自車両の周辺に存在する可動体に関する情報を認識する可動体情報認識手段と、前記自車両の周辺の道路の属性を認識する道路属性認識手段と、前記可動体に関する情報に基づいて前記可動体の移動特性を決定する移動特性決定手段と、前記道路の属性に対する前記可動体の存在可能度を決定する存在可能度決定手段と、前記可動体の存在可能度を用いて前記可動体の移動特性を補正し、前記可動体の将来位置を予測する可動体位置予測手段とを備えることを特徴とする可動体予測装置。前記可動体位置予測手段は、前記可動体の存在可能度に応じて前記可動体の移動範囲を補正することを特徴とする請求項1記載の可動体予測装置。前記可動体位置予測手段は、前記可動体の存在可能度の境界において前記可動体の移動方向を補正することを特徴とする請求項1記載の可動体予測装置。自車両の周辺に存在する可動体に関する情報を認識する可動体情報認識処理と、前記自車両の周辺の道路の属性を認識する道路属性認識処理と、前記可動体に関する情報に基づいて前記可動体の移動特性を決定する移動特性決定処理と、前記道路の属性に対する前記可動体の存在可能度を決定する存在可能度決定処理と、前記可動体の存在可能度を用いて前記可動体の移動特性を補正し、前記可動体の将来位置を予測する可動体位置予測処理とを、コンピュータに実行させることを特徴とする可動体予測プログラム。自車両の周辺に存在する可動体に関する情報を認識する可動体情報認識ステップと、前記自車両の周辺の道路の属性を認識する道路属性認識ステップと、前記可動体に関する情報に基づいて前記可動体の移動特性を決定する移動特性決定ステップと、前記道路の属性に対する前記可動体の存在可能度を決定する存在可能度決定ステップと、前記可動体の存在可能度を用いて前記可動体の移動特性を補正し、前記可動体の将来位置を予測する可動体位置予測ステップとを含むことを特徴とする可動体予測方法。しかし、上記の可動体予測装置のように存在しやすさを表現する存在可能度を与えるだけでは、各道路環境における可動体の移動特性速度や広がり、方向の変化が考慮されない。このため、例えば可動体のあらゆる可動範囲を許容し、可動体の不自然な動きまでも正規の動きとして予想してしまうことがある。この場合には、可動体の将来位置を高精度に予測することが困難であるという問題がある。本発明の目的は、可動体の将来位置の予測精度を向上させることができる可動体予測装置、可動体予測プログラム及び可動体予測方法を提供することである。本発明の可動体予測装置は、自車両の周辺に存在する可動体に関する情報を認識する可動体情報認識手段と、自車両の周辺の道路の属性を認識する道路属性認識手段と、可動体に関する情報に基づいて可動体の移動特性を決定する移動特性決定手段と、道路の属性に対する可動体の存在可能度を決定する存在可能度決定手段と、可動体の存在可能度を用いて可動体の移動特性を補正し、可動体の将来位置を予測する可動体位置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可動体予測装置においては、自車両の周辺に存在する可動体に関する情報に基づいて可動体の移動特性を決定すると共に、自車両の周辺の道路の属性に対する可動体の存在可能度を決定し、この可動体の存在可能度を用いて可動体の移動特性を補正し、可動体の将来位置を予測する。このように可動体の存在可能度を用いて可動体の移動特性を補正することにより、道路環境に応じた適切な移動特性が得られるようになる。これにより、可動体の将来位置の予測精度を向上させることができる。好ましくは、可動体位置予測手段は、可動体の存在可能度に応じて可動体の移動範囲を補正する。この場合には、可動体が存在可能度の低い領域を移動するときは、存在可能度の高い領域を移動するときに比べて可動体の移動範囲を狭くすることにより、可動体の移動範囲が移動可能性の高い範囲に集約されるようになる。これにより、可動体の将来位置の予測精度を確実に向上させることができる。また、可動体位置予測手段は、可動体の存在可能度の境界において可動体の移動方向を補正しても良い。この場合には、可動体の移動方向が移動可能性の高い方向に集約されるように、可動体の存在可能度の境界において可動体の移動方向を補正することにより、可動体の将来位置の予測精度を確実に向上させることができる。また、本発明の可動体予測プログラムは、自車両の周辺に存在する可動体に関する情報を認識する可動体情報認識処理と、自車両の周辺の道路の属性を認識する道路属性認識処理と、可動体に関する情報に基づいて可動体の移動特性を決定する移動特性決定処理と、道路の属性に対する可動体の存在可能度を決定する存在可能度決定処理と、可動体の存在可能度を用いて可動体の移動特性を補正し、可動体の将来位置を予測する可動体位置予測処理とを、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体予測プログラムにおいては、自車両の周辺に存在する可動体に関する情報に基づいて可動体の移動特性を決定すると共に、自車両の周辺の道路の属性に対する可動体の存在可能度を決定し、この可動体の存在可能度を用いて可動体の移動特性を補正し、可動体の将来位置を予測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、上述したように可動体の将来位置の予測精度を向上させることができる。さらに、本発明の可動体予測方法は、自車両の周辺に存在する可動体に関する情報を認識する可動体情報認識ステップと、自車両の周辺の道路の属性を認識する道路属性認識ステップと、可動体に関する情報に基づいて可動体の移動特性を決定する移動特性決定ステップと、道路の属性に対する可動体の存在可能度を決定する存在可能度決定ステップと、可動体の存在可能度を用いて可動体の移動特性を補正し、可動体の将来位置を予測する可動体位置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可動体予測方法においては、自車両の周辺に存在する可動体に関する情報に基づいて可動体の移動特性を決定すると共に、自車両の周辺の道路の属性に対する可動体の存在可能度を決定し、この可動体の存在可能度を用いて可動体の移動特性を補正し、可動体の将来位置を予測することにより、上述したように可動体の将来位置の予測精度を向上させることができる。本発明によれば、可動体の将来位置の予測精度を向上させることができる。これにより、例えば自車両と可動体との衝突可能性を高精度に求めることが可能となる。以下、本発明に係わる可動体予測装置、可動体予測プログラム及び可動体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体予測装置の一実施形態を示す概略構成図である。同図において、本実施形態の可動体予測装置1は、歩行者や自転車等の可動体の将来位置を予測する装置であり、自車両と可動体との衝突可能性を判定するシステムに搭載されている。可動体予測装置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可動体や自車両の周辺の道路環境を検出するセンサであり、カメラやレーダ等の各種センサが使用される。認識センサ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、可動体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、可動体認識部4と、可動体運動把握部5と、可動体属性判定部6と、移動特性決定部7と、道路環境認識部8と、道路属性認識部9と、存在可能度マップ生成部10と、可動体予測部11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。可動体認識部4は、認識センサ2の検出データに基づいて自車両の周辺環境に存在する可動体を認識する。可動体運動把握部5は、可動体認識部4により認識された可動体の運動状態移動向き、速度、加速度等を把握する。可動体属性判定部6は、可動体認識部4により認識された可動体の属性歩行者、自転車、車両等を判定する。移動特性決定部7は、可動体運動把握部5により把握された可動体の運動状態と可動体属性判定部6により判定された可動体の属性とに基づいて、可動体の将来の移動特性を決定する。移動特性は、図2に示すように、可動体Qが一定時間内に移動する範囲を粒子の分岐ここでは3分岐で表わしたものである。移動特性のパラメータとしては、可動体Qの移動広がり角移動範囲θ、移動方向及び移動速度等がある。可動体Qが歩行者である場合、歩行者が歩道を移動する状況後述では、歩行者の移動広がり角θはθ0図2a参照に設定される。道路環境認識部8は、認識センサ2の検出データに基づいて自車両の周辺の道路環境を認識し、道路領域を特定する。道路属性認識部9は、道路環境認識部8により特定された道路領域に基づいて、道路の属性種類を認識する。存在可能度マップ生成部10は、道路属性認識部9により認識された道路の属性に対する可動体の存在可能度マップを生成する。存在可能度マップは、可動体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。例えば図3に示すように、歩道Aに対する歩行者Qの存在可能度は1.0に設定され、車道Bに対する歩行者Qの存在可能度は0.5に設定されている。可動体予測部11は、移動特性決定部7により決定された可動体の将来の移動特性と存在可能度マップ生成部10により生成された可動体の存在可能度マップとに基づいて、可動体の将来位置を予測する。このとき、可動体予測部11は、存在可能度マップ上で可動体を動かして、可動体の将来位置を予測する。図4は、可動体予測部11により実行される可動体予測処理手順の詳細を示すフローチャートである。図4において、まず予測ステップtを0に初期設定する手順S101。続いて、可動体が移動する道路属性が変化したかどうかを判断する手順S102。可動体が移動する道路属性が変化したと判断されたときは、可動体の存在可能度に応じて可動体の移動広がり角移動範囲θを補正する手順S103。具体的には、例えば図5aに示すように、歩行者Qの移動領域が歩道A存在可能度1.0から車道B存在可能度0.5に変わった場合には、可動体の移動広がり角θをθ0図2a参照からθ1図2b参照に狭めるような補正を行う。このとき、可動体の存在可能度をfとすると、下記の関係式が成り立つ。θ1=fθ0θ1<θ0なお、可動体の移動領域が存在可能度の低い領域から存在可能度の高い領域に変わった場合には、可動体の移動広がり角θを広げるような補正を行う。手順S102において可動体が移動する道路属性が変化していないと判断されたとき、または手順S103の処理が実行された後は、可動体の移動広がり角θに応じて、可動体を表わす粒子を分岐させる手順S104。続いて、分岐先の複数ここでは3つの粒子のうちの1つを消去する手順S105。このとき、粒子の消去図5中の×印参照は、ランダムに行う。なお、粒子を消去する個数としては、特に1つに限らず、可動体の存在可能度に応じて変更しても良い。続いて、予測ステップtが規定値Tになったかどうかを判断する手順S106。予測ステップtが規定値Tになっていないと判断されたときは、予測ステップtを1カウントし手順S107、手順S102に戻る。予測ステップtが規定値Tになったと判断されたときは、本フローを終了する。以上により、図5aに示すように、可動体の所定時間後までの将来位置が予測されるようになる。以上において、コントローラ3の可動体認識部4、可動体運動把握部5及び可動体属性判定部6は、自車両の周辺に存在する可動体に関する情報を認識する可動体情報認識手段を構成する。同道路環境認識部8及び道路属性認識部9は、自車両の周辺の道路の属性を認識する道路属性認識手段を構成する。同移動特性決定部7は、可動体に関する情報に基づいて可動体の移動特性を決定する移動特性決定手段を構成する。同存在可能度マップ生成部10は、道路の属性に対する可動体の存在可能度を決定する存在可能度決定手段を構成する。同可動体予測部11は、可動体の存在可能度を用いて可動体の移動特性を補正し、可動体の将来位置を予測する可動体位置予測手段を構成する。ところで、図6aに示すように、道路属性歩道Aや車道Bにかかわらず歩行者Qの移動広がり角θが常に一定の場合には、歩行者Qが車道Bを前後左右に自由に歩き回る動作を行うものと予測されてしまう。この場合には、歩行者Qの移動予測範囲としては、図6bに示すように、かなり広い範囲Xとなってしまう。その結果、自車両と歩行者Qとの衝突可能性を正確に判定することができない可能性がある。これに対し本実施形態では、可動体を存在可能度マップ上で動かして可動体の将来位置を予測する際に、可動体が存在可能度の低い領域を移動するときは、存在可能度の高い領域を移動するときに比べて可動体の移動広がり角θを狭めるようにするので、可動体の移動予測範囲が移動可能性の高い範囲に制限されるようになる。例えば可動体が歩行者である場合には、図5bに示すように、歩道Aに沿った領域と車道Bを横切るような領域とが移動可能性の高い範囲Yとなる。これにより、可動体の将来位置を高精度に予測することができる。その結果、自車両と可動体との衝突可能性を高精度に判定することが可能となる。なお、本実施形態では、道路環境に応じて可動体の移動広がり角θを変更するようにしたが、道路環境や天気等の条件に応じて可動体の速度を変更しても良い。図7は、本発明に係わる可動体予測装置の他の実施形態として、可動体予測部11により実行される他の可動体予測処理手順の詳細を示すフローチャートである。本処理においても、可動体予測部11は、可動体の存在可能度マップ上で可動体を動かして、可動体の将来位置を予測する。図7において、まず予測ステップtを0に初期設定する手順S111。続いて、図8に示すように、可動体を表わす粒子を分岐させる手順S112。なお、図8では、可動体を歩行者Qとしている。続いて、分岐先の複数ここでは3つの粒子のうちの少なくとも1つが可動体の存在可能度道路種別の境界線を越えたかどうかを判断する手順S113。分岐先の複数の粒子のうちの少なくとも1つが可動体の存在可能度の境界線Sを越えた図8参照と判断されたときは、当該存在可能度の境界線Sを越える粒子の進行方向を補正する手順S114。このとき、図9に示すように、存在可能度の境界線Sに対する可動体Qの入射角が基準入射角αよりも小さいときは、可動体Qが存在可能度の境界線Sに沿って移動するように可動体Qの進行方向を補正し、存在可能度の境界線Sに対する可動体Qの入射角が基準入射角αよりも大きいときは、可動体Qが存在可能度の境界線Sに垂直な方向に沿って移動するように可動体Qの進行方向を補正する。なお、基準入射角αは、可動体Qが進路を変えずに直進するような入射角であり、可動体の存在可能度によって決まる。歩行者が浅い入射角で存在可能度の小さい車道に進入する場合は、歩行者に車道への飛び出しの意志が殆ど無い場合が多く、歩行者が存在可能度の境界線を越える前に歩道側に進路を修正したり、歩行者が車道へ出てから歩道沿いを歩くことが考えられる。従って、図10aに示すように、存在可能度の境界線Sにおいて進路の反射及び屈折処理を入れることで、歩行者Qが道路沿いを歩くように歩行者の進行方向を変更する。歩行者が深い入射角で存在可能度の小さい車道に進入する場合は、歩行者に車道へ進入する意志があり、道路環境にもよるが、歩行者が最短距離で車道を渡り切ろうとする傾向が強いことが考えられる。従って、図10bに示すように、存在可能度の境界線Sにおいて深い角度の進路の屈折処理を入れることで、歩行者Qが車道Bを短い距離で渡るように歩行者Qの進行方向を変更する。図7に戻り、手順S113において分岐先の複数の粒子のうちの何れも可動体の存在可能度の境界線を越えていないと判断されたとき、または手順S114の処理が実行された後、予測ステップtが規定値Tになったかどうかを判断する手順S115。予測ステップtが規定値Tになっていないと判断されたときは、予測ステップtを1カウントし手順S116、手順S112に戻る。予測ステップtが規定値Tになったと判断されたときは、本フローを終了する。以上により、可動体の所定時間後までの将来位置が予測されるようになる。以上のように本実施形態においては、可動体を存在可能度マップ上で動かして可動体の将来位置を予測する際に、可動体が存在可能度の境界線を越えるときは、存在可能度の境界線において当該境界線に対する可動体の入射角に応じて可動体の移動方向を変化させるので、実際の可動体の動作行動に合った移動特性が得られるようになる。これにより、可動体の将来位置を高精度に予測することができる。