車載カメラで撮像した画像を解析して、自車両左右の路面に表示された車線区分を示す白線を検知する白線検知処理部と、白線と自車両間との位置関係、白線の曲率および自車両の左右方向移動速度を算出する白線幾何位置計算処理部と、波動を送受信する複数個の波動センサと、波動センサが送受信する波動を制御する波動センサ処理部と、波動センサで受信し、波動センサ処理部で制御された受信データを解析して障害物からの反射波を捉え、障害物の有無を検知する後側方車両検知処理部を備え、後側方車両検知処理部は、受信データを解析して障害物を検知する際、自車両の左右に位置する白線の有無、白線と自車両間の位置関係、白線の曲率および車両の左右方向への移動速度に基づき、障害物を検知時の検知レベルを制御することを特徴とする車両の後側方障害物警報装置。波動センサは自車両間の後部両側面に設けられ、後側方車両検知処理部は、白線幾何位置計算処理部の結果で白線が検出されなかった側の波動センサからの受信データに対して、検知レベルを抑制することを特徴とする請求項1に記載の車両の後側方障害物警報装置。後側方車両検知処理部は、白線幾何位置計算処理部の白線の検知結果で、白線が検知された側面の波動センサからの受信データに対しては、白線と自車両側面との距離を基準とした所定範囲内で、受信データの検知レベルを高め、白線が検知されなかった側面の波動センサからの受信データに対しては、白線が検知された側面の白線位置を基準として標準的な道路幅を元に白線が検知されなかった側面での仮想的な白線位置を推定し、その仮想的な白線と自車両車側面との距離を基準とした所定範囲内で、受信データの検知レベルを高めることを特徴とする請求項2に記載の車両の後側方障害物警報装置。後側方車両検知処理部は、白線幾何位置計算処理部の結果で得た白線の曲率か自車両がカーブを走行中と判断された場合、カーブ外側を向いた波動センサから得られた受信データを解析する際の検知レベルを白線の曲率に応じて制御することを特徴とする請求項2に記載の車両の後側方障害物警報装置。後側方車両検知処理部は、白線幾何位置計算処理部の結果から自車両が白線を跨いだことが検出された場合、跨いだ白線と自車両の位置と、白線を跨いだ時刻、および自車両の左右方向への移動速度に応じて、その移動先の車線方向を向いた波動センサから得られた受信データを解析する際の検知レベルを制御することを特徴とする請求項2に記載の車両の後側方障害物警報装置。誤検出を抑制するための第1の対策は、車線変更意図がある場合を重視しているが、車線変更の意図を持たないか、もしくは意図が検知できなかった場合、後側方車両を見逃す危険性がある。また第2の対策は、画像認識に基づく障害物種別の検定や接近判定が間違った場合に、誤検知が生じる可能性がある。このように第1と第2の対策は、誤検知の抑制に有効ではあるが、完全ではないために、別なアプローチに基づく誤検知の抑制策を併用することが安全性の面で望ましい。また、第3の対策は運転者の機器操作状態を取得する仕組みが必要であり、装置の複雑度が増すと共に、運転者の機器操作が必ずしも道路の状態と合致していない課題がある。この発明は上記のような問題点を解決するためになされたものであり、車載カメラの画像処理結果を元に車線区分を示す自車両の左右の白線を検知し、自車両の左右に位置する白線の有無、白線と自車両間の位置関係および白線の曲率、自車両の左右方向への移動速度に基づいて、各波動センサから得た受信データを解析して障害物を検知する際の検知レベルを制御することで、誤検出を抑制することを目的とする。また、この発明は第1および第2の対策と異なるアプローチを用いており、従来の誤検知抑制策との併用が可能である。また白線検知処理は、自車両が車線を逸脱した場合に運転者へ警告を行う車線逸脱警告機能に実装されている処理であり、車線逸脱警告機能と連携させることにより、装置の複雑度を増すことなく、道路の状態を反映した誤検知の抑制が可能である。この発明の車両の後側方障害物警報装置は、車載カメラで撮像した画像を解析して、自車両左右の路面に表示された車線区分を示す白線を検知する白線検知処理部と、白線と自車両間との位置関係、白線の曲率および自車両の左右方向移動速度を算出する白線幾何位置計算処理部と、波動を送受信する複数個の波動センサと、波動センサが送受信する波動を制御する波動センサ処理部と、波動センサで受信し、波動センサ処理部で制御された受信データを解析して障害物からの反射波を捉え、障害物の有無を検知する後側方車両検知処理部を備え、後側方車両検知処理部は、受信データを解析して障害物を検知する際、自車両の左右に位置する白線の有無、白線と自車両間の位置関係、白線の曲率および車両の左右方向への移動速度に基づき、障害物を検知時の検知レベルを制御するものである。この発明の車両の後側方障害物警報装置によれば、自車両の左右に位置する白線の有無を白線検知処理部で検知し、白線と自車両間の距離、白線の曲率および自車両の左右方向への移動速度を白線幾何位置計算処理部で算出し、この白線と自車両間の距離、白線の曲率および自車両の左右方向への移動速度に基づいて、後側方車両検知処理部が各波動センサから得た受信データを解析して障害物を検知する際の検知レベルを制御することにより、後側方障害物検知の誤検知を抑制することが可能となる。また、この発明は第1および第2の対策と異なるアプローチを用いており、従来の誤検知抑制策との併用が可能である。また白線検知処理は、自車両が車線を逸脱した場合に運転者へ警告を行う車線逸脱警告機能に実装されている処理であり、車線逸脱警告機能と連携させることにより、装置の複雑度を増すことなく、道路の状態を反映した誤検知の抑制が可能である。実施の形態1.図1はこの発明の実施の形態1を示す基本構成図である。カメラ101は車両後方横方向の中心部付近に設置され、車両周辺の白線を含む領域を撮影する。白線検知処理部104はカメラ101で撮像した映像から画像処理により白線を検知する。白線幾何位置計算処理部105は白線検知処理部104で検知した白線を元に、自車両の左右に位置する白線の有無、白線と自車両間の位置関係および白線の曲率、自車両の左右方向への移動速度を算出する。波動センサ102と103は、車両の後方側面部左右に設置した波動センサである。このような波動センサとしてはレーザレーダや超音波センサ等が利用できる。波動センサ処理部106は波動センサ102と103を制御して波動の送受信を行う機能を持つ。さらに後側方車両検知処理部107は、各波動センサ102と103から得た受信データを解析して障害物を検知する際、自車両の左右に位置する白線の有無、白線と自車両間の位置関係および白線の曲率、自車両の左右方向への移動速度に基づいて、各波動センサ102と103から得た受信データを解析して障害物を検知する際の検知レベルを制御する。なお、実施の形態1の構成において、カメラ101は車両後方横方向の中心部付近に設置された例をあげているが、車両前面や側面に設置したカメラでも良い。また、ここで言う白線とは車線区分を示す路面マークを意味し、実際は白線や黄線、破線、ポッツドット等のさまざまな色と形状を含む。図3は、歩道に面した車線を走行時の後側方障害物検知の例である。301は検出された白線、302は歩道、303は歩道に存在する歩行者である。図4は、中央分離帯に面した車線を走行時の後側方障害物検知の例である。401が中央分離帯、402は対向車である。図5は、白線がある側面のすり抜け車両の検出例である。501は検出された白線301と自車両201側面との間の距離、502はすり抜け車両である。図6は、白線がない側面のすり抜け車両の検知例である。601は標準的な道路幅、602は反対側の白線301の位置を基準として、標準的な道路幅を元に推定した仮想的な白線、603はすり抜け車両である。図7は、図6における波動センサ103からの受信データの例である。701はすり抜け車両603からの反射波、702は歩道にいる歩行者303からの反射波である。図8は、カーブ走行時の後側方障害物検知例である。801は曲がった白線、802はカーブ外側の歩道に存在する歩行者である。図9は、車線変更時の後側方障害物検知例である。901は自車両が跨った白線、902は白線901の位置を基準として、自車両の左右方向移動速度と白線を跨いだ時刻とを元に算出した検知エリアである。以降、図1と図3~図9を用いて、この発明の処理内容を説明する。まず、図1のカメラ101で車両周辺の映像を撮像する。このカメラ101の取り付け位置は図2に示すように車両の後方の横方向中心部付近に1個装着したものと仮定する。これにより図2の203に示した領域の映像を得ることができ、この映像には車両の左右にある白線が写し込まれる。次に図1の白線検知処理部104は画像を解析して自車両左右の白線を検知する。次に、白線幾何位置計算処理部105は、白線検知処理部104で得た白線検出結果を元に白線と自車両間の距離や白線の曲率、左右方向への自車両の移動速度を求める。ここで白線と自車両間の距離は、カメラの仕様画角やレンズ形状とカメラの車両への取り付け仕様取り付け位置と角度および自車両の寸法情報が既知であれば、画像上における白線が検出された座標位置から求めることができる。また、曲率は、例えば白線を構成する複数のエッジ点の分布を二次曲線で近似することにより計算できる。さらに自車両の左右方向への移動速度は、自車両と白線間との距離値の変化を一定時間おきに計測することで求めることができる。カメラ101が映像を撮影するのと並行して、図1の波動センサ102と103は、定期的に波動の発信受信を繰り返して障害物を検出する。ここで波動センサ102と103の取り付け位置は図2に示す車両後部の左右側面とし、各々が運転者の死角となる後側方のエリア204と205を監視する。波動センサ処理部106は、これら波動センサ102と10から発信する信号パターンや発信受信の指示を行う制御処理を司り、波動センサ102と103で受信した受信データを後側方車両検知処理部107に渡す。次に後側方車両検知処理部107は、波動センサ処理部106で得た受信データを解析して障害物からの反射波を捉えることで障害物を検知して、障害物が検知された場合に運転者へ対して警告を行う。ただし、本後側方車両検知処理部107は、受信データを解析して障害物を検知する際、白線幾何位置計算処理部105で得た自車両の左右に位置する白線の有無、白線と自車両間の位置関係および白線の曲率、自車両の左右方向への移動速度に基づいて、各波動センサ102と10から得た受信データを解析して障害物を検知する際の検知レベルを制御する。このように白線検知結果の諸情報を元にして後側方障害物検知の検知レベルを制御することにより、誤った後側方障害物検知を抑制する。以降、幾つかの走行シーンを例に、具体的な動作内容を説明する。図3は、歩道に面した車線を走行時の後側方障害物検知の例である。ここで自車両の右側には白線301が検出されているが、歩道302側には白線がない。この場合、後側方車両検知処理部107は、白線が検出されなかった側面に設置した超音波の波動センサ103から得られた受信データを解析する際、その検知レベルを抑制する。ここで検知レベルの抑制とは、波動センサ103が検知対象とする監視領域205の大きさを一定距離内に制限して狭めたり、受信データから反射波を特定する際の閾値の値を変更して、大きな反射波に対してのみ反応させたりする小さい反射波を無視することを意味する。これにより図3において歩道にいる歩行者303を後側方車両として誤検知することを抑制できる。図4は、中央分離帯横の車線を走行時時の後側方障害物検知の例である。ここで自車両201の左側には白線が検出されるが、右側には白線が検出されない。そのため、後側方車両検知処理部107は、白線が検出されなかった側面を向いた超音波の波動センサ102の受信データを解析して、そこに含まれる反射波を検出する際に、その検知レベルを抑制する。これにより中央分離帯401や対向車両402を後側方車両として誤検知することを抑制することが可能となる。前記の通り、白線が検出されなかった側面に対して、その側面を向いた波動センサに対する検知レベルを制御することにより、道路走行時の後側方車両の誤検知を抑制できる。さらに、駐車場などの非道路を走行中も白線が検出されないため、不要な誤検知を抑制できる効果を持つ。次に、すり抜け車両の検知例について説明する。まず図5は白線がある側面のすり抜け車両の検知例である。ここですり抜け車両は危険度が高いために確実に検知する必要がある。そこで後側方車両検知処理部107は、白線が検知された場合、自車両201とその白線301間の距離から基準距離を決め、波動センサから基準距離内に対してのみ検知レベルを高める。例えば、白線幾何位置計算処理部105では、図5において右側の白線301と自車両201の右側側面との距離501を得る。後側方車両検知処理部107は、この距離501を基準距離として波動センサ102から基準距離内の受信データに対する反射波の検知レベルを高める。検知レベルを高めるには、受信データから反射波を特定するための閾値の値を小さくして、小さい反射波に対しても反応するようにすれば良い。これにより危険度が高いすり抜け車両を確実に検知できる。同様に、白線がない側面におけるすり抜け車両の検知例を説明する。図6において、車両201の左側は歩道であり白線が検知されない。そのため波動センサ103の検知レベルは低く設定される。しかし、歩道と自車両201の隙間をすり抜ける車両603は検知したい。そこで白線幾何位置計算処理部105は、自車両201の右側の白線301を基準として、そこから標準的な道路幅に応じた距離601だけずれた位置に、仮想的な白線602を設定する。そして後側方車両検知処理部107は、仮想的な白線602と自車両201の左側側面との距離を基準距離として、波動センサ103から基準距離内の受信データに対する反射波の検知レベルを高める。これにより歩道上の歩行者303の誤検知を抑制したまま、すり抜け車両603を検知できる。上記の動作を受信データを用いた別の方法で説明したのが図7である。図7は図6の走行シーンにおいて波動センサ103から得た受信データの例を示す。図7の横軸は波動センサ103からの距離rを、縦軸は受信データの振幅値を示す。障害物が存在する場合は、障害物の位置における振幅値が大きくなるため、振幅値が閾値よりも大きい場合、その位置に障害物があると判定できる。ここで図6のシーンにおけるすり抜け車両603からの反射波が701、歩行者303からの反射波が702であるとする。自車両201の左側には白線が存在しないため検知レベルが低くなる閾値を高くするが、自車両201左側から仮想白線602までの距離を基準として、その範囲内については検知レベルが高くなる閾値を低くする。これにより、すり抜け車両603からの反射波701のみを検知して、歩行者303からの反射波702を検知しなくすることが可能となる。次にカーブ走行時の後側方障害物検知例について図8を用いて説明する。カーブを曲がる際は、カーブの車道の外側と自車両の波動センサ103間の距離が短くなる。そのためカーブの車道の外側にある物体を誤検知しやすい。この対策として、白線幾何位置計算処理部105で検出した白線801の曲率を利用して検知レベルを制御する。具体的には白線の曲率に応じて、カーブの車道の外側に向いた波動センサ103の検知レベルを抑制する検知距離を短くするか、閾値を上げる。これにより図8に示すようにカーブの車道の外側の歩道に歩行者802が位置する場合でも、誤検知を抑制できる。最後に、車線変更時の後側方障害物検知例について図9を用いて説明する。車両が車線変更を行う際に問題となるのは、移動先の車線を越えた先にある障害物の誤検出である。例えば図9に示す車両201が右方向の車線に移動する場合、右車線の右横にある中央分離帯401などの障害物を波動センサ102で誤検知してしまう場合がある。この対策として、自車両が白線をまたいだことを白線幾何位置計算処理部105で検出して、その際の状況に応じて、移動先側を向いた波動センサ102で得た受信データを解析する際の検知レベルを制御する。具体的に、白線幾何位置計算処理部105で自車両が白線901をまたいだことを検知した際、後側方車両検知処理部107は、その時刻と、白線901の位置、および自車両の右方向への移動速度を元に、移動先車線より右側に存在する障害物を含まないであろう移動先車線の有効な検知幅902を算出する。そして検知幅902を超えた領域に対しては波動センサ102で得た受信データを解析する際の検知レベルを下げる。これにより車線変更時において、移動先車線の向こう側に存在する障害物を、後側方障害物として誤検知することを抑制できる。以上のように、この発明によれば、自車両の左右に位置する白線の有無、白線と自車両間の距離、および白線の曲率、自車両の左右方向への移動速度に基づいて、各波動センサから得た受信データを解析して障害物を検知する際の検知レベルを制御することにより、後側方障害物検知の誤検知を抑制することが可能となる。