JP7480115B2 - 駐車スペースのタイプを決定するための方法 - Google Patents

Description

本発明は、自動車の駐車支援の分野に関し、より詳細には、駐車スペースのタイプを決定することに関する。

今日では、多くの車両が自動駐車システムを装備している。これらのシステムによって、運転者が関わることなく駐車操作を行うことが可能になる。さらにまた、運転者の利便性を改善するために、自動駐車システムは、利用可能な駐車スペースの有無を決定するために車両の環境を検出するためのデバイスに結合される。例えば、このようなシステムを記載している文献ＥＰ２３２７６０８を参照することができる。

この解決策の１つの欠点は、車両を駐車するために行われる操作のタイプが決定されないことである。例えば、自動駐車システムは、いくつかの並列駐車スペースに車両を駐車するために縦列駐車操作を行う場合がある。これによって、車両が不都合に駐車されることになる。

この問題を解決するために、運転者は、一般的に、利用可能な駐車スペースに車両を駐車するために自動駐車システムによって行われるべき操作のタイプを選択するように尋ねられる。従って、運転者の利便性を改善する問題については、明らかに解決されていない。

文献ＥＰ２９８２５７２には、駐車スペースを画定する地上標識を解析することによって駐車スペースのタイプを決定するためのデバイスが記載されている。このような解決策は、駐車スペースが地上標識によって明確に定められている場合、および地上標識が消去されていない場合にのみ作用する点で、十分満足のいくものではない。

別の解決策は、超音波センサを使用して駐車スペースのタイプを決定することにある。この解決策の１つの欠点は、超音波が非常に短い距離で物体を検出することである。その結果、利用可能な駐車スペースを、このスペースのタイプが決定される時には通り過ぎていることが多い。

上記を考慮して、本発明の目的は、上述した欠点を克服することである。

より詳細には、本発明は、駐車スペースのタイプを十分早く、そして駐車スペースを画定する地上標識がない場合にも決定することができるようにすることを目的とする。

このために、提案されるのは、
－対象を検出するフェーズ、
－道路に対する対象の向きを評価するフェーズ、および
－評価された向きに基づいて駐車スペースのタイプを決定するフェーズを含む、自動車の駐車スペースのタイプを決定するための方法である。

この方法の１つの一般的な特徴によると、検出フェーズは車両の正面カメラを用いて実施される。

車両の正面カメラは、乗用車または商用車に相当する対象を認識するのにとりわけ適している。さらにまた、既に駐車している車両に基づいて駐車スペースのタイプを決定することが可能である。従って、駐車スペースを画定する地上標識の存在は必要ではない。対象は、車両の前方に離れて位置している場合がある。従って、駐車スペースのタイプは、車両が利用可能な駐車スペースを通り過ぎて行く前に明確に決定可能である。

１つの実施態様では、検出フェーズにおいて、対象にリンクされたデータが決定され、対象にリンクされたデータは、対象連続検出カウント信号、対象の位置、対象の位置の精度を表す変数、対象の速度、対象の向き、および対象の向きの精度を表す変数を含み、方法はさらに、検出フェーズと評価フェーズとの間にフィルタリングフェーズを有し、フィルタリングフェーズは、不正確位置フィルタリングステップ、不正確向きフィルタリングステップ、移動車両フィルタリングステップ、およびファントム検出フィルタリングステップの中から選定される少なくとも１つのフィルタリングステップを含む。

本出願では、「連続検出カウント信号」という表現は、対象の検出ごとに増分し、かつ対象が一実施においてもはや検出されない時に再初期化される信号を意味すると理解されるものとする。また、本出願では、「フィルタ」という用語が、その通常の定義に従って使用されることが考えられ、すなわち、分類が行われ、フィルタリングの終わりに、フィルタリングされた対象が保持されるかまたは棄却される場合があることが考えられる。

不正確位置フィルタリングステップでは、位置の精度を表す変数が位置閾値を超える場合、対象は棄却され、超えない場合、対象は保持される。

不正確向きフィルタリングステップでは、向きの精度を表す変数が向き閾値を超える場合、対象は棄却され、超えない場合、対象は保持される。

これらの不正確位置フィルタリングステップおよび不正確向きフィルタリングステップによって、データの検出が不正確である対象を棄却することが可能になる。これらのステップは、好ましくは、対象の検出の開始時にのみ実施され、その後はもう実施されない。

好ましくは、対応する位置および向きの精度を表す変数は、位置および向きの標準偏差である。

移動車両フィルタリングステップでは、対象の速度が速度閾値を超える場合、対象は棄却され、超えない場合、対象は保持される。

このフィルタリングステップによって、駐車した車両のみに基づいて駐車スペースのタイプを決定するように、移動車両に相当する対象を棄却することが可能になる。好ましくは、このステップは、停止信号または信号機で最初に停止した車両など、最初に保持されたがその後移動し始める対象を排除するために、対象が検出される限り常に適用される。

ファントム検出フィルタリングステップでは、対象連続検出カウント信号がカウント閾値より小さい場合、対象は棄却され、そうでない場合、対象は保持される。

ファントム検出フィルタリングステップによって、正面カメラを用いて行われたファントム検出を棄却することが可能になる。好ましくは、このステップは、車両の正面カメラの視野に位置している対象に対してのみ実施され、他の対象に対しては実施されない。代替策として、このステップは、対象の検出の開始時のみ実施され、その後はもう実施されない。

１つの有利な実施態様によると、検出フェーズでは、対象の位置が決定され、方法は、対象の位置と車両との間の距離が距離閾値を超える場合、対象は棄却され、超えない場合、対象は保持されるフィルタリングフェーズを、検出フェーズと評価フェーズとの間にさらに含む。

このフィルタリングによって、対象が考慮に入れられる領域の長さを限定することが可能になる。これは、車両から離れた対象が自動車に近い駐車スペースのタイプと異なるタイプである可能性が大きくなるため、有利である。

有利には、評価フェーズでは、対象の場所における道路の向きが決定され、道路に対する対象の向きは、対象の場所における道路の向きに基づいて評価される。

対象の場所における道路の向きを使用することによって、道路にカーブがある時の駐車スペースのタイプを決定するために対象の向きの簡易な評価を可能にする。

１つの実施態様では、道路が地上標識を有する場合、対象の場所における道路の向きは、地上標識を考慮に入れて決定され、道路が一切の地上標識を有しない場合、および、対象が車両の後方にある、または車両と同じ場所にある場合、車両の過去の軌跡が決定され、対象の場所における道路の向きは、対象の場所における過去の軌跡に基づいて評価され、道路が一切の地上標識を有しない場合、および対象が車両の前方にある場合、車両の確度の高い軌跡が決定され、対象の場所における道路の向きが、対象に最も近い地点における確度の高い軌跡に基づいて評価される。

よって、道路が一切の地上標識を有しない場合でも、および車両の前方および後方両方において、道路の向きを決定することが可能である。道路が地上標識を有する時、地上標識は、道路の向きをより正確に決定するために考慮に入れられる。

好ましくは、車両の確度の高い軌跡が決定される時、
－車両の速度が一定のままである速度シナリオ、
－車両の加速度が一定のままである加速度シナリオ、
－車両のハンドル角度が一定のままであるハンドル角度シナリオ、および
－車両の偏角が一定のままである偏角シナリオ
の中から選定される少なくとも１つのシナリオが受け入れられる。

このようなシナリオは、確度の高い軌跡の簡易かつ正確な決定を可能にする折衷案を構成する。

１つの実施態様では、検出フェーズにおいて、複数の対象が検出され、決定フェーズでは、対象が何であろうと、少なくとも１つの第１の項および１つの第２の項が対象と関連付けられ、これらは、
－縦列駐車タイプの項、
－並列駐車タイプの項、および
－へリングボーン状駐車タイプの項
の中から選定され、次いで、さまざまな対象の第１の項の第１の和およびさまざまな対象の第２の項の第２の和が計算され、第１の和および第２の和のうちの一方がもう一方より大きいかどうか、好ましくは、第１の和および第２の和のうちの一方が、もう一方に厳密に正のオフセット項を加えたものより大きいかどうかが決定される。

最大の和に対応する駐車スペースのタイプは、車両の領域における駐車スペースのタイプである可能性が最も高い。オフセット項によって、駐車スペースのタイプの決定に関する信頼度を調節することが可能になる。

好ましくは、対象が何であろうと、少なくとも１つの係数は対象と関連付けられ、和が計算される前に、対象と関連付けられた項は、対象と関連付けられた係数によって重み付けされる。

例えば、係数は、車両から対象までの距離を表してよい。

さらにまた、対象が車両から遠いほど、この対象が車両の近くに位置している駐車スペースのタイプと異なって駐車された車両である可能性が高くなることが考慮に入れられる。

例えば、係数は、道路に対する対象の向きを評価するために道路上の地上標識を考慮に入れることを表す。

さらにまた、向きが比較的不正確に決定されている対象に対する重みを低くすることが可能である。

例えば、係数は、対象と車両の軌跡との間の横方向のずれを表してよい。

別の道路または駐車スペースの別の列にある危険性が高い対象は、さらにまた、範囲が狭くなることが考慮に入れられる。

別の態様によると、提案されるのは、プロセッサまたは電子制御ユニットによって実行される時、上記で定められるような方法を実施するように構成されるコードを含むコンピュータプログラムである。

さらに別の態様によると、提案されるのは、自動車内に収容され得る、自動車の駐車スペースのタイプを決定するためのデバイスであって、
－対象を検出するための検出モジュールであって、情報の観点から自動車の正面カメラに接続され得る、検出モジュールと、
－道路に対する対象の向きを評価することができる評価モジュールと、
－評価モジュールによって評価された向きを考慮に入れて、駐車スペースのタイプを決定することができる決定モジュールと、を含む、デバイスである。

本発明のその他の目的、特徴、および利点は、非限定的な例としてのみ挙げられた以下の説明を読み、かつ添付の図面を参照することで明らかとなるであろう。

本発明の１つの態様によるデバイスを概略的に示す図である。 対象の向きの関数として駐車スペースタイプの項値を含むマップを示すグラフである。 本発明の別の態様による方法を示すフローチャートである。

図１を参照すると、自動車２が概略的に示されている。車両２は、従来、自動車設計に使用される直接的な正規直交ベクトル基底３にリンクされる。正規直交基底７は、

を含む。車両２は、情報の観点から正面カメラ６に接続される車載コンピュータ４を有する。

カメラ６はまた、車両２の高性能運転支援システムの一部を形成する。このようなシステムはまた、高性能運転者支援システムとして、または対応する頭文字ＡＤＡＳによって知られる。カメラ６の役割は、車両２の環境の複数の画像を収集することである。より詳細には、カメラ６は、最長距離６０ｍで、および

の方向に対する５０度～１００度の範囲に含まれる開口角にわたって、車両２の前方に位置している視野における画像を検出する。本出願では、「画像」という用語は、光学分野におけるその通常の定義に従って、すなわち、光学系によって与えられる対象物の表現を示すように理解されるものとする。

カメラ６は、収集された画像において、乗用車および商用車に相当する対象を分離することができる。とりわけ、カメラ６は、その視野に位置している場合がある、歩行者、トラック、バス、オートバイ、自転車、または市街備品でさえも対象として検出しない。それぞれの対象について、カメラ６は、
－車両２に対する対象の位置、
－対象の速度、
－車両２に対する対象の向き
を含む、対象にリンクされるデータを決定することができる。本出願では、車両２に対する対象の向きは、対象の長手方向と

との間の角度に相当する。

カメラ６はまた、地上標識の存在を検出するように構成される。とりわけ、カメラ６は、道路上で交通用スペースを画定する地上標識、および駐車スペースを画定する地上標識を検出する。交通用スペースを画定する地上標識は、中央線、硬路肩線、または車線を画定する線を含んでよい。駐車スペースを画定する地上標識は、駐車スペースの角度において「Ｔ」を形成する線を含んでよい。有利には、車両の３６０度視野を構成することが可能である広角視野を有するカメラなどの他のカメラが設けられていてもよい。このようなカメラは、一般的に、アラウンドビューモニターとして、または対応する頭文字ＡＶＭによって知られる。

車両２は、利用可能な駐車スペースを検出するためのデバイス（図示せず）を有する。それ自体が既知であるこのようなデバイスは、車両２を駐車するための利用可能なスペースの存在についての情報を車載コンピュータ４に提供することが可能である。

車両２はデバイス８を有する。デバイス８の役割は、駐車スペースのタイプを決定することである。より詳細には、デバイス８によって、駐車スペースが地上標識によって画定されていない時でも駐車スペースのタイプを決定することが可能である。このために、車両２はまた、地上標識に基づいて駐車スペースのタイプを決定するためのデバイス（図示せず）を含んでよい。２つのデバイスの組合せによって、駐車スペースが地上標識によって画定される時の決定の堅牢性が高まり、かつ、該スペースが地上標識によって画定されていない時に決定を行うことが可能になる。しかしながら、当然ながら、駐車スペースのタイプを決定するための別のデバイスに結合されないデバイス８を検討することは、本発明の範囲から逸脱しない。検討中の例では、デバイス８は、縦列駐車スペース、並列駐車スペース、およびヘリングボーン状駐車スペースに対応する駐車スペースのタイプを決定するように構成される。しかしながら、当然ながら、他のタイプの駐車スペースを検討することは、本発明の範囲から逸脱しない。

デバイス８は、情報の観点から、車載コンピュータ４およびカメラ６に直接または間接的に接続される検出モジュール１０を有する。モジュール１０は、カメラ６によって検出されたさまざまな対象にリンクされるデータを収集する。モジュール１０はまた、車両２のオドメトリデータを収集する。より正確には、モジュール１０は、基準フレームにおける車両２の位置、基準フレームにおける車両２の向き、ハンドル角度、車両２の速度、および車両２の向首角の速度を収集する。

それぞれの対象について、検出モジュール１０は、対象位置精度情報を収集する。この場合、位置精度情報は位置標準偏差である。このデータ項目は、カメラ６に統合された画像処理アルゴリズムによって直接供給される。対象が何であろうと、対象の位置標準偏差は、カメラ６による数回の取得における対象の位置の標準偏差に相当する。それぞれの対象について、検出モジュール１０はまた、対象向き精度情報を、この場合、対象の向きの標準偏差を収集する。このデータ項目はまた、カメラ６に統合された画像処理アルゴリズムによって供給される。対象が何であろうと、対象の向き標準偏差は、カメラ６による数回の取得における対象の向きの標準偏差に相当する。

モジュール１０はカウンタ１１を有する。対象が何であろうと、カウンタ１１は、対象と関連付けられた連続検出カウント信号を決定する。

デバイス８はフィルタリングモジュール１２を有する。このモジュール１２の役割は、カメラ６によって検出されかつモジュール１０によって収集された対象をフィルタリングすることである。このために、モジュール１２は、情報の観点からモジュール１０に接続される。モジュール１２は、モジュール１０によって受信したデータに基づいてモジュール１０によって収集された対象をフィルタリングするステップを実施するためのハードウェアおよびソフトウェア手段を装備している。

デバイス８は評価モジュール１４を含む。モジュール１４の役割は、モジュール１０によって収集されかつモジュール１２によって棄却されないそれぞれの対象ｔａｒｇｅｔ＿ｉについて、道路に対する対象の向きθ_{ｉ／ｒｔｅ}を評価することである。このために、モジュール１４は、とりわけ、モジュール１０によって収集された対象の各々の向きを受信する。モジュール１４はまた、モジュール１０によって受信したオドメトリデータ、および、交通用スペースを画定する地上標識の検出および形状を表す信号を受信する。

デバイス８は決定モジュール１６を有する。モジュール１６の役割は、モジュール１４によって評価された向きに基づいて、検討中の駐車スペースのタイプを決定することである。

このために、モジュール１６は、道路に対する対象の向きの関数として、縦列駐車タイプの項、並列駐車タイプの項、およびヘリングボーン状駐車タイプの項の値を記憶するマップ１８を有する。マップ１８は図２に示されている。マップ１８は、縦列駐車タイプの項の値に対応する、細い破線の第１の曲線２０を含む。太い破線の第２の曲線２２は、ヘリングボーン状駐車タイプの項の値に対応する。切れ目のない線である第３の曲線２４は、並列駐車タイプの項の値に対応する。曲線２０、２２、および２４は、像が－１～１である複数のアフィン関数によって形成される。対象が何であろうと、マップ１８が、１に等しい、縦列駐車タイプの項、並列駐車タイプの項、またはヘリングボーン状駐車タイプの項を供給する時、対象には、それぞれ、縦列駐車、並列駐車、またはヘリングボーン状駐車が行われる。

デバイス８によって、図３に示されるような方法を実施することが可能である。方法は、第１のフェーズＰ１、第２のフェーズＰ２、第３のフェーズＰ３、および第４のフェーズＰ４を含む。方法は、規則的に、例えば、１秒ごとに実施されることを目的としている。

フェーズＰ１は、モジュール１０が正面カメラ６によって対象を検出する第１のステップＥ１１を含む。それぞれの対象はｔａｒｇｅｔ＿ｉと示され、ここで、ｉは整数である。対象ｔａｒｇｅｔ＿ｉが何であろうと、車両２に対する位置はｘ_{ｉ／ｖｅｈ}と示され、位置の標準偏差はσ_Ｘ＿ｉと示され、速度はｖｉと示され、車両２に対する向きはθ_{ｉ／ｖｅｈ}と示され、向きの標準偏差はσ_θ＿ｉと示され、対象と関連付けられるカウント信号はΣｉと示される。検討中の方法の例示の実施では、１０の対象が検出される：
－ｔａｒｇｅｔ＿１は、車両２の前方１５ｍに並列駐車した車両であり、
－ｔａｒｇｅｔ＿２は、車両２の後方１５ｍに並列駐車した車両であり、
－ｔａｒｇｅｔ＿３は、車両２の前方２５ｍのカーブ上に並列駐車した車両であり、
－ｔａｒｇｅｔ＿４は、車両２の後方２５ｍのカーブ上にヘリングボーン状に駐車した車両であり、
－ｔａｒｇｅｔ＿５は、低い検出品質で

が検出される車両であり、
－ｔａｒｇｅｔ＿６は、低い検出品質で

が検出される車両であり、
－ｔａｒｇｅｔ＿７は、車両２の反対方向に移動する車両であり、
－ｔａｒｇｅｔ＿８は、当該方法の２つ前の実施において検出しなかった駐車済み車両であり、
－ｔａｒｇｅｔ＿９は、車両２の前方４５ｍに駐車済み車両であり、
－ｔａｒｇｅｔ＿１０は、車両２の後方６０ｍに駐車済み車両である。

ステップＥ１１の後に、ステップＥ１２が行われる。ｉが何であろうと、ステップＥ１２において、正面カメラ６およびモジュール１０は、対象ｔａｒｇｅｔ＿ｉにリンクされたデータ、すなわち、位置ｘ_{ｉ／ｖｅｈ}、標準偏差σ_Ｘ＿ｉ、速度ｖ_ｉ、向きθ_{ｉ／ｖｅｈ}、および標準偏差σ_θ＿ｉを検出する。カウンタ１１によって供給される信号Σ_ｉも収集される。

その後のステップＥ１３では、対象ｔａｒｇｅｔ＿ｉが、方法の先の実施では検出されるが方法の現在の実施では検出されなくても、先の実施で検出された対象ｔａｒｇｅｔ＿ｉにリンクされるデータである先のデータが収集される。次に、更新されたデータｘ_{ｉ／ｖｅｈ}、σ_Ｘ＿ｉ、ｖ_ｉ、θ_{ｉ／ｖｅｈ}、およびσ_θ＿ｉが決定される。データｘ_{ｉ／ｖｅｈ}、ｖ_ｉ、およびθ_{ｉ／ｖｅｈ}を決定するために、車両の移動速度、車両のハンドル角度、または車両の偏角など、車両にリンクされるデータを考慮に入れて、先のデータが更新される。データσ_Ｘ＿ｉおよびσ_θ＿ｉは、対応する先のデータと同一である。最後に、更新されたデータは後で方法を実施するその後のステップのために記憶される。

フェーズＰ２は、標準偏差σ_ｘ＿ｉが閾値ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ＿１と比較されるステップＥ２１を有する。標準偏差σ_ｘ＿ｉが閾値ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ＿１を超える場合、対象ｔａｒｇｅｔ＿ｉはステップＥ２１で棄却される。検討中の例では、閾値ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ＿１は、２ｍ～４ｍであり、好ましくはおおむね３ｍに等しい。この場合、対象ｔａｒｇｅｔ＿５の位置ｘ_{５／ｖｅｈ}の検出は、標準偏差σ_Ｘ＿５が閾値ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ＿１を超えるため、品質が低い。対象ｔａｒｇｅｔ＿５はステップＥ２１で棄却される。

フェーズＰ２はステップＥ２２を有する。ステップＥ２２では、標準偏差σ_θ＿ｉを考慮に入れて、ステップＥ２１におけるフィルタリングと同様である、残りの対象のフィルタリングを実施する。検討中の例では、ｉが５以外の何であろうと、σ_θ＿ｉが閾値ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ＿２を超える場合、対象ｔａｒｇｅｔ＿ｉは棄却される。閾値ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ＿２は、２度～６度であり、好ましくはおおむね４度に等しい。この場合、対象ｔａｒｇｅｔ＿６の向きの検出は、標準偏差σ_θ＿６が閾値ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ＿２を超えるため、品質が低い。その結果、対象ｔａｒｇｅｔ＿６はステップＥ２２で棄却される。

フェーズＰ２はステップＥ２３を含む。ステップＥ２３において、ｉが５または６以外の何であろうと、速度ｖ_ｉは閾値ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ＿３と比較され、速度ｖ_ｉが閾値ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ＿３を超える場合、対象ｔａｒｇｅｔ＿ｉはステップＥ２３で棄却される。示される例では、閾値ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ＿３は、８ｋｍ／ｈ～４ｋｍ／ｈであり、好ましくは、おおむね６ｋｍ／ｈに等しい。

代替策として、速度ｖ_ｉを考慮する代わりに、対象ｔａｒｇｅｔ＿ｉに対してカメラ６によって測定された速度のうちの最高速度を考慮することが可能である。このように、停止している車両、例えば、渋滞、信号機、または停止信号によって停止している車両が、駐車スペースのタイプの決定時に考慮される状況は回避される。

この場合、対象ｔａｒｇｅｔ＿７は車両２の反対方向に移動している。従って、速度ｖ_７は閾値ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ＿３よりはるかに大きい。その結果、対象ｔａｒｇｅｔ＿７はステップＥ２３で棄却される。

フェーズＰ２は、ｉが５、６、または７以外の何であろうと、信号Σｉはカウント閾値ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ＿４と比較されるステップＥ２４を有する。信号Σｉが厳密には閾値ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ＿４より小さい場合、対象ｔａｒｇｅｔ＿ｉはステップＥ２４で棄却される。検討中の例では、閾値ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ＿４は５に等しい。しかしながら、当然ながら、本発明の範囲から逸脱することなく、完全に異なる数を検討することは可能である。この場合、対象ｔａｒｇｅｔ＿８は、当該方法の現在の実施の２つ前の実施において検出されていない。その結果、信号Σ８は２に等しい。対象ｔａｒｇｅｔ＿８はさらにまた、ステップＥ２４で棄却される。

フェーズＰ２は、ｉが５、６、７、または８以外の何であろうと、対象ｔａｒｇｅｔ＿ｉと車両２との間の距離が比較されるステップＥ２５を有する。決定された距離はさらにまた、閾値ｔａｒｇｅｔ＿５と比較される。検討中の例では、閾値ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ＿５は３０ｍに等しい。決定された距離が閾値ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ＿５を超える場合、対象ｔａｒｇｅｔ＿ｉはステップＥ２５で棄却される。この場合、対象ｔａｒｇｅｔ＿９に対して決定された距離は４５ｍである。この距離は閾値＿５を超える。対象ｔａｒｇｅｔ＿９はステップＥ２５で棄却される。同様に、対象ｔａｒｇｅｔ＿１０に対する距離は６０ｍである。対象ｔａｒｇｅｔ＿１０はステップＥ２５で棄却されるものとする。ステップＥ２５の終わりに、フェーズＰ２は終了する。

フェーズＰ３は、車両２が走行している直線上の道路部分に保持されかつ位置している対象の向きを評価する第１のステップＥ３１を有する。ステップＥ３１において、ｉが何であろうと、対象ｔａｒｇｅｔ＿ｉが車両２の長手方向に対応する直線に沿って位置しているかどうかが決定される。これが該当する場合、向きθ_{ｉ／ｒｔｅ}は

に等しい。検討中の例では、対象ｔａｒｇｅｔ＿１およびｔａｒｇｅｔ＿２は、フェーズＰ２で棄却されず、車両２が走行している直線部分に沿って駐車される。よって、ステップＥ３１では、対象ｔａｒｇｅｔ＿１およびｔａｒｇｅｔ＿２の向きは以下のように定められる。

フェーズＰ３は、カーブを形成する道路部分に沿って保持されかつ駐車される対象があるかどうかが決定される第２のステップＥ３２を有する。この回答が「いいえ」である場合、フェーズＰ３は終了する。この場合、対象ｔａｒｇｅｔ＿３およびｔａｒｇｅｔ＿４はカーブ上に駐車される。従って、ステップＥ３２に対する回答は「はい」である。

この場合、対象が位置しているカーブに地上標識があるかどうかが決定されるステップＥ３３が適用される。このために、カメラ６およびモジュール１０を使用することが可能である。ステップＥ３３に対する回答が「はい」である場合、ステップＥ３４が適用される。ステップＥ３３に対する回答が「いいえ」である場合、ステップＥ３５が適用される。

ステップＥ３４では、道路の向きは、地上標識に基づいて決定される。より正確には、対象ｔａｒｇｅｔ＿ｉがカーブ上に位置していようと、道路の向きはベクトル基底３に関して対象ｔａｒｇｅｔ＿ｉに最も近い地点における道路の向きに相当する。その後、後述されるようなステップＥ３８に移る。

ステップＥ３５では、車両２の過去の軌跡が収集される。この場合、過去の軌跡は車両が走った最後の３０メートルに相当する。このために、車両２の軌跡を記憶する車載コンピュータ４に組み込まれた（図示されない）メモリを使用することが可能である。

ステップＥ３５の後に、車両２の確度の高い軌跡が予想されるステップＥ３６が行われる。車両２の確度の高い軌跡を決定するために、車両２の速度ｖ_{２／ｒｔｅ}、車両２のハンドル角度α_２、および車両２の偏角β_２が収集される。確度の高い軌跡は、速度ｖ_{２／ｒｔｅ}、角度α_２、および角度β_２が確度の高い軌跡全体にわたって一定のままであると想定して定められる。当然ながら、これらの３つのシナリオのうちの１つまたは２つのみを検討することは、本発明の範囲から逸脱しない。

ステップＥ３７において、対象の場所における道路の向きは、対象に最も近い地点における車両２の過去の軌跡または確度の高い軌跡との接線であると定められる。この場合、対象ｔａｒｇｅｔ＿４はフェーズＰ２で棄却されず、車両２の後方のカーブ上に駐車される。対象ｔａｒｇｅｔ＿４の場所における道路の向きは、対象ｔａｒｇｅｔ＿４に最も近い地点における過去の軌跡との接線によって指示される。同様に、対象ｔａｒｇｅｔ＿３は、車両２の前方のカーブ上に位置しており、かついずれの道路標識も有していない。対象ｔａｒｇｅｔ＿３の場所における道路の向きは、対象ｔａｒｇｅｔ＿３に最も近い地点における確度の高い軌跡との接線によって指示される。ステップＥ３７の終わりに、ステップＥ３８が適用される。

ステップＥ３８では、ｉが何であろうと、フェーズＰ２で保持されかつカーブに沿って位置している対象ｔａｒｇｅｔ＿ｉに対応して、向きθ_{ｉ／ｒｔｅ}が計算される。このために、ステップＥ３４またはステップＥ３７において決定された対象の場所における道路の向きが使用される。示される例では、対象ｔａｒｇｅｔ＿３およびｔａｒｇｅｔ＿４は、いずれの地上標識も有していないカーブ上に位置している。従って、ステップＥ３７で決定された向きが使用される。ステップＥ３８の終わりに、フェーズＰ３は終了する。

示される例では、フェーズＰ３では、対象が、車両が走行している直線部分に位置しているか否かに応じて、道路に対する対象の向きを評価する２つの異なるモードを実施する。当然ながら、本発明の範囲から逸脱することなく、これらの２つの評価モードのうちの１つのみを使用して検討することは可能である。第１の別形では、フェーズＰ３はステップＥ３１のみを含む。このような別形は、この設計がより簡易であり、かつ従来の駐車場と同じように直線で作用する点で有利である。第２の別形によると、フェーズＰ３はステップＥ３３～Ｅ３８のみを含む。このような別形はより複雑であるが、湾曲部に位置している対象を考慮に入れるために道路の向きを考慮に入れ、かつ車両と道路との間の向きのずれを採用することが可能になる。

フェーズＰ４は、マップ１８を読み出す第１のステップＥ４１を有する。より正確には、ｉが何であろうと、フェーズＰ２において棄却されない対象ｔａｒｇｅｔ＿ｉに対応して、向きθｉ／ｒｔｅはマップ１８の入力で入れられ、項ｔ＿ｃｉは曲線２０で読み出され、項ｔ＿ｂｉは曲線２４で読み出され、項ｔ＿ｅｉは曲線２２で読み出される。項ｔ＿ｃｉは、対象ｔａｒｇｅｔ＿ｉが縦列駐車される場合は１に等しく、そうでない場合は－１に等しい。同様に、項ｔ＿ｂｉおよびｔ＿ｅｉは、対象ｔａｒｇｅｔ＿ｉがそれぞれ、並列駐車およびヘリングボーン状に駐車される場合は１に等しい。この場合、対象ｔａｒｇｅｔ＿１、ｔａｒｇｅｔ＿２、およびｔａｒｇｅｔ＿３は並列駐車されるのに対し、対象ｔａｒｇｅｔ＿４はヘリングボーン状に駐車される。その結果として、

であるため、

である。

フェーズＰ４は、車両から対象までの距離を表す係数ｃ＿ｄ_ｉを計算するステップＥ４２を有する。ｉが何であろうと、フェーズＰ２において棄却されない対象ｔａｒｇｅｔ＿ｉに対応して、係数ｃ＿ｄ_ｉは、対象ｔａｒｇｅｔ＿ｉと車両２との間の距離の減少関数として決定される。検討中の例では、係数ｃ＿ｄ_ｉは、車両２と対象ｔａｒｇｅｔ＿１との間の距離が２０ｍ未満である場合は１に等しく、対象ｔａｒｇｅｔ＿ｉと車両２との間の距離が２０ｍを上回る場合は０．２５に等しい。この場合、

である。

フェーズＰ４は、対象の場所における道路の向きを評価するために道路上の地上標識を考慮することを表す係数ｃ＿θ_ｉを決定するステップＥ４３を含む。検討中の例では、ｉが何であろうと、フェーズＰ２において棄却されない対象ｔａｒｇｅｔ＿ｉに対応して、係数ｃ＿θ_ｉは、対象ｔａｒｇｅｔ＿ｉの場所における道路の向きがステップＥ３７で決定された場合は０．２５に等しい、またはそうでない場合は１に等しい。この場合、

である。

フェーズＰ４は、対象と車両の軌跡との間の横方向のずれを表す係数ｃ＿ｅ_ｉが決定されるステップＥ４４を含む。ステップＥ４４では、車両２の軌跡と対象の位置との間の横方向のずれが決定される。ｉが何であろうと、フェーズＰ２において棄却されない対象ｔａｒｇｅｔ＿ｉに対応して、対象ｔａｒｇｅｔ＿ｉに対する横方向のずれが閾値ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ＿６未満である場合、係数ｃ＿ｅ_ｉは１に等しい。そうでない場合、係数ｃ＿ｅ_ｉは０．２５に等しい。示される例では、閾値ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ＿６は、車両２の長さの１．５倍に等しい。検討中の車両２の軌跡は、ステップＥ３５およびＥ３６で決定される過去の軌跡および／または確度の高い軌跡であってよい。この場合、対象ｔａｒｇｅｔ＿１、ｔａｒｇｅｔ＿２、およびｔａｒｇｅｔ＿３は、道路に沿って駐車されるのに対し、対象ｔａｒｇｅｔ＿４は脇道に駐車される。車両２の軌跡と対象ｔａｒｇｅｔ＿４との間の横方向の距離は、従って、閾値ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ＿６を超える。

フェーズＰ４は、項ｔ＿ｂ_ｉ、ｔ＿ｅ_ｉ、ｔ＿ｃ_ｉがさまざまな係数ｃ＿ｄ_ｉ、ｃ＿θ_ｉ、およびｃ＿ｅ_ｉによって重み付けされるステップＥ４５１、および、重み付けされた項が合計されるステップＥ４５２を含む。より正確には、ステップＥ４５１およびＥ４５２において、３つの和Σb、Σe、およびΣｃが計算される。

この場合、先に確定された値によって、計算された和は以下の値を有する。

フェーズＰ４は、駐車スペースのタイプを決定するステップＥ４６を含む。ステップＥ４６では、計算された和が比較される。より正確には、それぞれの和Σb、Σe、またはΣｃに対して、オフセットの和Σb´、Σe´、またはΣｃ´は、厳密に正のオフセット項ｔ_{ｏｆｆｓｅｔ}を加算することによって計算される。示される例では、項ｔ_{ｏｆｆｓｅｔ}は１に等しい。他の２つの和から計算されるオフセットの和より大きい３つの和Σb、Σe、またはΣｃがある場合、駐車スペースのタイプはこの和の駐車スペースに相当する。
－Σb＞Σｃ＋ｔ_{ｏｆｆｓｅｔ}およびΣb＞Σe＋ｔ_{ｏｆｆｓｅｔ}である場合、駐車スペースは並列駐車スペースであり、
－Σｃ＞Σb＋ｔ_{ｏｆｆｓｅｔ}およびΣｃ＞Σe＋ｔ_{ｏｆｆｓｅｔ}である場合、駐車スペースは縦列駐車スペースであり、
－Σe＞Σc＋ｔ_{ｏｆｆｓｅｔ}およびΣe＞Σb＋ｔ_{ｏｆｆｓｅｔ}である場合、駐車スペースはヘリングボーン状駐車スペースである。

このような和が存在しない場合、車両２に近い駐車スペースのタイプは決定されない。

この場合、和Σbは加算された和ΣeおよびΣcのそれぞれに項ｔ_{ｏｆｆｓｅｔ}を加えたものより大きい。従って、駐車スペースは並列駐車スペースである。

項ｔ_{ｏｆｆｓｅｔ}によって、駐車スペースのタイプの決定の信頼性を高めることが可能である。しかしながら、この項の存在によって、駐車スペースのタイプに関する結論が出ない可能性がある。当然ながら、本発明の範囲から逸脱することなく、信頼性と運転者の利便性との間の折衷案を調節するためにこの項の値を修正することは可能である。オフセットを排除することも可能であり、この場合、駐車スペースのタイプは実質的に常に決定される。

本発明の範囲から逸脱することなく、それぞれの比較に対して異なるオフセット項を検討することも可能である。この場合、駐車スペースのタイプを決定することに関する信頼度を高めるために非対称的な妥協を行うことが可能である。

上記を考慮して、本発明は、車両が利用可能な駐車スペースを通り過ぎる前に明確に駐車スペースのタイプを確実に決定することができるようにし、かつ駐車スペースを画定するいずれの地上標識も存在しない場合でも作用する。

Claims (10)

1. 自動車両（２）の駐車スペースのタイプを決定するための、デバイスにより実行される方法であって、
   前記自動車両（２）の正面カメラ（６）を用いて実行され、乗用車または商用車である対象を検出する検出フェーズ（Ｐ１）と、
   前記対象の向き（θ_{ｉ／ｒｔｅ}）を評価する評価フェーズ（Ｐ３）であって、前記自動車両が走行している直線上の道路部分に前記対象が位置している場合、前記対象の前記向きは、前記自動車両が走行している前記道路部分に対して評価され、前記自動車両が走行している直線上の道路部分に前記対象が位置していない場合、前記対象の前記向きは、前記対象の場所に位置している道路部分に対して評価される、前記対象の前記向きを評価する評価フェーズ（Ｐ３）と、
   評価された前記向き（θ_{ｉ／ｒｔｅ}）に基づいて駐車スペースのタイプを決定する決定フェーズ（Ｐ４）と、を含むことを特徴とする、方法。
2. 前記検出フェーズ（Ｐ１）において、前記対象にリンクされたデータが決定され、前記対象にリンクされた前記データは、対象連続検出カウント信号、前記対象の位置（ｘ_{ｉ／ｖｅｈ}）、前記対象の前記位置の精度を表す変数、前記対象の速度（ｖ_ｉ）、前記対象の向き（θ_{ｉ／ｖｅｈ}）、および前記対象の前記向きを表す変数を含み、前記方法はさらに、前記検出フェーズ（Ｐ１）と前記評価フェーズ（Ｐ３）との間にフィルタリングフェーズ（Ｐ２）を含み、前記フィルタリングフェーズ（Ｐ２）は、
   前記位置の前記精度を表す前記変数が位置閾値を超える場合、前記対象は棄却され、超えない場合、前記対象は保持される、不正確位置フィルタリングステップ（Ｅ２１）、
   前記向きを表す変数が向き閾値を超える場合、前記対象は棄却され、超えない場合、前記対象は保持される、不正確向きフィルタリングステップ（Ｅ２２）、
   前記対象の速度（ｖ_ｉ）が第３の閾値を超える場合、前記対象は棄却され、超えない場合、前記対象は保持される、移動車両フィルタリングステップ（Ｅ２３）、および
   前記対象連続検出カウント信号がカウント閾値より小さい場合、前記対象はフィルタリングされ、そうでない場合、前記対象は保持される、ファントム検出フィルタリングステップ（Ｅ２４）
   の中から選定される少なくとも１つのフィルタリングステップを含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記検出フェーズ（Ｐ１）では、前記対象の位置（ｘ_{ｉ／ｖｅｈ}）が決定され、前記方法は、前記対象の前記位置（ｘ_{ｉ／ｖｅｈ}）と前記自動車両（２）との間の距離が距離閾値を超える場合、前記対象は棄却され（Ｅ２５）、超えない場合、前記対象は保持されるフィルタリングフェーズ（Ｐ２）を、前記検出フェーズ（Ｐ１）と前記評価フェーズ（Ｐ３）との間にさらに含む、請求項１または２に記載の方法。
4. 前記評価フェーズ（Ｐ３）では、前記対象の前記場所における道路の向きが決定され、前記道路に対する前記対象の前記向きは、前記対象の前記場所における前記道路の前記向きに基づいて評価される、請求項１から３のいずれか一項に記載の方法。
5. 前記道路が地上標識を有する場合、前記対象の前記場所における前記道路の前記向きは、前記地上標識を考慮に入れて決定され（Ｅ３４）、前記道路が一切の地上標識を有しない場合、および、前記対象が前記自動車両（２）の後方にある、または前記自動車両（２）と同じ位置にある場合、前記自動車両の過去の軌跡が決定され（Ｅ３５）、前記対象の前記場所における前記道路の前記向きは、前記対象の前記場所における前記過去の軌跡に基づいて評価され（Ｅ３７）、前記道路が一切の地上標識を有しない場合、および前記対象が前記自動車両（２）の前方にある場合、前記自動車両（２）の確度の高い軌跡が決定され、前記対象の前記場所における前記道路の前記向きが、前記対象に最も近い地点における前記確度の高い軌跡に基づいて決定される、請求項４に記載の方法。
6. 前記自動車両（２）の確度の高い軌跡が決定される時、
   前記自動車両（２）の速度が一定のままである速度シナリオ、
   前記自動車両（２）の加速度が一定のままである加速度シナリオ、
   前記自動車両（２）のハンドル角度が一定のままであるハンドル角度シナリオ、および
   前記自動車両（２）の偏角が一定のままである偏角シナリオ
   の中から選定される少なくとも１つのシナリオが受け入れられる、請求項５に記載の方法。
7. 前記検出フェーズ（Ｐ１）において、複数の対象が検出され（Ｅ１１）、前記決定フェーズ（Ｐ４）では、対象が何であろうと、前記道路に対する前記対象の向きの関数としての値を格納するマップに含まれる少なくとも１つの第１の項および１つの第２の項が前記対象と関連付けられ（Ｅ４１）、前記少なくとも１つの第１の項および１つの第２の項は、
   縦列駐車タイプの項、
   並列駐車タイプの項、および
   ヘリングボーン状駐車タイプの項
   の中から選定され、次いで、さまざまな対象の前記第１の項の第１の和および前記さまざまな対象の前記第２の項の第２の和が計算され（Ｅ４５２）、前記第１の和および前記第２の和のうちの一方がもう一方より大きいかどうか、好ましくは、前記第１の和および前記第２の和のうちの一方が、もう一方に厳密に正のオフセット項を加えたものより大きいかどうかに基づいて前記駐車スペースのタイプが決定される（Ｅ４６）、請求項４から６のいずれか一項に記載の方法。
8. 対象が何であろうと、少なくとも１つの係数は前記対象と関連付けられ（Ｅ４２、Ｅ４３、Ｅ４４）、前記少なくとも１つの係数は、
   前記自動車両（２）から前記対象までの距離を表す係数、
   道路に対する前記対象の前記向き（θ_{ｉ／ｒｔｅ}）を評価するために前記道路の上の地上標識を考慮に入れることを表す係数、および
   前記対象と前記自動車両（２）の軌跡との間の横方向のずれを表す係数
   の中から選定され、前記第１の和および前記第２の和が計算される前に、前記対象と関連付けられた前記第１の項および前記第２の項は、前記対象と関連付けられた前記係数によって重み付けされる（Ｅ４５１）、請求項７に記載の方法。
9. プロセッサまたは電子制御ユニットによって実行される時、請求項１から８のいずれか一項に記載の方法を実施するように構成されるコードを含む、コンピュータプログラム。
10. 自動車両（２）内に収容され得る、自動車両（２）の駐車スペースのタイプを決定するためのデバイス（８）であって、
    乗用車または商用車である対象を検出するための検出モジュール（１０）であって、情報の観点から前記自動車両（２）の正面カメラ（６）に接続され得る、検出モジュール（１０）と、
    前記対象の向き（θ_{ｉ／ｒｔｅ}）を評価することができる評価モジュール（１４）であって、前記対象が、前記自動車両が走行している直線上の道路部分に位置している場合、前記対象の前記向きは、前記自動車両が走行している道路部分に対して評価され、前記対象が、前記自動車両が走行している直線上の道路部分に位置していない場合、前記対象の前記向きは、前記対象の場所に位置している道路部分に対して評価される、評価モジュール（１４）と、
    前記評価モジュール（１４）によって評価された向き（θ_{ｉ／ｒｔｅ}）を考慮に入れて、駐車スペースのタイプを決定することができる決定モジュール（１６）と、
    を含む、デバイス（８）。

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