"車載されて自車周囲を撮像する撮像部と、自車の位置情報を取得する位置情報取得部と、地図情報を記憶した地図データと、撮像部が撮像した撮像画像及び地図情報の少なくとも一方に基づき、自車周囲に存在し且つ光を透過及び反射の少なくとも一方の作用を有する反射物体を推定する反射物体推定部と、上記反射物体推定部が推定した反射物体の位置を参照して、上記撮像部が撮像した撮像画像から自車周囲の物体を認識するための画像処理を行う画像処理部と、を備えることを特徴とする周囲環境認識装置。上記反射物体推定部が推定した反射物体の情報を上記地図データに登録する反射情報登録部を備えることを特徴とする請求項1に記載した周囲環境認識装置。上記反射物体推定部は、地図情報若しくは撮像部が撮像した撮像画像から特定される物体の属性から上記反射物体を推定することを特徴とする請求項1又は請求項2に記載した周囲環境認識装置。上記反射物体推定部は、撮像部が撮像した撮像画像中の物体の形状情報から上記反射物体を推定することを特徴とする請求項1~請求項3のいずれか1項に記載した周囲環境認識装置。上記画像処理部は、前処理として上記撮像画像のうち上記反射物体位置の領域をマスキングした後に、上記物体を認識する画像処理を実行することを特徴とする請求項1~請求項4のいずれか1項に記載した周囲環境認識装置。上記画像処理部は、上記撮像画像中の上記反射物体位置の領域において、自車に対して上記反射物体の反射面の後方に位置すると認識される物体を検出すると、その検出した物体を、信頼性の低い物体として物体の認識を行うことを特徴とする請求項1~請求項4のいずれか1項に記載した周囲環境認識装置。上記画像処理部は、上記撮像画像中の上記反射物体位置の領域で認識された物体が反射物体の反射面による虚像と判定すると、上記認識された物体の位置を実像位置に補正する処理を行うことを特徴とする請求項1~請求項4,請求項6のいずれか1項に記載した周囲環境認識装置。上記補正した位置が自車位置の場合には、その物体を認識対象から除外することを特徴とする請求項7に記載した周囲環境認識装置。上記地図情報に基づき、上記反射物体の位置を、自車周囲の物体の一つとして認識することを特徴とする請求項1~請求項8のいずれか1項に記載した周囲環境認識装置。一般の公道などを走行する車両では、障害物の認識は、例えばカメラが撮像した撮像画像の画像認識で実行する。しかし、店舗のショーウインドウなどの光を反射する反射物体は、画像からの物体認識では、障害物として正しく認識されないことがある。本発明は、上記のような点に着目したもので、車両周囲の環境認識精度を向上させることを目的とする。上記課題を解決するために、本発明は、撮像した撮像画像及び地図情報の少なくとも一方に基づき、自車周囲に存在し且つ光を透過及び反射の少なくとも一方の作用を有する反射物体を推定する。そして、本発明は、推定した反射物体を参照しつつ、撮像した撮像画像から自車周囲の物体を認識する。本発明によれば、反射物体を推定し、その推定した反射物体を考慮して撮像した撮像画像から自車周囲の物体を認識する。これによって、物体認識のための画像処理が不得意とする反射物体による悪影響を抑制しつつ、自車周囲の物体をより精度良く認識可能となる。この結果、本発明によれば、車両周囲の環境認識精度を向上させることが出来る。次に、本発明の実施形態について図面を参照しつつ説明する。本実施形態では、自車の周囲環境から認識する物体として障害物構造物や人などを認識する場合を例に挙げて説明する。本発明は、認識する物体が、走行車線などの路面標示や路面の凹凸などであっても適用可能である。この場合には、車線維持制御で認識結果が使用される。構成図1は、本発明の車両の構成を説明する概要構成図である。車両は、車載カメラ1、自車位置取得部2、地図情報を蓄積した地図データ3、障害物認識処理部4、及び運転支援装置5を備える。車載カメラ1は、自車周囲を撮像可能となっている。車載カメラ1は、前方カメラ、後方カメラ、側方カメラの少なくとも一つのカメラから構成する。図1では、前方カメラだけの場合を例示しており、前方カメラは、自車両前方を撮像する。車載カメラ1は、前方を撮像するカメラに限定されない。また、画像処理は、複数のカメラでそれぞれ撮像した撮像画像を処理して、最終的な物体認識をする処理構成であっても良い。自車位置取得部2は、GPS受信器などによって、自車位置を取得する。障害物認識処理部4は、1又は2以上の車載カメラ1が撮像した撮像画像から自車周囲の障害物を認識する。ここで、障害物認識処理部4及び運転支援装置5の制御部は、1又は2以上のマイクロコンピュータおよびその周辺回路から構成される。障害物認識処理部4は、図2に示すように、画像前処理部4A、障害物認識部4B、障害物特定部4Cを備える。上記画像前処理部4Aは、反射物体推定部4Aa、反射情報登録部4Abを備える。反射物体推定部4Aaは、地図情報を参照して、自車位置取得部2が取得した自車位置にから、自車周囲に存在する地図上の構造物の範囲を特定し、その特定した範囲の構造物のうちから反射物体を推定して抽出する。ここで、本明細書で反射物体とは、ミラー、ガラス、鏡面磨きの壁部や壁部など、光を透過及び反射の少なくとも一方の作用を有する物体である。光が反射する場合には、他の物体が反射面に映し出されている可能性があり、光が透過する場合には、その反射物体自体を撮像画像から認識し難い可能性がある。本実施形態の反射物体推定部4Aaは、構造物の属性から上記反射物体を推定する。例えば、反射物体推定部4Aaは、コンビニの壁面、特に正面の壁面は、反射物体としてのガラス板部と推定する。若しくは反射物体推定部4Aaは、撮像された画像中の物体表面に基づき反射面位置を推定することで、反射物体を推定しても良い。例えば撮像画像中における物体表面の映像の歪み形状の具合から反射面を推定する。ここで、完璧な平面からなるガラス面は少ない。このため、反射像は歪曲して直線がないことが多い。このことに基づき、反射物体推定部4Aaは反射面を推定することが可能である。又は、反射物体推定部4Aaは、撮像された画像中の物体の属性を、その物体の形状などから特定し、特定した物体がコンビニなどと判定した場合には、その物体の壁面位置を反射物体と推定する。反射情報登録部4Abは、反射物推定部が推定した反射物体の推定情報を地図データ3に登録する。障害物認識部4Bは、車載カメラ1の撮像画像に基づき、物体の位置、形状、属性車両、歩行者などを、モーションステレオ方式などの公知の手法を使用したが画像処理によって、障害物候補となる物体として認識する。なお、障害物認識部4Bは、撮像画像の他、レーザ距離計などの周囲環境検出装置による障害物検出結果も加味して、物体位置の認識処理を実施しても良い。次に、障害物認識部4Bは、撮像画像中における、地図データ3中の反射物体の推定情報に基づき、反射物体位置である反射領域を特定し、認識した物体のうち反射領域に存在する物体であって、カメラ位置に対してつまり自車位置に対して対象とする反射物体の奥側に位置すると認識した補正対象物体を抽出する。次に、障害物認識部4Bは、抽出した補正対象物体が対象とする反射物体の表面で反射した虚像の物体か否かを判定し、虚像と判定した場合には、カメラ位置、反射物体の表面に基づき実像位置を算出する。そして、虚像の物体の位置を、算出した実像位置に補正する。虚像か否かは、映像の歪具合によって判定する。このとき、算出した実像位置が自車位置の場合には、虚像が自車を映したものであるので、その抽出した物体は、物体情報から削除する。一方、障害物認識部4Bは、抽出した物体が対象とする反射物体の表面で反射した虚像か否かが特定出来ないと判定した場合には、その抽出した物体の情報として信頼性が低いという情報を付加する。信頼性が低い認識については、例えば、その抽出した物体を障害物として認識しないとするか、他の撮像画像による認識結果を優先する。障害物特定部4Cは、障害物認識部4Bが撮像画像から認識した物体情報に対し、地図情報から取得した反射物体の情報も物体情報として付加して、障害物候補の物体情報を生成する。運転支援装置5は、障害物特定部4Cが生成した障害物候補の物体情報に基づき、車両挙動を制御する必要がある障害物を特定する。そして、運転支援装置5は、その特定した障害物に対する車両の制駆動を制御したり、特定した障害物に対する報知処理を実施することで、運転支援の処理を実施する。次に、上記障害物認識処理部4の処理の一例を、図3のフローチャートを参照して説明する。ここで障害物認識処理部4は、予め設定されたサンプリング周期で処理を実行する。障害物認識処理部4は、まずステップS10にて、車載カメラ1が撮像した撮像画面を読み込む。次に、ステップS20では、自車位置取得部2が取得した自車位置を取得する。次に、ステップS30では、画像前処理部4Aが、地図情報から自車位置の周囲の反射する物体である反射物体の情報位置、形状などを読み込む。例えば、画像前処理部4Aは、コンビニなどの施設情報物体の属性から反射面、つまり反射物体の位置を推測する。このとき、撮像画像中の映像の歪み具合から反射物体を推測しても良い。次に、ステップS40では、障害物認識部4Bが、撮像画像から、自車周囲の動く物体の位置、形状、属性車両、歩行者、などを、モーションステレオやステレオカメラなどの公知の画像処理で認識する。次に、ステップS50では、障害物認識部4Bが、車載カメラ1の位置を基準に、反射物体の反射面の奥にあるものとして認識された動く物体については、反射面とカメラと物体の位置関係から、その物体の位置を修正する。具体的には、障害物認識部4Bは、反射面の奥にある物体が虚像と認識した場合には、その物体の実像位置を算出し、その算出した実像位置に物体の位置を補正する。障害物認識部4Bは、実際に反射面の奥に存在する物体と判定した場合には、その物体を認識対象から削除する。ここで、障害物認識部4Bは、反射物体の反射面が単純な平面などではなく上記位置の補正が難しい場合、あるいは、透過しているものか反射しているものかの特定が難しい場合は、その物体を信頼性が低いという付加情報を付加して画像処理を継続する。例えば、他の認識した物体との整合に矛盾がある場合には、信頼性が低いという付加情報を付加した物体の情報は無視する。さらに、ステップS60では、障害物特定部4Cが、地図情報を参照して反射物体を抽出する。障害物特定部4Cは、障害物認識部4Bが認識した障害物候補の物体に、抽出した反射物体が存在しない場合には、その抽出した反射物体を障害物候補の物体として追加する。次に、ステップS70では、ステップS60で求めた障害物候補の物体の認識情報である外界認識結果障害物の認識結果を運転支援部その他の処理部に出力する。ここで、ステップS30において、画像前処理部4Aが、推定した反射物体位置の領域をマスキングして、ステップS40での物体認識の処理対象から反射物体位置の領域を外す処理を実施しても良い。この場合には、ステップS50の処理は不要となる。ただしこの場合であっても、ステップS40にて、障害物認識部4Bが、反射物体位置よりもカメラ側に位置すると認識される物体は、障害物候補として認識する。動作その他障害物認識処理部4は、車載カメラ1によって撮像された撮像画像によって車両周囲の障害物の認識処理を行う。このとき、障害物認識処理部4は、推定した反射物体を参照して、撮像画像に対する画像処理を行う。すなわち、障害物認識処理部4は、自車位置取得部2が取得した自車MMの位置に基づき、地図上の自車MMの位置を特定し、地図上における自車MMの周辺に反射物体10が存在するか否かを推定する。そして、障害物認識処理部4は、自車MMの位置に対して反射物体10の反射面よりも奥側に位置すると認識した物体A′、B′が虚像か否かを判定する。物体が虚像の場合には、図4に示すように、反射面の奥側に存在するように認識されるおそれがあるが、物体の実像Bは反射面の手前に存在する。しかし、撮像画像では、図5のように撮像される。図5では、車線部分が反射物体10の位置領域とする。障害物認識処理部4は、虚像と判定した物体A′、B′の実像位置を算出して、その虚像と判定した物体の位置を実像の位置に補正する。これによって、物体の位置の認識精度が向上する。図4の例では、反射面を考慮しないと、図5のように、撮像画像からは、他車両A′が自分に向かって来ると共に、その他車両A′の左側に他の障害物B′があるように誤認識されるおそれがある。これに対し、本実施形態では、実際の位置に物体の位置を補正することで、上記誤認識を抑制可能となる。なおこのとき、障害物認識処理部4は、実像位置の算出が困難と判定すると、その物体の信頼性が低いとし、他の撮像画像から認識した物体の情報を優先する。なお、虚像位置が図4のA′のような場合、実像位置は、自車MMの位置となる。すなわち、自車MMが反射面に映し出されたものである。そして、障害物認識処理部4は、実像位置が自車MMの位置の物体A′は、認識対象から除外する。これによって、例えば自車MMの進行方向前方のガラス面に映し出された自車MMの虚像A′が、自車MMに迫ってくる物体車両と認識されることが回避出来る。また障害物認識処理部4は、反射物体自体が画像認識で認識されていない場合には、地図情報から特定される反射物体が、地図から特定される位置に存在するとして認識対象に追加する。そして、運転支援装置5は、障害物認識処理部4の認識結果に基づき、障害物回避制御その他の運転支援処理を行う。このとき、本実施形態の障害物認識処理部4は、画像認識で認識が不得意な反射物体の誤認識を抑制するため、運転支援装置5による運転支援精度か向上する。ここで、車載カメラ1は撮像部を構成する。障害物認識部4Bは画像処理部を構成する。本実施形態の効果本実施形態は、次の効果を奏する。1反射物体推定部4Aaは、車載カメラ1が撮像した撮像画像及び地図情報の少なくとも一方に基づき、自車MM周囲に存在し且つ光を透過及び反射の少なくとも一方の作用を有する反射物体を推定する。そして、障害物認識部4Bは、上記反射物体推定部4Aaが推定した反射物体の位置を参照して、上記車載カメラ1が撮像した撮像画像から自車MM周囲の物体を認識するための画像処理を行う。この構成によれば、推定した反射物体を考慮して撮像した撮像画像から自車MM周囲の物体を認識する。これによって、物体認識のための画像処理が不得意とする反射物体による悪影響を抑制しつつ、自車MMの周囲の物体をより精度良く認識することが可能となる。この結果、本発明によれば、車両周囲の環境認識精度を向上させることが出来る。2反射情報登録部4Abは、上記反射物体推定部4Aaが推定した反射物体の情報を上記地図データ3に登録する。これによって、反射物体の情報の取得が容易となる。すなわち、反射物体の情報を登録しておくことで、地図データから反射物体の抽出が容易となる。3反射物体推定部4Aaは、地図情報若しくは車載カメラ1が撮像した撮像画像から特定される物体の属性から上記反射物体を推定する。この構成によれば、反射物体の推定が可能となる。特に対応する物体の属性によって判定することで、必ずしも特殊な地図を使用する必要もない。4上記反射物体推定部4Aaは、車載カメラ1が撮像した撮像画像中の物体の形状情報から上記反射物体を推定する。この構成によれば、地図を使用することなく、反射物体の推定が可能となる。5障害物認識部4Bは、前処理として上記撮像画像のうち上記反射物体位置の領域をマスキングした後に、上記物体を認識する画像処理を実行する。この構成によれば、反射面に映っている物体を認識対象から除外するので、反射物体による誤認識を抑制可能となる。6障害物認識部4Bは、上記撮像画像中の上記反射物体位置の領域において、自車MMに対して上記反射物体の反射面の後方に位置すると認識される物体を検出すると、その検出した物体を、信頼性の低い物体として物体の認識を行う。この構成によれば、反射面に映っている物体の信頼性を低くすることで、反射物体による誤認識を抑制可能となる。7障害物認識部4Bは、上記撮像画像中の上記反射物体位置の領域で認識された物体が反射物体の反射面により反射した虚像と判定すると、上記認識された物体の位置を実像位置に補正する処理を行う。この構成によれば、反射して映っている物体の認識精度が向上する。8補正した位置が自車MM位置の場合には、その物体を認識対象から除外する。自車MMの映り込みによる誤認識を抑制可能となる。9地図情報に基づき、反射物体の位置を、自車MM周囲の物体の一つとして認識する。反射物体を撮像画像から認識出来ない場合であっても、その反射物体を自車MM周囲の物体として認識可能となる。"