JP6496619B2 - 車両用駐車支援装置 - Google Patents

Description

本発明は、車両を駐車させる際に、目標駐車位置を自動的に検出して、目標駐車位置に適切な駐車形態で自動駐車させる車両用駐車支援装置に関するものである。

昨今、車両を所定の駐車位置に駐車する際に、目標駐車位置を自動的に検出して、車両を現在位置から目標駐車位置まで自動運転させて自動駐車を行う、車両用駐車支援装置の開発が盛んに行われている。

このような車両用駐車支援装置においては、隣り合う駐車車両の間の距離を測定して、この距離に基づいて、自車を駐車させる際の駐車形態（並列駐車，縦列駐車）を判断している（例えば特許文献１）。

特開２０１３−５２７５４号公報

しかしながら、特許文献１に記載された車両用駐車支援装置にあっては、例えば図１２Ａに示す状況にあっては、本来並列駐車によって、駐車スペース１１０または駐車スペース１１１に自動駐車を行うべきであるが、図１２Ｂに示すように、車両間隔Ｄの大きさに基づいて車両１００が採るべき駐車形態を判定しているため、駐車スペース１１４に縦列駐車によって駐車すべきであると判定してしまう虞があった。

本発明は、上記課題に鑑みてなされたもので、車両を自動駐車させる際に採るべき駐車形態を、確実かつ容易に判定することを目的とするものである。

前記課題を解決するために、本発明に係る車両用駐車支援装置は、車両に備えられて、前記車両から周囲の物体までの距離を計測する少なくとも１つの距離計測部と、前記車両の周囲の画像を撮像する少なくとも１つの撮像部と、前記距離計測部の計測結果に基づいて、前記車両の周囲にある駐車車両の位置と前記駐車車両の駐車方向を推定する駐車方向推定部と、前記撮像部で撮像された画像の中から、前記駐車車両の駐車姿勢を表す駐車姿勢特徴を検出して、前記駐車姿勢特徴に基づいて、前記駐車車両の駐車形態を推定する駐車車両姿勢推定部と、前記撮像部で撮像された画像の中から、駐車スペースの形状を示す駐車スペース特徴を検出して、前記駐車スペース特徴に基づいて、前記駐車スペースにおける駐車形態を推定する駐車形態推定部と、前記車両を前記駐車スペースに駐車させる際の移動経路を推定する駐車経路推定部と、前記駐車方向推定部と前記駐車車両姿勢推定部，前記駐車形態推定部、および前記駐車経路推定部の検出結果に基づいて、前記車両を前記駐車スペースに駐車させる際の駐車形態を判定する駐車形態判定部と、を有することを特徴とする。

このように構成された本発明に係る車両用駐車支援装置によれば、前記した構成としたため、自車両の近傍にある駐車車両間の距離のみならず、駐車車両の位置と駐車方向・駐車姿勢，駐車スペースの形状，駐車時に採ることができる経路を考慮して自車両が駐車する際に採るべき駐車形態を判定するため、例えば、駐車車両間の距離のみに基づいて駐車形態を判定することによる誤判定を防止することができるとともに、自車両を自動駐車させる際に採るべき駐車形態を、確実かつ容易に判定することができる。

本発明の実施例１に係る車両用駐車支援装置を備えた車両の外観を示す上面図である。 実施例１に係る車両用駐車支援装置の具体的なハードウェア構成を示すハードウェアブロック図である。 実施例１に係る車両用駐車支援装置の機能構成を示す機能ブロック図である。 実施例１で行う駐車方向推定処理の概要を示す図である。 駐車車両の位置と駐車方向を推定する方法について説明する図であり、計測された障害物構成点に基づいて作成された障害物マップの１例を示す図である。 ナンバープレート検出処理を行うために車両左側方の撮像を行っている状態を示す第１の図である。 ナンバープレート検出処理を行うために車両左側方の撮像を行っている状態を示す第２の図である。 図５Ａの状態で観測された画像Ｉ（ｘ，ｙ）の中からナンバープレートを検出した結果を示す図である。 図５Ｂの状態で観測された画像Ｉ（ｘ，ｙ）の中からタイヤを検出した結果を示す図である。 車止め検出処理を行うために撮像を行っている状態を示す第１の図である。 図７Ａの状態で観測された画像Ｉ（ｘ，ｙ）の中から車止めを検出した結果を示す図である。 駐車経路推定処理について説明する第１の図である。 駐車経路推定処理において、並列駐車の適用可能性を検討する様子について説明する図である。 駐車経路推定処理において、縦列駐車の適用可能性を検討する様子について説明する図である。 駐車枠線検出処理を行うために撮像を行っている状態を示す図である。 図９Ａの状態で観測された画像の中から駐車枠線を検出する処理について説明する図である。 実施例１において行われる一連の処理の流れを示すフローチャートである。 図１０のフローチャートにおける駐車形態判定処理の流れを示す第１のフローチャートである。 駐車形態判定処理の流れを示す、図１１Ａに続くフローチャートである。 比較例における課題について説明する第１の図である。 比較例における課題について説明する第２の図である。

以下、本発明に係る車両用駐車支援装置の具体的な実施形態について、図面を参照して説明する。

本実施例は、車両が自ら判断した駐車スペースに、適切な駐車形態で、車両を自動的に駐車させるものである。
（ハードウェア構成の説明）

まず、本装置のハードウェア構成について図１と図２を用いて説明する。本実施例の車両用駐車支援装置１０は、図１に示す車両１００に実装されている。車両１００の前後左右には、図１に示すように小型カメラが備えられている。

具体的には、車両１００のフロントバンパやフロントグリルには、車両１００の前方に向けて前方カメラ２０ａが装着されている。また、車両１００のリアバンパやリアガーニッシュには、車両１００の後方に向けて後方カメラ２０ｂが装着されている。そして、車両１００の左ドアミラーには、車両１００の左側方に向けて左側方カメラ２０ｃが装着されて、車両１００の右ドアミラーには、車両１００の右側方に向けて右側方カメラ２０ｄが装着されている。

前方カメラ２０ａ，後方カメラ２０ｂ，左側方カメラ２０ｃ，右側方カメラ２０ｄには、それぞれ広角レンズや魚眼レンズが装着されており、４台のカメラで車両１００の周囲の路面を含む領域を漏れなく観測することができるようになっている。

さらに、図１に示すように、車両１００の前後左右には、超音波ソナー３０ａ〜３０ｆからなる測距装置が装着されている。

具体的には、車両１００のフロントバンパやフロントグリルには、車両１００の前方に向けてソナー３０ａが装着されている。また、車両１００の左側方部には、車両１００の左側方に向けてソナー３０ｂ，３０ｃが装着されている。そして、車両１００のリアバンパやリアガーニッシュには、車両１００の後方に向けてソナー３０ｄが装着されており、車両１００の右側方部には、車両１００の右側方に向けてソナー３０ｅ，３０ｆが装着されている。

これらのソナー３０ａ〜３０ｆは、それぞれ左右方向に広がった測距範囲を有しており、全てのソナー３０ａ〜３０ｆを合わせて、車両１００の周囲を漏れなく測距できるようになっている。

なお、ソナー３０ａ〜３０ｆの代わりに、ミリ波レーダ等のレーダを設置しても構わない。一般に、レーダはソナーに対して遠方の測距性能に優れるため、自動駐車を行う際に必要となる車両１００の周囲の距離範囲に基づいて、使用するセンサを適宜選択すればよい。

車両用駐車支援装置１０は、図２に示す各ユニットから構成される。

すなわち、車両用駐車支援装置１０は、車両１００に搭載された、前方カメラ２０ａ，後方カメラ２０ｂ，左側方カメラ２０ｃ，右側方カメラ２０ｄと、これらのカメラを制御するとともに、駐車枠線の検出，周囲の駐車車両の姿勢の推定および駐車形態の推定を行うカメラＥＣＵ２２と、前述したソナー３０ａ〜３０ｆと、これらのソナーを制御するとともに、周囲の駐車車両の駐車方向の推定を行うソナーＥＣＵ３２を有する。また、車両１００の現在位置を特定するためのカーナビゲーションシステム４６を備えている。

なお、カーナビゲーションシステム４６は、車両１００の車輪速を検出する車輪速センサ４７と、車両１００の舵角を検出する舵角センサ４８を備えている。

さらに、車両用駐車支援装置１０は、自動駐車の開始を指示する自動駐車開始スイッチ２４を備えるとともに、カメラＥＣＵ２２およびソナーＥＣＵ３２で検出された情報に基づいて、自動駐車を行う際に必要となる駐車経路の推定を行うとともに、車両１００が採るべき駐車形態を推定して目標駐車位置を決定して、必要な車両制御情報を決定する車両制御ＥＣＵ６０を有する。そして、車両制御ＥＣＵ６０で決定した車両制御情報に基づいて、車両１００の操舵角を制御するステアリング制御ユニット７０と、車両１００のスロットルを制御するスロットル制御ユニット８０と、車両１００のブレーキを制御するブレーキ制御ユニット９０と、を備えている。

ステアリング制御ユニット７０は、パワステアクチュエータ７２を駆動して、車両１００の操舵角を制御する。

スロットル制御ユニット８０は、スロットルアクチュエータ８２を駆動して、車両１００のスロットルを制御する。

ブレーキ制御ユニット９０は、ブレーキアクチュエータ９２を駆動して、車両１００のブレーキを制御する。

なお、カメラＥＣＵ２２およびソナーＥＣＵ３２と、車両制御ＥＣＵ６０との間は、車内ＬＡＮであるセンサ情報ＣＡＮ５０によって接続されている。また、ステアリング制御ユニット７０，スロットル制御ユニット８０，ブレーキ制御ユニット９０と、車両制御ＥＣＵ６０との間は、車内ＬＡＮである車両情報ＣＡＮ５２によって接続されている。

ここで、図２において、ソナー３０ａ〜３０ｆの代わりに、レーダ４０ａ〜４０ｆを設置しても構わない。なお、レーダ４０ａ〜４０ｆを設置したときは、これらのレーダ４０ａ〜４０ｆを制御するとともに、周囲の駐車車両の駐車方向の推定を行うレーダＥＣＵ４２が設置される。

ソナー３０ａ〜３０ｆとレーダ４０ａ〜４０ｆは、その測距範囲が異なるため、もちろん、ソナー３０ａ〜３０ｆとレーダ４０ａ〜４０ｆを混在させて使用しても構わない。なお、以後の説明では、簡単のため、ソナー３０ａ〜３０ｆとソナーＥＣＵ３２のみが実装されているものとする。
（機能構成の説明）

次に、図３を用いて、車両用駐車支援装置１０の機能構成について説明する。

車両用駐車支援装置１０は、撮像部１１２と、距離計測部１２０と、駐車枠線検出部１３０と、駐車車両姿勢推定部１４０と、駐車形態推定部１５０と、駐車方向推定部１６０と、駐車経路推定部１７０と、現在位置推定部１７５と、駐車形態判定部１８０と、目標駐車位置決定部１９０と、自動駐車実行部２００と、からなる。

撮像部１１２は、図１，図２で説明した前方カメラ２０ａ，後方カメラ２０ｂ，左側方カメラ２０ｃ，右側方カメラ２０ｄからなる。

距離計測部１２０は、図１，図２で説明したソナー３０ａ〜３０ｆからなる。

駐車枠線検出部１３０は、撮像部１１２で撮像された車両１００の周囲の画像の中から、駐車スペースの境界線を示す駐車枠を検出する。詳しくは後述する。

駐車車両姿勢推定部１４０は、撮像部１１２で撮像された画像の中から、車両１００の周囲にある駐車車両の駐車姿勢を表す駐車姿勢特徴を検出して、検出された駐車姿勢特徴に基づいて、駐車車両の駐車形態を推定する。

なお、本実施例にあっては、駐車姿勢特徴として駐車車両のナンバープレートと、駐車車両のタイヤを検出する。駐車車両のナンバープレートは、ナンバープレート検出部１４２で検出されて、駐車車両のタイヤは、タイヤ検出部１４４で検出される。詳しくは後述する。

駐車形態推定部１５０は、撮像部１１２で撮像された画像の中から、駐車スペースの形状を示す駐車スペース特徴を検出して、検出された駐車スペース特徴に基づいて、駐車スペースにおける駐車形態を推定する。

なお、本実施例にあっては、駐車スペース特徴として、駐車スペースの端部に存在する車止めを検出する。この機能は、車止め検出部１５２で行われる。詳しくは後述する。

駐車方向推定部１６０は、距離計測部１２０の計測結果に基づいて、車両１００の周囲にある駐車車両の位置と駐車車両の駐車方向を推定する。詳しくは後述する。

駐車経路推定部１７０は、車両１００の周囲の路面領域を検出して、検出された路面領域に基づいて、車両１００を駐車スペースに駐車させるための移動経路を推定する。詳しくは後述する。

現在位置推定部１７５は、車両１００の現在位置を推定する。

駐車形態判定部１８０は、駐車方向推定部１６０と駐車車両姿勢推定部１４０，駐車形態推定部１５０、および駐車経路推定部１７０の検出結果に基づいて、車両１００を駐車スペースに駐車させる際の駐車形態を判定する。詳しくは後述する。

目標駐車位置決定部１９０は、駐車形態判定部１８０において判定された駐車形態と、距離計測部１２０で計測された車両１００の周囲の障害物マップに基づいて車両１００の目標駐車位置を決定する。詳しくは後述する。

自動駐車実行部２００は、目標駐車位置決定部１９０で決定した目標駐車位置と駐車経路推定部１７０で推定した移動経路に基づいて、車両１００の車速，操舵角，ブレーキを制御することによって、車両１００の自動駐車を実行する。詳しくは後述する。

次に、図３に示した各ブロックの機能について、順を追って説明する。
（駐車方向推定部における駐車方向推定機能の説明）

図４Ａ，図４Ｂを用いて、駐車方向推定部１６０が有する駐車方向推定機能について説明する。

車両１００が駐車場に進入した際に、距離計測部１２０（図３）の作用によって、車両１００の周囲の障害物までの距離が測定される。

図４Ａは、距離計測部１２０（図３）が車両１００の周囲の測距を行っている様子を示す図である。特に、図４Ａの例は、車両１００に設置されたソナー３０ａとソナー３０ｂが測距を行っている様子を示している。

図４Ａに示す通り、ソナー３０ｂは、その測距範囲３１ｂの内部に駐車車両１０２の車影を捕捉して、駐車車両１０２を構成する外表面の位置座標を出力する。すなわち、図４Ａに示す障害物構成点１０２ａ〜１０２ｈ（点列）の位置座標が出力される。

その後、車両１００が紙面右方向に前進すると、駐車車両１０４がソナー３０ａの測距範囲３１ａに駐車車両１０４が捕捉されて、駐車車両１０４を構成する外表面の位置座標が出力される。すなわち、図４Ａに示す障害物構成点１０４ａ〜１０４ｇ（点列）の位置座標が出力される。

ソナーＥＣＵ３２（図２）は、これらの障害物構成点１０２ａ〜１０２ｈ，１０４ａ〜１０４ｇ（点列）の位置座標を受信して、駐車方向推定部１６０（図３）に送信する。

駐車方向推定部１６０（図３）は、受信した障害物構成点１０２ａ〜１０２ｈ，１０４ａ〜１０４ｇ（点列）の位置座標を、図４Ｂに示す１枚の障害物マップ３００に統合する。

異なる時刻に取得された複数の障害物構成点１０２ａ〜１０２ｈ，１０４ａ〜１０４ｇ（点列）を１枚の障害物マップ３００に統合するために、駐車方向推定部１６０（図３）は、障害物構成点１０２ａ〜１０２ｈ，１０４ａ〜１０４ｇが取得された際の車両１００の現在位置情報を用いる。

すなわち、距離計測部１２０（図３）で車両１００の周囲を測距したタイミングで、同時に現在位置推定部１７５において車両１００の現在位置を推定して、距離計測部１２０で計測された障害物構成点（点列）（例えば１０２ａ〜１０２ｈ）の座標と車両１００の現在位置とを関連付けて駐車方向推定部１６０に記憶しておく。同様にして、障害物構成点１０４ａ〜１０４ｇ（点列）の座標と、それらの障害物構成点１０４ａ〜１０４ｇが計測された際の車両１００の現在位置とを関連付けて駐車方向推定部１６０に記憶しておく。

駐車方向推定部１６０は、このようにして記憶された障害物構成点（点列）の座標と、それらの障害物構成点が得られた際の車両１００の現在位置と、に基づいて、図４Ｂに示す障害物マップ３００を作成する。

具体的には、車両１００の現在位置情報と、車両１００の現在位置を特定するために設けた所定の基準点（例えば車両１００の面積重心位置等）から見たソナー３０ａ，３０ｂの設置座標、および、各ソナー３０ａ，３０ｂで計測された障害物構成点１０２ａ〜１０２ｈ，１０４ａ〜１０４ｇ（点列）の座標を合成して、図４Ｂに示すようにＸＹ座標系にマッピングする。

次に、駐車方向推定部１６０は、生成された障害物マップ３００に対して、障害物構成点１０２ａ〜１０２ｈ，１０４ａ〜１０４ｇ（点列）を個々の障害物毎に弁別する、いわゆるクラスタリング処理を行う。具体的には、個々の障害物構成点同士の距離を計算して、所定距離以内に接近している障害物構成点は同一の障害物によるものであると判定して、同じグループに纏める。

図４Ｂは、このクラスタリングを行った結果を示している。すなわち、計測された結果は、障害物構成点１０２ａ〜１０２ｈ（点列）からなるグループ３０２ａと、障害物構成点１０４ａ〜１０４ｇ（点列）からなるグループ３０２ｂに弁別される。

次に、障害物マップ３００上において、弁別された個々のグループ３０２ａ，３０２ｂに、それぞれ、車両の大きさと形状を模した矩形を当てはめる処理を行う。すなわち、直交する２方向に沿って延びる点列へのグルーピングを行う。図４Ｂの例では、グループ３０２ａに対して長辺１０５ａ（辺長Ｌ１）と短辺１０５ｂ（辺長Ｌ２）が当てはめられて、グループ３０２ｂに対して長辺１０５ｃ（辺長Ｌ３）と短辺１０５ｄ（辺長Ｌ４）が当てはめられる。

なお、計測された障害物構成点（点列）が駐車車両以外であるとき、例えば建造物等の障害物であるときには、車両の大きさと形状を模した矩形を当てはめることができないため、車両以外の障害物があることを認識することができる。そして、その障害物を構成する障害物構成点を除外して処理を進める。

さらに、駐車方向推定部１６０は、当てはめられた複数の矩形領域の位置関係（並び方向、隣接する矩形間の距離等）を分析する。その結果、図４Ｂに示す例では、複数の矩形が、短辺に沿う方向に横並びに配置されていることが認識される。

駐車方向推定部１６０は、この認識結果に基づいて、障害物マップ３００の中で、駐車車両は並列駐車を行っているものと推定することができる。同様にして、複数の矩形が、長辺に沿う方向に縦並びに配置されていることが認識されたときには、駐車車両は縦列駐車しているものと推定することができる。
（駐車車両姿勢推定部におけるナンバープレート検出機能の説明）

駐車車両姿勢推定部１４０は、撮像部１１２で撮像された画像の中から、車両１００の周囲にある駐車車両の駐車姿勢を表す駐車姿勢特徴として、ナンバープレートとタイヤを検出して、検出された結果に基づいて駐車車両の駐車形態を推定する。

まず、図５Ａ〜図５Ｃ，図６を用いて、駐車姿勢特徴のひとつであるナンバープレート検出機能について説明する。このナンバープレート検出機能は、ナンバープレート検出部１４２（図３）が有している。

車両１００から、周囲に駐車している他車両を観測したときに、他車両のナンバープレートの見え方は、他車両の駐車姿勢を特定するための重要な特徴となる。すなわち、図５Ａに示すように、左側方カメラ２０ｃで観測された画像の中にナンバープレートが写っていたときは、駐車車両１０２は車両１００に直交する方向を向いて駐車している可能性が高いことがわかる。

一方、図５Ｂに示す状態にあるときは、左側方カメラ２０ｃで観測された画像の中には、図６に示すようにナンバープレートが写らない。したがって、車両１００の左側方にある障害物は車両であるか否か判定することはできない。

このように、ナンバープレートの有無のみでは、障害物が車両であるか否かを確実に判定することができないため、前述したソナー３０ａ〜３０ｆ（図２）で検出された障害物構成点（点列）の情報、さらに、後述するタイヤ検出処理も併用する必要がある。

すなわち、図５Ａの場面では、左側方カメラ２０ｃによって図５Ｃに示す画像Ｉ（ｘ，ｙ）が観測されるとともに、図５Ａに図示しないソナーによって車両１００の左側方に障害物構成点（点列）があることが検出される。そして、ナンバープレート検出部１４２（図３）によって、画像Ｉ（ｘ，ｙ）の中にナンバープレート２１０が写っていることが認識される。これによって、車両１００の左側方に、車両１００に直交する方向を向いた駐車車両１０２が存在しているものと認識される。

一方、図５Ｂの場面では、左側方カメラ２０ｃによって図６に示す画像Ｉ（ｘ，ｙ）が観測されるとともに、図５Ｂに図示しないソナーによって車両１００の左側方に障害物構成点（点列）があることが検出される。そして、ナンバープレート検出部１４２（図３）によって、画像Ｉ（ｘ，ｙ）の中にナンバープレート２１０が写っていないことが認識される。これによって、車両１００の左側方に障害物があることは認識されるが、この障害物が車両であることまでは認識できない。

ナンバープレート検出部１４２は、観測された画像Ｉ（ｘ，ｙ）（図５Ｃ，図６）の中からナンバープレートを検出する画像処理を行う。画像処理を用いたナンバープレートの検出は、例えば駐車場管理システムや道路における通行車両の管理システムとして実用化されており、様々な検出方法が提案されている。ナンバープレート検出部１４２においては、そのいずれの方法を用いてもよい。

例えば、日本国内で使用されているナンバープレートは、４桁以内の数字からなる一連指定番号と呼ばれる１桁から４桁のアラビア数字を含むため、テンプレートマッチング等の手法によって、少なくともこの一連指定番号の認識を行うことにより、ナンバープレートであることを認識することができる。

もちろん、より多くの特徴（ナンバープレートの色，分類番号，一連指定番号の左隣の１文字のひらがな）を認識しても構わない。

なお、図５Ａに示すように、駐車車両１０２が車両１００と直交しているときは、図５Ｃに示すようにナンバープレート２１０が最も確実に観測される。そして、駐車車両１０２が車両１００に対して斜めに駐車しているときほど、ナンバープレート２１０は斜め方向から画像化されるため、認識しにくくなる。

すなわち、駐車車両１０２が車両１００に対して斜めに駐車しているときほど、前述したテンプレートマッチングによって得られるマッチング度合が低くなる。すなわち、このマッチング度合に応じて、駐車車両１０２と車両１００が直交している状態が最大となるようなスコアを付けることによって、車両１００と駐車車両１０２の直交性を表現してもよい。
（駐車車両姿勢推定部におけるタイヤ検出機能の説明）

次に、図５Ａ，図５Ｂ，図６を用いて、駐車車両の駐車姿勢を表す別の駐車姿勢特徴である、タイヤ検出機能について説明する。このタイヤ検出機能は、タイヤ検出部１４４（図３）が有している。

車両１００から、周囲に駐車している他車両を観測したときに、他車両のタイヤの見え方は、他車両の駐車姿勢を特定するための重要な特徴となる。すなわち、図５Ｂに示すように、左側方カメラ２０ｃで観測された画像の中には、図６に示すようにタイヤ２２０が円形状に写る。したがって、駐車車両１０６は車両１００と平行な方向を向いて駐車している可能性が高いことがわかる。

一方、図５Ａに示す状態で、左側方カメラ２０ｃで観測された画像の中には、図５Ｃに示すようにタイヤ２２２は略矩形状に観測されて、円形状のタイヤは観測されない。したがって、タイヤ検出処理のみでは、車両１００の左側方の障害物が車両であるか否かの判定を行うことはできない。

なお、円形領域が観測されただけで、それを駐車車両であると判断することはできないため、前述したソナー３０ａ〜３０ｆ（図２）で検出された障害物構成点（点列）の情報と合わせて判断を行う必要がある。

すなわち、図５Ｂの場面では、左側方カメラ２０ｃによって図６に示す画像Ｉ（ｘ，ｙ）が観測されるとともに、ソナー３０ａ〜３０ｆ（図２）によって車両１００の左側方に障害物構成点（点列）があることが検出される。そして、タイヤ検出部１４４（図３）によって、画像Ｉ（ｘ，ｙ）の中に円形のタイヤ２２０が写っていることが認識される。これによって、車両１００の左側方に、車両１００の向きと平行な方向を向いた駐車車両１０６が存在しているものと認識することができる。

一方、図５Ａの場面では、左側方カメラ２０ｃによって図５Ｃに示す画像Ｉ（ｘ，ｙ）が観測されるとともに、ソナー３０ａ〜３０ｆ（図２）によって車両１００の左側方に障害物構成点（点列）があることが検出される。そして、画像Ｉ（ｘ，ｙ）の中に円形のタイヤが観測されないため、車両１００の左側方に障害物があることは認識されるが、この障害物が車両であることまでは認識できない。

タイヤ検出部１４４は、観測された画像Ｉ（ｘ，ｙ）（図５Ｃ，図６）の中から円形のタイヤ２２０を検出する画像処理を行う。画像処理を用いた円形領域の検出は、例えばテンプレートマッチングやハフ変換等の画像処理手法を用いて行うことができる。これらの画像処理手法は広く公知であるため、詳細な説明は省略する。

なお、図５Ｂに示すように、駐車車両１０６が車両１００と平行な位置関係にあるときは、図６に示すように、観測されるタイヤ２２０の円形度が最も高くなる。

すなわち、タイヤとして検出された領域の周囲長Ｌとその領域の面積Ｓから、４πＳ／Ｌ^２の値を算出する。このとき、算出された値が１に近いほど、タイヤとして検出された領域が円に近い、すなわち円形度が高いと判断される。

一方、駐車車両１０６が車両１００に対して斜めに駐車しているときほど、タイヤ２２０は楕円形状に観測されるため、タイヤとして検出された領域の円形度が低くなる。

そのため、検出されたタイヤの円形度に応じて、駐車車両１０６と車両１００が平行な状態にあるときに最大となるようなスコアを付けることによって、車両１００と駐車車両１０６の平行性を表現してもよい。

ここで、図６において、タイヤ２２０とともにホイール２２４も円形状に観測されるため、タイヤ検出部１４４（図３）はタイヤの代わりにホイールを検出するようにしてもよい。また、駐車車両１０６の前輪は、駐車した際の操舵状態によっては車両に対して斜め方向を向くため、楕円形状に観測される。そのため、タイヤ検出部１４４は、タイヤの見え方と車両の向きが一致する、後輪を検出するのが望ましい。前輪が写るか後輪が写るかの判断は、例えば、図６に示した駐車車両１０６の車影を、車両のサイドビュー形状を模したテンプレートとマッチングすることによって行うことができる。
（駐車形態推定部における車止め検出機能の説明）

次に、図７Ａ，図７Ｂを用いて、駐車形態推定部１５０が有する車止め検出機能について説明する。

図７Ｂに示すように、車両１００の左側方カメラ２０ｃで観測された画像Ｉ（ｘ，ｙ）の中に、車両１００の進行方向に沿って整列した車止め２３０が写っているときは、左側方カメラ２０ｃの撮像範囲２１ｃの中に、車止め２３０に向かって駐車する駐車スペースがあって、その駐車スペースは、車止め２３０の整列方向に基づいて、車両１００が並列駐車可能なスペースであると推定することができる。

車止め２３０の検出は、画像Ｉ（ｘ，ｙ）の中から直方体形状の物体を検出する画像処理、例えばテンプレートマッチングを用いて行うことができる。そして、検出された直方体の整列方向を判断する。このとき、直方体が複数検出されたときほど、高い確信度で駐車スペースが検出されたと判断してもよい。
（駐車経路推定部における駐車経路推定機能の説明）

次に、図８Ａ，図８Ｂ，図８Ｃを用いて、駐車経路推定部１７０が有する駐車経路推定機能について説明する。

図８Ａに示すように、車両１００は紙面右方向に前進しながら、ソナー３０ｂ，３０ｃ，３０ｅ，３０ｆ（図１）によって、車両１００の左側方部および右側方部の障害物構成点２５０ａ，２５０ｂ，２５０ｃ（点列）を検出する。なお、車両１００の左側には、駐車車両１０６，１０８が間隔をおいて駐車しており、車両１００の右側には、障害物２４０が存在しているものとする。

このようにして検出された障害物構成点２５０ａ，２５０ｂ，２５０ｃ（点列）は、前述した駐車方向推定部１６０（図３）において、図８Ｂ，図８Ｃに示す障害物マップ３００に統合される。このとき、検出された障害物構成点２５０ａ，２５０ｂ，２５０ｃは、個々の障害物にグルーピングされた後、線分が当てはめられて、各障害物の辺縁を特定可能な情報とされる。これによって、図８Ｂ，図８Ｃに示すように、各障害物の辺縁を示す障害物辺縁データ２５２ａ，２５２ｂ，２５２ｃが得られる。

駐車経路推定部１７０は。このようにして形成された障害物マップ３００上において、車両１００の周囲の路面領域２５４を検出して、さらに、車両１００を駐車スペースに駐車させるための移動経路を推定する。

具体的には、図８Ｂにおいて、車両１００の現在位置を障害物マップ３００上にプロットして、車両１００と障害物構成点２５０ａ，２５０ｂ，２５０ｃ（点列）の間の領域は路面領域２５４をなすものと判断する。そして、車両１００を駐車スペースまで移動させたときの、車両１００の左前端１００ａの移動軌跡２４２ａ（移動経路）と、右前端１００ｂの移動軌跡２４２ｂ（移動経路）をそれぞれ計算する。なお、車両１００の左前端１００ａと右前端１００ｂの位置は、予めわかっている車両１００のサイズに基づいて算出することができる。

図８Ｂ，図８Ｃにおいて、駐車スペースへの駐車形態は未知であるため、図８Ｂに示すように並列駐車した場合の移動軌跡２４２ａ，２４２ｂ（移動経路）と、図８Ｃに示すように縦列駐車した場合の移動軌跡２４４ａ，２４４ｂ（移動経路）をそれぞれ算出する。車両１００の移動軌跡（移動経路）は、車両１００のサイズと操舵可能な角度範囲、および車両１００の周囲の障害物マップ３００と路面領域２５４がわかれば計算によって算出することができる。

図８Ｂの例では、車両１００の右前端１００ｂが、障害物辺縁データ２５２ｃに接触してしまうため、並列駐車できないことがわかる。

一方、図８Ｃの例では、障害物辺縁データ２５２ａ，２５２ｂ，２５２ｃに接触することなく縦列駐車が可能であることがわかる。

駐車経路推定部１７０は、このような一連の評価を行って、車両１００は縦列駐車が可能であると推定する。
（駐車枠線検出部における駐車枠線検出機能の説明）

次に、図９Ａ，図９Ｂを用いて、駐車枠線検出部１３０（図３）が有する駐車枠線検出機能について説明する。

駐車枠線検出部１３０は、図９Ａに示すように、車両１００の周囲から駐車スペース１１６を構成する駐車枠線２６０の検出を行う。このとき、駐車枠線検出部１３０は、左側方カメラ２０ｃで観測された画像Ｉ（ｘ，ｙ）（図９Ｂ）を左から右に向かってスキャンしながら、濃淡値が大きく変化する画素を検出する。

具体的には、暗い濃淡値が明るく変化する＋エッジ点と、明るい濃淡値が暗く変化する−エッジ点を探し、所定の間隔以内の接近した＋エッジ点と−エッジ点の中点を駐車枠線候補点として検出する。

図９Ｂの例では、縦方向位置ｙ＝ｙ１において、駐車枠線候補点Ｅ１，Ｅ２，Ｅ３が検出される。また、縦方向位置ｙ＝ｙ２において、駐車枠線候補点Ｅ４，Ｅ５，Ｅ６が検出される。同様の検出をより多くの縦方向位置ｙに対して行う。

次に、駐車枠線検出部１３０は、検出された駐車枠線候補点Ｅ１〜Ｅ６を構成要素とする、画像Ｉ（ｘ，ｙ）の縦方向（ｙ方向）に沿う複数の線分を探索する。図９Ｂの例では、３本の駐車枠線２６１，２６２，２６３が発見される。

なお、駐車スペース１１６の中に駐車枠線２６０が引かれていない場合は、駐車枠線検出部１３０は駐車枠線を検出することができないため、駐車枠線を未検出の状態で処理を終了する。
（駐車形態判定部における駐車形態判定機能の説明）

次に、駐車形態判定部１８０が有する駐車形態判定機能について説明する。駐車形態判定部１８０は、前述した駐車方向推定部１６０，駐車車両姿勢推定部１４０，駐車形態推定部１５０，駐車経路推定部１７０、および駐車枠線検出部１３０の各々の処理結果に基づいて、車両１００を駐車スペースに駐車させる際の適切な駐車形態を判定する。

具体的には、駐車枠線検出部１３０の検出結果に基づいて、適切な駐車形態を決定する。

そして、駐車枠線が引かれていないときは、駐車枠線検出部１３０以外の前述した各部位で行った処理結果に応じて、並列駐車を行うのが適切であることを示す並列駐車スコアＳｐと、縦列駐車を行うのが適切であることを示す縦列駐車スコアＳｓをそれぞれ算出する。

前述した全ての処理が終了したときに、並列駐車スコアＳｐが第１所定値Ｓth１を超えていたときには並列駐車を行うのが適当であると判定する。一方、縦列駐車スコアＳｓが第２所定値Ｓth２を超えていたときには縦列駐車を行うのが適当であると判定する。そして、並列駐車スコアＳｐが第１所定値Ｓth１を超えず、なおかつ縦列駐車スコアＳｓが第２所定値Ｓth２を超えていないときは、駐車不可と判定する。詳しくは、後述する処理の流れで説明する。
（目標駐車位置決定部における目標駐車位置決定機能の説明）

次に、目標駐車位置決定部１９０が有する目標駐車位置決定機能について説明する。目標駐車位置決定部１９０は、駐車形態判定部１８０において判定された駐車形態と、距離計測部１２０で計測された車両１００の周囲の物体までの距離情報に基づいて作成された障害物マップ３００を用いて車両１００の目標駐車位置を決定する。

具体的には、図８Ｂ，図８Ｃに示した障害物マップ３００の上で、駐車形態判定部１８０で推定された適切な駐車形態を採った際の目標駐車位置を算出する。
（自動駐車実行部における自動駐車実行機能の説明）

最後に、自動駐車実行部２００が有する自動駐車実行機能について説明する。自動駐車実行部２００は、目標駐車位置決定部１９０で決定した目標駐車位置と駐車経路推定部１７０で推定した移動経路に基づいて、車両１００の車速，操舵角，ブレーキを制御することによって、並列駐車または縦列駐車により車両１００の自動駐車を実行する。

具体的には、車両１００の車速，操舵角，ブレーキを制御して、駐車経路推定部１７０で推定した移動経路に沿って車両１００を移動させる。その際、撮像部１１２と距離計測部１２０によって、車両１００の周囲を逐次観測し、その都度、必要に応じて移動経路を修正する。そして、目標駐車位置決定部１９０で決定した目標駐車位置に到達したことを確認して、自動駐車が完了したものと判断する。
（一連の処理の流れの説明）

次に、車両用駐車支援装置１０で行われる一連の処理の流れについて、図１０のフローチャートを用いて説明する。

（ステップＳ１０）駐車枠線検出部１３０において駐車枠線検出処理を行う。

（ステップＳ１２）駐車枠線があるか否かを判定する。駐車枠線があったときはステップＳ１４に進み、それ以外のときはステップＳ１６に進む。

（ステップＳ１４）目標駐車位置決定部１９０において目標駐車位置決定処理を行う。

（ステップＳ１６）駐車形態判定部１８０において駐車形態判定処理を行う。

（ステップＳ１８）自動駐車実行部２００において自動駐車を実行する。
（駐車形態判定処理の流れの説明）

次に、駐車形態判定部１８０で行われる駐車形態判定処理の流れについて、図１１Ａ，図１１Ｂのフローチャートを用いて説明する。

（ステップＳ３０）ナンバープレート検出部１４２においてナンバープレート検出処理を行う。

（ステップＳ３２）ナンバープレート検出部１４２によってナンバープレートが検出されたか否かを判定する。ナンバープレートが検出されたときはステップＳ３６に進み、それ以外のときはステップＳ３４に進む。

（ステップＳ３４）車止め検出部１５２において車止め検出処理を行う。

（ステップＳ３６）並列駐車スコアＳｐを所定値だけ加算する。このとき、例えば、ナンバープレートがはっきり見えたとき（数字の認識度合が高いとき）は加算するスコアを所定値よりも大きくして、ナンバープレートがはっきり見えないとき（数字の認識度合が低いとき）は加算するスコアを所定値よりも小さくしてもよい。

（ステップＳ３８）縦列駐車スコアＳｓを所定値だけ減算する。なお、ステップＳ３６において並列駐車スコアＳｐを所定値よりも大きく加算したときは縦列駐車スコアＳｓを所定値よりも大きく減算して、並列駐車スコアＳｐを所定値よりも小さく加算したときは縦列駐車スコアＳｓを所定値よりも小さく減算してもよい。

（ステップＳ４０）車止め検出処理によって車止めが検出されたか否かを判定する。車止めが検出されたときはステップＳ４４に進み、それ以外のときはステップＳ４２に進む。

（ステップＳ４２）駐車方向推定部１６０において、車両１００の周囲の障害物マップ３００を作成して駐車車両の位置と方向を推定する。

（ステップＳ４４）並列駐車スコアＳｐを所定値だけ加算する。このとき、車止めがはっきり見えたとき（車止めの認識度合が高いとき）は加算するスコアを所定値よりも大きくして、車止めがはっきり見えないとき（車止めの認識度合が低いとき）は加算するスコアを所定値よりも小さくしてもよい。

（ステップＳ４６）縦列駐車スコアＳｓを所定値だけ減算する。なお、ステップＳ４４において並列駐車スコアＳｐを所定値よりも大きく加算したときは縦列駐車スコアＳｓを所定値よりも大きく減算して、並列駐車スコアＳｐを所定値よりも小さく加算したときは縦列駐車スコアＳｓを所定値よりも小さく減算してもよい。

（ステップＳ４８）生成した障害物マップ３００に基づいて、駐車車両の駐車方向が自車（車両１００）の進路に直交しているか否かを判定する。駐車車両が車両１００に直交する向きに駐車しているときはステップＳ５２に進み、それ以外のときはステップＳ５０に進む。

（ステップＳ５０）タイヤ検出部１４４においてタイヤ検出処理を行う。

（ステップＳ５２）並列駐車スコアＳｐを所定値だけ加算する。

（ステップＳ５４）縦列駐車スコアＳｓを所定値だけ減算する。

（ステップＳ５６）タイヤ検出部１４４において円形のタイヤが検出されたか否かを判定する。タイヤが検出されたときはステップＳ６０に進み、それ以外のときはステップＳ５８に進む。

（ステップＳ５８）駐車経路推定部１７０において駐車経路推定処理を行う。

（ステップＳ６０）並列駐車スコアＳｐを所定値だけ減算する。このとき、例えば、タイヤの円形度が高いときは減算するスコアを所定値よりも大きくして、タイヤの円形度が低いときは減算するスコアを所定値よりも小さくしてもよい。

（ステップＳ６２）縦列駐車スコアＳｓを所定値だけ加算する。なお、ステップＳ６０において並列駐車スコアＳｐを所定値よりも大きく減算したときは縦列駐車スコアＳｓを所定値よりも大きく加算して、並列駐車スコアＳｐを所定値よりも小さく減算したときは縦列駐車スコアＳｓを所定値よりも小さく加算してもよい。

（ステップＳ６４）駐車経路推定処理の結果、並列駐車が可能であるか否かを判定する。並列駐車が可能であると推定されたときはステップＳ６６に進み、それ以外のときはステップＳ６８に進む。

（ステップＳ６６）並列駐車スコアＳｐを所定値だけ加算する。

（ステップＳ６７）縦列駐車スコアＳｓを所定値だけ減算する。

（ステップＳ６８）駐車経路推定処理の結果、縦列駐車が可能であるか否かを判定する。縦列駐車が可能であると推定されたときはステップＳ６９に進み、それ以外のときはステップＳ７２に進む。

（ステップＳ６９）並列駐車スコアＳｐを所定値だけ減算する。

（ステップＳ７０）縦列駐車スコアＳｓを所定値だけ加算する。

（ステップＳ７２）並列駐車スコアＳｐが第１所定値Ｓth１以上であるか否かを判定する。並列駐車スコアＳｐが第１所定値Ｓth１以上であるときはステップＳ７４に進み、それ以外のときはステップＳ７６に進む。

（ステップＳ７４）車両１００は並列駐車を行うことが可能と判断してメインルーチン（図１０）に戻る。

（ステップＳ７６）縦列駐車スコアＳｓが第２所定値Ｓth２以上であるか否かを判定する。縦列駐車スコアＳｓが第２所定値Ｓth２以上であるときはステップＳ７８に進み、それ以外のときはステップＳ８０に進む。

（ステップＳ７８）車両１００は縦列駐車を行うことが可能と判断してメインルーチン（図１０）に戻る。

（ステップＳ８０）車両１００は駐車することができないと判断してメインルーチン（図１０）に戻る。

以上説明したように、このように構成された実施例１の車両用駐車支援装置１０によれば、距離計測部１２０の計測結果に基づいて、駐車方向推定部１６０が、車両１００の周囲にある駐車車両の位置と駐車方向を推定して、駐車車両姿勢推定部１４０が、撮像部１１２で撮像された画像の中から、駐車車両の駐車姿勢を表す駐車姿勢特徴であるナンバープレートとタイヤを検出して、検出された駐車姿勢特徴に基づいて、駐車車両の駐車形態を推定する。さらに、駐車形態推定部１５０が、撮像部１１２で撮像された画像の中から、駐車スペースの形状を示す駐車スペース特徴である車止めを検出し、検出された駐車スペース特徴に基づいて、駐車スペースにおける駐車形態を推定し、駐車経路推定部１７０が、車両１００の周囲の路面領域２５４を検出して、車両１００を駐車スペースに駐車させる際の移動経路を推定する。そして、駐車形態判定部１８０が、駐車方向推定部１６０，駐車車両姿勢推定部１４０，駐車形態推定部１５０、および駐車経路推定部１７０の検出結果に基づいて、車両１００を駐車スペースに駐車させる際の駐車形態を判定するため、車両１００の近傍にある駐車車両間の距離のみならず、駐車車両の位置と駐車方向，駐車姿勢，駐車スペースの形状，駐車時に採ることができる経路を考慮して車両１００が駐車する際に採るべき駐車形態を判定することができる。したがって、例えば、駐車車両間の距離のみに基づいて駐車形態を判定することによる誤判定を防止することができるとともに、自車両を自動駐車させる際に採るべき駐車形態を、確実かつ容易に判定することができる。また、駐車枠線が引かれていない駐車スペースであっても、車両１００を駐車スペースに確実に自動駐車させることができる。

また、実施例１の車両用駐車支援装置１０によれば、駐車形態判定部１８０は、車両１００を駐車させる際の駐車形態として、少なくとも並列駐車と縦列駐車を判定するため、一般的な駐車スペースに対して汎用的に利用することができる。

そして、実施例１の車両用駐車支援装置１０によれば、駐車方向推定部１６０は、距離計測部１２０によって計測された物体の位置を表す点列である、例えば、障害物構成点１０２ａ〜１０２ｈ，１０４ａ〜１０４ｇ（点列）を、直交する２方向に沿って延びる点列にグルーピングして、グルーピングされた結果に基づいて、車両１００の周囲にある駐車車両の位置と駐車方向を推定するため、簡単な処理で確実に駐車車両の位置と駐車方向を推定することができる。

さらに、実施例１の車両用駐車支援装置１０によれば、駐車車両姿勢推定部１４０は、画像に写った車両１００の、少なくともタイヤまたはナンバープレートの見え方を駐車姿勢特徴として利用するため、車両の種類や形態によらずに、同じ普遍的な特徴量を用いて車両の姿勢を推定することができる。

また、実施例１の車両用駐車支援装置１０によれば、駐車形態推定部１５０は、少なくとも車止めの見え方を駐車スペース特徴として利用するため、駐車スペースの形態によらずに、同じ普遍的な特徴量を用いて駐車スペースにおける駐車形態を推定することができる。

そして、実施例１の車両用駐車支援装置１０によれば、駐車経路推定部１７０は、距離計測部１２０の計測結果に基づいて、車両１００の周囲の路面領域２５４を検出して、路面領域２５４の検出結果と、車両１００が移動した際に描く移動軌跡と、に基づいて、車両１００を駐車スペースまで移動させるための移動軌跡である、例えば、車両１００の４隅の移動軌跡２４２ａ，２４２ｂ，２４４ａ，２４４ｂ（移動経路）を推定するため、車両１００の移動経路を簡便に推定することができる。

以上、本発明の実施例を図面により詳述したが、実施例は本発明の例示にしか過ぎないものであるため、本発明は実施例の構成にのみ限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計の変更等があっても、本発明に含まれることは勿論である。

例えば、実施例１にあっては、駐車姿勢特徴としてタイヤとナンバープレートの見え方を利用したが、利用可能な駐車姿勢特徴は、これらに限定されるものではない。すなわち、駐車姿勢特徴として別の特徴、例えばヘッドライトの見え方、テールライトの見え方、フロントウインドウの見え方、サイドガラスの見え方等を利用しても、実施例１と同様の効果を得ることができる。

また、実施例１にあっては、駐車スペース特徴として車止めの見え方を利用したが、利用可能な駐車スペース特徴は、これに限定されるものではない。すなわち、駐車スペース特徴として駐車スペース番号を表す路面のペイント等を利用しても、実施例１と同様の効果を得ることができる。

なお、図１１Ａ，図１１Ｂに示した駐車形態判定処理の流れは、必ずしも図１１Ａ，図１１Ｂに記載した順番で行う必要はない。すなわち、ナンバープレート検出処理（ステップＳ３０），車止め検出処理（ステップＳ３４），駐車車両の位置と方向推定処理（ステップＳ４２），タイヤ検出処理（ステップＳ５０），駐車経路推定処理（ステップＳ５８）は、適宜順序を入れ替えて実行しても構わない。

１０・・・・・・・・車両用駐車支援装置
１００・・・・・・・車両
１１２・・・・・・・撮像部
１２０・・・・・・・距離計測部
１４０・・・・・・・駐車車両姿勢推定部
１５０・・・・・・・駐車形態推定部
１６０・・・・・・・駐車方向推定部
１７０・・・・・・・駐車経路推定部
１８０・・・・・・・駐車形態判定部
２５０ａ，２５０ｂ，２５０ｃ・・・障害物構成点（点列）
２２０，２２２・・・タイヤ
２１０・・・・・・・ナンバープレート
２３０・・・・・・・車止め
２４２ａ，２４２ｂ ，２４４ａ，２４４ｂ・・・移動軌跡（移動経路）

Claims (6)

1. 車両に備えられて、前記車両から周囲の物体までの距離を計測する少なくとも１つの距離計測部と、前記車両の周囲の画像を撮像する少なくとも１つの撮像部と、
   前記距離計測部の計測結果に基づいて、前記車両の周囲にある駐車車両の位置と前記駐車車両の駐車方向を推定する駐車方向推定部と、
   前記撮像部で撮像された画像の中から、前記駐車車両の駐車姿勢を表す駐車姿勢特徴を検出して、前記駐車姿勢特徴に基づいて、前記駐車車両の駐車形態を推定する駐車車両姿勢推定部と、
   前記撮像部で撮像された画像の中から、駐車スペースの形状を示す駐車スペース特徴を検出して、前記駐車スペース特徴に基づいて、前記駐車スペースにおける駐車形態を推定する駐車形態推定部と、
   前記車両を前記駐車スペースに駐車させる際の移動経路を推定する駐車経路推定部と、
   前記駐車方向推定部と前記駐車車両姿勢推定部，前記駐車形態推定部、および前記駐車経路推定部の検出結果に基づいて、前記車両を前記駐車スペースに駐車させる際の駐車形態を判定する駐車形態判定部と、を有し、
   駐車形態判定部は、前記駐車形態を判定するに際して、複数の駐車形態にそれぞれ対応した前記移動経路を生成し、生成した複数の前記移動経路のうち、障害物に接触することのない移動経路に対応した駐車形態を、駐車すべき駐車形態と判定することを特徴とする車両用駐車支援装置。
2. 前記駐車形態は、少なくとも並列駐車と縦列駐車であることを特徴とする請求項１に記載の車両用駐車支援装置。
3. 前記駐車方向推定部は、前記距離計測部によって計測された物体の位置を表す点列を、直交する２方向に沿って延びる点列にグルーピングして、前記グルーピングされた結果に基づいて、前記車両の周囲にある駐車車両の位置と駐車方向を推定することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の車両用駐車支援装置。
4. 前記駐車姿勢特徴は、前記画像に写った車両の、少なくともタイヤまたはナンバープレートの見え方であることを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の車両用駐車支援装置。
5. 前記駐車スペース特徴は、前記画像に写った、少なくとも車止めの見え方であることを特徴とする請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の車両用駐車支援装置。
6. 前記駐車経路推定部は、前記距離計測部の計測結果に基づいて、前記車両の周囲の路面領域を検出して、前記路面領域の検出結果と、前記車両が移動した際に描く移動軌跡と、に基づいて、前記車両を前記駐車スペースまで移動させるための移動経路を推定することを特徴とする請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の車両用駐車支援装置。