"予め定められた所定数の色識別子と輝度範囲とを対応付け、複数の特定物それぞれに対して、複数の該色識別子を対応付けると共に、検出領域において光が拡散する環境か否かの検出結果それぞれに、該複数の色識別子から選択された1または複数の色識別子の組み合わせを対応付けて保持するデータ保持部と、前記検出領域内に存在する対象部位の輝度を取得する輝度取得部と、前記データ保持部に保持された色識別子と輝度範囲との対応付けに基づき、前記対象部位の輝度に応じて該対象部位に色識別子を設定する色識別子設定部と、前記データ保持部に保持された特定物と色識別子との対応付けに基づき、水平距離の差分および高さの差分が所定範囲内にある、同一の特定物に対応する1または複数の色識別子が設定された対象部位をグループ化して対象物とするグループ化部と、前記検出領域において光が拡散する環境か否かを判定する環境判定部と、光が拡散する環境か否かに応じて前記組み合わせを選択し、前記対象物のうち、選択した該組み合わせの色識別子が設定された前記対象部位で特定される外縁を、該対象物の外縁とする外縁決定部と、を備えることを特徴とする環境認識装置。降雨を検出する雨検出部をさらに備え、前記環境判定部は、前記雨検出部が降雨を検出すると、前記光が拡散する環境であると判定することを特徴とする請求項1に記載の環境認識装置。降雪を検出する雪検出部をさらに備え、前記環境判定部は、前記雪検出部が降雪を検出すると、前記光が拡散する環境であると判定することを特徴とする請求項1または2のいずれかに記載の環境認識装置。データ保持部は、前記光の拡散状況の段階それぞれに、前記複数の色識別子から選択された1または複数の色識別子の組み合わせを対応付けて保持し、前記環境判定部は、前記光の拡散状況を段階的に判断し、前記外縁決定部は、前記光の拡散状況に応じて前記組み合わせを選択し、前記対象物のうち、選択した該組み合わせの色識別子が設定された前記対象部位で特定される外縁を、該対象物の外縁とすることを特徴とする請求項1から3のいずれか1項に記載の環境認識装置。検出領域内に存在する対象部位の輝度を取得し、データ保持部に保持された色識別子と輝度範囲との対応付けに基づき、前記対象部位の輝度に応じて該対象部位に色識別子を設定し、前記データ保持部に保持された特定物と色識別子との対応付けに基づき、水平距離の差分および高さの差分が所定範囲内にある、同一の特定物に対応する1または複数の色識別子が設定された対象部位をグループ化して対象物とし、前記検出領域において光が拡散する環境か否かを判定し、前記データ保持部に保持された、前記検出領域において光が拡散する環境か否かの検出結果それぞれに対する前記複数の色識別子から選択された1または複数の色識別子の組み合わせの対応付けに基づき、光が拡散する環境か否かに応じて前記組み合わせを選択し、前記対象物のうち、選択した前記組み合わせの色識別子が設定された前記対象部位で特定される外縁を、該対象物の外縁とすることを特徴とする環境認識方法。ところで、雨や雪が降っている場合、フロントガラスに付着した水滴やこの水滴を払拭しようとしてできた水のスジ等によって、撮像された画像は、信号機等の対象物の光が拡散したものとなってしまう。そのため、単に、同じような色特性を有する複数の画素同士をグループ化すると、このように光が拡散した対象物は、実際の対象物よりも大きく認識されてしまうおそれがあった。本発明は、このような課題に鑑み、雨天時等、光が拡散し易い環境において、対象物の特定精度を向上し、誤認識を回避することが可能な、環境認識装置および環境認識方法を提供することを目的としている。上記課題を解決するために、本発明の環境認識装置は、予め定められた所定数の色識別子と輝度範囲とを対応付け、複数の特定物それぞれに対して、複数の色識別子を対応付けると共に、検出領域において光が拡散する環境か否かの検出結果それぞれに、複数の色識別子から選択された1または複数の色識別子の組み合わせを対応付けて保持するデータ保持部と、検出領域内に存在する対象部位の輝度を取得する輝度取得部と、データ保持部に保持された色識別子と輝度範囲との対応付けに基づき、対象部位の輝度に応じて対象部位に色識別子を設定する色識別子設定部と、データ保持部に保持された特定物と色識別子との対応付けに基づき、水平距離の差分および高さの差分が所定範囲内にある、同一の特定物に対応する1または複数の色識別子が設定された対象部位をグループ化して対象物とするグループ化部と、検出領域において光が拡散する環境か否かを判定する環境判定部と、光が拡散する環境か否かに応じて組み合わせを選択し、対象物のうち、選択した組み合わせの色識別子が設定された対象部位で特定される外縁を、対象物の外縁とする外縁決定部と、を備えることを特徴とする。降雨を検出する雨検出部をさらに備え、環境判定部は、雨検出部が降雨を検出すると、光が拡散する環境であると判定してもよい。降雪を検出する雪検出部をさらに備え、環境判定部は、雪検出部が降雪を検出すると、光が拡散する環境であると判定してもよい。データ保持部は、光の拡散状況の段階それぞれに、複数の色識別子から選択された1または複数の色識別子の組み合わせを対応付けて保持し、環境判定部は、光の拡散状況を段階的に判断し、外縁決定部は、光の拡散状況に応じて組み合わせを選択し、対象物のうち、選択した組み合わせの色識別子が設定された対象部位で特定される外縁を、対象物の外縁としてもよい。上記課題を解決するために、本発明の環境認識方法は、検出領域内に存在する対象部位の輝度を取得し、データ保持部に保持された色識別子と輝度範囲との対応付けに基づき、対象部位の輝度に応じて対象部位に色識別子を設定し、データ保持部に保持された特定物と色識別子との対応付けに基づき、水平距離の差分および高さの差分が所定範囲内にある、同一の特定物に対応する1または複数の色識別子が設定された対象部位をグループ化して対象物とし、検出領域において光が拡散する環境か否かを判定し、データ保持部に保持された、検出領域において光が拡散する環境か否かの検出結果それぞれに対する複数の色識別子から選択された1または複数の色識別子の組み合わせの対応付けに基づき、光が拡散する環境か否かに応じて組み合わせを選択し、対象物のうち、選択した組み合わせの色識別子が設定された対象部位で特定される外縁を、対象物の外縁とすることを特徴とする。本発明によれば、雨天時等、光が拡散し易い環境において、対象物の特定精度を向上することができるので、誤認識を回避することが可能となる。以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。かかる実施形態に示す寸法、材料、その他具体的な数値などは、発明の理解を容易とするための例示にすぎず、特に断る場合を除き、本発明を限定するものではない。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能、構成を有する要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略し、また本発明に直接関係のない要素は図示を省略する。環境認識システム100図1は、環境認識システム100の接続関係を示したブロック図である。環境認識システム100は、車両1内に設けられた、複数本実施形態では2つの撮像装置110と、画像処理装置120と、環境認識装置130と、車両制御装置140とを含んで構成される。撮像装置110は、CCDChargeCoupledDeviceやCMOSComplementaryMetalOxideSemiconductor等の撮像素子を含んで構成され、フロントガラス越しに、カラー画像、即ち、画素単位で3つの色相赤、緑、青の輝度を取得することができる。本実施形態においては、色と輝度とを同等に扱い、同一の文章に両文言が含まれる場合、互いを、色を構成する輝度、または、輝度を有する色と読み替えることができる。ここでは、撮像装置110で撮像されたカラーの画像を輝度画像と呼び、後述する距離画像と区別する。また、撮像装置110は、車両1の進行方向側において2つの撮像装置110それぞれの光軸が略平行になるように、略水平方向に離隔して配置される。撮像装置110は、車両1の前方の検出領域に存在する対象物を撮像した画像データを、例えば1/60秒毎60fpsに連続して生成する。ここで、対象物は、車両、信号機、道路、ガードレールといった独立して存在する立体物のみならず、テールランプやウィンカー、信号機の各点灯部分等、立体物の部分として特定できる物も含む。以下の実施形態における各機能部は、このような画像データの更新を契機として各処理を遂行する。画像処理装置120は、2つの撮像装置110それぞれから画像データを取得し、2つの画像データに基づいて、画像中の任意のブロック所定数の画素を集めたものの視差、および、任意のブロックの画面中の位置を示す画面位置を含む視差情報を導出する。画像処理装置120は、一方の画像データから任意に抽出したブロック例えば水平4画素×垂直4画素の配列に対応するブロックを他方の画像データから検索する、所謂パターンマッチングを用いて視差を導き出す。ここで、水平は、撮像した画像の画面横方向を示し、実空間上の水平に相当する。また、垂直は、撮像した画像の画面縦方向を示し、実空間上の鉛直方向に相当する。このパターンマッチングとしては、2つの画像データ間において、任意の画像位置を示すブロック単位で輝度値Y色差信号を比較することが考えられる。例えば、輝度値の差分をとるSADSumofAbsoluteDifference、差分を2乗して用いるSSDSumofSquaredintensityDifferenceや、各画素の輝度値から平均値を引いた分散値の類似度をとるNCCNormalizedCrossCorrelation等の手法がある。画像処理装置120は、このようなブロック単位の視差導出処理を検出領域例えば600画素×200画素に映し出されている全てのブロックについて行う。ここでは、ブロックを4画素×4画素としているが、ブロック内の画素数は任意に設定することができる。ただし、画像処理装置120では、検出分解能単位であるブロック毎に視差を導出することはできるが、そのブロックがどのような対象物の一部であるかを認識できない。したがって、視差情報は、対象物単位ではなく、検出領域における検出分解能単位例えばブロック単位で独立して導出されることとなる。ここでは、このようにして導出された視差情報後述する相対距離に相当を画像データに対応付けた画像を距離画像という。図2は、輝度画像124と距離画像126を説明するための説明図である。例えば、2つの撮像装置110を通じ、検出領域122について図2aのような輝度画像画像データ124が生成されたとする。ただし、ここでは、理解を容易にするため、2つの輝度画像124の一方のみを模式的に示している。本実施形態において、画像処理装置120は、このような輝度画像124からブロック毎の視差を求め、図2bのような距離画像126を形成する。距離画像126における各ブロックには、そのブロックの視差が関連付けられている。ここでは、説明の便宜上、視差が導出されたブロックを黒のドットで表している。視差は、画像のエッジ部分隣り合う画素間で明暗の差分が大きい部分で特定され易いので、距離画像126において黒のドットが付されている、視差が導出されたブロックは、輝度画像124においてもエッジとなっていることが多い。したがって、図2aに示す輝度画像124と図2bに示す距離画像126とは各対象物の輪郭について似たものとなる。環境認識装置130は、画像処理装置120から輝度画像124と距離画像126とを取得し、輝度画像124に基づく輝度と、距離画像126に基づく自車両1との相対距離を用いて検出領域122における対象物がいずれの特定物に対応するかを特定する。このとき、環境認識装置130は、距離画像126における、検出領域122内のブロック毎の視差情報を、所謂ステレオ法を用いて、相対距離を含む三次元の位置情報に変換している。ここで、ステレオ法は、三角測量法を用いることで、対象物の視差からその対象物の撮像装置110に対する相対距離を導出する方法である。かかる環境認識装置130に関しては、後ほど詳述する。車両制御装置140は、環境認識装置130で特定された対象物との衝突を回避したり、先行車両との車間距離を安全な距離に保つ制御を実行する。具体的に、車両制御装置140は、操舵の角度を検出する舵角センサ142や車両1の速度を検出する車速センサ144等を通じて現在の車両1の走行状態を取得し、アクチュエータ146を制御して先行車両との車間距離を安全な距離に保つ。ここで、アクチュエータ146は、ブレーキ、スロットルバルブ、舵角等を制御するために用いられる車両制御用のアクチュエータである。また、車両制御装置140は、対象物との衝突が想定される場合、運転者の前方に設置されたディスプレイ148にその旨警告表示報知を行うと共に、アクチュエータ146を制御して車両1を自動的に制動する。かかる車両制御装置140は、環境認識装置130と一体的に形成することもできる。環境認識装置130図3は、環境認識装置130の概略的な機能を示した機能ブロック図である。図3に示すように、環境認識装置130は、I/F部150と、データ保持部152と、環境検出部154と、中央制御部156とを含んで構成される。I/F部150は、画像処理装置120や車両制御装置140との双方向の情報交換を行うためのインターフェースである。データ保持部152は、RAM、フラッシュメモリ、HDD等で構成され、色テーブル対応付けおよび特定物テーブル対応付けや、以下に示す各機能部の処理に必要な様々な情報を保持し、また、画像処理装置120から受信した輝度画像124、距離画像126を一時的に保持する。ここで、特定物テーブルは、以下のように利用される。図4は、色テーブル190を説明するための説明図である。色テーブル190では、予め定められた所定数の色を表す輝度範囲192が色識別子194に対応付けられている。例えば、色識別子1には、明るい赤色に相当する輝度範囲192が、色識別子2には、黄色に相当する輝度範囲192が、色識別子3には、明るい青緑色に相当する輝度範囲192が、色識別子4には、色識別子1に対して比較的暗い赤色に相当する輝度範囲192が、色識別子5には、色識別子4に対して比較的暗い赤色に相当する輝度範囲192が、色識別子6には、色識別子2に対して比較的暗い黄色に相当する輝度範囲192が、色識別子7には、色識別子3に対して比較的暗い青緑色に相当する輝度範囲192が、色識別子8には、色識別子7に対して比較的暗い青緑色に相当する輝度範囲192が対応付けられている。ただし、輝度範囲は図4に記載された範囲に限定されず、また、その数も限定されないのは言うまでもない。図5は、特定物テーブル200を説明するための説明図である。特定物テーブル200では、複数の特定物に対して、特定物自体の輝度範囲に対応する代表色識別子194aと、特定物の輝度に近似した範囲も含む1または複数の色識別子194本実施形態においてサブ色識別子194bと、特定物の大きさの範囲を示す幅範囲202とが対応付けられている。ここで、特定物としては、信号機赤、信号機黄、信号機青、テールランプ赤、ウィンカー橙、道路標識黄、道路標識青、道路標識緑等、道路を走行する上で視認を要する様々な物が想定されている。特定物は図5に記載された物に限定されないのは言うまでもない。また、特定物テーブル200では、特定物の特定に優先順位が定められており、当該環境認識処理はその優先順に従って、特定物テーブル200における複数の特定物から順次選択された1の特定物毎に行われる。特定物のうち、例えば、特定物信号機赤には、特定物信号機赤を特定するための1または複数の色識別子1、4が対応付けられている。代表色識別子194aは、かかる1または複数の色識別子194のいずれかであり、特定物を特定するのに最も適した輝度に対応する色識別子194が定められる。また、サブ色識別子194bは、雨、雪、雹、霧等、光が拡散する環境において、特定物から発せられた光が拡散した部分の対象部位を特定するのに適した輝度に対応する色識別子194が定められる。そして、後述する環境判定部168による、検出領域において光が拡散する環境であるとの検出結果に対して、代表色識別子194aが対応付けられ、検出領域において光が拡散する環境でないとの検出結果に対して、代表色識別子194aおよびサブ色識別子194bが対応付けられている。ここで、代表色識別子194aに対してサブ色識別子194bは、低い輝度の範囲が設定されている。これは、特定物を特定するのに、代表色識別子194aのみでは、その範囲を適切に検出できない可能性があるからである。本実施形態では、特定物テーブル200に基づいて、輝度画像124内の任意の対象部位のうち、任意の特定物に関する複数の色識別子194輝度範囲192の条件を満たした対象部位が特定物の候補となる。例えば、対象部位の輝度が特定物信号機赤における複数の色識別子194に基づく輝度範囲192に含まれていれば、その対象部位を特定物信号機赤の候補とする。そして、対象部位をグループ化した対象物が、特定物らしい態様で抽出されれば、例えば、グループ化した対象物の大きさが信号機赤の幅範囲0.2~0.4mに含まれれば特定物として判定される。特定物として判定された対象部位は、特定物固有の色識別子識別番号によってラベリングされている。ここで、対象部位は、画素や画素を集めたブロックを想定しているが、本実施形態では、説明の便宜上、画素を用いることとする。環境検出部154は、例えば、降雨を検出する雨検出部と、降雪を検出する雪検出部とで構成され、降雨や降雪を検出すると、降雨を検出したこと、または降雪を検出したことを示す検出情報を環境判定部168に出力する。また、環境検出部154は、検出情報として、降雨や降雪の有無に加えて、降雨や降雪の量を環境判定部168に出力してもよい。さらに、環境検出部154は、降雨や降雪に限らず、撮像装置110の撮像が逆光となる等、撮像した画像における信号機等の対象物の光が拡散する環境を検出するとしてもよい。雨検出部は、例えば、赤外線を発光する発光素子と、赤外線をフロントガラスに導くプリズムと、フロントガラスで反射した赤外線を受光強度に応じた出力値として出力する受光素子とで構成される。フロントガラスに水滴が付いている場合、その水滴が付いている箇所に当たった赤外線は受光素子に向かって反射せず、受光素子の出力値が低下する。雨検出部は、この出力値が所定閾値以下の場合、降雨として検出する。雨検出部は、その他、既存の様々な技術を用いて実現できる。雪検出部も、既存の様々な技術を用いて実現できるので、ここではその構成等、詳細な説明を省略する。中央制御部156は、中央処理装置CPU、プログラム等が格納されたROM、ワークエリアとしてのRAM等を含む半導体集積回路で構成され、システムバス158を通じて、I/F部150やデータ保持部152および環境検出部154を制御する。また、本実施形態において、中央制御部156は、輝度取得部160、位置情報取得部162、色識別子設定部164、グループ化部166、環境判定部168、外縁決定部170、特定物決定部172、パターンマッチング部174としても機能する。輝度取得部160は、後述する色識別子設定部164の制御指令に従って、受信した輝度画像124から、対象部位画素単位で輝度画素単位で3つの色相赤、緑、青の輝度を取得する。このとき、検出領域122が例えば雨天や曇天であった場合、輝度取得部160は、本来の輝度を取得できるようにホワイトバランスを調整してから取得してもよい。位置情報取得部162は、後述するグループ化部166の制御指令に従い、距離画像126における検出領域122内のブロック毎の視差情報を、ステレオ法を用いて、水平距離x、道路表面からの高さy、および、自車両1からの相対距離zを含む三次元の位置情報に変換する。ここで、視差情報が、距離画像126における各対象部位の視差を示すのに対し、三次元の位置情報は、実空間における各対象部位の相対距離の情報を示す。したがって、水平距離、高さ、相対距離といった文言を用いる場合、実空間上の距離を指し、検出距離といった文言を用いる場合、距離画像126上の距離を指す。また、視差情報が画素単位ではなくブロック単位、即ち複数の画素単位で導出されている場合、その視差情報はブロックに属する全ての画素の視差情報とみなして、画素単位の計算を実行することができる。図6は、位置情報取得部162による三次元の位置情報への変換を説明するための説明図である。位置情報取得部162は、まず、距離画像126を図6の如く画素単位の座標系として認識する。ここでは、図6中、左下隅を原点0,0とし、横方向をi座標軸、縦方向をj座標軸とする。したがって、視差dpを有する画素は、画素位置i、jと視差dpによってi,j,dpのように表すことができる。本実施形態における実空間上の三次元座標系を、車両1を中心とした相対座標系で考える。ここでは、車両1の進行方向右側方をX軸の正方向、車両1の上方をY軸の正方向、車両1の進行方向前方をZ軸の正方向、2つの撮像装置110の中央を通る鉛直線と道路表面との交点を原点0,0,0とする。このとき、道路を平面と仮定すると、道路表面がX-Z平面y=0と一致することとなる。位置情報取得部162は、以下の数式1~数式3によって距離画像126上のブロックi,j,dpを、実空間上の三次元の点x,y,zに座標変換する。x=CD/2zPWi-IV...数式1y=CHzPWj-JV...数式2z=KS/dp...数式3ここで、CDは撮像装置110同士の間隔基線長であり、PWは1画素当たりの視野角であり、CHは撮像装置110の道路表面からの配置高さであり、IV、JVは車両1の真正面における無限遠点の画像上の座標画素であり、KSは距離係数KS=CD/PWである。色識別子設定部164は、データ保持部152に保持された特定物テーブル200に基づき、対象部位の輝度に応じて対象部位の色識別子を設定する。具体的に、色識別子設定部164は、輝度画像124における任意の対象部位の輝度を、輝度取得部160に取得させる。続いて、色識別子設定部164は、色テーブル190に登録されている色識別子194を順次選択し、取得した1の対象部位の輝度が、順次選択した色識別子194の輝度範囲192に含まれるか否か判定する。そして、対象部位の輝度が対象となる輝度範囲192に含まれれば、その対象部位に当該色識別子194を設定付して、色識別子マップを作成する。色識別子設定部164は、このような対象部位それぞれの輝度と色テーブル190に登録されている複数の色識別子194の輝度範囲192との一連の比較を、複数の対象部位毎に順次実行する。ここで、色識別子194の選択順は、上述したように色テーブル190に示された優先順位に従っている。即ち、図4の色テーブル190の例では、明るい赤、黄、明るい青緑、赤、暗い赤、暗い黄、青緑、暗い青緑の順に比較処理が実行される。また、上記優先順位に従って比較した結果、対象部位の輝度が優先順位の高い色識別子194の輝度範囲192に含まれていると判定された場合、それより優先順位が低い色識別子194に関する比較処理は最早行われない。したがって、1の対象部位に関して多くとも1の色識別子194しか付されることはない。これは、複数の特定物が空間上で重なり合うことはないので、色識別子設定部164によって一旦任意の色識別子194が設定された対象物は、最早、他の色識別子194であるか否かを判定する必要がないという理由に基づく。このように対象部位を排他的に取り扱うことによって、既に色識別子194が設定された対象部位の重複した設定処理を回避することができ、処理負荷を軽減することが可能となる。図7は、色識別子マップ210を説明するための説明図である。色識別子マップ210は、輝度画像124に色識別子194を重ねたものである。したがって、色識別子194に対応する輝度範囲192の輝度を有することが想定される特定物に相当する位置に、色識別子194が纏まって設定される。例えば、色識別子マップ210中の部分マップ210aでは、先行車両のテールランプに相当する複数の対象部位212の輝度が、色識別子1、色識別子2、色識別子3、色識別子4といった順に輝度範囲192と比較される。その結果、色識別子4の輝度範囲192に含まれているので、特定物テールランプ赤の代表色識別子4が対応付けられている。また、色識別子マップ210中の部分マップ210bでは、信号機の右側点灯部分に相当する複数の対象部位214の輝度が色識別子1の輝度範囲192に含まれているので、特定物信号機赤の代表色識別子1が対応付けられている。さらに、色識別子マップ210中の部分マップ210cでは、先行車両の背面ランプ部に相当する複数の対象部位216の輝度が、色識別子1、色識別子2、色識別子3といった順に輝度範囲192と比較され、最終的に、特定物テールランプ赤の代表色識別子4および特定物ウィンカー橙の代表色識別子5が対応付けられている。図7では、輝度画像124の複数の対象部位に色識別子194が付された図を提示しているが、かかる表現は理解を容易にするための概念的なものであり、実際には対象部位にデータとして色識別子194が登録されている。グループ化部166は、任意の対象部位を基点として、その対象部位と、水平距離xの差分および高さyの差分が所定範囲例えば、1.0m等内にある、同一の特定物に対応する対象部位をグループ化し、対象物とする。ここで、所定範囲は実空間上の距離で表わされ、任意の値に設定することができる。具体的に、グループ化部166は、まず、輝度画像124における任意の対象部位の色識別子194を順次取得する。そして、グループ化部166は、その対象部位を基点として、その対象部位と、水平距離xの差分および高さyの差分が所定範囲内にある、条件を満たす対象部位をグループ化し、対象物とする。ここで、条件は、基点とする対象部位の色識別子194を代表色識別子202とする特定物に対応する1または複数の色識別子194本実施形態においては、代表色識別子194aおよびサブ色識別子194bが設定された対象部位であることとする。ここで、グループ化部166は、グループ化により新たに追加された対象部位に関しても、その対象部位を基点として、水平距離xの差分および高さyの差分が所定範囲内にある、同一の特定物に対応する代表色識別子194aおよびサブ色識別子194bが設定された対象部位をグループ化する。結果的に、同一の特定物に対応する代表色識別子194aおよびサブ色識別子194bが設定された対象部位同士の距離が所定範囲内であれば、それら全てがグループ化されることとなる。ここで、グループ化部166は、実空間上の水平距離xや高さyを用いて判定しているが、輝度画像124上や距離画像126上の検出距離で判定する場合、グループ化のための所定範囲の閾値は、対象部位の相対距離zに応じて変更される。図2等に示したように、輝度画像124や距離画像126では、本来遠近の物体が平面上に表されているため、本体遠方に位置する物体は小さく短く表され、近傍に位置する物体は大きく長く表される。したがって、輝度画像124や距離画像126における所定範囲の閾値は、例えば、遠方に位置する対象部位については短く、近傍に位置する対象部位については長く設定されることとなる。こうして、遠方と近傍とで検出距離が異なる場合であっても安定したグループ化が望める。また、ここでは、水平距離xの差分および高さyの差分をそれぞれ独立して判定し、全てが所定範囲に含まれる場合のみ同一のグループとしているが、他の計算によることもできる。例えば、水平距離xの差分および高さyの差分の二乗平均√水平距離xの差分2高さyの差分2が所定範囲に含まれる場合に同一のグループとしてもよい。かかる計算により、対象部位同士の実空間上の正確な距離を導出することができるので、グループ化精度を高めることができる。図8は、グループ化部166の処理を説明するための説明図である。ここでは、理解を容易にするために、色識別子194の図示を省略する。グループ化部166は、図8aに示すような色識別子マップ210に対して、所定範囲内にある、例えば、特定物信号機赤に対応する代表色識別子194aおよびサブ色識別子194bが設定された全ての対象部位をグループ化し、図8bに示すように、対象物218とする。こうして特定物信号機赤が抽出される。環境判定部168は、検出領域122において光が拡散する環境か否かを判定する。ここで、光が拡散する環境は、例えば、降雨や降雪等によってフロントガラスに水滴やこの水滴を払拭しようとしてできた水のスジ等が付くことで生じる。環境判定部168は、環境検出部154から出力された検出情報が降雨や降雪があることを示す場合、検出領域122において光が拡散する環境であると判定する。図9は、外縁決定部170の処理を説明するための説明図である。ここでも、理解を容易にするために、色識別子194の図示を省略する。グループ化部166によって、対象部位がグループ化され対象物となった後、データ処理を容易とするため、対象物は、その外縁を例えば矩形形状に定められる。具体的に、対象物を構成する対象部位のうち、水平距離xが最左xlの対象部位および最右xrの対象部位、ならびに、高さyが最小yminの対象部位および最大ymaxの対象部位を抽出する。そして、x=xl、x=xr、y=ymin、y=ymax、の4直線で囲まれる四角形をこの対象物の外縁とする。しかし、図9aに示すように、雨天時に撮像された信号機の色識別子マップ210では、信号機の光源の光は任意の方向に伸びてにじんで拡散してしまう。この場合、白抜きの枠線で示す四角形の矩形領域が対象物の外縁として設定されると、実際の光源よりも大きな範囲が対象物の外縁と判断されてしまう。このように、拡散した光に対応する対象部位は、特定物の特定の精度を落とすため、対象物から除外されることが望ましい。しかし、この拡散した光に相当する輝度範囲は、晴天時には信号機の輪郭を特定するために有効に利用されている。そのため、一律に拡散した光の輝度範囲に属する対象部位を除外すると、晴天時の特定物の特定の精度を落としかねない。そこで、外縁決定部170は、光が拡散する環境か否かに応じて、色識別子194を選択し、対象物のうち、選択した色識別子194が設定された対象部位で特定される外縁を、対象物の外縁とする。ただし、本実施形態において、代表色識別子194aまたはサブ色識別子194bとするが、複数の色識別子の組み合わせでもよい。図9bに、対象物を構成する対象部位230a、230bを模式的に例示する。ここでは、対象部位230aは、代表色識別子194aが対応付けられており、対象部位230bは、サブ色識別子194bが対応付けられている。外縁決定部170は、代表色識別子194aが対応付けられた対象部位230aについて、水平距離xが最左xlの対象部位および最右xrの対象部位、ならびに、高さyが最小yminの対象部位および最大ymaxの対象部位を抽出する。そして、その座標をデータ保持部152に保持しておく。また、外縁決定部170は、サブ色識別子194bが対応付けられた対象部位230bについて、水平距離xが最左xlの対象部位および最右xrの対象部位、ならびに、高さyが最小yminの対象部位および最大ymaxの対象部位を抽出する。そして、その座標をデータ保持部152に保持しておく。続いて、外縁決定部170は、環境判定部168が光が拡散する環境であると判定した場合、代表色識別子194aが対応付けられた対象部位230aの座標を用い、x=xl、x=xr、y=ymin、y=ymax、の4直線で囲まれる四角形の矩形領域で、その複数の対象部位を包含する。すると、図9bの例では、サブ色識別子194bが対応付けられた最下段の4の対象部位230bが対象物から除外され、残りの12の対象部位230a、230bを包含するように、外縁が決定される。上述したように、代表色識別子194aに対してサブ色識別子194bは、低い輝度の範囲が設定される。そのため、外縁判定部170は、図9cに白抜きの枠線で示すように、輝度の比較的低い、斜めに伸びて拡散してしまった光の影響を除外し、図9cに白抜きの枠線で示すように、比較的輝度の高い対象部位に基づいて外縁を決定することとなる。このように、本実施形態の環境認識装置130は、予め、拡散によらない光源部分を特定するための代表色識別子194aを、特定物に対応付けている。そのため、雨天時等、信号機等の光源の光が拡散してしまう場合であっても、外縁決定部170は、代表色識別子194aに基づいて、拡散した光の影響を除外して、光源を適切に含むように、対象物の外縁を決定できる。そして、パターンマッチング等の後段の処理の精度を向上することが可能となる。また、環境判定部168が光が拡散する環境であると判定した場合に、始めから代表色識別子194aのみでグループ化して対象物とする構成も考えられる。しかし、例えば、雨天時、フロントガラスに均等に水滴が付着するわけではなく、またワイパーで払拭しようとしてできる水滴の分散度合いも様々であるため、光の拡散の程度は状況によって異なる。そのため、始めから代表色識別子194aのみでグループ化しようとすると、例えば、信号機に対応する対象部位を1つの対象物としてグループ化できなかったりするおそれがある。本実施形態では、一旦、グループ化部166が代表色識別子194aとサブ色識別子194bとで対象部位をグループ化した後、外縁決定部170が外縁を決定することで、このような事態を回避できる。ここでは、光が拡散する環境であるか否か検出した結果に、代表色識別子194a、サブ色識別子194bが対応付けられる例を挙げて説明した。しかし、例えば、環境判定部168は、降雨や降雪の量を示す検出情報を取得し、その検出情報に基づいて光の拡散状況を段階的に判断してもよい。その場合、データ保持部152は、光の拡散状況の段階それぞれに、複数の色識別子194から選択された1または複数の色識別子194の組み合わせを対応付けて保持する。そして、外縁決定部170は、光の拡散状況に応じて組み合わせを選択する。具体的には、降雨の場合、降雨を大雨、普通、小雨等、降雨量によって段階的に分類したとする。また、例えば、降雨の分類に対応付けて、上述した雨検出部の受光素子からの出力値検出情報の範囲が予め設定されたとする。環境判定部168は、出力値に対応する降雨の分類を特定し、外縁決定部170に出力する。ここでは、降雨量が多い程、光の拡散も激しいものとして取り扱う。外縁決定部170は、光の拡散状況大雨、普通、小雨に応じて段階的に定められた色識別子194の組み合わせを選択し、選択した色識別子194の組み合わせに基づいて外縁を決定する。このように、外縁決定部170は、段階的に設けられた光の拡散状況に応じて、色識別子194の複数の組み合わせを使い分けることで、降雨量や降雪量等の環境により適した輝度範囲192を用いて、対象物の外縁を決定できる。上述したように、輝度画像124の光の拡散は、降雨や降雪によって引き起こされるため、環境認識装置130は、降雨検出部や降雪検出部を備える構成により、降雨や降雪に基づいて、確実に光の拡散状況を把握し、対象物の外縁を適切な大きさで決定することが可能となる。こうして、環境認識装置130では、輝度画像124から、1または複数の対象物を、特定物として抽出することができ、その情報を様々な制御に用いることが可能となる。例えば、特定物信号機赤を抽出することで、その対象物が、移動を伴わない固定された物であることが把握されると共に、その対象物が自車線に関する信号機であれば、自車両1は、停止または減速すべきであることを把握することができる。また、特定物テールランプ赤を抽出することで、そこに自車両1と共に走行している先行車両があり、かつ、その先行車両の背面が、特定物テールランプ赤の相対距離zにあることを把握することができる。特定物決定部172は、グループ化部166がグループ化した対象物が所定の条件を満たしていれば、その対象物を特定物として決定する。例えば、図5に示したように、特定物テーブル200に幅範囲202が対応付けられている場合、特定物決定部172は、特定物テーブル200に基づき、対象物の大きさ対象物の水平距離xの幅および高さyの幅のいずれもが、特定物の代表色識別子202の幅範囲202に含まれていれば、その対象物を対象となる特定物として決定することとする。また、対象物の水平距離xの幅および高さyの幅それぞれについて幅範囲202を設定してもよい。ここでは、対象物が、特定物とみなすのに妥当な大きさであることを確認している。したがって、幅範囲202に含まれない場合、当該環境認識処理に不要な情報として除外することができる。例えば、図8を用いた例では、図8bの対象物218の大きさは、特定物信号機赤の幅範囲0.2~0.4mに含まれるため、適切に特定物信号機赤と特定される。こうして、環境認識装置130では、輝度画像124から、1または複数の対象物を、特定物として抽出することができ、その情報を様々な制御に用いることが可能となる。例えば、特定物信号機赤を抽出することで、その対象物が、移動を伴わない固定された物であることが把握されると共に、その対象物が自車線に関する信号機であれば、自車両1は、停止または減速すべきであることを把握することができる。また、特定物テールランプ赤を抽出することで、そこに自車両1と共に走行している先行車両があり、かつ、その先行車両の背面が、特定物テールランプ赤の相対距離zにあることを把握することができる。ところで、複数の特定物が空間上で重なり合うことはないので、特定物決定部172によって一旦特定物と決定された対象物は、最早、他の特定物であるか否かを判定する必要がなくなる。そこで、上述したグループ化部166は、特定物決定部172によって特定物として決定された対象物を構成する対象部位を除外して、グループ化処理を行うこととする。即ち、選択された1の特定物に関する特定物決定処理において一旦特定物と決定された対象部位は、他の特定物に関するグループ化処理においては、最早、グループ化処理の対象として扱わない。このように対象部位を排他的に取り扱うことによって、既に特定物が決定された対象部位の重複したグループ化処理を回避することができ、処理負荷を軽減することが可能となる。パターンマッチング部174は、特定物決定部172が決定した特定物が例えば標識であり、その中には制限速度が表記されていることが想定される場合、さらに、表記されている数値についてパターンマッチングを実行し、その数値を特定する。こうして、環境認識装置130は、自車線の制限速度等を認識することができる。本実施形態においては、まず、特定物決定部172によって複数に制限された特定物を抽出し、その抽出された特定物とのパターンマッチングのみ行えばよい。したがって、従来のように、輝度画像124全面に対してパターンマッチングを行うのに比べ処理負荷が格段に少なくなる。環境認識方法以下、環境認識装置130の具体的な処理を図10~図14のフローチャートに基づいて説明する。図10は、画像処理装置120から距離画像視差情報126が送信された場合の割込処理に関する全体的な流れを示し、図11~図14は、その中の個別のサブルーチンを示している。また、ここでは、対象部位として画素を挙げており、輝度画像124や距離画像126の左下隅を原点とし、画像水平方向に1~600画素、垂直方向に1~200画素の範囲で当該環境認識方法による処理を遂行する。また、ここでは、対象となる色識別子194および特定物の数を8つと仮定する。図10に示すように、距離画像126の受信を契機に当該環境認識方法による割込が発生すると、画像処理装置120から取得した輝度画像124が参照されて対象部位に色識別子194が設定され、色識別子マップ210が生成されるS300。続いて、色識別子マップ210中で距離が近似し設定された色識別子が条件を満たす対象部位がグループ化され対象物となりS302、対象物に対して外縁決定処理が施されるS304。そして、対象物が特定物として決定されるS306。決定された特定物からさらに情報を得る必要があれば、パターンマッチング部174によって、特定物のパターンマッチングが実行されるS308。そして当該割込処理を完了する。色識別子マップ生成処理S300図11を参照すると、色識別子設定部164は、対象部位画素を特定するための垂直変数jを初期化0を代入するS350。続いて、色識別子設定部164は、垂直変数jに1を加算インクリメントすると共に水平変数iを初期化0を代入するS352。次に、色識別子設定部164は、水平変数iに1を加算し、特定物変数mを初期化するS354。ここで、水平変数iや垂直変数jを設けているのは、600×200の画素全てに対して当該色識別子マップ生成処理を実行するためであり、特定物変数mを設けているのは、画素毎に8つの色識別子を順次比較するためである。色識別子設定部164は、輝度画像124から対象部位としての画素i,jの輝度を輝度取得部160に取得させS356、特定物変数mに1を加算しS358、特定物mの代表色識別子の輝度範囲192を取得しS360、画素i,jの輝度が、特定物mの代表色識別子の輝度範囲192に含まれるか否か判定するS362。画素i,jの輝度が特定物mの代表色識別子の輝度範囲192に含まれていればS362におけるYES、色識別子設定部164は、その対象部位に色識別子pを設定して、画素i,j,pとするS364。また、画素i,jの輝度が特定物mの代表色識別子の輝度範囲192に含まれていなければS362におけるNO、特定物変数mが特定物の最大数である8を超えたか否かを判定するS366。ここで、特定物変数mが最大数を超えていなければS366におけるNO、ステップS358の特定物変数mのインクリメント処理からを繰り返す。また、特定物変数mが最大数を超えていればS366におけるYES、当該画素i,jに対応する特定物は存在しないとして、次のステップS368に処理が移される。続いて、色識別子設定部164は、水平変数iが水平画素の最大値である600を超えたか否か判定しS368、水平変数iが最大値を超えていなければS368におけるNO、ステップS354の水平変数iのインクリメント処理からを繰り返す。また、水平変数iが最大値を超えていればS368におけるYES、色識別子設定部164は、垂直変数jが垂直画素の最大値である200を超えたか否か判定するS370。そして、垂直変数jが最大値を超えていなければS370におけるNO、ステップS352の垂直変数jのインクリメント処理からを繰り返す。また、垂直変数jが最大値を超えていればS370におけるYES、当該色識別子マップ生成処理を終了する。グループ化処理S302図12を参照すると、グループ化部166は、対象部位をグループ化するための所定範囲を参照しS400、対象部位画素を特定するための垂直変数jを初期化0を代入するS402。続いて、グループ化部166は、垂直変数jに1を加算すると共に水平変数iを初期化0を代入するS404。次に、グループ化部166は、水平変数iに1を加算するS406。グループ化部166は、輝度画像124から対象部位としての視差情報dpを含む画素i,j,p,dpを取得し、視差情報dpを含む画素ijp,dpを実空間上の点xy、zに座標変換して、画素ijp,dp,x,y,zとするS408。そして、その画素i,j,p,dp,x,y,zに有効な0でない色識別子pが存在し、かつ、グループ番号gがまだ付されていないか否か判定するS410。ここで、有効な色識別子pが存在し、かつ、グループ番号gがまだ付されていない場合S410におけるYES、グループ化部166は、その画素の実空間上の座標x,y,zから所定範囲内に、その色識別子pを代表色識別子194aとする特定物に対応する代表色識別子194a、サブ色識別子194bが設定された他の1または複数の画素が存在し、かつ、その画素にグループ番号gがまだ付されていないか否か判定するS412。代表色識別子194a、サブ色識別子194bが設定された他の画素i,j,p,dp,x,y,zが存在し、その画素にグループ番号gがまだ付されていなければS412におけるYES、グループ化部166は、グループ番号としてまだ利用されていない番号のうち最も小さい値を、自己を含む所定範囲内の全ての画素に新規に付与するS414。このように、所定範囲内に色識別子が等しい対象部位が複数存在する場合、1のグループ番号gを付すことによってグループ化を行う。このとき、グループ番号としてまだ利用されていない番号のうち最も小さい値のいずれか小さい方を採用しているのは、グループの採番において可能な限り欠番を出さないようにするためである。こうすることで、グループ番号gの最大値が無用に大きくなることがなくなり、処理負荷を軽減することが可能となる。色識別子pが有効な値ではない0でない、もしくは、有効な値ではあるがグループ番号gがすでに付されている場合S410におけるNO、色識別子194の等しい他の画素が存在しない、もしくは、存在するがその画素すべてにグループ番号gがすでに付されている場合S412におけるNO、次のステップS416に処理が移される。続いて、グループ化部166は、水平変数iが水平画素の最大値である600を超えたか否か判定しS416、水平変数iが最大値を超えていなければS416におけるNO、ステップS406の水平変数iのインクリメント処理からを繰り返す。また、水平変数iが最大値を超えていればS416におけるYES、グループ化部166は、垂直変数jが垂直画素の最大値である200を超えたか否か判定するS418。そして、垂直変数jが最大値を超えていなければS418におけるNO、ステップS404の垂直変数jのインクリメント処理からを繰り返す。また、垂直変数jが最大値を超えていればS418におけるYES、当該グループ化処理を終了する。外縁決定処理S304図13を参照すると、グループ化部166は、グループを特定するためのグループ変数kを初期化0を代入するS450。続いて、グループ化部166は、グループ変数kに1を加算するS452。グループ化部166は、輝度画像124からグループ番号gがグループ変数kである対象部位が存在するか否か判定するS454。存在すればS454におけるYES、そのグループ番号gが付された複数の対象部位のうち、代表色識別子194aが付された対象部位と、サブ色識別子194bが付された対象部位とをそれぞれ抽出する。そして、代表色識別子194aとサブ色識別子194bとのそれぞれについて、水平距離xが最左xlの対象部位および最右xrの対象部位、ならびに、高さyが最小yminの対象部位および最大ymaxの対象部位を抽出するS456。続いて、その座標をグループ番号gに対応付けてデータ保持部152に保持するS458。環境判定部168は、検出情報に基づいて、降雨や降雪等によって検出領域122における光が拡散する環境か否かを判定するS460。光が拡散する環境である場合S460におけるYES、外縁決定部170は、データ保持部152に保持した代表色識別子194aの座標に基づいて、外縁を決定するS462。光が拡散する環境でない場合S460におけるNO、外縁決定部170は、データ保持部152に保持したサブ色識別子194bの座標に基づいて、外縁を決定するS464。ただし、代表色識別子194aに対応する対象部位がサブ識別子194に対応する対象部位に包含されていない場合、代表色識別子194aおよびサブ識別子194bの座標に基づいて、外縁を決定するとよい。続いて、グループ化部166は、グループ変数kが、対象部位グループ化処理において設定されたグループ番号の最大値を超えたか否か判定するS466。そして、グループ変数kが最大値を超えていなければS468におけるNO、ステップS452のグループ変数kのインクリメント処理からを繰り返す。また、グループ変数kが最大値を超えていればS468におけるYES、当該外縁決定処理を終了する。特定物決定処理S306図14を参照すると、特定物決定部172は、特定物テーブル200の各特定物の幅範囲202を参照しS500、グループを特定するためのグループ変数kを初期化0を代入するS502。続いて、特定物決定部172は、グループ変数kに1を加算するS504。特定物決定部172は、輝度画像124からグループ番号gがグループ変数kである対象物が存在するか否か判定しS506、存在すればS506におけるYES、そのグループ番号gが付された対象物の大きさを、外縁決定処理で決定された外縁に基づいて計算するS508。そして、計算した大きさが、グループ番号gがグループ変数kである対象物に対応付けられた代表色識別子pで示される特定物の幅範囲202に含まれるか否か判定するS510。例えば、対象物の大きさの水平方向成分が、代表色識別子pで示される特定物の幅範囲202以内であり、かつ、対象物の大きさの垂直方向成分が、代表色識別子pで示される特定物の幅範囲202以内であれば、対象物は、代表色識別子pで示される特定物の幅範囲202に含まれると判定できる。大きさが代表色識別子pで示される特定物の幅範囲202に含まれていればS510におけるYES、特定物決定部172は、その対象物を代表色識別子pで示される特定物として決定するS512。大きさが代表色識別子pで示される特定物の幅範囲202に含まれていないS510におけるNO、または、グループ番号gがグループ変数kである対象物が存在しない場合S506におけるNO、次のステップS514に処理が移される。続いて、特定物決定部172は、グループ変数kが、グループ化処理において設定されたグループ番号の最大値を超えたか否か判定するS514。そして、グループ変数kが最大値を超えていなければS514におけるNO、ステップS504のグループ変数kのインクリメント処理からを繰り返す。また、グループ変数kが最大値を超えていればS514におけるYES、当該特定物決定処理を終了する。こうして、グループ化された対象物が正式に特定物として決定される。以上、説明したように、環境認識装置130によれば、雨天時等、光が拡散し易い環境において、対象物の特定精度を向上し、誤認識を回避することが可能となる。また、特定物テーブル200で対応付けられた1または複数の色識別子194を、予め定められた色テーブル190の色識別子194のみを用いることで、無用に多くの輝度範囲を判定することなく、所定数の輝度範囲192さえ判定すれば済むので、処理負荷の大幅な軽減を図ることができる。また、コンピュータを、環境認識装置130として機能させるプログラムや当該プログラムを記録した、コンピュータで読み取り可能なフレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM、CD、DVD、BD等の記憶媒体も提供される。ここで、プログラムは、任意の言語や記述方法にて記述されたデータ処理手段をいう。以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明はかかる実施形態に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。例えば、上述した実施形態の特定物テーブル200においては、特定物に、予め色テーブル190に定められた色識別子194のみを対応付けているが、特定物それぞれに、任意の輝度範囲を複数対応付けてもよい。また、上述した実施形態においては、対象物の三次元位置を複数の撮像装置110を用い画像データ間の視差に基づいて導出しているが、かかる場合に限られず、例えば、レーザレーダ測距装置等、既知の様々な距離測定装置を用いることができる。ここで、レーザレーダ測距装置は、検出領域122にレーザビームを投射し、このレーザビームが物体に当たって反射してくる光を受光し、この所要時間から物体までの距離を測定するものである。また、上述した実施形態では、位置情報取得部162が、画像処理装置120から距離画像視差情報126を受けて三次元の位置情報を生成している例を挙げている。しかし、かかる場合に限られず、画像処理装置120において予め三次元の位置情報を生成し、位置情報取得部162は、その生成された三次元の位置情報を取得するとしてもよい。このようにして、機能分散を図り、環境認識装置130の処理負荷を軽減することが可能となる。また、上述した実施形態においては、撮像装置110がカラー画像を取得することを前提としているが、かかる場合に限られず、モノクロ画像を取得することでも本実施形態を遂行することができる。この場合、色テーブル190が単色の輝度で定義されることとなる。また、上述した実施形態においては、輝度取得部160、位置情報取得部162、色識別子設定部164、グループ化部166、環境判定部168、外縁決定部170、特定物決定部172、パターンマッチング部174は中央制御部156によってソフトウェアで動作するように構成している。しかし、上記の機能部をハードウェアによって構成することも可能である。また、特定物決定部172は、例えば対象物の大きさが特定物の幅範囲202に含まれることをもって特定物と決定しているが、かかる場合に限らず、さらに、他の様々な条件を満たしている場合に特定物として決定してもよい。例えば、対象物中における水平方向および鉛直方向の相対距離zの推移がほぼ等しい連続する場合や、z座標に対する相対移動速度が等しい場合に特定物とする。このとき対象物中における水平方向および鉛直方向の相対距離zの推移は、ハフ変換あるいは最小二乗法による近似直線によって特定することができる。なお、本明細書の環境認識方法の各工程は、必ずしもフローチャートとして記載された順序に沿って時系列に処理する必要はなく、並列的あるいはサブルーチンによる処理を含んでもよい。"