車両に装着された車輪の回転速度情報に基づいて当該車両の質量を推定する装置であって、前記車両の各車輪の回転速度情報を検出する車輪回転速度情報検出手段と、前記車輪の回転速度情報から車輪加速度情報を算出し、当該車輪加速度情報の周波数特性を推定する周波数特性推定手段と、推定された周波数特性に基づいて車両質量を推定する車両質量推定手段とを備えており、前記周波数特性推定手段は、車両の前輪及び後輪の各周波数領域における周波数ゲインの大きさの積分値を算出し、前記車両質量推定手段は、前輪及び後輪それぞれの積分値の比率と、予め求めておいた当該比率と車両質量との関係とに基づいて車両質量を推定することを特徴とする車両質量推定装置。前記周波数特性推定手段は、高速フーリエ変換、自己回帰モデルによる時系列推定、及び時系列データの分散のいずれかを利用して周波数特性を推定する請求項1に記載の車両質量推定装置。前記周波数特性推定手段は、車両の前輪及び後輪それぞれの所定の限定された帯域における周波数ゲインの大きさの積分値を算出する請求項1又は2に記載の車両質量推定装置。前記周波数特性推定手段は、車両の左右輪の回転速度情報の差分を算出し、車両の前輪及び後輪の各回転速度情報を求める請求項1~3のいずれかに記載の車両質量推定装置。所定の加減速走行時、旋回時、高速走行時及び低速走行時の回転速度情報を棄却するデータ棄却手段を更に備えている請求項1~4のいずれかに記載の車両質量推定装置。車両に装着された車輪の回転速度情報に基づいて当該車両の質量を推定する方法であって、前記車両の各車輪の回転速度情報を検出する車輪回転速度情報検出工程と、前記車輪の回転速度情報から車輪加速度情報を算出し、当該車輪加速度情報の周波数特性を推定する周波数特性推定工程と、推定された周波数特性に基づいて車両質量を推定する車両質量推定工程とを含んでおり、前記周波数特性推定工程は、車両の前輪及び後輪の各周波数領域における周波数ゲインの大きさの積分値を算出し、前記車両質量推定工程は、前輪及び後輪それぞれの積分値の比率と、予め求めておいた当該比率と車両質量との関係とに基づいて車両質量を推定することを特徴とする車両質量推定方法。前記周波数特性推定工程は、高速フーリエ変換、自己回帰モデルによる時系列推定、及び時系列データの分散のいずれかを利用して周波数特性を推定する請求項6に記載の車両質量推定方法。前記周波数特性推定工程は、車両の前輪及び後輪それぞれの所定の限定された帯域における周波数ゲインの大きさの積分値を算出する請求項6又は7に記載の車両質量推定方法。前記周波数特性推定工程は、車両の左右輪の回転速度情報の差分を算出し、車両の前輪及び後輪の各回転速度情報を求める請求項6~8のいずれかに記載の車両質量推定方法。所定の加減速走行時、旋回時、高速走行時及び低速走行時の回転速度情報を棄却するデータ棄却工程を更に含んでいる請求項6~9のいずれかに記載の車両質量推定方法。車両に装着された車輪の回転速度情報に基づいて当該車両の質量を推定するためにコンピュータを、車両の各車輪の回転速度情報を検出する車輪回転速度情報検出手段により得られる回転速度情報から車輪加速度情報を算出し、当該車輪加速度情報の周波数特性を推定する周波数特性推定手段、及び推定された周波数特性に基づいて車両質量を推定する車両質量推定手段として機能させ、前記周波数特性推定手段は、車両の前輪及び後輪の各周波数領域における周波数ゲインの大きさの積分値を算出し、前記車両質量推定手段は、前輪及び後輪それぞれの積分値の比率と、予め求めておいた当該比率と車両質量との関係とに基づいて車両質量を推定することを特徴とする車両質量推定プログラム。前記周波数特性推定手段は、高速フーリエ変換、自己回帰モデルによる時系列推定、及び時系列データの分散のいずれかを利用して周波数特性を推定する請求項11に記載の車両質量推定プログラム。前記周波数特性推定手段は、車両の前輪及び後輪それぞれの所定の限定された帯域における周波数ゲインの大きさの積分値を算出する請求項11又は12に記載の車両質量推定プログラム。前記周波数特性推定手段は、車両の左右輪の回転速度情報の差分を算出し、車両の前輪及び後輪の各回転速度情報を求める請求項11~13のいずれかに記載の車両質量推定プログラム。コンピュータを、所定の加減速走行時、旋回時、高速走行時及び低速走行時の回転速度情報を棄却するデータ棄却手段としてさらに機能させる請求項11~14のいずれかに記載の車両質量推定プログラム。走行中の車両のタイヤ減圧判定値を算出し、得られた減圧判定値の、正常内圧時における基準値からの変化の大きさに基づいてタイヤ空気圧の低下を検出する装置であって、請求項1~5のいずれかに記載の車両質量推定装置と、前記車輪回転速度情報検出手段により検出された車輪速度回転情報から得られる各輪の車輪速度からタイヤ減圧判定値を求める減圧判定値算出手段と、前記車両質量推定装置から得られる車両質量に基づいてタイヤ減圧判定値を補正する補正手段とを備えたことを特徴とするタイヤ空気圧低下検出装置。走行中の車両のタイヤ減圧判定値を算出し、得られた減圧判定値の、正常内圧時における基準値からの変化の大きさに基づいてタイヤ空気圧の低下を検出する方法であって、請求項6~10のいずれかに記載の車両質量推定方法と、前記車輪回転速度情報検出工程において検出された車輪速度回転情報から得られる各輪の車輪速度からタイヤ減圧判定値を求める減圧判定値算出工程と、前記車両質量推定方法で得られる車両質量に基づいてタイヤ減圧判定値を補正する補正工程とを含むことを特徴とするタイヤ空気圧低下検出方法。走行中の車両のタイヤ減圧判定値を算出し、得られた減圧判定値の、正常内圧時における基準値からの変化の大きさに基づいてタイヤ空気圧の低下を検出するためにコンピュータを、車両の各車輪の回転速度情報を検出する車輪回転速度情報検出手段により得られる回転速度情報から車輪加速度情報を算出し、当該車輪加速度情報の周波数特性を推定する周波数特性推定手段、推定された周波数特性に基づいて車両質量を推定する車両質量推定手段、前記車輪回転速度情報検出手段により検出された車輪速度回転情報から得られる各輪の車輪速度からタイヤ減圧判定値を求める減圧判定値算出手段、及び前記車両質量推定装置から得られる車両質量に基づいてタイヤ減圧判定値を補正する補正手段として機能させ、前記周波数特性推定手段は、車両の前輪及び後輪の各周波数領域における周波数ゲインの大きさの積分値を算出し、前記車両質量推定手段は、前輪及び後輪それぞれの積分値の比率と、予め求めておいた当該比率と車両質量との関係とに基づいて車両質量を推定することを特徴とするタイヤ空気圧低下検出プログラム。しかしながら、短時間データによって推定されたデータの異常値をリジェクトしたとしても、完全に路面勾配の影響を排除することは難しく、アップダウンのある路面等を走行した場合には、荷重推定精度が低下するという弊害を排除することは難しい。また、特許文献2~3記載の技術に共通して、精度の良いアクスルシャフトトルクの情報が必要であるという課題、及び車両加速度αについて逐次最小二乗を行うことから、車両加速度の変化が小さい定速走行のような場合には精度良く車両質量を推定することが難しいという課題が残されていた。本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、車両の走行状態に依存することなく且つアクスルシャフトトルク等の情報を必要とすることなく、車輪の回転速度情報から車両質量を推定することができる車両質量推定装置、方法及びプログラム、並びに、これらを利用したタイヤ空気圧低下検出装置、方法及びプログラムを提供することを目的としている。1本発明の車両質量推定装置は、車両に装着された車輪の回転速度情報に基づいて当該車両の質量を推定する装置であって、前記車両の各車輪の回転速度情報を検出する車輪回転速度情報検出手段と、前記車輪の回転速度情報から車輪加速度情報を算出し、当該車輪加速度情報の周波数特性を推定する周波数特性推定手段と、推定された周波数特性に基づいて車両質量を推定する車両質量推定手段とを備えており、前記周波数特性推定手段は、車両の前輪及び後輪の各周波数領域における周波数ゲインの大きさの積分値を算出し、前記車両質量推定手段は、前輪及び後輪それぞれの積分値の比率と、予め求めておいた当該比率と車両質量との関係とに基づいて車両質量を推定することを特徴としている。本発明の車両質量推定装置では、前輪と後輪の周波数特性周波数ゲインの大きさの積分値の比を利用して車両質量を推定しており、アクスルシャフトトルクなどの情報を必要とせず、車輪速信号から車両質量を推定することができる。また、車両の走行状態に依存することなく車両質量を推定することができ、一定加速度状態では推定精度が悪化するという問題を解消することができる。2前記1の車両質量推定装置において、前記周波数特性推定手段は、高速フーリエ変換、自己回帰モデルによる時系列推定、及び時系列データの分散のいずれかを利用して周波数特性を推定するものとすることができる。3前記1又は2の車両質量推定装置において、前記周波数特性推定手段は、車両の前輪及び後輪それぞれの所定の限定された帯域における周波数ゲインの大きさの積分値を算出することが好ましい。この場合、荷重による変化で周波数特性が変化する周波数帯のみに着目することで、他の外乱による影響を小さくすることができる。4前記1~3のいずれかの車両質量推定装置において、前記周波数特性推定手段は、車両の左右輪の回転速度情報の差分を算出し、車両の前輪及び後輪の各回転速度情報を求めることが好ましい。この場合、差分を算出することで、左右輪に含まれる同位相のノイズを除去することができ、推定精度を向上させることができる。5前記1~4のいずれかの車両質量推定装置において、所定の加減速走行時、旋回時、高速走行時及び低速走行時の回転速度情報を棄却するデータ棄却手段を更に備えていることが好ましい。急な加減速走行時や急な旋回時などにおいては車輪速信号が乱れている可能性があるため、データを棄却することで推定精度を向上させることができる。また、高速走行時例えば、100km/h以上での走行時や低速走行時例えば、40km/h以下での走行時では、周波数特性が大きく変化して正確な質量推定が困難になる可能性があるため、同じくデータを棄却することで推定精度を向上させることができる。6本発明の車両質量推定方法は、車両に装着された車輪の回転速度情報に基づいて当該車両の質量を推定する方法であって、前記車両の各車輪の回転速度情報を検出する車輪回転速度情報検出工程と、前記車輪の回転速度情報から車輪加速度情報を算出し、当該車輪加速度情報の周波数特性を推定する周波数特性推定工程と、推定された周波数特性に基づいて車両質量を推定する車両質量推定工程とを含んでおり、前記周波数特性推定工程は、車両の前輪及び後輪の各周波数領域における周波数ゲインの大きさの積分値を算出し、前記車両質量推定工程は、前輪及び後輪それぞれの積分値の比率と、予め求めておいた当該比率と車両質量との関係とに基づいて車両質量を推定することを特徴としている。本発明の車両質量推定方法では、前輪と後輪の周波数特性周波数ゲインの大きさの積分値の比を利用して車両質量を推定しており、アクスルシャフトトルクなどの情報を必要とせず、車輪速信号から車両質量を推定することができる。また、車両の走行状態に依存することなく車両質量を推定することができ、一定加速度状態では推定精度が悪化するという問題を解消することができる。7前記6の車両質量推定方法において、前記周波数特性推定工程は、高速フーリエ変換、自己回帰モデルによる時系列推定、及び時系列データの分散のいずれかを利用して周波数特性を推定するものとすることができる。この場合、8前記6又は7の車両質量推定方法において、前記周波数特性推定工程は、車両の前輪及び後輪それぞれの所定の限定された帯域における周波数ゲインの大きさの積分値を算出するこのが好ましい。この場合、荷重による変化で周波数特性が変化する周波数帯のみに着目することで、他の外乱による影響を小さくすることができる。9前記6~8のいずれかの車両質量推定方法において、前記周波数特性推定工程は、車両の左右輪の回転速度情報の差分を算出し、車両の前輪及び後輪の各回転速度情報を求めることが好ましい。この場合、差分を算出することで、左右輪に含まれる同位相のノイズを除去することができ、推定精度を向上させることができる。10前記6~9のいずれかの車両質量推定方法において、所定の加減速走行時、旋回時、高速走行時及び低速走行時の回転速度情報を棄却するデータ棄却工程を更に含んでいることが好ましい。急な加減速走行時や急な旋回時などにおいては車輪速信号が乱れている可能性があるため、データを棄却することで推定精度を向上させることができる。また、高速走行時例えば、100km/h以上での走行時や低速走行時例えば、40km/h以下での走行時では、周波数特性が大きく変化して正確な質量推定が困難になる可能性があるため、同じくデータを棄却することで推定精度を向上させることができる。11本発明の車両質量推定プログラムは、車両に装着された車輪の回転速度情報に基づいて当該車両の質量を推定するためにコンピュータを、車両の各車輪の回転速度情報を検出する車輪回転速度情報検出手段により得られる回転速度情報から車輪加速度情報を算出し、当該車輪加速度情報の周波数特性を推定する周波数特性推定手段、及び推定された周波数特性に基づいて車両質量を推定する車両質量推定手段として機能させ、前記周波数特性推定手段は、車両の前輪及び後輪の各周波数領域における周波数ゲインの大きさの積分値を算出し、前記車両質量推定手段は、前輪及び後輪それぞれの積分値の比率と、予め求めておいた当該比率と車両質量との関係とに基づいて車両質量を推定することを特徴としている。本発明の車両質量推定プログラムでは、前輪と後輪の周波数特性周波数ゲインの大きさの積分値の比を利用して車両質量を推定しており、アクスルシャフトトルクなどの情報を必要とせず、車輪速信号から車両質量を推定することができる。また、車両の走行状態に依存することなく車両質量を推定することができ、一定加速度状態では推定精度が悪化するという問題を解消することができる。12前記11の車両質量推定プログラムにおいて、前記周波数特性推定手段は、高速フーリエ変換、自己回帰モデルによる時系列推定、及び時系列データの分散のいずれかを利用して周波数特性を推定するものとすることができる。13前記11又は12の車両質量推定プログラムにおいて、前記周波数特性推定手段は、車両の前輪及び後輪それぞれの所定の限定された帯域における周波数ゲインの大きさの積分値を算出することが好ましい。この場合、荷重による変化で周波数特性が変化する周波数帯のみに着目することで、他の外乱による影響を小さくすることができる。14前記11~13の車両質量推定プログラムにおいて、前記周波数特性推定手段は、車両の左右輪の回転速度情報の差分を算出し、車両の前輪及び後輪の各回転速度情報を求めることが好ましい。この場合、差分を算出することで、左右輪に含まれる同位相のノイズを除去することができ、推定精度を向上させることができる。15前記11~14の車両質量推定プログラムにおいて、コンピュータを、所定の加減速走行時、旋回時、高速走行時及び低速走行時の回転速度情報を棄却するデータ棄却手段としてさらに機能させることが好ましい。急な加減速走行時や急な旋回時などにおいては車輪速信号が乱れている可能性があるため、データを棄却することで推定精度を向上させることができる。また、高速走行時例えば、100km/h以上での走行時や低速走行時例えば、40km/h以下での走行時では、周波数特性が大きく変化して正確な質量推定が困難になる可能性があるため、同じくデータを棄却することで推定精度を向上させることができる。16本発明のタイヤ空気圧低下検出装置は、走行中の車両のタイヤ減圧判定値を算出し、得られた減圧判定値の、正常内圧時における基準値からの変化の大きさに基づいてタイヤ空気圧の低下を検出する装置であって、前記1~5のいずれかの車両質量推定装置と、前記車輪回転速度情報検出手段により検出された車輪速度回転情報から得られる各輪の車輪速度からタイヤ減圧判定値を求める減圧判定値算出手段と、前記車両質量推定装置から得られる車両質量に基づいてタイヤ減圧判定値を補正する補正手段とを備えたことを特徴としている。17本発明のタイヤ空気圧低下検出方法は、走行中の車両のタイヤ減圧判定値を算出し、得られた減圧判定値の、正常内圧時における基準値からの変化の大きさに基づいてタイヤ空気圧の低下を検出する方法であって、前記6~10のいずれかの車両質量推定方法と、前記車輪回転速度情報検出工程において検出された車輪速度回転情報から得られる各輪の車輪速度からタイヤ減圧判定値を求める減圧判定値算出工程と、前記車両質量推定方法で得られる車両質量に基づいてタイヤ減圧判定値を補正する補正工程とを含むことを特徴としている。18本発明のタイヤ空気圧低下検出プログラムは、走行中の車両のタイヤ減圧判定値を算出し、得られた減圧判定値の、正常内圧時における基準値からの変化の大きさに基づいてタイヤ空気圧の低下を検出するためにコンピュータを、車両の各車輪の回転速度情報を検出する車輪回転速度情報検出手段により得られる回転速度情報から車輪加速度情報を算出し、当該車輪加速度情報の周波数特性を推定する周波数特性推定手段、推定された周波数特性に基づいて車両質量を推定する車両質量推定手段、前記車輪回転速度情報検出手段により検出された車輪速度回転情報から得られる各輪の車輪速度からタイヤ減圧判定値を求める減圧判定値算出手段、及び前記車両質量推定装置から得られる車両質量に基づいてタイヤ減圧判定値を補正する補正手段として機能させ、前記周波数特性推定手段は、車両の前輪及び後輪の各周波数領域における周波数ゲインの大きさの積分値を算出し、前記車両質量推定手段は、前輪及び後輪それぞれの積分値の比率と、予め求めておいた当該比率と車両質量との関係とに基づいて車両質量を推定することを特徴としている。本発明の車両質量推定装置、方法及びプログラムによれば、両の走行状態に依存することなく且つアクスルシャフトトルク等の情報を必要とすることなく、車輪の回転速度情報から車両質量を推定することができる。また、本発明のタイヤ空気圧低下検出装置、方法及びプログラムによれば、荷重による減圧判定値の変動を定量的に補正することができ、タイヤ空気圧低下の検出精度を向上させることができる。以下、添付図面を参照しつつ、本発明の車両質量推定装置、方法及びプログラム、並びに、タイヤ空気圧低下検出装置、方法及びプログラム実施の形態を詳細に説明する。図1は、本発明の一実施の形態に係るタイヤ空気圧低下検出装置を示すブロック図であり、図2は、図1に示されるタイヤ空気圧低下検出装置の電気的構成を示すブロック図である。図1に示されるように、本発明の一実施の形態に係るタイヤ空気圧低下検出装置は、4輪車両に備えられた4つのタイヤの左前輪FL、右前輪FR、左後輪RL及び右後輪RRの回転速度情報を検出するため、各タイヤに関連して設けられた通常の車輪速度検出手段車輪回転情報検出手段1を備えている。前記車輪速度検出手段1としては、電磁ピックアップなどを用いて回転パルスを発生させ、パルスの数から回転角速度及び車輪速度を測定するための車輪速センサなどを用いることができる。前記車輪速度検出手段1の出力は、ABSなどのコンピュータである制御ユニット2に与えられる。この制御ユニット2には、例えばタイヤが減圧していることを表示するための液晶表示素子、プラズマ表示素子又はCRTなどで構成された表示器3、ドライバーによって操作することができる初期化ボタン4、及びタイヤの減圧をドライバーに知らせる警報器5が接続されている。制御ユニット2は、図2に示されるように、外部装置との信号の受け渡しに必要なI/Oインターフェース2aと、演算処理の中枢として機能するCPU2bと、このCPU2bの制御動作プログラムが格納されたROM2cと、前記CPU2bが制御動作を行う際にデータなどが一時的に書き込まれたり、その書き込まれたデータが読み出されたりするRAM2dとから構成されている。前記車輪速度検出手段1では、タイヤの回転数に対応したパルス信号以下、車輪速パルスともいうが出力される。そして、この車輪速パルスを所定のサンプリング周期にしたがってリサンプリングすることで、車輪速信号の時系列データを得ることができる。サンプリング周期は、タイヤに加わる負荷荷重によって変化するタイヤのねじり共振周波数通常、30~50Hzである付近の周波数特性を含む必要があるため、100Hz以上のサンプリング周期とすることが望ましい。本実施の形態に係る車両質量推定装置は、車輪速度検出手段車輪回転情報検出手段1、車輪の回転速度情報から車輪加速度情報を算出し、当該車輪加速度情報の周波数特性を推定する周波数特性推定手段と、推定された周波数特性に基づいて車両質量を推定する車両質量推定手段とで主に構成されている。前記周波数特性推定手段は、車両の前輪及び後輪の各周波数領域における周波数ゲインの大きさの積分値を算出し、又、前記車両質量推定手段は、前輪及び後輪それぞれの積分値の比率と、予め求めておいた当該比率と車両質量との関係とに基づいて車両質量を推定する。また、本実施の形態に係るタイヤ空気圧低下検出装置は、かかる車両質量推定装置と、車輪回転速度情報検出手段により検出された車輪速度回転情報から得られる各輪の車輪速度からタイヤ減圧判定値を求める減圧判定値算出手段と、前記車両質量推定装置から得られる車両質量に基づいてタイヤ減圧判定値を補正する補正手段とで主に構成されている。さらに、車両質量推定プログラムは、前記制御ユニット2にインストールされており、当該制御ユニット2を周波数特性推定手段及び車両質量推定手段として機能させる。また、タイヤ空気圧低下検出プログラムも、前記制御ユニット2にインストールされており、当該制御ユニット2を周波数特性推定手段、車両質量推定手段、減圧判定値算出手段、及び補正手段として機能させる。本発明では、タイヤに作用する負荷荷重に応じて当該タイヤの周波数特性が変化することに着目して車両の質量を推定している。タイヤの周波数特性のなかでも、特にタイヤのねじり共振付近の周波数特性が荷重によって変化する。つまり、タイヤの負荷荷重によって、タイヤの前後力が変化し、その結果、ねじり共振付近の周波数特性が変化する。具体的に、タイヤへの負荷荷重が増えて、タイヤがたわむ、すなわちタイヤの負荷半径が小さくなると、当該タイヤに加わる前後力が大きくなって、ねじり共振付近の周波数ゲインが大きくなる。一般的に、タイヤのねじり共振付近の周波数特性は、タイヤへの負荷荷重以外に路面や車両走行速度の影響を受ける。具体的に、スムースな路面よりも荒れた路面の方が周波数ゲインが大きくなる。また、走行速度が速くなると、ねじり共振付近の周波数特性がブロードになる。これらの問題を解決するために、本発明では、前輪と後輪の周波数特性の比を用いている。すなわち、路面粗さの影響や走行速度による周波数の変化の影響は、前輪及び後輪とも同じように現れる。そこで、前輪と後輪の比をとることで、前述した路面や走行速度の影響を排除している。つぎに、前輪及び後輪の周波数特性の評価に基づいて車両質量を換算する方法について説明する。通常、荷重変化に伴う車両の軸重変化は、後輪が支配的である。すなわち、1名乗車時と最大積載時との軸重差をみると、前輪の軸重差は非常に小さく、後輪がその荷重増加分の大部分を受け持っている。したがって、前後輪の周波数特性値の比後輪の周波数特性値/前輪の周波数特性値を評価している本発明の方法は、より正確には、車両の質量を推定しているというよりは、前後輪の軸重比を評価しているといえる。図3及び図4は、それぞれ1名乗車時軽積とフル積載時定積の前輪及び後輪の周波数特性の一例を示している。1名乗車時では、前輪と後輪の周波数特性に大きな違いは見られないが、フル積載時には、後輪の周波数特性だけが変化しているゲインが大きくなることが分かる。本発明では、かかる後輪の周波数特性の変化を利用して車両質量を推定することを特徴としている。車両質量推定つぎに本実施の形態に係る車両質量推定方法について詳細に説明する。本実施の形態では、左右の車輪速信号の差分をとっている。これにより、左右輪に含まれる同位相のノイズ成分を除去することができ、車両質量推定の精度を向上させることができる。ついで、得られた前輪及び後輪の各車輪速データを時間微分することで、前輪及び後輪の各車輪加速度データとする。ついで、車輪速信号の周波数特性の評価を行う。周波数特性の評価は、種々の方法により行うことができ、例えば高速フーリエ変換、自己回帰モデルによる時系列推定、及び時系列データの分散などを利用して行うことができる。例えば高速フーリエ変換を利用する場合、前輪及び後輪それぞれの車輪加速度データに対して高速フーリエ変換処理を施す。1回の高速フーリエ変換処理に用いる車輪加速度データとしては、走行速度が大きく変化していない5~20秒程度のデータを用いることが望ましい。ついで、所定の帯域のゲインの和、すなわちゲインの積分値を前輪及び後輪のそれぞれについて算出する。この所定の帯域は、本発明において特に限定されるものではないが、タイヤのねじり共振を含む必要があるため、例えば前輪及び後輪ともに20~60Hzの帯域とすることができ、かかる帯域のゲインの和Gain_F、Gain_Rを算出する。なお、前輪と後輪の所定の帯域は、必ずしも同じである必要はなく、互いに異なっていてもよい。ついで、前輪のゲイン和Gain_Fと後輪のゲイン和Gain_Rとの比を荷重インデックスLIとして求める。LI=Gain_F/Gain_Rついで、事前に求めておいた荷重換算係数m1、m2を用いて、以下の式3に従いLI値を荷重車両質量Loadに換算する。Load=LI×m1m23m1及びm2は、例えば、複数種類の異なる荷重積載状態1名乗車、1名乗車荷物100kg、1名乗車荷物150kgなどで走行実験を行い、得られるLI値とそのときの実質量との一次回帰により求めることができる。本実施の形態では、推定精度を向上させるために、高速フーリエ変換処理から荷重換算処理までのプロセスを複数回例えば、100回繰り返して実施し、それらの平均値を推定車両質量としている。また、本実施の形態では、走行条件に応じて、得られる車輪速データを棄却している。例えば、急な加減速走行時や急な旋回時などにおいては車輪速信号が乱れている可能性があるため、推定精度を向上させるために、データを棄却することが望ましい。データの棄却は、車両に搭載されている横方向加速度センサの情報やヨーレートセンサの情報、車輪回転速度情報から算出される横方向加速度、又は車輪回転速度情報から算出される前後加速度をもとに行うことができる。また、高速走行時例えば、100km/h以上での走行時や低速走行時例えば、40km/h以下での走行時では、周波数特性が大きく変化して正確な質量推定が困難になる可能性があるため、このような高速又は低速走行時でのデータを棄却することが望ましい。なお、周波数特性を評価する手法としては、前述したように高速フーリエ変換以外の方法でも良く、例えば、自己回帰モデルによる時系列推定及び時系列データの分散などを利用して行うことができる。制御ユニット2のCPU2bのリソースが充分ある場合は、周波数特性の評価が容易な高速フーリエ変換処理が好ましいが、CPU2bのリソースが限定されている場合には、自己回帰モデルによる時系列推定や時系列データの分散が利用される。車輪速信号の分散を評価する場合、前輪及び後輪それぞれの車輪加速度信号の絶対値を所定時間分だけ平均化したものを周波数特性値とすることができる。実際の分散は、平均値からの各データのばらつきを評価したものであるが、本実施の形態では、車輪加速度はほぼゼロであるため、車輪加速度の絶対値の平均値を計算することで、分散とほぼ同様の値を求めることができる。本明細書における分散は、車輪加速度の絶対値の平均値を意味している。また、分散を周波数特性値として利用する場合、当該分散を計算する前に、車輪加速度データに対して所定の帯域通過フィルタ処理を施しておくことで、前述したように評価する帯域を限定することができる。試験例本発明の車両質量推定方法の精度を検証する試験を行った。FF車に4輪とも基準内圧のタイヤ215/60R17を装着して、一般道を40~100km/hの速度で約35分間試験走行を行った。車両の荷重条件を以下の~5のように変化させた。荷重条件11名乗車1830kg21名乗車105kg1935kg31名乗車210kg2040kg41名乗車315kg2145kg51名乗車435kg2265kg車輪速信号を5ms毎の車輪速データにリサンプリングした。左右の車輪速信号の差分を計算し、それらのデータの時間微分値を計算することで、車輪加速度を算出した。ついで、前輪及び後輪それぞれの車輪加速度の絶対値の1秒分の移動平均値を計算し、前輪についての移動平均値と後輪についての移動平均値との比L1を計算した。ついで、得られたL1を前述した式3に従い荷重Loadに換算し、得られた荷重値をさらに2分間のデータで移動平均した。このようにして推定された荷重の時系列結果を図5に示す。図5における5つの真値は、小さいほうから順に前記荷重条件1~5にそれぞれ対応している。図5に示されるように、それぞれの荷重条件において、真の車両質量真値を精度良く推定できていることが分かる。タイヤ空気圧低下検出次に、本実施の形態に係るタイヤ空気圧低下検出方法について説明する。本発明では、タイヤ空気圧の低下を検出する指標として動荷重半径の変化を検出するDLR方式を採用しているが、このDLR方式において用いられる減圧判定値DELとしては、従来知られている種々のものを適宜採用することができる。例えば、DEL1、DEL2及びDEL3として、前記式1で示されるものを用いることができる。ここで、式1におけるF1~F4は、それぞれ左前輪タイヤ、右前輪タイヤ、左後輪タイヤ及び右後輪タイヤの車輪速度である。本実施の形態では、前述した車両質量推定方法により推定された車両質量に基づいて、減圧判定値DELの補正が行われる。DEL1、DEL2及びDEL3のいずれも荷重の影響を受けるが、車両のトランクには重い荷物を載せる場合が多いため、特にDEL2において荷重変動の影響が大きいので、ここではDEL2の補正について説明する。なお、DEL1及びDEL3についても、DEL2と同様に補正を行うことができ、これにより減圧検出の精度を高めることができる。DEL2は、以下の式に示されるように前後の車輪速度を比較した指標である。DEL2=F1F2/F3F4-1×100通常、タイヤ空気圧が低下すると、当該タイヤの動荷重半径が小さくなるため、減圧したタイヤだけ速く回転する。例えば、後輪が減圧した場合、後輪の車輪回転速度が大きくなるため、前記DEL2の値は小さくなるマイナスの値となる。一方、積載荷重が増えることでもタイヤの動荷重半径は小さくなる。そして、その荷重増加分は大半を後輪が受け持つので、当該後輪の車輪回転速度が大きくなり、DEL2の値は小さくなる。これらDEL2の変化量は、タイヤの構造や車両のフル積載荷重にもよるが、1名乗車からフル積載になったときのDEL2の変化量と、タイヤ空気圧が10~30程度変化したときのDEL2の変化量とは同程度である。従って、DEL2の値だけを減圧判定の指標とすると、タイヤ空気圧が低下したのか、積載荷重が増えたのかを判断することができない。そこで、荷重の変化とDEL2の変化量との関係が事前に分かっており、且つ走行時の車両質量が分かれば、当該車両質量によって、走行時に得られるDEL2を補正することが可能となる。具体的には、例えば以下の式によりDEL2を補正することができる。DEL2Z=DEL2-C1×DifLここで、DEL2は荷重補正前のDEL2、DEL2Zは荷重補正後のDEL2、C1は補正係数例えば、-0.0006、DifLは、基準内圧で学習したときの荷重と現在走行時の荷重との差分である。なお、補正係数C1は、基準内圧において複数の積載条件で実験走行を行うことにより車両毎に事前に求めておくことができる。そして、この荷重補正されたDEL2Zと、基準圧時に学習しておいたDEL2との変化量が所定の閾値を超えたときに警報器5によりドライバーに警報を発することができる。つぎに本発明のタイヤ空気圧低下検出方法の実施例を説明するが、本発明はもとよりかかる実施例のみに限定されるものではない。実施例及び比較例前述した試験例と同じ車両、タイヤ及び荷重推定条件で実験走行を行った。住友ゴム工業株式会社の岡山テストコースの周回路アスファルト路にて速度40~100km/hで30分間計測をした。1名乗車、4輪基準内圧でDEL2の値を学習するとともに、推定荷重の平均値を学習した。その後、フル積載1名435kgにして基準内圧で走行したが、DEL2Z荷重補正後のDEL2の変化量は、0.345-0.34=0.005であり、警報閾値0.2以下であったので、警報は発せられなかった。つまり、誤警報とはならなかった。<比較例1>1名乗車、4輪基準内圧でDEL2の値を学習した後に、フル積載にして基準内圧で走行した。DEL2の変化量は、0.08-0.34=-0.26であり、警報閾値-0.2を超えたので警報を発した。つまり、誤警報となった。<実施例2>フル積載、4輪基準内圧でDEL2の値と推定荷重の平均値とを学習した。その後、1名乗車、後輪2輪を25減圧させた状態で走行した。DEL2の変化量は、-0.223-0.08=-0.303であり、警報閾値-0.2を超えたため警報を発した。正確に減圧を検出することができた。<比較例2>フル積載、4輪基準内圧でDEL2の値を学習した後に、1名乗車、後輪2輪を25減圧させた状態で走行した。DEL2の変化量は、0.03-0.08=-0.05であり、警報閾値-0.2を超えなかったので、減圧を検出することができなかった。実施例1及び比較例1の結果を表1に、実施例2及び比較例2の結果を表2にまとめる。なお、実施例及び比較例において、DEL2の荷重補正係数C1は-0.0006とした。その他の変形例なお、本発明は前述した実施の形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲内において種々の変更が可能である。例えば、前述した実施の形態では、推定された車両質量で減圧判定値DEL2を補正しているが、減圧判定値を補正する以外に、例えば推定質量で警報閾値を補正することも可能である。この場合、推定質量に応じて、警報閾値が変動することになる。