"上下方向に異なる高さに設定された複数のレイヤに基づいて車両前方の物体を検出する物体検出手段と、前記物体検出手段により各レイヤにて得られた複数の検出点データを結合し、一つの物体として認識するグルーピング手段と、を備えた車両用制御対象物判定装置において、前記グルーピング手段は、前記複数のレイヤの各々の検出点データの個数の差が所定以上である場合は、前記検出点データの個数の差が所定以上である各レイヤにて検出された検出点データをグルーピングすることなく、それぞれ別の部材であると認識することを特徴とする車両用制御対象物判定装置。しかしながら、上述した従来の判定装置は、車体制御に不要な、対象物の上方物や下方物の検出点までグルーピングされて抽出されてしまうという課題がある。この発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、上方物は下方物といった非制御対象物に対し車体制御に必要か否かを判定することが可能な車両用制御対象物判定装置を提供するものである。上記の課題を解決するために、請求項1に記載した発明は、上下方向に異なる高さに設定された複数のレイヤ例えば、実施形態におけるレイヤL1~L3,Lm,Lnに基づいて車両前方の物体を検出する物体検出手段例えば、実施形態におけるレーダー装置2と、前記物体検出手段により各レイヤにて得られた複数の検出点データ例えば、実施形態における検出点データD1~D3,Dh,Drを結合し、一つの物体として認識するグルーピング手段例えば、実施形態におけるステップS2と、を備えた車両用制御対象物判定装置例えば、実施形態における車両用制御対象物判定装置1において、前記グルーピング手段は、前記複数のレイヤの各々の検出点データの個数の差が所定以上である場合は、前記検出点データの個数の差が所定以上である各レイヤにて検出された検出点データをグルーピングすることなく、それぞれ別の物体であると認識することを特徴とする。請求項1に記載した発明によれば、グルーピング手段によって各レイヤにて得られた複数の検出点データを結合して物体を認識する場合に、各レイヤ内にある検出点データ数がレイヤ間で大きく異なると、一つの物体としてグルーピングが行われずにそれぞれ別の物体であると認識され、例えば、検出点データ数が最多のレイヤと、それ以外のレイヤとを個別に認識させることができるため、上方物や下方物といった非制御対象物に対して個別に検出点データが車体制御に必要か否かを判定することができる効果がある。次に、この発明の実施形態における車両用制御対象物判定装置について図面を参照しながら説明する。この実施形態の車両用制御対象物判定装置1は、レーダー装置2によって検出される自車両C図2参照の進行方向前方の物体が、例えば、自車両Cと衝突する可能性を判定する対象物であるか否かを判定する装置である。レーダー装置2は、例えばレーザ光やミリ波などの電磁波によるビームスキャン型のレーダであって、自車両Cの進行方向前方に設定された検出対象領域を上下角度方向に複数の領域以下、レイヤと称すに分割し、各領域を走査するようにして、電磁波の発信信号を発信する。そして、レーダー装置2は、各発信信号が自車両の外部の物体によって反射されることで生じた反射信号を受信する。ここで、図2は、レーダー装置2によって自車両Cの進行方向前方に照射されるレイヤL1~L3の一例を示しており、この図2の一例では上下に3分割される場合を示している。なお、レイヤの分割数は複数であればよく3分割に限られるものではない。レーダー装置2は、さらに自車両Cの前方に存在する物体にて反射されて受信された電磁波のデータにより、電磁波が照射された方向のデータおよび、この方向に存在する物体までの距離データを含む検出点データを所定の時間毎に取得して、そのデータを車両用制御対象物判定装置1に出力する。車両用制御対象物判定装置1は、グルーピング手段4と物体検出手段5とを備えている。これらグルーピング手段4および物体検出手段5は、車両用制御対象物判定装置1で行われる演算処理の一部によりそれぞれ構成される。なお、車両用制御対象物判定装置1の動作の詳細については後述する。車体制御装置3は、ブレーキを駆動させて自車両Cに制動力を与えるなど、車体の挙動を制御する装置である。車体制御装置3は、レーダー装置2にて検出された物体の位置に係る情報に基づき、自車両Cに対する物体の相対的な位置を求めて、自車両Cと物体とが衝突する可能性があるか否かを判定する。車体制御装置3は、自車両Cと物体との衝突可能性があると判定した場合に、ブレーキにより自車両Cに制動力を与えるなど、衝突を回避するための車体制御を行う。なお、衝突を回避するための車体制御としては、ブレーキによる制動力のほかに、トランスミッションにより減速側へ変速したり、スロットルアクチュエータによりスロットル開度を閉塞側へ変更したり、ステアリングアクチュエータにより転舵したりするなどの衝突回避の支援動作などが挙げられる。ここで、自車両Cに対する物体の衝突可能性は、以下のように判定することができる。まず、自車両Cに対する物体の相対距離に係る相対関係、例えば物体の位置の時間変化に基づく物体の速度例えば、自車両Cに対する相対速度を算出したり、物体の移動軌跡を推定する。また、GPSGlobalPositioningSystem信号や、車速およびヨーレートなどに基づく自律航法の算出処理などに基づき自車両Cの現在位置を算出し、この自車両Cの現在位置の時間変化と車速およびヨーレートなどとに基づき、自車両Cの走行軌跡を推定する。次いで、例えば、自車両Cの走行軌跡と物体の移動軌跡とが交差する領域を接触予測領域とし、自車両Cが接触予測領域に到達するのに要する時間衝突時間TTCを推定する。そして、自車両Cが現在の走行状態例えば、現在の車速、ヨーレートなどを維持した状態で衝突時間TTCに亘って走行した時点での、物体の移動軌跡の幅方向での物体の移動軌跡と自車両Cとの重なり量を算出する。例えば、この重なり量が0よりも大きい場合には、自車両Cと物体とが接触する可能性があると判定する。その後、衝突時間TTCが所定の警報開始閾時間例えば、2秒など以下であるか否かを判定し、衝突時間TTCが警報開始閾時間以下である場合には、上述した車体制御装置3により、衝突回避のために警報装置図示せずによって乗員への報知がなされるとともに、衝突回避のための支援動作車体制御が開始される。この実施形態の車両用制御対象物判定装置1は上述した構成を備えており、次に、この車両用制御対象物判定装置1の動作について図3のフローチャートを参照しながら説明する。まず、ステップS1においては、レーダー装置2の走査範囲内に存在する物体に対する複数の検出点データを取得する。次いで、ステップS2においては、ステップS1で取得された検出点データを、物体毎にグルーピングするグルーピング処理を行う。なお、このステップS2の処理がグルーピング手段に相当する。図4は、道路の案内標識を正面からレーダー装置2により検出した場合の検出点データの一例であって、この場合、図4bに示すように水平方向に長い略矩形のレイヤL1~L3が上下方向に並んで設定されている。レイヤL1に照射される電磁波は、図4aに示す案内標識10の看板11の下縁11aで反射され、さらに、レイヤL2およびレイヤL3に照射される電磁波は、案内標識10の左側に立設された支柱12で反射される。レイヤL1には、案内標識10の看板11の左右長さに対応した複数の検出点データD1が並んでおり、レイヤL2およびレイヤL3には、支柱12の左右長さに対応した検出点データD2、D3がそれぞれある。そして、これらの検出点データD1~D3が、上述したステップS2のグルーピング処理が行われることでグルーピングされることとなる。図5は、路上にいる歩行者hをレーダー装置2により検出した場合の検出点データの一例であって、レイヤLmとレイヤLnとが上下に並んで設定されている。レイヤLmには、路面Rに対応する多数の検出点データDrが左右方向に並んでおり、レイヤLnには、歩行者hに対応する検出点データDhがある。そして、これら検出点データDm,Dhがグルーピング処理によりグルーピングされる。つまり、図5の場合においても、路面Rおよび歩行者hの検出点データDh,Dmがグルーピングされることとなる。ステップS3においては、グルーピング毎に、各レイヤの検出点データの点数を算出する。例えば、図4に示すレイヤL1~L3を一例に説明すると、レイヤL1が6点、レイヤL2が1点、レイヤL3が1点というように、各レイヤL1~L3に包含される検出点データD1~D3の点数がそれぞれ算出される。次いで、ステップS4においては、各レイヤに包含される検出点データの点数の差が予め設定された閾値以下か否かを判定する。ステップS4の判定結果がYes閾値以下である場合は、ステップS5に進み、No閾値より大である場合は、ステップS6に進む。ステップS4における判定結果がNo閾値より大である場合は、ステップS6に進み、最多レイヤと、それ以外のレイヤに分離して、両方の検出点データを抽出して本ルーチンを一旦終了する。ここで、各レイヤの検出点データの点数が多くなるほど物体の幅寸法が大となる。例えば、図4に示す案内標識10の場合、自車両C側から見て相対的に横幅が大きい看板部10と、横幅が小さい支柱部12とが一つにグルーピングされるが、この図4の一例の場合、各レイヤL1~L3の検出点データD1~D3の点数の差が閾値よりも大きく異なると判定されてステップS4の判定結果がNoとなり、横幅の差が大きい二つ以上の物体の組み合わせであると推定される。図5の一例の場合も同様であり、路面Rに照射されているレイヤLmと歩行者hに照射されているレイヤLnとの検出点データDh,Drの点数の差が閾値よりも大きいと判定される。なお、上記検出点データの点数の差の閾値は、衝突可能性の判定を行うことが想定される物体の形状に応じて予め適宜の値に設定される。ステップS5においては、検出点データの点数が最多のレイヤ以下、単に最多レイヤと称すを判定して、最多レイヤの検出点データを抽出して本ルーチンを一旦終了する。すなわち、最多レイヤに含まれる検出点データ点列のみが抽出されて、この抽出された検出点データが衝突可能性の判定に供される。一方、ステップS6においては、最多レイヤを判定するとともに、最多レイヤとそれ以外のレイヤとを分離して、最多レイヤとそれ以外のレイヤとの検出点データを個別に抽出する。すなわち、図6に示すように、最多レイヤであるレイヤL1の検出点データD1が抽出されるとともに、それ以外のレイヤであるレイヤL2の検出データD2およびレイヤL3の検出点データD3がひとくくりにされて抽出される図6中、実線で囲む。また、図7の一例の場合、最多レイヤである路面Rの検出点データRmを含むレイヤLmから検出点データDrが抽出されるとともに、それ以外のレイヤであるレイヤLnから検出点データDhが抽出されることとなる。これにより、最多レイヤであるレイヤLmの検出点データDrによる衝突可能性の判定と、それ以外のレイヤであるレイヤLnの検出点データDhによる衝突可能性の判定とが個別に行われることとなる。なお、路面Rの検出点データDrは、レイヤLmの照射位置から路面Rであることが分かるため、衝突可能性の判定対象から除外することができる。ここで、例えば案内標識10の場合、最多レイヤの検出点データのみを用いて衝突可能性が判定されると、グルーピングされた物体の幅が最多レイヤの幅となるので、支柱12の側方の通過可能な部分まで衝突可能性があると判定されてしまうが、図6に示すように看板部11の検出点データD1と支柱12の検出点データD2,D3とがそれぞれ個別に衝突可能性の判定に供されるので、自車両Cよりも上方に存在する上方物である看板部11は衝突可能性が低い又は無い非制御対象物と判定され、さらに支柱12の相対位置に応じて衝突可能性が判定される。そして、衝突可能性がある場合には、上述した衝突時間TTC等に基づき適切に警報や車体制御等が行われることとなる。一方、図7に示すように歩行者hの検出点データDhと、路面Rの検出点データDrとが個別に衝突可能性の判定に供されることで、自車両Cよりも下方に存在する下方物である路面Rは衝突可能性が低い又は無い非制御対象物と判定され、歩行者hの相対位置に応じて衝突可能性が判定されて、衝突可能性がある場合には、衝突時間TTC等に基づき適切に警報や車体制御等が行われることとなる。したがって、上述した実施形態によれば、グルーピング処理によって各レイヤにて得られた複数の検出点データを結合して物体を認識する場合に、各レイヤ内にある検出点データ数がレイヤ間で大きく異なると、一つの物体としてグルーピングが行われずにそれぞれ別の物体であると認識され、例えば、検出点データ数が最多の最多レイヤと、それ以外のレイヤとを個別に認識させることができるため、上方物や下方物といった非制御対象物に対する検出点データを個別に車体制御に必要か否か判定することができる。なお、この発明は上述した実施形態の構成に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で設計変更可能である。例えば、上述した実施形態では、制御対象物として、案内標識10や歩行者hを一例に説明したが、衝突可能性のあるものであれば案内標識10や歩行者hに限られるものではない。"