JP2021500259A - 駐車プロセスを制御するための方法 - Google Patents

Abstract

【解決手段】本発明は、以下のステップを包含する車両（１）の駐車プロセスを制御するための方法に関する。ドライバーを識別するステップと、ドライバーによって実施された駐車プロセス中にドライバーパラメータを学習し、識別されたドライバーに帰属させるステップと、学習したドライバーパラメータを基に駐車パラメータを決定するステップと、駐車パラメータを基に駐車アシストシステムによって実施される車両（１）の駐車プロセスを制御するステップ。

Description

本発明は、車両の駐車プロセスを制御するための方法及び駐車アシストシステムを装備した車両に関する。

駐車プロセスを半自動的乃至全自動的に実施するための駐車アシストシステムは、従来の技術からも既知である。概駐車アシストシステムは、ドライバーが、車内にいる時に、駐車プロセスを実施できる、又は、該駐車アシストシステムは、ドライバーが、駐車プロセス中、車内にいなくても、即ち、例えば、車両のキーやスマートフォンなどのアプリを用いて、駐車プロセルを遠隔的にスタートするという選択肢を提供する。

しかし、既知の駐車アシストシステムの短所は、それぞれのドライバーが、ドライバーアシストシステムに対して各々異なることを期待しているということである。例えば、一人目のドライバーは、精度は問わないが、迅速な駐車プロセスを、一方、二人目のドライバーは、ゆっくり実施されるが、精度の高い駐車プロセスを、と言った具合である。

これを起点とした本発明の課題は、ユーザ毎の駐車挙動を可能にする駐車プロセスを制御するための方法を提供することである。

この課題は、独立請求項１記載の特徴を持つ方法によって達成される。好ましい実施形態は、従属請求項の対象である。駐車アシストシステムを装備した車両は、並列請求項２０の対象である。

第一アスペクトによれば本発明は、駐車アシストシステムを用いた車両の駐車プロセスを制御するための方法に関する。ここでは、概方法は、以下のステップを包含している：

先ず、ドライバーが識別される。これは、例えば、車両キー認識によって実施できるが、この場合、車両キーは、特定のドライバーに帰属されていなければならない。尚、代案的には、例えば、ドライバーに帰属されたモバイルデバイス（例えば、携帯電話、スマートフォンなど）、チップカード、ＲＦＩＤｓを認識する、指紋認証、ドライバー特有の顔の特徴や目の特徴をスキャンするなど、ドライバーの認識を実施するための数多くの別の方法や認識手段によっても実施可能である。

続いて、ドライバーによって実施された駐車プロセス中にドライバーパラメータを学習し、識別された概ドライバーに帰属させる。特に、どれぐらいのスピードで、それぞれのドライバーが、駐車プロセスを実施するか、どれ程のスピードで周辺部にあるオブジェクトに接近するか、どの程度の近さまで周辺部にあるオブジェクトに接近するか、そして、そのドライバーは、どれ程正確に駐車スペースに駐車するのかと言った情報が、捕捉される。ここで言う「正確」とは、特に、車両を、縦方向と横方向に関してどの程度の位置精度で、及び／又は、駐車スペースの縦方向に対する車両の縦軸の角度（以下、オリエンテーション角と呼ぶ）をどの程度の角精度で、合わせるのかを意味している。

学習プロセス終了後は、学習したドライバーパラメータを基に、駐車パラメータが割り出される。これは、ドライバーパラメータから、特定のドライバーが、通常どのように駐車プロセスを実施しているかを示す情報が抽出されることによって実施されることが特に好ましい。これらの抽出された情報は、駐車パラメータとして、駐車アシストシステム内に加えられる、乃至、概抽出された情報から、駐車パラメータが導き出された後に、加えられる。即ち、概駐車アシストシステムにドライバー特有の駐車挙動を取る様に、抽出された情報を基に駐車アシストシステムが、変更される。

これ以降、概駐車アシストシステムによって実施される車両の駐車プロセスは、概駐車パラメータを基準として制御されるようになる。

本発明に係る方法の主要な長所は、駐車アシストシステムをユーザに合わせて適応でき、それに伴って、駐車アシストシステムが、各々のドライバーとって自然な駐車挙動を、設定できることである。

ドライバーが実施した駐車プロセスに基づくドライバーパラメータの学習は、機械的学習法、例えば、ニューラルネットワークを用いて実施できる。

ある実施例によれば、ドライバーパラメータを学習するステップは、車両速度、舵角、操舵角速度、車両の周辺領域内のオブジェクトの車両までの相対的な少なくとも一つの間隔値の捕捉、及び／又は、車両の加速、乃至、減速パラメータの学習を包含している。概ドライバーパラメータは、走査速度１秒未満、特に好ましくは、１００ミリ秒未満の走査によって捕捉され、測定値配列に保存されることが特に好ましい。これにより、ドライバー特有の駐車挙動を、捕捉されたドライバーパラメータから割り出すことができる。

ある実施例によれば、ドライバーパラメータを学習するステップは、操舵角に依存した車両速度の捕捉、操舵角速度に依存した車両速度の捕捉、操舵角と車両の周辺領域内のオブジェクトの車両までの相対的な間隔値に依存した車両速度の捕捉、及び／又は、車両の周辺領域内にあるオブジェクトの車両に対する相対的な間隔値に依存した車両の加速パラメータ乃至減速パラメータの学習を包含している。概ドライバーパラメータは、走査速度１秒未満、特に好ましくは、１００ミリ秒未満の走査によって捕捉され、測定値配列に保存されることが特に好ましい。これにより、ユーザ特有の駐車特性（例えば、駐車の際に、どの程度の速度で、オブジェクトに接近するか、どの程度急に減速するかなど）を捕捉し、駐車アシストシステムを適応することができる。

ある実施例によれば、ドライバーパラメータを学習するステップが、時間的に順番に測定された時点における複数の測定値を収集すること、及び、これらの測定値の平均値を出すことを包含している。例えば、自動的に実施された駐車プロセスの回数が、（特に好ましくは、駐車マヌーバ（前進、後進、縦列）ごとに）あらかじめ定められた回数に達した場合、例えば、並外れた速度で実施された駐車プロセスが、駐車アシストシステムによって実施された駐車プロセスに大きな影響を与えないように、測定値の平均値を割り出すことができる。同様に、ある特定のドライバーパラメータの統計的有意性を、駐車アシストシステムを適応するために用いることが可能か否かを判断するために、割り出すことも可能である。

ある実施例によれば、ドライバーパラメータを学習するステップは、付加的に、駐車方向に関する情報、駐車プロセス終了後の駐車スペースに対する駐車された車両の向きに関する情報、必要とされた駐車工程、乃至、駐車プロセスタイプ（直角（バックや前向きの駐車など道路・通路に対して略直角、以下「直角駐車」と記載）、斜め、平行（縦列駐車など道路・通路に対して略平行、以下「平行駐車」と記載））に関する情報を捕捉し保存することも包含している。これにより、選択的に様々な駐車シナリオに対して駐車アシストシステムを、各々のユーザに適応させることができる。

ある実施例によれば、ドライバーパラメータを学習するステップは、ドライバーが実施した駐車プロセス中に割り出された駐車プロセス特徴が、それぞれ定義された領域内にあるか否かを確かめる確認ステップを包含している。要するに、例えば、駐車プロセス特徴として、例えば、ドライバーの駐車精度が、少なくとも最低精度に達したか否かを示すような一つの乃至複数の閾値を定めることが可能である。代案的乃至付加的には、ドライバーが駐車位置に達するまでに必要とした駐車工程の数が、駐車工程数の上限を超えたか否かを割り出すこともできる。更に代案的乃至付加的に、駐車プロセス中に達した最大加速値（正の加速、及び／又は、制動時には負の加速）が、少なくとも、加速最大値を超えなかったか否かも割り出すことができる。学習したドライバーパラメータは、駐車プロセス特徴が定義された全て領域内にある、乃至、閾値を超えなかった又は下回らなかった時にのみ、駐車パラメータを割り出すために参考にされる。これにより、ドライバーによって実施された駐車マヌーバのうち、特定の最低要求を満たしているものだけが、駐車アシストシステムの適応のために採用される。

ある実施例によれば、駐車パラメータを割り出すためのステップは、特定されたドライバーによって最低数実施された駐車プロセスから割り出された様々なドライバーパラメータの平均を出すステップも包含している。こうすることにより、駐車アシストシステムは、急にではなく、徐々に、ドライバー特有の駐車挙動の平均を考慮しつつ、その駐車習慣に適応される。

ある実施例によれば、ドライバーパラメータを学習するステップは、ドライバーによって実施された駐車プロセスによって車両が到達した駐車位置が、駐車アシストシステムによって割り出された目標駐車位置からどの程度逸脱しているのかを与える少なくとも一つの許容パラメータの割り出しも包含している。この許容パラメータを基にすれば、それぞれの車両ユーザが、（例えば、車両を駐車スペースの中央に合わせる、駐車スペースに対する縦方向の位置決めなどに関して）非常に高い駐車精度を好んでいるか、又は、目標位置からの逸脱を許容するのかなどを割り出すことができる。これを基準とすることで、概駐車アシストシステムは、例えば、概ドライバーが、少ない駐車工程数であれば目標駐車位置から大き目な逸脱は許容する、又は、多めの駐車工程数は許容するが、目標駐車位置からは小さな逸脱しか許容しないことを考慮して、自動駐車プロセスを制御することができるようになる。

ある実施例によれば、少なくとも一つの許容パラメータの割り出しには、目標ポジションからの駐車した車両の位置の第一及び第二空間方向（例えば、ｘ方向とｙ方向）へのずれ、並びに、車両のオリエンテーション角の目標オリエンテーション角に対するずれ（特に、駐車スペースの縦軸に対する車両縦軸の相対的方向）の割り出しも包含されている。これらのパラメータからは、それぞれの駐車位置における目標駐車位置に対する各々のドライバーの駐車精度を割り出すことができる。

ある実施例によれば、少なくとも一つの許容パラメータの割り出しには、駐車位置に到達するまでの駐車工程数の割り出しも包含されている。これにより、あるドライバーが、自動的に実施される駐車プロセスにおいてどの程度の回数の駐車プロセスを許容するかを割り出すことができる。

ある実施例によれば、少なくとも一つの許容パラメータの割り出しのために、少なくとも一つの第一及び第二精度ゾーンが割り出される。更には、概車両のドライバーが、第一精度ゾーン内に、乃至、第一精度ゾーンから、より高い第二精度ゾーンに至るために、どれ程の駐車工程数を必要としたかも割り出される。そして、この駐車工程数は、ドライバー特有の駐車情報として保存される。これにより、駐車プロセスを複数の精度レベルに区分できるが、それぞれの精度レベルには、二次元の精度ゾーンが帰属される。言うまでもなく、二つ以上の精度ゾーンを割り出す、乃至、使用することも可能である。駐車工程の総数は、複数の駐車工程の部分的回数に分割されるが、各々の部分的回数は、幾つの駐車工程が、その精度ゾーンに達するために用いられたのかを示すものである。

ある実施例によれば、第一精度ゾーンに、乃至、第一精度ゾーンからより高い第二精度ゾーンに達するために必要であった駐車工程数は、車両の少なくとも二つの空間方向とオリエンテーション角に関する各々の車両ポジション値ごとに割り出される。これにより例えば駐車スペース内における再操作により、オリエンテーション角は、修正されたが、車両ポジション（ｘとｙ方向）は、改善されなかったなどと言ったことを認識し、駐車アシストシステムの適応に用いることができる。

ある実施例によれば、駐車アシストシステムによる駐車プロセスを制御するステップでは、第一精度ゾーンに達した後に、駐車アシストシステムが、より高い第二精度ゾーンに達するために幾つの駐車工程数を必要としたのかを、割り出し、ドライバー特有の駐車工程情報と比較することにより、より高い駐車精度に達するために、駐車アシストシステムによって制御される駐車プロセスを継続するか否かが判断される。このようにすることで、駐車アシストシステムが、第一精度ゾーンからより高い精度の第二精度ゾーンに達するためには、更に三つの駐車工程を必要とするであろうことを割り出すことができる。但し、ドライバー特有の駐車工程情報が、概ドライバーならば、このようなケースにおいては、多くとも二つの駐車工程しか実施しないであろうことを示している場合、概駐車アシストシステムは、駐車プロセスを終了する。一方、ドライバー特有の駐車工程情報が、概ドライバーならば、このようなケースにおいて、通常、第二制度ゾーンに達するために、駐車工程を更に三つ以上許容することを示している場合は、概駐車アシストシステムは、より高い駐車精度に達するために、駐車プロセスを続行する。

ある実施例によれば、割り出されたドライバーパラメータを基に、駐車軌道が計画される、及び／又は、概駐車軌道上の車両の移動経緯に影響が与えられる。このようにすることで、例えば、軌道計画において、軌道計画の各々のポイントにおける車両速度を、駐車プロセスにおいて、概ドライバーが典型的に用いる車両速度に合わせることができる。これらには、特に好ましくは、周辺オブジェクトに対する間隔に依存した速度も含まれていることができる。同様に加速や減速挙動、乃至、周辺部にあるオブジェクトに対する間隔も、自動化された駐車プロセスにおいてユーザ特有の駐車習慣に適応させることが可能である。

ある実施例によれば、駐車アシストシステムによって実施される駐車プロセス中、ドライバーと車両制御手段とのインターアクション、及び／又は、ドライバー自身に関する情報を捕捉し、これらに基づいて、駐車パラメータが適応される。このようにすることでドライバーによって実施された例えば、制動プロセス、操舵介入、（駐車アシストシステムを切ったなどと言った）車両インターフェースとのインターアクション、ドアの開放、ギヤチェンジ、及び／又は、クラッチ操作なども捕捉されることができる。これらの捕捉された情報に基づいて、駐車アシストシステムに影響を与える駐車パラメータを適宜適応することが可能である（例えば、周辺オブジェクトとの間隔を広げる、速度を下げる等）。

ある実施例によれば、駐車パラメータは、駐車アシストシステムによって実施され、認識されたドライバーに帰属する駐車プロセスの数に応じて逐次的に適応される。特に、周辺オブジェクトとの安全間隔は、逐次的に小さくされる、及び／又は、駐車プロセス中の車両の速度は、逐次的に上げられる。このようにすることにより、ドライバーが、概システムを長期間使用し、駐車システムを信頼していると考えられることから、駐車アシストシステムは、経時的に適応されることが可能になる。

ある実施例によれば、特定の駐車パラメータにおいては、ドライバーの好みも付加的に考慮する。これらのドライバーの好みは、例えば、概ドライバーが実施し、概ドライバーに帰属しているインプットであることができる。これらは、イニシャライズプロセス、及び／又は、ドライバーの好みに関する情報が必要になるような駐車シチュエーションになった時に、問い合わせされることができる。

ドライバーの好みには、例えば、体が不自由な人専用の駐車スペースに駐車する許可があるのか、女性専用乃至母子専用駐車場に駐車することが許されているか、有料の駐車場に駐車する意図はあるのか、周辺住民専用の駐車スペースに駐車する許可を持っているのか、縁石に乗り上げて駐車することを気にしないのか、直接的な前進駐車もいとわないのか、駐車プロセス中に起こった駐車シチュエーションの変化に対応するつもりはあるのか、及び／又は、前進駐車と後進駐車のどちらを好むか等と言った情報が含まれている。

ある実施例によれば、駐車アシストシステムによって実施されている駐車プロセス中に、ドライバーによる介入（例えば、ブレーキ介入、操舵介入、ユーザインターフェースへの介入など）、及び／又は、ドライバーの身体的データ（例えば、心拍数、顔の表情、動き、肌の温度、肌の湿度、肌の色合いなど）を割り出し、駐車アシストシステムの駐車パラメータを、ドライバーの行った介入や捕捉した身体的データに基づいて適応する。例えば、少なくとも一つのドライバー介入が認識された場合、即ち、駐車アシストシステムによって実施された駐車プロセスに対する信頼がなかった場合、駐車パラメータを、（例えば、周辺のオブジェクトまでの間隔を広げる、速度を下げるなど）より高い安全感覚に合わせることも可能である。

逆に、（例えば、周辺のオブジェクトまでの間隔を狭める、速度を上げるなど）駐車パラメータをより低い安全感覚に合わせることも勿論可能である。
更なるアスペクトによれば、本発明は、車両の駐車プロセスを制御する駐車アシストシステムを備えた車両に関する。概車両は、以下を包含している。
− ドライバーを識別する識別手段。
− ドライバーによって実施された駐車プロセス中にドライバーパラメータを捕捉するためのセンサ手段。
− ドライバーパラメータを保存するための少なくとも一つのメモリユニット。但し、概ドライバーパラメータは、識別されたドライバーに帰属して保存される。
− 学習したドライバーパラメータを基に駐車パラメータを決定するために構成された少なくとも一つの計算ユニット。並びに
− 駐車パラメータを基に車両の駐車プロセスを自動制御するために構成された駐車アシストシステム。

本発明における「駐車プロセス」は、ある一つの駐車スペース内へと、車両が、前進、後進、側方、斜め方向に導かれるプロセスであると解釈される。この際、概駐車プロセスには、駐車スペースに侵入するプロセスと駐車スペースから出るプロセスの双方が、包含されている。尚、概駐車プロセス中、ドライバーは、車内にいる事もできるし、車両の外にいる（リモート駐車プロセス）事も可能である。

本発明における「ドライバーパラメータ」は、ドライバー特有の駐車挙動の評価を可能にするあらゆるパラメータであると解釈される。

本発明における「駐車パラメータ」は、これらを用いて直接的に駐車アシストシステムを適応させるパラメータ、乃至、これらから、駐車アシストシステムの適応を可能にする情報を割り出す事ができるパラメータであると解釈される。

本発明における「近似的に」、「実質的に」、又は、「略」と言う表現は、正確な値から、それぞれ＋／−１０％、好ましくは、＋／−５％以内の誤差、及び／又は、機能に対して有意性の無い誤差であると解釈される。

本発明の発展形態、長所、及び、応用範囲は、実施例と図面の以下の説明によって示される。その際、全ての記述されている、及び／又は、図示されている特徴は、それぞれにおいて、並びに、任意な組み合わせにおいて、各請求項、又は、その参照元との組み合わせからは独立して、本発明の対象である。尚、請求項の内容も明細書の構成要素とする。

以下本発明を、図面と実施例に基づいて詳しく説明する。図面の説明。

スタートポジションから駐車ポジションへのある車両の側方駐車シチュエーションを模式的に例示している。 一回の駐車プロセスにおいて得られる複数のドライバーパラメータを含む表を模式的に例示している。 複数回の駐車プロセスにおいて得られる複数のドライバーパラメータを含む表を模式的に例示している。 スタートポジションから三つの精度ゾーンが設定されている駐車ポジションへのある車両の側方駐車シチュエーションを模式的に例示している。 駐車ポジションへのある車両の側方駐車シチュエーションを模式的に例示しているが、ここでは、前方を向いた矢印によって、駐車ポジションに到達した時の車両のオリエンテーション角が示唆されている。 改善された駐車ポジションに達するための付加的な駐車工程として現れるドライバー特有の駐車挙動が明らかになる表を例示している。 概ドライバーによって実施された複数回の駐車プロセス後に得られた改善された駐車ポジションに達するために概ドライバーが行った駐車工程の数が明らかになる表を例示している。 体が不自由な人用の駐車スペースへの駐車シチュエーションを模式的に例示している。 その上に駐車するために、車両が、駐車中に縁石に乗り上げる側方駐車シチュエーションを模式的に例示している。 斜め前方への駐車シチュエーションを模式的に例示している。 もう一台の車両によって変化した駐車シチュエーションに対する駐車アシストシステム反応を模式的に例示している。

図１は、車両の現在地から駐車ポジションＴＰ（ｘ、ｙ、ＰＳＩ）への後進することによる側方駐車プロセスを示している。

ドライバーパラメータの学習
異なるドライバーは、異なる駐車挙動（速度、安全間隔、選択する駐車スペースのルート）を示す。各々のドラーバーに対して駐車アシストシステムの自然な駐車挙動を確保するに、駐車アシスト機能は、ドライバーパラメータを、ドライバーが実施している駐車プロセス中に学習し、続いて、学習したドライバーパラメータから、以下駐車パラメータと呼ぶ、駐車アシスト機能用のパラメータを算出する。その後、概駐車アシスト機能は、各々のドライバーに対して自然な駐車挙動を得るために駐車パラメータを適応させる。

ドライバーの信頼レベルへの駐車アシストシステムの適応
駐車アシストシステムは、ドライバーが、概駐車アシストシステムを初めて使用する際は、その機能をあまり信用していないが、後には、信用するであろう事も考慮することが好ましい。一般的に、初めのうちは、ドライバーは、例えば、周辺部のオブジェクトに非常に接近する事を心配するであろうが、概駐車アシスト機能の使用期間が長くなるにつれ、ドライバーは、この機能を信頼するようになる。駐車アシスト機能のパラメータは、時間の経過と共に、安全を重視した機能状態から、ハイパフォーマンスを重視した機能状態へと移行することが好ましい。

概駐車アシストシステムが、ドライバーが、駐車アシストシステムによって実施されている駐車プロセス中に危険を感じている場合、概駐車アシストシステムは、概駐車アシストシステムのパラメータを、安全性を高める方向に設定する、乃至、安全性を重視した機能状態とする用に構成された学習アルゴリズムを包含していることが好ましい。その際、例えば、ドライバーによる介入（例えば、制動、操舵、駐車アシストシステムのユーザインターフェースへの制御介入など）は、駐車アシストシステムによって実施されている駐車プロセス中に、捕捉され、評価される。付加的に、好ましくは、ドライバーのストレスレベルも、駐車アシストシステムによって実施されている駐車プロセス中に、ドライバーが、どれ程、安心しているかを割り出すために、測定されることができる。そのため、例えば、車内に設置されているカメラにより、ドライバーの表情、動き、皮膚温度、皮膚の湿度、及び／又は、皮膚の色合いを評価することができる。代案的、乃至、付加的には、例えば、ドライバーシートに、ドライバーの心拍数を測定するセンサを設けることも可能である。

ドライバー特有の好まれる設定への駐車アシスト機能の適応
既知の機能としては、個別の鍵、乃至、キーレスエントリーカードによる車両のドライバーの識別が挙げられる。従来の技術では、ドライバーが個別の鍵によって車両のドアを開けた時に、例えば、ドライバーが個人的に好むシート位置に設定される。駐車アシスト機能は、個別のドライバー要求に適応されるべく、全体として、パーソナライズされることが好ましい。例えば、以下の駐車アシスト機能は、車両の各々のドライバー用に設定されることができる。
− 体が不自由な人専用の駐車スペースに駐車するか否かの選択、駐車アシスト機能は、体が不自由な人専用の駐車スペースも、又は、それを優先的に候補として提案する。
− 女性専用の駐車スペースに駐車するか否かの選択、駐車アシスト機能は、女性専用の駐車スペースも、又は、それを優先的に候補として提案する。
− 駐車するために料金を払う意図の有無。駐車アシスト機能は、有料の駐車スペースも候補として提案する。
− 周辺住民用駐車スペースの使用。ドライバーが、居住区域のローカル座標を設定した場合、周辺住民用駐車スペースも候補として提案する。尚、これが習慣となっている場合は、駐車アシスト機能は、周辺住民用駐車スペース外に駐車することを、問う、好ましくは、確認する。
− 駐車設定の切り替え。
路肩に乗り上げることを許容するか否か、
孤立している車両の前、乃至、後ろに駐車することを許容するか否か、
駐車機能のよる「直接的な前進駐車」もいとわないか否か（図１０参照）、
駐車プロセス中に起こった駐車シチュエーションの変化に、例えば、他の駐車スペースを選択することにより、対応するつもりはあるか否か（図１１参照）。
− 好みの駐車方向。走行方向に対して直角な駐車スペースでは、前進と後進のどちらが好みか。

ドライバーは、例えば、駐車アシスト機能を使用する前にこれらのパラメータの全てを設定することができる。しかしながら、多くのドライバーは、設定することを望んでいない。別の方法としては、特定の特徴を有している駐車スペースが認識された際に、それを選択するか否かをドライバーに問い合わせることが挙げられる。こうすることにより、例えば、体が不自由な人専用の駐車スペースが認識された場合、体が不自由な人専用の駐車スペースが認識されたことをドライバーに伝え、概ドライバーが、その駐車スペースに駐車することが許可されているか否かを問い合わせることも可能である。

ドライバーパラメータの学習
第一ステップ−ドライバーによって実施された駐車プロセスの認識
１．１ ドライバーによって実施された駐車プロセスの認識は、以下のロジックによって開始される。
１） 駐車アシスト機能の駐車スペース認識ロジックが、適切な駐車スペースを認識し、かつ、
２） 概車両は、その駐車スペースに対して少なくともまだ最小間隔（ｘとｙ方向）を有していて、かつ、
３） 概車両は、その駐車スペースに対する（ｘとｙ方向の）最大間隔内にいて、かつ
４） 概車両は、動いていない／停車している。
これらの条件が満たされている場合、軌道・計画手段が、概少なくとも一つの認識された駐車スペースに駐車するために必要な駐車工程の数を算出する。

図１は、概車両を基準としたｘ・ｙ座標系上の目標位置（ターゲットポジションＴＰ）と車両１を示している。目標位置は、示されている実施例では、二台の車両３， ５の間にある。

１．２ ドライバーパラメータの学習は、以下の後、開始される、乃至、継続される。
１）（マニュアル・トランスミッションの場合）ファーストギヤ又はオートマチック・トランスミッションのセレクタ「Ｄ」、乃至、後進又は（オートマチック・トランスミッションの場合）セレクタ「Ｒ」にセットされ、かつ、
２） 車両が、例えば、１０ｋｍ／ｈなどに設定自在な最高速度以下の速度で走行している。

１．３ 以下の場合、学習機能が、停止され、学習されたドライバーパラメータが保存される。
１） 車両が、認識されたうちの一つの有効な駐車スペースに駐車され、車両と認識された駐車スペースとの重なりが、例えば７０％に設定自在な最低値以上であり、かつ、
２） 概駐車スペース内に車両を誘導する際に概ドライバーが必要とした駐車工程の数が、例えば、３以下に設定自在な最多駐車工程数以下であり、かつ、
３） 駐車プロセス中にかかった最大加速値（制動の場合は、負、加速の場合は、正）が、例えば、−４ ｍ／ｓ²から４ｍ／ｓ²の範囲に設定自在な設定範囲内であった。

こうすることにより、「良好に」実施された駐車プロセスのみを、駐車アシスト機能の学習に用いることができる。即ち、駐車工程が多すぎた駐車プロセスや急制動された駐車プロセスは、学習プロセスから排除される。

第二ステップ−ドライバーパラメータの学習
このステップは、上記条件１．２が満たされている間実施されることが好ましい。学習フェーズ中、下記のパラメータ・アレーに、例えば、１０ｍｓから１秒、特に好ましくは、１００ｍｓの走査速度における走査によって得られた値を書き込む。個々のパラメータ・アレーのフィールドは、学習フェーズ後、各々の全走査値の平均を取ることにより得られた平均値を包含している。

特に好ましくは、以下のドライバーパラメータが捕捉される（図２参照）。
２．１ 舵角に応じたマヌーバ速度
２．２ 操舵角速度に応じたマヌーバ速度
２．３ 舵角と少なくとも一つの周辺オブジェクトまでの間隔に応じたマヌーバ速度
２．４ 少なくとも一つの周辺オブジェクトまでの間隔に応じた加速／減速勾配

ステップ１．３の最後までには、少なくとも以下の値が保存される。
２．７ 直角な駐車スペースにおけるドライバーが好む駐車方向。駐車スペースへの侵入が前進、駐車方向に後進で侵入（ブール値）。
２．８ 直角な駐車スペースにおけるドライバーが好む車両の配置。自車両の乃至隣接車両の助手席ドア側をブロック、又は、車両を駐車スペース中央に配置（ブール値）。
２．９ 平行駐車スペースにおけるドライバーが好む車両の配置。車両を駐車スペース中央に配置、乃至、自車両前方乃至後方にできる限り大きなスペースを取る（例えば、数値０、１、２などでコード化）
２．１０ ドライバーが望む駐車精度（要するに、目標駐車位置への到達） 対 実施された駐車工程数

駐車アシストシステムは、好ましくは、以下の情報も付加的に保存する。
− ドライバーによって実施された駐車マヌーバにおける駐車工程、
− 正確な駐車位置（目標駐車位置）に到達するために駐車アシストシステムが必要とすると算出された最低駐車工程数、
− 算出された目標駐車位置とドライバーが取った駐車ポジションとの差（例えば、ｘとｙ方向の差、並びに、（目標オリエンテーション角に対する）車両のオリエンテーション角の差）。

第二ステップの終わりには、駐車マヌーバ用のドライバーパラメータのセットが学習されている（図２のパラメータセット）。このパラメータのセットは、保存され、複数の駐車マヌーバ用学習機能の次のステップにおいて使用される。

これらのパラメータに加え、駐車プロセスタイプ（例えば、直角駐車、平行駐車）も保存される。

第三ステップ−複数回の駐車マヌーバから得たドライバーパラメータに基づく駐車アシストシステムを適応させるための駐車パラメータの算出
このステップでは、複数回の駐車マヌーバにおいて割り出されたデータが、駐車アシストシステムのパラメータを適応させるための一般的な、又は、ドライバーが取った平均的な運転挙動を得るために、評価される。

前述の２．１から２．９番において、割り出されたパラメータ用として、
１） 駐車パラメータを学習するために必要とされるドライバー自らが実施した駐車マヌーバの数が設定され、
２） 保存されているドライバーパラメータの平均値が算出され、
３） 駐車アシストシステムの適応のためにドライバーパラメータを用いることができるか否かを確認するために統計学的な有意性が割り出される。

→ 統計学的有意性が与えられた値に、論理的１（「真」）を代入すると言うことは、学習されたドライバーパラメータを、機能の適応に用いることが可能なことを意味している（ここでは、明らかに、後進駐車が好まれている）。

→ 統計学的有意性が与えられた値に、論理的０（「偽」）を代入すると言うことは、学習されたドライバーパラメータを、機能の適応に用いることができないことを意味している（ここでは、駐車スペース内における車両の好まれる配置が、明確ではないため）。

以下の場合にのみ、学習されたパラメータは、駐車アシストシステムの適応に採用される。
ａ） ドライバーによって実施された駐車マヌーバの回数が、要求されている最低回数よりも多い場合、かつ、
ｂ） それぞれのパラメータ用の統計学的有意性を示す値が、概パラメータが、統計学的に有意であり、かつ、駐車アシストシステムの適応に適していることを示している場合。

図３は、複数回の駐車マヌーバ後に学習されたパラメータセットを例示している。

上述のステップ２．１０「ドライバーが望んでいる駐車精度（目標駐車位置への到達）対 実施された駐車工程数」用の学習方法は、複雑になる。学習機能は、先ず、目標駐車位置の周りにｎ個の精度ゾーンを定義する、但し、ｎは、自然数である。ｘとｙ方向の精度とオリエンテーション角のずれ（それぞれ、ドライバーが概車両を導いた車両のエゴ・ポジションと目標駐車位置との差として測定）は、駐車アシストシステムによって、以下のように割り出されることができる。

ｎ＝３の時
以下を満たしている場合、「ｘ方向に高精度」。
｜ｅｇｏ−ｆａｈｒｚｅｕｇ＿ｘ-ＴＰ＿ｘ｜＜ｄｅｌｔａ＿ｘ＿ｈｏｃｈｇｅｎａｕ
（｜エゴ車両＿ｘ-ＴＰ＿ｘ｜＜ｄｅｌｔａ＿ｘ＿高精度）
以下を満たしている場合、「ｘ方向に標準的精度」。
｜ｅｇｏ−ｆａｈｒｚｅｕｇ＿ｘ-ＴＰ＿ｘ｜＜ｄｅｌｔａ＿ｘ＿ｍｉｔｔｅｌ
（｜エゴ車両＿ｘ-ＴＰ＿ｘ｜＜ｄｅｌｔａ＿ｘ＿中精度）
以下を満たしている場合、「ｘ方向に低精度」。
｜ｅｇｏ−ｆａｈｒｚｅｕｇ＿ｘ-ＴＰ＿ｘ｜＜ｄｅｌｔａ＿ｘ＿ｎｉｅｄｒｉｇ
（｜エゴ車両＿ｘ-ＴＰ＿ｘ｜＜ｄｅｌｔａ＿ｘ＿低精度）
尚、ｙ方向の精度の割り出しも同様である。

図４に、ｘ／ｙ精度ゾーンを点線の長方形で示した。車両のオリエンテーション角でも同じ精度クラスが採用される。

図５は、目標位置ＴＰにおけるオリエンテーション角のずれを示している。

アルゴリズムの基本的アイデアは、以下を学習することである。
− ｘ方向が改善された最終的な駐車位置に達するために、ドライバーは、更に幾つの駐車工程を費やすか。
− ｙ方向が改善された最終的な駐車位置に達するために、ドライバーは、更に幾つの駐車工程を費やすか。
− オリエンテーション角が改善された最終的な駐車位置に達するために、ドライバーは、更に幾つの駐車工程を費やすか。

改善された駐車精度を得るためにどれ程の駐車工程を受け入れるかをドライバー毎に調べた結果の表は、図６に示すようなものになり得る。

この際、学習アルゴリズムは、以下のように機能する。
１） 駐車アシストシステムが、概ドライバーによって実施された駐車スペースに入るための車両の運転を認識する。
２） 目標駐車位置（ターゲット・ポジションＴＰ）は、駐車アシストシステムによって算出される。
３） ドライバーによる一つの駐車工程の実施後、車両のｘ／ｙ座標が、少なくとも最も低い精度ゾーン内にあるか否かが割り出される。最も低い精度ゾーンに到達するまでの駐車工程数が、記録／保存される。
４） 続いて、ワンランク上の精度ゾーンに達するまでの駐車工程数が、車両のｘとｙ方向及びオリエンテーション角に関してそれぞれ別に、割り出される。ワンランク上の精度ゾーンに達するまでの駐車工程数は、車両のｘとｙ方向及びオリエンテーション角に関してそれぞれ別に、保存される。
５） 妥当性機能が、駐車アシストシステムならばより高い精度ゾーンに達するために必要としたであろう駐車工程数を算出する。ドライバーが有意に、駐車アシストシステムよりも（例えば、５０％以上）多くの駐車工程数を必要とする場合、実際の駐車工程数ではなく、算出された工程数が、用いられる。
６） 最終的な駐車位置に達したことが、（例えば、エンジンが切られたことなどにより）認識された場合、駐車マヌーバのタイプ（平行駐車、直角駐車、斜め駐車など）に割り振った表が、保存される。

このような表は、図６に示すごとく、ドライバーによって実施された全ての駐車マヌーバ用に保存される。考慮されるべきドライバーによって実施された駐車プロセス（平行駐車、直角駐車、斜め駐車）が、ある程度の回数実施された後、駐車工程数の平均値が、算出される。

図７には、ドライバーによって複数回駐車マヌーバが実施された後に、より高い駐車精度を達成するためならドライバー各々が妥協する付加的な駐車工程の数を示す表が例示されている。

（例えば、ブール値による）第二フラッグは、認識された値が、有意であるか否かを示している。この識別子は、ドライバーが必要とした駐車工程数が、ドライバーアシストシステムであったら必要としたであろう駐車工程数と異なっているか否かを示すものである。仮にこのフラッグが、立てられている（例えば、論理的「１」になっている）場合、この駐車マヌーバでの精度（ｘとｙ方向、オリエンテーション角）は、ドライバーの挙動から割り出された値に下げられる。

駐車アシストシステムを用いた駐車では、目標駐車位置（ターゲットポジションＴＰ）に達したか否かは（ある程度の許容範囲は、考慮した上で）、絶えず確認される。目標駐車位置に達した場合、自動駐車機能は終了される（例えば、ユーザインターフェースへの出力、駐車ブレーキの作動なども可能）。

駐車アシストシステムの自動駐車機能は、学習された精度情報に基づいて、以下のように適応される。

ｘとｙ方向のローカル座標が、低い第一精度ゾーンに達した場合、駐車アシスト機能は、次の精度ゾーンに至るために必要な駐車工程数を算出する。もし算出された工程数が、ドライバー挙動から学習した値よりも少ない場合、駐車アシスト機能は、自動駐車プロセスを続行する。しかしながら算出された工程数が、ドライバー挙動から学習した値よりも（有意に）多い場合、概駐車アシスト機能は、駐車精度を高める試みを続けない。ｘ方向の精度が十分であったとしても、ｙ方向の精度を高めなければならない場合は、ｙ方向の精度を改善するために必要となる駐車工程を、ｘ方向の駐車精度を更に高めるためにも用いてもよいことは、言うまでも無い。この方法は、ｘとｙ方向における車両の位置が、許容できる領域、即ち、学習した情報から、概ドライバーは、駐車精度を改善するために更なる駐車工程数は、もう許容しないであろうというところまで反復される。

続いて、車両のオリエンテーション角が、確認される。ここでも似通った方法が採用される。

一段階上のオリエンテーション角クラスに改善（例えば、少なくとも２°改善）するために必要な駐車工程数が多すぎる場合、駐車アシストシステムは、自動的に実施されている駐車プロセスを終了する。オリエンテーション角の改善が、ｘとｙ方向のポジションを改悪してしまうような（例えば、精度ゾーンのレベルを下げる）場合も似たような方法がとられる。即ち、ドライバーが許容する駐車工程数内において、最後に至った駐車位置の総合的な改善が達成できる場合にのみ、改善が実施される。

軌道計画の適応
上述のパラメータ２．１から２．４は、軌道計画と軌道制御を適応させるために用いられる。

車両の軌道は、例えば、概リストの全座標エントリーに帰属されている速度値を含むｘ／ｙ座標リストとして表すことができる。速度プロファイルと軌道の湾曲度が、車両の縦方向と横方向の加速度、操舵角と操舵角速度を定義する。自動化された駐車プロセスにおいて用いられる軌道のパラメータは、学習されたドライバーパラメータに基づいて適応される。要するに、ドライバーパラメータと比較して高すぎる縦方向の加速や減速がある場合、駐車アシストシステムによって算出された軌道の速度プロファイルが、適応される。一方、側方への加速が高すぎる場合は、駐車アシストシステムによって算出された軌道の速度プロファイルが、軌道の湾曲度に応じて適応される。

軌道を計画するアルゴリズムは、好ましくは、周辺領域のオブジェクト、特に、静的なオブジェクトに対する安全間隔を考慮した上で、軌道を計画する。静的なオブジェクトに対する間隔に依存する運転速度は、学習したドライバーパラメータに応じて適応させることができる。例えば、ドライバーパラメータから、そのドライバーが、駐車アシストシステムの走行挙動を、周辺オブジェクトへの接近が早すぎると感じている場合は、速度を低下させることができる。このような適応は、操舵角速度にも影響を与えることができる。即ち、速度を低下させた際には、操舵角速度も低下させることができる。

ドライバーパラメータから、オブジェクト近くにおいて舵角が大きすぎるとドライバーが感じていると言う結果が得られた場合、駐車アシストシステムの軌道計画手段は、オブジェクトの近くにおいて最長の弧を描く軌道を用いることができる。

システムに対するドライバーの信頼度への駐車アシスト機能の適応
ａ） 駐車アシストシステムに対する向上した信頼への駐車パラメータの適応
駐車アシストシステムは、成功した自動駐車プロセス毎に、好ましくは、以下のパラメータを適応させる。
− 静的オブジェクト（例えば、他の車両）に対する縦方向の安全間隔。
− 静的オブジェクト（例えば、他の車両）に対する横方向の安全間隔。
− 周辺のオブジェクトに対する間隔に応じた加速／減速勾配。
− 舵角に応じたマヌーバ速度。
− 操舵角速度に応じたマヌーバ速度。
− 舵角と周辺オブジェクトまでの間隔に応じたマヌーバ速度。

駐車アシストシステム乃至駐車アシスト機能を初めて使用する場合、例えば、以下の値は、安全値を加えることにより、又は、安全ファクターをかけることによって上げられる。
− 静的オブジェクト（例えば、他の車両）に対する縦方向の安全間隔。
− 静的オブジェクト（例えば、他の車両）に対する横方向の安全間隔。

駐車アシストシステム乃至駐車アシスト機能を初めて使用する場合、例えば、以下の値は、安全値を引くことにより、又は、安全ファクターをかけることによって下げられる。
− 周辺のオブジェクトに対する間隔に応じた加速／減速勾配。
− 舵角に応じたマヌーバ速度。
− 操舵角速度に応じたマヌーバ速度。
− 舵角と周辺オブジェクトまでの間隔に応じたマヌーバ速度。

更に、パラメータ「ＡＰ＿ｕｓｅ＿ｃａｓｅｓ＿ｆｏｒ＿ｆｉｎａｌ＿ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ」は、例えば、１００など、予め定義された値にセットすることができる。

また、パラメータｄｅｌｔａ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｘｘ用のステップ幅Ｓは、以下のように算出できる。
Ｓ ＝ ｄｅｌｔａ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｘｘ／ＡＰ＿ｕｓｅ＿ｃａｓｅｓ＿ｆｏｒ＿ｆｉｎａｌ＿ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ．

その際、概パラメータｄｅｌｔａ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｘｘは、駐車アシストシステムにドライバーが寄せる信頼の欠如に基づいて、ある特定の駐車パラメータを如何ほど変えるべきかを与えるものである。

ステップ幅Ｓは、駐車パラメータが最終セットに至るまで、即ち、それぞれの駐車パラメータに帰属しているパラメータｄｅｌｔａ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｘｘが、ゼロに減らされるまで、自動実施された駐車マヌーバ毎に計算される。

勿論、駐車パラメータの変化自体を、自動実施された駐車プロセスの回数に応じて増減させることも可能である。

ｂ） 駐車アシストシステムに対する低下した信頼への駐車パラメータの適応
駐車アシストシステムによる自動化された駐車プロセスの実施中、好ましくは、ドライバーによる介入が検出され、それに基づいて、駐車アシストシステムの駐車パラメータが、より高い安全レベルに変更される。ドライバー介入の検出は、特に好ましくは、その時点のシチュエーションに応じて実施される。駐車アシスト機能は、ドライバー介入の理由が何だったのかを推定し、それに基づいて、関連する駐車パラメータを適応させる。

以下のドライバー介入を、例えば、（それぞれ、乃至、組み合わせとして）自動実施された駐車プロセス中に割り出されることができる。
− 速度を合わせるためのドライバーによるゆっくりとした制動、但し、周辺オブジェクトに対する間隔が大きい場合。
− 速度を合わせるためのドライバーによるゆっくりとした制動、但し、周辺オブジェクトに対する間隔が僅かな場合。
− 車両を停止するためのドライバーによるゆっくりとした制動、但し、周辺オブジェクトに対する間隔が大きい場合。
− 車両を停止するためのドライバーによるゆっくりとした制動、但し、周辺オブジェクトに対する間隔が僅かな場合。
− ドライバーによる緊急停止、但し、周辺オブジェクトに対する間隔が大きい場合。
− ドライバーによる緊急停止、但し、周辺オブジェクトに対する間隔が僅かな場合。
− ドライバーがハンドルを触った。
− ドライバーが、ユーザインターフェースを、駐車アシスト機能を停止、乃至、中止するために、触った。
− （内側から、乃至、遠隔操作による駐車プロセスの場合、外側から）ドライバーが、ドアを開けた。
− ドライバーが変速操作した（マニュアル乃至オートマチック・トランスミッション）
− 駐車アシスト機能をオーバーライドすべく、アクセルを踏んだ。
− ドライバーがクラッチを踏んだ。

駐車アシストシステムに対する低下したドライバー信頼に基づく駐車パラメータの適応も、上述の駐車アシストシステムに対する向上したドライバー信頼に基づく駐車パラメータの適応と同様に実施されることができる。

ドライバー特有の好まれる設定への駐車アシスト機能の適応
ａ） 体が不自由な人のための駐車に関する選択肢
この設定をオンにした場合、体が不自由な人専用の駐車スペースも、駐車アシスト機能が、候補として提案するようになる。駐車アシスト機能のこの機能範囲も使用できるようにするには、ドライバーは、体が不自由な人専用の駐車スペースを利用する権利を有しているかを定めるパラメータを予め設定しておく必要がある。このパラメータは、ドライバー毎に帰属して保存される。もし、ドライバーが、駐車アシスト機能を使用する前にこのパラメータを設定しなかった場合は、体が不自由な人専用の駐車スペースを初めて認識した際に、ドライバーに対して、このパラメータを設定するように促すために、ユーザアドバイスを表示することも可能である。

体が不自由な人専用の駐車スペースを認識するためには、例えば、該当する道路上のマークや道路標識を認識するカメラを用いることができる。カメラによって得られたデータは、好ましくは、ナビゲーション・システムの地図のデータに加えられる。これにより、場合によっては、体が不自由な人専用のゾーンの始点と終点を、ＧＰＳ座標に基づいて割り出すことが可能になる。概駐車アシスト機能は、それぞれ認識した駐車スペースに属性「体が不自由な人専用」を割り当てる、乃至、割り当てないように、好ましくは、認識した全ての駐車スペースにＧＰＳ座標、例えば、駐車スペースのそれぞれの角に、ｘ−／ｙ−座標を、割り当てる。

図８は、体が不自由な人専用の駐車スペースを例示している。

道路脇にこの様なゾーン情報が取付けられていない場合、カメラが直接的に、駐車スペース脇の交通標識や駐車スペース内の地面に描かれているマークを認識することができる。この様な交通標識やマークが認識された場合、各々の駐車スペースには、属性「体が不自由な人専用」を割り当てることができる。

ドライバーに、ある駐車スペースが、駐車アシストシステムから提案される前、駐車アシスト機能は、以下のことを確認する。
ａ） 概駐車スペースは、属性「体が不自由な人専用」を有しているか？並びに、
ｂ） ドライバーに帰属しているパラメータから、このドライバーが、体が不自由な人専用の駐車スペースに駐車することが許されているか否か？

概駐車スペースは、上記条件のａ）とｂ）が満たされている場合、又は、ａ）が満たされていない場合にのみ、ドライバーに対して提案される。

ｂ） 女性のための駐車に関する選択肢
駐車アシストシステムは、例えば、女性のみが駐車してもよい駐車スペースを候補として提案することができる。この方法は、アルファベットａ）（体が不自由な人のための駐車）と同様に実施されることができる。

ｃ） 駐車するために料金を払う意図の有無
この場合、駐車アシストシステムは、特定の駐車スペースが有料であるか否かを認識できる様に構成されていることができ、（保存されているパラメータを基に）概ドライバーが、料金を支払ってでも駐車する意思があるか否かに応じて有料の駐車スペースも候補として提案するか否かを決めることができる。

国や地域に応じて、有料の駐車スペースは、以下のように識別されることができる。
− 塗装された縁石や地面上の塗装されたライン（例えば、イタリア）。
− 駐車場内や有料駐車スペースの始点にある標識（例えば、ドイツ）。
− 有料駐車スペースをガードするフラップを備えた駐車場。

属性「有料駐車」を与える方法も、アルファベットａ）（体が不自由な人のための駐車）と同様に実施されることができる。

「フラップによる有料駐車」の判定は、駐車スペース内のフラップのオブジェクト認識によって、又は、車両とフラップ、又は、この様なフラップ用の精算システムとの間の無線コミュニケーションによって実施可能である。

自動駐車するために認識された駐車スペースをドライバーに提案する前に、概駐車アシスト機能が、以下を確認することが好ましい。
ａ） 認識された駐車スペースが、属性「有料駐車」を有しているか？
ｂ） ドライバーに、属性「有料駐車する意図がある」が、帰属されているか？

概駐車スペースは、上記条件のａ）とｂ）が満たされている場合、又は、ａ）が満たされていない場合にのみ、ドライバーに対して提案される。

ｄ） 周辺住民駐車に関する選択肢
駐車アシスト機能は、周辺住民領域用のＧＰＳ座標をドライバーが設定している場合、概ドライバーにこの様な駐車スペースを提案する。概駐車アシスト機能は、周辺住民領域外に駐車するために駐車アシスト機能を使用する場合、ドライバーに確認を取る様に構成されていることができる。

その他の点においては、上記のアルファベットａ）（体が不自由な人のための駐車）と同様な方法を、「周辺住民駐車」機能にも用いることが可能である。

ｅ） その他の駐車プロパティの有効化／定義
概駐車アシストシステムでは、以下の駐車プロパティが、有効化できる。
− ドライバーが、縁石に乗り上げることを許容するか（図９参照）。
− 孤立した車両の前乃至後ろに駐車することを許容するか。
− 駐車アシスト機能が直接的に前進駐車することを許容するか（図１０参照）。
− 駐車プロセス中に起こった駐車シチュエーションの変化に対応することを許容するか（駐車プロセスの動的な計画変更）（図１１参照）。

この様な駐車プロパティは、例えば、駐車アシストシステムの設定メニュー内で、ドライバーによって直接的に設定することが可能である。

代案的乃至付加的に、概駐車プロパティは、例えば、ユーザインターフェースに出力されている情報によって設定されることも可能である。縁石に乗り上げることの場合、例えば、駐車アシスト機能が、他の車両も同様に駐車していることから、縁石に乗り上げることが有利であることを認識した場合、対応する情報をユーザインターフェースに出力することが可能である。

ｆ） 駐車選好：前進乃至後進（直角駐車の場合）
上記の学習アルゴリズムの代案として、又は、付加的に、直角駐車の際の駐車方向を定めるパラメータは、ドライバー自身によって設定されることができる。

この駐車の駐車選好は、駐車アシスト機能によって、好まれる値として用いられることができるが、概駐車アシストシステムは、例えば、その方向が、義務である場合や、複雑な駐車シナリオにおいて、直角な駐車スペースに、例えば、前進駐車によって、最多駐車工程数内で到達できないなど技術的に有利である場合は、異なる方法で駐車することも可能である。

本発明は、上記実施例によって説明された。しかしながら、特許請求項に定義されている請求範囲を逸脱することなく、数多くの変更やバリエーションが可能であることは、言うまでも無いことである。

Claims (20)

1. 以下のステップを包含することを特徴とする車両（１）の駐車プロセスを制御するための方法、
   ドライバーを識別するステップ、
   ドライバーによって実施された駐車プロセス中にドライバーパラメータを学習し、識別されたドライバーに帰属させるステップ、
   学習したドライバーパラメータを基に駐車パラメータを決定するステップ、
   駐車パラメータを基に駐車アシストシステムによって実施される車両（１）の駐車プロセスを制御するステップ。
2. ドライバーパラメータを学習するステップが、車両速度、舵角、操舵角速度、車両（１）の周辺領域内のオブジェクトの車両（１）までの相対的な少なくとも一つの間隔値の捕捉、及び／又は、車両（１）の加速、乃至、減速パラメータの学習を包含していることを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. ドライバーパラメータを学習するステップが、操舵角に依存した車両速度の捕捉、操舵角速度に依存した車両速度の捕捉、操舵角と車両（１）の周辺領域内のオブジェクトの車両（１）までの相対的な間隔値に依存した車両速度の捕捉、及び／又は、車両（１）の周辺領域内にあるオブジェクトの車両（１）に対する相対的な間隔値に依存した車両の加速パラメータ乃至減速パラメータの学習も包含していることを特徴とする請求項１又は２に記載の方法。
4. ドライバーパラメータを学習するステップが、時間的に順番に測定された時点における複数の測定値を収集すること、及び、これらの測定値の平均値を出すことも包含していることを特徴とする先行請求項のうち何れか一項に記載の方法。
5. ドライバーパラメータを学習するステップが、付加的に、駐車方向に関する情報、駐車スペースに対する駐車された車両の向きに関する情報、必要とされた駐車工程、乃至、駐車プロセスタイプに関する情報を捕捉し保存することも包含していることを特徴とする先行請求項のうち何れか一項に記載の方法。
6. ドライバーパラメータを学習するステップが、ドライバーが実施した駐車プロセス中に割り出された駐車プロセス特徴が、それぞれ定義された領域内にあるか否かを確かめる確認ステップも包含し、かつ、概学習されたドライバーパラメータは、駐車プロセス特徴が定義された全て領域内にある、乃至、閾値を超えなかった又は下回らなかった時にのみ、駐車パラメータを割り出すために参考にされることを特徴とする先行請求項のうち何れか一項に記載の方法。
7. 駐車パラメータを割り出すためのステップが、特定されたドライバーによって最低数実施された駐車プロセスから割り出された様々なドライバーパラメータの平均を出すステップも包含していることを特徴とする先行請求項のうち何れか一項に記載の方法。
8. ドライバーパラメータを学習するステップが、ドライバーによって実施された駐車プロセスによって車両（１）が到達した駐車位置が、駐車アシストシステムによって割り出された目標駐車位置からどの程度逸脱しているのかを与える少なくとも一つの許容パラメータの割り出しも包含していることを特徴とする先行請求項のうち何れか一項に記載の方法。
9. 概少なくとも一つの許容パラメータの割り出しに、目標ポジションからの駐車した車両（１）の位置の第一及び第二空間方向へのずれ、並びに、車両（１）のオリエンテーション角の目標オリエンテーション角に対するずれの割り出しも包含されることを特徴とする請求項８に記載の方法。
10. 少なくとも一つの許容パラメータの割り出しに、駐車位置に到達するまでの駐車工程数の割り出しも包含されていることを特徴とする請求項８又は９に記載の方法。
11. 少なくとも一つの許容パラメータの割り出しのために、少なくとも一つの第一及び第二精度ゾーンが割り出され、かつ、概車両（１）のドライバーが、第一精度ゾーン内に、乃至、第一精度ゾーンから、より高い第二精度ゾーンに至るために、どれ程の駐車工程数を必要としたかが、割り出され、続いて、この駐車工程数が、ドライバー特有の駐車情報として保存されることを特徴とする請求項８から１０の何れか一項に記載の方法。
12. 第一精度ゾーンに、乃至、第一精度ゾーンからより高い第二精度ゾーンに達するために必要であった駐車工程数が、車両の少なくとも二つの空間方向とオリエンテーション角に関する各々の車両ポジション値ごとに割り出されることを特徴とする請求項１１に記載の方法。
13. 駐車アシストシステムによる駐車プロセスを制御するステップにおいて、第一精度ゾーンに達した後に、駐車アシストシステムが、より高い第二精度ゾーンに達するために幾つの駐車工程数を必要としたのかが、割り出され、ドライバー特有の駐車工程情報と比較することにより、より高い駐車精度に達するために、駐車アシストシステムによって制御される駐車プロセスを継続するか否かが判断されることを特徴とする請求項１１又は１２に記載の方法。
14. 割り出されたドライバーパラメータを基に、駐車軌道が計画される、及び／又は、概駐車軌道上の車両（１）の移動経緯に影響が与えられることを特徴とする先行請求項のうち何れか一項に記載の方法。
15. 駐車アシストシステムによって実施される駐車プロセス中、ドライバーと車両制御手段とのインターアクション、及び／又は、ドライバー自身に関する情報を捕捉し、これらに基づいて、駐車パラメータが適応されることを特徴とする先行請求項のうち何れか一項に記載の方法。
16. 駐車パラメータが、駐車アシストシステムによって実施され、認識されたドライバーに帰属する駐車プロセスの数に応じて逐次的に適応され、特に、周辺オブジェクトとの安全間隔が、逐次的に小さくされる、及び／又は、駐車プロセス中の車両の速度が、逐次的に上げられることを特徴とする先行請求項のうち何れか一項に記載の方法。
17. 特定の駐車パラメータにおいて、ドライバーの好みも付加的に考慮されることを特徴とする先行請求項のうち何れか一項に記載の方法。
18. ドライバーの好みが、イニシャライズプロセス、及び／又は、ドライバーの好みに関する情報が必要になるような駐車シチュエーションになった時に、問い合わせされることを特徴とする請求項１７に記載の方法。
19. ドライバーの好みに、例えば、体が不自由な人専用の駐車スペースに駐車する許可があるのか、女性専用乃至母子専用駐車場に駐車することが許されているか、有料の駐車場に駐車する意図はあるのか、周辺住民専用の駐車スペースに駐車する許可を持っているのか、縁石に乗り上げて駐車することを気にしないのか、直接的な前進駐車もいとわないのか、駐車プロセス中に起こった駐車シチュエーションの変化に対応するつもりはあるのか、及び／又は、前進駐車と後進駐車のどちらを好むか等と言った情報が含まれていることを特徴とする請求項１７又は１８に記載の方法。
20. 以下を包含することを特徴とする車両（１）の駐車プロセスを自動制御する駐車アシストシステムを備えた車両、
    ドライバーを識別する識別手段、
    ドライバーによって実施された駐車プロセス中にドライバーパラメータを捕捉するためのセンサ手段、
    ドライバーパラメータを保存するための少なくとも一つのメモリユニット、但し、概ドライバーパラメータは、識別されたドライバーに帰属して保存される、
    学習したドライバーパラメータを基に駐車パラメータを決定するために構成された少なくとも一つの計算ユニット、並びに
    駐車パラメータを基に車両（１）の駐車プロセスを自動制御するために構成された駐車アシストシステム。