JP6890744B2 - 駐車形態判定装置 - Google Patents

Description

本発明は、駐車形態判定装置に関する。

従来、車両に設けられたＴＯＦ（Ｔｉｍｅ ｏｆ Ｆｌｉｇｈｔ）方式の距離センサを用いて、他車両の駐車形態を判定する装置、すなわち駐車形態判定装置が開発されている。例えば、特許文献１には、他車両の駐車形態がいわゆる「縦列駐車」、「並列駐車」又は「斜め駐車」のうちのいずれであるかを判定する駐車形態判定装置が開示されている。

国際公開第２０１７／０６０９７５号

後述するように、特許文献１記載の駐車形態判定装置においては、車両の走行速度が高いとき、駐車形態の判定精度が低下する問題があった。また、他車両の駐車形態が斜め駐車であるとき、駐車形態の判定精度が低下する問題があった。

本発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、駐車形態の判定精度を向上することを目的とする。

本発明の駐車形態判定装置は、距離センサにより得られた複数個の反射点をグループ化することにより、障害物に対応するグループを設定するグループ化部と、グループに含まれる複数個の反射点のうちの互いに隣接する反射点を結ぶ個々の線分について、線分角度又は法線角度を演算する角度演算部と、個々の線分について、線分長さを演算する長さ演算部と、線分角度又は法線角度に対する線分長さの分布に基づき、グループに対応する他車両の駐車形態が縦列駐車、並列駐車又は斜め駐車のうちのいずれであるかを判定する駐車形態判定部と、を備えるものである。

本発明によれば、上記のように構成したので、駐車形態の判定精度を向上することができる。

実施の形態１に係る駐車形態判定装置を含む駐車支援システムの要部を示すブロック図である。 反射点の位置の算出方法の例を示す説明図である。 線分角度及び線分長さの例を示す説明図である。 法線角度及び線分長さの例を示す説明図である。 駐車形態が縦列駐車であるときのグループの例を示す説明図である。 駐車形態が縦列駐車であるときの法線角度及び線分長さの例を示す説明図である。 駐車形態が縦列駐車であるときの分布の例を示す説明図である。 駐車形態が並列駐車であるときのグループの例を示す説明図である。 駐車形態が並列駐車であるときの法線角度及び線分長さの例を示す説明図である。 駐車形態が並列駐車であるときの分布の例を示す説明図である。 駐車形態が斜め駐車であり、かつ、基準面部がサイド面部であるときのグループの例を示す説明図である。 駐車形態が斜め駐車であり、かつ、基準面部がサイド面部であるときの法線角度及び線分長さの例を示す説明図である。 駐車形態が斜め駐車であり、かつ、基準面部がサイド面部であるときの分布の例を示す説明図である。 駐車形態が斜め駐車であり、かつ、基準面部がノーズ面部であるときのグループの例を示す説明図である。 駐車形態が斜め駐車であり、かつ、基準面部がノーズ面部であるときの法線角度及び線分長さの例を示す説明図である。 駐車形態が斜め駐車であり、かつ、基準面部がノーズ面部であるときの分布の例を示す説明図である。 駐車形態判定用のテーブルの例を示す説明図である。 実施の形態１に係る駐車形態判定装置を含む駐車支援システムにおける第１制御装置のハードウェア構成を示す説明図である。 実施の形態１に係る駐車形態判定装置を含む駐車支援システムにおける第１制御装置の他のハードウェア構成を示す説明図である。 実施の形態１に係る駐車形態判定装置を含む駐車支援システムにおける第１制御装置の動作を示すフローチャートである。 実施の形態１に係る駐車形態判定装置を含む駐車支援システムにおける第１制御装置及び第２制御装置の動作を示すフローチャートである。 実施の形態１に係る駐車形態判定装置を含む駐車支援システムにおける第１制御装置の詳細な動作を示すフローチャートである。 線分角度の他の例を示す説明図である。 法線角度の他の例を示す説明図である。 実施の形態２に係る駐車形態判定装置を含む駐車支援システムの要部を示すブロック図である。 駐車形態が縦列駐車であるときの他の分布の例を示す説明図である。 駐車形態が並列駐車であるときの他の分布の例を示す説明図である。 駐車形態が斜め駐車であり、かつ、基準面部がサイド面部であるときの他の分布の例を示す説明図である。 駐車形態が斜め駐車であり、かつ、基準面部がノーズ面部であるときの他の分布の例を示す説明図である。 駐車形態判定用の他のテーブルの例を示す説明図である。 実施の形態２に係る駐車形態判定装置を含む駐車支援システムにおける第１制御装置及び第２制御装置の動作を示すフローチャートである。 実施の形態２に係る駐車形態判定装置を含む駐車支援システムにおける第１制御装置の詳細な動作を示すフローチャートである。

以下、この発明をより詳細に説明するために、この発明を実施するための形態について、添付の図面に従って説明する。

実施の形態１．
図１は、実施の形態１に係る駐車形態判定装置を含む駐車支援システムの要部を示すブロック図である。図１を参照して、実施の形態１に係る駐車形態判定装置を含む駐車支援システムについて説明する。

図１に示す如く、車両１に距離センサ２が設けられている。距離センサ２は、超音波、電波又は光など（以下総称して「探査波」という。）を送信自在なものである。距離センサ２は、車両１の周囲における障害物等の物体（以下総称して「障害物」という。）により探査波が反射されたとき、当該反射された探査波（以下「反射波」ということがある。）を受信自在なものである。障害物は、駐車中の他車両Ｖを含むものである。

具体的には、例えば、距離センサ２は、車両１の左側面部に設けられている。または、例えば、距離センサ２は、車両１の右側面部に設けられている。または、例えば、距離センサ２は、車両１の左側面部及び右側面部の各々に設けられている。

車両１の左側面部に設けられた距離センサ２は、車両１の左方に探査波を送信自在なものである。また、かかる距離センサ２は、車両１の左方における障害物により探査波が反射されたとき、かかる障害物による反射波を受信自在なものである。

車両１の右側面部に設けられた距離センサ２は、車両１の右方に探査波を送信自在なものである。また、かかる距離センサ２は、車両１の右方における障害物により探査波が反射されたとき、かかる障害物による反射波を受信自在なものである。

以下、車両１の左側面部に距離センサ２が設けられている例を中心に説明する。

車両１に第１センサ類３が設けられている。第１センサ類３は、例えば、車輪速センサ及びシフトポジションセンサを含むものである。

車両１に第２センサ類４が設けられている。第２センサ類４は、例えば、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）受信機、ヨーレートセンサ及びジャイロセンサを含むものである。

車両１に第１制御装置５が設けられている。第１制御装置５は、例えば、ＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）により構成されている。第１制御装置５は、速度判定部１１、距離測定部１２、位置算出部１３、グループ化部１４、角度演算部１５、長さ演算部１６及び駐車形態判定部１７を有している。グループ化部１４、角度演算部１５、長さ演算部１６及び駐車形態判定部１７により、駐車形態判定装置１００の要部が構成されている。

車両１に第２制御装置６が設けられている。第２制御装置６は、例えば、ＥＣＵにより構成されている。

このようにして、駐車支援システム２００の要部が構成されている。

次に、図２〜図９を参照して、第１制御装置５内の各部により実行される処理について説明する。また、第２制御装置６により実行される制御について説明する。

速度判定部１１は、第１センサ類３による出力信号を取得する。速度判定部１１は、当該取得された信号を用いて、車両１が所定速度（例えば３０キロメートル毎時）未満の速度にて走行中であるか否かを判定する。以下、速度判定部１１により実行される処理を総称して「速度判定処理」という。

距離測定部１２は、車両１が所定速度未満の速度にて走行しているとき、所定の時間間隔にて距離センサ２に電気信号（以下「送信信号」という。）を供給する。これにより、距離センサ２は、所定の時間間隔にて探査波を送信する。距離センサ２は、障害物による反射波を受信したとき、当該受信された反射波に対応ずる電気信号（以下「受信信号」という。）を出力する。距離測定部１２は、当該出力された受信信号を取得する。

距離測定部１２は、探査波の送信時刻及び反射波の受信時刻に基づき、探査波の往復伝搬時間ＲＰＴを算出する。距離測定部１２には、空気中の探査波の伝搬速度ＰＶが予め記憶されている。距離測定部１２は、これらの値を用いて、以下の式（１）により距離Ｄを算出する。すなわち、距離Ｄは、探査波の送信タイミングにおける車両１と障害物間の距離に対応するものである。

Ｄ＝（ＰＶ×ＲＰＴ）／２ （１）

以下、距離測定部１２により実行される処理を総称して「距離測定処理」という。

位置算出部１３は、第２センサ類４による出力信号を取得する。位置算出部１３は、当該取得された信号を用いて、探査波の送信タイミングにおける車両１の位置（以下「自車位置」という。）を算出する。自車位置は、例えば、基準時刻（例えば距離測定処理の開始時刻）における車両１の左右方向に沿うＸ軸を有し、かつ、基準時刻における車両１の進行方向（すなわち車両１の前後方向）に沿うＹ軸を有する座標系ＣＳにおける座標値により表される。

位置算出部１３は、当該算出された自車位置に基づき、探査波の送信タイミングにおける距離センサ２の位置（以下「センサ位置」という。）Ｐｓを算出する。センサ位置Ｐｓは、例えば、座標系ＣＳにおける座標値により表される。なお、位置算出部１３には、車両１における距離センサ２の設置位置を示す情報が予め記憶されている。センサ位置Ｐｓの算出には、当該記憶されている情報が用いられる。

位置算出部１３は、当該算出されたセンサ位置Ｐｓ及び距離測定部１２により測定された距離Ｄに基づき、探査波が反射された地点（以下「反射点」という。）Ｐの位置を算出する。反射点Ｐの位置は、例えば、座標系ＣＳにおける座標値により表される。

具体的には、例えば、位置算出部１３は、いわゆる「二円交点処理」又は「合成開口処理」を実行することにより、反射点Ｐの位置を算出する。図２は、二円交点処理又は合成開口処理の例を示している。図中、ＲＰは、車両１の走行軌跡を示している。

図２に示す如く、探査波が２回送信されることにより、距離Ｄ＿１，Ｄ＿２が測定されたものとする。このとき、位置算出部１３は、円Ｃ＿１，Ｃ＿２の交点の位置を算出することにより、反射点Ｐの位置を算出する。すなわち、円Ｃ＿１は、第１回目の探査波の送信タイミングにおけるセンサ位置Ｐｓ＿１に対応する中心を有し、かつ、第１回目の探査波の送信により測定された距離Ｄ＿１に対応する半径を有するものである。また、円Ｃ＿２は、第２回目の探査波の送信タイミングにおけるセンサ位置Ｐｓ＿２に対応する中心を有し、かつ、第２回目の探査波の送信により測定された距離Ｄ＿２に対応する半径を有するものである。

ここで、図５Ａは、障害物が駐車中の他車両Ｖであり、かつ、駐車形態が縦列駐車であるときの、位置算出部１３により算出された反射点Ｐの位置の例を示している。図５Ａに示す例においては、９個の反射点Ｐの位置が算出されている。

また、図６Ａは、障害物が駐車中の他車両Ｖであり、かつ、駐車形態が並列駐車であるときの、位置算出部１３により算出された反射点Ｐの位置の例を示している。図６Ａに示す例においては、７個の反射点Ｐの位置が算出されている。

また、図７Ａ及び図８Ａの各々は、障害物が駐車中の他車両Ｖであり、かつ、駐車形態が斜め駐車であるときの、位置算出部１３により算出された反射点Ｐの位置の例を示している。図７Ａに示す例においては、１０個の反射点Ｐの位置が算出されている。図８Ａに示す例においては、７個の反射点Ｐの位置が算出されている。

図中、φｓは、Ｙ軸に沿う方向に対する他車両Ｖの左側面部又は右側面部（以下総称して「サイド面部」ということがある。）の角度を示している。また、φｎは、Ｙ軸に沿う方向に対する他車両Ｖの前面部又は後面部（以下総称して「ノーズ面部」ということがある。）の角度を示している。

以下、角度φｓ，φｎのうちのより小さい角度に対応する面部を「基準面部」ということがある。例えば、図７Ａに示す例においては、φｓ＜φｎであるため、サイド面部が基準面部である。他方、図８Ａに示す例においては、φｓ＞φｎであるため、ノーズ面部が基準面部である。

通常、角度φｓ，φｎの合計値は９０度である。したがって、角度φｓが４５度よりも小さいときは、角度φｎが４５度よりも大きい（図７Ａ参照）。このため、サイド面部による反射波に比して、ノーズ面部による反射波が受信され難くなる。この結果、サイド面部に対応する反射点Ｐの個数に比して、ノーズ面部に対応する反射点Ｐの個数が少なくなる（図７Ａ参照）。

他方、角度φｎが４５度よりも小さいときは、角度φｓが４５度よりも大きい（図８Ａ参照）。このため、ノーズ面部による反射波に比して、サイド面部による反射波が受信され難くなる。この結果、ノーズ面部に対応する反射点Ｐの個数に比して、再度面部に対応する反射点Ｐの個数が少なくなる（図８Ａ参照）。

以下、位置算出部１３により実行される処理を総称して「位置算出処理」という。

グループ化部１４は、位置算出部１３により複数個の反射点Ｐの位置が算出されたとき、当該複数個の反射点Ｐをグループ化することにより、１個又は複数個のグループＧを設定する。具体的には、例えば、グループ化部１４は、当該複数個の反射点Ｐのうちの互いに隣接する各２個の反射点Ｐについて、当該２個の反射点Ｐ間の距離が所定距離未満である場合、当該２個の反射点Ｐを互いに同一のグループＧに含める。他方、当該２個の反射点Ｐ間の距離が所定距離以上である場合、グループ化部１４は、当該２個の反射点Ｐを互いに異なるグループＧに含める。これにより、原則、１個又は複数個の障害物と一対一に対応する１個又は複数個のグループＧが設定される。

図５Ａは、障害物が駐車中の他車両Ｖであり、かつ、駐車形態が縦列駐車であるときの、他車両Ｖに対応するグループＧの例を示している。図５Ａに示す例においては、９個の反射点Ｐを含むグループＧが設定されている。

図６Ａは、障害物が駐車中の他車両Ｖであり、かつ、駐車形態が並列駐車であるときの、他車両Ｖに対応するグループＧの例を示している。図６Ａに示す例においては、７個の反射点Ｐを含むグループＧが設定されている。

図７Ａは、障害物が駐車中の他車両Ｖであり、かつ、駐車形態が斜め駐車であり、かつ、基準面部がサイド面部であるときの、他車両Ｖに対応するグループＧの例を示している。図７Ａ示す例においては、１０個の反射点Ｐを含むグループＧが設定されている。

図８Ａは、障害物が駐車中の他車両Ｖであり、かつ、駐車形態が斜め駐車であり、かつ、基準面部がノーズ面部であるときの、他車両Ｖに対応するグループＧの例を示している。図８Ａ示す例においては、７個の反射点Ｐを含むグループＧが設定されている。

以下、グループ化部１４により実行される処理を総称して「グループ化処理」という。

角度演算部１５は、個々のグループＧに含まれる複数個の反射点Ｐのうちの互いの隣接する各２個の反射点Ｐを結ぶ線分ＳＬについて、座標系ＣＳにおける個々の線分ＳＬの傾き角度（以下「線分角度」という。）θを演算する。線分角度θは、例えば、Ｙ軸に沿う方向に対する線分ＳＬの傾き角度である（図３参照）。

または、角度演算部１５は、個々の線分ＳＬに対する法線ベクトルＮＶを演算する。角度演算部１５は、座標系ＣＳにおける個々の法線ベクトルＮＶの傾き角度（以下「法線角度」という。）θを演算する。法線角度θは、例えば、Ｘ軸に沿う方向に対する法線ベクトルＮＶの傾き角度である（図４参照）。

通常、個々の線分角度θの値は、対応する法線角度θの値と同一である。以下、線分角度θ及び法線角度θを総称して単に「角度」ということがある。

長さ演算部１６は、個々の線分ＳＬの長さ（以下「線分長さ」という。）Ｌを算出する。

図５Ｂは、図５Ａに示すグループＧにおける法線角度θ及び線分長さＬの演算結果の例を示している。図５Ｂに示す例においては、８個の法線角度θ＿１〜θ＿８及び８個の線分長さＬ＿１〜Ｌ＿８が演算されている。

図６Ｂは、図６Ａに示すグループＧにおける法線角度θ及び線分長さＬの演算結果の例を示している。図６Ｂに示す例においては、６個の法線角度θ＿１〜θ＿６及び６個の線分長さＬ＿１〜Ｌ＿６が演算されている。

図７Ｂは、図７Ａに示すグループＧにおける法線角度θ及び線分長さＬの演算結果の例を示している。図７Ｂに示す例においては、９個の法線角度θ＿１〜θ＿９及び９個の線分長さＬ＿１〜Ｌ＿９が演算されている。

図８Ｂは、図８Ａに示すグループＧにおける法線角度θ及び線分長さＬの演算結果の例を示している。図８Ｂに示す例においては、６個の法線角度θ＿１〜θ＿６及び６個の線分長さＬ＿１〜Ｌ＿６が演算されている。

以下、角度演算部１５により実行される処理を総称して「角度演算処理」という。また、長さ演算部１６により実行される処理を総称して「長さ演算処理」という。

駐車形態判定部１７は、角度演算部１５による演算結果及び長さ演算部１６による演算結果に基づき、他車両Ｖの駐車形態を判定する。具体的には、例えば、駐車形態判定部１７は、以下のようにして他車両Ｖの駐車形態を判定する。

以下、線分角度θ又は法線角度θについて、所定幅を有する角度θの範囲を「角度範囲」又は「角度ビン」という。まず、駐車形態判定部１７は、角度演算部１５による演算結果及び長さ演算部１６による演算結果に基づき、個々のグループＧにおける角度ビンＢ毎の線分長さＬの和ΣＬを算出する。これにより、駐車形態判定部１７は、個々のグループＧにおける角度ビンＢ毎の和ΣＬを示す分布Ｄ１を演算する。

図５Ｃは、図５Ｂに示す演算結果に基づく分布Ｄ１の例を示している。図５Ｃに示す例において、角度ビンＢ＿３における和ΣＬ＿３、角度ビンＢ＿４における和ΣＬ＿４、及び角度ビンＢ＿５における和ΣＬ＿５は、以下の式（２）〜式（４）によりそれぞれ算出されたものである。ここで、Ｌ＿１〜Ｌ＿８は、図５Ｂに示すものである。

ΣＬ＿３＝Ｌ＿８ （２）

ΣＬ＿４＝Ｌ＿２＋Ｌ＿３＋Ｌ＿４＋Ｌ＿５＋Ｌ＿６
＋Ｌ＿７ （３）

ΣＬ＿５＝Ｌ＿１ （４）

図６Ｃは、図６Ｂに示す演算結果に基づく分布Ｄ１の例を示している。図６Ｃに示す例において、角度ビンＢ＿３における和ΣＬ＿３、角度ビンＢ＿４における和ΣＬ＿４、及び角度ビンＢ＿５における和ΣＬ＿５は、以下の式（５）〜式（７）によりそれぞれ算出されたものである。ここで、Ｌ＿１〜Ｌ＿６は、図６Ｂに示すものである。

ΣＬ＿３＝Ｌ＿６ （５）

ΣＬ＿４＝Ｌ＿２＋Ｌ＿３＋Ｌ＿４＋Ｌ＿５ （６）

ΣＬ＿５＝Ｌ＿１ （７）

図７Ｃは、図７Ｂに示す演算結果に基づく分布Ｄ１の例を示している。図７Ｃに示す例において、角度ビンＢ＿３における和ΣＬ＿３、角度ビンＢ＿４における和ΣＬ＿４、及び角度ビンＢ＿５における和ΣＬ＿５は、以下の式（８）〜式（１０）によりそれぞれ算出されたものである。ここで、Ｌ＿１〜Ｌ＿９は、図７Ｂに示すものである。

ΣＬ＿３＝Ｌ＿８＋Ｌ＿９ （８）

ΣＬ＿４＝Ｌ＿７ （９）

ΣＬ＿５＝Ｌ＿１＋Ｌ＿２＋Ｌ＿３＋Ｌ＿４＋Ｌ＿５
＋Ｌ＿６ （１０）

図８Ｃは、図８Ｂに示す演算結果に基づく分布Ｄ１の例を示している。図８Ｃに示す例において、角度ビンＢ＿３における和ΣＬ＿３、角度ビンＢ＿４における和ΣＬ＿４、及び角度ビンＢ＿５における和ΣＬ＿５は、以下の式（１１）〜式（１３）によりそれぞれ算出されたものである。ここで、Ｌ＿１〜Ｌ＿６は、図８Ｂに示すものである。

ΣＬ＿３＝Ｌ＿５＋Ｌ＿６ （１１）

ΣＬ＿４＝Ｌ＿４ （１２）

ΣＬ＿５＝Ｌ＿１＋Ｌ＿２＋Ｌ＿３ （１３）

次いで、駐車形態判定部１７は、分布Ｄ１のピークトップＰＴにおける和ΣＬの値（以下「ピーク値」という。）ΣＬｐを算出する。

例えば、図５Ｃ及び図６Ｃの各々に示す分布Ｄ１においては、角度ビンＢ＿４における和ΣＬ＿４の値がピーク値ΣＬｐであると算出される。他方、図７Ｃ及び図８Ｃの各々に示す分布Ｄ１においては、角度ビンＢ＿５における和ΣＬ＿５の値がピーク値ΣＬｐであると算出される。

次いで、駐車形態判定部１７は、分布Ｄ１のピークトップＰＴにおける角度θの平均値、中央値又は加重平均値（以下総称して「ピーク角度」という。）θｐを算出する。

例えば、図５Ｃに示す分布Ｄ１において、駐車形態判定部１７は、以下の式（１４）により、法線角度θ＿２〜θ＿７の平均値を算出する。または、駐車形態判定部１７は、以下の式（１５）により、法線角度θ＿２〜θ＿７の中央値を算出する。または、駐車形態判定部１７は、以下の式（１６）により、法線角度θ＿２〜θ＿７の加重平均値を算出する。ここで、θ＿２〜θ＿７は、図５Ｂに示すものである。また、Ｌ＿２〜Ｌ＿７は、図５Ｂに示すものである。また、ｍｅｄｉａｎ（）は、括弧内の中央値を算出する関数である。

θｐ＝（θ＿２＋θ＿３＋θ＿４＋θ＿５＋Ｌθ＿６
＋θ＿７）／６ （１４）

θｐ＝ｍｅｄｉａｎ（θ＿２，θ＿３，θ＿４，
θ＿５，θ＿６，θ＿７） （１５）

θｐ＝（θ＿２×Ｌ＿２＋θ＿３×Ｌ＿３＋θ＿４
×Ｌ＿４＋θ＿５×Ｌ＿５＋θ＿６×Ｌ＿６
＋θ＿７×Ｌ＿７）／（Ｌ＿２＋Ｌ＿３＋Ｌ＿４
＋Ｌ＿５＋Ｌ＿６＋Ｌ＿７） （１６）

また、例えば、図６Ｃに示す分布Ｄ１において、駐車形態判定部１７は、以下の式（１７）により、法線角度θ＿２〜θ＿５の平均値を算出する。または、駐車形態判定部１７は、以下の式（１８）により、法線角度θ＿２〜θ＿５の中央値を算出する。または、駐車形態判定部１７は、以下の式（１９）により、法線角度θ＿２〜θ＿５の加重平均値を算出する。ここで、θ＿２〜θ＿５は、図６Ｂに示すものである。また、Ｌ＿２〜Ｌ＿５は、図６Ｂに示すものである。

θｐ＝（θ＿２＋θ＿３＋θ＿４＋θ＿５）／４ （１７）

θｐ＝ｍｅｄｉａｎ（θ＿２，θ＿３，θ＿４，
θ＿５） （１８）

θｐ＝（θ＿２×Ｌ＿２＋θ＿３×Ｌ＿３＋θ＿４
×Ｌ＿４＋θ＿５×Ｌ＿５）／（Ｌ＿２
＋Ｌ＿３＋Ｌ＿４＋Ｌ＿５） （１９）

また、例えば、図７Ｃに示す分布Ｄ１において、駐車形態判定部１７は、以下の式（２０）により、法線角度θ＿１〜θ＿６の平均値を算出する。または、駐車形態判定部１７は、以下の式（２１）により、法線角度θ＿１〜θ＿６の中央値を算出する。または、駐車形態判定部１７は、以下の式（２２）により、法線角度θ＿１〜θ＿６の加重平均値を算出する。ここで、θ＿１〜θ＿６は、図７Ｂに示すものである。また、Ｌ＿１〜Ｌ＿６は、図７Ｂに示すものである。

θｐ＝（θ＿１＋θ＿２＋θ＿３＋θ＿４＋θ＿５
＋Ｌθ＿６）／６ （２０）

θｐ＝ｍｅｄｉａｎ（θ＿１，θ＿２，θ＿３，
θ＿４，θ＿５，θ＿６） （２１）

θｐ＝（θ＿１×Ｌ＿１＋θ＿２×Ｌ＿２＋θ＿３
×Ｌ＿３＋θ＿４×Ｌ＿４＋θ＿５×Ｌ＿５
＋θ＿６×Ｌ＿６）／（Ｌ＿１＋Ｌ＿２＋Ｌ＿３
＋Ｌ＿４＋Ｌ＿５＋Ｌ＿６） （２２）

また、例えば、図８Ｃに示す分布Ｄ１において、駐車形態判定部１７は、以下の式（２３）により、法線角度θ＿１〜θ＿３の平均値を算出する。または、駐車形態判定部１７は、以下の式（２４）により、法線角度θ＿１〜θ＿３の中央値を算出する。または、駐車形態判定部１７は、以下の式（２５）により、法線角度θ＿１〜θ＿３の加重平均値を算出する。ここで、θ＿１〜θ＿３は、図８Ｂに示すものである。また、Ｌ＿１〜Ｌ＿３は、図８Ｂに示すものである。

θｐ＝（θ＿１＋θ＿２＋θ＿３）／３ （２３）

θｐ＝ｍｅｄｉａｎ（θ＿１，θ＿２，θ＿３） （２４）

θｐ＝（θ＿１×Ｌ＿１＋θ＿２×Ｌ＿２＋θ＿３
×Ｌ＿３）／（Ｌ＿１＋Ｌ＿２＋Ｌ＿３） （２５）

次いで、駐車形態判定部１７は、基準角度θｒｅｆに対するピーク角度θｐのずれ量Δθを算出する。基準角度θｒｅｆは、例えば、０度に設定されている。

次いで、駐車形態判定部１７は、ずれ量Δθを所定量Δθｔｈと比較する。ずれ量Δθが所定量Δθｔｈ以下である場合、駐車形態判定部１７は、ピーク値ΣＬｐを所定の閾値（以下「第１閾値」ということがある。）ΣＬｔｈ１と比較する。他方、ずれ量Δθが所定量Δθｔｈよりも大きい場合、駐車形態判定部１７は、ピーク値ΣＬｐを所定の閾値（以下「第２閾値」ということがある。）ΣＬｔｈ２と比較する。

図９は、駐車形態判定部１７における駐車形態判定用のテーブルＴ１の例を示している。図９に示す如く、ずれ量Δθが所定量Δθｔｈ以下である場合において、ピーク値ΣＬｐが第１閾値ΣＬｔｈ１よりも大きいとき、駐車形態判定部１７は、駐車形態が縦列駐車であると判定する。また、この場合において、ピーク値ΣＬｐが第１閾値ΣＬｔｈ１以下であるとき、駐車形態判定部１７は、駐車形態が並列駐車であると判定する。

すなわち、駐車形態が縦列駐車であるときはφｓ＝０又はφｓ≒０であり、かつ、駐車形態が並列駐車であるときはφｎ＝０又はφｎ≒０である。このため、駐車形態が縦列駐車又は並列駐車であるときは、駐車形態が斜め駐車であるときに比して、ずれ量Δθが小さくなる蓋然性が高い。この結果、Δθ≦Δθｔｈとなる蓋然性が高い。ここで、通常、サイド面部の面積はノーズ面部の面積に比して大きい。このため、駐車形態が縦列駐車であるときは、駐車形態が並列駐車である場合に比して、ピーク値ΣＬｐが大きくなる蓋然性が高い。そこで、駐車形態判定部１７は、ずれ量Δθが所定量Δθｔｈ以下であるとき、ピーク値ΣＬｐと第１閾値ΣＬｔｈ１との大小関係に基づき、駐車形態が縦列駐車であるか並列駐車であるかを判定するのである。換言すれば、第１閾値ΣＬｔｈ１は、駐車形態が縦列駐車であるか並列駐車であるかを識別可能な値に設定されている。

また、図９に示す如く、ずれ量Δθが所定量Δθｔｈよりも大きい場合において、ピーク値ΣＬｐが第２閾値ΣＬｔｈ２よりも大きいとき、駐車形態判定部１７は、駐車形態が斜め駐車であり、かつ、基準面部がサイド面部であると判定する。また、この場合において、ピーク値ΣＬｐが第２閾値ΣＬｔｈ２以下であるとき、駐車形態判定部１７は、駐車形態が斜め駐車であり、かつ、基準面部がノーズ面部であると判定する。

すなわち、駐車形態が斜め駐車であるときはφｓ≠０かつφｎ≠０である。このため、駐車形態が斜め駐車であるときは、駐車形態が縦列駐車又は並列駐車であるときに比して、ずれ量Δθが大きくなる蓋然性が高い。この結果、Δθ＞Δθｔｈとなる蓋然性が高い。ここで、通常、サイド面部の面積はノーズ面部の面積に比して大きい。このため、基準面部がサイド面部であるときは、基準面部がノーズ面部であるときに比して、ピーク値ΣＬｐが大きくなる蓋然性が高い。そこで、駐車形態判定部１７は、ずれ量Δθが所定量Δθｔｈよりも大きいとき、ピーク値ΣＬｐと第２閾値ΣＬｔｈ２との大小関係に基づき、基準面部がサイド面部であるかノーズ面部であるかを判定するのである。換言すれば、第２閾値ΣＬｔｈ２は、基準面部がサイド面部であるかノーズ面部であるかを識別可能な値に設定されている。

次いで、駐車形態判定部１７は、駐車形態が斜め駐車であると判定された場合、ピーク角度θｐに基づき、他車両Ｖの駐車角度λを判定する。

具体的には、例えば、駐車形態判定部１７は、基準面部がサイド面部であると判定された場合、Ｙ軸に沿う方向に対するサイド面部の角度（すなわちφｓに対応する角度）λがθｐと同等の値であると判定する。他方、基準面部がノーズ面部であると判定された場合、駐車形態判定部１７は、Ｙ軸に沿う方向に対するノーズ面部の角度（すなわちφｎに対応する角度）λがθｐと同等の値であると判定する。すなわち、駐車形態判定部１７は、ピーク角度θｐに対応する駐車角度λにて他車両Ｖが駐車中であると判定する。

以下、実施の形態１において、駐車形態判定部１７により実行される処理を総称して「駐車形態判定処理」という。

第１制御装置５は、位置算出処理の結果を示す情報、グループ化処理の結果を示す情報、及び駐車形態判定処理の結果を示す情報など（以下総称して「駐車支援用情報」という。）を出力する。第２制御装置６は、当該出力された駐車支援用情報を取得する。第２制御装置６は、当該取得された駐車支援用情報を用いて、いわゆる「自動駐車」を実現するための制御を実行する。

具体的には、例えば、第２制御装置６は、位置算出処理の結果及びグループ化処理の結果などに基づき、車両１用の駐車区画の位置及び幅などを算出する。第２制御装置６は、駐車形態判定処理の結果などに基づき、車両１のアクセル、ブレーキ及びステアリングなどを制御することにより、かかる駐車区画に車両１を誘導する。これにより、自動駐車が実現される。

以下、第２制御装置６により実行される制御を総称して「駐車支援制御」という。駐車支援制御には、公知の種々の技術を用いることができる。これらの技術についての詳細な説明は省略する。

次に、図１０を参照して、第１制御装置５の要部のハードウェア構成について説明する。

図１０Ａに示す如く、第１制御装置５は、プロセッサ２１及びメモリ２２を有している。メモリ２２には、速度判定部１１、距離測定部１２、位置算出部１３、グループ化部１４、角度演算部１５、長さ演算部１６及び駐車形態判定部１７の機能を実現するためのプログラムが記憶されている。当該記憶されているプログラムをプロセッサ２１が読み出して実行することにより、速度判定部１１、距離測定部１２、位置算出部１３、グループ化部１４、角度演算部１５、長さ演算部１６及び駐車形態判定部１７の機能が実現される。

または、図１０Ｂに示す如く、第１制御装置５は、処理回路２３を有している。この場合、速度判定部１１、距離測定部１２、位置算出部１３、グループ化部１４、角度演算部１５、長さ演算部１６及び駐車形態判定部１７の機能が専用の処理回路２３により実現される。

または、第１制御装置５は、プロセッサ２１、メモリ２２及び処理回路２３を有している（不図示）。この場合、速度判定部１１、距離測定部１２、位置算出部１３、グループ化部１４、角度演算部１５、長さ演算部１６及び駐車形態判定部１７の機能のうちの一部の機能がプロセッサ２１及びメモリ２２により実現されるとともに、残余の機能が専用の処理回路２３により実現される。

プロセッサ２１は、１個又は複数個のプロセッサにより構成されている。個々のプロセッサは、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ又はＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）を用いたものである。

メモリ２２は、１個又は複数個の不揮発性メモリにより構成されている。または、メモリ２２は、１個又は複数個の不揮発性メモリ及び１個又は複数個の揮発性メモリにより構成されている。個々の揮発性メモリは、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）を用いたものである。個々の不揮発性メモリは、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）又はＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）を用いたものである。

処理回路２３は、１個又は複数個のデジタル回路により構成されている。または、処理回路２３は、１個又は複数個のデジタル回路及び１個又は複数個のアナログ回路により構成されている。すなわち、処理回路２３は、１個又は複数個の処理回路により構成されている。個々の処理回路は、例えば、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＰＬＤ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、ＳｏＣ（Ｓｙｓｔｅｍ−ｏｎ−ａ−Ｃｈｉｐ）又はシステムＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ−Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）を用いたものである。

次に、図１１のフローチャートを参照して、第１制御装置５の動作について、速度判定部１１、距離測定部１２及び位置算出部１３の動作を中心に説明する。

まず、ステップＳＴ１にて、速度判定部１１が速度判定処理を実行する。車両１が所定速度未満の速度にて走行中であると判定された場合（ステップＳＴ２“ＹＥＳ”）、次いで、ステップＳＴ３にて、距離測定部１２が距離測定処理を開始する。次いで、ステップＳＴ４にて、位置算出部１３が位置算出処理を開始する。速度判定処理、距離算出処理及び位置算出処理の具体例については既に説明したとおりであるため、再度の説明は省略する。

次いで、ステップＳＴ５にて、速度判定部１１が速度判定処理を実行する。車両１が基準速度以上の速度にて走行中であると判定された場合（ステップＳＴ６“ＮＯ”）、又は車両１が停止中であると判定された場合（ステップＳＴ６“ＮＯ”）、次いで、ステップＳＴ７にて、距離測定部１２が距離測定処理を終了する。また、ステップＳＴ８にて、位置算出部１３が位置算出処理を終了する。

次に、図１２のフローチャートを参照して、第１制御装置５の動作について、グループ化部１４、角度演算部１５、長さ演算部１６及び駐車形態判定部１７の動作を中心に説明する。また、第２制御装置６の動作について説明する。

ステップＳＴ３，ＳＴ７間にて、距離Ｄが１回以上測定されることにより、１個以上の距離Ｄが測定される。また、ステップＳＴ４，ＳＴ８間にて、反射点Ｐの位置が１回以上算出されることにより、１個以上の反射点Ｐの位置が算出される。複数個の反射点Ｐの位置が算出されたとき、ステップＳＴ１１の処理が開始される。

まず、ステップＳＴ１１にて、グループ化部１４がグループ化処理を実行する。次いで、ステップＳＴ１２にて角度演算部１５が角度演算処理を実行する。次いで、ステップＳＴ１３にて、長さ演算部１６が長さ演算処理を実行する。次いで、ステップＳＴ１４にて、駐車形態判定部１７が駐車形態判定処理を実行する。グループ化処理、角度演算処理、長さ演算処理及び駐車形態判定処理の具体例については既に説明したとおりであるため、再度の説明は省略する。

次いで、ステップＳＴ１５にて、第１制御装置５が駐車支援用情報を出力する。次いで、ステップＳＴ１６にて、第２制御装置６が駐車支援制御を実行する。駐車支援制御の具体例については既に説明したとおりであるため、再度の説明は省略する。

次に、図１３のフローチャートを参照して、駐車形態判定部１７の詳細な動作について説明する。すなわち、ステップＳＴ１４の詳細な処理内容について説明する。

まず、ステップＳＴ２１にて、駐車形態判定部１７は、角度ビンＢ毎の線分長さＬの和ΣＬを算出する。これにより、ステップＳＴ２２にて、駐車形態判定部１７は、角度ビンＢ毎の和ΣＬを示す分布Ｄ１を演算する。

次いで、ステップＳＴ２３にて、駐車形態判定部１７は、分布Ｄ１におけるピーク値ΣＬｐを算出する。また、駐車形態判定部１７は、分布Ｄ１におけるピーク角度θｐを算出する。また、駐車形態判定部１７は、基準角度θｒｅｆに対するピーク角度θｐのずれ量Δθを算出する。ピーク値ΣＬｐ、ピーク角度θｐ及びずれ量Δθの算出方法については既に説明したとおりであるため、再度の説明は省略する。

次いで、ステップＳＴ２４にて、駐車形態判定部１７は、ずれ量Δθ及びピーク値ΣＬｐに基づき、他車両Ｖの駐車形態を判定する。駐車形態の判定方法については既に説明したとおりであるため、再度の説明は省略する。

駐車形態が斜め駐車であると判定された場合（ステップＳＴ２５“ＹＥＳ”）、次いで、ステップＳＴ２６にて、駐車形態判定部１７は、ピーク角度θｐに基づき、他車両Ｖの駐車角度λを判定する。駐車角度λの判定方法については既に説明したとおりであるため、再度の説明は省略する。

次に、駐車形態判定装置１００の効果について説明する。併せて、特許文献１記載の駐車形態判定装置（以下「従来の駐車形態判定装置」という。）の課題について説明する。

距離測定処理及び位置算出処理は、車両１が基準速度（例えば３０キロメートル毎時）未満の速度にて走行しているときに実行される。ここで、車両１の走行速度が高いときは、車両１の走行速度が低いときに比して、個々のグループＧに含まれる反射点Ｐの個数が減少する。これにより、個々のグループＧにおける角度θの演算値の個数も減少する。他方、車両１の走行速度が高いときは、車両１の走行速度が低いときに比して、個々の線分長さＬの値が大きくなる傾向がある。

従来の駐車形態判定装置は、角度ビン毎の線分角度又は法線角度の演算値の個数を示す分布、すなわち角度ビン毎の度数を示す分布を用いて駐車形態を判定するものであった（特許文献１の図９〜図１１等参照。）。このため、車両１の走行速度が高いとき、個々の角度ビンにおける分布値が小さくなることにより、角度ビン間の分布値の差分値も小さくなる。この結果、閾値を用いた駐車形態の判定精度が低下する問題があった。

これに対して、駐車形態判定装置１００は、角度ビンＢ毎の和ΣＬを示す分布Ｄ１を用いるものである。すなわち、駐車形態判定装置１００は、線分角度θ又は法線角度θに対する線分長さＬの分布Ｄ１を用いるものである。このため、車両１の走行速度が高いときであっても、個々の角度ビンＢにおける分布値が小さくなるのを回避することができる。この結果、閾値ΣＬｔｈ１，ΣＬｔｈ２を用いた駐車形態の判定精度が低下するのを回避することができる。換言すれば、駐車形態の判定精度を向上することができる。

また、通常、サイド面部においては、角度φｓに応じた方向に探査波が反射される。また、ノーズ面部においては、角度φｎに応じた方向に探査波が反射される。これに対して、他車両Ｖの角部においては、角度φｓ，φｎにかかわらず、種々の方向に探査波が反射される（以下「乱反射」という。）。乱反射により、角部に対応する位置に密集するようにして、多数の反射点Ｐが検出されることがある。この場合、当該多数の反射点Ｐのうちの互いに隣接する各２個の反射点Ｐについて、線分角度θ又は法線角度θが演算されるとともに、線分長さＬが演算される。この結果、種々の値を有する多数の線分角度θ又は法線角度θが演算されるとともに、小さい値を有する多数の線分長さＬが演算される。

ここで、縦列駐車においてはサイド面部による反射が支配的であり、並列駐車においてはノーズ面部による反射が支配的である。これに対して、サイド面部を基準とする斜め駐車においては、サイド面部及び角部による反射が支配的である。また、ノーズ面部を基準とする斜め駐車においては、ノーズ面部及び角部による反射が支配的である。上記のとおり、従来の駐車形態判定装置は、角度ビン毎の度数を示す分布を用いて駐車形態を判定するものであった。このため、駐車形態が斜め駐車であるとき、乱反射に係る線分角度又は法線角度の値の影響により、当該分布の形状が不安定になる。この結果、駐車形態の判定精度が低下する問題があった。

これに対して、駐車形態判定装置１００は、角度ビンＢ毎の和ΣＬを示す分布Ｄ１を用いるものである。しがたって、乱反射に係る個々の線分長さＬの値が小さいことにより、乱反射に係る線分角度θ又は法線角度θの値の影響を低減することができる。このため、駐車形態が斜め駐車であるときであっても、分布Ｄ１の形状を安定させることができる。この結果、駐車形態の判定精度が低下するのを回避することができる。換言すれば、駐車形態の判定精度を向上することができる。

次に、図１４及び図１５を参照して、駐車形態判定装置１００の変形例について説明する。

図１４に示す如く、線分角度θは、Ｘ軸に沿う方向に対する線分ＳＬの傾き角度を示すものであっても良い。図１５に示す如く、法線角度θは、Ｙ軸に沿う方向に対する法線ベクトルＮＶの傾き角度を示すものであっても良い。この場合、基準角度θｒｅｆは、例えば、９０度に設定されたものであっても良い。

以上のように、駐車形態判定装置１００は、距離センサ２により得られた複数個の反射点Ｐをグループ化することにより、障害物に対応するグループＧを設定するグループ化部１４と、グループＧに含まれる複数個の反射点Ｐのうちの互いに隣接する反射点Ｐを結ぶ個々の線分ＳＬについて、線分角度θ又は法線角度θを演算する角度演算部１５と、個々の線分ＳＬについて、線分長さＬを演算する長さ演算部１６と、線分角度θ又は法線角度θに対する線分長さＬの分布Ｄ１に基づき、グループＧに対応する他車両Ｖの駐車形態が縦列駐車、並列駐車又は斜め駐車のうちのいずれであるかを判定する駐車形態判定部１７と、を備える。これにより、他車両Ｖの駐車形態を判定することができる。特に、従来の駐車形態判定装置に比して駐車形態の判定精度を向上することができる。この結果、駐車形態判定装置１００が駐車支援システム２００に用いられる場合において、車両１が駐車をするとき、いわゆる「切り返し」の発生回数を低減することができる。

また、分布Ｄ１は、角度範囲（角度ビンＢ）毎の線分長さＬの和ΣＬを示すものである。これにより、例えば、図５Ｃ、図６Ｃ、図７Ｃ及び図８Ｃに示す分布Ｄ１を実現することができる。

また、駐車形態判定部１７は、基準角度θｒｅｆに対する分布Ｄ１におけるピーク角度θｐのずれ量Δθが所定量Δθｔｈ以下である場合において、分布Ｄ１におけるピーク値ΣＬｐが第１閾値ΣＬｔｈ１よりも大きいとき、駐車形態が縦列駐車であると判定する。これにより、縦列駐車の判定をすることができる。

また、駐車形態判定部１７は、基準角度θｒｅｆに対する分布Ｄ１におけるピーク角度θｐのずれ量Δθが所定量Δθｔｈ以下である場合において、分布Ｄ１におけるピーク値ΣＬｐが第１閾値ΣＬｔｈ１以下であるとき、駐車形態が並列駐車であると判定する。これにより、並列駐車の判定をすることができる。

また、駐車形態判定部１７は、基準角度θｒｅｆに対する分布Ｄ１におけるピーク角度θｐのずれ量Δθが所定量Δθｔｈよりも大きい場合、駐車形態が斜め駐車であると判定する。これにより、斜め駐車の判定をすることができる。

また、駐車形態判定部１７は、分布Ｄ１におけるピーク値ΣＬｐが第２閾値ΣＬｔｈ２よりも大きいとき、駐車形態が他車両Ｖの左側面部又は右側面部を基準とする斜め駐車であると判定して、ピーク値ΣＬｐが第２閾値ΣＬｔｈ２以下であるとき、駐車形態が他車両Ｖの前面部又は後面部を基準とする斜め駐車であると判定する。これにより、斜め駐車における基準面部の判定をすることができる。

また、駐車形態判定部１７は、ピーク角度θｐに対応する駐車角度λにて他車両Ｖが駐車中であると判定する。これにより、駐車角度λの判定をすることができる。

実施の形態２．
図１６は、実施の形態２に係る駐車形態判定装置を含む駐車支援システムの要部を示すブロック図である。図１６を参照して、実施の形態２に係る駐車形態判定装置を含む駐車支援システムについて説明する。なお、図１６において、図１に示すブロックと同様のブロックには同一符号を付して説明を省略する。

第１制御装置５ａは、速度判定部１１、距離測定部１２、位置算出部１３、グループ化部１４、角度演算部１５、長さ演算部１６及び駐車形態判定部１７ａを有している。グループ化部１４、角度演算部１５、長さ演算部１６及び駐車形態判定部１７ａにより、駐車形態判定装置１００ａの要部が構成されている。

このようにして、駐車支援システム２００ａの要部が構成されている。

次に、図１７〜図２１を参照して、駐車形態判定部１７ａにより実行される処理について説明する。

駐車形態判定部１７ａは、角度演算部１５による演算結果及び長さ演算部１６による演算結果に基づき、他車両Ｖの駐車形態を判定する。具体的には、例えば、駐車形態判定部１７ａは、以下のようにして他車両Ｖの駐車形態を判定する。

まず、駐車形態判定部１７ａは、長さ演算部１６による演算結果に基づき、個々のグループＧにおける線分長さＬの総和ΣＬａを算出する。次いで、駐車形態判定部１７ａは、角度演算部１５による演算結果及び長さ演算部１６による演算結果に基づき、個々のグループＧにおける角度ビンＢ毎の線分長さＬの和ΣＬを算出する。次いで、駐車形態判定部１７ａは、個々のグループＧにおける総和ΣＬａに対する角度ビンＢ毎の和ΣＬの比Ｒを算出する。これにより、駐車形態判定部１７ａは、個々のグループＧにおける角度ビンＢ毎の比Ｒを示す分布Ｄ２を演算する。

図１７は、図５Ｂに示す演算結果に基づく分布Ｄ２の例を示している。図１７に示す例において、総和ΣＬａは、以下の式（２６）より算出されたものである。また、角度ビンＢ＿３における比Ｒ＿３、角度ビンＢ＿４における比Ｒ＿４、及び角度ビンＢ＿５における比Ｒ＿５は、以下の式（２７）〜式（２９）によりそれぞれ算出されたものである。ここで、Ｌ＿１〜Ｌ＿８は、図５Ｂに示すものである。

ΣＬａ＝Ｌ＿１＋Ｌ＿２＋Ｌ＿３＋Ｌ＿４＋Ｌ＿５
＋Ｌ＿６＋Ｌ＿７＋Ｌ＿８ （２６）

Ｒ＿３＝Ｌ＿８／ΣＬａ （２７）

Ｒ＿４＝（Ｌ＿２＋Ｌ＿３＋Ｌ＿４＋Ｌ＿５＋Ｌ＿６
＋Ｌ＿７）／ΣＬａ （２８）

Ｒ＿５＝Ｌ＿１／ΣＬａ （２９）

図１８は、図６Ｂに示す演算結果に基づく分布Ｄ２の例を示している。図１８に示す例において、総和ΣＬａは、以下の式（３０）より算出されたものである。また、角度ビンＢ＿３における比Ｒ＿３、角度ビンＢ＿４における比Ｒ＿４、及び角度ビンＢ＿５における比Ｒ＿５は、以下の式（３１）〜式（３３）によりそれぞれ算出されたものである。ここで、Ｌ＿１〜Ｌ＿６は、図６Ｂに示すものである。

ΣＬａ＝Ｌ＿１＋Ｌ＿２＋Ｌ＿３＋Ｌ＿４＋Ｌ＿５
＋Ｌ＿６ （３０）

Ｒ＿３＝Ｌ＿６／ΣＬａ （３１）

Ｒ＿４＝（Ｌ＿２＋Ｌ＿３＋Ｌ＿４＋Ｌ＿５）／ΣＬａ （３２）

Ｒ＿５＝Ｌ＿１／ΣＬａ （３３）

図１９は、図７Ｂに示す演算結果に基づく分布Ｄ２の例を示している。図１９に示す例において、総和ΣＬａは、以下の式（３４）より算出されたものである。また、角度ビンＢ＿３における比Ｒ＿３、角度ビンＢ＿４における比Ｒ＿４、及び角度ビンＢ＿５における比Ｒ＿５は、以下の式（３５）〜式（３７）によりそれぞれ算出されたものである。ここで、Ｌ＿１〜Ｌ＿９は、図７Ｂに示すものである。

ΣＬａ＝Ｌ＿１＋Ｌ＿２＋Ｌ＿３＋Ｌ＿４＋Ｌ＿５
＋Ｌ＿６＋Ｌ＿７＋Ｌ＿８＋Ｌ＿９ （３４）

Ｒ＿３＝（Ｌ＿８＋Ｌ＿９）／ΣＬａ （３５）

Ｒ＿４＝Ｌ＿７／ΣＬａ （３６）

Ｒ＿５＝（Ｌ＿１＋Ｌ＿２＋Ｌ＿３＋Ｌ＿４＋Ｌ＿５
＋Ｌ＿６）／ΣＬａ （３７）

図２０は、図８Ｂに示す演算結果に基づく分布Ｄ２の例を示している。図２０に示す例において、総和ΣＬａは、以下の式（３８）より算出されたものである。また、角度ビンＢ＿３における比Ｒ＿３、角度ビンＢ＿４における比Ｒ＿４、及び角度ビンＢ＿５における比Ｒ＿５は、以下の式（３９）〜式（４１）によりそれぞれ算出されたものである。ここで、Ｌ＿１〜Ｌ＿６は、図８Ｂに示すものである。

ΣＬａ＝Ｌ＿１＋Ｌ＿２＋Ｌ＿３＋Ｌ＿４＋Ｌ＿５
＋Ｌ＿６ （３８）

Ｒ＿３＝（Ｌ＿５＋Ｌ＿６）／ΣＬａ （３９）

Ｒ＿４＝Ｌ＿４／ΣＬａ （４０）

Ｒ＿５＝（Ｌ＿１＋Ｌ＿２＋Ｌ＿３）／ΣＬａ （４１）

次いで、駐車形態判定部１７ａは、分布Ｄ２のピークトップＰＴにおける比Ｒの値（以下「ピーク値」という。）Ｒｐを算出する。

例えば、図１７及び図１８の各々に示す分布Ｄ２においては、角度ビンＢ＿４における比Ｒ＿４の値がピーク値Ｒｐであると算出される。他方、図１９及び図２０の各々に示す分布Ｄ２においては、角度ビンＢ＿５における比Ｒ＿５の値がピーク値Ｒｐであると算出される。

次いで、駐車形態判定部１７ａは、分布Ｄ２におけるピーク角度θｐを算出する。分布Ｄ２におけるピーク角度θｐの算出方法は、分布Ｄ１におけるピーク角度θｐの算出方法と同様である。このため、詳細な説明は省略する。

次いで、駐車形態判定部１７ａは、基準角度θｒｅｆに対するピーク角度θｐのずれ量Δθを算出する。基準角度θｒｅｆは、例えば、０度に設定されている。

次いで、駐車形態判定部１７ａは、ずれ量Δθを所定量Δθｔｈと比較する。ずれ量Δθが所定量Δθｔｈ以下である場合、駐車形態判定部１７は、ピーク値Ｒｐを所定の閾値（以下「第１閾値」ということがある。）Ｒｔｈ１と比較する。他方、ずれ量Δθが所定量Δθｔｈよりも大きい場合、駐車形態判定部１７ａは、ピーク値Ｒｐを所定の閾値（以下「第２閾値」ということがある。）Ｒｔｈ２と比較する。

図２１は、駐車形態判定部１７ａにおける駐車形態判定用のテーブルＴ２の例を示している。図２１に示す如く、ずれ量Δθが所定量Δθｔｈ以下である場合において、ピーク値Ｒｐが第１閾値Ｒｔｈ１よりも大きいとき、駐車形態判定部１７ａは、駐車形態が縦列駐車であると判定する。また、この場合において、ピーク値Ｒｐが第１閾値Ｒｔｈ１以下であるとき、駐車形態判定部１７ａは、駐車形態が並列駐車であると判定する。すなわち、第１閾値Ｒｔｈ１は、駐車形態が縦列駐車であるか並列駐車であるかを識別可能な値に設定されている。

また、図２１に示す如く、ずれ量Δθが所定量Δθｔｈよりも大きい場合において、ピーク値Ｒｐが第２閾値Ｒｔｈ２よりも大きいとき、駐車形態判定部１７ａは、駐車形態が斜め駐車であり、かつ、基準面部がサイド面部であると判定する。また、この場合において、ピーク値Ｒｐが第２閾値Ｒｔｈ２以下であるとき、駐車形態判定部１７ａは、駐車形態が斜め駐車であり、かつ、基準面部がノーズ面部であると判定する。すなわち、第２閾値Ｒｔｈ２は、基準面部がサイド面部であるかノーズ面部であるかを識別可能な値に設定されている。

次いで、駐車形態判定部１７ａは、駐車形態が斜め駐車であると判定された場合、ピーク角度θｐに基づき、他車両Ｖの駐車角度λを判定する。駐車角度λの判定方法は、実施の形態１にて説明したものと同様である。このため、詳細な説明は省略する。

以下、実施の形態２において、駐車形態判定部１７ａにより実行される処理を総称して「駐車形態判定処理」という。

第１制御装置５ａの要部のハードウェア構成は、実施の形態１にて図１０を参照して説明したものと同様である。このため、図示及び説明を省略する。すなわち、速度判定部１１、距離測定部１２、位置算出部１３、グループ化部１４、角度演算部１５、長さ演算部１６及び駐車形態判定部１７ａの機能は、プロセッサ２１及びメモリ２２により実現されるものであっても良く、又は専用の処理回路２３により実現されるものであっても良い。

第１制御装置５ａにおいて、ステップＳＴ１〜ＳＴ８の処理が実行される。ステップＳＴ１〜ＳＴ８の処理内容は、実施の形態１にて図１１を参照して説明したものと同様である。このため、図示及び説明を省略する。

次に、図２２のフローチャートを参照して、第１制御装置５ａの動作について、グループ化部１４、角度演算部１５、長さ演算部１６及び駐車形態判定部１７ａの動作を中心に説明する。また、第２制御装置６の動作について説明する。なお、図２２において、図１２に示すステップと同様のステップには同一符号を付して説明を省略する。

ステップＳＴ３，ＳＴ７間にて、距離Ｄが１回以上測定されることにより、１個以上の距離Ｄが測定される。また、ステップＳＴ４，ＳＴ８間にて、反射点Ｐの位置が１回以上算出されることにより、１個以上の反射点Ｐの位置が算出される。複数個の反射点Ｐの位置が算出されたとき、ステップＳＴ１１の処理が開始される。

まず、ステップＳＴ１１〜ＳＴ１３の処理が実行される。次いで、ステップＳＴ１４ａにて、駐車形態判定部１７ａが駐車形態判定処理を実行する。駐車形態判定処理の具体例については既に説明したとおりであるため、再度の説明は省略する。次いで、ステップＳＴ１５，ＳＴ１６の処理が実行される。

次に、図２３のフローチャートを参照して、駐車形態判定部１７ａの詳細な動作について説明する。すなわち、ステップＳＴ１４ａの詳細な処理内容について説明する。

まず、ステップＳＴ３１にて、駐車形態判定部１７ａは、線分長さＬの総和ΣＬａを算出する。次いで、ステップＳＴ３２にて、駐車形態判定部１７ａは、角度ビンＢ毎の線分長さＬの和ΣＬを算出する。次いで、ステップＳＴ３３にて、駐車形態判定部１７ａは、総和ΣＬａに対する角度ビンＢ毎の線分長さＬの比Ｒを算出する。これにより、ステップＳＴ３４にて、駐車形態判定部１７ａは、角度ビンＢ毎の比Ｒを示す分布Ｄ２を演算する。

次いで、ステップＳＴ３５にて、駐車形態判定部１７ａは、分布Ｄ２におけるピーク値Ｒｐを算出する。また、駐車形態判定部１７ａは、分布Ｄ２におけるピーク角度θｐを算出する。また、駐車形態判定部１７ａは、基準角度θｒｅｆに対するピーク角度θｐのずれ量Δθを算出する。ピーク値Ｒｐ、ピーク角度θｐ及びずれ量Δθの算出方法については既に説明したとおりであるため、再度の説明は省略する。

次いで、ステップＳＴ３６にて、駐車形態判定部１７ａは、ずれ量Δθ及びピーク値Ｒｐに基づき、他車両Ｖの駐車形態を判定する。駐車形態の判定方法については既に説明したとおりであるため、再度の説明は省略する。

駐車形態が斜め駐車であると判定された場合（ステップＳＴ３７“ＹＥＳ”）、次いで、ステップＳＴ３８にて、駐車形態判定部１７ａは、ピーク角度θｐに基づき、他車両Ｖの駐車角度λを判定する。駐車角度λの判定方法については既に説明したとおりであるため、再度の説明は省略する。

次に、駐車形態判定装置１００ａの効果について説明する。

駐車形態判定装置１００ａは、角度ビンＢ毎の比Ｒを示す分布Ｄ２を用いるものである。すなわち、駐車形態判定装置１００ａは、線分角度θ又は法線角度θに対する線分長さＬの分布Ｄ２を用いるものである。このため、駐車形態判定装置１００と同様に、従来の駐車形態判定装置に比して駐車形態の判定精度を向上することができる。

また、駐車形態判定装置１００ａは、複数台の他車両Ｖが駐車中であり、かつ、当該複数台の他車両Ｖのうちの互いに隣接する各２台の他車両Ｖ間の間隔が小さいとき、駐車形態判定装置１００に比して駐車形態の判定精度を更に向上することができる。

すなわち、グループ化部１４において、原則、１個又は複数個の障害物と一対一に対応する１個又は複数個のグループＧが設定される。しかしながら、複数台の他車両Ｖが駐車中であり、かつ、当該複数台の他車両Ｖのうちの互いに隣接する各２台の他車両Ｖ間の間隔が小さいとき、当該複数台の他車両Ｖのうちの２台以上の他車両Ｖに対応する反射点Ｐが１個のグループＧに含まれることがある。これにより、当該複数台の他車両Ｖのうちの１台の他車両Ｖに対応する反射点Ｐのみが当該１個のグループＧに含まれる場合に比して、個々の角度ビンＢにおける和ΣＬの値が大きくなる。この結果、和ΣＬに対する閾値ΣＬｔｈ１，ΣＬｔｈ２を用いた場合、駐車形態の判定精度が低下する可能性がある。

これに対して、比Ｒに対する閾値Ｒｔｈ１，Ｒｔｈ２を用いることにより、２台以上の他車両Ｖに対応する反射点Ｐが１個のグループＧに含まれる場合であっても、駐車形態の判定精度が低下するのを回避することができる。換言すれば、駐車形態の判定精度を更に向上することができる。

なお、駐車形態判定装置１００ａは、実施の形態１にて説明したものと同様の種々の変形例を採用することができる。

以上のように、駐車形態判定装置１００ａは、距離センサ２により得られた複数個の反射点Ｐをグループ化することにより、障害物に対応するグループＧを設定するグループ化部１４と、グループＧに含まれる複数個の反射点Ｐのうちの互いに隣接する反射点Ｐを結ぶ個々の線分ＳＬについて、線分角度θ又は法線角度θを演算する角度演算部１５と、個々の線分ＳＬについて、線分長さＬを演算する長さ演算部１６と、線分角度θ又は法線角度θに対する線分長さＬの分布Ｄ２に基づき、グループＧに対応する他車両Ｖの駐車形態が縦列駐車、並列駐車又は斜め駐車のうちのいずれであるかを判定する駐車形態判定部１７ａと、を備える。これにより、他車両Ｖの駐車形態を判定することができる。特に、従来の駐車形態判定装置に比して駐車形態の判定精度を向上することができる。

また、分布Ｄ２は、線分長さＬの総和ΣＬａに対する角度範囲（角度ビンＢ）毎の線分長さＬの和ΣＬの比Ｒを示すものである。これにより、例えば、図１７〜図２０に示す分布Ｄ２を実現することができる。この結果、駐車形態判定装置１００に比して駐車形態の判定精度を更に向上することができる。

また、駐車形態判定部１７ａは、基準角度θｒｅｆに対する分布Ｄ２におけるピーク角度θｐのずれ量Δθが所定量Δθｔｈ以下である場合において、分布Ｄ２におけるピーク値Ｒｐが第１閾値Ｒｔｈ１よりも大きいとき、駐車形態が縦列駐車であると判定する。これにより、縦列駐車の判定をすることができる。

また、駐車形態判定部１７ａは、基準角度θｒｅｆに対する分布Ｄ２におけるピーク角θｐ度のずれ量Δθが所定量Δθｔｈ以下である場合において、分布Ｄ２におけるピーク値Ｒｐが第１閾値Ｒｔｈ１以下であるとき、駐車形態が並列駐車であると判定する。これにより、並列駐車の判定をすることができる。

また、駐車形態判定部１７ａは、基準角度θｒｅｆに対する分布Ｄ２におけるピーク角度θｐのずれ量Δθが所定量Δθｔｈよりも大きい場合、駐車形態が斜め駐車であると判定する。これにより、斜め駐車の判定をすることができる。

また、駐車形態判定部１７ａは、分布Ｄ２におけるピーク値Ｒｐが第２閾値Ｒｔｈ２よりも大きいとき、駐車形態が他車両Ｖの左側面部又は右側面部を基準とする斜め駐車であると判定して、ピーク値Ｒｐが第２閾値Ｒｔｈ２以下であるとき、駐車形態が他車両Ｖの前面部又は後面部を基準とする斜め駐車であると判定する。これより、斜め駐車における基準面部の判定をすることができる。

また、駐車形態判定部１７ａは、ピーク角度θｐに対応する駐車角度λにて他車両Ｖが駐車中であると判定する。これにより、駐車角度λの判定をすることができる。

なお、本願発明はその発明の範囲内において、各実施の形態の自由な組み合わせ、あるいは各実施の形態の任意の構成要素の変形、もしくは各実施の形態において任意の構成要素の省略が可能である。

本発明の駐車形態判定装置は、例えば、駐車支援システムに用いることができる。

１ 車両、２ 距離センサ、３ 第１センサ類、４ 第２センサ類、５，５ａ 第１制御装置、６ 第２制御装置、１１ 速度判定部、１２ 距離測定部、１３ 位置算出部、１４ グループ化部、１５ 角度演算部、１６ 長さ演算部、１７，１７ａ 駐車形態判定部、２１ プロセッサ、２２ メモリ、２３ 処理回路、１００，１００ａ 駐車形態判定装置、２００，２００ａ 駐車支援システム。

Claims (8)

1. 距離センサにより得られた複数個の反射点をグループ化することにより、障害物に対応するグループを設定するグループ化部と、
   前記グループに含まれる複数個の反射点のうちの互いに隣接する反射点を結ぶ個々の線分について、線分角度又は法線角度を演算する角度演算部と、
   個々の前記線分について、線分長さを演算する長さ演算部と、
   前記線分角度又は前記法線角度に対する前記線分長さの分布に基づき、前記グループに対応する他車両の駐車形態が縦列駐車、並列駐車又は斜め駐車のうちのいずれであるかを判定する駐車形態判定部と、
   を備える駐車形態判定装置。
2. 前記分布は、角度範囲毎の前記線分長さの和を示すものであることを特徴とする請求項１記載の駐車形態判定装置。
3. 前記分布は、前記線分長さの総和に対する角度範囲毎の前記線分長さの和の比を示すものであることを特徴とする請求項１記載の駐車形態判定装置。
4. 前記駐車形態判定部は、基準角度に対する前記分布におけるピーク角度のずれ量が所定量以下である場合において、前記分布におけるピーク値が第１閾値よりも大きいとき、前記駐車形態が前記縦列駐車であると判定することを特徴とする請求項２又は請求項３記載の駐車形態判定装置。
5. 前記駐車形態判定部は、基準角度に対する前記分布におけるピーク角度のずれ量が所定量以下である場合において、前記分布におけるピーク値が第１閾値以下であるとき、前記駐車形態が前記並列駐車であると判定することを特徴とする請求項２又は請求項３記載の駐車形態判定装置。
6. 前記駐車形態判定部は、基準角度に対する前記分布におけるピーク角度のずれ量が所定量よりも大きい場合、前記駐車形態が前記斜め駐車であると判定することを特徴とする請求項２又は請求項３記載の駐車形態判定装置。
7. 前記駐車形態判定部は、前記分布におけるピーク値が第２閾値よりも大きいとき、前記駐車形態が前記他車両の左側面部又は右側面部を基準とする前記斜め駐車であると判定して、前記ピーク値が前記第２閾値以下であるとき、前記駐車形態が前記他車両の前面部又は後面部を基準とする前記斜め駐車であると判定することを特徴とする請求項６記載の駐車形態判定装置。
8. 前記駐車形態判定部は、前記ピーク角度に対応する駐車角度にて前記他車両が駐車中であると判定することを特徴とする請求項７記載の駐車形態判定装置。

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