燃費を向上させるよう車両の運転を支援するための装置であって、カメラから路面映像を受信する路面映像入力手段と、前記路面映像を鳥瞰変換する鳥瞰変換手段と、鳥瞰変換された路面映像から複数個の車線を抽出する車線抽出手段と、前記抽出された複数個の車線の傾きを算出する傾斜度算出手段と、前記複数個の車線の傾の差異値を利用して路面傾斜度を算出する路面傾斜度算出手段と、自車両の加速度を検出する手段と、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手段と、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手段と、を備え、前記路面傾斜度が所定値よりも大きく、かつ前記傾き極大値が自車両前方での渋滞予兆を示す場合に、運転支援をおこなう、運転支援装置。前記運転支援は、エネルギーマネージメントメータを使用するタイミングを与えることを含む、請求項1に記載の運転支援装置。前記運転支援は、クルーズコントロールを実行することを含む、請求項1に記載の運転支援装置。しかし、特許文献1の方法では、アクセル操作のみに着目して現在のアクセル操作が燃費の良好なアクセル操作かどうかを判断しているので、燃費に影響を与える道路のスロープ特性、車両のブレーキ操作、車群形成、渋滞の有無などを考慮していない。したがって、この従来の方法には、さらなる燃費向上のための運転支援上の改善余地が有る。また、特許文献2の方法では、路面傾斜度を用いて車両速度を制御しているだけであり、燃費に影響を与える道路のスロープ特性、車両のブレーキ操作、車群形成、渋滞の有無などを考慮していない。したがって、本発明の目的は、道路のスロープ特性と渋滞予兆とを考慮して燃費を向上させるための車両の運転支援装置を提供することである。本発明は、燃費を向上させるよう車両の運転を支援するための装置である。その装置は、カメラから路面映像を受信する路面映像入力手段と、路面映像を鳥瞰変換する鳥瞰変換手段と、鳥瞰変換された路面映像から複数個の車線を抽出する車線抽出手段と、抽出された複数個の車線の傾きを算出する傾斜度算出手段と、複数個の車線の傾の差異値を利用して路面傾斜度を算出する路面傾斜度算出手段と、自車両の加速度を検出する手段と、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手段と、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手段と、を備える。その運転支援装置は、路面傾斜度が所定値よりも大きく、かつ傾き極大値が自車両前方での渋滞予兆を示す場合に、運転支援をおこなう。本発明によれば、走行する道路がスロープ特性を持つことにより車両の減速あるいは反応遅れ例えば、アクセル開度の調整遅れが起こり得て、かつ渋滞が予想される場合に、燃費を向上させるための運転支援をタイムリーに提供することが可能となる。本発明の一形態によると、運転支援は、エネルギーマネージメントメータを使用するタイミングを与えることを含む。本発明の一形態によれば、運転者に燃費向上が可能となりエネルギーマネージメント効率が良くなるタイミングを適切に知らせることが可能となる。本発明の一形態によると、運転支援は、クルーズコントロールを実行することを含む。本発明の一形態によれば、運転者に燃費向上が可能となりエネルギーマネージメント効率が良くなるクルーズコントロールの使用タイミングを適切に知らせることが可能となる。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、運転支援装置10の構成を示すブロック図である。運転支援装置10は車両に搭載される。運転支援装置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。運転支援装置10は、運転状態検出部11、画像取得部12、制御部13、記憶部15、スピーカー17、走行制御部18、表示装置19を備える形で構成される。なお、制御部13は、車両がナビゲーション装置を備える場合は、その中に組み込んでもよい。また、スピーカー17および表示装置19は、ナビゲーション装置が備える該当機能を利用してもよい。運転状態検出部11は、車両の運転状態を検出する。この実施例では、車速加速度、アクセル開度、および操向角を検出する。これらは、任意の既知の手法によって検出することができる。たとえば、車速センサ、アクセル開度センサ、操向角センサを車両に設け、これらの検出値から、それぞれ、車速加速度、アクセル開度、操向角を求めることができる。画像取得部12は、カメラ例えば、可視のCCDカメラ、赤外線カメラ等からなり、車両前方の道路を含む映像を撮影し、デジタル映像画像データとして制御部13に出力する。制御部13は、中央処理装置CPUおよびメモリを備えるコンピュータである電子制御装置ECUと呼ぶにより実現することができる。制御部13は、運転状態検出部11によって検出された車速加速度、アクセル開度、および操向角を、メモリ等の記憶装置によって実現される記憶部15に記憶する。制御部13は、画像取得部12から送られてくるデジタル画像データを処理し、記憶部15に記憶する。制御部13は、制御信号を出力して各種アクチュエータや定速走行CC:クルーズコントロールシステム等の駆動を制御する。制御部13についてはさらに後述する。スピーカー17は、制御部13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。表示装置19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19は、音声出力部および音声入力部を備える構成でもよい。表示装置19は、制御部13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。図2は、本発明の一実施形態に従う、制御部13の構成を示すブロック図である。制御部13の各ブロックの機能について説明する。周波数分析部131は、車速センサ図示なし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3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3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132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3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133は、得られた単回帰直線から傾き極大値を算出する。図3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3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3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、絶対値|Δα|、2乗値Δα2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等あるいは記憶部15に記憶する。渋滞予兆算出部134は、傾き極大値算出部133により算出された傾き極大値に応じて渋滞予兆度を算出する。ここで、渋滞予兆度は、自車両前方にける道路車線において渋滞に至る可能性を示すパラメータとして定義する。すなわち、渋滞予兆度は、渋滞となる可能性が高い場合に大きくなり、その可能性が低い場合に小さくなる。この渋滞予兆度を本発明では傾き極大値から算出する。図4は、渋滞予兆度と傾き極大値との関係を説明するための図である。図4の直線56、57は、図3の直線52、54と同様に単回帰直線算出部132によって求められる単回帰直線である。単回帰直線56は傾きαが小さい場合の例であり、単回帰直線57は傾きαが大きい場合の例である。渋滞予兆度の大小を判定する閾値については、任意の値を定めることができるが、一般的に1/fゆらぎ特性として知られている-45度をその値とすることができる。傾きαが小さい場合は、先行車両から受ける衝撃波振動、ゆらぎが小さい場合に相当し、車間距離が短くなりにくく車群が密になりにくい、すなわち渋滞に至る可能性が低い場合に相当する。この場合、渋滞予兆度は小さな値をとる。逆に傾きαが大きい場合は、先行車両から受ける衝撃波振動、ゆらぎが大きい場合に相当し、車間距離が短くなりやすく車群が密になりやすい、すなわち渋滞に至る可能性が高い場合に相当する。この場合、渋滞予兆度は大きな値をとる。なお、ここで言う衝撃波振動、ゆらぎとは、各車両が加速および減速の動作を繰り返すことにより後方の車両にその動作前後の動きを一種の振動として伝播させることを意味する。図4の例では、単回帰直線56から単回帰直線57へ向かって傾きαが大きくなるにつれて、渋滞に至る可能性が高くなっていく、すなわち渋滞予兆度が大きくなっていく関係にある。したがって、本発明ではこの単回帰直線の傾きの大きさ、より具体的には、傾き極大値算出部133によって算出された傾き極大値例えば、|Δα|、Δα2等の時間変化の極大値に応じて渋滞予兆度を算出する。具体的には、例えば傾き極大値xと渋滞予兆度yとの関係を示す関数例えば、y=axbを予め求めておき、傾き極大値算出部133によって算出された傾き極大値xに対する渋滞予兆度yを算出する。あるいは、傾き極大値と対応する渋滞予兆度の値との関係を予め作成してテーブルとしてメモリに格納しておき、算出された傾き極大値に対する渋滞予兆度をそのテーブルを参照して求めることもできる。算出した渋滞予兆度は、運転支援判定部140に送られる。次に図2のブロック135~139の機能について説明する。各機能の説明の前に、これらの機能を理解する上での基本的な考えについて説明する。最初にこれらの機能が何故に必要となるのか、すなわち何故に路面の傾斜度スロープの有無を求めるのかについて説明する。図5は、道路の状態と反応遅れ時間との関係を示す図である。道路の状態が、直線区間で最も小さな反応遅れ時間となり、続いて緩サグ、急サグの順に大きな反応遅れ時間となる。ここで、反応遅れ時間とは、運転者が先行車両との相対速度および車間距離の変化を知覚して、アクセルもしくはブレーキ操作を行い、その操作が加速度または減速度として反映されるまでの時間を意味する。また、サグとは、道路における下り坂から上り坂への変化点を意味し、緩サグはその下り坂および上り坂への傾斜度が比較的緩やかな小さい場合であり、急サグはその傾斜度が比較的きつい大きい場合を意味する。図5の関係から、道路の傾斜度スロープが大きくなるにつれて、例えばアクセル操作アクセル開度の調整やブレーキ操作の時間遅れが大きくなり、結果として燃費の悪い走行となる。したがって、本発明ではこの道路の傾斜度スロープを検出して、ブレーキ操作による減速の抑制、アクセル開度調整の時間遅れの短縮につながる運転支援をおこなうことにより、燃費の悪化を防ぎその改善を図る。次に、アクセル操作アクセル開度の周期性時間遅れと燃費との関係について説明する。図6は、アクセルペダル300に対するアクセル操作の模式図である。クルーズ走行定速走行のような燃費の良好な走行を行っている場合には、矢印303で示すような変動範囲内となるようなオンオフ押したり戻したりの操作を行っており、細かいオンオフ操作の頻度が比較的多い。他方、燃費の非良好な運転を行っている場合には、矢印305で示すような大きな変動範囲となるようなオンオフ操作を行っており、大きくゆったりとしたオンオフ操作の頻度が比較的多い。図7にアクセル開度の時間的推移を示す。図7のaには、図6の矢印303で示したような変動範囲でアクセル操作が行われて良好な燃費の運転が行われた場合の、アクセル開度の時間的推移が示されている。bには、図6の矢印305で示したような変動範囲でアクセル操作が行われ、aに比べて非良好な燃費の運転が行われた場合の、アクセル開度の時間的推移が示されている。aおよびbの時間軸のスケールは異なっており、aの時間t1、t2、t3と、bの時間t1、t2、t3とがそれぞれ対応している。また、図7のcおよびdは、力学系のアトラクタattractorを示しており、それぞれ、aおよびbのようなアクセル開度の時系列データを、時間遅れ座標系によって三次元状態空間に埋め込んだものである。具体的には、該アクセル開度の時系列データをAtt=1、2、3...とすると、ベクトルVt=At、Atτ、At2τを考え、該ベクトルVtを、三次元状態空間内に順次プロットしていったときの軌道が、これらの図に示されている。ここで、τは、時間遅れを表している。aとbを比較して明らかなように、またcとdを比較して明らかなように、燃費の良好なアクセル操作に比べて、燃費の非良好なアクセル操作の方が、アクセルペダル開度の増減が大きく、オンオフ操作をゆっくり行っていることがわかる。すなわち、燃費の非良好なアクセル操作の方が、燃費の良好なアクセル操作に比べて、低周波な動きをしていることがわかる。アクセル操作が高周波な動きを行っているかどうかの判断は、この実施形態では、自己相関関数を用いて判断する。短時間の間においては、アクセル操作の確率分布はほぼ等しいと考えることができる。したがって、アクセル開度の標本値を時系列に取得したとき、この時系列は、弱定常性の時系列と考えることができる。ここで、前述したように、アクセル開度の時系列データを、Att=1、2、3...とすると、下記の式が成立する。式1は、アクセル開度の標本値Atのn個の平均を算出する式であり、式2は、該平均値を用いて自己共分散関数Rを算出する式であり、式3は、該自己共分散関数Rを用いて自己相関関数ρを算出する式である。kは、ラグlagを示している。自己相関関数ρは、ゼロから1の間に正規化され、ラグkの関数である。周期性の高い高周波信号ほど、自己相関関数ρの値は、より1に近い値を持つよう算出される。ここで図8を参照すると、aは、図7のaに示すような燃費の良好な運転の場合に算出された自己相関関数値のラグkに対する推移を示す。bは、図7のbに示すような燃費の非良好な運転の場合に算出された自己相関関数値のラグkに対する推移を示している。自己相関関数値は、ラグkがゼロの時にピーク値1を取り、その後、時間の経過と共に減衰していくが、ラグkがゼロから所定時間Tの自己相関関数値を比較すると、bよりもaの方が、自己相関関数値のばらつきが小さい。すなわち、aのような運転の場合には、図7のaに示したように高周波な動作でアクセルペダルのオンオフを行うので、周期性が高い高周波信号としてアクセル開度の時系列データが得られる。したがって、自己相関関数値は、ラグに対して急激に小さくなる挙動となり、bに比べて、減衰に要する時間が短い。これに対して、bのような運転の場合には、図7のbに示したように低周波な動作でアクセルペダルのオンオフを行うので、周期性が低い低周波信号としてアクセル開度の時系列データが得られる。したがって、自己相関関数値は、ラグと共に徐々に小さくなる挙動となり、aに比べて、減衰に要する時間が長い。このように、アクセル操作アクセル開度の周期性が低い低周波場合に燃費が悪化するので、アクセル開度調整の時間遅れの短縮につながる運転支援をおこなうことは、燃費の悪化を防ぎその改善を図ることになることがわかる。図2に戻って、ブロック135において、カメラから路面情報を含むデジタル映像路面画像を取得し、記憶部15に記憶する。ブロック136において、取得された画像を鳥瞰変換する。ここで、鳥瞰変換は、取得された路面画像に含まれた情報を同一平面上にあると仮定し、これに基づいて路面画像が表現された路面の平面図を作成する変換であって、この鳥瞰変換は公知の技術によって行われる。この鳥瞰変換では、制御部13のCPUの処理速度向上のために関係領域内のデータだけを抽出して変換するのが好ましく、関係領域の幅は左右車線を含むように設定され、関係領域の高さは鳥瞰変換後に車線の傾斜度を設定し得る任意の高さに設定される。ブロック137において、鳥瞰変換された路面画像以下変換画像と言うから車線を抽出する。この変換画像から車線を抽出する方法は、通常路面の車線が路面より明るい色を帯びるので、画像内の画素の明るさの値が設定値以上である部位を車線として抽出したり、明るさの値の変化率を利用してその変化率が極大値を有する範囲内の領域を車線として抽出する。ブロック138において、抽出された車線の傾斜度を算出する。この傾斜度の算出は、公知な方法によっておこなうことができ、例えばレベルメーターやジーセンサなどの傾斜度測定用センサを車両に取り付けて傾斜を検知したり、車両の動作を検知して所定のモデリングをして演算することによって傾斜度を算出する。ここでは、複数個の車線が抽出され、これにより車線の傾斜度も複数個が算出される。ブロック139において、複数個の車線の傾斜度のうちの2つを選択してその差異値を計算した後、その差異値を利用して路面傾斜度θを算出する。この路面傾斜度θの算出は、選択された2個の車線のうちの左側車線の傾斜度θLから右側車線の傾斜度θRを差し引いた値で算出されるθ=θL-θR。算出した路面傾斜度θは、運転支援判定部140に送られる。ブロック140の運転支援判定部は、ブロック134で算出された渋滞予兆度と、ブロック139で算出された路面傾斜度とから運転支援をおこなうか否かを判定する。具体的には、例えば、渋滞予兆度の大きさが所定値よりも大きく、かつ路面傾斜度が所定値よりも大きい場合に、運転支援をおこなう判定をする。この判定により、燃費が悪化傾向にあり、かつ渋滞予兆があることによりその傾向が高まることが想定される場合に、燃費の悪化傾向を軽減し、しいては燃費の向上をねらった運転支援を提供するタイミングを提供することが可能となる。逆に、渋滞予兆度の大きさが所定値よりも小さく、かつ路面傾斜度が所定値よりも小さい場合には、燃費が悪化傾向にはなくかつその傾向がさらに悪くなる可能性が低いので、運転支援をおこなわない判定をする。運転支援判定部140は、判定結果を含む制御信号を走行制御部141、報知制御部142、および通信制御部143に送る。走行制御部141は、運転支援をおこなう判定結果を受けた場合、例えばクルーズコントロールを実行する制御信号を対応するシステムに送る。これにより、アクセル操作をすることなく前方車両への追随走行が可能となり、結果として燃費の改善、向上が達成可能となる。なお、クルーズコントロールの実行は1つの走行制御例であり、燃費の改善に役立つための各種アクチュエータの制御をおこなうことにより走行制御を実行してもよい。この各種アクチュエータは、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。報知制御部142は、運転支援をおこなう判定結果を受けた場合、表示装置19およびスピーカー17の報知制御をおこなう。報知制御部140は、例えば、エネルギーマネージメントメータの使用を喚起するために、表示装置19にその使用喚起を促す表示を点灯させたり、あるいはスピーカー17から音声で伝えるための制御信号を送る。図9は、本発明の一実施例に従う、車室内での表示装置の配置例を示す図である。図9では、表示部63を、車室の中心線C上に位置するルームミラー62の下部に設置する場合と、フロントカバー部60の上に設置する場合を例示している。表示部63は、ナビゲーション装置の表示部61の一部として組み込むあるいはその上部等に配置してもよい。なお、表示部63は、車室の中心付近に位置することが望ましい。その理由は、表示部63が車室の中心付近に位置することにより、運転者の視線方向が左右いずれに向かっていても、表示部63を運転者の視野内に入れることができるからである。図10は、表示部63の表示例を示す図である。表示部63は、エネルギーマネージメントメータ使用を表示する点灯部631、クルーズコントロールの使用を表示する点灯部632を有する。点灯部631は、エネルギーマネージメントメータ使用を促すために所定の色例えば黄色で点灯あるいは点滅する。点灯部632は、クルーズコントロールの使用が行われると所定の色例えば緑色で点灯あるいは点滅する。なお、図の点灯部631、632内の文字表示は説明のために記載されているもので実際には表示してもしなくてもよい。これらの表示により、運転者はエネルギーマネージメントメータおよびクルーズコントロールの使用の有無を視覚的に速やかに把握することができる。表示ブロック633は、渋滞予兆算出部134が算出した渋滞予兆度が所定値よりも大きい場合に、所定の色例えば赤色で点灯あるいは点滅する。表示ブロック634には、燃費の状態、例えば燃費悪化、燃費良好、現在の燃費km/l等を表示する。なお、表示ブロック633と634は必要に応じて任意に設定でき、必ずしも無くてもよい。表示ブロック635、636、637は、スイッチボタンであり、それぞれ、点灯部631、632の表示をオフさせるスイッチ、表示ブロック633の表示をオフさせるスイッチ、表示部63全体の表示をオフさせるスイッチである。運転者は各スイッチを押す触れることにより、手動で対応する表示機能を停止させることができる。通信装置21は、通信制御部143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、渋滞予兆算出部134から出力される渋滞予兆算出結果と位置情報を対応付けて送信したり、他車両等から渋滞情報等を受信する。取得された情報は、通信制御部143を介して報知制御部142あるいは走行制御部141に送られる。図11は、本発明の一実施例に従う、運転支援のための制御のフローチャートである。このフローは制御部13図1において所定の周期で実行される。なお、各ステップの詳細は既に図2の各ブロックの説明において述べた通りである。ステップS2において、走行する道路のスロープ傾斜が有るか否かを判定する。この判定がYesの場合、次のステップS4において、渋滞予兆があるか否かを判定する。この判定がYesの場合、次のステップS6において、走行先の道路において渋滞および燃費の悪化が予想されるという判定が下される。次のステップS8において、その燃費の悪化を防ぐために運転支援、すなわち各種の制御および提示が行われる。図12は、本発明の一実施例に従う、渋滞予兆のフローチャートである。このフローは制御部13図1において所定の周期で実行される。なお、各ステップの詳細は既に図2のブロック131~134の説明において述べた通りである。ステップS12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。ステップS14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2のブロック131~133。ステップS16において、渋滞予兆度を算出する図2のブロック134。ステップS18において、渋滞予兆の有無、すなわち渋滞予兆度が所定値より大きいか否かを判定する。この判定がYesの場合、次のステップS20において渋滞予兆の有無を出力する。ステップS18の判定がNoの場合、ステップS14に戻り以降のフローを繰り返す。図13は、本発明の一実施例に従う、路面のスロープ検出のフローチャートである。このフローは制御部13図1において所定の周期で実行される。なお、各ステップの詳細は既に図2のブロック135~139の説明において述べた通りである。ステップS22において、路面画像が取得される図2のブロック135。ステップS24において、取得された路面画像を鳥瞰変換する図2のブロック136。ステップS26において、鳥瞰変換された路面画像変換画像から車線を抽出する図2のブロック137。ステップS28において、抽出された車線の傾斜度を算出する図2のブロック138。ここでは、複数個の車線が抽出され、これにより車線の傾斜度も複数個が算出される。ステップS30において、路面傾斜度θを算出する図2のブロック139。ステップS32において、車両の操向角を検出する操向角センサー図示なしから操向角を受信して、この操向角が所定範囲内であるか否かを判定する。この判定をおこなうのは、路線が直線である場合には上述した方法によって傾斜度を正確に判断することができるが、路線が左折または右折のようなカーブの道路では、傾斜度測定に誤差が大きく発生するので、このようなカーブの道路では、傾斜度算出をしないようにするためである。従って、所定範囲は、車両が直進走行中であると認められる任意の範囲とすることができ、傾斜度を測定する際に認められる範囲を外れる誤差が発生する任意の範囲とすることもでき、例えば±5度の範囲とすることができる。ステップS32の判定がYesの場合、次のステップS34において、路面傾斜度θが所定値よりも大きいか否かを判定する。この判定がYesの場合、次のステップS36において、スロープ有りの判定およびその出力が行われる。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。