自動車に搭載された車線監視システムであって、前記自動車後方を撮影する車載カメラと、前記車載カメラが撮影した自動車後方の画像に基づいて、当該画像に写り込んだ自動車後方の車線境界線上の異なる複数の位置である各着目位置について、自動車側方の車線境界線上の位置である側方位置における車線境界線の方向である基準方向に対する、当該着目位置における車線境界線の垂線の方向である垂線方向と、当該着目位置までの前記側方位置からの前記基準方向の距離である奥行距離とを、当該着目位置の垂線データとして生成する垂線データ算出手段と、前記垂線データ算出手段が算出した各垂線データに基づいて、中心から前記着目方向について前記奥行距離離れた円弧上の位置における円の接線の垂線の方向が前記垂線方向であるものとして求めた円の半径を前記車線境界線の曲率半径として算出する曲率半径算出手段とを有することを特徴とする車線監視システム。請求項1記載の車線監視システムであって、前記曲率半径算出手段は、前記垂線データ算出手段が、過去直近の複数の時点で前記車載カメラが撮影した複数の画像のそれぞれに基づいて生成した前記垂線データに基づいて前記円の半径を算出することを特徴とする車線監視システム。請求項1または2記載の車線監視システムであって、前記曲率半径算出手段で算出した曲率半径が所定のしきい値より小さい場合に、走行中の車線が直進する車線であると識別し、前記曲率半径検出ステップで算出した曲率半径が所定のしきい値より小さくない場合に、走行中の車線がカーブする車線であると識別する識別手段を有することを特徴とする車載システム。請求項1または2記載の車線監視システムであって、前記曲率半径検出手段が算出した曲率半径が所定のしきい値より小さい場合に、前記車載カメラが撮影した自動車後方の画像に写り込んだ自動車後方の車線境界線を近似する直線を車線境界線形状として認識し、前記曲率半径検出手段が算出した曲率半径が所定のしきい値より小さくない場合に、前記車載カメラが撮影した自動車後方の画像に写り込んだ自動車後方の車線境界線を近似する円を前記車線境界線形状として認識する車線認識手段とを有することを特徴とする車線監視システム。請求項4記載の車線監視システムであって、前記車線認識手段が認識した車線境界線形状に基づいて、前記自動車の走行中車線からの逸脱を予測する逸脱予測手段を有することを特徴とする車線監視システム。自動車に搭載される車線監視システムにおいて、前記自動車後方を撮影する車載カメラが撮影した自動車後方の画像に基づいて、走行中の車線境界線を認識する車線監視方法であって、前記車線監視システムが、前記車載カメラが撮影した自動車後方の画像に基づいて、当該画像に写り込んだ自動車後方の車線境界線上の異なる複数の位置である各着目位置について、自動車側方の車線境界線上の位置である側方位置における車線境界線の方向である基準方向に対する、当該着目位置における車線境界線の垂線の方向である垂線方向と、当該着目位置までの前記側方位置からの前記基準方向の距離である奥行距離とを、当該着目位置の垂線データとして生成する垂線データ算出ステップと、前記車線監視システムが、前記垂線データ算出ステップで算出した各垂線データに基づいて、中心から前記着目方向について前記奥行距離離れた円弧上の位置における円の接線の垂線の方向が前記垂線方向であるものとして求めた円の半径を前記車線境界線の曲率半径として算出する曲率半径算出ステップとを有することを特徴とする車線監視システム。請求項6記載の車線監視方法であって、前記曲率半径算出ステップにおいて、前記垂線データ算出ステップで、過去直近の複数の時点で前記車載カメラが撮影した複数の画像のそれぞれに基づいて生成した前記垂線データに基づいて前記円の半径を算出することを特徴とする車線監視方法。各時点において車載カメラで撮影した画像中の白線上の点の座標を、自動車の車速やヨーレートから求まる撮影時から現在までの自動車の位置や向きの変化に基づいて、現時点における自動車位置を原点とする実空間上の座標に変換し、変換した座標を曲線に近似することにより、走行中の車線の曲率を算出する技術によれば、当該曲率より、走行中の車線が直進している車線とカーブしている車線とのうちのいずれであるかを認識したり、車線境界線を曲線で近似することができるが、自動車の車速やヨーレートを検出して、自動車の車速やヨーレートから自動車の位置や向きの変化を精度良く算出したり、白線上の点の実空間上の座標より曲率を算出する、比較的複雑な特段の構成が必要となる。そこで、本発明は、走行中の車線がカーブしている車線であるか否かの判定や、カーブしている車線境界線の認識を、簡易な構成において行えるようにすることを課題とする。前記課題達成のために、本発明は、自動車に搭載された車線監視システムに、前記自動車後方を撮影する車載カメラと、前記車載カメラが撮影した自動車後方の画像に基づいて、当該画像に写り込んだ自動車後方の車線境界線上の異なる複数の位置である各着目位置について、自動車側方の車線境界線上の位置である側方位置における車線境界線の方向である基準方向に対する、当該着目位置における車線境界線の垂線の方向である垂線方向と、当該着目位置までの前記側方位置からの前記基準方向の距離である奥行距離とを、当該着目位置の垂線データとして生成する垂線データ算出手段と、前記垂線データ算出手段が算出した各垂線データに基づいて、中心から前記着目方向について前記奥行距離離れた円弧上の位置における円の接線の垂線の方向が前記垂線方向であるものとして求めた円の半径を前記車線境界線の曲率半径として算出する曲率半径算出手段とを備えたものである。ここで、以上のような車線監視システムは、前記曲率半径算出手段において、前記垂線データ算出手段が、過去直近の複数の時点で前記車載カメラが撮影した複数の画像のそれぞれに基づいて生成した前記垂線データに基づいて前記円の半径を算出するようにすることが好ましい。このような車載システムによれば、各時点において車載カメラで撮影した画像から算出した検出値を、自動車の車速やヨーレートから求まる撮影時から現在までの自動車の位置や向きの変化に基づいて、現時点における自動車位置を原点とする実空間上の座標に変換する処理を含まないので、自動車の位置や向きの変化を算出する比較的複雑な構成を必要とすることなく、走行中の車線の車線境界線の曲率半径を算出し、走行中の車線がカーブしている車線であるか否かの識別や、車線境界線形状の認識を行うことができるようになる。なお、以上のような車線監視システムには、さらに、前記曲率半径算出手段で算出した曲率半径が所定のしきい値より小さい場合に、走行中の車線が直進する車線であると識別し、前記曲率半径検出ステップで算出した曲率半径が所定のしきい値より小さくない場合に、走行中の車線がカーブする車線であると識別する識別手段を備えるようにしてもよい。または、以上のような車線監視システムには、さらに、前記曲率半径検出手段が算出した曲率半径が所定のしきい値より小さい場合に、前記車載カメラが撮影した自動車後方の画像に写り込んだ自動車後方の車線境界線を近似する直線を車線境界線形状として認識し、前記曲率半径検出手段が算出した曲率半径が所定のしきい値より小さくない場合に、前記車載カメラが撮影した自動車後方の画像に写り込んだ自動車後方の車線境界線を近似する円を前記車線境界線形状として認識する車線認識手段とを備えるようにしてもよい。また、この場合には、さらに、前記車線認識手段が認識した車線境界線形状に基づいて、前記自動車の走行中車線からの逸脱を予測する逸脱予測手段を設けることも好ましい。以上のように、本発明によれば、走行中の車線がカーブしている車線であるか否かの判定や、カーブしている車線境界線の認識を、簡易な構成において行うことができる。以下、本発明の実施形態について説明する。図1aに、本実施形態に係る車載システムの構成を示す。車載システムは自動車に搭載されるシステムであり、図1bに示すように自動車後部に配置され自動車後方を撮影する後方カメラ1と、後方カメラ1が撮影した画像フレームを格納するフレームメモリ2、車線監視装置3、車線監視装置3が作業に用いるワークメモリ4、スピーカ5、表示装置6などを備えている。なお、図示は省略したが、後方カメラ1の撮影した映像は、後進して行う駐車の支援などにも用いられる。次に、このような構成において車線監視装置3が行う車線監視処理について説明する。図2に、この車線監視処理の手順を示す。さて、図2に示すように、この処理では、まず、後方カメラ1が後方を撮影した最新の画像フレームをフレームメモリ2から取得しステップ202、画像フレームに写り込んでいる後方の白線上の特徴点の座標を算出するステップ204。ここで、このステップ204で行う画像フレームに写り込んでいる後方の白線上の特徴点の座標の算出は以下のように行う。すなわち、図4aに示すように、自動車の左右前後方向の中心Gを原点とし、自動車の右方向を正のY0方向とし、自動車の後方向を正のX0方向とするX0Y0座標系を設定する。そして、後方カメラ1で撮影された図4bに示すような画像フレームに対して、ノイズ除去などの前処理を施した上で、輝度勾配などに基づいて画像フレームに写り込んでいる白線の領域301を抽出する。そして、抽出した白線の領域301を、図4cに示すようにX0Y0座標系に射影変換する。そして、X0方向について所定間隔毎にX0Y0座標系に射影変換した白線の領域302のY0方向の中点に特徴点qiを設定し、各特徴点qiのX0Y0座標系上の座標xqiyqiを、後方の白線上の特徴点qiの座標として算出する。さて、図2に戻り、以上のようにして特徴点の座標を算出したならば、曲率半径算出処理を行ってステップ206、曲率半径rを算出する。ここでステップ206で行う曲率半径処理の手順を図3に示す。図示するように、この曲率半径算出処理では、まず、図4dに示すように、X0Y0座標系上でX00となる白線上の位置における当該白線の向き、すなわち自動車の重心Gの左右方向の位置における白線の方向に対する、自動車の後方すなわちX0方向の角度θを求める。そして、図4eに示すように、X0Y0座標系を原点Gを中心としてθ回転したX1Y1座標系を設定し、X1Y1座標系上の各特徴点qiを特徴点piと表すこととして、各X1Y1座標系上の各特徴点piの座標xpiypiを求めるステップ302。ここで、θは、図4dに示すように、後述する車線監視処理のステップ210または212で過去直近に求めた白線近似線をH1として、H1のX00となる点における接線に対するX0方向の角度として求めることができる。または、このθは、図5に示すように、自動車の車速をVx、後述する車線監視処理の214で過去所定期間内に求めた距離Dの時間微分dDdtとして求まる白線方向への自動車の移動速度をVdとして、tan1として求めることもできる。ここで、このようにして求めたX1Y1座標系上の各特徴点piは、X0方向、すなわち、自動車の後ろ方向が、自動車の重心Gの左右方向の位置における白線の方向と一致していた場合に、後方カメラ1で撮影した画像より求まるX0Y0座標系上の各特徴点qiに一致するものとなる。さて、図3に戻り、このようにして、各特徴点piの座標xiyiを算出したならばステップ302、図6aに示すように、隣接する特徴点piとpi1とを結ぶ直線の接線の傾きをaixpi1xpiypi1ypiとして求めると共に、特徴点piとpi1との中点のX座標をxixpixpi12として求める。但し、特徴点pjとpj1との間の距離が所定距離以上大きいjについては、aj、xjは算出しないようにする。そして、図6bのように、算出した各xi、aiを傾きデータQiとするステップ304。次に、今回ステップ304で算出した傾きデータQi、もしくは、過去直近の所定期間内に後方カメラ1が撮影した1または複数の画像フレームに対する曲率半径算出処理のステップ304で算出した全ての傾きデータQiに基づいて、円の中心を原点するXY座標系上の円の半径を、各傾きデータQiが示すaiを、円弧上のXxiの位置における垂線の傾きを表すものと見なして算出し、算出した円の半径を曲率半径rとしステップ306、曲率半径算出処理を終了する。ここで、ステップ306の円の半径の算出は、具体的には以下のように行う。すなわち、まず、円の中心Cが、X1Y1座標系でX10となる白線上の位置における白線方向の垂線の方向であるX1方向に存在するものとして、図7に示すように、X1Y1座標系をX1方向に、原点が円の中心Cに一致するように移動したXY座標系を仮定する。すると、XY座標において、円は式1によって表すことができる。また、この円の円弧上の各位置における円の接線の垂線は、当該垂線の傾きをaとして式2によって表すことができる。式2を式1に代入してyを消去すると、式3を得ることができ、式3は式4に変形することができる。ここで、自動車後方の白線の形状が円であるものとすれば、図7に示すように、各傾きデータQiが示すaiは、円弧上のXxiとなる位置の接線の垂線の傾きを表すので、式5が成立する。よって、式6に示す、各傾きデータQiについての自乗誤差Eを最小とするrを求めれば、これが求める円の半径rとなる。そして、式7のように、Ai、Rをおくと、式6は式8によって表すことができ、式8は式9のように変形することができる。そして、式9のRの偏微分が0となるRが式9の自乗誤差Eを極小値とするので、自乗誤差Eを極小値とするRに対して式10が成立し、これより式11が得られる。したがって、式11より、式12によってrを求めることができ、ステップ306では、このrを求める曲率半径rとする。以上、曲率半径算出処理について説明した。さて、図2の車線監視処理に戻り、以上のような曲率半径算出処理によって曲率半径rを算出したならばステップ206、曲率半径rが所定距離Thrの自乗の合計をEとして、Eを最小とするa、bを算出することにより求める。一方、曲率半径rが所定距離Thrより小さくなければステップ208、走行中の車線がカーブしている車線であると見なして、後方の白線を円22r2に近似し、近似した円22r2を現在の白線近似線H0とするステップ212。ここで、このステップ212における白線近似線H0とする円22r2の算出は次のように行う。すなわち、図8に示すように、上述した曲率半径算出処理で求めた曲率半径rを半径とする円のX1Y1座標系上における中心座標を0cy1として、X1Y1座標系上の円の式:22r2に、同X1Y1座標系上の特徴点p1の座標xp1yp1を、当該円の円弧上に特徴点pnが存在するものとして代入してcy1を算出することにより求める。すなわち、曲率半径算出処理のステップ306で曲率半径rの算出に用いた傾きデータQiのうちのx1が自車後方近傍の位置であることを表しているたとえば、x1<5m傾きデータQiのaiが負、であれば、cy1はY1軸の正側にあるので式13によってcy1を求める。また、曲率半径算出処理のステップ306で曲率半径rの算出に用いた傾きデータQiのうちのx1が自車後方近傍の位置であることを表しているたとえば、x1<5m傾きデータQiのaiが正であれば、cy1はY1軸の負側にあるので式14によってcy1を求める。ここで、cy1の算出に用いる特徴点pnは、曲率半径算出処理のステップ306で曲率半径rの算出に用いた、いずれかの傾きデータQiの算出に用いられた特徴点piである。なお、特徴点pnとしては、xiが最小の特徴点piを用いるようにすることが好ましい。または、曲率半径算出処理のステップ306で曲率半径rの算出に用いた傾きデータQiの算出に用いられた複数の特徴点piについて、cy1をそれぞれ求め、その平均を最終的なcy1として決定するようにしてもよい。そして、このようにして、曲率半径rを半径とする円のX1Y1座標系上における中心座標0cy1が求まったならば、X0Y0座標系上の半径rの円の中心座標cxcyを、上述したθを用いて、cxcy1sinとして求め、白線近似線H0:22r2を得る。さて、図2に戻り、以上のようにして直線、または、円として現在の白線近似線H0が求まったならばステップ210、212、白線近似線H0に従って、白線と自動車前方白線側bが成り立ち、DabWとして、距離Dが求まる。また、白線近似線H0が円22r2である場合には、r222が成り立ち、これと、KyDWより、式15によって、距離Dが求まる。さて、図2に戻り、求めた自動車前方の白線と自動車前方白線側端Tとの距離Dを求めたならば、求めた距離Dが、所定のしきい値ThDより小さく、かつ、自動車が白線側に移動しているかどうかを調べステップ216、そうでなければステップ202からの処理に戻り、そうであれば自動車の走行中車線からの逸脱の発生を予測し、スピーカ5や表示装置6から、自動車の車線から逸脱を警告する出力をドライバに対して行った上でステップ202からの処理に戻る。なお、自動車が白線側に移動しているかどうかは、求めた自動車前方の白線と自動車前方白線側端Tとの距離Dが、前回距離Dを求めたときの距離Dの値より減少している場合に、自動車が白線側に移動していると判定することなどにより行うことができる。以上、車線監視装置3が行う車線監視処理について説明した。以上のように、本実施形態によれば、各時点において車載カメラで撮影した画像から算出した検出値を、自動車の車速やヨーレートから求まる撮影時から現在までの自動車の位置や向きの変化に基づいて、現時点における自動車位置を原点とする実空間上の座標に変換する処理を含まないので、自動車の位置や向きの変化を算出する比較的複雑な構成を必要とすることなく、走行中の車線の車線境界線の曲率半径を算出し、走行中の車線がカーブしている車線であるか否かの識別や、車線境界線形状の認識を行うことができるようになる。なお、以上の実施形態は、自動車の右側の白線を検出する場合について示したが、自動車の左側の車線を検出する場合についても本実施形態は同様に適用可能である。また、以上では、便宜上、白線を認識対象とするものとして説明したが、本実施形態は、黄線その他の任意の車線境界線についても、同様に認識するものとすることができる。