(57)【要約】【課題】車両の積載重量の推定精度を向上させることができる推定装置および推定方法を提供する。【解決手段】実施形態の一態様に係る推定装置においては、取得部と、推定部とを備える。取得部は、カーブ路を走行する車両の走行状態を示す走行情報とカーブ路の状態を示すカーブ情報とを取得する。推定部は、取得部によって取得された走行情報とカーブ情報とに基づいて車両の積載重量を推定する。【選択図】図１
2020067327.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
カーブ路を走行する車両の走行状態を示す走行情報と前記カーブ路の状態を示すカーブ情報とを取得する取得部と、
前記取得部によって取得された前記走行情報と前記カーブ情報とに基づいて前記車両の積載重量を推定する推定部と
を備えることを特徴とする推定装置。
【請求項２】
前記取得部は、
前記車両が前記カーブ路を走行するときの前記車両の車速および前記車両の遠心力の情報を前記走行情報として取得し、
前記推定部は、
前記取得部によって取得された前記車両の車速および前記車両の遠心力の情報と、前記カーブ情報とに基づいて前記車両の積載重量を推定すること
を特徴とする請求項１に記載の推定装置。
【請求項３】
前記取得部は、
前記カーブ路のカーブ半径の情報を前記カーブ情報として取得し、
前記推定部は、
前記取得部によって取得された前記走行情報と前記カーブ半径の情報とに基づいて前記車両の積載重量を推定すること
を特徴とする請求項１または２に記載の推定装置。
【請求項４】
前記取得部によって取得された前記走行情報および前記カーブ情報と、前記推定部によって推定された前記車両の積載重量とが対応付けられた積載重量テーブルを生成する生成部
をさらに備え、
前記推定部は、
前記取得部によって第２車両の前記走行情報および前記カーブ情報が新たに取得された場合、当該走行情報および当該カーブ情報と、前記生成部によって生成された前記積載重量テーブルとに基づいて前記第２車両の積載重量を推定すること
を特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の推定装置。
【請求項５】
前記取得部は、
前記カーブ路を走行する第３車両の走行状態を示す前記走行情報と前記第３車両の実際の積載重量を示す実積載重量情報とを取得し、
前記生成部は、
前記取得部によって取得された前記第３車両の前記走行情報と前記第３車両の前記実積載重量情報とに基づいて、前記積載重量テーブルを補正すること
を特徴とする請求項４に記載の推定装置。
【請求項６】
カーブ路を走行する車両の走行状態を示す走行情報と前記カーブ路の状態を示すカーブ情報とを取得する取得工程と、
前記取得工程によって取得された前記走行情報と前記カーブ情報とに基づいて前記車両の積載重量を推定する推定工程と
を含むことを特徴とする推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、推定装置および推定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、車両の積載重量を推定する技術が種々提案されている（例えば特許文献１参照）。上記した従来技術にあっては、車両の発進時のエンジン回転数などに基づいて、車両の積載重量を推定するようにしている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１７−０９６７０４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来技術には、車両の積載重量の推定精度を向上させるという点でさらなる改善の余地があった。
【０００５】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、車両の積載重量の推定精度を向上させることができる推定装置および推定方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、推定装置において、取得部と、推定部とを備える。取得部は、カーブ路を走行する車両の走行状態を示す走行情報と前記カーブ路の状態を示すカーブ情報とを取得する。推定部は、前記取得部によって取得された前記走行情報と前記カーブ情報とに基づいて前記車両の積載重量を推定する。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、車両の積載重量の推定精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、実施形態に係る推定方法の概要を示す図である。
【図２】図２は、推定装置を含む推定システムの構成例を示すブロック図である。
【図３】図３は、車載装置の構成例を示すブロック図である。
【図４】図４は、推定装置の構成例を示すブロック図である。
【図５】図５は、車両情報の一例を示す図である。
【図６】図６は、走行情報の一例を示す図である。
【図７】図７は、地図情報の一例を示す図である。
【図８】図８は、環境情報の一例を示す図である。
【図９】図９は、積載重量テーブル情報の一例を示す図である。
【図１０】図１０は、補正係数情報の一例を示す図である。
【図１１】図１１は、推定装置が実行する処理手順を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、添付図面を参照して、本願の開示する推定装置および推定方法の実施形態を詳細に説明する。なお、以下に示す実施形態によりこの発明が限定されるものではない。
【００１０】
＜１．推定装置による推定方法の概要＞
以下では先ず、実施形態に係る推定装置による推定方法の概要について図１を参照して説明する。図１は、実施形態に係る推定方法の概要を示す図である。
【００１１】
実施形態に係る推定方法は、推定装置５０によって実行される。すなわち、図１の例では、推定装置５０は、例えば、車両１に積載された貨物等の積載重量を推定する処理などを行うことができる装置（例えばサーバ等）である。
【００１２】
具体的には、図１に示すように、推定システム１００には、上記した推定装置５０と、車載装置１０とが含まれる。車載装置１０は、車両１に搭載される。車両１は、例えば貨物等を積載可能な貨物自動車（トラック）であるが、これに限定されるものではなく、普通車などその他の種類の車両であってもよい。また、図１に示す例では、車両１は、カーブ路Ｒを走行しているものとする。
【００１３】
車両１の車載装置１０は、後述する各種のセンサを備え、例えば、車両１の車速Ｖや車両１の遠心力Ｆを検出することができる。また、車載装置１０は、ＧＰＳ（Global  Positioning  System）の情報に基づいて、自車の位置情報も検出することができる。
【００１４】
そして、推定装置５０は、先ず、カーブ路Ｒを走行する車両１の走行状態を示す走行情報を取得する（ステップＳ１）。例えば、推定装置５０は、車載装置１０から車両１の車速Ｖ、遠心力Ｆの情報および位置情報を走行情報として取得する。
【００１５】
次いで、推定装置５０は、カーブ路Ｒの状態を示すカーブ情報を取得する（ステップＳ２）。例えば、推定装置５０は、車両１の位置情報と、予め記憶される地図情報とに基づいてカーブ路Ｒのカーブ半径ｒを求め、かかるカーブ半径ｒをカーブ情報として取得する。
【００１６】
次いで、推定装置５０は、取得された走行情報とカーブ情報とに基づいて車両１の積載重量を推定する（ステップＳ３）。
【００１７】
ここで、上記した車両１の遠心力Ｆ、カーブ半径ｒ、車両１の総重量ｍ、および、車両１の角速度ωには、下記の式（１）の関係が成り立つ。
ｍ×ｒ×ω２＝Ｆ    ・・・（１）
上記した車両１の角速度ωは、車速Ｖとカーブ半径ｒとを用いて下記の式（２）によって算出される。
ω＝Ｖ／ｒ      ・・・（２）
そして、式（１）と式（２）とから、車両１の総重量ｍを求める下記の式（３）が導出される。
ｍ＝Ｆ×ｒ／Ｖ２      ・・・（３）
【００１８】
従って、推定装置５０は、車両１の車速Ｖ、車両１の遠心力Ｆ、カーブ路Ｒのカーブ半径ｒを式（３）に代入して、車両１の総重量ｍを算出することができる。そして、推定装置５０は、算出された車両１の総重量ｍから、予め車両情報として記憶される車両１の車重を減算することで、車両１の積載重量を推定することができる。
【００１９】
このように、推定装置５０は、カーブ路Ｒを走行する車両１の走行状態を示す走行情報（例えば車速Ｖおよび遠心力Ｆ）と、カーブ路Ｒの状態を示すカーブ情報（例えばカーブ半径ｒ）とに基づいて車両１の積載重量を推定する。
【００２０】
これにより、本実施形態にあっては、車両１の積載重量の推定精度を向上させることができる。さらに、本実施形態にあっては、車両１の積載重量を測定する測定器が無くても、車両１の積載重量をリアルタイムに推定することができる。
【００２１】
また、本実施形態にあっては、積載重量を精度良く推定することで、例えば、積載重量の推定に基づく運行計画と手配の見直しにより、車両１の積載率を改善することが可能となる。また、上記した車両１の積載率の改善により、例えば、運行台数の削減、道路の混雑緩和、および二酸化炭素の排出を削減することも可能となる。
【００２２】
＜２．推定装置を含む推定システムの構成＞
次に、実施形態に係る推定装置５０を含む推定システム１００の構成について、図２を用いて説明する。図２は、推定装置５０を含む推定システム１００の構成例を示すブロック図である。なお、図２などのブロック図では、本実施形態の特徴を説明するために必要な構成要素のみを機能ブロックで表しており、一般的な構成要素についての記載を省略している。
【００２３】
換言すれば、図２などのブロック図に図示される各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。例えば、各機能ブロックの分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することが可能である。
【００２４】
図２に示すように、推定システム１００は、上記した車載装置１０と、推定装置５０とを含み、これらはインターネット網などの通信ネットワークＮを介して通信可能に接続される。
【００２５】
次いで、上記した車載装置１０および推定装置５０の構成について、図３以降を参照して具体的に説明する。
【００２６】
＜３．車載装置の構成＞
図３は、車載装置１０の構成例を示すブロック図である。図３に示すように、車載装置１０は、通信部１１と、測位部１２と、車速センサ１３と、遠心力センサ１４と、制御装置２０とを備える。
【００２７】
通信部１１は、ネットワークＮに双方向通信可能に接続する通信インターフェイスであり、推定装置５０等との間で情報の送受信を行う。
【００２８】
測位部１２は、ＧＰＳ衛星から送出される電波を受信し、受信した電波に基づいて得られる車載装置１０の位置、言い換えれば、車両１の位置を示す位置情報（例えば、緯度および経度）を制御装置２０へ出力する。
【００２９】
車速センサ１３は、車両１の車速を検出し、検出された車速を示す情報を制御装置２０へ出力する。なお、上記したように、車両１の車速を用いて車両１の総重量ｍを求めるようにしたが、式（１）から分かるように、車両１の角速度を用いて車両１の総重量ｍを求めることもできる。従って、本実施形態に係る車載装置１０にあっては、車速センサ１３に代えて、あるいは加えて角速度センサを備えるようにしてもよい。なお、角速度センサとしては、ジャイロセンサなどを用いることができるが、これに限られない。
【００３０】
遠心力センサ１４は、車両１がカーブ路Ｒを走行するときに発生する遠心力を検出し、検出された遠心力を示す情報を制御装置２０へ出力する。なお、遠心力センサ１４としては、加速度センサやジャイロセンサなどを組み込んだセンサを用いることを想定する。なお、通常の加速度センサで測定できるのは遠心加速度であり、遠心力ではない点に注意が必要である。従って、本実施形態では、遠心力の測定法としてタイヤのすべり角に基づく手法を想定する。すべり角の測定には、加速度センサと、ジャイロセンサと、舵角とを用いる。舵角に対応する回転半径と、実際の回転半径とのズレからすべり角を求め、該すべり角から遠心力を求める。なお、遠心力を測定する手法は前述の手法以外にも種々あり、これに限定されるものではない。
【００３１】
制御装置２０は、制御部３０と、記憶部４０とを備える。制御部３０は、情報取得部３１と、処理部３２とを備え、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）などを有するマイクロコンピュータである。
【００３２】
情報取得部３１は、測位部１２、車速センサ１３および遠心力センサ１４から出力される各センサ信号を取得して、処理部３２へ出力する。
【００３３】
処理部３２は、各種の情報等を推定装置５０へ送信することができる。例えば、処理部３２は、情報取得部３１から入力される各センサ信号を通信部１１を介して推定装置５０へ送信する。
【００３４】
記憶部４０は、不揮発性メモリやハードディスクドライブといった記憶デバイスで構成される記憶部である。かかる記憶部４０には、各種プログラムや設定データなどが記憶される。
【００３５】
＜４．推定装置の構成＞
次に、推定装置５０について図４を参照して説明する。図４は、推定装置５０の構成例を示すブロック図である。図４に示すように、推定装置５０は、通信部５１と、制御装置６０とを備える。
【００３６】
通信部５１は、ネットワークＮに双方向通信可能に接続する通信インターフェイスであり、車載装置１０等との間で情報の送受信を行う。
【００３７】
制御装置６０は、制御部７０と、記憶部８０とを備える。制御部７０は、取得部７１と、推定部７２と、生成部７３とを備え、ＣＰＵなどを有するマイクロコンピュータである。
【００３８】
また、記憶部８０は、不揮発性メモリやハードディスクドライブといった記憶デバイスで構成される記憶部であり、車両情報８１と、走行情報８２と、地図情報８３と、環境情報８４と、積載重量テーブル情報８５と、補正係数情報８６とを記憶する。
【００３９】
車両情報８１には、例えば、車両１に関する情報が含まれる。図５は、車両情報８１の一例を示す図である。図５に示すように、車両情報８１には、「車両ＩＤ」、「車種」、「車重」および「整備」のそれぞれの情報等が含まれ、これらの情報は互いに関連付けられている。
【００４０】
「車両ＩＤ」は、車両１毎に割り当てられる識別情報である。「車種」は、車両１の種類を示す情報である。「車重」は、車両１の車重、言い換えると、貨物などが積載される前の車両１の重量を示す情報である。「整備」は、車両１の整備に関する情報であり、例えばタイヤ圧やタイヤの交換歴などを含む情報である。
【００４１】
図５の例では、車両情報８１の車両ＩＤ「Ａ０１」は、車種が「車種Ｂ１」、車重が車重「車重Ｃ１」、整備が「整備Ｄ１」であることを示している。なお、図５などにおいて、各種の情報について「車種Ｂ１」などの抽象的な文字で示すが、かかる「車種Ｂ１」には、具体的な情報が含まれているものとする。
【００４２】
図４の説明に戻ると、走行情報８２には、カーブ路Ｒを走行する車両１の走行状態を示す情報が含まれる。図６は、走行情報８２の一例を示す図である。図６に示すように、走行情報８２には、「走行情報ＩＤ」、「走行場所」、「車速」および「遠心力」のそれぞれの情報等が含まれ、これらの情報は互いに関連付けられている。
【００４３】
「走行情報ＩＤ」は、走行情報毎に割り当てられる識別情報である。「走行場所」は、車両１が走行したカーブ路Ｒの場所を示す情報である。「車速」は、車両１がカーブ路Ｒを走行したときの車速を示す情報である。「遠心力」は、車両１がカーブ路Ｒを走行したときの遠心力を示す情報である。
【００４４】
図６の例では、走行情報８２の走行情報ＩＤ「Ｅ０１」は、走行場所が「カーブ路Ｒ１」、車速が「車速Ｖ１」、遠心力が「遠心力Ｆ１」であることを示している。
【００４５】
図４に戻ると、地図情報８３には、カーブ路Ｒに関する情報が含まれる。図７は、地図情報８３の一例を示す図である。図７に示すように、地図情報８３には、「地図情報ＩＤ」、「走行場所」および「カーブ半径」のそれぞれの情報等が含まれ、これらの情報は互いに関連付けられている。
【００４６】
「地図情報ＩＤ」は、地図情報毎に割り当てられる識別情報である。「走行場所」は、カーブ路Ｒの場所を示す情報である。「カーブ半径」は、カーブ路Ｒのカーブ半径を示す情報である。
【００４７】
図７の例では、地図情報８３の地図情報ＩＤ「Ｈ０１」は、走行場所が「カーブ路Ｒ１」、カーブ半径が「カーブ半径ｒ１」であることを示している。
【００４８】
図４の説明に戻ると、環境情報８４には、車両１がカーブ路Ｒを走行するときの環境に関する情報が含まれる。図８は、環境情報８４の一例を示す図である。図８に示すように、環境情報８４には、「環境情報ＩＤ」、「天候情報」および「道路情報」のそれぞれの情報等が含まれ、これらの情報は互いに関連付けられている。
【００４９】
「環境情報ＩＤ」は、環境情報毎に割り当てられる識別情報である。「天候情報」は、車両１がカーブ路Ｒを走行するときの天気を示す情報である。「道路情報」は、車両１がカーブ路Ｒを走行するときの道路の舗装状況などを示す情報である。
【００５０】
図８の例では、環境情報８４の環境情報ＩＤ「Ｊ０１」は、天候情報が「天候情報Ｋ１」、道路情報が「道路情報Ｌ１」であることを示している。なお、上記した車両情報８１、地図情報８３および環境情報８４は、図示しない外部サーバから取得したものであってもよいし、予め記憶されるものであってもよい。
【００５１】
図４の説明に戻る。ここで、上記した積載重量テーブル情報８５、および、補正係数情報８６については、後に説明する。
【００５２】
制御部７０の取得部７１は、カーブ路Ｒを走行する車両１の走行状態を示す走行情報を通信部５１を介して取得する。例えば、取得部７１は、車載装置１０から送信される、車両１の位置情報や、車速、遠心力の情報を走行情報として取得し、記憶部８０に上記した走行情報８２として記憶させる（図６参照）。また、取得部７１は、記憶部８０にアクセスして走行情報を取得し、推定部７２へ出力することができる。
【００５３】
また、取得部７１は、車両１の位置情報に基づいて、記憶部８０にアクセスし、地図情報からカーブ半径ｒの情報をカーブ情報として取得し、推定部７２へ出力することができる。
【００５４】
また、取得部７１は、記憶部８０にアクセスし、カーブ路Ｒを走行する車両１の車両情報やカーブ路Ｒを走行するときの環境情報を取得し、推定部７２へ出力することができる。
【００５５】
推定部７２は、取得部７１から出力された各種の情報に基づいて、車両１の積載重量を推定する。例えば、推定部７２は、カーブ路Ｒを走行する車両１の走行状態を示す走行情報（例えば車速および遠心力）と、カーブ路Ｒの状態を示すカーブ情報（例えばカーブ半径）とに基づいて車両１の積載重量を推定する。これにより、車両１の積載重量の推定精度を向上させることができることは、既に述べた通りである。
【００５６】
また、推定部７２は、推定された車両１の積載重量の情報や、車両１の積載重量の推定に用いた各種の情報を生成部７３へ出力することができる。
【００５７】
生成部７３は、上記した走行情報およびカーブ情報と、推定部７２によって推定された車両１の積載重量とが対応付けられた積載重量テーブルを生成する。例えば、生成部７３は、推定された車両１の積載重量を場所ごと、すなわち、カーブ路Ｒごとにテーブル化することで、類似するパラメータを蓄積してグループ化していく。
【００５８】
図９は、生成部７３によって生成される積載重量テーブル情報８５の一例を示す図である。図９に示すように、積載重量テーブル情報８５には、「積載重量情報ＩＤ」、「走行場所」、「環境情報ＩＤ」、「車速」、「遠心力」および「積載重量」のそれぞれの情報等が含まれ、これらの情報は互いに関連付けられている。
【００５９】
「積載重量情報ＩＤ」は、積載重量情報毎に割り当てられる識別情報である。「走行場所」は、車両１が走行したカーブ路Ｒの場所を示す情報である。「環境情報ＩＤ」は、環境情報毎に割り当てられる識別情報である。なお、かかる環境情報ＩＤには、天候情報や道路情報が対応付けられているものとする。「車速」は、車両１がカーブ路Ｒを走行したときの車速を示す情報である。「遠心力」は、車両１がカーブ路Ｒを走行したときの遠心力を示す情報である。「積載重量」は、推定部７２によって推定された積載重量を示す情報である。
【００６０】
図９の例では、積載重量テーブル情報８５の積載重量情報ＩＤ「Ｍ０１」は、走行場所が「カーブ路Ｒ１」、環境情報ＩＤが「Ｊ０１」、車速が「車速Ｖ１」、遠心力が「遠心力Ｆ１」、積載重量が「積載重量Ｎ１」であることを示している。すなわち、カーブ路Ｒ１を、環境情報ＩＤに対応付けられた天候情報Ｋ１や道路情報Ｌ１の中で走行した車両１が、車速Ｖ１、遠心力Ｆ１である場合、車両１の積載重量は「積載重量Ｎ１」と推定される傾向にあることを示している。
【００６１】
従って、推定部７２は、上記した式（３）などを利用せず、積載重量テーブル情報８５を用いて車両１の積載重量を推定することが可能となる。すなわち、推定部７２は、取得部７１によって車両１とは異なる第２車両（図示せず）の走行情報およびカーブ情報が新たに取得された場合、かかる走行情報およびカーブ情報と、積載重量テーブル情報８５とに基づいて第２車両の積載重量を推定することが可能となる。
【００６２】
具体的には、例えば、カーブ路Ｒ１を、天候情報Ｋ１や道路情報Ｌ１の中で走行した第２車両が、車速Ｖ１、遠心力Ｆ１であった場合、積載重量テーブル情報８５に基づき、第２車両の積載重量を「積載重量Ｎ１」と推定することが可能になる。
【００６３】
積載重量テーブル情報８５は、各種の情報が累積されて生成されているため、各情報の精度が比較的高く、よって車両（ここでは第２車両）の積載重量の推定精度をより向上させることができる。
【００６４】
また、上記したように、車両１の積載重量は、カーブ路Ｒを走行しているときの車速や遠心力に基づいて推定される。かかる車速や遠心力は、車両１の種類（車種）や車両１の整備状態によって変化し易いことから、車両１の積載重量の推定精度に影響を与えるおそれがある。
【００６５】
そこで、推定部７２は、推定された車両１の積載重量に補正係数をかけることで、推定精度を向上させるようにしてもよい。図１０は、記憶部８０に記憶される補正係数情報８６の一例を示す図である。
【００６６】
図１０に示すように、補正係数情報８６には、「補正係数ＩＤ」、「車種」、「整備」および「補正係数」のそれぞれの情報等が含まれ、これらの情報は互いに関連付けられている。
【００６７】
「補正係数ＩＤ」は、補正係数の情報毎に割り当てられる識別情報である。「車種」は、車両１の種類を示す情報である。「整備」は、車両１の整備に関する情報である。「補正係数」は、車種および整備の情報に対応する補正係数の情報である。
【００６８】
図１０の例では、補正係数情報８６の補正係数ＩＤ「Ｐ０１」は、車種が「車種Ｂ１」、整備が「整備Ｄ１」、補正係数が「補正係数Ｑ１」であることを示している。
【００６９】
また、生成部７３は、実際に積載重量が計測された車両（以下「第３車両」と記載する場合がある）の走行情報などに基づいて、積載重量テーブル情報８５などを補正してもよい。これにより、車両１の積載重量の推定精度をより一層向上させることができる。
【００７０】
すなわち、例えば、取得部７１は、カーブ路Ｒを走行する第３車両の走行状態を示す走行情報と第３車両の実際の積載重量を示す実積載重量情報とを取得する。なお、実積載重量情報は、第３車両の積載重量を測定する測定器（例えば台貫）などから取得してもよいし、実積載重量情報が記憶された第３車両の車載装置１０から取得してもよい。
【００７１】
そして、生成部７３は、第３車両の走行情報と実積載重量情報と、既に生成された積載重量テーブル情報８５とを比較し、比較結果に基づいて積載重量テーブル情報８５を補正する。例えば、生成部７３は、積載重量テーブル情報８５を第３車両の走行情報や実積載重量情報に近づける、あるいは一致させるように補正することができるが、これに限定されるものではない。
【００７２】
このように、積載重量テーブル情報８５を、第３車両の走行情報と実積載重量情報を用いて補正する（見直す）ことで、車両１の積載重量の推定精度をより一層向上させることができる。
【００７３】
＜５．実施形態に係る推定装置の制御処理＞
次に、推定装置５０における具体的な処理手順について図１１を用いて説明する。図１１は、推定装置５０が実行する処理手順を示すフローチャートである。
【００７４】
図１１に示すように、推定装置５０は、カーブ路Ｒを走行する車両１の走行状態を示す走行情報（例えば車速Ｖおよび遠心力Ｆ）を取得する（ステップＳ１０）。次いで、推定装置５０は、カーブ路Ｒの状態を示すカーブ情報（例えばカーブ半径ｒ）を取得する（ステップＳ１１）。
【００７５】
次いで、推定装置５０は、走行情報およびカーブ情報に基づいて車両１の積載重量を推定する（ステップＳ１２）。
【００７６】
上述してきたように、実施形態に係る推定装置５０は、取得部７１と、推定部７２とを備える。取得部７１は、カーブ路Ｒを走行する車両１の走行状態を示す走行情報とカーブ路Ｒの状態を示すカーブ情報とを取得する。推定部７２は、取得部７１によって取得された走行情報とカーブ情報とに基づいて車両１の積載重量を推定する。これにより、車両１の積載重量の推定精度を向上させることができる。
【００７７】
さらなる効果や変形例は、当業者によって容易に導き出すことができる。このため、本発明のより広範な態様は、以上のように表しかつ記述した特定の詳細および代表的な実施形態に限定されるものではない。したがって、添付の特許請求の範囲およびその均等物によって定義される総括的な発明の概念の精神または範囲から逸脱することなく、様々な変更が可能である。
【符号の説明】
【００７８】
１  車両
１０  車載装置
５０  推定装置
７０  制御部
７１  取得部
７２  推定部
１００  推定システム
【図１】
2020067327.tif 000003
【図２】
2020067327.tif 000004
【図３】
2020067327.tif 000005
【図４】
2020067327.tif 000006
【図５】
2020067327.tif 000007
【図６】
2020067327.tif 000008
【図７】
2020067327.tif 000009
【図８】
2020067327.tif 000010
【図９】
2020067327.tif 000011
【図１０】
2020067327.tif 000012
【図１１】
2020067327.tif 000013