(57)【要約】制御部１５は、計測車体速度ＶＬの算出が可能と判断した場合には、計測車体速度ＶＬを推定車体速度ＶＥとして算出すると共に、ＫテーブルＴＫ及びＡＢテーブルＴＡＢの更新処理を行う。一方、制御部１５は、計測車体速度ＶＬの算出が不可と判断した場合には、検出した走行状態に基づきＫテーブルＴＫから変換係数Ｋ、温度センサ２６が出力する温度に基づきＡＢテーブルＴＡＢから感度係数Ａ及びオフセット係数Ｂをそれぞれ抽出する。そして、制御部１５は、抽出した変換係数Ｋから車軸パルスベース車体速度ＶＰを算出すると共に、抽出した感度係数Ａ及びオフセット係数Ｂから加速度ベース車体速度Ｖαを算出し、これらの算出値に重み付けを行うことで、推定車体速度ＶＥを算出する。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動体の周辺の情報に基づく前記移動体の第１速度及び前記移動体に関する移動体情報をそれぞれ取得する取得部と、
前記移動体に関する複数の移動体情報に対応し、前記移動体の速度を算出するための算出値を記憶する記憶部と、
前記第１速度を取得できる場合、前記第１速度を第２速度とし、前記第１速度を取得できない場合、前記算出値のうち前記取得部で取得された移動体情報に対応する対応算出値及び前記取得部で取得された移動体情報に基づき前記第２速度を算出する制御部と、を備えることを特徴とする速度算出装置。
【請求項２】
前記制御部は、前記第１速度を取得できる場合、前記取得部が取得した移動体情報に対応付けて前記記憶部に記憶させる前記算出値を、前記第１速度に基づき更新することを特徴とする請求項１に記載の速度算出装置。
【請求項３】
前記制御部は、前記第１速度を取得できる場合、前記取得部が取得した移動体情報に対応付けて前記記憶部に既に記憶されている算出値と、前記第１速度に基づき算出した算出値とで平均化した算出値を、前記取得部が取得した移動体情報に対応付けて前記記憶部に記憶させることを特徴とする請求項２に記載の速度算出装置。
【請求項４】
前記制御部は、前記記憶部に前記算出値が記憶されていない前記移動体情報に対応する算出値を、前記記憶部に前記算出値が記憶された前記移動体情報に対応する算出値から補間計算により算出することを特徴とする請求項２または３に記載の速度算出装置。
【請求項５】
前記記憶部は、前記算出値として、前記移動体の車輪回転速度に基づく前記移動体の第３速度を算出するための第１係数と、前記移動体の加速度に基づく前記移動体の第４速度を算出するための第２係数との少なくとも一方を記憶し、
前記制御部は、前記第１速度を取得できない場合、前記第３速度又は前記第４速度の少なくとも一方に基づき前記第２速度を定めることを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項に記載の速度算出装置。
【請求項６】
前記取得部は、前記移動体情報として、前記移動体の走行状態を示す情報又は温度の情報の少なくとも一方を取得し、
前記制御部は、前記取得部が前記走行状態を示す情報を取得した場合、当該走行状態に対応する第１係数を前記記憶部から取得することで前記第３速度を算出し、前記取得部が前記温度の情報を取得した場合、当該温度に対応する第２係数を前記記憶部から取得することで前記第４速度を算出することを特徴とする請求項５に記載の速度算出装置。
【請求項７】
前記記憶部は、前記第１係数を加速度、勾配角、及び車輪回転速度の組み合わせごとに記録した第１テーブルと、前記第２係数を温度ごとに記録した第２テーブルとの少なくとも一方を記憶することを特徴とする請求項５または６に記載の速度算出装置。
【請求項８】
前記制御部は、前記第３速度及び前記第４速度を算出後、前記第３速度の算出に用いた第１係数を前記記憶部に記録してからの経過時間と、前記第４速度の算出に用いた第２係数を前記記憶部に記録してからの経過時間とに基づき、前記第３速度及び前記第４速度を重み付けすることで、前記第２速度を算出することを特徴する請求項５〜７のいずれか一項に記載の速度算出装置。
【請求項９】
前記取得部は、外界センサが出力する情報を、前記移動体の周辺の情報として取得し、
前記制御部は、前記記憶部に位置情報が記憶された地物を前記外界センサの出力に基づき検出した場合、前記第１速度を取得できると判定することを特徴とする請求項１〜８のいずれか一項に記載の速度算出装置。
【請求項１０】
移動体に関する複数の移動体情報に対応し、前記移動体の速度を算出するための算出値を記憶する記憶部を備える速度算出装置が実行する制御方法であって、
前記移動体の周辺の情報に基づく前記移動体の第１速度及び前記移動体に関する移動体情報をそれぞれ取得する取得工程と、
前記第１速度を取得できる場合、前記第１速度を第２速度とし、前記第１速度を取得できない場合、前記算出値のうち前記取得部で取得された移動体情報に対応する対応算出値及び前記取得工程で取得された移動体情報に基づき前記第２速度を算出する制御工程と、を有することを特徴とする制御方法。
【請求項１１】
移動体に関する複数の移動体情報に対応し、前記移動体の速度を算出するための算出値を記憶する記憶部を備える速度算出装置のコンピュータが実行するプログラムであって、
前記移動体の周辺の情報に基づく前記移動体の第１速度及び前記移動体に関する移動体情報をそれぞれ取得する取得部と、
前記第１速度を取得できる場合、前記第１速度を第２速度とし、前記第１速度を取得できない場合、前記算出値のうち前記取得部で取得された移動体情報に対応する対応算出値及び前記取得部で取得された移動体情報に基づき前記第２速度を算出する制御部
として前記コンピュータを機能させることを特徴とするプログラム。
【請求項１２】
請求項１１に記載のプログラムを記憶した記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車体速度を高精度に推定する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、車体速度を高精度に推定する技術が知られている。例えば、特許文献１には、ライダ（Ｌｉｄａｒ：Ｌｉｇｈｔ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｒａｎｇｉｎｇ、または、Ｌａｓｅｒ  Ｉｌｌｕｍｉｎａｔｅｄ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  Ａｎｄ  Ｒａｎｇｉｎｇ）等の測定装置により、周辺の物体と自車両との距離及び相対速度を測定し、測定結果に基づき自車両の速度を推定する技術が開示されている。また、特許文献２には、走行中の路面を複数の照明で照らし、照らした路面の撮影画像に基づき自車両の速度を推定する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１４−０８９６８６号公報
【特許文献２】国際公開ＷＯ２０１５／６８３０１
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１及び特許文献２によれば、車体速度を高精度に推定することができる。一方、特許文献１及び特許文献２に示す推定方法では、車体速度を推定できない場合が存在する。例えば、特許文献１の推定方法の場合、周辺に物体が存在しないときには、車体速度を推定することができない。この場合、他の方法により車体速度を推定する必要がある。【０００５】
本発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、車体速度を高精度に推定することが可能な速度算出装置を提供することを主な目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
請求項１に記載の発明は、速度算出装置であって、移動体の周辺の情報に基づく前記移動体の第１速度及び前記移動体に関する移動体情報をそれぞれ取得する取得部と、前記移動体に関する複数の移動体情報に対応し、前記移動体の速度を算出するための算出値を記憶する記憶部と、前記第１速度を取得できる場合、前記第１速度を第２速度とし、前記第１速度を取得できない場合、前記算出値のうち前記取得部で取得された移動体情報に対応する対応算出値及び前記取得部で取得された移動体情報に基づき前記第２速度を算出する制御部と、を備えることを特徴とする。【０００７】
請求項１０に記載の発明は、移動体に関する複数の移動体情報に対応し、前記移動体の速度を算出するための算出値を記憶する記憶部を備える速度算出装置が実行する制御方法であって、前記移動体の周辺の情報に基づく前記移動体の第１速度及び前記移動体に関する移動体情報をそれぞれ取得する取得工程と、前記第１速度を取得できる場合、前記第１速度を第２速度とし、前記第１速度を取得できない場合、前記算出値のうち前記取得部で取得された移動体情報に対応する対応算出値及び前記取得工程で取得された移動体情報に基づき前記第２速度を算出する制御工程と、を有することを特徴とする。【０００８】
請求項１１に記載の発明は、移動体に関する複数の移動体情報に対応し、前記移動体の速度を算出するための算出値を記憶する記憶部を備える速度算出装置のコンピュータが実行するプログラムであって、前記移動体の周辺の情報に基づく前記移動体の第１速度及び前記移動体に関する移動体情報をそれぞれ取得する取得部と、前記第１速度を取得できる場合、前記第１速度を第２速度とし、前記第１速度を取得できない場合、前記算出値のうち前記取得部で取得された移動体情報に対応する対応算出値及び前記取得部で取得された移動体情報に基づき前記第２速度を算出する制御部として前記コンピュータを機能させることを特徴とする。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】車載機の概略構成図である。
【図２】Ｋテーブルのデータ構造の一例である。
【図３】ＡＢテーブルのデータ構造の一例である。
【図４】推定車体速度算出処理の概要を示すフローチャートである。
【図５】車両の走行時における状態を特定する各記号を示した図である。
【図６】（Ａ）は、車両の駆動時における摩擦係数とスリップ率との関係を示し、（Ｂ）は、車両の制動時における摩擦係数とスリップ率との関係を示す。
【図７】（Ａ）は、横軸を真の加速度、縦軸を加速度センサ値とした場合の両者の加速度の関係を示すグラフであり、（Ｂ）は、横軸を加速度センサ値、縦軸を真の加速度とした場合の両者の加速度の関係を示すグラフである。（Ｃ）は、真の加速度の時間推移と、時間間隔ごとに得られる加速度センサ値に基づいて速度を求めるための台形近似の図である。
【図８】Ｋテーブル更新処理のフローチャートである。
【図９】ＡＢテーブル更新処理のフローチャートである。
【図１０】真の加速度の時間推移と、時間間隔ごとに得られる加速度センサ値に基づいて速度を求めるための短冊近似の図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
本発明の好適な実施形態によれば、速度算出装置は、移動体の周辺の情報に基づく前記移動体の第１速度及び前記移動体に関する移動体情報をそれぞれ取得する取得部と、前記移動体に関する複数の移動体情報に対応し、前記移動体の速度を算出するための算出値を記憶する記憶部と、前記第１速度を取得できる場合、前記第１速度を第２速度とし、前記第１速度を取得できない場合、前記算出値のうち前記取得部で取得された移動体情報に対応する対応算出値及び前記取得部で取得された移動体情報に基づき前記第２速度を算出する制御部と、を備える。
【００１１】
上記速度算出装置は、取得部と、記憶部と、制御部とを備える。取得部は、移動体の周辺の情報に基づく移動体の第１速度及び移動体に関する移動体情報をそれぞれ取得する。記憶部は、移動体に関する複数の移動体情報に対応し、移動体の速度を算出するための算出値を記憶する。ここで「算出値」は、第１速度の算出とは異なる方法により移動体の速度を算出するのに必要な係数（パラメータ）等を指す。制御部は、第１速度を取得できる場合、第１速度を第２速度とし、第１速度を取得できない場合、記憶部に記憶した算出値のうち取得部で取得された移動体情報に対応する対応算出値及び取得部が取得した移動体情報に基づき第２速度を算出する。この態様によれば、速度算出装置は、移動体の周辺の情報に基づく移動体の第１速度が取得できない場合であっても、取得部が取得した移動体情報に対応する算出値を対応算出値として記憶部から取得し、対応算出値から好適に第２速度を算出することができる。
【００１２】
上記速度算出装置の一態様では、前記制御部は、前記第１速度を取得できる場合、前記取得部が取得した移動体情報に対応付けて前記記憶部に記憶させる前記算出値を、前記第１速度に基づき更新する。この態様により、速度算出装置は、移動体の周辺の情報に基づく信頼性が高い第１速度が取得できる場合に、第１速度に基づき、取得した移動体情報に対応付けて記憶する算出値を好適に更新することができる。ここで、「更新」は、既に存在する算出値を新たな値に書き換える（即ち上書きする）態様の他、対応する算出値が記憶部に記憶されていない（即ち上書きする対象がない）場合に算出値を新たに記録する態様も含む。
【００１３】
上記速度算出装置の他の一態様では、前記制御部は、前記第１速度を取得できる場合、前記取得部が取得した移動体情報に対応付けて前記記憶部に既に記憶されている算出値と、前記第１速度に基づき算出した算出値とで平均化した算出値を、前記取得部が取得した移動体情報に対応付けて前記記憶部に記憶させる。この態様により、算出した最新の算出値にノイズが重畳されていた場合であっても、その影響を低減させることができる。
【００１４】
上記速度算出装置の他の一態様では、前記制御部は、前記記憶部に前記算出値が記憶されていない前記移動体情報に対応する算出値を、前記記憶部に前記算出値が記憶された前記移動体情報に対応する算出値から補間計算により算出する。この態様により、速度算出装置は、現在の移動体の走行又は環境状態に対応する算出値が未だ算出されていない場合であっても、既に算出された算出値により補間された値を用いて好適に第２速度を算出することができる。
【００１５】
上記速度算出装置の他の一態様では、前記記憶部は、前記算出値として、前記移動体の車輪回転速度に基づく前記移動体の第３速度を算出するための第１係数と、前記移動体の加速度に基づく前記移動体の第４速度を算出するための第２係数との少なくとも一方を記憶し、前記制御部は、前記第１速度を取得できない場合、前記第３速度又は前記第４速度の少なくとも一方に基づき前記第２速度を定める。この態様により、速度算出装置は、移動体の周辺の情報に基づく移動体の第１速度が取得できない場合であっても、記憶部に記憶させた第１又は／及び第２係数を参照することで、移動体の車輪回転速度に基づく速度又は加速度に基づく速度の少なくとも一方を算出して第２速度を定めることができる。
【００１６】
上記速度算出装置の他の一態様では、前記取得部は、前記移動体情報として、前記移動体の走行状態を示す情報又は温度の情報の少なくとも一方を取得し、前記制御部は、前記取得部が前記走行状態を示す情報を取得した場合、当該走行状態に対応する第１係数を前記記憶部から取得することで前記第３速度を算出し、前記取得部が前記温度の情報を取得した場合、当該温度に対応する第２係数を前記記憶部から取得することで前記第４速度を算出する。一般に、車輪回転速度に基づく第３速度は、走行状態によって使用すべき第１係数の適正値が異なり、加速度に基づく第４速度は、温度によって使用すべき第２係数の適正値が異なる。よって、この態様により、速度算出装置は、現在の走行状態に即した第１係数及び現在の温度に即した第２係数を記憶部から抽出し、第３速度又は／及び第４速度を高精度に算出することができる。
【００１７】
上記速度算出装置の他の一態様では、前記記憶部は、前記第１係数を加速度、勾配角、及び車輪回転速度の組み合わせごとに記録した第１テーブルと、前記第２係数を温度ごとに記録した第２テーブルとの少なくとも一方を記憶する。この態様により、速度算出装置は、現在の走行状態に即した第１係数又は／及び現在の温度に即した第２係数を的確に記録及び参照することができる。
【００１８】
上記速度算出装置の他の一態様では、前記制御部は、前記第３速度及び前記第４速度を算出後、前記第３速度の算出に用いた第１係数を前記記憶部に記録してからの経過時間と、前記第４速度の算出に用いた第２係数を前記記憶部に記録してからの経過時間とに基づき、前記第３速度及び前記第４速度を重み付けすることで、前記第２速度を算出する。この態様により、速度算出装置は、第１係数又は第２係数が算出（即ち記憶部に記録）された時刻が新しいほど当該第１係数又は第２係数の信頼度が高いとみなし、当該信頼度に応じた重み付けにより第２速度を算出することができる。
【００１９】
上記速度算出装置の他の一態様では、前記取得部は、外界センサが出力する情報を、前記移動体の周辺の情報として取得し、前記制御部は、前記記憶部に位置情報が記憶された地物を前記外界センサの出力に基づき検出した場合、前記第１速度を取得できると判定する。速度算出装置は、この態様により、外界センサが出力する移動体の周辺の情報から第１速度を取得できるか否かを的確に判定することができる。
【００２０】
本発明の他の好適な実施形態によれば、移動体に関する複数の移動体情報に対応し、前記移動体の速度を算出するための算出値を記憶する記憶部を備える速度算出装置が実行する制御方法であって、前記移動体の周辺の情報に基づく前記移動体の第１速度及び前記移動体に関する移動体情報をそれぞれ取得する取得工程と、前記第１速度を取得できる場合、前記第１速度を第２速度とし、前記第１速度を取得できない場合、前記算出値のうち前記取得部で取得された移動体情報に対応する対応算出値及び前記取得工程で取得された移動体情報に基づき前記第２速度を算出する制御工程と、を有する。速度算出装置は、この制御方法を実行することで、移動体の周辺の情報に基づく移動体の第１速度が取得できない場合であっても、取得工程で取得した移動体情報に対応する算出値を対応算出値として記憶部から取得し、対応算出値から好適に第２速度を算出することができる。
【００２１】
本発明の他の好適な実施形態によれば、移動体に関する複数の移動体情報に対応し、前記移動体の速度を算出するための算出値を記憶する記憶部を備える速度算出装置のコンピュータが実行するプログラムであって、前記移動体の周辺の情報に基づく前記移動体の第１速度及び前記移動体に関する移動体情報をそれぞれ取得する取得部と、前記第１速度を取得できる場合、前記第１速度を第２速度とし、前記第１速度を取得できない場合、前記算出値のうち前記取得部で取得された移動体情報に対応する対応算出値及び前記取得部で取得された移動体情報に基づき前記第２速度を算出する制御部として前記コンピュータを機能させる。コンピュータは、このプログラムを実行することで、移動体の周辺の情報に基づく移動体の第１速度が取得できない場合であっても、取得部が取得した移動体情報に対応する算出値を対応算出値として記憶部から取得し、対応算出値から好適に第２速度を算出することができる。好適には、上記プログラムは、記憶媒体に記憶される。
【実施例】
【００２２】
以下、図面を参照して本発明の好適な各実施例について説明する。【００２３】
［概略構成］
図１は、本実施例に係る車載機１の概略構成図である。車載機１は、車載機１が搭載された車両の車体速度を高精度に推定する装置であって、主に、センサ群１１と、記憶部１２と、入力部１４と、制御部１５と、出力部１６とを有する。車載機１は、本発明における「速度算出装置」の一態様である。【００２４】
センサ群１１は、主にライダ２１、車輪速センサ２２、加速度センサ２３、ジャイロセンサ２４と、傾斜センサ２５と、温度センサ２６と、ＧＰＳ受信機２７とを有する。【００２５】
ライダ２１は、パルスレーザを出射することで、外界に存在する物体までの距離を離散的に測定する。ライダ２１は、パルスレーザが反射された物体までの距離と、当該パルスレーザの出射角度との組により示された計測点の点群を出力する。本実施例では、ライダ２１は、道路付近に設けられたランドマークの検出に用いられる。ランドマークは、例えば、道路脇に周期的に並んでいるキロポスト、１００ｍポスト、デリニエータ、交通インフラ設備（例えば標識、方面看板、信号）、電柱、街灯などの地物である。【００２６】
車輪速センサ２２は、車両の車輪の回転に伴って発生されているパルス信号からなるパルス（「車軸回転パルス」とも呼ぶ。）を計測する。加速度センサ２３は、車両の進行方向における加速度を検出する。ジャイロセンサ２４は、車両の方向変換時における車両の角速度を検出する。傾斜センサ２５は、車両の水平面に対するピッチ方向での傾斜角（「勾配角」とも呼ぶ。）を検出する。温度センサ２６は、加速度センサ２３又はその周辺での温度を検出する。ＧＰＳ受信機２７は、複数のＧＰＳ衛星から、測位用データを含む下り回線データを搬送する電波を受信することで、車両の絶対的な位置を検出する。センサ群１１の各センサの出力は、制御部１５に供給される。車輪速センサ２２、加速度センサ２３、傾斜センサ２５及び温度センサ２６の出力データは、本発明における「移動体情報」の一例である。【００２７】
記憶部１２は、制御部１５が実行するプログラムや、制御部１５が所定の処理を実行するのに必要な情報を記憶する。本実施例では、記憶部１２は、道路データ及びランドマークの情報を含む地図データベース（ＤＢ）１０を記憶する。なお、地図ＤＢ１０は、定期的に更新されてもよい。この場合、例えば、制御部１５は、図示しない通信部を介し、地図情報を管理するサーバ装置から、自車位置が属するエリアに関する部分地図情報を受信し、地図ＤＢ１０に反映させる。なお、記憶部１２が地図ＤＢ１０を記憶する代わりに、車載機１と通信可能なサーバ装置が地図ＤＢ１０を記憶してもよい。この場合、制御部１５は、サーバ装置と通信を行うことにより、地図ＤＢ１０から必要なランドマークの情報等を取得する。また、記憶部１２は、車輪回転速度から車体速度への変換係数「Ｋ」を記録したＫテーブルＴＫと、真の加速度に対する加速度センサ２３の感度に相当する係数（「感度係数Ａ」とも表記する。）及び真の加速度に対する加速度センサ２３の出力値のオフセット係数（「オフセット係数Ｂ」とも表記する。）を記録したＡＢテーブルＴＡＢと、を記憶する。オフセット係数Ｂは、後述するように、加速度センサ２３が出力する加速度が０である場合の真の加速度の値に相当する。なお、変換係数Ｋは、車輪速センサ２２が出力する車軸回転パルスに基づく車体速度の推定値（「車軸パルスベース車体速度ＶＰ」とも呼ぶ。）の算出に用いられ、感度係数Ａ及びオフセット係数Ｂは、後述する加速度センサ２３が出力する加速度に基づく車体速度の推定値（「加速度ベース車体速度Ｖα」とも呼ぶ。）の算出に用いられる。【００２８】
入力部１４は、ユーザが操作するためのボタン、タッチパネル、リモートコントローラ、音声入力装置等であり、出力部１６は、例えば、制御部１５の制御に基づき出力を行うディスプレイやスピーカ等である。【００２９】
制御部１５は、プログラムを実行するＣＰＵなどを含み、車載機１の全体を制御する。本実施例では、制御部１５は、車体速度推定部１７とテーブル更新部１８とを有する。【００３０】
車体速度推定部１７は、自車位置の算出等の他の処理に用いるための、車体速度の推定値（「推定車体速度ＶＥ」とも呼ぶ。）を算出する。車体速度推定部１７は、ライダ２１の出力に基づく車体速度の推定が可能な場合には、ライダ２１の出力に基づき計測した車体速度（「計測車体速度ＶＬ」とも呼ぶ。）を推定車体速度ＶＥとして設定する。一方、車体速度推定部１７は、計測車体速度ＶＬが算出できない場合には、車輪速センサ２２が出力する車軸回転パルスに基づく車体速度の推定値である車軸パルスベース車体速度ＶＰと、加速度センサ２３が出力する進行方向の加速度に基づく車体速度の推定値である加速度ベース車体速度Ｖαとをそれぞれ算出し、これらの推定値に対して所定の重み付けを行うことで推定車体速度ＶＥを算出する。【００３１】
ここで、車体速度推定部１７は、現在の車両の走行状態に対応する変換係数ＫをＫテーブルＴＫから抽出し、車輪速センサ２２が出力する車軸回転パルスに基づき計測される現在の車輪回転速度「ω」に対して抽出した変換係数Ｋを乗じた以下の式（１）に基づき、車軸パルスベース車体速度ＶＰを算出する。【００３２】
【数１】
2018042628.tif 000003
「ｔ」は、処理基準となる現時刻を示す。また、車体速度推定部１７は、温度センサ２６が出力する温度に対応する感度係数Ａ及びオフセット係数ＢをＡＢテーブルＴＡＢから抽出し、抽出した感度係数Ａ及びオフセット係数Ｂを用いて、加速度ベース車体速度Ｖαを以下の式（２）に基づき算出する。【００３３】
【数２】
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「ｔ−１」は、推定車体速度ＶＥを前回算出した時刻、「δｔ」は、時刻ｔと時刻ｔ−１との時間間隔を示す。式（１）及び式（２）の導出方法については［推定車体速度算出処理の詳細］のセクションで説明する。【００３４】
テーブル更新部１８は、車体速度推定部１７が計測車体速度ＶＬを算出した場合に、当該計測車体速度ＶＬに基づき、現在の走行状態に対応する変換係数Ｋを算出し、算出した変換係数ＫによりＫテーブルＴＫを更新する。同様に、テーブル更新部１８は、車体速度推定部１７が計測車体速度ＶＬを算出した場合に、当該計測車体速度ＶＬに基づき、現在の検出温度Ｔに対応する感度係数Ａ及びオフセット係数Ｂを算出し、算出した感度係数Ａ及びオフセット係数ＢによりＡＢテーブルＴＡＢを更新する。【００３５】
なお、制御部１５は、本発明における「取得部」、「制御部」、及びプログラムを実行するコンピュータの一例である。また、計測車体速度ＶＬは本発明における「第１速度」、推定車体速度ＶＥは本発明における「第２速度」、車軸パルスベース車体速度ＶＰは本発明における「第３速度」、加速度ベース車体速度Ｖαは本発明における「第４速度」の一例である。また、ライダ２１で検出する周辺の物体までの距離や方向に関する情報は、本発明における「移動体の周辺の情報」の一例である。【００３６】
ここで、記憶部１３が記憶するＫテーブルＴＫ及びＡＢテーブルＴＡＢについて説明する。図２は、ＫテーブルＴＫのデータ構造の一例であり、図３は、ＡＢテーブルＴＡＢのデータ構造の一例である。図２に示すように、ＫテーブルＴＫには、車輪速センサ２２が出力する車軸回転パルスに基づき計測される車輪回転速度、加速度センサ２３が出力する加速度（「加速度センサ値」と呼ぶ。）、及び傾斜センサ２５が出力する勾配角の３つをパラメータとした３次元配列の変換係数Ｋが記録されている。また、各走行状態に対応する変換係数Ｋは、それぞれ、テーブル更新部１８が当該変換係数Ｋを記録した記録時刻「ｔＫ」と共にＫテーブルＴＫに記録されている。図２に示す各インデックス値に対応する変換係数Ｋ及び時刻ｔＫの組は、車体速度推定部１７が計測車体速度ＶＬを算出した場合にテーブル更新部１８により更新（詳しくは、新規に登録又は書き換え）がなされる。【００３７】
以後では、ＫテーブルＴＫに記録された各車輪回転速度（ω１、ω２、…）に付されたインデックス値（１、２、…）のうち、車輪速センサ２２が出力する現在の車軸回転パルス「ω」に基づき計測される車輪回転速度に最も近いインデックス値を「ｉ」と表記する。同様に、各加速度センサ値（α１、α２、…）に付されたインデックス値（１、２、…）のうち加速度センサ２３が出力する現在の加速度センサ値「α」に最も近いインデックス値を「ｊ」、各勾配角（θ１、θ２、…）に付されたインデックス値（１、２、…）のうち傾斜センサ２５が出力する現在の勾配角「θ」に最も近いインデックス値を「ｈ」と表記する。そして、上述の各センサの出力に最も近い車輪回転速度ωｉ、加速度センサ値αｊ、勾配角θｈに対応する変換係数Ｋを「Ｋｉ、ｊ、ｈ」とし、当該変換係数Ｋのインデックス値を（ｉ、ｊ、ｋ）と表記する。後述するように、テーブル更新部１８は、車体速度推定部１７が計測車体速度ＶＬを算出した場合に、当該計測車体速度ＶＬに基づき変換係数Ｋを算出し、算出した変換係数Ｋ及び現時刻ｔを用い、ＫテーブルＴＫのインデックス値（ｉ、ｊ、ｋ）のデータを更新する。【００３８】
また、図３に示すように、ＡＢテーブルＴＡＢには、温度センサ２６が検出する温度ごとに、感度係数Ａ及びオフセット係数Ｂの組み合わせが記録されている。また、各温度に対応する感度係数Ａ及びオフセット係数Ｂの組は、テーブル更新部１８が当該感度係数Ａ及びオフセット係数Ｂの組を記録した記録時刻「ｔＡＢ」と共にＡＢテーブルＴＡＢに記録されている。図３に示す各インデックス値に対応する変換係数Ａ、オフセット係数Ｂ及び時刻ｔＡＢの組は、車体速度推定部１７が計測車体速度ＶＬを算出した場合にテーブル更新部１８により更新（詳しくは、新規に登録又は書き換え）がなされる。【００３９】
以後では、ＡＢテーブルＴＡＢに記録された各温度（Ｔ１、Ｔ２、…）に付されたインデックス値（１、２、…）のうち、温度センサ２６が検出した現在の温度「Ｔ」に最も近いインデックス値を「ｎ」と表記する。また、温度センサ２６が検出した現在の温度に最も近い温度Ｔｎに対応する感度係数Ａ及びオフセット係数Ｂをそれぞれ「Ａｎ」、「Ｂｎ」とし、当該感度係数Ａ及びオフセット係数Ｂのインデックス値を（ｎ）と表記する。後述するように、テーブル更新部１８は、車体速度推定部１７が計測車体速度ＶＬを算出した場合に、当該計測車体速度ＶＬに基づき感度係数Ａ及びオフセット係数Ｂを算出し、算出した感度係数Ａ、オフセット係数Ｂ及び現時刻ｔを用い、ＡＢテーブルＴＡＢのインデックス値（ｎ）のデータを更新する。【００４０】
なお、変換係数Ｋは、本発明における「算出値」及び「第１係数」の一例であり、感度係数Ａ及びオフセット係数Ｂは、本発明における「算出値」及び「第２係数」の一例である。また、ＫテーブルＴＫは、本発明における「第１テーブル」の一例であり、ＡＢテーブルＴＡＢは、本発明における「第２テーブル」の一例である。【００４１】
［推定車体速度算出処理の概要］
次に、推定車体速度ＶＥの算出方法の概要について説明する。概略的には、制御部１５は、計測車体速度ＶＬの算出が可能と判断した場合には、計測車体速度ＶＬを推定車体速度ＶＥとして算出すると共に、ＫテーブルＴＫ及びＡＢテーブルＴＡＢの更新処理を行う。一方、制御部１５は、計測車体速度ＶＬの算出が不可と判断した場合には、検出した走行状態に基づきＫテーブルＴＫから変換係数Ｋ、温度センサ２６が出力する温度に基づきＡＢテーブルＴＡＢから感度係数Ａ及びオフセット係数Ｂをそれぞれ抽出する。そして、制御部１５は、抽出した変換係数Ｋから車軸パルスベース車体速度ＶＰを算出すると共に、抽出した感度係数Ａ及びオフセット係数Ｂから加速度ベース車体速度Ｖαを算出し、これらの算出値に重み付けを行うことで、推定車体速度ＶＥを算出する。【００４２】
具体的には、まず、制御部１５は、ライダ２１による車体速度の計測に必要なランドマークがライダ２１の測定範囲内に存在すると判断した場合には、ライダ２１の出力に基づき特定される当該ランドマークの相対位置の変化に基づき、計測車体速度ＶＬを算出する。計測車体速度ＶＬの算出可否判定については、［推定車体速度算出処理の詳細］のセクションで説明する。【００４３】
また、制御部１５は、算出した計測車体速度ＶＬを用いて、ＫテーブルＴＫ及びＡＢテーブルＴＡＢの更新処理を行う。具体的には、制御部１５は、計測車体速度ＶＬに基づき算出した変換係数Ｋを用い、車輪速センサ２２が出力する車軸回転パルスに基づき計測される現在の車輪回転速度ω、加速度センサ２３が出力する現在の加速度センサ値α、及び傾斜センサ２５が出力する現在の勾配角θにそれぞれ最も近いＫテーブルＴｋの車輪回転速度ωｉ、加速度センサ値αｊ、勾配角θｈに対応するインデックス値（ｉ、ｊ、ｈ）の変換係数Ｋｉ、ｊ、ｈ及び記録時刻ｔＫの値の更新（新規に登録する場合も含む）を行う。この場合、後述するように、制御部１５は、インデックス値（ｉ、ｊ、ｈ）に対応する変換係数Ｋｉ、ｊ、ｈ及び時刻ｔＫのデータが既にＫテーブルＴＫに記録されていた場合には、既に記録されている変換係数Ｋｉ、ｊ、ｈと現時刻ｔに算出した変換係数Ｋとを平均化処理することで、ＫテーブルＴＫに記録する変換係数Ｋｉ、ｊ、ｈを定める。計測車体速度ＶＬに基づき変換係数Ｋを算出する方法及び上述の平均化処理の詳細については後述する。【００４４】
同様に、制御部１５は、計測車体速度ＶＬに基づき算出した感度係数Ａ及びオフセット係数Ｂを用い、温度センサ２６が出力する温度Ｔに最も近いＡＢテーブルＴＡＢの温度Ｔｎのインデックス値（ｎ）に対応する感度係数Ａ、オフセット係数Ｂ及び時刻ｔＡＢの値の更新（新規に登録する場合も含む）を行う。この場合、後述するように、制御部１５は、インデックス値（ｎ）に対応する感度係数Ａｎ、オフセット係数Ｂｎ、及び時刻ｔＡＢのデータが既にＡＢテーブルＴＡＢに記録されていた場合には、既に記録されている感度係数Ａｎ及びオフセット係数Ｂｎと現時刻ｔに算出した感度係数Ａ及びオフセット係数Ｂとを平均化処理することで、ＡＢテーブルＴＡＢに記録する感度係数Ａｎ及びオフセット係数Ｂｎを決定する。計測車体速度ＶＬに基づき感度係数Ａ及びオフセット係数Ｂを算出する方法及び上述の平均化処理の詳細については後述する。【００４５】
一方、制御部１５は、計測車体速度ＶＬの算出が不可と判断した場合には、車輪速センサ２２が出力する車輪回転速度ω、加速度センサ２３が出力する加速度センサ値α、及び傾斜センサ２５が出力する勾配角θに最も近いインデックス値（ｉ、ｊ、ｈ）に対応する変換係数Ｋｉ、ｊ、ｈをＫテーブルＴＫから抽出し、車軸パルスベース車体速度ＶＰを、上述した式（１）に基づき算出する。後述するように、変換係数Ｋの適正値は車両の走行状態に応じて変動する。よって、この方法によれば、制御部１５は、現在の走行状態と同様の状態で算出した変換係数Ｋを使用することができるため、車軸パルスベース車体速度ＶＰの精度が高まる。【００４６】
また、制御部１５は、温度センサ２６が出力する温度Ｔに最も近いインデックス値（ｎ）に対応する感度係数Ａｎ及びオフセット係数Ｂｎの組をＡＢテーブルＴＡＢから抽出し、加速度ベース車体速度Ｖαを、上述した式（２）に基づき算出する。後述するように、感度係数Ａ及びオフセット係数Ｂの各適正値は、加速度センサ２３の温度環境によって変動する。よって、この方法によれば、制御部１５は、現在の温度環境と同様の温度環境で算出した感度係数Ａ及びオフセット係数Ｂを使用することができるため、加速度ベース車体速度Ｖαの精度が高まる。変換係数Ｋｉ、ｊ、ｈ、感度係数Ａｎ及びオフセット係数Ｂｎは、本発明における「対応算出値」の一例である。【００４７】
次に、車軸パルスベース車体速度ＶＰ及び加速度ベース車体速度Ｖαから推定車体速度ＶＥを算出するための重み付けについて説明する。【００４８】
制御部１５は、ＫテーブルＴＫから読み出した変換係数Ｋの記録時刻ｔｋと現時刻ｔとの時間差「ΔｔＫ」が大きいほど、読み出した変換係数Ｋ及び当該変換係数Ｋに基づき算出する車軸パルスベース車体速度ＶＰの信頼度が低くなると判断し、車軸パルスベース車体速度ＶＰの重み付けを小さくする。また、制御部１５は、ＡＢテーブルＴＡＢから読み出した感度係数Ａ及びオフセット係数Ｂの記録時刻ｔＡＢと現時刻ｔとの時間差「ΔｔＡＢ」が大きいほど、読み出した感度係数Ａ、オフセット係数Ｂ及びこれらに基づき算出する加速度ベース車体速度Ｖαの信頼度が低くなると判断し、加速度ベース車体速度Ｖαの重み付けを小さくする。【００４９】
以上を勘案し、本実施例では、重み付け方法の一例として、制御部１５は、以下の式（３）に基づき、車軸パルスベース車体速度ＶＰ及び加速度ベース車体速度Ｖαから推定車体速度ＶＥを算出する。【００５０】
【数３】
2018042628.tif 000005
式（３）によれば、制御部１５は、変換係数Ｋと感度係数Ａ及びオフセット係数Ｂの組とのうちキャリブレーションからの経過時間が短いパラメータを用いて算出された車体速度の方の重み付けを大きくして計算するため、常に信頼性の高い推定車体速度ＶＥの算出が可能となる。【００５１】
図４は、本実施例に係る推定車体速度算出処理の概要を示すフローチャートである。【００５２】
まず、制御部１５は、現時刻ｔを認識すると共に、温度センサ２６の出力に基づく時刻ｔでの温度Ｔ、車輪速センサ２２の出力に基づく時刻ｔでの車輪回転速度ω、加速度センサ２３の出力に基づく時刻ｔでの加速度センサ値α、傾斜センサ２５の出力に基づく時刻ｔでの勾配角θをそれぞれ取得する（ステップＳ１０１）。【００５３】
次に、制御部１５は、ライダ２１による車体速度の計測が可能か否か判定する（ステップＳ１０２）。即ち、制御部１５は、計測車体速度ＶＬを算出可能か否か判定する。この判定方法の詳細については後述する。そして、制御部１５は、ライダ２１による車体速度の計測が可能であると判断した場合（ステップＳ１０２；Ｙｅｓ）、ステップＳ１０３〜ステップＳ１０５の処理を実行する。一方、制御部１５は、ライダ２１による車体速度の計測ができないと判断した場合（ステップＳ１０２；Ｎｏ）、ステップＳ１０６〜ステップＳ１１１の処理を実行する。【００５４】
まず、ライダ２１による車体速度の計測が可能な場合に実行するステップＳ１０３〜ステップＳ１０５の処理について説明する。【００５５】
制御部１５は、ライダ２１の出力から公知の方法に基づき計測車体速度ＶＬを算出し、推定車体速度ＶＥとして設定する（ステップＳ１０３）。そして、制御部１５は、ＫテーブルＴＫの更新処理を実行する（ステップＳ１０４）。この場合、制御部１５は、後述する図８に示すフローチャートを実行することで、ＫテーブルＴＫのインデックス値（ｉ、ｊ、ｈ）に対応する変換係数Ｋｉ、ｊ、ｈの算出及び更新を行う。さらに、制御部１５は、ＡＢテーブルＴＡＢの更新処理を実行する（ステップＳ１０５）。この場合、制御部１５は、後述する図９に示すフローチャートを実行することで、ＡＢテーブルＴＡＢのインデックス値（ｎ）に対応する感度係数Ａｎ及びオフセット係数Ｂｎの算出及び更新を行う。【００５６】
次に、ライダ２１による車体速度の計測ができない場合に実行するステップＳ１０６〜ステップＳ１１１の処理について説明する。【００５７】
まず、制御部１５は、ＫテーブルＴＫを参照し、ステップＳ１０１で取得した現在の車輪回転速度ω、加速度センサ値α、勾配角θに最も近いインデックス値（ｉ、ｊ、ｈ）の変換係数Ｋｉ、ｊ、ｈ及び記録時刻ｔＫを抽出する（ステップＳ１０６）。なお、インデックス値（ｉ、ｊ、ｈ）に対応する変換係数Ｋｉ、ｊ、ｈ及び記録時刻ｔＫのデータがＫテーブルＴＫに記録されていない場合、制御部１５は、例えば、変換係数Ｋ及び記録時刻ｔＫのデータが存在するインデックス値のうちインデックス値（ｉ、ｊ、ｈ）に最も近いインデックス値の変換係数Ｋ及び記録時刻ｔＫを抽出する。そして、制御部１５は、ステップＳ１０６でＫテーブルＴＫから抽出した変換係数Ｋｉ、ｊ、ｈとステップＳ１０１で検出した車輪回転速度ωとを用いて、式（１）に基づき、車輪回転速度から現時刻ｔにおける車軸パルスベース車体速度ＶＰ［ｔ］を算出する（ステップＳ１０７）。【００５８】
また、制御部１５は、ＡＢテーブルＴＡＢを参照し、ステップＳ１０１で取得した現在の温度Ｔに最も近いインデックス値（ｎ）の感度係数Ａｎ、オフセット係数Ｂｎ、及び記録時刻ｔＡＢを抽出する（ステップＳ１０８）。なお、インデックス値（ｎ）に対応する感度係数Ａｎ、オフセット係数Ｂｎ及び記録時刻ｔＡＢのデータがＡＢテーブルＴＡＢに記録されていない場合、制御部１５は、例えば、データが存在するインデックス値のうちインデックス値（ｎ）に最も近いインデックス値の感度係数Ａ、オフセット係数Ｂ及び記録時刻ｔＡＢを抽出するとよい。そして、制御部１５は、ステップＳ１０１で検出した加速度センサ値αと、ステップＳ１０８で抽出した感度係数Ａｎ及びオフセット係数Ｂｎを用いて、式（２）に基づき、時刻ｔにおける加速度ベース車体速度Ｖα［ｔ］を算出する（ステップＳ１０９）。【００５９】
次に、制御部１５は、現時刻ｔとステップＳ１０６で抽出した記録時刻ｔＫとの時間差ΔｔＫと、現時刻ｔとステップＳ１０８で抽出した記録時刻ｔＡＢとの時間差ΔｔＡＢとをそれぞれ算出する（ステップＳ１１０）。そして、制御部１５は、ステップＳ１０７で算出した車軸パルスベース車体速度ＶＰ［ｔ］と、ステップＳ１０９で算出した加速度ベース車体速度Ｖα［ｔ］と、ステップＳ１１０で算出した時間差ΔｔＫ、ΔｔＡＢから現時刻ｔの推定車体速度ＶＥ［ｔ］を式（３）に基づき算出する（ステップＳ１１１）。【００６０】
このように、制御部１５は、ランドマークによるライダ２１の車体速度計測を実施するたびに、ＫテーブルＴＫ及びＡＢテーブルＴＡＢの更新処理を行うことで、ライダ２１の車体速度計測ができない場合に算出する車軸パルスベース車体速度ＶＰ及び加速度ベース車体速度Ｖαの信頼性を好適に維持することができる。また、制御部１５は、計測車体速度ＶＬを算出できない場合であっても、ＫテーブルＴＫ及びＡＢテーブルＴＡＢを参照し、現在の走行状態や温度環境に近いときにキャリブレーションされた変換係数Ｋ、感度係数Ａ、オフセット係数Ｂを抽出することで、車体速度を正確に推定することができる。【００６１】
［推定車体速度算出処理の詳細］
（１）基本説明
まず、以下の説明において基礎となる事項について説明する。図５は、車両の走行時における状態を特定する各記号を示した図である。ここで、「Ｔｍ」は車軸回りのトルク、「Ｆｄ」は車両の駆動力、「Ｆｄｒ」は走行抵抗、「ω」は車輪回転速度、「ｖ」は車体速度、「Ｊｗ」は車輪イナーシャ、「Ｍ」は車体重量、「ｒ」はタイヤ半径、「λ」はスリップ率、「μ」は摩擦係数、「Ｎ」は地面からの垂直抗力、「Ｆａ」は空気抵抗、「Ｆｒ」は転がり抵抗、「Ｆθ」は勾配抵抗、「ρ」は空気密度、「ＣＤ」は空気抵抗係数、「Ｓ」は車両の前面投影面積、「μｒ」は転がり抵抗係数、「θ」は勾配角を示すものとする。【００６２】
この場合、自動車の並進方向の運動方程式は、一般的に以下の式（４）〜（８）により表される。【００６３】
【数４】
2018042628.tif 000006
【００６４】
【数５】
2018042628.tif 000007
【００６５】
【数６】
2018042628.tif 000008
【００６６】
【数７】
2018042628.tif 000009
【００６７】
【数８】
2018042628.tif 000010
摩擦係数μとスリップ率λとは、車両の駆動時と制動時とで異なり、さらに路面の状態によっても異なる。図６（Ａ）は、車両の駆動時における摩擦係数μ（縦軸）とスリップ率λ（横軸）との関係を示し、図６（Ｂ）は、車両の制動時における摩擦係数μ（縦軸）とスリップ率λ（横軸）との関係を示す。図６（Ａ）、（Ｂ）では、それぞれ、路面状況が「乾燥」、「湿潤」、「凍結」の各状態の場合の摩擦係数μとスリップ率λとの関係を示すグラフが示されている。【００６８】
（２）変換係数Ｋ及び車軸パルスベース車体速度の算出
まず、変換係数Ｋの算出方法について説明する。【００６９】
上述した式（７）を変形例すると、以下の式が得られる。【００７０】
【数９】
2018042628.tif 000011
ここで、変換係数Ｋを以下のように設定する。【００７１】
【数１０】
2018042628.tif 000012
この場合、以下の式が得られる。
ｖ＝Ｋω【００７２】
ライダ２１による車体速度の計測ができた場合、時刻ｔの計測車体速度ＶＬは、時刻ｔの車輪回転速度ω［ｔ］を用いて以下の式（９）で示すことができる。
ＶＬ［ｔ］＝Ｋω［ｔ］      式（９）【００７３】
以上を勘案し、制御部１５は、計測車体速度ＶＬ［ｔ］を算出した場合、式（９）に基づき、計測車体速度ＶＬ［ｔ］と、車輪速センサ２２が出力する車軸回転パルスに基づく車輪回転速度ω［ｔ］とに基づき、変換係数Ｋ（＝ＶＬ［ｔ］／ω［ｔ］）を算出することが可能である。一方、制御部１５は、ライダ２１による車体速度の計測ができない場合、時刻ｔの車輪回転速度ω［ｔ］を用いて、時刻ｔの車軸パルスベース車体速度ＶＰ［ｔ］を、変換係数Ｋを用いて式（１）により算出することが可能である。【００７４】
ここで、車体速度ｖと車輪速度（「ｒω」に相当）との関係について補足説明する。【００７５】
まず、一定速度で走行しているときには、式（４）により、走行抵抗Ｆｄｒと同じだけの駆動力Ｆｄが必要となることがわかる。その駆動力Ｆｄを得るには、式（６）により、摩擦係数μが０よりも大きい必要があることがわかる。また、図６（Ａ）に示すように、摩擦係数μを０より大きくするには，スリップ率λを０より大きくする必要がある。さらに、式（７）により、スリップ率λが０より大きい場合は，車体速度ｖよりも車輪速度に相当する「ｒω」が大きくなる。よって、走行抵抗Ｆｄｒが大きいほど，車体速度ｖよりも車輪速度が大きくなる。また、勾配角θが大きいほど勾配抵抗Ｆθが大きくなり走行抵抗Ｆｄｒが大きくなり、勾配角θが小さいほど勾配抵抗Ｆθが小さくなり走行抵抗Ｆｄｒが小さくなる。したがって、一定速度で走行していても、勾配角θによって車輪速度と車体速度の差は変化する。【００７６】
また，ある速度で走行中にアクセルペダルを更に踏み込むと、トルクＴｍが増加するため、式（５）によれば、車輪半径ｒと駆動力Ｆｄの積ｒＦｄとの差が大きくなり、車輪回転速度ωが増加する。車輪回転速度ωが増加すると，車体速度ｖに対する車輪速度(ｒω)が大きくなるため、式（７）によりスリップ率λが増加する。その結果、図６に示すμ-λ特性より、スリップ率λが大きくなると摩擦係数μも大きくなり、式（６）により駆動力Ｆｄも大きくなる。走行抵抗Ｆｄｒが変化していない状態であれば、式（４）により車体速度ｖが増加して車両は加速することになる。したがって，車輪速度(ｒω)の増加から少し遅れて車体速度ｖが増加するため，加速している最中は，車体速度ｖよりも車輪速度(ｒω)が大きくなる。その逆に，ブレーキペダルを踏み込んで減速を行うと，加速時と反対の現象となるため、減速している最中は，車体速度ｖよりも車輪速度(ｒω)が小さくなる。【００７７】
また、一般に、タイヤ半径ｒは空気圧の変化によって生じるが，基本的には大きな変化はないものである。その一方、スリップ率λの変化は走行状態によって動的に変化する。具体的には、加減速が生じた場合、車体速度ｖが変化するため、式（８）によれば、空気抵抗Ｆａが変化する。また，勾配角θが変化した場合には、転がり抵抗Ｆｒや勾配抵抗Ｆθが変化する。これらの場合、いずれの場合においても走行抵抗Ｆｄｒに変化が生じるため、式（４）に示す車体速度ｖが変化し、これに伴いスリップ率λも変化することになる。【００７８】
このように、勾配角θによって変化する走行抵抗Ｆｄｒが大きいほど、あるいは加速度の変化が大きいほど、車輪速度と車体速度が異なるため、一定の変換係数Ｋのままでは、車輪速度から車体速度を正しく求めることができない。以上を勘案し、本実施例では、制御部１５は、勾配角、加速度、車輪回転速度ごとに変換係数Ｋを記録したＫテーブルＴＫを記憶し、検出した車輪回転速度ω、加速度センサ値α、勾配角θに最も近いインデックス値（ｉ，ｊ，ｈ）の変換係数Ｋｉ、ｊ、ｈを用いて車軸パルスベース車体速度ＶＰを算出する。これにより、制御部１５は、車輪回転速度ωから車軸パルスベース車体速度ＶＰを高精度に算出することができる。【００７９】
（３）感度係数、オフセット係数及び加速度ベース車体速度の算出
次に、感度係数Ａ及びオフセット係数Ｂのキャリブレーションについて説明する。【００８０】
図７(Ａ）は、横軸を真の加速度、縦軸を加速度センサ値αとした場合の両者の加速度の関係を示すグラフである。図７(Ａ）に示すように、一般的に加速度センサは直線性が高いため、真の加速度と加速度センサ値αとは、ほぼ一次式の関係となる。また、一般的に、感度とオフセットが変化する主因は温度変化であり、かつ、計測間隔δｔが十分短ければその間の温度変化は無視できる程度に小さい。よって、本実施例では、計測間隔δｔを十分に短い幅に設定し、時刻ｔ−１と時刻ｔとでの感度及びオフセットはそれぞれ等しいと見なす。さらに、横軸と縦軸を入れ替えたものが図７（Ｂ）である。図７（Ｂ）において、グラフの傾きは加速度センサ値αの変化に対する真の加速度の変化の割合を示す感度係数Ａであり、グラフの切片は加速度センサ値αが０のときの真の加速度を示すオフセット係数Ｂである。また、図７（Ａ）に示すグラフの傾きに相当する感度は、感度係数Ａを用いて「１／Ａ」と表され、上述のグラフの切片に相当するオフセットは、感度係数Ａ及びオフセット係数Ｂを用いて「−Ｂ／Ａ」と表される。そして、時刻ｔ−１と時刻ｔとでの感度及びオフセットがそれぞれ等しい場合には、時刻ｔ−１と時刻ｔとでの感度係数Ａ及びオフセット係数Ｂもそれぞれ等しくなる。よって、計測間隔δｔを十分に短い幅に設定した場合、時刻ｔ−１の真の加速度は、時刻ｔ−１での加速度センサ値α［ｔ−１］、感度係数Ａ及びオフセット係数Ｂを用いて、
Ａα［ｔ−１］＋Ｂ
となり、時刻ｔの真の加速度は、
Ａα［ｔ］＋Ｂ
となる。【００８１】
図７（Ｃ）は、真の加速度の時間推移と、時間間隔δｔごとに得られる加速度センサ値αに基づいて速度を求めるための台形近似の図である。この例では、時刻ｔ−１と時刻ｔとの間に挟まれた台形領域７０の面積を、時刻ｔ−１から時刻ｔまでの間に増減した車体速度とみなす。この場合、時刻ｔの計測車体速度ＶＬ［ｔ］は、以下の式（１０）により表される。【００８２】
【数１１】
2018042628.tif 000013
さらに、式（１０）を変形すると、以下の式（１１）が得られる。【００８３】
【数１２】
2018042628.tif 000014
ここで、「ｘ［ｔ］」を以下の式（１２）、「ｙ［ｔ］」を以下の式（１３）に示すように定義すると、【００８４】
【数１３】
2018042628.tif 000015
【００８５】
【数１４】
2018042628.tif 000016
式（１１）は、以下の式（１４）により表される。【００８６】
【数１５】
2018042628.tif 000017
式（１４）は１次式であるため、ｘ［ｔ］、ｙ［ｔ］の組が複数あれば、感度係数Ａ及びオフセット係数Ｂを算出することが可能である。【００８７】
以上を勘案し、制御部１５は、計測車体速度ＶＬが算出できる期間では、計測した計測車体速度ＶＬと、加速度センサ値αと、計測間隔である時間間隔δｔとに基づき、ｘ［ｔ］、ｙ［ｔ］の組を算出する。そして、制御部１５は、得られた最新の所定個数分のｘ［ｔ］、ｙ［ｔ］の組を用いて、逐次最小二乗法などの回帰分析に基づき、式（１４）の感度係数Ａ及びオフセット係数Ｂを算出する。なお、算出した感度係数Ａ及びオフセット係数Ｂに基づきＡＢテーブルＴＡＢを更新する方法については、「（４）テーブル更新処理」のセクションで説明する。【００８８】
また、感度係数Ａ及びオフセット係数Ｂが得られた場合、時刻ｔ−１の真の加速度は、「Ａα［ｔ−１］＋Ｂ」により算出でき、時刻ｔの真の加速度は、「Ａα［ｔ］＋Ｂ」により算出できる。よって、制御部１５は、式（１０）の導出と同様の台形近似に基づき、加速度ベース車体速度Ｖαを、一時刻前の推定車体速度ＶＥを用いて、上述した式（２）に示す近似式により算出することができる。【００８９】
なお、逐次最小二乗法の計算時に用いるｘとｙの組は、時刻ｔ−ｓから時刻ｔまでのｓ秒間分のデータ（ｘ［ｔ−ｓ］、ｙ［ｔ−ｓ］）〜（ｘ［ｔ］、ｙ［ｔ］）が用いられるが、温度係数（即ち温度変化に対する影響度合い）が大きい加速度センサの場合は、感度係数Ａやオフセット係数Ｂも変化しやすいため、ｓを小さめに設定した方が良い。【００９０】
（４）テーブル更新処理
まず、ＫテーブルＴＫの更新処理について説明する。【００９１】
制御部１５は、計測車体速度ＶＬが算出できた場合、逐次最小二乗法などを用い、上述した式（９）に基づき変換係数Ｋを算出する。その後、制御部１５は、ＫテーブルＴＫを参照し、センサ群１１の出力に基づく現在の車輪回転速度ω、加速度センサ値α、及び勾配角θに最も近いインデックス値（ｉ、ｊ、ｈ）に対応する変換係数Ｋｉ、ｊ、ｈ及び記録時刻ｔＫが既に記録されているか否か判定する。そして、制御部１５は、Ｋｉ、ｊ、ｈ及び対応する記録時刻ｔＫが既に記録されている場合、当該変換係数Ｋｉ、ｊ、ｈ及び記録時刻ｔＫを読み取ってそれぞれ「Ｋ０」、「ｔＫ０」とする。そして、この場合、制御部１５は、現時刻ｔと記録時刻ｔＫ０との差（即ちｔ−ｔＫ０）に相当する時間差ΔｔＫと、所定値「ｍＫ」を用いて、以下の式（１５）に基づき、インデックス値（ｉ、ｊ、ｈ）に対応する変換係数Ｋｉ、ｊ、ｈを更新する。【００９２】
【数１６】
2018042628.tif 000018
ここで、式（１５）では、数値ｍＫが大きいほど、過去のデータ（即ちＫ０）の重み付けが大きくなり、最新のデータ（即ちＫ）の重み付けが小さくなる。数値ｍＫは、固定値であってもよく、走行中の環境（例えば路面状態や天候等）に応じて変動する変動値であってもよい。なお、制御部１５は、インデックス値（ｉ、ｊ、ｈ）に対応する変換係数Ｋｉ、ｊ、ｈ及び記録時刻ｔＫが未登録である場合には、算出した変換係数Ｋ及び現時刻ｔを、変換係数Ｋｉ、ｊ、ｈ及び記録時刻ｔＫとしてＫテーブルＴＫに記録する。【００９３】
次に、ＡＢテーブルＴＡＢの更新処理について説明する。【００９４】
まず、制御部１５は、上述した式（１２）〜（１４）に基づき感度係数Ａ及びオフセット係数Ｂを算出する。その後、制御部１５は、ＡＢテーブルＴＡＢを参照し、温度センサ２６が出力する現在の温度Ｔに最も近いインデックス値（ｎ）に対応する感度係数Ａｎ、オフセット係数Ｂｎ及び時刻ｔＡＢが既に記録されているか否か判定する。そして、制御部１５は、感度係数Ａｎ、オフセット係数Ｂｎ及び時刻ｔＡＢが既に記録されている場合、当該感度係数Ａｎ、オフセット係数Ｂｎ及び記録時刻ｔＡＢを読み取ってそれぞれ「Ａ０」、「Ｂ０」、「ｔＡＢ０」とする。そして、この場合、制御部１５は、現時刻ｔと記録時刻ｔＡＢ０との差（即ちｔ−ｔＡＢ０）に相当する時間差ΔｔＡＢと、所定値「ｍＡＢ」を用いて、以下の式（１６）、（１７）に基づき、インデックス値（ｎ）に対応する感度係数Ａｎ、オフセット係数Ｂｎを更新する。【００９５】
【数１７】
2018042628.tif 000019
ここで、数値ｍＡＢが大きいほど、過去のデータ（即ちＡ０、Ｂ０）の重み付けが大きくなり、最新のデータ（即ちＡ、Ｂ）の重み付けが小さくなる。数値ｍＡＢは、固定値であってもよく、走行中の環境等に応じて変動する変動値であってもよい。【００９６】
上述した式（１５）〜（１７）は、過去のデータと最新のデータとの重み付け平均化処理であるため、最新のデータにノイズが重畳されていたとしてもその影響が少ない。また、式（１５）〜（１７）では、算出した時刻が現時刻から離れているデータ（即ち古いデータ）ほど重みが小さくなるため、更新されるデータが緩やかに変化する状況に対応している。【００９７】
なお、使用する加速度センサの温度係数が感度とオフセットで異なる場合は、感度係数Ａｎとオフセット係数Ｂｎを算出する場合の所定値ｍＡＢは、異なる値を用いても良い。【００９８】
図８は、図４のステップＳ１０４で制御部１５が実行するＫテーブルＴＫの更新処理の手順を示すフローチャートである。【００９９】
まず、制御部１５は、式（１５）の重み付け処理に用いる所定値ｍＫを設定する（ステップＳ２０１）。制御部１５は、数値ｍＫを、予め記憶した値に設定してもよく、所定の式又はマップ等を参照し、センサ群１１の出力に基づき認識した走行中の環境（例えば路面状態や天候等）に応じた値に設定してもよい。【０１００】
次に、制御部１５は、上述した式（９）等に基づき、車輪回転速度ωと計測車体速度ＶＬとの間の変換係数Ｋを算出する（ステップＳ２０２）。そして、制御部１５は、ステップＳ１０１で検出した車輪回転速度ω、加速度センサ値α、及び勾配角θに最も近いインデックス値（ｉ、ｊ、ｈ）に基づきＫテーブルＴＫを参照する（ステップＳ２０３）。そして、制御部１５は、参照したＫテーブルＴＫのインデックス値（ｉ、ｊ、ｈ）に既にデータが存在するか否か判定する（ステップＳ２０４）。【０１０１】
そして、制御部１５は、参照したＫテーブルＴＫのインデックス値（ｉ、ｊ、ｈ）に既にデータが存在する場合（ステップＳ２０４；Ｙｅｓ）、インデックス値（ｉ、ｊ、ｈ）の変換係数Ｋｉ、ｊ、ｈ及び記録時刻ｔＫをＫテーブルＴＫから読み込み、それぞれ「Ｋ０」、「ｔＫ０」とする（ステップＳ２０５）。そして、制御部１５は、現時刻ｔと記録時刻ｔＫ０との時間差ΔｔＫを算出する（ステップＳ２０６）。そして、制御部１５は、ステップＳ２０２で算出した変換係数Ｋと、ステップＳ２０５で読み込んだ変換係数Ｋ０と、ステップＳ２０６で算出した時間差ΔｔＫと、ステップＳ２０１で設定した所定値ｍＫとに基づき、インデックス値（ｉ、ｊ、ｈ）に記録すべき変換係数Ｋｉ、ｊ、ｈを、式（１５）に基づき算出する（ステップＳ２０７）。そして、制御部１５は、ステップＳ２０７で算出した変換係数Ｋｉ、ｊ、ｈと現時刻ｔに相当する記録時間ｔＫをＫテーブルＴＫのインデックス値（ｉ、ｊ、ｈ）に対応付けて上書きする（ステップＳ２０８）。【０１０２】
一方、ステップＳ２０４において、制御部１５は、参照したＫテーブルＴＫのインデックス値（ｉ、ｊ、ｈ）にデータが存在しない場合（ステップＳ２０４；Ｎｏ）、ステップＳ２０２で算出した変換係数Ｋと現時刻ｔに相当する記録時間ｔＫとをインデックス値（ｉ、ｊ、ｈ）に対応付けてＫテーブルＴＫに保存する（ステップＳ２０８）。【０１０３】
図９は、図４のステップＳ１０５で制御部１５が実行するＡＢテーブルＴＡＢの更新処理の手順を示すフローチャートである。【０１０４】
まず、制御部１５は、式（１６）、（１７）の重み付け処理に用いる所定値ｍＡＢを設定する（ステップＳ３０１）。制御部１５は、数値ｍＡＢを、予め記憶した値に設定してもよく、所定の式又はマップ等を参照し、センサ群１１の出力に基づき認識した走行中の環境（例えば路面状態や天候等）に応じた値に設定してもよい。【０１０５】
次に、制御部１５は、上述した式（１２）〜（１４）に基づき、計測車体速度ＶＬ等を用いて感度係数Ａ及びオフセット係数Ｂを算出する（ステップＳ３０２）。そして、制御部１５は、ステップＳ１０１で検出した温度Ｔに最も近いインデックス値（ｎ）に基づきＡＢテーブルＴＡＢを参照する（ステップＳ３０３）。そして、制御部１５は、参照したＡＢテーブルＴＡＢのインデックス値（ｎ）に既にデータが存在するか否か判定する（ステップＳ３０４）。【０１０６】
そして、制御部１５は、参照したＡＢテーブルＴＡＢのインデックス値（ｎ）に既にデータが存在する場合（ステップＳ３０４；Ｙｅｓ）、インデックス値（ｎ）の感度係数Ａｎ、オフセット係数Ｂｎ及び記録時刻ｔＡＢをＡＢテーブルＴＡＢから読み込み、それぞれ「Ａ０」、「Ｂ０」、「ｔＡＢ０」とする（ステップＳ３０５）。そして、制御部１５は、現時刻ｔと記録時刻ｔＡＢとの時間差ΔｔＡＢを算出する（ステップＳ３０６）。そして、制御部１５は、ステップＳ３０２で算出した感度係数Ａ及びオフセット係数Ｂと、ステップＳ３０５で読み込んだ感度係数Ａ０及びオフセット係数Ｂ０と、ステップＳ３０６で算出した時間差ΔｔＡＢと、ステップＳ３０１で設定した所定値ｍＡＢとに基づき、インデックス値（ｎ）に記録すべき感度係数Ａｎ及びオフセット係数Ｂｎを、式（１６）、（１７）に基づき算出する（ステップＳ３０７）。そして、制御部１５は、ステップＳ３０７で算出した感度係数Ａｎ、オフセット係数Ｂｎ及び現時刻ｔに相当する記録時間ｔＡＢを、ＡＢテーブルＴＡＢのインデックス値（ｎ）に対応付けて上書きする（ステップＳ３０８）。【０１０７】
一方、ステップＳ３０４において、制御部１５は、参照したＡＢテーブルＴＡＢのインデックス値（ｎ）にデータが存在しない場合（ステップＳ３０４；Ｎｏ）、ステップＳ３０２で算出した感度係数Ａ及びオフセット係数Ｂと現時刻ｔとを、感度係数Ａｎ、オフセット係数Ｂｎ及び記録時間ｔＡＢとして、インデックス値（ｎ）に対応付けてＡＢテーブルＴＡＢに保存する（ステップＳ３０８）。【０１０８】
なお、Ｋテーブルのインデックスのひとつである加速度については、加速度センサ値αを用いるように説明してきたが、ＡＢテーブルを用いて感度係数Ａとオフセット係数Ｂを用いて真の加速度に変換した値を用いても良い。温度係数の大きい加速度センサを用いている場合は、このような手順を踏むことによりインデックス値自体の誤差が低減できるため、精度が向上する。【０１０９】
（５）ライダによる車体速度の計測可否の判定
次に、図４のステップＳ１０２におけるライダ２１による車体速度の計測可否の判定方法の具体例について説明する。【０１１０】
例えば、制御部１５は、ライダ２１による車体速度の測定に必要なランドマークが存在するか否か地図ＤＢ１０を参照して判定する。即ち、制御部１５は、ライダ２１の測定対象範囲内となる位置に紐付けられたランドマークが地図ＤＢ１０に登録されているか否か判定する。この場合、地図ＤＢ１０には、例えば、ライダ２１による車体速度の測定時の基準となるランドマークの位置情報と、当該ランドマークの識別に必要な情報（例えば形状情報）とが関連付けられている。【０１１１】
そして、制御部１５は、ライダ２１による測定対象範囲内となる位置に紐付けられたランドマークが地図ＤＢ１０に登録されていない場合には、ライダ２１による車体速度の計測ができないと判断し、ステップＳ１０６へ処理を進める。【０１１２】
この場合、まず、制御部１５は、推定又は測定した車両の位置及び進行方向の方位と、予め記憶されたライダ２１の測距可能距離及び車両の進行方向に対するレーザのスキャン角度の範囲とに基づき、ライダ２１の測定対象範囲を特定する。そして、制御部１５は、特定したライダ２１の測定対象範囲内の位置に紐付けられたランドマークが地図ＤＢ１０に登録されているか否か判定する。そして、制御部１５は、ライダ２１による測定対象範囲内となる位置に紐付けられたランドマークが地図ＤＢ１０に登録されていない場合には、ライダ２１による車体速度の計測ができないと判断する。【０１１３】
また、制御部１５は、ライダ２１の測定対象範囲内となる位置に紐付けられたランドマークが地図ＤＢ１０に登録されていると判断した場合であっても、当該ランドマークが実際に存在しないと判断した場合には、ライダ２１による車体速度の計測ができないと判断する。【０１１４】
この場合、例えば、制御部１５は、地図ＤＢ１０を参照し、ライダ２１の測定対象範囲内に存在するランドマークの形状及び位置を特定する。そして、制御部１５は、地図ＤＢ１０により特定したランドマークの形状及び位置と、ライダ２１が出力する点群が構成する形状及び位置との類比判定を行う。そして、制御部１５は、地図ＤＢ１０により特定したランドマークの形状及び位置と類似する形状及び位置を示す点群が存在しない場合には、ランドマークは存在しないと判断し、ライダ２１による車体速度の計測ができないと判断する。【０１１５】
これらの例によれば、制御部１５は、図４のステップＳ１０２におけるライダ２１による車体速度の計測可否を的確に判定することができる。【０１１６】
［効果の補足説明］
次に、本実施例による効果について補足説明する。【０１１７】
制御部１５は、計測車体速度ＶＬの算出が不可と判断した場合、現在の走行状態（車輪回転速度ω、加速度センサ値α、及び勾配角θ）に対応する変換係数ＫをＫテーブルＴＫから抽出して車軸パルスベース車体速度ＶＰの算出に用いると共に、現在の温度環境（温度Ｔ）に対応する感度係数Ａ及びオフセット係数ＢをＡＢテーブルＴＡＢから抽出して加速度ベース車体速度Ｖαの算出に用いる。このようにすることで、例えば、ライダ２１による車体速度の計測が暫く実行できない状態が続き、最後に変換係数Ｋ、感度係数Ａ、オフセット係数Ｂのキャリブレーションを実施した時からの差異(時間の差、温度の差、加速度の差、勾配角の差を含む)が大きくなった場合でも、今の走行状態や温度環境と同じような条件の値をテーブルから読み出し、確からしい変換係数Ｋ、感度係数Ａ、オフセット係数Ｂを使用して車体速度を的確に計算することができる。【０１１８】
例えば、屋外道路を走行後に屋内駐車場に入りエンジンを停止し、しばらく時間経過した後にエンジンをかけて走行を再開する場合を想定する。また、その駐車場にはライダ２１で速度計測を実施できるランドマークが無いと仮定する。この場合、駐車場に入るまでは通常走行なので空気抵抗があるが、駐車場は低速走行のため空気抵抗は小さい。よって、この場合、駐車場に入る前後で変換係数Ｋに違い生じる。また，走行中の加速度センサ２３の温度は若干高温の状態（数１０℃)が一般的だが，エンジンを切ってしばらく時間を経過した後では加速度センサ２３の温度が低くなる。よって、この場合、エンジン停止前と走行再開後で感度係数Ａとオフセット係数Ｂにも違いが生じる。このように、変換係数Ｋ、感度係数Ａ、オフセット係数Ｂが比較的急激に変化する状況であっても、本実施例によれば、制御部１５は、ＫテーブルＴＫ及びＡＢテーブルＴＡＢを参照し、現在の走行状態や温度環境に近いときにキャリブレーションされた変換係数Ｋ、感度係数Ａ、オフセット係数Ｂを抽出することで、車体速度を正確に推定することができる。【０１１９】
なお、屋内駐車場は一般的にＧＰＳ受信機２７が電波を受信できないため，自車位置の推定にはデッドレコニング（相対的自己位置推定）の性能が非常に重要となる。そのため、本実施例に基づき正確に車体速度を求めることで、デッドレコニングによる自車位置推定精度を好適に向上させることができる。【０１２０】
次に、式（３）に基づく車軸パルスベース車体速度ＶＰと加速度ベース車体速度Ｖαの重み付けによる推定車体速度ＶＥの算出方法の効果について補足説明する。一般に、タイヤの空気圧変化や摩耗など生じるとタイヤの半径が変化するため、それに応じて変換係数Ｋも変化する。よってＫテーブルＴＫから読み出して使用する変換係数Ｋとしては，記録時刻ｔＫが新しいものほど信頼度は高い。また、高性能な加速度センサは、温度が一定であれば感度係数Ａ及びオフセット係数Ｂが殆ど変わらず再現性が高いが、普及価格の加速度センサは再現性が低い。よってＡＢテーブルＴＡＢから読み出して使用する感度係数Ａ、オフセット係数Ｂとしては、記録時刻ｔＡＢが新しいものほど信頼度は高い。【０１２１】
以上を勘案し、実施例では、記録時刻ｔＫ、ｔＡＢと現時刻ｔとの差ΔｔＫ、ΔｔＡＢを求め、式（３）により車軸パルスベース車体速度ＶＰと加速度ベース車体速度Ｖαとの重み付け平均化処理を行って推定車体速度ＶＥを算出する。この方法により，車軸パルスベース車体速度ＶＰと加速度ベース車体速度Ｖαの信頼性の高い方の重み付けを大きくすることができるので、推定車体速度ＶＥの精度が高まる。【０１２２】
［変形例］
以下では、実施例に好適な変形例について説明する。以下の変形例は、任意に組み合わせて実施例に適用されてもよい。【０１２３】
（変形例１）
制御部１５は、式（３）において加速度ベース車体速度Ｖαと車軸パルスベース車体速度ＶＰの重み付けを決定する各時間差ΔｔＫ及びΔｔＡＢに対し、それぞれ所定の係数を乗じてもよい。即ち、制御部１５は、各時間差ΔｔＫ及びΔｔＡＢに乗じる係数「ｗＫ」及び「ｗＡＢ」を設定し、以下の式（１８）に基づき推定車体速度ＶＥを算出してもよい。【０１２４】
【数１８】
2018042628.tif 000020
式（１８）を用いることで，制御部１５は、加速度センサ２３の温度変化、車両の加速度変化及び勾配角の変化が、それぞれ加速度ベース車体速度Ｖαと車軸パルスベース車体速度ＶＰへの影響度合いが異なる場合にも的確に対応することが可能となる。これにより、制御部１５は、加速度ベース車体速度Ｖαと車軸パルスベース車体速度ＶＰの重み付けをより的確に設定することができる。【０１２５】
ここで、係数ｗＫ及びｗＡＢの設定例について説明する。【０１２６】
例えば、制御部１５は、温度変化に応じた感度係数Ａ及びオフセット係数Ｂの変化が大きい加速度センサ２３ほど、温度変化による影響が大きくなるとみなし、係数ｗＡＢを大きくする。【０１２７】
他の例では、制御部１５は、車両が走行中の路面が滑りやすい状態であると判断した場合には、路面が滑りやすい状態でないと判断した場合よりも係数ｗＫを大きくする。式（４）〜式（８）の状態方程式及び図６（Ａ）、（Ｂ）によれば、湿潤路面や凍結路面など路面が滑りやすい状態の場合は、摩擦係数μの変化に対するスリップ率λの変化が大きくなる。したがって、加減速や走行抵抗の増減による駆動力Ｆｄの変化が同じ程度であったとしても、必要な摩擦係数μを得るためのスリップ率λは大きくなる。すなわち、車体速度と車輪速度の関係が大きく変化することになる。この場合、記憶してある変換係数Ｋによる車体速度の算出値は、誤差が含まれる可能性が高くなる。以上を勘案し、制御部１５は、路面が滑りやすい状態であると判断した場合、係数ｗＫを大きくする。例えば、制御部１５は、図示しない雨滴センサにより雨滴を検出した場合、図示しないサーバ装置から受信した天気情報に基づき雨又は雪が降っていることを認識した場合、又は地図ＤＢ１０に含まれる路面情報に基づき走行道路の路面が滑りやすいことを認識した場合等では、路面が滑りやすい状態であると判断する。【０１２８】
さらに別の例では、制御部１５は、車体重量Ｍが大きいほど、係数ｗＫを大きくする。一般に、車体重量Ｍが重いほど、道路勾配による走行抵抗Ｆｄｒが大きくなるため、同じ速度で走行使用とする場合、駆動力Ｆｄを大きくする必要がある。すなわち、摩擦係数μを大きくするためにスリップ率λも大きくなり、結果的に車体速度と車輪速度の差が大きくなる。従って、記憶してある変換係数Ｋを用いて算出する車体速度は、誤差が含まれる可能性が高くなる。以上を勘案し、制御部１５は、車体重量Ｍが大きいほど、係数ｗＫを大きくする。例えば、制御部１５は、座席への着席の有無を検出するセンサの出力等に基づき検出した乗車人数に応じて、係数ｗＫを大きくする。この場合、好適には、制御部１５は、車両の基本重量が重い車両ほど、乗者人数が０のときに設定する係数ｗＫの初期値を大きくするとよい。【０１２９】
（変形例２）
加速度ベース車体速度Ｖαの算出方法は、図７（Ｃ）に示す台形近似に基づく式（２）による算出方法に限定されず、短冊（矩形）近似に基づく算出方法であってもよい。以下では、短冊近似に基づく加速度ベース車体速度Ｖαの算出方法について説明する。【０１３０】
図１０は、真の加速度の時間推移と、計測間隔δｔごとに得られる加速度センサ値αに基づいて速度を求めるための短冊近似の図である。なお、時刻ｔにおける真の加速度は、実施例と同様、「Ａα［ｔ］＋Ｂ」により表される。【０１３１】
図１０の例では、時刻ｔ−１から時刻ｔまでの間に増減した車体速度を、時刻ｔでの真の加速度（Ａα［ｔ］＋Ｂ）を長辺とし、計測間隔δｔを短辺とする短冊領域７１の面積に等しいと見なす。この場合、計測車体速度ＶＬは、以下の式（１９）により表される。【０１３２】
【数１９】
2018042628.tif 000021
さらに、式（１９）を変形すると以下の式（２０）が得られる。【０１３３】
【数２０】
2018042628.tif 000022
ここで、以下の式（２１）に示すように、式（２０）の左辺を「ｙ［ｔ］」とし、以下の式（２２）に示すように、右辺の加速度センサ値α［ｔ］を「ｘ［ｔ］」とおく。【０１３４】
【数２１】
2018042628.tif 000023
この場合、式（２０）は、【０１３５】
【数２２】
2018042628.tif 000024
となる。この式は１次式であるため、ｘ［ｔ］、ｙ［ｔ］の組が複数あれば、感度係数Ａ及びオフセット係数Ｂを算出することが可能である。【０１３６】
よって、制御部１５は、計測車体速度ＶＬが算出できる期間では、計測した計測車体速度ＶＬと、加速度センサ値αと、計測間隔δｔとに基づき、計測車体速度ＶＬを算出すると共に、計測車体速度ＶＬ［ｔ］、ＶＬ［ｔ−１］、計測間隔δｔ、加速度センサ値α［ｔ］を用いて、ｘ［ｔ］、ｙ［ｔ］の組を算出する。そして、制御部１５は、得られた最新の所定個数分のｘ［ｔ］、ｙ［ｔ］の組を用いて、逐次最小二乗法などの回帰分析に基づき、一次式の傾き及び切片に相当する感度係数Ａ及びオフセット係数Ｂを算出する。【０１３７】
また、感度係数Ａ及びオフセット係数Ｂが得られた場合、時刻ｔの真の加速度は、「Ａα［ｔ］＋Ｂ」により算出できる。よって、制御部１５は、加速度ベース車体速度Ｖαを、一時刻前の推定車体速度ＶＥを用いて、以下の式（２３）に示す近似式により算出することができる。【０１３８】
【数２３】
2018042628.tif 000025
このように、本変形例によっても、制御部１５は、短冊近似に基づき加速度ベース車体速度Ｖαを算出し、かつ、感度係数Ａ及びオフセット係数Ｂを算出することができる。【０１３９】
（変形例３）
実施例では、制御部１５は、高精度な車体速度を算出可能なライダ２１の出力に基づく車体速度である計測車体速度ＶＬを、優先的に推定車体速度ＶＥとして設定した。しかし、本発明が適用可能な高精度な車体速度の算出方法は、ライダ２１の出力に基づくものに限定されない。【０１４０】
例えば、制御部１５は、光学路面センサに基づき算出した車体速度を、優先的に推定車体速度ＶＥとして設定してもよい。なお、光学路面センサに基づく車体速度の算出方法については、例えば先行技術文献として例示した特許文献２に開示されている。この場合、制御部１５は、光学路面センサに基づき車体速度が算出可能な場合には、当該車体速度を推定車体速度ＶＥとして設定し、光学路面センサに基づき車体速度が算出できないと判断した場合には、式（３）に基づき車軸パルスベース車体速度ＶＰと加速度ベース車体速度Ｖαから推定車体速度ＶＥを算出する。この場合、制御部１５は、例えば、路面センサに基づく車体速度の算出の可否を、車両が走行中の道路の路面状況に基づき判定する。例えば、制御部１５は、振動を検知するセンサの出力に基づき、所定幅以上の振動幅を検知した場合には、路面状況が悪いと判断し、路面センサに基づく車体速度の算出ができないと判断する。他の例では、制御部１５は、地図ＤＢ１０内の道路データを参照し、走行中の道路が舗装されていないと判断した場合には、路面センサに基づく車体速度の算出ができないと判断する。その他、制御部１５は、路面を撮影するカメラの画像を解析することで、路面状況を判定してもよい。このように、推定車体速度ＶＥとして優先的に設定する車体速度の算出方法は、ライダ２１の出力に限定されない。【０１４１】
（変形例４）
制御部１５は、ＫテーブルＴＫ及びＡＢテーブルＴＡＢにおいてデータが記録されていないインデックス値に対応する変換係数Ｋ、感度係数Ａ及びオフセット係数Ｂを補間計算により生成してもよい。【０１４２】
この場合、例えば、制御部１５は、図８に示すＫテーブルＴＫの更新処理のステップＳ２０８の実行後に、データが記録されていないインデックス値に対応する変換係数Ｋの値を、既にデータが記録されたインデックス値に対応する変換係数Ｋの値に基づき、線形補間やスプライン補間等の補間計算によって算出する。なお、制御部１５は、例えば、補間計算により変換係数Ｋを算出したインデックス値に対しては、ステップＳ２０８で記録するデータと区別するため、記録時刻ｔＫを記録しなくともよい。この場合、制御部１５は、その後のＫテーブルＴＫの更新時では、対象のインデックス値に記録時刻ｔＫが記録されていないとステップＳ２０４で判断した場合、ステップＳ２０５〜Ｓ２０７の平均化処理を行うことなく、ステップＳ２０２で算出した変換係数Ｋ及び現時刻ｔに対応する記録時刻ｔＫを、対象のインデックス値に対応付けてステップＳ２０８において記録するとよい。【０１４３】
同様に、制御部１５は、図９に示すＡＢテーブルＴＡＢの更新処理のステップＳ３０８の実行後に、データが記録されていないインデックス値に対応する感度係数Ａ及びオフセット係数Ｂの値を、既にデータが記録されたインデックス値に対応する感度係数Ａ及びオフセット係数Ｂの値に基づき補間計算によって算出する。【０１４４】
本変形例によれば、制御部１５は、ＫテーブルＴＫ又はＡＢテーブルＴＡＢを参照する際に、データが記録されていないインデックス値を参照する場合であっても、好適に補間計算された値を取得して車軸パルスベース車体速度ＶＰ又は加速度ベース車体速度Ｖαを算出することができる。【０１４５】
（変形例５）
図４のフローチャート等では、制御部１５は、計測車体速度ＶＬが算出できない場合に、車軸パルスベース車体速度ＶＰと加速度ベース車体速度Ｖαの両方を算出し、これらに対して式（３）に基づく重み付け処理により推定車体速度ＶＥを算出した。これに代えて、制御部１５は、計測車体速度ＶＬが算出できない場合に、車軸パルスベース車体速度ＶＰと加速度ベース車体速度Ｖαのいずれか一方を算出し、算出した車軸パルスベース車体速度ＶＰ又は加速度ベース車体速度Ｖαを推定車体速度ＶＥとして定めてもよい。この場合、記憶部１２は、ＫテーブルＴＫ又はＡＢテーブルＴＡＢのいずれか一方のみを記憶してもよい。【０１４６】
（変形例６）
図８に示すＫテーブルＴＫの更新処理において、制御部１５は、ステップＳ２０４において対象のインデックス値にデータがあると判断した場合、ステップＳ２０５〜Ｓ２０７に基づく平均化処理を行い、変換係数Ｋの更新値を算出した。これに代えて、制御部１５は、対象のインデックス値にデータがあるか否かに関わらず、ステップＳ２０２で算出した変換係数Ｋを対象のインデックス値に対応する変換係数Ｋとして記録してもよい。同様に、制御部１５は、図９に示すＡＢテーブルＴＡＢの更新処理において、ステップＳ３０２で感度係数Ａ、オフセット係数Ｂを算出した場合に、対象のインデックス値にデータがあるか否かに関わらず、ステップＳ３０２で算出した感度係数Ａ及びオフセット係数Ｂを、対象のインデックス値に対応する感度係数Ａ及びオフセット係数Ｂとして記録してもよい。
【符号の説明】
【０１４７】
１  車載機
１１  センサ群
１２  記憶部
１４  入力部
１５  制御部
１６  出力部
１７  車体速度推定部
１８  テーブル更新部
【図１】
2018042628.tif 000026
【図２】
2018042628.tif 000027
【図３】
2018042628.tif 000028
【図４】
2018042628.tif 000029
【図５】
2018042628.tif 000030
【図６】
2018042628.tif 000031
【図７】
2018042628.tif 000032
【図８】
2018042628.tif 000033
【図９】
2018042628.tif 000034
【図１０】
2018042628.tif 000035
【国際調査報告】
2018042628.tif 000036
2018042628.tif 000037
2018042628.tif 000038
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