JP5617643B2 - 駐車空間検出装置 - Google Patents

Description

本発明は、２つの駐車車両の間のスペースの長さを検出する駐車空間検出装置に関するものである。

従来、車両が駐車可能な駐車空間を検出するため、２つの駐車車両の間のスペースの長さを検出する技術が各種提案されている。例えば、特許文献１には、探査波（音波、電磁波等）を送信して戻ってきた反射波に基づいて駐車車両等の障害物までの距離を検出する距離センサを自車両に取り付け、この距離センサの検出した距離（検知距離）に基づいて駐車車両の輪郭形状を特定し、特定した輪郭形状に基づいて２つの駐車車両の間のスペースの長さを検出する駐車空間検出装置の技術が記載されている。

より詳しくは、各時刻の検知距離に基づいて、当該時刻の距離センサの位置（特許文献１の図５のＳ１〜Ｓ７）から検知距離だけ正面に離れた検出位置（Ｃ１〜Ｃ７）をプロットする。これらプロットされた検出位置（Ｃ１〜Ｃ７）は、距離センサの真正面から反射波が戻って来ると仮定した上で得られる点であるので、実際よりも長く駐車車両の車長を検出してしまい、結果として駐車空間を正しく検出できない可能性が高い。そのため、特許文献１では、これら検出位置を楕円もしくは放物線上の点に近似し、近似後の検出位置に対して三角測量の技術を用いて、検出位置を更に回転補正している（特許文献１の図６の点Ｐ１、Ｐ２参照）。

特開２００８−２１０３９号公報

上記のような三角測量を用いた補正は、距離センサによって検出された検出位置が駐車車両の輪郭上のどの反射点に相当するかを推定するための補正の一種である。しかし、駐車車両の輪郭はコーナー部で大きく曲がっているので、コーナー部よりも車両先端位置に近い輪郭における反射波は、距離センサに届かず、検出位置として取得されない。したがって、上記の技術では、車両のコーナー部までの反射点を概ね正しく推定するものの、その反射点の最も端の点を車両の先端位置として推定してしまうと、当該推定結果は、車両のコーナー部から本当の先端位置までの距離の分だけ、誤差を含むことになってしまう。

本発明は上記点に鑑み、車両が駐車可能な駐車空間を検出するため、２つの駐車車両の間のスペースの長さを検出する技術において、従来よりも正確に駐車車両の先端位置を特定することを目的とする。

上記目的を達成するための請求項１に記載の発明は、車両（２）に搭載され、第１の駐車車両（４）と第２の駐車車両（３）の間のスペースの長さを検出する駐車空間検出装置であって、前記車両（２）の移動中、探査波を繰り返し送信し、その探査波の反射波に基づいて、自機から前記第１の駐車車両（４）までの複数個の距離を順次検出し、その後、自機から前記第２の駐車車両（３）までの複数個の距離を順次検出する距離センサ（１３）と、前記距離センサ（１３）の位置であるセンサ位置を順次検出するための位置検出器（１２）と、前記距離センサ（１３）によって検出された前記第１の駐車車両（４）までの前記複数個の距離のそれぞれについて、当該距離に相当する検知距離と、当該距離が検出されたときのセンサ位置との組から成る第１駐車車両検出位置を記録すると共に、前記距離センサ（１３）によって検出された前記第２の駐車車両（３）までの前記複数個の距離のそれぞれについて、当該距離に相当する検知距離と、当該距離が検出されたときのセンサ位置との組から成る第２駐車車両検出位置を記録する記録手段（１１０）と、前記記録手段によって記録された前記複数の第１駐車車両検出位置に基づいて、前記第１の駐車車両（４）の前記第２の駐車車両（３）側の第１駐車車両先端位置を推定すると共に、前記記録手段によって記録された前記複数の第２駐車車両検出位置に基づいて、前記第２の駐車車両（３）の前記第１の駐車車両（４）側の第２駐車車両先端位置を推定する先端位置推定手段（１２０〜１８５）と、前記先端位置推定手段によって推定された前記第１駐車車両先端位置から前記第２駐車車両先端位置までの間隔に基づいて、前記第１の駐車車両（４）と前記第２の駐車車両（３）の間のスペースの長さを検出するスペース長検出手段（１９０）と、を備え、前記先端位置推定手段は、前記複数の第１駐車車両検出位置に基づいて、前記第１の駐車車両（４）の輪郭上で前記距離センサ（１３）によって距離が検出された１つ以上の反射点の位置を推定し、推定した前記１つ以上の反射点のうち、最も前記第２の駐車車両（３）に近い反射点である第１駐車車両反射端点を算出する第１駐車車両反射端点推定手段（１２０、１３５）と、前記複数の第１駐車車両検出位置に基づいて、前記第１の駐車車両（４）の形状に応じた第１駐車車両形状判別パラメータを算出する第１駐車車両形状判別パラメータ算出手段（１４０、１５５、１６０）と、前記第１駐車車両形状判別パラメータに基づいて正の第１駐車車両補正量を設定し、前記第１駐車車両反射端点を前記第１駐車車両補正量だけ前記第２の駐車車両（３）側に変化させた結果を前記第１駐車車両先端位置として推定する第１駐車車両反射端点補正手段（１６５、１７０、１７５）と、を有することを特徴とする駐車空間検出装置である。

このように、第１の駐車車両（４）の第２の駐車車両（３）側に最も近い第１駐車車両先端位置の推定において、第１の駐車車両（４）の輪郭上の第１駐車車両反射端点を推定した後、第１駐車車両形状判別パラメータを算出し、この第１駐車車両形状判別パラメータが大きいほど大きい正の第１駐車車両補正量を設定し、第１駐車車両反射端点を第１駐車車両補正量だけ第２の駐車車両（３）側に変化させた結果を第１駐車車両先端位置として推定する。

ここで、算出される第１駐車車両形状判別パラメータは、第１の駐車車両（４）の形状に応じた量として算出される。したがって、従来よりも正確に、第１の駐車車両（４）の形状に応じて、第１の駐車車両の先端位置を特定することができる。

なお、上記のような請求項１に記載の発明に加え、発明者は、このような第１駐車車両形状判別パラメータが、車両のコーナー部の形状の特徴を反映する量として好ましいことを見いだした。その理由は以下の通りである。車両の輪郭は、図６に示すように、車両の輪郭は、概ね真っ直ぐ伸びる直線部３０ａ〜３０ｄと、直線部３０ａ〜３０ｄ間を繋ぐコーナー部３１ａ〜３１ｄとがある。

そして、コーナー部が緩やかに曲がっている（コーナー部の曲率半径が大きい）車両に比べ、コーナー部が角張っている（コーナー部の曲率半径が小さい）車両の方が、複数の第１駐車車両検出位置のうち、第２の駐車車両側に最も近い第１駐車車両検出位置の、直線部に対する曲がり度合いが大きい。これは、緩やかに曲がったコーナー部の方が、角張ったコーナー部よりも、距離センサ（１３）から探査波を受けて反射波を距離センサ（１３）に反射できる範囲（すなわち、反射点となり得る範囲）が広いからである。

また、発明者の検証によれば、第１駐車車両形状判別パラメータが大きい場合、すなわち、車両が緩やかに曲がっている場合は、そうでない場合に比べ、反射点の一番端から車両先端位置までの距離が長いことがわかった。そこで、第１の駐車車両（４）のコーナー部の形状を反映する指標として上記の第１駐車車両形状判別パラメータを採用し、その第１駐車車両形状判別パラメータが大きいほど大きい第１駐車車両補正量を第１駐車車両反射端点に適用して先端位置を推定することで、第１の駐車車両（４）のコーナー部の形状の特徴を反映した方法で第１の駐車車両の先端位置を決定することができる。したがって、従来よりも正確に、第１の駐車車両のコーナー形状に応じて、第１の駐車車両の先端位置を特定することができる。

そこで、請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の駐車空間検出装置において、前記第１駐車車両形状判別パラメータ算出手段は、前記複数の第１駐車車両検出位置のうち、前記第２の駐車車両（３）側に最も近いセンサ位置を含む第１駐車車両検出位置を特定し、特定した当該第１駐車車両検出位置に含まれる検知距離を第１駐車車両最大検知距離とし、前記複数の第１駐車車両検出位置に含まれる複数の検知距離のうち最も小さい検知距離を第１駐車車両最小検知距離とし、前記第１駐車車両最大検知距離から前記第１駐車車両最小検知距離を減算した結果を前記第１駐車車両形状判別パラメータとし、前記第１駐車車両反射端点補正手段は、前記第１駐車車両形状判別パラメータが大きいほど大きい前記正の第１駐車車両補正量を設定することを特徴とする。

複数の第１駐車車両検出位置のうち、第２の駐車車両側に最も近い第１駐車車両検出位置の、直線部に対する曲がり度合いが大きいほど大きい値としては、この請求項２において第１駐車車両形状判別パラメータとして採用されるものであってもよい。第１駐車車両形状判別パラメータとしてこのような例を採用した場合は、最大値、最小値の抽出といった簡易な計算方法で第１駐車車両形状判別パラメータを決定できるので、計算負荷が少なくて済む。

また、請求項３に記載の発明は、請求項１に記載の駐車空間検出装置において、前記第１駐車車両形状判別パラメータ算出手段は、前記複数の第１駐車車両検出位置のうち直線状に並ぶ直線部を特定すると共に、前記複数の第１駐車車両検出位置のうち前記第２の駐車車両（３）側に最も近いセンサ位置を含む第１駐車車両検出位置を特定し、特定した当該第１駐車車両検出位置に含まれる検知距離を第１駐車車両最大検知距離とし、特定した前記直線部に属する第１駐車車両検出位置に含まれる検知距離の代表値を第１駐車車両最小検知距離とし、前記第１駐車車両最大検知距離から前記第１駐車車両最小検知距離を減算した結果を前記第１駐車車両形状判別パラメータとし、前記第１駐車車両反射端点補正手段は、前記第１駐車車両形状判別パラメータが大きいほど大きい前記正の第１駐車車両補正量を設定することを特徴とする。

複数の第１駐車車両検出位置のうち、第２の駐車車両側に最も近い第１駐車車両検出位置の、直線部に対する曲がり度合いが大きいほど大きい値としては、この請求項３において第１駐車車両形状判別パラメータとして採用されるものであってもよい。

また、請求項４に記載の発明は、請求項１に記載の駐車空間検出装置において、前記第１駐車車両形状判別パラメータ算出手段は、前記複数の第１駐車車両検出位置のうち直線状に並ぶ直線部を特定すると共に、前記複数の第１駐車車両検出位置のうち前記第２の駐車車両（３）側に最も近いセンサ位置を含む第１駐車車両検出位置を特定し、特定した当該第１駐車車両検出位置に含まれるセンサ位置および検知距離をそれぞれＸａおよびＹａとし、前記直線部に属する第１駐車車両検出位置のうち前記第２の駐車車両（３）側に最も近いセンサ位置を含む第１駐車車両検出位置を特定し、特定した当該第１駐車車両検出位置に含まれるセンサ位置および検知距離をＸｂおよびＹｂとした場合、｜（Ｙａ−Ｙｂ）／（Ｘａ−Ｘｂ）｜を前記第１駐車車両形状判別パラメータとし、前記第１駐車車両反射端点補正手段は、前記第１駐車車両形状判別パラメータが大きいほど大きい前記正の第１駐車車両補正量を設定することを特徴とする。

複数の第１駐車車両検出位置のうち、第２の駐車車両側に最も近い第１駐車車両検出位置の、直線部に対する曲がり度合いが大きいほど大きい値としては、この請求項４において第１駐車車両形状判別パラメータとして採用されるものであってもよい。

また、請求項５に記載の発明は、請求項１に記載の駐車空間検出装置において、前記第１駐車車両形状判別パラメータ算出手段は、前記複数の第１駐車車両検出位置のうち前記第２の駐車車両（３）側に最も近いセンサ位置と、前記第１駐車車両反射端点のセンサ位置成分との差を前記第１駐車車両形状判別パラメータとし、前記第１駐車車両反射端点補正手段は、前記第１駐車車両形状判別パラメータが大きいほど大きい前記第１駐車車両補正量を設定することを特徴とする。

また、請求項６に記載の発明は、請求項１ないし５のいずれか１つに記載の駐車空間検出装置において、前記第１駐車車両反射端点推定手段は、前記記録手段によって記録された前記複数の第１駐車車両検出位置に基づいて、前記複数の第１駐車車両検出位置のうち、連続して隣り合うＭ個（Ｍは２以上の整数）の第１駐車車両検出位置の検出の際に前記距離センサ（１３）からの探査波を反射した前記第１の駐車車両（４）の輪郭上の反射点の位置は、Ｍ個とも同じ位置であると仮定することによって、その同じ位置を三角法により算出することで、前記１つ以上の反射点の位置を推定することを特徴とする。

また、請求項７に記載の発明は、請求項１ないし６のいずれか１つに記載の駐車空間検出装置において、距離センサ（１３）は、自機から前記第１の駐車車両（４）までの複数個の距離を定期的に順次検出し、その後、自機から前記第２の駐車車両（３）までの複数個の距離を定期的に順次検出するようになっており、前記第１駐車車両反射端点補正手段は、前記第１駐車車両形状判別パラメータと前記第１駐車車両補正量との関係を、前記第１駐車車両形状判別パラメータの少なくとも一部の範囲の値において、前記距離センサ（１３）が前記第１の駐車車両（４）または前記第２の駐車車両（３）までの距離を検出しているときの前記車両（２）の車速が大きくなるほど同じ前記第１駐車車両形状判別パラメータの値に対する前記第１駐車車両補正量の値が大きくなるようにすることを特徴とする。

このようにするのは、距離の検出が定期的な場合、自車両２の車速が増大すると、第１駐車車両検出位置の数が少なくなり、その結果、第１駐車車両形状判別パラメータが全般的に小さくなる傾向にあるからである。このようにすることで、車速に応じて適切に第１駐車車両補正量を検出することができる。

また、請求項８に記載の発明は、請求項１ないし７のいずれか１つに記載の駐車空間検出装置において、前記第１駐車車両反射端点補正手段は、前記複数の第１駐車車両検出位置に基づいて、前記車両（２）の進行方向に対する前記第１の駐車車両の傾き角を算出し、前記第１駐車車両形状判別パラメータと前記第１駐車車両補正量との関係を、前記第１駐車車両形状判別パラメータの少なくとも一部の範囲の値において、当該傾き角が大きくなるほど同じ前記第１駐車車両形状判別パラメータの値に対する前記第１駐車車両補正量の値が大きくなるようにすることを特徴とする。

このようにするのは、当該傾き角が大きくなるほど、第１駐車車両形状判別パラメータが全般的に大きくなる傾向にあるからである。このようにすることで、傾き角αに応じて適切に第１駐車車両補正量を検出することができる。

また、請求項９に記載の発明は、請求項１ないし８のいずれか１つに記載の駐車空間検出装置において、前記第１駐車車両反射端点補正手段は、前記複数の第１駐車車両検出位置に基づいて、前記自車両（２）から前記第１の駐車車両までの乖離距離を算出し、前記第１駐車車両形状判別パラメータと前記第１駐車車両補正量との関係を、前記第１駐車車両形状判別パラメータの少なくとも一部の範囲の値において、当該乖離距離が短くなるほど同じ前記第１駐車車両形状判別パラメータの値に対する前記第１駐車車両補正量の値が大きくなるようにすることを特徴とする。

このようにするのは、当該乖離距離が大きくなるほど、第１駐車車両形状判別パラメータが全般的に大きくなる傾向にあるからである。このようにすることで、乖離距離に応じて適切に第１駐車車両補正量を検出することができる。

また、請求項１０に記載の発明は、請求項１ないし９のいずれか１つに記載の駐車空間検出装置において、前記第１駐車車両反射端点補正手段は、前記第１駐車車両形状判別パラメータと前記第１駐車車両補正量との関係を、前記第１駐車車両形状判別パラメータの少なくとも一部の範囲の値において、前記距離センサ（１３）が前記第１の駐車車両（４）または前記第２の駐車車両（３）までの距離を検出しているときの前記車両の周囲の外気温が高くなるほど同じ前記第１駐車車両形状判別パラメータの値に対する前記第１駐車車両補正量の値が大きくなるようにすることを特徴とする。

このようにするのは、当該外気温が大きくなると、第１駐車車両形状判別パラメータが全般的に大きくなる傾向にあるからである。このようにすることで、外気温に応じて適切に第１駐車車両補正量を検出することができる。

また、請求項１１に記載の発明は、請求項１ないし１０のいずれか１つに記載の駐車空間検出装置において、前記第１駐車車両反射端点補正手段は、前記第１駐車車両形状パラメータを所定の第１駐車車両閾値と比較し、前記第１駐車車両形状パラメータが前記所定の第１駐車車両閾値より大きければ、前記第１駐車車両補正量を丸形車両用の値に設定し、前記第１駐車車両形状パラメータが前記所定の第１駐車車両閾値より小さければ、前記第１駐車車両補正量を前記丸形車両用の値よりも小さい角形車両用の値に設定することを特徴とする。このようになっていることで、簡単に丸形車両と角形車両を区別して第１駐車車両補正量を算出することができる。

また、請求項１２に記載の発明は、車両（２）に搭載され、第１の駐車車両（４）と第２の駐車車両（３）の間のスペースの長さを検出する駐車空間検出装置であって、前記車両（２）の移動中、探査波を繰り返し送信し、その探査波の反射波に基づいて、自機から前記第１の駐車車両（４）までの複数個の距離を順次検出し、その後、自機から前記第２の駐車車両（３）までの複数個の距離を順次検出する距離センサ（１３）と、前記距離センサ（１３）の位置であるセンサ位置を順次検出するための位置検出器（１２）と、前記距離センサ（１３）によって検出された前記第１の駐車車両（４）までの前記複数個の距離のそれぞれについて、当該距離に相当する検知距離と、当該距離が検出されたときのセンサ位置との組から成る第１駐車車両検出位置を記録すると共に、前記距離センサ（１３）によって検出された前記第２の駐車車両（３）までの前記複数個の距離のそれぞれについて、当該距離に相当する検知距離と、当該距離が検出されたときのセンサ位置との組から成る第２駐車車両検出位置を記録する記録手段（１１０）と、前記記録手段によって記録された前記複数の第１駐車車両検出位置に基づいて、前記第１の駐車車両（４）の前記第２の駐車車両（３）側の第１駐車車両先端位置を推定すると共に、前記記録手段によって記録された前記複数の第２駐車車両検出位置に基づいて、前記第２の駐車車両（３）の前記第１の駐車車両（４）側の第２駐車車両先端位置を推定する先端位置推定手段（１２０〜１８５）と、前記先端位置推定手段によって推定された前記第１駐車車両先端位置から前記第２駐車車両先端位置までの間隔に基づいて、前記第１の駐車車両（４）と前記第２の駐車車両（３）の間のスペースの長さを検出するスペース長検出手段（１９０）と、を備え、前記先端位置推定手段は、前記複数の第２駐車車両検出位置に基づいて、前記第２の駐車車両（３）の輪郭上で前記距離センサ（１３）によって距離が検出された１つ以上の反射点の位置を推定し、推定した前記１つ以上の反射点のうち、最も前記第１の駐車車両（４）に近い反射点である第２駐車車両反射端点を算出する第２駐車車両反射端点推定手段（１２０、１４５）と、前記複数の第２駐車車両検出位置に基づいて、前記第２の駐車車両（３）の形状に応じた第２駐車車両形状判別パラメータを算出する第２駐車車両形状判別パラメータ算出手段（１５０、１５５、１６０）と、前記第２駐車車両形状判別パラメータに基づいて正の第２駐車車両補正量を設定し、前記第２駐車車両反射端点を前記第２駐車車両補正量だけ前記第１の駐車車両（４）側に変化させた結果を前記第２駐車車両先端位置として推定する第２駐車車両反射端点補正手段（１６５、１７０、１７５）と、を有することを特徴とする駐車空間検出装置である。

このように、第２の駐車車両（３）の第１の駐車車両（４）側に最も近い第２駐車車両先端位置の推定において、第２の駐車車両（３）の輪郭上の第２駐車車両反射端点を推定した後、第２駐車車両形状判別パラメータを算出し、この第２駐車車両形状判別パラメータに応じた正の第２駐車車両補正量を設定し、第２駐車車両反射端点を第２駐車車両補正量だけ第１の駐車車両（４）側に変化させた結果を第２駐車車両先端位置として推定する。

ここで、算出される第１駐車車両形状判別パラメータは、第２の駐車車両（３）の形状に応じた量として算出される。したがって、従来よりも正確に、第２の駐車車両（３）の形状に応じて、第２の駐車車両の先端位置を特定することができる。

また、請求項１３に記載の発明は、車両（２）に搭載され、複数の駐車車両（４）間のスペースの長さを検出する駐車空間検出装置であって、前記車両（２）の移動中、探査波を繰り返し送信し、その探査波の反射波に基づいて、自機から前記駐車車両（４）までの複数個の距離を順次検出する距離センサ（１３）と、前記距離センサ（１３）の位置であるセンサ位置を順次検出するための位置検出器（１２）と、前記記録手段によって記録された前記駐車車両までの前記複数の検知距離と、当該距離が検出されたときのセンサ位置に基づいて、前記駐車車両先端位置を推定する先端位置推定手段（１２０〜１８５）と、前記先端位置推定手段によって前記駐車車両先端位置の間隔に基づいて、前記駐車車両（４）間のスペースの長さを検出するスペース長検出手段（１９０）と、を備え、前記先端位置推定手段は、前記距離センサ（１３）によって検出された複数の検知距離と、前記距離センサの移動距離とから反射点の位置を推定し、推定した前記反射点のうち、最も外側に位置する反射点を駐車車両反射端点と推定する駐車車両反射端点推定手段（１２０、１３５）と、前記距離センサ（１３）によって検出された複数の検知距離に基づいて、前記駐車車両（４）の形状に応じた駐車車両形状判別パラメータを算出する駐車車両形状判別パラメータ算出手段（１４０、１５５、１６０）と、前記駐車車両形状判別パラメータに基づいて駐車車両補正量を設定し、前記駐車車両反射端点を前記駐車車両補正量だけ前記駐車車両の外側に変化させた結果を前記駐車車両先端位置として推定する駐車車両反射端点補正手段（１６５、１７０、１７５）と、を有することを特徴とする駐車空間検出装置である。このような構成でも、請求項１と同等の効果を得ることができる。

なお、上記および特許請求の範囲における括弧内の符号は、特許請求の範囲に記載された用語と後述の実施形態に記載される当該用語を例示する具体物等との対応関係を示すものである。

本発明の実施形態に係る駐車空間検出装置１の構成図である。 車両２における距離センサ１３の搭載位置および検出範囲を示す図である。 制御部が実行する処理のフローチャートである。 縦軸を検知距離Ｙ、横軸をセンサ位置Ｘとして検出距離を黒点でプロットしたグラフである。 第１駐車車両検出位置の直線部２５および第２の駐車車両に最も近い第１駐車車両検出位置２６、ならびに、第２駐車車両検出位置の直線部２７および第１の駐車車両に最も近い第２駐車車両検出位置２８を示す図である 車両の直線部３０ａ〜３０ｄとコーナー部３１ａ〜３１ｄを示す図である。 丸型車両（ａ）と角型車両（ｂ）の反射点の違いを示す図である。 丸型車両（ａ）と角型車両（ｂ）の検出位置の違いを示す図である。 車速の変化による検出位置の変化を示す図である。 車速と補正量との関係を示す図である。 駐車車両３、４の傾き角αを示す図である。 駐車車両の傾き角αと補正量との関係を示す図である。 駐車車両４までの距離Ｌを例示する図である。 駐車車両までの距離と補正量との関係を示す図である。 外気温と補正量との関係を示す図である。

（第１実施形態）
以下、本発明の第１実施形態について説明する。図１に、本実施形態に係る駐車空間検出装置１の構成を示す。この駐車空間検出装置１は、車両に搭載され、車両の縦列駐車、車庫入れ駐車等を支援するために、２台の駐車車両の間のスペース（すなわち駐車空間）の長さを検出するようになっている。図１に示すように、この駐車空間検出装置１は、位置検出器１２、距離センサ１３、操作部１４、ディスプレイ１５、スピーカ１６、制御部１７等を備えている。

位置検出器１２は、車両の現在位置を検出するための信号を制御部１７に出力する装置であり、車輪速センサ、舵角センサ、ヨーレートセンサ、加速度センサ等を含んでいる。本実施形態では、この位置検出器１２の出力を用いて、距離センサ１３の位置を検出する。

距離センサ１３は、音波（例えば超音波）、電波（例えばミリ波）、光波（例えばレーザー）等の探査波を送出すると共に、その探査波が障害物で反射して戻って来た反射波を受信することで、自機から障害物（駐車車両の輪郭上の特定の位置）までの距離を所定の検出周期で（例えば定期的に３０ミリ秒周期で）繰り返し順次検出し、検出結果の距離を制御部１７に逐次出力する装置である。この距離センサ１３は、車両に固定されているので、車両の位置および向きから距離センサ１３の位置も特定することが可能である。車両の位置および向きから距離センサ１３を特定する際には、あらかじめ制御部１７のＲＯＭ等に記録された、車両に固定された座標上の距離センサ１３の位置の情報を利用する。

図２に、駐車空間検出装置１を搭載する車両２における、距離センサ１３の搭載位置を例示する。この図に示すように、距離センサ１３は、例えば自車両２の左側面に取り付けられ、自機から自車両２の左側方の障害物までの距離を検出する。

検出可能範囲１３ａは、距離センサ１３が距離を検出できる障害物の範囲であり、例えば、距離センサ１３の正面（図２の例では車両２の真右方向）を中央として左右に所定角度（例えば３０度）開いた角度範囲内で所定の距離（角度に依存する）内にある障害物を検出できる。

なお、距離センサ１３は、図２に示すように車両の真横方向に正面を向けているが、真横よりも車両の前後にある程度ずれた方向に正面を向けていてもよい。距離センサ１３は、自車両２の左側面に加えて右側面に搭載されていてもよいし、また、その他の位置に搭載されていてもよい。

操作部１４は、自車両２の乗員の操作を受け付ける装置であり、受け付けた操作内容に応じた信号を制御部１７に出力する。

ディスプレイ１５は、制御部１７からの制御に応じて、各種画像を表示するようになっている。スピーカ１６は、制御部１７からの制御に応じて、各種音声を出力する装置である。

制御部１７は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、Ｉ／Ｏ等を有するマイクロコンピュータである。ＣＰＵは、ＲＯＭから読み出した制御部１７の後述する動作のためのプログラムを実行し、その実行の際には、位置検出器１２、距離センサ１３、操作部１４から情報を取得し、ディスプレイ１５、スピーカ１６を必要に応じて制御する。

以下、制御部１７の作動内容について詳細に説明する。本実施形態の典型的な適用場面は、図２に示すように、自車両２が縦列駐車をするために、縦に並んで駐車されている駐車車両３（第２の駐車車両に相当する）および駐車車両４（第１の駐車車両に相当する）の横を、駐車車両４、３の順に走行している場面である。

制御部１７は、その作動中、距離センサ１３から逐次出力される検知距離をＲＡＭ等の記憶媒体に時系列順に記録する。このようにすることで、距離センサ１３の位置（センサ位置という）毎の検知距離が時系列順に記録されていく。以下では、時系列に沿ってｋ番目のセンサ位置を、センサ位置Ｘ_ｋと記し、センサ位置Ｘ_ｋにおける距離センサ１３によって検出された検知距離を検知距離Ｙ_ｋと記す。

なお、各検知距離Ｙ_ｋを記録する際、その記録の時点において位置検出器１２からの出力に基づいて決定したセンサ位置Ｘ_ｋを、当該検知距離Ｙ_ｋと組にして、当該記憶媒体に記録する。当該記憶媒体に保持する検知距離およびセンサ位置の組（Ｘ_ｋ，Ｙ_ｋ）の数は、最新の所定個数Ｎ（例えば、車両３台分の距離を検出する程度の個数である５０個）のみとし、それより古い検知距離およびセンサ位置の組（Ｘ_ｋ，Ｙ_ｋ）は、順次記憶媒体から削除してもよい。以下、検知距離およびセンサ位置の組（Ｘ_ｋ，Ｙ_ｋ）を、検出位置（Ｘ_ｋ，Ｙ_ｋ）という。

なお、センサ位置は、駐車空間を見つける際、自車両２は駐車車両３、４に対してほぼ平行かつ直線的に移動することが多いので、本例でのセンサ位置は、自車両２の移動距離という１次元量として扱う。

自車両２のドライバは、縦列駐車したい駐車空間を通り過ぎた時点で、自車両２を停止させる。このとき制御部１７は、自車両２が停止したことを契機として、図３に示す処理をプログラムに従って実行し始め、まずステップ１１０で、記録されているＮ個の検出位置（Ｘ_ｋ，Ｙ_ｋ）を駐車車両別に分別する（添字ｋは１からＮまでの整数）。なお、図３に示す処理をプログラムに従って実行し始める契機は、操作部１４に対してドライバが所定の開始操作を行うことであってもよい。

図４に、縦軸を検知距離Ｙ、横軸をセンサ位置Ｘとして検出位置（Ｘ_ｋ，Ｙ_ｋ）を黒点でプロットしたグラフの例を示し、この図を用いて検出位置の駐車車両別の分別について説明する。この図においては、黒点がプロットされてない検出位置の範囲がある。この範囲は、距離センサ１３が障害物を検出できなかった範囲であり、このような範囲が存在したということは、２台の駐車車両間の隙間が空いていたということになる。したがって、距離センサ１３が所定回数Ｍ（例えば、５回）以上連続して障害物を検出できなかった範囲２０があれば、その範囲２０の前後２１、２２のそれぞれの範囲を、１台の駐車車両を検出した範囲とする。つまり、距離センサ１３が所定回数Ｍ以上連続して障害物を検出できなかった範囲を、駐車車両の境界とする。

この駐車車両の境界よりも前に検出した範囲２１の複数の検出位置のそれぞれを、センサ位置Ｘ_１ｉおよび当該センサ位置から第１の駐車車両４の輪郭上の各位置までの距離Ｙ_１ｉまでの距離の組から成る第１駐車車両検出位置に区分けし（ただし、ｉは１から第１駐車車両検出位置の数までの整数）、この駐車車両の境界よりも後に検出した範囲２２の複数の検出位置のそれぞれを、センサ位置Ｘ_２ｉおよび当該センサ位置から第２の駐車車両３の輪郭上の各位置までの距離Ｙ_２ｉまでの距離の組から成る第２駐車車両検出位置に区分けし（ただし、ｉは１から第２駐車車両検出位置の数までの整数）、それら複数の第１駐車車両検出位置（Ｘ_１ｉ，Ｙ_１ｉ）および複数の第２駐車車両検出位置（Ｘ_２ｉ，Ｙ_２ｉ）をＲＡＭに記録する。

続いてステップ１１５では、変数ｎに１を代入する。変数ｎは、値が１なら第１の駐車車両４を対象とする処理を行うことを意味し、値が２なら第２の駐車車両３を対象とする処理を行うことを意味する。

続いてステップ１２０では、変数ｎの値が１なので、複数の第１駐車車両検出位置（Ｘ_１ｉ，Ｙ_１ｉ）に基づいて、第１の駐車車両４の輪郭上の位置であり、かつ、距離センサ１３によって距離が検出された複数の位置である反射点（ＲＸ_１ｉ，ＲＹ_１ｉ）の位置を推定する。

推定方法は、三角測量を用いて複数の第１駐車車両検出位置（Ｘ_１ｉ，Ｙ_１ｉ）の一部に回転補正処理を施し、回転補正処理後の当該一部の第１駐車車両検出位置（Ｘ_１ｉ，Ｙ_１ｉ）のそれぞれを、反射点（ＲＸ_１ｉ，ＲＹ_１ｉ）として特定する。

三角測量を用いた回転補正処理の詳細は、特許文献１の００２８段落および図６に示されたものと同じである。具体的には、第１駐車車両検出位置（Ｘ_１ｉ，Ｙ_１ｉ）の端から３点毎に、３点の情報を用いて、当該３点の中央の点の回転補正を行う。例えば、連続的に隣り合う３つの第１駐車車両検出位置（Ｘ_１１，Ｙ_１１）、（Ｘ_１２，Ｙ_１２）、（Ｘ_１３，Ｙ_１３）については、これらのうち２番目の第１駐車車両検出位置（Ｘ_１２，Ｙ_１２）の回転補正を行う。この際、例えば当該２番目の第１駐車車両検出位置（Ｘ_１２，Ｙ_１２）の回転角度θは、θ＝Ａｒｃｓｉｎ（（Ｙ_１３−Ｙ_１１）／（Ｘ_１３−Ｘ_１１））により求め、また、回転半径は、Ｙ_１２とし、回転中心は、当該２番目の第１駐車車両検出位置（Ｘ_１２，Ｙ_１２）を検出したときの距離センサ１３の位置（Ｘ_１２，０）とする。

このような回転補正は、「連続して隣り合う３つ（３以外のＭ個（Ｍは２以上の整数）であってもよい）の第１駐車車両検出位置（Ｘ_１１，Ｙ_１１）、（Ｘ_１２，Ｙ_１２）、（Ｘ_１３，Ｙ_１３）の検出の際に探査波を反射した第１の駐車車両４の輪郭上の反射点の位置は、３つとも同じ位置である」と仮定することによって、その同じ位置を三角法により算出しているので、三角測量を用いた方法に該当する。上記のような回転補正に限らず、複数の第１駐車車両検出位置の検出の際に探査波を反射した第１の駐車車両４の輪郭上の反射点の位置はほぼ同じであると仮定することによって当該位置を算出する方法（三角測量を用いた方法）なら、他のどのような方法を採用してもよい。

また、ステップ１２０では、三角測量を用いた方法に限らず、複数の第１駐車車両検出位置（Ｘ_１ｉ，Ｙ_１ｉ）に基づいて、第１の駐車車両４の輪郭上で距離センサ１３によって距離が検出された（すなわち、探査波を反射して距離センサ１３に反射波を返した）複数の反射点（ＲＸ_１ｉ，ＲＹ_１ｉ）の位置を推定する方法であれば、三角測量を用いた方法に限らず、他のどのような方法を採用してもよい。

続いてステップ１３０では、変数ｎが１であるか２であるかを判定し、１であれば続いてステップ１３５に進み、２であれば続いてステップ１４５に進む。この事例の場合、まず変数ｎが１になっているので、続いてステップ１３５に進む。

ステップ１３５では、直前のステップ１２０で推定した複数の第１駐車車両反射点（ＲＸ_１ｉ，ＲＹ_１ｉ）のうち、最も第２の駐車車両３に近い反射点（ＲＸ_１ｑ，ＲＹ_１ｑ）を第１駐車車両反射端点（ＲＥＸ_１，ＲＥＹ_１）とする。具体的には、第１駐車車両反射点（ＲＸ_１ｉ，ＲＹ_１ｉ）のうち、最大のセンサ位置ＲＸ_１ｑを有する第１駐車車両反射点（ＲＸ_１ｑ，ＲＹ_１ｑ）を、第１駐車車両反射端点（ＲＥＸ_１、ＲＥＹ_１）とする。この第１駐車車両反射端点が、第１の駐車車両４の輪郭上で、反射点となって距離センサ１３によって検知された、最も第２の駐車車両３に近い点に相当する。この第１駐車車両反射端点のセンサ位置成分（Ｘ成分）がＲＸ_１ｑとなり、検知距離成分（Ｙ成分）がＲＹ_１ｑとなる。この第１駐車車両反射端点のセンサ位置成分ＲＸ_１ｑは、直前のステップ１２０で推定した複数の第１駐車車両反射点（ＲＸ_１ｉ，ＲＹ_１ｉ）のセンサ位置成分ＲＸ_１ｉのうち、最も大きい値に相当する。

続いてステップ１４０では、ステップ１１０で記録された複数の第１駐車車両検出位置（Ｘ_１ｉ，Ｙ_１ｉ）のうち、第２の駐車車両３側に最も近いセンサ位置を含む第１駐車車両検出位置を特定する。具体的には、複数の第１駐車車両検出位置（Ｘ_１ｉ，Ｙ_１ｉ）のうち、最も大きいセンサ位置Ｘ_１ｑを有する第１駐車車両検出位置（Ｘ_１ｑ，Ｙ_１ｑ）を特定する。なお、複数の第１駐車車両検出位置（Ｘ_１ｉ，Ｙ_１ｉ）のうち、最も大きい検知距離Ｙ_１ｑを有する第１駐車車両検出位置（Ｘ_１ｑ，Ｙ_１ｑ）を特定しても、同じ第１駐車車両検出位置が特定される。そして、特定した第１駐車車両検出位置に含まれる検知距離Ｙ_１ｑを第１駐車車両最大検知距離ＹＭＡＸ_１とする。

続いてステップ１５５では、本事例での変数ｎの値が１なので、複数の第１駐車車両検出位置（Ｘ_１ｉ，Ｙ_１ｉ）に含まれる複数の検知距離Ｙ_１ｉのうち最も小さい検知距離Ｙ_１ｐを第１駐車車両最小検知距離ＹＭＩＮ_１とする。

続いてステップ１６０では、本事例での変数ｎの値が１なので、第１駐車車両最大検知距離ＹＭＡＸ_１から第１駐車車両最小検知距離ＹＭＩＮ_１を減算した結果を第１駐車車両形状判別パラメータΔＹ_１とする。

このようにして算出された第１駐車車両形状判別パラメータΔＹ_１は、複数の第１駐車車両検出位置（図５の中央より左側の複数の黒点）のうち直線状に並ぶ直線部２５に対する、複数の第１駐車車両検出位置のうち第２の駐車車両３側に最も近い第１駐車車両検出位置２６の、曲がり度合いを示す量であり、曲がり度合いが大きいほど、第１駐車車両形状判別パラメータΔＹ_１が大きくなる。したがって、第１駐車車両形状判別パラメータΔＹ_１は、第１の駐車車両４の形状に応じたパラメータである。

発明者は、このような第１駐車車両形状判別パラメータが、第１の駐車車両４のコーナー部の形状の特徴を反映する量として好ましいことを見いだした。図６に示すように、車両の輪郭は、概ね真っ直ぐ伸びる直線部３０ａ〜３０ｄと、直線部３０ａ〜３０ｄ間を繋ぐコーナー部３１ａ〜３１ｄとがある。

そして、図７（ａ）に示すように緩やかに曲がっている（曲率半径が大きい）コーナー部３２に比べ、図７（ｂ）に示すように角張っている（曲率半径が小さい）コーナー部３４の方が、距離センサ１３から探査波を受けて反射波を距離センサ１３に反射できる範囲（すなわち、反射点となり得る範囲）３３、３５が広いからである。

したがって、図８（ａ）に示すようなコーナー部が緩やかに曲がっている車両の複数の第１駐車車両検出位置（Ｘ１ｉ，Ｙ１ｉ）においては、直線部３６に対する、第２の駐車車両側に最も近い第１駐車車両検出位置３７の曲がり度合いが大きいが、これに対して、図８（ｂ）に示すようなコーナー部が角張っている車両の複数の第１駐車車両検出位置（Ｘ１ｉ，Ｙ１ｉ）においては、直線部３８に対する、第２の駐車車両側に最も近い第１駐車車両検出位置３９の曲がり度合いは小さくなる。このように、第１駐車車両形状判別パラメータΔＹ_１が大きいほど、第１の駐車車両４のコーナー部の曲率半径が大きくなる傾向にある。

本実施形態では、このような第１駐車車両形状判別パラメータΔＹ_１の具体例として、第１駐車車両最大検知距離ＹＭＡＸ_１から第１駐車車両最小検知距離ＹＭＩＮ_１を減算した値を採用している。このような例を採用した場合は、最大値、最小値の抽出といった簡易な計算方法で第１駐車車両形状判別パラメータΔＹ_１を決定できるので、計算負荷が少なくて済む。

続いてステップ１６５では、本事例での変数ｎの値が１なので、直前のステップ１６０で算出した第１駐車車両形状判別パラメータΔＹ_１を所定の閾値（第１駐車車両閾値、第２駐車車両閾値の一例に相当する）と比較し、第１駐車車両形状判別パラメータΔＹ_１が当該閾値よりも大きいか否かを判定する。

第１駐車車両形状判別パラメータΔＹ_１が閾値よりも大きいと判定した場合、つまり、第１の駐車車両４の第２の駐車車両３側のコーナー部の曲率が比較的大きい場合、続いてステップ１７０に進み、第１駐車車両補正量を丸形車両用の正の値であるΔＸｒｏｕｎｄに設定し、第１駐車車両反射端点のセンサ位置成分ＲＥＸ_１を第１駐車車両補正量だけ第２の駐車車両３側（すなわち、正側）に変化させた結果ＲＥＸ_１＋ΔＸｒｏｕｎｄを第１駐車車両先端位置ＸＴ_１として推定する。これは、第１駐車車両反射端点（ＲＥＸ_１，ＲＥＹ_１）の位置を当該第１駐車車両補正量だけ第２の駐車車両３に近づくようにＸ軸方向（センサ位置の増加方向）に移動させた結果の位置を第１駐車車両先端位置として推定することに相当する。

第１駐車車両形状判別パラメータΔＹ_１が閾値と同じかそれ未満であると判定した場合、つまり、第１の駐車車両４の第２の駐車車両３側のコーナー部の曲率が比較的小さい場合、続いてステップ１７５に進み、第１駐車車両補正量を角形車両用の正の値であるΔＸｓｈａｒｐに設定し、第１駐車車両反射端点のセンサ位置成分ＲＥＸ_１を第１駐車車両補正量だけ第２の駐車車両３側（すなわち、正側）に変化させた結果ＲＥＸ_１＋ΔＸｓｈａｒｐを第１駐車車両先端位置ＸＴ_１として推定する。これは、第１駐車車両反射端点（ＲＥＸ_１，ＲＥＹ_１）の位置を当該第１駐車車両補正量だけ第２の駐車車両３に近づくようにＸ軸方向（センサ位置の増加方向）に移動させた結果の位置を第１駐車車両先端位置として推定することに相当する。

なお、丸形車両用の第１駐車車両補正量の値であるΔＸｒｏｕｎｄの方が、角形車両用の第１駐車車両補正量の値であるΔＸｓｈａｒｐよりも大きい。一例としては、ΔＸｒｏｕｎｄは３０ｃｍとし、ΔＸｓｈａｒｐは１０ｃｍとする。したがって、上記閾値を境に段階的に、第１駐車車両形状判別パラメータΔＹ_１が大きいほど大きくなるよう、正の第１駐車車両補正量が設定される。

このようにするのは、発明者の検証によれば、図７（ａ）、（ｂ）に示すように、第１駐車車両形状判別パラメータが大きい場合、すなわち、車両が緩やかに曲がっている場合は、そうでない場合に比べ、反射点の一番端から車両先端位置までの距離４１、４２が長いからである。

続いてステップ１８０では、変数ｎが２であるか１であるかを判定し、２であればステップ１９０に進み、１であればステップ１８５に進む。本事例では、変数ｎが１なので、続いてステップ１８５に進み、変数ｎの値を２とし、再度ステップ１２０に戻る。

続くステップ１２０では、変数ｎの値が２なので、複数の第２駐車車両検出位置（Ｘ_１，Ｙ_２ｉ）に基づいて、第２の駐車車両３の輪郭上の点であり、かつ距離センサ１３によって距離が検出された点である複数の反射点（ＲＸ_２ｉ，ＲＹ_２ｉ）の位置を推定する。推定方法は、変数ｎが１の時にステップ１２０で行った場合と同じものを採用してもよいし、それ以外の三角測量を用いた方法でもよいし、三角測量を用いた方法以外の方法を採用してもよい。

続いてステップ１３０では、ｎが２であると判定し、ステップ１４５に進む。ステップ１４５では、直前のステップ１２０で推定した複数の第２駐車車両反射点（ＲＸ_２ｉ，ＲＹ_２ｉ）のうち、最も第１の駐車車両４に近い反射点（ＲＸ_２ｑ，ＲＹ_２ｑ）を第２駐車車両反射端点（ＲＥＸ_２，ＲＥＹ_２）とする。具体的には、第２駐車車両反射点（ＲＸ_２ｉ，ＲＹ_２ｉ）のうち、最小のセンサ位置ＲＸ_２ｑを有する第２駐車車両反射点（ＲＸ_２ｑ，ＲＹ_２ｑ）を、第２駐車車両反射端点（ＲＥＸ_２、ＲＥＹ_２）とする。この第２駐車車両反射端点が、第２の駐車車両３の輪郭上で、反射点となって距離センサ１３によって検知された、最も第１の駐車車両４に近い点に相当する。この第２駐車車両反射端点のセンサ位置成分（Ｘ成分）がＲＸ_２ｑとなり、検知距離成分（Ｙ成分）がＲＹ_２ｑとなる。この第２駐車車両反射端点のセンサ位置成分ＲＸ_２ｑは、直前のステップ１２０で推定した複数の第２駐車車両反射点（ＲＸ_２ｉ，ＲＹ_２ｉ）のセンサ位置成分ＲＸ_２ｉのうち、最も小さい値に相当する。

続いてステップ１５０では、ステップ１１０で記録した複数の第２駐車車両検出位置（Ｘ_２ｉ，Ｙ_２ｉ）のうち、第１の駐車車両４側に最も近いセンサ位置を含む第２駐車車両検出位置を特定する。具体的には、複数の第２駐車車両検出位置（Ｘ_２ｉ，Ｙ_２ｉ）のうち、最も小さいセンサ位置Ｘ_２ｑを有する第２駐車車両検出位置（Ｘ_２ｑ，Ｙ_２ｑ）を特定する。なお、複数の第２駐車車両検出位置（Ｘ_２ｉ，Ｙ_２ｉ）のうち、最も大きい検知距離Ｙ_２ｑを有する第２駐車車両検出位置（Ｘ_２ｑ，Ｙ_２ｑ）を特定しても、同じ第２駐車車両検出位置が特定される。そして、特定した第２駐車車両検出位置に含まれる検知距離Ｙ_２ｑを第２駐車車両最大検知距離ＹＭＡＸ_２とする。

続いてステップ１５５では、本事例での変数ｎの値が２なので、複数の第２駐車車両検出位置（Ｘ_２ｉ，Ｙ_２ｉ）に含まれる複数の検知距離Ｙ_２ｉのうち最も小さい検知距離Ｙ_２ｐを第２駐車車両最小検知距離ＹＭＩＮ_２とする。

続いてステップ１６０では、本事例での変数ｎの値が２なので、第２駐車車両最大検知距離ＹＭＡＸ_２から第２駐車車両最小検知距離ＹＭＩＮ_２を減算した結果を第２駐車車両形状判別パラメータΔＹ_２とする。

このようにして算出された第２駐車車両形状判別パラメータΔＹ_２は、複数の第２駐車車両検出位置（図５の中央より右側の複数の黒点）のうち直線状に並ぶ直線部２７に対する、複数の第２駐車車両検出位置のうち第１の駐車車両４側に最も近い第２駐車車両検出位置２８の、曲がり度合いを示す量であり、曲がり度合いが大きいほど、第２駐車車両形状判別パラメータΔＹ_２が大きくなる。したがって、第２駐車車両形状判別パラメータΔＹ_２は、第２の駐車車両３の形状に応じたパラメータである。

このような第２駐車車両形状判別パラメータΔＹ_２は、第１駐車車両形状判別パラメータΔＹ_１と同じ理由で、第２駐車車両形状判別パラメータΔＹ_２が大きいほど、第２の駐車車両３のコーナー部の曲率半径が大きくなる傾向にあるので、第２の駐車車両３のコーナー部の形状の特徴を反映する量として好ましい。そして、本実施形態では、このような第２駐車車両形状判別パラメータΔＹ_２の具体的例として、第２駐車車両最大検知距離ＹＭＡＸ_２から第２駐車車両最小検知距離ＹＭＩＮ_２を減算した値を採用している。このような例を採用した場合は、最大値、最小値の抽出といった簡易な計算方法で第２駐車車両形状判別パラメータΔＹ_２を決定できるので、計算負荷が少なくて済む。

続いてステップ１６５では、本事例での変数ｎの値が２なので、直前のステップ１６０で算出した第２駐車車両形状判別パラメータΔＹ_２を上述の所定の閾値（第１駐車車両閾値、第２駐車車両閾値の一例に相当する）と比較し、第２駐車車両形状判別パラメータΔＹ_２が当該閾値よりも大きいか否かを判定する。

第２駐車車両形状判別パラメータΔＹ_２が閾値よりも大きいと判定した場合、つまり、第２の駐車車両３の第１の駐車車両４側のコーナー部の曲率が比較的大きい場合、続いてステップ１７０に進み、第２駐車車両補正量を丸形車両用の正の値である上記ΔＸｒｏｕｎｄに設定し、第２駐車車両反射端点のセンサ位置成分ＲＥＸ_２を第２駐車車両補正量だけ第１の駐車車両４側（すなわち、負側）に変化させた結果ＲＥＸ_２−ΔＸｒｏｕｎｄを第２駐車車両先端位置ＸＴ_２として推定する。これは、第２駐車車両反射端点（ＲＥＸ_２，ＲＥＹ_２）の位置を当該第２駐車車両補正量だけ第１の駐車車両４に近づくようにＸ軸方向（センサ位置の減少方向）に移動させた結果の位置を第２駐車車両先端位置として推定することに相当する。

第２駐車車両形状判別パラメータΔＹ_２が閾値と同じかそれ未満であると判定した場合、つまり、第２の駐車車両３の第１の駐車車両４側のコーナー部の曲率が比較的小さい場合、続いてステップ１７５に進み、第２駐車車両補正量を角形車両用の正の値である上記ΔＸｓｈａｒｐに設定し、第２駐車車両反射端点のセンサ位置成分ＲＥＸ_２を第２駐車車両補正量だけ第１の駐車車両４側（すなわち、負正側）に変化させた結果ＲＥＸ_２−ΔＸｓｈａｒｐを第２駐車車両先端位置ＸＴ_２として推定する。これは、第２駐車車両反射端点（ＲＥＸ_２，ＲＥＹ_２）の位置を当該第２駐車車両補正量だけ第１の駐車車両４に近づくようにＸ軸方向（センサ位置の増加方向）に移動させた結果の位置を第２駐車車両先端位置として推定することに相当する。このように、上記閾値を境に段階的に、第２駐車車両形状判別パラメータΔＹ_２が大きいほど大きくなるよう、正の第２駐車車両補正量が設定される。

続いてステップ１８０では、本事例では、変数ｎが２であると判定するので、続いてステップ１９０に進み、ｎが１のときにステップ１７０または１７５で推定された第１駐車車両先端位置ＸＴ_１（ＲＥＸ_１＋ΔＸｒｏｕｎｄまたはＲＥＸ_１＋ΔＸｓｈａｒｐ）から、ｎが２のときにステップ１７０または１７５で推定された第２駐車車両先端位置ＸＴ_２（ＲＥＸ_２−ΔＸｒｏｕｎｄまたはＲＥＸ_２−ΔＸｓｈａｒｐ）までの間隔ＸＴ_２−ＸＴ_１を、第１の駐車車両４と第２の駐車車両３の間の駐車スペースの長さとする。あるいは、間隔ＸＴ_２−ＸＴ_１に対して何らかの補正係数（例えば、０．９）を乗じた結果を、第１の駐車車両４と第２の駐車車両３の間の駐車スペースの長さとしてもよい。このようにすることで、駐車車両４、３間のスペースの長さを検出することができる。

ステップ１９０の後、制御部１７は図３の処理を終了すると共に、直前のステップ１９０で算出した駐車車両４、３間のスペースの長さに基づいて、当該駐車空間へ駐車するための支援を行う。例えば、あらかじめ定められた自車両２が縦列駐車するために必要なスペースの長さと、ステップ１９０で検出した駐車スペースの長さとを比較し、前者の方が大きければ、縦列駐車が可能である旨の報知をディスプレイ１５およびスピーカ１６の一方または両方を用いて行い、後者の方が大きければ、縦列駐車が不可能である旨の報知をディスプレイ１５およびスピーカ１６の一方または両方を用いて行う。あるいは、自車両２が縦列駐車するために必要なスペースの長さと、ステップ１９０で検出した駐車スペースの長さとをそのまま乗員に報知してもよい。

以上説明した通り、第１の駐車車両４の第２の駐車車両３側に最も近い第１駐車車両先端位置の推定において、第１駐車車両反射端点のセンサ位置成分ＲＥＸ_１を推定し（ステップ１３５）、その後、第１駐車車両形状判別パラメータΔＹ_１を算出し（ステップ１６０）、この第１駐車車両形状判別パラメータΔＹ_１が大きいほど大きい正の第１駐車車両補正量を設定し、第１駐車車両反射端点のセンサ位置成分ＲＥＸ_１を第１駐車車両補正量だけ第２の駐車車両３側に変化させた結果を第１駐車車両先端位置として推定する（１６５、１７０、１７５）。また、第２の駐車車両３の第１の駐車車両４側に最も近い第２駐車車両先端位置の推定において、第２駐車車両反射端点のセンサ位置成分ＲＥＸ_２を推定し（ステップ１３５）、その後、第２駐車車両形状判別パラメータΔＹ_２を算出し（ステップ１６０）、この第２駐車車両形状判別パラメータΔＹ_２が大きいほど大きい正の第２駐車車両補正量を設定し、第２駐車車両反射端点のセンサ位置成分ＲＥＸ_２を第２駐車車両補正量だけ第１の駐車車両４側に変化させた結果を第２駐車車両先端位置として推定する（１６５、１７０、１７５）。

このような第１駐車車両形状判別パラメータΔＹ_１、第２駐車車両形状判別パラメータΔＹ_２は、上述の通り、車両のコーナー部の形状の特徴を反映する量として好ましいので、第１の駐車車両４のコーナー部の形状の特徴を反映した方法で第１駐車車両先端位置を決定することができ、第２の駐車車両３のコーナー部の形状の特徴を反映した方法で第２駐車車両先端位置を決定することができる。したがって、従来よりも正確に、駐車車両のコーナー形状に応じて、駐車車両４、３の先端位置を特定することができる。

（第２実施形態）
次に、本発明の第２実施形態について説明する。本発明が第１実施形態と異なるのは、制御部１７による第１駐車車両形状判別パラメータΔＹ_１および第２駐車車両形状判別パラメータΔＹ_２の算出方法のみである。ただし、第１駐車車両形状判別パラメータΔＹ_１および第２駐車車両形状判別パラメータΔＹ_２が、それぞれ第１の駐車車両４および第２の駐車車両の形状に応じたパラメータであることには変わりない。

より具体的には、本実施形態では、第１実施形態と同様、第１駐車車両最大検知距離ＹＭＡＸ_１から第１駐車車両最小検知距離ＹＭＩＮ_１を減算した結果を第１駐車車両形状判別パラメータΔＹ_１とし、第２駐車車両最大検知距離ＹＭＡＸ_２から第２駐車車両最小検知距離ＹＭＩＮ_２を減算した結果を第２駐車車両形状判別パラメータΔＹ_２としている。また、第１駐車車両最大検知距離ＹＭＡＸ_１および第２駐車車両最大検知距離ＹＭＡＸ_２の算出方法も、第１実施形態と同じである。

しかし、第１駐車車両最小検知距離ＹＭＩＮ_１および第２駐車車両最小検知距離ＹＭＩＮ_２の算出方法は、第１実施形態と異なる。このため、本実施形態の制御部１７は、図３のステップ１５５の処理内容のみが、第１実施形態と異なる。

具体的には、変数ｎが１のときのステップ１５５では、複数の第１駐車車両検出位置（図８（ａ）の黒点）のうちから、直線状に並ぶ直線部３６を特定する。

この特定方法は、例えば、最初に検出された第１駐車車両検出位置以外の各第１駐車車両検出位置を対象として、１回前に検出された第１駐車車両検出位置に対する、検知距離の変化量を算出する。例えば、図８（ａ）の第１駐車車両検出位置４４を対象とする場合は、その１回前に検出された第１駐車車両検出位置４５に対する、検知距離Ｙの変化量（Ｙ_１ｉ−Ｙ_１ｉ−１）を算出する。そして、それら差分された変化量が連続的に所定値（例えば、５ｃｍ）以内になっているような第１駐車車両検出位置のグループを、直線状に並ぶ直線部３６として特定するようになっていてもよい。これは、検知距離Ｙを時間で１階微分した値が連続的に所定値以内になっている第１駐車車両検出位置のグループを、直線状に並ぶ直線部３６として特定することに相当する。

また、別の特定方法としては、例えば、駐車空間検出装置１が自車両２の進行方向に対して斜めになっている場合に対応するために、検知距離Ｙ_１ｉを時間で１階微分ではなく２階微分した値（例えば、Ｙ_１ｉ−２Ｙ_１ｉ−１＋Ｙ_１ｉ−２）が連続的に所定値以内になっている第１駐車車両検出位置のグループを、直線状に並ぶ直線部３６として特定するようになっていてもよい。

更に変数ｎが１のときのステップ１５５では、特定した直線部３６に属する複数の第１駐車車両検出位置３６に含まれる複数の検知距離Ｙ_１ｉのうち、代表値を第１駐車車両最小検知距離ＹＭＩＮ_１とする。代表値としては、例えば、複数の検知距離Ｙ_１ｉの平均値でもよいし、最大値でもよいし、最小値でもよいし、特定の１つの値でもよい。

また、変数ｎが２のときのステップ１５５では、複数の第２駐車車両検出位置のうちから、直線状に並ぶ直線部を特定する。特定方法は、変数ｎが１のときのステップ１５５の第１駐車車両検出位置を第２駐車車両検出位置に代えたものでよい。更に変数ｎが２のときのステップ１５５では、特定した直線部に属する複数の第２駐車車両検出位置に含まれる複数の検知距離Ｙ_２ｉのうち、代表値を第２駐車車両最小検知距離ＹＭＩＮ_２とする。どのような代表値とするかの選択は、変数ｎが１のときのステップ１５５と同じでよい。

このように、第１実施形態と異なる方法で、第１駐車車両形状判別パラメータΔＹ_１および第２駐車車両形状判別パラメータΔＹ_２を算出することもできる。

（第３実施形態）
次に、本発明の第３実施形態について説明する。本発明が第１実施形態と異なるのは、制御部１７による第１駐車車両形状判別パラメータΔＹ_１および第２駐車車両形状判別パラメータΔＹ_２の算出方法のみである。ただし、第１駐車車両形状判別パラメータΔＹ_１および第２駐車車両形状判別パラメータΔＹ_２が、それぞれ第１の駐車車両４および第２の駐車車両の形状に応じたパラメータであることには変わりない。

具体的な変更点としては、本実施形態では、図３のステップ１４０、１５０、１５５、１６０の処理内容のみが、第１実施形態と異なっている。

より具体的には、ステップ１４０では、まず第１実施形態と同様に、複数の第１駐車車両検出位置（Ｘ_１ｉ,Ｙ_１ｉ）のうち第２の駐車車両３側に最も近いセンサ位置Ｘ_１ｑを含む第１駐車車両検出位置（Ｘ_１ｑ，Ｙ_１ｑ）（図８（ａ）の例では検出位置３７）を特定する。そして、特定した当該第１駐車車両検出位置（Ｘ_１ｑ，Ｙ_１ｑ）に含まれるセンサ位置Ｘ_１ｑおよび検知距離Ｙ_１ｑをそれぞれＸａおよびＹａとする。

続いて、変数ｎが１の場合のステップ１５５では、上記第２実施形態と同様に、複数の第１駐車車両検出位置（図８（ａ）の黒点）のうちから、直線状に並ぶ直線部３６を特定する。そして、直線部３６に属する第１駐車車両検出位置のうち第２の駐車車両３側に最も近い検出位置４６を特定し、特定した当該第１駐車車両検出位置４６に含まれるセンサ位置および検知距離をＸｂおよびＹｂとする。

続いて、変数ｎが１の場合のステップ１６０では、ステップ１４０、１５５で算出したＸａ、Ｙａ、Ｘｂ、Ｙｂから、｜（Ｙａ−Ｙｂ）／（Ｘａ−Ｘｂ）｜を算出し、算出結果を第１駐車車両形状判別パラメータΔＹ_１とする。このようにして算出した第１駐車車両形状判別パラメータΔＹ_１は、図８（ａ）の例では、第１駐車車両検出位置４６から第１駐車車両検出位置３７までの傾きに相当する。

このような傾きも、第１駐車車両検出位置のうち直線状に並ぶ直線部に対する、当該複数の第１駐車車両検出位置のうち第２の駐車車両３側に最も近い第１駐車車両検出位置の、曲がり度合いが大きいほど大きい量に相当する。

また、ステップ１５０では、まず第１実施形態と同様に、複数の第２駐車車両検出位置（Ｘ_１２,Ｙ_１２）のうち第１の駐車車両４側に最も近いセンサ位置Ｘ_２ｑを含む第２駐車車両検出位置（Ｘ_２ｑ，Ｙ_２ｑ）を特定する。そして、特定した当該第２駐車車両検出位置（Ｘ_２ｑ，Ｙ_２ｑ）に含まれるセンサ位置Ｘ_２ｑおよび検知距離Ｙ_２ｑをそれぞれＸａおよびＹａとする。

続いて、変数ｎが２の場合のステップ１５５では、上記第２実施形態と同様に、複数の第２駐車車両検出位置のうちから、直線状に並ぶ直線部を特定する。そして、直線部に属する第２駐車車両検出位置のうち第１の駐車車両４側に最も近い検出位置を特定し、特定した当該第２駐車車両検出位置に含まれるセンサ位置および検知距離をＸｂおよびＹｂとする。

続いて、変数ｎが２の場合のステップ１６０では、ステップ１５０、１５５で算出したＸａ、Ｙａ、Ｘｂ、Ｙｂから、｜（Ｙａ−Ｙｂ）／（Ｘａ−Ｘｂ）｜を算出し、算出結果を第２駐車車両形状判別パラメータΔＹ_２とする。このような傾きも、第２駐車車両検出位置のうち直線状に並ぶ直線部に対する、当該複数の第２駐車車両検出位置のうち第１の駐車車両４側に最も近い第１駐車車両検出位置の、曲がり度合いが大きいほど大きい量に相当する。

（第４実施形態）
次に、本発明の第４実施形態について説明する。本発明が第１実施形態と異なるのは、制御部１７による第１駐車車両形状判別パラメータΔＹ_１および第２駐車車両形状判別パラメータΔＹ_２の算出方法のみである。ただし、第１駐車車両形状判別パラメータΔＹ_１および第２駐車車両形状判別パラメータΔＹ_２が、それぞれ第１の駐車車両４および第２の駐車車両の形状に応じたパラメータであることには変わりない。

具体的な変更点としては、本実施形態では、図３のステップ１４０、１５０、１５５、１６０の処理内容のみが、第１実施形態と異なっている。

より具体的には、ステップ１４０では、複数の第１駐車車両検出位置（Ｘ_１ｉ,Ｙ_１ｉ）のうち第２の駐車車両３側に最も近いセンサ位置Ｘ_１ｑ（図８（ａ）の例では検出位置３７のＸ座標値）を特定する。そして、特定したセンサ位置Ｘ_１ｑをＸａとする。

続いて、変数ｎが１の場合のステップ１５５では、直前のステップ１３５において特定した第１駐車車両反射端点（ＲＥＸ_１，ＲＥＹ_１）のセンサ位置成分（Ｘ成分）ＲＥＸ_１を読み出してＸｂとする。

続いて、変数ｎが１の場合のステップ１６０では、直前のステップ１４０、１５５で算出したＸａとＸｂの差Ｘａ−Ｘｂを算出し、算出結果を第１駐車車両形状判別パラメータΔＹ_１とする。このような量も、第１駐車車両検出位置のうち直線状に並ぶ直線部に対する、当該複数の第１駐車車両検出位置のうち第２の駐車車両３側に最も近い第１駐車車両検出位置の、曲がり度合いが大きいほど大きい量に相当する。

また、ステップ１５０では、複数の第２駐車車両検出位置（Ｘ_１２,Ｙ_１２）のうち第１の駐車車両４側に最も近いセンサ位置Ｘ_２ｑを特定する。そして、特定した当該センサ位置Ｘ_２ｑをＸａとする。

続いて、変数ｎが２の場合のステップ１５５では、直前のステップ１４５において特定した第２駐車車両反射端点（ＲＥＸ_２，ＲＥＹ_２）のセンサ位置成分（Ｘ成分）ＲＥＸ_２を読み出してＸｂとする。

続いて、変数ｎが２の場合のステップ１６０では、直前のステップ１５０、１５５で算出したＸｂとＸａの差Ｘｂ−Ｘａを算出し、算出結果を第１駐車車両形状判別パラメータΔＹ_１とする。このような両きも、第２駐車車両検出位置のうち直線状に並ぶ直線部に対する、当該複数の第２駐車車両検出位置のうち第１の駐車車両４側に最も近い第１駐車車両検出位置の、曲がり度合いが大きいほど大きい量に相当する。

（第５実施形態）
次に、本発明の第５実施形態について説明する。本実施形態が第１〜第４実施形態と異なるのは、ステップ１６５で第１駐車車両形状判別パラメータΔＹ_１および第２駐車車両形状判別パラメータΔＹ_２と比較していた閾値が、固定値ではなく、可変値であることである。

具体的には、制御部１７は、この閾値を、距離センサ１３が第１の駐車車両４または第２の駐車車両３までの距離を検出しているときの自車両２の車速が大きくなるほど小さくするようになっている。

このようにするのは、図９に示すように、黒点で表した複数の検出位置（第１駐車車両検出位置および第２駐車車両検出位置のどちらにも当てはまる）における隣りあうセンサ位置間の距離間隔Ｄが、自車両２の車速が低い場合（図９（ａ）の場合）よりも高い場合（図９（ｂ）の場合）の方が大きくなり、その結果、車速が高いほど、検出できるセンサ位置の端の限界点４７、４８が縮んでしまう傾向にあり、その結果、自車両２の車速が増大すると、第１駐車車両または第２駐車車両形状判別パラメータが全般的に小さくなるからである。なお、図９（ａ）、（ｂ）における実線は、検出対象の駐車車両の輪郭である。

車速が高いほど閾値を小さくする例としては、例えば、閾値を車速に反比例する量としてもよい。例えば車速がＶ１のとき、閾値がＴＨ１となり、車速がＶ２（Ｖ１より高い）のとき、閾値がＴＨ２（ＴＨ１より小さい）となるとする。

この場合、第１駐車車両補正量（または第２駐車車両補正量）は、車速がＶ１のとき、図１０（ａ）に示すように、閾値がＴＨ１以下でΔＸｓｈａｒｐとなり、ＴＨ１を超えるとΔＸｒｏｕｎｄとなるが、車速がＶ２のとき、図１０（ｂ）に示すように、閾値がＴＨ２以下でΔＸｓｈａｒｐとなり、ＴＨ２を超えるとΔＸｒｏｕｎｄとなる。

したがって、車速がＶ１のときとＶ２のときとで、第１駐車車両形状判別パラメータΔＹ_１と第１駐車車両補正量との関係（または、第２駐車車両形状パラメータΔＹ_２と第２駐車車両補正量との関係）を比べると、第１駐車車両形状判別パラメータΔＹ_１（または第２駐車車両形状パラメータΔＹ_２）がＴＨ１からＴＨ２までの範囲の値において、同じ第１駐車車両形状判別パラメータΔＹ_１（または第２駐車車両形状パラメータΔＹ_２）の値でも、車速がＶ１の場合よりも車速がＶ２（＞Ｖ１）の場合の方が、第１駐車車両補正量（または第２駐車車両補正量）が大きくなる。このようにすることで、車速に応じて適切に第１駐車車両補正量を検出することができる。

なお、距離センサ１３が第１の駐車車両４または第２の駐車車両３までの距離を検出しているときの自車両２の車速としては、例えば、図３の処理が開始された時点で記録されているＮ個の検出位置（Ｘ_ｋ，Ｙ_ｋ）中のＮ個のセンサ位置Ｘ_ｋのうち、最大のセンサ位置Ｘ_Ｎから最小のセンサ位置Ｘ_１を減算した値（すなわち、距離センサ１３が第１の駐車車両４および第２の駐車車両３までの距離を検出している間の自車両２の移動距離）を、最初の検出距離Ｙ_１を検出した時刻から最後の検出距離Ｙ_Ｎを検出した時刻までの時間（検出時間間隔×（Ｎ−１））で除算した結果を採用してもよい。この除算結果は、距離センサ１３が第１の駐車車両４および第２の駐車車両３までの距離を検出している間の自車両２の平均車速に相当する。

（第６実施形態）
次に、本発明の第６実施形態について説明する。本実施形態が第１〜第４実施形態と異なるのは、ステップ１６５で第１駐車車両形状判別パラメータΔＹ_１および第２駐車車両形状判別パラメータΔＹ_２と比較していた閾値が、固定値ではなく、可変値であることである。

具体的には、制御部１７は、距離センサ１３が第１の駐車車両４または第２の駐車車両３までの距離を検出しているときの、自車両２の進行方向に対する第１の駐車車両４の傾き角を算出し、この傾き角が大きくなるほど、上記閾値を小さくするようになっている。

このようにするのは、図１１（ａ）に示すように、第１の駐車車両４が自車両２の進行方向（Ｘ軸方向）に対して上から見て反時計回りに（駐車車両が右にある場合は時計回りに）傾いていると、コーナー部４ａを距離センサ１３で検出し難くなり、その結果、上記の図１１（ａ）の傾き角αが大きくなるほど、検出できる第１駐車車両センサ位置の端の限界点が縮んでしまう傾向にあり、ひいては、傾き角αが増大すると、第１駐車車両形状判別パラメータが全般的に小さくなるからである。なお、傾き角αは、ほとんどの場合−２０°〜＋２０°の範囲に収まり、本実施形態では、傾き角αがそのような範囲内内にある場合を対象としている。

傾き角αが大きいほど閾値を小さくすると、例えば傾き角αがα１のとき、閾値がＴＨ１となり、傾き角αがα２（α１より大きい）のとき、閾値がＴＨ２（ＴＨ１より小さい）となる。

この場合、第１駐車車両補正量は、傾き角αがα１のとき、図１２（ａ）に示すように、閾値がＴＨ１以下でΔＸｓｈａｒｐとなり、ＴＨ１を超えるとΔＸｒｏｕｎｄとなるが、傾き角αがα２のとき、図１２（ｂ）に示すように、閾値がＴＨ２以下でΔＸｓｈａｒｐとなり、ＴＨ２を超えるとΔＸｒｏｕｎｄとなる。

したがって、傾き角αがα１のときとα２のときとで、第１駐車車両形状判別パラメータΔＹ_１と第１駐車車両補正量との関係を比べると、第１駐車車両形状判別パラメータΔＹ_１がＴＨ１からＴＨ２までの範囲の値において、同じ第１駐車車両形状判別パラメータΔＹ_１の値でも、傾き角αがα１の場合よりもα２（＞α１）の場合の方が、第１駐車車両補正量が大きくなる。このようにすることで、傾き角αに応じて適切に第１駐車車両補正量を検出することができる。

また、制御部１７は、距離センサ１３が第１の駐車車両４または第２の駐車車両３までの距離を検出しているときの、自車両２の進行方向に対する第２の駐車車両３の傾き角αを算出し、この傾き角が小さくなるほど、上記閾値を小さくするようになっている。

このようにするのは、図１１（ｂ）に示すように、第２の駐車車両３が自車両２の進行方向（Ｘ軸方向）に対して傾いていると、コーナー部３ａを距離センサ１３で検出し易くなり、その結果、上記の図１１（ｂ）の傾き角αが大きくなるほど、検出できる第２駐車車両センサ位置の端の限界点が広がる傾向にあり、ひいては、傾き角αが増大すると、第２駐車車両形状判別パラメータが全般的に大きくなるからである。このようにすることで、傾き角αに応じて適切に第２駐車車両補正量を検出することができる。

なお、距離センサ１３が第１の駐車車両４または第２の駐車車両３までの距離を検出しているときの自車両２の車速としては、例えば、第５実施形態と同様、距離センサ１３が第１の駐車車両４および第２の駐車車両３までの距離を検出している間の自車両２の平均車速を採用してもよい。

また、第１の駐車車両４の上記傾き角αの算出方法は、第１実施形態と同様、第１駐車車両検出位置の検知距離Ｙ_１ｉを時間で２階微分した値が連続して所定値以内になっている第１駐車車両検出位置のグループを、直線部として特定し、当該直線部を表す直線を、当該直線部に属する第１駐車車両検出位置を用いた最小自乗法で算出し、その直線の傾き（Ｙ軸方向の増加量／Ｘ軸方向の増加量）をＡとし、ａｒｃｔａｎＡを第１の駐車車両４の傾き角αとする。

また、第２の駐車車両３の上記傾き角αの算出方法は、第１実施形態と同様、第２駐車車両検出位置の検知距離Ｙ_２ｉを時間で２階微分した値が連続して所定値以内になっている第２駐車車両検出位置のグループを、直線部として特定し、当該直線部を表す直線を、当該直線部に属する第２駐車車両検出位置を用いた最小自乗法で算出し、その直線の傾き（Ｙ軸方向の増加量／Ｘ軸方向の増加量）をＡとし、ａｒｃｔａｎＡを第２の駐車車両３の傾き角αとする。

（第７実施形態）
次に、本発明の第７実施形態について説明する。本実施形態が第１実施形態と異なるのは、ステップ１６５で第１駐車車両形状判別パラメータΔＹ_１および第２駐車車両形状判別パラメータΔＹ_２と比較していた閾値が、固定値ではなく、可変値であることである。

具体的には、制御部１７は、距離センサ１３が第１の駐車車両４までの距離を検出しているときの、自車両２から第１の駐車車両４までの乖離距離を算出し、この乖離距離が短くなるほど、上記閾値を小さくするようになっている。

このようにするのは、図１３に示すように、乖離距離Ｌが短いと、センサ位置（Ｘ軸方向の位置）が同じでも、乖離距離Ｌが長い場合に比べて、第１の駐車車両４のコーナー部への探査波の入射角φが小さく、その結果、乖離距離Ｄが短くなるほど、検出できる第１駐車車両センサ位置の端の限界点が縮んでしまう傾向にあり、ひいては、乖離距離Ｌが減少すると、第１駐車車両形状判別パラメータが全般的に小さくなるからである。

乖離距離Ｌが短いほど閾値を小さくすると、例えば乖離距離ＬがＬ１のとき、閾値がＴＨ１となり、乖離距離ＬがＬ２（Ｌ１より小さい）のとき、閾値がＴＨ２（ＴＨ１より小さい）となる。

この場合、第１駐車車両補正量は、乖離距離ＬがＬ１のとき、図１４（ａ）に示すように、閾値がＴＨ１以下でΔＸｓｈａｒｐとなり、ＴＨ１を超えるとΔＸｒｏｕｎｄとなるが、乖離距離ＬがＬ２のとき、図１４（ｂ）に示すように、閾値がＴＨ２以下でΔＸｓｈａｒｐとなり、ＴＨ２を超えるとΔＸｒｏｕｎｄとなる。

したがって、乖離距離ＬがＬ１のときとＬ２のときとで、第１駐車車両形状判別パラメータΔＹ_１と第１駐車車両補正量との関係を比べると、第１駐車車両形状判別パラメータΔＹ_１がＴＨ１からＴＨ２までの範囲の値において、同じ第１駐車車両形状判別パラメータΔＹ_１の値でも、乖離距離ＬがＬ１の場合よりもＬ２（＜Ｌ１）の場合の方が、第１駐車車両補正量が大きくなる。このようにすることで、傾き角αに応じて適切に第１駐車車両補正量を検出することができる。

また同様に、制御部１７は、距離センサ１３が第２の駐車車両３までの距離を検出しているときの、自車両２から第２の駐車車両３までの乖離距離を算出し、この乖離距離が短くなるほど、上記閾値を小さくするようになっている。このようにすることで、傾き角αに応じて適切に第１駐車車両補正量を検出することができる。

なお、距離センサ１３が第１の駐車車両４までの距離を検出しているときの乖離距離Ｌの算出方法は、第１実施形態と同様、第１駐車車両検出位置から直線部を特定し、当該直線部を表す直線上の各点から距離センサ１３の移動軌跡までの最短距離の平均値を、上記乖離距離Ｌとしてもよい。

また、距離センサ１３が第第２の駐車車両３までの距離を検出しているときの乖離距離Ｌの算出方法は、第１実施形態と同様、第２駐車車両検出位置から直線部を特定し、当該直線部を表す直線上の各点から距離センサ１３の移動軌跡までの最短距離の平均値を、上記乖離距離Ｌとしてもよい。

（第８実施形態）
次に、本発明の第８実施形態について説明する。本実施形態が第１〜第４実施形態と異なるのは、ステップ１６５で第１駐車車両形状判別パラメータΔＹ_１および第２駐車車両形状判別パラメータΔＹ_２と比較していた閾値が、固定値ではなく、可変値であることである。

具体的には、制御部１７は、この閾値を、距離センサ１３が第１の駐車車両４または第２の駐車車両３までの距離を検出しているときの自車両２の周囲の外気温（例えば、自車両２の車室外に取り付けた外気温センサから取得する）が高くなるほど小さくするようになっている。

このようにするのは、当該外気温が高くなると、第１駐車車両形状判別パラメータおよび第２駐車車両形状判別パラメータが全般的に小さくなる傾向にあるからである。なぜなら、外気温が高くなると音速が速くなり、反射時間が短くなるため、距離が短く検出されるためである。

外気温が高いほど閾値を小さくすと、例えば外気温がＴ１のとき、閾値がＴＨ１となり、例えば外気温がＴ（Ｔ１より高い）のとき、閾値がＴＨ２（ＴＨ１より小さい）となるとする。

この場合、第１駐車車両補正量（または第２駐車車両補正量）は、外気温がＴ１のとき、図１５（ａ）に示すように、閾値がＴＨ１以下でΔＸｓｈａｒｐとなり、ＴＨ１を超えるとΔＸｒｏｕｎｄとなるが、例えば外気温がＴ２のとき、図１５（ｂ）に示すように、閾値がＴＨ２以下でΔＸｓｈａｒｐとなり、ＴＨ２を超えるとΔＸｒｏｕｎｄとなる。

したがって、外気温がＴ１のときとＴ２のときとで、第１駐車車両形状判別パラメータΔＹ_１と第１駐車車両補正量との関係（または、第２駐車車両形状パラメータΔＹ_２と第２駐車車両補正量との関係）を比べると、第１駐車車両形状判別パラメータΔＹ_１（または第２駐車車両形状パラメータΔＹ_２）がＴＨ１からＴＨ２までの範囲の値において、同じ第１駐車車両形状判別パラメータΔＹ_１（または第２駐車車両形状パラメータΔＹ_２）の値でも、外気温がＴ１の場合よりも外気温がＴ２（＞Ｔ１）の場合の方が、第１駐車車両補正量（または第２駐車車両補正量）が大きくなる。

このようにすることで、外気温に応じて適切に第１駐車車両補正量を検出することができる。

なお、上記各実施形態において、制御部１７が、ステップ１１０を実行することで、記録手段の一例として機能し、ステップ１２０〜１８５を実行することで、先端位置推定手段の一例として機能し、ステップ１９０を実行することで、スペース長検出手段の一例として機能し、変数ｎ＝１のときにステップ１２０、１３５を実行することで、第１駐車車両反射端点推定手段の一例として機能し、変数ｎ＝１のときにステップ１４０、１５５、１６０を実行することで、第１駐車車両形状判別パラメータ算出手段の一例として機能し、変数ｎ＝１のときにステップ１６５、１７０、１７５を実行することで、第１駐車車両反射端点補正手段の一例として機能し、変数ｎ＝２のときにステップ１２０、１４５を実行することで、第２駐車車両反射端点推定手段の一例として機能し、変数ｎ＝２のときにステップ１５０、１５５、１６０を実行することで、第２駐車車両形状判別パラメータ算出手段の一例として機能し、変数ｎ＝２のときにステップ１６５、１７０、１７５を実行することで、第２駐車車両反射端点補正手段の一例として機能する。

（他の実施形態）
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明の範囲は、上記実施形態のみに限定されるものではなく、本発明の各発明特定事項の機能を実現し得る種々の形態を包含するものである。例えば、以下のような形態も許容される。

（１）上記各実施形態では、第１駐車車両形状判別パラメータが閾値より大きいときに第１駐車車両補正量を丸形車両用の値に設定し、第１駐車車両形状パラメータが閾値より小さければ、第１駐車車両補正量を丸形車両用の値よりも小さい角形車両用の値に設定するようになっている。つまり、第１駐車車両形状判別パラメータが大きいほど段階的に大きくなる第１駐車車両補正量を設定するようになっている。しかし、段階的ではなく、第１駐車車両形状判別パラメータが大きいほど連続的に大きくなる第１駐車車両補正量を設定するようになっていてもよい。例えば、第１駐車車両補正量は、第１駐車車両形状判別パラメータの単調増加一次関数であってもよい。これは、第２駐車車両形状判別パラメータと第２駐車車両補正量の関係においても同じで、第２駐車車両補正量は、第２駐車車両形状判別パラメータの単調増加一次関数であってもよい。

このように、第１駐車車両形状判別パラメータが大きいほど連続的に大きくなる第１駐車車両補正量を設定し、第２駐車車両形状判別パラメータが大きいほど連続的に大きくなる第２駐車車両補正量を設定する場合には、下記のように、第１駐車車両形状判別パラメータと第１駐車車両補正量の関係、および、第２駐車車両形状判別パラメータと第２駐車車両補正量の関係を、変更してもよい。

（２）また、第１駐車車両形状判別パラメータが大きいほど連続的に大きくなる第１駐車車両補正量を設定する場合は、第１駐車車両形状判別パラメータの全部の範囲の値において、距離センサ１３が第１の駐車車両４または第２の駐車車両３までの距離を検出しているときの自車両２の車速が大きくなるほど同じ第１駐車車両形状判別パラメータの値に対する第１駐車車両補正量の値が大きくなるようにしてもよい。

同様に、第２駐車車両形状判別パラメータが大きいほど連続的に大きくなる第２駐車車両補正量を設定する場合は、第２駐車車両形状判別パラメータの全部の範囲の値において、距離センサ１３が第１の駐車車両４または第２の駐車車両３までの距離を検出しているときの自車両２の車速が大きくなるほど、同じ第２駐車車両形状判別パラメータの値に対する第２駐車車両補正量の値が大きくなるようにしてもよい。

（３）また、第１駐車車両形状判別パラメータが大きいほど連続的に大きくなる第１駐車車両補正量を設定する場合は、第１駐車車両形状判別パラメータの全部の範囲の値において、距離センサ１３が第１の駐車車両４または第２の駐車車両３までの距離を検出しているときの自車両２の進行方向に対する第１の駐車車両４の傾き角φが大きくなるほど、同じ第１駐車車両形状判別パラメータの値に対する第１駐車車両補正量の値が大きくなるようにしてもよい。

同様に、第２駐車車両形状判別パラメータが大きいほど連続的に大きくなる第２駐車車両補正量を設定する場合は、第２駐車車両形状判別パラメータの全部の範囲の値において、距離センサ１３が第１の駐車車両４または第２の駐車車両３までの距離を検出しているときの自車両２の進行方向に対する第２の駐車車両３の傾き角φが小さくなるほど、同じ第１駐車車両形状判別パラメータの値に対する第１駐車車両補正量の値が大きくなるようにしてもよい。

（４）また、第１駐車車両形状判別パラメータが大きいほど連続的に大きくなる第１駐車車両補正量を設定する場合は、第１駐車車両形状判別パラメータの全部の範囲の値において、距離センサ１３が第１の駐車車両４までの距離を検出しているときの、自車両２から第１の駐車車両４までの乖離距離Ｌが小さくなるほど同じ第１駐車車両形状判別パラメータの値に対する第１駐車車両補正量の値が大きくなるようにしてもよい。

同様に、第２駐車車両形状判別パラメータが大きいほど連続的に大きくなる第２駐車車両補正量を設定する場合は、第２駐車車両形状判別パラメータの全部の範囲の値において、距離センサ１３が第２の駐車車両３までの距離を検出しているときの、自車両２から第２の駐車車両３までの乖離距離Ｌが小さくなるほど同じ第２駐車車両形状判別パラメータの値に対する第２駐車車両補正量の値が大きくなるようにしてもよい。

（５）また、第１駐車車両形状判別パラメータが大きいほど連続的に大きくなる第１駐車車両補正量を設定する場合は、第１駐車車両形状判別パラメータの全部の範囲の値において、距離センサ１３が第１の駐車車両４または第２の駐車車両３までの距離を検出しているときの自車両２の外気温が高くなるほど同じ第１駐車車両形状判別パラメータの値に対する第１駐車車両補正量の値が大きくなるようにしてもよい。

同様に、第２駐車車両形状判別パラメータが大きいほど連続的に大きくなる第２駐車車両補正量を設定する場合は、第２駐車車両形状判別パラメータの全部の範囲の値において、距離センサ１３が第１の駐車車両４または第２の駐車車両３までの距離を検出しているときの自車両２の外気温が高くなるほど、同じ第２駐車車両形状判別パラメータの値に対する第２駐車車両補正量の値が大きくなるようにしてもよい。

（６）また、上記実施形態では、第１駐車車両先端位置の算出の方法と第２駐車車両先端位置の算出の方法は同種であるが、例えば、第１駐車車両先端位置の算出には第１実施形態のような方法を用い、第２駐車車両先端位置の算出には第２実施形態のような方法を用いる等、第１駐車車両先端位置の算出の方法と第２駐車車両先端位置の算出の方法とが異なるようになっていてもよい。

（７）また、上記実施形態のステップ１６５では、第１駐車車両形状判別パラメータΔＹ_１と比較する閾値も、第２駐車車両形状判別パラメータΔＹ_２と比較する閾値も、同じであったが、これらは異なっていてもよい。異なっている場合は、第１駐車車両形状判別パラメータΔＹ_１と比較する閾値が第１駐車車両閾値の一例に相当し、第２駐車車両形状判別パラメータΔＹ_２と比較する閾値が第２駐車車両閾値の一例に相当する。

（８）また、第１駐車車両端点の補正方法が上記のような第１駐車車両形状判別パラメータに基づく算出方法を採用している場合は、第２駐車車両端点の推定方法は、上記のような第２駐車車両形状判別パラメータに基づく算出方法以外の方法（例えば、特許文献１のような方法）を採用してもよい。

同様に、第２駐車車両端点の補正方法が上記のような第２駐車車両形状判別パラメータに基づく算出方法を採用している場合は、第１駐車車両端点の推定方法は、上記のような第１駐車車両形状判別パラメータに基づく算出方法以外の方法（例えば、特許文献１のような方法）を採用してもよい。

（９）また、上記実施形態では、距離センサ１３は、自機から第１の駐車車両４までの複数個の距離を定期的に順次検出し、その後、自機から第２の駐車車両３までの複数個の距離を定期的に検出しているが、検出は定期的でなく、車両２の一定距離走行毎に行うようになっていてもよい。

（１０）また、上記実施形態では、第１および第２駐車車両検出位置を記録した後に、第１および第２駐車車両先端位置を推定し、第１および第２駐車車両形状判別パラメータを算出し、第１および第２駐車車両先端位置の補正を行っている。しかし、必ずしもこのようになっておらずともよく、よりリアルタイムに近い形で補正を行うようになっていてもよい。

例えば、第１駐車車両検出位置を記録し、その後に第１駐車車両先端位置を推定し、第１駐車車両形状判別パラメータを算出し、第１駐車車両先端位置の補正を行い、さらにその後、第２駐車車両検出位置を記録し、その後に第２駐車車両先端位置を推定し、第２駐車車両形状判別パラメータを算出し、第２駐車車両先端位置の補正を行うようになっていてもよい。

この際、第１駐車車両検出位置の記録中において、必要なくなった分の第１駐車車両検出位置は順次削除するようになっていてもよい。同様に、第２駐車車両検出位置の記録中において、必要なくなった分の第２駐車車両検出位置は順次削除するようになっていてもよい。つまり、本発明の記録手段は、第１駐車車両先端位置および第２駐車車両先端位置をいずれかのタイミングで記録すればよいのであって、記録先にすべての第１駐車車両先端位置およびすべての第２駐車車両先端位置が同時に保持されている必要はない。

（１１）また、上記の実施形態において、制御回路１７がプログラムを実行することで実現している各機能は、それらの機能を有するハードウェア（例えば回路構成をプログラムすることが可能なＦＰＧＡ）を用いて実現するようになっていてもよい。

１ 駐車空間検出装置
２ 自車両
３ 第２の駐車車両
４ 第１の駐車車両
１２ 位置検出器
１３ 距離センサ
１３ａ 検出可能範囲
１７ 制御部

Claims (13)

1. 車両（２）に搭載され、第１の駐車車両（４）と第２の駐車車両（３）の間のスペースの長さを検出する駐車空間検出装置であって、
   前記車両（２）の移動中、探査波を繰り返し送信し、その探査波の反射波に基づいて、自機から前記第１の駐車車両（４）までの複数個の距離を順次検出し、その後、自機から前記第２の駐車車両（３）までの複数個の距離を順次検出する距離センサ（１３）と、
   前記距離センサ（１３）の位置であるセンサ位置を順次検出するための位置検出器（１２）と、
   前記距離センサ（１３）によって検出された前記第１の駐車車両（４）までの前記複数個の距離のそれぞれについて、当該距離に相当する検知距離と、当該距離が検出されたときのセンサ位置との組から成る第１駐車車両検出位置を記録すると共に、前記距離センサ（１３）によって検出された前記第２の駐車車両（３）までの前記複数個の距離のそれぞれについて、当該距離に相当する検知距離と、当該距離が検出されたときのセンサ位置との組から成る第２駐車車両検出位置を記録する記録手段（１１０）と、
   前記記録手段によって記録された前記複数の第１駐車車両検出位置に基づいて、前記第１の駐車車両（４）の前記第２の駐車車両（３）側の第１駐車車両先端位置を推定すると共に、前記記録手段によって記録された前記複数の第２駐車車両検出位置に基づいて、前記第２の駐車車両（３）の前記第１の駐車車両（４）側の第２駐車車両先端位置を推定する先端位置推定手段（１２０〜１８５）と、
   前記先端位置推定手段によって推定された前記第１駐車車両先端位置から前記第２駐車車両先端位置までの間隔に基づいて、前記第１の駐車車両（４）と前記第２の駐車車両（３）の間のスペースの長さを検出するスペース長検出手段（１９０）と、を備え、
   前記先端位置推定手段は、
   前記複数の第１駐車車両検出位置に基づいて、前記第１の駐車車両（４）の輪郭上で前記距離センサ（１３）によって距離が検出された１つ以上の反射点の位置を推定し、推定した前記１つ以上の反射点のうち、最も前記第２の駐車車両（３）に近い反射点である第１駐車車両反射端点を算出する第１駐車車両反射端点推定手段（１２０、１３５）と、
   前記複数の第１駐車車両検出位置に基づいて、前記第１の駐車車両（４）の形状に応じた第１駐車車両形状判別パラメータを算出する第１駐車車両形状判別パラメータ算出手段（１４０、１５５、１６０）と、
   前記第１駐車車両形状判別パラメータに基づいて第１駐車車両補正量を設定し、前記第１駐車車両反射端点を前記第１駐車車両補正量だけ前記第２の駐車車両（３）側に変化させた結果を前記第１駐車車両先端位置として推定する第１駐車車両反射端点補正手段（１６５、１７０、１７５）と、を有することを特徴とする駐車空間検出装置。
2. 前記第１駐車車両形状判別パラメータ算出手段は、前記複数の第１駐車車両検出位置のうち、前記第２の駐車車両（３）側に最も近いセンサ位置を含む第１駐車車両検出位置を特定し、特定した当該第１駐車車両検出位置に含まれる検知距離を第１駐車車両最大検知距離とし、前記複数の第１駐車車両検出位置に含まれる複数の検知距離のうち最も小さい検知距離を第１駐車車両最小検知距離とし、前記第１駐車車両最大検知距離から前記第１駐車車両最小検知距離を減算した結果を前記第１駐車車両形状判別パラメータとし、
   前記第１駐車車両反射端点補正手段は、前記第１駐車車両形状判別パラメータが大きいほど大きい前記第１駐車車両補正量を設定することを特徴とする請求項１に記載の駐車空間検出装置。
3. 前記第１駐車車両形状判別パラメータ算出手段は、前記複数の第１駐車車両検出位置のうち直線状に並ぶ直線部を特定すると共に、前記複数の第１駐車車両検出位置のうち前記第２の駐車車両（３）側に最も近いセンサ位置を含む第１駐車車両検出位置を特定し、特定した当該第１駐車車両検出位置に含まれる検知距離を第１駐車車両最大検知距離とし、特定した前記直線部に属する第１駐車車両検出位置に含まれる検知距離の代表値を第１駐車車両最小検知距離とし、前記第１駐車車両最大検知距離から前記第１駐車車両最小検知距離を減算した結果を前記第１駐車車両形状判別パラメータとし、
   前記第１駐車車両反射端点補正手段は、前記第１駐車車両形状判別パラメータが大きいほど大きい前記第１駐車車両補正量を設定することを特徴とする請求項１に記載の駐車空間検出装置。
4. 前記第１駐車車両形状判別パラメータ算出手段は、前記複数の第１駐車車両検出位置のうち直線状に並ぶ直線部を特定すると共に、前記複数の第１駐車車両検出位置のうち前記第２の駐車車両（３）側に最も近いセンサ位置を含む第１駐車車両検出位置を特定し、特定した当該第１駐車車両検出位置に含まれるセンサ位置および検知距離をそれぞれＸａおよびＹａとし、前記直線部に属する第１駐車車両検出位置のうち前記第２の駐車車両（３）側に最も近いセンサ位置を含む第１駐車車両検出位置を特定し、特定した当該第１駐車車両検出位置に含まれるセンサ位置および検知距離をＸｂおよびＹｂとした場合、｜（Ｙａ−Ｙｂ）／（Ｘａ−Ｘｂ）｜を前記第１駐車車両形状判別パラメータとし、
   前記第１駐車車両反射端点補正手段は、前記第１駐車車両形状判別パラメータが大きいほど大きい前記第１駐車車両補正量を設定することを特徴とする請求項１に記載の駐車空間検出装置。
5. 前記第１駐車車両形状判別パラメータ算出手段は、前記複数の第１駐車車両検出位置のうち前記第２の駐車車両（３）側に最も近いセンサ位置と、前記第１駐車車両反射端点のセンサ位置成分との差を前記第１駐車車両形状判別パラメータとし、
   前記第１駐車車両反射端点補正手段は、前記第１駐車車両形状判別パラメータが大きいほど大きい前記第１駐車車両補正量を設定することを特徴とする請求項１に記載の駐車空間検出装置。
6. 前記第１駐車車両反射端点推定手段は、前記記録手段によって記録された前記複数の第１駐車車両検出位置に基づいて、前記複数の第１駐車車両検出位置のうち、連続して隣り合うＭ個（Ｍは２以上の整数）の第１駐車車両検出位置の検出の際に前記距離センサ（１３）からの探査波を反射した前記第１の駐車車両（４）の輪郭上の反射点の位置は、Ｍ個とも同じ位置であると仮定することによって、その同じ位置を三角法により算出することで、前記１つ以上の反射点の位置を推定することを特徴とする請求項１ないし５のいずれか１つに記載の駐車空間検出装置。
7. 前記距離センサ（１３）は、自機から前記第１の駐車車両（４）までの複数個の距離を定期的に順次検出し、その後、自機から前記第２の駐車車両（３）までの複数個の距離を定期的に順次検出するようになっており、
   前記第１駐車車両反射端点補正手段は、前記第１駐車車両形状判別パラメータと前記第１駐車車両補正量との関係を、前記第１駐車車両形状判別パラメータの少なくとも一部の範囲の値において、前記距離センサ（１３）が前記第１の駐車車両（４）または前記第２の駐車車両（３）までの距離を検出しているときの前記車両（２）の車速が大きくなるほど同じ前記第１駐車車両形状判別パラメータの値に対する前記第１駐車車両補正量の値が大きくなるようにすることを特徴とする請求項１ないし６のいずれか１つに記載の駐車空間検出装置。
8. 前記第１駐車車両反射端点補正手段は、前記複数の第１駐車車両検出位置に基づいて、前記車両（２）の進行方向に対する前記第１の駐車車両の傾き角を算出し、前記第１駐車車両形状判別パラメータと前記第１駐車車両補正量との関係を、前記第１駐車車両形状判別パラメータの少なくとも一部の範囲の値において、当該傾き角が大きくなるほど同じ前記第１駐車車両形状判別パラメータの値に対する前記第１駐車車両補正量の値が大きくなるようにすることを特徴とする請求項１ないし７のいずれか１つに記載の駐車空間検出装置。
9. 前記第１駐車車両反射端点補正手段は、前記複数の第１駐車車両検出位置に基づいて、前記自車両（２）から前記第１の駐車車両までの乖離距離を算出し、前記第１駐車車両形状判別パラメータと前記第１駐車車両補正量との関係を、前記第１駐車車両形状判別パラメータの少なくとも一部の範囲の値において、当該乖離距離が短くなるほど同じ前記第１駐車車両形状判別パラメータの値に対する前記第１駐車車両補正量の値が大きくなるようにすることを特徴とする請求項１ないし８のいずれか１つに記載の駐車空間検出装置。
10. 前記第１駐車車両反射端点補正手段は、前記第１駐車車両形状判別パラメータと前記第１駐車車両補正量との関係を、前記第１駐車車両形状判別パラメータの少なくとも一部の範囲の値において、前記距離センサ（１３）が前記第１の駐車車両（４）または前記第２の駐車車両（３）までの距離を検出しているときの前記車両の周囲の外気温が高くなるほど同じ前記第１駐車車両形状判別パラメータの値に対する前記第１駐車車両補正量の値が大きくなるようにすることを特徴とする請求項１ないし９のいずれか１つに記載の駐車空間検出装置。
11. 前記第１駐車車両反射端点補正手段は、前記第１駐車車両形状パラメータを所定の第１駐車車両閾値と比較し、前記第１駐車車両形状パラメータが前記所定の第１駐車車両閾値より大きければ、前記第１駐車車両補正量を丸形車両用の値に設定し、前記第１駐車車両形状パラメータが前記所定の第１駐車車両閾値より小さければ、前記第１駐車車両補正量を前記丸形車両用の値よりも小さい角形車両用の値に設定することを特徴とする請求項１ないし１０のいずれか１つに記載の駐車空間検出装置。
12. 車両（２）に搭載され、第１の駐車車両（４）と第２の駐車車両（３）の間のスペースの長さを検出する駐車空間検出装置であって、
    前記車両（２）の移動中、探査波を繰り返し送信し、その探査波の反射波に基づいて、自機から前記第１の駐車車両（４）までの複数個の距離を順次検出し、その後、自機から前記第２の駐車車両（３）までの複数個の距離を順次検出する距離センサ（１３）と、
    前記距離センサ（１３）の位置であるセンサ位置を順次検出するための位置検出器（１２）と、
    前記距離センサ（１３）によって検出された前記第１の駐車車両（４）までの前記複数個の距離のそれぞれについて、当該距離に相当する検知距離と、当該距離が検出されたときのセンサ位置との組から成る第１駐車車両検出位置を記録すると共に、前記距離センサ（１３）によって検出された前記第２の駐車車両（３）までの前記複数個の距離のそれぞれについて、当該距離に相当する検知距離と、当該距離が検出されたときのセンサ位置との組から成る第２駐車車両検出位置を記録する記録手段（１１０）と、
    前記記録手段によって記録された前記複数の第１駐車車両検出位置に基づいて、前記第１の駐車車両（４）の前記第２の駐車車両（３）側の第１駐車車両先端位置を推定すると共に、前記記録手段によって記録された前記複数の第２駐車車両検出位置に基づいて、前記第２の駐車車両（３）の前記第１の駐車車両（４）側の第２駐車車両先端位置を推定する先端位置推定手段（１２０〜１８５）と、
    前記先端位置推定手段によって推定された前記第１駐車車両先端位置から前記第２駐車車両先端位置までの間隔に基づいて、前記第１の駐車車両（４）と前記第２の駐車車両（３）の間のスペースの長さを検出するスペース長検出手段（１９０）と、を備え、
    前記先端位置推定手段は、
    前記複数の第２駐車車両検出位置に基づいて、前記第２の駐車車両（３）の輪郭上で前記距離センサ（１３）によって距離が検出された１つ以上の反射点の位置を推定し、推定した前記１つ以上の反射点のうち、最も前記第１の駐車車両（４）に近い反射点である第２駐車車両反射端点を算出する第２駐車車両反射端点推定手段（１２０、１４５）と、
    前記複数の第２駐車車両検出位置に基づいて、前記第２の駐車車両（３）の形状に応じた第２駐車車両形状判別パラメータを算出する第２駐車車両形状判別パラメータ算出手段（１５０、１５５、１６０）と、
    前記第２駐車車両形状判別パラメータに基づいて第２駐車車両補正量を設定し、前記第２駐車車両反射端点を前記第２駐車車両補正量だけ前記第１の駐車車両（４）側に変化させた結果を前記第２駐車車両先端位置として推定する第２駐車車両反射端点補正手段（１６５、１７０、１７５）と、を有することを特徴とする駐車空間検出装置。
13. 車両（２）に搭載され、複数の駐車車両（４）間のスペースの長さを検出する駐車空間検出装置であって、
    前記車両（２）の移動中、探査波を繰り返し送信し、その探査波の反射波に基づいて、自機から前記駐車車両（４）までの複数個の距離を順次検出する距離センサ（１３）と、
    前記距離センサ（１３）の位置であるセンサ位置を順次検出するための位置検出器（１２）と、
    前記記録手段によって記録された前記駐車車両までの前記複数の検知距離と、当該距離が検出されたときのセンサ位置に基づいて、前記駐車車両先端位置を推定する先端位置推定手段（１２０〜１８５）と、
    前記先端位置推定手段によって前記駐車車両先端位置の間隔に基づいて、前記駐車車両（４）間のスペースの長さを検出するスペース長検出手段（１９０）と、を備え、
    前記先端位置推定手段は、
    前記距離センサ（１３）によって検出された複数の検知距離と、前記距離センサの移動距離とから反射点の位置を推定し、推定した前記反射点のうち、最も外側に位置する反射点を駐車車両反射端点と推定する駐車車両反射端点推定手段（１２０、１３５）と、
    前記距離センサ（１３）によって検出された複数の検知距離に基づいて、前記駐車車両（４）の形状に応じた駐車車両形状判別パラメータを算出する駐車車両形状判別パラメータ算出手段（１４０、１５５、１６０）と、
    前記駐車車両形状判別パラメータに基づいて駐車車両補正量を設定し、前記駐車車両反射端点を前記駐車車両補正量だけ前記駐車車両の外側に変化させた結果を前記駐車車両先端位置として推定する駐車車両反射端点補正手段（１６５、１７０、１７５）と、を有することを特徴とする駐車空間検出装置。

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