｍａｘＨａｌｆＢｅａｍＷｉｄｔｈを取るように定め、最大照射範囲距離ｍａｘＡｎｇＤｉｓｔ以上の距離では、以下の数式（１）に示すように照射範囲を狭くするように定めても良い。

上記数式（１）は、周辺状況検知センサ１の距離センサの検知範囲θを規定しており、ここでは、センサモデルのセンサ方位に対する対称性を考え、数式（１）には照射範囲上限θｍａｘ（ｒ）のみを示している。

なお、上記数式（１）においてｍｉｎ（１．０，１．０−（ｒ−ｍａｘＡｎｇＤｉｓｔ）／（ｍａｘＤｉｓｔ−ｍａｘＡｎｇＤｉｓｔ））は、１．０と１．０−（ｒ−ｍａｘＡｎｇＤｉｓｔ）／（ｍａｘＤｉｓｔ−ｍａｘＡｎｇＤｉｓｔ）のうち小さい方を意味し、その小さい方にＨａｌｆＢｅａｍＷｉｄｔｈを乗ずることで最大照射範囲距離ｍａｘＡｎｇＤｉｓｔ以上の距離での照射範囲を制限している。

占有度算出格子の決定方法としては、図５に示されるように、周辺状況検知センサ１のセンサモデルＳＭと格子地図ＬＭとの共通領域を抽出し、共通領域に含まれる格子地図内の格子を占有度算出格子ＯＣＬとする。

なお、図５は、現在時刻ｔにおける自車ＯＶと駐車車両ＰＶとの位置関係を示したが、図６には時刻t−２Δtにおける自車ＯＶと駐車車両ＰＶとの位置関係を示し、その場合の占有度算出格子ＯＣＬを示している。また、図７には時刻t−Δtにおける自車ＯＶと駐車車両ＰＶとの位置関係を示し、その場合の占有度算出格子ＯＣＬを示している。図６および図７は、駐車車両ＰＶに対して自車ＯＶが後退しながら、駐車車両ＰＶの左側に、並列するように移動する状態を表している。

図６に示す時刻t−２Δtにおける占有度算出格子ＯＣＬは、自車ＯＶと駐車車両ＰＶとの距離が離れており、自車ＯＶの右後方および右後部側面の距離センサが駐車車両ＰＶを検知しているが、右後部側面の距離センサのセンサモデルＳＭと初期地図ＬＭとの共通部分は一部だけであり、占有度算出格子ＯＣＬの個数は少ないが、図８に示す時刻t−Δtにおいては、右後部側面の距離センサのセンサモデルＳＭと初期地図ＬＭとの共通部分は、センサモデルＳＭのほぼ全体となり、占有度算出格子ＯＣＬの個数は、時刻t−２Δtの場合よりも増え、図５に示す時刻tにおいては、自車ＯＶの右前部側面の距離センサが駐車車両ＰＶを検知し、占有度算出格子ＯＣＬの個数はさらに増えることとなる。

次に、占有度算出格子の占有度を算出する方法を説明する。まず、占有確率密度関数ｐ（ｍ_ｉ｜ｚ_１：ｔ）は、オッズ比の自然対数を取った値である時刻ｔでの対数オッズｌ_ｔ、ｉを用いることで、以下の数式（２）および（３）のように表現することが可能である。

ここで、占有確率密度関数ｐ（ｍ_ｉ｜ｚ_１：ｔ）は、対数オッズｌ_ｔ、ｉで表現することにより、０から１で表現される確率を−∞から∞で表現できるようになり、小数点以下の桁落ちを防ぐことが可能となる。また、対数オッズｌ_ｔ、ｉで表現された占有確率密度関数ｐ（ｍ_ｉ｜ｚ_１：ｔ）は、以下の数式（４）で示すベイズの定理を用いることで、数式（５）の漸化式で表現することが可能となる。

ここで、Ｐ（Ｘ）は事象Ｘが起きる確率、Ｐ（Ｙ）は事象Ｙが起きる確率、Ｐ（Ｘ｜Ｙ）は事象Ｙが起きたという条件のもとでの事象Ｘが起きる確率、Ｐ（Ｙ｜Ｘ）は事象Ｘが起きたという条件のもとでの事象Ｙが起きる確率である。

数式（５）の第２項に含まれる占有確率密度関数ｐ（ｍ_ｉ）は、事前占有確率密度関数と呼ばれるものであり、第３項のｌ_{ｔ−１、ｉ}は、時刻ｔ−１での対数オッズである。また、数式（５）の第１項に含まれる占有確率密度関数ｐ（ｍ_ｉ│ｚ_ｔ）は、逆計測モデルと呼ばれ、距離センサで検出された距離データに基づいて格子が占有されている確率を表現する。すなわち、占有確率密度関数ｐ（ｍ_ｉ│ｚ_ｔ）を計算することで、占有度算出格子の占有度を算出することが可能となる。なお、逆計測モデルは、株式会社マイナビ出版発行、著者Sebastian Thrun,Wolfram Burgard、翻訳者上田 隆一の「確率ロボティクス (プレミアムブックス版) 」、第２６４頁〜第２６８頁で説明されている。

占有度算出格子ｍｉに対する、占有確率密度関数ｐ（ｍ_ｉ│ｚ_ｔ）の計算方法を以下に説明する。ｉ番目のインデックスの占有度算出格子ｍ_ｉは、センサモデル内に含まれるため、占有度算出格子ｍ_ｉの座標を極座標（ｒ，θ）で表示することができる。ただし、原点（０，０）は周辺状況検知センサ１の距離センサのセンサ位置とする。

時刻ｔにおける距離センサによる検知距離ｚ_ｔおよびセンサモデルに基づいて、それぞれの格子座標が障害物のある可能性が高い領域（領域Ｉ）、障害物のない可能性が高い領域（領域ＩＩ）、センサデータからは判断できない領域（領域ＩＩＩ）のいずれの領域に属するかを図４のようなセンサモデルＳＭを用いて判定する。

すなわち、図８は、図４に示したセンサモデルＳＭを初期地図ＬＭと重ね合わせた図であり、検出波の発生位置を座標（０，０）の原点ＯＰとし、最大検知距離をｍａｘＤｉｓｔとして表し、検知距離ｚ_ｔに対しｚ_ｔ−εからｚ_ｔ＋εの範囲が領域Ｉとなり、原点ＯＰからｚ_ｔ−εの範囲が領域ＩＩとなり、ｚ_ｔ＋εから最大検知距離ｍａｘＤｉｓｔの範囲が領域ＩＩＩとなっている。なお、定数εは、周辺状況検知センサ１の距離センサによって物体までの距離を測距した際に、起こりうる距離の誤差を表しており、物体までの検知距離ｚ_ｔが決まれば、予め定めた誤差εで規定される範囲で領域Ｉが決まり、領域Ｉよりも原点ＯＰ側が領域ＩＩ、領域Ｉよりも最大検知距離ｍａｘＤｉｓｔとなる点側が領域ＩＩＩとなる。なお、図８においては、その座標から占有度算出格子ｍ_ｉは領域Ｉ内に属していると判定される。

そして、判定された領域に応じて、各格子の占有確率密度関数ｐ（ｍ_ｉ│ｚ_ｔ）を以下の数式（６）〜（８）で算出する。

数式（６）は、占有度算出格子ｍｉが領域ＩＩに含まれる場合の条件式であり、占有度算出格子ｍｉが物体で占有されている確率が低いことを意味するため、占有度算出格子ｍｉの占有されている確率を０に近づけるため、占有確率密度関数ｐ（ｍ_ｉ│ｚ_ｔ）を定数ｐ_ｍｉｎの範囲となるように設定し、その範囲は０＜ｐ_ｍｉｎ＜０．５とする。

数式（７）は、占有度算出格子ｍｉが領域Ｉに含まれる場合の条件式であり、周辺状況検知センサ１では、物体の周辺状況検知センサ１からの角度情報が判らず、物体の正確な位置を検出できないものの、領域Ｉは検知距離ｚ_ｔの前後の領域であるので、領域Ｉのどこかに物体が存在する可能性が高いものとして、占有度算出格子ｍｉの占有されている確率を１に近づけるため、占有確率密度関数ｐ（ｍ_ｉ│ｚ_ｔ）を定数ｐ_ｍａｘの範囲となるように設定し、その範囲は０.５＜ｐ_ｍａｘ＜１とする。

数式（８）は、占有度算出格子ｍｉが領域ＩＩＩに含まれる場合の条件式であり、検知距離ｚ_ｔよりも遠い領域にあるため、占有度算出格子ｍｉが物体で占有されているか否かが不明であるため、占有確率密度関数ｐ（ｍ_ｉ│ｚ_ｔ）に予め与える占有度の定数としてｐ（ｍ_ｉ）を０．５としている。なお、初期地図ＬＭを区分する各格子には事前に確率が与えられており（事前確率）、その値は０．５としている。

また、周辺状況検知センサ１の距離センサの検出距離に対して、誤差を許容するために、定数εを任意に設定しても良い。なお、定数εを設定しない場合は、周辺状況検知センサ１から占有度算出格子ｍｉまでの距離ｒがｒ＝検知距離となったものに対して、ｐ_ｍａｘとなるように、占有度算出を行う。また、定数εを任意に設定する場合の範囲としては、用いる周辺状況検知センサ１の距離センサ１の能力に応じて、起こりうる距離の誤差を含むように定数εを設定する。

数式（６）〜（８）を用いて算出した各格子の占有確率密度関数ｐ（ｍ_ｉ│ｚ_ｔ）を、対数オッズｌ_ｔ、ｉの漸化式で表した数式（５）に代入し、得られた対数オッズｌ_ｔ、ｉを数式（３）に代入することで、占有確率密度関数ｐ（ｍ_ｉ｜ｚ_１：ｔ）を求めることができ、得られた計算結果が格子占有度となる。

つまり、上述の処理で計算した格子占有度ｐ（ｍ_ｉ）に関して、各格子が物体で占有されていることを示す占有度は１の近傍値となり、物体で占有されていないことを示す占有度は０の近傍値となる。そして、占有されているか否かが不明であることを示す占有度は０．５の近傍値となる。

仮想空間更新部１２は、占有度算出部１１から出力された格子占有度と、仮想空間記憶部１０から出力された格子地図ＬＭに基づいて、格子地図中のすべての格子の占有度を更新し、格子地図として出力する。具体的には、格子地図における全ての格子について、占有度算出格子に含まれる格子は占有度算出部１１で算出した占有度に更新し、それ以外の格子は格子地図ＬＭの占有度を保持することで、格子地図ＬＭを更新する。更新された格子地図ＬＭは、仮想空間記憶部１０で既に記憶している格子地図ＬＭの代わりに記憶させる。

次に、図９に示すフローチャートを用いて、物体認識部３で行う動作の流れについて説明する。図９の各ステップと、図３の各機能ブロックとの関係は以下の通りである。ステップＳ１１、Ｓ１２、Ｓ１３、Ｓ１４は、仮想空間記憶部１０が行う動作であり、ステップＳ１５は占有度算出部１１が行う動作であり、ステップＳ１６は仮想空間更新部１２が行う動作である。

次に、図９の各ステップの動作を説明する。ステップＳ１１では、仮想空間記憶部１０に格子状に区分された仮想空間が記憶されているかを判定し、記憶されていない場合（Ｎｏ）はステップＳ１２に移行し、記憶されている場合（Ｙｅｓ）はステップＳ１３に移行する。

ステップＳ１２に移行した場合は、自車位置検出部２で検出した現在時刻ｔでの自車位置および姿勢角をもとに、自車周辺に所定の大きさを持った格子状に区分された仮想空間（格子地図）を生成する。生成された格子地図に対し、ステップＳ１４において、格子地図中の各格子に不特定領域を示す占有度を割り当て、仮想空間記憶部１０に記憶する。また、記憶した格子地図を占有度算出部１１に出力する。

ステップＳ１３に移行した場合は、過去（ｔ−Δｔ）で仮想空間記憶部１０に記憶された格子地図を読み出し、占有度算出部に出力する。

ステップＳ１５では、仮想空間記憶部１０から出力された格子地図と自車位置検出部２から出力された自車位置および姿勢角、周辺状況検知センサ１で検知された距離データに基づき、物体で占有されていることを示す占有度、物体で占有されていないこと（非占有）を示す占有度、物体で占有されているかいないかが不明であることを示す占有度に変更し、占有度を出力する。

ステップＳ１６では、仮想空間記憶部１０で記憶されている格子地図上のすべての格子の占有度（前回値）と占有度算出部で変更された格子の占有度（今回値）とを重ね合わせることで、格子の占有度を更新し、仮想空間記憶部１０に記憶させる。

ステップＳ１６で行う前回値との重ね合わせは、数式（５）で示した漸化式に対して、数式（２）示した対数オッズｌ_ｔ、ｉを用いることで、時刻ｔ−１における前回値の占有度ｐ（ｍ_ｉ｜ｚ_{１：ｔ-１}）をｌ_{ｔ-１、ｉ}として算出し、ステップＳ１５で算出した今回値の占有確率密度関数ｐ（ｍ_ｉ│ｚ_ｔ）および、上述のｌ_{ｔ-１、ｉ}を用いることで、対数オッズｌ_ｔ、ｉを算出し、数式（３）で示した占有確率密度関数ｐ（ｍ_ｉ｜ｚ_１：ｔ）により、時刻ｔにおける格子ｍ_ｉの占有確率密度関数ｐ（ｍ_ｉ｜ｚ_１：ｔ）を算出する。そして、これを格子ｍ_ｉの占有度とする。

すなわち、時刻ｔ−１における格子ｍ_ｉの占有確率密度関数ｐ（ｍ_ｉ｜ｚ_１：ｔ）の対数オッズと、時刻ｔにおける格子ｍ_ｉの占有確率密度関数ｐ（ｍ_ｉ│ｚ_ｔ）の対数オッズを足し合わせることで、時刻ｔにおける格子ｍ_ｉの占有度ｐ（ｍ_ｉ｜ｚ_１：ｔ）を算出する。

具体的な算出方法を以下に説明する。時刻ｔ_startにおいて初期地図を生成し、その際の格子ｍ_ｉの占有度ｐ（ｍ_ｉ│ｚ_ｔstart）が０．５であり、時刻ｔ_start＋Δｔにおける占有確率密度関数ｐ（ｍ_ｉ│ｚ_{ｔstart＋Δｔ}）が０．７である場合、格子ｍ_ｉの占有度ｐ（ｍ_ｉ│ｚ_{ｔstart：ｔstart＋Δｔ}）は、数式（３）を用いて以下の数式（９）で表される。

数式（９）におけるｌ_{ｔstart＋Δｔ、ｉ}は、数式（５）を用いて以下の数式（１０）で表される。

ここで、ｐ（ｍ_ｉ│ｚ_{ｔstart＋Δｔ}）が０．７であり、ｐ（ｍ_ｉ│ｚ_ｔstart）が０．５であり、ｐ（ｍ_ｉ）が０．５である場合、ｌ_{ｔstart、ｉ}＝０とすると、数式（１０）は、以下の数式（１１）のように計算される。

数式（１１）の計算結果０．８４７３を数式（９）に代入すると、以下の数式（１２）のように計算される。

この結果、時刻ｔ_start＋Δｔにおける占有確率密度関数ｐ（ｍ_ｉ│ｚ_{ｔstart＋Δｔ}）が０．７である場合、時刻ｔ_start＋Δｔにおける格子ｍ_ｉの占有度ｐ（ｍ_ｉ│ｚ_{ｔstart：ｔstart＋Δｔ}）は０．７となるが、時刻ｔ_start＋２×Δｔにおける占有確率密度関数ｐ（ｍ_ｉ│ｚ_{ｔstart＋２×Δｔ}）においても０．７となる場合、ｌ_{ｔstart＋Δｔ、ｉ}＝０．８４７３とすると、ｌ_{ｔstart＋２×Δｔ、ｉ}は、以下の数式（１３）のように計算される。

数式（１３）の計算結果１．６９４６を数式（９）の変形式に代入すると、以下の数式（１４）のように計算される。

この結果、時刻ｔ_start＋２×Δｔにおける占有確率密度関数ｐ（ｍ_ｉ│ｚ_{ｔstart＋２×Δｔ}）が０．７となる場合、時刻ｔ_start＋２×Δｔにおける格子ｍ_ｉの占有度ｐ（ｍ_ｉ│ｚ_{ｔstart：ｔstart＋２×Δｔ}）は０．８４４８となる。

一方、時刻ｔ_startにおいて格子地図を生成し、その際の格子ｍ_ｊの占有度ｐ（ｍ_ｊ│ｚ_ｔstart）が０．５であり、時刻ｔ_start＋Δｔにおける占有確率密度関数ｐ（ｍ_ｊ│ｚ_{ｔstart＋Δｔ}）が０．２である場合、ｌ_{ｔstart、ｉ}＝０とすると、ｌ_{ｔstart＋Δｔ、ｉ}は、以下の数式（１５）のように計算される。

数式（１５）の計算結果−１．３８６３を数式（９）の変形式に代入すると、以下の数式（１６）のように計算される。

この結果、時刻ｔ_start＋Δｔにおける占有確率密度関数ｐ（ｍ_ｊ│ｚ_{ｔstart＋Δｔ}）が０．２である場合、時刻ｔ_start＋Δｔにおける格子ｍ_ｊの占有度ｐ（ｍ_ｊ│ｚ_{ｔstart：ｔstart＋Δｔ}）は０．２となるが、時刻ｔ_start＋２×Δｔにおける占有確率密度関数ｐ（ｍ_ｊ│ｚ_{ｔstart＋２×Δｔ}）においても０．２となる場合、ｌ_{ｔstart＋Δｔ、ｉ}＝−１．３８６３とすると、ｌ_{ｔstart＋２×Δｔ、ｉ}は、以下の数式（１７）のように計算される。

数式（１７）の計算結果−２．７７２６を数式（９）の変形式に代入すると、以下の数式（１８）のように計算される。

この結果、時刻ｔ_start＋２×Δｔにおける占有確率密度関数ｐ（ｍ_ｊ│ｚ_{ｔstart＋２×Δｔ}）が０．２である場合、時刻ｔ_start＋２×Δｔにおける格子ｍ_ｊの占有確率密度関数ｐ（ｍ_ｊ│ｚ_{ｔstart＋２×Δｔ}）は０．０５８８となる。

＜走行経路演算処理＞
次に、走行経路演算部４における走行経路演算処理について説明する。図１０は、実施の形態１による車両制御装置の走行経路演算部４の構成を示す機能ブロック図である。図１０に示されるように、走行経路演算部４は、物体存在抽出部２１および物体回避経路演算部２２を備えている。

物体存在抽出部２１は、物体認識部３で出力した格子地図および、自車位置検出部２で検出した自車位置および自車姿勢角に基づいて、格子地図中の各格子に対し、物体で占有されている格子を物体の存在領域とする。また、不特定領域の格子に関して、自車の側方に存在する場合、物体が存在するものとして判定し、物体の存在領域とする。そして、自車位置の進行方向上もしくは、側方以外に不特定領域の格子が存在する場合、当該格子位置には物体は存在しないと判定する。その後、これらの物体の存在領域を抽出する。

駐車スペースからの自車の出庫を考えた場合、車両の側方は周辺状況検知センサ１の死角となっており、車両の側方には不特定領域の格子が発生する可能性が高い。そこには自車の入庫時には存在しなかった物体が存在している可能性があるので、車両の側方の不特定領域には物体が存在しているものとして扱う。これにより周辺状況検知センサ１の死角を補って障害物との衝突を回避した走行経路の演算が可能となる。

なお、自車の進行方向上に不特定領域の格子が存在するとしても、車両の左前方、右前方、左後方および右後方を検出する距離センサを搭載しているので、車両の進行方向に物体が存在していても、車両の進行と共に不特定領域は解消されるので、当該格子位置には物体は存在しないものとして扱う。

物体回避経路演算部２２は、物体存在抽出部２１で出力した物体の存在領域および、自車位置検出部２で検出した自車位置および自車姿勢角に基づいて、物体の存在領域、すなわち格子との衝突を回避した走行経路を演算する。

ここで、極低速で車両が進んでいる際、障害物との衝突を回避する方法を図１１および図１２を用いて説明する。

図１１においては、後退時に自車ＯＶが正の最大実舵角 δ_ｐｍａｘ（δ_ｐｍａｘ＞０）で旋回し、自車ＯＶの進行方向左側(Ｙ軸負領域)に障害物ＯＢが存在する場合、外輪差により障害物ＯＢを巻き込む可能性がある。ただし、座標系に関しては、図１１のように自車ＯＶのフロント側をＸ軸の正の向き、Ｘ−Ｙ軸は右手系を取る。つまり、実舵角の正負に関しては、前進時に反時計回りに回転する方向が正方向、後退時には、時計回りに回転する方向が正方向となる。なお、図１１において最大実舵角で旋回する際の右前輪が通る円弧をＣＡとし、その旋回中心の座標を（ｘ，ｙ）＝（０，１/ρ_max)とする。ρ_maxは円弧ＣＡの曲率である。また、障害物ＯＢの座標は（ｘ,ｙ）＝（ｘ_ｎＲ,ｙ_ｎＲ）である。

また、車両の旋回半径と実舵角には、これらの関係を定義する理論式がある。これを数式（１９）に示す。上記数式（１９）の導出については、「株式会社山海堂 安部正人著 自動車の運動と制御 第２版 第３章 車両運動の基礎 ３．３節 車両の定常円旋回」に記載されている。

数式（１９）において、Ｒは旋回半径、Ｖは自車の走行速度、Ａはスタビリティファクタ、ＷＢは車両のホイールベース、δは前輪実舵角を示す。極低速において、ＡＶ^２≒０であるため、実舵角と最小旋回半径は、ホイールベースＷＢを用いて、以下の数式（２０）のように表現することができる。

さらに、旋回半径Ｒと曲率ρは以下の数式（２１）の関係が成り立つ。

図１１においては、障害物ＯＢが円弧ＣＡを含み、円弧ＣＡの内側に存在するので、自車ＯＶが曲率ρ_maxで旋回しながら後退すると外輪差で衝突する可能性がある。

よって、この条件では、障害物ＯＢの座標（ｘ，ｙ）＝（ｘ_ｎＲ,ｙ_ｎＲ）が自車ＯＶの右前輪が描く旋回半径によって作成される円弧ＣＡの外側にあれば、衝突を回避することができる。この旋回半径は以下の数式（２２）で表される。

なお、数式（２２）においてＦＬは車両の車長方向の長さであり、後輪車軸中心から車両の前端までの長さで規定され、ＨＷは車幅の半分の長さを表す。

また、図１２に示されるように、自車ＯＶが曲率ρ_maxで旋回しながら前進する場合は、自車ＯＶの進行方向左側（Ｙ軸正領域）に障害物ＯＢが存在し、障害物ＯＢが円弧ＣＡを含み、円弧ＣＡの外側に存在すると内輪差により障害物ＯＢと衝突する可能性がある。

よって、この条件では、障害物ＯＢの座標（ｘ,ｙ）＝（ｘ_ｎＬ,ｙ_ｎＬ）が自車ＯＶの左後輪が描く旋回半径１/ρ_max-ＨＷによって作成される円弧ＣＡの外側にあれば、衝突を回避することができる。

図１１および図１２に示した障害物との衝突を回避する方法を定式化することで、格子との衝突を回避した走行経路を算出することができる。すなわち、自車ＯＶが旋回する際に、障害物ＯＢに衝突することなく旋回できる曲率の範囲を求めることができる。

ここで、図１１の外輪差による衝突の可能性および図１２の内輪差による衝突の可能性のそれぞれに関して、自車ＯＶの旋回半径上に障害物ＯＢが存在する場合の自車ＯＶの曲率を求める。そして、その曲率未満であれば、自車ＯＶと障害物ＯＢの衝突を回避することができる。

すなわち、物体存在抽出部２０で抽出した物体の存在領域に存在するすべての格子に対して、車両の内輪差および外輪差で障害物を巻き込むときの限界曲率を格子に対する最大曲率を演算する。ここで、正の実舵角で旋回する場合の最大曲率を正の最大曲率ρpmaxとし、負の実舵角で旋回する場合の最大曲率を負の最大曲率ρnmaxとし、それぞれの格子に対する正の最大曲率または負の最大曲率それぞれ求める。

以下、格子に対する最大曲率を求める方法について説明する。まず、図１１に示した条件での最大曲率について説明する。

図１１に示すように、後退時に自車ＯＶが正の最大実舵角δ_ｐｍａｘ（δ_ｐｍａｘ＞０）で旋回し、自車ＯＶの進行方向左側（Ｙ軸負領域）に障害物ＯＢが存在する場合、外輪差により障害物ＯＢを巻き込む可能性がある。

そこで、外輪差により障害物ＯＢの巻き込みを回避するために、外輪差で巻き込むことなく旋回できる曲率の範囲を求める。求め方としては、外輪差で巻き込む限界曲率未満であればよい。

外輪差で巻き込む曲率ρ_ＲＰ（ｘ_ｎＲ,ｙ_ｎＲ）は、以下の数式（２３）および（２４）により求めることができる。

数式（２３）および（２４）から曲率が以下の数式（２５）の範囲であれば、外輪差で自車ＯＶの進行方向左側の障害物ＯＢを巻き込むことはない。

また、図１２に示すように、前進時に自車ＯＶが正の最大実舵角δ_ｐｍａｘ（δ_ｐｍａｘ＞０）で旋回し、自車ＯＶの進行方向左側（Ｙ軸正領域）に障害物ＯＢが存在する場合、内輪差により障害物ＯＢを巻き込む可能性がある。

そこで、内輪差により障害物ＯＢの巻き込みを回避するために、内輪差で巻き込むことなく旋回できる曲率の範囲を求める。求め方としては、内輪差で巻き込む限界曲率未満であればよい。

内輪差で巻き込む限界曲率ρ_ＦＰ（ｘ_ｎＬ,ｙ_ｎＬ）は、以下の数式（２６）および（２７）により求めることができる。

数式（２６）および（２７）から曲率が以下の数式（２８）の範囲であれば、内輪差で自車ＯＶの進行方向左側の障害物ＯＢを巻き込むことはない。

ここまでは、前進、後退とも正の実舵角で旋回する場合の内輪差および外輪差で衝突する可能性のある障害物との回避曲率について説明したが、次に、負の実舵角で旋回する場合の障害物との回避曲率に関して説明する。

この場合も、自車ＯＶの旋回半径上に障害物ＯＢが存在する場合の自車ＯＶの曲率を求め、その曲率未満であれば、自車ＯＶと障害物ＯＢの衝突を回避することができる。

まず、前進時に内輪差により自車ＯＶの進行方向右側（Ｙ軸負領域）に存在する障害物ＯＢの巻き込みを回避するために、内輪差で巻き込むことなく旋回できる曲率の範囲を求める。求め方としては、内輪差で巻き込む限界曲率未満であればよい。

内輪差で巻き込む限界曲率ρ_ＦＮ（ｘ_ｎＲ,ｙ_ｎＲ）は、以下の数式（２９）および（３０）により求めることができる。

数式（２９）および（３０）から曲率が以下の数式（３１）の範囲であれば、内輪差で自車ＯＶの進行方向左側の障害物ＯＢを巻き込むことはない。

また、後退時に外輪差により自車ＯＶの進行方向右側（Ｙ軸正領域）に存在する障害物ＯＢの巻き込みを回避するために、外輪差で巻き込むことなく旋回できる曲率の範囲を求める。求め方としては、外輪差で巻き込む限界曲率未満であればよい。

外輪差で巻き込む限界曲率ρ_ＲＮ（ｘ_ｎＬ,ｙ_ｎＬ）は、以下の数式（３２）および（３３）により求めることができる。

数式（３２）および（３３）から曲率が以下の数式（３４）の範囲であれば、外輪差で自車ＯＶの進行方向左側の障害物ＯＢを巻き込むことはない。

なお、障害物は所定の大きさを持つが、それは複数の格子で成り立っていると考えることができるので、障害物を構成する格子のそれぞれに対する正の最大曲率または負の最大曲率を求める。そして、正負それぞれの最大曲率において、正の最大曲率の最小値NINρpmax、負の最大曲率の最小値MINρnmaxを取得することで、走行経路演算部４の走行経路とする。

言い換えると、走行経路演算部４から出力された曲率ρは、下記の数式（３５）の範囲で規定される。

そして、それらの範囲での曲率ρを用いて車両を制御することで、自車と障害物との巻き込みによる衝突を防ぐことが可能となる。

次に、図１３に示すフローチャートを用いて、走行経路演算部４で行う動作の流れについて説明する。図１３の各ステップと、図１０の各機能ブロックとの関係は以下の通りである。ステップＳ４１、Ｓ４２、Ｓ４３、Ｓ４４、Ｓ４５、Ｓ４６は、物体存在抽出部２１が行う動作であり、ステップＳ４７は物体回避経路演算部２２が行う動作である。

次に、図１３の各ステップの動作を説明する。ステップＳ４１では、物体認識部３から出力された格子地図中の各格子に対して、それぞれの格子の占有度が非占有であるかを判定する。そして、非占有を示す占有度である場合（Ｙｅｓ）は、ステップＳ４２に移行し、占有または不特定領域を示す占有度である場合（Ｎｏ）は、ステップＳ４３に移行する。

ステップＳ４２に移行した場合は、当該格子位置には物体は存在しないと判定する。一方、ステップＳ４３に移行した場合は、格子の占有度が不特定領域を示す占有度かを判定する。そして、不特定領域を示す占有度である場合（Ｙｅｓ）は、ステップＳ４４に移行し、占有を示す占有度である場合（Ｎｏ）は、ステップＳ４５に遷移する。

ステップＳ４４に移行した場合は、当該格子位置が自車の側方にあるかを判定する。そして、当該格子位置が自車の進行方向上または側方以外にある場合（Ｎｏ）は、ステップＳ４２に遷移し、自車の側方にある場合（Ｙｅｓ）は、ステップＳ４５に移行する。

ステップＳ４５に移行した場合は、当該格子位置には物体は存在すると推定し、ステップＳ４６に移行する。

物体認識部３から出力された格子地図中の各格子に対して、ステップＳ４１〜Ｓ４５の処理を行った後、ステップＳ４６では格子地図（仮想空間）から物体の存在領域を抽出し、ステップＳ４７に移行する。

ステップＳ４７では、物体存在抽出部２０から抽出された物体の存在領域および自車位置に基づいて、存在する物体を回避する経路生成を行う。

以下に本実施の形態の１の車両制御装置１００の奏する効果について説明する。従来の車両制御装置では、例えば、自車を自動で駐車させる場合、自車の走行経路を生成するためには、入庫時に取得した自車の周辺状況情報、例えば、自車の入庫時の走行軌跡を保持しておくための記憶装置、いわゆるメモリが必要となる。しかし、本実施の形態の１の車両制御装置１００は、自車の周辺状況情報に基づいて自車の周辺に存在する物体を検出または推定して、物体との衝突を回避する経路生成を行うので、自車の入庫時の走行軌跡を必要としない。このため、従来の車両制御装置と比べて、小さなメモリを備えていれば良く、車両制御装置１００を小型化でき、車両制御装置１００の価格を安価にすることができる。

また、不特定領域については障害物が存在するものとして推定して走行経路を作成するので、自車と障害物との衝突の可能性をより低減できる。

＜実施の形態２＞
以下、本発明に係る実施の形態２の駐車支援装置２００について説明する。なお、実施の形態１の車両制御装置１００と同一の構成については説明は省略する。

＜装置構成＞
図１４は、本発明に係る実施の形態２の駐車支援装置２００の構成を示す機能ブロック図である。図２に示すように駐車支援装置２００は、図１に示した車両制御装置１００の構成に、第１の出庫走行経路生成部６と、第１の出庫走行経路生成部６の出力および走行経路演算部４の出力を受ける走行経路比較部７とをさらに備えたものである。

第１の出庫走行経路生成部６は、自車両が駐車スペースに入庫するまでの入庫走行軌跡を記憶しており、記憶した軌跡の逆を遡る自車の第１の出庫走行経路として出力する。入庫走行軌跡を出庫走行経路として用いる技術は、例えば、特開２００７−６２６２５号公報に開示されており、公知の技術を用いることができる。

走行経路演算部４は、実施の形態１と同様、物体認識部３から出力される物体存在の認識結果および、自車位置検出部２から出力される自車位置および姿勢角に基づいて自車の走行経路を演算するが、演算された走行経路を第２の出庫走行経路として出力する。

走行経路比較部７は、第１の出庫走行経路生成部６で生成された第１の出庫走行経路と走行経路演算部４で演算された第２の出庫走行経路とを比較し、一致する場合は、第１の走行経路を、一致しない（不一致の）場合は、第２の走行経路を出力する。

＜全体動作＞
次に、図１５に示すように自車ＯＶを入庫開始位置ＳＰから予め前向きで、並列に駐車された駐車車両ＰＶ１と駐車車両ＰＶ２の間の駐車スペースに入庫させておき、後ろ向きで入庫開始位置ＳＰまで出庫させる駐車支援シーンを例に採って、実施の形態２における駐車支援装置２００の全体の動作を説明する。

図１６は、実施の形態２における駐車支援装置２００の全体の動作を示すフローチャートである。なお、図１６のフローチャートの処理は、車両走行中に繰り返し実行される。

図１６の各ステップと、図１４の各機能ブロックとの関係は以下の通りである。ステップＳ１０１は自車位置検出部２が行う動作であり、ステップＳ１０２は周辺状況検知センサ１が行う動作であり、ステップＳ１０３は物体認識部３が行う動作であり、ステップＳ１０４は第１の出庫走行経路生成部６が行う動作であり、ステップＳ１０５は走行経路演算部４が行う動作であり、ステップＳ１０６は走行経路比較部７が行う動作であり、ステップＳ１０７は車両制御部５が行う動作である。

駐車支援処理を開始すると、まず、ステップＳ１０１では、自車の速度および進行方向に関する状態を自車データとして検出し、検出した自車データから自車位置および姿勢角を検出する。

ステップＳ１０２では、自車に搭載された距離センサを用いて、自車周辺の状況を検知する。距離センサは自車の左前側方、右前側方、左後側方、右後側方、左前方、右前方、左後方、右後方に搭載されているものとする。その後、ステップＳ１０３およびステップＳ１０４に移行する。

ステップＳ１０３では、自車周辺に、格子状で区分された仮想空間（格子地図ＬＭ）を生成し、周辺状況検知センサ１で検知された結果に基づいて、格子地図ＬＭの各格子に物体存在の有無および不特定領域を表す占有度を反映させる。詳細は、実施の形態１における物体認識部３の処理と同様である。その後、ステップＳ１０４に移行する。

ここで、駐車支援処理開始時にステップＳ１０３の処理を経て自車周辺に生成された格子地図ＬＭは図１７のように表現することができる。図１７において、物体が存在すると認識された格子ＯＥＬには濃いハッチングを施しており、不特定領域と認識された格子ＵＫＬには斜線のハッチングを施している。

図１７に示されるように、自車の左前側方、右前側方、左後側方および右後側方には距離センサが設けられているので、距離センサの検出範囲にある駐車車両ＰＶ１およびＰＶ２の側面は物体が存在すると認識されているが、距離センサの死角は不特定領域と認識されている。

ここで、図１６の説明に戻る。駐車支援装置２００は、自車ＯＶが駐車スペースに入庫するまでの入庫走行軌跡ＤＬを記憶するメモリ（図示せず）を有しており、第１の出庫走行経路生成部６は、記憶した軌跡の逆を辿る第１の出庫走行経路を生成して出力し（ステップＳ１０４）する。すなわち、図１８に示すような入庫走行軌跡を第１の出庫走行経路として出力する。その後、ステップＳ１０６に移行する。

ここで、図１８に示すような入庫走行軌跡を採った場合の移動距離と目標曲率の関係のグラフを図１９に示す。図１９に示すように入庫時には、入庫開始位置ＳＰからしばらくは直線的に移動するので目標曲率は０であり、その後、目標曲率がρ１に達するまで目標曲率が増加し、目標曲率がρ１に達した後は目標曲率ρ１を維持し、その後は経路終端に達するまで目標曲率が減少し、最後に０となる。

これに対し、図１８に示すような入庫走行軌跡の逆を辿る第１の出庫走行経路を採った場合の移動距離と目標曲率の関係のグラフを図２０に示す。図２０に示すように出庫時には、目標曲率がρ１に達するまで目標曲率が増加し、目標曲率がρ１に達した後は目標曲率ρ１を維持し、その後は目標曲率が減少し、目標曲率が０となった後は、経路終端に達するまで直線的に移動する。

ここで、図１６の説明に戻る。第１の出庫走行経路生成部６での第１の出庫走行経路の生成と平行して、ステップＳ１０５では、自車位置および自車姿勢角と物体存在の認識結果に基づいて、自車の第２の出庫走行経路を演算する。その際、物体存在の認識結果において、不特定領域に関しては、物体が存在するものとして走行経路を演算し、ステップＳ１０６に移行する。

具体的には、図１７に示した格子地図ＬＭに対して、物体存在抽出部２１において、物体が存在すると認識された格子ＯＥＬおよび、自車の側方に存在する不特定領域ＵＫＬと認識された格子を物体が存在する領域として抽出する。このため、図２１では、物体が存在するとして抽出された格子ＯＥＬおよび不特定領域ＵＫＬに同じ濃いハッチングを施して格子ＯＥＬとして扱っている。

そして、物体が存在するとして抽出された格子ＯＥＬそれぞれに関して、実施の形態１の物体回避経路演算部２２で説明したように、最大曲率を計算する。そして、それぞれの格子の最大曲率のうち、最小のものを、第２の出庫走行経路の目標曲率として出力する。

ステップＳ１０６では、第１の出庫走行経路と第２の出庫走行経路とを比較し、一致する場合は第１の出庫走行経路を、一致しない場合は第２の出庫走行経路を選択して出力し、ステップＳ１０７に移行する。

ここで、ステップＳ１０６において、第１の出庫走行経路と第２の出庫走行経路との比較を行うことによる効果について説明する。

図２２および図２３は、第１の出庫走行経路の問題点を説明する図である。図２２では、図１８で示した入庫走行軌跡を採って入庫した後、センサの死角となる位置に障害物ＯＢがある状況を示している。この状況において、第１の出庫走行経路を用いると、図２３に示すように、センサの死角となる位置にある障害物ＯＢに自車ＯＶが衝突する可能性がある。

そのため、ステップＳ１０３では、物体存在の有無および不特定領域を物体認識部３で認識し、ステップＳ１０５では、物体の存在領域を抽出することで障害物ＯＢを回避する第２の出庫走行経路を演算して出力する。第２の出庫走行経路を用いることで、障害物ＯＢに衝突することなく、入庫開始位置ＳＰに出庫することができる。

この第２の出庫走行経路を用いた出庫について、図２４〜図２６を用いて説明する。図２４は、センサの死角となる位置に障害物ＯＢがある場合の格子地図ＬＭを示しており、物体が存在すると認識された格子ＯＥＬには濃いハッチングを施しており、不特定領域と認識された格子ＵＫＬには斜線のハッチングを施している。障害物ＯＢは格子ＵＫＬの領域に存在している。図２５では、物体が存在するとして抽出された格子ＯＥＬおよび不特定領域ＵＫＬに同じ濃いハッチングを施して格子ＯＥＬとして扱っている。このような格子地図ＬＭの物体が存在するとして抽出された格子ＯＥＬそれぞれに関して、最大曲率を計算し、それぞれの格子の最大曲率のうち、最小のものを、第２の出庫走行経路の目標曲率とすることで、図２６に示されるように、障害物ＯＢとの衝突を回避して出庫することができる。

ここで、第１の出庫走行経路と第２の出庫走行経路における移動距離と目標曲率との関係を図２７に示す。図２７において破線で示す第１の出庫走行経路は、図２０に示した第１の出庫走行経路と同じであり、停止位置から直ちに目標曲率が増加するが、実線で示す第２の出庫走行経路は、停止位置からしばらくは直線的に移動した後、目標曲率がρ２に達するように目標曲率が増加し始める。これにより、障害物ＯＢとの衝突を回避して出庫することができる。

ここで、図１６の説明に戻る。ステップＳ１０７では、ステップＳ１０６で選択された走行経路に追従するように、自車の操舵制御および駆動制御を行う。

以上説明したように実施の形態２の駐車支援装置２００においては、センサの死角となる位置に障害物ＯＢが存在する場合でも、衝突を回避した出庫が可能となる。

＜走行経路比較処理＞
次に、走行経路比較部７における走行経路比較処理について図２８に示すフローチャートを用いて説明する。走行経路比較処理を開始すると、まず、ステップＳ１０６１において、第１の出庫走行経路および第２の出庫走行経路をそれぞれ、所定の経路長ごとに経路終端まで分割する。

例えば、第１の出庫走行経路Ｓ_Ａおよび第２の出庫走行経路Ｓ_Ｂをそれぞれ同じ経路長で分割した結果、それぞれが５分割された場合、第１の出庫走行経路Ｓ_Ａ＝｛Ｓ_Ａ１,Ｓ_Ａ２,Ｓ_Ａ３,Ｓ_Ａ４,Ｓ_Ａ５｝、第２の出庫走行経路Ｓ_Ｂ＝｛Ｓ_Ｂ１,Ｓ_Ｂ２,Ｓ_Ｂ３,Ｓ_Ｂ４,Ｓ_Ｂ５｝と表すことができ、インデックス番号が小さい順に経路開始位置からの分割経路とする。つまり、経路Ｓ_Ａの開始位置はＳ_Ａ１、終了位置はＳ_Ａ５となる。

図２９および図３０には、上記経路分割を模式的に示しており、図２９には第１の出庫走行経路Ｓ_Ａの分割を、図３０には第２の出庫走行経路Ｓ_Ｂの分割を例示している。

ここで、図２８の説明に戻る。ステップＳ１６０１での経路分割の後、ステップＳ１０６２において、第１の出庫走行経路および第２の出庫走行経路それぞれに関して、同じ分割位置での分割経路を取得する。つまり、上記例において、第１および第２の出庫走行経路から、同じインデックス番号の分割経路をそれぞれ取得する。

このように所定の経路長ごとに第１の出庫走行経路および第２の出庫走行経路を経路終端まで分割して比較するので、正確な経路比較ができる。

そして、ステップＳ１０６３において、ステップＳ１０６２で取得した第１の出庫走行経路の分割経路と第２の出庫走行経路の分割経路とを比較し、一致していない場合（Ｎｏ）はステップＳ１０６４に移行し、一致している場合（Ｙｅｓ）は、ステップＳ１０６５に移行する。ここで、経路の比較は分割経路のそれぞれの曲率を比較することで行う。

ステップＳ１０６４では、走行経路比較部７の出力する走行経路として、第２の出庫走行経路を出力する。

ステップＳ１０６５では、第１の出庫走行経路と第２の出庫走行経路の比較に関して、第１の出庫走行経路の開始位置から終了位置まで第２の出庫走行経路と比較済みかを確認し、すべて比較した場合（Ｙｅｓ）は、ステップＳ１０６６に移行し、すべてを比較していない場合（Ｎｏ）は、ステップＳ１０６２以下の処理を繰り返す。

ステップＳ１０６６では、走行経路比較部７の出力する走行経路として、第１の出庫走行経路を出力する。

このように、走行経路比較部７では、第１の出庫走行経路および第２の出庫走行経路のうち一方を選択して出力することで、障害物と自車とのの衝突を回避した出庫が可能となる。

＜実施の形態３＞
＜装置構成＞
図３１は、本発明に係る実施の形態３の駐車支援装置３００の構成を示す機能ブロック図である。なお、図３１においては、図１４を用いて説明した駐車支援装置２００と同一の構成については同一の符号を付し、重複する説明は省略する。

図３１に示されるように、駐車支援装置３００は、図１４を用いて説明した駐車支援装置２００の構成において、走行経路比較部７から走行経路演算部４に入力を与える構成をさらに備えている。

走行経路演算部４は、図１４を用いて説明した駐車支援装置２００と同様に、物体認識部３から出力される物体存在の認識結果および、自車位置検出部２から出力される自車位置および姿勢角に基づいて、自車の走行経路を第２の出庫走行経路として演算する。さらに、走行経路比較部７から走行経路再演算要求が入力された場合、物体認識部３から出力される物体存在の認識結果および、自車位置検出部２から出力される自車位置および姿勢角を再度利用して第３の出庫走行経路を演算し、自車の走行経路として出力する。

走行経路比較部７は、走行経路演算部４で演算した走行経路と第１の出庫走行経路生成部６で出力した第１の出庫走行経路とを比較し、一致する場合は、第１の出庫走行経路を、一致しない場合は、走行経路演算部４で演算した走行経路を出力する。なお、走行経路演算部４で演算される走行経路に関して、第３の出庫走行経路が演算されるまでは、第２の出庫走行経路を演算し、その後に第３の出庫走行経路を演算する。

また、走行経路比較部７は、走行経路演算部４で第２の出庫走行経路の一部しか演算できなかった場合、すなわち、第１の出庫走行経路の終端（入庫開始位置）までの全ての経路が演算できない場合、演算が終わった第２の出庫走行経路を辿りながら、走行経路演算部４に再度走行経路を演算するように、走行経路再演算要求を出力する。

ここで、第２の出庫走行経路の一部しか演算できない場合とは、第１の出庫走行経路の終端位置すなわち入庫開始位置が出庫開始位置からのセンサの検知範囲外にあって、不特定領域となって、経路終端が特定できない場合が挙げられる。

演算が終わった第２の出庫走行経路を辿りながら再度走行経路を演算することで、センサの検知範囲が変わり、経路終端を特定できる。

＜全体動作＞
図３２は、実施の形態３における駐車支援装置３００の全体の動作を示すフローチャートである。なお、図３２のフローチャートの処理は、車両走行中に繰り返し実行される。

図３２の各ステップと、図３１の各機能ブロックとの関係は以下の通りである。ステップＳ２０１は、自車位置検出部２が行う動作であり、ステップＳ２０２は周辺状況検知センサ１が行う動作であり、ステップＳ２０３は物体認識部３が行う動作であり、ステップＳ２０４は第１の出庫走行経路生成部６が行う動作であり、ステップＳ２０５、Ｓ２０６およびＳ２０７は、走行経路演算部４が行う動作であり、ステップＳ２０８、Ｓ２１０およびＳ２１１は走行経路比較部７が行う動作であり、ステップＳ２０９は車両制御部５が行う動作である。

なお、図３２に示すステップＳ２０１〜Ｓ２０４、Ｓ２０９の動作は図１６に示した実施の形態２のフローチャートのステップＳ１０１〜Ｓ１０４、Ｓ１０７と同じであるので説明は省略する。

ステップＳ２０３において、自車周辺に、格子地図を生成し、周辺状況検知センサ１で検知された結果に基づいて、格子地図の各格子に物体存在の有無および不特定領域を表す占有度を反映させた後、ステップＳ２０５に移行する。

ステップＳ２０５では、走行経路比較部７から走行経路再演算要求が要求されたかを確認し、要求されていない場合（Ｎｏ）はステップＳ２０６に移行し、要求されている場合（Ｙｅｓ）は、ステップＳ２０７に移行する。

ステップＳ２０６では、実施の形態２のフローチャートのステップＳ１０５と基本的に同じであり、物体存在の認識結果および自車位置に基づいて演算された走行経路を第２の出庫走行経路として出力する。

ステップＳ２０７では、実施の形態２のフローチャートのステップＳ１０５と基本的に同じであり、再度、物体存在の認識結果および自車位置に基づいて走行経路Ａを演算する。また、走行経路比較部７から第１の出庫走行経路における、走行経路終端、すなわち、入庫開始位置における車両の位置および、姿勢角を取得する。そして、現在の自車位置および姿勢角から、入庫開始位置における車両の位置および姿勢角に車両を誘導できる走行経路Ｂを生成する。この走行経路Ｂを生成する方法として公知の技術を利用でき、例えば特開２０１７−８８１１２号公報に開示の技術を利用して走行経路（曲率）を生成することができる。

生成した走行経路Ｂでの曲率を、数式（３５）で示したような走行経路Ａでの曲率範囲に制限をかけることで、第３の出庫走行経路として出力する。つまり、生成した走行経路Ｂでの曲率が０．１、走行経路Ａでの曲率範囲ρＡが−０．０５≦ρＡ≦０．０５の場合、第３の出庫走行経路として出力する曲率は０．０５となる。

ステップＳ２０８では、第１の出庫走行経路と走行経路演算部４から出力された第２の出庫走行経路もしくは第３の出庫走行経路に基づいて、走行経路を比較する。第３の出庫走行経路が存在しない場合は、第１の出庫走行経路と第２の出庫走行経路とを比較し、一致する場合は第１の出庫走行経路を、一致しない場合は第２の出庫走行経路を出力する。また、第３の出庫走行経路が存在する場合は、第１の出庫走行経路と第３の出庫走行経路とを比較し、一致する場合は第１の出庫走行経路を、一致しない場合は、第３の出庫走行経路を出力する。

ステップＳ２０９では、ステップＳ２０８で選択された走行経路に追従するように、自車の操舵制御および駆動制御を行い、ステップＳ２１０に移行する。

ステップＳ２１０は、第１の出庫走行経路に基づいて自車位置が第１の出庫走行経路の終端まで移動したかを確認し、移動した場合（Ｙｅｓ）は、駐車支援装置の動作を終了する。一方、移動していない場合（Ｎｏ）は、ステップＳ２１１に移行する。

ステップＳ２１１では、第２の出庫走行経路および自車位置に基づいて、第２の出庫走行経路の経路長が第１の出庫走行経路の経路長に満たない場合であり、かつ自車位置が第２の出庫走行経路において所定の距離進んだ場合、走行経路の再演算要求を出力してステップＳ２０１以下の処理を繰り返す。

以上説明したように実施の形態３の駐車支援装置３００においては、センサの死角となる位置に障害物ＯＢが存在する場合でも、衝突を回避した出庫が可能となる。また、走行経路演算部４で第２の出庫走行経路の一部しか演算できなかった場合でも、演算が終わった第２の出庫走行経路を辿りながら再度走行経路を演算することで、センサの検知範囲が変わり、経路終端までの第３の出庫走行経路を得ることができる。

＜走行経路比較処理＞
次に、走行経路比較部７における走行経路比較処理について図３３に示すフローチャートを用いて説明する。

走行経路比較処理を開始すると、まず、ステップＳ２０８０において、第３の出庫走行経路との比較が必要かを判定し、比較が必要な場合（Ｙｅｓ）はステップＳ２０９０に移行し、比較が必要でない場合（Ｎｏ）はステップＳ２０８１に移行する。第３の出庫走行経路との比較が必要か否かは、走行経路比較部７が走行経路演算部４に走行経路再演算要求を出したか否かで判定できる。

ステップＳ２０８１では、比較対象となる出庫走行経路のそれぞれに対して、所定の経路長ごとに経路終端まで分割する。これは、実施の形態２において図２８を用いて説明したステップＳ１０６１の経路分割の処理と同じである。その後、ステップＳ２０８２に移行する。

ステップＳ２０８２では、ステップＳ２０８１で分割された連結後の走行経路の経路長と第１の出庫走行経路の経路長とを比較し、走行経路演算部で演算された走行経路が第１の出庫走行経路よりも短い場合（Ｙｅｓ）、ステップＳ２０８３に移行し、第１の出庫走行経路以上の場合（Ｎｏ）は、ステップＳ２０８４に移行する。

ステップＳ２０８３では、第１の出庫走行経路および走行経路演算部で演算された走行経路（第２の出庫走行経路または第３の出庫走行経路）のそれぞれに関して、同じ分割位置での分割経路を取得する。つまり、比較対象の２つの出庫走行経路から、同じインデックス番号の分割経路をそれぞれ終端まで取得する。

例えば、第１の出庫走行経路Ｓ_Ａおよび走行経路演算部４で演算された走行経路Ｓ_Ｃをそれぞれ、同じ経路長で分割した結果、第１の出庫走行経路Ｓ_Ａが５分割、走行経路演算部４で演算された走行経路Ｓ_Ｃが３分割された場合、すなわち、経路Ｓ_Ａ＝｛Ｓ_Ａ１,Ｓ_Ａ２,Ｓ_Ａ３,Ｓ_Ａ４,Ｓ_Ａ５｝、経路Ｓ_Ｃ＝｛Ｓ_Ｃ１,Ｓ_Ｃ２,Ｓ_Ｃ３｝と表すことができる場合、ステップＳ２０８３においては、経路Ｓ_Ａおよび経路Ｓ_Ｃに関して、それぞれ１番目〜３番目のインデックスの分割経路を取得する。その後、ステップＳ２０８５に移行する。

一方、ステップＳ２０８４では、第１の出庫走行経路および走行経路演算部４で演算された走行経路のそれぞれに関して、同じ分割位置での分割経路を第１の出庫走行経路の終端まで取得する。すなわち、第１の出庫走行経路および走行経路演算部で演算された走行経路Ｓ_Ｄをそれぞれ、同じ経路長で分割した結果、第１の出庫走行経路Ｓ_Ａが５分割、走行経路Ｓ_Ｄが７分割された場合、経路Ｓ_Ａ＝｛Ｓ_Ａ１,Ｓ_Ａ２,Ｓ_Ａ３,Ｓ_Ａ４,Ｓ_Ａ５｝、経路Ｓ_Ｄ＝｛Ｓ_Ｄ１,Ｓ_Ｄ２,Ｓ_Ｄ３,Ｓ_Ｄ４,Ｓ_Ｄ５,Ｓ_Ｄ６,Ｓ_Ｄ７｝と表すことができる場合、ステップＳ２０８４において、経路Ｓ_Ａおよび経路Ｓ_Ｄに関して、１番目〜５番目のインデックスの分割経路を取得する。その後、ステップＳ２０８５に移行する。

ステップＳ２０８５では、第１の出庫走行経路の分割経路と走行経路演算部４で演算された走行経路の分割経路とを比較し、一致していない場合（Ｎｏ）はステップＳ２０８６に移行し、一致している場合（Ｙｅｓ）は、ステップＳ２０８７に移行する。

ステップＳ２０８６では、走行経路比較部７の出力する走行経路として、走行経路演算部４で演算された出庫走行経路を出力し、ステップＳ２０８９に移行する。

ステップＳ２０８７では、走行経路比較部７の出力する走行経路として、第１の出庫走行経路を出力し、ステップＳ２０８９に移行する。

ステップＳ２０８９では、走行経路比較部７から出力される走行経路を図示されない走行経路記憶部に記憶させる。すなわち、走行経路比較部７が第１の出庫走行経路を出力する場合は走行経路Ｓ_Ａ＝｛Ｓ_Ａ１,Ｓ_Ａ２,Ｓ_Ａ３,Ｓ_Ａ４,Ｓ_Ａ５｝を記憶させ、走行経路演算部４で演算された出庫走行経路を出力する場合は、走行経路Ｓ_Ｃ＝｛Ｓ_Ｃ１,Ｓ_Ｃ２,Ｓ_Ｃ３｝または、走行経路Ｓ_Ｄ＝｛Ｓ_Ｄ１,Ｓ_Ｄ２,Ｓ_Ｄ３,Ｓ_Ｄ４,Ｓ_Ｄ５,Ｓ_Ｄ６,Ｓ_Ｄ７｝を記憶させる。

なお、走行経路比較部７は、走行経路Ｓ_Ｃ＝｛Ｓ_Ｃ１,Ｓ_Ｃ２,Ｓ_Ｃ３｝を記憶させた場合は、走行経路再演算要求を走行経路演算部４に出力する。

ここで、ステップＳ２０９０に移行した場合の処理について、走行経路演算部４において時刻ｔで第２の出庫走行経路を出力し、時刻t＋Δtで第３の出庫走行経路を出力した場合について説明する。

まず、時刻ｔで第２の出庫走行経路Ｓ_Ｂが出力され、ステップＳ２０８１において、第１の出庫走行経路Ｓ_Ａおよび第２の出庫走行経路Ｓ_Ｂをそれぞれ、同じ経路長で分割した結果、第１の出庫走行経路Ｓ_Ａが５分割、第２の出庫走行経路Ｓ_Ｂが２分割された場合、つまり、走行経路Ｓ_Ａ＝｛Ｓ_Ａ１,Ｓ_Ａ２,Ｓ_Ａ３,Ｓ_Ａ４,Ｓ_Ａ５｝および走行経路Ｓ_Ｂ＝｛Ｓ_Ｂ１,Ｓ_Ｂ２３｝と表すことができる場合、ステップＳ２０８３において、走行経路Ｓ_Ａおよび走行経路Ｓ_Ｂに関して、それぞれ分割経路を取得する。そして、ステップＳ２０８５において分割経路がそれぞれ一致するかを比較するが、一致しないので、ステップＳ２０８６では走行経路Ｓ_Ｂを出力した後、ステップＳ２０８９において、走行経路Ｓ_Ｂ＝｛Ｓ_Ｂ１,Ｓ_Ｂ２３｝を記憶する。これで、図示されない走行経路記憶部には時刻ｔで出力された走行経路Ｓ_Ｂが記憶されることとなる。

次に、時刻ｔ＋Δｔにおいて、第３の出庫走行経路Ｓ_Ｃが出力された場合、ステップＳ２０８０において、第３の出庫走行経路との比較が必要と判定され、ステップＳ２０９０に移行する。

ステップＳ２０９０では、走行経路比較部７内の走行経路記憶部に走行経路が記憶されているか確認し、記憶されている場合は、記憶されている走行経路に第３の出庫走行経路Ｓ_Ｃを連結させ走行経路Ｓ_Ｄとする。すなわち、Ｓ_Ｄ＝｛Ｓ_Ｂ１,Ｓ_Ｂ２,Ｓ_Ｃ｝となる。

そして、ステップＳ２０８１において同じ経路長で分割した結果、走行経路Ｓ_Ａが５分割され、走行経路Ｓ_Ｄが５分割された場合、つまり、走行経路Ｓ_Ａ＝｛Ｓ_Ａ１,Ｓ_Ａ２,Ｓ_Ａ３,Ｓ_Ａ４,Ｓ_Ａ５｝、Ｓ_Ｄ＝｛Ｓ_Ｄ１,Ｓ_Ｄ２,Ｓ_Ｄ３,Ｓ_Ｄ４,Ｓ_Ｄ５｝と表すことができる場合、ステップＳ２０８４において、１番目〜５番目のインデックスの経路を取得する。

その後、ステップＳ２０８５において、それぞれの分割経路が一致するか比較した後、一致する場合（Ｙｅｓ）は、ステップＳ２０８８において走行経路Ｓ_Ａを出力し、ステップＳ２０８９において、走行経路Ｓ_Ａ＝｛Ｓ_Ａ１,Ｓ_Ａ２,Ｓ_Ａ３,Ｓ_Ａ４,Ｓ_Ａ５｝を記憶する。

一方、ステップＳ２０８５において、それぞれの分割経路が一致しないとされた場合（Ｎｏ）は、ステップＳ２０８８において走行経路Ｓ_Ｄを出力し、ステップＳ２０８９において、走行経路Ｓ_Ｄ＝｛Ｓ_Ｄ１,Ｓ_Ｄ２,Ｓ_Ｄ３,Ｓ_Ｄ４,Ｓ_Ｄ５｝を記憶する。

上記例では、再演算要求が１度あった場合を示したが、再演算要求が２度以上あった場合においても、時刻ｔで記憶された出力経路に対し、時刻ｔ＋Δｔにおいて、走行経路Ｓ_Ｄとして、再演算された経路を追加すれば良い。

＜走行経路再演算要求処理＞
次に、走行経路比較部７における走行経路再演算要求処理について図３４に示すフローチャートを用いて説明する。

走行経路再演算要求処理を開始すると、まず、ステップＳ２０９１において、走行経路の再演算要求が所定時間内にあったかを確認し、再演算要求がない場合（Ｎｏ）は、ステップＳ２０９２に移行し、再演算要求があった場合（Ｙｅｓ）は処理を終了して走行経路演算部４には再演算要求を出力しない。

ステップＳ２０９２では、第２の出庫走行経路と自車位置に基づいて、自車が第２の出庫走行経路を所定の距離移動したかを確認する。所定の距離移動した場合（Ｙｅｓ）は、ステップＳ２０９３に移行し、所定の距離移動していない場合（Ｎｏ）は処理を終了して走行経路演算部４には再演算要求を出力しない。

ステップＳ２０９３では、走行経路の再演算要求を走行経路演算部４に出力する。また、再演算要求を出力したことを、出力時間と共に走行経路比較部７内で記憶させる。さらに、第１の出庫走行経路の経路終端位置、すなわち、入庫開始位置および姿勢角を出力する。

なお、走行経路再演算要求処理は、第３の出庫走行経路を移動中にも繰り返して行い、繰り返して再演算要求を出しても良い。この場合の走行経路再演算要求処理について図３５に示すフローチャートを用いて説明する。

図３５に示すように、ステップＳ２０９１において、再演算要求があった場合（Ｙｅｓ）は、ステップＳ２０９４に移行し、自車が第３の出庫走行経路を所定の距離移動したかを確認する。所定の距離移動した場合（Ｙｅｓ）は、ステップＳ２０９３に移行し、所定の距離移動していない場合（Ｎｏ）は処理を終了して走行経路演算部４には再演算要求を出力しない。ステップＳ２０９３の動作は図３４の場合と同じである。

なお、走行経路再演算要求処理は、第１の出庫走行経路の終端、すなわち、入庫開始位置に到達するまで繰り返し行っても良い。

以上説明したように本実施の形態の３の駐車支援装置３００においては、障害物の不特定領域について、障害物が存在するものとして判断して走行経路を作成するので、自車と障害物との衝突の可能性を解消できる。また、入庫時には存在しなかった障害物が出庫時に存在した場合において、２つの走行経路を適宜、選択して自車を走行させるので、自車と障害物との衝突の可能性をさらに低減できる。

なお、以上説明した実施の形態１の車両制御装置１００の各部はコンピュータを用いて構成することができ、コンピュータがプログラムを実行することで実現される。すなわち、図１に示した車両制御装置１００は、例えば図３６に示す処理回路１００により実現される。処理回路１００には、ＣＰＵ、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）などのプロセッサが適用され、記憶装置に格納されるプログラムを実行することで各部の機能が実現される。

なお、処理回路１００には、専用のハードウェアが適用されても良い。処理回路１００が専用のハードウェアである場合、処理回路１００は、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、またはこれらを組み合わせたものなどが該当する。

また、図３７には、図１に示した車両制御装置１００がプロセッサを用いて構成されている場合におけるハードウェア構成を示している。この場合、車両制御装置１００の各部の機能は、ソフトウェア等（ソフトウェア、ファームウェア、またはソフトウェアとファームウェア）との組み合わせにより実現される。ソフトウェア等はプログラムとして記述され、メモリ１２０に格納される。処理回路１００として機能するプロセッサ１１０は、メモリ１２０（記憶装置）に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、各部の機能を実現する。

また、実施の形態２および３の駐車支援装置２００および３００についても車両制御装置１００と同様にコンピュータを用いて構成することができ、コンピュータがプログラムを実行することで実現され、その構成は図３６と同様となる。また、駐車支援装置２００および３００がプロセッサを用いて構成されている場合におけるハードウェア構成も図３７と同様となる。

なお、本発明は、その発明の範囲内において、各実施の形態を自由に組み合わせたり、各実施の形態を適宜、変形、省略することが可能である。

１ 周辺状況検知センサ、２ 自車位置検出部、３ 物体認識部、４ 走行経路演算部、５ 車両制御部、６ 第１の出庫走行経路生成部、７ 走行経路比較部、１０ 仮想空間記憶部、１１ 占有度算出部、１２ 仮想空間更新部、２１ 物体存在抽出部、２２ 物体回避経路演算部。

本発明に係る車両制御装置は、自車の周辺状況を検知する検知センサで得られた前記周辺状況に基づいて、自車周辺の物体の存在の有無を認識すると共に前記物体の存在の有無を認識できない領域を不特定領域として認識し、これらを認識結果として出力する物体認識部と、自車位置検出部で検出した自車位置および前記認識結果に基づいて、走行経路を演算する走行経路演算部と、前記走行経路演算部で演算された前記走行経路に従って操舵制御する制御部と、を備え、前記走行経路演算部は、前記不特定領域には前記物体が存在するものとして前記走行経路の演算を行い、前記物体認識部は、前記自車を包含する自車周辺に格子状に区分された仮想空間を作成し、初期状態では全ての格子に前記不特定領域に割り当てる第１の占有度を割り当てて記憶する仮想空間記憶部と、前記自車位置および前記周辺状況に基づいて、前記仮想空間の前記格子が、前記物体で占有されていることを示す第２の占有度、前記物体で占有されていないことを示す第３の占有度および前記物体で占有されているかいないかが不明であることを示す前記第１の占有度を算出する占有度算出部と、前記仮想空間記憶部に記憶された前記仮想空間の前記格子に、前記占有度算出部で算出された前記第１の占有度、前記第２の占有度および前記第３の占有度の何れかを割り当てて前記仮想空間を更新し、前記仮想空間記憶部に記憶させると共に、前記走行経路演算部に出力する仮想空間更新部と、を有し、前記走行経路演算部は、更新された前記仮想空間に基づいて、前記第２の占有度を有する格子、および前記第１の占有度を有する格子には前記物体が存在するものとして前記走行経路の演算を行う。

Claims (20)

1. 自車の周辺状況を検知する検知センサで得られた前記周辺状況に基づいて、自車周辺の物体の存在の有無を認識すると共に前記物体の存在の有無を認識できない領域を不特定領域として認識し、これらを認識結果として出力する物体認識部と、
   自車位置検出部で検出した自車位置および前記認識結果に基づいて、走行経路を演算する走行経路演算部と、
   前記走行経路演算部で演算された前記走行経路に従って操舵制御する制御部と、を備え、
   前記走行経路演算部は、
   前記不特定領域には前記物体が存在するものとして前記走行経路の演算を行う、車両制御装置。
2. 前記物体認識部は、
   前記自車を包含する自車周辺に格子状に区分された仮想空間を作成し、初期状態では全ての格子に前記不特定領域に割り当てる第１の占有度を割り当てて記憶する仮想空間記憶部と、
   前記自車位置および前記周辺状況に基づいて、前記仮想空間の前記格子が、前記物体で占有されていることを示す第２の占有度、前記物体で占有されていないことを示す第３の占有度および前記物体で占有されているかいないかが不明であることを示す前記第１の占有度を算出する占有度算出部と、
   前記仮想空間記憶部に記憶された前記仮想空間の前記格子に、前記占有度算出部で算出された前記第１の占有度、前記第２の占有度および前記第３の占有度の何れかを割り当てて前記仮想空間を更新し、前記仮想空間記憶部に記憶させると共に、前記走行経路演算部に出力する仮想空間更新部と、を有し、
   前記走行経路演算部は、
   更新された前記仮想空間に基づいて、前記第２の占有度を有する格子、および前記第１の占有度を有する格子には前記物体が存在するものとして前記走行経路の演算を行う、請求項１記載の車両制御装置。
3. 前記走行経路演算部は、
   前記自車位置および更新された前記仮想空間に基づいて、前記第２の占有度を有する格子、および前記第１の占有度を有する格子を前記物体の存在領域として抽出する物体存在抽出部と、
   前記物体存在抽出部で抽出された前記物体の存在領域および前記自車位置に基づいて、前記物体の存在領域を回避するように前記走行経路を演算する物体回避経路演算部と、を有する、請求項２記載の車両制御装置。
4. 自車の周辺状況を検知する検知センサで得られた前記周辺状況に基づいて、自車周辺の物体の存在の有無を認識すると共に前記物体の存在の有無を認識できない領域を不特定領域として認識し、これらを認識結果として出力する物体認識部と、
   前記自車が駐車スペースに入庫するまでの入庫走行軌跡を前記自車が前記駐車スペースから出庫する第１の出庫走行経路として出力する第１の出庫走行経路生成部と、
   自車位置検出部で検出した自車位置および前記認識結果に基づいて、前記自車が前記駐車スペースから出庫する第２の出庫走行経路を演算して出力する走行経路演算部と、
   前記第１の出庫走行経路と前記第２の出庫走行経路とを比較して一方を走行経路として出力する比較部と、
   前記比較部から出力される前記走行経路に従って操舵制御する制御部と、を備え、
   前記走行経路演算部は、
   前記不特定領域には前記物体が存在するものとして前記第２の出庫走行経路の演算を行い、
   前記比較部は、
   前記第１の出庫走行経路と前記第２の出庫走行経路とが一致する場合、前記第１の出庫走行経路を前記走行経路として出力し、
   前記第１の出庫走行経路と前記第２の出庫走行経路とが不一致の場合、前記第２の出庫走行経路を前記走行経路として出力する、駐車支援装置。
5. 自車の周辺状況を検知する検知センサで得られた前記周辺状況に基づいて、自車周辺の物体の存在の有無を認識すると共に前記物体の存在の有無を認識できない領域を不特定領域として認識し、これらを認識結果として出力する物体認識部と、
   前記自車が駐車スペースに入庫するまでの入庫走行軌跡を前記自車が前記駐車スペースから出庫する第１の出庫走行経路として出力する第１の出庫走行経路生成部と、
   自車位置検出部で検出した自車位置および前記認識結果に基づいて、少なくとも前記自車が前記駐車スペースから出庫する第２の出庫走行経路を演算して出力する走行経路演算部と、
   少なくとも前記第１の出庫走行経路と前記第２の出庫走行経路とを比較して一方を走行経路として出力する比較部と、
   前記比較部から出力される前記走行経路に従って操舵制御する制御部と、を備え、
   前記走行経路演算部は、
   前記不特定領域には前記物体が存在するものとして少なくとも前記第２の出庫走行経路の演算を行い、
   前記比較部は、
   前記第１の出庫走行経路と前記第２の出庫走行経路とが一致する場合、前記第１の出庫走行経路を前記走行経路として出力し、
   前記第１の出庫走行経路と前記第２の出庫走行経路とが不一致の場合、前記第２の出庫走行経路を前記走行経路として出力し、
   前記走行経路演算部が前記第２の出庫走行経路の一部しか演算できなかった場合、
   前記自車が前記第２の出庫走行経路の終端位置に達するまでに、前記走行経路演算部に第３の出庫走行経路を演算することを要求し、
   前記第１の出庫走行経路と前記第３の出庫走行経路とが一致する場合、前記第１の出庫走行経路を前記走行経路として出力し、
   前記第１の出庫走行経路と前記第３の出庫走行経路とが不一致の場合、前記第３の出庫走行経路を前記走行経路として出力する、駐車支援装置。
6. 前記物体認識部は、
   前記駐車スペースに入庫した前記自車を包含する前記自車周辺に格子状に区分された仮想空間を作成し、初期状態では全ての格子に前記不特定領域に割り当てる第１の占有度を割り当てて記憶する仮想空間記憶部と、
   前記自車位置および前記周辺状況に基づいて、前記仮想空間の前記格子が、前記物体で占有されていることを示す第２の占有度、前記物体で占有されていないことを示す第３の占有度および前記物体で占有されているかいないかが不明であることを示す前記第１の占有度を算出する占有度算出部と、
   前記仮想空間記憶部に記憶された前記仮想空間の前記格子に、前記占有度算出部で算出された前記第１の占有度、前記第２の占有度および前記第３の占有度の何れかを割り当てて前記仮想空間を更新し、前記仮想空間記憶部に記憶させると共に、前記走行経路演算部に出力する仮想空間更新部と、を有し、
   前記走行経路演算部は、
   更新された前記仮想空間に基づいて、前記第２の占有度を有する格子、および前記第１の占有度を有する格子には前記物体が存在するものとして前記第２の出庫走行経路の演算を行う、請求項４または請求項５記載の駐車支援装置。
7. 前記走行経路演算部は、
   前記自車位置および更新された前記仮想空間に基づいて、前記第２の占有度を有する格子、および前記第１の占有度を有する格子を前記物体の存在領域として抽出する物体存在抽出部と、
   前記物体存在抽出部で抽出された前記物体の存在領域および前記自車位置に基づいて、前記物体の存在領域を回避するように前記走行経路を演算する物体回避経路演算部と、を有する、請求項６記載の駐車支援装置。
8. 前記比較部は、
   前記第１の出庫走行経路および前記第２の出庫走行経路を所定の経路長ごとに比較して一致、不一致を判定する、請求項４または請求項５記載の駐車支援装置。
9. 前記走行経路演算部が前記第２の出庫走行経路の一部しか演算できなかった場合、
   前記走行経路演算部は、
   前記第２の出庫走行経路に沿って前記自車を移動させながら前記第１の出庫走行経路の終端位置を終端位置とするように前記第３の出庫走行経路を演算する、請求項５記載の駐車支援装置。
10. 前記走行経路演算部は、
    前記第１の占有度を有する格子が前記自車の側方にある場合に、該格子には前記物体が存在するものとして前記第２の出庫走行経路の演算を行う、請求項６記載の駐車支援装置。
11. （ａ）自車位置を検出するステップと、
    （ｂ）自車の周辺状況を検知するステップと、
    （ｃ）前記周辺状況に基づいて、自車周辺の物体の存在の有無を認識すると共に前記物体の存在の有無を認識できない領域を不特定領域として認識するステップと、
    （ｄ）前記ステップ（ａ）で検出した前記自車位置および前記ステップ（ｃ）での認識結果に基づいて、走行経路を演算するステップと、
    （ｅ）前記ステップ（ｄ）で演算された前記走行経路に従って操舵制御するステップと、を備え、
    前記ステップ（ｄ）は、
    前記不特定領域には前記物体が存在するものとして前記走行経路の演算を行う、車両制御方法。
12. 前記ステップ（ｃ）は、
    （ｃ−１）前記自車を包含する前記自車周辺に格子状に区分された仮想空間を設定し、初期状態では全ての格子に前記不特定領域に割り当てる第１の占有度を割り当てて記憶するステップと、
    （ｃ−２）前記自車位置および前記周辺状況に基づいて、前記仮想空間の前記格子が、前記物体で占有されていることを示す第２の占有度、前記物体で占有されていないことを示す第３の占有度および前記物体で占有されているかいないかが不明であることを示す前記第１の占有度を算出するステップと、
    （ｃ−３）前記ステップ（ｃ−１）で記憶された前記仮想空間の前記格子に、前記第１の占有度、前記第２の占有度および前記第３の占有度の何れかを割り当てて前記仮想空間を更新して記憶するステップと、
    前記ステップ（ｄ）は、
    更新された前記仮想空間に基づいて、前記第２の占有度を有する格子、および前記第１の占有度を有する格子には前記物体が存在するものとして前記走行経路の演算を行う、請求項１１記載の車両制御方法。
13. 前記ステップ（ｄ）は、
    （ｄ−１）前記自車位置および更新された前記仮想空間に基づいて、前記第２の占有度を有する格子、および前記第１の占有度を有する格子を前記物体の存在領域として抽出するステップと、
    （ｄ−２）前記ステップ（ｄ−１）で抽出された前記物体の存在領域および前記自車位置に基づいて、前記物体の存在領域を回避するように前記走行経路を演算するステップと、を有する、請求項１２記載の車両制御方法。
14. （ａ）自車位置を検出するステップと、
    （ｂ）自車の周辺状況を検知するステップと、
    （ｃ）前記周辺状況に基づいて、自車周辺の物体の存在の有無を認識すると共に前記物体の存在の有無を認識できない領域を不特定領域として認識するステップと、
    （ｄ）前記自車が駐車スペースに入庫するまでの入庫走行軌跡を前記自車が前記駐車スペースから出庫する第１の出庫走行経路とするステップと、
    （ｅ）前記ステップ（ａ）で検出した前記自車位置および前記ステップ（ｃ）での認識結果に基づいて、前記自車が前記駐車スペースから出庫する第２の出庫走行経路を演算するステップと、
    （ｆ）前記第１の出庫走行経路と前記第２の出庫走行経路とを比較して一方を走行経路とするステップと、
    （ｇ）前記ステップ（ｆ）で演算された前記走行経路に従って操舵制御するステップと、を備え、
    前記ステップ（ｅ）は、
    前記不特定領域には前記物体が存在するものとして前記第２の出庫走行経路の演算を行い、
    前記ステップ（ｆ）は、
    前記第１の出庫走行経路と前記第２の出庫走行経路とが一致する場合、前記第１の出庫走行経路を前記走行経路とし、
    前記第１の出庫走行経路と前記第２の出庫走行経路とが不一致の場合、前記第２の出庫走行経路を前記走行経路とする、駐車支援方法。
15. （ａ）自車位置を検出するステップと、
    （ｂ）自車の周辺状況を検知するステップと、
    （ｃ）前記周辺状況に基づいて、自車周辺の物体の存在の有無を認識すると共に前記物体の存在の有無を認識できない領域を不特定領域として認識するステップと、
    （ｄ）前記自車が駐車スペースに入庫するまでの入庫走行軌跡を前記自車が前記駐車スペースから出庫する第１の出庫走行経路とするステップと、
    （ｅ）前記ステップ（ａ）で検出した前記自車位置および前記ステップ（ｃ）での認識結果に基づいて、前記自車が前記駐車スペースから出庫する第２の出庫走行経路を演算するステップと、
    （ｆ）少なくとも前記第１の出庫走行経路と前記第２の出庫走行経路とを比較して一方を走行経路として出力するステップと、
    （ｇ）前記ステップ（ｆ）で演算された前記走行経路に従って操舵制御するステップと、を備え、
    前記ステップ（ｅ）は、
    前記不特定領域には前記物体が存在するものとして少なくとも前記第２の出庫走行経路の演算を行い、
    前記ステップ（ｆ）は、
    前記第１の出庫走行経路と前記第２の出庫走行経路とが一致する場合、前記第１の出庫走行経路を前記走行経路とし、
    前記第１の出庫走行経路と前記第２の出庫走行経路とが不一致の場合、前記第２の出庫走行経路を前記走行経路とし、
    前記ステップ（ｅ）において前記第２の出庫走行経路の一部しか演算できなかった場合、
    （ｆ−１）前記自車が前記第２の出庫走行経路の終端位置に達するまでに、前記ステップ（ｅ）に第３の出庫走行経路を演算させるステップを有し、
    前記第１の出庫走行経路と前記第３の出庫走行経路とが一致する場合、前記第１の出庫走行経路を前記走行経路とし、
    前記第１の出庫走行経路と前記第３の出庫走行経路とが不一致の場合、前記第３の出庫走行経路を前記走行経路とする、駐車支援方法。
16. 前記ステップ（ｃ）は、
    （ｃ−１）前記駐車スペースに入庫した前記自車を包含する前記自車周辺に格子状に区分された仮想空間を作成し、初期状態では全ての格子に前記不特定領域に割り当てる第１の占有度を割り当てて記憶するステップと、
    （ｃ−２）前記自車位置および前記周辺状況に基づいて、前記仮想空間の前記格子が、前記物体で占有されていることを示す第２の占有度、前記物体で占有されていないことを示す第３の占有度および前記物体で占有されているかいないかが不明であることを示す前記第１の占有度を算出するステップと、
    （ｃ−３）前記ステップ（ｃ−１）で記憶された前記仮想空間の前記格子に、前記第１の占有度、前記第２の占有度および前記第３の占有度の何れかを割り当てて前記仮想空間を更新して記憶するステップと、
    前記ステップ（ｅ）は、
    更新された前記仮想空間に基づいて、前記第２の占有度を有する格子、および前記第１の占有度を有する格子には前記物体が存在するものとして前記第２の出庫走行経路の演算を行う、請求項１４または請求項１５記載の駐車支援方法。
17. 前記ステップ（ｅ）は、
    （ｅ−１）前記自車位置および更新された前記仮想空間に基づいて、前記第２の占有度を有する格子、および前記第１の占有度を有する格子を前記物体の存在領域として抽出するステップと、
    （ｅ−２）前記ステップ（ｅ−１）で抽出された前記物体の存在領域および前記自車位置に基づいて、前記物体の存在領域を回避するように前記第２の出庫走行経路を演算するステップと、を有する、請求項１６記載の駐車支援方法。
18. 前記ステップ（ｆ）は、
    前記第１の出庫走行経路および前記第２の出庫走行経路を所定の経路長ごとに比較して一致、不一致を判定する、請求項１４または請求項１５記載の駐車支援方法。
19. 前記ステップ（ｅ）は、
    前記第２の出庫走行経路の一部しか演算できなかった場合、
    前記第２の出庫走行経路に沿って前記自車を移動させながら前記第１の出庫走行経路の終端位置を終端位置とするように前記第３の出庫走行経路を演算する、請求項１５記載の駐車支援方法。
20. 前記ステップ（ｅ）は、
    前記第１の占有度を有する格子が前記自車の側方にある場合に、該格子には前記物体が存在するものとして前記第２の出庫走行経路の演算を行う、請求項１６記載の駐車支援方法。

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