"車両の挙動に関する車両挙動情報を取得する車両挙動情報取得ユニットと、前記車両の前方を走行する他車両の挙動に関する他車両挙動情報を取得する他車両挙動情報取得ユニットと、前記車両挙動情報取得ユニットの取得した前記車両挙動情報と前記他車両挙動情報取得ユニットの取得した前記他車両挙動情報とに基づいて、前記車両と前記他車両との間の交通状況を推定する交通状況推定ユニットと、前記交通状況推定ユニットの推定結果に基づいて走行支援を実施する走行支援ユニットと、を備えた車両走行支援装置。前記他車両挙動情報取得ユニットは、前記車両と前記他車両との間の車々間通信により前記他車両挙動情報を取得する請求項1に記載の車両走行支援装置。前記車両挙動情報は前記車両の速度変化情報を含み、前記他車両挙動情報は前記他車両の速度変化情報を含み、前記交通状況推定ユニットは、前記他車両の速度変化情報と前記車両の速度変化情報とに基づいて前記車両と前記他車両との間の交通状況を推定する請求項1又は2に記載の車両走行支援装置。前記交通状況推定ユニットは、前記他車両の速度変化情報と前記車両の速度変化情報とに基づいて減速時の前記他車両の速度変化に対する前記車両の速度変化の減速増幅率を算出し、前記減速増幅率に基づいて前記車両と前記他車両との間の交通状況を推定する請求項3に記載の車両走行支援装置。前記交通状況推定ユニットは、前記他車両の速度変化情報と前記車両の速度変化情報とに基づいて前記他車両の減速開始タイミングと前記車両の減速開始タイミングとの遅れ時間を算出し、前記遅れ時間に基づいて前記車両と前記他車両との間の交通状況を推定する請求項3又は4に記載の車両走行支援装置。前記車両の位置情報を取得する車両位置情報取得ユニットを更に備え、前記他車両挙動情報取得ユニットの取得する前記他車両挙動情報には、前記他車両の位置情報が含まれ、前記交通状況推定ユニットは、前記車両の位置情報と前記他車両の位置情報とに基づいて前記車両と前記他車両との車間距離を算出し、前記車間距離の変化に基づいて前記車両と前記他車両との間の交通状況を推定する請求項1~5のうち何れか一項に記載の車両走行支援装置。前記他車両挙動情報と前記交通状況推定ユニットの推定結果とに基づいて、前記車両の直前を走行する直前車の挙動を予測する直前車挙動予測ユニットを更に備え、前記走行支援ユニットは、前記直前車挙動予測ユニットの挙動予測結果に基づいて走行支援を実施する請求項1~6のいずれか一項に記載の車両走行制御装置。前記走行支援ユニットは、前記車両と前記直前車との間の道路状況情報に基づいて走行支援を実施する請求項7に記載の車両走行制御装置。前記走行支援ユニットは、現在の前記車両と前記直前車との走行関係に基づいて、前記直前車挙動予測ユニットの挙動予測結果に基づく走行支援の制御量を調整する請求項7又は8に記載の車両走行制御装置。しかしながら、前述した従来の走行支援装置においては、車々間通信不能な他車両の台数に関する推定精度が高いとは言い難く、信頼性が十分ではないという問題があった。そこで、本発明は、車両挙動情報と他車両挙動情報とに基づいて車両と他車両との間の交通状況を推定し、その推定結果に基づいて走行支援を実施することで、走行支援に係る信頼性の向上を図ることができる車両走行支援装置を提供することを目的とする。上記課題を解決するため、本発明に係る車両走行支援装置は、車両の挙動に関する車両挙動情報を取得する車両挙動情報取得ユニットと、車両の前方を走行する他車両の挙動に関する他車両挙動情報を取得する他車両挙動情報取得ユニットと、車両挙動情報取得ユニットの取得した車両挙動情報と他車両挙動情報取得ユニットの取得した他車両挙動情報とに基づいて、車両と他車両との間の交通状況を推定する交通状況推定ユニットと、交通状況推定ユニットの推定結果に基づいて走行支援を実施する走行支援ユニットと、を備える。本発明に係る車両走行支援装置によれば、車両の前方を走行する他車両挙動情報が取得可能な他車両と車両との間の交通状況が混雑している場合には他車両の挙動が車両の挙動に影響しやすく、当該交通状況が閑散としている場合には他車両の挙動が車両の挙動に影響しにくいことから、車両挙動情報と他車両挙動情報とに基づいて車両と他車両との間の交通状況を推定することができる。従って、この車両走行支援装置によれば、車両と他車両との間における他車両挙動情報が取得不能な他車両の台数や交通密度を交通状況として推定することができるので、車両の走行支援に利用できる情報量を増やすことが可能となり、走行支援に係る信頼性の向上を図ることができる。本発明に係る車両走行支援装置においては、他車両挙動情報取得ユニットは、車両と他車両との間の車々間通信により他車両挙動情報を取得することが好ましい。この車両走行支援装置によれば、車々間通信を通じて車々間通信可能な他車両の他車両挙動情報を高い精度で取得することができる。本発明に係る車両走行支援装置においては、車両挙動情報は車両の速度変化情報を含み、他車両挙動情報は他車両の速度変化情報を含み、交通状況推定ユニットは、他車両の速度変化情報と車両の速度変化情報とに基づいて車両と他車両との間の交通状況を推定することが好ましい。この車両走行支援装置によれば、挙動変化として他車両の影響が顕著に現れる速度変化に注目して、他車両の速度変化と車両の速度変化とに基づいて車両と他車両との間の交通状況を推定することで、推定精度の向上を図ることができる。本発明に係る車両走行支援装置においては、交通状況推定ユニットは、他車両の速度変化情報と車両の速度変化情報とに基づいて減速時の他車両の速度変化に対する車両の速度変化の減速増幅率を算出し、減速増幅率に基づいて車両と他車両との間の交通状況を推定することが好ましい。この車両走行支援装置によれば、他車両の速度変化に対する車両の速度変化の影響が顕著に現れる減速増幅率すなわち他車両の減速度に対する車両の減速度の増幅率を利用して車両と他車両との間の交通状況を推定することで、更なる推定精度の向上を図ることができる。本発明に係る車両走行支援装置においては、交通状況推定ユニットは、他車両の速度変化情報と車両の速度変化情報とに基づいて他車両の減速開始タイミングと車両の減速開始タイミングとの遅れ時間を算出し、遅れ時間に基づいて車両と他車両との間の交通状況を推定することが好ましい。この車両走行支援装置によれば、速度変化の中でも他車両の影響が顕著に現れる減速開始タイミングの遅れ時間を利用して車両と他車両との間の交通状況を推定することで、更なる推定精度の向上を図ることができる。本発明に係る車両走行支援装置においては、車両の位置情報を取得する位置情報取得ユニットを更に備え、他車両挙動情報取得ユニットの取得する他車両挙動情報には、他車両の位置情報が含まれ、交通状況推定ユニットは、車両の位置情報と他車両の位置情報とに基づいて車両と他車両との車間距離を算出し、車間距離の変化に基づいて車両と他車両との間の交通状況を推定することが好ましい。この車両走行支援装置によれば、車両と他車両との間の交通状況によって他車両の挙動が車両と他車両との車間距離に与える影響が異なることから、車間距離の変化に基づいて車両と他車両との間の交通状況を推定することで、更なる推定精度の向上を図ることができる。本発明に係る車両走行支援装置においては、他車両挙動情報と交通状況推定ユニットの推定結果とに基づいて、車両の直前を走行する直前車の挙動を予測する直前車挙動予測ユニットを更に備え、走行支援ユニットは、直前車挙動予測ユニットの挙動予測結果に基づいて走行支援を実施することが好ましい。この車両走行支援装置によれば、交通状況推定ユニットの推定した他車両と車両との間の交通状況から他車両挙動情報を取得した他車両の挙動が直前車に与える影響を推測することができるので、他車両挙動情報に基づいて直前車の挙動を予測することが可能になる。従って、この車両走行支援装置によれば、先行する他車両の挙動から直前車の挙動を予測することで、直前車の挙動予測結果に基づいた先読み走行支援を実施することができる。本発明に係る車両走行支援装置においては、走行支援ユニットは、車両と直前車との間の道路状況情報に基づいて走行支援を実施することが好ましい。この車両走行支援装置によれば、車両と直前車との間に交差点などが介在する場合には直前車の挙動が車両に与える影響が変化することから、車両と直前車との間の道路状況情報を考慮することで、走行支援に係る信頼性の向上を図ることができる。本発明に係る車両走行支援装置においては、走行支援ユニットは、現在の車両と直前車との走行関係に基づいて、直前車挙動予測ユニットの挙動予測結果に基づく走行支援の制御量を調整することが好ましい。この車両走行支援装置によれば、直前車が直前車挙動予測ユニットの挙動予測結果と異なる挙動をする場合があることから、車両と直前車との走行関係車間距離、相対速度、相対化速度などに基づいて先読み走行支援の制御量を調整することで、車両が直前車に近づき過ぎたり離れ過ぎたりする事態を避けることができる。このことは、走行支援に係る信頼性の向上に寄与する。本発明によれば、走行支援に係る信頼性の向上を図ることができる。以下、本発明の好適な実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。なお、各図において同一又は相当部分には同一符号を付し、重複する説明を省略する。[第1の実施形態]図1及び図2に示されるように、第1の実施形態に係る車両走行支援装置1は、自車両Mに備えられ、自車両Mの走行支援を実施するものである。車両走行支援装置1は、通信車両Nとの車々間通信により自車両Mと通信車両Nの間の交通状況を推定し、交通状況の推定結果に基づいて走行支援を実施する。ここで、通信車両Nは、自車両Mと同じ車線上で自車両Mの前方を走行している車々間通信可能な他車両である。ここで、図2a~図2cは、自車両Mと通信車両Nとの間の交通状況を示す図である。図2aは、自車両Mと通信車両Nとの間に車々間通信不能な他車両が存在しない状況を示している。図2bは、自車両Mと通信車両Nとの間に車々間通信不能な他車両である通信不能車両Uが一台のみ存在する状況を示している。図2cは、自車両Mと通信車両Nとの間に通信不能車両Uが5台存在する状況を示している。また、図3a~図3cは、通信車両Nの速度変化VNと自車両Mの速度変化VMとの関係を示すグラフである。図3aは、図2aの状況に対応するグラフである。図3bは、図2bの状況に対応するグラフである。図3cは、図2cの状況に対応するグラフである。図2及び図3に示されるように、車両走行支援装置1は、通信車両Nと自車両Mとの間の交通状況が異なる場合において通信車両Nの挙動が自車両Mの挙動に与える影響が異なることに基づいて、通信車両Nの挙動と自車両Mの挙動との連動関係から通信車両Nと自車両Mとの間の交通状況を推定する。推定される交通状況には、通信車両Nと自車両Mとの間に存在する通信不能車両Uの台数、交通密度、及び平均車間時間などがある。平均車間時間は、通信車両Nと自車両Mとの車間距離Lを自車両Mの車速Vで割って得た自車両Mの車間時間を、更に通信車両Nと自車両Mとの間に存在する通信不能車両Uの台数で割ることで算出される。以下、車両走行支援装置1の構成について説明する。図1に示されるように、車両走行支援装置1は、装置を統括的に制御するECUElectronicControlUnit2を備えている。ECU2は、CPUCentralProcessingUnit、ROMReadOnlyMemory、RAMRandomAccessMemoryなどからなる電子制御ユニットである。ECU2では、ROMに記憶されているアプリケーションプログラムをRAMにロードし、CPUで実行することで、ACC[AdaptiVeCruiseControl]やブレーキアシスト等の走行制御に係る演算処理が行われる。ECU2は、車々間通信部3、路車間通信部4、GPS[GlobalPositioningSystem]受信部5、周辺センサ6、及び車両センサ7と接続されている。また、ECU2は、車両制御部8及びHMI[HumanMachineInterface]9と接続されている。車々間通信部3は、車々間通信が可能な他車両との間で通信を行う通信ユニットである。車々間通信部3は、他車両との車々間通信により、他車両に関する他車両情報を取得する。この他車両情報には、他車両の挙動に関する他車両挙動情報が含まれている。また、他車両挙動情報には、他車両の位置に関する他車両位置情報や他車両の速度変化に関する他車両速度変化情報が含まれている。車々間通信部3は、取得した他車両情報をECU2に送信する。車々間通信部3は、請求の範囲に記載の他車両挙動情報取得ユニットとして機能する。路車間通信部4は、路側送受信機や情報センターとの間で無線通信を行う通信ユニットである。路車間通信部4は、無線通信によって自車両Mの走行中の道路に関する道路情報を取得する。この道路情報には、道路の車線数の情報や道路線形の情報も含まれる。路車間通信部4は、取得した道路情報をECU2に送信する。GPS受信部5は、複数のGPS衛星から送信されるGPS信号を受信することで、自車両Mの現在位置を検出するものである。GPS受信部5は、検出した自車両Mの現在位置に関する自車両位置情報をECU2に送信する。GPS受信部5は、請求の範囲に記載の車両位置情報取得ユニットとして機能する。周辺センサ6は、自車両Mの周辺状況を監視するセンサである。周辺センサ6は、ミリ波レーダや外部カメラ等の種々の機器から構成されている。周辺センサ6は、外部カメラにより道路の白線を認識することで、車線判定に用いられる白線認識情報を取得する。また、周辺センサ6は、ミリ波レーダや外部カメラ等によって自車両Mの周囲に存在する他車両を認識することで、周辺他車両情報を取得する。周辺センサ6は、取得した白線認識情報や周辺他車両情報の各種情報をECU2に送信する。車両センサ7は、自車両Mの挙動を検出するセンサである。車両センサ7は、車速センサ、ブレーキセンサ、加速度センサ、操舵センサ、及びアクセルセンサ等から構成されている。車両センサ7は、各種センサによって自車両Mの挙動に関する自車両挙動情報を取得する。この自車両挙動情報には、自車両Mの速度変化に関する自車両速度変化情報が含まれる。車両センサ7は、取得した自車両挙動情報をECU2に送信する。車両センサ7は、請求の範囲に記載の車両挙動情報取得ユニットとして機能する。車両制御部8は、自車両Mの走行制御を実施する制御ユニットである。車両制御部8は、スロットルバルブアクチュエータ、ブレーキアクチュエータ、及びステアリングアクチュエータ等の各種アクチュエータを有している。車両制御部8は、ECU2からの走行支援信号に応じて各種アクチュエータを駆動させ、自車両Mの走行制御を実施する。HMI9は、自車両Mの運転者に対する情報提供を行う設備である。HMI9は、音声情報を出力するスピーカや映像情報を出力するモニタを備えている。HMI9は、ECU2からの走行支援信号に応じて自車両Mの走行に利用される各種情報を運転者に提供する。ECU2は、推定可否判断部11、他車両情報処理部12、自車両情報処理部13、交通状況推定部14、及び走行支援部15を有している。推定可否判断部11は、車々間通信部3から他車両情報が送信された場合、車々間通信を行った他車両と自車両Mとの間の交通状況の推定が可能であるか否かを判断する。推定可否判断部11は、車々間通信を行った他車両と自車両Mとの関係に基づいて他車両と自車両Mとの間の交通状況の推定が可能であるか否かを判断する。具体的には、推定可否判断部11は、車々間通信を行った他車両が自車両Mと同じ車線上で自車両Mの前方を走行している車々間通信可能な他車両である通信車両Nに該当するか否かを判定することで、交通状況の推定が可能であるか否かを判断する。このとき、推定可否判断部11は、まず路車間通信部4の道路情報、GPS受信部5の自車両位置情報、及び車両センサ7の白線認識情報に基づいて、自車両Mが走行中の車線を認識する。続いて、推定可否判断部11は、車々間通信部3の他車両情報に含まれる他車両位置情報に基づいて、車々間通信を行った他車両が通信車両Nに該当するか否かを判定する。推定可否判断部11は、車々間通信を行った他車両が通信車両Nに該当する判定した場合、通信車両Nと自車両Mとの間の交通状況の推定が可能であると判断する。また、推定可否判断部11は、車々間通信を行った他車両が通信車両Nに該当しないと判定した場合、通信車両Nと自車両Mとの間の交通状況の推定が不能であると判断する。なお、推定可否判断部11は、周辺センサ6の周辺他車両情報に基づいて通信車両Nが自車両Mの直前を走行する車両であること、すなわち自車両Mと通信車両Nとの間に車両が存在しないことが明らかな場合には交通状況の推定が不能であると判断する態様としても良い。他車両情報処理部12は、推定可否判断部11が交通状況の推定は可能であると判断した場合、車々間通信部3の他車両情報に含まれる他車両速度変化情報に基づいて、通信車両Nの速度変化VNを認識する図3参照。自車両情報処理部13は、他車両情報処理部12が通信車両Nの速度変化VNを認識した場合、車両センサ7の自車両挙動情報に含まれる自車両速度変化情報に基づいて、通信車両Nの速度変化VNに対応する自車両Mの速度変化VMを認識する図3参照。交通状況推定部14は、他車両情報処理部12の認識した通信車両Nの速度変化VNと自車両情報処理部13の認識した自車両Mの速度変化VMとに基づいて、通信車両Nと自車両Mとの間の交通状況を推定する。具体的には、交通状況推定部14は、通信車両Nの速度変化VNを入力us、自車両Mの速度変化VMを出力ysとする伝達関数Gsを仮定し、下記の式1及び式2を利用して、伝達関数GsのパラメータA,B,Cを求める。なお、式1に示すsはラプラス演算子である。また、式2に示すeはネイピア数である。交通状況推定部14は、伝達関数GsのパラメータA,B,Cと、通信車両Nと自車両Mとの間の交通状況例えば通信不能車両Uの台数とを関連づけたマップを有している。交通状況推定部14は、当該マップを利用して、求めたパラメータA,B,Cから通信車両Nと自車両Mとの間の交通状況を推定する。なお、交通状況推定部14は、通信車両Nと自車両Mとの車間距離Lに応じた複数の種類のマップを有していても良い。この場合、交通状況推定部14は、通信車両Nと自車両Mとの車間距離Lをベースにして選択されたマップを利用して、パラメータA,B,Cから通信車両Nと自車両Mとの間の交通状況を精度良く推定する。交通状況推定部14は、請求の範囲に記載の交通状況推定ユニットとして機能する。走行支援部15は、交通状況推定部14が通信車両Nと自車両Mとの間の交通状況を推定した場合、交通状況推定部14の推定結果及び周辺センサ6の周辺他車両情報に基づいて走行支援を実施する。走行支援部15は、交通状況推定部14の推定結果や周辺センサ6の周辺他車両情報に応じた走行支援信号を車両制御部8やHMI9に送信することで、走行支援を実施する。走行支援としては、ACCやブレーキアシスト、運転者に対する情報提供等がある。走行支援部15は、請求の範囲に記載の走行支援ユニットとして機能する。次に、上述したECU2の処理の流れについて図面を参照して説明する。図4に示されるように、ECU2では、まず推定可否判断部11に車々間通信部3の車々間通信により取得された他車両情報が送信されるS1。次に、推定可否判断部11は、送信された他車両情報に基づいて、車々間通信を行った他車両と自車両Mとの間の交通状況の推定が可能であるか否かを判断するS2。推定可否判断部11は、車々間通信を行った他車両と自車両Mとの間の交通状況の推定が不能であると判断した場合、処理を終了する。その後、S1に戻る。推定可否判断部11は、車々間通信を行った他車両が通信車両Nに該当する判定した場合、通信車両Nと自車両Mとの間の交通状況の推定が可能であると判断する。他車両情報処理部12は、推定可否判断部11が交通状況の推定は可能であると判断した場合、車々間通信部3の他車両情報に含まれる他車両速度変化情報に基づいて、通信車両Nの速度変化VNを認識するS3。自車両情報処理部13は、他車両情報処理部12が通信車両Nの速度変化VNを認識した場合、車両センサ7の自車両挙動情報に含まれる自車両速度変化情報に基づいて、通信車両Nの速度変化VNに対応する自車両Mの速度変化VMを認識するS4。交通状況推定部14は、他車両情報処理部12の認識した通信車両Nの速度変化VNと自車両情報処理部13の認識した自車両Mの速度変化VMとに基づいて、通信車両Nと自車両Mとの間の交通状況を推定するS5。走行支援部15は、交通状況推定部14が通信車両Nと自車両Mとの間の交通状況を推定した場合、交通状況推定部14の推定結果及び周辺センサ6の周辺他車両情報に基づいて走行支援を実施するS6。続いて、上述した車両走行支援装置1の作用効果について説明する。第1の実施形態に係る車両走行支援装置1によれば、自車両Mと通信車両Nとの間の交通状況が混雑している場合には通信車両Nの挙動が自車両Mの挙動に影響しやすく、当該交通状況が閑散としている場合には通信車両Nの挙動が自車両Mの挙動に影響しにくいことから、自車両挙動情報と他車両挙動情報とに基づいて自車両Mと通信車両Nとの間の交通状況を推定することができる。従って、この車両走行支援装置1によれば、自車両Mと通信車両Nとの間における通信不能車両Uの台数や交通密度を交通状況として推定することができるので、自車両Mの走行支援に利用できる情報量を増やすことが可能となり、走行支援に係る信頼性の向上を図ることができる。また、この車両走行支援装置1によれば、車々間通信により取得した通信車両Nの挙動と自車両Mの挙動とから自車両Mと通信車両Nとの間の交通状況を推定するため、従来のように地域や時間帯毎に分けられた膨大な量の交通状況マップを備える必要がなくなる。さらに、この車両走行支援装置1によれば、従来の交通状況マップを利用する場合と異なり、自車両Mと通信車両Nとの間の交通状況が流動的に変化した場合であっても、現在の交通状況を正確に推定することが可能になる。また、この車両走行支援装置1によれば、挙動変化として通信車両Nの影響が顕著に現れる速度変化に注目して、通信車両Nの速度変化と自車両Mの速度変化とに基づいて自車両Mと通信車両Nとの間の交通状況を推定することで、推定精度の向上を図ることができる。また、この車両走行支援装置1によれば、車々間通信を通じて他車両情報を取得しているので、インフラ設備や車載のセンサのみから取得する場合と比べて他車両情報を高い精度で取得することができる。[第2の実施形態]第2の実施形態に係る車両走行支援装置は、交通状況推定部14における交通状況の推定が第1の実施形態に係る車両走行支援装置1と異なる。以下、第2の実施形態に係る車両走行支援装置について図5を参照して説明する。図5は、減速時における通信車両の速度変化と自車両の速度変化との関係を示すグラフである。図5の破線は、減速時における通信車両Nの速度変化VNを示している。また、図5の実線は、それぞれ通信車両Nと自車両Mとの間の交通状況の異なる場合の自車両Mの速度変化VM1~VM4を示している。具体的には、VM1~VM4の順に、所定の車間距離Lにおける通信車両Nと自車両Mとの間に存在する通信不能車両Uの台数が多い交通状況における自車両Mの速度変化となる。すなわち、VM1は、VM1~VM4のうち通信車両Nと自車両Mとの間に存在する通信不能車両Uが最も少ない又は通信不能車両Uが存在しない場合の自車両Mの速度変化である。一方、VM4は、VM1~VM4のうち通信車両Nと自車両Mとの間に存在する通信不能車両Uが最も多い場合の自車両Mの速度変化である。図5に示されるように、通信車両Nの速度変化VNに対する自車両Mの速度変化は、通信車両Nと自車両Mとの間に存在する通信不能車両Uが多いほど、減速開始遅れ時間Δtが長くなり、車速低下増幅率α及び減速度増幅率βが大きくなる。ここで、減速開始遅れ時間Δtとは、先行する通信車両Nの減速開始タイミングと自車両Mの減速開始タイミングとの遅れ時間である。車速低下増幅率αは、通信車両Nの最小車速に対する自車両Mの最小車速の変化率である。減速度増幅率βは、通信車両Nの平均的な減速度に対する自車両Mの平均的な減速度の増幅率である。図5に通信車両Nの速度変化VNを基準とした自車両Mの速度変化VM4の減速開始遅れ時間Δt及び車速低下増幅率αを示す。また、減速度増幅率βを決定する減速度は、それぞれ速度変化VN,VM4の曲線の傾きに相当する。第2の実施形態に係る交通状況推定部14は、他車両情報処理部12の認識した減速時の通信車両Nの速度変化VNと自車両情報処理部13の認識した減速時の自車両Mの速度変化VMとに基づいて、減速開始遅れ時間Δt、車速低下増幅率α、及び減速度増幅率βを算出する。交通状況推定部14は、減速開始遅れ時間Δt、車速低下増幅率α、及び減速度増幅率βと通信車両Nと自車両Mとの間の交通状況とを関連付けた複数のマップを有している。交通状況推定部14は、当該マップを利用して、算出した減速開始遅れ時間Δt、車速低下増幅率α、及び減速度増幅率βから通信車両Nと自車両Mとの間の交通状況を推定する。このとき、交通状況推定部14は、下記の式3~6を用いて通信車両Nと自車両Mとの相関関係の強い条件に対しての誤差に重み付けを行い、誤差εが最小となるマップを交通状況の推定に利用するマップとして選択する。下記の式3は、誤差εの最小値を求める式である。式3に示すa1~a3は所定の係数である。式4は、算出した減速開始遅れ時間Δtとマップに規定された減速開始遅れ時間Δtmとの誤差ε1を求めるための式である。式5は、算出した車速低下増幅率αとマップに規定された車速低下増幅率αmとの誤差ε2を求めるための式である。式6は、算出した減速度増幅率βとマップに規定された減速度増幅率βmとの誤差ε3を求めるための式である。上述した第2の実施形態に係る車両走行支援装置によれば、通信車両Nの速度変化VNに対する自車両Mの速度変化VMの影響が顕著に現れる減速開始遅れ時間Δt、車速低下増幅率α、及び減速度増幅率βを利用して自車両Mと通信車両Nとの間の交通状況を推定することで、推定精度の向上を図ることができる。しかも、この車両走行支援装置では、誤差εが最小となるマップを選択して推定を行うので、更なる推定精度の向上が図られる。[第3の実施形態]第3の実施形態に係る車両走行支援装置は、交通状況推定部14における交通状況の推定が第1の実施形態に係る車両走行支援装置1と異なる。以下、第3の実施形態に係る車両走行支援装置について図6及び図7を参照して説明する。図6は、通信車両Nの速度変化VNを示すグラフである。図7は、図6に示される通信車両Nの速度変化VNに対応する車間距離Lの変化と自車両Mの速度変化VMとの関係を示すグラフである。ここで、図7aは、自車両Mと通信車両Nとの間に通信不能車両Uが存在しない場合における車間距離Lの変化と自車両Mの速度変化VMとの関係を示している図2a参照。図7bは、自車両Mと通信車両Nとの間に通信不能車両Uが複数台存在する場合における車間距離Lの変化と自車両Mの速度変化VMとの関係を示している図2c参照。図6及び図7に示されるように、通信車両Nの速度変化VNに対する車間距離Lの変化及び自車両Mの速度変化VMは関係の自車両Mと通信車両Nとの間の交通状況に応じて異なる。このため、通信車両Nの速度変化VNに対する車間距離Lの変化に相関関係がない場合や通信車両Nの速度変化VNがそのまま車間距離Lの変化に反映されている場合は、自車両Mと通信車両Nとの間に存在する通信不能車両Uの台数が少ない交通状況であると推定することが可能となる。一方、車間距離Lの変化よりも通信車両Nの速度変化VNと自車両Mの速度変化VMとの相関関係が強い場合には、自車両Mと通信車両Nとの間に存在する通信不能車両Uの台数が多い交通状況であると推定することが可能となる。この理由としては、通信不能車両Uの台数が多い場合、各車両が車間距離を保つために直前車両の速度変化に敏感になるので、通信車両Nの速度変化VNに応じた減速行動又は加速行動が連鎖的に行われ、車間距離Lの変動が小さくなる傾向が生じるためと考えられる。そこで、交通状況推定部14は、通信車両Nの速度変化VNに対する車間距離Lの変化及び自車両Mの速度変化VMに基づいて、自車両Mと通信車両Nとの間の交通状況を推定する。具体的には、交通状況推定部14は、車々間通信部3の他車両情報に含まれる他車両位置情報及びGPS受信部5の自車両位置情報に基づいて自車両Mと通信車両Nとの車間距離Lを算出する。交通状況推定部14は、算出した車間距離Lの変化と自車両情報処理部13の認識した自車両Mの速度変化VMとに基づいて、車間距離Lの変化及び速度変化VMを周期として認識した場合の位相遅れ時間及び振幅の変化を算出する。また、交通状況推定部14は、位相遅れ時間及び振幅の変化と自車両Mと通信車両Nとの間の交通状況とを関連づけたマップを有している。交通状況推定部14は、当該マップを利用して、位相遅れ時間及び振幅の変化から自車両Mと通信車両Nとの間の交通状況を推定する。上述した第3の実施形態に係る車両走行支援装置によれば、自車両Mと通信車両Nとの間の交通状況によって通信車両Nの速度変化VNが車間距離Lの変化及び自車両Mの速度変化VMに与える影響が異なることから、車間距離Lの変化及び自車両Mの速度変化VMに基づいて自車両Mと通信車両Nとの間の交通状況を推定することで、更なる推定精度の向上を図ることができる。[第4の実施形態]第4の実施形態に係る車両走行支援装置21は、交通状況推定部23における交通状況の推定と、自車両Mの直前を走行する直前車Fの挙動を予測と、直前車Fの挙動予測に基づく走行支援の実行と、が第1の実施形態に係る車両走行支援装置1と異なる。以下、第4の実施形態に係る車両走行支援装置の構成について図8を参照して説明する。図8に示されるように、第4の実施形態に係る車両走行支援装置21のECU22は、推定可否判断部11、他車両情報処理部12、自車両情報処理部13、交通状況推定部23、直前車挙動予測部24、及び走行支援部25を有している。推定可否判断部11、他車両情報処理部12、及び自車両情報処理部13は第1の実施形態と同様であるため説明を省略する。交通状況推定部23は、自車両挙動情報に含まれる自車両Mの速度変化VM、他車両情報に含まれる通信車両Nの速度変化VN、及び自車両Mと通信車両Nとの間の道路状況情報に基づいて、自車両Mと通信車両Nとの間の交通状況の推定を行う。道路状況情報とは、交差点、信号機、踏切の有無や通行規制の有無、信号機の表示状況などの情報である。道路状況情報は、例えば路車間通信部4の路車間通信によって取得される。また、交差点、信号機、踏切の有無の情報については、予めECU22内に記憶された地図データから取得しても良い。なお、第4の実施形態に係る交通状況推定部23は、第2の実施形態で説明した減速開始遅れ時間Δtや第3の実施形態で説明した車間距離Lなどを利用して交通状況の推定を行っても良い。直前車挙動予測部24は、通信車両Nの他車両情報と交通状況推定部23による交通状況の推定結果とに基づいて、自車両Mの直前を走行する直前車Fの挙動を予測する。直前車Fは、自車両Mと通信車両Nとの間を走行する車両である。なお、この場合の直前とは、自車両Mと直前車Fとの間に他車両が存在しないという程度の意味であり、自車両M及び直前車Fの車間距離とは関係がない。直前車Fは、車々間通信可能な車両であっても車々間通信不能な車両であっても良い。直前車挙動予測部24は、直前車Fの速度変化VFや位置変化などの挙動を予測する。ここで、直前車Fの速度変化VFを予測する場合の例について説明する。通信車両Nと直前車Fとの間に二台の後続車U1,U2が存在する場合の直前車Fの挙動予測について説明する。図9aは、通信車両Nの速度変化VNを示すグラフである。また、図9bは、図9aに示す通信車両Nの速度変化VNに基づく直前車Fの速度変化VFの予測結果を示すグラフである。直前車挙動予測部24は、通信車両Nの速度が変化すると後続車は一定の遅れ時間Δtの後に速度を変更すると仮定することで、Δt後の後続車の速度変化を予測する。直前車挙動予測部24は、図9aに示す通信車両Nの速度変化VNを認識した場合、通信車両Nの直後を走行する後続車U1の速度変化VU1を下記の式7を用いて予測する。式7において、AU1は後続車U1の加速度変化、tは現在の時間、Δtは遅れ時間、γは所定のゲイン係数である。図9bに示されるように、直前車挙動予測部24は、上記手順により後続車U1の速度変化VU1を予測した後、同様にして後続車U1に後続する後続車U2の速度変化VU2を予測する。その後、直前車挙動予測部24は、後続車U2の速度変化VU2から直前車Fの速度変化VFを予測する。なお、通信車両Nと直前車Fとの間の他車両の台数については、交通状況推定部23による交通状況の推定結果を利用する。或いは、直前車挙動予測部24は、自車両Mの走行する道路の平均交通密度などの交通情報を用いて他車両の台数の推定を行っても良い。直前車挙動予測部24は、通信車両Nと直前車Fとの間の道路状況情報も考慮して直前車Fの挙動を予測する。走行支援部25は、直前車挙動予測部24による直前車Fの挙動予測結果に基づいて、走行支援を実施する。走行支援部25は、直前車Fの挙動予測結果に基づいて、自車両Mの先読み走行支援を実施する。また、走行支援部25は、自車両Mと直前車Fとの間の道路状況情報に基づいて走行支援の実施を行う。ここで、図10は、図9bの予測結果に基づく自車両Mの走行支援制御を示すグラフである。図10に示されるように、走行支援部25は、直前車Fの速度変化VFの予測結果に基づいて自車両Mの先読み走行支援を実施する。走行支援部25は、直前車Fの減速に対応して最も効率的に自車両Mを減速する走行支援を実施する。走行支援部25は、直前車Fの挙動予測結果に基づき、直前車Fの走行軌跡を考慮して自車両Mの目標速度及び目標位置を演算する。走行支援部25は、演算した目標速度及び目標位置に至るための目標減速度又は目標加速度を下記の式8を用いて算出する。式8において、aは目標減速度又は目標加速度、Vpreは直前車Fの予測速度、Vnowは現在の直前車Fの速度、Xpreは直前車Fの予測位置、Vnowは現在の直前車Fの位置である。次に、第4の実施形態に係るECU22の処理の流れについて図面を参照して説明する。図11に示されるように、ECU22では、まず推定可否判断部11に車々間通信部3の車々間通信により取得された他車両情報が送信されるS11。次に、推定可否判断部11は、送信された他車両情報に基づいて、車々間通信を行った他車両と自車両Mとの間の交通状況の推定が可能であるか否かを判断するS12。推定可否判断部11は、車々間通信を行った他車両と自車両Mとの間の交通状況の推定が不能であると判断した場合、処理を終了する。その後、S11に戻る。推定可否判断部11は、車々間通信を行った他車両が通信車両Nに該当する判定した場合、通信車両Nと自車両Mとの間の交通状況の推定が可能であると判断する。他車両情報処理部12は、推定可否判断部11が交通状況の推定は可能であると判断した場合、車々間通信部3の他車両情報に含まれる他車両速度変化情報に基づいて、通信車両Nの速度変化VNを認識するS13。自車両情報処理部13は、他車両情報処理部12が通信車両Nの速度変化VNを認識した場合、車両センサ7の自車両挙動情報に含まれる自車両速度変化情報に基づいて、通信車両Nの速度変化VNに対応する自車両Mの速度変化VMを認識するS14。交通状況推定部23は、他車両情報処理部12の認識した通信車両Nの速度変化VN、自車両情報処理部13の認識した自車両Mの速度変化VM、及び自車両Mと他車両Nとの間の道路状況情報に基づいて、通信車両Nと自車両Mとの間の交通状況を推定するS15。その後、直前車挙動予測部24は、車々間通信部3による通信車両Nの他車両情報と交通状況推定部23による交通状況の推定結果とに基づいて、自車両Mの直前を走行する直前車Fの挙動を予測するS16。走行支援部25は、直前車挙動予測部24による直前車Fの挙動予測結果と自車両Mと直前車Fとの間の道路状況情報とに基づいて、自車両Mの走行支援を実施するS17。続いて、上述した車両走行支援装置21の作用効果について説明する。第4の実施形態に係る車両走行支援装置21によれば、交通状況推定部23の推定した通信車両Nと自車両Mとの間の交通状況から通信車両Nの挙動が直前車Fに与える影響を推測することができるので、直前車Fより前方を走行する通信車両Nの他車両情報に基づいて直前車Fの挙動を予測することが可能になる。従って、この車両走行支援装置21によれば、通信車両Nの挙動から直前車Fの挙動を予測することで、直前車Fの挙動予測結果に基づいた先読み走行支援を実施することができる。ここで、先読み走行支援について図12を参照して説明する。図12は、直前車Fの速度変化VFに対する自車両Mの走行支援制御を示すグラフである。図12のVM0は、従来のフィードバック制御に基づいた走行支援による自車両Mの速度変化を示している。従来のフィードバック制御では、直前車Fの挙動予測結果ではなく直前車Fの挙動検出結果に基づいて自車両Mの速度変化に関する走行支援が行われる。このため、自車両Mの速度変化VM0では、直前車Fの速度変化VFに沿った変化となり反応遅れが生じている。一方、図12のVM1は、フィードフォワード制御に基づいた先読み走行支援による自車両Mの速度変化を示している。図12に示されるように、先読み走行支援では、直前車Fの挙動予測結果に基づいて走行支援が実施されるためスムーズかつ効率的な走行制御が実現される。また、この車両走行支援装置21によれば、自車両Mと直前車Fとの間に交差点などが介在する場合には直前車Fの挙動が自車両Mに与える影響が変化することから、自車両Mと直前車Fとの間の道路状況情報を考慮して走行支援の実施を行うことで、走行支援に係る信頼性の向上を図ることができる。[第5の実施形態]図13に示されるように、第5の実施形態に係る車両走行支援装置31は、自車両Mと直前車Fとの走行関係に基づいて先読み走行支援の制御量を調整する点が第4の実施形態に係る車両走行支援装置21と比べて異なる。第5の実施形態に係る車両走行支援装置31は、第4の実施形態で説明した先読み走行支援を行うに際し、直前車Fが挙動予測結果と異なる挙動をする可能性を考慮したものである。ここで、図14aは、走行支援実施前の自車両Mと直前車Fとの走行関係を示す図である。図14bは、図14aの状況から直前車Fが予測より強く減速した場合の状況を示す図である。図14cは、図14aの状況から直前車Fが予測より弱く減速した場合の状況を示す図である。図14aの状況で車両走行支援装置31が予測した直前車Fの位置をFpreとして示す。図14bに示されるように、直前車Fが予測より強く減速した場合には、位置Fpreに合わせた先読み走行支援を行うことで、自車両Mと直前車Fとが近づき過ぎた状態となってしまう。一方、図14cに示されるように、直前車Fが予測より弱く減速した場合には、位置Fpreに合わせた先読み走行支援を行うことで、自車両Mと直前車Fとが離れ過ぎた状態となってしまう。直前車Fが加速する場合においても、直前車Fが予測と異なる挙動をすると同様の問題が生じる。そこで、第5の実施形態に係る車両走行支援装置31では、自車両Mと直前車Fとの走行関係に基づいて先読み走行支援の制御量を調整することで上記問題を解決する。具体的には、車両走行支援装置31のECU32は、走行支援部33において自車両Mと直前車Fとの走行関係を認識する。走行支援部33は、周辺センサ6の周辺他車両情報及び車両センサ7の自車両挙動情報に基づいて自車両Mと直前車Fとの走行関係を認識する。走行関係とは、例えば自車両Mと直前車Fとの車間距離や相対速度、相対加速度である。走行支援部33は、現在の自車両Mと直前車Fとの走行関係に基づいて直前車挙動予測部24の予測結果に基づく走行支援の制御量を調整する。例えば、走行支援部33は、現在の自車両Mと直前車Fとの走行関係から自車両Mと直前車Fとが近づき過ぎる又は離れ過ぎると判断した場合、先読み走行支援の制御量を調整することで適切な走行関係を維持する。走行支援部33は、下記の式10を用いて自車両Mの速度変化に係る先読み走行支援の支援加減速度制御量を調整する。式10のα1は自車両Mと直前車Fとの走行関係に基づいて算出される調整用変数である。また、走行支援部33は、自車両Mが直前車Fに対する追従制御を行っている場合には、現在の自車両Mと直前車Fとの走行関係に基づいて先読み走行支援と追従制御との間の重み付けを調整する。走行支援部33は、現在の自車両Mと直前車Fとの走行関係に基づいて先読み走行支援の制御量及び追従制御の制御量をそれぞれ調整する。走行支援部33は、現在の自車両Mと直前車Fとの走行関係から自車両Mと直前車Fとが近づき過ぎる又は離れ過ぎると判断した場合、追従制御が優先されるように重み付けを調整する。具体的には、走行支援部33は、下記の式11を用いて先読み走行支援に係る先読み加減速度と追従制御に係る加減速度の重み付けを調整する。式11のα2及びβ2は自車両Mと直前車Fとの走行関係に基づいて算出される重み付け変数である。次に、第5の実施形態に係るECU32の処理の流れについて図面を参照して説明する。図15に示されるように、ECU32では、まず推定可否判断部11に車々間通信部3の車々間通信により取得された他車両情報が送信されるS21。次に、推定可否判断部11は、送信された他車両情報に基づいて、車々間通信を行った他車両と自車両Mとの間の交通状況の推定が可能であるか否かを判断するS22。推定可否判断部11は、車々間通信を行った他車両と自車両Mとの間の交通状況の推定が不能であると判断した場合、処理を終了する。その後、S21に戻る。推定可否判断部11は、車々間通信を行った他車両が通信車両Nに該当する判定した場合、通信車両Nと自車両Mとの間の交通状況の推定が可能であると判断する。他車両情報処理部12は、推定可否判断部11が交通状況の推定は可能であると判断した場合、車々間通信部3の他車両情報に含まれる他車両速度変化情報に基づいて、通信車両Nの速度変化VNを認識するS23。自車両情報処理部13は、他車両情報処理部12が通信車両Nの速度変化VNを認識した場合、車両センサ7の自車両挙動情報に含まれる自車両速度変化情報に基づいて、通信車両Nの速度変化VNに対応する自車両Mの速度変化VMを認識するS24。交通状況推定部23は、他車両情報処理部12の認識した通信車両Nの速度変化VN、自車両情報処理部13の認識した自車両Mの速度変化VM、及び自車両Mと他車両Nとの間の道路状況情報に基づいて、通信車両Nと自車両Mとの間の交通状況を推定するS25。その後、直前車挙動予測部24は、車々間通信部3による通信車両Nの他車両情報と交通状況推定部23による交通状況の推定結果とに基づいて、自車両Mの直前を走行する直前車Fの挙動を予測するS26。走行支援部33は、直前車挙動予測部24による直前車Fの挙動予測結果と自車両Mと直前車Fとの間の道路状況情報とに基づいて、自車両Mの走行支援を実施するS27。走行支援部33は、現在の自車両Mと直前車Fとの走行関係に基づいて走行支援の制御値を調整する。走行支援部33は、自車両Mの減速時において自車両Mと直前車Fとが近づき過ぎると判断した場合、走行支援における減速制御の制御値を大きな値に調整する。また、走行支援部33は、自車両Mの加速時において自車両Mと直前車Fとが近づき過ぎると判断した場合、走行支援における加速制御の制御値を小さな値に調整する。走行支援部33は、自車両Mの減速時において自車両Mと直前車Fとが離れ過ぎると判断した場合、走行支援における減速制御の制御値を小さな値に調整する。また、走行支援部33は、自車両Mの加速時において自車両Mと直前車Fとが離れ過ぎると判断した場合、走行支援における加速制御の制御値を大きな値に調整する。上述した第5の実施形態に係る車両走行支援装置31によれば、直前車Fが直前車挙動予測部24の挙動予測結果と異なる挙動をする場合があることから、自車両Mと直前車Fとの走行関係に基づいて先読み走行支援の制御量を調整することで、自車両Mが直前車Fに近づき過ぎたり離れ過ぎたりする事態を避けることができる。このことは、先読み走行支援に係る信頼性の向上に寄与する。本発明は、上述した実施形態に限定されるものではない。例えば、上述した第1~第5の実施形態に係る車両走行支援装置の機能を適切に組み合わせて用いても良い。更に、本発明は、従来の様々な方法による交通状況の推定結果と組み合わせて用いることができる。このように、本発明を種々の方法による交通状況の推定結果と組み合わせて用いることにより、本発明は更なる交通状況の推定精度の向上を実現できる。また、上記実施形態では、マップを走行場所や時間帯等に応じて区分していないが、高速道路、幹線道路、細街路等の大まかな場所の区別及び時間帯によって分けられた複数の種類のマップを有し、自車両Mの現在位置や走行時間に応じてマップを選択する態様としても良い。この場合においても、本発明は更なる交通状況の推定精度の向上を実現できる。更に、本発明は、速度変化や車間距離の変化に基づいて、自車両Mと通信車両Nとの間の交通状況の推定を行う場合に限られない。例えば、第1の実施形態に係る車両走行支援装置1において、通信車両Nのストップランプの点灯タイミングと自車両Mのストップランプの点灯タイミングとの遅れ時間から、自車両Mと通信車両Nとの間の交通状況を推定する態様であっても良い。また、車両走行支援装置1は、通信車両Nのアクセルワークと自車両Mのアクセルワークとの間の時間差や相関関係から、自車両Mと通信車両Nとの間の交通状況を推定する態様であっても良い。その他、車両走行支援装置1は、自車両Mと通信車両Nとの加減速度の変化の相関関係や操舵角の変化の相関関係に基づいて自車両Mと通信車両Nとの間の交通状況を推定する態様であっても良い。また、第2の実施形態に係る車両走行支援装置において、減速開始遅れ時間Δt、車速低下増幅率α、及び減速度増幅率βの3つ全てを交通状況の推定に用いる場合に限られず、減速開始遅れ時間Δt、車速低下増幅率α、及び減速度増幅率βのうちいずれか一つ又は二つのみを交通状況の推定に用いる態様であっても良い。さらに、本発明に係る車両走行支援装置は、自車両Mが車線変更を予定している場合等において、変更先の車線に車々間通信可能な他車両が2台以上存在するときには、これらの他車両の挙動情報に基づいて他車両間の交通状況を推定する態様であっても良い。この場合、自車両Mは、自己の車線変更によって変更先の車線の車両群に与える影響を把握することが可能となる。なお、変更先の車線に車々間通信可能な他車両が1台しか存在しない場合には、当該車線の任意の他車両の挙動情報を自車両Mの周辺センサ6で取得することで、当該他車両と車々間通信可能な他車両との間の交通状況を推定する態様であっても良い。また、本発明は、自車両Mと通信車両Nとが異なる車線を走行している場合であっても、状況に応じて通信車両Nと自車両Mとの間の交通状況を推定することが可能である。更に、本発明は、車者間通信から他車両情報を取得するものに限られず、インフラ設備や車載のセンサなどから他車両情報を取得しても良い。"