"車両の進行方向に存在する対象物の画像情報である対象画像を取得する対象画像取得手段と、前記対象画像取得手段にて取得した対象画像に基づいて、前記対象物が該車両の存在を認識している認識可能性を表す認識レベルを判定する自車認識判定手段と、前記自車認識判定手段にて判定した認識レベルに応じて、警報タイミングを可変設定する設定手段と、前記設定手段にて設定した警報タイミングで警報を行う警報手段と、を備えることを特徴とする車両用衝突警報装置。前記自車認識判定手段は、前記対象物の向きが前記車両側である場合の検出回数をカウントし、該検出回数が多いほど前記認識可能性が大きいものとして扱うことを特徴とする請求項1に記載の車両用衝突警報装置。前記設定手段は、前記認識レベル毎に前記警報タイミングが予め設定された複数の警報パターンのなかから、前記自車認識判定手段にて判定した認識レベルに対応する警報パターンを選択することにより、前記警報タイミングを可変設定することを特徴とする請求項1または請求項2に記載の車両用衝突警報装置。前記警報は、前記車両の運転者に注意を促すための警報であり、前記警報手段は、前記自車認識判定手段にて判定した認識レベルに応じて、音声出力および画像出力の少なくとも一方の出力形態を変更し、該警報を行うことを特徴とする請求項1ないし請求項3のいずれか1項に記載の車両用衝突警報装置。車両の進行方向に存在する対象物を検出すると共に、該車両に対する該対象物の相対位置および相対距離を含む対象物情報を取得する対象物情報取得手段と、前記対象物情報取得手段にて取得した複数の対象物情報に基づいて、該車両に対する前記対象物の相対速度、及び、前記相対位置からの該対象物の移動方向を算出すると共に、該相対位置および該移動方向のうち一つの情報を少なくとも用いて、該車両と該対象物との衝突可能性の有無を判定し、該衝突可能性が有ると判定した場合に、前記相対速度に対する前記相対距離の比である衝突余裕時間を算出するTTC算出手段と、を備え、前記警報手段は、前記TTC算出手段にて算出した衝突余裕時間が予め設定された閾値時間以下である場合に前記警報を行い、前記設定手段は、前記自車認識判定手段にて判定した認識レベルに応じて、前記認識可能性が大きいほど長い前記閾値時間を設定することにより、前記警報タイミングを可変設定することを特徴とする請求項1ないし請求項4のいずれか1項に記載の車両用衝突警報装置。前記警報手段は、予め設定された警報強度に従って前記警報を行い、前記設定手段は、前記TTC算出手段にて算出した衝突余裕時間に応じて、該衝突余裕時間が短いほど強い前記警報強度を設定することを特徴とする請求項5に記載の車両用衝突警報装置。車両の進行方向における走行道路を含む進行画像を取得する進行画像取得手段と、該車両の運転状態を表す状態情報を取得する状態情報取得手段と、前記進行画像取得手段にて取得した進行画像と、前記状態情報取得手段にて取得した状態情報とに基づいて、前記運転状態によって該車両が前記走行道路を移動した場合に予測される予測走行軌跡を算出する軌跡算出手段と、を備え、前記TTC算出手段は、前記対象物の種別が通行者である場合、前記軌跡算出手段の算出結果を用いて、該通行者と前記予測走行軌跡との距離が予め設定された閾値距離以内であれば、前記移動方向にかかわらず、前記衝突可能性が有ると判定することを特徴とする請求項5または請求項6に記載の車両用衝突警報装置。前記TTC算出手段は、前記対象物の種別が通行者である場合、前記相対距離が予め設定された安全距離以上であり、且つ、前記認識レベルが予め設定された閾値レベル以上であれば、前記衝突可能性が無いと判定することを特徴とする請求項5ないし請求項7のいずれか1項に記載の車両用衝突警報装置。車両の速度を検出する車速検出手段を備え、前記TTC算出手段は、前記相対距離が予め設定された安全距離以上であり、且つ、前記車速検出手段にて検出した速度が予め設定された閾値速度を下回る場合、前記衝突可能性が無いと判定することを特徴とする請求項5ないし請求項8のいずれか1項に記載の車両用衝突警報装置。前記対象物情報には、前記対象物の種別が含まれており、前記対象画像取得手段は、前記対象物情報取得手段にて取得した対象物情報に基づいて、前記対象物の種別が通行者である場合に、該通行者の画像情報として前記対象画像を取得することを特徴とする請求項5ないし請求項9のいずれか1項に記載の車両用衝突警報装置。前記自車認識判定手段は、前記通行者の顔の向きが前記車両側である場合の検出回数をカウントし、該検出回数が多いほど前記認識可能性が大きいものとして扱うことを特徴とする請求項10に記載の車両用衝突警報装置。前記認識レベルは、2段階に区分されていることを特徴とする請求項1ないし請求項11のいずれか1項に記載の車両用衝突警報装置。前記警報手段は、予め設定された警報強度に従って前記警報を行い、前記設定手段は、前記自車認識判定手段にて判定した認識レベルに応じて、前記認識可能性が大きいほど弱い前記警報強度を設定することを特徴とする請求項1ないし請求項12のいずれか1項に記載の車両用衝突警報装置。しかし、従来の車両用衝突警報装置では、単にTTCに基づいて警報タイミングを制御するだけであるため、例えば歩行者あるいは自転車などに乗っている人以下、通行者という、または車両、動物等が対象物として検出された場合に、その対象物対象物を運転する人を含むの意図が警報タイミングに反映されないことによる影響が発生し、警報タイミングが運転者の感覚に合わなくなる可能性があった。具体的には、従来では上記の閾値時間が固定値であるため、その値が大きすぎると、例えば、車道に向かって移動中の通行者が車道の手前で停止する可能性が比較的高い状況であるにもかかわらず、警報が早々になされる。逆に小さすぎると、例えば、歩道で停止中の通行者が車道に突然飛び出す可能性が比較的高い状況であるにもかかわらず、警報が遅れて衝突を回避する準備が充分に確保できない可能性があるという問題があった。本発明は、上記問題点を解決するために、対象物の状態に応じて運転者に的確な警報を行うことが可能な車両用衝突警報装置を提供することを目的とする。上記目的を達成するためになされた発明である請求項1に記載の車両用衝突警報装置では、対象画像取得手段が、車両の進行方向に存在する対象物の画像情報以下、対象画像というを取得し、自車認識判定手段が、対象画像取得手段にて取得した対象画像に基づいて、対象物が車両の存在を認識している可能性を表す認識レベルを判定する。そして、設定手段が、自車認識判定手段にて判定した認識レベルに応じて警報タイミングを可変設定し、警報手段が、設定手段にて設定した警報タイミングで、車両の運転者に注意を促すための警報以下、運転者警報ともいうを行う。したがって、本発明の車両用衝突警報装置では、対象物の認識レベルに応じて、衝突可能性が変動することに着目して警報タイミングを制御するので、警報タイミングに対象物の意図行動予測が反映され、これにより、対象物の状態に応じて運転者に的確な警報を行うことができる。具体的には、自車認識判定手段は、請求項2に記載のように、対象物の向きが車両側である場合の検出回数をカウントし、その検出回数が多いほど認識可能性が大きいものとして扱うようにしてもよい。この場合、例えば周知のパターンマッチング処理を用いて対象物の向きを検出し、検出回数をカウントするだけでよいので、比較的簡易な処理によって認識レベルを判定することができる。また、設定手段は、請求項3に記載のように、認識レベル毎に警報タイミングが予め設定された複数の警報パターンのなかから、自車認識判定手段にて判定した認識レベルに対応する警報パターンを選択することにより、警報タイミングを可変設定するようにしてもよい。この場合、警報パターンを変更するだけで警報タイミングが自動的に規定されるので、警報タイミングの設定を変更するときに複雑な計算を行わずに済み、ひいては制御負担を軽減することができる。また、警報手段は、請求項4に記載のように、自車認識判定手段にて判定した認識レベルに応じて、音声出力および画像出力の少なくとも一方の出力形態を変更し、車両の運転者に注意を促すための警報を行うようにしてもよい。この場合、警報時の出力形態が認識レベルによって異なるので、その出力形態によって運転者に直感的に対象物の状態を知得させることができる。また、本発明の車両用衝突警報装置では、請求項5に記載のように、対象物情報取得手段が、車両の進行方向に存在する対象物を検出すると共に、その車両に対するその対象物の相対位置および相対距離を含む対象物情報を取得する。そして、TTC算出手段が、対象物情報取得手段にて取得した複数の対象物情報に基づいて、車両に対する対象物の相対速度、及び、上記の相対位置からの対象物の移動方向を算出すると共に、この相対位置および移動方向のうち一つの情報を少なくとも用いて、その車両とその対象物との衝突可能性の有無を判定し、衝突可能性が有ると判定した場合に、上記の相対速度に対する相対距離の比である衝突余裕時間TTCを算出する。このような構成において、警報手段が、TTC算出手段にて算出した衝突余裕時間が予め設定された閾値時間以下である場合に運転者警報を行い、設定手段が、自車認識判定手段にて判定した認識レベルに応じて、上記の認識可能性が大きいほど長い閾値時間を設定することにより、警報タイミングを可変設定するように構成する。このように構成された車両用衝突警報装置によれば、認識可能性が大きいほど警報タイミングが遅くなることにより、不要な警報を削減し、警報の多発による運転者のストレスを軽減することができる。また逆に、認識可能性が小さいほど警報タイミングが早くなることにより、予期せぬ事態に対して衝突を回避するために充分な準備時間を運転者に提供することができる。また、本発明の車両用衝突警報装置は、運転者警報について、一定の強度に予め固定された警報を用いる構成であってもよいが、その強度を可変設定する構成であってもよい。例えば、請求項6に記載のように、警報手段が、予め設定された警報強度に従って警報を行い、設定手段が、TTC算出手段にて算出した衝突余裕時間に応じて、その衝突余裕時間が短いほど強い警報強度を設定してもよい。この場合、衝突余裕時間が短くなるにつれて衝突可能性が大きくなることから、衝突可能性が小さいほど警報強度を弱くすることにより、警報の大きさに起因する運転者のストレスを軽減し、逆に衝突可能性が大きいほど警告強度を強くすることにより、衝突の回避に対する準備の意識を運転者に強くもたせることができる。ところで、衝突可能性の有無を判定する方法については、各種の方法が考えられる。例えば、請求項7に記載のように、進行画像取得手段が、車両の進行方向における走行道路を含む進行画像を取得し、状態情報取得手段が、車両の運転状態を表す状態情報を取得する。そして、軌跡算出手段が、進行画像取得手段にて取得した進行画像と、状態情報取得手段にて取得した状態情報とに基づいて、その運転状態によって車両が走行道路を移動した場合に予測される予測走行軌跡を算出する構成では、以下のようにすればよい。即ち、TTC算出手段が、対象物の種別が通行者である場合、軌跡算出手段の算出結果を用いて、その通行者と予測走行軌跡との距離が予め設定された閾値距離以内であれば、通行者の移動方向にかかわらず、衝突可能性が有るものとして扱うようにする。なお、対象物の種別としては、例えば他車両や障害物動物を含む、通行者歩行者や自転車などの比較的小さな乗り物に乗っている人に区分されている。このように構成された車両用衝突警報装置では、例えば歩道の車道側に位置する通行者が停止中であっても、車道に突然飛び出してくる可能性を排除せずに済み、ひいては不要な警報を抑制しつつも安全面をより強化した制御を行うことができる。また、請求項8に記載のように、TTC算出手段は、対象物の種別が通行者である場合に、通行者と車両との相対距離が予め設定された安全距離以上であり、且つ、通行者の認識レベルが予め設定された閾値レベル以上であれば、衝突可能性が無いものとして扱うようにしてもよい。このように構成された車両用衝突警報装置では、車両から充分離れた位置に存在する通行者の認識可能性が大きければ、その通行者が安全面を重視して行動する意図を有するものと推定し、この場合の衝突可能性を排除することにより、安全面を考慮しつつも不要な警報をさらに軽減することができる。さらに言うと、請求項9に記載のように、車両の速度を検出する車速検出手段を備える構成では、TTC算出手段は、上記の相対距離が予め設定された安全距離以上であり、且つ、車速検出手段にて検出した速度が予め設定された閾値速度を下回る場合には、衝突可能性が無いものとして扱うようにしてもよい。このように構成された車両用衝突警報装置では、対象物が車両から充分離れた位置に存在している状況において、車両が低速走行していれば、仮に対象物が予期せぬ挙動を起こした場合であっても、車両が短時間かつ短い制動距離で停止することができることから、この場合の衝突可能性を排除することにより、安全面を考慮しつつも不要な警報をさらに軽減することができる。ところで、請求項10に記載のように、本発明の車両用衝突警報装置において、上記の対象物情報には対象物の種別が含まれており、対象画像取得手段が、対象物情報取得手段にて取得した対象物情報に基づいて、対象物の種別が通行者である場合に、その通行者の画像情報として上記の対象画像を取得してもよい。このように構成された車両用衝突警報装置では、例えば、車道に向かって移動中の通行者を検出した場合であっても、通行者の認識可能性が大きければ、その通行者が車道の手前で停止する意図を有するものと推定することになる。一方、歩道で停止中の通行者を検出した場合であっても、通行者の認識可能性が小さければ、その通行者が停止し続ける意図を必ずしも有しているわけではないものと推定することになる。したがって、このように構成された車両用衝突警報装置によれば、通行者の認識レベルに応じて、衝突可能性が変動することに着目して警報タイミングを制御するため、警報タイミングに通行者の意図が反映され、これにより、通行者の状態に応じて運転者に的確な警報を行うことができ、しかも対象物を通行者に限定することにより制御負荷を軽減することができる。また、上記の対象画像に基づいて認識レベルを判定する方法としては、通行者の目の向きを検出するなど各種の方法が考えられるが、例えば、請求項11に記載のように、自車認識判定手段が、通行者の顔の向きが車両側である場合の検出回数をカウントし、その検出回数が多いほど認識可能性が大きいものとして扱うようにしてもよい。この場合、比較的簡易な処理によって認識レベルを判定することができる。なお、上記の認識レベルは、多段階に区分されていればよいが、例えば、請求項12に記載のように、2段階に区分されていてもよい。この場合、単に認識可能性が高いか否かを判定すればよいため、ひいては警報タイミングの制御を比較的簡易にすることができる。また、前述のように、本発明の車両用衝突警報装置は、運転者警報について、一定の強度に予め固定された警報を用いる構成であってもよいが、その強度を可変設定する構成であってもよく、例えば、請求項13に記載のように、警報手段が、予め設定された警報強度に従って警報を行い、設定手段が、自車認識判定手段にて判定した認識レベルに応じて、認識可能性が大きいほど弱い警報強度を設定してもよい。つまり、対象物の認識レベルに応じて、運転者に警報を出すまでもなく衝突可能性が無くなる確率が高くなることから、認識可能性が大きいほど警報強度を弱くすることで、警報の大きさに起因する運転者のストレスを軽減することができる。また逆に、認識可能性が小さいほど警報強度を強くすることにより、予期せぬ事態に対する準備の意識を運転者に強くもたせることができる。以下に、本発明の実施形態を図面と共に説明する。[装置構成]図1は、本発明が適用された実施形態としての車両用衝突警報装置1の構成を示すブロック図である。図1に示すように、車両用衝突警報装置1は、車両の進行方向に位置する対象物を検出する監視センサ2と、車両の運転状態を検出してその検出結果状態情報に相当するを出力する状態センサ4と、警報画像や警報ランプ等を表示する表示部6と、警報音等を出力する音声出力部8と、各センサ2,4からの入力に基づいて各種処理を実行し、表示部6および音声出力部8のうち少なくとも一方を制御する電子制御装置以下、ECUという10とを備えている。このうち、本実施形態の監視センサ2は、車両前方の風景走行道路を含むを撮像してその画像データとしての前方画像進行画像に相当するを出力する画像センサ11と、車両前方の所定検出範囲に位置する物体を検出するレーダセンサ12とを有している。レーダセンサ12は、いわゆるレーザレーダとして構成されたものであり、車両前方をレーザ光によって車幅方向にスキャン照射して、このレーザ光を反射した物体対象物からの反射光を受光するまでの時間および受光強度を計測し、その計測結果に基づいて、車両に対する対象物の相対位置および相対距離、並びに対象物の横幅を含むターゲット情報を作成して、このターゲット情報をECU10に出力する。本実施形態の状態センサ4は、車両の前後方向に加わる加速度を検出する加速度センサ13と、車両の走行速度車速を検出する車速センサ14と、車両の直進方向に対する操舵角を検出する操舵角センサ15と、車両の直進方向に対するヨーレートを検出するヨーセンサ16とから構成される。表示部6は、車速やエンジン回転数、ライト類等の各状態を表示するコンビネーションメータ、ドアやシートベルト等の各状態や故障情報などを表示するインフォメーションディスプレイ、ナビゲーション装置からの経路案内用画像や画像センサ11からの入力画像などを表示するナビゲーションディスプレイのうち少なくとも一つで構成される。[ECUの構成]ECU10は、レーダセンサ12にて検出された対象物と車両とが衝突すると仮定した場合に要する衝突余裕時間を算出するTTC算出部20と、対象物対象物を運転する人を含むが車両の存在を認識している可能性以下、認識可能性ともいうを表す認識レベルを判定する自車認識判定部30と、認識レベルに応じて認識可能性が大きいほど長い閾値時間を設定するパターン設定部40と、衝突余裕時間が閾値時間以内である場合に警報運転者警報を行う警報制御部50とを備えている。なお、TTC算出部20,自車認識判定部30,パターン設定部40,警報制御部50は、いずれも、CPU,ROM,RAM,EEPROM,DSPデジタルシグナルプロセッサ等を備えた周知のマイクロコンピュータ上で周期的に実行される処理として実現される。[TTC制御処理]このうち、TTC算出部20の制御処理TTC制御処理を、図2のフローチャートに沿って詳しく説明する。まず、本処理が開始されると、S110では、画像センサ11から入力される前方画像と、レーダセンサ12から入力されるターゲット情報とに基づいて、前方画像に周知の画像認識処理を施すことにより、ターゲット情報においてその横幅が既知である対象物の種別が、他車両や障害物動物を含む、通行者歩行者や比較的小さな乗り物に乗っている人のうちいずれであるかを選択的に判断する。そして、その選択結果としての対象物の種別と、ターゲット情報において既知である対象物の相対位置および相対距離とを含む対象物情報を取得する。なお、補足すると、対象物の種別を識別する手法としては、ターゲット情報における対象物の形状と動きとを表す情報を用いるだけでもよいが、前方画像に画像認識処理としてのパターンマッチング処理を施す際に、例えば特許第4513898号公報に記載のブースティング理論を用いることにより、より高精度な識別が可能となる。続くS120では、S110で取得した複数の対象物情報例えば、今回および前回に取得した対象物情報に基づいて、対象物の相対位置および相対距離の連続的な変化から、その対象物の相対速度、及び、その相対位置からの移動方向を算出し、S130に移行する。S130では、状態センサ4の検出結果としての車両の運転状態を表す状態情報加速度,車速,操舵角,ヨーレートを取得し、続くS140では、S130で取得した状態情報と、画像センサ11からの前方画像とに基づいて、例えば車速およびヨーレートが現状のまま車両が走行道路を推移移動した場合に予測される車両の予測走行軌跡を算出し、S150に移行する。なお、補足すると、予測走行軌跡上の位置座標は、例えば以下のようにして求めることができる。即ち、図9に示すように、車速をV[m/sec]、ヨーレートをω[rad/sec]、車両の現在位置における進行方向をY方向、車幅方向をX方向とすると、0.1秒間で0.1V前進し、その間に回転角は0.1ωずつ増加するため、車両の現在位置を原点とした場合のT秒後の車両位置XT,YTは、次式1,2によって算出することができる詳しくは、特開2004-38487号公報参照。XT=0.1V{sin0.1ωsin0.2ωsinT-0.1ω}...1YT=0.1V{1cos0.1ωcos0.2ωsinT-0.1ω}...2但し、上記の算出方法に限らず、0.1秒間よりも時間間隔を短くしてもよいし、さらに加速度を用いることによって速度Vを補正してもよい。また、ヨーレートωが充分に小さい値であると仮定して操舵角を用いて近似してもよい。S150では、S110~S140で取得算出した各種情報を用いて、レーダセンサ12にて検出された対象物と車両とが衝突する可能性以下、衝突可能性というの有無を判定する衝突可能性判定処理詳細については後述するを実行する。続くS160では、S150の衝突可能性判定処理による判定結果後述する衝突フラグに基づいて、対象物と車両との衝突可能性が有るか否かを判断し、ここで肯定判断した場合にはS170に移行して、S120における相対速度に対する相対距離の比である衝突余裕時間TimeToCollision:以下、TTCともいうを算出し、S110に移行する。なお、TTCは、車両が対象物に衝突するまでの余裕時間であり、次式3のように、車両と対象物との相対距離Lを、車両と対象物との相対速度Vrで除算することにより求められる。TTC=L/Vr...3また、S160で否定判断した場合衝突可能性が無いと判断した場合にもS110に移行する。つまり、対象物と車両との衝突可能性が有ると判定した場合に限り、衝突余裕時間を算出するようにしている。[衝突可能性判定処理]次に、TTC制御処理のS150にて実行される衝突可能性判定処理を、図3のフローチャートに沿って詳しく説明する。なお、以下では、TTC制御処理のS110で取得した対象物情報に基づいて、対象物の種別が通行者であると判断した場合について説明するが、対象物の種別が通行者以外他車両や障害物である場合には、例えば次のように衝突可能性の有無を判定する。即ち、1TTC制御処理のS140にて算出した予測走行軌跡上に、対象物が位置している場合には衝突可能性が有ると判定し、対象物が位置していない場合には衝突可能性が無いと判定する。また、2対象物の移動方向が予測走行軌跡側である場合には衝突可能性が有ると判定し、対象物の移動方向が予測走行軌跡の反対側である場合には衝突可能性が無いと判定する。まず、本処理が開始されると、後述する自車認識判定処理,警報パターン設定処理,警報制御処理をそれぞれ起動すると共に、S210では、TTC制御処理のS110で入力された前方画像に周知の画像抽出処理を施すことにより、レーダセンサ12にて検出された対象物としての通行者の画像情報である対象画像を抽出する。なお、画像抽出処理では、例えば前述のブースティング理論を用いたパターンマッチング処理によって認識した対象画像を抽出する。続くS220では、TTC制御処理のS110で取得した対象物情報に基づいて、通行者と車両との相対距離が予め設定された安全距離以上であるか否かを判断し、ここで肯定判断した場合にはS230に移行し、否定判断した場合にはS250に移行する。なお、ここでの安全距離とは、車両と対象物との相対距離が十分に離れていて衝突可能性が無いとみなせる距離であり、車速または相対速度に基づいて、車速または相対速度が大きいほど長く、車速または相対速度が小さいほど短くなるように算出される変動値である。ちなみに、この変動値安全距離の算出式は、実験等によって予め設定されている。S230では、TTC制御処理のS130で取得した状態情報に基づいて、車速が予め設定された閾値速度以上であるか否かを判断し、ここで肯定判断した場合にはS240に移行する。なお、車速の代わりに相対速度と閾値速度とを比較してもよく、この場合の閾値速度とは、車両と対象物ここでは通行者との相対速度に対して、衝突可能性が無いと判断する時の相対速度であり、基本的には対象物が車両から遠ざかる方向を負として、相対速度が負の値またはゼロの場合に相当する但し、正の値であっても小さければその値を含んでもよい。一方、ここで否定判断した場合にはS280に移行し、衝突可能性が無いものとして扱い、衝突可能性の有無のいずれか一方を表す衝突フラグをリセットして、本処理を終了する。つまり、通行者が車両から充分離れた位置安全距離以上の位置に存在している状況において、車両が低速走行閾値速度を下回る車速で走行、あるいは対象物ここでは通行者が車両から遠ざかる方向に移動していれば、例えば仮に通行者が予期せぬ行動を起こしても、車両が短時間かつ短い制動距離で停止することができることから、この場合の衝突可能性を排除することにしている。S240では、自車認識判定部30にて判定された認識レベルが予め設定された閾値レベル本実施形態では1以上であるか否かを判断し、ここで肯定判断した場合にはS280に移行して、衝突可能性が無いものとして衝突フラグをリセットし、本処理を終了する。一方、ここで否定判断した場合にはS250に移行する。なお、ここでの閾値レベルとは、自車認識判定部30にて車両の存在を認識しているか否かを判定するための閾値であり、認識レベルが閾値レベル以上の場合には、対象物ここでは通行者が車両の存在を認識していると判定し、閾値レベル未満である場合には車両の存在を認識していないと判定することを意味する。ちなみに、本実施形態の認識レベルが1である状態は、通行者が車両の存在を認識している可能性認識可能性が大きいことを表す。つまり、車両から充分離れた位置に存在する通行者における認識可能性が大きければ、その通行者が安全面を重視して行動する意図を有するものと推定できることから、この場合の衝突可能性を排除することにしている。S250では、TTC制御処理のS110で取得した対象物情報と、TTC制御処理のS140にて算出した予測走行軌跡とに基づいて、通行者と予測走行軌跡との距離以下、車幅方向距離というが予め設定された閾値距離以下であるか否かを判断し、ここで肯定判断した場合にはS270に移行し、衝突可能性が有るものとして扱い、衝突フラグをセットして本処理を終了する。一方、ここで否定判断した場合にはS260に移行する。なお、ここでの車幅方向距離に対する閾値距離とは、図9に示すように、予測走行軌跡の車幅方向の範囲において、安全を考慮して車幅方向にある余裕範囲をもたせた範囲の距離であり、実験等によって予め設定されている。つまり、対象物ここでは通行者が所定時間T後に閾値距離の範囲内に存在するような速度で接近する場合には衝突可能性が有ると判定し、所定時間T後であっても閾値距離の範囲外に存在する速度で移動する場合には衝突可能性が無いと判定する。S260では、通行者の移動方向が予測走行軌跡の反対側であるか否かを判断し、ここで肯定判断した場合にはS280に移行し、衝突可能性が無いものとして衝突フラグをリセットして本処理を終了し、一方、ここで否定判断した場合にはS270に移行し、衝突可能性が有るものとして扱い、衝突フラグをセットして本処理を終了する。つまり、通行者の移動方向が予測走行軌跡の反対側である場合の衝突可能性を原則的に排除すると共に、通行者が車道付近に位置する車幅方向距離が閾値距離以下である場合には、通行者が車道に突然飛び出してくる可能性があることから、例外的に通行者の移動方向にかかわらず衝突可能性が有ることにしている。[自車認識判定処理]次に、自車認識判定部30の制御処理自車認識判定処理を、図4のフローチャートに沿って詳しく説明する。なお、本処理は、TTC制御処理のS110で取得した対象物情報に基づいて、対象物の種別が通行者であると判断した場合に起動する。まず、本処理が開始されると、S310では、通行者が車両の存在をまだ認識していない非認識である状態であるものとして扱い、認識可能性を表す認識レベルをリセット0に設定する。続くS320では、衝突可能性判定処理のS210で取得した対象画像に周知の画像抽出処理例えばパターンマッチングなどの処理を施すことにより、通行者の顔部分の画像情報である顔画像を抽出する。具体的には、まず、ターゲット情報における対象物の位置と高さを表す情報に基づいて、前方画像上での対象物の範囲を特定する。そして、その対象物の範囲内において、例えば前述のブースティング理論を用いて、顔画像両眼、鼻、口を含んだ領域を抽出する例えば、特許第4513898号公報参照。続くS330では、S320で今回抽出した顔画像と前回抽出した顔画像との関連付けを行い、連続性のある顔画像を時系列で追跡する周知のトラッキング処理を開始する。なお、補足すると、ここでのトラッキング処理では、下記文献1に示す2つの画像間の対応付け手法例えば、LK法と呼ばれるLucasとKanadeによって提案された特徴点追跡のアルゴリズムを用いてもよいし、下記文献2に示すパーティクルフィルタに代表される適応型追跡手法を用いてもよい。文献1:AnIterativeImageRegistrationTechniquewithanApplicationtoStereoVisionInternationalJointConferenceonArtificialIntelligencepages6476791981文献2:適応的サンプリングによる階層モデル化された対象の効率的状態推定,システム制御情報学会論文誌,1910,pp3693772006ちなみに、パーティクルフィルタとは、時系列のベイズ推定手法であり、時刻tにおける追跡対象顔画像の状態位置,動きから時刻t1の状態を予測し、その予測結果に応じて設定した時刻t1での観測点パーティクルにおける観測結果から、追跡対象の状態を推定する手法である。但し、予測結果で尤度存在確率が高いところは観測点パーティクルを多くし、低いところは観測点を少なくすることにより、効率的な計算高速化が図られている。一方、続くS335では、S330のトラッキング処理が継続中であるか否かを判断し、ここで肯定判断した場合にはS340に移行し、否定判断した場合には本処理を終了する。S340では、トラッキング処理中の顔画像に基づいて、通行者の顔の向きが正面である状態つまり車両側を向いている状態を検出できたか否かを判断し、ここで肯定判断した場合にはS350に移行し、否定判断した場合にはS335に移行する。S350では、通行者の顔の向きが正面である状態をカウントするための検出カウンタをインクリメントし、S360に移行し、続くS360では、検出カウンタの値検出回数が予め設定された閾値回数例えば3回以上であるか否かを判断し、ここで肯定判断した場合にはS370に移行し、否定判断した場合にはS335に移行する。S370では、通行者が車両の存在を認識している状態であるものとして扱い、認識可能性を表す認識レベルをセット1に設定する。[警報パターン設定処理]次に、パターン設定部40の制御処理警報パターン設定処理を、図5のフローチャートに沿って詳しく説明する。なお、本処理は、TTC制御処理のS110で取得した対象物情報に基づいて、対象物の種別が通行者であると判断した場合に起動する。まず、本処理が開始されると、自車認識判定処理にて判定された認識レベルが予め設定された閾値レベル本実施形態では1以上であるか否かを判断しS410、ここで肯定判断した場合にはS410;YES、通行者が車両の存在を認識している場合を想定して予め設定された第1の警報パターンを選択するS420。一方、否定判断した場合にはS410;NO、通行者が車両の存在を非認識である場合を想定して予め設定された第2の警報パターンを選択するS430。そして、第2の警報パターンを選択した場合に続くS440では、先のTTC制御処理で同一の通行者に対する衝突余裕時間の算出を継続中であるか否かを判断し、ここで肯定判断した場合にはS410に移行し、否定判断した場合には本処理を終了する。なお、衝突余裕時間の算出対象である通行者が同一であるか否かは、例えば、衝突可能性判定処理のS210で今回抽出した対象画像と前回抽出した対象画像との関連付けを行い、連続性のある対象画像を追跡する前述のトラッキング処理を行い、そのトラッキング処理が継続中であるか否かを判断すればよい。ここで、第1及び第2の警報パターンは、図7に示すように、TTC制御処理にて算出した衝突余裕時間を入力パラメータとして警報強度を出力するためのものであり、それぞれ異なる上記の閾値時間TH1,TH2を有すると共に、衝突余裕時間が短いほど強い警報強度が出力されるように決められている。また、第1及び第2の警報パターンは共に、閾値時間TH1,TH2よりも短い時間として予め設定された危険時間内において、同一の警報強度最大警報強度が出力されるように決められているものの、その閾値時間と危険時間との間の時間内においては、同一の入力パラメータに対し、第1の警報パターンの警報強度が第2の警報パターンの警報強度よりも弱く出力されるように決められている。つまり、自車認識判定処理にて判定された認識レベルに応じて、認識可能性が大きいほど弱い警報強度を設定するようにしている。また、自車認識判定処理にて、通行者が車両を非認識である状態認識レベル=0から、車両を認識している状態認識レベル=1に判定結果が切り替わった場合には、第2の警報パターンから第1の警報パターンに設定を切り替わるようにしている。ちなみに、自車認識判定処理にて、認識レベルが1から0に設定変更されることがないので、同一の通行者に対して、第1の警報パターンが設定された後に第2の警報パターンが設定されることがないようにしている。なお、ここでは、TTC制御処理のS110で取得した対象物情報に基づいて、対象物の種別が通行者であると判断した場合について説明したが、対象物の種別が通行者以外他車両や障害物である場合には、他車両用や障害物用の警報パターンを設定するようにしている。[警報制御処理]次に、警報制御部50の制御処理警報制御処理を、図6のフローチャートに沿って詳しく説明する。なお、本処理は、TTC制御処理のS110で取得した対象物情報に基づいて、対象物の種別が通行者であると判断した場合に起動する。まず、本処理が開始されると、衝突余裕時間が上記の危険時間以内であるか否かを判断しS510、ここで肯定判断した場合にはS510;YES、上記の最大警報強度に従って運転者警報を行うS520。例えば、音声出力部8を介して最大出力で警報ブザーを鳴らしたり、表示部6を介して最大警報強度を表す警報画像を表示したり、あるいは警報ランプを赤色で表示したり、これら画像やランプの大きさを最大にして表示したりする。また、ナビゲーションディスプレイに表示される前方画像中の対象画像部分を赤色で強調させる。一方、S510で否定判断した場合にはS510;NO、衝突余裕時間が上記の設定結果警報パターン設定処理に基づく閾値時間TH1,TH2のいずれか以内であるか否かを判断するS530。そして、ここで肯定判断した場合にはS530;YES、警報パターン設定処理にて設定された警報パターン第1,第2のいずれかに基づいて、衝突余裕時間を入力パラメータとする警報強度に従って運転者警報を行うS540。例えば、警報強度が比較的弱い場合、音声出力部8を介して警報メッセージを低音量で出力したり、表示部6を介して警報ランプを黄色で表示したり、警報ランプを小さめのサイズで表示したりする。また、ナビゲーションディスプレイに表示される前方画像中の対象画像部分を黄色で強調させる。一方、警報強度が比較的強い場合、音声出力部8を介してその警報強度に応じた大きさの警報音を出力したり、表示部6を介して警報ランプをオレンジ色で表示したり、画像やランプを大きめのサイズで表示したりする。また、ナビゲーションディスプレイに表示される前方画像中の対象画像部分をオレンジ色で強調させる。なお、音声出力部8または表示部6を介して対象物の種別を含む警報メッセージを出力してもよいし、TTC制御処理のS110で取得した対象物情報に基づいて、通行者の属性子供からお年寄りといった歩行者のカテゴリーや、三輪車、自転車、車椅子といった乗り物のカテゴリーなどを認識しておき、これら属性を含む警報メッセージを出力するようにしてもよい。続くS550では、先のTTC制御処理で同一の通行者に対する衝突余裕時間の算出を継続中であるか否かを判断し、ここで肯定判断した場合にはS510に移行し、否定判断した場合には本処理を終了する。また、先のS530で衝突余裕時間が閾値時間を上回っていると判断した場合にはS530;NO、警報音や警報画像、警報ランプを出力することなく、ナビゲーションディスプレイに表示される前方画像中の対象画像部分を青色または緑色で強調させて、S510に移行する。つまり、衝突余裕時間が閾値時間以下である場合に限り、通行者の認識可能性毎に異なる警報パターンに従って、警報音や警報画像、警報ランプを出力することにより、通行者の認識レベルに応じて警報タイミングおよび警報強度を制御するようにしている。ちなみに、ここでは、TTC制御処理のS110で取得した対象物情報に基づいて、対象物の種別が通行者であると判断した場合について説明したが、対象物の種別が通行者以外他車両や障害物である場合には、他車両や障害物用に予め設定された警報パターンに従って、それぞれ警報音や警報画像、警報ランプを出力する。なお、上記実施形態において、レーダセンサ12が対象物情報取得手段、画像センサ11および衝突可能性判定処理のS210が対象画像取得手段、パターン設定部40が設定手段、画像センサ11およびTTC制御処理のS110が進行画像取得手段、状態センサ4が状態情報取得手段、TTC制御処理のS140が軌跡算出手段、車速センサ14が車速検出手段に相当する。[本実施形態の効果]以上説明したように、本実施形態の車両用衝突警報装置1では、通行者の認識レベルに応じて、通行者と車両との相対関係の変化によって警報を出すまでもなく衝突可能性が無くなる確率が高くなることを鑑み、認識可能性が大きいほど、警報タイミングを遅くしたり警報強度を弱くしたりしている。また逆に、認識可能性が小さいほど、警報タイミングを早くしたり警報強度を強くしたりすることにより、予期せぬ事態に対する充分な準備時間を運転者に提供するようにしている。したがって、本実施形態の車両用衝突警報装置1によれば、通行者の意図を推定して警報タイミングおよび警報強度を適切に制御できるため、通行者の状態に応じて運転者に的確な警報を行うことができる。また、本実施形態の車両用衝突警報装置1では、警報パターンが認識レベル毎に予め用意されており、この警報パターンが閾値時間警報タイミングと警報強度との両方を規定しているため、認識レベルおよび衝突余裕時間に応じて警報タイミングと警報強度とを別々に設定せずに済み、ひいては制御負担を軽減することができる。また、本実施形態の車両用衝突警報装置1では、レーダセンサ12にて検出された対象物が通行者である場合、ナビゲーションディスプレイに表示される前方画像において、通行者対象画像部分を強調表示すると共に、その強調表示を衝突余裕時間に応じて変化させるため、運転者警報が行われた場合にどの通行者に対して注意を払うべきかを運転者に直感的に認識させることができる。[他の実施形態]以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において、様々な態様にて実施することが可能である。例えば、上記実施形態の自車認識判定処理では、通行者が車両の存在を認識していることを表す1、又は、車両の存在を非認識であることを表す0のいずれか2レベルで、認識レベルを判定しているが、これに限定されるものではない図8参照。つまり、認識レベルは、通行者が車両の存在を認識している可能性認識可能性を表すことから、認識可能性に応じて多段階に設定されるものであればよい例えば、0,0.5,1の3段階であってもよい。具体的には、自車認識判定処理において、検出カウンタの値が大きいほどつまり、通行者の顔の向きが車両側である場合の検出回数が多いほど、認識可能性が大きいものとして扱い、認識レベルを設定すればよい。同様に、上記実施形態の警報パターン設定処理では、自車認識判定処理にて判定された認識レベルに応じて、2つの警報パターンのいずれかを設定しているが、これに限定されずに、認識レベルの数に応じた複数の警報パターンが設定可能に用意されていてもよい。例えば、第1~第3の警報パターン。つまり、図8に示すように、自車認識判定処理にて、通行者が車両を非認識である状態認識レベル=0から、車両を認識している可能性が比較的高い状態認識レベル=0.5に切り替わった場合には、第2の警報パターンから第3の警報パターンに切り替わる。また、認識レベルが0.5から、車両を認識している可能性がさらに高い状態認識レベル=1に切り替わった場合には、第3の警報パターンから第1の警報パターンに切り替わるようにする。ちなみに、自車認識判定処理にて、認識レベルが1から0.5または0に設定変更されたり、0.5から0に設定変更されたりすることがないので、同一の通行者に対して、第1の警報パターンが設定された後に第2又は第3の警報パターンが設定されたり、第3の警報パターンの後に第2の警報パターンが設定されたりすることはない。さらに言うと、画像センサ11から入力される前方画像に基づいて、通行者の移動方向がその前方画像に存在する信号側であると判定した場合には、その通行者の認識レベルにかかわらずに上記の第1~第3の警報パターンとは独立したあるいは第1の警報パターンを兼用した例外警報パターンが設定可能に用意されていてもよい。但し、この例外警報パターンは、他の警報パターンよりも閾値時間TH0が短く、且つ、同一の入力パラメータに対し、他の警報パターンよりも警報強度が弱く出力されるように決められている。この構成では、特に車両に対する認識可能性の小さい通行者を検出した場合であっても、通行者が信号に向かって移動していれば、その通行者が信号で停止する意図を有するものと推定できることから、この場合の警報タイミングを遅くしたり、警報強度を弱くしたりすることにより、安全面を考慮しつつも不要な警報をより軽減したり、警報の大きさによる運転者のストレスを軽減したりすることができる。なお、信号に関する情報を取得する方法としては、前方画像を用いて信号の色や形状のパターンを認識する方法や、信号機やインフラ側から電波等により送られてくる情報を受信する方法、信号機により出力される音声例えば歩行者用の音声を認識する方法など、種々の方法が考えられる。このように制御する理由を詳細に言うと、通行者が信号に向かって移動している場合に、その信号が通行者に対して青を示すと、車両側の信号が赤であることから車両が停止することになり、通行者側の信号が赤を示すと、通行者がその信号で停止する意図を有するものと推定できることから、通行者と車両との衝突可能性が低いと考えられるためである。一方、上記実施形態の衝突可能性判定処理では、相対距離が安全距離以上であり、且つ、車速が閾値速度を下回る場合に、衝突可能性が無いものとして扱っているが、なお且つ、加速度センサ13からの検出結果に基づいて、加速度が閾値加速度を下回っている場合に限り、衝突可能性が無いものとして扱うようにしてもよい。また、上記実施形態の衝突可能性判定処理では、前方画像から抽出した対象画像を用いて衝突可能性を判定しているが、必ずしも画像を用いなければならないわけではなく、対象物情報に含まれている対象物の相対速度、及び、その相対位置からの移動方向のうち一つを少なくとも用いればよい。なお、上記実施形態のTTC制御処理では、レーダセンサ12から入力されるターゲット情報を用いて、対象物情報を取得しているが、対象物情報の取得方法はこれに限らず、例えば画像センサ11から入力される前方画像だけを用いて、対象物の相対位置および相対距離、並びに対象物の種別を取得してもよい。さらに言うと、前方画像に限らず、車両の進行方向における画像進行画像であれば、車両の後方を撮像した画像後方画像を用いてもよい。また、上記実施形態の車両用衝突警報装置1では、対象物の種別が通行者である場合に、自車認識判定処理を行うようにしているが、さらに限定して、対象物の種別が歩行者である場合に限り、自車認識判定処理を行うようにしてもよい。あるいは、対象物の種別に限定されずに、自車認識判定処理を行うようにしてもよい。この場合、例えば対象物の種別が他車両であれば、前述のパターンマッチング処理の手法を用いて、他車両のフロントガラスの向きが自車両側である場合の検出回数が多いほど、対象物における認識可能性が大きいものとして認識レベルを設定してもよいし、他車両の運転者の顔画像に基づいて設定してもよい。さらに言うと、通行者にも老人や子供、障害者などの種々の属性が存在し、それぞれの属性によって認識可能性ひいては衝突可能性が異なるため、前述のように通行者の属性を認識する構成においては、その属性に応じて、第1~第3の警報パターンを可変設定することにより、それぞれの属性に合った警報タイミングで運転者警報を出力するようにしてもよい。なお、これら通行者の属性を認識するには、前述のパターンマッチング処理の手法に限らず、通行者が所持する携帯端末から送られてくる情報属性を表す情報を受信する手法を用いてもよい。また、上記実施形態の警報制御処理では、運転者に注意を促すための警報を行うだけであるが、これに加えて、衝突余裕時間が危険時間以下の場合に強制ブレーキを作動させたり、衝突余裕時間が閾値時間以下の場合に認識レベルに応じた衝突回避ルートを例えば、認識可能性が小さいほど車幅方向距離が長くなるように設定したりする車両の走行制御を行ってもよい。さらにいえば、例えば通行者が所持する携帯端末を利用して、その通行者に注意を促すための警報を行ってもよいし、車車間通信を利用して、他の車両の運転者に注意を促す警報を行ってもよい。"