(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象物の速度情報と、前記対象物の加速度情報とを取得する取得部と、
前記加速度情報を補正するための補正値を逐次算出する補正値算出部と、
前記補正値と、前記速度情報と、前記加速度情報とに基づいて、前記対象物の傾斜角を算出する傾斜角算出部と
を有し、
前記補正値算出部は、
前記加速度情報に基づいて仮の前記補正値である仮補正値を逐次算出する仮補正値算出部と、
前記速度情報に基づく前記対象物の速度変化が小さくなるほど、統計処理において、前記補正値に対する前記仮補正値の影響がより大きくなるように、該仮補正値に対する重み係数を導出する重み算出部と、
前記重み係数と、前記仮補正値と、前回算出した前記補正値とを用いた統計処理により、前記補正値を算出する統計処理部と
を有することを特徴とする傾斜角算出装置。
【請求項２】
傾斜角算出装置において実行される傾斜角算出方法であって、
取得部が、対象物の速度情報と、前記対象物の加速度情報とを取得する取得ステップと、
補正値算出部が、前記加速度情報を補正するための補正値を逐次算出する補正値算出ステップと、
傾斜角算出部が、前記補正値と、前記速度情報と、前記加速度情報とに基づいて、前記対象物の傾斜角を算出する傾斜角算出ステップと
を含み、
前記補正値算出ステップは、
仮補正値算出部が、前記加速度情報に基づいて仮の前記補正値である仮補正値を逐次算出する仮補正値算出ステップと、
重み算出部が、前記速度情報に基づく前記対象物の速度変化が小さくなるほど、統計処理において、前記補正値に対する前記仮補正値の影響がより大きくなるように、該仮補正値に対する重み係数を導出する重み算出ステップと、
統計処理部が、前記重み係数と、前記仮補正値と、前回算出した前記補正値とを用いた統計処理により、前記補正値を算出する統計処理ステップと
を含むことを特徴とする傾斜角算出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、傾斜角算出装置及び傾斜角算出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、車両用のナビゲーション装置では、一つの様態として、自律航法から算出された位置と、ＧＰＳ（Global  Positioning  System）から得られた位置とを合成することにより、最適な位置を推定している。これらのうち、自律航法では、道路の傾斜等を含んだ車両の姿勢角が考慮されることにより、より高精度に位置を算出することが可能である。道路の傾斜等を含んだ車両の姿勢角の算出では、例えば、車両に取り付けられた加速度センサによって出力される加速度信号が利用される。かかる加速度センサは、車両に取り付けられる場合に、傾斜して取り付けられることがある。このため、加速度信号には、車両が水平であったとしても、加速度センサ自身の傾斜により、重力加速度の成分が重畳されることがある。
【０００３】
また、車両が水平であるときの出力電圧であるオフセットは、温度変化により変化する場合がある。つまり、オフセットは、車両用のナビゲーション装置に利用される基板等の発熱や、車両用のナビゲーション装置がダッシュボードに取り付けられた場合の車両エンジンの発熱等による温度上昇の影響を受けることになる。これらにより、車両の姿勢角の算出精度を向上させるためには、加速度センサのオフセットに対する補正を行なうことが好ましい。
【０００４】
例えば、特許文献１では、車両が停止状態又は等速度走行状態である場合に、加速度センサによる出力の平均値を算出し、算出された平均値をもとに加速度センサによる出力のオフセットを更新している。また、例えば、特許文献２では、ＧＰＳから得られた情報をもとに出力された緯度、経度、車両位置及び車両速度と、自律航法をもとに出力された緯度、経度、車両位置及び車両速度とに基づいて、加速度信号のオフセットを含む複数のパラメタを補正している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開平１０−３０７０３２号公報
【特許文献２】特開２００８−２１５９１７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、従来技術では、傾斜角を高精度に算出することが難しくなるという問題がある。具体的には、車両が停止状態又は等速度走行状態である場合であっても、車両が水平であるとは限らない。したがって、例えば、上りや下りが連続する傾斜路を車両が走行するときに、加速度センサに重力成分が連続して重畳される。この結果、加速度センサの真のオフセットに対して生じる偏りが大きくなりやすい。
【０００７】
また、ＧＰＳから得られた情報や自律航法等をもとに出力された、補正値の決定に利用される各種データは、加速度センサのオフセットに直接関係するデータではない。加えて、各種データの数と比較して補正するパラメタの数が多い。この結果、パラメタ間での補正配分決定が困難であり、加速度センサのオフセットに対する補正精度が悪化する可能性がある。
【０００８】
すなわち、従来技術では、加速度センサのオフセットに対する補正を高精度に行なうことができないことにより、道路の傾斜等を含んだ車両の姿勢角の算出精度も悪化する可能性がある。
【０００９】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、対象物の傾斜角を高精度に算出することが可能である傾斜角算出装置及び傾斜角算出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】
【００１０】
上述した課題を解決し、目的を達成するため、本発明に係る傾斜角算出装置は、対象物の速度情報と、前記対象物の加速度情報とを取得する取得部と、前記加速度情報を補正するための補正値を逐次算出する補正値算出部と、前記補正値と、前記速度情報と、前記加速度情報とに基づいて、前記対象物の傾斜角を算出する傾斜角算出部とを有し、前記補正値算出部は、前記加速度情報に基づいて仮の前記補正値である仮補正値を逐次算出する仮補正値算出部と、前記速度情報に基づく前記対象物の速度変化が小さくなるほど、統計処理において、前記補正値に対する前記仮補正値の影響がより大きくなるように、該仮補正値に対する重み係数を導出する重み算出部と、前記重み係数と、前記仮補正値と、前回算出した前記補正値とを用いた統計処理により、前記補正値を算出する統計処理部とを有する。
【００１１】
また、本発明に係る傾斜角算出方法は、傾斜角算出装置において実行される傾斜角算出方法であって、取得部が、対象物の速度情報と、前記対象物の加速度情報とを取得する取得ステップと、補正値算出部が、前記加速度情報を補正するための補正値を逐次算出する補正値算出ステップと、傾斜角算出部が、前記補正値と、前記速度情報と、前記加速度情報とに基づいて、前記対象物の傾斜角を算出する傾斜角算出ステップとを含み、前記補正値算出ステップは、仮補正値算出部が、前記加速度情報に基づいて仮の前記補正値である仮補正値を逐次算出する仮補正値算出ステップと、重み算出部が、前記速度情報に基づく前記対象物の速度変化が小さくなるほど、統計処理において、前記補正値に対する前記仮補正値の影響がより大きくなるように、該仮補正値に対する重み係数を導出する重み算出ステップと、統計処理部が、前記重み係数と、前記仮補正値と、前回算出した前記補正値とを用いた統計処理により、前記補正値を算出する統計処理ステップとを含む。
【発明の効果】
【００１２】
本発明の一つの様態によれば、対象物の傾斜角を高精度に算出することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】図１は、実施例１に係る傾斜角算出装置の構成例を示す図である。
【図２】図２は、取得部の詳細な構成例を示す図である。
【図３】図３は、傾斜角算出装置を搭載した車両の動作状態を示す図である。
【図４】図４は、補正値算出部の詳細な構成例を示す図である。
【図５】図５は、重み係数テーブルの例を示す図である。
【図６】図６は、傾斜角算出処理の流れの例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】
【００１４】
以下に添付図面を参照して、本発明に係る傾斜角算出装置及び傾斜角算出方法の実施例を説明する。なお、以下の実施例により本発明が限定されるものではない。
【実施例１】
【００１５】
［傾斜角算出装置の構成］
図１を用いて、実施例１に係る傾斜角算出装置の構成を説明する。図１は、実施例１に係る傾斜角算出装置の構成例を示す図である。例えば、図１に示すように、傾斜角算出装置１００は、取得部１１０と、補正値算出部１２０と、傾斜角算出部１３０とを有する。
【００１６】
また、傾斜角算出装置１００は、各機能部による各種処理に要するデータや、各機能部による各種処理結果を記憶する記憶部を有する。記憶部は、例えば、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）、フラッシュメモリ（Flash  Memory）等の半導体メモリ素子、又は、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置である。また、記憶部には、例えば、水平状態度テーブルと、等速状態度テーブルと、重み係数テーブルとが含まれる。
【００１７】
水平状態度テーブルは、例えば、所定期間における車両の高度の最大値と最小値との差を表す高度変化に対応する閾値と、車両の水平状態の度合いを表す水平状態度とを対応付けて記憶する。また、等速状態度テーブルは、例えば、所定期間における車両の速度の最大値と最小値との差を表す速度変化に対応する閾値と、車両の等速状態の度合いを表す等速状態度とを対応付けて記憶する。また、重み係数テーブルは、例えば、水平状態度と、等速状態度と、加速度センサの補正値であるオフセットに対する仮の補正値である仮オフセットに対する第１重み係数との関係が定められたテーブルであり、後述するように、仮オフセットに対する第１重み係数を求めるために利用される。なお、この「第１重み係数」は、「忘却係数」と呼ばれることもある。
【００１８】
取得部１１０は、対象物としての車両のＧＰＳ測位データと、車両の速度パルス信号と、車両の加速度出力信号とを取得する。ここで、ＧＰＳ測位データは測位情報に相当し、速度パルス信号は速度情報に相当する。また、加速度出力信号は、車両の移動方向である前後方向の加速度を表す移動加速度及び車両の傾斜角に応じた重力成分を含み、加速度情報に相当する。なお、本実施の形態では、対象物の一例として、車両を用いている。但し、本実施の形態の傾斜角算出装置は、対象物として車両以外のものに適用することが可能である。
【００１９】
ここで、図２を用いて、取得部１１０の詳細な構成について説明する。図２は、取得部１１０の詳細な構成例を示す図である。例えば、図２に示すように、取得部１１０は、ＧＰＳ測位部１１１と、有効性判定部１１２と、速度パルス検出部１１３と、加速度センサ１１４とを有する。
【００２０】
ＧＰＳ測位部１１１は、例えば、ＧＰＳ衛星（図示せず）から信号を受信し、この信号をもとにＧＰＳ測位データをサンプリング間隔ごと、すなわち周期的に算出する。かかるＧＰＳ測位データの算出については、公知の任意の手法によって行なわれる。また、ＧＰＳ測位データには、例えば、車両の位置を表す経緯度、車両の高度を表すＧＰＳ高度、車両の移動速度を表すＧＰＳ速度、車両の方位を表すＧＰＳ方位、ＰＤＯＰ（Position  Dilution  Precision）、捕捉衛星数等が含まれる。ここで、ＰＤＯＰとは、ＧＰＳ測位データにおけるＧＰＳ衛星位置の誤差が受信点位置にどのように反映されるかの指標を表すものであり、すなわち測位誤差に相当するものである。そして、ＧＰＳ測位部１１１は、算出したＧＰＳ測位データを有効性判定部１１２に出力する。
【００２１】
有効性判定部１１２は、例えば、ＧＰＳ測位部１１１によって出力されたＧＰＳ測位データそれぞれについての有効性を判定する。詳細には、有効性判定部１１２は、ＰＤＯＰの値が第１閾値以下であり、且つ、ＧＰＳ速度が第２閾値以上である場合に、ＰＤＯＰ又はＧＰＳ速度に対応するＧＰＳ高度が有効なデータであると判定する。一方、有効性判定部１１２は、ＰＤＯＰの値が第１閾値より大きい、又は、ＧＰＳ速度が第２閾値未満である場合に、ＰＤＯＰ又はＧＰＳ速度に対応するＧＰＳ高度が無効なデータであると判定する。つまり、有効性判定部１１２は、ＰＤＯＰの値が大きい場合や、ＧＰＳ速度が小さい場合に、対応するＧＰＳ高度の精度も低くなる傾向があるため、このような判定を行なう。例を挙げると、有効性判定部１１２は、ＰＤＯＰの値が「６」以下であり、且つ、ＧＰＳ速度が「２０ｋｍ／ｈ」以上である場合に、対応するＧＰＳ高度が有効なデータであるとして、有効なデータであることを表すフラグを該ＧＰＳ高度に付与する。
【００２２】
加えて、有効性判定部１１２は、ＧＰＳ速度が第３閾値以上である場合に、該ＧＰＳ速度が有効なデータであると判定する。なお、第３閾値は、上記第２閾値と同一の値であっても良い。さらに、有効性判定部１１２は、所定の期間でのＧＰＳ高度の差が第４閾値以下である場合に、該ＧＰＳ高度が有効なデータであると判定する。このような処理により、有効性判定部１１２は、ＧＰＳ測位データに含まれる各データに対して、有効或いは無効であることを表すフラグを付与する。そして、有効性判定部１１２は、内部の各データにフラグが付与されたＧＰＳ測位データを補正値算出部１２０に出力する。
【００２３】
速度パルス検出部１１３は、例えば、速度センサ（図示せず）に接続され、車両の移動に伴って出力されるパルス信号を所定の期間ごとに計数することにより、周期的に速度パルス信号を検出する。かかる速度センサは、一つの様態として、ドライブシャフトの回転に応じて回転するスピードメータケーブルの中間に設置され、車両の移動による該ドライブシャフトの回転に伴いパルス信号を出力する。そして、速度パルス検出部１１３は、検出した速度パルス信号を補正値算出部１２０又は傾斜角算出部１３０に出力する。
【００２４】
加速度センサ１１４は、例えば、車両の主たる移動方向である車両の前後方向に生じる加速度を検出する。図３は、傾斜角算出装置１００を搭載した車両の動作状態を示す図である。例えば、図３において、車両は、傾斜角算出装置１００を搭載しており、道路面上を移動する。ここで、加速度センサ１１４の感応軸は、道路面に平行であり、且つ、車両の移動方向である前後方向と一致するものとする。また、感応軸及び道路面は、水平面に対して傾斜角「θ」だけ傾いている。すなわち、加速度は、車両の移動方向である前後方向の加速度を表す移動加速度と、感応軸が水平面となす傾斜角「θ」に応じた重力成分とが重畳される。これらにより、加速度センサ１１４は、検出した車両の移動加速度と、傾斜角「θ」に応じた重力成分とを含んだ加速度に関する情報を、加速度出力信号として補正値算出部１２０又は傾斜角算出部１３０に出力する。
【００２５】
図１の説明に戻り、補正値算出部１２０は、加速度を補正するための補正値であるオフセットを逐次算出する。また、補正値算出部１２０は、オフセットの算出において、加速度出力信号に基づいて仮のオフセットである仮オフセットを逐次算出する。そして、補正値算出部１２０は、ＧＰＳ測位データに基づく車両の高度変化と、速度パルス信号に基づく車両の速度変化との少なくとも一方に応じて、統計処理のための仮オフセットに対する第１重み係数を導出する。その後、補正値算出部１２０は、求めた第１重み係数から前回のオフセットに対する第２重み係数を求め、第１重み係数と、第２重み係数と、仮オフセットと、前回算出したオフセットとを用いた統計処理（後述する（数１））により、オフセットを算出する。なお、本実施例では、統計処理の一例として、第１重み係数及び第２重み係数を用いて、仮オフセットと前回算出したオフセットとの加重平均を算出する場合を例に挙げるが、第１重み係数、第２重み係数を用いた統計処理であれば良く、加重平均に限られるものではない。
【００２６】
ここで、図４を用いて、補正値算出部１２０の詳細な構成について説明する。図４は、補正値算出部１２０の詳細な構成例を示す図である。例えば、図４に示すように、補正値算出部１２０は、状態推定部１２１と、仮補正値算出部１２２と、フィルタ処理部１２３とを有する。
【００２７】
状態推定部１２１は、例えば、有効性判定部１１２によって出力されたＧＰＳ測位データ、又は、速度パルス検出部１１３によって出力された速度パルス信号に基づいて、車両の走行状態を推定する。また、状態推定部１２１は、車両の走行状態を推定するために、水平走行推定部１２１ａと、等速走行推定部１２１ｂとを有する。そして、状態推定部１２１は、水平走行推定部１２１ａと等速走行推定部１２１ｂとによる車両の走行状態の推定で要した時間を導出期間として仮補正値算出部１２２に出力する。かかる導出期間は、少なくとも、ＧＰＳ測位部１１１でのＧＰＳ測位データ算出の間隔であるサンプリング間隔となる。
【００２８】
水平走行推定部１２１ａは、例えば、有効性判定部１１２によって出力された有効なデータであることを表すフラグが付与されたデータを含むＧＰＳ測位データからＧＰＳ速度を取得し、所定期間における速度が所定値以上であるか否かを判定する。例えば、所定期間は、ＧＰＳ衛星からの信号の受信で遅延する可能性があるため導出期間以上であり、所定値は、「２０ｋｍ／ｈ」である。なお、速度については、速度パルス信号を利用しても良い。そして、水平走行推定部１２１ａは、所定期間における速度が所定値以上であると判定した場合に、ＧＰＳ測位データからＧＰＳ高度を取得し、所定期間における高度の最大値と最小値との差を表す高度変化を算出する。続いて、水平走行推定部１２１ａは、高度変化に対応する閾値と、車両の水平状態の度合いを表す水平状態度とが対応付けて記録された水平状態度テーブル（図示せず）を参照して、算出した高度変化に対応する水平状態度を取得する。例を挙げると、水平走行推定部１２１ａは、高度変化が「０．２ｍ」以下である場合にこれに対応する水平状態度「１」を取得し、高度変化が「０．２ｍ」から「０．５ｍ」の範囲である場合にこれに対応する水平状態度「２」を取得する。すなわち、車両は、水平状態度が小さいほど水平であるということになる。その後、水平走行推定部１２１ａは、取得した水平状態度をフィルタ処理部１２３に出力する。
【００２９】
等速走行推定部１２１ｂは、例えば、有効性判定部１１２によって出力された有効なデータであることを表すフラグが付与されたデータを含むＧＰＳ測位データからＧＰＳ速度を取得し、所定期間における速度の最大値と最小値との差を表す速度変化を算出する。そして、等速走行推定部１２１ｂは、速度変化に対応する閾値と、車両の等速状態の度合いを表す等速状態度とが対応付けて記録された等速状態度テーブル（図示せず）を参照して、算出した速度変化に対応する等速状態度を取得する。例を挙げると、等速走行推定部１２１ｂは、速度変化が「０．１ｋｍ／ｈ」以下である場合にこれに対応する等速状態度「１」を取得し、速度変化が「０．１ｋｍ／ｈ」から「０．５ｋｍ／ｈ」の範囲である場合にこれに対応する等速状態度「２」を取得する。すなわち、車両は、等速状態度が小さいほど等速であるということになる。その後、等速走行推定部１２１ｂは、取得した等速状態度をフィルタ処理部１２３に出力する。
【００３０】
仮補正値算出部１２２は、例えば、加速度センサ１１４によって出力された加速度出力信号と、状態推定部１２１によって出力された導出期間とに基づいて、加速度センサ１１４のオフセットに対する仮の補正値である仮オフセットを逐次算出する。詳細には、仮補正値算出部１２２は、導出期間における加速度の平均値を逐次算出し、算出した平均値を仮オフセットとしてフィルタ処理部１２３に出力する。
【００３１】
フィルタ処理部１２３は、例えば、ＩＩＲ（Infinite  Impulse  Response）フィルタを含むように構成されており、該ＩＩＲフィルタによってローパスフィルタを構成する。また、フィルタ処理部１２３は、重み算出部１２３ａと、αｉ乗算部１２３ｂと、加算部１２３ｃと、１−αｉ乗算部１２３ｄとを有する。ここで、αｉ乗算部１２３ｂと、加算部１２３ｃと、１−αｉ乗算部１２３ｄとは、「統計処理部」として機能する。
【００３２】
重み算出部１２３ａは、例えば、重み係数テーブルを参照し、水平走行推定部１２１ａ又は等速走行推定部１２１ｂによって出力された水平状態度又は等速状態度に応じて、第１重み係数「αｉ」の値を決定する。第１重み係数「αｉ」とは、仮補正値算出部１２２によって算出された仮オフセットと、前回算出された加速度センサ１１４のオフセットとに対して加重平均をとる場合の仮オフセットに対する重み係数である。また、「ｉ」は、１〜３までの自然数である。そして、重み算出部１２３ａは、決定した第１重み係数「αｉ」をαｉ乗算部１２３ｂに出力する。また、重み算出部１２３ａは、決定した第１重み係数から第２重み係数「１−αｉ」を求め、１−αｉ乗算部１２３ｄに出力する。
【００３３】
図５は、重み係数テーブルの例を示す図である。例えば、図５に示すように、重み係数テーブルは、水平状態度と、等速状態度と、第１重み係数とを対応付けて記憶する。例を挙げると、重み係数テーブルは、水平状態度「１」及び等速状態度「１」に対する第１重み係数「α１」を対応付けて記憶する。また、重み係数テーブルは、水平状態度「１」及び等速状態度「２」に対する第１重み係数「α２」を対応付けて記憶する。また、重み係数テーブルは、水平状態度「２」及び等速状態度「１」に対する第１重み係数「α２」を対応付けて記憶する。また、重み係数テーブルは、水平状態度「２」及び等速状態度「２」に対する第１重み係数「α３」を対応付けて記憶する。ここで、「α１」、「α２」及び「α３」の関係は、「α１」＞「α２」＞「α３」である。すなわち、第１重み係数「αｉ」は、車両の走行状態がより水平で且つより等速であるほど、オフセットに対する仮オフセットの影響がより大きくなる値をとる。これにより、仮補正値算出部１２２によって算出された仮オフセットの重み付けを大きくして、加速度センサ１１４のオフセットの精度を向上させるようにする。
【００３４】
αｉ乗算部１２３ｂは、例えば、仮補正値算出部１２２によって出力された仮オフセットに、重み算出部１２３ａによって出力された第１重み係数「αｉ」を乗算し、乗算結果を加算部１２３ｃに出力する。加算部１２３ｃは、αｉ乗算部１２３ｂによって出力された乗算結果と、１−αｉ乗算部１２３ｄによって出力された乗算結果とを逐次加算する。すなわち、時刻「ｎ−１」におけるオフセット（前回のオフセット）を「Ａｏｆｆｓｅｔ（ｎ−１）」、第１重み係数を「αｉ」、仮オフセットを「ｔｍｐＡｏｆｆｓｅｔ」とすると、加算部１２３ｃは、時刻「ｎ」におけるオフセット「Ａｏｆｆｓｅｔ（ｎ）」を（数１）により算出する。これにより、第１重み係数「αｉ」、第２重み係数「１−αｉ」を用いた、仮オフセット及び前回のオフセットの加重平均により、オフセットが算出されることになる。
（数１）  Ａｏｆｆｓｅｔ（ｎ）＝αｉ・ｔｍｐＡｏｆｆｓｅｔ＋（１−αｉ）Ａｏｆｆｓｅｔ（ｎ−１）
【００３５】
そして、加算部１２３ｃは、加算結果を加速度センサ１１４の正式なオフセットとして、１−αｉ乗算部１２３ｄと傾斜角算出部１３０とに出力する。１−αｉ乗算部１２３ｄは、加算部１２３ｃによって出力されたオフセットに、重み算出部１２３ａによって出力された第２重み係数「１−αｉ」を乗算し、乗算結果を加算部１２３ｃに出力する。すなわち、１−αｉ乗算部１２３ｄは、乗算結果を加算部１２３ｃにフィードバックすることになる。
【００３６】
図１の説明に戻り、傾斜角算出部１３０は、オフセットと、速度パルス信号と、加速度出力信号とに基づいて、車両の傾斜角を算出する。例えば、傾斜角算出部１３０は、速度パルス検出部１１３によって出力された速度パルス信号に、パルスから距離へ変換する係数を表す距離変換係数（単位：ｍ／ｐｕｌｓｅ）を乗算した速度情報と、加速度センサ１１４によって出力された加速度出力信号と、加算部１２３ｃによって出力されたオフセットとに基づいて、傾斜角「θ」を算出する。
【００３７】
詳細には、速度情報の単位時間の変化である移動加速度を「ａｍ」、重力加速度を「ｇ」とすると、図２において、加速度センサ１１４の感応軸にかかる力は、（数２）となる。
（数２）  ａｍ＋ｇ・ｓｉｎθ
また、加速度出力信号の単位を電圧（単位：Ｖｏｌｔ）から加速度（単位：ｍ／ｓ２）へ変換するための係数を「Ｋａ」、加速度情報を「Ａｏｕｔ」、オフセットを「Ａｏｆｆｓｅｔ」とすると、加速度は、（数３）となる。
（数３）  Ｋａ・（Ａｏｕｔ−Ａｏｆｆｓｅｔ）
そして、（数２）及び（数３）により（数４）が得られ、さらに（数４）を変形して（数５）が得られる。
（数４）  Ｋａ・（Ａｏｕｔ−Ａｏｆｆｓｅｔ）＝ａｍ＋ｇ・ｓｉｎθ
（数５）  θ＝ｓｉｎ−１[Ｋａ／ｇ・（Ａｏｕｔ−Ａｏｆｆｓｅｔ）−ａｍ／ｇ]
ここで、（数５）において、傾斜角「θ」は微小である（単位：ラジアン）として、近似することにより（数６）が得られる。
（数６）  θ＝Ｋａ／ｇ・（Ａｏｕｔ−Ａｏｆｆｓｅｔ）−１／ｇ・ａｍ
すなわち、傾斜角算出部１３０は、速度パルス検出部１１３からの出力をもとにした移動加速度「ａｍ」と、加速度センサ１１４からの出力値である加速度情報「Ａｏｕｔ」と、加算部１２３ｃによって出力されたオフセット「Ａｏｆｆｓｅｔ」とに基づいて、傾斜角「θ」を（数６）により算出する。
【００３８】
［傾斜角算出処理フロー］
次に、図６を用いて、傾斜角算出処理の流れについて説明する。図６は、傾斜角算出処理の流れの例を示すフローチャートである。
【００３９】
例えば、図６に示すように、取得部１１０は、ＧＰＳ測位部１１１と、速度パルス検出部１１３と、加速度センサ１１４とにおいて、ＧＰＳ測位データ、速度パルス信号、加速度出力信号を取得する（ステップＳ１０１）。
【００４０】
また、状態推定部１２１は、水平走行推定部１２１ａと等速走行推定部１２１ｂとにおいて、水平状態度及び等速状態度を推定する（ステップＳ１０２）。このとき、状態推定部１２１は、水平走行推定部１２１ａと等速走行推定部１２１ｂとによる車両の走行状態の推定で要した時間を導出期間として仮補正値算出部１２２に出力する。また、仮補正値算出部１２２は、加速度センサ１１４によって出力された加速度出力信号と、状態推定部１２１によって出力された導出期間とに基づいて、加速度センサ１１４のオフセットに対する仮の補正値である仮オフセットを逐次算出する（ステップＳ１０３）。
【００４１】
また、重み算出部１２３ａは、重み係数テーブルを参照し、水平走行推定部１２１ａ又は等速走行推定部１２１ｂによって出力された水平状態度又は等速状態度に応じて、第１重み係数「αｉ」の値を決定し、「１」とこの第１重み係数「αｉ」との差分をとることにより、第２重み係数「１−αｉ」の値を算出する（ステップＳ１０４）。ここで、αｉ乗算部１２３ｂは、仮補正値算出部１２２によって出力された仮オフセットに、重み算出部１２３ａによって決定された第１重み係数「αｉ」を乗算し、１−αｉ乗算部１２３ｄは、加算部１２３ｃによって出力されたオフセットに、重み算出部１２３ａによって算出された第２重み係数「１−αｉ」を乗算する。
【００４２】
また、加算部１２３ｃは、αｉ乗算部１２３ｂによって出力された乗算結果と、１−αｉ乗算部１２３ｄによって出力された乗算結果とを逐次加算し、加算結果をオフセットとして算出する（ステップＳ１０５）。また、傾斜角算出部１３０は、速度パルス検出部１１３からの出力をもとにした移動加速度と、加速度センサ１１４からの出力値である加速度情報と、加算部１２３ｃによって出力されたオフセットとに基づいて、傾斜角「θ」を算出する（ステップＳ１０６）。
【００４３】
［実施例１による効果］
上述したように、傾斜角算出装置１００は、加速度センサのオフセットを算出する場合に、車両の速度変化又は高度変化から判定された、車両の水平走行状態や等速走行状態に基づいて仮オフセットに対する第１重み係数を決定するので、加速度センサのオフセットに対する補正を高精度に行なうことができる。また、傾斜角算出装置１００は、車両の水平走行状態や等速走行状態に段階を持たせるようにすることで、オフセットを補正する頻度を増やすことができるので、オフセットのドリフトへの追随性を向上させることができる。換言すると、傾斜角算出装置１００は、加速度センサのオフセットに対する補正を高精度に行なうことができることにより、道路の傾斜等を含んだ車両の姿勢角の算出精度の向上に寄与することができる。
【実施例２】
【００４４】
さて、これまで本発明に係る傾斜角算出装置１００の実施例について説明したが、上述した実施例以外にも種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、（１）カルマンフィルタへの適用、（２）フィルタの種類、（３）構成、について異なる実施例を説明する。
【００４５】
（１）カルマンフィルタへの適用
上記実施例１に記載した車両の位置等の推定については、加速度センサ１１４やＧＰＳ衛星等からの誤差のある情報を利用して、常に変化する車両の位置を推定している。実施例１に記載の第１重み係数の制御方法によって導出されたオフセット値を、カルマンフィルタを利用した車両位置推定方法における加速度センサのオフセットの初期値として適用することが可能である。
【００４６】
（２）フィルタの種類
また、上記実施例１において、フィルタ処理部１２３は、ＩＩＲフィルタを含むように構成されている場合を説明したが、フィルタの種類はＩＩＲフィルタに限られるわけではない。例えば、フィルタ処理部１２３は、ＦＩＲ（Finite  Impulse  Response）フィルタを含むように構成されていても良い。ＦＩＲフィルタを含むように構成される場合に、第１重み係数は、「タップ係数」と呼ばれることがある。これらにより、フィルタ構成の自由度を向上できる。
【００４７】
（３）構成
また、上記文書中や図面中等で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメタ等を含む情報は、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、ＧＰＳ測位データは、上述した各データに限られるものではない。
【００４８】
また、図示した傾斜角算出装置１００の各構成要素は、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。すなわち、各装置の分散又は統合の具体的形態は、図示のものに限られず、その全部又は一部を各種の負担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又は統合することができる。例えば、有効性判定部１１２による処理は、水平走行推定部１２１ａや等速走行推定部１２１ｂによって行なわれるようにしても良い。また、上記実施例では、高度変化に対応する水平状態度と、速度変化に対応する等速状態度との双方を利用する場合を説明したが、これらのうち少なくとも一つを利用するようにしても良い。
【００４９】
また、傾斜角算出装置１００の構成は、例えば、ハードウェアとして、任意のコンピュータのＣＰＵ（Central  Processing  Unit）、メモリ、その他のＬＳＩ（Large  Scale  Integration）で実現される。同様に、傾斜角算出装置１００の構成は、例えば、ソフトウェアとして、メモリにロードされたプログラム等によって実現される。上記実施例では、これらのハードウェア又はソフトウェアの連携によって実現される機能ブロックとして説明した。すなわち、これらの機能ブロックについては、ハードウェアのみ、ソフトウェアのみ、又は、それらの組み合わせによって種々の形で実現できる。
【符号の説明】
【００５０】
１００    傾斜角算出装置
１１０    取得部
１１１    ＧＰＳ測位部
１１２    有効性判定部
１１３    速度パルス検出部
１１４    加速度センサ
１２０    補正値算出部
１２１    状態推定部
１２１ａ  水平走行推定部
１２１ｂ  等速走行推定部
１２２    仮補正値算出部
１２３    フィルタ処理部
１２３ａ  重み算出部
１２３ｂ  αｉ乗算部
１２３ｃ  加算部
１２３ｄ  １−αｉ乗算部
１３０    傾斜角算出部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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