"車両に搭載され、自車両の周囲において死角となる領域を表す死角領域を検出する死角領域検出装置であって、自車両の周囲に存在する物体を表す周囲物体の高さを含む形状および該周囲物体までの距離についての情報を表す物体情報を取得する物体情報取得手段と、前記取得した物体情報に基づいて、前記周囲物体によって死角となる領域である死角領域の大きさを検出する死角領域検出手段と、を備えたことを特徴とする死角領域検出装置。請求項1に記載の死角領域検出装置において、前記死角領域の大きさに基づいて、死角領域を区別する領域区別手段、を備えたことを特徴とする死角領域検出装置。請求項2に記載の死角領域検出装置において、前記領域区別手段は、前記死角領域の大きさと、予め設定された形状を有する対象物のモデルの大きさとの関係に基づいて、前記死角領域を区別することを特徴とする死角領域検出装置。請求項3に記載の死角領域検出装置において、前記領域区別手段は、前記モデルとして、自車両周囲に存在しうる移動物の形状を用いることを特徴とする死角領域検出装置。請求項3または請求項4に記載の死角領域検出装置において、前記領域区別手段は、前記モデルが前記死角領域に収まる割合に応じて前記対象物が前記死角領域に存在する確度を演算することを特徴とする死角領域検出装置。請求項1~請求項5の何れか1項に記載の死角領域検出装置において、前記領域区別手段は、前記死角領域までの距離も利用して、前記死角領域を区別することを特徴とする死角領域検出装置。請求項1~請求項6の何れか1項に記載の死角領域検出装置において、前記死角領域の立体形状と死角領域の位置に基づいて、前記死角領域から自車両の前に飛び出す虞がある対象物の有無を予想する予想手段、を備えたことを特徴とする死角領域検出装置。請求項7に記載の死角領域検出装置において、前記予想手段は、前記死角領域の容積に応じて前記対象物の有無を予想することを特徴とする死角領域検出装置。請求項8に記載の死角領域検出装置において、前記予想手段は、自車両周囲における予め設定された領域の全体の容積に対して前記各死角領域における容積の和の割合の変化率が予め設定された基準値を超えるか否かに応じて前記対象物の有無を予想することを特徴とする死角領域検出装置。請求項1~請求項9の何れか1項に記載の死角領域検出装置において、前記物体情報取得手段は、自車両の進行方向側の領域に対して電磁波を照射したその反射波を検出することによって各領域に存在する物体までの距離を検出した物体情報を取得することを特徴とする死角領域検出装置。請求項10に記載の死角領域検出装置において、前記物体情報取得手段は、自車両の進行方向側の領域を2次元で複数の領域に分割し、分割した各領域に電磁波を照射したその反射波を検出することによって各領域に存在する物体までの距離を検出した物体情報を取得することを特徴とする死角領域検出装置。コンピュータを請求項1~請求項11の何れか1項に記載の死角領域検出装置を構成する各手段として機能させるための死角領域検出プログラム。車両に搭載され、自車両の周囲において死角となる領域を表す死角領域を検出する死角領域検出装置において実施される死角領域検出方法であって、自車両の周囲に存在する物体を表す周囲物体の高さを含む形状および該周囲物体までの距離についての情報を表す物体情報を取得する物体情報取得工程と、前記取得した物体情報に基づいて、前記周囲物体によって死角となる領域である死角領域の大きさを検出する死角領域検出工程と、を実施することを特徴とする死角領域検出方法。ところで死角領域には、様々の大きさのものがあり、全ての死角領域に対して注意を払う必要はない。例えば、図14aおよび図14bに示すように、ガードレールのような背の高さが低い物体を隔てた位置に歩行者が存在していたとしても、自車両の運転者からこの歩行者を視認することができる図14bのβで示す領域。一方で、図14b背の高い車両や建物を隔てた位置に存在する歩行者については、自車両の運転者からは視認することができない図14bのαで示す領域。このように死角領域には、歩行者等の物体が隠れることができる領域と、隠れることができない領域とが存在し、歩行者等の物体が隠れることができる程度によって自車両がこの死角領域に対してどの程度注意すべきかが異なる。しかしながら上記技術では、死角領域を平面でしか捉えておらず、死角領域の位置と平面上の面積しか分からないため、歩行者等の物体がそれぞれの死角領域に隠れることができるかどうかが判断できない。このため、上記技術では、それぞれの死角領域に対して自車両がどの程度注意すべきかを判断する際の精度が悪い。よって、自車両では、歩行者や自動車等の何らかの対象物が死角領域から飛び出す可能性について正確に判断できないという問題点があった。そこで、このような問題点を鑑み、自車両の周囲において死角となる領域を表す死角領域を検出する死角領域検出装置において、何らかの対象物が死角領域から飛び出す可能性について正確に判断できるようにする技術を提供することを本発明の目的とする。かかる目的を達成するために成された第1の構成の死角領域検出装置において、物体情報取得手段は、自車両の周囲に存在する物体を表す周囲物体の高さを含む形状および該周囲物体までの距離についての情報を表す物体情報を取得し、死角領域検出手段は、取得した物体情報に基づいて、周囲物体による死角領域の大きさを検出する。なお、死角領域とは、自車両の周囲において死角となる領域であって、周囲物体に遮蔽されることによって周囲物体の陰に隠れてしまう領域を表す。このような死角領域検出装置によれば、死角領域を平面として捉えるのではなく、高さを含む大きさとして捉えている。したがって、死角領域に潜むことができる物体の大きさを予想することができるので、何らかの対象物が死角領域から飛び出す可能性を正確に判断することができる。なお、死角領域の大きさについては、周囲物体のうちの自車両から見えている部分死角領域でない部分の大きさからある程度予想することができる。また、死角領域については、物体情報に基づいて、その形状を検出するようにしてもよい。この場合、死角領域の平面的な分布だけでなく、立体的な分布を検出することができる。ところで、上記死角領域検出装置においては、第2の構成のように、死角領域の大きさに基づいて、死角領域を区別する領域区別手段、を備えていてもよい。このような死角領域検出装置によれば、死角領域の大きさに基づいて、死角領域を区別するので、死角領域を安全であるものとそうでないものに区別したり、重み付けを行ったりすることができる。よって、区別した死角領域を利用して、自車両の運転者に注意を促したり、注意を促さなかったりといった制御についても区別することができる。また、上記死角領域検出装置においては、第3の構成のように、領域区別手段は、死角領域の大きさと、予め設定された形状を有する対象物のモデルの大きさとの関係に基づいて、死角領域を区別するようにしてもよい。このような死角領域検出装置によれば、対象モデルが死角領域に存在するかどうかを基準として死角領域を区別することができる。さらに、上記死角領域検出装置においては、第4の構成のように、領域区別手段は、モデルとして、自車両周囲に存在しうる移動物の形状を用いるようにしてもよい。このような死角領域検出装置によれば、移動物が死角領域に存在するかどうかを基準として死角領域を区別することができる。上記死角領域検出装置においては、第5の構成のように、領域区別手段は、モデルが死角領域に収まる割合に応じて対象物が死角領域に存在する確度を演算するようにしてもよい。このような死角領域検出装置によれば、モデルが死角領域に存在する確度に応じて死角領域を区別することができる。また、上記死角領域検出装置においては、第6の構成のように、領域区別手段は、死角領域までの距離も利用して、死角領域を区別するようにしてもよい。このような死角領域検出装置によれば、死角領域までの距離を利用して、死角領域が自車両にとって危険かどうかを判断し、この判断結果を利用して死角領域を区別することができる。よって、より的確に死角領域を区別することができる。さらに、上記死角領域検出装置においては、第7の構成のように、検出された死角領域の立体形状に基づいて、何らかの対象物が死角領域から飛び出すかどうかについては、運転者が予想してもよいが、死角領域検出装置が予想してもよい。即ち、死角領域の立体形状と死角領域の自車両との位置関係に基づいて、死角領域から自車両の前に飛び出す虞がある対象物の有無を予想する予想手段、を備えていてもよい。このような死角領域検出装置によれば、死角領域検出装置において、何らかの対象物が死角領域から飛び出すかどうかを予想することができるので運転者による負荷を軽減することができる。なお、予想手段による予想結果に応じて危険度を判定するようにしてもよい。さらに、上記死角領域検出装置においては、第8の構成のように、死角領域の容積に応じて対象物の有無を予想してもよい。このような死角領域検出装置によれば、死角領域に潜むことができる対象物の有無を精度よく検出することができる。なお、本発明においては、自車両周囲の所定領域全体の容積に対する死角となる領域の容積の割合によって対象物の有無を予想してもよい。また、上記死角領域検出装置においては、第9の構成のように、自車両周囲における予め設定された領域の全体の容積に対して各死角領域における容積の和の割合の変化率が予め設定された基準値を超えるか否かに応じて対象物の有無を予想してもよい。即ち、急激に死角領域が増加したり減少したりする場所は、見通しが悪い場所が多いため、各死角領域の和の変化率を演算して対象物の有無を予想するようにしている。このような死角領域検出装置によれば、簡素な処理で対象物の有無を予想することができる。また、上記死角領域検出装置においては、第10の構成のように、物体情報取得手段は、自車両の進行方向側の領域に対して電磁波を照射したその反射波を検出することによって各領域に存在する物体までの距離を検出した物体情報を取得するようにしてもよい。このような死角領域検出装置によれば、自ら照射した電磁波の反射波を検出するので、周囲の明るさが暗い場合であっても、物体情報を良好に取得することができる。さらに、上記死角領域検出装置においては、第11の構成のように、自車両の進行方向側の領域を2次元で複数の領域に分割し、分割した各領域に電磁波を照射したその反射波を検出することによって各領域に存在する物体までの距離を検出した物体情報を取得するようにしてもよい。このような死角領域検出装置によれば、レーザレーダ等による物体情報を利用して上記発明を実現することができる。次に、上記目的を達成するために成された第12の構成として死角領域検出プログラムは、コンピュータを上記何れか1項に記載の死角領域検出装置を構成する各手段として機能させるためのプログラムであることを特徴とする。このような死角領域検出プログラムによれば、少なくとも第1の構成の死角領域検出装置と同様の効果を享受することができる。また、上記目的を達成するためには、第13の構成としての死角領域検出方法のように、上記死角領域検出装置の構成を方法として実現してもよい。このような死角領域検出方法によれば、上記死角領域検出装置と同様の効果を享受することができる。以下に本発明にかかる実施の形態を図面と共に説明する。[本実施形態の構成]図1aは本実施形態の運転支援システム1の概略構成を示す説明図、図1bはレーダ装置10の配置例を示す車両100の側面図である。また、図2はレーザ光を照射する領域を示す模式図である。運転支援システム1は、図1aに示すように、レーダ装置10死角領域検出装置と車両制御部30とを備えている。運転支援システム1は、例えば乗用車等の車両100に搭載されており、特にレーダ装置10においては、車両100の天井付近等、レーダ装置10が検出する物体を見下ろすことができるように、より高い位置に配置されている。このような配置とされているのは、レーダ装置10が検出する物体に遮蔽された領域である死角領域がより小さくなるようにするためである。また、本実施形態ではレーダ装置10の設置位置を運転者の目線に近い高さに設定しているので、運転者にとっての死角領域がレーダ装置10にとっても死角領域となり、運転者と同様の立場で死角領域の危険性を判断することができる。なお、レーダ装置10の設置位置については、運転者の目線と同じか、運転者の目線よりも高い位置に配置されていればよい。運転者の目線よりも高い位置に配置されている場合には、レーダ装置10が検出する物体を隔てて検出可能な歩行者等の検出対象についても検出するようにするとよい。レーダ装置10は、レーダ制御部11と、走査駆動部12と、光学ユニット13とを備えている。レーダ制御部11は、CPU,ROM,RAM等からなる周知のマイクロコンピュータとして構成されており、ROM等に記憶されたプログラムに従って、後述するレーダ処理等の各種処理を実施する。走査駆動部12は、例えばモータ等のアクチュエータとして構成されており、レーダ制御部11からの指令を受けて、光学ユニット13を水平方向および鉛直方向の任意の方向に向けることができるよう構成されている。光学ユニット13は、レーダ制御部11からの指令に応じてレーザ光を射出する発光部14と、発光部14からのレーザ光図1aでは実線の矢印で示すが物体50に反射したときの反射波図1aでは破線の矢印で示すを受光する受光部15と、を備えている。なお、走査駆動部12は、結果として発光部14によるレーザ光の射出方向が受光部15により反射光を受光可能な方向と同じ方向となるよう変化させられる構成であればよい。例えば、走査駆動部12は、光学ユニット13に換えて、レーザ光および反射光を任意の方向に反射させるミラーを駆動するよう構成されていてもよい。この場合には、複数の反射面を有するミラーを走査駆動部12で回転させることによって水平方向にレーザ光を走査し、反射面の角度をそれぞれ異なる角度に設定することによって、鉛直方向にもレーザ光を振りつつ走査する構成を採用すればよい。また、1つの反射面を有するミラーを任意の方向に向ける機構を採用してもよい。上述のようにレーダ装置10は、自車両の進行方向本実施形態では前方の所定領域に対して、走査しつつ間欠的に電磁波であるレーザ光を照射し、その反射波反射光をそれぞれ受信することによって、自車両前方の物標を各検出点として検出するレーザレーダとして構成されている。なお、自車両が後方や側方に移動する場合には、レーダ装置10はその方向にレーザ光を照射し、その反射波を受信するようにしてもよい。ここで、本実施形態のレーダ装置10においてレーダ制御部11は、前述のように走査駆動部12を利用して、光学ユニット13から照射されるレーザ光を所定の領域内において走査させる。なお、レーダ装置10が向けられた方向については、レーザ光を照射する全領域をレーザ光が照射される領域毎にマトリクス状に区切り、各領域に番号を付すことによって特定できるようにしておく。例えば、図2に示すように、水平方向については左から順に番号を付し、この番号を方位番号と呼ぶ。また、鉛直方向については上から順に番号を付し、この番号をレイヤ番号と呼ぶ。レーザ光を走査する際には、図2に示すように、この領域の左上隅レイヤ番号1、方位番号1から方位番号のみを1ずつ大きくし、右上隅レイヤ番号1、方位番号Nに向かって水平方向右側にレーザ光を照射させる範囲を変化させつつ間欠的に等間隔等角度でレーザ光を照射させる図2のレイヤ番号1における実線参照。そして、レーザ光が右上隅に到達すると、左上隅からレイヤ番号を1だけ増加させ、左上隅よりも所定角度だけ下方の領域レイヤ番号2、方位番号1にレーザ光の照射範囲を変更し図2のレイヤ番号1およびレイヤ番号2の間の破線参照、この領域から水平方向右側にレーザ光を照射させる範囲方位番号を変化させつつ再びレーザ光を照射させる。このように、各レイヤ番号において右隅方位番号Nまでレーザ光を照射させる範囲が移動すると、レイヤ番号を1だけ増加させ、方位番号1の領域から再びレーザ光を照射させる。この作動を繰り返すことによってレーダ装置10は、自車両の進行方向側の領域を2次元で複数の領域に分割し、分割した各領域に存在する物体までの距離を検出した物体情報を取得することになる。このようにして、右下隅レイヤ番号K、方位番号Nの領域までレーザ光を照射すると、1周期分の走査1回の走査を終了する。そしてレーダ装置10は、反射波を検出したタイミングレーザ光を照射してから反射波を検出するまでの時間に基づいて物標検出点までの距離を検出し、また、レーザ光を照射した方向に基づいて、物標の方向を検出する。反射波を検出したタイミングについては、受光部15にて得られる平均的な出力に対して一定以上の大きさを有するパルス波が検出されたときのタイミングを採用する。そして、レーダ装置10は、レーザ光を照射する度に物標検出点の位置物体の座標方位レイヤと物体までの距離とが対応付けられたものを検出し、この検出結果が得られるたびに、レーダ制御部11のRAM等のメモリに格納する。次に、車両制御部30においては、CPU,ROM,RAM等からなる周知のマイクロコンピュータとして構成されており、ROM等に記憶されたプログラムに従って、自車両の挙動を制御する処理や、運転者に対する報知を行う等の各種処理を実施する。例えば、車両制御部30は、自車両の挙動を変更するような或いは挙動の変更を促すような運転支援を行う旨の指令をレーダ装置10から受けると、この指令に応じた制御信号を表示装置、音声出力装置、制動装置、操舵装置等の何れかに出力するようにすればよい。さらに詳細に述べると、車両制御部30は、ACC、LKA、PCSとして構成することができる。例えば、車両制御部30をACCとして構成する場合には、車両制御部30は、死角領域についての情報を取得するとともに、先行車との距離を計測し、これらの情報に基づき車速車間を制御するために、スロットル制御やブレーキ制御に対して指令を出すようにすればよい。車両制御部30をLKAとして構成する場合には、車両制御部30は、死角領域についての情報を取得するとともに、自車線を認識し、自車線を安全に走行するために、警報装置や操舵制御、ブレーキ制御に対して指令を出すようにすればよい。車両制御部30をPCSとして構成する場合には、車両制御部30は、死角領域についての情報を取得するとともに、先行車や人などの障害物を認識する。そして、障害物までの距離を計測し、衝突を軽減し、または回避する為に、スロットル制御やブレーキ制御、シートベルト、エアバックに対して指令を出すようにすればよい。なお、本実施形態のレーダ装置10は、自車両の傾きを検出する傾きセンサによる出力を取得することができ、この出力に基づいてレーダ装置10が配置された位置特に高さとレーザ光を照射する方向特に俯角、仰角とを特定することができるよう構成されている。[本実施形態による処理]このようなレーダ装置10においては、物体によって遮蔽されて陰となる領域である死角領域を立体形状として検出し、この死角領域の立体形状に応じて自車両の運転者に対する運転支援を行うか否かを判定する処理を実施する。この処理について図3を用いて説明する。図3はレーダ制御部11が実行する死角検出処理を示すフローチャートである。死角検出処理は、例えばレーダ装置10の電源が投入されると開始され、その後、所定の周期で例えば100ms毎に繰り返し実施される処理である。詳細には、まず、1走査分のスキャンデータを取り込むS110:物体情報取得手段。つまり、1回の走査によって得られる、物体の座標方位レイヤと物体までの距離とが対応付けられた多数のデータスキャンデータをRAM等のメモリから読み出す。そして、読み出したデータについてグルーピングを行うS120:物体情報取得手段。この処理では、距離が近接する物体、つまり、近接する座標を有し、光学ユニット13により検出された距離が概ね同じ物体を1つの物体であるものとしてまとめ、物体毎に物体の形状を検出する。続いて、死角領域の位置を検出しS130:死角領域検出手段、これらの死角領域について立体形状3次元形状を算出するS140:死角領域検出手段。死角領域の位置を検出する処理では、物体の陰となる部位を指定する。ここで、S140の処理においては図4および図5を用いて説明する。図4は死角領域の立体形状の一例を示す鳥瞰図、図5は死角領域の立体形状を検出する際の演算方法を示す説明図である。死角領域は、レーダ装置10が配置された位置と、レーザが照射された方向レイヤ番号方位番号で特定される方向を、車両の傾きに応じて補正した方向と、各方向において検出された物体までの距離と、に基づいて、発光部14から各物体を見たときに、これらの物体の陰となり、見えなくなる領域を3次元で認識したものである。具体的には、図4に示すように、レーダ装置10が配置された位置から見える物体の位置と大きさとに応じて、その物体の陰の部分に対応する大きさの死角領域が生じることを示している。この際、ガードレールや縁石のようにレーダ装置10よりも背の高さが低い物体においては、死角領域は有限の大きさとなり、死角領域の形状は錘状になるのに対して、レーダ装置10よりも建物等の背が高い物体遮蔽物による死角領域の大きさは、無限大となる。なお、死角領域の大きさが無限大となる場合には、死角領域が予め設定された上限距離例えばレーダ装置10よって物体を検出できる最大距離までのみ続いているものとする。また、レーダ装置10よりも上端部が低い位置に検出された物体による死角領域は、図5に示すように、レーダ装置10の配置高さL、90度から俯角φを差し引いた角度θを用いると、任意の距離Zにおける死角領域の高さYは、Y=L-Z/tanθと表現できる。この式を利用して、死角領域の高さおよび奥行きを求めることができる。なお、レーダ装置10が物体の上端部よりも低い位置に配置されている場合においても、同様に死角領域の高さを求めることができる。続いて、立体形状を演算した死角領域毎に、対象モデルの存在確率を算出するS150:予想手段、領域区別手段。ここで、存在確率とは、対象物が死角領域内に隠れて見えない、または見にくい状態において、対象物が死角領域内に存在しうる確率を示したものである。また、対象モデルとは、例えば図6に示すように、子供、大人、自転車、バイク、自動車等の一般的な形状を、円柱または直方体等の簡素な形状で模したものである。例えば、大人の歩行者の対象モデルでは、高さ160cm、幅20cmの円柱とし、子供の対象モデルでは、高さ100cm、幅20cmの円柱とする。また、自動車の対象モデルでは、高さ160cm、幅160cm、奥行き350cmの直方体とし、自転車またはバイクの対象モデルでは、高さ120cm、幅50cm、奥行き150cmとする。この処理では、死角領域毎に、死角領域内において各モデルが隠れることができる領域を検出する。つまり、図5に示す例では、対象モデルの大きさ特に高さを前述の高さYとして距離Zを求めることによって、死角領域のうちの対象モデル図5では子供のモデルが隠れることができる領域図5に示す濃いハッチングの領域を検出する。例えば、図7に示すように、歩行者等の対象モデルの背の高さよりもレーダ装置10によって検出される物体の背の高さが充分低い場合、歩行者等の対象物を運転者が認識することができる可能性が高いため、この死角領域の重み付け危険度を低くする。なお、図7aはガードレールとその側方を歩行する歩行者とを示す鳥瞰図、図7bは同じ状況での平面図、図7cは同じ状況での側面図である。また、図8に示すように、歩行者等の対象モデルの背の高さよりもレーダ装置10によって検出される物体の陰となる部分の高さが高い場合、歩行者等の対象物を運転者が認識できない可能性が高いため、この死角領域の重み付けを高く設定する。つまり、死角領域に対象モデルが隠れる比率に応じて死角領域を区別している。なお、図8aは、比較的背の高い車両とその近傍を歩行する歩行者とを示す鳥瞰図、図8bは同じ状況での平面図、図8cは同じ状況での側面図である。このように、対象モデル毎に各死角領域について重み付けを行う、そして、対象モデルが各死角領域に存在しうる確率存在確率を算出する。このようにS150の処理では、死角領域のうちの対象モデルが隠れることができない領域図5に示す薄いハッチングの領域は死角領域ではないもの危険な死角領域でないものとして取り扱うことができる旨を示している。ここで、存在確率は、対象モデル毎に対象モデルの大きさに対する死角領域の容積に基づいて対象モデルが死角領域に隠れる確率を演算し、同一の死角領域に対する各対象モデルについての隠れる確率を利用して例えば、各対象モデルの隠れる確率の総和や加重平均等を利用して求めるようにすればよい。続いて、各存在確率と閾値例えば50とを比較するS160:予想手段。存在確率が閾値以上のものがあればS160:YES、運転者に対する支援が必要と判定しS170、死角検出処理を終了する。なお、S160の処理において利用する閾値は、運転者に対する支援が過剰になることがなく、かつ必要な支援が実施できる程度の値が研究や実験を通じて設定される。また、存在確率が閾値以上のものがなければS160:NO、直ちに死角検出処理を終了する。なお、存在確率と閾値との比較結果はRAM等のメモリに記録される。[本実施形態による効果]以上のように詳述した運転支援システム1において、レーダ制御部11はレーダ処理にて、自車両の周囲に存在する物体を表す周囲物体の形状およびこの周囲物体までの距離についての情報を表す物体情報を取得し、取得した物体情報に基づいて、周囲物体による死角領域の立体形状を検出する。このような運転支援システム1によれば、死角領域の平面的な分布だけでなく、立体的な分布を検出することができる。よって、検出された立体形状から死角領域に潜む物体の大きさを予想することができるので、何らかの対象物が死角領域から飛び出す可能性を正確に判断することができる。また、上記の運転支援システム1では、カメラを用いることなく、レーダ装置10を備えるだけで上記効果を得ることができる。このため、当該システム1の構成を簡素にすることができる。また、レーダ装置とカメラとを併用する構成と比較して安価にシステム1を構成することができる。さらに、上記の運転支援システム1では、運転支援を行う場合において、重み付けが低く設定された死角領域についての運転支援を抑制することができる。したがって、不要な運転支援を行うことによって運転者に煩わしさを感じさせることを防止することができる。ところで、レーダ制御部11は、死角領域の立体形状に基づいて、死角領域から自車両の前に飛び出す虞がある対象物の有無を予想する。このような運転支援システム1によれば、運転支援システム1において、何らかの対象物が死角領域から飛び出すかどうかを予想することができるので運転者による負荷を軽減することができる。なお、レーダ制御部11による予想結果に応じて危険度を判定するようにしてもよい。さらに、レーダ制御部11は、予め設定された形状を有する対象モデルが死角領域に収まるか否かを判断することによって対象物の有無を予想する。このような運転支援システム1によれば、死角領域に潜むことができる対象物の有無を精度よく検出することができる。したがって、飛び出してくる可能性がある対象物自体を認識することなく、対象物に対する対処減速制御等を良好に行うことができる。また、死角領域の大きさに基づいて、どのような対象物が死角領域から飛び出す可能性があるかを推定することができる。[その他の実施形態]本発明の実施の形態は、上記の実施形態に何ら限定されることはなく、本発明の技術的範囲に属する限り種々の形態を採りうる。例えば、上記実施形態においては、各対象モデルは、その大きさの情報のみを有するものとして説明したが、対象モデル毎に移動速度の情報例えば、歩行者:5km/h、自転車:15km/h、自動車、バイク:30km/h等を対応付けておき、死角領域の位置と自車両の走行路との距離に応じて一定時間以内に死角領域から飛び出した対象物が自車両の走行路に到達できるか否かを判定し、この判定結果に応じて存在確率危険度を算出する際の重み付けを変更するようにしてもよい。このように対象モデルに移動速度の情報を対応付けておくと、対象モデルに対応する対象物が死角領域から飛び出してきた場合の自車両との衝突までの時間を算出することができるようになり、より高精度な危険判定や、早期の注意喚起を実施することができるようになる。また、上記実施形態において、死角検出処理のS150の処理では、死角領域に対象モデルが隠れる割合に応じて存在確率死角領域に対象物が存在する確率を演算するようにしてもよい。例えば、成人の大人の対象モデルの場合、図9aに示すように、対象モデルの身長の70160cmの70では112cm以上が死角領域に隠れている場合には、人間の首から上が死角領域から出ているだけであり、運転者が見落とす可能性があることから、高さについての存在確率Phを0.5以上とする。この場合において、対象モデルの70が死角領域に隠れている場合には、高さについての存在確率Phを0.5とし、対象モデルが死角領域に隠れる割合が大きくなるにつれて高さについての存在確率Phを大きく設定し、対象モデルの全てが死角領域に隠れれば高さについての存在確率Phを1とする。また、対象モデルの幅または奥行きについても同様に、図9bに示すように、対象モデルの幅の7020cmの70では14cm以上が死角領域に隠れている場合には、幅についての存在確率Pwを0.5以上とする。この場合において、対象モデルの70が死角領域に隠れている場合には、幅についての存在確率Pwを0.5とし、対象モデルが死角領域に隠れる割合が大きくなるにつれて幅についての存在確率Pwを大きく設定し、対象モデルの全てが死角領域に隠れれば幅についての存在確率Pwを1とする。そして、図9cに示すように、高さについての存在確率Phと幅についての存在確率Pwとの積を総合的な存在確率Pとして設定する。このようにすれば、運転者が歩行者等の対象物を見落とす可能性を考慮して存在確率を演算することができる。さらに上記実施形態においては、存在確率に基づいて支援が必要か否かを判定したが、図10の第1変形例の死角検出処理のようにしてもよい。第1変形例の死角検出処理では、存在確率や他のパラメータに基づく危険度を算出しS155、この危険度が閾値以上の場合にS165:YES、支援が必要と判定しているS170。ここで、危険度を算出する際には、他のパラメータとして、例えば、自車両から死角領域までの距離或いは衝突までの時間を利用するようにすればよい。死角領域までの距離は、例えば図11aに示すように、まず、自車両の予想進行路をヨーレートや舵角から演算し図11aでの予想進行路はZ軸、死角領域からこの予想進行路に対して垂線を下ろし、この垂線の長さが最短になる位置を検出する。図11aの例での垂線は、aやa’となるが、aが最短となるため、垂線としてはaを採用する。そして、この垂線と予想進行路との交点を求め、自車両からこの交点までの距離bを求める。続いて、aとbとの和を死角領域までの距離Lとする。このように距離Lを求めるのは、死角領域からの飛び出しがあった場合に、最も危険な位置までの距離を求めるためである。そして、この距離Lと存在確率とを加味して、死角領域の危険度を判定すればよい。したがって、このような第1変形例の死角検出処理によれば、死角領域のうちの自車両に影響を与える位置からの飛び出しを考慮して支援を行うか否かを判定することができる。また、上記実施形態においては、対象モデルが死角領域に収まるか否かを判断することによって対象物の有無を予想するようにしたが、死角領域の容積に応じて対象物の有無を予想してもよい。特に、レーダ制御部11は、自車両周囲における予め設定された領域の全体の容積に対する、各死角領域における容積の和の割合や、その変化率が予め設定された基準値を超えるか否かに応じて対象物の有無を予想してもよい。ここで、死角領域全体の容積の和は、高速道路のような開けた場所では減少し、一般道のような物体遮蔽物が多い環境では増加する。また、この死角領域全体の容積の和の変化量を時系列で追っていくと、直線路の変化率は緩やかであるが、路側に駐車した車両があった場合には容積の和が急に増える。さらに、交差点に差し掛かると、急に容積の和以下、単に容積の和という。が減少する。このように、容積の和が多い場合は見通しの悪い環境であり注意が必要となり、容積の和の急な変化がある場所でも、運転負荷に変化が現れたと領域を示す。ここで、見通しが悪くなった場合や、交差点での飛び出し等には注意が必要となるので、容積の和やその変化率を危険度の判定に利用することが可能となる。具体的には、図12に示す第2変形例の死角検出処理を実施するようにすればよい。なお、変形例の死角検出処理においてS210~S250の処理は、本発明でいう予想手段に相当する。変形例の死角検出処理では、図6に示すように、前述のS110~S130の処理を実施し、その後、死角領域の体積を算出するS210。この際の体積については、前述の上限距離S140の処理参照を利用して算出すればよい。そして、死角領域毎に危険度の重み付けを行うS220。ここで、危険度の重み付けは、例えば、自車両の走行路を認識し、この走行路から近い死角領域の体積がより大きいものとして補正すればよい。また、算出された危険度については一定期間RAM等のメモリにて保持される。なお、死角領域のうちの対象モデル例えば最小の対象モデルである子供のモデルが隠れることができない部分については、死角領域の体積に含まないようにしてもよい。続いて、過去に検出した危険度所定期間前の危険度と現在の危険度とを比較することによって、危険度の変化量つまり死角領域の体積の変化量を算出するS230。そして、各死角領域における危険度と閾値とを比較するS240。危険度が閾値以上の死角領域がなければS240:NO、危険度の変化量と閾値とを比較するS250。危険度の変化量が閾値未満であればS250:NO、直ちに死角検出処理を終了する。また、危険度が閾値以上の場合S240:YES、および危険度の変化量が閾値以上の場合S250:YES、支援が必要と判定しS260、死角検出処理を終了する。なお、S260の処理にて支援が必要と判定されると、その旨が車両制御部30に送信され、車両制御部30において何らかの運転支援を行う処理が実施される。このような変形例の運転支援システムによれば、死角領域に潜むことができる対象物の有無を精度よく検出することができる。また、簡素な処理で対象物の有無を予想することができる。なお、上記実施形態では、検出された死角領域の立体形状に基づいて、何らかの対象物が死角領域から飛び出すかどうかについては、運転支援システムが予想したが、運転者が予想するようにしてもよい。"