JP2017101944A - 速度算出装置、制御方法、プログラム及び記憶媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】車体速度を高精度に推定することが可能な速度算出装置を提供する。【解決手段】制御部１５は、ライダベース車体速度ＶＬの算出が可能と判断した場合には、ライダベース車体速度ＶＬを推定車体速度ＶＥとして算出すると共に、変換係数Ｋ、感度係数Ａ及びオフセット係数Ｂのキャリブレーション処理を行う。一方、制御部１５は、ライダベース車体速度ＶＬの算出が不可と判断した場合には、キャリブレーションされた最新の変換係数Ｋ、感度係数Ａ及びオフセット係数Ｂを用いて、車軸パルスベース車体速度ＶＰ及び加速度ベース車体速度Ｖαをそれぞれ算出し、これらの算出値の信頼度に応じた重み付けを行うことで、推定車体速度ＶＥを算出する。【選択図】図２

Description

本発明は、車体速度を高精度に推定する技術に関する。

従来から、車体速度を高精度に推定する技術が知られている。例えば、特許文献１には、ライダ（Ｌｉｄａｒ：Ｌｉｇｈｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ、または、Ｌａｓｅｒ Ｉｌｌｕｍｉｎａｔｅｄ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ Ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）等の測定装置により、周辺の物体と自車両との距離及び相対速度を測定し、測定結果に基づき自車両の速度を推定する技術が開示されている。また、特許文献２には、走行中の路面を複数の照明で照らし、照らした路面の撮影画像に基づき自車両の速度を推定する技術が開示されている。

特開２０１４−０８９６８６号公報 国際公開ＷＯ２０１５／６８３０１

特許文献１及び特許文献２によれば、車体速度を高精度に推定することができる。一方、特許文献１及び特許文献２に示す推定方法では、車体速度を推定できない場合が存在する。例えば、特許文献１の推定方法の場合、周辺に物体が存在しないときには、車体速度を推定することができない。この場合、他の方法により車体速度を推定する必要がある。

本発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、車体速度を高精度に推定することが可能な速度算出装置を提供することを主な目的とする。

請求項１に記載の発明は、速度算出装置であって、移動体の周辺の情報から、前記移動体の第１速度を取得する取得部と、前記第１速度を取得できる場合、前記第１速度を前記移動体の第２速度とし、前記第１速度を取得できない場合、前記移動体に関する情報から算出される２種類の速度に基づいた前記移動体の第２速度を算出する制御部と、を備え、前記２種類の速度は、前記移動体の少なくとも車輪回転速度及び加速度からそれぞれ算出されることを特徴とする。

請求項８に記載の発明は、速度算出装置が実行する制御方法であって、移動体の周辺の情報から、前記移動体の第１速度を取得する取得工程と、前記第１速度を取得できる場合、前記第１速度を前記移動体の第２速度とし、前記第１速度を取得できない場合、前記移動体に関する情報から算出される２種類の速度に基づいた前記移動体の第２速度を算出する制御工程とを有し、前記２種類の速度は、前記移動体の少なくとも車輪回転速度及び加速度からそれぞれ算出されることを特徴とする。

請求項９に記載の発明は、コンピュータが実行するプログラムであって、移動体の周辺の情報から、前記移動体の第１速度を取得する取得部と、前記第１速度を取得できる場合、前記第１速度を前記移動体の第２速度とし、前記第１速度を取得できない場合、前記移動体に関する情報から算出される２種類の速度に基づいた前記移動体の第２速度を算出する制御部として前記コンピュータを機能させ、前記２種類の速度は、前記移動体の少なくとも車輪回転速度及び加速度からそれぞれ算出されることを特徴とする。

車載機の概略構成図である。 推定車体速度算出処理の概要を示すフローチャートである。 車両の走行時における状態を特定する各記号を示した図である。 （Ａ）は、車両の駆動時における摩擦係数とスリップ率との関係を示し、（Ｂ）は、車両の制動時における摩擦係数とスリップ率との関係を示す。 （Ａ）は、横軸を真の加速度、縦軸を検出加速度とした場合の両者の加速度の関係を示すグラフであり、（Ｂ）は、横軸を検出加速度、縦軸を真の加速度とした場合の両者の加速度の関係を示すグラフである。 真の加速度の時間推移と、時間間隔ごとに得られる検出加速度に基づいて速度を求めるための台形近似の図である。 真の加速度の時間推移と、時間間隔ごとに得られる検出加速度に基づいて速度を求めるための短冊近似の図である。 変形例に係る推定車体速度算出処理を示すフローチャートである。

本発明の好適な実施形態によれば、速度算出装置は、移動体の周辺の情報から、前記移動体の第１速度を取得する取得部と、前記第１速度を取得できる場合、前記第１速度を前記移動体の第２速度とし、前記第１速度を取得できない場合、前記移動体に関する情報から算出される２種類の速度に基づいた前記移動体の第２速度を算出する制御部と、を備え、前記２種類の速度は、前記移動体の少なくとも車輪回転速度及び加速度からそれぞれ算出される。

上記速度算出装置は、取得部と、制御部とを備える。取得部は、移動体の周辺の情報から、移動体の第１速度を取得する。制御部は、第１速度を取得できる場合、第１速度を移動体の第２速度とし、第１速度を取得できない場合、移動体に関する情報から算出される２種類の速度に基づいた移動体の第２速度を算出する。ここで、２種類の速度は、移動体の少なくとも車輪回転速度及び加速度からそれぞれ算出される。この態様によれば、速度算出装置は、第１速度が取得できる場合には第１速度を優先的に第２速度としつつ、第１速度が取得できない場合であっても、車輪回転速度及び加速度からそれぞれ算出される２種類の速度に基づき第２速度を好適に算出することができる。

上記速度算出装置の一態様では、前記制御部は、地図情報を参照し、前記第１速度を計測するための基準となる地物が存在するか否か判定することで、前記第１速度の取得の可否を判定する。この態様により、速度算出装置は、地物を計測基準とした第１速度の計測を行う場合に、第１速度の取得の可否を的確に判定することができる。

上記速度算出装置の他の一態様では、前記取得部は、照射方向を変えながらパルス状にレーザを照射して当該レーザに対応する散乱光を測定する測定装置が出力する、前記移動体から地物までの距離及び角度の情報に基づいて、前記第１速度を算出する。この態様によれば、速度算出装置は、第２速度として優先的に設定する第１速度を高精度に算出することができる。

上記速度算出装置の他の一態様では、前記制御部は、前記２種類の速度として、前記移動体の車輪回転速度に基づき算出される第１ベース速度と、前記加速度及び所定時間前の前記移動体の速度に基づき算出される第２ベース速度とをそれぞれ算出し、前記第１ベース速度及び前記第２ベース速度に対してそれぞれ重み付けを行うことで、前記第２速度を算出する。この態様により、速度算出装置は、第１速度を取得できない場合であっても、移動体の車輪回転速度に基づき算出される第１ベース速度と、移動体の加速度及び所定時間前の速度に基づき算出される第２ベース速度とに基づき、第２速度を高精度に算出することができる。

上記速度算出装置の他の一態様では、前記制御部は、前記第１速度を算出して前記第１ベース速度を算出するために必要な情報を補正した時刻からの前記移動体の加速度の変化量と、当該時刻からの勾配角の変化量との少なくとも一方に基づき、前記第１ベース速度と前記第２ベース速度に対する重み付けを決定する。移動体の車輪回転速度に基づき算出される第１ベース速度は、一般にキャリブレーション実施後の加速度の変化量が大きいほど、又は勾配角の変化量が大きいほど、精度が低くなる。よって、この態様により、速度算出装置は、第１及び第２ベース速度に対する重み付けをこれらの信頼度に応じて的確に行い、第２速度を高精度に算出することができる。

上記速度算出装置の他の一態様では、前記制御部は、前記第１速度を算出した時刻からの経過時間と、前記第２ベース速度を算出するために必要な情報を補正した時刻からの温度変化量との少なくとも一方に基づき、前記第１ベース速度と前記第２ベース速度に対する重み付けを決定する。一般に、加速度及び所定時間前の移動速度に基づき算出される第２ベース速度は、キャリブレーション実施後の経過時間又は温度変化量が大きいほど、精度が低くなる。よって、この態様により、速度算出装置は、第１及び第２ベース速度に対する重み付けをこれらの信頼度に応じて的確に行い、第２速度を高精度に算出することができる。

上記速度算出装置の他の一態様では、前記第１ベース速度を算出するために必要な情報は、前記車輪回転速度から車体速度に変換するための変換係数であり、前記第２ベース速度を算出するために必要な情報は、前記加速度を検出するセンサの感度に関する係数と、当該センサが検出する加速度に対して適用すべきオフセットに関する係数である。この態様により、速度算出装置は、第１及び第２ベース速度を好適に算出することができる。

本発明の他の好適な実施形態によれば、速度算出装置が実行する制御方法であって、移動体の周辺の情報から、前記移動体の第１速度を取得する取得工程と、前記第１速度を取得できる場合、前記第１速度を前記移動体の第２速度とし、前記第１速度を取得できない場合、前記移動体に関する情報から算出される２種類の速度に基づいた前記移動体の第２速度を算出する制御工程とを有し、前記２種類の速度は、前記移動体の少なくとも車輪回転速度及び加速度からそれぞれ算出される。速度算出装置は、この制御方法を実行することで、第１速度が取得できる場合には第１速度を優先的に第２速度としつつ、第１速度が取得できない場合であっても、車輪回転速度及び加速度からそれぞれ算出される２種類の速度に基づき第２速度を好適に算出することができる。

本発明の他の好適な実施形態によれば、コンピュータが実行するプログラムであって、移動体の周辺の情報から、前記移動体の第１速度を取得する取得部と、前記第１速度を取得できる場合、前記第１速度を前記移動体の第２速度とし、前記第１速度を取得できない場合、前記移動体に関する情報から算出される２種類の速度に基づいた前記移動体の第２速度を算出する制御部として前記コンピュータを機能させ、前記２種類の速度は、前記移動体の少なくとも車輪回転速度及び加速度からそれぞれ算出される。コンピュータは、このプログラムを実行することで、第１速度が取得できる場合には第１速度を優先的に第２速度としつつ、第１速度が取得できない場合であっても、車輪回転速度及び加速度からそれぞれ算出される２種類の速度に基づき第２速度を好適に算出することができる。好適には、上記プログラムは、記憶媒体に記憶される。

以下、図面を参照して本発明の好適な各実施例について説明する。

［概略構成］
図１は、本実施例に係る車載機１の概略構成図である。車載機１は、車載機１が搭載された車両の車体速度を高精度に推定する装置であって、主に、センサ群１１と、記憶部１２と、入力部１４と、制御部１５と、出力部１６とを有する。車載機１は、本発明における「速度算出装置」の一態様である。

センサ群１１は、主にライダ２１、車速センサ２２、加速度センサ２３、ジャイロセンサ２４と、傾斜センサ２５と、温度センサ２６と、ＧＰＳ受信機２７とを有する。

ライダ２１は、パルスレーザを出射することで、外界に存在する物体までの距離を離散的に測定する。ライダ２１は、パルスレーザが反射された物体までの距離と、当該パルスレーザの出射角度との組により示された計測点の点群を出力する。本実施例では、ライダ２１は、道路付近に設けられたランドマークの検出に用いられる。ランドマークは、例えば、道路脇に周期的に並んでいるキロポスト、１００ｍポスト、デリニエータ、交通インフラ設備（例えば標識、方面看板、信号）、電柱、街灯などの地物である。

車速センサ２２は、車両の車輪の回転に伴って発生されているパルス信号からなるパルス（「車軸回転パルス」とも呼ぶ。）を計測する。加速度センサ２３は、車両の進行方向における加速度を検出する。ジャイロセンサ２４は、車両の方向変換時における車両の角速度を検出する。傾斜センサ２５は、車両の水平面に対するピッチ方向での傾斜角（「勾配角」とも呼ぶ。）を検出する。温度センサ２６は、加速度センサ２３の周辺での温度を検出する。ＧＰＳ受信機２７は、複数のＧＰＳ衛星から、測位用データを含む下り回線データを搬送する電波を受信することで、車両の絶対的な位置を検出する。センサ群１１の各センサの出力は、制御部１５に供給される。

記憶部１２は、制御部１５が実行するプログラムや、制御部１５が所定の処理を実行するのに必要な情報を記憶する。本実施例では、記憶部１２は、道路データ及びランドマークの情報を含む地図データベース（ＤＢ）１０を記憶する。なお、地図ＤＢ１０は、定期的に更新されてもよい。この場合、例えば、制御部１５は、図示しない通信部を介し、地図情報を管理するサーバ装置から、自車位置が属するエリアに関する部分地図情報を受信し、地図ＤＢ１０に反映させる。なお、記憶部１２が地図ＤＢ１０を記憶する代わりに、車載機１と通信可能なサーバ装置が地図ＤＢ１０を記憶してもよい。この場合、制御部１５は、サーバ装置と通信を行うことにより、地図ＤＢ１０から必要なランドマークの情報等を取得する。

入力部１４は、ユーザが操作するためのボタン、タッチパネル、リモートコントローラ、音声入力装置等であり、出力部１６は、例えば、制御部１５の制御に基づき出力を行うディスプレイやスピーカ等である。

制御部１５は、プログラムを実行するＣＰＵなどを含み、車載機１の全体を制御する。本実施例では、制御部１５は、車体速度推定部１７とキャリブレーション部１８とを有する。

車体速度推定部１７は、自車位置の算出等の他の処理に用いるための、車体速度の推定値（「推定車体速度Ｖ_Ｅ」とも呼ぶ。）を算出する。ここで、車体速度推定部１７は、ライダ２１の出力に基づく車体速度の推定が可能な場合には、ライダ２１の出力に基づき計測した車体速度（「ライダベース車体速度Ｖ_Ｌ」とも呼ぶ。）を推定車体速度Ｖ_Ｅとして設定する。一方、車体速度推定部１７は、ライダベース車体速度Ｖ_Ｌが算出できない場合には、車速センサ２２が出力する車軸回転パルスに基づく車体速度の推定値（「車軸パルスベース車体速度Ｖ_Ｐ」とも呼ぶ。）と、加速度センサ２３が出力する進行方向の加速度に基づく車体速度の推定値（「加速度ベース車体速度Ｖ_α」とも呼ぶ。）とをそれぞれ算出し、これらの推定値に対して所定の重み付けを行うことで推定車体速度Ｖ_Ｅを算出する。この場合、車体速度推定部１７は、処理時刻（「時刻ｔ」とも呼ぶ。）と、温度センサ２６が出力する温度（「検出温度Ｔ」とも呼ぶ。）と、加速度センサ２３が出力する加速度（「検出加速度α」とも呼ぶ。）と、傾斜センサ２５が出力する勾配角（「検出勾配角θ」とも呼ぶ。）とに基づき、車軸パルスベース車体速度Ｖ_Ｐ及び加速度ベース車体速度Ｖ_αへの重み付け値を決定する。

キャリブレーション部１８は、車体速度推定部１７がライダベース車体速度Ｖ_Ｌを算出した場合に、当該ライダベース車体速度Ｖ_Ｌに基づき、車輪回転速度から車体速度への変換係数「Ｋ」と、加速度センサ２３の感度に相当する係数「Ａ」（単に「感度係数Ａ」とも表記する。）と、真の加速度に対する加速度センサ２３の検出加速度のオフセット係数「Ｂ」（単に「オフセット係数Ｂ」とも表記する。）とのキャリブレーションを実行する。オフセット係数Ｂは、後述するように、加速度センサ２３の検出加速度が０である場合の真の加速度の値に相当する。なお、変換係数Ｋは、車軸パルスベース車体速度Ｖ_Ｐの算出に用いられ、感度係数Ａ及びオフセット係数Ｂは、共に加速度ベース車体速度Ｖ_αの算出に用いられる。

なお、制御部１５は、本発明における「取得部」、「制御部」、及びプログラムを実行するコンピュータの一例である。また、車軸パルスベース車体速度Ｖ_Ｐは本発明における「第１ベース速度」、加速度ベース車体速度Ｖ_αは本発明における「第２ベース速度」、推定車体速度Ｖ_Ｅは本発明における「第２速度」、ライダベース車体速度Ｖ_Ｌは本発明における「第１速度」の一例である。また、ライダ２１で検出する周辺物体までの距離や方向に関する情報は、本発明における「移動体の周辺の情報」の一例である。

［推定車体速度算出処理の概要］
次に、制御部１５が実行する推定車体速度Ｖ_Ｅの算出方法の概要について説明する。概略的には、制御部１５は、ライダベース車体速度Ｖ_Ｌの算出が可能と判断した場合には、ライダベース車体速度Ｖ_Ｌを推定車体速度Ｖ_Ｅとして算出すると共に、変換係数Ｋ、感度係数Ａ及びオフセット係数Ｂのキャリブレーション処理を行う。一方、制御部１５は、ライダベース車体速度Ｖ_Ｌの算出が不可と判断した場合には、キャリブレーションされた最新の変換係数Ｋ、感度係数Ａ及びオフセット係数Ｂを用いて、車軸パルスベース車体速度Ｖ_Ｐ及び加速度ベース車体速度Ｖ_αをそれぞれ算出し、これらの算出値の信頼度に応じた重み付けを行うことで、推定車体速度Ｖ_Ｅを算出する。

具体的には、制御部１５は、ライダ２１による車体速度の計測に必要なランドマークがライダ２１の測定範囲内に存在すると判断した場合には、ライダ２１の出力に基づき特定される当該ランドマークの相対位置の変化に基づき、ライダベース車体速度Ｖ_Ｌを算出する。また、制御部１５は、算出したライダベース車体速度Ｖ_Ｌを用いて、変換係数Ｋと、感度係数Ａ及びオフセット係数Ｂとのキャリブレーションを実行する。ライダベース車体速度Ｖ_Ｌの算出可否判定及びキャリブレーション方法については、［推定車体速度算出処理の詳細］のセクションで説明する。

一方、制御部１５は、ライダベース車体速度Ｖ_Ｌの算出が不可と判断した場合には、車軸パルスベース車体速度Ｖ_Ｐを、車速センサ２２が出力する車軸回転パルスに基づき計測される車輪回転速度「ω」に対して変換係数Ｋを乗じた以下の式（１）に基づき算出する。

また、制御部１５は、加速度ベース車体速度Ｖ_αを以下の式（２）に基づき算出する。

ここで、「ｔ」は、処理基準となる現時刻、「ｔ−１」は、推定車体速度Ｖ_Ｅを前回算出した時刻、「δｔ」は、時刻ｔと時刻ｔ−１との時間間隔を示す。式（１）及び式（２）の導出方法については［推定車体速度算出処理の詳細］のセクションで説明する。

次に、車軸パルスベース車体速度Ｖ_Ｐ及び加速度ベース車体速度Ｖ_αから推定車体速度Ｖ_Ｅを算出するための重み付けについて説明する。

制御部１５は、最後にキャリブレーションを実施した時刻「ｔ_０」（即ち最後にライダベース車体速度Ｖ_Ｌを算出した時刻）と現時刻ｔとの時間差（「時間差Δｔ」とも呼ぶ。）、同時刻間での検出温度Ｔの差分（「温度差ΔＴ」とも呼ぶ。）、検出加速度αの差分（「加速度差Δα」とも呼ぶ。）、及び検出勾配角θの差分（「勾配差Δθ」とも呼ぶ。）をそれぞれ算出する。時刻ｔ_０は、本発明における「第１速度を算出した時刻」、「第１ベース速度を算出するために必要な情報を補正した時刻」、及び「第２ベース速度を算出するために必要な情報を補正した時刻」の一例である。そして、制御部１５は、時間差Δｔ又は温度差ΔＴが大きいほど、加速度ベース車体速度Ｖ_αが車軸パルスベース車体速度Ｖ_Ｐよりも精度が低いと判断し、加速度ベース車体速度Ｖ_αに対する重み付けを、車軸パルスベース車体速度Ｖ_Ｐに対する重み付けよりも小さくする。また、制御部１５は、加速度差Δα又は勾配差Δθが大きいほど、車軸パルスベース車体速度Ｖ_Ｐが加速度ベース車体速度Ｖ_αよりも精度が低いと判断し、車軸パルスベース車体速度Ｖ_Ｐに対する重み付けを、加速度ベース車体速度Ｖ_αに対する重み付けよりも小さくする。

以上を勘案し、本実施例では、重み付け方法の一例として、制御部１５は、以下の式（３）に基づき、車軸パルスベース車体速度Ｖ_Ｐ及び加速度ベース車体速度Ｖ_αから推定車体速度Ｖ_Ｅを算出する。

好適には、Δｔ、ΔＴ、Δα、Δθの各差分値は、およそ同一範囲の値域（例えば０から１の範囲）になるように正規化されるとよい。

図２は、本実施例に係る推定車体速度算出処理の概要を示すフローチャートである。

まず、制御部１５は、現時刻ｔを認識すると共に、温度センサ２６の出力に基づく時刻ｔでの検出温度Ｔ、加速度センサ２３の出力に基づく時刻ｔでの検出加速度α、傾斜センサ２５の出力に基づく時刻ｔでの検出勾配角θをそれぞれ取得する（ステップＳ１０１）。

次に、制御部１５は、ライダ２１による車体速度の計測が可能か否か判定する（ステップＳ１０２）。即ち、制御部１５は、ライダベース車体速度Ｖ_Ｌを算出可能か否か判定する。この判定方法の詳細については後述する。そして、制御部１５は、ライダ２１による車体速度の計測が可能であると判断した場合（ステップＳ１０２；Ｙｅｓ）、ステップＳ１０３〜ステップＳ１０６の処理を実行する。一方、制御部１５は、ライダ２１による車体速度の計測ができないと判断した場合（ステップＳ１０２；Ｎｏ）、ステップＳ１０７〜Ｓ１１０の処理を実行する。

まず、ライダ２１による車体速度の計測が可能な場合に実行するステップＳ１０３〜ステップＳ１０６の処理について説明する。

制御部１５は、ライダ２１の出力から公知の方法に基づきライダベース車体速度Ｖ_Ｌを算出し、推定車体速度Ｖ_Ｅとして設定する（ステップＳ１０３）。そして、制御部１５は、車軸回転パルスから求まる車輪回転速度から車体速度へ変換するための変換係数Ｋを算出する（ステップＳ１０４）。さらに、制御部１５は、加速度センサ２３の感度係数Ａとオフセット係数Ｂのキャリブレーションを実施する（ステップＳ１０５）。ステップＳ１０４及びステップＳ１０５の処理の詳細については後述する。

そして、制御部１５は、ステップＳ１０１で検出した時刻ｔ、検出温度Ｔ、検出加速度α、検出勾配角θを、それぞれ、時刻「ｔ_０」、検出温度「Ｔ_０」、検出加速度「α_０」、検出勾配角「θ_０」として保存する（ステップＳ１０６）。そして、再びステップＳ１０１へ処理を戻す。

次に、ライダ２１による車体速度の計測ができない場合に実行するステップＳ１０７〜ステップＳ１１０の処理について説明する。

制御部１５は、車速センサ２２が出力する車軸回転パルスから車輪回転速度を求め、ステップＳ１０４で算出された最新の変換係数Ｋを用いて、式（１）に基づき、車輪回転速度から現時刻ｔにおける車軸パルスベース車体速度Ｖ_Ｐ［ｔ］を算出する（ステップＳ１０７）。次に、制御部１５は、ステップＳ１０５で算出された最新の感度係数Ａ及びオフセット係数Ｂを用いて、式（２）に基づき、時刻ｔにおける加速度ベース車体速度Ｖ_α［ｔ］を算出する（ステップＳ１０８）。そして、制御部１５は、最後にステップＳ１０５のキャリブレーションを実施した時刻ｔ_０と現時刻ｔとの時間差Δｔ（＝ｔ−ｔ_０）、温度差ΔＴ（＝Ｔ−Ｔ_０）、加速度差Δα（＝α―α_０）、勾配差Δθ（＝θ−θ_０）をそれぞれ算出する（ステップＳ１０９）。そして、制御部１５は、ステップＳ１０７で算出した車軸パルスベース車体速度Ｖ_Ｐ［ｔ］、ステップＳ１０８で算出した加速度ベース車体速度Ｖ_α［ｔ］、ステップＳ１０９で算出した各差分値Δｔ、ΔＴ、Δα、Δθに基づき、式（３）に従い、時刻ｔにおける推定車体速度Ｖ_Ｅを算出する（ステップＳ１１０）。

このように、制御部１５は、ランドマークによるライダ２１の車体速度計測を実施するたびに、変換係数Ｋと感度係数Ａ及びオフセット係数Ｂのキャリブレーションを行うことで、ライダ２１の車体速度計測ができない場合に算出する車軸パルスベース車体速度Ｖ_Ｐ及び加速度ベース車体速度Ｖ_αの信頼性を好適に維持することができる。また、制御部１５は、ライダベース車体速度Ｖ_Ｌを算出できない場合に、上述した重み付けにより推定車体速度Ｖ_Ｅを算出することで、経過時間（即ち時間差Δｔ）及び温度変化（即ち温度差ΔＴ）に対して誤差が大きくなる加速度ベース車体速度Ｖ_αと、加速度変化（即ち加速度差Δα）と勾配角変化（勾配差Δθ）に対して誤差が大きくなる車軸パルスベース車体速度Ｖ_Ｐのそれぞれの欠点を好適に補うことができる。

［推定車体速度算出処理の詳細］
（１）基本説明
まず、以下の説明において基礎となる事項について説明する。図３は、車両の走行時における状態を特定する各記号を示した図である。ここで、「Ｔ_ｍ」は車軸回りのトルク、「Ｆ_ｄ」は車両の駆動力、「Ｆ_ｄｒ」は走行抵抗、「ω」は車輪回転速度、「ｖ」は車体速度、「Ｊ_ｗ」は車輪イナーシャ、「Ｍ」は車体重量、「ｒ」はタイヤ半径、「λ」はスリップ率、「μ」は摩擦係数、「Ｎ」は地面からの垂直抗力、「Ｆ_ａ」は空気抵抗、「Ｆ_r」は転がり抵抗、「Ｆ_θ」は勾配抵抗、「ρ」は空気密度、「Ｃ_Ｄ」は空気抵抗係数、「Ｓ」は車両の前面投影面積、「μ_ｒ」は転がり抵抗係数、「θ」は勾配角を示すものとする。

この場合、自動車の並進方向の運動方程式は、一般的に以下の式（４）〜（８）により表される。

摩擦係数μとスリップ率λとは、車両の駆動時と制動時とで異なり、さらに路面の状態によっても異なる。図４（Ａ）は、車両の駆動時における摩擦係数μ（縦軸）とスリップ率λ（横軸）との関係を示し、図４（Ｂ）は、車両の制動時における摩擦係数μ（縦軸）とスリップ率λ（横軸）との関係を示す。図４（Ａ）、（Ｂ）では、それぞれ、路面状況が「乾燥」、「湿潤」、「凍結」の各状態の場合の摩擦係数μとスリップ率λとの関係を示すグラフが示されている。

（２）変換係数Ｋ及び車軸パルスベース車体速度の算出
まず、変換係数Ｋのキャリブレーションの方法について説明する。

上述した式（７）を変形例すると、以下の式が得られる。

ここで、変換係数Ｋを以下のように設定する。

この場合、以下の式が得られる。
ｖ＝Ｋω

ライダ２１による車体速度の計測ができた場合、時刻ｔのライダベース車体速度Ｖ_Ｌは、時刻ｔの車輪回転速度ω［ｔ］を用いて以下の式で示すことができる。
Ｖ_Ｌ［ｔ］＝Ｋω［ｔ］

以上を勘案し、制御部１５は、ライダベース車体速度Ｖ_Ｌ［ｔ］を算出した場合、図２のステップＳ１０４において、ライダベース車体速度Ｖ_Ｌ［ｔ］と、車速センサ２２が出力する車軸回転パルスに基づく車輪回転速度ω［ｔ］とに基づき、変換係数Ｋ（＝Ｖ_Ｌ［ｔ］／ω［ｔ］）を算出する。そして、制御部１５は、ライダ２１による車体速度の計測ができない場合、図２のステップＳ１０７において、時刻ｔの車輪回転速度ω［ｔ］を用いて、時刻ｔの車軸パルスベース車体速度Ｖ_Ｐ［ｔ］を、式（１）により算出する。車速センサ２２が出力する車軸回転パルスは、本発明における「移動体に関する情報」の一例である。

ここで、車体速度ｖと車輪速度（「rω」に相当）との関係について補足説明する。

まず、一定速度で走行しているときには、式（４）により、走行抵抗Ｆ_ｄｒと同じだけの駆動力Ｆ_ｄが必要となることがわかる。その駆動力Ｆ_ｄを得るには、式（６）により、摩擦係数μが０よりも大きい必要があることがわかる。また、図４（Ａ）に示すように、摩擦係数μを０より大きくするには，スリップ率λを０より大きくする必要がある。さらに、式（７）により、スリップ率λが０より大きい場合は，車体速度ｖよりも車輪速度に相当する「rω」が大きくなる。よって、走行抵抗Ｆ_ｄｒが大きいほど，車体速度ｖよりも車輪速度が大きくなる。また、勾配角θが大きいほど勾配抵抗Ｆ_θが大きくなり走行抵抗Ｆ_ｄｒが大きくなり、勾配角θが小さいほど勾配抵抗Ｆ_θが小さくなり走行抵抗Ｆ_ｄｒが小さくなる。したがって、一定速度で走行していても、勾配角θによって車輪速度と車体速度の差は変化する。

また，アクセルペダルを踏み込んで加速を行うと、トルクＴ_ｍが増加するため、式（５）によれば、駆動力Ｆ_ｄとの差が大きくなり、車輪回転速度ωが増加する。また、式（７）により、「ｒω」に車輪回転速度ωが増加すると，車体速度ｖよりも車輪速度(rω)が大きくなる。その結果、図３に示すμ-λ特性より、スリップ率λが大きくなるため、摩擦係数μも大きくなり、式（６）により駆動力Ｆ_ｄも大きくなり、式（４）により車体速度ｖが増加する。したがって，車輪速度の増加から少し遅れて車体速度ｖが増加するため，加速している最中は，車体速度ｖよりも車輪速度が大きくなる。その逆に，ブレーキペダルを踏み込んで減速を行うと，加速時と反対の現象となるため、減速している最中は，車体速度ｖよりも車輪速度が小さくなる。

このように、勾配角θによって変化する走行抵抗Ｆ_ｄｒが大きいほど、あるいは加速度の変化が大きいほど、車輪速度と車体速度が異なるため、車輪速度だけでは車体速度を正しく求めることができない。以上を勘案し、本実施例では、制御部１５は、信頼性が高いライダベース車体速度Ｖ_Ｌを算出する度に、変換係数Ｋをキャリブレーションにより更新する。

（３）加速度差及び勾配差に基づく重み付け
本実施例では、制御部１５は、式（３）に従い、車軸パルスベース車体速度Ｖ_Ｐの重み付けを、加速度差Δα又は勾配差Δθが大きいほど、加速度ベース車体速度Ｖ_αに対する重み付けよりも小さくして推定車体速度Ｖ_Ｅを算出する。以下ではその妥当性について、式（４）〜式（８）の状態方程式及び図３等を参照して説明する。

一般に、タイヤ半径ｒは空気圧の変化によって生じるが，基本的には大きな変化はないものである。その一方、スリップ率λの変化は走行状態によって動的に変化する。具体的には、車両の加速や減速が生じた場合にスリップ率λが変化するため，加速度の変化が大きい場合は変換係数Ｋが経時変化し，式（１）は誤差が大きくなる。また、加減速が生じると車体速度ｖが変化するため、式（８）によれば、空気抵抗Ｆ_ａが変化する。また，勾配角θが変化した場合には、転がり抵抗Ｆ_ｒや勾配抵抗Ｆ_θが変化する。これらの場合、いずれの場合においても走行抵抗Ｆ_ｄｒに変化が生じるため、式（４）に示す車体速度ｖが変化し、これに伴いスリップ率λも変化し、変換係数Ｋが変化することになる。即ち、変換係数Ｋに対するキャリブレーションを最後に実行した時刻ｔ_０から時刻ｔまでの間に加速度又は勾配角θが変化した場合、変換係数Ｋも変化することになり、当該変換係数Ｋに基づき算出された車軸パルスベース車体速度Ｖ_Ｐの誤差が大きく（即ち信頼性が低く）なる。

以上を勘案し、本実施例では、制御部１５は、最後にキャリブレーションを実施した時点と現時点とでの加速度差Δα又は勾配差Δθが大きいほど、加速度ベース車体速度Ｖ_αに対する車軸パルスベース車体速度Ｖ_Ｐの精度が相対的に低いと見なし、車軸パルスベース車体速度Ｖ_Ｐに対する重み付けを加速度ベース車体速度Ｖ_αに対する重み付けよりも小さくする。これにより、制御部１５は、ライダ２１の出力に基づく車体速度の推定ができない場合であっても、高精度な推定車体速度Ｖ_Ｅを算出することができる。

（４）感度、オフセット及び加速度ベース車体速度の算出
次に、感度係数Ａ及びオフセット係数Ｂのキャリブレーションについて説明する。

図５（Ａ）は、横軸を真の加速度、縦軸を検出加速度αとした場合の両者の加速度の関係を示すグラフである。図５（Ａ）に示すように、一般的に加速度センサは直線性が高いため、真の加速度と検出加速度αとは、ほぼ一次式の関係となる。また、一般的に、感度とオフセットが変化する主因は温度変化であり、かつ、計測間隔δｔが十分短ければその間の温度変化は無視できる程度に小さい。よって、本実施例では、計測間隔δｔを十分に短い幅に設定し、時刻ｔ−１と時刻ｔとでの感度及びオフセットはそれぞれ等しいと見なす。さらに、横軸と縦軸を入れ替えたものが図５（Ｂ）である。図５（Ｂ）において、グラフの傾きは検出加速度αの変化に対する真の加速度の変化の割合を示す感度係数Ａであり、グラフの切片は検出加速度αが０のときの真の加速度を示すオフセット係数Ｂである。また、図５（Ａ）に示すグラフの傾きに相当する感度は、感度係数Ａを用いて「１／Ａ」と表され、上述のグラフの切片に相当するオフセットは、感度係数Ａ及びオフセット係数Ｂを用いて「−Ｂ／Ａ」と表される。そして、時刻ｔ−１と時刻ｔとでの感度及びオフセットがそれぞれ等しい場合には、時刻ｔ−１と時刻ｔとでの感度係数Ａ及びオフセット係数Ｂもそれぞれ等しくなる。よって、計測間隔δｔを十分に短い幅に設定した場合、時刻ｔ−１の真の加速度は、時刻ｔ−１での検出加速度α［ｔ−１］、感度係数Ａ及びオフセット係数Ｂを用いて、
Ａα［ｔ−１］＋Ｂ
となり、時刻ｔの真の加速度は、
Ａα［ｔ］＋Ｂ
となる。

図６は、真の加速度の時間推移と、時間間隔δｔごとに得られる検出加速度αに基づいて速度を求めるための台形近似の図である。この例では、時刻ｔ−１と時刻ｔとの間に挟まれた台形領域７０の面積を、時刻ｔ−１から時刻ｔまでの間に増減した車体速度とみなす。この場合、時刻ｔのライダベース車体速度Ｖ_Ｌ［ｔ］は、以下の式（９）により表される。

さらに、式（９）を変形すると、以下の式（１０）が得られる。

ここで、「ｘ［ｔ］」を以下の式（１１）、「ｙ［ｔ］」を以下の式（１２）に示すように定義すると、

式（１０）は、以下の式（１３）により表される。

式（１３）は１次式であるため、ｘ［ｔ］、ｙ［ｔ］の組が複数あれば、感度係数Ａ及びオフセット係数Ｂを算出することが可能である。

以上を勘案し、制御部１５は、ライダベース車体速度Ｖ_Ｌが算出できる期間では、計測したライダベース車体速度Ｖ_Ｌと、検出加速度αと、計測間隔である時間間隔δｔとに基づき、ｘ［ｔ］、ｙ［ｔ］の組を算出する。そして、制御部１５は、得られた最新の所定個数分のｘ［ｔ］、ｙ［ｔ］の組を用いて、逐次最小二乗法などの回帰分析に基づき、式（１３）の感度係数Ａ及びオフセット係数Ｂを算出する。これにより、制御部１５は、好適に感度係数Ａ及びオフセット係数Ｂを更新することができる。検出加速度αは、本発明における「移動体に関する情報」の一例である。

また、感度係数Ａ及びオフセット係数Ｂが得られた場合、時刻ｔ−１の真の加速度は、「Ａα［ｔ−１］＋Ｂ」により算出でき、時刻ｔの真の加速度は、「Ａα［ｔ］＋Ｂ」により算出できる。よって、制御部１５は、式（９）の導出と同様の台形近似に基づき、加速度ベース車体速度Ｖ_αを、一時刻前の推定車体速度Ｖ_Ｅを用いて、上述した式（２）に示す近似式により算出することができる。

（５）時間差及び温度差に基づく重み付け
式（２）は台形近似に基づく計算式であるため、式（２）を用いた場合、ライダ２１による車体速度計測を最後に行った時刻（即ち時刻ｔ_０）からの経過時間が長いほど、積分回数が増えるため、真の車体速度に対する加速度ベース車体速度Ｖ_αの誤差が大きくなる。さらに、上述したように、感度係数Ａとオフセット係数Ｂは、主に温度変化によって変化する。よって、式（２）に基づき加速度ベース車体速度Ｖ_αを算出する場合、時刻ｔ_０での温度と時刻ｔでの温度差ΔＴが大きい場合には、感度係数Ａとオフセット係数Ｂの誤差が大きくなり、真の車体速度に対する加速度ベース車体速度Ｖ_αの誤差が大きくなる。

以上を勘案し、制御部１５は、時間差Δｔ又は温度差ΔＴが大きいほど、加速度ベース車体速度Ｖ_αの精度が相対的に低くなると判断し、加速度ベース車体速度Ｖ_αに対する重み付けを車軸パルスベース車体速度Ｖ_Ｐに対する重み付けよりも小さくする。これにより、ライダベース車体速度Ｖ_Ｌを算出できない期間であっても推定車体速度Ｖ_Ｅを高精度に算出することができる。

（６）ライダによる車体速度の計測可否の判定
次に、図２のステップＳ１０２におけるライダ２１による車体速度の計測可否の判定方法の具体例について説明する。

例えば、制御部１５は、ライダ２１による車体速度の測定に必要なランドマークが存在するか否か地図ＤＢ１０を参照して判定する。即ち、制御部１５は、ライダ２１の測定対象範囲内となる位置に紐付けられたランドマークが地図ＤＢ１０に登録されているか否か判定する。この場合、地図ＤＢ１０には、例えば、ライダ２１による車体速度の測定時の基準となるランドマークの位置情報と、当該ランドマークの識別に必要な情報（例えば形状情報）とが関連付けられている。

そして、制御部１５は、ライダ２１による測定対象範囲内となる位置に紐付けられたランドマークが地図ＤＢ１０に登録されていない場合には、ライダ２１による車体速度の計測ができないと判断し、ステップＳ１０７へ処理を進める。

この場合、まず、制御部１５は、推定又は測定した車両の位置及び進行方向の方位と、予め記憶されたライダ２１の測距可能距離及び車両の進行方向に対するレーザのスキャン角度の範囲とに基づき、ライダ２１の測定対象範囲を特定する。そして、制御部１５は、特定したライダ２１の測定対象範囲内の位置に紐付けられたランドマークが地図ＤＢ１０に登録されているか否か判定する。そして、制御部１５は、ライダ２１による測定対象範囲内となる位置に紐付けられたランドマークが地図ＤＢ１０に登録されていない場合には、ライダ２１による車体速度の計測ができないと判断する。

また、制御部１５は、ライダ２１の測定対象範囲内となる位置に紐付けられたランドマークが地図ＤＢ１０に登録されていると判断した場合であっても、当該ランドマークが実際に存在しないと判断した場合には、ライダ２１による車体速度の計測ができないと判断する。

この場合、例えば、制御部１５は、地図ＤＢ１０を参照し、ライダ２１の測定対象範囲内に存在するランドマークの形状及び位置を特定する。そして、制御部１５は、地図ＤＢ１０により特定したランドマークの形状及び位置と、ライダ２１が出力する点群が構成する形状及び位置との類比判定を行う。そして、制御部１５は、地図ＤＢ１０により特定したランドマークの形状及び位置と類似する形状及び位置を示す点群が存在しない場合には、ランドマークは存在しないと判断し、ライダ２１による車体速度の計測ができないと判断する。

これらの例によれば、制御部１５は、図２のステップＳ１０２におけるライダ２１による車体速度の計測可否を的確に判定することができる。

［効果の補足説明］
次に、本実施例による効果について補足説明する。

式（３）に示す推定車体速度Ｖ_Ｅの算出方法によれば、制御部１５は、経過時間（即ち時間差Δｔ）及び温度変化（即ち温度差ΔＴ）に対して誤差が大きくなる加速度ベース車体速度Ｖ_αと、加速度変化（即ち加速度差Δα）及び勾配角変化（勾配差Δθ）に対して誤差が大きくなる車軸パルスベース車体速度Ｖ_Ｐの、それぞれの欠点を好適に補って推定車体速度Ｖ_Ｅを高精度に算出することが可能となる。また、制御部１５は、ランドマークによるライダ２１の車体速度計測を実施するたびに、変換係数Ｋと感度係数Ａ及びオフセット係数Ｂのキャリブレーションを行う（図２のステップＳ１０４及びＳ１０５参照）。このため、車軸パルスベース車体速度Ｖ_Ｐと加速度ベース車体速度Ｖ_αの信頼性は好適に維持される。

また、ランドマークによるライダ２１の車体速度計測が数秒間隔以内であれば急激な温度変化はなく（即ち温度差ΔＴが小さく）、また通常走行であれば急激な加速度変化もなく（即ち加速度差Δαが小さく）、通常の路面であれば急激な道路勾配変化もない（即ち勾配差Δθも小さい）と考えられるため、ライダ２１での車体速度計測は数秒間隔でも良いことが言える。これは，ライダ２１による車体速度計測に用いるランドマークの位置が、ある程度の間隔を持っていても良いことを示している。例えば，１００ｍ間隔のキロポストをランドマークとして高速道路を走行する場合、ライダ２１の計測可能距離が５０ｍとしても、ライダ２１による車体速度の計測ができない時間は、１００ｋｍ／ｈ走行時は１．８秒間となり、５０ｋｍ／ｈ走行時は３．６秒間となる。

［変形例］
以下では、実施例に好適な変形例について説明する。以下の変形例は、任意に組み合わせて実施例に適用されてもよい。

（変形例１）
制御部１５は、式（３）において加速度ベース車体速度Ｖ_αと車軸パルスベース車体速度Ｖ_Ｐの重み付けを決定する各差分値Δｔ、ΔＴ、Δα、Δθに対し、それぞれ所定の係数を乗じてもよい。即ち、制御部１５は、各差分値Δｔ、ΔＴ、Δα、Δθに乗じる係数「ｗ_ｔ」、「ｗ_Ｔ」、「ｗ_α」、「ｗ_θ」を設定し、以下の式（１４）に基づき推定車体速度Ｖ_Ｅを算出してもよい。

式（１４）によれば、制御部１５は、各差分値Δｔ、ΔＴ、Δα、Δθのうちの特定の値が誤差に対する影響が特に大きいと推定される場合に、当該特定の値に対する係数を大きくする。これにより、加速度ベース車体速度Ｖ_αと車軸パルスベース車体速度Ｖ_Ｐの重み付けをより的確に設定することができる。

ここで、係数ｗ_ｔ、ｗ_Ｔ、ｗ_α、ｗ_θの設定例について説明する。

例えば、制御部１５は、計測間隔δｔが大きいほど、係数ｗ_ｔを他の係数よりも相対的に大きくする。一般に、計測間隔δｔが大きいほど、式（２）（図６参照）の台形近似式の誤差が大きくなるため、時間差Δｔによる推定車体速度Ｖ_Ｅの誤差影響度合いが大きくなる。よって、制御部１５は、計測間隔δｔが大きいほど、係数ｗ_ｔを他の係数に対して相対的に大きくすることで、台形近似式の誤差を的確に勘案して重み付けを設定することができる。例えば、制御部１５は、計測間隔δｔと係数ｗ_ｔとのマップ等を予め記憶しておき、当該マップを参照して計測間隔δｔから係数ｗ_ｔを決定する。上述のマップは、例えば実験等に基づき予め作成される。

他の例では、制御部１５は、温度変化に応じた感度係数Ａ及びオフセット係数Ｂの変化が大きい加速度センサ２３ほど、係数ｗ_Ｔを他の係数よりも相対的に大きくする。例えば、この場合、加速度センサ２３として用いる加速度センサの感度係数Ａ及びオフセット係数Ｂの温度による変化度合を予め実験等により測定しておき、通常の加速度センサよりも感度係数Ａ及びオフセット係数Ｂの温度による変化度合が大きい場合には、係数ｗ_Ｔを他の係数より大きくする。例えば、制御部１５は、係数ｗ_Ｔを他の係数の平均値よりも大きくする。

さらに別の例では、制御部１５は、車両が走行中の路面が滑りやすい状態であると判断した場合には、係数ｗ_αを他の係数よりも相対的に大きくする。式（４）〜式（８）の状態方程式及び図４（Ａ）（Ｂ）によれば、湿潤路面や凍結路面など路面が滑りやすい状態の場合は、加速度αの変化が生じた場合はスリップ率λの変化が大きくなり、変換係数Ｋの変化が大きくなる。この理由は、滑りやすい路面状態の場合はμ-λ特性カーブが緩やかであるため、スリップ率λの変化に対する摩擦係数μの変化の割合が小さいからである。すなわち、加速度αが変化するには駆動力Ｆ_ｄが変化しており，駆動力Ｆ_ｄが変化するためには摩擦係数μが変化しており、摩擦係数μが変化するにはスリップ率λが大きく変化しているからである。つまり、この場合、加速度変化による誤差への影響度が大きくなる。以上を勘案し、制御部１５は、路面が滑りやすい状態であると判断した場合、係数ｗ_αを他の係数より大きくする。例えば、制御部１５は、図示しない雨滴センサにより雨滴を検出した場合、図示しないサーバ装置から受信した天気情報に基づき雨又は雪が降っていることを認識した場合、又は地図ＤＢ１０に含まれる路面情報に基づき走行道路の路面が滑りやすいことを認識した場合等では、路面が滑りやすい状態であると判断する。

さらに別の例では、制御部１５は、車体重量Ｍが大きいほど、係数ｗ_θを他の係数より大きくする。一般に、車体重量Ｍが重いほど、道路勾配による走行抵抗Ｆ_ｄｒが大きくなるため、勾配差Δθによる誤差への影響が大きくなる。以上を勘案し、制御部１５は、車体重量Ｍが大きいほど、係数ｗ_θを大きくする。例えば、制御部１５は、座席への着席の有無を検出するセンサの出力等に基づき検出した乗車人数に応じて、係数ｗ_θを大きくする。この場合、好適には、制御部１５は、車両の基本重量が重い車両ほど、乗者人数が０のときに設定する係数ｗ_θの初期値を大きくするとよい。

（変形例２）
加速度ベース車体速度Ｖ_αの算出方法は、図６に示す台形近似に基づく式（２）による算出方法に限定されず、短冊（矩形）近似に基づく算出方法であってもよい。以下では、短冊近似に基づく加速度ベース車体速度Ｖ_αの算出方法について説明する。

図７は、真の加速度の時間推移と、計測間隔δｔごとに得られる検出加速度αに基づいて速度を求めるための短冊近似の図である。なお、時刻ｔにおける真の加速度は、実施例と同様、「Ａα［ｔ］＋Ｂ」により表される。

図７の例では、時刻ｔ−１から時刻ｔまでの間に増減した車体速度を、時刻ｔでの真の加速度（Ａα［ｔ］＋Ｂ）を長辺とし、計測間隔δｔを短辺とする短冊領域７１の面積に等しいと見なす。この場合、ライダベース車体速度Ｖ_Ｌは、以下の式（１５）により表される。

さらに、式（１５）を変形すると以下の式（１６）が得られる。

ここで、以下の式（１７）に示すように、式（１６）の左辺を「ｙ［ｔ］」とし、以下の式（１８）に示すように、右辺の検出加速度α［ｔ］を「ｘ［ｔ］」とおく。

この場合、式（１６）は、

となる。この式は１次式であるため、ｘ［ｔ］、ｙ［ｔ］の組が複数あれば、感度係数Ａ及びオフセット係数Ｂを算出することが可能である。

よって、制御部１５は、ライダベース車体速度Ｖ_Ｌが算出できる期間では、計測したライダベース車体速度Ｖ_Ｌと、検出加速度αと、計測間隔δｔとに基づき、ライダベース車体速度Ｖ_Ｌを算出すると共に、ライダベース車体速度Ｖ_Ｌ［ｔ］、Ｖ_Ｌ［ｔ−１］、計測間隔δｔ、検出加速度α［ｔ］を用いて、ｘ［ｔ］、ｙ［ｔ］の組を算出する。そして、制御部１５は、得られた最新の所定個数分のｘ［ｔ］、ｙ［ｔ］の組を用いて、逐次最小二乗法などの回帰分析に基づき、一次式の傾き及び切片に相当する感度係数Ａ及びオフセット係数Ｂを算出する。

また、感度係数Ａ及びオフセット係数Ｂが得られた場合、時刻ｔの真の加速度は、「Ａα［ｔ］＋Ｂ」により算出できる。よって、制御部１５は、加速度ベース車体速度Ｖ_αを、一時刻前の推定車体速度Ｖ_Ｅを用いて、以下の式（１９）に示す近似式により算出することができる。

図８は、本変形例における推定車体速度算出処理の概要を示すフローチャートである。なお、ステップＳ２０１〜Ｓ２０４、Ｓ２０６〜Ｓ２０７、Ｓ２０９〜Ｓ２１０は、それぞれ図２のステップＳ１０１〜Ｓ１０４、Ｓ１０６〜１０７、Ｓ１０９〜Ｓ１１０と同一処理を示すためその説明を省略する。

制御部１５は、ステップＳ２０５では、式（１７）に示すｘ［ｔ］、式（１８）に示すｙ［ｔ］の複数の組から、逐次最小二乗法等に基づき、感度係数Ａ及びオフセット係数Ｂを算出する。さらに、制御部１５は、ステップＳ２０８では、ステップＳ２０５で算出した最新の感度係数Ａ及びオフセット係数Ｂを用いて、上述した式（１９）に基づき加速度ベース車体速度Ｖ_α［ｔ］を算出する。

このように、本変形例によっても、制御部１５は、短冊近似に基づき加速度ベース車体速度Ｖ_αを算出し、かつ、感度係数Ａ及びオフセット係数Ｂのキャリブレーションを実行することができる。なお、短冊近似の場合も、実施例に係る台形近似と同様に、ライダ２１による車体速度計測を最後に行った時刻（即ち時刻ｔ_０）からの経過時間が長いほど、真の車体速度に対する加速度ベース車体速度Ｖ_αの誤差が大きくなる。よって、本変形例の場合も実施例と同様に、制御部１５は、時間差Δｔが大きいほど、加速度ベース車体速度Ｖ_αの精度が相対的に低くなると判断し、加速度ベース車体速度Ｖ_αに対する重み付けを車軸パルスベース車体速度Ｖ_Ｐに対する重み付けよりも小さくするとよい。

（変形例３）
実施例では、制御部１５は、高精度な車体速度を算出可能なライダ２１の出力に基づく車体速度であるライダベース車体速度Ｖ_Ｌを、優先的に推定車体速度Ｖ_Ｅとして設定した。しかし、本発明が適用可能な高精度な車体速度の算出方法は、ライダ２１の出力に基づくものに限定されない。

例えば、制御部１５は、光学路面センサに基づき算出した車体速度を、優先的に推定車体速度Ｖ_Ｅとして設定してもよい。なお、光学路面センサに基づく車体速度の算出方法については、例えば先行技術文献として例示した特許文献２に開示されている。この場合、制御部１５は、光学路面センサに基づき車体速度が算出可能な場合には、当該車体速度を推定車体速度Ｖ_Ｅとして設定し、光学路面センサに基づき車体速度が算出できないと判断した場合には、式（３）に基づき車軸パルスベース車体速度Ｖ_Ｐと加速度ベース車体速度Ｖ_αから推定車体速度Ｖ_Ｅを算出する。この場合、制御部１５は、例えば、路面センサに基づく車体速度の算出の可否を、車両が走行中の道路の路面状況に基づき判定する。例えば、制御部１５は、振動を検知するセンサの出力に基づき、所定幅以上の振動幅を検知した場合には、路面状況が悪いと判断し、路面センサに基づく車体速度の算出ができないと判断する。他の例では、制御部１５は、地図ＤＢ１０内の道路データを参照し、走行中の道路が舗装されていないと判断した場合には、路面センサに基づく車体速度の算出ができないと判断する。その他、制御部１５は、路面を撮影するカメラの画像を解析することで、路面状況を判定してもよい。このように、推定車体速度Ｖ_Ｅとして優先的に設定する車体速度の算出方法は、ライダ２１の出力に限定されない。

（変形例４）
制御部１５は、式（３）によれば、各差分値Δｔ、ΔＴ、Δα、Δθを全て勘案して車軸パルスベース車体速度Ｖ_Ｐ及び加速度ベース車体速度Ｖ_αへの重み付けを決定した。しかし、本発明が適用可能な車軸パルスベース車体速度Ｖ_Ｐ及び加速度ベース車体速度Ｖ_αに対する重み付けの方法は、これに限られない。制御部１５は、差分値Δｔ、ΔＴ、Δα、Δθのうち、少なくとも１個に基づき重み付けを行ってもよい。

例えば、差分値Δｔ、ΔＴ、Δα、Δθの１つに基づき重み付けを行う場合、制御部１５は、対象となる差分値（「対象差分値Δ」と表記する）をおよそ０から１の値域になるように正規化を行った上で、車軸パルスベース車体速度Ｖ_Ｐ及び加速度ベース車体速度Ｖ_αの一方に「１−Δ」を乗じ、他方に「Δ」を乗じる。この場合、制御部１５は、対象差分値Δが時間差Δｔ又は温度差ΔＴの場合には、「Δ」を車軸パルスベース車体速度Ｖ_Ｐに乗じ、「１−Δ」を加速度ベース車体速度Ｖ_αに乗じる。一方、差分値Δが加速度の差Δα又は勾配角の差Δθの場合には、「Δ」を加速度ベース車体速度Ｖ_αに乗じ、「１−Δ」を車軸パルスベース車体速度Ｖ_Ｐに乗じる。また、差分値Δｔ、ΔＴ、Δα、Δθの２つ以上から重み付けを行う場合には、制御部１５は、例えば式（３）と同様に重み付けを行う。

このように、制御部１５は、差分値Δｔ、ΔＴ、Δα、Δθのうち、少なくとも１個に基づき重み付けを行った場合であっても、推定車体速度Ｖ_Ｅを好適に算出することができる。

１ 車載機
１１ センサ群
１２ 記憶部
１４ 入力部
１５ 制御部
１６ 出力部
１７ 車体速度推定部
１８ キャリブレーション部

Claims (10)

1. 移動体の周辺の情報から、前記移動体の第１速度を取得する取得部と、
   前記第１速度を取得できる場合、前記第１速度を前記移動体の第２速度とし、前記第１速度を取得できない場合、前記移動体に関する情報から算出される２種類の速度に基づいた前記移動体の第２速度を算出する制御部と、を備え、
   前記２種類の速度は、前記移動体の少なくとも車輪回転速度及び加速度からそれぞれ算出されることを特徴とする速度算出装置。
2. 前記制御部は、地図情報を参照し、前記第１速度を計測するための基準となる地物が存在するか否か判定することで、前記第１速度の取得の可否を判定することを特徴とする請求項１に記載の速度算出装置。
3. 前記取得部は、照射方向を変えながらパルス状にレーザを照射して当該レーザに対応する散乱光を測定する測定装置が出力する、前記移動体から地物までの距離及び角度の情報に基づいて、前記第１速度を算出することを特徴とする請求項１または２に記載の速度算出装置。
4. 前記制御部は、
   前記２種類の速度として、前記移動体の車輪回転速度に基づき算出される第１ベース速度と、前記加速度及び所定時間前の前記移動体の速度に基づき算出される第２ベース速度とをそれぞれ算出し、
   前記第１ベース速度及び前記第２ベース速度に対してそれぞれ重み付けを行うことで、前記第２速度を算出することを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載の速度算出装置。
5. 前記制御部は、前記第１速度を算出して前記第１ベース速度を算出するために必要な情報を補正した時刻からの前記移動体の加速度の変化量と、当該時刻からの勾配角の変化量との少なくとも一方に基づき、前記第１ベース速度と前記第２ベース速度に対する重み付けを決定することを特徴とする請求項４に記載の速度算出装置。
6. 前記制御部は、前記第１速度を算出した時刻からの経過時間と、前記第２ベース速度を算出するために必要な情報を補正した時刻からの温度変化量との少なくとも一方に基づき、前記第１ベース速度と前記第２ベース速度に対する重み付けを決定することを特徴とする請求項４または５に記載の速度算出装置。
7. 前記第１ベース速度を算出するために必要な情報は、前記車輪回転速度から車体速度に変換するための変換係数であり、前記第２ベース速度を算出するために必要な情報は、前記加速度を検出するセンサの感度に関する係数と、当該センサが検出する加速度に対して適用すべきオフセットに関する係数であることを特徴とする請求項５または６に記載の速度算出装置。
8. 速度算出装置が実行する制御方法であって、
   移動体の周辺の情報から、前記移動体の第１速度を取得する取得工程と、
   前記第１速度を取得できる場合、前記第１速度を前記移動体の第２速度とし、前記第１速度を取得できない場合、前記移動体に関する情報から算出される２種類の速度に基づいた前記移動体の第２速度を算出する制御工程とを有し、
   前記２種類の速度は、前記移動体の少なくとも車輪回転速度及び加速度からそれぞれ算出されることを特徴とする制御方法。
9. コンピュータが実行するプログラムであって、
   移動体の周辺の情報から、前記移動体の第１速度を取得する取得部と、
   前記第１速度を取得できる場合、前記第１速度を前記移動体の第２速度とし、前記第１速度を取得できない場合、前記移動体に関する情報から算出される２種類の速度に基づいた前記移動体の第２速度を算出する制御部
   として前記コンピュータを機能させ、
   前記２種類の速度は、前記移動体の少なくとも車輪回転速度及び加速度からそれぞれ算出されることを特徴とするプログラム。
10. 請求項９に記載のプログラムを記憶した記憶媒体。