"運転者の運転操作及び車両状態の少なくとも一方からなる走行状態データを取得する走行状態取得部と、上記走行状態取得部が取得した走行状態データに基づき、時間的範囲の異なる複数の走行状態分布を算出する第1走行状態分布算出部と、上記第1走行状態分布算出部が算出した複数の走行状態分布の分布間の相違量に基づき、運転の不安定度を推定する第1運転不安定判定部と、上記第1走行状態分布算出部が算出した走行状態分布が運転者の運転特性と合致している度合である学習度合を求める学習状況判定部と、第1運転不安定判定部での推定処理とは異なる処理で、運転の不安定度を推定する第2運転不安定判定部と、学習状況判定部が求める学習度合に応じて、第1運転不安定判定部が推定する不安定度、または第2運転不安定判定部が推定する不安定度のいずれかを選択する不安定度選択部と、上記不安定度選択部が選択した不安定度に基づく不安定情報を運転者に情報呈示する情報呈示部と、を備えることを特徴とする車両用情報提供装置。上記第2運転不安定判定部は、走行状態取得部が取得した走行状態データの情報、及び車両の運転場面情報の少なくとも1つ情報に基づいて運転の不安定度を推定することを特徴とする請求項1に記載した車両用情報提供装置。上記第2運転不安定判定部は、上記走行状態取得部が取得した走行状態データに基づき算出した走行状態分布の一つを使用して運転の不安定度を推定することを特徴とする請求項2に記載した車両用情報提供装置。上記不安定度選択部が第2運転不安定判定部が推定する不安定度を選択する場合、上記第2運転不安定判定部が推定する不安定度が予め設定した判定閾値を越えると不安定と判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項に記載した車両用情報提供装置。上記判定閾値は、過去の走行履歴のデータに基づき設定することを特徴とする請求項4に記載した車両用情報提供装置。上記判定閾値は、複数の運転者から取得した走行状態分布の特性から求めることを特徴とする請求項4に記載した車両用情報提供装置。上記第2運転不安定判定部は、過去の走行履歴のデータを保存する履歴保存部を有し、その履歴保存部が保存した過去の履歴の傾向を参照して不安定状態を判定することを特徴とする請求項2~請求項6のいずれか1項に記載した車両用情報提供装置。上記第2運転不安定判定部は、複数種類の走行状態データから得られる複数の走行状態分布の各特徴量から、運転の不安定度を推定することを特徴とする請求項2~請求項7のいずれか1項に記載した車両用情報提供装置。上記第2運転不安定判定部は、特定の運転場面を検出する運転場面検出部を有し、運転場面検出部が検出した特定の運転場面での走行状態データによって不安定度を推定することを特徴とする請求項2~請求項8のいずれか1項に記載した車両用情報提供装置。上記第2運転不安定判定部は、上記第1走行状態分布算出部とは異なる時間的範囲における複数の走行状態分布を算出する第2走行状態分布算出部と、上記第2走行状態分布算出部が算出した複数の走行状態分布の分布間の相違量に基づき、運転の不安定度を推定する第2運転不安定判定部と、を備えることを特徴とする請求項1に記載した車両用情報提供装置。上記学習状況判定部は、走行時間から学習度合を判定することを特徴とする請求項1~請求項10のいずれか1項に記載した車両用情報提供装置。上記学習状況判定部は、単一の走行状態分布の特徴量の変動から学習度合を判定することを特徴とする請求項1~請求項10のいずれか1項に記載した車両用情報提供装置。上記相違量は、ステアリング操作の操作量から算出することを特徴とする請求項1~請求項12のいずれか1項に記載した車両用情報提供装置。上記ステアリング操作の操作量からの算出は、ステアリングエントロピー法を用いることを特徴とする請求項13に記載した車両用情報提供装置。上記第2運転不安定判定部は、衝突余裕時間を用いて運転の不安定度を推定することを特徴とする請求項1~請求項12のいずれか1項に記載した車両用情報提供装置。上記特定の運転場面として交差点における右左折時を検出し、そのときの運転特性から不安定度を推定することを特徴とする請求項9に記載した車両用情報提供装置。上記右左折時の運転特性は、横Gの大きさを用いることを特徴とする請求項16に記載した車両用情報提供装置。上記特定の運転場面として先行車接近場面を検出し、そのときの減速操作の運転特性から不安定度を推定することを特徴とする請求項9に記載した車両用情報提供装置。上記減速操作の運転特性は、ブレーキオン時の衝突余裕時間の大きさを用いることを特徴とする請求項18に記載した車両用情報提供装置。学習状況判定部が求める学習度合に応じて、不安定情報の情報呈示内容を変更することを特徴とする請求項1~請求項19のいずれか1項に記載した車両用情報提供装置。しかし特許文献1の技術では、普段の運転特性を把握可能とみなせるだけの長時間の走行状態分布取得のための学習が完了していない場合、つまり普段の運転特性が把握できていない場合には、運転者の運転の不安定状態の検出精度が悪くなる。本発明は、上記のような点に着目したもので、普段の運転特性の学習が完了していない場合でも、運転者に運転不安定状態を呈示可能とすることを目的とする。上記課題を解決するために、本発明は、取得した走行状態データに基づき、時間的範囲の異なる複数の走行状態分布の分布間の相違量から運転の不安定度を推定する第1運転不安定判定部を備える。また、第1運転不安定判定部での推定処理とは異なる処理で、運転の不安定度を推定する第2運転不安定判定部を備える。そして、上記第1走行状態分布算出部が算出した走行状態分布が運転者の運転特性と合致している学習度合に応じて、第1運転不安定判定部が推定する不安定度、または第2運転不安定判定部が推定する不安定度のいずれかを選択する。そして、選択した不安定度に基づく不安定情報を運転者に情報呈示する。本発明によれば、第1運転不安定判定部が使用する走行状態分布取得の学習が普段の運転特性を把握できるまで完了していない場合でも、第2運転不安定判定部が推定する運転の不安定度によって、運転者に運転不安定状態を呈示することが可能となる。第1の実施形態まず、本発明に係る第1実施形態について図面を参照しつつ説明する。構成図1は、本実施形態に係る車両用情報提供装置を搭載した車両の構成を示す図である。本実施形態の車両は、図1に示すように、アクセルペダル開度センサ1、ブレーキペダル操作量センサ2、操舵角センサ3、車速センサ4、ウインカ検出センサ5、メータディスプレイ6、ナビゲーションシステム7、Gセンサ8、前方車両検出装置9、コントローラ100を備える。なお、本発明を適用する車両は、以上のセンサ類その他を全て装備している必要はない。他の実施形態で使用するセンサ類についても併せて説明したものである。アクセルペダル開度センサ1は、加速指示量にとしてアクセルペダルの開度量加速指示量を検出する。検出された開度量はコントローラ100に出力される。ブレーキペダル操作量センサ2は、制動指示量としてブレーキペダルの操作量制動指示量を検出する。検出した操作量は、コントローラ100に出力される。操舵角センサ3は、例えばステアリングコラムもしくはステアリングホイール不図示付近に取り付けられた角度センサであり、ステアリングシャフトの回転から運転者の転舵による操舵角を検出する。検出した操舵角は、コントローラ100に出力される。車速センサ4は、例えば車輪の回転数を検出することで車速を検出する。検出した車速はコントローラ100に出力される。車速センサ4は、メータディスプレイ6への信号に基づき車速を検出しても良い。ウインカ検出センサ5は、ウインカレバーのウインカ状態を検出する。検出したウインカ状態は、コントローラ100に出力される。情報呈示装置は、コントローラ100からの制御信号に応じて警報その他の呈示を音声や画像によって出力する。情報呈示装置は、例えば、ブザー音や音声により運転者への情報提供を行うスピーカ10と、画像やテキストの表示により情報提供を行う表示ユニットとを備える。表示ユニットは、例えばナビゲーションシステム7の表示モニタを流用しても良い。ナビゲーションシステム7は、GPS受信機、地図データベース、および表示モニタ等を備えており、経路探索および経路案内等を行うシステムである。ナビゲーションシステム7は、GPS受信機から得られる自車両の現在位置と地図データベースに格納された道路情報に基づいて、自車両が走行する道路の種別や道路幅員等の情報を取得することができる。Gセンサ8は、車両に発生する前後加速度や横加速度を検出する。検出された加速度は、コントローラ100に出力される。前方車両検出装置9は、車両の進行方向前方に存在する他の車両その他の障害物を検出する。本実施形態では障害物までの距離を検出する。前方車両検出装置9は、例えばレーザ距離計からなる。検出された距離は車間距離、車間時間、相対速度などを求める情報としてコントローラ100に出力される。コントローラ100は、CPUと、ROMおよびRAM等のCPU周辺部品とから構成される電子制御ユニットであり、情報提供の制御処理を行う情報提供部100Aを備える。コントローラ100のうち情報提供部100Aは、アクセルペダル開度センサ1、ブレーキペダル操作量センサ2、操舵角センサ3等で検出される信号に基づいて運転者の運転特性を分析し、運転者の運転操作の乱雑さなどの運転不安定の度合を判定する。そして、運転の不安定の度合に応じて警報その他の情報を運転者に呈示して、運転者の注意を喚起する。図2は、本実施形態の情報提供部100Aを含む車両用情報提供装置のシステム構成例を示す図である。本実施形態の車両用情報提供装置は、図2に示すように、操舵角センサ3からの情報を走行状態データとする。また、情報呈示装置として、視覚情報呈示装置及び聴覚情報呈示装置を例示している。視覚情報呈示装置は、例えばメータディスプレイ6やナビゲーションシステム7の表示部である。聴覚情報呈示装置は例えばスピーカ10である。タイマー50は、走行情報データの収集開始からの走行時間を得るために使用される。ここで、後述の第2~第4実施形態のシステムについても、図2に示すシステム構成例と同様な構成となっている。次に、上記情報提供部100Aの処理を、図3を参照しつつ説明する。情報提供部100Aの処理は、予め設定された制御周期例えば100msecで実施される。情報提供部100Aは、まずステップS1010では、車両情報データとして以下のデータの取得する。すなわち、操舵角センサ3から、走行状態のデータとして操舵角を取得する。次に、ステップS1030では、学習状況の判定を行う。本実施形態では、学習状況の判定にデータ収集開始からの走行時間を用いる。学習度合SDを、収集したデータ数を使用して求めても良い。具体的には、ステップS1030では、まず以下の式に基づき、学習度合SDを算出する。学習度合SD=走行時間s/時間的範囲×係数ここで、走行時間:走行後の時間時間的範囲:走行状態分布の時間的範囲例えば2000秒係数:収束時間に係わる係数たとえば5とするである。走行時間は、タイマー50に基づき求める。次に、ステップS1030では、算出した学習度合SDから学習状況を判定する。本実施形態では、学習度合SDが1以上の場合には、学習状況が学習完了と判定する。一方、学習度合SDが1未満の場合には、学習状況が学習未了と判定する。次に、ステップS1040では、不安定度の算出方法を、ステップS1030で判定された学習状況に基づき判定する。具体的には、学習状況が学習完了と判定した場合学習度合SD≧1には、ステップS1050に移行する。一方、学習状況が学習未了と判定した場合学習度合SD<1には、ステップS1070に移行する。学習が完了したと判定されてステップS1050に移行すると、ステアリングエントロピー法によって、複数の運転走行状態分布を算出し、分布間の相違量相対エントロピーを算出する。その後ステップS1060に移行する。具体的には、ステップS1050では、運転者がステアリング操作を行う際の操舵角信号に基づいて、運転者の現在の運転操作が普段の運転操作と比べてどう違うか、つまり普段の運転操作と比べて不安定な状態であるかを判定するための相違量を算出する。すなわち、ステップS1050では、運転操作の滑らかでない乱雑さを表す値として、相対エントロピー特徴量、不安定度を算出する。一般的に、運転者の注意が運転に集中していない状態では、操舵が行われない時間が運転に集中した正常運転時よりも長くなり、大きな操舵角の誤差が蓄積される。したがって、運転者の注意が運転に戻ったときの修正操舵量が大きくなる。本実施形態では、この特性を利用して相対エントロピーRHpを算出する。具体的には、過去あるいは現在よりも前の長時間に蓄積された操舵誤差分布走行状態分布と、短時間取得された現在の運転者の操舵誤差分布走行状態分布つまり時間的範囲が異なる複数の走行状態分布をそれぞれ算出する。そして、普段の運転特性とみなるだけの長時間の操舵誤差分布を比較基準とし、その長時間の操舵誤差分布と、現在の短時間の操作誤差分布とから相対エントロピーRHpを算出する。ここで、相対エントロピーRHpは、2つの操舵誤差分布の相違量距離を表す物理量であり、2つの操舵誤差分布の違いの度合、すなわち2つの操舵誤差分布がどれくらい離れているかを表す。算出した相対エントロピーの値により、過去の長時間の走行状態普段の運転特性に対する、現在の直近の走行状態の安定性を評価できる。長時間に蓄積された操舵誤差分布、短時間取得された現在の運転者の操舵誤差分布、及びそれを使用した分布間の相違量相対エントロピーの算出例については、後述する。次に、ステップS1060では、相違量に基づき不安定運転状態の判定を行う。本実施形態のステップS1060では、ステップS1050で算出された相違量と予め設定した判定閾値と比較する。そして、相違量が判定閾値よりも大きい場合に、不安定運転状態と判定する。その後ステップS1100に移行する。一方、ステップS1040で学習未了と判定された場合は、ステップS1070に移行する。ステップS1070では、現在の時間的範囲の短い操舵誤差分布を用いて、現在の特徴量絶対エントロピーを算出する。その後ステップS1080に移行する。なお、絶対エントロピーは、対象する走行状態分布で表される期待値である。ステップS1080では、過去の運転の特徴量の読み込みを行う。過去の運転の特徴量は、過去に走行した際における最終値絶対エントロピーである。その後ステップS1090に移行する。ステップS1090では、下記式のように、ステップS1080で読み込んだ過去の運転の特徴量Hp_oldに係数kを掛けた基準特徴量と、ステップS1070で算出した現在の特徴量Hp_currentを比較する。そして、現在の特徴量Hp_currentが、基準特徴量Hp_oldkよりも大きい場合に不安定状態と判定する。その後ステップS1100に移行する。Hp_current/Hp_oldk>1ここで、係数kは例えば1.5とする。そしてステップS1100では、ステップS1060又はステップS1090で不安定状態と判定された場合には、情報呈示の処理を行う。情報呈示の例を図4に示す。すなわち、学習度合SDが1以上の場合には、不安定状態と判定した場合には、図4aのように、警告表示を行うと共に運転が乱れています。注意して運転しましょうなどと音声で警告の呈示を行う。一方、学習度合SDが1未満の場合で不安定状態と判定した場合には、推定精度が低い可能性があるので、体調はいかがですか引き続き安全運転でお願いします。と多少和らげた表現で音声警告を実施する。このように、学習度合SDに応じて情報提供の内容を変更する。次に、ステップS1110では、現在の特徴量絶対エントロピーの保存を行う。現在の特徴量ステップS1070で算出した特徴量は、次回のトリップ走行時の比較のために保存しておく。その後処理を終了して復帰する。次に、長時間に蓄積された操舵誤差分布走行状態分布、短時間取得された現在の運転者の操舵誤差分布走行状態分布、及びそれを使用した分布間の相違量相対エントロピーの算出処理の例について、図5を参照しつつ説明する。本処理内容は、一定間隔、例えば50msec毎に連続的に行われる。ステップS10では、相対エントロピーRHpを算出可能な走行場面であるか否かを判断するために、自車両が走行している走行場面の推定検出を行う。ここでは、自車速Vが予め設定した車速範囲例えば40~120km/h内にある場合に、相対エントロピーRHpを算出可能な走行場面とする。すなわち、操舵角信号を用いた効果的な相対エントロピーRHpの算出を行うために、車速が極端に遅い場合および極端に速い場合を算出可能な走行場面から除外する。ステップS20では、車速センサ4で検出される現在の自車速Vが予め設定した車速範囲内にあるか否かを判定する。自車速Vが予め設定した車速範囲内にあり、相対エントロピーRHpを算出可能な走行場面であると判定されると、相対エントロピーRHpの算出を行うためにステップS30へ進む。一方、自車速Vが所定範囲内にない場合は、この処理を終了する。ステップS30では、運転者の運転操作の不安定な状態を検出するための検出対象となる運転者の運転操作量として、舵角センサで検出される現在の操舵角信号θを読み込む。ステップS31では、読み込んだ操舵角θの値から、操舵角予測誤差θeを算出する。ここで、図6に、相対エントロピーRHpを算出するために用いる特殊記号とその名称を示す。操舵角円滑値θn-tildeは、量子化ノイズの影響を低減した操舵角である。操舵角の推定値θn-hatは、ステアリングが滑らかに操作されたと仮定してサンプリング時点における操舵角を推定した値である。操舵角推定値θn-hatは、以下の式1に示すように、操舵角円滑値θn-tildeに対して二次のテイラー展開を施して得られる。式1において、tnは操舵角θnのサンプリング時刻である。操舵角円滑値θn-tildeは、量子化ノイズの影響を低減するために、3個の隣接操舵角θnの平均値として以下の式2から算出される。式2において、lは、操舵角円滑値θn-tildeの算出時間間隔を150msec、すなわち手動操作において人間が断続的に操作可能な最小時間間隔とした場合に、150msec内に含まれる操舵角θnのサンプル数を表す。操舵角θnのサンプリング間隔をTsとすると、サンプル数lは、以下の式3で表される。l=round0.15/Ts式3式3において、k=1,2,3の値をとり、k1により150msec間隔の操舵角とそれに隣接する合計3個の操舵角θnに基づいて、円滑値θn-tildeを求めることができる。したがって、このような円滑値θn-tildeに基づいて算出される推定値θn-hatは、実質的に150msec間隔で得られた操舵角θにより算出されたことになる。サンプリング時点における操舵角予測誤差θeは、ステアリング操作が滑らかに行われたと仮定した場合の操舵角推定値θn-hatと実際の操舵角θnとの差として、以下の式4から算出できる。ただし、操舵角予測誤差θeは、人間が断続的に操作可能な最小時間間隔、150msecごとの操舵角θnに対してのみ算出するものとする。以下に、操舵角予測誤差θeの具体的な算出方法を説明する。なお、操舵角信号θのサンプリング間隔Tsは、例えば50msecとする。まず、150msec間隔の隣接する3個の操舵角θnを用いて、上記式2から3個の操舵角円滑値θn-tildeを算出する。3個の操舵角円滑値θn-tildeは、以下の式5で表される。次に、算出した3個の操舵角円滑値θn-tildeを用いて、上記式1から操舵角の推定値θn-hatを算出する。推定値θn-hatは、以下の式6で表される。そして、算出した操舵角推定値θn-hatと実際の操舵角信号θnとを用いて、上記式4から操舵誤差θeを算出する。続くステップS40では、現時点までに算出され、コントローラ100のメモリ内に蓄積されていた所定時間T秒間の操舵角予測誤差θeのデータを、ステップS31で算出した操舵角予測誤差θeの現在値を加えて更新する。すなわち、蓄積されている操舵角予測誤差θeのデータのうち最も古いT秒前のデータを捨てて、代わりに最新の操舵角予測誤差θeのデータとして、ステップS31で算出した現在値を入力する。これにより、現在値からT秒前までの操舵角予測誤差θeのデータが蓄積されることになる。なお、所定時間Tは、現在の運転操作の不安定な状態を判定するための比較基準となる長時間の誤差分布を算出するために十分な長期間のデータを蓄えられるように、例えばT=3600秒=1時間程度に設定する。ステップS50では、操舵予測誤差分布の比較基準となる、過去あるいは長時間の操舵角予測誤差分布1を算出する。ここでは、図7に示すように、例えばT秒前のデータから180秒分のデータを使って過去の操舵角予測誤差分布を算出する。具体的には、蓄積された過去の操舵角予測誤差θeを、9つの予測誤差区分b1~b9に分類し、各区分biに含まれる操舵角予測誤差θeの度数の全度数に対する確率pi=p1~p9を求める。そして、算出した過去の分布を操舵予測誤差分布の比較基準として利用する。なお、予測誤差区分biの範囲は、全区分b1~b9で一定となるように予め設定しておく。長時間の操舵角予測誤差分布を算出する場合は、T秒前から現在までの3600秒分の全てのデータを用いる。具体的には、蓄積された長時間の操舵角予測誤差θeを、9つの予測誤差区分b1~b9に分類し、各区分biに含まれる操舵角予測誤差θeの度数の全度数に対する確率pi=p1~p9を求める。算出した過去の分布または長時間の分布を比較基準となる過去または長時間の操舵角予測誤差分布1とする。ステップS51では、現在の操舵角予測誤差分布2を算出する。ここでは、図7に示すように現在から直近の180秒分のデータを使って現在の操舵角予測誤差分布2を算出する。具体的には、直近の180秒分の操舵角予測誤差θeのデータを、9つの予測誤差区分b1~b9に分類し、各区分biに含まれる操舵角予測誤差θeの度数の全度数に対する確率qi=q1~q9を求める。ステップS70では、過去または長時間の操舵角予測誤差分布1および現在の操舵角予測誤差分布2を用いて、相対エントロピーRHpを求める。図8に示すように相対エントロピーRHpは、比較基準である過去または長時間の操舵角予測誤差分布1に対する現在の操舵角予測誤差分布2の相違量距離である。相対エントロピーRHpは、以下の算出式式7から算出することができる。相対エントロピーRHpは、過去または長時間の操舵角予測誤差分布1の確率piと現在の操舵角予測誤差分布2の確率qiが等しい場合にRHp=0となり、これらの確率piとqiがずれるほどRHpの値が大きくなる。そして今回の処理を終了する。以上の処理を繰り返し実施する。なお、過去または長時間の操舵角予測誤差分布1および現在の操舵角予測誤差分布2を算出するための予測誤差区分biの範囲を、操舵誤差分布のあいまいさ不確実性を表すステアリングエントロピー値Hpを算出する際に用いるα値に基づいて設定することもできる。ここで、α値は、操舵角の時系列データに基づいて一定時間内の操舵誤差、すなわちステアリングが滑らかに操作されたと仮定した場合の操舵角の推定値と実際の操舵角との差を求め、操舵誤差の分布ばらつきを測定して90パーセントタイル値操舵誤差の90が含まれる分布の範囲を算出したものである。そこで、過去あるいは長時間の操舵角誤差分布に基づいてα値を算出し、算出したα値から、過去または長時間の操舵角予測誤差分布1および現在の操舵角予測誤差分布2について同じ予測誤差区分biの範囲を設定する。図9に、α値を用いて設定される各区分biの操舵角予測誤差θeの範囲を示す。動作その他データ収集を始めてからの走行時間に基づき学習状況が学習完了運転者の普段の運転特性が取得できたと見なせる場合には、ステップS1050及びS1060の処理によって、ステアリングエントロピー法を用いた不安定度の算出が実施される。このとき、算出された複数の走行状態分布の間の相違量を算出し、相違量の大きさから不安定運転状態を判定する。これにより、交通環境の違いによらず不安定な走行状態を精度よく検出することが可能となる。すなわち、交通環境の違いによらず、個人の普段の特性に適応して、不安定な状態を精度よく検出することができる。またこのとき、複数の走行状態分布として、時間的範囲の異なる複数の走行状態分布を算出する。例えば、過去の走行状態データを含む走行状態分布と、直近の走行状態データからなる走行状態分布とを算出し、過去の走行状態分布を基準として直近の走行状態分布の相違量を直接算出する。この結果、基準となるデータも連続的に更新しつつ、直近の状態の安定性を評価することが可能となる。このように、交通環境の違いによらず不安定な走行状態を精度よく検出することが可能となる。一方、学習状況が学習未了SD<1と判定されたときには、単一の走行状態分布の大きさと過去の走行データと比較して、不安定運転判断を実施するステップS1070~S1090。すなわち、学習未完時に別の不安定度算出の処理を用いることで、運転者の走行状態分布が未知のときにでも注意喚起が可能となる。ここで、上記実施形態では、走行時間によって学習度合SDを求め、その学習度合SDから、走行状態分布が運転者の運転特性と合致していると推定できるかどうかを推定して、学習完了か否かを判定している。上記走行状態分布が運転者の運転特性と合致していると推定するための学習度合SDを走行状態分布の特徴量である相対エントロピーの変動から、学習度合SDを求めても良い。例えば、長時間用の走行状態分布の特徴量の変化量が予め設定した値以下になったときに、学習度合SDとして学習完了を表す値に設定する。ここで、ステップS1010は走行状態取得部を構成する。ステップS1050は、第1走行状態分布算出部及び第1運転不安定判定部を構成する。ステップS1030は学習状況判定部を構成する。S1070,S1080は、第2運転不安定判定部を構成する。S1040は、不安定度選択部を構成する。S1100は情報呈示部を構成する。本実施形態の効果1走行状態取得部は、運転者の運転操作、及び車両状態の少なくとも一方からなる走行状態データを取得する。第1走行状態分布算出部は、上記走行状態取得部が取得した走行状態データに基づき、時間的範囲の異なる複数の走行状態分布を算出する。第1運転不安定判定部は、上記第1走行状態分布算出部が算出した複数の走行状態分布の分布間の相違量に基づき、運転の不安定度を推定する。学習状況判定部は、上記第1走行状態分布算出部が算出した走行状態分布が運転者の運転特性と合致している度合である学習度合SDを求める。第2運転不安定判定部は、第1運転不安定判定部での推定処理とは異なる処理で、運転の不安定度を推定する。不安定度選択部は、学習状況判定部が求める学習度合SDに応じて、第1運転不安定判定部が推定する不安定度、または第2運転不安定判定部が推定する不安定度のいずれかを選択する。情報呈示部は、上記不安定度選択部が選択した不安定度に基づく不安定情報を運転者に情報呈示する。学習未完時に別の不安定度算出部を用いることで、運転者の走行状態分布が未知のときにでも注意喚起が可能となる。2上記第2運転不安定判定部は、走行状態取得部が取得した走行状態データの情報、及び車両の運転場面情報の少なくとも1つ情報に基づいて運転の不安定度を推定する。車両挙動データその他の走行状態データ、運転場面判定の結果を使うことで精度良く運転者状態を検出可能となる。3上記第2運転不安定判定部は、上記走行状態取得部が取得した走行状態データに基づき算出した走行状態分布の一つを使用して運転の不安定度を推定する。運転者の走行状態分布を使うことで、統計的な処理が可能となり精度が向上する。4上記不安定度選択部が第2運転不安定判定部が推定する不安定度を選択する場合、上記第2運転不安定判定部が推定する不安定度が予め設定した判定閾値を越えると不安定と判定する。これによって、運転の不安定状態の判定が簡易に実施可能となる。5上記判定閾値は、過去の走行履歴のデータに基づき設定する。過去の走行トリップ履歴を用いることで、検出精度が向上する。6上記第2運転不安定判定部は、過去の走行履歴のデータを保存する履歴保存部を有し、その履歴保存部が保存した過去の履歴の傾向を参照して不安定状態を判定する。過去の履歴から判定することで、検出性能が向上する。7上記学習状況判定部は、走行時間から学習度合SDを判定する。学習状況を走行時間から判定することで、誤判定することが少なくなる。8上記学習状況判定部は、単一の走行状態分布の特徴量の変動から判定する。学習状況を走行分布の特徴量の変動で見ることで、学習完了時の判定を早めに判定することができる。9上記相違量は、ステアリング操作の操作量から算出する。連続操作が要求されるステアリング操作から検出することで、運転者状態を精度よく検出できる。10上記ステアリング操作の操作量からの算出は、ステアリングエントロピー法を用いる。ステアリングエントロピー法を用いることで、検出性能の向上が期待できる11学習状況判定部が求める学習度合SDに応じて、不安定情報の情報呈示内容を変更する。学習状況の判定結果に応じて、情報提供を変える事で、運転者への受容性が向上する。第2実施形態次に、第2実施形態について図面を参照しつつ説明する。なお、上記第1実施形態と同様な構成については同一の符号を付して説明する。本実施形態の基本構成は、上記第1実施形態と同様である。ただし、学習状況が学習未了と判定したときの、別の不安定度算出の処理が異なる。本実施形態では、別の不安定度算出の処理を、単一の走行状態分布の大きさと、一般運転者の分布から算出した値とを比較して不安定運転判断を行うことで実施する。本実施形態の情報提供部100Aの処理を、図10のフローを参照して説明する。ここで、ステップS2010~S2070の処理は、第1実施形態の処理であるステップS1010~S1070の処理と同じである。また、ステップS2100、S2110の処理はステップS1100,S1110の処理と同じである。このため、これらの処理の説明を省略する。次にステップS2080の処理について説明する。本実施形態のステップS2080では、記憶部に予め記憶されている一般運転者の特徴量を読みこみを行う。一般運転者の特徴量は、予め複数の運転者から取得した特徴量を統計処理例えば平均を実施して求めた値である。この一般運転者の特徴量は、無線通信などによって適宜アップデートしても良い。その他の処理は、上記第1実施形態と同様である。ここで、ステップS2010は走行状態取得部を構成する。ステップS2050は、第1走行状態分布算出部及び第1運転不安定判定部を構成する。ステップS2030は学習状況判定部を構成する。S2070,S2080は、第2運転不安定判定部を構成する。S2040は、不安定度選択部を構成する。S2100は情報呈示部を構成する。作用効果本実施形態では、第1実施形態で説明した効果に加え、次の効果を奏する。1上記判定閾値は、複数の運転者から取得した走行状態分布の特性から求める。一般運転者などの基準となる分布を用いることで、運転者の不安定状態を明確にでき、検出性能が向上する。第3実施形態次に、第3実施形態について図面を参照しつつ説明する。なお、上記第1実施形態と同様な構成については同一の符号を付して説明する。本実施形態の基本構成は、上記第1実施形態と同様である。ただし、第3実施形態では、学習状況が学習未了と判定したときの、別の不安定度算出の処理を、単一分布の特徴量履歴から判定する。本実施形態の情報提供部100Aの処理を、図11のフローを参照して説明する。ステップS3010~S3070の処理は、第1実施形態の処理であるステップS1010~S1070の処理と同じである。また、ステップS3100の処理はステップS1100の処理と同じである。このため、これらの処理の説明を省略する。なお、本実施形態では特徴量の保存が不要であるので、ステップS1110の処理が省略されている。次に、本実施形態におけるステップS3080、S3090の処理について説明する。本実施形態のステップS3080では、ステップS3070で算出された不安定度を、一定間隔で過去数~10個保存し、その傾向を判定するために、ばらつき、増減、絶対値を算出する。上記ばらつきは、過去の不安定度のばらつき標準偏差とする。上記増減は、もっとも古い不安定度と最新の不安定度の比較とする。上記絶対値は、最新の不安定度の絶対値とする。次に、ステップS3090では、ステップS3080で算出した過去の履歴データの判定を行う。例えば、上述の3つの項目ばらつき、増減、絶対値のうち、ばらつき:大、増減:大、絶対値:大の場合に不安定運転と判定する。この3つの項目の一部だけを満足する場合でも、例えばいずれかの項目の条件を満足する場合でも、不安定運転と判定しても良い。ここで、バラツキが予め設定したバラツキ用閾値よりも大きい場合に、ばらつき:大と判定する。また、増減の絶対値が予め設定した増減用閾値よりも大きい場合に、増減:大と判定する。また、絶対値が予め設定した絶対値用閾値よりも大きい場合に、絶対値:大と判定する。その他の処理は、上記第1実施形態と同様である。ここで、ステップS3010は走行状態取得部を構成する。ステップS3050は、第1走行状態分布算出部及び第1運転不安定判定部を構成する。ステップS3030は学習状況判定部を構成する。S3070,S3080は、第2運転不安定判定部を構成する。S3040は、不安定度選択部を構成する。S3100は情報呈示部を構成する。作用効果以上のように、本実施形態では、単一の走行状態分布の特徴量エントロピーを適宜保存し、その傾向増減と絶対値で不安定運転判断をする。本実施形態は、上記第1実施形態で説明した効果を奏する他、次の効果を奏する。1すなわち、上記第2運転不安定判定部は、上記走行状態取得部が取得した走行状態データに基づき算出した走行状態分布の一つを使用して運転の不安定度を推定する。運転者の走行状態分布を使うことで、統計的な処理が可能となり精度が向上する。第4実施形態次に、第4実施形態について図面を参照しつつ説明する。なお、上記第1実施形態と同様な構成については同一の符号を付して説明する。本実施形態の基本構成は、上記第1実施形態と同様である。ただし、第4実施形態では、学習状況が学習未了と判定したときの、別の不安定度算出の処理を、時間的範囲の異なる相対エントロピーから実施する。本実施形態の情報提供部100Aの処理を、図12のフローを参照して説明する。ステップS4010~S4060の処理は、第1実施形態の処理であるステップS1010~S1060の処理と同じである。また、ステップS4100の処理はステップS1100の処理と同じである。このため、これらの処理の説明は省略する。なお、本実施形態では特徴量の保存が不要であるので、ステップS1110の処理が省略されている。次に、ステップS4070~S4090の処理について説明する。ここでステップS4030では、上述のように学習状況判定を行う。学習状況の判定は、上述のように走行時間を用いる。学習度合SDは、例えば以下式に基づき算出する。学習度合SD=走行時間s/時間的範囲×係数ここで、走行時間:走行後の時間時間的範囲:走行状態分布の時間的範囲例えば2000秒係数:収束時間に係る係数たとえば5そして、ステップS4070では、2つの操舵誤差分布走行状態分布を求める時間的範囲を、ステップS4030で求めた学習度合SDに応じて設定する。本実施形態では、2つの走行状態分布は、長い走行時間分布と短い時間分布とする。長い走行時間分布の時間的範囲を以下のように学習度合SDに応じた時間範囲とする。なお、短い走行状態分布は、前述のようにして求める。長い時走行時間分布の時間的範囲=学習度合SD×学習係数ここで学習度合SD:ステップS4030で算出された値0~1学習係数:学習時間や学習時間に予め設定した係数<1を乗算した値に設定する。である。学習係数は、例えば学習時間走行時間に対して、予め設定した1以下の常数を乗算して求める。次に、ステップS4080では、第2の分布相違量を算出する。算出方法は、ステップS4050ステップS1050と同様の方法で算出する。ただし、第1の分布相違量を算出する走行状態分布とは、時間的範囲が異なる。第2の走行状態分布の時間的範囲は、第1の走行状態分布の時間的範囲よりも短くなる。第1の走行状態分布の時間的な範囲をそれぞれTw_s1、Tw_l1とし、第2の走行状態分布の時間的範囲をTw_s2、Tw_l1とした場合、たとえば以下のように設定する。Tw_s1:60sTw_l1:2000sTw_s2:20sTw_l2:600sこれらに基づき、ステップS4080において、2つの走行状態分布の作成し、それらの相違量を算出する。ステップS4090では、ステップS4080で算出した相違量特徴量に基づき不安定運転状態の判定を行う。本実施形態のステップS4090では、ステップS4080で算出された相違量と予め設定した判定閾値と比較する。そして、相違量が判定閾値よりも大きい場合に、不安定運転状態と判定する。その後ステップS4100に移行する。ここで、ステップS4010は走行状態取得部を構成する。ステップS4050は、第1走行状態分布算出部及び第1運転不安定判定部を構成する。ステップS4030は学習状況判定部を構成する。S4070~S4090は、第2運転不安定判定部を構成する。S4070は、第2走行状態分布算出部及び第2運転不安定判定部を構成する。S4040は、不安定度選択部を構成する。S4100は情報呈示部を構成する。作用効果本実施形態では、学習が未了の場合、時間的範囲の異なる2つの相対エントロピーを算出し、そのうちの一方の相対エントロピーの時間的範囲を、学習状況に応じて変更する。本実施形態では、第1実施形態の効果に加え次の効果を奏する。1上記第2運転不安定判定部は、上記第1走行状態分布算出部とは異なる時間的範囲における複数の走行状態分布を算出する第2走行状態分布算出部と、上記第2走行状態分布算出部が算出した複数の走行状態分布の分布間の相違量に基づき、運転の不安定度を推定する第2運転不安定判定部と、を備える。2つの相違量を算出することで、学習未了から学習完了に移行する際の運転者に呈示する情報の変化をより滑らかに設定することが可能となる、例えば、学習未了から学習完了に移行する際の注意喚起の変更をより滑らかにすることが可能となる第5実施形態次に、第5実施形態について図面を参照しつつ説明する。なお、上記第1実施形態と同様な構成については同一の符号を付して説明する。本実施形態の基本構成は、上記第1実施形態と同様である。ただし、第5実施形態では、学習状況が学習未了と判定したときの、別の不安定度算出の処理を、2つの単一分布の特徴量相対エントロピーから判定する。本実施形態のシステム構成を図13に示す。図13に示すように、情報提供部100Aに対して、操舵角センサ3から、タイマー50からの出力の他に、ブレーキペダル操作センサ、障害物検出装置からの出力値も入力される。本実施形態の情報提供部100Aの処理を、図14のフローを参照して説明する。情報提供部100Aは、まずステップS5010で、車両情報データとして以下のデータの取得を行う。運転者の操作情報として、操舵角センサ3、及びブレーキペダル操作量センサ2の出力に基づき、操舵角及びブレーキペダル操作量を取得する。また、車両状態の情報として、車速センサ4、Gセンサ8、前方車両検出装置9の各出力に基づき、自車両の車速、前後G、横G、前方障害物に対する相対速度、車間距離を取得する。ステップS5030では、ステップS1050と同様な処理によって、学習状況判定を行う。ステップS5040では、ステップS1040と同様な処理によって、学習度合SDに基づき学習状況が学習完了か否かを判定する。学習状況が学習完了と判定した場合にはステップS5050に移行する。一方、学習状況が学習未了と判定した場合には、ステップS5080及びS5100に移行する。ステップS5050、S5060では、ステップS1050及びS1060と同様な処理を行う。すなわち、ステップS5050では、分布間の相違量を算出する。ステップS5060では、算出した相違量と予め設定した判定閾値とを比較して不安定運転状態か否かを判定する。ステップS5070では、ステップS5060の判定に基づき、不安定運転状態と判定された場合には、情報呈示の処理を行う。一方、ステップS5080では、操舵角を用いてステアリングエントロピーの計算を行う。このステップS5080では、単一の走行状態分布から不安定量である絶対エントロピー特徴量を算出する。その後ステップS5090に移行する。ステップS5090では、ステップS2080と同様な処理を行い、記憶部に予め記憶されている一般運転者の特徴量を読み込む。その後ステップS5120に移行する。また、ステップS5100では、ブレーキオン時のTTC衝突余裕時間の大きさから不安定量である絶対エントロピー特徴量を算出する。その後ステップS5110に移行する。ここで、衝突余裕時間TTCは、衝突余裕時間算出時における走行状態を自車両が維持して走行したときに障害物に衝突するまでの時間を示すものである。ここで、運転者の状態が不安定な場合は、ブレーキ操作のタイミングが遅くなることが一般的に知られている。したがって、ブレーキ操作のタイミングを評価することで不安定状態を判定可能である。ブレーキ操作のタイミングは、一般的なブレーキ操作の統計的なデータを使って、正規化して用いる。たとえば、ブレーキ操作回数がN回あり、それぞれのブレーキオン時のTTCは、TTC1,TTC2とする。一般的なブレーキ操作タイミングの平均値がμ、標準偏差がσとすると、それぞれのブレーキ操作の正規化された値Stdは以下のように示される。Std1=μ-TTC1/σStd2=μ-TTC2/σStd3=μ-TTC3/σStdn=μ-TTCn/σそして、Stdの平均値Σstdn:nは1~n/Nを不安定度とする。ステップS5110では、一般的に許容できるTTCの平均値予め記憶部に設定した値の読み込みをする。この値は、例えば2~3の間の値に設定する。次に、ステップS5120では、ステップS5080,S5090の処理に基づく特徴量による第1の単一分布不安定度と、ステップS5100,S5110の処理に基づく特徴量による第2の単一分布の不安定度のうち、いずれかひとつでも下記を満たしていれば不安定と判定する。なお、下記式を満足する場合を不安定と判定する。S5080で算出した不安定量>S5090で読み込んだ一般的な特徴量S5100で算出した不安定量>S5110で読み込んだ一般的な特徴量ここで、本実施形態のステップS5080とステップS5100では、それぞれステアリングエントロピーと、ブレーキオン時のTTCから不安定度の算出を行う場合を例示している。これに代えて、運転者の運転操作、及びその運転操作による車両挙動の指標他、横G、前後Gの頻度分布であれば、どの指標を使うことも可能である。ステップS5130では、ステップS5120で運転不安定と判定した場合には、情報呈示の処理を行う。その他の構成は、上記第1実施形態と同様である。ここで、ステップS5010は走行状態取得部を構成する。ステップS5050は、第1走行状態分布算出部及び第1運転不安定判定部を構成する。ステップS5030は学習状況判定部を構成する。S5080~S5120は、第2運転不安定判定部を構成する。S5040は、不安定度選択部を構成する。S5070,S5130は情報呈示部を構成する。作用効果本実施形態では、ステアリングエントロピーによる判定のほか、別の指標右左折時の横Gなどを考慮して不安定度を判定する。すなわち、単一の走行状態分布を2種類それぞれ別の指標から算出したもの有し、そのいずれかひとつが不安定と判定したら、不安定運転と判断する。本実施形態では、上記第1実施形態の効果に加え、次の効果を奏する。1上記第2運転不安定判定部は、複数種類の走行状態データから得られる複数の走行状態分布の各特徴量から、運転の不安定度を推定する。特定の信号のみならず、複数の信号から運転者状態を検出することで、検出性能が向上する。2上記第2運転不安定判定部は、衝突余裕時間TTCを用いて運転の不安定度を推定する。衝突余裕時間を使うことで、減速操作の状態を正確に検出することができる。第6実施形態次に、第6実施形態について図面を参照しつつ説明する。なお、上記第1実施形態と同様な構成については同一の符号を付して説明する。本実施形態の基本構成は、上記第1実施形態と同様である。ただし、第6実施形態では、学習状況が学習未了と判定したときの、別の不安定度算出の処理を、特定の運転場面に対して特徴量を算出して判定する。図15は、本実施形態に係るシステム構成図を示す図である。本実施形態では、特定の運転場面を検出するために、ウインカ指示信号やナビゲーションを介して交差点情報を取得している。本実施形態の情報提供部100Aの処理を、図16のフローを参照して説明する。ステップS6010では、運転者の運転操作、及びその運転操作による車両状態の情報である車両情報データとして以下のデータの取得を行う。運転者の操作情報として、操舵角、アクセルペダル開度、ブレーキペダル操作量、ウインカ指示信号を取得する。ウインカ指示信号は、運転場面の検出情報として使用される。車両状態の情報として、車速、前後G、横Gを検出する。また、ステップS6030では、交通環境情報として、ナビゲーションシステム7を介して、交差点情報を取得する。次に、ステップS6030では、ステップS1030と同様な処理によって、学習状況判定を行う。ステップS6040では、ステップS1040と同様な処理によって、学習度合SDに基づき学習状況が学習完了か否かを判定する。学習状況が学習完了と判定した場合にはステップS6050に移行する。学習状況が学習未了と判定した場合にはステップS6070に移行する。ステップS6050では、ステップS1050と同様な処理によって、分布間の相違量を算出する。ステップS6060では、ステップS1060と同様な処理によって、相違量に基づき不安定運転状態の判定を行う。その後ステップS6100に移行する。一方、ステップS6070では、運転場面交通環境の判定を行う。運転場面は、交差点右左折場面や先行車接近場面など考えられるが、ここでは交差点右左折場面における判定を例に説明する。交差点右左折場面か否かは、ナビゲーションの地図から交差点を判定する方法や、ウインカと車両挙動による交差点か否かの判定処理を利用すればよい。ステップS6080では、特徴量の算出を行う。ステップS6080における特徴量の算出は、第5実施形態のステップS5100と同等の方法を用いる。すなわち、ステップS5100に記載の処理を、ブレーキ操作の代わりに横Gの大きさを適用して特徴量を算出する。ステップS6090では、ステップS6080で算出した特徴量と予め設定した判定閾値とを比較して、上記特徴量が判定閾値よりも大きい場合には、不安定運転状態と判定する。この判定閾値を、検出した運転場面によって変更する。例えば、検出した運転場面が交差点右左折場面と判定した場合には、その他の運転場面に比べて判定閾値を低く設定する。ステップS6100では、ステップS1100と同様に、ステップS6060又はステップS6090で運転不安定と判定した場合には、情報呈示の処理を行う。ここで、運転場面として交差点右左折場面を例示したが、先行車接近場面などであっても良い。このばあいには、ステップS6070で先行車近接場面か否かを検出する。例えば先行車との距離が予め設定した距離以下の場合に、先行車近接場面とする。ステップS6080ではステップS5100と同様な処理を実施する。ステップS6090では、先行車近接場面と判定すると、その他の運転場面に比べて判定閾値を低く設定する。ここで、ステップS6010、S6020は走行状態取得部を構成する。ステップS6050は、第1走行状態分布算出部及び第1運転不安定判定部を構成する。ステップS6030は学習状況判定部を構成する。S6070~S6090は、第2運転不安定判定部を構成する。S6040は、不安定度選択部を構成する。S6100は情報呈示部を構成する。作用効果本実施形態では、運転場面の判定を行い、特定の運転場面に対して特徴量を算出する。そして、その特定の運転場面交差点における右左折や、先行車に対する減速場面の特徴量から、不安定状態と判定する。本実施形態は、上記第1実施形態の効果に加え次の効果を奏する。1上記第2運転不安定判定部は、特定の運転場面を検出する運転場面検出部を有し、運転場面検出部が検出した特定の運転場面の運転行動データによって不安定度を推定する。運転場面を特定することで、不安定状態時にあらわれる小さな運転行動変化を捉えやすくなる。2上記特定の運転場面として交差点における右左折時を検出し、そのときの運転特性から不安定度を推定する。交差点の右左折の運転特性で、運転者の状態を正確に検出することができる。3上記右左折時の運転特性は、横Gの大きさを用いる。横Gを使うことで、交差点での行動の状態を正確に検出することができる。4上記特定の運転場面として先行車接近場面を検出し、そのときの減速操作の運転特性から不安定度を推定する。先行車接近場面の減速操作特性で検出することで、運転者の状態を正確に検出することができる。5上記減速操作の運転特性は、ブレーキオン時のTTC衝突余裕時間の大きさを用いる。衝突余裕時間を用いることで、先行車接近場面における運転者の状態を正確に検出することができる。"