"車外の対象を異なる視点でステレオ撮像する撮像手段と、前記撮像手段で撮像した一対の画像に対するステレオマッチングを行い、対象物までの距離に応じた視差を距離データとして備えた画素が分布する距離画像を生成する距離画像生成手段と、前記距離画像に対するグルーピング処理によって立体物を検出する立体物検出手段と、を備えた車外監視装置において、前記立体物検出手段で検出した立体物の中から所定の立体物を抽出し当該立体物を示す距離データが分布する領域を、路面から設定高さ以上の上側領域と、路面から設定高さ未満の下側領域とに分割する領域設定手段と、前記上側領域に属する前記距離データの平均値と、前記下側領域に属する前記距離データの平均値とをそれぞれ演算し、これら平均値のうち何れか小さい値を当該立体物までの距離である立体物距離として設定する立体物距離演算手段と、を備えたことを特徴とする車外監視装置。前記立体物距離演算手段は、自車両が雨天走行中であると判定したとき、前記立体物を示す全ての距離データの平均値を立体物距離として設定することを特徴とする請求項1記載の車外監視装置。前記立体物距離演算手段は、自車両が夜間走行中であると判定したとき、前記立体物を示す全ての距離データの平均値を立体物距離として設定することを特徴とする請求項1または請求項2に記載の車外監視装置。前記領域設定手段は、前記立体物検出手段で検出した立体物の形態に応じて、前記上側領域と前記下側領域とを分割する路面からの高さを可変に設定することを特徴とする請求項1乃至請求項3の何れか1項に記載の車外監視装置。しかしながら、先行車上の各部で検出される各距離データは、必ずしも全てが安定的に検出される訳ではなく、車体形状や撮像環境等によっては、一部の領域における検出精度が一時的に低下する等の場合がある。そして、このように検出精度が低下した距離データを含んだまま、先行車までの車間距離を算出すると、車間距離が不安定に変動して、安定的な運転支援制御を行うことが困難となる虞がある。本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、一部の距離データの検出誤差に起因する立体物距離の変動を好適に抑制することができる車外監視装置を提供することを目的とする。本発明の一態様による車外監視装置は、車外の対象を異なる視点でステレオ撮像する撮像手段と、前記撮像手段で撮像した一対の画像に対するステレオマッチングを行い、対象物までの距離に応じた視差を距離データとして備えた画素が分布する距離画像を生成する距離画像生成手段と、前記距離画像に対するグルーピング処理によって立体物を検出する立体物検出手段と、を備えた車外監視装置において、前記立体物検出手段で検出した立体物の中から所定の立体物を抽出し当該立体物を示す距離データが分布する領域を、路面から設定高さ以上の上側領域と、路面から設定高さ未満の下側領域とに分割する領域設定手段と、前記上側領域に属する前記距離データの平均値と、前記下側領域に属する前記距離データの平均値とをそれぞれ演算し、これら平均値のうち何れか小さい値を当該立体物までの距離である立体物距離として設定する立体物距離演算手段と、を備えたものである。本発明の車外監視装置によれば、一部の距離データの検出誤差に起因する立体物距離の変動を好適に抑制することができる。以下、図面を参照して本発明の形態を説明する。図面は本発明の一実施形態に係わり、図1は車両用運転支援装置の概略構成図、図2は車間距離演算ルーチンを示すフローチャート、図3は領域設定サブルーチンを示すフローチャート、図4aは自車前方を大型トラックが走行しているときの撮像画像の一例を模式的に示す説明図であってbはその距離画像を示す説明図であってcは距離画像上で抽出した先行車の上下各領域の距離データに基づいて算出した車間距離の推移を示す図表、図5aは自車前方をセダンタイプの乗用車が走行しているときの撮像画像の一例を模式的に示す説明図であってbはその距離画像を示す説明図であってcは距離画像上で抽出した先行車の上下各領域の距離データに基づいて算出した車間距離の推移を示す図表、図6aは先行車に対して設定された小領域の一例を示す説明図であってbは小領域毎に算出される平均距離を示す図表である。図1において、符号1は自動車等の車両自車両であり、この車両1には運転支援装置2が搭載されている。この運転支援装置2は、例えば、撮像手段としてのステレオカメラ3、ステレオ画像認識装置4、制御ユニット5等を有して要部が構成されている。また、自車両1には、自車速Vを検出する車速センサ11、ヨーレートγを検出するヨーレートセンサ12、運転支援制御の各機能のON-OFF切換等を行うメインスイッチ13、ステアリングホイールに連結するステアリング軸に対設されて舵角θstを検出する舵角センサ14、ドライバによるアクセルペダル踏込量アクセル開度θaccを検出するアクセル開度センサ15、ワイパスイッチ18、ヘッドランプスイッチ19等が設けられている。ステレオカメラ3は、ステレオ光学系として、例えば電荷結合素子CCD等の固体撮像素子を用いた1組のCCDカメラで構成されている。これら左右のCCDカメラは、それぞれ車室内の天井前方に一定の間隔を持って取り付けられ、車外の対象を異なる視点からステレオ撮像し、取得した画像データをステレオ画像認識装置4に出力する。なお、以下の説明において、ステレオ撮像された画像のうち一方の画像例えば、右側の画像を基準画像と称し、他方の画像例えば、左側の画像を比較画像と称する。ステレオ画像認識装置4は、基準画像と比較画像との各画像の小領域毎にシティブロック距離を計算して互いの相関を求めることで対応する小領域を特定するステレオマッチングを行い、対象物までの距離に応じて生じる画素のズレ=視差を距離データとする距離画像を生成する。すなわち、ステレオ画像認識装置4は、先ず、基準画像を例えば4×4画素の小領域に分割し、それぞれの小領域の輝度或いは色のパターンを比較画像と比較して対応する領域を見つけ出し、基準画像全体に渡る距離分布を求める。さらに、ステレオ画像認識装置4は、基準画像上の各画素について隣接する画素との輝度差を調べ、これらの輝度差が閾値を超えているものをエッジ点として抽出するとともに、抽出した画素エッジ点に距離データを付与することで、距離データを備えたエッジ点の分布画像距離画像図4b,図5b参照を生成する。そして、ステレオ画像認識装置4は、生成した距離画像に対して周知のグルーピング処理を行い、各種対象物について予め記憶しておいた3次元的な枠ウインドウと比較することで、自車前方の白線、側壁、車両等の立体物を検出する。ここで、本実施形態のステレオ画像認識装置4は、検出した立体物までの各種情報を演算するに際し、基本的には、当該立体物を示す全ての距離データの平均値を立体物までの距離立体物距離として設定する。その一方で、立体物が車両である場合、ステレオ画像認識装置4は、例外的に、当該車両を示す距離データの分布領域Aすなわち、車両としてグルーピングされた距離データの分布領域を、路面から設定高さH以上の上側領域Auと、路面から設定高さH未満の下側領域Alとに分割する図4b,図5b参照。そして、ステレオ画像認識装置4は、各領域Au,Alに属する距離データの平均値平均距離Lu,Llをそれぞれ演算し、これら平均値のうち何れか小さい値を当該車両までの車間距離L立体物距離として設定する。但し、自車両1が雨天走行中であると判定した場合、或いは、夜間走行中であると判定した場合、ステレオ画像認識装置4は、車両を示す全ての距離データの平均値を車間距離Lとして設定する。このように、本実施形態において、ステレオ画像認識装置4は、距離画像生成手段、立体物検出手段、領域設定手段、及び、立体物距離演算手段としての各機能を有する。ここで、上述のような車間距離の演算は、運転支援制御において特に重要となる先行車についてのみ行い、他の車両については他の立体物と同様に全ての距離データの平均値をそのまま車間距離として設定してもよい。逆に、上述の車間距離の演算と同様の演算によって、例えば、歩行者等の他の立体物までの距離立体物距離を演算することも可能である。なお、本実施形態において、ステレオ画像認識装置4は、例えば、認識した白線の形状、自車速V及びヨーレートγ等に基づいて自車走行路を推定し、推定した自車走行路上で自車進行方向の速度成分を有する立体物車両のうち、自車両1に最も近いものを先行車として抽出するものである。制御ユニット5には、ステレオ画像認識装置4で認識された自車両1前方の走行環境情報が入力される。さらに、制御ユニット5には、自車両1の走行情報として、車速センサ11からの車速V、ヨーレートセンサ12からのヨーレートγ等が入力されると共に、ドライバによる操作入力情報として、メインスイッチ13からの操作信号、舵角センサ14からの舵角θst、アクセル開度センサ15からのアクセル開度θacc等が入力される。そして、例えば、ドライバによるメインスイッチ13の操作を通じて、運転支援制御の機能の1つであるACCAdaptiveCruiseControl機能の実行が指示されると、制御ユニット5は、ステレオ画像認識装置4で推定した自車走行路を読み込み、自車走行路上に追従対象の先行車が検出されているか否かを識別する。その結果、追従対象の先行車が検出されていない場合は、スロットル弁16の開閉制御エンジンの出力制御を通じて、ドライバが設定したセット車速に自車両1の車速Vを維持させる定速走行制御を実行する。一方、追従対象車両である先行車が検出され、且つ、当該先行車の車速がセット車速以下の場合は、先行車との車間距離を目標車間距離に収束させた状態で追従する追従走行制御が実行される。この追従走行制御時において、制御ユニット5は、基本的にはスロットル弁16の開閉制御エンジンの出力制御を通じて、先行車との車間距離を目標車間距離に収束させる。さらに、先行車の急な減速等によりスロットル弁16の制御のみでは十分な減速度が得られないと判断した場合、制御ユニット5は、アクティブブースタ17からの出力液圧の制御ブレーキの自動介入制御を併用し、車間距離を目標車間距離に収束させる。また、ドライバによるメインスイッチ13の操作を通じて、運転支援制御の機能の1つである車線逸脱防止機能の実行が指示されると、制御ユニット5は、例えば、自車走行レーンを規定する左右の白線ステレオ画像認識装置4で認識した白線に基づいて警報判定用ラインを設定すると共に、自車両1の車速Vとヨーレートγとに基づいて自車進行経路を推定する。そして、制御ユニット5は、例えば、自車前方の設定距離例えば、10~16[m]内において、自車進行経路が左右何れかの警報判定用ラインを横切っていると判定した場合、自車両1が現在の自車走行車線を逸脱する可能性が高いと判定し、車線逸脱警報を行う。次に、ステレオ画像認識装置4において実行される車間距離演算について、図2に示す車間距離演算ルーチンのフローチャートに従って説明する。このルーチンは、距離画像から検出した各車両について設定時間毎に繰り返し実行されるもので、ルーチンがスタートすると、ステレオ画像認識装置4は、先ず、ステップS101において、自車両1が雨天走行中であるか否かを調べる。この判定は、例えば、ワイパスイッチ18の状態に基づいて行われ、ステレオ画像認識装置4は、ワイパスイッチ18がON状態にあるとき、自車両1が雨天走行中であると判定してステップS110に進み、ワイパスイッチ18がOFF状態にあるとき、自車両1が雨天走行中でないと判定してステップS102に進む。ステップS101からステップS102に進むと、ステレオ画像認識装置4は、自車両1が夜間走行中であるか否かを調べる。この判定は、例えば、ヘッドランプスイッチ19の状態に基づいて行われ、ステレオ画像認識装置4は、ヘッドランプスイッチ19がON状態にあるとき、自車両1が夜間走行中であると判定してステップS110に進み、ヘッドランプスイッチ19がOFF状態にあるとき、自車両1が夜間走行中でないと判定してステップS103に進む。ステップS102からステップS103に進むと、ステレオ画像認識装置4は、現在注目する車両を示す距離データが分布する距離画像上の領域Aを抽出し、当該領域Aを、路面からの高さが設定高さH例えば、H=1[m]以上の上側領域Auと、設定高さH未満の下側領域Alとに分割する。そして、ステップS104に進むと、ステレオ画像認識装置4は、車両を示す距離データのうち上側領域Auに属する距離データの平均値平均距離Luと、下側領域Alに属する距離データの平均値平均距離Llとをそれぞれ演算する。そして、ステップS105において、ステレオ画像認識装置4は、上側の平均距離Luと下側の平均距離Llとを比較し、上側の平均距離Luが下側の平均距離Ll未満である場合にはステップS106に進み、上側の平均距離Luが下側の平均距離Ll以上である場合にはステップS107に進む。ステップS105からステップS106に進むと、ステレオ画像認識装置4は、上側の平均距離Luを車間距離Lとして設定した後、ルーチンを抜ける。すなわち、例えば、図4aに示すように、自車両1の前方を走行する車両が大型トラックである場合、車体後部は、全体として下側の領域よりも上側の領域の方が後方自車両1側に突出するため、基本的には、上側の平均距離Luが下側の平均距離Ll未満の値となる。また、特に大型トラック等の車両では、背面視した車両の下側領域Alは、コンテナ等の影響によって陰になりやすく、上側領域Auに比べて距離データの検出数及び信頼性が低くなる傾向にある。従って、この種の車両においては、例えば、図4cに示すように、通常、上側の平均距離Luの方が下側の平均距離Llよりも安定的に推移する。しかも、この場合の上側の平均距離Luは、自車両1との関係において、運転支援制御上安全側の距離である。そこで、ステレオ画像認識装置4は、上側の平均距離Luが下側の平均距離Ll未満である場合には、車両下側の距離データを排除し、車両上側の距離データのみに基づいて車間距離Lを設定する。一方、ステップS105からステップS107に進むと、ステレオ画像認識装置4は、下側の平均距離Llを車間距離Lとして設定した後、ルーチンを抜ける。すなわち、例えば、図5aに示すように、自車両1の前方を走行する車両がセダンタイプの乗用車である場合、車体後部は、全体として上側の領域よりも下側の領域の方が後方自車両1側に突出するため、基本的には、上側の平均距離Luが下側の平均距離Ll以上の値となる。また、特にセダンタイプの乗用車等の車両では、背面視した車両の上側領域Auは、リヤウインドウガラスにおける太陽光の反射やリヤウインドウガラス越しに見える他の立体物等の影響を受けやすく、下側領域Alに比べて距離データの信頼性が低くなる傾向にある。従って、この種の車両においては、例えば、図5cに示すように、通常、下側の平均距離Llの方が上側の平均距離Luよりも安定的に推移する。しかも、この場合の下側の平均距離Llは、自車両1との関係において、運転支援制御上安全側の距離である。そこで、ステレオ画像認識装置4は、上側の平均距離Luが下側の平均距離Ll以上である場合には、車両上側の距離データを排除し、車両下側の距離データのみに基づいて車間距離Lを設定する。また、ステップS101,或いは、ステップS102からステップS108に進むと、ステレオ画像認識装置4は、今回注目する車両を示す全ての距離データの平均値を車間距離Lとして設定した後、ルーチンを抜ける。すなわち、自車両1が雨天走行中であると判定した場合、車輪が跳ね上げる水滴スプラッシュ等を示す距離データが車両の距離データとして誤って多数混在することが考えられる。このような場合、仮に安定性に欠ける場合があったとしも、実際の車両から直接的に得られる距離データの数を可能な限り確保することが望ましい。そこで、ステレオ画像認識装置4は、自車両1が雨天走行中である場合には、注目する車両を示す全ての距離データに基づいて車間距離Lを設定する。また、自車両1が夜間走行中である場合、車両に対して検出される距離データの数自体が減少する傾向にある。このような場合、仮に安定性に欠ける場合があったとしても、実際の車両から直接的に得られる距離データの数を可能な限り確保することが望ましい。そこで、ステレオ画像認識装置4は、自車両1が夜間走行中である場合においても、注目する車両を示す全ての距離データに基づいて車間距離Lを設定する。このような実施形態によれば、特に、車両を示す距離データが分布する領域Aを路面から設定高さH以上の上側領域Auと、路面から設定高さ未満の下側涼気Alとに分割するとともに、上側領域Auに属する距離データの平均値平均距離Luと、下側領域Alに属する距離データの平均値平均距離Llとをそれぞれ演算し、これら平均値のうち何れか小さい値を当該車両までの車間距離L立体物距離として設定することにより、検出誤差が発生し易い領域の距離データを的確に除外することができ、一部の距離データの検出誤差に起因する車間距離の変動を好適に抑制することができる。ここで、上述のステップS103の処理では、路面からの高さHとして予め設定された固定値を用いた一例について説明したが、この高さHを車両の形態に応じて可変設定することも可能である。具体的には、例えば、車両等の大きさに応じた複数パターンの高さHの値を予め設定しておき、これらの中から、検出した車両の実空間上での大きさに応じて高さHを選択的に可変に設定することが可能である。或いは、ステップS103の処理において、例えば、図4に示す領域設定サブルーチンを実行し、境界となる高さHを可変設定することも可能である。すなわち、このサブルーチンが実行されると、ステレオ画像認識装置4は、先ず、ステップS201において、今回注目する車両を示す距離データが分布する距離画像上の領域Aを抽出し、当該領域Aを路面から設定高さh例えば、h=10~20[cm]毎の小領域aに分割する図6a参照。ステップS201からステップS202に進むと、ステレオ画像認識装置4は、分割した小領域a毎の距離データの平均値平均距離lを算出し、続くステップS203において、隣接する小領域a間での平均距離lの差Δlが設定値以上となる領域が存在するか否かを調べる。そして、ステップS203において、平均距離の差Δlが設定値以上となる領域が存在すると判定した場合、ステレオ画像認識装置4は、ステップS204に進み、平均距離の差Δlが最も大きい小領域a間の境界を高さHとして設定した後、ステップS206に進む。一方、ステップS203において、平均距離の差Δlが設定値以上となる領域が存在しないと判定した場合、ステレオ画像認識装置4は、ステップS205に進み、高さHとして予め設定された固定値例えば、地上から1[m]の高さを設定した後、ステップS206に進む。そして、ステップS204、或いは、ステップS205からステップS206に進むと、ステレオ画像認識装置4は、設定した高さHを用いて領域Aを上側領域Auと下側領域Alとに分割した後、サブルーチンを抜ける。このような処理を行えば、実空間上の車両の形態に応じた適切な高さで上側領域Auと下側領域Alとを分割することができ、車間距離Lを算出する際の距離データの選別を精度よく行うことができる。"