駐車空間検出装置
【目的】 ＣＣＤエリアセンサを用いて駐車空間を検出する装置において、フロント部が丸みを帯びた車両が駐車している場合にも確実に駐車空間を検出する。
【構成】 車両後部にＣＣＤエリアセンサ１０が設けられ、駐車空間を含む所定領域を撮影する。ＣＣＤエリアセンサ１０にて得られた画像データは距離データに変換され、自動駐車制御用ＥＣＵ１４に供給される。自動駐車制御用ＥＣＵ１４は得られた距離データの内、隣接する少なくとも３個の距離データを用いて既駐車車両のフロント近似直線とサイド近似直線を算出する。そして、サイド近似直線の誤差量とフロント近似直線の誤差量を大小比較し、誤差量の小さい方の近似直線を基本近似直線とし、誤差量の大きい方の近似直線をこの基本近似直線にほぼ直交するように修正し、基本近似直線及び修正された近似直線を用いて既駐車車両のコーナーを検出する。
【構成】 車両後部にＣＣＤエリアセンサ１０が設けられ、駐車空間を含む所定領域を撮影する。ＣＣＤエリアセンサ１０にて得られた画像データは距離データに変換され、自動駐車制御用ＥＣＵ１４に供給される。自動駐車制御用ＥＣＵ１４は得られた距離データの内、隣接する少なくとも３個の距離データを用いて既駐車車両のフロント近似直線とサイド近似直線を算出する。そして、サイド近似直線の誤差量とフロント近似直線の誤差量を大小比較し、誤差量の小さい方の近似直線を基本近似直線とし、誤差量の大きい方の近似直線をこの基本近似直線にほぼ直交するように修正し、基本近似直線及び修正された近似直線を用いて既駐車車両のコーナーを検出する。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は駐車空間検出装置、特に車両に搭載されたＣＣＤエリアセンサにて得られた駐車空間に関する距離データの処理に関する。
【０００２】
【従来の技術】車両の車庫入れ操作は、ステアリング操作やアクセルペダルの操作、ブレーキペダルの操作、さらにはマニュアルトランスミッション車両においてはクラッチ操作が加わり極めて煩雑な操作となる。しかも、車両後方から車庫入れを行う際には後方目視するために運転者は不自然な姿勢で上記操作を行わなければならず、熟練を要する操作となっている。一方、このような操作は車両と車庫との相対位置が決定されれば一義的に決定される軌跡に基づく機械的操作で置き換えることが可能である。そこで、このような煩雑な車庫入れ操作を自動化し、運転者の負担を軽減するために自動駐車装置が提案されている。
【０００３】このような自動駐車装置では、いうまでもなくいかに正確に車両と車庫との相対位置関係を検出するかが重要技術であり、このため測距センサの改善や得られた距離データの処理の改善等が試みられている。例えば、本願出願人が先に提案した特願平２−３１２３３９号では、駐車位置の四隅にバーコード付き標識を予め設置しておき、車両後部に設けられたＣＣＤエリアセンサでこのバーコード付き標識位置を検出することにより車両を車庫に誘導する構成が開示されている。また、このような特別の標識が設置されていない、あるいは設置不可能な駐車空間にも対応可能とするために、本願出願人はさらに特願平３−３０９４７５号号にてＣＣＤエリアセンサで複数の所定位置に存在する車庫等の物体の位置を検出し、隣接する物体の位置を始点と終点とするベクトルの変化から駐車位置を算出する構成を提案した。駐車空間ではこのベクトルの向きが急激に変化するため、駐車位置を標識に頼ることなく検出することが可能となる。
【０００４】しかしながら、車両後部に設けられたＣＣＤエリアセンサで得られる物体までの距離データは常に正確な値を示すとは限らず、駐車空間周囲の環境変化、例えば天候や時刻等により周囲環境の明暗度が変化した場合にはＣＣＤエリアセンサに結像する物体のコントラスト量が十分でない場合が生じ、ＣＣＤエリアセンサで検出する距離データにばらつきが生じてしまう可能性がある。このように距離データ自体にばらつきが生じてしまうと、例えば上述したベクトルの変化量に基づき駐車位置を検出する場合には駐車位置以外のところでもベクトルの変化が生じてしまい、駐車位置を正確に検出するためには特別な処理が必要となってしまう等、駐車位置検出が十分でない可能性がある。
【０００５】そこで、本願出願人は先に特願平４−７３８５１号にてＣＣＤエリアセンサで得られた距離データに対し、最小２乗法を複数回（２回）用いることにより、距離データにばらつきがあっても正確な駐車空間検出を可能とする駐車空間検出装置を提案した。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】このように、距離データに対し最小２乗法を複数回適用して駐車空間を検出する手法は極めて有効であるが、車両が一方しか駐車していない場合、駐車空間の前面境界線を算出するために最小２乗法を適用しようとしてもデータ数が足りず、最適な駐車空間を検出できない問題が生じる。
【０００７】そこで、本願出願人は、特願平５−６４９８８号にて、車両間の駐車空間のみならず、片側にしか車両が駐車していない場合にも確実に駐車空間を検出できる駐車空間検出装置を提案した。この駐車空間検出装置では、得られた距離データの内、隣接する少なくとも３個の距離データを用いて近似直線を決定し、この直線に対して前記ＣＣＤエリアセンサから仮想的に光を投射した場合の反射方向の変化に基づき既駐車車両のコーナーを検出するコーナー検出手段と、前記反射方向が同一方向の距離データを用いて算出される駐車入口直線及び前記検出されたコーナー点に基づき、誘導すべき駐車空間を決定する演算手段を有している。すなわち、コーナー部を境にして距離データが示す面特性（既駐車車両の車体の特性を反映している）が変化することに着目し、センサ点から仮想的に光を投射した場合、距離データが形成する面で光がどちらの方向に反射されるかで各距離データの方向を一義的、かつ２値的に決定する。そして、反射点の位置に応じて反射方向を２値的に決定（例えば１と−１）した後、反射方向が変化する距離データを抽出することにより既駐車車両のコーナー点を検出するものである。
【０００８】通常の車両が駐車している場合には、この駐車空間検出装置によりコーナー点を精度よく検出できる。ところが、コーナー部が丸みを帯びている車両が駐車している場合には、自車両の停車位置によって、仮想的に光を投射した場合の反射方向の変化点が変わるため、正確にコーナー点を検出できない問題があった。
【０００９】図２０には、コーナーが丸みを帯びた車両が駐車している場合に特願平５−６４９８８号の駐車空間検出装置で検出した駐車空間の一例が示されている。図中、白丸が自車両に搭載したＣＣＤエリアセンサで得られた距離データであり、実線が検出された入口近似直線（駐車空間入口の直線）と姿勢近似直線（駐車時の自車両の長手方向中心線）を表し、破線が真の入口近似直線と姿勢近似直線を表している。ＣＣＤエリアセンサは図中ｘ−ｙ座標系の原点にあり、ここから仮想的に光を投射した場合の反射方向の変化点としてコーナー点を求めるが、既駐車車両のフロントが丸みを帯びていると、コーナー点を正確に求めることができず、従って、入口近似直線及び姿勢近似直線が真の直線からずれてしまう。このように入口近似直線及び姿勢近似直線の誤検出が生じると、図２１に示すように所定のロジックを用いて本来駐車可能な空間に車両を誘導しても駐車できない問題が生じてしまう。
【００１０】本発明は上記従来技術の有する課題に鑑みなされたものであり、その目的はフロント部が丸みを帯びている車両が駐車していても、その側方の駐車空間を確実に検出できる駐車空間検出装置を提供することにある。
【００１１】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するために、請求項１記載の駐車空間検出装置は、車両に搭載され、車両周囲の駐車空間を含む所定領域を撮影して方位毎の画像データを得るＣＣＤエリアセンサと、得られた画像データから方位毎の物体までの距離データを算出する距離データ算出手段と、得られた距離データの内、隣接する少なくとも３個の距離データを用いて近似直線群を決定し、この直線群に対して前記ＣＣＤエリアセンサから仮想的に光を投射した場合の反射方向の変化に基づいて既駐車車両サイド側の近似直線であるサイド近似直線と既駐車車両フロント側の近似直線であるフロント近似直線とを算出する近似直線算出手段と、算出されたサイド近似直線の誤差量とフロント近似直線の誤差量を大小比較する誤差量評価手段と、誤差量の小さい方の近似直線を基本近似直線とし、誤差量の大きい方の近似直線をこの基本近似直線にほぼ直交するように修正する近似直線修正手段と、前記基本近似直線及び修正された近似直線を用いて既駐車車両のコーナーを検出するコーナー検出手段とを有することを特徴とする。
【００１２】また、上記目的を達成するために、請求項２記載の駐車空間検出装置は、請求項１記載の駐車空間検出装置において、前記近似直線修正手段は、前記基本近似直線に直交する１次近似直線を算出し、さらに、この１次近似直線と前記誤差量の大きい方の近似直線との中線を算出することにより前記誤差量の大きい方の近似直線を修正することを特徴とする。
【００１３】また、上記目的を達成するために、請求項３記載の駐車空間検出装置は、車両に搭載され、車両周囲の駐車空間を含む所定領域を撮影して方位毎の画像データを得るＣＣＤエリアセンサと、得られた画像データから方位毎の物体までの距離データを算出する距離データ算出手段と、得られた距離データの内、隣接する少なくとも３個の距離データを用いて近似直線群を決定し、この直線群に対して前記ＣＣＤエリアセンサから仮想的に光を投射した場合の反射方向の変化に基づいて既駐車車両サイド側の近似直線であるサイド近似直線と既駐車車両フロント側の近似直線であるフロント近似直線とを算出する近似直線算出手段と、算出されたサイド近似直線の誤差量とフロント近似直線の誤差量を大小比較する誤差量評価手段と、誤差量の小さい方の近似直線を基本近似直線とし、誤差量の大きい方の近似直線をこの基本近似直線に基づき修正する第１近似直線修正手段と、修正された近似直線を新たな基本近似直線として従前の基本近似直線を修正する第２近似直線修正手段と、修正された両近似直線がほぼ直交しているか否かを判定する判定手段と、前記判定手段でほぼ直交していないと判定された場合に、ほぼ直交すると判定されるまで修正された近似直線を新たな基本近似直線として従前の基本近似直線を交互に修正する反復修正手段と、修正された両近似直線を用いて既駐車車両のコーナーを検出するコーナー検出手段とを有することを特徴とする。
【００１４】
【作用】本発明は基本的には特願平５−６４９８８号の駐車空間検出装置と同様の検出原理を用いる。すなわち、コーナー部を境にして距離データが示す面特性（既駐車車両の車体の特性を反映している）が変化することに着目し、センサ点から仮想的に光を投射した場合、距離データが形成する面で光がどちらの方向に反射されるかで各距離データの方向を一義的、かつ２値的に決定する。
【００１５】図２には本発明のコーナー点検出の概念図が示されている。既駐車車両を角柱として表現した場合、ＣＣＤセンサにて駐車空間周辺の既駐車車両を検出するのは、この角柱に対して光あるいは玉をある位置から打ち出すことに相当する。コーナー点を挟んで光あるいは玉の反射する方向は変化するので、逆に言えば光あるいは玉の反射方向を右あるいは左と特定していき、反射方向が右から左（あるいは左から右）に変化する点を検出することにより、コーナーの位置がわかることになる。
【００１６】図３には得られた距離データに対してこの手法を用いる場合の一例が示されている。図中黒丸が距離データである。隣接する３点の距離データで決定される直線をまず算出し、各距離データにたいしてセンサ位置Ｏから光を投射した場合の反射方向を決定する。反射方向は、算出された直線の法線を算出し、この法線に対して対称な位置にある点Ｏ´（あるいはＯ´´）を算出することにより行われる。そして、反射点の位置に応じて反射方向を２値的に決定（例えば１と−１）し、反射方向が変化する距離データを抽出することによりコーナー点が検出できることになる。
【００１７】しかし、既駐車車両のコーナーが丸みを帯びている場合、反射方向の変化が連続的となり、従って反射方向がそれぞれ異なる距離データ群の２近似直線（フロント近似直線とサイド近似直線）の交点からコーナー点を一義的に決定すると誤検出が生じ易くなる。
【００１８】そこで、本発明では、特願平５−６４９８８号の駐車空間検出装置で得られたフロント近似直線とサイド近似直線から直ちにコーナー点を求めるのではなく、これら近似直線をまず修正して既駐車車両の真のフロント及びサイド直線に近づけている。修正方法は、得られた近似直線の内、誤差量の少ない近似直線をベースに、この近似直線とほぼ直交するように他の近似直線を修正することにより行う。修正方法の一態様としては、誤差量の少ないベース近似直線に垂直な直線を算出し、この垂直線と得られた他の近似直線（誤差量の比較的多い近似直線）の中線をもって他の近似直線とする。これにより、両近似直線の誤差が全体として低減され、２近似直線の交点としてのコーナー点検出の精度が向上する。
【００１９】一方、比較的誤差量の少ない近似直線をベースとした場合でも、このベース近似直線自体の誤差の絶対量が大きい場合がある。このような場合には、他の近似直線を修正して得られた近似直線を新たなベース近似直線とし、従前のベース近似直線をさらに両近似直線が所定の許容直交条件を満たすまで修正することにより、全体の誤差の低減を図ることができる。
【００２０】
【実施例】以下、図面を用いながら本発明の駐車空間検出装置の好適な実施例を説明する。
【００２１】図１には本実施例の駐車空間検出装置が用いられた自動駐車システムの構成が示されている。車両後部にはＣＣＤエリアセンサ１０が設けられており、駐車空間を含む所定領域を撮影する。このＣＣＤエリアセンサは、一対のＣＣＤカメラを鉛直軸回りに回動可能に所定距離離間させて配置することにより構成される。そして、ＣＣＤエリアセンサ１０にて得られた画像データ、すなわちＣＣＤカメラによる画像データは測距用コンピュータである測距用ＥＣＵ１２に供給され、両画像データの比較から駐車空間などの物体までの距離データが方位毎に算出される。算出された距離データ、すなわち距離Ｒと方位θのデータは自動駐車制御用コンピュータである自動駐車制御用ＥＣＵ１４に供給される。
【００２２】自動駐車制御用ＥＣＵ１４は測距用ＥＣＵ１２からの距離データに対し後述する処理を行って駐車空間を検出するとともに、操舵角センサ１６や車速センサ１８並びにシフトポジションセンサ２０から出力される検出信号に基づき車両を駐車空間に誘導するための操舵信号を操舵アクチュエータ２６に供給するとともにブレーキアクチュエータ２８に制動信号を出力して車両を駐車空間に停止させる構成である。
【００２３】以下、図４乃至図１６の処理フローチャートを用いて自動駐車制御用ＥＣＵ１４の動作を詳細に説明する。
【００２４】図４乃至図９までの処理は特願平５−６４９８８号の駐車空間検出装置の処理と同様であり、距離データを複数の群（クラスタ）に分割する処理である。すなわち、得られた距離データが複数の既駐車車両のデータを含んでいる場合に対応するための処理であり、所望のコーナー部を検出するためには、このコーナー部を含む駐車車両が示す距離データを識別しなければならず、この識別のために距離データのクラスタ化が行われるのである。
【００２５】図４乃至図６にはこのクラスタ処理のフローチャートが示されている。まず、得られた空間測距データの数をカウントし、その数をＳＲとして記憶する（Ｓ１０１）。そして、方位毎の測距データＬ（ｉ）をｘ−ｙ直交座標系の座標ｘ（ｉ），ｙ（ｉ）に変換する（Ｓ１０２）。なお、このとき測距画角の中心をｘ軸に一致させておく。
【００２６】ｘ−ｙ座標系における測距データが得られた後、これら測距データの修正処理が行われる（Ｓ１０３）。この修正処理は、ＣＣＤエリアセンサの誤動作と思われるデータを処理に有効なデータとして補正するものであり、例えばある距離データが、ほぼ同じ値を示す隣合う２個の距離データと著しく相違する場合に、隣合うデータの平均値で置き換える処理が行われる。
【００２７】測距データの補正が行われた後、これらの距離データが測距不能データであるか、あるいは「飛んでいる」データであるかを判定する処理に移行する。すなわち、測距データＳＳ（ｉ，０）が所定値、例えば１５ｍ以上であるか否かが判定され（Ｓ１０５）、得られた測距データＳＳ（ｉ，０）が１５ｍ以上である場合には測距不能データ及び飛びデータであるとしてそれぞれのフラグｓ（ｉ）、ｌ（ｉ）を１にセットする（Ｓ１０６）。一方、１５ｍ以下である場合には、測距不能フラグを０にセットし（Ｓ１０７）、次の測距データＳＳ（ｉ＋１，０）との差分が所定距離、例えば２ｍ以上であるか否かが判定される（Ｓ１０８）。２ｍ以下である場合には測距データに飛びがないと判定され、飛びフラグｌ（ｉ）を０にセットする（Ｓ１０９）。一方、２ｍ以上の場合には、さらに次のデータＳＳ（ｉ＋１，０）が１５以上であるか否かが判定される（Ｓ１１０）。１５ｍ以下の場合、すなわち測距不能データでない場合には前のデータｉ−１が０でないか否かが判定される（Ｓ１１１）。そして、１つ前のデータが飛びデータであるか否かが飛びフラグｌ（ｉ−１，０）が１でないか否かをチェックすることにより判定され、飛びデータでない場合には、現在のデータ、１つ前のデータ、及び１つ次のデータを用いてＺＡ、ＺＢ、ＺＣ、ＺＤが算出される（Ｓ１１５）。一方、１つ前のデータが飛びデータである場合には、現在の２つ次のデータが測距データとして最後のデータであるか否かが判定され（Ｓ１１３）、最後でない場合には２つ次の測距データＳＳ（ｉ＋２，０）が測距不能データであるか否かが判定される（Ｓ１１４）。２つ次のデータも測距不能でない場合には、現在のデータ、１つ次のデータ、及び２つ次のデータを用いてＺＡ、ＺＢ、ＺＣ、ＺＤが算出される（Ｓ１１６）。
【００２８】また、１つ次のデータが測距不能データである場合、現在のデータが測距データの最初のデータである場合、現在の次のデータが測距データの最後のデータである場合には、ＺＡ等を算出することなく、飛びフラグを１にセットする（Ｓ１１８）。
【００２９】このようにして、有効である連続する３つの距離データを用いてＺＡ、ＺＢ、ＺＣ、ＺＤが算出された後、これらＺＡ等を用いてこれらの測距データが線形の関係にあるか否かが判定される（Ｓ１１７）。本実施例の測距データはＣＣＤエリアセンサの等角度データであるため、自車より遠い距離にある測距データほどその間の距離が広がり、従ってクラスタ処理する際に本来は同一クラスタであるにもかかわらず、測距データ間の距離が大きいため異なるクラスタに属すると判定してしまう可能性がある。そこで、本実施例ではこのような誤判定を防止するために、隣接する３つの測距データが線形関係にあるか否かを判定し、線形である場合には同一クラスタであると判定するのである。
【００３０】図６には線形判定の処理フローチャートが示されている。まず、ＺＡ、ＺＢ，ＺＣ，ＺＤの大きさが０．００１以下であるか否かが判定され、これらが０．００１以下である場合にはフラグｆを１、そうでない場合には０にセットする（Ｓ２０１−Ｓ２１２）。従って、フラグｆが１である場合には、３つの距離データがｘ軸またはｙ軸にほぼ平行に並んでいることを意味している。そして、ｆa 及びｆb がともに１であるか、またはｆc 及びｆd がともに１であるか否かが判定され（Ｓ２１３）、場合には飛びがないとして飛びフラグｌ（ｉ）を０にセットする（Ｓ２１７）。
【００３１】一方、３つのデータがｘ軸またはｙ軸に平行でない場合には、ＺＣＨＫ＝（ＺＡ／ＺＢ）／（ＺＣ／ＺＤ）
を算出し、このＺＣＨＫが例えば０．７と１．３の間にあるか否かが判定され（Ｓ２１５）、０．７と１．３の間にある場合にはこれら３つのデータがほぼ一直線上にあって飛びのデータでないと判定され（Ｓ２１６）、一方それ以外の場合には線形関係になく、飛びがあると判定される（Ｓ２１７）。
【００３２】このようにして、隣接する３つのデータが線形関係にある場合には同一クラスタに属するデータ、つまり飛びがないデータであるとし、飛びフラグの値が確定した後、この飛びフラグを用いてデータをクラスタに分割する。
【００３３】図５にはクラスタ処理、すなわち距離データをグループ分けする処理が示されている。最後の距離データＳＳ（ＳＲ，０）が測距不能データであるか否かを判定し（Ｓ１２０−Ｓ１２３）、最後の距離データの飛びフラグを１にセットする（Ｓ１２３）。
【００３４】そして、グループのスタートを示すフラグＳＴを０、グループ数を示すＢＮを１に初期設定し（Ｓ１２４）、全ての距離データに対し、測距不能フラグをチェックする（Ｓ１２６）。測距不能でない、すなわちｓ（ｉ）＝０である場合にはＳＴの値がチェツクされ（Ｓ１２７）、ＳＴ＝０である場合には、さらに飛びがあるか否かがチェックされる（Ｓ１２８）。飛びでない場合には、ＳＴ＝１にセットするとともに、ｓｔａｒｔ（ＢＮ）＝ｉとしてグループのスタート測距番号を格納する（Ｓ１２９）。
【００３５】測距不能データがある場合には、Ｓ１２６でＮＯと判定され、さらにＳＴ＝１、すなわちグループのスタートでない場合には、現在の１つ前の測距データの飛びフラグｌ（ｉ−１）を１にセットし、グループの終わりの測距番号を示すフラグｅｎｄ（ＢＮ）＝ｉ−１としてグループの終わりを１つ前の測距データとし、グループカウンタを１だけインクリメントし、ＢＮ＝ＢＮ＋１とする。さらに、グループのスタートフラグＳＴを０にセットする（Ｓ１３１）。この処理により、ある測距データｉが測距不能デ−タである場合、その１つ前の測距可能データをグループの終わりの測距データとしてグループ分けされることになる。
【００３６】また、ある測距データが測距不能データではなく（ｓ（ｉ）＝０）、グループのスタートでもない（ＳＴ＝１）場合、飛びフラグがチェツクされ（Ｓ１３２）、飛びデータである場合にはグループの終わりをこの測距データとすべくｅｎｄ（ＢＮ）＝ｉとし、グループ数を１だけ増やすべくＢＮ＝ＢＮ＋１とし、さらに次のグループをサーチすべくＳＴ＝０とする（Ｓ１３３）。
【００３７】また、ある測距データが測距不能データでなく、グループのスタートであり、かつ飛びフラグである場合には、この測距データをグループのスタート測距番号として格納すべくｓｔａｒｔ（ＢＮ）＝ｉとし、またグループの終わりの測距番号もこの測距データとすべくｅｎｄ（ＢＮ）＝ｉとし、ＢＮ＝ＢＮ＋１、さらにＳＴ＝０とする（Ｓ１３４）。従って、この場合には飛びの測距データ１個で１つのグループを形成することになる。
【００３８】以上のようにして、測距不能フラグ及び測距飛びフラグを用いて全ての測距データのグループ分け、クラスタリング処理が完了する。なお、グループ処理が完了した段階でのグループ数は実際のグループ数より１だけ多いので（Ｓ１３１，Ｓ１３３，Ｓ１３４で自動的にＢＮを１だけインクリメントしているため）、ＢＮ＝ＢＮ−１としてグループ数を調整する（Ｓ１３６）。
【００３９】全ての測距点のグループ分けが完了した後、図７に示す処理に移行し、着目している測距点ｘ（ｊ），ｙ（ｊ）及び隣接する測距点ｘ（ｊ−１），ｙ（ｊ−１）、ｘ（ｊ＋１），ｙ（ｊ＋１）を用いて最小２乗法により近似直線を算出する。この直線の傾きをＡ、切片をＢとする（Ｓ３０３）。次に、この近似直線ｙ＝Ａｘ＋Ｂ及びセンサ点（原点）と着目している点ｘ（ｊ），ｙ（ｊ）を結ぶ直線との交点ＣＲＸ，ＣＲＹを算出する（Ｓ３０４）。
【００４０】次に、この交点を通り近似直線に垂直な直線（反射面の法線）と前記近似直線に平行でセンサ点を通る直線ｙ＝Ａｘとの交点ＣＲＸＸ，ＣＲＹＹを算出する（Ｓ３０５）。反射点のｘ座標は、この交点のｘ座標値ＣＲＸＸを２倍にした２ＣＲＸＸとなり、またｙ座標はＡ＊２＊ＣＲＸＸとなる。
【００４１】このようにして算出された反射点から反射方向を算出する。反射方向は、算出された反射点と直線ｙ＝ｙ（ｉ）／ｘ（ｉ）との位置関係から把握され、具体的には反射点のｙ座標ＣＲＹＹ´と、この反射点と同一のｘ座標値を有するｙ＝ｙ（ｉ）／ｘ（ｉ）ｘ上の点のｙ座標値Ｙとの大小比較により行われる。すなわち、Ｓ３０６及びＳ３０７でＣＲＹＹ´及びＹを算出し、大小比較する（Ｓ３０８）。大小比較の結果に応じて反射方向を示すフラグｒｅｓ（ｉ）を１または−１に設定することにより（Ｓ３０９，Ｓ３１０）、着目している測距点の反射方向を決定する。
【００４２】図８にはこのようにして決定された反射方向により、コーナー点を抽出する処理フローチャートが示されている。まず、コーナー点の存在するクラスタ数を表すｃを１にセットし、反射方向が同一の測距点数を表すｃ１及びｍｆを０にセットする（Ｓ４０２）。そして、現在の測距点の反射方向ｒｅｓ（ｊ）が次の測距点の反射方向ｒｅｓ（ｊ＋１）と同一か否かが判定される。反射方向が同一である場合には、ｃ１＝ｃ１＋１とする（Ｓ４０５）。また、反射方向が異なる場合には、コーナー点である可能性が高く、次にｍｆ＝０か否かが判定される（Ｓ４０６）。ｍｆ＝０である場合には、さらにｃ１が２以上か否かが判定され（Ｓ４１０）、２以上である場合にはｃ１＝０、コーナー点ＣＰ（ｉ，ｃ）＝ｊ、コーナー点の存在するクラスタ数を表すｃを１だけインクリメントし、ｍｆ＝１とする（Ｓ４１１）。
【００４３】ｍｆが０でない場合、すなわち、既に同一反射方向の測距点が２以上存在し、かつコーナー点候補が見つかっている場合には、Ｓ４０６にてＮＯと判定され、さらににｃ１が２以上か否かが判定され（Ｓ４０７）、２以上の場合にはｃ１＝０、新たなコーナー点ＣＰ（ｉ，ｃ）＝ｊ、ｃ＝ｃ＋１とする（Ｓ４０９）。また、ｃ１が１である場合には、Ｓ４０４にて反射方向が異なっていると判定されていても、コーナー点候補とはせず、ｍｆ＝０、ｃ１＝０、コーナー点数をｃ＝ｃ−１とする（Ｓ４０８）。
【００４４】このようにしてコーナー点候補がＣＰ（ｉ，ｃ）に格納され、コーナー点数がｃで示されるが、ｍｆ＝１でコーナー点候補探査が終了し、ｃ１が２以上でない場合には、Ｓ４０９にて自動的にＣ＝Ｃ＋１とインクリメントしているためＣの値が１個余計にカウントされていることになるので、Ｓ４１３−Ｓ４１５にてＣの値を修正し、ｉクラスタ中のコーナー点数ＣＮ（ｉ）としてｃ−１を格納する（Ｓ４１６）。
【００４５】そして、ＣＮ（ｉ）の値がチェックされ（Ｓ４２０）、ＣＮ（ｉ）＝０でない、すなわちクラスタ中にコーナー点が存在する場合にはｃを１だけインクリメントし（Ｓ４２１）、コーナー点の数をカウントする。そして、Ｓ４２３にてｃ＝１でない、すなわち複数のクラスタにコーナー点が存在する場合には、コーナー点不明として処理を終了する（Ｓ４２４）。一方、コーナー点が１個だけ、すなわちｃ＝１である場合にはコーナー点の存在するｊクラスタのみについて処理が行われる。
【００４６】特願平５−６４９８８号では、コーナー点を決定するために、コーナー点候補の前後でｒｅｓ＝−１を連ねた直線とｒｅｓ＝１を連ねた直線の交点に近いものをコーナー点としていた。すなわち、ｒｅｓ＝−１の測距点及びｒｅｓ＝１の測距点に対し最小２乗法を用いてそれぞれ近似直線を算出する。そして、これら２近似直線の交点ｘ，ｙを算出し、検出されたコーナー点ＣＰがこのようにして算出された交点に近い、すなわち交点の座標から所定範囲内にある場合には、コーナー点座標として確からしいと判断していた。
【００４７】一方、本実施例では、このようにｒｅｓ＝−１を連ねた直線とｒｅｓ＝１を連ねた直線の交点に近いものをコーナー点とするのではなく、ｒｅｓ＝−１を連ねた直線とｒｅｓ＝１を連ねた近似直線の内、得られた測距データとの誤差量が大きい近似直線を修正し、より正確にコーナー点を検出するようにしている。
【００４８】本実施例における近似直線修正のアルゴリズムは以下の通りである。
【００４９】（１）ｒｅｓ＝−１の測距点及びｒｅｓ＝１の測距点に対し最小２乗法を用いてそれぞれ近似直線を算出する（これらをフロント近似直線及びサイド近似直線という）
（２）フロント近似直線と測距データとの差の絶対値の和をデータ数で除算して得られる誤差量を算出する（３）同様にして、サイド近似直線と測距データの差の絶対値の和をデータ数で除算して得られる誤差量を算出する（４）算出された両誤差量を比較し、誤差量の小さい方を基本近似直線（ベース近似直線）とする（５）他方の近似直線をこのベース近似直線を用いて修正する（６）修正された近似直線の交点としてコーナー点を検出するここで、（５）の修正ステップにおいては、以下の処理が行われる（５ａ）ベース近似直線に直交する傾きを有し、測距データ群の平均値を切片とする直線を算出する（５ｂ）得られた直線と誤差量の大きい近似直線との中線を算出し、修正近似直線とする（５ｃ）算出された修正近似直線を新たなベース近似直線として、従前のベース近似直線を同様にして修正する（５ｄ）修正後の両近似直線がほぼ直交しているか否かを判定し、直交していない場合には、直交するまで前述のステップを繰り返すなお、処理時間の短縮のために、前述の（５ａ）のステップのみで修正を終了しても、従来に比べ精度のよいコーナー点検出を行うことができる。
【００５０】図１０乃至図１４には前述のアルゴリズムに基づいた具体的な処理フローチャートが示されている。図１０及び図１１は（１）及び（２）の処理を行うフローチャートである。図１０において、まず、駐車方向を示すＤＭＯＤの値がチェックされる（Ｓ５０１）。ＤＭＯＤの値は左側駐車の場合には０、右側駐車の場合には１に設定されている。そして、ＤＭＯＤが０の場合にはフラグＳＦを１にセットし（Ｓ５０２）、ＤＭＯＤが１の場合にはＳＦを−１にセットする（Ｓ５０３）。次に、反射方向ｒｅｓ（ｉ）の値がＳＦと一致するか否かが判定される（Ｓ５０５）。ｒｅｓ（ｉ）の値は１あるいは−１であり、例えば左側駐車の場合にはｒｅｓ（ｉ）＝１となる測距データがフロントを近似する測距点群となる。そこで、ｒｅｓ（ｉ）の値とＳＦが等しい場合には、測距点の座標ｘ（ｉ），ｙ（ｉ）より最小２乗法を用いて近似直線を算出することにより（Ｓ５０６）、フロント近似直線が得られる。このようにして得られたフロント近似直線をｙ＝ＡＩｘ＋ＢＩとする（Ｓ５０８）。図１７には、フロント近似直線とサイド近似直線の一例が示されている。図中白丸がｒｅｓ＝１の測距データであり、黒丸がｒｅｓ＝−１の測距データであり、黒丸測距データから得られる近似直線Ｌ１がフロント近似直線で、白丸測距データから得られる近似直線Ｌ2 がサイド近似直線である。
【００５１】そして、このフロント近似直線と各測距点との誤差量を算出する。誤差量は測距点のｙ座標値とＡＩｘ＋ＢＩとの差の絶対値を積算し（Ｓ５１５）、その積算値Ａを測距点数ｎで除算して得られる（Ｓ５１８）。すなわち、Ａ＝Σ｜ｙ（ｉ）−（ＡＩｘ＋ＢＩ）｜誤差量ＥＲ Ｉ＝Ａ／ｎで算出する。
【００５２】同様にして、図１１に示すように測距データからサイドを近似する測距点群を抽出し（Ｓ５１９−Ｓ５２３）、サイド近似直線ｘ＝ＡＳｙ＋ＢＳを算出する（Ｓ５２６）。そして、このサイド近似直線の誤差量をＡ＝Σ｜ｘ（ｉ）−（ＡＳｙ＋ＢＳ）｜誤差量ＥＲ Ｓ＝Ａ／ｎで算出する。
【００５３】両誤差量が算出された後、誤差量の少ない近似直線を選択するためにこれら誤差量の大小比較が行われる（図１２のＳ６０１）。サイド近似直線の方が誤差量が少ない場合には、サイド近似直線の方が比較的正確であるとみなしてベース近似直線とし、フロント近似直線をこのベース近似直線に基づき修正する。修正の方法としては、ベース近似直線であるｘ＝ＡＳｙ＋ＢＳに直交する直線ｙ＝−ＡＳ＋ＢＩ´の内、切片ＢＩ´の平均値を算出する（Ｓ６０６−Ｓ６１０）。なお、Ｓ６０８におけるＡ＝Ａ＋Ｙ（ｉ）＋ＡＳ・Ｘ（ｉ）は切片を積算するステップであり、この積算された切片を測距データ数ｎで除算することにより、切片の平均が算出される。従って、ベース近似直線に直交し、測距データから得られる切片の平均値を切片とする近似直線は、ｙ＝−ＡＳｘ＋Ａ／ｎとなる。フロント近似直線はこの近似直線を用いて修正される。具体的には、Ｓ５０６にて仮決定されたフロント近似直線ｙ＝ＡＩｘ＋ＢＩと、得られた近似直線ｙ＝−ＡＳｘ＋Ａ／ｎとの中線を算出し、この中線をもってフロント近似直線とするのである。中線を算出するステップがＳ６１１であり、中線の傾きＡＩはＡＩ＝（ＡＩ−ＡＳ）／２で算出され、中線の切片ＢＩはＢＩ＝（ＢＩ＋Ａ／ｎ）／２で算出される。
【００５４】このようして、誤差量の大きい近似直線が修正され、ベース近似直線と修正された近似直線とを用いてコーナー点を検出することも可能であるが、ベース近似直線自体の誤差量の絶対値が大きい場合には、さらに、ベース近似直線自体も修正する必要がある。Ｓ６１２−Ｓ６１９はこのためのステップであり、修正されたフロント近似直線ｙ＝ＡＩｘ＋ＢＩを新たなベース近似直線とし、このベース近似直線に垂直な直線ｘ＝−ＡＩｙ＋ＢＳ´の内、切片ＢＳ´の平均を算出する。Ｓ６１６におけるＡ＝Ａ＋Ｘ（ｉ）＋ＡＩ・Ｙ（ｉ）は切片を積算するステップであり、この積算された切片を測距データ数ｎで除算することにより、切片の平均が算出される。従って、ベース近似直線（修正されたフロント近似直線）に直交し、測距データから得られる切片の平均値を切片とする近似直線は、ｘ＝−ＡＩｙ＋Ａ／ｎとなる。従前のベース近似直線であったサイド近似直線はこの近似直線を用いて修正される。具体的には、Ｓ５２６にて仮決定されたサイド近似直線ｘ＝ＡＳｙ＋ＢＳと、得られた近似直線ｘ＝−ＡＩｙ＋Ａ／ｎとの中線を算出し、この中線をもってサイド近似直線とするのである。中線を算出するステップがＳ６１９であり、中線の傾きＡＳはＡＳ＝（ＡＳ−ＡＩ）／２で算出され、中線の切片ＢＳはＢＳ＝（ＢＳ＋Ａ／ｎ）／２で算出される。
【００５５】一方、Ｓ６０１にて、フロント近似直線の方が誤差量が少ない場合には、フロント近似直線の方が比較的正確であるとみなしてベース近似直線とし、サイド近似直線をこのベース近似直線に基づき修正する（Ｓ６２０−Ｓ６３０）。そして、サイド近似直線の修正が終了した後に、この修正サイド近似直線を新たなベース近似直線とし、従前のベース近似直線であったフロント近似直線を修正する（Ｓ６３１−Ｓ６３８）。なお、図１７には、フロント近似直線Ｌ1 をベース近似直線とした場合、このフロント近似直線に直交し、測距データの平均値を切片とする直線Ｌ2 ´が示されている。前述したように、Ｌ2 とＬ2 ´との中線が修正サイド近似直線となる。
【００５６】フロント及びサイド両近似直線が修正された後、これら近似直線がほぼ直交するか否かが判定される。この判定は、両近似直線の傾きＡＳ，ＡＩの積が−１近傍の所定範囲内にあるか否かで判定される（Ｓ７０１）。所定範囲内でない、すなわち、修正された両近似直線がほぼ直交していない場合には、ほぼ直交するまで、前述の修正処理を交互に繰り返す（Ｓ７０２）。一方、両近似直線がほぼ直交すると判定された場合には、両近似直線の交点ＣＸ，ＣＹを算出し（Ｓ７０３）、この交点をもってコーナー点とする（Ｓ７０４）。
【００５７】このようにしてコーナー点の座標ＣＸ，ＣＹが決定された後、駐車空間の最終座標算出処理に移行する。最終座標算出処理は特願平５−６４９８８号と同様であり、抽出されたコーナー点を中心とし、半径（車幅／２＋α）の円と入口近似直線の交点として求められる。すなわち、まず、ＤＭＯＤの値がチェツクされ（Ｓ７１０）、ＤＭＯＤがゼロでない、すなわち右側駐車である場合には、コーナー点のあるクラスタｉの隣のクラスタ番号ｃｃ＝ｊ＋１として（Ｓ７１１）、ｃｃとグループ数ＢＮとの大小比較が行われる（Ｓ７１２）。ｃｃがＢＮ以上である場合には、コーナー点のあるクラスタｊが最後（一番端）のクラスタであることになり、フラグＤＥ＝０とする（Ｓ７１８）。一方、ｃｃがＢＮより大きくない場合、すなわち隣のクラスタが存在する場合には隣のクラスタの最初の測距データの座標をｅｘ，ｅｙとし（Ｓ７１３）、ＤＥ＝１とする（Ｓ７１７）。また、ＤＭＯＤがゼロである、すなわち左側駐車である場合には、ｃｃ＝ｊ−１として同様の処理が行われる（Ｓ７１４−Ｓ７２０）。
【００５８】ＤＥ＝０の場合には空きスペースを示すフラグＴＭＤ＝１か否かが判定され、ＴＭＤ＝１である場合には円の半径ｒを１．５ｍとし（Ｓ７２２）、ＴＭＤ＝１でない場合にはｒ＝３．２５ｍとする（Ｓ７２３）。そして、中心座標ｐ，ｑをコーナー点座標ＣＸ，ＣＹとし、Ｓ６０６で求めた入り口近似直線の傾きＡＩ、切片ＢＩを用いてａ＝１／ＡＩ、ｂ＝−ＢＩ／ＡＩとして（Ｓ７２４）、円と入口近似直線との交点の座標を算出する。図１５には交点座標の算出処理が示されている。まず、交点が存在するか否かの判定を行うための条件を設定し（Ｓ７２５）、判別式を算出する（Ｓ７２６）。判別式の値が負である場合には、交点が存在しないので処理を終了する（Ｓ７２８）。一方判別式が正である場合には２つの交点が求めることになり、それぞれｘ１，ｙ１、ｘ２，ｙ２として算出される（Ｓ７２９）。次に、これら２つの交点の内、いずれが最終座標か決定する処理に移行する。すなわち、ＤＭＯＤの値が再びチェックされ（Ｓ７３０）、左側駐車である場合には、ｙ１とＣＹとの大小比較が行われる（Ｓ７３１）。左側駐車であって、ｙ１がコーナー点ＣＹより小さい場合には、最終座標ＸＦ，ＹＦとしてｘ１，ｙ１が設定され、ｙ１がＣＹ以上である場合には、最終座標にｘ２，ｙ２が設定される（Ｓ７３２，Ｓ７３３）。一方、右側駐車である場合には、左側駐車と逆であり、ｙ１がＣＹ以上である場合には、最終座標ＸＦ，ＹＦとしてｘ１，ｙ１が設定され、ｙ１がＣＹより小さい場合には、最終座標にｘ２，ｙ２が設定される（Ｓ７３５，Ｓ７３６）。
【００５９】一方、ＤＥ＝１である場合には、コーナー点のあるクラスタの隣にさらにクラスタが存在することを意味しており、従って駐車空間がこの間にある可能性もあるので、ＸＦ，ＹＦとしてコーナー点と隣のクラスタの端点の中点を算出する（Ｓ７５０）。そして、コーナー点と隣のクラスタの端点までの距離ｃｗが車幅＋α以上か否かが判定され（Ｓ７５２）、車幅＋α以上である場合には前述の中点を最終座標とし、そうでない場合には適切な駐車空間なしとして処理を終了する。
【００６０】このようにして最終座標が決定されると、次に最終漸近線近似直線を決定する。この決定は、傾きが修正サイド近似直線と同一であり、最終座標ＸＦ，ＸＹを通る直線ｙ＝ＡＦ・ｘ＋ＢＦとして決定される（Ｓ７３８−Ｓ７４０）。なお、Ｓ７３９にはＡＦ及びＢＦの決定方法が示されている。
【００６１】最終漸近線近似直線が算出された後、この直線に沿うように車両を誘導すればよいが、そのためには、車両とこの最終漸近線近似直線との角度（姿勢角）を算出する必要がある。図１６には姿勢角算出処理が示されている。この姿勢角算出処理は、最終座標及びコーナー点から決定される入口方向の向きと車両の中心方向の向きとのなす角を算出することにより行われ、図においてＡＶＸ、ＡＶＹが車両中心線の方向を表し、ＢＶＸ，ＢＶＹが入口方向を表している。そしてこのら２方向のなす角の余弦がＳ８１０にて算出され、最後に姿勢角ＡＴが算出される（Ｓ８１２，Ｓ８１３）。
【００６２】図１８には本実施例で算出されたフロント近似直線姿勢近似直線が示されている。図中、実線が検出された入口近似直線（駐車空間入口の直線）と姿勢近似直線（駐車時の自車両の長手方向中心線）を表し、破線が真の入口近似直線と姿勢近似直線を表している。図２０の結果と比べると、真の入口近似直線と姿勢近似直線に近づいており、検出精度が向上していることがわかる。従って、特願平５−６４９８８号の駐車空間検出装置では駐車する事ができなかった場合でも（図２１参照）、図１９に示されるように所定のロジックを用いて本来駐車可能な空間に車両を誘導して確実に駐車することができるようになる。
【００６３】
【発明の効果】以上説明したように、本発明の駐車空間検出装置によれば、フロント部が丸みを帯びている車両が駐車していても、その側方の駐車空間を確実に検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施例の構成図である。
【図２】本発明の作用説明図である。
【図３】本発明の作用説明図である。
【図４】本発明の実施例のフローチャートである。
【図５】本発明の実施例のフローチャートである。
【図６】本発明の実施例のフローチャートである。
【図７】本発明の実施例のフローチャートである。
【図８】本発明の実施例のフローチャートである。
【図９】本発明の実施例のフローチャートである。
【図１０】本発明の実施例のフローチャートである。
【図１１】本発明の実施例のフローチャートである。
【図１２】本発明の実施例のフローチャートである。
【図１３】本発明の実施例のフローチャートである。
【図１４】本発明の実施例のフローチャートである。
【図１５】本発明の実施例のフローチャートである。
【図１６】本発明の実施例のフローチャートである。
【図１７】本発明の実施例の近似直線の説明図である。
【図１８】本発明の実施例の近似直線と真の直線との関係を示す説明図である。
【図１９】本発明の実施例の駐車誘導説明図である。
【図２０】特願平５−６４９８８号の駐車空間検出装置による近似直線と真の直線との関係を示す説明図である。
【図２１】特願平５−６４９８８号の駐車空間検出装置による駐車誘導説明図である。
【符号の説明】
１０ ＣＣＤエリアセンサ
１２ 測距用ＥＣＵ
１４ 自動駐車制御用ＥＣＵ
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は駐車空間検出装置、特に車両に搭載されたＣＣＤエリアセンサにて得られた駐車空間に関する距離データの処理に関する。
【０００２】
【従来の技術】車両の車庫入れ操作は、ステアリング操作やアクセルペダルの操作、ブレーキペダルの操作、さらにはマニュアルトランスミッション車両においてはクラッチ操作が加わり極めて煩雑な操作となる。しかも、車両後方から車庫入れを行う際には後方目視するために運転者は不自然な姿勢で上記操作を行わなければならず、熟練を要する操作となっている。一方、このような操作は車両と車庫との相対位置が決定されれば一義的に決定される軌跡に基づく機械的操作で置き換えることが可能である。そこで、このような煩雑な車庫入れ操作を自動化し、運転者の負担を軽減するために自動駐車装置が提案されている。
【０００３】このような自動駐車装置では、いうまでもなくいかに正確に車両と車庫との相対位置関係を検出するかが重要技術であり、このため測距センサの改善や得られた距離データの処理の改善等が試みられている。例えば、本願出願人が先に提案した特願平２−３１２３３９号では、駐車位置の四隅にバーコード付き標識を予め設置しておき、車両後部に設けられたＣＣＤエリアセンサでこのバーコード付き標識位置を検出することにより車両を車庫に誘導する構成が開示されている。また、このような特別の標識が設置されていない、あるいは設置不可能な駐車空間にも対応可能とするために、本願出願人はさらに特願平３−３０９４７５号号にてＣＣＤエリアセンサで複数の所定位置に存在する車庫等の物体の位置を検出し、隣接する物体の位置を始点と終点とするベクトルの変化から駐車位置を算出する構成を提案した。駐車空間ではこのベクトルの向きが急激に変化するため、駐車位置を標識に頼ることなく検出することが可能となる。
【０００４】しかしながら、車両後部に設けられたＣＣＤエリアセンサで得られる物体までの距離データは常に正確な値を示すとは限らず、駐車空間周囲の環境変化、例えば天候や時刻等により周囲環境の明暗度が変化した場合にはＣＣＤエリアセンサに結像する物体のコントラスト量が十分でない場合が生じ、ＣＣＤエリアセンサで検出する距離データにばらつきが生じてしまう可能性がある。このように距離データ自体にばらつきが生じてしまうと、例えば上述したベクトルの変化量に基づき駐車位置を検出する場合には駐車位置以外のところでもベクトルの変化が生じてしまい、駐車位置を正確に検出するためには特別な処理が必要となってしまう等、駐車位置検出が十分でない可能性がある。
【０００５】そこで、本願出願人は先に特願平４−７３８５１号にてＣＣＤエリアセンサで得られた距離データに対し、最小２乗法を複数回（２回）用いることにより、距離データにばらつきがあっても正確な駐車空間検出を可能とする駐車空間検出装置を提案した。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】このように、距離データに対し最小２乗法を複数回適用して駐車空間を検出する手法は極めて有効であるが、車両が一方しか駐車していない場合、駐車空間の前面境界線を算出するために最小２乗法を適用しようとしてもデータ数が足りず、最適な駐車空間を検出できない問題が生じる。
【０００７】そこで、本願出願人は、特願平５−６４９８８号にて、車両間の駐車空間のみならず、片側にしか車両が駐車していない場合にも確実に駐車空間を検出できる駐車空間検出装置を提案した。この駐車空間検出装置では、得られた距離データの内、隣接する少なくとも３個の距離データを用いて近似直線を決定し、この直線に対して前記ＣＣＤエリアセンサから仮想的に光を投射した場合の反射方向の変化に基づき既駐車車両のコーナーを検出するコーナー検出手段と、前記反射方向が同一方向の距離データを用いて算出される駐車入口直線及び前記検出されたコーナー点に基づき、誘導すべき駐車空間を決定する演算手段を有している。すなわち、コーナー部を境にして距離データが示す面特性（既駐車車両の車体の特性を反映している）が変化することに着目し、センサ点から仮想的に光を投射した場合、距離データが形成する面で光がどちらの方向に反射されるかで各距離データの方向を一義的、かつ２値的に決定する。そして、反射点の位置に応じて反射方向を２値的に決定（例えば１と−１）した後、反射方向が変化する距離データを抽出することにより既駐車車両のコーナー点を検出するものである。
【０００８】通常の車両が駐車している場合には、この駐車空間検出装置によりコーナー点を精度よく検出できる。ところが、コーナー部が丸みを帯びている車両が駐車している場合には、自車両の停車位置によって、仮想的に光を投射した場合の反射方向の変化点が変わるため、正確にコーナー点を検出できない問題があった。
【０００９】図２０には、コーナーが丸みを帯びた車両が駐車している場合に特願平５−６４９８８号の駐車空間検出装置で検出した駐車空間の一例が示されている。図中、白丸が自車両に搭載したＣＣＤエリアセンサで得られた距離データであり、実線が検出された入口近似直線（駐車空間入口の直線）と姿勢近似直線（駐車時の自車両の長手方向中心線）を表し、破線が真の入口近似直線と姿勢近似直線を表している。ＣＣＤエリアセンサは図中ｘ−ｙ座標系の原点にあり、ここから仮想的に光を投射した場合の反射方向の変化点としてコーナー点を求めるが、既駐車車両のフロントが丸みを帯びていると、コーナー点を正確に求めることができず、従って、入口近似直線及び姿勢近似直線が真の直線からずれてしまう。このように入口近似直線及び姿勢近似直線の誤検出が生じると、図２１に示すように所定のロジックを用いて本来駐車可能な空間に車両を誘導しても駐車できない問題が生じてしまう。
【００１０】本発明は上記従来技術の有する課題に鑑みなされたものであり、その目的はフロント部が丸みを帯びている車両が駐車していても、その側方の駐車空間を確実に検出できる駐車空間検出装置を提供することにある。
【００１１】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するために、請求項１記載の駐車空間検出装置は、車両に搭載され、車両周囲の駐車空間を含む所定領域を撮影して方位毎の画像データを得るＣＣＤエリアセンサと、得られた画像データから方位毎の物体までの距離データを算出する距離データ算出手段と、得られた距離データの内、隣接する少なくとも３個の距離データを用いて近似直線群を決定し、この直線群に対して前記ＣＣＤエリアセンサから仮想的に光を投射した場合の反射方向の変化に基づいて既駐車車両サイド側の近似直線であるサイド近似直線と既駐車車両フロント側の近似直線であるフロント近似直線とを算出する近似直線算出手段と、算出されたサイド近似直線の誤差量とフロント近似直線の誤差量を大小比較する誤差量評価手段と、誤差量の小さい方の近似直線を基本近似直線とし、誤差量の大きい方の近似直線をこの基本近似直線にほぼ直交するように修正する近似直線修正手段と、前記基本近似直線及び修正された近似直線を用いて既駐車車両のコーナーを検出するコーナー検出手段とを有することを特徴とする。
【００１２】また、上記目的を達成するために、請求項２記載の駐車空間検出装置は、請求項１記載の駐車空間検出装置において、前記近似直線修正手段は、前記基本近似直線に直交する１次近似直線を算出し、さらに、この１次近似直線と前記誤差量の大きい方の近似直線との中線を算出することにより前記誤差量の大きい方の近似直線を修正することを特徴とする。
【００１３】また、上記目的を達成するために、請求項３記載の駐車空間検出装置は、車両に搭載され、車両周囲の駐車空間を含む所定領域を撮影して方位毎の画像データを得るＣＣＤエリアセンサと、得られた画像データから方位毎の物体までの距離データを算出する距離データ算出手段と、得られた距離データの内、隣接する少なくとも３個の距離データを用いて近似直線群を決定し、この直線群に対して前記ＣＣＤエリアセンサから仮想的に光を投射した場合の反射方向の変化に基づいて既駐車車両サイド側の近似直線であるサイド近似直線と既駐車車両フロント側の近似直線であるフロント近似直線とを算出する近似直線算出手段と、算出されたサイド近似直線の誤差量とフロント近似直線の誤差量を大小比較する誤差量評価手段と、誤差量の小さい方の近似直線を基本近似直線とし、誤差量の大きい方の近似直線をこの基本近似直線に基づき修正する第１近似直線修正手段と、修正された近似直線を新たな基本近似直線として従前の基本近似直線を修正する第２近似直線修正手段と、修正された両近似直線がほぼ直交しているか否かを判定する判定手段と、前記判定手段でほぼ直交していないと判定された場合に、ほぼ直交すると判定されるまで修正された近似直線を新たな基本近似直線として従前の基本近似直線を交互に修正する反復修正手段と、修正された両近似直線を用いて既駐車車両のコーナーを検出するコーナー検出手段とを有することを特徴とする。
【００１４】
【作用】本発明は基本的には特願平５−６４９８８号の駐車空間検出装置と同様の検出原理を用いる。すなわち、コーナー部を境にして距離データが示す面特性（既駐車車両の車体の特性を反映している）が変化することに着目し、センサ点から仮想的に光を投射した場合、距離データが形成する面で光がどちらの方向に反射されるかで各距離データの方向を一義的、かつ２値的に決定する。
【００１５】図２には本発明のコーナー点検出の概念図が示されている。既駐車車両を角柱として表現した場合、ＣＣＤセンサにて駐車空間周辺の既駐車車両を検出するのは、この角柱に対して光あるいは玉をある位置から打ち出すことに相当する。コーナー点を挟んで光あるいは玉の反射する方向は変化するので、逆に言えば光あるいは玉の反射方向を右あるいは左と特定していき、反射方向が右から左（あるいは左から右）に変化する点を検出することにより、コーナーの位置がわかることになる。
【００１６】図３には得られた距離データに対してこの手法を用いる場合の一例が示されている。図中黒丸が距離データである。隣接する３点の距離データで決定される直線をまず算出し、各距離データにたいしてセンサ位置Ｏから光を投射した場合の反射方向を決定する。反射方向は、算出された直線の法線を算出し、この法線に対して対称な位置にある点Ｏ´（あるいはＯ´´）を算出することにより行われる。そして、反射点の位置に応じて反射方向を２値的に決定（例えば１と−１）し、反射方向が変化する距離データを抽出することによりコーナー点が検出できることになる。
【００１７】しかし、既駐車車両のコーナーが丸みを帯びている場合、反射方向の変化が連続的となり、従って反射方向がそれぞれ異なる距離データ群の２近似直線（フロント近似直線とサイド近似直線）の交点からコーナー点を一義的に決定すると誤検出が生じ易くなる。
【００１８】そこで、本発明では、特願平５−６４９８８号の駐車空間検出装置で得られたフロント近似直線とサイド近似直線から直ちにコーナー点を求めるのではなく、これら近似直線をまず修正して既駐車車両の真のフロント及びサイド直線に近づけている。修正方法は、得られた近似直線の内、誤差量の少ない近似直線をベースに、この近似直線とほぼ直交するように他の近似直線を修正することにより行う。修正方法の一態様としては、誤差量の少ないベース近似直線に垂直な直線を算出し、この垂直線と得られた他の近似直線（誤差量の比較的多い近似直線）の中線をもって他の近似直線とする。これにより、両近似直線の誤差が全体として低減され、２近似直線の交点としてのコーナー点検出の精度が向上する。
【００１９】一方、比較的誤差量の少ない近似直線をベースとした場合でも、このベース近似直線自体の誤差の絶対量が大きい場合がある。このような場合には、他の近似直線を修正して得られた近似直線を新たなベース近似直線とし、従前のベース近似直線をさらに両近似直線が所定の許容直交条件を満たすまで修正することにより、全体の誤差の低減を図ることができる。
【００２０】
【実施例】以下、図面を用いながら本発明の駐車空間検出装置の好適な実施例を説明する。
【００２１】図１には本実施例の駐車空間検出装置が用いられた自動駐車システムの構成が示されている。車両後部にはＣＣＤエリアセンサ１０が設けられており、駐車空間を含む所定領域を撮影する。このＣＣＤエリアセンサは、一対のＣＣＤカメラを鉛直軸回りに回動可能に所定距離離間させて配置することにより構成される。そして、ＣＣＤエリアセンサ１０にて得られた画像データ、すなわちＣＣＤカメラによる画像データは測距用コンピュータである測距用ＥＣＵ１２に供給され、両画像データの比較から駐車空間などの物体までの距離データが方位毎に算出される。算出された距離データ、すなわち距離Ｒと方位θのデータは自動駐車制御用コンピュータである自動駐車制御用ＥＣＵ１４に供給される。
【００２２】自動駐車制御用ＥＣＵ１４は測距用ＥＣＵ１２からの距離データに対し後述する処理を行って駐車空間を検出するとともに、操舵角センサ１６や車速センサ１８並びにシフトポジションセンサ２０から出力される検出信号に基づき車両を駐車空間に誘導するための操舵信号を操舵アクチュエータ２６に供給するとともにブレーキアクチュエータ２８に制動信号を出力して車両を駐車空間に停止させる構成である。
【００２３】以下、図４乃至図１６の処理フローチャートを用いて自動駐車制御用ＥＣＵ１４の動作を詳細に説明する。
【００２４】図４乃至図９までの処理は特願平５−６４９８８号の駐車空間検出装置の処理と同様であり、距離データを複数の群（クラスタ）に分割する処理である。すなわち、得られた距離データが複数の既駐車車両のデータを含んでいる場合に対応するための処理であり、所望のコーナー部を検出するためには、このコーナー部を含む駐車車両が示す距離データを識別しなければならず、この識別のために距離データのクラスタ化が行われるのである。
【００２５】図４乃至図６にはこのクラスタ処理のフローチャートが示されている。まず、得られた空間測距データの数をカウントし、その数をＳＲとして記憶する（Ｓ１０１）。そして、方位毎の測距データＬ（ｉ）をｘ−ｙ直交座標系の座標ｘ（ｉ），ｙ（ｉ）に変換する（Ｓ１０２）。なお、このとき測距画角の中心をｘ軸に一致させておく。
【００２６】ｘ−ｙ座標系における測距データが得られた後、これら測距データの修正処理が行われる（Ｓ１０３）。この修正処理は、ＣＣＤエリアセンサの誤動作と思われるデータを処理に有効なデータとして補正するものであり、例えばある距離データが、ほぼ同じ値を示す隣合う２個の距離データと著しく相違する場合に、隣合うデータの平均値で置き換える処理が行われる。
【００２７】測距データの補正が行われた後、これらの距離データが測距不能データであるか、あるいは「飛んでいる」データであるかを判定する処理に移行する。すなわち、測距データＳＳ（ｉ，０）が所定値、例えば１５ｍ以上であるか否かが判定され（Ｓ１０５）、得られた測距データＳＳ（ｉ，０）が１５ｍ以上である場合には測距不能データ及び飛びデータであるとしてそれぞれのフラグｓ（ｉ）、ｌ（ｉ）を１にセットする（Ｓ１０６）。一方、１５ｍ以下である場合には、測距不能フラグを０にセットし（Ｓ１０７）、次の測距データＳＳ（ｉ＋１，０）との差分が所定距離、例えば２ｍ以上であるか否かが判定される（Ｓ１０８）。２ｍ以下である場合には測距データに飛びがないと判定され、飛びフラグｌ（ｉ）を０にセットする（Ｓ１０９）。一方、２ｍ以上の場合には、さらに次のデータＳＳ（ｉ＋１，０）が１５以上であるか否かが判定される（Ｓ１１０）。１５ｍ以下の場合、すなわち測距不能データでない場合には前のデータｉ−１が０でないか否かが判定される（Ｓ１１１）。そして、１つ前のデータが飛びデータであるか否かが飛びフラグｌ（ｉ−１，０）が１でないか否かをチェックすることにより判定され、飛びデータでない場合には、現在のデータ、１つ前のデータ、及び１つ次のデータを用いてＺＡ、ＺＢ、ＺＣ、ＺＤが算出される（Ｓ１１５）。一方、１つ前のデータが飛びデータである場合には、現在の２つ次のデータが測距データとして最後のデータであるか否かが判定され（Ｓ１１３）、最後でない場合には２つ次の測距データＳＳ（ｉ＋２，０）が測距不能データであるか否かが判定される（Ｓ１１４）。２つ次のデータも測距不能でない場合には、現在のデータ、１つ次のデータ、及び２つ次のデータを用いてＺＡ、ＺＢ、ＺＣ、ＺＤが算出される（Ｓ１１６）。
【００２８】また、１つ次のデータが測距不能データである場合、現在のデータが測距データの最初のデータである場合、現在の次のデータが測距データの最後のデータである場合には、ＺＡ等を算出することなく、飛びフラグを１にセットする（Ｓ１１８）。
【００２９】このようにして、有効である連続する３つの距離データを用いてＺＡ、ＺＢ、ＺＣ、ＺＤが算出された後、これらＺＡ等を用いてこれらの測距データが線形の関係にあるか否かが判定される（Ｓ１１７）。本実施例の測距データはＣＣＤエリアセンサの等角度データであるため、自車より遠い距離にある測距データほどその間の距離が広がり、従ってクラスタ処理する際に本来は同一クラスタであるにもかかわらず、測距データ間の距離が大きいため異なるクラスタに属すると判定してしまう可能性がある。そこで、本実施例ではこのような誤判定を防止するために、隣接する３つの測距データが線形関係にあるか否かを判定し、線形である場合には同一クラスタであると判定するのである。
【００３０】図６には線形判定の処理フローチャートが示されている。まず、ＺＡ、ＺＢ，ＺＣ，ＺＤの大きさが０．００１以下であるか否かが判定され、これらが０．００１以下である場合にはフラグｆを１、そうでない場合には０にセットする（Ｓ２０１−Ｓ２１２）。従って、フラグｆが１である場合には、３つの距離データがｘ軸またはｙ軸にほぼ平行に並んでいることを意味している。そして、ｆa 及びｆb がともに１であるか、またはｆc 及びｆd がともに１であるか否かが判定され（Ｓ２１３）、場合には飛びがないとして飛びフラグｌ（ｉ）を０にセットする（Ｓ２１７）。
【００３１】一方、３つのデータがｘ軸またはｙ軸に平行でない場合には、ＺＣＨＫ＝（ＺＡ／ＺＢ）／（ＺＣ／ＺＤ）
を算出し、このＺＣＨＫが例えば０．７と１．３の間にあるか否かが判定され（Ｓ２１５）、０．７と１．３の間にある場合にはこれら３つのデータがほぼ一直線上にあって飛びのデータでないと判定され（Ｓ２１６）、一方それ以外の場合には線形関係になく、飛びがあると判定される（Ｓ２１７）。
【００３２】このようにして、隣接する３つのデータが線形関係にある場合には同一クラスタに属するデータ、つまり飛びがないデータであるとし、飛びフラグの値が確定した後、この飛びフラグを用いてデータをクラスタに分割する。
【００３３】図５にはクラスタ処理、すなわち距離データをグループ分けする処理が示されている。最後の距離データＳＳ（ＳＲ，０）が測距不能データであるか否かを判定し（Ｓ１２０−Ｓ１２３）、最後の距離データの飛びフラグを１にセットする（Ｓ１２３）。
【００３４】そして、グループのスタートを示すフラグＳＴを０、グループ数を示すＢＮを１に初期設定し（Ｓ１２４）、全ての距離データに対し、測距不能フラグをチェックする（Ｓ１２６）。測距不能でない、すなわちｓ（ｉ）＝０である場合にはＳＴの値がチェツクされ（Ｓ１２７）、ＳＴ＝０である場合には、さらに飛びがあるか否かがチェックされる（Ｓ１２８）。飛びでない場合には、ＳＴ＝１にセットするとともに、ｓｔａｒｔ（ＢＮ）＝ｉとしてグループのスタート測距番号を格納する（Ｓ１２９）。
【００３５】測距不能データがある場合には、Ｓ１２６でＮＯと判定され、さらにＳＴ＝１、すなわちグループのスタートでない場合には、現在の１つ前の測距データの飛びフラグｌ（ｉ−１）を１にセットし、グループの終わりの測距番号を示すフラグｅｎｄ（ＢＮ）＝ｉ−１としてグループの終わりを１つ前の測距データとし、グループカウンタを１だけインクリメントし、ＢＮ＝ＢＮ＋１とする。さらに、グループのスタートフラグＳＴを０にセットする（Ｓ１３１）。この処理により、ある測距データｉが測距不能デ−タである場合、その１つ前の測距可能データをグループの終わりの測距データとしてグループ分けされることになる。
【００３６】また、ある測距データが測距不能データではなく（ｓ（ｉ）＝０）、グループのスタートでもない（ＳＴ＝１）場合、飛びフラグがチェツクされ（Ｓ１３２）、飛びデータである場合にはグループの終わりをこの測距データとすべくｅｎｄ（ＢＮ）＝ｉとし、グループ数を１だけ増やすべくＢＮ＝ＢＮ＋１とし、さらに次のグループをサーチすべくＳＴ＝０とする（Ｓ１３３）。
【００３７】また、ある測距データが測距不能データでなく、グループのスタートであり、かつ飛びフラグである場合には、この測距データをグループのスタート測距番号として格納すべくｓｔａｒｔ（ＢＮ）＝ｉとし、またグループの終わりの測距番号もこの測距データとすべくｅｎｄ（ＢＮ）＝ｉとし、ＢＮ＝ＢＮ＋１、さらにＳＴ＝０とする（Ｓ１３４）。従って、この場合には飛びの測距データ１個で１つのグループを形成することになる。
【００３８】以上のようにして、測距不能フラグ及び測距飛びフラグを用いて全ての測距データのグループ分け、クラスタリング処理が完了する。なお、グループ処理が完了した段階でのグループ数は実際のグループ数より１だけ多いので（Ｓ１３１，Ｓ１３３，Ｓ１３４で自動的にＢＮを１だけインクリメントしているため）、ＢＮ＝ＢＮ−１としてグループ数を調整する（Ｓ１３６）。
【００３９】全ての測距点のグループ分けが完了した後、図７に示す処理に移行し、着目している測距点ｘ（ｊ），ｙ（ｊ）及び隣接する測距点ｘ（ｊ−１），ｙ（ｊ−１）、ｘ（ｊ＋１），ｙ（ｊ＋１）を用いて最小２乗法により近似直線を算出する。この直線の傾きをＡ、切片をＢとする（Ｓ３０３）。次に、この近似直線ｙ＝Ａｘ＋Ｂ及びセンサ点（原点）と着目している点ｘ（ｊ），ｙ（ｊ）を結ぶ直線との交点ＣＲＸ，ＣＲＹを算出する（Ｓ３０４）。
【００４０】次に、この交点を通り近似直線に垂直な直線（反射面の法線）と前記近似直線に平行でセンサ点を通る直線ｙ＝Ａｘとの交点ＣＲＸＸ，ＣＲＹＹを算出する（Ｓ３０５）。反射点のｘ座標は、この交点のｘ座標値ＣＲＸＸを２倍にした２ＣＲＸＸとなり、またｙ座標はＡ＊２＊ＣＲＸＸとなる。
【００４１】このようにして算出された反射点から反射方向を算出する。反射方向は、算出された反射点と直線ｙ＝ｙ（ｉ）／ｘ（ｉ）との位置関係から把握され、具体的には反射点のｙ座標ＣＲＹＹ´と、この反射点と同一のｘ座標値を有するｙ＝ｙ（ｉ）／ｘ（ｉ）ｘ上の点のｙ座標値Ｙとの大小比較により行われる。すなわち、Ｓ３０６及びＳ３０７でＣＲＹＹ´及びＹを算出し、大小比較する（Ｓ３０８）。大小比較の結果に応じて反射方向を示すフラグｒｅｓ（ｉ）を１または−１に設定することにより（Ｓ３０９，Ｓ３１０）、着目している測距点の反射方向を決定する。
【００４２】図８にはこのようにして決定された反射方向により、コーナー点を抽出する処理フローチャートが示されている。まず、コーナー点の存在するクラスタ数を表すｃを１にセットし、反射方向が同一の測距点数を表すｃ１及びｍｆを０にセットする（Ｓ４０２）。そして、現在の測距点の反射方向ｒｅｓ（ｊ）が次の測距点の反射方向ｒｅｓ（ｊ＋１）と同一か否かが判定される。反射方向が同一である場合には、ｃ１＝ｃ１＋１とする（Ｓ４０５）。また、反射方向が異なる場合には、コーナー点である可能性が高く、次にｍｆ＝０か否かが判定される（Ｓ４０６）。ｍｆ＝０である場合には、さらにｃ１が２以上か否かが判定され（Ｓ４１０）、２以上である場合にはｃ１＝０、コーナー点ＣＰ（ｉ，ｃ）＝ｊ、コーナー点の存在するクラスタ数を表すｃを１だけインクリメントし、ｍｆ＝１とする（Ｓ４１１）。
【００４３】ｍｆが０でない場合、すなわち、既に同一反射方向の測距点が２以上存在し、かつコーナー点候補が見つかっている場合には、Ｓ４０６にてＮＯと判定され、さらににｃ１が２以上か否かが判定され（Ｓ４０７）、２以上の場合にはｃ１＝０、新たなコーナー点ＣＰ（ｉ，ｃ）＝ｊ、ｃ＝ｃ＋１とする（Ｓ４０９）。また、ｃ１が１である場合には、Ｓ４０４にて反射方向が異なっていると判定されていても、コーナー点候補とはせず、ｍｆ＝０、ｃ１＝０、コーナー点数をｃ＝ｃ−１とする（Ｓ４０８）。
【００４４】このようにしてコーナー点候補がＣＰ（ｉ，ｃ）に格納され、コーナー点数がｃで示されるが、ｍｆ＝１でコーナー点候補探査が終了し、ｃ１が２以上でない場合には、Ｓ４０９にて自動的にＣ＝Ｃ＋１とインクリメントしているためＣの値が１個余計にカウントされていることになるので、Ｓ４１３−Ｓ４１５にてＣの値を修正し、ｉクラスタ中のコーナー点数ＣＮ（ｉ）としてｃ−１を格納する（Ｓ４１６）。
【００４５】そして、ＣＮ（ｉ）の値がチェックされ（Ｓ４２０）、ＣＮ（ｉ）＝０でない、すなわちクラスタ中にコーナー点が存在する場合にはｃを１だけインクリメントし（Ｓ４２１）、コーナー点の数をカウントする。そして、Ｓ４２３にてｃ＝１でない、すなわち複数のクラスタにコーナー点が存在する場合には、コーナー点不明として処理を終了する（Ｓ４２４）。一方、コーナー点が１個だけ、すなわちｃ＝１である場合にはコーナー点の存在するｊクラスタのみについて処理が行われる。
【００４６】特願平５−６４９８８号では、コーナー点を決定するために、コーナー点候補の前後でｒｅｓ＝−１を連ねた直線とｒｅｓ＝１を連ねた直線の交点に近いものをコーナー点としていた。すなわち、ｒｅｓ＝−１の測距点及びｒｅｓ＝１の測距点に対し最小２乗法を用いてそれぞれ近似直線を算出する。そして、これら２近似直線の交点ｘ，ｙを算出し、検出されたコーナー点ＣＰがこのようにして算出された交点に近い、すなわち交点の座標から所定範囲内にある場合には、コーナー点座標として確からしいと判断していた。
【００４７】一方、本実施例では、このようにｒｅｓ＝−１を連ねた直線とｒｅｓ＝１を連ねた直線の交点に近いものをコーナー点とするのではなく、ｒｅｓ＝−１を連ねた直線とｒｅｓ＝１を連ねた近似直線の内、得られた測距データとの誤差量が大きい近似直線を修正し、より正確にコーナー点を検出するようにしている。
【００４８】本実施例における近似直線修正のアルゴリズムは以下の通りである。
【００４９】（１）ｒｅｓ＝−１の測距点及びｒｅｓ＝１の測距点に対し最小２乗法を用いてそれぞれ近似直線を算出する（これらをフロント近似直線及びサイド近似直線という）
（２）フロント近似直線と測距データとの差の絶対値の和をデータ数で除算して得られる誤差量を算出する（３）同様にして、サイド近似直線と測距データの差の絶対値の和をデータ数で除算して得られる誤差量を算出する（４）算出された両誤差量を比較し、誤差量の小さい方を基本近似直線（ベース近似直線）とする（５）他方の近似直線をこのベース近似直線を用いて修正する（６）修正された近似直線の交点としてコーナー点を検出するここで、（５）の修正ステップにおいては、以下の処理が行われる（５ａ）ベース近似直線に直交する傾きを有し、測距データ群の平均値を切片とする直線を算出する（５ｂ）得られた直線と誤差量の大きい近似直線との中線を算出し、修正近似直線とする（５ｃ）算出された修正近似直線を新たなベース近似直線として、従前のベース近似直線を同様にして修正する（５ｄ）修正後の両近似直線がほぼ直交しているか否かを判定し、直交していない場合には、直交するまで前述のステップを繰り返すなお、処理時間の短縮のために、前述の（５ａ）のステップのみで修正を終了しても、従来に比べ精度のよいコーナー点検出を行うことができる。
【００５０】図１０乃至図１４には前述のアルゴリズムに基づいた具体的な処理フローチャートが示されている。図１０及び図１１は（１）及び（２）の処理を行うフローチャートである。図１０において、まず、駐車方向を示すＤＭＯＤの値がチェックされる（Ｓ５０１）。ＤＭＯＤの値は左側駐車の場合には０、右側駐車の場合には１に設定されている。そして、ＤＭＯＤが０の場合にはフラグＳＦを１にセットし（Ｓ５０２）、ＤＭＯＤが１の場合にはＳＦを−１にセットする（Ｓ５０３）。次に、反射方向ｒｅｓ（ｉ）の値がＳＦと一致するか否かが判定される（Ｓ５０５）。ｒｅｓ（ｉ）の値は１あるいは−１であり、例えば左側駐車の場合にはｒｅｓ（ｉ）＝１となる測距データがフロントを近似する測距点群となる。そこで、ｒｅｓ（ｉ）の値とＳＦが等しい場合には、測距点の座標ｘ（ｉ），ｙ（ｉ）より最小２乗法を用いて近似直線を算出することにより（Ｓ５０６）、フロント近似直線が得られる。このようにして得られたフロント近似直線をｙ＝ＡＩｘ＋ＢＩとする（Ｓ５０８）。図１７には、フロント近似直線とサイド近似直線の一例が示されている。図中白丸がｒｅｓ＝１の測距データであり、黒丸がｒｅｓ＝−１の測距データであり、黒丸測距データから得られる近似直線Ｌ１がフロント近似直線で、白丸測距データから得られる近似直線Ｌ2 がサイド近似直線である。
【００５１】そして、このフロント近似直線と各測距点との誤差量を算出する。誤差量は測距点のｙ座標値とＡＩｘ＋ＢＩとの差の絶対値を積算し（Ｓ５１５）、その積算値Ａを測距点数ｎで除算して得られる（Ｓ５１８）。すなわち、Ａ＝Σ｜ｙ（ｉ）−（ＡＩｘ＋ＢＩ）｜誤差量ＥＲ Ｉ＝Ａ／ｎで算出する。
【００５２】同様にして、図１１に示すように測距データからサイドを近似する測距点群を抽出し（Ｓ５１９−Ｓ５２３）、サイド近似直線ｘ＝ＡＳｙ＋ＢＳを算出する（Ｓ５２６）。そして、このサイド近似直線の誤差量をＡ＝Σ｜ｘ（ｉ）−（ＡＳｙ＋ＢＳ）｜誤差量ＥＲ Ｓ＝Ａ／ｎで算出する。
【００５３】両誤差量が算出された後、誤差量の少ない近似直線を選択するためにこれら誤差量の大小比較が行われる（図１２のＳ６０１）。サイド近似直線の方が誤差量が少ない場合には、サイド近似直線の方が比較的正確であるとみなしてベース近似直線とし、フロント近似直線をこのベース近似直線に基づき修正する。修正の方法としては、ベース近似直線であるｘ＝ＡＳｙ＋ＢＳに直交する直線ｙ＝−ＡＳ＋ＢＩ´の内、切片ＢＩ´の平均値を算出する（Ｓ６０６−Ｓ６１０）。なお、Ｓ６０８におけるＡ＝Ａ＋Ｙ（ｉ）＋ＡＳ・Ｘ（ｉ）は切片を積算するステップであり、この積算された切片を測距データ数ｎで除算することにより、切片の平均が算出される。従って、ベース近似直線に直交し、測距データから得られる切片の平均値を切片とする近似直線は、ｙ＝−ＡＳｘ＋Ａ／ｎとなる。フロント近似直線はこの近似直線を用いて修正される。具体的には、Ｓ５０６にて仮決定されたフロント近似直線ｙ＝ＡＩｘ＋ＢＩと、得られた近似直線ｙ＝−ＡＳｘ＋Ａ／ｎとの中線を算出し、この中線をもってフロント近似直線とするのである。中線を算出するステップがＳ６１１であり、中線の傾きＡＩはＡＩ＝（ＡＩ−ＡＳ）／２で算出され、中線の切片ＢＩはＢＩ＝（ＢＩ＋Ａ／ｎ）／２で算出される。
【００５４】このようして、誤差量の大きい近似直線が修正され、ベース近似直線と修正された近似直線とを用いてコーナー点を検出することも可能であるが、ベース近似直線自体の誤差量の絶対値が大きい場合には、さらに、ベース近似直線自体も修正する必要がある。Ｓ６１２−Ｓ６１９はこのためのステップであり、修正されたフロント近似直線ｙ＝ＡＩｘ＋ＢＩを新たなベース近似直線とし、このベース近似直線に垂直な直線ｘ＝−ＡＩｙ＋ＢＳ´の内、切片ＢＳ´の平均を算出する。Ｓ６１６におけるＡ＝Ａ＋Ｘ（ｉ）＋ＡＩ・Ｙ（ｉ）は切片を積算するステップであり、この積算された切片を測距データ数ｎで除算することにより、切片の平均が算出される。従って、ベース近似直線（修正されたフロント近似直線）に直交し、測距データから得られる切片の平均値を切片とする近似直線は、ｘ＝−ＡＩｙ＋Ａ／ｎとなる。従前のベース近似直線であったサイド近似直線はこの近似直線を用いて修正される。具体的には、Ｓ５２６にて仮決定されたサイド近似直線ｘ＝ＡＳｙ＋ＢＳと、得られた近似直線ｘ＝−ＡＩｙ＋Ａ／ｎとの中線を算出し、この中線をもってサイド近似直線とするのである。中線を算出するステップがＳ６１９であり、中線の傾きＡＳはＡＳ＝（ＡＳ−ＡＩ）／２で算出され、中線の切片ＢＳはＢＳ＝（ＢＳ＋Ａ／ｎ）／２で算出される。
【００５５】一方、Ｓ６０１にて、フロント近似直線の方が誤差量が少ない場合には、フロント近似直線の方が比較的正確であるとみなしてベース近似直線とし、サイド近似直線をこのベース近似直線に基づき修正する（Ｓ６２０−Ｓ６３０）。そして、サイド近似直線の修正が終了した後に、この修正サイド近似直線を新たなベース近似直線とし、従前のベース近似直線であったフロント近似直線を修正する（Ｓ６３１−Ｓ６３８）。なお、図１７には、フロント近似直線Ｌ1 をベース近似直線とした場合、このフロント近似直線に直交し、測距データの平均値を切片とする直線Ｌ2 ´が示されている。前述したように、Ｌ2 とＬ2 ´との中線が修正サイド近似直線となる。
【００５６】フロント及びサイド両近似直線が修正された後、これら近似直線がほぼ直交するか否かが判定される。この判定は、両近似直線の傾きＡＳ，ＡＩの積が−１近傍の所定範囲内にあるか否かで判定される（Ｓ７０１）。所定範囲内でない、すなわち、修正された両近似直線がほぼ直交していない場合には、ほぼ直交するまで、前述の修正処理を交互に繰り返す（Ｓ７０２）。一方、両近似直線がほぼ直交すると判定された場合には、両近似直線の交点ＣＸ，ＣＹを算出し（Ｓ７０３）、この交点をもってコーナー点とする（Ｓ７０４）。
【００５７】このようにしてコーナー点の座標ＣＸ，ＣＹが決定された後、駐車空間の最終座標算出処理に移行する。最終座標算出処理は特願平５−６４９８８号と同様であり、抽出されたコーナー点を中心とし、半径（車幅／２＋α）の円と入口近似直線の交点として求められる。すなわち、まず、ＤＭＯＤの値がチェツクされ（Ｓ７１０）、ＤＭＯＤがゼロでない、すなわち右側駐車である場合には、コーナー点のあるクラスタｉの隣のクラスタ番号ｃｃ＝ｊ＋１として（Ｓ７１１）、ｃｃとグループ数ＢＮとの大小比較が行われる（Ｓ７１２）。ｃｃがＢＮ以上である場合には、コーナー点のあるクラスタｊが最後（一番端）のクラスタであることになり、フラグＤＥ＝０とする（Ｓ７１８）。一方、ｃｃがＢＮより大きくない場合、すなわち隣のクラスタが存在する場合には隣のクラスタの最初の測距データの座標をｅｘ，ｅｙとし（Ｓ７１３）、ＤＥ＝１とする（Ｓ７１７）。また、ＤＭＯＤがゼロである、すなわち左側駐車である場合には、ｃｃ＝ｊ−１として同様の処理が行われる（Ｓ７１４−Ｓ７２０）。
【００５８】ＤＥ＝０の場合には空きスペースを示すフラグＴＭＤ＝１か否かが判定され、ＴＭＤ＝１である場合には円の半径ｒを１．５ｍとし（Ｓ７２２）、ＴＭＤ＝１でない場合にはｒ＝３．２５ｍとする（Ｓ７２３）。そして、中心座標ｐ，ｑをコーナー点座標ＣＸ，ＣＹとし、Ｓ６０６で求めた入り口近似直線の傾きＡＩ、切片ＢＩを用いてａ＝１／ＡＩ、ｂ＝−ＢＩ／ＡＩとして（Ｓ７２４）、円と入口近似直線との交点の座標を算出する。図１５には交点座標の算出処理が示されている。まず、交点が存在するか否かの判定を行うための条件を設定し（Ｓ７２５）、判別式を算出する（Ｓ７２６）。判別式の値が負である場合には、交点が存在しないので処理を終了する（Ｓ７２８）。一方判別式が正である場合には２つの交点が求めることになり、それぞれｘ１，ｙ１、ｘ２，ｙ２として算出される（Ｓ７２９）。次に、これら２つの交点の内、いずれが最終座標か決定する処理に移行する。すなわち、ＤＭＯＤの値が再びチェックされ（Ｓ７３０）、左側駐車である場合には、ｙ１とＣＹとの大小比較が行われる（Ｓ７３１）。左側駐車であって、ｙ１がコーナー点ＣＹより小さい場合には、最終座標ＸＦ，ＹＦとしてｘ１，ｙ１が設定され、ｙ１がＣＹ以上である場合には、最終座標にｘ２，ｙ２が設定される（Ｓ７３２，Ｓ７３３）。一方、右側駐車である場合には、左側駐車と逆であり、ｙ１がＣＹ以上である場合には、最終座標ＸＦ，ＹＦとしてｘ１，ｙ１が設定され、ｙ１がＣＹより小さい場合には、最終座標にｘ２，ｙ２が設定される（Ｓ７３５，Ｓ７３６）。
【００５９】一方、ＤＥ＝１である場合には、コーナー点のあるクラスタの隣にさらにクラスタが存在することを意味しており、従って駐車空間がこの間にある可能性もあるので、ＸＦ，ＹＦとしてコーナー点と隣のクラスタの端点の中点を算出する（Ｓ７５０）。そして、コーナー点と隣のクラスタの端点までの距離ｃｗが車幅＋α以上か否かが判定され（Ｓ７５２）、車幅＋α以上である場合には前述の中点を最終座標とし、そうでない場合には適切な駐車空間なしとして処理を終了する。
【００６０】このようにして最終座標が決定されると、次に最終漸近線近似直線を決定する。この決定は、傾きが修正サイド近似直線と同一であり、最終座標ＸＦ，ＸＹを通る直線ｙ＝ＡＦ・ｘ＋ＢＦとして決定される（Ｓ７３８−Ｓ７４０）。なお、Ｓ７３９にはＡＦ及びＢＦの決定方法が示されている。
【００６１】最終漸近線近似直線が算出された後、この直線に沿うように車両を誘導すればよいが、そのためには、車両とこの最終漸近線近似直線との角度（姿勢角）を算出する必要がある。図１６には姿勢角算出処理が示されている。この姿勢角算出処理は、最終座標及びコーナー点から決定される入口方向の向きと車両の中心方向の向きとのなす角を算出することにより行われ、図においてＡＶＸ、ＡＶＹが車両中心線の方向を表し、ＢＶＸ，ＢＶＹが入口方向を表している。そしてこのら２方向のなす角の余弦がＳ８１０にて算出され、最後に姿勢角ＡＴが算出される（Ｓ８１２，Ｓ８１３）。
【００６２】図１８には本実施例で算出されたフロント近似直線姿勢近似直線が示されている。図中、実線が検出された入口近似直線（駐車空間入口の直線）と姿勢近似直線（駐車時の自車両の長手方向中心線）を表し、破線が真の入口近似直線と姿勢近似直線を表している。図２０の結果と比べると、真の入口近似直線と姿勢近似直線に近づいており、検出精度が向上していることがわかる。従って、特願平５−６４９８８号の駐車空間検出装置では駐車する事ができなかった場合でも（図２１参照）、図１９に示されるように所定のロジックを用いて本来駐車可能な空間に車両を誘導して確実に駐車することができるようになる。
【００６３】
【発明の効果】以上説明したように、本発明の駐車空間検出装置によれば、フロント部が丸みを帯びている車両が駐車していても、その側方の駐車空間を確実に検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施例の構成図である。
【図２】本発明の作用説明図である。
【図３】本発明の作用説明図である。
【図４】本発明の実施例のフローチャートである。
【図５】本発明の実施例のフローチャートである。
【図６】本発明の実施例のフローチャートである。
【図７】本発明の実施例のフローチャートである。
【図８】本発明の実施例のフローチャートである。
【図９】本発明の実施例のフローチャートである。
【図１０】本発明の実施例のフローチャートである。
【図１１】本発明の実施例のフローチャートである。
【図１２】本発明の実施例のフローチャートである。
【図１３】本発明の実施例のフローチャートである。
【図１４】本発明の実施例のフローチャートである。
【図１５】本発明の実施例のフローチャートである。
【図１６】本発明の実施例のフローチャートである。
【図１７】本発明の実施例の近似直線の説明図である。
【図１８】本発明の実施例の近似直線と真の直線との関係を示す説明図である。
【図１９】本発明の実施例の駐車誘導説明図である。
【図２０】特願平５−６４９８８号の駐車空間検出装置による近似直線と真の直線との関係を示す説明図である。
【図２１】特願平５−６４９８８号の駐車空間検出装置による駐車誘導説明図である。
【符号の説明】
１０ ＣＣＤエリアセンサ
１２ 測距用ＥＣＵ
１４ 自動駐車制御用ＥＣＵ
【特許請求の範囲】
【請求項１】 車両に搭載され、車両周囲の駐車空間を含む所定領域を撮影して方位毎の画像データを得るＣＣＤエリアセンサと、得られた画像データから方位毎の物体までの距離データを算出する距離データ算出手段と、得られた距離データの内、隣接する少なくとも３個の距離データを用いて近似直線群を決定し、この直線群に対して前記ＣＣＤエリアセンサから仮想的に光を投射した場合の反射方向の変化に基づいて既駐車車両サイド側の近似直線であるサイド近似直線と既駐車車両フロント側の近似直線であるフロント近似直線とを算出する近似直線算出手段と、算出されたサイド近似直線の誤差量とフロント近似直線の誤差量を大小比較する誤差量評価手段と、誤差量の小さい方の近似直線を基本近似直線とし、誤差量の大きい方の近似直線をこの基本近似直線にほぼ直交するように修正する近似直線修正手段と、前記基本近似直線及び修正された近似直線を用いて既駐車車両のコーナーを検出するコーナー検出手段と、を有することを特徴とする駐車空間検出装置。
【請求項２】 請求項１記載の駐車空間検出装置において、前記近似直線修正手段は、前記基本近似直線に直交する１次近似直線を算出し、さらに、この１次近似直線と前記誤差量の大きい方の近似直線との中線を算出することにより前記誤差量の大きい方の近似直線を修正することを特徴とする駐車空間検出装置。
【請求項３】 車両に搭載され、車両周囲の駐車空間を含む所定領域を撮影して方位毎の画像データを得るＣＣＤエリアセンサと、得られた画像データから方位毎の物体までの距離データを算出する距離データ算出手段と、得られた距離データの内、隣接する少なくとも３個の距離データを用いて近似直線群を決定し、この直線群に対して前記ＣＣＤエリアセンサから仮想的に光を投射した場合の反射方向の変化に基づいて既駐車車両サイド側の近似直線であるサイド近似直線と既駐車車両フロント側の近似直線であるフロント近似直線とを算出する近似直線算出手段と、算出されたサイド近似直線の誤差量とフロント近似直線の誤差量を大小比較する誤差量評価手段と、誤差量の小さい方の近似直線を基本近似直線とし、誤差量の大きい方の近似直線をこの基本近似直線に基づき修正する第１近似直線修正手段と、修正された近似直線を新たな基本近似直線として従前の基本近似直線を修正する第２近似直線修正手段と、修正された両近似直線がほぼ直交しているか否かを判定する判定手段と、前記判定手段でほぼ直交していないと判定された場合に、ほぼ直交すると判定されるまで修正された近似直線を新たな基本近似直線として従前の基本近似直線を交互に修正する反復修正手段と、修正された両近似直線を用いて既駐車車両のコーナーを検出するコーナー検出手段と、を有することを特徴とする駐車空間検出装置。
【請求項１】 車両に搭載され、車両周囲の駐車空間を含む所定領域を撮影して方位毎の画像データを得るＣＣＤエリアセンサと、得られた画像データから方位毎の物体までの距離データを算出する距離データ算出手段と、得られた距離データの内、隣接する少なくとも３個の距離データを用いて近似直線群を決定し、この直線群に対して前記ＣＣＤエリアセンサから仮想的に光を投射した場合の反射方向の変化に基づいて既駐車車両サイド側の近似直線であるサイド近似直線と既駐車車両フロント側の近似直線であるフロント近似直線とを算出する近似直線算出手段と、算出されたサイド近似直線の誤差量とフロント近似直線の誤差量を大小比較する誤差量評価手段と、誤差量の小さい方の近似直線を基本近似直線とし、誤差量の大きい方の近似直線をこの基本近似直線にほぼ直交するように修正する近似直線修正手段と、前記基本近似直線及び修正された近似直線を用いて既駐車車両のコーナーを検出するコーナー検出手段と、を有することを特徴とする駐車空間検出装置。
【請求項２】 請求項１記載の駐車空間検出装置において、前記近似直線修正手段は、前記基本近似直線に直交する１次近似直線を算出し、さらに、この１次近似直線と前記誤差量の大きい方の近似直線との中線を算出することにより前記誤差量の大きい方の近似直線を修正することを特徴とする駐車空間検出装置。
【請求項３】 車両に搭載され、車両周囲の駐車空間を含む所定領域を撮影して方位毎の画像データを得るＣＣＤエリアセンサと、得られた画像データから方位毎の物体までの距離データを算出する距離データ算出手段と、得られた距離データの内、隣接する少なくとも３個の距離データを用いて近似直線群を決定し、この直線群に対して前記ＣＣＤエリアセンサから仮想的に光を投射した場合の反射方向の変化に基づいて既駐車車両サイド側の近似直線であるサイド近似直線と既駐車車両フロント側の近似直線であるフロント近似直線とを算出する近似直線算出手段と、算出されたサイド近似直線の誤差量とフロント近似直線の誤差量を大小比較する誤差量評価手段と、誤差量の小さい方の近似直線を基本近似直線とし、誤差量の大きい方の近似直線をこの基本近似直線に基づき修正する第１近似直線修正手段と、修正された近似直線を新たな基本近似直線として従前の基本近似直線を修正する第２近似直線修正手段と、修正された両近似直線がほぼ直交しているか否かを判定する判定手段と、前記判定手段でほぼ直交していないと判定された場合に、ほぼ直交すると判定されるまで修正された近似直線を新たな基本近似直線として従前の基本近似直線を交互に修正する反復修正手段と、修正された両近似直線を用いて既駐車車両のコーナーを検出するコーナー検出手段と、を有することを特徴とする駐車空間検出装置。
【図１】
【図２】
【図３】
【図９】
【図１７】
【図４】
【図５】
【図６】
【図２１】
【図７】
【図８】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２】
【図３】
【図９】
【図１７】
【図４】
【図５】
【図６】
【図２１】
【図７】
【図８】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【公開番号】特開平７−６５２９３
【公開日】平成７年（１９９５）３月１０日
【国際特許分類】
【出願番号】特願平５−２１１８６４
【出願日】平成５年（１９９３）８月２６日
【出願人】（０００００３２０７）トヨタ自動車株式会社 (59,920)
【公開日】平成７年（１９９５）３月１０日
【国際特許分類】
【出願日】平成５年（１９９３）８月２６日
【出願人】（０００００３２０７）トヨタ自動車株式会社 (59,920)
[ Back to top ]