"自車両前方の対象領域内の交差点及び交差点の形状を検出する交差点検出手段と、前記交差点検出手段によって検出された前記交差点について、交差点の形状と交差点周辺の道路環境とに関する複数の属性の各々に対して予め定めた複数の分類の何れに該当するか否かを検出する属性検出手段と、前記属性検出手段によって検出された前記複数の属性の各々に対する分類と、前記複数の属性の各々に対する各分類について予め求めた重み付けとを用いた重み付け線形和を算出して、交差点通過時の規範となる車速を算出する規範車速算出手段と、を含む規範車速算出装置。自車両前方の対象領域内の静止物を検出する静止物検出手段と、前記静止物検出手段によって検出された前記静止物について、静止物周辺の道路環境に関する複数の属性の各々に対して予め定めた複数の分類の何れに該当するか否かを検出する属性検出手段と、前記属性検出手段によって検出された前記複数の属性の各々に対する分類と、前記複数の属性の各々に対する各分類について予め求めた重み付けとを用いた重み付け線形和を算出して、前記静止物の周辺通過時の規範となる車速を算出する規範車速算出手段と、を含む規範車速算出装置。障害物との衝突を回避するように運転介入制御を行う運転支援手段と、自車両の車速を検出する車速検出手段と、前記規範車速算出手段によって算出された前記規範となる車速と、前記車速検出手段によって検出された自車両の車速との差又は比に基づいて、自車両のドライバが前記運転支援手段を過信しているか否かを判定する過信判定手段と、を更に含む請求項1又は2記載の規範車速算出装置。前記過信判定手段によって、自車両のドライバが前記運転支援手段を過信していると判定された場合、前記運転支援手段による前記運転介入制御の作動により実現される交差点通過時の車速又は静止物の周辺通過時の車速を推定する通過時車速推定手段と、前記通過時車速推定手段によって推定された車速が閾値以上であった場合には、警報を出力する警報出力手段と、を更に含む請求項3記載の規範車速算出装置。規範的な走行に関して、交差点通過時の車速、及び前記属性検出手段によって検出された前記複数の属性の各々に対する分類を、学習データとして複数生成する学習データ生成手段と、前記学習データ生成手段によって生成された複数の学習データに基づいて、前記複数の属性の各々に対する各分類の前記重み付けを学習する重み付け学習手段とを更に含み、前記規範車速算出手段は、前記重み付け学習手段によって学習された前記重み付けを用いて、前記交差点通過時の規範となる車速を算出する請求項1記載の規範車速算出装置。規範的な走行に関して、静止物の周辺通過時の車速、及び前記属性検出手段によって検出された前記複数の属性の各々に対する分類を、学習データとして複数生成する学習データ生成手段と、前記学習データ生成手段によって生成された複数の学習データに基づいて、前記複数の属性の各々に対する各分類の前記重み付けを学習する重み付け学習手段とを更に含み、前記規範車速算出手段は、前記重み付け学習手段によって学習された前記重み付けを用いて、前記静止物の周辺通過時の規範となる車速を算出する請求項2記載の規範車速算出装置。前記重み付け学習手段は、前記学習データ生成手段によって生成された複数の学習データに基づいて、前記重み付け線形和を用いた重回帰式に対する前記重回帰分析により、前記複数の属性の各々に対する各分類の前記重み付けを学習する請求項5又は6記載の規範車速算出装置。前記重回帰式は、定数項と前記重み付け線形和とで表わされ、前記定数項を、法定車速とし、前記重み付け線形和を、前記法定車速からの減速分とした請求項7記載の規範車速算出装置。コンピュータを、自車両前方の対象領域内の交差点及び交差点の形状を検出する交差点検出手段、前記交差点検出手段によって検出された前記交差点について、交差点の形状と交差点周辺の道路環境とに関する複数の属性の各々に対して予め定めた複数の分類の何れに該当するか否かを検出する属性検出手段、及び前記属性検出手段によって検出された前記複数の属性の各々に対する分類と、前記複数の属性の各々に対する各分類について予め求めた重み付けとを用いた重み付け線形和を算出して、交差点通過時の規範となる車速を算出する規範車速算出手段として機能させるためのプログラム。コンピュータを、自車両前方の対象領域内の静止物を検出する静止物検出手段、前記静止物検出手段によって検出された前記静止物について、静止物周辺の道路環境に関する複数の属性の各々に対して予め定めた複数の分類の何れに該当するか否かを検出する属性検出手段、及び前記属性検出手段によって検出された前記複数の属性の各々に対する分類と、前記複数の属性の各々に対する各分類について予め求めた重み付けとを用いた重み付け線形和を算出して、前記静止物の周辺通過時の規範となる車速を算出する規範車速算出手段として機能させるためのプログラム。しかしながら、上記の特許文献1に記載の技術では、アクセルペダルブレーキペダルの操作およびハンドルの操作量から定義したリスクを認識しており、ある場面における規範となる速度を算出することができない、という問題がある。また、上記の特許文献2に記載の技術では、交差点や合流点での様々な交通状況におけるリスクのデータベースを必要としており、必ずしも実際に起こる全ての状況に対して対処できるとは限らない、という問題がある。本発明は、上記の問題点を解決するためになされたもので、未知場面に対しても頑健に規範となる車速を算出することができる規範車速算出装置及びプログラムを提供することを目的とする。上記の目的を達成するために第1の発明に係る規範車速算出装置は、自車両前方の対象領域内の交差点及び交差点の形状を検出する交差点検出手段と、前記交差点検出手段によって検出された前記交差点について、交差点の形状と交差点周辺の道路環境とに関する複数の属性の各々に対して予め定めた複数の分類の何れに該当するか否かを検出する属性検出手段と、前記属性検出手段によって検出された前記複数の属性の各々に対する分類と、前記複数の属性の各々に対する各分類について予め求めた重み付けとを用いた重み付け線形和を算出して、交差点通過時の規範となる車速を算出する規範車速算出手段と、を含んで構成されている。また、第2の発明に係るプログラムは、コンピュータを、自車両前方の対象領域内の交差点及び交差点の形状を検出する交差点検出手段、前記交差点検出手段によって検出された前記交差点について、交差点の形状と交差点周辺の道路環境とに関する複数の属性の各々に対して予め定めた複数の分類の何れに該当するか否かを検出する属性検出手段、及び前記属性検出手段によって検出された前記複数の属性の各々に対する分類と、前記複数の属性の各々に対する各分類について予め求めた重み付けとを用いた重み付け線形和を算出して、交差点通過時の規範となる車速を算出する規範車速算出手段として機能させるためのプログラムである。第1の発明及び第2の発明によれば、交差点検出手段によって、自車両前方の対象領域内の交差点及び交差点の形状を検出する。属性検出手段によって、前記交差点検出手段によって検出された前記交差点について、交差点の形状と交差点周辺の道路環境とに関する複数の属性の各々に対して予め定めた複数の分類の何れに該当するか否かを検出する。そして、規範車速算出手段によって、前記属性検出手段によって検出された前記複数の属性の各々に対する分類と、前記複数の属性の各々に対する各分類について予め求めた重み付けとを用いた重み付け線形和を算出して、交差点通過時の規範となる車速を算出する。このように、検出された、交差点の形状と交差点周辺の道路環境とに関する複数の属性の各々に対する分類の重み付け線形和を算出して、交差点通過時の規範となる車速を算出することにより、未知場面に対しても頑健に規範となる車速を算出することができる。第3の発明に係る規範車速算出装置は、自車両前方の対象領域内の静止物を検出する静止物検出手段と、前記静止物検出手段によって検出された前記静止物について、静止物周辺の道路環境に関する複数の属性の各々に対して予め定めた複数の分類の何れに該当するか否かを検出する属性検出手段と、前記属性検出手段によって検出された前記複数の属性の各々に対する分類と、前記複数の属性の各々に対する各分類について予め求めた重み付けとを用いた重み付け線形和を算出して、前記静止物の周辺通過時の規範となる車速を算出する規範車速算出手段と、を含んで構成されている。第4の発明に係るプログラムは、コンピュータを、自車両前方の対象領域内の静止物を検出する静止物検出手段、前記静止物検出手段によって検出された前記静止物について、静止物周辺の道路環境に関する複数の属性の各々に対して予め定めた複数の分類の何れに該当するか否かを検出する属性検出手段、及び前記属性検出手段によって検出された前記複数の属性の各々に対する分類と、前記複数の属性の各々に対する各分類について予め求めた重み付けとを用いた重み付け線形和を算出して、前記静止物の周辺通過時の規範となる車速を算出する規範車速算出手段として機能させるためのプログラムである。第3の発明及び第4の発明によれば、静止物検出手段によって、自車両前方の対象領域内の静止物を検出する。属性検出手段によって、前記静止物検出手段によって検出された前記静止物について、静止物周辺の道路環境に関する複数の属性の各々に対して予め定めた複数の分類の何れに該当するか否かを検出する。そして、規範車速算出手段によって、前記属性検出手段によって検出された前記複数の属性の各々に対する分類と、前記複数の属性の各々に対する各分類について予め求めた重み付けとを用いた重み付け線形和を算出して、前記静止物の周辺通過時の規範となる車速を算出する。このように、検出された、静止物周辺の道路環境とに関する複数の属性の各々に対する分類の重み付け線形和を算出して、静止物の周辺通過時の規範となる車速を算出することにより、未知場面に対しても頑健に規範となる車速を算出することができる。上記第1の発明及び第3の発明に係る軌範車速算出装置は、障害物との衝突を回避するように運転介入制御を行う運転支援手段と、自車両の車速を検出する車速検出手段と、前記規範車速算出手段によって算出された前記規範となる車速と、前記車速検出手段によって検出された自車両の車速との差又は比に基づいて、自車両のドライバが前記運転支援手段を過信しているか否かを判定する過信判定手段と、を更に含むようにすることができる。これによって、ドライバが、運転介入制御を行う運転支援手段を過信しているか否かを判定することができる。上記の過信判定手段を含む第1の発明及び第3の発明に係る軌範車速算出装置は、前記過信判定手段によって、自車両のドライバが前記運転支援手段を過信していると判定された場合、前記運転支援手段による前記運転介入制御の作動により実現される交差点通過時の車速又は静止物の周辺通過時の車速を推定する通過時車速推定手段と、前記通過時車速推定手段によって推定された車速が閾値以上であった場合には、警報を出力する警報出力手段と、を更に含むことができる。上記の第1の発明に係る軌範車速算出装置は、規範的な走行に関して、交差点通過時の車速、及び前記属性検出手段によって検出された前記複数の属性の各々に対する分類を、学習データとして複数生成する学習データ生成手段と、前記学習データ生成手段によって生成された複数の学習データに基づいて、前記複数の属性の各々に対する各分類の前記重み付けを学習する重み付け学習手段とを更に含み、前記規範車速算出手段は、前記重み付け学習手段によって学習された前記重み付けを用いて、前記交差点通過時の規範となる車速を算出するようにすることができる。上記の第3の発明に係る軌範車速算出装置は、規範的な走行に関して、静止物の周辺通過時の車速、及び前記属性検出手段によって検出された前記複数の属性の各々に対する分類を、学習データとして複数生成する学習データ生成手段と、前記学習データ生成手段によって生成された複数の学習データに基づいて、前記複数の属性の各々に対する各分類の前記重み付けを学習する重み付け学習手段とを更に含み、前記規範車速算出手段は、前記重み付け学習手段によって学習された前記重み付けを用いて、前記静止物の周辺通過時の規範となる車速を算出するようにすることができる。上記の重み付け学習手段は、前記学習データ生成手段によって生成された複数の学習データに基づいて、前記重み付け線形和を用いた重回帰式に対する前記重回帰分析により、前記複数の属性の各々に対する各分類の前記重み付けを学習するようにすることができる。また、上記の重回帰式は、定数項と前記重み付け線形和とで表わされ、前記定数項を、法定車速とし、前記重み付け線形和を、前記法定車速からの減速分とすることができる。以上説明したように、本発明の規範車速算出装置及びプログラムによれば、検出された、交差点の形状と交差点周辺の道路環境とに関する複数の属性の各々に対する分類の重み付け線形和を算出して、又は検出された、静止物周辺の道路環境とに関する複数の属性の各々に対する分類の重み付け線形和を算出して、交差点通過時の規範となる車速又は静止物の周辺通過時の規範となる車速を算出することにより、未知場面に対しても頑健に規範となる車速を算出することができる、という効果が得られる。以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。なお、本実施の形態では、車両に搭載された規範車速算出装置に、本発明を適用した場合を例に説明する。図1に示すように、第1の実施の形態に係る規範車速算出装置10は、自車両の前方に対してレーザを1次元水平方向に走査しながら照射し、レーザの反射によりレーザが照射された物体の2次元位置を検出するレーザレーダ12と、自車両の前方を撮影するカメラ14と、自車両の位置を検出するGPS装置16と、自車両の車速を検出する車速センサ18と、これらの検出結果に基づいて、規範となる車速を算出して、出力装置20により出力するコンピュータ22とを備えている。また、自車両は、制動介入制御を行う運転支援システム24を搭載しており、コンピュータ22は、各種検出結果を、運転支援システム24に出力する。運転支援システム24は、例えば、PCS等をはじめとする衝突回避機能つき被害低減システムであって、各種検出結果に応じて作動することにより、制動介入制御を行うものである。なお、運転支援システム24による制動介入制御については、従来既知の手法を用いればよいため、説明を省略する。また、レーザレーダ12は、車両前方に設置され、装置を基準とする車両前方に存在する物体までの距離を検出する装置であり、出力するレーザを水平方向に走査することで、レーザの反射により自車両前方に存在する複数の物体表面上の複数の点の位置を検出することができる。レーザレーダ12による検出結果は、自車両前方に存在する物体表面のある点の位置を表す2次元座標の集合である。レーザレーダ12による検出処理は一定サイクルで実行され、レーザレーダ12は、各時点での自車両前方に存在する物体表面の複数の点の2次元位置を示すデータをコンピュータ22に出力する。カメラ14は、小型のCCDカメラ又はCMOSカメラで構成され、車両の前方を撮影するように、例えば車両のフロントウィンドウ上部等に取り付けられている。カメラ14で撮影された前方の道路状況等の画像データは、コンピュータ22に入力される。コンピュータ22は、CPU、後述する規範車速算出処理ルーチンを実行するためのプログラムを記憶したROM、データ等を記憶するRAM、及びこれらを接続するバスを含んで構成されている。このコンピュータ22をハードウエアとソフトウエアとに基づいて定まる機能実現手段毎に分割した機能ブロックで説明すると、図1に示すように、電子地図を記憶した地図データベース30と、レーザレーダ12により検出された物体の2次元位置、カメラ14によって撮影された前方画像、記憶された電子地図、及びGPS装置16によって検出された自車両の位置を取得する情報取得部32と、車速センサ18により検出された車速を取得する車速取得部34と、情報取得部32によって取得された各種情報に基づいて、自車両前方の対象領域内に存在する交差点及び交差点の形状を検出する交差点検出部36と、情報取得部32によって取得された各種情報に基づいて、自車両前方の対象領域内に存在する静止障害物を検出する静止障害物検出部38と、情報取得部32によって取得された各種情報に基づいて、検出された交差点又は静止障害物の周辺の道路環境に関する道路環境特徴量を検出する道路環境検出部40と、道路環境特徴量に対する重みを記憶した重み記憶部42と、道路環境検出部40によって検出された道路環境特徴量及び重み記憶部42に記憶された重みを用いて、交差点通過時または静止障害物周辺を通過する時の規範車速を算出する規範車速算出部44とを備えている。なお、道路環境検出部40は、属性検出手段の一例である。地図データベース30に記憶されている電子地図には、道路形状や標識表示例えば、信号や一旦停止など、周辺地域種別例えば、スクールゾーン、商店街、住宅街に関する情報が格納されている。交差点検出部36は、GPS装置16によって検出された位置情報と地図データベース30に記憶された電子地図とに基づいて、自車両前方の対象領域内に存在する交差点とその交差点の形状例えば、図2に示すようなT字路左交差点を検出する。静止障害物検出部38は、レーザレーダ12により検出された物体の2次元位置、及びカメラ14によって撮影された前方画像に基づいて、自車両前方の対象領域内に存在する静止障害物例えば、駐車車両を検出する。例えば、レーザレーダ12により検出された物体の2次元位置の時間差分をとることによって、移動物と静止障害物とを識別すると共に、その大きさを推定する。また、画像認識技術学習型のパターン認識技術例えばSVMにより駐車車両や工事看板などを識別すると共に、その大きさを推定する。道路環境検出部40は、GPS装置16によって検出された位置情報と、地図データベース30に記憶された電子地図と、レーザレーダ12により検出された物体の2次元位置と、カメラ14によって撮影された前方画像とに基づいて、検出された交差点又は静止障害物の周辺の道路環境に関する道路環境特徴量を検出する。交差点周辺の道路環境特徴量は、図3に示すように、交差点の形状と交差点周辺の道路環境とに関する複数の属性例えば、交差点形状、歩道-車道境界、道路幅、中央線の各々に対して予め定めた複数の分類例えば、交差点形状に対する、十字路、T字路左、T字路中、T字路右や、歩道-車道境界に対する、なし、白線、縁石、ガードレール植込、段差などの何れに該当するかを示したものである。静止物周辺の道路環境特徴量は、図4に示すように、交差点周辺の道路環境とに関する複数の属性例えば、周辺横断歩道の有無、歩道-車道境界、道路幅、道路幅員数、中央線、自車路の優先/非優先、信号、交通標識、周辺地域種別などの各々に対して予め定めた複数の分類例えば、周辺横断歩道の有無に対する有、無や、歩道-車道境界に対する、なし、白線、縁石、ガードレール植込、中央線に対する、あり、なし、線、構造物分離帯などの何れに該当するかを示したものである。また、道路環境検出部40は、例えば、カメラ14によって撮影された前方画像に対する画像認識技術及び地図データベース30に記憶された電子地図によって、歩道-車道境界や中央線の有無を検出する。また、道路環境検出部40は、レーザレーダ12及び地図データベース30に記憶された電子地図により検出された物体の2次元位置によって、歩道-車道境界の構造物縁石、ガードレール植込みを認識する。また、道路環境検出部40は、レーザレーダ12により検出された物体の2次元位置、又はGPS装置16によって検出された位置情報及び地図データベース30に記憶された電子地図に基づいて、道路幅を検出する。ここで、本実施の形態の原理について説明する。運転指導員安全運転に関する熟練ドライバと見なせるの運転行動データを分析したところ、歩行者他車が見えない場合でも、交差点および静止障害物の通過時には、飛出しや出会い頭事故を回避に備えて法定速度以下で走行していた。また、その通過車速は道路環境特徴量の重み付き線形和で推定することが可能であるとの知見が得られた。そこで、本実施の形態では、重み記憶部42に、図5に示すように、後述する重み学習部48によって学習された道路環境特徴量の各属性における各分類に対して、道路環境特徴量の重み付き線形和で用いる重みβを記憶している。規範車速算出部44は、重み記憶部42に記憶された重みと、道路環境検出部40によって検出された道路環境特徴量とに基づいて、以下の1式に従って、交差点通過時又は静止障害物の周辺通過時の規範となる速度を算出する。ただし、Vを規範となる速度とし、Fkを道路環境特徴量のk番目の特徴量とする。また、Fkはカテゴリカル型であり、ダミー変数とする。本実施の形態では、定数項が0α=0とした以下の2式を用いることとする。規範車速算出部44は、例えば、上記図3で示した道路環境特徴量及び上記図5で説明した重み付けの例では、以下の式のように、交差点通過時の規範となる速度を算出する。交差点通過時の規範となる速度=29.7-3.3-4.6=21.8[km/h]また、コンピュータ22は、更に、規範となる運転者例えば、熟練運転者が運転しているときの、交差点通過時の車速及びその交差点について検出される道路環境特徴量を取得すると共に、静止障害物の周辺通過時の車速及びその静止障害物の周辺について検出される道路環境特徴量を取得し、学習データを複数生成する学習データ生成部46と、複数の学習データに基づいて、重回帰分析を行って、上記2式の重回帰式における重み回帰係数を、道路環境特徴量の各属性における各分類に対する重みとして学習する重み学習部48とを備えている。学習データ生成部46は、まず、図6に示すように、熟練運転者の走行データを収集し、交差点通過時の車速データ及び静止障害物の周辺通過時の車速データを抽出する。また、学習データ生成部46は、図7に示すように、対象交差点の周辺の道路環境特徴量について集計すると共に、同様に、図8に示すように、静止障害物の周辺の道路環境特徴量を集計し、交差点通過時の学習データを複数生成すると共に、静止障害物の周辺通過時の学習データを複数生成する。重み学習部48は、学習データ生成部46によって生成された交差点通過時の学習データに対して、統計パッケージソフトなどを用いて、図9に示すように、重回帰分析を行って、求められた回帰係数を、重みとして重み記憶部42に格納する。ここでは、AIC基準によりモデル選択を行う。また同様に、静止障害物の周辺通過時の学習データに対して、重回帰分析を行って、求められた回帰係数を、重みとして重み記憶部42に格納する。なお、重み学習部48による重回帰分析は、上記2式で示される重回帰式を用いて行われる。コンピュータ22は、更に、規範となる速度と現在の自車両の速度との乖離度を算出し、予め定めた第1閾値Thr1以上である場合には、運転支援システム24に対して過信依存していると判定する過信依存判定部50と、運転支援システム24が作動した場合に達成される車速を推定するシステム達成車速推定部52と、推定された車速が第2閾値Thr2である場合に、出力装置20により警報を出力させる警報制御部54とを備えている。過信依存判定部50は、規範車速算出部44によって算出された規範となる速度と、車速取得部34によって取得された現在の自車両の速度との乖離度を算出し、算出した乖離度が予め定めた第1閾値Thr1以上である場合には、自車両のドライバが運転支援システム24に対して過信依存していると判定する。乖離度としては、規範となる速度Vrcm[km/h]と現車速Vcur[km/h]との差分Vcur-Vrcmを用いればよい。閾値1Thr1[km/h]は固定値例えば、20[km/h]としてもよく、あるいは、例えば地図データベース30の電子地図データとGPS装置16を用いて識別される法定速度Vlegal[km/h]を用いて以下のように定めてもよい。max20,0.3×Vlegal[km/h]過信依存判定部50は、Vcur-Vrcm≧Thr1の場合に、ドライバが運転支援システム24に対して過信依存していると判定する。システム達成車速推定部52は、過信依存判定部50によって、運転支援システム24に対して過信依存していると判定された場合、交差点および静止障害物の周辺の通過時の運転支援システム24の作動により達成可能な車速Vachv[km/h]を算出する。例えば、交差点通過の場合、以下の式に従って、運転支援システム24の作動により達成可能な車速Vachv[km/h]を算出する。ただし、Dachvを、規範となる車速を計算した交差点までの残り距離[m]、ΔTを、システム作動開始に必要な所要時間[s]とし、Gachvをシステム作動時の制動加速度設定値[m/s2]とする。例えば、Dachv=30,Gachv=4,ΔT=0.5,Vcuv=54とするとVachv=24となる。警報制御部54は、運転支援システム24の作動により達成可能な車速Vachv[km/h]が予め定められた第2閾値Thr2[km/h]以上であれば、運転支援システム24が有効に作動しないと判断し、出力装置20により警報を出力させる。第2閾値Thr2は、固定値例えば、15[km/h]であってもよく、以下の式に示すように、法定速度に応じて設定される値であってもよい。max15,0.5×Vlegal[km/h]出力装置20は、視覚的、聴覚的、触覚的な提示により、運転支援システム24が有効に作動しないことをドライバに対して告知するように、警報を出力する。出力装置20は、例えば、あらかじめ記録した音声データシステムA作動範囲外ですを出力するスピーカーであってもよく、システム作動時に発光するインジケータであって、通常作動時と異なる発光パターン例点滅を出力するインジケータであってもよい。次に、本実施の形態に係る規範車速算出装置10の作用について説明する。まず、レーザレーダ12によって、レーザが自車両の前方を水平方向に走査されて、走査方向に並んだレーザ照射位置としての物体の2次元位置の各々までの距離が計測され、自車両の前方に存在する物体の2次元位置が検出される。レーザレーダ12によって検出される2次元位置は、レーザを走査する毎に得られる。また、車速センサ18によって、車速が繰り返し検出され、GPS装置16によって、自車両の位置が繰り返し計測され、また、カメラ14によって、前方の画像が撮影される。規範となるドライバが運転しているときに、学習処理の開始が指示されると、コンピュータ22は、カメラ14により撮影された前方画像、GPS装置16によって検出された自車両位置、レーザレーダ12の計測データ、及び車速センサ18により検出された車速を取得する。そして、コンピュータ22は、上記で取得した自車両位置、及び地図データベース30の電子地図に基づいて、自車両前方の対象領域内に存在する交差点を検出し、上記で取得した前方画像、レーザレーダ12の計測結果、自車両位置、及び地図データベース30の電子地図に基づいて、交差点の周辺の道路環境特徴量を検出する。また、コンピュータ22は、上記で取得した前方画像、及びレーザレーダ12の計測結果に基づいて、自車両前方の対象領域内に存在する静止障害物を検出し、上記で取得した前方画像、レーザレーダ12の計測結果、自車両位置、及び地図データベース30の電子地図に基づいて、交差点の周辺の道路環境特徴量を検出する。また、コンピュータ22は、検出された道路環境特徴量と交差点又は静止物の周辺を通過したときに検出された自車両の車速側方通過速度との組み合わせを学習データとして複数収集する。次に、コンピュータ22は、収集した交差点通過時に関する複数の学習データに基づいて、重回帰分析を行って、交差点通過時に関する道路環境特徴量における各属性の各分類に対する重みを学習し、重み記憶部42に記憶する。また、コンピュータ22は、収集した静止障害物の周辺通過時に関する複数の学習データに基づいて、重回帰分析を行って、静止障害物の周辺通過時に関する道路環境特徴量における各属性の各分類に対する重みを学習し、重み記憶部42に記憶する。そして、コンピュータ22によって、図10に示す規範車速算出処理ルーチンが実行される。まず、ステップ100において、カメラ14により撮影された前方画像、GPS装置16によって検出された自車両位置、及び当該自車両位置の地図データを取得する。次に、ステップ102において、レーザレーダ12から、前方に存在する物体の2次元位置走査方向に並んだ各2次元位置までの計測距離を示すデータを取得し、ステップ104において、車速センサ18により検出された車速を取得する。そして、ステップ106において、上記で取得した自車両位置、及び地図データベース30の電子地図に基づいて、自車両の前方の対象領域内に存在する交差点及び交差点の形状を検出し、交差点が検出されたか否かを判定する。交差点が検出された場合には、後述するステップ110へ移行する。一方、交差点が検出されなかった場合には、ステップ108において、上記で取得した前方画像、及びレーザレーダ12の計測結果に基づいて、自車両前方の対象領域内に存在する静止障害物を検出し、静止障害物が検出されたか否かを判定する。静止障害物が検出された場合には、後述するステップ110へ移行する。一方、静止障害物が検出されなかった場合には、上記ステップ100へ戻る。ステップ110では、上記で取得した自車両位置、地図データベース30の電子地図、前方画像、及びレーザレーダ12の計測結果に基づいて、交差点周辺又は静止障害物周辺に関する道路環境特徴量を検出する。ステップ112において、道路環境特徴量に対する重みを重み記憶部42から取得する。そして、ステップ114において、上記ステップ110で検出された道路環境特徴量と、上記ステップ112で取得した重みとを用いて、上記2式に従って、交差点通過時または静止障害物の周辺通過時の規範となる速度を算出する。次のステップ116では、上記ステップ104で取得された現在の自車両の速度と上記ステップ114で算出された規範となる速度との差分が第1閾値以上であるか否かを判定する。速度の差分が第1閾値未満である場合には、上記ステップ100へ戻るが、一方、速度の差分が第1閾値以上である場合には、運転支援システム24に対して過信依存していると判断し、ステップ118において、運転支援システム24が作動することにより達成される車速を算出する。そして、ステップ120において、上記ステップ118で算出された車速が、第2閾値以上であるか否かを判定し、第2閾値未満であれば、上記ステップ100へ戻るが、一方、第2閾値以上であれば、ステップ122へ移行する。ステップ122では、運転支援システム24が有効に作動しないことを示す警報を出力するように出力装置20を制御して、上記ステップ100へ戻る。以上説明したように、第1の実施の形態に係る規範車速算出装置によれば、交差点の形状と交差点周辺の道路環境とに関する複数の属性の各々に対する該当する分類を示す道路環境特徴量を検出し、道路環境特徴量と予め学習された重み付けとを用いた重み付け線形和を算出して、交差点通過時の規範となる車速を算出することにより、未知場面に対しても頑健に規範となる車速を算出することができる。また、静止障害物周辺の道路環境に関する複数の属性の各々に対する該当する分類を示す道路環境特徴量を検出し、道路環境特徴量と予め学習された重み付けとを用いた重み付け線形和を算出して、静止障害物の周辺通過時の規範となる車速を算出することにより、未知場面に対しても頑健に規範となる車速を算出することができる。また、道路毎に定められている法定速度は、安全速度の1つの目安となるが、交差点通過時もしくは静止障害物の周辺通過時には、飛び出しや出会い頭事故を回避するために法定速度以下で通過することが望ましい。本実施の形態では、道路環境特微量を用いることにより道路環境毎に交差点通過時および静止障害物の周辺通過時の規範車速を算出することができ、超過速度に対する警報などの様々な運転支援に用いることにより、事故の発生を低減させることができる。また、ドライバが、交差点の通過時および静止障害物の周辺通過時の規範車速から大きく乖離して走行する場合、ドライバが、衝突回避機能つき運転支援システムに対して過信依存していると考えることができる。このようなドライバに対して、運転支援システムが有効に作動しないことシステムの作動限界を積極的に告知することができ、適切な運動行動を促すことができる。また、交差点場面および静止障害物場面を抽象化し、明確な意味を持つ属性を用いた道路環境特徴量を検出すると共に、通過車速の推定に寄与度が大きい道路環境特徴量に対して重みを持たせることにより、未知場面に対しても頑健に、熟練ドライバの通過車速もしくはこれを念頭に置いて設定した車速を算出することができる。次に、第2の実施の形態に係る規範車速算出装置について説明する。なお、第1の実施の形態と同様の構成となる部分については、同一符号を付して説明を省略する。第2の実施の形態では、算出された交差点通過時の規範となる速度を、記憶しておき、再度同じ交差点を通過するときに、記憶しておいた交差点通過時の規範となる速度を適用するようにした点が、第1の実施の形態と異なっている。図11に示すように、第2の実施の形態に係る規範車速算出装置210のコンピュータ222は、地図データベース30と、情報取得部32と、車速取得部34と、交差点検出部36と、静止障害物検出部38と、道路環境検出部40と、重み記憶部42と、規範車速算出部44と、学習データ生成部46と、重み学習部48と、過信依存判定部50と、システム達成車速推定部52と、警報制御部54と、規範車速算出部44によって算出された交差点通過時の規範となる速度を、当該交差点に対応させて規範車速データベース232に記憶させる規範車速更新部230と、各交差点について算出された交差点通過時の規範となる速度を記憶した規範車速データベース232と、交差点検出部36によって検出された交差点に対応する、交差点通過時の規範となる速度を、規範車速データベース232から検索して、過信依存判定部50へ出力する規範車速検索部234とを備えている。ここで、交差点の位置やその周辺の道路環境は比較的長期間変わらない。従って、過去に通過した交差点の規範車速をデータベースに記録しておけば、データベースに登録済みの交差点を通過する際に、データベース中の規範車速を用いることができる。そこで、本実施の形態では、規範車速更新部230によって、規範車速算出部44によって算出された交差点通過時の規範となる速度を、当該交差点に対応させて規範車速データベース232に記憶させる。このとき、交差点に関する情報として、GPS装置16によって検出された位置情報が、規範となる速度と共に、規範車速データベース232に記憶される。規範車速データベース232には、複数の交差点と対応させて、当該交差点について規範車速算出部44によって算出された、交差点通過時の規範となる速度が記憶されている。規範車速検索部234は、交差点検出部36によって交差点が検出されると、GPS装置16によって検出された位置情報をキーとして、規範車速データベース232から、当該交差点に対応する交差点通過時の規範となる速度を検索する。該当する交差点通過時の規範となる速度が検索された場合には、規範車速算出部44によって規範となる速度を算出せずに、検索された規範となる速度が過信依存判定部50に出力される。次に、第2の実施の形態に係る規範車速算出処理ルーチンについて図12を用いて説明する。なお、第1の実施の形態と同様の処理については、同一符号を付して詳細な説明を省略する。まず、ステップ100において、カメラ14により撮影された前方画像、GPS装置16によって検出された自車両位置、及び当該自車両位置の地図データを取得する。次に、ステップ102において、レーザレーダ12から、前方に存在する物体の2次元位置を示すデータを取得し、ステップ104において、車速センサ18により検出された車速を取得する。そして、ステップ106において、自車両の前方の対象領域内に存在する交差点及び交差点の形状を検出し、交差点が検出されたか否かを判定する。交差点が検出された場合には、後述するステップ250へ移行する。一方、交差点が検出されなかった場合には、ステップ108において、自車両前方の対象領域内に存在する静止障害物を検出し、静止障害物が検出されたか否かを判定する。静止障害物が検出された場合には、ステップ110へ移行する。一方、静止障害物が検出されなかった場合には、上記ステップ100へ戻る。ステップ250では、上記ステップ100で取得した自車両位置をキーとして、上記ステップ106で検出された交差点に対応して記憶された交差点通過時の規範となる速度を、規範車速データベース232から検索する。そして、ステップ252において、上記ステップ250で、該当する交差点通過時の規範となる速度が検索されたか否かを判定し、該当する交差点通過時の規範となる速度が検索された場合には、ステップ116へ移行するが、一方、該当する交差点通過時の規範となる速度が検索されなかった場合には、ステップ110へ移行する。ステップ110では、交差点周辺又は静止障害物周辺に関する道路環境特徴量を検出する。ステップ112において、道路環境特徴量に対する重みを重み記憶部42から取得する。そして、ステップ114において、交差点通過時または静止障害物の周辺通過時の規範となる速度を算出する。次のステップ254では、上記ステップ114で算出した速度が、交差点通過時の規範となる速度であるか否かを判定し、交差点通過時の規範となる速度である場合には、ステップ256において、上記ステップ100で取得した自車両位置と共に、上記ステップ114で算出された交差点通過時の規範となる速度を、規範車速データベース232に登録して、ステップ116へ移行する。一方、上記ステップ254で、算出した速度が、交差点通過時の規範となる速度ではないと判定された場合には、ステップ116へ移行する。ステップ116では、上記ステップ104で取得された現在の自車両の速度と、上記ステップ114で算出された規範となる速度又は上記ステップ250で検索された規範となる速度との差分が、第1閾値以上であるか否かを判定する。速度の差分が第1閾値未満である場合には、上記ステップ100へ戻るが、一方、速度の差分が第1閾値以上である場合には、ステップ118において、運転支援システム24が作動することにより達成される、交差点通過時または静止障害物の周辺通過時の車速を算出する。そして、ステップ120において、上記ステップ118で算出された車速が、第2閾値以上であるか否かを判定し、第2閾値未満であれば、上記ステップ100へ戻るが、一方、第2閾値以上であれば、ステップ122へ移行する。ステップ122では、警報を出力するように出力装置20を制御して、上記ステップ100へ戻る。以上説明したように、第2の実施の形態に係る規範車速算出装置によれば、過去に走行した交差点については、新たに規範車速を算出する必要がないため、計算負荷を軽減することができる。次に、第3の実施の形態について説明する。なお、第3の実施の形態に係る規範車速算出装置の構成は、第1の実施の形態と同様であるため、同一符号を付して説明を省略する。第3の実施の形態では、規範車速を算出するための式が第1の実施の形態と異なっている。第3の実施の形態では、規範車速算出部44によって、重み記憶部42に記憶された重みと、道路環境検出部40によって検出された道路環境特徴量とに基づいて、以下の3式に従って、交差点通過時又は静止障害物の周辺通過時の規範となる速度を算出する。ただし、Vlegalは、走行位置における法定速度であり、地図データベース30から取得される。重み学習部48は、学習データ生成部46によって生成された交差点通過時の学習データに対して、上記3式で示される重回帰式を用いた重回帰分析を行って、求められた回帰係数を、重みとして重み記憶部42に格納する。また同様に、静止障害物の周辺通過時の学習データに対して、上記3式で示される重回帰式を用いた重回帰分析を行って、求められた回帰係数を、重みとして重み記憶部42に格納する。なお、第3の実施の形態に係る規範車速算出装置の他の構成及び作用については、第1の実施の形態と同様であるため、説明を省略する。なお、上記の第1の実施の形態~第3の実施の形態では、車速センサから自車両の速度を取得する場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、GPS装置から検出される自車両位置の変化に基づいて、自車両の速度を取得するようにしてもよい。また、車速センサから取得される自車両の速度と、GPS装置から検出される自車両位置の変化とを組み合わせて、自車両の速度を取得するようにしてもよい。また、規範車速と現在の車速との差分について閾値判断することにより、ドライバが運転支援システム24に対して過信依存しているか否かを判定する場合を例に説明したが、規範車速と現在の車速との比について閾値判断することにより、ドライバが運転支援システム24に対して過信依存しているか否かを判定するようにしてもよい。また、規範車速算出装置において、規範車速の算出と、道路環境特徴量に対する重み付けの学習とを行う場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、道路環境特徴量に対する重み付けの学習を他の装置において行うようにしてもよい。また、レーザレーダによりレーザを前方に走査して物体の位置を検出する場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、ミリ波などの電磁波を前方に走査して物体の位置を検出するようにしてもよい。また、レーザレーダによって自車両前方の物体の位置を検出する場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、例えば、ステレオカメラによって撮影された前方画像から、自車両前方の物体の位置を検出するようにしてもよい。本発明のプログラムを、記憶媒体に格納して提供することも可能である。"