(57)【要約】  自動車（１０）に搭載される、駐車スペース（１２）の寸法を推定する装置が提供される。この装置は、この駐車スペースのＳＡＲ式の複素画像を生成する合成開口レーダーセンサ（２０）と、このＳＡＲ式の複素画像を処理して実数値画像を取得するモジュール（２２、２４）と、この実数値画像から駐車スペースの長さの値と幅の値とを抽出するコンピュータ（２６）とを備える。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
自動車（１０）に搭載されるように設計された、駐車スペース（１２）の寸法を推定するための装置であって、
−この駐車スペースの複素ＳＡＲ画像を生成する合成開口レーダーセンサ（２０）、
−この複素ＳＡＲ画像を処理して実数値画像を取得するモジュール（２２、２４）、及び
−この実数値画像から駐車スペースの長さの値と幅の値とを抽出するコンピュータ（２６）
を備えることを特徴とする装置。
【請求項２】
合成開口レーダーセンサ（２０）が複数の異なる分析角度を有する、請求項１に記載の駐車スペースの寸法を推定するための装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の推定装置を備える自動車。
【請求項４】
合成開口レーダーセンサ（２０）が自動車（１０）の外側部に取り付けられている、請求項３に記載の自動車。
【請求項５】
自動車（１０）に搭載された装置を援用して駐車スペース（１２）の寸法を推定する方法であって、
−合成開口レーダーセンサ（２０）によりこの駐車スペースの複素ＳＡＲ画像を生成するステップ（１０４）、
−この複素ＳＡＲ画像を処理して実数値画像を取得するステップ（１０６、１０８、１１０）、及び
−この実数値画像から駐車スペースの長さの値と幅の値とを抽出するステップ
を含む方法。
【請求項６】
複素ＳＡＲ画像を処理するステップが、複素ＳＡＲ画像の複数の地点のモジュールから実数値画像を生成するステップ（１０６）と、実数値画像のピクセルのコントラストを増強するステップ（１０８）とを含む、請求項５に記載の駐車スペースの寸法の推定方法。
【請求項７】
ＳＡＲ画像を処理するステップが実数値画像のフィルタリング（１１０）を含み、このフィルタリングではそのピクセルの二次元的スムージングを行う、請求項５又は６に記載の駐車スペースの寸法を推定する方法。
【請求項８】
ＳＡＲ画像を処理するステップが、隣接するピクセルの値の間に測定される変化に応じて重み付けパラメータを実数値画像の各ピクセルに関連付けることを含む、請求項５ないし７のいずれか一項に記載の駐車スペースの寸法を推定する方法。
【請求項９】
ＳＡＲ画像を処理するステップの間に、所定の閾値を下回る強度の実数値画像の全ピクセルにゼロ強度を割り当てる、請求項５ないし８のいずれか一項に記載の駐車スペースの寸法を推定する方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、駐車スペースの寸法を推定する装置に関するものである。本発明はそれに対応する方法、及び前記推定装置を備える自動車にも関する。
駐車スペースの寸法を推定するためのこのような装置は、自動車に搭載されるように設計される。
【背景技術】
【０００２】
このような装置は既知であり、特に特許出願ＧＢ２３１９４２０に記載されている。
この文献では、レーダー送信機及びセンサを形成する装置が自動車の側方部に配置される。この装置はレーダーパルスを送信及び受信することにより動作する。従って、既に駐車している二台の自動車の間の利用可能な駐車スペースの長さを計算することができる。しかしながら、レーダー装置の技術的限界により、この駐車スペースの正確な寸法を計算することはできない。
レーザーを用いた遠隔測定又は超音波の使用など、他の技術を使用することもできるが、これらによって駐車スペースの寸法の推定結果の精度が向上することはない。
【発明の概要】
【０００３】
従って、本発明の目的は、駐車スペースの寸法、特にその長さと幅を正確に推定する装置を提供することである。
従って、本発明の主題は、自動車に搭載されるように設計された、駐車スペースの寸法を推定する装置であり、本装置は、
−この駐車スペースのＳＡＲ（合成開口レーダー）式の複素画像を生成する合成開口レーダーセンサ、
−この複素ＳＡＲ画像を処理して実数値画像を得るモジュール、及び
−この実数値画像から長さの値と幅の値とを抽出するコンピュータ
を備えることを特徴とする。
【０００４】
合成開口レーダーセンサは特殊装置を備えた側方監視システムであり、この特殊装置は、ベクトルのルートに平行な軸に沿った画像の幾何学的解像度の増強を可能にする後方散乱信号を処理する。同一の地点からの連続的なエコーが重畳されて、それらのドップラー効果により特定される。
従って、車載された推定装置に合成開口レーダーセンサを使用することで、自動車が駐車スペースに沿って移動するときにＳＡＲ画像を生成することができ、この画像を処理して得られる実数値画像は、駐車スペースの長さの値と幅の値とを抽出するための十分な基礎となる。
【０００５】
本発明の別の主題は、本発明による推定装置を備えた自動車である。
有利には、合成開口レーダーセンサは自動車の外側部に取り付けられる。
【０００６】
本発明のさらなる主題は、車載された装置を援用する駐車スペースの寸法の測定方法であり、本方法は、
−合成開口レーダーセンサによりこの駐車スペースの複素ＳＡＲ画像を生成するステップ、
−この複素ＳＡＲ画像を処理して実数値画像を得るステップ、及び
−この実数値画像から駐車スペースの長さの値と幅の値とを抽出するステップ
を含む。
好ましくは、複素ＳＡＲ画像を処理するステップは、複素ＳＡＲ画像の複数の地点のモジュールから実数値画像を生成することと、実数値画像のピクセルのコントラストを増強することとからなる。
【０００７】
具体的には、複素ＳＡＲ画像が直接使用できないので、複素画像の複数の地点のモジュールから実数値画像を生成し、例えば実数値画像の最小値と最大値に基づいて、そのコントラストを増強することが望ましい。
ＳＡＲ画像を処理するステップは、実数値画像のフィルタリングも含むことができ、このフィルタリングでは、ピクセルの二次元的なスムージングが行われる。これにより、その加工物の一部から実数値画像を取り除くことができる。
【０００８】
有利には、ＳＡＲ画像を処理するステップは、隣接ピクセルの値の間に測定される変化に応じて、実数値画像の各ピクセルに重み付けパラメータを関連付けることを含む。
このような重み付けパラメータは、駐車スペースの寸法の測定精度を向上させることができる。
【０００９】
最後に、所定の閾値を使用し、この閾値に基づいてＳＡＲ画像を処理するステップの間に、この所定の閾値より強度が低い実数値画像の全ピクセルにゼロ強度を割り当てることができる。
この処理により、駐車スペースの長さの値と幅の値との抽出に悪影響を与えうる強度の低いピクセルを除外することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
本発明は、一実施例として示される以下の説明と、添付図面とにより更によく理解することができる。
【図１】本発明による推定装置を備えた自動車の一般的な構造の模式図である。
【図２】図１の装置により使用される推定方法の連続するステップを表わす。
【図３】本発明による処理を行う前の、図１の推定装置を援用していられた画像を表わす。
【図４】本発明による処理を行った後の、図１の推定装置を援用していられた画像を表わす。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
図１は、二台の自動車１４及び１６によって長さが画定される駐車スペース１２に沿って矢印Ｄで示される方向に移動する自動車１０を示す。二台の自動車の一方１４は駐車スペースの後方に、他方１６は前方に位置している。
駐車スペース１２の幅は、例えば歩道１８によって画定される。
【００１２】
自動車１０は、本発明による駐車スペースの寸法の推定装置を備えている。この推定装置は、駐車スペースの複素ＳＡＲ画像を生成する合成開口レーダーセンサ２０を備える。このレーダーセンサ２０は、自動車１０の外側部に取り付けられている。
レーダーセンサ２０の取得システムは、受信した信号のサンプリング及びデジタル化を行う。デジタル化された信号の量子化に含まれるステップ数は、通常数ビットである。取得された画像の幅は、その特定の帯域を特徴とする。一方で、そのアジマスの大きさは、最大総取得時間、つまり搭載されたシステムのメモリの制約とデータ送信チャネルの帯域幅とによってのみ制限される。
アジマスでは、ピクセル間のピッチが、レーダーパルスの周波数と、アジマス方向の主要な照射ローブの進行速度とに固有であることが明らかである。
【００１３】
Ｖが地面に対する自動車の相対速度の基準、つまりアジマス方向におけるその速さであるとすると、ピッチは以下の関係式により求められる。
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距離においては、制約するのはサンプリング周波数Ｆｅである。レーダーセンサ２０を標的から隔てる距離は二回に亘って走査されるので、解像度ピッチには因数２が関与する。加えて、距離は以下の関係式により求められ、地面に投射される解像度を取得するためには、垂線に対する波の局所的入射角を考慮する必要がある。
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【００１４】
パルス圧縮という既知の原理のおかげで、周波数変調された線形のパルスが送信され、次いで戻ってきた信号との相関が取られる。
結果として得られる効果は、送信されたパルスがほぼ一定のスペクトル密度を有する場合、点状の標的がｓｉｎｃ関数を生成することである。加えて、スペクトルが狭いほど帯域は広い。このとき、圧縮されたパルスの時間τは以下の関係式によって求められる。
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【００１５】
推定装置はまた、複素ＳＡＲ画像を処理するモジュールを備えている。この処理モジュールは、複素ＳＡＲ画像から実数値画像を生成する生成器２２を備えている。実数値画像は、単純にモジュールにより複素ＳＡＲ画像の複数の地点から生成される。
加えて、処理モジュールは得られた実数値画像を処理する手段２４を使用する。この処理手段２４は、例えば実数値画像のピクセルのコントラストのエンハンサーと、実数値画像のピクセルの二次元的スムージングを実行するフィルタと、隣接ピクセル間に測定される変化に応じて実数値画像の各ピクセルに重み付けパラメータを関連付ける手段と、所定の閾値より強度の低い実数値画像の全ピクセルにゼロ強度を割り当てる手段とを含む。
【００１６】
手段２４によってこのように処理された実数値画像は、この実数値画像から駐車スペース１２の長さの値と幅の値とを抽出するコンピュータ２６に供給される。
コンピュータ２６は、ＰＳＤ型の完全に従来式のものであるので、ここではこれ以上説明しない。
【００１７】
センサ２０は、例えば、自動車１０の中柱のうしろ、つまり対応する後部スペースから運転者の前方スペースを隔てる鉛直部に搭載される。このような取り付けにより、考慮される用途のために正確に方向付けられたレーダーセンサ２０のアンテナローブを有することができる。
そのようなレーダーセンサのアジマスの解像度は、以下の式によって求められる。
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上式中、ｆ０はレーダーセンサの送信周波数であり、ｃは空気中における光の速度である。
【００１８】
加えて、駐車スペース１２に沿って１０メートル移動する場合、
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である。
これにより、１．５ＧＨｚを上回る周波数ｆ０について、５ｃｍ未満のｄａｚｉｍｕｔｈの値を得ることが可能になる。加えて、レーダー送信帯域が広い程、距離の推定精度は向上する。
【００１９】
好ましくは、複素ＳＡＲ画像は、必要に応じて駐車スペース１２が最も良く見える角度を検出することができる五つの異なる分析角度を有するレーダーセンサを援用して取得される。
次いで、複素画像から得られる振幅画像を処理することにより、その画像を二つの異なるダイナミックレンジで見ることができ、暗い部分と明るい部分を交互に読み取ることができる。大きい方のダイナミックレンジでは検出された地点全てを見ることができるのに対し、小さい方のダイナミックレンジは明確に検出された地点だけが見えるような低い飽和閾値を有する。
【００２０】
各視角は、ローブ全体の帯域通過フィルタリングにより取得される。次いで五つの視角が重畳されること、つまり同一の座標系において振幅と位相に関して合計されることにより、等方性オブジェクトの検出を向上させることができる。雑音は定義によれば非等方性であるので、このような操作によっても雑音のレベルを下げることができる。
【００２１】
ここで、図２を参照しながら上述の推定装置に用いられる方法を詳細に説明する。
第１の送信ステプ１００では、車両１０が駐車スペース１２に接近する際に側方にレーダーセンサ２０が信号を送信する。
【００２２】
次の受信ステップ１０２では、レーダーセンサ２０が、送信された信号のエコーを受信する。
車両１０が駐車スペース１２に沿って方向Ｄに向かって走行する間に、これら二つのステップ１００及び１０２を必要な回数に亘って所定の周波数で繰り返すことにより、駐車スペース１２の完全な情報を取得する。
【００２３】
次に、レーダーセンサ２０による駐車スペース１２全体の走査が完了したら、ステップ１０４を実行する。ステップ１０４では、既知の方法により、レーダーセンサ２０によって回収したデータに基づいて複素ＳＡＲ画像を生成する。
センサ２０によりこのような生成が実行され、一ではなく二の画像、即ち振幅画像及び位相画像と、偏光情報のアイテムも存在する場合は必要に応じてもう一つの画像が供給される。
【００２４】
複素ＳＡＲ画像を取得するために実行される処理の原理は既知であるので、ここでは詳述しない。
次のステップ１０６では、複素ＳＡＲ画像から実画像を生成する。
【００２５】
具体的には、放射測定はもともと非常に大きな情報を構成するので、モジュールの画像はその後の処理に値する。加えて位相画像は追加的な情報を抽出するために使用することができる。
次いで、ステップ１０８では、実数値画像のピクセルが取る最小値Ｖｍｉｎと最大値Ｖｍａｘとを考慮することによりこの画像を増強する。
【００２６】
該増強は、以下のようにして各ピクセルの初期値Ｖｉｎｉｔｉａｌを更新することからなる。
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次いで、次のステップ１１０において、この増強された画像をフィルタリングする。
【００２７】
フィルタリングは、この画像の値を、駐車スペース１２の幅方向と、駐車スペース１２の長さ方向の両方向にスムージングすることからなる。このスムージングは複数の方法で実行することができる。可能な一の方法では、横（又は縦）に走査し、隣接する二のピクセルの平均値を計算し、次いで隣接する平均値の平均を再度計算する。これにより横（又は縦）のピクセルの値がスムージングされる。
加えて、有利には、隣接するピクセルの値の間の変化を比較することにより、各ピクセルに対し、検出の信頼性の度合いを示す重み付けパラメータを関連付けることができる。従って、例えば、三つの隣接するピクセルに亘る大きな変化は、画像のこの部分においては検出が必ずしも良好に行われていないことを示す。
【００２８】
また、随意で、所定の閾値、例えば０．１に固定された閾値を下回る値を有するピクセル全てにゼロ強度を割り当てることができる。結果として得られる画像には、二つの別個の領域、即ち０に等しい値の黒い領域と、０．１〜１の値のグレー領域が現れる。グレー領域でも有利には各ピクセルに重み付けする。
実行されるフィルタリングは、以下の前提、即ち、駐車スペースの長さ方向に画像を走査することにより、一の明るい領域から２０ｃｍ未満の距離に位置する別の領域が明るい場合、これら二つの領域は同一の障害物に属するという前提に基づいている。二台の車両が互いに２０ｃｍの距離をおいて駐車している場合、いずれにしろ駐車することは不可能であり、従ってこの状況は考慮する用途において問題とならない。加えて、スムージングにより、特に二台の駐車車両の間の空き領域における少数の不規則性を排除することができる。
【００２９】
最後に、二つのステップ１１２及び１１４において、ステップ１１０で得たフィルタリングされた画像に基づき、駐車スペース１２の長さと幅を計算する。
フィルタリングにより、グレーのピクセルと黒のピクセルを含む画像を得られている。このような区別により、ステップ１１２において、車両の移動に平行な方向にある障害物からの距離を計算することができる。この距離は、非常に高い精度で取得されるスペースの長さである。
【００３０】
同様にして、様々な障害物に対処した後で、ステップ１１４において幅を計算することができる。障害物への対処が済むと、一の障害物（例えば歩道）によって幅が画定されているか、又は幅が画定されていない空いたスペースが残る。これら二つの状況では、自由スペースの幅を確かめることができる。
【００３１】
図３は、ステップ１０６の後で得られる実数値画像を表わしている。
図４は、フィルタリングステップ１１０を行った後の同じ画像を表わしている。この画像に基づいて、駐車スペース１１２の長さと幅とを容易に抽出することができる。
【００３２】
本発明を達成するために、駐車スペース１２の横を走行する車両の速さが２０ｋｍ／時未満であることを前提としていることに留意されたい。
また、システムによる以下の追加的なサービスを考慮することができる。
−運転者による駐車を可能にするステアリングの指示、
−並列駐車するためのペースの指示、
−車両の自動駐車、エンジン、ブレーキ及びステアリングの、システムによる制御、並びに
−ステアリングが制御されるときの、半自動駐車。
【００３３】
上述の装置により、走行する自動車の側方に位置する駐車スペースの寸法を正確に推定することができることは明らかである。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【国際調査報告】
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