JP5659602B2 - 駐車空間検出装置 - Google Patents

Description

本発明は、車両が駐車可能な駐車空間を検出するための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の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（検出距離）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駐車空間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、各時刻の検出距離に基づいて、当該時刻の距離センサの位置（特許文献１の図５のＳ１〜Ｓ７）から検出距離だけ正面に離れた点（Ｃ１〜Ｃ７）をプロットする。これらプロットされた点（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、三角測量の技術を用いて、プロットされた点を補正している（特許文献１の図６の点Ｐ１、Ｐ２参照）。

特開２００８−２１０３９号公報

上記特許文献１では、反射波が返ってくる範囲内ではある程度の精度で駐車車両の輪郭を検出できるが、車両の先端付近（駐車車両が縦列駐車している場合は車両前端部および後端部）は曲面形状となっているため、距離センサから当該曲面に入射してくる探査波は、入射してくる方向と同方向には反射されにくい。よって、当該曲面、すなわち車両の先端付近からの反射波は、当該距離センサに到達しない場合が多い。そのため、特許文献１のような技術では、車両の先端位置の検出が不正確になってしまう可能性が高く、その結果、駐車空間の検出も不正確になってしまう可能性が高い。このことは、駐車車両が、先端付近が曲面形状となっている領域が大きい、すなわち丸い形状の車両である場合に、特に顕著である。

本発明は上記点に鑑み、距離センサの検出した検出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駐車空間を検出する技術において、車両の先端位置の検出を従来よりも高い精度で行うことで、駐車空間の検出精度を高め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、車両に搭載され、前記車両が駐車可能な駐車空間を検出するための駐車空間検出装置であって、探査波を送信し、戻ってきた反射波に基づいて、障害物までの距離である検出距離を検出する距離センサ（１３）と、前記距離センサ（１３）の検出位置毎の検出距離を記録し、検出対象の駐車車両別に分別する記録手段（１１０）と、駐車車両毎に、当該駐車車両に対応する検出距離群の変化を表す量に基づいて、当該検出距離群のモデル化範囲を選定するモデル化範囲選定手段（１２０）と、更にモデル化範囲毎に、前記駐車車両の輪郭であって、前記モデル化範囲内で検出された最も前記駐車車両内側の点から前記駐車車両の先端位置までの輪郭を表す複数の所定の形状モデルのうちから、当該モデル化範囲内の検出位置群に対応した検出距離群に最も適合した形状を最適形状モデルとして選定する最適形状モデル選定手段（１３０）と、モデル化範囲毎に選定した最適形状モデルの最先端部の位置に基づいて、各駐車車両の先端位置を推定し、推定した先端位置に基づいて、駐車車両間の駐車空間の大きさを算出する駐車空間算出手段（１４０、１５０）と、を備えた駐車空間検出装置である。

このように、当該モデル化範囲内の検出位置群に対応した検出距離群に最も適合した形状の最適形状モデルを、形状モデルの所定の候補のうちから選定する際に、形状モデルとして、駐車車両の先端位置を含んだ輪郭のモデルを採用することで、駐車車両の先端位置をより高い精度で特定することができる。

したがって、本発明の駐車空間検出装置は、駐車車両の先端位置の検出を従来よりも高い精度で行うことができ、ひいては、駐車空間の検出精度を高めることができる。

また、請求項１に記載の発明は、前記最適形状モデル選定手段（１３０）は、前記形状モデル毎に、当該形状モデル上に複数のモデル点を設定するモデル点設定手段（３１０）と、当該モデル化範囲内の検出距離群を検出したときの検出位置群のそれぞれに対応する反射点を、設定した前記複数のモデル点から選定する反射点選定手段（３２０〜３６０）と、各形状モデル内で、選定された各反射点から対応する検出位置までの反射距離と、それら対応する検出位置において前記距離センサ（１３）が検出した検出距離と、の間の誤差を算出し、各形状モデルのうち、算出された誤差が最も小さいものを、当該モデル化範囲内の検出距離群に最も適合する最適形状モデルとして選定する選定手段（３９０〜３９５）と、を有することを特徴とする。

このように、形状モデル上に複数のモデル点を設け、それらモデル点と検出位置群とを対応付け、対応付いたモデル点と検出位置の間の距離と検出距離との比較をすることで、検出距離に適合した形状モデルを選定することが簡易になる。

また、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、前記反射点選定手段（３２０〜３６０）は、当該モデル化範囲内の検出距離群を検出したときの検出位置群のそれぞれに対応する反射点として、当該形状モデル上に設定したモデル点から当該検出位置群までの線分と、当該モデル点における当該形状モデルの法線と、の角度ずれが最も小さくなるように、当該形状モデル上に設定した複数のモデル点のうちから１つを選定することを特徴とする。

このように、駐車車両に対して正面（すなわち、輪郭の法線方向）から当たった波は、正面に反射される可能性が最も高いことを利用して、モデル点と検出位置群とを対応付けることで、適合度の計算の妥当性が高まる。

また、請求項３に記載の発明は、請求項１または２に記載の駐車空間検出装置において、前記モデル化範囲選定手段（１２０）は、当該駐車車両に対応する検出距離群を、当該検出距離群を検出したときの検出位置群の移動量について一階微分し、その一階微分値の絶対値が基準値を超えている部分を、当該駐車車両のモデル化範囲として選定することを特徴とする。

このように、コーナーに差し掛かるまでの駐車車両の側面の輪郭は、ほとんど真っ直ぐであること、駐車時には自車両がほぼ駐車車両に対して平行に走行することが多いことを利用して、検出距離の一階微分を用いて、モデル化範囲（検出距離）を簡易に切り出すことができる。

また、請求項４に記載の発明は、請求項１または２に記載の駐車空間検出装置において、前記モデル化範囲選定手段（１２０）は、当該駐車車両に対応する検出距離群を、当該検出距離群を検出したときの検出位置群の移動量について二階微分し、その二階微分値の絶対値が基準値を超えている部分を、当該駐車車両のモデル化範囲として選定することを特徴とする。

このように、検出距離の二階微分を用いて、モデル化範囲を選定することで、駐車車両が斜めになっている場合にも、適切にモデル化範囲を切り出すことができる。

また、請求項５に記載の発明は、請求項１ないし４のいずれか１つに記載の駐車空間検出装置において、前記最適形状モデルの候補としての前記形状モデルの駐車車両内側の端点の接線方向は、当該駐車車両に対応する検出距離群の移動方向に平行に配置することを特徴とする。

このようになっていることで、形状モデルは、駐車車両内側の端点において駐車車両の側面と滑らかに繋がるようになるので、駐車車両の輪郭形状として適切である。

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、前記最適形状モデルを選定するための前記形状モデルは、楕円を含むことを特徴とする。

このように形状モデルとして楕円を用いることで、形状モデルの駐車車両内側の端点の接線方向を、形状モデルの最先端部側の端点の接線方向に対して垂直とすることができる。

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、前記最適形状モデルの候補としての形状モデルは、あらかじめ点群のデータとして記録された駐車車両の先端部の形状を含むことを特徴とする。

このように、あらかじめ点群のデータとして記録された駐車車両の先端部の形状を、形状モデルとして採用することで、楕円、放物線のような簡単な形状のみならず、実際の車両の形状に近い複雑な形状も、形状モデルに含めることができる。

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、前記最適形状モデルの候補としての前記所定の形状モデルのそれぞれは、当該形状モデルの先端部側の端点の接線方向が、当該形状モデルの駐車車両内側の端点の接線方向に対して、９０°未満の所定の角度であることを特徴とする。

このようにすることで、当該形状モデルの先端部側の端点の接線方向が、当該形状モデルの駐車車両内側の端点の接線方向に対して、９０°とする場合に比べ、形状モデルとして使用できる形状のバリエーションが広がる。例えば、放物線を形状モデルとして使用しても、形状モデルが無限に長くなってしまうようなことがない。

請求項９に記載の発明は、請求項８に記載の駐車空間検出装置において、最適形状モデルの候補としての形状モデルは、放物線を含むことを特徴とする。

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１７が駐車空間検出のために実行する処理のフローチャートである。 縦軸を検出距離ＬＥ_ｉ、横軸を検出位置Ｓ_ｉとして検出距離を黒点でプロットしたグラフである。 モデル化範囲の選定のための処理のフローチャートである。 検出位置のプロットと駐車車両３、４の最も内側から最先端部までの輪郭の形状３１、３２、４１、４２の関係を示す図である。 最適形状モデル選定のための処理のフローチャートである。 形状モデルの楕円の例を示す図である。 検出位置Ｓ_ｉ形状モデル５０上のモデル点Ｑ_ｊの配置例を示す図である。 検出位置Ｓ_ｉに対応する反射点Ｈ_ｉの選定方法を示す図である。 検出位置Ｓ_１〜Ｓ_４に対応する反射点Ｈ_１〜Ｈ_４を示す図である。 従来技術との駐車空間の検出精度の比較結果を示すグラフである。 本発明の第２実施形態におけるモデル化範囲の選定のための処理のフローチャートである。

（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、車両の縦列駐車を支援するために、駐車している駐車車両の間の空間（すなわち駐車空間）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、車速センサ、ヨーレートセンサ、加速度センサ、ステアリング角センサ等を含んでいる。

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）等の波を送出すると共に、戻って来たその波の反射波を検出することで、自機と障害物との間の距離（以下、検出距離という）を所定の検出周期（例えば０．１秒）で繰り返し検出し、検出結果の検出距離を制御部１７に逐次出力する装置である。

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検出距離を検出する。

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）開いた角度範囲内の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。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、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。表示する画像としては、例えば、自車と検出した駐車車両の位置関係を示す上面図がある。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、４の横を、駐車車両３、４の側面に沿って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出距離を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の検出位置毎の検出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ｉ番目の検出位置を、検出位置Ｓ_ｉと記し、検出位置Ｓ_ｉで検出された検出距離を検出距離ＬＥ_ｉと記す。

なお、各検出距離ＬＥ_ｉ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自車両の車速を、当該検出距離と対応付けて、当該検出距離の記録先と同じ記憶媒体に記録する。当該記憶媒体に保持する検出距離および車速の組の数は、最新の所定個数Ｎ（例えば、５０個）のみとし、それより古い検出距離および車速の組は、順次記憶媒体から削除してもよい。

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Ｓ_ｉ毎に記録されたＮ個の検出距離ＬＥ_ｉを駐車車両別に分別する（添字ｉ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、縦軸を検出距離、横軸を検出位置の移動距離として検出距離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距離の駐車車両別の区分けについて説明する。なお、ｉ番目の検出位置Ｓ_ｉからｉ＋１番目の検出位置Ｓ_ｉ＋１までの移動距離は、検出位置Ｓ_ｉにおける検出距離ＬＥ_ｉと対応付けて記録された車速に上述の検出周期を乗算することで得ることができる。

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。

続いては、ステップ１１０で分けた駐車車両毎に、ループＲ１を１回実行する。ループＲ１内では、１つの駐車車両を対象として、ステップ１２０で、対象の駐車車両に対応する検出距離群（すなわち、対象の駐車車両を検出した検出距離群）から、当該駐車車両の先端部付近に相当する範囲を、モデル化範囲として選定する。１つの駐車車両につきモデル化範囲は、フロント側とリア側の先端部付近の最大２つ選定される。１つの駐車車両の２つのモデル化範囲のそれぞれを、サイドａ、サイドｂという。

図５に、このステップ１２０の処理の詳細について説明する。まずステップ１２１で、対象の駐車車両に対応する検出距離ＬＥ_ｉ（添字ｉはｋ１からｋ２までの整数）の群に基づいて、各検出距離ＬＥ_ｉを検出した各検出位置Ｓ_ｉにおける、検出距離ＬＥ_ｉの一階微分ｄＬＥ_ｉ（添字ｉはｋ１からｋ２までの整数）を、算出する。ここで、一階微分は、検出位置の移動距離についての一階微分（変化を表す量の一例に相当する）とする。

具体的なｄＬＥ_ｉの計算方法は、例えば、ｄＬＥ_ｉ＝（ＬＥ_ｉ＋１−ＬＥ_ｉ）／（Ｓ_ｉ＋１−Ｓ_ｉ）という簡易な差分式を用いてもよいし、より複雑な式を用いてもよい。

続いてステップ１２２では、変数ｉに上記整数ｋ１を代入し、続いてステップ１２３、１２４によって、現在の変数ｉに対応する一階微分ｄＬＥ_ｉの絶対値が閾値ｄＬｓｔを下回るまで変数ｉを１だけ順次増加させ、下回ると、ステップ１２５に進む。そしてステップ１２５では、現在の変数ｉの値を境界値ｋ３に代入し、モデル化範囲のうちサイドａのモデル化範囲を、ｉがｋ１からｋ３までの検出距離ＬＥ_ｉの群として選定する。つまり、ｉを増やしていく方向（自車両の進行方向）において、一階微分ｄＬＥ_ｉの絶対値が閾値ｄＬｓｔ以上であった検出距離ＬＥ_ｉと、その後最初に絶対値が閾値ｄＬｓｔ未満となった検出距離ＬＥ_ｉとからなる群を、サイドａのモデル化範囲とする。

続いてステップ１２６からはサイドｂのモデル化範囲を選定する処理に入り、まずステップ１２６では、変数ｉに上記整数ｋ２を代入し、続いてステップ１２７、１２８によって、現在の変数ｉに対応する一階微分ｄＬＥ_ｉの絶対値が閾値ｄＬｓｔを下回るまで変数ｉを１だけ順次減少させ、下回ると、ステップ１２９に進む。そしてステップ１２９では、現在の変数ｉの値を境界値ｋ４に代入し、サイドｂのモデル化範囲を、ｉがｋ４からｋ２までの検出距離ＬＥ_ｉの群として選定する。つまり、ｉを減らしていく方向（自車両の進行方向と逆の方向）において、一階微分ｄＬＥ_ｉの絶対値が閾値ｄＬｓｔ以上であった検出距離ＬＥ_ｉと、その後最初に絶対値が閾値ｄＬｓｔ未満となった検出距離ＬＥ_ｉとからなる群を、サイドｂのモデル化範囲とする。ステップ１２９の後、対象の駐車車両のモデル化範囲の選定処理（図３のステップ１２０）を終了する。

このように、コーナーに差し掛かるまでの駐車車両の側面の輪郭は、ほとんど真っ直ぐであること、駐車時には自車両がほぼ駐車車両に対して平行に走行することが多いことを利用して、検出距離の一階微分を用いて、モデル化範囲を簡易に切り出すことができる。

更にループＲ１内では、１つの駐車車両を対象として、ステップ１２０で選定したモデル化範囲のサイド毎に、ステップ１３０で、そのサイドに対応する最適形状モデルを選定する。

あるサイドのモデル化範囲に対応する最適形状モデルは、当該モデル化範囲に対応する所定の複数の形状モデルのうちから選定する。当該モデル化範囲に対応する所定の複数の形状モデルとは、当該駐車車両の輪郭を表す形状モデルであって、より具体的には、当該モデル化範囲内で検出された最も当該駐車車両内側の点から駐車車両の先端位置までの輪郭を表す形状モデルである。そして、最適形状モデルは、それら形状モデルのうち、当該モデル化範囲内の検出距離ＬＥ_i群および当該検出距離ＬＥ_i群を検出したときの検出位置Ｓ_i群に基づいて想定される当該駐車車両の最先端部付近の輪郭形状に最も近い形状モデルである。

なお、図６に示すように、Ｘ軸方向を検出位置の移動距離とし、Ｙ軸方向を検出距離とする座標空間上に、モデル化範囲内の検出距離およびその検出距離を検出したときの検出位置をプロットし、それらプロットされた点を結んだ線を作ると、実際の駐車車両よりも長い範囲で検出距離が検出されるため、最先端部の位置に誤差が生じる（点線３１、３２、４１、４２で囲んだ部分）。これに対処するために、特許文献１では三角測量の方法を採用しているが、これでは最先端部を含めて車両形状を特定することができない。

図７に、ステップ１３０の最適形状モデル選定の処理の詳細を示す。この最適形状モデル選定の処理において制御部１７は、最適形状モデルの候補となる所定の形状モデル毎に、ループＲ２を１回実行することで、形状モデルの数だけ、ループＲ２を繰り返す。

なお、本実施形態で用いる複数の形状モデルのそれぞれは、楕円を１／４に切った線であり、楕円と長軸の交点から楕円と短軸の交点までの線である。そして、これら複数の形状モデル間では、長径と短径の組み合わせが異なっている。図８に、最適形状モデルの候補となる楕円（形状モデル）の例３５〜３８を複数記載する。図８の各形状モデル３５〜３８においては、右端部が、駐車車両の先端位置に相当し、左端部が、当該モデル化範囲内で検出された最も当該駐車車両内側の点に相当する。

楕円のうちでも、楕円と長軸の交点から楕円と短軸の交点までの１／４楕円を形状モデルとして採用するのは、それが車両の最先端部付近の形状と同じような特徴を有しているからである。例えば、一般的な車両において、先端付近の曲線部の始まりの部分の輪郭と、先端位置の輪郭とは、ほぼ直交しており、楕円と長軸の交点から楕円と短軸の交点までの１／４楕円も、一端と他端とがほぼ直交している。

ループＲ２内では、まずステップ３０５で、今回のループＲ２内で対象とする形状モデルを１つ設定および配置する。

ここで、形状モデルと検出位置の配置について説明する。形状モデルは、後述するように、対象とするモデル化範囲内の検出位置（より正確には、モデル化範囲内の検出位置を検出したときの検出位置。以下同じ。）と形状モデルとの位置関係を利用した計算を行うことで、最適形状モデルを選定することができるようになっている。したがって、そのような計算の前に、形状モデルと検出位置を同じ座標空間上に配置する必要がある。配置する座標としては、実際の路面に固定されたワールド座標空間（Ｘ、Ｙ）を採用する。

まずワールド座標空間（Ｘ、Ｙ）上への検出位置の配置について説明する。本実施形態では、図９に示すように、車両はワールド座標空間（Ｘ、Ｙ）上のＸ軸上を正の方向に真っ直ぐ走行していると仮定し、ｉ番目の検出位置Ｓ_ｉからｉ＋１番目の検出位置Ｓ_ｉ＋１までのＸ軸上の移動距離は、検出位置Ｓ_ｉにおける検出距離ＬＥ_ｉと対応付けて記録された車速に上述の検出周期を乗算することで決定する。

次に、ワールド座標空間（Ｘ、Ｙ）上への形状モデルの配置について説明する。図９に示すように、形状モデル５０については、その形状モデルの最も当該駐車車両内側の位置（以下、開始位置という）に相当する端部Ｑ１のＸ座標値を、対象とするモデル化範囲内の一番目の検出位置Ｓ_１（最初に検出距離が検出されたときの検出位置）のＸ座標値と同じにし、当該端部Ｑ１のＹ座標値を、検出位置Ｓ_１における検出距離ＬＥ_１とする。また、形状モデルの当該端部Ｑ１の接線方向は、Ｘ軸方向に平行とする。これらのようにするのは、開始位置付近においては、自車両と駐車車両は平行になっていると考えられるからである。このようになっていることで、形状モデルは、開始位置において駐車車両の側面と滑らかに繋がるようになるので、開始位置の輪郭形状として適切になる。そして、このように位置合わせを行うことで、この開始位置は、当該モデル化範囲内で検出された最も当該駐車車両内側の点となる。

また、形状モデルの他端Ｑ７は、そのＸ座標値が端部Ｑ１のＸ座標値よりも大きくなるような側に配置する。なお、検出位置Ｓ_ｉおよび検出距離ＬＥ_１の添字の番号は、モデル化範囲内で新たに１から順に割り振るものとする。

ただし、上記のような形状モデルの配置は、対象としているモデル化範囲がサイドｂである場合についてのものである。対象としているモデル化範囲がサイドａである場合は、上記の方法をＸ軸について反転した様な方法で行う。具体的には、形状モデルの開始位置に相当する端部のＸ座標値を、対象とするモデル化範囲内の最後の検出位置（最後に検出距離が検出されたときの検出位置）のＸ座標値と同じにし、当該端部のＹ座標値を、当該最後の検出位置における検出距離とする。また、形状モデルの当該端部の接線方向は、Ｘ軸方向に平行とする。また、当該端部のＸ座標値よりも、形状モデルの他端のＸ座標値が大きくなるよう、当該他端は配置される。

このように形状モデルが配置されると、形状モデルの他端Ｑ４の接線方向は、Ｘ軸方向に垂直になる。このように、形状モデルの開始位置に相当する端部Ｑ１の接線方向を、Ｘ軸方向（すなわち、自車両の進行方向）に平行とし、かつ、形状モデルの他端の接線方向を、Ｘ軸方向に垂直とすることができるのは、形状モデルが楕円だからである。形状モデルが楕円ではなく放物線、双曲線等の場合は、始点を駐車車両の前後方向に平行にした場合は、終点を駐車車両の前後方向に垂直にすることができない。

続いてステップ３１０では、図９に示すように、対象の形状モデル上の一端Ｑ_１から他端Ｑ_７まで複数個のモデル点Ｑ_ｊを設定する。Ｑ_ｊの配置は、等間隔としてもよいし、等間隔以外の配置でもよい。また、モデル点の数ｍは、図９においては７個だが、７個でなくともよい。

ステップ３１０に続いては、現在対象となっているサイド（すなわちモデル化範囲）内の検出位置Ｓ_１〜Ｓ_４のそれぞれに、ループＲ３を１回実行することで、当該検出位置の数だけループＲ３を繰り返す。

また、ループＲ３内では、まず、ステップ３１０で設定したｍ個のモデル点Ｑ_ｊのそれぞれに対し、ループＲ４を１回実行することで、当該モデル点Ｑ_ｊの数ｍだけループＲ４を繰り返す。ループＲ４の繰り返しが終わった後のステップ３６０では、ループＲ４の処理結果に基づいて、現在対象となっている検出位置Ｓ_ｉに対応する反射点Ｈ_ｉを、複数のモデル点Ｑ_ｊから選定する。

このようなループＲ３を繰り返すことで、対象とするモデル化範囲内の検出位置Ｓ_ｉ群のそれぞれに対応する反射点Ｈ_ｉを、設定した複数のモデル点Ｑ_ｊから選定する。ある検出位置Ｓ_ｉに対応する反射点Ｈ_ｉは、その検出位置Ｓ_ｉにおいて距離センサ１３が検出した反射波の射出元の点に近似する点である。

このように、候補の形状モデル上に複数のモデル点Ｑ_ｊを設け、それらモデル点Ｑ_ｊと検出位置Ｓ_ｉとを対応付け、後述するように、対応付いたモデル点Ｑ_ｊ（すなわち反射点Ｈ_ｉ）と検出位置Ｓ_ｉの間の反射距離ＬＳ_ｉと検出距離ＬＥ_ｉとの比較をすることで、形状モデルと検出位置Ｓ_ｉ（および検出距離ＬＥ_ｉ）との間の適合度の定量化が簡易になる。

ここで、ループＲ３の詳細な処理内容について説明する。モデル点Ｑ_ｊ毎に実行するループＲ４では、まずステップ３２０で、図１０に示すように、対象の形状モデル４５上のモデル点Ｑ_１〜Ｑ_７のうち、対象となるモデル点Ｑ_ｊ（位置座標は（ＸＭ_ｊ、ＹＭ_ｊ））から対象の検出位置Ｓ_ｉ（位置座標は（Ｘ_ｉ、Ｙ_ｉ））までの線分Ｌ_ｊを引き、その線分Ｌ_ｊの傾きＰＳ_ｊを算出する。

続いてステップ３３０で、対象のモデル点Ｑ_ｊの法線Ｎ_ｊの傾きＰＭ_ｊを算出する。更に続いてステップ３４０は、ステップ３２０で算出した傾きＰＳ_ｊとステップ３３０で算出した傾きＰＭ_ｊの差の絶対値を算出し、この絶対値が暫定最小値Ｐｍｉｎより小さいか否かを判定し、小さければステップ３５０で現在の絶対値を暫定最小値Ｐｍｉｎに代入すると共に変数Ｊｍｉｎに現在のモデル点Ｑ_ｊに対応する添字ｊの値を代入して今回のループＲ４を終了し、小さくなければそのまま今回のループＲ４を終了する。

このようなループＲ４をモデル点Ｑ_ｊ毎に実行することで、対象の検出位置Ｓ_ｉからの線分Ｌ_ｊが最も垂線に近くなるようなモデル点Ｑ_ｊに対応する添字ｊの値がＪｍｉｎとなる。なお、図７の処理の開始時には、暫定最小値Ｐｍｉｎを十分大きな値（例えば、可能な最大の値）に初期化しておく。

また、ループＲ４の繰り返しが終了した後のステップ３６０では、モデル点Ｑ_Ｊｍｉｎを対象の検出位置Ｓ_ｉの反射点Ｈ_ｉとして選定する。つまり、対象の検出位置Ｓ_ｉからの線分Ｌ_ｊと法線Ｎ_ｊとの角度ずれが最も小さくなるようなモデル点Ｑ_Ｊｍｉｎが、反射点Ｈ_ｉとして選定される。例えば、図１０の例では、線分Ｌ_３と法線Ｎ_３との角度ずれが最も小さいので、モデル点Ｑ_３が反射点Ｈ_ｉとして選定される。

このようなループＲ３を、対象のサイドのモデル化範囲内の検出位置Ｓ_ｉ毎に実行することで、制御部１７は、対象のモデル化範囲内の検出距離ＬＥ_ｉ群を検出したときの検出位置Ｓ_ｉ群のそれぞれに対応する反射点Ｈ_ｉとして、各モデル点Ｑ_ｊから当該検出位置Ｓ_ｉまでの線分と、各モデル点Ｑ_ｊにおける当該候補の形状モデルの法線と、の角度ずれが最も小さくなるように、当該候補の形状モデル上に設定した複数のモデル点のうちから１つを選定する。その結果、図１１に示すように、各検出位置Ｓ_ｉに、反射点Ｈ_ｉが１つ決まる。

このように、駐車車両に対して駐車車両の正面（すなわち、輪郭の法線方向）から当たった波は、正面に反射されて距離センサ１３に戻る可能性が最も高いことを利用して、モデル点と検出実施位置群とを対応付けることで、適合度の計算の妥当性が高まる。

このようなループＲ３の繰り返しが終了すると、続いてステップ３７０で、図１１に示すように、各検出位置Ｓ_ｉから対応する反射点Ｈ_ｉまでの線分ＬＨ_ｉの長さＬＳ_ｉ（反射距離に相当する）を算出する。

続いてステップ３８０では、ステップ３７０で算出したＬＳ_ｉを用いて、
Ｋ＝Σ（｜ＬＥ_ｉ−ＬＳ_ｉ｜）／Ｉ
を算出し、算出した誤差平均Ｋが暫定最低値Ｌｍｉｎより小さいか否かを判定する。ここで、誤差平均Ｋの計算式中のΣは、添字ｉについて１から整数Ｉまでの総和を示し、整数Ｉは、対象のモデル化範囲内の検出値ＬＥ_ｉの数である。

したがって、誤差平均Ｋは、ステップ３７０で算出した長さＬＳ_ｉと、同じ検出位置Ｓ_ｉに対応する検出距離ＬＥ_ｉとの差の絶対値を算出し、対象のモデル化範囲内で検出位置Ｓ_ｉについて算出した絶対値の平均値を算出した結果の値である。

この誤差平均Ｋが暫定最低値Ｌｍｉｎより小さければ、続いてステップ３９０で現在の誤差平均Ｋを暫定最低値Ｌｍｉｎに代入すると共に現在対象となっている形状モデルを暫定最適形状モデルとして今回のループＲ２を終了し、小さくなければそのまま今回のループＲ２を終了する。

このようなループＲ２を最適形状モデルの候補となる形状モデル毎に実行することで、最終的には、上述の誤差平均Ｋが最も小さくなるような形状モデルが、暫定最適形状モデルとなる。なお、図７の処理の開始時には、暫定最低値Ｌｍｉｎを十分大きな値（例えば、可能な最大の値）に初期化しておく。

ループＲ２の繰り返しが終わった後のステップ３９５では、暫定最適形状モデルを対象のサイドのモデル化範囲の最適形状モデルに選定する。このような最適モデル選定の処理（図３のステップ１３０参照）を駐車車両毎に、かつ、サイドのモデル化範囲毎に実行することで、サイドのモデル化範囲毎に、そのモデル化範囲における駐車車両の最先端部付近（駐車車両の先端位置を含む）の輪郭として、当該モデル化範囲内の検出距離ＬＥ_ｉ群および当該検出距離群を検出したときの検出位置Ｓ_ｉ群に最も適合した形状の最適形状モデルを選定することができる。

ループＲ１の繰り返しが終了すると、続いてステップ１４０では、各駐車車両の両先端位置を推定する。具体的には、ある駐車車両のある側の先端位置は、その駐車車両のその側に該当するサイドについて選定された最適形状モデルの、最先端部側の端点の位置であると推定する。

例えば、図１１の形状モデル５０がその駐車車両のその側に該当するサイドの最適形状モデルならば、最先端部側の終点である点Ｑ_７の位置が、その駐車車両のその側の先端位置となる。

続いてステップ１５０では、推定した先端位置に基づいて、駐車車両間の駐車空間の前後方向の大きさを算出する。具体的には、隣り合う駐車車両間の対向する２つの先端位置間のＸ座標値の差の絶対値を、駐車空間の大きさとして特定する。

続いてステップ１６０では、ステップ１５０の結果に基づいて、自車両２のドライバが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１５０で算出された駐車空間の大きさとを比較し、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１５０で算出された駐車空間の大き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、本実施形態の駐車空間検出装置１の制御部１７は、センサ検出位置Ｓ_ｉ毎の検出距離ＬＥ_ｉを記録し、記録した検出位置Ｓ_ｉ毎の検出距離ＬＥ_ｉを、検出対象の駐車車両別に分け（ステップ１１０）、その駐車車両毎に、当該駐車車両に対応する検出距離ＬＥ_ｉ群から、当該駐車車両の最先端部付近に相当するモデル化範囲を選定し（ステップ１２０）、更に選定したモデル化範囲毎に、駐車車両の輪郭を表すと共に駐車車両の先端位置を含む形状モデルのうちから、当該モデル化範囲内の検出距離群に最も適合する最適形状モデルを選定し（ステップ１３０）、選定した各モデル化範囲の最適形状モデルに基づいて、各駐車車両の先端位置を推定し（ステップ１４０）、推定した先端位置に基づいて、駐車車両間の駐車空間の大きさを検出する（ステップ１５０）。

そして、当該モデル化範囲内の検出距離群および当該検出距離ＬＥ_ｉ群を検出したときの検出位置Ｓ_ｉ群に最も適合した形状の最適形状モデルを、候補の形状モデルのうちから選定する際に、候補の形状モデルとして、駐車車両の先端部までの輪郭を含んだ形状モデルを採用することで、駐車車両の先端位置をより高い精度で特定することができる。

したがって、本発明の駐車空間検出装置１は、駐車している駐車車両の先端位置の検出を従来よりも高い精度で行うことができ、ひいては、駐車空間の検出精度を高めることができる。

図１２に、特許文献１のような技術を採用した場合の駐車空間の検出精度と、本実施形態のような技術を採用した場合の駐車空間の大きさの検出精度との比較結果を示す。この図に示すように、自車両２の車速がどのようになっていても、従来よりも駐車空間の大きさの検出精度が高くなっている。
（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。本実施形態が第１実施形態と異なるのは、図３のステップ１２０のモデル化範囲の選定処理の内容である。具体的には、本実施形態の制御部１７は、図３のステップ１２０において、図５の処理に代えて、図１３の処理を実行するようになっている。

図１３の処理が図５の処理と異なるのは、自車両２の進行方向に対する一階微分ｄＬＥ_ｉが、自車両２の進行方向に対する二階微分ｄｄＬＥ_ｉに置き換えられていることと、それに応じて閾値ｄＬｓｔも二階微分用の閾値ｄｄＬｓｔに置き換えられていることである。

具体的には、まずステップ２２１で、対象の駐車車両に対応する検出距離ＬＥ_ｉ（添字ｉはｋ１からｋ２までの整数）の群に基づいて、検出距離ＬＥ_ｉを検出した各検出位置Ｓ_ｉにおける、検出距離ＬＥ_ｉの二階微分ｄＬＥ_ｉ（添字ｉはｋ１からｋ２までの整数）を、算出する。二階微分とは、検出位置の移動距離についての二階微分（検出距離の変化を表す量の一例に相当する）をいい、二階微分ｄＬＥ_ｉの算出方法としては、周知のものを用いればよい。

続いてステップ２２２では、変数ｉに上記整数ｋ１を代入し、続いてステップ２２３、２２４によって、現在の変数ｉに対応する二階微分ｄｄＬＥ_ｉの絶対値が閾値ｄｄＬｓｔを下回るまで変数ｉを１だけ増加させ、下回ると、ステップ２２５で、現在の変数ｉの値を境界値ｋ３に代入し、モデル化範囲のうちサイドａのモデル化範囲を、ｉがｋ１からｋ３までの検出距離ＬＥ_ｉの群として選定する。

続いてステップ２２６からはサイドｂのモデル化範囲を選定する処理に入り、まずステップ２２６では、変数ｉに上記整数ｋ２を代入し、続いてステップ２２７、２２８によって、現在の変数ｉに対応する二階微分ｄＬＥ_ｉの絶対値が閾値ｄｄＬｓｔを下回るまで変数ｉを１だけ減少させ、下回ると、ステップ２２９で、現在の変数ｉの値を境界値ｋ４に代入し、モデル化範囲のうちサイドｂのモデル化範囲を、ｉがｋ４からｋ２までの検出距離ＬＥ_ｉの群として選定する。ステップ２２９の後、対象の駐車車両のモデル化範囲の選定処理（図３のステップ１２０）を終了する。

このように、検出距離の二階微分を用いて、モデル化範囲を選定することで、駐車車両の姿勢が自車両２の走行方向に対して斜めになっている場合にも、適切にモデル化範囲を切り出すことができる。これは、駐車車両の姿勢が自車両２の走行方向に対して斜めになっていても、車両の側面はほぼ直線なので、検出距離の二階微分に影響が現れないからである。

一方、第１実施形態の図５の処理では、駐車車両の姿勢が大きく斜めになっている場合には、適切にモデル化範囲を切り出すことができなくなるが、本実施形態の図１３の処理に比べて、計算量が少なく済むという利点がある。

なお、駐車車両が自車両２の走行方向に対して斜めに停止している場合は、モデル化範囲以外の部分の検出距離ＬＥ_ｉも、ほぼ一定のゼロでない一階微分値を有することになるので、この一階微分値に基づいて、駐車車両の自車両２の走行方向に対する傾き各θを算出することができる。このθを用いることで、第１実施形態と同様に、駐車車両の前後方向に対して適切に形状モデルの候補を配置することができる。

なお、上記実施形態においては、駐車支援制御装置１７が、図３のステップ１２０を実行することで、モデル化範囲選定手段の一例として機能し、ステップ１３０を実行することで、最適形状モデル選定手段の一例として機能し、ステップ１４０、１５０を実行することで、駐車空間算出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、上記実施形態では、最適形状モデルの候補である形状モデルとしては、楕円の一部を採用していたが、楕円に変えて放物線の一部を採用してもよい。形状モデルとして放物線を採用する場合は、形状モデルの駐車車両内側（駐車車両の側面に近い側）の端部を放物線の頂点（準線に最も近い放物線上の点）とする。また、形状モデルの最先端部側の端部は、接線方向が頂点の接線方向に対して所定の９０°未満の角度（例えば８０°）となるような位置とする。このようにするのは、接線方向が頂点の接線方向に対して垂直になるような点は、放物線上の無限遠点となってしまうからである。

このようにすることで、当該形状モデルの先端部側の端点の接線方向が、当該形状モデルの駐車車両内側の端点の接線方向に対して９０°とする場合に比べ、形状モデルとして使用できる形状のバリエーションが広がり、例えば、上記のような放物線を形状モデルとして使用しても、形状モデルが無限に長くなってしまうようなことがない。

また、楕円に変えて、あらかじめ点群の位置座標のデータとして記録された駐車車両の最先端部付近の形状を複数個採用してもよい。これらデータは、現実の車両の最先端部（）までの形状を模したものを用いてもよい。

このように、あらかじめ点群のデータとして記録された駐車車両の最も内側および駐車車両先端位置を含む輪郭の形状を、形状モデルとして採用することで、楕円、放物線のような簡単な形状のみならず、実際の車両の形状に近い複雑な形状も、形状モデルに含めることができる。

あるいは、楕円に変えて双曲線の一部、指数関数曲線の一部、対数関数曲線の一部等を採用してもよいし、上記の各種曲線の全部を同時に採用してもよい。

・また、上記実施形態では、図７の処理において、形状モデル上にモデル点を適宜設定し、それらモデル点のうちから、各検出位置に対応する反射点を選定し、選定した反射点と検出位置の距離を、検出位置における検出距離と比較することで、最適形状モデルを決定している。

しかし、必ずしもそのようになっておらずともよく、例えば、対象の形状モデル候補上の、各検出位置から検出距離だけ離れた点（それがなければ最も近い点）を、当該検出位置に対応するモデル点とし、当該検出位置から対応するモデル点までの線分と、当該モデル点における対象の形状モデル候補の法線との角度差の絶対値を、モデル化範囲内で平均化し、その平均値が最も低くなる形状モデル候補を、最適形状モデルとしてもよい。

あるいはもっと単純に、形状モデル上にモデル点を適宜設定し、各検出位置に最も近いモデル点を、その検出位置の反射点として選定し、選定した反射点と対応する検出位置の距離を、検出位置における検出距離と比較することで、最適形状モデルを決定するようになっていてもよい。

・また、上記実施形態では、距離センサ１３は自車両の真横方向に正面を向けているが、真横よりもやや前方（例えば真横に対して１７〜２０°前方）またはやや後方に正面を向けていてもよい。

・また、上記第１実施形態では、車速が大きくなるほど閾値ｄＬｓｔを大きくしてもよい。これは、車速が大きくなるほど、検出位置間の距離が大きくなり、また、検出距離が二次曲線的に大きくなる傾向にあるからである。このように車速が大きくなるほど閾値ｄＬｓｔを大きくすることで、車速によらずに正確にモデル化範囲を切り出すことができる。

・また、特許請求の範囲の「前記駐車車両の輪郭であって、前記モデル化範囲内で検出された最も前記駐車車両内側の点から前記駐車車両の先端位置までの輪郭を表す複数の所定の形状モデル」は、少なくとも当該駐車車両内側から当該先端位置までの輪郭を表す形状モデルであればよいのであって、形状モデルは、当該駐車車両内側から当該先端位置までの輪郭以外の部分の輪郭も表すようになっていても構わない。

・また、上記の実施形態において、制御部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、４ 駐車車両
１２ 位置検出器
１３ 距離センサ
１３ａ 検出可能範囲１３ａ

Claims (9)

1. 車両に搭載され、前記車両が駐車可能な駐車空間を検出するための駐車空間検出装置であって、
   探査波を送信し、その探査波の反射波に基づいて、駐車車両までの検出距離を検出する距離センサ（１３）と、
   前記距離センサ（１３）の検出位置毎の前記検出距離を記録し、前記駐車車両別に分別する記録手段（１１０）と、
   前記駐車車両毎に、当該駐車車両に対応する検出距離群の変化を表す量に基づいて、当該検出距離群のモデル化範囲を選定するモデル化範囲選定手段（１２０）と、
   更に前記モデル化範囲毎に、前記駐車車両の輪郭であって、前記モデル化範囲内で検出された最も前記駐車車両内側の点から前記駐車車両の先端位置までの輪郭を表す複数の所定の形状モデルを設定し、設定した前記複数の所定の形状モデルのうちから、当該モデル化範囲内の当該検出位置群に対応した前記検出距離群に最も適合した形状の最適形状モデルを選定する最適形状モデル選定手段（１３０）と、
   前記モデル化範囲毎に選定した前記最適形状モデルに基づいて、各駐車車両の前記先端位置を推定し、推定した前記先端位置に基づいて、前記駐車車両間の前記駐車空間の大きさを算出する駐車空間算出手段（１４０、１５０）と、を備え、
   前記最適形状モデル選定手段（１３０）は、
   前記形状モデル毎に、当該形状モデル上に複数のモデル点を設定するモデル点設定手段（３１０）と、
   当該モデル化範囲内の当該検出位置群に対応した前記検出距離群のそれぞれに対応する反射点を、設定した前記複数のモデル点から選定する反射点選定手段（３２０〜３６０）と、
   前記各形状モデル内で、選定された前記各反射点から対応する前記検出位置までの反射距離と、それらに対応する前記検出位置における前記検出距離と、の間の誤差を算出し、各形状モデルのうち、算出された前記誤差が最も小さいものを、当該モデル化範囲内の前記検出距離群に最も適合する前記最適形状モデルとして選定する選定手段（３９０〜３９５）と、を有することを特徴とする駐車空間検出装置。
2. 前記反射点選定手段（３２０〜３６０）は、当該モデル化範囲内の前記検出位置群のそれぞれに対応する反射点として、当該形状モデル上に設定したモデル点から当該検出位置群までの線分と、当該モデル点における当該形状モデルの法線と、の角度ずれが最も小さくなるように、当該形状モデル上に設定した複数の前記モデル点のうちから１つを選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. 前記モデル化範囲選定手段（１２０）は、当該駐車車両に対応する検出距離群を、当該検出距離群を検出したときの前記検出位置群の移動量について一階微分し、その一階微分値の絶対値が基準値を超えている部分を、当該駐車車両の前記モデル化範囲として選定することを特徴とする請求項１または２に記載の駐車空間検出装置。
4. 前記モデル化範囲選定手段（１２０）は、当該駐車車両に対応する検出距離群を、当該検出距離群を検出したときの前記検出位置群の移動量について二階微分し、その二階微分値の絶対値が基準値を超えている部分を、当該駐車車両の前記モデル化範囲として選定することを特徴とする請求項１または２に記載の駐車空間検出装置。
5. 前記最適形状モデルの候補としての前記形状モデルの前記駐車車両内側の端点の接線方向は、当該駐車車両に対応する検出距離群の移動方向に平行に配置することを特徴とする請求項１ないし４のいずれか１つに記載の駐車空間検出装置。
6. 前記最適形状モデルを選定するための前記形状モデルは、楕円を含む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. 前記最適形状モデルの候補としての形状モデルは、あらかじめ点群のデータとして記録された駐車車両の先端部の形状を含む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. 前記最適形状モデルの候補としての前記所定の形状モデルのそれぞれは、当該形状モデルの先端部側の端点の接線方向が、当該形状モデルの前記駐車車両内側の端点の接線方向に対して、９０°未満の所定の角度であ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。
9. 前記最適形状モデルの候補としての形状モデルは、放物線を含むことを特徴とする請求項８に記載の駐車空間検出装置。

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