車両100の自己運動を求めるための方法であって、車両カメラ110によって、時間的に連続する、一連の車両周辺画像を撮影するステップ304と、前記一連の画像に基づいて、車両周辺にある対象物106、108に関係する少なくとも1つのモーションフローを求めるステップ306と、前記少なくとも1つのモーションフローに基づいて、前記車両の自己運動を求めるステップ308と、を有している、ことを特徴とする、車両100の自己運動を求めるための方法。前記車両カメラはリアビューカメラ110であり、車両の後方周辺の画像を撮影する、請求項1記載の方法。前記車両100の自己運動を求めるために、さらに、現在の速度および/または現在の操舵角度を測定する車両センサ204のデータを使用する、請求項1または2記載の方法。前記車両100の自己運動を求めるために、さらに、車両周辺にある対象物106、108との間隔を測定する、前記車両110の超音波センサ112のデータを使用する、請求項1から3までのいずれか一項記載の方法。前記少なくとも1つのモーションフローから衝突余裕時間を計算し、当該衝突余裕時間を、前記自己運動の特定および/または衝突警告の特定に使用する、請求項1から4までのいずれか一項記載の方法。前記少なくとも1つの求められたモーションフローおよび少なくとも1つの他の求められたモーションフロー、および/または、他のセンサデータに基づいて、前記車両周辺にある対象物の自己運動を検出する、請求項1から5までのいずれか一項記載の方法。駐車軌道122~126を継続的に計算する、検査するおよび/または適応させる、車両100のパーキングアシストシステム102内の方法であって、当該方法では、前記車両100の自己運動を、請求項1から6までのいずれか一項に従って求める、ことを特徴とする、車両100のパーキングアシストシステム102内の方法。請求項1から6までのいずれか一項に従って前記車両100の自己運動を求める、ことを特徴とする、車両100の運転支援システム102内の衝突警告方法。プログラミング可能なコンピュータ装置上で実行される際に、請求項1から8までのいずれか一項記載の方法を実行する、ことを特徴とするコンピュータプログラム。車両100の自己運動を求めるように構成されている運転支援システム102であって、当該運転支援システムは、時間的に連続する、一連の車両周辺画像を撮影する車両カメラ110と、前記一連の画像に基づいて、車両周辺にある対象物106、108に関係する少なくとも1つのモーションフローを求めるコンポーネント212と、前記少なくとも1つのオプティカルフローに基づいて、前記車両の自己運動を求めるコンポーネント214と、を有している、ことを特徴とする、運転支援システム102。図1は、例示的な駐車状況にある、本発明による装備がされた運転支援システム102を有する車両100の概略図を示している。ここでは車両100は、駐車スペースに接している対象物106と108の間の駐車スペース104内に、後方へと入庫されるべきである。ここでこれは例えば駐車中の車両である。運転支援システム102は、リアビューカメラとして実装されているカメラ110と超音波センサセット112を有している。全てのセンサ110、112は、詳細には示されていない車両ネットワークを介して、中央処理コンポーネント114と接続されている。この中央処理コンポーネントはECUエレクトロニックコントロールユニットとして実装されている。車両100は、まずは矢印120に沿って、駐車スペース104を通過して動く。ここでこれは、運転支援システム102の他の図示されていないセンサによって計測される。運転者は、駐車することを決め、次に、車両を停止点S1で停止させる。この点から、パーキングアシスト運転支援システム102のサブシステムが部分的にまたは完全に自動で、以降の駐車を担う。車両100は、パーキングアシストによって計算された軌道122に沿って、後方に、停止点S2まで案内される。次に、計算された軌道124に沿って、他の図示されていない停止点まで前方へと動かされ、その後、軌道126を介して駐車スペース104内へと後方に案内される。障害物の寸法の検出時、車両の自己運動並びに現在の位置の特定時の不正確さによって、従来のパーキングアシストでは、比較的大きい許容公差が必要となる。すなわち、図1に示されているような軌道の計算時に、危険な接近を確実に回避するために、障害物対象物106、108等に対して比較的大きい安全距離が維持されなければならない。例として図1では、安全距離130が、停止点S2と対象物106との間に示されている。狭い駐車スペースを利用することを可能にするため、狭い操縦空間にもかかわらず駐車スペース内への駐車を可能にするため、10cmを下回る、例えば5cmまたは僅か1-2cmのより短い安全距離が望まれているのにもかかわらず、この安全距離は従来のシステムでは例えば、10cm以上のオーダー、例えば20cmである。車両の自己運動および/または現在の位置の特定時の不正確さによって、見積もられた軌道に沿った車両の案内時に、偏差が生じてしまうこともある。この場合に、場合によって必要となる修正時には再び、上述した不正確さが考慮されなければならない。例として図1では、破線138である軌道126に対して、最終的な停止点S4に達するまでの実際の車両運動の理想的な経過が暗示されている。参照番号132、134および136によって、種々の実際の運動経過に対する例が示されている。これらは多かれ少なかれ、理想的な軌道126/138から逸脱している。少なくとも軌道132および136の場合には、対象物106ないしは108との衝突を回避するために、早めに、対抗する制御が行われなければならない。見やすくするために、ここでは軌道126のみを論議するが、この記載は意味的に、軌道122および124にも同様に当てはまる。有利には、車両の自己運動ないしは現在の位置の特定時の不正確さが低減され、これによって矢印132および136によって示されているような軌道に沿った経過が、早期に正常な状態に戻される。ここに記載されている本発明の実施例では、自己運動の正確な特定は、次のことによって実現される。すなわち、設けられているリアビューカメラ110のデータが、設けられている超音波センサ112の他のデータ並びに、車両100の運動を測定するための他の場合によっては、他の理由から既に設けられているセンサのデータと組み合わせられることによって実現される。このようにして、付加的なハードウェアコンポーネントを用いることなく、実際の車両運動の検査および軌道126/138に合わせる際に高い精度が得られる。ここで最大偏差は、軌道134によって例時的に示されているように、僅かである。図2は、運転支援システム102の機能的なコンポーネントを概略的に示している。このコンポーネントの相互作用によって、車両100の自己運動の特定を、本発明を用いて改善することができる。バスシステムとして実現されている、車両100の車両ネットワーク202には、リアビューカメラ110、超音波センサ112並びにECU114が接続されているこれらのエレメントは、既に図1に示されている。さらに少なくとも1つのセンサ装置204がバス202に接続されており、このセンサ装置204は例えば以下のものを含み得る:すなわちホイールセンサまたは、車両速度を周囲に依存しないで求める複数のこの種のセンサ;操舵角度を求めるための操舵センサ;車両の回転運動を求めるためのジャイロセンサ、GPSセンサ等を含み得る。ECU114は、一連の画像においてモーションフローを求めるためのモーションフローのコンポーネント210と、このコンポーネント210において求められたモーションフローに基づいて車両100の自己運動を求めるための自己運動コンポーネント212と、図1に示されているような軌道122-126等の軌道を計算、検査および/または適応させるための軌道コンポーネント214と、超音波センサ装置112によって検出された対象物までの距離および方向を計算するための超音波コンポーネント216と、センサ装置204のデータを処理するためのセンサコンポーネント218とを含んでいる。図2に示された、運転支援システム102のコンポーネントの動作方法を以降で、図3のフローチャート300に基づいて詳細に説明する。上述したように、図2に示されている複数のコンポーネントは、駐車スペース内への駐車の間、車両100の自己運動を求めるために協動する302。ステップ304では、リアビューカメラ110は、車両100の後方周辺の時間的に連続する一連の画像を撮影する。実際には、リアビューカメラ100は、軌道122-126に沿った駐車過程全体の間、アクティブであり、ECU114は連続的な画像ストリームを供給する。ECU114のコンポーネント210は、リアビューカメラ110を相応に駆動制御し、カメラ110によって供給された画像シーケンスを、さらなる処理のために緩衝記憶装置224内に格納する。これと並行して、超音波センサ112も、後方の車両周辺領域を計測し、相応するデータをバス202を介して属する処理コンポーネント216に供給する。さらに、センサ装置204も継続的に、車両100の例えば速度および操舵角度に関する現在のデータを、属する処理コンポーネント208に供給する。ステップ306において、処理コンポーネント212は、記憶領域224内に格納されている複数の時間的に連続する撮影を含んでいる画像シーケンスから、後方の車両周辺内で識別された少なくとも1つの対象物のモーションフローMotionFlowを求める。このために、記憶領域224は、例えば周期的な記憶部として構成される。この中には、特定数のリアビューカメラ110の撮影が、過去の時間に対して一時記憶されており、かつ相応に新たな撮影によって上書きされる。画像シーケンスからの、例えばオプティカルフロー方法に基づく、対象物を識別した点のモーションフローの特定は、当業者にはそれ自体公知であるので、ここでは詳細に議論しない。図1の例では、殊に対象物106と108がカメラ110の視野内にある。従って、処理コンポーネント212は、記憶されている画像から対象物106および108を識別し、それぞれそのモーションフローを特定するであろう。リアビューカメラ110は固定してまたは少なくとも、現在知られている位置および配向で車両100に固定されているので、コンポーネント212は対象物106および108のモーションフローを、車両固定の座標系において計算する。ECUコンポーネント212内での、カメラ110によって供給された光学データまたは赤外データの処理に対して付加的に、ECU114は、自身のコンポーネント216によって、超音波センサ装置112から供給された、後方車両周辺の表現を処理する。このデータから、例えば対象物106および108に対する現在の間隔および方向が求められる。これらの情報は、同様に、車両固定の座標系に関する。すなわち、超音波データに基づいて、対象物106および108の運動に対する依存しない値が、車両固定の座標系において求められる。センサ装置204は、車両100の周囲に反応しない;コンポーネント218は相応するセンサデータを処理し、現在の車両運動に関する周辺に依存しない情報を提供する。ステップ308では、計算コンポーネント214がコンポーネント212、216および218の処理データを受け取る。すなわち具体的には、コンポーネント212からの、車両100に関する、対象物106および108の外見上の運動に関する、カメラに基づくデータと、コンポーネント216からの相応する超音波ベースのデータと、コンポーネント218からのホイール速度および操舵角度等に基づく、車両100の自己運動に関するデータである。コンポーネント214は、これらのデータに基づいて車両100の自己運動EgoMotionに対する見積もりを求める。例えば、コンポーネント214は、データ融合を行うことができる。この展開において、センサ装置204によって、周辺に依存しないで求められた車両100の自己運動が、カメラデータから求められた、対象物106、108のモーションフローに基づいて、修正される。例えば、求められた自己運動を、対象物106または108の側方運動を顧慮して修正することができる。これは、カメラデータに基づいて、オプティカルフロー方法による処理の後に極めて正確に測定される。これによって、例えば車両の僅かな逸れが、事前に計算された軌道からの逸脱として早期に検出される以降の相応する例示的な議論を参照されたい。センサ装置204のセンサデータおよびカメラ110のカメラデータに対して付加的に、超音波センサ装置112の超音波データも、車両100の自己運動の修正ないしはより正確な特定に用いられる。例えば、対象物106、108に対する間隔および方向がそれぞれ、超音波データからも、カメラデータからも求められ、次に、適切に組み合わされる。間隔値および/または方向値のこの経過から、周囲に依存しないセンサおよび/またはカメラに基づいて求められた自己運動の修正が、例えば周辺対象物が静止していることを仮定して行われる。付加的または択一的に、車両100の自己運動が、例えば歩道に食い込む形の駐車地帯104の車道面ないしは地底面のモーションフローの特定に基づいて生じることもある。地底面が、モーションフロー計算の基礎とされる場合、殊に、この地底面は静的であると仮定される。すなわち車両100の自己運動が確実に求められる。車両100の自己運動に対する見積もりに基づいて、例えばカメラ110のデータ等に基づいて、且つセンサ装置204に依存しないで、さらなる方法として、対象物106または108の運動も求められる。これは例えば、予期されている位置と、予期されている対象物の間隔との間の体系的な不一致これは車両100の自己運動から、センサ装置204に基づいて生じるから、カメラに基づいて求められたこの対象物のモーションフローに対して生じるであろう。計算コンポーネント214は、ほぼ継続的に動作し、例えば100マイクロ秒の規則的な間隔で、コンポーネント210、216および218の処理データを、0.1、0.3、0.5または1.0秒の過去の時間に関して用いる殊に、相応する時間の間一時記憶されているカメラ110の撮影に基づいて求められた自己運動。ステップ310では、計算コンポーネント214は、車両100の現在の自己運動の計算された値を、運転支援システム102の1つまたは複数のさらなるコンポーネントに供給する。図2には、例として、軌道計算コンポーネント220と衝突警告コンポーネント222が示されている。コンポーネント220は、例えば、殊に、供給された自己運動に基づいて、どの程度まで車両100が、駐車スペース104内への駐車時に、事前に計算された軌道122-126に実際に従っていのるかを監視する。カメラに基づいて求められた、車両100の自己運動に基づいて、コンポーネント220は例えば、対向する操舵が行われなければならないか否かを確定する。計算された駐車軌道が例えば、図1に破線で示された理想的な軌道138である場合には、この軌道に沿った車両100の駐車は、リアビューカメラ110の視野における、対象物106および108の特定の外見上の運動を意味するであろう。殊に、対象物106および108は特定の様式で、カメラの視野から横へ動いて出るであろう。ここで、停止点S4への接近時に、対象物106、108への間隔が一定に保たれるだろう。車両が、操舵における不正確さ逸脱のために、実際に例えば軌道132上で運動する場合、対象物108は予期したように、リアビューカメラ110の視野から出ない、および/または対象物108への間隔が、コンポーネント21内のオプティカルフロー計算部によって計算されるように、低減するであろう。また、同時に、対象物106は徐々にリアビューカメラ110の視野から出て、間隔は長くなる。このような描写から、事前に計算された軌道と実際の軌道との比較が、カメラに基づいて求められた、対象物106、108のモーションフローを考慮することによって改善されることが明らかである。求められたないしは実際の軌道132から戻って、理想的な軌道138の近傍に達するために、コンポーネント220は相応の対向する操舵を開示する。これによって、全体的に、事前に計算された理想的な軌道138からの僅かな偏差しか生じない。求められた、ないしは、実際の軌道132に対して、さらにコンポーネント222は、改善された自己運動見積もり並びに例えばカメラおよび/または超音波ベースで求められた障害物となり得るもの106、108との間隔に基づいて、衝突の確率を計算し、場合によっては相応の衝突警告を発生させる。これは、運転者に出力されるか、または自動制動を生じさせることができる。図3に示されたフロー300は例えば、駐車スペース104内への駐車の間、周期的に行われる。従ってステップ312はステップ304に戻る。ここに示されている実施例では、超音波データ、カメラデータおよび周辺に依存しないセンサデータが評価されるが、より簡易なシステムでは、車両自己運動は例えば主に、カメラをベースにして生じてもよい。または超音波データを考慮せずに、カメラに基づいてのみ、および周辺に依存しないデータに基づいてのみ生じてもよい。上述した例では、車両運動および車両位置は、周辺に依存しないで、車両速度および操舵角度に基づいて求められた。付加的なまたは他のセンサ装置が同様に、周辺に依存しないデータを供給してもよく、例えばGPSセンサおよび/またはジャイロスコープが使用可能である。上述したように、カメラに基づいたおよび/または超音波に基づいた、車両固有の座標系に基づいた周辺地図が、空間固定の周辺地図に変換される。この周辺地図において車両の自己運動が示される。これとは逆に、車両固有の周辺地図をそのままにし、周辺に依存しないセンサ装置のデータを相応に考慮することもできる。モーションフローの特定から、例えばオプティカルフロー計算の枠において、比較的容易に衝突余裕時間TTCを導出することができる。これは直接的に、カメラデータの処理部からまたは車両固有の/空間固有の周辺地図ないしは車両の自己運動を超音波センサ装置の付加的なデータまたは他のセンサデータによって修正した後に、衝突警告システムへと出力される。本発明は、本明細書に記載した実施例および本願明細書内で強調されたアスペクトに制限されず、むしろ、添付した請求項によって示された範囲内で、当業者の行為の範囲にある多数の変更が可能である。