車両の外部を撮影することによって生成された時系列的な複数の原画像を入力する原画像入力部と、前記時系列的な複数の原画像の各々に対して、路上に描かれた区画線の候補となる候補位置を検出して、区画線候補位置履歴として蓄積する区画線候補履歴蓄積部と、前記時系列的な複数の原画像を合成することによって合成鳥瞰画像を作成する合成鳥瞰画像作成部と、所定の時点での前記合成鳥瞰画像の前記候補位置を中心として、前記区間線候補位置履歴が最も多数蓄積されている方向を、前記区画線が描かれている可能性が高い領域として推定する推定部とを具備する車線認識装置。請求項1に記載された車線認識装置であって、前記推定部は、前記区間線候補位置履歴が最も多数蓄積されている方向を中心として所定の角度幅の領域を扇形探索領域として設定する扇形探索領域位置調整部と、前記扇形探索領域の半径方向に画素値を累計した値が周方向にピークとなる角度の線を、前記区画線として推定する区画線候補検定部とを具備する車線認識装置。請求項2に記載された車線認識装置であって、前記推定部は更に、前記区間線候補位置履歴の分散が小さいほど前記扇形探索領域の幅が小さくなるように調整する扇形探索領域幅調整部を具備する車線認識装置。請求項1から3のいずれかに記載された車線認識装置であって、前記合成鳥瞰画像は前記車両の進行方向に沿って複数の帯状の領域からなり、前記合成鳥瞰画像作成部は、前記時系列的な複数の原画像を複数の鳥瞰画像にそれぞれ変換し、前記複数の帯状の領域に対して前記複数の鳥瞰画像をそれぞれ嵌め込むことによって前記合成鳥瞰画像を作成する車線認識装置。車両の外部を撮影することによって生成された時系列的な複数の原画像を入力する工程と、前記時系列的な複数の原画像の各々に対して、路上に描かれた区画線の候補となる候補位置を検出して、区画線候補位置履歴として蓄積する工程と、前記時系列的な複数の原画像を合成することによって合成鳥瞰画像を作成する工程と、所定の時点での前記合成鳥瞰画像の前記候補位置を中心として、前記区間線候補位置履歴が最も多数蓄積されている方向を、前記区画線が描かれている可能性が高い領域として推定する工程とを具備する車線認識方法。特許文献2に記載の技術においては、以下に説明する条件の場合に、水滴等によるノイズを車線区画線と誤認識してしまうという問題がある。図11の合成鳥瞰画像の例では、探索開始位置R940を中心とした跨ぎ線の延長上にノイズR920がのっている。このような場合に、ステップR2005の処理にて、原画像上での区画線候補検出結果を基に、合成鳥瞰画像上の現在時の候補線探索開始位置R940が設定される。探索開始位置R940からの垂線を中心とした左右対称な扇形領域R910が放射状に探索される。この処理においては、ノイズR920が探索領域内に含まれてしまう。白色特徴の多いノイズ水滴や後続車ライトなどが合成鳥瞰画像作成時の参照域に定常的に存在していると、そのノイズR920が放射状探索のラインR930上に乗る場合がある。区画線候補検出及び検定においては、扇形領域R910内で経路上の白色特徴が最大となるものを単純に区画線と判断する。そのため、実際の区画線よりもノイズの方が区画線らしいと判断されてしまう場合がある。ノイズを区画線と判断する誤りを低減する技術が望まれる。本発明の一側面において、車線認識装置は、車両の外部を撮影することによって生成された時系列的な複数の原画像を入力する原画像入力部と、時系列的な複数の原画像の各々に対して、路上に描かれた区画線の候補となる候補位置を検出して、区画線候補位置履歴として蓄積する区画線候補履歴蓄積部と、時系列的な複数の原画像を合成することによって合成鳥瞰画像を作成する合成鳥瞰画像作成部と、所定の時点での合成鳥瞰画像の候補位置を中心として、区間線候補位置履歴が最も多数蓄積されている方向を、区画線が描かれている可能性が高い領域として推定する推定部とを備える。本発明の他の側面において、車線認識方法は、車両の外部を撮影することによって生成された時系列的な複数の原画像を入力する工程と、時系列的な複数の原画像の各々に対して、路上に描かれた区画線の候補となる候補位置を検出して、区画線候補位置履歴として蓄積する工程と、時系列的な複数の原画像を合成することによって合成鳥瞰画像を作成する工程と、所定の時点での合成鳥瞰画像の候補位置を中心として、区間線候補位置履歴が最も多数蓄積されている方向を、区画線が描かれている可能性が高い領域として推定する工程とを備える。本発明によれば、ノイズを区画線と判断する誤りを低減する技術が提供される。以下、本発明の実施形態を説明する。本実施形態における車線認識装置は、車載カメラ等から画像を取り込んで車線区画線等を認識する。車線認識装置は、画像を鳥瞰画像に変換し、車両が移動した距離に応じて鳥瞰画像の一部を切り出して合成した画像合成鳥瞰画像をつくる。区画線候補履歴蓄積部は、取り込んだ原画像に基づいて、現時刻の車線区画線候補の検出位置情報を区画線候補履歴として蓄積する。扇形探索領域位置調整部は、車線区画線候補位置周辺を示す扇形探索領域の中心位置を決定する。扇形探索領域幅調整部は、決定された中心位置より扇形探索領域の範囲情報を作成する。区画線候補履歴を用いて合成鳥瞰画像内に設定される区画線候補探索領域を調整し、より正確な区画線候補を狙った探索領域を設定することにより、ノイズを低減できる。かつ探索領域を制限することで更にノイズを低減できる。その結果、水滴等によるノイズを車線区画線と誤認識しにくくなり、安全性が向上する効果がある。以下、図面を参照して、より具体的に本実施形態を説明する。図1は、本発明の車線認識装置20の構成図である。車線認識装置20は、画像入力装置110と制御部200とを備える。画像入力装置110と制御部200とは、有線または無線通信によって接続される。画像入力装置110は、カメラが車両の外部を撮影することによって生成された時系列的な複数の画像以降、原画像と称すを入力する。入力された原画像は、車線区画線を検出する対象となる。画像入力装置110は、原画像を制御部200に出力する。制御部200は、区画線候補検出部120、区画線候補履歴蓄積部210、合成鳥瞰画像作成部130、扇形探索領域位置調整部220、扇形探索領域幅調整部230、区画線候補検定部140、区画線位置推定部150、及び区画線位置出力部160を備える。車種認識装置20は、演算制御装置、入出力装置、及び記憶装置を備えたコンピュータによって実現することができる。制御部200が有する各部は、記憶装置に格納されたプログラムを演算制御装置が読み出して実行することによって実現される機能ブロックである。区画線候補検出部120は、画像入力装置110から出力される原画像を入力する。区画線候補検出部120は、車線区画線の候補となる線の位置を検出して区画線候補履歴蓄積部210に検出情報を出力する。区画線候補履歴蓄積部210は、区画線候補検出部120から出力される車線区画線の候補となる線の位置の検出情報を入力する。区画線候補履歴蓄積部210は、現時刻の車線区画線候補の検出位置情報以降、区画線候補検出位置情報と称すを区画線候補履歴として蓄積する。すなわち区画線候補履歴蓄積部210は、時系列的な複数の原画像の各々に対して、路上に描かれた区画線の候補となる候補位置を検出して、区画線候補位置履歴として蓄積する。合成鳥瞰画像作成部130は、画像入力装置110から出力される時系列的な複数の原画像互いに異なる時刻において撮影された原画像を入力する。合成鳥瞰画像作成部130は、それらの原画像を合成することによって鳥瞰画像以降、合成鳥瞰画像と称すを生成する。合成鳥瞰画像は、車両の進行方向に沿って複数の帯状の領域からなる。合成鳥瞰画像作成部130は、時系列的な複数の原画像を複数の鳥瞰画像にそれぞれ変換する。この複数の鳥瞰画像を、合成鳥瞰画像を構成する複数の帯状の領域に時系列的に順次に嵌め込むことによって、合成鳥瞰画像が作成される。合成鳥瞰画像は、扇形探索領域位置調整部220に出力される。扇形探索領域位置調整部220は、以下の処理を行う。合成鳥瞰画像作成部130から出力される合成鳥瞰画像に、区画線候補履歴蓄積部210で蓄積した区画線候補履歴の分布を重ね合わせる。扇形探索領域位置調整部220は、区画線候補位置履歴が最も多数蓄積されている方向を中心として決定する。その方向を中心として所定の角度幅の領域が扇形探索領域として設定される。決定された中心位置情報は、扇形探索領域幅調整部230に出力される。扇形探索領域幅調整部230は、扇形探索領域の中心位置情報を軸とする扇形探索領域の範囲を決定する。具体的には、扇形探索領域幅調整部230は、扇形の周方向の区画線候補位置履歴の分散が小さいほど扇形探索領域の幅が小さくなるように調整する。決定された範囲情報は、区画線候補検定部140に出力される。区画線候補検定部140は、入力した範囲情報に対して、車線区画線として適しているか否かを検定する。具体的には、区画線候補検定部140は、扇形探索領域の半径方向に画素値を累積した値が周方向にピークとなる角度の線を、区画線として推定する。検定結果は、区画線位置推定部150に出力される。区画線位置推定部150は、検定結果に従って、車線区画線候補の位置に基づいて車線区画線の現時刻の位置を推定する。推定結果は、区画線位置出力部160に出力される。区画線位置出力部160は、推定結果に従って、現時刻の車線区画線位置をカーナビゲーション装置等の外部装置へ出力する。扇形探索領域位置調整部220、扇形探索領域幅調整部230、区画線候補検定部140、及び区画線位置推定部150は、区画線を推定するための推定部として機能する。推定部は、所定の時点典型的には現時点、すなわち最新の原画像を取得し処理する時点での合成鳥瞰画像の候補位置を中心として、区画線候補位置履歴が最も多数蓄積されている方向を、区画線が描かれている可能性が高い領域として推定する。図2は、本発明を車線認識装置が実行する処理を示したフローチャートである。図2を用いて図1の車線認識装置の動作を説明する。画像入力装置110は、車線区画線を検出する対象となる画像以降、原画像と称すを車体に設置されたカメラ等より入力するステップS2001。原画像は、例えば車両の前方または後方の道路の路面を所定の時間間隔で撮影した画像である。区画線候補検出部120は、原画像を画像認識することにより、区画線らしい輝度の特徴アスファルト上の白線の場合、通常は輝度が高いを有する線分もしくは直線を車線区画線候補として検出するステップS2002。区画線候補履歴蓄積部210は、現時刻における全ての車線区画線候補の位置情報を区画線候補履歴310に蓄積するステップS4001。この時点で、車線区画線候補が車線の右側の区画線か左側の区画線かを区別する必要はない。合成鳥瞰画像作成部130は、複数の異なる時刻において撮影された原画像を基に合成された鳥瞰画像を生成するステップS2003。この合成鳥瞰画像は、例えば図8を参照して説明した手段を用いて作成することができる。区画線候補検定部140は、区画線候補検出部120が検出した車線区画線候補について、全ての車線区画線候補に対してステップS2005の検定を実施したかどうかを判断ステップS2004する。未検定の車線区画線候補があれば処理はステップS4002へ進み、検定済であればステップS2008へ進む。扇形探索領域位置調整部220は、合成鳥瞰画像作成部130が生成した合成鳥瞰画像と、区画線候補履歴蓄積部210が蓄積した区画線候補履歴310とに基づいて、車線区画線候補位置周辺を示す扇形探索領域の中心位置420を決定するステップS4002。扇形探索領域幅調整部230は、合成鳥瞰画像作成部130で生成された合成鳥瞰画像と、区画線候補履歴蓄積部210で蓄積された区画線候補履歴310とに基づいて、車線区画線候補位置周辺を示す扇形探索領域520の範囲を決定するステップS4003。区画線候補検定部140は、ステップS2002で検出した車線区画線候補が区画線として適しているか否かを検定するステップS2005。検定は、検定対象の画素値の和が予め定められた閾値以上である場合、対象区画線候補が区画線として適しているという基準で行われる。区画線候補検定部140は、対象区画線候補が検定に合格したか否かを判断ステップS2006する。合格であれば処理はステップS2007へ進む。不合格であればステップS2004へ戻って処理を繰り返す。区画線候補検定部140は、ステップS2005の検定に合格した車線区画線候補を検定合格候補とするステップS2007。区画線位置推定部150は、区画線候補検定部140で選定された検定合格候補に基づいて左右車線区画線位置を推定するステップS2008。区画線位置出力部160は、区画線候補推定部150で推定された推定区画線位置をカーナビゲーション装置等の外部装置へ出力ステップS2009して車線区画線認識処理を終了する。次に、以上の処理によってノイズを低減することができる理由を説明する。本実施形態の車線認識方法によって、図11に示したようなノイズを抑制することができる。図3、図4、図5を用いてそのメカニズムを説明する。図3aは、過去から現時刻までの原画像を示す。これらを基にした鳥瞰画像を作成する。履歴0が現時刻の鳥瞰画像であり、履歴nまでの過去の鳥瞰画像が存在する。各時刻の鳥瞰画像は、区画線候補の位置情報xx=a、x=bを持つ。この位置情報は、例えば図6A~図6Cを参照して説明した手段によって、各鳥瞰画像に対して計算することができる。それぞれの画像上には、区画線Lだけでなく、水滴Dも写っているものとする。図3bは、区画線候補の位置情報履歴を格納したテーブル区画線候補履歴310を示す。このテーブルは、履歴0~nで示す過去から現時刻までの区画線候補の位置情報を格納する。区画線候補位置情報は、各時刻の履歴に対して複数個、生成されることが検出精度の向上のために望ましい。区画線候補履歴310には、履歴nから履歴1までの位置情報が格納されている。新たな原画像が得られる毎に、新たに現時刻を示す履歴0の位置情報が格納される。画像入力装置110より入力された原画像ステップS2001は、区画線候補検出部120で中央付近に映る実際の車線区画線を車線区画線候補として検出ステップS2002する。区画線候補履歴蓄積部210では履歴0現時刻の中央付近に検出した1本の車線区画線候補の位置情報hを、図3bに示す区画線候補履歴310に位置情報として格納ステップS4001する。図4は、合成鳥瞰画像作成部130が生成する合成鳥瞰画像の例を示す。合成鳥瞰画像は、過去の画像蓄積間隔原画像を取得した時間間隔に応じた車両走行方向の幅を有する複数の帯状の領域Sによって形成される。図11の合成鳥瞰画像に、区画線候補履歴の各時刻での位置情報図面上の逆三角マークで示す点が付加されている。図4では、既に履歴nから履歴1までの鳥瞰画像が合成された画像に対して、現時刻である履歴0が示す部分の鳥瞰画像が合成されている。車両が区画線を跨ぎ越して他の車線に移った場合に、図4のような合成鳥瞰画像が生成される。扇形探索領域位置調整部220は、現時刻の車線区画線候補位置430を起点として、候補履歴探索領域410内の区画線候補履歴310の位置情報を放射状に探索する。扇形探索領域位置調整部220は、車線区画線候補位置430を中心とする半径半径方向に延長する線分Rに沿って区画線候補履歴が密に分布している領域を探索する。この探索は、例えば車線区画線候補位置430を中心とする周方向に度数分布のピークを調べ、各ピークのまわりの度数や分散を計算することによって行うことができる。図4の例では、区画線候補履歴が密に分布している左上方向への直線が扇形探索領域の中心位置420として決定されるステップS4002。履歴1から履歴nまでの過去の原画像において、ノイズ440周辺の履歴分布は疎であり、正しい区画線が強調される。そのため扇形探索領域の中心位置420を適切に決定できる。さらに扇形探索領域の範囲を適切に決定できるステップS4003。図5A、図5Bは、それぞれ図4と同一の合成鳥瞰画像である。扇形探索領域の中心位置510は図5A、図5Bともに扇形探索領域位置調整部220で決定した中心位置420と同一である。扇形探索領域幅調整部230は、図5Aに示す扇形探索領域位置調整部220で決定した扇形探索領域の中心位置510を規準に区画線候補履歴310の分布を判定する。この判定は、例えば中心位置510からの左右方向の区画線候補履歴の分散を計算することにより行うことができる。履歴の分布が集中している場合は、図5Bに示す扇形探索領域530のように扇形探索領域を縮小する。履歴の分布が分散している場合は扇形探索領域を拡大する。この処理により、検定対象となる扇形探索領域を実際の区画線近辺に限定することができる。合成鳥瞰画像内での検定対象となる車線区画線候補の位置を求める際、扇形探索領域520内の半径Rに沿った画素値の和の計算を、扇形探索領域520の周方向に走査して実行する。このような放射状の探索に基づいて、和が最大となる半径Rを検定対象として決定する。例えば、1度刻みで半径Rの角度を変化させる。各半径Rについて、合成鳥瞰画像内区画線候補位置または扇形探索領域520における合成鳥瞰画像内の画素値の和を計算する。最大の画素値の和をとる半径Rが検定対象として決定される。区画線候補検定部140は、図5Bの扇形探索領域530を放射状に探索する。その結果、現時刻の車線区画線候補位置550から左上方向へ伸びる実際の車線区画線上を正確に捉えることができる。この実際の車線区画線に対して、検定ステップS2005が行われる。図5Bの例では、水滴によるノイズ540は、検定を実施する時点で完全に探索領域530外に排除できている。その為、誤って水滴によるノイズを参照することはない。区画線位置推定部150は、検定後の正確な車線区画線候補を基に車線区画線位置推定を行うステップS2008。区画線位置出力部160は、推定された車線区画線を、検知した区画線として出力ステップS2009する。区画線位置推定部150では、左右車線区画線のそれぞれについて、最も適した車線区画線候補を、前時刻位置からの近さや、検定時の評価値の大きさを用いて選択する。続けて左右車線区画線のそれぞれについて、選択した車線区画線候補の位置や、前時刻での左右車線区画線の位置等から、現時刻での左右車線区画線の位置を推定する。以上説明した通り、本実施形態では、区画線候補履歴を用いて合成鳥瞰画像での区画線候補探索領域を調整する。この処理により、より正確な区画線候補を狙った探索領域を設定することにより、ノイズを除外できる。また探索領域を制限することで、更にノイズを除外できる。その結果、水滴等によるノイズを車線区画線と誤認識しにくくなる効果がある。