(57)【要約】【課題】駐車開始位置、駐車目標位置が任意であっても駐車支援を行うことが可能な駐車支援装置を得る。【解決手段】駐車支援装置（１）は、予め駐車場のロケーションモデルを作成する手段（１０）と、自車速度を検出する車速センサ（４０）と、自車の周囲の環境を検出する環境センサ（４４、４６、４８）と、環境センサ（４４、４６、４８）出力に基づいて予め作成されたロケーションモデルを修正する手段（２４）と、修正されたロケーションモデルと車速センサ出力とから自車を任意の駐車位置に導く最適ルートを検索する手段（２６）とを備えている。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
予め駐車場のロケーションモデルを作成する手段と、自車の周囲環境に関する情報に基づいて前記作成されたロケーションモデルを修正する手段と、前記修正されたロケーションモデルと自車位置に関する情報および自車速度に関する情報とから自車を任意の駐車位置に導く最適ルートを検索する手段と、を備えることを特徴とする、駐車支援装置。
【請求項２】
請求項１に記載の駐車支援装置において、さらに、前記作成されたロケーションモデルに前記自車位置に関する情報を添付してデータベースに登録する手段と、を備えることを特徴とする、駐車支援装置。
【請求項３】
請求項１に記載の駐車支援装置において、前記最適ルートを探索する手段は、当該最適ルートを自車が走行するためのステアリング操作量を検出する手段を含むことを特徴とする、駐車支援装置。
【請求項４】
請求項２に記載の駐車支援装置において、さらに、自車が前記登録されたロケーションモデルの位置に近づいた場合、前記データベースより前記登録されたロケーションモデルを自動的に取得する手段を備えることを特徴とする、駐車支援装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、駐車支援装置に関し、特にモデル予測制御を用いた駐車支援装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
駐車支援装置として、これまでに種々のものが提案されている。例えば、特許文献１では、車庫入れ、縦列駐車、狭い道路などでの運転時に、ドライバーに適正な障害物情報を与えて車両誘導を行う装置を提案している。この装置は、車載カメラを含む種々のセンサによって車両の進行方向にある障害物を検出し、その情報を表示してドライバーに注意を喚起すると共に、駐車位置への運転経路を表示してドライバーを誘導するようにしている。また、特許文献２では、自宅のような同一の駐車目標位置、同一の駐車開始位置となる駐車条件において、駐車支援する装置が提案されている。
【０００３】
【特許文献１】特開平６−２６７０００
【特許文献２】特開２００５−４１３７３
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記特許文献１に記載の装置では、ドライバーに車両の進行方向にある障害物の情報を提示するだけで、実際に駐車に必要な最適ルートの提示を行っていない。また、特許文献２に記載の装置では、駐車目標位置あるいは駐車開始位置がずれれば駐車支援のシステムが作動しない。従って、この駐車支援装置を、例えば会社の駐車場など複数の駐車位置を複数の人間で共有する場合などには適用することができず、更に、自宅の駐車場の場合であっても、駐車開始位置を固定しなければならないので、ドライバーにとっては使い勝手の悪い装置である。
【０００５】
本発明は、従来の駐車支援装置における上記のような問題点を解決する目的でなされたもので、モデル予測制御を利用することにより、登録された駐車場であれば駐車目標位置が変わった場合でも、また、駐車開始位置が変わった場合でも、適切な駐車支援が可能な駐車支援装置を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するために、本発明の駐車支援装置は、予め駐車場のロケーションモデルを作成する手段と、自車の周囲環境に関する情報に基づいて前記作成されたロケーションモデルを修正する手段と、前記修正されたロケーションモデルと自車位置に関する情報および自車速度に関する情報とから自車を任意の駐車位置に導く最適ルートを検索する手段とを備えて構成される。
【０００７】
上記駐車支援装置は、さらに、前記作成されたロケーションモデルに前記自車位置に関する情報を添付してデータベースに登録する手段とを備えていても良い。
【０００８】
上記駐車支援装置において、前記最適ルートを探索する手段は、当該最適ルートを自車が走行するためのステアリング操作量を検出する手段を含んでいても良い。
【０００９】
上記駐車支援装置は、さらに、自車が前記登録されたロケーションモデルの位置に近づいた場合、前記データベースより前記登録されたロケーションモデルを自動的に取得する手段を備えていても良い。
【００１０】
上記駐車支援装置において、前記環境センサは、車載カメラ、ミリ波あるいはレーザレーダ、クリアランスソナー、３Ｄジャイロの少なくとも１個を含んでいる。
【発明の効果】
【００１１】
上記本発明の駐車支援装置によれば、自車の周囲の環境を検出する環境センサによって予め作成された駐車場のロケーションモデルを修正しながら、最適ルートを検索する手段が、修正されたロケーションモデルと車速センサに基づいて作成される自車モデルとに基づいて、自車を任意の駐車位置に導く最適ルートを検索する。従って、ドライバーは、ロケーションモデル内の任意の位置から駐車を開始することができ、また、予め作成したロケーションモデルで指定された駐車位置に障害物があった場合でも、適切な駐車位置を選択可能である。
【００１２】
さらに、作成された駐車場のロケーションモデルに、例えばＧＰＳセンサで検出された位置情報を添付してデータベースに登録することにより、駐車場のデータベース化が可能であり、この駐車支援装置を種々の駐車場に対応して使用することができる。また、このデータベースを複数の車両間で共有して使用することも可能となり、汎用性に優れた駐車支援装置を実現することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
図１は、本発明の一実施形態にかかる駐車支援装置の概略構成を示すブロック図である。駐車支援装置１は、図示するように、モデル予測制御部２、センサ部４、電子パワーステアリング（ＥＰＳ）などのアクチュエータ６、ディスプレイ８およびロケーションモデル作成部１０を備えている。モデル予測制御部２は、データベース部２０、自車モデル作成部２２、ロケーションモデル修正部２４および最適ルート検索部２６を備えている。センサ部４は、ＧＰＳによる自車位置の検出センサ４０、車速センサ４１、３Ｄジャイロ４２および車両周囲の環境を検出する環境センサ、例えば、車載カメラ４４、ミリ波レーダ４６およびクリアランスソナー４８を備えている。ミリ波レーダ４６はレーザレーダであっても良く、さらに、車載カメラ４４、ミリ波レーダ４６およびクリアランスソナー４８はこれら全てを備えている必要はない。センサ部４およびＥＰＳ６の出力はデータベース部２０に記憶され、自車モデルの作成に利用される。
【００１４】
ロケーションモデル作成部１０は、例えば、ドライバーがロケーション作成ボタンを操作（ＯＮ）しながら自身で駐車することによって、その駐車場のロケーションモデルを作成する。ロケーションモデルは、ＧＰＳセンサ４０から得られた自車の位置、車載カメラ４４、ミリ波レーダ４６およびクリアランスソナー４８から得られた駐車場の３Ｄ地図および３Ｄジャイロから得られる駐車経路を含んでいる。作成されたロケーションモデルは、モデル制御部２のデータベース部２０に登録される。
【００１５】
図２は、ロケーションモデル作成の操作手順を示すフローチャートである。例えば、登録されていない駐車時に始めて駐車する場合など、任意の駐車開始位置においてドライバーがロケーション作成ボタンをＯＮとすることによって、ロケーションモデルの作成が開始される（ステップＳ２）。次に、ＧＰＳによる自車位置を取得する（ステップＳ４）。取得したＧＰＳ位置は、作成しようとするロケーションモデルに添付される。自車位置の取得後、ロケーションモデルの作成が実行される（ステップＳ６）。即ち、ドライバー自身の運転による駐車の間、駐車支援装置が車載カメラなどのセンサを利用して駐車場３０の３Ｄ地図、即ちロケーションモデルを作成し、さらに３Ｄジャイロ４２により駐車ルートを記憶する。駐車ルートは、自車を駐車させるための最終的な駐車位置を含んでいる。この最終的な駐車位置は次回の駐車時において、駐車目標位置となる。
【００１６】
駐車が完了しドライバーが駐車完了ボタンを操作（ＯＮ）する（ステップＳ８のＹＥＳ）と、作成されたロケーションモデルがモデル予測制御部２のデータベース部２０に登録され（ステップＳ１０）、ロケーションモデルの作成が終了する（ステップＳ１２）。駐車完了ボタンの操作が検出されない間（ステップＳ８のＮＯ）は、ステップＳ６に戻り、ロケーションモデルの作成を継続する。なお、ステップＳ８は、駐車完了ボタンを操作することに代えて、例えばドライバーがギアをパーキングに入れＩＧキーをＯＦＦした状態を検出することによって、駐車の完了を検出するようにしても良い。
【００１７】
ロケーションモデルの作成は、ドライバーが自車を駐車場から出す場合に行っても良い。この場合も、駐車位置にある自車においてドライバーがロケーション作成ボタンをＯＮとし、その後、自身で運転して駐車場を出ることによって、ロケーションモデルが作成される。また、ロケーションモデルは、自宅の駐車場、勤務先の駐車場、公共の駐車場など、複数について作成可能である。作成したロケーションモデルについては、これをメモリカードに記憶し、または車車間通信によって他車と共有することにより、より広い応用が可能となる。例えば、公共の駐車場に関してのデータベースを作成することができる。
【００１８】
図３は、図１の駐車支援装置において、登録されたロケーションモデルを利用して駐車支するための動作手順を示すフローチャートである。駐車支援は、例えばドライバーが駐車支援開始ボタンをＯＮすることにより開始され、あるいは自車を一旦停止しギアをバックに入れた時点で自動的に開始されるようにしても良い（ステップＳ２０）。駐車支援制御が起動されると、システムはＧＰＳによる自車位置を取得し（ステップＳ２２）、取得した位置近辺にロケーションモデルがあるか否かを探索する（ステップＳ２４）。この探索は、データベース部２０内に登録された複数のロケーションモデルのそれぞれに添付された、ＧＰＳ位置を参照して行われる。取得された位置に対応するロケーションモデルがない場合（ステップＳ２２のＮＯ）、駐車支援制御を終了する（ステップＳ４４）。なお、この場合、図２に示すロケーションモデルの作成フローが自動的に開始されるようにしても良い。
【００１９】
なお、カーナビゲーションシステムによって自車の位置を自動で追跡し、登録されたロケーションモデルの位置に自車が近づいた場合、登録されたロケーションモデルを自動的に取得し、駐車支援制御を起動するようにしても良い。この場合は、図３のステップＳ２０〜２４は省略され、駐車支援開始ボタンをＯＮすることにより、あるいは自車を一旦、停止しギアをバックに入れた時点で駐車支援プログラムが自動的に起動されるようにしても良い。
【００２０】
ステップＳ２６でロケーションモデルを取得すると、ステップＳ２８で、自車が取得したロケーションモデル内のどの位置に存在するかを特定する。これは、ロケーションモデルを作成したときの駐車開始位置と、今回の駐車開始位置が必ずしも一致しないことによる。
【００２１】
図４に、ロケーションモデルの一例を示す。図において、１００はロケーションモデルが作成された駐車場、１０２、１０４は駐車場１００に隣接する隣家、１０６は駐車場１００に到る道路を示す。さらに、１０８はロケーションモデル作成時の駐車開始位置、１１０は今回の駐車開始位置であり、実線１１２はロケーションモデル作成時のドライバー自身による駐車ルート、１１４はロケーションモデルを作成した時点での最終駐車位置を示す。また、１１６は、ロケーションモデル作成時には存在しなかった障害物、例えば、所定の駐車スペース以外に駐車した車両を示す。
【００２２】
図４に示すように、駐車開始位置１１０は、通常、ロケーションモデル作成時の駐車開始位置１０８とは異なっている。そのため、今回の駐車にあたっては、図３のステップＳ２８に示すように、取得したロケーションモデル内で自車の駐車開始位置を特性する必要が有る。この特定は、例えば、車載カメラで取得した車両後方の画像を、登録時のロケーションモデルと比較することによって実行される。また、図４に示すように、登録時のロケーションモデルと、現在の駐車場の様子が異なっている場合が多い。
【００２３】
これは、登録時には存在しなかった障害物である車両１１６が、現在、存在すること、あるいはロケーションモデルの作成の時点では駐車していなかった車両１１７ａ、１１７ｂが今回は駐車していることなどによる。この場合、図３のステップＳ３０に示すように、ロケーションモデルの修正を行う必要がある。ロケーションモデルの修正は、図１のデータベース部２０に記憶された車載カメラ、ミリ波レーダ、クリアランスソナー、３Ｄジャイロなどの出力を基に、ロケーションモデル修正部２４によって行われる。
【００２４】
ロケーションモデルの修正が終わると、次のステップＳ３２では自車モデルの作成が実施される。自車モデルは、データベース部２０に記憶された自車の形態（車体長さ、車体幅）、現在の速度、現在のステアリング量を含み、自車の走行状態をモデル化したものである。なお、自車モデルの作成は、図１の自車モデル作成部２２で行われる。
【００２５】
次に、図３のステップＳ３４において、作成された自車モデルと修正されたロケーションモデルを利用して駐車のための最適ルートの検索が行われる。最適ルートの探索は適切な最適化アルゴリズムに基づいて行われる。最適ルートが検索されると、このルートを自車が走行するためのハンドルのステアリング量が求められ、車両のアクチュエータ、例えばＥＰＳ６に出力される（ステップＳ３６）。ステップＳ３４および３６の詳細については、図５、６を参照して後段で詳細に説明する。
【００２６】
このようにして、ＥＰＳ６に最適ルート検索部２６において求めたステアリング量が入力されると、ステップＳ３８では、自車が、予め決定した所定距離進んだか否かが検出され、所定距離進んでいると判定された場合（ステップＳ３８のＹＥＳ）、ステップＳ４０で駐車完了ボタンが操作されていない（ステップＳ４０のＮＯ）ことを確認した後、ステップＳ２８以下を再度実行する。ステップＳ２８からステップＳ４０までを、自車が所定距離進むごとに繰り返すことにより、例えば図４に示すような最適な駐車ルート１１８に沿って駐車が行われるようにする。この所定距離は、駐車ルートがスムーズに形成されるように比較的短い距離を設定するのが好ましいが、処理時間との関連で適当な値を選択することが可能である。
【００２７】
ステップＳ４０で駐車完了ボタンが操作されたことが検出されると（ステップＳ４０のＹＥＳ）、ステップＳ４２で修正されたロケーションモデルをデータベース部４２に再登録し、プログラムを終了する（ステップＳ４４）。なお、図２のロケーションモデルの作成フローの項で説明したように、駐車完了ボタンの操作は、例えばドライバーがギアをパーキングに入れ、ＩＧキーをＯＦＦした状態を検出することに代えても良い。あるいは、ドライバーが運転席のドアを開けたことを検出して修正されたロケーションモデルを登録するようにしても良い。
【００２８】
なお、図３のフローにおいて、ステップＳ２８およびＳ３０の順序は任意でよく、図３の実施例に限定されるものではない。また、ステップＳ３４で、最適化アルゴリズムに基づいて駐車ルートを検索する場合、駐車目標位置はロケーションモデル作成時に設定された駐車位置１１４であるが、複数の駐車位置を複数の車両で共用する場合などでは、今回の駐車時に駐車位置１１４に別の車両が駐車していることもある。この場合には、車載カメラなどでこれを検出すると、ディスプレイ８などを介してドライバーに注意を喚起し、別の駐車位置を選択するように促すようにしても良い。あるいは、空いている隣接する駐車場を自動的に選択して駐車ルートを決定するようにしても良い。
【００２９】
図５は、図１の最適ルート検索部２６の詳細を示すブロック図である。本実施形態の最適ルート検索部２６は、最適化アルゴリズムに従って、ステアリングについての操作量の候補値を算出する操作量候補値算出部２６１、操作量候補値算出部２６１において算出された値を自車モデルに入力して自車の所定時間後の未来位置を予測するモデル予測部２６２、およびモデル予測部２６２で作成された自車未来位置とロケーションモデル上の障害物との距離を評価式に入力して、障害物回避における危険度を評価する評価部２６３を備えている。
【００３０】
評価部２６３は、最適化アルゴリズムに基づいて最適化された評価値を検索するために、評価結果を操作量候補値算出部２６１にフィードバックする。最適化アルゴリズムは、例えば最小自乗法、遺伝的アルゴリズムなど、任意のものを選択することが可能で、操作量候補値の選定、評価値のフィードバック方法などは、選択した最適化アルゴリズムによって随意に決定される。
【００３１】
図６は、図４に示した最適ルート検索部２６の動作を説明するためのフローチャートであり、図３のステップＳ３４の詳細を示す図である。先ず、ステップＳ３４０で、選択した最適化アルゴリズムに基づいて、ステアリングについて、自車モデルに仮に入力する候補値を抽出する。ステップＳ３４０の処理は、図５の操作量候補値算出部２６１において行われる。次のステップＳ３４０では、ステップＳ３４０で抽出された候補値を自車モデルに入力することにより、自車の所定時間後の未来位置を予測する。自車モデルは、データベース部２０に記憶された自車の走行状態に関するデータから同定される。ステップＳ３４２の処理は、図５のモデル予測部２６２において行われる。
【００３２】
以上のようにして、操作量の初期値について、自車の所定時間後の未来位置が予測されると、次のステップＳ３４４で、自車未来位置とロケーションモデル上の障害物との距離を評価式に入力して、障害物回避における危険度が評価される。この場合、自車位置が障害物上に重なっているかあるいは近接している場合、危険度の評価は大となる。両者の未来位置が離れるにしたがって、危険度の評価は小となる。
【００３３】
ステップＳ３４８では、ステップＳ３４４で求めた評価値が第１回目の評価に基づくものか否かが判定される。第１回目の評価に基づくものである場合（ステップＳ３４８のＹＥＳ）は、ステップＳ３４０に戻って以降のステップを繰り返す。これは、ステップＳ３４４における１回の評価のみでは、その評価を得るために入力した候補値が最適値であるか否かが判断できないからである。ステップＳ３４８でＮＯの場合、すなわち、今回の評価値Ｎに対して前回の評価値（Ｎ−１）が存在する場合は、ステップＳ３５０において、前回と今回の評価値（Ｎ−１）、Ｎが比較される。
【００３４】
ステップＳ３５２でＮ＜（Ｎ−１）の場合（ステップＳ３５２のＹＥＳ）は、前回の候補値よりも今回の候補値の方がより危険を回避できる値であると判断されるため、次のステップＳ３５４で評価値Ｎが危険を回避するために充分に小さい値か否か、すなわち、その最適化アルゴリズムにおいて予め設定された閾値より小さい値か否かが判断される。閾値より小さいと判断されると（ステップＳ３５４のＹＥＳ）、その評価値Ｎを求めるために用いた操作量の候補値を最適操作量として出力する（ステップＳ３５６）。なお、ステップＳ３５２で、Ｎ≧（Ｎ−１）の場合はさらに最適な候補値を検索するために、ステップＳ３４０以下を再度実行する。ステップＳ３５４でＮＯ（Ｎ＞閾値）の場合も同様に、ステップＳ３４０以下を再度実行する。
【００３５】
以上のようにして検索された最適ルート走行のためのステアリング量は、図１に示すようにＥＰＳ６に出力され、自車を駆動させる（ステップＳ３５６）。同時に、ディスプレイ８に出力して、ステアリング量をドライバーに表示するようにしても良い。
【００３６】
また、上記の実施形態では、自車の走行速度はドライバーが決定するものとし、最適ルート検索部２６ではＥＰＳ６のステアリング量のみを決定しているが、他の実施形態では、ブレーキ量、アクセル開度の最適値、変速ギアの最適値を同時に求める構成とし、最適ルートを最適な走行状態で自車が走行するように支援する構成としても良い。また、駐車運転中の車速を例えば１〜１０ｋｍ／ｈに限定し、この速度を超えた場合に警告を発する構成としても良い。さらに、図４に示すように、ミリ波レーダ、クリアランスソナーあるいは車載カメラなどが、例えば人間あるいは動物のような動く障害物１２０を検出した場合、ドライバーに警告を行うと同時にシステムを一時停止し、障害物が通過後ドライバーに再開のアナウンスと確認を行い、システムを再開するようにしても良い。
【図面の簡単な説明】
【００３７】
【図１】本発明の一実施形態にかかる駐車支援装置を示すブロック図。
【図２】図１の装置によるロケーションモデル作成手順を示すフローチャート。
【図３】図１の装置の動作を説明するためのフローチャート。
【図４】ロケーションモデルの一例を示す図。
【図５】図１の最適ルート検索部の詳細を示すブロック図。
【図６】図５に示す最適ルート検索部の動作を説明するためのフローチャート。
【符号の説明】
【００３８】
１    駐車支援装置
２    モデル予測制御装置
４    センサ部
６    アクチュエータ
８    ディスプレイ
１０    ロケーションモデル作成部
２０    データベース部
２２    自車モデル作成部
２４    ロケーションモデル修正部
２６    最適ルート検索部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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