"道路を表す道路データおよび上記道路に面する建物を表す家形データを含む地図データを記憶する地図データ記憶部と、上記地図データを用いて現在地から目的地までを結ぶ最もコストが小さな経路を探索する経路探索部とを備えたナビゲーション装置において、上記経路探索部は、探索する経路の中に細街路が含まれる場合に、当該細街路の道路を表す道路データおよび当該細街路に面する建物を表す家形データに基づいて、当該細街路を走行した場合の見通しの良さを表す視界良好度を算出する視界良好度算出部と、上記視界良好度算出部により算出される上記視界良好度に応じて、上記細街路の道路データに対してコストを設定するコスト設定部とを備えたことを特徴とするナビゲーション装置。上記視界良好度算出部は、上記細街路に面する建物の密集度を上記視界良好度として算出することを特徴とする請求項1に記載のナビゲーション装置。上記視界良好度算出部は、上記道路データにより表される上記細街路の距離に対する、上記家形データにより表される建物間の距離の合計の割合を、上記細街路に面する建物の密集度として算出することを特徴とする請求項2に記載のナビゲーション装置。上記視界良好度算出部は、上記細街路に面する建物の数を上記視界良好度として算出することを特徴とする請求項1に記載のナビゲーション装置。上記視界良好度算出部は、上記細街路における右左折の回数を上記視界良好度として算出することを特徴とする請求項1に記載のナビゲーション装置。上記細街路を含む経路が右左折する箇所において、上記細街路の両側に面する建物のうち、右左折の内周側に面する建物のみを対象として上記視界良好度を算出することを特徴とする請求項1に記載のナビゲーション装置。道路を表す道路データおよび上記道路に面する建物を表す家形データを含む地図データを記憶する地図データ記憶部と、上記地図データを用いて現在地から目的地までを結ぶ最もコストが小さな経路を探索する経路探索部とを備えたナビゲーション装置における細街路探索方法であって、上記経路探索部が、探索する経路の中に細街路が含まれるか否かを判定し、細街路が含まれる場合には、当該細街路の道路を表す道路データおよび当該細街路に面する建物を表す家形データに基づいて、当該細街路を走行した場合の見通しの良さを表す視界良好度を算出する第1のステップと、上記経路探索部が、上記第1のステップで算出された上記視界良好度に応じて、上記細街路の道路データに対してコストを設定する第2のステップと、上記経路探索部が、上記第2のステップで設定されたコストに基づいて経路探索を行う第3のステップとを有することを特徴とする細街路探索方法。本発明は、このような問題を解決するために成されたものであり、細街路を含む誘導経路を探索する場合に、退避場所や対向車の発見が容易で比較的走行しやすい細街路を探索できるようにすることを目的とする。上記した課題を解決するために、本発明では、探索する経路の中に細街路が含まれる場合に、当該細街路の道路を表す道路データおよび当該細街路に面する建物を表す家形データに基づいて、当該細街路を走行した場合の見通しの良さを表す視界良好度を算出する。そして、算出した視界良好度に応じて、細街路の道路データに対してコストを設定し、当該設定したコストの下で細街路の探索を行うようにしている。上記のように構成した本発明によれば、探索する経路の中に細街路が含まれる場合に、視界良好度の高い細街路に対して、視界良好度の低い細街路よりも小さいコストを設定することができる。これにより、視界良好度の高い細街路が優先して探索されるようになるため、最短ルートよりも、退避場所や対向車の発見が容易で比較的走行しやすい細街路を探索することができるようになる。以下、本発明の一実施形態を図面に基づいて説明する。図1は、本実施形態によるナビゲーション装置10の機能構成例を示すブロック図である。図1に示すように、本実施形態のナビゲーション装置10は、地図データ記憶部1、車両位置検出部2、目的地設定部3、経路探索部4、誘導経路記憶部5および走行案内部6を備えて構成されている。また、ナビゲーション装置10には、操作部20および表示部30が接続されている。操作部20は、ユーザがナビゲーション装置10に対して各種の情報例えば、経路誘導の目的地を設定したり、各種の操作を行ったりするためのものである。この操作部20は、例えばリモコン、タッチパネルまたは操作スイッチ等により構成される。表示部30は、各種の画像例えば、自車周辺の地図画像や各種操作画面の画像などを表示するためのものであり、例えば液晶ディスプレイにより構成される。地図データ記憶部1は、道路を表す道路データおよび道路に面する建物を表す家形データを含む地図データを記憶するものであり、例えばハードディスク等の記録媒体により構成される。なお、ここでは地図データを記憶する記録媒体としてハードディスクを用いているが、DVD-ROM、CD-ROM、半導体メモリ等の他の記録媒体を用いても良い。道路データは、マップマッチングや経路探索等の各種の処理に必要な道路ユニットに含まれるデータである。この道路データは、道路を細かく分割して複数のベクトルのつながりで表したときの個々のベクトルに相当する道路リンクに関するリンク情報と、個々の道路リンクの両端点に相当するノードに関するノード情報とを含んでいる。リンク情報には、リンク距離道路リンクに対応する実際の道路の距離、リンクコスト、道路種別高速道路、主要道路、一般道路、細街路などの種別、道路幅等の道路属性などが含まれる。家形データは、地図表示に必要な描画ユニットに含まれるデータである。この家形データは、道路に面する建物の形状、大きさ、位置などの情報を含んでいる。各建物の位置が分かっているので、建物間の距離は計算により求めることが可能であるが、家形データの一部として建物間の距離をあらかじめ有していてもよい。車両位置検出部2は、車両の現在位置を所定間隔毎に検出するものであり、自立航法センサ、GPS受信機、位置計算用CPU等で構成されている。自立航法センサは、所定走行距離毎に1個のパルスを出力して車両の移動距離を検出する車速センサ距離センサと、車両の回転角度を検出する振動ジャイロ等の角速度センサ相対方位センサとを含む。自立航法センサは、これらの車速センサおよび角速度センサによって車両の相対位置および方位を検出する。位置計算用CPUは、自立航法センサから出力される自車両の相対的な位置および方位のデータに基づいて、絶対的な自車装置推定車両位置および車両方位を計算する。また、GPS受信機は、複数のGPS衛星から送られてくる電波をGPSアンテナで受信して、3次元測位処理あるいは2次元測位処理を行って車両の絶対位置および方位を計算する車両方位は、現時点における自車位置と1サンプリング時間ΔT前の自車位置とに基づいて計算する。目的地設定部3は、表示部30に表示されている目的地設定用の操作画面において、ユーザによる操作部20の操作を介して指定された地点を目的地として設定する。経路探索部4は、地図データ記憶部1に記憶されている地図データを用いて、車両位置検出部2により検出された現在地から、目的地設定部3により設定された目的地までを結ぶ最もコストが小さな経路を探索する。誘導経路記憶部5は、経路探索部4により探索された誘導経路のデータを一時的に記憶する。走行案内部6は、地図データ記憶部1に記憶されている地図データと、車両位置検出部2により検出された車両現在位置のデータと、誘導経路記憶部5に記憶された誘導経路のデータとに基づいて誘導経路案内を行う。具体的には、走行案内部6は、地図画像に重ねて誘導経路を他の道路とは異なる色で太く表示することにより、目的地までの走行案内を行う。上述の経路探索部4は、その機能構成として、視界良好度算出部11、コスト設定部12および探索部13を備えている。視界良好度算出部11は、探索する経路探索枝の中に細街路が含まれる場合に、当該細街路の道路を表す道路データおよび当該細街路に面する建物を表す家形データに基づいて、当該細街路を走行した場合の見通しの良さを表す視界良好度を算出する。視界良好度は、例えば、細街路に面する建物の密集度で表すことができる。より具体的には、視界良好度算出部11は、道路データのリンク情報に含まれるリンク距離により表される細街路の距離に対する、家形データにより表される建物間の距離の合計の割合を、細街路に面する建物の密集度として算出する。この密集度を、図2を用いて詳細に説明する。図2に示すように、ある1つの細街路NRに注目した場合、当該細街路のリンク距離がXであるとする。また、細街路の両側には複数の建物が面している。ここでは、細街路の図面上側には3個の建物が、細街路の図面下側には4個の建物が面している。細街路の上側にある3個の建物間の距離はそれぞれy1,y2であり、その距離の合計はY=y1y2であるとする。また、細街路の下側にある4個の建物間の距離はそれぞれz1,z2,z3であり、その距離の合計はZ=z1z2z3であるとする。このような状況の場合、視界良好度算出部11は、細街路の距離Xに対する建物間の距離の合計YまたはZの割合Y/XまたはZ/Xを、細街路に面する建物の密集度として算出する。Y/XまたはZ/Xのどちらを採用するかについては、例えば、値が小さい方を採用することが可能である。値が小さいほど建物の密集度は高く、道路の見通しは悪くなるつまり、視界良好度は低くなる。そのような視界良好度が低い細街路については、後述するようにコスト設定部12で比較的大きいコストを設定することが可能である。Y/XまたはZ/Xのどちらを採用するかの別の方法として、次のようなルールを設定してもよい。すなわち、細街路を含む経路探索枝が右左折する箇所に該当する場合において、細街路の両側に面する建物のうち、右左折の内周側に面する建物のみを対象として密集度を算出するようにする。例えば、図2において、矢印Aで示すように右折する経路を探索する場合には、右折の内周側細街路NRの下側に面する建物間の距離の合計Z=z1z2z3を用いて密集度Z/Xを算出する。矢印Aのように右折する場合、右折する前の車両位置から細街路NRの見通しを邪魔するものは、細街路NRの下側に面する建物である。細街路NRの上側に面する建物は、細街路NRの見通しに関しては何ら影響しない。したがって、上記のようなルールを設定して建物の密集度を算出することにより、車両が細街路NRに進入する前に細街路NRに対向車が既に走行しているか否かを確認しやすいかどうかという観点から、視界良好度を算出することができる。なお、矢印Bで示すように左折する経路を探索する場合には、左折の内周側に面する建物というのは、細街路NRの図面上側に面する建物が該当することになる。左折後の道路も細街路であれば、その細街路の図面左側に面する建物図示せずも、左折の内周側に面する建物に該当する。よって、矢印Bで示すように左折する経路を探索する場合には、上述した左折の内周側に面する建物のみを対象として、当該建物間の距離の合計を用いて密集度を算出する。視界良好度の別の例として、細街路に面する建物の数を算出してもよい。細街路に面する建物の数が多いほど、道路の見通しは悪くなるつまり、視界良好度は低くなる。そのような視界良好度が低い細街路については、後述するようにコスト設定部12で比較的大きいコストを設定することが可能である。なお、この例の場合においても、右左折の内周側に面する建物のみを対象として建物の数を算出するようにしてもよい。視界良好度の更に別の例として、細街路における右左折の回数を算出してもよい。ここで、細街路における右左折の回数とは、細街路に入ってから細街路を抜けるまで、あるいは細街路の中に目的地がある場合は目的地に到着するまでに右折または左折をする回数をいう。細街路における右左折の回数が多いほど、右左折後の道路に対する見通しは悪くなるつまり、視界良好度は低くなる。そのような視界良好度が低い細街路については、後述するようにコスト設定部12で比較的大きいコストを設定することが可能である。コスト設定部12は、視界良好度算出部11により算出される視界良好度に応じて、細街路の道路データ道路リンクに対してコストを設定する。具体的には、コスト設定部12は、視界良好度が低いほどコストが大きくなり、視界良好度が高いほどコストが小さくなるように、細街路の道路リンクのコストを設定する。例えば、コスト設定部12は、視界良好度の値と、地図データのリンク情報によりあらかじめ定められているリンクコストに対して付与する重み付けの値との関係を定義したテーブル情報を備えている。コスト設定部12は、視界良好度算出部11により算出された視界良好度の値に対応する重み付けの値をテーブル情報から取得し、リンク情報で定められているリンクコストに対して重み付けの値を加算あるいは乗算する。なお、視界良好度の例として、細街路における建物の密集度、建物の数、右左折の回数という3つのパラメータを説明したが、このうち何れか1つのみを用いてもよいし、何れか2つまたは全てを用いてもよい。2つ以上のパラメータを用いる場合は、例えば、パラメータ毎に重み付けの値を求める。そして、地図データのリンク情報で定められているリンクコストに対して、それぞれの重み付けの値を加算あるいは乗算する。あるいは、それぞれの重み付けの値に対して加重平均等の演算を行うことによって1つの値に統合し、統合した重み付けの値を加算あるいは乗算するようにしてもよい。次に、上記のように構成したナビゲーション装置10における経路探索部4の動作を説明する。図3は、経路探索部4の動作例を示すフローチャートである。図3に示すフローチャートは、目的地設定部3により目的地が設定され、経路探索の指示が出されたときに開始する。図3において、経路探索部4は、現在地を基点として、目的地に向かう方向に探索枝を伸ばすステップS1。そして、経路探索部4は、探索枝を伸ばして探索する経路の中に細街路が含まれるか否か、つまり、伸ばした探索枝が細街路に該当する道路リンクか否かを判定するステップS2。ここで、経路の中に細街路が含まれると判断した場合、視界良好度算出部11は、細街路の道路を表す道路データおよび当該細街路に面する建物を表す家形データに基づいて、細街路の視界良好度を算出するステップS3。続いて、コスト設定部12は、視界良好度算出部11により算出された視界良好度に応じて、細街路の道路データ伸ばした探索枝の道路リンクに対してコストを設定するステップS4。具体的には、コスト設定部12は、地図データのリンク情報で定められている細街路のリンクコストに対して、視界良好度からテーブル情報を参照して求められる重み付けの値を加算あるいは乗算する。その後、探索部13は、コスト設定部12により細街路に対して設定されたリンクコストの下で、リンクコストの合計が最も小さい経路の探索を行う。すなわち、現在地から目的地に向かって様々な方向に探索枝が伸ばされて、細街路を通る複数の経路候補が作られた場合に、当該複数の経路候補の中からリンクコストの合計が最も小さい経路を探索する。最後に、経路探索部4は、現在地から目的地までの誘導経路の探索が完了したか否かを判定するステップS6。まだ誘導経路の探索が完了していない場合、処理はステップS1に戻る。一方、誘導経路の探索が完了した場合は、図3に示すフローチャートの処理は終了する。図4は、本実施形態の経路探索部4によって探索される誘導経路の例を示す図である。図4において、R1,R2は2つの経路候補である。第1の経路候補R1は、現在地から目的地まで、細街路を通過して最短距離あるいは最短時間で到着可能なルートである。なお、点線部分が細街路に該当する。従来のナビゲーション装置では、このルートR1が誘導経路として探索される。これに対して、第2の経路候補R2は、目的地までの最短ルートではないが、第1の経路候補R1よりも細街路における視界良好度が高いルートである。すなわち、第2の経路候補R2の方が第1の経路候補R1よりも、細街路に面する建物の密集度は低く、細街路に面する建物の数も少なく、細街路における右左折の回数も少ない。よって、細街路の道路リンクに設定されるリンクコストは、第1の経路候補R1よりも第2の経路候補R2の方が小さくなる。このように、本実施形態の経路探索部4によれば、視界良好度の高い細街路に対して、視界良好度の低い細街路よりも小さいリンクコストを設定することができる。これにより、視界良好度の高い細街路を通る第2の経路候補R2が優先して誘導経路として探索される可能性が高くなる。この第2の経路候補R2であれば、細街路に進入する前に、退避場所や対向車があるかどうかを確認しやすい。細街路に進入した後でも、退避場所を発見しやすい。よって、本実施形態によれば、退避場所や対向車の発見が容易で比較的走行しやすい細街路を優先して探索することができるようになる。なお、上記実施形態では、細街路に対しては全て視界良好度に基づくリンクコストの設定を行う例について説明したが、本発明はこれに限定されない。例えば、一方通行の交通規制が設定されている細街路は対象外としてもよい。一方通行であれば対向車とすれ違うことはないからである。また、上記実施形態では、視界良好度の例として、細街路における建物の密集度、建物の数、右左折の回数という3つのパラメータを説明したが、本発明はこれに限定されない。例えば、細街路に入ってから、細街路を抜けるまでの距離、あるいは細街路の中に目的地がある場合は目的地に到着するまでの距離を、視界良好度として補助的に算出するようにしてもよい。細街路の距離が長い場合は、対向車とすれ違う可能性が高くなる。例えば、細街路に入る直前に対向車が見えていなくても、細街路に入った後に反対側から対向車が入ってきてすれ違いを行わなければならない状況も生じ得る。そこで、細街路の距離が長いほどコストが大きくなり、細街路の距離が短いほどコストが小さくなるように、細街路の道路リンクのコストを設定するようにしてもよい。また、上記実施形態では、細街路の交差点や曲がり角以下、交差点等というから交差点等までの全体に面する建物について密集度や数を算出する例について説明したが、本発明はこれに限定されない。例えば、交差点等から所定距離以内にある建物のみを対象として密集度や数を算出するようにしてもよい。例えば、図2において、矢印Aで示すように右折する経路を探索する場合において、右折の内周側細街路NRの下側に面する建物のうち、右折する交差点から所定距離以内にある建物のみを対象として、当該建物間の距離の合計Z例えば、Z=z1z2を用いて建物の密集度Z/所定距離を算出する。このようにすれば、交差点等に近づいて右左折しようとしている車両位置から近い場所に存在する建物によって、右左折する先の細街路に対する見通しが悪くなるかどうかという観点から、視界良好度を算出することができる。その他、上記実施形態は、何れも本発明を実施するにあたっての具体化の一例を示したものに過ぎず、これによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。すなわち、本発明はその要旨、またはその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。"