"特定された支援エリアにおいてドライバに対して支援を行うための車両用情報処理システムであって、前記支援エリア進入時のドライバの運転操作情報に基づいて該支援エリアにおける操作パターンを設定する操作パターン設定手段と、前記操作パターン設定手段で設定した支援エリアにおける操作パターンに応じて該支援エリアにおいてドライバに対して支援を行うための支援情報を決定する支援情報決定手段と、を備えることを特徴とする車両用情報処理システム。前記支援エリアにおける操作パターンは、操作要因に応じて設けられ、前記操作パターン設定手段は、支援エリア進入時から停止前行動開始位置までのドライバの運転操作情報に基づいて該支援エリアにおける操作パターンを設定することを特徴とする請求項1に記載の車両用情報処理システム。前記支援情報決定手段は、前記操作パターン設定手段で設定した支援エリアにおける操作パターンに変更がある場合には該変更された操作パターンに応じて支援情報を変更することを特徴とする請求項1又は請求項2に記載の車両用情報処理システム。前記支援エリア進入位置からの停止前行動開始位置に応じて操作パターン毎に信頼度が設定され、前記支援情報決定手段は、操作パターン毎の信頼度に基づいて支援情報を決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項に記載の車両用情報処理システム。前記信頼度は、前記支援エリアにおける前記停止前行動開始位置が前記支援エリア進入位置に近い操作パターンほど高い信頼度が設定されることを特徴とする請求項4に記載の車両用情報処理システム。前記信頼度は、前記支援エリアにおいて同じ操作パターンをドライバが実施した頻度に基づいて設定されることを特徴とする請求項4又は請求項5に記載の車両用情報処理システム。前記信頼度は、実施頻度が低い操作パターンよりも実施頻度が高い操作パターンに高い信頼度が設定されることを特徴とする請求項6に記載の車両用情報処理システム。特定された支援エリアにおいてドライバに対して支援を行うための車両用情報処理システムであって、前記支援エリア毎に操作パターンと該操作パターンに応じたドライバに対して支援を行うための支援情報とを紐付けて記憶するデータースを備えることを特徴とする車両用情報処理システム。前記データベースに記憶される操作パターン毎に信頼度が設定されることを特徴とする請求項8に記載の車両用情報処理システム。ドライバによる運転操作情報と車両の位置情報とを紐付けて記憶されており、該記憶されている情報に基づいて車両の停止が判断され、同じエリアでの停止頻度に基づいて支援エリアが特定されることを特徴とする請求項1~請求項9のいずれか1項に記載の車両用情報処理システム。特許文献1に記載の運転支援装置の場合、地図情報や交通情報から一律に停止位置を特定し、その一律の停止位置を基準にして一律の支援を行っている。しかし、停止位置については車両毎ひいては、その車両のドライバ毎に異なり、減速停止時の操作についてもドライバ毎にアクセルをOFFしてブレーキをONするタイミングが異なる。したがって、車両ドライバに関係なく、一律に支援が行われると、その支援に対してドライバが煩わしさを感じる。そこで、本発明は、ドライバに適した高精度な支援を行うことができる車両用情報処理システムを提供することを課題とする。本発明に係る車両用情報処理システムは、特定された支援エリアにおいてドライバに対して支援を行うための車両用情報処理システムであって、支援エリア進入時のドライバの運転操作情報に基づいて該支援エリアにおける操作パターンを設定する操作パターン設定手段と、操作パターン設定手段で設定した支援エリアにおける操作パターンに応じて該支援エリアにおいてドライバに対して支援を行うための支援情報を決定する支援情報決定手段とを備えることを特徴とする。支援エリア毎に、道路形状等が変わるので、ドライバの操作パターンも変わる。また、同じ支援エリアでも、ドライバ毎に、運転操作に癖があるので、操作パターンが変わる。また、同じ支援エリアでも、周辺状況が変わると外乱、その周辺状況に応じてドライバの操作パターンが変わる。このような支援エリアでのドライバの操作パターンを把握した上でその操作パターンに応じた支援を行うことにより、ドライバに適した精度の高い支援を行うことができる。そこで、車両用情報処理システムでは、操作パターン設定手段によって支援エリア進入時のドライバの運転操作情報例えば、アクセル操作情報、ブレーキ操作情報に基づいてその支援エリアにおけるドライバの操作パターンを設定する。そして、車両用情報処理システムでは、支援情報決定手段によってその操作パターンに応じてドライバに対して支援を行うための支援情報を決定し、その支援情報に基づいてドライバに対して支援を行う。このように、車両用情報処理システムでは、支援エリアに進入するとドライバの操作パターンを設定して、その操作パターンに応じて支援情報を決めることにより、操作パターンに応じた精度の高い支援情報を用いてドライバに対して支援を行うことができ、ドライバに適した支援を高精度に行うことができる。ドライバに適した支援を行うことにより、その支援に対してドライバが煩わしさや違和感を受けることなく、支援を受けることができる。本発明の上記車両用情報処理システムでは、支援エリアにおける操作パターンは、操作要因に応じて設けられ、操作パターン設定手段は、支援エリア進入時から停止前行動開始位置までのドライバの運転操作情報に基づいて該支援エリアにおける操作パターンを設定する。この車両用情報処理システムでは、支援エリア毎にドライバの操作要因例えば、ドライバの運転操作の癖、外乱停止車両回避、割り込み等に応じて操作パターンを用意しておく。そして、車両用情報処理システムでは、操作パターン設定手段によって、支援エリア進入時点から停止前行動開始位置例えば、アクセルOFF時の減速開始位置、ブレーキON時のブレーキ開始位置、ブレーキOFF時の停止位置までのドライバの運転操作情報に基づいて、その用意されている操作パターンの中から操作パターンを設定する。このように、車両用情報処理システムでは、操作要因に応じて操作パターンを用意しておくことにより、ドライバの運転操作情報に基づいて操作パターンを簡単かつ高精度に設定でき、この高精度に設定された操作パターンによって精度の高い支援情報を決定できる。本発明の上記車両用情報処理システムでは、支援情報決定手段は、操作パターン設定手段で設定した支援エリアにおける操作パターンに変更がある場合には該変更された操作パターンに応じて支援情報を変更する。支援エリアにおけるドライバの操作パターンが変わると、ドライバがブレーキ操作やアクセル操作を行うタイミングが変わるので、支援情報も変更する必要がある。そこで、車両用情報処理システムでは、操作パターン設定手段で支援エリアにおける操作パターンを変更した場合、支援情報決定手段によってその変更された操作パターンに応じて支援情報も変更する。このように、車両用情報処理システムでは、変更された操作パターンに応じて支援情報も変更することにより、より高精度な支援情報に変更でき、ドライバに対して高精度な支援を行うことができる。本発明の上記車両用情報処理システムでは、支援エリア進入位置からの停止前行動開始位置に応じて操作パターン毎に信頼度が設定され、支援情報決定手段は、操作パターン毎の信頼度に基づいて支援情報を決定する。この車両用情報処理システムでは、操作パターン毎に信頼度が設定される。信頼度は、支援情報を決定するための指標であり、支援エリア進入位置からの停止前行動開始位置つまり、支援エリア進入位置と各操作パターンの停止前行動開始位置との間の距離に応じて設定される。ちなみに、外乱の影響等がない減速停止の基本となる操作パターンは、停止前行動開始位置が支援エリアの進入位置に近く、最も早く減速停止行動を開始すると考えられている。そして、車両用情報処理システムでは、支援情報決定手段によってその操作パターンの信頼度に基づいて支援情報を決定する。このように、車両用情報処理システムでは、支援エリア進入位置からの停止前行動開始位置に応じて操作パターン毎の信頼度を設定することにより、信頼度に基づいて支援情報を簡単かつ高精度に決定できる。本発明の上記車両用情報処理システムでは、信頼度は、支援エリアにおける停止前行動開始位置が支援エリア進入位置に近い操作パターンほど高い信頼度が設定される。上記したように、外乱の影響がない操作パターンは、停止前行動開始位置が支援エリアの進入位置に近い。外乱の影響がない場合、ドライバは、通常、このような操作パターンで運転操作を行う。一方、外乱の影響等があると、停止前行動開始位置が支援エリアの進入地点から遠くなる。そこで、車両用情報処理システムでは、操作パターンの停止前行動開始位置が支援エリア進入位置に近いほど高い信頼度を設定している。このように、車両用情報処理システムでは、停止前行動開始位置が支援エリア進入位置に近い操作パターンほど高い信頼度を設定することにより、各走行パターンに対して信頼度を高精度に設定できる。本発明の上記車両用情報処理システムでは、信頼度は、支援エリアにおいて同じ操作パターンをドライバが実施した頻度に基づいて設定される。各支援エリアにおいてドライバが実施する頻度が高い操作パターンほど、ドライバがその支援エリアにおいて行う可能性が高い操作パターンである。そこで、車両用情報処理システムでは、支援エリアにおいて各操作パターンをドライバが実施した頻度に基づいて信頼度を設定している。このように、車両用情報処理システムでは、ドライバの実施頻度に基づいて操作パターン毎の信頼度を設定することにより、各走行パターンに対して信頼度を高精度に設定できる。本発明の上記車両用情報処理システムでは、信頼度は、実施頻度が低い操作パターンよりも実施頻度が高い操作パターンに高い信頼度が設定される。上記したように、ドライバが実施する頻度が高い操作パターンほど、ドライバが支援エリアにおいて行う可能性が高い操作パターンである。そこで、車両用情報処理システムでは、実施頻度が低い操作パターンよりも実施頻度が高い操作パターンに高い信頼度を設定している。このように、車両用情報処理システムでは、実施頻度が低い操作パターンよりも実施頻度が高い操作パターンに高い信頼度を設定することにより、各走行パターンに対して信頼度を高精度に設定できる。本発明に係る車両用情報処理システムは、特定された支援エリアにおいてドライバに対して支援を行うための車両用情報処理システムであって、支援エリア毎操作パターンと該操作パターンに応じたドライバに対して支援を行うための支援情報とを紐付けて記憶するデータースを備えることを特徴とする。この車両用情報処理システムでは、支援エリア毎に操作パターンとその操作パターンに応じた支援情報を紐付けて記憶するデータースを備えることにより、そのデータベースを用いて、支援エリア毎にその支援エリア進入時のドライバの運転操作情報に基づいてその支援エリアにおいてドライバの操作パターンを設定でき、その設定した操作パターンに紐付いた支援情報に決定できる。したがって、この車両用情報処理システムは、上記の本発明に係る車両用情報処理システムと同様の効果を奏する。本発明の上記車両用情報処理システムでは、データベースに記憶される操作パターン毎に信頼度が設定される。このように、この車両用情報処理システムは、データベースに記憶される操作パターン毎に信頼度が設定されることにより、操作パターン毎に設定される信頼度を用いた上記の本発明に係る車両用情報処理システムと同様の効果を奏する。本発明の上記車両用情報処理システムでは、ドライバによる運転操作情報と車両の位置情報とを紐付けて記憶されており、該記憶されている情報に基づいて車両の停止が判断され、同じエリアでの停止頻度に基づいて支援エリアが特定されると好適である。この車両用情報処理システムでは、ドライバによる運転操作情報と車両の位置情報とを紐付けて記憶しておく。そして、車両用情報処理システムでは、その記憶されている情報に基づいて各エリアでのドライバの運転操作による車両の停止を判断し、同じエリアでの停止頻度に基づいて支援エリアを特定する。各車両では停止頻度の多いエリアではその車両のドライバがいつも減速停止や発進加速を行うので、その車両のいつもの減速停止場所や発進加速場所でドライバに対して支援を行うことができる。また、そのエリアでの運転操作情報と車両の位置情報から、例えば、減速停止の場合には各車両のいつもの減速開始位置アクセルOFF時、ブレーキ開始位置ブレーキON時、停止位置ブレーキOFF時が判るので、その車両のドライバのいつもの運転操作感覚でドライバに対して支援を行うことができる。このように、車両用情報処理システムでは、ドライバによる運転操作情報と車両の位置情報とを紐付けた情報に基づいてドライバの運転行動を学習して支援エリアを特定することにより、ドライバにより適した支援を行うことができる。本発明によれば、支援エリアに進入するとドライバの操作パターンを設定して、その操作パターンに応じて支援情報を決めることにより、操作パターンに応じた精度の高い支援情報を用いてドライバに対して支援を行うことができ、ドライバに適した支援を高精度に行うことができる。以下、図面を参照して、本発明に係る車両用情報処理システムの実施の形態を説明する。なお、各図において同一又は相当する要素については同一の符号を付し、重複する説明を省略する。本実施の形態では、本発明を、エコ支援機能を有するハイブリッド車両に搭載される車両用情報処理システムに適用する。本実施の形態に係る車両用情報処理システムでは、ITSIntelligentTransportSystemsの1つの機能として減速停止時に車両毎にドライバに適したエコ支援車両のドライバに対して燃費のよい運転をアシストを実現するための機能を構成した。本実施の形態では、その機能について詳細に説明する。なお、前提条件として、減速とはフットブレーキ操作を伴って速度を落とす行為である。フットブレーキ操作があることで燃費改善の余地があると判断する。エコ支援技術としてはインフラと協調した技術が考えられており、エコ支援を行う対象エリアがインフラ設備例えば、ビーコンが設置されている交差点等である。しかし、インフラ設備が車両が停止する可能性のある全ての交差点等に設置されるのは不可能であるので、インフラ協調のエコ支援技術では車両が停止する全ての箇所に対する支援は不可能である。そこで、本実施の形態に係る車両用情報処理システムでは、学習によって支援エリアの候補エリアを設定し、学習によってその候補エリアの中から車両がいつも減速停止する支援エリア車両が普段の走行ルートで減速停止行動の再現性の高いエリアを特定し、その支援エリアでの車両特有の減速行動を抽出し、その支援エリアと減速行動減速予測情報を用いてエコ支援を行う。図1~図6を参照して、本実施の形態に係る車両用情報処理システム1について説明する。図1は、本実施の形態に係る車両用情報処理システムの構成図である。図2は、本実施の形態に係る候補エリア支援エリアの一例である。図3は、本実施の形態に係る減速パターンの説明図である。図4は、本実施の形態に係る走行パターンの説明図である。図5は、本実施の形態に係る減速予測の説明図である。図6は、本実施の形態に係る各走行パターンの減速開始位置分布とばたつくアクセルパターンのアプローチ前行動分布の一例である。車両用情報処理システム1は、支援の候補エリアを設定するための候補エリア学習、候補エリア毎に減速行動を学習して減速予測情報を抽出する減速行動学習、支援エリア毎の減速予測情報先読み情報を出力する減速予測、減速予測情報を用いたエコ支援を行う。そのために、車両用情報処理システム1は、路車間通信装置2、ナビゲーションシステム3、CANControllerAreaNetwork4、ITSECUElectronicControlUnit5、HVHybridvehicleECU6からなる。なお、候補エリア学習や減速行動学習では車両毎の情報をデータベースに蓄積するが、ドライバを認識する手段を備え、認識したドライバ毎にデータベースに情報を蓄積するようにしてもよい。また、車両を運転するドライバが特定されていれば、データベースにはそのドライバの情報が蓄積される。ドライバの特定方法としては、例えば、車両の挙動や走行ルートなどからドライバを特定する手法を用いる。路車間通信装置2は、インフラのビーコン等と路車間通信するための装置である。路車間通信装置2は、車両がインフラの通信エリア内に進入すると、インフラから情報を受信し、その受信した情報をITSECU5に送信する。インフラからの情報のうちITSECU5で必要とする情報としては、例えば、サービス対象の交差点までの道路線形情報、その交差点の情報例えば、交差点の形状情報や位置情報、停止線の情報、信号サイクル情報がある。ナビゲーションシステム3は、車両の現在位置の検出及び目的地までの経路案内等を行うシステムである。特に、ナビゲーションシステム3では、一定時間毎に、GPSGlobalPositioningSystem装置で受信した信号等に基づいて車両の現在位置を検出すると、その現在位置情報をITSECU5やHVECU6に送信する。また、ナビゲーションシステム3では、地図データベースに格納されているデータのうちITSECU5で必要とする地図情報をITSECU5に送信する。ITSECU5で必要とする情報としては、例えば、法令で車両停止が定められている場所の位置情報であり、一時停止、踏み切り、信号機等の位置情報である。なお、ナビゲーションシステムを備えない車両の場合、車両の現在位置を取得するためにGPS装置を備える構成としてもよい。CAN4は、車両内のLANであり、車両内での情報の送受信に用いられる。CAN4に流れる情報のうちITSECU5で必要とする情報としては、例えば、アクセル操作情報、ブレーキ操作情報、車速情報、加減速情報がある。なお、ITSECU5は、CAN4の通信インタフェースを有している。ITSECU5は、CPUCentralProcessingUnit、ROMReadOnlyMemory、RAMRandomAccessMemory等からなる電子制御ユニットであり、高度道路交通システムの各種機能を実現する。ここでは、ITSECU5における機能のうち減速停止時に車両毎にドライバに適したエコ支援を実現するための機能特に、候補エリア学習、減速行動学習、減速予測についてのみ説明する。なお、本実施の形態では、ITSECU5における各処理が請求の範囲に記載の操作パターン設定手段、支援情報決定手段に相当し、データベース5bが請求の範囲に記載のデータベースに相当する。候補エリア学習について説明する。候補エリア学習では、車両ひいては、その車両のドライバの走行ルートにおいて減速操作多発区間を候補エリアとして抽出する。この学習方法には、2つの方法がある。その1つの方法が、車両の走行ルートにおいて車両が減速停止すると予め予測される位置例えば、法令で停止が定められている一時停止、信号機赤信号、踏み切り等に基づいて候補エリアを抽出する方法である。もう1つの方法が、ドライバが車両を走行させているときのドライバのペダル操作情報と車両の位置情報とを紐付けて蓄積しておき、その蓄積された情報に基づいて実際に車両のドライバが減速操作を多発する区間を候補エリアとして抽出する方法である。1つ目の方法についての具体的な処理を説明する。ITSECU5では、車両走行中、走行中の道路に関する地図情報特に、一時停止、踏み切り、信号機等の車両が停止すると予測される位置の情報をナビゲーションシステム3地図データベースから受信する。そして、ITSECU5では、ナビゲーションシステム3から現在位置情報を受信する毎に、その車両が停止すると予測される位置このような位置では、その手前の区間で減速操作が多発すると予測されるを通過したか否かを判断する。車両が停止すると予測される位置を通過した場合、ITSECU5では、その位置の情報に基づいて候補エリアを設定する。なお、車両が停止すると予測される位置としては、自宅、会社等のナビゲーションシステム3で目的地登録や地点登録されている位置を含めてもよい。2つ目の方法についての具体的な処理を説明する。ITSECU5では、車両走行中、一定時間毎あるいは一定走行距離毎に、CAN4からのアクセル操作情報及びブレーキ操作情報と、ナビゲーションシステム3からの現在位置情報とを紐付けてデータベース5aに蓄積する。データベース5aにデータが蓄積されると、ITSECU5では、データベース5aに蓄積されたアクセル操作情報及びブレーキ操作情報に基づいて減速操作を抽出する。減速操作とは、アクセルOFF、ブレーキON/OFF繰り返し可、アクセルONの順で行われる操作である。そして、ITSECU5では、同じルートを通過した通過回数をカウントアップするとともに同じ区間で減速操作が抽出された場合には減速操作回数をカウントアップし、減速操作回数を通過回数で除算して減速操作率を算出する。さらに、ITSECU5では、通過回数が所定回数以上例えば、5回、10回以上でありかつ減速操作率が閾値以上例えば、80、90以上の区間を候補エリアとして設定する。この減速操作の多発する区間の判定方法については、他の方法でもよい。ITSECU5では、候補エリアを設定する際に、候補エリアとして幅方向としては車両走行方向の全ての車線を含みかつ長さ方向としては所定の距離を有するエリアを設定する。この所定の距離は、停止するためのドライバの減速操作が十分に含まれる距離とする。例えば、図2に示すように、一時停止線Lがある交差点の場合、一時停止線Lの前方の交差点内の中心位置から一時停止線Lの手前の所定の位置数100m手前の位置までの区間を候補エリアCAとして設定する。この区間の長さは、停止する際の減速行動を十分に抽出できる距離とする。また、車両毎にドライバの減速操作時の進行距離を学習活用して車両毎ひいては、ドライバ毎に適した範囲を設定してもよい。減速行動学習について説明する。減速行動学習では、候補エリアを通過する毎に各種情報を蓄積しておき、蓄積した情報から候補エリア内での有効な減速操作アプローチ行動を抽出し、有効な減速操作が抽出された停止頻度の多い候補エリアを支援エリアとして特定し、その支援エリアでの減速予測情報を生成する。支援エリアでの減速予測情報を生成する場合、減速行動学習では、抽出したアプローチ行動の前の運転操作アプローチ前行動を抽出し、そのアプローチ前行動に応じた走行パターン毎に減速予測情報を生成し、各走行パターンに信頼度を設定する。減速予測情報は、図2に示すように、支援エリアAA毎の減速開始位置アクセルをOFF操作した位置AF、ブレーキ開始位置ブレーキをON操作した位置BN、停止位置ブレーキをOFF操作した位置BFである。減速予測情報は、支援エリア毎に生成され、各支援エリアの走行パターン毎に生成される。減速行動学習についての処理を具体的に説明する前、有効な減速操作の抽出フィルタ精査で用いる減速パターンについて説明しておく。減速パターンは、減速行動を実施するうえで必須となるペダル操作に着眼して、多種多様の運転行動に対応できるペダル操作の遷移を示すパターンであり、アクセルOFF操作をトリガとしたブレーキ操作を伴う減速行動のパターンである。このような様々な減速パターンを利用することにより、車両ひいては、その車両のドライバのいつもの減速目標への減速アプローチがある場合に車両毎のドライバの癖や外乱の影響等を見分けることができ、支援エリアを特定できる。図3には、その減速パターンの一例を示しており、符号P1で示す減速パターンが基本操作の減速パターンであり、符号P2で示す減速パターンが減速目標に対する減速の前に外乱例えば、停止車両回避、割り込みによる減速がある減速パターンであり、符号P3で示す減速パターンが2段停止の減速パターンであり、符号P4で示す減速パターンがポンピングブレーキでの減速パターンであり、符号P5で示す減速パターンがクリープ操作が有るときの減速パターンである。ちなみに、このクリープ操作は、車両が停止後に、ドライバがブレーキのON/OFF操作を繰り返して停止位置を徐々に変える操作である。この図では、横軸が車両の位置走行距離Lであり、縦軸が車速Vである。図中で示す白塗り三角がアクセルのOFF操作を示し、白塗り円がアクセルのON操作を示し、黒塗り三角がブレーキのOFF操作を示し、黒塗り円がブレーキのON操作を示す。図中で示すbの区間が減速目標へのアプローチ行動の区間であり、aの区間がアプローチ前行動の区間であり、cがアプローチ後行動の区間である。このbでのアプローチ行動区間での減速行動が、車両ドライバの減速目標への減速停止行動である。また、アプローチ前行動に応じた走行パターンについて説明しておく。走行パターンは、上記したアプローチ行動区間での減速目標への減速停止行動アプローチ行動を含む支援エリア内における多種多様の運転行動に対応できるペダル操作の遷移を示すパターンである請求の範囲の操作パターンに相当。走行パターンは、ドライバの運転操作の癖や外乱の影響ドライバのペダル操作要因を考慮して、アプローチ前行動に着眼して設定される。このような様々な走行パターンを利用することにより、アプローチ行動がドライバの運転操作の癖によるものかあるいは外乱の影響を受けたものかを見分けることができ、より精度の高い減速予測情報を提供できる。走行パターンには、信頼度がそれぞれ付与される。図4には、その走行パターンの一例を示しており、符号M1で示す走行パターンが基本パターンであり、符号M2で示す走行パターンがばたつくアクセルパターンであり、符号M3で示す走行パターンが外乱による減速パターンであり、符号M4で示す走行パターンがばたつくアクセル外乱による減速パターンである。基本パターンM1は、アプローチ行動A1の前の行動がないパターンである。ばたつくアクセルパターンM2は、アプローチ行動A2の前にアクセル操作のON/OFF操作のアプローチ前行動F2があるパターンである。なお、図4に示す例では、アプローチ行動A2の後に2段停止の減速操作もある。外乱による減速パターンM3は、アプローチ行動A3の前に外乱による減速操作のアプローチ前行動F3があるパターンである。ばたつくアクセル外乱による減速パターンM4は、アプローチ行動A4の前にアクセル操作のON/OFFのアプローチ前行動F41と外乱による減速操作のアプローチ前行動F42があるパターンである。この4つの走行パターンについては、各走行パターンについての減速予測情報を生成するためのデータとなるので、学習データとしては必要であり、そのデータは蓄えられる。なお、アプローチ行動区間での減速目標への減速停止行動アプローチ行動を含まない走行パターンについては、減速予測情報を生成するためのデータとはならないので、学習データとしては不要であり、そのデータは破棄される。これは、図4に示す捨てる領域のデータであり、主として外乱の影響によって減速目標への減速停止行動を含まない走行パターンとなる。また、走行パターンに付与される信頼度について説明しておく。信頼度は、車両が支援エリア進入時に出力する減速予測情報を生成する際にベースとなる走行パターンを決定するための指標である。本実施の形態では、上記した4つの走行パターンがあるので、信頼度として、信頼度が高い順にAランク、Bランク、Cランク、Dランクの4つのランクを用意し、Aランクがベースとなる走行パターンとなる。ちなみに、後で説明する減速予測においては、図5に示すように、車両が支援エリアに進入するとAランクの走行パターンの減速予測情報を出力し、アプローチ前行動チェック区間支援エリアの進入地点からAランクの走行パターンの減速開始位置までの区間におけるペダル操作に基づいてアプローチ前行動をチェックして走行パターンを認識し、Aランクの走行パターン以外の走行パターンを認識した場合にはその認識した走行パターンの減速予測情報に変更して出力する。信頼度は、2つのステップで設定される。第1ステップでは、各走行パターンのアプローチ行動の減速開始位置を比較し、4つの走行パターンにおいてエリア進入から最も早く減速アプローチを開始する順に高ランクを付与する。図6には、ある支援エリアにおける各走行パターンの減速開始位置分布の一例を示しており、符号D1で示す分布が基本パターンの減速開始位置分布であり、符号D2で示す分布がばたつくアクセルパターンの減速開始位置分布であり、符号D3で示す分布が外乱による減速パターンの減速開始位置分布であり、符号D4で示す分布がばたつくアクセル外乱による減速パターンの減速開始位置分布であるので、この支援エリアの場合、基本パターンにAランク、ばたつくアクセルパターンにBランク、外乱による減速パターンにCランク、ばたつくアクセル外乱による減速パターンにDランクが設定される。ちなみに、様々なエリアにおける検証の結果、基本パターンが最も早く減速行動を開始する知見がある。このように、信頼度を減速開始位置だけで設定すると、以下のような課題がある。この課題を図6の例を参照して説明する。この例の場合、上記したように、基本パターンがAランクであり、ばたつきアクセルパターンがBランクである。したがって、支援エリア進入時点では、基本パターンの減速予測情報が出力される。そして、図6aに示すように、ばたつくアクセルのアプローチ前行動F21をアプローチ前行動チェック区間で検出できる場合、ばたつくアクセルパターンの減速予測情報を出力できる。しかし、図6bに示すように、ばたつくアクセルのアプローチ前行動F22が遅く、アプローチ前行動チェック区間で検出できない場合、ばたつくアクセルパターンであるにかかわらず、ばたつくアクセルパターンの減速予測情報を出力できない。このような場合、減速予測情報の精度が低下する。そこで、第2ステップでは、AランクとBランクとを比較し、上記のような課題を解決する。第2ステップでは、Aランクの減速開始位置分布とBランクのアプローチ前行動分布とを比較し、Aランクの減速開始位置分布のほうがBランクのアプローチ前行動分布よりも停止位置に近い場合にはランクを維持し、Bランクのアプローチ前行動分布ほうがAランクの減速開始位置分布よりも停止位置に近い場合には基本パターンの実施頻度の比率に応じてランクを変更する。この具体的な変更処理については後で詳細に説明する。それでは、具体的な処理について説明する。候補エリア学習で候補エリアが設定されている場合、ITSECU5では、車両走行中、ナビゲーションシステム3から現在位置情報を受信する毎に、候補エリアに進入したか否かを判定する。候補エリアに進入したと判定した場合、ITSECU5では、一定時間毎あるいは一定走行距離毎に、CAN4からのアクセル操作情報及びブレーキ操作情報並び車両状態情報例えば、車速情報、加減速情報と、ナビゲーションシステム3からの現在位置情報とを紐付けてデータベース5bに蓄積する。そして、ITSECU5では、車両走行中、ナビゲーションシステム3から現在位置情報を受信する毎に、候補エリアから退出したか否かを判定する。候補エリアから退出したと判定した場合、ITSECU5では、上記情報のデータベース5bへの蓄積を終了するとともに、通過した候補エリアに対する通過回数を1カウントアップする。なお、データベース5bに蓄積するデータとしては、アクセルペダル/ブレーキペダルのON/OFFが検出されたときの情報だけを蓄積するようにしてもよい。候補エリアを退出すると、ITSECU5では、その候補エリアについて今回蓄積したデータに基づいて、減速操作と加速操作とを仕分けし、減速操作を抽出する。減速操作は、上記したように、アクセルOFF、ブレーキON/OFF繰り返し可、アクセルONの順で行われる操作である。加速操作は、アクセルOFF、アクセルONの順繰り返し可で行われる操作である。減速操作を抽出すると、ITSECU5では、その減速操作に基づいて、用意されている減速パターンの中から該当する減速パターンを判別するとともに候補エリア内の減速操作が減速目標へのアプローチ行動かあるいはアプローチ前後の行動かを判定し、候補エリア内の減速操作のうちアプローチ行動だけを抽出する。このように、ITSECU5では、候補エリア内でアプローチ行動減速操作によって、車両が減速停止したか否かを判定する。そういった行動がない場合、停止回数はカウントされないので、以降の更なる処理を中止する。なお、アプローチ行動かあるいはアプローチ前後の行動かの判定では、減速操作におけるアクセルOFF時の車速減速開始時車速とブレーキOFF時の車速減速終了時車速に着目する。図3の例からも判るように、アプローチでの減速操作は高速から低速特に、停止への減速であり、アプローチ前での減速操作は高速から高速への減速であり、アプローチ後での減速操作は低速から低速への減速である。したがって、高速から低速停止の場合の減速操作を、減速目標へのアプローチ行動として抽出する。図3に示す例の場合、基本操作の減速パターンP1では、減速操作S11がアプローチ行動であり、減速操作S11が抽出される。外乱による減速のある減速パターンP2では、減速操作S21がアプローチ前行動であり、減速操作S22がアプローチ行動であり、減速操作S22が抽出される。2段停止の減速パターンP3では、減速操作S31がアプローチ行動であり、減速操作S32がアプローチ後の行動であり、減速操作S31が抽出される。ポンピングブレーキの減速パターンP4では、減速操作S41がアプローチ行動であり、減速操作S41が抽出される。クリープのある減速パターンP5では、減速操作S51がアプローチ行動である。ただし、この場合、停止後のクリープ操作を一緒に抽出しているので、クリープ部分を適切に取り除く必要がある。アプローチ行動を抽出すると、ITSECU5では、アプローチ行動の中でクリープ操作の有無を判定する。この判定では、アプローチ内での操作においてブレーキOFF時の車速に着目し、低車速時にブレーキOFF操作が連続して複数ある場合にはクリープ有りと判定する。なお、クリープ操作が有る場合、車両が停止し、ブレーキOFF後に引き続きドライバのブレーキのON/OFF操作によって停止位置が変わるので、車両停止位置を正確に判別するためにクリープ操作の有無を判定している。ITSECU5では、アプローチ行動を抽出できた走行パターンについて、アプローチ前行動を仕分け、4つの走行パターンのうちのどの走行パターンかを認識する。まず、エリア内の運転操作情報に基づいてアプローチ前行動が有るか否かを判定し、アプローチ前行動が無い場合には基本パターンと判別する。基本パターンでない場合、エリア内のアプローチ行動の前の運転操作情報に基づいてばたつくアクセル操作、外乱による減速操作、ばたつくアクセル操作及び外乱による減速操作のいずれの操作のいずれの操作があるかを判定し、判定できた操作に応じてばたつくアクセルパターン、外乱による減速パターン、ばたつくアクセル外乱による減速パターンのいずれの走行パターンかを判別する。なお、走行パターンの認識については、下記で説明する減速予測におけるアプローチ前チェック区間で行われる場合には、その認識結果を用いる。走行パターンを認識すると、ITSECU5では、アプローチ行動での減速操作に基づいて、アクセルをOFF操作したときの位置情報から減速開始位置を特定し、ブレーキをON操作したときの位置情報からブレーキ開始位置を特定し、ブレーキをOFF操作したときの位置情報から停止位置を特定する。ブレーキON操作については、ブレーキON/OFFが繰り返される場合にはアクセルOFF操作直後のブレーキON操作を抽出する。ブレーキOFF操作については、ブレーキON/OFFが繰り返される場合には最後のブレーキOFF操作を抽出する。但し、クリープ操作が有る場合、クリープ操作の開始となる最初のブレーキOFF操作を抽出する。図3に示す例の場合、アプローチの減速操作S11の場合、アクセルOFF操作AF1時の位置が減速開始位置であり、ブレーキON操作BN1時の位置がブレーキ開始位置であり、ブレーキOFF操作BF1時の位置が停止位置である。アプローチの減速操作S22の場合、アクセルOFF操作AF2時の位置が減速開始位置であり、ブレーキON操作BN2時の位置がブレーキ開始位置であり、ブレーキOFF操作BF2時の位置が停止位置である。アプローチの減速操作S31の場合、アクセルOFF操作AF3時の位置が減速開始位置であり、ブレーキON操作BN3時の位置がブレーキ開始位置であり、ブレーキOFF操作BF3時の位置が停止位置である。アプローチの減速操作S41の場合、アクセルOFF操作AF4時の位置が減速開始位置であり、ブレーキON操作BN4時の位置がブレーキ開始位置であり、ブレーキOFF操作BF4時の位置が停止位置である。アプローチの減速操作S51の場合、アクセルOFF操作AF5時の位置が減速開始位置であり、ブレーキON操作BN5時の位置がブレーキ開始位置であり、ブレーキOFF操作BF5時の位置が停止位置である。ITSECU5では、候補エリア内での減速停止行動があったと判定している場合、その候補エリアに対する停止回数を1カウントアップする。さらに、ITSECU5では、その候補エリアについての停止回数を通過回数通過総数で除算し、停止率を算出する。そして、ITSECU5では、その候補エリアについての通過回数が所定回数以上例えば、5回、10回以上でありかつ停止率停止頻度に相当が閾値以上例えば、80、90以上の場合、その候補エリアを支援エリアとして特定する。支援エリアとして特定した場合、ITSECU5では、その支援エリアについての支援エリア登録情報を更新する。支援エリア登録情報は、支援エリアについての減速予測情報であり、支援エリア毎の減速開始位置情報、ブレーキ開始位置情報、停止位置情報である停止率停止頻度も含めてもよい。この減速開始位置が車両ドライバが減速目標に対して停止するときのいつもの減速開始位置であり、このブレーキ開始位置がその車両のドライバがブレーキ操作を開始するいつものブレーキ開始位置であり、この停止位置が車両ドライバのいつもの停止位置である。なお、車両が同じ走行ルートを走行する毎に、同じ支援エリアについての減速開始位置情報、ブレーキ開始位置情報、停止位置情報が得られるので、各位置について分布がある。そこで、例えば、その各位置についての分布における平均位置を各位置情報として登録する。支援エリア登録情報としては、支援エリア毎に、支援エリアでの全ての走行パターンを含めた情報と、4つの走行パターンについての各情報がある。したがって、あるエリアについて減速行動学習を行う毎に、エリア全体としての支援エリア登録情報が更新されるとともに、そのときの学習で認識された走行パターンの支援エリア登録情報が更新される。そして、ITSECU5では、これらの更新した支援エリア登録情報をデータベース5bに蓄積する。さらに、ITSECU5では、4つの走行パターンについての信頼度を設定する。各走行パターンの信頼度を変更した場合、ITSECU5では、これらの変更した各走行パターンの信頼度をデータベース5bに蓄積する。信頼度の設定では、まず、ITSECU5では、データベース5bに蓄積されている各走行パターンのアプローチ行動の減速開始位置情報を用いて、4つの走行パターンの減速開始位置分布の位置を比較し、減速開始位置分布がエリア進入地点に近い順に信頼度として高いランクを設定する。ここでは、上記にしたように基本パターンが最も早く減速アプローチを開始するという知見があるので、基本パターンにAランクを設定し、他の3つの走行パターンについて減速開始位置分布を比較して信頼度を設定する。したがって、第1ステップでは、基本パターンがAランクに設定されることになる。次に、ITSECU5では、データベース5bに蓄積されているAランクの走行パターン基本パターンの走行パターンのアプローチ行動の減速開始位置情報とBランクの走行パターンのアプローチ前行動の運転操作の位置情報を用いて、Aランクの走行パターンの減速開始位置分布とBランクの走行パターンのアプローチ前行動分布との位置を比較する。Aランクの走行パターンの減速開始位置分布のほうがBランクの走行パターンのアプローチ前行動分布よりも停止位置に近い場合、ITSECU5では、減速開始位置分布の位置比較に応じた信頼度のランクを維持する。一方、Bランクの走行パターンのアプローチ前行動分布のほうがAランクの走行パターンの減速開始位置分布よりも停止位置に近い場合、ITSECU5では、データベース5bに蓄積されている各走行パターンの停止回数を用いて、基本パターンとの実施頻度の比率に基づいて信頼度のランクを設定する以下に示す条件が成立する場合にはAランクとBランクとを入れ替える。各エリアにおいて実施頻度が高い走行パターンは、通常、そのエリアにおいてドライバがよく行う操作パターンなので、ドライバの癖による運転操作である可能性が高い。ばたつくアクセルパターンがBランクの場合、基本パターンとの実施頻度の比率=ばたつくアクセルパターンの実施回数/基本パターンの実施回数が1.0倍以上1倍以上の頻度で起こりうるの条件が成立すると、ばらつくアクセルパターンをAランクに変更する。ばたつくアクセルパターンは、ドライバの癖により近いので、1.0倍と低い比率を条件とした。外乱による減速パターンがBランクの場合、基本パターンとの実施頻度の比率=外乱による減速パターンの実施回数/基本パターンの実施回数が2.0倍以上2倍以上の頻度で起こりうるの条件が成立すると、外乱による減速パターンをAランクに変更する。外乱による減速走行パターンは、外乱の影響があるので、2.0倍と高い比率を条件とした。ばたつくアクセル外乱による減速パターンがBランクの場合、基本パターンとの実施頻度の比率=ばたつくアクセル外乱による減速パターンの実施回数/基本パターンの実施回数が3.0倍以上3倍以上の頻度で起こりうるの条件が成立すると、ばたつくアクセル外乱による減速パターンをAランクに変更する。ばたつくアクセル外乱による減速走行パターンは、外乱の影響が大きいので、3.0倍とより高い比率を条件とした。なお、減速開始位置分布やアプローチ前行動分布の位置比較を行う場合、例えば、分布の平均位置を計算し、平均位置で比較したり、分布内の停止位置から最も遠い位置を用いて比較したりする。減速予測について説明する。減速予測では、支援エリアに進入すると、Aランクの走行パターンの減速予測情報を出力する。そして、減速予測では、アプローチ前行動チェック区間において走行パターンの認識を行い、認識した走行パターンがAランクでない場合にはその認識した走行パターンの減速予測情報を出力する。具体的には、ITSECU5では、上記した処理によって候補エリアに進入と判定した場合、その候補エリアが支援エリアと特定されているときには、データベース5bに蓄積されているこの支援エリアのAランクの走行パターンの減速予測情報をHVEUC6に出力する。そして、ITSECU5では、支援エリア進入後、ナビゲーションシステム3から現在位置情報を受信する毎に、Aランクの走行パターンの減速開始位置に到達したか否かを判定する。Aランクの走行パターンの減速開始位置に到達していていないと判定している間すなわち、アプローチ前行動チェック区間、ITSECU5では、データベース5bに蓄積されているアプローチ前行動チェック区間でのアクセル操作情報及びブレーキ操作情報を用いて、4つの走行パターンのうちのいずれの走行パターンかを認識する。ここでは、上記の減速行動学習で説明したアプローチ前行動の有無、アプローチ前行動が有る場合には3つの走行パターンのうちのどの走行パターンのアプローチ前行動かの判定することにより、走行パターンを認識する。そして、ITSECU5では、認識した走行パターンがAランクの走行パターンでない場合には、データベース5bに蓄積されているこの支援エリアにおけるその認識した走行エリアの減速予測情報をHVEUC6に出力する。図5に示す例の場合、Aランクが基本パターンであり、車両が支援エリア進入時点では、基本パターンの減速予測情報Y1減速開始位置AF1、ブレーキ開始位置BN1、停止位置BF1を出力する。そして、車両がアプローチ前行動チェック区間走行中に、ペダル操作情報からばたつくアクセル操作が認識されたので、ばたつくアクセルパターンの減速予測情報Y2減速開始位置AF2、ブレーキ開始位置BN2、停止位置BF2を出力する。ばたつくアクセル減速予測情報Y2の各位置AF2,BN2,BF2は基本パターンの減速予測情報Y1の各位置AF1,BN1,BF1よりも一時停止線Lに近いので、この各位置AF2,BN2,BF2を用いて、ドライバの今回の走行パターンに合ったより精度の高いエコ支援を行うことができる。HVECU6は、CPU、ROM、RAM等からなる電子制御ユニットであり、ハイブリッド車両の動力源であるエンジンとモータインバータ及び制動源であるブレーキ等を制御する。ここでは、HVECU6における機能のうちITSECU5からの走行パターンに応じた減速予測情報を利用したエコ支援機能についてのみ説明する。ちなみに、ハイブリッド車両の減速停止時のエコ支援としては、アクセルOFFの早だしによる燃料消費量の抑制、回生ブレーキ量可変による回収する電力量の増加、エンジン停止による燃料消費量と電力消費量の抑制等がある。HVECU6では、車両走行中、ナビゲーションシステム3から現在位置情報を受信する毎に、支援エリアに進入したか否かを判定する。支援エリアに進入したと判定した場合、HVECU6では、減速予測情報の減速開始位置に基づいて、減速開始位置の手前の位置でドライバに通常より早めのアクセルOFF操作を促すための情報提供を行う。この情報提供では、例えば、いつもより早めにアクセルをOFFすれば燃料の消費を抑制できます等のメッセージを画面表示したり、音声出力する。支援エリア内でドライバがアクセルのOFF操作をすると、HVECU6では、減速予測情報の停止位置に基づいて、回生ブレーキ量が増加するように例えば、減速度が大きくなるように、モータインバータやブレーキを制御する。なお、ここで示した減速予測情報を用いたエコ支援は一例であり、減速予測情報を用いた他の方法でエコ支援を行ってよい。なお、自動運転車両やACC機能がある車両の場合、車両側の制御で加減速制御を行うので、車両ドライバのいつもの減速停止場所で車両ドライバのいつもの減速停止行動に基づいて車両側でエンジンとモータ及びブレーキを制御することにより、減速予測情報に基づくアクセルOFFの早だし、回生ブレーキ量の増加、エンジン停止を実施するとよい。図1を参照して、車両用情報処理システム1での動作について説明する。特に、ITSECU5におけるメイン処理については図7のフローチャートに沿って説明し、先読み情報提供処理減速予測に相当については図8のフローチャートに沿って説明し、行動特性情報更新処理減速行動学習に相当については図9のフローチャートに沿って説明する。図7は、本実施の形態に係るITSECUでのメイン処理の流れを示すフローチャートである。図8は、本実施の形態に係るITSECUでの先読み情報提供処理の流れを示すフローチャートである。図9は、本実施の形態に係るITSECUでの行動特性情報更新処理の流れを示すフローチャートである。なお、ITSECU5等では、イグニッションスイッチがONすると、各処理を開始する。路車間通信装置2では、車両がインフラの通信エリア内に進入する毎に、インフラからサービス対象の交差点までの道路線形情報、その交差点の情報、信号サイクル情報等を受信し、その中の必要な情報をITSECU5に送信している。また、ナビゲーションシステム3では、GPS信号等に基づいて現在位置を検出する毎に、その現在位置情報及び現在位置周辺の地図情報をITSECU5に送信している。また、ITSECU5では、CAN4からペダル操作情報、車速情報等を取得している。ITSECU5では、車両走行中、現在位置情報を受信する毎に、地図情報に基づいて車両が停止すると予測される位置減速操作が多発すると予測される区間を通過したか否かを判断し、車両が停止すると予測される位置を通過した場合にはその位置情報に基づいて候補エリアを設定する。あるいは、ITSECU5では、車両走行中、一定時間毎あるいは一定走行距離毎に、ペダル操作情報と現在位置情報とを紐付けてデータベース5aに蓄積していく。そして、ITSECU5では、データベース5aに蓄積されたペダル操作情報から減速操作を抽出し、同じ区間での減速操作の多い区間を判別し、その区間を候補エリアとして設定する。候補エリアが設定されている場合、ITSECU5では、車両走行中、現在位置情報を受信する毎に、その現在位置情報に基づいて候補エリアに進入したか否かを判定するS1。S1にて候補エリアに進入していないと判定した場合、ITSECU5では、次の現在位置情報を受信するまで待ち、再度、候補エリアに進入したか否かを判定するS1。S1にて候補エリアに進入したと判定した場合、ITSECU5では、その候補エリアが支援エリアと特定されている場合には先読み情報提供処理を行うS2。先読み情報提供処理に移行すると、ITSECU5では、支援エリアに進入したときに、データベース5bに蓄積されているこの支援エリアの支援エリア登録情報を用いて、信頼度Aランクの走行パターンの減速予測情報をHVECU6に出力するS20。ITSECU5では、現在位置情報を受信する毎にあるいは一定時間毎に、あるいはペダルのON/OFFを検出した時毎に、CAN4からペダル操作情報、車両挙動情報例えば、車速情報を取得し、現在進入中の候補エリアのデータとしてペダル操作情報と現在位置情報、車両挙動情報とを紐付けてデータベース5bに蓄積するS21。そして、ITSECU5では、データベース5bに蓄積されているアプローチ前行動チェック区間の情報に基づいて、アプローチ前行動を仕分け、進入中の支援エリアでのドライバの今回の走行パターンを認識するS22。そして、ITSECU5では、認識した走行パターンが信頼度Aランクの走行パターンと異なる場合、データベース5bに蓄積されているこの支援エリアの支援エリア登録情報を用いて、その認識した走行パターンの減速予測情報をHVECU6に出力するS23。ITSECU5では、現在位置情報に基づいて信頼度Aランクの走行パターンの減速開始位置に到達したか否かを判定するS24。S24にて減速開始位置に到達していないと判定した場合アプローチ前行動チェック区間内、ITSECU5では、S21の処理に戻る。また、S24にて減速開始位置に到達したと判定した場合アプローチ前行動チェック区間外、ITSECU5では、先読み情報提供処理を終了する。ITSECU5では、先読み情報提供処理を終了後、S21と同様の処理により、ペダル操作情報等を取得し、データベース5bに蓄積するS3。そして、ITSECU5では、現在位置情報に基づいて候補エリアを退出したか否かを判定するS4。S4にて候補エリアを退出していないと判定した場合、ITSECU5では、S3の処理に戻る。また、S4にて候補エリアを退出したと判定した場合、ITSECU5では、行動特性情報更新処理に移行するS5。行動特性情報更新処理に移行すると、ITSECU5では、その候補エリアに対する通過回数を1カウントアップするS50。ITSECU5では、データベース5bにその候補エリアに対して今回蓄積されたペダル操作情報に基づいて、減速操作と加速操作とを仕分け、減速操作を抽出するS51。S51に減速操作を抽出できた場合、ITSECU5では、第1のフィルタとして減速パターンの中から該当する減速パターンを判別して、その減速操作が減速目標へのアプローチ行動かあるいはアプローチ前後の減速行動かを判定するS52。ITSECU5では、候補エリア内で、アプローチ行動の減速操作によって車両が停止したか否かを判定する。候補エリア内の減速操作のうちアプローチ行動だけを抽出すると、ITSECU5では、第2のフィルタとしてアプローチ行動の中でクリープ操作の有無を判定するS52。クリープ操作の無いアプローチ行動の場合、ITSECU5では、そのアプローチ行動での減速操作に基づいて、アクセルOFF操作したときの位置情報から減速開始位置を特定し、アクセルOFF操作からブレーキを最初にON操作したときの位置情報からブレーキ開始位置を特定し、ブレーキを最後にOFF操作したときの位置情報から停止位置を特定する。クリープ操作が有るアプローチ行動の場合、ITSECU5では、減速開始位置とブレーキ開始位置については上記と同様に特定し、停止位置についてクリープ操作中の開始となるブレーキを最初にOFF操作したときの位置情報から停止位置を特定する。減速停止行動があったと判定している場合S52のフィルタ精査でフィルタを通過した場合、ITSECU5では、その候補エリアに対する停止回数を加算1カウントアップするS53。さらに、ITSECU5では、その候補エリアについての停止回数と通過回数から停止率を更新する。ITSECU5では、データベース5bにその候補エリアに対して今回蓄積された情報に基づいて、アプローチ前行動を仕分け、ドライバの今回の走行パターンを認識するS54。S22の処理で走行パターンを認識できている場合には、その認識結果を用いればよい。ITSECU5では、データベース5bにその候補エリアに対して現在までに蓄積されている4つの走行パターンについての減速開始位置情報に基づいて、4つの走行パターンの減速開始位置分布の位置を比較し、減速開始位置分布がエリア進入地点に近い順に信頼度として高いランク各走行パターンに設定するS55。さらに、ITSECU5では、データベース5bにその候補エリアに対して現在までに蓄積されているAランクの走行パターンについての減速開始位置情報と実施頻度情報及びBランクの走行パターンについてのアプローチ前行動の操作位置情報と実施頻度情報に基づいて、Aランクの走行パターンの減速開始位置分布とBランクの走行パターンのアプローチ前行動分布との位置を比較し、Bランクの走行パターンのアプローチ前行動分布のほうがAランクの走行パターンの減速開始位置分布よりも停止位置に近い場合には基本パターンに対する実施頻度の比率に基づいて上記に示した条件が成立するときだけAランクとBランクとを入れ替えるS55。そして、ITSECU5では、その候補エリアについての通過回数が所定数以上でありかつ停止率が閾値以上の場合、その候補エリアを支援エリアとして特定する。支援エリアとして特定した場合、ITSECU5では、その支援エリア全体の支援エリア登録情報減速予測情報であり、支援エリア毎の減速開始位置情報、ブレーキ開始位置情報、停止位置情報、停止頻度情報等であるを更新するとともに今回の走行パターンについての支援エリア登録情報を更新し、その更新した情報をデータベース5bに蓄積するS56。また、ITSECU5では、上記の処理で各走行パターンの信頼度を更新した場合、これらの更新した各走行パターンの信頼度をデータベース5bに蓄積するS56。そして、ITSECU5では、行動特性情報更新処理を終了し、S1の処理に戻る。ITSECU5から減速予測情報が入力されると、HVECU6では、その支援エリアにおける今回の走行パターンでの車両ひいては、その車両のドライバのいつもの減速開始位置、ブレーキ開始位置、停止位置に基づいて、エコ支援を目的として情報提供、車両制御等を行う。この車両用情報処理システム1特に、ITSECU5によれば、データベース5bに支援エリア毎に4つの各走行パターンと各走行パターンの減速支援情報とを紐付けて蓄積しておき、各支援エリアに進入すると走行パターンを認識して、その認識した走行パターンに応じた減速支援情報を出力することにより、走行パターンに応じた精度の高い減速予測情報を用いてドライバに対して支援を行うことができ支援に用いる予測精度が向上し、ドライバに適した支援を高精度に行うことができる。支援エリアにおいて走行パターンに応じたドライバに適した支援を行うことにより、その支援に対してドライバが煩わしさや違和感を受けることなく、支援を受けることができる。また、走行パターンに応じた減速支援情報を出力することにより、そのときのドライバの走行パターンに合ったエコ支援を行うことができる。さらに、車両用情報処理システム1によれば、ドライバの運転操作の癖や外乱の影響に応じた4つの走行パターンを用意しておくことにより、その4つの走行パターンの中から、各エリアに進入したときのドライバの運転操作情報に基づいて走行パターンを簡単かつ高精度に認識できる。また、車両用情報処理システム1によれば、走行パターン毎に信頼度を設定することにより、信頼度特に、Aランクに基づいて出力する減速支援情報を簡単かつ高精度に決定できる。特に、車両用情報処理システム1によれば、4つの走行パターンの減速開始位置がエリア進入位置に近いほど高ランクの信頼度を設定することにより、各走行パターンに対して信頼度を高精度に設定でき、最も早く減速アプローチを開始する走行パターンの減速支援情報を出力できる。また、車両用情報処理システム1によれば、Aランクの走行パターンとBランクの走行パターンについては基本パターンに対する実施頻度の比率に基づいてAランクとBランクとを入れ替え可能とすることより、各走行パターンに対して信頼度をより高精度に設定でき、ドライバの実施頻度が高い走行パターンの減速支援情報を出力することができる。これによって、アプローチ前行動チェック区間後にアプローチ前行動がある走行パターンの場合でも、その走行パターンの実施頻度が高ければAランクに予め設定しておくことができるので、その走行パターンの減速支援情報を出力することができる。また、車両用情報処理システム1によれば、支援エリア進入時点でAランクの走行パターンの減速予測情報を出力しつつ、アプローチ前行動チェック区間で異なる走行パターンを認識した場合にはその走行パターンの減速予測情報を出力することにより、精度の高い減速予測情報を早期に出力できるとともに、より精度の高い減速予測情報へ変更できる。以上、本発明に係る実施の形態について説明したが、本発明は上記実施の形態に限定されることなく様々な形態で実施される。例えば、本実施の形態では車両にデータベースを備え、車両で各学習を行う構成としたが、車両に対して各種サービスを提供するセンタにデータベースを備え、センタで各学習を行う構成としてもよい。これによって、各車両でのメモリ容量や処理負荷を軽減できる。センタにデータベースを備える場合、車両とセンタとの間で無線通信でき、車両ではデータベースに蓄積する各情報をセンタに送信し、センタから支援エリア登録情報等を受信する。センタのデータベースには、支援対象の全ての車両ドライバ毎のデータが蓄積される。なお、センタにデータベースを備え、各学習については各車両で行う構成としてもよい。この場合でも、車両でのメモリ容量を軽減できる。また、本実施の形態では減速停止についての支援を行う場合に適用したが、発進加速についての支援を行う場合にも適用可能である。発進加速についても、様々な発進加速パターンや走行パターン等を用いることにより、候補エリア学習や発進加速行動学習を同様の方法によって行うことができる。また、本実施の形態ではエコ支援に適用したが、他の支援にも適用可能である。また、本実施の形態では本発明を実現するためのハードウェア構成、そのハードウェア構成による処理の一例を示しただけであり、本発明の実現するためのハードウェア構成や処理については他のものでもよい。例えば、ITSECUではなく、ナビゲーションECUで各学習を行ってもよい。また、本実施の形態では候補エリアの中から支援エリアを停止頻度に基づいて特定する方法としたが、支援エリアを特定する方法としては他の方法でもよい。また、本実施の形態では信頼度の設定方法の一例を示したが、他の方法でもよい。また、本実施の形態では走行パターン毎に信頼度を設定し、信頼度に基づいて出力する減速予測情報を決定する構成としたが、走行パターンに信頼度を設定せずに、減速予測情報を決定する構成としてもよい。また、本実施の形態では停止前行動開始位置を減速開始位置とし、減速開始位置までの区間に基づいて走行パターンを認識する構成としたが、停止前行動開始位置としては、ブレーキ開始位置や停止位置であってもよい。"