JP6804268B2 - 駐車制御装置の姿勢推定方法、及び姿勢推定装置 - Google Patents

Description

本発明は、駐車制御装置の姿勢推定方法、及び姿勢推定装置に関する。

従来より特許文献１に記載されているように、車輪の回転数及び車両の操舵角に基づいて推定した自己の位置と姿勢、及び環境マップに基づいて推定した自己の位置及び姿勢に基づいて、最終的な自己の位置及び姿勢を決定する方法が知られている。

環境マップ（例えば、３次元マップ）は、過去に走行した車両で取得したデータにより作成され、道路標識や構造物等の複数の特徴点、特徴物が記憶されている。そして、車両に搭載されるカメラやレーザレーダ等の周囲検出センサで取得した物体の形状やテクスチャー等の環境情報と環境マップの特徴点、特徴物を照合することによって、環境マップにおける車両の位置及び姿勢を推定する。

特開２００９−１４９１９４号公報

しかしながら、上述した特許文献１に開示された従来例は、車両からの距離を考慮せず特徴点を記憶していたため、環境マップにおける車両の姿勢を高精度に推定できないことがあった。

本発明は、このような従来の課題を解決するためになされたものであり、その目的とするところは、車両の姿勢を高精度に推定することができる駐車制御装置の姿勢推定方法、及び姿勢推定装置を提供することにある。

本発明の一態様に係わる姿勢推定方法は、駐車目標位置からの距離が近いほど多くの特徴点を記憶し、駐車目標位置を基準として閾値距離を設定し、駐車目標位置からの距離が閾値距離以上の領域に特徴点がない場合は、駐車目標位置からの距離が閾値距離未満の領域において、複数の特徴点を記憶し車両の姿勢を推定する。
本発明の一態様に係わる姿勢推定方法は、駐車目標位置からの距離が近いほど多くの特徴点を記憶し、特徴点を複数記憶している場合は、駐車目標位置から近いほど多くの特徴点を用いて環境マップにおける車両の姿勢を推定する。

本発明によれば、車両の姿勢を高精度に推定することができ、駐車目標位置に対して、正しい位置、姿勢で車両を駐車させることが可能となる。

図１は、本発明の実施形態に係る姿勢推定方法が適用される姿勢推定装置及びその周辺機器の構成を示すブロック図である。 図２は、本発明の第１実施形態に係る姿勢推定装置の処理手順を示すフローチャートである。 図３は、本発明の第１実施形態に係る姿勢推定装置で設定される目標経路を示す説明図である。 図４Ａは、本発明の第１実施形態に係り、近傍領域の外側に存在する特徴点を選択する様子を示す説明図である。 図４Ｂは、本発明の第１実施形態に係り、近傍領域の内側に存在する２つの特徴点を選択する様子を示す説明図である。 図５は、車両の姿勢が変化したときの、カメラで撮像される画像の変化を示す説明図である。 図６は、本発明の第２実施形態に係る姿勢推定装置の処理手順を示すフローチャートである。 図７は、本発明の第２実施形態に係り、環境マップの三次元データに存在する直線状の特徴物を選択する様子を示す説明図である。 図８は、本発明の第２実施形態に係り、環境マップの三次元データに存在する２つの特徴点を選択する様子を示す説明図である。

以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。
［第１実施形態の説明］
図１は、本発明の第１実施形態に係る姿勢推定装置及びその周辺機器の構成を示すブロック図である。図１に示すように、本実施形態に係る姿勢推定装置１００は、車両の周囲環境を撮像するカメラ１１（周囲検出部）と、車両周囲の三次元データ及び三次元データに含まれる特徴点、特徴物を記憶する環境マップ１２と、車両のオドメトリを検出するオドメトリセンサ１３と、特徴点の情報を記憶する記憶部１４（特徴点記憶回路）と、車両の姿勢に応じた制御信号を出力する制御部１５を備えている。制御部１５は、車両に搭載されるステアリング、アクセル、ブレーキ、シフト、パーキング等を制御するアクチュエータ１６に接続され、該アクチュエータ１６に制御信号を出力する。なお、記憶部１４を設けずに、特徴点の情報を環境マップ１２に記憶するようにしてもよい。

環境マップ１２は、車両周囲の二次元データを記憶するものであっても良い。また、車両に搭載される場合以外に、ネットワークを経由して接続する構成であってもよい。また、車両の周囲の状況を検出するセンサとしてカメラ１１を用いる場合を例に挙げて説明するが、レーザレーダ、ソナー、ビーコン、ＷｉＦｉ通信を用いて車両の周囲状況を検出することも可能である。

制御部１５は、環境マップ１２を参照し後述する条件に基づいて該環境マップ１２に含まれる特徴点、或いは特徴物を選択する特徴点／特徴物選択部１５１を備える。更に、カメラ１１で撮像された画像から車両周囲の特徴点、或いは特徴物を検出する特徴点／特徴物検出部１５２を備えている。

また、特徴点／特徴物選択部１５１で選択した特徴点或いは特徴物と、特徴点／特徴物検出部１５２で検出した特徴点或いは特徴物を照合して、車両の姿勢を推定する姿勢推定部１５３を備えている。

環境マップ１２上の自車両の姿勢は、特徴点との距離と角度を検出して推定する。一般的に、車両と特徴点との距離が遠くなるほど、車両の姿勢は推定しやすくなる。例えば、車両の前方に特徴点が存在する場合、車両の姿勢の角度が１度変化すれば、車両と特徴点との距離が大きいほど、特徴点の位置は大きくずれて検出されることになる。これとは反対に、車両と特徴点との距離が小さい場合は、車両の姿勢の角度が１度変化したとしても、特徴点の位置のずれが小さく、検出することが難しい。このように、車両Ｖ１と特徴点との距離が小さい場合は、車両Ｖ１の姿勢の推定が難しいため、本実施形態では、車両Ｖ１の姿勢の精度が求められる、駐車目標位置付近（駐車目標位置からの距離が小さいほど）多くの特徴点を記憶するようにする。これにより、複数の特徴点を参照することができるようになるため、車両の姿勢を高精度に推定できるようになる。なお、駐車目標位置からの距離が小さいほど車両Ｖ１の姿勢の精度が求められる理由は、駐車目標位置に近づくほど、乗員が車両の姿勢に敏感になる傾向にあるためである。例えば、駐車目標位置に駐車した場合、駐車目標位置に対する車両Ｖ１の姿勢がずれていた場合、乗員に違和感を与えることになり、更には、駐車をし直すことも考えられる。従って、駐車目標位置からの距離が小さいほど車両Ｖ１の姿勢の精度が求められる。

本実施形態で示す各機能は、１又は複数の処理回路により実装され得る。処理回路は、電気回路を含む処理装置を含む。処理装置は、また、実施形態に記載された機能を実行するようにアレンジされた特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）や従来型の回路部品のような装置を含む。

そして、本実施形態に係る姿勢推定装置１００は、車両が駐車目標位置（例えば、駐車場の駐車スペース）に接近したときに車両の姿勢を高精度に検出し、駐車目標位置に対して正しい姿勢で車両が停車するように、車両を制御する。

以下、本実施形態に係る姿勢推定装置１００の処理手順を、図２に示すフローチャートを参照して説明する。この制御は、図１に示す制御部１５によって実行される。

初めに、ステップＳ１１において、制御部１５は、車両が駐車目標位置２１に接近したか否かを判断する。この処理は、例えば、車両が駐車目標位置２１に接近したことを該車両の乗員が判断し、操作スイッチ（図示省略）を押下されたときに、接近したものと判断することができる。或いは、ナビゲーション装置（図示省略）が搭載されている車両では、該ナビゲーション装置に予め駐車目標位置２１を登録しておき、ＧＰＳの車両位置に基づいて車両が駐車目標位置２１に対して所定距離内に接近したことを判断することも可能である。駐車目標位置２１の基準点は、例えば、車両が駐車目標位置２１内に正しく駐車したときの、中心位置（例えば、図３の符号Ｑ１の位置）とする。また、所定距離は、例えば２０ｍとすることができる。即ち、車両が符号Ｑ１の地点から半径２０ｍの範囲内に達したときに、車両が駐車目標位置２１に接近したものと判断することができる。また、車両が半径２０ｍの範囲内に達したときに、音や光を発することにより乗員に報知し、乗員によるスイッチの操作を促すようにしてもよい。なお、上記の中心位置Ｑ１に代えて、車両が駐車目標位置２１内に正しく停車したときの、カメラ１１の位置を基準位置に設定することも可能である。

ステップＳ１２において、制御部１５は、カメラ１１で撮像される画像に含まれる特徴点、特徴物、障害物と、環境マップ１２に記憶されている特徴点、特徴物、障害物とを照合して、駐車目標位置に対する車両の位置、姿勢を推定する。特徴点は、例えば道路標識や建造物等の任意の点である。特徴物は、例えば路面に敷設された白線、建造物の壁等である。障害物は、路面に設置されて車両走行の妨げとなる物体等である。

なお、本実施形態では、周囲検出部としてカメラ１１を用い、該カメラ１１で撮像した画像を用いて車両周囲の特徴点、特徴物、障害物を検出する例について説明するが、周囲検出部の他の例としてレーザレーダ等を用いることも可能である。また、同時にオドメトリセンサ１３により、車輪速パルスやヨーレートセンサ等のオドメトリ情報を取得するとなお良い。

ステップＳ１３において、制御部１５は、車両の位置、姿勢の情報、及びカメラ１１で撮像される画像中に含まれる障害物の情報を参照し、車両が現在位置から駐車目標位置に至るまでの目標経路を生成する。例えば、図３に示すように、車両Ｖ１が駐車目標位置２１に接近した場合には、該車両Ｖ１を駐車目標位置２１に駐車させるための好適な目標経路Ｌ１を生成する。この際、車両Ｖ１は、例えば、路側構造物３１を基準として、位置及び姿勢を認識する。

ステップＳ１４において、制御部１５は、車両Ｖ１が上記の目標経路Ｌ１に沿って走行するように、アクチュエータ１６に制御信号を出力して、駐車制御を実行する。

ステップＳ１５において、制御部１５は、車両Ｖ１から駐車目標位置２１までの距離が、予め設定した閾値距離未満の領域（これを、「近傍領域」とする）に達したか否かを判断する。閾値距離は、例えば１０ｍに設定する。例えば、図４Ａに示すように、駐車目標位置２１の中心点Ｑ１を基準とし、半径１０ｍの範囲を近傍領域Ｒ１に設定する。車両Ｖ１が図４Ａに示す近傍領域Ｒ１内に進入した場合には、ステップＳ１６に処理を進める。

ステップＳ１６において、制御部１５は、カメラ１１で撮像された画像を取得し、画像を解析して車両周囲に存在する物体や建造物等に含まれる特徴点を検出する。更に、環境マップ１２の特徴点との対応関係から、環境マップ１２での自車両の位置、姿勢を推定する。このとき使用する特徴点は、以下のステップＳ１７〜Ｓ１９の処理に従って選択する。

ステップＳ１７において、制御部１５は、環境マップ１２の近傍領域Ｒ１の外側に特徴点が存在するか否かを判断する。図４Ａに示すように、近傍領域Ｒ１の外側で、且つカメラ１１で撮像する画像の検出範囲Ｒ２の内側領域に特徴点ｐ１が存在する場合には（ステップＳ１７でＹＥＳ）、ステップＳ１８に処理を進める。一方、図４Ｂに示すように、近傍領域Ｒ１の外側に特徴点が存在しない場合には（ステップＳ１７でＮＯ）、ステップＳ１９に処理を進める。

ステップＳ１８において、制御部１５は、近傍領域Ｒ１の外側に存在する１つの特徴点（唯一の特徴点）を選択する。具体的には、図４Ａに示すように、近傍領域Ｒ１の外側に特徴点ｐ１が存在する場合には、この特徴点ｐ１のみを選択する。その後、ステップＳ２０に処理を進める。

ステップＳ１９において、制御部１５は、近傍領域Ｒ１の内側に存在する２つの特徴点を選択する。具体的には、図４Ｂに示すように、近傍領域Ｒ１の内側に存在する特徴点ｐ２、ｐ３を選択する。その後、ステップＳ２０に処理を進める。

ステップＳ２０において、制御部１５は、ステップＳ１８、或いはＳ１９の処理で選択した特徴点の情報を、記憶部１４に記憶する。記憶部１４に記憶した特徴点の情報は、次回以降に車両Ｖ１を駐車目標位置２１に駐車する際に用いることができる。

ステップＳ２１において、制御部１５は、環境マップ１２で選択した特徴点に基づいて環境マップ１２における車両Ｖ１の姿勢を推定する。具体的には、図４Ａに示したように、領域Ｒ１の外側の特徴点ｐ１が選択された場合には、この特徴点ｐ１に基づいて車両Ｖ１の姿勢を推定する。また、図４Ｂに示したように、領域Ｒ１の内側の特徴点ｐ１、ｐ２が選択された場合には、これらの特徴点ｐ２、ｐ３に基づいて車両Ｖ１の姿勢を推定する。こうすることにより、車両Ｖ１が駐車目標位置２１に接近した場合に、該車両Ｖ１の駐車目標位置２１に対する姿勢の推定精度を高めることができる。

以下、車両の姿勢を推定する際に、近傍領域Ｒ１の外側に特徴点が存在する場合には外側の１つの特徴点を用い、近傍領域Ｒ１の外側に特徴点が存在しない場合には近傍領域Ｒ１の内側の２つの特徴点を用いて車両の姿勢を推定する理由について詳細に説明する。

図５は、車両に搭載されるカメラ１１で撮像される周囲画像を模式的に示す説明図である。画像Ｄ１は、車両が姿勢Ｆ１のときに撮像した画像を示し、画像Ｄ２は車両の姿勢角度が姿勢Ｆ１に対して若干変化した姿勢Ｆ２のときに撮像した画像を示している。姿勢Ｆ１では撮像領域がｆ１となり、姿勢Ｆ２では撮像領域がｆ２となる。そして、姿勢Ｆ１のときにカメラ１１で撮像した画像Ｄ１には、車両の近傍に存在する物体Ｂ１（例えば、道路標識）、及び遠方に存在する物体Ｂ２（例えば、山）が含まれている。また、姿勢Ｆ２のときにカメラ１１で撮像した画像Ｄ２にも同様に物体Ｂ１、Ｂ２が含まれている。

そして、画像Ｄ１、Ｄ２を対比すると、車両から遠くに存在する物体ほど、姿勢変化に対して大きく移動して表示されることが理解される。具体的には、画像Ｄ１の物体Ｂ１と画像Ｄ２の物体Ｂ１の変化に対して、画像Ｄ１の物体Ｂ２と画像Ｄ２の物体Ｂ２の変化の方が大きくなっている。つまり、車両から遠い物体ほど、姿勢変化の影響を大きく受ける。

上記のことから、車両からより遠くに存在する特徴点を用いれば、車両の姿勢をより高精度に推定できることが判る。従って、ステップＳ１７〜Ｓ１９の処理では、車両の近傍領域Ｒ１を設定し、この近傍領域Ｒ１の外側（即ち、遠い位置）に特徴点が存在する場合には、高精度な姿勢の推定が可能になるので、この一つの特徴点を用いて車両の姿勢を推定する。一方、近傍領域Ｒ１の外側に特徴点が存在しない場合には、姿勢の推定精度を高めるために、２つの特徴点を用いて車両の姿勢を推定する。

こうすることにより、近傍領域Ｒ１の外側に特徴点が存在する場合には、選択する特徴点の個数を１つとすることにより特徴点を冗長に選択することを回避し、近傍領域Ｒ１の外側に特徴点が存在しない場合には、選択する特徴点の個数を２つとすることにより、高精度に車両の姿勢を推定する。その結果、車両が近傍領域Ｒ１内に進入した場合には、車両の、駐車目標位置２１に対する姿勢をより高精度に推定できる。

次いで、図２のステップＳ２２において、制御部１５は、目標経路Ｌ１（図３参照）に沿って車両が走行するように制御し、車両Ｖ１を駐車目標位置２１に移動させる。

ステップＳ２３において、制御部１５は、車両Ｖ１が駐車目標位置２１に達して駐車動作が完了した否かを判断し、完了した場合には、本処理を終了する。なお、駐車の完了は、乗員がシフトポジションをパーキングにいれるか、或いはパーキングブレーキを操作したことを検出して、車両Ｖ１が駐車目標位置２１に駐車されたことを認識することも可能である。

なお、上記した実施形態では、駐車目標位置２１の点（図３のＱ１）を中心として近傍領域Ｒ１を設定し、近傍領域Ｒ１の外側に特徴点が存在する場合には１つの特徴点を選択し、近傍領域Ｒ１の外側に特徴点が存在しない場合には、近傍領域Ｒ１の内側に２つの特徴点を選択する例について説明した。本発明はこれに限定されるものではなく、駐車目標位置２１から特徴点までの距離が近づくにつれて、選択する特徴点の個数が多くすることにより、同様の効果を達成することができる。例えば、駐車目標位置２１からの距離を３段階に区分し、それぞれの領域で駐車目標位置２１に近づくにつれて徐々に選択する特徴点の個数を増加するようにすることも可能である。

このようにして、第１実施形態に係る姿勢推定装置１００では、車両Ｖ１を駐車目標位置２１内に駐車する際に、環境マップ１２の特徴点とカメラ１１で撮像される画像の特徴点を照合して環境マップにおける車両Ｖ１の姿勢を推定する。この際、駐車目標位置２１からの距離が近いほど、より多くの特徴点を記憶する。これにより、車両Ｖ１が駐車目標位置２１へ環境マップを用いて駐車するに際し、駐車目標位置へ近づくほど複数の特徴点を用いることができるようになるため、車両Ｖ１の姿勢を高精度に推定でき、駐車目標位置２１に対して正しい位置に車両を駐車することができる。

また、駐車目標位置２１を基準として閾値距離未満の範囲を近傍領域Ｒ１とし、該近傍領域Ｒ１の外側に特徴点が存在する場合には、１つの特徴点を用いて車両の姿勢を推定し、近傍領域Ｒ１の外側に特徴点が存在しない場合には、該近傍領域Ｒ１の内側に存在する２つ（複数）の特徴点を用いて車両の姿勢を推定する。

従って、近傍領域Ｒ１の外側に特徴点が存在する場合には、１つの特徴点のみにより姿勢を推定するので、複数の特徴点を用いる場合と対比して演算が容易であり、演算負荷を軽減できる。また、近傍領域Ｒ１の外側に特徴点が存在しない場合には、内側に存在する２つの特徴点を用いて車両の姿勢を推定する。従って、駐車目標位置２１からの距離が近い特徴点であっても、２つ（複数）の特徴点を用いることにより高精度な姿勢の推定が可能となる。

更に、選択した特徴点の情報は記憶部１４に記憶されるので、次回以降に車両Ｖ１を同一の駐車目標位置２１に駐車させる場合には、記憶部１４に記憶されている特徴点を採用すれば良い。従って、次回以降の駐車時には、使用する特徴点が特定されるので、姿勢の推定に好適な特徴点を選択する処理が不要となり、演算負荷を軽減することが可能となる。

また、車両Ｖ１が駐車目標位置２１に駐車したときの、カメラ１１の取り付け位置を基準点として、特徴点までの距離を演算するので、より正確に特徴点までの距離を判別することができ、姿勢角の推定精度を向上させることができる。

［第２実施形態の説明］
次に、本発明の第２実施形態について説明する。装置構成は、図１に示したブロック図と同様であるので説明を省略する。

第２実施形態では、環境マップ１２に、直線状の物体による直線状の特徴物が存在するか否かを判断し、直線状の特徴物が存在する場合には、この特徴物を用いて駐車目標位置２１に対する車両Ｖ１の姿勢を推定する。以下、図６に示すフローチャートを参照して、第２実施形態に係る姿勢推定装置の処理手順について説明する。

図６に示すステップＳ３１〜３５の処理は、図２に示したステップＳ１１〜Ｓ１５の処理と同様であるので、説明を省略する。

ステップＳ３６において、制御部１５は、カメラ１１で撮像された画像を取得し、車両周囲に存在する物体や白線などの特徴点、特徴物を検出する。更に、環境マップ１２の特徴物との対応関係から、環境マップ１２での自車両の位置、姿勢を推定する。「直線状の特徴物」とは、平面上で直線をなす物標、物体であり、例えば、路面に敷設された白線、直線状の縁石、建物の直線的な壁、建物に描かれている直線状の図柄、等である。

ステップＳ３７において、制御部１５は、環境マップ１２に直線状の特徴物が存在するか否かを判断する。直線状の特徴物が存在する場合には（ステップＳ３７でＹＥＳ）、ステップＳ３８に処理を進め、直線状の特徴物が存在しない場合には（ステップＳ３７でＮＯ）、ステップＳ３９に処理を進める。

ステップＳ３８において、制御部１５は、環境マップ１２に存在する直線状の特徴物を選択する。例えば、図７に示すように、駐車目標位置２１の周囲に、駐車スペースを区切るための直線状の白線２２が敷設され、この白線２２が特徴物として環境マップ１２に存在する場合には、この白線２２を特徴物として優先的に選択する。その後、ステップＳ４０に処理を進める。

ステップＳ３９において、制御部１５は、環境マップ１２の２つの特徴点を選択する。例えば、図８に示すように、カメラ１１で撮像する画像の検出範囲Ｒ２内で、駐車目標位置２１の周囲に存在する２つの特徴点ｐ４、ｐ５を選択する。その後、ステップＳ４０に処理を進める。

ステップＳ４０において、制御部１５は、ステップＳ３８、或いはＳ３９の処理で選択した特徴物、特徴点の情報を記憶部１４に記憶する。記憶部１４に記憶した特徴物、特徴点の情報は、次回以降に車両を駐車目標位置２１に駐車する際に用いることができる。

ステップＳ４１において、制御部１５は、環境マップ１２で選択した特徴物或いは特徴点に基づいて車両Ｖ１の姿勢を推定する。

直線状の特徴物が存在する場合には、環境マップ１２における直線の向きと、カメラ１１で撮像した特徴物の直線の向きを照合することにより、駐車目標位置２１に対する車両Ｖ１の姿勢を高精度に推定することができる。一方、直線状の特徴物が存在しない場合には、環境マップ１２の２つの特徴点を照合して車両Ｖ１の姿勢を推定する。

その後、ステップＳ４２において、制御部１５は、目標経路に沿って車両Ｖ１が走行するように制御し、車両Ｖ１を駐車目標位置２１に移動させる。

ステップＳ４３において、制御部１５は、車両Ｖ１が駐車目標位置２１に達して駐車動作が完了した否かを判断し、完了した場合には、本処理を終了する。なお、駐車の完了は、乗員がシフトポジションをパーキングにいれるか、或いはパーキングブレーキを操作したことを検出して、車両Ｖ１が駐車目標位置２１に駐車されたことを認識することも可能である。

このようにして、第２実施形態に係る姿勢推定装置では、環境マップ１２に直線状の特徴物が存在する場合にはこの特徴物と、カメラ１１で撮像された画像に含まれる特徴物を照合して環境マップにおける車両Ｖ１の姿勢を推定する。そして、この特徴物を記憶する。これにより、車両Ｖ１が駐車目標位置２１へ環境マップを用いて駐車するに際し、位置、及び姿勢を特定し易い直線状の特徴物を用いることができるようになるため、車両Ｖ１の姿勢を高精度に推定でき、駐車目標位置２１に対して正しい位置に車両を駐車することができる。

また、環境マップ１２に直線状の特徴物が存在しない場合には、２つの特徴点を選択してカメラ１１で撮像された画像に含まれる特徴点と照合して車両Ｖ１の姿勢を推定し、更にこの特徴点を記憶する。これにより、車両Ｖ１が駐車目標位置２１へ環境マップを用いて駐車するに際し、２つ（複数）の特徴点を用いることができるようになるため、車両Ｖ１の姿勢を高精度に推定でき、駐車目標位置２１に対して正しい位置に車両を駐車することができる。

以上、本発明の姿勢推定装置、駐車制御装置の姿勢推定方法を図示の実施形態に基づいて説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、各部の構成は、同様の機能を有する任意の構成のものに置き換えることができる。

１１ カメラ
１２ 環境マップ
１３ オドメトリセンサ
１４ 記憶部（特徴点記憶回路）
１５ 制御部
１６ アクチュエータ
２１ 駐車目標位置
２２ 白線
３１ 路側構造物
１００ 姿勢推定装置
１５１ 特徴点／特徴物選択部
１５２ 特徴点／特徴物検出部
１５３ 姿勢推定部
ｐ１〜ｐ５ 特徴点
Ｒ１ 近傍領域
Ｒ２ 検出範囲
Ｖ１ 車両

Claims (10)

1. 駐車目標位置への駐車に際し、前記駐車目標位置の周囲状況を示す環境マップを記憶するものであって、前記環境マップにおける特徴点を記憶し、前記特徴点に基づいて前記環境マップにおける車両の姿勢を推定する姿勢推定方法において、
   前記駐車目標位置からの距離が近いほど多くの特徴点を記憶し、
   前記駐車目標位置を基準として閾値距離を設定し、
   前記駐車目標位置からの距離が前記閾値距離以上の領域に特徴点がない場合は、前記駐車目標位置からの距離が前記閾値距離未満の領域において、複数の特徴点を記憶すること
   を特徴とする駐車制御装置の姿勢推定方法。
2. 駐車目標位置への駐車に際し、前記駐車目標位置の周囲状況を示す環境マップを記憶するものであって、前記環境マップにおける特徴点を記憶し、前記特徴点に基づいて前記環境マップにおける車両の姿勢を推定する姿勢推定方法において、
   前記駐車目標位置からの距離が近いほど多くの特徴点を記憶し、
   前記特徴点を複数記憶している場合は、前記駐車目標位置から近いほど多くの特徴点を用いて前記環境マップにおける車両の姿勢を推定すること
   を特徴とする駐車制御装置の姿勢推定方法。
3. 前記駐車目標位置を基準として閾値距離を設定し、
   前記駐車目標位置からの距離が前記閾値距離未満の領域では、複数の特徴点を記憶すること
   を特徴とする請求項２に記載の駐車制御装置の姿勢推定方法。
4. 前記駐車目標位置を基準として閾値距離を設定し、
   前記駐車目標位置からの距離が前記閾値距離以上の領域に特徴点がない場合は、前記駐車目標位置からの距離が前記閾値距離未満の領域において、複数の特徴点を記憶すること
   を特徴とする請求項２又は３に記載の駐車制御装置の姿勢推定方法。
5. 前記駐車目標位置を基準として閾値距離を設定し、
   前記駐車目標位置からの距離が前記閾値距離未満の領域では、前記駐車目標位置からの距離が前記閾値距離以上の領域より、多くの特徴点を記憶すること
   を特徴とする請求項２又は３に記載の駐車制御装置の姿勢推定方法。
6. 前記環境マップにおける前記駐車目標位置を記憶し、
   前記駐車目標位置は、周囲検出部の取り付け位置に基づいて設定すること
   を特徴とする請求項１乃至５の何れか一項に記載の駐車制御装置の姿勢推定方法。
7. 直線状の特徴物を検出した場合は、これを前記特徴物として記憶することを特徴とする請求項１乃至６の何れか一項に記載の駐車制御装置の姿勢推定方法。
8. 前記特徴点を複数記憶し、前記直線状の特徴物が記憶されている場合は、前記直線状の特徴物を優先的に用いて車両の姿勢を推定すること
   を特徴とする請求項７に記載の駐車制御装置の姿勢推定方法。
9. 駐車目標位置への駐車に際し、前記駐車目標位置の周囲状況を示す環境マップを記憶するものであって、前記環境マップにおける特徴点を記憶し、前記特徴点に基づいて前記環境マップにおける車両の姿勢を推定する姿勢推定装置において、
   前記駐車目標位置からの距離が近いほど多くの特徴点を記憶し、
   前記駐車目標位置を基準として閾値距離を設定し、
   前記駐車目標位置からの距離が前記閾値距離以上の領域に特徴点がない場合は、前記駐車目標位置からの距離が前記閾値距離未満の領域において、複数の特徴点を記憶する特徴点記憶回路
   を備えたことを特徴とする姿勢推定装置。
10. 駐車目標位置への駐車に際し、前記駐車目標位置の周囲状況を示す環境マップを記憶するものであって、前記環境マップにおける特徴点を記憶し、前記特徴点に基づいて前記環境マップにおける車両の姿勢を推定する姿勢推定装置において、
    前記駐車目標位置からの距離が近いほど多くの特徴点を記憶し、
    前記特徴点を複数記憶している場合は、前記駐車目標位置から近いほど多くの特徴点を用いて前記環境マップにおける車両の姿勢を推定する姿勢推定回路
    を備えたことを特徴とする姿勢推定装置。

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