"車両に生じる加速度を検出する加速度センサと、GPS測位データに基づくGPSデータを出力するGPS受信機と、前記加速度センサにて得られる加速度に基づくセンサデータと、前記GPSデータとから、観測値を算出する観測値算出手段と、前記加速度センサのオフセット誤差を状態量とし、前記観測値算出手段にて算出される観測値を用い、前記オフセット誤差をカルマンフィルタにより推定する誤差推定手段と、前記誤差推定手段にて推定される前記オフセット誤差を用い、車両姿勢を推定する車両姿勢推定手段と、を備えていることを特徴とする車両姿勢推定装置。請求項1に記載の車両姿勢推定装置において、前記誤差推定手段は、車両停車時の重力加速度及び車両進行時の車両進行方向の加速度を基に、前記加速度センサの取り付け角誤差を算出し、前記車両姿勢推定手段は、前記取り付け角誤差及び前記オフセット誤差を用い、車両姿勢を推定することを特徴とする車両姿勢推定装置。請求項1又は2に記載の車両姿勢推定装置において、前記誤差推定手段は、前記オフセット誤差を記憶装置に記憶し、前記車両姿勢推定手段は、車両への電源供給が停止された後も、前記記憶装置に記憶された前記オフセット誤差を用い、車両姿勢を推定することを特徴とする車両姿勢推定装置。請求項3に記載の車両姿勢推定装置において、前記誤差推定手段は、車両への電源供給が開始されてからの経過時間に基づき、複数のオフセット誤差を前記記憶手段に記憶し、前記車両姿勢推定手段は、車両への電源供給が停止されてからの経過時間に基づき、前記複数のオフセット誤差を選択的に用い、車両姿勢を推定することを特徴とする車両姿勢推定装置。請求項1~4の何れか一項に記載の車両姿勢推定装置において、前記誤差推定手段は、前記GPS測位データに基づく車両速度が所定速度を上回る場合に、前記オフセット誤差を推定することを特徴とする車両姿勢推定装置。請求項3~5の何れか一項に記載の車両姿勢推定装置において、前記誤差推定手段は、誤差共分散値が所定の閾値を下回る場合に、前記オフセット誤差を前記記憶装置に記憶することを特徴とする車両姿勢推定装置。請求項6に記載の車両姿勢推定装置において、前記誤差推定手段は、前記GPSデータが取得出来ない場合、又は前記GPSデータに基づく車両速度が所定速度以下である場合、前回のオフセット誤差の推定から一定時間が経過したときは、誤差共分散値の再計算を行うことを特徴とする車両姿勢推定装置。請求項1~7の何れか一項に記載の車両姿勢推定装置と、前記車両姿勢推定装置の前記車両姿勢推定手段にて推定される車両姿勢に基づき、盗難事故の有無を判定し外部へ通知する盗難判定通知手段と、を備えていることを特徴とする盗難通知装置。しかしながら、特許文献1及び2に記載された発明では、車速情報を例えばCAN経由で取得するのであるが、当該車速情報の精度や受信周期に誤差の推定精度が依存するという課題がある。また、車速情報をCAN経由で取得可能にシステムを構成する必要があり、システム構成が複雑になる虞がある。一方、特許文献3に記載された発明では、オフセット誤差を推定するための前提として取り付け角誤差が0に近くなるよう正確に取り付ける必要があり、汎用性に劣る結果となりかねない。本発明は、上述した課題を解決するためになされたものであり、その目的は、よりシンプルな構成で加速度センサのオフセット誤差を補正し、高精度に車両姿勢を推定することにある。上記目的を達成するためになされた請求項1に記載の車両姿勢推定装置では、加速度センサが、車両に生じる加速度を検出する。また、GPS受信機が、GPS測位データに基づくGPSデータを出力する。GPSデータは、GPS測位データそのものであってもよいし、GPS測位データから得られる車両の現在位置や車両速度などであってもよい。ここで特に、観測値算出手段が、加速度センサにて得られる加速度に基づくセンサデータとGPSデータとから観測値を算出する。具体的には、センサデータは、加速度センサにて検出される加速度を積分した車両速度であることが考えられる。このとき、誤差推定手段は、加速度センサのオフセット誤差を状態量とし、観測値算出手段にて算出される観測値を用い、オフセット誤差をカルマンフィルタにより推定する。そして、車両姿勢推定手段により、推定されたオフセット誤差が用いられ、車両姿勢が推定される。車両姿勢は、例えば車両姿勢ベクトルとして算出される。つまり、本発明では、GPSシステムとの複合化を図るため、カルマンフィルタを用いたのである。このようにすれば、車速情報を例えばCAN経由で取得する必要がなく、よりシンプルな構成で加速度センサのオフセット誤差を補正することができ、高精度に車両姿勢を推定することができる。ところで、加速度センサの取り付け角誤差については、請求項2に示すように、誤差推定手段が、車両停車時の重力加速度及び車両進行時の車両進行方向の加速度を基に算出することが考えられる。この場合、車両姿勢推定手段は、取り付け角誤差及びオフセット誤差を用い、車両姿勢を推定する。このようにすれば、加速度センサの取り付け角誤差も補正される。なお、盗難事故の防止のための車両姿勢推定という観点からは、請求項3に示すように、誤差推定手段がオフセット誤差を記憶装置に記憶する構成が考えられる。このとき、車両姿勢推定手段は、車両への電源供給が停止された後も、記憶装置に記憶されたオフセット誤差を用い、車両姿勢を推定する。車両への電源供給が停止された後とは、例えばイグニッションスイッチのオフによって車両への電源供給が停止された状態をいう。このようにすれば、車両走行時に推定されたオフセット誤差を用いての車両姿勢の推定が可能となる。また、加速度センサのオフセット誤差は、センサ周りの温度に依存する。したがって、車両への電源供給が開始されることで温度上昇が生じると、オフセット誤差が大きくなっていく。ただし、一定時間が経過すると、オフセット誤差はほぼ安定することが知られている。そこで、請求項4に示すように、誤差推定手段は、車両への電源供給が開始されてからの経過時間に基づき、複数のオフセット誤差を記憶手段に記憶することが考えられる。例えば、一定時間が経過する前のオフセット誤差の変動時にはオフセット誤差を変動時誤差として記憶し、一定時間が経過した後のオフセット誤差の安定時にはオフセット誤差を安定時誤差として記憶するという具合である。この場合、車両姿勢推定手段は、車両への電源供給が停止されてからの経過時間に基づき、複数のオフセット誤差を選択的に用い、車両姿勢を推定する。このようにすれば、車両への電源供給が停止された後も、高精度な車両姿勢の推定が可能となる。ところで、車両速度が小さいと、GPS測位データに基づく車両速度の信頼度が低下する。そこで、請求項5に示すように、誤差推定手段は、GPS測位データに基づく車両速度が所定速度を上回る場合に、オフセット誤差を推定することが好ましい。このようにすれば、より精度良くオフセット誤差を推定することができる。なお、誤差共分散値が大きくなると、推定されるオフセット誤差の信頼度が低下する。そこで、請求項6に示すように、誤差推定手段は、誤差共分散値が所定の閾値を下回る場合に、オフセット誤差を記憶装置に記憶することが考えられる。このようにすれば、記憶装置に記憶されるオフセット誤差の信頼度を上昇させることができる。また、GPS測位データが長時間にわたって出力されない場合、誤差共分散の値と実際の誤差との間に乖離が発生する。つまり、実際の誤差が大きくなっているにもかかわらず、カルマンフィルタで認識される誤差が小さくなるという現象が生じる。そこで、請求項7に示すように、誤差推定手段は、GPS測位データが取得出来ない場合、又はGPS測位データに基づく車両速度が所定速度以下である場合、前回のオフセット誤差の推定から一定時間が経過したときは、誤差共分散値の再計算を行うことが好ましい。このようにすれば、新たに予測計算された誤差共分散値に基づきオフセット誤差が記憶装置に記憶されるため、オフセット誤差の信頼度を上昇させることができる。以上は、車両姿勢推定装置の発明として説明してきたが、請求項8に示すように、上記車両姿勢推定装置と、盗難判定通知手段とを備える盗難通知装置として実現することもできる。このとき、盗難判定通知手段は、車両姿勢推定装置の車両姿勢推定手段にて推定される車両姿勢に基づき、盗難事故の有無を判定し外部へ通知する。このようにすれば、車両姿勢推定に基づく盗難事故の防止効果が際だつ。以下、本発明の一実施形態を図面に基づいて説明する。図1は、実施形態の盗難通知システムの概略構成を示すブロック図である。盗難通知システムは、盗難通知装置10と、無線通信サービス事業者MobileNetworkOperator、以下MNOをいう50と、サービス提供プロバイダTelematicsServiceProvider、以下TSPという60とを備えている。盗難通知装置10では、車両の盗難事故が発生したか否かが判定され、盗難事故が発生した場合には、車両の位置がMNO50へ無線で通知される。MNO50は、TSP60へ車両の位置を通知し、TSP60から契約者などへ車両の盗難事故が発生した旨、及び、当該車両の位置が通知される。ここで盗難通知装置10は、車両姿勢推定装置20、SVT判定部30、及び、無線部40を有している。車両姿勢推定装置20は、車両姿勢を、車両姿勢ベクトルとして、SVT判定部30へ出力する。これにより、SVT判定部30は、車両姿勢ベクトルの変化から盗難事故が発生したか否かを判定し、盗難事故が発生したと判定した場合、無線部40に対しMNO50への発信を要求する。無線部40は、例えばW-CDMA、ワイヤレスLANなどを利用する無線装置として具現化される。より具体的な構成として、車両姿勢推定装置20は、GPSアンテナ21、GPS受信機22、3軸加速度センサ以下単に加速度センサという23、姿勢推定部24、リアルタイムクロック以下RTCという25、及び記憶装置26を有している。GPSアンテナ21は、GPS衛星70から送出される電波を受信するための構成である。GPS受信機22は、GPSアンテナ21を介して受信されるGPS衛星70からの電波に基づくGPS測位データから、車両の位置及び速度ベクトルを求める。なお、車両の位置及び速度ベクトルは姿勢推定部24へ入力される。また、車両の位置はSVT判定部30へも入力される。加速度センサ23は、車両の加速度を検出する。加速度センサ23にて検出される車両の加速度は、姿勢推定部24へ入力される。また、RTC25は計時機能を有する構成であり、RTC25から出力される時刻も、姿勢推定部24へ入力される。姿勢推定部24は、加速度センサ23の誤差を推定し、当該誤差を補正値として記憶装置26に記憶する。これにより、姿勢推定部24は、GPS受信機22が機能しない車両停車時にあっても、すなわち、イグニッションスイッチがオフされた状態であっても、記憶装置26から補正値を読み出し、加速度センサ23からの加速度を補正して車両姿勢を推定する。このとき、出力されるのが、車両姿勢推定ベクトルである。なお、GPS受信機22が機能しない車両停車時においても、他のブロックはすべて機能するようになっている。最初に加速度センサ23にて検出される加速度を数式化する。図2aは、加速度センサ23の各軸の定義を示す説明図である。ここでは、Z軸に対する回転方向をヨー方向、Y軸に対する回転方向をピッチ方向、X軸に対する回転方向をロール方向とした。このとき、図2bに示すように、ヨー方向への加速度センサ23の取り付け角誤差をψとする。同様に、図3aに示すようにピッチ方向への取り付け角誤差をθとし、図3bに示すようにロール方向への取り付け角誤差をφとする。このような取り付け角誤差によって、加速度センサ23で検出される加速度は変化する。これを回転行列で表すと、ヨー方向の回転行列は次の式1-1で示される。また、ピッチ方向の回転行列は次の式1-2で示される。さらにまた、ロール方向の回転行列は次の式1-3で示される。したがって、車両に発生する真の加速度をαinとし、加速度センサ23にて検出される加速度をαoutとすると、次の式1-4が導出される。この式1-4を展開すると、次の式1-5が得られる。上述した式1-5を利用して取り付け角誤差を求める。はじめに停車状態を考える。停車状態では、重力加速度のみが検出される。重力加速度は、次の式2-1で示される。これを上記式1-5に代入すると、次の式2-2が得られる。この式2-2より、ピッチ方向への取り付け角誤差θ及びロール方向への取り付け角誤差φが求められる。次に直進状態を考える。直進状態では、直進方向の加速度と重力加速度とが検出される。直進方向の加速度をVαとすると、車両の加速度αinは、次の式2-3で示される。したがって、検出する加速度は、式2-4として求められる。このとき、取り付け角誤差θ,φは既知であるため、取り付け角誤差ψが求められる。これら取り付け角誤差は、例えば姿勢推定部24にて求められ、記憶装置26に記憶される。なお、X方向オフセット誤差補正量、Y方向オフセット誤差補正量、Z方向オフセット誤差補正量の算出については後述する。次に、車両姿勢推定処理を説明する。図4は、車両姿勢推定処理を示すフローチャートである。この車両姿勢推定処理は、図1中の姿勢推定部24にて、繰り返し実行される。最初のS10では、加速度を取得する。この処理は、加速度センサ23にて検出される加速度を取得するものである。続くS20では、車両姿勢演算処理を実行する。車両姿勢演算処理には、加速度センサ23のオフセット誤差が選択的に使用される。ここで、加速度センサ23のオフセット誤差について説明しておく。図5は、加速度センサ23のオフセット誤差の時間変化を示す模式図である。オフセット誤差は、温度に依存して変化する。そのため、図5に示すように、イグニッションスイッチのオンにより車両への電源供給が開始されてからの時間経過によって、オフセット誤差は大きくなっていく。そして、所定時間T1が経過すると、オフセット誤差は、ほぼ安定する。そこで、本実施形態では、時間T1が経過する前の誤差以下変動時誤差という及び、時間T1が経過した後の誤差以下安定時誤差というの2つの誤差を記憶しておく。そして、車両姿勢演算処理では、イグニッションスイッチのオフにより車両への電源供給が停止された時点からの経過時間によって、いずれかの誤差をオフセット誤差として選択的に使用する。S20の処理は、具体的には、図6に示すごとくとなる。最初のS200では、電源供給の停止時点からの経過時間ToffがT2を上回っているか否かを判断する。この経過時間Toffは、図1中のRTC25から入力される時刻によって算出される。ここでToff>T2であると判断された場合S200:YES、時間T2を上回る時間経過によって車両が冷えているため、S210にて変動時誤差を適用し、S230へ移行する。一方、Toff≦T2であると判断された場合S200:NO、S220にて安定時誤差を適用し、S230へ移行する。S230では、車両姿勢ベクトルを演算する。この処理は、上記式2-4を用い、車両姿勢ベクトルを演算するものである。なお、工場出荷時直後などオフセット誤差が算出されていない状態では、オフセット誤差の初期値0が適用される。図4の説明に戻り、S30では、GPSとの複合処理を実行する。図7は、GPSとの複合処理を具体的に示すフローチャートである。本実施形態では、GPSとの複合処理のため、カルマンフィルタを用いている。最初のS300では、GPS測位データがあるか否かを判断する。この処理は、GPS受信機22によって、有効な測位データが得られたか否かを判断するものである。ここでGPS測位データがあると判断された場合S300:YES、S310へ移行する。一方、GPS測位データがないと判断された場合S300:NO、S390へ移行する。なお、有効な測位データが得られない場合とは、例えばトンネル内などでGPS衛星70からの電波が受信できない状況にある場合、あるいは、イグニッションスイッチのオフなどによりGPS受信機22が機能していない場合が考えられる。S310では、GPS測位データから得られる車両の速度以下GPS速度というが閾値V1を上回っているか否かを判断する。車両の速度が低い場合停車状態を含むには、正確なGPS速度が得られないため、GPS速度が閾値V1を上回っている場合にオフセット誤差を推定する。ここでGPS速度>V1である場合S310:YES、S320へ移行する。一方、GPS速度≦V1である場合S310:NO、S390へ移行する。S320では、観測値Yを算出する。この処理は、GPS速度の速度ベクトルと加速度センサ23から取得される加速度に基づく速度ベクトルとの差分を算出するものである。観測値算出処理は、図8に示す如くである。最初のS321では、車両加速度を抽出する。この処理は、加速度センサ23にて得られる加速度を取得するものである。ここで得られる加速度をローカル座標系の加速度αlocalとし、このとき各成分を、αlocalx,αlocaly,αlocalzで表す。続くS322では、積分を実行する。これにより、ローカル座標系の加速度αlocalから、速度ベクトルVαlocalが得られる。このとき、各成分を、Vαlocalx,Vαlocaly,Vαlocalzと表す。次のS323では、GPS受信機22のGPS測位データから得られる絶対方位を使用して、ENU座標系の速度ベクトルに変換する。図9aに、WGS84WorldGeodeticSystem1984のENU座標系を示す。WGS84はGPSの基準座標系であり、ENU座標系では、地表面付近にある点を原点として、天頂方向垂直線の上方向をZ軸の正方向とし、これと直角な東方向をX軸とし、北方向をY軸とする。つまり、ここでは、車両中心座標系からENU座標系への変換を行うのである。ここで得られるENU座標系の速度ベクトルをVαenuとする。GPS測位データから得られる絶対方位をθ-180度<θ≦180度,時計回りとすると、変換式は、次の式3-1の如くとなる。続くS324では、GPS受信機22のGPS測位データから得られる現在位置を使用して、ENU座標系の速度ベクトルVαenuを、ECEF座標系の速度ベクトルに変換する。図10bに、WGS84のECEF座標系を示す。ECEF座標系は、地球中心地球固定直交座標系と呼ばれるものである。ここで得られるECEF座標系の速度ベクトルをVαecefとする。各成分は、Vαecefx,Vαecefy,Vαecefzと表す。なお、具体的な回転行列は、GPS測位データから得られる現在位置の緯度をlatrad、経度lonradとすると、次の式3-2で示される。したがって、上記式3-2で示される回転行列の逆行列を、ENU座標系の速度ベクトルVαenuに乗じることで、ECEF座標系の速度ベクトルVαecefが得られる。次の式3-3に示す如くである。続くS325では、観測値Yを算出する。観測値Yは、次の式3-4で算出される。なお、ここでは、加速度センサ23のオフセット誤差をεGbとし、各方向のオフセット誤差をεGbx,εGby,εGbzとした。また、εVxgps,εVygps,εVzgpsは観測雑音である。カルマンフィルタでは、ここで求めた観測値Yを用いて、下記に示す巡回計算により、オフセット誤差を最小二乗推定する。図7の説明に戻り、S330ではシステム行列φを計算する。オフセット誤差εGbを用いると、状態方程式は、次の式4-1~式4-3で表される。εGbxt=εGbxt-1εx...式4-1εGbyt=εGbyt-1εy...式4-2εGbzt=εGbzt-1εz...式4-3ここでεx,εy,εzは、システム雑音である。カルマンフィルタでは、推定したいオフセット誤差を状態量xとする。この状態量xは、次の状態方程式により更新される。ここで、φがシステム行列、vがシステム雑音である。xt=φxt-1vt...式4-4一方、上記式4-1~式4-3より、次の式4-5が得られる。すなわち、システム行列φは、次の式4-6で示される。続くS340では、誤差共分散Pを予測計算する。誤差共分散Pは、次の式4-7で予測計算される。なお、wは、システム雑音である。次のS350では、カルマンゲインKを計算する。カルマンゲインKは、次の式4-8で計算される。続くS360では、誤差共分散Pを計算する。誤差共分散Pは、次の式4-9で算出される。次のS370では、状態量xを計算する。状態量xは、次の式4-10で算出される。次のS380では、加速度センサ23の誤差を更新する。すなわち、次の式4-11~式4-13で示す如くである。X方向オフセット誤差補正量t=X方向オフセット誤差補正量t-1-εGbxt...式4-11Y方向オフセット誤差補正量t=Y方向オフセット誤差補正量t-1-εGbyt...式4-12Z方向オフセット誤差補正量t=Z方向オフセット誤差補正量t-1-εGbzt...式4-13S380の処理終了後、GPSとの複合処理を終了する。図7中のS300又はS310にて否定判断された場合に移行するS390では、所定時間が経過したか否かを判断する。この処理は、GPS測位データが長時間にわたって得られない場合を判断するものである。GPS測位データが長期間にわたって得られない状態になると、誤差共分散値と実際の誤差との間に乖離が発生する。つまり、実際の誤差が大きくなっているにもかかわらず、カルマンフィルタで認識する誤差が小さくなるという現象が生じる。そこで、所定時間の経過を判断して、誤差共分散値Pの予測計算を実施する。ここで所定時間が経過したと判断された場合S390:YES、S400にてシステム行列φを計算し、S410にて誤差共分散値Pの予測計算を行い、その後、GPSとの複合処理を終了する。なお、S400及びS410の処理は、S330及びS340の処理と同様のものである。一方、所定時間が経過していないうちはS390:NO、S400及びS410の処理を実行せず、GPSとの複合処理を終了する。図4の説明に戻り、S40では、誤差記憶処理を実行する。図10は、誤差記憶処理を示すフローチャートである。最初のS400では、誤差共分散値Pが閾値P1を下回っているか否かを判断する。誤差共分散値PがP1を下回っている場合は、推定値が信頼できるものと言える。P<P1である場合S400:YES、S410へ移行する。一方、P≧P1である場合S400:NO、以降の処理を実行せず、誤差記憶処理を終了する。S410では、イグニッションスイッチのオンによる電源供給開始時点からの経過時間Tonが閾値T1を下回っているか否かを判断する。電源供給開始時点からの経過時間TonがT1を下回っている場合は、オフセット誤差が変動期にあると推測される図5参照。ここでTon<T1である場合S410:YES、S420にて変動時誤差としてオフセット誤差を記憶し、その後、誤差記憶処理を終了する。一方、Ton≧T1である場合S410:NO、S430にて安定時誤差としてオフセット誤差を記憶し、その後、誤差記憶処理を終了する。以上詳述したように、本実施形態の車両姿勢推定装置20では、加速度センサ23が車両に生じる加速度を検出し、GPS受信機22がGPS測位データに基づくGPSデータを出力する。そして、姿勢推定部24が、観測値Yを算出し図7中のS320、システム行列φを計算しS330、誤差共分散値Pの予測計算を行いS340、カルマンゲインKを計算してS350、誤差共分散値Pを計算するS360。これにより、オフセット誤差が状態量xとして推定されS370、加速度センサのオフセット誤差が更新されるS380。姿勢推定部24は、オフセット誤差を用い、車両姿勢ベクトルを演算する図6中のS230。つまり、本実施形態では、GPSシステムとの複合化を図るため、カルマンフィルタを用いたのである。このようにすれば、車速情報を例えばCAN経由で取得する必要がなく、よりシンプルな構成で加速度センサ23のオフセット誤差を補正することができ、高精度に車両姿勢を推定することができる。また、本実施形態では、上記式1-5を用い加速度センサ23の取り付け角誤差を求め、記憶装置26に記憶する。これにより、加速度センサ23の取り付け角誤差も補正される。さらにまた、本実施形態では、加速度センサ23のオフセット誤差を記憶装置26へ記憶し、図6に示した車両姿勢演算処理では、車両への電源供給が停止された後も、記憶したオフセット誤差を読み出してS210,S220、車両姿勢ベクトルを演算するS230。これにより、車両走行時に推定されたオフセット誤差を用いての車両姿勢の推定が可能となる。また、本実施形態では、図10に示した誤差記憶処理において、車両への電源供給が開始されてからの経過時間Tonに基づき、複数のオフセット誤差を記憶装置26に記憶する。具体的には、経過時間Tonが所定時間T1を下回っている場合は変動時誤差としてオフセット誤差を記憶しS410:YES,S420、所定時間T1以上である場合は安定時誤差としてオフセット誤差を記憶するS410:NO,S420。また、図6に示した車両姿勢演算処理において、車両への電源供給が停止されてからの経過時間Toffに基づき、記憶装置26に記憶された複数のオフセット誤差を選択的に適用する。具体的には、電源供給停止時点からの経過時間Toffが所定時間T2を上回っている場合は変動時誤差を適用しS200:YES、S210、経過時間Toffが所定時間T2以下である場合は安定時誤差を適用してS200:NO,S220、車両姿勢ベクトルを演算するS230。これにより、車両への電源供給が停止された後も、高精度な車両姿勢の推定が可能となる。さらにまた、本実施形態では、GPS速度が所定の閾値V1を上回る場合に図7中のS310:YES、オフセット誤差を推定する。これにより、より精度良くオフセット誤差を推定することができる。また、本実施形態では、誤差共分散値Pが所定の閾値P1を下回っている場合に図10中のS400:YES、オフセット誤差を記憶するS420,S430。これにより、記憶装置26に記憶されるオフセット誤差の信頼度を上昇させることができる。なお、GPS測位データが長時間にわたって出力されない場合、誤差共分散値と実際の誤差との間に乖離が発生する。つまり、実際の誤差が大きくなっているにもかかわらず、カルマンフィルタで認識される誤差が小さくなるという現象が生じる。そこで、本実施形態では、GPS測位データがない場合図7中のS300:NOあるいは有効な測位データが得られない場合S310:NO、所定時間が経過したときはS390:YES、システム行列を計算しS400、誤差共分散値Pの予測計算を行うようにしているS410。このようにすれば、新たに計算された誤差共分散値Pに基づきオフセット誤差が記憶装置26に記憶されるため図10中のS400:YES,S420,S430、オフセット誤差の信頼度を上昇させることができる。また、本実施形態の盗難通知装置10では、姿勢推定部24からの車両姿勢ベクトルに基づき、SVT判定部30が、車両姿勢ベクトルの変化から盗難事故が発生したか否かを判定し、盗難事故が発生したと判定した場合、無線部40に対しMNO50への発信を要求する。これにより、車両姿勢推定に基づく盗難事故の防止効果が際だつ。なお、本実施形態における盗難通知装置10が特許請求の範囲における盗難通知装置に相当し、車両姿勢推定装置20が車両姿勢推定装置に相当する。また、本実施形態における加速度センサ23が加速度センサに相当し、GPS受信機22がGPS受信機に相当し、姿勢推定部24が観測値算出手段、誤差推定手段及び車両姿勢推定手段に相当し、記憶装置26が記憶装置に相当し、SVT判定部30及び無線部40が盗難判定通知手段に相当する。さらにまた、図8に示した観測値算出処理が観測値算出手段の機能としての処理に相当し、図7に示したGPSとの複合処理が誤差推定手段の機能としての処理に相当し、図6に示した車両姿勢演算処理が車両姿勢推定手段の機能としての処理に相当する。以上、本発明は、上述した実施形態に何ら限定されるものではなく、その技術的範囲を逸脱しない限りにおいて、種々なる形態で実施される。上記実施形態では、変動時誤差及び安定時誤差の2種類のオフセット誤差を記憶するようにしたが、3種類以上のオフセット誤差を記憶するようにしてもよい。"