周辺の物体を探索する周辺物体探索手段と、前記周辺物体探索手段による探索結果に基づいて、周辺に物体が存在する可能性を予測する物体存在可能性予測手段と、を備え、前記物体存在可能性予測手段は、予測した物体が存在する可能性に基づいて、物体が非存在となる物体非存在領域を予測し、前記周辺物体探索手段による過去の探索結果に基づいて予測された物体非存在領域と、前記周辺物体探索手段における現在の探索領域と、に基づいて、前記物体非存在領域の予測結果を修正することを特徴とする周辺監視装置。前記物体存在可能性予測手段は、前記周辺物体探索手段による過去の探索に基づいて予測された物体非存在領域が、前記周辺物体探索手段における現在の探索領域から外れた場合に、前記物体非存在領域の物体存在可能性を時間経過に伴って高くする請求項1に記載の周辺監視装置。前記周辺物体探索手段による探索結果に基づいて、車両の周辺における物体を検出する周辺物体検出手段をさらに備え、前記物体存在可能性予測手段は、予測した物体が存在する可能性に基づいて、物体が存在する物体存在領域を予測し、前記周辺物体探索手段による過去の探索結果に基づいて予測された物体存在領域が、前記周辺物体探索手段における現在の探索領域から外れた場合に、前記物体存在領域の物体存在可能性を時間経過に伴って低くする請求項1または請求項2に記載の周辺監視装置。検出された前記物体の移動速度を取得する物体移動速度取得手段をさらに備え、前記物体存在可能性予測手段は、時間経過に伴って低くする前記物体存在可能性の低減割合を、前記物体の移動速度に基づいて調整する請求項3に記載の周辺監視装置。請求項1~請求項4のうちのいずれか1項に記載の周辺監視装置を備え、前記周辺物体探索手段は、車両の周辺を探索するものであり、前記物体存在可能性予測手段の予測結果に基づいて、前記車両の運転支援を行う運転支援手段を備える運転支援装置。周辺物体探索手段によって周辺の物体を探索し、物体存在可能性予測手段によって、前記周辺物体探索手段による探索結果に基づいて、周辺に物体が存在する可能性を予測し、前記物体存在可能性予測手段は、予測した物体が存在する可能性に基づいて、物体が非存在となる物体非存在領域を予測し、前記周辺物体探索手段による過去の探索結果に基づいて予測された物体非存在領域と、前記周辺物体探索手段における現在の探索領域と、に基づいて、前記物体非存在領域の予測結果を修正することを特徴とする周辺監視方法。しかし、上記特許文献1に開示された車両用障害物認識装置においては、小領域についての障害物の認識を行うにあたり、死角領域における障害物の存在を確率的に認識しているが、過去に検出された障害物の位置の時間変化を考慮していなかった。このため、時間の経過とともに、過去に検出された障害物などの物体の位置の時間変化を表現することができず、物体の位置を予測することが難しくなることから、たとえば物体との衝突を避ける回避ルートを策定しようとしても、その回避ルートの策定が困難となるという問題があった。また、物体の位置の変化とともに、物体が非存在である確率についても、時間変化を考慮しておらず、回避ルート策定の妨げとなるという問題があった。そこで、本発明の課題は、物体の位置の時間変化を表現することにより、周辺の監視を行うことができる周辺監視装置および周辺監視方法、並びに物体を回避する回避ルートの策定などの車両の運転支援を行うことができる運転支援装置を提供することにある。上記課題を解決した本発明に係る周辺監視装置は、周辺の物体を探索する周辺物体探索手段と、周辺物体探索手段による探索結果に基づいて、周辺に物体が存在する可能性を予測する物体存在可能性予測手段と、を備え、物体存在可能性予測手段は、予測した物体が存在する可能性に基づいて、物体が非存在となる物体非存在領域を予測し、周辺物体探索手段による過去の探索結果に基づいて予測された物体非存在領域と、周辺物体探索手段における現在の探索領域と、に基づいて、物体非存在領域の予測結果を修正することを特徴とする。過去の探索結果に基づいて予測された物体非存在領域が、現在の探索領域から外れている場合、物体存在領域に変わっている可能性があり、物体が存在する可能性が高くなっていることが考えられる。本発明に係る周辺監視装置においては、過去の探索結果に基づいて予測された物体非存在領域と、周辺物体探索手段における現在の探索領域と、に基づいて、物体非存在領域の予測結果を修正している。このため、過去の探索結果に基づいて予測された物体非存在領域について、現在の探索領域から外れている場合に、その予測結果を修正することができる。したがって、物体の位置の時間変化を表現することにより、周辺の監視を行うことができる。ここで、本発明における周辺とは、探索手段の周辺または物体の周辺あるいはその両方を示すものである。この探索手段は、移動体に取り付けられているものでもよいし、移動体に取り付けられていない場合には、特定の場所に固定されている態様としてもよい。さらには、移動体に取り付けられていて、その移動体が停止中である場合でもよい。ここでの移動体としては、車両が挙げられ、車両のほかに船舶や航空機などであってもよい。ここで、物体存在可能性予測手段は、周辺物体探索手段による過去の探索に基づいて予測された物体非存在領域が、周辺物体探索手段における現在の探索領域から外れた場合に、物体非存在領域の物体存在可能性を時間経過に伴って高くする態様とすることができる。物体非存在領域は、物体存在可能性が低く、たとえば最小値に設定される。このため、物体非存在領域が探索領域から外れた場合には、物体存在可能性が高まっていく。したがって、周辺物体探索手段における現在の探索領域から外れた場合に、物体非存在領域の物体存在可能性を時間経過に伴って高くすることにより、物体存在可能性を精度よく予測することができる。また、周辺物体探索手段による探索結果に基づいて、車両の周辺における物体を検出する周辺物体検出手段をさらに備え、物体存在可能性予測手段は、予測した物体が存在する可能性に基づいて、物体が存在する物体存在領域を予測し、周辺物体探索手段による過去の探索結果に基づいて予測された物体存在領域が、周辺物体探索手段における現在の探索領域から外れた場合に、物体存在領域の物体存在可能性を時間経過に伴って低くする態様とすることができる。物体非存在領域とは逆に、物体存在領域は物体存在可能性が高く、たとえば最高値に設定される。このため、物体存在領域が探索領域から外れた場合には、物体存在可能性が下がっていく。したがって、周辺物体探索手段における現在の探索領域から外れた場合に、物体存在領域の物体存在可能性を時間経過に伴って低くすることにより、物体存在可能性を精度よく予測することができる。さらに、検出された物体の移動速度を取得する物体移動速度取得手段をさらに備え、物体存在可能性予測手段は、時間経過に伴って低くする物体存在可能性の低減割合を、物体の移動速度に基づいて調整する態様とすることができる。物体の移動速度が速い場合、物体存在可能性の低減割合が低くなると考えられる。このため、時間経過に伴って低くする物体存在可能性の低減割合を、物体の移動速度に基づいて調整することにより、物体存在可能性を精度よく予測することができる。また、上記課題を解決した本発明に係る運転支援装置は、周辺監視装置を備え、周辺物体探索装置は、車両の周辺を探索するものであり、物体存在可能性予測手段の予測結果に基づいて、車両の運転支援を行う運転支援手段を備えるものである。本発明に係る運転支援装置においては、物体非存在領域および物体存在領域における物体存在可能性を、時間経過に伴って調整している。このため、物体が探索領域から外れた場合でも、物体の位置の時間変化を考慮した物体の存在信頼度を求めることができる。したがって、物体の位置の時間変化を表現することにより、物体の存在信頼度を精度よく予測することができるので、物体を回避する回避ルートの策定などの車両の運転支援を行うことができる。他方、上記課題を解決した本発明に係る周辺監視方法は、周辺物体探索手段によって周辺の物体を探索し、物体存在可能性予測手段によって、周辺物体探索手段による探索結果に基づいて、周辺に物体が存在する可能性を予測し、物体存在可能性予測手段は、予測した物体が存在する可能性に基づいて、物体が非存在となる物体非存在領域を予測し、周辺物体探索手段による過去の探索結果に基づいて予測された物体非存在領域と、周辺物体探索手段における現在の探索領域と、に基づいて、物体非存在領域の予測結果を修正することを特徴とする。本発明に係る周辺監視装置および周辺監視方法によれば、物体の位置の時間変化を表現することにより、周辺の監視を行うことができる。また、本発明に係る運転支援装置によれば物体の位置の時間変化を表現することにより、周辺の監視を行うことができ、もって物体を回避する回避ルートの策定などの車両の運転支援を行うことができる。以下、添付図面を参照して本発明の実施形態について説明する。なお、図面の説明において同一の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。また、図示の便宜上、図面の寸法比率は説明のものと必ずしも一致しない。図1は、本発明の実施形態に係る周辺監視装置を備える運転支援装置のブロック構成図である。運転支援ECUElectronicControlUnit1は、電子制御する自動車デバイスのコンピュータであり、CPUCentralProcessingUnit、ROMReadOnlyMemory、RAMRandomAccessMemory、および入出力インターフェイスなどを備えて構成されている。図1に示すように、運転支援ECU1には、ライダLIDARLaserImagingDetectionandRangingセンサ2、車両運動センサ3、および運転支援アクチュエータ4が接続されている。また、運転支援ECU1は、障害物検出部10、過去履歴更新部11、障害物マップ投票部12、静止物マップ投票部13、障害物マップメモリ14、および静止物マップメモリ15を備えている。さらに、運転支援ECU1は、障害物信頼度判定部16、信頼度更新部17、障害物信頼度マップメモリ18、および支援内容決定部19を備えている。ライダセンサ2は、光を用いたリモートセンシング技術を利用するものであり、パルス状に発光するレーザ照射に対する散乱光を測定し、遠距離にある物体などをスキャンして探索するとともに、その物体までの距離などを検出している。ライダセンサ2では、その周辺にレーザ光を水平に投射し、水平に投射されたレーザ反射が帰ってきた場合、物体距離が出力された場所の手前は、何もない空間、奥側は、ライダセンサ2からは見えない不明空間となっている。ライダセンサ2は、本発明の周辺物体探索手段を構成している。また、ライダセンサ2による探索が可能な領域が本発明の探索領域となる。ライダセンサ2では、探索領域内における全ての場所で物体の有無を検出可能であり、探索領域内のすべての場所において、後に説明する障害物信頼度判定部16における障害物信頼度を最小値、最大値、あるいは中間値に設定することが可能となる。ライダセンサ2は、検出した物体までの距離に関する距離情報を探索結果として運転支援ECU1における障害物検出部10に送信する。なお、車両周辺の物体を検出するセンサとしては、ライダセンサ2のほか、ミリ波レーダセンサ、ステレオカメラなどの物体までの距離を計測できるセンサを用いることができる。車両運動センサ3は、車速センサ、ヨーレートセンサなどの内界センサ、あるいは外界センサなどの車両の移動量が推定可能なセンサを備えている。車両運動センサ3では、車両の移動量を推定するとともに、推定した車両の移動量を移動量情報として運転支援ECU1における過去履歴更新部11に送信する。運転支援ECU1における障害物検出部10は、ライダセンサ2から送信された距離情報に基づいて、車両の周囲における物体を障害物として検出する。ここで検出される障害物としては、他車両や歩行者などの可動物、壁や標識、建物などの静止物がある。障害物検出部10は、検出した障害物に関する障害物情報を障害物マップ投票部12および静止物マップ投票部13に出力する。障害物検出部10を備える運転支援ECU1は、本発明の周辺物体検出手段を構成する。過去履歴更新部11は、車両運動センサ3から送信された移動量情報に基づいて、車両の移動量を取得する。また、過去履歴更新部11では、障害物マップ、静止物マップ、および障害物信頼度マップにおける過去の物体の位置を、車両の移動量に応じて移動させる。物体の位置を移動させる際には、車両の併進量T、回転量Rを用いて、下記1式を用いることができる。過去履歴更新部11は、物体を移動させた際の移動量に関する移動量情報を障害物マップ投票部12および静止物マップ投票部13に出力する。NewP=PRT1上記1式において、NewP:移動後の物体の位置P:移動前の物体の位置障害物マップ投票部12は、障害物検出部10から出力された障害物情報および過去履歴更新部11から出力された移動量情報に基づいて、物体の検出結果を障害物の検出結果として算出する。障害物マップ投票部12は、算出した障害物の検出結果を障害物マップメモリ14に記憶された障害物マップに投票する。静止物マップ投票部13は、障害物検出部10から出力された障害物情報および過去履歴更新部11から出力された移動量情報に基づいて、物体の検出結果を障害物の検出結果として算出する。また、静止物マップメモリ15に記憶された静止物マップを読み出し、算出した障害物の検出結果と、静止物マップに記憶された静止物の位置とを照合し、障害物が静止物であるか否かを判定する。このとき、障害物が静止物であると判定した場合には、検出した障害物を静止物であるとして静止物マップメモリ15に記憶された静止物マップに投票する。障害物マップメモリ14は、障害物マップ投票部12によって書き込まれた最新の障害物検出結果を障害物マップとして記憶している。障害物検出結果は、ライダセンサ2によるスキャン点探索点の3Dまたは2Dの位置をそのまま記録する態様とすることもできるし、グリッド状のマップに落とし込んで記憶することにより、メモリ使用量の削減を図ることもできる。障害物マップメモリ14は、障害物信頼度判定部16の読み出しに応じて、記憶している障害物マップを障害物信頼度判定部16に出力する。障害物マップメモリ14に書き込まれた障害物検出結果によって、物体非存在領域および物体存在領域が設定される。物体非存在領域は、物体障害物が存在しない全ての領域、またはその一部に設定することができる。静止物マップメモリ15は、静止物マップ投票部13によって書き込まれた最新の静止物検出結果を静止物マップとして記憶している。静止物マップメモリ15には、車両が移動した分、移動させた過去履歴と、新たに検出されたスキャン点が一致した場所を静止物としてカウントして記憶している。そして、同じ場所に一定回数以上カウントされた場所に静止物が存在するとみなしている。静止物マップメモリ15は、障害物信頼度判定部16および信頼度更新部17の読み出しに応じて、記憶している静止物マップを障害物信頼度判定部16または信頼度更新部17に出力する。障害物信頼度判定部16は、障害物マップメモリ14に記憶された障害物マップおよび静止物マップメモリ15に記憶された静止物マップを読み出し、障害物マップおよび静止物マップに基づいて、物体としての障害物の存在信頼度である障害物信頼度を予測して判定する。障害物信頼度は、本発明の物体存在可能性であり、障害物があることについての信頼度として表される。障害物信頼度判定部16は、判定された障害物信頼度を障害物信頼度マップメモリ18に記憶された障害物信頼度マップに書き込む信頼度更新部17は、障害物信頼度マップメモリ18に記憶された障害物信頼度マップを読み出し、車両運動センサ3から移動量情報が送信される毎に、障害物がライダセンサ2の探索領域から外れた領域である死角領域に入ったか否かを判断する。ここで、障害物が探索領域から外れて、死角領域に入った部分から障害物信頼度の更新を逐次更新を行う。障害物信頼度の更新の際には、障害物信頼度マップにおける信頼度を不明側に変化させる。また、信頼度更新部17は、静止物マップメモリ15から静止物マップを読み出し、信頼度を減衰させる際の減衰量を、静止物マップのスコアに応じて調整する。さらに、信頼度更新部17は、信頼度を更新した障害物信頼度マップを障害物信頼度マップメモリ18に書き込む。障害物信頼度マップメモリ18は、障害物信頼度判定部16および信頼度更新部17に書き込まれた障害物信頼度マップを記憶している。また、障害物信頼度マップメモリ18は、信頼度更新部17および支援内容決定部19の読み出しに応じて、記憶している障害物信頼度マップを信頼度更新部17および支援内容決定部19に出力する。障害物信頼度判定部16および信頼度更新部17を備える運転支援ECU1は、本発明の物体存在可能性予測手段を構成する。支援内容決定部19は、障害物信頼度マップメモリ18に記憶された障害物マップを読み出し、車両の周囲における障害物を認識する。支援内容決定部19では、認識した車両の周囲における障害物に基づいて車両の支援内容を決定する。支援内容としては、たとえば障害物との衝突を回避する回避ルートを策定し、策定した回避ルートを走行するように車両の加減速や操舵角の修正を行うことなどがある。支援内容決定部19は、決定した支援内容に応じた支援内容情報を運転支援アクチュエータ4に送信する。支援内容決定部19を備える運転支援ECU1は、本発明の運転支援手段を構成する。運転支援アクチュエータ4は、スロットルアクチュエータ、ブレーキアクチュエータ、ステアリングアクチュエータなどを備えている。運転支援アクチュエータ4では、支援内容決定部19から送信された支援内容情報に応じて、これらのアクチュエータの操作を行い、車両の運転支援を行う。次に、本実施形態に係る運転支援装置の動作について説明する。本実施形態に係る運転支援装置においては、車両の周囲における小領域であるグリッドについて、それぞれ障害物信頼度を判定して予測し、その判定結果に応じた走行支援を行う。ここで、障害物信頼度の判定手順について説明する。図2は、障害物信頼度を判定する処理手順を示すフローチャートである。図2に示すように、本実施形態に係る運転支援装置においては、最初に、車両の周辺をライダセンサ2によってスキャンして探索しS1、次に、車両運動センサ3において、車両移動量を推定するS2。続いて、障害物検出部10において、ライダセンサ2によって探索した車両の周辺における情報から、車両の周囲における障害物を検出するS3。それから、過去履歴更新部11において、車両の移動量に基づいて過去の物体の位置を移動させる過去履歴の更新を行うS4。過去履歴の更新を行ったら、障害物マップ投票部12において、車両周辺における障害物を検出し、物体の位置となる障害物が検出された位置に対して、障害物マップメモリ14における障害物マップに投票するS5。障害物マップは、図3aに示すように、障害物が検出されたグリッドを表すマップとされている。なお、図3aに示す障害物マップでは、マップの中央下部に自車両が表されている。自車両は、図3bcに示す静止物マップおよび障害物信頼度マップにも表わされている。その後、静止物マップ投票部13において、静止物の判定を行うS6。静止物の判定では、算出した障害物の検出結果と、静止物マップに記憶された静止物の位置とを照合し、障害物が静止物であるか否かを判定する。ここで、障害物が静止物であると判定した場合には、静止物マップ投票部13は、障害物を静止物マップメモリ15に記憶された静止物マップに投票するS7。静止物マップは、図3bに示すように、検出された障害物が静止物であるグリッドを表すマップである。それから、障害物信頼度判定部16において、障害物信頼度を判定するS8。障害物信頼度の判定は、車両の周囲を小領域となるグリッドに区画し、各グリッドにおける障害物が存在する信頼度を表す。したがって、障害物がないと判断された場合には、障害物信頼度は低い数値と判定する。障害物信頼度は、図4aに示すように、車両Mに設けられたライダセンサから水平に照射されたレーザ反射が帰ってきた場合、レーザが反射した場所は、障害物Wが存在する可能性が極めて高い場所となる。このため、レーザが反射した場所は、図4bに示すように、障害物信頼度が最高値となるグリッドと判定する。また、レーザが反射した場所の手前位置は、障害物が存在する可能性が極めて低い場所であるため、障害物信頼度が最小値となるグリッドと判定する。さらに、レーザが反射した場所の奥側位置は、障害物の存在が不明の場所であるため、障害物信頼度は中程度であり、最小値と最高値との中間値となるグリッドと判定する。こうして障害物信頼度を判定したら、障害物信頼度マップに書き込む。障害物信頼度マップを図3cに示す。ここでの障害物信頼度マップでは、障害物信頼度が最高値であるグリッドを黒塗りで表している。また、障害物信頼度が最小値であるグリッドは白色で示しており、障害物信頼度が中間値であるグリッドを含む領域にハッチングを付して示している。ここで、障害物信頼度が最小値であり、白色で示された車両と障害物との間における領域が、本発明の物体が非存在となる物体非存在領域となる。また、障害物信頼度が最高値であり、黒塗りで示された領域が本発明の物体存在領域となる。障害物信頼度が最小値または最高値以外の値である領域については、物体非存在領域および物体存在領域のいずれにも含まれない領域となる。その後、信頼度更新部17において、各グリッドがライダセンサ2の探索領域の外側である死角領域に含まれるか否かを判断するS9。車両が移動すると、ライダセンサ2の探索範囲が移動して死角領域が移動し、ライダセンサ2の探索範囲から外れることにより、死角領域に含まれていなかったグリッドが死角領域に含まれることがある。この場合、障害物が死角領域に入ることとなる。ここでは、死角領域に含まれたグリッドを判定する。その結果、死角領域に含まれていないと判断した場合には、障害物信頼度をそのまま維持して、障害物信頼度の判定処理を終了する。一方、死角領域に含まれると判断した場合には、障害物の存在が時間経過とともに不明となっていることから、障害物信頼度を更新し、徐々に中間値に近づけていく。このとき、障害物信頼度が最高値である場合、判断対象となるグリッドにおける障害物が静止物であるか否かを判断するS10。静止物であるか否かの判断は、静止物マップメモリから読み出した静止物マップを参照して行われる。その結果、判断対象となるグリッドにおける障害物が静止物であると判断した場合には、障害物信頼度の減衰割合を低減させるS11。その後、障害物信頼度を更新してS12、障害物信頼度の判定処理を終了する。また、判断対象となるグリッドにおける障害物が静止物でないと判断した場合には、障害物信頼度の減衰割合をそのまま維持して障害物信頼度を更新するS12。その後、障害物信頼度の判定処理を終了する。障害物信頼度を更新するにあたり、たとえば、図5aに示すように、更新前の障害物信頼度が、第1グリッド~第n-1グリッド以下の場合に最小値、第nグリッドで最大値、第n1グリッド以上の場合に中間値であるとする。その後、これらのグリッドが死角領域に含まれると、第1グリッド~第nグリッドまでの障害物信頼度を中間値まで移動させるように順次更新する。このとき、第1グリッド~第n-1グリッドまでは、図5bに示すように、T秒後に中間値となるように障害物信頼度を徐々に上昇するように更新する。また、第nグリッドにおける障害物が静止物でない場合には、T秒後に中間値となるように障害物信頼度を徐々に上昇させて更新する。ここで、第1グリッド~第n-1グリッドにおける上昇割合は、種々の要因によって適宜調整することができる。ここでの要因としては、周辺環境、車両からの距離などの場所、車両の速度などを挙げることができる。さらに、第nグリッドにおける障害物が静止物である場合には、静止物でない場合と比較して、障害物信頼度の減衰割合を小さくする。たとえば、障害物の信頼度の減衰割合を小さくしない場合には、図5bに示すように、第nグリッドにおける障害物信頼度は、T秒後には中間値となる。これに対して、本実施形態では、障害物の信頼度の減衰割合を小さくしていることから、図5cに示すように、第nグリッドのT秒後における障害物信頼度は中間値よりも大きな数値となる。また、第1グリッド~第n-1グリッドのT秒後における障害物信頼度は中間値となる。障害物信頼度を判定したら、支援内容決定部19において、障害物との衝突を避けるための回避ルートを策定し、策定した回避ルートを走行するように運転支援アクチュエータ4に対して支援内容情報送信する。このとき、障害物信頼度が不明であると、回避ルートを策定するにあたっての障害物の存在を利用することができず、回避ルートを策定する運転支援を行う場合などの好適な支援内容の決定の妨げとなることがある。このため、障害物信頼度は極力不明とならないようにすることが望まれる。ここで、たとえば障害物が静止物である場合、時間変化時系列変化があったとしても障害物はそのままその場所に存在する可能性が高いと考えられる。このとき、図5bに示すように、障害物信頼度が最高値である第nグリッドについて、時間変化とともに一律的に障害物信頼度を減衰させてしまうと、障害物が存在する可能性が高いにも拘わらず、障害物信頼度が不明となってしまう。この点、本実施形態では、障害物が静止物である場合には、障害物が静止物である場合には、障害物信頼度を減衰させる場合の減衰割合を小さくしている。このため、時間変化があった場合でも、障害物が存在している可能性を維持することができるので、たとえば障害物を避けるための回避ルートを策定する運転支援を行う支援内容を好適に決定することができる。このように、本実施形態に係る運転支援装置における周辺監視装置においては、障害物マップメモリ14および静止物マップメモリ15に記憶された物体非存在領域および物体存在領域が、現在の探索領域から外れている場合、物体非存在領域および物体存在領域の予測結果を修正している。具体的に、物体非存在領域については、障害物信頼度を高くし、物体存在領域について障害物信頼度を低くしている。このため、過去の探索結果に基づいて予測された物体非存在領域について、現在の探索領域から外れている場合に、その予測結果を修正することができる。したがって、物体の位置の時間変化を表現することにより、周辺の監視を行うことができる。また、本発明に係る運転支援装置においては、検出された障害物が死角領域に存在すると判断した後、障害物信頼度を時間経過に伴って低くしている。このため、障害物が死角領域に存在する場合でも、障害物の位置の時間変化を考慮した障害物信頼度を求めることができる。したがって、死角領域における障害物の存在を予測するにあたり、障害物の位置の時間変化を表現することにより、障害物信頼度を精度よく予測することができる。よって、障害物を回避する回避ルートの策定などの車両の運転支援を行うことができる。ここで、また、障害物が死角領域に入った場合に障害物信頼度を減衰させるにあたり、障害物が静止物であった場合には障害物信頼度の低減割合を低くしている。障害物が静止している場合には、死角領域に入ったとしてもその存在割合は高いと考えられることから、障害物信頼度をさらに精度よく予測することができる。以上、本発明の好適な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い。たとえば、上記実施形態においては、障害物が静止物である場合に、障害物信頼度の減衰割合を小さくするようにしているが、障害物の移動速度に応じて障害物信頼度の減衰割合を調整する態様とすることができる。具体的には、障害物の移動速度が遅いほど、障害物信頼度の減衰割合を小さくすることができる。この場合でも、障害物が静止している場合に、障害物信頼度の減衰割合が最も小さくなる。また、障害物の速度は、障害物の速度を検出するセンサを別途用いることができるが、障害物の移動速度は、静止物マップの投票数と対応する関係にある。たとえば、障害物の移動速度が速い場合には、静止物マップにおける投票数が少ないこととなる。このため、障害物信頼度の減衰割合を調整する際に、静止物マップにおける投票数が多いほど、障害物信頼度の減衰割合を大きくする態様とすることもできる。この場合、信頼度更新部17を備える運転支援ECU1が本発明の物体移動速度取得手段を構成する。さらに、上記実施形態では、周辺探索手段としてライダセンサ2を用いているが、他のセンサを用いることもできる。たとえば、レーザセンサやミリ波センサなど、障害物との間の距離を検出可能なセンサを用いることができる。また、センサの種類によっては、障害物からの反射波等が帰ってこない場合に、物体がない空間、換言すれば障害物信頼度が最小値であると判断することもできる。また、上記実施形態においては、運転支援装置が車両に設けられているが、車両のほか、船舶や航空機など、操作することによって移動する移動体に設けられている態様とすることもできる。さらに、上記実施形態において、周辺監視装置として用いる場合には、移動体に搭載することなく、特定の場所に固定して利用したり、自動的に移動する物体に搭載して利用したりすることなどもできる。さらに、死角領域の判断について、障害物の動きを追うことによって死角領域に入ったか否かを判断することもできる。さらに、障害物などの物体を検出するにあたり、クラスタリングなどの数学的手法を用いることにより、物体の検出をさらに精度よく行うことができる。また、上記実施形態においては、障害物マップメモリ14のほかに、静止物マップメモリ15を設け、障害物の中から静止物を分けて取り扱っているが、障害物と静止物とを分けることなく、両者をまとめて取り扱う態様とすることもできる。この場合においても、時間経過によって、物体非存在領域と物体存在領域との間における障害物信頼度を中間値に近づけていくようにすることができる。