WO2023188675A1 - 駐車支援システムおよび駐車支援方法 - Google Patents

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龍 大月
真幸 福山
裕大 石橋
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パナソニックＩｐマネジメント株式会社
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    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
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    • B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
    • B60W40/02—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to ambient conditions
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/16—Anti-collision systems

Definitions

  • the parking support system it is possible to appropriately calculate the parking position even when the road surface condition is not good.
  • FIG. 1 is a schematic diagram showing an example of a vehicle equipped with a parking assistance system according to the first embodiment.
  • FIG. 2A is a diagram for explaining the parking situation according to the first embodiment.
  • FIG. 2B is a diagram for explaining the bird's-eye view image according to the first embodiment.
  • FIG. 2C is a diagram for explaining the parking situation according to the first embodiment.
  • FIG. 2D is a diagram for explaining an overhead image according to the first embodiment.
  • FIG. 3 is a flowchart showing the processing procedure according to the first embodiment.
  • FIG. 4A is a diagram for explaining the parking situation according to the second embodiment.
  • FIG. 4B is a diagram for explaining the parking situation according to the second embodiment.
  • FIG. 4C is a diagram for explaining an overhead image according to the second embodiment.
  • FIG. 4D is a diagram for explaining the parking situation according to the second embodiment.
  • FIG. 5 is a flowchart showing the processing procedure according to the second embodiment.
  • the camera 110 is, for example, a visible light camera.
  • the vehicle includes a first imaging device that images the front of the vehicle, a second imaging device that images the rear of the vehicle, a third imaging device that images the left side of the vehicle, and a fourth imaging device that images the right side of the vehicle. equipped with an imaging device.
  • the camera 110 is applied, for example, to detecting feature points of objects around the vehicle and estimating the current position of the vehicle from the positional relationship between the vehicle and the feature points.
  • the camera 110 outputs a captured image signal to the parking assistance device 130.
  • the camera 110 is not limited to a visible light camera, and may be, for example, a CCD camera or a CMOS camera. Further, the image to be captured may be a still image or a moving image.
  • the sonar 120 is, for example, an ultrasonic sonar.
  • the sonar 120 when the vehicle 100 is traveling in a parking lot, the sonar 120 emits ultrasonic waves and detects the distance to obstacles around the vehicle based on the reflected waves that are detected. do. Then, the sonar 120 calculates the contour points of the obstacle based on the distance to the obstacle, and detects the characteristic points of the obstacle based on the contour points.
  • a plurality of sonar devices 120 are provided at least at the front of the vehicle 100.
  • the parking support device 130 is a device that outputs a route from the position of the vehicle 100 to the parking target position. Details of the parking assist device 130 will be described later.
  • the vehicle control device 140 is a device that controls the vehicle 100.
  • Vehicle control device 140 includes an engine actuator, a brake actuator, an actuator, and the like.
  • Vehicle control device 140 controls the operation of vehicle 100 based on the route acquired from parking assist device 130 .
  • the parking support device 130 includes a video conversion section 131, a parking space detection section 132, a parking space detection accuracy determination section 133, a target position calculation method determination section 134, a parking space detection section 135, a target position calculation section 136, and a route generation section 137. Equipped with
  • the video conversion unit 131 generates an overhead image by converting an image taken by the camera 110 of the surroundings of the vehicle 100 into an image from a viewpoint above the vehicle 100.
  • the parking frame detection unit 132 detects a parking frame around the vehicle 100 based on an overhead image of a captured image of the area around the vehicle 100.
  • the parking frame detection accuracy determination unit 133 determines the accuracy of the parking frame detected by the parking frame detection unit 132.
  • the parking frame detection accuracy determination unit 133 is an example of an accuracy determination unit.
  • the parking space detection unit 135 detects a parking space based on the ultrasonic waves transmitted by the sonar 120 and the reflected waves of the transmitted waves.
  • the image around the vehicle 100 is converted into a bird's-eye view image
  • a parking slot is identified from the bird's-eye view image
  • a target parking position is calculated based on the parking slot
  • the target parking position is The system searches for a route to the parking location and automatically parks the vehicle based on the route.
  • the target position calculation unit 136 calculates the target position using the detection result by the parking space detection unit 135. Specifically, the target position calculation unit 136 calculates the target position based on information indicating the position of the vehicle 200 detected by the sonar 120 as a detection result by the parking space detection unit 135. The vehicle 100 is then controlled using a route based on the target position. Although this causes the vehicle 100 to move a little closer to the vehicle 200, the error can be reduced compared to calculating the parking target position based on an overhead image.
  • the vehicle 100 moves to the position shown in FIG. 2C based on the detection result by the parking space detection unit 135.
  • An overhead image at the position of vehicle 100 in FIG. 2C is shown in FIG. 2D.
  • the parking frame detection accuracy determination unit 133 determines that the accuracy of the parking frame detected by the parking frame detection unit 132 is high (the parking frame can be used).
  • the target position calculation method determination unit 134 determines to calculate the parking target position based on the detection result by the parking frame detection unit 132.
  • the target position calculation unit 136 calculates the parking target position based on the detection result by the parking frame detection unit 132.
  • the parking support device 130 determines the accuracy of the parking frame, and if the accuracy of the parking frame is not high based on the image detection, the parking support device 130 calculates the parking target position using the parking space determined by the sonar 120. Parking support can be more appropriately executed compared to the case where the parking target position is calculated using a parking frame whose accuracy is not high.
  • the parking frame lines L2 and L3 in the overhead image are not in a parallel state.
  • the vehicle 100 executes the parking process using sonar as in the first embodiment.
  • the parking frame lines L2 and L3 become parallel after running over the step portion AR2, so even if the parking target position is corrected at this point as in the first embodiment, it will not be possible to reach the parking target position.
  • the remaining distance traveled by the vehicle 100 is short, and a route along which the vehicle 100 can travel cannot be generated.
  • the parking process using sonar depends on nearby vehicles (for example, vehicle 200), so the vehicle ends up being parked at a position shifted from the parking frame.
  • the vehicle is parked at an appropriate position by executing parking processing using a camera and sonar at a position where there is a sufficient remaining travel distance to the parking target position.
  • FIG. 4C An overhead image at the position of the vehicle 100 in FIG. 4B is shown in FIG. 4C.
  • the angle between the parking frame line portion L12 and the parking frame line portion L13 is greater than or equal to the threshold value.
  • the parking frame line portion L12 and the parking frame line portion L13 are symmetrical, and the center line L20 coincides with the center line of the parking frame consisting of the parking frame line L2 and the parking frame line L3.
  • the vehicle 100 executes parking processing using the camera 110 and the sonar 120 when the center line L20 coincides with the center line of the parking frame consisting of the parking frame line L2 and the parking frame line L3.
  • FIG. 4D shows an example in which the vehicle 100 runs over the stepped portion AR2. Vehicle 100 executes parking processing using the camera at this timing.
  • the parking frame detection accuracy determination unit 133 of the vehicle 100 determines the accuracy of the parking frame based on the position and shape of the parking frame at the parking location, and if the angle formed by the frame line of the parking frame is equal to or greater than the threshold value, (Step S13: Yes), proceed to step S14.
  • step S14 it is determined whether the centers of the parking frame line portions L12 and L13 in the bird's-eye view image match the center of the parking frame, and if they do not match (step S14: Yes), the process proceeds to step S13.
  • step S14 it is determined whether the centers of the parking frame line portions L12 and L13 in the bird's-eye view image match the center of the parking frame, and if they match (step S14: No), the vehicle 100 uses the camera 110 and the sonar 120 is executed (step S15).
  • step S1 or step S3 if the angle formed by the frame line of the parking frame is less than the threshold (step S1: No, step S3: No), the vehicle 100 executes parking processing using the camera (step S16).
  • parking processing using the camera the vehicle 100 calculates a target position using the detection result by the parking frame detection unit 132, and controls the vehicle using a route based on the target position.
  • ...unit means “...circuitry”, “...assembly”, “...device”, “...unit”, or , “...module” may be substituted with other notations.
  • the method of circuit integration is not limited to LSI, and may be realized using a dedicated circuit or a general-purpose processor and memory.
  • an FPGA Field Programmable Gate Array
  • a reconfigurable processor that can reconfigure the connections or settings of circuit cells inside the LSI may be used.

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Abstract

本開示の駐車支援システムでは、車両周辺を撮影した画像に基づいて車両の周辺の駐車枠を検出する。また、駐車支援装置は、ソナーによる駐車空間を検出し、駐車枠の精度が高い場合、駐車枠に基づいて駐車目標位置を算出する。また、駐車支援装置は、駐車枠の精度が低い場合、駐車空間に基づいて駐車目標位置を算出する。駐車支援装置は、駐車目標位置に基づいて経路を生成する。

Description

駐車支援システムおよび駐車支援方法
　本開示は、駐車支援システムおよび駐車支援方法に関する。
　近年、駐車支援装置において、カメラ映像を俯瞰映像に変換して、直線を抽出することで駐車枠線を検知する技術がある（例えば、特許文献１）。
特開２０１３－００１３６６号公報
　しかし、自車両に対して駐車枠が段差上に存在している等、自車両と駐車枠が同一平面上に存在しない場合、画像から抽出した駐車枠線の形状が崩れてしまい、画像から駐車枠線に基づいて駐車目標位置を適切に算出することができない可能性がある。
　本開示は、画像から抽出した駐車枠線の形状が崩れている場合でも適切に駐車位置を計算することを目的とする。
　本開示に係る駐車支援システムは、車両の周辺を撮影した撮影画像に基づいて、車両の周辺の駐車枠を検出する駐車枠検出部と、超音波の送信波と、当該送信波の反射波とに基づいて駐車空間を検出する駐車空間検出部と駐車枠検出部により検出された駐車枠の精度を判定する精度判定部と、精度判定部により判定された精度に基づいて、駐車枠検出部により検出された駐車枠および駐車空間検出部により検出された駐車空間を用いた目標駐車位置の計算方法を判断する計算方法判断部と、計算方法判断部による判断に基づいて目標駐車位置を計算する目標位置計算部と、目標位置計算部により計算された目標駐車位置に基づいた経路を生成する経路生成部と、を備える。
　本開示に係る駐車支援システムによれば、路面状況が良くない場合でも適切に駐車位置を計算することができる。
図１は、第１実施形態にかかる駐車支援システムを備える車両の一例を示す模式図である。 図２Ａは、第１実施形態にかかる駐車状況を説明するための図である。 図２Ｂは、第１実施形態にかかる俯瞰画像を説明するための図である。 図２Ｃは、第１実施形態にかかる駐車状況を説明するための図である。 図２Ｄは、第１実施形態にかかる俯瞰画像を説明するための図である。 図３は、第１実施形態にかかる処理手順を示すフローチャートである。 図４Ａは、第２実施形態にかかる駐車状況を説明するための図である。 図４Ｂは、第２実施形態にかかる駐車状況を説明するための図である。 図４Ｃは、第２実施形態にかかる俯瞰画像を説明するための図である。 図４Ｄは、第２実施形態にかかる駐車状況を説明するための図である。 図５は、第２実施形態にかかる処理手順を示すフローチャートである。
（第１の実施形態）
　第１の実施形態について図面を用いて説明する。
（システムの構成例）
　図１は、第１の実施形態にかかる車両の一例を示す概要構成図である。車両１００は、カメラ１１０、ソナー１２０、駐車支援装置１３０、および車両制御装置１４０を備える。
　カメラ１１０は、一例として、可視光カメラである。車両は、車両の前方を撮像する第１の撮像装置、車両の後方を撮像する第２の撮像装置、車両の左側方を撮像する第３の撮像装置、および車両の右側方を撮像する第４の撮像装置を備える。また、カメラ１１０は、例えば、車両の周囲に存在する物体の特徴点を検出し、車両と特徴点との位置関係から、車両の現在位置を推定する用途に適用される。カメラ１１０は、撮像した画像信号を駐車支援装置１３０に出力する。なお、カメラ１１０は、可視光カメラに限らず、例えば、ＣＣＤカメラまたはＣＭＯＳカメラであってもよい。また、撮像する画像は、静止画であっても動画であってもよい。
　ソナー１２０は、一例として、超音波ソナーである。例えば、ソナー１２０は、車両１００が駐車場内を走行している場合に、超音波を照射し、反射されて検出された反射波に基づいて、車両の周囲に存在する障害物までの距離を検出する。そして、ソナー１２０は、障害物までの距離に基づいて障害物の輪郭点を算出し、輪郭点に基づき、障害物の特徴点を検出する。ソナー１２０は、少なくとも車両１００の前面に複数備えている。
　駐車支援装置１３０は、車両１００の位置から駐車目標位置までの経路を出力する装置である。駐車支援装置１３０の詳細については、後述する。
　車両制御装置１４０は、車両１００を制御する装置である。車両制御装置１４０は、エンジンアクチュエータ、ブレーキアクチュエータ、およびアクチュエータ等である。車両制御装置１４０は、駐車支援装置１３０から取得した経路に基づいて車両１００を運転制御する。
　駐車支援装置１３０は、映像変換部１３１、駐車枠検出部１３２、駐車枠検出精度判定部１３３、目標位置計算方法判断部１３４、駐車空間検出部１３５、目標位置計算部１３６、および経路生成部１３７を備える。
　映像変換部１３１は、カメラ１１０が車両１００の周辺を撮影した撮影画像を、車両１００の上方の視点からの画像に変換した俯瞰画像を生成する。
　駐車枠検出部１３２は、車両１００の周辺を撮影した撮影画像の俯瞰画像に基づいて、車両１００の周辺の駐車枠を検出する。
　駐車枠検出精度判定部１３３は、駐車枠検出部１３２により検出された駐車枠の精度を判定する。駐車枠検出精度判定部１３３は、精度判定部の一例である。
　目標位置計算方法判断部１３４は、駐車枠検出精度判定部１３３により判定された精度に基づいて、駐車枠検出精度判定部１３３により検出された駐車枠および駐車空間検出部１３５により検出された駐車空間を用いた目標駐車位置の計算方法を判断する。目標位置計算方法判断部１３４は、計算方法判断部の一例である。
　駐車空間検出部１３５は、ソナー１２０による超音波の送信波と、当該送信波の反射波とに基づいて駐車空間を検出する。
　目標位置計算部１３６は、目標位置計算方法判断部１３４による判断に基づいて目標駐車位置を計算する。
　経路生成部１３７は、目標位置計算部１３６により計算された目標駐車位置に基づいた経路を生成する。
　続いて、図２Ａ～図２Ｄを用いて第１の実施形態にかかる目標位置計算方法を説明する。図２Ａは、車両１００が、道路Ｒ１を走行中の図である。車両１００は、道路Ｒ１のうち、位置Ｐ１までが登り坂Ｒ１１となっている。また、道路Ｒ１には、悪路部分ＡＲ１がある。駐車枠線Ｌ１～Ｌ４がある。駐車枠線Ｌ１および駐車枠線Ｌ２からなる駐車エリアには、車両２００が駐車している。また、駐車枠線Ｌ３および駐車枠線Ｌ４からなる駐車枠には、車両３００が駐車している。
　通常、車両１００は、自動駐車する際、車両１００周囲の画像を俯瞰画像に変換して、当該俯瞰画像から駐車枠を特定して、当該駐車枠に基づいて目標駐車位置を算出して、目標駐車位置までの経路を探索して、当該経路に基づいて自動駐車する。
　図２Ａに示すように、車両１００が登り坂Ｒ１１を走行している時の画像を俯瞰画像に変換した例を図２Ｂに示す。通常、駐車枠線Ｌ２および駐車枠線Ｌ３がほぼ平行となるところ、登り坂Ｒ１１および悪路部分ＡＲ１があるため、カメラ１１０が傾いてしまい、駐車枠線Ｌ２および駐車枠線Ｌ３とが平行となっていない。よって、仮に、車両１００が、図２Ａの車両１００の位置における図２Ｂに示す画像を用いて駐車目標位置を計算すると、駐車目標位置にズレが生じてしまい、適切でない個所に駐車させてしまう可能性がある。
　そこで、車両１００は、駐車箇所における駐車枠（駐車枠線Ｌ２および駐車枠線Ｌ３による駐車枠）の位置関係に基づいて駐車枠の精度を判定して、当該精度に基づいて当該俯瞰画像のみから駐車目標位置を計算するか否かを判断する。例えば、図２Ｂに示すように、駐車枠線Ｌ２および駐車枠線Ｌ３が平行ではない場合、車両１００の駐車枠検出精度判定部１３３は、駐車枠検出精度が高くない（駐車枠使用不可）と判定する。この場合、目標位置計算方法判断部１３４は、駐車空間検出部１３５による検出結果を用いて目標位置を計算すると判断する。
　この場合、目標位置計算部１３６は、駐車空間検出部１３５による検出結果を用いて目標位置を計算する。具体的に、目標位置計算部１３６は、駐車空間検出部１３５による検出結果として、ソナー１２０により検出した車両２００の位置を示す情報に基づいて目標位置を計算する。そして、車両１００は、目標位置に基づいた経路を使用して車両制御する。これにより、車両１００は、車両２００に多少寄ってしまうが、俯瞰画像に基づいて駐車目標位置を計算するより誤差を少なくすることができる。
　なお、車両１００は、カメラ１１０による画像を継続して取得し、当該画像の俯瞰画像から駐車枠を検出し続けるものとする。そして、駐車枠検出精度判定部１３３は、駐車枠検出部１３２により検出された駐車枠の精度を判定し続ける。また、当該駐車枠の精度の判定結果に応じて、目標位置計算部１３６が駐車目標位置を計算し直す。すなわち、駐車支援装置１３０は、自動駐車処理中、継続して駐車目標位置を計算する。これにより、駐車支援装置１３０は、適宜駐車目標位置を適切な値に更新し続けることができる。
　続いて、図２Ｃの位置まで車両１００が、駐車空間検出部１３５による検出結果により移動したものとする。図２Ｃの車両１００の位置における俯瞰画像を図２Ｄに示す。この場合、駐車枠線部分Ｌ１２および駐車枠線部分Ｌ１３は、平行となっている。よって、駐車枠検出精度判定部１３３は、駐車枠検出部１３２により検出された駐車枠の精度が高い（駐車枠使用可）と判定する。これに応じて、目標位置計算方法判断部１３４は、駐車枠検出部１３２による検出結果に基づいて駐車目標位置を計算すると判断する。そして、目標位置計算部１３６は、駐車枠検出部１３２による検出結果に基づいて駐車目標位置を計算する。
　続いて、第１実施形態にかかる車両１００による駐車処理手順について、図３に示すフローチャートを用いて説明する。
　まず、車両１００の駐車枠検出精度判定部１３３は、駐車箇所における駐車枠の位置・形状に基づいて駐車枠の精度を判定する（ステップＳ１）。駐車枠の枠線のなす角度が閾値以上である場合（ステップＳ１：Ｙｅｓ）、駐車枠検出精度判定部１３３は、駐車枠検出精度が高くないと判定する。これに応じて、車両１００は、ソナーによる駐車処理を実行する（ステップＳ２）。ソナーによる駐車処理として、車両１００は、駐車空間検出部１３５による検出結果を用いて目標位置を計算して、目標位置に基づいた経路を使用して車両制御する。
　続いて、車両１００の駐車枠検出精度判定部１３３は、駐車箇所における駐車枠の位置・形状に基づいて駐車枠の精度を判定して、駐車枠の枠線のなす角度が閾値以上である場合（ステップＳ３：Ｙｅｓ）、ステップＳ２へ進む。
　ステップＳ１またはステップＳ３において、駐車枠の枠線のなす角度が閾値未満である場合（ステップＳ１：Ｎｏ、ステップＳ３：Ｎｏ）、車両１００は、カメラによる駐車処理を実行する（ステップＳ４）。カメラによる駐車処理として、車両１００は、駐車枠検出部１３２による検出結果を用いて目標位置を計算して、目標位置に基づいた経路を使用して車両制御する。
　上述の駐車支援装置１３０は、車両周辺を撮影した画像に基づいて車両１００の周辺の駐車枠を検出する。また、駐車支援装置１３０は、ソナー１２０による駐車空間を検出し、駐車枠の精度が高い場合、駐車枠に基づいて駐車目標位置を算出する。また、駐車支援装置１３０は、駐車枠の精度が低い場合、駐車空間に基づいて駐車目標位置を算出する。駐車支援装置１３０は、駐車目標位置に基づいて経路を生成する。
　このように、駐車支援装置１３０は、駐車枠の精度を判断して、画像により検出して駐車枠の精度が高くない場合、ソナー１２０による駐車空間を用いて駐車目標位置を算出することで、精度が高くない駐車枠を用いて駐車目標位置を算出する場合と比較して、より適切に駐車支援を実行することができる。
（第２の実施形態）
　続いて、第２の実施形態にかかる目標位置計算方法について説明する。第１の実施形態では、駐車枠の精度に基づいてカメラによる駐車処理またはソナーによる駐車処理を実行する場合について述べたが、駐車枠の精度に基づいて、カメラとソナーによる駐車処理を実行するものである。
　続いて、図４Ａ～図４Ｄを用いて第２の実施形態にかかる目標位置計算方法を説明する。図４Ａは、車両１００が、道路Ｒ１を走行中の図である。車両１００は、道路Ｒ１のそばに段差部分ＡＲ２がある。また、駐車枠線Ｌ１～Ｌ３がある。駐車枠線Ｌ１および駐車枠線Ｌ２からなる駐車エリアには、車両２００が駐車している。また、駐車枠線Ｌ３からなる駐車枠には、車両３００が駐車している。
　図４Ａに示すように、段差部分ＡＲ２があるため、俯瞰画像における駐車枠線Ｌ２およびＬ３の部分は、平行状態ではない。この場合、車両１００は、第１の実施形態と同様に、ソナーによる駐車処理を実行する。なお、駐車枠線Ｌ２およびＬ３が平行状態になるのは、段差部分ＡＲ２を乗り上げた後となるため、第１の実施形態のようにこの地点で駐車目標位置を補正しても駐車目標位置までの走行残距離が短く、車両１００が移動可能な経路を生成することができない。また、ソナーによる駐車処理は、上述のように、近くの車両（例えば、車両２００）に依存するため、駐車枠に対してズレた位置に駐車してしまうことになる。
　そこで、第２の実施形態では、駐車目標位置までの走行残距離が十分残っている位置において、カメラとソナーによる駐車処理を実行することで、適切な位置に駐車するようにする。
　ここで、図４Ｂに車両１００が段差部分ＡＲ２を乗り上げているものとする。ここまでは、ソナーによる駐車処理を実行している。
　図４Ｂの車両１００の位置における俯瞰画像を図４Ｃに示す。この場合、駐車枠線部分Ｌ１２と駐車枠線部分Ｌ１３との角度は、閾値以上である。しかし、駐車枠線部分Ｌ１２と駐車枠線部分Ｌ１３とは、対称となっており、中心線Ｌ２０が、駐車枠線Ｌ２および駐車枠線Ｌ３からなる駐車枠の中心線と一致する。
　これは、段差部分ＡＲ２に乗り上げている場合、車両１００が傾いているので、俯瞰画像から真の枠線位置を推定できないが、カメラ１１０が駐車枠をほぼ後ろに捉えていることから俯瞰画像上の駐車枠線部分Ｌ１２および駐車枠線部分Ｌ１３は左右対称となるためである。このように、駐車枠検出精度判定部１３３は、駐車枠の位置または形状による判定として、駐車枠線の角度差と位置に応じて決まる閾値だけでなく、駐車枠の対象性に基づいて判定してもよい。
　車両１００は、このように、中心線Ｌ２０が、駐車枠線Ｌ２および駐車枠線Ｌ３からなる駐車枠の中心線と一致する場合、カメラ１１０とソナー１２０による駐車処理を実行する。
　すなわち、駐車枠検出精度判定部１３３が、駐車枠検出精度について、使用可ではないが使用不可より高い（駐車枠部分使用可）と判定する。これに応じて、目標位置計算方法判断部１３４は、車両１００の左右方向については、駐車枠検出部１３２により検出された駐車枠を用いて、車両１００の前後位置については駐車空間検出部１３５による検出結果を用いて目標位置を計算すると判断する。そして、目標位置計算部１３６は、駐車枠検出部１３２により検出された駐車枠を用いて、車両１００の前後位置については駐車空間検出部１３５による検出結果を用いて目標位置を計算して、経路生成部１３７が、当該目標位置を用いて経路を生成する。
　続いて、図４Ｄに、車両１００が段差部分ＡＲ２を乗り上げた例を示す。車両１００は、このタイミングでカメラによる駐車処理を実行する。
　続いて、第２実施形態にかかる車両１００による駐車処理手順について、図５に示すフローチャートを用いて説明する。
　まず、車両１００の駐車枠検出精度判定部１３３は、駐車箇所における駐車枠の位置・形状に基づいて駐車枠の精度を判定する（ステップＳ１１）。駐車枠の枠線のなす角度が閾値以上である場合（ステップＳ１１：Ｙｅｓ）、駐車枠検出精度判定部１３３は、駐車枠検出精度が高くないと判定する。これに応じて、車両１００は、ソナーによる駐車処理を実行する（ステップＳ１２）。ソナーによる駐車処理として、車両１００は、駐車空間検出部１３５による検出結果を用いて目標位置を計算して、目標位置に基づいた経路を使用して車両制御する。
　続いて、車両１００の駐車枠検出精度判定部１３３は、駐車箇所における駐車枠の位置・形状に基づいて駐車枠の精度を判定して、駐車枠の枠線のなす角度が閾値以上である場合（ステップＳ１３：Ｙｅｓ）、ステップＳ１４へ進む。
　ステップＳ１４において、俯瞰画像における駐車枠線部分Ｌ１２およびＬ１３の中心が駐車枠の中心と一致するか否かを判断して、不一致の場合（ステップＳ１４：Ｙｅｓ）、ステップＳ１３へ進む。ステップＳ１４において、俯瞰画像における駐車枠線部分Ｌ１２およびＬ１３の中心が駐車枠の中心と一致するか否かを判断して、一致の場合（ステップＳ１４：Ｎｏ）、車両１００は、カメラ１１０とソナー１２０による駐車処理を実行する（ステップＳ１５）。
　ステップＳ１またはステップＳ３において、駐車枠の枠線のなす角度が閾値未満である場合（ステップＳ１：Ｎｏ、ステップＳ３：Ｎｏ）、車両１００は、カメラによる駐車処理を実行する（ステップＳ１６）。カメラによる駐車処理として、車両１００は、駐車枠検出部１３２による検出結果を用いて目標位置を計算して、目標位置に基づいた経路を使用して車両制御する。
　上述の駐車支援装置１３０は、駐車枠の精度が駐車枠部分使用可である場合、カメラ１１０とソナー１２０による駐車処理を実行する。このように、駐車支援装置１３０は、俯瞰画像における駐車枠部分の精度がある程度信頼できるタイミングで、カメラ１１０とソナー１２０による駐車処理を実行することで、ソナー１２０単体で駐車処理を実行するより、精度良く駐車処理を実行することができる。
　以上、本開示の実施形態を説明したが、上述の実施形態は例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら新規な実施形態およびその変形は、発明の範囲および要旨に含まれるとともに、請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。さらに、異なる実施形態および変形例にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
　また、上述した実施の形態における「・・・部」という表記は、「・・・回路（circuitry）」、「・・・アッセンブリ」、「・・・デバイス」、「・・・ユニット」、又は、「・・・モジュール」といった他の表記に置換されてもよい。
　上記各実施形態では、本開示はハードウェアを用いて構成する例にとって説明したが、本開示はハードウェアとの連携においてソフトウェアでも実現することも可能である。
　また、上記各実施形態の説明に用いた各機能ブロックは、典型的には集積回路であるＬＳＩとして実現される。集積回路は、上記実施の形態の説明に用いた各機能ブロックを制御し、入力端子と出力端子を備えてもよい。これらは個別に１チップ化されてもよいし、一部または全てを含むように１チップ化されてもよい。ここでは、ＬＳＩとしたが、集積度の違いにより、ＩＣ、システムＬＳＩ、スーパーＬＳＩ、ウルトラＬＳＩと呼称されることもある。
　また、集積回路化の手法はＬＳＩに限るものではなく、専用回路または汎用プロセッサおよびメモリを用いて実現してもよい。ＬＳＩ製造後に、プログラムすることが可能なＦＰＧＡ（Field　Programmable　Gate　Array）、ＬＳＩ内部の回路セルの接続又は設定を再構成可能なリコンフィギュラブル　プロセッサ（Reconfigurable　Processor）を利用してもよい。
　さらには、半導体技術の進歩又は派生する別技術により、ＬＳＩに置き換わる集積回路化の技術が登場すれば、当然、その技術を用いて機能ブロックを集積化してもよい。バイオ技術の適用等が可能性としてありえる。
　また、本明細書に記載された実施形態における効果はあくまで例示であって限定されるものでは無く、他の効果があってもよい。
１００　車両
１１０　カメラ
１２０　ソナー
１３０　駐車支援装置
１４０　車両制御装置

Claims (9)

  1. 　車両の周辺を撮影した撮影画像に基づいて、前記車両の周辺の駐車枠を検出する駐車枠検出部と、
    　超音波の送信波と、当該送信波の反射波とに基づいて駐車空間を検出する駐車空間検出部と
    　前記駐車枠検出部により検出された駐車枠の精度を判定する精度判定部と、
    　前記精度判定部により判定された精度に基づいて、前記駐車枠検出部により検出された駐車枠および前記駐車空間検出部により検出された駐車空間を用いた目標駐車位置の計算方法を判断する計算方法判断部と、
    　前記計算方法判断部による判断に基づいて目標駐車位置を計算する目標位置計算部と、
    　前記目標位置計算部により計算された目標駐車位置に基づいた経路を生成する経路生成部と、を備える駐車支援システム。
  2. 　前記駐車枠検出部は、前記撮影画像を俯瞰画像に変換して、前記俯瞰画像上の駐車枠を検出し、
    　前記精度判定部は、前記駐車枠検出部により検出された駐車枠の位置又は形状に基づいて前記駐車枠の精度を判定する、請求項１に記載の駐車支援システム。
  3. 　前記精度判定部は、前記駐車枠の位置又は形状による判定は、枠線の角度差と位置に応じて決まる閾値の比較、又は前記駐車枠の対称性に基づいて判定する、請求項２に記載の駐車支援システム。
  4. 　前記精度判定部は、前記駐車枠の枠線の角度が閾値以上である場合、駐車枠使用不可と判定し、前記駐車枠の枠線が閾値未満である場合、駐車枠使用可と判定し、前記駐車枠の枠線が左右対称である場合、部分的使用可と判定する、請求項３に記載の駐車支援システム。
  5. 　前記計算方法判断部は、
    　前記精度判定部による判定結果が、駐車枠使用不可である場合、前記駐車空間を用いて目標位置を計算すると判断し、
    　前記精度判定部による判定結果が、駐車枠使用可能である場合、前記駐車枠検出部により検出された駐車枠を用いて目標位置を計算すると判断し、
    　前記精度判定部による判定結果が、部分的使用可である場合、車両の左右位置については、前記駐車枠検出部により検出された駐車枠を用いて、車両の前後位置については、前記駐車空間を用いて目標位置を計算すると判断する、請求項４に記載の駐車支援システム。
  6. 　前記目標位置計算部は、自動駐車走行中に常時実施する、請求項１に記載の駐車支援システム。
  7. 　前記目標位置計算部は、前記精度判定部による判定結果が、特定の条件に合致する場合に実施する、請求項５に記載の駐車支援システム。
  8. 　前記条件は、前記駐車枠使用不可から前記駐車枠使用可へと変化したこと、前記駐車枠使用不可から前記部分的使用可へと変化したこと、前記部分的使用可から前記駐車枠使用可へと変化したことの何れかである、請求項７に記載の駐車支援システム。
  9. 　駐車支援装置で実行する駐車支援方法であって、
    　車両の周辺を撮影した撮影画像に基づいて、前記車両の周辺の駐車枠を検出し、
    　超音波の送信波と、当該送信波の反射波とに基づいて駐車空間を検出し、
    　前記駐車枠の精度を判定し、
    　前記駐車枠の精度に基づいて、前記駐車枠および前記駐車空間を用いた目標駐車位置の計算方法を判断し、
    　計算方法の判断に基づいて目標駐車位置を計算し、
    　前記目標駐車位置に基づいた経路を生成する、駐車支援方法。
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