ステレオ画像に含まれる路面上の物体を検出する物体検出装置であって、前記ステレオ画像に基づいて視差マップを生成する視差マップ生成部と、前記視差マップに基づいて路面領域を推定する路面推定部と、前記視差マップから、前記路面領域より上方に存在する視差データ群を、物体候補の存在する領域である物体候補領域として抽出する物体候補位置抽出部と、前記視差マップから、前記物体候補領域と、前記物体候補領域の周辺領域とを含む物体判定領域を抽出する物体判定領域抽出部と、前記物体判定領域の形状特徴を抽出する形状特徴抽出部と、前記形状特徴に基づいて、物体候補が物体か路面かを判定する物体判定部と、を備える物体検出装置。前記物体候補位置抽出部は、前記路面領域より上方に存在する視差データ群を、隣接する視差データ同士でグルーピングすることにより、前記物体候補領域を抽出する請求項1記載の物体検出装置。前記周辺領域は、前記物体候補領域の領域サイズに基づいて定まる請求項1記載の物体検出装置。物体候補領域のサイズ及び視差値と、物体判定領域の領域サイズとを関連付けたテーブルを、さらに、備え、物体判定領域抽出部は、前記テーブルと前記物体候補領域の領域サイズとに基づいて、前記視差マップから、前記物体判定領域を抽出する請求項1に記載の物体検出装置。前記物体判定領域抽出部は、前記物体候補領域の視差値及び領域サイズに基づいて、前記物体候補領域の実空間における大きさを算出し、算出された前記物体候補領域の実空間における大きさと、予め保持された、道路環境に存在しうる物体の実空間における大きさ情報とに基づいて、前記物体候補が道路環境に存在しうる物体か否か判断し、前記物体候補が道路環境に存在しうる物体であると判断された場合は、前記物体候補領域の領域サイズに対して第1の倍率の領域サイズを有する周辺領域を抽出し、前記物体候補が道路環境に存在しうる物体でないと判断された場合は、前記物体候補領域の領域サイズに対して第2の倍率の領域サイズを有する周辺領域を抽出する請求項1記載の物体検出装置。前記第1の倍率は、前記第2の倍率よりも小さい請求項5記載の物体検出装置。前記周辺領域の下端と、前記物体候補領域の下端とが一致する請求項1記載の物体検出装置。前記物体判定領域抽出部は、前記物体候補までの距離に応じて抽出する物体判定領域の大きさを変更する、請求項1記載の物体検出装置。前記形状特徴抽出部は、物体判定領域をグリッド状に分割し、各グリッドの視差データ代表値に基づいて形状特徴ベクトルを生成する請求項1記載の物体検出装置。前記形状特徴抽出部は、物体判定領域をグリッド状に分割し、各グリッドの視差データ代表値の相関値に基づいて形状特徴ベクトルを生成する請求項1記載の物体検出装置。前記物体判定部は、統計的な学習に基づく学習結果を用いて判定する請求項1記載の物体検出装置。前記物体判定部は、視差データがない場合に視差値をゼロとして学習した結果を用いて判定する請求項11記載の物体検出装置。前記物体判定部は、上下方向のずれを学習した結果を用いて判定する請求項11記載の物体検出装置。ステレオ画像に含まれる路面上の物体を検出する物体検出方法であって、視差マップ生成部は、前記ステレオ画像に基づいて視差マップを生成し、路面推定部は、前記視差マップに基づいて路面領域を推定し、物体候補位置抽出部は、前記視差マップから、前記路面領域より上方に存在する視差データ群を、物体候補の存在する領域である物体候補領域として抽出し、物体判定領域抽出部は、前記視差マップから、前記物体候補領域と、前記物体候補領域の周辺領域とを含む物体判定領域を抽出し、形状特徴抽出部は、前記物体判定領域の形状特徴を抽出し、物体判定部は、前記形状特徴に基づいて、物体候補が物体か路面かを判定する物体検出方法。請求項14記載の物体検出方法の各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラム。しかしながら、従来の物体検出装置では、遠方の路面に描かれた路面標示最高速度を示す数字などを物体であると誤判定する可能性がある。なぜならば、ステレオ画像において、遠方に存在する物体を撮像した領域の視差算出は精度が悪く、遠方に存在する物体の高さ方向の傾きを精度よく算出することが困難なためである。本発明の目的は、ステレオ画像に撮像された物体が、物体か路面かを精度よく判定できる物体検出装置、物体検出方法及びプログラムを提供することである。本発明の物体検出装置は、ステレオ画像に含まれる路面上の物体を検出する物体検出装置であって、前記ステレオ画像に基づいて視差マップを生成する視差マップ生成部と、前記視差マップに基づいて路面領域を推定する路面推定部と、前記視差マップから、前記路面領域より上方に存在する視差データ群を、物体候補の存在する領域である物体候補領域として抽出する物体候補位置抽出部と、前記視差マップから、前記物体候補領域と、前記物体候補領域の周辺領域とを含む物体判定領域を抽出する物体判定領域抽出部と、前記物体判定領域の形状特徴を抽出する形状特徴抽出部と、前記形状特徴に基づいて、物体候補が物体か路面かを判定する物体判定部と、を備える構成を採る。本発明の物体検出方法は、ステレオ画像に含まれる路面上の物体を検出する物体検出方法であって、視差マップ生成部は、前記ステレオ画像に基づいて視差マップを生成し、路面推定部は、前記視差マップに基づいて路面領域を推定し、物体候補位置抽出部は、前記視差マップから、前記路面領域より上方に存在する視差データ群を、物体候補の存在する領域である物体候補領域として抽出し、物体判定領域抽出部は、前記視差マップから、前記物体候補領域と、前記物体候補領域の周辺領域とを含む物体判定領域を抽出し、形状特徴抽出部は、前記物体判定領域の形状特徴を抽出し、物体判定部は、前記形状特徴に基づいて、物体候補が物体か路面かを判定する。本発明によれば、ステレオ画像に撮像された物体が、物体か路面かを精度よく判定物体することが可能となる。以下、本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。実施の形態1図2は、本発明の実施の形態1に係る物体検出装置の構成を示すブロック図である。本実施の形態は、車両に搭載したステレオカメラを用いて自車両前方の車両又は歩行者などの、道路環境に存在する物体例えば、車両や歩行者などの立体的な物。路面を除くを検出する物体検出装置に適用した例である。図2に示すように、物体検出装置100は、ステレオ画像取得部110と、視差マップ生成部120と、路面推定部130と、物体候補位置抽出部140と、物体判定領域抽出部立体物判定領域抽出部150と、形状特徴抽出部160と、物体判定部立体物判定部170と、物体判定パラメータ記憶メモリ立体物判定パラメータ記憶メモリ180と、を備える。ステレオ画像取得部110は、図示しない撮像部ステレオカメラなどからステレオ画像を取得する。撮像部は、第1の撮像系及び第2の撮像系を有し、第1の撮像系を用いて対象物を撮像した基準画像と、第2の撮像系を用いてその対象物を撮像した参照画像からなるステレオ画像を撮像し、ステレオ画像取得部110へ出力する。視差マップ生成部120は、ステレオ画像取得部110により取得されたステレオ画像に基づいて視差マップを生成する。路面推定部130は、視差マップ生成部120により生成された視差マップに基づいて、ステレオ画像における路面を推定する。物体候補位置抽出部140は、視差マップ生成部120により生成された視差マップと、路面推定部130により推定された路面とに基づいて、視差マップにおいて路面より上に存在する物体候補の存在する領域以下、物体候補領域というを、ステレオ画像から抽出する。物体判定領域抽出部150は、視差マップ生成部120により生成された視差マップに基づいて、物体候補領域と、物体候補領域の周辺領域とを含む領域を、物体判定領域として抽出する。形状特徴抽出部160は、物体判定領域の画像特徴を、物体候補の形状特徴として抽出する。物体判定パラメータ記憶メモリ180は、物体と路面例えば、路面標示の形状特徴を多数学習した結果である物体判定パラメータを記憶する。物体判定部170は、抽出された物体候補の形状特徴と、予め物体判定パラメータ記憶メモリ180に記憶されている物体判定パラメータとに基づいて、物体候補が物体か路面かの判定を行い、判定結果を出力する。以下、物体検出装置100の動作を各部の処理ごとに説明する。ステレオ画像取得部110ステレオ画像取得部110は、左右に並んだ2系統のカメラ撮像系を搭載したステレオカメラによって撮像されたステレオ画像を取得する。ステレオ画像は、一方のカメラで撮像された基準画像と、他方のカメラで撮像された参照画像から成る。ステレオカメラによる撮像には、CCDChargeCoupledDevices、CMOSComplementaryMetalOxideSemiconductorなどのイメージセンサが用いられる。図3は、車両に搭載したステレオカメラなどを用いて、自車両前方の車両を撮像したステレオ画像のイメージ図を示す。図3aは基準画像を、図3bは参照画像を示す。なお、左右のステレオ画像のうち何れを基準画像とするかは任意である。以下、説明の便宜のため、対象物に向かって、右カメラで撮像された画像を基準画像、左カメラで撮像された画像を参照画像として説明する。ステレオ画像取得部110によって取得されたステレオ画像に対し、レンズの歪み補正及び光軸の平行化補正が施される。レンズの歪み補正の方法は、レンズの設計値を用いた補正変換テーブルに基づく方法、半径方向の歪曲収差のモデルを用いたパラメータ推定に基づく方法などで実現できる。また、光軸の平行化補正は、例えば、格子パターンが描かれた1枚の板を同時に撮像した基準画像と参照画像において、同じ格子点が撮像された座標同士を対応付けることによって、右カメラと左カメラの相対的な位置関係を算出し、算出された位置関係に基づいて光軸の平行化補正を行う方法など、様々な方法がある。なお、ステレオカメラは、左右に並んだ2つのレンズを搭載したカメラであるとして説明したが、この限りではなく、上下に並べるなど任意の位置関係において実現可能であり、少なくとも2つの撮像系を含んでいればよい。視差マップ生成部120視差マップ生成部120は、ステレオ画像取得部110からステレオ画像を取得する。そして、視差マップ生成部120は、ステレオマッチングによってステレオ画像の各画素について基準画像と参照画像との間のずれ視差を推定し、視差マップを生成する。視差マップは、X軸とY軸のほかに距離軸を含むため、3次元情報を含む。図4は、視差マップ生成を説明するためのイメージ図であり、カメラ前方に存在する車両を撮像したステレオ画像を示す。図4aは基準画像、図4bは参照画像を示す。基準画像における車両の位置と、参照画像における車両の位置とのずれが視差である。視差は、ステレオカメラと撮像対象図4における物体車両との距離に依存し、距離が遠い場合に視差は小さくなる。基準画像における撮像対象の左端の座標をxb、参照画像における撮像対象の左端の座標をxrとすると、座標の差であるxr-xbが撮像対象の左端についての視差dである。図5は、視差マップ生成部120における視差マップ生成方法を説明するための図である。図5aは、基準画像において視差を算出する対象となる画素以下、視差算出点というの基準画像内の走査方法を示している。図5aは、視差算出点を、基準画像において走査すべき領域の左上端の画素から一画素ずつ右横にずらし、走査すべき領域の右端まで到達したら、一行下の左端画素に移動し、以降同様に一画素ずつ右横にずらして行くことを示している。図5bは、参照画像において視差算出点に対応する画素以下、対応点というを探索する探索領域を示している。また、図5cは、基準画像における視差算出点の輝度と、参照画像における探索領域内の各画素の輝度との相違度を示している。図5cにおいて、輝度の相違度が最小になる画素が対応点である。視差算出点は、以下、基準画像における1画素として説明するが、複数画素であってもよい。視差マップ生成部120は、基準画像全体に対して視差算出点を走査することにより、基準画像全体の画素に対して視差を推定し、基準画像の各画素の視差を2次元配列として示す視差マップ図5dを生成する。なお、視差算出点の画像走査を画像全体で行うとして説明したが、実空間における路面と、路面より上の空間を撮像した領域のみを走査するなど、必要な領域に対してのみ画像操作を行ってもよい。図5dは、視差マップを色の濃さで表現したものであり、色が濃いほど視差が小さいすなわち、撮像対象までの距離が遠いことを示している。参照画像における対応点の探索領域は、少なくとも視差算出点の座標及びエピポーラ線に応じて設定する。エピポーラ線は、一方のカメラの光軸をもう一方のカメラで撮像した画像へ投影した線であり、2つのカメラの幾何学的関係に基づいて定まる。また、図5cにおいて、横軸は、探索領域内の各画素と探索領域の左端の画素との距離である視差探索値を示し、縦軸は、視差算出点の輝度と探索領域内の各画素の輝度との相違度を示す。視差算出点の輝度と、探索領域内の各画素の輝度との相違度は、視差算出点を中心とした8画素×8画素の領域の輝度と、探索領域内の各画素を中心とした8画素×8画素の領域との輝度との差分絶対和SAD:SumofAbsoluteDifferenceにより算出される。相違度が最小となったときの、探索領域内の画素が対応点であり、基準画像における視差算出点の位置と、参照画像における対応点の位置とのずれが視差である。なお、相違度を算出する領域を8画素×8画素として説明したが、この限りではなく、任意の矩形の大きさにおいて実現可能である。また、相違度に輝度を用いるとして説明したが、これに限定するものではない。さらに、相違度は、差分二乗和SSD:SumofSquaredDifferencesなど、相違度を算出する対象となる二つの値が完全一致した場合に値が最小となる、あらゆる方式によって算出が可能である。また、相違度は、正規化相関NCC:NormalizedCrossCorrelationなど、完全一致した場合に値が最大となる類似度の指標を正負逆にして利用することも可能である。路面推定部130路面推定部130は、視差マップ生成部120において生成された視差マップに基づいて、路面路面領域を推定する。路面領域は、基準画像又は参照画像に基づいて表現されてもよいが、視差マップ上で表現されてもよい。図6は、路面推定部130によって推定された路面領域を説明するための概念図であり、視差マップ生成部120によって生成された視差マップを、3次元データで表現された視差マップを示す。3次元データで表現された視差マップは、3次元ボクセルvoxelデータとして説明する。3次元データで表現された視差マップ3次元ボクセルデータは、X軸及びY軸をもつ画像の各座標画素に対して、視差の軸を追加した座標空間のデータであり、画像の各座標に対して一つの視差データが存在する。3次元ボクセルデータは、道路面が撮像された路面領域601斜線部分と、物体が撮像された領域602縦線部分とを含む。路面推定部130は、3次元ボクセルデータに基づいて、斜線部分である路面領域601図6における斜線部を一つの平面として推定する。なお、図6において、説明の便宜のために、物体が撮像された領域602を示したが、後述するように、カメラから遠方に存在する物体の視差は精度が低いため、路面推定部130の処理において、物体が撮像された領域602が特定されるわけではない。路面領域601は、一般的な画像処理を用いることで推定できる。例えば、自車両に対して前方の車両とステレオカメラとの距離が遠い場合、基準画像において、路面領域が占める領域が最も広くなる。よって路面推定部130は、3次元ボクセルデータにおいてデータ点数の密度分布が最も密である平面を、最尤推定法により路面領域601であるとして推定できる。路面領域601は、平面を定義する式で表される。なお、路面推定部130は、3次元ボクセルデータに基づいて路面領域を推定するとして説明したが、3次元ボクセルデータをY軸と視差の軸の平面へ投影して投票することにより路面である斜線部分の傾きをカメラ設置角として推定することでも実現可能である。なお、路面推定部130は、データ点数の密度分布が最も密である平面を、最尤推定法により路面を一つの平面として推定するとして説明したが、路面が複数の平面や曲面の組合せから構成されているものとして推定してもよい。物体候補位置抽出部140物体候補位置抽出部140は、視差マップ生成部120によって生成された視差マップと、路面推定部130によって推定された路面領域とに基づいて、物体候補が撮像されている領域以下、物体候補領域というを抽出する。すなわち、物体候補領域とは、視差マップにおいて、物体候補が存在する領域である。図7は、推定された路面領域601より下方に存在する視差データが削除された3次元ボクセルデータのイメージ図を示す。図7を用いて、物体候補位置抽出部140における路面領域以下の視差データの削除方法を説明する。路面領域601より下方に存在する視差データとは、3次元ボクセルデータの座標軸において、路面領域601を表す平面のY軸の値よりもY軸の値が大きい値となる座標の視差データである。すなわち、路面領域601より下方に存在する視差データとは、X軸の値がxi、視差d軸の値がdiの位置に注目した場合、座標xi、diにおける路面領域601のY軸の値であるYrと、座標xi、diにおける視差データのY軸の値であるYdが、Yrσ<Ydの関係を満たす視差データである。ここで、σは実空間での路面の凸凹などを考慮した値である。このように、物体候補位置抽出部140が3次元ボクセルデータから路面領域601より下方に存在する視差データを削除することにより、路面領域601より上方に存在する視差データを抽出できる。路面領域601より上方に存在する視差データとは、3次元の視差マップにおいて、路面領域601より高い位置に存在する視差データである。すなわち、路面領域601より上方に存在する視差データの実空間における位置は、実空間において、路面より上方に存在する。これにより、物体候補領域602を含む視差データが抽出される。なお、路面領域601より下方に存在する視差データを削除することはせずに、路面領域601より上方に存在する視差データを抽出してもよい。この場合、路面領域601は視差マップにおいて特定されればよい。しかし、三角測量の原理により、遠方に存在する物体の視差の推定は精度が低い。そのため、遠方の路面領域の視差データを特定することは困難である。例えば、図7に示す視差データ群701-a及び701-bは、視差が小さいために、路面領域601として特定されない視差データ群である。図8は、物体候補位置抽出部140における物体候補領域602の抽出方法を説明するための図である。物体候補位置抽出部140は、図7に示すように路面領域601より上方に存在する視差データ群を、隣接ないし近傍にある視差データ同士でグルーピングすることにより、視差データを複数のグループに分類し、各グループを物体候補領域801a及び801bとする。物体候補位置抽出部140は、物体候補領域の基準画像上の位置を示す座標情報以下物体候補位置というを物体判定領域抽出部150に出力する。物体判定領域抽出部150物体判定領域抽出部150は、視差マップ生成部120から視差マップを取得し、物体候補位置抽出部140から取得された物体候補領域の基準画像における座標情報位置情報である物体候補位置に基づいて、物体候補領域とその周辺領域を含む物体判定領域を視差マップから抽出する。図9は、物体判定領域抽出部150、形状特徴抽出部160、及び物体判定部170の処理概念を示す図である。図9aは、視差値を色の濃さで表現した視差マップを示す。図9aにおいて、色が濃い画素ほど視差が小さく、撮像対象までの距離が遠い。図9bは、物体か路面かを判定するべき物体候補領域を示す。物体判定領域抽出部150は、各物体候補領域901とそれぞれの周辺領域を含む物体判定領域を抽出する。そして、形状特徴抽出部160は、物体判定領域抽出部150において抽出された物体判定領域の視差データに基づいて物体候補の形状特徴を抽出する。また、物体判定部170は、形状特徴抽出部160において抽出された形状特徴と、物体判定パラメータ記憶メモリ180において記憶された物体判定パラメータに基づいて、物体候補が物体か路面かを判定する。図10は、物体判定領域抽出部150における物体判定領域の抽出方法を説明するための図を示す。物体判定領域抽出部150は、物体候補とその周辺領域を含む物体判定領域1001破線で囲まれた領域を抽出する。物体判定領域1001は、視差マップのうち、物体候補が物体か路面かを判定する対象領域である。バラつきが大きな2つの分布物体/路面を統計的な学習に基づいて判定するためには、物体判定領域の画素数を多くする必要がある。物体判定領域の画素数を多くすることによって、物体判定領域について、高精度な画像特徴を抽出することが可能となる。しかし、ステレオカメラから遠方に存在する物体を撮像した場合、ステレオ画像上で物体が占める領域の画素数は少ないため、物体判定領域について、高精度な画像特徴を抽出することは困難である。そこで、本実施の形態に係る発明は、物体候補と周辺領域を含むより大きな範囲の視差データを利用することにより、物体と物体の背景を含めた画像特徴を使用し、判別精度を高めることができる。すなわち、物体候補領域の画像特徴だけで判別する場合に比べて、物体候補領域と背景領域の両方を使って判別する場合は、画素数の増加によって判別精度が向上するだけでなく、物体候補領域と背景領域との輝度値の全体的な違いなどを使って判定できるため、判定精度が向上する。物体候補を判定する場合には、物体候補の判定対象本実施の形態おいては、車両もしくは路面が物体判定領域に含まれ、かつ、路側にあるガードレールや植木など、判定対象以外の物体を含まない必要がある。一般的な車両の幅がおよそ2.0mであり、一般的な道路幅員が約3mであることから、車両が走行路中心を走っていない場合も考慮して、実空間における2.5mの幅の領域が物体判定領域として設定される。すなわち、物体候補領域の幅に対して1.25倍広げた領域を物体判定領域とすることで、多くの一般道のシーンにおいて最適に判定を行うことができる。なお、物体判定領域を2.5mとして設定し、物体候補領域の幅に対して1.25倍広げた領域を物体判定領域とすることは、設計事項であり、これに限定されるものではない。このように、物体判定領域抽出部105は、物体候補領域の領域サイズに基づいて、物体判定領域を定めてもよい。また、物体判定領域抽出部105は、物体候補領域の視差値距離値と、物体候補領域の領域サイズとに基づいて、物体判定領域を定めてもよい。このようにすることで、ステレオカメラから遠方に存在する物体に対しても、高精度な画像特徴を抽出することが可能となるという効果を奏する。さらに、物体判定領域抽出部105は、物体候補の実空間における大きさに基づいて、物体判定領域1001の領域サイズを定めてもよい。具体的には、物体判定領域抽出部105は、物体候補領域602の領域サイズと、視差値距離値とに基づいて、物体候補の実空間における大きさを算出する。物体判定領域抽出部105は、道路環境に存在しうる物体車両、人などの実空間における大きさ情報を予め保持しており、算出された物体候補の実空間における大きさと、記憶された物体の大きさ情報とを比較して、物体候補が道路環境に存在しうる物体か否かの判断を行う。そして、物体候補が道路環境に存在しうる物体であると判断された場合、物体候補領域602に対して第1の倍率たとえば、1.25倍の周辺領域を抽出する。また、物体候補が道路環境に存在しうる物体ではないと判断された場合、物体候補領域602に対して第2の倍率たとえば、1.5倍の周辺領域を抽出する。第2の倍率は、第1の倍率より大きく設定される。これは、道路環境に存在すると想定されるものではない場合たとえば大きな落し物、道路環境において自律的に移動するものではなく、衝突を防止するためには、より高精度に物体検出を行う必要があるからである。なお、上記の説明では、物体判定領域抽出部105は、物体候補領域の領域サイズと視差値とに基づいて、物体候補の実空間における大きさを算出したが、予め、物体検出装置100が、物体候補領域の領域サイズと、距離値と、物体判定領域の領域サイズとを関連付けたテーブル不図示を予め保持してもよい。かかる場合、物体判定領域抽出部105は、当該テーブルを参照して、物体候補領域の領域サイズから物体判定領域の領域サイズ定める。具体的には、物体候補領域の領域サイズと、視差値とに基づいて、物体候補の実空間における大きさが定まる。たとえば、物体候補の実空間における大きさが、幅が1.9m、高さが1.6mに含まれる場合、物体候補は乗用車であるとして、実空間における周辺領域の大きさは、たとえば、幅が2.0m、高さが2.0mと定められ、この実空間における周辺領域の大きさと、物体候補領域の視差値とに基づいて、視差マップにおける周辺領域の領域サイズは一意に定まる。このようにして定まる、物体候補領域の領域サイズと、視差値と、それに対応する物体判定領域の領域サイズとが、当該テーブルに保持される。なお、ここで、乗用車の場合について説明したが、道路環境に存在すると想定されるあらゆる物体について、当該テーブルに定められている。なお、物体判定領域は、物体候補領域の周辺領域を含むように広げて抽出されるものとして説明したが、下端方向は広げないようにしてもよい。図11は、物体候補領域の下端方向には周辺領域を設けない場合における、物体判定領域の抽出方法の説明図を示す。図11aは、視差マップから物体判定領域を抽出する方法を示し、図11bは、物体候補位置を示す。物体判定領域抽出部150は、視差マップにおける物体候補位置に応じて、物体判定領域の大きさを設定する。物体判定領域抽出部150は、物体判定領域の下端位置を物体候補領域の下端位置と等しくする。物体候補領域の下端位置は、路面推定部130によって推定された路面領域上の物体候補の位置に基づいて設定される。なぜならば、基準画像における視差算出点と参照画像における対応点とのずれという、局所的なデータを用いて推定された物体候補位置よりも、視差マップに基づいて推定された路面領域の座標情報の方が、推定に用いたデータ数が多いため、高精度であるからである。このように、物体判定領域の下端位置を、路面領域の位置情報を用いて設定することにより、物体候補と路面の判定に必要のない物体候補下端以下のデータが減少する。これにより、高精度に物体か路面かを判定することが可能となる。物体候補の下端以下のデータは、物体でも路面でも同じ形状となるという点で、精度の劣化を招くことになる。但し、ここでは、路面領域の座標情報を用いて物体判定領域の下端位置を設定したが、物体候補の座標情報を用いて物体判定領域の下端位置を設定することを除外するものではない。以上の説明では、物体候補領域の視差値距離値と、領域サイズと、予め保持されたテーブルとに基づいて、物体判定領域の領域サイズを定めたが、単に、物体候補領域の領域サイズによって定めてもよい。かかる場合、検出対象となる物体とステレオカメラとの距離によって、物体判定領域の大きさを動的に変更してもよい。具体的には、物体候補が車両である場合には、車両の一般的なサイズである幅2.0m×高さ2.0mに相当する領域の視差マップ中における大きさを、ステレオカメラと物体候補との距離に基づいて算出し、物体判定領域の大きさとする。例えば、ステレオカメラからの距離が80mの位置に存在する車両に対しては、幅20画素×高さ20画素の物体判定領域を抽出し、40mの位置に存在する車両に対しては、幅40ピクセル×高さ40ピクセルの物体判定領域を抽出する。形状特徴抽出部160形状特徴抽出部160は、物体判定領域抽出部150によって抽出された物体判定領域から、形状特徴ベクトルを抽出する。形状特徴ベクトルとは、物体判定領域に存在する物体候補の平面性や凸性等三次元の形状の特徴を表すベクトル量である。図12aは、形状特徴抽出部160における形状特徴の抽出方法を示す図である。形状特徴抽出部160は、物体判定領域をグリッド状に分割し、各グリッドの視差データ代表値を形状特徴ベクトルとする。ここで、視差データ代表値とは、各グリッドに含まれる視差データの平均、中間値などである。図12bは、形状特徴ベクトルを示す図である。物体判定領域抽出部150は、物体判定領域を画像垂直方向にN個、画像水平方向にM個のグリッドに分割し、各グリッド領域における視差データ代表値を要素とするN×Mの2次元データを算出する。そして、物体判定領域抽出部150は、算出した2次元データを1次元に並べ替え、形状特徴ベクトルとする。物体判定部170物体判定部170は、抽出された形状特徴ベクトルを形状特徴抽出部160から取得し、物体予め学習された物体判定パラメータを物体判定パラメータ記憶メモリ180から取得する。ここで、物体判定パラメータは、形状特徴抽出部160が抽出した形状特徴ベクトルを物体か道路面かの二値へ変換するためのベクトル量と閾値とを含むデータである。図13は、物体判定パラメータ記憶メモリ180物体に記憶された、物体判定パラメータの学習物体方法を示す図である。図13aは、物体判定パラメータ記憶メモリ180に記憶された物体判定パレメータの学習を示す図である。物体の視差データから抽出した形状特徴ベクトルを学習用に数百~数千集めたものと、道路面上にあり誤検出しやすい路面標示の視差データから抽出した形状特徴ベクトルを学習用に数百~数千集めたものに対して、統計的な学習方式を用いることによって、物体候補の領域に存在するものが物体であるのか路面であるのかを判定するための物体判定パラメータが算出される。そして、算出された物体判定パラメータは、あらかじめ物体判定パラメータ記憶メモリ180に記憶される。なお、物体判定パラメータの学習における、物体の視差データから形状特徴ベクトルを抽出する方法は、形状特徴抽出部160が採用する方法と同じである。また、物体判定パラメータの学習における、物体の視差データの領域を抽出する方法も、物体判定領域抽出部150が採用する方法と同じである。物体判定部170は、形状特徴抽出部160から取得した形状特徴ベクトルと、物体判定パラメータ記憶メモリ180から取得した、物体判定パラメータに基づいて、物体候補が物体か路面かを判定する。学習判定方式としては、判別分析やSVMSupportVectorMachineなど一般的な方式が適用可能であり、本発明を限定するものではない。ステレオ画像に基づいて視差を推定した場合、画像において高周波成分が少ない領域、すなわちエッジや輝度変化が少ない領域は、視差を推定することが困難であり、物体判定領域内に視差データの欠落した領域が発生する。車両を撮像した画像は特に高周波成分が少ない領域が多いため、視差データの欠落した領域が発生する場合がある。例えば、視差データが推定できたかどうかのパターン以下、視差パターンというは、車両背面においてはH型が代表的である。つまり、車両背面の左右エッジとナンバープレート、テールランプの領域は視差データが存在するが、車両中央上部、車両中央下部は高周波成分が少ない領域のため視差データが欠落する。物体候補の代表視差例えば、物体候補領域における視差の平均値とかけ離れた視差データが閾値以上存在している場合に、物体候補が検出できなかったと判定する方式を採用した場合、車両のように視差データが欠落しやすい物体は未検出となる可能性がある。本発明においては、視差パターンも利用して、物体候補が物体か路面かを判定する。図14は、一部の領域において視差データが欠落している物体判定領域を示す図である。このような場合、物体視差データが欠落した領域の視差値は0として扱われる。物体と路面標示の視差データを用いた、物体判定パラメータの学習時も同様であり、物体もしくは路面標示の学習用の視差データの一部の領域において視差データが欠落している場合も、視差データが欠落した領域の視差値は0として扱われる。また、路面の画像も高周波成分が少ないため、視差パターンを利用することで高精度な判定が可能となる。視差の傾きや視差の標準偏差に基づいて物体か路面かを判定する方式を採用した場合、視差データが欠落した領域の判定はできないが、本発明では視差パターンも含めて学習した物体判定パラメータを用いるため、高精度な判定が可能となる。なお、ステレオカメラを車両に搭載した場合には、車両のピッチ変動によりステレオ画像における物体候補位置に、上下方向のズレが多く発生する。図15は、物体判定パラメータ記憶メモリ180に記憶された物体判定パラメータの学習を、上下方向のずれに対応させた場合について説明する図である。上下方向のズレに頑健な判定を行うために、物体判定パラメータを学習する際に用いる視差データに、下端の位置を上下に10ピクセルの範囲でずらした視差データを追加して学習する。これにより、より上下方向のズレに頑健な判定を行うことができる。以上詳細に説明したように、本実施の形態の物体検出装置100は、取得したステレオ画像に基づいて、視差マップを生成する視差マップ生成部120と、生成した視差マップに基づいて、路面を推定する路面推定部130とを備える。また、物体検出装置100は、生成した視差マップと路面に基づいて、実空間において路面より上側に存在する物体候補の位置を抽出する物体候補位置抽出部140と、生成した視差マップから物体候補周辺の領域も含めた立体判定領域を抽出する物体判定領域抽出部150とを備える。さらに、物体検出装置100は、物体判定領域に基づいて、物体候補の形状特徴を抽出する形状特徴抽出部160と、抽出された形状特徴、及び予め物体判定パラメータ記憶メモリ180に記憶されている物体判定パラメータに基づいて、物体候補が物体か路面かを判定する物体判定部170とを備える。そして、物体検出方法は、撮像系を用いて撮像したステレオ画像を取得し、ステレオ画像に基づいて視差マップを生成し、視差マップに基づいて路面を推定する。そして、視差マップと路面に基づいて、実空間において路面より上に存在する物体候補の位置を抽出し、視差マップから、物体候補周辺の領域も含めた物体判定領域を抽出する。そして、抽出した物体判定領域から物体候補の形状特徴を抽出し、形状特徴と物体判定パラメータに基づいて、物体候補が物体か路面かを判定する。また、物体候補領域の周辺領域も含めて物体判定領域もしくは学習に用いる視差データを抽出することで、物体と物体の背景を含めた画像特徴を使用することになり、判別精度を高めることができる。すなわち、物体候補領域の画像特徴だけで判別する場合に比べて、物体候補領域と背景領域の両方を使って判別する場合は、画素数の増加によって判別精度が向上するだけでなく、物体候補領域と背景領域との輝度値の全体的な違いなどを使って判定できるため、判定精度が向上する。これにより、物体か路面路面標示かの判定が困難な遠方の物体も精度よく検出することができる。特に、基線長の短いステレオカメラを用いた場合や遠方の物体を検出する場合に物体有効である。また、本実施の形態では、物体判定領域抽出部150、形状特徴抽出部160、及び物体判定部170が、以下の構成を採ることで特有の効果を有する。物体判定領域抽出部150が、物体候補までの距離に応じて抽出する物体判定領域の大きさを変更することで、物体候補までの距離ごとに物体判定パラメータを保持する必要がなくなり、メモリ量を削減することができる。また、物体判定領域抽出部150が、物体候補領域の下端を物体判定領域の下端とすることで、実空間において物体候補の下端より下に存在する物体の視差データを使用しないため、物体と路面について高精度に表現された形状特徴を用いることが可能となり、物体か路面路面標示かの判定精度を高めることができる。また、形状特徴抽出部160が、物体判定領域をグリッド状に分割し、各グリッドの視差データ代表値を形状特徴ベクトルとすることで、物体判定領域において視差データが部分的に欠けるような場合においても、より頑健に物体か路面路面標示かを正しく判定することができる。物体判定部170が、統計的な学習に基づく形状特徴の学習結果を用いて判定することで、精度よく物体か路面路面標示かを判定することができる。物体判定部170が、視差データがない場合に視差値をゼロとした形状特徴を学習した結果を用いることで、高周波成分の少ない車両や路面などにおいて視差データが欠落した場合でも、精度よく物体が道路面路面標示かを判定することができる。物体判定部170が、物体判定パラメータを学習する際に、上下方向にずれた領域の視差データを多く用いることによって、ピッチ変動の大きな車載環境においても、精度よく物体か道路面路面標示かを判定することができる。実施の形態2図16は、本発明の実施の形態2に係る物体検出装置の形状特徴抽出部における相関特徴に基づく抽出方法を示す図である。本実施の形態の形状特徴抽出部は、図2の物体検出装置100の形状特徴抽出部160に代えて用いられる。本発明の実施の形態2に係る物体検出装置の基本的な構成及び動作は、実施の形態1と同様である。図16aは、相関特徴の抽出方法を示す図であり、図16bは、相関特徴に基づく形状特徴ベクトルを示す図である。図16に示すように、本実施の形態の形状特徴抽出部は、物体判定領域をグリッド状に分割し、各グリッドの視差データ代表値の相関値に基づいて形状特徴ベクトルを生成する。物体まず、形状特徴抽出部は、物体判定領域を画像垂直方向にN個、画像水平方向にM個のグリッドに分割し、各グリッド領域における視差データ代表値を各要素としたN×Mの2次元配列データを算出する。そして、形状特徴抽出部160は、相関特徴を抽出し、形状特徴ベクトルを生成する。相関特徴は、各グリッドの視差データ代表値を所定の閾値に基づいて2値化したN×Mの2次元配列データ中に、例えばL個の3×3の相関特徴抽出用ビットパターン1601が存在する数などに基づいて求められる。また、物体判定パラメータ記憶メモリに記憶された物体判定パラメータも、物体の学習用視差データから抽出した相関特徴に基づいて算出されている。このように、本実施の形態によれば、物体検出装置の形状特徴抽出部が、物体判定領域をグリッド状に分割し、各グリッドの視差データ代表値の相関値に基づく形状特徴を形状特徴ベクトルとすることで、視差データの相関性を表す形状特徴を抽出できる。このため、物体判定領域のズレに対してより頑健な形状特徴を抽出することが可能となり、物体か路面路面標示かをより高精度に判定することができる。なお、形状特徴ベクトルの各要素を各グリッド領域における視差データの平均としたが、本発明を制限するものではなく、視差データの中間値などでも実現可能である。以上の説明は本発明の好適な実施の形態の例証であり、本発明の範囲はこれに限定されることはない。例えば、上記各実施の形態において、他の情報提示手段、例えば音や音声情報、振動などと組み合わせた提示を行うことも可能である。さらに、上記物体検出装置を構成する各構成部、例えばステレオ画像取得部の種類、視差マップ生成部の推定方法などは前述した実施の形態に限られない。以上説明した物体検出方法は、この物体検出方法を機能させるためのプログラムでも実現される。このプログラムはコンピュータで読み取り可能な記録媒体に格納されている。