JP2023093846A - 駐車支援装置、及び駐車支援方法 - Google Patents

Abstract

【課題】他の複数の車両が駐車している領域の駐車種別を適正に決定する。【解決手段】駐車支援装置１００は、車両１の周囲の撮像画像ＰＦを取得する画像取得部１３１と、撮像画像ＰＦを用いて、車両１の周囲に駐車している他の複数の車両２を検出する車両検出部１３３と、他の複数の車両２の各々について、縦列駐車ＰＡ、並列駐車ＰＣ、及び斜め駐車ＰＢのいずれかを示す駐車種別ＰＫを判定する種別判定部１３４と、種別判定部１３４の判定結果に基づき、他の複数の車両２のうち、最も台数の多い駐車種別ＰＫを、他の複数の車両２が駐車している領域の駐車種別ＰＫとして決定する種別決定部１３５と、を備える。【選択図】図１

Description

本発明は、駐車支援装置、及び駐車支援方法に関する。

従来、車両の駐車支援に関する技術が開示されている。
特許文献１には、「前記自車両の外部を撮影する撮影部と、前記撮影部により撮影された画像から駐車領域に駐車されている駐車車両のナンバープレート又はホイールを画像認識し、画像認識した前記ナンバープレート及び前記ホイールの少なくとも一方に基づいて、前記駐車領域の駐車スペースの種別が、少なくとも並列駐車型か縦列駐車型かを判定する制御部と、を有する」駐車支援装置が記載されている。

特開２０１６－１０１７７８号公報

しかしながら、特許文献１に記載の駐車支援装置では、画像認識したナンバープレート及びホイールの少なくとも一方に基づいて、駐車領域の駐車スペースの種別が、少なくとも並列駐車型か縦列駐車型かを判定する。そこで、ナンバープレート及びホイールの画像が取得できない場合には、駐車種別を判定できなかった。
本発明は、車両が駐車している領域の駐車種別を適正に決定することの可能な駐車支援装置、及び駐車支援方法を提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、例えば、本実施形態の駐車支援装置は、自車両の周囲の撮像画像を取得する画像取得部と、前記撮像画像を用いて、前記自車両の周囲に駐車している他の複数の車両を検出する車両検出部と、前記他の複数の車両の各々について、縦列駐車、並列駐車、及び斜め駐車のいずれかを示す駐車種別を判定する種別判定部と、前記種別判定部の判定結果に基づき、前記他の複数の車両のうち、最も台数の多い駐車種別を、前記他の複数の車両が駐車している領域の駐車種別として決定する種別決定部と、を備える。

本発明の駐車支援装置、及び駐車支援方法によれば、他の複数の車両の各々について、縦列駐車、並列駐車、及び斜め駐車のいずれかを示す駐車種別を判定し、その判定結果に基づき、他の複数の車両のうち、最も台数の多い駐車種別を、他の複数の車両が駐車している領域の駐車種別として決定する。
したがって、他の複数の車両のうち、最も台数の多い駐車種別を、他の複数の車両が駐車している領域の駐車種別として決定するため、他の複数の車両が駐車している領域の駐車種別を適正に決定できる。

駐車支援装置を含む車載装置の構成の一例を示す図である。 領域分割部、及び種別判定部の処理の一例を示す撮像画像である。 駐車種別を判定する処理の一例を示す撮像画像である。 自車両の進行方向と他の車両の向きとのなす角と、駐車種別との関係を示す図である。 種別決定部の処理の一例を示す撮像画像である。 種別決定部の処理の一例を示す図表である。 駐車支援装置の処理の一例を示すフローチャートである。

以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。
図１は、駐車支援装置１００を含む車載装置３の構成の一例を示す図である。車載装置３は、車両１に搭載される。
車載装置３は、位置検出ユニット１０、検出部２０、操作部５０、表示部６０、及び駐車支援装置１００を備える。
車両１は、「自車両」の一例に対応する。

位置検出ユニット１０は、車両１の位置を検出する。位置検出ユニット１０は、ＧＮＳＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ Ｓｙｓｔｅｍ）信号を受信するＧＮＳＳ受信器と、ＧＮＳＳ受信器が受信したＧＮＳＳ信号に基づいて車両１の位置を算出するプロセッサと、を備える。ＧＮＳＳ受信器、及びプロセッサの図示は省略する。位置検出ユニット１０は、車両１の位置を示す位置情報を駐車支援装置１００に出力する。

検出部２０は、車両１の周囲の他の複数の車両２（図２参照）を検出する１個又は複数個のセンサを備える。本実施形態の検出部２０は、センサとして、撮影部３０を備える。検出部２０は、撮影部３０の撮影画像を検出情報として駐車支援装置１００に出力する。
本実施形態では、検出部２０がカメラを備える場合について説明するが、検出部２０には、例えば、電波や光等を利用して他の車両２との間の距離を測定可能なレーダーやソナーセンサ、ＬｉＤＡＲを備えてもよい。

撮影部３０は、車両１の前方を撮影するフロントカメラ３１、車両１の後方を撮影するリアカメラ３３、車両１の左側方を撮影する左サイドカメラ３５、及び車両１の右側方を撮影する右サイドカメラ３７を備える。これらのカメラの各々は、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ-Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）やＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ Ｍｅｔａｌ－Ｏｘｉｄｅ－Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）等のイメージセンサと、イメージセンサから撮影画像を生成するデータ処理回路とを備える。

フロントカメラ３１は、車両１の周囲に駐車している他の複数の車両２の撮像画像ＰＦを生成する。
本実施形態では、フロントカメラ３１が、車両１の周囲に駐車している他の複数の車両２の撮像画像ＰＦを生成する場合について説明するが、撮影部３０が、撮像画像ＰＦを生成すればよい。

操作部５０は、車両１に乗車したユーザーの操作を受け付ける。ユーザーは、例えば、運転者である。操作部５０は、受け付けた操作に対応した操作信号を駐車支援装置１００に出力する。操作部５０が受け付ける操作には、例えば、駐車種別決定処理の開始を指示する操作や、駐車種別決定処理を終了させる操作等が含まれる。
操作部５０は、例えば、図略の駐車種別決定オンスイッチ、及び図略の駐車種別決定オフスイッチを備え、駐車種別決定オンスイッチが押下された場合には、駐車支援装置１００は、駐車種別決定処理の開始を指示する操作を受け付ける。また、駐車種別決定処理を実行中に、駐車種別決定処理オフスイッチが押下された場合には、駐車支援装置１００は、駐車種別決定処理を終了させる操作を受け付ける。
なお、「駐車種別決定処理」とは、駐車支援装置１００が、他の複数の車両２の各々について駐車種別ＰＫを判定し、他の複数の車両２が駐車している領域ＲＮの駐車種別ＰＫを決定する処理を示す。
また、駐車種別ＰＫとは、縦列駐車ＰＡ、並列駐車ＰＣ、及び、斜め駐車ＰＢのいずれかを示す。

表示部６０は、表示パネル６１と、タッチセンサ６３と、を備える。
表示パネル６１には、液晶ディスプレイや有機ＥＬディスプレイ等が用いられる。表示部６０は、駐車支援装置１００から入力される表示データに基づく表示画像を表示パネル６１に表示する。
タッチセンサ６３は、抵抗膜方式や静電容量方式等のセンサが用いられる。表示部６０は、表示パネル６１に対するユーザーの指でのタッチ操作を、タッチセンサ６３によって検出し、検出したタッチ操作の操作位置を示す位置信号を生成する。表示部６０は、生成した位置信号を駐車支援装置１００に出力する。

駐車支援装置１００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）やＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ－Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等のプロセッサ１３０と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）やＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等のメモリ１１０と、を備えるコンピュータである。また、メモリ１１０は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）やＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等のストレージ装置を備える。
駐車支援装置１００は、これらの装置の他に、センサ類や周辺機器等を接続するためのインターフェース回路、車載ネットワークを介して他の車載装置と通信する車載ネットワーク通信回路等を備える。駐車支援装置１００は、メモリ１１０が記憶する制御プログラムＰＧＭを、プロセッサ１３０が実行することで各種の機能的構成を実現する。
駐車支援装置１００は、例えば、ＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）で構成される。

駐車支援装置１００は、画像取得部１３１、領域分割部１３２、車両検出部１３３、種別判定部１３４、及び種別決定部１３５を備える。具体的には、プロセッサ１３０が、メモリ１１０が記憶する制御プログラムＰＧＭを実行することによって、画像取得部１３１、領域分割部１３２、車両検出部１３３、種別判定部１３４、及び種別決定部１３５、として機能する。

画像取得部１３１は、車両１の周囲の撮像画像ＰＦを取得する。画像取得部１３１は、例えば、フロントカメラ３１が生成した撮像画像ＰＦを取得する。

領域分割部１３２は、車両１の進行方向Ｄ１に基づいて、撮像画像ＰＦを複数の領域ＲＮに分割する。領域分割部１３２は、車両１が走行する道路の画像である道路画像ＲＤを撮像画像ＰＦから抽出し、抽出した道路画像ＲＤに基づいて、撮像画像ＰＦを複数の領域ＲＮに分割する。本実施形態では、領域ＲＮは、左側領域ＲＬと、右側領域ＲＲと、で構成される。
領域分割部１３２の処理については、図２及び図４を参照して更に説明する。

車両検出部１３３は、撮像画像ＰＦを用いて、車両１の周囲に駐車している他の複数の車両２を検出する。本実施形態では、車両検出部１３３は、例えば、撮像画像ＰＦを入力として他の複数の車両２を出力する学習済モデルＭＤ１を用いて、車両１の周囲に駐車している他の複数の車両２を検出する。なお、車両検出部１３３は、例えば、撮像画像ＰＦに対して、いわゆる、画像処理を施し、車両１の周囲に駐車している他の複数の車両２を検出してもよい。
例えば、メモリ１１０は、種々の撮像画像ＰＦが入力され、他の複数の車両２の位置又は範囲を出力する学習済モデルＭＤ１を記憶する。学習済モデルＭＤ１は、例えば、Ｄｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇ等の機械学習によって、学習されたモデルである。学習済モデルＭＤ１は、いわゆる、ニューラルネットワークで構成される。学習済モデルＭＤ１は、車両２の種々の撮像画像ＰＦと、車両２の撮像画像ＰＦでの位置、又は撮像画像ＰＦでの範囲とを対応付けた入力データセットを用いて、教師あり学習される。車両２の撮像画像ＰＦでの位置、又は撮像画像ＰＦでの範囲は、教師あり学習におけるラベルに対応する。

本実施形態では、メモリ１１０が学習済モデルＭＤ１を備える場合について説明するが、これに限定されない。例えば、駐車支援装置１００と通信可能に接続するサーバ装置が学習済モデルＭＤ１を備えてもよい。この場合には、車両検出部１３３は、サーバ装置に撮像画像ＰＦを送信する。そして、サーバ装置は、学習済モデルＭＤ２によって、車両２の各々の位置又は範囲を求める。種別判定部１３４は、サーバ装置から車両２の各々の位置又は範囲を取得する。

種別判定部１３４は、他の複数の車両２の各々について、縦列駐車ＰＡ、並列駐車ＰＣ、及び斜め駐車ＰＢのいずれかを示す駐車種別ＰＫを判定する。種別判定部１３４は、例えば、他の複数の車両２の各々について、車体の向きＤＢを検出し、車体の向きＤＢに基づいて、駐車種別ＰＫを判定する。
種別判定部１３４の処理については、図３及び図４を参照して更に説明する。

また、例えば、メモリ１１０は、他の複数の車両２の各々の撮像画像ＰＦが入力され、他の複数の車両２の各々の車体の向きＤＢを出力する学習済モデルＭＤ２を記憶する。種別判定部１３４は、撮像画像ＰＦから他の複数の車両２の各々の撮像画像を抽出し、他の複数の車両２の各々の撮像画像を、学習済モデルＭＤ２に入力することによって、他の複数の車両２の各々の車体の向きＤＢを求めてもよい。

学習済モデルＭＤ２は、例えば、Ｄｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇ等の機械学習によって、学習されたモデルである。学習済モデルＭＤ２は、いわゆる、ニューラルネットワークで構成される。学習済モデルＭＤ２は、車両２の種々の撮像画像ＰＦと、車両２の車体の向きＤＢとを対応付けた入力データセットを用いて、教師あり学習される。車両２の車体の向きＤＢは、教師あり学習におけるラベルに対応する。

本実施形態では、メモリ１１０が学習済モデルＭＤ２を備える場合について説明するが、これに限定されない。例えば、駐車支援装置１００と通信可能に接続するサーバ装置が学習済モデルＭＤ２を備えてもよい。この場合には、種別判定部１３４は、サーバ装置に車両２の各々の撮像画像ＰＦを送信する。そして、サーバ装置は、学習済モデルＭＤ２によって、車両２の各々の車体の向きＤＢを求める。種別判定部１３４は、サーバ装置から車両２の各々の車体の向きＤＢを取得する。

種別決定部１３５は、種別判定部１３４の判定結果に基づき、他の複数の車両２のうち、最も台数の多い駐車種別ＰＫを、他の複数の車両２が駐車している領域ＲＮの駐車種別ＰＫとして決定する。種別決定部１３５は、例えば、複数の領域ＲＮの各々について、最も台数の多い駐車種別ＰＫを駐車種別ＰＫとして決定する。
種別決定部１３５の処理については、図２、図５及び図６を参照して更に説明する。

駐車支援装置１００は、例えば、種別決定部１３５の判定結果を表示パネル６１に表示する。駐車支援装置１００は、例えば、地図画像に対応付けて、複数の領域ＲＮの各々の駐車種別ＰＫを表示パネル６１に表示する。

次に、図２を参照して、領域分割部１３２、及び種別判定部１３４の処理について説明する。図２は、領域分割部１３２、及び種別判定部１３４の処理の一例を示す撮像画像７００である。撮像画像７００は、撮像画像ＰＦの一例に対応する。
撮像画像７００では、車両１は、道路画像ＲＤに対応する道路を走行している。車両１の進行方向Ｄ１に対して、図２の右方向に曲がっている。左端線ＥＬは、道路の左端の位置を示す。右端線ＥＲは、道路の右端の位置を示す。走行線ＤＬは、車両１の走行する経路の一例を示す。
領域分割部１３２は、撮像画像ＰＦを、左側領域ＲＬと、右側領域ＲＲとに分割する。左側領域ＲＬは、左端線ＥＬに対して左側の領域である。右側領域ＲＲは、右端線ＥＲに対して右側の領域である。左側領域ＲＬ及び右側領域ＲＲの各々は、複数の領域ＲＮの一例に対応する。

図２に示すように、左側領域ＲＬには、他の車両２が駐車している。車両２は、車両検出部１３３によって検出される。また、車両２は、第１車両ＶＡ１、第２車両ＶＡ２、及び第３車両ＶＡ３を含む。
種別判定部１３４は、他の車両２の各々について車体の向きＤＢを検出する。図２では、第１車両ＶＡ１の車体の向きＤＢを矢印で記載している。進行方向Ｄ１は、例えば、走行線ＤＬにおいて、第１車両ＶＡ１に対向する位置ＰＡ１における車両１の進行方向である。種別判定部１３４は、進行方向Ｄ１と向きＤＢとのなす角θに応じて、駐車種別ＰＫを判定する。図２では、進行方向Ｄ１と向きＤＢとのなす角θが、略零であるため、駐車種別ＰＫが縦列駐車ＰＡであると判定する。
角θと駐車種別ＰＫとの関係については、図４を参照して更に説明する。

図２では、種別判定部１３４が、進行方向Ｄ１と向きＤＢとのなす角θに応じて、駐車種別ＰＫを判定する場合について説明するが、これに限定されない。他の車両２の各々の車体の向きＤＢと車両１との進行方向Ｄ１とのなす角θに応じて、駐車種別ＰＫを判定すればよい。車両１との進行方向Ｄ１として、例えば、撮像画像７００を撮像したときの車両１の進行方向Ｄ１を用いてもよい。

次に、図３を参照して、種別判定部１３４が車両２の駐車種別ＰＫを判定する処理の一例について説明する。図３は、種別判定部１３４が車両２の駐車種別ＰＫを判定する処理の一例を示す撮像画像７１０である。撮像画像７１０は、撮像画像ＰＦの一例に対応する。
撮像画像ＰＦには、道路上に駐車している他の車両２として車両ＶＢが含まれる。道路画像ＲＤは、車両ＶＢが駐車している道路の画像である。道路は紙面に垂直な方向に延びる。
図３には、横軸Ｕと縦軸Ｖとを記載している。横軸Ｕは、撮像画像ＰＦの左右方向に平行である。縦軸Ｖは、撮像画像ＰＦの上下方向に平行である。太線で示す矩形領域ＲＢは、車両ＶＢに対応する画像を含む面積が最小の矩形領域である。矩形領域ＲＢの４隅は、点Ｐ１、点Ｐ２、点Ｐ３、及び点Ｐ４である。点Ｐ１は、矩形領域ＲＢの右下の頂点である。点Ｐ２は、矩形領域ＲＢの左下の頂点である。点Ｐ３は、矩形領域ＲＢの右上の頂点である。点Ｐ４は、矩形領域ＲＢの左上の頂点である。点Ｐ１、点Ｐ２、点Ｐ３、及び点Ｐ４の各々の（Ｕ，Ｖ）座標は、（Ｐ１Ｕ，Ｐ１Ｖ）、（Ｐ２Ｕ，Ｐ２Ｖ）、（Ｐ３Ｕ，Ｐ３Ｖ）、及び（Ｐ４Ｕ，Ｐ４Ｖ）である。

種別判定部１３４は、次の式（１）を満たす場合に、車両ＶＢが横向きであると判定し、車両ＶＢが並列駐車ＰＣしていると判定する。
｜Ｐ１Ｕ－Ｐ２Ｕ｜／｜Ｐ１Ｖ－Ｐ３Ｖ｜≧ＴＨ１ （１）
左辺は、矩形領域ＲＢの縦方向のサイズに対する矩形領域ＲＢの横方向のサイズの比である。第１閾値ＴＨ１は、例えば、１．５である。
種別判定部１３４は、次の式（２）を満たす場合に、車両ＶＢが縦向きであると判定し、車両ＶＢが縦列駐車ＰＡしていると判定する。第２閾値ＴＨ２は、第１閾値ＴＨ１よりも小さい閾値であって、例えば、１．２である。
｜Ｐ１Ｕ－Ｐ２Ｕ｜／｜Ｐ１Ｖ－Ｐ３Ｖ｜＜ＴＨ２ （２）
また、種別判定部１３４は、次の式（３）を満たす場合に、車両ＶＢが斜め向きであると判定し、車両ＶＢが斜め駐車ＰＢしていると判定する。
ＴＨ２≦｜Ｐ１Ｕ－Ｐ２Ｕ｜／｜Ｐ１Ｖ－Ｐ３Ｖ｜＜ＴＨ１ （３）

このように、種別判定部１３４は、矩形領域ＲＢの縦方向のサイズに対する矩形領域ＲＢの横方向のサイズの比に基づいて、駐車種別ＰＫを判定するため、簡単な処理で駐車種別ＰＫを判定できる。

次に、図４を参照して、車両２の各々の車体の向きＤＢに基づいて、駐車種別ＰＫを判定する処理について説明する。図４は、車両１の進行方向Ｄ１と車両２の向きＤＢとのなす角θと、駐車種別ＰＫとの関係を示す図である。
図４に示すように、種別判定部１３４は、角θが、例えば、式（４）又は式（５）を満たす場合に、車両２の駐車種別ＰＫが縦列駐車ＰＡであると判定する。
－２５°＜θ≦２５° （４）
１５５＜θ≦２０５° （５）

また、種別判定部１３４は、角θが、例えば、式（６）又は式（７）を満たす場合に、車両２の駐車種別ＰＫが並列駐車ＰＣであると判定する。
５５°＜θ≦１１５° （６）
２４５＜θ≦２９５° （７）

また、種別判定部１３４は、角θが、式（４）～式（７）の全てを満たさない場合に、車両２の駐車種別ＰＫが斜め駐車ＰＢであると判定する。

このように、種別判定部１３４は、車両１の進行方向Ｄ１と車両２の向きＤＢとのなす角θに応じて駐車種別ＰＫを判定するため、簡素な処理で駐車種別ＰＫを判定できる。

次に、図５及び図６を参照して、種別決定部１３５の処理について説明する。図５は、種別決定部１３５の処理の一例を示す撮像画像７２０である。撮像画像７２０は、撮像画像ＰＦの一例に対応する。
撮像画像７２０では、車両１は、道路画像ＲＤに対応する道路を走行している。道路画像ＲＤに対応する道路は、一方通行の道路であって、車両１に進行方向Ｄ１に沿って延びている。左端線ＥＬは、道路の左端の位置を示す。右端線ＥＲは、道路の右端の位置を示す。
領域分割部１３２は、撮像画像ＰＦを、左側領域ＲＬと、右側領域ＲＲとに分割する。左側領域ＲＬは、左端線ＥＬに対して左側の領域である。右側領域ＲＲは、右端線ＥＲに対して右側の領域である。左側領域ＲＬ及び右側領域ＲＲの各々は、複数の領域ＲＮの一例に対応する。

左側領域ＲＬには、車両ＶＣ１、車両ＶＣ２、及び車両ＶＣ３が駐車している。車両ＶＣ１、車両ＶＣ２、及び車両ＶＣ３は、他の複数の車両２の一例に対応する。右側領域ＲＲには、車両ＶＤ１及び車両ＶＤ２が駐車している。車両ＶＤ１及び車両ＶＤ２は、他の複数の車両２の一例に対応する。
種別判定部１３４は、例えば、車両１の進行方向Ｄ１と車両２の向きＤＢとのなす角θに応じて駐車種別ＰＫを判定する。例えば、図５には、車両ＶＣ１の向きＤＢを示している。車両１の進行方向Ｄ１と車両ＶＣ１の向きＤＢとのなす角θは、９０°であるため、種別判定部１３４は、車両ＶＣ１の駐車種別ＰＫは、並列駐車ＰＣであると判定する。

図６は、種別決定部１３５の処理の一例を示す図表である。時間ＴＭは、種別判定部１３４が、駐車種別ＰＫを判定する時間を示す。図６では、時間ＴＭが、（ｔ）、（ｔ＋１）、（ｔ＋２）、（ｔ＋３）の４回において、種別判定部１３４が、駐車種別ＰＫを判定する。図６の右端には、累計台数ＣＭを示す。
図６では、左側領域ＲＬに駐車している車両２の各々について、種別判定部１３４が並列駐車ＰＣと判定した車両２の台数、種別判定部１３４が縦列駐車ＰＡと判定した車両２の台数、及び種別判定部１３４が斜め駐車ＰＢと判定した車両２の台数を示している。
例えば、時間ＴＭが（ｔ）では、並列駐車ＰＣと判定した車両２の台数は２台であり、縦列駐車ＰＡと判定した車両２の台数は１台であり、及び斜め駐車ＰＢと判定した車両２の台数は０台である。また、時間ＴＭが（ｔ＋１）では、並列駐車ＰＣと判定した車両２の台数は１台であり、縦列駐車ＰＡと判定した車両２の台数は１台であり、及び斜め駐車ＰＢと判定した車両２の台数は１台である。

左側領域ＲＬにおける累計台数ＣＭについては、並列駐車ＰＣと判定した車両２の台数は６台であり、縦列駐車ＰＡと判定した車両２の台数は３台であり、及び斜め駐車ＰＢと判定した車両２の台数は１台である。並列駐車ＰＣと判定した車両２の台数が最も多いため、種別決定部１３５は、左側領域ＲＬの駐車種別ＰＫを、並列駐車ＰＣに決定する。

また、右側領域ＲＲにおける累計台数ＣＭについては、並列駐車ＰＣと判定した車両２の台数は０台であり、縦列駐車ＰＡと判定した車両２の台数は８台であり、及び斜め駐車ＰＢと判定した車両２の台数は０台である。縦列駐車ＰＡと判定した車両２の台数が最も多いため、種別決定部１３５は、左側領域ＲＬの駐車種別ＰＫを、縦列駐車ＰＡに決定する。

このように、種別決定部１３５は、複数の領域ＲＮの各々について、最も台数の多い駐車種別ＰＫを、複数の領域ＲＮの各々の駐車種別ＰＫとして決定するため、複数の領域ＲＮの各々の駐車種別ＰＫを適正に決定できる。

なお、時間ＴＭである（ｔ）、（ｔ＋１）、（ｔ＋２）、及び（ｔ＋３）の４回の各々の間隔は、例えば、０．５秒間である。本実施形態では、種別決定部１３５が、所定時間毎に、並列駐車ＰＣと判定した車両２の台数、縦列駐車ＰＡと判定した車両２の台数、及び斜め駐車ＰＢと判定した車両２の台数を算出する場合について説明するが、これに限定されない。例えば、種別決定部１３５が、車両１が所定距離、例えば、３ｍ前進する度に、並列駐車ＰＣと判定した車両２の台数、縦列駐車ＰＡと判定した車両２の台数、及び斜め駐車ＰＢと判定した車両２の台数を算出してもよい。

本実施形態では、種別判定部１３４による４回の判定結果の累計台数ＣＭに基づいて、種別決定部１３５が複数の領域ＲＮの各々の駐車種別ＰＫを決定するが、これに限定されない。種別決定部１３５が、種別判定部１３４による２回又は３回の判定結果の累計台数ＣＭに基づいて、複数の領域ＲＮの各々の駐車種別ＰＫを決定してもよい。また、種別決定部１３５が、種別判定部１３４による５回以上の判定結果の累計台数ＣＭに基づいて、複数の領域ＲＮの各々の駐車種別ＰＫを決定してもよい。また、種別決定部１３５が、種別判定部１３４による１回の判定結果に基づいて、複数の領域ＲＮの各々の駐車種別ＰＫを決定してもよい。

次に、図７を参照して、駐車支援装置１００の処理の一例について説明する。図７は、駐車支援装置１００の処理の一例を示すフローチャートである。
図７に示すように、まず、ステップＳ１０１において、画像取得部１３１は、車両１の周囲の撮像画像ＰＦを取得する。
次に、ステップＳ１０３において、領域分割部１３２は、撮像画像ＰＦを複数の領域ＲＮに分割する。
次に、ステップＳ１０５において、車両検出部１３３は、複数の領域ＲＮの各々における他の複数の車両２を検出する。
次に、ステップＳ１０７において、種別判定部１３４は、複数の領域ＲＮの各々における他の複数の車両２の各々について、車体の向きＤＢを検出する。

次に、ステップＳ１０９において、種別判定部１３４は、複数の領域ＲＮの各々における他の複数の車両２の各々の駐車種別ＰＫを判定する。種別判定部１３４は、例えば、車両１の進行方向Ｄ１と他の複数の車両２の各々の車体の向きＤＢとのなす角θに応じて、他の複数の車両２の各々の駐車種別ＰＫを判定する。
次に、ステップＳ１１１において、種別決定部１３５は、複数の領域ＲＮの各々における駐車種別ＰＫ毎の車両２の台数を算出する。種別決定部１３５は、例えば、複数の領域ＲＮの各々において、並列駐車ＰＣと判定した車両２の台数、縦列駐車ＰＡと判定した車両２の台数、及び斜め駐車ＰＢと判定した車両２の台数を算出する。
次に、ステップＳ１１３において、種別決定部１３５は、複数の領域ＲＮの各々における駐車種別ＰＫを決定する。種別決定部１３５は、例えば、複数の領域ＲＮの各々について、最も台数の多い駐車種別ＰＫを、複数の領域ＲＮの各々の駐車種別ＰＫとして決定する。本実施形態では、複数の領域ＲＮは、左側領域ＲＬ、及び右側領域ＲＲに対応する。
次に、ステップＳ１１５において、駐車支援装置１００は、操作部５０に対するユーザーの操作に基づいて、駐車種別決定処理を終了するか否かを判定する。
駐車種別決定処理を終了すると駐車支援装置１００が判定した場合（ステップＳ１１５；ＹＥＳ）には、処理が終了する。駐車種別決定処理を終了しないと駐車支援装置１００が判定した場合（ステップＳ１１５；ＮＯ）には、処理がステップＳ１１１に戻る。

ステップＳ１０１は、「画像取得ステップ」の一例に対応する。
ステップＳ１０３は、「車両検出ステップ」の一例に対応する。
ステップＳ１０９は、「種別判定ステップ」の一例に対応する。
ステップＳ１１３は、「種別決定ステップ」の一例に対応する。

以上、図１～図６を参照して説明したように、本実施形態の駐車支援装置１００は、車両１の周囲の撮像画像ＰＦを取得する画像取得部１３１と、撮像画像ＰＦを用いて、車両１の周囲に駐車している他の複数の車両２を検出する車両検出部１３３と、他の複数の車両２の各々について、縦列駐車ＰＡ、並列駐車ＰＣ、及び斜め駐車ＰＢのいずれかを示す駐車種別ＰＫを判定する種別判定部１３４と、種別判定部１３４の判定結果に基づき、他の複数の車両２のうち、最も台数の多い駐車種別ＰＫを、他の複数の車両２が駐車している領域ＲＮの駐車種別ＰＫとして決定する種別決定部１３５と、を備える。

すなわち、他の複数の車両２の各々について、縦列駐車ＰＡ、並列駐車ＰＣ、及び斜め駐車ＰＢのいずれかを示す駐車種別ＰＫを判定し、他の複数の車両２のうち、最も台数の多い駐車種別ＰＫを、他の複数の車両２が駐車している領域ＲＮの駐車種別ＰＫとして決定する。
したがって、他の複数の車両２が駐車している領域ＲＮの駐車種別ＰＫを適正に決定できる。

また、駐車支援装置１００は、車両１の進行方向Ｄ１に基づいて、撮像画像ＰＦを複数の領域ＲＮに分割する領域分割部１３２を備え、種別決定部１３５は、複数の領域ＲＮの各々について、最も台数の多い駐車種別ＰＫを、複数の領域ＲＮの各々の駐車種別ＰＫとして決定する。
したがって、複数の領域ＲＮの各々の駐車種別ＰＫを適正に決定できる。

また、駐車支援装置１００において、領域分割部１３２は、車両１が走行する道路の画像である道路画像ＲＤを撮像画像ＰＦから抽出し、抽出した道路画像ＲＤに基づいて、撮像画像ＰＦを複数の領域ＲＮに分割する。
したがって、撮像画像ＰＦを複数の領域ＲＮに適正に分割できる。

また、駐車支援装置１００において、種別判定部１３４は、他の複数の車両２の各々について、車体の向きＤＢを検出し、車体の向きＤＢに基づいて、駐車種別ＰＫを判定する。例えば、図４を参照して説明したように、種別判定部１３４は、車体の向きＤＢと、車両１の進行方向Ｄ１とのなす角θに応じて、駐車種別ＰＫを判定する。
したがって、他の複数の車両２の各々の駐車種別ＰＫを適正に判定できる。

また、本実施形態の駐車支援方法は、車両１の周囲の撮像画像ＰＦを取得する画像取得ステップと、撮像画像ＰＦを用いて、車両１の周囲に駐車している他の複数の車両２を検出する車両検出ステップと、他の複数の車両２の各々について、縦列駐車ＰＡ、並列駐車ＰＣ、及び斜め駐車ＰＢのいずれかを示す駐車種別ＰＫを判定する種別判定ステップと、種別判定ステップにおける判定結果に基づき、他の複数の車両２のうち、最も台数の多い駐車種別ＰＫを、他の複数の車両２が駐車している領域ＲＮの駐車種別ＰＫとして決定する種別決定ステップと、を含む。
したがって、本実施形態の駐車支援方法は、本実施形態の駐車支援装置１００と同様の効果を奏する。

上述した本実施形態は、あくまでも本発明の一実施形態を例示したものであって、本発明の主旨を逸脱しない範囲で任意に変形、及び応用が可能である。
例えば、図１は、本発明の理解を容易にするために、構成要素を主な処理内容に応じて分類して示した図であり、構成要素は、処理内容に応じて、更に多くの構成要素に分類することもできる。また、１つの構成要素が更に多くの処理を実行するように分類することもできる。
また、各構成要素の処理は、１つのハードウェアで実行されてもよいし、複数のハードウェアで実行されてもよい。
また、各構成要素の処理は、１つのプログラムで実現されてもよいし、複数のプログラムで実現されてもよい。

また、図１において、駐車支援装置１００が、位置検出ユニット１０、操作部５０及び表示部６０の少なくとも１つを一体に備えてもよい。

また、本実施形態では、駐車支援装置１００が、画像取得部１３１、領域分割部１３２、車両検出部１３３、種別判定部１３４、及び種別決定部１３５を備えるが、これに限定されない。駐車支援装置１００とインターネット等のネットワークを介して通信可能に接続されたサーバ装置が、領域分割部１３２、車両検出部１３３、種別判定部１３４、及び種別決定部１３５の少なくとも１つを備えてもよい。サーバ装置が、例えば、領域分割部１３２、車両検出部１３３、種別判定部１３４、及び種別決定部１３５を備えてもよい。

また、本実施形態では、メモリ１１０が学習済モデルＭＤ１、及び学習済モデルＭＤ２を記憶する場合について説明するが、これに限定されない。例えば、駐車支援装置１００と通信可能に接続するサーバ装置が学習済モデルＭＤ１、及び学習済モデルＭＤ２の少なくとも一方を記憶してもよい。
例えば、サーバ装置が学習済モデルＭＤ１を記憶する場合には、車両検出部１３３は、サーバ装置に対して他の複数の車両２の各々の撮像画像ＰＦを送信する。そして、サーバ装置は、学習済モデルＭＤ１に撮像画像ＰＦを入力することによって、車両２の位置、又は画像での範囲を出力する。車両検出部１３３は、サーバ装置から、車両２の画像での位置、又は画像での範囲を取得する。
また、例えば、サーバ装置が学習済モデルＭＤ２を記憶する場合には、種別判定部１３４は、サーバ装置に対して他の複数の車両２の各々の撮像画像ＰＦを送信する。そして、サーバ装置は、学習済モデルＭＤ２に他の複数の車両２の各々の撮像画像ＰＦを入力することによって、車両２の各々の車体の向きＤＢを出力する。種別判定部１３４は、サーバ装置から、車両２の各々の車体の向きＤＢを取得する。

また、本発明の駐車支援方法を、コンピュータを用いて実現する場合には、このコンピュータが実行する制御プログラムＰＧＭを記録媒体、又はこの制御プログラムＰＧＭを伝送する伝送媒体の態様で構成することも可能である。
記録媒体には、磁気的、光学的記録媒体又は半導体メモリーデバイスを用いることができる。具体的には、フレキシブルディスク、ＨＤＤ、ＣＤ－ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｋ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＤＶＤ、Ｂｌｕ－ｒａｙ（登録商標） Ｄｉｓｃ、光磁気ディスク、フラッシュメモリ、カード型記録媒体等の可搬型、或いは固定式の記録媒体が挙げられる。また、上記記録媒体は、駐車支援装置１００が備えるＲＡＭ、ＲＯＭ、ＨＤＤ等の不揮発性記憶装置であってもよい。
また、制御プログラムＰＧＭを、駐車支援装置１００とネットワークを介して通信可能に接続されたサーバ装置から駐車支援装置１００がダウンロードしてもよい。

また、例えば、図７に示すフローチャートの処理単位は、駐車支援装置１００の処理の理解を容易にするために、主な処理内容に応じて分割したものであり、処理単位の分割の仕方や名称によって、本発明が限定されることはない。駐車支援装置１００の処理は、処理内容に応じて、更に多くの処理単位に分割してもよい。また、駐車支援装置１００の処理は、１つの処理単位が更に多くの処理を含むように分割してもよい。

１ 車両（自車両）
２ 他の複数の車両
３１ フロントカメラ
１００ 駐車支援装置
１３１ 画像取得部
１３３ 車両検出部
１３４ 種別判定部
１３５ 種別決定部
ＰＡ 縦列駐車
ＰＢ 斜め駐車
ＰＣ 並列駐車
ＰＦ 撮像画像
ＰＫ 駐車種別

Claims (5)

1. 自車両の周囲の撮像画像を取得する画像取得部と、
   前記撮像画像を用いて、前記自車両の周囲に駐車している他の複数の車両を検出する車両検出部と、
   前記他の複数の車両の各々について、縦列駐車、並列駐車、及び斜め駐車のいずれかを示す駐車種別を判定する種別判定部と、
   前記種別判定部の判定結果に基づき、前記他の複数の車両のうち、最も台数の多い駐車種別を、前記他の複数の車両が駐車している領域の駐車種別として決定する種別決定部と、
   を備える、駐車支援装置。
2. 前記自車両の進行方向に基づいて、前記撮像画像を複数の領域に分割する領域分割部を備え、
   前記種別決定部は、前記複数の領域の各々について、最も台数の多い駐車種別を、前記複数の領域の各々の駐車種別として決定する、
   請求項１に記載の駐車支援装置。
3. 前記領域分割部は、前記自車両が走行する道路の画像である道路画像を前記撮像画像から抽出し、抽出した前記道路画像に基づいて、前記撮像画像を前記複数の領域に分割する、
   請求項２に記載の駐車支援装置。
4. 前記種別判定部は、前記他の複数の車両の各々について、車体の向きを検出し、前記車体の向きに基づいて、前記駐車種別を判定する、
   請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の駐車支援装置。
5. 自車両の周囲の撮像画像を取得する画像取得ステップと、
   前記撮像画像を用いて、前記自車両の周囲に駐車している他の複数の車両を検出する車両検出ステップと、
   前記他の複数の車両の各々について、縦列駐車、並列駐車、及び斜め駐車のいずれかを示す駐車種別を判定する種別判定ステップと、
   前記種別判定ステップにおける判定結果に基づき、前記他の複数の車両のうち、最も台数の多い駐車種別を、前記他の複数の車両が駐車している領域の駐車種別として決定する種別決定ステップと、
   を含む、駐車支援方法。

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