自車両の加速度を検出するステップと、検出した加速度の周波数分析から周波数に対応するパワースペクトルを算出するステップと、算出したパワースペクトルの単回帰直線を演算し、所定周波数範囲での当該単回帰直線の傾きの変化量の極大値を傾き極大値として算出するステップと、自車両と先行車両との車間距離を検出するステップと、検出した車間距離から分布推定法を用いて、車間距離分布を推定するステップと、推定された車間距離分布から共分散の最小値を算出するステップと、前記共分散の最小値と前記傾き極大値との相関関係から前方の車群分布を推定するステップと、前記車群分布に基づきリアルタイム渋滞予測をおこなうステップと、を含む渋滞予測方法。前記渋滞予測をおこなうステップは、前記車群分布において車群変動が大きい領域と車群変動が小さい領域を特定し、当該2つの領域の境界領域の有無を判定することを含む、請求項1に記載の渋滞予測方法。前記境界領域は、渋滞が発生する可能性の低い自由流領域と車両の制動および加速が混合する混合流領域との間の臨界領域に相当する、請求項2に記載の渋滞予測方法。前記車群分布を推定するステップは、前記共分散値の最小値の対数と前記傾き極大値の対数との相関マップを作成することを含む、請求項1~3のいずれかに記載の渋滞予測方法。しかし、特許文献1を含む従来の方法では、車両密度を用いた渋滞予測の判定精度が必ずしも高いとは言えず、渋滞の回避あるいは解消のためにはさらなる改善の余地がある。したがって、本発明の目的は、渋滞の予測精度を適切に向上させて渋滞の回避あるいは解消のために役立たせることが可能な渋滞予測方法を提供することである。本発明は、自車両の加速度を検出するステップと、検出した加速度の周波数分析から周波数に対応するパワースペクトルを算出するステップと、パワースペクトルの単回帰直線を演算し、所定周波数範囲での当該単回帰直線の傾きの変化量の極大値を傾き極大値として算出するステップと、自車両と先行車両との車間距離を検出するステップと、検出した車間距離から分布推定法を用いて、車間距離分布を推定するステップと、推定された車間距離分布から共分散の最小値を算出するステップと、共分散の最小値と傾き極大値との相関関係から車群分布を推定するステップと、車群分布に基づき渋滞予測をおこなうステップと、を含む渋滞予測方法である。本発明によれば、自車両の加速度スペクトルから得られる傾き極大値と車間距離密度から得られる共分散の最小値との相関関係から推定される車群分布に基づき渋滞予測をおこなうので、渋滞予測精度を向上させることが可能になる。本発明の一形態によると、渋滞予測をおこなうステップは、車群分布において車群変動が大きい領域と車群変動が小さい領域を特定し、当該2つの領域の境界領域の有無を判定することを含む。本発明の一形態によれば、車群変動の境界領域遷移領域の有無をリアルタイムでの渋滞予測の判定基準にすることにより、渋滞が発生、進行する前にタイムリーで効果的な渋滞予測が可能となる。本発明の一形態によると、境界領域は、渋滞が発生する可能性の低い自由流領域と車両の制動および加速が混合する混合流領域との間の臨界領域に相当する。本発明の一形態によれば、臨界領域を渋滞予測の判定基準境界計算に用いることにより、渋滞回避のみならず渋滞解消に役立つリアルタイムな渋滞予測が可能となる。なお、図7bが、臨界領域をパターン化するための境界計算を示している。本発明の一形態によると、前方の車群分布を推定するステップは、共分散値の最小値の対数と傾き極大値の対数との相関マップを作成することを含む。本発明の一形態によれば、車間距離の共分散値の最小値の対数と加速度スペクトルの傾き極大値の対数との相関マップをリアルタイムで求められることにより、オフライン統計予測において生ずる臨界領域付近での時間遅れを最小化できるため、予測精度を向上させることができる。言い換えれば、本発明の一形態によれば、交通流のもつ相転移性を考慮するためリアルタイムでの処理が可能となり、オフライン予測に比べて予測精度が高まる。図面を参照しながら本発明の実施の形態を説明する。図1は、本発明の一実施形態に従う、渋滞予測方法を実施するための渋滞予測装置10の構成を示すブロック図である。渋滞予測装置10は車両に搭載される。渋滞予測装置10は、1つの装置としてあるいは他の装置の一部として車両に搭載することができる。渋滞予測装置10は、車速センサ11、レーダ装置12、ナビゲーション装置13、処理装置14、スイッチ15、各種アクチュエータ16、スピーカー17、表示器18、および通信装置19を備える形で構成される。なお、処理装置14は、ナビゲーション装置13の中に組み込んでもよい。また、スピーカー17および表示器18は、ナビゲーション装置13が備える該当機能を利用してもよい。車速センサ11は、自車両の加速度を検出し、その検出信号を処理装置14へ送る。レーダ装置12は、自車両の周辺に設定される所定の検出対象領域を複数の角度領域に分割し、各角度領域を走査スキャンしながら赤外光レーザやミリ波等の電磁波を発信する。レーダ装置12は、検出対象領域における物体からの反射信号電磁波を受信し、その反射信号を処理装置14へ送る。ナビゲーション装置13は、GPS信号等の測位信号を受信して、その測位信号から自車両の現在位置を算出する。また、ナビゲーション装置13は、車速センサ11およびヨーレートセンサ図示なし等が検出した加速度およびヨーレートから自律航法を用いて自車両の現在位置を算出することもできる。ナビゲーション装置13は、地図データを備え、表示する地図上に自車両の現在位置、目的地までの経路情報や渋滞情報等を出力する機能を有する。処理装置14は、周波数分析部31、単回帰直線算出部32、傾き大値算出部33、反射点検出部34、他車両検出部35、車間距離検出部36、車間距離分布推定部37、共分散最小値算出部38、相関マップ作成部40、渋滞予測部41、走行制御部42、報知制御部43、および通信制御部44を備える。各ブロックの機能は、処理装置14が有するコンピュータCPUによって実現される。各ブロックの機能の詳細は後述する。処理装置14は、ハードウエア構成として、例えば、入力アナログ信号をデジタル信号に変換するA/D変換回路、各種演算処理を行う中央演算処理装置CPU、CPUが演算に際してデータを記憶するのに使用するRAM、CPUが実行するプログラムおよび用いるデータテーブル、マップを含むを記憶するROM、スピーカー17に対する駆動信号および表示器18に対する表示信号などを出力する出力回路等を備えている。スイッチ15は、自車両の走行制御に係る各種信号を処理装置14へ出力する。各種信号には、例えばアクセルペダルやブレーキペダルの操作位置信号、自動走行制御ACCに係る各種信号制御開始、制御停止、目標車速、車間距離等などが含まれる。各種アクチュエータ16は、複数のアクチュエータの総称として用いており、例えばスロットルアクチュエータ、ブレーキアクチュエータ、ステアリングアクチュエータ等が含まれる。表示器18は、LCD等のディスプレイを含み、タッチパネル機能を有するディスプレイとすることができる。表示装置16は、音声出力部および音声入力部を備える構成でもよい。表示器18は、報知制御部43からの制御信号に応じて、所定の警報情報を表示したり、所定の警告灯を点滅ないし点灯させることによって、運転者に報知する。スピーカー17は、報知制御部43からの制御信号に応じて所定の警報音や音声を出力することによって、運転者に報知する。通信装置19は、通信制御部44による制御下で、無線通信によって他車両あるいはサーバ装置図示なしや中継局図示なしと通信を行い、渋滞予測部41から出力される渋滞予測結果と位置情報を対応付けて送信したり、他車両等から渋滞予測結果と位置情報との対応情報を受信する。取得された情報は、通信制御部44を介して報知制御部43あるいは走行制御部42に送られる。次に処理装置14の各ブロックの機能について説明する。周波数分析部31は、車速センサ11が検出した自車両の加速度について周波数分析を行い、パワースペクトルを算出する。図2に2つの異なる走行状態a、bにおけるパワースペクトルの例を示す。図2では、パワースペクトルとして周波数に対応した加速度スペクトル51、53が例示されている。単回帰直線算出部32は、得られたパワースペクトルに対して単回帰分析をおこない単回帰直線を算出する。図2の例では、符号52、54で指示される直線がそれぞれ加速度スペクトル51、53に対して得られる単回帰直線である。傾き極大値算出部33は、得られた単回帰直線から傾き極大値を算出する。図2の例では、最初に単回帰直線52、54の傾きを算出する。すなわち、図2において、所定の周波数範囲Y例えば、数秒から数分の時間範囲に対応する周波数範囲、0~0.5Hz等でのスペクトル値の変化Xに基づき傾きα=Y/Xを算出する。図2ではaとbでの傾きα1、α2が得られる。次に、得られた傾きαの差分、すなわち所定の時間間隔での傾きαkとαk-1との差分Δα=αk―αk-1を算出する。得られた差分Δαの時間変化、あるいは差分Δαから得られるパラメータ例えば、2乗値Δα2、絶対値|Δα|等の時間変化の極大値を求める。得られた極大値を傾き極大値として処理装置14内のメモリRAM等に格納する。反射点検出部34は、レーダ装置12が検出した反射信号から反射点物体の位置を検出する。他車両検出部35は、反射点検出部34から出力される反射点の位置情報に基づき、隣り合う反射点間の距離、反射点の分布状態等から自車両の周辺に存在する少なくとも1台以上の他車両を検出する。車間距離検出部36は、反射点検出部34が検出した他車両情報から自車両と他車両との間の車間距離を検出し、その結果を他車両の検出台数と共に出力する。車間距離分布推定部37は、車間距離検出部36から出力される車間距離と車両台数の情報から車間距離分布を推定する。図3を参照しながら車間距離分布推定について説明する。図3は確率密度分布を示す図である。車間距離と車両台数の情報から前方での車群、すなわち車間距離が比較的緻密な車の集合が観測できる場合、変分ベイズなどの分布推定法を用いて各車群に対してガウス分布確率密度分布を適用する。例えば2つの車群があるとした場合は、車群を2つのガウス分布を線形結合した分布として捉えることができる。すなわち、図3に示すように、この2つのガウス分布を表わす確率関数P1X、P2Xの和重ね合わせとして全体の分布を表す確率関数PXを得ることができる。ガウス分布確率関数をNX|μ、Σで表すと、図3に例示されるような複数のガウス分布の重ね合わせは、次式で得ることができる。ここで、μkは期待値平均値であって密度が最も高い位置を表す。Σkは共分散値行列であって、分布のゆがみ、すなわち期待値からどの方向に離れると密度がどのように減るかを表す。πkはガウス分布の混合係数混合比であって、各ガウス分布がどれだけ寄与しているかの割合0≦πk≦1を表す。混合係数πkは1つの確率として捉えることができる。共分散最小値算出部38は、例えば上記したPXから得られる尤度関数が最大となるパラメータ共分散を求めるために変分ベイズ等を用いて計算をおこなう。ガウス分布PXが図3で例示されるような複数のガウス分布の重ね合わせとして得られる場合は、個々のガウス分布に対して共分散値Σkを算出する。共分散最小値算出部38は、次に各ガウス分布PXに対して得られた複数の共分散値Σkの最小値を算出する。図4は共分散値Σkを模式的に表わした図である。図4aでは、共分散値Σkを表わすグラフ56がデルタδ0においてシャープなグラフとなっており、車群の変動が無い、すなわち車間距離がほぼ一定の走行状態にあることを示唆している。一方、図4bでは、デルタδが負の領域のδ1でピークを持つグラフ57と正の領域のδ2でピークを持つグラフ58の2つのグラフが得られている。グラフ57、58ともに所定の変動幅δを有しており、車群の変動が有る、言い換えれば車間距離が異なる車の集合が複数存在することを示唆している。図4において、共分散値Σkの最小値はaではほぼゼロ0、bでは小さいほうのδ1となる。図1の相関マップ作成部40は、傾き極大値算出部33により算出された傾き極大値と、共分散最小値算出部38によって算出された共分散最小値との相関マップを作成する。図5は、傾き極大値と共分散最小値との相関マップのイメージ概念図である。図5では、横X軸を共分散最小値Xとし、縦Y軸を傾き極大値Yとして、変数X、Yの相関をマッピングしている。符号59と60で指示される2つの領域が示されており、この2つの領域が重なっている境界領域61が存在している。領域59は比較的共分散最小値が小さく、車群の変動が小さい状態、言い換えれば車間距離が比較的一定しているような状態に相当する。逆に領域60は比較的共分散最小値が大きく、車群の変動が大きい状態、言い換えれば車間距離が異なる車の集合が複数存在する状態に相当する。境界領域61は、車群の変動が小さい状態から大きい状態へ遷移する領域であり、本発明はこの境界領域61に相当する車群の状態を定量的に見出して、渋滞予測をおこなうところに特徴がある。ここで図6を参照しながら、図5に例示した各領域についてさらに説明する。図6は、交通密度と交通量の関係を示す図である。グラフの横X軸は、自車両から所定距離内に存在する車両の台数を意味する交通密度である。この交通密度の逆数が車間距離に相当する。縦Y軸は所定位置を通過する車両数を意味する交通量である。図6は、いわば車両の流れを意味する交通流を表わしていると捉える事ができる。図6で例示される交通流は、大きく4つの状態領域に区分けできる。1つめは、渋滞が発生する可能性が低い自由流の状態であって、ここでは一定以上の車の加速度および車間距離が確保可能である。2つめは車両の制動状態と加速状態が混合する混合流の状態である。この混合流の状態は、渋滞流に移行する前の状態であって、運転者による運転の自由度が低下して、交通流の低下と交通密度の増大車間距離の縮小によって渋滞流へと移行する確率が高い状態である。3つめは渋滞を示す渋滞流の状態である。4つめは自由流の状態から混合流の状態へ移行する間に存在する遷移状態である臨界領域である。この領域は、自由流に比べて交通量および交通密度が高い状態であって、交通量の低下と交通密度の増大車間距離の縮小によって混合流へと移行する状態である。なお、臨界領域は、準安定流、メタ安定流と呼ばれることもある。図5と図6との関係から、図5の領域59は図6の自由流および臨界領域を含むことになり、図5の領域60は図6の混合流および渋滞流の状態を含むことになる。したがって、図5の境界領域は図6の臨界領域と混合流の状態との双方を含む境界状態であり、ここでは図6に示すように臨界領域の境界と呼ぶ。本発明ではこの臨界領域の境界を含む臨界領域を定量的に把握して、混合流の状態への移行を抑制して渋滞の発生を防ぐことが狙いである。図7を参照しながら臨界領域の定量化について説明する。図7は、車間距離分布についての共分散最小値の対数と加速度スペクトルについての傾き極大値の対数との相関マップを示す図である。図7のaは図6の交通流マップを簡略化して描いた図であり、bは共分散最小値の対数と傾き極大値の対数との相関マップを示す。bの共分散最小値の対数と傾き極大値の対数は、傾き極大値算出部33により算出された傾き極大値と、共分散最小値算出部38によって算出された共分散最小値との対数値として算出される。図7bは、単車両による臨界領域における相転移状態のパラメータ化を描写したものである。図7bにおいて、符号62で指示される領域はaの臨界領域を含み、符号63で指示される領域はaの混合流の状態を含む。符号64で指示される線は臨界線であり、これを越えて混合流の状態へ移行すると渋滞に至ってしまう可能性が高い臨界点を意味する。領域62、63の境界領域65は臨界64直前の臨界領域の境界に相当する。図7bに例示される相関マップは処理装置14内のメモリRAM等に格納される。図1の渋滞予測部41は、相関マップ作成部40によって作成された相関マップにおいて、臨界領域の境界の状態が存在するか否かを判定し、存在する場合に渋滞への移行を阻止すべく、走行制御部42、報知制御部43、および通信制御部44に渋滞予測結果を含む制御信号を送る。これにより、後述する各種制御を実行して、図7に例示される混合流への移行を未然に阻止することが可能となり、その結果渋滞回避のみならず渋滞解消に役立つ渋滞予測が可能となる。また、渋滞予測部41は、渋滞予測結果をナビゲーション装置13に出力する。ナビゲーション装置13は、渋滞予測部41から受信した渋滞予測結果と、通信制御部41から出力される他車両において予測された渋滞予測結果とに基づき、渋滞を回避するように自車両の経路探索や経路誘導を行うことができる。走行制御部42は、渋滞予測部41から出力される渋滞予測結果と通信制御部44から出力される他車両において予測された渋滞発生予測結果と、スイッチ15から出力される各種信号と、車速センサ11から出力される自車両の加速度の検出結果と、車間距離検出部36から出力される車間距離の検出結果とに基づき、各種アクチュエータを制御することにより、自車両の走行を制御する。すなわち、例えば走行制御部42は、スイッチ15から出力される信号に応じて自動走行制御ACCの実行を開始または停止したり、ACCでの目標車速や目標車間距離の設定や変更を行う。報知制御部43は、渋滞予測部41から出力される渋滞予測結果と通信制御部44から出力される他車両において予測された渋滞発生予測結果とに基づき、表示器18およびスピーカー17による報知制御をおこなう。報知制御部43は、例えば、減速して車間距離を取ること等を表示器18に表示させたり、スピーカー17から音声で伝えたりするための制御信号を送る。図8は、本発明の一実施例に従う、渋滞予測のフローチャートである。なお、各ステップの詳細は既に説明した通りである。ステップS10において、車速センサ11によって自車両の加速度を検出する。並行して、ステップS11において、レーダ装置12からの出力信号に基づき自車両の周辺の車両との車間距離を検出する図1のブロック34~36。ステップS12において、加速度スペクトル単回帰極大化をおこなう。具体的には、上述した傾き極大値を算出する図1のブロック31~33。並行して、ステップS13において、共分散値特異化をおこなう。具体的には、上述した共分散最小値を算出する図1のブロック37、38。ステップS14において、臨界領域のモデリングをおこなう。具体的には、上述した図7bで例示されるような相関マップを作成する図1のブロック40。ステップS15において、臨界領域とその境界が存在するか否かを判定する。臨界領域とは、上述した図6、図7aに例示される臨界領域である。この判定がNoの場合は、ステップS12、S13に戻り以降のフローを繰り返す。判定がYesの場合、次のステップS16において渋滞予測をおこなう図1のブロック41。ステップS17において、その渋滞予測結果に応じて各種制御をおこなう図1のブロック42~44。以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明はこのような実施形態に限定されることはなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲において改変して用いることができる。