JP7377196B2 - 駐車処理を制御する方法 - Google Patents

Description

本発明は、車両の駐車処理を制御する方法及び駐車支援システムを装備した車両に関する。

駐車処理を半自動的又は全自動的に実施する駐車支援システムは、従来の技術からも既知である。駐車支援システムは、運転者が、車内にいる時に駐車処理を実施できる、又は駐車支援システムは、運転者が駐車処理中、車内にいなくても、すなわち、例えば、車両のキーやスマートフォンなどのアプリを用いて、駐車処理を遠隔的にスタートするという選択肢を提供する。

しかし、既知の駐車支援システムの短所は、それぞれの運転者が、運転者支援システムに対して各々異なることを期待しているということである。例えば、一人目の運転者は、精度は問わないが迅速な駐車処理を、一方、二人目の運転者は、ゆっくり実施されるが精度の高い駐車処理を、という具合である。

これを起点とした本発明の課題は、ユーザ毎の駐車挙動を可能にする駐車処理を制御する方法を提供することである。

この課題は、独立請求項１記載の特徴を持つ方法によって達成される。好ましい実施形態は、従属請求項の対象である。駐車支援システムを装備した車両は、並列請求項２０の対象である。

第一の観点によれば本発明は、駐車支援システムを用いた車両の駐車処理を制御する方法に関する。ここでは、方法は、以下のステップを備える。

先ず、運転者が識別される。これは、例えば、車両キー認識によって実施できるが、この場合、車両キーは、特定の運転者に結び付けていなければならない。代替的に、例えば、運転者に結び付けた可動装置（例えば、携帯電話、スマートフォンなど）、チップカード、ＲＦＩＤｓを認識する、指紋認証、運転者特有の顔の特徴や目の特徴をスキャンするなど、運転者の認識を実施する数多くの別の方法や認識手段によっても実施可能である。

続いて、運転者によって実施された駐車処理中に運転者変数を学習し、識別された運転者に結び付ける。特に、どれぐらいの速度で、それぞれの運転者が、駐車処理を実施するか、どれ程の速度で周辺にある物体（オブジェクト）に接近するか、どの程度の近さまで周辺にある物体に接近するか、そして、その運転者は、どれ程正確に駐車空間に駐車するのかと言った情報が、捕捉される。ここでいう「正確」とは、特に、車両を、縦方向と横方向に関してどの程度の位置精度かと、駐車空間の縦方向に対する車両の縦軸の角度（以下、配向角という）をどの程度の角精度かとの少なくとも一方で合わせるのかを意味している。

学習処理の処理後は、学習した運転者変数を基に、駐車変数が決定される。これは特に、運転者変数から、特定の運転者が、通常どのように駐車処理を実施しているかを示す情報が抽出されることによって達成される。これらの抽出された情報は、駐車変数として、駐車支援システム内に、又は抽出された情報から、駐車変数が導出された後に、適用される。これは、運転者特有の駐車挙動が調整されるように、抽出された情報を基に駐車支援システムが変更されることを意味する。

これ以降、駐車支援システムによって実施される車両の駐車処理は、駐車変数を基準として制御可能となる。

本発明に係る方法の主要な長所は、自然な駐車挙動が各運転者について調節されるように、駐車支援システムをユーザに合わせて適合可能であることである。

運転者が実施した駐車処理からの運転者変数は、機械学習法、例えば、ニューラルネットワークを用いて学習可能である。

ある実施例によれば、運転者変数を学習するステップは、
車両速度と、
舵角と、
舵角速度と、
車両の周辺域内の物体の車両までの相対的な距離の値を少なくとも一つと、
車両の加速又は個別の減速変数と
の中の少なくとも１つを捕捉することを備える。運転者変数は、走査速度１秒未満、特に、１００ミリ秒未満の走査によって捕捉され、測定値の列に保存される。結果として、運転者特有の駐車挙動を、捕捉された運転者変数から推定可能である。

ある実施例によれば、運転者変数を学習するステップは、
舵角の関数としての車両速度の捕捉と、
舵角速度の関数としての車両速度の捕捉と、
舵角と、車両の周辺域内の１つの物体の、車両までの相対的な距離の値の捕捉と、
車両の周辺域内にある１つの物体の、車両までの相対的な距離の値の関数としての車両の加速変数又は減速変数の捕捉と
の中の少なくとも１つを備える。
特に、運転者変数は、走査速度１秒未満、特に、１００ミリ秒未満の走査によって捕捉され、測定値の列に保存される。結果として、ユーザ特有の駐車特性（例えば、駐車の際に、どの程度の速度で物体が運転されるか、どう急に減速するかなど）を、捕捉可能にして、駐車支援システムの適合に使用可能である。

ある実施例によれば、運転者変数を学習するステップが、時系列で連続する測定点における複数の測定値を収集することと、これらの測定値の平均値を出すことを備える。例えば、自動的に実施された駐車処理の回数が（特に、駐車マヌーバ（前進、後進、縦列）のタイプごとに）予め定められた回数に達した場合、例えば、通常でなく速い速度で実施された駐車処理が、駐車支援システムによって実施された駐車処理に大きく影響しないように、測定値の平均値を定めてよい。同様に、ある特定の運転者変数の統計的有意性を、運転者変数が駐車支援システムの適合に使用可能か否かの判断に、定めてよい。

ある実施例によれば、運転者変数を学習するステップは、追加的に、駐車方向に関する情報、駐車処理完了後の駐車空間に対する駐車された車両の向きに関する情報、要した駐車の段階の数、又は駐車処理のタイプ（直角（バックや前向きの駐車など道路や通路に対して略直角、以下「直角駐車」と記載）、斜め、平行（縦列駐車など道路や通路に対して略平行、以下「平行駐車」と記載））に関する情報を捕捉し保存することも備える。これにより、選択的に様々な駐車シナリオに対して駐車支援システムを、各ユーザに選択的に適合可能である。

ある実施例によれば、運転者変数を学習するステップは、運転者が実施した駐車処理中に決めた駐車処理特徴が、それぞれ定義された範囲内にあるか否かを検証するステップを備える。よって、例えば、駐車処理の特徴として、例えば、運転者の駐車精度が、少なくとも最低精度に達したか否かを示す、一つの又はそれより多いしきい値を特定してよい。代替的又は追加的に、運転者が駐車位置に達するまでに要した駐車の段階の数が、駐車の段階の数の上限を超えたか否かを決定してよい。さらに代替的又は追加的に、駐車処理中に達した最大加速値（正の加速と、制動時の負の加速との少なくとも一方）が、少なくとも１つの加速最大値を超えなかったか否かも決めてよい。学習した運転者変数は、駐車処理の特徴のそれぞれが定義された範囲内にある、もしくは、しきい値を超過又は下回らなかった時に、駐車変数の決定に使用される。これにより、特定の最低要求を満たしている、運転者によって実行された駐車マヌーバだけが、駐車支援システムの適合に利用されることが達成される。

ある実施例によれば、駐車変数を決定するステップは、特定された運転者によって最低数実施された駐車処理から定めた様々な運転者変数の平均を出すステップを備える。その結果、駐車支援システムは、急にではなく、徐々に、運転者特有の平均的な駐車挙動を考慮しつつ、その駐車習慣に調節される。

ある実施例によれば、運転者変数を学習するステップは、運転者によって実施された駐車処理によって車両が到達した駐車位置が、駐車支援システムによって求めた目標駐車位置からどの程度逸脱しているのかを示す少なくとも一つの許容変数を決定することを備える。この許容変数を基にすれば、それぞれの車両ユーザが、（例えば、車両を駐車空間の中央に合わせる、駐車空間に対する縦方向の位置決めなどに関して）非常に高い駐車精度を好んでいるか、又は、目標位置からの逸脱を許容するのかを求められる。これを基準とすることで、駐車支援システムは、例えば、運転者が、少ない駐車の段階数で目標駐車位置から大きな逸脱は許容する、もしくは多めの駐車の段階数で目標駐車位置からは小さな逸脱しか許容しないことを考慮して、自動駐車処理を制御可能である。

ある実施例によれば、少なくとも一つの許容変数の決定は、目標位置からの駐車した車両の位置の第一空間方向及び第二空間方向（例えば、ｘ方向とｙ方向）へのずれ、並びに、車両の配向角の目標配向角に対するずれ（特に、駐車空間の縦軸に対する車両縦軸の相対的方向）の決定を備える。これらの変数からは、それぞれの駐車位置における目標駐車位置に対する各運転者の駐車精度を決定可能である。

ある実施例によれば、少なくとも一つの許容変数の決定は、駐車位置に到達するまでの駐車の段階の数の決定を備える。これは、ある運転者が、自動的に実施される駐車処理においてどの程度の回数の駐車処理を許容するかの決定に使用できる。

ある実施例によれば、少なくとも一つの許容変数の決定に、少なくとも一つの第一精度域及び第二精度域を定める。さらに、車両の運転者が、第一精度域内に、又は第一精度域からより精度の高い第二精度域に至るために、どれ程の駐車の段階の数を要したかを決める。この駐車の段階数は、運転者特有の駐車情報として保存される。これにより、駐車処理を複数の精度レベルに区分可能であり、それぞれの精度レベルに、二次元の精度域が結び付けられる。二つより多い精度域を決めて、個々の精度域を使うようにしてよいことを理解されたい。駐車の段階の総数は、その後、駐車の段階の部分的な数に分割して、部分的な数のそれぞれが、ある特定の精度域に到達するのにいくつ駐車の段階が使われたかを示す。

ある実施例によれば、第一精度域に、又は第一精度域からより高い第二精度域に達するのに要した駐車の段階数は、車両の少なくとも二つの空間方向と配向角に関する各々の車両位置値ごとに決定される。その結果、例えば駐車空間内でのその後続くマヌーバにより、配向角は修正されたが、車両位置（ｘとｙ方向）は修正されなかったなどといったことが捕捉されて、駐車支援システムの適合に利用できる。

ある実施例によれば、駐車支援システムによる駐車処理を制御するステップでは、第一精度域に達した後に、駐車支援システムが、より高い精度の第二精度域に達するためにいくつ駐車の段階の数を要したかを決定して、運転者特有の駐車の段階の情報と比較することにより、より高い駐車精度に達するために、駐車支援システムによって制御される駐車処理を継続するか否かが判断される。その結果、駐車支援システムが、第一精度域からより高い精度の第二精度域に達するためには、さらに三つの駐車の段階を必要とするであろうことを決定してよい。但し、運転者特有の駐車の段階の情報が、ある運転者ならば、このようなケースでは多くとも二つの駐車段階しか実施しないであろうことを示している場合、駐車支援システムは、駐車処理を終了する。一方、運転者特有の駐車の段階の情報が、ある運転者ならば、このようなケースでは通常、第二精度域に達するために、駐車の段階をさらに三つ以上許容することを示している場合は、駐車支援システムは、より高い駐車精度に達するために、駐車処理を続行する。

ある実施例によれば、決めた運転者変数を基に、駐車軌道が計画されることと、駐車軌道上の車両の移動経緯に影響が与えられることとの少なくとも一方がなされる。それにより、例えば、軌道計画において、軌道計画の各々のポイントにおける車両速度を、駐車処理において、運転者が典型的に用いる車両速度に調節できる。これらには、特に、周辺の物体に対する距離に依存した速度も含まれてよい。同様に加速や減速の挙動、又は周辺部にある物体への距離も、自動化された駐車処理中のユーザ特有の駐車習慣に調節可能である。

ある実施例によれば、駐車支援システムによって実施される駐車処理中、運転者と車両制御手段との相互作用と、運転者自身に関する情報との少なくとも一方を捕捉し、これらに基づいて、駐車変数が調節される。それにより運転者によって実施された例えば、制動処理、操舵介入、（駐車支援システムを切ったなどと言った）車両インタフェースとの相互作用、ドアの開放、ギヤチェンジ、クラッチ操作の中の少なくとも１つを捕捉可能である。これらの捕捉された情報に基づいて、駐車支援システムに影響を与える駐車変数を適宜調節可能である（例えば、周辺の物体との距離を広げる、速度を下げるなど）。

ある実施例によれば、駐車変数は、駐車支援システムによって実施され、認識された運転者に結び付けた駐車処理の数に応じて徐々に調節される。特に、周辺の物体との安全距離が徐々に小さくされることと、駐車処理中の車両の速度が徐々に上げられることとの少なくとも一方がなされる。その結果、運転者がシステムを長期間使用し、駐車システムを信頼していると考えられることから、駐車支援システムは、経時的に適合されることが達成可能になる。

ある実施例によれば、特定の駐車変の決定において、運転者の好みが追加的に考慮される。これらの運転者の好みは、例えば、各運転者が入力して、運転者に結び付けてよい。これらは、初期化処理と、運転者の好みに関する情報との少なくとも一方が必要になるような駐車の状況になった時に、検索、取得してよい。

運転者の好みには、例えば、体が不自由な人専用の駐車空間への駐車許可、女性専用又は母子専用駐車場への駐車許可、有料の駐車場に駐車する意向、居住者用の駐車空間への駐車許可、縁石に乗り上げて駐車することを気にしないのか、駐車空間に直接前進駐車の意向、駐車処理中に起こった駐車状況の変化に対応する意向、前進駐車と後進駐車のどちらを好むか、の中の少なくとも１種類の情報が含まれている。

ある実施例によれば、駐車支援システムによって実施されている駐車処理中に、運転者による介入（例えば、ブレーキ介入、操舵介入、ユーザインタフェースへの介入など）と、運転者の身体的データ（例えば、心拍数、顔の表情、動き、肌の温度、肌の湿度、肌の色合いなど）との少なくとも一方を定めて、駐車支援システムの駐車変数を、運転者の行った介入や捕捉した身体的データに基づいて調節する。例えば、駐車支援システムによって実施される駐車処理を運転者が信用していないという少なくとも一つの運転者介入が認識された場合、駐車変数を、（例えば、周辺の物体までの距離を広げる、速度を下げるなど）より高い安全感覚に調節可能である。

逆に、（例えば、周辺の物体までの距離を狭める、速度を上げるなど）駐車変数のより低い安全感覚への調節ももちろん可能である。
さらなる観点によれば、本発明は、車両の駐車処理を制御する駐車支援システムを備えた車両に関する。車両は、以下を備える。
－ 運転者を識別する識別手段。
－ 運転者によって実施された駐車処理中に運転者変数を捕捉するセンサ手段。
－ 運転者変数を保存する少なくとも一つの記憶ユニット。ここで、運転者変数は、識別された運転者に結び付けて保存される。
－ 学習した運転者変数を基に駐車変数を決定するよう構成された少なくとも一つの計算ユニット。
－ 駐車変数を基に車両の駐車処理を自動制御するよう構成された駐車支援システム。

本発明における「駐車処理」は、ある一つの駐車空間内へと、車両が、前進、後進、側方、斜め方向に導かれる処理であると解釈される。この際、駐車処理には、駐車空間に入る処理と駐車空間から出る処理の両方を備える。駐車処理中、運転者は、車両内にいる場合もあり、車両外の場合（遠隔駐車処理）もありえる。

本発明における「運転者変数」は、運転者特有の駐車挙動の評価を可能にするあらゆる変数であると解釈される。

本発明における「駐車変数」は、これらを用いて直接的に駐車支援システムを適合させる変数、又はこれらから駐車支援システムの適合を可能にする情報を推論できる変数であると解釈される。

本発明における「近似的に」、「実質的に」、又は、「略」と言う表現は、正確な値から、それぞれ＋又は－１０％、好ましくは、＋又は－５％以内の誤差、及び、又は、機能に対して有意性の無い誤差であると解釈される。

本発明の発展形態、長所、及び、応用範囲は、実施例と図面の以下の説明によって示される。その際、全ての記述されている特徴と、図示されている特徴との少なくとも一方は、それぞれにおいて、並びに、任意な組み合わせにおいて、各請求項、又は、その参照元との組み合わせからは独立して、本発明の対象である。請求項の内容も明細書の記載の一体的部分である。

以下本発明を、図面と実施例に基づいて詳しく説明する。

スタート位置から駐車位置へのある車両の側方駐車状況を模式的に例示する。 一回の駐車処理で得られた複数の運転者変数を含む表を模式的に例示する。 複数回の駐車処理で得られた複数の運転者変数を含む表を模式的に例示する。 スタート位置から三つの精度域が設定されている駐車位置へのある車両の側方駐車状況を模式的に例示する。 駐車位置へのある車両の側方駐車状況を模式的に例示し、ここでは前方を向いた矢印により駐車位置に到達した時の車両の配向角が示されている。 改良された駐車位置に行くため、追加的駐車の段階の形での運転者特有の駐車挙動を明らかに示す表を例示する。 運転者によって実施された複数回の駐車処理後に得られた改良された駐車位置に行くため運転者が行う駐車の段階の数を明らかに示す表を例示する。 体が不自由な人用の駐車空間への駐車状況を模式的に例示する。 駐車のため車両が駐車中に縁石に乗り上げる側方駐車の状況を模式的に例示する。 斜め前方への駐車状況を模式的に例示する。 もう一台の車両によって変化した駐車状況に対する駐車支援システムの反応を模式的に例示する。

図１は、車両の現在地から駐車位置ＴＰ（ｘ、ｙ、ＰＳＩ）へ後進することによる平行（縦列）駐車処理を示す。

運転者変数の学習
異なる運転者は、異なる駐車挙動（速度、安全距離、選択する駐車空間の経路）を示す。各運転者に対して駐車支援システムの自然な駐車挙動を確保するため、駐車支援機能は、運転者変数を、運転者が実施している駐車処理中に学習し、続いて、学習した運転者変数から、駐車支援機能用の変数（これ以降、「駐車変数」という。）を計算する。その後、駐車支援機能は、各々の運転者に対して自然な駐車挙動を得るために駐車変数に基づいて調節される。

運転者の信用の程度に対する駐車支援システムの調節
駐車支援システムは、運転者が、駐車支援システムを初めて使用する際はその機能をあまり信用していないが、後に、信用の程度が大きくなることを好ましくは考慮する。初めのうちは、運転者は、例えば、周辺の物体に車両がかなり接近するのを心配しがちであるが、駐車支援機能の使用期間が長くなるにつれ、運転者は、この機能を信用するようになる。駐車支援機能の変数は、有利には、時間の経過と共に、安全を重視した機能状態から、より優れた運転技術向けの機能状態へと移行する。

駐車支援システムが、運転者が、駐車支援システムによって実施されている駐車処理中に危険を感じている場合、駐車支援システムは、駐車支援システムの変数を、安全性を高める方向に動かすか、もしくは安全性を考慮した個々の操作状態に向けるべく、設計されている学習アルゴリズムを好ましくは備えている。例えば、運転者による介入（例えば、制動、操舵、駐車支援システムのユーザインタフェースへの制御介入など）は、駐車支援システムによって実施されている駐車処理中に、捕捉そして評価される。付加的に、好ましくは、運転者のストレスレベルも、駐車支援システムによって実施されている駐車処理中に運転者がどれ程安心しているかを結論付けるために、計測してよい。例えば、車内に設置されているカメラにより、運転者の表情、動き、皮膚温度、皮膚の湿度、皮膚の色合いの少なくとも１つを評価してよい。代替的又は追加的に、例えば、運転者席に、運転者の心拍数を計測するセンサを設けてもよい。

運転者特定で好まれる設定への駐車支援機能の調節
既知の機能は、個別の鍵、又は、キーレスエントリーカードによる車両の運転者の識別である。従来の技術では、運転者が個別の鍵によって車両のドアを開けた時に、例えば、運転者が個人的に好むシート位置に調節される。駐車支援機能は、個別の運転者要求に調節されるべく全体として、好ましくは個人に合わせる。例えば、以下の駐車支援機能は、車両の各々の運転者用に調節可能である。
－ 体が不自由な人専用の駐車空間に駐車するか否かの選択。駐車支援機能は、体が不自由な人専用の駐車空間も、又は個別に候補として提案する。
－ 女性専用の駐車空間に駐車するか否かの選択。駐車支援機能は、女性専用の駐車空間も、又は個別に候補として提案する。
－ 駐車するために料金を払う意思の有無。駐車支援機能は、有料の駐車空間も候補として提案する。
－ 居住者用駐車空間の使用の実現可能性。運転者が位置座標を使って、居住場所及びその周辺を指定した場合、居住者用駐車空間も候補として提案する。居住場所の周辺が、居住者用駐車空間外の駐車に使用されている場合は、駐車支援機能は、好ましくは、確認のため尋ねる。
－ 駐車設定の切り替え。
縁石乗り上げの意向の有無、
１車両の前、又は後ろへの駐車の意向の有無、
「直接的に前進駐車」する駐車機能を許容するか否か（図１０参照）、
駐車処理中に起こった駐車状況の変化に、例えば、他の駐車空間の選択で対応する意向の有無（図１１参照）。
－ 好みの駐車方向。走行方向に対して直角な駐車空間では、前進と後進のどちらが好みか。

運転者は、例えば、駐車支援機能を使用する前にこれらの変数の全てを設定可能である。しかしながら、多くの運転者は、設定することを望んでいない。別の方法としては、特定の特徴を有している駐車空間が認識された際に、それを選択するか否かを運転者に尋ねることが挙げられる。こうすることにより、例えば、体が不自由な人専用の駐車空間が認識された場合、体が不自由な人専用の駐車空間が認識されたことを運転者に伝え、その駐車空間への駐車が許可されているか否かを運転者に問い合わせてもよい。

運転者変数の学習
第一ステップ－運転者によって実施される駐車処理の認識
１．１ 運転者によって実施された駐車処理の認識は、以下のロジックによって開始される。
１） 駐車支援機能の駐車空間認識ロジックが、適した駐車空間を認識する。そして、
２） 車両は、その駐車空間から少なくとも（ｘとｙ方向で）最小距離にある、そして、
３） 車両は、その駐車空間から（ｘとｙ方向で）最大距離内にある、そして
４） 車両は、動いていないか、停車している。
これらの条件が満たされている場合、軌道計画手段が、少なくとも一つの認識された駐車空間に駐車するのに必要な駐車用の段階の数を計算する。

図１は、車両を基準としたｘｙ座標系上の目標位置（目標位置ＴＰ）と車両１を示す。目標位置は、示されている実施例では、二台の車両３，５の間にある。

１．２ 運転者変数の学習は、以下の１）と２）の後、開始か、継続される。
１）（マニュアルトランスミッションの場合）ファーストギヤが選択されるか、オートマチックトランスミッション又はリバースギアの場合の「Ｄ」が選択されるか、（オートマチックトランスミッションの場合）個々にリバース「Ｒ」が選択され、そして、
２） 車両が、例えば、１０ｋｍ／ｈなどに設定自在な最高速度以下の速度で走行している。

１．３ 以下の場合、学習機能が停止され、学習された運転者変数が保存される。
１） 車両が、認識されたうちの一つの有効な駐車空間に駐車され、車両と認識された駐車空間との重なりが、例えば７０％の、最低値であり、かつ、
２） 駐車空間内に車両を誘導する際に運転者が必要とした駐車の段階の数が、例えば、３未満の最多の駐車の段階数以下であり、かつ、
３） 駐車処理中にかかった最大加速値（制動の場合は、負、加速の場合は、正）が、例えば、－４ｍ／ｓ^２から４ｍ／ｓ^２の範囲の、計画通りの範囲内であった。

これは、「良好に」実施された駐車処理のみを、駐車支援機能の学習を確実にする。すなわち、駐車の段階が多すぎた駐車処理やあまりに急制動された駐車処理は、学習処理から排除される。

第二ステップ－運転者変数の学習
このステップは、好ましくは、上記条件１．２が満たされている間実施される。学習のフェーズ中、下記の変数の列に、例えば、１０ｍｓから１秒、例えば、１００ｍｓの走査速度における走査によって得られた値を書き込む。個々の変数の列のフィールドは、学習フェーズ後、各々の全走査値の平均を取ることにより得られた平均値を持っている。

特に、以下の運転者変数が捕捉される（図２参照）。
２．１ 舵角の関数としてのマヌーバ速度
２．２ 舵角速度の関数としてのマヌーバ速度
２．３ 舵角及び少なくとも一つの周辺の物体までの距離の関数としてのマヌーバ速度
２．４ 少なくとも一つの周辺の物体までの距離の関数としての加速又は減速の勾配

ステップ１．３の最後には、少なくとも以下の値が追加的に保存される。
２．７ 直角な駐車空間における運転者が好む駐車方向。駐車空間への侵入が前進、駐車方向に後進で侵入（論理型値）。
２．８ 直角な駐車空間における運転者が好む車両の配置。自車両の又は隣の車両の助手席ドア側をブロック、又は、車両を駐車空間中央に配置（論理型値）。
２．９ 平行駐車空間における運転者が好む車両の配置。車両を駐車空間中央に配置、もしくは自車両前方又は後方にできる限り大きな空きを取る（例えば、数値０、１、２などでコード化）
２．１０ 運転者が望む駐車精度（すなわち、目標駐車位置への到達）に対する施された駐車の段階数

駐車支援システムは、好ましくは、以下の情報も追加的に保存する。
－ 運転者によって実施された駐車マヌーバ用の駐車の段階（複数）、
－ 正確な駐車位置（目標駐車位置）に到達するために駐車支援システムが要すると計算された駐車の段階の最低数、
－ 計算された目標駐車位置と運転者が取った駐車位置との差（例えば、ｘとｙ方向の差、と（目標配向角に対する）車両の配向角の差）。

第二ステップの終わりには、駐車マヌーバ用の運転者変数のセットが学習されている（図２の変数セット）。この変数のセットは保存されて、次のステップでの複数の駐車マヌーバの学習機能にて使用される。

これらの変数に加え、駐車処理のタイプ（例えば、直角駐車、平行駐車）も保存される。

第三ステップ－複数の駐車マヌーバから得た運転者変数に基づいて駐車支援システムを適合するための駐車変数の計算
このステップでは、駐車支援システムの変数調節のため、複数回の駐車マヌーバにおいて定めたデータが運転者の一般的な又は個別の平均的な運転挙動を得るために、評価される。

前述の２．１番から２．９番で定めた変数用として、
１） 駐車変数の学習のため、運転者自らが実施した、必要だった駐車マヌーバの数が特定され、
２） 保存されている運転者変数の平均値が計算され、
３） 駐車支援システムの調節に運転者変数を用いるか否かの解明のため、統計学的な有意性が定められる。

→ 統計学的有意性が与えられた値に、論理的１（「真」）を代入するということは、学習された運転者変数が機能の調節（ここでは、明らかに、後進駐車が好まれている）に利用可能であることを意味する。

→ 統計学的有意性が与えられた値に、論理的０（「偽」）を代入するということは、学習された運転者変数が機能の調節（ここでは、駐車空間内の好みの配置がはっきりしないという意味）に使用不可であることを意味する。

以下の場合にのみ、学習された変数は、駐車支援システムの調節に採用される。
ａ） 運転者によって実施された駐車マヌーバの数が、必要最低数よりも多い場合、かつ、
ｂ） それぞれの変数用の統計学的有意性を示す値が、変数は統計学的に有意であること、それゆえ駐車支援システムの調節に適していることを示している場合。

図３は、複数の駐車マヌーバ後に学習された変数のセットを例示する。

上述のステップ２．１０「運転者が望む駐車精度（目標駐車位置への到達）に対する実施された駐車の段階数」用の学習方法は、より入念になる。学習機能は、先ず、目標駐車位置の周りにｎ個の精度域を定義する。ここで、ｎは、自然数である。ｘとｙ方向の精度と配向角のずれ（それぞれ、運転者が車両を導いた車両の自車両位置と駐車マヌーバがなされた目標駐車位置との差として測定）は、駐車支援システムによって、以下のように決定可能である。

ｎ＝３について以下を適用する。
次の式を適用するのは「ｘ方向に高精度」。
｜ｅｇｏ－ｆａｈｒｚｅｕｇ＿ｘ－ＴＰ＿ｘ｜＜ｄｅｌｔａ＿ｘ＿ｈｏｃｈｇｅｎａｕ（｜自車両＿ｘ－ＴＰ＿ｘ｜＜ｄｅｌｔａ＿ｘ＿高精度）
次の式を適用するのは「ｘ方向に標準的精度」。
｜ｅｇｏ－ｆａｈｒｚｅｕｇ＿ｘ－ＴＰ＿ｘ｜＜ｄｅｌｔａ＿ｘ＿ｍｉｔｔｅｌ
（｜自車両＿ｘ－ＴＰ＿ｘ｜＜ｄｅｌｔａ＿ｘ＿中精度）
次の式を適用するのは「ｘ方向に低精度」。
｜ｅｇｏ－ｆａｈｒｚｅｕｇ＿ｘ－ＴＰ＿ｘ｜＜ｄｅｌｔａ＿ｘ＿ｎｉｅｄｒｉｇ
（｜自車両＿ｘ－ＴＰ＿ｘ｜＜ｄｅｌｔａ＿ｘ＿低精度）
ｙ方向の精度の決定に同じことが適用される。

図４に、ｘｙ精度域を点線の長方形で示した。車両の配向角でも同じ精度クラスが採用される。

図５は、目標位置ＴＰにおける配向角のずれを示す。

アルゴリズムの基本的考えは、以下の学習である。
－ ｘ方向における最終的な駐車位置の改良の達成に、運転者は、さらにいくつ駐車の段階を費やすか。
－ ｙ方向における最終的な駐車位置の改良の達成に、運転者は、さらにいくつ駐車の段階を費やすか。
－ 配向角における最終的な駐車位置の改良の達成に、運転者は、さらにいくつ駐車の段階を費やすか。

より高い駐車精度のための、追加の駐車の段階の受容度合いを運転者毎に調べた結果の表は、図６に示すようなものになるであろう。

例えば、学習アルゴリズムは、以下のように作用する。
１） 駐車支援システムが、運転者によって実施された駐車空間に入るための車両の運転を認識する。
２） 目標駐車位置（目標位置ＴＰ）は、駐車支援システムによって計算される。
３） 運転者による一つの駐車の段階の実施後、車両のｘｙ座標が少なくとも最も低い精度域内にあるか否かが定められる。最も低い精度域への到達までの駐車の段階数が、記録や保存される。
４） その後、より高い精度域への到達までの駐車の段階の数が、車両のｘとｙ方向及び配向角に関してそれぞれ別に、定められる。より高い精度域への到達までの駐車の段階の数は、車両のｘとｙ方向及び配向角に関してそれぞれ別に、保存される。
５） 妥当性機能が、駐車支援システムならばより高い精度域への到達に必要としたであろう駐車の段階数を計算する。運転者が有意に、駐車支援システムよりも（例えば、５０％以上）多くの駐車の段階数を必要とする場合、実際の駐車の段階数ではなく、計算されたの段階数が、用いられる。
６） （例えば、エンジンを切ったことにより）最終的な駐車位置に達したことが認識された場合、駐車マヌーバのタイプ（平行駐車、直角駐車、斜め駐車など）に割り振った表が、保存される。

このような表は、図６に示すように、運転者によって実施された全ての駐車マヌーバ用に保存される。考慮されるべき運転者によって実施された駐車処理（平行駐車、直角駐車、斜め駐車）が、ある程度の回数実施された後、駐車の段階数の平均値が計算される。

図７は、運転者によって複数の駐車マヌーバが実施された後に、より高い駐車精度を達成するためなら各運転者が妥協する追加の駐車の段階の数を示す表を示す。

（例えば、論理型値による）第二フラグは、認識された値が、有意であるか否かを示す。この識別子は、運転者が必要とした駐車の段階数が、運転者支援システムであったら必要としたであろう駐車の段階の数と異なっているか否かを示すものである。仮にこのフラグが、立てられている（例えば、論理的「１」になっている）場合、この駐車マヌーバでの精度（ｘとｙ方向、配向角）は、運転者の挙動から定めた値に下げられる。

駐車支援システムを用いて駐車しているときは、目標駐車位置（目標位置ＴＰ）に達したか否かが（ある程度の許容範囲を考慮した上で）連続的に判定される。目標駐車位置に到達したとき、自動駐車機能は終了される（例えば、ユーザインタフェースへの出力、駐車ブレーキの作動なども伴う）。

駐車支援システムの自動駐車機能は、学習された精度情報に基づいて、以下のように適合される。

ｘとｙ方向のローカル座標で低い第一精度域が達成されると、駐車支援機能は、次の精度域に至るために必要な駐車の段階の数を計算する。もし計算された段階の数が、運転者挙動から学習した値よりも少ない場合、駐車支援機能は、自動駐車処理を続行する。しかし計算された段階の数が、運転者挙動から学習した値よりも（有意に）多い場合、駐車支援機能は、駐車精度を高める試みを続行しない。ｘ方向の精度が十分であったとしても、ｙ方向の精度を高めなければならない場合は、ｙ方向の精度の改良に必要となる駐車の段階をｘ方向の駐車精度のさらなる向上に用いてもよいことは、いうまでもない。この方法は、ｘとｙ方向における車両の位置が許容できる範囲、すなわち、学習した情報から、運転者は、今以上の駐車の段階の数は駐車精度の向上にもう許容しないであろうというところまで反復される。

車両の配向配角が、最後に検証される。類似の方法が採用される。

配向角の級の向上に（例えば、少なくとも２°改良）必要な駐車の段階の数が多すぎる場合、駐車支援システムは、自動的に実施されている駐車処理を終了する。配向角の改良が、ｘとｙ方向の位置を改悪してしまうような（例えば、低い精度域を作ってしまう）場合も似たような方法がとられる。すなわち、運転者が許容する駐車の段階の数内において、最後に至った駐車位置の総合的な改良が達成できる場合にのみ、改良が実施される。

軌道計画の調節
上述の変数２．１から２．４は、軌道計画と軌道制御を調節すべく用いられる。

車両の軌道は、例えば、リストの全座標エントリーに結び付けられた速度値を持つｘｙ座標リストである。軌道の速度プロファイルと湾曲度が、車両の縦方向と横方向の加速度、舵角と舵角速度を定義する。自動化された駐車処理において用いられる軌道の変数は、学習された運転者変数に基づいて調節される。よって、例えば運転者変数と比較して大きすぎる縦方向の加速や減速がある場合、駐車支援システムによって計算された軌道の速度プロファイルが調節される。側方への加速が大きすぎる場合は、駐車支援システムによって計算された軌道の速度プロファイルが、軌道の湾曲度に応じて調節される。

さらに、軌道を計画するアルゴリズムは、好ましくは、周辺域の物体、特に、静止物体に対する安全距離を考慮した上で、軌道を計画する。静止物体に対する距離の関数とする運転速度は、学習した運転者変数に応じて調節可能である。例えば、運転者変数から、その運転者が、駐車支援システムの走行挙動を、周辺の物体への運転が速すぎると感じている場合は、速度低下が可能である。このような調節は、舵角速度にも影響する。よって、速度を低下させるとき、舵角速度も低下させてよい。

運転者変数から、物体の近くで舵角が大きすぎると運転者が感じているという結果が得られた場合、駐車支援システムの軌道計画手段は、物体の近くで最長の弧を描く軌道を用いてよい。

運転者のシステム信用度に対する駐車支援機能の調節
ａ） 駐車支援システムに対する向上している信用への駐車変数の調節
駐車支援システムは、成功した自動駐車処理毎に、以下の変数を好ましくは調節する。
－ 静止物体（例えば、他の車両）に対する縦方向の安全距離。
－ 静止物体（例えば、他の車両）に対する横方向の安全距離。
－ 周辺の物体に対する距離の関数としての加速勾又は減速の勾配。
－ 舵角の関数とするマヌーバ速度。
－ 舵角速度の関数とするマヌーバ速度。
－ 舵角及び周辺の物体までの距離の関数とするマヌーバ速度。

駐車支援システム又は駐車支援機能を初めて使用する場合、例えば、安全値を加算する、又は安全係数を乗じて、以下の値を大きくする。
－ 静止物体（例えば、他の車両）からの縦方向の安全距離。
－ 静止物体（例えば、他の車両）からの横方向の安全距離。

駐車支援システム又は駐車支援機能を初めて使用する場合、例えば、安全値を減算する、又は安全係数を乗じて、以下の値を小さくする。
－ 周辺の物体からの距離の関数としての加速又は減速の勾配。
－ 舵角の関数としてのマヌーバ速度。
－ 舵角速度の関数としてのマヌーバ速度。
－ 舵角及び周辺の物体までの距離の関数としてのマヌーバ速度。

加えて、変数「ＡＰ＿ｕｓｅ＿ｃａｓｅｓ＿ｆｏｒ＿ｆｉｎａｌ＿ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ」は、例えば、１００など、予め定義された値に設定してよい。

加えて、変数ｄｅｌｔａ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｘｘ用のステップ幅Ｓは、以下のように計算してよい。
Ｓ ＝ ｄｅｌｔａ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｘｘ／ＡＰ＿ｕｓｅ＿ｃａｓｅｓ＿ｆｏｒ＿ｆｉｎａｌ＿ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ．

変数ｄｅｌｔａ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｘｘは、駐車支援システムを運転者がまだ信用していないことに基づいて、ある特定の駐車変数をどの程度変えるべきかの指標である。

ステップ増分の幅Ｓは、駐車変数が最終セットに至るまで、すなわち、それぞれの駐車変数に結び付けられた変数ｄｅｌｔａ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｘｘが、ゼロに減らされるまで、自動実施された駐車マヌーバ毎に計算される。

駐車変数を、自動実施された駐車処理の回数の関数として増減することも可能であることを理解されたい。

ｂ） 駐車支援システムに対して低下している信用に対する駐車変数の調節
駐車支援システムによる自動化された駐車処理の実施中、運転者による介入が好ましくは検出され、それに基づいて、駐車支援システムの駐車変数が、より高い安全レベルに変更される。運転者介入の検出は、特にその時点の状況に応じて実施される。駐車支援機能は、運転者介入の理由が何だったのかを推定し、それに基づいて、関連する駐車変数を適合させる。

以下の運転者介入を、例えば、（それぞれ、又は組み合わせとして）自動実施された駐車処理中に定めてもよい。
－ 周辺の物体からの距離が長い場合の、速度調節のための運転者による緩やかな制動。
－ 周辺の物体からの距離が短い場合の、速度調節のための運転者による緩やかな制動。
－ 周辺の物体からの距離が長い場合の、車両停止のための運転者による緩やかな制動。
－ 周辺の物体からの距離が短い場合の、車両停止のための運転者による緩やかな制動。
－ 周辺の物体からの距離が長い場合の、運転者による緊急停止。
－ 周辺の物体からの距離が短い場合の、運転者による緊急停止。
－ 運転者がハンドルを触った。
－ 駐車支援機能を停止又は個々に中断するため、運転者が、ユーザインタフェースを触った。
－ （内側から、又は遠隔操作による駐車処理の場合、外側から）運転者が、ドアを開けた。
－ 運転者が変速操作した（マニュアル又はオートマチックトランスミッション）
－ 駐車支援機能をオーバーライドすべく、アクセルを踏んだ。
－ 運転者がクラッチを踏んだ。

駐車支援システムに対する運転者のより低い信用に基づく駐車変数の調節も、上述の駐車支援システムに対する向上した運転者のより高い信用に基づく駐車変数の調節と同一に起こるようにしてよい。

運転者特有の好まれる設定に対する駐車支援機能の調節
ａ）体が不自由な人向けの駐車に関する選択肢
この設定が有効になっているとき、体が不自由な人専用の駐車空間も、駐車支援機能が、候補として提案するようになる。駐車支援機能のこの機能範囲も使用可能にするには、運転者は、体が不自由な人専用の駐車空間の利用権を持つか否かの変数を予め定義しておかなくてはならない。この変数は、運転者毎に結び付けて保存される。もし、運転者が、駐車支援機能を使用する前にこの変数を定義していなかった場合は、体が不自由な人専用の駐車空間を初めて認識した際に、この変数の定義付けを運転者に促すために、ユーザアドバイスを表示可能でもある。

体が不自由な人専用の駐車空間を認識するには、例えば、該当する道路上のマークや道路標識を認識するカメラを用いてよい。カメラによって得られたデータは、好ましくは、ナビゲーションシステムの地図のデータに加えられる。これにより、場合によっては、体が不自由な人専用域の始点と終点をＧＰＳ座標に基づいて決められる。駐車支援機能は、それぞれ認識した駐車空間に属性「体が不自由な人専用」であるか否かを割り当てるように、好ましくは、認識した全ての駐車空間にＧＰＳ座標、例えば駐車空間のそれぞれの角にｘとｙ座標を割り当てる。

図８は、体が不自由な人専用の駐車空間を例示する。

道路脇にこの様な域情報が取付けられていない場合、カメラが直接的に、駐車空間脇の交通標識や駐車空間内の地面に描かれているマークを認識してよい。そのような交通標識やマークが認識されるとそれに続いて、各々の駐車空間に属性「体が不自由な人専用」を割り当て可能である。

運転者に、ある駐車空間が駐車支援システムから提案される前、駐車支援機能は以下のことを検証する。
ａ）駐車空間は、属性「体が不自由な人専用」を有しているか？
ｂ）運転者に結び付けられている変数から、この運転者が、体が不自由な人専用の駐車空間への駐車が許可されているか否か？

駐車空間は、上記条件のａ）とｂ）が満たされている場合、又は、ａ）が満たされていない場合にのみ、運転者に対して提案される。

ｂ）女性用の駐車に関する選択肢
駐車支援システムは、例えば、女性のみが駐車してもよい駐車空間を候補として提案してよい。この方法は、ａ）（体が不自由な人用の駐車）と同じ方法で実行してよい。

ｃ）駐車料金を払う意向の有無
この場合、駐車支援システムは、特定の駐車空間が有料であるか否かを認識できるよう様に設計可能であり、（保存されている変数を基に）運転者が、料金を支払って駐車する用意があるか否かに応じて有料の駐車空間も候補として提案可能である。

国や地域に応じて、有料の駐車空間は、以下のように識別可能である。
－ 塗装された縁石や地面上の塗装されたライン（例えば、イタリア）。
－ 駐車場内や有料駐車空間の始点にある標識（例えば、ドイツ）。
－ 有料駐車空間を保護するスピードバンプを備えた駐車場。

属性「有料駐車」を割り当てる方法に、ａ）（体が不自由な人用の駐車）による方法を使用してよい。

「スピードバンプによる有料駐車」の判定は、駐車空間内のバンプの物体認識によって、又は、車両とバンプ、又は、そのようなバンプ用の精算システムとの間の無線通信によって実施可能である。

自動駐車に認識された駐車空間を運転者に提案する前に、駐車支援機能が、以下を好ましくは検証する。
ａ）認識された駐車空間が、属性「有料駐車」を有しているか？
ｂ）運転者に、属性「有料駐車する用意がある」が結び付けられているか？

駐車空間は、上記条件のａ）とｂ）が満たされている場合、又はａ）が満たされていない場合にのみ、運転者に対して提案される。

ｄ）居住者の駐車用の選択肢
駐車支援機能は、運転者の居住域のＧＰＳ座標を運転者が示した場合、運転者の駐車空間を提案する。駐車支援機能は、居住者用地域外の駐車に駐車支援機能が利用される場合、運転者に確認を取るように設計してよい。

その他の点においては、上記のａ）（体が不自由な人用の駐車）の方法を、同様に「居住者駐車」機能にも使用可能である。

ｅ）その他の駐車の特質の有効化や定義
駐車支援システムでは、以下の駐車の特質を有効にできる。
－ 運転者が、縁石乗り上げを受容するか（図９参照）。
－ 個々の車両の前又は後ろへの駐車を受容するか。
－ 駐車支援機能で直接的に前進駐車を受容するか（図１０参照）。
－ 駐車処理中に起こった駐車状況の変化への対応を受容するか（駐車処理の動的計画変更）（図１１参照）。

そのような駐車の特質は、例えば、駐車支援システムの設定メニュー内で、運転者によって直接設定可能である。

代替的又は追加的に、駐車の特質は、例えば、ユーザインタフェースに出力されている情報による設定も可能である。縁石乗り上げの場合、例えば、駐車支援機能が、他の車両も同様に駐車していることから、縁石乗り上げが有利であると認識した場合、相当の情報をユーザインタフェースに出力可能である。

ｆ）駐車の好み 前進又は後進（直角駐車の場合）
上記の学習アルゴリズムに替えて又は追加して、直角駐車の際の駐車方向を示す変数は、運転者自身によって調節してよい。

駐車のこの好みは、駐車支援機能によって、好みの値として使用可能であるが、駐車支援システムは、例えば、その方向が、義務である場合や、複雑な駐車シナリオにおいて、直角な駐車空間に、例えば前進駐車によって最多の駐車の段階数内で到達できないなど技術的に有利である場合は、異なる方法で駐車も可能である。

本発明は、上記実施例によって説明された。しかしながら、特許請求項に定義されている請求範囲を逸脱することなく、数多くの変更や変形が可能であることは、いうまでもない。

Claims (18)

1. 車両の運転者を識別するステップと、
   前記運転者によって実施された駐車処理中に運転者変数を学習するステップ及び学習した運転者変数を識別された前記運転者に結び付けるステップであって、
   前記駐車処理が、ある駐車空間に入る又は前記駐車空間から出るのに、前進と、後進と、側方からと、斜めからとの中のいずれかの駐車マヌーバを行う処理であり、そして前記駐車空間内の目標駐車位置に達するまでの駐車の段階を少なくとも１つ備え、
   前記運転者変数を学習するステップが、
   車両速度と、
   舵角と、
   舵角速度と、
   前記車両の周辺域内の少なくとも１つの物体から前記車両までの距離の値と、
   前記車両の加速又は減速の変数と
   の中の少なくとも１つを捕捉するステップを備える、前記運転者変数を学習するステップ及び学習した運転者変数を識別された前記運転者に結び付けるステップと、
   ある特定の運転者が通常、駐車処理をどのように実施するかを示す情報を、学習した運転者変数から抽出することで、学習した運転者変数を基に、車両の運転者用の駐車支援システムの駐車支援機能用の駐車変数を決定するステップと、
   前記駐車処理中に、前記物体からの安全距離を徐々に短くするため又は車両の速度を徐々に上げるため、前記駐車支援システムによって実施された駐車処理の数に依存して、識別された前記運転者に結び付けた前記駐車変数を漸増又は漸減で変更することで徐々に調節するステップである、前記駐車変数を徐々に調節するステップと、
   前記駐車変数を基に前記駐車支援システムによって実施される車両の駐車処理を制御するステップと
   を備えることを特徴とする、車両の運転者用の前記駐車支援システムによって実行される、車両の駐車処理を制御する方法。
2. 前記運転者変数を学習するステップが、
   舵角の関数として車両速度を捕捉するステップと、
   舵角速度の関数として車両速度を捕捉するステップと、
   舵角と車両の周辺域内の物体の車両までの相対的な距離の値の関数として、車両速度を捕捉するステップと、
   車両の周辺域内にある物体の車両に対する相対的な距離の値を関数として、車両の加速又は減速の変数との少なくとも一方を捕捉するステップと
   の中のすくなくとも１つを備えることを特徴とする、請求項１に記載の方法。
3. 前記運転者変数を学習するステップが、
   時系列で連続する測定点における複数の測定値を収集することと、
   これらの測定値の平均値を決定することとを備える
   ことを特徴とする、請求項１又は２に記載の方法。
4. 前記運転者変数を学習するステップが、
   駐車方向に関する情報と、
   駐車空間に対する駐車車両の向きに関する情報と、
   必要な、駐車の前記段階の数と、
   駐車処理のタイプに関する情報と
   の中の少なくともいずれかを捕捉し保存することをさらに備える
   ことを特徴とする、請求項１から３の何れか一項に記載の方法。
5. 前記運転者変数を学習するステップが、
   前記運転者が実施した駐車処理中に決定された駐車処理の特徴のそれぞれが、定義された領域内にあるか否かを調べるステップを備え、
   学習された前記運転者変数は、駐車処理の特徴のそれぞれが前記定義された領域内にあるならば、前記駐車変数の決定に考慮される
   ことを特徴とする、請求項１から４の何れか一項に記載の方法。
6. 前記駐車変数を決定するステップが、
   前記識別された運転者によって最低数の段階で実施された駐車処理から定めた複数の運転者変数の平均を出すステップを備える
   ことを特徴とする、請求項１から５の何れか一項に記載の方法。
7. 前記運転者変数を学習するステップが、
   前記運転者によって実施された駐車処理によって前記車両が到達した駐車位置が、前記駐車支援システムによって決定された目標駐車位置からどの程度逸脱しているのかを示す、少なくとも一つの許容変数を決定することを備える
   ことを特徴とする、請求項１から６の何れか一項に記載の方法。
8. 少なくとも一つの前記許容変数を決定することが、
   前記目標駐車位置からの、駐車した前記車両の前記駐車位置の第一空間方向及び第二空間方向へのずれと、
   前記車両の配向角の目標配向角に対するずれと
   の決定を備えることを特徴とする請求項７に記載の方法。
9. 少なくとも一つの前記許容変数を決定することが、駐車の前記段階の数の決定を備えることを特徴とする請求項７又は８に記載の方法。
10. 少なくとも一つの前記許容変数を決定するため、
    少なくとも、第一精度域と、前記第一精度域より高い駐車精度を要求する第二精度域とを決定し、そして、
    前記車両の前記運転者が、前記第一精度域内に又は前記第一精度域から前記第二精度域に至るために駐車の前記段階の数をいくつ必要としたかを決定し、
    決定した駐車の前記段階の数が、前記運転者特有の駐車情報として保存される
    ことを特徴とする、請求項７から９の何れか一項に記載の方法。
11. 前記第一精度域に又は前記第一精度域から前記第二精度域に達するために必要であった駐車の前記段階の数が、前記車両の少なくとも二つの空間方向と配向角の値ごとに決定されることを特徴とする、請求項１０に記載の方法。
12. 前記駐車支援システムによる駐車処理を制御するステップにおいて、第一精度域に達した後に、前記駐車支援システムが、前記第二精度域に達するために駐車の段階をいくつ必要としたのかを決定して、駐車の段階についての運転者特有の情報と比較することにより、より高い駐車精度に達するために、前記駐車支援システムによって制御される駐車処理を継続するか否かが判断されることを特徴とする、請求項１０又は１１に記載の方法。
13. 前記決定した前記運転者変数を基に、駐車軌道の計画と、前記駐車軌道上の車両の少なくとも１つの駐車の前記段階との少なくとも一方に影響が与えられることを特徴とする、請求項１から１２の何れか一項に記載の方法。
14. 前記駐車支援システムによって実施される駐車処理中、前記運転者と車両制御手段との相互作用と、前記運転者の運転者自身に関する情報との少なくとも一方を捕捉し、これらに基づいて、前記駐車変数が調節されることを特徴とする、請求項１から１３の何れか一項に記載の方法。
15. 特定の駐車変数の決定の間、運転者の好みがさらに考慮されることを特徴とする、請求項１から１４の何れか一項に記載の方法。
16. 前記運転者の好みが、初期化処理と、運転者の好みに関する情報が必要になるような駐車状況との少なくとも一方が起こるときに、検索され取得されることを特徴とする請求項１５に記載の方法。
17. 前記運転者の好みに、
    体が不自由な人専用の駐車空間に駐車する許可と、
    女性専用又は母子専用駐車場に駐車する許可と、
    有料の駐車場に駐車する意向と、
    居住者用の駐車空間に駐車する許可と、
    縁石に乗り上げる駐車の受容と、
    直接的な前進駐車の意向と、
    駐車処理中に起こった駐車状況の変化に対応する意向と、
    前進駐車又は後進駐車の好みと
    の中の少なくともいずれか一つの情報が含まれていることを特徴とする、請求項１５又は１６に記載の方法。
18. 請求項１から１７のいずれか一項に記載の方法を実施可能な駐車支援システムを備えた、車両。

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