"交通流の状態として、渋滞が発生する発生確率が第1の設定値よりも低い自由流状態から、車両の制動状態と加速状態とが混合する混合流状態へと移行する間に存在する遷移状態を検出する工程と;前記遷移状態の検出結果に基づいて、前記自由流状態から前記混合流状態へと移行する前記発生確率を連続的かつ視覚的に表示する工程と;を備えることを特徴とする渋滞予測表示方法。前記渋滞状態は、前記発生確率が第2の所定値以上であることを特徴とする前記請求項1の渋滞予測表示方法。前記遷移状態は、前記発生確率が前記第1の所定値以上かつ前記第2の所定値以下であることを特徴とする前記請求項1の渋滞予測表示方法。前記遷移状態の検出結果に基づいて、前記発生確率を通信により他車両へ送信する通信工程をさらに含むことを特徴とする請求項1に記載の渋滞予測表示方法。前記遷移状態の検出結果に基づいて、自車両が渋滞を回避する経路探索処理工程と経路誘導処理工程をさらに含むことを特徴とする請求項1に記載の渋滞予測表示方法。しかしながら、上記従来技術に係る装置によれば、車両密度を用いた判定処理が簡易であって、渋滞に対する予測精度を向上させることは困難であり、運転者に適切な報知を行なうことができないという問題が生じる。本発明は、上記事情に鑑みてなされたもので、渋滞の予測精度を向上させ、運転者に適切な報知を行なうことが可能な渋滞予測表示方法を提供することを目的とする。上記目的を達成するために本発明は以下を採用した。1本発明の一態様における渋滞予測表示方法は、渋滞が発生する発生確率が第1の設定値よりも低い自由流状態から、車両の制動状態と加速状態とが混合する混合流状態へと移行する間に存在する遷移状態を、交通流の状態として検出する。そして、前記遷移状態の検出結果に基づいて、前記自由流状態から前記混合流状態へと移行する発生確率を連続的かつ視覚的に表示する。2上記1に記載の渋滞予測表示方法は、前記発生確率が第2の所定値以上である。3上記1に記載の渋滞予測表示方法は、前記発生確率が前記第1の所定値以上かつ前記第2の所定値以下である。4上記1に記載の渋滞予測表示方法は、前記遷移状態の検出結果に基づいて、前記発生確率を通信により他車両へ送信する通信工程をさらに含む。5上記1に記載の渋滞予測表示方法は、前記遷移状態の検出結果に基づいて、自車両が渋滞を回避する経路探索処理工程と経路誘導処理工程をさらに含む。本発明の上記態様に係る渋滞予測表示方法によれば、渋滞が発生する発生確率が高い混合流に対して、この混合流の前段階の状態である遷移状態の検出結果に基づいて視覚的に連続な表示を行なうことで、運転者は渋滞の発生の予測を早期かつ詳細に精度良く行なうことができる。上記2に記載の場合、発生確率の下限を定義をすることができる。上記3に記載の場合、遷移状態の下限と上限を適宜定義することができる。上記4に記載の場合、予測結果を直接あるいは適宜の中継局などを介して間接に他車両に送信することにより、他車両での渋滞回避が容易となる。上記5に記載の場合、予測結果に基づいて自車両が渋滞を回避する経路探索することができる。以下、本発明の渋滞予測表示方法の一実施形態について添付図面を参照しながら説明する。本実施形態による渋滞予測表示方法は、例えば車両に搭載された渋滞予測装置10により実現される。本実施の形態に係る渋滞予測装置10は、例えば図1に示すように、車速センサ11と、レーダ装置12と、ナビゲーション装置13と、処理装置14と、スイッチ15と、スロットルアクチュエータ16と、ブレーキアクチュエータ17と、ステアリングアクチュエータ18と、表示器19と、スピーカー20と、通信装置21とを備えて構成されている。車速センサ11は、自車両の速度車速を検出し、この検出結果の信号を出力する。レーダ装置12は、自車両の外界に設定されたレーダ装置12の検出対象領域を複数の角度領域に分割し、分割された各角度領域を走査するように、赤外光レーザやミリ波などの電磁波の発信信号を発信する。そして、レーダ装置12は各発信信号が自車両の外部の物体例えば、他車両や構造物や路面などによって反射されることで生じた反射信号を受信する。そして、発信信号および反射信号に係る信号を、処理装置14に出力する。例えばレーダ装置12は、自車両からの所定角度範囲の検出対象領域を自車両の垂直方向の複数の垂直角度領域および水平方向の複数の水平角度領域に分割する。そしてレーダ装置12は複数の垂直角度領域を、例えば垂直方向にそって上方から下方に向かい、順次角度を切り替えつつ複数の垂直角度領域毎に、複数の水平角度領域を、例えば水平方向にそって左方から右方に向かい、順次角度を切り替えつつ複数の水平角度領域毎に向けて電磁波を発信する。ナビゲーション装置13は、例えば人工衛星を利用して自車両の位置を測定するためのGPSGlobalPositioningSystem信号などの測位信号を受信し、この測位信号によって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、例えば車速センサ11およびヨーレートセンサ図示略などから出力される自車両の速度車速およびヨーレートの検出信号に基づく自律航法の算出処理によって、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、表示器19に地図を表示するための地図表示用のデータおよび自車両の現在位置に基づくマップマッチングの処理に必要とされる道路座標データを地図データとして備えている。さらに、ナビゲーション装置13は、経路探索や経路誘導などの処理に必要とされるデータ、例えば交差点および分岐点などの所定位置の緯度および経度からなる点であるノードと各ノード間を結ぶ線であるリンクとからなる道路データを地図データとして備えている。そして、ノードおよびリンクには各種の情報が付加されている。そして、ナビゲーション装置13は、道路データに対して、測位信号および自律航法の算出処理のそれぞれ、又は、何れか一方から得られる自車両の現在位置の情報に基づいてマップマッチングを行い、位置検出の結果を補正する。また、ナビゲーション装置13は、例えば操作者による入力操作に応じて自車両の経路探索や経路誘導などの処理を実行し、道路データと共に、例えば目的地までの経路情報や各種の付加情報を表示器19に出力すると共に、各種の音声メッセージをスピーカー20から出力する。なお、ナビゲーション装置13は、後述する渋滞予測部38から出力される渋滞の発生に対する予測結果と、後述する通信制御部41から出力される他車両において予測された渋滞の発生に対する予測結果とに基づき、例えば渋滞を回避するようにして、自車両の経路探索や経路誘導などの処理を実行可能である。処理装置14は、例えば、周波数分析部31と、傾き演算部32と、時間変化演算部33と、反射点検出部34と、他車両検知部35と、車間距離検出部36と、ラベル化境界作成処理部37と、渋滞予測部38と、走行制御部39と、報知制御部40と、通信制御部41とを備えて構成されている。そして、この処理装置14には、スイッチ15から出力される自車両の走行制御に係る各種の信号が入力されている。スイッチ15から出力される信号は、例えば、運転者によるブレーキペダル図示略の操作状態に係る信号と、運転者によるアクセルペダル図示略の操作状態に係る信号と、運転者の入力操作に応じて自動的に自車両の走行状態を制御する自動走行制御の実行開始または実行停止を指示する信号と、自動走行制御での目標車速の増減を指示する信号と、自動走行制御例えば、自動的に先行車両に追従する追従走行制御などでの自車両と他車両例えば、先行車両などとの間の車間距離に対する目標車間距離の増減を指示する信号となどである。周波数分析部31は、例えば、車速センサ11から出力される自車両の速度車速の検出結果の周波数分析を行ない、例えば図2に示すような速度スペクトルの周波数に応じた変化を示すパワースペクトルを出力する。傾き演算部32は、例えば、周波数分析部31から出力されるパワースペクトルにおいて単回帰直線を演算し、この単回帰直線の傾きと切片周波数がゼロでのスペクトル値とを算出する。そして、所定の周波数範囲例えば、数秒~数分の時間範囲に対応する周波数範囲であって、0~0.5Hzの周波数範囲などYでのスペクトル値の変化Xに基づき、例えば下記数式1に示すように記述される傾きαを算出して、算出結果を出力する。時間変化演算部33は、例えば、傾き演算部32から出力される傾きαの差分、つまり任意の自然数kによる所定時間間隔での傾きαの今回値αkと前回値αk-1との差分Δαを、例えば下記数式2に基づき算出する。反射点検出部34は、例えば、レーダ装置12から出力される信号に基づき反射信号の反射点の位置を検出し、検出結果を出力する。他車両検知部35は、例えば、反射点検出部34から出力される反射点の位置の検出結果に基づき、隣り合う反射点同士間の距離や複数の反射点の分布状態などに応じて、自車両の外部に存在する少なくとも1台以上の他車両を検知し、検知結果を出力する。車間距離検出部36は、例えば、他車両検知部35から出力される少なくとも1台以上の他車両の検知結果に基づき、自車両と他車両との間の車間距離を検出し、検出結果を他車両の検知台数と共に出力する。ラベル化境界作成処理部37は、例えば、任意の自然数i,nによるデータxi,yii=1,...,nを、適宜の時点での自車両の速度と、自車両と他車両との間の車間距離との組み合わせとして、時間変化演算部33から出力される傾きαの差分Δαに基づき、各データxi,yii=1,...,nに1または-1のラベルを対応付ける。例えば、ラベル化境界作成処理部37は、時間変化演算部33から出力される傾きαの差分Δαあるいは差分Δαによる所定のパラメータ例えば、2乗値Δα2や、絶対値|Δα|などが所定閾値よりも大きいか否かを判定する。そして、この判定結果がYESの場合には、データxi,yiに1のラベルを対応付け、一方、この判定結果がNOの場合には、データxi,yiに-1のラベルを対応付ける。このラベル化境界作成処理部37によるラベル化の処理により、x軸およびy軸の直交座標による2次元空間において、各データxi,yii=1,...,nに対応付けられた1または-1のラベルの分布が得られる。そして、ラベル化境界作成処理部37は、この2次元空間でのラベルの分布に対して、例えばアレンカーン方程式などを用いて、1のラベルと、-1のラベルとの境界を演算し、演算結果を出力する。例えば、ラベル化境界作成処理部37は、下記数式3~5に示すように記述されるアレンカーン方程式を用いて未知関数Ux,yを算出する。なお、下記数式3~5において、関数ωUは、2つの最小値が2つの異なる位相に対応する二重井戸型ポテンシャルを示し、境界の鋭さに関連する適宜のパラメータεがゼロに近づくと、未知関数Ux,yは、境界によって分離された2つの領域において、2つの最小値に対応する値つまり、-1または1の一方に近づく。そして、ラベル化境界作成処理部37は、未知関数Ux,y=0によって表される境界を演算する。ラベル化境界作成処理部37から出力される境界の演算結果は、例えば図3A~図3Cに示すように表される。例えば図3A~図3Cは、適宜の時間経過順の時刻間t1~t2,t2~t3,t3~t4でのラベルの分布であって、1のラベルの領域Aを黒色とし、-1のラベルの領域Bを白色とし、データが存在しない領域Cを灰色として、スケールが-1から1の範囲に正規化された速度による横軸x軸および車間距離による縦軸y軸の正規化2次元空間速度-車間距離空間での各領域A~Cと、領域Aと領域Bとの境界Dを示している。渋滞予測部38は、例えば、ラベル化境界作成処理部37から出力される境界の演算結果例えば、境界Dの形状や、各ラベルの領域A,Bの大小などに基づき、渋滞の発生を予測して、予測結果を出力する。渋滞予測部38は、例えば、ラベル化境界作成処理部37から出力される境界を、自車両の進行方向前方における車群の形成過程に関連するものとしている。例えば図3Bに示すように、境界が発生している状態は、相転移つまり、1のラベルの相と-1のラベルの相との間の相転移が生じている状態であって、例えば具体的には、交通流の状態がメタ安定流から混合流へと遷移する際に特有の状態変動によってもたらされるものとしている。なお、交通流の状態は、例えば図4に示すように、所定地点を所定時間内に通過する車両の台数である交通量と所定距離範囲内に存在する車両の台数である交通密度とによる直交座標平面において、渋滞が発生する可能性発生確率が低い自由流と、車両の制動状態と加速状態とが混合する混合流と、渋滞状態である渋滞流と、自由流と混合流との間を移行する間に存在する遷移状態であるメタ安定流とに区分されている。特に、混合流は、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、交通量の低下と交通密度の増大によって、渋滞流へと移行する確率が高い状態である。また、メタ安定流は、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によって、混合流へと移行する状態である。渋滞予測部38は、ラベル化境界作成処理部37から出力される境界の演算結果において、例えば図3Aに示すような境界が発生していない状態が維持される場合には、渋滞が発生する可能性発生確率が低い例えば、発生確率が第1確率未満などあるいは可能性発生確率が無い状態であると判定する。また、渋滞予測部38は、ラベル化境界作成処理部37から出力される境界の演算結果において、例えば図3Aに示すような境界が発生していない状態から、例えば図3Bに示すような境界が発生している状態への変化を検知した場合には、渋滞が発生する可能性発生確率が第2の設定値より高い例えば、発生確率が第2確率第2の設定値以上など状態であると判定する。また、渋滞予測部38は、ラベル化境界作成処理部37から出力される境界の演算結果において、例えば図3Bに示すような境界が発生している状態から、例えば図3Cに示すような境界が発生していない状態への変化を検知した場合には、渋滞が発生する可能性が前記第1の設定値より高く低くもなく、第2の設定値より低い高くも無い例えば、発生確率が第1確率第1の設定値以上かつ第2確率第2の設定値未満など状態であると判定する。渋滞予測部38は、渋滞の発生に対する予測を行なった場合には、予測結果をナビゲーション装置13および走行制御部39および報知制御部40に出力する。さらに、自車両の現在位置および地図データ上における現在位置周辺の所定領域などの位置情報をナビゲーション装置13から取得して、予測結果と位置情報とを対応付けて記憶すると共に通信制御部41に出力する。なお、渋滞予測部38は、予測結果を通信制御部41に出力する場合において、予測結果を通信装置21により直接にあるいは適宜のサーバ装置図示略や中継局図示略などを介して自車両の先行車両に送信するときに、先行車両の走行状態を先行車両の後続車両が渋滞を起こし難いような走行状態へ変更することを指示する指令を付加してもよい。走行制御部39は、渋滞予測部38から出力される渋滞の発生に対する予測結果と、後述する通信制御部41から出力される他車両において予測された渋滞の発生に対する予測結果と、スイッチ15から出力される各種の信号と、車速センサ11から出力される自車両の速度車速の検出結果と、車間距離検出部37から出力される車間距離の検出結果とに基づき、例えばスロットルアクチュエータ16とブレーキアクチュエータ17とステアリングアクチュエータ18とを制御することによって、自車両の走行を制御する。例えば、走行制御部39は、スイッチ15から出力される信号に応じて、自動走行制御の実行を開始または停止したり、自動走行制御での目標車速や目標車間距離の設定や変更を行なう。また、例えば、走行制御部39は、渋滞予測部38から出力される予測結果において自車両の進行方向前方に渋滞が発生する可能性があると判定された場合には、自車両が渋滞を回避するため例えば、交通流の状態をメタ安定流から自由流に遷移させるためなどに必要とされる目標車速や目標車間距離を設定する。そして、これらの目標車速や目標車間距離を維持するような自動走行制御例えば、実際の車速を目標車速に一致させる定速走行制御や、他車両例えば、先行車両などに対する実際の車間距離を目標車間距離に一致させる車間距離制御例えば、追従走行制御などを行なう。また、例えば、走行制御部39は、後述する通信制御部41から出力される他車両例えば、先行車両や後続車両などにおいて予測された渋滞の発生に対する予測結果において自車両の進行方向前方に渋滞が発生する可能性があると判定された場合には、自車両が渋滞を回避するために、さらには自車両の後続車両が渋滞を起こし難いようにして、必要とされる目標車速や目標車間距離を設定したり、自車両の走行状態を変更する。報知制御部40は、渋滞予測部38から出力される渋滞の発生に対する予測結果と、後述する通信制御部41から出力される他車両例えば、先行車両や後続車両などにおいて予測された渋滞の発生に対する予測結果とに基づき、例えば表示器19とスピーカー20とを制御することによって、各種の報知動作を制御する。例えば、報知制御部40は、自車両の進行方向前方での渋滞が発生する可能性の有無あるいは、渋滞が発生し易いか、渋滞が発生し難いかなど発生確率や、渋滞の発生が予測される位置の情報や、自車両が渋滞を回避するために、さらには自車両の後続車両が渋滞を起こし難いようにして、必要とされる運転操作の指示などを報知する。そして、報知制御部40は、渋滞予測部38から出力される予測結果に応じて、例えば、表示器19での適宜の画像の表示色や表示輝度などを制御して、また、スピーカー20での適宜の音声出力などを制御して、自車両の進行方向前方で渋滞が発生する可能性発生確率が第1の設定値より高いことや、既に渋滞が発生していることや、渋滞が発生する可能性発生確率が第2の設定値より低いことや、渋滞が発生していないことなどを運転者に認識させる。例えば図5Aに示すように、表示器19は、渋滞が発生する可能性発生確率に応じて所定画像の表示色の濃さを変更可能な表示部19aを、例えば自車両の計器類例えば、速度計などの表示板上などに備えている。そして、報知制御部40は、渋滞予測部38から出力される予測結果、つまりラベル化境界作成処理部37により演算される境界の状態例えば、境界Dの形状や、各ラベルの領域A,Bの大小などに応じて、表示部19aに表示される所定画像の表示色の濃さを制御する。例えば、報知制御部40は、予測結果において渋滞が発生する可能性発生確率が低い例えば、発生確率が第1確率未満などあるいは可能性が無い状態であると判定された場合には、例えば図5Bに示すような表示色の濃度が低い例えば、濃度が第1濃度未満など所定画像PAを表示部19aに表示させる。また、例えば、報知制御部40は、予測結果において渋滞が発生する可能性発生確率が高い例えば、発生確率が第2確率以上など状態であると判定された場合には、例えば図5Cに示すような表示色の濃度が高い例えば、濃度が第2濃度以上など所定画像PBを表示部19aに表示させる。また、例えば、報知制御部40は、予測結果において渋滞が発生する可能性発生確率が低くも高くも無い例えば、発生確率が第1確率以上かつ第2確率未満など状態であると判定された場合には、例えば図5Dに示すような表示色の濃度が中程度例えば、濃度が第1濃度以上かつ第2濃度未満などの所定画像PCを表示部19aに表示させる。通信制御部41は、例えば通信装置21による無線通信によって、他車両あるいは適宜のサーバ装置図示略や中継局図示略と通信を行ない、渋滞予測部38から出力される渋滞の発生に対する予測結果と位置情報とを対応付けて送信したり、他車両において予測された渋滞の発生に対する予測結果と位置情報との対応の情報を受信する。そして、外部から取得した渋滞の発生に対する予測結果と位置情報との対応の情報を、ナビゲーション装置13および走行制御部39および報知制御部40に出力する。本実施の形態による渋滞予測装置10は上記構成を備えており、次に、この渋滞予測装置10の動作、特に、渋滞予測表示方法の処理について説明する。先ず、例えば図6に示すステップS01においては、車速センサ11により自車両の速度車速を検出する。次に、ステップS02においては、レーダ装置12から出力される信号に基づき自車両の外部に存在する少なくとも1台以上の他車両を検知し、自車両と他車両との間の車間距離を検出する。次に、ステップS03においては、車速センサ11から出力される自車両の速度車速の検出結果の周波数分析を行ない、速度スペクトルの周波数に応じた変化を示すパワースペクトルを出力する。次に、ステップS04においては、パワースペクトルにおいて単回帰直線を演算し、この単回帰直線の傾きと切片周波数がゼロでのスペクトル値とを算出する。そして、所定の周波数範囲例えば、0~0.5Hzの周波数範囲などYでのスペクトル値の変化Xに基づき、例えば上記数式1に示すように記述される傾きαを算出する。次に、ステップS05においては、所定時間間隔での傾きαの今回値αkと前回値αk-1との差分Δαを算出する。次に、ステップS06においては、任意の自然数i,nによるデータxi,yii=1,...,nを、適宜の時点での自車両の速度と、自車両と他車両との間の車間距離との組み合わせとして、傾きαの差分Δαの絶対値|Δα|が所定閾値よりも大きいか否かに応じて、各データxi,yiに1または-1のラベルを対応付ける。次に、ステップS07においては、速度による横軸x軸および車間距離による縦軸y軸の直交座標による2次元空間でのラベルの分布に対して、例えばアレンカーン方程式などを用いて、1のラベルと-1のラベルとの境界を演算する。次に、ステップS08においては、境界の演算結果に基づき渋滞の発生を予測する。次に、ステップS09においては、渋滞の発生の予測結果に応じた報知を行なう。次に、ステップS10においては、渋滞の発生の予測結果に応じた各種のナビゲーション動作、例えば渋滞を回避するようにして自車両の経路探索や経路誘導などの処理を実行し、エンドに進む。上述したように、本実施の形態による渋滞予測表示方法によれば、自車両の速度と、自車両と他車両との間の車間距離との組み合わせによるデータに対して、速度のパワースペクトルの傾きαの差分Δαに基づくラベル化と境界の演算とを行ない、境界の変化に対応した視覚的に連続な表示を行なうことで、運転者は渋滞の発生の予測を早期かつ詳細に精度良く行なうことができる。つまり、ラベル化境界作成処理部37から出力される境界は、車群の形成過程に関連し、具体的には、交通流の状態がメタ安定流から混合流へと遷移する際に特有の状態変動によってもたらされるとみなすことができる。これにより、境界の検出は混合流へ遷移する可能性発生確率が高いメタ安定流の検出に相当しており、渋滞流へと移行する確率が高い混合流が発生するよりも前の時点で早期に渋滞の発生を運転者に適切に予測させることができる。"