可動物に関する予測モデルを用いて前記可動物の位置を予測する可動物予測装置であって、前記可動物の挙動を認識する可動物認識手段と、前記可動物認識手段により認識された前記可動物の挙動に基づいて、前記予測モデルのパラメータを変更する予測モデル変更手段とを備えることを特徴とする可動物予測装置。前記予測モデル変更手段は、前記可動物の挙動に基づいて、前記可動物の速度分散が所定範囲内にあるかどうかを判断し、前記可動物の速度分散が前記所定範囲内に無いと判断されると、前記予測モデルのパラメータを変更することを特徴とする請求項1記載の可動物予測装置。前記予測モデル変更手段は、前記可動物の挙動に基づいて、前記可動物の認識位置が前記予測モデルを用いて得られた予測位置領域に含まれるか否かを判断し、その判断結果に応じて前記予測モデルのパラメータを変更することを特徴とする請求項1記載の可動物予測装置。可動物に関する予測モデルを用いて前記可動物の位置を予測するための可動物予測プログラムであって、前記可動物の挙動を認識する可動物認識処理と、前記可動物認識処理により認識された前記可動物の挙動に基づいて、前記予測モデルのパラメータを変更する予測モデル変更処理とを、コンピュータに実行させることを特徴とする可動物予測プログラム。可動物に関する予測モデルを用いて前記可動物の位置を予測する可動物予測方法であって、前記可動物の挙動を認識する可動物認識ステップと、前記可動物認識ステップにより認識された前記可動物の挙動に基づいて、前記予測モデルのパラメータを変更する予測モデル変更ステップとを含むことを特徴とする可動物予測方法。歩行者等の可動物の挙動には個人差があるが、全ての可動物に対して同一の予測モデルを用いて可動物の位置の予測を行う場合に、全可動物の挙動を想定した予測モデルを用いると、挙動の少ない可動物に対して過剰な位置予測を行うことになってしまう。本発明の目的は、予測モデルを用いて可動物の位置を予測する際に、可動物の挙動に応じた適切な位置予測を行うことができる可動物予測装置、可動物予測プログラム及び可動物予測方法を提供することである。本発明は、可動物に関する予測モデルを用いて可動物の位置を予測する可動物予測装置であって、可動物の挙動を認識する可動物認識手段と、可動物認識手段により認識された可動物の挙動に基づいて、予測モデルのパラメータを変更する予測モデル変更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可動物予測装置においては、可動物の挙動を認識し、その可動物の挙動に基づいて予測モデルのパラメータを変更する。例えば、可動物の挙動範囲が広いときは、予測モデルが広くなるように予測モデルのパラメータを変更し、可動物の挙動範囲が狭いときは、予測モデルが狭くなるように予測モデルのパラメータを変更する。これにより、可動物の挙動に個人差があっても、予測モデルを用いて可動物の位置を予測する際に、可動物の挙動に応じた適切な位置領域を予測することができる。好ましくは、予測モデル変更手段は、可動物の挙動に基づいて、可動物の速度分散が所定範囲内にあるかどうかを判断し、可動物の速度分散が所定範囲内に無いと判断されると、予測モデルのパラメータを変更する。この場合には、例えば可動物の速度分散が所定範囲の最大値よりも大きいと判断されたときは、予測モデルが広くなるように予測モデルのパラメータを変更し、可動物の速度分散が所定範囲の最小値よりも小さいと判断されたときは、予測モデルが狭くなるように予測モデルのパラメータを変更することで、可動物の挙動に応じた適切な位置領域を確実に予測することができる。また、予測モデル変更手段は、可動物の挙動に基づいて、可動物の認識位置が予測モデルを用いて得られた予測位置領域に含まれるか否かを判断し、その判断結果に応じて予測モデルのパラメータを変更しても良い。この場合には、例えば可動物の認識位置が予測位置領域に含まれないと判断されたときは、予測モデルが広くなるように予測モデルのパラメータを変更し、可動物の認識位置が予測位置領域に含まれると判断されたときは、予測モデルが狭くなるように予測モデルのパラメータを変更することで、可動物の挙動に応じた適切な位置領域を確実に予測することができる。また、本発明は、可動物に関する予測モデルを用いて可動物の位置を予測するための可動物予測プログラムであって、可動物の挙動を認識する可動物認識処理と、可動物認識処理により認識された可動物の挙動に基づいて、予測モデルのパラメータを変更する予測モデル変更処理とを、コンピュータに実行させることを特徴とするものである。このように本発明の可動物予測プログラムにおいては、可動物の挙動を認識し、その可動物の挙動に基づいて予測モデルのパラメータを変更するという処理をコンピュータに実行させることにより、上述したように、予測モデルを用いて可動物の位置を予測する際に、可動物の挙動に応じた適切な位置領域を予測することができる。さらに、本発明は、可動物に関する予測モデルを用いて可動物の位置を予測する可動物予測方法であって、可動物の挙動を認識する可動物認識ステップと、可動物認識ステップにより認識された可動物の挙動に基づいて、予測モデルのパラメータを変更する予測モデル変更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可動物予測方法においては、可動物の挙動を認識し、その可動物の挙動に基づいて予測モデルのパラメータを変更することにより、上述したように、予測モデルを用いて可動物の位置を予測する際に、可動物の挙動に応じた適切な位置領域を予測することができる。本発明によれば、予測モデルを用いて可動物の位置を予測する際に、可動物の挙動に応じた適切な位置予測を行うことができる。これにより、例えば可動物の予測位置に基づいて衝突回避の支援を実施する場合に、ドライバの感覚に合った支援を行うことが可能となる。以下、本発明に係わる可動物予測装置、可動物予測プログラム及び可動物予測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、本発明に係わる可動物予測装置の第1実施形態を示す概略構成図である。同図において、本実施形態の可動物予測装置1は、自車両と可動物ここでは歩行者との衝突を回避する支援を行う運転支援システムに具備されている。可動物予測装置1は、認識用センサ2と、コントローラ3とを備えている。認識用センサ2は、自車両の周辺に存在する可動物や自車両の周囲環境縁石やガードレール等を認識するためのセンサであり、カメラやレーダ等が使用される。この認識用センサ2は複数あっても良い。コントローラ3は、特に図示はしないが、CPU、可動物予測プログラム等の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、可動物認識部4と、メモリ部5と、周囲環境認識部6と、予測モデル決定部7と、可動物位置予測部8とを有している。これらの機能は、主としてソフトウェアで構成されている。可動物認識部4は、認識用センサ2の検出信号に基づいて、可動物の位置や速度等の挙動を認識する。メモリ部5は、可動物認識部4により認識された可動物の挙動データを順次記憶する。周囲環境認識部6は、認識用センサ2の検出信号に基づいて、自車両の周囲環境を認識する。予測モデル決定部7は、メモリ部5に記憶された可動物の挙動データと周囲環境認識部6により認識された周囲環境情報とを入力し、所定の処理を行い、可動物に関する予測モデル図3参照を決定する。予測モデルのパラメータとしては、可動物の速度平均V及び速度分散σ、パーティクル数Pn、広がり角θ、予測時間間隔Δtを含んでいる。なお、予測モデルのパラメータに可動物の加速度を含めても良い。可動物位置予測部8は、予測モデル決定部7により決定された予測モデルを用いて、可動物のt秒後までの位置領域をΔt秒間隔で予測する。図2は、図1に示した予測モデル決定部7により実行される予測モデル決定処理手順の詳細を示すフローチャートである。同図において、まずメモリ部5に記憶された可動物の挙動データのトラッキングを行い、可動物の速度分散σを算出する手順S51。続いて、可動物の速度分散σが分散最小値σminと分散最大値σmaxとの間の範囲内に含まれるかどうかを判断する手順S52。可動物の速度分散σが分散最小値σminと分散最大値σmaxとの間の範囲内に含まれるσmin≦σ≦σmaxと判断されたときは、図3aに示すように、予測モデルの広がり角θを基準角θ0に設定する手順S53。可動物の速度分散σが分散最小値σminと分散最大値σmaxとの間の範囲内に含まれないと判断されたときは、可動物の速度分散σが分散最小値σminよりも小さいかどうかを判断する手順S54。可動物の速度分散σが分散最小値σminよりも小さくない、つまり可動物の速度分散σが分散最大値σmaxよりも大きいσ>σmaxと判断されたときは、予測モデルの広がり角θを下記のように設定する手順S55。つまり、図3bに示すように、予測モデルの広がり角θを基準角θ0よりも広くなるように設定する。θ=θ0f2σなお、f2σはσの関数であり、任意に決定される。可動物の速度分散σが分散最小値σminよりも小さいσ<σminと判断されたときは、周囲環境認識部6により認識された周囲環境情報に基づいて、今回最新の可動物の認識位置が交差点等の分岐地点でないかどうかを判断する手順S56。今回の可動物の認識位置が分岐地点でないと判断されたときは、予測モデルの広がり角θを下記のように設定する手順S57。つまり、図3cに示すように、予測モデルの広がり角θを基準角θ0よりも狭くなるように設定する。θ=θ0-f1σなお、f1σはσの関数であり、任意に決定される。今回の可動物の認識位置が分岐地点であると判断されたときは、図3aに示すように、予測モデルの広がり角θを基準角θ0に設定する手順S53。以上において、認識用センサ2とコントローラ3の可動物認識部4とは、可動物の挙動を認識する可動物認識手段を構成する。コントローラ3のメモリ部5及び予測モデル決定部7は、可動物認識手段により認識された可動物の挙動に基づいて、予測モデルのパラメータを変更する予測モデル変更手段を構成する。以上のように本実施形態にあっては、可動物の挙動を認識して可動物の速度分散σを求め、速度分散σが所定範囲内に含まれるときは、予測モデルの広がり角θを基準角θ0に設定し、速度分散σが所定範囲よりも小さいときは、予測モデルの広がり角θを基準角θ0よりも狭くなるように設定し、速度分散σが所定範囲よりも大きいときは、予測モデルの広がり角θを基準角θ0よりも広くなるように設定する。このように可動物の挙動に応じた予測モデルを適用するようにしたので、挙動範囲の狭い可動物に対して位置予測が過剰気味になったり、挙動範囲の広い可動物に対して位置予測が不足気味になることが防止され、可動物の挙動に応じた適切な位置予測を行うことができる。その結果、ドライバの感覚に近い衝突回避支援を実施することが可能となる。また、速度分散σが所定範囲よりも小さい場合でも、可動物の認識位置が交差点等の分岐地点であるときは、予測モデルの広がり角θを通常の基準角θ0に設定するようにしたので、可動物が分岐地点で曲がる可能性も加味して、可動物の位置領域が予測されることとなる。従って、可動物の位置予測を更に適切に行うことができる。図4は、本発明に係わる可動物予測装置の第2実施形態を示す概略構成図である。図中、上記第1実施形態と同一または同等の要素には同じ符号を付し、その説明を省略する。同図において、本実施形態の可動物予測装置1は、上記第1実施形態と同様に、認識用センサ2及びコントローラ3を備えている。コントローラ3は、上記のメモリ部5に代えて、メモリ部10を有している。メモリ部10は、可動物位置予測部8により予測された可動物の位置領域のデータを記憶する。予測モデル決定部7は、可動物認識部4により認識された可動物の挙動情報と周囲環境認識部6により認識された周囲環境情報とメモリ部10に記憶された可動物の予測位置領域データとを入力し、所定の処理を行い、今回使用する予測モデル図6参照を決定する。予測モデルのパラメータは、図3に示すものと同様である。図5は、図4に示した予測モデル決定部7により実行される予測モデル決定処理手順の詳細を示すフローチャートである。同図において、まず前回得られた可動物の予測位置領域データをメモリ部10から読み出して取得する手順S61。続いて、可動物認識部4により認識された可動物の挙動情報に基づいて、今回の可動物の認識位置が前回の予測位置領域に含まれるかどうかを判断する手順S62。今回の可動物の認識位置が前回の予測位置領域に含まれないと判断されたときは、図6aに示すように、予測モデルの広がり角θをθ0ββは定数に設定する手順S63。つまり、予測モデルの広がり角θを基準角θ0よりも広くなるように設定する。今回の可動物の認識位置が前回の予測位置領域に含まれると判断されたときは、周囲環境認識部6により認識された周囲環境情報に基づいて、今回の可動物の認識位置が交差点等の分岐地点であるかどうかを判断する手順S64。今回の可動物の認識位置が分岐地点でないと判断されたときは、図6bに示すように、予測モデルの広がり角θをθ0-ααは定数に設定する手順S65。つまり、予測モデルの広がり角θを基準角θ0よりも狭くなるように設定する。今回の可動物の認識位置が分岐地点であると判断されたときは、予測モデルの広がり角θを通常の基準角θ0に設定する手順S66。以上において、コントローラ3の予測モデル決定部7及びメモリ部10は、可動物認識手段により認識された可動物の挙動に基づいて、予測モデルのパラメータを変更する予測モデル変更手段を構成する。本実施形態においては、今回の可動物の認識位置が前回の予測位置領域に含まれないときは、予測モデルの広がり角θを基準角θ0よりも広くなるように設定し、今回の可動物の認識位置が前回の予測位置領域に含まれるときは、予測モデルの広がり角θを基準角θ0よりも狭くなるように設定する。このように可動物の挙動に応じて予測モデルを変更するので、上記第1実施形態と同様に、可動物の挙動に応じた適切な位置予測を行うことができる。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、可動物を歩行者としたが、可動物としては、歩行者以外に自転車、二輪車、他車両等も考えられることは言うまでもない。