車両の車速を検出する車速検出部と、車両に設けられた操舵装置の操舵角を検出する操舵角検出部と、上記車速検出部が検出した車速と上記操舵角検出部が検出した操舵角とに基づき車両状態量として、車両姿勢角、車両軌跡曲率を算出する車両状態量算出部と、上記操舵角検出部が検出した操舵角と、その距離微分値とに基づいて車両軌跡曲率変化を算出する車両軌跡曲率変化算出部と、車両状態量算出部が算出した車両状態量と車両軌跡曲率変化算出部が算出した車両軌跡曲率変化とに基づき、道路形状の推定値として道路曲線接線方向、道路曲率、及び道路曲率変化を推定する道路形状推定部と、上記道路形状推定部が推定した道路形状の推定値を積分して車両進行方向前方の道路形状を予測する道路形状予測部と、を備えることを特徴とする道路形状予測装置。上記車速検出部は、車輪の回転に応じて予め設定した距離間隔毎に発生するパルス情報に基づく車両の走行距離から車速を検出し、上記車両軌跡曲率変化算出部は、予め設定した走行距離毎に操舵装置の操舵角を検出し、その検出した操舵角の距離微分に基づき上記車両軌跡曲率変化を算出することを特徴とする請求項1に記載した道路形状予測装置。上記道路形状推定部は、カルマンゲインを含むカルマンフィルタを有し、このカルマンゲインは、上記操舵角に基づいて算出した曲率分散値からなる共分散行列を含み、この曲率分散値を予め設定した所定の値に調整しながら、予め設定した車両の走行距離毎に道路形状を推定することを特徴とする請求項1又は請求項2に記載した道路形状予測装置。上記車両状態量算出部は、車両状態量の算出に対して誤差要因となる道路形状を検出し、その検出した誤差要因となる道路形状に基づき車両状態量を補正する第1補正部を備えることを特徴とする請求項1~請求項3のいずれか1項に記載した道路形状予測装置。上記第1補正部が検出する道路形状が補正可能な否かを判定する補正限界判定部を備えることを特徴とする請求項4に記載した道路形状予測装置。車両状態量算出部は、路面に対する車輪の滑りを検出し、検出した車輪の滑りに基づき車両状態量を補正する第2補正部を備えることを特徴とする請求項1~請求項5のいずれか1項に記載した道路形状予測装置。上記第2補正部が検出する滑りが補正可能な否かを判定する補正限界判定部を備えることを特徴とする請求項6に記載した道路形状予測装置。一般に上記ヨーレートセンサの観測値には、観測誤差を補正するオフセット補正が重畳される。しかし、カルマンフィルタは、ノイズが平均値0、分散σ2の正規分布に従うという仮定の下で、最小分散不偏推定量を与えるため、この正規分布の仮定に合わないオフセット補正分は除去できない。そのためカルマンフィルタ用として、特別にオフセット補正する仕組みがなければオフセット分の誤差が重畳して推定誤差が悪化する。本発明は、上記のような点に着目したもので、車載された車両内部情報に基づき、より精度良く進行方向前方の道路形状を予測することを目的とする。上記課題を解決するために、本発明は、車速と操舵角とに基づき、車両状態量として、車両姿勢角、車両軌跡曲率を算出し、操舵角と、その距離微分値に基づいて車両軌跡曲率変化を算出する。また、本発明は、上記算出した車両状態量と車両軌跡曲率変化に基づき、道路形状の推定値として道路曲線接線方向、道路曲率、及び道路曲率変化を推定する。そして、本発明は、上記推定した道路形状の推定値から車両進行方向前方の道路形状を予測する。本発明によれば、車輪速と操舵角の情報を用いて車両状態量と車両軌跡曲率変化を算出し、これに基づき道路形状を予測し、前方道路形状を予測する。このため、本発明によれば、精度良く前方道路の形状を予測することが可能となる。次に本発明の実施形態について図面を参照しつつ説明する。構成本実施形態の車両は、運転者の運転操作に応じた状態に車両挙動が制御される。車両は、制駆動制御などによって自動走行させる構成を備えていても良い。車両は、駆動制御装置、及び制動制御装置を備える。駆動制御装置は、運転者が操作するアクセルペダルのアクセル開度に応じた目標駆動力となるように、エンジンやモータなどの駆動源を制御する。制動制御装置は、運転者が操作するブレーキペダルのブレーキ開度に応じた目標制動力となるように、各輪の制動装置を制御する。また、車両は、図1に示すように、運転者が操作するステアリングホイール1の操舵角に応じて、操舵装置2が操向輪3図1では前輪を転舵する。車両は、図1に示すように、操舵角センサ4、車輪速センサ5、道路形状予測ECU6を備える。操舵角センサ4は、ステアリングホイール1やステアリング軸の回転角を検出することで操舵角情報を検出する。検出した操舵角情報は道路形状予測ECU6に出力される。車輪速センサ5は、車輪速情報を検出し、その検出値を道路形状予測ECU6に出力する。車輪速センサ5は、車輪の回転に応じて、予め設定した回転角、つまりその回転角に対応する車両の移動距離毎に発生するパルス情報に基づく車両の走行距離から車速を検出する。道路形状予測ECU6は、マイクロコンピュータおよびその周辺回路を備えるコントローラである。この道路形状予測ECU6は、図2に示すように、機能的には、少なくとも車両状態量算出部10、道路形状推定部11、道路形状予測部12を備える。車両状態量算出部10は、車速と操舵角の情報に基づき車両状態量を算出する。その算出する車両状態量は、車両姿勢角、車両軌跡曲率、及び上記操舵角の距離微分に基づく車両軌跡曲率変化である。この上記車両状態量算出部10は、車両状態量算出本体部10A、車両軌跡曲率変化算出部10B、及び誤差補正部10Cを備える。車両状態量算出本体部10Aは、車輪速センサ5が検出した車輪速情報と、操舵センサが検出した操舵情報とに基づき、車両姿勢角と車両軌跡曲率を算出する。本実施形態では、車両姿勢角として、車両軌跡接線方向を算出する。この車両軌跡接線方向は、車両姿勢角を表している。車両軌跡曲率変化算出部10Bは、操舵角センサ4が検出した操舵角と、操舵角を距離微分した値とを用いて車両軌跡曲率変化を算出する。誤差補正部10Cは、路面カントやうねりなどの平坦路に対する走行路面形状変化や、スリップや車輪空転などの路面に対する車輪の滑り状態からなる、車両状態算出誤差の情報を検出し、その検出した車両状態算出誤差が予め設定した補正閾値以上と判定すると、その検出した車両状態算出誤差の情報に基づき、車両状態量算出本体部10A及び車両軌跡曲率変化算出部10Bが算出する車両状態量を補正する。このとき、誤差補正部10Cは、上記検出した車両状態算出誤差が、上記補正閾値よりも大きな値として予め設定した補正限界閾値を越えたと判定した場合には、補正限界を超えた事を示す補正限界状態フラグをONとすると共に、上記補正処理を実施しない。なお、補正限界状態フラグは、初期値がOFFとなっている。道路形状推定部11は、車両状態量算出部10で算出した車両状態量である、車両姿勢角、車両軌跡曲率、及び車両軌跡曲率変化から、現在走行中の道路の道路形状の推定値を推定する。上記道路形状の推定値は、道路曲線接線方向、道路曲率、及び道路曲率変化である。道路形状予測部12は、道路形状推定部11が推定した道路形状の推定値から、予め設定した距離前方までの車両進行方向前方の道路形状を予測する。車両進行方向前方の道路形状の予測値は、現在位置から予め設定した前方距離若しくは当該前方距離までの道路形状に対する、車両進行方向前方の道路の道路曲線接線方向、道路曲率、道路曲率変化である。次に道路形状予測ECU6における道路形状予測の処理を、図3を参照して説明する。先ずステップS10にて操舵角及び車輪速パルスを検出する。次に、ステップS20にて、車両状態量算出部10が、車両状態量を算出する。次に、ステップS30にて、道路形状推定部11が、車両状態量算出部10が算出した車両状態量に基づき道路形状の推定値を求める。次に、ステップS40にて、道路形状予測部12が、道路形状推定部11が推定した道路形状の推定値に基づき、予め設定した前方距離までの道路形状を予測する。その後復帰する。次に、車両状態量算出部10の処理について図4を参照して説明する。まずステップS100にて、車輪速センサ5からのパルス信号に基づき車両の移動距離を算出する。次に、ステップS110にて、車両状態量算出本体部10Aが、ステップS100にて求めた移動距離に基づき、車両軌跡接線方向及び曲率を算出する。次に、ステップS120にて、操舵角の時間微分を算出する。次に、ステップS130にて、車両軌跡曲率変化算出部10Bが、ステップS120にて算出した操舵角の時間微分に基づき車両軌跡曲率変化を算出する。その後復帰する。次に、誤差補正部10Cの処理について図5を参照して説明する。まずステップS200にて、車両状態算出誤差となる道路形状を検出する。次に、ステップS210にて、車輪のスリップに起因する車両状態算出誤差の要因を検出する。次に、ステップS220にて、予め設定した補正閾値以上の車両状態算出誤差があると判定すると補正項を算出する。後述のように、例えば評価関数値Jを演算し、その評価関数値Jが補正閾値Th1以上の場合に補正項を算出する。次に、ステップS230にて、予め設定した補正限界閾値Th2>Th1を超える誤差があるか否かを判定する。条件を満足する場合には、ステップS250に移行する。条件を満足しない場合にはステップS240に移行する。ステップS240では、補正閾値Th1以上の誤差がある場合には、補正項で車両状態量を補正する。その後復帰する。ステップS250では、補正限界状態フラグをONにする。その後復帰する。補正限界状態フラグがONの場合には、例えば、過去の情報をクリアして、道路形状予測のための計算をし直す。以下、上述の各処理について詳説する。図6は、本実施形態における処理のブロック図と対応する数式を示す図である。車両状態量算出部10での車両状態量の算出について次に、車両状態量算出部10で算出する車両軌跡接線方向車両姿勢角、車両軌跡曲率、及び車両軌跡曲率変化の算出について説明する。車体速Vは、下記1式に基づき、左右の後輪車輪速Vl、Vrから求めることが出来る。V=VlVr/21ここで、1式における左右の後輪車輪速Vl、Vrは、タイヤ径に基づき車輪速を車体速に換算した値である。また、ヨーレートωは、左右の後輪車輪速Vl、Vrを用いて式2で表すことが出来る。Trd[m]は、後輪トレッド長をトレッド値である。ω=Vl-Vr/Trd2さらに、曲率ρ=ω/Vと表すことができる。これらに基づき、車両軌跡の曲率は、3式によって求めることが出来る。ρ=2Vl-Vr/{TrdVlVr}3また、V=dL/dtと表せることがから、1式は4式のように表現できる。dL=dLldLr/24ここでdLは車体の移動距離、dLl、dLrは左右の後輪車輪移動距離を表している。dLl、dLrは後輪車輪速センサ5の情報で検知出来る。また、3式は、操舵角に基づき5式で表すことが出来る。ρ=2dLl-dLr/{TrddLldLr}5また、6式に基づき、操舵角δから車両軌跡の曲率ρを算出することが出来る。ρ=tanδ/Gγ/Lw6ここで、Lw[m]:ホイールベース長Gr:ステアリングホイールとタイヤの転舵角間のギア比である。ここで、6式を距離微分すると7式が得られる。4式を用いて、5式及び7式を、オイラー法により近似して差分方程式で表現すると、下記8式、9式、10式が得られる。ここで、θn:車両軌跡接線方向ρn:車両軌跡曲率ζn:車両軌跡曲率変化を表している。また、添え字nは、車両移動距離dL毎に増加する。そして、車両状態量算出部10は、10式を算出して、上記8式及び9式を車両移動距離dL毎に数値積分することにより、車両状態量を算出する。以上の結果に基づき、車両状態量算出部10は、8式~10式によって、車両移動距離dL毎に、車両状態量として、車両軌跡接線方向、車両軌跡曲率、車両軌跡曲率変化を求める。ここで、上記車両状態量を算出する際のモデルは、車両が平坦な舗装路面を走行し、且つ、横滑りなどの車輪の滑りが発生していないという条件でのモデルである。このため、上記車両状態量の算出に影響を与えるだけの走行路面形状変化が存在する場合、若しくは上記車両状態量の算出に影響を与えるだけの走行路面に対する車輪の滑りを検出すると、誤差補正部10Cは、車両状態量を補正する。車両状態算出誤差になりうる走行路面形状として路面カントやうねりなどが存在する。また、車両状態算出誤差になりうる走行路面に対する車輪の滑りとなりうるものとして、横滑りや片流れ、スリップなどの現象がある。そして、誤差補正部10Cは、このようなことで発生する車両状態算出誤差が予め設定した補正閾値以上となったことを検出すると、例えば8式~10式で示される上記算出した車両状態量、若しくは観測値としての車速値や操舵角を補正する。上記誤差補正部10Cの処理について補足説明する。路面カントやうねり等の車両状態算出誤差要因の有無を検出する。予め設定した平坦路に対する、予め設定した以上の路面形状変動が存在すると判定すると、車両状態算出誤差要因があると判定する。車両状態算出誤差は、例えば次のようにして検出する。すなわち、後輪車輪速センサ5から算出した車両軌跡状態量5式に基づく後輪車輪速センサ5から求めた曲率ρwと前輪舵角から算出した車両軌跡状態量6式に基づく操舵角から求めた曲率ρsとを算出し、その偏差ρwρsに基づき、路面カントやうねりなどの車両状態算出誤差を検出する。誤差補正部10Cは、例えば、予め設定した一定走行距離Lm毎に、逐次、下記11式に基づき、車両状態算出誤差として評価関数値Jを評価する、そして、その評価関数値Jが予め設定した補正閾値Th1以上となったと判定したら、上記車両状態量を補正する。また、誤差補正部10Cは、上記式で示した評価関数値Jが、上記補正閾値Th1よりも大きい値として予め設定した補正限界閾値Th2を超えた場合に、補正限界と判定する。ここで、路面カントによる路面形状誤差要因を例にして補正の一例を説明する。ここで、図7に示すような路面カントがついた直進路を走行した場合について考える。図7の路面では、紙面上側の路面高さが高く且つ紙面下側が低いとする。この路面を、左から右に走行する際に、ハンドルを中立状態のままにして走行すると、路面の高低差の影響により車両軌跡は実線の軌跡をたどる。従って、この路面を直進するためには、左側に補舵を加える必要がある。ここで、適切な補舵を加えた結果、実線で示す直進軌跡が得られたとする。この場合、舵角を用いて算出した車両軌跡は、一点鎖線の軌跡となり、後輪車輪速センサ5を用いて算出した車両軌跡は実線の軌跡となる。つまり、両者の軌跡の曲率が異なる事から、この差分を補正項として、上記8式~10式で表される算出した車両状態量を補正する。なお、通常走行状態では、横滑りが発生するほどのカントやうねりは通常の舗装道路上には存在しないので、車体は横滑りしないと仮定する。上記車両状態を求めるためのモデルは、平坦路面を仮定したモデルを用いているため、路面カントやうねりがある場合に、先に示したような推定誤差が生じる。また通常、横滑りは車速が大きい概ね50km/h以上状態で旋回した場合に、タイヤのグリップ力が飽和することにより発生する。車体の横滑り成分は、他のセンサ情報例えば、加速度センサやヨーレートセンサの情報を用いて横滑り成分を推定すれば良い。そして、推定した横すべり成分を補正項として補正する。すなわち、誤差補正部10Cは、横滑り成分を検出し、その検出した横滑り分を補正項として、上記8式~10式で表される算出した車両状態量を補正する。道路形状推定部11及び道路形状予測部12について次に、道路形状推定部11における道路曲線接線方向と道路曲率と道路曲率変化の推定方法について説明する。道路形状推定部11では、下記の11式、12式で表されるダイナミクスに基づき、13式で表すカルマンフィルタを用いて、上記車両状態量算出部10104が算出した車両軌跡接線方向推定値θn[rad/m]、車両軌跡曲率ρn[rad/m]、車両軌跡曲率変化ζn[rad/m2]から、道路曲線接線方向推定値^θn[rad/m]、道路曲線曲率^ρn[rad/m]、道路曲線曲率変化^ζn[rad/m2]を推定する。ここで、Fnは車両線型モデル、Hnは観測モデル、Qn、Rnが共分散行列、wn、vnが雑音、Pが誤差の共分散行列、Knがカルマンゲインである。次に、道路形状予測部12における前方道路形状予測方法について説明する。道路形状予測部12では、上記道路形状推定部11で推定した道路曲線接線方向推定値^θn[rad/m]、道路曲線曲率^ρn[rad/m]、道路曲線曲率変化^ζn[rad/m2]と、これらの推定値を数値積分することで、未来の予測誤差を算出し、その予測誤差としての誤差共分散行列Pから14式の第1式、第2式を用いて算出することで、進行方向前方の形状予測を行う。すなわち、道路形状推定部11では、14式に基づき予測及び更新をして推定することとなるが、道路形状予測部12では、14式の第1式、第2式を用いて予測する。更に、上記道路形状推定部11、道路形状予測部12の処理について補足説明する。上述のように、車両状態量算出部10は、操舵角δおよび後輪車輪速パルスVpr、Vplを観測量として、下記15式で表される車両状態量を算出する。そして、道路形状推定部11は、車両状態量算出部10で算出した上記状態量Xを入力とし、カルマンフィルタにて予測及び観測更新の処理を行って、現在値の道路形状の推定を行う。さらに、道路形状予測部12が、その推定値を入力として、カルマンフィルタにて、進行方向前方に位置する道路形状の予測を行う。次に、道路形状推定部11が用いるカルマンフィルタの構成について説明する。図8は、現在値推定に使用する道路形状推定部11のカルマンフィルタの構成を示す。この図8から分かるように、カルマンフィルタの演算処理は2つの機能ブロックで構成される。一つ目の機能ブロックは、予測処理を行い、2つ目の機能ブロックは観測更新処理を行う。上記予測ブロックでは、nステップ目の推定値^Xnと推定誤差共分散^Pnを基に、n1ステップ目の予測値 ̄Xn1と予測誤差共分散 ̄Pn1を算出する。そして、2つ目の機能ブロックでの観測更新で、n1ステップ目の予測値 ̄Xn1とn1ステップ目の観測値Yn1をカルマンゲインKで重み付けしてブレンドすることによりn1ステップ目の推定値^Xn1と推定誤差共分散^Pn1を算出する。以上の演算処理を演算ステップ毎に逐次繰り返す。ここで、これらの演算ステップは予め設定した走行距離dlm毎に処理を実行する。次に、道路形状予測部12が用いる、つまり未来値の予測に用いているカルマンフィルタの構成について説明する。図9は、未来値の予測に使用する道路形状予測部12のカルマンフィルタの構成を示す。道路形状予測部12が使用するカルマンフィルタの構成は、図9に示すように、上記道路形状推定部11のカルマンフィルタの構成と基本的な構成は同じある。ただし、未来値の予測では、予測の機能ブロックのみが動作する。すなわち、未来値は観測できないため、観測更新の機能ブロックは使用しない。そして、予測の演算処理はnステップ目の推定値に基づき、所望の予測長に至るまで予測の機能ブロックの演算処理を演算ステップ毎に逐次繰り返し実施する。これらの演算ステップは予め設定した走行距離dlm毎に処理を実行する。例えば、上記走行距離dl=0.1mとし、現在から進行方向前方の道路形状予測位置を、予測長10mに設定したとする。この場合には、nステップ目の推定値を初期値として100回ステップ分の予測演算処理を実行することにより、nステップ目におけるn100ステップ目までの予測値が算出できる事になる。言い換えると、現在位置から10m前方までの予測値を算出できる事になる。次に、上記道路形状推定部11において、カルマンゲインをゲインスケジュールしながら車両の走行距離毎に道路形状を推定する場合について説明する。道路と車両の幾何モデルを用いた車線維持可能な曲率分散値の解析としてまず、現実の道路は、道路曲率が連続して変化するというように仮定できるため、局所的には曲率一定であるとみなして解析する。いま、横滑りが発生しない低速域において、曲率半径Rm、車線幅4mの道路での走行を考える。例えば、R50以上の道路において車両全長5m、全幅1.9mとすると車線逸脱することなく走行するためには、後輪車軸中心の車線中心からの横ずれ量dが±0.9m以内であれば良い。この様子を図10に示す。次に、曲率半径Rm、車線幅4mの道路に対して、一定舵角で車線維持できる車両軌道を考える。図11に一定舵角で車線維持できる車両軌道を示す。最大曲率Rmaxとなる軌道をL4の線、最小曲率半径Rminとなる軌道をL5の線で示す。ここで、点P、Qを通る円の方程式からRmaxが得られる。また、点S、Rvを通る円の方程式からRminが得られる。16式、17式にこれらの導出式を示す。Rmaxの導出:xa2ya2=R2maxにPRd、0及びQRd/√2、Rd/√2を代入して、xda2a2=R2max←→R22Rdd22aRd2a2=R2max2Rd/√22=R2max←→2{1/2R22Rdd22/√2aRd2a2}=R2max16辺々引いてa=2Rd/√2-1R-√21dよって、Rmax=√2aR-dとなる。Rminの導出:x-a2y-a2=R2maxにPR-d、0及びQRd/√2、Rd/√2を代入して、x-d-a2a2=R2min←→R2-2Rdd2-2aR-d2a2=R2min2Rd/√22=R2max←→2{1/2R22Rdd2-2/√2aRd2a2}=R2min17辺々引いてa=-2Rd/√2-1R-√21dよって、Rmax=-√2aRdとなる。そして、16式、17式から、最大曲率ρmaxおよび最小曲率ρminは18式で表せる.つまり、曲率半径R、逸脱限界幅dに対する曲率ρのとりうる値はρmin≦ρ≦ρmaxとなる事が分かる。ここで、曲率半径Rの車線に対して、車線維持可能な曲率分布が図12に示すような正規分布に従うと仮定すると、その分散σρ2は18式から算出できる。ここで、道路曲率に応じてカルマンゲインをゲインスケジュールするために、現在走行中の車線の曲率半径Rを操舵角δを用いて推定する。前出の式6とR1ρの関係からRを算出し18式に代入すれば、ρminおよびρmaxが算出できる.例えば、下記式のようにおけば曲率分散値σρ2が算出できる。図13は、カルマンゲインをゲインスケジュールしながら車両の走行距離毎に道路形状を推定する際のロジックの構成を示す図である。すなわち、曲率分散値算出部13を備える。そして、曲率分散値算出部13は、検出した操舵角から道路曲率を算出し、先に述べた曲率分散値σρ2を算出する。そして、道路形状推定部11は、この曲率分散値算出部13が算出した曲率分散σρ2の算出値を所定の値に調整する。すなわち、現在の状態推定に用いているカルマンゲインをゲインスケジュールする構成とする。動作その他本実施形態では、車両状態量算出部10が、車輪速と操舵角情報の情報から車両状態量と車両軌跡曲率変化を算出し、算出した車両状態量と車両軌跡曲率変化から、道路形状推定部11が現在地の道路形状を推定し、更に、道路形状予測部12が、道路形状推定部11が算出した推定値を基に、進行方向前方の道路形状を予測する。図14に、道路形状予測の概念図を示す。図14に示すように、車両の走行軌跡から現在の道路形状を推定し、その推定値から未来の道路形状の予測値を求める。このように、カメラなどの外界認識センサによって進行方向前方の道路の観測を行うことなく、つまり高価なセンサを使用することなく、通常車両に搭載されているセンサからの情報だけで、進行方向前方の道路形状を精度良く予測可能となる。ここで、車輪速センサ5が車速検出部を構成する。操舵角センサ4が操舵角検出部を構成する。誤差補正部10Cが第1補正部及び第2補正部を構成する。ステップS230が補正限界判定部を構成する。車両状態量算出部10は、車両状態量算出部のほか車両軌跡曲率変化算出部を兼ねる。本実施形態の効果1車速検出部が車両の車速を検出する。操舵角検出部が車両に設けられた操舵装置2の操舵角を検出する。車両状態量算出部10は、上記車速検出部が検出した車速と上記操舵角検出部が検出した操舵角とに基づき車両状態量として、車両姿勢角、車両軌跡曲率、及び上記操舵角の距離微分に基づく車両軌跡曲率変化を算出する。道路形状推定部11は、車両状態量算出部10が算出した車両状態量に基づき、道路形状の推定値として道路曲線接線方向、道路曲率、及び道路曲率変化を推定する。道路形状予測部12は、上記道路形状推定部11が推定した道路形状の推定値から車両進行方向前方の道路形状を予測する。車輪速と操舵角情報を用いて車両状態量と車両軌跡曲率変化を算出し、これに基づき道路形状を予測し、前方道路形状を予測する。このため、精度良く進行方向前方の道路形状予測が実現できる。2上記車速検出部は、車輪の回転に応じて予め設定した距離間隔毎に発生するパルス情報に基づく車両の走行距離から車速を検出する。上記車両状態量算出部10は、予め設定した走行距離毎に操舵装置の操舵角を検出し、その検出した操舵角の距離微分に基づき上記車両軌跡曲率変化を算出する。車両の走行距離毎に車両状態を算出し、道路形状を推定、前方道路形状を予測する。この結果、低車速時にも誤差が重畳されにくく、高精度な道路形状予測が実現できる。3上記道路形状推定部11は、カルマンゲインを含むカルマンフィルタを有し、カルマンゲインは、操舵角に基づき算出した曲率分散値からなる共分散行列を含み、この曲率分散値を所定の値に調整しながら、予め設定した車両の走行距離毎に道路形状を推定する。車両の走行距離毎に車両状態を算出し、道路形状を推定、前方道路形状を予測する。この結果、低車速時にも誤差が重畳されにくく、高精度な道路形状予測が実現できる。また、操舵角を用いて道路形状推定に用いる曲率分散値を調整するため色々な道路形状に対しても精度良く道路形状の予測が実現できる。4上記車両状態量算出部10は、車両状態量の算出に対して誤差要因となる道路形状を検出し、その検出した誤差要因となる道路形状に基づき車両状態量を補正する第1補正部を備える。路面カントやうねりなどの道路形状による誤差を補正することで、路面状況などによらず安定して道路形状の予測が実現できる。5上記第1補正部が検出する道路形状が補正可能な否かを判定する補正限界判定部を備える。これによって、予測した道路形状予測の精度が悪くなったことを検出可能となる。6車両状態量算出部10は、路面に対する車輪の滑りを検出し、検出した車輪の滑りに基づき車両状態量を補正する第2補正部を備える。特に、横すべりに対する補正をすることが好ましい。車輪のスリップや車輪空転などによる誤差を補正することで、路面状況などによらず安定して道路形状の予測が実現できる。7上記第2補正部が検出する滑りが補正可能な否かを判定する補正限界判定部を備える。これによって、予測した道路形状予測の精度が悪くなったことを検出可能となる。