車両に搭載された物体認識装置であって、前記車両の周辺エリアに存在する物体を検出する物体検出手段と、前記物体検出手段による物体の検出地点の座標を特定する座標特定手段と、前記座標特定手段が特定した前記検出地点の座標に基づいて、物体が存在するか否かの信頼度を示す物体存在信頼度を前記周辺エリアに設定する信頼度設定手段と、前記検出地点同士の間のエリアにおける前記物体存在信頼度に基づいて、前記検出地点をグルーピングするグルーピング手段と、を備えることを特徴とする物体認識装置。前記信頼度設定手段は、前記物体検出手段と前記検出地点との間のエリアにおける前記物体存在信頼度を、前記検出地点における前記物体存在信頼度よりも低く設定する、ことを特徴とする請求項1に記載の物体認識装置。前記信頼度設定手段が設定した前記物体信存在頼度に基づいて、前記周辺エリアにおける前記物体存在信頼度の分布マップを作成する分布マップ作成手段をさらに備え、前記グルーピング手段は、前記分布マップ作成手段が作成した前記分布マップに基づいて前記グルーピングを行う、ことを特徴とする請求項1又は2に記載の物体認識装置。前記グルーピング手段は、前記分布マップにおける前記物体存在信頼度が所定の閾値未満である領域には、物体が存在しないとみなして前記グルーピングを行う、ことを特徴とする請求項3に記載の物体認識装置。前記グルーピング手段によってグルーピングされた前記検出地点の座標に基づいて、前記物体存在信頼度が所定の閾値以上のエリアにおいて物体の形状を推定する形状推定手段をさらに備える、ことを特徴とする請求項1~4のいずれか一項に記載の物体認識装置。前記物体検出手段は、前記周辺エリアにレーザ光を発信する発信手段と、前記発信手段から発信された前記レーザ光の反射光を受信する受信手段とを有し、前記検出地点は、前記レーザ光の反射地点である、ことを特徴とする請求項1~5のいずれか一項に記載の物体認識装置。特開2008-26997号公報に記載の歩行者認識装置は、上述したように、反射物体が移動物体である場合に、2次元座標系において互いに近接する反射物体同士をグルーピングすることにより、歩行者の認識の精度の向上を図っている。しかしながら、このような歩行者認識装置にあっては、例えば、複数の物体が互いに近接して移動している場合には、その複数の物体を単一のグループとしてグルーピングしてしまうので、各物体を正しく認識することができないことがある。本発明は、そのような事情に鑑みてなされたものであり、物体の認識の精度を向上可能な物体認識装置を提供することを課題とする。上記課題を解決するために、本発明の物体認識装置は、車両に搭載された物体認識装置であって、車両の周辺エリアに存在する物体を検出する物体検出手段と、物体検出手段による物体の検出地点の座標を特定する座標特定手段と、座標特定手段が特定した検出地点の座標に基づいて、物体が存在するか否かの信頼度を示す物体存在信頼度を周辺エリアに設定する信頼度設定手段と、検出地点同士の間のエリアにおける物体存在信頼度に基づいて、検出地点をグルーピングするグルーピング手段と、を備えることを特徴とする。この物体認識装置においては、信頼度設定手段が、車両の周辺エリアに対して、物体が存在するか否かの信頼度を示す物体存在信頼度を設定する。そして、グルーピング手段が、検出地点同士の間のエリアにおける物体存在信頼度に基づいて、検出地点をグルーピングする。このため、例えば、2つの物体が近接していても、一方の物体の検出地点と他方の物体の検出地点との間のエリアにおける物体存在信頼度が低い場合等に、2つの物体の検出地点を単一のグループでなく別々のグループとしてグルーピングすることが可能となる。その結果、複数の物体を単一の物体と誤認識することを避けることができるので、物体の認識精度を向上することが可能となる。本発明の物体認識装置においては、信頼度設定手段は、物体検出手段と検出地点との間のエリアにおける物体存在信頼度を、検出地点における物体存在信頼度よりも低く設定することができる。この場合、物体存在信頼度の設定を精度良く行うことが可能となる。また、本発明の物体認識装置は、信頼度設定手段が設定した物体信存在頼度に基づいて、周辺エリアにおける物体存在信頼度の分布マップを作成する分布マップ作成手段をさらに備え、グルーピング手段は、分布マップ作成手段が作成した分布マップに基づいてグルーピングを行うことができる。この構成によれば、物体存在信頼度の分布マップを用いて、容易且つ確実に検出地点のグルーピングを行うことができる。上記の場合において、グルーピング手段は、分布マップにおける物体存在信頼度が所定の閾値未満である領域には、物体が存在しないとみなしてグルーピングを行うことができる。この場合、複数の物体を単一の物体と誤認識することを確実に避けることができ、ひいては、物体の認識精度をさらに向上することが可能となる。また、本発明の物体認識装置は、グルーピング手段によってグルーピングされた検出地点の座標に基づいて、物体存在信頼度が所定の閾値以上のエリアにおいて物体の形状を推定する形状推定手段をさらに備えることができる。この構成によれば、推定された形状に基づいて容易に物体の認識を行うことができる。さらに、本発明の物体認識装置においては、物体検出手段は、周辺エリアにレーザ光を発信する発信手段と、発信手段から発信されたレーザ光の反射光を受信する受信手段とを有し、検出地点は、レーザ光の反射地点であるものとすることができる。本発明によれば、物体の認識精度を向上可能な物体認識装置を提供することができる。以下、本発明に係る物体認識装置の好適な実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。なお、図面の説明において、同一の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。図1は、本発明の物体認識装置の一実施形態の構成を示すブロック図である。図1に示されるように、物体認識装置10は、センサ入力部物体検出手段1、座標特定部座標特定手段2、信頼度設定部信頼度設定手段3、分布マップ作成部分布マップ作成手段4、領域分割部5、点間距離計測部6、グルーピング部グルーピング手段7、及び物体認識部形状推定手段8を備えている。このような物体認識装置10は、プリクラッシュセーフティシステムといった運転支援システムの一環として車両に搭載されている。以下では、物体認識装置10を搭載した車両を自車両と称する。センサ入力部1は、自車両の周辺エリアに存在する物体を検出する。センサ入力部1は、例えば、LIDARLightDetectionAndRanging、レーザレンジファインダ、及びカメラステレオカメラ等の任意のセンサとすることができるが、以下では、特にレーザ光を用いるセンサとする。センサ入力部1は、自車両の周辺エリアをスキャンするように複数のレーザ光を発信するレーザ光発信部発信手段11と、レーザ光発信部11から発信されたレーザ光の反射光を受信する反射光受信部受信手段12とを有している。センサ入力部1は、レーザ光発信部11からのレーザ光の発信と、反射光受信部12での反射光の受信とによって、自車両の周辺エリアに存在する物体を検出する。座標特定部2は、センサ入力部1の検出結果に基づいて、センサ入力部1による物体の検出地点の座標を特定する。本実施形態において、センサ入力部1による物体の検出地点は、レーザ光発信部11から発信されたレーザ光の反射地点である。座標特定部2は、例えば、レーザ光発信部11が2次元的に複数のレーザ光を発信する場合には、反射地点の座標を2次元の座標として特定する。信頼度設定部3は、座標特定部2が特定した反射地点の座標に基づいて、物体が存在するか否かの信頼度を示す物体存在信頼度を、自車両の周辺エリアに設定する。物体存在信頼度は、例えば、物体が存在する可能性が高い物体有り、物体が存在する可能性が低い物体無し、及び、物体が存在する可能性が中程度の不明の3段階に設定することができる。分布マップ作成部4は、信頼度設定部3が設定した物体存在信頼度に基づいて、自車両の周辺エリアにおける物体存在信頼度の分布マップを作成する。領域分割部5は、必要に応じて、分布マップ作成部4が作成した分布マップを複数の領域に分割する。点間距離計測部6は、座標特定部2が特定した反射地点の座標に基づいて、反射地点同士の距離を示す点間距離を計測する。点間距離の計測は、例えば、分布マップ作成部4が作成した分布マップを利用して行うことができる。グルーピング部7は、反射地点同士の間のエリアにおける物体存在信頼度に基づいて、反射地点をグルーピングする。本実施形態においては、グルーピング部7は、特に、分布マップに基づいて反射地点をグルーピングする。その際、グルーピング部7は、所定の基準を満たす一群の反射地点を単一のグループとする。所定の基準は、例えば、互いに隣接する反射地点間の点間距離が所定の距離以下であること等とすることができる。物体認識部8は、グルーピング部7によってグルーピングされた反射地点の座標に基づいて、そのグルーピングされた反射地点に対応する物体の形状を推定する。物体の形状の推定は、物体存在信頼度が所定の閾値例えば、不明を示す物体存在信頼度以上のエリアにおいて行われる。また、物体認識部8は、推定した形状に基づいて、物体を認識する。なお、物体認識装置10の座標特定部2~物体認識部8は、CPU、ROM及びRAM等を含むコンピュータを主体として構成される。座標特定部2~物体認識部8の各機能は、そのコンピュータにおいて所定のソフトウェアを実行することにより実現される。次に、物体認識装置10の動作について説明する。図2は、物体認識装置10の動作を示すフローチャートである。図2に示されるように、物体認識装置10においては、まず、センサ入力部1が、自車両の周辺エリアに存在する物体を検出するステップS1。より具体的には、レーザ光発信部11が自車両の周辺エリアにレーザ光を発信すると共に、その反射光を反射光受信部12が受信することによって、自車両の周辺エリアに存在する物体を検出する。続いて、座標特定部2が、レーザ光の反射地点の座標を特定するステップS2。続いて、信頼度設定部3が、物体が存在するか否かの信頼度を示す物体存在信頼度を、自車両の周辺エリアに設定するステップS3。信頼度設定部3による物体存在信頼度の設定について具体的に説明する。図3に示されるように、自車両C1のセンサ入力部1から発信されたレーザ光Lが、例えば前方の他車両C2の反射地点Pで反射された後にセンサ入力部1で受信された場合には、センサ入力部1と反射地点Pとの間のエリアA1における物体存在信頼度を物体無しと設定し、反射地点Pにおける物体存在信頼度を物体有りと設定し、反射地点Pよりも先のエリアA2における物体存在信頼度を不明と設定する。つまり、信頼度設定部3は、センサ入力部1と反射地点Pとの間のエリアA1における物体存在信頼度を、反射地点Pにおける物体存在信頼度よりも低く設定する。なお、レーザ光の反射が得られないエリアを物体無しと設定することもできる。続いて、分布マップ作成部4が、信頼度設定部3が設定した物体存在信頼度に基づいて、自車両の周辺エリアにおける物体存在信頼度の分布マップを作成するステップS4。図4は、分布マップ作成部4が作成した分布マップの一例を示す図である。図4に示されるように、分布マップ作成部4は、レーザ光発信部11が2次元的に複数のレーザ光を発信する場合に、すなわち、自車両C1の周辺エリアAにおいて反射地点が2次元的に配置される場合に、2次元のマップを作成する。図3においては、物体存在信頼度が高い領域ほど色が濃く設定されている。上述したように、信頼度設定部3が、自車両C1のセンサ入力部1と反射地点Pとの間のエリアA1における物体存在信頼度を物体無しと設定し、反射地点Pにおける物体存在信頼度を物体有りと設定し、反射地点Pよりも先のエリアA2における物体存在信頼度を不明と設定している。分布マップには、その物体存在信頼度が反映されている。このため、分布マップにおいては、エリアA1に対応する領域、エリアA2に対応する領域、反射地点Pに対応する領域の順に色が濃く設定されている。続いて、領域分割部5が、分布マップ作成部4が作成した分布マップを複数の領域に分割するステップS5。より具体的には、図4に示されるように、分布マップを、例えば領域R1、領域R2、及び領域R3に分割する。これは、分布マップにおいて、物体存在信頼度が所定の閾値以上であって連続する部分を単一の領域とすることに相当する。このように、分布マップを複数の領域に予め分割しておくことにより、明らかに異なる物体を示す領域の間において、後述する点間距離の算出や、形状の推定等を行うことを避けることが可能となる。続いて、点間距離計測部6が、座標特定部2が特定した反射地点の座標に基づいて、互いに隣接する2つの反射地点間の距離を示す点間距離を計測するステップS6。この点間距離の計測について、より具体的に説明する。図5は、分布マップ作成部4が作成した分布マップの一例を示す図である。この分布マップは、所定の間隔のグリッドに区切られている。また、この分布マップにおいては、灰色に設定された領域R4及R5は、物体存在信頼度が不明である領域であり、それ以外の領域R6は、物体存在信頼度が物体無しである領域である。また、この分布マップには、反射地点P1~P7が配置されている。点間距離計測部6は、例えばこの分布マップにおいて、隣接する2つの反射地点の点間距離を計測する。より具体的には、例えば、反射地点P1と反射地点P2との点間距離、反射地点P2と反射地点P3との点間距離と順に点間距離を計測していく。反射地点P3と反射地点P4との間には、物体存在信頼度が物体無しである領域R6が設定されている。このため、点間距離計測部6は、反射地点P3と反射地点P4との点間距離を、領域R4及び領域R5を辿りつつ反射地点P6及び反射地点P7を経由する経路Bの距離として計測する。このため、反射地点P3と反射地点P4との点間距離は、実際の距離Dよりも長く計測される。このように、点間距離計測部6は、互いに隣接する2つの反射地点間のエリアにおける物体存在信頼度に基づいて考慮して、当該2つの反射地点間の点間距離を計測する。より具体的には、点間距離計測部6は、分布マップにおける物体信頼度が所定の閾値例えば不明を示す物体信頼度未満の領域には、物体が存在しないとみなして、当該2つの反射地点間の点間距離を計測する。なお、点間距離の計測には、例えば、A探索アルゴリズムを用いることができる。続いて、物体認識装置10は、上記の点間距離の計測が、全ての反射地点について行われたか否かを判定するステップS7。この判定の結果、点間距離の計測が全ての反射地点について行われていない場合、物体認識装置10の処理は、ステップS6に移行する。一方、ステップS7の判定の結果、点間距離の計測が全ての反射地点について行われた場合、グルーピング部7が、反射地点のグルーピングを行うステップS8。このグルーピングは、点間距離計測部6が計測した点間距離に基づいて行うことができる。つまり、このグルーピングは、点間距離が所定の距離以下であることを基準として行うことができる。例えば、図5に示されるように、反射地点P1~P3は、互いに点間距離が小さいので、単一のグループG1とする。また、反射地点P4及び反射地点P5も、互いに点間距離が小さいので、単一のグループG2とする。一方で、反射地点P3と反射地点P4とは、その点間距離が経路Bの距離として計測されており、点間距離が大きくなくため、単一のグループとしない。続いて、物体認識部8が、グルーピング部7によってグルーピングされた反射地点の座標に基づいて、そのグルーピングされた反射地点に対応する物体の形状を推定し、推定された形状に基づいて、物体を認識するステップS9。以上説明したように、物体認識装置10においては、信頼度設定部3が、自車両の周辺エリアに対して、物体が存在するか否かの信頼度を示す物体存在信頼度を設定する。そして、グルーピング部7が、反射地点間のエリアにおける物体存在信頼度に基づいて、反射地点をグルーピングする。より具体的には、グルーピング部7は、点間距離計測部6が反射地点間のエリアにおける物体信頼度を考慮して計測した点間距離に基づいて、反射地点をグルーピングする。このため、例えば、2つの物体が近接していても、一方の物体の反射地点と他方の物体の反射地点との間のエリアにおける物体存在信頼度が低い場合に、2つの物体の反射地点を単一のグループでなく別々のグループとしてグルーピングすることが可能となる。その結果、複数の物体を単一の物体と誤認識することを避けることができるので、物体の認識精度を向上することが可能となる。また、物体認識装置10においては、信頼度設定部3は、センサ入力部1と反射地点との間のエリアにおける物体存在信頼度を、反射地点における物体存在信頼度よりも低く設定する。このため、物体存在信頼度の設定の精度が向上される。また、物体認識装置10においては、分布マップ作成部4が、信頼度設定部3が設定した物体信存在頼度に基づいて自車両の周辺エリアにおける物体存在信頼度の分布マップを作成する。そして、グルーピング部7は、分布マップ作成部4が作成した分布マップに基づいてグルーピングを行う。より具体的には、グルーピング部7は、分布マップにおいて点間距離計測部6が計測した点間距離に基づいてグルーピングを行う。このため、分布マップを用いて容易且つ確実に反射地点のグルーピングを行うことができる。また、物体認識装置10においては、グルーピング部7は、分布マップにおける物体存在信頼度が所定の閾値未満である領域には、物体が存在しないとみなしてグルーピングを行う。より具体的には、グルーピング部7は、分布マップにおける物体信頼度が所定の閾値未満の領域に物体が存在しないとみなして点間距離計測部6が計測した点間距離に基づいて、グルーピングを行う。このため、複数の物体を単一の物体と誤認識することを確実に避けることができ、ひいては、物体の認識精度をさらに向上することが可能となる。また、物体認識装置10においては、物体認識部8が、グルーピング部7によってグルーピングされた反射地点の座標に基づいて、物体存在信頼度が所定の閾値以上のエリアにおいて物体の形状を推定する。このため、推定された形状に基づいて物体の認識を精度よく行うことができる。以上の実施形態は、本発明に係る物体認識装置の一実施形態を説明したものであり、本発明に係る物体認識装置は、上記の物体認識装置10に限定されるものではない。本発明に係る物体認識装置は、各請求項の要旨を変更しない範囲において、任意に物体認識装置10を変形したものとすることができる。例えば、点間距離計測部6における点間距離の計測は、以下のように行うことができる。すなわち、図6に示されるように、反射地点P3と反射地点P4との間に、物体存在信頼度が物体無しである領域R7がある場合、反射地点P3と反射地点P4との点間距離を測定しないものとする例えば無効値を設定することができる。この場合、点間距離を求める処理の負荷を低減することができる。また、物体存在信頼度は、上述したように物体無し、物体有り、及び不明の3つの不連続な値でなく、連続した値であってもよい。また、センサ入力部1としては、LIDARを用いることが好適である。LIDARは、従来のレーザレーダに比べて、2次元座標把握能力が大幅に高いので、センサ入力部1としてLIDARを用いれば、より精度良く物体認識が可能となる。さらに、物体認識装置10は、領域分割部5を有さない構成としてもよい。この場合には、簡単な構成で精度の良い物体の認識が可能となる。