JP6169544B2 - 走行支援制御装置 - Google Patents

Description

この発明は、自動運転走行が可能な車両（制御対象車両）を含む所定領域を外部カメラにより撮像して画像情報を取得し、取得した前記画像情報に基づき前記所定領域内での前記制御対象車両の前記自動運転走行を支援する走行支援制御装置に関する。

近時、特許文献１に示すように、駐車施設側の管理センタが、車両状態情報を送信してきた自動運転走行が可能な制御対象車両に対して、駐車場内の空き駐車位置空間（駐車スペース）までの走行経路を自動的に決定し、自動運転機能を利用し前記制御対象車両を前記駐車スペースまで誘導する駐車場管理装置が提案されている。

特許文献１の駐車場管理装置では、駐車場の入口において、自動運転走行が可能な制御対象車両から運転者が降車した後、駐車場内の監視カメラ（インフラカメラともいう。）により取得される画像情報と、前記制御対象車両の車載センサにより取得されるセンサ情報とにより前記駐車スペースまで、前記制御対象車両を自動運転走行させる旨が記載されている（特許文献１の［００２３］、［００３８］、［００３９］、［００４３］、［００４４］、［００５３］）。

特開２０１１−５４１１６号公報

ところで、自動運転走行が可能な車両では、駐車施設内の自動運転走行中に、他車両等の障害物との衝突を自動で回避しながら駐車スペースまで走行することが必須である。

特許文献１には、自動運転走行が可能な車両に設けられたミリ波センサ等を含む車載センサにより他車両等の障害物との衝突を自動で回避するようにすることが記載されている（特許文献１の［００２３］、［００９１］）。

ところが、車載センサにより他車両等の障害物との衝突を自動で回避するためには、車両の前後方向及び左右方向の周方向の全方向に対する車載センサが必要となり、車両コストが増大する。

なお、特許文献１には、車両自体が自動で衝突を回避するレベルのものがない場合でも、路側における駐車場内監視精度のレベルが高く、車両が駐車場内を走行中に逐次路側から指示を与えることが可能であれば、路側において遠隔で車両を制御する形で、同様の効果を得ることが可能であると考えられる、と記載されている（特許文献１の［００９１］）。

しかしながら、路側のインフラカメラを利用する場合、制御対象車両自体を障害物と看倣してしまうという課題があるが、特許文献１には、制御対象車両自体を障害物とは看倣さないとする課題解決処理については何も記載されていない。

この発明は、このような課題を考慮してなされたものであり、制御対象車両以外に配置されたカメラにより取得される画像情報に基づき、所定領域内で、前記制御対象車両の自動運転走行の支援を行う際に、制御対象車両領域から実在しない障害物を誤認識する可能性を防止することの可能な走行支援制御装置を提供することを目的とする。

この発明に係る走行支援制御装置は、自動運転走行が可能な制御対象車両を含む所定領域を撮像して画像情報を取得する前記制御対象車両以外に配置された少なくとも１つのカメラと、前記カメラにより取得された前記画像情報に基づき、前記所定領域内での前記制御対象車両の前記自動運転走行を支援する走行支援部と、前記カメラにより取得された前記画像情報に基づき、前記制御対象車両の位置を把握する位置把握部と、前記位置把握部により把握された前記制御対象車両の前記位置に基づき、前記カメラにより取得された前記画像情報から少なくとも制御対象車両領域を除外する制御対象車両領域除外部と、を備え、前記走行支援部は、前記制御対象車両領域除外部により前記制御対象車両領域が除外された前記所定領域内での障害物を認識しながら前記制御対象車両の前記自動運転走行の支援を行う。

この発明によれば、制御対象車両以外に配置された少なくとも１つのカメラにより取得された画像情報に基づき前記制御対象車両の自動運転走行を支援する所定領域内で、少なくとも制御対象車両領域を除外するようにしたので、前記制御対象車両領域から実在しない障害物を誤認識する可能性が防止される。

この場合、前記位置把握部は、前記カメラにより取得された前記画像情報に基づき、前記制御対象車両の前記位置を把握する際、前記制御対象車両から該制御対象車両の車両識別情報を取得し、取得した前記車両識別情報を参照して、前記画像情報から前記制御対象車両の前記位置を把握してもよい。このように、位置把握部は、制御対象車両から該制御対象車両の車両識別情報を取得し、取得した前記車両識別情報を参照して、前記画像情報から前記制御対象車両の前記位置を把握するようにしたので、前記画像情報から前記制御対象車両を正しく認識することができる。

また、前記位置把握部は、前記カメラにより取得された前記画像情報に基づき、前記制御対象車両の前記位置を把握する際、前記制御対象車両から該制御対象車両の自己位置情報を受信し、受信した前記自己位置情報を参照して、前記画像情報から前記制御対象車両の前記位置を把握するようにしてもよい。このように、位置把握部は、制御対象車両から該制御対象車両の自己位置情報を受信し、受信した前記自己位置情報を参照して、前記画像情報から前記制御対象車両の前記位置を把握するようにしたので、前記画像情報から前記制御対象車両を正しく認識することができる。

上記の制御対象車両領域除外部は、前記カメラにより取得された前記画像情報から少なくとも前記制御対象車両領域を除外する際、前記制御対象車両から該制御対象車両の車両識別情報を取得し、取得した前記車両識別情報を参照して除外するようにしてもよい。このように、制御対象車両領域除外部は、制御対象車両から該制御対象車両の車両識別情報を取得し、取得した前記車両識別情報を参照して、カメラにより取得された画像情報から少なくとも制御対象車両領域を除外するようにしたので、前記画像情報から前記制御対象車両領域を正確に除外することができる。

さらに、光源からの光の照射によって前記制御対象車両によりできる影部領域を推定し、推定した前記影部領域を前記カメラにより取得された前記画像情報から除外する影部領域除外部を備えることが好ましい。このように、影部領域除外部は、光の照射によって制御対象車両によりできる影部領域を推定し、推定した前記影部領域を前記カメラにより取得された前記画像情報から除外するようにしたので、前記制御対象車両及び前記影部領域を障害物と誤認識する可能性が防止される。

この場合、前記影部領域除外部は、前記光の照射によって前記制御対象車両によりできる前記影部領域を推定する際、前記制御対象車両から該制御対象車両の車両識別情報を取得し、取得した前記車両識別情報により前記制御対象車両の車両形状を認識し、認識した前記車両形状に応じて前記影部領域を推定するようにしてもよい。このように、前記影部領域除外部は、制御対象車両から取得した車両識別情報により前記制御対象車両の車両形状を認識し、認識した前記車両形状に応じて、前記光の照射によって前記制御対象車両によりできる影部領域を推定するようにしたので、前記影部領域を正確に除外することができる。

上記の影部領域除外部は、前記光の照射によって前記制御対象車両によりできる前記影部領域を推定する際、カレンダタイマによる時刻に応じて前記制御対象車両の前記影部領域を推定するようにしてもよい。このように、前記影部領域除外部は、カレンダタイマによる時刻に応じて前記制御対象車両の前記影部領域を推定するようにすることで、日射時間・日射方向が既知の光源である太陽光等を原因として前記制御対象車両によりできる前記影部領域を正確に推定することができる。

また、上記の影部領域除外部は、前記所定領域を照明する灯火に応じて前記制御対象車両の前記影部領域を推定するようにしてもよい。このように、前記影部領域除外部は、前記所定領域を照明する光源である灯火に応じて前記制御対象車両の前記影部領域を推定するようにすることで、灯火時間及び光の照射方向が既知の前記灯火よって前記制御対象車両によりできる前記影部領域を正確に推定することができる。

さらに、上記の影部領域除外部は、前記カメラと前記光源と前記制御対象車両との位置関係に基づき、前記光源からの前記光の照射によってできる前記影部領域の発生の有無を検証するようにしてもよい。このように、前記影部領域除外部が、前記カメラと前記光源と前記制御対象車両との位置関係に基づき、前記光源からの前記光の照射によってできる前記影部領域の発生の有無を検証するようにしたので、前記影部領域の発生の有無を確実に認識することができる。

この発明によれば、制御対象車両以外に配置された少なくとも１つのカメラにより取得された画像情報に基づき前記制御対象車両の自動運転走行を支援する所定領域内で、少なくとも制御対象車両領域を除外するようにしたので、前記制御対象車両領域から実在しない障害物を誤認識する可能性が防止される。

この実施形態に係る走行支援制御装置が組み込まれた駐車施設の概略平面図である。 自動運転走行が可能な制御対象車両に取り付けられている各種センサの概略位置を示す概略平面図である。 走行支援制御装置と車両とからなる駐車支援システムの構成を示すブロック図である。 インフラカメラによる車両の認識模式図である。 図４の状態での各インフラカメラによる撮影画像の説明図である。 インフラカメラによる移動障害物の検出の説明図である。 駐車支援制御装置と車両側の各処理を示すフローチャートである。 駐車施設における入庫位置から駐車位置への移動経路の説明図である。 図７のフローチャート中、ステップＳ６の車両認識・追跡処理の詳細フローチャートである。 ２台同時協調自動走行による障害物回避支援を含む駐車支援の説明図である。 対象車両領域除外部等による処理を示すフローチャートである。 制御対象車両が映し込まれたインフラカメラによる撮影画像の説明図である。 図１３Ａは、制御対象車両の３次元モデルの透視図である。図１３Ｂは、制御対象車両に３次元モデルを重畳した画像の説明図である。図１３Ｃは、重畳領域を非検出領域に設定したことを示す説明図である。 対象車両領域除外部と影部領域除外部による処理を示すフローチャートである。 図１５は、影が落ちている制御対象車両が映し込まれたインフラカメラによる画像の説明図である。 図１６Ａは、図１５の制御対象車両に３次元モデル図を重畳し非検出領域に設定したことを示す説明図である。図１６Ｂは、影モデル生成処理の説明図である。図１６Ｃは、制御対象車両に３次元モデルと影モデルを重畳した重畳領域を非検出領域に設定したことを示す説明図である。 影モデル生成処理の他の説明図である。

以下、この発明に係る走行支援制御装置について、これが組み込まれた駐車施設との関係において好適な実施形態を挙げ、添付の図面を参照しながら詳細に説明する。

図１は、この実施形態に係る走行支援制御装置１０が組み込まれた駐車施設１２を示す概略平面図、図２は、自動運転走行が可能な制御対象車両（単に、車両ともいう。）１００に取り付けられている各種センサの概略位置を示す概略平面図、図３は、走行支援制御装置１０と車両１００とからなる駐車支援システム１４の構成を示すブロック図である。

なお、既に駐車中の車両１００ａも同様の構成であるが、煩雑を回避するために、基本的には、車両１００を例として説明する。

図２に示すように、車両１００の重心近傍にヨーレートセンサ２２が設置されている。ヨーレートセンサ２２の出力（ヨーレート：角速度）を積分することにより車両１００の向き、すなわち車両方向を検出することができる。このため、ヨーレートセンサ２２は、車両方向センサとして機能する。車両方向センサとしては、ヨーレートセンサ２２に代替して、地磁気センサや各種ジャイロを利用することができる。

車両１００のステアリングシャフト（不図示）に操舵角センサ２８が設置されている。操舵角センサ２８により前輪３０（右前輪３０Ｒと左前輪３０Ｌ）の（車両１００の）舵角が検出される。

車両１００の後輪２４（右後輪２４Ｒと左後輪２４Ｌ）に近接して車輪速センサ２６（右車輪速センサ２６Ｒと左車輪速センサ２６Ｌ）が設置されている。車輪速センサ２６に基づき車速が検出されると共に、前後輪３０、２４の径を参照して移動距離が検出される。従って、車輪速センサ２６は、距離センサとしても機能する。

図示しないダッシュボード等にＧＰＳセンサ３２（位置検出センサ）が設置されている。ＧＰＳセンサ３２により車両１００の位置（緯度、経度、高さ）が検出される。ＧＰＳセンサ３２は車両１００の位置センサとして機能するが、位置センサとしては、ＧＰＳセンサ３２に代替して、あるいはＧＰＳセンサ３２と併用して、一定の距離あるいは一定の時間毎の走行距離と走行方位を車輪速センサ２６とヨーレートセンサ２２（車輪速センサ２６とヨーレートセンサ２２とにより位置検出センサが形成される。）により検出して座標原点からの自車位置を、いわゆる慣性航法により算出することもできる。なお、慣性航法の場合、スタート点位置、例えば、図１に示す入庫位置（入庫スペース、入庫空間）１０２（入庫位置１０２Ａ、入庫位置１０２Ｂのいずれか）を前記座標原点に設定する。

また、車両１００の図示しないシフトノブの近傍にはシフト位置センサ３４（前進・後進検出センサ）が設置されている。シフト位置センサ３４により車両１００の前進又は後進を検出することができる。

図３に示すように、自動運転走行に必要な上記の各種センサをまとめてセンサ５０という。この場合、慣性航法による自車位置は、車内ＬＡＮ等の車内通信線５４で相互に接続されている統括ＥＣＵ５２により計算され、慣性航法が実行される。なお、ＥＣＵは、電子制御装置（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）であって、マイクロコンピュータを含む計算機であり、ＣＰＵ（中央処理装置）、メモリであるＲＯＭ（ＥＥＰＲＯＭも含む。）、ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）、その他、Ａ／Ｄ変換器、Ｄ／Ａ変換器等の入出力装置、計時部としてのタイマ等を有しており、ＣＰＵがＲＯＭに記録されているプログラムを読み出し実行することで各種機能実現部（機能実現手段）、例えば制御部、演算部、及び処理部等として機能する。

統括ＥＣＵ５２は、自動運転ＥＣＵ５６に電気的に接続されると共に、車内通信線５４を通じて、操舵制御ＥＣＵ５８、ブレーキＥＣＵ６０、及び駆動力ＥＣＵ６２に接続されている。統括ＥＣＵ５２と自動運転ＥＣＵ５６にて自動運転ユニット５７が構成されるが、１つのＥＣＵにまとめてもよい。

自動運転ＥＣＵ５６の記憶部には、車両１００の種別等を記憶する車両識別情報記憶部（車両種別情報記憶部ともいう。）６４が設けられ、この車両識別情報記憶部６４には、当該車両１００の３次元モデル（ここでは、外形形状を示す３次元ワイヤフレームモデルやサーフェイスモデルで、実体は、そのモデルのデータからなる。）Ｄｍと３次元モデルＤｍ中での後輪車軸の中点位置座標であるモデル基準位置座標Ｃｍの他、車両１００の外接直方体に対応する車両１００の大きさ（全長、全幅、全高）の寸法と、ホイールベース長と、トレッド幅が、車両１００の種別を規定する情報（データ）として予め記憶されている。車両１００の最小回転半径を前記情報に含めておいてもよい。

なお、図１及び図２において、車両１００、１００ａ中に描いている符号Ｃｍ´は、３次元モデルＤｍ中のモデル基準位置座標Ｃｍではなく、実際の車両１００、１００ａの後輪車軸２５（図２参照）の中点位置座標である実車両基準位置座標Ｃｍ´を表している。

駐車施設１２の入口１１６近傍に設置されている駐車支援制御装置１２０が車両１００の種別等を取得する（後述する。）ために、車両１００の３次元モデルＤｍとモデル基準位置座標Ｃｍと、実車両基準位置座標Ｃｍ´と、大きさ（全長と、全幅と、全高）（車両寸法）と、ホイールベース長と、トレッド幅等とからなる情報を自動運転ＥＣＵ５６の車両識別情報記憶部６４に直接的に記憶しておいてもよいが、これに代替して、駐車支援制御装置１２０がこれらの情報を間接的に得るための、車両のメーカー名、車両の名称、車両のグレードを車両１００の種別として車両識別情報記憶部６４に記憶しておいてもよい。これら車両のメーカー名、車両の名称、及び車両のグレードからなる車両１００の識別情報を利用して、駐車支援制御装置１２０は、いわゆるインターネット上のビッグデータあるいは該当サーバ装置から前記インターネットを経由して当該車両１００の３次元モデルＤｍとモデル基準位置座標Ｃｍと、後輪車軸２５の中点位置座標である実車両基準位置座標Ｃｍ´と、大きさ（全長と、全幅と、全高）（車両寸法）と、ホイールベース長と、トレッド幅及び最小回転半径等を取得することができる。

車両１００の識別情報には、上述した車両１００の３次元モデルＤｍとモデル基準位置座標Ｃｍと、実車両位置座標Ｃｍ´と、大きさ（全長と、全幅と、全高）（車両寸法）と、ホイールベース長と、トレッド幅と、最小回転半径の他に、前後オーバーハング、最大重量、及びナンバープレート情報｛プレートの大きさ、プレート上の登録番号等の表示（文字・数字等）｝を含めてもよい。なお、ナンバープレート情報は、駐車支援制御装置１２０が、インフラカメラ１０６（後述）による画像情報である撮影画像から認識し取得することもできる。

操舵制御ＥＣＵ５８は、車両１００の操舵機構（不図示）を駆動制御して、この実施形態では前輪３０の舵角を制御する。ブレーキＥＣＵ６０は、前後輪３０、２４の全４輪をそれぞれ独立にブレーキ制御し、停止を含めた車両１００の挙動を制御する。

駆動力ＥＣＵ６２は、それぞれ不図示のエンジン及び（又は）モータを駆動制御してトランスミッションを通じて又は直接的に車両１００の前輪３０及び又は後輪２４に回転駆動力を付与して車両１００を走行させる制御を行う。

センサ５０の情報は、統括ＥＣＵ５２、操舵制御ＥＣＵ５８、ブレーキＥＣＵ６０及び駆動力ＥＣＵ６２において、必要とされるものが共用される。

統括ＥＣＵ５２は、自動運転ＥＣＵ５６に電気的に接続されている。

図１に示すように、この実施形態において、車両１００が自動運転される所定領域（所定エリア）である駐車施設１２は、例えば、数１０ｍ四方の路面１０４を有し、略四角形の路面１０４の四隅に、広角な固定カメラであるインフラカメラ（監視カメラ）１０６（１０６ａ、１０６ｂ、１０６ｃ、１０６ｄ）が設置されている。

インフラカメラ１０６は、それぞれのインフラカメラ１０６ａ〜１０６ｄの視線（光軸）が、略四角形の路面１０４の対角線上内側下方を向くように取り付けられ、それぞれのインフラカメラ１０６が、駐車施設１２の入口１１６（１１６Ａ、１１６Ｂ）近傍を含む路面１０４の略全域を撮影できるように構成され、設置調整されている。換言すれば、各インフラカメラ１０６ａ〜１０６ｄにより、駐車施設１２の入口１１６近傍の車両１００や、駐車施設１２内の車両１００（駐車中の車両を含む。）を含む移動体を全て撮影（広角撮影）でき、追跡乃至監視することができるようになっている。

インフラカメラ１０６は、乗降端末等の駐車支援制御装置１２０に電気的に接続されている（図３参照）。インフラカメラ１０６と駐車支援制御装置１２０とによりこの実施形態に係る走行支援制御装置１０が構成される。この実施形態では、インフラカメラ１０６で撮影された後述する撮影画像１０８に対して、各種の画像処理等が、駐車支援制御装置１２０により実行される。なお、インフラカメラ１０６ａには、日射量を検出する日射センサ１５１が設けられ、検出された日射量情報（日射量信号）は、駐車支援制御装置１２０に供給されるようになっている。

駐車支援制御装置１２０は、計算機を含んで構成され、前記したＥＣＵと同様に、ＣＰＵ、メモリであるＲＯＭ（ＥＥＰＲＯＭも含む。）、ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）等の記憶部１１８、その他、Ａ／Ｄ変換器、Ｄ／Ａ変換器等の入出力装置、計時部としてのタイマ等を有しており、ＣＰＵが記憶部１１８のＲＯＭに記録されているプログラムを読み出し実行することで各種機能実現部（機能実現手段）として機能する。

この実施形態において、駐車支援制御装置１２０は、インフラカメラ１０６により取得された画像情報に基づき所定領域である駐車施設１２内での制御対象車両１００の自動運転走行を支援する走行支援部１５２と、インフラカメラ１０６により取得された前記画像情報に基づき、制御対象車両１００の位置を把握する位置把握部１５４と、位置把握部１５４により把握された制御対象車両１００の前記位置に基づき、インフラカメラ１０６により取得された前記画像情報から少なくとも制御対象車両領域を除外する制御対象車両領域除外部（対象車両領域除外部）１５６と、光源（太陽や駐車施設１２に設置された灯火）からの光の照射によって制御対象車両１００によりできる影部領域を推定し、推定した前記影部領域をインフラカメラ１０６により取得された前記画像情報から除外する影部領域除外部１５８と、カレンダタイマ１６０とを備える。この実施形態のカレンダタイマ１６０は、日時等を計時するタイマと、タイマによって計時された日時に基づく暦情報と、将来の日時に対応させた太陽光の照射時間、照射方向の太陽光照射情報を内蔵している。さらに、記憶部１１８には、駐車施設１２に設置された図示していない灯火の灯火時間及び照射方向の灯火情報が記憶されている。

ここで、走行支援制御装置１０（インフラカメラ１０６と駐車支援制御装置１２０）の基本的な機能、動作について説明する。

例えば、図４に示すように、駐車施設１２の路面１０４上に配置された車両１００を撮影したとき、図５に模式的に示すように、インフラカメラ１０６ａ、１０６ｂ、１０６ｃ、１０６ｄに対応してそれぞれ画像情報である撮影画像（車両抽出用画像ともいう。）１０８ａ、１０８ｂ、１０８ｃ、１０８ｄが抽出され、撮影画像１０８（１０８ａ〜１０８ｄ）から駐車支援制御装置１２０の画像処理、ここでは、公知のフレーム間差分法等により、移動体である車両１００を検出して車両１００を切り出した画像情報である撮影画像（車両画像）１１０（１１０ａ、１１０ｂ、１１０ｃ、１１０ｄ）を取得することができる。なお、フレーム間差分法に限らず、予め、規定の光量下でインフラカメラ１０６により車両１００等の移動体の存在しない入口１１６を含む路面１０４の撮影画像（基準撮影画像という。）を撮影しておき、移動体が進入した際の撮影画像１０８を光量補正した上で前記基準撮影画像との差分画像（差分法による画像）から移動体である車両１００等を切り出す（検出する）こともできる。光量補正は、インフラカメラ１０６又は駐車支援制御装置１２０で実行することができる。

駐車支援制御装置１２０は、車両１００を切り出したとき、当該車両１００の種別を検出（認識、追跡）するために当該車両１００の大きさを表す外接直方体を設定し、車両寸法（全長と、全幅と、全高）を検出する。また、同時に、タイヤホイールとタイヤを検出し、ホイールベース長と、トレッド幅を得る。必要に応じて、前後オーバーハングを得る。なお、車両１００が入口１１６又は入庫位置１０２に位置するときには、車両１００の大きさを表す外接直方体を表す車両寸法（全長と、全幅と、全高）、及びホイールベース長と、トレッド幅を最小限情報として必ず取得し自己の記憶部１１８に記憶することができるようにインフラカメラ１０６の視野を予め調整している。

その際、入口１１６及び入庫位置１０２を除く路面１０４上では、外接直方体が仮に検出できない場合でも、車両１００の上面、側面、前面、及び背面の少なくとも１面（上面視等の１面視）が検出できるので、検出した一面とホイールベース長又はトレッド幅に基づき入庫位置１０２から駐車位置（駐車区画又は駐車位置空間ともいう。）１２１〜１２５まで自動走行する車両１００を追跡することができる。

図５に示すように、インフラカメラ１０６ａによる撮影画像１１０ａでは、車両１００の右前部と右側面を確認（追跡）することができ、この撮影画像１１０ａから駐車支援制御装置１２０によりタイヤホイールの形状、前輪３０と後輪２４との間のホイールベース長、前後オーバーハング、及び前面のエムブレムから前輪３０Ｒのタイヤホイールまでの距離等の車両１００の種別を表す特徴点パターン（特徴点又は特徴パターンともいう。）（車両１００の種別）を抽出することができる。

インフラカメラ１０６ｂによる撮影画像１１０ｂでは、車両１００の後部と後部上面を確認（追跡）することができ、この撮影画像１１０ｂから駐車支援制御装置１２０により後部バンパーに埋め込まれたリフレクタの形状、リフレクタ間の距離、リフレクタとエムブレム間の距離、及び後輪２４Ｒ、２４Ｌ間のトレッド幅等の車両１００の特徴点パターン（車両１００の種別）を抽出することができる。

インフラカメラ１０６ｃによる撮影画像１１０ｃでは、車両１００の前部を確認（追跡）することができ、この撮影画像１１０ｃから駐車支援制御装置１２０により前輪３０Ｒ、３０Ｌ間のトレッド幅、前面のエムブレムと前輪３０までの距離、フロントランプの形状、及びエムブレムとナンバープレートとの間の距離等の車両１００の特徴点パターン（車両１００の種別）を抽出することができる。

インフラカメラ１０６ｄによる撮影画像１１０ｄでは、車両１００の左前部と左側面を確認することができ、この撮影画像１１０ｄから駐車支援制御装置１２０によりタイヤホイールの形状、ホイールベース長、及び前面のエムブレムから前輪３０Ｌのタイヤホイールまでの距離等の車両１００の特徴点パターン（車両１００の種別）を抽出することができる。

さらに、例えば、図６に示すように、駐車施設１２の路面１０４内に、ボールや人等の予め記憶している車両１００の外観形状と明らかに異なる、車両１００に対する移動障害物１１２（本例では移動するボール）、移動障害物１１４（本例では、人）が入ってきた場合、インフラカメラ１０６の撮影画像１０８に基づき、上述した差分法等によりこれら移動障害物１１２、１１４を駐車支援制御装置１２０により検出（認識）することができる。

図１に示すように、路面１０４上には、駐車施設１２の入庫位置（入庫区画又は入庫位置空間ともいう。）１０２（１０２Ａ、１０２Ｂ）を示す四角形（一辺が開口の四角形）の白線の区画の他、駐車位置１２１〜１２５を示す四角形の白線の区画、及びＴ字状の白線のガイドライン１２８が引かれており、これら区画やライン情報の位置情報（座標情報又は地図情報ともいう。）は、予め駐車支援制御装置１２０の記憶部１１８に記憶されている。

さらに、駐車支援制御装置１２０の記憶部１１８には、入庫位置１０２Ａ、１０２Ｂに車両１００が入庫したとき、入庫した車両１００の種別｛車両１００の大きさ（全長と、全幅と、全高）（車両寸法）と、ホイールベース長と、トレッド幅（正確には、操舵輪、通常、前輪３０のトレッド幅）｝に応じた各移動経路が予め生成され、記憶部１１８に記憶される。また、最小回転半径は、ホイールベース長とトレッド幅に基づき予め設定（記憶）し、又は計算（予測）できるようにしている。なお、記憶部１１８は、駐車支援制御装置１２０の記憶部１１８ではなく、通信回線で駐車支援制御装置１２０に接続される外部サーバ（外部配信部）の記憶部とし、この記憶部に記憶しておいて読み出すようにしてもよい。

駐車支援制御装置１２０は、インフラカメラ１０６の撮影画像１０８、１１０により取得される、入口１１６及び入庫位置１０２に位置する車両１００、及び路面１０４内のいずれの位置に存在する車両１００の外接直方体の大きさ（全長と、全幅と、全高）あるいは外接直方体の一面、ホイールベース長、及びトレッド幅を前記車両の種別と比較する（いわゆるパターンマッチングする）ことにより当該車両１００を検出（追跡）することができる。

駐車施設１２の駐車支援制御装置１２０と車両１００の自動運転ＥＣＵ５６とは、ＤＳＲＣ方式（狭域無線通信方式）等の双方向無線通信により情報の伝送を行うようになっている。

この実施形態に係る走行支援制御装置１０は、基本的には以上のように構成され、機能、動作するものであり、次に、より詳しい動作について図７に示すフローチャートに基づいて詳しく説明する。

ステップＳ１にて、駐車支援制御装置１２０による初期処理が実行される。

この初期処理では、車両１００が入庫位置１０２に入ったことがインフラカメラ１０６の撮影画像１０８から駐車支援制御装置１２０の位置把握部１５４により検出されると、走行支援部１５２により車両１００の種別が認識される。

車両１００の種別の認識は、インフラカメラ１０６から車両１００を撮影した撮影画像１０８を受信したとき、駐車支援制御装置１２０の走行支援部１５２が、車両１００の種別を問い合わせるリクエスト信号を車両１００の自動運転ユニット５７に送信する。自動運転ユニット５７は、前記リクエスト信号を受信したとき、車両識別情報記憶部６４に記憶されている車両１００の種別｛車両１００の外接直方体に対応する車両１００の３次元モデルＤｍと３次元モデルＤｍ中でのモデル基準位置座標Ｃｍの他、大きさ（全長と、全幅と、全高）の寸法と、ホイールベース長と、トレッド幅｝を駐車支援制御装置１２０に送信し、駐車支援制御装置１２０の走行支援部１５２は、受信した車両１００の種別を認識し記憶部１１８に記憶する。

車両１００が、例えば、図１に示すように、入庫位置１０２Ｂに入ったこと、入っていることが検出されると、ステップＳ１の初期処理が終了するので、次に、ステップＳ２にて、インフラカメラ１０６からの撮影画像１０８に基づき、又は、自動運転ユニット５７からのシフト位置センサ３４による情報に基づき、駐車支援制御装置１２０の走行支援部１５２により、車両１００の向き（後進向きか前進向きか）が検出される。

次いで、ステップＳ３にて、駐車支援制御装置１２０に設置されている自動駐車開始ボタン（不図示）が車両１００から降車した運転者等により押された等の操作結果により発生する駐車支援開始信号を受信したか否かが駐車支援制御装置１２０により判定される。

駐車支援開始信号を受信したとき（ステップＳ３：ＹＥＳ）、ステップＳ４にて、駐車支援制御装置１２０の走行支援部１５２は、ステップＳ１にて選択した空き駐車位置（ここでは、駐車位置１２４とする。）までの移動経路を、入庫位置１０２Ｂに入庫している車両１００の種別に基づき、生成乃至選択する。

ここでは、例えば、図８に示すように、入庫位置１０２Ｂから駐車位置１２４までの移動経路１３０が走行支援部１５２により生成される。移動経路１３０は、基本的には、車両１００のステアリングの舵角（直進では０［ｄｅｇ］）と、この舵角を維持した車両１００の走行距離との組み合わせの積算値として計算される。

なお、移動経路１３０は、駐車施設１２の路面１０４上、例えば、路面１０４の図１、図８上、左上隅が、インフラカメラ１０６、図示しない光源（太陽や灯火）、及び車両１００等の対象物が配置されるワールド座標の原点とされてＸ−Ｚ平面上で規定される。ワールド座標の原点からみて右方向をＸ軸、下方向（奥行き方向）をＺ軸、垂直上方向をＹ軸としている。

なお、制御対象であり対象物の車両１００の３次元モデルＤｍは、個々にローカル座標系を形成するが、ローカル座標系の座標原点は、上述したモデル基準位置座標Ｃｍであり、図８に示すように、車両１００の後ろ方向をｚ軸、後輪車軸２５に平行する方向をｘ軸、垂直上方向をｙ軸としている。この場合、図８では、車両１００の実基準位置座標Ｃｍ´にモデル基準位置座標Ｃｍを一致させた状態を示している。

次いで、ステップＳ５にて、駐車支援制御装置１２０の走行支援部１５２から車両１００の自動運転ＥＣＵ５６に対して自動走行開始指示及び移動経路１３０の情報（前記積算値）が送信される。

車両１００側の自動運転ＥＣＵ５６は、ステップＳ３１にて、自動走行開始指示待ちの状態とされており、自動走行開始指示を受信したとき（ステップＳ３１：ＹＥＳ）、ステップＳ３２にて自動走行制御及び車両位置・方向検出処理を順次（所定走行距離毎あるいは所定時間毎）行う。

すなわち、ステップＳ３２にて、車両位置は、操舵角センサ２８と車輪速センサ２６とヨーレートセンサ２２の各出力に基づく慣性航法による走行の結果又はＧＰＳセンサ３２の順次受信位置により検出乃至算出する。慣性航法による走行軌跡の算出は、統括ＥＣＵ５２により実行され、算出結果が自動運転ＥＣＵ５６を介して駐車支援制御装置１２０の位置把握部１５４に順次送信される。車両方向は、シフト位置センサ３４によるシフト位置（前進位置、後進位置）により統括ＥＣＵ５２により検出される。

次いで、ステップＳ３３にて、検出結果に基づく車両１００の方向（前進位置に対応する前向き走行方向か、後進位置に対応する後ろ向き走行方向）と、車両位置が順次自動運転ＥＣＵ５６を介して駐車支援制御装置１２０に送信される。

送信後、ステップＳ３４にて、自動運転ＥＣＵ５６は、駐車支援制御装置１２０から自動走行終了指示を受信したか否かを判定し、受信していない場合には（ステップＳ３４：ＮＯ）、ステップＳ３２に戻り、ステップＳ３２の処理を続行する。

一方、車両位置・方向の情報の受信により、車両１００の自動走行（自動駐車のための走行）を検出した駐車支援制御装置１２０の位置把握部１５４は、ステップＳ６の車両認識・追跡処理を行う。

図９は、ステップＳ６の車両認識・追跡処理の詳細フローチャートである。

ステップＳ６ａにて、駐車支援制御装置１２０は、自動運転ＥＣＵ５６からの車両位置・方向の情報を受信（取得）すると、次のステップＳ６ｂにて、インフラカメラ１０６からの撮影画像（上述した図５に示した撮影画像１１０ａ、１１０ｂ、１１０ｃ、１１０ｄ等）に基づき、車両１００の相対的な姿勢（各インフラカメラ１０６から見た車両１００の見え方）を確定する。

次いで、ステップＳ６ｃにて、ステップＳ６ｂで確定した姿勢から車両１００の側面が見える撮影画像１１０があるか否かを判定し、側面が見える撮影画像１１０がある場合には（ステップＳ６ｃ：ＹＥＳ）、ステップＳ６ｄにて、基本的には存在する筈である側面が見える撮影画像１１０から上述した側面に係る車両１００の種別を判別する特徴点パターン（タイヤホイールの形状、ホイールベース長等）を抽出し、ステップＳ６ｅにて、抽出した特徴点パターン（車両１００の種別）が前回抽出した特徴点パターン（車両１００の種別）と一致するか否かをパターンマッチングにより判定し、一致しないときには（ステップＳ６ｅ：ＮＯ）、ステップＳ６ｆにて自動運転を中断させる。なお、ステップＳ６ｆにて、自動運転を中断させたときには、駐車支援制御装置１２０は、メンテナンス要員等にその旨を連絡する。この場合、メンテナンス要員によるいわゆるオフライン処理にて、故障原因を調査し、復旧させる。なお、実際上、ステップＳ６ｃの判定は、車両１００が駐車施設１２の路面１０４上のどの場所に位置していても４つのインフラカメラ１０６のいずれかの撮影画像１０８、１１０によって検出される筈であるので、通常、このステップＳ６ｃの判定は肯定的になる（成立する）。

ステップＳ６ｅにて、今回抽出した特徴点パターン（車両１００の種別）が前回抽出した特徴点パターン（車両１００の種別）と一致しているときには、ステップＳ６ｇにて、駐車支援制御装置１２０の位置把握部１５４は、自己の駐車施設１２の地図を参照し、パターンマッチングに供した今回の撮影画像１０８、１１０に基づき、車両１００の路面１０４上の現在位置（現在位置座標）を検出する（現在位置検出処理）。

このステップＳ６ｇでは、位置把握部１５４による現在位置検出処理と同時に、対象車両領域除外部１５６、影部領域除外部１５８、及びカレンダタイマ１６０により後述する制御対象車両領域除外処理及び影部領域除外処理を実行する。

次いで、図７のフローチャートに戻り、そのステップＳ７にて、現在位置が目標の駐車位置１２４であるか否かを判定し、駐車位置１２４ではない場合には（ステップＳ７：ＮＯ）、ステップＳ８にて、ステップＳ６ｇにて検出した現在位置を自動運転ＥＣＵ５６に送信する。なお、このとき、現在位置ではなく、あるいは現在位置と一緒に、指示した移動経路１３０に対する現在位置の位置ずれ量（偏差）を送信するようにしてもよい。

一方、図９のステップＳ６ｃにて、側面が見えなかったときには（ステップＳ６ｃ：ＮＯ）、ステップＳ６ｈにて、車両１００の前面が見える撮影画像１０８、１１０があるか否かを判定し、前面が見える撮影画像１０８、１１０がある場合には（ステップＳ６ｈ：ＹＥＳ）、ステップＳ６ｉにて、ステップＳ６ｄの処理と同様に、撮影画像１０８、１１０から前面に係る特徴点パターン（エムブレムと前輪３０までの距離等）（車両１００の種別）を抽出し、ステップＳ６ｅにて、抽出した特徴点パターン（車両１００の種別）が前回抽出した特徴点パターン（車両１００の種別）と一致するか否かをパターンマッチングにより判定し、以降、ステップＳ８（図７）での位置送信処理を行う。

ステップＳ６ｈにて、前面が見えなかったときには（ステップＳ６ｈ：ＮＯ）、後面が見える筈であるので、ステップＳ６ｊにて、ステップＳ６ｄの処理と同様に、インフラカメラ１０６の撮影画像１１０から後面に係る特徴点パターン（リフレクタ間の距離とリフレクタ形状等）（車両１００の種別）を抽出し、ステップＳ６ｅにて、抽出した特徴点パターン（車両１００の種別）が前回抽出した特徴点パターン（車両１００の種別）と一致するか否かをパターンマッチングにより判定し、以降、ステップＳ８での位置送信処理を行う。

次いで、駐車支援制御装置１２０の位置把握部１５４から自動運転ＥＣＵ５６を介して現在の車両位置又は移動経路１３０からのずれ量（偏差）を受領した統括ＥＣＵ５２は、再び、ステップＳ３２にて、上述した自動走行制御及び車両位置・方向検出処理を順次（所定走行距離毎あるいは所定時間毎）行う。

ただし、ステップＳ３２の２回目以降の処理において、移動経路１３０と現在位置との間の位置ずれ量（偏差）を補正する距離補正処理及び舵角補正処理を行う。

以下、ステップＳ３３にて車両位置・方向の送信処理を行い、ステップＳ６で車両認識・追跡処理を行う。

このようにして、ステップＳ７の判定が肯定的になった（ステップＳ７：ＹＥＳ）場合、すなわち、図１０に示すように、移動経路１３０を辿った（移動経路１３０に沿った）走行軌跡上で車両１００の現在位置が駐車位置１２４になった（位置した）場合、図７に示すように、ステップＳ９にて、駐車支援制御装置１２０は、自動走行終了指示を送信する。

ステップＳ３４にて自動走行終了指示を受信した自動運転ＥＣＵ５６は、ステップＳ３５にて統括ＥＣＵ５２を通じて自動走行を終了させ、駐車支援制御装置１２０に自動走行を終了した旨を送信してイグニッションスイッチ等のメインスイッチをオフ状態にする。

なお、この実施形態に係る駐車支援システム１４では、駐車施設１２の路面１０４上の全ての移動体を検出することが可能であるので、図１０に示すように、入庫位置１０２Ａ、１０２Ｂから略同時に２台の車両１００ｂ（入庫位置１０２Ａに入庫された他車両を１００ｂとする。）、１００を移動経路１３０ｂ、１３０等に沿って駐車位置１２５、１２４に自動走行（２台同時協調自動走行）させて駐車させることができる。

このように２台の車両１００、１００ｂを移動経路１３０、１３０ｂに沿って駐車位置１２４、１２５に駐車支援制御装置１２０を通じて自動走行させて駐車させる場合等においては、自車両１００以外の他車両１００ｂを障害物として検知し、同一時刻近傍に同一位置で２台の車両１００、１００ｂ同士が一部でも重なる（衝突する）可能性がある場合には、重なる可能性がない状態になるまで一方の車両（車両１００又は車両１００ｂ）を停止させて他方の車両（車両１００ｂ又は車両１００）のみを移動させ、重なる可能性がなくなった状態にて、停止させた一方の車両１００又は車両１００ｂを再走行させる衝突回避処理を行うことで、車両１００、１００ｂの干渉乃至衝突を回避することができる。

つまり、車両１００、１００ｂの自動運転走行中には、最小限、車両１００、１００ｂの移動経路１３０、１３０ｂの近傍を連続的に（常時）監視し、車両１００、１００ｂ同士、及び車両１００、１００ｂと他の障害物との干渉乃至衝突を回避させる必要がある。

ところが、インフラカメラ１０６を利用して自動走行させている場合には、自動走行させている車両１００、１００ｂ自体を障害物（移動障害物）と誤認識してしまう可能性があることが分かった。実際上、自動走行させている車両が車両１００の１台だけであっても、インフラカメラ１０６を利用して自動走行させているときに、その１台の車両１００を移動障害物と誤認識してしまう可能性もあることが分かった。

そこで、この実施形態では、自動走行させている車両１００、１００ｂ自体を障害物（移動障害物）と誤認識してしまう可能性を回避するために、ステップＳ６ｇでの位置把握部１５４による現在位置検出処理（現在位置把握処理）と同時に、対象車両領域除外部１５６による制御対象車両領域除外処理を実施し、さらに、必要に応じて影部領域除外部１５８による影部領域除外処理を実施している。

まず、図１１に示すフローチャートを参照して、対象車両領域除外部１５６による制御対象車両領域除外処理を説明する。

例えば、図１２に示すように、自動運転走行による駐車動作中の制御対象車両１００自体がインフラカメラ１０６による画像（映像）上に映り込んでいる場合には、画像情報である撮影画像（画面）２０２｛画面は、図示しない画像メモリ（フレームバッファ）を利用して生成｝内で移動しているために、障害物として誤認識（誤検出）してしまう。

この誤認識を解消するために、まず、対象車両領域除外部１５６は、ステップＳ６ｇ１にて、位置把握部１５４により把握している車両１００の原点対応位置である実車両基準位置座標Ｃｍ´と走行支援部１５２により把握している車両１００の向き（車両１００の進んでいる方向ベクトル）を参照する。

次に、対象車両領域除外部１５６は、ステップＳ６ｇ２にて、記憶部１１８から外形形状を示す３次元モデルのデータを読み出し、図１３Ａに示すように、車両１００の向きを参照して、インフラカメラ１０６から見た３次元モデルＤｍの透視変換を行い、透視図を生成する。

次いで、対象車両領域除外部１５６は、ステップＳ６ｇ３の車両画像と３次元モデルの重畳処理にて、図１３Ａに示す透視図上の３次元モデルＤｍを拡大縮小処理して撮影画像２０２中の車両１００と同じ大きさにすると共に、図１２に示す撮影画像２０２上の制御対象車両１００に互いの向きを合わせ、且つ制御対象車両１００の後輪車軸２５（図２参照）の中点位置座標である実車両基準位置座標Ｃｍ´と３次元モデルＤｍのモデル基準位置座標Ｃｍとを一致させて重畳する。

図１３Ｂは、透視変換後の３次元モデルＤｍを制御対象車両１００に重畳した状態を示している（実際には、画像メモリであるフレームバッファ上で重畳する）。このように、駐車場座標系、この場合、インフラカメラ１０６の座標と視点の向きを含むワールド座標系ＸＹＺ上での車両１００の実車両基準位置座標Ｃｍ´（原点対応位置）と向き、対象物座標系ｘｙｚでの車両１００のモデル基準位置座標Ｃｍ（原点対応位置）と向き、及びインフラカメラ１０６のレンズ特性から車両１００の既知の３次元モデルＤｍをインフラカメラ１０６の映像（画像）に重ねて表示することができる。なお、図１３Ｂの撮影画像２０２の処理画像は、実際には、自動運転走行には使用されない中間画像である。

次いで、対象車両領域除外部１５６は、ステップＳ６ｇ４にて、図１３Ｃに示すように、重ねて表示した３次元モデルＤｍの外形内（境界面内）の障害物を、ハッチングで表示した非検出領域（非検出マスク領域）３００に設定する。

最後に、走行支援部１５２は、ステップＳ６ｇ５にて、図１３Ｃの撮影画像２０２の処理画像を参照し、非検出領域３００以外の残りの領域（駐車施設１２の路面１０４上の領域）での移動体を障害物（移動障害物）として認識し、車両１００の自動運転走行の支援を行う。

なお、図１２、図１３Ｂ、図１３Ｃでは、予め記憶部１１８に記憶されていない円錐型の標識であるコーン３０２も映出されているが、仮に、２次元画面上でマスクすることを考えると、コーン３０２が撮影画像２０２上、車両１００の手前で重なっている場合、コーン３０２も一緒にマスクされてしまう。もちろん、車両１００の手前に人等の障害物が重なっている場合にも、一緒にマスクされてしまう。障害物をマスクしてしまうと、障害物との衝突回避処理を行うことができなくなる。

これに対して、この実施形態では、上述したように、３次元モデルＤｍの透視変換後の透視図を撮影画像２０２上の車両１００に重畳するように処理（図１３Ｂ参照）しているので、車両１００の手前にコーン３０２や図示しない人等が映出されていても、図１３Ｃに示すように、コーン３０２や前記人等を障害物として検出することができる。

次に、図１４に示すフローチャートを参照して、影部領域推定部としての機能も有する影部領域除外部１５８を利用した対象車両領域除外部１５６による制御対象車両領域除外処理を前提とした影部領域除外処理を説明する。

なお、図１４に示すフローチャート中、ステップＳ６ｇ１〜ステップＳ６ｇ４の処理及びステップＳ６ｇ５の処理内容は、図１１のフローチャートを参照して説明した同一ステップの処理内容と同様であるので、その詳細な説明を省略する。

例えば、図１５に示すように、自動運転走行による駐車動作中の制御対象車両１００自体がインフラカメラ１０６による画像情報である撮影画像２０４（映像）上に映り込んでいてさらに車両１００の手前に図示しない光源（太陽や灯火）による車両１００の影２０６が映り込んでいる場合を考える。

この場合、上述したステップＳ６ｇ１〜ステップＳ６ｇ４までの車両１００の３次元モデルＤｍの重畳による非検出領域３００（図１３Ｃ参照）の設定処理を行っても、図１６Ａに示すように、影２０６の部分が残り、影２０６の部分を障害物（移動障害物）として誤認識（誤検出）してしまう可能性が残る。

そこで、影部領域除外部１５８は、ステップＳ６ｇ１１にて、図１６Ｂに示すように、３次元モデルＤｍの各頂点を通る光源方向からの光のベクトル（不図示）が路面（平面）１０４に交差する点でサーフェイスモデル等の３次元の影モデルＳｍを生成する。

図１７の模式図を参照して影モデルＳｍの生成処理につき太陽３０４（平行光光源）を例として説明すると、光源からの光の照射方向は、カレンダタイマ１６０による年月日日時と現在位置（駐車施設１２）の既知の緯度経度で太陽３０４からの平行光の照射方向をカレンダタイマ１６０から得る。なお、灯火（点光源）の場合には、駐車施設１２のインフラ情報から図示しない灯火からの照射方向を得る。

次いで、図１７に示すように、模式的に直方体で描いた３次元モデルＤｍの各頂点を通る光源方向からの光のベクトルが路面（平面）１０４に交差する点で影モデルＳｍを生成することができる。

そこで、影部領域除外部１５８での影モデルＳｍの作成後に、対象車両領域除外部１５６は、ステップＳ６ｇ１２にて、図１６Ｃに示すように、３次元モデルＤｍと影モデルＳｍを合わせた外形内（境界面内）の障害物を、ハッチングで表示した非検出領域（非検出マスク領域）３０６に改めて設定する。

走行支援部１５２は、ステップＳ６ｇ１２処理後のステップＳ６ｇ５にて、非検出領域３０６以外の残りの領域（駐車施設１２の路面１０４上の領域）での移動体を障害物（移動障害物）として認識して、車両１００の自動運転走行の支援を行う。

なお、影モデルＳｍを非検出領域３０６に適用するか否かの判断は、車両１００の以外のインフラカメラ１０６ａに設けられた外光を検出する日射センサ（外光センサ）１５１の出力により行うこともできる。日射センサ１５１により影がでていないと判断される閾値光量以下の受光光量であって、曇天等であることが検出されれば、影モデルＳｍの適用が不要になるので、例えば、太陽３０４が低い場合に影が長く大きくなった場合であっても非検出領域３００を、影モデルＳｍを考慮した非検出領域３０６に大きくする必要がなくなり、車両１００周辺の障害物の検出精度を向上させることができる。

また、影モデルＳｍを非検出領域３０６に適用するか否かの判断は、車両１００に設けた外光を検出する不図示の日射センサ（外光センサ）の出力により行うこともできる。

［実施形態のまとめ及び変形例］
以上説明したように、この実施形態に係る走行支援制御装置１０は、自動運転走行が可能な制御対象車両１００以外に配置されたインフラカメラ１０６が、制御対象車両１００を含む所定領域としての駐車施設１２を撮像して画像情報、例えば撮影画像２０２、２０４を取得する。走行支援部１５２は、インフラカメラ１０６により取得された前記画像情報に基づき駐車施設１２内での制御対象車両１００の前記自動運転走行を支援する。位置把握部１５４は、インフラカメラ１０６により取得された前記画像情報に基づき、制御対象車両１００の位置を把握する。制御対象車両領域除外部としての対象車両領域除外部１５６は、位置把握部１５４により把握された制御対象車両１００の前記位置に基づき、インフラカメラ１０６により取得された前記画像情報から少なくとも制御対象車両１００の領域を除外する。

そして、前記の走行支援部１５２は、対象車両領域除外部１５６により前記画像情報から制御対象車両１００の領域を非検出領域３００として除外した駐車施設１２内での障害物（車両１００ａ、１００ｂ、コーン３０２等）を認識しながら制御対象車両１００の前記自動運転走行の支援を行う。インフラカメラ１０６は、所定領域（駐車施設１２）中、制御対象車両１００の走行可能領域全体を撮影できればよいので、１台のインフラカメラ１０６を利用して処理を行うことが可能である。

この構成によれば、制御対象車両１００以外に配置された少なくとも１つのインフラカメラ１０６により取得された画像情報に基づき制御対象車両１００の自動運転走行を支援する所定領域（駐車施設１２）内で、制御対象車両１００を除外するようにしたので、制御対象車両１００を障害物（車両１００ａ、１００ｂ、コーン３０２等）に誤認識する可能性が防止される。

この場合、位置把握部１５４は、インフラカメラ１０６により取得された前記画像情報に基づき、制御対象車両１００の前記位置を把握する際、制御対象車両１００から該制御対象車両１００の車両識別情報を取得し、取得した前記車両識別情報を参照して、前記画像情報から制御対象車両１００の前記位置を把握することができる。

このように、位置把握部１５４は、制御対象車両１００から該制御対象車両１００の前記車両識別情報を取得し、取得した前記車両識別情報を参照して、前記画像情報から前記制御対象車両１００の前記位置を把握するようにしたので、前記画像情報から前記制御対象車両１００を正しく認識することができる。

位置把握部１５４は、インフラカメラ１０６により取得された前記画像情報に基づき、制御対象車両１００の前記位置を把握する際、制御対象車両１００から該制御対象車両１００の自己位置情報（車両１００の自己位置は、操舵角センサ２８と車輪速センサ２６とヨーレートセンサ２２の各出力に基づく慣性航法による走行の結果又はＧＰＳセンサ３２の順次受信位置により検出乃至算出することができる。）を受信し、受信した前記自己位置情報を参照して、前記画像情報から前記制御対象車両１００の前記位置を把握するようにしてもよい。この場合にも、前記画像情報から前記制御対象車両１００を正しく認識することができる。

なお、対象車両領域除外部１５６は、インフラカメラ１０６により取得された前記画像情報から少なくとも制御対象車両１００の領域を除外する際、制御対象車両１００から該制御対象車両１００の車両識別情報を取得し、取得した前記車両識別情報を参照して除外するようにしてもよい。この場合、前記画像情報から非検出領域３００である制御対象車両領域を正確に除外することができる。

さらに、光源（太陽３０４又は灯火）からの光の照射によって制御対象車両１００によりできる影部領域としての影２０６を推定し、推定した前記影部領域としての影２０６をインフラカメラ１０６により取得された前記画像情報から除外する影部領域除外部１５８を備えることが好ましい。影部領域除外部１５８は、光の照射によって制御対象車両１００によりできる前記影部領域である影２０６を推定し、推定した前記影部領域としての影２０６をインフラカメラ１０６により取得された前記画像情報から除外するようにしたので、制御対象車両１００及び影部領域としての影２０６を障害物と誤認識する可能性が防止される。

走行支援部１５２は、対象車両領域除外部１５６及び影部領域除外部１５８により前記画像情報から制御対象車両１００の領域と影２０６の領域とを非検出領域３０６として除外した駐車施設１２内での障害物を認識しながら制御対象車両１００の前記自動運転走行の支援を行う。

この場合、影部領域除外部１５８は、前記光の照射によって制御対象車両１００によりできる前記影部領域としての影２０６を推定する際、制御対象車両１００から該制御対象車両１００の前記車両識別情報を取得し、取得した前記車両識別情報により前記制御対象車両１００の車両形状を認識し、認識した前記車両形状に応じて前記影部領域としての影２０６を推定するように構成することで、前記影部領域としての影２０６を正確に除外することができる。

なお、影部領域除外部１５８は、前記光の照射によって制御対象車両１００によりできる前記影部領域としての影２０６を推定する際、カレンダタイマ１６０による時刻に応じて制御対象車両１００の前記影部領域としての影２０６を推定するようにしてもよい。このように構成すれば、日射時間・日射方向が既知の光源である太陽光等を原因として制御対象車両１００によりできる前記影部領域としての影２０６を正確に推定することができる。

また、影部領域除外部１５８は、所定領域（駐車施設１２）を照明する灯火に応じて制御対象車両１００の前記影部領域としての影２０６を推定するようにしてもよい。このように構成すれば、灯火時間及び光の照射方向が既知の前記灯火よって制御対象車両１００によりできる前記影部領域としての影２０６を正確に推定することができる。

さらに、影部領域除外部１５８は、インフラカメラ１０６と前記光源と制御対象車両１００との位置関係に基づき、前記光源からの前記光の照射によってできる前記影部領域としての影２０６の発生の有無を検証するようにしてもよい。この構成によれば、前記影部領域としての影２０６の発生の有無を確実に認識することができる。

なお、この発明は、上述の実施形態に限らず、この明細書の記載内容に基づき、種々の構成を採り得ることはもちろんである。

１０…走行支援制御装置 １２…駐車施設
１４…駐車支援システム ５０…センサ
５２…統括ＥＣＵ ５６…自動運転ＥＣＵ
５７…自動運転ユニット １００、１００ａ、１００ｂ…車両
１０４…路面
１０６、１０６ａ〜１０６ｄ…インフラカメラ
１０８、１０８ａ〜１０８ｄ、１１０、１１０ａ〜１１０ｄ…撮影画像
１２０…駐車支援制御装置 １５２…走行支援部
１５４…位置把握部 １５６…対象車両領域除外部
１５８…影部領域除外部 １６０…カレンダタイマ
２０６…影 ３００、３０６……非検出領域
３０２…コーン
Ｃｍ…モデル基準位置座標 Ｃｍ´…実車両基準位置座標
Ｄｍ…三次元モデル Ｓｍ…影モデル

Claims (7)

1. 自動運転走行が可能な制御対象車両を含む所定領域を撮像して画像情報を取得する前記制御対象車両以外に配置された少なくとも１つのカメラと、
   前記カメラにより取得された前記画像情報に基づき、前記所定領域内での前記制御対象車両の前記自動運転走行を支援する走行支援部と、
   前記カメラにより取得された前記画像情報に基づき、前記制御対象車両の位置を把握する位置把握部と、
   前記位置把握部により把握された前記制御対象車両の前記位置に基づき、前記カメラにより取得された前記画像情報から制御対象車両領域を除外する制御対象車両領域除外部と、
   前記制御対象車両の車両形状に応じて、光源からの光の照射により形成される前記制御対象車両の影部領域を推定し、前記カメラにより取得された前記画像情報から前記影部領域を除外する影部領域除外部と、を備え、
   前記走行支援部は、
   前記制御対象車両領域と前記影部領域を合わせた外形を有する一体的な領域を除外した上で、前記所定領域内での障害物を認識しながら前記制御対象車両の前記自動運転走行の支援を行う
   ことを特徴とする走行支援制御装置。
2. 請求項１に記載の走行支援制御装置において、
   前記位置把握部は、
   前記カメラにより取得された前記画像情報に基づき、前記制御対象車両の前記位置を把握する際、前記制御対象車両から該制御対象車両の車両識別情報を取得し、取得した前記車両識別情報を参照して、前記画像情報から前記制御対象車両の前記位置を把握する
   ことを特徴とする走行支援制御装置。
3. 請求項１に記載の走行支援制御装置において、
   前記位置把握部は、
   前記カメラにより取得された前記画像情報に基づき、前記制御対象車両の前記位置を把握する際、前記制御対象車両から該制御対象車両の自己位置情報を受信し、受信した前記自己位置情報を参照して、前記画像情報から前記制御対象車両の前記位置を把握する
   ことを特徴とする走行支援制御装置。
4. 請求項１〜３のいずれか１項に記載の走行支援制御装置において、
   前記制御対象車両領域除外部は、
   前記カメラにより取得された前記画像情報から前記制御対象車両領域を除外する際、前記制御対象車両から該制御対象車両の車両識別情報を取得し、取得した前記車両識別情報を参照して除外する
   ことを特徴とする走行支援制御装置。
5. 請求項１〜４のいずれか１項に記載の走行支援制御装置において、
   前記影部領域除外部は、
   前記光の照射により形成される前記影部領域を推定する際、カレンダタイマによる時刻に応じて前記制御対象車両の前記影部領域を推定する
   ことを特徴とする走行支援制御装置。
6. 請求項１〜４のいずれか１項に記載の走行支援制御装置において、
   前記影部領域除外部は、
   前記所定領域を照明する灯火に応じて前記制御対象車両の前記影部領域を推定する
   ことを特徴とする走行支援制御装置。
7. 請求項１〜６のいずれか１項に記載の走行支援制御装置において、
   前記影部領域除外部は、
   前記カメラと前記光源と前記制御対象車両との位置関係に基づき、前記光源からの前記光の照射によってできる前記影部領域の発生の有無を検証する
   ことを特徴とする走行支援制御装置。

Images