JP2023547723A - 駐車支援を動作させるための方法、コンピュータプログラム製品、駐車支援システム、車両、およびシステム - Google Patents

Abstract

（車両用の駐車支援をシステム動作させるための方法、コンピュータプログラム製品、駐車支援システム、車両、およびシステム）車両（１００）用の駐車支援システム（１１０）を動作させるための方法が提案される。前記方法は、ａ）前記車両（１００）の周囲の光学画像（ＩＭＧ）、および前記車両（１００）の前記周囲を表すデジタル周囲マップ（ＭＡＰ）を受信するステップ（Ｓ１）であって、前記デジタル周囲マップ（ＭＡＰ）は、少なくとも１つの指定駐車エリア（Ｐ１～Ｐ７）を含むステップ（Ｓ１）と、ｂ）少なくとも１つの前記指定駐車エリア（Ｐ１～Ｐ７）の各々について、それぞれの前記指定駐車エリア（Ｐ１～Ｐ７）に対応する受信した関心領域（ＲＯＩ１～ＲＯＩ７）を前記光学画像（ＩＭＧ）内で選択するステップ（Ｓ２）と、ｃ）選択された各関心領域（ＲＯＩ１～ＲＯＩ７）において、地面に設けられたライン（ＰＡＴ）および／または記号（ＳＹＭ１～ＳＹＭ３）を検出するステップ（Ｓ３）と、ｄ）検出された前記ライン（ＰＡＴ）および／または記号（ＳＹＭ１～ＳＹＭ３）に基づいて、複数の駐車区画クラス（ＣＬＳ）のうちの１つを選択された各関心領域（ＲＯＩ１～ＲＯＩ７）に割り当てるステップ（Ｓ４）と、ｅ）少なくとも１つの前記指定駐車エリア（Ｐ１～Ｐ７）の各々について、選択された前記関心領域（ＲＯＩ１～ＲＯＩ７）に対応するそれぞれの前記指定駐車エリア（Ｐ１～Ｐ７）が駐車区画候補であるかどうかを、対応する前記関心領域（ＲＯＩ１～ＲＯＩ７）に割り当てられた前記駐車区画クラス（ＣＬＳ）に基づいて判定するステップ（Ｓ５）と、を備える。

Description

本発明は、車両の駐車支援システムを動作させるための方法、コンピュータプログラム製品、車両用の駐車支援システム、駐車支援システムを備える車両、および車両と外部ユニットとを備えるシステムに関する。

車両の周囲における駐車区画を検出するためのカメラ画像を使用する駐車支援システムが知られている。例えば、このようなシステムは、駐車区画の検出のために地面に描かれたラインを検出して解析する。

特定用途用の種々の駐車区画が増えている。特定用途用の駐車区画とは、例えば、身障者用、子連れ家庭用、女性用、緊急非常時用、電気自動車用等の駐車区画等の特定グループの人および車両専用の駐車区画である。これらの駐車区画は、多くの場合、記号、文字等で指定されている。駐車違反切符や他のより深刻な問題を回避すべく、車のドライバーは、種々のすべての記号の意味を理解する必要があるが、これは複雑なものとなり得る。なぜならば、特に記号の使用は国や州、あるいは地区毎に異なり得るためである。

ＤＥ １０ ２０１７ ００７ ８２３ Ａ１は、車載カメラにより周囲画像が撮影され、周囲画像に基づいて特別な駐車スペースが検出されることを開示している。さらに、車両に配置された身体障害用の特殊装備および／またはチャイルドシートが検出され、当該情報から少なくとも１人の車両に乗っている人の特性が導出される。導出された特性に対応する特別な駐車スペースが目的地として提示される。

本発明の１つの目的は、車両の駐車支援システムの動作を改善することである。

第１態様によれば、車両用の駐車支援システムを動作させるための方法が提案される。第１ステップａ）において、前記車両の周囲の光学画像、および前記車両の前記周囲を表すデジタル周囲マップを受信する。前記デジタル周囲マップは、少なくとも１つの指定駐車エリアを含む。第２ステップｂ）において、それぞれの前記指定駐車エリアに対応する関心領域を、受信した前記光学画像内で、少なくとも１つの前記指定駐車エリアの各々について選択する。第３ステップｃ）において、選択された各関心領域において、地面に設けられたラインおよび／または記号を検出する。第４ステップｄ）において、検出された前記ラインおよび／または記号に基づいて、複数の駐車区画クラスのうちの１つを選択された各関心領域に割り当てる。第５ステップｅ）において、少なくとも１つの前記指定駐車エリアの各々について、選択された前記関心領域に対応するそれぞれの前記指定駐車エリアが駐車区画候補であるかどうかを、対応する前記関心領域に割り当てられた前記駐車区画クラスに基づいて判定する。

本方法は、地面に設けられたラインおよび／または記号に基づいて、駐車支援システムにより駐車区画を識別することができるという利点がある。特に、特殊用途用の駐車区画を通常の駐車区画から区別することができ、駐車禁止エリアとしてマークされている駐車区画候補が検出され得る。したがって、駐車支援システムの動作が向上する。

車両の周囲の光学画像を、車両のカメラにより検出してもよい。好適には、光学画像は、車両のサラウンドビュー画像に対応する。サラウンドビュー画像は、車両の上方からの俯瞰的な眺めを示し得る。サラウンドビュー画像は、各々が特定の視野をカバーする複数の画像を合成および／またはつなぎ合わせることにより得られ得る。

デジタル周囲マップは、車両の実際の周囲をデジタルで表したものに対応する。周囲マップは、ＥＣＵ（エンジン制御ユニット）等の車両の処理ユニットにより、超音波センサユニットおよび／または光学センサユニット等の車両に配置された周囲センサにより検出されたセンサ信号に基づいて決定され得る。

デジタル周囲マップを提供する処理ユニットは、好適には、駐車区画の境界ラインを検出するようにも構成される。この検出は、例えば、カメラ等の光学センサユニットにより検出された光学画像に基づく。検出された駐車区画の境界ラインに基づいて、処理ユニットは、車両の周囲にある駐車エリア候補を指定するようにさらに構成される。駐車エリア候補とは、例えば地面上の境界ラインにより画定されたエリアであって、空いているエリア、すなわち、物体や他の車両等により塞がれていないエリアである。例えば、駐車エリア候補は、道路脇の駐車帯や駐車場等にあり得る。処理ユニットは、駐車エリアの指定時に、それぞれのエリア内の地面に設けられたラインおよび／または記号のうち、境界ラインでないものは考慮しない。

各指定駐車エリアは、周囲の光学画像におけるエリアに対応する。したがって、各指定駐車エリアについて、対応する関心領域が光学画像内で選択される。

次いで、関心領域は、そこに存在するラインおよび／または記号について分析される。検出されたラインおよび／または記号に基づいて、複数の駐車区画クラスのうちの１つが、選択された各関心領域に割り当てられる。例えば、もしラインや記号が検出されない場合、関心領域は、「標準駐車区画」クラスに割り当てられ得る。車椅子の記号が検出された場合、関心領域は、「身障者用駐車区画」クラスに割り当てられ得る。それぞれの関心領域は指定駐車エリアに対応するため、関心領域に割り当てられた駐車区画クラスは、指定駐車エリアにも同様に適用される。ここで、「ライン」とは、具体的には、地面に設けられた境界ラインを指す。例えば、境界ラインは、線幅および色に関してすべて類似した外観を有し得る。すなわち、境界ラインとして想定される外観と異なる外観を有するラインは、この意味での記号を表すとみなされ得る。

割り当てられた駐車区画クラスに基づいて、少なくとも１つの指定駐車エリアの各々について、選択された関心領域に対応するそれぞれの指定駐車エリアが駐車区画候補であるかどうかが判定される。駐車区画候補は、車両に適した駐車区画であって、例えば車両のドライバーが使用許可を有する駐車区画に対応する。このステップは、特定のフィルタリング基準および／または優先順位基準を適用するステップを伴い得る。例えば、身障者用駐車区画は、このステップでフィルタリングされるように設定され得る。すなわち、それらは駐車区画候補とみなされない。このような設定は、特に、ユーザにより定義されてもよく、および／または、車両がプラグイン電気車両であるというような車両の構成に基づいていてもよく、および／またはベビーシート等の検出された追加装備に基づいていてもよい。

この結果、本方法は、あらゆる種類の異なる特殊用途用駐車区画および／または駐車禁止エリアを、駐車支援システムにより検出することができるとともに、駐車支援システムによりフィルタリングし得るという利点を有する。これにより、駐車支援システムのより良好な動作を実現できる。なぜならば、駐車支援システムを備える車両のユーザは、例えば、車両を駐車するための駐車支援システムにより提案された駐車区画を使用する許可を自分が得ているかどうかを再確認する必要がないからである。

実施形態によれば、本方法は、判定したすべての前記駐車区画候補を照合するステップと、照合した前記駐車区画候補のうちの１つを選択するステップと、選択された前記駐車区画を、選択された前記駐車区画に駐車するように前記車両を制御するための自律運転ユニットに提供するステップと、をさらに備える。

本実施形態において、複数の駐車区画候補のうちの１つの選択が実施される。これは、車両の周囲に複数の駐車区画候補が存在する場合に、特に有用である。選択は、ユーザ対話に基づいてもよいし、完全に自動で実施してもよい。

照合するステップは、ある順位付けの基準に従って、駐車区画候補を順序付けるステップを含む。例えば、順序付けるステップは、車両の駐車区画候補までの距離に基づいて、駐車区画候補の長さおよび／または幅に基づいて、駐車区画候補に対応する割り当てられた駐車区画クラスに基づいて、および／または、場合により他のユーザ定義による基準に基づいて、実施され得る。

駐車区画候補のうちの１つを選択するステップは、例えばディスプレイを介して、車両のユーザに、駐車区画候補を含む車両の周囲のグラフィック描写を出力するステップを含み得る。ユーザは、音声コマンド、ジェスチャー、タッチコマンド等により、駐車区画候補のうちの１つを選択し得る。

自律運転ユニットは、車両を全自動および／または半自動で制御するように構成され得る。全自動制御は、例えば、アクセル、ブレーキ、ハンドル、ギア等の自動制御を含み得る。半自動は、例えばハンドルおよびギアの制御を含み得る。ユーザはアクセルおよびブレーキをマニュアルで制御する必要がある。

さらなる実施形態によれば、複数の前記駐車区画クラスのうちの少なくとも１つに関する判定情報を受信するステップを更に備え、前記ステップｅ）は、追加的に前記判定情報に基づく。

判定情報は、指定駐車エリアが駐車区画候補であるかどうかをいかに判定するかに関する情報を含む。特に、判定情報は、複数の駐車区画クラスに関する。例えば、判定情報は、複数の駐車区画クラスのうちの１つのクラス、例えば「身障者用区画」または「電気自動車用駐車区画」を駐車区画候補としてみなしてはならないことを記述する情報を含み得る。判定情報は、車両のユーザにより提供され得る、および／または入力され得る。あるいは、車両のメーカーが、顧客から提供された情報に対応して駐車支援システムを構成してもよい。

本実施形態により、車両のユーザは、その個人的な状況およびニーズに応じて、どの駐車区画クラスが自分にとっての駐車区画候補であり、駐車支援システムにより駐車区画候補として決定されるべきかを正確に定義することができる。これにより、ユーザは、駐車支援システムを使用して、車両を駐車するためにこれらの駐車区画を使用するというオプションを有する。ユーザがニーズを例えばユーザインターフェースを介して選ぶ選択ステップを含むそれぞれのステップが、例えば提供され得る。

本方法のさらなる実施形態によれば、前記判定情報は、複数の前記駐車区画クラスのうちの少なくとも１つに関する優先順位情報を含み、前記ステップｅ）は、前記優先順位を前記駐車区画候補の各々に割り当てるステップと、判定した前記駐車区画候補を、割り当てられた前記優先順位に従って順序付けるステップと、をさらに含む。

例えば、優先順位情報は、最も広い幅を有する「通常駐車区画」が最高の優先順位を有し、道路脇の縦列駐車区画として配置された「通常駐車区画」は低い優先順位を有するとする情報を含み得る。好適には、優先順位情報は、駐車区画の特定の特性に対応する例えば０から１００までの数値として与えられる。駐車区画の特定の特性には、割り当てられた駐車区画クラス、駐車区画の幾何学的特性、縦列駐車、斜め駐車または対向駐車等の、周囲の他の特徴に対する駐車区画の相対的配置、駐車区画の隣の空きスペース等が含まれる。優先順位を割り当てる際、駐車支援システムは、優先順位情報および各駐車区画候補の個々の特徴に基づいて、優先順位スコアを自動的に決定するように構成され得る。

本方法のさらなる実施形態によれば、前記ステップｃ）は、検出された前記ラインが複数の所定パターンのうちの１つと同様に配されているかどうかを検出するステップであって、各所定パターンは、少なくとも１つの駐車区画クラスに対応するステップをさらに含む。

本実施形態において、検出されたラインが、所定パターンと比較され得る。このような所定パターンは、例えば、勢力圏内で統一的な態様で駐車区画を指定するために使用することを意図した地方自治体または政府により提供されたパターンであり得る。所定パターンは、公式に定義されることなく慣習的に使用されるパターンも含み得る。

所定パターンは、幾何学的な記述、例えば、ラインの長さ、幅、および／または曲率、複数のラインの相対的配置、例えば２本のライン間の角度、二本のラインの交差点、交差点までのラインの長さ、その他を用いて定義され得る。ここでは、ドットも「ライン」とみなされることに留意されたい。

「同様に配される」という用語は、検出されたラインが、それぞれの所定パターンを表していると判定され得るものとして理解されたい。検出されたラインがそれぞれの所定パターンを表していると推論されるとも言える。

検出されたラインが複数の所定パターンのうちの１つと同様に配されていると検出することは、検出されたラインの実際の配置と所定パターンにおけるラインの配置との比較に基づいて算出され得る類似性スコアに基づいてもよい。

本実施形態において、検出は、決定論的アルゴリズム、または発見的なアプローチを含み得るルールベースのアルゴリズム等を用いて実施され得る。

本方法のさらなる実施形態によれば、前記所定パターンは、検出された前記ラインおよび／または検出された前記ラインのセクションの幾何学的特徴により定義される。検出された前記ラインおよび／または検出された前記ラインのセクションの幾何学的特徴は、検出された前記ラインの絶対長および／若しくは絶対幅、検出されたラインおよび／若しくは検出された前記ラインのセクション間の長さ比、検出された前記ラインおよび／若しくは検出された前記ラインのセクションの幅比、検出された前記ラインおよび／若しくは検出された前記ラインのセクション間に形成された角度、検出された前記ラインおよび／若しくは検出された前記ラインのセクションの曲率、並びに／または、検出された前記ラインおよび／若しくは検出された前記ラインのセクション間の距離を含む。

例えば、「Ｘ」パターンは、本質的に同一の長さを有する２本のラインであって、ラインの本質的に中点で互いに交差する２本のラインを有するものとして定義され得る。別の例として、「ジグザグ」ラインとは、端部で接続した少なくとも３本の直線的に延びるラインであって、それらの間に例えば６０°～１２０°の範囲の角度を含むラインを有するものとして定義され得る。

本方法のさらなる実施形態によれば、複数の前記所定パターンのうちの各１つは、前記幾何学的特徴のうちの少なくとも一部に対応する値または値間隔のセットを含む。

本方法のさらなる実施形態によれば、前記ステップｃ）は、各関心領域の検出された前記記号を画像として抽出するステップと、画像を分類するようにトレーニングされた人工知能を用いて画像を分類するステップと、をさらに含む。

本実施形態において、地面に設けられた記号は、既知の記号の分類についてトレーニングされたニューラルネットワーク等の人工知能により分類される。特に、人工知能は、駐車区画をマークするように使用されるものとして知られている記号についてトレーニングされたものである。人工知能は、記号を多数の所定クラスに分類し得る。好適には、各クラスは、少なくとも１つの駐車区画クラスに対応する。

最初に、記号は、関心領域から画像として抽出される。これは、記号を含む画像を準備して人工知能がこれを分析できるようにサイズ変更する、および／または変換するステップの適用が含み得る。

人工知能は、比喩的な記号、数字、文字、単語などを認識（分類）するようにトレーニングすることができる。人工知能は、画像中の構造物の色も考慮し得る。

第２態様によれば、コンピュータプログラム製品が提案される。コンピュータプログラム製品は命令を備え、前記命令は、前記プログラムのコンピュータによる実行時に、前記コンピュータに第１態様による方法を実施させる。

コンピュータプログラム媒体等のコンピュータプログラム製品は、メモリカード、ＵＳＢスティック、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ等のメモリデバイスの形態で、および／またはコンピュータネットワーク内のサーバ等からダウンロード可能なデジタルデータファイルの形態で提供され得る。例えば、これは、無線ネットワークを介して対応するファイルを転送することにより達成され得る。

第３態様によれば、車両用の駐車支援システムが提案される。駐車支援システムは、前記車両の周囲の光学画像、および前記車両の前記周囲を表すデジタル周囲マップを受信するための受信ユニットであって、前記デジタル周囲マップは、少なくとも１つの指定駐車エリアを含む受信ユニットと、少なくとも１つの前記指定駐車エリアの各々について、それぞれの前記指定駐車エリアに対応する受信した前記光学画像中の関心領域を選択する選択ユニットと、選択された各関心領域において、地面に設けられたラインおよび／または記号を検出する検出ユニットと、検出された前記ラインおよび／または記号に基づいて、複数の駐車区画クラスのうちの１つを選択された各関心領域に割り当てる割当ユニットと、少なくとも１つの前記指定駐車エリアの各々について、選択された前記関心領域に対応するそれぞれの前記指定駐車エリアが駐車区画候補であるかどうかを、対応する前記関心領域に割り当てられた前記駐車区画クラスに基づいて判定する判定ユニットと、を備える。

この駐車支援システムは、第１態様による方法について説明したものと同一の利点を有する。第１態様による方法に関して示唆した実施形態および特徴は、対応する態様で、駐車支援システムの特徴および実施形態を同様に形成し得る。

駐車支援システムのそれぞれのユニット、例えば、受信ユニット、選択ユニット、検出ユニット、割当ユニット、および判定ユニットは、ハードウェアおよび／またはソフトウェアにおいて実現され得る。ハードウェアにおいて実現される場合、それぞれのユニットは、コンピュータ、ＣＰＵ（中央処理装置）、ＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）またはＰＬＣ（プログラマブルロジックコントローラ）として実現され得る。ソフトウェアにおいて実現される場合、それぞれのユニットは、コンピュータプログラム製品、関数、アルゴリズム、ルーチン、プログラミングコードの一部として、または実行可能なオブジェクトとして構成され得る。さらに、各ユニットは、ＥＣＵ（エンジン制御ユニット）等の車両の制御ユニットの一部として実現され得る。

第４態様によれば、車両であって、前記車両の周囲の光学画像を検出するための少なくとも１つのカメラと、検出された前記光学画像に少なくとも部分的に基づいて前記車両の前記周囲を表すデジタル周囲マップを提供するための処理ユニットと、第３態様による駐車支援システムと、を備える車両が提案される。

実施形態によれば、前記車両は、前記指定駐車エリアに対応する割り当てられた前記駐車区画クラスを外部ユニットに送信するように構成された通信ユニットをさらに備える。

本実施形態は、駐車支援システムによる検出結果が、近傍の他のユーザまたは車両、および／または同一箇所への移動を計画しているユーザまたは車両等に提供され得るという利点を有する。具体的には、駐車区画クラスを検出するという高度な機能を有していない車両も、適当な駐車区画を探す際に、この情報を利用することができる。好適には、ＧＰＳ座標等の車両の位置情報が、割り当てられた駐車区画クラスとともに送信される。

通信ユニットは、特に、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（Ｒ）、Ｗｉ－Ｆｉ、赤外線、３Ｇ／４Ｇ／５Ｇ技術などを介して、変調電磁信号で情報を送信するように構成される。

第５態様によれば、第５態様の実施形態による少なくとも１つの車両と、前記車両の外部にある外部ユニットと、を備えるシステムが提案される。前記外部ユニットは、前記車両から送信された割り当てられた前記駐車区画クラスを受信するように構成されるとともに、前記指定駐車エリアに対応する受信した前記駐車区画クラスをさらなるデバイスに送信するように構成される、および／または、受信した割り当てられた前記駐車区画クラスに応じて、制御コマンドを前記車両の制御のために前記車両に送信するように構成される。

外部ユニットは、スマートフォン等のモバイルデバイスとして実現されてもよいし、デスクトップコンピュータやサーバ等の固定デバイスとして実現されてもよいし、他の車両等の通信ユニットであってもよい。

好適な実施形態において、通信ユニットは、駐車区画候補のリストを外部ユニットにさらに送信し得る。そして、ユーザは、駐車区画候補のうちに１つを選択し得る。外部ユニットは、この選択を、選択された駐車区画に車両を制御して自律的に駐車する制御コマンドとして送信する。

本発明を、種々の実施形地の観点から説明した。任意の１つの実施形態の単数または複数の特徴は、他の実施形態の単数または複数の特徴と組み合わせ得ることを理解されたい。さらに、いずれかの実施形態における任意の単一の特徴または特徴の組み合わせは、追加の実施形態を構成し得る。

本発明のさらなる実施形態または態様は、従属請求項および図面を参照して以下に説明する実施例の対象である。

図１は、車両の概略図である。 図２は、周囲マップの一例を示す。 図３は、周囲の画像の一例を示す。 図４は、分類の一例を示す。 図５は、駐車支援システムを動作させるための方法の一例の概略ブロック図を示す。 図６は、駐車支援システムの一例の概略ブロック図を示す。 図７は、車両と外部ユニットとを有するシステムの一例を示す。

図面において、特に断りのない限り、同様の要素を同一の参照符号で示す。

図１は、例えば車である車両１００の概略図である。車１００は、処理ユニット１０５と駐車支援システム１１０とを含んでいる。処理ユニット１０５は、エンジン制御ユニット（ＥＣＵ）として実現され得る。処理ユニット１０５および駐車支援システム１１０は、図１において別個のユニットして示されているが、これらは単一の集積回路において一体的に実現されてもよい、および／またはＣＰＵ、ＲＡＭ等のリソースを共用してもよい。車１００は、複数のセンサ１２０、１３０をさらに含んでいる。例えば、センサ１２０は、光学センサとして実現され、カメラ、レーダー、および／またはライダー等を含み得る。光学センサ１２０は、車１００の周囲についての好適には深度データを含む画像を検出するとともに、検出された画像を光学センサ信号として出力するように構成されている。センサ１３０は、例えば超音波センサとして実現され、車１００の近傍にある物体２００（図２または３参照）までの距離を検出するとともに、検出された距離を超音波センサ信号として出力するように構成されている。図１に示すセンサ１２０、１３０の他に、車１００は、マイク、加速度センサ、電磁データ信号を受信するためのアンテナ等の追加および／または他のセンサを含み得る。

処理ユニット１０５は、例えばセンサフュージョン技術を用いることにより、センサ信号に基づいて周囲マップＭＡＰ（図２）を決定するように構成されている。周囲マップＭＡＰは、車１００の実際の周囲のデジタル描写に対応する。処理ユニット１０５は、光学センサ信号における駐車区画の境界ライン２１０（図２参照）を検出するとともに、検出された境界ライン２１０に基づいて、周囲マップＭＡＰにおける駐車エリアＰ１～Ｐ７を指定するようにさらに構成され得る。このようにして、処理ユニット１０５は、２つの境界ライン２１０間のスペースが空いているか、または例えば他の車である物体２００で塞がっているかを判定する。スペースが塞がっている、または遮られている場合、それぞれのエリアは、駐車エリアとして指定されない。

駐車支援システム１１０は、図６に示すように実現され得るとともに、図２～図５に対応して以下に説明する処理を実施するように構成されている。

図２は、車両１００のデジタル周囲マップＭＡＰの一例を示す。デジタル周囲マップＭＡＰは、車両１００の周囲にある物体を表す幾何学的オブジェクトを含んでいる。特に、デジタル周囲マップＭＡＰは、道路のセンターラインＣＬおよび道路のサイドラインを表す破線ＣＬ、ＳＬを含んでいる。それは、車両１００を表す幾何学的オブジェクト１００を含み、それは周囲にある車両または他の障害物を表す幾何学的オブジェクト２００を含み、それは運転可能なエリアを画定するものとして検出されたさらなるライン（図示せず）を含み、それは駐車エリアを画定する境界ラインとして検出された駐車ラインＰＬを含み、それは指定駐車エリアＰ１～Ｐ７を含んでいる。指定駐車エリアＰ１～Ｐ７は、車両１００用の駐車区画候補を表す。指定駐車エリアＰ１～Ｐ７は、単にそれぞれのエリアが空いているか塞がっているかという検出に基づいて、予め選択されることに留意されたい。空いているエリアのみが、駐車エリアＰ１～Ｐ７として指定される。例えば、駐車支援システム１１０（図１、６、または７）は、デジタル周囲マップＭＡＰを、処理ユニット１０５（図１参照）から受信する。

図３は、車両１００の周囲の光学画像ＩＭＧを示す。光学画像ＩＭＧは、図２のデジタル周囲マップＭＡＰに対応する。例えば、デジタル周囲マップＭＡＰは、図３に示す光学画像ＩＭＧに基づいて少なくとも部分的に決定され得る。例えば、駐車支援システム１１０（図１、６、または７）は、処理ユニット１０５から光学画像ＩＭＧを受信する。駐車支援システム１１０は、デジタル周囲マップＭＡＰ（図２参照）の指定駐車エリアＰ１～Ｐ７（図２参照）に対応する、光学画像ＩＭＧ内の関心領域ＲＯＩ１～ＲＯＩ７を選択する。図３に示すように、それぞれの関心領域ＲＯＩ１～ＲＯＩ７は、本質的に車両１００が潜在的に駐車し得るエリアを示す光学画像ＩＭＧの部分を含んでいる。

駐車支援システム１１０は、関心領域ＲＯＩ１～ＲＯＩ７の各々につき、地面に設けられたラインＰＡＴおよび／または記号ＳＭＹ１～ＳＹＭ３を検出する。この検出は、例えば画像認識技術を用いて実施される。図３の例において、第１記号ＳＹＭ１は関心領域ＲＯＩ２において検出され、第２記号ＳＹＭ２は関心領域ＲＯＩ３において検出され、第３記号ＳＹＭ３は関心領域ＲＯＩ４において検出され、ラインＰＡＴは関心領域ＲＯＩ７において検出されている。第１記号ＳＹＭ１は「駐車禁止」記号を表し、第２および第３記号ＳＹＭ２、ＳＹＭ３は「身障者用駐車」記号を示し、ラインＰＡＴは「駐車禁止」スペースを表すジグザグパターンを形成している。例えば、関心領域ＲＯＩ７に対応するエリアを横切る入口があるため、駐車車両がないようにしなければならない。

検出されたラインＰＡＴおよび／または記号ＳＹＭ１～ＳＹＭ３に基づいて、駐車支援システム１１０は、駐車区画クラスＣＬＳ（図４参照）をそれぞれの関心領域ＲＯＩ１～ＲＯＩ７に割り当てる。種々の駐車区画クラスＣＬＳの個数は、それ自体限定されない。駐車区画クラスＣＬＳを割り当てるステップＳ４は、有効な駐車区画クラスＣＬＳに従って指定駐車エリアＰ１～Ｐ７を分類するステップに対応する。

図４は、ラインパターンおよび記号を特定の駐車区画クラスＣＬＳにこのように分類することの一例としての表を示す。本例において、各クラスＣＬＳは数値で識別される。表は、本例において３つの列、すなわち、ラインパターンおよび／または記号、駐車区画クラスＣＬＳ、および各駐車区画クラスＣＬＳに与えられ得る優先順位ＰＲＩＯを含んでいる。

図４の表の第１列は、駐車区画をマークするために使用される既知のラインパターンおよび記号を含んでいる。図４のリストは、すべてを網羅するものではなく、さらに多くの他のラインパターンまたは記号、および／または、ラインパターンまたは記号のバリエーションを含み得る。明瞭であるように、表の３～７行に例示される「駐車禁止」エリアを表すラインパターンおよび記号には、本例において同一のクラスＣＬＳが各々割り当てられる。これは、他の種類の特定の駐車区画を表す種々のラインパターンまたは記号についても同様である。例えば、「身障者用駐車」区画（図示せず）を表すすべての種々の記号には、同一のクラスＣＬＳにすべて割り当てられ得る。ただし、これは必須ではなく、各異なるラインパターン／記号には、その独自のクラスＣＬＳが割り当てられ得ることに留意されたい。

図４の例において、優先順位情報ＰＲＩＯが、各駐車区画クラスＣＬＳにさらに割り当てられている。優先順位情報ＰＲＩＯは、例えば車両１００（図１参照）のユーザにより提供され得る。優先順位情報ＰＲＩＯは、駐車支援システム１１０（図１参照）により特定された複数の駐車区画候補が存在する状況において、優先順位情報ＰＲＩＯに基づいて順序付けられたリストをユーザに提供する、および／または好適な駐車区画を提示する場合に有用である。本例において、すべての「駐車禁止」エリアが自動的に選別されて、車両１００が駐車するための駐車区画としては選択することができない。例えば、車両１００がプラグイン電気自動車であり、車両１００のユーザが子連れの妊婦である。最高の優先順位ＰＲＩＯが、電気自動車および妊婦に指定された駐車区画に割り当てられる。家族連れに指定された駐車区画は、それよりも低い優先順位ＰＲＩＯを有している。しかしながら、この優先順位は、従来の駐車区画（ラインパターン／記号のない駐車区画）の優先順位よりも高い。身障者用の駐車区画は、最低の優先順位ＰＲＩＯを有する。これは、車両１００のユーザは身障者でないため、このような駐車区画に駐車すべきではないからである。

図５は、駐車支援システム１１０、例えば図１の車両１００の駐車支援システム１１０を動作させるための方法の一例を示す概略ブロック図である。第１ステップＳ１において、車両１００の周囲の光学画像ＩＭＧ（図３参照）、および車両１００の周囲を表すデジタル周囲マップＭＡＰ（図２参照）が受信される。デジタル周囲マップＭＡＰは、少なくとも１つの指定駐車エリアＰ１～Ｐ７（図２参照）を含んでいる。第２ステップＳ２において、それぞれの指定駐車エリアＰ１～Ｐ７に対応する関心領域ＲＯＩ１～ＲＯＩ７（図３参照）が受信した光学画像ＩＭＧ内で、周囲マップＭＡＰに含まれる少なくとも１つの指定駐車エリアＰ１～Ｐ７の各々について選択される。第３ステップＳ３において、選択された各関心領域ＲＯＩ１～ＲＯＩ７において、地面に設けられたライン（図３参照）および／または記号ＳＹＭ１～ＳＹＭ３（図３参照）が、検出される。

本例において、第３ステップＳ３は、２つのステップＳ３１およびＳ３２を含んでいる。ステップＳ３１は、検出されたラインＰＡＴが、複数の所定パターン、例えば、図４の表の第１列に示すラインパターンのうちの１つと同様に配されているかどうかを検出するステップを含み、各所定パターンは、少なくとも１つの駐車区画クラスＣＬＳに対応する。ステップＳ３１は、古典的な決定論的アルゴリズム、または発見的なアプローチをさらに含み得るルールベースのアルゴリズム等によって実施され得る。ステップＳ３２は、各関心領域ＲＯＩ１～ＲＯＩ７の検出された記号ＳＹＭ１～ＳＹＭ３を画像として抽出するステップと、画像を分類するようにトレーニングされた人工知能を用いて画像を分類するステップと、を含み得る。例えば、ステップＳ３２は、駐車区画のマークに使用されるシンボルＳＹＭ１～ＳＹＭ３を分類するようトレーニングされた人工ニューラルネットワークによって実施され得る。人工ニューラルネットワークは、好適には、教師あり学習アプローチでトレーニングされる。人工ニューラルネットワークをトレーニングするために使用されるトレーニングデータは、世界中の種々の地域、国、および／または郡により異なり得る。ステップＳ３は、記載した２つのステップＳ３１、Ｓ３２を含む必要はなく、単一のエンティティにより実施される単一のステップでなされてもよいことに留意されたい。

第４ステップＳ４において、複数の駐車区画クラスＣＬＳ（図４参照）のうちの１つが、検出されたラインＰＡＴおよび／または記号ＳＹＭ１～ＳＹＭ３に基づいて、選択された各関心領域ＲＯＩ１～ＲＯＩ７に割り当てられる。第５ステップＳ５において、少なくとも１つの指定駐車エリアＰ１～Ｐ７の各々について、対応する関心領域ＲＯＩ１～ＲＯＩ７に割り当てられた駐車区画クラスＣＬＳに基づいて、選択された各関心領域ＲＯＩ１～ＲＯＩ７に対応するそれぞれの指定駐車エリアが、駐車区画候補であるかどうかが判定される。

図６は、駐車支援システム１１０の一例、例えば図１の車両１００の駐車支援１１０の概略ブロック図である。駐車支援システム１１０は、図５に対応して説明した方法に従って動作し得る。駐車支援システム１１０は、車両１００の周囲の光学画像ＩＭＧ（図３参照）、および車両１００の周囲を表すデジタル周囲マップＭＡＰ（図２参照）であって、少なくとも１つの指定駐車エリアＰ１～Ｐ７（図２参照）を含むデジタル周囲マップＭＡＰを受信するための受信ユニット１１１と、少なくとも１つの指定駐車エリアＰ１～Ｐ７の各々について、それぞれの指定駐車エリアＰ１～Ｐ７に対応する受信した光学画像ＩＭＧの関心領域ＲＯＩ１～ＲＯＩ７を選択するための選択ユニット１１２と、選択された各関心領域ＲＯＩ１～ＲＯＩ７において、地面に配されたラインＰＡＴ（図３参照）および／または記号ＳＹＭ１～ＳＹＭ３（図３参照）を検出するための検出ユニット１１３と、検出されたラインＰＡＴおよび／または記号ＳＹＭ１～ＳＹＭ３に基づいて、複数の駐車区画クラスＣＬＳ（図４参照）のうちの１つを選択された各関心領域ＲＯＩ１～ＲＯＩ７に割り当てるための割当ユニット１１４と、少なくとも１つの指定駐車エリアＰ１～Ｐ７の各々について、選択された関心領域ＲＯＩ１～ＲＯＩ７に対応するそれぞれの指定駐車エリアＰ１～Ｐ７が駐車区画候補であるかどうかを、対応する関心領域ＲＯＩ１～ＲＯＩ７に割り当てられた駐車区画クラスＣＬＳに基づいて判定する判定ユニット１１５と、を備えている。

特に、検出ユニット１１３は、検出されたラインＰＡＴが複数の所定パターンのうちの１つと同様に配されているかどうかを検出するための決定論的および／または発見的判定ユニットを含み得る。さらに、検出ユニット１１３は、記号を複数のクラスのうちの１つに分類するようにトレーニングされた人工ニューラルネットワーク等の人口知能を含み得る。各クラスは、駐車区画クラスＣＬＳに対応している。

図７は、車両１００と外部ユニット３１０とを有するシステム３００の一例を示す。車両１００は、図１の車両１００の特徴を有するとともに、さらに通信ユニット１０７を含んでいる。通信ユニット１０７は、移動無線モデムまたはセルラーモデムとして実現され得る。外部ユニット３１０は、スマートフォン等のモバイルデバイスとして実現されてもよいし、他の車両（図示せず）の通信ユニット、または固定デバイス（図示せず）であってもよい。

通信ユニット１０７は、割り当てられた駐車区画クラスＣＬＳを外部ユニット３１０に送信するように構成されている。例えば、通信ユニット１０７は、外部ユニットに接続して、ピアツーピア接続を構成し得る、または、所定の周波数帯および／またはコード化を用いて割り当てられた駐車区画クラスＣＬＳを送信し得る。そして、外部ユニット３１０は、所定の周波数帯をリスニングすることにより、割り当てられた駐車区画クラスＣＬＳを受信し得る。

外部ユニットは、制御コマンド（図示せず）を車両１００の通信ユニット１０７に送信するように構成され得る。制御ユニットは、駐車支援システムが判定した複数の駐車区画候補のうちの１つを選択することを含み得る。また、制御コマンドは、複数の駐車区画クラスＣＬＳのうちの少なくとも１つについての判定情報であって、指定駐車エリアＰ１～Ｐ７（図２参照）が駐車区画候補であるかどうかの判定の際に駐車支援システム１１０が利用できる判定情報も含み得る。

本技術をいくつかの実用例について説明したが、本技術は、開示した実施例に限定されず、のみならず本技術の精神と範囲に含まれる様々な修正と同等の配置をカバーすることをも意図していることを理解されたい。

１００ 車両
１０５ 処理ユニット
１０７ 通信ユニット
１１０ 駐車支援システム
１１１ 受信ユニット
１１２ 選択ユニット
１１３ 検出ユニット
１１４ 割当ユニット
１１５ 判定ユニット
１２０ センサ
１３０ センサ
２００ 物体
２１０ 境界ライン
３００ システム
３１０ 外部ユニット

ＣＬ センターライン
ＣＬＳ 駐車区画クラス
ＩＭＧ 画像
ＭＡＰ 地図
Ｐ１ 指定駐車エリア
Ｐ２ 指定駐車エリア
Ｐ３ 指定駐車エリア
Ｐ４ 指定駐車エリア
Ｐ５ 指定駐車エリア
Ｐ６ 指定駐車エリア
Ｐ７ 指定駐車エリア
ＰＡＴ ライン
ＰＬ 駐車ライン
ＰＲＩＯ 優先順位
ＲＯＩ１ 関心領域
ＲＯＩ２ 関心領域
ＲＯＩ３ 関心領域
ＲＯＩ４ 関心領域
ＲＯＩ５ 関心領域
ＲＯＩ６ 関心領域
ＲＯＩ７ 関心領域
Ｓ１ 方法ステップ
Ｓ２ 方法ステップ
Ｓ３ 方法ステップ
Ｓ４ 方法ステップ
Ｓ５ 方法ステップ
ＳＬ サイドライン
ＳＹＭ１ 記号
ＳＹＭ２ 記号
ＳＹＭ３ 記号

Claims (13)

1. 車両（１００）用の駐車支援システム（１１０）を動作させるための方法であって、
   ａ）前記車両（１００）の周囲の光学画像（ＩＭＧ）、および前記車両（１００）の前記周囲を表すデジタル周囲マップ（ＭＡＰ）を受信するステップ（Ｓ１）であって、前記デジタル周囲マップ（ＭＡＰ）は、少なくとも１つの指定駐車エリア（Ｐ１～Ｐ７）を含むステップ（Ｓ１）と、
   ｂ）少なくとも１つの前記指定駐車エリア（Ｐ１～Ｐ７）の各々について、それぞれの前記指定駐車エリア（Ｐ１～Ｐ７）に対応する関心領域（ＲＯＩ１～ＲＯＩ７）を、受信した前記光学画像（ＩＭＧ）内で選択するステップ（Ｓ２）と、
   ｃ）選択された各関心領域（ＲＯＩ１～ＲＯＩ７）において、地面に設けられたライン（ＰＡＴ）および／または記号（ＳＹＭ１～ＳＹＭ３）を検出するステップ（Ｓ３）と、
   ｄ）検出された前記ライン（ＰＡＴ）および／または記号（ＳＹＭ１～ＳＹＭ３）に基づいて、複数の駐車区画クラス（ＣＬＳ）のうちの１つを選択された各関心領域（ＲＯＩ１～ＲＯＩ７）に割り当てるステップ（Ｓ４）と、
   ｅ）少なくとも１つの前記指定駐車エリア（Ｐ１～Ｐ７）の各々について、選択された前記関心領域（ＲＯＩ１～ＲＯＩ７）に対応するそれぞれの前記指定駐車エリア（Ｐ１～Ｐ７）が駐車区画候補であるかどうかを、対応する前記関心領域（ＲＯＩ１～ＲＯＩ７）に割り当てられた前記駐車区画クラス（ＣＬＳ）に基づいて判定するステップ（Ｓ５）と、
   を備える方法。
2. 判定したすべての前記駐車区画候補を照合するステップと、
   照合した前記駐車区画候補のうちの１つを選択するステップと、
   選択された前記駐車区画を、選択された前記駐車区画に駐車するように前記車両（１００）を制御するための自律運転ユニットに提供するステップと、
   をさらに備える、請求項１に記載の方法。
3. 複数の前記駐車区画クラス（ＣＬＳ）のうちの少なくとも１つに関する判定情報を受信するステップをさらに含み、
   前記ステップｅ）は、追加的に前記判定情報に基づく、
   請求項１または２に記載の方法。
4. 前記判定情報は、複数の前記駐車区画クラス（ＣＬＳ）のうちの少なくとも１つに関する優先順位情報（ＰＲＩＯ）を含み、
   前記ステップｅ）は、
   前記優先順位（ＰＲＩＯ）を前記駐車区画候補の各々に割り当てるステップと、
   判定した前記駐車区画候補を、割り当てられた前記優先順位（ＰＲＩＯ）に従って順序付けるステップと、
   をさらに含む、請求項３に記載の方法。
5. 前記ステップｃ）は、
   検出された前記ライン（ＰＡＴ）が複数の所定パターンのうちの１つと同様に配されているかどうかを検出するステップであって、各所定パターンは、少なくとも１つの駐車区画クラス（ＣＬＳ）に対応するステップ、
   をさらに含む、請求項１～４のいずれか一項に記載の方法。
6. 前記所定パターンは、検出された前記ラインの絶対長および／若しくは絶対幅、検出されたラインおよび／若しくは検出された前記ラインのセクション間の長さ比、検出された前記ラインおよび／若しくは検出された前記ラインのセクションの幅比、検出された前記ラインおよび／若しくは検出された前記ラインのセクション間に形成された角度、検出された前記ラインおよび／若しくは検出された前記ラインのセクションの曲率、並びに／または、検出された前記ラインおよび／若しくは検出された前記ラインのセクション間の距離を含む、検出された前記ラインおよび／または検出された前記ラインのセクションの幾何学的特徴により定義される、
   請求項５に記載の方法。
7. 複数の前記所定パターンのうちの各々は、前記幾何学的特徴のうちの少なくとも一部に対応する値または値間隔のセットを含む、
   請求項６に記載の方法。
8. 前記ステップｃ）は、
   各関心領域（ＲＯＩ１～ＲＯＩ７）の検出された前記記号（ＳＹＭ１～ＳＹＭ３）を画像として抽出するステップと、
   画像を分類するようにトレーニングされた人工知能を用いて画像を分類するステップと、
   をさらに含む、請求項１～７のいずれか一項に記載の方法。
9. 命令を備えるコンピュータプログラム製品であって、前記命令は、前記プログラムのコンピュータによる実行時に、前記コンピュータに請求項１～８のいずれか一項に記載の方法を実施させる、コンピュータプログラム製品。
10. 車両（１００）用の駐車支援システム（１１０）であって、
    前記車両（１００）の周囲の光学画像（ＩＭＧ）、および前記車両（１００）の前記周囲を表すデジタル周囲マップ（ＭＡＰ）を受信するための受信ユニット（１１１）であって、前記デジタル周囲マップ（ＭＡＰ）は、少なくとも１つの指定駐車エリア（Ｐ１～Ｐ７）を含む受信ユニット（１１１）と、
    少なくとも１つの前記指定駐車エリア（Ｐ１～Ｐ７）の各々について、それぞれの前記指定駐車エリア（Ｐ１～Ｐ７）に対応する関心領域（ＲＯＩ１～ＲＯＩ７）を、受信した前記光学画像（ＩＭＧ）内で選択する選択ユニット（１１２）と、
    選択された各関心領域（ＲＯＩ１～ＲＯＩ７）において、地面に設けられたライン（ＰＡＴ）および／または記号（ＳＹＭ１～ＳＹＭ３）を検出する検出ユニット（１１３）と、
    検出された前記ライン（ＰＡＴ）および／または記号（ＳＹＭ１～ＳＹＭ３）に基づいて、複数の駐車区画クラス（ＣＬＳ）のうちの１つを選択された各関心領域（ＲＯＩ１～ＲＯＩ７）に割り当てる割当ユニット（１１４）と、
    少なくとも１つの前記指定駐車エリア（Ｐ１～Ｐ７）の各々について、選択された前記関心領域（ＲＯＩ１～ＲＯＩ７）に対応するそれぞれの前記指定駐車エリア（Ｐ１～Ｐ７）が駐車区画候補であるかどうかを、対応する前記関心領域（ＲＯＩ１～ＲＯＩ７）に割り当てられた前記駐車区画クラス（ＣＬＳ）に基づいて判定する判定ユニット（１１５）と、
    を備える駐車支援システム（１１０）。
11. 車両（１００）であって、前記車両（１００）の周囲の光学画像（ＩＭＧ）を検出するための少なくとも１つのカメラ（１２０）と、検出された前記光学画像（ＩＭＧ）に少なくとも部分的に基づいて前記車両（１００）の前記周囲を表すデジタル周囲マップ（ＭＡＰ）を提供するための処理ユニット（１０５）と、請求項１０に記載の駐車支援システム（１１０）と、を備える車両（１００）。
12. 前記指定駐車エリア（Ｐ１～Ｐ７）に対応する割り当てられた前記駐車区画クラス（ＣＬＳ）を外部ユニット（３１０）に送信するように構成された通信ユニット（１０７）をさらに備える、請求項１１に記載の車両（１００）。
13. 請求項１２に記載の少なくとも１つの車両（１００）と、前記車両（１００）の外部にある外部ユニット（３１０）と、を備えるシステム（３００）において、前記外部ユニット（３１０）は、前記車両（１００）から送信された割り当てられた前記駐車区画クラス（ＣＬＳ）を受信するように構成されるとともに、前記指定駐車エリア（Ｐ１～Ｐ７）に対応する受信した前記駐車区画クラス（ＣＬＳ）をさらなるデバイスに送信するように構成される、および／または、受信した割り当てられた前記駐車区画クラス（ＣＬＳ）に応じて、制御コマンドを前記車両（１００）の制御のために前記車両（１００）に送信するように構成される、システム（３００）。

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