"車両が走行する予測対象の走行路の各地点の道路状態を取得する道路状態取得手段と、前記車両のドライバについて複数種類の道路状態毎に予め求めた、前記ドライバが前記車両を操作したときの複数種類の操作状態の状態遷移確率と、前記道路状態取得手段によって取得した各地点の道路状態とに基づいて、前記走行路における前記操作状態の時系列データを予測する操作状態予測手段と、前記複数種類の操作状態毎に予め求めた前記道路状態と前記車両の加速度との関係と、前記道路状態取得手段によって取得した各地点の道路状態と、前記操作状態予測手段によって予測された前記操作状態の時系列データとに基づいて、前記走行路における前記車両の加速度の時系列データを予測し、前記走行路における前記車両の加速度の時系列データに基づいて、前記走行路における前記車両の速度の時系列データを予測する速度予測手段と、を含む速度予測装置。前記複数種類の操作状態毎の前記道路状態と前記車両の加速度との関係を、前記ドライバについて予め求めたものとした請求項1記載の速度予測装置。前記速度予測手段によって予測された前記速度の時系列データに基づいて、前記走行路を走行したときに消費されるエネルギー量を算出するエネルギー量算出手段を更に含む請求項1又は2記載の速度予測装置。前記エネルギー量算出手段は、前記操作状態予測手段による前記操作状態の時系列データの予測及び前記速度予測手段による前記速度の時系列データの予測を繰り返し行ったときに予測された前記速度の時系列データの各々について、前記エネルギー量を各々算出して、前記走行路を走行したときに消費されるエネルギー量の範囲を算出する請求項3記載の速度予測装置。前記道路状態を、道路勾配とした請求項1~請求項4の何れか1項記載の速度予測装置。前記複数種類の道路状態を、道路勾配が上りの状態、道路勾配が平坦な状態、及び道路勾配が下りの状態とした請求項5記載の速度予測装置。前記操作状態を、アクセル操作量とした請求項1~請求項5の何れか1項記載の速度予測装置。前記複数種類の操作状態を、アクセル操作がない状態、及びアクセル操作量が異なる複数種類の状態とした請求項7記載の速度予測装置。コンピュータを、車両が走行する予測対象の走行路の各地点の道路状態を取得する道路状態取得手段、前記車両のドライバについて複数種類の道路状態毎に予め求めた、前記ドライバが前記車両を操作したときの複数種類の操作状態の状態遷移確率と、前記道路状態取得手段によって取得した各地点の道路状態とに基づいて、前記走行路における前記操作状態の時系列データを予測する操作状態予測手段、及び前記複数種類の操作状態毎に予め求めた前記道路状態と前記車両の加速度との関係と、前記道路状態取得手段によって取得した各地点の道路状態と、前記操作状態予測手段によって予測された前記操作状態の時系列データとに基づいて、前記走行路における前記車両の加速度の時系列データを予測し、前記走行路における前記車両の加速度の時系列データに基づいて、前記走行路における前記車両の速度の時系列データを予測する速度予測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、過去の走行データをデータベースとして蓄積する必要があり、過去に走行したことのない道路については、速度パターンを精度よく予測することができない、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、過去に走行したことのない道路であっても、速度パターンを精度良く予測することができる速度予測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本発明に係る速度予測装置は、車両が走行する予測対象の走行路の各地点の道路状態を取得する道路状態取得手段と、前記車両のドライバについて複数種類の道路状態毎に予め求めた、前記ドライバが前記車両を操作したときの複数種類の操作状態の状態遷移確率と、前記道路状態取得手段によって取得した各地点の道路状態とに基づいて、前記走行路における前記操作状態の時系列データを予測する操作状態予測手段と、前記複数種類の操作状態毎に予め求めた前記道路状態と前記車両の加速度との関係と、前記道路状態取得手段によって取得した各地点の道路状態と、前記操作状態予測手段によって予測された前記操作状態の時系列データとに基づいて、前記走行路における前記車両の加速度の時系列データを予測し、前記走行路における前記車両の加速度の時系列データに基づいて、前記走行路における前記車両の速度の時系列データを予測する速度予測手段と、を含んで構成されている。本発明に係るプログラムは、コンピュータを、車両が走行する予測対象の走行路の各地点の道路状態を取得する道路状態取得手段、前記車両のドライバについて複数種類の道路状態毎に予め求めた、前記ドライバが前記車両を操作したときの複数種類の操作状態の状態遷移確率と、前記道路状態取得手段によって取得した各地点の道路状態とに基づいて、前記走行路における前記操作状態の時系列データを予測する操作状態予測手段、及び前記複数種類の操作状態毎に予め求めた前記道路状態と前記車両の加速度との関係と、前記道路状態取得手段によって取得した各地点の道路状態と、前記操作状態予測手段によって予測された前記操作状態の時系列データとに基づいて、前記走行路における前記車両の加速度の時系列データを予測し、前記走行路における前記車両の加速度の時系列データに基づいて、前記走行路における前記車両の速度の時系列データを予測する速度予測手段として機能させるためのプログラムである。本発明によれば、道路状態取得手段によって、車両が走行する予測対象の走行路の各地点の道路状態を取得する。操作状態予測手段によって、当該車両のドライバについて複数種類の道路状態毎に予め求めた、ドライバが車両を操作したときの複数種類の操作状態の状態遷移確率と、道路状態取得手段によって取得した各地点の道路状態とに基づいて、走行路における操作状態の時系列データを予測する。そして、速度予測手段によって、複数種類の操作状態毎に予め求めた道路状態と車両の加速度との関係と、道路状態取得手段によって取得した各地点の道路状態と、操作状態予測手段によって予測された操作状態の時系列データとに基づいて、走行路における車両の加速度の時系列データを予測し、走行路における前記車両の加速度の時系列データに基づいて、走行路における前記車両の速度の時系列データを予測する。このように、車両のドライバについて道路状態毎に予め求めた操作状態の状態遷移確率に基づいて、操作状態の時系列データを予測し、操作状態毎に予め求めた道路状態と車両の加速度との関係を用いて、車両の加速度の時系列データを予測することにより、過去に走行したことのない道路であっても、速度パターンを精度良く予測することができる。本発明に係る、複数種類の操作状態毎の道路状態と車両の加速度との関係を、予測対象のドライバについて予め求めたものとすることができる。これによって、速度パターンをより精度良く予測することができる。また、本発明に係る速度予測装置は、速度予測手段によって予測された速度の時系列データに基づいて、走行路を走行したときに消費されるエネルギー量を算出するエネルギー量算出手段を更に含むことができる。これによって、走行路におけるエネルギー量を精度良く予測することができる。また、上記のエネルギー量算出手段は、操作状態予測手段による操作状態の時系列データの予測及び速度予測手段による速度の時系列データの予測を繰り返し行ったときに予測された速度の時系列データの各々について、エネルギー量を各々算出して、走行路を走行したときに消費されるエネルギー量の範囲を算出するようにすることができる。これによって、変動幅を考慮して走行路におけるエネルギー量を精度良く予測することができる。また、本発明のプログラムは、記憶媒体に格納して提供することも可能である。以上説明したように、本発明の速度予測装置及びプログラムによれば、車両のドライバについて道路状態毎に予め求めた操作状態の状態遷移確率に基づいて、操作状態の時系列データを予測し、操作状態毎に予め求めた道路状態と車両の加速度との関係を用いて、車両の加速度の時系列データを予測することにより、過去に走行したことのない道路であっても、速度パターンを精度良く予測することができる、という効果が得られる。以下、図面を参照して、本発明の好適な実施の形態について説明する。車両に搭載され、かつ、自車両のドライバに対して目的地までの経路を案内する経路探索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経路探索装置10は、アクセルペダルの操作量を検出する操作量センサ12と、自車両の車速を検出する車速センサ13と、自車両の加速度を検出する加速度センサ14と、自車両の位置を計測する位置計測部16と、ドライバが目的地を入力するための入力操作部18と、走行エネルギー量を最適にする目的地までの経路を探索するコンピュータ20と、探索された経路をドライバに対して表示する表示装置22と、予測された走行エネルギー量より少ない走行であったことをドライバに対して提示するための情報提示部24とを備えている。操作量センサ12は、アクセルペダルの操作量として、アクセル開度を検出する。位置計測部16は、例えば、GPSセンサを用いて構成され、自車両の現在位置を計測する。情報提示部24は、例えば、インジケータを用いて構成され、予測された走行エネルギー量より少ない走行であったことをインジケータの点灯によりドライバへ提示する。コンピュータ20は、CPUと、RAMと、後述する運転特性学習処理ルーチン、経路探索処理ルーチン、及び実走行エネルギー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とを備え、機能的には次に示すように構成されている。コンピュータ20は、道路ネットワークデータ、及び道路ネットワーク上の各リンクの道路勾配や制限速度を示す道路情報を記憶した道路ネットワークデータベース26と、操作量センサ12によって検出されたアクセルペダルの操作量、車速センサ13によって検出された自車両の車速、加速度センサ14によって検出された自車両の加速度、位置計測部16によって計測された自車両の位置、及び当該位置における道路勾配を自車情報として取得する自車情報取得部28と、取得した自車情報に基づいて、操作特性としてのアクセル操作状態の状態遷移確率、および加速特性としての道路勾配と加速度との関係を学習する運転特性学習部30と、学習されたアクセル操作状態の状態遷移確率を記憶する操作特性記憶部32と、学習された道路勾配と加速度との関係を記憶する加速特性記憶部34とを備えている。自車情報取得部28は、自車両のドライバ個人に対する操作特性及び加速特性を学習するときに、操作量センサ12によって検出されたアクセルペダルの操作量、車速センサ13によって検出された自車両の車速、加速度センサ14によって検出された自車両の加速度、位置計測部16によって計測された自車両の位置、及び道路ネットワークデータベース26から得られる当該位置における道路勾配を逐次取得して自車情報として蓄積する。運転特性学習部30は、蓄積された自車情報を、例えば、3状態の道路勾配毎に分類し、図2A~Cに示すように、3状態の道路勾配の各々について、3状態のアクセル操作状態の状態遷移確率を学習する。なお、3状態の道路勾配は、例えば、下り-1未満の道路勾配、平坦-1以上1以下の道路勾配、及び上り1より大きい道路勾配である。また、3状態のアクセル操作状態は、たとえば、アクセル操作なしアクセル開度=0、アクセル操作小0<アクセル開度<20、及びアクセル操作大20≦アクセル開度である。運転特性学習部30は、自車両のドライバ個人に対する操作特性の学習結果として、例えば、3状態の道路勾配の各々について、以下の1式~3式で表される状態遷移確率Prを得る。ただし、accnはアクセス操作状態を表わす。gradnは道路勾配の状態を表わし、upが上り、levelが平坦、downが下りを表わす。運転特性学習部30は、蓄積された自車情報を、例えば、3状態のアクセル操作状態毎に分類し、図3に示すように、各アクセル操作状態について、以下の4式に示すような道路勾配roadn[]と加速度an[km/h/sec]との関係を表わす関数を求める。ただし、largeはアクセス操作大を表わし、smallはアクセル操作小を表わし、nopはアクセル操作なしを表わす。また、clarge、csmall、cnop、blarge、bsmall、bnopは、上記関数を定めるパラメータである。blarge、bsmall、bnopは必ずしも定数である必要はない。上記図3の加速度のばらつきを表現するため、blarge、bsmall、bnopを確率変数としてそのパラメータを最尤推定等で求めても良い。具体的には、bを、平均0、分散σ2の正規分布に従う確率変数として、蓄積された自車情報からσを推定しても良い。なお、道路勾配と加速度との関係を表わす関数は、上記4式に示すような1次式に限定されるものではなく、以下の5式に示すような2次式で表されていてもよい。ただし、dlarge、dsmall、dnopは、上記関数を定めるパラメータである。操作特性記憶部32は、道路勾配の状態毎に学習された上記1式~3式で表わされるアクセル操作状態の状態遷移確率を記憶する。また、加速特性記憶部34は、アクセル操作状態毎に学習された上記4式で表わされる関数のパラメータを記憶する。また、コンピュータ20は、ドライバによる入力操作部18の操作により入力された目的地、位置計測部16によって計測された出発地としての自車両の位置、及び道路ネットワークデータに基づいて、出発地から目的地までの経路候補を複数探索する経路候補探索部36と、探索された複数の経路候補に含まれる各リンクについて、道路ネットワークデータベース26から道路勾配を取得する道路勾配取得部37と、探索された複数の経路候補に含まれる各リンクについて、当該リンクの道路勾配と学習されたアクセル操作状態の状態遷移確率とに基づいて、アクセル操作状態の時系列データを予測する操作状態予測部38と、探索された複数の経路候補に含まれる各リンクについて、予測されたアクセル操作状態の時系列データ、学習された道路勾配と加速度との関係を表わす関数、及び当該リンクの道路勾配に基づいて、加速度の時系列データを予測し、速度パターンを生成する速度パターン生成部40と、探索された複数の経路候補に含まれる各リンクについて、生成された速度パターン、予測された加速度の時系列データ、及び当該リンクの道路勾配に基づいて、走行する際に消費される走行エネルギー量を算出する走行エネルギー算出部42と、探索された複数の経路候補から、総走行エネルギー量が最小となる経路を選択して表示装置22に出力する最小エネルギー経路選択部44とを備えている。なお、速度パターン生成部40が、速度予測手段の一例である。経路候補探索部36は、入力操作部18の操作により入力された目的地、位置計測部16によって計測された出発地、及び道路ネットワークデータに基づいて、最短経路を探索するアルゴリズムや、最短時間の経路を探索するアルゴリズムなどを用いて、出発地から目的地までの経路候補を複数探索する。経路探索のアルゴリズムについては、従来既知のものを利用すればよく、詳細な説明を省略する。操作状態予測部38は、探索された複数の経路候補に含まれる各リンクについて、道路勾配取得部37によって取得された当該リンクの道路勾配と、道路勾配の状態毎に学習されたアクセル操作状態の状態遷移確率とに基づいて、以下に説明するように、当該リンクのアクセル操作状態の時系列データを予測する。なお、複数の経路候補に含まれる各リンクとは、複数の経路候補の少なくとも1つに含まれている全てのリンクの各々を示している。まず、対象リンクの初期状態として、アクセル操作状態の初期値S0及び道路勾配の状態の初期値road0取得された当該リンクの道路勾配に基づく道路勾配の状態を設定する。そして、乱数を生成し、現時点の道路勾配の状態road0に対するアクセル操作状態の状態遷移確率PrS1|S0,road0に従って、生成された乱数を用いて確率的に次時刻のアクセル操作状態S1を選択する。同様に、現時点の道路勾配の状態roadnに対するアクセル操作状態の状態遷移確率PrSn1|Sn,roadnを用いた次時刻のアクセル操作状態Sn1の確率的な選択を、リンクの終端に到達するまで繰り返して、アクセル操作状態の時系列データSnn=0,...,Nを予測する。速度パターン生成部40は、探索された複数の経路候補に含まれる各リンクについて、道路勾配取得部37によって取得された当該リンクの道路勾配に基づく道路勾配の状態roadnn=0,...,Nと、当該リンクについて予測されたアクセル操舵状態の時系列データaccnn=0,...,Nとに基づいて、学習されたパラメータを適用した上記4式で表される、アクセル操作状態accnに対する関数にしたがって、加速度の時系列データann=0,...,Nを予測する。また、速度パターン生成部40は、探索された複数の経路候補に含まれる各リンクについて、当該リンクについて予測された加速度の時系列データann=0,...,Nに基づいて、以下の6式に従って、速度パターンとして、速度の時系列データvnn=0,...,Nを算出する。なお、速度の初期値v0としては、1つ前のリンクについて算出された最終的な速度や、道路ネットワークデータベース26から得られる当該リンクの制限速度を用いればよい。走行エネルギー算出部42は、探索された複数の経路候補に含まれる各リンクについて、当該リンクについて算出された速度の時系列データvnn=0,...,Nと、当該リンクについて予測された加速度の時系列データann=0,...,Nとに基づいて、以下の7式に従って、当該リンクを走行する際に消費される走行エネルギー量Jを算出する。ただし、μは転がり摩擦係数であり、Mは車両質量kgであり、gは重力加速度である。кは抵抗係数kg/mであり、θは道路勾配上りを正とするであり、mは部分加速時回転部分相当質量kgである。αは、車両加速度m/s2であり、当該リンクについて予測された加速度の時系列データanから得られる。また、上記7式における積分範囲は、駆動力Fが0より大きくなる領域である。操作状態予測部38によるアクセル操作状態の時系列データの予測、速度パターン生成部40による速度パターンの生成、及び走行エネルギー算出部42による走行エネルギー量の算出からなる一連の処理が繰り返し行われ、探索された複数の経路候補に含まれる各リンクについて、複数個の走行エネルギー量が算出される。走行エネルギー算出部42は、探索された複数の経路候補に含まれる各リンクについて、当該リンクについて複数の乱数系列に基づいて算出された複数個の走行エネルギー量から得られる走行エネルギー量の範囲を求める。最小エネルギー経路選択部44は、探索された複数の経路候補の各々について、当該経路候補に含まれる各リンクについて算出された走行エネルギー量の範囲の総和を計算して、当該経路候補における総走行エネルギー量の範囲を算出する。また、最小エネルギー経路選択部44は、総走行エネルギー量の範囲の中央値が最小となる経路候補を選択して、選択された経路候補の総走行エネルギー量の範囲と共に、当該経路候補を表示装置22に出力する。また、コンピュータ20は、目的地に到着するまでに取得した自車情報を蓄積し、実際の走行における総走行エネルギー量を算出する実走行エネルギー算出部46と、最小エネルギー経路選択部44で選択された経路候補の総走行エネルギー量の範囲の下限とを比較し、比較結果を情報提示部24により出力する比較部48とを更に備えている。実走行エネルギー算出部46は、探索された経路における出発地から目的地に到着するまでに自車情報取得部28により取得した自車情報を蓄積し、蓄積された自車情報の車速、加速度、および道路勾配に基づいて、上記7式に従って、実際の走行における総走行エネルギー量を算出する。比較部48は、最小エネルギー経路選択部44で選択された経路候補の総走行エネルギー量の範囲の下限と、実走行エネルギー算出部46により算出された総走行エネルギー量とを比較し、経路候補の総走行エネルギー量の範囲の下限より、実際の総走行エネルギー量の方が小さい場合には、情報提示部24のインジケータを点灯させて、予測された走行エネルギー量より少ない走行であったことをドライバへ知らせる。次に、第1の実施の形態に係る経路探索装置10の動作について説明する。まず、経路探索装置10において、自車ドライバの運転操作により自車両が走行しているときに、コンピュータ20において、図4に示す運転特性学習処理ルーチンが実行される。ステップ100において、操作量センサ12、車速センサ13、及び加速度センサ14の各検出値と、位置計測部16によって計測された現在の自車両の位置とを自車情報として取得する。そして、ステップ102において、上記ステップ100で取得した自車情報が所定量蓄積されたか否かを判定し、自車情報が所定量蓄積されていない場合には、上記ステップ100へ戻る。一方、自車情報が所定量蓄積された場合には、ステップ104へ進む。ステップ104では、蓄積された自車情報を、3状態の道路勾配毎に分類し、各道路勾配の状態について、分類された自車情報のアクセルペダルの操作量に基づいて、アクセル操作状態の状態遷移確率を学習して、操作特性記憶部32に、道路勾配の3状態の各々に対するアクセル操作状態の状態遷移確率を格納する。そして、ステップ106において、蓄積された自車情報を、3状態のアクセル操作状態毎に分類し、各アクセル操作状態について、当該アクセル操作状態に分類された自車情報の道路勾配及び加速度に基づいて、道路勾配と加速度との関係を表わす関数を学習して、加速特性記憶部34に、アクセル操作状態の各々に対して学習された関数のパラメータを格納して、運転特性学習処理ルーチンを終了する。また、コンピュータ20は、上記の運転特性学習処理ルーチンを、所定期間毎に実行し、実行される毎に、自車情報を追加して、蓄積された自車情報を更新し、更新された自車情報に基づいて、道路勾配の3状態の各々に対するアクセル操作状態の状態遷移確率、及びアクセル操作状態の各々に対する道路勾配と加速度との関係を表わす関数を学習して、学習結果を更新する。また、ドライバが入力操作部18を操作して目的地を入力すると、コンピュータ20において、図5に示す経路探索処理ルーチンが実行される。まず、ステップ110において、位置計測部16によって計測された現在の自車両の位置を取得し、取得した現在の自車両の位置を、出発地として設定すると共に、ドライバにより入力された目的地を示す情報を取得し、目的地を設定する。そして、ステップ112において、経路探索アルゴリズムにより、出発地から目的地までの経路候補を複数検索する。次のステップ114では、上記ステップ112で検索された複数の経路候補に含まれるリンクのうち、予測対象のリンクを1つ選択する。そして、ステップ115において、道路ネットワークデータベース26から予測対象のリンクの道路勾配を示す情報を取得し、ステップ116において、繰り返し回数を示す変数nを初期値の1に設定する。ステップ118では、予測対象のリンクについて、ドライバのアクセル操作状態の時系列データを予測する。そして、ステップ120において、上記ステップ114で予測されたアクセル操作状態の時系列データを用いて、予測対象のリンクについて、加速度の時系列データを予測し、速度パターンを生成する。次のステップ122では、上記ステップ120で生成された速度パターンと、加速度の時系列データと、道路ネットワークデータベース26から得られる予測対象のリンクの道路勾配とに基づいて、予測対象のリンクにおける走行エネルギー量を算出する。そして、ステップ124では、変数nが繰り返し回数の最大値Nに到達したか否かを判定する。変数nがNに到達していない場合には、ステップ126において、変数nをインクリメントし、上記ステップ118へ戻る。変数nがNに到達した場合には、ステップ128へ進む。このとき、予測対象のリンクについて、N個の走行エネルギー量が得られている。ステップ128では、上記ステップ112で検索された複数の経路候補に含まれる全てのリンクについて、上記ステップ116~126の処理を行ったか否かを判定し、上記ステップ116~126の処理が行われていないリンクがある場合には、上記ステップ114へ戻り、当該リンクを予測対象のリンクとして設定する。一方、上記ステップ112で検索された複数の経路候補に含まれる全てのリンクについて、上記ステップ116~126の処理を行った場合には、ステップ130へ進み、上記ステップ112で検索された複数の経路候補の各々について、総走行エネルギー量の範囲を算出する。そして、ステップ132において、上記ステップ130で算出された総走行エネルギー量が最小となる経路候補を選択し、ステップ134で、選択された経路候補と、当該経路候補について算出された総走行エネルギー量の範囲を表示装置22に出力して、経路探索処理ルーチンを終了する。上記経路探索処理ルーチンが実行されると、例えば、車載されたナビゲーションシステムにおいて、探索された目的地までの経路及び総走行エネルギー量の範囲をドライバに対して案内する処理が行われる。また、上記経路探索処理ルーチンが実行された後に、コンピュータ20において、図6に示す実走行エネルギー算出処理ルーチンが実行される。まず、ステップ140において、操作量センサ12、車速センサ13、及び加速度センサ14の各検出値と、位置計測部16によって計測された現在の自車両の位置とを自車情報として取得する。そして、ステップ142において、上記ステップ100で取得した自車情報の現在の自車両の位置が、上記経路探索処理ルーチンで設定された目的地まで到達したか否かを判定し、目的地まで到達していない場合には、上記ステップ140へ戻る。一方、現在の自車両の位置が、設定された目的地に到達した場合には、ステップ144へ進む。ステップ144において、目的地に到達するまでに蓄積された自車情報に基づいて、目的地までの実際の走行における総走行エネルギー量を算出する。そして、ステップ146において、上記ステップ144で算出された実際の総走行エネルギー量が、上記経路探索処理ルーチンで選択された経路候補について算出された総走行エネルギー量の範囲の下限より小さいか否かを判定する。算出された実際の総走行エネルギー量が、算出された総走行エネルギー量の範囲の下限以上である場合には、実走行エネルギー算出処理ルーチンを終了する。一方、算出された実際の総走行エネルギー量が、算出された総走行エネルギー量の範囲の下限より小さい場合には、ステップ148において、情報提示部24のインジケータを点灯させて、実走行エネルギー算出処理ルーチンを終了する。次に、上記の実施の形態で説明した速度パターンの生成方法及び走行エネルギー量の算出方法により速度パターン及び走行エネルギー量を求めた実験結果について説明する。上記の実施の形態で説明した速度パターンの生成方法によって生成された速度パターンと、実際の走行における速度パターンとを比較すると、図7Aに示すような結果が得られた。図7Bに示すように、詳細な比較結果を見ると、アクセル操作状態の変化は一致せず、速度パターンに違いが見られるが、統計的な性質アクセル操作状態の出現確率は維持されていることが分かる。また、リンク内で速度が変動しない速度パターンに基づいて走行エネルギー量を算出した結果と、上記の実施の形態で説明した走行エネルギー量の算出方法によって算出された走行エネルギー量と、実際の走行における走行エネルギー量とを比較すると、図8に示すように、上記の実施の形態で説明した走行エネルギー量の算出方法によって、走行エネルギー量が精度良くできることがわかった。また、変動幅を考慮した走行エネルギー量の範囲が精度良くできることがわかった。以上説明したように、第1の実施の形態に係る経路探索装置によれば、自車両のドライバについて道路勾配の状態毎に学習したアクセル操作状態の状態遷移確率に基づいて、各リンクについて、アクセル操作状態の時系列データを予測し、当該ドライバについてアクセル操作状態毎に学習した道路勾配と車両の加速度との関係を表わす関数を用いて、各リンクについて、車両の加速度の時系列データを予測することにより、過去に走行したことのない道路であっても、個人の運転特性を考慮して、各リンクの速度パターンを精度良く予測することができる。また、各リンクの速度パターンに基づいて、探索された経路における総走行エネルギー量を精度良く予測することができ、また、変動幅を含めて総走行エネルギー量を予測することができる。また、総走行エネルギー量をコストとした最短経路を精度良く探索することができる。また、アクセル操作状態の状態確率遷移に基づいて、アクセル操作状態を予測し速度パターンを生成しているため、各アクセル操作状態の出現頻度時間率を個人の運転特性に合わせることができる。加えて、道路勾配の考慮を行っているので、予測された速度パターンに基づいて算出される走行エネルギー量と実際の走行エネルギー量との誤差を小さくすることができる。また、過去の走行データを用いて速度パターンを生成しているのではなく、学習データから、アクセル操作の個人特性アクセル操作状態の状態確率遷移及び個人の加速特性道路勾配と車両加速度との関係を学習しているのみであるため、速度パターンを生成する道路での走行データがなくても、速度パターンの生成、および走行エネルギー量の推定が可能である。また、記憶しておくパラメータが、状態遷移確率と加速特性を表わす関数のパラメータであり、パラメータの数が少ないため、実装が容易であり、かつ、多量のデータ蓄積が不要である。次に、第2の実施の形態について説明する。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、本実施の形態では、経路探索装置が、内燃機関と、内燃機関の出力軸に設けられた充電動作及びトルクアシスト動作を行うモータジェネレータとを備えたハイブリッド車両に搭載されている点と、目的地までの経路における各リンクについて予測される走行エネルギー量に基づいて、充放電のスケジュールを決定している点とが、第1の実施の形態と異なっている。図9に示すように、第2の実施の形態に係る経路探索装置210は、操作量センサ12と、加速度センサ14と、位置計測部16と、入力操作部18と、目的地までの最短経路を探索すると共に、最短経路における充放電動作のスケジュールを決定するコンピュータ220と、表示装置22と、決定された充放電動作のスケジュールに従って、モータジェネレータによる充放電動作を制御するモータ制御部222とを備えている。モータ制御部222は、コンピュータ220により決定された充放電動作のスケジュールに従って、ハイブリッド車両である自車両に備えられたモータジェネレータの充電動作及びトルクアシスト動作放電動作を制御する。コンピュータ220は、道路ネットワークデータベース26と、自車情報取得部28と、運転特性学習部30と、操作特性記憶部32と、加速特性記憶部34と、ドライバによる入力操作部18の操作により入力された目的地、位置計測部16によって計測された出発地としての自車両の位置、及び道路ネットワークデータに基づいて、出発地から目的地までの最短経路を探索する経路探索部236と、道路勾配取得部37と、操作状態予測部38と、速度パターン生成部40と、走行エネルギー算出部42と、探索された最短経路における各リンクの走行エネルギー量に基づいて、最短経路における充放電動作のスケジュールを決定する充放電スケジュール決定部244とを備えている。経路探索部236は、入力操作部18の操作により入力された目的地、位置計測部16によって計測された出発地、及び道路ネットワークデータに基づいて、最短経路を探索するアルゴリズムや、最短時間の経路を探索するアルゴリズムなどを用いて、出発地から目的地までの最短経路を探索して、表示装置22に出力する。操作状態予測部38は、探索された最短経路における各リンクについて、アクセル操作状態の時系列データを予測する。速度パターン生成部40は、探索された最短経路における各リンクについて、加速度の時系列データを予測し、速度パターンを生成する。走行エネルギー算出部42は、探索された最短経路における各リンクについて、走行する際に消費される走行エネルギー量を算出する。また、上記7式では、駆動力Fが0より大きくなる領域を積分する場合を例に説明したが、本実施の形態では、F<0となる部分は、減速時に発生する熱エネルギーロス分と、発電により回収可能なエネルギー回収分とであると考えることができるため、回生効率を勘案して、F<0の範囲も積分する。充放電スケジュール決定部244は、探索された最短経路における各リンクについて算出された走行エネルギー量に基づいて、出発地から目的地までの最短経路におけるモータジェネレータのリンク毎の最適な動作スケジュール充電動作、トルクアシスト動作、動作なしを決定し、モータ制御部222へ出力する。なお、充放電動作のスケジュールの決定方法については、従来既知の手法を用いればよく、詳細な説明を省略する。なお、第2の実施の形態に係る経路探索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。以上説明したように、第2の実施の形態に係る経路探索装置によれば、探索された最短経路における各リンクの走行エネルギー量を精度良く算出することができ、充放電動作の最適なスケジュールを決定することができる。なお、上記の第1の実施の形態及び第2の実施の形態では、経路探索装置を車両に搭載した場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、交通情報センター側の装置に、本発明を適用してもよい。この場合には、経路探索対象の車両から、収集した自車情報と、出発地及び目的地を示すデータとを、交通情報センター側の装置に送信し、交通情報センター側の装置において、当該ドライバの運転特性を学習すると共に、経路探索を行い、経路探索結果走行経路及び総走行エネルギー量や充放電動作のスケジュールを、車両へ送信するようにすればよい。また、生成された速度パターンに基づいて、走行エネルギー量を算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、生成された速度パターンを、所定の速度パターン例えば、過去の運転における速度パターンと比較し、比較結果に基づいて、運転支援を行うようにしてもよい。また、アクセル操作状態として、アクセル操作なし、アクセル操作小、及びアクセル操作大の3状態を用いた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、アクセル操作状態として、アクセル操作なし、アクセル操作小、アクセル操作中、及びアクセル操作大の4状態を用いてもよい。また、上記の実施の形態では、内燃機関とモータの双方で駆動するハイブリッド車両に、経路探索装置を搭載した場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、モータで駆動する電気自動車に経路探索装置を搭載してもよい。また、速度の時系列データを出力し、それに基づいて走行エネルギー量を算出するため、走行エネルギー量の集計単位単位距離毎、単位時間毎、リンク毎、トリップ毎を自由に設定してもよい。また、道路勾配を、道路ネットワークデータベースから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、例えば、前方画像を撮像し、前方画像から、道路勾配を推定するようにしてもよい。また、ドライバ個人の操作特性を記述するパラメータである状態遷移確率の条件項として勾配変化Δgradnを用いても良い。状態遷移確率をPraccngradnΔgradnとすることで、上りから下りや、下りから上りなどの勾配変化点での操作の傾向を反映することができる。"