種々の積載状態と車両のスタビリティファクタと車両の横加速度との関係を基準の関係として予め求めて記憶手段に記憶させ、車両の横加速度の情報を取得し、旋回時の車両の走行データに基づいて車両のスタビリティファクタの推定値を演算し、演算されたスタビリティファクタの推定値と該推定値の演算に供された車両の走行データと同一の時刻の車両の横加速度との関係及び前記基準の関係に基づいて車両の積載状態を推定することを特徴とする車両の積載状態推定方法。複数の車両の重量区分について種々の積載状態と車両のスタビリティファクタと車両の横加速度との関係を基準の関係として予め求めて記憶手段に記憶させ、車両の横加速度の情報を取得し、旋回時の車両の走行データに基づいて車両のスタビリティファクタの推定値を演算し、車両の重量の情報を取得し、車両の重量に基づいて車両の重量区分及び基準の関係を決定し、演算されたスタビリティファクタの推定値と該推定値の演算に供された車両の走行データと同一の時刻の車両の横加速度との関係及び前記決定された基準の関係に基づいて車両の積載状態を推定することを特徴とする車両の積載状態推定方法。前記種々の積載状態のうちの何れであるかを推定することを特徴とする請求項1又は2に記載の車両の積載状態推定方法。車両の規範ヨーレートに対し一次遅れの関係にある車両の過渡ヨーレートと車両の実ヨーレートとの偏差の指標値をヨーレート偏差指標値として、第一の所定周波数以下の成分が除去された車両の横加速度と、第二の所定周波数以下の成分が除去されたヨーレート偏差指標値との関係に基づいて車両のスタビリティファクタを推定することを特徴とする請求項1乃至3の何れか一つに記載の車両の積載状態推定方法。予め求められた種々の積載状態と車両のスタビリティファクタと車両の横加速度との関係を基準の関係として記憶する記憶手段と、車両の横加速度の情報を取得する手段と、旋回時の車両の走行データに基づいて車両のスタビリティファクタの推定値を演算するスタビリティファクタ推定手段とを有し、前記スタビリティファクタ推定手段により演算されたスタビリティファクタの推定値と該推定値の演算に供された車両の走行データと同一の時刻の車両の横加速度との関係及び前記基準の関係に基づいて車両の積載状態を推定することを特徴とする車両の積載状態推定装置。複数の車両の重量区分について予め求められた種々の積載状態と車両のスタビリティファクタと車両の横加速度との関係を基準の関係として記憶する記憶手段と、車両の横加速度の情報を取得する手段と、旋回時の車両の走行データに基づいて車両のスタビリティファクタの推定値を演算するスタビリティファクタ推定手段と、車両の重量の情報を取得する手段とを有し、車両の重量に基づいて車両の重量区分及び基準の関係を決定し、前記スタビリティファクタ推定手段により演算されたスタビリティファクタの推定値と該推定値の演算に供された車両の走行データと同一の時刻の車両の横加速度との関係及び前記決定された基準の関係に基づいて車両の積載状態を推定することを特徴とする車両の積載状態推定装置。前記積載状態推定装置は前記種々の積載状態のうちの何れであるかを推定することを特徴とする請求項5又は6に記載の車両の積載状態推定装置。前記スタビリティファクタ推定手段は、車両の規範ヨーレートに対し一次遅れの関係にある車両の過渡ヨーレートと車両の実ヨーレートとの偏差の指標値をヨーレート偏差指標値として、第一の所定周波数以下の成分が除去された車両の横加速度と、第二の所定周波数以下の成分が除去されたヨーレート偏差指標値との関係に基づいて車両のスタビリティファクタを推定することを特徴とする請求項5乃至7の何れか一つに記載の車両の積載状態推定装置。発明が解決しようとする課題上記特許文献1に記載された従来の積載状態推定方法及び装置は、車両の積載状態によって操舵に対する車両の旋回応答が異なることを利用するものである。操舵角とヨーレートとの位相差は操舵角速度の大きさが大きい状況に於いては大きいが、操舵角速度の大きさが小さくなるほど小さくなり、操舵角速度の大きさが微小であるときには実質的に0である。そのため従来の積載状態推定方法及び装置に於いては、操舵角速度の大きさが小さい状況や定常旋回状況に於いては車両の積載状態を推定することができないという問題がある。本発明の主要な目的は、従来よりも幅広い車両の走行状況に於いて車両の積載状態を推定することができるよう改善された車両の積載状態推定方法及び装置を提供することである。課題を解決するための手段及び発明の効果本発明によれば、種々の積載状態と車両のスタビリティファクタと車両の横加速度との関係を基準の関係として予め求めて記憶手段に記憶させ、車両の横加速度の情報を取得し、旋回時の車両の走行データに基づいて車両のスタビリティファクタの推定値を演算し、演算されたスタビリティファクタの推定値と該推定値の演算に供された車両の走行データと同一の時刻の車両の横加速度との関係及び基準の関係に基づいて車両の積載状態を推定することを特徴とする車両の積載状態推定方法が提供される。また本発明によれば、予め求められた種々の積載状態と車両のスタビリティファクタと車両の横加速度との関係を基準の関係として記憶する記憶手段と、車両の横加速度の情報を取得する手段と、旋回時の車両の走行データに基づいて車両のスタビリティファクタの推定値を演算するスタビリティファクタ推定手段とを有し、スタビリティファクタ推定手段により演算されたスタビリティファクタの推定値と該推定値の演算に供された車両の走行データと同一の時刻の車両の横加速度との関係及び基準の関係に基づいて車両の積載状態を推定することを特徴とする車両の積載状態推定装置が提供される。これらの構成によれば、種々の積載状態と車両のスタビリティファクタと車両の横加速度との関係が予め求められ、その関係が基準の関係として記憶手段に記憶される。そしてスタビリティファクタ推定手段により旋回時の車両の走行データに基づいて車両のスタビリティファクタの推定値が演算される。更にスタビリティファクタの推定値と該推定値の演算に供された車両の走行データと同一の時刻の車両の横加速度との関係及び基準の関係に基づいて車両の積載状態が推定される。よって車両の積載状態が基準の関係を求めたときの積載状態とは異なる状況になると、スタビリティファクタの推定値と車両の横加速度との関係が基準の関係とは異なる関係になるので、基準の関係に対する実際の関係に基づいて車両の積載状態を推定することができる。また本発明によれば、複数の車両の重量区分について種々の積載状態と車両のスタビリティファクタと車両の横加速度との関係を基準の関係として予め求めて記憶手段に記憶させ、車両の横加速度の情報を取得し、旋回時の車両の走行データに基づいて車両のスタビリティファクタの推定値を演算し、車両の重量の情報を取得し、車両の重量に基づいて車両の重量区分及び基準の関係を決定し、演算されたスタビリティファクタの推定値と該推定値の演算に供された車両の走行データと同一の時刻の車両の横加速度との関係及び決定された基準の関係に基づいて車両の積載状態を推定することを特徴とする車両の積載状態推定方法が提供される。また本発明によれば、複数の車両の重量区分について予め求められた種々の積載状態と車両のスタビリティファクタと車両の横加速度との関係を基準の関係として記憶する記憶手段と、車両の横加速度の情報を取得する手段と、旋回時の車両の走行データに基づいて車両のスタビリティファクタの推定値を演算するスタビリティファクタ推定手段と、車両の重量の情報を取得する手段とを有し、車両の重量に基づいて車両の重量区分及び基準の関係を決定し、スタビリティファクタ推定手段により演算されたスタビリティファクタの推定値と該推定値の演算に供された車両の走行データと同一の時刻の車両の横加速度との関係及び決定された基準の関係に基づいて車両の積載状態を推定することを特徴とする車両の積載状態推定装置が提供される。これらの構成によれば、基準の関係は複数の車両の重量区分について予め求められる。そして車両の重量に基づいて車両の重量区分及び基準の関係が決定され、スタビリティファクタの推定値と車両の横加速度との関係及び決定された基準の関係に基づいて車両の積載状態が推定される。よって車両の積載状態が標準の積載状態とは異なると共に車両の重量も標準の重量と比較的大きく異なる状況になっても、車両の積載状態を確実に推定することができる。また操舵角速度の大きさが小さく、たとえ0に近い値であっても、車両が旋回すれば横加速度が発生する。また車両の横加速度が0に近い値であっても車両の積載状態によって車両のスタビリティファクタは異なる値になる。よって車両の積載状態が変化すれば、上記関係は基準の関係とは異なるものになる。従って上記四つの構成によれば、操舵角速度の大きさが小さい状況や定常旋回状況に於いても、基準の関係の場合の車両の積載状態を基準にして車両の積載状態を確実に推定することができる。上記構成に於いて、種々の積載状態のうちの何れであるかが推定されるようになっていてよい。この構成によれば、基準の関係を求めるときの種々の積載状態のうちの何れであるかを推定することができる。また上記構成に於いて、車両の規範ヨーレートに対し一次遅れの関係にある車両の過渡ヨーレートと車両の実ヨーレートとの偏差の指標値をヨーレート偏差指標値として、第一の所定周波数以下の成分が除去された車両の横加速度と、第二の所定周波数以下の成分が除去されたヨーレート偏差指標値との関係に基づいて車両のスタビリティファクタを推定するようになっていてよい。この構成によれば、操舵角速度の大きさが小さい状況に於いても車両のスタビリティファクタを推定することができるので、操舵角速度の大きさが小さい状況に於いても車両の積載状態を確実に推定することができる。またこの構成によれば、車両の横加速度の検出値より所定周波数以下の成分を除去することにより、車両の横加速度を検出する検出手段の零点オフセットに起因する誤差の如き定常的な検出誤差を除去することができる。同様にヨーレート偏差指標値を演算するための値より所定周波数以下の成分を除去することにより、車両の状態量を検出する検出手段の零点オフセットに起因する誤差の如き定常的な検出誤差を除去することができる。図13に示された車両の二輪モデルに於いて、車両の質量及びヨー慣性モーメントをそれぞれM及びIとし、車両の重心102と前輪車軸及び後輪車軸との間の距離をそれぞれLf及びLrとし、車両のホイールベースをL=LfLrとする。また前輪100f及び後輪100rのコーナリングフォースをそれぞれFf及びFrとし、前輪及び後輪のコーナリングパワーをそれぞれKf及びKrとする。また前輪100fの実舵角をδとし、前輪及び後輪のスリップ角をそれぞれβf及びβrとし、車体のスリップ角をβとする。更に車両の横加速度をGyとし、車両のヨーレートをγとし、車速をVとし、車両のヨー加角速度ヨーレートγの微分値をγdとする。車両の力及びモーメントの釣合い等により下記の式1~6が成立する。MGy=FfFr......1Iγd=LfFf-LrFr......2Ff=-Kfβf......3Fr=-Krβr......4βf=βLf/Vγ-δ......5βr=β-Lr/Vγ......6上記式1~6より下記の式7が成立する。車速Vが実質的に一定であると仮定し、ラプラス演算子をsとして上記式7をラプラス変換し、ヨーレートγについて整理することにより、下記の式8~10が成立し、よってこれらの式により規範ヨーレートγが求められる。上記式9のKhはスタビリティファクタであり、上記式10のTpは車速依存の時定数をもつ一次遅れ系の車速Vにかかる係数、即ち本明細書に於いて操舵応答時定数係数と呼ぶ係数である。これらの値は車両のヨー運動に関する操舵応答を特徴付けるパラメータであり、車両の旋回特性を示す。また上記式8は前輪の実舵角δ、車速V、横加速度Gyより車両のヨーレートγを演算する式である。この線形化モデルより演算されるヨーレートを過渡ヨーレートγtrとすると、過渡ヨーレートγtrは下記の式11にて表される定常規範ヨーレートγtに対する一次遅れの値である。よって上記構成に於いて、過渡ヨーレートγtrは上記式8に対応する下記の式12に従って演算されてよい。車両の定常旋回時に於ける定常規範ヨーレートγtと検出ヨーレートγとの偏差Δγtは、スタビリティファクタの設計値及び真の値をそれぞれKhde及びKhreとして、下記の式13により表わされる。上記式13の両辺にL/Vを掛けてヨーレート偏差Δγtを前輪の舵角の偏差Δδtに換算すると、前輪の舵角の偏差Δδtは下記の式14により表わされる。この前輪の舵角の偏差Δδtは定常規範ヨーレートγtと検出ヨーレートγとの偏差の指標値の一つであり、車速に依存しない。Δδt=Khre-KhdeGyL......14よって定常規範ヨーレートと実ヨーレートγとの偏差の指標値として、式14に従って前輪の舵角の偏差Δδtを演算することができる。式14より、横加速度Gyに対する前輪の舵角の偏差Δδtの関係、換言すれば横加速度Gy及び前輪の舵角の偏差Δδtの直交座標系に於ける両者の関係の勾配Khre-KhdeLを最小二乗法等により求めることにより、下記の式15に従ってスタビリティファクタの推定値Khpを求めることができることが解る。Khp=Khde勾配/L......15また車両のヨーレートγ、横加速度Gy、前輪の舵角δについてセンサの零点オフセットの誤差をそれぞれγ0、Gy0、δ0とすると、車両のヨーレート、横加速度、前輪の舵角の検出値はそれぞれγγ0、GyGy0、δδ0である。よって車両の定常旋回時に於ける定常規範ヨーレートγtと検出ヨーレートとの偏差Δγtは下記の式16により表わされる。上記式16の両辺にL/Vを掛けてヨーレート偏差Δγtを前輪の舵角の偏差Δδtに換算すると、前輪の舵角の偏差Δδtは下記の式17により表わされる。下記の式17により表わされる車両の横加速度Gyと前輪の舵角の偏差Δδtとの関係は、図15に示される通りである。上記式17に於けるδ0-KhdeGy0Lは定数であるが、γ0L/Vは車速Vに応じて変化する。よって図14に示されたグラフの縦軸の切片が車速Vによって変化する。従って車両のヨーレートγの検出値にセンサの零点オフセットの誤差が含まれている場合には、横加速度Gyに対する前輪の舵角の偏差Δδtの関係が車速によって変化するため、スタビリティファクタを精度よく推定することができない。またスタビリティファクタの推定精度を高くするためには、車速毎にスタビリティファクタを推定する等の対策が必要である。従ってスタビリティファクタの推定に必要なヨーレートγ等のデータが膨大になり、旋回特性推定装置の演算負荷が過大になると共に、スタビリティファクタの推定に長い時間を要するという問題がある。ここで第一の所定周波数以下の成分が除去された車両の横加速度をGyftとし、第二の所定周波数以下の成分が除去された前輪の舵角の偏差をΔδtftとする。第一及び第二の所定周波数が車速Vに変化に伴うγ0L/Vの変化速度よりも十分に高い値であれば、Gyftには誤差Gy0は含まれておらず、Δδtftにも誤差γ0、δ0に起因する誤差は含まれていない。従って上記式14に対応する下記の式18が成立する。下記の式18により表わされる車両の横加速度Gyftと前輪の舵角の偏差Δδtftとの関係は、図15に示される通りであり、式18の直線は車速Vに関係なく原点を通る。Δδtft=Khre-KhdeGyftL......18よって横加速度Gyftに対する前輪の舵角の偏差Δδtftの関係、換言すれば横加速度Gyft及び前輪の舵角の偏差Δδtftの直交座標系に於ける両者の関係の勾配Khre-KhdeLを求め、上記式15に従ってスタビリティファクタの推定値Khpを求めることにより、センサの零点オフセットの誤差の影響を受けることなくスタビリティファクタの推定値Khpを求めることができる。よって上記構成に於いて、横加速度Gyftに対する前輪の舵角の偏差Δδtftの比を勾配として上記式15に従ってスタビリティファクタの推定値が演算されてよい。図16乃至図18は時系列波形X、時系列波形Y、及びXとYとのリサージュ波形を示すグラフである。特に図16は二つの時系列波形X及びYに位相差がない場合を示し、図17は時系列波形Yの位相が時系列波形Xの位相よりも遅れている場合を示し、図18は時系列波形Yの位相が時系列波形Xの位相よりも進んでいる場合を示している。特に図17及び18に於いて、太い一点鎖線はXの積算値とYの積算値とのリサージュ波形を示している。図16乃至図18より、Xの積算値に対するYの積算値の比によれば、二つの時系列波形X及びYに位相差がある場合にもその影響を低減して比Y/Xを求めることができることが解る。よって上記構成に於いて、横加速度Gyftの積算値Gyftaに対する前輪の舵角の偏差Δδtftの積算値Δδtftaの比を勾配として、上記式15に従ってスタビリティファクタの推定値が演算されてよい。尚以上に於いては車両の定常旋回時について説明したが、車両の過渡旋回時については前輪の舵角の偏差Δδtft及びその積算値Δδtftaに対し一次遅れのフィルタ処理が行われると共に、横加速度Gyft及びその積算値Gyftaに対し一次遅れのフィルタ処理が行われる。その場合一次遅れのフィルタ処理の時定数を同一にすることにより、一次遅れのフィルタ処理後の値に基づいて車両の定常旋回時の場合と同様に勾配を演算し、上記式15に従ってスタビリティファクタの推定値を演算することができる。上記構成に於いて、車両は自動車であり、種々の積載状態は2名乗車の標準状態、標準状態よりも前側の積載量が多い前側積載状態、標準状態よりも後側の積載量が多い後側積載状態を含んでいてよい。また上記構成に於いて、推定された車両の積載状態に応じて車両の走行制御の不感帯の閾値が変更されてよい。また上記構成に於いて、車両の重量の情報を取得する手段は運転者の加減速操作量と車両の加減速度との関係に基づいて車両の重量が推定されてよい。また上記構成に於いて、車両の横加速度の情報を取得する手段は車両の横加速度を検出するようになっていてよい。また上記構成に於いて、車両の横加速度の情報を取得する手段は車両のヨーレートと車速との積として車両の横加速度の情報を取得するようになっていてよい。また上記構成に於いて、第一の所定周波数以下の成分が除去された車両の横加速度と、第二の所定周波数以下の成分が除去されたヨーレート偏差指標値との関係に基づいて車両のスタビリティファクタが推定されるようになっていてよい。また上記構成に於いて、ハイパスフィルタ処理によって車両の横加速度より第一の所定周波数以下の成分が除去され、ハイパスフィルタ処理によってヨーレート偏差指標値より第二の所定周波数以下の成分が除去されてよい。また上記構成に於いて、第一及び第二の所定周波数は同一の周波数であってよい。また上記構成に於いて、車速をVとし、車両のホイールベースをLとして、車両の過渡ヨーレートと車両の実ヨーレートとの偏差にL/Vが乗算されることにより、車両の過渡ヨーレートと車両の実ヨーレートとの偏差を前輪の舵角の偏差に換算した値が演算されてよい。本発明による車両の積載状態推定方法及び装置の第一の実施形態を示す概略構成図である。第一の実施形態に於ける積載状態推定ルーチンを示すフローチャートである。第一の実施形態に於けるスタビリティファクタKhの推定演算ルーチンを示すフローチャートである。本発明による車両の積載状態推定方法及び装置の第二の実施形態に於ける積載状態推定ルーチンを示すフローチャートである。予め求められた種々の積載状態と車両のスタビリティファクタKhと車両の横加速度Gyとの関係を基準の関係を示すグラフである。車両の小重量区分について予め求められた種々の積載状態と車両のスタビリティファクタKhと車両の横加速度Gyとの関係を基準の関係を示すグラフである。車両の大重量区分について予め求められた種々の積載状態と車両のスタビリティファクタKhと車両の横加速度Gyとの関係を基準の関係を示すグラフである。第一の修正例に於けるスタビリティファクタKhの推定演算ルーチンの要部を示すフローチャートである。操舵周波数fsとハイパスフィルタ処理のカットオフ周波数fhcとの関係を示すグラフである。第二の修正例に於けるスタビリティファクタKhの推定演算ルーチンの要部を示すフローチャートである。操舵周波数fsとハイパスフィルタ処理のカットオフ周波数fhcと車両の前後加速度Gxの絶対値との関係を示すグラフである。第三の修正例に於けるスタビリティファクタKhの推定演算ルーチンの要部を示すフローチャートである。スタビリティファクタを推定するための車両の二輪モデルを示す説明図である。車両の横加速度Gyと前輪の舵角の偏差Δδtとの関係を示すグラフである。第一の所定周波数以下の成分が除去された車両の横加速度Gyftと第二の所定周波数以下の成分が除去された前輪の舵角の偏差Δδtftとの関係を示すグラフである。二つの時系列波形X及びYに位相差がない場合について、二つの時系列波形X、Y、及びXとYとのリサージュ波形を示すグラフである。時系列波形Yの位相が時系列波形Xの位相よりも遅れている場合について、二つの時系列波形X、Y、及びXとYとのリサージュ波形を示すグラフである。時系列波形Yの位相が時系列波形Xの位相よりも進んでいる場合について、二つの時系列波形X、Y、及びXとYとのリサージュ波形を示すグラフである。以下に添付の図を参照しつつ、本発明を幾つかの好ましい実施形態について詳細に説明する。[第一の実施形態]図1は本発明による車両の積載状態推定方法及び装置の第一の実施形態を示す概略構成図である。図1に於いて、50は車両10の積載状態推定装置を全体的に示している。車両10は左右の前輪12FL及び12FR及び左右の後輪12RL及び12RRを有している。操舵輪である左右の前輪12FL及び12FRは運転者によるステアリングホイール14の転舵に応答して駆動されるラックアンドピニオン式のパワーステアリング装置16によりタイロッド18L及び18Rを介して操舵される。各車輪の制動力は制動装置20の油圧回路22によりホイールシリンダ24FR、24FL、24RR、24RLの制動圧が制御されることによって制御されるようになっている。図には示されていないが、油圧回路22はオイルリザーバ、オイルポンプ、種々の弁装置等を含み、各ホイールシリンダの制動圧は通常時には運転者によるブレーキペダル26の踏み込み操作に応じて駆動されるマスタシリンダ28により制御され、また必要に応じて後に説明する如く電子制御装置30により制御される。マスタシリンダ28にはマスタシリンダ圧力Pm、即ちマスタシリンダ内の圧力を検出する圧力センサ32が設けられ、ステアリングホイール14が連結されたステアリングコラムには操舵角θを検出する操舵角センサ34が設けられている。圧力センサ32により検出されたマスタシリンダ圧力Pmを示す信号及び操舵角センサ34により検出された操舵角θを示す信号は電子制御装置30に入力される。また車両10にはそれぞれ車両の実ヨーレートγを検出するヨーレートセンサ36、車両の前後加速度Gxを検出する前後加速度センサ38、車両の横加速度Gyを検出する横加速度センサ40、車速Vを検出する車速42が設けられている。ヨーレートセンサ36により検出された実ヨーレートγを示す信号等も電子制御装置30に入力される。尚操舵角センサ34、ヨーレートセンサ36及び横加速度センサ40は車両の左旋回方向を正としてそれぞれ操舵角、実ヨーレート及び横加速度を検出する。尚図には詳細に示されていないが、電子制御装置30は例えばCPUとROM30AとEEPROMとRAMとバッファメモリと入出力ポート装置とを有し、これらが双方向性のコモンバスにより互いに接続された一般的な構成のマイクロコンピュータを含んでいる。EEPROMはスタビリティファクタKhの推定値等を記憶し、スタビリティファクタKhの推定値等は後に詳細に説明する如く車両が旋回状態にあるときの車両の走行データに基づいて演算されることによって適宜更新される。ROM30Aは規範ヨーレートγtの演算に使用されるスタビリティファクタKh及び操舵応答時定数係数Tpのデフォルト値Kh00及びTp00を記憶している。これらのデフォルト値は車両の出荷時に車両毎に設定される。またROM30Aは、図5に示されている如く、予め求められた種々の積載状況とスタビリティファクタKhと車両の横加速度Gyの絶対値との関係をマップとして記憶する記憶手段として機能する。また図1に示されている如くエンジン制御装置44にはアクセルペダル46に設けられたアクセル開度センサ48よりアクセル開度Accを示す信号が入力される。エンジン制御装置44はアクセル開度Accに基づいてエンジン図示せずの出力を制御し、また必要に応じて電子制御装置30との間にて信号の授受を行う。尚エンジン制御装置44も例えばCPU、ROM、RAM、入出力ポート装置を含む一つのマイクロコンピュータ及び駆動回路にて構成されていてよい。電子制御装置30は、後述の如く図2に示されたフローチャートに従って車両の積載状態を推定する。特に第一の実施形態に於いては、電子制御装置30は、車両のスタビリティファクタKhの推定値を演算し、スタビリティファクタKhの推定値及び車両の横加速度Gyの絶対値と図5に示されたマップとに基づいて車両の積載状態を推定する。そして電子制御装置30は、車両が2人乗車の標準状態よりも高い積載状態にあると判定したときには、車両の転覆抑制制御の如き車両の走行制御の制御開始閾値を高積載状態用の値に修正する。特に電子制御装置30は、図3に示されたフローチャートに従い、車両が旋回を開始すると、操舵角の如き旋回走行データに基づいて定常規範ヨーレートγtを演算する。そして電子制御装置30は、定常規範ヨーレートγtに対し操舵応答時定数係数Tpによる一次遅れのフィルタ演算を行うことにより、一次遅れの過渡ヨーレートγtrを演算する。また電子制御装置30は、過渡ヨーレートγtrと車両の実ヨーレートγとの偏差を前輪の舵角の偏差に置き換えたヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδを演算する。また電子制御装置30は、車両の横加速度Gyに対し操舵応答時定数係数Tpによる一次遅れのフィルタ演算を行うことにより、一次遅れのフィルタ処理後の車両の横加速度Gyftを演算する。そして電子制御装置30は、車両の横加速度Gyft及びヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδに基づき、バンドパスフィルタ処理後の車両の横加速度Gyftbpf及びヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδbpfを演算する。また電子制御装置30は、ヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδbpfの積算値Δδa及び車両の横加速度Gyftbpfの積算値ΔGyaを演算し、積算値の比Δδa/ΔGyaを演算する。また電子制御装置30は、定常規範ヨーレートγtの演算に供されたスタビリティファクタKhの初期値と、積算値の比Δδa/ΔGyaに基づく修正量との和としてスタビリティファクタKhの推定値を演算する。そして電子制御装置30は、予め設定された条件が成立しているときにスタビリティファクタKhの推定値及びその演算に供された車両の横加速度GyをEEPROMに記憶する。次に図2に示されたフローチャートを参照して第一の実施形態に於ける車両の積載状態推定ルーチンについて説明する。尚図2に示されたフローチャートによる制御は図には示されていないイグニッションスイッチの閉成により開始され、所定の時間毎に繰返し実行される。このことは後述の第二の実施形態についても同様である。まずステップ10より制御が開始され、ステップ20に於いては各センサにより検出された車両の横加速度Gyを示す信号等の読み込みが行われる。ステップ30に於いては予め設定された積載状態推定の許可条件が成立しているか否かの判別が行われる。そして否定判別が行われたときには制御はステップ20へ戻り、肯定判別が行われたときには制御はステップ60へ進む。この場合例えば車速Vが基準値以上であり、車両が加減速状態になく、車輪のスリップが発生していない場合に積載状態推定の許可条件が成立していると判定されてよい。ステップ60に於いてはEEPROMに記憶されているスタビリティファクタKhの推定値及び車両の横加速度Gyの奇数の組合せが図5に示されたグラフに対応するマップの何れの領域に属するかが判定されることにより、車両の積載状態が推定される。この場合組合せが複数の領域に属する場合には、属する組合せの数が多い方の積載状態に推定されてよい。ステップ70に於いてはステップ60に於ける推定結果に基づいて車両が積載状態にあるか否かの判別が行われる。車両が積載状態にある場合には、積載状態が後積み重心が標準状態の位置よりも後寄り、中央積み重心が標準状態の位置と実質的に同一の位置、前積み重心が標準状態の位置よりも前寄りの何れであるかについても判別される。そして否定判別、即ち車両が非積載状態にあるとの判別が行われたときには制御はステップ20へ戻り、肯定判別が行われたときには制御はステップ80へ進む。ステップ80に於いては推定された車両の積載状態が後積みの積載状態、中央積みの積載状態、前積みの積載状態の何れであるかに応じて車両の走行制御の閾値が修正される。この場合積載状態が何れであるかに応じて走行制御の制御量を演算するための式の定数や係数も修正されてもよい。次に図3に示されたフローチャートを参照して第一の実施形態に於けるスタビリティファクタKhの推定演算ルーチンについて説明する。ステップ120に於いては各センサにより検出された操舵角θを示す信号等の読み込みが行われ、ステップ130に於いてはステップ120に於いて読み込まれた操舵角θ等に対し高周波ノイズを除去するためのローパスフィルタ処理が行われる。ステップ140に於いては車輪速度Vwiに基づいて車速Vが演算され、操舵角θに基づいて前輪の舵角δが演算されると共に、上記式11に従って定常規範ヨーレートγtが演算される。ステップ150に於いては操舵応答時定数係数Tpが車両の出荷時に予め設定されているデフォルト値Tp00に設定される。尚車両の走行データに基づいて操舵応答時定数係数Tpが推定される場合には、操舵応答時定数係数Tpはその推定された値に設定されてよい。ステップ160に於いては上記式12に従って操舵応答時定数係数Tpによる一次遅れのフィルタ演算が行われることにより、ステップ140にて演算された規範ヨーレートγtに基づく過渡ヨーレートγtrが演算される。ステップ170に於いては車両の横加速度Gyに対し下記の式19に従って操舵応答時定数係数Tpによる一次遅れのフィルタ演算が行われることにより、一次遅れのフィルタ処理後の車両の横加速度Gyftが演算される。ステップ180に於いては過渡ヨーレートγtrと実ヨーレートγとの偏差が前輪の舵角の偏差に置き換えられたヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδが下記の式20に従って演算される。ステップ190に於いてはステップ170に於いて演算された一次遅れのフィルタ処理後の車両の横加速度Gyft及びステップ180に於いて演算されたヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδに対しセンサの零点オフセットの影響を除去するためのハイパスフィルタ処理が行われる。この場合のハイパスフィルタ処理はステップ130に於けるローパスフィルタ処理のカットオフ周波数よりも小さい値をカットオフ周波数とする一次のハイパスフィルタ処理であってよい。上述の如くステップ130に於いてローパスフィルタ処理が行われているので、上記ハイパスフィルタ処理が行われることにより一次遅れのフィルタ処理後の車両の横加速度Gyft及びヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδに対しバンドパスフィルタ処理が行われることと同様の結果が得られる。よってステップ190に於いてハイパスフィルタ処理された車両の横加速度Gyft及びヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδをそれぞれバンドパスフィルタ処理後の車両の横加速度Gyftbpf及びヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδbpfと表記する。ステップ200に於いては車両が旋回走行状態にあるか否かの判別が行われ、否定判別が行われたときには制御はステップ120へ戻り、肯定判別が行われたときには制御はステップ210へ進む。この場合車両が旋回走行状態にあるか否かの判別は、車両が基準値以上の車速にて走行している状況にて、車両の横加速度Gyの絶対値が基準値以上であるか否か、車両の実ヨーレートγの絶対値が基準値以上であるか否か、車両のヨーレートγと車速Vとの積の絶対値が基準値以上であるか否かの何れかの判別により行われてよい。ステップ210に於いては前サイクルのステップ230に於いて演算された現在のバンドパスフィルタ処理後のヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδbpfの積算値Δδa及び車両の横加速度Gyftbpfの積算値ΔGyaを調整する必要があるか否かの判別が行われる。否定判別が行われたときには制御はステップ230へ進み、肯定判別が行われたときには制御はステップ220へ進む。この場合下記のA1又はA2が成立するときに、積算値Δδa及びΔGyaを調整する必要があると判定されてよい。尚A2は操舵応答時定数係数Tpが推定され、ステップ50に於いて操舵応答時定数係数Tpが推定された値に設定される場合の判定条件である。A1積算値Δδa及びΔGyaが前回調整されたときのスタビリティファクタKhと、前サイクルのステップ250に於いて推定された現在のスタビリティファクタKhとの偏差ΔKhの絶対値がスタビリティファクタの偏差についての基準値を越えている。A2積算値Δδa及びΔGyaが前回調整されたときの操舵応答時定数係数Tpと、現サイクルのステップ150に於いて設定された現在の操舵応答時定数係数Tpとの偏差ΔTpの絶対値が操舵応答時定数係数の偏差についての基準値を越えている。ステップ220に於いてはバンドパスフィルタ処理後のヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδbpfの積算値Δδaの予め設定された下限値をΔδamin正の定数とし、バンドパスフィルタ処理後の車両の横加速度Gyftbpfの積算値ΔGyaの予め設定された下限値をΔGyamin正の定数として、下記の式21に従って調整ゲインGajが演算される。尚下記の式21のMINは括弧内の値の最小値を選択することを意味し、MAXは括弧内の値の最大値を選択することを意味する。このことは同様の他の式についても同一である。またステップ220に於いては下記の式22及び23に従って調整後のヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδbpfの積算値Δδa及び車両の横加速度Gyftbpfの積算値ΔGyaが演算される。Δδa=現在のΔδa×Gaj......22ΔGya=現在のΔGya×Gaj......23ステップ230に於いては車両の横加速度Gyftbpfが正の値であるときには、ヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδbpfの積算値Δδa及び車両の横加速度Gyftbpfの積算値ΔGyaがそれぞれ下記の式24及び25に従って演算される。Δδa=現在のΔδaΔδbpf......24ΔGya=現在のΔGyaGyftbpf......25また車両の横加速度Gyftbpfが正の値ではないときには、ヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδbpfの積算値Δδa及び車両の横加速度Gyftbpfの積算値ΔGyaがそれぞれ下記の式26及び27に従って演算される。Δδa=現在のΔδa-Δδbpf......26ΔGya=現在のΔGya-Gyftbpf......27ステップ240に於いてはヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδbpfの積算値Δδaを車両の横加速度Gyftbpfの積算値ΔGyaにて除算することにより、積算値の比Δδa/ΔGyaが演算される。ステップ250に於いては上記式15に於けるスタビリティファクタの設計値Khdeがスタビリティファクタの初期値Kh0とされた下記の式28に従ってスタビリティファクタKhの推定値が演算される。Kh=Kh0Δδa/ΔGya/L......28ステップ260に於いては予め設定された許可条件が成立しているか否かの判別により、EEPROMへのスタビリティファクタKhの推定値の記憶が許可される状況であるか否かの判別が行われる。否定判別が行われたときには制御はステップ120へ戻り、肯定判別が行われたときにはステップ270に於いてスタビリティファクタKhの推定値がEEPROMに記憶され、これによりEEPROMに記憶されているスタビリティファクタKhの推定値が更新される。また予め設定されたサイクル毎にスタビリティファクタKhの推定値と共にその演算に供された車両の横加速度GyがEEPROMに記憶される。上述の如く構成された第一の実施形態の作動に於いては、ステップ30に於いて積載状態推定の許可条件が成立していると判定されると、ステップ60に於いてスタビリティファクタKhの推定値及び車両の横加速度Gyに基づいて車両の積載状態が推定される。従って車両の積載状態が標準状態より変化すると、車両のスタビリティファクタKhと横加速度Gyとの関係も変化することを利用して、車両の積載状態を確実に推定することができる。また第一の実施形態によれば、車両のスタビリティファクタKhを推定すると共に、その推定に供された車両の走行データと同一の時刻の車両の横加速度GyをスタビリティファクタKhの推定値と共に記憶すればよい。従って車両の重量Wが推定される後述の第二の実施形態の場合に比して、簡便に車両の積載状態を推定することができる。また第一の実施形態によれば、推定された車両の積載状態が後積みの積載状態、中央積みの積載状態、前積みの積載状態の何れであるかに応じて車両の走行制御の閾値が修正される。従って車両の積載状態が推定されない場合に比して車両の走行制御の開始タイミングを車両の積載状態に応じて適正に制御することができる。[第二の実施形態]図4は本発明による車両の積載状態推定方法及び装置の第二の実施形態に於ける積載状態推定ルーチンを示すフローチャートである。尚図4に於いて図2に示されたステップと同一のステップには図2に於いて付されたステップ番号と同一のステップ番号が付されている。この第二の実施形態に於いては、ステップ30に於いて肯定判別が行われたときには、ステップ40に於いて車両の重量Wが推定され、その値がEEPROMに記憶される。尚車両の走行中に車両の重量が変化することはないので、走行開始後に既に車両の重量Wが推定されているときには、このステップがスキップされてよい。この場合車両の重量Wは以下の如く推定されてよい。まず運転者の制駆動に基づく車両の前後加速度が推定される。即ち制動時には運転者の制動操作量を示すマスタシリンダ圧力Pmに基づいて車両の推定前後加速度Gxhが演算され、駆動時には運転者の駆動操作量を示すアクセル開度Accに基づいて車両の推定前後加速度Gxhが演算される。そして推定前後加速度Gxhと前後加速度センサ38により検出された前後加速度Gxとの偏差に基づいて車両の重量Wが推定される。ステップ50に於いてはステップ40に於いて推定された車両の重量Wが基準値W0正の定数以下の小重量区分の値であるか基準値W0よりも大きい大重量区分の値であるかが決定される。また車両の重量Wが小重量区分の値であるときには積載状態推定用のマップが図6に示された小重量区分用のマップに決定され、車両の重量Wが大重量区分の値であるときには積載状態推定用のマップが図7に示された大重量区分用のマップに決定される。尚車両の重量区分及びマップの数は3以上であってもよい。ステップ60に於いてはステップ50に於いて決定されたマップを使用して第一の実施形態のステップ60の場合と同様の要領にて車両の積載状態が推定され、しかる後第一の実施形態の場合と同様の要領にてステップ70が実行される。ステップ80に於いては車両の積載状態が後積みの積載状態、中央積みの積載状態、前積みの積載状態の何れであるか及び車両の重量Wに応じて車両の走行制御の閾値が修正される。この場合積載状態が何れであるか及び車両の重量Wに応じて走行制御の制御量を演算するための式の定数や係数も修正されてもよい。かくして第二の実施形態によれば、上述の第一の実施形態の場合と同様に、車両の積載状態が標準状態より変化すると、車両のスタビリティファクタKhと横加速度Gyとの関係も変化することを利用して、車両の積載状態を確実に推定することができる。また第二の実施形態によれば、車両の重量Wが推定され、車両の重量Wに基づいて積載状態推定用のマップが決定される。従って車両の乗員数や積載荷物の如き積載荷重が比較的大きく変動する車両の場合にも車両の積載状態を適正に推定することができる。また第二の実施形態によれば、推定された車両の積載状態が後積みの積載状態、中央積みの積載状態、前積みの積載状態の何れであるか及び車両の重量Wに応じて車両の走行制御の閾値が修正される。従って車両の重量が考慮されない場合に比して車両の走行制御の開始タイミングを車両の重量に応じて適正に制御することができる。特に第一及び第二の実施形態によれば、スタビリティファクタKhの推定値は図3に示されたルーチンに従って演算されるので、操舵角速度の大きさが小さい場合や定常旋回状況に於いても車両のスタビリティファクタKhを推定することができる。従って操舵角速度の大きさが小さい場合や定常旋回状況に於いても車両の積載状態を確実に推定することができる。尚上述の如く構成された第一及び第二の実施形態の作動に於いては、図3に示されたフローチャートに従ってスタビリティファクタKhの推定値が演算される。即ちステップ140に於いて定常規範ヨーレートγtが演算され、ステップ160に於いて定常規範ヨーレートγtに基づき過渡ヨーレートγtrが演算される。またステップ170に於いて一次遅れのフィルタ処理後の車両の横加速度Gyftが演算され、ステップ180に於いて過渡ヨーレートγtrと実ヨーレートγとの偏差が前輪の舵角の偏差に置き換えられたヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδが演算される。ステップ190に於いて車両の横加速度Gyft及びヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδに対しハイパスフィルタ処理が行われることにより、バンドパスフィルタ処理後の実ヨーレートγbpfが演算される。そしてバンドパスフィルタ処理後の実ヨーレートγbpfと過渡ヨーレートγtrbpfとの偏差の大きさが前輪の舵角の偏差の大きさに置き換えられた値としてバンドパスフィルタ処理後のヨーレート偏差指標値の前輪舵角偏差換算値Δδbpfが演算される。そしてステップ230に於いてヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδbpfの積算値Δδa及び車両の横加速度Gyftbpfの積算値ΔGyaが演算される。またステップ240に於いてヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδbpfの積算値Δδaを車両の横加速度Gyftbpfの積算値ΔGyaにて除算することにより、積算値の比Δδa/ΔGyaが演算される。更にステップ250に於いて定常規範ヨーレートγtの演算に供されたスタビリティファクタKhの初期値Kh0と、積算値の比Δδa/ΔGyaに基づく修正量との和として、スタビリティファクタKhの推定値が演算される。かくして上述の各実施形態によれば、車両の過渡ヨーレートγtrが真のヨーレートに近づくよう、車両の定常規範ヨーレートγtの演算に供されたスタビリティファクタの初期値をヨーレートの偏差と車両の横加速度との関係に基づいて修正した値としてスタビリティファクタKhの推定値を演算することができる。よってスタビリティファクタの推定値が真のスタビリティファクタに近づくようスタビリティファクタの推定値を修正し、これにより真のスタビリティファクタに近い値としてスタビリティファクタの推定値を求めることができる。特に上述の各実施形態によれば、ステップ130にてローパスフィルタ処理された操舵角θ等に基づいて定常規範ヨーレートγtが演算される。そしてステップ190に於いて車両の横加速度Gyft及びヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδに対しハイパスフィルタ処理が行われることにより、バンドパスフィルタ処理後の車両の横加速度Gyftbpf及びヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδbpfが演算される。更にステップ230に於いてヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδbpfの積算値Δδa及び車両の横加速度Gyftbpfの積算値ΔGyaが演算され、ステップ240に於いてそれらの比として積算値の比Δδa/ΔGyaが演算される。従って検出される操舵角θ等に含まれる高周波ノイズを除去することができるだけでなく、ヨーレートセンサ36等の零点オフセットの影響を除去することができる。よってセンサの零点オフセットの影響を排除して車両の横加速度Gyftbpf及びヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδbpfを演算することができるので、ハイパスフィルタ処理が行われない場合に比してスタビリティファクタKhを正確に推定することができる。また定常規範ヨーレートγtの演算に供される操舵角θ、横加速度Gy及び実ヨーレートγに対しハイパスフィルタ処理が行われる場合に比して、ハイパスフィルタ処理の回数を低減することができ、これにより電子制御装置30の演算負荷を低減することができる。尚、操舵角θ等に対しローパスフィルタ処理されることなく車両の横加速度Gy及びヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδに対しバンドパスフィルタ処理が行われてもよい。その場合には高周波ノイズを効果的に除去しつつ、スタビリティファクタKhを正確に推定することができると共に、上述の各実施形態の場合に比してフィルタ処理に要する演算の回数を低減することができ、これにより電子制御装置30の演算負荷を低減することができる。また上述の各実施形態によれば、バンドパスフィルタ処理後の車両の横加速度Gyftbpfの積算値ΔGya及びヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδbpfの積算値Δδaに基づいて、定常規範ヨーレートγtの演算に供されたスタビリティファクタKhの初期値Kh0に対する修正量を演算するための比Δδa/ΔGyaが演算される。従ってバンドパスフィルタ処理後の車両の横加速度Gyftbpf及びヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδbpfに基づいて修正量を演算するための比Δδbpf/ΔGyftbpfが求められる場合に比して、車両の横加速度Gyftbpf若しくはヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδbpfの瞬間的な変動に起因してスタビリティファクタKhが不正確に推定される虞れを低減することができる。また上述の各実施形態によれば、積算値Δδaは過渡ヨーレートγtrと実ヨーレートγとの偏差が前輪の舵角の偏差に置き換えられたヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδの積算値である。従って車速Vの影響を受けることなくスタビリティファクタKhを推定することができる。よってヨーレート偏差指標値の積算値が例えば過渡ヨーレートγtrと実ヨーレートγとの偏差の積算値である場合に比して、スタビリティファクタKhを正確に推定することができる。また車速V毎にスタビリティファクタKhを推定したり、目標ヨーレートγttの演算に供されるスタビリティファクタKhを車速Vによって変更したりする煩雑さを回避し、必要な演算回数や記憶手段の容量を低減することができる。また上述の各実施形態によれば、ステップ210に於いてはヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδbpfの積算値Δδa及び車両の横加速度Gyftbpfの積算値ΔGyaを調整する必要があるか否かの判別が行われる。肯定判別が行われたときにはステップ220に於いて1以下の調整ゲインGajが演算される。そしてステップ230に於いて調整ゲインGajにて調整された後のヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδbpfの積算値Δδa及び車両の横加速度Gyftbpfの積算値ΔGyaが演算される。従って例えば車両の積載状況が大きく変化することにより、前回積算値Δδa及びΔGyaが調整されたときのスタビリティファクタKhと、前サイクルのステップ250に於いて推定された現在のスタビリティファクタKhとの偏差ΔKhの大きさが大きくなったような状況に於いて、それ以前のヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδbpfの積算値Δδa及び車両の横加速度Gyftbpfの積算値ΔGyaがスタビリティファクタKhの推定に悪影響を及ぼすことを確実に防止することができる。また上述の各実施形態によれば、ステップ220に於いてヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδbpfの積算値Δδa及び車両の横加速度Gyftbpfの積算値ΔGyaに基づいて式21に従って調整ゲインGajが演算される。従ってヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδbpfの積算値Δδaの大きさ及び車両の横加速度Gyftbpfの積算値ΔGyaの大きさに応じて調整ゲインGajを可変設定することができる。よって調整ゲインGajが一定である場合に比して、調整ゲインGajが大きすぎることに起因してスタビリティファクタの推定誤差が大きくなる虞れを低減することができると共に、逆に調整ゲインGajが小さすぎることに起因してスタビリティファクタの推定のS/N比が低下する虞れを低減することができる。また上述の各実施形態によれば、ステップ280に於いてスタビリティファクタKhの推定値の記憶が許可される状況であるか否かの判別が行われ、肯定判別が行われたときにステップ290に於いてスタビリティファクタKhの推定値がEEPROMに記憶される。従ってスタビリティファクタKhの推定値が実際のスタビリティファクタに実質的に一致した段階でスタビリティファクタKhの推定値をEEPROMに記憶することができる。換言すれば、スタビリティファクタKhの推定値が実質的に実際のスタビリティファクタに一致するまで、スタビリティファクタKhの推定値をEEPROMに不必要に記憶することなくスタビリティファクタKhの推定を繰り返してスタビリティファクタKhの推定値を漸次実際のスタビリティファクタに近づけることができる。また上述の各実施形態によれば、ステップ200に於いて車両が旋回走行状態にあるか否かの判別が行われ、肯定判別が行われたときにステップ210以降が実行される。従って車両が旋回走行状態にはなく、スタビリティファクタKhの正確な推定ができない状況に於いてステップ210以降が不必要に実行されること及びスタビリティファクタKhが不正確に推定されることを防止することができる。[第一の修正例]図8は第一及び第二の実施形態を一部修正する第一の修正例に於けるスタビリティファクタKhの推定演算ルーチンの要部を示すフローチャートである。尚図9に於いて、図3に示されたステップに対応するステップには図3に於いて付されたステップ番号と同一のステップ番号が付されており、このことは後述の他の修正例のフローチャートについても同様である。この第一の修正例に於いては、ステップ180が完了すると、ステップ182に於いて単位時間当たりの運転者による往復操舵の回数が操舵周波数fsとして演算される。また操舵周波数fsが低いほどステップ190に於けるハイパスフィルタ処理のカットオフ周波数fhcが小さくなるよう、操舵周波数fsに基づき図9に示されたグラフに対応するマップよりカットオフ周波数fhcが演算される。そしてステップ190に於ける車両の横加速度Gyft及びヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδのハイパスフィルタ処理に於いては、カットオフ周波数がステップ82に於いて演算されたカットオフ周波数fhcに設定される。上述の第一及び第二の実施形態に於いては、ステップ190に於けるハイパスフィルタ処理のカットオフ周波数fhcは一定である。従ってセンサの零点オフセットの影響が確実に除去されるようカットオフ周波数fhcが高い値に設定されると、単位時間当たりの運転者による往復操舵の回数が少ない状況に於いてスタビリティファクタKhを推定することができなくなる虞れがある。逆にカットオフ周波数fhcが低い値に設定されると、単位時間当たりの運転者による往復操舵の回数が多い状況に於いてセンサの零点オフセットの影響を効果的に除去することができなくなる虞れがある。これに対し第一の修正例によれば、操舵周波数fsが低いほどカットオフ周波数fhcが小さくなるよう、操舵周波数fsに応じてカットオフ周波数fhcが可変設定される。従って単位時間当たりの運転者による往復操舵の回数が多い状況に於いてセンサの零点オフセットの影響を効果的に除去しつつ、単位時間当たりの運転者による往復操舵の回数が少ない状況に於いてスタビリティファクタKhを推定することができなくなることを防止することができる。尚カットオフ周波数fhcは操舵周波数fsに基づきマップより演算されるようになっているが、操舵周波数fsの関数として演算されてもよい。[第二の修正例]図10は第一及び第二の実施形態を一部修正する第二の修正例に於けるスタビリティファクタKhの推定演算ルーチンの要部を示すフローチャートである。この第二の修正例に於いては、ステップ180が完了すると、ステップ184に於いて単位時間当たりの運転者による往復操舵の回数が操舵周波数fsとして演算される。また操舵周波数fsが低いほどハイパスフィルタ処理のカットオフ周波数fhcが小さくなると共に、車両の前後加速度Gxの絶対値が大きいほどハイパスフィルタ処理のカットオフ周波数fhcが大きくなるよう、操舵周波数fs及び車両の前後加速度Gxの絶対値に基づき図11に示されたグラフに対応するマップよりカットオフ周波数fhcが演算される。そしてステップ190に於ける車両の横加速度Gyft及びヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδのハイパスフィルタ処理に於いては、カットオフ周波数がステップ184に於いて演算されたカットオフ周波数fhcに設定される。操舵角センサ34の零点オフセットに起因する前輪の舵角δの誤差をδ0とし、横加速度センサ40の零点オフセットに起因する車両の横加速度Gyの誤差をGy0とする。またヨーレートセンサ36の零点オフセットに起因する車両のヨーレートγの誤差をγ0とする。これらの誤差を考慮すると、前輪の舵角の偏差Δδtは上記式17にて表される。よってセンサの零点オフセットの影響は上記式17の第2項乃至第4項、即ちδ0-KhdeGy0L-γ0L/Vである。従って車速Vの変化、即ち車両の前後加速度Gxの大きさが大きいほど、定常規範ヨーレートγtの変化に与えるセンサの零点オフセットの影響が大きくなり、逆に車両の前後加速度Gxの大きさが小さいほど、定常規範ヨーレートγtの変化に与えるセンサの零点オフセットの影響が小さくなる。第二の修正例によれば、車両の前後加速度Gxの絶対値が大きいほどハイパスフィルタ処理のカットオフ周波数fhcが大きくなるよう、車両の前後加速度Gxの絶対値にも基づいてカットオフ周波数fhcが可変設定される。従って上述の第一の修正例と同様の作用効果が得られると共に、車速Vの変化に拘らずセンサの零点オフセットの影響を効果的に除去することができる。尚カットオフ周波数fhcは操舵周波数fs及び車両の前後加速度Gxの絶対値に基づきマップより演算されるようになっているが、操舵周波数fs及び車両の前後加速度Gxの絶対値の関数として演算されてもよい。[第三の修正例]図12は第一及び第二の実施形態を一部修正する第三の修正例に於けるスタビリティファクタKhの推定演算ルーチンの要部を示すフローチャートである。この第三の修正例に於いては、ステップ200に於いて車両が旋回走行状態にあると判定されると、ステップ210に先立ってステップ205が実行される。ステップ205に於いては車両が高い信頼性にてスタビリティファクタKhを推定し得る状況にあるか否かの判別が行われ、否定判別が行われたときには制御はステップ20へ戻り、肯定判別が行われたときには制御はステップ210へ進む。この場合下記のB1及びB2が成立するときに、車両が高い信頼性にてスタビリティファクタKhを推定し得る状況にあると判定されてよい。B1走行路が悪路ではない。B2制動中ではない。尚B1の条件は、悪路に於いては実ヨーレートγにノイズが畳重すること、路面に対するタイヤのグリップ状態が変動し易いことを考慮したものである。またB2の条件は、上記式11による定常規範ヨーレートγtの演算に於いては制動力の影響がないことが前提となっていることを考慮したものである。従って第三の修正例によれば、車両が高い信頼性にてスタビリティファクタKhを推定し得る状況にあるか否かの判別が行われない第一及び第二の実施形態や第一及び第二の修正例の場合に比して、スタビリティファクタKhを精度よく推定することができる。以上に於いては本発明を特定の実施形態について詳細に説明したが、本発明は上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の範囲内にて他の種々の実施形態が可能であることは当業者にとって明らかであろう。例えば上述の各実施形態及び各修正例に於いては、車両の横加速度Gyの情報を取得する手段は横加速度センサ40であるが、横加速度センサ自体は車両の走行制御装置の一部をなし、車両の横加速度の情報を取得する手段は走行制御装置より通信により横加速度Gyの情報を取得する電子制御装置30自体であってもよい。また車両の横加速度Gyは横加速度センサ40により検出された値であるが、ヨーレートセンサ36により検出されたヨーレートγと車速センサ42により検出された車速Vとの積が車両の横加速度Gyとして代用されてもよい。また上述の第二の実施形態に於いては、マスタシリンダ圧力Pm又はアクセル開度Accに基づいて車両の推定前後加速度Gxhが演算され、推定前後加速度Gxhと車両の前後加速度Gxとの偏差に基づいて車両の重量Wが推定される。しかし車両の重量Wは任意の方法により推定されてよく、例えばサスペンションに荷重センサや車高センサを備えた車両の場合には、それらの検出結果に基づいて車両の重量Wが推定されてよい。また上述の各実施形態及び各修正例に於いては、ステップ180に於いて過渡ヨーレートγtrと実ヨーレートγとの偏差が前輪の舵角の偏差に置き換えられたヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値が演算されるようになっている。しかし過渡ヨーレートγtrと実ヨーレートγとの偏差がハイパスフィルタ処理されることによりバンドパスフィルタ処理後のヨーレート偏差Δγbpfが演算され、積算値の比Δδa/ΔGyaに代えて車両の横加速度Gyftbpfの積算値ΔGyaに対するヨーレート偏差Δγbpfの積算値Δγaの比が演算され、積算値の比Δγbpf/ΔGyaに基づいて下記の式29に従ってスタビリティファクタKhの推定値が演算されてもよい。Kh=Kh0Δγbpf/ΔGya/V......29また式29に従ってスタビリティファクタKhの推定値が演算される場合には、複数の車速域が設定され、各車速域毎にスタビリティファクタKhの推定値が演算されることが好ましい。またスタビリティファクタKhの推定値の収束度も各車速域毎に演算され、これにより各車速域毎に車両の運動制御の不感帯が可変設定されることが好ましい。更に車両の運動制御に於ける目標ヨーレートの演算に供されるスタビリティファクタKhも各車速域毎に推定された値に設定されることが好ましい。また上述の各実施形態及び各修正例に於いては、調整ゲインGajは1以下の範囲内にて第一の調整ゲインΔδamin/|現在のΔδa|及び第二の調整ゲインΔGyamin/|現在のΔGya|のうちの大きい方に設定されるようになっている。しかし第一及び第二の調整ゲインの一方が省略され、第一及び第二の調整ゲインの他方が調整ゲインGajとされるよう修正されてもよい。以下に添付の図を参照しつつ、本発明を幾つかの好ましい実施形態について詳細に説明する。[第一の実施形態]図1は本発明による車両の積載状態推定方法及び装置の第一の実施形態を示す概略構成図である。図1に於いて、50は車両10の積載状態推定装置を全体的に示している。車両10は左右の前輪12FL及び12FR及び左右の後輪12RL及び12RRを有している。操舵輪である左右の前輪12FL及び12FRは運転者によるステアリングホイール14の転舵に応答して駆動されるラックアンドピニオン式のパワーステアリング装置16によりタイロッド18L及び18Rを介して操舵される。各車輪の制動力は制動装置20の油圧回路22によりホイールシリンダ24FR、24FL、24RR、24RLの制動圧が制御されることによって制御されるようになっている。図には示されていないが、油圧回路22はオイルリザーバ、オイルポンプ、種々の弁装置等を含み、各ホイールシリンダの制動圧は通常時には運転者によるブレーキペダル26の踏み込み操作に応じて駆動されるマスタシリンダ28により制御され、また必要に応じて後に説明する如く電子制御装置30により制御される。マスタシリンダ28にはマスタシリンダ圧力Pm、即ちマスタシリンダ内の圧力を検出する圧力センサ32が設けられ、ステアリングホイール14が連結されたステアリングコラムには操舵角θを検出する操舵角センサ34が設けられている。圧力センサ32により検出されたマスタシリンダ圧力Pmを示す信号及び操舵角センサ34により検出された操舵角θを示す信号は電子制御装置30に入力される。また車両10にはそれぞれ車両の実ヨーレートγを検出するヨーレートセンサ36、車両の前後加速度Gxを検出する前後加速度センサ38、車両の横加速度Gyを検出する横加速度センサ40、車速Vを検出する車速42が設けられている。ヨーレートセンサ36により検出された実ヨーレートγを示す信号等も電子制御装置30に入力される。尚操舵角センサ34、ヨーレートセンサ36及び横加速度センサ40は車両の左旋回方向を正としてそれぞれ操舵角、実ヨーレート及び横加速度を検出する。尚図には詳細に示されていないが、電子制御装置30は例えばCPUとROM30AとEEPROMとRAMとバッファメモリと入出力ポート装置とを有し、これらが双方向性のコモンバスにより互いに接続された一般的な構成のマイクロコンピュータを含んでいる。EEPROMはスタビリティファクタKhの推定値等を記憶し、スタビリティファクタKhの推定値等は後に詳細に説明する如く車両が旋回状態にあるときの車両の走行データに基づいて演算されることによって適宜更新される。ROM30Aは規範ヨーレートγtの演算に使用されるスタビリティファクタKh及び操舵応答時定数係数Tpのデフォルト値Kh00及びTp00を記憶している。これらのデフォルト値は車両の出荷時に車両毎に設定される。またROM30Aは、図5に示されている如く、予め求められた種々の積載状況とスタビリティファクタKhと車両の横加速度Gyの絶対値との関係をマップとして記憶する記憶手段として機能する。また図1に示されている如くエンジン制御装置44にはアクセルペダル46に設けられたアクセル開度センサ48よりアクセル開度Accを示す信号が入力される。エンジン制御装置44はアクセル開度Accに基づいてエンジン図示せずの出力を制御し、また必要に応じて電子制御装置30との間にて信号の授受を行う。尚エンジン制御装置44も例えばCPU、ROM、RAM、入出力ポート装置を含む一つのマイクロコンピュータ及び駆動回路にて構成されていてよい。電子制御装置30は、後述の如く図2に示されたフローチャートに従って車両の積載状態を推定する。特に第一の実施形態に於いては、電子制御装置30は、車両のスタビリティファクタKhの推定値を演算し、スタビリティファクタKhの推定値及び車両の横加速度Gyの絶対値と図5に示されたマップとに基づいて車両の積載状態を推定する。そして電子制御装置30は、車両が2人乗車の標準状態よりも高い積載状態にあると判定したときには、車両の転覆抑制制御の如き車両の走行制御の制御開始閾値を高積載状態用の値に修正する。特に電子制御装置30は、図3に示されたフローチャートに従い、車両が旋回を開始すると、操舵角の如き旋回走行データに基づいて定常規範ヨーレートγtを演算する。そして電子制御装置30は、定常規範ヨーレートγtに対し操舵応答時定数係数Tpによる一次遅れのフィルタ演算を行うことにより、一次遅れの過渡ヨーレートγtrを演算する。また電子制御装置30は、過渡ヨーレートγtrと車両の実ヨーレートγとの偏差を前輪の舵角の偏差に置き換えたヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδを演算する。また電子制御装置30は、車両の横加速度Gyに対し操舵応答時定数係数Tpによる一次遅れのフィルタ演算を行うことにより、一次遅れのフィルタ処理後の車両の横加速度Gyftを演算する。そして電子制御装置30は、車両の横加速度Gyft及びヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδに基づき、バンドパスフィルタ処理後の車両の横加速度Gyftbpf及びヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδbpfを演算する。また電子制御装置30は、ヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδbpfの積算値Δδa及び車両の横加速度Gyftbpfの積算値ΔGyaを演算し、積算値の比Δδa/ΔGyaを演算する。また電子制御装置30は、定常規範ヨーレートγtの演算に供されたスタビリティファクタKhの初期値と、積算値の比Δδa/ΔGyaに基づく修正量との和としてスタビリティファクタKhの推定値を演算する。そして電子制御装置30は、予め設定された条件が成立しているときにスタビリティファクタKhの推定値及びその演算に供された車両の横加速度GyをEEPROMに記憶する。次に図2に示されたフローチャートを参照して第一の実施形態に於ける車両の積載状態推定ルーチンについて説明する。尚図2に示されたフローチャートによる制御は図には示されていないイグニッションスイッチの閉成により開始され、所定の時間毎に繰返し実行される。このことは後述の第二の実施形態についても同様である。まずステップ10より制御が開始され、ステップ20に於いては各センサにより検出された車両の横加速度Gyを示す信号等の読み込みが行われる。ステップ30に於いては予め設定された積載状態推定の許可条件が成立しているか否かの判別が行われる。そして否定判別が行われたときには制御はステップ20へ戻り、肯定判別が行われたときには制御はステップ60へ進む。この場合例えば車速Vが基準値以上であり、車両が加減速状態になく、車輪のスリップが発生していない場合に積載状態推定の許可条件が成立していると判定されてよい。ステップ60に於いてはEEPROMに記憶されているスタビリティファクタKhの推定値及び車両の横加速度Gyの奇数の組合せが図5に示されたグラフに対応するマップの何れの領域に属するかが判定されることにより、車両の積載状態が推定される。この場合組合せが複数の領域に属する場合には、属する組合せの数が多い方の積載状態に推定されてよい。ステップ70に於いてはステップ60に於ける推定結果に基づいて車両が積載状態にあるか否かの判別が行われる。車両が積載状態にある場合には、積載状態が後積み重心が標準状態の位置よりも後寄り、中央積み重心が標準状態の位置と実質的に同一の位置、前積み重心が標準状態の位置よりも前寄りの何れであるかについても判別される。そして否定判別、即ち車両が非積載状態にあるとの判別が行われたときには制御はステップ20へ戻り、肯定判別が行われたときには制御はステップ80へ進む。ステップ80に於いては推定された車両の積載状態が後積みの積載状態、中央積みの積載状態、前積みの積載状態の何れであるかに応じて車両の走行制御の閾値が修正される。この場合積載状態が何れであるかに応じて走行制御の制御量を演算するための式の定数や係数も修正されてもよい。次に図3に示されたフローチャートを参照して第一の実施形態に於けるスタビリティファクタKhの推定演算ルーチンについて説明する。ステップ120に於いては各センサにより検出された操舵角θを示す信号等の読み込みが行われ、ステップ130に於いてはステップ120に於いて読み込まれた操舵角θ等に対し高周波ノイズを除去するためのローパスフィルタ処理が行われる。ステップ140に於いては車輪速度Vwiに基づいて車速Vが演算され、操舵角θに基づいて前輪の舵角δが演算されると共に、上記式11に従って定常規範ヨーレートγtが演算される。ステップ150に於いては操舵応答時定数係数Tpが車両の出荷時に予め設定されているデフォルト値Tp00に設定される。尚車両の走行データに基づいて操舵応答時定数係数Tpが推定される場合には、操舵応答時定数係数Tpはその推定された値に設定されてよい。ステップ160に於いては上記式12に従って操舵応答時定数係数Tpによる一次遅れのフィルタ演算が行われることにより、ステップ140にて演算された規範ヨーレートγtに基づく過渡ヨーレートγtrが演算される。ステップ170に於いては車両の横加速度Gyに対し下記の式19に従って操舵応答時定数係数Tpによる一次遅れのフィルタ演算が行われることにより、一次遅れのフィルタ処理後の車両の横加速度Gyftが演算される。ステップ180に於いては過渡ヨーレートγtrと実ヨーレートγとの偏差が前輪の舵角の偏差に置き換えられたヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδが下記の式20に従って演算される。ステップ190に於いてはステップ170に於いて演算された一次遅れのフィルタ処理後の車両の横加速度Gyft及びステップ180に於いて演算されたヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδに対しセンサの零点オフセットの影響を除去するためのハイパスフィルタ処理が行われる。この場合のハイパスフィルタ処理はステップ130に於けるローパスフィルタ処理のカットオフ周波数よりも小さい値をカットオフ周波数とする一次のハイパスフィルタ処理であってよい。上述の如くステップ130に於いてローパスフィルタ処理が行われているので、上記ハイパスフィルタ処理が行われることにより一次遅れのフィルタ処理後の車両の横加速度Gyft及びヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδに対しバンドパスフィルタ処理が行われることと同様の結果が得られる。よってステップ190に於いてハイパスフィルタ処理された車両の横加速度Gyft及びヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδをそれぞれバンドパスフィルタ処理後の車両の横加速度Gyftbpf及びヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδbpfと表記する。ステップ200に於いては車両が旋回走行状態にあるか否かの判別が行われ、否定判別が行われたときには制御はステップ120へ戻り、肯定判別が行われたときには制御はステップ210へ進む。この場合車両が旋回走行状態にあるか否かの判別は、車両が基準値以上の車速にて走行している状況にて、車両の横加速度Gyの絶対値が基準値以上であるか否か、車両の実ヨーレートγの絶対値が基準値以上であるか否か、車両のヨーレートγと車速Vとの積の絶対値が基準値以上であるか否かの何れかの判別により行われてよい。ステップ210に於いては前サイクルのステップ230に於いて演算された現在のバンドパスフィルタ処理後のヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδbpfの積算値Δδa及び車両の横加速度Gyftbpfの積算値ΔGyaを調整する必要があるか否かの判別が行われる。否定判別が行われたときには制御はステップ230へ進み、肯定判別が行われたときには制御はステップ220へ進む。この場合下記のA1又はA2が成立するときに、積算値Δδa及びΔGyaを調整する必要があると判定されてよい。尚A2は操舵応答時定数係数Tpが推定され、ステップ50に於いて操舵応答時定数係数Tpが推定された値に設定される場合の判定条件である。A1積算値Δδa及びΔGyaが前回調整されたときのスタビリティファクタKhと、前サイクルのステップ250に於いて推定された現在のスタビリティファクタKhとの偏差ΔKhの絶対値がスタビリティファクタの偏差についての基準値を越えている。A2積算値Δδa及びΔGyaが前回調整されたときの操舵応答時定数係数Tpと、現サイクルのステップ150に於いて設定された現在の操舵応答時定数係数Tpとの偏差ΔTpの絶対値が操舵応答時定数係数の偏差についての基準値を越えている。ステップ220に於いてはバンドパスフィルタ処理後のヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδbpfの積算値Δδaの予め設定された下限値をΔδamin正の定数とし、バンドパスフィルタ処理後の車両の横加速度Gyftbpfの積算値ΔGyaの予め設定された下限値をΔGyamin正の定数として、下記の式21に従って調整ゲインGajが演算される。尚下記の式21のMINは括弧内の値の最小値を選択することを意味し、MAXは括弧内の値の最大値を選択することを意味する。このことは同様の他の式についても同一である。またステップ220に於いては下記の式22及び23に従って調整後のヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδbpfの積算値Δδa及び車両の横加速度Gyftbpfの積算値ΔGyaが演算される。Δδa=現在のΔδa×Gaj......22ΔGya=現在のΔGya×Gaj......23ステップ230に於いては車両の横加速度Gyftbpfが正の値であるときには、ヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδbpfの積算値Δδa及び車両の横加速度Gyftbpfの積算値ΔGyaがそれぞれ下記の式24及び25に従って演算される。Δδa=現在のΔδaΔδbpf......24ΔGya=現在のΔGyaGyftbpf......25また車両の横加速度Gyftbpfが正の値ではないときには、ヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδbpfの積算値Δδa及び車両の横加速度Gyftbpfの積算値ΔGyaがそれぞれ下記の式26及び27に従って演算される。Δδa=現在のΔδa-Δδbpf......26ΔGya=現在のΔGya-Gyftbpf......27ステップ240に於いてはヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδbpfの積算値Δδaを車両の横加速度Gyftbpfの積算値ΔGyaにて除算することにより、積算値の比Δδa/ΔGyaが演算される。ステップ250に於いては上記式15に於けるスタビリティファクタの設計値Khdeがスタビリティファクタの初期値Kh0とされた下記の式28に従ってスタビリティファクタKhの推定値が演算される。Kh=Kh0Δδa/ΔGya/L......28ステップ260に於いては予め設定された許可条件が成立しているか否かの判別により、EEPROMへのスタビリティファクタKhの推定値の記憶が許可される状況であるか否かの判別が行われる。否定判別が行われたときには制御はステップ120へ戻り、肯定判別が行われたときにはステップ270に於いてスタビリティファクタKhの推定値がEEPROMに記憶され、これによりEEPROMに記憶されているスタビリティファクタKhの推定値が更新される。また予め設定されたサイクル毎にスタビリティファクタKhの推定値と共にその演算に供された車両の横加速度GyがEEPROMに記憶される。上述の如く構成された第一の実施形態の作動に於いては、ステップ30に於いて積載状態推定の許可条件が成立していると判定されると、ステップ60に於いてスタビリティファクタKhの推定値及び車両の横加速度Gyに基づいて車両の積載状態が推定される。従って車両の積載状態が標準状態より変化すると、車両のスタビリティファクタKhと横加速度Gyとの関係も変化することを利用して、車両の積載状態を確実に推定することができる。また第一の実施形態によれば、車両のスタビリティファクタKhを推定すると共に、その推定に供された車両の走行データと同一の時刻の車両の横加速度GyをスタビリティファクタKhの推定値と共に記憶すればよい。従って車両の重量Wが推定される後述の第二の実施形態の場合に比して、簡便に車両の積載状態を推定することができる。また第一の実施形態によれば、推定された車両の積載状態が後積みの積載状態、中央積みの積載状態、前積みの積載状態の何れであるかに応じて車両の走行制御の閾値が修正される。従って車両の積載状態が推定されない場合に比して車両の走行制御の開始タイミングを車両の積載状態に応じて適正に制御することができる。[第二の実施形態]図4は本発明による車両の積載状態推定方法及び装置の第二の実施形態に於ける積載状態推定ルーチンを示すフローチャートである。尚図4に於いて図2に示されたステップと同一のステップには図2に於いて付されたステップ番号と同一のステップ番号が付されている。この第二の実施形態に於いては、ステップ30に於いて肯定判別が行われたときには、ステップ40に於いて車両の重量Wが推定され、その値がEEPROMに記憶される。尚車両の走行中に車両の重量が変化することはないので、走行開始後に既に車両の重量Wが推定されているときには、このステップがスキップされてよい。この場合車両の重量Wは以下の如く推定されてよい。まず運転者の制駆動に基づく車両の前後加速度が推定される。即ち制動時には運転者の制動操作量を示すマスタシリンダ圧力Pmに基づいて車両の推定前後加速度Gxhが演算され、駆動時には運転者の駆動操作量を示すアクセル開度Accに基づいて車両の推定前後加速度Gxhが演算される。そして推定前後加速度Gxhと前後加速度センサ38により検出された前後加速度Gxとの偏差に基づいて車両の重量Wが推定される。ステップ50に於いてはステップ40に於いて推定された車両の重量Wが基準値W0正の定数以下の小重量区分の値であるか基準値W0よりも大きい大重量区分の値であるかが決定される。また車両の重量Wが小重量区分の値であるときには積載状態推定用のマップが図6に示された小重量区分用のマップに決定され、車両の重量Wが大重量区分の値であるときには積載状態推定用のマップが図7に示された大重量区分用のマップに決定される。尚車両の重量区分及びマップの数は3以上であってもよい。ステップ60に於いてはステップ50に於いて決定されたマップを使用して第一の実施形態のステップ60の場合と同様の要領にて車両の積載状態が推定され、しかる後第一の実施形態の場合と同様の要領にてステップ70が実行される。ステップ80に於いては車両の積載状態が後積みの積載状態、中央積みの積載状態、前積みの積載状態の何れであるか及び車両の重量Wに応じて車両の走行制御の閾値が修正される。この場合積載状態が何れであるか及び車両の重量Wに応じて走行制御の制御量を演算するための式の定数や係数も修正されてもよい。かくして第二の実施形態によれば、上述の第一の実施形態の場合と同様に、車両の積載状態が標準状態より変化すると、車両のスタビリティファクタKhと横加速度Gyとの関係も変化することを利用して、車両の積載状態を確実に推定することができる。また第二の実施形態によれば、車両の重量Wが推定され、車両の重量Wに基づいて積載状態推定用のマップが決定される。従って車両の乗員数や積載荷物の如き積載荷重が比較的大きく変動する車両の場合にも車両の積載状態を適正に推定することができる。また第二の実施形態によれば、推定された車両の積載状態が後積みの積載状態、中央積みの積載状態、前積みの積載状態の何れであるか及び車両の重量Wに応じて車両の走行制御の閾値が修正される。従って車両の重量が考慮されない場合に比して車両の走行制御の開始タイミングを車両の重量に応じて適正に制御することができる。特に第一及び第二の実施形態によれば、スタビリティファクタKhの推定値は図3に示されたルーチンに従って演算されるので、操舵角速度の大きさが小さい場合や定常旋回状況に於いても車両のスタビリティファクタKhを推定することができる。従って操舵角速度の大きさが小さい場合や定常旋回状況に於いても車両の積載状態を確実に推定することができる。尚上述の如く構成された第一及び第二の実施形態の作動に於いては、図3に示されたフローチャートに従ってスタビリティファクタKhの推定値が演算される。即ちステップ140に於いて定常規範ヨーレートγtが演算され、ステップ160に於いて定常規範ヨーレートγtに基づき過渡ヨーレートγtrが演算される。またステップ170に於いて一次遅れのフィルタ処理後の車両の横加速度Gyftが演算され、ステップ180に於いて過渡ヨーレートγtrと実ヨーレートγとの偏差が前輪の舵角の偏差に置き換えられたヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδが演算される。ステップ190に於いて車両の横加速度Gyft及びヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδに対しハイパスフィルタ処理が行われることにより、バンドパスフィルタ処理後の実ヨーレートγbpfが演算される。そしてバンドパスフィルタ処理後の実ヨーレートγbpfと過渡ヨーレートγtrbpfとの偏差の大きさが前輪の舵角の偏差の大きさに置き換えられた値としてバンドパスフィルタ処理後のヨーレート偏差指標値の前輪舵角偏差換算値Δδbpfが演算される。そしてステップ230に於いてヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδbpfの積算値Δδa及び車両の横加速度Gyftbpfの積算値ΔGyaが演算される。またステップ240に於いてヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδbpfの積算値Δδaを車両の横加速度Gyftbpfの積算値ΔGyaにて除算することにより、積算値の比Δδa/ΔGyaが演算される。更にステップ250に於いて定常規範ヨーレートγtの演算に供されたスタビリティファクタKhの初期値Kh0と、積算値の比Δδa/ΔGyaに基づく修正量との和として、スタビリティファクタKhの推定値が演算される。かくして上述の各実施形態によれば、車両の過渡ヨーレートγtrが真のヨーレートに近づくよう、車両の定常規範ヨーレートγtの演算に供されたスタビリティファクタの初期値をヨーレートの偏差と車両の横加速度との関係に基づいて修正した値としてスタビリティファクタKhの推定値を演算することができる。よってスタビリティファクタの推定値が真のスタビリティファクタに近づくようスタビリティファクタの推定値を修正し、これにより真のスタビリティファクタに近い値としてスタビリティファクタの推定値を求めることができる。特に上述の各実施形態によれば、ステップ130にてローパスフィルタ処理された操舵角θ等に基づいて定常規範ヨーレートγtが演算される。そしてステップ190に於いて車両の横加速度Gyft及びヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδに対しハイパスフィルタ処理が行われることにより、バンドパスフィルタ処理後の車両の横加速度Gyftbpf及びヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδbpfが演算される。更にステップ230に於いてヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδbpfの積算値Δδa及び車両の横加速度Gyftbpfの積算値ΔGyaが演算され、ステップ240に於いてそれらの比として積算値の比Δδa/ΔGyaが演算される。従って検出される操舵角θ等に含まれる高周波ノイズを除去することができるだけでなく、ヨーレートセンサ36等の零点オフセットの影響を除去することができる。よってセンサの零点オフセットの影響を排除して車両の横加速度Gyftbpf及びヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδbpfを演算することができるので、ハイパスフィルタ処理が行われない場合に比してスタビリティファクタKhを正確に推定することができる。また定常規範ヨーレートγtの演算に供される操舵角θ、横加速度Gy及び実ヨーレートγに対しハイパスフィルタ処理が行われる場合に比して、ハイパスフィルタ処理の回数を低減することができ、これにより電子制御装置30の演算負荷を低減することができる。尚、操舵角θ等に対しローパスフィルタ処理されることなく車両の横加速度Gy及びヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδに対しバンドパスフィルタ処理が行われてもよい。その場合には高周波ノイズを効果的に除去しつつ、スタビリティファクタKhを正確に推定することができると共に、上述の各実施形態の場合に比してフィルタ処理に要する演算の回数を低減することができ、これにより電子制御装置30の演算負荷を低減することができる。また上述の各実施形態によれば、バンドパスフィルタ処理後の車両の横加速度Gyftbpfの積算値ΔGya及びヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδbpfの積算値Δδaに基づいて、定常規範ヨーレートγtの演算に供されたスタビリティファクタKhの初期値Kh0に対する修正量を演算するための比Δδa/ΔGyaが演算される。従ってバンドパスフィルタ処理後の車両の横加速度Gyftbpf及びヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδbpfに基づいて修正量を演算するための比Δδbpf/ΔGyftbpfが求められる場合に比して、車両の横加速度Gyftbpf若しくはヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδbpfの瞬間的な変動に起因してスタビリティファクタKhが不正確に推定される虞れを低減することができる。また上述の各実施形態によれば、積算値Δδaは過渡ヨーレートγtrと実ヨーレートγとの偏差が前輪の舵角の偏差に置き換えられたヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδの積算値である。従って車速Vの影響を受けることなくスタビリティファクタKhを推定することができる。よってヨーレート偏差指標値の積算値が例えば過渡ヨーレートγtrと実ヨーレートγとの偏差の積算値である場合に比して、スタビリティファクタKhを正確に推定することができる。また車速V毎にスタビリティファクタKhを推定したり、目標ヨーレートγttの演算に供されるスタビリティファクタKhを車速Vによって変更したりする煩雑さを回避し、必要な演算回数や記憶手段の容量を低減することができる。また上述の各実施形態によれば、ステップ210に於いてはヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδbpfの積算値Δδa及び車両の横加速度Gyftbpfの積算値ΔGyaを調整する必要があるか否かの判別が行われる。肯定判別が行われたときにはステップ220に於いて1以下の調整ゲインGajが演算される。そしてステップ230に於いて調整ゲインGajにて調整された後のヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδbpfの積算値Δδa及び車両の横加速度Gyftbpfの積算値ΔGyaが演算される。従って例えば車両の積載状況が大きく変化することにより、前回積算値Δδa及びΔGyaが調整されたときのスタビリティファクタKhと、前サイクルのステップ250に於いて推定された現在のスタビリティファクタKhとの偏差ΔKhの大きさが大きくなったような状況に於いて、それ以前のヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδbpfの積算値Δδa及び車両の横加速度Gyftbpfの積算値ΔGyaがスタビリティファクタKhの推定に悪影響を及ぼすことを確実に防止することができる。また上述の各実施形態によれば、ステップ220に於いてヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδbpfの積算値Δδa及び車両の横加速度Gyftbpfの積算値ΔGyaに基づいて式21に従って調整ゲインGajが演算される。従ってヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδbpfの積算値Δδaの大きさ及び車両の横加速度Gyftbpfの積算値ΔGyaの大きさに応じて調整ゲインGajを可変設定することができる。よって調整ゲインGajが一定である場合に比して、調整ゲインGajが大きすぎることに起因してスタビリティファクタの推定誤差が大きくなる虞れを低減することができると共に、逆に調整ゲインGajが小さすぎることに起因してスタビリティファクタの推定のS/N比が低下する虞れを低減することができる。また上述の各実施形態によれば、ステップ280に於いてスタビリティファクタKhの推定値の記憶が許可される状況であるか否かの判別が行われ、肯定判別が行われたときにステップ290に於いてスタビリティファクタKhの推定値がEEPROMに記憶される。従ってスタビリティファクタKhの推定値が実際のスタビリティファクタに実質的に一致した段階でスタビリティファクタKhの推定値をEEPROMに記憶することができる。換言すれば、スタビリティファクタKhの推定値が実質的に実際のスタビリティファクタに一致するまで、スタビリティファクタKhの推定値をEEPROMに不必要に記憶することなくスタビリティファクタKhの推定を繰り返してスタビリティファクタKhの推定値を漸次実際のスタビリティファクタに近づけることができる。また上述の各実施形態によれば、ステップ200に於いて車両が旋回走行状態にあるか否かの判別が行われ、肯定判別が行われたときにステップ210以降が実行される。従って車両が旋回走行状態にはなく、スタビリティファクタKhの正確な推定ができない状況に於いてステップ210以降が不必要に実行されること及びスタビリティファクタKhが不正確に推定されることを防止することができる。[第一の修正例]図8は第一及び第二の実施形態を一部修正する第一の修正例に於けるスタビリティファクタKhの推定演算ルーチンの要部を示すフローチャートである。尚図9に於いて、図3に示されたステップに対応するステップには図3に於いて付されたステップ番号と同一のステップ番号が付されており、このことは後述の他の修正例のフローチャートについても同様である。この第一の修正例に於いては、ステップ180が完了すると、ステップ182に於いて単位時間当たりの運転者による往復操舵の回数が操舵周波数fsとして演算される。また操舵周波数fsが低いほどステップ190に於けるハイパスフィルタ処理のカットオフ周波数fhcが小さくなるよう、操舵周波数fsに基づき図9に示されたグラフに対応するマップよりカットオフ周波数fhcが演算される。そしてステップ190に於ける車両の横加速度Gyft及びヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδのハイパスフィルタ処理に於いては、カットオフ周波数がステップ82に於いて演算されたカットオフ周波数fhcに設定される。上述の第一及び第二の実施形態に於いては、ステップ190に於けるハイパスフィルタ処理のカットオフ周波数fhcは一定である。従ってセンサの零点オフセットの影響が確実に除去されるようカットオフ周波数fhcが高い値に設定されると、単位時間当たりの運転者による往復操舵の回数が少ない状況に於いてスタビリティファクタKhを推定することができなくなる虞れがある。逆にカットオフ周波数fhcが低い値に設定されると、単位時間当たりの運転者による往復操舵の回数が多い状況に於いてセンサの零点オフセットの影響を効果的に除去することができなくなる虞れがある。これに対し第一の修正例によれば、操舵周波数fsが低いほどカットオフ周波数fhcが小さくなるよう、操舵周波数fsに応じてカットオフ周波数fhcが可変設定される。従って単位時間当たりの運転者による往復操舵の回数が多い状況に於いてセンサの零点オフセットの影響を効果的に除去しつつ、単位時間当たりの運転者による往復操舵の回数が少ない状況に於いてスタビリティファクタKhを推定することができなくなることを防止することができる。尚カットオフ周波数fhcは操舵周波数fsに基づきマップより演算されるようになっているが、操舵周波数fsの関数として演算されてもよい。[第二の修正例]図10は第一及び第二の実施形態を一部修正する第二の修正例に於けるスタビリティファクタKhの推定演算ルーチンの要部を示すフローチャートである。この第二の修正例に於いては、ステップ180が完了すると、ステップ184に於いて単位時間当たりの運転者による往復操舵の回数が操舵周波数fsとして演算される。また操舵周波数fsが低いほどハイパスフィルタ処理のカットオフ周波数fhcが小さくなると共に、車両の前後加速度Gxの絶対値が大きいほどハイパスフィルタ処理のカットオフ周波数fhcが大きくなるよう、操舵周波数fs及び車両の前後加速度Gxの絶対値に基づき図11に示されたグラフに対応するマップよりカットオフ周波数fhcが演算される。そしてステップ190に於ける車両の横加速度Gyft及びヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値Δδのハイパスフィルタ処理に於いては、カットオフ周波数がステップ184に於いて演算されたカットオフ周波数fhcに設定される。操舵角センサ34の零点オフセットに起因する前輪の舵角δの誤差をδ0とし、横加速度センサ40の零点オフセットに起因する車両の横加速度Gyの誤差をGy0とする。またヨーレートセンサ36の零点オフセットに起因する車両のヨーレートγの誤差をγ0とする。これらの誤差を考慮すると、前輪の舵角の偏差Δδtは上記式17にて表される。よってセンサの零点オフセットの影響は上記式17の第2項乃至第4項、即ちδ0-KhdeGy0L-γ0L/Vである。従って車速Vの変化、即ち車両の前後加速度Gxの大きさが大きいほど、定常規範ヨーレートγtの変化に与えるセンサの零点オフセットの影響が大きくなり、逆に車両の前後加速度Gxの大きさが小さいほど、定常規範ヨーレートγtの変化に与えるセンサの零点オフセットの影響が小さくなる。第二の修正例によれば、車両の前後加速度Gxの絶対値が大きいほどハイパスフィルタ処理のカットオフ周波数fhcが大きくなるよう、車両の前後加速度Gxの絶対値にも基づいてカットオフ周波数fhcが可変設定される。従って上述の第一の修正例と同様の作用効果が得られると共に、車速Vの変化に拘らずセンサの零点オフセットの影響を効果的に除去することができる。尚カットオフ周波数fhcは操舵周波数fs及び車両の前後加速度Gxの絶対値に基づきマップより演算されるようになっているが、操舵周波数fs及び車両の前後加速度Gxの絶対値の関数として演算されてもよい。[第三の修正例]図12は第一及び第二の実施形態を一部修正する第三の修正例に於けるスタビリティファクタKhの推定演算ルーチンの要部を示すフローチャートである。この第三の修正例に於いては、ステップ200に於いて車両が旋回走行状態にあると判定されると、ステップ210に先立ってステップ205が実行される。ステップ205に於いては車両が高い信頼性にてスタビリティファクタKhを推定し得る状況にあるか否かの判別が行われ、否定判別が行われたときには制御はステップ20へ戻り、肯定判別が行われたときには制御はステップ210へ進む。この場合下記のB1及びB2が成立するときに、車両が高い信頼性にてスタビリティファクタKhを推定し得る状況にあると判定されてよい。B1走行路が悪路ではない。B2制動中ではない。尚B1の条件は、悪路に於いては実ヨーレートγにノイズが畳重すること、路面に対するタイヤのグリップ状態が変動し易いことを考慮したものである。またB2の条件は、上記式11による定常規範ヨーレートγtの演算に於いては制動力の影響がないことが前提となっていることを考慮したものである。従って第三の修正例によれば、車両が高い信頼性にてスタビリティファクタKhを推定し得る状況にあるか否かの判別が行われない第一及び第二の実施形態や第一及び第二の修正例の場合に比して、スタビリティファクタKhを精度よく推定することができる。以上に於いては本発明を特定の実施形態について詳細に説明したが、本発明は上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の範囲内にて他の種々の実施形態が可能であることは当業者にとって明らかであろう。例えば上述の各実施形態及び各修正例に於いては、車両の横加速度Gyの情報を取得する手段は横加速度センサ40であるが、横加速度センサ自体は車両の走行制御装置の一部をなし、車両の横加速度の情報を取得する手段は走行制御装置より通信により横加速度Gyの情報を取得する電子制御装置30自体であってもよい。また車両の横加速度Gyは横加速度センサ40により検出された値であるが、ヨーレートセンサ36により検出されたヨーレートγと車速センサ42により検出された車速Vとの積が車両の横加速度Gyとして代用されてもよい。また上述の第二の実施形態に於いては、マスタシリンダ圧力Pm又はアクセル開度Accに基づいて車両の推定前後加速度Gxhが演算され、推定前後加速度Gxhと車両の前後加速度Gxとの偏差に基づいて車両の重量Wが推定される。しかし車両の重量Wは任意の方法により推定されてよく、例えばサスペンションに荷重センサや車高センサを備えた車両の場合には、それらの検出結果に基づいて車両の重量Wが推定されてよい。また上述の各実施形態及び各修正例に於いては、ステップ180に於いて過渡ヨーレートγtrと実ヨーレートγとの偏差が前輪の舵角の偏差に置き換えられたヨーレート偏差の前輪舵角偏差換算値が演算されるようになっている。しかし過渡ヨーレートγtrと実ヨーレートγとの偏差がハイパスフィルタ処理されることによりバンドパスフィルタ処理後のヨーレート偏差Δγbpfが演算され、積算値の比Δδa/ΔGyaに代えて車両の横加速度Gyftbpfの積算値ΔGyaに対するヨーレート偏差Δγbpfの積算値Δγaの比が演算され、積算値の比Δγbpf/ΔGyaに基づいて下記の式29に従ってスタビリティファクタKhの推定値が演算されてもよい。Kh=Kh0Δγbpf/ΔGya/V......29また式29に従ってスタビリティファクタKhの推定値が演算される場合には、複数の車速域が設定され、各車速域毎にスタビリティファクタKhの推定値が演算されることが好ましい。またスタビリティファクタKhの推定値の収束度も各車速域毎に演算され、これにより各車速域毎に車両の運動制御の不感帯が可変設定されることが好ましい。更に車両の運動制御に於ける目標ヨーレートの演算に供されるスタビリティファクタKhも各車速域毎に推定された値に設定されることが好ましい。また上述の各実施形態及び各修正例に於いては、調整ゲインGajは1以下の範囲内にて第一の調整ゲインΔδamin/|現在のΔδa|及び第二の調整ゲインΔGyamin/|現在のΔGya|のうちの大きい方に設定されるようになっている。しかし第一及び第二の調整ゲインの一方が省略され、第一及び第二の調整ゲインの他方が調整ゲインGajとされるよう修正されてもよい。