衛星から受信した信号をもとに測位された対象物の測位情報と、前記対象物の速度情報と、前記対象物の加速度情報とを取得する取得部と、前記加速度情報を補正するための補正値を逐次算出する補正値算出部と、前記補正値と、前記速度情報と、前記加速度情報とに基づいて、前記対象物の傾斜角を算出する傾斜角算出部とを有し、前記補正値算出部は、前記加速度情報に基づいて仮の前記補正値である仮補正値を逐次算出する仮補正値算出部と、前記測位情報に基づく前記対象物の高度変化と、前記速度情報に基づく前記対象物の速度変化との少なくとも一方に応じて、統計処理のための前記仮補正値に対する重み係数を導出する重み算出部と、前記重み係数と、前記仮補正値と、前回算出した前記補正値とを用いた統計処理により、前記補正値を算出する統計処理部とを有することを特徴とする傾斜角算出装置。前記重み算出部は、前記高度変化が小さくなるほど、前記補正値に対する前記仮補正値の影響がより大きくなるような前記重み係数を導出することを特徴とする請求項1に記載の傾斜角算出装置。前記重み算出部は、前記速度変化が小さくなるほど、前記補正値に対する前記仮補正値の影響がより大きくなるような前記重み係数を導出することを特徴とする請求項1又は2に記載の傾斜角算出装置。衛星から受信した信号をもとに測位された対象物の測位情報と、前記対象物の速度情報と、前記対象物の加速度情報とを取得する取得ステップと、前記加速度情報を補正するための補正値を逐次算出する補正値算出ステップと、前記補正値と、前記速度情報と、前記加速度情報とに基づいて、前記対象物の傾斜角を算出する傾斜角算出ステップとを含み、前記補正値算出ステップは、前記加速度情報に基づいて仮の前記補正値である仮補正値を逐次算出する仮補正値算出ステップと、前記測位情報に基づく前記対象物の高度変化と、前記速度情報に基づく前記対象物の速度変化との少なくとも一方に応じて、統計処理のための前記仮補正値に対する重み係数を導出する重み算出ステップと、前記重み係数と、前記仮補正値と、前回算出した前記補正値とを用いた統計処理により、前記補正値を算出する統計処理ステップとを含むことを特徴とする傾斜角算出方法。しかしながら、従来技術では、傾斜角を高精度に算出することが難しくなるという問題がある。具体的には、車両が停止状態又は等速度走行状態である場合であっても、車両が水平であるとは限らない。したがって、例えば、上りや下りが連続する傾斜路を車両が走行するときに、加速度センサに重力成分が連続して重畳される。この結果、加速度センサの真のオフセットに対して生じる偏りが大きくなりやすい。また、GPSから得られた情報や自律航法等をもとに出力された、補正値の決定に利用される各種データは、加速度センサのオフセットに直接関係するデータではない。加えて、各種データの数と比較して補正するパラメタの数が多い。この結果、パラメタ間での補正配分決定が困難であり、加速度センサのオフセットに対する補正精度が悪化する可能性がある。すなわち、従来技術では、加速度センサのオフセットに対する補正を高精度に行なうことができないことにより、道路の傾斜等を含んだ車両の姿勢角の算出精度も悪化する可能性がある。本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、対象物の傾斜角を高精度に算出することが可能である傾斜角算出装置及び傾斜角算出方法を提供することを目的とする。上述した課題を解決し、目的を達成するため、本発明に係る傾斜角算出装置は、衛星から受信した信号をもとに測位された対象物の測位情報と、前記対象物の速度情報と、前記対象物の加速度情報とを取得する取得部と、前記加速度情報を補正するための補正値を逐次算出する補正値算出部と、前記補正値と、前記速度情報と、前記加速度情報とに基づいて、前記対象物の傾斜角を算出する傾斜角算出部とを有し、前記補正値算出部は、前記加速度情報に基づいて仮の前記補正値である仮補正値を逐次算出する仮補正値算出部と、前記測位情報に基づく前記対象物の高度変化と、前記速度情報に基づく前記対象物の速度変化との少なくとも一方に応じて、統計処理のための前記仮補正値に対する重み係数を導出する重み算出部と、前記重み係数と、前記仮補正値と、前回算出した前記補正値とを用いた統計処理により、前記補正値を算出する統計処理部とを有する。また、本発明に係る傾斜角算出方法は、衛星から受信した信号をもとに測位された対象物の測位情報と、前記対象物の速度情報と、前記対象物の加速度情報とを取得する取得ステップと、前記加速度情報を補正するための補正値を逐次算出する補正値算出ステップと、前記補正値と、前記速度情報と、前記加速度情報とに基づいて、前記対象物の傾斜角を算出する傾斜角算出ステップとを含み、前記補正値算出ステップは、前記加速度情報に基づいて仮の前記補正値である仮補正値を逐次算出する仮補正値算出ステップと、前記測位情報に基づく前記対象物の高度変化と、前記速度情報に基づく前記対象物の速度変化との少なくとも一方に応じて、統計処理のための前記仮補正値に対する重み係数を導出する重み算出ステップと、前記重み係数と、前記仮補正値と、前回算出した前記補正値とを用いた統計処理により、前記補正値を算出する統計処理ステップとを含む。本発明の一つの様態によれば、対象物の傾斜角を高精度に算出することができるという効果を奏する。以下に添付図面を参照して、本発明に係る傾斜角算出装置及び傾斜角算出方法の実施例を説明する。なお、以下の実施例により本発明が限定されるものではない。[傾斜角算出装置の構成]図1を用いて、実施例1に係る傾斜角算出装置の構成を説明する。図1は、実施例1に係る傾斜角算出装置の構成例を示す図である。例えば、図1に示すように、傾斜角算出装置100は、取得部110と、補正値算出部120と、傾斜角算出部130とを有する。また、傾斜角算出装置100は、各機能部による各種処理に要するデータや、各機能部による各種処理結果を記憶する記憶部を有する。記憶部は、例えば、RAMRandomAccessMemory、ROMReadOnlyMemory、フラッシュメモリFlashMemory等の半導体メモリ素子、又は、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置である。また、記憶部には、例えば、水平状態度テーブルと、等速状態度テーブルと、重み係数テーブルとが含まれる。水平状態度テーブルは、例えば、所定期間における車両の高度の最大値と最小値との差を表す高度変化に対応する閾値と、車両の水平状態の度合いを表す水平状態度とを対応付けて記憶する。また、等速状態度テーブルは、例えば、所定期間における車両の速度の最大値と最小値との差を表す速度変化に対応する閾値と、車両の等速状態の度合いを表す等速状態度とを対応付けて記憶する。また、重み係数テーブルは、例えば、水平状態度と、等速状態度と、加速度センサの補正値であるオフセットに対する仮の補正値である仮オフセットに対する第1重み係数との関係が定められたテーブルであり、後述するように、仮オフセットに対する第1重み係数を求めるために利用される。なお、この第1重み係数は、忘却係数と呼ばれることもある。取得部110は、対象物としての車両のGPS測位データと、車両の速度パルス信号と、車両の加速度出力信号とを取得する。ここで、GPS測位データは測位情報に相当し、速度パルス信号は速度情報に相当する。また、加速度出力信号は、車両の移動方向である前後方向の加速度を表す移動加速度及び車両の傾斜角に応じた重力成分を含み、加速度情報に相当する。なお、本実施の形態では、対象物の一例として、車両を用いている。但し、本実施の形態の傾斜角算出装置は、対象物として車両以外のものに適用することが可能である。ここで、図2を用いて、取得部110の詳細な構成について説明する。図2は、取得部110の詳細な構成例を示す図である。例えば、図2に示すように、取得部110は、GPS測位部111と、有効性判定部112と、速度パルス検出部113と、加速度センサ114とを有する。GPS測位部111は、例えば、GPS衛星図示せずから信号を受信し、この信号をもとにGPS測位データをサンプリング間隔ごと、すなわち周期的に算出する。かかるGPS測位データの算出については、公知の任意の手法によって行なわれる。また、GPS測位データには、例えば、車両の位置を表す経緯度、車両の高度を表すGPS高度、車両の移動速度を表すGPS速度、車両の方位を表すGPS方位、PDOPPositionDilutionPrecision、捕捉衛星数等が含まれる。ここで、PDOPとは、GPS測位データにおけるGPS衛星位置の誤差が受信点位置にどのように反映されるかの指標を表すものであり、すなわち測位誤差に相当するものである。そして、GPS測位部111は、算出したGPS測位データを有効性判定部112に出力する。有効性判定部112は、例えば、GPS測位部111によって出力されたGPS測位データそれぞれについての有効性を判定する。詳細には、有効性判定部112は、PDOPの値が第1閾値以下であり、且つ、GPS速度が第2閾値以上である場合に、PDOP又はGPS速度に対応するGPS高度が有効なデータであると判定する。一方、有効性判定部112は、PDOPの値が第1閾値より大きい、又は、GPS速度が第2閾値未満である場合に、PDOP又はGPS速度に対応するGPS高度が無効なデータであると判定する。つまり、有効性判定部112は、PDOPの値が大きい場合や、GPS速度が小さい場合に、対応するGPS高度の精度も低くなる傾向があるため、このような判定を行なう。例を挙げると、有効性判定部112は、PDOPの値が6以下であり、且つ、GPS速度が20km/h以上である場合に、対応するGPS高度が有効なデータであるとして、有効なデータであることを表すフラグを該GPS高度に付与する。加えて、有効性判定部112は、GPS速度が第3閾値以上である場合に、該GPS速度が有効なデータであると判定する。なお、第3閾値は、上記第2閾値と同一の値であっても良い。さらに、有効性判定部112は、所定の期間でのGPS高度の差が第4閾値以下である場合に、該GPS高度が有効なデータであると判定する。このような処理により、有効性判定部112は、GPS測位データに含まれる各データに対して、有効或いは無効であることを表すフラグを付与する。そして、有効性判定部112は、内部の各データにフラグが付与されたGPS測位データを補正値算出部120に出力する。速度パルス検出部113は、例えば、速度センサ図示せずに接続され、車両の移動に伴って出力されるパルス信号を所定の期間ごとに計数することにより、周期的に速度パルス信号を検出する。かかる速度センサは、一つの様態として、ドライブシャフトの回転に応じて回転するスピードメータケーブルの中間に設置され、車両の移動による該ドライブシャフトの回転に伴いパルス信号を出力する。そして、速度パルス検出部113は、検出した速度パルス信号を補正値算出部120又は傾斜角算出部130に出力する。加速度センサ114は、例えば、車両の主たる移動方向である車両の前後方向に生じる加速度を検出する。図3は、傾斜角算出装置100を搭載した車両の動作状態を示す図である。例えば、図3において、車両は、傾斜角算出装置100を搭載しており、道路面上を移動する。ここで、加速度センサ114の感応軸は、道路面に平行であり、且つ、車両の移動方向である前後方向と一致するものとする。また、感応軸及び道路面は、水平面に対して傾斜角θだけ傾いている。すなわち、加速度は、車両の移動方向である前後方向の加速度を表す移動加速度と、感応軸が水平面となす傾斜角θに応じた重力成分とが重畳される。これらにより、加速度センサ114は、検出した車両の移動加速度と、傾斜角θに応じた重力成分とを含んだ加速度に関する情報を、加速度出力信号として補正値算出部120又は傾斜角算出部130に出力する。図1の説明に戻り、補正値算出部120は、加速度を補正するための補正値であるオフセットを逐次算出する。また、補正値算出部120は、オフセットの算出において、加速度出力信号に基づいて仮のオフセットである仮オフセットを逐次算出する。そして、補正値算出部120は、GPS測位データに基づく車両の高度変化と、速度パルス信号に基づく車両の速度変化との少なくとも一方に応じて、統計処理のための仮オフセットに対する第1重み係数を導出する。その後、補正値算出部120は、求めた第1重み係数から前回のオフセットに対する第2重み係数を求め、第1重み係数と、第2重み係数と、仮オフセットと、前回算出したオフセットとを用いた統計処理後述する数1により、オフセットを算出する。なお、本実施例では、統計処理の一例として、第1重み係数及び第2重み係数を用いて、仮オフセットと前回算出したオフセットとの加重平均を算出する場合を例に挙げるが、第1重み係数、第2重み係数を用いた統計処理であれば良く、加重平均に限られるものではない。ここで、図4を用いて、補正値算出部120の詳細な構成について説明する。図4は、補正値算出部120の詳細な構成例を示す図である。例えば、図4に示すように、補正値算出部120は、状態推定部121と、仮補正値算出部122と、フィルタ処理部123とを有する。状態推定部121は、例えば、有効性判定部112によって出力されたGPS測位データ、又は、速度パルス検出部113によって出力された速度パルス信号に基づいて、車両の走行状態を推定する。また、状態推定部121は、車両の走行状態を推定するために、水平走行推定部121aと、等速走行推定部121bとを有する。そして、状態推定部121は、水平走行推定部121aと等速走行推定部121bとによる車両の走行状態の推定で要した時間を導出期間として仮補正値算出部122に出力する。かかる導出期間は、少なくとも、GPS測位部111でのGPS測位データ算出の間隔であるサンプリング間隔となる。水平走行推定部121aは、例えば、有効性判定部112によって出力された有効なデータであることを表すフラグが付与されたデータを含むGPS測位データからGPS速度を取得し、所定期間における速度が所定値以上であるか否かを判定する。例えば、所定期間は、GPS衛星からの信号の受信で遅延する可能性があるため導出期間以上であり、所定値は、20km/hである。なお、速度については、速度パルス信号を利用しても良い。そして、水平走行推定部121aは、所定期間における速度が所定値以上であると判定した場合に、GPS測位データからGPS高度を取得し、所定期間における高度の最大値と最小値との差を表す高度変化を算出する。続いて、水平走行推定部121aは、高度変化に対応する閾値と、車両の水平状態の度合いを表す水平状態度とが対応付けて記録された水平状態度テーブル図示せずを参照して、算出した高度変化に対応する水平状態度を取得する。例を挙げると、水平走行推定部121aは、高度変化が0.2m以下である場合にこれに対応する水平状態度1を取得し、高度変化が0.2mから0.5mの範囲である場合にこれに対応する水平状態度2を取得する。すなわち、車両は、水平状態度が小さいほど水平であるということになる。その後、水平走行推定部121aは、取得した水平状態度をフィルタ処理部123に出力する。等速走行推定部121bは、例えば、有効性判定部112によって出力された有効なデータであることを表すフラグが付与されたデータを含むGPS測位データからGPS速度を取得し、所定期間における速度の最大値と最小値との差を表す速度変化を算出する。そして、等速走行推定部121bは、速度変化に対応する閾値と、車両の等速状態の度合いを表す等速状態度とが対応付けて記録された等速状態度テーブル図示せずを参照して、算出した速度変化に対応する等速状態度を取得する。例を挙げると、等速走行推定部121bは、速度変化が0.1km/h以下である場合にこれに対応する等速状態度1を取得し、速度変化が0.1km/hから0.5km/hの範囲である場合にこれに対応する等速状態度2を取得する。すなわち、車両は、等速状態度が小さいほど等速であるということになる。その後、等速走行推定部121bは、取得した等速状態度をフィルタ処理部123に出力する。仮補正値算出部122は、例えば、加速度センサ114によって出力された加速度出力信号と、状態推定部121によって出力された導出期間とに基づいて、加速度センサ114のオフセットに対する仮の補正値である仮オフセットを逐次算出する。詳細には、仮補正値算出部122は、導出期間における加速度の平均値を逐次算出し、算出した平均値を仮オフセットとしてフィルタ処理部123に出力する。フィルタ処理部123は、例えば、IIRInfiniteImpulseResponseフィルタを含むように構成されており、該IIRフィルタによってローパスフィルタを構成する。また、フィルタ処理部123は、重み算出部123aと、αi乗算部123bと、加算部123cと、1-αi乗算部123dとを有する。ここで、αi乗算部123bと、加算部123cと、1-αi乗算部123dとは、統計処理部として機能する。重み算出部123aは、例えば、重み係数テーブルを参照し、水平走行推定部121a又は等速走行推定部121bによって出力された水平状態度又は等速状態度に応じて、第1重み係数αiの値を決定する。第1重み係数αiとは、仮補正値算出部122によって算出された仮オフセットと、前回算出された加速度センサ114のオフセットとに対して加重平均をとる場合の仮オフセットに対する重み係数である。また、iは、1~3までの自然数である。そして、重み算出部123aは、決定した第1重み係数αiをαi乗算部123bに出力する。また、重み算出部123aは、決定した第1重み係数から第2重み係数1-αiを求め、1-αi乗算部123dに出力する。図5は、重み係数テーブルの例を示す図である。例えば、図5に示すように、重み係数テーブルは、水平状態度と、等速状態度と、第1重み係数とを対応付けて記憶する。例を挙げると、重み係数テーブルは、水平状態度1及び等速状態度1に対する第1重み係数α1を対応付けて記憶する。また、重み係数テーブルは、水平状態度1及び等速状態度2に対する第1重み係数α2を対応付けて記憶する。また、重み係数テーブルは、水平状態度2及び等速状態度1に対する第1重み係数α2を対応付けて記憶する。また、重み係数テーブルは、水平状態度2及び等速状態度2に対する第1重み係数α3を対応付けて記憶する。ここで、α1、α2及びα3の関係は、α1>α2>α3である。すなわち、第1重み係数αiは、車両の走行状態がより水平で且つより等速であるほど、オフセットに対する仮オフセットの影響がより大きくなる値をとる。これにより、仮補正値算出部122によって算出された仮オフセットの重み付けを大きくして、加速度センサ114のオフセットの精度を向上させるようにする。αi乗算部123bは、例えば、仮補正値算出部122によって出力された仮オフセットに、重み算出部123aによって出力された第1重み係数αiを乗算し、乗算結果を加算部123cに出力する。加算部123cは、αi乗算部123bによって出力された乗算結果と、1-αi乗算部123dによって出力された乗算結果とを逐次加算する。すなわち、時刻n-1におけるオフセット前回のオフセットをAoffsetn-1、第1重み係数をαi、仮オフセットをtmpAoffsetとすると、加算部123cは、時刻nにおけるオフセットAoffsetnを数1により算出する。これにより、第1重み係数αi、第2重み係数1-αiを用いた、仮オフセット及び前回のオフセットの加重平均により、オフセットが算出されることになる。数1Aoffsetn=αitmpAoffset1-αiAoffsetn-1そして、加算部123cは、加算結果を加速度センサ114の正式なオフセットとして、1-αi乗算部123dと傾斜角算出部130とに出力する。1-αi乗算部123dは、加算部123cによって出力されたオフセットに、重み算出部123aによって出力された第2重み係数1-αiを乗算し、乗算結果を加算部123cに出力する。すなわち、1-αi乗算部123dは、乗算結果を加算部123cにフィードバックすることになる。図1の説明に戻り、傾斜角算出部130は、オフセットと、速度パルス信号と、加速度出力信号とに基づいて、車両の傾斜角を算出する。例えば、傾斜角算出部130は、速度パルス検出部113によって出力された速度パルス信号に、パルスから距離へ変換する係数を表す距離変換係数単位:m/pulseを乗算した速度情報と、加速度センサ114によって出力された加速度出力信号と、加算部123cによって出力されたオフセットとに基づいて、傾斜角θを算出する。詳細には、速度情報の単位時間の変化である移動加速度をam、重力加速度をgとすると、図2において、加速度センサ114の感応軸にかかる力は、数2となる。数2amgsinθまた、加速度出力信号の単位を電圧単位:Voltから加速度単位:m/s2へ変換するための係数をKa、加速度情報をAout、オフセットをAoffsetとすると、加速度は、数3となる。数3KaAout-Aoffsetそして、数2及び数3により数4が得られ、さらに数4を変形して数5が得られる。数4KaAout-Aoffset=amgsinθ数5θ=sin-1Ka/gAout-Aoffset-am/gここで、数5において、傾斜角θは微小である単位:ラジアンとして、近似することにより数6が得られる。数6θ=Ka/gAout-Aoffset-1/gamすなわち、傾斜角算出部130は、速度パルス検出部113からの出力をもとにした移動加速度amと、加速度センサ114からの出力値である加速度情報Aoutと、加算部123cによって出力されたオフセットAoffsetとに基づいて、傾斜角θを数6により算出する。[傾斜角算出処理フロー]次に、図6を用いて、傾斜角算出処理の流れについて説明する。図6は、傾斜角算出処理の流れの例を示すフローチャートである。例えば、図6に示すように、取得部110は、GPS測位部111と、速度パルス検出部113と、加速度センサ114とにおいて、GPS測位データ、速度パルス信号、加速度出力信号を取得するステップS101。また、状態推定部121は、水平走行推定部121aと等速走行推定部121bとにおいて、水平状態度及び等速状態度を推定するステップS102。このとき、状態推定部121は、水平走行推定部121aと等速走行推定部121bとによる車両の走行状態の推定で要した時間を導出期間として仮補正値算出部122に出力する。また、仮補正値算出部122は、加速度センサ114によって出力された加速度出力信号と、状態推定部121によって出力された導出期間とに基づいて、加速度センサ114のオフセットに対する仮の補正値である仮オフセットを逐次算出するステップS103。また、重み算出部123aは、重み係数テーブルを参照し、水平走行推定部121a又は等速走行推定部121bによって出力された水平状態度又は等速状態度に応じて、第1重み係数αiの値を決定し、1とこの第1重み係数αiとの差分をとることにより、第2重み係数1-αiの値を算出するステップS104。ここで、αi乗算部123bは、仮補正値算出部122によって出力された仮オフセットに、重み算出部123aによって決定された第1重み係数αiを乗算し、1-αi乗算部123dは、加算部123cによって出力されたオフセットに、重み算出部123aによって算出された第2重み係数1-αiを乗算する。また、加算部123cは、αi乗算部123bによって出力された乗算結果と、1-αi乗算部123dによって出力された乗算結果とを逐次加算し、加算結果をオフセットとして算出するステップS105。また、傾斜角算出部130は、速度パルス検出部113からの出力をもとにした移動加速度と、加速度センサ114からの出力値である加速度情報と、加算部123cによって出力されたオフセットとに基づいて、傾斜角θを算出するステップS106。[実施例1による効果]上述したように、傾斜角算出装置100は、加速度センサのオフセットを算出する場合に、車両の速度変化又は高度変化から判定された、車両の水平走行状態や等速走行状態に基づいて仮オフセットに対する第1重み係数を決定するので、加速度センサのオフセットに対する補正を高精度に行なうことができる。また、傾斜角算出装置100は、車両の水平走行状態や等速走行状態に段階を持たせるようにすることで、オフセットを補正する頻度を増やすことができるので、オフセットのドリフトへの追随性を向上させることができる。換言すると、傾斜角算出装置100は、加速度センサのオフセットに対する補正を高精度に行なうことができることにより、道路の傾斜等を含んだ車両の姿勢角の算出精度の向上に寄与することができる。さて、これまで本発明に係る傾斜角算出装置100の実施例について説明したが、上述した実施例以外にも種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、1カルマンフィルタへの適用、2フィルタの種類、3構成、について異なる実施例を説明する。1カルマンフィルタへの適用上記実施例1に記載した車両の位置等の推定については、加速度センサ114やGPS衛星等からの誤差のある情報を利用して、常に変化する車両の位置を推定している。実施例1に記載の第1重み係数の制御方法によって導出されたオフセット値を、カルマンフィルタを利用した車両位置推定方法における加速度センサのオフセットの初期値として適用することが可能である。2フィルタの種類また、上記実施例1において、フィルタ処理部123は、IIRフィルタを含むように構成されている場合を説明したが、フィルタの種類はIIRフィルタに限られるわけではない。例えば、フィルタ処理部123は、FIRFiniteImpulseResponseフィルタを含むように構成されていても良い。FIRフィルタを含むように構成される場合に、第1重み係数は、タップ係数と呼ばれることがある。これらにより、フィルタ構成の自由度を向上できる。3構成また、上記文書中や図面中等で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメタ等を含む情報は、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、GPS測位データは、上述した各データに限られるものではない。また、図示した傾斜角算出装置100の各構成要素は、機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散又は統合の具体的形態は、図示のものに限られず、その全部又は一部を各種の負担や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散又は統合することができる。例えば、有効性判定部112による処理は、水平走行推定部121aや等速走行推定部121bによって行なわれるようにしても良い。また、上記実施例では、高度変化に対応する水平状態度と、速度変化に対応する等速状態度との双方を利用する場合を説明したが、これらのうち少なくとも一つを利用するようにしても良い。また、傾斜角算出装置100の構成は、例えば、ハードウェアとして、任意のコンピュータのCPUCentralProcessingUnit、メモリ、その他のLSILargeScaleIntegrationで実現される。同様に、傾斜角算出装置100の構成は、例えば、ソフトウェアとして、メモリにロードされたプログラム等によって実現される。上記実施例では、これらのハードウェア又はソフトウェアの連携によって実現される機能ブロックとして説明した。すなわち、これらの機能ブロックについては、ハードウェアのみ、ソフトウェアのみ、又は、それらの組み合わせによって種々の形で実現できる。