エンジン及びモータ間にクラッチが設けられ、前記エンジン及び前記モータの少なくとも一方で発生した動力をタイヤに伝達することにより走行を行うハイブリッド車両のタイヤ動半径学習方法であって、モータ回転数の実測値を検出するモータ回転数検出工程と、前記タイヤの車輪速度を検出し、該検出した車輪速度と予め記憶手段に記憶されたタイヤ動半径の前回学習値とに基づいてモータ回転数の推定値を算出するモータ回転数推定工程と、前記検出したモータ回転数の実測値と前記算出したモータ回転数の推定値との比に基づいてタイヤ動半径の仮学習値を算出する仮学習値算出工程と、前記前回学習値と前記仮学習値とを所定の重み付け係数を乗じて加算することにより、タイヤ動半径の学習値を算出する学習値算出工程とを備えたことを特徴とするハイブリッド車両のタイヤ動半径学習方法。前記仮学習値算出工程は、前記検出したモータ回転数の実測値と前記算出したモータ回転数の推定値との比を複数回に亘って積算し、該積算した比の平均値に基づいて前記仮学習値を算出することを特徴とする請求項1に記載のハイブリッド車両のタイヤ動半径学習方法。前記算出したタイヤ動半径の仮学習値に基づいてモータ回転数の理想値を算出する理想値算出工程を更に備え、前記検出したモータ回転数の実測値と前記算出したモータ回転数の理想値との誤差が所定の範囲外である場合に、前記学習値算出工程を実施することを特徴とする請求項1又は2に記載のハイブリッド車両のタイヤ動半径学習方法。一般的に、モータ制御において重要な制御パラメータであるモータ回転数は、回転数センサからの検出の他に、タイヤ動半径と車輪速度とに基づいて算出することも可能である。ここで、タイヤ動半径は予めメモリ等の記憶手段に記憶されたもの一定値が使用されるが、実際のタイヤ動半径は、車両の積載状態やタイヤの空気圧の状態によって変化することがある。そのため、その変化分だけタイヤ動半径に誤差が生じることがあり、この場合、タイヤ動半径に基づいて算出されるモータ回転数もまた実際の値と誤差が生じてしまう場合がある。このようにモータ回転数に誤差が生じると、ハイブリット車両の制御性が悪化してしまうという問題点がある。本発明は上述の問題点に鑑みなされたものであり、車両の走行状態に応じてタイヤ動半径を正確に評価し、モータ回転数の制御性を向上可能なハイブリッド車両のタイヤ動半径学習方法を提供することを目的とする。本発明に係るハイブリッド車両のタイヤ動半径学習方法は上記課題を解決するために、エンジン及びモータ間にクラッチが設けられ、前記エンジン及び前記モータの少なくとも一方で発生した動力をタイヤに伝達することにより走行を行うハイブリッド車両のタイヤ動半径学習方法であって、モータ回転数の実測値を検出するモータ回転数検出工程と、前記タイヤの車輪速度を検出し、該検出した車輪速度と予め記憶手段に記憶されたタイヤ動半径の前回学習値とに基づいてモータ回転数の推定値を算出するモータ回転数推定工程と、前記検出したモータ回転数の実測値と前記算出したモータ回転数の推定値との比に基づいてタイヤ動半径の仮学習値を算出する仮学習値算出工程と、前記前回学習値と前記仮学習値とを所定の重み付け係数を乗じて加算することにより、タイヤ動半径の学習値を算出する学習値算出工程とを備えたことを特徴とする。本発明によれば、検出精度が非常に高いモータの回転数を用いた数値計算によりタイヤ動半径仮学習値を精度よく算出することができる。一方、このように精度よく算出したタイヤ動半径を直ちに制御に採用すると車両挙動が乱れてドライバビリティの悪化が懸念されるが、本発明では、前回学習値と仮学習値とを所定の重み付け係数を乗じて加算したものを学習値として採用することにより、急激な車両挙動の変化を防止し、良好なドライバビリティを得ることができる。好ましくは、前記仮学習値算出工程は、前記検出したモータ回転数の実測値と前記算出したモータ回転数の推定値との比を複数回に亘って積算し、該積算した比の平均値に基づいて前記仮学習値を算出するとよい。これによれば、時々刻々と変化するハイブリッド車両の挙動に鑑みて、平均値に基づいて仮学習値を算出することにより、より信頼性の高いタイヤ動半径の学習値を得ることができる。また、前記検出したモータ回転数の実測値と前記算出したモータ回転数の推定値との誤差が所定値以上である場合に、前記学習値算出工程を実施するとよい。これによれば、モータ回転数の実測値と推定値との誤差が大きくなった場合に、前回学習値を更新する必要があるとして学習値算出工程とを実施する。これにより、学習値の更新が必要でない場合にはこれらの工程を実施する必要がなくなり、処理負担を効果的に軽減することができる。本発明によれば、検出精度が非常に高いモータの回転数を用いた数値計算によりタイヤ動半径仮学習値を精度よく算出することができる。一方、このように精度よく算出したタイヤ動半径を直ちに制御に採用すると車両挙動が乱れてドライバビリティの悪化が懸念されるが、本発明では、前回学習値と仮学習値とを所定の重み付け係数を乗じて加算したものを学習値として採用することにより、急激な車両挙動の変化を防止し、良好なドライバビリティを得ることができる。以下、図面を参照して本発明の好適な実施例を例示的に詳しく説明する。但しこの実施例に記載されている構成部品の寸法、材質、形状、その相対的配置等は特に特定的な記載がない限りは、この発明の範囲をそれに限定する趣旨ではなく、単なる説明例に過ぎない。図1は、本実施例に係るハイブリッド車両1の全体構成を概念的に示すブロック図である。ハイブリッド車両1は走行用動力源としてエンジン2及びモータ4を有するパラレル式ハイブリッド電気自動車である。エンジン2の出力軸とモータ4の回転軸とはクラッチ3を介して接続されており、該クラッチ3の接続状態に応じて動力の伝達が切り換えられ、クラッチ3が接続されている場合には、動力源としてエンジン2、またはエンジン2とモータ4を併用し、クラッチ3が切断されている場合には、動力源としてモータ4を用いて、変速機5にて所定のギア比でプロペラシャフト6に伝達される。プロペラシャフト6に伝達された動力は、差動装置7及び駆動軸8を介して駆動輪9が駆動されることにより、ハイブリッド車両1の走行が行われる。エンジン2は、ハイブリッド車両1の動力源の一つとして機能する内燃機関であり、ガソリンエンジンであってもよいし、ディーゼルエンジンであってもよい。ガソリンエンジンの場合には燃焼室に直接燃料を噴射する、いわゆる直噴式ガソリンエンジンであってもよい。クラッチ3は、エンジン2の出力軸とモータ4の回転軸との間の接続状態を切り替える動力伝達機構である。クラッチ3が接続状態にある場合、エンジン2及びモータ4の出力トルクは共に駆動輪9側に伝達される。一方、クラッチ3が切断状態にある場合、エンジン2の出力トルクはモータ4側に伝達されないため、駆動輪9側にはモータ4からの出力トルクのみが伝達されることとなる。モータ4は、所定の磁場を発生させるステータ固定子と、該ステータによって発生された磁場を横切るように回転するロータ回転子とを含んでなる電動機である。モータ4は、インバータ10を介してバッテリ11から供給される電力により力行駆動することにより、駆動トルクを発生させ、ハイブリッド電気自動車1の動力源の一つとして機能する。またモータ4が回生駆動された場合には、回生エネルギーを発生させることによって発電を行うと共に、制動トルクを発生させて回生ブレーキとしても機能する。尚、モータ4で発電された電力は、インバータ10にて直流変換された後、バッテリ11に充電される。変速機5は複数の変速段を有するマニュアルトランスミッション又はオートマティックトランスミッションであり、その変速段は段階的に可変であってもよいし、連続的に可変であってもよい。ハイブリッド車両1の左右に設けられた各駆動輪9には、車輪速度センサ12が設けられている。またモータ4にはモータ回転数を直接検出可能な回転数センサ13が設けられている。車輪速度センサ12及び回転数センサ13の検出値はそれぞれECU18に送信され、後述するタイヤ動半径学習制御に使用される。バッテリ11は、モータ4を力行駆動するための電力を蓄積する二次電池セルからなる蓄電池である。バッテリ11には予め直流電力が充電されており、放電時に出力された直流電力がインバータ10によって交流変換され、モータ4の力行駆動のために消費される。一方、モータ4の回生駆動時には、モータ4で発電した交流電力をインバータ10によって直流変換し、バッテリ11に充電される。ECU18は、ハイブリッド車両1に設けられた各種センサの検出値や、図不示のアクセルペダルやブレーキペダルなどから取得したドライバーからの加減速要求に関する情報それぞれの踏み込み量に基づいて、ハイブリッド車両1の動作全体を制御する電子制御ユニットである。ECU18は、それぞれCPUCentralProcessingUnit、ROMReadOnlyMemory及びRAMRandomAccessMemory等を備えて構成される電子制御ユニットであり、ROMに格納された制御プログラムに従って、後述する各種制御を実行することが可能に構成されている。これら各種制御の物理的、機械的及び電気的な構成はこれに限定されるものではない。続いて、ECU18が実施するタイヤ動半径学習制御の具体的な内容について説明する。図2は本実施例に係るハイブリッド車両のECU18が実施するタイヤ動半径学習制御を手順ごとに示すフローチャートである。まずECU18はタイヤ動半径学習制御の実施条件が成立しているか否かを判定するステップS101。この実施条件は、ハイブリッド車両1がタイヤ動半径を評価するために適している状況下にあるか否かを判断するためのものであり、具体的には、モータ回転数や車輪速度などの各種パラメータが正常な範囲を示しているか否かや、それら値が安定しているか否かを評価したり、急ブレーキやABS制御などが作動することにより車両挙動が特殊な状態にないことを確認することによって、総合的に判断する。続いてECU18は、以前にタイヤ動半径学習制御を実施して学習したタイヤ動半径以下、適宜前回学習値と称するを、ECU18に内蔵されているメモリ図において不示から取得するステップS102。尚、タイヤ動半径学習制御は一定又は不定のタイミングで繰り返し実行されるようにプログラミングされており、メモリには学習制御が行われる度にタイヤ動半径の学習値が記憶更新されるようになっている。ここで、予めメモリに記憶されたタイヤ動半径の前回学習値は、タイヤ動半径学習制御の前回実施時からある程度時間が経過すると、車両の状態が変化して例えば積載量が変化するなどして、実際のタイヤ動半径との間にギャップが生じてしまうことがある。この場合、以下に説明するように、再度、タイヤ動半径学習制御を実施してメモリに記憶された前回学習値を更新する必要がある。ECU18はまずカウント数Cを初期値に設定しステップS103、回転数センサ13から実際のモータ回転数の実測値R1を取得するステップS104。一方、ECU18は車輪速度センサ12から現在の車輪速度を取得後、左右車輪速度の平均値Vwを算出し、ステップS102にてメモリから読み出したタイヤ動半径の前回学習値r0を用いて、モータ回転数の推定値R2を次式R2=1000×gf/60×2×π×r0×ギア比×Vw1に基づいて算出するステップS105。ここでgfは差動装置7のデフ比である。そしてECU18は、モータ回転数の実測値R1と推定値R2との比R1/R2を算出し、積算するステップS106。そして、カウント数CをカウントアップしCC1しステップS107、カウント数Cが所定値C1に達するまでステップS103~S107の処理を繰り返すステップS108。続いてECU18はステップS103~S107を繰り返すことにより取得したC1個の比R1/R2の積算値から、前記比R1/R2の平均値を算出し、これをタイヤ動半径の仮学習値r1とするステップS109。このように算出された仮学習値r1は前回学習値r0に比べて、現在のハイブリッド車両1の走行状態に沿った精度のよいタイヤ動半径である。続いて、ECU18はステップS109で算出したタイヤ動半径の仮学習値r1と車輪速度センサ12の検出値Vwとを用いて、式1からモータ回転数の理想値R3を算出するステップS110。これは前回学習値に基づいて算出された推定値R2とは異なり、信頼性のある仮学習値r1に基づいて算出されているため、少なくとも推定値R2に比べてモータ回転数の実測値R1に近い値となる。そして、ステップS104で取得したモータ回転数の実測値R1と理想値R3との誤差εを算出し、当該誤差εが所定の許容範囲α<ε=R1-R3<β2にあるか否かを判定するステップS111。ここで、誤差εが許容範囲内にある場合ステップS111:YES、タイヤ動半径の学習値の更新を許可して、以下の処理が行われる。ECU18は、ステップS109にて算出した仮学習値r1とステップS102で取得した前回学習値r0とを、所定の重み付け係数γを乗じて加算することにより、最終的なタイヤ動半径の学習値rを次式r=r0×γr1×1―γ3により算出するステップS112。ここで重み付け係数γは0≦γ≦1の範囲内で設定されており、予めメモリに格納しておくとよい。そして、ECU18はステップS112にて算出した新たな学習値rをメモリに記憶することにより、前回学習値を更新するステップS113。本実施例では特に、式3に示すように仮学習値r1をそのまま学習値rとしてそのまま採用するのではなく、前回学習値r0と共に所定の重み付け係数γを乗算した上で加算して算出している。これにより、タイヤ動半径学習制御の実施前後における学習値の急激な変化を回避し、車両挙動が急に変化することによってドライバーに違和感を与えることを防止することができる。尚、重み付け係数γは、3式によるタイヤ動半径の学習値の更新による車両挙動の変化が、ドライバーに違和感を与えない程度になだらかになるように、実験又はシミュレーションに基づいて経験的に規定することが好ましい。図3はタイヤ動半径学習制御の実施前後におけるモータ回転数の制御値の推移を示すグラフ図である。時刻t0では理想値R3に対して、モータ回転数が許容誤差の範囲外にある。そこで、時刻t1において上述のタイヤ動半径学習制御が実施されることにより、タイヤ動半径の学習が更新され、モータ回転数は理想値に近づくようにシフトする。しかしながら、t1の時点ではいまだ許容誤差範囲外であるため、時刻t2において再びタイヤ動半径学習制御が実施されることにより学習値が更に更新され、モータ回転数は許容誤差範囲内になるようにシフトしている。以上説明したように、本実施例によれば、検出精度が非常に高いモータ4の回転数を用いた数値計算によりタイヤ動半径仮学習値を精度よく算出することができる。一方、このように精度よく算出したタイヤ動半径を直ちに制御に採用すると車両挙動が乱れてドライバビリティの悪化が懸念されるが、本発明では、前回学習値と仮学習値とを所定の重み付け係数を乗じて加算したものを学習値として採用することにより、急激な車両挙動の変化を防止し、良好なドライバビリティを得ることができる。