"車幅方向の所定角度範囲内に渡り送信波を照射し、その反射波に基づいて車両周囲の道路形状を認識する車両用道路形状認識方法であって、前記反射波に基づいて、少なくとも物体までの距離を含む物体単位データを車幅方向角度に対応して取得する取得処理を行い、前記反射波に基づいて得た物体の相対速度及び自車速に基づいて移動物体か停止物体という認識種別を判定し、この認識種別の判定結果に基づいて、道路形状を認識するために有効な前記物体単位データを抽出する抽出処理を行い、前記抽出処理で抽出された物体単位データに基づき、角度方向から右角度方向及び右角度方向から左角度方向の両方向についてそれぞれ、接続条件として距離が単調増加であるデータ同士をグルーピングして路側物群のデータを形成し、その形成された路側物群のデータに基づき道路端を認識する認識処理を行い、これら取得処理、抽出処理、および認識処理の一連の処理を所定の周期で繰り返し実行するようになっており、前記抽出処理の後、前回周期の抽出処理で得た物体単位データを今回周期の抽出処理で得た物体単位データに追加するデータ追加処理を行い、前記認識処理では、前記データ追加処理で得た物体単位データに基づき前記道路端を認識することを特徴とする車両用道路形状認識方法。車幅方向の所定角度範囲内に渡り送信波を照射し、その反射波に基づいて物体を検出するレーダ手段5と、当該レーダ手段5による検出結果に基づき、車両前方の道路形状を認識する認識手段41、43、45と、を備えた車両用道路形状認識装置であって、前記レーダ手段5は、前記反射波に基づいて、少なくとも物体までの距離を含む物体単位データを車幅方向角度に対応して取得し、前記認識手段41、43、45は、前記反射波に基づいて得た物体の相対速度及び自車速に基づいて移動物体か停止物体という認識種別を判定する物体認識手段41、43と、当該物体認識手段41、43による認識結果に基づき、道路形状を認識するために有効な前記物体単位データを抽出する有効データ抽出手段45と、前記有効データ抽出手段45にて抽出された物体単位データに基づき、左角度方向から右角度方向及び右角度方向から左角度方向の両方向についてそれぞれ、少なくとも距離が単調増加であるという接続条件を満たすデータ同士をグルーピングし、路側物群のデータを形成する路側物群データ形成手段45と、前記路側物群データ形成手段45にて形成された前記両方向の路側物群のデータに基づき道路端を認識する道路端認識手段41、43、45と、を備え、前記レーダ手段5および前記認識手段41、43、54の各手段による一連の処理が所定の周期で繰り返し実行されるようになっており、さらに、前記認識手段41、43、45は、前記有効データ抽出手段45による処理が実行された後に、前回周期で前記有効データ抽出手段45によって抽出された物体単位データを今回周期で前記有効データ抽出手段45によって抽出された物体単位データに追加するデータ追加手段45を備えており、前記道路端認識手段41、43、45は、前記データ追加手段45で得られた物体単位データに基づき前記道路端を認識することを特徴とする車両用道路形状認識装置。請求項2に記載の車両用道路形状認識装置の認識手段としてコンピュータシステムを機能させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。しかしながら、上記従来の技術では、先行車が存在していることにより路側物を検出することができない場合や、道路の路側物の絶対数が足りない場合がある。このため、道路端をより正確に頻度良く算出できず、ひいてはより正確な道路形状を認識できない可能性がある。本発明は上記点に鑑み、より正確な道路形状を頻度良く算出することができる車両用道路形状認識方法及び装置、記録媒体を提供することを目的とする。上記目的を達成するため、請求項1に記載の発明では、車幅方向の所定角度範囲内に渡り送信波を照射し、その反射波に基づいて車両周囲の道路形状を認識するにあたり、次のように認識を行う。つまり、反射波に基づいて、少なくとも物体までの距離を含む物体単位データを車幅方向角度に対応して取得すると共に、反射波に基づいて得た物体の相対速度及び自車速に基づいて移動物体か停止物体という認識種別を判定する。そして、この認識種別の判定結果に基づいて、道路形状を認識するために有効な物体単位データを抽出する。この後、この物体単位データに基づき、左角度方向から右角度方向及び右角度方向から左角度方向の両方向についてそれぞれ、接続条件として距離が単調増加であるデータ同士をグルーピングして路側物群のデータを形成し、その形成された路側物群のデータに基づき道路端を認識する。このような一連の処理を所定の周期で繰り返し実行するようになっており、道路形状を認識するために有効な物体単位データを抽出した後、前回周期で抽出した物体単位データを今回周期で抽出した物体単位データに追加するデータ追加処理を行う。そして、道路端の認識の際には、データ追加処理で得た物体単位データに基づき道路端を認識する。このように、今回周期の物体単位データに前回周期の物体単位データを追加しているので、道路端認識のために用いることができるデータ数を増やすことができる。このため、先行車が存在していることにより路側物を検出できない場合や、道路の路側物の絶対数が足りない場合等、道路形状認識に使用できる路側物の絶対数が足りないとしても、道路端の認識の精度を向上させることができ、ひいてはより正確な道路形状を頻度良く算出することができる。請求項2に記載の発明では、請求項1に示した車両用道路形状認識方法を実現するための装置としての一例であり、この車両用道路形状認識装置においても、有効データ抽出手段45による処理が実行された後に、前回周期で有効データ抽出手段45によって抽出された物体単位データを今回周期で有効データ抽出手段45によって抽出された物体単位データに追加するデータ追加手段45を備え、道路端認識手段41、43、45はデータ追加手段45で得られた物体単位データに基づき道路端を認識することが特徴となっている。これにより、請求項1と同様に、より正確な道路形状を頻度良く算出することができる。そして、請求項3に記載の発明のように、車両用道路形状認識装置の認識手段をコンピュータシステムにて実現する機能は、例えば、コンピュータシステム側で起動するプログラムとして備えることができる。このようなプログラムの場合、例えば、光磁気ディスク、CD-ROM、ハードディスク、フラッシュメモリ等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録し、必要に応じてコンピュータシステムにロードして起動することにより用いることができる。この他、ROMやバックアップRAMをコンピュータ読み取り可能な記録媒体として前記プログラムを記録しておき、このROMあるいはバックアップRAMをコンピュータシステムに組み込んで用いても良い。なお、この欄および特許請求の範囲で記載した各手段の括弧内の符号は、後述する実施形態に記載の具体的手段との対応関係を示すものである。次に、本発明が適用された車両制御装置1について、図面と共に説明する。この車両制御装置1は、自動車に搭載され、警報すべき領域に障害物が所定の状況で存在する場合に警報を出力したり、前車先行車両に合わせて車速を制御したりする装置である。図1は、そのシステムブロック図である。車両制御装置1はコンピュータ3を中心に構成されている。コンピュータ3はマイクロコンピュータを主な構成として入出力インターフェースI/Oおよび各種の駆動回路や検出回路を備えている。これらのハード構成は一般的なものであるので詳細な説明は省略する。コンピュータ3は、車両用障害物検出装置としての距離角度測定器5、車速センサ7、ブレーキスイッチ9、スロットル開度センサ11から各々所定の検出データを入力している。またコンピュータ3は、警報音発生器13、距離表示器15、センサ異常表示器17、ブレーキ駆動器19、スロットル駆動器21および自動変速機制御器23に所定の駆動信号を出力している。更にコンピュータ3は、警報音量を設定する警報音量設定器24、後述の警報判定処理における感度を設定する警報感度設定器25、クルーズコントロールスイッチ26、図示しないステアリングホイールの操作量を検出するステアリングセンサ27及びヨーレートセンサ28を備えている。またコンピュータ3は、電源スイッチ29を備え、そのオンにより、所定の処理を開始する。ここで、距離角度測定器5は、送受信部5aおよび距離角度演算部5bを備え、送受信部5aからは所定の光軸中心軸を中心にして車両前方へレーザ光を車幅方向の所定角度の範囲で不連続に掃引照射スキャンして出力し、かつ反射光を検出すると共に、距離角度演算部5bにて反射光を捉えるまでの時間に基づき、前方の物体までの距離rを検出する装置である。なお、レーザ光を用いるものの他に、ミリ波等の電波や超音波等を用いるものであってもよいし、走査方法についても、送信部をスキャンさせるものに限られるものではなく、例えば受信部をスキャンするものであってもよい。コンピュータ3は、このように構成されていることにより、障害物が所定の警報領域に所定時間存在した場合等に警報する警報判定処理を実施している。障害物としては、自車の前方を走行する前車やまたは停止している前車あるいは路側にある物体ガードレールや支柱物体等等が該当する。また、コンピュータ3は、ブレーキ駆動器19、スロットル駆動器21および自動変速機制御器23に駆動信号を出力することにより、前車の状況に合わせて車速を制御する、いわゆる車間制御も同時に実施している。続いてコンピュータ3の内部構成について制御ブロックとして説明する。距離角度測定器5の距離角度演算部5bから出力された距離rとスキャン角度θとのデータは、データのグルーピングブロック41に送られ、レーザレーダ中心を原点0,0とし、車幅方向をX軸、車両前方方向をZ軸とするXZ直交座標に変換された後、その変換後のデータをグルーピングしてセグメントを形成する。このセグメント化の様子は後述する。なお、データのグルーピングブロック41にてセグメント化された物体単位のデータは、物体認識ブロック43及び道路形状認識ブロック45へ出力される。物体認識ブロック43では、上記データのグルーピングブロック41から出力された上記物体の中心位置の時間的変化に基づいて、自車位置を基準とする前車等の障害物の相対速度Vx,Vzが求められる。さらに物体認識ブロック43では、車速センサ7の検出値に基づいて車速演算ブロック47から出力される車速自車速Vと上記求められた相対速度Vx,Vzとから物体が停止物体であるか移動物体であるかの認識種別が求められ、この認識種別と物体の中心位置とに基づいて自車両の走行に影響する物体が選択され、その距離が距離表示器15により表示される。なお、物体の大きさを示すW,Dは、それぞれ横幅,奥行きである。この物体認識ブロック43にて求めたデータが異常な範囲の値かどうかがセンサ異常検出ブロック44にて検出され、異常な範囲の値である場合には、センサ異常表示器17にその旨の表示がなされる。一方、道路形状認識ブロック45では、グルーピングブロック41から出力された上記物体の中心位置のデータと、物体認識ブロック43にて求めたデータとに基づいて道路形状の認識を行う。この道路形状の認識処理の詳細は後述する。なお、道路形状認識ブロック45にて得られたデータは先行車判定ブロック53へ出力される。また、ステアリングセンサ27からの信号に基づいて操舵角演算ブロック49にて操舵角が求められ、ヨーレートセンサ28からの信号に基づいてヨーレート演算ブロック51にてヨーレートが演算される。カーブ半径曲率半径算出ブロック63では、車速演算ブロック47からの車速と操舵角演算ブロック49からの操舵角とヨーレート演算ブロック51からのヨーレートとに基づいて、カーブ半径曲率半径Rを算出する。先行車判定ブロック53では、このカーブ半径Rおよび物体認識ブロック43にて求められた認識種別、中心位置座標X,Z、物体の大きさW,D、相対速度Vx,Vz及び道路形状認識ブロック45にて得られた道路形状データに基づいて先行車を選択し、その先行車に対する距離Zおよび相対速度Vzを求める。そして、車間制御部及び警報判定部ブロック55が、この先行車との距離Z、相対速度Vz、自車速Vn、先行車加速度、物体中心位置、物体幅、認識種別、クルーズコントロールスイッチ26の設定状態およびブレーキスイッチ9の踏み込み状態、スロットル開度センサ11からの開度および警報感度設定器25による感度設定値に基づいて、警報判定ならば警報するか否かを判定し、クルーズ判定ならば車速制御の内容を決定する。その結果、警報が必要ならば、警報発生信号を警報音発生器13に出力する。また、クルーズ判定ならば、自動変速機制御器23、ブレーキ駆動器19およびスロットル駆動器21に制御信号を出力して、必要な制御を実施する。そして、これらの制御実行時には、距離表示器15に対して必要な表示信号を出力して、状況をドライバーに告知している。次に、以上のように構成される車両制御装置1において実行される道路形状の認識にかかる動作について、図2のフローチャートに従って説明する。図2の最初のステップであるS1000では、距離角度計測データの読み込みを行う。この処理は距離角度測定器5にて実行されるのであるが、1スキャン分の距離角度計測データを取り込む。このスキャン周期は100msecとし、100msec毎にデータを取り込むこととする。続くS2000では、データ物体単位データのセグメント化を行う。このセグメント化はデータのグルーピングブロック41にて実行されるのであるが、上述したように、距離角度計測データを極座標系からXZ直交座標系に変換し、その変換後のデータをグルーピングしてセグメントを形成する。この様子を図3aに示す。本実施形態では、点認識されたデータ同士のX軸方向の距離△Xが0.2m以下、Z軸方向の距離△Zが2m以下という2条件を共に満たす場合に、その点集合を一体化してセグメントデータを求める。このセグメントデータは、一体化された点集合を含むような大きさに設定された、X軸及びZ軸に平行な2辺を持つ長方形の領域であり、中心座標X,Zと大きさを示すための2辺のデータW,Dをデータ内容とする。なお、この領域の左右両端の座標もデータとして持っておく。続くS3000では物体認識を行う。この物体認識は物体認識ブロック43で実行され、その内容は上述した通りである。続くS3100では、前回周期のS3000で得た停止物体のデータセグメントデータを読み出し、今回周期のデータに追加するデータ追加処理を行う。ここで、前回周期とは、所定の周期で繰り返し実行されている図2に示すフローチャートにおける今回の周期に対して一周期前の周期を指す。例えば、今回周期で得た停止物体が38個であり、一周期前の前回周期で得た停止物体が42個であるとすると、本ステップで得られる停止物体は両者を足した80個となる。このように、本ステップでは過去値に現在値を追加する。したがって、S4000以降では、前回周期で得たデータと、今回周期で得たデータと、の両方のデータを取り扱うこととなる。これにより、S4000以降の処理では、2スキャン分の停止物体のデータセグメントデータが取り扱われ、使用されるデータの数が増える。このため、停止物体の出現頻度を増やすことができる。なお、図2に示すフローチャートがスタートした最初の周期では、前回周期は存在しない。したがって、この場合はデータの読み出し処理を行ったとしても前回周期のデータが無いので、今回周期で得たデータに0を足すこととなる。1回目の周期においてS3000で得られたデータは次の周期で前回周期のデータとして用いられる。続くS4000以降の処理は、道路形状認識ブロック45にて実行される処理であり、S4000では、S2000で得られたセグメントの中心位置を極座標に変換して角度順にソートする。続くS5000では、S4000で得た角度に基づいて、左角度方向から右角度方向へと、条件に合うセグメントをグルーピングし、路側物群左を形成する。この様子を図3bも参照しながら説明する。本実施形態では、道路形状の認識を路側に設置されたデリニエータに基づいて行うため、まず、例えば余計な看板や車両などのデリニエータ以外のセグメントデータを排除するために、次の、いずれか一方の排除条件でも満たすセグメントを看板や車両などと判断して排除する。横幅Wが大のセグメント排除条件:横幅W≧1.2m且つ縦横比D/W<5認識種別が移動物体の近傍のセグメント排除条件:中心間距離がΔX≦2m,ΔZ≦2m次に、この排除条件を用いて排除した後に残ったセグメントに対して、左角度方向から右角度方向へと、距離Zが単調増加で且つ次の接続条件を満たすものを、満たすセグメントが存在する間、順に接続してグルーピングし、路側物群左を形成する。接続条件:中心間距離がΔX≦3.5m,ΔZ≦55mそして、距離が減少した場合、あるいは距離は単調増加であっても上記接続条件を満たさない場合には、別の新たな路側物群左を形成していく。なお、ここでは、構成セグメントが1つの場合であっても路側物群左とするが、道路端の認識に際しては、構成セグメントが3つ以上の路側物群左のみを使用する。したがって、図3bに示す状況であれば、上記,の排除条件にて排除した後に残ったデータをグルーピングした結果、No1~No4の路側物群左が得られたが、構成セグメントが3つ以上の路側物群左はNo1の場合だけであるので、この路側物群左No1を道路端認識に用いる。このように選択した路側物群左No1には、上述のS3100のデータ追加処理によって追加された前回周期のデータも含まれている。すなわち、増やしたデータに基づいて路側物群左No1を導いている。このため、路側物群左No1の精度は向上している。続くS5100では、路側物群左この場合は当然であるが路側物群左No1を意味するを構成するセグメントの中で、距離Zが最も大きい、つまり最遠セグメントについては、それが道路の左側のものか右側のものかを判断する。この判断の詳細は後述するが、道路右側のものであると判断した場合には、路側物群左から除外する。構成セグメント数が3つ以上の路側物群左で、道路右側のセグメントが混じっている例を図4aに示す。この図からも判るように、左角度方向から右角度方向へと距離が単調増加の間グルーピングしていくときには、最遠セグメントだけ本当に道路の左側か否かを判断すれば、ほとんどの場合は問題ない。最遠セグメントの一つ手前のセグメント以下第2最遠セグメントと称す。も右側である状況がほとんど想定できないからである。そこで、この最遠セグメントについて、次のような判断を行う。図4bに示すように、まず、最遠セグメントを除いた残りの構成セグメントを滑らかな曲線で結び、この曲線近傍に最遠セグメントが存在するか否かで判断する。曲線は、ここでは距離Zが最も小さい最近セグメントと第2最遠セグメントの2点を通り、X軸に直交する円を求める。X軸に直交するための中心がX軸上に存在し、円周上の2点が判っているので、円の方程式を導くことができる。そして、その円と最遠セグメントのX軸方向への距離ΔXが1.5m未満であれば道路左側のセグメントであると判断して路側物群左に含めたままにし、逆に距離ΔXが1.5以上の場合には、道路右側のセグメントであると判断して路側物群左から除外する。なお、最遠セグメントと円との最も近い距離、すなわち、最遠セグメントから円に下した垂線の長さで判断してもよいが、現実的には、上述したようにX軸方向への距離ΔXのみ考えれば特段問題はない。続くS6000,S6100では、S5000,S5100にて実行した内容を、左右逆にして実行する。つまり、S6000では、S4000で得た角度に基づいて、右角度方向から左角度方向へと条件に合うセグメントをグルーピングして路側物群右を形成する。余計な看板などを排除する条件は左の場合と同じである。そして、排除した後に残ったセグメントに対して、右角度方向から左角度方向へと、距離Zが単調増加で且つ接続条件を満たすものを順に接続してグルーピングし、路側物群右を形成する。接続条件も左の場合と同じであり、また構成セグメントが3つ以上の路側物群右のものだけを道路端認識に用いる点も同じである。また、S6100では、路側物群右中の最遠セグメントについては、左の場合と同様の手法で、道路の左側のものか右側のものかを判断し、左側のセグメントであれば路側物群右から除外する。このようにして、路側物群左と路側物群右とが得られたら、続くS7000では、路側物群左における最遠セグメントと路側物群右における最遠セグメントが同じ場合、つまり、図5aに示すように、1つの最遠セグメントが路側物群左にも属し、路側物群右にも属するという競合状態にある場合には、図5bに示すように、その最遠セグメントは排除する。もちろん、重複していない場合にはこのような処理は行わない。そして、S8000では、構成セグメントが3つ以上の路側物群左と路側物群右とに基づいて、道路の左右端をそれぞれ認識する。なお、本実施形態においては、図6に示すように、各路側物群の構成セグメント間を補間することで道路左右端を線分の集合として認識する。さらに、路側物群データ間の補間結果を利用し、X軸との交点を算出し、この交点までの間も補間することによって、自車位置近傍からの道路形状を線分の集合として認識するようにしている。以上説明したように、本実施形態の車両制御装置1では、その道路形状認識処理において、前回の周期で得た停止物体のデータセグメントデータを今回の周期で得た停止物体のデータセグメントデータに追加し、使用できるデータを増やした状態で路側物群を形成することが特徴となっている。これにより、自車の前に先行車が存在していることにより停止物体等の路側物の検出が困難な場合や、自車が走行している道路の路側物がもともと少ない場合等、道路形状認識に使用できる路側物が絶対的に少ないとしても、多くの路側物が存在するような状況を作り出すことができる。すなわち、路側物群の形成に使用できるデータを増やすことができる。このため、道路端の認識の精度が向上し、ひいてはより正確な道路形状を頻度良く算出することができる。そして、このように良好に認識された道路形状を用いて先行車を判定し、車間制御や車間警報を行うので、これらの制御が良好に実施されることとなる。なお、本実施形態においては、距離角度測定器5がレーダ手段に相当し、コンピュータ3のデータのグルーピングブロック41、物体認識ブロック43及び道路形状認識ブロック45が認識手段に相当する。但し、その内のデータのグルーピングブロック41及び物体認識ブロック43が物体認識手段に相当し、道路形状認識ブロック45が有効データ抽出手段、データ追加手段、路側物群データ形成手段、道路端認識手段に相当する。また、グルーピングブロック41、物体認識ブロック43、および道路形状認識ブロック45による処理が認識処理に対応する。さらに、グルーピングブロック41および物体認識ブロック43による処理が取得処理に対応し、道路形状認識ブロック45による処理が抽出処理およびデータ追加処理に対応する。他の実施形態本発明は上記の実施形態に何等限定されるものではなく、本発明の主旨を逸脱しない範囲において種々なる形態で実施し得る。例えば、下記の1~4のように変更可能である。1例えば、上記実施形態では、S7000にて両路側物群に属する最遠セグメントについては除外したが、その重複した最遠セグメントについて、左右両方向の路側物群データのいずれにより属する可能性が高いかを判定し属する可能性が高い側の路側物群データに含めてもよい。このようにすれば、重複した最遠データもできるだけ生かすことができる。なお、判定に際しては、例えばS5100,S6100での手法を援用してもよい。すなわち、最遠セグメントの位置と、両路側物群に対応する各円とのX軸方向への距離ΔXの大小を判定し、距離ΔXが小さい方に含めるといったことである。なお、例えば両方の円の間には不感帯を設け、その不感帯を超えて近い方の路側物群に含めるようにしてもよい。2上記実施形態あるいは上記1の内容は、最遠データをなるべく生かそうという観点からの対処であったが、誤判定をなるべく回避するという観点であれば、S5100,S6100において最遠セグメントを無条件に除外することも考えられる。このようにすれば、その最遠データを用いることによる誤判定は確実に回避できる。3上記実施形態では、路側物群を構成するセグメント間を補間することで道路端を線分の集合として認識しているが、補間の方法としてはこれに限られることはなく、例えばセグメント間を曲線によって補間し、道路端を滑らかな曲線として認識してもよい。4上記実施例形態ではレーダ手段としてレーザ光を用いた距離角度測定器5を採用したが、ミリ波等を用いてもよいことは既に述べた。そして、例えばミリ波のFMCWレーダやドップラーレーダを用いた場合には、反射波受信波から先行車までの距離情報と先行車の相対速度情報が一度に得られるため、レーザ光を用いた場合のように、距離情報に基づいて相対速度を算出するという過程は不要となる。"