JP6717174B2 - 車両誘導装置および車両誘導方法 - Google Patents

Description

本発明は、車両を誘導する装置に関する。

車庫入れなどの、ある程度の運転技術を必要とする場面において、運転者をサポートするための技術が研究されている。例えば、特許文献１には、画像処理技術を用い、車両の誘導経路を算出したうえで、俯瞰映像に誘導経路を重畳して表示する駐車支援装置が開示されている。また、特許文献２には、自車両と駐車スペースとの位置関係に応じて、複数の駐車モードの中から適切なモードを選択し、誘導経路を決定する駐車支援装置が開示されている。かかる技術によると、車両と駐車スペースとの位置関係に応じて、誘導経路を動的に生成することができる。

特開２０１０−２０８４８３号公報 特開２０１４−１２５１９６号公報 特開２００６−２９８１１５号公報 特開２０１４−１４１２１６号公報 特開２０１４−１２５１９５号公報

しかし、前述したような装置は、白線で駐車スペースが区切られている、車両の入口が容易に判別できる、といった環境では高い精度を発揮するが、車両の進入経路が画像上で判別しづらいような環境においては、十分な精度を得ることができない。

一方、自宅の車庫のように、車両を進入させるパターンが毎回同じである場合、車両の誘導経路を動的に生成するのではなく、過去の運転操作履歴に基づいて車両を誘導するという方法がある。例えば、特許文献３に記載の運転支援装置では、過去に駐車を行った際の運転操作情報を履歴として記憶し、同じ操作を行うよう運転者に指示することで車両の誘導を行っている。

しかし、環境によっては、過去の運転と同じ方法で入庫することが必ずしも適さない場合がある。例えば、車庫の一部に荷物や自転車などの障害物が置かれている場合、当該障害物を避けて進入しなければならない。また、例えば、車庫の幅が狭く、入庫する場合は同乗者を事前に降車させる必要があるなど、同乗者の有無などによって車庫への進入経路が変わる場合がある。また、例えば、雨天の場合、荷物が濡れないように、トランクの開口部を屋根の下に持ってくるなど、駐車位置を調整しなければならない場合がある。
既存の技術では、このように、シチュエーションに応じて最適な経路で車両を誘導することが難しいという課題があった。

本発明は上記の課題を考慮してなされたものであり、状況に応じて適切な方法で車両を誘導することを目的とする。

本発明に係る車両誘導装置は、
車両に備えられたセンサからセンサ情報を取得するセンサ情報取得手段と、所定の場所
において過去に前記車両が移動した際の走行軌跡を表すデータである軌跡データを、当該移動を行った際の状況を表す状況識別子と関連付けて記憶する記憶手段と、記憶された前記軌跡データのうち現在の状況に対応する軌跡データと、前記センサ情報と、を用いて車両の誘導を行う誘導手段と、を有することを特徴とする。

センサは、空間中における車両の位置を把握するためのものであれば、どのような種類のものであってもよい。例えば、超音波距離センサ、レーザ距離センサ、ＬＩＤＡＲ、高精度ＧＰＳ装置などであってもよい。また、車体に取り付けられたカメラ（フロントカメラ、サイドカメラ、バックカメラ、これらの組み合わせ等）等であってもよい。この場合、画像そのものをセンサ情報としてもよいし、画像を解析することで得られた情報をセンサ情報としてもよい。また、カメラが取得する情報は、可視光像であってもよいし、赤外線像、距離画像などであってもよい。

軌跡データとは、所定の場所（車両の誘導を行う場所）において、過去に車両が移動した際の走行軌跡を表すデータである。軌跡データは、例えば、タイヤの軌跡を表すデータであってもよいし、車体の軌跡（例えば、車体全体や代表点の軌跡）を表すデータであってもよい。また、軌跡データは、連続的な車両の位置を算出するためのデータであれば、必ずしも軌跡そのものを表すものでなくてもよい。例えば、カメラによって周期的に取得された画像の集合であってもよい。
軌跡データは、車両が移動した際の状況を表す識別子（状況識別子）と関連付けて記憶される。状況識別子が表す状況とは、例えば、誘導を行う場所（例えば、駐車場や駐車スペースの識別子）、運転者の識別子、同乗者の数、同乗者の着座位置、同乗者の識別子、天候、積荷の有無、積荷の量、積荷の種類や、これらの組み合わせなどであるが、車両の誘導経路に影響を与えうるものであれば、どのようなものであってもよい。

誘導手段は、記憶されている複数の軌跡データから、現在の状況に対応するものを選択し、車両の誘導を行う手段である。なお、状況の対比は、自動的に行ってもよいし、運転者に行わせてもよい。例えば、記憶されている軌跡データを、関連付いた状況識別子の説明とともに画面上に並べて表示し、運転者に選択させてもよい。また、現在の状況をセンシングし、適切なものを自動的に選択してもよい。これにより、シチュエーションに応じて適切な軌跡データを選択することができる。

なお、誘導手段が利用する軌跡データに関連付いた状況識別子は、必ずしも現在の状況と一致するものでなくてもよい。例えば、運転者が初心者である場合、本人の運転によって生成された軌跡データよりも、熟練者による運転によって生成された軌跡データのほうがより好ましい場合がある。

車両の誘導は、具体的な運転操作を運転者に教示することで行ってもよいし、軌跡データとのずれ量を提示することで行ってもよい。また、車両に自動運転装置が搭載されている場合、当該自動運転装置に命令を発行することで行ってもよい。

また、前記誘導手段は、前記センサ情報と前記軌跡データとを比較した結果に基づいて、車両の運転者に必要な運転操作を教示することを特徴としてもよい。

例えば、必要なステアリングの操作量、アクセルやブレーキの加減などを教示することで、車両の位置を合わせる方法を直感的に伝達することができる。

また、前記軌跡データは、前記車両が移動した際に検出した、車両周辺の物体に関する情報をさらに含み、前記誘導手段は、前記センサ情報と前記軌跡データとを比較した結果、前記軌跡データに含まれない物体を検出した場合に、前記車両の進行可否を前記車両の
運転者に確認することを特徴としてもよい。

車両周辺の物体に関する情報とは、距離センサ等によって取得された情報であってもよいし、画像を解析することで取得された情報であってもよい。また、画像そのものであってもよい。一般的に、機械にとって、過去に取得したデータに含まれていない物体を検出することは比較的容易であるが、それが車両の進行に影響を与える物体であるか否かを判定することは容易ではない。例えば、バックカメラが取得した画像に人が写っていた場合、車両の進路上に人がいるのか、安全な場所に人がいるのかを判定するためには特別な処理が必要となる。また、検出したものが人間であるのか、等身大ポスターであるのかを判定することも容易ではない。しかし、それらは、運転者にとっては自明であることが多い。そこで、相違点を検出した場合に、車両の進行可否を運転者に確認することで、コストをかけずに安全性を確保することができる。

また、本発明に係る車両誘導装置は、記憶された複数の前記軌跡データから、関連付いた状況識別子が現在の状況と類似する前記軌跡データを抽出する抽出手段をさらに有することを特徴としてもよい。

抽出は自動で行ってもよい。例えば、誘導を行う場所、運転者の識別子、同乗者の数、同乗者の着座位置、同乗者の識別子、天候、積荷の有無、積荷の量、積荷の種類などの状況を取得することで、現在の状況に最も適した軌跡データを自動的に選択することができる。もちろん、現在の状況を運転者に入力させ、抽出を半自動で行ってもよい。

また、前記抽出手段は、前記抽出した軌跡データから、誘導に使用する軌跡データを前記車両の運転者に選択させることを特徴としてもよい。

このように、抽出を一部自動で行い、最終的に使用する軌跡データはユーザに選択させるようにしてもよい。例えば、状況識別子が、状況を表す複数の項目によって定義される場合、一致する項目のみを用いてフィルタリングを行い、最終的にどれを使用するかを運転者に選択させてもよい。

また、前記抽出手段は、車両の運転者が前記軌跡データに対して行った評価にさらに基づいて前記軌跡データを抽出することを特徴としてもよい。

評価は、点数によって行ってもよいし、文章を用いて行ってもよい。また、軌跡データを運転者に選択させる場合、評価の内容を提示してもよいし、評価の内容に基づいてソートやフィルタリングを行ってもよい。かかる構成によると、運転者の嗜好に合わせて車両の誘導を行うことができる。

また、本発明に係る車両誘導装置は、前記所定の場所において前記車両が移動した際に、当該移動に係る軌跡データと、当該移動が行われた際の状況を取得し、前記記憶手段に記憶されているデータとの類似度に基づいて、前記記憶手段に新規の軌跡データとして記憶させるか否かを決定する更新手段をさらに有することを特徴としてもよい。

例えば、記憶されているいずれのデータとも状況が合致しない環境下で車両の移動が行われた場合、新規の軌跡データを登録してもよい。また、記憶されているいずれのデータとも軌跡が合致（略合致を含む）しない場合、新規の軌跡データを登録してもよい。
また、記憶されているいずれかのデータと状況が合致する環境下で車両の移動が行われ、かつ、軌跡が類似している場合、合致するデータを更新（アップデート）してもよい。
かかる構成によると、車両の誘導を行うためのデータを精度よく蓄積することができる。

また、前記状況識別子は、車両の誘導を行う場所、運転者の識別子、天候、同乗者の有無、積荷の有無の少なくともいずれかを表すものであることを特徴としてもよい。
これらの要素は、車両の誘導経路に影響する可能性があるためである。

また、前記誘導手段は、前記運転者が行う運転操作のタイムラグを考慮して前記教示を行うことを特徴としてもよい。

装置が行う教示と、運転者が行う操作との間にはタイムラグが存在する。よって、現在の車両の状態と、軌跡データとの単なる差分を教示すると、車両の軌跡が振動的になり精度の高い誘導が行えなくなるおそれがある。よって、運転操作のタイムラグを考慮して教示を行うことが好ましい。例えば、車両の位置を予め予測し、教示内容を補正する制御を行うようにしてもよい。

なお、本発明は、上記手段の少なくとも一部を含む車両誘導装置として特定することができる。また、前記車両誘導装置が行う車両誘導方法として特定することもできる。上記処理や手段は、技術的な矛盾が生じない限りにおいて、自由に組み合わせて実施することができる。

本発明によれば、状況に応じて適切な方法で車両を誘導することができる。

駐車スペースに入庫する車両の経路を説明する図。 第一の実施形態に係る車両誘導装置１００のシステム構成図。 第一の実施形態における誘導情報テーブルの例。 第一の実施形態に係る車両誘導装置１００の処理フローチャート図。 ステップＳ１１で運転者に提示される画面の例。 第一の実施形態に係る車両誘導装置１００の処理フローチャート図。 必要な運転操作を運転者に教示するためのインタフェースの例。 車両の誘導経路を説明するための図。 第二の実施形態における誘導情報テーブルの例。 第二の実施形態に係る車両誘導装置１００の処理フローチャート図。 未知の物体を検出した際に誘導を続行するか否かを確認する画面の例。 第四の実施形態における誘導情報テーブルの例。

（第一の実施形態）
<システム概要>
以下、本発明の好ましい実施形態について図面を参照しながら説明する。
第一の実施形態に係る車両誘導装置は、駐車スペースに入庫する車両が適切な経路（軌跡）を辿れるように、運転者に運転操作指示を行う装置である。

まず、入庫する車両の経路について説明する。図１において、符号１００１は誘導対象の車両であり、符号１００２は駐車スペースを表す。また、点線は入庫する車両の経路を表す。本例では、家屋１００３の前に設けられた駐車スペース１００２に車両１００１を入庫させるシーンを例に説明する。

図１に示したように、車両１００１を入庫させる場合、事前に車両の向きを反転させたうえで後退しながら入庫する必要がある（図示した例では３回の切り返しが必要になる）
。しかし、駐車スペースへの進入経路がずれると、車両が道路にはみ出したり、玄関ポーチないし建物に接触したりするおそれがある。このようなケースでは、従来は、切り返しを行う位置を運転者が記憶しておき、経験に基づいて操作を行わなければならなかった。

第一の実施形態に係る車両誘導装置は、過去に車両が入庫した際の移動経路を記憶し、運転者に対して、当該移動経路をトレースするように運転操作指示を行うことで当該課題を解決する。また、本実施形態に係る車両誘導装置は、複数の移動経路を記憶しており、シチュエーションに応じて適切な移動経路を選択するという特徴を有している。これにより、例えば、「雨の日は屋根のある場所で乗降を行う」、「荷物がある場合は通路を確保できる位置に止める」といった柔軟な対応が可能になる。
以下、本実施形態に係る車両誘導装置について説明する。

<システム構成>
図２は、本実施形態に係る車両誘導装置１００のシステム構成図である。本実施形態に係る車両誘導装置１００は、画像取得部１０１、制御部１０２、記憶部１０３、入出力部１０４、状況取得部１０５、車外カメラ１１０を有する。車外カメラ１１０は、車両に設置され、車外を撮像する複数のカメラからなる。

車両誘導装置１００は、ＣＰＵ、主記憶装置、補助記憶装置を有する情報処理装置として構成することができる。補助記憶装置に記憶されたプログラムが主記憶装置にロードされ、ＣＰＵによって実行されることで、以降に説明する機能が実現される。なお、図示した機能の全部または一部は、専用に設計された回路（半導体集積回路など）を用いて実行されてもよい。

画像取得部１０１は、接続された車外カメラ１１０から画像を取得する手段である。
車外カメラ１１０は、車両に設置された複数のカメラ（例えばフロントカメラ、バックカメラ、サイドカメラなど）で構成される。本実施形態では、車外カメラが取得した画像に基づいて車両の位置を推定するため、少なくとも進行方向と横方向を向いた二種類のカメラを有していることが好ましい。なお、本明細書では、説明を簡単にするために、バックカメラが取得した画像のみを用いて例示を行う。

制御部１０２は、車両誘導装置１００全体の制御を司る手段である。具体的には、（１）入庫した車両の軌跡を表すデータ（以下、軌跡データ）を取得し、現在の状況と関連付けて、後述する記憶部１０３に記憶させる処理と、（２）現在の状況に対応する軌跡データを記憶部１０３から取得し、車両の誘導を行う処理と、を実行する。具体的な処理内容については後述する。

なお、本明細書における「状況」とは、例えば、駐車スペースの識別子、運転者の識別子、同乗者の有無、積荷の有無、天候など、車両が入庫する際の軌跡に影響を与える要素ないし当該要素の集合を表す。
また、本明細書における「軌跡」とは、車両の移動経路を表し、必ずしも車輪の軌跡である必要はない。軌跡は、例えば、車体を代表する点の移動経路であってもよいし、車体領域全体の軌跡であってもよい。本実施形態では、軌跡とは、車体を代表する点の移動軌跡（点の集合）であるものとする。

記憶部１０３は、装置が用いるデータを一時的または恒久的に記憶する手段である。記憶部１０３には、高速に読み書きでき、かつ、大容量な記憶媒体を用いることが好ましい。例えば、フラッシュメモリなどを好適に用いることができる。記憶部１０３には、車両が入庫した際の軌跡を表す軌跡データが、当該車両が入庫した際の状況と関連付いて、誘導情報テーブルとして記憶される。

ここで、記憶部１０３に記憶されるデータについて説明する。図３は、記憶部１０３に記憶される誘導情報テーブルの例である。誘導情報テーブルは、軌跡データを、当該軌跡データに対応する状況と関連付けたテーブルである。

図３の例では、「車庫ＩＤ」「運転者」「同乗者の有無」「荷物の有無」「天候」の５つを、入庫方法（例えば、道路からの進入経路や停止位置など）に影響を与える要素であるものとし、当該５つの要素からなる状況を定義している。当該５つの要素によって表されたデータが、本発明における状況識別子である。
誘導情報テーブルは、車両の誘導に用いられ、車両の入庫が完了するごとに、所定の条件下で更新される（具体的な方法は後述）。

入出力部１０４は、車両誘導装置１００が生成する画像等の各種情報を表示し、ユーザからの指示を取得する手段である。入出力部１０４は、典型的にはタッチパネルディスプレイであるが、これ以外であってもよい。

状況取得部１０５は、車両に備えられたセンサ（不図示）や、外部の情報ソースから取得した情報に基づいて、車両入庫時における状況を取得する手段である。状況取得部１０５が取得する状況は、誘導情報テーブルに記録されている状況と一致する。本例では、車庫ＩＤ、運転者の識別子、同乗者の有無、荷物の有無、天候の５つが取得対象である。

車庫ＩＤは、駐車スペースの識別子である。車庫ＩＤは、例えば、車両に設けられたＧＰＳ装置から得た位置情報に基づいて取得することができる。なお、位置情報が取得できない場合、画像取得部１０１が取得した画像に基づいて車庫ＩＤを採番してもよい。例えば、車両の入庫が完了するごとに画像を取得して、過去に取得した画像との比較を行い、所定値以上の類似度が得られた場合に、同一の駐車スペースであると判断し、それ以外の場合、新規の駐車スペースであると判断するようにしてもよい。

運転者の識別子は、例えば、車両のイグニッションをオンにするためのインテリジェントキーを運転者ごとに用意し、無線通信によって取得することができる。この他にも、運転者の生体情報をセンシングした結果に基づいて判定するようにしてもよい。

同乗者の有無は、例えば、シートに設けられた着座センサによって判定することができる。また、車両が出発する前に、運転席以外のドアが開閉されたかを記録することで判定してもよい。この他にも、車両の走行経路などに基づいて、同乗者が乗車したことを推定してもよい。

荷物の有無は、例えば、荷室をセンシングした結果に基づいて判定することができる。また、車両が出発する前に、リアゲート等が開閉されたかを記録することで判定してもよい。この他にも、車両の走行経路など（例えば、車両の出発地点が小売店の駐車場であるか否か）に基づいて、荷物が積載されていることを推定してもよい。

天候は、例えば、車両に備えられたセンサ（降雨センサ等）によって判定することができる。また、ネットワークを通して気象情報を取得することで判定してもよい。

なお、本実施形態では、５つの要素を用いて状況を表したが、入庫方法に影響を与える要素であれば、例示したもの以外を用いてもよい。また、センサは、必ずしも物理量を取得するものでなくてもよい。例えば、カメラが取得した画像を用いて状況を取得してもよい。

<初回入庫時における処理>
次に、軌跡データを生成する方法について説明する。
車両誘導装置１００が搭載された車両が駐車スペース前に到着すると、運転者が装置を起動し、これにより、図４に示したフローチャートが開始される。
なお、車両が入庫する際、運転者は、以下の二パターンうちのいずれかを選択する。
（１）記憶部１０３に記憶されているデータを用いて誘導を行う
（２）誘導は行わず、軌跡データのみを記録する
ここではまず、誘導情報テーブルにデータが登録されていないケースについて、図４を参照しながら説明する。

まず、ステップＳ１１で、制御部１０２が、入出力部１０４を介して、記憶部１０３に記憶されているデータのうちいずれを用いて誘導を行うかを運転者に選択させる。図５は、選択を行う画面の例である。これに対して運転者が入力を行うと、処理はステップＳ１２へ進む。なお、データが記憶されていない場合は、運転者が「誘導を利用しない」を選択したものとする（ステップＳ１２−Ｎｏ）。

誘導を利用しない場合、制御部１０２が、画像取得部１０１を介して周期的に車両周辺の画像を取得し、取得した画像を解析することで、車両の位置情報を取得し、これにより軌跡データを生成する（ステップＳ１３）。軌跡は、例えば、車両を代表する点の集合によって表すことができる。生成された情報は、制御部１０２によって一時的に記憶される。
なお、入庫が完了した旨の操作を運転者が行うと、処理は図６（ステップＳ２１）へ遷移する。入庫の完了は、入出力部１０４を介して運転者が装置に通知してもよいし、車両から取得可能な情報（例えばパーキングブレーキ情報など）を利用して装置自身が判定してもよい。

図６は、入庫が完了したタイミングで実行される処理のフローチャートである。
まず、ステップＳ２１で、制御部１０２が、今回の入庫についての軌跡データを取得し、かつ、状況取得部１０５を介して現在の状況を取得する。
次に、ステップＳ２２で、誘導情報テーブルに既存のデータが存在するか否かを確認する。ここで、データが１レコードも存在しない場合、処理はステップＳ２５へ遷移し、新規のレコードが追加される。

図４に戻り、二回目以降の入庫を行う際の処理について説明する。
二回目以降の入庫においては、記憶部１０３にレコードが記録されているため、ステップＳ１１にて提供される画面（図５）にて、当該レコードに対応するデータが表示される。ここでも運転者は、いずれかの軌跡データを用いて誘導を受けるか、誘導を利用しないかを選択する。例えば、記録されているデータによって誘導を受けたい場合、いずれかのデータを選択すればよい。

一方で、記録されている軌跡データに関連付いた状況と、現在の状況が異なっており、記録されているデータでは十分な誘導が受けられない場合、運転者は「誘導を利用しない」を選択することができる。例えば、前回は晴天かつ同乗者無しであったが、今回は雨天かつ同乗者がいるため、駐車位置を調整する必要があるようなケースである。
このような場合、前述した処理によって軌跡データが生成され、「雨天かつ同乗者あり」という状況に対応するレコードが新規作成される。

<車両の誘導方法>
次に、記憶された軌跡データを用いて車両を誘導する方法について説明する。
ステップＳ１１にて、特定の軌跡データを用いて誘導を受ける旨の選択を行うと（ステ
ップＳ１２−Ｙｅｓ）、制御部１０２は、選択された軌跡データを用いて、車両の誘導を開始する。

まず、ステップＳ１４で、制御部１０２が、軌跡データ（すなわちトレースすべき軌跡）と車両の現在位置とを比較し、ずれ量および当該ずれを補正するために必要な操作量を演算する。

次に、ステップＳ１５で、制御部１０２が、入出力部１０４を介して運転者に対して操作指示を行う。図７は、必要な運転操作を運転者に教示するためのインタフェースの例である。なお、教示の内容はステアリング操作のみであってもよいし、スロットルやブレーキ操作などを含んでいてもよい。また、次の停止位置までの距離を案内してもよい。

なお、本例では、運転操作の内容を図形および文字で表示したが、車両を俯瞰した図形を生成し、誘導に用いている軌跡と現在の車両との関係をグラフィカルに表示するようにしてもよい。また、車両の向きをどちらに修正すべきかを、例示した方法以外によって教示してもよい。例えば、カメラが取得した画像に、修正すべき方向を重畳して表示するようにしてもよい。また、音声入出力手段を加え、音声によって操作を案内してもよい。

ステップＳ１６では、ステップＳ１３と同様に、制御部１０２が軌跡データの生成を行う。

なお、軌跡データは点の集合であるため、正確に軌跡をトレースさせようとすると、図８（Ａ）のように車体がふらつくおそれがある。そこで、軌跡に一定のマージンを持たせ、マージンの範囲に収まるように誘導してもよい。例えば、図８（Ｂ）のように、左右にある程度の幅を持たせ、範囲内に収まっていれば同一軌跡であるとみなしてもよい。

ステップＳ１４〜Ｓ１６の処理を繰り返すことで、選択された軌跡データと同一の軌跡によって入庫できるように、車両を誘導することができる。

入庫が完了すると、処理は図６のステップＳ２１へ遷移する。
先ほどの説明（一回目の入庫）では、ステップＳ２２にて否定判定となったが、二回目以降の入庫では、記憶部１０３に軌跡データが記憶されているため、ステップＳ２２にて肯定判定となる。

ステップＳ２３およびＳ２４は、直近に行われた入庫における軌跡および状況が、過去の入庫における軌跡および状況と類似しているか否かを判定するステップである。
具体的には、まず、ステップＳ２３で、直近に行われた入庫における軌跡と、記憶部１０３に記憶されているいずれかの軌跡データとの類似度が所定値以上であるか否かを判定する。ここで、いずれの軌跡データとも類似しない場合、処理はステップＳ２５へ遷移し、新規のレコードが登録される。

なお、軌跡同士の類似度は、既知の手法によって判定することができる。例えば、図８（Ｃ）に示したように、軌跡上の対応点同士を結んだ距離の平均値などを利用することができる。この際、軌跡上の対応点の組は、カメラによって取得された画像の類似度に基づいて特定してもよい。

一方、いずれかの軌跡データとの類似度が所定値以上であると判定された場合、当該軌跡データに関連付いた状況と、現在の状況との類似度が所定値以上であるか否かを判定する。この結果、状況が類似しない場合、処理はステップＳ２５へ遷移し、新規のレコードが登録される。
なお、本実施形態では、状況は複数の要素で構成される。このため、各要素同士の類似度を求めたうえで、既知の手法によって全体的な類似度を算出するようにしてもよい。

軌跡および状況の双方が類似すると判定された場合、既に記憶されている軌跡データと同一の条件で車庫入れが行われたことを意味するため、データの追加は行わず、処理は終了する。

以上に説明したように、第一の実施形態に係る車両誘導装置１００は、車両が入庫した際の軌跡を蓄積し、次回以降の誘導において利用する。また、軌跡は、車両が入庫した際の状況と関連付いた状態で複数個が記憶され、運転者によってその都度選択される。すなわち、車両が入庫する際の状況に応じて、最適な軌跡を利用することができる。

なお、第一の実施形態では、車外カメラが取得した画像のみに基づいて車両の位置を判定したが、他のセンシング手段を併用してもよい。例えば、複数の距離センサや高精度ＧＰＳなどを併用することで、より正確に車両の位置を取得できる。また、これらのセンサ手段をメインとして車両の位置検出を行い、車外カメラが取得した画像については補助的（例えば、運転者への情報提供用など）に利用するようにしてもよい。

（第一の実施形態の変形例）
第一の実施形態では、ステップＳ２４で肯定判定だった場合、そのまま処理を終了したが、直近の入庫における軌跡データを用いて、記憶されている軌跡データを更新してもよい。例えば、今回の入庫における軌跡と、記憶されている軌跡データとが類似すると判定された場合、双方が同一の軌跡とみなされるよう、記憶されている軌跡データに関連付いたマージンを拡大してもよい。また、マージンは、全体的な値を底上げしてもよいし、特定の場所についてのみ拡大するようにしてもよい。

また、第一の実施形態では、現在の車両の状態と、軌跡データとの差分を教示したが、かかる方法によると、運転操作のタイムラグに起因して車両の軌跡が振動的になるおそれがある。そこで、運転操作のタイムラグを考慮して教示を行うようにしてもよい。例えば、既知の手法によって車両の位置を予め予測し、教示内容を補正するようにしてもよい。

（第二の実施形態）
第一の実施形態では、記憶されている軌跡データに従って車両の誘導を行った。しかし、選択された状況が同じであっても、実際の駐車スペースの状況が必ずしも同じとは限らない。例えば、駐車場の敷地に余裕が無い場合、自転車などの障害物が置かれている可能性もある。しかし、障害物の検出は比較的容易に行えるが、それが、車両の進行に影響を与える物体であるか否かを機械に判定させるためにはコストがかかる。
第二の実施形態は、かかる課題に対応するものであり、記憶されているデータと、センシングしたデータとの間に相違点を検出した場合に、車両の進行可否を運転者に確認する実施形態である。

第二の実施形態では、図９に示したように、軌跡データに、車外カメラが取得した複数の画像が関連付いて記録される。

図１０は、図４に示した処理のうち、第二の実施形態における相違点を説明するフローチャートである。第二の実施形態では、ステップＳ１６を実行した後で、現在位置に対応する画像を取得し、当該取得した画像と、車外カメラによって取得した現在の画像とを比較し、相違があるか否かを判定する（ステップＳ１７）。ここで、相違の度合いが所定の閾値よりも大きいと判定された場合、運転者に対して当該相違点を提示し、誘導を続行するか否かを確認する（ステップＳ１８）。例えば、図１１のような画面を提示し、確認を
行うまで誘導を中断する。この結果、続行指示があった場合は、処理はステップＳ１４へ戻り、誘導を続行する。中断指示があった場合、処理は終了し、誘導が中断される。
なお、続行指示があった場合、相違点として検出したオブジェクトについては引き続き追跡を行い、以降のループにおいて無視することが好ましい。

第二の実施形態によると、過去に取得したセンシング結果と、現在のセンシング結果との相違点の検出のみを装置が行い、車両の誘導を続けてもよいか否かは運転者が判断する。かかる構成によると、低コスト性と安全性を両立させることができる。

なお、第二の実施形態では、画像を用いてオブジェクトを検出したが、他のセンシング手段を用いてオブジェクトを検出しても構わない。

（第三の実施形態）
第一および第二の実施形態に係る車両誘導装置１００は、車庫入れを行うごとに状況を判定し、過去の状況とは異なる状況を検出した場合に、自動的に新規の軌跡データを作成して記憶する。これにより、状況ごとに適した軌跡データを生成することができる。一方で、このような方法を用いた場合、装置に記憶される軌跡データの数が増加し、運転者が選択しづらくなる。第三の実施形態は、これに対応するため、誘導に用いる軌跡データをフィルタリングしたうえで運転者に提供する実施形態である。

第三の実施形態では、ステップＳ１１にて軌跡データを選択する際に、全てのデータを表示するのではなく、状況取得部１０５が現在の状況を取得したうえで、制御部１０２が適切と考えられるデータのみを抽出して表示する。例えば、同乗者がいることが分かっている場合、図３に示したデータのうち、ＩＤ＝２，３，４のみを抽出して表示する。また、現在の天候が雨であることが分かっている場合、図３に示したデータのうち、ＩＤ＝２，４のみを抽出して表示する。本実施形態では、このように、装置が把握している現在の状況に基づいて自動的にフィルタリングを行い、最終的に使用する軌跡データは運転者が選択する。

なお、本例では、現在の状況に応じて自動的にフィルタリングを行ったが、フィルタリングの一部もしくは全部を手動で行ってもよい。また、フィルタリングを手動で行う場合、過去に行われたフィルタリングの結果を記憶しておき、利用するようにしてもよい。
また、画面表示を行う際に、フィルタリングが行われなかった項目のみを表示するようにしてもよい。かかる構成によると、表示されている軌跡データがどのような特徴を持っているのかを運転者が把握しやすくなる。

（第四の実施形態）
第四の実施形態は、第三の実施形態に加え、更に軌跡データを評価する実施形態である。
第一ないし第三の実施形態では、状況が同じであっても、軌跡が異なれば、異なる軌跡データとして記憶される。このような場合、ステップＳ１１において類似する軌跡データが数多く抽出され、判別がしづらくなるという欠点がある。
そこで、第四の実施形態では、「運転者による自己評価」「入庫に要した時間」の二つの基準によって軌跡データの評価を行い、ステップＳ１１において、評価スコア順に表示を行う。

図１２は、第四の実施形態における誘導情報テーブルの例である。
運転者による自己評価は、入庫が完了したタイミングで行うことができる。また、自己評価は、例えば、入出力部１０４を介して行うことができる。
第四の実施形態では、自己評価と所要時間に基づいて軌跡データにスコアを付与し、ス
コアの高い順にソートして表示を行う。かかる構成によると、よりスムーズに入庫でき、運転者が気に入っている軌跡データを優先的に提供することができる。

なお、自己評価は、自己の運転に対する評価であってもよいし、軌跡データ自体に対する評価であってもよい。また、自己評価を入力する際に、軌跡データに付与するラベル（例：「雨の日の買い物帰りにオススメ」等）を入力し、当該ラベルを、図５の画面で表示するようにしてもよい。

（変形例）
上記の実施形態はあくまでも一例であって、本発明はその要旨を逸脱しない範囲内で適宜変更して実施しうる。
例えば、実施形態の説明では、駐車スペースへの入庫を例示したが、本発明に係る車両誘導装置は、他の場所における車両の誘導に利用することもできる。例えば、狭隘道路における車両の通行を補助する装置として利用してもよい。

また、実施形態の説明では、車両誘導装置１００は車載装置であるものとしたが、車両誘導装置１００の一部の機能を他の装置に持たせてもよい。例えば、記憶部１０３の機能を、ネットワークストレージ（クラウドサービスや、他のサーバ装置）に持たせてもよい。また、携帯型コンピュータ（スマートフォン等）において動作するアプリケーションとして車両誘導装置１００を実装してもよい。

また、実施形態の説明では、図６に示したように、軌跡および状況の類似度に基づいて新規データを追加するか否かを決定したが、当該判断を行わず、全て新規データとして追加するようにしてもよい。この場合、データを選択する際に、軌跡および状況が類似するデータをマージして提供するようにしてもよい。

また、実施形態の説明では、必要な運転操作を運転者に教示する例を挙げたが、自動運転装置に対する命令を発行することで車両の誘導を行ってもよい。

１００ 車両誘導装置
１０１ 画像取得部
１０２ 制御部
１０３ 記憶部
１０４ 入出力部
１０５ 状況取得部
１１０ 車外カメラ

Claims (9)

1. 車両に備えられたセンサからセンサ情報を取得するセンサ情報取得手段と、
   所定の場所において過去に前記車両が移動した際の走行軌跡を表すデータである軌跡データを、当該移動を行った際の状況を表す状況識別子と関連付けて記憶する記憶手段と、
   記憶された前記軌跡データのうち現在の状況に対応する軌跡データと、前記センサ情報と、を用いて車両の誘導を行う誘導手段と、
   前記所定の場所において前記車両が移動した際に、当該移動に係る軌跡データと、当該移動が行われた際の状況を取得し、前記記憶手段に記憶されているデータとの類似度に基づいて当該移動に係る軌跡データまたは当該移動が行われた際の状況が前記記憶手段に記憶されているデータと類似していないと判定した場合に、当該移動に係る軌跡データを当該移動が行われた際の状況を示す状況識別子と関連付けて前記記憶手段に記憶させる更新手段と、
   を有する、車両誘導装置。
2. 前記誘導手段は、前記センサ情報と前記軌跡データとを比較した結果に基づいて、車両の運転者に必要な運転操作を教示する、
   請求項１に記載の車両誘導装置。
3. 前記軌跡データは、前記車両が移動した際に検出した、車両周辺の物体に関する情報をさらに含み、
   前記誘導手段は、前記センサ情報と前記軌跡データとを比較した結果、前記軌跡データに含まれない物体を検出した場合に、前記車両の進行可否を前記車両の運転者に確認する、
   請求項２に記載の車両誘導装置。
4. 記憶された複数の前記軌跡データから、関連付いた状況識別子が現在の状況と類似する前記軌跡データを抽出する抽出手段をさらに有する、
   請求項１から３のいずれかに記載の車両誘導装置。
5. 前記抽出手段は、前記抽出した軌跡データから、誘導に使用する軌跡データを前記車両の運転者に選択させる、
   請求項４に記載の車両誘導装置。
6. 前記抽出手段は、車両の運転者が前記軌跡データに対して行った評価にさらに基づいて前記軌跡データを抽出する、
   請求項４または５に記載の車両誘導装置。
7. 前記状況識別子は、車両の誘導を行う場所、運転者の識別子、天候、同乗者の有無、積荷の有無の少なくともいずれかを表すものである、
   請求項１から６のいずれかに記載の車両誘導装置。
8. 前記誘導手段は、前記運転者が行う運転操作のタイムラグを考慮して前記教示を行う、
   請求項２に記載の車両誘導装置。
9. 車両誘導装置が行う車両誘導方法であって、
   車両に備えられたセンサからセンサ情報を取得するセンサ情報取得ステップと、
   所定の場所において過去に前記車両が移動した際の走行軌跡を表すデータである軌跡データを、当該移動を行った際の状況を表す状況識別子と関連付けて記憶する記憶装置から、現在の状況に対応する軌跡データを取得するデータ取得ステップと、
   前記取得した軌跡データと、前記センサ情報と、を用いて車両の誘導を行う誘導ステップと、
   前記所定の場所において前記車両が移動した際に、当該移動に係る軌跡データと、当該移動が行われた際の状況を取得し、前記記憶装置に記憶されているデータとの類似度に基づいて当該移動に係る軌跡データまたは当該移動が行われた際の状況が前記記憶装置に記憶されているデータと類似していないと判定した場合に、当該移動に係る軌跡データを当該移動が行われた際の状況を示す状況識別子と関連付けて前記記憶装置に記憶させる更新ステップと、
   を含む、車両誘導方法。

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