JP4086060B2 - 点列の近似方法および点列の近似装置 - Google Patents

Description

本発明は、複数の点から構成される点列を直線や曲線で近似する点列の近似方法および点列の近似装置に関する。

従来から、点列形状の位置データを直線や曲線を用いて近似する近似方法が提案されている（例えば、特許文献１参照）。特許文献１記載の近似方法によれば、直線と曲線とを接続する境界点の候補のうち、直線と曲線との挟角が第１の所定値以上、かつ直線と曲線との線分比が第２の所定値以上、かつ直線と曲線との全体形状が凸性を備えているものを境界点とすることにより、隣接する近似区間の近似位置データを滑らかに接合することができる。
特許第２８１３０５９号公報

しかしながら、特許文献１記載の近似方法では、点列形状を直線や曲線で近似する際に、直線と曲線とを滑らかに接続することを重視して境界点を選択しているため、近似直線の位置が隣接する近似曲線に引きずられることによって、近似精度が悪化するおそれがある。

本発明は、上記問題点を解消する為になされたものであり、点列を直線や曲線で近似する際の近似精度を向上させることができる点列の近似方法および点列の近似装置を提供することを目的とする。

本発明に係る点列の近似方法は、複数の点から構成される点列を線で近似する点列の近似方法において、曲線近似領域と比較して直線近似領域の割合が高いか否かを判断する判断ステップと、曲線近似領域と比較して直線近似領域の割合が高いと判断された場合に、ランダムな近似直線候補の設定、および近似直線候補と点列を構成する各点との距離に応じた近似直線候補の近似度の評価を繰り返し行う評価ステップと、近似度の評価が最も高い近似直線候補を近似直線として直線近似する直線近似ステップとを備えることを特徴とする。

本発明に係る点列の近似装置は、複数の点から構成される点列を線で近似する点列の近似装置において、曲線近似領域と比較して直線近似領域の割合が高いか否かを判断する判断手段と、曲線近似領域と比較して直線近似領域の割合が高いと判断された場合に、ランダムな近似直線候補の設定、および近似直線候補と点列を構成する各点との距離に応じた近似直線候補の近似度の評価を繰り返し行う評価手段と、近似度の評価が最も高い近似直線候補を近似直線として直線近似する直線近似手段とを備えることを特徴とする。

本発明に係る点列の近似方法または点列の近似装置によれば、曲線近似領域よりも直線近似領域が大きいと判断されたときに、ランダムに設定された近似直線候補のうち、点列を構成する各点との距離に基づいて得られた評価が最も高いものが近似直線として抽出される。ここで、例えば、近似直線候補が曲線領域の点を含んで設定された場合には、直線領域に含まれる各点と近似直線候補とのずれが大きくなり近似度の評価が低くなる。そのため、近似直線を抽出する際に、距離が離れた曲線領域の点列の影響を排除することができる。その結果、近似精度を向上することが可能となる。

本発明に係る点列の近似方法は、近似直線と点列を構成する各点との距離に応じて近似直線による直線近似から外れた点列を検出し、この直線近似から外れた点列について曲線近似を行う曲線近似ステップを備えることが好ましい。

また、本発明に係る点列の近似装置は、近似直線と点列を構成する各点との距離に応じて近似直線による直線近似から外れた点列を検出し、この直線近似から外れた点列について曲線近似を行う曲線近似手段を備えることが好ましい。

この場合、精度よく抽出された近似直線と各点との距離に応じて直線近似から外れた点列を検出することにより、直線近似領域と曲線近似領域とを精度よく分離して曲線近似を行うことが可能となる。

上記判断ステップは、点列が主として車両側面の検出位置を示すものである場合に、曲線近似領域と比較して直線近似領域の割合が高いと判断することが好ましい。

また、上記判断手段は、点列が主として車両側面の検出位置を示すものである場合に、曲線近似領域と比較して直線近似領域の割合が高いと判断することが好ましい。

一般的に、車両の側面は略直線形状をしているため、点列が主として車両側面の検出位置を示すものである場合には、曲線近似領域よりも直線近似領域が大きいと判断することができる。

本発明に係る点列の近似方法は、近似直線と点列を構成する各点との距離に応じて、直線近似領域と曲線近似領域との境界を検出する境界検出ステップを備えることが好ましい。

また、本発明に係る点列の近似装置は、近似直線と点列を構成する各点との距離に応じて、直線近似領域と曲線近似領域との境界を検出する境界検出手段を備えることが好ましい。

この場合、精度よく抽出された近似直線と各点との距離に応じて直線近似から外れ始める点を検出することにより、直線近似領域と曲線近似領域との境界を精度よく検出することが可能となる。

本発明によれば、曲線近似領域と比較して直線近似領域の割合が高いと判断した場合に、ランダムな近似直線候補の設定および近似直線候補と点列を構成する各点との距離に応じた近似直線候補の近似度の評価を繰り返し行い、近似度の評価が最も高い近似直線候補を近似直線として直線近似する構成としたので、点列を直線や曲線で近似する際の近似精度を向上させることが可能となる。

以下、図面を参照して本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。図中、同一又は相当部分には同一符号を用いることとする。ここでは、自動操舵または操舵支援によって設定した目標駐車位置までの移動を支援する駐車支援装置に適用した場合を例にして、実施形態に係る点列の近似装置について説明する。

まず、図１を用いて、第１実施形態に係る点列の近似装置１０を含んで構成される駐車支援装置１の構成について説明する。図１は、点列の近似装置１０を含む駐車支援装置１の構成を示すブロック図である。

駐車支援装置１は、モニタ画面上に表示される車両後方の映像と音声案内に加えて、ステアリング制御を行うことで、車庫入れや縦列駐車の操作を支援するものであり、点列の近似装置１０、走行制御装置２０、および自動操舵装置３０を含み、電子制御装置である駐車支援ＥＣＵ４０により制御される。駐車支援ＥＣＵ４０は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、入力信号回路、出力信号回路、電源回路などにより構成され、点列の近似装置１０の制御を行う点列近似部４１と、走行制御装置２０の制御を行う走行制御部４２と、自動操舵装置３０の制御を行う操舵制御部４３とを有している。この点列近似部４１、走行制御部４２、および操舵制御部４３は駐車支援ＥＣＵ４０内でハード的に区分されていてもよいが、ハード的には同一のＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等を用い、ソフト的に区分されていてもよい。

駐車支援ＥＣＵ４０は、点列の近似装置１０から入力される他車両などの位置情報および走行制御装置２０や自動操舵装置３０から入力される車両状態信号に基づいて演算・予測して作成した各ガイド線の映像と、車両後方の映像とを合成し、モニタ画面に出力するとともに、上記情報や信号に基づいて自動操舵装置３０および走行制御装置２０に制御信号を出力することで、駐車支援の各制御を実行する。

駐車支援装置１が搭載された車両には、例えば駐車されている他車両などを検出するソナー５０が配置されており、ソナー５０の出力（他車両などとの距離）が駐車支援ＥＣＵ４０へと入力されている。ソナー５０は、例えば、周期的に超音波を発信して、反射波を受信するまでの時間に応じて他車両などの障害物の存否を判断するとともに、障害物が存在する場合には当該障害物までの距離を検出するものである。なお、ソナー５０に代えてレーザレーダなどを用いてもよい。

駐車支援ＥＣＵ４０には、駐車支援にあたって縦列駐車支援モードまたは車庫入れ支援モードを運転者の操作により選択する支援モード切替スイッチ５１や車両後方の画像を取得するための後方カメラ５２などが接続されており、支援モード切替スイッチ５１の出力信号と後方カメラ５２で取得した画像信号が入力される。また、駐車支援ＥＣＵ４０には、運転者に対して画像により情報を表示するモニタ５３や音声により情報を提示するスピーカ５４なども接続されている。

点列の近似装置１０は、上述した点列近似部４１、ソナー５０および支援モード切替スイッチ５１を有して構成される。点列近似部４１は、曲線近似領域と比較して直線近似領域の割合が高いと判断される場合、より具体的には支援モード切替スイッチ５１が操作され縦列駐車モードが選択された場合に、ソナー５０の出力から得られる、主として他車両の側面位置を示す点列を直線近似するとともに、直線近似から外れた点列を曲線で近似する。

ここで、駐車されている他車両の側方を通過して自車両が目標駐車位置に誘導される縦列駐車モードが選択された場合には、ソナー５０の出力結果である点列が主として略直線形状をした車両側面の位置を示すものであると推測されるため、点列近似部４１は、曲線近似領域と比較して直線近似領域の割合が高いと判断する。すなわち、支援モード切替スイッチ５１および点列近似部４１は、判断手段として機能する。

点列近似部４１は、直線近似を行うときに、ランダムな近似直線候補の設定、および近似直線候補と点列を構成する各点との距離に応じた近似直線候補の近似度の評価、を繰り返し行い、近似度の評価が最も高い近似直線候補を近似直線として直線近似する。すなわち、点列近似部４１は、評価手段および直線近似手段として機能する。

また、点列近似部４１は、直線近似から外れた点列について曲線近似を行うとともに、直線近似から外れ始める点を直線近似領域と曲線近似領域との境界として抽出する。すなわち、点列近似部４１は、曲線近似手段および境界検出手段としても機能する。

本実施形態では、点列を直線で近似するアルゴリズムとして、ＲＡＮＳＡＣ（Ｒａｎｄｏｍ Ｓａｍｐｌｅ Ｃｏｎｃｅｎｓｕｓ）を用いた。一方、近似直線と離れた点列、すなわち直線近似から外れた点列について曲線近似を行うアルゴリズムとしては、例えば最小二乗法などを用いることができる。

ＲＡＮＳＡＣは、まず、全データから必要最小限の個数のデータをランダムに選択し、それから拘束条件のパラメータを計算する。そして、残りのデータからその値の妥当性を評価し、これを十分多数回行って最大の評価を得た値とそれを支持したデータを取り出す。これによって正しいパラメータと正しいデータの両方を同時に推定する手法である。

なお、この手法が有効に機能するためには、全データ中に十分な数の正しいデータが存在しなければならない。そのため、本実施形態では、曲線近似領域と比較して直線近似領域の割合が高いと判断されること、より具体的には支援モード切替スイッチ５１が操作され縦列駐車モードが選択されることをＲＡＮＳＡＣ適用の条件とした。

走行制御装置２０は、前述した走行制御部４２と制動系、駆動系により構成される。制動系は各輪へ付与する制動力をブレーキＥＣＵ６０によって電子制御する電子制御ブレーキ（ＥＣＢ）システムであって、各輪に配置された油圧ブレーキのホイルシリンダ６１へ付加されるブレーキ油圧をアクチュエータ６２により調整することで各輪に付与する制動力を独立して調整する機能を有している。

ブレーキＥＣＵ６０には、各輪に配置され、それぞれの車輪速を検出する車輪速センサ６３と、車両の加速度を検出する加速度センサ６４、アクチュエータ６２内に配置されており、内部およびホイルシリンダ６１に付加される油圧を検出する図示していない油圧センサ群、ブレーキペダル６５とアクチュエータ６２との間に接続されているマスタシリンダ６６の油圧を検出するマスタシリンダ（Ｍ／Ｃ）油圧センサ６７の各出力信号が入力されている。

駆動系を構成するエンジン７１はエンジンＥＣＵ７０によって制御され、エンジンＥＣＵ７０とブレーキＥＣＵ６０は走行制御部４２と相互に情報を通信して協調制御を行う。

自動操舵装置３０は、ステアリングホイール８０とステアリングギヤ８１との間に配置されたパワーステアリング装置を兼ねる駆動モータ８２と、ステアリングの変位量を検出する変位センサ８３とを備え、操舵制御部４３は駆動モータ８２の駆動を制御するとともに、変位センサ８３の出力信号が入力されている。

次に、図２を用い、駐車支援装置１により駐車支援を行う場合を例にして、駐車支援制御時における点列の近似装置１０の動作および点列の近似方法について説明する。図２は、駐車支援制御時における点列の近似処理の処理手順を示すフローチャートである。この処理は、駐車支援ＥＣＵ４０の電源がオンされてからオフされるまでの間、所定のタイミングで繰り返し実行される。

ステップＳ１００では、支援モード切替スイッチ５１が操作されて縦列駐車モードが選択されているか否かについての判断が行われる。ここで、縦列駐車モードが選択されている場合には、図３に示されるように、駐車車両の側方を自車両が走行することから、ソナー５０の出力結果である点列が主として略直線形状をした車両側面の位置を示すものであると推測され、曲線近似領域と比較して直線近似領域の割合が高いと判断されてステップＳ１０２に処理が移行する。なお、図３は縦列駐車支援における自車両の走行経路を示す図である。

一方、縦列駐車モードが選択されていない場合、例えば車庫入れモードが選択されている場合には、図４に示されるように、駐車車両の前方または後方を自車両が走行することから、ソナー５０の出力結果である点列に占める直線近似領域の割合が低いと判断され、一旦本処理から抜ける。なお、図４は車庫入れ支援における自車両の走行経路を示す図である。

ステップＳ１０２では、ソナー５０の検出結果（自車両と駐車車両との距離）に基づいて各検出点の座標が演算される。ここで、図５にソナー５０の検出結果から得られた点列の一例を示す。図５の縦軸および横軸は位置を特定するための座標である。また、図５において「○」はソナー５０の軌跡を示し、より具体的には、図５の右下から左上方向（矢印方向）にソナー５０が取り付けられた車両が移動したときの軌跡を示す。一方、図５において「□」は、ソナー５０が軌跡に沿って移動することにより得られたソナー５０の検出結果（点列）を示す。本実施形態では、自車両の進行方向に対して垂直方向に検出距離だけ離れた位置に点をプロットすることによって該検出結果（点列）を取得した。なお、図５の実線は、真の駐車車両位置を示す。

続いて、ステップＳ１０４では、ソナー５０の検出結果（点列）からノイズが除去される。ここで、図６を参照しつつノイズの除去方法について説明する。ノイズ除去では、連続したｎ点分（図６では、ａ’，ｂ’，ｃ’の３点）の座標データを取得し、基準点からの自車両の移動距離に応じて設定される有効範囲内に各点が位置しているか否かについての判定を行う。そして、有効範囲内に位置していない点をノイズとして除去する。

より詳細には、まず、自車両の移動距離ａに応じて次式（１）により、点ａ’を基準とする有効範囲ｃを演算する。
ｃ＝Ａ×ａ ・・・（１）
ただし、Ａは定数である。

次に、点ｂ’が点ａ’を基準とした有効範囲ｃ内に位置しているか否かについての判断を行う。ここで、点ｂ’が有効範囲ｃ内に位置していない場合に、点ｂ’をノイズとして除去する。一方、点ｂ’が有効範囲ｃ内に位置しているときには、点ｂ’を有効なデータとして扱う。

さらに、自車両の移動距離（ａ＋ｂ）に応じた有効範囲ｄを次式（２）により演算する。
ｄ＝Ａ×（ａ＋ｂ） ・・・（２）
そして、点ｃ’が点ａ’を基準とした有効範囲ｄ内に位置しているか否かについての判断を行う。ここで、点ｃ’が有効範囲ｄ内に位置していない場合に、点ｃ’をノイズとして除去する。一方、点ｃ’が有効範囲ｄ内に位置しているときには、点ｃ’を有効なデータとして扱う。

点列を構成する他の点について上述したノイズ除去処理を順次繰り返し行うことにより、ソナー５０の検出結果（点列）からノイズを除去する。

図２に戻り説明を続けると、続くステップＳ１０６では、ソナー５０の検出結果（点列）のグルーピングが行われる。ここで、図７を参照しつつ点列のグルーピング方法について説明する。グルーピング処理では、連続したｎ点分（図７では、ａ’，ｂ’，ｃ’の３点）の座標データを取得し、基準点からの自車両の移動距離に応じて設定される有効範囲内に各点が位置しているか否かについての判定を行う。そして、有効範囲内に位置しない点が連続して存在するときには、該基準点で点列を切り離し、切り離されたそれぞれの点列を別グループとして分離する。

より詳細には、まず、自車両の移動距離ａに応じて上式（１）により、点ａ’を基準とする有効範囲ｃを演算するとともに、自車両の移動距離（ａ＋ｂ）に応じた有効範囲ｄを上式（２）により演算する。

そして、点ｂ’が点ａ’を基準とした有効範囲ｃ内に位置しているか否かについての判断、および点ｃ’が点ａ’を基準とした有効範囲ｄ内に位置しているか否かについての判断を行う。ここで、点ｂ’が有効範囲ｃ内に位置しておらず、かつ点ｃ’が有効範囲ｄ内に位置していない場合に、基準点ａ’で点列を切り離し、切り離されたそれぞれの点列を別グループとして分離する。なお、点ｂ’または点ｃ’のいずれかが有効範囲内に位置していないときには、その有効範囲内に位置していない点をノイズとして扱う。

点列を構成する他の点について上述したグルーピング処理を順次繰り返し行うことにより、ソナー５０の検出結果（点列）のグルーピングを行う。

図２に戻り説明を続けると、次のステップＳ１０８では、ノイズ除去処理およびグルーピング処理が施された点列が直線近似可能であるか否かについての判断が行われる。例えば、取得された点列を構成する点の数が２以上であるか否かや、近似直線候補との距離が所定のしきい値内にある点の割合がすべての点に対して５０％以上であるか否かなどに基づいて、点列が直線近似可能か否かについて判断することができる。

ここで、直線近似可能であると判断された場合には、ステップＳ１１０に処理が移行する。一方、直線近似不可能であると判断されたときには、本処理から一旦抜ける。

ステップＳ１１０では、ＲＡＮＳＡＣを用いて点列を直線近似するとともに、直線近似から外れた点列を曲線で近似することで、点列のフィッティングを行う。より詳細には、まず、次の（１）〜（３）を実行することにより直線近似を行う。
（１）点列を構成する点の中からランダムに選択した２点を用いて近似直線候補を設定する。
（２）設定した近似直線候補と点列を構成する各点との距離を演算するとともに、得られた距離が所定のしきい値内に入っている点の数を求める。
（３）上述した（１）、（２）を繰り返して実行し、しきい値内に入る点の数がもっとも多い近似直線候補、すなわち近似度の評価がもっとも高い近似直線候補を近似直線として決定する。

一方、近似直線との距離が上記しきい値よりも離れた点列、すなわち直線近似から外れた点列については曲線近似を行う。曲線近似を行うアルゴリズムとしては、公知の最小二乗法を用いた。また、直線近似から外れ始める点を抽出し、この点を直線近似領域と曲線近似領域との境界とする。

続くステップＳ１１２では、点列を構成する各点が、ステップＳ１１０で定められた近似直線上または近似曲線上に移動（補正）される。これによって、他車両の位置が決定される。

ここで、図８に補正後の点列の一例を示す。図８の縦軸および横軸は位置を特定するための座標である。図８において「○」はソナー５０の軌跡を示し、図８の右下から左上方向（矢印方向）にソナー５０が取り付けられた車両が移動したときの軌跡を示す。また、「□」は直線近似された車両側面部の点（補正後）を示し、「△」は曲線近似された車両後端部の点（補正後）を示す。また、図８において、破線は近似直線を、一点鎖線は近似曲線をそれぞれ示す。実線は真の駐車車両位置を示す。

本実施形態によれば、近似直線を決定するアルゴリズムとしてＲＡＮＳＡＣを用い、ランダムに設定された近似直線候補のうち、点列を構成する各点との距離に基づいて得られた評価が最も高いものを近似直線とすることにより、直線領域に含まれる点列に基づく最適な近似直線を得ることができる。そのため、直線近似の近似精度を向上することが可能となる。

一般的に、ＲＡＮＳＡＣが有効に機能するためには、全データ中に十分な数の正しいデータが存在しなければならない。本実施形態によれば、支援モード切替スイッチ５１が操作され縦列駐車モードが選択された場合に、ＲＡＮＳＡＣによる直線近似が行われる。ここで、車両の側面は略直線形状をしており、点列が主として車両側面の検出位置を示すものである場合には、曲線近似領域よりも直線近似領域が大きいため、有効な近似直線を得ることができる。

本実施形態によれば、精度よく抽出された近似直線と各点との距離に応じて直線近似から外れた点列を検出することにより、直線領域の点列と曲線領域の点列とを精度よく分離することができる。そのため、適切に分離された曲線領域の点列に基づいて曲線近似を行うことが可能となる

また、精度よく抽出された近似直線と各点との距離に応じて直線近似から外れ始める点を検出することにより、直線近似領域と曲線近似領域との境界を精度よく検出することができる。

次に、図９を用いて、第２実施形態に係る点列の近似装置１１を含んで構成される駐車支援装置２の構成について説明する。図９は、点列の近似装置１１を含む駐車支援装置２の構成を示すブロック図である。なお、図９において第１実施形態と同一又は同等の構成要素については同一の符号が付されている。

第２実施形態に係る点列の近似装置１１が上述した第１実施形態と異なるのは、縦列駐車支援モードまたは車庫入れ支援モードを運転者の操作により選択する支援モード切替スイッチ５１を有していない点である。その他の構成については、第１実施形態と同一または同様であるので、ここでは説明を省略する。

次に、駐車支援装置２により駐車支援を行う場合を例にして、駐車支援制御時における点列の近似装置１１の動作および点列の近似方法について説明する。

第１実施形態に係る点列の近似装置１０では、上述したように、ステップＳ１００において、支援モード切替スイッチ５１が操作されて縦列駐車モードが選択されているか否かを判断することによって、曲線近似領域と比較して直線近似領域の割合が高いか否かを判断した。

これに対し、本実施形態に係る点列の近似装置１１では、ＲＡＮＳＡＣのスコア（評価値）に基づいて、曲線近似領域と比較して直線近似領域の割合が高いか否かを自動的に判断する点が異なる。より詳細には、まず、近似直線候補をランダムに設定し、近似直線候補との距離が所定のしきい値内にある点のすべての点に対する割合、すなわちスコアを演算する。繰り返しスコアを演算し、所定値以上のスコアを有する近似直線候補が存在している場合には、直線近似領域の割合が高いと判断する。一方、所定値以上のスコアを有する近似直線候補が存在しないときには、直線近似領域の割合が低いと判断する。その他の動作（処理内容）については、第１実施形態と同一または同様であるので、ここでは説明を省略する。

本実施形態によれば、ＲＡＮＳＡＣのスコアに基づいて、曲線近似領域と比較して直線近似領域の割合が高いか否かを自動的に判断することが可能となる。

以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく種々の変形が可能である。例えば、上記実施形態では、本発明を駐車支援装置に適用したが、本発明は、駐車支援装置以外の装置に適用することや単独で使用することも可能である。

第１実施形態に係る点列の近似装置を含む駐車支援装置の構成を示すブロック図である。 点列の近似処理の処理手順を示すフローチャートである。 縦列駐車支援における自車両の走行経路を示す図である。 車庫入れ支援における自車両の走行経路を示す図である。 ソナーの検出結果から得られた点列の一例を示す図である。 ノイズの除去方法を説明するための図である。 クルーピング方法を説明するための図である。 補正後の点列の一例を示す図である。 第２実施形態に係る点列の近似装置を含む駐車支援装置の構成を示すブロック図である。

符号の説明

１，２…駐車支援装置、１０，１１…点列の近似装置、２０…走行制御装置、３０…自動操舵装置、４０…駐車支援ＥＣＵ、４１…点列近似部、４２…走行制御部、４３…操舵制御部、５０…ソナー、５１…支援モード切替スイッチ、５２…後方カメラ、５３…モニタ、５４…スピーカ、６０…ブレーキＥＣＵ、６１…ホイルシリンダ、６２…アクチュエータ、６３…車輪速センサ、６４…加速度センサ、６５…ブレーキペダル、６６…マスタシリンダ、６７…油圧センサ、７０…エンジンＥＣＵ、７１…エンジン、８０…ステアリングホイール、８１…ステアリングギヤ、８２…駆動モータ、８３…変位センサ。

Claims (8)

1. 複数の点から構成される点列を線で近似する点列の近似方法において、
   曲線近似領域と比較して直線近似領域の割合が高いか否かを判断する判断ステップと、
   曲線近似領域と比較して直線近似領域の割合が高いと判断された場合に、ランダムな近似直線候補の設定、および前記近似直線候補と前記点列を構成する各点との距離に応じた前記近似直線候補の近似度の評価、を繰り返し行う評価ステップと、
   前記近似度の評価が最も高い近似直線候補を近似直線として直線近似する直線近似ステップと、を備えることを特徴とする点列の近似方法。
2. 前記近似直線と前記点列を構成する各点との距離に応じて前記近似直線による直線近似から外れた点列を検出し、この直線近似から外れた点列について曲線近似を行う曲線近似ステップを備えることを特徴とする請求項１に記載の点列の近似方法。
3. 前記判断ステップは、前記点列が主として車両側面の検出位置を示すものである場合に、曲線近似領域と比較して直線近似領域の割合が高いと判断することを特徴とする請求項１または２に記載の点列の近似方法。
4. 前記近似直線と前記点列を構成する各点との距離に応じて、直線近似領域と曲線近似領域との境界を検出する境界検出ステップを備えることを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の点列の近似方法。
5. 複数の点から構成される点列を線で近似する点列の近似装置において、
   曲線近似領域と比較して直線近似領域の割合が高いか否かを判断する判断手段と、
   曲線近似領域と比較して直線近似領域の割合が高いと判断された場合に、ランダムな近似直線候補の設定、および前記近似直線候補と前記点列を構成する各点との距離に応じた前記近似直線候補の近似度の評価、を繰り返し行う評価手段と、
   前記近似度の評価が最も高い近似直線候補を近似直線として直線近似する直線近似手段と、を備えることを特徴とする点列の近似装置。
6. 前記近似直線と前記点列を構成する各点との距離に応じて前記近似直線による直線近似から外れた点列を検出し、この直線近似から外れた点列について曲線近似を行う曲線近似手段を備えることを特徴とする請求項５に記載の点列の近似装置。
7. 前記判断手段は、前記点列が主として車両側面の検出位置を示すものである場合に、曲線近似領域と比較して直線近似領域の割合が高いと判断することを特徴とする請求項５または６に記載の点列の近似装置。
8. 前記近似直線と前記点列を構成する各点との距離に応じて、直線近似領域と曲線近似領域との境界を検出する境界検出手段を備えることを特徴とする請求項５〜７のいずれか１項に記載の点列の近似装置。

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