画像から動きベクトルを検出する動きベクトル検出部と、前記検出した動きベクトルの回転成分を算出する回転成分算出部と、前記算出した回転成分に基づいて、前記検出した動きベクトルに対して回転補正を行い、当該回転補正した動きベクトルのスケールファクタ付きの相対並進成分を算出する回転補正部と、前記スケールファクタ付きの相対並進成分の逆数を算出するとともに、当該相対並進成分の逆数の分散を算出する分散算出部と、前記算出した分散に基づいて、立体物か否かを判定する判定部と、を備える立体物判定装置。前記判定部は、前記算出した分散が閾値以下の場合には前記立体物と判定し、当該分散が閾値を超える場合には影と判定する請求項1に記載の立体物判定装置。座標を変換する座標変換処理部を更に備え、前記動き検出ベクトル検出部と、前記回転成分抽出部と、前記回転補正部は、それぞれ路面の水平方向に対して所定の角度で動作し、前記座標変換処理部は、前記回転補正部で回転補正がされた動きベクトルに対して、水平方向の仮想カメラ座標系に変換し、前記分散算出部は、前記座標変換された仮想カメラ座標に基づいて、前記並進成分の逆数の分散を算出し、前記判定部は、当該分散算出部で算出した分散に基づいて、前記立体物か否かを判定する請求項1または2に記載の立体物判定装置。自車が直進している場合には、前記回転成分算出部は、前記動きベクトルの回転成分がないものとして取り扱い、前記回転補正部は、前記検出した動きベクトルに対して回転補正を行わず、前記分散算出部は、前記動きベクトル検出部で検出した動きベクトルまたは前記回転補正部で回転補正していない動きベクトルから前記相対並進成分の逆数の分散を算出し、前記判定部は、当該分散算出部で算出した分散に基づいて、前記立体物か否かを判定する請求項1から3のいずれか1項に記載の立体物判定装置。ところで、上述したように、車両の動きが分かれば、静止している道路上の被写体路面被写体の動きは予測可能である。そのため、その予測される被写体の画像とそれ以外とを判別することにより、被写体の画像が路面被写体か立体物かを判別することはできる。しかしながら、道路上に投影された影は、道路と車両の相対位置関係や、照明光源の位置に依存して現れる。したがって、車両の動きを測定しただけでは、影の動きを予測することができないため、道路上に投影された影を立体物と誤判定する可能性がある。例えば、自車の影が画像内に撮像されている場合を考える。自車の動きから次の影画像の動きを予測するが、実際の自車の影画像は画像内ではほとんど動かない。したがって、予測と実際とでは影画像が一致しないため、自車の影を立体物と誤判定してしまうことがある。本実施の形態に係る立体物判定装置は、上述した課題を解決するために、画像から動きベクトルを検出する動きベクトル検出部と、前記検出した動きベクトルの回転成分を算出する回転成分算出部と、前記算出した回転成分に基づいて、前記検出した動きベクトルに対して回転補正を行い、当該回転補正した動きベクトルのスケールファクタ付きの相対並進成分を算出する回転補正部と、前記スケールファクタ付きの相対並進成分の逆数を算出するとともに、当該相対並進成分の逆数の分散を算出する分散算出部と、前記算出した分散に基づいて、立体物か否かを判定する判定部と、を備える。以下、本実施の形態に係る立体物判定装置について、添付図面を参照して説明する。第1の実施の形態図1は、本実施の形態に係る車両用画像処理装置10の一例を示す全体構成図である。車両用画像処理装置10は、カメラ11、立体物判定部12、記憶部13、表示部14およびスピーカ15などを備えて構成されている。カメラ11は、車両に設けられており、その車両の進行方向や周辺を撮像する機能を有している。このカメラ11は、配設された車両の周囲の画像を取り込んで画像信号を生成すると、生成された画像信号を立体物判定部12に送出するようになっている。また、カメラ11は、CCDChargeCoupledDeviceイメージセンサやCMOSComplementaryMetalOxideSemiconductorイメージセンサなどにより構成されている。自車両の前方を監視する場合、カメラ11は、車室内のルームミラー付近あるいは車両前部のナンバープレートやフロントグリルなどの付近に配設される。自車両の後方を監視する場合、カメラ11は、車両後部のナンバープレート付近に配設される。また、車両の側方を監視する場合には、カメラ11はサイドミラー付近に配設される。また、カメラ11には、より広範な車両外の画像が取得可能なように広角レンズや魚眼レンズが取り付けられていてもよい。また、車両用画像処理装置10に設けられるカメラ11の個数は、1つに限定されるものではなく、複数のカメラを車両に配設して広範な車外周囲画像を取り込むようにしてもよい。立体物判定部12は、カメラ11から取得した画像信号に基づき、動きベクトルを検出する。立体物判定部12は、検出した動きベクトルから種々の計算を行い、画像内の対象物が立体物か否かを判定するようになっている。また、立体物判定部12は、画像処理ECUElectronicControlUnitとして、CPU、RAMおよびROMなどの記憶媒体などにより構成されている。画像処理ECUのCPUは、ROMなどの記憶媒体に記憶された画像処理プログラムおよびこのプログラムの実行のために必要なデータをRAMへロードし、このプログラムに従って、カメラ11により取得された画像からリアルタイムに道路上路面上の対象物を立体物か否かすなわち路面を判定する。なお、立体物判定部12を構成する画像処理ECUのRAMは、CPUが実行するプログラムおよびデータを一時的に格納するワークエリアとして使用される。また、立体物判定部12を構成する画像処理ECUのROMなどの記憶媒体は、画像処理プログラムや、これらのプログラムを実行するために必要な各種データを記憶するようになっている。また、これらの記憶媒体は、磁気的もしくは光学的記録媒体または半導体メモリなどのCPUにより読み取り可能な記録媒体を含んだ構成を有し、これら記憶媒体内のプログラムおよびデータの一部または全部は、図示しないネットワーク接続部を介して電子ネットワークを介してダウンロードされるように構成してもよい。この立体物判定部12の機能の詳細については、別途、説明する。記憶部13は、立体物判定部12によってデータの読み書きが可能な不揮発性のメモリであり、立体物判定部12の内部で算出される分散と比較するための所定の閾値をあらかじめ記憶している。この閾値は、画像から検出された動きベクトルに基づいて、画像内の対象物が立体物か否かを判定する値となっている。なお、閾値は、電子ネットワークを介して、または光ディスクなどの可搬型記憶媒体を介して、適宜、更新される形態であってもよい。表示部14は、立体物判定部12の判定結果に従って、立体物と衝突する可能性があることを示す衝突警告情報などの各種情報を表示する。表示部14は、運転者が視認可能な位置に設けられ、車載用の一般的なディスプレイやカーナビゲーションシステム、HUDHeadUpDisplayなどの表示出力装置を用いて構成されている。スピーカ15は、立体物判定部12の判定結果に従って、立体物と衝突する可能性があることを示す衝突警告情報などの各種音声情報を出力する。次に、立体物判定部12の機能の詳細について説明する。図1に示すように、立体物判定部12は、動きベクトル検出部21、回転成分算出部22、回転補正部23、分散算出部24および判定部25などを備えて構成されている。動きベクトル検出部21は、カメラ11によって撮像された画像から動きベクトルを検出するようになっている。なお、動きベクトルとは、カメラ11で撮像された任意の撮像画像を基準のフレームとして、その基準のフレームと前または次に撮像された画像との比較から画面上の移動量を算出したものをいう。回転成分算出部22は、動きベクトル検出部21で検出された動きベクトルから、カメラ11自車両の回転成分を算出するようになっている。回転補正部23は、動きベクトル検出部21で検出された動きベクトルに対して、回転成分算出部22で算出された回転成分に基づいて回転補正を行うようになっている。これにより、回転補正部23は、検出された動きベクトルについてスケールファクタ付きの相対並進成分以下、これをスケールファクタ付き並進成分という。を算出することができる。なお、相対並進成分とは、カメラ11自車両から見た対象物の移動速度を意味する。例えば、対象物が静止していれば自車速度そのものになる。また、対象物が移動していればその移動速度と自車速度の和となる。また、スケールファクタ付き並進成分Tx/z、Ty/z、Tz/zとは、対象物の相対並進成分Tx、Ty、Tzを、その対象物のZ軸の座標値zで除した値である。このため、相対並進成分Tx、Ty、Tzが同一であれば、遠くにあるz座標値が大きいものほどスケールファクタ付き並進成分が小さくなる。分散算出部24は、スケールファクタ付き並進成分逆数算出部31と、並進成分分散算出部32とを有している。スケールファクタ付き並進成分逆数算出部31は、回転補正部23で算出されたスケールファクタ付き並進成分の逆数を算出するようになっている。並進成分分散算出部32は、算出されたスケールファクタ付き並進成分の逆数から、分散と平均を算出するようになっている。判定部25は、分散算出部24で算出された分散に基づいて、画像内の対象物が立体物か否かを判定するようになっている。なお、立体物か否かを判定する判定方法は、算出された分散と記憶部13に格納されている所定の閾値と比較することにより行われる。具体的には、その分散が所定の閾値以下の場合にはその対象物は立体物であると判定され、一方、その閾値を超える場合にはその対象物は立体物ではないすなわち路面上の絵柄や影などと判定されるようになっている。また、この閾値は、固定値に限定されるものではなく、時間や時期、季節などの変動に応じて、変動させるようにしてもよい。次に、立体物判定部12を構成する各部の機能について、カメラ座標系を用いた基本的な原理とともに説明する。図2は、カメラ座標系におけるカメラ投影面41と路面42との関係を示す説明図である。なお、本実施の形態に係る車両用画像処理装置10は、カメラ座標系のみを用い、世界座標系を併用しないため、座標系の相互変換等の処理が不要である。図2に示すように、カメラ座標系X、Y、Zは、カメラ11のカメラ中心を原点とする右手座標系である。カメラ座標系のZ軸は、カメラ11の光軸に一致し、X軸とZ軸は、路面42と平行となるように設定されている。また、Y軸は、路面42と垂直になるように設定されている。カメラ投影面41は、カメラ座標系においてz=fの面である。fは、カメラ11の焦点距離である。カメラ11は、カメラ投影面41に投影される車両周囲を撮像する。ここで、対象物のある点Pのカメラ座標系の三次元座標をPXi、Yi、Ziとして、点Pのカメラ投影面41に投影された点pの座標をpxi、yi、ziとした場合の関係は、次式で表わされる。Xizixif1Yiziyif2Zizi3動きベクトル検出部21は、ブロックマッチング法や勾配法などを用いて、カメラ11により撮像された画像から、画素ごとに動きベクトルu、vを算出する。また、回転成分算出部22は、算出した動きベクトルu、vに基づいて、Rx、Ry、Rzを算出する。以下、具体的に説明する。カメラ投影面41上の動きベクトルu、vは、次式を用いて表わせることが知られている。uxyRx-RyyRz-fx4vRx-xyRy-xRz-fy5ここで、x、yはカメラ投影面41上のxy座標値、zはz座標値、すなわち、カメラ中心から対象物Pまでの距離を表わす。また、Rx、Ry、Rz、Tx、Ty、Tzは運動パラメータであり、Rx、Ry、Rzは車両の回転成分を表わし、Tx、Ty、Tzは自車と点Pとの相対並進成分を表わす。車両の回転成分Rxは、X軸中心の回転成分であり、自車のピッチング成分を表わす。また、Ryは、Y軸中心の回転成分であり、自車のヨーイング成分を表わす。ヨーイングは、主に舵角時自車の曲進時に発生する。Rzは、Z軸中心の回転成分であり自車のローリング成分を表わす。また、式4および式5は、それぞれ次式のように変形できる。u-xyRxRy-yRz-fx6v-RxxyRyxRz-fy7式6および式7において、左辺は、動きベクトルu、vを回転成分で補正したものである。ここで、式6の式7に対する比を求めると、次式8が導かれる。u-xyRxRy-yRzv-RxxyRyxRz8ただし、x0fTxTzy0fTyTz対象が静止物であれば、x0y0は一定の収束点FOEとして求めることができる。したがって、車両の回転成分Rx、Ry、Rzを3つの未知数と考えれば、3つ以上の点画素の動きベクトルu、vを観測することにより、回転成分算出部22は、式8に基づいて、車両の回転成分Rx、Ry、Rzを算出することができる。なお、回転成分Rx、Ry、Rzは、車速データや舵角データなどの車両情報やジャイロセンサなどから求めることもできる。次に、回転補正部23では、カメラ光軸がZ軸と一致し、カメラの中心は路面に平行に移動すると仮定し、並進成分Tx=0、Ty=0とする。そして、式6および式7にこれらを代入して、それぞれ次式のように変形できる。u-xyRxRy-yRzx9v-RxxyRyxRzy10回転補正部23では、この回転補正した動きベクトルu、vを示す式9および10から、スケールファクタ付き並進成分Tz/zを算出する。ここで、図2を参照すると、被写体PSは、P1、P2、P3PNなどから構成される路面42に垂直な被写体として実線で示され、被写体QSは、Q1、Q2、Q3QNなどから構成される路面42上の被写体として破線で示されている。被写体PSは、路面42に投影されると、Q1、Q2、Q3QNなどから構成される路面42上の被写体QSと重なって映し出される。したがって、被写体PSと被写体QSは、カメラ投影面41上では同一となってしまう。そのため、投影された画像データでは、路面42に垂直な被写体PSの投影面であるのか、路面42上の被写体QSの投影面であるのかを区別することができない。そこで、式9および式10で算出されるスケールファクタ付き並進成分Tz/zについて検討する。ここで、並進成分Tzは、被写体PSとのz方向の相対速度を表わしている。被写体PSP1、P2、P3PNが剛体であれば、被写体PSのP1に対する並進成分Tzと、被写体PSのP2に対する並進成分Tzと、被写体PSのP3に対する並進成分Tzと、被写体PSのPNに対する並進成分Tzは、すべて同一の値となる。一方、距離パラメータzに関しても、図2の被写体PSのZ軸の座標値は、すべて同一の値となっている。すなわち、被写体PSのP1に対するZ軸の座標値と、被写体PSのP2に対するZ軸の座標値と、被写体PSのP3に対するZ軸の座標値と、被写体PSのPNに対するZ軸の座標値は、すべて同一の値となる。したがって、被写体PSに対応する画像データで得られた動きベクトルから算出されたスケールファクタ付き並進成分Tz/zは、被写体PSのP1、P2、P3PNにおいて、すべて一致同一の値する。これに対して、図2の破線で示した路面42上の被写体QSQ1、Q2、Q3QNでは、被写体PSと同様に、並進成分Tzについては、すべて同一の値となる。しかしながら、距離パラメータzに関しては、Q1、Q2、Q3QNのすべて点において、異なっている。すなわち、被写体QSのQ1に対するZ軸の座標値と、被写体QSのQ2に対するZ軸の座標値と、被写体QSのQ3に対するZ軸の座標値と、被写体QSのQNに対するZ軸の座標値は、すべて異なる。この関係は、被写体が剛体である場合に成り立つ。したがって、被写体が静止している場合に限らず、被写体が移動している場合であっても成り立つ。このため、被写体QSに対応する画像データで得られた動きベクトルから算出されたスケールファクタ付き並進成分Tz/zは、被写体QSのQ1、Q2、Q3QNにおいて、それぞれ異なる値となっている。また、本質的ではないが、距離パラメータzの相違による差を比較するには、距離パラメータzが分子にあるほうが計算上比較し易いため、分散算出部24のスケールファクタ付き並進成分逆数算出部31において、スケールファクタ付き並進成分の逆数z/Tzを算出する。分散算出部24では、スケールファクタ付き並進成分逆数算出部31において、対象物の複数N個の動きベクトルui、viから、複数N個のスケールファクタ付き並進成分の逆数z/Tziを算出する。また、分散算出部24では、並進成分分散算出部32において、スケールファクタ付き並進成分の逆数z/Tziの平均と分散σ2を求める。ここで分散σ2とは、データのばらつきを表わす値のことであり、個々のデータと平均の差を求め、その差をそれぞれ2乗し、それらを合計したものをデータの個数で割ることにより求められる。具体的には、次式で表わされる。σ2Σi-211あるいは正規化σ212Σi-212ΣzTzi13i1Nなお、iは自然数であり、複数のN個は、例えば、被写体PSに対して、P1、P2、P3、PNなど構成する点の数である。判定部25は、並進成分分散算出部32で算出された分散σ2を閾値判定する。具体的には、判定部25では、分散σ2が閾値以下のときは、スケールファクタ付き並進成分iのばらつきが小さいため、対象物を立体物と判定し、分散σ2が閾値を越えるときは、スケールファクタ付き並進成分iのばらつきが大きいため、対象物を路面上の絵柄または影と判定するようになっている。これにより、車両用画像処理装置10は、立体物判定部12の判定部25で対象物を立体物と判定された場合には、表示部14やスピーカ15を介して、立体物と判定された対象物と衝突する可能性がある旨を、ユーザに報知することができる。なお、本実施の形態では、判定部25は、分散σ2を用いて閾値判定を行うようになっているが、この分散を正規化しこの場合、平方根をとる。、分散σ2から算出される標準偏差σを用いて閾値判定をしてもよい。例えば、分散算出部24の並進成分分散算出部32では、分散σ2の正規化分散標準偏差σを用いて、スケールファクタ付き並進成分の逆数iの平均と標準偏差σを算出する。判定部25は、並進成分分散算出部32で算出された平均と標準偏差σに基づいて、所定の標準偏差の範囲以内に分布するスケールファクタ付き並進成分の逆数iの動きベクトルを立体物と判定し、所定の標準偏差の範囲外に分布するスケールファクタ付き並進成分の逆数iの動きベクトルを立体物でないと判定することができる。このように、判定部25は、標準偏差σの範囲を用いて閾値判定することにより、画像データから得られた動きベクトルの対象が立体物か否かを判定することができる。立体物判定処理次に、本実施の形態に係る車両用画像処理装置10の立体物判定処理の動作について説明する。図3は、第1の実施の形態に係る立体物判定部12が、カメラ11により取得された画像から、リアルタイムに立体物判定処理を行う手順を示したフローチャートである。図3において、STに数字を付した符号は、フローチャートの各ステップを示す。まず、ステップST001において、動きベクトル検出部21は、カメラ11から撮像画像の画像データを取得する。次に、ステップST003において、動きベクトル検出部21は、取得した画像データに基づいて、カメラ11により撮像された複数の画像間の動きベクトルu、vを画素ごとに算出する。なお、ブロックマッチング法や勾配法といった公知の技術を適用して、動きベクトルu、vを算出してもよい。次に、ステップST005において、回転成分算出部22は、式8を解くことにより、回転成分Rx、Ry、Rzを算出する。次に、ステップST007において、回転補正部23は、式9および式10に示すように、動きベクトルに回転成分補正を加える。これにより、回転補正部23は、対象物のスケールファクタ付き並進成分Tz/zを算出する。次に、ステップST009において、分散算出部24は、スケールファクタ付き並進成分逆数算出部31において、スケールファクタ付き並進成分の逆数を算出する。次に、ステップST011において、分散算出部24は、並進成分分散算出部32において、スケールファクタ付き並進成分の逆数z/Tzの平均と分散σ2を算出する。次に、ステップST013において、判定部25は、算出された分散σ2に基づいて、閾値判定を行う。判定部25は、分散σ2が閾値以下の場合はステップST015のYes、対象物を立体物と判定して、ステップST017に進む。一方、ステップST015において、分散σ2が閾値を越える場合にはステップST015のNo、判定部25は、その対象物を立体物ではないすなわち影であると判定し、ステップST001に戻る。次に、ステップST017において、判定部25は、表示部14やスピーカ15を介して、車両用画像処理装置10の進行方向に立体物が存在する旨を報知する。以上の手順により、立体物判定部12は、カメラ11により取得された画像から、被写体の対象物が立体物か否かを判断し、立体物と判断した場合には、その立体物に衝突する可能性がある旨を、表示部14およびスピーカ15を介してユーザに報知する。以上説明したように、本実施の形態に係る車両用画像処理装置10は、立体物判定部12において、対象物のスケールファクタ付き並進成分の逆数z/Tzを算出するとともに、その分散で立体物か否かすなわち路面を判定する。これにより、本実施の形態に係る車両用画像処理装置10は、分散という統計量を用いて立体物か否かすなわち路面を判定することができるので、立体物を高精度に検出することができる。すなわち、車両用画像処理装置10は、道路上に投影された影であっても、その影を立体物と誤判定することを回避することができる。次に、第2の実施の形態について説明する。第2の実施の形態図4は、第2の実施の形態に係る車両用画像処理装置16の一例を示す全体構成図である。図4に示すように、第2の実施の形態に係る車両用画像処理装置16は、第1の実施の形態の車両用画像処理装置10と比較して、座標変換処理部26を更に備えている点で、相違する。それ以外は、車両用画像処理装置10の構成と同一であるため、同一の符号を付し、説明を適宜省略する。車両用画像処理装置16は、座標変換処理部26を備えることにより、車両に配設されたカメラ11を、路面に対して平行な方向Z軸方向から路面Y軸方向に傾けて、所定の角度例えば、角度θ0を設けて配設することができるようになっている。以下に図面を用いて説明する。図5は、路面42に対して角度θ0でカメラ11を車両に配設した場合の説明図である。図5に示すように、カメラ11は、路面42に向けて下向きZ軸方向からY軸方向に向きに角度θ0で配設されている。この場合、図4に示した、動きベクトル検出部21、回転成分算出部22および回転補正部23は、それぞれ水平方向路面42に対して平行な方向に対して角度θ0下向きに回転した座標系X’、Y’、Z’で動作している。したがって、座標変換処理部26は、座標系X’、Y’、Z’で定義されたスケールファクタ付き並進成分Tzzを、仮想座標系X、Y、Zで定義されるスケールファクタ付き並進成分Tzzに変換して出力する。ここで、カメラ座標系X’、Y’、Z’から仮想座標系X、Y、Zへの変換は、次式で表わされる。なお、tanθ0y0f、cosθ0f√f2y02、sinθ0y0√f2y02とする。XX14YiYicosθ0Zisinθ015Zi-Yisinθ0Zicosθ0’16TziTzicosθ0Tyisinθ0170Tzisinθ0-Tyicosθ018式14から式18により、次式が導かれる。TziTzi19したがって、式19により、次式が導かれる。iTz-Yisinθ0Zicosθ0ifcosθ0iff2y0220このため、座標変換処理部26では、スケールファクタ付き並進成分のiを求め、画像位置に応じて式20で変換すれば、仮想座標系のスケールファクタ付き並進成分iを算出することができる。これにより、分散算出部24は、仮座標系X、Y、Zに変換されたスケールファクタ付き並進成分iに基づいて、分散σ2を算出することができる。したがって、第1の実施の形態と同様に、立体物判定処理を行うことができる。図6は、第2の実施の形態に係る立体物判定部17が、カメラ11により取得された画像から、リアルタイムに立体物判定処理を行なう手順を示したフローチャートである。図6に示すフローチャートが図3に示すフローチャートと異なる点は、ステップST101が、ステップST007とステップST009の間に挿入されている点である。図3と同一の処理を行うステップには、同一のステップ番号を付し、同一の処理を行うものとする。第2の実施の形態では、図6のステップST001からステップST007までは、立体物判定部17図4は、カメラ11を路面42に対して下向き角度θ0の状態で計算する。そして、ステップST101において、座標変換処理部26は、スケールファクタ付き並進成分のiから、画像位置に応じて式20を変換し、スケールファクタ付き並進成分のiを算出する。ステップST009以降の処理は、図3の処理と同様である。このように、本実施の形態に係る車両用画像処理装置16は、路面42に対して傾きを与えた状態でカメラ11を配設した場合であっても、適用することができる。なお、上述した第1および第2の実施の形態では、回転成分算出部22の機能を備えることにより、曲がった道路を車両が走行していても、回転成分を算出して補正をすることができた。ここで、車両が直進している場合には回転成分が発生しない、として扱うこともできる。例えば、車両が直進している場合には、回転成分算出部22では、動きベクトルの回転成分がないものとして取り扱うとともに、回転補正部23では、動きベクトル検出部21で検出した動きベクトルに対して回転補正を行わずに、スケールファクタ付き並進成分を算出する。分散算出部24は、動きベクトル検出部21で検出した動きベクトルまたは回転補正部23で回転補正していない動きベクトルに基づくスケールファクタ付き並進成分の逆数z/Tzを算出するとともに、その平均と分散を算出する。これにより、判定部25は、走行する車両の直進成分のみによる分散と平均に基づいて、進行方向における対象物が立体物か否かを判定することもできる。なお、上述した実施の形態に係る車両用画像処理装置10、16は、立体物判定部12、17により対象物が立体物か否かを判定する立体物判定装置を実現することができるので、カメラ11と一体である必要はない。例えば、立体物判定部12から構成される立体物判定装置と、別体にて構成されるカメラとを適用して、そのカメラから得られる画像を離れた場所で立体物判定装置が受信することにより、カメラから離れた遠隔地でも立体物判定を行うことができる。なお、本発明のいくつかの実施の形態を説明したが、これらの実施の形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施の形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施の形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。また、本発明の実施の形態では、フローチャートの各ステップは、記載された順序に沿って時系列的に行われる処理の例を示したが、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別実行される処理をも含むものである。