JP5506803B2 - 駐車支援装置 - Google Patents

Description

この発明は、縦列駐車又は並列駐車の駐車スペースを計測して運転者に自車の駐車可否を告知する駐車支援装置に関するものである。

従来では、検出波を照射して検出対象物からの反射データを収集し、反射データの点列に対し放物線近似あるいは楕円近似を行い、この近似データを回転補正処理することで、駐車車両等の障害物のコーナー位置を算出している（例えば、特許文献１参照）。なお、回転補正とは、検出波を照射するソナーの移動量に対するソナー位置と検出波の反射位置との検出距離の変動量の割合が大きい程、ソナー位置及び反射位置を結ぶ直線とソナーの移動軌跡との成す角度がより小さくなるように反射位置を補正することをいう。
しかしながら、この方法では、障害物の長さに応じて近似式を切り替えているものの、反射データの点列が直線的に作成される障害物の直線部分が長くなるに従って、近似曲線が実際のコーナーを精度よく近似できなくなる。すなわち、駐車スペースの計測精度が悪化する傾向がある。

また、特許文献２では、ソナーの移動量に対する検出距離の変動量の割合が、物体面の法線方向の正弦とほぼ等しくなることを利用して、時系列に取得した反射位置ごとの回転補正角を算出し各反射位置を回転補正する。回転補正後の反射位置のうち、ソナーの進行方向に対して最も外側に位置するものを障害物のコーナー位置と推定する。
また、反射位置からなる点列のノイズ除去は、時系列に連続したｎ点分の反射データを取得し、基準点からの自車の移動距離に応じて設定される有効範囲内に各点が位置しているかに基づいてノイズ判定する。例えば、Ｎ番目の反射位置は、この位置を中心とする一定距離の円内に次の（Ｎ＋１）番目の反射位置のデータが存在しないと削除される。
特許文献２に記載の方法においても、障害物の直線部分が長くなるに従って、近似曲線が実際のコーナーを精度よく近似できなくなり、駐車スペースの計測精度が悪化する傾向がある。

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、検出対象物のコーナー位置を基に駐車スペースを精度よく計測できる駐車支援装置を得ることを目的とする。

特開２００８−２１０３９号公報 特許第４１２３２５９号公報

この発明に係る駐車支援装置は、検出波を照射し、検出対象物からの検出波の反射波を受信して検出対象物との距離を検出する距離センサ部と、自車両の車輪速を検出する車輪速センサ部と、検出対象物の側方を自車両で走行中に、距離センサ部及び車輪速センサ部の出力を入力し、車輪速センサ部で検出された車輪速から特定される自車両の移動距離に基づいて、自車両の移動に伴う距離センサ部の移動軌跡を示すセンサ位置データを生成するとともに、当該移動軌跡で移動する距離センサ部により距離が検出された検出点列を示す検出点データを取得するデータ取得部と、データ取得部で得られた検出点データから検出対象物のコーナー部に対応する検出点データを抽出するデータ抽出部と、データ抽出部で抽出された検出点データの検出点列を曲線近似し、近似した曲線に基づいてノイズ成分の検出点を判定し、検出点データから除去するノイズ成分除去部と、ノイズ成分除去部でノイズ成分が除去された検出点データの検出点列を曲線近似して、検出点データをデータ補完するデータ補完部と、データ補完部でデータ補完された検出点データ及びデータ取得部で取得されたセンサ位置データに基づいて、検出対象物のコーナー部における検出波の反射点を推定する反射点推定部と、反射点推定部で推定された反射点の位置に基づいて、検出対象物のコーナー部の位置を判定するコーナー位置判定部と、コーナー位置判定部で判定されたコーナー部の位置に基づいて、検出対象物に隣接する駐車スペースの長さを計測し、自車両の駐車可否の判定結果を運転者に提示するスペース長判定部とを備え、データ取得部は、自車両に近い第１の検出対象物と自車両から遠い第２の検出対象物との間の駐車スペースの長さを計測する場合、計測開始の操作時における自車両の位置を原点として、第１の検出対象物の側方を走行する自車両の走行方向を座標軸とし、これに直交する座標軸を距離センサ部による距離検出方向とした地面に平行な第１の２次元直交座標系におけるデータとして、検出点データ及びセンサ位置データを取得し、自車両の走行に伴って、距離センサ部で第１の検出対象物との距離が検出されなくなり、第２の検出対象物との距離が検出されると、その時点の自車両の位置を原点として、第２の検出対象物の側方を走行する自車両の走行方向を座標軸とし、これに直交する座標軸を距離センサ部による距離検出方向とした地面に平行な第２の２次元直交座標系におけるデータとして、検出点データ及びセンサ位置データを取得するとともに、第１の２次元直交座標系にて取得された検出点データ及びセンサ位置データを第１の２次元直交座標系から第２の２次元直交座標系への写像データに変換する。

この発明によれば、検出対象物の側方を自車両で走行中に、距離センサ部で検出対象物との距離が検出された検出点列を示す検出点データのうち、検出対象物のコーナー部に対応する検出点データを抽出するとともに、抽出した検出点データに対しノイズ成分の除去と検出点列の曲線近似によるデータ補完を行い、得られた検出点データ及び自車両の移動に伴う距離センサ部の移動軌跡を示すセンサ位置データに基づいて、コーナー部における検出波の反射点を推定し、推定した反射点の位置から求めたコーナー位置に基づいて検出対象物に隣接する駐車スペースの長さを計測し、自車両の駐車可否を判定する。このようにすることで、自車両の駐車スペースを精度よく計測できるという効果がある。

この発明における駐車支援の態様を示す図である。 この発明による駐車支援装置の構成を示す図である。 この発明の実施の形態１による駐車支援装置の構成を示すブロック図である。 実施の形態１の駐車支援装置による駐車支援動作の流れを示すフローチャートである。 検出点データとセンサ位置データの一例を示す図である。 面積比判定によるデータ抽出の一例を示す図である。 図６（ｂ）に相当する部分の拡大図である。 ローパスフィルタ処理データとの交差判定によるデータ抽出の一例を示す図である。 ローパスフィルタ処理データとの差分値判定によるデータ抽出の一例を示す図である。 反射点と検出点が対応しない場合を説明するための図である。 ２円交点処理の一例を示す図である。 駐車スペース判定処理の一例を示す図である。 自車位置計算値の蓄積誤差による自車位置計算値と実際の車両位置とのずれを説明するための図である。 検出対象物ごとに座標系を変更する駐車スペース判定処理の一例を示す図である。 コーナー位置を厳密に確定できない要因を説明するための図である。 この発明の実施の形態１による駐車支援装置の構成を示すブロック図である。 実施の形態２の駐車支援装置による駐車支援動作の流れを示すフローチャートである。 コーナー位置の補正アルゴリズム１を説明するための図である。 コーナー位置の補正アルゴリズム３を説明するための図である。 コーナー位置の補正アルゴリズム４及び補正アルゴリズム５を説明するための図である。 コーナー位置の補正アルゴリズム６を説明するための図である。 コーナー位置の補正アルゴリズム７を説明するための図である。 コーナー位置の補正アルゴリズム８を説明するための図である。

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支援の態様を示す図である。図１において、車両１は、この発明による駐車支援装置を搭載した車両であり、車両前方の左右に距離センサ（距離センサ部）３が設けられる。駐車車両（検出対象物）２ａ，２ｂは、道路脇に駐車している。この発明による駐車支援装置は、車両１に設けられ、この車両１を駐車車両２ａと駐車車両２ｂとの間に縦列駐車する動作を支援する。

先ず、車両１で駐車車両２ａ，２ｂの側方を走行しながら、距離センサ３から検出波を照射して、その到達範囲である検知エリア４に入った駐車車両２ａ，２ｂとの距離を検出する。このとき、車両１に設けた車輪速センサ（図１において不図示）によって車輪速を検出し、この車輪速データに基づいて車両１の走行軌跡を求める。

次に、車両１の走行に伴って移動する距離センサ３の移動軌跡を示すセンサ位置データ及び車両１の走行に伴って移動する距離センサ３により距離が検出された距離の検出点列を示す検出点データに基づいて、駐車車両２ａ，２ｂのコーナー位置を検出する。図１の例では、駐車車両２ｂ前方のコーナー（フロントＢ）の位置を検出して、駐車車両２ａ後方のコーナー（リアＡ）の位置を検出する。

これらのコーナー位置に基づいて駐車車両２ａ，２ｂ間の駐車スペース長を判定する。この判定結果は、車両１が出力装置１０として備える表示モニタ又は音声スピーカにて、車両１の運転者に表示又は音声出力される。これによって、運転者は、車両１を縦列駐車する際、駐車車両２ａ，２ｂ間の駐車可否を認識することができる。

図２は、この発明による駐車支援装置の構成を示す図である。図２において、この発明による駐車支援装置５は、ＥＣＵ（Electric Control Unit）９が、距離センサ３、車輪速センサ（車輪速センサ部）６、ウインカー７、計測開始スイッチ８及び出力装置１０と接続して、駐車支援のための各種の情報を取得する。ここで、車輪速センサ６、ウインカー７、計測開始スイッチ８の情報は、ＣＡＮバス２３を介してＥＣＵ９に入力される。距離センサ３は、図１に示すように車両１の左右に設けられ、検出対象物に検出波を照射し、検出対象物からの検出波の反射波を受信して検出対象物との距離を検出するセンサである。検出波としては、超音波やレーザー光、電波等が挙げられる。

車輪速データを収集する車輪速センサ６は、図１に示す車両１の左右の後車輪に設けられ、各車輪の車輪速を検出するセンサである。なお、車輪速センサ６にて検出された車輪速は、ＣＡＮバス２３を介してＥＣＵ１９へ出力される。ウインカー７及び計測開始スイッチ８の情報は、運転者による運転操作で得られた情報（方向指示及び駐車スペース計測開始）を、ＣＡＮバス２３を介してＥＣＵ９へ伝達する。駐車する際、運転者は、ウインカー７を操作して左右どちら側に駐車するかを指示する。この後、運転者が計測開始スイッチ８を操作することで、ウインカー７で指示された側の駐車スペース長の計測開始が指示される。

ＥＣＵ９は、車両の動作制御の他に、ウインカー７及び計測開始スイッチ８による指示に応じてウインカー７で指示された側の駐車スペースを計測する、駐車支援装置５の演算処理部として機能する。出力装置１０は、駐車支援情報等を運転者に提示する出力装置であり、車載機器の表示モニタや音声スピーカ等から構成される。

図３は、この発明の実施の形態１による駐車支援装置の構成を示すブロック図であり、図２のＥＣＵの機能構成を示している。図３において、ＥＣＵ９は、データ取得部１１、データ抽出部１２、ノイズ成分除去部１３、データ補完部１４、反射点推定部１５、コーナー位置判定部１６及びスペース長判定部１７を備える。なお、図３では、ＣＡＮバス２３の記載を省略している。

データ取得部１１は、距離センサ３及び車輪速センサ６の検知情報に基づいて、距離センサ３で検出された検出点データと、距離センサ３の移動軌跡に沿ったセンサ位置を示すセンサ位置データを生成する構成部である。データ抽出部１２は、データ取得部１１にて取得された検出点データのうちから、検出対象物のコーナー部分に対応する検出点データを抽出する構成部である。

ノイズ成分除去部１３は、データ抽出部１２で抽出された検出点列に対して、曲線近似によるスムージング処理を行い、検出点データからノイズ成分を除去する構成部である。データ補完部１４は、ノイズ成分除去部１３にてノイズ成分が除去された検出点列を曲線近似して検出点データを補完する構成部である。

反射点推定部１５は、データ補完部１４で補完された検出点データ及びセンサ位置データから、検出波の反射点を推測する構成部である。反射点は、距離センサ３が超音波センサである場合、検出対象物における超音波の反射位置となる。コーナー位置判定部１６は、反射点推定部１５で推定された反射点のデータから、検出対象物のコーナー位置を判定する構成部である。スペース長判定部１７は、コーナー位置判定部１６により判定されたコーナー位置の座標に基づいて駐車スペースを計測し、自車両の駐車可否を判定する構成部である。ここで、ウインカー７と計測開始スイッチ８の操作順序は問わない。

次に動作について説明する。
図４は、実施の形態１の駐車支援装置による駐車支援動作の流れを示すフローチャートである。以降では、距離センサ３を超音波センサとして説明する。
先ず、図１に示すように、道路脇の駐車車両２ａ，２ｂ（以下、駐車車両２と適宜総称する）間に車両１を縦列駐車するとき、車両１の運転者がウインカー７を左方向にセットし計測開始スイッチ８をオンにして、図１の矢印方向に駐車車両２ａ，２ｂの側方を走行する。

運転者によってウインカー７で左方向の指示がなされ、計測開始スイッチ８がオンされると、データ取得部１１は、ウインカー７の方向指示に従って車両１左側の距離センサ３を起動する。距離センサ３は、駐車車両２に超音波を照射して駐車車両２からの反射波を受信するまでの時間に基づいて、駐車車両２との距離を計測する。また、同時に、データ取得部１１は、距離センサ３の距離検知に応じて車輪速データを収集・蓄積し、蓄積した車輪速データに基づいて、車両１の走行に伴う距離センサ３のセンサ位置を計測する。

このようにして、データ取得部１１は、検出点データとセンサ位置データを収集する。ここで、検出点データは、図５に示すような車両２の外形に沿って検出点列が並ぶデータとなる。また、センサ位置データでは、例えば、図５の矢印方向に走行する車両１の走行軌跡に沿った距離センサ３の位置が特定される。ここまでの処理がステップＳＴ１に相当する。

なお、ステップＳＴ１において、データ取得部１１が、以下のように動作してもよい。先ず、データ取得部１１は、計測開始スイッチ８がオンされた後、距離センサ３で最初に車両２との距離が検出されると、車輪速センサ６から入力した車輪速データの蓄積を開始する。この後、データ取得部１１は、車両１が一定の距離以上走行する間、距離センサ３にて距離が検出されなかった場合には車輪速データの蓄積を休止し、車両１の走行に伴い新たに距離が検出されたとき蓄積を再開することで、駐車車両ごとに車輪速データを蓄積する。
このように、各駐車車両に対して最初に検出点データを検出した時点の車輪速データから蓄積を開始することで、検出点の取得に伴い最新の車輪速データで距離センサ３の位置座標を更新する。これにより、コーナー位置計算に対応しない駐車車両未検知区間の余分な車輪速データとその誤差が蓄積されることを抑制することができる。

データ抽出部１２は、データ取得部１１で得られた検出点データから、図１に示す駐車車両２ｂのフロントＢのコーナー部に対応するデータと、駐車車両２ａのリアＡのコーナー部に対応するデータとを抽出する（ステップＳＴ２、ステップＳＴ２ａ）。

ノイズ成分除去部１３は、データ抽出部１２にて抽出されたフロントＢのコーナー部に対応する検出点データを入力すると、この検出点データの検出点列を近似する第一回目の近似曲線を生成し、近似した曲線から一定距離以上外れる検出点をノイズ成分として削除する（ステップＳＴ３）。同様に、ノイズ成分除去部１３は、リアＡのコーナー部に対応する検出点データを入力すると、この検出点データの検出点列を近似する第一回目の近似曲線を生成して、近似した曲線から一定距離以上外れる検出点をノイズ成分として削除する（ステップＳＴ３ａ）。

データ補完部１４は、ノイズ成分除去部１３によりノイズ成分が削除された、フロントＢのコーナー部に対応する検出点データを入力すると、この検出点データの検出点列を近似する第二回目の近似曲線を生成して検出点データを補完する（ステップＳＴ４）。
同様に、データ補完部１４は、ノイズ成分除去部１３によりノイズ成分が削除された、リアＡのコーナー部に対応する検出点データを入力すると、この検出点データの検出点列を近似する第二回目の近似曲線を生成し検出点データを補完する（ステップＳＴ４ａ）。

ここで、データ抽出部１２のデータ抽出方法を例示し、上述のステップＳＴ２〜４及びステップＳＴ２ａ〜４ａの詳細を説明する。コーナー部に対応する検出点データを抽出する方法としては、例えば、以下の（１）〜（３）が挙げられる。

（Ａ）データ抽出アルゴリズム１
図６は、面積比判定によるデータ抽出の一例を示す図である。図６（ａ）のｘｙ座標系は、駐車車両２の側方を走行する車両１（自車両）の走行方向をｙ座標軸とし、距離センサ３による距離検出方向をｘ座標軸とする地面に平行な２次元直交座標系である。
面積比判定によるデータ抽出を行う場合、図６（ａ）に示すように、最初に得られた検出点Ｄ１を基準として検出点Ｄ１とその後に順に検出される検出点とが対角線で結ばれる各頂点になる矩形を想定する。
データ抽出部１２は、検出点が順に検出されると、検出点Ｄ１に対応する頂点から最新の検出点に対応する頂点までの間で隣り合う検出点同士を対角線で結び、この対角線を境に分割した上記矩形の分割領域である駐車車両２側（内側）の面積Ｓ１と車両１側（外側）の面積Ｓ２との比（Ｓ１／Ｓ２）を算出して所定の閾値Ｋ１と比較する。

図１に示すように、駐車車両２ｂ，２ａの横を車両１で走行しながら、距離センサ３を動作させると、先ず駐車車両２ｂのリアのコーナー部との距離が検出され、続いて駐車車両２ｂの側面、駐車車両２ｂのフロントＢのコーナー部との距離が検出される。この後、駐車車両２ｂと駐車車両２ａとの間に車両１が進むと、反射波が得られず距離が検出されなくなり、さらに駐車車両２ａまで車両１が進むと、駐車車両２ａのリアＡのコーナー部との距離が検出され、続いて駐車車両２ａの側面、駐車車両２ａのフロントのコーナー部との距離が検出される。

そこで、データ抽出部１２は、その後に距離センサ３の検知エリア４が駐車車両２ｂと駐車車両２ａとの駐車間隔に達するまでに検出された検出点データから遡って面積比Ｓ１／Ｓ２が閾値Ｋ１以上となるまでの区間をフロントＢのコーナー部に対応する検出点データとして抽出する（ステップＳＴ２）。なお、ここでは、フロントＢのコーナー部の処理は、図示を省略し、リアＡのコーナー部を図示して説明する。
続いて、データ抽出部１２は、リアＡのコーナー部分で最初に検出された検出点から、面積比Ｓ１／Ｓ２が閾値Ｋ１を超えるまでに検出された検出点を、リアＡのコーナー部に対応する検出点データとして抽出する（ステップＳＴ２ａ）。図６（ａ）では、検出点Ｄ９の次に検出された検出点では面積比Ｓ１／Ｓ２が閾値Ｋ１を超えるため、最初に検出された検出点Ｄ１から検出点Ｄ９までの検出点列がリアＡのコーナー部の検出点データとして抽出される。
このように、面積比判定では、駐車車両２の側方を走行する自車両１の走行方向をｙ座標軸とし、これに直交する座標軸を距離センサ３による距離検出方向とした地面に平行な２次元直交座標系において、駐車車両２の側面で検出点列が直線状に並び、コーナー部において検出点列が曲線状に並んで、駐車車両２の側面とコーナー部との間で面積比Ｓ１／Ｓ２の大きさが変化することを利用して、コーナー部に対応する検出点データを抽出するものである。

次に、ノイズ成分除去部１３の動作をリアＡのコーナー部のデータを用いて説明する。
データ抽出部１２でリアＡのコーナー部に対応する検出点データが抽出されると、これらの検出点列で形成される曲線に対し、最小２乗法で３次近似曲線（ｘ＝ａｙ^３＋ｂｙ^２＋ｃｙ＋ｄ）のパラメータを同定することにより、図６（ｂ）に示すように第一回目の近似曲線を生成する。続いて、ノイズ成分除去部１３は、求めた３次近似曲線から距離センサ３による距離検出方向（ｘ軸方向）に所定の範囲を超えるばらつきがある検出点をノイズ成分として削除する（ステップＳＴ３ａ）。一例を図６（ｂ）に示す。同図では、検出点Ｄ６とＤ７が削除される。

例えば、図６−１（図６（ｂ）に相当する部分を拡大した図）に示すように３次近似曲線上の点（Ｘｃｉ，Ｙｃｉ）と検出点（Ｘｉ，Ｙｉ）との距離センサ３による距離検出方向（ｘ軸方向）の差（Ｘｃｉ−Ｘｉ）の標準偏差σに一定の係数ｊを乗じた値を閾値とし、この閾値を超えた検出点を削除する。また［｜Ｘｃｉ−Ｘｉ｜≦ｊ×σ］のとき、検出点は削除しない。ここでは、下記式に従うものとする。
ｘ（バー）＝（１／ｎ）×ΣＸｉ（ｉ＝１，・・・，ｎ）
σ^２＝（１／ｎ）Σ（Ｘｉ−ｘ（バー））^２
このようにすることで、駐車車両２の外形に沿った検出点列で形成される曲線がスムージング処理され、車両１に近い検出点を有効な検出点データとすることができる。これにより、駐車車両２の外形の最端位置を推定することが可能である。

また、３次近似曲線と検出点との距離センサ３による距離検出方向（ｘ軸方向）の差の標準偏差σに、一定値の係数ｊを乗じ、一定値の係数ｋを加算した値を閾値とし、３次近似曲線の内側と外側で係数ｊ及びｋは固有値として、上記の閾値を超えた検出点を削除するようにしてもよい。
このように、３次近似曲線の内側と外側でノイズ除去の閾値に重みをもたせることで、検出対象物（駐車車両２）の外形の最端位置の推定精度を向上できる。例えば、（内側の係数）＞（外側の係数）とし、タイヤハウスなどの窪み形状の検出点を除去する場合に有効である。

データ補完部１４は、ノイズ成分除去部１３による処理で残った検出点列に対し、同様に最小２乗法で３次近似曲線（ｘ＝ａｙ^３＋ｂｙ^２＋ｃｙ＋ｄ）のパラメータを同定することで、図６（ｃ）に示すような第二回目の近似曲線を生成する。これにより、検出点データが第二回目の近似曲線で補完される。

なお、上記の説明では、検出点列を３次近似曲線で近似する場合を示したが、検出点列を適切に近似できるものであれば、例えば、２次近似曲線を用いても構わない。

（Ｂ）データ抽出アルゴリズム２
図７は、ローパスフィルタ処理データとの交差判定によるデータ抽出の一例を示す図である。図７（ａ）のｘｙ座標系は、図６と同様に、駐車車両２の側方を走行する車両１（自車両）の走行方向をｙ座標軸とし、距離センサ３による距離検出方向をｘ座標軸とする地面に平行な２次元直交座標系である。
ローパスフィルタ処理データとは、コーナー部に対応する検出点列を近似する曲線データであり、下記式（１）及び（２）を用いてオフセット値ＬＰＦｉｎｉｔと検出点データとをローパスフィルタ処理して求める。ただし、検出点をＰｉ（ｘｉ，ｙｉ）（ｉ＝１，２，３，４，・・・）とし、ＬＰＦｘ１＝ｘ１−ＬＰＦｉｎｉｔである。
また、ＬＰＦｘｉは、ＬＰＦ近似曲線の今回値であり、ＬＰＦｘｉ−１は、ＬＰＦ近似曲線の前回値である。αは予め設定したＬＰＦ影響度であり、ＬＰＦｉｎｉｔは予め設定した初期オフセット量（図７（ａ）のオフセット）である。
ＬＰＦｘｉ＝ＬＰＦｘｉ−１＋（ｘｉ−ＬＰＦｘ−ｉ）×α ・・・（１）
ＬＰＦｙｉ＝ｙｉ ・・・（２）

データ抽出部１２は、ローパスフィルタ処理データを算出すると、ローパスフィルタ処理データの近似曲線と検出点列とを比較する。
駐車車両２ｂのフロントＢのコーナー部に対応する検出点データを抽出する場合、データ抽出部１２は、上記の比較により、ローパスフィルタ処理データの近似曲線と交差する検出点があると、この検出点以前に順次検出された車両側面側の検出点が所定数以上になった時点で、この検出点位置によりコーナー端側の検出点列を抽出する（ステップＳＴ２）。
また、駐車車両２ａのリアＡのコーナー部に対応する検出点データを抽出する場合、データ抽出部１２は、ローパスフィルタ処理データの近似曲線と交差する検出点Ａ１があると、駐車車両２ａにて最初に検出された検出点から検出点Ａ１までの検出点列を抽出する（ステップＳＴ２ａ）。

ノイズ成分除去部１３は、データ抽出部１２でリアＡのコーナー部に対応する検出点データが抽出されると、これらの検出点群に対し、上述と同様に最小２乗法で３次近似曲線のパラメータを同定することにより、図７（ｂ）に示すように第一回目の近似曲線を生成する。続いて、ノイズ成分除去部１３は、この３次近似曲線から距離検出方向（ｘ軸方向）に所定の範囲以上のばらつきがある検出点をノイズ成分と判定して削除する（ステップＳＴ３ａ）。ノイズ成分除去の態様は、（Ａ）データ抽出アルゴリズム１と同様である。

データ補完部１４は、ノイズ成分除去部１３による処理で残った検出点列に対し、同様に最小２乗法で３次近似曲線のパラメータを同定することで、図７（ｃ）に示すような第二回目の近似曲線を生成する。これにより、検出点データが第二回目の近似曲線で補完される。

（Ｃ）データ抽出アルゴリズム３
図８は、ローパスフィルタ処理データとの差分値判定によるデータ抽出の一例を示す図である。図８（ａ）のｘｙ座標系は、図６と同様に、駐車車両２の側方を走行する車両１（自車両）の走行方向をｙ座標軸とし、距離センサ３による距離検出方向をｘ座標軸とする地面に平行な２次元直交座標系である。
上述の交差判定は、ローパスフィルタ処理データの近似曲線と交差する検出点を基準としてコーナー部に対応する検出点を抽出したが、この差分値判定では、ローパスフィルタ処理データとの距離検出方向（ｘ軸方向）の座標値の差分が所定の閾値未満になった検出点を基準とする。

データ抽出部１２は、図７と同様に、ローパスフィルタ処理データを算出すると、このローパスフィルタ処理データと検出点との距離検出方向（ｘ軸方向）の座標値の差分を算出し、この差分値と所定の閾値を比較する。
駐車車両２ｂのフロントＢのコーナー部に対応する検出点データを抽出する場合、データ抽出部１２は、上記比較で差分値が所定の閾値未満の検出点があると、この検出点以前に順に検出された検出点が所定数以上になった時点で、その時点よりコーナー端側にある検出点群を抽出する（ステップＳＴ２）。
また、駐車車両２ａのリアＡのコーナー部に対応する検出点データを抽出する場合、データ抽出部１２は、差分値が上記閾値未満の検出点Ａ２があると、駐車車両２ａで最初に検出された検出点から検出点Ａ２までの検出点列を抽出する（ステップＳＴ２ａ）。

ノイズ成分除去部１３は、データ抽出部１２でリアＡのコーナー部に対応する検出点データが抽出されると、これらの検出点列に対し、上述と同様に最小２乗法で３次近似曲線のパラメータを同定することにより、図８（ｂ）に示すように第一回目の近似曲線を生成する。続いて、ノイズ成分除去部１３は、この３次近似曲線から距離検出方向（ｘ軸方向）に所定の範囲以上のばらつきがある検出点をノイズとして削除する（ステップＳＴ３ａ）。ノイズ成分除去の態様は、（Ａ）データ抽出アルゴリズム１と同様である。

データ補完部１４は、ノイズ成分除去部１３による処理で残った検出点列に対し、同様に最小２乗法で３次近似曲線のパラメータを同定することで、図８（ｃ）に示すような第二回目の近似曲線を生成する。これにより、検出点データが第二回目の近似曲線で補完される。

図４の説明に戻る。反射点推定部１５は、データ補完部１４で補完された検出点データと、センサ位置データとを用いて２円交点処理を施すことにより、コーナー部の反射点の座標を推定する（ステップＳＴ５、ステップＳＴ５ａ）。ここで、２円交点処理を詳細に説明する。

距離センサ３（超音波センサ）は、照射口の中心軸に対してある程度の広がりをもって探索信号（超音波）を照射することにより、図１に示すような検知エリア４を形成する。すなわち、距離センサ３は、検出対象物からの反射波（超音波エコー信号）をある程度の視野角の受信領域で受信する。このため、検出波を反射した反射点と距離を検出した検出点とが対応しない場合が発生する。

図９は、反射点と検出点が対応しない場合を説明するための図である。図９（ａ）に示すように、検出対象物２ａがコーンやポールなどの曲率の小さい小型の障害物であると、走行軌跡２０の各位置の距離センサ３から照射された検出波（一点破線矢印）が、検出対象物２ａの近接した反射点１８でそれぞれ反射される。そして、視野角θの受信領域まで到達した反射波（実線矢印）が距離センサ３にそれぞれ受信される。

走行軌跡２０の各位置の距離センサ３では、検出波を照射して反射波を受信するまでの時間に基づいて、検出波の照射口と検出点２１ａとの距離を計測する。このため、図９（ｂ）に示すように検出点２１が自車の走行方向に沿った検出点軌跡２１に広く分布して、検出対象物２ａの反射点１８と検出点２１ａが一致しない場合がある。

そこで、実施の形態１では、検出点データとセンサ位置データとを用いた２円交点処理により、走行軌跡２０における各位置の距離センサ３で検出された検出点から、反射点の位置座標を推定する。
図１０は、２円交点処理の一例を示す図である。反射点推定部１５は、データ補完部１４から、図１０（ａ）に示すようなコーナー部に対応する検出点データを入力するとともに、距離センサ３による距離の検知に応じて蓄積された車輪速データから、距離センサ３の位置を示すセンサ位置データを求める。

距離センサ３は、車両１の走行軌道上で移動するため、車両１の走行速度によっては、検出点が密集して得られたり、まばらに得られる場合がある。この場合は、車両１の走行方向に検出点と距離センサの位置がばらつくため、後の処理が複雑になる。
この不具合を解消するため、データ補完部１４が、最も端の検出点Ｄ１を基準として、車両１の走行方向に一定の間隔Ｌになるよう、検出点データの検出点位置及びセンサ位置データのセンサ位置を変換する。なお、このとき、検出点と距離センサ３との距離は維持する。このようにすることで、車両１の走行速度によらず、検出点データ及びセンサ位置データを利用することが可能となる。

次に、反射点推定部１５が、図１０（ｂ）に示すように、データ補完部１４により変換された検出点データ及びセンサ位置データから、各センサ位置を中心として、センサ位置から検出点までの距離を半径とする円をそれぞれ想定する。この円の駐車車両２側の円弧が距離センサ３の検知エリアに相当する。
反射点推定部１５は、各検出点をそれぞれ通る円弧を想定すると、隣り合った検出点（ＤｎとＤｎ＋１あるいはＤｎ＋ｉ；ｎは１以上の整数、ｉは２以上の整数）を通る円弧の交点Ｃ１〜Ｃ５を反射点として位置座標を算出する。これにより、実際の反射点の近似座標を推定することができる。
コーナー位置判定部１６は、反射点推定部１５で推定された反射点の位置データから、駐車車両２のコーナー位置を判定する。図１０では、反射点Ｃ１が、コーナー位置と判定される。

図４の説明に戻る。スペース長判定部１７では、コーナー位置判定部１６で判定されたコーナー位置の座標に基づいて駐車スペース長を判定する（ステップＳＴ６）。この判定結果はスペース長判定部１７から出力装置１０へ出力され、出力装置１０を構成する表示モニタ又は音声スピーカの少なくとも一方を介して、車両１の運転者に駐車の可否が表示又は音声出力される（ステップＳＴ７）。

ここで、駐車スペース判定の具体例を説明する。
図１１は、駐車スペース判定処理の一例を示す図であり、駐車車両２ａ，２ｂの間に車両１を縦列駐車する場合を示している。データ取得部１１は、システムの起動時（計測開始スイッチ８のオン操作時）の自車（車両１）の位置と自車位置から検出点までの距離情報に基づいて、図１１に示すように自車位置を原点とし、駐車車両２の側方を走行する車両１の走行方向をｙ座標軸とし、距離センサ３による距離検出方向をｘ座標軸とする地面に平行な２次元直交座標系におけるデータとして、検出点データ及びセンサ位置データを取得する。

反射点推定部１５は、図１１に示す座標系の検出点列の座標から駐車車両２ａ，２ｂのコーナー位置の座標を計算する。これにより、駐車車両２ｂのリアＡｂのコーナー位置、駐車車両２ｂのフロントＢｂのコーナー位置（Ｘ１，Ｙ１）、駐車車両２ａのリアＡａのコーナー位置（Ｘ２，Ｙ２）、駐車車両２ａのフロントＢａのコーナー位置が求まる。
スペース長判定部１７は、駐車車両２ａ，２ｂが道路（ｙ軸方向）に駐車しているものとし、駐車車両２ｂのフロントＢｂのコーナー位置（Ｘ１，Ｙ１）と、駐車車両２ａのリアＡａのコーナー位置（Ｘ２，Ｙ２）とを用いて、駐車車両２ｂと駐車車両２ｂとの間の駐車スペース長を、差分（Ｙ２−Ｙ１）から算出する。

なお、車輪速データから自車位置を計算するシステムでは、車輪のスリップや車輪速の検出分解能等に起因して自車位置の計算値に蓄積誤差が生じる。
図１２は、自車位置計算値の蓄積誤差による自車位置計算値と実際の車両位置とのずれを説明するための図である。図１２の例では、駐車車両２ａ，２ｂから離れた位置で計測開始スイッチ８がオン操作されてシステム起動し、この時点の自車位置を原点とする座標系が想定される。この場合、距離センサ３が距離を検出するまでに、車両１が長距離走行するため、自車位置計算値の蓄積誤差の影響を受けやすくなる。

例えば、図１２では、実線で示す位置が車両１の実際の位置であるが、自車位置の演算誤差や操舵角度の演算誤差の蓄積に起因して、破線で示す誤った位置が算出されている。また、自車位置計算値に生じた誤差の影響は、駐車車両２ａ，２ｂの検出点位置及びコーナー位置の座標にも及ぶため、駐車車両２ａ，２ｂの位置についても、実線で示す実際の位置が算出されず、破線の誤った位置となっている。

このように、自車位置計算値の蓄積誤差は駐車スペース判定精度の低下に繋がる。自車位置計算値の蓄積誤差の影響を軽減して駐車スペース判定精度を向上するには、有意な影響を与えるまで誤差が蓄積されないように、座標系の原点になるべく近い位置で検出点を取得する必要がある。駐車車両２ａ，２ｂのように検出対象物が複数ある場合には、検出対象物ごとに座標系を変更してもよい。

図１３は、検出対象物ごとに座標系を変更する駐車スペース判定処理の一例を示す図であり、駐車車両２ａ，２ｂの間に車両１を縦列駐車する場合を示している。図１３において、先ず、データ取得部１１が、システム起動時の自車位置を原点とし、車両１に近い駐車車両（第１の検出対象物）２ｂの側方を走行する車両１の走行方向をｙ座標軸とし、距離センサ３による距離検出方向をｘ座標軸とする地面に平行な２次元直交座標系におけるデータとして、検出点データとセンサ位置データを取得する。これら検出点データ及びセンサ位置データを用いて、駐車車両２ｂのコーナー部（リアＡｂ、フロントＢｂ）の位置座標が求められる。この座標系を座標世界Ａ（第１の２次元直交座標系）とする。

次に、データ取得部１１は、車両１の走行に伴い、駐車車両２ｂとの距離が検出されなくなった後、すなわち１台目の駐車車両２ｂの検出点の検出が途絶えてから、２台目の駐車車両（第２の検出対象物）２ａとの距離が検出され、駐車車両２ａの検出点が検出され始めると、座標世界Ａを新たな座標世界Ｂへ変更する（図１３の矢印（１）参照）。この座標世界Ｂ（第２の２次元直交座標系）は、駐車車両２ａの最初の検出点Ｄ１が検出された時点あるいは駐車車両２ａの検出点が所定数検出されるようになった時点の自車位置Ｏを原点とし、駐車車両２ａの側方を走行する車両１の走行方向をｙ座標軸とし、距離センサ３による距離検出方向をｘ座標軸とする地面に平行な２次元直交座標系である。

座標世界Ｂで取得された駐車車両２ａの検出点データ及びセンサ位置データから、駐車車両２ａのコーナー部（リアＡａ、フロントＢａ）の位置座標が求められる。データ取得部１１は、駐車車両２ｂのコーナー部（リアＡｂ、フロントＢｂ）の位置座標については座標世界Ａから座標世界Ｂへの写像の座標を求める。この写像データが、座標世界Ｂにおける駐車スペース長判定に利用される。

例えば、駐車車両２ｂのフロントＢｂのコーナー部が座標世界Ａで座標（ａ，ｂ）である場合、この座標（ａ，ｂ）の座標世界Ａから座標世界Ｂへの写像（ｃ，ｄ）を算出する（図１３の矢印（２）参照）。これにより、スペース長判定部１７は、座標世界Ｂに写像したフロントＢｂのコーナー位置座標と、座標世界Ｂで得られたリアＡａのコーナー位置座標とを用いて、駐車スペース長を算出する。

なお、座標世界Ａの検出点群は、１台目の駐車車両２ｂのコーナー位置を算出した後、座標世界Ｂへの写像を計算することなく、消去するようにしてもよい。
また、座標世界Ａで駐車車両２ｂの複数のコーナー部の位置座標が得られた場合、駐車スペース判定に必要なコーナー位置座標だけ座標世界Ｂへの写像を計算して、残りを消去するようにしてもよい。例えば、駐車車両２ｂのリアＡｂのコーナー位置座標は、駐車スペース判定に必要ないので座標世界Ｂへの写像を計算せずに消去する。

以上のように、この実施の形態１によれば、駐車車両２の側方を車両１で走行中に、距離センサ３で駐車車両２との距離が検出された検出点列を示す検出点データのうち、駐車車両２のコーナー部に対応する検出点データを抽出するとともに、抽出した検出点データに対しノイズ成分の除去と検出点列の曲線近似によるデータ補完を行い、得られた検出点データ及び車両１の移動に伴う距離センサ３の移動軌跡を示すセンサ位置データに基づいて、コーナー部における検出波の反射点を推定し、推定した反射点の位置から求めたコーナー位置に基づいて駐車車両２に隣接する駐車スペースの長さを計測して車両１の駐車可否を判定する。
このように、直線部と曲線部とからなる駐車車両２全体の検出点データから近似曲線を求めず、曲線部が主体のコーナー部に限定して曲線近似することで、実際のコーナー部における検出点データの軌跡を忠実に再現することができる。これにより、駐車スペースを精度よく計測できる。さらに、ノイズ成分を除去した検出点データを検出点列の曲線近似によりデータ補完し、補完データを用いてコーナー部における検出波の反射点を推定することで、安定してコーナー位置（座標）及び駐車スペース長を求めることができる。

実施の形態２．
検出対象物のコーナー部が曲線形状であると、上記実施の形態１では、コーナー位置を厳密に確定することができない。
図１４は、コーナー位置を厳密に確定できない要因を説明するための図である。図１４において、距離センサ３は、車両１の走行軌跡２０上を移動しながら、超音波の検出波（一点破線矢印）を検出対象物２ａに照射し、検出対象物２ａの反射点１８からの反射波（実線矢印）を受信して検出対象物２ａとの距離を検出する。

検出対象物２ａのコーナー部に曲率があると、図１４（ａ）に示すようにコーナー曲率が小さくても、反射波が距離センサ３に受信されず、コーナー端点１９の位置を確定できない場合がある。また、図１４（ｂ）に示すように、距離センサ３は視野角θで反射波を受信するが、検出対象物２ａのコーナーの曲率が大きいと、距離センサ３の位置によっては、コーナー部からの反射波が視野角θの受信領域から外れて受信できない。

このように、コーナー部で反射点の検出ができないと、コーナー部の全形状を把握することができず、コーナー端点１９の位置も把握できない。これにより、車両等の検出対象物の最も端の位置が確定できないために、検出対象物が実際よりも小さく検出され、駐車スペースが実際より大きく判定される可能性がある。

そこで、実施の形態２では、推定した反射点の点列の形態に基づいて、コーナー位置判定部１６で求められたコーナー位置を、コーナー端点１９を考慮した位置に補正する。
このようにすることで、より実用的な駐車スペース長判定が可能である。なお、反射点列の形態には、反射点の離隔距離、ばらつき量もしくは検出対象物の直線部分からの奥行き量などがある。

図１５は、この発明の実施の形態２による駐車支援装置の構成を示すブロック図である。実施の形態２の駐車支援装置は、図１５に示すように、ＥＣＵ９の機能構成として、図３に示した構成に加え、コーナー位置補正部２２を備える。コーナー位置補正部２２は、反射点推定部１５により推定された反射点列の形態に基づいて、コーナー位置判定部１６で求められたコーナー位置を補正する構成部である。なお、図１５のＥＣＵ９おいて、図３と同様に機能する構成部には、同一符号を付し説明を省略する。

次に動作について説明する。
図１６は、実施の形態２の駐車支援装置による駐車支援動作の流れを示すフローチャートである。図１６において、ステップＳＴ１、ステップＳＴ２からステップＳＴ５までの処理、ステップＳＴ２ａからステップＳＴ５ａまでの処理、ステップＳＴ６及びステップＳＴ７の処理は、上記実施の形態１と同様である。以降では、実施の形態２に特有な処理（コーナー位置補正処理）について説明する。

ステップＳＴ５−１において、コーナー位置補正部２２は、駐車車両２ｂのフロントＢのコーナー位置の判定結果及びこの判定に用いられた反射点データをコーナー位置判定部１６から入力し、反射点データで示される反射点群のうち、最も端部にある反射点を基準として、この反射点からコーナー端点１９までの間隔（補正量）を、フロントＢのコーナー部の曲率半径Ｒを用いて推定し、推定した補正量でフロントＢのコーナー位置座標を補正する。

また、コーナー位置補正部２２は、駐車車両２ａのリアＡのコーナー位置の判定結果とこの判定に用いられた反射点データをコーナー位置判定部１６から入力して、この反射点データに基づいて、リアＡのコーナー部の曲率半径Ｒから補正量を推定し、この補正量でリアＡのコーナー位置座標を補正する（ステップＳＴ５ａ−１）。
なお、ステップＳＴ５−１及びステップＳＴ５ａ−１において、コーナー位置座標（Ｘｃｎ，Ｙｃｎ）の補正は、Ｙ軸方向を補正するものであり、例えば、反射点データに基づいて求めた曲率半径をＲとすると、Ｙ軸座標の補正量Ｙｃｎｏｆｆｓｅｔは、下記式（１ａ）で求める。ここで、α，βは補正量の係数である。
Ｙｃｎｏｆｆｓｅｔ＝β×Ｒ＋α ・・・（１ａ）
上記補正量Ｙｃｎｏｆｆｓｅｔを用いて、フロントコーナーあるいはリアコーナーのコーナー位置座標（Ｘｃｎ，Ｙｃｎ）を補正する。フロントコーナーとリアコーナーでは、補正のＹ方向極性が逆になるため、補正後のフロントとリアのコーナー位置Ｙ座標をＹｃｎ’ｆ，Ｙｃｎ’ｒとすると、Ｙｃｎ’ｆ，Ｙｃｎ’ｒは、下記式で算出される。
Ｙｃｎ’ｆ＝Ｙｃｎ＋Ｙｃｎｏｆｆｓｅｔ
Ｙｃｎ’ｒ＝Ｙｃｎ−Ｙｃｎｏｆｆｓｅｔ
補正量の係数α，βは、フロントとリアでそれぞれ個別に設定してもよい。

以下、コーナー位置の補正アルゴリズムの具体例（１）〜（７）について説明する。
（１）補正アルゴリズム１
補正アルゴリズム１では、隣り合う反射点間のベクトル距離の分散からコーナー部の曲率を推定し、この曲率を用いて最も端部の反射点からコーナー端点までの補正量を得る。
図１７は、コーナー位置の補正アルゴリズム１を説明するための図である。検出対象物２ａにおける、距離センサの移動軌跡に平行な部分（例えば駐車車両の側面）では、駐車支援装置を搭載した車両の走行速度に応じた等しい間隔で反射点が得られる。
一方、曲率のあるコーナー部は、複数のセンサ位置の距離センサから検出波を近接した領域で反射するため、反射点が密集する。
従って、コーナー部の隣り合う反射点間の離隔距離（以下、ベクトル距離と称す）は、距離センサの移動軌跡に平行な部分における反射点間のベクトル距離よりも短くなる傾向にある。

そこで、補正アルゴリズム１では、最も端部にある反射点Ｄ１を基準として、隣り合う反射点間のベクトル距離（ｄ１，ｄ２，ｄ３，・・・，ｄｎ）を求め、ベクトル距離ｄｉが所定の閾値以下となる反射点群をコーナー部の反射点とする。ここで、上記の抽出した反射点データに基づき、下記式（３）を用いてベクトル距離の分散を算出する。また、ｄａｖｅは上記コーナー部の反射点群におけるベクトル距離の平均値である。
分散ｓ^２＝｛（ｄｉ−ｄａｖｅ）^２の総和｝／ｎ ・・・（３）

次に、分散ｓ^２に基づき下記式（３ａ）より、コーナー部の曲率半径Ｒを推定する。ここで、ａ１，ｃ１は定数である。
Ｒ＝（ａ１／ｓ）＋ｃ１ ・・・（３ａ）
さらに、上述の式（１ａ）を用いて、推定した曲率半径Ｒより、コーナー部の位置座標を補正する。

（２）補正アルゴリズム２
補正アルゴリズム２は、ベクトル距離の分散の代わりに、ベクトル距離の平均からコーナー部の曲率を推定し、この曲率を用いてコーナー部の位置座標を補正するものである。
先ず、補正アルゴリズム１と同様に、最も端部にある反射点Ｄ１を基準として、隣り合う反射点間のベクトル距離（ｄ１，ｄ２，ｄ３，・・・，ｄｎ）を求め、ベクトル距離ｄｉが所定の閾値以下となる反射点群をコーナー部の反射点とする。
次に、上記コーナー部の反射点群におけるベクトル距離の平均値ｄａｖｅを算出し、平均値ｄａｖｅに基づき、下記式（３ｂ）より、コーナー部の曲率半径Ｒを推定する。ここで、ａ２，ｃ２は定数である。
Ｒ＝ａ２×ｄａｖｅ＋ｃ２ ・・・（３ｂ）
さらに、上述の式（１ａ）を用いて、推定した曲率半径Ｒより、コーナー部の位置座標を補正する。

（３）補正アルゴリズム３
補正アルゴリズム３では、コーナー部が円弧であると仮定して曲率半径Ｒを推定する。
図１８は、コーナー位置の補正アルゴリズム３を説明するための図である。先ず、最も端部の反射点Ｄ１を基準として、この反射点Ｄ１を含む近傍の少なくとも３つの反射点（図１８の例ではＤ１〜Ｄ３）を抽出する。

反射点Ｄ１〜Ｄ３がコーナー形状を近似する同一の円弧上にあると仮定し、反射点Ｄ１〜Ｄ３の位置座標から上記円弧の曲率半径Ｒを算出する。
同一円上の３点が定まれば、円の中心と半径が決定される。最も端部にある推定反射点近傍の３点の座標をそれぞれＤ１（ｘ１，ｙ１）、Ｄ２（ｘ２，ｙ２）、Ｄ３（ｘ３，ｙ３）として、Ａ＝ｘ１−ｘ２、Ｂ＝ｙ１−ｙ２、Ｃ＝ｘ１＋ｘ２、Ｄ＝ｙ１＋ｙ２、Ｅ＝ｘ３−ｘ２、Ｆ＝ｙ３−ｙ２、Ｇ＝ｘ３＋ｘ２、Ｈ＝ｙ３＋ｙ２とおくと、中心座標Ｃ（ｘｃ，ｙｃ）は、下記式より求められる。
ｘｃ＝｛Ｂ（ＨＦ＋ＧＥ）−Ｆ（ＣＡ＋ＢＤ）｝／｛２（ＢＥ−ＡＦ）｝
ｙｃ＝｛Ｅ（ＣＡ＋ＢＤ）−Ａ（ＨＦ＋ＧＥ）｝／｛２（ＢＥ−ＡＦ）｝
次に、曲率半径Ｒは、下記式により求められる。
Ｒ＝√｛（ｘｃ−ｘ１）^２＋（ｙｃ−ｙ１）^２｝
さらに、前述の式（１ａ）を用いて、推定した曲率半径Ｒより、コーナー位置座標を補正する。

（４）補正アルゴリズム４
図１９は、コーナー位置の補正アルゴリズム４及び後述の補正アルゴリズム５を説明するための図である。補正アルゴリズム４では、最も端部にある反射点Ｄ１が、検出対象物２ａのセンサ移動軌跡に平行な部分から、どれくらい奥まった位置にあるかを算出し、これを基に補正量を算出する。

図１９に示すように、センサ移動方向にｙ軸を規定したｘｙ座標を設定し、最も端部にある反射点Ｄ１の位置のｘ座標値と、検出対象物２ａのセンサ移動軌跡に平行な部分のｘ座標値との差分値ΔＶＤ（奥まり量）を算出し、この差分値ΔＶＤに基づき、下記式（１ａ−４）でコーナー位置補正量Ｙｃｎｏｆｆｓｅｔを決定し、コーナー位置座標を補正する。ここで、α，βは補正量の係数である。
Ｙｃｎｏｆｆｓｅｔ＝β×ΔＶＤ＋α ・・・（１ａ−４）

（５）補正アルゴリズム５
補正アルゴリズム５では、補正アルゴリズム４と同様に、最も端部にある反射点Ｄ１が、検出対象物２ａのセンサ移動軌跡に平行な部分から、どれくらい奥まった位置にあるかを算出し、これを基に補正量を算出する。
図１９に示すように、センサ移動方向にｙ軸を規定したｘｙ座標を設定し、最も端部にある反射点Ｄ１の位置のｘ座標値と、検出対象物２ａのセンサ移動軌跡に平行な部分のｘ座標値との差分値ΔＶＤ（奥まり量）を算出して、下記式（４）〜（７）を用い補正量ΔＹを算出する。ただし、曲率半径Ｒの円弧の中心に対する反射点Ｄ１の角度θは、反射点Ｄ１を推定する際に使用した２円の中心となったセンサ位置座標間の中点と反射点とを結ぶ直線の傾きから算出する。
ΔＶＤ＝Ｒ−Ｒ・ｃｏｓθ ・・・（４）
ΔＹ＝Ｒ−Ｒ・ｓｉｎθ ・・・（５）
Ｒ＝ΔＶＤ／（１−ｃｏｓθ） ・・・（６）
θ＝ａｒｃｔａｎ（ａ） ・・・（７）
上記式（４）（５）（６）より、下記式（８）を求める。
ΔＹ＝（１−ｓｉｎθ）／（１−ｃｏｓθ）・ΔＶＤ ・・・（８）
この値ΔＹに基づき、下記式（１ａ−５）に従って、コーナー位置補正量Ｙｃｎｏｆｆｓｅｔを決定し、コーナー位置座標を補正する。ここで、α，βは補正量の係数である。
Ｙｃｎｏｆｆｓｅｔ＝β×ΔＹ＋α ・・・（１ａ−５）

（６）補正アルゴリズム６
補正アルゴリズム６では、反射点推定部１５で推定された反射点列を同一円上の点とみなしたとき、隣り合う反射点における曲率半径Ｒの円弧の中心に対する角度θの差分、すなわちΔθを基に曲率半径Ｒを推定する。
図２０は、コーナー位置の補正アルゴリズム６を説明するための図である。図２０において、曲率半径Ｒの円弧の中心に対する反射点の角度θ１，θ２は、上述した補正アルゴリズム４と同様に、反射点を推定する際に使用した２円の中心となったセンサ位置座標間の中点と反射点とを結ぶ直線の傾きから算出する。

最も端部の反射点Ｄ１を基準とした角度θの変化量Δθ１（＝θ１−θ２）は、θが大きい領域では曲率半径Ｒが小さい程小さくなることから、Δθｉの傾向を最も端部の反射点Ｄ１近傍の複数の反射点で求め、予め求めたΔθｉの傾向と曲率半径Ｒとの対応関係から曲率半径Ｒを下記式（１ａ−６）で算出する。ここで、α，βは補正量の係数である。また、上記の傾向を示す関数Ｆ（θ）は、下記式（９）で求める。ｉ＝１〜ｎである。
Ｆ（θ）＝｛１／（ｎ−１）｝Σ（Δθｉ） ・・・（９）
Ｒ＝Ｆ（θ）×α＋β ・・・（１ａ−６）
さらに、前述の式（１ａ）を用いて、推定した曲率半径Ｒより、コーナー位置座標を補正する。
ただし、Δθを算出する範囲を最も端部の反射点Ｄ１近傍に限定するため、ｎの値は例えば３に設定する。

また、検出対象物２ａのセンサ移動軌跡に平行な部分を直線（図２０中に破線で示す）とみなし、コーナー部を上記直線に接する円弧と考えると、理想的な直線とこれに接する円弧の場合であれば、Δθは直線と円弧の境界部分（図２０中の反射点Ｄ４付近）においては、曲率半径Ｒが小さい程大きくなる。そこで、直線から円弧に形状が切り替わる最初の反射点を基準とした角度θの変化量Δθが最大値を基に曲率半径Ｒを算出してもよい。この場合には、上記式（９）におけるΔθの算出範囲は、例えばｉ＝２〜４、ｎ＝３に設定する。

（７）補正アルゴリズム７
補正アルゴリズム７では、反射点列のセンサ移動軌跡に沿った方向の長さから小型障害物と大型障害物とを識別し、識別された小型障害物と大型障害物に対して、それぞれ別々のコーナー位置の補正量を適用する。
図２１は、コーナー位置の補正アルゴリズム７を説明するための図である。例えば、コーナー部の曲率半径Ｒが小さい検出対象物２ａ（図１３（ａ）参照）であれば、検出点列のセンサ移動軌跡に沿った方向（図２１中のｙ軸方向）の長さが、上記検出対象物２ａの側面のセンサ移動軌跡に沿った方向の長さに相当するので、検出点列のｙ軸方向の長さで当該検出対象物２ａのおおよその大きさを識別できる。

しかしながら、図９（ａ）で示したような円筒形の小型の検出対象物２ａでは、検出対象物２ａの大きさに対して検出点が車両の走行方向に広く分布するため、検出点列から検出対象物２ａの大きさを特定することができない。
一方、図９（ａ）で説明したように、小型の検出対象物２ａでは、反射点列が近接した領域に密集するため、反射点列のｙ軸方向の長さＬＲが、当該検出対象物２ａのｙ軸方向の大きさに近くなる。すなわち、反射点列のｙ軸方向の長さＬＲによって小型の検出対象物２ａと大型の検出対象物２ａを識別することが可能である。

そこで、補正アルゴリズム７では、反射点列のｙ軸方向の長さＬＲに応じて小型か大型かを識別し、識別された小型の検出対象物２ａと大型の検出対象物２ａに対してそれぞれ別々のコーナー位置の補正量を適用する。
例えば、コーンやポールなどの小型検出対象物２ａでは、小型検出対象物２ａにおける一定領域に反射点が密集するため、反射点列のｙ軸方向の長さＬＲと検出対象物２ａのｙ軸方向の大きさとがほぼ等しくなる。このため、反射点Ｄ１の位置からの補正量を小さく見積もり、補正量に関する所定閾値Ｃ１以下の値にする。
一方、駐車車両などの大型検出対象物２ａでは、大型検出対象物２ａの側面の一定方向に反射点列が延伸するので、反射点列のｙ軸方向の長さＬＲで大型検出対象物２ａのｙ軸方向の大きさを特定し、補正量として所定閾値Ｃ１を超える値を設定する。

（８）補正アルゴリズム８
補正アルゴリズム８では、コーナー部における反射点列の重心からの各反射点の乖離距離の分散度に基づきコーナー部の曲率半径を推定し、この曲率半径を用いて最も端部の反射点からコーナー端点までの補正量を得る。
図２２は、コーナー位置の補正アルゴリズム８を説明するための図である。補正アルゴリズム８においては、コーナー部における各反射点Ｄ１〜Ｄ４のｘ座標、ｙ座標の平均値を算出し、この平均値の座標位置を重心として各反射点の当該重心位置からの乖離距離の分散度を下記式（１０）から求める。
ただし、反射点座標を（ｘｉ，ｙｉ）とし、コーナー部の全ての反射点座標の平均を重心座標（ｘ_ａｖｅ，ｙ_ａｖｅ）とし、ｄｘｉ＝ｘｉ−ｘ_ａｖｅ、ｄｙｉ＝ｙｉ−ｙ_ａｖｅである。ｉは１からコーナー部の反射点総数Ｎまでの数である。
分散度σ７＝√｛（ｄｘｉ^２＋ｄｙｉ^２）の総和｝／Ｎ｝ ・・・（１０）

反射点が密集している（分散度σ７が０に近い）場合は、コーナー部の曲率半径Ｒが小さく、分散度σ７が大きい場合は、コーナー部の曲率半径Ｒも大きくなる。この傾向を利用して、コーナー部の曲率半径Ｒを下記式（１ａ−７）で推定する。ここで、ａ７，ｃ７は定数である。
Ｒ＝ａ７×σ７＋ｃ７ ・・・（１ａ−７）
推定した曲率半径Ｒを用いて、前述の式（１ａ）に従い、コーナー位置を補正する。

以上のように、この実施の形態２によれば、反射点推定部１５で推定された反射点列の形態に基づいて、コーナー位置判定部１６で判定されたコーナー位置座標を補正するコーナー位置補正部２２を備えたので、より実用的な駐車スペース長の判定が可能である。

この発明に係る駐車支援装置は、検出対象物に隣接した駐車スペース長を精度良く計測することができるので、縦列駐車又は並列駐車の駐車スペースを計測して運転者に自車の駐車可否を告知する駐車支援装置に好適である。

Claims (17)

1. 検出波を照射し、検出対象物からの前記検出波の反射波を受信して前記検出対象物との距離を検出する距離センサ部と、
   自車両の車輪速を検出する車輪速センサ部と、
   前記検出対象物の側方を自車両で走行中に、前記距離センサ部及び前記車輪速センサ部の出力を入力し、前記車輪速センサ部で検出された車輪速から特定される自車両の移動距離に基づいて、自車両の移動に伴う前記距離センサ部の移動軌跡を示すセンサ位置データを生成するとともに、当該移動軌跡で移動する前記距離センサ部により距離が検出された検出点列を示す検出点データを取得するデータ取得部と、
   前記データ取得部で得られた検出点データから前記検出対象物のコーナー部に対応する検出点データを抽出するデータ抽出部と、
   前記データ抽出部で抽出された検出点データの検出点列を曲線近似し、近似した曲線に基づいてノイズ成分の検出点を判定し、前記検出点データから除去するノイズ成分除去部と、
   前記ノイズ成分除去部でノイズ成分が除去された検出点データの検出点列を曲線近似して、前記検出点データをデータ補完するデータ補完部と、
   前記データ補完部でデータ補完された検出点データ及び前記データ取得部で取得されたセンサ位置データに基づいて、前記検出対象物のコーナー部における前記検出波の反射点を推定する反射点推定部と、
   前記反射点推定部で推定された反射点の位置に基づいて、前記検出対象物のコーナー部の位置を判定するコーナー位置判定部と、
   前記コーナー位置判定部で判定されたコーナー部の位置に基づいて、前記検出対象物に隣接する駐車スペースの長さを計測し、自車両の駐車可否の判定結果を運転者に提示するスペース長判定部とを備え、
   前記データ取得部は、
   自車両に近い第１の検出対象物と自車両から遠い第２の検出対象物との間の駐車スペースの長さを計測する場合、
   計測開始の操作時における自車両の位置を原点として、前記第１の検出対象物の側方を走行する自車両の走行方向を座標軸とし、これに直交する座標軸を前記距離センサ部による距離検出方向とした地面に平行な第１の２次元直交座標系におけるデータとして、検出点データ及びセンサ位置データを取得し、
   自車両の走行に伴って、前記距離センサ部で前記第１の検出対象物との距離が検出されなくなり、前記第２の検出対象物との距離が検出されると、
   その時点の自車両の位置を原点として、前記第２の検出対象物の側方を走行する自車両の走行方向を座標軸とし、これに直交する座標軸を前記距離センサ部による距離検出方向とした地面に平行な第２の２次元直交座標系におけるデータとして、検出点データ及びセンサ位置データを取得するとともに、
   前記第１の２次元直交座標系にて取得された検出点データ及びセンサ位置データを前記第１の２次元直交座標系から前記第２の２次元直交座標系への写像データに変換することを特徴とする駐車支援装置。
2. データ取得部は、計測開始の操作を契機として、距離センサ部及び車輪速センサ部の出力を蓄積開始し、自車両が一定の距離以上走行するまでの間に前記距離センサ部で距離が検出されない場合、前記車輪速センサ部で検出された車輪速の蓄積を一時停止し、前記距離センサ部で新たに距離が検出されると、前記車輪速センサ部で検出された車輪速の蓄積を再開することを特徴とする請求項１記載の駐車支援装置。
3. データ抽出部は、検出対象物の側方を走行する自車両の走行方向を座標軸とし、これに直交する座標軸を距離センサ部による距離検出方向とした地面に平行な２次元直交座標系において、検出点データの検出点列の隣接した検出点同士を結線した多角線を生成し、最初の検出点と最新の検出点を対角とする長方形を、前記多角線で分割した２領域の面積比が所定の閾値以上になるまでに検出された検出点データを、前記検出対象物のコーナー部に対応する検出点データとして抽出することを特徴とする請求項１記載の駐車支援装置。
4. データ抽出部は、検出対象物の側方を走行する自車両の走行方向を座標軸とし、これに直交する座標軸を距離センサ部による距離検出方向とした地面に平行な２次元直交座標系において、検出点列の各検出点を曲線で近似した近似曲線を算出し、前記検出点列のうち、前記近似曲線に交差する検出点があり、かつ、交差した検出点の以前に検出された検出点の数が所定数以上である場合に、前記交差した検出点及びこれ以前に検出された検出点からなる検出点列を、前記コーナー部に対応する検出点データとして抽出することを特徴とする請求項１記載の駐車支援装置。
5. データ抽出部は、検出対象物の側方を走行する自車両の走行方向を座標軸とし、これに直交する座標軸を距離センサ部による距離検出方向とした地面に平行な２次元直交座標系において、検出点列の各検出点を曲線で近似した近似曲線を算出し、前記検出点列の検出点の座標とこれに対応する前記近似曲線の座標との差分値が所定の閾値未満の検出点があり、かつ、前記差分値が前記閾値未満の検出点及びこれ以前に検出された検出点の数が所定数以上である場合には、この検出点及びこれ以前に検出された検出点からなる検出点列を、前記コーナー部に対応する検出点データとして抽出することを特徴とする請求項１記載の駐車支援装置。
6. ノイズ成分除去部は、検出対象物の側方を走行する自車両の走行方向を座標軸とし、これに直交する座標軸を距離センサ部による距離検出方向とした地面に平行な２次元直交座標系において、検出点データの検出点列を近似した曲線と前記検出点データの検出点列との前記距離検出方向の座標値の差の標準偏差に一定の係数を乗じた値を閾値として、前記標準偏差の値が前記閾値を超える検出点をノイズ成分と判定して除去することを特徴とする請求項１記載の駐車支援装置。
7. ノイズ成分除去部は、検出対象物の側方を走行する自車両の走行方向を座標軸とし、これに直交する座標軸を距離センサ部による距離検出方向とした地面に平行な２次元直交座標系において、検出点データの検出点列を近似した曲線と前記検出点データの検出点列との前記距離検出方向の座標値の差の標準偏差に対して第１の係数を乗じて第２の係数を加えた値を閾値とし、前記近似した曲線の内側と外側とで前記第１の係数及び前記第２の係数を固有値として、前記標準偏差の値が前記閾値を超える検出点をノイズ成分と判定して除去することを特徴とする請求項１記載の駐車支援装置。
8. データ補完部は、検出点列の最も端の検出点を基準として検出点とセンサ位置のそれぞれが自車両の走行方向に一定の間隔になるよう検出点データ及びセンサ位置データを変換することを特徴する請求項１記載の駐車支援装置。
9. 反射点推定部は、検出対象物の側方を走行する自車両の走行方向を座標軸とし、これに直交する座標軸を距離センサ部による距離検出方向とした地面に平行な２次元直交座標系において、検出点データ及びセンサ位置データに基づいて各センサ位置を中心としセンサ位置から検出点までの距離を半径とする円をそれぞれ想定し、隣り合う検出点を通る２つの円の交点を反射点と推定することを特徴とする請求項１記載の駐車支援装置。
10. 検出対象物の側方を走行する自車両の走行方向を座標軸とし、これに直交する座標軸を距離センサ部による距離検出方向とした地面に平行な２次元直交座標系において、反射点推定部で推定された反射点列に基づいてコーナー部の曲率半径を求め、この曲率半径を用いて前記反射点列で最も端部にある反射点からコーナー端点までの間隔を補う補正を行い、前記コーナー部の位置座標を求めるコーナー位置補正部を備えたことを特徴とする請求項１記載の駐車支援装置。
11. コーナー位置補正部は、反射点列の最も端部にある反射点から順に隣り合う反射点間のベクトル距離をそれぞれ求め、ベクトル距離が所定の閾値以下となる反射点群をコーナー部における反射点列とし、この反射点列の各反射点間のベクトル距離の分散値を、曲線上の点列の隣り合う各点間のベクトル距離の標準偏差とこの曲線の曲率半径の関係式に代入することにより、前記コーナー部の曲率半径を算出することを特徴とする請求項１０記載の駐車支援装置。
12. コーナー位置補正部は、反射点列の最も端部にある反射点から順に隣り合う反射点間のベクトル距離をそれぞれ求め、ベクトル距離が所定の閾値以下となる反射点群をコーナー部における反射点列とし、この反射点列の各反射点間のベクトル距離の平均値を、曲線上の点列の隣り合う各点間のベクトル距離の平均値とこの曲線の曲率半径の関係式に代入することにより、前記コーナー部の曲率半径を算出することを特徴とする請求項１０記載の駐車支援装置。
13. コーナー位置補正部は、コーナー部で最も端にある反射点を含む近傍の少なくとも３つの反射点を通る円の半径を前記コーナー部の曲率半径として算出することを特徴とする請求項１０記載の駐車支援装置。
14. 検出対象物の側方を走行する自車両の走行方向を座標軸とし、これに直交する座標軸を距離センサ部による距離検出方向とした地面に平行な２次元直交座標系において、コーナー部における反射点列で最も端部にある反射点の位置の前記距離検出方向の座標と前記検出対象物の前記自車両の走行方向に平行な部分の前記距離検出方向の座標との差分値を算出し、算出した差分値を用いて前記反射点列で最も端部にある反射点からコーナー端点までの間隔を補う補正を行い、前記コーナー部の位置座標を求めるコーナー位置補正部を備えたことを特徴とする請求項１記載の駐車支援装置。
15. コーナー位置補正部は、自車両の走行方向に平行な直線に繋がる円弧上の点列の点とその中心とを結んだ線分が距離検出方向に対してなす角度と前記円弧の曲率半径と前記円弧上の点から前記直線までの距離との関係式、前記角度、及び、算出した差分値を用いて、前記反射点列で最も端部にある反射点からコーナー端点までの間隔を算出することを特徴とする請求項１４記載の駐車支援装置。
16. コーナー位置補正部は、コーナー部における反射点列を同一円上の点とみなし、前記円の中心に対して反射点がなす角度の隣り合う反射点間での変化量を用いて、この円の曲率半径を前記コーナー部の曲率半径として算出することを特徴とする請求項１０記載の駐車支援装置。
17. コーナー位置補正部は、コーナー部における反射点列の各反射点の座標値の平均値を重心として前記各反射点と前記重心の位置との乖離距離の分散値を算出し、算出した分散値を、曲線上の点列の重心と各点との乖離距離の分散値と前記曲線の曲率半径との関係式に代入することにより、前記コーナー部の曲率半径を算出することを特徴とする請求項１０記載の駐車支援装置。

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