"色を認識する車載カメラを備え、前記車載カメラにより取得される画像に基づいて周辺環境を認識する周辺環境認識装置であって、処理装置と、車両に搭載される灯火の種類を表す情報を前記処理装置に入力する入力装置と、記憶装置とを備え、前記処理装置は、前記入力装置に入力された情報に基づいて、前記車両に搭載される灯火の種類を表す情報を前記記憶装置に記憶することを特徴とする、周辺環境認識装置。前記処理装置は、前記車両に搭載される灯火の種類を表す情報として、前記灯火の種類に応じた閾値を記憶し、前記閾値は、前記車載カメラにより撮像した画像を処理して周辺他車の灯火に係る像と路側反射物に係る像とを識別するための閾値である、請求項1に記載の周辺環境認識装置。前記灯火は、ヘッドライトであり、認識されるヘッドライトの種類は、ハロゲン、LED及びHIDHighIntensityDischargeの種類を含む、請求項1又は2に記載の周辺環境認識装置。前記入力装置は、前記灯火により照射される反射板を撮像する前記車載カメラを含み、前記処理装置は、前記車載カメラにより撮像した画像を処理して得られる前記反射板の像の輝度特性に基づいて、前記灯火の種類を認識し、該認識した種類に基づいて、前記灯火の種類を表す情報を生成する、請求項1~3のうちのいずれか1項に記載の周辺環境認識装置。前記処理装置は、第1の種類の灯火を照射した場合に得られる前記反射板の像の輝度と、第2の種類の灯火を照射した場合に得られる前記反射板の像の輝度との差を利用して、前記灯火の種類を認識する、請求項4に記載の周辺環境認識装置。前記反射板は、所定の波長範囲の光に対して他の波長範囲の光に比べて高い反射特性を有する、請求項4に記載の周辺環境認識装置。車両に搭載される灯火種類登録方法であって、車両の灯火により反射板に光を照射し、前記反射板を車載カメラにより撮像し、前記車載カメラから得られる画像を処理して、前記反射板に係る像の輝度特性に基づいて、前記灯火の種類を認識し、認識した灯火の種類を表す情報を記憶装置に記憶することを含む、灯火種類登録方法。車両生産時、前記記憶装置の交換時、及び、車両の灯火の交換時のうちの少なくともいずれかの時に実行される請求項7に記載の灯火種類登録方法。車載カメラの光軸調整を行う際に実行される請求項7に記載の灯火種類登録方法。車両に搭載される灯火の種類を判別するための反射板を備え、前記反射板は、所定の波長範囲の光のみを透過するフィルタと、前記フィルタの背後に設けられる拡散板とを備える、施設側装置。前記反射板は、ターゲットを用いて車載カメラの光軸調整を行う際の車両位置での前記車載カメラの撮像領域内に配置される、請求項10に記載の施設側装置。ところで、車両の灯火は、例えば灯火がヘッドライトの場合、ハロゲン、LED及びHIDHighIntensityDischarge等がある。例えば車載カメラにより撮像された画像を画像処理し、自車の灯火からの光を反射する反射物と、周辺車両の灯火自発光体と識別する場合、同一の反射物であっても、自車の灯火の種類の相違に依存して異なる態様分光特性で車載カメラにより捕捉される場合がある。従って、自車の灯火の種類に応じて識別方法を変更すれば、画像認識精度が向上しうる。従来は、このような課題が見出されていなかったため、自車の灯火の種類を表す情報を自車側で記憶しておくことが実施されていなかった。そこで、本発明は、車両に搭載される灯火の種類を表す情報を登録することができる周辺環境認識装置及び灯火種類登録方法等の提供を目的とする。上記目的を達成するため、本発明の一局面によれば、色を認識する車載カメラを備え、前記車載カメラにより取得される画像に基づいて周辺環境を認識する周辺環境認識装置であって、処理装置と、車両に搭載される灯火の種類を表す情報を前記処理装置に入力する入力装置と、記憶装置とを備え、前記処理装置は、前記入力装置に入力された情報に基づいて、前記車両に搭載される灯火の種類を表す情報を前記記憶装置に記憶することを特徴とする、周辺環境認識装置が提供される。本発明によれば、車両に搭載される灯火の種類を表す情報を登録することができる周辺環境認識装置及び灯火種類登録方法が得られる。以下、図面を参照して、本発明を実施するための最良の形態の説明を行う。図1は、本発明の一実施例による周辺環境認識装置1の主要構成を示す図である。周辺環境認識装置1は、色を認識する車載カメラ120により取得される画像に基づいて周辺環境を認識する装置である。周辺環境としては、例えば周辺車両、路側反射物、白線等を含んでよい。周辺環境認識装置1は、処理装置10と、記憶装置20と、入力装置30と、車載カメラ120とを含む。周辺環境認識装置1は、車両に搭載される。但し、処理装置10及び入力装置30の機能の一部は、車両外部の装置により実現されてもよい。この場合、車両外部の装置は、有線又は無線で車両側例えば車載LANに接続されてもよい。処理装置10は、CPUを含む演算処理装置により構成されてもよい。処理装置10の機能は、任意のハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア又はそれらの組み合わせにより実現されてもよい。例えば、処理装置10の機能の任意の一部又は全部は、特定用途向けASICapplication‐specificintegratedcircuit、FPGAFieldProgrammableGateArray、DSPdigitalsignalprocessorにより実現されてもよい。記憶装置20は、書き込み可能な記憶装置であり、EEPROM等により実現されてもよい。入力装置30は、車両に搭載される灯火の種類を表す情報を処理装置10に入力する。灯火の種類とは、灯火の光源の種類の相違に関する種類である。例えば灯火がヘッドライトである場合、灯火の種類は、ハロゲン、LEDLight‐EmittingDiode及びHIDHighIntensityDischarge等がある。入力装置30は、例えばユーザの操作に応じた信号を処理装置10に入力するユーザインタフェースであってよい。ユーザインタフェースは、リモートコントローラ、スイッチタッチパネルスクリーン上のタッチスイッチを含む、キーボード等の任意の形態であってよい。また、ユーザインタフェースは、車載されるものであってもよいし、ユーザにより持ち込まれるもの例えば、有線又は無線で車載LANに接続されるツールなどの通信端末であってもよい。或いは、入力装置30は、カメラであってもよい。カメラは、車載カメラ120であってもよいし、外部のカメラであってもよい。車載カメラ120は、例えば、車両周辺車両前方、側方、後方を撮像するものあってよい。この場合、車載カメラ120は、動作時、CCDcharge‐coupleddeviceやCMOScomplementarymetaloxidesemiconductor等の撮像素子により、車両周辺の環境を表す周辺環境画像を取得する。車載カメラ120は、例えばルームミラーの裏側車両前側の面に取り付けられてもよい。図2は、周辺環境認識装置1の処理装置10により実行される灯火種類登録処理の一例を示すフローチャートである。ここでは、車両の灯火としてヘッドライトを想定する。本灯火種類登録処理は、例えばユーザによる所定の操作に基づいて灯火種類登録処理が指示された場合に実行されてもよい。ステップ200では、処理装置10は、入力装置30からの入力情報を取得する。即ち、処理装置10は、入力装置30からの入力を受ける。入力装置30がユーザインタフェースである場合、ユーザは、車両のヘッドライトの種類を表す情報を入力装置30に入力する。例えば、ユーザインタフェースは、ヘッドライトの種類としてハロゲン、LED、HID及びその他といったタッチスイッチをタッチパネルディスプレイに表示するものであってよい。この場合、ユーザは、例えばヘッドライトの種類がハロゲンである場合は、ハロゲンのタッチスイッチを操作する。入力装置30が車載カメラ120である場合、車載カメラ120は、ヘッドライトで照明されたマーカー反射板の像を捕捉する。即ち、処理装置10は、入力情報として、ヘッドライトで照明されたマーカーの撮像画像を車載カメラ120から受ける。ステップ202では、処理装置10は、上記ステップ200で入力された入力情報に基づいて、ヘッドライトの種類を表す情報以下、ヘッドライト種類情報というを記憶装置20に記憶する。入力装置30がユーザインタフェースである場合、処理装置10は、入力情報をそのまま記憶装置20に記憶してもよい。入力装置30が車載カメラ120である場合、処理装置10は、車載カメラ120により撮像した画像を処理して得られるマーカーの像の輝度特性に基づいて、ヘッドライトの種類を認識し、該認識した種類を表す情報を記憶装置20に記憶する。ここで、ヘッドライトの種類が異なると、マーカーの像の輝度特性がそれに応じて変化する。これは、ハロゲン、LED及びHID等では、その分光特性が異なるためである図4参照。従って、処理装置10は、かかる分光特性の相違を利用して、ヘッドライトの種類を認識する。より具体的には、処理装置は、第1の種類の灯火を照射した場合に得られるマーカーの像の輝度と、第2の種類の灯火を照射した場合に得られるマーカーの像の輝度との差を利用して、ヘッドライトの種類を認識してもよい。ところで、車両のヘッドライトの種類は、ハロゲン、LED及びHID等のように多様であるが、その種類を表す情報は、従来は車両制御等に使用されておらず、その有用性が見出されていなかった。しかしながら、車両自車のヘッドライトの種類を表す情報ヘッドライト種類情報は、例えばヘッドライトで照明された範囲内の物体を車載カメラ120を用いて画像認識する際に、有用となる。従って、本実施例によれば、上述の如く、ヘッドライト種類情報を車両側に記憶することができるので、かかる情報を用いて車両制御等の精度を高めることが可能となる。具体的には、ヘッドライト種類情報は、車載カメラ120により撮像した画像を処理して周辺環境を認識するために使用することができる。例えば、ヘッドライト種類情報は、周辺他車の灯火テールランプやヘッドライト等に係る像と路側反射物に係る像とを識別するために利用することができる。これは、ヘッドライトからの光による路側反射物からの反射光は、自発光体の周辺他車の灯火からの光とは異なり、ヘッドライトの分光特性の影響を大きく受けるためである。この点について、図3乃至図5を参照して説明する。図3は、車載カメラ120のRGB分光感度特性の一例を示すグラフである。図3に示すようなRGB分光感度特性は、車載カメラ120のカラーフィルタの分光透過率特性と、車載カメラ120の撮像素子の感度特性相対感度との積より得られる。ここでは、一例として、赤外カットフィルタが使用されていない車載カメラ120の特性を示すが、赤外カットフィルタが使用されてもよい。図4は、3種類の光源LED,ハロゲン、HIDのそれぞれの場合のヘッドライトの分光特性の一例を示す図である。このように、ハロゲン、LED及びHIDでは、その分光特性が大きく異なることが分かる。図5は、カメラ分光輝度特性の一例を示す図であり、Aは、ヘッドライトの光源がハロゲン球である場合のカメラ分光輝度特性を示すグラフであり、Bは、ヘッドライトの光源がHIDである場合のカメラ分光輝度特性を示すグラフであり、Cは、ヘッドライトの光源がLEDである場合のカメラ分光輝度特性を示すグラフである。図5に示すカメラ分光輝度特性は、図3に示すRGB分光感度特性と図4に示すヘッドライトの分光特性の積により得られる。図5は、実質的に、ヘッドライトからの光を車載カメラ120で撮像したときの分光輝度特性に対応する。このことから、ヘッドライトからの光による路側反射物からの反射光の分光特性は、当該ヘッドライトの分光特性の影響を大きく受けることが分かる。次に、記憶装置20に記憶されたヘッドライト種類情報の用途の一例について説明する。ここでは、記憶装置20に記憶されたヘッドライト種類情報を用いて車両周辺物を認識する用途について説明する。図6は、周辺環境認識装置100の他の一実施例の構成を示す図である。上述の実施例による周辺環境認識装置1と同一であってよい構成については、同一の参照符号を付して説明を省略する。周辺環境認識装置100は、車両に搭載される。周辺環境認識装置100は、車載カメラ120と、画像処理装置140と、記憶装置20とを含む。車載カメラ120は、上述の如く図1に示した入力装置30として機能してもよい。ここでは、一例として、車載カメラ120は、車両前方の環境を撮像して前方環境画像を取得するものとする。また、画像処理装置140は、図1に示した周辺環境認識装置1の処理装置10の機能を含む。従って、周辺環境認識装置100は、上述の実施例による周辺環境認識装置1の灯火種類登録機能を含んでよい。画像処理装置140は、カメラ制御ICとして車載カメラ120に組み込まれてもよい。また、周辺環境認識装置1の記憶装置20は、車載ECUの記憶装置により実現されてもよい。図7は、画像処理装置140により実行される前方車両のテールランプ検出方法の一例を示すフローチャートである。図4に示す処理ルーチンは、例えばヘッドライトがオンされている間、所定周期毎に実行されてもよい。この間、車載カメラ120は、車両走行中にリアルタイムに前方環境画像を取得し、所定のフレーム周期のストリーム形式で画像処理装置140に供給するものであってよい。図8は、画像処理装置140により処理される前方環境画像の一例を模式的に示す図である。ステップ700では、前方環境画像における高輝度点のRGBベクトルを抽出する。高輝度点は、所定輝度以上の画素又はその集合であり、所定輝度は、例えば、テールランプの光に係る像が確実に抽出される値に設定適合される。RGBベクトルは、R/R2G2B20.5、G/R2G2B20.5、B/R2G2B20.5である。尚、高輝度点が複数の画素の集合からなる場合は、RGBベクトルは、当該集合を構成する各画素の平均値として導出されてもよい。尚、高輝度点が複数存在する場合には、各高輝度点に対して、それぞれ、RGBベクトルが算出され、ステップ702以降の処理が実行されてよい。或いは、テールランプ候補として2つのペアの高輝度点が検出された場合に、当該2つのペアの高輝度点に対して、それぞれ、RGBベクトルが算出され、ステップ702以降の処理が実行されてよいし、当該2つのペアの高輝度点を1つの光輝度点としてまとめてRGBベクトルが算出され、ステップ702以降の処理が実行されてよい。例えば本ステップ700では、図8に示す例の場合、路側反射物本例ではデリニエータの反射光802と、先行車のテールランプの光804と、対向車のヘッドライトの光806が高輝度点として検出されうる。尚、デリニエータの反射光802は、主に、車両自車のヘッドライトからの光に起因するものである。先行車のテールランプの光804及び対向車のヘッドライトの光806は、それぞれのランプの点灯状態で発生される光である。ステップ702では、記憶装置20に記憶されたヘッドライト種類情報を読み出す。ステップ704では、読み出したヘッドライト種類情報に基づいて、自車のヘッドライトの種類に応じた判定閾値を算出する。ここで、路側反射物がデニリエータの場合を想定した場合の判定閾値算出方法の一例を説明する。デニリエータは、例えば、図5にA1で示す波長帯域の光に対して強い反射特性を有する。即ち、デニリエータは、例えば、図5にA1で示す波長帯域に透過領域を持つ表面部と、表面部の背後に拡散板とからなる。この場合、デニリエータの反射光は、分光範囲A1の特性に依存したRGBベクトルとなる。この点に着目して、先行車のテールランプの光や対向車のヘッドライトの光に係る像とデニリエータからの反射光に係る像とを区別するための判定閾値は、分光範囲A1のRGBの各強度輝度の積分値lrA1、lgA1、lbA1図5の分光範囲A1を積分区間として各曲線を積分して得られる値を用いて、以下の基準値に基づいて設定されてもよい。赤成分基準値Refr=lrA1/lrA1lgA1lbA1緑成分基準値Refg=lgA1/lrA1lgA1lbA1青成分基準値Refb=lbA1/lrA1lgA1lbA1このとき、ヘッドライト種類情報に基づいて、例えば自車のヘッドライトの種類がハロゲンである場合、図5Aに特性を用いて上記の基準値が算出される。また、自車のヘッドライトの種類がHIDである場合、図5Bに特性を用いて上記の基準値が算出される。また、自車のヘッドライトの種類がLEDである場合、図5Cに特性を用いて上記の基準値が算出される。尚、自車のヘッドライトの種類に応じた判定閾値は、一旦算出した後は、記憶装置20に記憶しておいてもよい。この場合、次回以降は、記憶装置20に記憶しておいた判定閾値を単に読み出して使用すればよい。ステップ706では、上記ステップ704で算出した判定閾値基準値と、上記ステップ700で算出したRGBベクトルとの関係に基づいて、高輝度点が路側反射物の反射光に起因するものか否かを判定する。この場合、例えば、前方環境画像中の高輝度点のRGBベクトルの各成分が、各成分の基準値に対して±5に収まっている場合には、当該高輝度点がデニリエータの反射光に起因するものと判定し、それ以外の場合いずれかの成分で基準値に対して5を超える乖離がある場合には、当該高輝度点がデニリエータの反射光に起因するものでないと判定してもよい。或いは、RGBの各成分方向を3軸とした直交座標系で以下の球面の式を用いて判定してもよい。R-Refr2G-Refg2B-Refb2≦e2ここで、eは許容誤差であり、例えば0.055であってよい。Refr、Refg、Refbは、上述の基準値であり、上述の如く、ヘッドライトの種類に応じて異なる。この場合、この直交座標の原点を始点とする高輝度点のRGBベクトルの終点が球面内に含まれる場合には、当該高輝度点がデニリエータの反射光に起因するものと判定し、球面の外に位置する場合には、当該高輝度点がデニリエータの反射光に起因するものでないと判定してもよい。ステップ708では、路側反射物の反射光に起因すると判定した高輝度点を除去して、ステップ710に進む。尚、この除去の結果、残りの高輝度点が存在しない場合は、そのまま終了してもよい。ステップ710では、高輝度点が先行車のテールランプの光に起因するものか否かを判定する。この判定方法は、任意であってよい。例えば先行車のテールランプの色の特性、属性例えば2個ペアか否か、動き等を考慮して判定されてもよい。高輝度点が先行車のテールランプの光に起因すると判定した場合には、ステップ712に進み、それ以外の場合は、そのまま終了する。ステップ712では、高輝度点が先行車のテールランプの光に起因するものとして確定する。即ち、先行車のテールランプを認識検出する。尚、この際、画像処理装置140は、検出したテールランプの画素位置に基づいて、先行車までの距離及び先行車の方向横位置を算出推定してもよい。また、画像処理装置140は、先行車までの距離の変化態様に基づいて、先行車との相対速度を算出してもよい。これらの先行車の情報は、例えば運転支援制御で利用されてもよい。運転支援制御は、先行車との接近状態を警報する接近警報制御、衝突回避制御、先行車へのハイビームの照射範囲を制御する配光制御等を含んでよい。衝突回避制御では、例えば、先行車のテールランプの検出結果に基づいて、先行車と車両との間の衝突の可能性を判断し、先行車と車両との間の衝突の可能性があると判断した場合にブレーキアクチュエータを作動させて介入制動により先行車との衝突を回避する制御であってよい。配光制御は、ヘッドライトのスイブル角度を調整することや、シェードを動かしてハイビームの照射範囲の一部を遮蔽する遮蔽部分を可変することによって、実現されてもよい。尚、図7に示す処理において、上記ステップ710の判定は、上記ステップ700での高輝度点の抽出態様によっては、省略されてもよい。例えば、上記ステップ700で2個のペアの高輝度点のみが抽出され、且つ、ヘッドライトの光による高輝度点が除去されており、更に、ステップ708を経て又はステップ706の否定判定を経て2個のペアの高輝度点のみが残存している場合には、当該2個のペアの高輝度点を、先行車のテールランプの光に起因するものとして確定してもよい。この場合は、ステップ706では、判定閾値と、上記ステップ700で算出した2個のペアの高輝度点のRGBベクトルとの関係に基づいて、当該2個のペアの高輝度点が、先行車のテールランプの光に起因するものか、又は、デニリエータの反射光に起因するものかが判定されることになる。尚、対向車のヘッドライトの光による高輝度点例えば、図8の対向車のヘッドライトの光806は、色の相違や輝度の相違輝度が比較的高い、動き相対速度が比較的大きい等の特徴に基づいて、先行車のテールランプの光による高輝度点やデニリエータ等の路側反射物の反射光による高輝度点に対して識別除去されてもよい。尚、図7に示す処理では、路側反射物の一例として、橙色であり丸型であり走行道路に沿って規則正しく配置されているデリニエータが想定されている。但し、同様の考え方は、デリニエータ以外の路側反射物であって、橙色等の色特徴を有し且つ任意の特定の形状を有する路側反射物にも同様に当てはまる。次に、入力装置30が車載カメラ120により実現される場合の周辺環境認識装置1による灯火種類登録処理の具体例について説明する。図9は、灯火種類登録処理で用いる施設側装置200の一例を示す図である。施設側装置200は、第1マーカー201、第2マーカー202及び第3マーカー203を含む。第1マーカー201、第2マーカー202及び第3マーカー203は、所定の高さに設置される。第1マーカー201、第2マーカー202及び第3マーカー203は、好ましくは、図9に示すように、車載カメラ120の光軸調整用のターゲット210の近傍に設置される。即ち、第1マーカー201、第2マーカー202及び第3マーカー203は、ターゲット210を用いて車載カメラ120の光軸調整を行う際の車両位置での車載カメラ120の撮像領域内に配置される。この場合、後述の如く、車載カメラ120の光軸調整を行う際に、車載カメラ120の光軸調整と並行して灯火種類登録処理を実行することができる。図10は、第1マーカー201の構成の一例を示す2面図である。第1マーカー201は、所定の波長範囲の光のみを透過するフィルタバンドパスフィルタ201aと、フィルタ201aの背後に設けられる拡散板201bとを含む。第2マーカー202も、同様に、フィルタ202aと拡散板202bとを含む。第3マーカー203も、同様に、フィルタ203aと拡散板203bとを含む。第1マーカー201、第2マーカー202及び第3マーカー203は、フィルタ201a,202a,203aの特性が異なる以外は同一の構成を有する。図11は、フィルタ201a,202a,203aの特性の設定方法の一例の説明図であり、3種類の光源LED,ハロゲン、HIDのそれぞれの場合のヘッドライトの分光特性の一例を示す図図4と同様の図である。第1マーカー201のフィルタ201aは、図11に示すように、所定の波長範囲X1約450nm付近の波長範囲の光のみを透過する特性を有する。所定の波長範囲X1は、LEDの分光強度がハロゲンやHIDよりも有意に高い波長範囲に対応する。第2マーカー202のフィルタ202aは、図11に示すように、所定の波長範囲X2約570nm付近の波長範囲の光のみを透過する特性を有する。所定の波長範囲X2は、HIDの分光強度がハロゲンやLEDよりも有意に高い波長範囲に対応する。第3マーカー203のフィルタ203aは、図11に示すように、所定の波長範囲X3約640nm付近の波長範囲の光のみを透過する特性を有する。所定の波長範囲X3は、ハロゲンの分光強度がHIDやLEDよりも有意に高い波長範囲に対応する。図12は、施設側装置200を用いて実行される灯火種類登録処理であって、周辺環境認識装置1の処理装置10により実行される灯火種類登録処理の一例を示すフローチャートである。ここでは、車両の灯火としてヘッドライトを想定する。この灯火種類登録処理は、例えばユーザによる所定の操作に基づいて灯火種類登録処理が指示された場合に実行されてもよい。図12に示す処理は、図13に示すように、周辺環境認識装置1を搭載した車両が施設側装置200に対して所定の調整位置に来た時に実行されてもよい。即ち、車載カメラ120の光軸調整が可能な位置ターゲット210に対する位置に車両が配置された時に実行されてもよい。ステップ1200では、車載カメラ120をオンにし、ターゲット210を認識捕捉する。ステップ1202では、車載カメラ120によりターゲット210が認識発見されたか否かを判定する。車載カメラ120によりターゲット210が認識された場合には、灯火種類の認識が可能であると判断して、ステップ1204に進み、それ以外の場合は、そのまま終了する。ステップ1204では、ヘッドライトをオンにし、第1マーカー201、第2マーカー202及び第3マーカー203に係る像を撮像画像から抽出できるように車載カメラ120の明るさを制御する。車載カメラ120の明るさ受光量は、車載カメラ120のゲイン値を制御することにより実現されてもよい。例えば、車載カメラ120の明るさは、第1マーカー201、第2マーカー202及び第3マーカー203に係る像の輝度が飽和しないように調整されてよい。ステップ1206では、車載カメラ120からの入力画像に基づいて、第1マーカー201の像に係る平均輝度値PAを算出抽出し、第2マーカー202の像に係る平均輝度値PBを算出抽出し、第3マーカー203の像に係る平均輝度値PCを算出抽出する。ステップ1208では、上記ステップ1206で算出した平均輝度値PA、PB及びPCに基づいて、車両のヘッドライトの種類を決定する。例えば、図11に示すように、ヘッドライトの種類がLEDの場合はPAがPB及びPCよりも相対的に大きくなり、ヘッドライトの種類がHIDの場合はPBがPA及びPCよりも相対的に大きくなり、ヘッドライトの種類がハロゲンの場合はPCがPA及びPBよりも相対的に大きくなる。従って、かかる特徴に基づいて、車両のヘッドライトの種類を決定することができる。尚、ステップ1208の処理ヘッドライト種類決定方法の好ましい他の一例については、図14を参照して説明する。ステップ1210では、上記ステップ1208で決定判定したヘッドライトの種類ヘッドライト種類情報を記憶装置20に記憶する。図14は、ヘッドライト種類決定方法の一例を示すフローチャートである。図14に示す処理は、図12のフローチャートのステップ1208の処理として実行されてもよい。ステップ1400では、平均輝度値PA及びPBに基づいて、PA/PB>1が満たされるか否かを判定する。PA/PB>1の場合、ステップ1408に進み、それ以外の場合は、ステップ1402に進む。ステップ1402では、PB及びPCに基づいて、PB/PC>1が満たされるか否かを判定する。PB/PC>1の場合、ステップ1406に進み、それ以外の場合は、ステップ1404に進む。ステップ1404では、ヘッドライトの種類がハロゲンであると判定する。これは、ヘッドライトの種類がハロゲンの場合は、図11に示すように、PAがPBより大きくなることは無く、PCがPBより大きくなるためである。ステップ1406では、ヘッドライトの種類がHIDであると判定する。これは、ヘッドライトの種類がHIDの場合は、図11に示すように、PAがPBより大きくなることは無く、PBがPCより大きくなるためである。ステップ1408では、ヘッドライトの種類がLEDであると判定する。これは、ヘッドライトの種類がLEDの場合は、図11に示すように、PAがPBより大きくなるためである。尚、この場合、PB>PCについても判定し、これが満たされた場合に、ヘッドライトの種類がLEDであると判定することとしてもよい。このような施設側装置200を用いた灯火種類登録処理によれば、異なる種類のヘッドライトの各分光特性に対応したフィルタ201a,202a,203aを備える第1マーカー201、第2マーカー202及び第3マーカー203を使用することにより、ヘッドライトの種類を精度良く判別することができる。また、図12に示す灯火種類登録処理は、ターゲット210を用いた車載カメラ120の光軸調整と同時に実行できるので、作業の高効率化を実現することができる。尚、図9等に示す施設側装置200は、判別精度を高めるために3つのマーカー201、202,203を備えているが、3つのマーカー201、202,203のうちの任意の2つだけを使用することも可能である。例えば、マーカー201、202のみを用いた場合、PAが所定閾値よりも高い場合は、ヘッドライトの種類がLEDであると判定し、PBが所定閾値よりも高い場合は、ヘッドライトの種類がHIDであると判定し、これらがいずれも満たさない場合は、ヘッドライトの種類がハロゲンであると判定することとしてもよい。また、判別種類が2種類であれば、1つのマーカーだけで判別することも可能である。例えばヘッドライトの種類がHIDとLEDとの間で区別するだけでよい場合には、マーカー201、202のいずれかを使用するだけでもよい。以上、本発明の好ましい実施例について詳説したが、本発明は、上述した実施例に制限されることはなく、本発明の範囲を逸脱することなく、上述した実施例に種々の変形及び置換を加えることができる。例えば、上述した実施例では、ヘッドライトの種類を登録するものであったが、他の灯火の種類を登録することも可能である。例えば、車両のテールランプやフォグランプなどの種類を登録することもできる。例えばテールランプの場合、後方監視用の車載カメラを用いて同様に登録処理を実現することが可能である。また、上述した実施例では、ヘッドライトの種類を登録するものであったが、それに等価的な情報を登録することも可能である。例えば、ヘッドライトの種類に応じて異なる判定閾値図7のステップ704参照を、登録することも可能である。この場合、図7のステップ702,704では、単に登録された判定閾値を読み出すだけでよい。"