"車両2に搭載され、第1の駐車車両4と第2の駐車車両3の間のスペースの長さを検出する駐車空間検出装置であって、前記車両2の移動中、探査波を繰り返し送信し、その探査波の反射波に基づいて、自機から前記第1の駐車車両4までの複数個の距離を順次検出し、その後、自機から前記第2の駐車車両3までの複数個の距離を順次検出する距離センサ13と、前記距離センサ13の位置であるセンサ位置を順次検出するための位置検出器12と、前記距離センサ13によって検出された前記第1の駐車車両4までの前記複数個の距離のそれぞれについて、当該距離に相当する検知距離と、当該距離が検出されたときのセンサ位置との組から成る第1駐車車両検出位置を記録すると共に、前記距離センサ13によって検出された前記第2の駐車車両3までの前記複数個の距離のそれぞれについて、当該距離に相当する検知距離と、当該距離が検出されたときのセンサ位置との組から成る第2駐車車両検出位置を記録する記録手段110と、前記記録手段によって記録された前記複数の第1駐車車両検出位置に基づいて、前記第1の駐車車両4の前記第2の駐車車両3側の第1駐車車両先端位置を推定すると共に、前記記録手段によって記録された前記複数の第2駐車車両検出位置に基づいて、前記第2の駐車車両3の前記第1の駐車車両4側の第2駐車車両先端位置を推定する先端位置推定手段120~185と、前記先端位置推定手段によって推定された前記第1駐車車両先端位置から前記第2駐車車両先端位置までの間隔に基づいて、前記第1の駐車車両4と前記第2の駐車車両3の間のスペースの長さを検出するスペース長検出手段190と、を備え、前記先端位置推定手段は、前記複数の第1駐車車両検出位置に基づいて、前記第1の駐車車両4の輪郭上で前記距離センサ13によって距離が検出された1つ以上の反射点の位置を推定し、推定した前記1つ以上の反射点のうち、最も前記第2の駐車車両3に近い反射点である第1駐車車両反射端点を算出する第1駐車車両反射端点推定手段120、135と、前記複数の第1駐車車両検出位置に基づいて、前記第1の駐車車両4の形状に応じた第1駐車車両形状判別パラメータを算出する第1駐車車両形状判別パラメータ算出手段140、155、160と、前記第1駐車車両形状判別パラメータに基づいて第1駐車車両補正量を設定し、前記第1駐車車両反射端点を前記第1駐車車両補正量だけ前記第2の駐車車両3側に変化させた結果を前記第1駐車車両先端位置として推定する第1駐車車両反射端点補正手段165、170、175と、を有することを特徴とする駐車空間検出装置。前記第1駐車車両形状判別パラメータ算出手段は、前記複数の第1駐車車両検出位置のうち、前記第2の駐車車両3側に最も近いセンサ位置を含む第1駐車車両検出位置を特定し、特定した当該第1駐車車両検出位置に含まれる検知距離を第1駐車車両最大検知距離とし、前記複数の第1駐車車両検出位置に含まれる複数の検知距離のうち最も小さい検知距離を第1駐車車両最小検知距離とし、前記第1駐車車両最大検知距離から前記第1駐車車両最小検知距離を減算した結果を前記第1駐車車両形状判別パラメータとし、前記第1駐車車両反射端点補正手段は、前記第1駐車車両形状判別パラメータが大きいほど大きい前記第1駐車車両補正量を設定することを特徴とする請求項1に記載の駐車空間検出装置。前記第1駐車車両形状判別パラメータ算出手段は、前記複数の第1駐車車両検出位置のうち直線状に並ぶ直線部を特定すると共に、前記複数の第1駐車車両検出位置のうち前記第2の駐車車両3側に最も近いセンサ位置を含む第1駐車車両検出位置を特定し、特定した当該第1駐車車両検出位置に含まれる検知距離を第1駐車車両最大検知距離とし、特定した前記直線部に属する第1駐車車両検出位置に含まれる検知距離の代表値を第1駐車車両最小検知距離とし、前記第1駐車車両最大検知距離から前記第1駐車車両最小検知距離を減算した結果を前記第1駐車車両形状判別パラメータとし、前記第1駐車車両反射端点補正手段は、前記第1駐車車両形状判別パラメータが大きいほど大きい前記第1駐車車両補正量を設定することを特徴とする請求項1に記載の駐車空間検出装置。前記第1駐車車両形状判別パラメータ算出手段は、前記複数の第1駐車車両検出位置のうち直線状に並ぶ直線部を特定すると共に、前記複数の第1駐車車両検出位置のうち前記第2の駐車車両3側に最も近いセンサ位置を含む第1駐車車両検出位置を特定し、特定した当該第1駐車車両検出位置に含まれるセンサ位置および検知距離をそれぞれXaおよびYaとし、前記直線部に属する第1駐車車両検出位置のうち前記第2の駐車車両3側に最も近いセンサ位置を含む第1駐車車両検出位置を特定し、特定した当該第1駐車車両検出位置に含まれるセンサ位置および検知距離をXbおよびYbとした場合、|Ya-Yb/Xa-Xb|を前記第1駐車車両形状判別パラメータとし、前記第1駐車車両反射端点補正手段は、前記第1駐車車両形状判別パラメータが大きいほど大きい前記第1駐車車両補正量を設定することを特徴とする請求項1に記載の駐車空間検出装置。前記第1駐車車両形状判別パラメータ算出手段は、前記複数の第1駐車車両検出位置のうち前記第2の駐車車両3側に最も近いセンサ位置と、前記第1駐車車両反射端点のセンサ位置成分との差を前記第1駐車車両形状判別パラメータとし、前記第1駐車車両反射端点補正手段は、前記第1駐車車両形状判別パラメータが大きいほど大きい前記第1駐車車両補正量を設定することを特徴とする請求項1に記載の駐車空間検出装置。前記第1駐車車両反射端点推定手段は、前記記録手段によって記録された前記複数の第1駐車車両検出位置に基づいて、前記複数の第1駐車車両検出位置のうち、連続して隣り合うM個Mは2以上の整数の第1駐車車両検出位置の検出の際に前記距離センサ13からの探査波を反射した前記第1の駐車車両4の輪郭上の反射点の位置は、M個とも同じ位置であると仮定することによって、その同じ位置を三角法により算出することで、前記1つ以上の反射点の位置を推定することを特徴とする請求項1ないし5のいずれか1つに記載の駐車空間検出装置。前記距離センサ13は、自機から前記第1の駐車車両4までの複数個の距離を定期的に順次検出し、その後、自機から前記第2の駐車車両3までの複数個の距離を定期的に順次検出するようになっており、前記第1駐車車両反射端点補正手段は、前記第1駐車車両形状判別パラメータと前記第1駐車車両補正量との関係を、前記第1駐車車両形状判別パラメータの少なくとも一部の範囲の値において、前記距離センサ13が前記第1の駐車車両4または前記第2の駐車車両3までの距離を検出しているときの前記車両2の車速が大きくなるほど同じ前記第1駐車車両形状判別パラメータの値に対する前記第1駐車車両補正量の値が大きくなるようにすることを特徴とする請求項1ないし6のいずれか1つに記載の駐車空間検出装置。前記第1駐車車両反射端点補正手段は、前記複数の第1駐車車両検出位置に基づいて、前記車両2の進行方向に対する前記第1の駐車車両の傾き角を算出し、前記第1駐車車両形状判別パラメータと前記第1駐車車両補正量との関係を、前記第1駐車車両形状判別パラメータの少なくとも一部の範囲の値において、当該傾き角が大きくなるほど同じ前記第1駐車車両形状判別パラメータの値に対する前記第1駐車車両補正量の値が大きくなるようにすることを特徴とする請求項1ないし7のいずれか1つに記載の駐車空間検出装置。前記第1駐車車両反射端点補正手段は、前記複数の第1駐車車両検出位置に基づいて、前記自車両2から前記第1の駐車車両までの乖離距離を算出し、前記第1駐車車両形状判別パラメータと前記第1駐車車両補正量との関係を、前記第1駐車車両形状判別パラメータの少なくとも一部の範囲の値において、当該乖離距離が短くなるほど同じ前記第1駐車車両形状判別パラメータの値に対する前記第1駐車車両補正量の値が大きくなるようにすることを特徴とする請求項1ないし8のいずれか1つに記載の駐車空間検出装置。前記第1駐車車両反射端点補正手段は、前記第1駐車車両形状判別パラメータと前記第1駐車車両補正量との関係を、前記第1駐車車両形状判別パラメータの少なくとも一部の範囲の値において、前記距離センサ13が前記第1の駐車車両4または前記第2の駐車車両3までの距離を検出しているときの前記車両の周囲の外気温が高くなるほど同じ前記第1駐車車両形状判別パラメータの値に対する前記第1駐車車両補正量の値が大きくなるようにすることを特徴とする請求項1ないし9のいずれか1つに記載の駐車空間検出装置。前記第1駐車車両反射端点補正手段は、前記第1駐車車両形状パラメータを所定の第1駐車車両閾値と比較し、前記第1駐車車両形状パラメータが前記所定の第1駐車車両閾値より大きければ、前記第1駐車車両補正量を丸形車両用の値に設定し、前記第1駐車車両形状パラメータが前記所定の第1駐車車両閾値より小さければ、前記第1駐車車両補正量を前記丸形車両用の値よりも小さい角形車両用の値に設定することを特徴とする請求項1ないし10のいずれか1つに記載の駐車空間検出装置。車両2に搭載され、第1の駐車車両4と第2の駐車車両3の間のスペースの長さを検出する駐車空間検出装置であって、前記車両2の移動中、探査波を繰り返し送信し、その探査波の反射波に基づいて、自機から前記第1の駐車車両4までの複数個の距離を順次検出し、その後、自機から前記第2の駐車車両3までの複数個の距離を順次検出する距離センサ13と、前記距離センサ13の位置であるセンサ位置を順次検出するための位置検出器12と、前記距離センサ13によって検出された前記第1の駐車車両4までの前記複数個の距離のそれぞれについて、当該距離に相当する検知距離と、当該距離が検出されたときのセンサ位置との組から成る第1駐車車両検出位置を記録すると共に、前記距離センサ13によって検出された前記第2の駐車車両3までの前記複数個の距離のそれぞれについて、当該距離に相当する検知距離と、当該距離が検出されたときのセンサ位置との組から成る第2駐車車両検出位置を記録する記録手段110と、前記記録手段によって記録された前記複数の第1駐車車両検出位置に基づいて、前記第1の駐車車両4の前記第2の駐車車両3側の第1駐車車両先端位置を推定すると共に、前記記録手段によって記録された前記複数の第2駐車車両検出位置に基づいて、前記第2の駐車車両3の前記第1の駐車車両4側の第2駐車車両先端位置を推定する先端位置推定手段120~185と、前記先端位置推定手段によって推定された前記第1駐車車両先端位置から前記第2駐車車両先端位置までの間隔に基づいて、前記第1の駐車車両4と前記第2の駐車車両3の間のスペースの長さを検出するスペース長検出手段190と、を備え、前記先端位置推定手段は、前記複数の第2駐車車両検出位置に基づいて、前記第2の駐車車両3の輪郭上で前記距離センサ13によって距離が検出された1つ以上の反射点の位置を推定し、推定した前記1つ以上の反射点のうち、最も前記第1の駐車車両4に近い反射点である第2駐車車両反射端点を算出する第2駐車車両反射端点推定手段120、145と、前記複数の第2駐車車両検出位置に基づいて、前記第2の駐車車両3の形状に応じた第2駐車車両形状判別パラメータを算出する第2駐車車両形状判別パラメータ算出手段150、155、160と、前記第2駐車車両形状判別パラメータに基づいて第2駐車車両補正量を設定し、前記第2駐車車両反射端点を前記第2駐車車両補正量だけ前記第1の駐車車両4側に変化させた結果を前記第2駐車車両先端位置として推定する第2駐車車両反射端点補正手段165、170、175と、を有することを特徴とする駐車空間検出装置。車両2に搭載され、複数の駐車車両4間のスペースの長さを検出する駐車空間検出装置であって、前記車両2の移動中、探査波を繰り返し送信し、その探査波の反射波に基づいて、自機から前記駐車車両4までの複数個の距離を順次検出する距離センサ13と、前記距離センサ13の位置であるセンサ位置を順次検出するための位置検出器12と、前記記録手段によって記録された前記駐車車両までの前記複数の検知距離と、当該距離が検出されたときのセンサ位置に基づいて、前記駐車車両先端位置を推定する先端位置推定手段120~185と、前記先端位置推定手段によって前記駐車車両先端位置の間隔に基づいて、前記駐車車両4間のスペースの長さを検出するスペース長検出手段190と、を備え、前記先端位置推定手段は、前記距離センサ13によって検出された複数の検知距離と、前記距離センサの移動距離とから反射点の位置を推定し、推定した前記反射点のうち、最も外側に位置する反射点を駐車車両反射端点と推定する駐車車両反射端点推定手段120、135と、前記距離センサ13によって検出された複数の検知距離に基づいて、前記駐車車両4の形状に応じた駐車車両形状判別パラメータを算出する駐車車両形状判別パラメータ算出手段140、155、160と、前記駐車車両形状判別パラメータに基づいて駐車車両補正量を設定し、前記駐車車両反射端点を前記駐車車両補正量だけ前記駐車車両の外側に変化させた結果を前記駐車車両先端位置として推定する駐車車両反射端点補正手段165、170、175と、を有することを特徴とする駐車空間検出装置。上記のような三角測量を用いた補正は、距離センサによって検出された検出位置が駐車車両の輪郭上のどの反射点に相当するかを推定するための補正の一種である。しかし、駐車車両の輪郭はコーナー部で大きく曲がっているので、コーナー部よりも車両先端位置に近い輪郭における反射波は、距離センサに届かず、検出位置として取得されない。したがって、上記の技術では、車両のコーナー部までの反射点を概ね正しく推定するものの、その反射点の最も端の点を車両の先端位置として推定してしまうと、当該推定結果は、車両のコーナー部から本当の先端位置までの距離の分だけ、誤差を含むことになってしまう。本発明は上記点に鑑み、車両が駐車可能な駐車空間を検出するため、2つの駐車車両の間のスペースの長さを検出する技術において、従来よりも正確に駐車車両の先端位置を特定することを目的とする。上記目的を達成するための請求項1に記載の発明は、車両2に搭載され、第1の駐車車両4と第2の駐車車両3の間のスペースの長さを検出する駐車空間検出装置であって、前記車両2の移動中、探査波を繰り返し送信し、その探査波の反射波に基づいて、自機から前記第1の駐車車両4までの複数個の距離を順次検出し、その後、自機から前記第2の駐車車両3までの複数個の距離を順次検出する距離センサ13と、前記距離センサ13の位置であるセンサ位置を順次検出するための位置検出器12と、前記距離センサ13によって検出された前記第1の駐車車両4までの前記複数個の距離のそれぞれについて、当該距離に相当する検知距離と、当該距離が検出されたときのセンサ位置との組から成る第1駐車車両検出位置を記録すると共に、前記距離センサ13によって検出された前記第2の駐車車両3までの前記複数個の距離のそれぞれについて、当該距離に相当する検知距離と、当該距離が検出されたときのセンサ位置との組から成る第2駐車車両検出位置を記録する記録手段110と、前記記録手段によって記録された前記複数の第1駐車車両検出位置に基づいて、前記第1の駐車車両4の前記第2の駐車車両3側の第1駐車車両先端位置を推定すると共に、前記記録手段によって記録された前記複数の第2駐車車両検出位置に基づいて、前記第2の駐車車両3の前記第1の駐車車両4側の第2駐車車両先端位置を推定する先端位置推定手段120~185と、前記先端位置推定手段によって推定された前記第1駐車車両先端位置から前記第2駐車車両先端位置までの間隔に基づいて、前記第1の駐車車両4と前記第2の駐車車両3の間のスペースの長さを検出するスペース長検出手段190と、を備え、前記先端位置推定手段は、前記複数の第1駐車車両検出位置に基づいて、前記第1の駐車車両4の輪郭上で前記距離センサ13によって距離が検出された1つ以上の反射点の位置を推定し、推定した前記1つ以上の反射点のうち、最も前記第2の駐車車両3に近い反射点である第1駐車車両反射端点を算出する第1駐車車両反射端点推定手段120、135と、前記複数の第1駐車車両検出位置に基づいて、前記第1の駐車車両4の形状に応じた第1駐車車両形状判別パラメータを算出する第1駐車車両形状判別パラメータ算出手段140、155、160と、前記第1駐車車両形状判別パラメータに基づいて正の第1駐車車両補正量を設定し、前記第1駐車車両反射端点を前記第1駐車車両補正量だけ前記第2の駐車車両3側に変化させた結果を前記第1駐車車両先端位置として推定する第1駐車車両反射端点補正手段165、170、175と、を有することを特徴とする駐車空間検出装置である。このように、第1の駐車車両4の第2の駐車車両3側に最も近い第1駐車車両先端位置の推定において、第1の駐車車両4の輪郭上の第1駐車車両反射端点を推定した後、第1駐車車両形状判別パラメータを算出し、この第1駐車車両形状判別パラメータが大きいほど大きい正の第1駐車車両補正量を設定し、第1駐車車両反射端点を第1駐車車両補正量だけ第2の駐車車両3側に変化させた結果を第1駐車車両先端位置として推定する。ここで、算出される第1駐車車両形状判別パラメータは、第1の駐車車両4の形状に応じた量として算出される。したがって、従来よりも正確に、第1の駐車車両4の形状に応じて、第1の駐車車両の先端位置を特定することができる。なお、上記のような請求項1に記載の発明に加え、発明者は、このような第1駐車車両形状判別パラメータが、車両のコーナー部の形状の特徴を反映する量として好ましいことを見いだした。その理由は以下の通りである。車両の輪郭は、図6に示すように、車両の輪郭は、概ね真っ直ぐ伸びる直線部30a~30dと、直線部30a~30d間を繋ぐコーナー部31a~31dとがある。そして、コーナー部が緩やかに曲がっているコーナー部の曲率半径が大きい車両に比べ、コーナー部が角張っているコーナー部の曲率半径が小さい車両の方が、複数の第1駐車車両検出位置のうち、第2の駐車車両側に最も近い第1駐車車両検出位置の、直線部に対する曲がり度合いが大きい。これは、緩やかに曲がったコーナー部の方が、角張ったコーナー部よりも、距離センサ13から探査波を受けて反射波を距離センサ13に反射できる範囲すなわち、反射点となり得る範囲が広いからである。また、発明者の検証によれば、第1駐車車両形状判別パラメータが大きい場合、すなわち、車両が緩やかに曲がっている場合は、そうでない場合に比べ、反射点の一番端から車両先端位置までの距離が長いことがわかった。そこで、第1の駐車車両4のコーナー部の形状を反映する指標として上記の第1駐車車両形状判別パラメータを採用し、その第1駐車車両形状判別パラメータが大きいほど大きい第1駐車車両補正量を第1駐車車両反射端点に適用して先端位置を推定することで、第1の駐車車両4のコーナー部の形状の特徴を反映した方法で第1の駐車車両の先端位置を決定することができる。したがって、従来よりも正確に、第1の駐車車両のコーナー形状に応じて、第1の駐車車両の先端位置を特定することができる。そこで、請求項2に記載の発明は、請求項1に記載の駐車空間検出装置において、前記第1駐車車両形状判別パラメータ算出手段は、前記複数の第1駐車車両検出位置のうち、前記第2の駐車車両3側に最も近いセンサ位置を含む第1駐車車両検出位置を特定し、特定した当該第1駐車車両検出位置に含まれる検知距離を第1駐車車両最大検知距離とし、前記複数の第1駐車車両検出位置に含まれる複数の検知距離のうち最も小さい検知距離を第1駐車車両最小検知距離とし、前記第1駐車車両最大検知距離から前記第1駐車車両最小検知距離を減算した結果を前記第1駐車車両形状判別パラメータとし、前記第1駐車車両反射端点補正手段は、前記第1駐車車両形状判別パラメータが大きいほど大きい前記正の第1駐車車両補正量を設定することを特徴とする。複数の第1駐車車両検出位置のうち、第2の駐車車両側に最も近い第1駐車車両検出位置の、直線部に対する曲がり度合いが大きいほど大きい値としては、この請求項2において第1駐車車両形状判別パラメータとして採用されるものであってもよい。第1駐車車両形状判別パラメータとしてこのような例を採用した場合は、最大値、最小値の抽出といった簡易な計算方法で第1駐車車両形状判別パラメータを決定できるので、計算負荷が少なくて済む。また、請求項3に記載の発明は、請求項1に記載の駐車空間検出装置において、前記第1駐車車両形状判別パラメータ算出手段は、前記複数の第1駐車車両検出位置のうち直線状に並ぶ直線部を特定すると共に、前記複数の第1駐車車両検出位置のうち前記第2の駐車車両3側に最も近いセンサ位置を含む第1駐車車両検出位置を特定し、特定した当該第1駐車車両検出位置に含まれる検知距離を第1駐車車両最大検知距離とし、特定した前記直線部に属する第1駐車車両検出位置に含まれる検知距離の代表値を第1駐車車両最小検知距離とし、前記第1駐車車両最大検知距離から前記第1駐車車両最小検知距離を減算した結果を前記第1駐車車両形状判別パラメータとし、前記第1駐車車両反射端点補正手段は、前記第1駐車車両形状判別パラメータが大きいほど大きい前記正の第1駐車車両補正量を設定することを特徴とする。複数の第1駐車車両検出位置のうち、第2の駐車車両側に最も近い第1駐車車両検出位置の、直線部に対する曲がり度合いが大きいほど大きい値としては、この請求項3において第1駐車車両形状判別パラメータとして採用されるものであってもよい。また、請求項4に記載の発明は、請求項1に記載の駐車空間検出装置において、前記第1駐車車両形状判別パラメータ算出手段は、前記複数の第1駐車車両検出位置のうち直線状に並ぶ直線部を特定すると共に、前記複数の第1駐車車両検出位置のうち前記第2の駐車車両3側に最も近いセンサ位置を含む第1駐車車両検出位置を特定し、特定した当該第1駐車車両検出位置に含まれるセンサ位置および検知距離をそれぞれXaおよびYaとし、前記直線部に属する第1駐車車両検出位置のうち前記第2の駐車車両3側に最も近いセンサ位置を含む第1駐車車両検出位置を特定し、特定した当該第1駐車車両検出位置に含まれるセンサ位置および検知距離をXbおよびYbとした場合、|Ya-Yb/Xa-Xb|を前記第1駐車車両形状判別パラメータとし、前記第1駐車車両反射端点補正手段は、前記第1駐車車両形状判別パラメータが大きいほど大きい前記正の第1駐車車両補正量を設定することを特徴とする。複数の第1駐車車両検出位置のうち、第2の駐車車両側に最も近い第1駐車車両検出位置の、直線部に対する曲がり度合いが大きいほど大きい値としては、この請求項4において第1駐車車両形状判別パラメータとして採用されるものであってもよい。また、請求項5に記載の発明は、請求項1に記載の駐車空間検出装置において、前記第1駐車車両形状判別パラメータ算出手段は、前記複数の第1駐車車両検出位置のうち前記第2の駐車車両3側に最も近いセンサ位置と、前記第1駐車車両反射端点のセンサ位置成分との差を前記第1駐車車両形状判別パラメータとし、前記第1駐車車両反射端点補正手段は、前記第1駐車車両形状判別パラメータが大きいほど大きい前記第1駐車車両補正量を設定することを特徴とする。また、請求項6に記載の発明は、請求項1ないし5のいずれか1つに記載の駐車空間検出装置において、前記第1駐車車両反射端点推定手段は、前記記録手段によって記録された前記複数の第1駐車車両検出位置に基づいて、前記複数の第1駐車車両検出位置のうち、連続して隣り合うM個Mは2以上の整数の第1駐車車両検出位置の検出の際に前記距離センサ13からの探査波を反射した前記第1の駐車車両4の輪郭上の反射点の位置は、M個とも同じ位置であると仮定することによって、その同じ位置を三角法により算出することで、前記1つ以上の反射点の位置を推定することを特徴とする。また、請求項7に記載の発明は、請求項1ないし6のいずれか1つに記載の駐車空間検出装置において、距離センサ13は、自機から前記第1の駐車車両4までの複数個の距離を定期的に順次検出し、その後、自機から前記第2の駐車車両3までの複数個の距離を定期的に順次検出するようになっており、前記第1駐車車両反射端点補正手段は、前記第1駐車車両形状判別パラメータと前記第1駐車車両補正量との関係を、前記第1駐車車両形状判別パラメータの少なくとも一部の範囲の値において、前記距離センサ13が前記第1の駐車車両4または前記第2の駐車車両3までの距離を検出しているときの前記車両2の車速が大きくなるほど同じ前記第1駐車車両形状判別パラメータの値に対する前記第1駐車車両補正量の値が大きくなるようにすることを特徴とする。このようにするのは、距離の検出が定期的な場合、自車両2の車速が増大すると、第1駐車車両検出位置の数が少なくなり、その結果、第1駐車車両形状判別パラメータが全般的に小さくなる傾向にあるからである。このようにすることで、車速に応じて適切に第1駐車車両補正量を検出することができる。また、請求項8に記載の発明は、請求項1ないし7のいずれか1つに記載の駐車空間検出装置において、前記第1駐車車両反射端点補正手段は、前記複数の第1駐車車両検出位置に基づいて、前記車両2の進行方向に対する前記第1の駐車車両の傾き角を算出し、前記第1駐車車両形状判別パラメータと前記第1駐車車両補正量との関係を、前記第1駐車車両形状判別パラメータの少なくとも一部の範囲の値において、当該傾き角が大きくなるほど同じ前記第1駐車車両形状判別パラメータの値に対する前記第1駐車車両補正量の値が大きくなるようにすることを特徴とする。このようにするのは、当該傾き角が大きくなるほど、第1駐車車両形状判別パラメータが全般的に大きくなる傾向にあるからである。このようにすることで、傾き角αに応じて適切に第1駐車車両補正量を検出することができる。また、請求項9に記載の発明は、請求項1ないし8のいずれか1つに記載の駐車空間検出装置において、前記第1駐車車両反射端点補正手段は、前記複数の第1駐車車両検出位置に基づいて、前記自車両2から前記第1の駐車車両までの乖離距離を算出し、前記第1駐車車両形状判別パラメータと前記第1駐車車両補正量との関係を、前記第1駐車車両形状判別パラメータの少なくとも一部の範囲の値において、当該乖離距離が短くなるほど同じ前記第1駐車車両形状判別パラメータの値に対する前記第1駐車車両補正量の値が大きくなるようにすることを特徴とする。このようにするのは、当該乖離距離が大きくなるほど、第1駐車車両形状判別パラメータが全般的に大きくなる傾向にあるからである。このようにすることで、乖離距離に応じて適切に第1駐車車両補正量を検出することができる。また、請求項10に記載の発明は、請求項1ないし9のいずれか1つに記載の駐車空間検出装置において、前記第1駐車車両反射端点補正手段は、前記第1駐車車両形状判別パラメータと前記第1駐車車両補正量との関係を、前記第1駐車車両形状判別パラメータの少なくとも一部の範囲の値において、前記距離センサ13が前記第1の駐車車両4または前記第2の駐車車両3までの距離を検出しているときの前記車両の周囲の外気温が高くなるほど同じ前記第1駐車車両形状判別パラメータの値に対する前記第1駐車車両補正量の値が大きくなるようにすることを特徴とする。このようにするのは、当該外気温が大きくなると、第1駐車車両形状判別パラメータが全般的に大きくなる傾向にあるからである。このようにすることで、外気温に応じて適切に第1駐車車両補正量を検出することができる。また、請求項11に記載の発明は、請求項1ないし10のいずれか1つに記載の駐車空間検出装置において、前記第1駐車車両反射端点補正手段は、前記第1駐車車両形状パラメータを所定の第1駐車車両閾値と比較し、前記第1駐車車両形状パラメータが前記所定の第1駐車車両閾値より大きければ、前記第1駐車車両補正量を丸形車両用の値に設定し、前記第1駐車車両形状パラメータが前記所定の第1駐車車両閾値より小さければ、前記第1駐車車両補正量を前記丸形車両用の値よりも小さい角形車両用の値に設定することを特徴とする。このようになっていることで、簡単に丸形車両と角形車両を区別して第1駐車車両補正量を算出することができる。また、請求項12に記載の発明は、車両2に搭載され、第1の駐車車両4と第2の駐車車両3の間のスペースの長さを検出する駐車空間検出装置であって、前記車両2の移動中、探査波を繰り返し送信し、その探査波の反射波に基づいて、自機から前記第1の駐車車両4までの複数個の距離を順次検出し、その後、自機から前記第2の駐車車両3までの複数個の距離を順次検出する距離センサ13と、前記距離センサ13の位置であるセンサ位置を順次検出するための位置検出器12と、前記距離センサ13によって検出された前記第1の駐車車両4までの前記複数個の距離のそれぞれについて、当該距離に相当する検知距離と、当該距離が検出されたときのセンサ位置との組から成る第1駐車車両検出位置を記録すると共に、前記距離センサ13によって検出された前記第2の駐車車両3までの前記複数個の距離のそれぞれについて、当該距離に相当する検知距離と、当該距離が検出されたときのセンサ位置との組から成る第2駐車車両検出位置を記録する記録手段110と、前記記録手段によって記録された前記複数の第1駐車車両検出位置に基づいて、前記第1の駐車車両4の前記第2の駐車車両3側の第1駐車車両先端位置を推定すると共に、前記記録手段によって記録された前記複数の第2駐車車両検出位置に基づいて、前記第2の駐車車両3の前記第1の駐車車両4側の第2駐車車両先端位置を推定する先端位置推定手段120~185と、前記先端位置推定手段によって推定された前記第1駐車車両先端位置から前記第2駐車車両先端位置までの間隔に基づいて、前記第1の駐車車両4と前記第2の駐車車両3の間のスペースの長さを検出するスペース長検出手段190と、を備え、前記先端位置推定手段は、前記複数の第2駐車車両検出位置に基づいて、前記第2の駐車車両3の輪郭上で前記距離センサ13によって距離が検出された1つ以上の反射点の位置を推定し、推定した前記1つ以上の反射点のうち、最も前記第1の駐車車両4に近い反射点である第2駐車車両反射端点を算出する第2駐車車両反射端点推定手段120、145と、前記複数の第2駐車車両検出位置に基づいて、前記第2の駐車車両3の形状に応じた第2駐車車両形状判別パラメータを算出する第2駐車車両形状判別パラメータ算出手段150、155、160と、前記第2駐車車両形状判別パラメータに基づいて正の第2駐車車両補正量を設定し、前記第2駐車車両反射端点を前記第2駐車車両補正量だけ前記第1の駐車車両4側に変化させた結果を前記第2駐車車両先端位置として推定する第2駐車車両反射端点補正手段165、170、175と、を有することを特徴とする駐車空間検出装置である。このように、第2の駐車車両3の第1の駐車車両4側に最も近い第2駐車車両先端位置の推定において、第2の駐車車両3の輪郭上の第2駐車車両反射端点を推定した後、第2駐車車両形状判別パラメータを算出し、この第2駐車車両形状判別パラメータに応じた正の第2駐車車両補正量を設定し、第2駐車車両反射端点を第2駐車車両補正量だけ第1の駐車車両4側に変化させた結果を第2駐車車両先端位置として推定する。ここで、算出される第1駐車車両形状判別パラメータは、第2の駐車車両3の形状に応じた量として算出される。したがって、従来よりも正確に、第2の駐車車両3の形状に応じて、第2の駐車車両の先端位置を特定することができる。また、請求項13に記載の発明は、車両2に搭載され、複数の駐車車両4間のスペースの長さを検出する駐車空間検出装置であって、前記車両2の移動中、探査波を繰り返し送信し、その探査波の反射波に基づいて、自機から前記駐車車両4までの複数個の距離を順次検出する距離センサ13と、前記距離センサ13の位置であるセンサ位置を順次検出するための位置検出器12と、前記記録手段によって記録された前記駐車車両までの前記複数の検知距離と、当該距離が検出されたときのセンサ位置に基づいて、前記駐車車両先端位置を推定する先端位置推定手段120~185と、前記先端位置推定手段によって前記駐車車両先端位置の間隔に基づいて、前記駐車車両4間のスペースの長さを検出するスペース長検出手段190と、を備え、前記先端位置推定手段は、前記距離センサ13によって検出された複数の検知距離と、前記距離センサの移動距離とから反射点の位置を推定し、推定した前記反射点のうち、最も外側に位置する反射点を駐車車両反射端点と推定する駐車車両反射端点推定手段120、135と、前記距離センサ13によって検出された複数の検知距離に基づいて、前記駐車車両4の形状に応じた駐車車両形状判別パラメータを算出する駐車車両形状判別パラメータ算出手段140、155、160と、前記駐車車両形状判別パラメータに基づいて駐車車両補正量を設定し、前記駐車車両反射端点を前記駐車車両補正量だけ前記駐車車両の外側に変化させた結果を前記駐車車両先端位置として推定する駐車車両反射端点補正手段165、170、175と、を有することを特徴とする駐車空間検出装置である。このような構成でも、請求項1と同等の効果を得ることができる。なお、上記および特許請求の範囲における括弧内の符号は、特許請求の範囲に記載された用語と後述の実施形態に記載される当該用語を例示する具体物等との対応関係を示すものである。第1実施形態以下、本発明の第1実施形態について説明する。図1に、本実施形態に係る駐車空間検出装置1の構成を示す。この駐車空間検出装置1は、車両に搭載され、車両の縦列駐車、車庫入れ駐車等を支援するために、2台の駐車車両の間のスペースすなわち駐車空間の長さを検出するようになっている。図1に示すように、この駐車空間検出装置1は、位置検出器12、距離センサ13、操作部14、ディスプレイ15、スピーカ16、制御部17等を備えている。位置検出器12は、車両の現在位置を検出するための信号を制御部17に出力する装置であり、車輪速センサ、舵角センサ、ヨーレートセンサ、加速度センサ等を含んでいる。本実施形態では、この位置検出器12の出力を用いて、距離センサ13の位置を検出する。距離センサ13は、音波例えば超音波、電波例えばミリ波、光波例えばレーザー等の探査波を送出すると共に、その探査波が障害物で反射して戻って来た反射波を受信することで、自機から障害物駐車車両の輪郭上の特定の位置までの距離を所定の検出周期で例えば定期的に30ミリ秒周期で繰り返し順次検出し、検出結果の距離を制御部17に逐次出力する装置である。この距離センサ13は、車両に固定されているので、車両の位置および向きから距離センサ13の位置も特定することが可能である。車両の位置および向きから距離センサ13を特定する際には、あらかじめ制御部17のROM等に記録された、車両に固定された座標上の距離センサ13の位置の情報を利用する。図2に、駐車空間検出装置1を搭載する車両2における、距離センサ13の搭載位置を例示する。この図に示すように、距離センサ13は、例えば自車両2の左側面に取り付けられ、自機から自車両2の左側方の障害物までの距離を検出する。検出可能範囲13aは、距離センサ13が距離を検出できる障害物の範囲であり、例えば、距離センサ13の正面図2の例では車両2の真右方向を中央として左右に所定角度例えば30度開いた角度範囲内で所定の距離角度に依存する内にある障害物を検出できる。なお、距離センサ13は、図2に示すように車両の真横方向に正面を向けているが、真横よりも車両の前後にある程度ずれた方向に正面を向けていてもよい。距離センサ13は、自車両2の左側面に加えて右側面に搭載されていてもよいし、また、その他の位置に搭載されていてもよい。操作部14は、自車両2の乗員の操作を受け付ける装置であり、受け付けた操作内容に応じた信号を制御部17に出力する。ディスプレイ15は、制御部17からの制御に応じて、各種画像を表示するようになっている。スピーカ16は、制御部17からの制御に応じて、各種音声を出力する装置である。制御部17は、CPU、RAM、ROM、I/O等を有するマイクロコンピュータである。CPUは、ROMから読み出した制御部17の後述する動作のためのプログラムを実行し、その実行の際には、位置検出器12、距離センサ13、操作部14から情報を取得し、ディスプレイ15、スピーカ16を必要に応じて制御する。以下、制御部17の作動内容について詳細に説明する。本実施形態の典型的な適用場面は、図2に示すように、自車両2が縦列駐車をするために、縦に並んで駐車されている駐車車両3第2の駐車車両に相当するおよび駐車車両4第1の駐車車両に相当するの横を、駐車車両4、3の順に走行している場面である。制御部17は、その作動中、距離センサ13から逐次出力される検知距離をRAM等の記憶媒体に時系列順に記録する。このようにすることで、距離センサ13の位置センサ位置という毎の検知距離が時系列順に記録されていく。以下では、時系列に沿ってk番目のセンサ位置を、センサ位置Xkと記し、センサ位置Xkにおける距離センサ13によって検出された検知距離を検知距離Ykと記す。なお、各検知距離Ykを記録する際、その記録の時点において位置検出器12からの出力に基づいて決定したセンサ位置Xkを、当該検知距離Ykと組にして、当該記憶媒体に記録する。当該記憶媒体に保持する検知距離およびセンサ位置の組Xk,Ykの数は、最新の所定個数N例えば、車両3台分の距離を検出する程度の個数である50個のみとし、それより古い検知距離およびセンサ位置の組Xk,Ykは、順次記憶媒体から削除してもよい。以下、検知距離およびセンサ位置の組Xk,Ykを、検出位置Xk,Ykという。なお、センサ位置は、駐車空間を見つける際、自車両2は駐車車両3、4に対してほぼ平行かつ直線的に移動することが多いので、本例でのセンサ位置は、自車両2の移動距離という1次元量として扱う。自車両2のドライバは、縦列駐車したい駐車空間を通り過ぎた時点で、自車両2を停止させる。このとき制御部17は、自車両2が停止したことを契機として、図3に示す処理をプログラムに従って実行し始め、まずステップ110で、記録されているN個の検出位置Xk,Ykを駐車車両別に分別する添字kは1からNまでの整数。なお、図3に示す処理をプログラムに従って実行し始める契機は、操作部14に対してドライバが所定の開始操作を行うことであってもよい。図4に、縦軸を検知距離Y、横軸をセンサ位置Xとして検出位置Xk,Ykを黒点でプロットしたグラフの例を示し、この図を用いて検出位置の駐車車両別の分別について説明する。この図においては、黒点がプロットされてない検出位置の範囲がある。この範囲は、距離センサ13が障害物を検出できなかった範囲であり、このような範囲が存在したということは、2台の駐車車両間の隙間が空いていたということになる。したがって、距離センサ13が所定回数M例えば、5回以上連続して障害物を検出できなかった範囲20があれば、その範囲20の前後21、22のそれぞれの範囲を、1台の駐車車両を検出した範囲とする。つまり、距離センサ13が所定回数M以上連続して障害物を検出できなかった範囲を、駐車車両の境界とする。この駐車車両の境界よりも前に検出した範囲21の複数の検出位置のそれぞれを、センサ位置X1iおよび当該センサ位置から第1の駐車車両4の輪郭上の各位置までの距離Y1iまでの距離の組から成る第1駐車車両検出位置に区分けしただし、iは1から第1駐車車両検出位置の数までの整数、この駐車車両の境界よりも後に検出した範囲22の複数の検出位置のそれぞれを、センサ位置X2iおよび当該センサ位置から第2の駐車車両3の輪郭上の各位置までの距離Y2iまでの距離の組から成る第2駐車車両検出位置に区分けしただし、iは1から第2駐車車両検出位置の数までの整数、それら複数の第1駐車車両検出位置X1i,Y1iおよび複数の第2駐車車両検出位置X2i,Y2iをRAMに記録する。続いてステップ115では、変数nに1を代入する。変数nは、値が1なら第1の駐車車両4を対象とする処理を行うことを意味し、値が2なら第2の駐車車両3を対象とする処理を行うことを意味する。続いてステップ120では、変数nの値が1なので、複数の第1駐車車両検出位置X1i,Y1iに基づいて、第1の駐車車両4の輪郭上の位置であり、かつ、距離センサ13によって距離が検出された複数の位置である反射点RX1i,RY1iの位置を推定する。推定方法は、三角測量を用いて複数の第1駐車車両検出位置X1i,Y1iの一部に回転補正処理を施し、回転補正処理後の当該一部の第1駐車車両検出位置X1i,Y1iのそれぞれを、反射点RX1i,RY1iとして特定する。三角測量を用いた回転補正処理の詳細は、特許文献1の0028段落および図6に示されたものと同じである。具体的には、第1駐車車両検出位置X1i,Y1iの端から3点毎に、3点の情報を用いて、当該3点の中央の点の回転補正を行う。例えば、連続的に隣り合う3つの第1駐車車両検出位置X11,Y11、X12,Y12、X13,Y13については、これらのうち2番目の第1駐車車両検出位置X12,Y12の回転補正を行う。この際、例えば当該2番目の第1駐車車両検出位置X12,Y12の回転角度θは、θ=ArcsinY13-Y11/X13-X11により求め、また、回転半径は、Y12とし、回転中心は、当該2番目の第1駐車車両検出位置X12,Y12を検出したときの距離センサ13の位置X12,0とする。このような回転補正は、連続して隣り合う3つ3以外のM個Mは2以上の整数であってもよいの第1駐車車両検出位置X11,Y11、X12,Y12、X13,Y13の検出の際に探査波を反射した第1の駐車車両4の輪郭上の反射点の位置は、3つとも同じ位置であると仮定することによって、その同じ位置を三角法により算出しているので、三角測量を用いた方法に該当する。上記のような回転補正に限らず、複数の第1駐車車両検出位置の検出の際に探査波を反射した第1の駐車車両4の輪郭上の反射点の位置はほぼ同じであると仮定することによって当該位置を算出する方法三角測量を用いた方法なら、他のどのような方法を採用してもよい。また、ステップ120では、三角測量を用いた方法に限らず、複数の第1駐車車両検出位置X1i,Y1iに基づいて、第1の駐車車両4の輪郭上で距離センサ13によって距離が検出されたすなわち、探査波を反射して距離センサ13に反射波を返した複数の反射点RX1i,RY1iの位置を推定する方法であれば、三角測量を用いた方法に限らず、他のどのような方法を採用してもよい。続いてステップ130では、変数nが1であるか2であるかを判定し、1であれば続いてステップ135に進み、2であれば続いてステップ145に進む。この事例の場合、まず変数nが1になっているので、続いてステップ135に進む。ステップ135では、直前のステップ120で推定した複数の第1駐車車両反射点RX1i,RY1iのうち、最も第2の駐車車両3に近い反射点RX1q,RY1qを第1駐車車両反射端点REX1,REY1とする。具体的には、第1駐車車両反射点RX1i,RY1iのうち、最大のセンサ位置RX1qを有する第1駐車車両反射点RX1q,RY1qを、第1駐車車両反射端点REX1、REY1とする。この第1駐車車両反射端点が、第1の駐車車両4の輪郭上で、反射点となって距離センサ13によって検知された、最も第2の駐車車両3に近い点に相当する。この第1駐車車両反射端点のセンサ位置成分X成分がRX1qとなり、検知距離成分Y成分がRY1qとなる。この第1駐車車両反射端点のセンサ位置成分RX1qは、直前のステップ120で推定した複数の第1駐車車両反射点RX1i,RY1iのセンサ位置成分RX1iのうち、最も大きい値に相当する。続いてステップ140では、ステップ110で記録された複数の第1駐車車両検出位置X1i,Y1iのうち、第2の駐車車両3側に最も近いセンサ位置を含む第1駐車車両検出位置を特定する。具体的には、複数の第1駐車車両検出位置X1i,Y1iのうち、最も大きいセンサ位置X1qを有する第1駐車車両検出位置X1q,Y1qを特定する。なお、複数の第1駐車車両検出位置X1i,Y1iのうち、最も大きい検知距離Y1qを有する第1駐車車両検出位置X1q,Y1qを特定しても、同じ第1駐車車両検出位置が特定される。そして、特定した第1駐車車両検出位置に含まれる検知距離Y1qを第1駐車車両最大検知距離YMAX1とする。続いてステップ155では、本事例での変数nの値が1なので、複数の第1駐車車両検出位置X1i,Y1iに含まれる複数の検知距離Y1iのうち最も小さい検知距離Y1pを第1駐車車両最小検知距離YMIN1とする。続いてステップ160では、本事例での変数nの値が1なので、第1駐車車両最大検知距離YMAX1から第1駐車車両最小検知距離YMIN1を減算した結果を第1駐車車両形状判別パラメータΔY1とする。このようにして算出された第1駐車車両形状判別パラメータΔY1は、複数の第1駐車車両検出位置図5の中央より左側の複数の黒点のうち直線状に並ぶ直線部25に対する、複数の第1駐車車両検出位置のうち第2の駐車車両3側に最も近い第1駐車車両検出位置26の、曲がり度合いを示す量であり、曲がり度合いが大きいほど、第1駐車車両形状判別パラメータΔY1が大きくなる。したがって、第1駐車車両形状判別パラメータΔY1は、第1の駐車車両4の形状に応じたパラメータである。発明者は、このような第1駐車車両形状判別パラメータが、第1の駐車車両4のコーナー部の形状の特徴を反映する量として好ましいことを見いだした。図6に示すように、車両の輪郭は、概ね真っ直ぐ伸びる直線部30a~30dと、直線部30a~30d間を繋ぐコーナー部31a~31dとがある。そして、図7aに示すように緩やかに曲がっている曲率半径が大きいコーナー部32に比べ、図7bに示すように角張っている曲率半径が小さいコーナー部34の方が、距離センサ13から探査波を受けて反射波を距離センサ13に反射できる範囲すなわち、反射点となり得る範囲33、35が広いからである。したがって、図8aに示すようなコーナー部が緩やかに曲がっている車両の複数の第1駐車車両検出位置X1i,Y1iにおいては、直線部36に対する、第2の駐車車両側に最も近い第1駐車車両検出位置37の曲がり度合いが大きいが、これに対して、図8bに示すようなコーナー部が角張っている車両の複数の第1駐車車両検出位置X1i,Y1iにおいては、直線部38に対する、第2の駐車車両側に最も近い第1駐車車両検出位置39の曲がり度合いは小さくなる。このように、第1駐車車両形状判別パラメータΔY1が大きいほど、第1の駐車車両4のコーナー部の曲率半径が大きくなる傾向にある。本実施形態では、このような第1駐車車両形状判別パラメータΔY1の具体例として、第1駐車車両最大検知距離YMAX1から第1駐車車両最小検知距離YMIN1を減算した値を採用している。このような例を採用した場合は、最大値、最小値の抽出といった簡易な計算方法で第1駐車車両形状判別パラメータΔY1を決定できるので、計算負荷が少なくて済む。続いてステップ165では、本事例での変数nの値が1なので、直前のステップ160で算出した第1駐車車両形状判別パラメータΔY1を所定の閾値第1駐車車両閾値、第2駐車車両閾値の一例に相当すると比較し、第1駐車車両形状判別パラメータΔY1が当該閾値よりも大きいか否かを判定する。第1駐車車両形状判別パラメータΔY1が閾値よりも大きいと判定した場合、つまり、第1の駐車車両4の第2の駐車車両3側のコーナー部の曲率が比較的大きい場合、続いてステップ170に進み、第1駐車車両補正量を丸形車両用の正の値であるΔXroundに設定し、第1駐車車両反射端点のセンサ位置成分REX1を第1駐車車両補正量だけ第2の駐車車両3側すなわち、正側に変化させた結果REX1ΔXroundを第1駐車車両先端位置XT1として推定する。これは、第1駐車車両反射端点REX1,REY1の位置を当該第1駐車車両補正量だけ第2の駐車車両3に近づくようにX軸方向センサ位置の増加方向に移動させた結果の位置を第1駐車車両先端位置として推定することに相当する。第1駐車車両形状判別パラメータΔY1が閾値と同じかそれ未満であると判定した場合、つまり、第1の駐車車両4の第2の駐車車両3側のコーナー部の曲率が比較的小さい場合、続いてステップ175に進み、第1駐車車両補正量を角形車両用の正の値であるΔXsharpに設定し、第1駐車車両反射端点のセンサ位置成分REX1を第1駐車車両補正量だけ第2の駐車車両3側すなわち、正側に変化させた結果REX1ΔXsharpを第1駐車車両先端位置XT1として推定する。これは、第1駐車車両反射端点REX1,REY1の位置を当該第1駐車車両補正量だけ第2の駐車車両3に近づくようにX軸方向センサ位置の増加方向に移動させた結果の位置を第1駐車車両先端位置として推定することに相当する。なお、丸形車両用の第1駐車車両補正量の値であるΔXroundの方が、角形車両用の第1駐車車両補正量の値であるΔXsharpよりも大きい。一例としては、ΔXroundは30cmとし、ΔXsharpは10cmとする。したがって、上記閾値を境に段階的に、第1駐車車両形状判別パラメータΔY1が大きいほど大きくなるよう、正の第1駐車車両補正量が設定される。このようにするのは、発明者の検証によれば、図7a、bに示すように、第1駐車車両形状判別パラメータが大きい場合、すなわち、車両が緩やかに曲がっている場合は、そうでない場合に比べ、反射点の一番端から車両先端位置までの距離41、42が長いからである。続いてステップ180では、変数nが2であるか1であるかを判定し、2であればステップ190に進み、1であればステップ185に進む。本事例では、変数nが1なので、続いてステップ185に進み、変数nの値を2とし、再度ステップ120に戻る。続くステップ120では、変数nの値が2なので、複数の第2駐車車両検出位置X1,Y2iに基づいて、第2の駐車車両3の輪郭上の点であり、かつ距離センサ13によって距離が検出された点である複数の反射点RX2i,RY2iの位置を推定する。推定方法は、変数nが1の時にステップ120で行った場合と同じものを採用してもよいし、それ以外の三角測量を用いた方法でもよいし、三角測量を用いた方法以外の方法を採用してもよい。続いてステップ130では、nが2であると判定し、ステップ145に進む。ステップ145では、直前のステップ120で推定した複数の第2駐車車両反射点RX2i,RY2iのうち、最も第1の駐車車両4に近い反射点RX2q,RY2qを第2駐車車両反射端点REX2,REY2とする。具体的には、第2駐車車両反射点RX2i,RY2iのうち、最小のセンサ位置RX2qを有する第2駐車車両反射点RX2q,RY2qを、第2駐車車両反射端点REX2、REY2とする。この第2駐車車両反射端点が、第2の駐車車両3の輪郭上で、反射点となって距離センサ13によって検知された、最も第1の駐車車両4に近い点に相当する。この第2駐車車両反射端点のセンサ位置成分X成分がRX2qとなり、検知距離成分Y成分がRY2qとなる。この第2駐車車両反射端点のセンサ位置成分RX2qは、直前のステップ120で推定した複数の第2駐車車両反射点RX2i,RY2iのセンサ位置成分RX2iのうち、最も小さい値に相当する。続いてステップ150では、ステップ110で記録した複数の第2駐車車両検出位置X2i,Y2iのうち、第1の駐車車両4側に最も近いセンサ位置を含む第2駐車車両検出位置を特定する。具体的には、複数の第2駐車車両検出位置X2i,Y2iのうち、最も小さいセンサ位置X2qを有する第2駐車車両検出位置X2q,Y2qを特定する。なお、複数の第2駐車車両検出位置X2i,Y2iのうち、最も大きい検知距離Y2qを有する第2駐車車両検出位置X2q,Y2qを特定しても、同じ第2駐車車両検出位置が特定される。そして、特定した第2駐車車両検出位置に含まれる検知距離Y2qを第2駐車車両最大検知距離YMAX2とする。続いてステップ155では、本事例での変数nの値が2なので、複数の第2駐車車両検出位置X2i,Y2iに含まれる複数の検知距離Y2iのうち最も小さい検知距離Y2pを第2駐車車両最小検知距離YMIN2とする。続いてステップ160では、本事例での変数nの値が2なので、第2駐車車両最大検知距離YMAX2から第2駐車車両最小検知距離YMIN2を減算した結果を第2駐車車両形状判別パラメータΔY2とする。このようにして算出された第2駐車車両形状判別パラメータΔY2は、複数の第2駐車車両検出位置図5の中央より右側の複数の黒点のうち直線状に並ぶ直線部27に対する、複数の第2駐車車両検出位置のうち第1の駐車車両4側に最も近い第2駐車車両検出位置28の、曲がり度合いを示す量であり、曲がり度合いが大きいほど、第2駐車車両形状判別パラメータΔY2が大きくなる。したがって、第2駐車車両形状判別パラメータΔY2は、第2の駐車車両3の形状に応じたパラメータである。このような第2駐車車両形状判別パラメータΔY2は、第1駐車車両形状判別パラメータΔY1と同じ理由で、第2駐車車両形状判別パラメータΔY2が大きいほど、第2の駐車車両3のコーナー部の曲率半径が大きくなる傾向にあるので、第2の駐車車両3のコーナー部の形状の特徴を反映する量として好ましい。そして、本実施形態では、このような第2駐車車両形状判別パラメータΔY2の具体的例として、第2駐車車両最大検知距離YMAX2から第2駐車車両最小検知距離YMIN2を減算した値を採用している。このような例を採用した場合は、最大値、最小値の抽出といった簡易な計算方法で第2駐車車両形状判別パラメータΔY2を決定できるので、計算負荷が少なくて済む。続いてステップ165では、本事例での変数nの値が2なので、直前のステップ160で算出した第2駐車車両形状判別パラメータΔY2を上述の所定の閾値第1駐車車両閾値、第2駐車車両閾値の一例に相当すると比較し、第2駐車車両形状判別パラメータΔY2が当該閾値よりも大きいか否かを判定する。第2駐車車両形状判別パラメータΔY2が閾値よりも大きいと判定した場合、つまり、第2の駐車車両3の第1の駐車車両4側のコーナー部の曲率が比較的大きい場合、続いてステップ170に進み、第2駐車車両補正量を丸形車両用の正の値である上記ΔXroundに設定し、第2駐車車両反射端点のセンサ位置成分REX2を第2駐車車両補正量だけ第1の駐車車両4側すなわち、負側に変化させた結果REX2-ΔXroundを第2駐車車両先端位置XT2として推定する。これは、第2駐車車両反射端点REX2,REY2の位置を当該第2駐車車両補正量だけ第1の駐車車両4に近づくようにX軸方向センサ位置の減少方向に移動させた結果の位置を第2駐車車両先端位置として推定することに相当する。第2駐車車両形状判別パラメータΔY2が閾値と同じかそれ未満であると判定した場合、つまり、第2の駐車車両3の第1の駐車車両4側のコーナー部の曲率が比較的小さい場合、続いてステップ175に進み、第2駐車車両補正量を角形車両用の正の値である上記ΔXsharpに設定し、第2駐車車両反射端点のセンサ位置成分REX2を第2駐車車両補正量だけ第1の駐車車両4側すなわち、負正側に変化させた結果REX2-ΔXsharpを第2駐車車両先端位置XT2として推定する。これは、第2駐車車両反射端点REX2,REY2の位置を当該第2駐車車両補正量だけ第1の駐車車両4に近づくようにX軸方向センサ位置の増加方向に移動させた結果の位置を第2駐車車両先端位置として推定することに相当する。このように、上記閾値を境に段階的に、第2駐車車両形状判別パラメータΔY2が大きいほど大きくなるよう、正の第2駐車車両補正量が設定される。続いてステップ180では、本事例では、変数nが2であると判定するので、続いてステップ190に進み、nが1のときにステップ170または175で推定された第1駐車車両先端位置XT1REX1ΔXroundまたはREX1ΔXsharpから、nが2のときにステップ170または175で推定された第2駐車車両先端位置XT2REX2-ΔXroundまたはREX2-ΔXsharpまでの間隔XT2-XT1を、第1の駐車車両4と第2の駐車車両3の間の駐車スペースの長さとする。あるいは、間隔XT2-XT1に対して何らかの補正係数例えば、0.9を乗じた結果を、第1の駐車車両4と第2の駐車車両3の間の駐車スペースの長さとしてもよい。このようにすることで、駐車車両4、3間のスペースの長さを検出することができる。ステップ190の後、制御部17は図3の処理を終了すると共に、直前のステップ190で算出した駐車車両4、3間のスペースの長さに基づいて、当該駐車空間へ駐車するための支援を行う。例えば、あらかじめ定められた自車両2が縦列駐車するために必要なスペースの長さと、ステップ190で検出した駐車スペースの長さとを比較し、前者の方が大きければ、縦列駐車が可能である旨の報知をディスプレイ15およびスピーカ16の一方または両方を用いて行い、後者の方が大きければ、縦列駐車が不可能である旨の報知をディスプレイ15およびスピーカ16の一方または両方を用いて行う。あるいは、自車両2が縦列駐車するために必要なスペースの長さと、ステップ190で検出した駐車スペースの長さとをそのまま乗員に報知してもよい。以上説明した通り、第1の駐車車両4の第2の駐車車両3側に最も近い第1駐車車両先端位置の推定において、第1駐車車両反射端点のセンサ位置成分REX1を推定しステップ135、その後、第1駐車車両形状判別パラメータΔY1を算出しステップ160、この第1駐車車両形状判別パラメータΔY1が大きいほど大きい正の第1駐車車両補正量を設定し、第1駐車車両反射端点のセンサ位置成分REX1を第1駐車車両補正量だけ第2の駐車車両3側に変化させた結果を第1駐車車両先端位置として推定する165、170、175。また、第2の駐車車両3の第1の駐車車両4側に最も近い第2駐車車両先端位置の推定において、第2駐車車両反射端点のセンサ位置成分REX2を推定しステップ135、その後、第2駐車車両形状判別パラメータΔY2を算出しステップ160、この第2駐車車両形状判別パラメータΔY2が大きいほど大きい正の第2駐車車両補正量を設定し、第2駐車車両反射端点のセンサ位置成分REX2を第2駐車車両補正量だけ第1の駐車車両4側に変化させた結果を第2駐車車両先端位置として推定する165、170、175。このような第1駐車車両形状判別パラメータΔY1、第2駐車車両形状判別パラメータΔY2は、上述の通り、車両のコーナー部の形状の特徴を反映する量として好ましいので、第1の駐車車両4のコーナー部の形状の特徴を反映した方法で第1駐車車両先端位置を決定することができ、第2の駐車車両3のコーナー部の形状の特徴を反映した方法で第2駐車車両先端位置を決定することができる。したがって、従来よりも正確に、駐車車両のコーナー形状に応じて、駐車車両4、3の先端位置を特定することができる。第2実施形態次に、本発明の第2実施形態について説明する。本発明が第1実施形態と異なるのは、制御部17による第1駐車車両形状判別パラメータΔY1および第2駐車車両形状判別パラメータΔY2の算出方法のみである。ただし、第1駐車車両形状判別パラメータΔY1および第2駐車車両形状判別パラメータΔY2が、それぞれ第1の駐車車両4および第2の駐車車両の形状に応じたパラメータであることには変わりない。より具体的には、本実施形態では、第1実施形態と同様、第1駐車車両最大検知距離YMAX1から第1駐車車両最小検知距離YMIN1を減算した結果を第1駐車車両形状判別パラメータΔY1とし、第2駐車車両最大検知距離YMAX2から第2駐車車両最小検知距離YMIN2を減算した結果を第2駐車車両形状判別パラメータΔY2としている。また、第1駐車車両最大検知距離YMAX1および第2駐車車両最大検知距離YMAX2の算出方法も、第1実施形態と同じである。しかし、第1駐車車両最小検知距離YMIN1および第2駐車車両最小検知距離YMIN2の算出方法は、第1実施形態と異なる。このため、本実施形態の制御部17は、図3のステップ155の処理内容のみが、第1実施形態と異なる。具体的には、変数nが1のときのステップ155では、複数の第1駐車車両検出位置図8aの黒点のうちから、直線状に並ぶ直線部36を特定する。この特定方法は、例えば、最初に検出された第1駐車車両検出位置以外の各第1駐車車両検出位置を対象として、1回前に検出された第1駐車車両検出位置に対する、検知距離の変化量を算出する。例えば、図8aの第1駐車車両検出位置44を対象とする場合は、その1回前に検出された第1駐車車両検出位置45に対する、検知距離Yの変化量Y1i-Y1i-1を算出する。そして、それら差分された変化量が連続的に所定値例えば、5cm以内になっているような第1駐車車両検出位置のグループを、直線状に並ぶ直線部36として特定するようになっていてもよい。これは、検知距離Yを時間で1階微分した値が連続的に所定値以内になっている第1駐車車両検出位置のグループを、直線状に並ぶ直線部36として特定することに相当する。また、別の特定方法としては、例えば、駐車空間検出装置1が自車両2の進行方向に対して斜めになっている場合に対応するために、検知距離Y1iを時間で1階微分ではなく2階微分した値例えば、Y1i-2Y1i-1Y1i-2が連続的に所定値以内になっている第1駐車車両検出位置のグループを、直線状に並ぶ直線部36として特定するようになっていてもよい。更に変数nが1のときのステップ155では、特定した直線部36に属する複数の第1駐車車両検出位置36に含まれる複数の検知距離Y1iのうち、代表値を第1駐車車両最小検知距離YMIN1とする。代表値としては、例えば、複数の検知距離Y1iの平均値でもよいし、最大値でもよいし、最小値でもよいし、特定の1つの値でもよい。また、変数nが2のときのステップ155では、複数の第2駐車車両検出位置のうちから、直線状に並ぶ直線部を特定する。特定方法は、変数nが1のときのステップ155の第1駐車車両検出位置を第2駐車車両検出位置に代えたものでよい。更に変数nが2のときのステップ155では、特定した直線部に属する複数の第2駐車車両検出位置に含まれる複数の検知距離Y2iのうち、代表値を第2駐車車両最小検知距離YMIN2とする。どのような代表値とするかの選択は、変数nが1のときのステップ155と同じでよい。このように、第1実施形態と異なる方法で、第1駐車車両形状判別パラメータΔY1および第2駐車車両形状判別パラメータΔY2を算出することもできる。第3実施形態次に、本発明の第3実施形態について説明する。本発明が第1実施形態と異なるのは、制御部17による第1駐車車両形状判別パラメータΔY1および第2駐車車両形状判別パラメータΔY2の算出方法のみである。ただし、第1駐車車両形状判別パラメータΔY1および第2駐車車両形状判別パラメータΔY2が、それぞれ第1の駐車車両4および第2の駐車車両の形状に応じたパラメータであることには変わりない。具体的な変更点としては、本実施形態では、図3のステップ140、150、155、160の処理内容のみが、第1実施形態と異なっている。より具体的には、ステップ140では、まず第1実施形態と同様に、複数の第1駐車車両検出位置X1iY1iのうち第2の駐車車両3側に最も近いセンサ位置X1qを含む第1駐車車両検出位置X1q,Y1q図8aの例では検出位置37を特定する。そして、特定した当該第1駐車車両検出位置X1q,Y1qに含まれるセンサ位置X1qおよび検知距離Y1qをそれぞれXaおよびYaとする。続いて、変数nが1の場合のステップ155では、上記第2実施形態と同様に、複数の第1駐車車両検出位置図8aの黒点のうちから、直線状に並ぶ直線部36を特定する。そして、直線部36に属する第1駐車車両検出位置のうち第2の駐車車両3側に最も近い検出位置46を特定し、特定した当該第1駐車車両検出位置46に含まれるセンサ位置および検知距離をXbおよびYbとする。続いて、変数nが1の場合のステップ160では、ステップ140、155で算出したXa、Ya、Xb、Ybから、|Ya-Yb/Xa-Xb|を算出し、算出結果を第1駐車車両形状判別パラメータΔY1とする。このようにして算出した第1駐車車両形状判別パラメータΔY1は、図8aの例では、第1駐車車両検出位置46から第1駐車車両検出位置37までの傾きに相当する。このような傾きも、第1駐車車両検出位置のうち直線状に並ぶ直線部に対する、当該複数の第1駐車車両検出位置のうち第2の駐車車両3側に最も近い第1駐車車両検出位置の、曲がり度合いが大きいほど大きい量に相当する。また、ステップ150では、まず第1実施形態と同様に、複数の第2駐車車両検出位置X12Y12のうち第1の駐車車両4側に最も近いセンサ位置X2qを含む第2駐車車両検出位置X2q,Y2qを特定する。そして、特定した当該第2駐車車両検出位置X2q,Y2qに含まれるセンサ位置X2qおよび検知距離Y2qをそれぞれXaおよびYaとする。続いて、変数nが2の場合のステップ155では、上記第2実施形態と同様に、複数の第2駐車車両検出位置のうちから、直線状に並ぶ直線部を特定する。そして、直線部に属する第2駐車車両検出位置のうち第1の駐車車両4側に最も近い検出位置を特定し、特定した当該第2駐車車両検出位置に含まれるセンサ位置および検知距離をXbおよびYbとする。続いて、変数nが2の場合のステップ160では、ステップ150、155で算出したXa、Ya、Xb、Ybから、|Ya-Yb/Xa-Xb|を算出し、算出結果を第2駐車車両形状判別パラメータΔY2とする。このような傾きも、第2駐車車両検出位置のうち直線状に並ぶ直線部に対する、当該複数の第2駐車車両検出位置のうち第1の駐車車両4側に最も近い第1駐車車両検出位置の、曲がり度合いが大きいほど大きい量に相当する。第4実施形態次に、本発明の第4実施形態について説明する。本発明が第1実施形態と異なるのは、制御部17による第1駐車車両形状判別パラメータΔY1および第2駐車車両形状判別パラメータΔY2の算出方法のみである。ただし、第1駐車車両形状判別パラメータΔY1および第2駐車車両形状判別パラメータΔY2が、それぞれ第1の駐車車両4および第2の駐車車両の形状に応じたパラメータであることには変わりない。具体的な変更点としては、本実施形態では、図3のステップ140、150、155、160の処理内容のみが、第1実施形態と異なっている。より具体的には、ステップ140では、複数の第1駐車車両検出位置X1iY1iのうち第2の駐車車両3側に最も近いセンサ位置X1q図8aの例では検出位置37のX座標値を特定する。そして、特定したセンサ位置X1qをXaとする。続いて、変数nが1の場合のステップ155では、直前のステップ135において特定した第1駐車車両反射端点REX1,REY1のセンサ位置成分X成分REX1を読み出してXbとする。続いて、変数nが1の場合のステップ160では、直前のステップ140、155で算出したXaとXbの差Xa-Xbを算出し、算出結果を第1駐車車両形状判別パラメータΔY1とする。このような量も、第1駐車車両検出位置のうち直線状に並ぶ直線部に対する、当該複数の第1駐車車両検出位置のうち第2の駐車車両3側に最も近い第1駐車車両検出位置の、曲がり度合いが大きいほど大きい量に相当する。また、ステップ150では、複数の第2駐車車両検出位置X12Y12のうち第1の駐車車両4側に最も近いセンサ位置X2qを特定する。そして、特定した当該センサ位置X2qをXaとする。続いて、変数nが2の場合のステップ155では、直前のステップ145において特定した第2駐車車両反射端点REX2,REY2のセンサ位置成分X成分REX2を読み出してXbとする。続いて、変数nが2の場合のステップ160では、直前のステップ150、155で算出したXbとXaの差Xb-Xaを算出し、算出結果を第1駐車車両形状判別パラメータΔY1とする。このような両きも、第2駐車車両検出位置のうち直線状に並ぶ直線部に対する、当該複数の第2駐車車両検出位置のうち第1の駐車車両4側に最も近い第1駐車車両検出位置の、曲がり度合いが大きいほど大きい量に相当する。第5実施形態次に、本発明の第5実施形態について説明する。本実施形態が第1~第4実施形態と異なるのは、ステップ165で第1駐車車両形状判別パラメータΔY1および第2駐車車両形状判別パラメータΔY2と比較していた閾値が、固定値ではなく、可変値であることである。具体的には、制御部17は、この閾値を、距離センサ13が第1の駐車車両4または第2の駐車車両3までの距離を検出しているときの自車両2の車速が大きくなるほど小さくするようになっている。このようにするのは、図9に示すように、黒点で表した複数の検出位置第1駐車車両検出位置および第2駐車車両検出位置のどちらにも当てはまるにおける隣りあうセンサ位置間の距離間隔Dが、自車両2の車速が低い場合図9aの場合よりも高い場合図9bの場合の方が大きくなり、その結果、車速が高いほど、検出できるセンサ位置の端の限界点47、48が縮んでしまう傾向にあり、その結果、自車両2の車速が増大すると、第1駐車車両または第2駐車車両形状判別パラメータが全般的に小さくなるからである。なお、図9a、bにおける実線は、検出対象の駐車車両の輪郭である。車速が高いほど閾値を小さくする例としては、例えば、閾値を車速に反比例する量としてもよい。例えば車速がV1のとき、閾値がTH1となり、車速がV2V1より高いのとき、閾値がTH2TH1より小さいとなるとする。この場合、第1駐車車両補正量または第2駐車車両補正量は、車速がV1のとき、図10aに示すように、閾値がTH1以下でΔXsharpとなり、TH1を超えるとΔXroundとなるが、車速がV2のとき、図10bに示すように、閾値がTH2以下でΔXsharpとなり、TH2を超えるとΔXroundとなる。したがって、車速がV1のときとV2のときとで、第1駐車車両形状判別パラメータΔY1と第1駐車車両補正量との関係または、第2駐車車両形状パラメータΔY2と第2駐車車両補正量との関係を比べると、第1駐車車両形状判別パラメータΔY1または第2駐車車両形状パラメータΔY2がTH1からTH2までの範囲の値において、同じ第1駐車車両形状判別パラメータΔY1または第2駐車車両形状パラメータΔY2の値でも、車速がV1の場合よりも車速がV2>V1の場合の方が、第1駐車車両補正量または第2駐車車両補正量が大きくなる。このようにすることで、車速に応じて適切に第1駐車車両補正量を検出することができる。なお、距離センサ13が第1の駐車車両4または第2の駐車車両3までの距離を検出しているときの自車両2の車速としては、例えば、図3の処理が開始された時点で記録されているN個の検出位置Xk,Yk中のN個のセンサ位置Xkのうち、最大のセンサ位置XNから最小のセンサ位置X1を減算した値すなわち、距離センサ13が第1の駐車車両4および第2の駐車車両3までの距離を検出している間の自車両2の移動距離を、最初の検出距離Y1を検出した時刻から最後の検出距離YNを検出した時刻までの時間検出時間間隔×N-1で除算した結果を採用してもよい。この除算結果は、距離センサ13が第1の駐車車両4および第2の駐車車両3までの距離を検出している間の自車両2の平均車速に相当する。第6実施形態次に、本発明の第6実施形態について説明する。本実施形態が第1~第4実施形態と異なるのは、ステップ165で第1駐車車両形状判別パラメータΔY1および第2駐車車両形状判別パラメータΔY2と比較していた閾値が、固定値ではなく、可変値であることである。具体的には、制御部17は、距離センサ13が第1の駐車車両4または第2の駐車車両3までの距離を検出しているときの、自車両2の進行方向に対する第1の駐車車両4の傾き角を算出し、この傾き角が大きくなるほど、上記閾値を小さくするようになっている。このようにするのは、図11aに示すように、第1の駐車車両4が自車両2の進行方向X軸方向に対して上から見て反時計回りに駐車車両が右にある場合は時計回りに傾いていると、コーナー部4aを距離センサ13で検出し難くなり、その結果、上記の図11aの傾き角αが大きくなるほど、検出できる第1駐車車両センサ位置の端の限界点が縮んでしまう傾向にあり、ひいては、傾き角αが増大すると、第1駐車車両形状判別パラメータが全般的に小さくなるからである。なお、傾き角αは、ほとんどの場合-20°~20°の範囲に収まり、本実施形態では、傾き角αがそのような範囲内内にある場合を対象としている。傾き角αが大きいほど閾値を小さくすると、例えば傾き角αがα1のとき、閾値がTH1となり、傾き角αがα2α1より大きいのとき、閾値がTH2TH1より小さいとなる。この場合、第1駐車車両補正量は、傾き角αがα1のとき、図12aに示すように、閾値がTH1以下でΔXsharpとなり、TH1を超えるとΔXroundとなるが、傾き角αがα2のとき、図12bに示すように、閾値がTH2以下でΔXsharpとなり、TH2を超えるとΔXroundとなる。したがって、傾き角αがα1のときとα2のときとで、第1駐車車両形状判別パラメータΔY1と第1駐車車両補正量との関係を比べると、第1駐車車両形状判別パラメータΔY1がTH1からTH2までの範囲の値において、同じ第1駐車車両形状判別パラメータΔY1の値でも、傾き角αがα1の場合よりもα2>α1の場合の方が、第1駐車車両補正量が大きくなる。このようにすることで、傾き角αに応じて適切に第1駐車車両補正量を検出することができる。また、制御部17は、距離センサ13が第1の駐車車両4または第2の駐車車両3までの距離を検出しているときの、自車両2の進行方向に対する第2の駐車車両3の傾き角αを算出し、この傾き角が小さくなるほど、上記閾値を小さくするようになっている。このようにするのは、図11bに示すように、第2の駐車車両3が自車両2の進行方向X軸方向に対して傾いていると、コーナー部3aを距離センサ13で検出し易くなり、その結果、上記の図11bの傾き角αが大きくなるほど、検出できる第2駐車車両センサ位置の端の限界点が広がる傾向にあり、ひいては、傾き角αが増大すると、第2駐車車両形状判別パラメータが全般的に大きくなるからである。このようにすることで、傾き角αに応じて適切に第2駐車車両補正量を検出することができる。なお、距離センサ13が第1の駐車車両4または第2の駐車車両3までの距離を検出しているときの自車両2の車速としては、例えば、第5実施形態と同様、距離センサ13が第1の駐車車両4および第2の駐車車両3までの距離を検出している間の自車両2の平均車速を採用してもよい。また、第1の駐車車両4の上記傾き角αの算出方法は、第1実施形態と同様、第1駐車車両検出位置の検知距離Y1iを時間で2階微分した値が連続して所定値以内になっている第1駐車車両検出位置のグループを、直線部として特定し、当該直線部を表す直線を、当該直線部に属する第1駐車車両検出位置を用いた最小自乗法で算出し、その直線の傾きY軸方向の増加量/X軸方向の増加量をAとし、arctanAを第1の駐車車両4の傾き角αとする。また、第2の駐車車両3の上記傾き角αの算出方法は、第1実施形態と同様、第2駐車車両検出位置の検知距離Y2iを時間で2階微分した値が連続して所定値以内になっている第2駐車車両検出位置のグループを、直線部として特定し、当該直線部を表す直線を、当該直線部に属する第2駐車車両検出位置を用いた最小自乗法で算出し、その直線の傾きY軸方向の増加量/X軸方向の増加量をAとし、arctanAを第2の駐車車両3の傾き角αとする。第7実施形態次に、本発明の第7実施形態について説明する。本実施形態が第1実施形態と異なるのは、ステップ165で第1駐車車両形状判別パラメータΔY1および第2駐車車両形状判別パラメータΔY2と比較していた閾値が、固定値ではなく、可変値であることである。具体的には、制御部17は、距離センサ13が第1の駐車車両4までの距離を検出しているときの、自車両2から第1の駐車車両4までの乖離距離を算出し、この乖離距離が短くなるほど、上記閾値を小さくするようになっている。このようにするのは、図13に示すように、乖離距離Lが短いと、センサ位置X軸方向の位置が同じでも、乖離距離Lが長い場合に比べて、第1の駐車車両4のコーナー部への探査波の入射角φが小さく、その結果、乖離距離Dが短くなるほど、検出できる第1駐車車両センサ位置の端の限界点が縮んでしまう傾向にあり、ひいては、乖離距離Lが減少すると、第1駐車車両形状判別パラメータが全般的に小さくなるからである。乖離距離Lが短いほど閾値を小さくすると、例えば乖離距離LがL1のとき、閾値がTH1となり、乖離距離LがL2L1より小さいのとき、閾値がTH2TH1より小さいとなる。この場合、第1駐車車両補正量は、乖離距離LがL1のとき、図14aに示すように、閾値がTH1以下でΔXsharpとなり、TH1を超えるとΔXroundとなるが、乖離距離LがL2のとき、図14bに示すように、閾値がTH2以下でΔXsharpとなり、TH2を超えるとΔXroundとなる。したがって、乖離距離LがL1のときとL2のときとで、第1駐車車両形状判別パラメータΔY1と第1駐車車両補正量との関係を比べると、第1駐車車両形状判別パラメータΔY1がTH1からTH2までの範囲の値において、同じ第1駐車車両形状判別パラメータΔY1の値でも、乖離距離LがL1の場合よりもL2<L1の場合の方が、第1駐車車両補正量が大きくなる。このようにすることで、傾き角αに応じて適切に第1駐車車両補正量を検出することができる。また同様に、制御部17は、距離センサ13が第2の駐車車両3までの距離を検出しているときの、自車両2から第2の駐車車両3までの乖離距離を算出し、この乖離距離が短くなるほど、上記閾値を小さくするようになっている。このようにすることで、傾き角αに応じて適切に第1駐車車両補正量を検出することができる。なお、距離センサ13が第1の駐車車両4までの距離を検出しているときの乖離距離Lの算出方法は、第1実施形態と同様、第1駐車車両検出位置から直線部を特定し、当該直線部を表す直線上の各点から距離センサ13の移動軌跡までの最短距離の平均値を、上記乖離距離Lとしてもよい。また、距離センサ13が第第2の駐車車両3までの距離を検出しているときの乖離距離Lの算出方法は、第1実施形態と同様、第2駐車車両検出位置から直線部を特定し、当該直線部を表す直線上の各点から距離センサ13の移動軌跡までの最短距離の平均値を、上記乖離距離Lとしてもよい。第8実施形態次に、本発明の第8実施形態について説明する。本実施形態が第1~第4実施形態と異なるのは、ステップ165で第1駐車車両形状判別パラメータΔY1および第2駐車車両形状判別パラメータΔY2と比較していた閾値が、固定値ではなく、可変値であることである。具体的には、制御部17は、この閾値を、距離センサ13が第1の駐車車両4または第2の駐車車両3までの距離を検出しているときの自車両2の周囲の外気温例えば、自車両2の車室外に取り付けた外気温センサから取得するが高くなるほど小さくするようになっている。このようにするのは、当該外気温が高くなると、第1駐車車両形状判別パラメータおよび第2駐車車両形状判別パラメータが全般的に小さくなる傾向にあるからである。なぜなら、外気温が高くなると音速が速くなり、反射時間が短くなるため、距離が短く検出されるためである。外気温が高いほど閾値を小さくすと、例えば外気温がT1のとき、閾値がTH1となり、例えば外気温がTT1より高いのとき、閾値がTH2TH1より小さいとなるとする。この場合、第1駐車車両補正量または第2駐車車両補正量は、外気温がT1のとき、図15aに示すように、閾値がTH1以下でΔXsharpとなり、TH1を超えるとΔXroundとなるが、例えば外気温がT2のとき、図15bに示すように、閾値がTH2以下でΔXsharpとなり、TH2を超えるとΔXroundとなる。したがって、外気温がT1のときとT2のときとで、第1駐車車両形状判別パラメータΔY1と第1駐車車両補正量との関係または、第2駐車車両形状パラメータΔY2と第2駐車車両補正量との関係を比べると、第1駐車車両形状判別パラメータΔY1または第2駐車車両形状パラメータΔY2がTH1からTH2までの範囲の値において、同じ第1駐車車両形状判別パラメータΔY1または第2駐車車両形状パラメータΔY2の値でも、外気温がT1の場合よりも外気温がT2>T1の場合の方が、第1駐車車両補正量または第2駐車車両補正量が大きくなる。このようにすることで、外気温に応じて適切に第1駐車車両補正量を検出することができる。なお、上記各実施形態において、制御部17が、ステップ110を実行することで、記録手段の一例として機能し、ステップ120~185を実行することで、先端位置推定手段の一例として機能し、ステップ190を実行することで、スペース長検出手段の一例として機能し、変数n=1のときにステップ120、135を実行することで、第1駐車車両反射端点推定手段の一例として機能し、変数n=1のときにステップ140、155、160を実行することで、第1駐車車両形状判別パラメータ算出手段の一例として機能し、変数n=1のときにステップ165、170、175を実行することで、第1駐車車両反射端点補正手段の一例として機能し、変数n=2のときにステップ120、145を実行することで、第2駐車車両反射端点推定手段の一例として機能し、変数n=2のときにステップ150、155、160を実行することで、第2駐車車両形状判別パラメータ算出手段の一例として機能し、変数n=2のときにステップ165、170、175を実行することで、第2駐車車両反射端点補正手段の一例として機能する。他の実施形態以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明の範囲は、上記実施形態のみに限定されるものではなく、本発明の各発明特定事項の機能を実現し得る種々の形態を包含するものである。例えば、以下のような形態も許容される。1上記各実施形態では、第1駐車車両形状判別パラメータが閾値より大きいときに第1駐車車両補正量を丸形車両用の値に設定し、第1駐車車両形状パラメータが閾値より小さければ、第1駐車車両補正量を丸形車両用の値よりも小さい角形車両用の値に設定するようになっている。つまり、第1駐車車両形状判別パラメータが大きいほど段階的に大きくなる第1駐車車両補正量を設定するようになっている。しかし、段階的ではなく、第1駐車車両形状判別パラメータが大きいほど連続的に大きくなる第1駐車車両補正量を設定するようになっていてもよい。例えば、第1駐車車両補正量は、第1駐車車両形状判別パラメータの単調増加一次関数であってもよい。これは、第2駐車車両形状判別パラメータと第2駐車車両補正量の関係においても同じで、第2駐車車両補正量は、第2駐車車両形状判別パラメータの単調増加一次関数であってもよい。このように、第1駐車車両形状判別パラメータが大きいほど連続的に大きくなる第1駐車車両補正量を設定し、第2駐車車両形状判別パラメータが大きいほど連続的に大きくなる第2駐車車両補正量を設定する場合には、下記のように、第1駐車車両形状判別パラメータと第1駐車車両補正量の関係、および、第2駐車車両形状判別パラメータと第2駐車車両補正量の関係を、変更してもよい。2また、第1駐車車両形状判別パラメータが大きいほど連続的に大きくなる第1駐車車両補正量を設定する場合は、第1駐車車両形状判別パラメータの全部の範囲の値において、距離センサ13が第1の駐車車両4または第2の駐車車両3までの距離を検出しているときの自車両2の車速が大きくなるほど同じ第1駐車車両形状判別パラメータの値に対する第1駐車車両補正量の値が大きくなるようにしてもよい。同様に、第2駐車車両形状判別パラメータが大きいほど連続的に大きくなる第2駐車車両補正量を設定する場合は、第2駐車車両形状判別パラメータの全部の範囲の値において、距離センサ13が第1の駐車車両4または第2の駐車車両3までの距離を検出しているときの自車両2の車速が大きくなるほど、同じ第2駐車車両形状判別パラメータの値に対する第2駐車車両補正量の値が大きくなるようにしてもよい。3また、第1駐車車両形状判別パラメータが大きいほど連続的に大きくなる第1駐車車両補正量を設定する場合は、第1駐車車両形状判別パラメータの全部の範囲の値において、距離センサ13が第1の駐車車両4または第2の駐車車両3までの距離を検出しているときの自車両2の進行方向に対する第1の駐車車両4の傾き角φが大きくなるほど、同じ第1駐車車両形状判別パラメータの値に対する第1駐車車両補正量の値が大きくなるようにしてもよい。同様に、第2駐車車両形状判別パラメータが大きいほど連続的に大きくなる第2駐車車両補正量を設定する場合は、第2駐車車両形状判別パラメータの全部の範囲の値において、距離センサ13が第1の駐車車両4または第2の駐車車両3までの距離を検出しているときの自車両2の進行方向に対する第2の駐車車両3の傾き角φが小さくなるほど、同じ第1駐車車両形状判別パラメータの値に対する第1駐車車両補正量の値が大きくなるようにしてもよい。4また、第1駐車車両形状判別パラメータが大きいほど連続的に大きくなる第1駐車車両補正量を設定する場合は、第1駐車車両形状判別パラメータの全部の範囲の値において、距離センサ13が第1の駐車車両4までの距離を検出しているときの、自車両2から第1の駐車車両4までの乖離距離Lが小さくなるほど同じ第1駐車車両形状判別パラメータの値に対する第1駐車車両補正量の値が大きくなるようにしてもよい。同様に、第2駐車車両形状判別パラメータが大きいほど連続的に大きくなる第2駐車車両補正量を設定する場合は、第2駐車車両形状判別パラメータの全部の範囲の値において、距離センサ13が第2の駐車車両3までの距離を検出しているときの、自車両2から第2の駐車車両3までの乖離距離Lが小さくなるほど同じ第2駐車車両形状判別パラメータの値に対する第2駐車車両補正量の値が大きくなるようにしてもよい。5また、第1駐車車両形状判別パラメータが大きいほど連続的に大きくなる第1駐車車両補正量を設定する場合は、第1駐車車両形状判別パラメータの全部の範囲の値において、距離センサ13が第1の駐車車両4または第2の駐車車両3までの距離を検出しているときの自車両2の外気温が高くなるほど同じ第1駐車車両形状判別パラメータの値に対する第1駐車車両補正量の値が大きくなるようにしてもよい。同様に、第2駐車車両形状判別パラメータが大きいほど連続的に大きくなる第2駐車車両補正量を設定する場合は、第2駐車車両形状判別パラメータの全部の範囲の値において、距離センサ13が第1の駐車車両4または第2の駐車車両3までの距離を検出しているときの自車両2の外気温が高くなるほど、同じ第2駐車車両形状判別パラメータの値に対する第2駐車車両補正量の値が大きくなるようにしてもよい。6また、上記実施形態では、第1駐車車両先端位置の算出の方法と第2駐車車両先端位置の算出の方法は同種であるが、例えば、第1駐車車両先端位置の算出には第1実施形態のような方法を用い、第2駐車車両先端位置の算出には第2実施形態のような方法を用いる等、第1駐車車両先端位置の算出の方法と第2駐車車両先端位置の算出の方法とが異なるようになっていてもよい。7また、上記実施形態のステップ165では、第1駐車車両形状判別パラメータΔY1と比較する閾値も、第2駐車車両形状判別パラメータΔY2と比較する閾値も、同じであったが、これらは異なっていてもよい。異なっている場合は、第1駐車車両形状判別パラメータΔY1と比較する閾値が第1駐車車両閾値の一例に相当し、第2駐車車両形状判別パラメータΔY2と比較する閾値が第2駐車車両閾値の一例に相当する。8また、第1駐車車両端点の補正方法が上記のような第1駐車車両形状判別パラメータに基づく算出方法を採用している場合は、第2駐車車両端点の推定方法は、上記のような第2駐車車両形状判別パラメータに基づく算出方法以外の方法例えば、特許文献1のような方法を採用してもよい。同様に、第2駐車車両端点の補正方法が上記のような第2駐車車両形状判別パラメータに基づく算出方法を採用している場合は、第1駐車車両端点の推定方法は、上記のような第1駐車車両形状判別パラメータに基づく算出方法以外の方法例えば、特許文献1のような方法を採用してもよい。9また、上記実施形態では、距離センサ13は、自機から第1の駐車車両4までの複数個の距離を定期的に順次検出し、その後、自機から第2の駐車車両3までの複数個の距離を定期的に検出しているが、検出は定期的でなく、車両2の一定距離走行毎に行うようになっていてもよい。10また、上記実施形態では、第1および第2駐車車両検出位置を記録した後に、第1および第2駐車車両先端位置を推定し、第1および第2駐車車両形状判別パラメータを算出し、第1および第2駐車車両先端位置の補正を行っている。しかし、必ずしもこのようになっておらずともよく、よりリアルタイムに近い形で補正を行うようになっていてもよい。例えば、第1駐車車両検出位置を記録し、その後に第1駐車車両先端位置を推定し、第1駐車車両形状判別パラメータを算出し、第1駐車車両先端位置の補正を行い、さらにその後、第2駐車車両検出位置を記録し、その後に第2駐車車両先端位置を推定し、第2駐車車両形状判別パラメータを算出し、第2駐車車両先端位置の補正を行うようになっていてもよい。この際、第1駐車車両検出位置の記録中において、必要なくなった分の第1駐車車両検出位置は順次削除するようになっていてもよい。同様に、第2駐車車両検出位置の記録中において、必要なくなった分の第2駐車車両検出位置は順次削除するようになっていてもよい。つまり、本発明の記録手段は、第1駐車車両先端位置および第2駐車車両先端位置をいずれかのタイミングで記録すればよいのであって、記録先にすべての第1駐車車両先端位置およびすべての第2駐車車両先端位置が同時に保持されている必要はない。11また、上記の実施形態において、制御回路17がプログラムを実行することで実現している各機能は、それらの機能を有するハードウェア例えば回路構成をプログラムすることが可能なFPGAを用いて実現するようになっていてもよい。"