JP6272582B2 - 駐車形態判定装置 - Google Patents

Description

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Δθ_ｉを演算し、走行速度から単位時間当たりの移動距離ΔＤ_ｉを演算する。続いて自車位置測定部３は、既知の自車位置（ｘ_ｉ−１，ｙ_ｉ−１）および方位θ_ｉ−１と併せて下式（１）、（２）、（３）を用い、現在の自車位置（ｘ_ｉ，ｙ_ｉ）および方位θ_ｉを演算する。

θ_ｉ＝θ_ｉ−１＋Δθ_ｉ （１）
ｘ_ｉ＝ｘ_ｉ−１＋ΔＤ_ｉｓｉｎθ_ｉ （２）
ｙ_ｉ＝ｙ_ｉ−１＋ΔＤ_ｉｃｏｓθ_ｉ （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。

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、（ｘ_１，ｙ_１），（ｘ_２，ｙ_２）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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