自動車に搭載される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、各時点において、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上の異なる複数の位置である複数の着目位置の各々について、当該着目位置における車線境界線の方向である着目方向の、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方向差を、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共に検出する方向差検出手段と、過去直近の複数の時点において前記方向差検出手段が検出した前記各方向差と前記各奥行距離とより求まる、前記方向差と前記奥行距離と前記の関係が、前記奥行距離の増加に追従して前記方向差が、所定レベルより大きく漸増するものであった場合に、走行中の車線がカーブしている車線であると判定するカーブ判定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、前記カーブ判定手段が、走行中の車線がカーブしている車線であると判定した場合に、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曲線を車線境界線形状として認識する車線認識手段を有し、前記カーブ判定手段は、過去直近に前記車線認識手段が認識した車線境界線形状に従って、前記基準方向を算定することを特徴とする車線監視システム。請求項2記載の車線監視システムであって、前記車線認識手段は、前記カーブ判定手段が、走行中の車線がカーブしている車線であると判定した場合に、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曲線yax2bcを車線境界線形状として認識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、前記カーブ判定手段が、走行中の車線がカーブしている車線であると判定した場合に、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曲線を車線境界線形状として認識する車線認識手段と、過去直近に前記車線認識手段が認識した車線境界線形状に従って、前記自動車と車線境界線との間の距離である接近距離を算定する接近距離算出手段とを有し、前記カーブ判定手段は、前記接近距離算出手段が算出した前記接近距離の変化より求まる前記自動車の車線境界線方向への移動速度と、前記自動車の走行速度の比に基づいて、前記基準方向を算定することを特徴とする車線監視システム。請求項1、2、3または4記載の車線監視システムであって、前記カーブ判定手段は、過去直近の複数の時点において前記方向差検出手段が検出した各方向差と前記奥行距離との関係を、方向差と距離とを次元とする2次元座標系上で近似する直線を算出し、算出した直線の傾きが所定値よりも大きい場合に、走行中の車線がカーブしている車線であると判定することを特徴とする車線監視システム。請求項1、2、3、4または5記載の車線監視システムであって、前記方向差検出手段は、前記車載カメラが撮影した自動車後方の画像より、自動車後方の車線境界線上の複数の参照点の、前記自動車に対して定められた点を原点とし前記自動車前後方向と前記自動車左右方向とを次元とする2次元座標系上の座標を求め、前記基準方向に対する前記自動車の前後方向の角度分、前記各参照点の座標を回転して得られる各回転後参照点の座標に基づいて、前記自動車前後方向に隣接する各二つの前記回転後参照点のいずれかまたは当該二つの回転後参照点の間の位置の各々を前記着目位置として、当該着目位置の前記自動車後方方向の座標を当該着目位置について検出する奥行距離として算定すると共に、当該二つの回転後参照点を結ぶ直線の傾きを、当該着目位置について検出する前記方向差として算定することを特徴とする車線監視システム。請求項1、2、3、4、5または6記載の車線監視システムであって、前記カーブ判定手段は、過去直近の複数の時点において前記車載カメラが撮影した自動車後方の画像に対して、前記方向差検出手段が検出した各方向差と前記奥行距離との関係が、前記奥行距離の増減に関わらず前記方向差が所定レベル以上大きく増減しないものであった場合に、走行中の車線が直進している車線であると判定することを特徴とする車線監視システム。請求項2、3または4記載の車線監視システムであって、前記カーブ判定手段は、過去直近の複数の時点において前記車載カメラが撮影した自動車後方の画像に対して、前記方向差検出手段が検出した各方向差と前記奥行距離との関係が、前記奥行距離の増減に関わらず前記方向差が所定レベル以上大きく増減しないものであった場合に、走行中の車線が直進している車線であると判定し、前記車線認識手段は、前記カーブ判定手段が、走行中の車線が直進している車線であると判定した場合に、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前記車線境界線形状として認識することを特徴とする車線監視システム。請求項7または8記載の車線監視システムであって、前記カーブ判定手段は、過去直近の複数の時点において前記方向差検出手段が検出した各方向差と前記奥行距離との関係を、方向差と距離とを次元とする2次元座標系上で近似する直線の傾きが所定値よりも小さい場合に、走行中の車線が直進している車線であると判定することを特徴とする車線監視システム。請求項2、3、4または8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、走行中の車線がカーブしている車線であることを検出する車線監視方法であって、前記車線監視システムが、各時点において、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上の異なる複数の位置である複数の着目位置の各々について、当該着目位置における車線境界線の方向である着目方向の、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方向差を、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共に検出する方向差検出ステップと、前記車線監視システムが、過去直近の複数の時点において前記方向差検出ステップで検出した前記各方向差と前記各奥行距離とより求まる、前記方向差と奥行距離と前記の関係が、前記奥行距離の増加に追従して前記方向差が、所定レベルより大きく漸増するものであった場合に、走行中の車線がカーブしている車線であると判定するカーブ判定ステップとを有することを特徴とする車線監視方法。請求項1記載の車線監視方法であって、前記車線監視システムが、前記カーブ判定ステップで、走行中の車線がカーブしている車線であると判定された場合に、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曲線を車線境界線形状として認識する車線認識ステップを有し、前記カーブ判定ステップにおいて、過去直近に前記車線認識ステップで認識した車線境界線形状に従って、前記基準方向を算定することを特徴とする車線監視方法。請求項11記載の車線監視方法であって、前記車線監視システムが、前記カーブ判定ステップで、走行中の車線がカーブしている車線であると判定された場合に、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曲線を車線境界線形状として認識する車線認識ステップと、前記車線監視システムが、過去直近に前記車線認識ステップで認識した車線境界線形状に従って、前記自動車と車線境界線との間の距離である接近距離を算定する接近距離算出ステップとを有し、前記カーブ判定ステップにおいて、前記接近距離算出ステップで算出した前記接近距離の変化より求まる前記自動車の車線境界線方向への移動速度と、前記自動車の走行速度の比に基づいて、前記基準方向を算定することを特徴とする車線監視方法。請求項11、12、または13記載の車線監視方法であって、前記カーブ判定ステップにおいて、過去直近の複数の時点において前記方向差検出ステップで検出した各方向差と前記奥行距離との関係を、方向差と距離とを次元とする2次元座標系上で近似する直線を算出し、算出した直線の傾きが所定値よりも大きい場合に、走行中の車線がカーブしている車線であると判定することを特徴とする車線監視方法。請求項11、12、13または14記載の車線監視方法であって、前記カーブ判定ステップにおいて、過去直近の複数の時点において前記車載カメラが撮影した自動車後方の画像に対して、前記方向差検出ステップで検出した各方向差と前記奥行距離との関係が、前記奥行距離の増減に関わらず前記方向差が所定レベル以上大きく増減しないものであった場合に、走行中の車線が直進している車線であると判定し、前記車線認識ステップにおいて、前記カーブ判定ステップで、走行中の車線が直進している車線であると判定された場合に、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前記車線境界線形状として認識することを特徴とする車線監視方法。請求項15記載の車線監視方法であって、前記カーブ判定ステップにおいて、過去直近の複数の時点において前記方向差検出ステップで検出した各方向差と前記奥行距離との関係を、方向差と距離とを次元とする2次元座標系上で近似する直線の傾きが所定値よりも小さい場合に、走行中の車線が直進している車線であると判定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のいずれであるかを認識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を、簡易な構成において判定可能とすることを課題とする。前記課題達成のために、本発明は、自動車に搭載される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、各時点において、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上の異なる複数の位置である複数の着目位置の各々について、当該着目位置における車線境界線の方向である着目方向の、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方向差を、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共に検出する方向差検出手段と、過去直近の複数の時点において前記方向差検出手段が検出した前記各方向差と前記各奥行距離とより求まる、前記方向差と奥行距離と前記の関係が、前記奥行距離の増加に追従して前記方向差が、所定レベルより大きく漸増するものであった場合に、走行中の車線がカーブしている車線であると判定するカーブ判定手段とを備えたものである。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、走行中の車線がカーブしている車線であることを検出することができる。ここで、このような車線監視システムに、前記カーブ判定手段が、走行中の車線がカーブしている車線であると判定した場合に、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曲線を車線境界線形状として認識する車線認識手段を設け、前記カーブ判定手段において、過去直近に前記車線認識手段が認識した車線境界線形状に従って、前記基準方向を算定するようにしてもよい。また、この場合には、前記車線認識手段において、前記カーブ判定手段が、走行中の車線がカーブしている車線であると判定した場合に、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曲線yax2bcを車線境界線形状として認識するようにしてもよい。または、このような車線監視システムに、前記カーブ判定手段が、走行中の車線がカーブしている車線であると判定した場合に、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曲線を車線境界線形状として認識する車線認識手段と、過去直近に前記車線認識手段が認識した車線境界線形状に従って、前記自動車と車線境界線との間の距離である接近距離を算定する接近距離算出手段とをさらに設け、前記カーブ判定手段において、前記接近距離算出手段が算出した前記接近距離の変化より求まる前記自動車の車線境界線方向への移動速度と、前記自動車の走行速度の比に基づいて、前記基準方向を算定するようにしてもよい。また、以上のような車線監視システムは、前記カーブ判定手段において、過去直近の複数の時点において前記方向差検出手段が検出した各方向差と前記奥行距離との関係を、方向差と距離とを次元とする2次元座標系上で近似する直線を算出し、算出した直線の傾きが所定値よりも大きい場合に、走行中の車線がカーブしている車線であると判定するように構成することもできる。また、以上のような車線監視システムは、より具体的には、前記方向差検出手段において、前記車載カメラが撮影した自動車後方の画像より、自動車後方の車線境界線上の複数の参照点の、前記自動車に対して定められた点を原点とし前記自動車前後方向と前記自動車左右方向とを次元とする2次元座標系上の座標を求め、前記基準方向に対する前記自動車の前後方向の角度分、前記各参照点の座標を回転して得られる各回転後参照点の座標に基づいて、前記自動車前後方向に隣接する各二つの前記回転後参照点のいずれかまたは当該二つの回転後参照点の間の位置の各々を前記着目位置として、当該着目位置の前記自動車後方方向の座標を当該着目位置について検出する奥行距離として算定すると共に、当該二つの回転後参照点を結ぶ直線の傾きを、当該着目位置について検出する前記方向差として算定するように構成することもできる。また、以上のような車線監視システムは、前記カーブ判定手段において、過去直近の複数の時点において前記車載カメラが撮影した自動車後方の画像に対して、前記方向差検出手段が検出した各方向差と前記奥行距離との関係が、前記奥行距離の増減に関わらず前記方向差が所定レベル以上大きく増減しないものであった場合に、走行中の車線が直進している車線であると判定するように構成してもよい。また、この場合には、前記車線認識手段において、前記カーブ判定手段が、走行中の車線が直進している車線であると判定した場合に、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前記車線境界線形状として認識するように、車線監視システムを構成してもよい。また、以上のような車線監視システムは、前記カーブ判定手段において、過去直近の複数の時点において前記方向差検出手段が検出した各方向差と前記奥行距離との関係を、方向差と距離とを次元とする2次元座標系上で近似する直線の傾きが所定値よりも小さい場合に、走行中の車線が直進している車線であると判定するように構成してもよい。また、以上のような車線監視システムには、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ようにしてもよい。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を、より簡易な構成において判定可能となる。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。図示するように、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qi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qiの座標の算出は以下のように行う。すなわち、図3a、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Y方向とし、自動車の後方向を正のX方向とするXY座標系を設定する。なお、図3は走行中の車線が直進する車線である場合の処理例を、図4は走行中の車線がカーブする車線である場合の処理例を示す図である。そして、後方カメラ1で撮影された図3b、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3c、図4cに示すようにXY座標系に射影変換する。そして、X方向について所定間隔毎に、XY座標系に射影変換した白線の領域302のY方向の中点に特徴点qiを設定し、各特徴点qiのXY座標系上の座標xiyi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、カーブ判定処理を行って、走行中の車線がカーブしているかどうかを調べるステップ206。このカーブ判定処理の詳細については後述する。そして、走行中の車線がカーブしていない車線であると判定された場合にはステップ208、各特徴点qiの座標に基づいて、図3dに示すように、後方の白線を直線yaxbに近似し、近似した直線yaxbを現在の白線近似線H0とするステップ210。この直線yaxbへの近似は、各特徴点の座標を直線上の座標を表すものと仮定した場合に、最も尤もらしい直線を求めることにより行う。より具体的には、この近似は、たとえば、最小自乗法によって、各特徴点qiについて求めた、yiaxib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、走行中の車線がカーブしている車線であると判定された場合にはステップ208、各特徴点qiの座標より、図4dに示すように、後方の白線を曲線yax2bxcに近似し、近似した曲線yax2bxcを現在の白線近似線H0とするステップ212。この曲線yax2bxcへの近似は、各特徴点qiの座標を直線上の座標を表すものと仮定した場合に、最も尤もらしい曲線を求めることにより行う。より具体的には、この近似は、たとえば、たとえば、最小自乗法によって、各特徴点qiについて求めた、yiaxi2bxicの自乗の合計をEとして、Eを最小とするa、b、cを算出することにより求める。そして、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が曲線yax2bxcである場合には、Kya2bcが成り立ち、Da2bcWとして、距離Dが求まる。さて、図2に戻り、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Th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218、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。次に以上の車線監視処理のステップ206で行うカーブ判定処理について説明する。図6に、このカーブ判定処理の手順を示す。図示するように、この処理では、白線のX0となる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の、自動車の後方すなわちX方向に対する角度をθとして、上述した車線監視処理のステップ204で求めた各特徴点qiをXY座標系の原点を中心にθ回転した特徴点の座標を特徴点piの座標として求まる。ステップ602。ここで、前回求めた白線近似線をHとして、図7a1に示すように、Hとして直線axbが設定されている場合には、θはtan1aとして求めることができ、この場合、ステップ602では、図7a1に示す各特徴点qiを、原点回りにθ回転させて図7a2に示すように各特徴点piを得る。また、前回求めた白線近似線をHとして、図7b1に示すように、Hとして曲線ax2bxcが設定されている場合には、θはtan1bとして求めることができき、この場合、ステップ602では、図7b1に示す各特徴点qiを、原点回りにθ回転させて図7b2に示すように各特徴点piを得る。但し、このθは、図8に示すように、自動車の車速をVx、上述した車線監視処理のステップ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、このように各特徴点qiを回転させて得られた各特徴点piは、X方向、すなわち、自動車の後ろ方向が、自動車の重心Gの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各特徴点piに一致するものとなる。さて、図6に戻り、このようにして、各特徴点piを算出したならばステップ602、図9aに示すように、隣接する特徴点piとpi1とを結ぶ直線の傾きをΔiyi1yixi1xiにより、特徴点piとpi1との中点のX座標をcxixixi12により求める。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、Δj、cxjは算出しないようにする。また、cxixiまたはxixi1とするようにしてもよい。そして、cxi、Δiを傾きデータQiとして、傾きデータQiをXΔ座標系にプロットした図9bに示すグラフを、今回の傾きグラフS0として作成するステップ604。ここで、cxi、ΔiのΔiは、自動車の後ろ方向Xcxiの位置における白線の方向の、X0の位置における白線の方向に対する傾きを表すものとなる。次に、今回の傾きグラフS0と過去直近の所定期間内に作成したk個の傾きグラフSからSkとを合成し、現在の合成傾きグラフTS0を作成するステップ606。すなわち、ステップ606では、図10aに走行中の車線が直線の車線である場合について、図10bに走行中の車線がカーブする車線である場合について示したように、今回の傾きグラフS0と過去直近の所定期間内に作成したk個の傾きグラフSからSkの傾きデータQiを全てXΔ座標系にプロットして現在の合成傾きグラフTS0を作成する。そして、現在の合成傾きグラフTS0を作成したならば、合成傾きグラフTS0上の各傾きデータQiを通る直線Δmxuを近似的に求めるステップ608。この近似は、たとえば、最小自乗法によって、各傾きデータQiについて求めた、Δimxiuの自乗の合計をEとして、Eを最小とするm、nを算出することにより求める。ここで、走行中の車線が直線の車線である場合には、各車線上の自動車後方の各位置における白線の方向は、自動車側方の位置における白線の方向とほぼ等しくなるため、図10aに示すように、求めた直線Δmxuの傾きmは小さな値をとる。一方、走行中の車線がカーブする車線である場合には、各車線上の自動車後方の各位置における白線の方向の、自動車側方の位置における白線の方向に対する差は、自動車後方に遠ざかる程大きくなっていくため、図10bに示すように、求めた直線Δmxuの傾きmは大きな値をとる。そこで、求めた直線Δmxuの傾きmが、所定のしきい値Thより小さいかどうかを調べステップ610、小さい場合には走行中の車線がカーブしていない車線であると判定してステップ612処理を終了し、小さくない場合には走行中の車線がカーブしている車線であると判定してステップ614処理を終了する。以上、カーブ判定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、自動車の車速及びヨーレート、もしくは、ヨーレートを検出したり、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算出したりする必要なく、走行中の車線がカーブしている車線であるか否かを判定することができる。なお、以上の実施形態は、自動車の右側前端と白線との距離Dを検出する場合について示したが、自動車の左側前端と白線との距離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、同様に認識することができる。