(57)【要約】      （修正有）【課題】ドライバ支援システムの特徴に基づく周辺情報のデータ低減のための、訓練段階における方法、実施段階における方法および装置を提供する。【解決手段】訓練段階における方法は、光センサにより、第１位置から推進手段の周辺の第１画像を取得（１００）するステップと、光センサにより、第１位置から離れた第２位置から推進手段の周辺の第２画像を取得（２００）するステップと、特徴抽出のためのアルゴリズムにより、第１画像を表わす特徴を決定（３００）するステップおよび第２画像を表わす特徴を決定するステップと、所定の評価基準を満たす第１および第２画像の特徴を選択（４００）するステップと、および第１画像および第２画像の選択された特徴と、顕著な類似性を表わす関連性のメモリの間の顕著な類似性を決定（５００）するステップと、を含む。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
光センサ（２０）により、第１位置（８１）から推進手段（７０）の周辺の第１画像を取得（１００）するステップと、
光センサ（２０）により、第１位置（８１）から離れた位置（８２）から推進手段（７０）の周辺の第２画像を取得（２００）するステップと、
特徴抽出のためのアルゴリズムにより、第１画像を表わす特徴を決定（３００）するステップおよび第２画像を表わす特徴を決定するステップと、
所定の評価基準を満たしていない第１および第２画像の特徴を識別（４００）するステップと、および
高い類似性を有しかつ特徴比較によっては識別されなかった第１および第２画像の特徴を選択（５００）するステップと、
を含む、訓練段階（６０）におけるドライバ支援システムの特徴に基づく周辺情報のデータ低減方法。
【請求項２】
ランレングス符号化およびエントロピー符号化の少なくとも１つの使用による、選択された特徴を表わすデータの損失なし圧縮をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
開始位置（９１）に対して異なる所定の距離（８１、８２）に到達したときに第１画像および第２画像の取得（１００、２００）が実行される、請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
第１および第２画像の取得（１００、２００）の間の所定の距離は５０ｃｍ−２ｍの間隔に対応する、請求項１ないし３のいずれかに記載の方法。
【請求項５】
開始位置（９１）は、「宅地」に対する所定の空間的関係により識別される、請求項１ないし４のいずれかに記載の方法。
【請求項６】
異なる所定の時点における第１画像および第２画像の取得（１００、２００）は、開始時点に関して異なる所定の時点においてシャッタが切られる、請求項１ないし５のいずれかに記載の方法。
【請求項７】
光センサ（２０）はカメラである、請求項１ないし６のいずれかに記載の方法。
【請求項８】
光センサ（２０）によるビデオ撮影の作成のための連続画像検出およびビデオ撮影の連続評価が実行され、この場合、ビデオ撮影の最新の画像が第１画像としてまたは第２画像として使用されたか否かがそれぞれ決定される、請求項１ないし７のいずれかに記載の方法。
【請求項９】
光センサにより、推進手段の周辺の画像を取得（１００）するステップと、
特徴抽出のためのアルゴリズムにより、画像を表わす特徴を決定（６００）するステップと、
所定の評価基準を満たしていない画像の特徴を識別（７００）するステップと、および
画像の選択された特徴を、訓練段階（６０）において取得された画像の特徴を選択された特徴の形で表わす基準と突き合せる（８００）ステップと、
を含む、実施段階におけるドライバ支援システムの特徴に基づく周辺情報のデータ低減方法。
【請求項１０】
データ入力（１１）、
評価ユニット（１０）、および
データ出力（１２）、
を含む、特徴に基づく周辺情報のデータ低減装置（５０）において、評価ユニット（１０）は、
データ入力（１１）と結合して、光センサ（２０）により、第１位置（８１）からおよび第１位置から離れた第２位置（８２）から推進手段（７０）の周辺の画像を取得（１００、２００）するように適合され、
画像から特徴を決定しかつこれをその関連性に関して評価するように適合され、この場合、関連性のない特徴は無効として識別され、
関連性があると識別された２つの画像の特徴の間の類似性を決定するように、および／または検出された画像の１つの関連性のある特徴と、メモリユニット内に記憶された、予め訓練段階（６０）において取得された画像の特徴の間の類似性を決定するように適合され、および
異なる画像の関連性のある特徴の間の顕著な類似性を、データ出力（１２）を介してメモリユニット内に記憶するように、および／またはドライバ支援システムの制御機能に伝達するように適合されている、
特徴に基づく周辺情報のデータ低減装置（５０）。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ドライバ支援システムの特徴に基づく周辺情報のデータ低減のための２つの方法および装置に関し、この場合、第１方法はドライバ支援システムの訓練段階に関連し、第２方法はドライバ支援システムの実施段階に関連する。
【背景技術】
【０００２】
従来技術において、センサによる推進手段の周辺の検出およびセンサ情報から導かれた、推進手段の制御への自動介入に、大きな意味が与えられる。このようにして、例えば安全性および運転快適性を向上可能なドライバ支援システムを形成可能である。このようなドライバ支援システムは、例えばＲｏｂｅｒｔ  Ｂｏｓｃｈ  ＧｍｂＨの「宅地駐車支援」であり、これは、固定の開始位置および目的位置から出発して、反復駐車操作を自動的に実行可能にする。これに対する前提は、はじめに、手動訓練運転の実行であり、手動訓練運転において、駐車支援システムは、推進手段の移動経路（「軌道」とも言う）に沿って周辺情報を検出し、これを評価し、かつこの移動経路に沿った後の駐車操作のためにこれを記憶する。
【０００３】
特にセンサに基づくドライバ支援システムに関連して、周辺情報の検出において、しばしば、周辺情報を表わす大きなデータ量が発生することがある。ドライバ支援システムは通常埋込システムの形で形成されるので、多くの部品数に基づいて、たいていの場合、個々の部品コストを低く保持しなければならないことから、しばしば、小さい寸法に制限された技術資源（メモリ、計算能力等）が利用可能であるに過ぎない。この理由から、特に、このような埋込システムの、利用可能なフラッシュメモリまたはＥＰＲＯＭメモリのような不揮発性メモリは、しばしば、きわめて小さい寸法で形成されている。それにも関わらず、センサに基づくドライバ支援システムの、場合により大きいデータ量を継続的に記憶可能にするように、必要な全てのデータを、利用可能なメモリ内に記憶可能にするためには、追加の手段が必要である。このために、しばしば、（損失を伴う）データ低減方法および（損失を伴わない）データ圧縮方法が使用される。従来技術において既知のデータ低減およびデータ圧縮方法は、検出されかつ記憶されたデータのタイプに応じてそれぞれ、元のデータ量の多少とも多くの減少を許容する。特に画像情報および移動画像情報に対して既知のデータ低減方法を使用した場合、このように実行されたデータ低減は、残ったデータを完全に所定の不揮発性メモリ内に記憶可能にするためには、場合により十分ではないことがある。これは、このデータ低減方法が画像情報のできるだけ完全な保存（画像分解、画像容量等）に適合されていないことに基づいている。
【０００４】
埋込システムにおいてこの画像処理方法を使用した場合、これは、画像情報が、追加処理ステップにおいてさらに低減されなければならないようにするか、あるいは具体的な使用の場合に対して、寸法が小さい不揮発性メモリがデータ量に適合されたより大きいメモリによって置換されなければならないようにすることが可能であり、前者の場合には、一般に、おそらく関連性があるであろう画像情報の追加の除外によってのみ可能であり、後者の場合には、より高いコストを伴うであろう。
【０００５】
メモリ容量の理由からデータ量を減少させる目的のほかに、減少されたデータ量は、通常、より低いデータ伝送速度しか必要とするに過ぎないので、減少されたデータ量は、データの伝送の観点においても有利である。このとき出力の弱い（埋込）システムを使用することにより、コスト節減もまた達成されるので、これは、例えばプロセッサと内部または外部メモリの間のデータ交換の場合において有意義なことがある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
したがって、本発明の課題は、従来技術において既知のデータ低減ないしはデータ圧縮方法を、特徴をベースにした周辺情報の記憶に関して最適化することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記の課題は、本発明により、推進手段のドライバ支援システムの特徴に基づく周辺情報のデータ低減方法により解決される。方法は、推進手段の光センサにより、第１位置から推進手段の周辺の第１画像を取得するように実行される。この場合、光センサは、例えば、必要な周辺情報が最適に検出可能なように、推進手段の適切な位置に配置された、ドライバ支援システムのカメラであってもよい。方法は、次の方法ステップにおいて、第１位置と同一ではない第２位置から推進手段の周辺の第２画像を取得するように実行される。これは、駐車支援システムの例において、推進手段が、はじめに、ユーザにより決定された開始位置に移動されることにより行われる。上記の宅地駐車支援システムに関して、開始位置は、駐車予定位置のすぐ近くの範囲（例えば１０ｍ−１００ｍ）であることが好ましい。例えば、駐車運転の開始は、自動駐車操作を習得するために、ユーザがその位置で推進手段を緩速走行または停止させる道路の脇の敷地上であってもよい。それに続いて、ユーザは、対応ユーザ行動により、駐車支援システムを訓練モードに移行させてもよい。その後に、ユーザは、訓練の目的で、希望の駐車操作を１回以上手動で実行してもよく、その間に、駐車支援システムはこの操作をカメラにより検出する。推進手段の周辺の第１および第２画像の取得は、例えば、それぞれ第１画像および第２画像に対して決定された、推進手段の異なる所定の走行経路に従って実行されてもよい。
【０００８】
次の方法ステップにおいて、取得画像から、画像ないしはその中に含まれている周辺情報を適切に表わした特徴（“ｆｅａｔｕｒｅ”とも言う）が抽出される。特徴は、例えば、ドライバ支援システムの構成要素である評価ユニットにより決定されてもよい。元の画像情報を特徴により構成された特徴空間に移行することは、以下の方法ステップに対する基礎を構成する。特徴データの抽出および処理の利点の１つは、使用のための特定の情報が任意のデータ源から目的どおりに取得可能であり、これにより、一方でそれぞれの使用のために必要な関連情報のフィルタリングが行われ、他方でこれらの情報の改善された比較可能性が達成されることにある。
【０００９】
例えば、個々の画素または全画像領域の輝度、コントラストまたはカラー情報に関する情報のような抽出特徴が特徴ベクトルの形に集約されることが好ましい。適切な特徴または特徴ベクトルの形成のための例が、特に、以下の文献において議論されている。
【００１０】
Chandrasekhar,Vijay,et al.“Compressed histogram of gradients: A low-bitrate descriptor.”International journal of computer vision 96.3(2012):384-399,
Makar,Mina,et al. “Compression of image patches for local feature extraction.”2009 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing. IEEE,2009,
JI, Rongrong, et al.  “ Location discriminative vocabulary coding for mobile landmark search.” International Journal of Computer Vision 96.3 (2012):290-314.
抽出特徴ベクトルは、特徴マトリックス（“ｆｅａｔｕｒｅ  ｍａｐ”とも言う）の形に集約されることが好ましい。本発明により、特徴マトリックスの寸法は元の画像の寸法に合わせられる。すなわち、ＭｘＮの画素からなる画像は、ＭｘＮの特徴ベクトルを含む特徴マトリックスに移行される。しかしながら、特徴マトリックスの寸法は、必ずしも画像の寸法に合わされる必要はない。
【００１１】
本発明により、データ低減の目的で場合により不必要な特徴マトリックスの情報を除外可能にするために、次の方法ステップにおいて、特徴マトリックスはフィルタリングにかけられる。このために、特徴マトリックスの個々の要素および／または範囲が所定の評価基準によって評価されてもよい。評価基準が満たされない要素は、特徴マトリックス内において無効としてマークされる。好ましい評価基準は、画素または画像範囲のコントラスト情報を示す。高いコントラストを有する範囲は、通常、本発明による方法に対して重要な情報を含み、この場合、低いコントラストを有する範囲は除外されてもよい。コントラストが高いかまたは低いかの評価がなされるか否かは、この場合、画像センサのノイズに依存して行われてもよい。コントラストは、それが画像センサのノイズにより発生された可能性があるとき、きわめて低いものとして評価されてもよい。それに対応して画像センサのノイズのレベルまで低いコントラストを有する画像範囲からは特に確実な情報は取得可能ではないので、このような画像範囲または特徴マトリックス要素は無効としてマークされてもよい。コントラスト情報は、それが特徴抽出の処理において独自の特徴として抽出される限り、例えば直接特徴マトリックスから取得されてもよい。その代わりにまたはそれに追加して、コントラスト情報は、元の画像情報から決定されてもよい。画像の寸法およびそれに付属の特徴マトリックスが同一である場合、画像から決定されたコントラスト情報は、直接特徴マトリックスの要素に伝送可能であり、これにより、特徴マトリックスの対応要素または範囲は、それが評価基準を満たしていない限り、無効としてマークされてもよい。
【００１２】
次の方法ステップにおいて、フィルタリングされた第１画像の特徴マトリックスがフィルタリングされた第２画像の特徴マトリックスと比較される。目的は、抽出特徴に基づいて異なる位置において取得された画像の特徴の間のできるだけ大きい類似点を識別しかつこれを選択することである。これらの類似点は、通常、推進手段の周辺の本質的な物体を示し、これに基づいて、駐車支援システムは、訓練段階が成功して終了した後に、自動駐車操作の間に実行可能である。第１画像の特徴マトリックス内においてのみならず第２画像の特徴マトリックス内においてもまた類似の形で含まれていない特徴ないしは特徴ベクトルは、両方の画像に対して得られた特徴マトリックス内において無効として識別されてもよい。特徴および／または特徴ベクトルの間の類似性を決定するために、従来技術から既知の類似性尺度ないしは距離尺度が使用されてもよい。
【００１３】
得られた特徴マトリックス内において、全く類似しないかまたは僅かにのみ類似する特徴を無効として識別しおよび／または除外することにより、これらはなお一部の特徴情報のみを含んでいるので、通常、いわゆるスパースマトリックスが発生され、一方、マトリックスの大部分は無効としてマークされかつ特徴情報はもはや含んでいない。このようにして、得られた特徴マトリックスが表わすデータの量はさらに低減される。この場合、メモリ内の得られた特徴マトリックスの構成に依存して、例えば関連特徴情報が連鎖リストの形で結合されることにより、予め必要なメモリ位置の物理的低減が達成可能である。これにより、関連性のない特徴情報はもはや得られた特徴マトリックスの構成要素ではなく（無効としてマークされたデータの形でもなく）、したがって、メモリ位置もまた要求しない。しかしながら、連鎖リストとしての特徴データの構成の代わりにまたはそれに追加して、上記の方法ステップは、それに続いて実行される圧縮処理の準備として使用されてもよく、圧縮処理は、このとき、必要なメモリ位置の本来の物理的低減の代わりをする。
【００１４】
内部メモリはたいていの場合サイズは小さいが、それは高速な接続を有し、すなわち、内部メモリ上における書込みおよび読取り処理はきわめて高速に実行可能である。（小さい寸法であってもまたは大きい寸法であってもよい）不揮発性メモリ上においては、このような高速なアクセスは可能ではない。したがって、上記の方法ステップに対する評価ユニットの演算操作の中間結果は、揮発性の内部メモリ内に記憶されることが好ましい。最大に低減された特徴データは、訓練段階の終了時にはじめて不揮発性メモリ内に書き込まれる。
【００１５】
この場合、本発明による方法は、第１画像および第２画像の取得および処理に制限されない。駐車支援システムの訓練段階に関して、訓練段階の間に複数の画像が取得されかつ上記の方法ステップが与えられることは有利である。
【００１６】
従属請求項は本発明の有利な変更態様を示す。
他の有利な実施形態において、本発明による方法により選択された特徴のデータは、既知の圧縮方法を使用することによりさらに低減される。このために、例えば、特に、スパース特徴マトリックスのデータを特に効率的に圧縮可能なランレングス符号化が使用されてもよい。（例えば値“０”で記憶されている）特徴情報を含まないマトリックスの要素は、しばしばマトリックスの関連範囲を受け入れるのでこれが可能であり、これにより、ランレングス符号化による値“０”の反復発生が、値の指示および値の発生頻度という短縮形式で表わされる。特徴マトリックス内に例えば、“００００００”のような、含まれていない要素の連続記入が存在する場合、この数列はランレングス符号化により“６×０”の圧縮された形で表示され、これは「６回の０」を意味する。
【００１７】
ランレングス符号化の代わりにまたはそれに追加して、従来技術から既知のハフマン符号化のようなエントロピー符号化が使用されてもよい。これは、頻繁に表われる符号はより短いコード語により表わされ、稀にしか表われない符号はより長いコード語により表わされることによってデータの圧縮を達成する。これは、特に、無効ではないとマークされた特徴マトリックスの特徴ベクトルの圧縮において、データの効率的な圧縮を導くことが可能である。
【００１８】
本発明による方法の他の好ましい実施形態において、開始位置に対して異なる所定の距離に到達したときに光センサにより第１画像および第２画像の取得が実行される。最新の推進手段において、推進手段の走行経路に関するデータもまた、一般に、推進手段の異なるバスシステムが利用可能である。これらのデータは、データ入力を介して駐車支援システムに利用可能であるので、これは、推進手段の移動において、その走行距離を開始位置から出発して決定することが可能である。すなわち、駐車支援システムは、例えば開始位置に対して１ｍの距離だけ離れたときに第１画像を取得し、開始位置に対して２ｍの距離において第２画像を取得してもよい。場合により、開始位置に対してそれぞれさらに１ｍ離れたときに再び他の画像が取得されてもよい。これに関して、個々の取得の間の距離を可変にすることを許容することもまた考えられる。例えば、推進手段が訓練運転の間にカーブを走行するときがそれに相当する。この場合、カーブの運転により周辺情報の急な横方向変化が発生し、これにより、個々の取得の間の距離が大き過ぎるとき、場合により重要な周辺情報が検出されないことがあるので、取得間の距離を短縮することが有意義なことがある。個々の画像の間の選択される距離は、５０ｃｍと２ｍの間であることが好ましい。
【００１９】
本発明による他の実施形態において、取得は、上記の開始位置に対する所定の距離の代わりにまたはそれに追加して、所定の時点に実行される。すなわち、第１画像の取得は例えば訓練運転の開始の１ｓ後に行われ、第２取得はさらに１秒経過後に行われてもよい。これは、特に、走行距離に関して情報が利用可能ではないかまたはきわめて不正確な情報のみが利用可能であるときに有利である。
【００２０】
他の有利な形態において、個々の取得の間の時間間隔は、訓練運転の間に連続画像取得が実行されるほどに短縮されてもよい。これは、１／２４ｓないし１／２５ｓの時間間隔で周辺の画像を取得するように適合されたビデオカメラの使用により置換されることが好ましい。訓練運転の間における連続画像取得の作成は、開始位置から目的位置までほとんど隙間のない周辺情報が評価のために利用可能であるという利点を提供する。このための前提は、ビデオ撮影がその中に中間記憶可能な十分に大きな揮発性メモリの存在である。すなわち、訓練運転の終了後に、推進手段の移動経路を最善にないしは明確に表わす個々の画像をビデオデータから決定することが可能である。所定の距離後および／または所定の時点における画像の取得においては、場合により、実施段階における自動駐車操作に対して有効な周囲情報が検出されないことがある。それに比較して、ビデオ撮影は、そのとき上記の特徴抽出方法に適用可能な、個別画像における後での最適選択を可能にする。このようにして、周辺情報の品質が最適化され、この結果、自動駐車操作が確実に実行可能である。この方法は、周辺情報の確実性を向上させるほかに、ビデオ撮影からの個別画像の選択において、周辺情報の品質のみならず、本発明によるデータ低減方法に関するその適性もまた考慮されることにより、より高いデータ低減に導くこともまた可能である。
【００２１】
ビデオ撮影を後から評価する代わりに、ビデオ撮影の評価が連続的に行われてもよい。この方法は、より大きな揮発性メモリを必要としないという利点を有する。この場合、第２画像の取得に対して、常に反復して、例えば１／２５ｓの短い時間間隔で次の候補として画像が取得されかつそれぞれ直ちに評価される。評価結果に依存して、実際の画像が第２画像として使用されるか否かが決定される。第２画像として使用されない場合、画像は直ちに除外され（すなわち、いかなるメモリももはや要求しない）、それに続いて取得された画像が新たな評価の対象とされる。評価において、候補画像と第１画像との間に顕著な相違が存在するか否かが検査される。相違が存在する場合、候補画像は第２画像として選択可能である。例えば、推進手段の移動に基づいて例えば１ｍの間に画像の内容がそれに対応して変化したとき、顕著な相違が存在する。これは、当業者に既知の画像連続分析の手段を用いて、例えばオプティカルフローの決定により実行可能である。
【００２２】
本発明の第２態様により、実施段階におけるドライバ支援システムの特徴に基づく周辺情報のデータ低減方法が提案される。方法は、推進手段の光センサにより、推進手段の周辺の画像を取得するように実行される。この場合、光センサは、例えば、必要な周辺情報が最適に検出可能なように、推進手段の適切な位置に配置された駐車支援システムのカメラであってもよい。
【００２３】
方法のはじめにおいて、推進手段は、ドライバ支援システムに対する上記の訓練段階における推進手段の開始位置と十分に一致した開始位置に存在する。訓練段階および実施段階における推進手段に対する開始位置はそれぞれ手動で操作されるので、開始位置に対して、自動駐車操作の実行のために推進手段がその中に存在しなければならない所定の許容範囲が設けられている。次の方法ステップにおいて、元の画像の各画素に対して、特徴マトリックス内に同様に特徴ベクトルの形で記憶された所定の特徴が抽出されることにより、訓練段階においてと同様に、画像情報が特徴空間内に移行される。次の方法ステップにおいて、所定の評価基準に対応しない全ての特徴ベクトルが特徴マトリックス内において無効として識別されることにより、特徴ベクトルはフィルタリングにかけられる。
【００２４】
次の方法ステップにおいて、特徴マトリックスの残りの有効な特徴ベクトルは、訓練段階の間に作成された、周辺を表わす特徴マトリックスと突き合せられる。適切な距離尺度ないしは類似性尺度の使用により、このようにして、メモリ内に記憶されている特徴マトリックスの１つとのできるだけ大きな一致が決定可能である。決定された、記憶されている特徴マトリックスの１つとの一致は、推進手段の実際位置の決定を可能にする。これは、同様に、所定の開始位置から訓練段階において決定された目的位置までのその経路上における、決定された位置データに基づいた推進手段の自動制御を可能にする。
【００２５】
本発明の第３態様により、データ入力、評価ユニットおよびデータ出力を含む装置が提案される。評価ユニットは、データ入力と結合して、光センサにより、推進手段の周辺の画像を取得するように適合されている。光センサは例えばカメラであってもよい。評価ユニットは、さらに、画像分析方法により、取得された画像から特徴を抽出し、かつこれを、上記の駐車支援システムに対して、その関連性に関して評価するように適合されている。さらに、評価ユニットは、駐車支援システムの訓練段階において関連性があるとして識別された２つの画像の特徴の間の類似性を決定し、かつこれを、類似性を表わすデータの形で、評価ユニットに接続されたメモリユニット内に記憶するように適合されている。さらに、評価ユニットは、駐車支援システムの実施段階において、検出された画像の１つの関連性のある特徴と、メモリユニット内に記憶された、予め訓練段階において取得された画像の関連性のある特徴との間の類似性を決定するように結合されている。
【００２６】
評価ユニットは、さらに、訓練段階において決定された特徴を、データ出力を介してメモリユニット内に記憶し、および実施段階において決定された特徴の類似性を、データ出力を介して、自動駐車操作を実行する車両制御に信号するように適合されている。
【００２７】
以下に本発明の実施例が添付図面を参照して詳細に説明される。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１】図１は、本発明による訓練段階における方法の一実施例のステップを表わしたフローチャートを示す。
【図２】図２は、本発明による実施段階における方法の一実施例のステップを表わしたフローチャートを示す。
【図３】図３は、本発明による装置の構成部品に関する概略図を示す。
【図４】図４は、推進手段の宅地駐車支援システムのための一つの例示の訓練運転を示す。
【発明を実施するための形態】
【００２９】
図１は、本発明による訓練段階６０における方法の一実施例のステップを表わしたフローチャートを示す。この場合、ステップ１００において、推進手段７０の周辺の第１画像が、光センサ２０により、第１位置８１から取得される。ステップ２００において、推進手段７０の周辺の第２画像が、光センサ２０により、第１位置８１から離れた第２位置８２から取得される。ステップ３００において、評価ユニット１０により、第１画像を表わす特徴が抽出される。さらに、第２画像を表わす特徴が抽出される。抽出特徴は、第１画像に対する特徴マトリックスおよび第２画像に対する特徴マトリックスの形で、評価ユニット１０に接続された揮発性メモリ３０内に記憶される。ステップ４００において、第１および第２画像の個々の領域が、評価ユニット１０により、そのコントラスト情報に基づいて評価される。低いコントラストを有する領域は、通常それらは駐車支援システムに対して関連情報を含まないので、揮発性メモリ３０内のそれぞれの特徴マトリックス内において無効としてマークされる。ステップ５００において、第１および第２画像の予め評価された特徴マトリックスは、特徴比較により、両方のマトリックスの間の類似性に関して検査される。この場合、顕著な類似性を有しない領域は、得られた特徴マトリックス内において無効としてマークされる。関連する一致を有する領域は、得られた特徴マトリックス内において変更なしとして受け取られる。この場合、得られた特徴マトリックスは、作成中に、同様に揮発性メモリ３０内に記憶される。得られた特徴マトリックスの完全な決定後に、これらを不揮発性メモリ４０内に記憶する。
【００３０】
図２は、本発明による実施段階における方法の一実施例のステップを表わしたフローチャートを示す。この場合、ステップ１００において、推進手段７０の周辺の画像が、光センサ２０により、位置８１から取得される。ステップ６００において、評価ユニット１０により、画像を表わす特徴が抽出される。抽出特徴は、特徴マトリックスの形で、評価ユニット１０に接続された揮発性メモリ３０内に記憶される。ステップ７００において、画像の個々の領域が、評価ユニット１０により、そのコントラスト情報に基づいて評価される。低いコントラストを有する領域は、通常それらは駐車支援システムに対して関連情報を含まないので、揮発性メモリ３０内の特徴マトリックス内において無効としてマークされる。ステップ８００において、評価された画像の特徴は、訓練段階（６０）において取得された、選択された特徴の形の複数の画像を表わす基準と突き合せられる。
【００３１】
図３は、評価ユニット１０、データ入力１１およびデータ出力１２を含む、本発明による装置５０の構成部品に関する概略図を示す。評価ユニットは、評価ユニット１０のデータ入力１１に接続されたカメラ２０の信号から抽出された特徴データを決定しかつ評価するプロセッサを含む。さらに、本発明による装置は、データ出力１２および１３を介して評価ユニット１０に接続された（好ましくは内部の）揮発性および不揮発性メモリ３０、４０を含む。
【００３２】
図４は、推進手段７０の宅地駐車支援システムのための一例示訓練運転６０を示す。宅地訓練運転は、ユーザにより選択された宅地開始位置９１における推進手段７０の緩速走行および停止を含む。それに続くユーザ行動により、宅地訓練運転６０が開始される。この場合、ユーザは、ユーザにより選択された宅地目的位置９２までの適切な移動経路９０に沿って推進手段７０を制御する。ここで、推進手段７０に配置された光センサ２０により、所定の位置８０において推進手段７０の周辺の撮影が行われ、撮影は、駐車支援システムの評価ユニットにより、例えば図１と結合して開示された方法に対応して処理される。
【符号の説明】
【００３３】
１０  評価ユニット
１１  データ入力
１２、１３  データ出力
２０  光センサ、カメラ
３０  揮発性メモリ
４０  不揮発性メモリ
５０  装置
６０  訓練段階、訓練運転
７０  推進手段
８０  位置
８１  第１位置、距離
８２  第２位置、距離
９０  移動経路
９１  宅地開始位置
９２  宅地目的位置
１００、２００  取得
３００  決定
４００  識別、選択
５００  選択、決定
６００  決定
７００  識別
８００  突き合せ
【図１】
2019075097.tif 000003
【図２】
2019075097.tif 000004
【図３】
2019075097.tif 000005
【図４】
2019075097.tif 000006
【外国語明細書】
2019075097000001.pdf