所定の探知領域内に探知波を照射してその反射波を受信し、各反射波の方向及び強度並びに各反射波の反射位置までの距離を出力する探知手段と、前記探知領域と重複する範囲を撮像する撮像手段と、前記探知手段の出力に基づき、強度が第1閾値以上である前記反射波の方向の範囲を物体が存在する物体範囲として、該物体の幅を算出する物体幅算出手段と、前記物体幅算出手段により得られた前記物体の幅が所定幅以上であるか否かを判定する物体幅判定手段と、前記物体幅判定手段により前記所定幅以上であると判定された幅広の物体に係る前記反射波の強度が所定値以上であるか又は前記探知手段による反射波の受信が雨天下で行われている特定状況にあるか否かを判定する状況判定手段と、前記状況判定手段により前記特定状況にあると判定された場合、前記第1閾値よりも大きな第2閾値を適用することにより、前記幅広の物体に係る前記物体範囲の分割を試行する物体範囲分割手段と、前記物体範囲分割手段が前記幅広の物体の物体範囲を分割できた場合、前記撮像手段の撮像画像のうち、該分割後の各範囲に対応する画像部分に対して、検知対象である目的物を検出する処理を行う目的物検出手段とを具備することを特徴とする物体検知装置。前記目的物検出手段は、前記物体範囲分割手段が、前記幅広の物体の物体範囲を分割できなかった場合、前記撮像手段の撮像画像のうち、該物体範囲に対応する画像部分に対して、前記目的物を検出する処理を行い、該目的物が存在することを検出した場合には、該目的物の位置を、該幅広の物体の位置に基づいて決定することを特徴とする請求項1に記載の物体検知装置。しかしながら、上述の車両に搭載されたレーダ装置で歩行者候補物体を検知する場合、デリニエータなどの比較的反射強度の高い高反射物体が、漏光の影響などにより、実際の幅よりも広い幅で検知される場合がある。また、雨天時にレーダ装置の表面が濡れることにより、物体が幅広に検知される場合もある。このような場合、幅広に検知される物体の近傍に歩行者が存在すると、幅広に検知された物体の強度情報中に歩行者の強度情報が埋もれてしまい、歩行者の検知が困難となることがある。これを回避するために、幅広に検知された物体の存在範囲全体に対応する画像データを処理して歩行者の存在の有無を検出することも考えられる。しかしその場合、画像処理による負荷が増大する。本発明の目的は、かかる従来技術の問題点に鑑み、画像処理による負荷を極力増大させることなく歩行者等の存在を検知できる物体検知装置を提供することにある。本発明に係る物体検知装置は、所定の探知領域内に探知波を照射してその反射波を受信し、各反射波の方向及び強度並びに各反射波の反射位置までの距離を出力する探知手段と、前記探知領域と重複する範囲を撮像する撮像手段と、前記探知手段の出力に基づき、強度が第1閾値以上である前記反射波の方向の範囲を物体が存在する物体範囲として、該物体の幅を算出する物体幅算出手段と、前記物体幅算出手段により得られた前記物体の幅が所定幅以上であるか否かを判定する物体幅判定手段と、前記物体幅判定手段により前記所定幅以上であると判定された幅広の物体に係る前記反射波の強度が所定値以上であるか又は前記探知手段による反射波の受信が雨天下で行われている特定状況にあるか否かを判定する状況判定手段と、前記状況判定手段により前記特定状況にあると判定された場合、前記第1閾値よりも大きな第2閾値を適用することにより、前記幅広の物体に係る前記物体範囲の分割を試行する物体範囲分割手段と、前記物体範囲分割手段が前記幅広の物体の物体範囲を分割できた場合、前記撮像手段の撮像画像のうち、該分割後の各範囲に対応する画像部分に対して、検知対象である目的物を検出する処理を行う目的物検出手段とを具備することを特徴とすることを特徴とする。この構成において、物体幅算出手段により算出された物体の幅が所定幅以上ではないと物体幅判定手段により判定された場合、その物体は歩行者等の目的物である可能性がある。この場合には、従来のように、その物体の撮像画像に対して、目的物の検出処理を行うことができる。一方、物体幅判定手段により物体の幅が所定幅以上であると判定され、さらに状況判定手段により前記特定状況にあると判定された場合には、その幅広の物体からの強度の高い反射波による漏光の影響により、又は雨天で探知手段の表面が濡れていることにより、算出された物体の幅が、実際の幅よりも広くなっている可能性がある。このとき、このように、算出された幅が実際の幅よりも広くなっている幅広の物体の近傍に目的物が存在する場合には、その物体範囲に目的物の物体範囲が融合している可能性もある。すなわち、強度が第1閾値以上の反射波の範囲内に、目的物からの反射波の範囲が含まれており、幅広の物体に係る反射波の強度のピークと、目的物に係る反射波の強度のピークとが存在している可能性がある。そこでこの場合、強度が第1閾値以上の反射波の方向の範囲である物体範囲を、第1閾値よりも大きな第2閾値を用いてピーク毎に分割する試みが物体範囲分割手段によって行われる。これにより、可能な場合には、その物体範囲を、幅広の物体の本来のものに近い物体範囲と、目的物の物体範囲とに分割することができる。この場合、目的物検出手段により、分割後の各物体範囲に対応する撮像画像に基づき、目的物の有無が検出される。これによれば、反射波に基づく物体範囲が特定の状況下で拡大されるような物体の近傍に歩行者等の目的物が存在する場合でも、目的物の物体範囲を、探知手段の出力に基づいて極力分離して特定し、その後、特定された目的物の物体範囲に対応する撮像画像に基づいて目的物の有無を検出することができる。したがって、本発明によれば、画像処理による負荷を極力増大させることなく、目的物の有無を検出することができる。本発明において、前記目的物検出手段は、前記物体範囲分割手段が、前記幅広の物体の物体範囲を分割できなかった場合、前記撮像手段の撮像画像のうち、該物体範囲に対応する画像部分に対して、前記目的物を検出する処理を行い、該目的物が存在することを検出した場合には、該目的物の位置を、該幅広の物体の位置に基づいて決定するものであってもよい。これによれば、存在位置が幅広の物体に極めて近く、第2閾値を用いたとしても別個の物体範囲のものとして分割できないような目的物であっても、その存在を撮像画像に基づいて確実に検出することができる。その場合、目的物からの反射波の範囲が特定できず、目的物の位置を決定することができないおそれがある。しかし、目的物は幅広の物体の近傍に位置する可能性が高い。そこで、目的物の位置を幅広の物体の位置に基づいて決定するようにしている。これにより、目的物の位置を支障なく特定することができる。以下、図面を用いて本発明の実施形態を説明する。図1は、本発明の一実施形態に係る物体検知装置の構成を示すブロック図である。この物体検知装置は、車両に搭載され、車両前方の目的物を検知するものである。この物体検知装置は、図1に示すように、車両前方の物体を探知するレーダ1と、車両の前方を撮像するカメラ2と、レーダ1及びカメラ2からの情報に基づいて車両前方における目的物の有無を検出する処理部3と、処理部3における処理結果を出力するための出力部4とを備える。レーダ1は、車両前方の探知領域に探知波を照射してその反射波を受信するスキャン動作を行い、各反射波の方向及び強度並びに各反射位置までの距離等の情報を出力する。レーダ1は本発明における探知手段に相当する。図2はレーダ1による探知領域を示す。図2に示すように、レーダ1は、探知時の仰俯角が異なる3つの探知領域5a~5cを順次スキャンする。この探知領域5a~5cにわたるスキャン動作は、例えば100msec毎に行われる。1つの探知領域5a、5b又は5cのスキャンには、例えば3msec程度を要する。レーダ1としては、ミリ波レーダやレーザレーダを用いることができる。カメラ2は、探知領域5a~5cと重複する範囲を、レーダ1による探知領域5a~5cのスキャン動作に同期して撮像し、画像データを処理部3に供給する。カメラ2は、本発明における撮像手段に相当する。カメラ2としては、CCDカメラや赤外線カメラを用いることができる。処理部3は、マイクロコンピュータ等により構成される。処理部3は、スキャン動作に同期してレーダ1が出力する各反射波の方向及び強度並びに各反射位置までの距離を記憶するメモリ31と、レーダ1のスキャン動作に同期してカメラ2が出力する画像データを記憶する画像メモリ32とを備える。また、処理部3は、メモリ31内の情報に基づいて物体の幅や位置を算出する物体幅位置算出手段33と、算出された物体幅が所定幅以上であるか否かを判定する物体幅判定手段34と、物体の反射強度又は天候についての特定状況にあるか否かを判定する状況判定手段35と、所定幅以上の物体が存在する物体範囲を分割する物体範囲分割手段36とを備える。物体範囲は、レーダ1が受信する強度が所定値以上である反射波の方向の範囲として認識される。さらに、処理部3は、車両前方の路面が坂道等であるか否かを判定する路面判定手段37と、車両前方の路面が坂道等である場合に物体の物体範囲が分離しているか否かを判定する分離判定手段38と、物体範囲分割手段36による分割後の各範囲や、分離判定手段38により分離していることが判明した物体範囲の分離部分に対応する画像データに基づき、目的物の有無を検出する目的物検出手段39とを備える。図3は、処理部3による物体検知処理を示すフローチャートである。この処理は例えば100msec毎に実行される。この処理では、目的物として、歩行者が検知される。処理を開始すると、処理部3は、まず、ステップS1において、レーダ1によりスキャン動作を行い、得られるスキャン情報を取得する。また、カメラ2により画像データを取得する。すなわち、レーダ1は、各探知領域5a~5c内の各方向に順次探知波を照射してその反射波を受信し、各反射波の方向及び強度、各反射波の反射位置までの距離等の情報を処理部3のメモリ31に出力する。これと同時に、カメラ2は、探知領域5a~5cと重複する領域を撮像し、得られる画像データを処理部3の画像メモリ32に出力する。次に、ステップS2において、ステップS1で得たレーダ1からの情報に基づき、物体幅位置算出手段33により、強度が第1閾値a以上である反射波の方向の範囲を、物体が存在する物体範囲として、その物体の幅及び位置を算出する。この算出は、各探知領域5a~5c毎に行われる。第1閾値aは、歩行者等の一般の物体の物体範囲を抽出するために定められたものである。なお、物体幅判定手段34に供する物体の幅については、各探知領域5a~5cについての反射波の強度情報を加算して平均したものと第1閾値aとを比較して物体範囲を抽出し、物体幅を算出するようにしてもよい。図4は、この物体幅の算出に用いられる反射波の方向に対する反射強度の変化の一例を示す。横軸はレーダ1が受信する反射波の方向、すなわちスキャン方向であり、縦軸は受信する反射波の強度である。この場合、強度が第1閾値a以上である反射波の方向の範囲すなわち物体範囲は、方向d1から方向d6までの範囲となる。この場合、物体の幅は、例えば方向d1及びd6の反射波の反射位置までの距離と方向に基づいて算出することができる。物体の位置は、例えば物体の方向と物体までの距離により特定される。この場合、物体の方向は、図4の例では、例えば方向d1及びd6の中間の方向として特定することができる。物体までの距離は、方向d1及びd6の反射波の反射位置までの距離の平均距離として特定することができる。次に、ステップS3において、ステップS2で算出した物体の幅が所定幅w以上であるか否かを、物体幅判定手段34により判定する。これにより、所定幅w以上ではないと判定された場合、物体の幅が、歩行者の幅に該当し、物体が歩行者である可能性がある。したがってこの場合、ステップS4において、所定幅w以上ではないと判定された物体の物体範囲を、歩行者の有無の検出範囲に決定し、ステップS15へ進む。ステップS3で所定幅w以上であると判定した場合には、ステップS5において、物体の反射強度や天候が特定状況にあるか否かを状況判定手段35により判定する。特定状況とは、幅が所定幅w以上であると判定された幅広の物体からの反射波の強度の最大値が所定値以上である状況、又は物体検知装置が雨天下で用いられている状況が該当する。物体検知装置が雨天下で用いられているかどうかは、車両のワイパのスイッチや雨滴センサからの信号Sに基づいて判定することができる。所定幅w以上であると判定された物体の反射波強度の最大値が所定値以上である場合、その物体は反射波の強度が高い高反射物である。この場合、その物体の物体範囲は、漏光の影響により、その物体の実際の物体範囲よりも広くなる。したがって、ステップS2で算出される幅は、その物体の実際の幅よりも大きい。また、物体検知装置が雨天下で用いられている状況においては、レーダ1の表面が濡れていることの影響により、反射光に基づいて認識される物体の物体範囲は、その物体の実際の物体範囲よりも広い可能性がある。したがって、その物体のステップS2で算出される幅は、その物体の実際の幅よりも広い可能性がある。図5は、このような特定状況にある場合に生じ得る不都合を示す。この特定状況下において、図5aのように、ステップ2で算出される幅が実際の幅よりも大きい幅広物体51の近傍に歩行者52が存在する場合には、図5bのように、幅広物体51の物体範囲53に歩行者52の物体範囲54が融合している可能性もある。すなわち、図4で例示されるように、強度が第1閾値a以上である反射波の方向の範囲d1~d6内に、歩行者52からの反射波の方向の範囲が融合しており、幅広物体51に係る反射波の強度のピークP1と、歩行者に係る反射波の強度のピークP2とが存在する可能性がある。そこで、ステップS5で特定の状況にあると判定した場合には、ステップS6において、物体範囲分割手段36により、物体範囲の分割を試みる。すなわち、ステップS1で取得した反射波の方向及び強度に基づき、第1閾値aよりも大きな第2閾値bを適用し、強度が第2閾値b以上である反射波の方向の範囲を抽出する。これにより、可能な場合には、例えば図4で示すように、幅広物体の物体範囲d1~d6を、ピークP1及びP2毎に、その幅広物体の本来の物体範囲に近い物体範囲d2~d3と、歩行者の物体範囲d4~d5とに分割することができる。次に、ステップS7において、ステップS6で物体範囲を分割できた場合には、分割後の各物体範囲を歩行者の有無の検出範囲に決定し、ステップS15へ進む。物体範囲を分割できなかった場合には、その物体範囲の物体の極めて近くに歩行者が存在することにより分割できなかった可能性もある。したがってこの場合、分割できなかった物体範囲を歩行者の有無の検出範囲に決定し、ステップS15へ進む。一方、ステップS5で特定の状況にはないと判定した場合には、ステップS8において、路面判定手段37により、物体検知装置の前方に各探知領域5a~5cと交差する路面が存在するか否かを判定する。この路面としては、例えば下り坂の前方の水平な路面や、水平な路面の前方の上り坂が該当する。この判定は、ステップS2で得られた各探知領域5a~5cにおける物体の幅及び位置に基づいて行われる。すなわち、各探知領域5a~5cと交差する路面が存在する場合、ステップS2では路面を物体としてその幅及び位置が算出される。そして、算出される幅は水平方向に長く、算出される位置は、仰俯角が大きな探知領域の物体ほど遠い。かかる状況を考慮して、ステップS8の判定が行われる。図6は、各探知領域5a~5cと交差する路面が存在する場合に、各探知領域5a~5cにおける物体範囲をイメージ的に例示する。図6aにおいては、図6bのように、探知領域5cと交差する路面上に歩行者52が存在する場合が示されている。図6cにおいては、図6dのように、探知領域5aと交差する路面上に歩行者52が存在する場合が示されている。図6a及びcのように、各探知領域5a~5cの物体範囲61a、61b及び61cは、路面からの反射波により形成されるので、水平方向に長く、仰俯角が大きな探知領域のものほど遠くに位置する。このとき、図6bのように、探知領域5cと交差する路面上に歩行者52が存在すると、図6aのように、路面による物体範囲61c中に歩行者52の物体範囲61pが含まれてしまうので、歩行者52の物体範囲61pを区別することができず、歩行者52の検出に支障を来たす。一方、図6dのように、探知領域5aと交差する路面上に歩行者52が存在すると、図6cのように、探知領域5aにおける物体範囲61aから、歩行者52の物体範囲61pを区別することはできない。しかし、探知領域5b及び5cの物体範囲61b及び61cは、手前に歩行者52が存在し、歩行者52が存在する部分の距離が物体範囲61b及び61cの部分とは異なるので、歩行者52が存在する部分によって分離される。そこで、ステップS8で各探知領域5a~5cと交差する路面が存在すると判定した場合には、ステップS9~S12において、分離判定手段38により、各探知領域5a~5cの物体範囲が分離しているか否かを判定する。すなわち、仰俯角が最も小さい探知領域を1番目n=1、仰俯角が最も大きい探知領域をN番目n=Nの探知領域とすると、1番目から順次N-1番目までの探知領域について物体範囲が分離しているか否かを判定するステップS9~S12。なお、本実施形態ではN=3である。そして、n番目の探知領域における物体範囲が分離していると判定した場合にはステップS11、ステップS13において、そのn番目の探知領域の物体範囲の分離部分に対応する範囲を歩行者有無の検出範囲に決定する。その分離部分に対応する範囲としては、分離していないn-1番目の探知領域の物体範囲におけるその部分に対応する範囲が該当する。N-1番目までの探知領域についての判定が完了するとステップS10、ステップS14において、最後のN番目の探知領域の物体範囲を歩行者有無の検出範囲に決定し、ステップS15へ進む。ステップS15では、ステップS2で取得した画像データのうち、ステップS4、ステップS7、又はステップS13及びS14で決定された検出範囲に対応する部分に基づき目的物としての歩行者の有無を検出する。この検出は、周知のパターンマッチングにより行うことができる。歩行者が存在することが検出された場合には、出力部4により、その旨の表示や、報知を行う。その後、物体検知処理を終了する。このとき、ステップS4又はS14で決定された検出範囲において歩行者が検出された場合、その検出範囲に対応する物体範囲に対して歩行者の物体範囲が融合又は含有されていることに起因して歩行者からの反射波の範囲が特定できず、歩行者の位置を決定することができないおそれがある。しかし、歩行者はその検出範囲に対応する物体の近傍に位置する可能性が高い。そこで、歩行者の位置はその物体の位置に基づいて決定される。以上のように、本実施形態によれば、物体の幅が所定幅w以上であると判定され、さらに特定の状況にあると判定された場合には、物体範囲を第1閾値aよりも大きな第2閾値bを用いて分割し、分割後の各物体範囲に対応する画像データに基づき、歩行者の有無を検出するようにしたため、画像処理による負荷を極力増大させることなく、歩行者の有無を検出することができる。また、物体範囲を分割できなかった場合には、その物体範囲に対応する画像データに基づき、歩行者の有無の検出を行い、歩行者が存在することを検出した場合には、歩行者の位置を、その物体範囲の物体の位置に基づいて決定するようにしたため、歩行者が高反射物や、雨天の影響で幅広に認識される物体の極めて近傍に存在する場合でも、確実に歩行者の存在を検出し、その位置を支障なく特定することができる。なお、本発明は上述実施形態に限定されない。例えば上述において、ステップS6では物体範囲を水平方向に分割するようにしているが、探知領域の数が多い場合や仰俯角方向にもスキャンする場合には、仰俯角方向についても物体範囲を分割し、高反射率の上方看板等から目的物を分離して目的物の有無を検出できるようにしてもよい。