移動体の位置を検出する位置検出手段と、前記移動体が移動する道路の車線数を取得する車線数取得手段と、前記車線数取得手段により取得した車線数に基づいて、前記移動体が移動中の道路で行うことができる最大の車線変更回数を特定する車線変更回数特定手段と、前記車線変更回数特定手段により特定された車線変更回数に基づいて、前記位置検出手段により検出した前記移動体の位置の誤差範囲を推定する誤差範囲推定手段と、を有することを特徴とする移動体位置検出システム。前記車線変更回数特定手段は、前記車線数取得手段により取得した車線数から1減算した値を、前記移動体が移動中の道路で行うことができる最大の車線変更回数として特定することを特徴とする請求項1に記載の移動体位置検出システム。前記誤差範囲推定手段は、前記位置検出手段により検出した前記移動体の位置に対して前記移動体の進行方向の逆方向に生じる誤差範囲を推定することを特徴とする請求項1又は請求項2に記載の移動体位置検出システム。前記誤差範囲推定手段は、前記車線変更回数特定手段により特定された車線変更回数に所定値を乗じた値を前記誤差範囲の最大誤差量に推定することを特徴とする請求項1乃至請求項3のいずれかに記載の移動体位置検出システム。前記移動体の移動距離を検出する為の第1センサの検出結果と前記移動体の方位変化を検出する為の第2センサの検出結果とを取得するセンサ結果取得手段を有し、前記位置検出手段は、前記センサ結果取得手段により取得した前記第1センサの検出結果と前記第2センサの検出結果に基づいて、前記移動体の位置を検出することを特徴とする請求項1乃至請求項4のいずれかに記載の移動体位置検出システム。移動体の位置を検出する位置検出手段と、前記移動体が移動する道路の車線数を取得する車線数取得手段と、前記車線数取得手段により取得した車線数に基づいて、前記移動体が移動中の道路で行うことができる最大の車線変更回数を特定する車線変更回数特定手段と、前記車線変更回数特定手段により特定された車線変更回数に基づいて、前記位置検出手段により検出した前記移動体の位置の誤差範囲を推定する誤差範囲推定手段と、を有することを特徴とする移動体位置検出装置。移動体の位置を検出する位置検出ステップと、前記移動体が移動する道路の車線数を取得する車線数取得ステップと、前記車線数取得ステップにより取得した車線数に基づいて、前記移動体が移動中の道路で行うことができる最大の車線変更回数を特定する車線変更回数特定ステップと、前記車線変更回数特定ステップにより特定された車線変更回数に基づいて、前記位置検出ステップにより検出した前記移動体の位置の誤差範囲を推定する誤差範囲推定ステップと、を有することを特徴とする移動体位置検出方法。コンピュータに、移動体の位置を検出する位置検出機能と、前記移動体が移動する道路の車線数を取得する車線数取得機能と、前記車線数取得機能により取得した車線数に基づいて、前記移動体が移動中の道路で行うことができる最大の車線変更回数を特定する車線変更回数特定機能と、前記車線変更回数特定機能により特定された車線変更回数に基づいて、前記位置検出ステップにより検出した前記移動体の位置の誤差範囲を推定する誤差範囲推定機能と、を実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。しかしながら、上記特許文献1の技術では、白線や路面ペイントをカメラで撮像した時点での車両の現在位置を正確に検出することは可能であるが、その後に車両が走行することによって、検出した車両位置と実際の車両位置との間に誤差が生じる問題があった。本発明は前記従来における問題点を解消するためになされたものであり、移動体の移動によって移動体の検出位置に対して生じる誤差範囲を正確に推定することを可能にした移動体位置検出システム、移動体位置検出装置、移動体位置検出方法及びコンピュータプログラムを提供することを目的とする。前記目的を達成するため本願の請求項1に係る移動体位置検出システム1は、移動体81の位置を検出する位置検出手段13と、前記移動体が移動する道路の車線数を取得する車線数取得手段13と、前記車線数取得手段により取得した車線数に基づいて、前記移動体が移動中の道路で行うことができる最大の車線変更回数を特定する車線変更回数特定手段13と、前記車線変更回数特定手段により特定された車線変更回数に基づいて、前記位置検出手段により検出した前記移動体の位置の誤差範囲を推定する誤差範囲推定手段13と、を有することを特徴とする。尚、移動体としては、車両以外に、歩行者や二輪車も含む。また、請求項2に係る移動体位置検出システム1は、請求項1に記載の移動体位置検出システムであって、前記車線変更回数特定手段13は、前記車線数取得手段13により取得した車線数から1減算した値を、前記移動体81が移動中の道路で行うことができる最大の車線変更回数として特定することを特徴とする。また、請求項3に係る移動体位置検出システム1は、請求項1又は請求項2に記載の移動体位置検出システムであって、前記誤差範囲推定手段13は、前記位置検出手段13により検出した前記移動体81の位置に対して前記移動体の進行方向の逆方向に生じる誤差範囲を推定することを特徴とする。また、請求項4に係る移動体位置検出システム1は、請求項1乃至請求項3のいずれかに記載の移動体位置検出システムであって、前記誤差範囲推定手段13は、前記車線変更回数特定手段13により特定された車線変更回数に所定値を乗じた値を前記誤差範囲の最大誤差量に推定することを特徴とする。また、請求項5に係る移動体位置検出システム1は、請求項1乃至請求項4のいずれかに記載の移動体位置検出システムであって、前記移動体81の移動距離を検出する為の第1センサ22の検出結果と前記移動体の方位変化を検出する為の第2センサ24の検出結果とを取得するセンサ結果取得手段13を有し、前記位置検出手段13は、前記センサ結果取得手段により取得した前記第1センサの検出結果と前記第2センサの検出結果に基づいて、前記移動体の位置を検出することを特徴とする。また、請求項6に係る移動体位置検出装置は、移動体81の位置を検出する位置検出手段13と、前記移動体が移動する道路の車線数を取得する車線数取得手段13と、前記車線数取得手段により取得した車線数に基づいて、前記移動体が移動中の道路で行うことができる最大の車線変更回数を特定する車線変更回数特定手段13と、前記車線変更回数特定手段により特定された車線変更回数に基づいて、前記位置検出手段により検出した前記移動体の位置の誤差範囲を推定する誤差範囲推定手段13と、を有することを特徴とする。また、請求項7に係る移動体位置検出方法は、移動体81の位置を検出する位置検出ステップと、前記移動体が移動する道路の車線数を取得する車線数取得ステップと、前記車線数取得ステップにより取得した車線数に基づいて、前記移動体が移動中の道路で行うことができる最大の車線変更回数を特定する車線変更回数特定ステップと、前記車線変更回数特定ステップにより特定された車線変更回数に基づいて、前記位置検出ステップにより検出した前記移動体の位置の誤差範囲を推定する誤差範囲推定ステップと、を有することを特徴とする。更に、請求項8に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに、移動体81の位置を検出する位置検出機能と、前記移動体が移動する道路の車線数を取得する車線数取得機能と、前記車線数取得機能により取得した車線数に基づいて、前記移動体が移動中の道路で行うことができる最大の車線変更回数を特定する車線変更回数特定機能と、前記車線変更回数特定機能により特定された車線変更回数に基づいて、前記位置検出ステップにより検出した前記移動体の位置の誤差範囲を推定する誤差範囲推定機能と、を実行させることを特徴とする。前記構成を有する請求項1に記載の移動体位置検出システムによれば、移動体が移動中の道路で行うことができる最大の車線変更回数に基づいて移動体の検出位置の誤差範囲を推定するので、移動体が車線変更を行うことによって移動体の検出位置に対して生じる最大の誤差を考慮した誤差範囲を正確に推定することが可能となる。その結果、推定された誤差範囲を考慮することによって、移動体に対する案内や制御を適切なタイミングで実行することが可能となる。また、請求項2に記載の移動体位置検出システムによれば、移動体が移動する道路の車線数から1減算した値を、移動体が移動中の道路で行うことができる最大の車線変更回数として特定するので、道路形状に基づいて移動体が移動中の道路で行うことができる最大の車線変更回数を正確に特定することが可能となる。また、請求項3に記載の移動体位置検出システムによれば、移動体が車線変更を行う場合に、移動体の検出位置に対して移動体の進行方向の逆方向に生じる誤差範囲を推定するので、移動体の検出位置と実際の移動体の位置との間で生じる得る可能性のある誤差の方向を考慮し、該誤差の方向に対して誤差範囲を推定することが可能となる。また、請求項4に記載の移動体位置検出システムによれば、移動体が移動中の道路で行うことができる最大の車線変更回数に所定値を乗じた値を誤差範囲の最大誤差量に推定するので、移動体が車線変更を行うことにより生じ得る可能性のある移動体の検出位置の誤差範囲を正確に推定することが可能となる。また、請求項5に記載の移動体位置検出システムによれば、特に推測航法により検出された移動体の位置に対する誤差範囲を推定することが可能となる。また、請求項6に記載の移動体位置検出装置によれば、移動体が移動中の道路で行うことができる最大の車線変更回数に基づいて移動体の検出位置の誤差範囲を推定するので、移動体が車線変更を行うことによって移動体の検出位置に対して生じる最大の誤差を考慮した誤差範囲を正確に推定することが可能となる。その結果、推定された誤差範囲を考慮することによって、移動体に対する案内や制御を適切なタイミングで実行することが可能となる。また、請求項7に記載の移動体位置検出方法によれば、移動体が移動中の道路で行うことができる最大の車線変更回数に基づいて移動体の検出位置の誤差範囲を推定するので、移動体が車線変更を行うことによって移動体の検出位置に対して生じる最大の誤差を考慮した誤差範囲を正確に推定することが可能となる。その結果、推定された誤差範囲を考慮することによって、移動体に対する案内や制御を適切なタイミングで実行することが可能となる。更に、請求項8に記載のコンピュータプログラムによれば、移動体が移動中の道路で行うことができる最大の車線変更回数に基づいて移動体の検出位置の誤差範囲を推定させるので、移動体が車線変更を行うことによって移動体の検出位置に対して生じる最大の誤差を考慮した誤差範囲を正確に推定させることが可能となる。その結果、推定された誤差範囲を考慮することによって、移動体に対する案内や制御を適切なタイミングで実行することが可能となる。以下、本発明に係る移動体位置検出システム及び移動体位置検出装置をナビゲーション装置に具体化した一実施形態に基づき図面を参照しつつ詳細に説明する。先ず、本実施形態に係るナビゲーション装置1の概略構成について図1を用いて説明する。図1は本実施形態に係るナビゲーション装置1を示したブロック図である。図1に示すように本実施形態に係るナビゲーション装置1は、ナビゲーション装置1が搭載された車両の現在位置を検出する現在位置検出部11と、各種のデータが記録されたデータ記録部12と、入力された情報に基づいて、各種の演算処理を行うナビゲーションECU13と、ユーザからの操作を受け付ける操作部14と、ユーザに対して車両周辺の地図や施設の関する施設情報を表示する液晶ディスプレイ15と、経路案内に関する音声ガイダンスを出力するスピーカ16と、記憶媒体であるDVDを読み取るDVDドライブ17と、プローブセンタやVICS登録商標:VehicleInformationandCommunicationSystemセンタ等の情報センタとの間で通信を行う通信モジュール18と、から構成されている。また、ナビゲーション装置1には後述する路面標示を検出する為のバックカメラ19が接続されている。以下に、ナビゲーション装置1を構成する各構成要素について順に説明する。現在位置検出部11は、GPS21、車速センサ第1センサ22、ステアリングセンサ23、ジャイロセンサ第2センサ24等からなり、現在の車両の位置、方位、車両の走行速度、現在時刻等を検出することが可能となっている。ここで、特に車速センサ22は、車両の移動距離や車速を検出する為のセンサであり、車両の駆動輪の回転に応じてパルスを発生させ、パルス信号をナビゲーションECU13に出力する。そして、ナビゲーションECU13は発生するパルスを計数することにより駆動輪の回転速度や移動距離を算出する。尚、上記5種類のセンサをナビゲーション装置1が全て備える必要はなく、これらの内の1又は複数種類のセンサのみをナビゲーション装置1が備える構成としても良い。また、データ記録部12は、外部記憶装置及び記録媒体としてのハードディスク図示せずと、ハードディスクに記録された地図情報DB31、案内フレーズ条件テーブル32、地物テーブル33及び所定のプログラム等を読み出すとともにハードディスクに所定のデータを書き込む為のドライバである記録ヘッド図示せずとを備えている。尚、データ記録部12をハードディスクの代わりにメモリーカードやCDやDVD等の光ディスクにより構成しても良い。ここで、地図情報DB31は、例えば、道路リンクに関するリンクデータ34、ノード点に関するノードデータ35、各分岐点に関する分岐点データ36、道路上に形成された地物の内、特に路面標示に関する地物データ37、施設に関する施設データ、地図を表示するための地図表示データ、経路を探索するための探索データ、地点を検索するための検索データ等が記憶された記憶手段である。ここで、リンクデータ34としては、例えば、該リンクを識別するリンクID、該リンクの端部に位置するノードを特定する端部ノード情報、該リンクを構成する道路の道路種別、車線数、対向車線の有無、ノード間のリンク形状例えばカーブ道路ではカーブの形状を特定する為の形状補完点の位置座標等が記憶される。また、ノードデータ35としては、該ノードを識別するノードID、該ノードの位置座標、該ノードがリンクを介して接続される接続先ノードを特定する接続先ノード情報等が記憶される。また、分岐点データ36としては、該分岐点交差点を形成するノードを特定する該当ノード情報、該分岐点に接続されるリンク以下、接続リンクというを特定する接続リンク情報、分岐点の周辺に設置された信号機に関する信号機情報38等が記憶される。また、信号機情報38としては、全国の各分岐点交差点の周辺に設置された信号機について、信号機の設置された方向即ち、信号機のライトが向いている方向であり、以下、設置方向というや灯数3灯式、2灯式、1灯式等や信号機の設置された位置座標以下、設置座標という等が記憶される。更に、一の分岐点に対して複数の信号機が設置されている場合には、複数の信号機毎に上記設置方向や設置座標等が記憶される。例えば、図2に示すように片側2車線の道路が交差する分岐点51では、8個の信号機52~59が設置されている。従って、分岐点51の信号機情報38としては、信号機52~59の設置方向や設置座標等が記憶される。尚、信号機情報38としては、分岐点からの退出方向毎に、最も退出側にある信号機即ち車両が分岐点を通過する際に、その分岐点で最後に視認できる信号機であり、以下、退出側信号機というに関する情報のみを記憶する構成としても良い。例えば、図2に示す分岐点51では、図の下から上への退出方向に対して退出側信号機である信号機53に関する情報を記憶し、図の上から下への退出方向に対して退出側信号機である信号機55に関する情報を記憶し、図の左から右への退出方向に対して退出側信号機である信号機57に関する情報を記憶し、図の右から左への退出方向に対して退出側信号機である信号機59に関する情報を記憶する。即ち、8個の信号機52~59の内、信号機53、55、57、59の設置方向と設置座標のみを記憶する構成としても良い。また、分岐点からの進入方向毎に、最も進入側即ち出発地側にある信号機即ち車両が最初に視認できる信号機であり、以下、進入側信号機というに関する情報のみを記憶する構成としても良い。そして、ナビゲーションECU13は、後述のように地図情報DB31に記憶された各データに基づいて、車両の進行方向前方にある案内分岐点と該案内分岐点よりも案内経路の出発地側に存在する分岐点以下、手前分岐点というを特定する。また、案内分岐点や手前分岐点の周辺にある信号機の信号機情報38や停止線の地物データ37を取得する。そして、特定された案内分岐点や手前分岐点に関する情報や取得した信号機情報38や地物データ37に基づいて、後述の地物テーブル33図6参照を作成する。尚、案内分岐点とは、ナビゲーション装置1に設定されている案内経路に従ってナビゲーション装置1が走行の案内を行う際に、右左折指示等の案内を行う対象となる分岐点である。一方、地物データ37は、道路上に形成された地物の内、特に停止線の路面標示に関する情報が記憶される。具体的には、識別IDと、停止線の位置を地図上で特定する座標データと、停止線が設置された分岐点を識別する分岐点IDとが記憶される。例えば、図2に示すように片側2車線の道路が交差する分岐点51では、4箇所に停止線60~63が設置されている。従って、地物データ37としては、停止線60~63に関する各種情報が記憶される。そして、ナビゲーションECU13はバックカメラ19で撮像した撮像画像から路面に形成された停止線を認識した場合に、認識した停止線に関連付けられた座標データに基づいて車両の詳細な現在位置を検出又は既に検出された位置を補正することが可能となる。そして、検出された現在位置に基づいて案内や車両制御を行う。また、案内フレーズ条件テーブル32は、案内分岐点の案内について、発話されるフレーズの内容とともに、案内の発話を開始する条件等がそれぞれ対応付けられて記憶されたテーブルである。以下に、案内フレーズ条件テーブル32について具体例を挙げてより詳細に説明する。図3は案内フレーズ条件テーブル32の一例を示した図である。図4は、図3に示す案内フレーズ条件テーブル32で規定された案内開始地点を説明した図である。尚、図3では、案内分岐点で行われる案内の内、特に案内分岐点に信号機が設置されている場合であって、車両の現在位置から案内分岐点までの間に位置する信号機の数を用いて案内分岐点を特定させる案内について示す。また、以下の実施例の説明では、案内分岐点及び手前分岐点はいずれも信号機の設置された分岐点であり、案内分岐点の一つ手前側案内経路に沿った出発地側の分岐点を第1手前分岐点と称し、第1手前分岐点の更に一つ手前側案内経路に沿った出発地側の分岐点を第2手前分岐点と称し、第2手前分岐点の更に一つ手前側案内経路に沿った出発地側の分岐点を第3手前分岐点と称して説明する。図3に示すように、車両の現在位置から案内分岐点までの間に位置する信号機の数を用いて案内分岐点を特定させる案内としては、3つ目の信号を左右方向ですと2つ目の信号を左右方向ですと次の信号を左右方向ですの案内フレーズがある。更に、各案内フレーズに対して案内の発話を開始する条件である案内開始条件が対応付けられている。例えば、2つ目の信号を左右方向ですとの案内を行う場合には、案内分岐点に進入するまでに案内分岐点を含めて2箇所の信号機をユーザがカウントできる状態にある間に、案内の発話を開始する必要がある。従って、2つ目の信号を左右方向ですとの案内フレーズは、第2手前分岐点の退出側信号機に対して設定された案内開始地点を車両が通過したことを条件として案内を開始する。また、第2手前分岐点の退出側信号機に設定された案内開始地点は、第2手前分岐点の退出側信号機の所定距離手前例えば5m手前の地点や、車両の乗員特に運転手から第2手前分岐点の退出側信号機が視認できる状態から視認できなくなる状態へと切り替わる地点等がある。例えば、図4に示す例では、案内分岐点71に対して2つ手前側の第2手前分岐点72の退出側信号機73の5m手前の地点Aを案内開始地点とし、地点Aを車両が通過した時点で、案内分岐点の案内が開始される。その結果、案内を受けたユーザは、案内分岐点71に進入するまでに第1手前分岐点74と案内分岐点71の2箇所の信号機の設置された分岐点をカウントすることが可能となり、案内文中の2つ目の信号が案内分岐点71に設置された進入側信号機75であることを明確に特定することが可能となる。尚、案内フレーズ中の信号機の数は、分岐点単位での信号機の数とすることが望ましい。即ち、大型の道路等において同一分岐点に複数の信号機が設けられている場合には、該複数の信号機は1の信号機としてカウントすることが望ましい。その場合には、案内フレーズ中の信号機の数は、信号機の設置された分岐点即ち、信号機交差点の数に相当する。但し、分岐点単位でカウントする場合であっても、分岐点以外に設置された信号機例えば押しボタン式信号機等も信号機の数としてカウントすることが望ましい。以下の説明でも同様である。案内フレーズ条件テーブル32には、同様にして他の案内フレーズについても記憶されている。尚、案内分岐点の案内方向は、左右方向以外に、右左斜め方向や右左手前方向等も存在する。また、案内開始条件を特定する各数値5m等は適宜変更することが可能である。また、地物テーブル33は、後述のように車両が案内分岐点に対して所定距離以内例えば1.47km以内に到達した時点でナビゲーションECU13によって作成される。そして、地物テーブル33は、車両の進行方向前方にある案内分岐点を基準にして、該案内分岐点及び手前分岐点にある停止線及び退出側信号機の相対的な位置関係を特定したテーブルである図6参照。尚、地物テーブル33の詳細については後述する。一方、ナビゲーションECUエレクトロニックコントロールユニット13は、ナビゲーション装置1の全体の制御を行う電子制御ユニットであり、演算装置及び制御装置としてのCPU41、並びにCPU41が各種の演算処理を行うにあたってワーキングメモリとして使用されるとともに、経路が探索されたときの経路データ等が記憶されるRAM42、制御用のプログラムのほか、後述の分岐点案内処理プログラム図5、図8、図9、図17、図19参照等が記録されたROM43、ROM43から読み出したプログラムを記憶するフラッシュメモリ44等の内部記憶装置を備えている。尚、ナビゲーションECU13は、処理アルゴリズムとしての各種手段を構成する。例えば、位置検出手段は、車両移動体の位置を検出する。車線数取得手段は、車両が移動する道路の車線数を取得する。車線変更回数特定手段は、車両が移動する道路の車線数に基づいて、車両が移動中の道路で行うことができる最大の車線変更回数を特定する。誤差範囲推定手段は、車両が移動中の道路で行うことができる最大の車線変更回数に基づいて、位置検出手段により検出した車両の位置の誤差範囲を推定する。センサ結果取得手段は、車両の移動距離を検出する為の車速センサ22の検出結果と車両の方位変化を検出する為のジャイロセンサ24の検出結果とを取得する。操作部14は、走行開始地点としての出発地及び走行終了地点としての目的地を入力する際等に操作され、各種のキー、ボタン等の複数の操作スイッチ図示せずから構成される。そして、ナビゲーションECU13は、各スイッチの押下等により出力されるスイッチ信号に基づき、対応する各種の動作を実行すべく制御を行う。尚、操作部14は液晶ディスプレイ15の前面に設けたタッチパネルによって構成することもできる。また、マイクと音声認識装置によって構成することもできる。また、液晶ディスプレイ15には、道路を含む地図画像、交通情報、操作案内、操作メニュー、キーの案内、出発地から目的地までの案内経路、案内経路に沿った案内情報、ニュース、天気予報、時刻、メール、テレビ番組等が表示される。特に本実施形態では、案内分岐点が車両の進行方向前方の所定距離以内例えば300mに接近した場合には、案内分岐点付近の拡大図や車両の案内分岐点における進行方向について表示する。また、スピーカ16は、ナビゲーションECU13からの指示に基づいて案内経路に沿った走行を案内する音声ガイダンスや、交通情報の案内を出力する。特に本実施形態では、案内分岐点が車両の進行方向前方にある場合には、案内内容に基づく所定の案内の開始タイミング例えば、2つ目の信号を左方向ですとの音声案内を出力する場合には、第2手前分岐点の退出側信号機の所定距離手前を通過したタイミングで案内分岐点の音声案内を出力する。また、DVDドライブ17は、DVDやCD等の記録媒体に記録されたデータを読み取り可能なドライブである。そして、読み取ったデータに基づいて音楽や映像の再生、地図情報DB31の更新等が行われる。また、通信モジュール18は、交通情報センタ、例えば、VICSセンタやプローブセンタ等から送信された渋滞情報、規制情報、交通事故情報等の各情報から成る交通情報を受信する為の通信装置であり、例えば携帯電話機やDCMが該当する。また、バックカメラ19は、例えばCCD等の固体撮像素子を用いたものであり、車両の後方に装着されたナンバープレートの上中央付近に取り付けられ、視線方向を水平より所定角度下方に向けて設置される。そして、走行時に車両の進行方向と逆方向となる車両後方を撮像する。そして、撮像画像の画像認識処理を行うことによって、車両の周囲にある地物の種類や位置を検出する。そして、検出された地物本実施形態では特に停止線の路面標示に基づいて、車両の詳細な位置を算出する。続いて、前記構成を有するナビゲーション装置1においてナビゲーションECU13が実行する分岐点案内処理プログラムについて図5に基づき説明する。図5は本実施形態に係る分岐点案内処理プログラムのフローチャートである。ここで、分岐点案内処理プログラムは車両のACCがONされた後に所定間隔例えば車両の現在位置の検出周期毎で繰り返し実行され、案内経路上にある案内分岐点に対する案内を行うプログラムである。尚、以下の図5、図8、図9、図17及び図19にフローチャートで示されるプログラムは、ナビゲーション装置1が備えているRAM42やROM43に記憶されており、CPU41により実行される。先ず、分岐点案内処理プログラムではステップ以下、Sと略記する1において、CPU41は、ナビゲーション装置1において設定された案内経路に基づく経路案内が行われているか否か判定する。ここで、案内経路は、出発地例えば自車の現在位置からユーザに選択された目的地までの推奨経路であり、経路探索処理の結果に基づいて設定される。また、経路探索処理は、地図情報DB31に記憶されたリンクデータ34やノードデータ35、VICSセンタから取得した交通情報等を用いて、公知のダイクストラ法等により行われる。そして、ナビゲーション装置1において設定された案内経路に基づく経路案内が行われていると判定された場合S1:YESには、S2へと移行する。それに対して、ナビゲーション装置1において設定された案内経路に基づく経路案内が行われていないと判定された場合S1:NOには、当該分岐点案内処理プログラムを終了する。S2においてCPU41は、車両の現在位置を現在位置検出部11の検出結果や推測航法に基づいて取得する。尚、車両の現在位置を地図データ上で特定するマップマッチング処理についても行う。更に、車両の進行方向前方の所定距離以内に案内分岐点が位置する状態では、車両の現在位置は高精度ロケーション技術を用いて詳細に特定される。ここで、高精度ロケーション技術とは、車両後方のバックカメラ19から取り込んだ白線や路面ペイント等の地物を画像認識により検出し、更に、白線や路面ペイント等の地物を予め記憶した地物データ37と照合することにより、走行車線や高精度な車両位置を検出可能にする技術である。特に本実施形態では地物として分岐点に設けられた停止線を検出対象とする。以下に、高精度ロケーション技術を用いた車両位置の検出方法について簡単に説明する。先ず、CPU41は、地物データ37に記録されている路面標示本実施形態では特に停止線の設置位置から所定距離以内例えば40m以内に車両が位置する場合に、バックカメラ19で撮像した画像から該当する停止線を認識検出する。次に、地物データ37から認識した停止線に対応づけられた位置情報を読み出す。そして、停止線の認識時における車両から停止線までの距離と、読み出した位置情報に基づいて車両の詳細な位置を検出する。尚、車両の位置は案内分岐点までの距離で特定しても良いし、位置座標で特定しても良い。また、停止線を認識することにより車両位置を検出してから、次の停止線を認識するまでの間では、推測航法により車両の現在位置が所定間隔で検出される。具体的には、CPU41は、直前の停止線認識時の車両の位置を基準位置として、車速センサ22やジャイロセンサ24の検出結果に基づいて、基準位置に対する車両の移動方向や移動距離を特定する。そして、特定された移動方向や移動距離に基づいて、基準位置に対する相対位置により車両の現在位置を検出する。尚、推測航法では車両がリンク上を移動すると仮定して車両の現在位置が検出される。また、道路の勾配やセンサの誤差について考慮されない。従って、後述するように推測航法により検出された車両の位置と実際の車両の位置との間には誤差が生じる。また、車両の走行距離が長くなるほど、基本的に誤差は大きくなる。また、前記S2で検出された車両の現在位置はRAM42等に格納され、新たな車両の現在位置が検出される度に更新される。次に、S3においてCPU41は、ナビゲーション装置1において設定されている案内経路案内経路中の案内分岐点を含むを取得する。続いて、S4においてCPU41は、前記S2で取得した車両の現在位置と前記S3で取得した案内経路に基づいて、車両の進行方向前方の所定距離以内例えば、1.47km以内に案内分岐点が有るか否か判定する。尚、案内分岐点とは、前記したようにナビゲーション装置1に設定された案内経路に従ってナビゲーション装置1が走行の案内を行う際に、右左折指示等の案内を行う対象となる分岐点である。そして、車両の進行方向前方の所定距離以内に案内分岐点が有ると判定された場合S4:YESには、S5へと移行する。それに対して、車両の進行方向前方の所定距離以内に案内分岐点が無いと判定された場合S4:NOには、当該分岐点案内処理プログラムを終了する。S5においてCPU41は、車両の進行方向前方にある案内分岐点に対する案内が既に行われたか否か判定する。尚、前記S5では、案内分岐点に対する案内の内、特に案内分岐点での右左折等を指示する音声案内が行われたか否かを判定する。そして、車両の進行方向前方にある案内分岐点に対する案内が既に行われたと判定された場合S5:YESには、当該分岐点案内処理プログラムを終了する。それに対して、車両の進行方向前方にある案内分岐点に対する案内が行われていないと判定された場合S5:NOには、S6へと移行する。S6においてCPU41は、車両の進行方向前方に位置する案内分岐点に対する地物テーブル33が作成されているか否か判定する。ここで、地物テーブル33は、後述のS7において作成され、車両の進行方向前方にある案内分岐点を基準にして、該案内分岐点及び手前分岐点にある停止線及び退出側信号機の相対的な位置関係を特定したテーブルである。そして、車両の進行方向前方に位置する案内分岐点に対する地物テーブル33が作成されていると判定された場合S6:YESには、S9へと移行する。それに対して、車両の進行方向前方に位置する案内分岐点に対する地物テーブル33が作成されていないと判定された場合S6:NOには、S7へと移行する。S7においてCPU41は、車両の進行方向前方に位置する案内分岐点と、該案内分岐点の手前側に位置する手前分岐点について、各分岐点の位置情報を地図情報DB31から取得する。また、案内分岐点及び手前分岐点に設置された退出側信号機に関する情報位置座標、灯数等を信号機情報38から取得する。更に、案内分岐点及び手前分岐点に配置された停止線実停止線以外に仮想停止線も含むに関する情報位置座標、分岐点までの距離等について地物データ37から取得する。そして、取得した各情報に基づいて地物テーブル33を作成する。尚、地物テーブル33の作成対象とする手前分岐点は、車両の現在位置から案内分岐点までにある全ての手前分岐点としても良いし、所定の手前分岐点のみ例えば第1手前分岐点から第3手前分岐点としても良い。ここで、図6は、前記S7において作成される地物テーブル33の一例を示した図である。図6に示す地物テーブル33では、車両81の進行方向前方にある案内分岐点82を基準にして、該案内分岐点82及び第1手前分岐点83、第2手前分岐点84、第3手前分岐点85にある退出側信号機86~89及び停止線90~93の相対的な位置関係が記録されている。例えば、案内分岐点82の退出側信号機86は、3灯式であり、案内分岐点82に対して出発地側と逆方向に10m離れた位置に設置されていることが記録される。また、第2手前分岐点84の停止線92は、ID:345の仮想停止線であり、案内分岐点82に対して出発地側に220m離れた位置に設置されていることが記録される。尚、退出側信号機86~89の案内分岐点82からの相対距離は、例えば案内分岐点82の位置座標と信号機情報38から取得された各退出側信号機86~89の位置座標とに基づいて算出される。また、停止線90~93の案内分岐点82からの相対距離は、例えば各分岐点82~85の位置座標と地物データ37から取得された各停止線90~93の位置データとに基づいて算出される。次に、S8においてCPU41は、前記S7で作成された地物テーブル33に基づいて、案内分岐点の案内を行う際の案内フレーズの内容と、案内分岐点の案内を開始する案内開始地点をそれぞれ設定する。例えば、案内経路が車両の進行方向前方にある案内分岐点で左折する経路であった場合には、案内フレーズとして3つ目の信号を左方向です、2つ目の信号を左方向です、次の信号を左方向ですがそれぞれ設定される。また、3つ目の信号を左方向ですとの案内には、第3手前分岐点の退出側信号機の所定距離手前例えば5m手前の地点を案内開始地点に設定する。同じく、2つ目の信号を左方向ですとの案内には、第2手前分岐点の退出側信号機の所定距離手前例えば5m手前の地点を案内開始地点に設定する。同じく、次の信号を左方向ですとの案内には、第1手前分岐点の退出側信号機の所定距離手前例えば5m手前の地点を案内開始地点に設定する。また、S8においてCPU41は、設定された案内フレーズと案内開始地点をRAM42等に格納する。その後、S9へと移行する。S9においてCPU41は、後述の誤差範囲推定処理図8を実行する。尚、誤差範囲推定処理は、後述のように前記S2で取得された車両の検出位置に対する誤差範囲について推定する処理である。尚、誤差範囲は、検出位置に対して誤差の生じる方向車両の進行方向、進行方向の逆方向、両方向と生じ得る最大の誤差量例えば10mによって特定される。次に、S10においてCPU41は、前記S2で取得された車両の検出位置及び前記S9で推定された誤差範囲に基づいて、案内開始地点に車両が到達したか否か判定する。具体的には、誤差範囲内のどの位置に実際の車両が位置する場合であっても、車両が案内開始地点に到達した状態となった場合、即ち、誤差範囲内の最も車両の進行方向の逆方向にある地点が案内開始地点と一致した場合に、案内開始地点に車両が到達したと判定する。例えば、図7に示すように、前記S9で推定された誤差範囲が車両の進行方向に5m、逆方向に10mである場合には、前記S2で取得された車両の現在位置94の後方10mの地点Xが、手前分岐点例えば第2手前分岐点84の退出側信号機88の所定距離手前に設定された案内開始地点Aに一致した場合に、案内開始地点Aに車両が到達したと判定される。それによって、車両の検出位置に誤差が生じた場合であっても乗員の視界と矛盾する案内例えば、案内分岐点まで信号機が3つ見える状態で、2つ目の信号を左右方向ですとの案内が行われることを防止することが可能となる。そして、案内開始地点に車両が到達したと判定された場合S10:YESには、S11へと移行する。それに対して、案内開始地点に車両が到達していないと判定された場合S10:NOには、当該分岐点案内処理プログラムを終了する。S11においてCPU41は、到達した案内開始地点に対応する案内フレーズにより案内分岐点に関する案内を行う。具体的には、案内分岐点を特定させる案内と車両の案内分岐点での退出方向を特定する案内即ち、車両が案内分岐点から退出する退出道路を特定させる為の案内を行う。例えば、本実施形態では、案内フレーズとして3つ目の信号を左右方向です、2つ目の信号を左右方向です、次の信号を左右方向ですがあり、それぞれの案内フレーズに対応して案内開始地点が設定されている。例えば、第2手前分岐点の退出側信号機の所定距離手前に設定された案内開始地点に車両が到達した場合には、2つ目の信号を左右方向ですとのフレーズをスピーカ16から出力する。更に、案内分岐点が車両の所定距離以内例えば300mに接近した場合には、案内分岐点付近の拡大図や車両の案内分岐点における進行方向について液晶ディスプレイ15に表示する。その結果、案内分岐点及び該案内分岐点から車両が退出する道路をユーザに正確に特定させることが可能となる。次に、前記S9において実行される誤差範囲推定処理のサブ処理について図8に基づき説明する。図8は誤差範囲推定処理のサブ処理プログラムのフローチャートである。先ず、S21においてCPU41は、車両の走行する道路の道路形状に基づいて生じる誤差範囲について推定する。尚、誤差範囲は、検出位置に対して誤差の生じる方向車両の進行方向、進行方向と逆方向、又は両方向と生じ得る最大の誤差量例えば10mによって特定される。後述のS22、S23も同様である。尚、詳細については後述する図9参照。次に、S22においてCPU41は、車両の搭載するセンサの検出誤差に基づいて生じる誤差範囲について推定する。詳細については後述する図17参照。続いて、S23においてCPU41は、車両が行う車線変更に基づいて生じる誤差範囲について推定する。詳細については後述する図19参照。その後、S24においてCPU41は、前記S21~S23で推定された各誤差範囲に基づいて、誤差を生じさせる全ての要因を考慮した誤差範囲について推定する。具体的には、検出位置に対して誤差の生じる方向車両の進行方向、進行方向の逆方向毎に各要因で生じる最大の誤差量を加算し、その加算値を全ての要因を考慮した際に生じ得る最大の誤差量とする。例えば、前記S21で推定された車両の走行する道路の道路形状に基づいて生じる誤差範囲が車両の進行方向にP1m、進行方向の逆方向にP2mであり、前記S22で推定された車両の搭載するセンサの検出誤差に基づいて生じる誤差範囲が車両の進行方向にQ1m、進行方向の逆方向にQ2mであり、前記S23で推定された車両が行う車線変更に基づいて生じる誤差範囲が車両の進行方向にR1m、進行方向の逆方向にR2mである場合には、前記S24で推定される全ての要因を考慮した誤差範囲は、車両の進行方向にP1Q1R1m、進行方向の逆方向にP2Q2R2mとなる。その後、S10へと移行し、前記S24で推定された車両の検出位置に対する誤差範囲に基づいて車両の案内開始地点への到達判定を行う。次に、前記S21において実行される道路形状に基づく誤差範囲の推定処理のサブ処理について図9に基づき説明する。図9は道路形状に基づく誤差範囲の推定処理のサブ処理プログラムのフローチャートである。先ず、S31においてCPU41は、車両の走行する道路の道路形状を地図情報DB31から取得する。次に、S31で取得した道路の道路形状に基づいて、車両が所定角度で屈曲した屈曲道路を走行しているか否か判定する。ここで、車両が屈曲道路を走行する場合には、屈曲道路におけるリンクの設定位置と車両の走行経路のズレを要因として、推測航法により検出された車両の位置と実際の車両の位置との間に誤差が生じる。以下に、図10を用いて屈曲道路の走行によって誤差が生じる理由について簡単に説明する。図10に示すように、所定角度θで屈曲された屈曲道路を車両が走行することとすると、屈曲道路に設定されたリンクL1上を必ず車両が走行するとは限らない。従って、屈曲道路に設定されたリンクL1の長さと実際に車両が走行する走行経路L2の長さとが同一長さになるとは限らず、例えば図10に示す例ではリンクL1が走行経路L2よりも距離Dだけ長くなる。ここで、前記したように推測航法では車両がリンク上を移動すると仮定して車両の現在位置が検出されるので、推測航法により検出された車両の位置よりも実際の車両の位置は距離Dだけ前方に位置することとなる即ち車両の検出位置に誤差が生じる。また、屈曲道路に設定されたリンクL1は、屈曲道路上のいずれかの位置に設定されていれば良いと規定されているので、後述のようにリンクL1の位置によって誤差の生じる方向や誤差の量は変化する。そして、車両が所定角度で屈曲した屈曲道路を走行していると判定された場合S32:YESには、S33へと移行する。それに対して、車両が屈曲道路を走行していないと判定された場合S32:NOには、S36へと移行する。S33においてCPU41は、地図情報DB31から車両が走行する屈曲道路に関する情報を取得する。具体的には、屈曲方向、屈曲角度、車線数、車線幅、対向車線の有無等が取得される。尚、車線幅については固定値例えば3.5mとしても良い。また、屈曲方向、屈曲角度については屈曲道路に含まれる各ノードのノード座標から算出することとしても良い。次に、S34においてCPU41は、前記S33で取得した屈曲方向、車線数及び対向車線の有無に基づいて、最大前ズレ車線数T1と最大後ズレ車線数T2とをそれぞれ算出する。ここで、最大前ズレ車線数T1は、屈曲道路に設定されたリンクが車両の走行する走行経路よりも短くなる場合であって、該リンクと走行経路との間で生じ得る道路幅方向の最大のズレ量を車線数で特定した値である。また、最大後ズレ車線数T2は、屈曲道路に設定されたリンクが車両の走行する走行経路よりも長くなる場合であって、該リンクと走行経路との間で生じ得る道路幅方向の最大のズレ量を車線数で特定した値である。以下に、図11~図14を用いて最大前ズレ車線数T1と最大後ズレ車線数T2の算出方法について説明する。ここで、最大前ズレ車線数T1と最大後ズレ車線数T2は、屈曲道路の屈曲方向、車線数及び対向車線の有無に基づいて算出される。例えば、図11は、屈曲方向が車両の進行方向に対して左方向である場合の最大前ズレ車線数T1の算出方法について示した図である。図11に示すように、屈曲方向が車両の進行方向に対して左方向である場合において、屈曲道路に設定されたリンクL1が車両の走行する走行経路L2よりも短くなるとともに、該リンクL1と走行経路L2との間で道路幅方向に最大のズレ量が生じる場合は、リンクL1が屈曲道路の左端に沿って設定され、車両が最も右側の車線を走行する場合である。従って、最大前ズレ車線数T1は、対向車線の有無に関係なく片側車線数図11では2から0.5を引いた値となる。また、図12は、屈曲方向が車両の進行方向に対して左方向である場合の最大後ズレ車線数T2の算出方法について示した図である。図12に示すように、屈曲方向が車両の進行方向に対して左方向である場合において、屈曲道路に設定されたリンクL1が車両の走行する走行経路L2よりも長くなるとともに、該リンクL1と走行経路L2との間で道路幅方向に最大のズレ量が生じる場合は、リンクL1が屈曲道路の右端に沿って設定され、車両が最も左側の車線を走行する場合である。従って、最大後ズレ車線数T2は、対向車線がある場合には両側車線数図12では4から0.5を引いた値となり、対向車線が無い場合には片側車線数から0.5を引いた値となる。また、図13は、屈曲方向が車両の進行方向に対して右方向である場合の最大前ズレ車線数T1の算出方法について示した図である。図13に示すように、屈曲方向が車両の進行方向に対して右方向である場合において、屈曲道路に設定されたリンクL1が車両の走行する走行経路L2よりも短くなるとともに、該リンクL1と走行経路L2との間で道路幅方向に最大のズレ量が生じる場合は、リンクL1が屈曲道路の右端に沿って設定され、車両が最も左側の車線を走行する場合である。従って、最大前ズレ車線数T1は、対向車線がある場合には両側車線数図13では4から0.5を引いた値となり、対向車線が無い場合には片側車線数から0.5を引いた値となる。次に、図14は、屈曲方向が車両の進行方向に対して右方向である場合の最大後ズレ車線数T2の算出方法について示した図である。図14に示すように、屈曲方向が車両の進行方向に対して右方向である場合において、屈曲道路に設定されたリンクL1が車両の走行する走行経路L2よりも長くなるとともに、該リンクL1と走行経路L2との間で道路幅方向に最大のズレ量が生じる場合は、リンクL1が屈曲道路の左端に沿って設定され、車両が最も右側の車線を走行する場合である。従って、最大後ズレ車線数T2は、対向車線の有無に関係なく片側車線数図14では2から0.5を引いた値となる。尚、図11~図14では左側通行の場合について説明したが、右側通行の場合にはT1とT2の値が入れ替わることとなる。続いて、S35においてCPU41は、前記S34で算出した最大前ズレ車線数T1及び最大後ズレ車線数T2と、前記S33で取得した屈曲角度、車線幅に基づいて、屈曲道路を走行することにより生じる車両の検出位置の誤差範囲について推定する。具体的には、以下の式1により検出位置に対して進行方向側に生じる最大の誤差量D1が算出され、式2により検出位置に対して進行方向の逆方向側に生じる最大の誤差量D2が算出される。その結果、推定される誤差範囲は車両の検出位置のD1前方から車両の検出位置のD2後方までの範囲となる。D1m=2×T2×P÷tan180-θ/2π÷1801D2m=2×T1×P÷tan180-θ/2π÷1802P:車線幅m、θ:屈曲角度°その後、S22へと移行する。一方、S36においてCPU41は、前記S31で取得した道路の道路形状に基づいて、車両が所定の曲率でカーブするカーブ道路を走行しているか否か判定する。ここで、車両がカーブ道路を走行する場合には、カーブ道路におけるリンクの形状が、リンクの形状を特定する為の形状補完点を曲線では無く直線で結ぶことによって特定されることを要因として、推測航法により検出された車両の位置と実際の車両の位置との間に誤差が生じる。以下に、図15を用いてカーブ道路の走行によって誤差が生じる理由について簡単に説明する。図15に示すように、所定の曲率でカーブしたカーブ道路を車両が走行することとすると、形状補完点C1~C5を直線で結んだリンクL3と曲線を描いて走行する車両の走行経路L4とは一致しない。従って、カーブ道路に設定されたリンクL3の長さと実際に車両が走行する経路L4の長さとが同一長さにならず、リンクL3が走行経路L4よりも僅かに短くなる。ここで、前記したように推測航法では車両がリンク上を移動すると仮定して車両の現在位置が検出されるので、推測航法により検出された車両の位置よりも実際の車両の位置は僅かに後方に位置することとなる即ち車両の検出位置に誤差が生じる。また、後述のようにカーブ道路の形状具体的には曲率半径と交角によって誤差量は変化する。そして、車両が所定の曲率でカーブするカーブ道路を走行していると判定された場合S36:YESには、S37へと移行する。それに対して、車両がカーブ道路を走行していないと判定された場合S36:NOには、車両の走行する道路の道路形状に基づく車両の検出位置の誤差は生じないと推定し、S22へと移行する。S37においてCPU41は、地図情報DB31から車両が走行するカーブ道路に関する情報を取得する。具体的には、カーブ道路に含まれる隣り合う形状補完点を直線で結んだ各線分図15に示す例ではC1-C2、C2-C3、C3-C4、C4-C5の長さと各線分の接続角度等が取得される。尚、各線分の長さと各線分の接続角度についてはカーブ道路に含まれる各形状補完点の位置座標から算出することとしても良い。次に、S38においてCPU41は、前記S37で取得した形状補完点に基づいて、車両が走行するカーブ道路を、形状補完点を境界にして分割する。例えば図15に示す例では、C1-C2、C2-C3、C3-C4、C4-C5の4つの区間に分割される。そして、分割した区間毎に車両が走行するカーブ道路の曲線半径Rと交角φを算出する。以下には、特に図15に示すC1-C2の区間を例に挙げて、曲線半径Rと交角φの算出方法について図16を用いて説明する。図16に示すように、形状補完点C1とC2を直線で結んだ線分弦の長さをamとし、形状補完点C2とC3を直線で結んだ線分弦の長さをbmとし、各線分の接続角度をα°とすると、以下の式3により曲線半径Rが算出される。Rm=√a2b2-2abcosαπ/180÷2sinα×π/1803また、以下の式4により交角φが算出される。φ°=αsina/2/2R×2×180/π4同様にして、他の区間C2-C3、C3-C4、C4-C5についても曲線半径Rと交角φが算出される。続いて、S39においてCPU41は、分割した区間毎にカーブ道路が描く曲線弧の長さ即ち、車両が実際に走行する走行経路の長さと形状補完点を直線で結んだ線分弦の長さ即ち、形状補完点によって特定されるリンクの長さとの差分を算出する。以下には、特に図15に示すC1-C2の区間を例に挙げて、カーブ道路が描く曲線弧の長さと形状補完点を直線で結んだ線分弦の長さとの差分の算出方法について図16を用いて説明する。図16に示すように、C1-C2のカーブ区間の曲線半径をRmとし、交角をφ°とすると、以下の式5によりC1-C2のカーブ区間の曲線弧の長さa ́が算出される。a ́m=2πR×φ/3605そして、以下の式6によりC1-C2のカーブ区間の曲線弧の長さa ́と形状補完点を直線で結んだ線分弦の長さaとの差分Dc1c2が算出される。Dc1c2m=a ́-a6同様にして、他の区間C2-C3、C3-C4、C4-C5についてもカーブ区間の曲線弧の長さと形状補完点を直線で結んだ線分弦の長さの差分Dc2c3、Dc3c4、Dc4c5が算出される。その後、S40においてCPU41は、前記S40で算出した各区間の曲線弧の長さと形状補完点を直線で結んだ線分弦の長さとの差分の合計値に基づいて、カーブ道路を走行することにより生じる車両の検出位置の誤差範囲について推定する。具体的には、前記S40で算出した各区間の曲線弧の長さと形状補完点を直線で結んだ線分弦の長さとの差分を全区間で合計した値即ち、カーブ道路が描く曲線の長さとカーブ道路に配置された複数の形状補完点を直線で結んだ各線分の合計長さとの差分が、検出位置に対して進行方向の逆方向側に生じる最大の誤差量D3となる。その結果、推定される誤差範囲は車両の検出位置から車両の検出位置のD3後方までの範囲となる。尚、カーブ走路を走行する際には、車両が実際に走行する走行経路の長さよりも形状補完点によって特定されるリンクの長さは必ず短くなる。従って、カーブ道路を走行することにより生じる車両の検出位置の誤差範囲は、検出位置に対して進行方向の逆方向側のみに生じ、進行方向側には生じない。その後、S22へと移行する。次に、前記S22において実行されるセンサ誤差に基づく誤差範囲の推定処理のサブ処理について図17に基づき説明する。図17はセンサ誤差に基づく誤差範囲の推定処理のサブ処理プログラムのフローチャートである。以下のS41~S43においてCPU41は、車両の走行距離を検出する為の車速センサ第1センサ22の検出誤差即ち、走行距離の検出誤差について算出し、S44~S46においてCPU41は、車両の方位を検出する為のジャイロセンサ第2センサ24の検出誤差即ち、車両の方位の検出誤差について算出する。具体的には、先ずS41においてCPU41は、車速センサ22のパルス距離が予測値学習値から外れることによる走行距離の検出誤差以下、第1誤差というを算出する。ここで、車速センサ22は、車両の車軸が1回転する度即ち、タイヤの外周距離を走行する度に出力されるパルスに基づいて車両の走行距離を検出するセンサである。そして、パルス距離は、車軸が1回転した場合に車両が走行する距離を規定したものであり、現時点までの学習によってその値が決定予測される。即ち、パルスが出力される度に、パルス距離を加算した値が車両の走行距離として検出されることとなる。しかしながら、学習状態によってはパルス距離が正確な値から外れる場合が有る。第1誤差は、パルス距離が正確な値から外れることによって生じる車速センサ22の検出誤差である。尚、パルス距離は正確な値よりも長くなることも短くなることもあるので、第1誤差は車両の検出位置に対して進行方向と逆方向の両方向に誤差を生じさせる。次に、S42においてCPU41は、車両が勾配のある道路を走行することによる走行距離の検出誤差以下、第2誤差というを算出する。上記したように、車速センサ22は、パルスが出力される度に、パルス距離を加算した値が車両の走行距離として検出する。但し、道路が所定角度βで勾配していた場合には、以下のように誤差が生じることとなる。例えば、図18に示すように、前回に車速センサ22が車速パルスを出力した時点の車両位置をSとし、パルス距離をhとすると、次回にパルス距離を検出した時点の実際の車両位置はS1となる。しかしながら、推測航法では道路の勾配は考慮しないので、検出される車両位置即ち、前回に車速センサ22が車速パルスを出力した地点からパルス距離を加算することによって検出される新たな車両位置はS2となる。従って、パルスを検出する度にh-hcosβが第2誤差として生じることとなる。尚、勾配の角度βに関わらずS1はS2よりも必ず後方に位置するので、第2誤差は車両の検出位置に対して進行方向の逆方向のみに誤差を生じさせる。続いて、S43においてCPU41は、車速センサ22からパルスが出力されるべきタイミングであるにもかかわらずエラー等によってパルスが出力されないことによる走行距離の検出誤差以下、第3誤差というを算出する。上記したように、車速センサ22は、パルスが出力される度に、パルス距離を加算した値が車両の走行距離として検出する。しかしながら、エラー等によってパルスが出力されるべきタイミングであるにもかかわらずパルスが出力されない場合には、実際の走行距離よりも検出される走行距離が短くなる。第3誤差は、パルスが出力されないことによって生じるパルス距離分の車速センサ22の検出誤差である。尚、パルスが出力されない場合には実際の走行距離よりも検出される走行距離が必ず短くなるので、第3誤差は車両の検出位置に対して進行方向のみに誤差を生じさせる。一方、S44においてCPU41は、ジャイロセンサ24の感度係数が予測値学習値から外れることによる車両の方位の検出誤差以下、第4誤差というを算出する。ここで、ジャイロセンサ24は、内部に振動する素子を有し、振動する素子に回転運動が加わることによって素子に新たに生じる運動に基づいて生じる電位差から車両の角速度を検出及び出力するセンサである。また、CPU41は出力された角速度を演算することによって車両の方位変化を検出する。そして、感度係数は、分解能等とともに電位差と車両の方位変化との対応関係を規定したものであり、現時点までの学習によってその値が決定予測される。しかしながら、学習状態によっては感度係数が正確な値から外れる場合がある。第4誤差は、感度係数が正確な値から外れることによって生じるジャイロセンサ24の検出誤差である。尚、感度係数は正確な値よりも大きくなることも小さくなることもあるので、第4誤差は車両の検出位置に対して進行方向と逆方向の両方向に誤差を生じさせる。次に、S45においてCPU41は、周囲の温度変化による車両の方位の検出誤差以下、第5誤差というを算出する。上記したように、ジャイロセンサ24は、内部に振動する素子を有し、振動する素子に回転運動が加わることによって素子に新たに生じる運動に基づいて生じる電位差から車両の角速度を検出及び出力する。また、電位差は素子の基準位置に対する運動量に基づいて決定されるが、この基準位置はセンサ周囲の温度によって僅かに変化する。その結果、実際の車両方位と検出される車両方位との間に誤差が生じる。第5誤差は、素子の基準位置がズレることによって生じるジャイロセンサ24の検出誤差である。尚、電位差は正確な値よりも大きくなることも小さくなることもあるので、第5誤差は車両の検出位置に対して進行方向と逆方向の両方向に誤差を生じさせる。次に、S46においてCPU41は、車両が勾配のある道路を走行することによる車両の方位の検出誤差以下、第6誤差というを算出する。上記したように、ジャイロセンサ24は、内部に振動する素子を有し、振動する素子に回転運動が加わることによって素子に新たに生じる運動に基づいて生じる電位差から車両の角速度を検出及び出力する。また、ジャイロセンサ24から出力される出力値角速度を示す電気信号は素子の基準位置に対する運動量に基づいて決定されるが、この出力値は車両が勾配を走行する場合には、車両に生じる加重によって正確な値よりも低下する。その結果、実際の車両方位と検出される車両方位との間に誤差が生じる。第6誤差は、ジャイロセンサ24から出力される出力値が正確な値よりも低下することによって生じるジャイロセンサ24の検出誤差である。尚、ジャイロセンサ24から出力される出力値は正確な値よりも必ず小さくなるので、第6誤差は車両の検出位置に対して進行方向の逆方向のみに誤差を生じさせる。その後、S47においてCPU41は、S41~S46において算出された車速センサ22の検出誤差即ち、走行距離の検出誤差とジャイロセンサ24の検出誤差即ち、車両の方位の検出誤差に基づいて、センサ誤差により生じる車両の検出位置の誤差範囲について推定する。具体的には、以下の式7により1パルス出力当たりに検出位置に対して進行方向側に生じる最大の誤差量D4が算出され、式8により1パルス出力当たりに検出位置に対して進行方向の逆方向側に生じる最大の誤差量D5が算出される。D4m=h-h誤差1誤差3×cos誤差4誤差57D5m=h-h誤差1誤差2×cos誤差4誤差5誤差68h:パルス距離mそして、D4を前回に停止線を認識してから現時点まで加算した値D4 ́と、D5を前回に停止線を認識してから現時点まで加算した値D5 ́によって、センサ誤差により生じる車両の検出位置の誤差範囲が推定される。即ち、推定される誤差範囲は車両の検出位置のD4 ́前方から車両の検出位置のD5 ́後方までの範囲となる。その後、S23へと移行する。次に、前記S23において実行される車線変更に基づく誤差範囲の推定処理のサブ処理について図19に基づき説明する。図19は車線変更に基づく誤差範囲の推定処理のサブ処理プログラムのフローチャートである。先ず、S51においてCPU41は、地図情報DB31から車両の走行する道路の片側車線数を取得する。次に、S52においてCPU41は、前記S51で取得した片側車線数に基づいて、車両が走行中の道路で行うことができる最大の車線変更回数を特定する。具体的には、車両の走行する道路の片側車線数から1を減算した値が、車両が走行中の道路で行うことができる最大の車線変更回数となる。続いて、S53においてCPU41は、前記S52で特定した最大の車線変更回数に基づいて、車線変更を行うことにより生じる車両の検出位置の誤差範囲について推定する。例えば、図20に示すように片側3車線の道路を車両98が走行する場合には、車両98が行うことができる車線変更の回数は最大で2回である。従って、1回の車線変更当たりに生じ得る最大の誤差距離σ例えば1.5mに2を乗じた値が車両98に対して生じる可能性のある最大の誤差量となる。従って、車両が走行中の道路で行うことができる最大の車線変更回数に、1回の車線変更当たりに生じ得る最大の誤差距離σ例えば1.5mを乗じた値が、検出位置に対して進行方向の逆方向側に生じる最大の誤差量D6となる。その結果、推定される誤差範囲は車両の検出位置から車両の検出位置のD6後方までの範囲となる。尚、車線変更を行った際には、車両が実際に走行する走行経路の長さよりもリンクの長さは必ず短くなる。従って、車線変更を行うことにより生じる車両の検出位置の誤差範囲は、検出位置に対して進行方向の逆方向側のみに生じ、進行方向側には生じない。また、1回の車線変更当たりに生じ得る最大の誤差距離σは、学習値により決定しても良いし、固定値を用いても良い。また、車種、道路幅、道路種別に基づいて決定しても良い。その後、S24へと移行する。以上詳細に説明した通り、本実施形態に係るナビゲーション装置1、ナビゲーション装置1を用いた移動体位置検出方法及びナビゲーション装置1で実行されるコンピュータプログラムによれば、停止線を認識対象とした高精度ロケーションシステムを用いて車両の現在位置を検出するとともに、停止線の認識後は推測航法によって車両の現在位置を検出しS2、車両が所定角度で屈曲した屈曲道路を移動する場合に、該屈曲道路の車線幅と車線数と屈曲角度とに基づいて、推測航法により検出された車両の現在位置の誤差範囲を推定するS9ので、車両が屈曲道路を走行する場合であっても、その屈曲道路の形状を考慮して車両の検出位置に対して生じる誤差範囲を正確に推定することが可能となる。その結果、推定された誤差範囲を考慮することによって、車両に対する案内や制御を適切なタイミングで実行することが可能となる。また、屈曲道路の屈曲方向に基づいて誤差範囲を推定するので、屈曲道路において車両が移動する経路と屈曲道路に設定されたリンクとの間で生じ得る最大のズレ量最大前ズレ車線数T1及び最大後ズレ車線数T2を屈曲方向毎に適切に特定することができ、該ズレ量に基づいて車両の検出位置と実際の車両の位置との間で生じる誤差範囲を正確に推定することが可能となる。また、車両が所定角度で屈曲した屈曲道路を走行する場合に、車両の検出位置に対して車両の進行方向及び逆方向に生じる誤差範囲を推定するので、車両の検出位置と実際の車両の位置との間で生じる得る可能性のある誤差の方向を考慮し、該誤差の方向に対して誤差範囲を推定することが可能となる。また、車両が所定の曲線形状でカーブするカーブ道路を走行する場合に、該カーブ道路が描く曲線の曲線半径と交角とに基づいて、車両の検出位置の誤差範囲を推定するので、車両がカーブ道路を走行する場合であっても、そのカーブ道路の形状を考慮して車両の検出位置に対して生じる誤差範囲を正確に推定することが可能となる。その結果、推定された誤差範囲を考慮することによって、車両に対する案内や制御を適切なタイミングで実行することが可能となる。また、カーブ道路が描く曲線の長さとカーブ道路に配置された複数の形状補完点を直線で結んだ各線分の合計長さとの差分に基づいて誤差範囲を推定するので、実際に車両が走行した距離と形状補完点によって特定される道路リンクの長さとの差分に基づいて車両の検出位置と実際の車両の位置との間で生じる誤差範囲を正確に推定することが可能となる。また、車両が所定の曲線形状でカーブするカーブ道路を走行する場合に、車両の検出位置に対して車両の進行方向の逆方向に生じる誤差範囲を推定するので、車両の検出位置と実際の車両の位置との間で生じる得る可能性のある誤差の方向を考慮し、該誤差の方向に対して誤差範囲を推定することが可能となる。また、車両の走行距離を検出する為の車速センサ22の検出誤差が、車両の検出位置に対して誤差を生じさせる方向を特定するS41~S43とともに、車両の方位変化を検出する為のジャイロセンサ24の検出誤差が、車両の検出位置に対して誤差を生じさせる方向を特定しS44~S46、特定された方向に基づいて車両の検出位置の誤差範囲を推定するS47ので、センサに検出誤差が生じた場合であっても、生じた検出誤差が車両の検出位置に対して与える影響を適切に特定することが可能となり、車両の検出位置に対して生じる誤差範囲を正確に推定することが可能となる。その結果、推定された誤差範囲を考慮することによって、車両に対する案内や制御を適切なタイミングで実行することが可能となる。また、車速センサ22の検出誤差は、パルスの出力回数と車両の走行距離との対応関係が予測値から外れることにより生じる第1誤差と、勾配のある道路を車両が走行することにより生じる第2誤差と、パルスが出力されるべきタイミングで出力されないことにより生じる第3誤差とを含むので、車両の検出位置に誤差を生じさせる虞のある第1センサの検出誤差を考慮して誤差範囲を推定することが可能となる。また、車速センサ22において生じる第1誤差乃至第3誤差が車両の検出位置に対してどの方向に誤差を生じさせるのかをそれぞれ特定することが可能となり、車両の検出位置に対して生じる誤差範囲をより正確に推定することが可能となる。また、ジャイロセンサ24の検出誤差は、電位差と車両の方位変化との対応関係が予測値から外れることにより生じる第4誤差と、第2センサの周囲の温度変化により生じる第5誤差と、勾配のある道路を車両が走行することにより生じる第6誤差とを含むので、車両の検出位置に誤差を生じさせる虞のある第2センサの検出誤差を考慮して誤差範囲を推定することが可能となる。また、ジャイロセンサ24において生じる第4誤差乃至第6誤差が車両の検出位置に対してどの方向に誤差を生じさせるのかをそれぞれ特定することが可能となり、車両の検出位置に対して生じる誤差範囲をより正確に推定することが可能となる。また、車両が走行する道路の車線数から車両が走行中の道路で行うことができる最大の車線変更回数を特定しS52、特定された最大の車線変更回数に基づいて車両の検出位置の誤差範囲を推定するS53ので、車両が車線変更を行うことによって車両の検出位置に対して生じる最大の誤差を考慮した誤差範囲を正確に推定することが可能となる。その結果、推定された誤差範囲を考慮することによって、車両に対する案内や制御を適切なタイミングで実行することが可能となる。また、車両が走行する道路の車線数から1減算した値を、車両が走行中の道路で行うことができる最大の車線変更回数として特定するので、道路形状に基づいて車両が走行中の道路で行うことができる最大の車線変更回数を正確に特定することが可能となる。また、車両が車線変更を行う場合に、車両の検出位置に対して車両の進行方向の逆方向に生じる誤差範囲を推定するので、車両の検出位置と実際の車両の位置との間で生じる得る可能性のある誤差の方向を考慮し、該誤差の方向に対して誤差範囲を推定することが可能となる。また、車両が走行中の道路で行うことができる最大の車線変更回数に所定値を乗じた値を誤差範囲の最大誤差量に推定するので、車両が車線変更を行うことにより生じ得る可能性のある車両の検出位置の誤差範囲を正確に推定することが可能となる。また、推測航法により検出された車両の位置に対する誤差範囲を推定することが可能となる。また、高精度ロケーションシステムでは車両の周辺にある地物を検出するとともに、その検出結果に基づいて車両の位置を検出するので、車両の位置を地物との相対関係を用いてより詳細に検出することが可能となる。更に、検出対象とする地物は車両が移動する路面に形成された停止線であるので、検出対象物が道路上において所定間隔で多数設置されており、車両の走行中に車両の位置の検出を所定間隔で高い頻度により行うことが可能となる。従って、推定される車両の位置と実際の車両の位置との間に大きな差異が生じることを防止することが可能となる。尚、本発明は前記実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内で種々の改良、変形が可能であることは勿論である。例えば、本実施形態ではナビゲーション装置1による案内分岐点の案内をスピーカ16から音声案内により出力することにより行う構成としているが、液晶ディスプレイ15に文章を表示することにより案内を行う構成としても良い。また、本実施形態では、車両の現在位置を特定する為に認識対象とする地物として、特に停止線を用いているが、停止線以外の路面標示を用いても良い。また、路面標示以外の障害物、建造物、道路標識等を用いても良い。但し、認識対象とする地物は、手前分岐点よりも出発地側にあり、且つ案内分岐点の手前側に所定間隔で複数個存在することが望ましい。また、本実施形態では、車両の検出位置に誤差を生じさせる要因として、車両の走行する道路の道路形状に基づいて生じる誤差と、車両の搭載するセンサの検出誤差に基づいて生じる誤差と、車両が行う車線変更に基づいて生じる誤差とを考慮しているが、上記以外の要因についても考慮する構成としても良い。また、本実施形態では、車両の搭載するセンサの検出誤差に基づいて生じる誤差として、第1誤差~第6誤差図17を考慮しているが、上記以外の要因についても考慮する構成としても良い。また、本実施形態では、カーブ道路の曲線半径と交角を式3、4により算出する構成としているが、地図情報DB31から取得する構成としても良い。また、本実施形態では、バックカメラ19を用いた画像認識により停止線等の地物を検出する構成としているが、停止線等を検出する手段として他の手段例えばセンサなどを用いても良い。同様に停止線等の傾斜角度をバックカメラ19を用いた画像認識以外の手段を用いて検出する構成としても良い。また、本実施形態では信号機情報38として分岐点の周辺に配置された全ての信号機に関する情報を記憶する構成としているが、分岐点からの退出方向毎に最も退出側にある信号機に関する情報のみを記憶する構成としても良い。その場合には、本実施形態中の進入側信号機を退出側信号機に置き換えることによって、本発明を実施することが可能である。更に、分岐点への進入方向毎に最も進入側にある信号機に関する情報のみを記憶する構成としても良い。また、信号機の代わりに停止線に関する情報を記憶する構成としても良い。また、本実施形態では、案内分岐点の案内として、車両の現在位置から車両の現在位置から案内分岐点までにある信号機又は信号機の設置された分岐点の数を用いた案内を行うこととしているが、他の案内を行うようにしても良い。但し、特に信号機や分岐点を用いた案内を行う場合において、本願発明の効果は顕著なものとなる。また、本発明はナビゲーション装置以外に、車両等の移動体の現在位置を検出する機能を有する装置に対して適用することが可能である。例えば、携帯電話機やPDA等の携帯端末、パーソナルコンピュータ、携帯型音楽プレイヤ等以下、携帯端末等というに適用することも可能である。また、サーバと携帯端末等から構成されるシステムに対しても適用することが可能となる。その場合には、上述した分岐点案内処理プログラム図5、図8、図9、図17、図19の各ステップは、サーバと携帯端末等のいずれが実施する構成としても良い。また、本発明を携帯端末等に適用する場合には、車両以外の移動体、例えば、携帯端末等のユーザや2輪車等の車両位置の検出を行う場合もある。