WO2017060975A1 - 駐車形態判定装置 - Google Patents

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WO2017060975A1
WO2017060975A1 PCT/JP2015/078329 JP2015078329W WO2017060975A1 WO 2017060975 A1 WO2017060975 A1 WO 2017060975A1 JP 2015078329 W JP2015078329 W JP 2015078329W WO 2017060975 A1 WO2017060975 A1 WO 2017060975A1
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distance
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vehicle
reflection
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井上　悟
涼太郎 鈴木
亘 辻田
良次 澤
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三菱電機株式会社
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    • G01S2015/935—Sonar systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes of land vehicles for parking operations for measuring the dimensions of the parking space when driving past for measuring the contour, e.g. a trajectory of measurement points, representing the boundary of the parking space
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Definitions

  • the present invention relates to a parking pattern determination device that determines a parking pattern using distance information measured by a distance sensor mounted on a vehicle.
  • a parking assistance device that supports driving of a vehicle up to a parking space
  • the driver determines whether the parking space is a parallel parking configuration or a parallel parking configuration based on the surrounding parked vehicle, and the parking assistance device.
  • the parking assistance device was instructing. For this reason, there are problems such as complicated operations performed by the driver and problems that the vehicle is erroneously guided when the driver misoperates.
  • the parking assist device described in Patent Document 1 determines an appropriate parking direction based on the direction of each obstacle present on both sides of the target parking position. This obstacle is often a car.
  • the parking assist device determines a target parking position for parking, detects an obstacle existing around the target parking position using a distance sensor such as an ultrasonic sensor, and on both sides of the target parking position based on the detection result.
  • the direction of each obstacle present is estimated, and the target parking direction that is the direction of the vehicle at the target parking position is determined.
  • the parking assist device described in Patent Document 1 estimates the end point of each obstacle on the target parking position side, and based on the direction of the straight line connecting the end points, The target parking direction was determined.
  • the determination of the parking form is not performed, there is a possibility that the parallel parking form may be erroneously determined when there are two or three or more vacant spaces in the parallel parking form parking area. was there.
  • Patent Document 1 discloses another method.
  • the front part of the vehicle can be approximated by a straight line
  • the side part of the vehicle can be approximated by a straight line or a quadratic curve having a small curvature.
  • the direction orthogonal to the approximate straight line corresponds to the longitudinal axis of the vehicle, that is, the target parking direction.
  • the direction of the approximate straight line corresponds to the target parking direction.
  • the present invention has been made to solve the above-described problems, and an object thereof is to automatically determine whether the parking mode is parallel parking, parallel parking, or diagonal parking.
  • a parking pattern determination device uses a transmission / reception result of a transmission wave by a distance sensor to measure a distance to an obstacle on the side of the own vehicle, and to measure the position of the own vehicle A position measurement unit, a reflection position calculation unit that calculates a reflection position of a transmission wave using the distance measured by the distance measurement unit and the own vehicle position measured by the own vehicle position measurement unit, and a plurality of calculations performed by the reflection position calculation unit And a grouping unit that divides the reflection position of each of the obstacles into groups, and an inclination line of the approximate line by obtaining an approximation line for each of two or more adjacent reflection positions among a plurality of reflection positions divided into the same group Or, based on the angle calculation unit that calculates the inclination angle of the normal and the distribution of the plurality of inclination angles calculated from the plurality of reflection positions divided into the same group, the parking mode is parallel parking, parallel parking or diagonal parking Which is In which and a determining the parking mode determining section.
  • an approximate line is obtained for each of two or more adjacent reflection positions among a plurality of reflection positions divided into the same group, and an inclination angle of the approximate line or a normal line is calculated. Since it is determined whether the parking mode is parallel parking, parallel parking or diagonal parking based on the distribution of the inclination angle, it is automatically determined whether the parking mode is parallel parking, parallel parking or diagonal parking. Can be determined.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating an example of a reflection position data group obtained by grouping reflection position data by the grouping unit according to Embodiment 1.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating a method of calculating an inclination angle of an approximate line by the angle calculation unit according to Embodiment 1.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating a method of calculating an inclination angle of a normal line of an approximate line by the angle calculation unit according to Embodiment 1.
  • FIG. 5 is a flowchart showing an example of the operation of the parking pattern determination device according to the first embodiment. It is a block diagram which shows the structural example of the parking form determination apparatus which concerns on Embodiment 2 of this invention.
  • 6 is a diagram illustrating an example of reflection position data subjected to data processing by a data processing unit according to Embodiment 2.
  • FIG. It is a figure which shows the deletion method of the reflective position data obtained by the data processing part of Embodiment 2 by the 2-circle intersection process.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an outline of a parking mode determination method according to the present invention.
  • a vehicle 10 is a vehicle equipped with a parking form determination device according to the present invention.
  • the vehicle 10 is equipped with distance sensors 11 and 12 on the left and right sides in front.
  • the distance sensors 11, 12 are transmitted from the vehicle 10 to the side when the vehicle 10 is traveling in the traveling direction A in the vicinity of the parked vehicle such as the parallel parked vehicle 21, the parallel parked vehicle 22, and the diagonally parked vehicle 23.
  • a wave is transmitted, and a transmission wave reflected by a parked vehicle that is an obstacle is received as a reflected wave.
  • the parking pattern determination device calculates each reflection position as indicated by, for example, a circle using the transmission / reception results of the distance sensors 11 and 12, and determines the parking pattern of the parked vehicle using these reflection positions.
  • the distance sensor used by the parking pattern determination device may be any sensor that senses the left and right sides of the vehicle 10.
  • FIG. 1 shows an example using two distance sensors 11 and 12 installed on the front side of the vehicle 10
  • two distance sensors installed on the rear side may be used, or installed on the front side and rear side.
  • Four distance sensors may be used.
  • the distance sensors 11 and 12 may be any sensors that can measure the distance from the vehicle 10 to the obstacle by transmitting and receiving transmission waves.
  • an ultrasonic sensor that transmits and receives ultrasonic waves as transmission waves
  • a radar that transmits and receives radio waves, and the like. It is.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating a configuration example of the parking pattern determination device 1 according to the first embodiment of the present invention.
  • the parking form determination device 1 includes a distance measurement unit 2, a host vehicle position measurement unit 3, a reflection position calculation unit 4, a grouping unit 5, an angle calculation unit 6, and a parking form determination unit 7.
  • the parking mode determination device 1 includes left and right distance sensors 11 and 12, left and right wheel speed sensors 13 and 14, a yaw rate sensor 15, a GPS (Global Positioning System) sensor 16, an input device 17, and an output mounted on the vehicle 10.
  • the device 18 and the parking assist device 19 are electrically connected.
  • the distance sensors 11 and 12 output the transmission / reception result of the transmission wave transmitted toward the side of the vehicle 10 to the distance measurement unit 2.
  • the wheel speed sensors 13 and 14 detect the left and right wheel speeds of the vehicle 10 and output them to the vehicle position measuring unit 3.
  • the yaw rate sensor 15 detects the yaw rate of the vehicle 10 and outputs it to the vehicle position measuring unit 3.
  • the GPS sensor 16 receives radio waves from GPS satellites and outputs them to the vehicle position measuring unit 3.
  • the input device 17 is, for example, a touch panel disposed on the display, or a button provided on the housing of the parking form determination device 1.
  • the input device 17 receives a driver's operation on a button or the like, and outputs a signal indicating the operation content to the parking pattern determination device 1.
  • the input device 17 receives a signal from the driver that parking mode determination is started and outputs the signal to the distance measuring unit 2 and the vehicle position measuring unit 3.
  • the input device 17 is a lighting switch for the hazard lamp of the vehicle 10, and when the lighting switch is turned on, a signal for instructing the parking mode determination start is used as a signal for starting the parking mode determination, and the distance measuring unit 2 and The structure which outputs to the own vehicle position measurement part 3 may be sufficient.
  • the input device 17 is a shift lever of the vehicle 10, and when the shift lever is operated to the parking range, a signal for instructing the start of the parking form determination is sent to the distance measuring unit 2 and the signal indicating the start of the parking form determination.
  • the structure which outputs to the own vehicle position measurement part 3 may be sufficient.
  • the output device 18 is, for example, a display or a speaker.
  • the output device 18 receives information to be displayed from the parking pattern determination device 1 and displays it on the display.
  • the output device 18 receives information to be output from the parking form determination device 1 and outputs the information from the speaker.
  • the output device 18 displays the determination result of the parking pattern received from the parking pattern determination unit 7 on the display or outputs it from the speaker.
  • the parking support device 19 receives the determination result of the parking mode from the output device 18, and supports the parking operation of the vehicle 10 according to the parking mode. Since a technique for supporting the operation of the vehicle 10 when parking is performed using a known technique, the description thereof is omitted.
  • the parking assistance apparatus 19 may perform the automatic parking of the vehicle 10 by unmanned driving
  • FIG. 3 is a diagram illustrating a hardware configuration example of the parking pattern determination device 1.
  • the parking form determination apparatus 1 is configured by, for example, an ECU (Electronic Control Unit) 30.
  • the ECU 30 includes a transmission / reception circuit 31, a memory 33, and a processor 32 that executes a program stored in the memory 33.
  • the transmission / reception circuit 31 is a circuit that transmits transmission waves from the distance sensors 11 and 12 and receives reflected waves received by the distance sensors 11 and 12.
  • the functions of the distance measurement unit 2, the vehicle position measurement unit 3, the reflection position calculation unit 4, the grouping unit 5, the angle calculation unit 6, and the parking mode determination unit 7 in the parking mode determination device 1 are software, firmware, or software. This is realized by a combination of firmware and firmware.
  • Software or firmware is described as a program and stored in the memory 33.
  • the processor 32 implements the functions of the respective units by reading out and executing the program stored in the memory 33. That is, when executed by the processor 32, the parking mode determination device 1 measures the distance to the obstacle, the step of measuring the position of the own vehicle, the transmission wave in the obstacle using the distance and the own vehicle position.
  • a step of calculating the reflection position a step of dividing the plurality of reflection positions into groups for each obstacle, and obtaining an approximate line of two or more adjacent reflection positions among the plurality of reflection positions divided into the same group
  • the memory 33 is provided.
  • this program causes the computer to execute the procedures or methods of the distance measuring unit 2, the vehicle position measuring unit 3, the reflection position calculating unit 4, the grouping unit 5, the angle calculating unit 6, and the parking form determining unit 7. It can be said that there is.
  • the processor 32 is, for example, a CPU (Central Processing Unit), a central processing unit, a processing unit, an arithmetic unit, a microprocessor, a microcomputer, or a DSP (Digital Signal Processor).
  • the memory 33 is, for example, a nonvolatile or volatile semiconductor memory such as a RAM (Random Access Memory), a ROM (Read Only Memory), a flash memory, an EPROM (Erasable Programmable ROM), or an EEPROM (Electrically EPROM).
  • the distance measuring unit 2 receives information on the time taken from transmission to reception of the transmission wave as a transmission / reception result of the transmission wave from the distance sensor 11. Then, the distance measurement unit 2 measures the distance to the obstacle on the side of the vehicle 10 using the transmission / reception result, and outputs the distance data to the reflection position calculation unit 4. The distance measuring unit 2 also measures the distance for the distance sensor 12 in the same manner as described above, and outputs the distance data to the reflection position calculating unit 4. Since the distance sensors 11 and 12 are often mounted on the vehicle 10, existing products can be used. Or the structure provided with the distance sensors 11 and 12 may be sufficient as the parking form determination apparatus 1. FIG.
  • the own vehicle position measurement unit 3 receives the reception result of the radio wave from the GPS sensor 16, measures the own vehicle position, and outputs the own vehicle position data to the reflection position calculation unit 4. Since the GPS sensor 16 is often mounted on the vehicle 10, existing products can be used. In addition, since the absolute position can be measured by positioning using the GPS sensor 16, it is effective for use in automatic parking by unmanned traveling.
  • the measurement of the vehicle position is not limited to the above method using the GPS sensor 16.
  • the own vehicle position measuring unit 3 receives the wheel speed of the vehicle 10 from the wheel speed sensors 13 and 14 and converts it to a traveling speed.
  • the host vehicle position measurement unit 3 receives the yaw rate of the vehicle 10 from the yaw rate sensor 15. Then, the host vehicle position measurement unit 3 calculates the travel direction change amount ⁇ i per unit time from the yaw rate, and calculates the movement distance ⁇ D i per unit time from the traveling speed.
  • the own vehicle position measurement unit 3 uses the following expressions (1), (2), and (3) together with the known own vehicle position (x i ⁇ 1 , y i ⁇ 1 ) and the direction ⁇ i ⁇ 1.
  • the current vehicle position (x i , y i ) and direction ⁇ i are calculated.
  • ⁇ i ⁇ i ⁇ 1 + ⁇ i (1)
  • x i x i ⁇ 1 + ⁇ D i sin ⁇ i (2)
  • y i y i ⁇ 1 + ⁇ D i cos ⁇ i (3)
  • the wheel speed sensors 13 and 14 and the yaw rate sensor 15 are often mounted on the vehicle 10, existing products can be used. Also, with this method, the vehicle position can be measured even when the vehicle 10 is traveling in a place where GPS satellite radio waves do not reach.
  • the own vehicle position measuring unit 3 may measure the own vehicle position using the GPS sensor 16, may measure the own vehicle position using the wheel speed sensors 13, 14 and the yaw rate sensor 15, or The vehicle position may be measured using the sensor 16, the wheel speed sensors 13 and 14, and the yaw rate sensor 15.
  • the vehicle position measurement method described below is applied to Embodiment 3 to be described later, the vehicle position can be measured more accurately, so that measurement errors in parking spaces and obstacle sizes are suppressed. it can. Therefore, the accuracy of parking form determination increases.
  • FIG. 22 shows a configuration example of the vehicle position measurement unit 3.
  • D1 D ⁇ ⁇ 1.
  • the standard deviation ⁇ 1 is defined by the radio wave reception status and the signal-to-noise ratio of the received signal.
  • the distance D1 measured by the GPS sensor 16 and the wheel speed sensor 13 are different.
  • 14 has a difference in the distance D2.
  • the distance D actually traveled, the distance D2 measured by the wheel speed sensors 13 and 14, the actual wheel diameter R, and the wheel diameter management value R ′ have the following expressions (4) and (5).
  • R / R ′ D / D2 (4)
  • R R ′ ⁇ D / D2 (5)
  • the vehicle position measurement unit 3 cannot measure the actual traveled distance D, and therefore uses the distance D1 measured by the GPS sensor 16 instead. That is, the above expressions (4) and (5) can be expressed as the following expressions (4a) and (5a).
  • R / R ′ D1 / D2 (4a)
  • R R ′ ⁇ D1 / D2 (5a)
  • the first distance measuring unit 3-1 shown in FIG. 22 measures the distance D1 traveled by the vehicle 10 using the GPS sensor 16 in which the measurement error becomes a sequential error.
  • the second distance measuring unit 3-2 measures the distance D2 traveled by the vehicle 10 using the wheel speed sensors 13 and 14 in which the measurement error is an accumulated error.
  • the correction value calculation unit 3-3 uses the distance D1 measured by the first distance measurement unit 3-1 and the distance D2 measured by the second distance measurement unit 3-2, for example, periodically using the above formula.
  • the wheel diameter R is calculated from (4a) and (5a).
  • the own vehicle position measuring unit 3 replaces the wheel diameter management value R ′ with the wheel diameter R calculated by the correction value calculating unit 3-3, and measures the own vehicle position using the wheel speed sensors 13 and 14 and the yaw rate sensor 15. I do.
  • the wheel diameter R is a correction value for measuring the vehicle position.
  • the error between the wheel diameter R and the wheel diameter management value R ′ can be corrected, and the vehicle position can be measured more accurately.
  • the vehicle position measurement unit 3 can reduce the influence of the standard deviation ⁇ 1 of the distance D1 measured by the GPS sensor 16 by calculating the wheel diameter R at a plurality of points.
  • the reflection position calculation unit 4 receives distance data from the distance measurement unit 2 and receives host vehicle position data from the host vehicle position measurement unit 3.
  • the own vehicle position measuring unit 3 uses the own vehicle position data when the distance sensor 11 or the distance sensor 12 measures the distance, that is, when the transmission wave is transmitted / received, and is a sensor that is the position of the distance sensor 11 or the distance sensor 12 Calculate the position.
  • the own vehicle position measuring unit 3 links the calculated sensor position data and the distance data measured at the sensor position to form a set of data. Note that information on the installation positions of the distance sensors 11 and 12 in the vehicle 10 necessary for calculating the sensor position is set in the reflection position calculation unit 4 in advance.
  • the reflection position calculation unit 4 calculates one reflection position by using a set of sensor position data and distance data and a direction in which the directivity of the distance sensors 11 and 12 is maximized.
  • the reflection position calculation unit 4 outputs the calculated reflection position data to the grouping unit 5.
  • a direction in which the directivity of the distance sensors 11 and 12 is maximized is referred to as a “maximum directivity direction”. Information on the maximum directivity direction is set in the reflection position calculation unit 4 in advance.
  • FIG. 4 is a diagram for explaining a method of calculating the reflection position using the maximum directivity direction of the distance sensor 11.
  • FIG. 4 shows sensor position data a1 to a13 and distance data b1 to b13 obtained when the vehicle 10 travels in the traveling direction A. Further, the maximum directivity direction B in the sensor position data a1 to a13 of the distance sensor 11 is indicated by a broken line.
  • the reflection position calculation unit 4 calculates a position away from the sensor position data a1 by the distance data b1 in the maximum directivity direction B, and sets this position as reflection position data c1. Similarly, the reflection position calculation unit 4 calculates the reflection positions c2 to c13 in the maximum directivity direction B using the sensor position data a2 to a13 and the distance data b2 to b13.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating a method of calculating the reflection position using a known technique called two-circle intersection processing as a method different from the method described in FIG.
  • FIG. 5 shows sensor position data a1 and distance data b1, and sensor position data a2 and distance data b2 obtained when the vehicle 10 travels in the traveling direction A.
  • the maximum directivity direction B in the sensor position data a1 and a2 of the distance sensor 11 is indicated by a broken line.
  • the reflection position calculation unit 4 obtains a circle having the sensor position data a1 as the center and the distance data b1 as the radius.
  • the reflection position calculation unit 4 obtains a circle having the sensor position data a2 as the center and the distance data b2 as the radius. Then, the reflection position calculation unit 4 calculates the obtained intersection position of the two circles and sets this intersection position as reflection position data c1.
  • the grouping unit 5 receives the reflection position data from the reflection position calculation unit 4, divides it into groups for each obstacle, and outputs them to the angle calculation unit 6. Specifically, when the distance between the reflection position data adjacent to each other is equal to or less than a predetermined threshold, the grouping unit 5 determines that each of the adjacent reflection position data is data included in the same group, and is adjacent. When the distance between the reflection position data is larger than a predetermined threshold, the adjacent reflection position data is determined as data belonging to different groups.
  • the grouping unit 5 extracts adjacent reflection position data with reference to the positions indicated by the sensor position data of the distance sensors 11 and 12. In this case, reflection position data c6 and c7 corresponding to adjacent sensor position data a6 and a7 in FIG. 4 are extracted, and it is determined whether or not the distance between the reflection position data c6 and c7 is equal to or less than a threshold value. Alternatively, the grouping unit 5 may extract adjacent reflection position data based on the shortest distance of the reflection position data. In this case, for the reflection position data c6 in FIG. 4, the reflection position data c7 having the shortest distance relationship with the reflection position data c6 is selected, and these reflection position data c6 and c7 are adjacent to each other as reflection position data. Extracted.
  • the threshold used by the grouping unit 5 for grouping is a value for distinguishing an obstacle such as a parked vehicle from a parking space.
  • the grouping unit 5 may change the threshold used for grouping according to the traveling speed of the vehicle 10 or the sensing frequency of the distance sensors 11 and 12.
  • the grouping unit 5 uses a large threshold when the traveling speed is high or the sensing frequency is low, and uses a small threshold when the traveling speed is low or the sensing frequency is high. It is assumed that the correspondence relationship between the traveling speed or the sensing frequency and the threshold is set in the grouping unit 5 in advance.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating an example of a reflection position data group obtained by grouping reflection position data.
  • a plurality of reflection position data obtained when the vehicle 10 travels in the traveling direction A is grouped into four reflection position data groups G1 to G4.
  • the parking form determination apparatus 1 since there is no obstacle between reflection position data groups, it is regarded as a parking space.
  • the angle calculation unit 6 receives the grouped reflection position data from the grouping unit 5. Then, the angle calculation unit 6 obtains an approximate line of two or more adjacent reflection position data among a plurality of reflection position data included in the same group, and calculates the inclination angle of the approximation line or the inclination of the normal line. Calculate the angle. The angle calculation unit 6 calculates an inclination angle for all the reflection position data included in the same group, and outputs it to the parking pattern determination unit 7. The angle calculation unit 6 may extract adjacent reflection position data with reference to the position indicated by the sensor position data, or may extract with reference to the shortest distance of the reflection position data.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating a method of calculating the inclination angle of the approximate line.
  • FIG. 7 shows the reflection position data c1 to c13 of the same group obtained when the vehicle 10 travels in the traveling direction A.
  • the angle calculation unit 6 calculates approximate lines of the three reflection position data c1 to c3, and calculates the inclination angle ⁇ d1 of the approximate lines.
  • the angle calculation unit 6 calculates the inclination angle ⁇ d1 of the approximate line with the maximum directivity direction B as the reference axis, but the reference axis is not limited to the maximum directivity direction B.
  • the traveling direction A may be used.
  • the angle calculation unit 6 obtains an approximate line of the two reflection position data c4 and c5, and calculates the inclination angle ⁇ d2 of the approximate line.
  • the angle calculation unit 6 repeats the above processing, and calculates the tilt angle so that all of the reflection position data c1 to c13 are used for any calculation.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating a method of calculating the inclination angle of the normal line of the approximate line.
  • FIG. 8 shows reflection position data c1 to c13 of the same group obtained when the vehicle 10 travels in the traveling direction A.
  • the angle calculation unit 6 obtains approximate lines of the three reflection position data c1 to c3, and calculates the inclination angle ⁇ d1 of the normal line of the approximate lines.
  • the angle calculation unit 6 calculates the normal inclination angle ⁇ d1 with the maximum directivity direction B as the reference axis, but the reference axis is not limited to the maximum directivity direction B.
  • the traveling direction A may be used.
  • the angle calculation unit 6 obtains an approximate line of the two reflection position data c4 and c5, and calculates the inclination angle ⁇ d2 of the approximate line.
  • the angle calculation unit 6 repeats the above processing, and calculates the tilt angle so that all of the reflection position data c1 to c13 are used for any calculation.
  • the parking form determination unit 7 receives a plurality of inclination angles calculated from a plurality of reflection position data included in the same group from the angle calculation unit 6. And the parking pattern determination part 7 determines whether the parking pattern of the group is parallel parking, parallel parking, or diagonal parking based on the distribution of all inclination angles included in the same group, and determination The result is output to the output device 18 or the parking assist device 19.
  • FIG. 9 shows an example of parallel parking
  • FIG. 10 shows an example of parallel parking
  • FIG. 11 shows an example of diagonal parking.
  • the distance data is displayed on a two-dimensional plane in the front-rear direction and the left-right direction of the vehicle 10.
  • the reflection position data along the contour line of the parallel parked vehicle 21 as indicated by a circle is obtained.
  • the angle calculation unit 6 obtains approximate lines of adjacent reflection position data, and calculates the inclination angles ⁇ d1 to ⁇ d13 of the normal lines of the approximate lines by the following equation (6).
  • the parking form determination unit 7 creates a histogram as shown in FIG. 9C using the inclination angles ⁇ d1 to ⁇ d13.
  • ⁇ dm is the inclination angle of the normal line of the approximate line
  • m 1 to 13.
  • ⁇ dm is the inclination angle of the normal line of the approximate line
  • m 1 to 13.
  • the distance sensor 11 of the vehicle 10 transmits / receives a transmission wave to / from the parallel parked vehicle 22, it follows the contour line of the parallel parked vehicle 22 as indicated by a circle. Reflection position data is obtained.
  • the angle calculation unit 6 obtains approximate lines of adjacent reflection position data, and calculates inclination angles ⁇ d1 to ⁇ d10 of normal lines of the approximate lines.
  • the parking form determination unit 7 creates a histogram as shown in FIG. 10C using the inclination angles ⁇ d1 to ⁇ d10.
  • the distance sensor 11 of the vehicle 10 transmits / receives a transmission wave to / from the obliquely parked vehicle 23, it follows the outline of the obliquely parked vehicle 23 as indicated by a circle. Reflection position data is obtained. As shown in FIG. 11B, the angle calculation unit 6 obtains approximate lines of adjacent reflection position data, and calculates inclination angles ⁇ d1 to ⁇ d7 of normal lines of the approximate lines. The parking form determination unit 7 creates a histogram as shown in FIG. 11C using the inclination angles ⁇ d1 to ⁇ d7.
  • the parking form determination unit 7 creates a histogram of the class width and the number of classes determined in advance.
  • the parking form determination unit 7 creates a histogram by dividing the range of ⁇ 90 degrees into five classes with equal class widths. Yes.
  • a class including an inclination angle from ⁇ 18 degrees to 18 degrees is called a 0-degree class.
  • FIG. 9C when the inclination angle distribution is concentrated in the 0 degree class, that is, when the distribution width is narrow, parallel parking is performed.
  • FIG. 10C when the distribution of inclination angles is widely dispersed from the vicinity of the 0 degree class, that is, when the distribution width is wide, parallel parking is performed.
  • FIG. 11 (c) when the distribution of the inclination angles is distributed in a positive or negative class, the parking is oblique.
  • a first method for determining the parking mode based on the distribution characteristics as described above there is a method using an average value and a variance value of a plurality of inclination angles in the same group.
  • This threshold value is a value for determining whether the distribution width of the tilt angle is narrow or wide.
  • the parking form determination unit 7 creates a histogram using a plurality of inclination angles of the same group.
  • the parking form determination part 7 calculates the average value and dispersion value of this group using the class value and frequency of each class.
  • the parking form determination part 7 may calculate an average value and a dispersion
  • a second method for determining the parking mode there is a method using a class that becomes the mode L of the histogram and a ratio L / M of the mode L to the total number M of inclination angles.
  • the parking form determination unit 7 uses the second method, it is assumed that the table shown in FIG.
  • the ratio L / M is a large value when the distribution width is narrow, and a small value when the distribution width is wide.
  • the parking form determination unit 7 creates a histogram using a plurality of inclination angles of the same group. And the parking form determination part 7 will determine with parallel parking if the class used as the mode L is 0 degree
  • the parking form determination part 7 will determine with parallel parking, if the class used as the mode L is 0 degree
  • a third method for determining the parking mode there is a method using the class that becomes the mode L of the histogram and the ratio O / L of the frequency O of the class having the second highest frequency to the mode L. is there.
  • the parking form determination unit 7 uses the third method, it is assumed that the table shown in FIG.
  • the ratio O / L is a small value when the distribution width is narrow, and a large value when the distribution width is wide.
  • the parking form determination unit 7 creates a histogram using a plurality of inclination angles of the same group. And the parking form determination part 7 will determine with parallel parking, if the class used as the mode L is 0 degree
  • the parking form determination part 7 will determine with parallel parking, if the class used as the mode L is 0 degree
  • the parking pattern determination unit 7 may evaluate the reliability of the determination result of the parking pattern according to the number of reflection position data divided into the same group. For example, if the number of reflection position data divided into the same group is equal to or greater than a predetermined threshold, the parking pattern determination unit 7 evaluates that the determination result of the group is highly reliable, and conversely, the number of reflection position data Is less than a predetermined threshold value, it is evaluated that the determination result of the group is low in reliability.
  • the parking form determination unit 7 may evaluate the reliability at a plurality of levels using a plurality of thresholds. Moreover, when the parking form determination unit 7 evaluates that the reliability of the determination result of the parking form is low, the parking form determination unit 7 may output the determination result to the output device 18 and inquire the driver about the correctness of the determination result.
  • the parking pattern determination unit 7 not only determines the parking pattern of one parked vehicle using the determination result of the parking pattern of one group, but also uses the determination result of the parking pattern of a plurality of groups to park the parking area. You may determine the whole parking form. For example, the parking pattern determination unit 7 determines the determination result of the most parking pattern among the determination results of the parking patterns of a plurality of groups as the parking pattern of the entire parking area. Moreover, the parking form determination part 7 may exclude the determination result evaluated that reliability is low, and may determine the parking form of the whole parking area using the remaining determination results.
  • FIG. 15 is a flowchart illustrating an example of the operation of the parking form determination device 1.
  • the reflection position calculation unit 4 performs a two-circle intersection process
  • the parking mode determination unit 7 determines the parking mode by the second method.
  • step ST11 the parking form determination apparatus 1 proceeds to step ST12 when the start condition for parking form determination is satisfied (step ST11 “YES”), and when the start condition is not satisfied (step ST11 “NO”), step ST11 is performed. repeat.
  • step ST12 the distance measurement unit 2 starts distance measurement using the distance sensors 11 and 12, and the own vehicle position measurement unit 3 detects the wheel speed sensors 13 and 14 and the yaw rate sensor 15 or the GPS. The vehicle position measurement using the sensor 16 is started. Then, the distance measurement unit 2 starts outputting distance data to the reflection position calculation unit 4, and the own vehicle position measurement unit 3 starts outputting own vehicle position data to the reflection position calculation unit 4.
  • the parking condition determination start condition is, for example, when the traveling speed of the vehicle 10 is equal to or lower than a predetermined threshold (for example, 20 km / h).
  • a predetermined threshold for example, 20 km / h.
  • the own vehicle position measurement unit 3 receives the detection values from the wheel speed sensors 13 and 14 and calculates the travel speed, for example, and starts its own operation when the travel speed falls below the threshold value. Signal the start of operation.
  • the parking condition determination start condition is when the driver gives a signal to start the parking pattern determination.
  • a signal instructing the parking mode start is output from the input device 17 to the distance measuring unit 2 and the vehicle position measuring unit 3. .
  • the distance measuring unit 2 and the vehicle position measuring unit 3 receive this signal, they start operating.
  • step ST ⁇ b> 13 the reflection position calculation unit 4 performs a two-circle intersection process using the distance data received from the distance measurement unit 2 and the own vehicle position data received from the own vehicle position measurement unit 3 to calculate the reflection position data. And output to the grouping unit 5.
  • step ST14 the grouping unit 5 receives the reflection position data from the reflection position calculation unit 4, and groups the reflection position data by determining whether the distance between the adjacent reflection position data is equal to or less than a threshold value. .
  • the grouping unit 5 outputs the grouped reflection position data to the angle calculation unit 6.
  • step ST15 the angle calculation unit 6 receives a plurality of reflection position data of the same group from the grouping unit 5.
  • the angle calculation unit 6 calculates an inclination angle by obtaining an approximate line for each of two or more adjacent reflection position data in the same group.
  • the angle calculation unit 6 calculates the tilt angle using all the reflection position data of the same group, and then outputs it to the parking pattern determination unit 7.
  • step ST16 the parking pattern determination unit 7 receives a plurality of inclination angles of the same group from the angle calculation unit 6, and creates a histogram.
  • step ST17 the parking pattern determination unit 7 determines whether the parking pattern of this group is parallel parking, parallel parking, or diagonal parking using the created histogram and the table shown in FIG.
  • the parking form determination unit 7 outputs the determination result to the parking support device 19.
  • the parking pattern determination device 1 uses the distance measurement unit 2 that measures the distance to the obstacle on the side of the host vehicle using the transmission / reception results of the transmission waves by the distance sensors 11 and 12; Reflection position calculation that calculates the reflection position of the transmission wave using the own vehicle position measurement unit 3 that measures the position of the own vehicle, and the distance measured by the distance measurement unit 2 and the own vehicle position measured by the own vehicle position measurement unit 3 Unit 4, grouping unit 5 that divides the plurality of reflection positions calculated by reflection position calculation unit 4 into groups for each obstacle, and two or more adjacent reflections among the plurality of reflection positions divided into the same group An angle calculation unit 6 that calculates an approximate line for each position and calculates an inclination angle of the approximate line or a normal line, and a distribution of a plurality of inclination angles calculated from a plurality of reflection positions divided into the same group. Based on the parking type parallel parking A configuration and a parking mode determining section 7 determines which of the parallel parking or diagonal parking. Thereby, it can be
  • the structure provided with the distance sensors 11 and 12 which transmit / receive a transmission wave toward the side of the own vehicle may be sufficient as the parking form determination apparatus 1 which concerns on Embodiment 1.
  • the distance sensors 11 and 12 may be either ultrasonic type or radar type. Since the ultrasonic distance sensor is less expensive than the radar type, the parking pattern determination device 1 can be realized at a lower cost. Since the radar type distance sensor has a longer radio wave reach than ultrasonic waves, it can determine the parking mode by detecting farther obstacles.
  • the own vehicle position measuring unit 3 is configured to measure the own vehicle position using the GPS sensor 16. Thereby, the own vehicle position can be measured using the existing product mounted on the own vehicle. In addition, since the absolute position can be measured by positioning using the GPS sensor 16, it is effective for use in automatic parking by unmanned traveling.
  • the own vehicle position measuring unit 3 is configured to measure the own vehicle position using the traveling speed detected by the wheel speed sensors 13 and 14 and the yaw rate detected by the yaw rate sensor 15. There may be. Thereby, the own vehicle position can be measured using the existing product mounted on the own vehicle. Even when the vehicle is traveling in a place where radio waves from GPS satellites do not reach, the vehicle position can be measured.
  • the own vehicle position measuring unit 3 includes the first distance measuring unit 3-1 that measures the traveling distance of the own vehicle using the GPS sensor 16 in which the measurement error becomes a sequential error, A second distance measuring unit 3-2 that measures the traveling distance of the host vehicle using the wheel speed sensors 13 and 14 in which the measurement error is an accumulated error, and a traveling distance measured by the first distance measuring unit 3-1, It may be configured to include a correction value calculation unit 3-3 that calculates a correction value for measuring the vehicle position using the travel distance measured by the second distance measurement unit 3-2. Thereby, the own vehicle position can be measured more accurately.
  • the distance measuring unit 2 and the own vehicle position measuring unit 3 are configured to operate when the own vehicle is traveling at a predetermined speed or less.
  • the parking form determination apparatus 1 can start the determination of the parking form when the own vehicle enters the parking area. Further, since the driver does not need to perform an operation to instruct the parking mode determination device 1 to start the parking mode determination, the driver can concentrate on driving.
  • the distance measuring unit 2 and the vehicle position measuring unit 3 may be configured to operate when a signal instructing the start of parking mode determination is received. Thereby, the parking form determination apparatus 1 can start the determination of a parking form, when the vehicle 10 parks.
  • the reflection position calculation unit 4 includes the distance measured by the distance measurement unit 2, the positions of the distance sensors 11 and 12 at the time of distance measurement calculated using the vehicle position, and the distance sensor.
  • one reflection position is calculated using the direction in which the directivity of 11 and 12 is maximized.
  • the reflection position can be calculated in a shorter time than the two-circle intersection process.
  • the reflection position calculation unit 4 includes two sets of the distance measured by the distance measurement unit 2 and the positions of the distance sensors 11 and 12 at the time of distance measurement calculated using the vehicle position.
  • a configuration may be used in which two-circle intersection processing is performed to calculate one reflection position.
  • the grouping unit 5 is configured to determine the adjacent reflection positions as the same group when the distance between the adjacent reflection positions is equal to or less than a predetermined threshold. This makes it easy to group reflection positions.
  • the parking form determination part 7 calculates the average value and dispersion
  • the parking pattern determination unit 7 creates a histogram of a plurality of inclination angles in the same group, the ratio between the total number of inclination angles and the mode value, and the maximum value.
  • the structure which determines a parking form using the class used as a frequent value may be sufficient.
  • the parking mode can be quantified and standardized, and a determination method independent of the shape of the parked vehicle can be realized.
  • the parking form determination unit 7 creates a histogram of a plurality of inclination angles of the same group, and the mode value and the frequency of the second most frequent class
  • the configuration may be such that the parking mode is determined using the ratio and the class that is the mode.
  • the parking mode can be quantified and standardized, and a determination method independent of the shape of the parked vehicle can be realized.
  • the parking pattern determination unit 7 evaluates that the reliability of the determination result of the parking pattern is high when the number of reflection positions divided into the same group is large, and the number of reflection positions is small. It is the structure which evaluates that the reliability of the determination result of a parking form is low. Thereby, when the reliability of the determination result is low, it is possible to take measures such as not using the parking support or inquiring the driver.
  • the parking form determination part 7 is a structure which determines a parking form using the determination result of the parking form of a some group. Thereby, the reliability of a determination result can be improved. Moreover, the parking form of the whole parking area can be determined.
  • FIG. FIG. 16 is a block diagram illustrating a configuration example of the parking pattern determination device 1 according to the second embodiment.
  • the parking form determination apparatus 1 according to Embodiment 2 has a configuration in which a data processing unit 8 is added to the parking form determination apparatus 1 of Embodiment 1 illustrated in FIG.
  • parts that are the same as or correspond to those in FIGS. 1 to 15 are given the same reference numerals, and descriptions thereof are omitted.
  • the data processing unit 8 receives the reflection position data from the reflection position calculation unit 4 and performs data processing such as deletion of unnecessary reflection position data, interpolation of missing reflection position data, or correction of numerical values of the reflection position data.
  • the subsequent reflection position data is output to the grouping unit 5.
  • the data processing unit 8 is realized by the processor 32 shown in FIG. 3 executing a program stored in the memory 33.
  • the data processing unit 8 obtains approximate curves for all the reflection position data c1 to c13 in FIG. 4, and deletes the reflection position data at a position away from the approximate curve by a predetermined threshold or more.
  • the reflection position data c5 is deleted by the threshold determination.
  • the data processing unit 8 may interpolate the reflection position data using the approximate curve with respect to the sensor position data from which the distance data is missing.
  • the transmission wave is transmitted from the distance sensor 11, but the reflected wave cannot be received and the distance data is missing.
  • the data processing unit 8 sets the distance at which the straight line extending from the sensor position data a8 in the maximum directivity direction B intersects the approximate curve as distance data b8, and sets the intersecting position as reflection position data c8.
  • the data processing unit 8 interpolates the distance data b11 and the reflection position data c11 with respect to the sensor position data a11. Further, the data processing unit 8 may newly interpolate the distance data b5 and the reflection position data c5 by the above interpolation instead of the reflection position data c5 deleted by the threshold determination.
  • the data processing unit 8 may correct the reflection position data that does not match the approximate curve so as to match the approximate curve.
  • FIG. 17 shows an example after the reflection position data shown in FIG. 4 is deleted, interpolated, and corrected. Since the reflection position data c5 shown in FIG. 4 is at a position away from the approximate curve by a predetermined threshold or more, it is deleted, and new reflection position data c5 is interpolated in FIG. Since the sensor position data a8 and a11 shown in FIG. 4 lacks distance data and reflection position data, new reflection position data c8 and c11 are interpolated in FIG. Since the reflection position data c1, c2, c7, c9, c11, c12, and c13 shown in FIG. 4 do not match the approximate curve, they are corrected to match the approximate curve in FIG.
  • the data processing unit 8 may delete unnecessary reflection position data from the reflection position data obtained by the two-circle intersection process. For example, the data processing unit 8 determines that the reflection position data c1 is valid if the reflection position data c1 is within the sensor viewing angle of the distance sensor 11 in the sensor position data a1 and a2, and outputs it to the grouping unit 5. Otherwise, it is determined to be invalid and deleted. Information on the sensor viewing angle is set in the data processing unit 8 in advance. Specifically, the data processing unit 8 determines that the reflection position data c1 is valid when the angles ⁇ e1 and ⁇ e2 with respect to the maximum directivity direction B of the reflection position data c1 in FIG. 18 are within the sensor viewing angle ⁇ e.
  • the data processing unit 8 is configured to perform data processing on the reflection position data before being grouped. However, data processing is performed on the reflection position data after being grouped. You may make it the structure which performs.
  • the data processing unit 8 performs at least one timing among steps ST12 and ST13, between steps ST13 and ST14, or between steps ST14 and ST15 in the series of processes shown in the flowchart of FIG. Then, the data processing described above is performed.
  • the parking pattern determination device 1 deletes the reflection position deviated from the sensor viewing angle of the distance sensors 11 and 12 at the time of distance measurement from the reflection positions calculated by the two-circle intersection process.
  • the data processing unit 8 is provided. By deleting unnecessary reflection position data, the accuracy of tilt angle calculation and parking mode determination is improved.
  • FIG. 19 is a block diagram illustrating a configuration example of the parking pattern determination device 1 according to the third embodiment.
  • the parking pattern determination device 1 according to the third embodiment has a configuration in which a size determination unit 9 is added to the parking pattern determination device 1 according to the first embodiment illustrated in FIG. 19, parts that are the same as or correspond to those in FIGS. 1 to 18 are given the same reference numerals, and descriptions thereof are omitted.
  • the size determination unit 9 receives a plurality of reflection position data divided into the same group from the grouping unit 5, calculates a distance between the most distant reflection position data among the plurality of reflection position data, Determine the size of the obstacle. Then, the size determination unit 9 outputs the determined size to the parking form determination unit 7.
  • the size determination unit 9 is realized by the processor 32 shown in FIG. 3 executing a program stored in the memory 33.
  • the parking form determination unit 7 compares the size of the obstacle received from the size determination unit 9 with a predetermined threshold value to determine the type of the obstacle.
  • the types of obstacles are, for example, vehicles, walls, small objects, and the like.
  • the small object referred to here is an obstacle having a size smaller than that of the vehicle and the wall, for example, a pole.
  • the threshold value is a value by which an obstacle can be determined based on its size, and is set in advance in the parking form determination unit 7. Since vehicles vary in size according to the types of ordinary cars, buses, trucks, etc., for example, a threshold range is defined in which the entire width of a light car is a lower limit (for example, 1 m) and the entire length of the truck is an upper limit (for example, 5 m). If the size of the obstacle is within the threshold range, it is determined that the vehicle is a small object.
  • the example which performs parking form determination using distribution of the inclination angle contained in the same group, and the size of the obstacle of the group is demonstrated.
  • the parking form determination unit 7 determines the parking form using the second method described in the first embodiment, the table shown in FIG. To do.
  • the parking form determination unit 7 creates a histogram using a plurality of inclination angles of the same group.
  • the parking form determination part 7 is the upper limit value (for example, 5m) when the class used as the mode L is 0 degree
  • the parking form determination part 7 is parallel parking if the class used as the mode L is 0 degree
  • the parking mode determination unit 7 determines that the vehicle is a diagonally parked vehicle if the class that is the mode L is other than 0 degrees and the ratio L / M is equal to or greater than the threshold value and the obstacle size is less than the upper limit value. If the obstacle size is greater than or equal to the upper limit value, it is determined as a wall.
  • the parking form determination unit 7 can determine the parking form using only the reflection position data groups G1 to G3 corresponding to the vehicle, and can improve the reliability of the determination result.
  • FIG. 21 is a flowchart illustrating an example of the operation of the parking form determination device 1.
  • steps that perform the same processing as in the flowchart of FIG. 15 are given the same reference numerals, and descriptions thereof are omitted.
  • step ST31 the size determination unit 9 receives a plurality of reflection position data divided into the same group from the grouping unit 5, determines the size of the obstacles of the group, and outputs the determination result to the parking form determination unit 7.
  • step ST32 the parking pattern determination unit 7 determines the parking pattern and the type of obstacle in this group using the histogram created in step ST16 and the table shown in FIG.
  • the parking mode determination unit 7 outputs the determination result of the parking mode to the parking support device 19 when the type of the obstacle is a vehicle.
  • the parking mode determination device 1 calculates the distance between the most distant reflection positions among the plurality of reflection positions divided into the same group, and determines the size of the obstacle.
  • This is a configuration including the unit 9.
  • the parking form determination part 7 is a structure which determines a parking form using the distribution of the inclination angle which the angle calculation part 6 calculated, and the size of the obstruction which the size determination part 9 determined.
  • the parking mode can be determined in consideration of the size of the obstacle in addition to the distribution of the inclination angle, and the reliability is improved.
  • the size determination unit 9 compares the distance between the most distant reflection positions with a predetermined threshold, and the type of obstacle is from the vehicle, the wall, or the vehicle and the wall. It is the structure which determines which is a small small object. Thereby, a parking form can be determined only based on the group corresponded to a parked vehicle, and reliability improves.
  • the parking type determination device automatically determines whether the parking type is parallel parking, parallel parking, or diagonal parking, a parking assistance device that supports the traveling of the vehicle to the parking space, etc. Suitable for use.
  • SYMBOLS 1 Parking form determination apparatus 2 Distance measuring part, 3 Vehicle position measuring part, 3-1, 1st distance measuring part, 3-2 2nd distance measuring part, 3-3 Correction value calculation part, 4 Reflection position calculation Unit, 5 grouping unit, 6 angle calculation unit, 7 parking type determination unit, 8 data processing unit, 9 size determination unit, 10 vehicle, 11, 12 distance sensor, 13, 14 wheel speed sensor, 15 yaw rate sensor, 16 GPS Sensor, 17 input device, 18 output device, 19 parking support device, 21 parallel parking vehicle, 22 parallel parking vehicle, 23 diagonal parking vehicle, 30 ECU, 31 transmission / reception circuit, 32 processor, 33 memory.

Abstract

駐車形態判定装置は、距離センサによる送信波の送受信結果を用いて、自車の側方の障害物までの距離を測定する距離測定部と、自車の位置を測定する自車位置測定部と、距離測定部が測定した距離および自車位置測定部が測定した自車位置を用いて、送信波の反射位置を演算する反射位置演算部と、反射位置演算部が演算した複数の反射位置を障害物ごとのグループに分けるグループ化部と、同一グループに分けられた複数の反射位置のうち、隣接する２つ以上の反射位置ごとに近似線を求めて当該近似線の傾き角度または法線の傾き角度を演算する角度演算部と、同一グループに分けられた複数の反射位置から演算された複数の傾き角度の分布に基づいて、駐車形態が縦列駐車、並列駐車または斜め駐車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。

Description

駐車形態判定装置
　この発明は、車両に搭載された距離センサにより測定した距離情報を用いて、駐車形態を判定する駐車形態判定装置に関するものである。
　駐車スペースまでの車両の走行を支援する駐車支援装置において、従来は、運転者が周辺の駐車車両の様子を基に駐車スペースが縦列駐車形態か並列駐車形態かを判断して、当該駐車支援装置に指示していた。そのため、運転者が行う操作が煩雑である問題、および運転者が誤操作した場合に車両が誤誘導される問題などがあった。
　そこで、運転者の判断によらず、装置が自動で駐車形態を判定する技術が提案されている（例えば、特許文献１参照）。この技術を用いれば、運転者による判断および装置の操作が不要になる。
　上記特許文献１に記載された駐車支援装置は、目標駐車位置の両側に存在する各障害物の向きに基づいて、適切な駐車方向を決定するというものである。この障害物とは、多くの場合は自動車である。駐車支援装置は、駐車のための目標駐車位置を決定し、超音波センサなどの距離センサを用いて目標駐車位置周辺に存在する障害物を検出し、検出結果に基づいて目標駐車位置の両側に存在する各障害物の向きを推定し、目標駐車位置における車両の向きである目標駐車方向を決定する。
特開２００６－１９３０１１号公報
　上記特許文献１に記載された駐車支援装置は、１つの方法として、より具体的には、各障害物のそれぞれの目標駐車位置側の端点を推定し、端点を結ぶ直線の方向に基づいて、目標駐車方向を決定していた。この方法において、駐車形態の判定は行われないため、並列駐車形態の駐車エリアにおいて、空きスペースの長さが車両２～３台以上ある場合、縦列駐車形態と誤判定する可能性があるという課題があった。
　また、上記特許文献１には他の方法も開示されている。この他の方法の前提として、車両の前部は直線で近似できるものとされ、車両の側部は直線もしくは曲率の小さい２次曲線で近似できるものとされている。そして、駐車支援装置は、車両の前部を直線近似した場合、当該近似直線に直交する方向が、車両の前後軸、即ち目標駐車方向に対応するものとしている。また、車両の側部を直線近似した場合、当該近似直線の方向が目標駐車方向に対応するものとしている。あるいは、車両の側部を２次曲線で近似した場合、当該近似した２次曲線の中心軸に直交する方向が目標駐車方向に対応するものとしている。しかし、特許文献１に記載された、この他の方法において、車両の前部または側部の形状に対して誤った直線または曲線を当てはめて近似直線または近似曲線を導出した場合、目標駐車方向を誤判定するという課題があった。また、周辺車両の駐車形態に応じて近似する直線または曲線を使い分ける場合について、その使い分けの方法については具体的に開示されていない。
　このように、従来は、駐車形態が縦列駐車、並列駐車、または斜め駐車のいずれであるかを自動判定することができないという課題があった。
　この発明は、上記のような課題を解決するためになされたもので、駐車形態が縦列駐車、並列駐車、または斜め駐車のいずれであるかを自動判定することを目的とする。
　この発明に係る駐車形態判定装置は、距離センサによる送信波の送受信結果を用いて、自車の側方の障害物までの距離を測定する距離測定部と、自車の位置を測定する自車位置測定部と、距離測定部が測定した距離および自車位置測定部が測定した自車位置を用いて、送信波の反射位置を演算する反射位置演算部と、反射位置演算部が演算した複数の反射位置を障害物ごとのグループに分けるグループ化部と、同一グループに分けられた複数の反射位置のうち、隣接する２つ以上の反射位置ごとに近似線を求めて当該近似線の傾き角度または法線の傾き角度を演算する角度演算部と、同一グループに分けられた複数の反射位置から演算された複数の傾き角度の分布に基づいて、駐車形態が縦列駐車、並列駐車または斜め駐車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。
　この発明によれば、同一グループに分けられた複数の反射位置のうち、隣接する２つ以上の反射位置ごとに近似線を求めて当該近似線の傾き角度または法線の傾き角度を演算し、傾き角度の分布に基づいて駐車形態が縦列駐車、並列駐車または斜め駐車のいずれであるかを判定するようにしたので、駐車形態が縦列駐車、並列駐車、または斜め駐車のいずれであるかを自動判定することができる。
この発明における駐車形態の判定方法の概要を説明する図である。 実施の形態１に係る駐車形態判定装置１の構成例を示すブロック図である。 実施の形態１に係る駐車形態判定装置のハードウェア構成例を示す図である。 実施の形態１の反射位置演算部により、距離センサの最大指向性方向を用いて反射位置を演算する方法を説明する図である。 実施の形態１の反射位置演算部により、２円交点処理により反射位置を演算する方法を説明する図である。 実施の形態１のグループ化部により、反射位置データをグループ化した反射位置データ群の一例を示す図である。 実施の形態１の角度演算部により、近似線の傾き角度を演算する方法を示す図である。 実施の形態１の角度演算部により、近似線の法線の傾き角度を演算する方法を示す図である。 実施の形態１において、縦列駐車車両の傾き角度の分布を説明する図である。 実施の形態１において、並列駐車車両の傾き角度の分布を説明する図である。 実施の形態１において、斜め駐車車両の傾き角度の分布を説明する図である。 実施の形態１の駐車形態判定部が駐車形態の判定に用いるテーブルの一例を示す図である。 実施の形態１の駐車形態判定部が駐車形態の判定に用いるテーブルの別の例を示す図である。 実施の形態１の駐車形態判定部が駐車形態の判定に用いるテーブルの別の例を示す図である。 実施の形態１に係る駐車形態判定装置の動作の一例を示すフローチャートである。 この発明の実施の形態２に係る駐車形態判定装置の構成例を示すブロック図である。 実施の形態２のデータ処理部によりデータ処理された反射位置データの例を示す図である。 実施の形態２のデータ処理部により、２円交点処理で得た反射位置データの削除方法を示す図である。 この発明の実施の形態３に係る駐車形態判定装置の構成例を示すブロック図である。 実施の形態３の駐車形態判定部が駐車形態および障害物の種類の判定に用いるテーブルの一例を示す図である。 実施の形態３に係る駐車形態判定装置の動作の一例を示すフローチャートである。 この発明の各実施の形態に係る駐車形態判定装置における自車位置測定部の構成例を示すブロック図である。
　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、この発明における駐車形態の判定方法の概要を説明する図である。図１において、車両１０は、この発明に係る駐車形態判定装置を搭載した車両である。また、この車両１０には、前方の左右に距離センサ１１，１２が搭載されている。距離センサ１１，１２は、車両１０が縦列駐車車両２１、並列駐車車両２２および斜め駐車車両２３などの駐車車両付近を進行方向Ａへ走行しているときに、車両１０から側方へ向けて送信波を送信し、障害物である駐車車両で反射した送信波を反射波として受信する。駐車形態判定装置は、距離センサ１１，１２の送受信結果を用いて、例えば丸印で示したような各反射位置を演算し、これらの反射位置を用いて駐車車両の駐車形態を判定する。
　駐車形態判定装置が用いる距離センサは、車両１０の左側と右側をセンシングするものであればよい。図１では、車両１０のフロントサイドに設置された２つの距離センサ１１，１２を用いる例を示したが、リアサイドに設置された２つの距離センサを用いてもよいし、フロントサイドおよびリアサイドに設置された４つの距離センサを用いてもよい。
　距離センサ１１，１２は、送信波を送受信して車両１０から障害物までの距離を測定できるものであればよく、例えば送信波として超音波を送受信する超音波センサ、または電波を送受信するレーダ等である。
　図２は、この発明の実施の形態１に係る駐車形態判定装置１の構成例を示すブロック図である。駐車形態判定装置１は、距離測定部２、自車位置測定部３、反射位置演算部４、グループ化部５、角度演算部６および駐車形態判定部７を備えている。また、駐車形態判定装置１は、車両１０に搭載された左右の距離センサ１１，１２、左右の車輪速センサ１３，１４、ヨーレートセンサ１５、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ　Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ　Ｓｙｓｔｅｍ）センサ１６、入力装置１７、出力装置１８および駐車支援装置１９に電気的に接続されている。
　距離センサ１１，１２は、車両１０の側方へ向けて送信された送信波の送受信結果を、距離測定部２へ出力する。車輪速センサ１３，１４は、車両１０の左右の車輪速を検出し、自車位置測定部３へ出力する。ヨーレートセンサ１５は、車両１０のヨーレートを検出し、自車位置測定部３へ出力する。ＧＰＳセンサ１６は、ＧＰＳ衛星からの電波を受信し、自車位置測定部３へ出力する。
　入力装置１７は、例えばディスプレイ上に配置されたタッチパネル、または駐車形態判定装置１の筐体に設けられたボタンなどである。入力装置１７は、ボタンなどに対する運転者の操作を受け付け、操作内容を示す信号を駐車形態判定装置１へ出力する。
　図２の例では、入力装置１７は、運転者による駐車形態判定開始の合図を受け付け、距離測定部２および自車位置測定部３へ出力する。また、入力装置１７は、車両１０のハザードランプの点灯スイッチであって、この点灯スイッチがオンされた場合を駐車形態判定開始の合図として、駐車形態判定開始を指示する信号を距離測定部２および自車位置測定部３へ出力する構成であってもよい。あるいは、入力装置１７は、車両１０のシフトレバーであって、このシフトレバーがパーキングレンジに操作された場合を駐車形態判定開始の合図として、駐車形態判定開始を指示する信号を距離測定部２および自車位置測定部３へ出力する構成であってもよい。
　出力装置１８は、例えばディスプレイ、またはスピーカなどである。出力装置１８は、駐車形態判定装置１から表示すべき情報を受け付けてディスプレイに表示する。また、出力装置１８は、駐車形態判定装置１から音声出力すべき情報を受け付けてスピーカから出力する。図２の例では、出力装置１８は、駐車形態判定部７から受け付けた駐車形態の判定結果をディスプレイに表示するか、スピーカから出力する。
　駐車支援装置１９は、出力装置１８から駐車形態の判定結果を受け付け、駐車形態に応じた車両１０の駐車動作を支援する。駐車を行う際の車両１０の動作を支援する技術は、周知の技術を用いればよいため説明は省略する。なお、駐車支援装置１９は、駐車形態の判定結果を用いて、無人走行による車両１０の自動駐車を行うものであってもよい。
　図３は、駐車形態判定装置１のハードウェア構成例を示す図である。駐車形態判定装置１は、例えばＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ　Ｃｏｎｔｒｏｌ　Ｕｎｉｔ）３０により構成されている。このＥＣＵ３０は、送受信回路３１と、メモリ３３と、このメモリ３３に格納されているプログラムを実行するプロセッサ３２とを備えている。送受信回路３１は、距離センサ１１，１２から送信波を送信させ、距離センサ１１，１２が受信した反射波を受け付ける回路である。
　駐車形態判定装置１における距離測定部２、自車位置測定部３、反射位置演算部４、グループ化部５、角度演算部６および駐車形態判定部７の各機能は、ソフトウェア、ファームウェア、またはソフトウェアとファームウェアとの組み合わせにより実現される。ソフトウェアまたはファームウェアはプログラムとして記述され、メモリ３３に格納される。プロセッサ３２は、メモリ３３に格納されたプログラムを読み出して実行することにより、各部の機能を実現する。即ち、駐車形態判定装置１は、プロセッサ３２により実行されるときに、障害物までの距離を測定するステップ、自車の位置を測定するステップ、距離および自車位置を用いて障害物における送信波の反射位置を演算するステップ、複数の反射位置を障害物ごとのグループに分けるステップ、同一グループに分けられた複数の反射位置のうち、隣接する２つ以上の反射位置の近似線を求めて当該近似線の傾き角度または法線の傾き角度を演算するステップ、および同一グループの複数の傾き角度の分布に基づいて駐車形態を判定するステップが結果的に実行されることになるプログラムを格納するためのメモリ３３を備える。また、このプログラムは、距離測定部２、自車位置測定部３、反射位置演算部４、グループ化部５、角度演算部６および駐車形態判定部７の手順または方法をコンピュータに実行させるものであるともいえる。
　ここで、プロセッサ３２とは、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）、中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、またはＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｓｉｇｎａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）などのことである。
　メモリ３３は、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ　Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ　ＥＰＲＯＭ）等の不揮発性または揮発性の半導体メモリである。
　次に、駐車形態判定装置１の詳細を説明する。
　距離測定部２は、距離センサ１１から送信波の送受信結果として、送信波の送信から受信までにかかった時間の情報を受け付ける。そして、距離測定部２は、送受信結果を用いて、車両１０の側方の障害物までの距離を測定し、距離データを反射位置演算部４へ出力する。
　距離測定部２は、距離センサ１２についても上記同様に距離を測定し、距離データを反射位置演算部４へ出力する。
　距離センサ１１，１２は車両１０に搭載されている場合が多いため、既設品を利用することができる。あるいは、駐車形態判定装置１が距離センサ１１，１２を備える構成であってもよい。
　自車位置測定部３は、ＧＰＳセンサ１６から電波の受信結果を受け付け、自車位置を測定し、自車位置データを反射位置演算部４へ出力する。
　ＧＰＳセンサ１６は車両１０に搭載されている場合が多いため、既設品を利用することができる。また、ＧＰＳセンサ１６を用いた測位により絶対位置が測定できるため、無人走行による自動駐車での利用に有効である。
　自車位置の測定は、ＧＰＳセンサ１６を用いた上記方法に限定されるものではない。ここで、車輪速センサ１３，１４およびヨーレートセンサ１５を用いた方法を説明する。
　自車位置測定部３は、車輪速センサ１３，１４から車両１０の車輪速を受け付け、走行速度に変換する。また、自車位置測定部３は、ヨーレートセンサ１５から車両１０のヨーレートを受け付ける。そして、自車位置測定部３は、ヨーレートから単位時間当たりの進行方向変化量Δθｉを演算し、走行速度から単位時間当たりの移動距離ΔＤｉを演算する。続いて自車位置測定部３は、既知の自車位置（ｘｉ－１，ｙｉ－１）および方位θｉ－１と併せて下式（１）、（２）、（３）を用い、現在の自車位置（ｘｉ，ｙｉ）および方位θｉを演算する。
　　θｉ＝θｉ－１＋Δθｉ　　　　（１）
　　ｘｉ＝ｘｉ－１＋ΔＤｉｓｉｎθｉ　　　（２）
　　ｙｉ＝ｙｉ－１＋ΔＤｉｃｏｓθｉ　　　（３）
　車輪速センサ１３，１４およびヨーレートセンサ１５は車両１０に搭載されている場合が多いため、既設品を利用することができる。また、この方法では、ＧＰＳ衛星の電波が届かない場所を車両１０が走行している場合でも、自車位置を測定可能である。
　自車位置測定部３は、ＧＰＳセンサ１６を用いて自車位置を測定してもよいし、車輪速センサ１３，１４およびヨーレートセンサ１５を用いて自車位置を測定してもよいし、ＧＰＳセンサ１６、車輪速センサ１３，１４およびヨーレートセンサ１５を用いて自車位置を測定してもよい。
　また、以下に説明する自車位置の測定方法を、後述する実施の形態３に適用した場合、より正確に自車位置を測定することができるため、駐車スペースおよび障害物サイズの計測誤差を抑圧できる。そのため、駐車形態判定の精度が高まる。
　ここで、ＧＰＳセンサ１６、車輪速センサ１３，１４およびヨーレートセンサ１５を用いる場合の一例を説明する。以下では、ＧＰＳセンサ１６を用いて、車輪速センサ１３，１４の誤差を補正することとし、図２２に自車位置測定部３の構成例を示す。
　車両１０が、複数回、距離Ｄを直進走行した際、ＧＰＳセンサ１６で複数回それぞれ測定した距離Ｄ１にはばらつきがあり、平均値はＤとなるものの、標準偏差がσ１となる。式で表すと、Ｄ１＝Ｄ±σ１となる。標準偏差σ１は、電波の受信状況および受信信号の信号対雑音比などで規定される。
　他方、複数回、距離Ｄを直進走行した際、車輪速センサ１３，１４で複数回それぞれ測定した距離Ｄ２にもばらつきがあり、平均値はＤ－ΔＤ、標準偏差はσ２となる。式で表すと、Ｄ２＝Ｄ－ΔＤ±σ２となる。実際の車輪径Ｒと、車輪速パルスを距離に換算するための車輪径管理値Ｒ’が一致しているとき、ΔＤはゼロとなる。車輪の空転滑走がない場合、標準偏差σ２はパルス量子化誤差などで規定される。
　以上のように、計測誤差が逐次誤差となるＧＰＳセンサ１６と、計測誤差が累積誤差となる車輪速センサ１３，１４の精度が異なるため、ＧＰＳセンサ１６で測定した距離Ｄ１と、車輪速センサ１３，１４で測定した距離Ｄ２に差異が生じる。
　実走行した距離Ｄと、車輪速センサ１３，１４で測定した距離Ｄ２と、実際の車輪径Ｒと、車輪径管理値Ｒ’には、下式（４）、（５）の関係がある。
　　Ｒ／Ｒ’＝Ｄ／Ｄ２　　　（４）
　　Ｒ＝Ｒ’×Ｄ／Ｄ２　　　（５）
　上式（４）、（５）において、自車位置測定部３は実走行した距離Ｄを測定できないので、代わりにＧＰＳセンサ１６で測定した距離Ｄ１を用いる。つまり、上式（４）、（５）は下式（４ａ）、（５ａ）と表すことができる。
　　Ｒ／Ｒ’＝Ｄ１／Ｄ２　　　（４ａ）
　　Ｒ＝Ｒ’×Ｄ１／Ｄ２　　　（５ａ）
　図２２に示す第１の距離測定部３－１は、計測誤差が逐次誤差となるＧＰＳセンサ１６を用いて、車両１０が走行した距離Ｄ１を測定する。第２の距離測定部３－２は、計測誤差が累積誤差となる車輪速センサ１３，１４を用いて、車両１０が走行した距離Ｄ２を測定する。補正値算出部３－３は、第１の距離測定部３－１で測定した距離Ｄ１と、第２の距離測定部３－２で測定した距離Ｄ２とを用いて、例えば定期的に上式（４ａ）、（５ａ）により車輪径Ｒを算出する。自車位置測定部３は、車輪径管理値Ｒ’を、補正値算出部３－３が算出した車輪径Ｒに置き換えて、車輪速センサ１３，１４およびヨーレートセンサ１５を用いた自車位置測定を行う。つまり、車輪径Ｒは、自車位置測定のための補正値である。これにより、車輪径Ｒと車輪径管理値Ｒ’の誤差を補正することができ、より正確な自車位置を測定することができる。
　さらに、自車位置測定部３は、複数地点で車輪径Ｒを算出することで、ＧＰＳセンサ１６で測定した距離Ｄ１の標準偏差σ１の影響を小さくすることができる。
　反射位置演算部４は、距離測定部２から距離データを受け付けると共に、自車位置測定部３から自車位置データを受け付ける。自車位置測定部３は、距離センサ１１または距離センサ１２が距離を測定した時、つまり送信波を送受信した時の自車位置データを用いて、距離センサ１１または距離センサ１２の位置であるセンサ位置を演算する。また、自車位置測定部３は、演算したセンサ位置データとそのセンサ位置で測定された距離データとをリンクさせて、１組のデータにする。
　なお、センサ位置を演算するために必要な、車両１０における距離センサ１１，１２の設置位置の情報は、反射位置演算部４に予め設定されているものとする。
　反射位置演算部４は、１組のセンサ位置データと距離データ、および距離センサ１１，１２の指向性が最大になる方向を用いて、１つの反射位置を演算する。反射位置演算部４は、演算した反射位置データをグループ化部５へ出力する。なお、距離センサ１１，１２の指向性が最大になる方向を「最大指向性方向」と呼ぶ。最大指向性方向の情報は、反射位置演算部４に予め設定されているものとする。
　図４は、距離センサ１１の最大指向性方向を用いて反射位置を演算する方法を説明する図である。図４では、車両１０が進行方向Ａに走行したときに得られる、センサ位置データａ１～ａ１３と距離データｂ１～ｂ１３を示す。また、距離センサ１１のセンサ位置データａ１～ａ１３における最大指向性方向Ｂを破線で示す。
　反射位置演算部４は、最大指向性方向Ｂにおいて、センサ位置データａ１から距離データｂ１だけ離れた位置を演算し、この位置を反射位置データｃ１とする。反射位置演算部４は、同様に、センサ位置データａ２～ａ１３と距離データｂ２～ｂ１３を用いて、最大指向性方向Ｂ上の反射位置ｃ２～ｃ１３を演算する。
　図５は、図４で説明した方法とは異なる方法として、２円交点処理と呼ばれる公知技術を用いて反射位置を演算する方法を説明する図である。図５では、車両１０が進行方向Ａに走行したときに得られる、センサ位置データａ１と距離データｂ１、およびセンサ位置データａ２と距離データｂ２を示す。また、距離センサ１１のセンサ位置データａ１，ａ２における最大指向性方向Ｂを破線で示す。
　反射位置演算部４は、センサ位置データａ１を中心とし、距離データｂ１を半径とした円を求める。反射位置演算部４は、同様に、センサ位置データａ２を中心とし、距離データｂ２を半径とした円を求める。そして、反射位置演算部４は、求めた２円の交点位置を演算し、この交点位置を反射位置データｃ１とする。
　最大指向性方向を用いて演算する場合に比べ、２円交点処理により演算するほうが、より正確に障害物の輪郭線に沿った反射位置を得ることができる。ただし、最大指向性方向を用いた演算処理に比べ、２円交点処理のほうが演算に時間がかかる。
　グループ化部５は、反射位置演算部４から反射位置データを受け付け、障害物ごとのグループに分けて、角度演算部６へ出力する。
　具体的には、グループ化部５は、互いに隣接する反射位置データ間の距離が予め定められた閾値以下である場合、当該隣接する各反射位置データを同一グループに入るデータと判定し、隣接する反射位置データ間の距離が予め定められた閾値より大きい場合、当該隣接する反射位置データをそれぞれ別のグループに入るデータと判定する。
　グループ化部５は、距離センサ１１，１２のセンサ位置データが示す位置を基準にして、隣接する反射位置データを抽出する。この場合、図４において隣接するセンサ位置データａ６，ａ７に対応する反射位置データｃ６，ｃ７が抽出され、反射位置データｃ６，ｃ７間の距離が閾値以下であるかどうか判定される。
　あるいは、グループ化部５は、反射位置データの最短距離を基準にして隣接する反射位置データを抽出してもよい。この場合、図４における反射位置データｃ６に対しては、この反射位置データｃ６と最短距離の関係にある反射位置データｃ７が選択され、これら反射位置データｃ６，ｃ７が互いに隣接する反射位置データとして抽出される。
　グループ化部５がグループ化に用いる閾値は、駐車車両などの障害物と駐車スペースとを区別するための値である。
　グループ化部５は、グループ化に用いる閾値を、車両１０の走行速度または距離センサ１１，１２のセンシングの頻度に応じて変更してもよい。グループ化部５は、走行速度が大きいときまたはセンシング頻度が低いとき大きい閾値を用い、走行速度が小さいときまたはセンシング頻度が高いとき小さい閾値を用いる。走行速度またはセンシング頻度と、閾値との対応関係は、グループ化部５に予め設定されているものとする。
　図６は、反射位置データをグループ化した反射位置データ群の一例を示す図である。図６では、車両１０が進行方向Ａに走行したときに得られた複数の反射位置データが、４つの反射位置データ群Ｇ１～Ｇ４にグループ化されている。駐車形態判定装置１において、反射位置データ群間は、障害物がないため、駐車スペースとみなされる。
　角度演算部６は、グループ化された反射位置データを、グループ化部５から受け付ける。そして、角度演算部６は、同一グループに含まれている複数の反射位置データのうち、隣接する２つ以上の反射位置データの近似線を求めて、当該近似線の傾き角度または法線の傾き角度を演算する。角度演算部６は、同一グループに含まれているすべての反射位置データについて傾き角度を演算し、駐車形態判定部７へ出力する。
　なお、角度演算部６は、隣接する反射位置データを、センサ位置データが示す位置を基準にして抽出してもよいし、反射位置データの最短距離を基準にして抽出してもよい。
　図７は、近似線の傾き角度を演算する方法を示す図である。図７では、車両１０が進行方向Ａに走行したときに得られた同一グループの反射位置データｃ１～ｃ１３を示す。角度演算部６は、３つの反射位置データｃ１～ｃ３の近似線を求めて、当該近似線の傾き角度θｄ１を演算する。図７の例では、角度演算部６は、最大指向性方向Ｂを基準軸とした近似線の傾き角度θｄ１を演算しているが、基準軸は最大指向性方向Ｂに限定されるものではなく、例えば進行方向Ａなどであってもよい。
　また、角度演算部６は、２つの反射位置データｃ４，ｃ５の近似線を求めて、当該近似線の傾き角度θｄ２を演算する。
　角度演算部６は、上記の処理を繰り返し、反射位置データｃ１～ｃ１３のすべてがいずれかの演算には利用されるようにして、傾き角度を演算する。
　図８は、近似線の法線の傾き角度を演算する方法を示す図である。図８では、車両１０が進行方向Ａに走行したときに得られた同一グループの反射位置データｃ１～ｃ１３を示す。角度演算部６は、３つの反射位置データｃ１～ｃ３の近似線を求めて、当該近似線の法線の傾き角度θｄ１を演算する。図８の例では、角度演算部６は、最大指向性方向Ｂを基準軸とした法線の傾き角度θｄ１を演算しているが、基準軸は最大指向性方向Ｂに限定されるものではなく、例えば進行方向Ａなどであってもよい。
　また、角度演算部６は、２つの反射位置データｃ４，ｃ５の近似線を求めて、当該近似線の傾き角度θｄ２を演算する。
　角度演算部６は、上記の処理を繰り返し、反射位置データｃ１～ｃ１３のすべてがいずれかの演算には利用されるようにして、傾き角度を演算する。
　なお、図７および図８の例では、反射位置データｃ１～ｃ３に対して近似直線を求めたが、近似曲線を求めてもよい。近似曲線を求めた場合、角度演算部６は、基準軸に対する当該近似曲線上の適宜の点における接線の傾き角度、または基準軸に対する当該近似曲線上の適宜の点における法線の傾き角度を演算すればよい。
　駐車形態判定部７は、同一グループに含まれている複数の反射位置データから演算された複数の傾き角度を、角度演算部６から受け付ける。そして、駐車形態判定部７は、同一グループに含まれているすべての傾き角度の分布に基づいて、そのグループの駐車形態が縦列駐車、並列駐車または斜め駐車のいずれであるかを判定し、判定結果を出力装置１８または駐車支援装置１９へ出力する。
　ここで、図９～図１１を用いて、縦列駐車車両、並列駐車車両および斜め駐車車両の傾き角度の分布を説明する。図９は縦列駐車の場合、図１０は並列駐車の場合、図１１は斜め駐車の場合の例である。
　図９（ａ）に示すように、車両１０の距離センサ１１が縦列駐車車両２１に対して送信波の送受信を行った場合、車両１０の前後方向と左右方向の２次元平面上に距離データをプロットすると、丸印で示すような、縦列駐車車両２１の輪郭線に沿った反射位置データが得られる。角度演算部６は、図９（ｂ）に示すように、隣接する反射位置データの近似線を求め、下式（６）により当該近似線の法線の傾き角度θｄ１～θｄ１３を演算する。駐車形態判定部７は、傾き角度θｄ１～θｄ１３を用いて、図９（ｃ）に示すようなヒストグラムを作成する。
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　ここで、θｄｍは近似線の法線の傾き角度であり、ｍ＝１～１３である。図９（ｂ）に示すように隣接する２つの反射位置データごとに傾き角度を演算する場合、反射位置データの総数がＮのとき、傾き角度θｄｍの総数ＭはＮ－１個となる。
　また、（ｘ１，ｙ１），（ｘ２，ｙ２）は、隣接する２つの反射位置データの座標である。
　図１０（ａ）に示すように、車両１０の距離センサ１１が並列駐車車両２２に対して送信波の送受信を行った場合、丸印で示すような、並列駐車車両２２の輪郭線に沿った反射位置データが得られる。角度演算部６は、図１０（ｂ）に示すように、隣接する反射位置データの近似線を求め、当該近似線の法線の傾き角度θｄ１～θｄ１０を演算する。駐車形態判定部７は、傾き角度θｄ１～θｄ１０を用いて、図１０（ｃ）に示すようなヒストグラムを作成する。
　図１１（ａ）に示すように、車両１０の距離センサ１１が斜め駐車車両２３に対して送信波の送受信を行った場合、丸印で示すような、斜め駐車車両２３の輪郭線に沿った反射位置データが得られる。角度演算部６は、図１１（ｂ）に示すように、隣接する反射位置データの近似線を求め、当該近似線の法線の傾き角度θｄ１～θｄ７を演算する。駐車形態判定部７は、傾き角度θｄ１～θｄ７を用いて、図１１（ｃ）に示すようなヒストグラムを作成する。
　駐車形態判定部７は、予め定められている階級幅と階級数のヒストグラムを作成する。図９（ｃ）、図１０（ｃ）および図１１（ｃ）の例では、駐車形態判定部７は、±９０度の範囲を等しい階級幅で５つの階級に分けて、ヒストグラムを作成している。このヒストグラムにおいて、例えば、－１８度から１８度までの傾き角度を含む階級を、０度の階級と呼ぶ。
　次に、傾き角度の分布に基づいて駐車形態を判定する方法を説明する。
　図９（ｃ）に示すように、傾き角度の分布が、０度の階級に集中している、つまり分布幅が狭い場合は、縦列駐車である。
　図１０（ｃ）に示すように、傾き角度の分布が、０度の階級付近から広く分散している、つまり分布幅が広い場合は、並列駐車である。
　図１１（ｃ）に示すように、傾き角度の分布が、正値または負値のどちらかの階級に偏って分散している場合は、斜め駐車である。
　上記のような分布特性に基づいて駐車形態を判定する第１の方法として、同一グループの複数の傾き角度の平均値および分散値を用いる方法がある。駐車形態判定部７が第１の方法を用いる場合、図１２に示すテーブルが、駐車形態判定部７に予め定められているものとする。この閾値は、傾き角度の分布幅が狭いか広いかを判定するための値である。
　駐車形態判定部７は、同一グループの複数の傾き角度を用いて、ヒストグラムを作成する。そして、駐車形態判定部７は、各階級の階級値と度数を用いて、このグループの平均値と分散値を演算する。あるいは、駐車形態判定部７はヒストグラムを作成せずに、同一グループの複数の傾き角度について、平均値および分散値を演算してもよい。
　そして、駐車形態判定部７は、平均値が０度であり、分散値が閾値未満であれば、縦列駐車と判定する。また、駐車形態判定部７は、平均値が０度であり、分散値が閾値以上であれば、並列駐車と判定する。また、駐車形態判定部７は、平均値が０度以外であり、分散値が閾値以上であれば、斜め駐車と判定する。
　なお、平均値が厳密に０度か否かを判定する必要はなく、０度を含む所定の範囲か否かを判定してもよい。
　また、駐車形態を判定する第２の方法として、ヒストグラムの最頻値Ｌとなる階級、および傾き角度の総数Ｍに対する最頻値Ｌの比率Ｌ／Ｍを用いる方法がある。駐車形態判定部７が第２の方法を用いる場合、図１３に示すテーブルが、駐車形態判定部７に予め定められているものとする。比率Ｌ／Ｍは、分布幅が狭い場合には大きな値となり、分布幅が広い場合には小さな値となる。
　駐車形態判定部７は、同一グループの複数の傾き角度を用いて、ヒストグラムを作成する。そして、駐車形態判定部７は、最頻値Ｌとなる階級が０度であり、比率Ｌ／Ｍが閾値（例えば、０．７）以上であれば、縦列駐車と判定する。また、駐車形態判定部７は、最頻値Ｌとなる階級が０度であり、比率Ｌ／Ｍが閾値未満であれば、並列駐車と判定する。また、駐車形態判定部７は、最頻値Ｌとなる階級が０度以外であり、比率Ｌ／Ｍが閾値以上であれば、斜め駐車と判定する。
　また、駐車形態を判定する第３の方法として、ヒストグラムの最頻値Ｌとなる階級、および、最頻値Ｌに対する、２番目に度数が多い階級の度数Ｏの比率Ｏ／Ｌを用いる方法がある。駐車形態判定部７が第３の方法を用いる場合、図１４に示すテーブルが、駐車形態判定部７に予め定められているものとする。比率Ｏ／Ｌは、分布幅が狭い場合には小さな値となり、分布幅が広い場合には大きな値となる。
　駐車形態判定部７は、同一グループの複数の傾き角度を用いて、ヒストグラムを作成する。そして、駐車形態判定部７は、最頻値Ｌとなる階級が０度であり、比率Ｏ／Ｌが閾値未満であれば、縦列駐車と判定する。また、駐車形態判定部７は、最頻値Ｌとなる階級が０度であり、比率Ｏ／Ｌが閾値以上であれば、並列駐車と判定する。また、駐車形態判定部７は、最頻値Ｌとなる階級が０度以外であり、比率Ｏ／Ｌが閾値未満であれば、斜め駐車と判定する。
　なお、駐車形態判定部７は、同一グループに分けられた反射位置データの数に応じて、駐車形態の判定結果の信頼性を評価してもよい。例えば、駐車形態判定部７は、同一グループに分けられた反射位置データ数が予め定められた閾値以上であれば、そのグループの判定結果は信頼性が高いと評価し、反対に反射位置データ数が予め定められた閾値未満であれば、そのグループの判定結果は信頼性が低いと評価する。なお、駐車形態判定部７は、複数の閾値を用いて、信頼性を複数のレベルで評価してもよい。
　また、駐車形態判定部７は、駐車形態の判定結果の信頼性が低いと評価した場合に、その判定結果を出力装置１８へ出力して、運転者に判定結果の正誤を問い合わせてもよい。
　また、駐車形態判定部７は、１つのグループの駐車形態の判定結果を用いて１台の駐車車両の駐車形態を判定するだけでなく、複数のグループの駐車形態の判定結果を用いて駐車エリア全体の駐車形態を判定してもよい。例えば、駐車形態判定部７は、複数のグループの駐車形態の判定結果のうち、最も多い駐車形態の判定結果を、駐車エリア全体の駐車形態と判定する。また、駐車形態判定部７は、信頼性が低いと評価した判定結果を除外して、残りの判定結果を用いて駐車エリア全体の駐車形態を判定してもよい。
　次に、駐車形態判定装置１の動作を説明する。
　図１５は、駐車形態判定装置１の動作の一例を示すフローチャートである。図１５のフローチャートでは、反射位置演算部４において２円交点処理を行い、駐車形態判定部７において第２の方法による駐車形態の判定を行う例を示す。
　ステップＳＴ１１において、駐車形態判定装置１は、駐車形態判定の開始条件を満たす場合（ステップＳＴ１１“ＹＥＳ”）、ステップＳＴ１２へ進み、開始条件を満たさない場合（ステップＳＴ１１“ＮＯ”）、ステップＳＴ１１を繰り返す。
　開始条件を満たす場合、ステップＳＴ１２において、距離測定部２が距離センサ１１，１２を用いた距離測定を開始すると共に、自車位置測定部３が車輪速センサ１３，１４とヨーレートセンサ１５、またはＧＰＳセンサ１６を用いた自車位置測定を開始する。そして、距離測定部２は反射位置演算部４へ距離データの出力を開始し、自車位置測定部３は反射位置演算部４へ自車位置データの出力を開始する。
　駐車形態判定の開始条件は、例えば、車両１０の走行速度が予め定められた閾値（例えば、２０ｋｍ／ｈ）以下になったときである。この場合、自車位置測定部３は、例えば車輪速センサ１３，１４から検出値を受け付けて走行速度を算出し、走行速度が閾値以下になると自身の動作を開始すると共に、距離測定部２へ動作開始を合図する。
　あるいは、駐車形態判定の開始条件は、運転者から駐車形態判定開始の合図があったときである。この場合、運転者が入力装置１７を操作して駐車形態判定開始の合図を入力すると、入力装置１７から距離測定部２および自車位置測定部３へ駐車形態開始を指示する信号が出力される。距離測定部２および自車位置測定部３は、この信号を受け付けると、動作を開始する。
　ステップＳＴ１３において、反射位置演算部４は、距離測定部２から受け付けた距離データと、自車位置測定部３から受け付けた自車位置データを用いて２円交点処理を行い、反射位置データを演算し、グループ化部５へ出力する。
　ステップＳＴ１４において、グループ化部５は、反射位置演算部４から反射位置データを受け付け、隣接する反射位置データ間の距離が閾値以下であるかどうかを判定することにより、反射位置データをグループ化する。グループ化部５は、グループ化した反射位置データを、角度演算部６へ出力する。
　ステップＳＴ１５において、角度演算部６は、グループ化部５から同一グループの複数の反射位置データを受け付ける。角度演算部６は、同一グループにおいて隣接する２つ以上の反射位置データごとの近似線を求めて傾き角度を演算する。角度演算部６は、同一グループのすべての反射位置データを用いて傾き角度を演算した後、駐車形態判定部７へ出力する。
　ステップＳＴ１６において、駐車形態判定部７は、角度演算部６から同一グループの複数の傾き角度を受け付け、ヒストグラムを作成する。
　ステップＳＴ１７において、駐車形態判定部７は、作成したヒストグラムと例えば図１３に示したテーブルとを用いて、このグループの駐車形態が縦列駐車、並列駐車または斜め駐車のいずれであるかを判定する。駐車形態判定部７は、判定結果を駐車支援装置１９へ出力する。
　以上より、実施の形態１に係る駐車形態判定装置１は、距離センサ１１，１２による送信波の送受信結果を用いて自車の側方の障害物までの距離を測定する距離測定部２と、自車の位置を測定する自車位置測定部３と、距離測定部２が測定した距離および自車位置測定部３が測定した自車位置を用いて送信波の反射位置を演算する反射位置演算部４と、反射位置演算部４が演算した複数の反射位置を障害物ごとのグループに分けるグループ化部５と、同一グループに分けられた複数の反射位置のうち、隣接する２つ以上の反射位置ごとに近似線を求めて当該近似線の傾き角度または法線の傾き角度を演算する角度演算部６と、同一グループに分けられた複数の反射位置から演算された複数の傾き角度の分布に基づいて、駐車形態が縦列駐車、並列駐車または斜め駐車のいずれであるかを判定する駐車形態判定部７とを備える構成である。これにより、駐車形態が縦列駐車、並列駐車、または斜め駐車のいずれであるかを自動判定することができる。
　また、実施の形態１に係る駐車形態判定装置１は、自車の側方へ向けて送信波を送受信する距離センサ１１，１２を備える構成であってもよい。
　さらに、距離センサ１１，１２は、超音波式またはレーダ式のいずれであってもよい。超音波式の距離センサは、レーダ式に比べて安価であるため、駐車形態判定装置１を安価に実現することができる。レーダ式の距離センサは、超音波より電波の到達距離が長いため、より遠くの障害物を検出して駐車形態を判定することができる。
　また、実施の形態１によれば、自車位置測定部３は、ＧＰＳセンサ１６を用いて自車位置を測定する構成である。これにより、自車に搭載された既設品を利用して自車位置を測定することができる。また、ＧＰＳセンサ１６を用いた測位により絶対位置が測定できるため、無人走行による自動駐車での利用に有効である。
　また、実施の形態１によれば、自車位置測定部３は、車輪速センサ１３，１４により検出された走行速度およびヨーレートセンサ１５により検出されたヨーレートを用いて自車位置を測定する構成であってもよい。これにより、自車に搭載された既設品を利用して自車位置を測定することができる。また、ＧＰＳ衛星の電波が届かない場所を自車が走行している場合でも、自車位置を測定可能である。
　また、実施の形態１によれば、自車位置測定部３は、計測誤差が逐次誤差となるＧＰＳセンサ１６を用いて自車の走行距離を測定する第１の距離測定部３－１と、計測誤差が累積誤差となる車輪速センサ１３，１４を用いて自車の走行距離を測定する第２の距離測定部３－２と、第１の距離測定部３－１が測定した走行距離および第２の距離測定部３－２が測定した走行距離を用いて、自車位置測定のための補正値を算出する補正値算出部３－３とを有する構成であってもよい。これにより、より正確に自車位置を測定することができる。
　また、実施の形態１によれば、距離測定部２および自車位置測定部３は、自車が予め定められた速度以下で走行している場合に動作する構成である。これにより、駐車形態判定装置１は、自車が駐車エリアに進入したときなどに、駐車形態の判定を開始することができる。また、運転者が駐車形態判定装置１に対して駐車形態判定開始を指示する操作が不要になるので、運転者が運転に注力することができる。
　また、実施の形態１によれば、距離測定部２および自車位置測定部３は、駐車形態判定開始を指示する信号を受け付けた場合に動作する構成であってもよい。これにより、駐車形態判定装置１は、車両１０が駐車する際に、駐車形態の判定を開始することができる。
　また、実施の形態１によれば、反射位置演算部４は、距離測定部２が測定した距離と、自車位置を用いて演算した距離測定時の距離センサ１１，１２の位置と、距離センサ１１，１２の指向性が最大になる方向とを用いて、１つの反射位置を演算する構成である。これにより、２円交点処理に比べて短い時間で反射位置を演算することができる。
　また、実施の形態１によれば、反射位置演算部４は、距離測定部２が測定した距離と、自車位置を用いて演算した距離測定時の距離センサ１１，１２の位置とを２組用いて、２円交点処理を行い、１つの反射位置を演算する構成であってもよい。これにより、最大指向性方向を用いて演算する場合に比べて、より正確に、障害物の輪郭線に沿った反射位置を演算することができる。従って、隣接する障害物間の距離が短い場合でも、障害物ごとに反射位置をグループ化することができる。
　また、実施の形態１によれば、グループ化部５は、隣接する反射位置間の距離が予め定められた閾値以下である場合、当該隣接する反射位置を同一グループと判定する構成である。これにより、反射位置のグループ化が容易にできる。
　また、実施の形態１によれば、駐車形態判定部７は、第１の方法として、同一グループの複数の傾き角度の平均値および分散値を演算し、平均値および分散値を用いて駐車形態を判定する構成である。これにより、駐車形態が縦列駐車、並列駐車、または斜め駐車のいずれであるかを容易に判定することができる。
　また、実施の形態１によれば、駐車形態判定部７は、第２の方法として、同一グループの複数の傾き角度のヒストグラムを作成し、傾き角度の総数と最頻値との比率、および最頻値となる階級を用いて駐車形態を判定する構成であってもよい。これにより、駐車形態の定量化および規格化を行うことができ、駐車車両の形状に依存しない判定方法を実現することができる。
　また、実施の形態１によれば、駐車形態判定部７は、第３の方法として、同一グループの複数の傾き角度のヒストグラムを作成し、最頻値と２番目に度数が多い階級の度数との比率、および最頻値となる階級を用いて駐車形態を判定する構成であってもよい。これにより、駐車形態の定量化および規格化を行うことができ、駐車車両の形状に依存しない判定方法を実現することができる。
　また、実施の形態１によれば、駐車形態判定部７は、同一グループに分けられた反射位置の数が多いとき駐車形態の判定結果の信頼性が高いと評価し、反射位置の数が少ないとき駐車形態の判定結果の信頼性が低いと評価する構成である。これにより、判定結果の信頼性が低い場合に、駐車支援に用いない、または運転者に問い合わせる等の対処が可能となる。
　また、実施の形態１によれば、駐車形態判定部７は、複数のグループの駐車形態の判定結果を用いて駐車形態を判定する構成である。これにより、判定結果の信頼性を高めることができる。また、駐車エリア全体の駐車形態を判定することができる。
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１の構成例を示すブロック図である。実施の形態２に係る駐車形態判定装置１は、図２に示した実施の形態１の駐車形態判定装置１に対して、データ処理部８が追加された構成である。図１６において、図１～図１５と同一または相当する部分は、同一の符号を付し説明を省略する。
　データ処理部８は、反射位置演算部４から反射位置データを受け付け、不要な反射位置データの削除、欠落した反射位置データの補間、または反射位置データの数値の補正などのデータ処理を行い、処理後の反射位置データをグループ化部５へ出力する。
　このデータ処理部８は、図３に示したプロセッサ３２がメモリ３３に格納されたプログラムを実行することにより、実現される。
　例えば、データ処理部８は、図４において反射位置データｃ１～ｃ１３すべてに対する近似曲線を求め、近似曲線から予め定められた閾値以上に離れた位置にある反射位置データを削除する。図４の例では、閾値判定により反射位置データｃ５が削除されることとなる。
　また、データ処理部８は、距離データが欠落したセンサ位置データに対して、近似曲線を用いて反射位置データを補間してもよい。図４の例では、センサ位置データａ８，ａ１０において距離センサ１１から送信波を送信したにもかかわらず反射波が受信できず距離データが欠落している。データ処理部８は、このセンサ位置データａ８から最大指向性方向Ｂへ伸ばした直線と近似曲線とが交差する距離を距離データｂ８とし、交差する位置を反射位置データｃ８とする。
　データ処理部８は、同様に、センサ位置データａ１１に対しても、距離データｂ１１と反射位置データｃ１１とを補間する。
　また、データ処理部８は、閾値判定により削除した反射位置データｃ５の代わりに、上記補間によって新たに距離データｂ５と反射位置データｃ５とを補間してもよい。
　さらに、データ処理部８は、近似曲線に一致しない反射位置データを、近似曲線に一致するよう補正してもよい。
　図１７に、図４に示した反射位置データの削除、補間および補正を行った後の例を示す。図４に示す反射位置データｃ５は、近似曲線から予め定められた閾値以上に離れた位置にあったため、削除され、図１７では新たな反射位置データｃ５が補間されている。
　図４に示すセンサ位置データａ８，ａ１１は距離データと反射位置データが欠落していたため、図１７では新たな反射位置データｃ８，ｃ１１が補間されている。
　図４に示す反射位置データｃ１，ｃ２，ｃ７，ｃ９，ｃ１１，ｃ１２，ｃ１３は、近似曲線に一致していないため、図１７では近似曲線に一致するよう補正されている。
　また、データ処理部８は、２円交点処理により得た反射位置データのうち、不要な反射位置データを削除してもよい。
　例えば、データ処理部８は、反射位置データｃ１が、センサ位置データａ１，ａ２における距離センサ１１のセンサ視野角以内であれば有効と判定してグループ化部５へ出力し、センサ視野角以内でなければ無効と判定して削除する。センサ視野角の情報は、データ処理部８に予め設定されているものとする。
　具体的には、データ処理部８は、図１８において反射位置データｃ１の最大指向性方向Ｂに対する角度θｅ１，θｅ２が、センサ視野角θｅ以内であれば、反射位置データｃ１を有効と判定する。
　なお、図１６の例では、データ処理部８が、グループ化される前の反射位置データに対してデータ処理を行う構成であったが、グループ化された後の反射位置データに対してデータ処理を行う構成にしてもよい。
　つまり、データ処理部８は、図１５のフローチャートに示した一連の処理の中で、ステップＳＴ１２，ＳＴ１３の間、ステップＳＴ１３，ＳＴ１４の間、またはステップＳＴ１４，ＳＴ１５の間のうちの少なくとも１つのタイミングで、上述したデータ処理を行う。
　以上より、実施の形態２に係る駐車形態判定装置１は、２円交点処理により演算された反射位置のうち、距離測定時の距離センサ１１，１２のセンサ視野角から外れた反射位置を削除するデータ処理部８を備える構成である。不要な反射位置データを削除することにより、傾き角度演算および駐車形態判定の確度が向上する。
実施の形態３．
　図１９は、実施の形態３に係る駐車形態判定装置１の構成例を示すブロック図である。実施の形態３に係る駐車形態判定装置１は、図２に示した実施の形態１の駐車形態判定装置１に対して、サイズ判定部９が追加された構成である。図１９において、図１～図１８と同一または相当する部分は、同一の符号を付し説明を省略する。
　サイズ判定部９は、グループ化部５から同一グループに分けられた複数の反射位置データを受け付け、当該複数の反射位置データのうちの最も離れた反射位置データ間の距離を演算して、そのグループの障害物のサイズを判定する。そして、サイズ判定部９は、判定したサイズを駐車形態判定部７へ出力する。
　このサイズ判定部９は、図３に示したプロセッサ３２がメモリ３３に格納されたプログラムを実行することにより、実現される。
　駐車形態判定部７は、サイズ判定部９から受け付けた障害物のサイズと予め定められた閾値とを比較して、障害物の種類を判定する。障害物の種類は、例えば、車両、壁および小物体などである。ここで言う小物体とは、車両および壁よりも小さいサイズの障害物であり、例えばポールである。
　閾値は、障害物をそのサイズにより判定可能な値であり、駐車形態判定部７に予め定められているものとする。車両は、普通自動車、バス、トラックなどの種別によってサイズが異なるため、例えば軽自動車の全幅を下限値（例えば、１ｍ）、トラックの全長を上限値（例えば、５ｍ）とした閾値範囲を定めておき、障害物のサイズが当該閾値範囲内であれば車両、当該閾値範囲未満であれば小物体、当該閾値範囲以上であれば壁と判定する構成とする。
　ここで、同一グループに含まれる傾き角度の分布と、そのグループの障害物のサイズとを用いて、駐車形態判定を行う例を説明する。
　例えば、駐車形態判定部７が上記実施の形態１で説明した第２の方法を用いて駐車形態を判定する場合、図２０に示すテーブルが、駐車形態判定部７に予め定められているものとする。
　駐車形態判定部７は、同一グループの複数の傾き角度を用いて、ヒストグラムを作成する。そして、駐車形態判定部７は、最頻値Ｌとなる階級が０度であり、比率Ｌ／Ｍが閾値（例えば、０．７）以上である場合、障害物サイズが上限値（例えば、５ｍ）未満であれば縦列駐車車両と判定し、障害物サイズが上限値以上であれば壁と判定する。
　また、駐車形態判定部７は、最頻値Ｌとなる階級が０度であり、比率Ｌ／Ｍが閾値未満である場合、障害物サイズが下限値（例えば、１ｍ）以上であれば並列駐車車両と判定し、障害物サイズが下限値未満であれば小物体と判定する。
　また、駐車形態判定部７は、最頻値Ｌとなる階級が０度以外であり、比率Ｌ／Ｍが閾値以上である場合、障害物サイズが上限値未満であれば斜め駐車車両と判定し、障害物サイズが上限値以上であれば壁と判定する。
　障害物のサイズに基づいて障害物の種類を判定することにより、例えば図６に示した反射位置データ群Ｇ１～Ｇ４のうち、反射位置データ群Ｇ１～Ｇ３は車両、反射位置データ群Ｇ４はポール相当の小物体と判別することができる。これにより、駐車形態判定部７は、車両に相当する反射位置データ群Ｇ１～Ｇ３のみを用いて駐車形態を判定することができ、判定結果の信頼性を高めることができる。
　次に、実施の形態３に係る駐車形態判定装置１の動作を説明する。
　図２１は、駐車形態判定装置１の動作の一例を示すフローチャートである。図２１において、図１５のフローチャートと同一の処理を行うステップには同一の符号を付し、説明を省略する。
　ステップＳＴ３１において、サイズ判定部９は、グループ化部５から同一グループに分けられた複数の反射位置データを受け付け、そのグループの障害物のサイズを判定し、駐車形態判定部７へ出力する。
　ステップＳＴ３２において、駐車形態判定部７は、ステップＳＴ１６において作成したヒストグラムと例えば図２０に示したテーブルとを用いて、このグループの駐車形態と障害物の種類とを判定する。駐車形態判定部７は、障害物の種類が車両である場合に、駐車形態の判定結果を駐車支援装置１９へ出力する。
　以上より、実施の形態３に係る駐車形態判定装置１は、同一グループに分けられた複数の反射位置のうち、最も離れた反射位置間の距離を演算して障害物のサイズを判定するサイズ判定部９を備える構成である。そして、駐車形態判定部７は、角度演算部６が演算した傾き角度の分布およびサイズ判定部９が判定した障害物のサイズを用いて駐車形態を判定する構成である。傾き角度の分布に加えて障害物のサイズを考慮して駐車形態を判定することができ、信頼性が向上する。
　また、実施の形態３によれば、サイズ判定部９は、最も離れた反射位置間の距離と予め定められた閾値とを比較して、障害物の種類が車両、壁、または車両と壁より小さい小物体のいずれであるかを判定する構成である。これにより、駐車車両に相当するグループのみに基づいて駐車形態を判定することができ、信頼性が向上する。
　なお、本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、各実施の形態の任意の構成要素の変形、または各実施の形態の任意の構成要素の省略が可能である。
　この発明に係る駐車形態判定装置は、駐車形態が縦列駐車、並列駐車または斜め駐車のいずれであるかを自動判定するようにしたので、駐車スペースまでの車両の走行を支援する駐車支援装置などに用いるのに適している。
　１　駐車形態判定装置、２　距離測定部、３　自車位置測定部、３－１　第１の距離測定部、３－２　第２の距離測定部、３－３　補正値算出部、４　反射位置演算部、５　グループ化部、６　角度演算部、７　駐車形態判定部、８　データ処理部、９　サイズ判定部、１０　車両、１１，１２　距離センサ、１３，１４　車輪速センサ、１５　ヨーレートセンサ、１６　ＧＰＳセンサ、１７　入力装置、１８　出力装置、１９　駐車支援装置、２１　縦列駐車車両、２２　並列駐車車両、２３　斜め駐車車両、３０　ＥＣＵ、３１　送受信回路、３２　プロセッサ、３３　メモリ。

Claims (19)

  1. 　距離センサによる送信波の送受信結果を用いて、自車の側方の障害物までの距離を測定する距離測定部と、
    　前記自車の位置を測定する自車位置測定部と、
    　前記距離測定部が測定した距離および前記自車位置測定部が測定した自車位置を用いて、送信波の反射位置を演算する反射位置演算部と、
    　前記反射位置演算部が演算した複数の反射位置を障害物ごとのグループに分けるグループ化部と、
    　同一グループに分けられた複数の反射位置のうち、隣接する２つ以上の反射位置ごとに近似線を求めて当該近似線の傾き角度または法線の傾き角度を演算する角度演算部と、
    　同一グループに分けられた複数の反射位置から演算された複数の傾き角度の分布に基づいて、駐車形態が縦列駐車、並列駐車または斜め駐車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. 　前記距離センサは、超音波式またはレーダ式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. 　前記自車位置測定部は、ＧＰＳを用いて自車位置を測定す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. 　前記自車位置測定部は、車輪速センサにより検出された走行速度およびヨーレートセンサにより検出されたヨーレートを用いて自車位置を測定することを特徴とする請求項１記載の駐車形態判定装置。
  5. 　前記自車位置測定部は、
    　計測誤差が逐次誤差となるセンサを用いて前記自車の走行距離を測定する第１の距離測定部と、
    　計測誤差が累積誤差となるセンサを用いて前記自車の走行距離を測定する第２の距離測定部と、
    　前記第１の距離測定部が測定した走行距離および前記第２の距離測定部が測定した走行距離を用いて、自車位置測定のための補正値を算出する補正値算出部とを有することを特徴とする請求項１記載の駐車形態判定装置。
  6. 　前記距離測定部および前記自車位置測定部は、前記自車が予め定められた速度以下で走行している場合に動作することを特徴とする請求項１記載の駐車形態判定装置。
  7. 　前記距離測定部および前記自車位置測定部は、駐車形態判定開始を指示する信号を受け付けた場合に動作することを特徴とする請求項１記載の駐車形態判定装置。
  8. 　前記反射位置演算部は、前記距離測定部が測定した距離と、自車位置を用いて演算した距離測定時の前記距離センサの位置と、前記距離センサの指向性が最大になる方向とを用いて、１つの反射位置を演算することを特徴とする請求項１記載の駐車形態判定装置。
  9. 　前記反射位置演算部は、前記距離測定部が測定した距離と、自車位置を用いて演算した距離測定時の前記距離センサの位置とを２組用いて、２円交点処理を行い、１つの反射位置を演算することを特徴とする請求項１記載の駐車形態判定装置。
  10. 　前記２円交点処理により演算された反射位置のうち、距離測定時の前記距離センサのセンサ視野角から外れた反射位置を削除するデータ処理部を備えることを特徴とする請求項９記載の駐車形態判定装置。
  11. 　前記グループ化部は、隣接する反射位置間の距離が予め定められた閾値以下である場合、当該隣接する反射位置を同一グループと判定することを特徴とする請求項１記載の駐車形態判定装置。
  12. 　前記駐車形態判定部は、同一グループの複数の傾き角度の平均値および分散値を演算し、平均値および分散値を用いて駐車形態を判定することを特徴とする請求項１記載の駐車形態判定装置。
  13. 　前記駐車形態判定部は、同一グループの複数の傾き角度のヒストグラムを作成し、傾き角度の総数と最頻値との比率、および最頻値となる階級を用いて駐車形態を判定することを特徴とする請求項１記載の駐車形態判定装置。
  14. 　前記駐車形態判定部は、同一グループの複数の傾き角度のヒストグラムを作成し、最頻値と２番目に度数が多い階級の度数との比率、および最頻値となる階級を用いて駐車形態を判定することを特徴とする請求項１記載の駐車形態判定装置。
  15. 　前記駐車形態判定部は、同一グループに分けられた反射位置の数が多いとき駐車形態の判定結果の信頼性が高いと評価し、反射位置の数が少ないとき駐車形態の判定結果の信頼性が低いと評価することを特徴とする請求項１記載の駐車形態判定装置。
  16. 　前記駐車形態判定部は、複数のグループの駐車形態の判定結果を用いて駐車形態を判定することを特徴とする請求項１記載の駐車形態判定装置。
  17. 　同一グループに分けられた複数の反射位置のうち、最も離れた反射位置間の距離を演算して障害物のサイズを判定するサイズ判定部を備え、
    　前記駐車形態判定部は、前記角度演算部が演算した傾き角度の分布および前記サイズ判定部が判定した障害物のサイズを用いて駐車形態を判定することを特徴とする請求項１記載の駐車形態判定装置。
  18. 　前記サイズ判定部は、前記最も離れた反射位置間の距離と予め定められた閾値とを比較して、障害物の種類が車両、壁、または車両と壁より小さい小物体のいずれであるかを判定することを特徴とする請求項１７記載の駐車形態判定装置。
  19. 　前記自車の側方へ向けて送信波を送受信する距離センサを備えることを特徴とする請求項１記載の駐車形態判定装置。
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