"自車両の速度を検出して検出結果を出力する速度検出手段と;前記自車両と他車両との間の車間距離を検出して検出結果を出力する車間距離検出手段と;前記速度の検出結果と前記車間距離の検出結果とに基づく相関を演算して演算結果を出力する相関演算手段と;前記相関の演算結果または前記相関の演算結果に関連する情報を表示する表示手段と;を備えることを特徴とする渋滞予測装置。自車両の速度を検出して検出結果を出力する速度検出手段と;前記自車両と他車両との間の車間距離を検出して検出結果を出力する車間距離検出手段と;前記速度の検出結果と前記車間距離の検出結果とに基づく相関を演算して演算結果を出力する相関演算手段と;前記相関の演算結果に基づき渋滞の発生を予測する渋滞予測手段と;を備えることを特徴とする渋滞予測装置。自車両の速度を検出して検出結果を出力する速度検出手段と;前記自車両と他車両との間の車間距離を検出して検出結果を出力する車間距離検出手段と;前記速度の検出結果と前記車間距離の検出結果とに基づく単回帰直線を演算して演算結果を出力する単回帰直線演算手段と;前記単回帰直線の演算結果または前記単回帰直線の演算結果に関連する情報を表示する表示手段と;を備えることを特徴とする渋滞予測装置。前記単回帰直線のパラメータの標準偏差を算出して算出結果を出力する標準偏差算出手段をさらに備え;前記表示手段が、前記標準偏差の算出結果または前記標準偏差の算出結果に関連する情報を表示する;ことを特徴とする請求項3に記載の渋滞予測装置。自車両の速度を検出して検出結果を出力する速度検出手段と;前記自車両と他車両との間の車間距離を検出して検出結果を出力する車間距離検出手段と;前記速度の検出結果と前記車間距離の検出結果とに基づく単回帰直線を演算して演算結果を出力する単回帰直線演算手段と;前記単回帰直線の演算結果に基づき渋滞の発生を予測する渋滞予測手段と;を備えることを特徴とする渋滞予測装置。前記単回帰直線のパラメータの標準偏差を算出して算出結果を出力する標準偏差算出手段をさらに備え;前記渋滞予測手段が、前記単回帰直線の演算結果と前記標準偏差の算出結果とに基づき渋滞の発生を予測する;ことを特徴とする請求項5に記載の渋滞予測装置。しかしながら、上記の従来技術に係る装置によれば、車両密度を用いた判定処理が簡易であって、渋滞に対する予測精度を向上させることは困難であるという問題が生じる。本発明は、上記事情に鑑みてなされたもので、渋滞の予測精度を適切に向上させることが可能な渋滞予測装置の提供を目的とする。上記目的を達成するために、本発明は以下を採用した。1本発明の一態様における渋滞予測装置は、自車両の速度を検出して検出結果を出力する速度検出手段と、前記自車両と他車両との間の車間距離を検出して検出結果を出力する車間距離検出手段と、前記速度の検出結果と前記車間距離の検出結果とに基づく相関を演算して演算結果を出力する相関演算手段と、前記相関の演算結果または前記相関の演算結果に関連する情報を表示する表示手段とを備えている。2本発明の他の態様における渋滞予測装置は、自車両の速度を検出して検出結果を出力する速度検出手段と、前記自車両と他車両との間の車間距離を検出して検出結果を出力する車間距離検出手段と、前記速度の検出結果と前記車間距離の検出結果とに基づく相関を演算して演算結果を出力する相関演算手段と、前記相関の演算結果に基づき渋滞の発生を予測する渋滞予測手段とを備えている。3本発明のさらに他の態様における渋滞予測装置は、自車両の速度を検出して検出結果を出力する速度検出手段と、前記自車両と他車両との間の車間距離を検出して検出結果を出力する車間距離検出手段と、前記速度の検出結果と前記車間距離の検出結果とに基づく単回帰直線を演算して演算結果を出力する単回帰直線演算手段と、前記単回帰直線の演算結果または前記単回帰直線の演算結果に関連する情報を表示する表示手段とを備えている。4上記3に記載の渋滞予測装置では、前記単回帰直線のパラメータの標準偏差を算出して算出結果を出力する標準偏差算出手段をさらに備え、前記表示手段が、前記標準偏差の算出結果または前記標準偏差の算出結果に関連する情報を表示する構成を採用してもよい。5本発明のさらに他の態様における渋滞予測装置は、自車両の速度を検出して検出結果を出力する速度検出手段と、前記自車両と他車両との間の車間距離を検出して検出結果を出力する車間距離検出手段と、前記速度の検出結果と前記車間距離の検出結果とに基づく単回帰直線を演算して演算結果を出力する単回帰直線演算手段と、前記単回帰直線の演算結果に基づき渋滞の発生を予測する渋滞予測手段とを備えている。6上記5に記載の渋滞予測装置では、前記単回帰直線のパラメータの標準偏差を算出して算出結果を出力する標準偏差算出手段をさらに備え、前記渋滞予測手段が、前記単回帰直線の演算結果と前記標準偏差の算出結果とに基づき渋滞の発生を予測する構成を採用してもよい。上記1に記載の態様によれば、速度の検出結果と車間距離の検出結果との相関あるいは該相関に関連する情報を表示することにより、運転者は渋滞の発生の予測を精度良く行なうことができる。上記2に記載の態様によれば、速度の検出結果と車間距離の検出結果との相関により渋滞の発生を精度良く予測することができる。上記3に記載の態様によれば、速度の検出結果と車間距離の検出結果との単回帰直線あるいは該単回帰直線に関連する情報を表示することにより、運転者は渋滞の発生の予測を精度良く行なうことができる。上記4に記載の態様によれば、上記3の効果に加え、速度の検出結果と車間距離の検出結果との単回帰直線のパラメータの標準偏差あるいは該標準偏差に関連する情報を表示することにより、運転者は渋滞の発生の予測を精度良く行なうことができる。上記5に記載の態様によれば、速度の検出結果と車間距離の検出結果との単回帰直線により渋滞の発生を精度良く予測することができる。上記6に記載の態様によれば、上記5の効果に加え、速度の検出結果と車間距離の検出結果との単回帰直線と単回帰直線のパラメータの標準偏差とにより渋滞の発生を精度良く予測することができる。以下、本発明の渋滞予測装置の一実施形態について添付図面を参照しながら説明する。本実施の形態による渋滞予測装置10は、例えば図1に示すように、車速センサ11と、レーダ装置12と、ナビゲーション装置13と、処理装置14と、スイッチ15と、スロットルアクチュエータ16と、ブレーキアクチュエータ17と、ステアリングアクチュエータ18と、表示器19と、スピーカー20と、通信装置21とを備えて構成されている。車速センサ11は、自車両の速度車速を検出し、この検出結果の信号を出力する。レーダ装置12は、自車両の外界に設定された検出対象領域を複数の角度領域に分割し、各角度領域を走査するようにして、赤外光レーザやミリ波などの電磁波の発信信号を発信する。そして、各発信信号が自車両の外部の物体例えば、他車両や構造物や路面などによって反射されることで生じた反射信号を受信する。そして、発信信号および反射信号に係る信号を、処理装置14に出力する。例えばレーダ装置12は、自車両からの所定角度範囲の検出対象領域を自車両の垂直方向の複数の垂直角度領域および水平方向の複数の水平角度領域に分割する。そして複数の垂直角度領域を、例えば垂直方向の上方から下方に向かい、順次切り替えつつ複数の垂直角度領域毎に、複数の水平角度領域を、例えば水平方向の左方から右方に向かい、順次切り替えつつ複数の水平角度領域毎に向けて電磁波を発信する。ナビゲーション装置13は、例えば人工衛星を利用して自車両の位置を測定するためのGPSGlobalPositioningSystem信号などの測位信号を受信し、この測位信号によって自車両の現在位置を算出する。また、ナビゲーション装置13は、例えば車速センサ11およびヨーレートセンサ図示略などから出力される自車両の速度車速およびヨーレートの検出信号に基づく自律航法の算出処理によって、自車両の現在位置を算出する。また、ナビゲーション装置13は、表示器19に地図を表示するための地図表示用のデータおよび自車両の現在位置に基づくマップマッチングの処理に必要とされる道路座標データを地図データとして備えている。さらに、ナビゲーション装置13は、経路探索や経路誘導などの処理に必要とされるデータ、例えば交差点および分岐点などの所定位置の緯度および経度からなる点であるノードと各ノード間を結ぶ線であるリンクとからなる道路データを地図データとして備えている。そして、ノードおよびリンクには各種の情報が付加されている。そして、ナビゲーション装置13は、道路データに対して、測位信号および自律航法の算出処理のそれぞれ、又は、何れか一方から得られる自車両の現在位置の情報に基づいてマップマッチングを行い、位置検出の結果を補正する。また、ナビゲーション装置13は、例えば操作者による入力操作に応じて自車両の経路探索や経路誘導などの処理を実行し、道路データと共に、例えば目的地までの経路情報や各種の付加情報を表示器19に出力すると共に、各種の音声メッセージをスピーカー20から出力する。なお、ナビゲーション装置13は、後述する渋滞予測部38から出力される渋滞の発生に対する予測結果と、後述する通信制御部41から出力される他車両において予測された渋滞の発生に対する予測結果とに基づき、例えば渋滞を回避するようにして、自車両の経路探索や経路誘導などの処理を実行可能である。処理装置14は、例えば、反射点検出部31と、他車両検知部32と、車間距離検出部33と、演算部34と、渋滞予測部38と、走行制御部39と、報知制御部40と、通信制御部41とを備えて構成されている。そして、この処理装置14には、スイッチ15から出力される自車両の走行制御に係る各種の信号が入力されている。スイッチ15から出力される信号は、例えば、運転者によるブレーキペダル図示略の操作状態に係る信号と、運転者によるアクセルペダル図示略の操作状態に係る信号と、運転者の入力操作に応じて自動的に自車両の走行状態を制御する自動走行制御の実行開始または実行停止を指示する信号と、自動走行制御での目標車速の増減を指示する信号と、自動走行制御例えば、自動的に先行車両に追従する追従走行制御などでの自車両と他車両例えば、先行車両などとの間の車間距離に対する目標車間距離の増減を指示する信号となどである。反射点検出部31は、例えば、レーダ装置12から出力される信号に基づき反射信号の反射点の位置を検出し、検出結果を出力する。他車両検知部32は、例えば、反射点検出部31から出力される反射点の位置の検出結果に基づき、隣り合う反射点同士間の距離や複数の反射点の分布状態などに応じて、自車両の外部に存在する少なくとも1台以上の他車両を検知し、検知結果を出力する。車間距離検出部33は、例えば、他車両検知部32から出力される少なくとも1台以上の他車両の検知結果に基づき、自車両と他車両との間の車間距離を検出し、検出結果を他車両の検知台数と共に出力する。演算部34は、車速センサ11から出力される自車両の速度車速の検出結果と、車間距離検出部33から出力される自車両と他車両との間の車間距離の検出結果とに基づき、自車両の進行方向前方での渋滞の発生予兆に係る状態量を演算し、演算結果を出力する。演算部34は、例えば、相関演算部51と、単回帰演算部52と、標準偏差演算部53とを備えて構成されている。相関演算部51は、例えば、i,nを任意の自然数として、データxi,yii=1,...,nを、適宜の時点での自車両と他車両との間の車間距離と、自車両の速度との組み合わせとして、相関値ピアソン相関値を演算し、演算結果を出力する。なお、各時点での自車両の速度は、例えば、各時点で車速センサ11から出力される検出結果つまり、瞬時値や、所定時間間隔例えば、図2A,図2Bに示す各時刻t1,...,t6間などにおいて車速センサ11から出力される検出結果の平均値つまり、瞬時値の平均値などである。また、各時点での車間距離は、例えば車間距離検出部33から出力される自車両と特定の他車両例えば、先行車両などとの間の車間距離や、例えば車間距離検出部33から出力される自車両と複数の他車両との間の車間距離の平均値や、例えば車間距離検出部33から出力される自車両と複数の他車両との間の車間距離の最小値などの値に対する瞬時値や瞬時値の平均値などである。相関演算部51から出力される相関値ピアソン相関値の演算結果は、例えば具体的には、他車両による車群の形成過程に関連するものであって、例えば図2A,図2に示すように、車間距離の最小値車間距離最小値が小さく、かつ、ピアソン相関値が大きい状態を維持している安定な状態は、既に車群が形成されて、渋滞が発生している状態に相当する。また、例えば図2A,図2Bに示すように、車間距離最小値が大きくかつピアソン相関値が小さい状態から、車間距離最小値が小さくかつピアソン相関値が大きい状態へと遷移している不安定な状態は、車群の形成が促進されている状態であって、渋滞が発生する可能性が高い状態に相当する。一方、例えば、車間距離の最小値車間距離最小値が大きく、かつ、ピアソン相関値が小さい状態を維持している安定な状態や、車間距離最小値が小さくかつピアソン相関値が大きい状態から、車間距離最小値が大きくかつピアソン相関値が小さい状態へと遷移している不安定な状態は、車群が形成されていない、あるいは、車群の形成が抑制されている状態であって、渋滞が発生する可能性が低いあるいは可能性が無い状態に相当する。単回帰演算部52は、例えば、任意の自然数i,nによるデータxi,yii=1,...,nを、適宜の時点での自車両と他車両との間の車間距離と、自車両の速度との組み合わせとして、例えば図3に示すような単回帰直線を演算し、この単回帰直線の傾きつまり、車速/車間距離と切片つまり、車間距離がゼロでの車速とを算出し、算出結果を出力する。なお、各時点での自車両の速度は、例えば、各時点で車速センサ11から出力される検出結果つまり、瞬時値や、所定時間間隔例えば、図4A,図4Bに示す各時刻ta,...,tc間などにおいて車速センサ11から出力される検出結果の平均値つまり、瞬時値の平均値などである。また、各時点での車間距離は、例えば車間距離検出部33から出力される自車両と特定の他車両例えば、先行車両などとの間の車間距離や、例えば車間距離検出部33から出力される自車両と複数の他車両との間の車間距離の平均値や、例えば車間距離検出部33から出力される自車両と複数の他車両との間の車間距離の最小値などの値に対する瞬時値や瞬時値の平均値などである。標準偏差演算部53は、単回帰演算部52から出力される単回帰直線のパラメータつまり、傾きおよび切片の算出結果に基づき、例えば所定時間間隔において単回帰演算部52から出力される算出結果つまり、瞬時値の平均値と標準偏差とを演算し、演算結果を出力する。この標準偏差演算部53から出力される単回帰直線のパラメータの平均値と標準偏差とは、例えば具体的には、自車両と他車両との間の車間距離が十分に長いか否かに関連するものであって、例えば図4A,図4Bに示すように、単回帰直線の傾きの平均値の時間変化が増大傾向である状態、あるいは、単回帰直線の傾きの標準偏差の時間変化が低下傾向である状態は、車間距離の十分さが減少している状態であって、渋滞が発生する可能性が高い状態に相当する。一方、例えば、単回帰直線の傾きの平均値の時間変化が低下傾向である状態、あるいは、単回帰直線の傾きの標準偏差の時間変化が増大傾向である状態は、車間距離の十分さが増大している状態であって、渋滞が発生する可能性が低いあるいは可能性が無い状態に相当する。渋滞予測部38は、例えば、相関演算部51から出力される相関値ピアソン相関値の演算結果と、標準偏差演算部53から出力される単回帰直線のパラメータの平均値および標準偏差の演算結果とのうち、少なくとも何れか一方に応じて、自車両の進行方向前方での渋滞の発生を予測して、予測結果を出力する。渋滞予測部38は、相関演算部51から出力される相関値ピアソン相関値の演算結果に基づき、例えば図2Bに示すように、ピアソン相関値が小さい状態から大きい状態へと遷移している不安定な状態は、渋滞が発生する可能性が高い状態であると判定する。一方、例えば、ピアソン相関値が大きい状態から小さい状態へと遷移している不安定な状態は、渋滞が発生する可能性が低いあるいは可能性が無い状態であると判定する。また、例えば図2Bに示すように、ピアソン相関値が大きい状態を維持している安定な状態は、既に車群が形成されて、渋滞が発生している状態であると判定する。一方、ピアソン相関値が小さい状態を維持している安定な状態は、車群が形成されておらず、渋滞が発生していない状態であると判定する。また、渋滞予測部38は、標準偏差演算部53から出力される単回帰直線のパラメータの平均値および標準偏差の演算結果のうち、少なくとも何れか一方に基づき、例えば図4A,図4Bに示すように、傾きの平均値の時間変化が増大傾向である状態、または、傾きの標準偏差の時間変化が低下傾向である状態は、渋滞が発生する可能性が高い状態であると判定する。一方、例えば、単回帰直線の傾きの平均値の時間変化が低下傾向である状態、あるいは、単回帰直線の傾きの標準偏差の時間変化が増大傾向である状態は、車間距離の十分さが増大している状態であって、渋滞が発生する可能性が低いあるいは可能性が無い状態であると判定する。渋滞予測部38は、渋滞の発生に対する予測を行なった場合には、予測結果をナビゲーション装置13および走行制御部39および報知制御部40に出力する。さらに、自車両の現在位置および地図データ上における現在位置周辺の所定領域などの位置情報をナビゲーション装置13から取得して、予測結果と位置情報とを対応付けて記憶すると共に通信制御部41に出力する。なお、渋滞予測部38は、予測結果を通信制御部41に出力する場合において、予測結果を通信装置21により直接にあるいは適宜のサーバ装置図示略や中継局図示略などを介して自車両の先行車両に送信するときに、先行車両の走行状態を先行車両の後続車両が渋滞を起こし難いような走行状態へ変更することを指示する指令を付加してもよい。走行制御部39は、渋滞予測部38から出力される渋滞の発生に対する予測結果と、後述する通信制御部41から出力される他車両において予測された渋滞の発生に対する予測結果と、スイッチ15から出力される各種の信号と、車速センサ11から出力される自車両の速度車速の検出結果と、車間距離検出部37から出力される車間距離の検出結果とに基づき、例えばスロットルアクチュエータ16とブレーキアクチュエータ17とステアリングアクチュエータ18とを制御することによって、自車両の走行を制御する。例えば、走行制御部39は、スイッチ15から出力される信号に応じて、自動走行制御の実行を開始または停止したり、自動走行制御での目標車速や目標車間距離の設定や変更を行なう。また、例えば、走行制御部39は、渋滞予測部38から出力される予測結果において自車両の進行方向前方に渋滞が発生する可能性が高いと判定された場合には、自車両が渋滞を回避するために必要とされる目標車速や目標車間距離を設定する。そして、これらの目標車速や目標車間距離を維持するような自動走行制御例えば、実際の車速を目標車速に一致させる定速走行制御や、他車両例えば、先行車両などに対する実際の車間距離を目標車間距離に一致させる車間距離制御例えば、追従走行制御などを行なう。また、例えば、走行制御部39は、後述する通信制御部41から出力される他車両例えば、先行車両や後続車両などにおいて予測された渋滞の発生に対する予測結果において自車両の進行方向前方に渋滞が発生する可能性が高いと判定された場合には、自車両が渋滞を回避するために、さらには自車両の後続車両が渋滞を起こし難いようにして、必要とされる目標車速や目標車間距離を設定したり、自車両の走行状態を変更する。報知制御部40は、渋滞予測部38から出力される渋滞の発生に対する予測結果と、後述する通信制御部41から出力される他車両例えば、先行車両や後続車両などにおいて予測された渋滞の発生に対する予測結果とに基づき、例えば表示器19とスピーカー20とを制御することによって、各種の報知動作を制御する。例えば、報知制御部40は、自車両の進行方向前方での渋滞が発生する可能性の有無あるいは、渋滞が発生し易いか、渋滞が発生し難いかなどや、渋滞の発生が予測される位置の情報や、自車両が渋滞を回避するために、さらには自車両の後続車両が渋滞を起こし難いようにして、必要とされる運転操作の指示などを報知する。また、報知制御部40は、例えば、相関演算部51から出力される相関値ピアソン相関値の演算結果または該相関値の演算結果に関連する情報を報知する。なお、相関値ピアソン相関値の演算結果に関連する情報は、例えば、相関値の演算結果に基づいて渋滞予測部38から出力される自車両の進行方向前方での渋滞の発生に対する予測結果などである。また、報知制御部40は、例えば、標準偏差演算部53から出力される単回帰直線のパラメータの算出結果例えば、瞬時値や、平均値や、標準偏差などまたは該単回帰直線のパラメータの算出結果に関連する情報を報知する。なお、単回帰直線のパラメータの算出結果に関連する情報は、例えば、単回帰直線のパラメータに基づいて渋滞予測部38から出力される自車両の進行方向前方での渋滞の発生に対する予測結果などである。そして、報知制御部40は、渋滞予測部38から出力される予測結果に応じて、例えば、表示器19での適宜の画像の表示色や表示輝度などを制御して、また、スピーカー20での適宜の音声出力などを制御して、自車両の進行方向前方で渋滞が発生する可能性が高いことや、既に渋滞が発生していることや、渋滞が発生する可能性が低いことや、渋滞が発生していないことなどを運転者に認識させる。通信制御部41は、例えば通信装置21による無線通信によって、他車両あるいは適宜のサーバ装置図示略や中継局図示略と通信を行ない、渋滞予測部38から出力される渋滞の発生に対する予測結果と位置情報とを対応付けて送信したり、他車両において予測された渋滞の発生に対する予測結果と位置情報との対応の情報を受信する。そして、外部から取得した渋滞の発生に対する予測結果と位置情報との対応の情報を、ナビゲーション装置13および走行制御部39および報知制御部40に出力する。本実施の形態による渋滞予測装置10は上記構成を備えており、次に、この渋滞予測装置10の動作、つまり渋滞予測方法の処理について説明する。先ず、例えば図5に示すステップS01においては、車速センサ11により自車両の速度車速を検出する。次に、ステップS02においては、レーダ装置12から出力される信号に基づき自車両の外部に存在する少なくとも1台以上の他車両を検知し、自車両と他車両との間の車間距離を検出する。次に、ステップS03においては、任意の自然数i,nによるデータxi,yii=1,...,nを、適宜の時点での自車両と他車両との間の車間距離と、自車両の速度との組み合わせとして、相関値ピアソン相関値を演算する。次に、ステップS04においては、任意の自然数i,nによるデータxi,yii=1,...,nを、適宜の時点での自車両と他車両との間の車間距離と、各時点での自車両の速度との組み合わせとして、例えば図3に示すような単回帰直線を演算し、この単回帰直線の傾きつまり、車速/車間距離と切片つまり、車間距離がゼロでの車速とを算出する。次に、ステップS05においては、単回帰直線のパラメータつまり、傾きおよび切片の算出結果に基づき、例えば、所定時間間隔における単回帰直線のパラメータの算出結果つまり、瞬時値の平均値と標準偏差とを演算する。次に、ステップS06においては、相関値ピアソン相関値の演算結果と、単回帰直線のパラメータの平均値および標準偏差の演算結果とのうち、少なくとも何れか一方に応じて、自車両の進行方向前方での渋滞の発生を予測する。次に、ステップS07においては、相関値ピアソン相関値の演算結果または該相関値の演算結果に関連する情報を報知したり、単回帰直線のパラメータの算出結果例えば、瞬時値や、平均値や、標準偏差などまたは該単回帰直線のパラメータの算出結果に関連する情報を報知して、エンドに進む。上述したように、本実施の形態による渋滞予測装置10によれば、自車両と他車両との間の車間距離と、自車両の速度との組み合わせに対して、相関値ピアソン相関値または単回帰直線を演算することにより、車群の形成過程に高い関連性を有する演算結果を得ることができる。そして、これらの演算結果に基づいて、早期に、かつ、精度良く、渋滞の発生を容易に予測することができる。さらに、相関値ピアソン相関値の演算結果または該相関値の演算結果に関連する情報や、単回帰直線のパラメータの算出結果例えば、瞬時値や、平均値や、標準偏差などまたは該単回帰直線のパラメータの算出結果に関連する情報を報知することにより、渋滞が発生する可能性の有無あるいは、渋滞が発生し易いか、渋滞が発生し難いかなどを運転者に的確に認識させることができる。"