停车辅助方法及停车辅助装置

技术领域

本发明涉及一种停车辅助方法及停车辅助装置。

背景技术

作为与本车辆向目标停车位置停车辅助相关的技术，已知有下述专利文献1。在专利文献1中，检测并存储目标停车位置的周围的标志物体，基于自动停车时在本车辆的周围检测出的标志物体的位置和所存储的标志物体的位置来计算本车辆相对于目标停车位置的相对位置，基于相对位置自动地将本车辆移动到目标停车位置。

现有技术文献

专利文献

专利文献1：日本特开2017－138664号公报

本发明要解决的课题

然而，在所存储的标志物体是可移动的物体的情况下，由于在存储了标志物体之后标志物体的位置发生变化，而导致本车辆相对于目标停车位置的计算精度可能降低。

发明内容

本发明的目的在于，在基于预先存储的目标停车位置的周围的标志物体的位置计算本车辆相对于目标停车位置的相对位置的停车辅助中，抑制由于存储的标志物体位置的变化而导致的相对位置的计算精度降低的情况。

在本发明的一方式的停车辅助方法中，将在使本车辆向目标停车位置停车时在目标停车位置的周围检测出的多个标志物体的位置作为学习完成标志物体位置进行存储，对学习完成标志物体位置与在存储了学习完成标志物体位置之后本车辆在目标停车位置附近行驶时在本车辆的周围检测出的标志物体的位置即周围标志物体位置一致的次数，按多个学习完成标志物体位置的每一个进行计数，对与周围标志物体位置一致的次数多的学习完成标志物体位置赋予比与周围标志物体位置一致的次数少的学习完成标志物体位置更高的可靠度，将学习完成标志物体位置中的规定的可靠度阈值以上的学习完成标志物体位置与在本车辆的周围检测出的标志物体的位置进行比较，计算本车辆相对于目标停车位置的相对位置，基于计算出的相对位置计算从本车辆的当前位置到目标停车位置的目标行驶轨迹，执行辅助本车辆沿着计算出的目标行驶轨迹移动的停车辅助控制。

发明效果

根据本发明，在基于预先存储的目标停车位置周围的标志物体的位置计算本车辆相对于目标停车位置的相对位置的停车辅助中，能够抑制由于存储的标志物体位置发生变化而导致的相对位置的计算精度降低的情况。

本发明的目的和优点利用权利请求的范围所示的要素及其组合体现并实现。以上一般性描述和以下详细描述都仅是示例以及说明，不应该理解为如权利请求的范围那样限制本发明。

附图说明

图1是表示停车辅助装置的概略结构的一例的图。

图2是目标停车位置的周围的标志物体位置的示意图。

图3是停车辅助方法的一例的说明图。

图4(a)～(d)是可靠度的赋予方法的一例的说明图。

图5是图1的控制器的功能结构的一例的块图。

图6是存储标志物体位置时的处理的一例的流程图。

图7是更新可靠度时的处理的一例的流程图。

图8是实施方式的停车辅助控制的一例的流程图。

具体实施方式

(结构)

图1是表示实施方式的停车辅助装置的概略结构的一例的图。本车辆1具备辅助本车辆1向目标停车位置停车的停车辅助装置10。停车辅助装置10计算出从本车辆1的当前位置到目标停车位置的目标行驶轨迹，辅助本车辆沿着目标行驶轨迹行驶。

停车辅助装置10的停车辅助包含辅助本车辆1沿着目标行驶轨迹行驶的各种方式。例如，也可以通过进行控制本车辆以使其沿着本车辆1的目标行驶轨迹行驶至目标停车位置的自动驾驶，来辅助本车辆1的停车。另外，以沿着本车辆1的目标行驶轨迹行驶至目标停车位置的方式控制本车辆1的自动驾驶是指，控制本车辆的操舵角、驱动力、制动力的全部或一部分，自动地实施本车辆1的沿着目标行驶轨迹的行驶的全部或一部分，而辅助乘员的停车操作的控制。

另外，例如，也可以通过在本车辆1的乘员能够视觉辨认的显示装置上显示目标行驶轨迹和本车辆1的当前位置，来辅助本车辆1的停车。

停车辅助装置10具备：测位装置11、物体传感器12、车辆传感器13、人机接口(HMI)15、促动器16和控制器17。

测位装置11测量本车辆1的当前位置。测位装置11可以具备例如全球定位系统(GNSS)接收器。GNSS接收器例如可以是地球定位系统(GPS)接收器等。

物体传感器12检测距本车辆1规定距离范围(例如物体传感器12的检测区域)内的物体。物体传感器12检测本车辆1的周围存在的物体与本车辆1的相对位置、本车辆1与物体的距离、物体存在的方向等本车辆1的周围环境。物体传感器12可以包括例如拍摄本车辆1的周围环境的摄像机。摄像机也可以是例如拍摄本车辆1的周围，从而生成变换成鸟瞰图(环绕视图监视器图像)的拍摄图像的摄像机。物体传感器12可以包括激光取景器(LRF)、雷达、liDAR(发光检测和测距)、激光雷达等测距装置。

车辆传感器13检测从本车辆1得到的各种信息(车辆信息)。车辆传感器13例如包括：检测本车辆1的行驶速度(车速)的车速传感器、检测本车辆1所具备的各轮胎的转速的车轮速度传感器、检测本车辆1的3个轴向的加速度(包括减速度)的3轴加速度传感器、检测方向盘的操舵角的操舵角传感器、检测转舵轮的转舵角的转舵角传感器、检测本车辆1中产生的角速度的陀螺仪传感器、检测横摆率的横摆率传感器。

人机接口15是在停车辅助装置10与乘员之间收发信息的接口装置。人机接口15具备本车辆1的乘员能够视觉辨认的显示装置(例如，导航系统的显示画面以及设置在驾驶席前方的仪表附近的显示装置)。另外，人机接口15具备接收乘员对停车辅助装置10的操作输入的操作件。例如，操作件可以是按钮、开关、杆、拨盘、键盘、触摸面板等。

促动器16具备：转向器促动器、加速器促动器、和制动控制促动器。转向器促动器根据来自控制器17的控制信号控制本车辆1的操舵机构的操舵角。加速器促动器根据来自控制器17的控制信号控制发动机或驱动电动机即驱动装置的加速器开度。制动器促动器根据来自控制器17的控制信号使制动装置动作。

控制器17是进行本车辆1的停车辅助控制的电子控制单元。控制器17包括处理器18和存储装置19等外围部件。处理器18例如可以是CPU或MPU。

存储装置19可以具备半导体存储装置、磁存储装置、光学存储装置等。存储装置19可以包括寄存器、高速缓冲存储器、用作主存储装置的ROM和RAM等存储器。例如通过处理器18执行存储到存储装置19中的计算机程序，来实现以下说明的控制器17的功能。

另外，也可以由用于执行以下说明的各信息处理的专用硬件形成控制器17。例如，控制器17也可以具备在通用的半导体集成电路中设定的功能逻辑回路。例如，控制器17可以具有现场可编程门阵列等的可编程逻辑设备。

接着，说明停车辅助装置10的停车辅助控制的一例。参照图2。在开始利用停车辅助装置10的停车辅助时，首先，将目标停车位置2附近存在的标志物体的标志物体位置与目标停车位置2之间的相对位置关系存储到存储装置19中。目标停车位置2是指使本车辆1停车的目标位置。标志物体是指用于确定本车辆1的当前位置的标记的地上物体。标志物体例如可以是路面标示(车道边界线3a、停止线3b、道路标识等)、道路边界(路边石3c～3e、护栏等)、障碍物(房屋3f、围墙3g、对象3h等)。

在将标志物体位置与目标停车位置2之间的相对位置关系存储到存储装置19的情况下，将停车辅助装置10的动作模式设定为“标志物体学习模式”。然后，通过手动驾驶使本车辆1停车到目标停车位置2。另外，停车辅助装置10也可以在通过手动驾驶使本车辆1停车到目标停车位置2的情况下自动地将动作模式设定为“标志物体学习模式”。在通过手动驾驶使本车辆1停车到目标停车位置2的情况下，驾驶员也可以选择是否将停车辅助装置10的动作模式设定为“标志物体学习模式”。

在通过手动驾驶将本车辆1停车到目标停车位置2的期间，通过物体传感器12检测本车辆1的周围的标志物体的标志物体位置。物体传感器12是检测存在于距物体传感器12规定的检测距离范围的检测区域中的标志物体位置的传感器。

例如，停车辅助装置10将由物体传感器12的摄像机拍摄得到的摄像图像上的路面标示(在图2的示例中为车道边界线3a、停止线3b)、道路边界(在图2的示例中为路边石3c～3e的接地部位)、障碍物(在图2的示例中为房屋3f、围墙3g、对象3h的接地部位)等的边缘或角部检测为特征点，并将特征点的位置作为标志物体位置。

停车辅助装置10计算检测出的特征点的特征量(例如特征点的浓淡以及属性等)。特征点的检测和特征量的计算例如可以利用SIFT、SURF、ORB、BRIAK、KAZE、AKAZE等方法。另外，停车辅助装置10也可以检测通过激光取景器、雷达、LiDAR得到的点组信息的特征点。在本说明书中，对从拍摄图像中检测特征点的示例进行说明。另外，关于特征点的特征量不是必须检测，至少可检测出特征点的位置即可。

停车辅助装置10求出由物体传感器12检测出的标志物体位置(特征点的位置)与目标停车位置2之间的相对位置关系。例如停车辅助装置10基于图像上的特征点的位置和与摄像机在本车辆1上的安装状态(安装位置、光轴角度及视角)有关的摄像机信息，计算特征点相对于本车辆1的相对位置。接着，推定由物体传感器12检测出标志物体位置的时刻的固定坐标系中的本车辆1的当前位置，基于推定出的当前位置与标志物体相对于本车辆1的相对位置，计算固定坐标系中的标志物体位置。在此，固定坐标系是指以特定的地点为坐标原点的坐标系(例如地图坐标系)。

固定坐标系中的本车辆1的当前位置，例如可以通过测位装置11、测程法和航位推算法来推定。也可以根据由物体传感器12检测出的标志物体位置与已知的标志物体位置以及高精度地图信息的映射，来推定固定坐标系中的本车辆1的当前位置。

接着，停车辅助装置10确定固定坐标系中的目标停车位置2。例如，可以将本车辆1位于目标停车位置2时的本车辆1的位置检测为目标停车位置2。通过在固定坐标系中确定标志物体位置和目标停车位置2的位置，来确定标志物体位置与目标停车位置2之间的相对位置关系。

停车辅助装置10将标志物体位置与目标停车位置2之间的相对位置关系存储到存储装置19中。例如，可以将固定坐标系中的标志物体位置和目标停车位置2的位置分别存储到存储装置19中。另外，也可以计算出以目标停车位置2为坐标原点的相对坐标系中的标志物体位置，并存储到存储装置19中。在此，对将固定坐标系中的标志物体位置和目标停车位置2的位置存储到存储装置19中的情况的示例进行说明。

另外，在以下的说明中，有时将存储在存储装置19中的标志物体表述为“学习完成标志物体”。另外，有时将学习完成标志物体的标志物体位置表述为“学习完成标志物体位置”。图2的圆圈图标表示存储在存储装置19中的学习完成标志物体位置。

接着，参照图3说明基于停车辅助装置10的停车辅助方法。为了利用停车辅助，将停车辅助装置10的动作模式设定为“停车辅助模式”。在停车辅助模式中，停车辅助装置10读取出存储在存储装置19中的学习完成标志物体的标志物体位置和目标停车位置2的位置。图3中的圆圈图标表示在停车辅助模式下从存储装置19中读取出的学习完成标志物体的标志物体位置。

停车辅助装置10通过物体传感器12检测出本车辆1的周围的标志物体的相对于本车辆1的相对位置作为本车辆1的周围的标志物体的标志物体位置。标志物体位置的检测方法与标志物体学习模式中的检测方法相同。在停车辅助模式下物体传感器12检测出的标志物体位置用三角图标表示。在图3的示例中，检测出车道边界线3a、路边石3c及3e、围墙3g的角部作为标志物体位置。

停车辅助装置10将在停车辅助模式下由物体传感器12检测出的各个标志物体位置(三角图标)与从存储装置19读取出的学习完成标志物体位置(圆圈图标)进行对照，以将相同的标志物体位置彼此相对应。例如，停车辅助装置10可以将具有相同或相似的特征量的标志物体位置判定为同一标志物体位置。或者与特征量无关地，通过对照物体传感器12检测出的标志物体位置(三角图标)彼此的相对位置关系和从存储装置19读取出的学习完成标志物体的标志物体位置(圆圈图标)彼此的相对位置关系，来将物体传感器12检测出的标志物体位置(三角图标)和从存储装置19读取出的学习完成标志物体的标志物体位置(圆圈图标)相对应。或者，也可以使用上述特征点的特征量和相对位置关系这两者，将由物体传感器12检测出的标志物体位置(三角图标)和从存储装置19读取成的学习完成标志物体的标志物体位置(圆圈图标)相对应。在图3的示例中，车道边界线3a、路边石3c和3e以及围墙3g的角部相对应。

停车辅助装置10基于在停车辅助模式中检测出的标志物体位置(三角图标)与本车辆1之间的相对位置关系、及与这些特征点(三角图标)相对应的学习完成标志物体位置(圆圈图标)与目标停车位置2之间的相对位置关系，计算出本车辆1的当前位置相对于目标停车位置2的相对位置。

例如，停车辅助装置10也可以计算出以本车辆1的当前位置为基准的相对坐标系(以下记为“车辆坐标系”)上的目标停车位置2的位置。或者，也可以基于在停车辅助模式下检测出的各个标志物体位置(三角图标)与本车辆1之间的相对位置关系、及固定坐标系上的学习完成标志物体位置(圆圈图标)，来计算出固定坐标系上的本车辆1的当前位置。通过确定固定坐标系中的本车辆1的位置和目标停车位置2的位置，来确定本车辆1的当前位置相对于目标停车位置2的相对位置。

停车辅助装置10基于本车辆1的当前位置相对于目标停车位置2的相对位置，计算出从本车辆1的当前位置到目标停车位置2的目标行驶轨迹。停车辅助装置10执行辅助本车辆1沿着计算出的目标行驶轨迹移动的停车辅助控制。例如，进行以沿着计算出的目标行驶轨迹行驶至目标停车位置的方式控制本车辆1的自动驾驶。另外，例如将目标行驶轨迹以及本车辆1的位置显示在本车辆1的利用者能够视觉辨认的显示装置上。

但是，在学习完成标志物体位置是可移动的物体(例如，放置在目标停车位置2的周围的自行车或种植在花盆中的植物)的标志物体位置的情况下，在存储了学习完成标志物体位置之后该物体可能会发生移动。在这种情况下，由于停车辅助时检测出的标志物体位置偏离了存储装置19中所存储的学习完成标志物体位置、或者标志物体本身变得不存在了而导致在停车辅助时没有检测出标志物体位置，所以若基于包含这些的学习完成标志物体位置来计算本车辆1的当前位置相对于目标停车位置2的相对位置时，则可能会降低相对位置的计算精度。

于是，实施方式的停车辅助装置10在存储了学习完成标志物体位置之后本车辆1在目标停车位置2附近行驶的时机(机会)，检测本车辆1的周围的标志物体的标志物体位置。在以下的说明中，有时将在存储了学习完成标志物体位置之后本车辆1在目标停车位置2附近行驶的时机(机会)检测出的标志物体位置表述为“周围标志物体位置”。

停车辅助装置10在存储了学习完成标志物体位置之后本车辆1在目标停车位置2附近行驶的每一个时机(机会)，对每个学习完成标志物体位置计数存储在存储装置19中的学习完成标志物体位置与周围标志物体位置一致的次数。或者，停车辅助装置10也可以按照每个学习完成标志物体位置，对存储了学习完成标志物体位置之后本车辆1在目标停车位置2附近行驶的时机的次数，每隔规定次数(例如每2次、每3次)对存储在存储装置19中的学习完成标志物体位置与周围标志物体位置一致的次数进行计数。进而另外，停车辅助装置10也可以按照每个学习完成标志物体位置，对在存储了学习完成标志物体位置之后本车辆1在目标停车位置2附近行驶的时机、且在每个预先设定的特定的场景中(例如在每次从目标停车位置2出库或每次向目标停车位置2入库时等特定的场景中)存储到存储装置19中的学习完出标志物体位置与周围标志物体位置一致的次数进行计数。即，停车辅助装置10在存储了学习完成标志物体位置之后本车辆1在目标停车位置2附近行驶时的任意的时刻，按照每个学习完成标志物体位置对存储在存储装置19中的学习完成标志物体位置与周围标志物体位置一致的次数进行计数。

停车辅助装置10对与周围标志物体位置一致的次数多的学习完成标志物体位置赋予比与周围标志物体位置一致次数少的学习完成标志物体位置更高的可靠度。停车辅助装置10对学习完成标志物体位置中的具有规定的可靠度阈值以上的可靠度的学习完成标志物体位置、和在本车辆1的周围检测出的标志物体的位置进行比较，计算出本车辆1相对于目标停车位置2的相对位置。

由此，固定物体和可移动的物体的位置作为学习完成标志物体位置而被存储，在之后到执行停车辅助控制的时刻为止可移动的物体发生了移动的情况下，能够对固定物体(不可移动的物体或不移动的物体)的学习完成标志物体位置赋予比可移动的物体的学习完成标志物体位置更高的可靠度。其结果是，由于能够仅选择学习完成标志物体位置中的固定物体的学习完成标志物体位置，并利用到本车辆1相对于目标停车位置2的相对位置的计算中，因此能够抑制相对位置的计算精度降低。

参照图4(a)～图4(d)对针对学习完成标志物体位置的可靠度的赋予方法的一例进行说明。首先，在标志物体学习模式下，停车辅助装置10在将本车辆1向目标停车位置2停车时，检测本车辆1的周围的多个标志物体的标志物体位置。停车辅助装置10将检测出的多个标志物体的位置作为学习标志物体位置存储到存储装置19中。

图4(a)的圆圈图标30a～30e表示存储在存储装置19中的学习完成标志物体位置。在图4(a)的示例中，圆圈图标30a和30b表示路边石的学习完成标志物体位置，圆圈图标30c表示车道边界线的学习完成标志物体位置，圆圈图标30d表示房屋的学习完成标志物体位置。另一方面，圆圈图标30e表示可移动的物体3j(例如自行车)的学习完成标志物体位置。

对学习完成标志物体位置30a～30e分别赋予可靠度。在刚存储了学习完成标志物体位置30a～30e后，学习完成标志物体位置30a～30e的可靠度全部为相同的值(初始值)。图4(a)的学习完成标志物体位置30a～30e的左下的数值“1”表示学习完成标志物体位置30a～30e的可靠度。停车辅助装置10将学习完成标志物体位置与可靠度相对应而作为学习完成标志物体数据20存储到存储装置19中。

参照图4(b)。停车辅助装置10在存储了学习完成标志物体位置30a～30e之后，在本车辆1在目标停车位置2附近行驶的时机检测本车辆1的周围的标志物体的标志物体位置(即，检测周围标志物体位置)。三角图标31a～31e表示周围标志物体位置。三角图标31a和31b表示路边石的周围标志物体位置，三角图标31c表示车道边界线的周围标志物体位置，三角图标31d表示房屋的周围标志物体位置，三角图标31e表示可移动的物体3j的周围标志物体位置。

检测周围标志物体位置31a～31e的时机只要是存储了学习完成标志物体位置30a～30e之后本车辆1在目标停车位置2附近行驶的时机，则可以是任何时机。在图4(b)的示例中，在本车辆1从目标停车位置2出库的时机检测周围标志物体位置31a～31e。

本车辆1从目标停车位置2出库的时机也可以是例如驾驶者通过手动驾驶使本车辆1从目标停车位置2出库的时机。另外，在停车辅助装置10具有出库辅助控制功能的情况下，检测周围标志物体位置31a～31e的时机也可以是执行出库辅助控制时。

出库辅助控制例如可以是基于在本车辆1的周围检测出的标志物体位置和学习完成标志物体位置，计算出使本车辆1从停车中的本车辆1的当前位置即目标停车位置2出库的目标行驶轨迹，并使本车辆1沿着目标行驶轨迹移动的控制。

另外，例如，检测周围标志物体位置31a～31e的时机也可以是在存储了学习完成标志物体位置30a～30e之后通过停车辅助装置10的停车辅助控制将本车辆1停车到目标停车位置2的时机。

然后，每次本车辆1在目标停车位置2附近行驶的时机时，停车辅助装置10按照每个学习完成标志物体位置30a～30e对学习完成标志物体位置30a～30e与周围标志物体位置31a～31e一致的次数进行计数。例如，在学习完成标志物体位置和周围标志物体位置的特征量彼此相同或相似的情况下，可以判定为这些标志物体位置一致。在图4(b)的示例中，学习完成标志物体位置30a～30d分别与周围标志物体位置31a～31d一致。因此，使学习完成标志物体位置30a～30d与周围标志物体位置一致的次数增加1。另一方面，由于在存储了学习完成标志物体位置30e之后可移动的物体3j发生了移动，从而学习完成标志物体位置30e与周围标志物体位置31e不一致。因此，不增加学习完成标志物体位置30e与周围标志物体位置一致的次数。

停车辅助装置10对与周围标志物体位置一致的次数多的学习完成标志物体位置30a～30d赋予比与周围标志物体位置一致次数少的学习完成标志物体位置30e更高的可靠度。

例如，停车辅助装置10可以根据学习完成标志物体位置30a～30e与周围标志物体位置一致的次数来赋予可靠度。图4(b)的学习完成标志物体位置30a～30d的左下的数值“2”表示学习完成标志物体位置30a～30d的可靠度，学习完成标志物体位置30e的左下的数值“1”表示学习完成标志物体位置30e的可靠度。这样，对学习完成标志物体位置30a～30d赋予比学习完成标志物体位置30e更高的可靠度。

参照图4(c)。停车辅助装置10在存储了学习完成标志物体位置30a～30e之后执行停车辅助控制时，检测本车辆1的周围的标志物体的标志物体位置(即，周围标志物体位置)。方框图标32a～32e表示在执行停车辅助控制时检测出的周围标志物体位置。方框图标32a和32b表示路边石的周围标志物体位置，方框图标32c表示车道边界线的周围标志物体位置，方框图标32d表示房屋的周围标志物体位置，方框图标32e表示可移动的物体3j的周围标志物体位置。

停车辅助装置10仅选择学习完成标志物体位置30a～30e中的具有规定的可靠度阈值以上的可靠度的学习完成标志物体位置。在此为了说明，假设可靠度阈值为“2”的情况。因此，仅选择固定物体的学习完成标志物体位置30a～30d，不选择可移动的物体3j的学习完成标志物体位置30e。

停车辅助装置10基于所选择的学习完成标志物体位置30a～30d和与学习完成标志物体位置30a～30d对应的周围标志物体位置32a～32d来计算本车辆1的当前位置相对于目标停车位置2的相对位置。

这样，停车辅助装置10能够仅选择检测出固定物体的学习完成标志物体位置30a～30d，并用于本车辆1相对于目标停车位置2的相对位置的计算，因此能够抑制相对位置的计算精度的降低。

参照图4(d)。停车辅助装置10在完成了本车辆1的当前位置相对于目标停车位置2的相对位置的计算之后(例如，通过停车辅助控制使本车辆1移动到目标停车位置2之后)，对学习完成标志物体位置30a～30e与周围标志物体位置32a～32e一致的次数按照每个学习完成标志物体位置30a～32e进行计数。

在图4(d)的示例中，学习完成标志物体位置30a～30d分别与周围标志物体位置32a～32d一致。因此，使学习完成标志物体位置30a～30d与周围标志物体位置一致的次数增加1。另一方面，可移动的物体3j在检测出周围标志物体位置31e后进一步发生移动，学习完成标志物体位置30e与周围标志物体位置32e不一致。因此，不增加学习完成标志物体位置30e与周围标志物体位置一致的次数。

停车辅助装置10根据学习完成标志物体位置30a～30e与周围标志物体位置32a～32e一致的次数来更新可靠度。其结果是，学习完成标志物体位置30a～30d的可靠度增加到“3”。另一方面，学习完成标志物体位置30e的可靠度仍然为“1”。

通过反复进行上述周围物体位置的检测和可靠度的更新，能够对固定物体的学习完成标志物体位置赋予比可移动的物体的学习完成标志物体位置更高的可靠度。因此，能够在学习完成标志物体位置中仅选择固定物体的学习完成标志物体位置，并利用于本车辆1相对于目标停车位置2的相对位置的计算中，因此能够抑制相对位置的计算精度降低。

另外，停车辅助装置10也可以在存储了学习完成标志物体位置30a～30e之后，在本车辆1“初次”在目标停车位置2附近行驶的时机检测周围标志物体位置31a～31e，并对学习完成标志物体位置30a～30e赋予可靠度。例如，也可以在初次使本车辆1从目标停车位置2出库时对学习完成标志物体位置30a～30e赋予可靠度。

由此，如果在从存储了学习完成标志物体位置30a～30e之后到本车辆1初次在目标停车位置2附近行驶为止的期间可移动的物体3j发生移动，则从存储了学习完成标志物体位置之后初次停车到目标停车位置2时开始，排除可移动的物体3j的学习完成标志物体位置而计算出目标行驶轨迹。

以下，更详细地说明控制器17的功能结构。参照图5。控制器17作为图像变换部40、自身位置计算部41、特征点检测部43、学习完成标志物体数据生成部44、可靠度赋予部45、相对位置推定部46、目标轨迹生成部47、操舵控制部48、车速控制部49、辅助图像生成部50发挥功能。

图像变换部40将物体传感器12的摄像机的拍摄图像变换为如图2及图3那样的从本车辆1的正上方的虚拟视点观察到的鸟瞰图像(环视监视器图像)。以下，有时将通过图像变换部40变换后的鸟瞰图像表述为“周围图像”。

自身位置计算部41根据基于从车辆传感器13输出的车辆信息的航位推算法等，来运算固定坐标系上的本车辆1的当前位置。自身位置计算部41可以通过由物体传感器12检测出的标志物体位置与已知的标志物体位置以及高精度地图信息之间的地图映射来修正所运算出的当前位置。

特征点检测部43从自图像变换部40输出的周围图像中检测出本车辆1的周围的标志物体的特征点，并计算出特征点的特征量。特征点检测部43将检测出的特征点及其特征量连同从自身位置计算部41接收到的本车辆1的当前位置一起输出到学习完成标志物体数据生成部44和相对位置推定部46。

学习完成标志物体数据生成部44基于从特征点检测部43输出的特征点和本车辆1的当前位置，计算出固定坐标系上的特征点的位置。

在标志物体学习模式中，学习完成标志物体数据生成部44将特征点检测部43检测出的特征点的位置作为学习完成标志物体位置存储到存储装置19中。例如，学习完成标志物体数据生成部44将学习完成标志物体位置的可靠度设定为初始值，将学习完成标志物体位置与可靠度相对应并作为学习完成标志物体数据20存储到存储装置19中。

另一方面，在停车辅助装置10的动作模式不是标志物体学习模式的情况下，学习完成标志物体数据生成部44将包含特征点的位置和特征量信息的特征点信息输出到可靠度赋予部45。

可靠度赋予部45判定本车辆1是否在目标停车位置2附近行驶。例如，可靠度赋予部45可以基于自身位置计算部41计算出的本车辆1的当前位置，来判定本车辆1是否在目标停车位置2附近行驶。

例如，在使本车辆1从目标停车位置2出库的情况下，也可以判定为本车辆1在目标停车位置2附近行驶。例如，在本车辆1的当前位置与目标停车位置2的距离在规定值以内、且本车辆1远离目标停车位置2、或者正在执行出库辅助功能的情况下，可以判定为正在使本车辆1从目标停车位置2出库。

另外，例如在执行辅助向目标停车位置2停车的停车辅助控制的情况下，也可以判定为本车辆1在目标停车位置2附近行驶。例如，在本车辆1的当前位置与目标停车位置2的距离在规定值以内、且停车辅助装置10的动作模式是停车辅助模式的情况下，可以判定为正在执行辅助向目标停车位置2停车的停车辅助控制。

可靠度赋予部45在本车辆1在目标停车位置2附近行驶的情况下，使用从学习完成标志物体数据生成部44输出的特征点的位置作为周围标志物体位置。

可靠度赋予部45在每次本车辆1在目标停车位置2附近行驶时，对存储在存储装置19中的学习完成标志物体位置与周围标志物体位置一致的次数按照每个学习完成标志物体位置进行计数，并根据学习完成标志物体位置与周围标志物体位置一致的次数来更新各个学习完成标志物体位置的可靠度。

具体地说，可靠度赋予部45以使与周围标志物体位置一致的次数多的学习完成标志物体位置的可靠度比与周围标志物体位置一致的次数少的学习完成标志物体位置的可靠度更高的方式赋予可靠度。例如，与周围标志物体位置一致的次数越多的学习完成标志物体位置，可以赋予越高的可靠度。例如，可以将学习完成标志物体位置与周围标志物体位置一致的次数赋予为可靠度。

相对位置推定部46读取作为学习完成标志物体数据20而存储在存储装置19中的学习完成标志物体位置及其可靠度。仅选择读取出的学习完成标志物体位置中具有规定的可靠度阈值以上的可靠度的学习完成标志物体位置。规定的可靠度阈值例如可以是从学习完成标志物体位置的可靠度中的最高可靠度减去规定值的值，也可以是从学习完成标志物体位置的可靠度中的最高值到规定的位次的可靠度，还可以基于学习完成标志物体位置的可靠度的平均值设定。

相对位置推定部46将所选择的学习完成标志物体位置与在停车辅助模式中检测出的标志物体位置相匹配，并且将针对同一物体检测出的标志物体位置彼此相对应。

相对位置推定部46基于在停车辅助模式中检测出的标志物体位置与本车辆1之间的相对位置关系、和与这些标志物体位置相对应的学习完成标志物体位置与目标停车位置2之间的相对位置关系，推定本车辆1的当前位置相对于目标停车位置2的相对位置。

例如，将停车辅助模式中检测出的标志物体位置标记为(x

(数学式1)

其中，

也可以使用加权最小二乘法如下式那样计算列向量(a

(数学式2)

W＝diag(w

相对位置推定部46根据下式将停车学习完成标志物体数据20中包含的固定坐标系上的目标停车位置2的位置(targetx

(数学式3)

目标轨迹生成部47生成从车辆坐标系上的本车辆1的当前位置(即坐标原点)到目标停车位置2的车辆坐标系上的位置(targetx，targety)的目标行驶轨迹。

对于从本车辆1的当前位置到目标停车位置2的目标行驶轨迹的计算，可以应用已经在一般公知的自动停车装置中采用的公知的方法，但作为一例，例如可以通过用回旋曲线连接从本车辆1的当前位置到目标停车位置2来进行计算。在目标行驶轨迹包含折返地点的情况下，可以通过用回旋曲线连接从本车辆当前位置经过折返地点再到目标停车位置2来计算。

另外，目标轨迹生成部47计算设定了从本车辆的当前位置到目标停车位置2的目标行驶轨迹上的各个位置处的移动速度的目标车速曲线。例如，目标车速曲线可以基于预先设定的规定的设定速度，能够计算出在从本车辆1的当前位置加速到设定速度之后在目标停车位置2停车的车速曲线。在目标行驶轨迹包含折返地点的情况下，可以计算出在折返地点的跟前进行减速并在折返地点停车，再从折返地点加速到设定速度并在目标停车位置2的跟前进行减速并在目标停车位置2停车那样的车速曲线。也可以基于计算出的目标行驶轨迹的曲率，将计算速度曲线时的设定速度设定为曲率越大则速度越低。

操舵控制部48控制促动器16的转向器促动器，以使本车辆1沿着目标行驶轨迹行驶。

另外，车速控制部49控制促动器16的加速器促动器和制动促动器，以按照由目标轨迹生成部47计算出的移动速度计划来改变本车辆1的车速。由此，本车辆1被控制为沿着目标行驶轨迹行驶。

辅助图像生成部50生成表示目标轨迹生成部47计算出的目标行驶轨迹和本车辆1的当前位置的停车辅助图像。例如，停车辅助图像可以是在从上方观察本车辆1的周围的鸟瞰图和俯瞰图上重叠目标行驶轨迹和本车辆1的当前位置的图像。辅助图像生成部50在人机界面15的显示装置上显示停车辅助图像。

(动作)

图6是在标志物体学习模式中存储标志物体位置时处理的一例的流程图。在步骤S1中，特征点检测部43在通过手动驾驶将本车辆1停车到目标停车位置2的期间，从拍摄本车辆的周围得到的周围图像检测目标停车位置2的周围的标志物体位置。

在步骤S2中，学习完成标志物体数据生成部44将特征点检测部43检测出的标志物体位置作为学习完成标志物体位置存储到存储装置19中。此时，学习完成标志物体数据生成部44将学习完成标志物体位置与可靠度相对应而作为学习完成标志物体数据20存储到存储装置19中。然后处理结束。

图7是在存储了学习完成标志物体位置之后每次本车辆1在目标停车位置2附近行驶的时机，更新标志物体位置的可靠度时的处理的一例的流程图。但是，在本车辆1在目标停车位置2附近行驶时机中，在停车辅助模式下将本车辆1向目标停车位置2停车的情况的示例如图8所示。例如，当使本车辆1从目标停车位置2出库时，执行图7中的处理。

在步骤S11中，特征点检测部43从拍摄本车辆1的周围得到的周围图像检测本车辆1的周围的标志物体位置即周围标志物体位置。

在步骤S12中，可靠度赋予部45判定存储在存储装置19中的学习完成标志物体位置是否与在步骤S11中检测出的标志物体位置一致。可靠度赋予部45对于与在步骤S11中检测出的标志物体位置一致的学习标志物体位置，将对学习标志物体位置与周围标志物体位置一致的次数进行计数后的次数加1。对于与在步骤S11中检测出的标志物体位置不一致的学习完成标志物体位置，不增加对学习完成标志物体位置与周围标志物体位置一致的次数进行计数后的次数。可靠度赋予部45根据学习完成标志物体位置与周围标志物体位置一致的次数，更新各个学习完成标志物体位置的可靠度。然后处理结束。

图8是实施方式的停车辅助控制的一例的流程图。在步骤S21中，特征点检测部43从拍摄本车辆的周围得到的周围图像检测本车辆1的周围的标志物体位置即周围标志物体位置。

在步骤S22中，相对位置推定部46基于作为学习完成标志物体数据20存储在存储装置19中学习完成标志物体位置中的、仅具有规定的可靠度阈值以上的可靠度的学习完成标志物体位置、和在步骤S21中检测出的周围标志物体位置，推定本车辆1的当前位置相对于目标停车位置2的相对位置。

在步骤S23中，目标轨迹生成部479基于本车辆1相对于目标停车位置2的相对位置，生成使本车辆从本车辆1的当前位置行驶到目标停车位置2的目标行驶轨迹和目标车速曲线。

在步骤S24中，操舵控制部48控制操舵角，以使本车辆1沿着目标行驶轨迹行驶。车速控制部49按照目标车速曲线控制本车辆1的移动速度。由此，操舵控制部48和车速控制部49使本车辆1移动到目标停车位置2。

在步骤S25中，可靠度赋予部45判定存储在存储装置19中的学习完成标志物体位置是否与在步骤S21中检测出的标志物体位置一致。可靠度赋予部45对于与在步骤S21中检测出的标志物体位置一致的学习完成标志物体位置，对学习完成标志物体位置与周围标志物体位置一致的次数进行计数后的次数增加1。对于与在步骤S21中检测出的标志物体位置不一致的学习完成标志物体位置，不增加对学习完成标志物体位置与周围标志物体位置一致的次数进行计数后的次数。可靠度赋予部45根据学习完成标志物体位置与周围标志物体位置一致的次数，更新各个学习完成标志物体位置的可靠度。然后处理结束。

(实施方式的效果)

(1)控制器17将在使本车辆1向目标停车位置2停车时在目标停车位置2的周围检测出的多个标志物体的位置作为学习完成标志物体位置进行存储，在存储了学习完成标志物体位置之后本车辆1在目标停车位置2附近行驶时，对学习完成标志物体位置与在本车辆1的周围检测出的标志物体的位置即周围标志物体位置一致的次数，按多个学习完成标志物体位置的每一个进行计数，对与周围标志物体位置一致的次数多的学习完成标志物体位置赋予比与周围标志物体位置一致的次数少的学习完成标志物体位置更高的可靠度，将学习完成标志物体位置中的规定的可靠度阈值以上的学习完成标志物体位置与在本车辆1的周围检测出的标志物体的位置进行比较，计算本车辆1相对于目标停车位置2的相对位置，并基于计算出的相对位置计算从本车辆1的当前位置到目标停车位置2的目标行驶轨迹，执行辅助本车辆1沿着目标行驶轨迹移动的停车辅助控制。

由此，在将固定物体和可移动的物体的位置作为学习完成标志物体位置而被存储，之后到执行停车辅助控制的时刻为止可移动的物体发生了移动的情况下，能够对固定物体的学习完成标志物体位置赋予比可移动的物体的学习完成标志物体位置更高的可靠度。由于能够在学习完成标志物体位置中仅选择固定物体的学习完成标志物体位置，并利用于本车辆1相对于目标停车位置2的相对位置的计算中，因此能够抑制相对位置的计算精度降低。

(2)在存储了学习完成标志物体位置之后本车辆1在目标停车位置2附近行驶的时机也可以包含：在存储了学习完成标志物体位置之后本车辆1初次在目标停车位置2附近行驶的时机。由此，如果在存储了学习完成标志物体位置之后、之后在本车辆1初次在目标停车位置附近行驶的期间可移动的物体发生了移动，则能够从存储了学习完成标志物体位置之后初次停车到目标停车位置时开始，排除可移动的物体的学习完成标志物体位置而计算出目标行驶轨迹。

(3)另外，在存储了学习完成标志物体位置之后本车辆1在目标停车位置2附近行驶的时机也可以包含：执行辅助向目标停车位置2停车的停车辅助控制时。由此，能够在每次执行停车辅助控制时更新学习完成标志物体位置的可靠度。

(4)在存储了学习完成标志物体位置之后本车辆1在目标停车位置2附近行驶的时机也可以包含：使本车辆1从目标停车位置2出库的时机。由此，能够在每次使本车辆1从目标停车位置2出库时更新学习完成标志物体位置的可靠度。

(5)规定的可靠度阈值可以是从多个学习完成标志物体位置的可靠度中的最高可靠度减去规定值后的值，也可以是从多个学习完成标志物体位置的可靠度中的最高值到规定的位次的可靠度，还可以基于多个学习完成标志物体位置的可靠度的平均值设定。由此，能够适当地设定可靠度阈值。

(6)停车辅助控制例如是针对本车辆1的控制，使本车辆1沿着目标行驶轨迹从本车辆1的当前位置移动到目标停车位置2。由此，能够实现控制本车辆以使本车辆1行驶到目标停车位置2的停车辅助。

(7)停车辅助控制也可以是将目标行驶轨迹及本车辆1的位置显示在本车辆的使用者能够视觉辨认的显示装置上的控制。由此，乘员能够视觉辨认使本车辆1行驶到目标停车位置2的目标行驶轨迹。

在此记载的所有示例和条件性的术语意在教学的目的以便帮助读者理解由本发明人赋予的用于本发明以及技术进展的概念，应解释为不限于具体记载的上述示例和条件，以及关于表示本发明的优越性和劣等性本说明书中的示例的结构。虽然对本发明的实施例进行了详细说明，但应理解为在不脱离本发明的精神和范围的情况下，可以对其施加各种变更、置换和修改。

符号说明

40：图像变换部、41：自身位置计算部、43：特征点检测部、44：学习完成标志物体数据生成部、45：可靠度赋予部、46：相对位置推定部、47：目标轨迹生成部、48：操舵控制部、49：车速控制部、50：辅助图像生成部。