曲率半径が所定の関数に従って変化する曲率変動部を有する道路における、前記曲率変動部の形状についての情報を取得する、カーブ情報取得手段と、前記曲率変動部を移動体が移動する際に、運転者に運転支援を行なう運転支援手段と、前記カーブ情報取得手段によって取得された、前記曲率変動部の形状についての情報に基づいて、前記運転支援手段が運転支援を行なうタイミングを決定する運転支援制御手段と、を備えることを特徴とする運転支援システム。前記運転支援制御手段は、前記曲率変動部の長さに基づいて、前記運転支援手段が運転支援を行なうタイミングを決定することを特徴とする請求項1に記載の運転支援システム。前記運転支援制御手段は、前記曲率変動部の長さが、所定の見誤り閾値以上である場合に、前記運転支援手段が運転支援を行なう決定をすることを特徴とする請求項2に記載の運転支援システム。前記見誤り閾値は、前記移動体の走行路線の構造令による最小緩和長及び、前記移動体の走行路線における実際の曲率変動部の長さの分布及び、前記移動体の運転者が過去に曲率変動部が終了したと見誤った曲率変動部の長さの少なくともいずれか一に基づいて定められることを特徴とする請求項3に記載の運転支援システム。前記運転支援制御手段は、前記曲率変動部の長さ及び前記移動体の速度に基づいて、前記運転支援手段が運転支援を行なうタイミングを決定することを特徴とする請求項1から4のいずれか一項に記載の運転支援システム。前記運転支援は、運転者に発報する警報であることを特徴とする請求項1から5のいずれか一項に記載の運転支援システム。前記運転支援は、前記移動体の速度の自動減速制御または、レーンキープ制御のいずれかであることを特徴とする請求項1から5のいずれか一項に記載の運転支援システム。前記運転支援制御手段は、前記曲率変動部の形状に応じ前記移動体が前記曲率変動部を移動する時間に基づいて、前記運転支援手段が運転支援を行なうタイミングを決定することを特徴とする請求項1に記載の運転支援システム。前記運転支援制御手段は、前記移動体が前記曲率変動部を移動する時間が、所定の見誤り時間閾値以上である場合に、前記運転支援手段が運転支援を行なう決定をすることを特徴とする請求項8に記載の運転支援システム。前記見誤り時間閾値は、前記移動体の運転者が過去に曲率変動部が終了したと見誤った時間に基づいて定められることを特徴とする請求項9に記載の運転支援システム。本発明は上記の事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、道路のカーブ等において、移動体の運転者に対して、より必要性の高い場合に適切な運転支援を行なうことができる技術を提供することである。上記目的を達成するための本発明は、曲率半径が所定の関数に従って変化するカーブの形状についての情報を取得し、取得されたカーブの形状についての情報に基づいて、運転者への運転支援を行なうタイミングを決定することを最大の特徴とする。より詳しくは、曲率半径が所定の関数に従って変化する曲率変動部を有する道路における、前記曲率変動部の形状についての情報を取得する、カーブ情報取得手段と、前記曲率変動部を移動体が移動する際に、運転者に運転支援を行なう運転支援手段と、前記曲率変動情報取得手段によって取得された、前記曲率変動部の形状についての情報に基づいて、前記運転支援手段が運転支援を行なうタイミングを決定する運転支援制御手段と、を備えることを特徴とする。ここで、車両などの移動体の運転者は、曲率半径が所定の関数に従って変化する曲率変動部に進入した際には、通常ならこの位の走行距離または走行時間で、曲率変動部のカーブが終了するという感覚を有している。そして、実際のカーブ走行時においては、運転者が有している感覚を越えて、カーブが継続した場合などに、運転者がハンドル操作の誤りまたは加減速操作の誤りを犯し、危険が発生する場合が多い。従って、本発明においては、カーブ情報取得手段が、曲率変動部の形状についての情報を取得し、この取得した情報に基づいて、運転者に運転支援を行なうタイミングを何時にするのかを決定することにした。これによれば、移動体が実際に曲率変動部に進入し、高い確率で危険が発生するという状況になった時点で、運転者への運転支援を実行することが可能となる。従って、不必要に運転支援が行なわれて運転者が煩わしく感じることを抑制できるとともに、本当に危険が発生する場合には的確に運転支援を実行することが可能になる。また、本発明においては、前記運転支援制御手段は、前記曲率変動部の長さに基づいて、前記運転支援手段が運転支援を行なうタイミングを決定するようにしてもよい。そうすれば、曲率変動部の長さが運転者が有している感覚と比較して長く、運転者が曲率変動部の途中で、曲率変動部が終了したと判断することで生じる危険を抑制することができる。また、本発明においては、前記運転支援制御手段は、前記曲率変動部の長さが、所定の見誤り閾値以上である場合に、前記運転支援手段が運転支援を行なう決定をするようにしてもよい。そうすれば、より明確な判断基準により運転支援の実施判断を行うことができる。また、本発明においては、前記見誤り閾値は、前記移動体の走行路線の構造令による最小緩和長及び、前記移動体の走行路線における実際の曲率変動部の長さの分布及び、前記移動体の運転者が過去に曲率変動部が終了したと見誤った曲率変動部の長さの少なくともいずれか一に基づいて定められるようにしてもよい。これによれば、運転者が本当に必要とする状況において、より適切なタイミングで、運転支援を実施することが可能となる。また、本発明においては、前記運転支援制御手段は、前記曲率変動部の長さ及び前記移動体の速度に基づいて、前記運転支援手段が運転支援を行なうタイミングを決定するようにしてもよい。あるいは、運転支援制御手段は、前記曲率変動部の形状に応じ前記移動体が前記曲率変動部を移動する時間に基づいて、前記運転支援手段が運転支援を行なうタイミングを決定するようにしてもよい。すなわち、運転者に対する運転支援を行なう場合に、曲率変動部の長さの情報の他に、移動体の速度の情報に基づいて、運転支援のタイミングを決定する。これによれば、例えば、曲率変動部に移動体が進入して曲率変動部が終了するまでの運転時間が、運転者の感覚より長いような場合であっても、運転時間を基準にして運転支援を行なうタイミングを決定することができ、より多様な判断が可能になる。この場合には、前記運転支援制御手段は、前記移動体が前記曲率変動部を移動する時間が、所定の見誤り時間閾値以上である場合に、前記運転支援手段が運転支援を行なう決定をするようにしてもよい。また、前記見誤り時間閾値は、前記移動体の運転者が過去に曲率変動部が終了したと見誤った時間に基づいて定められるようにしてもよい。また、本発明においては、前記運転支援の内容は、運転者に発報する警報の他、前記移動体の速度の自動減速制御または、レーンキープ制御であってもよい。なお、本発明における課題を解決するための手段は、可能な限り組み合わせて使用することができる。本発明にあっては、道路のカーブ等において、移動体の運転者に対して、より必要性の高い場合に適切な運転支援を行なうことが可能となる。以下に図面を参照して、この発明を実施するための最良の形態を例示的に詳しく説明する。実施例1図1は、本実施例に係る車両用運転支援システムの概略構成を示すブロック図である。本システムには、内燃機関を制御する電子制御コンピュータであるECU3が備えられている。ECU3は図示しないROM、RAM、CPU、入力ポート、出力ポート等を備え、ヨーレイトセンサ4、車輪速センサ5、白線認識カメラ6及び、標識認識カメラ7が電気的に接続されている。ヨーレイトセンサ4からは車両ヨーレイトに対応した検出信号が、車輪速センサ12からは車輪の回転に同期した車輪速パルスがそれぞれECU3に提供される。また、白線認識カメラ6により、車両近傍における走行レーンを区画する白線が撮影され、標識認識カメラ7により、道路標識が撮影され、各々の画像情報撮像信号がECU3に提供されている。また、後述する警報実施判定ルーチンを含む様々なプログラムが、ECU3のROMに記憶されておりECU3により実行される。図2は、車両1が、走行中に道路10のカーブに差し掛かった場合における、道路の形状の推定処理を説明するための図である。この道路10のカーブは、直線部11、直線部11に接続され曲率半径が徐々に小さくなる曲率変動部としてのカーブ緩和部12、カーブ緩和部12に接続され曲率半径が最小で且つ一定である真円カーブ部13からなる。真円カーブ部13の先は図1において省略されているが、曲率半径が徐々に大きくなる出口側カーブ緩和部を経て出口側直線部に繋がっている。なお、カーブ緩和部12はクロソイド曲線により形状が定められている。このクロソイド曲線は、曲線の起点からの距離Lと曲率半径Rとの関係が、以下に示す式1のように表わされる曲線である。L×R=A21ここで、A2は、クロソイド曲線の形状を定める定数である。以下、道路形状についての情報取得の手順の例について説明する。図2において、移動体としての車両1はカーブ緩和部12に位置している。車両1の現在位置Pにおいて、白線認識カメラ6によって車両1の前方が撮影され、撮影された画像情報から白線10aの画像が認識される。そして、撮影された画像情報に基づいて白線10aと車両1との距離白線横位置が演算され、その演算結果に基づいて白線10aに対する車両1の姿勢が算出される。さらに、ヨーレイトセンサ4による検出信号から車両1のヨー角を検出すると共に、車輪速センサ5からの車輪速パルスを検出することで車両1の速度Vstが取得される。そして、この速度Vstを式2に示すように積分することで、カーブ緩和部12の起点から車両1の現在位置Pまでの距離Lpが取得される。Lp=∫Vstdt2さらに、白線10aに対する車両1の姿勢及び走行軌跡に基づいて白線10aの形状及び、現在位置Pにおける道路の曲率半径Rpが演算される。この演算方法については公知の方法を使用するので、ここでは説明は省略する。次に、得られたRp、Lpの値により、クロソイド曲線における定数A2を次のように演算する。Lp×Rp=A23また、カーブに差し掛かる前の直線部11において、標識認識カメラ7によって道路標識15が撮影され、撮影された画像情報に基づいて、真円カーブ部13の曲率半径Rrealが取得される。そして、以下の4式より、カーブ緩和部12の長さLcloが導出される。Lclo=A2/Rreal4そして、最終的には、道路10のカーブ形状が以下のように特定される。RL=A2/L0≦L≦Lclo5RL=RrealL≧Lclo6図3には、道路形状推定ルーチンのフローチャートを示す。本ルーチンはECU3のROMに記憶されたプログラムの一つであり、車両1の走行中はECU3によって所定期間毎に実行される。本ルーチンが実行されると、まず、S101において、白線認識カメラ6の画像に基づいて、現在位置Pにおけるカーブの曲率半径Rpが取得される。S101の処理が終了するとS102に進む。S102においては、カーブ緩和部12が開始したか否かが判定される。具体的には、S101で取得されたRpの絶対値が、予め定められた閾値Cstより小さいか否かによって判定される。ここで、Rpの絶対値がCst以上である場合は、車両1が直線部11に位置し、カーブ緩和部12が開始していないと判断され、本ルーチンをそのまま一旦終了する。一方、Rpの絶対値がCstより小さい場合には、カーブ緩和部12が開始したと判定されるので、S103に進む。なお、Cstは、Rpの絶対値がこれ以上である場合はカーブ緩和部12が開始していないと判断される閾値であり予め理論的にあるいは実験により定めてもよい。S103においては、車輪速センサ5の検出信号により得られる車速Vstを用い、カーブ緩和部12の開始時点から現在値Pまでの距離Lpを算出する。具体的には、上記の2式によりLpを算出する。S103の処理が終了するとS104に進む。次に、S104においては、A2の値が算出される。具体的には、S101で取得されたRpと、S103で算出されたLpとから、上記の3式によって算出される。S104の処理が終了するとS105に進む。次に、S105においては、A2の値が収束しているか否かが判定される。具体的には、前回S105が実行された際のA2と、今回にS105が実行された際のA2の差分ΔA2の絶対値が予め定められた閾値であるCaより小さいか否かが判定される。ここで、否定判定された場合には、S101に戻る。一方、肯定判定された場合には、S106に進む。ここでCaは、A2の差分ΔA2の絶対値がこれより小さい場合に、A2の値が充分に安定し精度的に問題がないと判断される閾値であり、予め理論的あるいは実験により定められてもよい。S106においては、カーブ緩和部12の長さLcloが、クロソイド曲線の長さとして上記の4式によって算出される。また、最終的に、カーブの形状が上記の5式、6式のように算出される。S106の処理が終了すると本ルーチンが一旦終了する。なお、上記の道路形状推定ルーチンを実行するECU3及び、ヨーレイトセンサ4、車輪速センサ5、白線認識カメラ6、標識認識カメラ7は、カーブ情報取得手段を構成する。また、上記の代わりに、カーナビゲーションシステムを用いてカーブの形状に関する情報を取得する場合には、カーナビゲーションシステムは、カーブ情報取得手段を構成する。ここで従来は、取得されたカーブの曲率半径に対して車速が早すぎて、発生する遠心力が大きくなり危険と判断された場合に、自動的に車両1の速度を減速したり、運転者に対して警報を発報するなどの運転支援が行なわれてきた。しかしながら、実際には例えカーブ進入前の車速が高かったとしても、運転者がカーブにおいて適切に速度を落とす場合には、危険は生じず、運転者が逆に運転支援を煩わしく感じる場合があった。従って、上記のように得られたカーブの形状を用いて運転支援をする場合は、運転者にとって本当に必要な場合に限って運転支援が実施されることが必要である。ここで、車両1がカーブを走行する場合に特に危険が生じるのは、運転者がカーブの長さを実際より短いと見誤り、ハンドル操作と減速操作を適切に行なわなかった場合であることが多い。より具体的には、カーブ緩和部12の長さが運転者の予測より長く、あるいは曲率半径が小さい場合である。そこで、本実施例においては、カーブ緩和部12の長さが所定の見誤り閾値より長い場合に限り運転支援を行なうこととした。なお、以下において運転支援の例をして運転者に警報を発報する場合について説明するが、運転支援の内容自体は、警報の他、車速制御強制減速やレーンキープ制御など、他の内容でもよいことは当然である。図4は、本実施例における警報実施判定ルーチンである。本ルーチンはECU3のROMに記憶されたプログラムであり、エンジンの稼働中は所定時間毎に実行される。本ルーチンが実行されると、先ず、S201において、車両1がカーブに進入したか否かが判定される。具体的には、図3で示した道路形状推定ルーチンのS102の処理と同様、カーブ緩和部12における車両1の位置における曲率半径Rpが、閾値Cstより小さいか否かによって判定してもよい。ここで、否定判定された場合には、車両1は直線部11を走行中と判断され本ルーチンを一旦終了する。一方、肯定判定された場合には、車両1はカーブ緩和部12に進入していると判断されるのでS202に進む。S202においては、ヨーレイトセンサ4及び車輪速センサ5からの出力によって得られる車両1の速度が以下の7式を満たすか否かが判定される。Vst2≧Rreal×αd7ここでRrealは真円カーブ部13の曲率半径である。また、αdは車両1の運転に危険が発生し始める危険横加速度であり、予め実験などにより定められる。この危険横加速度αdの値は、例えば0.4G程度でもよい。S202において否定判定された場合には、この時点で警報の必要性はないと判断されるので本ルーチンを一旦終了する。一方、肯定判定された場合は、S203に進む。S203においては、カーブ緩和部12の長さクロソイド長Lcloが、所定の見誤り閾値LE以上か否かが判定される。ここで、見誤り閾値LEは、カーブ緩和部12の長さがこれ以上に長いと、運転者が通常の感覚からしてハンドル操作や加減速操作を誤り危険が生じ易くなる閾値としてのカーブ長さである。この見誤り閾値LEの決め方については、後に詳述する。S203において否定判定された場合には、警報の必要はないと判断されるので、そのまま本ルーチンを終了する。一方、S203で肯定判定された場合には、警報が必要と判断されるのでS204に進む。S204においては、警報が発報される。具体的には、運転席前の表示装置への表示、警告ランプ点灯、音声による発報などの手段が用いられる。S204の処理が終了すると本ルーチンを一旦終了する。ここで、S204の処理を実行するECU3と、図示しない運転席前の表示装置、警告ランプ、音声による発報デバイスなどは、運転支援手段を構成する。以上、説明したように、本実施例においては、カーブ緩和部12の長さLcloを算出し、算出されたカーブ緩和部12の長さLcloが所定の見誤り閾値LE以上である場合には、運転者への警報を実施することとした。これによれば、本当に運転者に対して注意喚起が必要な場合に限り警報を発報することができ、より的確な運転支援を実現することが可能になる。なお、上記の警報実施判定ルーチンを実行するECU3は本実施例において運転支援制御手段を構成する。また、上記の警報実施判定ルーチンでは、S201~S203の三つの判定において全てが肯定判定された場合に、警報を発報することとしたが、必ずしも、三つの判定が全て肯定判定される必要はない。例えば、カーブの形状に係る情報をカーブに進入する前に取得した場合には、S201の判定は必要ない。また、S202の判定も補助的なものである。実施例2本実施例では、実施例1で説明した見誤り閾値LEの決定方法について説明する。図5には、本実施例における見誤り閾値決定ルーチンのフローチャートについて示す。本ルーチンが実行されると、S301において車両1が走行中の道路の設計速度が求められる。これは、道路の設計上想定されている走行速度であり、道路の場所や使用状況を考慮の上定められる場合もある。また、この設計速度は、本ルーチンの実質的な実行が期待されている、市街地以外の道路では、略制限速度に一致すると考えてよい。また、この設計速度は、標識認識カメラ7で道路標識の画像情報を取り込むことで取得してもよいし、カーナビゲーションシステムのGPS情報から道路幅を求め、求められた道路幅から設計速度を逆算する方法で取得してもよい。S301の処理が終了するとS302に進む。S302においては、構造令による最小緩和長Lminが求められる。この最小緩和Lminは、構造令によって、道路の設計速度に対して取りうるカーブの緩和長の最小値として定められているものである。従って、S302で得られた設計速度の値から、車両1が走行中の道路の最小緩和長Lminを求めることができる。S302の処理が終了するとS303に進む。S303においては、見誤り閾値LEを、Lminに係数Gainを乗じることによって算出する。ここで、Gainは、運転者の感覚も考慮して実験等によって定められる定数であり、例えば、1.5~2.5といった値であってもよい。以上、説明したとおり、本実施例においては、標識認識カメラ7、またはカーナビゲーションシステムを用いて走行中の道路の設計速度を求め、求められた設計速度から走行中の道路の最小緩和長Lminを求め、さらに最小緩和長Lminに適切なGainを乗じることにより、見誤り閾値LEを決定した。これによれば、車両1が実際に走行中の道路の情報を即座に取得し、この情報に基づきリアルタイムに精度のよい見誤り閾値LEを決定することができる。実施例3次に、見誤り閾値LEを決める他の方法について説明する。この方法は、実際に車両1が走行した道路のカーブ緩和部12の長さLcloのデータを蓄積し、蓄積されたデータから見誤り閾値LEを決める方法である。この場合に用いる見誤り閾値決定ルーチン2についてのフローチャートを図6に示す。本実施例が実行されると、S401において、ヨーレイトセンサ4及び車輪速センサ5等の自律センサによって、図3の道路形状推定ルーチンに示した要領でLp及びRpの値を求める。また、S402においては、カーナビゲーションシステムのGPSデータより、Lp及びRpの値を求める。本ルーチンにおいては、S401か、S402かいずれか一方の処理が行なわれればよい。すなわち、自律センサを用いる方法か、カーナビゲーションシステムを用いる方法か、いずれかによってLp及びRpの値が求められればよい。そして、S403においては、自律センサを用いた場合でも、カーナビゲーションシステムを用いた場合でも、図3に示したS104~S106の演算によって、カーブ緩和部12の長さLcloを求め、このデータを蓄積する。そして、S404において、この蓄積されたLcloのデータを用いて見誤り閾値LEを決定する。図7には、蓄積されたカーブ緩和部12の長さLcloの分布の例を示す。図に示すように、カーブ緩和部12の長さLcloの分布には、大きな正規分布状のピークの他に、小さなピークが存在する場合がある。そして、基本的には、Lcloは、構造令によるLmin以上の値をとることになるので、分布曲線の左端がLminということになる。本実施例では、見誤り閾値LEは、Lcloの平均値に所定のマージンを加えた値としている。例えば、図7においては、標準偏差σのk倍をLcloの平均値に加えるようにしたk=1~3。こうすれば、Lcloの分布に対して、見誤り閾値LEを、大きな正規分布状のピークより大きい値にし、且つ、大きなピークから特異点的に少し離れたピーク以下とすることが可能である。このことで、Lcloの分布における大きなピークを構成するカーブについては、特に運転支援を行なわないようにし、大きなピークから少し離れた例外的なピークに相当するカーブを通過する場合に運転支援を行なうことができる。本実施例によれば、カーブ緩和部12を走行中に自律センサで検出し蓄積した過去のデータに基づいて、あるいは、カーナビゲーションシステムのGPSで検出し蓄積した言うなれば未来のデータに基づいて、カーブ緩和部12の長さLcloの分布を求め、その分布の平均値より所定量だけ大きな値をもって見誤り閾値LEとした。従って、車両1が実際に通過した道路あるいはこれから実際に通過するのデータに基づいて、より実際に即した見誤り閾値LEを得ることができる。カーブ緩和部12を走行中に自律センサで検出し蓄積した過去のデータと、カーナビゲーションシステムのGPSで検出し蓄積した未来のデータの使い分けについては、例えば、路線種別が変化した等、自律センサで検出した過去のデータが有効でなくなった際には、GPSで検出した未来のデータに切り替える等でもよい。なお、図8には、本実施例で取得した多数のカーブ緩和部12の長さLcloと、その際に生じる最大横Gの関係の分布を示す。図8において横軸は、カーブ緩和部12の長さLcloである。また、縦軸は各々のカーブ緩和部12を車両が通過する際に実測した最大横Gである。この分布において、左下のカーブ群C1に属するカーブは、通常のカーブであり、これらを通過する際に運転者が危険を感じることはあまりないと考えられる。これに対して、右上に特異点的に存在するカーブC3については、中央に分布するカーブ群C2と比較して、真円カーブ部13の曲率半径Rrealが同等であるにも関わらず、カーブ緩和部12の長さLcloが長くなっている。そして、生じる最大横Gも大きくなっている。このカーブC2のようなカーブを通過する場合に、運転者が危険を感じることが多い。本実施例では、見誤り閾値LEを図7に示す領域に設定することで、結果として、図8においては、見誤り閾値LEを図示のように設定することができ、カーブC2のような特異的なカーブを車両1が通過する際にのみ、警報が発報されるようにでき、本当に危険なカーブを通過する際に限って運転支援を実施することができる。実施例4次に、見誤り閾値LEを求める方法のさらに他の例について説明する。本実施例における方法は、実際の運転者が、カーブにおいて危険を感じた現場における各パラメータのデータを用いて見誤り閾値LEを求める方法である。図9は、実在の運転者がカーブを通過した際の、車速Vst、横加速度G、曲率半径R、曲率1/R、舵角の時間的変化を示したグラフである。このグラフの曲率半径R及び曲率1/Rの変化より、車両1がカーブ緩和部12を通過するのに要した時間は4.8secであることが分かる。また、その際の車速が46km/hであることより、カーブ緩和部12の長さLcloは61mであることが分かる。同時に、図9より、運転者は、カーブ緩和部12を3.1sec40m走行した際に、ハンドルを切り続けるのを止めることで舵角を一定にしていることが分かる。そして、運転者がその後危険を感じて、ハンドルを再度切り直すことで、舵角を切り増ししていることが分かる。すなわち、この運転者の場合、カーブ緩和部12が終了する距離を約40m、カーブ緩和部12が終了するまでの時間を3.1secと思い込んでおり、その思い込みによって一旦、カーブ緩和部12が終了したとする対応をしたものの、カーブ緩和部12が終わらないことから、後に慌ててハンドルを再度切り直したことになる。従って、本実施例では、40mという、運転者の思い込みに基づく値に適切なGainを乗じることで得られた結果を、見誤り閾値LEとすることにした。例えばGainを、1.5とした場合は、見誤り閾値LEは60mになる。本実施例の方法によれば、運転者の個人の特性を考慮した見誤り閾値LEを決定することができ、より確実に、カーブ走行中の危険の発生を抑制することができる。なお、本実施例においては、最終的に運転者がカーブ緩和部12が終了すると思い込んでいる距離を求めることとしたが、本実施例では、収集したデータは、各パラメータの時間的変化であるので、このような場合には、運転者がカーブ緩和部12が終了すると思い込んでいる時間より、見誤り時間閾値TEを求めるようにしてもよい。具体的には、運転者がカーブ緩和部12が終了すると思い込んでいる時間は3.1secであったので、例えば、これにGain1.5を乗じた4.65secを、見誤り時間閾値TEとして、カーブ緩和部12の通過時間が見誤り時間閾値TE以上となったときに警報を発報するようにしてもよい。もちろん、Gainとして他の値を採用してもよい。次に、実際の運転者が、カーブにおいて危険を感じた場合の各データを用いて、見誤り閾値LEまたは、見誤り時間閾値TE求める方法の別の例について説明する。図9の例では、運転者のハンドル操作舵角の変化に着目して、運転者がカーブが終了すると思い込む距離時間を推測したが、次の例では、運転者の加減速のタイミングに着目した。図10には、実在の運転者がカーブを通過した際の、車速Vst、横加速度G、曲率半径R、曲率1/Rの時間的変化を示したグラフを示す。実際には、このカーブは、車両1が図8におけるカーブC3に相当するカーブを通過した際のデータである。この運転者の場合、カーブ緩和部12に進入してから5.7sec72mの時点でカーブが終了したと思い込み、加速を始めている。そして、その後、真円カーブ部13に進入する手前で、危険を察知してハンドルを急操作したので、そのタイミングで横加速度Gが急峻なピークを形成している。このような情報から、この運転者に対しては、72mにGainを乗じた距離を見誤り閾値LEとするか、5.7secにGainを乗じた時間を見誤り時間閾値TEとするとよい。以上、説明したとおり、本実施例によれば、運転者毎の癖や特性を考慮に入れた上で、運転者に最適な見誤り閾値LEまたは、見誤り時間閾値TEを設定することができ、よりきめ細やかな運転支援を実現することができる。なお、上記の実施例では、自律センサとして、白線認識カメラ6、ヨーレイトセンサ4、車輪速センサ5を用いたが、カーブ緩和部12の形状の情報を検出できるセンサであれば、他のセンサ類を使用してもよい。また、上記の実施例においては、カーブ緩和部12は、クロソイド曲線の関数で定義されることを前提としたが、本発明は、カーブ緩和部が他の関数で定義される道路にも適用が可能である。他の関数としては例えば2次曲線を挙げることができる。また、上記の実施例では、カーブ緩和部12の形状に関するデータの取得及び演算、見誤り閾値LE、見誤り閾値TEの決定、運転支援の実施判断は、車両1に搭載されたECU3で行う例について説明した。しかしながら、本発明はそのような構成に限定されるものではない。例えば、各車両1と情報センターとを無線通信可能な状態とし、上記の処理は情報センターで行い、運転支援指令を情報センターから各車両1に送信するような構成でもよい。また、カーブ緩和部12の形状に関する情報は、外部のサーバから取得するようにしてもよい。