"輝度の範囲と道路表面からの高さの範囲と特定物とを対応付けて保持するデータ保持部と、検出領域内に存在する対象部位の輝度を取得する輝度取得部と、前記対象部位の高さを取得する位置情報取得部と、前記データ保持部に保持された対応付けに基づいて、前記対象部位の輝度と高さとから、前記対象部位に対応する特定物を仮決定する特定物仮決定部と、を備えることを特徴とする環境認識装置。前記位置情報取得部は、前記検出領域内の対象部位の、自車両に対する相対距離に相当する情報を、該検出領域を撮像した画像に対応付けた距離画像を取得し、該相対距離と、該対象部位と同相対距離にある道路表面上の点と該対象部位との該距離画像上の検出距離とに基づいて高さを導出することを特徴とする請求項1に記載の環境認識装置。水平距離の差分および高さの差分が所定範囲内にある、同一の特定物に対応すると仮決定された対象部位をグループ化して対象物とするグループ化部と、前記対象物を前記特定物として決定する特定物決定部と、をさらに備えることを特徴とする請求項1または2に記載の環境認識装置。前記グループ化部は、相対距離の差分が所定範囲内にある、同一の特定物に対応すると仮決定された対象部位をグループ化することを特徴とする請求項3に記載の環境認識装置。前記データ保持部は、前記特定物に、さらに大きさの範囲を対応付けて保持し、前記特定物決定部は、前記データ保持部に保持された対応付けに基づいて、前記対象物の大きさから、該対象物を前記特定物として決定することを特徴とする請求項3または4に記載の環境認識装置。前記特定物仮決定部は、複数の対象部位それぞれに関して、複数の特定物から順次選択された1の特定物が対応するか否か判定し、前記対象部位に対応する特定物を仮決定することを特徴とする請求項3から5のいずれかに記載の環境認識装置。検出領域内に存在する対象部位の輝度を取得し、前記対象部位の高さを取得し、データ保持部に保持された、輝度の範囲と道路表面からの高さの範囲と特定物との対応付けに基づいて、前記対象部位の輝度と高さとから、前記対象部位に対応する特定物を仮決定することを特徴とする環境認識方法。しかし、従来の手法では、撮像された画像全体を対象に各画素の輝度情報を抽出し、その都度、近接する画素とのグルーピングを図るといった処理が為されているので、画像全体の処理が完了するのに多大な処理時間を費やしていた。また、当該制御に不要な画素まで無駄にグルーピングしてしまい、対象物の特定効率や特定精度が劣化することがあった。本発明は、このような課題に鑑み、対象物の特定効率および特定精度を向上し、処理時間の短縮化を図ることが可能な、環境認識装置および環境認識方法を提供することを目的としている。上記課題を解決するために、本発明の環境認識装置は、輝度の範囲と道路表面からの高さの範囲と特定物とを対応付けて保持するデータ保持部と、検出領域内に存在する対象部位の輝度を取得する輝度取得部と、対象部位の高さを取得する位置情報取得部と、データ保持部に保持された対応付けに基づいて、対象部位の輝度と高さとから、対象部位に対応する特定物を仮決定する特定物仮決定部と、を備えることを特徴とする。位置情報取得部は、検出領域内の対象部位の、自車両に対する相対距離を、検出領域を撮像した画像に対応付けた距離画像を取得し、相対距離と、対象部位と同相対距離にある道路表面上の点と対象部位との距離画像上の検出距離とに基づいて高さを導出してもよい。水平距離の差分および高さの差分が所定範囲内にある、同一の特定物に対応すると仮決定された対象部位をグループ化して対象物とするグループ化部と、対象物を特定物として決定する特定物決定部と、をさらに備えてもよい。グループ化部は、相対距離の差分が所定範囲内にある、同一の特定物に対応すると仮決定された対象部位をグループ化してもよい。データ保持部は、特定物に、さらに大きさの範囲を対応付けて保持し、特定物決定部は、データ保持部に保持された対応付けに基づいて、対象物の大きさから、対象物を特定物として決定してもよい。特定物仮決定部は、複数の対象部位それぞれに関して、複数の特定物から順次選択された1の特定物が対応するか否か判定し、対象部位に対応する特定物を仮決定してもよい。上記課題を解決するために、本発明の環境認識方法は、検出領域内に存在する対象部位の輝度を取得し、対象部位の高さを取得し、データ保持部に保持された、輝度の範囲と道路表面からの高さの範囲と特定物との対応付けに基づいて、対象部位の輝度と高さとから、対象部位に対応する特定物を仮決定することを特徴とする。本発明によれば、対象物を、輝度と高さといった複数のパラメータを通じて特定しているので、対象物の特定効率および特定精度を向上し、処理時間の短縮化を図ることが可能となる。以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。かかる実施形態に示す寸法、材料、その他具体的な数値などは、発明の理解を容易とするための例示にすぎず、特に断る場合を除き、本発明を限定するものではない。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能、構成を有する要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略し、また本発明に直接関係のない要素は図示を省略する。環境認識システム100図1は、環境認識システム100の接続関係を示したブロック図である。環境認識システム100は、車両1内に設けられた、複数本実施形態では2つの撮像装置110と、画像処理装置120と、環境認識装置130と、車両制御装置140とを含んで構成される。撮像装置110は、CCDChargeCoupledDeviceやCMOSComplementaryMetalOxideSemiconductor等の撮像素子を含んで構成され、カラー画像、即ち、画素単位で3つの色相赤、緑、青の輝度を取得することができる。ここでは、撮像装置110で撮像されたカラーの画像を輝度画像と呼び、後述する距離画像と区別する。また、撮像装置110は、車両1の進行方向側において2つの撮像装置110それぞれの光軸が略平行になるように、略水平方向に離隔して配置される。撮像装置110は、車両1の前方の検出領域に存在する対象物を撮像した画像データを、例えば1/60秒毎60fpsに連続して生成する。ここで、対象物は、車両、信号機、道路、ガードレールといった独立して存在する立体物のみならず、テールランプやウィンカー、信号機の各点灯部分等、立体物の部分として特定できる物も含む。以下の実施形態における各機能部は、このような画像データの更新を契機として各処理を遂行する。画像処理装置120は、2つの撮像装置110それぞれから画像データを取得し、2つの画像データに基づいて、画像中の任意のブロック所定数の画素を集めたものの視差、および、任意のブロックの画面中の位置を示す画面位置を含む視差情報を導出する。画像処理装置120は、一方の画像データから任意に抽出したブロック例えば水平4画素×垂直4画素の配列に対応するブロックを他方の画像データから検索する、所謂パターンマッチングを用いて視差を導き出す。ここで、水平は、撮像した画像の画面横方向を示し、実空間上の水平に相当する。また、垂直は、撮像した画像の画面縦方向を示し、実空間上の鉛直方向に相当する。このパターンマッチングとしては、2つの画像データ間において、任意の画像位置を示すブロック単位で輝度値Y色差信号を比較することが考えられる。例えば、輝度値の差分をとるSADSumofAbsoluteDifference、差分を2乗して用いるSSDSumofSquaredintensityDifferenceや、各画素の輝度値から平均値を引いた分散値の類似度をとるNCCNormalizedCrossCorrelation等の手法がある。画像処理装置120は、このようなブロック単位の視差導出処理を検出領域例えば600画素×200画素に映し出されている全てのブロックについて行う。ここでは、ブロックを4画素×4画素としているが、ブロック内の画素数は任意に設定することができる。ただし、画像処理装置120では、検出分解能単位であるブロック毎に視差を導出することはできるが、そのブロックがどのような対象物の一部であるかを認識できない。したがって、視差情報は、対象物単位ではなく、検出領域における検出分解能単位例えばブロック単位で独立して導出されることとなる。ここでは、このようにして導出された視差情報後述する相対距離に相当を画像データに対応付けた画像を距離画像という。図2は、輝度画像124と距離画像126を説明するための説明図である。例えば、2つの撮像装置110を通じ、検出領域122について図2aのような輝度画像画像データ124が生成されたとする。ただし、ここでは、理解を容易にするため、2つの輝度画像124の一方のみを模式的に示している。画像処理装置120は、このような輝度画像124からブロック毎の視差を求め、図2bのような距離画像126を形成する。距離画像126における各ブロックには、そのブロックの視差が関連付けられている。ここでは、説明の便宜上、視差が導出されたブロックを黒のドットで表している。視差は、画像のエッジ部分隣り合う画素間で明暗の差分が大きい部分で特定され易いので、距離画像126において黒のドットが付されている、視差が導出されたブロックは、輝度画像124においてもエッジとなっていることが多い。したがって、図2aに示す輝度画像124と図2bに示す距離画像126とは各対象物の輪郭について似たものとなる。環境認識装置130は、画像処理装置120から輝度画像124と距離画像126とを取得し、輝度画像124に基づく輝度と、距離画像126に基づく道路表面からの高さ以下、単に高さという。を用いて検出領域における対象物がいずれの特定物に対応するかを特定する。このとき、環境認識装置130は、距離画像126における、検出領域122内のブロック毎の視差情報を、所謂ステレオ法を用いて、相対距離を含む三次元の位置情報に変換し、高さを導出している。ここで、ステレオ法は、三角測量法を用いることで、対象物の視差からその対象物の撮像装置110に対する相対距離を導出する方法である。かかる環境認識装置130に関しては、後ほど詳述する。車両制御装置140は、環境認識装置130で特定された対象物との衝突を回避したり、先行車両との車間距離を安全な距離に保つ制御を実行する。具体的に、車両制御装置140は、操舵の角度を検出する舵角センサ142や車両1の速度を検出する車速センサ144等を通じて現在の車両1の走行状態を取得し、アクチュエータ146を制御して先行車両との車間距離を安全な距離に保つ。ここで、アクチュエータ146は、ブレーキ、スロットルバルブ、舵角等を制御するために用いられる車両制御用のアクチュエータである。また、車両制御装置140は、対象物との衝突が想定される場合、運転者の前方に設置されたディスプレイ148にその旨警告表示報知を行うと共に、アクチュエータ146を制御して車両1を自動的に制動する。かかる車両制御装置140は、環境認識装置130と一体的に形成することもできる。環境認識装置130図3は、環境認識装置130の概略的な機能を示した機能ブロック図である。図3に示すように、環境認識装置130は、I/F部150と、データ保持部152と、中央制御部154とを含んで構成される。I/F部150は、画像処理装置120や車両制御装置140との双方向の情報交換を行うためのインターフェースである。データ保持部152は、RAM、フラッシュメモリ、HDD等で構成され、特定物テーブル対応付けや、以下に示す各機能部の処理に必要な様々な情報を保持し、また、画像処理装置120から受信した輝度画像124、距離画像126を一時的に保持する。ここで、特定物テーブルは、以下のように利用される。図4は、特定物テーブル200を説明するための説明図である。特定物テーブル200では、複数の特定物に対して、輝度の範囲を示す輝度範囲202と、道路表面からの高さの範囲を示す高さ範囲204と、特定物の大きさの範囲を示す幅範囲206とが対応付けられている。ここで、特定物としては、信号機赤、信号機黄、信号機青、テールランプ赤、ウィンカー橙、道路標識赤、道路標識青、道路標識緑等、道路を走行する上で視認を要する様々な物が想定されている。特定物は図4に記載された物に限定されないのは言うまでもない。また、特定物テーブル200では、特定物の特定に優先順位が定められており、当該環境認識処理はその優先順に従って、特定物テーブル200における複数の特定物から順次選択された1の特定物毎に行われる。特定物のうち、例えば、特定物信号機赤には、輝度赤200以上、輝度緑50以下、輝度青50以下、高さ範囲4.5~7.0m、幅範囲0.1~0.3mが対応付けられている。本実施形態では、特定物テーブル200に基づいて、輝度画像124内の任意の対象部位のうち、任意の特定物に関する輝度範囲202および高さ範囲204の条件を満たした対象部位が特定物の候補となる。例えば、対象部位の輝度が特定物信号機赤の輝度範囲202に含まれる場合、その対象部位の高さを導出し、その高さ範囲204が特定物信号機赤の輝度範囲4.5~7mに含まれていれば、その対象部位を特定物信号機赤の候補とする。そして、対象部位をグループ化した対象物が、特定物らしい態様で抽出されれば、例えば、グループ化した対象物の大きさが信号機赤の幅範囲0.1~0.3mに含まれれば特定物と判定される。特定物と判定された対象部位は、特定物固有の識別番号によってラベリングされている。ここで、対象部位は、画素や画素を集めたブロックを想定しているが、本実施形態では、説明の便宜上、画素を用いることとする。中央制御部154は、中央処理装置CPU、プログラム等が格納されたROM、ワークエリアとしてのRAM等を含む半導体集積回路で構成され、システムバス156を通じて、I/F部150やデータ保持部152を制御する。また、本実施形態において、中央制御部154は、輝度取得部160、位置情報取得部162、特定物仮決定部164、グループ化部166、特定物決定部168、パターンマッチング部170としても機能する。輝度取得部160は、後述する特定物仮決定部164の制御指令に従って、受信した輝度画像124から、対象部位画素単位で輝度画素単位で3つの色相赤、緑、青の輝度を取得する。このとき、検出領域が例えば雨天や曇天であった場合、輝度取得部160は、本来の輝度を取得できるようにホワイトバランスを調整してから取得してもよい。位置情報取得部162は、後述する特定物仮決定部164の制御指令に従い、距離画像126における検出領域122内のブロック毎の視差情報を、ステレオ法を用いて、水平距離x、高さyおよび相対距離zを含む三次元の位置情報に変換する。ここで、視差情報が、距離画像126における各対象部位の視差を示すのに対し、三次元の位置情報は、実空間における各対象部位の相対距離の情報を示す。したがって、相対距離や高さといった文言を用いる場合、実空間上の距離を指し、検出距離といった文言を用いる場合、距離画像126上の距離を指す。また、視差情報が画素単位ではなくブロック単位、即ち複数の画素単位で導出されている場合、その視差情報はブロックに属する全ての画素の視差情報とみなして、画素単位の計算を実行することができる。図5は、位置情報取得部162による三次元の位置情報への変換を説明するための説明図である。位置情報取得部162は、まず、距離画像126を図5の如く画素単位の座標系として認識する。ここでは、図5中、左下隅を原点0,0とし、横方向をi座標軸、縦方向をj座標軸とする。したがって、視差dpを有する画素は、画素位置i、jと視差dpによってi,j,dpのように表すことができる。本実施形態における実空間上の三次元座標系を、車両1を中心とした相対座標系で考える。ここでは、車両1の進行方向右側方をX軸の正方向、車両1の上方をY軸の正方向、車両1の進行方向前方をZ軸の正方向、2つの撮像装置110の中央を通る鉛直線と道路表面との交点を原点0,0,0とする。このとき、道路を平面と仮定すると、道路表面がX-Z平面y=0と一致することとなる。位置情報取得部162は、以下の数式1~数式3によって距離画像126上のブロックi,j,dpを、実空間上の三次元の点x,y,zに座標変換する。x=CD/2zPWi-IV...数式1y=CHzPWj-JV...数式2z=KS/dp...数式3ここで、CDは撮像装置110同士の間隔基線長であり、PWは1画素当たりの視野角であり、CHは撮像装置110の道路表面からの配置高さであり、IV、JVは車両1の真正面における無限遠点の画像上の座標画素であり、KSは距離係数KS=CD/PWである。したがって、位置情報取得部162は、対象部位の相対距離と、対象部位と同相対距離にある道路表面上の点と対象部位との距離画像126上の検出距離とに基づいて、道路表面からの高さを導出していることとなる。特定物仮決定部164は、データ保持部152に保持された特定物テーブル200に基づいて、対象物の輝度と高さとから、対象物に対応する特定物を仮決定する。具体的に、特定物仮決定部164は、まず、輝度画像124における任意の対象部位の輝度を、輝度取得部160に取得させる。続いて、特定物仮決定部164は、特定物テーブル200に登録されている特定物から任意の特定物を順次選択し、取得した1の対象部位の輝度が、順次選択した特定物の輝度範囲202に含まれるか否か判定する。そして、対象となる輝度範囲202に含まれれば、その対象部位に当該特定物を示す識別番号を付して、特定物マップを作成する。特定物仮決定部164は、このような対象部位それぞれの輝度と特定物テーブル200に登録されている複数の特定物の輝度範囲202との一連の比較を、複数の対象部位毎に順次実行する。ここで、特定物の選択順は、上述したように特定物テーブル200に示された優先順位に従っている。即ち、図4の特定物テーブル200の例では、信号機赤、信号機黄、信号機青、テールランプ赤、ウィンカー橙、道路標識赤、道路標識青、道路標識緑の順に比較処理が実行される。また、上記優先順位に従って比較した結果、対象部位の輝度が優先順位の高い特定物の輝度範囲202に含まれていると判定された場合、それより優先順位が低い特定物に関する比較処理は最早行われない。したがって、1の対象部位に関して多くとも1の特定物を示す識別番号しか付されることはない。これは、複数の特定物が空間上で重なり合うことはないので、特定物仮決定部164によって一旦任意の特定物と判定された対象物は、最早、他の特定物であるか否かを判定する必要がないという理由に基づく。このように対象部位を排他的に取り扱うことによって、既に特定物が仮決定された対象部位の重複した特定処理を回避することができ、処理負荷を軽減することが可能となる。図6は、特定物マップ210を説明するための説明図である。特定物マップ210は、輝度画像124に特定物の識別番号を重ねたものであり、特定物と仮決定された対象部位に相当する位置に、その特定物の識別番号が対応付けられる。例えば、特定物マップ210中の部分マップ210aでは、先行車両のテールランプに相当する複数の対象部位212の輝度が特定物信号機赤の輝度範囲202に含まれているので、特定物信号機赤の識別番号1が対応付けられる。また、特定物マップ210中の部分マップ210bでは、信号機の右側点灯部分に相当する複数の対象部位214の輝度が特定物信号機赤の輝度範囲202に含まれているので、特定物信号機赤の識別番号1が対応付けられる。さらに、特定物マップ210中の部分マップ210cでは、先行車両の背面ランプ部に相当する複数の対象部位216の輝度が、特定物信号機赤、信号機黄、信号機青といった順に輝度範囲202と比較され、最終的に、特定物テールランプ赤の識別番号4およびウィンカー橙の識別番号5が対応付けられる。図6では、輝度画像124の複数の対象部位に識別番号が付された図を提示しているが、かかる表現は理解を容易にするための概念的なものであり、実際には対象部位にデータとして識別番号が登録されている。続いて、特定物仮決定部164は、位置情報取得部162を通じ、特定物マップ210において識別番号が付された対象部位の道路表面からの高さを取得する。そして、特定物仮決定部164は、その高さが、特定物テーブル200において識別番号により特定される特定物の高さ範囲204に含まれているか否か判定する。例えば、図6に示した特定物マップ210において、複数の部分マップに識別番号1が付されているとする。このうち、部分マップ210bにある対象部位214は、位置情報取得部162で導出された実空間上の高さが6mであるので、特定物信号機赤の高さ範囲4.5~7mに含まれると判定される。また、部分マップ210aにある対象部位212は、高さが1mであるので、特定物信号機赤の高さ範囲4.5~7mに含まれないと判定される。ここで、特定物の高さ範囲204に含まれていないと判定された対象部位は、最早、特定物信号機赤の候補からは除外される。一方、特定物の高さ範囲204に含まれていると判定された対象部位に関しては、一旦、その特定物信号機赤であると仮決定される。グループ化部166は、仮決定された任意の対象部位を基点として、その対象部位と、水平距離xの差分および高さyの差分が所定範囲内にある、同一の特定物に対応すると仮決定された同一の識別番号が付された対象部位をグループ化し、対象物とする。ここで、所定範囲は実空間上の距離で表され、任意の値に設定することができる。また、グループ化部166は、グループ化により新たに追加された対象部位に関しても、その対象部位を基点として、水平距離xの差分および高さyの差分が所定範囲内にある、特定物が等しい対象部位をグループ化する。結果的に、同一の特定物として仮決定された対象部位同士の距離が所定範囲内であれば、それら全てがグループ化されることとなる。ここで、グループ化部166は、実空間上の水平距離や高さを用いて判定しているが、輝度画像124上や距離画像126上の検出距離で判定する場合に、グループ化のための所定範囲の閾値は、対象部位の相対距離に応じて変更される。図2等に示したように、輝度画像124や距離画像126では、遠近の物体が平面上に表されているため、本体遠方に位置する物体は小さく短く表され、近傍に位置する物体は大きく長く表される。したがって、輝度画像124や距離画像126における所定範囲の閾値は、例えば、遠方に位置する対象部位については短く、近傍に位置する対象部位については長く設定されることとなる。こうして、遠方と近傍とで検出距離が異なる場合であっても安定したグループ化が望める。また、グループ化部166は、上述した水平距離xの差分や高さyの差分に加えて、相対距離zの差分が所定範囲内にある、同一の特定物に対応すると仮決定された対象部位をグループ化してもよい。実空間では、水平距離xや高さyが近似していたとしても、相対距離zが離れている場合、別体の対象物であることが想定される。したがって、水平距離x、高さyおよび相対距離zのいずれかが離れている場合、その対象部位のグループは独立した対象物とみなすこととする。こうして、高精度なグループ化を図ることができる。また、ここでは、水平距離xの差分、高さyの差分および相対距離zの差分をそれぞれ独立して判定し、全てが所定範囲に含まれる場合のみ同一のグループとしているが、他の計算によることもできる。例えば、水平距離xの差分、高さyの差分および相対距離zの差分の二乗平均√水平距離xの差分2高さyの差分2相対距離zの差分2が所定範囲に含まれる場合に同一のグループとしてもよい。かかる計算により、対象部位同士の実空間上の正確な距離を導出することができるので、グループ化精度を高めることができる。特定物決定部168は、グループ化部166がグループ化した対象物が所定の条件を満たしていれば、その対象物を特定物として決定する。例えば、図4に示したように、特定物テーブル200に幅範囲206が対応付けられている場合、特定物決定部168は、特定物テーブル200に基づき、対象物の大きさが、対象物について仮決定された特定物の幅範囲206に含まれていれば、その対象物を対象となる特定物として決定することとする。ここでは、対象物が、特定物とみなすのに妥当な大きさであることを確認している。したがって、幅範囲206に含まれない場合、当該環境認識処理に不要な情報として除外することができる。こうして、環境認識装置130では、輝度画像124から、1または複数の対象物を、特定物として抽出することができ、その情報を様々な制御に用いることが可能となる。例えば、特定物信号機赤を抽出することで、その対象物が、移動を伴わない固定された物であることが把握されると共に、その対象物が自車線に関する信号機であれば、自車両1は、停止または減速すべきであることを把握することができる。また、特定物テールランプ赤を抽出することで、そこに自車両1と共に走行している先行車両があり、かつ、その先行車両の背面が、特定物テールランプ赤の相対距離にあることを把握することができる。パターンマッチング部170は、特定物決定部168が決定した特定物が例えば標識であり、その中には制限速度が表記されていることが想定される場合、さらに、表記されている数値についてパターンマッチングを実行し、その数値を特定する。こうして、環境認識装置130は、自車線の制限速度等を認識することができる。本実施形態においては、まず、特定物決定部168によって複数に制限された特定物を抽出し、その抽出された特定物とのパターンマッチングのみ行えばよい。したがって、従来のように、輝度画像124全面に対してパターンマッチングを行うのに比べ処理負荷が格段に少なくなる。環境認識方法以下、環境認識装置130の具体的な処理を図7~図11のフローチャートに基づいて説明する。図7は、画像処理装置120から距離画像視差情報126が送信された場合の割込処理に関する全体的な流れを示し、図8~図11は、その中の個別のサブルーチンを示している。また、ここでは、対象部位として画素を挙げており、輝度画像124や距離画像126の左下隅を原点とし、画像水平方向に1~600画素、垂直方向に1~200画素の範囲で当該環境認識方法による処理を遂行する。また、ここでは、対象となる特定物の数を8つと仮定する。図7に示すように、距離画像126の受信を契機に当該環境認識方法による割込が発生すると、画像処理装置120から取得した輝度画像124が参照されて特定物マップ210が生成されるS300。そして、画像処理装置120から取得した距離画像126に基づく対象部位の高さyを通じて、特定物マップ210内の対象部位が特定物に仮決定されるS302。続いて、仮決定された特定物がグループ化されS304、グループ化された対象物が特定物として決定されるS308。決定された特定物からさらに情報を得る必要があれば、パターンマッチング部170によって、特定物のパターンマッチングが実行されるS308。以下、上記の処理を具体的に説明する。特定物マップ生成処理S300図8を参照すると、特定物仮決定部164は、対象部位画素を特定するための垂直変数jを初期化0を代入するS350。続いて、特定物仮決定部164は、垂直変数jに1を加算インクリメントすると共に水平変数iを初期化0を代入するS352。次に、特定物仮決定部164は、水平変数iに1を加算し、特定物変数mを初期化0を代入するS354。ここで、水平変数iや垂直変数jを設けているのは、600×200の画素全てに対して当該特定物マップ生成処理を実行するためであり、特定物変数mを設けているのは、画素毎に8つの特定物を順次比較するためである。特定物仮決定部164は、輝度画像124から対象部位としての画素i,jの輝度を輝度取得部160に取得させS356、特定物変数mに1を加算しS358、特定物mの輝度範囲202を取得しS360、画素i,jの輝度が特定物mの輝度範囲202に含まれるか否か判定するS362。画素i,jの輝度が特定物mの輝度範囲202に含まれていればS362におけるYES、特定物仮決定部164は、その画素に特定物mを示す識別番号pを対応付けて、画素i,j,pとするS364。こうして、輝度画像124中の各画素に識別番号が付された特定物マップ210が生成される。また、画素i,jの輝度が特定物mの輝度範囲202に含まれていなければS362におけるNO、特定物変数mが特定物の最大数である8を超えたか否か判定するS366。ここで、特定物変数mが最大値を超えていなければS366におけるNO、ステップS358の特定物変数mのインクリメント処理からを繰り返す。また、特定物変数mが最大値を超えていればS366におけるYES、当該画素i,jに対応する特定物は存在しないとして、次のステップS368に処理が移される。続いて、特定物仮決定部164は、水平変数iが水平画素の最大値である600を超えたか否か判定しS368、水平変数iが最大値を超えていなければS368におけるNO、ステップS354の水平変数iのインクリメント処理からを繰り返す。また、水平変数iが最大値を超えていればS368におけるYES、特定物仮決定部164は、垂直変数jが垂直画素の最大値である200を超えたか否か判定するS370。そして、垂直変数jが最大値を超えていなければS370におけるNO、ステップS352の垂直変数jのインクリメント処理からを繰り返す。また、垂直変数jが最大値を超えていればS370におけるYES、当該特定物マップ生成処理を終了する。特定物仮決定処理S302図9を参照すると、特定物仮決定部164は、対象部位画素を特定するための垂直変数jを初期化0を代入するS400。続いて、特定物仮決定部164は、垂直変数jに1を加算すると共に水平変数iを初期化0を代入するS402。次に、特定物仮決定部164は、水平変数iに1を加算するS404。特定物仮決定部164は、対象部位としての画素i,jを抽出しS406、その画素i,jに特定物の識別番号pが対応づけられているか否か判定するS408。ここで、識別番号が対応付けられていればS408におけるYES、特定物仮決定部164は、輝度画像124の画素i,j,pに相当する距離画像126の視差情報を位置情報取得部162に取得させるS410。そして、特定物仮決定部164は、視差情報dpを含む画素i,j,p,dpを実空間上の点x,y,zに座標変換して、画素i,j,p,dp,x,y,zとするS412。このとき、視差情報dpがブロック単位で割り当てられていた場合、そのブロック内全ての画素に同一の視差情報dpを設定することで画素単位に変更する。そして、実空間上の点の高さyが、その識別番号pで示される特定物の高さ範囲204に含まれるか否か判定するS414。その高さyが識別番号pで示される特定物の高さ範囲204に含まれていなければS414におけるNO、特定物仮決定部164は、画素i,j,p,dp,x,y,zに関連付けられている識別番号pをリセットし0を代入、画素i,j,0,dp,x,y,zとするS416。高さyが識別番号pで示される特定物の高さ範囲204に含まれていればS414におけるYES、識別番号は維持される。こうして、画素i,j,p,dp,x,y,zが特定物として仮決定されることとなる。また、識別番号が対応付けられていないと判定された場合S408におけるNO、次のステップS418に処理が移される。続いて、特定物仮決定部164は、水平変数iが水平画素の最大値である600を超えたか否か判定しS418、水平変数iが最大値を超えていなければS418におけるNO、ステップS404の水平変数iのインクリメント処理からを繰り返す。また、水平変数iが最大値を超えていればS418にけるYES、特定物仮決定部164は、垂直変数jが垂直画素の最大値である200を超えたか否か判定するS420。そして、垂直変数jが最大値を超えていなければS420におけるNO、ステップS402の垂直変数jのインクリメント処理からを繰り返す。また、垂直変数jが最大値を超えていればS420におけるYES、当該特定物仮決定処理を終了する。こうして、輝度画像124中の各画素に識別番号によって特定物が仮決定される。また、ここでは、特定物マップ生成処理と特定物仮決定処理を分けておこなっているが、かかる2つの処理を水平変数iと垂直変数jのループ内で一度に処理することができる。グループ化処理S304図10を参照すると、グループ化部166は、対象部位をグループ化するための所定範囲を参照しS450、対象部位画素を特定するための垂直変数jを初期化0を代入するS452。続いて、グループ化部166は、垂直変数jに1を加算すると共に水平変数iを初期化0を代入するS454。次に、グループ化部166は、水平変数iに1を加算するS456。グループ化部166は、輝度画像124から対象部位としての画素i,j,p,dp,x,y,zを取得するS458。そして、その画素i,j,p,dp,x,y,zに、特定物の識別番号pが対応付けられているか否か判定するS460。ここで、識別番号pが対応付けられていればS460におけるYES、グループ化部166は、その画素i,j,p,dp,x,y,zの実空間上の座標x,y,zから所定範囲内に、等しい識別番号pが対応付けられている他の画素i,j,p,dp,x,y,zが存在するか否か判定するS462。識別番号の等しい他の画素i,j,p,dp,x,y,zが存在すればS462におけるYES、グループ化部166は、自己を含む所定範囲内の全ての画素のいずれかにグループ番号gが付されているか否か判定するS464。いずれかにグループ番号gが付されていたらS464におけるYES、グループ化部166は、所定範囲に含まれる全ての画素および同一のグループ番号gが付されている全ての画素に、その付されているグループ番号のうち最も小さいグループ番号g、および、グループ番号としてまだ利用されていない番号のうち最も小さい値のいずれか小さい方を付与して、画素i,j,p,dp,x,y,z,gとするS466。また、いずれにもグループ番号gが付されていない場合S464におけるNO、グループ番号としてまだ利用されていない番号のうち最も小さい値を、自己を含む所定範囲内の全ての画素に新規に付与するS468。このように、所定範囲内に識別番号が等しい対象部位が複数存在する場合、1のグループ番号gを付すことによってグループ化を行う。このとき、複数の対象部位のいずれにも未だグループ番号gが付されていない場合、新規のグループ番号gを付すこととし、いずれかに既にグループ番号gが付されている場合、それと同一のグループ番号gを付すこととなる。ただし、複数の対象部位に複数のグループ番号gが存在する場合、1つのグループとみなすべきなので、その対象部位全てのグループ番号gを1のグループ番号gに置換することとする。このとき、所定範囲に含まれる全ての画素のみならず、同一のグループ番号gが付されている全ての画素のグループ番号gを一度に変更しているのは、グループ番号gの変更により、すでに統一化されたグループを分離しないためである。また、最も小さいグループ番号gまたはグループ番号としてまだ利用されていない番号のうち最も小さい値のいずれか小さい方を採用しているのは、グループの採番において可能な限り欠番を出さないようにするためである。こうすることで、グループ番号gの最大値が無用に大きくなることがなくなり、処理負荷を軽減することが可能となる。識別番号pが対応付けられていない場合S460におけるNO、または、識別番号pの等しい他の画素が存在しない場合S462におけるNO、次のステップS470に処理が移される。続いて、グループ化部166は、水平変数iが水平画素の最大値である600を超えたか否か判定しS470、水平変数iが最大値を超えていなければS470におけるNO、ステップS456の水平変数iのインクリメント処理からを繰り返す。また、水平変数iが最大値を超えていればS470におけるYES、グループ化部166は、垂直変数jが垂直画素の最大値である200を超えたか否か判定するS472。そして、垂直変数jが最大値を超えていなければS472におけるNO、ステップS454の垂直変数jのインクリメント処理からを繰り返す。また、垂直変数jが最大値を超えていればS472におけるYES、当該グループ化処理を終了する。特定物決定処理S306図11を参照すると、特定物決定部168は、グループを特定するためのグループ変数kを初期化0を代入するS500。続いて、特定物決定部168は、グループ変数kに1を加算するS502。特定物決定部168は、輝度画像124からグループ番号gがグループ変数kである対象物が存在するか否か判定しS504、存在すればS504におけるYES、そのグループ番号gが付された対象物の大きさを計算するS506。そして、計算した大きさが、グループ番号gがグループ変数kである対象物に対応付けられた識別番号pで示される特定物の幅範囲206に含まれるか否か判定するS508。大きさが識別番号pで示される特定物の幅範囲206に含まれていればS508におけるYES、特定物決定部168は、その対象物を特定物として決定するS510。大きさが識別番号pで示される特定物の幅範囲206に含まれていない場合S508におけるNO、または、グループ番号gがグループ変数kである対象物が存在しない場合S504におけるNO、次のステップS512に処理が移される。続いて、特定物決定部168は、グループ変数kが、グループ化処理において設定されたグループ番号の最大値を超えたか否か判定するS512。そして、グループ変数kが最大値を超えていなければS512におけるNO、ステップS502のグループ変数kのインクリメント処理からを繰り返す。また、グループ変数kが最大値を超えていればS512におけるYES、当該特定物決定処理を終了する。こうして、グループ化された対象物が正式に特定物として決定される。以上、説明したように、環境認識装置130によれば、対象物を、輝度と高さといった複数のパラメータを通じて特定しているので、対象物を迅速に特定することで特定効率を向上し、処理時間の短縮化を図り処理負荷を軽減することが可能となる。また、輝度と高さ、または、輝度と高さと大きさといった複数の条件をすべて満たす場合にのみ、その特定物を特定しているので、特定精度を向上することができる。また、コンピュータを、環境認識装置130として機能させるプログラムや当該プログラムを記録した、コンピュータで読み取り可能なフレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM、CD、DVD、BD等の記憶媒体も提供される。ここで、プログラムは、任意の言語や記述方法にて記述されたデータ処理手段をいう。以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明はかかる実施形態に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。上述した実施形態においては、まず、対象部位の輝度をいずれかの特定物に排他的に対応付け、高さ、および、対象部位をグループ化した対象物の大きさがその特定物として妥当であるか判定する例を挙げた。しかし、このような場合に限らず、特定物、輝度、高さ、大きさのいずれを基準にして判定してもよく、また、その判定順も任意に決定することが可能である。また、上述した実施形態においては、対象物の三次元位置を複数の撮像装置110を用い画像データ間の視差に基づいて導出しているが、かかる場合に限られず、例えば、レーザレーダ測距装置等、既知の様々な距離測定装置を用いることができる。ここで、レーザレーダ測距装置は、検出領域122にレーザビームを投射し、このレーザビームが物体に当たって反射してくる光を受光し、この所要時間から物体までの距離を測定するものである。また、上述した実施形態では、位置情報取得部162が、画像処理装置120から距離画像視差情報126を受けて三次元の位置情報を生成している例を挙げている。しかし、かかる場合に限られず、画像処理装置120において予め三次元の位置情報を生成し、位置情報取得部162は、その生成された三次元の位置情報を取得するとしてもよい。このようにして、機能分散を図り、環境認識装置130の処理負荷を軽減することが可能となる。また、上述した実施形態においては、輝度取得部160、位置情報取得部162、特定物仮決定部164、グループ化部166、特定物決定部168、パターンマッチング部170は中央制御部154によってソフトウェアで動作するように構成している。しかし、上記の機能部をハードウェアによって構成することも可能である。また、特定物決定部168は、例えば対象物の大きさが特定物の幅範囲206に含まれることをもって特定物と決定しているが、かかる場合に限らず、さらに、他の様々な条件を満たしている場合に特定物として決定してもよい。例えば、対象物中における水平方向および鉛直方向の相対距離の推移がほぼ等しい連続する場合や、z座標に対する相対移動速度が等しい場合に特定物とする。このとき対象物中における水平方向および鉛直方向の相対距離の推移は、ハフ変換あるいは最小二乗法による近似直線によって特定することができる。なお、本明細書の環境認識方法の各工程は、必ずしもフローチャートとして記載された順序に沿って時系列に処理する必要はなく、並列的あるいはサブルーチンによる処理を含んでもよい。"