"輝度の範囲と特定物と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、前記データ保持部に保持された対応付けに基づいて、前記対象部位の輝度から、前記対象部位に対応する特定物を仮決定する特定物仮決定部と、同一の特定物に対応すると仮決定された隣接する対象部位をグループ化して対象物とする対象部位グループ化部と、前記対象部位の相対距離を取得する位置情報取得部と、前記対象物における各対象部位の相対距離の代表値である代表距離を導出する代表距離導出部と、前記対象物からの水平距離の差分および高さの差分が第1所定範囲内にあり、相対距離と前記代表距離との差分が第2所定範囲内にある、該対象物と輝度に関して同一の特定物に対応する対象部位を該対象物としてグループ化する対象物グループ化部と、を備えることを特徴とする環境認識装置。前記対象物グループ化部は、前記第1所定範囲内および前記第2所定範囲内にある複数の対象部位同士が隣接し、かつ、その数が所定数以上である場合に、その複数の対象部位を対象物としてグループ化することを特徴とする請求項1に記載の環境認識装置。前記対象物グループ化部は、対象物としてグループ化した対象部位の相対距離を代表距離とみなし、その対象部位を基点に、条件を満たした他の対象部位をさらに該対象物としてグループ化することを特徴とする請求項1または2に記載の環境認識装置。前記対象物グループ化部は、前記第1所定範囲内および前記第2所定範囲内にある対象部位の水平距離に対する相対距離の傾きおよび高さに対する相対距離の傾きが、前記対象物における各対象部位と直線の関係にある場合に該対象物としてグループ化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。前記対象物グループ化部は、前記第1所定範囲内および前記第2所定範囲内にある対象部位の水平距離に対する相対距離の傾きおよび高さに対する相対距離の傾きが、前記対象物における各対象部位と複数次の曲線の関係にある場合に該対象物としてグループ化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。前記代表距離は、前記対象物内の対象部位の距離分布のピークに相当する相対距離であることを特徴とする請求項1から5のいずれか1項に記載の環境認識装置。前記代表距離は、前記対象物内の対象部位の相対距離の平均値であることを特徴とする請求項1から5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、前記対象部位の相対距離を取得し、データ保持部に保持された、輝度の範囲と特定物との対応付けに基づいて、前記対象部位の輝度から、前記対象部位に対応する特定物を仮決定し、同一の特定物に対応すると仮決定された隣接する対象部位をグループ化して対象物とし、前記対象物における各対象部位の相対距離の代表値である代表距離を導出し、前記対象物からの水平距離の差分および高さの差分が第1所定範囲内にあり、相対距離と前記代表距離との差分が第2所定範囲内にある、該対象物と輝度に関して同一の特定物に対応する対象部位を該対象物としてグループ化することを特徴とする環境認識方法。しかし、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だけでは、発光標識や電子看板に表示された文字や絵が、信号機の点灯部分と色や大きさが近似している場合に、そのような文字や絵を信号機であると誤認識するおそれがあった。また、仮に信号機の点灯部分より大きな表示器であっても、その表示態様によっては、表示した文字や絵が連続しているとは限らず、それぞれ区別されてグループ化され、同一の物体に表示されているものと認識されないことがあった。本発明は、このような課題に鑑み、対象物の特定精度を向上することが可能な、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、輝度の範囲と特定物と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対応付けに基づいて、対象部位の輝度から、対象部位に対応する特定物を仮決定する特定物仮決定部と、同一の特定物に対応すると仮決定された隣接する対象部位をグループ化して対象物とする対象部位グループ化部と、対象部位の相対距離を取得する位置情報取得部と、対象物における各対象部位の相対距離の代表値である代表距離を導出する代表距離導出部と、対象物からの水平距離の差分および高さの差分が第1所定範囲内にあり、相対距離と代表距離との差分が第2所定範囲内にある、対象物と輝度に関して同一の特定物に対応する対象部位を対象物としてグループ化する対象物グループ化部と、を備えることを特徴とする。対象物グループ化部は、第1所定範囲内および第2所定範囲内にある複数の対象部位同士が隣接し、かつ、その数が所定数以上である場合に、その複数の対象部位を対象物としてグループ化してもよい。対象物グループ化部は、対象物としてグループ化した対象部位の相対距離を代表距離とみなし、その対象部位を基点に、条件を満たした他の対象部位をさらに対象物としてグループ化してもよい。対象物グループ化部は、第1所定範囲内および第2所定範囲内にある対象部位の水平距離に対する相対距離の傾きおよび高さに対する相対距離の傾きが、対象物における各対象部位と直線の関係にある場合に対象物としてグループ化してもよい。対象物グループ化部は、第1所定範囲内および第2所定範囲内にある対象部位の水平距離に対する相対距離の傾きおよび高さに対する相対距離の傾きが、対象物における各対象部位と複数次の曲線の関係にある場合に対象物としてグループ化してもよい。代表距離は、対象物内の対象部位の距離分布のピークに相当する相対距離であるとしてもよい。代表距離は、対象物内の対象部位の相対距離の平均値であるとしてもよい。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、対象部位の相対距離を取得し、データ保持部に保持された、輝度の範囲と特定物との対応付けに基づいて、対象部位の輝度から、対象部位に対応する特定物を仮決定し、同一の特定物に対応すると仮決定された隣接する対象部位をグループ化して対象物とし、対象物における各対象部位の相対距離の代表値である代表距離を導出し、対象物からの水平距離の差分および高さの差分が第1所定範囲内にあり、相対距離と代表距離との差分が、第2所定範囲内にある、対象物と輝度に関して同一の特定物に対応する対象部位を対象物としてグループ化することを特徴とする。本発明によれば、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、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、中央制御部154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、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、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、輝度の範囲を示す輝度範囲202と、特定物の大きさの範囲を示す幅範囲204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、道路標識赤、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4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、輝度赤150以上、輝度緑100以下、輝度青50以下、幅範囲0.2~0.4mが対応付けられている。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輝度範囲202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の輝度範囲202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。中央制御部154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156を通じて、I/F部150やデータ保持部152を制御する。また、本実施形態において、中央制御部154は、輝度取得部160、位置情報取得部162、特定物仮決定部164、対象部位グループ化部166、代表距離導出部168、対象物グループ化部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、後述する特定物仮決定部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、後述する代表距離導出部168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5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5の如く画素単位の座標系として認識する。ここでは、図5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。特定物仮決定部164は、データ保持部152に保持された特定物テーブル200に基づいて、対象物の輝度から、対象物に対応する特定物を仮決定する。具体的に、特定物仮決定部164は、まず、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、特定物仮決定部164は、特定物テーブル200に登録されている特定物から任意の特定物を順次選択し、取得した1の対象部位の輝度が、順次選択した特定物の輝度範囲202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202に含まれれば、その対象部位を、一旦、特定物であると仮決定し、その対象部位に当該特定物を示す識別番号を付して、特定物マップを作成する。特定物仮決定部164は、このような対象部位それぞれの輝度と特定物テーブル200に登録されている複数の特定物の輝度範囲202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、特定物の選択順は、上述したように特定物テーブル200に示された優先順位に従っている。即ち、図4の特定物テーブル200の例では、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、道路標識赤、道路標識青、道路標識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特定物の輝度範囲202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特定物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の特定物を示す識別番号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、特定物仮決定部164によって一旦任意の特定物と判定された対象物は、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、既に特定物が仮決定された対象部位の重複した特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6は、特定物マップ210を説明するための説明図である。特定物マップ210は、輝度画像124に特定物の識別番号を重ねたものであり、特定物と仮決定された対象部位に相当する位置に、その特定物の識別番号が対応付けられる。例えば、特定物マップ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、特定物信号機赤、信号機黄、信号機青、特定物テールランプ赤といった順に輝度範囲202と比較される。その結果、特定物テールランプ赤の輝度範囲202に含まれているので、特定物テールランプ赤の識別番号4が対応付けられている。また、特定物マップ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の輝度が特定物信号機赤の輝度範囲202に含まれているので、特定物信号機赤の識別番号1が対応付けられている。さらに、特定物マップ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、特定物信号機赤、信号機黄、信号機青といった順に輝度範囲202と比較され、最終的に、特定物テールランプ赤の識別番号4およびウィンカー橙の識別番号5が対応付けられている。図6では、輝度画像124の複数の対象部位に識別番号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識別番号が登録されている。対象部位グループ化部166は、仮決定された任意の対象部位を基点として、その対象部位に輝度画像124上で隣接する、同一の特定物に対応すると仮決定された同一の識別番号が付された対象部位をグループ化し、対象物とする。また、対象部位グループ化部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、その対象部位に隣接する、特定物が等しい対象部位をグループ化する。結果的に、同一の特定物として仮決定された対象部位同士が隣接していれば、それら全てがグループ化されることとなる。図7は、対象部位グループ化部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、識別番号の図示を省略する。対象部位グループ化部166は、図7aに示すような特定物マップ210に対して、例えば、特定物信号機赤に対応すると仮決定された隣接する対象部位同士をグループ化し、図7b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。しかし、図7cに示すような発光標識において、発光色赤の文字が表示されていると、対象部位グループ化部166は、図7dに示すように、その文字毎に対象部位をグループ化して対象物218を導出してしまう。かかる対象物218の大きさが特定物信号機赤と近似していると、最終的にこのような文字も特定物信号機赤と誤認識される可能性がある。発光標識のような発光を伴って情報を提示するものを、以下では、単に表示器という。ここで、図7aにおける信号機と図7cにおける表示器の違いを検討すると、信号機は同一の発光色の発光部分が近傍に無いのに対して、表示器では近傍に存在する可能性がある。そこで、本実施形態では、発光部分対象物の近傍に同一の特定物と仮決定された対象部位または対象物が存在したら、両者をさらにグループ化して1つの対象物として纏めることとする。こうして、同一の発光色を同一面に表示する表示器等を1つの対象物として特定することが可能となる。以下に、このようなグループ化を実現するための代表距離導出部168と、対象物グループ化部170とを説明する。代表距離導出部168は、対象部位グループ化部166によってグループ化された対象物における各対象部位の相対距離zの代表値である代表距離を導出する。代表距離は、グループ化された対象物から複数の対象部位を任意に指定し、その相対距離の平均値等としてもよいが、本実施形態では、出現頻度が高い相対距離を代表距離とする。具体的に、代表距離導出部168は、所定の距離範囲を複数に区分した区分距離範囲を設け、対象物における各対象部位の相対距離zがいずれの区分距離範囲に含まれるか判定し、相対距離zが含まれる区分距離範囲に1を積算する。こうして対象物における対象部位全ての相対距離zを積算すると対象物の距離分布を示すヒストグラムが生成される。そして、代表距離導出部168は、積算した距離分布ヒストグラムのピークに相当する相対距離を代表距離として導出する。ここで、ピークに相当するとは、ピーク値またはピーク近傍で任意の条件を満たす値をいう。ただし、代表距離は、かかる距離分布のピークのみならず、例えば、対象物内の対象部位の相対距離zの平均値、最大値または最小値をとるなど、様々な手順で導出することができる。代表距離はその対象物の概略的な1の相対距離を特定できれば足りる。対象物グループ化部170は、基点となる対象物からの水平距離xの差分および高さyの差分が第1所定範囲内にあり、相対距離zと代表距離との差分が第2所定範囲内にある対象部位が、基点となる対象物と輝度に関して同一の特定物に対応するか否か判定する。ここで、第1所定範囲や第2所定範囲は、例えば実空間で1.0m等とすることができる。そして、対象物グループ化部170は、対象物と同一の特定物に対応する対象部位があると、その対象部位も対象物としてグループ化する。実空間では、水平距離xや高さyが近似していたとしても、相対距離zが離れている場合、別体の対象物であることが想定される。したがって、ここでは、水平距離x、高さyおよび相対距離zのいずれかが離れている場合、その対象部位のグループは独立した対象物とみなすこととする。こうして、高精度なグループ化を図ることができる。このとき、対象物グループ化部170は、第1所定範囲内および第2所定範囲内にある複数の対象部位同士が隣接し、かつ、その数が所定数例えば5以上である場合にのみ、その複数の対象部位を対象物としてグループ化する。例えば、第1所定範囲内および第2所定範囲内にある対象部位同士が隣接しており、その数がある程度多ければ、その対象部位の群を実際に存在する対象物の一部とみなすことができる。こうすることで、ノイズ的に生じた、対象物と同一の特定物に対応する対象部位を排除することができ、適切にグループ化を実行することができる。また、対象物グループ化部170は、対象物としてグループ化した対象部位の相対距離zを代表距離とみなし、その対象部位を基点に、条件を満たした他の対象部位をさらに対象物としてグループ化する。図8は、対象物グループ化部170の処理を説明するための説明図である。ここで、図8aおよび図8bは、図7dの特定物マップ210に対応した距離画像126であり、図8cは、図7d同様の特定物マップ210である。図8aに示すように、対象物グループ化部170は、まず、画面左下の対象物218aを基点にし、対象物218aの中心または重心位置から第1所定範囲220内および第2所定範囲内にある、対象物と同一の特定物に対応する対象部位をサーチする。ここでは、対象物218bが対象物218aと同一の特定物に対応しており、かつ、隣接する対象部位が所定数以上存在するので、対象物218bは対象物218aにグループ化される。続いて、対象物グループ化部170は、対象物218aにグループ化した対象部位対象物218bの相対距離zを代表距離とみなし、その対象部位を基点に、条件を満たした他の対象部位をさらに対象物218aとしてグループ化する。ここで、条件は、第1所定範囲内および第2所定範囲内にあり、かつ、対象物218aと同一の特定物であることである。このように同一の特定物とみなせる対象部位を順次グループ化することで、距離が近似する対象物対象部位を、図8bに示すように1つの対象物218aに纏めることが可能となる。また、対象部位を順次グループ化することで、一度に広い範囲をグループ化する場合と異なり、連続性の高い対象物のみを適切にグループ化することができる。これを図8cのように特定物マップ210に反映すると、対象物218aは、輝度に関して特定物信号機赤と仮決定されるものの、その大きさが、0.4m以上となるので図4参照、最終的に特定物信号機赤と判定されることはない。こうして、表示器を信号と誤判定することを回避することが可能となる。ここで、対象物グループ化部170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第1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、遠近の物体が平面上に表されているため、本来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における第1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、距離画像126上の検出距離で判定する場合、第1所定範囲を画素数で定義してもよく、例えば、水平方向や垂直方向に1画素の間隔を有する隣接する画素同士をグループ化するとしてもよい。また、ここでは、水平距離xの差分、高さyの差分および相対距離z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、高さyの差分および相対距離zの差分の二乗平均√水平距離xの差分2高さyの差分2相対距離zの差分2が第3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、対象物と他の対象部位と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。また、ここでは、等しい輝度を有する対象部位が第1所定範囲および第2所定範囲に含まれることのみをもってグループ化されているが、それだけに限らず、さらなる条件を満たしたことをもってグループ化してもよい。さらなる条件は、例えば、対象部位の、水平距離xに対する相対距離zの傾きおよび高さyに対する相対距離zの傾きが、対象物における各対象部位と直線または複数次の曲線の関係にあることである。対象物グループ化部170は、第1所定範囲内および第2所定範囲内にある対象部位が上記の条件を満たした場合に、その対象部位を対象物としてグループ化する。このとき水平距離xに対する相対距離zの傾きおよび高さyに対する相対距離zの傾きは、ハフ変換あるいは最小二乗法による近似直線または近似曲線によって特定することができる。こうすることで、xy平面に対してその表面が相対距離z方向に傾いている、例えば、ガードレールといった対象物も適切な大きさの対象物として認識され、対象物の特定精度を向上することが可能となる。特定物決定部172は、対象物グループ化部170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4に示したように、特定物テーブル200に幅範囲204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、対象物について仮決定された特定物の幅範囲204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204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204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7や図8を用いた例では、図7b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。一方、図8cの対象物218aの大きさは、特定物信号機赤の幅範囲0.2~0.4mに含まれないため、特定物信号機赤として特定されることはない。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。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9~図14のフローチャートに基づいて説明する。図9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10~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、対象となる特定物の数を8つと仮定する。図9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が特定物として仮決定され、特定物マップ210が生成されるS302。続いて、仮決定された特定物がグループ化されS304、そのグループ化された対象物の代表距離が導出されS306、対象物の周囲にある対象部位をさらにグループ化してS308、グループ化された対象物が特定物として決定されるS310。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S312。以下、上記の処理を具体的に説明する。特定物マップ生成処理S302図10を参照すると、特定物仮決定部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、特定物仮決定部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、特定物仮決定部164は、水平変数iに1を加算し、特定物変数mを初期化0を代入する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特定物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つの特定物を順次比較するためである。特定物仮決定部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の輝度範囲202を取得しS360、画素i,jの輝度が特定物mの輝度範囲202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の輝度範囲202に含まれていればS362におけるYES、特定物仮決定部164は、その画素に特定物mを示す識別番号pを対応付けて、画素i,j,pとするS364。こうして、輝度画像124中の各画素に識別番号が付された特定物マップ210が生成される。また、画素i,jの輝度が特定物mの輝度範囲202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を超えたか否か判定するS366。ここで、特定物変数mが最大値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が最大値を超えていれば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、特定物仮決定部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、特定物仮決定部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、当該特定物マップ生成処理を終了する。対象部位グループ化処理S304図11を参照すると、対象部位グループ化部166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S402。続いて、対象部位グループ化部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、対象部位グループ化部166は、水平変数iに1を加算するS406。対象部位グループ化部166は、輝度画像124から対象部位としての画素i,j,p,dpを取得するS408。そして、その画素i,j,p,dpに特定物の識別番号pが対応付けられているか否か判定するS410。ここで、識別番号pが対応付けられていればS410におけるYES、対象部位グループ化部166は、その画素i,j,p,dpに隣接する、等しい識別番号pが対応付けられている他の画素が存在するか否か判定するS412。識別番号pの等しい他の画素i,j,p,dpが存在すればS412におけるYES、対象部位グループ化部166は、自己を含む隣接する全ての画素のいずれかにグループ番号gが付されているか否か判定するS414。いずれかにグループ番号gが付されていたらS414におけるYES、対象部位グループ化部166は、隣接する全ての画素および同一のグループ番号gが付されている全ての画素に、その付されているグループ番号のうち最も小さいグループ番号g、および、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付与して、画素i,j,p,dp,gとするS416。また、いずれにもグループ番号gが付されていない場合S414におけるNO、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、自己を含む隣接する全ての画素に新規に付与するS418。このように、隣接する画素に識別番号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、複数の対象部位のいずれにも未だグループ番号gが付されていない場合、新規のグループ番号gを付すこととし、いずれかに既にグループ番号gが付されている場合、それと同一のグループ番号gを付すこととなる。ただし、複数の対象部位に複数のグループ番号gが存在する場合、1つのグループとみなすべきなので、その対象部位全てのグループ番号gを1のグループ番号gに置換することとする。このとき、隣接する全ての画素のみならず、同一のグループ番号gが付されている全ての画素のグループ番号gを一度に変更しているのは、グループ番号gの変更により、すでに統一化されたグループを分離しないためである。また、最も小さいグループ番号gまた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。識別番号pが対応付けられていない場合S410におけるNO、または、識別番号の等しい他の画素が存在しない場合S412におけるNO、次のステップS420に処理が移される。続いて、対象部位グループ化部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S420、水平変数iが最大値を超えていなければS420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S420におけるYES、対象部位グループ化部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S422。そして、垂直変数jが最大値を超えていなければS422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S422におけるYES、当該対象部位グループ化処理を終了する。代表距離導出処理S306図12を参照すると、代表距離導出部168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S450。続いて、代表距離導出部168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S452。次に、代表距離導出部168は、水平変数iに1を加算するS454。代表距離導出部168は、輝度画像124から対象部位としての画素i,j,p,dp,gを取得し、視差情報dpを含む画素を実空間上の点x,y,zに座標変換して、画素i,j,p,dp,g,x,y,zとするS456。そして、その画素i,j,p,dp,g,x,y,zのグループ番号gが有効な値であるか否か、即ち、グループ番号gが既に付与されているか否か判定するS458。ここで、グループ番号gとして有効な値が付与されていれば458におけるYES、代表距離導出部168は、その画素i,j,p,dp,g,x,y,zを含む対象物の代表距離が既に導出されているか否か判定するS460。その画素を含む対象物の代表距離がまだ導出されていなければS460におけるNO、代表距離導出部168は代表距離を導出し、対象物内の全ての対象部位に代表距離rdを設定して、画素i,j,p,dp,g,x,y,z,rdとするS462。ここで、代表距離は、対象物内の対象部位の距離分布のピークに相当する相対距離zである。グループ番号gが有効な値ではないS458におけるNO、または、代表距離が既に導出済みであればS460におけるYES、次のステップS464に処理が移される。続いて、代表距離導出部168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S464、水平変数iが最大値を超えていなければS464におけるNO、ステップS454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S464におけるYES、代表距離導出部168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S466。そして、垂直変数jが最大値を超えていなければS466におけるNO、ステップS452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S466におけるYES、当該代表距離導出処理を終了する。対象物グループ化処理S308図13を参照すると、対象物グループ化部170は、対象部位をグループ化するための第1所定範囲、第2所定範囲を参照しS500、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S502。続いて、対象物グループ化部170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S504。次に、対象物グループ化部170は、水平変数iに1を加算するS506。対象物グループ化部170は、輝度画像124から対象部位としての画素i,j,p,dp,g,x,y,z,rdを取得するS508。そして、その画素i,j,p,dp,g,x,y,z,rdに特定物の識別番号pが対応付けられているか否か判定するS510。ここで、識別番号pが対応付けられていればS510におけるYES、対象物グループ化部170は、その画素の実空間上の座標x,y,zから第1所定範囲内および第2所定範囲内に、等しい識別番号pが対応付けられている他の画素が存在するか否か判定するS512。識別番号pの等しい他の画素i,j,p,dp,g,x,y,z,rdが存在すればS512におけるYES、対象物グループ化部170は、他の画素を含む対象物内の対象部位の数が所定数以上あるか否か判定するS514。対象物内の対象部位の数が所定数以上あればS514におけるYES、対象物グループ化部170は、他の画素を含む対象物全てを当該対象物と共にグループ化し、他の画素を含む対象物のグループ番号を当該対象物のグループ番号に置換するS516。そして、対象物グループ化部170は、代表距離として、他の画素を含む対象物の代表距離を加え、ステップS512の条件判定処理からを繰り返すS518。こうして、基点となった対象物のみならず、グループ化された対象物についても、近傍の対象物がサーチされることとなる。識別番号pが対応付けられていない場合S510におけるNO、条件を満たす対象物が存在しない場合S512におけるNO、または、対象部位の数が所定数未満であった場合S514におけるNO、次のステップS520に処理が移される。続いて、対象物グループ化部170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S520、水平変数iが最大値を超えていなければS520におけるNO、ステップS506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S520におけるYES、対象物グループ化部170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S522。そして、垂直変数jが最大値を超えていなければS522におけるNO、ステップS504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S522におけるYES、当該対象物グループ化処理を終了する。特定物決定処理S310図14を参照すると、特定物決定部172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S552。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S554。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S556、存在すればS556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計算するS558。このとき対象物の大きさは、対象物の画面左端に位置する画素と画面右端に位置する画素間の水平距離差分である水平方向成分および対象物の画面上端に位置する画素と画面下端に位置する画素間の高さ差分である垂直方向成分によって特定される。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識別番号pで示される特定物の幅範囲204に含まれるか否か判定するS560。例えば、対象物の大きさの水平方向成分が特定物信号機赤の幅範囲204以内であり、かつ、対象物の大きさの垂直方向成分が特定物信号機赤の幅範囲204以内であれば、対象物は特定物信号機赤の幅範囲204に含まれると判定できる。大きさが識別番号pで示される特定物の幅範囲204に含まれていればS560におけるYES、特定物決定部172は、その対象物を特定物として決定するS562。大きさが識別番号pで示される特定物の幅範囲204に含まれていない場合S560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S556におけるNO、次のステップS564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S564。そして、グループ変数kが最大値を超えていなければS564におけるNO、ステップS554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S564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、水平距離x、高さy、および、相対距離zに基づいて、本来1つの対象物として認識すべき対象物をグループ化できるので、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、このような水平距離x、高さy、および、相対距離zに基づくグループ化を行う前に、まず、距離の情報を利用することなく、同一の識別番号pを有する隣接する画素同士をグループ化し、そのグループ化した対象物を基点に対象物を広げる構成により、最初から全ての対象部位に対して水平距離x、高さy、および、相対距離zに基づくグループ化を行った場合と比較して、同等の結果を非常に軽い処理負荷で実現することが可能となる。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、特定物テーブル200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、輝度取得部160、位置情報取得部162、特定物仮決定部164、対象部位グループ化部166、代表距離導出部168、対象物グループ化部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154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204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。"