移動物の将来位置を予測する移動物予測装置において、前記移動物を含む交通環境を認識する交通環境認識手段と、前記交通環境認識手段により認識された前記交通環境に基づいて、前記移動物の存在しやすさを表現する存在可能度マップを設定する存在可能度マップ設定手段と、前記移動物を表わす複数のパーティクルの移動予測を第1の時間ステップで行う移動予測手段と、前記存在可能度マップ設定手段により設定された前記存在可能度マップに基づいて、前記複数のパーティクルの中に削除されるパーティクルがあるかどうかを判定するパーティクル削除判定手段と、前記パーティクル削除判定手段により前記削除されるパーティクルがあると判定されたときに、前記削除されるパーティクルの方向に対して前記第1の時間ステップよりも短い第2の時間ステップで移動予測を再度行い、前記第1の時間ステップ経過時の予測位置を決定する再移動予測手段とを備えることを特徴とする移動物予測装置。前記再移動予測手段は、前記削除されるパーティクルに最も近いパーティクルを前記第1の時間ステップ経過時の予測位置に決定することを特徴とする請求項1記載の移動物予測装置。移動物の将来位置を予測する移動物予測方法において、前記移動物を含む交通環境を認識する交通環境認識ステップと、前記交通環境認識ステップにより認識された前記交通環境に基づいて、前記移動物の存在しやすさを表現する存在可能度マップを設定する存在可能度マップ設定ステップと、前記移動物を表わす複数のパーティクルの移動予測を第1の時間ステップで行う移動予測ステップと、前記存在可能度マップ設定ステップにより設定された前記存在可能度マップに基づいて、前記複数のパーティクルの中に削除されるパーティクルがあるかどうかを判定するパーティクル削除判定ステップと、前記パーティクル削除判定ステップにより前記削除されるパーティクルがあると判定されたときに、前記削除されるパーティクルの方向に対して前記第1の時間ステップよりも短い第2の時間ステップで移動予測を再度行い、前記第1の時間ステップ経過時の予測位置を決定する再移動予測ステップとを含むことを特徴とする移動物予測方法。移動物の将来位置を予測する際に、予測ステップを細かくすると、予測精度は高くなるが、演算時間が長くならざるを得ない。逆に予測ステップを粗くすると、演算時間は短くなるが、予測精度の低下につながる。本発明の目的は、移動物の予測精度の確保と演算時間の増大抑制との両立を図ることができる移動物予測装置及び方法を提供することである。本発明は、移動物の将来位置を予測する移動物予測装置において、移動物を含む交通環境を認識する交通環境認識手段と、交通環境認識手段により認識された交通環境に基づいて、移動物の存在しやすさを表現する存在可能度マップを設定する存在可能度マップ設定手段と、移動物を表わす複数のパーティクルの移動予測を第1の時間ステップで行う移動予測手段と、存在可能度マップ設定手段により設定された存在可能度マップに基づいて、複数のパーティクルの中に削除されるパーティクルがあるかどうかを判定するパーティクル削除判定手段と、パーティクル削除判定手段により削除されるパーティクルがあると判定されたときに、削除されるパーティクルの方向に対して第1の時間ステップよりも短い第2の時間ステップで移動予測を再度行い、第1の時間ステップ経過時の予測位置を決定する再移動予測手段とを備えることを特徴とするものである。このように本発明の移動物予測装置においては、まず移動物を表わす複数のパーティクルの移動予測を第1の時間ステップ粗い時間ステップで行うことにより、移動物の移動予測に関する演算時間が長くなることが抑えられる。そして、移動物の存在可能度マップに基づいて、複数のパーティクルの中に削除されるパーティクルがあると判定されたときは、削除されるパーティクルの方向に対して第1の時間ステップよりも短い第2の時間ステップ細かい時間ステップで移動予測を再度行うことにより、移動物の将来位置の予測精度が向上する。これにより、移動物の予測精度の確保と演算時間の増大抑制との両立を図ることができる。好ましくは、再移動予測手段は、削除されるパーティクルに最も近いパーティクルを第1の時間ステップ経過時の予測位置に決定する。この場合には、パーティクルの経路数が最小限に抑えられるため、移動物の将来位置の予測を簡単化することができる。また、本発明は、移動物の将来位置を予測する移動物予測方法において、移動物を含む交通環境を認識する交通環境認識ステップと、交通環境認識ステップにより認識された交通環境に基づいて、移動物の存在しやすさを表現する存在可能度マップを設定する存在可能度マップ設定ステップと、移動物を表わす複数のパーティクルの移動予測を第1の時間ステップで行う移動予測ステップと、存在可能度マップ設定ステップにより設定された存在可能度マップに基づいて、複数のパーティクルの中に削除されるパーティクルがあるかどうかを判定するパーティクル削除判定ステップと、パーティクル削除判定ステップにより削除されるパーティクルがあると判定されたときに、削除されるパーティクルの方向に対して第1の時間ステップよりも短い第2の時間ステップで移動予測を再度行い、第1の時間ステップ経過時の予測位置に決定する再移動予測ステップとを含むことを特徴とするものである。このように本発明の移動物予測方法においては、まず移動物を表わす複数のパーティクルの移動予測を第1の時間ステップ粗い時間ステップで行うことにより、移動物の移動予測に関する演算時間が長くなることが抑えられる。そして、移動物の存在可能度マップに基づいて、複数のパーティクルの中に削除されるパーティクルがあると判定されたときは、削除されるパーティクルの方向に対して第1の時間ステップよりも短い第2の時間ステップ細かい時間ステップで移動予測を再度行うことにより、移動物の将来位置の予測精度が向上する。これにより、移動物の予測精度の確保と演算時間の増大抑制との両立を図ることができる。本発明によれば、移動物の予測精度の確保と演算時間の増大抑制との両立を図ることができる。これにより、例えば自車両と移動物との衝突危険度の推定を適切に行うことが可能となる。以下、本発明に係わる移動物予測装置及び方法の好適な実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。図1は、本発明に係わる移動物予測装置の一実施形態を備えた危険度判定装置を示す概略構成図である。同図において、危険度判定装置1は、歩行者や自転車、他車両等の移動物の将来位置を予測し、自車両と移動物との衝突危険度を判定する装置であり、例えばリスク回避支援を行うシステムに搭載されている。危険度判定装置1は、認識センサ2と、コントローラ3とを備えている。認識センサ2は、自車両の周辺に存在する移動物及び自車両が走行する道路等を含む交通環境走行環境を検出するセンサであり、カメラやレーダ等が使用される。コントローラ3は、特に図示はしないが、CPU、プログラムを記憶したROM、データ等を記憶するRAM、入出力回路等を有するコンピュータにより構成されている。コントローラ3は、走行環境認識部4と、移動物分布設定部5と、存在可能度マップ生成部6と、移動物移動予測部7と、衝突確率算出部8とを有している。走行環境認識部4は、認識センサ2の検出データに基づいて走行環境を認識する。移動物分布設定部5は、走行環境認識部4により認識された走行環境に基づいて、移動物を表す複数ここでは3つのパーティクル図3参照の位置及び運動分布の初期化を行う。存在可能度マップ生成部6は、走行環境認識部4により認識された走行環境に基づいて、移動物の存在可能度マップを生成する。存在可能度マップは、移動物の存在しやすさを表現する存在可能度を与えたマップである。存在可能度マップは、複数の格子状のブロックに分割されている図4参照。そして、各ブロックには、移動物の存在可能度が記録されている。このとき、例えば移動物が存在しやすいほど、存在可能度として小さい値が設定されている。具体的には、移動物が歩行者である場合、歩道に対する歩行者の存在可能度は、車道に対する歩行者の存在可能度よりも小さくなっている。移動物移動予測部7は、移動物分布設定部5により初期設定された移動物の位置及び運動分布と存在可能度マップ生成部6により生成された移動物の存在可能度マップとに基づいて、移動物の移動予測を行う。衝突確率算出部8は、移動物移動予測部7による移動物の移動予測結果に基づいて、自車両と移動物との衝突確率を算出する。なお、衝突確率の算出は、公知の計算式を用いて行う。図2は、移動物移動予測部7により実行される移動物移動予測処理手順の詳細を示すフローチャートである。図2において、まず変数nを1に初期設定する手順S101。続いて、ΔT×n秒後の各パーティクルの移動予測を行う手順S102。具体的には、例えば図3に示すように、速度及びヨーレート等により与えられる運動モデルを用いて、ΔT×n秒後の各パーティクルPの位置を予測する。続いて、移動物の存在可能度に基づいてパーティクルの削除判定を行う手順S103。具体的には、例えば図4に示すように、存在可能度マップにおいて、手順S102により得られたパーティクルPの経路K上の存在可能度を足し合わせた移動コストを求める。そして、パーティクルPの移動コストが所定値よりも低いときは、当該パーティクルPをそのまま残し、パーティクルPの移動コストが所定値以上であるときは、当該パーティクルPを削除する図5の×印参照。続いて、削除されるパーティクル削除パーティクルPが無いかどうかを判断する手順S104。削除パーティクルがあると判断されたときは、図6に示すように、当該削除パーティクルPの方向に対して、ΔT秒よりも細かい時間ステップΔsubT秒で再び移動予測を行う手順S105。続いて、上記の手順S103と同様にして、移動物の存在可能度に基づいてパーティクルの削除判定を行う手順S106。そして、時間がΔT秒に達したかどうかを判断し手順S107、時間がΔT秒に達していないと判断されたときは、手順S105に戻る。時間がΔT秒に達したと判断されたときは、削除されずに残っているパーティクルがあるかどうかを判断する手順S108。図7に示すように、ΔT秒到達時に残っているパーティクルPがあると判断されたときは、ΔT秒到達時のパーティクルを選択する手順S109。このとき、図8に示すように、上記の手順S103で判定された削除パーティクルPに最も近いパーティクルPを、削除パーティクルPに代わるΔT秒後のパーティクルPとして選択する。手順S109が実行された後、または手順S108でΔT秒到達時に残っているパーティクルが無いと判断されたときは、規定時間に達したかどうかを判断する手順S110。規定時間に達していないと判断されたときは、変数nを1カウントし手順S111、手順S102に戻る。これにより、手順S102~S109が繰り返し実行されることとなる。一方、規定時間に達したと判断されたときは、移動物の移動予測処理を終了する。以上において、認識センサ2とコントローラ3の走行環境認識部4とは、移動物を含む交通環境を認識する交通環境認識手段を構成する。コントローラ3の存在可能度マップ生成部6は、交通環境認識手段により認識された交通環境に基づいて、移動物の存在しやすさを表現する存在可能度マップを設定する存在可能度マップ設定手段を構成する。コントローラ3の移動物分布設定部5及び移動物移動予測部7の手順S102は、移動物を表わす複数のパーティクルの移動予測を第1の時間ステップΔTで行う移動予測手段を構成する。移動物移動予測部7の手順S103は、存在可能度マップ設定手段により設定された存在可能度マップに基づいて、複数のパーティクルの中に削除されるパーティクルがあるかどうかを判定するパーティクル削除判定手段を構成する。移動物移動予測部7の手順S104~S109は、パーティクル削除判定手段により削除されるパーティクルがあると判定されたときに、削除されるパーティクルの方向に対して第1の時間ステップよりも短い第2の時間ステップΔsubTで移動予測を再度行い、第1の時間ステップ経過時の予測位置を決定する再移動予測手段を構成する。以上のように本実施形態にあっては、通常は粗い時間ステップΔTで各パーティクルの移動予測を行うので、移動物の移動予測に関する演算時間の短縮化に寄与することができる。そして、移動物の存在可能度マップに基づいてパーティクルの削除判定を行い、削除パーティクルがあるときは、その削除パーティクルの方向に対してΔT秒よりも細かい時間ステップΔsubT秒で再度移動予測を行うので、移動物の移動予測を高精度に行うことができる。このように演算時間の増大抑制と予測精度の向上との両立を図ることが可能となる。なお、本発明は、上記実施形態に限定されるものではない。例えば上記実施形態では、削除パーティクルがあるために細かい時間ステップΔsubT秒で再移動予測を行う場合に、削除パーティクルに最も近いパーティクルのみを選択するようにしたが、特にその手法には限られず、再移動予測により得られた全てのパーティクルを選択しても良い。