JP6005055B2 - 車両のパーキングアシストシステムにおける駐車軌道を継続的に計算する、検査するおよび／または適応させる方法、コンピュータプログラムおよびパーキングアシストシステム - Google Patents

Description

従来技術
本発明は、車両の自己運動を求めるための方法に関する。この方法は、運転支援システム、殊に、パーキングアシストシステム内で実行される。

運転支援システムは、特定の走行状況において運転者をサポートするのに用いられる。運転支援システムは例えばＡＢＳ（アンチロックブレーキシステム）、ＥＳＰ（横滑り防止機構）、車間距離自動制御システム（Adaptive Cruise Control, ACC）および／または入庫ないしは出庫をアシストするためのパーキングアシストを含んでいる。

運転支援サブシステムのうちの少なくともいくつかでは、車両の自己運動を求めることも必要となる。例えば、衝突警告システムにおいて必要となる。このシステムは現在の車両運動を継続した場合に、衝突が生じるか否かの予測をベースにしている。パーキングアシストは、軌道の計算、検査および場合によっては適応化のために、例えば駐車スペースに接している対象物に関して現在の実際の車両位置に関する情報を必要とする。従って、通常は衝突警告も軌道計算も含んでいるパークハウスアシストも同様に、自己運動に関する情報を必要とし、この情報から例えば、車両の現在の位置も計算される。

一般的に、車両自己運動を、センサに基づいて求めることが知られている。このセンサは、車両状態を周囲に依存せずに測定する。例えば、ホイールセンサ、エンジンセンサまたはブレーキシステムセンサは車両速度に関する情報を供給し、操舵センサは現在の操舵角度に関する情報を供給する。さらに、現在の車両位置を例えばＧＰＳ（グローバル・ポジショニング・システム）に基づいて集計することも公知である。車両のカーブ走行に関するデータは、例えばジャイロスコープに基づいて集計される。

ＤＥ１０２００８０３６９００９Ａ１号には、駐車領域および操車領域において衝突から車両を保護する方法が記載されている。このために超音波センサは、車両周辺に関する情報を検出する。車両速度および現在の操舵角度に関するさらなるデータから、車両固定の座標系において測定された超音波センサ情報が、空間固定の座標系に変換される。ここから、空間固定の周辺地図が得られる。次にこの周辺地図および車両自己運動から、車両周辺にある対象物と車両の衝突確率が計算される。

ＤＥ６０２００４０１２９６２Ｔ２号から、道路に対して相対的に動く車両からのリアルタイム障害物検出のための方法が公知である。ビデオカメラの画像に基づいて、点のモーションフローが計算される。これらの点の投影された運動は、カメラによって検出される。道路面と一緒に動かない障害物となり得るものに属する点は、オプティカルフロー方法を介して求められる。カメラに基づいたこの障害物識別方法を、他のシステムと組み合わせることができる。これは例えば、超音波障害物識別システムであり、これによって、より高い精度および／またはより頑強な方法が実現される。

衝突保護ないしは障害物検出のための上述した方法は、それほど正確ではない、または、複雑である。しかしパーキングアシスト等の複雑性がコストの理由から制限されたままであるべき場合、例えば駐車軌道の計算時にまたは衝突警告のために比較的大きい安全距離が設定されなければならない。しかしこれは、駐車アシスト時または立体駐車場等での見通しのきかない環境でのナビゲーション時の相応するシステムの利用価値を制限してしまう。

本発明の開示
本発明では、車両の自己運動を求めるための方法が提案される。この方法は以下のステップを含んでいる：すなわち、車両カメラによって、時間的に連続する一連の車両周辺画像を撮影するステップと、車両周辺にある対象物に関する少なくとも１つのモーションフローを求めるステップと、この少なくとも１つのモーションフローに基づいて車両の自己運動を求めるステップとを含んでいる。

車両カメラは例えば、リアビューカメラのことであり得、これは、例えば入庫または出庫時の後方走行時等に車両後方の周辺の画像を撮影する。

モーションフローが求められる対象物は、車両周辺の静止している対象物のことであり得る。これは例えば、他の車両、駐車スペース境界等である。モーションフローを求めるために最終的に、構造物の表面が必要である。従って、モーションフローが測定可能である限り、対象物が、道路または走行路、駐車スペースの表面または、カメラの視野内に位置するその他の地面表面であってもよい。

車両の自己運動を求めるために、さらに、車両センサのデータが使用される。この車両センサは、現在の速度および／または現在の操舵角度を測定する。付加的にまたは択一的に、車両の自己運動を求めるために、車両の超音波センサのデータが使用される。この超音波センサは、車両周辺にある対象物までの距離を測定する。車両の現在の位置ないしは運動に関するさらなるデータを、例えばＧＰＳシステム、ジャイロスコープまたはその他の位置ないしは運動に反応する検出器から導出することができる。

本発明による方法の特定の実施形態では、少なくとも１つの特定のモーションフロー（これは障害物、例えばパーキングスペースに接している対象物に対して相対的な車両運動に関する）から「衝突余裕時間（" Time-To-Contact", " Time-To-Crash", TTC）」が計算される。この衝突余裕時間は、自己運動を求めるのに使用される。ＴＴＣは、オプティカルフローの計算と関連して、車両の運動または位置と比べてより直接的にかつより容易に計算可能である。従って、車両の自己運動特定がこれに相応して容易になる。ＴＴＣは、付加的にまたは択一的に、衝突警告を求めるのにも使用可能である。

本発明による方法の実施形態は、さらに、少なくとも１つの特定のモーションフローおよび少なくとも１つの他の特定のモーションフローおよび／または他のセンサデータ（例えば超音波データ、ホイール状態データないしは操舵データ）に基づいて、車両周辺における対象物の自己運動が検出されることを含んでいる。これは、静止していない対象物（例えば駐車スペースを横切る歩行者、動いている、駐車スペースに接する車両等）の識別を可能にする。これによって相応に、衝突警告システムの確実性が改善される。

本発明ではさらに、車両のパーキングアシストシステム内の方法が提案される。この方法は、駐車軌道の継続的な計算、検査および／または適応化のために用いられる。ここでは、車両の自己運動は、上述したように求められる。

さらに、車両の運転支援システム内の衝突警告のための方法が提案される。ここでは、上述したように車両の自己運動が求められる。

本発明ではさらに、コンピュータプログラムが提案される。このコンピュータプログラムがプログラミング可能なコンピュータ装置上で実施される場合に、このコンピュータプログラムに従って、本願に記載されている方法の１つが実施される。コンピュータ装置は、例えば車両内の、運転支援システムまたは運転支援システムのサブシステムを実行するためのモジュールである。このコンピュータプログラムは、機械によって読み出し可能な記憶媒体に記憶され、例えば永久的なまたは再書き込み可能な記憶媒体またはコンピュータ装置に対する割り当て物または取り出し可能なＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤまたはＵＳＢスティックに記憶される。付加的にまたは択一的に、コンピュータプログラムをコンピュータ装置、例えばサーバー上に、ダウンロードのために供給することができる。これはインターネット等のデータネットワークまたは電話線や無線接続等のコミュニケーション接続を介して行われる。

本発明ではさらに、運転支援システムが提案される。この運転支援システムは車両の自己運動を求めるように構成されている。このシステムは、以下のコンポーネントを含んでいる：すなわち、時間的に連続する一連の車両周辺画像を撮影する車両カメラと、この一連の画像に基づいて、車両周辺の対象物に関する少なくとも１つのモーションフローを求めるコンポーネントと、この少なくとも１つのオプティカルフローに基づいて車両の自己運動を求めるためのコンポーネントを含んでいる。

本発明の利点
本発明は殊に、車両の自己運動の計算を容易にするというアィディアに基づいている。これは車両カメラのデータ、例えばリアビューカメラのデータを自己運動を求めるために用いることによって実現される。これまでの公知のシステムでは、車両カメラの画像は、障害物識別のためだけに使用され、車両自己運動を求めるためには使用されてこなかった。車両自己運動はむしろ、周囲に依存しないセンサ、例えばホイール状態センサおよび操舵角度センサに基づいて、またはＧＰＳやジャイロスコープ等を介して求められてきた。

本発明によって、パーキングアシスト、衝突警告システム等の精度が高められる。しかも、その複雑性が過度に高められることはない。自己運動特定時の改善された精度は、例えば入庫／出庫軌道の計算、検査および適応化時に、自動案内時の「ソフトな」入庫を、衝突警告等に対して実現するのに有用である。部分的にはこの利点は、次のことによって得られる。すなわち、自己運動特定時の改善された精度に基づいて、対象物ないしは障害物となり得るものに対する必要な安全距離がより短くなることによって得られる。この安全距離は、立体駐車場等の狭い環境における、入庫ないしは出庫、ナビゲーション時の走行軌道ないしは軌道に沿う。

車両自己運動をより正確に求めることによって、入庫時等の事前に計算された軌道に沿った車両の案内が改善される。従って、例えば横方向における車両の逸脱がより早期にないしはより良好に識別され、例えば対抗する操舵が引き起こされる。

本発明は、車両周辺の対象物に対する間隔見積もりを可能にし、付加的または択一的にこのための方法を提供する。これは例えば超音波システムに基づいている。カメラ画像シーケンスにおけるモーションフロー（オプティカルフロー）の特定との組み合わせによって、より正確なまたはより確実な間隔見積もりが可能になる。これは例えば、リアビューカメラと超音波センサ装置とを同時に使用する場合に、パーキングアシストに当てはまる。本発明は、例えばプリクラッシュアプリケーションにおいて、相対速度を求めるためにも使用可能である。この場合には例えば、超音波データおよびビデオデータから求められた間隔データおよび／または相対速度データを組み合わせることによって、より確実かつより正確に、間近に迫った衝突を予測することができる。

車両カメラが既に存在する場合には、本発明を実行するために、基本的に付加的なハードウェア−コンポーネントは必要ない。モーションフローおよび／またはオプティカルフロー計算方法が既存の実装時に既に障害物識別のために使用されている場合には、相応の計算モジュールが、自己運動計算のために再び使用され、これによって実装コストが低減される。

本発明の他のアスペクトおよび利点を次に、添付図面に基づいて詳細に説明する。

例示的な入庫状況における、本発明の運転支援システムが装備された車両 図１に示されている、運転支援システムの機能的なコンポーネントの概略図 図２に示されている運転支援システムの動作方法のフローチャート

図１は、例示的な駐車状況にある、本発明による装備がされた運転支援システム１０２を有する車両１００の概略図を示している。ここでは車両１００は、駐車スペースに接している対象物１０６と１０８の間の駐車スペース１０４内に、後方へと入庫されるべきである。ここでこれは例えば駐車中の車両である。運転支援システム１０２は、リアビューカメラとして実装されているカメラ１１０と超音波センサセット１１２を有している。全てのセンサ１１０、１１２は、（詳細には示されていない）車両ネットワークを介して、中央処理コンポーネント１１４と接続されている。この中央処理コンポーネントはＥＣＵ（エレクトロニックコントロールユニット）として実装されている。

車両１００は、まずは矢印１２０に沿って、駐車スペース１０４を通過して動く。ここでこれは、運転支援システム１０２の他の（図示されていない）センサによって計測される。運転者は、駐車することを決め、次に、車両を停止点Ｓ１で停止させる。この点から、パーキングアシスト（運転支援システム１０２のサブシステム）が部分的にまたは完全に自動で、以降の駐車を担う。車両１００は、パーキングアシストによって計算された軌道１２２に沿って、後方に、停止点Ｓ２まで案内される。次に、計算された軌道１２４に沿って、他の（図示されていない）停止点まで前方へと動かされ、その後、軌道１２６を介して駐車スペース１０４内へと後方に案内される。

障害物の寸法の検出時、車両の自己運動並びに現在の位置の特定時の不正確さによって、従来のパーキングアシストでは、比較的大きい許容公差が必要となる。すなわち、図１に示されているような軌道の計算時に、危険な接近を確実に回避するために、障害物（対象物１０６、１０８等）に対して比較的大きい安全距離が維持されなければならない。

例として図１では、安全距離１３０が、停止点Ｓ２と対象物１０６との間に示されている。狭い駐車スペースを利用することを可能にするため、狭い操縦空間にもかかわらず駐車スペース内への駐車を可能にするため、１０ｃｍを下回る、例えば５ｃｍまたは僅か１−２ｃｍのより短い安全距離が望まれているのにもかかわらず、この安全距離は従来のシステムでは例えば、１０ｃｍ以上のオーダー、例えば２０ｃｍである。

車両の自己運動および／または現在の位置の特定時の不正確さによって、見積もられた軌道に沿った車両の案内時に、偏差が生じてしまうこともある。この場合に、場合によって必要となる修正時には再び、上述した不正確さが考慮されなければならない。例として図１では、破線１３８である軌道１２６に対して、最終的な停止点Ｓ４に達するまでの実際の車両運動の理想的な経過が暗示されている。参照番号１３２、１３４および１３６によって、種々の実際の運動経過に対する例が示されている。これらは多かれ少なかれ、理想的な軌道１２６／１３８から逸脱している。少なくとも軌道１３２および１３６の場合には、対象物１０６ないしは１０８との衝突を回避するために、早めに、対抗する制御が行われなければならない。見やすくするために、ここでは軌道１２６のみを論議するが、この記載は意味的に、軌道１２２および１２４にも同様に当てはまる。

有利には、車両の自己運動ないしは現在の位置の特定時の不正確さが低減され、これによって矢印１３２および１３６によって示されているような軌道に沿った経過が、早期に正常な状態に戻される。ここに記載されている本発明の実施例では、自己運動の正確な特定は、次のことによって実現される。すなわち、設けられているリアビューカメラ１１０のデータが、設けられている超音波センサ１１２の他のデータ並びに、車両１００の運動を測定するための他の（場合によっては、他の理由から既に設けられている）センサのデータと組み合わせられることによって実現される。このようにして、付加的なハードウェアコンポーネントを用いることなく、実際の車両運動の検査および軌道１２６／１３８に合わせる際に高い精度が得られる。ここで最大偏差は、軌道１３４によって例時的に示されているように、僅かである。

図２は、運転支援システム１０２の機能的なコンポーネントを概略的に示している。このコンポーネントの相互作用によって、車両１００の自己運動の特定を、本発明を用いて改善することができる。バスシステムとして実現されている、車両１００の車両ネットワーク２０２には、リアビューカメラ１１０、超音波センサ１１２並びにＥＣＵ１１４が接続されている（これらのエレメントは、既に図１に示されている）。さらに少なくとも１つのセンサ装置２０４がバス２０２に接続されており、このセンサ装置２０４は例えば以下のものを含み得る：すなわちホイールセンサまたは、車両速度を周囲に依存しないで求める複数のこの種のセンサ；操舵角度を求めるための操舵センサ；車両の回転運動を求めるためのジャイロセンサ、ＧＰＳセンサ等を含み得る。

ＥＣＵ１１４は、一連の画像においてモーションフローを求めるためのモーションフローのコンポーネント２１０と、このコンポーネント２１０において求められたモーションフローに基づいて車両１００の自己運動を求めるための自己運動コンポーネント２１２と、図１に示されているような軌道１２２−１２６等の軌道を計算、検査および／または適応させるための軌道コンポーネント２１４と、超音波センサ装置１１２によって検出された対象物までの距離および方向を計算するための超音波コンポーネント２１６と、センサ装置２０４のデータを処理するためのセンサコンポーネント２１８とを含んでいる。

図２に示された、運転支援システム１０２のコンポーネントの動作方法を以降で、図３のフローチャート３００に基づいて詳細に説明する。上述したように、図２に示されている複数のコンポーネントは、駐車スペース内への駐車の間、車両１００の自己運動を求めるために協動する（３０２）。ステップ３０４では、リアビューカメラ１１０は、車両１００の後方周辺の時間的に連続する一連の画像を撮影する。実際には、リアビューカメラ１００は、軌道１２２−１２６に沿った駐車過程全体の間、アクティブであり、ＥＣＵ１１４は連続的な画像ストリームを供給する。ＥＣＵ１１４のコンポーネント２１０は、リアビューカメラ１１０を相応に駆動制御し、カメラ１１０によって供給された画像シーケンスを、さらなる処理のために緩衝記憶装置２２４内に格納する。

これと並行して、超音波センサ１１２も、後方の車両周辺領域を計測し、相応するデータをバス２０２を介して属する処理コンポーネント２１６に供給する。さらに、センサ装置２０４も継続的に、車両１００の例えば速度および操舵角度に関する現在のデータを、属する処理コンポーネント２０８に供給する。

ステップ３０６において、処理コンポーネント２１２は、記憶領域２２４内に格納されている複数の時間的に連続する撮影を含んでいる画像シーケンスから、後方の車両周辺内で識別された少なくとも１つの対象物のモーションフロー（Motion Flow）を求める。このために、記憶領域２２４は、例えば周期的な記憶部として構成される。この中には、特定数のリアビューカメラ１１０の撮影が、過去の時間に対して一時記憶されており、かつ相応に新たな撮影によって上書きされる。画像シーケンスからの、例えばオプティカルフロー方法に基づく、対象物を識別した点のモーションフローの特定は、当業者にはそれ自体公知であるので、ここでは詳細に議論しない。

図１の例では、殊に対象物１０６と１０８がカメラ１１０の視野内にある。従って、処理コンポーネント２１２は、記憶されている画像から対象物１０６および１０８を識別し、それぞれそのモーションフローを特定するであろう。リアビューカメラ１１０は固定して（または少なくとも、現在知られている位置および配向で）車両１００に固定されているので、コンポーネント２１２は対象物１０６および１０８のモーションフローを、車両固定の座標系において計算する。

ＥＣＵコンポーネント２１２内での、カメラ１１０によって供給された光学データまたは赤外データの処理に対して付加的に、ＥＣＵ１１４は、自身のコンポーネント２１６によって、超音波センサ装置１１２から供給された、後方車両周辺の表現を処理する。このデータから、例えば対象物１０６および１０８に対する現在の間隔および方向が求められる。これらの情報は、同様に、車両固定の座標系に関する。すなわち、超音波データに基づいて、対象物１０６および１０８の運動に対する依存しない値が、車両固定の座標系において求められる。センサ装置２０４は、車両１００の周囲に反応しない；コンポーネント２１８は相応するセンサデータを処理し、現在の車両運動に関する周辺に依存しない情報を提供する。

ステップ３０８では、計算コンポーネント２１４がコンポーネント２１２、２１６および２１８の処理データを受け取る。すなわち具体的には、コンポーネント２１２からの、車両１００に関する、対象物１０６および１０８の外見上の運動に関する、カメラに基づくデータと、コンポーネント２１６からの相応する超音波ベースのデータと、コンポーネント２１８からのホイール速度および操舵角度等に基づく、車両１００の自己運動に関するデータである。コンポーネント２１４は、これらのデータに基づいて車両１００の自己運動（Ego-Motion）に対する見積もりを求める。例えば、コンポーネント２１４は、データ融合を行うことができる。この展開において、センサ装置２０４によって、周辺に依存しないで求められた車両１００の自己運動が、カメラデータから求められた、対象物１０６、１０８のモーションフローに基づいて、修正される。

例えば、求められた自己運動を、対象物１０６または１０８の側方運動を顧慮して修正することができる。これは、カメラデータに基づいて、オプティカルフロー方法による処理の後に極めて正確に測定される。これによって、例えば車両の僅かな逸れが、事前に計算された軌道からの逸脱として早期に検出される（以降の相応する例示的な議論を参照されたい）。

センサ装置２０４のセンサデータおよびカメラ１１０のカメラデータに対して付加的に、超音波センサ装置１１２の超音波データも、車両１００の自己運動の修正ないしはより正確な特定に用いられる。例えば、対象物１０６、１０８に対する間隔および方向がそれぞれ、超音波データからも、カメラデータからも求められ、次に、適切に組み合わされる。間隔値および／または方向値のこの経過から、周囲に依存しないセンサおよび／またはカメラに基づいて求められた自己運動の修正が、例えば周辺対象物が静止していることを仮定して行われる。

付加的または択一的に、車両１００の自己運動が、例えば（歩道に食い込む形の）駐車地帯１０４の車道面ないしは地底面のモーションフローの特定に基づいて生じることもある。地底面が、モーションフロー計算の基礎とされる場合、殊に、この地底面は静的であると仮定される。すなわち車両１００の自己運動が確実に求められる。車両１００の自己運動に対する見積もりに基づいて、例えばカメラ１１０のデータ等に基づいて、且つセンサ装置２０４に依存しないで、さらなる方法として、対象物１０６または１０８の運動も求められる。これは例えば、予期されている位置と、予期されている対象物の間隔との間の体系的な不一致（これは車両１００の自己運動から、センサ装置２０４に基づいて生じる）から、カメラに基づいて求められたこの対象物のモーションフローに対して生じるであろう。

計算コンポーネント２１４は、ほぼ継続的に動作し、例えば１００マイクロ秒の規則的な間隔で、コンポーネント２１０、２１６および２１８の処理データを、０．１、０．３、０．５または１．０秒の過去の時間に関して用いる（殊に、相応する時間の間一時記憶されているカメラ１１０の撮影に基づいて求められた自己運動）。

ステップ３１０では、計算コンポーネント２１４は、車両１００の（現在の）自己運動の計算された値を、運転支援システム１０２の１つまたは複数のさらなるコンポーネントに供給する。図２には、例として、軌道計算コンポーネント２２０と衝突警告コンポーネント２２２が示されている。コンポーネント２２０は、例えば、殊に、供給された自己運動に基づいて、どの程度まで車両１００が、駐車スペース１０４内への駐車時に、事前に計算された軌道１２２−１２６に実際に従っていのるかを監視する。カメラに基づいて求められた、車両１００の自己運動に基づいて、コンポーネント２２０は例えば、対向する操舵が行われなければならないか否かを確定する。

計算された駐車軌道が例えば、図１に破線で示された理想的な軌道１３８である場合には、この軌道に沿った車両１００の駐車は、リアビューカメラ１１０の視野における、対象物１０６および１０８の特定の外見上の運動を意味するであろう。殊に、対象物１０６および１０８は特定の様式で、カメラの視野から横へ動いて出るであろう。ここで、停止点Ｓ４への接近時に、対象物１０６、１０８への間隔が一定に保たれるだろう。車両が、操舵における不正確さ（逸脱）のために、実際に例えば軌道１３２上で運動する場合、対象物１０８は予期したように、リアビューカメラ１１０の視野から出ない、および／または対象物１０８への間隔が、コンポーネント２１内のオプティカルフロー計算部によって計算されるように、低減するであろう。また、同時に、対象物１０６は徐々にリアビューカメラ１１０の視野から出て、間隔は長くなる。このような描写から、事前に計算された軌道と実際の軌道との比較が、カメラに基づいて求められた、対象物１０６、１０８のモーションフローを考慮することによって改善されることが明らかである。

求められたないしは実際の軌道１３２から戻って、理想的な軌道１３８の近傍に達するために、コンポーネント２２０は相応の対向する操舵を開示する。これによって、全体的に、事前に計算された理想的な軌道１３８からの僅かな偏差しか生じない。

求められた、ないしは、実際の軌道１３２に対して、さらにコンポーネント２２２は、改善された自己運動見積もり並びに（例えばカメラおよび／または超音波ベースで求められた）障害物となり得るもの１０６、１０８との間隔に基づいて、衝突の確率を計算し、場合によっては相応の衝突警告を発生させる。これは、運転者に出力されるか、または自動制動を生じさせることができる。

図３に示されたフロー３００は例えば、駐車スペース１０４内への駐車の間、周期的に行われる。従ってステップ３１２はステップ３０４に戻る。

ここに示されている実施例では、超音波データ、カメラデータおよび周辺に依存しないセンサデータが評価されるが、より簡易なシステムでは、車両自己運動は例えば主に、カメラをベースにして生じてもよい。または超音波データを考慮せずに、カメラに基づいてのみ、および周辺に依存しないデータに基づいてのみ生じてもよい。上述した例では、車両運動および車両位置は、周辺に依存しないで、車両速度および操舵角度に基づいて求められた。付加的なまたは他のセンサ装置が同様に、周辺に依存しないデータを供給してもよく、例えばＧＰＳセンサおよび／またはジャイロスコープが使用可能である。

上述したように、カメラに基づいたおよび／または超音波に基づいた、車両固有の座標系に基づいた周辺地図が、空間固定の周辺地図に変換される。この周辺地図において車両の自己運動が示される。これとは逆に、車両固有の周辺地図をそのままにし、周辺に依存しないセンサ装置のデータを相応に考慮することもできる。

モーションフローの特定から、例えばオプティカルフロー計算の枠において、比較的容易に衝突余裕時間ＴＴＣを導出することができる。これは直接的に、カメラデータの処理部から（または車両固有の／空間固有の周辺地図ないしは車両の自己運動を超音波センサ装置の付加的なデータまたは他のセンサデータによって修正した後に）、衝突警告システムへと出力される。

本発明は、本明細書に記載した実施例および本願明細書内で強調されたアスペクトに制限されず、むしろ、添付した請求項によって示された範囲内で、当業者の行為の範囲にある多数の変更が可能である。

Claims (11)

1. 車両（１００）のパーキングアシストシステム（１０２）における駐車軌道（１２２〜１２６）を継続的に計算する、検査するおよび／または適応させる方法であって、
   ・車両カメラ（１１０）によって、時間的に連続する、一連の車両周辺画像を撮影するステップ（３０４）と、
   ・前記一連の画像に基づいて、車両周辺にある対象物（１０６、１０８）に関係する少なくとも１つのモーションフローを求めるステップ（３０６）と、
   ・前記車両の周囲に反応しない車両センサ（２０４）からの現在の車両運動に関する周辺に依存しないデータと、前記少なくとも１つのモーションフローとに基づいて、前記車両の自己運動を求めるステップ（３０８）と、
   ・求められた自己運動に基づいて、前記車両が事前に計算された駐車軌道（１２２〜１２６）に実際に従っているのかを監視するステップ（３１０）と、
   を前記システムが制御して行い、
   前記車両の自己運動を求めるステップ（３０８）は、前記周辺に依存しないデータに基づいて求められた前記車両の自己運動を、前記車両カメラの視野における前記対象物（１０６、１０８）の動きに基づいて修正することを含む、
   ことを特徴とする、方法。
2. 前記車両カメラ（１１０）はリアビューカメラであり、車両の後方周辺の画像を撮影する、請求項１記載の方法。
3. 前記車両（１００）の自己運動を求めるために、さらに、現在の速度および／または現在の操舵角度を測定する前記車両センサ（２０４）のデータを前記システムが使用する、請求項１または２記載の方法。
4. 前記車両（１００）の自己運動を求めるために、さらに、車両周辺にある対象物（１０６、１０８）との間隔を測定する、前記車両（１００）の超音波センサ（１１２）のデータを前記システムが使用する、請求項１から３までのいずれか一項記載の方法。
5. 前記システムが、前記少なくとも１つのモーションフローから衝突余裕時間を計算し、当該衝突余裕時間を、前記自己運動の特定および／または衝突警告の特定に使用する、請求項１から４までのいずれか一項記載の方法。
6. 前記少なくとも１つの求められたモーションフローおよび少なくとも１つの他の求められたモーションフロー、および／または、前記車両センサ（２０４）及び前記超音波センサ以外のセンサの他のデータに基づいて、前記車両周辺にある対象物の自己運動を前記システムが検出する、請求項４記載の方法。
7. プログラミング可能なコンピュータ装置上で実行される際に、請求項１から６までのいずれか一項記載の方法の各ステップを前記コンピュータ装置に実行させるための、
   コンピュータプログラム。
8. 駐車軌道（１２２〜１２６）を継続的に計算する、検査するおよび／または適応させるように構成されているパーキングアシストシステム（１０２）であって、当該パーキングアシストシステムは、
   ・時間的に連続する、一連の車両周辺画像を撮影する車両カメラ（１１０）と、
   ・前記一連の画像に基づいて、車両周辺にある対象物（１０６、１０８）に関係する少なくとも１つのモーションフローを求めるコンポーネント（２１２）と、
   ・前記車両の周囲に反応しない車両センサ（２０４）からの現在の車両運動に関する周辺に依存しないデータと、前記少なくとも１つのモーションフローとに基づいて、前記車両の自己運動を求めるコンポーネント（２１４）と、
   ・求められた自己運動に基づいて、前記車両が事前に計算された駐車軌道（１２２〜１２６）に実際に従っているのかを監視するコンポーネント（２２０）と、
   を有しており、
   前記周辺に依存しないデータに基づいて求められた前記車両の自己運動を、前記車両カメラの視野における前記対象物（１０６、１０８）の動きに基づいて修正する、
   ことを特徴とする、パーキングアシストシステム。
9. 前記車両カメラ（１１０）はリアビューカメラであり、車両の後方周辺の画像を撮影する、請求項８記載のパーキングアシストシステム。
10. 前記少なくとも１つのモーションフローから衝突余裕時間を計算し、当該衝突余裕時間を、前記自己運動の特定および／または衝突警告の特定に使用する、請求項８または９記載のパーキングアシストシステム。
11. 前記少なくとも１つの求められたモーションフローおよび少なくとも１つの他の求められたモーションフロー、および／または、前記車両センサ（２０４）以外のセンサの他のデータに基づいて、前記車両周辺にある対象物の自己運動を検出する、請求項８から１０までのいずれか一項記載のパーキングアシストシステム。

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