驾驶辅助装置的制作方法

本申请基于2014年6月10日申请的日本申请号2014－119944号，在此引用其记载内容。

技术领域

本公开涉及报告障碍物的存在的驾驶辅助装置(Driving Assistance Apparatus)。

背景技术：

以往，已知一种利用设置在车辆上的相机、声纳等障碍物传感器检测障碍物并报告障碍物的存在的驾驶辅助装置。

在专利文献1中公开了如下驾驶辅助装置：基于设置在本车辆的前部和后部的间隙声纳的输出信号来判定有无存在于车辆周围的障碍物，并且，在检知出向车辆附近的障碍物接近的情况下，通过蜂鸣器鸣叫来进行报告。

专利文献1：JP2011－126337 A

专利文献1所公开的驾驶辅助装置在频繁地进行停车或发车的自家等停车区域周边存在每当进行停车或发车时总是不得不接近的固定的障碍物(以下，固定物)的情况下，即使驾驶员已经学习到该固定物的存在，也每当停车或发车时每次都报告该固定物的存在。

像这样，若对已经学习完毕的固定物每次都进行报告，则即使在进行了针对在停车区域周边新增加的障碍物(换句话说，不固定的障碍物即非固定障碍物)的报告的情况下，用户也认定是在对学习完毕的固定物进行报告，从而有可能不能注意到非固定障碍物的存在。

技术实现要素：

本公开的目的在于提供一种即使在停车区域周边存在每当停车或发车时总是不得不接近的固定的障碍物的情况下，也能够使驾驶员容易注意到不固定的障碍物的存在的驾驶辅助装置。

根据本公开的一个例子，提供一种具备向车辆的驾驶员进行报告的报告部的驾驶辅助装置，该驾驶辅助装置包括配置存储器、配置获取部、障碍物确定部。配置存储器存储有作为对象的停车区域周边的过去的障碍物的配置。配置获取部在使车辆进入停车区域的驾驶时以及从停车区域发车的驾驶时中的至少任意一方、即停车区域周边驾驶时，获取停车区域周边的当前的障碍物的配置。障碍物确定部基于存储于配置存储器的过去的障碍物的配置与由配置获取部获取到的当前的障碍物的配置之间的差异，确定停车区域周边的不固定的障碍物即非固定障碍物。此处，报告部进行表示存在由障碍物确定部确定出的非固定障碍物的主旨的报告。

在作为对象的停车区域周边只有固定的障碍物的情况下，在该停车区域周边的过去的障碍物的配置与当前的障碍物的配置之间不产生差异，但在存在不固定的障碍物的情况下，该停车区域周边的过去的障碍物的配置与当前的障碍物的配置之间产生差异。因此，能够基于存储于配置存储器的过去的障碍物的配置与由配置获取部获取到的当前的障碍物的配置之间的差异，由障碍物确定部确定停车区域周边的不固定的障碍物。

另外，报告部在存在固定的障碍物的情况下，进行表示存在由障碍物确定部确定出的不固定的障碍物的主旨的报告，所以即使在存在每当停车或发车时总是不得不接近的固定的障碍物且处于因对该障碍物的习惯而对障碍物的注意力容易降低的状况的情况下，也能够使驾驶员容易注意到不固定的障碍物的存在。

其结果是，即使在停车区域周边存在每当停车或发车时总是不得不接近的固定的障碍物的情况下，也能够使驾驶员容易注意到不固定的障碍物的存在。

附图说明

通过参照附图并进行的下述的详细描述，关于本公开的上述目的以及其它目的、特征及优点会变得更加明确。

图1是表示第一实施方式的驾驶辅助系统的示意结构的一个例子的图。

图2是表示驾驶辅助ECU的示意结构的一个例子的框图。

图3是表示驾驶辅助ECU中的障碍物学习处理的流程的一个例子的流程图。

图4是表示相对于对象停车区域的车辆的停车发车方向的模式与拍摄图像之间的对应关系的一个例子的图。

图5是表示驾驶辅助ECU中的停车发车辅助处理的流程的一个例子的流程图。

图6是表示第一实施方式中的报告关联处理的流程的一个例子的流程图。

图7是表示在对象停车区域的周边不存在非固定物的情况下的例子的示意图。

图8是表示在与图7相同的对象停车区域的周边存在非固定物的情况下的例子的示意图。

图9是表示第一变形例中的报告关联处理的流程的一个例子的流程图。

图10是用于对第二变形例的驾驶辅助ECU的示意结构进行说明的框图。

图11是表示按照每个驾驶员以及每个对象停车区域的、车辆的停车发车方向的模式与拍摄图像之间的对应关系的一个例子的图。

图12是表示第六变形例的驾驶辅助系统的示意结构的一个例子的图。

具体实施方式

(第一实施方式)

＜驾驶辅助系统100的示意结构＞

图1是表示应用了本公开的驾驶辅助系统100的示意结构的一个例子的图。驾驶辅助系统100被搭载在车辆上，如图1所示，包括相机1、车辆状态传感器组2、导航装置3、显示装置4、声音输出装置5以及驾驶辅助ECU6。以下也将搭载有驾驶辅助系统100的车辆称为主车辆或对象车辆。

相机1被设置于车辆来对车辆周边进行拍摄。该相机1也被称为障碍物传感器或拍摄装置。在本实施方式中，列举使用对包括车辆前部的拐角部分的车辆前方规定角度范围进行拍摄的前方相机和对包括车辆后部的拐角部分的车辆后方规定角度范围进行拍摄的后方相机来作为相机1的情况为例来进行说明。在本实施方式的例子中，列举使用立体相机作为相机1的情况为例来进行以下的说明。

车辆状态传感器组2是检测车辆的车辆状态的各种传感器组。在车辆状态传感器组2中例如包括检测车辆的车速的车速传感器、检测车辆的档位的档位传感器、检测车辆的舵角的舵角传感器。

导航装置3具备位置检测器31以及地图DB(数据库)32。位置检测器31例如利用基于来自测位卫星的电波来检测车辆的当前位置的测位系统等，依次进行车辆的当前位置的检测。车辆的当前位置例如是车辆的后轮车轴中心的位置，用纬度/经度的坐标表示。地图DB32存储有包括由节点数据以及链路数据构成的道路数据等的地图数据。链路是指用交叉、分支、汇合的点等多个节点将电子地图上的各道路分割了时的连结节点间的路线。

显示装置4根据驾驶辅助ECU6的指示来显示文本、图像。例如显示装置4能够进行全彩色显示，能够使用液晶显示器等构成。作为显示装置4，可以为使用设置在仪表板等的显示器的构成，也可以为使用HUD(Head-Up Display：平视显示器)的构成。声音输出装置5由扬声器等构成，根据驾驶辅助ECU6的指示来输出声音。此外，显示装置4或声音输出装置5也被称为报告装置。

驾驶辅助ECU6主要作为微型计算机而构成，均由公知的CPU、ROM或RAM等存储器、I/O以及将它们连接的总线构成。驾驶辅助ECU6基于从相机1、车辆状态传感器组2、导航装置3输入的各种信息来执行各种处理。该驾驶辅助ECU6也被称为驾驶辅助装置。

此外，也可以利用一个或多个IC等以硬件的方式构成驾驶辅助ECU6执行的功能的一部分或者全部。

＜驾驶辅助ECU6的详细结构＞

如图2所示，驾驶辅助ECU6具备拍摄图像获取部61、对象停车区域确定部62、停车区域存储器63、学习判定部64、模式确定部65、配置存储器66、配置存储部67、辅助判定部68、新旧比较部69、障碍物确定部70、接近检知部71(也称为检知部)以及报告部72(也称为报告处理部72)。另外，存储器也被称为储存器、存储装置。另外，存储部也被称为存储处理部。

拍摄图像获取部61依次获取由相机1拍摄到的拍摄图像。对象停车区域确定部62确定作为停车时或发车时进行辅助的对象的停车区域(以下，对象停车区域)，并将确定出的对象停车区域的位置存储于停车区域存储器63。对象停车区域的位置例如用纬度/经度的坐标表示。

作为确定对象停车区域的一个例子，为将在导航装置3中登记为用户的自家的位置确定为对象停车区域的构成即可。另外，也可以为将用户操作了用于设定对象停车区域的未图示的按钮等时的车辆位置确定为对象停车区域的构成。此外，也可以为将车辆停车过例如3次等规定次数以上的位置确定为对象停车区域的构成。针对车辆停车了这一情况，例如为驾驶辅助ECU6基于由车辆状态传感器组2检测出档位处于停车位置这一情况来进行判定的构成即可。

此外，在如由对象停车区域确定部62将自家的停车区域和工作地的停车区域确定为对象停车区域的情况那样确定出多个对象停车区域的情况下，在停车区域存储器63中存储这些多个对象停车区域的位置。

关于学习判定部64、模式确定部65、配置存储器66、配置存储部67、辅助判定部68、新旧比较部69、障碍物确定部70、接近检知部71以及报告部72，后面详述。

＜第一实施方式中的障碍物学习处理＞

此处，使用图3的流程图，对驾驶辅助ECU6中的障碍物学习处理进行说明。此处，本公开所记载的流程图或流程图的处理包括多个部分(或被称为步骤)，各部分例如表现为S1。并且，各部分能够分割为多个子部分，另一方面，也可以多个部分合起来成为一个部分。并且，各部分能够称为设备、模块。另外，上述的多个部分的各个或组合不仅能够作为(i)与硬件单元(例如计算机)组合的软件的部分，还能够作为(ii)硬件(例如集成电路、配线逻辑电路)的部分，包含或不包含相关的装置的功能来实现。并且，硬件的部分也能够包含在微型计算机的内部。障碍物学习处理是存储对象停车区域周边的障碍物的配置的处理。作为一个例子，图3的流程在车辆的点火电源接通时开始。

首先，在S1中，学习判定部64判定是否开始车辆向对象停车区域停车以及从对象停车区域发车中的任意一个(以下，停车发车)。作为一个例子，为在车辆的当前位置与存储于停车区域存储器63的对象停车区域的位置之间的距离例如小于15m等规定距离、由车辆状态传感器组2检测出的车辆的档位不是停车位置且由车辆状态传感器组2检测出的车辆的车速例如为慢行程度的车速以下的情况下，判定为车辆开始向对象停车区域停车的构成即可。另外，为在车辆的当前位置与对象停车区域的位置小于前述的规定距离且由车辆状态传感器组2检测出的车辆的档位从停车位置移动到前进位置或后退位置的情况下，判定为车辆开始从对象停车区域发车的构成即可。

此外，也可以为将由车辆状态传感器组2检测出的车辆的转向操作角变化了规定值以上等也加入至条件的构成。

然后，在判定为开始停车发车的情况下(S1：是)，移至S2。另一方面，在判定为未开始停车发车的情况下(S1：否)，移至S6。

在S2中，模式确定部65确定与车辆的状况对应的模式。作为本实施方式的一个例子，列举确定相对于对象停车区域的车辆的停车发车方向的模式的情况为例来进行以下的说明。为相对于对象停车区域的车辆的停车发车方向的模式根据车辆的当前位置、根据依次获得的车辆的当前位置而求出的车辆的行进方向、链路数据和对象停车区域来确定的构成即可。

如图4所示，相对于对象停车区域的车辆的停车发车方向的模式存在“从右方向后退进入”、“从左方向后退进入”、“从直行方向后退进入”、“从右方向前进进入”、“从左方向前进进入”、“从直行方向后退进入”、“向右方向后退退出”、“向左方向后退退出”、“向直行方向后退退出”、“向右方向前进退出”、“向左方向前进退出”、“向直行方向前进退出”这12个模式。图4是表示按照每个对象停车区域而存储于配置存储器66的、相对于对象停车区域的车辆的停车发车方向的模式与拍摄图像之间的对应关系的一个例子的图。在图4中，示出关于对象停车区域C的车辆的停车发车方向的模式与拍摄图像之间的对应关系的一个例子。

在S3中，配置存储部67判定针对在S2中确定出的模式，拍摄图像是否已存储于配置存储器66。在过去的障碍物学习处理中，存储了针对相符的模式的拍摄图像的情况下，对于在S2中确定出的模式，拍摄图像已存储于配置存储器66。另一方面，在初次执行障碍物学习处理的情况等针对相符的模式的拍摄图像尚未存储的情况下，对于在S2中确定出的模式，拍摄图像尚未存储于配置存储器66。

在S3中判定为尚未存储的情况下(S3：否)，移至S4。在S4中，拍摄图像获取部61获取拍摄图像。然后，配置存储部67将获取到的拍摄图像与在S2中确定出的模式建立对应地存储于配置存储器66(参照图4)，结束障碍物学习处理。拍摄图像获取部61获取由相机1拍摄车辆的行进方向而得到的拍摄图像。换句话说，在前进时获取前方相机的拍摄图像，在后退时获取后方相机的拍摄图像。

此外，考虑到针对“从右方向后退进入”和“从右方向前进进入”这两个模式、“从左方向后退进入”和“从左方向前进进入”这两个模式、“从直行方向后退进入”和“从直行方向后退进入”这两个模式、“向右方向后退退出”和“向右方向前进退出”这两个模式、“向左方向后退退出”和“向左方向前进退出”这两个模式、以及“向直行方向后退退出”和“向直行方向前进退出”这两个模式，能够获得同样的拍摄图像，所以可以为在得到有关某一个模式的拍摄图像的情况下，对另一个模式也存储共同的拍摄图像的构成。

另外，在S3中判定为已存储的情况下(S3：是)，移至S5。在S5中，配置存储部67判定是否应更新与在S2中确定出的模式建立对应地存储于配置存储部67的拍摄图像。作为一个例子，为在与障碍物学习处理并行地执行的后述的停车发车辅助处理的S27中，从拍摄图像获取部61获取到的拍摄图像未确定出不固定的非固定物的情况下，判定为应更新的构成即可。不固定的障碍物也被称为非固定障碍物或迁移的障碍物。另一方面，固定的障碍物也被称为固定障碍物或非迁移障碍物。

然后，在判定为应更新的情况下(S5：是)，移至S4，配置存储部67将拍摄图像获取部61获取到的拍摄图像与在S2中确定出的模式建立对应地覆盖存储于配置存储器66，由此来更新拍摄图像。另一方面，在判定为不应更新的情况下(S5：否)，移至S6。

此外，此处，示出判定是否应更新拍摄图像的构成，但也可以为不判定是否应更新拍摄图像而始终进行更新的构成。

在S6中，在是障碍物学习处理的结束定时的情况下(S6：是)，结束障碍物学习处理。另外，在不是障碍物学习处理的结束定时的情况下(S6：否)，返回到S1，反复进行处理。作为障碍物学习处理的结束定时的一个例子，为车辆的当前位置和存储于停车区域存储器63的对象停车区域的位置例如为前述的规定距离以上时、车辆的点火电源断开时等。

＜第一实施方式中的停车发车辅助处理＞

接着，使用图5的流程图，对驾驶辅助ECU6中的停车发车辅助处理进行说明。停车发车辅助处理是在针对对象停车区域的停车发车时，报告接近车辆的障碍物的处理。作为一个例子，图5的流程在车辆的点火电源接通时开始，并与前述的障碍物学习处理并行执行。

首先，在S21中，与前述的S1的处理同样地，辅助判定部68判定是否开始车辆向对象停车区域的停车以及从对象停车区域的发车中的任意一个(换句话说，停车发车)。然后，在判定为开始停车发车的情况下(S21：是)，移至S22。另一方面，在判定为未开始停车发车的情况下(S21：否)，移至S29。

在S22中，与前述的S2的处理同样地，模式确定部65确定与车辆的状况对应的模式。在本实施方式的例子中，确定相对于对象停车区域的车辆的停车发车方向的模式。

此外，关于S21～S22的处理，可以为利用与停车发车辅助处理并行地执行的障碍物学习处理中的S1～S2的处理的构成。在该情况下，为学习判定部64以及辅助判定部68中的任意一个也兼具另一个的功能的构成即可。

在S23中，配置存储部67针对在S21中判定为开始停车发车的对象停车区域和在S22中确定出的模式的组合，判定拍摄图像在配置存储器66中是否有存储。具体而言，在过去的障碍物学习处理中，存储了针对相符的模式的拍摄图像的情况下，判定为在配置存储器66中有存储，在未存储针对相符的模式的拍摄图像的情况下，判定为在配置存储器66中没有存储。然后，在判定为有存储的情况下(S23：是)，移至S24，在判定为没有存储的情况下(S23：否)，移至S29。

在S24中，拍摄图像获取部61获取当前的拍摄图像。因此，拍摄图像获取部61也被称为配置获取部。在S25中，从配置存储器66读出与在S22中确定出的模式建立对应地存储的过去的拍摄图像。在S24中获取的当前的拍摄图像和在S25中从配置存储器66读出的过去的拍摄图像是拍摄时的相对于对象停车区域的车辆的停车发车方向的模式相同的拍摄图像。

另外，即使在与停车发车辅助处理并行地执行的障碍物学习处理的S4中向配置存储器66存储拍摄图像的情况下，该拍摄图像的存储也基于在S25以后进行的后述的S27的处理结果来进行，所以在S25中，读出在同与停车发车辅助处理并行地执行的障碍物学习处理相比过去的障碍物学习处理中存储于配置存储器66的拍摄图像。

在S26中，新旧比较部69对在S24中获取到的当前的拍摄图像与在S25中从配置存储器66读出的过去的拍摄图像进行比较，检测拍摄图像的差异。作为一个例子，为与公知的经时差分图像法同样地，从当前的拍摄图像减去过去的拍摄图像，由此来检测拍摄图像的差异的构成即可。此外，对于差异，为将误差程度范围以上的差异检测为差异的构成即可。

另外，此处所说的误差优选为包括即使车辆的停车发车方向的模式相同但因行驶轨迹的偏差而有可能产生的拍摄图像的差异程度的误差的构成。据此，即使得到过去的拍摄图像的情况下的行驶轨迹与得到当前的拍摄图像的情况下的行驶轨迹之间有偏差，也不将因该偏差所造成的差异检测为拍摄图像的差异，提高后述的非固定物的确定的精度。

在S24中获取到的当前的拍摄图像和在S25中从配置存储器66读出的过去的拍摄图像是拍摄时的相对于对象停车区域的车辆的停车发车方向的模式相同的拍摄图像，拍摄方向、拍摄位置大致相同，所以对于固定的障碍物，在两拍摄图像中配置应该一致。因此，通过从当前的拍摄图像减去过去的拍摄图像，能够容易地检测拍摄图像的差异。

此外，也可以为也考虑在当前的拍摄图像与过去的拍摄图像之间，拍摄方向、拍摄位置有偏差，除去由该偏差所造成的影响后再从当前的拍摄图像减去过去的拍摄图像的构成。作为一个例子，为如下的构成即可：在当前的拍摄图像和过去的拍摄图像中检测出多个共同的特征点，对拍摄图像进行放大缩小、旋转等变形以便该多个特征点的位置重合，由此除去由拍摄方向、拍摄位置的偏差所造成的影响。

在S27中，障碍物确定部70基于在S26中检测出的差异，确定对象停车区域周边的不固定的障碍物(以下，非固定物)、固定的障碍物(以下，固定物)。

作为一个例子，根据通过公知的立体图像处理而从立体相机的当前的拍摄图像的视差得到的距离分布(以下，距离图像)和原图像，通过公知的识别处理来检测拍摄图像内的多个立体物、自行车、步行者、墙壁等障碍物，并且，也检测车辆与障碍物之间的距离。然后，将检测出的障碍物中的、存在于在S26中检测出的差异的位置处的障碍物确定为非固定物，将存在于在S26中检测出的差异的位置以外的障碍物确定为固定物。

另外，障碍物确定部70基于根据由拍摄图像获取部61依次获取的拍摄图像而获得的距离图像，依次检测车辆与固定物或非固定物之间的距离。障碍物确定部70如下构成即可：在一旦确定出固定物或非固定物的情况下，通过公知的区域追踪处理追踪拍摄图像中的固定物或非固定物的位置，从而不进行再次的固定物或非固定物的确定，而能够依次检测出车辆与固定物或非固定物之间的距离。

在S28中，进行报告关联处理。此处，使用图6的流程图，对报告关联处理的概略进行说明。

首先，在S281中，接近检知部71根据由障碍物确定部70依次检测出的车辆与固定物或非固定物之间的距离来判定与车辆最近的障碍物是否是非固定物。然后，在判定为与车辆最近的障碍物是非固定物的情况下(S281：是)，移至S282。另一方面，在判定为与车辆最近的障碍物不是非固定物的情况下(S281：否)，移至S284。作为一个例子，在障碍物确定部70未确定出非固定物的情况下，或在确定出非固定物但与车辆最近的障碍物是固定物的情况下，判定为与车辆最近的障碍物不是非固定物。

此外，可以为如下构成：作为与车辆最近的障碍物，将至与车辆接触为止的距离最近的障碍物作为对象。作为具体例，如下构成即可：预测为保持原样前进也不与车辆接触的障碍物，即使接近但也不作为对象，仅将预测为若保持原样前进则与车辆接触的障碍物作为对象。

在S282中，在判定为与车辆最近的非固定物与车辆之间的距离为设定距离以下的情况下(S282：是)，移至S283。另一方面，在判定为与车辆最近的非固定物与车辆之间的距离比设定距离长的情况下(S282：否)，移至S286。此处所说的设定距离是例如根据车辆的车速等能够任意地设定的距离，是至少避免与障碍物的接触而需要的距离。

在S283中，报告部72对显示装置4或声音输出装置5进行指示，来进行表示存在非固定物(换句话说，不固定的障碍物)的主旨的报告。作为报告的一个例子，有使“在与往常不同的位置有障碍物”等文本显示、输出声音、输出与表示固定物的存在时的警告音不同种类的警告音等例子。

此外，表示存在非固定物的主旨的报告也可以为车辆与非固定物之间的距离越接近越缩短警告音的周期等、根据车辆与非固定物之间的距离接近而使之变化的构成。

另外，在判定为与车辆最近的障碍物不是非固定物的情况下的S284中，在判定为与车辆最近的固定物与车辆之间的距离为设定距离以下的情况下(S284：是)，移至S285。另一方面，在判定为与车辆最近的固定物与车辆之间的距离比设定距离长的情况下(S284：否)，移至S286。此处所说的设定距离可以是与S282相同的距离，也可以是与S282不同的距离。固定物的存在对于车辆的驾驶员来说识别完毕的可能性较高，若从不太接近起就对固定物进行报告，则有可能使驾驶员感到腻烦，所以优选S284中的设定距离比S282中的设定距离短。

在S285中，报告部72对显示装置4或声音输出装置5进行指示，来进行表示存在固定物(换句话说，固定的障碍物)的主旨的报告。作为报告的一个例子，有输出与表示非固定物的存在时的警告音不同种类的警告音等例子。

此外，固定物的存在对于车辆的驾驶员来说识别完毕的可能性较高，所以为了不易使驾驶员感到腻烦，优选与表示非固定物的存在时的警告音相比降低表示固定物的存在时的警告音的音量等更加不明显的构成。

在S286中，辅助判定部68判定车辆是否完成了停车发车。作为一个例子，为在车辆的当前位置和对象停车区域的位置为前述的规定距离以上的情况下，判定为车辆完成发车，在车辆的档位为停车位置的情况下，判定为车辆完成停车的构成即可。然后，在判定为完成了停车发车的情况下(S286：是)，移至S29。另一方面，在判定为未完成停车发车的情况下(S286：否)，返回到S281，反复进行处理。

返回到图5，在S29中，在是停车发车辅助处理的结束定时的情况下(S29：是)，结束停车发车辅助处理。另外，在不是停车发车辅助处理的结束定时的情况下(S29：否)，返回到S21，反复进行处理。作为停车发车辅助处理的结束定时的一个例子，有车辆的点火电源断开时等。

＜第一实施方式的总结＞

此处，对于第一实施方式的构成中的作用效果，使用图7、图8具体地进行说明。图7是表示在对象停车区域的周边不存在非固定物的情况下的例子的示意图，图8是表示在与图7相同的对象停车区域的周边存在非固定物的情况下的例子的示意图。图7以及图8的A表示车辆，B表示固定物，C表示对象停车区域，图8的D表示非固定物。

在对象停车区域周边存在每当停车发车时总是不得不接近的固定物的情况下，根据第一实施方式的构成，在接近该固定物时进行表示该固定物的存在的报告。此处，若如图7所示那样在对象停车区域周边不存在非固定物的状况持续，则每当停车发车时都进行每次相似的报告，对于表示固定物的存在的报告，驾驶员产生习惯，有时驾驶员不会对表示固定物的存在的报告给以注意。

即使变成这样的状况，根据第一实施方式的构成，在如图8所示那样在对象停车区域周边存在非固定物的情况下，进行对驾驶员来说不生习惯的、与表示固定物的存在的报告不同的报告，所以使驾驶员容易注意到非固定物的存在。

其结果是，即使在停车区域周边存在每当停车或发车时总是不得不接近的固定的障碍物的情况下，也能够使驾驶员容易注意到不固定的障碍物的存在。

(第一变形例)

在前述的实施方式中，示出了在接近固定物时进行表示该固定物的存在的报告的构成，但并不局限于此。例如也可以为在接近固定物时不进行表示该固定物的存在的报告，而仅在接近非固定物时进行表示该非固定物的存在的报告的构成(以下，第一变形例)。以下，对该第一变形例进行说明。此外，为了便于说明，在该第一变形例的以下的说明中，针对具有与之前的实施方式的说明中所使用的图中所示的部件相同的功能的部件，赋予相同的附图标记，省略其说明。

第一变形例的驾驶辅助系统100除了停车发车辅助处理中的报告关联处理的一部分不同这一点之外，与第一实施方式的驾驶辅助系统100相同。

＜第一变形例的报告关联处理＞

此处，使用图9的流程图，进行有关第一变形例中的报告关联处理的说明。

首先，在S281a中，与前述的S281同样地，接近检知部71判定与车辆最近的障碍物是否是非固定物。然后，在判定为与车辆最近的障碍物是非固定物的情况下(S281a：是)，移至S282a。另一方面，在判定为与车辆最近的障碍物不是非固定物的情况下(S281a：否)，移至S284a。S282a～S284a的处理与前述的S282～S283、S286的处理相同。

根据图9的流程图，在判定为与车辆最近的障碍物是固定物的情况下，不进行有关该固定物的报告，在判定为与车辆最近的障碍物是非固定物的情况下，进行有关该非固定物的报告。

＜第一变形例的总结＞

根据第一变形例的构成，由于针对固定物不进行报告，所以在固定物的存在对于驾驶员来说识别完毕的情况下，驾驶员不会因表示固定物的存在的报告而感到腻烦。

(第二变形例)

在前述的实施方式中，示出了按照每个对象停车区域将同与车辆的状况对应的模式对应的拍摄图像存储于配置存储器66，并从配置存储器66读出同对象停车区域以及与车辆的状况对应的模式对应的过去的拍摄图像的构成，但并不局限于此。例如也可以为如下的构成：按照每个驾驶员以及每个对象停车区域将同与车辆的状况对应的模式对应的拍摄图像存储于配置存储器66，并从配置存储器66读出同驾驶员、对象停车区域以及与车辆的状况对应的模式对应的过去的拍摄图像的构成(以下，第二变形例)。以下，对该第二变形例进行说明。

第二变形例的驾驶辅助系统100除了在驾驶辅助ECU6中还具备确定驾驶员的驾驶员确定部73这一点、以及障碍物学习处理和停车发车辅助处理的一部分不同这一点之外，与第一实施方式的驾驶辅助系统100相同。

＜第二变形例的驾驶辅助ECU6的详细结构＞

此处，使用图10，对第二变形例的驾驶辅助ECU6进行说明。在图10中，为了便于说明，仅记载驾驶辅助ECU6所具备的功能模块中的、有关第二变形例的说明所需的功能模块。

第二变形例的驾驶辅助ECU6具备：拍摄图像获取部61、对象停车区域确定部62、停车区域存储器63、学习判定部64、模式确定部65、配置存储器66、配置存储部67、辅助判定部68、新旧比较部69、障碍物确定部70、接近检知部71、报告部72以及驾驶员确定部73。

驾驶员确定部73确定正在驾驶车辆的驾驶员。作为一个例子，为使用设置在驾驶席座椅的就坐部分的体重计、压力传感器作为车辆状态传感器组2，根据由该体重计计测的体重、该压力传感器的检测值来确定个别驾驶员的构成即可。此外，也可以为根据从电子钥匙接收到的ID来确定个别驾驶员的构成等。

＜第二变形例中的障碍物学习处理＞

在第二变形例的障碍物学习处理中，在学习判定部64判定为开始停车发车的情况下，除了模式确定部65确定与车辆的状况对应的模式之外，驾驶员确定部73还确定正在驾驶车辆的驾驶员。

然后，配置存储部67将拍摄图像获取部61获取到的拍摄图像与由模式确定部65确定出的模式和由驾驶员确定部73确定出的驾驶员建立对应地存储于配置存储器66。此外，关于拍摄图像向配置存储器66的存储，与第一实施方式中的障碍物学习处理同样地，针对由模式确定部65确定出的模式和由驾驶员确定部73确定出的驾驶员的组合，在配置存储部67判定为拍摄图像尚未存储于配置存储器66或需要拍摄图像的更新的情况下进行。

如图11所示，按照每个驾驶员(参照图11的X、Y)以及每个停车区域(参照图11的C1、C2)，同与车辆的状况对应的模式建立对应地进行拍摄图像向配置存储器66的存储。在图11中，作为与车辆的状况对应的模式，以使用了相对于对象停车区域的车辆的停车发车方向的模式的情况为例来示出。

作为对象停车区域根据利用车辆的驾驶员而不同的情况的一个例子，存在对妻子来说妻子的娘家的停车区域符合对象停车区域，但对丈夫来说妻子的娘家的停车区域不符合对象停车区域的情况等。

＜第二变形例中的停车发车辅助处理＞

在第二变形例的停车发车辅助处理中，在辅助判定部68判定为开始停车发车的情况下，除了在模式确定部65中模式确定部65确定与车辆的状况对应的模式之外，驾驶员确定部73确定正在驾驶车辆的驾驶员。

然后，在针对判定为开始停车发车的对象停车区域、由模式确定部65确定出的模式和由驾驶员确定部73确定出的驾驶员的组合，配置存储部67判定为拍摄图像在配置存储器66中有存储的情况下，读出该拍摄图像作为过去的拍摄图像。然后，新旧比较部69对该过去的拍摄图像与拍摄图像获取部61获取的当前的拍摄图像进行比较，来检测拍摄图像的差异。

＜第二变形例的总结＞

在多个驾驶员利用同一车辆的情况下，有时存在对某个驾驶员来说成为对象停车区域但对其它的驾驶员来说不成为对象停车区域的停车区域。即使在这样的状况下，根据第二变形例，按照每个驾驶员存储对象停车区域的过去的拍摄图像，所以能够受到按照每个驾驶员的与对象停车区域对应的停车发车的辅助。

(第三变形例)

在前述的实施方式中，作为与车辆的状况对应的模式，将相对于对象停车区域的车辆的停车发车方向的模式作为一个例子来示出，但并不局限于此。也可以为作为与车辆的状况对应的模式而使用时间段、天气的模式的构成(以下，第三变形例)。

为如下的构成即可：作为时间段、天气的模式，白天或黑夜这样的模式划分、晴天或阴天或雨天或下雪这样的模式划分等，以存在同一障碍物在图像识别上不能够识别为相同这种程度的变化的区分来进行模式划分。

根据第三变形例的构成，能够根据时间段、天气这样的条件相同的当前和过去的拍摄图像来进行非固定物的确定，所以能够排除时间段、天气这样的条件不同的情况下所产生的误判定的影响，更加精度良好地进行非固定物的确定。

(第四变形例)

另外，也可以为作为与车辆的状况对应的模式，也使用车辆距对象停车区域的距离的构成。作为车辆距对象停车区域的距离的模式，例如为按照数阶段程度进行模式划分的构成(以下，第四变形例)即可。

存在如下的情况：若车辆距对象停车区域的距离大幅度地不同，则即使在当前和过去实际存在的障碍物的数量相同，在当前的拍摄图像和过去的拍摄图像中映入的障碍物的数量也不同，非固定物的确定的精度降低。

与此相对，根据第四变形例的构成，能够从车辆距对象停车区域的距离这个条件相同的当前和过去的拍摄图像进行非固定物的确定，所以能够排除车辆距对象停车区域的距离大幅度地不同的情况下所产生的误判定的影响，更加精度良好地进行非固定物的确定。

(第五变形例)

在前述的实施方式中，示出了使用前方相机和后方相机这两方来作为相机1的构成，但并不局限于此。例如可以为仅使用前方相机以及后方相机中的前方相机来作为相机1的构成，也可以为仅使用后方相机的构成。

例如在为仅使用前方相机的构成的情况下，仅在从对象停车区域前进起步的情况下或前进进入对象停车区域的情况下应用本公开即可，在为仅使用后方相机的构成的情况下，仅在从对象停车区域后退起步的情况下或后退进入对象停车区域的情况下应用本公开。

(第六变形例)

在前述的实施方式中，示出了相机1担负作为用于存储障碍物的配置来进行比较的传感器的功能、和作为用于检测距障碍物的距离的传感器的功能这两方的构成，但并不局限于此。例如也可以为对用于存储障碍物的配置来进行比较的传感器、和用于检测距障碍物的距离的传感器使用不同种类的其它的传感器的构成(以下，第六变形例)。以下，列举作为用于存储障碍物的配置来进行比较的传感器而使用相机1，作为用于检测距障碍物的距离的其它的传感器而使用超声波传感器7的情况为例，进行有关第六变形例的说明。

第六变形例的驾驶辅助系统100a除了包括超声波传感器7这一点以及驾驶辅助ECU6中的停车发车辅助处理的一部分不同这一点之外，与第一实施方式的驾驶辅助系统100相同。

＜驾驶辅助系统100a的示意结构＞

驾驶辅助系统100a搭载在车辆上，如图12所示，包括相机1、车辆状态传感器组2、导航装置3、显示装置4、声音输出装置5、驾驶辅助ECU6以及超声波传感器7。

超声波传感器7被设置在车辆上，检测距车辆周边的障碍物的距离。该超声波传感器7也被称为障碍物传感器。此处，列举作为超声波传感器7而使用以包括车辆前部的拐角部分的车辆前方规定角度范围成为扫描范围的方式设置在车辆的前部的多个超声波传感器7和以包括车辆后部的拐角部分的车辆后方规定角度范围成为扫描范围的方式设置在车辆的后部的多个超声波传感器7的情况为例来进行说明。

此外，此处，列举使用超声波传感器7的构成为例来进行说明，但如果是根据探测波的收发波的延迟时间来检测从车辆到障碍物的距离的传感器，则可以为使用雷达等超声波传感器以外的传感器的构成。

另外，第六变形例的驾驶辅助ECU6为根据由多个超声波传感器7检测出的距障碍物的距离并通过三角测量来检测障碍物相对于车辆的位置的构成即可。此外，在使用雷达代替超声波传感器7的情况下，为如下的构成即可：通过使用相位单脉冲方式的雷达，根据基于探测波的收发波的相位差所求出的障碍物相对于车辆的方位和基于探测波的收发波的延迟时间所求出的距离，来检测障碍物相对于车辆的位置。

＜第六变形例中的停车发车辅助处理＞

第六变形例中的停车发车辅助处理除了确定对象停车区域周边中的非固定物、固定物的处理不同这一点之外，与第一实施方式中的停车发车辅助处理相同。

在第六变形例的停车发车辅助处理中，将由超声波传感器7检测出的障碍物中的、存在于通过与第一实施方式的S26同样的处理而检测出的差异的位置处的障碍物确定为非固定物，将存在于该差异的位置以外的障碍物确定为固定物。此外，为如下的构成即可：关于由超声波传感器7检测出的障碍物的位置和通过与第一实施方式的S26同样的处理而检测出的差异的位置(换句话说，距离图像中的位置)的建立对应，利用两者均为相对于车辆的相对位置来进行。

然后，第六变形例的障碍物确定部70利用超声波传感器7依次检测车辆与固定物或非固定物之间的距离，并执行前述的报告关联处理。

＜第六变形例的总结＞

根据第六变形例的构成，与第一实施方式同样地，即使在停车区域周边存在每当停车或发车时总是不得不接近的固定的障碍物的情况下，也能够使驾驶员容易注意到不固定的障碍物的存在。

(第七变形例)

另外，也可以为代替相机1而使用通过探测波的收发波来检测障碍物相对于车辆的位置的超声波传感器、雷达等传感器的构成(以下，第七变形例)。在使用超声波传感器、雷达等传感器的情况下，为作为障碍物的配置，代替使用拍摄图像，而使用由超声波传感器、雷达等所检测出的障碍物的位置的分布的构成即可。

根据第七变形例的构成，与第一实施方式同样地，即使在停车区域周边存在每当停车或发车时总是不得不接近的固定的障碍物的情况下，也能够使驾驶员容易注意到不固定的障碍物的存在。

(第八变形例)

此外，可以为如在车辆的前部使用超声波传感器7、在车辆的后部使用相机1等那样，使在车辆的前部和后部使用的传感器的种类不同的构成。

(第九变形例)

在前述的实施方式中，示出了在由障碍物确定部70确定出的非固定物与车辆之间的距离为设定距离以下的情况下，报告部72进行表示存在非固定物的主旨的报告的构成，但并不局限于此。例如也可以为在由障碍物确定部70确定出非固定物的情况下，不管车辆与非固定物之间的距离如何，报告部72都进行表示存在非固定物的主旨的报告的构成。

(第十变形例)

在前述的实施方式中，示出了使用导航装置3所具备的位置检测器31以及地图DB32的构成，但并不局限于此。例如也可以为不使用导航装置3所具备的位置检测器31以及地图DB32，而使用公知的定位器所具备的位置检测器，或使用服务器所具备的地图DB的构成。

根据实施例描述了本公开，但应理解本公开并不局限于该实施例、结构。本公开也包括各种变形例、等同范围内的变形。此外，各种组合、方式，进而其中仅包含一要素、其以上或其以下的其它组合或方式，也落入在本申请的范畴或思想范围中。