学習型自動駐車装置の多経路地図と分岐選択

本技術は、学習走行時に得られた地物情報と駐車経路データを地図データとして蓄積し、自動駐車時にその地図を用いて自車の位置・姿勢を推定しつつ自律走行させる駐車支援装置の実現を狙います。地図は、開始位置から複数の駐車位置へ至る複数の経路を含み、経路は区間データとして表現され、各区間は舵角と走行距離の組で構成されます。分岐点で別経路へ遷移する分岐路や、既存経路を参照して新規経路を生成する手法を採用することで、計算量を抑えつつ地図の拡張性を担保します。学習走行時には地物情報（特徴点）と駐車経路のデータを組み合わせて地図生成部に登録し、分析処理で駐車経路を直線区間と旋回区間に近似します。これにより、地図は少数の端点と区間データで表現され、実際の自動駐車時には地図上の複数経路の中から車両状況に応じた経路を選択します。継続学習走行や追加学習走行では、新たな特徴点の登録や新規分岐路の追加を可能にし、地図の精度と柔軟性を両立します。空間認識部では視差分布を解析して障害物の有無・位置を推定し、位置推定部は地図上の特徴点と画像上の特徴点の対応から最尤値を求めて自車位置を決定します。経路選択は、空間認識の結果だけでなく、車両の周囲情報や乗員の指示にも適用可能で、分岐点での経路変更を円滑にします。最後に、地図の登録処理はバックグラウンドで行えるよう設計され、意思決定の遅延を最小化します。

本技術は、学習走行時に得られた地物情報と駐車経路データを地図データとして蓄積し、自動駐車時にその地図を用いて自車の位置・姿勢を推定しつつ自律走行させる駐車支援装置の実現を目指します。地図は、開始位置から複数の駐車位置へ至る複数の経路を含み、経路は区間データとして表現され、各区間は舵角と走行距離の組で構成されます。分岐点で別経路へ遷移する分岐路や、既存経路を参照して新規経路を生成する手法を採用することで、計算量を抑えつつ地図の拡張性を担保します。学習走行時には地物情報（特徴点）と駐車経路のデータを組み合わせて地図生成部に登録し、分析処理で駐車経路を直線区間と旋回区間に近似します。これにより、地図は端点と区間データでコンパクトに表現され、実際の自動駐車時には地図上の複数経路の中から車両状況に応じた経路を選択します。継続学習走行や追加学習走行では、新たな特徴点の登録や新規分岐路の追加を可能にし、地図の精度と柔軟性を両立します。空間認識部は視差分布を分析して壁面・障害物の存在を特定し、特徴点の三次元座標を求めることで空間認識を実現します。位置推定部は地図上の特徴点とカメラ画像上の特徴点を照合して最尤推定を行い、自己位置の推定精度を高めます。走行制御部は、学習走行時の経路データと現在の車両状態をリアルタイムに整合させ、必要に応じて分岐路間のジャンプを実現します。地図登録はバックグラウンドで実行可能で、車両停止時の処理負荷を低減します。追加学習走行・分岐学習走行・継続学習走行の各モードは相互補完的に機能し、複数の駐車位置の設定・更新を支援します。