"自車両の情報として、少なくとも自車両の位置、自車両の速度、ステアリング舵角を取得する車両情報取得手段と、前記自車両の周囲に存在する移動物体としての回避対象物体の特徴点を検出する回避対象物体検出手段と、前記車両情報取得手段で取得された前記自車両の情報に基づいて、前記自車両の移動量を算出し、算出した前記自車両の移動量に基づいて、前記回避対象物体検出手段で検出された回避対象物体の特徴点位置の移動遷移状態を算出し、算出した回避対象物体の特徴点位置の移動遷移状態に基づいて、回避対象物体の移動を所定の処理周期で認識する移動遷移状態把握手段と、前記移動遷移状態把握手段で算出された回避対象物体における特徴点位置の移動遷移状態に基づいて、自車両に対する回避対象物体の相対的な移動量を算出し、前記自車両の移動量に基づいて、前記移動遷移状態把握手段が回避対象物体の移動遷移状態を認識する処理周期と比較して十分に長い周期で回避対象物体の移動量を算出する移動量算出手段とを有することを特徴とする車両用移動物体検出装置。前記移動遷移状態把握手段は、回避対象物体の移動量と前記自車両の移動量とに基づいて、現時点における回避対象物体の特徴点位置が存在する探索範囲を決定する存在エリア決定手段を備え、前記存在エリア決定手段で決定した探索範囲内で現時点における回避対象物体の特徴点位置を決定し、回避対象物体の移動遷移状態を認識することを特徴とする請求項1に記載の車両用移動物体検出装置。前記存在エリア決定手段は、前記自車両に対する回避対象物体の特徴点位置と、回避対象物体を検出する際に含まれる測距方向の誤差ならびに角度方向の誤差との対応関係を記憶した誤差テーブルを備え、前記誤差テーブルを参照して前記自車両に対する回避対象物体の特徴点位置に応じて、回避対象物体の特徴点位置の探索範囲を決定することを特徴とする請求項2に記載の車両用移動物体検出装置。前記存在エリア決定手段は、以前に算出された回避対象物体の移動量を考慮する移動状態考慮手段を備え、前記移動状態考慮手段で考慮した以前に算出された回避対象物体の移動量に基づいて、回避対象物体の特徴点位置の探索範囲を決定することを特徴とする請求項2に記載の車両用移動物体検出装置。前記移動状態考慮手段は、回避対象物体の特徴点位置の移動遷移状態を認識できなくなった場合に、最後に認識された回避対象物体の移動量に基づいて、回避対象物体の特徴点位置の探索範囲を決定することを特徴とする請求項4に記載の車両用移動物体検出装置。前記移動量算出手段は、回避対象物体の移動量を算出する処理周期を決定する認識周期決定手段を備え、前記認識周期決定手段で決定された処理周期に基づいて、回避対象物体を検出する際に生じる誤差よりも大きな移動量が得られるように回避対象物体の移動量を算出することを特徴とする請求項1~5の何れか1項に記載の車両用移動物体検出装置。前記認識周期決定手段は、前記自車両に対する回避対象物体の相対移動量に基づいて、回避対象物体を検出する際に生じる誤差よりも大きな移動量が前記移動量算出手段で得られるように回避対象物体の移動量を算出する処理周期を決定することを特徴とする請求項6に記載の車両用移動物体検出装置。前記移動量算出手段は、回避対象物体の移動を判別するためのしきい値を決定するしきい値決定手段を備え、前記しきい値決定手段で決定されたしきい値と回避対象物体の移動量との比較結果に基づいて、回避対象物体の移動を認識することを特徴とする請求項1~7の何れか1項に記載の車両用移動物体検出装置。前記しきい値決定手段は、前記自車両に対する回避対象物体の特徴点位置と、回避対象物体を検出する際に含まれる測距方向の誤差ならびに角度方向の誤差との対応関係を記憶した誤差テーブルを備え、前記誤差テーブルを参照して前記自車両に対する回避対象物体の特徴点位置に応じて、しきい値を決定することを特徴とする請求項8に記載の車両用移動物体検出装置。前記しきい値決定手段は、以前に一度でも回避対象物体が移動しているものと認識された場合には、決定したしきい値の値よりも小さい値にしきい値を再決定することを特徴とする請求項9に記載の車両用移動物体検出装置。上記従来の車両用物体検知装置においては、複数の物体が自車両の周辺に存在するような走行環境にあっては、物体の移動状態を誤って認識するおそれがあり、この結果物体の速度を誤って検知するおそれがあった。このため、上記従来の技術では、物体の移動状態を精度良く認識することが困難になるといった不具合を招くおそれがあった。そこで、本発明は、上記に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、自車両周辺における移動物体の移動状態ならびに移動量の認識精度を向上した車両用移動物体検出装置を提供することにある。上記目的を達成するために、本発明は、自車両の移動量に基づいて回避対象物体の特徴点位置の移動遷移状態を算出し、回避対象物体の特徴点位置の移動遷移状態に基づいて、回避対象物体の移動を所定の処理周期で認識する。また、本発明は、回避対象物体における特徴点位置の移動遷移状態に基づいて、自車両に対する回避対象物体の相対的な移動量を算出し、回避対象物体の移動遷移状態を認識する処理周期と比較して十分に長い周期で回避対象物体の移動量を算出する。本発明によれば、回避対象物体における特徴点の移動遷移状態が所定の処理周期で認識され、その認識周期と比較して十分に長い周期で回避対象物体の移動量が算出されるので、回避対象物体の特徴点位置の移動状態と移動量の認識を両立して、自車両周辺における移動物体の移動状態ならびに移動量の認識精度を向上することができる。以下、図面を用いて本発明を実施するための実施形態を説明する。実施形態1図1は本発明の実施形態1に係る車両用移動物体検出装置の構成を示す図である。図1に示す実施形態1の装置は、自車両が周囲に存在する回避対象物体走行車両を含むを検出して、その回避対象物体の相対位置を算出するとともに、自車両の移動量を考慮して、回避対象物体の移動と移動量の認識を行う。このような機能を実現するための構成として、装置は図1に示すように、車両情報取得部11、回避対象物体検出部12、移動遷移状態把握部13ならびに移動量算出部14を備えている。移動遷移状態把握部13は、存在エリア決定部15を備え、存在エリア決定部15は、誤差テーブル16ならびに移動状態考慮部17を備えている。移動量算出部14は、認識周期決定部18を備えている。本装置は、プログラムに基づいて各種動作処理を制御するコンピュータに必要な、CPU、記憶装置、入出力装置等の資源を備えた例えばマイクロコンピュータ等により実現される。本装置は、車両情報や回避対象物体を検出するセンサ類からの信号を読み込み、読み込んだ各種信号ならびに予め内部に保有する制御ロジックプログラムに基づいて、回避対象物体の移動と移動量を認識する。本装置は、上記構成において、自車両が周囲に存在する回避対象物体の特徴点位置を検出するとともに、自車両の移動量を考慮することで、その物体の特徴点位置の移動遷移状態と移動量を認識する。本装置には、車両情報を取得するプログラムと、自車両の周囲に存在する回避対象物体を検出するプログラムと、回避対象物体の移動遷移状態を把握するプログラムと、回避対象物体の移動量を算出するプログラムが記憶実装されている。このようなプログラムをコンピュータのCPUを制御中枢としたハードウェアで実行処理することで、上記各諸部の機能を実現している。すなわち、本装置で実施される回避対象物体における移動状態と移動量の認識動作は、コンピュータのソフトウェアとハードウェア資源とが協働して実現される。車両情報取得部11は、自車両の情報として、少なくとも自車両の位置、自車両の速度、ステアリング舵角を取得する。回避対象物体検出部12は、自車両の周囲に存在する移動物体としての回避対象物体の特徴点を検出する。ここで、特徴点とは、対象物の形状において局所的な特徴が変化する部位であり、例えばコーナやエッジ角部位などであり、例えば画像処理技術における物体認識、画像マッチング、画像追跡などの技術に用いられている。このような特徴点は、例えば画像処理の技術分野で従来から用いられているコーナ検出法などの各種の検出法で検出することができる。移動遷移状態把握部13は、車両情報取得部11で取得された自車両の情報に基づいて、自車両の移動量を所定の処理周期で算出し、算出した自車両の移動量に基づいて、回避対象物体検出部12で検出された回避対象物体の特徴点位置の移動遷移状態を所定の処理周期で算出する。移動遷移状態把握部13は、算出した回避対象物体の特徴点位置の移動遷移状態に基づいて、回避対象物体の移動を処理周期毎に認識する。移動遷移状態把握部13は、存在エリア決定部15で決定した探索範囲内で現時点における回避対象物体の特徴点位置を決定し、回避対象物体の移動遷移状態を認識する。移動量算出部14は、移動遷移状態把握部13で算出された回避対象物体における特徴点位置の移動遷移状態に基づいて、自車両に対する回避対象物体の相対的な移動量を算出する。移動量算出部14は、自車両の移動量に基づいて、移動遷移状態把握部13が回避対象物体の移動遷移状態を認識する処理周期と比較して十分に長い周期で回避対象物体の移動量を算出する。移動量算出部14は、認識周期決定部18で決定された処理周期に基づいて、回避対象物体を検出する際に生じる誤差よりも大きな移動量が得られるように回避対象物体の移動量を算出する。存在エリア決定部15は、回避対象物体の移動量と自車両の移動量とに基づいて、現時点における回避対象物体の特徴点位置が存在する候補の探索範囲を決定する。存在エリア決定部15は、誤差テーブル16を参照して自車両に対する回避対象物体の特徴点位置に応じて、回避対象物体の特徴点位置の探索範囲を決定する。存在エリア決定部15は、移動状態考慮部17で考慮した以前に算出された回避対象物体の移動量に基づいて、回避対象物体の特徴点位置の探索範囲を決定する。誤差テーブル16は、自車両に対する回避対象物体の特徴点位置と、回避対象物体を検出する際に含まれる測距方向の誤差ならびに角度方向の誤差との対応関係を記憶する。移動状態考慮部17は、以前に算出された回避対象物体の移動量を考慮する。移動状態考慮部17は、回避対象物体の特徴点位置の移動遷移状態を認識できなくなった場合に、最後に認識された回避対象物体の移動量に基づいて、回避対象物体の特徴点位置の探索範囲を決定する。認識周期決定部18は、回避対象物体の移動量を算出する処理周期を決定する。認識周期決定部18は、自車両に対する回避対象物体の相対移動量に基づいて、回避対象物体を検出する際に生じる誤差よりも大きな移動量が移動量算出部14で得られるように回避対象物体の移動量を算出する処理周期を決定する。次に、図2のフローチャートを参照して、この実施形態1に係る回避対象物体における移動状態と移動量の認識動作の手順を説明する。図2において、ステップS101~ステップS102に示す処理は、自車両の車両情報の取得と、自車両の周囲に存在する物体を検出する動作に対応する。ステップS103~ステップS107に示す処理は、回避対象物体の特徴点位置の移動遷移状態を把握する動作に対応する。ステップS108~ステップS110に示す処理は、回避対象物体の移動と移動量を確認するタイミングを決定し、これらを算出する動作に対応する。ここでは、具体的な一例として、自車両の周囲に複数の回避対象物体が存在する場合であっても、各物体の特徴点位置の移動遷移状態と移動量を認識し、回避対象物体の検出誤差を考慮した回避対象物体における特徴点位置を探索する動作を説明する。なお、回避対象物体における特徴点位置の移動遷移状態の認識と回避対象物体の移動量の算出との処理周期は、例えば図3のタイミングチャートに示すように設定される。すなわち、図3において、同図bに示す回避対象物体の移動量を算出する周期は、同図aに示す特徴点位置の移動遷移状態の認識よりも長い処理周期で行うものとする。図2に戻って、まず自車両における車両情報を取得するステップS101。取得する車両情報は、自車両の位置、速度、ステアリング舵角とする。自車両の位置は、自車両に設けられたGPSGlobalPositioningSystemおよびジャイロセンサで取得する。自車両の速度は、自車両に設けられた車速センサで取得する。自車両のステアリング舵角は、自車両に設けられたステアリングエンコーダから取得する。次に、自車両の周囲に存在する回避対象物体を検出するステップS102。回避対象物体の検出を行うには、レーダを用いた測距や、カメラによる画像処理が用いられる。これらは、双方とも、周囲に存在する物体をスキャンして検出するメカニズムになっている。なお、この実施形態1では、レーダを用いて回避対象物体を検出するものとする。例えばレーダ波による物体検出では、図4に示すように少なくとも自車両と回避対象物物体における特徴点位置までの距離情報と角度情報を検出する。図2に戻って次に、今回の処理周期のタイミングにおいて、自車両に対する回避対象物体の特徴点位置相対位置を推定するステップS103。この推定では、確率論の技術分野で従来から用いられている単純マルコフ過程を用いる。この技術を用いることで、今回の処理周期のタイミング時刻t=T△tにおける回避対象物体の特徴点位置は、前回の処理周期のタイミング時刻t=Tで検出された回避対象物体における特徴点位置から、自車両の移動量を差し引くことによって推定される。例えば、図5に示すように、車両のx座標、y座標、姿勢角θからなる車両の座標x,y,θに対する自車両の移動量dx,dy、旋回量dθは、次式1-1~1-3で算出することができる。次式において、vは自車両の速度、φはステアリング舵角、Lはホイルベース長である。数1dx/dt=v×cosθ...1-1dy/dt=v×sinθ...1-2dθ/dt=v/L×tanφ...1-3このようにして算出される自車両の変化量に対して、例えば図6に示すように、時刻t=Tで実測検出された回避対象物体が、時刻t=T△tで静止しているものと仮定した場合の回避対象物体の相対位置は、次式2-1~2-2で算出される。この算出式は、回転と並進を用いた行列演算に基づいて得られる式である。次式において、Xi’、Yi’は、時刻t=T△tでの回避対象物体の特徴点位置のx座標推定値、y座標推定値であり、Xpi、Ypiは、時刻t=Tでの回避対象物体の特徴点位置のx座標、y座標である。これらの座標は、自車両から見た相対座標である。また、例えば右側方から左側方の180度をスキャンして物体を検出するレーダを用いた場合に、iは128~640の値となる。数2Xi’=Xpicos-dθ-Ypisin-dθ-dx...2-1Yi’=Xpisin-dθYpicos-dθ-dy...2-2図2に戻って次に、時刻t=T△tで検出された回避対象物体における各特徴点位置に応じた探索範囲を決定するステップS104。探索範囲は、回避対象物体を検出する際に含まれる測距方向の誤差と角度方向の誤差を考慮して、その範囲を決定する。例えばスキャン型のレーダを用いた場合には、回避対象物体の自車両との相対距離と相対角度が得られる。得られた相対距離には測距誤差を含んでおり、相対角度には角度分解能による誤差を含んでいる。したがって、自車両から見た回避対象物体の相対位置を算出する際には、上記2種類の誤差が含まれることになる。探索範囲を決める際にこのような誤差を考慮するために、自車両から見た回避対象物体の位置に応じて、誤差分布のデータを誤差テーブル16として用意する。この誤差テーブル16は、移動遷移状態把握部13の存在エリア決定部15に設けられ、例えば図7に示すように構成されている。図7に示すように、各誤差x方向、y方向は、自車両から見た相対座標系における、実測された距離と角度との各組み合わせに対して設定されている。なお、図7において、車両の進行方向をy方向とする。このような誤差テーブル16を参照することで、例えば図8に示すように、誤差に応じて探索範囲の大きさを決定する。なお、探索範囲の形状は、設計事項として様々に設定することが可能であるが、例えば図8bに示すように後方に比べて前方の横幅が広い形状に設定することができる。また、時刻t=Tで得られた回避対象物体の移動量を考慮することで、この探索範囲を絞り込む。図2に戻って次に、時刻t=T△tで検出された回避対象物体の特徴点位置の座標Xj,Yjと、その推定座標Xi’,Yi’を比較する。ここで、jの値は、先のiと同様に例えば右側方から左側方の180度を検出するレーダを用いた場合に、128~640となる。比較した後比較結果にしたがって、時刻t=T△tと時刻t=Tとにおける回避対象物体の特徴点位置の対応付けを行うステップS105。この対応付けは、図9に示すように、先ず時刻t=T△tにおける回避対象物体の特徴点位置の実測値Xj,Yjと推定値Xi’,Yi’を比較する。続いて、比較結果が最も近い値として得られた時刻t=T△tでの回避対象物体の特徴点位置の推定値Xk’,Yk’を求める。ここで、kの値は、128~640である。引き続いて、この推定値Xk’,Yk’に対応したt=Tにおける特徴点位置の推定値Xpk,Ypkを求める。図2に戻って次に、回避対象物体の特徴点位置の推定値Xk’,Yk’が、図8に示すように、実際の特徴点位置Xj,Yjの探索範囲に入っているか否かを判断するステップS106。探索範囲に入っている場合には、時刻t=TでXpk,Ypkに存在した回避対象物体の特徴点位置が、時刻t=T△tでXj,Yjに正常に遷移したものとして認識する。一方、探索範囲内に入っていない場合には、回避対象物体における特徴点位置が、他の物体の影などに隠れてしまっている可能性が高い。例えば図10bに示すように、時刻t=T△tにおける回避対象物体1と回避対象物体2の実測位置に対して、同図aに示すように、回避対象物体2の存在により探索範囲内に回避対象物体1の特徴点が存在しない。このような場合には、移動状態が最後に把握された時点で算出された回避対象物体の移動量に基づいて、その位置を推定して、探索範囲を決定するステップS107。その後、時刻t=T△tの次の処理周期の時刻t=T2△t以降の処理周期にて、先のステップS106~S107に示す処理を実行する。なお、ステップS103~S107に示す処理は、回避対象物体の各特徴点に対して行うものである。また、ある連続した点列自車両からの相対距離がほぼ一定で、所定の幅を持つ点列については、1つの物体としてみなすものとする。図2に戻って次に、図3aに示す規定の回避対象物体における移動状態と移動量の認識周期であるか否かを判断するステップS108。判断の結果、認識周期でない場合には、繰り返し回避対象物体の検出とその移動遷移状態を把握する。また、当初の認識周期としては、例えば回避対象物体の検出を行う周期の10倍程度以上の十分に長い周期に設定することで、回避対象物体の移動の認識と移動量の算出を両立して行うことができる。次に、移動量を算出する際の認識周期を決定するステップS109。回避対象物体の特徴点位置の移動遷移状態は、認識周期が短ければ短いほど、より正確に認識することができる。しかし、認識周期が短い場合には、回避対象物体の特徴点位置がほとんど移動していないように見えるため、移動量を正確に算出できないおそれがある。そのため、回避対象物体の特徴点位置における移動遷移状態の認識周期よりも長い周期で移動量を算出する。これにより、回避対象物体の移動量が大きな移動量として得られ、移動状態の認識および移動量の算出の双方を行うことができる。なお、自車両に対する回避対象物体の相対移動量が大きい場合には、認識周期を短くしてもよいが、相対移動量が小さい場合には、認識周期を長くする必要がある。次に、回避対象物体の移動を把握し、移動量を算出するステップS110。先のステップS103では、回避対象物体を静止物体としたため、時刻t=T△tにおける回避対象物体の実際の位置と推定位置との差が、回避対象物体の移動量となる。x軸方向、y軸方向の移動量をそれぞれdX、dYとした場合に、移動状態drは、次式3-1により判別する。次式3-1において、移動状態drが所定の一定値よりも大きい場合には、回避対象物体は移動しているものとして判別し、所定の一定値よりも小さい場合には、回避対象物体は移動していないものとして判別する。x軸方向の移動量dXは、次式3-2で算出され、y軸方向の移動量dYは、次式3-3で算出される。また、回避対象物体の速度成分は、ここで得られた移動量dx,dyを認識周期で除算することによって得られる。次式おいて、X、YおよびX’、Y’はそれぞれ、時刻t=T△tで検出された回避対象物体の特徴点位置のx座標値、y座標値、およびその推定値のx座標値、y座標値である。数3dr=dX2dY2...3-1dX=X-X’...3-2dY=Y-Y’...3-3以上説明したように、上記実施形態1においては、自車両が周囲に存在する回避対象物体を検出して、回避対象物体における特徴点の移動遷移状態を認識し、その認識周期と比較して十分に長い周期で回避対象物体の移動量を算出している。これにより、回避対象物体の特徴点位置の移動状態と移動量の認識を両立することができる。また、回避対象物体の検出を行う際に生じる測距誤差と、角度分解能に起因する誤差を考慮して、回避対象物体における特徴点の移動遷移状態の精度を判断している。これにより、複数の物体が存在するような複雑な走行シーンにおいても、回避対象物体の誤検出や非検出を抑制することができる。この結果、自車両周辺における移動物体の移動状態ならびに移動量の認識精度を向上することができる。回避対象物体の移動量と自車両の移動量とに基づいて決定された特徴点位置の探索範囲を設定し用いて回避対象物体の特徴点位置を決定するので、回避対象物体の移動遷移状態を正確に認識することができる。自車両に対する回避対象物体の存在位置に応じて、回避対象物体の特徴点位置の探索名範囲を決定するので、回避対象物体を検出する際に生じる誤差による回避対象物体の誤検出や非検出を抑制することができる。これまでの回避対象物体の移動量に応じて、回避対象物体の特徴点位置の探索範囲を決定するので、自車両に対する回避対象物体の相対移動量が大きい場合であっても、回避対象物体の誤検出や非検出を抑制することができる。回避対象物体の特徴点位置の移動遷移状態を認識できなくなった場合に、最後に認識された回避対象物体の移動量に基づいて、回避対象物体の特徴点位置の探索範囲を決定する。これにより、現在移動遷移状態および移動量を認識している回避対象物体が他の物体の影に隠れてしまい、再び回避対象物体が他の物体の影から出てきたような場合にも、移動遷移状態および移動量を認識することができる。回避対象物体を検出する際に生じる誤差よりも大きな移動量を得るように、回避対象物体の移動量を算出する処理周期を決定するので、回避対象物体を検出する際に生じる誤差による回避対象物体の誤検出や非検出を抑制することができる。自車両に対する回避対象物体の相対移動量に応じて、回避対象物体の移動量を算出する処理周期を決定する。これにより、自車両と回避対象物体との相対速度に左右されることなく、自車両に対する回避対象物体の移動量を均一化し、相対速度の違いによる誤検出や非検出を抑制することができる。実施形態2図11は本発明の実施形態2に係る車両用移動物体検出装置の構成を示す図である。実施形態2において、先の実施形態1と異なる点は、移動量算出部14に代えて新たな移動量算出部19を備えたことにある。この移動量算出部19は、認識周期決定部18に加えて、しきい値決定部20を備え、このしきい値決定部20は、誤差テーブル21を備えている。これらの構成以外では、先の実施形態1と同様であるので、同様な部分の説明は省略する。移動量算出部19は、しきい値決定部20で決定されたしきい値と回避対象物体の移動量との比較結果に基づいて、回避対象物体の移動を認識する。しきい値決定部20は、回避対象物体の移動を判別するためのしきい値を決定する。しきい値決定部20は、誤差テーブル21を参照して自車両に対する回避対象物体の特徴点位置に応じて、しきい値を決定する。しきい値決定部20は、以前に一度でも回避対象物体が移動しているものと認識された場合には、決定したしきい値の値よりも小さい値にしきい値を再決定する。誤差テーブル21は、自車両に対する回避対象物体の特徴点位置と、回避対象物体を検出する際に含まれる測距方向の誤差ならびに角度方向の誤差との対応関係を記憶実装する。次に、図12に示すフローチャートを参照して、この実施形態2に係る回避対象物体における移動状態と移動量の認識動作の手順を説明する。なお、図12のフローチャートに示す手順は、先の図2のフローチャートに示すステップS106~S107を削除し、ステップ109~S110に代えてステップS201~S204の処理を実行するものである。なお、図2と重複するステップS101~S108の説明は省略する。ステップS201~S204に示す処理は、回避対象物体を検出する際に含まれる誤差に基づいてしきい値を決定し、回避対象物体の移動の認識と移動量の算出を行う動作に対応する。ここでは、具体的な例として、回避対象物体の特徴点位置の移動遷移状態を把握する際のしきい値の決め方を説明する。図12において、先ず図2に示すステップS101~S105に示す処理を実行した後、図2に示すステップS108に示す判断処理を実行する。判断の結果、認識周期でない場合には、先のステップS101に戻って繰り返し回避対象物体の検出とその移動遷移状態を把握する。一方、規定の認識周期である場合には、時刻t=T△tにおける回避対象物体の特徴点位置の実測値に基づいて、その実測値に含まれる誤差を考慮して、しきい値を決定するステップS201。具体的には、図7に示す誤差テーブルに記載された数値に基づいて、1つの物体としてみなされている各点群について、しきい値を決定する。例えば1つの物体としてみなされている各点群について、それらの平均値を算出して、しきい値として設定するなどの方法が考えられる。このようにして得られたx方向の平均誤差とy方向の平均誤差をerror_x、error_yとすると、しきい値threを次式によって決定する。数4thre2=error_x2error_y2...4-1例えば、回避対象物体の実測値が50m前方90度方向付近に存在する場合には、しきい値は±60cm程度となる。なお、x方向とy方向について、独立したしきい値として算出してもよい。次に、以前に一度でも移動状態を検出したことのある回避対象物体か否かを判断するステップS202。判断の結果、一度でも検出したことのある回避対象物体である場合には、しきい値は、上式によって決定したしきい値よりも小さい値に設定して再決定するステップS203。このように再決定することで、回避対象物体が移動状態にあることを検出しやすくなる。しきい値の再設定の手法としては、例えば旋回量が大きい場合には、角度方向の誤差が大きくなることが想定されるので、角度方向の誤差成分は変えず、距離方向の誤差のみを小さくしたしきい値を再設定することが考えられる。一方、以前に一度も移動状態を検出したことがない回避対象物体である場合には、しきい値を変更することなく、先のステップS204に示す処理を実行する。次に、回避対象物体の移動を認識して、移動量を算出するステップS204。先のステップS103では、回避対象物体を静止物体としたため、時刻t=T△tにおける回避対象物体の実測位置と推定位置との差が、回避対象物体の移動量となる。ここで、時刻t=Tにおいて、回避対象物体の位置に誤差を含んでいないと仮定しても、時刻t=T△tにおいて、回避対象物体の位置を算出する際に誤差を含んでいることを想定しなければならない。そのため、t=T△tにおける誤差の大きさを考慮する必要がある。そこで、x軸方向、y軸方向の移動量をそれぞれdX、dYとした場合に、移動状態drは、次式5-1により判別する。次式5-1において、移動状態drが所定の一定値よりも大きい場合には、回避対象物体は移動しているものとして判別する。一方、移動状態drが所定の一定値よりも小さい場合には、回避対象物体は移動していないものとして判別する。x軸方向の移動量dXは、次式5-2で算出され、y軸方向の移動量dYは、次式5-3で算出される。次式おいて、X、YおよびX’、Y’はそれぞれ、時刻t=T△tで検出された回避対象物体の特徴点位置のx座標値、y座標値、およびその推定値のx座標値、y座標値である。数5dr=dX2dY2-thre2...5-1dX=X-X’...5-2dY=Y-Y’...5-3上式5-1では、先の3-1式で算出される移動量よりも移動量が小さく算出されることから、回避対象物体の移動を誤検出することを防止することができる。ただし、回避対象物体が非検出になるおそれがあるため、一度でも移動状態を検出したことがある回避対象物体については、先のステップS203に示す処理を実行してしきい値を小さくすることが望ましい。以上説明したように、この実施形態2においては、回避対象物体を検出する際に生じる誤差を考慮したしきい値を決定し、このしきい値に基づいて回避対象物体の移動と移動量を認識する。これにより、先の実施形態1で得られる効果に加えて、回避対象物体における移動状態の誤検出をさらに一層抑制することができる。回避対象物体の移動量と上記しきい値との比較結果に基づいて、回避対象物体の移動を認識するので、定常的に含まれる回避対象物体の検出誤差や自車両の移動量誤差の影響を抑制することができる。自車両に対する回避対象物体の存在位置に応じてしきい値を決定するので、回避対象物体を検出する際に生じる誤差による回避対象物体の誤検出や非検出を抑制することができる。以前に一度でも移動状態を検出したことがある回避対象物体については、しきい値を小さく設定するので、移動状態が検出しやすくなり、通常検出されない微小な移動量についても検出して、非検出を抑制することができる。"