車載レーダが受信した反射点群のパターンに基づいて物体を認識する物体認識装置であって、前記パターンから自車両に対して反対方向に屈曲したL字状部分を分離する分離手段と、前記分離手段により分離された前記L字状部分が一部を構成する矩形から物体を認識する認識手段とを備えたことを特徴とする物体認識装置。非特許文献1に記載のようにレーザレーダ受信した反射点群のパターンから物体を区別して認識する場合、認識対象の物体である車両、モータバイク、自転車、歩行者等を矩形とみなし、前記反射点群のパターンが矩形の一部を形成するとして、その矩形が車両、モータバイク、自転車、歩行者のいずれの矩形に属するかを推定属性推定し、物体を認識することが考えられる。図7は上記の属性推定による物体認識の一例を示す。この場合、自車両100のレーザレーダ101により前方をスキャンし、レーザレーダ101からパルス出力されたレーザが前方の認識対象の車両200、モータバイク300それぞれの一部図7では左側および後端部のエッジで反射することにより、これらのエッジに沿った車両200、モータバイク300それぞれの各反射点rがレーザレーダ101に受信されて検出される。そして、各反射点rはクラスタリング処理により近いもの同士が1つのクラスタにまとめられて反射点群を形成する。このとき、自車両100からみて車両200とモータバイク300が離れていれば、車両200の反射点群とモータバイク300の反射点群とは別個のクラスタCa、クラスタCbの反射点群となり、クラスタCa、Cbそれぞれの反射点群のL字状のパターンに基づく矩形Ra、Rbの属性推定から、自車100の前方の車両200、モータバイク300を認識できる。しかしながら、車両200とモータバイク300とが自車100からみて接近していると、つぎに説明するように、属性推定が困難になって車両200およびモータバイク300を認識できなくなる。図8は属性推定が困難になる一例を示す。この場合は、自車両100からみて車両200とモータバイク300が接近し、車両200の各反射点rとモータバイク300の各反射点rとが連続して繋がったようになり、それらの反射点rは1つのクラスタCcの反射点群のパターンにまとめられる。このとき、クラスタCcの反射点群のパターンに基づく矩形Rcは車両、モータバイク、自転車、歩行者のいずれの矩形にも該当しないため、矩形Rcからの認識対象の物体の属性推定が困難になり、車両200およびモータバイク300を認識できなくなる。そして、上記のように認識対象の物体の属性推定が困難になって認識できなくなる事態は、認識対象の複数の物体が接近している場合だけでなく、例えば認識対象の物体と他の物体例えばガードレール等とが接近し、それらの反射点が連続して繋がったようになる場合にも生じる。なお、自車両100に車載カメラのような他のセンサをさらに備え、このセンサにより認識対象の各物体を検出し、レーザレーダ101が受信した反射点群をクラスタリング処理する際に認識対象の物体毎に別個のクラスタの反射点群としてまとめるようにして、認識対象の複数の物体が接近している場合や、認識対象の物体と他の物体とが接近している場合にもそれらの物体の認識が行なえるようにすることが考えられるが、この場合は、車載カメラのような他のセンサをさらに備える必要があり、高価になって実用的でない。本発明は、車載カメラのような他のセンサをさらに備えることなく低コストに、車載レーダが受信した反射点群のパターンから認識対象の物体を認識できるようにすることを目的とする。なお、本発明において、L字状部分には自車両からみてL字の部分および、L字を左右反転した逆L字の部分を含む。上記した目的を達成するために、本発明の物体認識装置は、車載レーダが受信した反射点群のパターンに基づいて物体を認識する物体認識装置であって、前記パターンから自車両に対して反対方向に屈曲したL字状部分を分離する分離手段と、前記分離手段により分離された前記L字状部分が一部を構成する矩形から物体を認識する認識手段とを備えたことを特徴としている請求項1。請求項1の発明によれば、車載レーダが受信した反射点群のパターンにおける認識対象の物体の部分は、自車両と反対方向に屈曲したL字状になることに着目して、分離手段により車載レーダが受信した反射点群のパターンから該当するL字状部分が分離される。さらに、車両、モータバイク、自転車、歩行者等の物体を矩形とみなし、分離された各L字状部分が一部を構成する矩形に基づき、認識手段によって認識対象の各物体を認識することができる。この場合、前記反射点群のパターンに認識対象の複数の物体の反射点が含まれていても、各物体の反射点は異なるL字状部分を形成するので、これらのL字状部分を分離することで、各L字状部分のパターンに基づいて認識対象の各物体を一物体同一物体として誤認識することなく確実に認識できる。また、前記反射点群のパターンに認識対象の物体と認識対象外の他の物体の反射点が含まれていても、認識対象の物体の反射点を前記反射点群のパターンからL字状部分として分離することができ、分離したL字状部分のパターンに基づいて認識対象の物体を確実に認識することができる。したがって、車載カメラのような他のセンサをさらに備えることなく低コストに、車載レーダが受信した反射点群のパターンから認識対象の物体の部分を確実に分離してその物体を確実に認識することができる。本発明の物体認識装置の一実施形態について、図1~図6を参照して説明する。図1は自車両1が備える物体認識装置の構成を示し、この物体認識装置は車載レーダとしてのレーザレーダ2を備える。レーザレーダ2は、自車両1の前方の所定範囲例えばほぼ180°の範囲を探査する広角の測距レーダであり、近赤外線を利用すること等により、自転車や歩行者などの反射も得られる。そして、レーザレーダ2は、例えば自車両1のフロントバンパーに取り付けられ、自車両1の前方を例えば80ms秒間隔のフレーム毎に探査しつつレーザパルスを出力し、前方の他の車両自動車、モータバイク、自転車、歩行者人等の物体での反射を受信して各反射点の位置データ自車両1からの距離および左右方向の位置のデータを受信処理部3に出力する。なお、レーザレーダ2は、実際には前方を上下左右に走査するが、ここでは、説明を簡単にするため、レーザレーダ2は左右方向に探査するものとする。受信処理部3は、レーザレーダ2の各反射点の位置データを受け取ってマイクロコンピュータ構成の認識処理部4のクラスタリング処理部5に送る。図2は物体認識装置の物体認識の処理過程を模式的に示し、図7、図8で説明した場合と同様に、自車両1のレーザレーダ2から自車両1の前方をスキャンしつつパルス出力されたレーザが前方の認識対象の物体である車両200、モータバイク300それぞれの一部図2では左側および後部のエッジで反射し、これらのエッジでの反射がレーザレーダ2に受信されて車両200、モータバイク300それぞれのエッジに沿った各反射点rが検出され、受信処理部3は各反射点rの位置データを図1のクラスタリング処理部5に送る。クラスタリング処理部5は、各反射点rの位置データに基づき、例えば周知のモルフォロジー演算を用いて近傍の各反射点rを連結し、近傍の反射点r同士をかたまり反射点群のクラスタにまとめてクラスタリング処理する。このクラスタリング処理により形成される図2のクラスタC1の反射点群のパターンP1が、本発明の車載レーダが受信した反射点群のパターンである。そして、図2の反射点群のパターンP1は、障害物となる認識対象の車両200、モータバイク300が自車両1からみて接近しているため、それらの反射点rがクラスタC1の反射点群として連結されて含まれる。なお、車両200、モータバイク300が自車両1からみて離れている場合には、図7で説明したように、クラスタリング処理によって車両200の反射点群のパターンと、モータバイク300の反射点群のパターンとが別個に形成される。つぎに、クラスタリング処理部5の前記反射点群のパターンP1は、本発明の分離手段を形成する図1の分離処理部6に送られる。分離処理部6はパターンP1から自車両1に対して反対方向に屈曲したL字状部分L1、L2を分離する。すなわち、パターンP1に車両200、モータバイク300のような認識対象の複数の物体が含まれる場合、通常、自車両1は各物体を右手前方または左手前方に検出することになり、各物体でのレーザの反射点はL字または左右反転した逆L字の2辺のエッジの反射点になる。この場合、各物体の反射点群はパターンP1のL字状部分L1、L2のような自車両1に対して反対方向に屈曲したL字状部分を形成する。そこで、分離処理部6は、パターンP1のL字状部分L1、L2を、それぞれ物体の反射点群のパターン図2のパターンP11、P12であるとして分離する。この分離の手法は後述する。なお、パターンP1が認識対象の1つの物体のパターンであれば、L字状部分が1つだけになるので分離後のパターンも1つになる。分離処理部6で分離されたパターンP11、P12は、設定された複数フレームに亘って追跡するため識別ラベルが付されてRAMやフラッシュメモリ等からなる図1の記憶部7に書き込まれて保持されるとともに、本発明の認識手段を形成する図1の物体属性推定部8に送られる。物体属性推定部8は、外乱等による誤った分離結果を排除するため、その間の自車両1と前方の各物体の相対的な移動等を考慮して複数フレームに亘ってパターンP11、P12を追跡し、前記複数フレームに亘って同じパターンP11、P12が検出されること等を条件に、パターンP11、P12がそれぞれ認識対象の物体のパターンであることを判断し、パターンP11、P12それぞれをL字状または逆L字状の2辺一部とする図2の矩形R11、R12を作図して形成する。さらに、例えば、形成した矩形R11、R12と車両、モータバイク、自転車、歩行者等の認識対象の物体毎の設定された矩形とのパターンマッチングにより、矩形R11、R12がどの物体の矩形に属するかを判定して矩形R11、R12の物体の属性車両、モータバイク、自転車、歩行者等のいずれに属するかを推定して認識する。そして、推定結果を図1の運転支援部9に送る。運転支援部9は、物体属性推定部8の認識結果から、自車両1の前方に車両200、モータバイク300が障害物として存在することを把握し、認識結果に応じた予防安全の運転支援を行う。図3のステップS1~S6は上記物体認識装置の概略の処理手順を示し、まず、受信処理部3によりレーザレーダ2の各反射点rの位置データを取得しステップS1、そのデータに基づき、クラスタリング処理部5により各反射点rをクラスタリングするステップS2。つぎに、分離処理部部6により、クラスタリング処理部5の処理結果の反射点群のパターンP1から自車両1に対して反対方向に屈曲したL字状部分L1、L2を分離する。そして、物体属性推定部8により、L字状部分L1、L2のパターンP11、P12を複数フレームに亘って追跡しステップS4、この追跡によりL字状部分L1、L2のパターンP11、P12が認識対象の物体のパターンであることを確認すると、L字状部分L1、L2のパターンP11、P2の矩形R11、R12の物体の属性を推定してその物体を認識するステップS5。さらに、物体属性推定部8の認識結果に基づき、運転支援部9により必要な運転支援を行なう。つぎに、分離処理部6の分離手法について説明する。前記したパターンP1の各L字状部分L1、L2をそれぞれ物体車両200、モータバイク300の反射点群のパターン図2のパターンP11、P12に分離する場合、例えばL字状の基準パターンを用いたパターンマッチングで行なうことも考えられるが、本実施形態では、パターンP1の各L字状部分L1、L2のつなぎ部分図2に破線で囲んだ部分が自車両1からみて凹んだ凹部分αになり、パターンP1のいずれかの端から反射点rをたどると、L字状部分L1またはL字状部分L2の折曲点の凸部分図2に1点破線で囲んだ部分βを通って凹部分αに到達することに着目し、つぎに説明するようにしてパターンPを凹部分つなぎ部分αで切断してパターンP11、P12に分離する。すなわち、認識対象の物体が矩形であるという前提のもとでは、レーザレーダ2の反射点群のクラスタC1のパターンP1は、1つの物体例えば車両200またはモータバイク300のパターンであれば凹部分αは存在しないが、接近した複数の物体例えば車両200とモータバイク300を含むパターンであれば各物体のパターン例えばパターンP11、P12の境界に凹部分αが存在し、その前にL字または逆L字の折曲の凸部分βが存在する。そこで、分離処理部6は、パターンP1の一端または他端から反射点rをたどり、その軌跡の向きが所定角度以上変わって前記軌跡が自車両1の反対側に屈曲する部分を凸部分βの候補位置βとして検出し、それからさらに反射点rをたどって軌跡が所定角度以上変化して屈曲する部分を凹部分αの候補位置αとして検出する。図4は接近した車両200とモータバイク300のパターンP1における候補位置α、βを示し、パターンP1の一端側例えば図4の上側の端部と凹部分αの候補位置αとの間にモータバイク300の凸部分βの候補位置βがあり、パターンP1の他端側例えば図4の下側の端部と凹部分αの候補位置αとの間に車両200の凸部分βの候補位置βがある。この場合、検出した車両200の凸部分βの候補位置βまたはモータバイク300の凸部分βの候補位置βから前記軌跡をたどり、所定角度以上変化して折曲する部分が凹部分αの候補位置αとして検出される。さらに、図4に示すように、検出した候補位置βから反射点rをたどって到達する凹部分αの候補位置αまでの直線距離長さをWxとし、設定され判定しきい値の長さをW0とすると、Wx≧W0であることを条件に、検出した候補位置αを凹部αの位置として確定し、パターンP1を凹部分αの位置で切断してパターンP11、P12に分離する。そして、パターンP1が車両200のパターンP11とモータバイク300のパターンP12に分離されることにより、1つのパターンP1に認識対象の複数の物体車両200とモータバイク300の反射点rが含まれていても、パターンP1を各物体のパターンP11、P12に分離し、各物体をそれぞれの矩形R11、R12の属性推定に基づいて個別に認識することができる。なお、1つのパターンP1に認識対象の3個以上の物体の反射点rが含まれている場合にも、同様にして各物体の境界の凹部分αを検出し、パターンP1を各凹部分αで分離することにより、分離された各物体のパターンを得てそれぞれの矩形を求め、各矩形の物体の属性推定に基づいて認識対象の各物体を個別に認識することができる。そして、Wx≧W0であることを条件とするのは、例えばパターンP1が車両200のドアミラー等の膨らんだ部分を含むと、その部分でもパターンP1に同じような凹部や凸部が生じるので、これらの部分では分離しないようにするためである。図5aはクラスタリング処理部5の反射点群のパターンが単独の車両200の前端および右側のエッジの反射点群のパターンP2である場合を示し、このとき、パターンP2が車両200のドアミラー200aの部分で微小ではあるが突出しているとすると、パターンP2のドアミラー200aの部分を拡大した同図bに示すように、パターンP2の反射点rをたどる軌跡がドアミラー200aの突出端部図中の破線γで囲んだ部分で所定角度以上変化して折曲し、この部分を凸部分βとして誤検出する可能性がある。さらに、この誤検出に基づき、反射点rをたどって前記軌跡がつぎに所定角度以上変化して折曲する部分図中の破線δで囲んだ2個所のずれかの部分を凹部分αとして誤検出すると、破線δの部分でパターンP2が誤って分離される。ここで、図5bの破線γの部分と破線δの部分との直線距離ωxは、図4の凸部分βの候補位置βから反射点rをたどる方向に到達する凹部分αの候補位置αまでの直線距離Wxに比して十分小さい。そこで、前記した判定しきい値W0を、W0>ωxに設定し、認識対象の物体にドアミラー200aのような突出した部分がある場合に、図5bの破線δのその部分を凹部分αとして誤検出しないようにする。つぎに、レーザレーダ2の反射点群のパターンが認識対象の1つの物体の反射点のパターンであっても、そのパターンに例えば路側のガードレール等の認識対象外の反射点が含まれるような場合には、パターンの分離が必要になる。図6は自車両1が進む方向にガードレール400に接近して認識対象の車両200が停車している場合を示し、この場合、反射点rのクラスタリング処理によって車両200とガードレール400の反射点rを含む反射点群のパターンP3が得られる。このパターンP3には、車両200の前端と左側のエッジの反射点rに基づくL字状部分L3の折曲の凸部分βと、車両200とガードレール400の境界の凹部分αとが存在する。そして、分離処理部6は、上記した分離の処理により、パターンP3の反射点rを車両200側の端部からたどって凸部分βの候補位置を検出し、さらに、パターンP3の反射点rをたどって凹部分αの候補位置を検出し、この候補位置を凹部分αに確定して凹部分αでパターンP3を切断し、図6に示すように、前記パターンP11と同様の車両200のパターンP31と、ガードレール400のパターンP32とに分離する。なお、図6の凸部分βと凹部分αの直線距離WyもWy>W0である。また、パターンP3の反射点rをガードレール400側の端部からたどると、凸部βを検出したとしても、それに続く凹部分αは検出できないので、このような場合には、パターンP3の反射点rを車両200側の端部までたどった後、パターンP3の反射点rを車両200側の端部から再びたどって凸部βおよびそれに続く凹部分αを検出して凹部分αを確定する。したがって、パターンP3に認識対象の物体例えば車両200と他の物体例えばガードレールの反射点が含まれている場合にも、認識対象の物体のパターンP31を分離し、その物体を矩形R31の属性推定に基づいて認識することができる。以上説明したように、本実施形態によれば、レーザレーダ2が受信した反射点群のパターンP1、P2、P3に複数の物体が含まれている場合や認識対象の物体と他の物体とが含まれている場合にも、パターンP1、P2、P3から認識対象の各物体のL字状部分L1、L2、L3を個別のパターンP11、P12、P31に分離し、車載カメラのような他のセンサをさらに備えて検出することなく、低コストに属性推定を行なって認識対象の各物体を確実に認識することができる。そして、本発明は上記した実施形態に限定されるものではなく、その趣旨を逸脱しない限りにおいて上述したもの以外に種々の変更を行なうことが可能であり、例えば、本発明の車載レーダは、レーザレーダに限るものではなく、ミリ波レーダ、超音波レーダ等であってもよいのは勿論である。また、車載レーダの探査範囲はどのようであってもよく、車載レーダは、自車両1の後方や左右側を探査するものであってもよく、自車両1の全周を探査するものであってもよい。そして、例えば車載レーダにより自車両の後方を探査し、自車両の後方の物体を認識する場合等にも本発明を同様に適用することができる。つぎに、認識対象の物体は、前記した車両、モータバイク、自転車、歩行者等の一部であってもよく、それら以外の物体であってもよい。つぎに、分離処理部6により分離されたパターンに基づく物体属性推定部8の属性推定手法はどのようであってもよく、前記実施形態の推定手法に限るものではない。そして、本発明は、車載レーダを備えた種々の車両の物体認識装置に適用することができる。