WO2023021927A1 - 駐車支援装置 - Google Patents
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Definitions
- the yaw rate sensor 23 is configured as a known yaw rate sensor that detects the turning angular velocity of the own vehicle 50 .
- the vehicle speed sensor 24 detects the rotational speed of the wheels, that is, the running speed of the vehicle 50 . Detection results by these sensors 23 and 24 are output to the ECU 10 .
- the ECU 10 linearly approximates the detection point group DA to create a linear approximation line LA, and calculates the inclination angle of the traveling direction YA of the vehicle 50 with respect to the linear approximation line LA. It is calculated as an angle ⁇ of the own vehicle 50 with respect to 60 . Then, the ECU 10 performs parking assistance such as steering assistance based on the calculated angle ⁇ so that the front-rear direction YB of the parked vehicle 60 and the front-rear direction YC of the vehicle 50 parked in the parking area PA coincide with each other. , the vehicle 50 is parked.
- step S10 When the parking assistance process starts, it is determined in step S10 whether or not to automatically park the own vehicle 50 . If the parking switch has not been turned on by the driver, this process is once terminated. On the other hand, when the parking switch is turned on by the driver and the ECU 10 starts automatically parking the own vehicle 50, the process proceeds to step S11.
- the parking switch is provided, for example, in the vehicle interior, and can be operated by the driver.
- step S17 it is determined whether or not the angle ⁇ calculated in step S15 is to be used for parking assistance of the own vehicle 50 based on the variation degree B calculated in step S14. If the variation degree B calculated in step S14 is smaller than the threshold value Bth set in step S16, the process proceeds to step S18. In step S18, the parking assistance of the own vehicle 50 is implemented using the angle (theta) calculated by step S15, and this process is once complete
- step S21 and S22 the variation degrees B1 to B3 of the detection point groups DA1 to DA3 calculated in step S14 are compared, and the smallest variation degree B is selected.
- step S21 it is determined whether or not the vehicle variation degree B1 is smaller than the white line variation degree B2 and the road shoulder variation degree B3.
- step S22 it is determined whether or not the white line variation degree B2 is smaller than the road shoulder variation degree B3.
- FIG. 9 shows a flowchart of the parking assistance process of this embodiment.
- the same steps as those shown in FIGS. 4 and 8 are denoted by the same step numbers for convenience, and descriptions thereof are omitted.
- step S13 a linear approximation line LA is created for each detection point group DA1 to DA3, and in step S14, the degree of variation BR, BL of each detection point group DAR, DAL is calculated.
- step S15 the respective angles ⁇ R and ⁇ L of the own vehicle 50 with respect to the right parked vehicle 60R and left parked vehicle 60L are calculated.
- the right angle ⁇ R corresponds to the "first angle”
- the left angle ⁇ L corresponds to the "second angle”.
- step S17 it is determined whether or not each of the degree of right variation BR and the degree of left variation BL is smaller than the threshold value Bth.
- the process proceeds to step S18.
- step S18 parking assistance for the own vehicle 50 is performed using the right angle ⁇ R and the left angle ⁇ L, and this process is temporarily terminated. Specifically, parking assistance for the own vehicle 50 is performed using the average value of the right angle ⁇ R and the left angle ⁇ L.
- the vehicle controller and techniques described in this disclosure can be performed by a dedicated computer provided by configuring a processor and memory programmed to perform one or more functions embodied by a computer program. , may be implemented. Alternatively, the vehicle controller and techniques described in this disclosure may be implemented by a dedicated computer provided by configuring the processor with one or more dedicated hardware logic circuits. Alternatively, the vehicle control apparatus and techniques described in this disclosure are a combination of a processor and memory programmed to perform one or more functions and a processor configured by one or more hardware logic circuits. may be implemented by one or more dedicated computers configured by The computer program may also be stored as computer-executable instructions on a computer-readable non-transitional tangible recording medium.
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Abstract
駐車支援装置は、自車両の走行時において検出装置(21,22)により時系列で検出された隣接物標(60,60R,60L,61,62)の位置座標を検出点群として取得する取得部と、取得部により取得した検出点群を直線近似して直線近似線を作成し、その直線近似線に対する各位置座標のばらつき度合を算出するばらつき算出部と、検出点群により隣接物標に対する自車両の角度を算出する角度算出部と、ばらつき度合に基づいて、角度算出部により算出した角度を自車両の駐車支援に用いるか否かを判定する可否判定部と、を備える。
Description
本出願は、2021年8月16日に出願された日本出願番号2021-132422号に基づくもので、ここにその記載内容を援用する。
本開示は、自車両の駐車支援を実施する駐車支援装置に関する。
従来、自車両周辺の物体を測距センサで検出し、その検出結果に基づいて自車両の駐車支援を実施する駐車支援装置が知られている。例えば特許文献1の駐車支援装置は、自車両の進行方向で見て駐車エリアに対して手前側に存在する駐車車両の側方を通過する際に、該駐車車両の側面の複数点に対する距離データを取得し、取得された距離データにより該駐車車両に対する自車両の傾き角度を算出する。そして、算出された傾き角度に基づいて、自車両を駐車エリアに駐車する際に変化させるべき自車両の角度を決定する。
取得された距離データは、例えば、駐車車両の側面形状等によりばらつくことがある。距離データがばらつくと、距離データにより算出された傾き角度の算出精度が低下し、傾き角度に基づいて、自車両を適正に駐車できないことが懸念される。
本開示は上記課題に鑑みたものであり、自車両を適正に駐車できる駐車支援装置を提供することを目的とする。
上記課題を解決する手段は、自車両周辺の物標を検出する検出装置を備える車両に適用され、自車両の駐車エリアに隣接する隣接物標を前記検出装置により検出し、その隣接物標に基づいて自車両の駐車支援を実施する駐車支援装置であって、自車両の走行時において前記検出装置により時系列で検出された前記隣接物標の位置座標を検出点群として取得する取得部と、前記取得部により取得した前記検出点群を直線近似して直線近似線を作成し、その直線近似線に対する前記各位置座標のばらつき度合を算出するばらつき算出部と、前記検出点群により前記隣接物標に対する自車両の角度を算出する角度算出部と、前記ばらつき度合に基づいて、前記角度算出部により算出した前記角度を自車両の駐車支援に用いるか否かを判定する可否判定部と、を備える。
自車両の走行時において、自車両の駐車エリアに隣接する隣接物標の位置座標を時系列で検出し、検出した時系列の位置座標である検出点群により算出した隣接物標に対する自車両の角度に基づいて自車両の駐車支援を実施する場合、算出した角度の信頼性が低いと、該角度に基づいて自車両を適正に駐車できないことが考えられる。その点、上記構成では、検出点群を直線近似して作成した直線近似線に対する各位置座標のばらつき度合を算出し、このばらつき度合に基づいて、算出した角度を自車両の駐車支援に用いるか否かを判定するようにした。この場合、ばらつき度合が大きい場合には、算出した角度の信頼性が低いため、算出した角度が自車両の駐車支援に用いられないようにすることが可能となっている。その結果、自車両を適正に駐車することができる。
本開示についての上記目的およびその他の目的、特徴や利点は、添付の図面を参照しながら下記の詳細な記述により、より明確になる。その図面は、
図1は、走行制御システムの全体構成図であり、
図2は、第1実施形態で取得される検出点群を示す図であり、
図3は、検出点群のばらつきによる問題点を説明する図であり、
図4は、第1実施形態における駐車支援処理の処理手順を示すフローチャートであり、
図5は、検出点群に含まれる位置座標の数と閾値との関係を示すグラフであり、
図6は、第1実施形態の変形例で取得される検出点群を示す説明図であり、
図7は、第2実施形態において取得される検出点群を示す説明図であり、
図8は、第2実施形態における駐車支援処理の処理手順を示すフローチャートであり、
図9は、第3実施形態における駐車支援処理の処理手順を示すフローチャートであり、
図10は、第4実施形態で取得される検出点群を示す図であり、
図11は、第4実施形態における駐車支援処理の処理手順を示すフローチャートである。
(第1実施形態)
以下、本開示に係る駐車支援装置を、車載の走行制御システム100に適用した実施形態について、図面を参照しつつ説明する。走行制御システム100は、自車両周辺に存在する物体や標示を物標として検出するとともに、その検出結果に基づいて、自車両50の駐車支援制御を実施する。
以下、本開示に係る駐車支援装置を、車載の走行制御システム100に適用した実施形態について、図面を参照しつつ説明する。走行制御システム100は、自車両周辺に存在する物体や標示を物標として検出するとともに、その検出結果に基づいて、自車両50の駐車支援制御を実施する。
図1に示すように、本実施形態に係る走行制御システム100は、駐車支援装置としてのECU10と、センサ類20と、被制御装置30とを備えている。センサ類20としては、例えば、カメラセンサ21、レーダセンサ22、ヨーレートセンサ23、車速センサ24等が備えられている。
カメラセンサ21は、例えば単眼カメラであり、自車両周辺を撮像する。本実施形態では、自車両50は、カメラセンサ21として、フロントカメラ、リアカメラ、右サイドカメラ、左サイドカメラを有している。フロントカメラは、自車両50のフロントガラスの上端付近等に設置されており、自車両前方の所定領域を撮像する。リアカメラは、自車両50の後部(例えばトランク付近)に取り付けられており、自車両後方の所定領域を撮像する。右サイドカメラは、自車両50の右側面部(例えばドアミラー付近)に取り付けられており、自車両右側方の所定領域を撮像する。左サイドカメラは、自車両50の左側面部(例えばドアミラー付近)に取り付けられており、自車両左側方の所定領域を撮像する。各カメラにより撮像された画像はECU10へ出力される。
レーダセンサ22は、自車両周辺に探査波を送信し、その探査波の反射波を受信することで自車両周辺に存在する物体の距離情報を取得する測距センサである。本実施形態では、自車両50は、レーダセンサ22として、フロントレーダ、リアレーダ、右サイドレーダ、左サイドレーダを有している。フロントレーダは、自車両50の前部においてその光軸が自車両前方を向くように取り付けられている。リアレーダは、自車両50の後部においてその光軸が自車両後方を向くように取り付けられている。右サイドレーダは、自車両50の右側面部においてその光軸が自車両右側方を向くように取り付けられている。左サイドレーダは、自車両50の左側面部においてその光軸が自車両左側方を向くように取り付けられている。
各レーダは、規定時間毎に探査波であるミリ波帯の指向性のある送信波を走査するとともに、物体の表面で反射された反射波を複数のアンテナにより受信することで物体までの距離、物体の方位、及び物体の自車両50に対する相対速度等を距離情報として取得する。各レーダは、探査波の送信時刻と反射波の受信時刻とにより、物体までの距離を算出して取得する。また、各レーダは、複数のアンテナが受信した反射波の位相差により、物体の方位を算出して取得する。さらに、各レーダは、物体の表面で反射された反射波の、ドップラー効果により変化した周波数により、物体の相対速度を算出して取得する。各レーダにより撮像された距離情報はECU10へ出力される。なお、本実施形態において、カメラセンサ21及びレーダセンサ22が「検出装置」に相当する。
ヨーレートセンサ23は、自車両50の旋回角速度を検出する周知のヨーレートセンサとして構成される。車速センサ24は、車輪の回転速度、つまりは自車両50の走行速度を検出する。これらのセンサ23,24による検出結果は、ECU10に出力される。
ECU10は、CPU,ROM,RAM,フラッシュメモリ等からなる周知のマイクロコンピュータを備えた制御装置である。ECU10は、自車両周辺の物標の位置座標を取得する。物標には、物体として他車両、縁石、壁、ガードレール等が含まれるとともに、標示として路面に付された車線境界線、車道外側線等が含まれる。ECU10は、カメラセンサ21から取得される画像に基づいて検出される物標の位置座標と、レーダセンサ22から取得される距離情報に基づいて検出される物標の位置座標とをそれぞれ取得する。
詳細には、ECU10は、カメラセンサ21から取得される画像に対して、テンプレートマッチング(パターン認識)等の周知の画像処理を行うことにより、画像内に存在する物標を検出する。本実施形態では、物体を特定するためのテンプレートとして、物体ごとの特徴をパターン化した全身辞書が記憶されており、標示を識別するためのテンプレートとして、規制標示や指示標示等の路面標示についての識別用辞書が記憶されている。
ECU10は、辞書に記憶された物標の実寸法と、画像上の物標の大きさである画像寸法との比に基づいて物標までの距離を算出する。また、ECU10は、画像の下端部中央を原点として、原点に対する画像上の物標の方位を算出する。ECU10は、画像から算出した物標までの距離及び物体の方位により物標の相対位置及び存在領域等を算出し、これらの情報を位置座標として取得する。
また、ECU10は、レーダセンサ22から取得される距離情報に含まれる物標までの距離及び物体の方位により物標の相対位置及び存在領域等を算出し、これらの情報を位置座標として取得する。
駐車支援装置としてのECU10は、自車両50の駐車エリアPAに隣接する隣接物標を検出し、その隣接物標の位置座標に基づいて自車両50の駐車支援を実施する。被制御装置30は、加速装置であるアクセル装置31と減速装置であるブレーキ装置32と操舵装置33とを有する。アクセル装置31は、ドライバのアクセル操作又はECU10からの制御指令により、自車両50に駆動力を付与する。ブレーキ装置32は、ドライバのブレーキ操作又はECU10からの制御指令により、自車両50に制動力を付与する。操舵装置33は、ドライバのハンドル操作又はECU10からの制御指令により、自車両50の操舵を制御する。
ところで、図2に示すように、隣接物標として、自車両50の進行方向YAで見て駐車エリアPAに対して手前側に駐車車両60が存在する場合、ECU10は、駐車車両60の位置座標に基づいて自車両50の駐車支援制御を実施する。ECU10は、自車両50が駐車車両60の右側方を走行する際に、レーダセンサ22(左サイドレーダ)により駐車車両60の右側面の複数点(黒丸)に対する位置座標を時系列で検出する。ECU10は、検出した時系列の位置座標である検出点群DAにより駐車車両60に対する自車両50の角度θを算出する。図3(A)に示すように、ECU10は、検出点群DAを直線近似して直線近似線LAを作成するとともに、直線近似線LAに対する自車両50の進行方向YAの傾き角度を、駐車車両60に対する自車両50の角度θとして算出する。そして、ECU10は、算出した角度θに基づいて操舵支援等の駐車支援を行うことにより、駐車車両60の前後方向YBと、駐車エリアPAに駐車した自車両50の前後方向YCとが一致するように、自車両50を駐車する。
しかしながら、図3(B)に示すように、駐車車両60の側面形状や汚れ等により、検出点群DAがばらつくことがある。検出点群DAがばらつくと、検出点群DAにより作成した直線近似線LAの近似誤差が大きくなり、算出した角度θの算出精度が低下する。この場合、算出した角度θに基づいて駐車支援を行っても、駐車車両60の前後方向YBと、駐車エリアPAに駐車した自車両50の前後方向YCとを一致させることができず、自車両50を適正に駐車できないことが懸念される。
そこで、本実施形態では、直線近似線LAに対する各位置座標のばらつき度合Bを算出し、このばらつき度合Bに基づいて、算出した角度θを自車両50の駐車支援に用いるか否かを判定するようにしている。この構成によれば、ばらつき度合Bが大きい場合には、算出した角度θの信頼性が低いため、算出した角度θが自車両50の駐車支援に用いられないようにすることが可能となっている。その結果、自車両50を適正に駐車することができる。
図4に、本実施形態の駐車支援処理のフローチャートを示す。ECU10は、所定周期毎に駐車支援処理を繰り返し実施する。
駐車支援処理を開始すると、ステップS10では、自車両50の自動駐車を実施するか否かを判定する。ドライバにより駐車スイッチがオンされていない場合、本処理を一旦終了する。一方、ドライバにより駐車スイッチがオンされ、ECU10による自車両50の自動駐車を開始する場合、ステップS11に進む。なお、駐車スイッチは、例えば車室内に設けられており、ドライバによる操作が可能となっている。
ステップS11では、検出点群DAが取得済みであるか否かを判定する。適正な直線近似線LAの作成が可能な所定数の位置座標が検出されていない場合、ステップS12に進む。一方、所定数の位置座標が時系列で検出されている場合、ステップS13に進む。
ステップS12では、レーダセンサ22(左サイドレーダ)により駐車車両60の右側面の位置座標を検出し、本処理を一旦終了する。
検出点群DAが取得済みでない場合、ステップS12の処理が繰り返し実施される。その結果、ステップS12では、自車両50の走行中において時系列で検出された駐車車両60の位置座標が検出点群DAとして取得される。なお、本実施形態において、ステップS12の処理が「取得部」に相当する。
ステップS13では、直線近似線LAを作成する。直線近似線LAは、例えば最小二乗法を用いて算出される。続くステップS14では、直線近似線LAに対する各位置座標のばらつき度合Bを算出する。ばらつき度合Bは、例えば残差を用いて算出される。図2において、自車両50の進行方向YAをx軸方向とし、レーダセンサ22(左サイドレーダ)の光軸方向をy軸方向として、検出点群DAのうち、i回目(iは自然数)に記憶された位置座標を(xi,yi)とする。また、直線近似線LAにおいてxiに対応する値を近似値L(xi)とする。この場合、検出点群DAに含まれる位置座標の数をnとすると、ばらつき度合Bは、以下の数式(1)のように表すことができる。なお、本実施形態において、ステップS13,S14の処理が「ばらつき算出部」に相当する。
ステップS17では、ステップS14で算出したばらつき度合Bに基づいて、ステップS15で算出した角度θを自車両50の駐車支援に用いるか否かを判定する。ステップS14で算出したばらつき度合Bが、ステップS16で設定した閾値Bthよりも小さい場合には、ステップS18に進む。ステップS18では、ステップS15で算出した角度θを用いて自車両50の駐車支援を実施し、本処理を一旦終了する。なお、本実施形態において、ステップS17の処理が「可否判定部」に相当する。
一方、ステップS14で算出したばらつき度合Bが、ステップS16で設定した閾値Bthよりも大きい場合には、ステップS19に進む。ステップS19では、ステップS15で算出した角度θを棄却し、本処理を一旦終了する。角度θを棄却した場合、例えば自車両50の自動駐車中に、カメラセンサ21を用いて駐車エリアPAを区画する駐車区画線の位置座標を検出し、検出した駐車区画線の位置座標に基づいて、自車両50の駐車支援を実施する。
すなわち、ステップS15において算出された角度θが閾値Bthよりも大きい場合には、その角度θは、誤った近似に基づいて算出された信頼性の低い角度θである可能性が高い。本実施形態では、ECU10により信頼性の低い角度θであると判定された場合には、算出された角度θが棄却されるため、信頼性の低い角度θが自車両50の駐車支援に用いられることが抑制される。
以上詳述した本実施形態によれば、以下の効果が得られるようになる。
自車両50の走行時において、時系列で検出された駐車車両60の位置座標を検出点群DAとして取得し、取得した検出点群DAにより算出した駐車車両60に対する自車両50の角度θに基づいて自車両50の駐車支援を実施する場合、算出した角度θの信頼性が低いと、該角度θに基づいて自車両50を適正に駐車できないことが考えられる。その点、本実施形態では、取得した検出点群DAを直線近似して作成した直線近似線LAに対する各位置座標のばらつき度合Bを算出し、このばらつき度合Bに基づいて、算出した角度θを自車両50の駐車支援に用いるか否かを判定するようにした。この場合、ばらつき度合Bが大きい場合には、算出した角度θの信頼性が低いため、算出した角度θが自車両50の駐車支援に用いられないようにすることが可能となっている。その結果、自車両50を適正に駐車することができる。
本実施形態では、算出した角度θを自車両50の駐車支援に用いるか否かを判定する場合に、ばらつき度合Bと比較する閾値Bthを、検出点群DAに含まれる位置座標の数nに基づいて設定するようにした。検出点群DAに含まれる位置座標の数nが多いほど、ばらつき度合Bが大きくなる。そのため、検出点群DAに含まれる位置座標の数nによるばらつき度合Bを考慮した上で、算出した角度θを自車両50の駐車支援に用いるか否かを適正に判定することができる。
(第1実施形態の変形例)
図6に示すように、自車両50の進行方向YAで見て駐車エリアPAに対して手前側に複数台の駐車車両60が存在する場合、各駐車車両60の検出点群DAを取得し、各駐車車両60に対する自車両50の角度θに基づいて自車両50の駐車支援を実施するようにしてもよい。例えば、各駐車車両60に対するばらつき度合Bが、いずれも閾値Bthよりも小さい場合には、算出された複数の角度θの平均値を算出し、その平均値を用いて自車両50の駐車支援を実施するようにしてもよい。また、駐車エリアPAに近い側の駐車車両60に対して算出された角度θを優先的に用いて自車両50の駐車支援を実施するようにしてもよい。
図6に示すように、自車両50の進行方向YAで見て駐車エリアPAに対して手前側に複数台の駐車車両60が存在する場合、各駐車車両60の検出点群DAを取得し、各駐車車両60に対する自車両50の角度θに基づいて自車両50の駐車支援を実施するようにしてもよい。例えば、各駐車車両60に対するばらつき度合Bが、いずれも閾値Bthよりも小さい場合には、算出された複数の角度θの平均値を算出し、その平均値を用いて自車両50の駐車支援を実施するようにしてもよい。また、駐車エリアPAに近い側の駐車車両60に対して算出された角度θを優先的に用いて自車両50の駐車支援を実施するようにしてもよい。
(第2実施形態)
以下、第2実施形態について、先の第1実施形態との相違点を中心に図7,図8を参照しつつ説明する。図7に示すように、本実施形態では、隣接物標として、駐車エリアPAの隣に駐車された駐車車両60の他に、車線境界線61及び車道外側線62が存在する。車線境界線61は、車道に複数の車線がある場合に、それら車線を区画する白線であり、車道外側線62は、車道を路肩と区画する白線である。ドライバは、車線境界線61及び車道外側線62により車道の路肩側に位置する駐車エリアPAを認識する。そのため、車線境界線61及び車道外側線62は、駐車エリアPAを区画する駐車区画線として機能する。
以下、第2実施形態について、先の第1実施形態との相違点を中心に図7,図8を参照しつつ説明する。図7に示すように、本実施形態では、隣接物標として、駐車エリアPAの隣に駐車された駐車車両60の他に、車線境界線61及び車道外側線62が存在する。車線境界線61は、車道に複数の車線がある場合に、それら車線を区画する白線であり、車道外側線62は、車道を路肩と区画する白線である。ドライバは、車線境界線61及び車道外側線62により車道の路肩側に位置する駐車エリアPAを認識する。そのため、車線境界線61及び車道外側線62は、駐車エリアPAを区画する駐車区画線として機能する。
本実施形態では、駐車支援処理において、駐車車両60、車線境界線61及び車道外側線62の位置座標をそれぞれ時系列で検出する。ECU10は、自車両50の走行時に、レーダセンサ22(左サイドレーダ)により駐車車両60の右側面の位置座標を時系列で検出するとともに、カメラセンサ21(左サイドカメラ)により車線境界線61及び車道外側線62の右側エッジ部分の位置座標を時系列で検出する。そして、ECU10は、取得された駐車車両60、車線境界線61及び車道外側線62の各検出点群DAのばらつき度合Bに基づいて、自車両50の駐車支援を実施する。以下、駐車車両60の検出点群DAを、車両検出点群DA1と呼び、車両検出点群DA1のばらつき度合Bを、車両ばらつき度合B1と呼び、駐車車両60に対する自車両50の角度θを車両角度θ1と呼ぶ。また、車線境界線61の検出点群DAを、白線検出点群DA2と呼び、白線検出点群DA2のばらつき度合Bを、白線ばらつき度合B2と呼び、車線境界線61に対する自車両50の角度θを白線角度θ2と呼ぶ。さらに、車道外側線62の検出点群DAを、路肩検出点群DA3と呼び、路肩検出点群DA3のばらつき度合Bを、路肩ばらつき度合B3と呼び、車道外側線62に対する自車両50の角度θを路肩角度θ3と呼ぶ。
図8に、本実施形態の駐車支援処理のフローチャートを示す。本実施形態の駐車支援処理では、ステップS12で各検出点群DA1~DA3をそれぞれ取得する。なお、本実施形態において、車両検出点群DA1が「第1検出点群」に相当し、白線検出点群DA2及び路肩検出点群DA3が「第2検出点群」に相当する。
ステップS13では、各検出点群DA1~DA3に対して直線近似線LAを作成し、ステップS14では、各検出点群DA1~DA3のばらつき度合B1~B3をそれぞれ算出する。続くステップS15では、駐車車両60、車線境界線61及び車道外側線62に対する自車両50の各角度θ1~θ3をそれぞれ算出する。なお、本実施形態において、車両角度θ1が「第1角度」に相当し、白線検出点群DA2及び路肩検出点群DA3が「第2角度」に相当する。
ステップS21,S22では、ステップS14で算出された各検出点群DA1~DA3のばらつき度合B1~B3を比較し、最も小さいばらつき度合Bを選択する。ステップS21では、車両ばらつき度合B1が、白線ばらつき度合B2及び路肩ばらつき度合B3よりも小さいか否かを判定し、ステップS21で否定判定すると、ステップS22に進む。ステップS22では、白線ばらつき度合B2が、路肩ばらつき度合B3よりも小さいか否かを判定する。
各検出点群DA1~DA3のばらつき度合B1~B3のうち、車両ばらつき度合B1が最も小さい場合、ステップS21で肯定判定し、ステップS23に進む。ステップS23では、車両角度θ1を用いて自車両50の駐車支援を実施し、本処理を一旦終了する。
一方、白線ばらつき度合B2が最も小さい場合、ステップS22で肯定判定し、ステップS24に進む。ステップS24では、白線角度θ2を用いて自車両50の駐車支援を実施し、本処理を一旦終了する。
また、路肩ばらつき度合B3が最も小さい場合、ステップS22で否定判定し、ステップS25に進む。ステップS25では、路肩角度θ3を用いて自車両50の駐車支援を実施し、本処理を一旦終了する。
以上詳述した本実施形態によれば、駐車車両60、車線境界線61及び車道外側線62のうち、対応するばらつき度合B1~B3が最も小さくなるものに対する自車両50の角度θ1~θ3を用いて自車両50の駐車支援を実施する。ばらつき度合Bが小さいほど、算出した角度θの信頼性が高いため、ばらつき度合Bが最も小さいものに対する角度θを用いて駐車支援を実施することで、自車両50を適正に駐車することができる。
(第3実施形態)
以下、第3実施形態について、先の第2実施形態との相違点を中心に図7,図9を参照しつつ説明する。本実施形態では、駐車車両60、車線境界線61及び車道外側線62の各検出点群DA1~DA3のばらつき度合B1~B3を、それぞれ閾値Bthと比較し、閾値Bthよりも小さいと判定されたばらつき度合Bに対応する自車両50の角度θを用いて自車両50の駐車支援を実施する。この場合に、閾値Bthよりも小さいと判定されたばらつき度合Bに対応する自車両50の角度θが複数存在する場合には、車両角度θ1、白線角度θ2及び路肩角度θ3の順で優先的に用いるようにする。
以下、第3実施形態について、先の第2実施形態との相違点を中心に図7,図9を参照しつつ説明する。本実施形態では、駐車車両60、車線境界線61及び車道外側線62の各検出点群DA1~DA3のばらつき度合B1~B3を、それぞれ閾値Bthと比較し、閾値Bthよりも小さいと判定されたばらつき度合Bに対応する自車両50の角度θを用いて自車両50の駐車支援を実施する。この場合に、閾値Bthよりも小さいと判定されたばらつき度合Bに対応する自車両50の角度θが複数存在する場合には、車両角度θ1、白線角度θ2及び路肩角度θ3の順で優先的に用いるようにする。
図7に示すように、車線境界線61では、車線境界線61の上を車両が走行することにより、車線境界線61が欠けたり汚れたりした異常部CAが生じることがある。また、車道外側線62は、交差点等において湾曲する湾曲部CBを有する。車線境界線61及び車道外側線62では、異常部CAや湾曲部CBにより、白線検出点群DA2及び路肩検出点群DA3がばらつくことがあり、異常部CAや湾曲部CBによる白線検出点群DA2及び路肩検出点群DA3のばらつきは、駐車車両60の側面形状や汚れ等による車両検出点群DA1のばらつきよりも大きい。また、ECU10は、駐車車両60が存在する領域において車道外側線62を検出できないため、路肩検出点群DA3を取得することができない。そこで、本実施形態では、駐車支援処理において、車両角度θ1、白線角度θ2及び路肩角度θ3の順で用いて、自車両50の駐車支援を実施する。
図9に、本実施形態の駐車支援処理のフローチャートを示す。なお、図9において、先の図4,図8に示した処理と同一の処理については、便宜上、同一のステップ番号を付して説明を省略する。
本実施形態の判定処理では、ステップS16で閾値Bthを設定すると、ステップS31に進む。ステップS31では、車両ばらつき度合B1が閾値Bthよりも小さいか否かを判定する。車両ばらつき度合B1が閾値Bthよりも小さい場合には、ステップS32に進む。ステップS32では、車両角度θ1を用いて自車両50の駐車支援を実施し、本処理を一旦終了する。
一方、車両ばらつき度合B1が閾値Bthよりも大きい場合には、ステップS33に進む。ステップS33では、白線ばらつき度合B2が閾値Bthよりも小さいか否かを判定する。白線ばらつき度合B2が閾値Bthよりも小さい場合には、ステップS34に進む。ステップS34では、白線角度θ2を用いて自車両50の駐車支援を実施し、本処理を一旦終了する。
また、白線ばらつき度合B2が閾値Bthよりも大きい場合には、ステップS35に進む。ステップS35では、路肩ばらつき度合B3が閾値Bthよりも小さいか否かを判定する。路肩ばらつき度合B3が閾値Bthよりも小さい場合には、ステップS36に進む。ステップS36では、路肩角度θ3を用いて自車両50の駐車支援を実施し、本処理を一旦終了する。
一方、路肩ばらつき度合B3が閾値Bthよりも大きい場合には、ステップS19に進む。ステップS19では、車両角度θ1、白線角度θ2及び路肩角度θ3を棄却し、本処理を一旦終了する。
以上詳述した本実施形態によれば、駐車車両60、車線境界線61及び車道外側線62のうち、検出点群DAのばらつきが大きくなる蓋然性の低い駐車車両60に対応する車両角度θ1を優先的に用いて自車両50の駐車支援を実施する。検出点群DAのばらつきが大きいほど、対応する角度θの信頼性は低いため、車両角度θ1を優先的に用いて自車両50の駐車支援を実施することで、自車両50を適正に駐車することができる。
また、車線境界線61と車道外側線62とでは、駐車車両60の存在の有無によらず検出点群DAを取得することができる車線境界線61に対応する白線角度θ2を優先的に用いて自車両50の駐車支援を実施するため、駐車エリアPAの隣に駐車車両60が駐車されている場合であって自車両50を適正に駐車することができる。
(第4実施形態)
以下、第4実施形態について、先の第1実施形態との相違点を中心に図10,図11を参照しつつ説明する。図10に示すように、本実施形態では、隣接物標として、駐車エリアPAの両隣に駐車された駐車車両60が存在する。駐車車両60は、駐車エリアPAを挟んで駐車エリアPAの左右方向に横列駐車されている。以下、駐車エリアPAの右隣に駐車されている駐車車両60を、右駐車車両60Rと呼ぶ。また、駐車エリアPAの左隣に駐車されている駐車車両60を、左駐車車両60Lと呼ぶ。駐車車両60R,60Lは同じ方向を向いて駐車されており、以下では、駐車車両60R,60Lの前方を単に前方と呼び、駐車車両60R,60Lの後方を単に後方と呼ぶ。
以下、第4実施形態について、先の第1実施形態との相違点を中心に図10,図11を参照しつつ説明する。図10に示すように、本実施形態では、隣接物標として、駐車エリアPAの両隣に駐車された駐車車両60が存在する。駐車車両60は、駐車エリアPAを挟んで駐車エリアPAの左右方向に横列駐車されている。以下、駐車エリアPAの右隣に駐車されている駐車車両60を、右駐車車両60Rと呼ぶ。また、駐車エリアPAの左隣に駐車されている駐車車両60を、左駐車車両60Lと呼ぶ。駐車車両60R,60Lは同じ方向を向いて駐車されており、以下では、駐車車両60R,60Lの前方を単に前方と呼び、駐車車両60R,60Lの後方を単に後方と呼ぶ。
駐車エリアPAの両隣に駐車車両60R,60Lが存在する場合、ECU10は、駐車車両60R,60Lの位置座標に基づいて自車両50の駐車支援制御を実施する。ECU10は、自車両50が駐車エリアPAの前方を走行する際に、レーダセンサ22(右サイドレーダ)により左駐車車両60Lの右側面の複数点(黒丸)に対する位置座標を時系列で検出するとともに、右駐車車両60Rの左側面の複数点(黒丸)に対する位置座標を時系列で検出する。ECU10は、取得された左駐車車両60L及び右駐車車両60Rの各検出点群DAに基づいて、左駐車車両60L及び右駐車車両60Rに対する角度θを算出する。そして、ECU10は、自車両50が駐車エリアPAの前方を走行後に駐車エリアPAに駐車される際に、算出した角度θに基づいて自車両50の駐車支援制御を実施する。以下、右駐車車両60Rの検出点群DAを、右検出点群DARと呼び、右検出点群DARのばらつき度合Bを、右ばらつき度合BRと呼び、右駐車車両60Rに対する自車両50の角度θを右角度θRと呼ぶ。また、左駐車車両60Lの検出点群DAを、左検出点群DALと呼び、左検出点群DALのばらつき度合Bを、左ばらつき度合BLと呼び、左駐車車両60Lに対する自車両50の角度θを左角度θLと呼ぶ。
図10に示すように、レーダセンサ22の検出範囲や自車両50が駐車エリアPAの前方を走行する走行速度によっては、左駐車車両60Lの右側面において、左検出点群DALを取得可能な範囲が限られ、右駐車車両60Rの左側面において、右検出点群DARを取得可能な範囲が限られる。この場合、右角度θR及び左角度θLの信頼性は低くなり、右角度θR及び左角度θLの一方のみを用いて自車両50の駐車支援を実施しても、自車両50を適正に駐車できないことが懸念される。そこで、本実施形態では、駐車支援処理において、右角度θR及び左角度θLの両方を用いて、自車両50の駐車支援を実施する。
図11に、本実施形態の駐車支援処理のフローチャートを示す。本実施形態の駐車支援処理では、ステップS12で左検出点群DAL及び右検出点群DARをそれぞれ取得する。なお、本実施形態において、右検出点群DARが「第1検出点群」に相当し、左検出点群DALが「第2検出点群」に相当する。
ステップS13では、各検出点群DA1~DA3に対して直線近似線LAを作成し、ステップS14では、各検出点群DAR,DALのばらつき度合BR,BLをそれぞれ算出する。続くステップS15では、右駐車車両60R及び左駐車車両60Lに対する自車両50の各角度θR,θLをそれぞれ算出する。なお、本実施形態において、右角度θRが「第1角度」に相当し、左角度θLが「第2角度」に相当する。
ステップS17では、右ばらつき度合BR及び左ばらつき度合BLのそれぞれが閾値Bthよりも小さいか否かを判定する。右ばらつき度合BR及び左ばらつき度合BLの両方が閾値Bthよりも小さい場合には、ステップS18に進む。ステップS18では、右角度θR及び左角度θLを用いて自車両50の駐車支援を実施し、本処理を一旦終了する。具体的には、右角度θR及び左角度θLの平均値を用いて自車両50の駐車支援を実施する。
一方、右ばらつき度合BR及び左ばらつき度合BLの少なくとも一方が閾値Bthよりも大きい場合には、ステップS19に進む。ステップS19では、右ばらつき度合BR及び左ばらつき度合BLを共に棄却し、本処理を一旦終了する。
以上詳述した本実施形態によれば、右ばらつき度合BR及び左ばらつき度合BLの両方が閾値Bthよりも小さい場合には、右角度θR及び左角度θLを用いて自車両50の駐車支援を実施する。レーダセンサ22の検出範囲や自車両50が駐車エリアPAの前方を走行する走行速度により、右角度θR及び左角度θLの信頼性が低いと考えられる場合でも、右角度θRと左角度θLとを組み合わせて用いることで、自車両50を適正に駐車することができる。
(その他の実施形態)
上記各実施形態は、以下のように変更して実施してもよい。
上記各実施形態は、以下のように変更して実施してもよい。
・上記実施形態では、残差を用いてばらつき度合Bを算出する例を示したが、これに限られない。例えば、直線近似線LAに対する検出点群DAの分散をばらつき度合Bとして算出してもよい。
・撮像装置は、単眼カメラに限られず、ステレオカメラであってもよい。送信波及び反射波を用いる装置は、レーダセンサ22に限られず、レーザセンサであってもよい。
・本開示に記載の車両制御装置及びその手法は、コンピュータプログラムにより具体化された一つ乃至は複数の機能を実行するようにプログラムされたプロセッサ及びメモリを構成することによって提供された専用コンピュータにより、実現されてもよい。あるいは、本開示に記載の車両制御装置及びその手法は、一つ以上の専用ハードウェア論理回路によってプロセッサを構成することによって提供された専用コンピュータにより、実現されてもよい。もしくは、本開示に記載の車両制御装置及びその手法は、一つ乃至は複数の機能を実行するようにプログラムされたプロセッサ及びメモリと一つ以上のハードウェア論理回路によって構成されたプロセッサとの組み合わせにより構成された一つ以上の専用コンピュータにより、実現されてもよい。また、コンピュータプログラムは、コンピュータにより実行されるインストラクションとして、コンピュータ読み取り可能な非遷移有形記録媒体に記憶されていてもよい。
本開示は、実施例に準拠して記述されたが、本開示は当該実施例や構造に限定されるものではないと理解される。本開示は、様々な変形例や均等範囲内の変形をも包含する。加えて、様々な組み合わせや形態、さらには、それらに一要素のみ、それ以上、あるいはそれ以下、を含む他の組み合わせや形態をも、本開示の範疇や思想範囲に入るものである。
Claims (5)
- 自車両周辺の物標を検出する検出装置(21,22)を備える車両に適用され、自車両の駐車エリア(PA)に隣接する隣接物標(60,60R,60L,61,62)を前記検出装置により検出し、その隣接物標に基づいて自車両の駐車支援を実施する駐車支援装置(10)であって、
自車両の走行時において前記検出装置により時系列で検出された前記隣接物標の位置座標を検出点群として取得する取得部と、
前記取得部により取得した前記検出点群を直線近似して直線近似線を作成し、その直線近似線に対する前記各位置座標のばらつき度合を算出するばらつき算出部と、
前記検出点群により前記隣接物標に対する自車両の角度を算出する角度算出部と、
前記ばらつき度合に基づいて、前記角度算出部により算出した前記角度を自車両の駐車支援に用いるか否かを判定する可否判定部と、
を備える駐車支援装置。 - 前記可否判定部は、前記角度算出部により算出した前記角度を自車両の駐車支援に用いるか否かを、前記ばらつき度合が所定の閾値よりも小さいか否かにより判定するものであり、
前記検出点群における前記隣接物標の位置座標の数に基づいて、前記閾値を設定する設定部を備える請求項1に記載の駐車支援装置。 - 前記検出装置は、前記駐車エリアの隣に駐車された駐車車両(60)と、前記駐車エリアを区画する駐車区画線(61,62)とを前記隣接物標として検出するものであり、
前記取得部は、前記検出点群として、前記駐車車両の位置座標からなる第1検出点群を取得するとともに、前記駐車区画線の位置座標からなる第2検出点群を取得し、
前記ばらつき算出部は、前記第1検出点群及び前記第2検出点群についてそれぞれ前記ばらつき度合を算出し、
前記角度算出部は、前記第1検出点群に基づいて前記駐車車両に対する前記角度として第1角度を算出するとともに、前記第2検出点群に基づいて前記駐車区画線に対する前記角度として第2角度を算出し、
前記可否判定部は、
前記第1検出点群の前記ばらつき度合と前記第2検出点群の前記ばらつき度合との比較において前記第1検出点群の前記ばらつき度合が小さければ、前記第1角度を用いて駐車支援を行い、前記第2検出点群の前記ばらつき度合が小さければ、前記第2角度を用いて駐車支援を行う、請求項1又は2に記載の駐車支援装置。 - 前記検出装置は、前記駐車エリアの隣に駐車された駐車車両(60)と、前記駐車エリアを区画する駐車区画線(61,62)とを前記隣接物標として検出するものであり、
前記取得部は、前記検出点群として、前記駐車車両の位置座標からなる第1検出点群を取得するとともに、前記駐車区画線の位置座標からなる第2検出点群を取得し、
前記ばらつき算出部は、前記第1検出点群及び前記第2検出点群についてそれぞれ前記ばらつき度合を算出し、
前記角度算出部は、前記第1検出点群に基づいて前記駐車車両に対する前記角度として第1角度を算出するとともに、前記第2検出点群に基づいて前記駐車区画線に対する前記角度として第2角度を算出し、
前記可否判定部は、
前記第1検出点群及び前記第2検出点群の各々の前記ばらつき度合により、前記第1角度を自車両の駐車支援に用いることと、前記第2角度を自車両の駐車支援に用いることとが許容される場合に、前記第1角度と前記第2角度とのうち前記第1角度を駐車支援に優先的に用いる旨を判定する、請求項1又は2に記載の駐車支援装置。 - 前記検出装置は、前記駐車エリアの両隣に駐車された駐車車両(60R,60L)を前記隣接物標としてそれぞれ検出するものであり、
前記取得部は、前記検出点群として、前記駐車エリアの右隣の右駐車車両(60R)の位置座標からなる第1検出点群を取得するとともに、前記駐車エリアの左隣の左駐車車両(60L)の位置座標からなる第2検出点群を取得し、
前記ばらつき算出部は、前記第1検出点群及び前記第2検出点群についてそれぞれ前記ばらつき度合を算出し、
前記角度算出部は、前記第1検出点群に基づいて前記右駐車車両に対する前記角度として第1角度を算出するとともに、前記第2検出点群に基づいて前記左駐車車両に対する前記角度として第2角度を算出し、
前記可否判定部は、
前記第1検出点群及び前記第2検出点群の各々の前記ばらつき度合により、前記第1角度を自車両の駐車支援に用いることと、前記第2角度を自車両の駐車支援に用いることとが許容される場合に、前記第1角度及び前記第2角度を駐車支援に用いる旨を判定する、請求項1又は2に記載の駐車支援装置。
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