"内燃機関の出力軸に初期回転を付与して始動させるスタータと、前記スタータへ電力供給するバッテリと、前記内燃機関を自動停止および自動始動させるアイドルストップシステムと、を備える機関システムに適用され、前記自動始動時に検出されたバッテリ電圧に基づき前記バッテリの特性値を算出し、算出した前記特性値を学習値として記憶するバッテリ特性学習手段と、前記自動停止の要求があった時に、次回の自動始動時のバッテリ電圧最小値を前記学習値に基づき予測し、その予測値に基づき前記要求を許可するか否かを判定する自動停止許可判定手段と、を備え、前記自動停止を実施してから所定時間以内に前記自動始動を実施した場合には、その自動始動時における前記バッテリ特性学習手段による学習を禁止することを特徴とする内燃機関の自動始動制御装置。内燃機関の出力軸に初期回転を付与して始動させるスタータと、前記スタータへ電力供給するバッテリと、前記内燃機関を自動停止および自動始動させるアイドルストップシステムと、を備える機関システムに適用され、前記自動始動時に検出されたバッテリ電圧に基づき前記バッテリの特性値を算出し、算出した前記特性値を学習値として記憶するバッテリ特性学習手段と、前記自動停止の要求があった時に、次回の自動始動時のバッテリ電圧最小値を前記学習値に基づき予測し、その予測値に基づき前記要求を許可するか否かを判定する自動停止許可判定手段と、を備え、前記自動停止を実施してから所定時間以内に前記自動始動を実施した場合には、その自動始動時に算出した前記特性値を補正して学習する、或いは、その自動始動時の学習値に基づき予測した前記バッテリ電圧最小値を補正することを特徴とする内燃機関の自動始動制御装置。前記自動停止を実施した時点から、前記バッテリの分極に起因した見かけ上のバッテリ電圧が分極回復に伴い変化していく際に、そのバッテリ電圧の単位時間あたりの変化量が所定値未満になるまでに要する時間を、前記所定時間としたことを特徴とする請求項1または2に記載の内燃機関の自動始動制御装置。所定期間に前記バッテリに流れた電流の積算値を算出し、その積算値に応じて前記所定時間を可変設定することを特徴とする請求項1~3のいずれか1つに記載の内燃機関の自動始動制御装置。所定の電気負荷に対する前記バッテリからの電力供給を遮断してから、第2所定時間以内に前記自動始動を実施した場合には、その自動始動時における前記バッテリ特性学習手段による学習を禁止することを特徴とする請求項1~4のいずれか1つに記載の内燃機関の自動始動制御装置。所定の電気負荷に対する前記バッテリからの電力供給を遮断してから、第2所定時間以内に前記自動始動を実施した場合には、その自動始動時に算出した前記特性値を補正して学習する、或いは、その自動始動時の学習値に基づき予測した前記バッテリ電圧最小値を補正することを特徴とする請求項1~4のいずれか1つに記載の内燃機関の自動始動制御装置。前記第2所定時間を、前記所定時間よりも短い時間に設定したことを特徴とする請求項5または6に記載の内燃機関の自動始動制御装置。しかしながら、自動停止を実施した後、直ぐに自動始動を実施した場合には、上記特性値を次のように誤学習してしまい、上記許可判定を適正にできなくなるといった課題が生じることを本発明者は見出した。以下、上記誤学習の原因について説明する。図7は本発明者が実施した試験結果を示すグラフであり、横軸は、エンジン停止時点からの経過時間を示し、縦軸はバッテリ電圧の変化を示す。図中の符号LAに示す試験結果は、バッテリを充電させている最中にエンジン停止させた場合である。バッテリ充電時には充電分極の影響によりバッテリ電圧は見かけ上高くなっているため、エンジン停止に伴いバッテリへ充電されなくなると、符号LAに示す如くバッテリ電圧は徐々に低下していく。この時、エンジン停止直後充電終了直後の数秒間においては電圧の低下速度が速く、その後、電圧低下速度は徐々に遅くなっていく。ここで、特許文献1,2記載の発明では、バッテリの放電電流量が最大放電電流量ΔImaxになった以降に減少していく期間において、バッテリ電圧およびバッテリ電流の検出値を複数サンプリングし、これらの検出値に基づき特性値を算出して学習することは先述した通りである。しかし、上述の如くバッテリ電圧の低下速度が速くなっている期間に前記サンプリングを実施すると、サンプリング初期の検出値図4中の符号S1参照が受ける充電分極の影響度合いと、サンプリング終期の検出値図4中の符号S2参照が受ける充電分極の影響度合いとは大きく異なってくる。すると、初期検出値S1が見かけ上高くなる量は、終期検出値S2が見かけ上高くなる量よりも大きくなるため、これらのサンプリング検出値に基づき算出される特性値は、実際の値から大きくずれてしまい、誤学習することになる。例えば、初期検出値S1および終期検出値S2に基づき電圧-電流特性の傾き内部抵抗に相当を特性値として算出する場合においては、初期検出値S1が分極の影響で高くなることに起因して内部抵抗が実際よりも小さい値に算出されてしまう。本発明は、上記課題を解決するためになされたものであり、その目的は、次回の自動始動時の電圧最小値を精度よく予測して、自動停止要求に対する許可判定の適正化を図った内燃機関の自動始動制御装置を提供することにある。以下、上記課題を解決するための手段、及びその作用効果について記載する。請求項1記載の発明では、内燃機関の出力軸に初期回転を付与して始動させるスタータと、前記スタータへ電力供給するバッテリと、前記内燃機関を自動停止および自動始動させるアイドルストップシステムと、を備える機関システムに適用されることを前提とする。そして、前記自動始動時に検出されたバッテリ電圧に基づき前記バッテリの特性値を算出し、算出した前記特性値を学習値として記憶するバッテリ特性学習手段と、前記自動停止の要求があった時に、次回の自動始動時のバッテリ電圧最小値を前記学習値に基づき予測し、その予測値に基づき前記要求を許可するか否かを判定する自動停止許可判定手段と、を備え、前記自動停止を実施してから所定時間以内に前記自動始動を実施した場合には、その自動始動時における前記バッテリ特性学習手段による学習を禁止することを特徴とする。これによれば、バッテリ分極の影響が大きい時に検出されたバッテリ電圧に基づく特性値の学習を禁止するので、バッテリ分極に起因した誤学習を回避でき、自動停止許可判定手段による判定の適正化を図ることができる。請求項2記載の発明では、内燃機関の出力軸に初期回転を付与して始動させるスタータと、前記スタータへ電力供給するバッテリと、前記内燃機関を自動停止および自動始動させるアイドルストップシステムと、を備える機関システムに適用されることを前提とする。そして、前記自動始動時に検出されたバッテリ電圧に基づき前記バッテリの特性値を算出し、算出した前記特性値を学習値として記憶するバッテリ特性学習手段と、前記自動停止の要求があった時に、次回の自動始動時のバッテリ電圧最小値を前記学習値に基づき予測し、その予測値に基づき前記要求を許可するか否かを判定する自動停止許可判定手段と、を備え、前記自動停止を実施してから所定時間以内に前記自動始動を実施した場合には、その自動始動時に算出した前記特性値を補正して学習する、或いは、その自動始動時の学習値に基づき予測した前記バッテリ電圧最小値を補正することを特徴とする。これによれば、バッテリ分極の影響が大きい時に検出されたバッテリ電圧に基づく特性値見かけ特性値については、バッテリ分極の影響を加味して前記見かけ特性値を補正して学習する、或いは、前記見かけ特性値に基づき予測したバッテリ電圧最小値を、バッテリ分極の影響を加味して補正する。そのため、バッテリ分極の影響を加味して自動停止要求を許可するか否かを判定できるので、自動停止許可判定手段による判定の適正化を図ることができる。請求項3記載の発明では、前記自動停止を実施した時点から、前記バッテリの分極に起因した見かけ上のバッテリ電圧が分極回復に伴い変化していく際に、そのバッテリ電圧の単位時間あたりの変化量が所定値未満になるまでに要する時間を、前記所定時間としたことを特徴とする。これによれば、自動停止以降、バッテリ分極に起因した見かけ上のバッテリ電圧が分極回復に伴い変化していく際に、バッテリ電圧の単位時間あたりの変化量変化速度が所定値未満になるまでに要する時間を予め試験により取得しておき、その試験結果に基づき、バッテリ電圧の変化速度が所定値未満になるまでに要する時間を所定時間とするよう設定できる。そのため、自動停止許可判定手段による判定がバッテリ分極の影響により不適正に為されることを、確実に回避できる。請求項4記載の発明では、所定期間に前記バッテリに流れた電流の積算値を算出し、その積算値に応じて前記所定時間を可変設定することを特徴とする。本発明者は、バッテリ電流の積算値積算電流が異なると、バッテリ電圧が分極回復に伴い変化していく時のバッテリ電圧変化速度がどのように異なってくるのかを試験した。その結果、積算電流が多いほどバッテリ電圧変化速度が速くなっていることが分かった図7参照。この点を鑑みた上記発明では、積算電流に応じて所定時間を可変設定するので、学習禁止をするか否かの判定、または、補正を実施するか否かの判定を適正に実施できる。特に、請求項3の如くバッテリ電圧の単位時間あたりの変化量が所定値未満になるまでに要する時間を所定時間として設定する場合において、そのように設定することを高精度で実現できる。なお、所定期間の具体例としては、前回の自動始動から今回の自動停止までの期間や、イグニッションスイッチをオン操作してから今回の自動停止までの期間等が挙げられる。請求項5記載の発明では、所定の電気負荷に対する前記バッテリからの電力供給を遮断してから、第2所定時間以内に前記自動始動を実施した場合には、その自動始動時における前記バッテリ特性学習手段による学習を禁止することを特徴とする。ところで、上述してきた請求項1~4記載の発明では、バッテリ充電中にその充電を停止させた場合、その充電停止から所定時間以内であれば分極の影響が大きいので、誤学習の問題が生じるといった点に着目している。これに対し上記請求項5記載の発明では、バッテリ放電中にその放電を停止させた場合、その放電停止から第2所定時間以内であれば分極の影響が大きいので、誤学習の問題が生じるといった点に着目している。すなわち、例えばアイドルストップ中にヘッドライトを消灯させたり、空調装置をオフ操作させたりした直後放電終了直後は、図7中の符号LBに示す如くバッテリ電圧は徐々に上昇していく。この時、放電終了直後の数秒間においては電圧の上昇速度が速く、その後、電圧上昇速度は徐々に遅くなっていく。よって、例えば上述の如く電圧-電流特性の傾き内部抵抗に相当を特性値として算出する場合においては、初期検出値S1図4参照が分極の影響で低くなることに起因して内部抵抗が実際よりも大きい値に算出されてしまう。この点を鑑みた上記請求項5記載の発明では、所定の電気負荷例えばヘッドライトや空調装置等に対する電力供給を遮断してから第2所定時間以内バッテリ分極の影響が大きい時に検出されたバッテリ電圧に基づく特性値の学習を禁止するので、バッテリ分極に起因した誤学習を回避でき、自動停止許可判定手段による判定の適正化を図ることができる。請求項6記載の発明では、所定の電気負荷に対する前記バッテリからの電力供給を遮断してから、第2所定時間以内に前記自動始動を実施した場合には、その自動始動時に算出した前記特性値を補正して学習する、或いは、その自動始動時の学習値に基づき予測した前記バッテリ電圧最小値を補正することを特徴とする。上記発明によれば、所定の電気負荷例えばヘッドライトや空調装置等に対する電力供給を遮断してから第2所定時間以内バッテリ分極の影響が大きい時に検出されたバッテリ電圧に基づく特性値見かけ特性値については、バッテリ分極の影響を加味して前記見かけ特性値を補正して学習する、或いは、前記見かけ特性値に基づき予測したバッテリ電圧最小値を、バッテリ分極の影響を加味して補正する。そのため、バッテリ分極の影響を加味して自動停止要求を許可するか否かを判定できるので、自動停止許可判定手段による判定の適正化を図ることができる。請求項7記載の発明では、前記第2所定時間を、前記所定時間よりも短い時間に設定したことを特徴とする。ここで、図7に例示すように、放電を停止した直後におけるバッテリ電圧の上昇速度符号LB参照は、充電を停止した直後におけるバッテリ電圧の下降速度符号LA参照に比べて遅い。つまり、放電停止直後の方が、充電停止直後に比べて分極の影響が小さい。この点を鑑みた上記発明では、学習禁止または補正の対象となる放電停止直後の第2所定時間を、充電停止直後の所定時間よりも短い時間に設定するので、学習禁止または補正させるか否かの判定の最適化を促進できる。以下、本発明にかかる内燃機関の自動始動制御装置の各実施形態について図面に基づいて説明する。なお、以下の各実施形態相互において、互いに同一もしくは均等である部分には、図中、同一符号を付しており、同一符号の部分についてはその説明を援用する。第1実施形態本実施形態に係る自動始動制御装置は、走行駆動源として車両に搭載された内燃機関を制御対象としたものである。図1に、本実施形態にかかる内燃機関のシステム全体構成を示す。内燃機関10は、ポート噴射式のガソリン機関である。また、内燃機関10は、車両の動力発生装置であり、その出力軸クランク軸12が駆動輪に機械的に接続されている。一方、発電装置20は、発電機としてのオルタネータ22と、オルタネータ22の出力を制御する制御回路としてのレギュレータ24とを備えて構成されている。ここで、オルタネータ22のロータは、内燃機関10のクランク軸12と機械的に連結されており、クランク軸12の回転力によって回転する。発電装置20のバッテリ端子TBには、鉛蓄電池としてのバッテリ30が接続されている。そして、バッテリ30には、これと並列に、スイッチ42を介して電気負荷44が接続されている。更に、バッテリ30には、電気負荷として、内燃機関10のクランク軸12に初期回転を付与するスタータ40が接続されている。一方、バッテリ端子TB及びバッテリ30間の給電ラインと、発電装置20のイグニッション端子TIGとは、イグニッションスイッチ46を介して接続されている。上記バッテリ30の電気負荷の1つとしての電子制御装置ECU50は、マイクロコンピュータを主体として構成され、常時記憶保持装置51等の記憶装置を備えている。ここで、常時記憶保持装置51とは、エンジン制御システムの起動スイッチ例えばECU50の主電源スイッチであるイグニッションスイッチ46の状態にかかわらず、常時記憶を保持する記憶装置のことである。具体的には、例えば上記起動スイッチの状態にかかわらず常時給電状態が維持されるバックアップRAMや、給電の有無にかかわらず常時記憶を保持するEEPROM登録商標等の不揮発性メモリなどである。ECU50は、内燃機関10や、発電装置20を制御対象とする。特に、ECU50では、バッテリ30から放電される電流やバッテリ30へと充電される電流を検出する電流センサ52の検出値や、バッテリ30の温度を検出する温度センサ54の検出値、更にはバッテリ30の電圧を検出する電圧センサ56の検出値に基づき、発電装置20のバッテリ端子TBに印加される電圧発電装置20の出力電圧を制御する。詳しくは、ECU50は、発電装置20の指令端子TRに、出力電圧の指令値指令電圧を出力する。これにより、レギュレータ24では、出力電圧を指令電圧に制御する。また、ECU50は、発電装置20のモニタ端子TFを介して、発電装置20の発電能力を示す発電状態信号を取り込む。ここで、発電能力とは、レギュレータ24内のスイッチング素子のオンオフの時比率詳しくは、オンオフ周期に対するオン時間の比:Dutyによって定量化される。上記出力電圧の制御は、バッテリ30の充電状態SOC:StateOfChargeを許容範囲内としつつも、発電装置20による発電による内燃機関10の燃料消費量の増量量を極力低減するように行われる。ここで、SOCは、バッテリ30の放電能力を定量化した物理量である。詳しくは、バッテリ30の満充電に対する現在の充電量の割合を定量化したものである。SOCは、通常5時間率容量や、10時間率容量等によって定量化される。バッテリ30は、その端子が開放されているときの電圧である開放端電圧が、SOCに依存することが知られている。詳しくは、SOCが大きいほど、開放端電圧が高くなる。具体的には例えば、SOCが100のときの開放端電圧は、12.8Vであり、0のときの開放端電圧は、11.8Vである。更に、ECU50は、車両の停止時において、内燃機関10のアイドル回転速度制御を停止し内燃機関10を自動的に停止させるいわゆるアイドルストップ制御自動停止処理や、アイドルストップ制御から内燃機関10を自動的に始動させる自動始動処理を行う。ここで、自動始動処理は、スタータ40を起動させることで内燃機関10のクランク軸12に初期回転を付与した後、燃焼制御を行うことで実行される。ただし、スタータ40の起動に際しては、スタータ40が回転を開始するまでの極短時間の間にバッテリ30からスタータ40に多量の放電電流が流れることが知られている。そしてこの際には、バッテリ30の電圧が大きく落ち込む。一方、バッテリ30を給電手段とするECU50には、その動作の信頼性を維持することのできる給電電圧の最小値が規定されている。このため、内燃機関10の自動始動処理に際してバッテリ30の電圧が過度に低下する場合には、ECU50の動作の信頼性が低下するおそれがある。このため、アイドルストップ制御は、自動始動処理によるバッテリ30の電圧の低下がECU50の動作保証電圧の最低値を下回らないとの条件の下で行うことが望ましい。ここで、自動始動処理に伴うバッテリ30の電圧の最低値は、バッテリ30の放電電流量が最大となる際にとる値と考えられる。そこで本実施形態では、イグニッションスイッチ46の操作による内燃機関10の始動時において、バッテリ30の最大放電電流量に関する情報をバッテリ特性値として算出し、算出した特性値を学習値として記憶させておく。そして、都度のバッテリ30の状態から自動始動処理によるバッテリ30の電圧の低下量を予測する際にこの学習値を用いる。以下、最大放電電流量に関する情報の学習原理を説明する。図2aは、スタータ40の起動に伴うバッテリ30の電流の挙動を示す。スタータ40とバッテリ30とが電気的に接続されると、バッテリ30の放電電流量は急激に上昇し、時刻t1に最大値Imaxに達する。この最大値Imaxスタータ40への突入電流は、スタータ40の抵抗、バッテリ30の内部抵抗、スタータ40及びバッテリ30間の配線抵抗等によって定まる。そして、スタータ40が回転を開始すると、スタータ40を流れる電流が減少する。換言すれば、バッテリ30の放電電流が減少する。ここで、電流センサ52は、スタータ40の起動時におけるバッテリ30の放電電流の最大値Imaxを検出可能範囲とするものではない。そこで、本実施形態では、イグニッションスイッチ46の操作による内燃機関10の始動時において、バッテリ30の最大放電電流量を推定する。図2bに、スタータ40の起動に際してのバッテリ30の電流及び電圧の変化を示す。図示されるように、スタータ40の起動に伴いバッテリ30の放電電流が増大して最大値Imaxに達する際には、バッテリ30の電圧が最低電圧Vbtmに低下する。この際、バッテリ30の分極の影響が非常に小さいため、バッテリ30の電流変化に対する電圧変化によって推定されるバッテリ30の内部抵抗は、真の値に非常に近いものとなっている。ただし、この期間は非常に短いために、この間の電流及び電圧のサンプリングによって内部抵抗を算出することは困難である。放電電流がピーク最大値Imaxに達した後、放電電流の減少に伴ってバッテリ30の電圧も上昇する。ここで、バッテリ30の放電電流が最大値Imaxとなった後、放電電流が減少していく期間は比較的長いため、この間において放電電流量がある程度低下した後には、電流センサ52によって電流を多数サンプリングすることができる。このため、この期間においては、バッテリ30の内部抵抗を比較的容易に算出することができる。一方、バッテリ30の放電電流が最大値Imaxとなるまでの期間におけるバッテリ30の内部抵抗と、最大値Imaxとなった後の内部抵抗とは一般に相違すると考えられる。したがって、放電電流が最大値Imaxとなった後の電流の検出値に基づき算出されるバッテリ30の内部抵抗を用いたのでは、バッテリ30の最低電圧Vbtmに基づく最大値Imaxの推定は困難である。そこで、本実施形態では、最大値Imaxとなった後の内部抵抗Rcと最大値Imaxとなる前の内部抵抗Rinとの差が、スタータ40起動前後の開放端電圧の差ΔVoと相関を有するという性質に着目する。図3に、この性質を裏付ける計測データを示す。図3において、縦軸は、放電電流急増時の内部抵抗Rin最大値Imaxとなる前の内部抵抗に対するクランキング時の内部抵抗Rc最大値Imaxとなった後の内部抵抗の差を示し、横軸は、スタータ起動前後の開放端電圧の差ΔVoを示す。図示されるように、差ΔVoが大きいほど、これに比例して、内部抵抗Rinに対する内部抵抗Rcの差が小さくなっている。このため、差ΔVoと内部抵抗Rcとから、放電電流急増時の内部抵抗Rinを推定することができる。すなわち、まず、図4に実線にて示すバッテリ30の電圧の軌跡に基づき、スタータ40の起動前のバッテリ30の電圧Vtとスタータ40の起動に伴うバッテリ30の最低電圧Vbtmとを検出することで、スタータ40の起動によるバッテリ30の電圧降下量ΔVを算出する。一方、放電電流が最大値となった後の電流及び電圧の挙動から、図中1点鎖線にて示す内部抵抗Rcを算出することができる。そして、これとスタータ40の起動前後の開放端電圧の差ΔVoとを用いることで、図中2点鎖線にて示す放電電流の急増時の内部抵抗Rinを推定することができる。そして、内部抵抗Rinと上記降下量ΔVとから、スタータ40の起動によるバッテリ30の最大放電電流量ΔImaxを推定算出することができる。図5に、本実施形態にかかる最大放電電流量ΔImaxの推定処理の手順を示す。この処理は、ECU50によって、イグニッションスイッチ46がオン操作されることをトリガとして実行される。この一連の処理では、まずステップS10において、電圧センサ56や電流センサ52の検出値であるバッテリ30の電圧Vtや電流Itを取得する。なお、続くステップS12においてスタータ40が起動されたと判断されるまでステップS10に留まるため、電圧Vtや電流Itを、この期間における複数個の検出値の平均値としてもよい。続くステップS12においてスタータ40が起動されたと判断される場合には、ステップS14において、スタータ40起動後のバッテリ30の電流及び電圧を複数回検出する。続くステップS16においては、ステップS10において取得された電圧VtからステップS14において検出されるバッテリ30の最低電圧Vbtmを減算することで、バッテリ30の上記電圧降下量ΔVを算出する。続くステップS18においては、クランキング時のバッテリ30の内部抵抗Rcを算出する。ここでは、ステップS14において同時に検出される電圧及び電流ついての複数の組が用いられる。これら複数の組は、バッテリ30の放電電流が電流センサ52の検出可能範囲の下限値以上まで上昇した期間における検出値の組とする。これは、例えばバッテリ30の電流が一旦減少した後、検出可能範囲の下限値を超えて上昇することを検知することで行うことができる。これら複数の組を用いて、周知の回帰分析等によって内部抵抗Rcを推定することができる。すなわち、電流を説明変数、電圧を目的変数とする1次式モデルを最小2乗法によって算出し、この1次式モデルの係数を内部抵抗Rcとする。なお、上記複数の組を、該当する検出値の組の全てとする代わりに、これらのうちから選択された所定数の組としてもよい。続くステップS20においては、バッテリ30の開放端電圧のスタータ40の起動前後における差ΔVoを算出する。ここで、スタータ40の起動後の開放端電圧Voafは、上記回帰分析にて算出される1次モデルの切片とすることができる。一方、スタータ40の起動前の開放端電圧Vobeは、スタータ40の起動前及び放電電流の急増時の内部抵抗が変化しないと想定して且つこれを内部抵抗Rcで近似し、上記電流It及び電圧Vtを用いることで、簡易的に式Vobe=Vt-RcItにて推定することができる。このため、開放端電圧の差ΔVoは、Vobe-Voafと算出することができる。続くステップS22においては、放電電流急増時の内部抵抗Rinを推定する。ここでは、先の図3に示した相関関係に基づき、上記ステップS20において算出された差ΔVoにて、上記ステップS18にて算出された内部抵抗Rcを補正することで、内部抵抗Rinを推定する。続くステップS24では、上記ステップS16にて算出される電圧降下量ΔVを、上記ステップS22にて推定される内部抵抗Rinにて除算することで、スタータ40の起動によるバッテリ30の最大放電電流量ΔImaxを算出する。そして、ステップS26バッテリ特性学習手段において、最大放電電流量ΔImax及び内部抵抗Rinを記憶学習するとともに、内部抵抗Rcや電流及び電圧の検出値を消去する。なお、ステップS26の処理が完了する場合には、この一連の処理を一旦終了する。図6に、上記最大放電電流量ΔImaxに基づくアイドルストップ制御の禁止にかかる処理手順を示す。この処理は、ECU50によって、例えば所定周期で繰り返し実行される。この一連の処理では、まずステップS30において、所定のアイドルストップ条件を満たすことによるアイドルストップ要求が発生しているか否かを判断する。前記アイドルストップ条件とは、例えばバッテリ30のSOCが所定値以上であること、車両が停止車速ゼロしていること、或いは車速が所定値未満で減速中であること、等が挙げられる。そして、アイドルストップ要求が発生していると判断される場合には、ステップS32において、バッテリ30の電圧の検出値を取得する。この検出値は、バッテリ30の現在の電圧値に応じた値とすべく、バッテリ30の電圧の検出値のうちの最新のものであることが望ましいが、所定時間内との条件下で任意の検出値としてもよい。続くステップS34においては、現時点において仮に内燃機関10を再始動したと想定した場合のバッテリ30の電圧低下に伴う最低電圧Vminバッテリ電圧最小値を予測する。ここでは、先の図5に示したステップS26の処理にて学習された学習値である、最大放電電流量ΔImaxと内部抵抗Rinとに基づき最大の電圧降下量を予測する。つまり、最低電圧Vminを、Vmin=ΔImaxRinVにて予測する。続くステップS36自動停止許可判定手段では、最低電圧Vminが閾値電圧Vth以下であるか否かを判断する。この処理は、現在のバッテリ30の状態が内燃機関10の再始動処理を適切に行うことができる状態か否かを判断するものである。ここで閾値電圧Vthは、ECU50の動作の信頼性の低下を招く低電圧のうちの最大値に基づき設定されている。そして、閾値電圧Vth以下であると判断される場合には、ステップS38においてアイドルストップ制御を禁止する。すなわち、車両停止等に伴いアイドルストップ要求が発生してもその要求は許可されず、アイドルストップ制御への移行が禁止される。また、一方、一旦はアイドルストップが許可されたにもかかわらず、バッテリ30の電圧低下等に起因してステップS36において肯定判断されたのであるなら、アイドルストップ制御を直ちに停止し、内燃機関10を直ちに始動させる。この観点からは、上記閾値電圧Vthは、内燃機関10の再始動処理を行う際にECU50の動作の信頼性を維持することのできる最低電圧以上とすることが望ましい。なお、ステップS38の処理が完了する場合や、ステップS30,S36において否定判断される場合には、ステップS40にてアイドルストップを許可して、この一連の処理を一旦終了する。このように、本実施形態によれば、都度のバッテリ30の状態において、スタータ40によって内燃機関10を始動させたならバッテリ30の電圧として想定される最低電圧Vminを予測することで、ECU50の動作の信頼性を維持し得る電圧の下限値ぎりぎりとなるまでアイドルストップ制御を行うことができる。このため、内燃機関10の燃料消費量を低減することができる。ちなみに、図6の処理はエンジン運転時例えば車両走行時に実施されることを前提としているが、図6の処理とは別に、エンジン停止時例えばアイドルストップ時には次の処理が実施されている。すなわち、アイドルストップ中には、ステップS32,S34,S36と同様の処理が繰り返し実行されており、ステップS36にて否定判定されればアイドルストップを継続させ、ステップS36にて行程判定されれば、エンジンを自動再始動させる。ところで、バッテリ30を充電させている最中には、バッテリ30の分極に起因してバッテリ30の開放電圧は見かけ上高くなる。そして、バッテリ充電を終了させると、分極が徐々に解消されていくことに伴って開放電圧は徐々に低下していく図7中の符号LA参照。この時、充電終了直後には開放電圧の低下速度が速く、その低下速度は徐々に遅くなっていき、分極なしの状態における開放電圧の値に収束していく。このことは、バッテリ充電中にアイドルストップを実施し、その直後に再始動させると、その再始動中に電圧センサ56により検出されるバッテリ電圧は、分極の影響を受けて見かけ上高くなることを意味する。また、見かけ上高くなっているバッテリ電圧が分極回復に伴い低下していく時の低下速度は、上記再始動の直後であるほど速くなることを意味する。したがって、バッテリ充電中にアイドルストップを実施し、その直後に再始動させると、図5のステップS18において算出した内部抵抗Rcは、分極の影響に起因して実際の値よりも小さい値に誤って算出してしまう。すなわち、サンプリング初期の検出値図4中の符号S1参照が見かけ上高くなっている量は、サンプリング終期の検出値図4中の符号S2参照が見かけ上高くなっている量よりも多い。そのため、図4中の1点鎖線にて示す傾き内部抵抗Rcが見かけ上小さくなる。ちなみに、ステップS16にて電圧降下量ΔVの算出に用いる電圧Vtと最低電圧Vbtmとでは、分極の影響を受ける度合いは殆ど同じである。このことは、VtからVbtmにまで電圧低下する時間は極短時間であることによる。そのため、Vt及びVbtmの両検出値とも同じ量だけ見かけ上高くなっているので、電圧降下量ΔVの算出結果は実際に生じた降下量とほぼ一致する。要するに、分極の影響により内部抵抗Rcは実際よりも小さい値に算出され、電圧降下量ΔVは実際の値に近い値に算出される。したがって、Rcから算出されるRin及びΔVに基づきステップS24にて算出される最大放電電流量ΔImax=ΔV/Rinは、実際の値よりも大きい値に算出される。そのため、バッテリ充電中にアイドルストップを実施し、その直後に再始動させた場合には、ステップS22,S24で算出されるRin,ΔImaxは、実際の値と異なる値となる。そして、このような異なる値を学習誤学習してその学習値に基づき最低電圧Vminを予測しS34、その予測値に基づきアイドルストップ制御の許可是非を判定するS36と、適正な判定が為されなくことが懸念される。これらの懸念に対し、本実施形態では、アイドルストップを実施した時点から所定時間Tth図7参照以内に再始動させた場合には、図5の処理の実行を禁止して、実際の値と異なる内部抵抗Rin及び最大放電電流量ΔImaxが学習されてしまうことを回避する。所定時間Tthの設定手法に関し、図7の如く、バッテリ30への充電を停止させた時点からの経過時間とバッテリ電圧変化とを試験し、電圧低下速度が所定値未満になるまでに要する時間を所定時間Tthとして設定する。ちなみに、図7中の符号L1~L4は、バッテリ電流の積算値積算電流を異ならせて上記試験を実施した結果を示す。この結果は、積算電流が多いほど電圧低下速度が速くなることを表している。本実施形態では、積算電流が1.0AhL1の時の試験結果に基づき所定時間Tthを設定する。図8は、上述の如く分極の影響を受けたRin,ΔImaxに基づき算出した最低電圧Vminと、実際に試験して計測した最低電圧Vminとの誤差予測誤差を示す試験結果である。複数の試験データは図中の2本の実線の範囲内に収まる。図示されるように、所定時間Tth時間閾値を長く設定するほど予測誤差は小さくなる。但し、所定時間Tthを長くするほどRin,ΔImaxの学習機会が少なくなってしまう。そこで、予測誤差低減と学習機会の確保とのバランスを鑑みて、図8の試験結果に基づき所定時間Tthを設定してもよい。例えば、図中の実線区間推定の上限値と下限値に現れる変曲点P1,P2に相当する時間図8の例では5秒を、所定時間Tthとして設定してもよい。図9は、時間閾値所定時間Tthに基づきRin,ΔImaxの学習を許可するか否かの判定を実施する手順を示すフローチャートであり、ECU50が有するマイクロコンピュータにより繰り返し実施される。先ず、ステップS50において、アイドルストップシステムによる自動再始動が実施されているか否かを判定する。再始動が実施されたと判定されれば、続くステップS52において、前回の自動停止時から今回の自動停止時までの期間所定期間にバッテリ30に流れた電流の積算値積算電流に基づき、所定時間Tth時間閾値を設定する。すなわち、図7に示すように、積算電流が多いほど、アイドルストップ直後におけるバッテリ電圧の変化量は大きくなるので、積算電流が多いほど所定時間Tthを長くするように設定する。続くステップS54では、前回の自動停止時から今回の再始動開始までの時間が、所定時間Tth以内であるか否かを判定する。所定時間Tth以内であれば、図5のステップS22,S24で算出したRin,ΔImaxの学習を禁止する。なお、このように学習を禁止した場合には、次回にアイドルストップを許可するか否かを図6にしたがって判定する際に、前回の学習値に基づき最低電圧Vminを予測して判定する。以上により、本実施形態によれば、バッテリ分極の影響が大きい時、つまり前回の自動停止時から今回の再始動開始までの時間が所定時間Tth以内である場合に検出されたバッテリ電圧に基づき算出したRin,ΔImax特性値については、その学習を禁止するので、バッテリ分極に起因した誤学習を回避できる。よって、次回にアイドルストップを許可するか否かを図6にしたがって判定する際に、最低電圧Vminの予測誤差が所定値以上になることを回避でき、アイドルストップを許可するか否かをステップS36で判定するにあたり、その判定の適正化を図ることができる。また、積算電流値に応じて時間閾値所定時間Tthを可変設定するので、先述した予測誤差低減と学習機会確保のバランスを最適化でき、Rin,ΔImaxの学習を禁止をするか否かの判定を適正に実施できる。第2実施形態上記第1実施形態では、前回の自動停止から直ぐに再始動した場合S54:YESには、Rin,ΔImaxの学習を禁止している。これに対し本実施形態では、図9中のステップS56の処理を、図中の一点鎖線に示すステップS56aに変更している。すなわち、前回の自動停止から直ぐに再始動した場合S54:YESには、Rin,ΔImaxの学習を許可するものの、算出したRin,ΔImaxを補正した値を学習する。内部抵抗Rinに対する補正については、例えば前回自動停止時に充電していた場合には、図5のステップS22で算出したRinは分極の影響により実際より低い値になっている筈であるため、算出したRinに対して所定量だけ加算する補正を実施すればよい。なお、前回の自動停止から再始動までの経過時間が短いほど、前記所定量を大きい値に設定すれば、実際の内部抵抗に精度良く近づけることができる。また、前回自動停止時に放電していた場合には、算出したRinは分極の影響により実際より高い値になっている筈であるため、算出したRinに対して所定量だけ減算する補正を実施すればよい。なお、前回の自動停止から再始動までの経過時間が短いほど、前記所定量を大きい値に設定すれば、実際の内部抵抗に精度良く近づけることができる。最大放電電流量ΔImaxに対する補正については、例えば前回自動停止時に充電していた場合には、算出したΔImaxは実際より高い値になっている筈であるため、算出したΔImaxに対して所定量だけ減算する補正を実施すればよい。なお、前回の自動停止から再始動までの経過時間が短いほど、前記所定量を大きい値に設定すれば、実際の最大放電電流量に精度良く近づけることができる。また、前回自動停止時に放電していた場合には、算出したΔImaxは実際より低い値になっている筈であるため、算出したΔImaxに対して所定量だけ加算する補正を実施すればよい。なお、前回の自動停止から再始動までの経過時間が短いほど、前記所定量を大きい値に設定すれば、実際の最大放電電流量に精度良く近づけることができる。なお、最大放電電流量ΔImaxに対する補正に関し、補正後のRinを用いてΔImax=ΔV/Rinの式に基づきΔImaxを算出すれば、ΔImaxの補正は不要である。以上により、本実施形態によっても、分極の影響でRin,ΔImaxを誤学習することを回避できるので、最低電圧Vminの予測誤差が所定値以上になることを回避でき、アイドルストップを許可するか否かをステップS36で判定するにあたり、その判定の適正化を図ることができる。第3実施形態上記第2実施形態では、前回の自動停止から直ぐに再始動した場合S54:YESには、算出したRin,ΔImaxを補正して学習させている。これに対し、本実施形態では、前回の自動停止から直ぐに再始動した場合S54:YESであっても、算出したRin,ΔImaxを補正することなく学習させる。但し、図6に示すアイドルストップ許可判定の処理を、図10に示すようにステップS34a,S34bを追加する内容に変更している。すなわち、ステップS34にて最低電圧Vminを予測した後、続くステップS34aにおいて、図9のステップS54と同様にして、前回の自動停止時から今回の再始動開始までの時間が、所定時間Tth以内であるか否かを判定する。所定時間Tth以内であればステップS34bに進み、ステップS34で算出した最低電圧Vminの予測値を補正する。この補正に関し、例えば前回自動停止時に充電していた場合には、ステップS34で算出した最低電圧Vminは分極の影響により実際より高い値になっている筈であるため、算出したVminに対して所定量だけ減算する補正を実施すればよい。なお、前回の自動停止から再始動までの経過時間が短いほど、前記所定量を大きい値に設定すれば、実際の最低電圧に精度良く近づけることができる。また、前回自動停止時に放電していた場合には、ステップS34で算出した最低電圧Vminは分極の影響により実際より低い値になっている筈であるため、算出したVminに対して所定量だけ加算する補正を実施すればよい。なお、前回の自動停止から再始動までの経過時間が短いほど、前記所定量を大きい値に設定すれば、実際の最低電圧に精度良く近づけることができる。以上により、本実施形態によっても、分極の影響で最低電圧Vminの予測誤差が所定値以上になることを回避でき、アイドルストップを許可するか否かをステップS36で判定するにあたり、その判定の適正化を図ることができる。第4実施形態上記第1~第3実施形態では、充電停止から所定時間Tth以内であれば、分極の影響が大きいので、学習を禁止したり補正を実施したりする処置を施している。これに対し本実施形態では、放電停止から第2所定時間以内であっても、分極の影響が大きいので、学習を禁止したり補正を実施したりする処置を施している。例えば、アイドルストップ中にヘッドライトを消灯させたり、空調装置をオフ操作させたりした直後放電停止直後では、分極が徐々に解消されていくことに伴って開放電圧は徐々に上昇していく図7中の符号LB参照。この時、放電終了直後には開放電圧の上昇速度が速く、その上昇速度は徐々に遅くなっていき、分極なしの状態における開放電圧の値に収束していく。そのため、バッテリ放電停止直後にエンジンを自動再始動させた場合においても、ステップS22,S24で算出されるRin,ΔImaxは実際の値と異なる値となるので、アイドルストップ制御の許可是非を判定するにあたり、適正な判定が為されなくことが懸念される。そこで本実施形態では、先に説明した図9の処理を実施しつつ、図9のステップS54での判定を次のように変更した処理も実施する。或いは、先に説明した図10の処理を実施しつつ、図10のステップS34での判定を次のように変更した処理も実施する。すなわち、所定の電気負荷例えばヘッドライトや空調装置等の負荷量の大きいものに対するバッテリ30からの電力供給を遮断してから、第2所定時間以内に自動始動を実施したか否かを判定する。そして、第2所定時間以内に自動始動を実施したと判定された場合には、放電停止直後の第2所定時間以内の、分極の影響が大きい時に自動始動を実施しているとみなして、図9のステップS56における学習の禁止、或いは、図10のステップS34bにおける予測値の補正を実施する。以上により、本実施形態によれば、放電停止直後の分極の影響をも加味して、見かけ特性値を補正して学習する、或いは、見かけ特性値に基づき予測したバッテリ電圧最小値を、バッテリ分極の影響を加味して補正するので、自動停止許可の判定の適正化を図ることができる。なお、放電停止直後のバッテリ電圧上昇速度よりも充電停止直後のバッテリ電圧低下速度の方が大きい。つまり、充電停止直後に自動始動させた場合の方が、放電停止直後に自動始動させた場合に比べて分極の影響が大きい。この点を鑑みた本実施形態では、学習禁止または補正の対象となる放電停止直後の第2所定時間を、充電停止直後の所定時間Tthよりも短い時間に設定するので、学習禁止または補正させるか否かの判定の最適化を促進できる。他の実施形態本発明は上記実施形態の記載内容に限定されず、以下のように変更して実施してもよい。また、各実施形態の特徴的構成をそれぞれ任意に組み合わせるようにしてもよい。上各実施形態では、時間閾値所定時間Tthを積算電流に応じて可変設定しているが、予め設定しておいた固定値であってもよい。図7に示すように、放電中にエンジン停止した場合には、充電中にエンジン停止した場合に比べて分極の影響が小さいので、バッテリ電圧の変化量が小さい。この点を鑑みて、放電中および充電中のいずれの時にエンジン停止したかを判定し、その判定結果に応じて時間閾値所定時間Tthを可変設定するようにしてもよい。具体的には、放電中にエンジン停止した場合には、充電中にエンジン停止した場合に比べて所定時間Tthを短く設定する。また、その時の内部抵抗Rinの値やバッテリ温度に応じて、分極の影響度合いは変化するので、これらRinや温度等に応じて時間閾値所定時間Tthを可変設定するようにしてもよい。上記各実施形態では、最大放電電流量ΔImaxをバッテリ特性値として学習しているが、バッテリ30の電圧が最低値となる際の放電電流量自体を推定して学習してもよい。これは例えば、先の図5のステップS24の処理に代えて、Imax=Vbtm/Rinを算出する処理を行うことで実現することができる。ここで、スタータ40への電力供給前の期間においてはバッテリ30の放電電流は小さいと考えられる。このため、上記最大放電電流量ΔImaxに代えて最大値Imaxを用いて先の図6に例示した処理を行ってもよい。スタータ起動前の開放端電圧Voの取得方法としては、上記第1実施形態において例示したものに限らない。例えば、内燃機関10の停止に際してのバッテリ30の電圧及び電流の検出値に基づく回帰分析によって起動前の開放端電圧を推定してもよい。アイドルストップ制御後の内燃機関10の自動始動処理において、内燃機関10のクランク軸12に初期回転を付与する始動手段としては、スタータ40に限らない。例えば自動始動専用のモータジェネレータをスタータ40とは別に備えてもよい。この場合、最大放電電流量ΔImaxの算出は、モータジェネレータによって内燃機関10を自動で始動させる際のバッテリ30の電流及び電圧に基づき行うことが望ましい。内燃機関としては、ポート噴射式の火花点火式内燃機関に限らず、例えば筒内噴射式の火花点火式内燃機関であってもよい。更に、ディーゼル機関等、圧縮着火式内燃機関であってもよい。"