JP4780174B2 - 角速度センサ補正装置、角速度算出装置、角速度センサ補正方法、角速度算出方法 - Google Patents

Description

本発明は、角速度センサ補正技術および角速度算出技術に関し、特に角速度センサからの出力信号を補正するための値を導出する角速度センサ補正装置、角速度算出装置、角速度センサ補正方法、角速度算出方法に関する。

車両用ナビゲーション装置では、一般的に、自立航法から算出された位置と、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）から算出された位置とが合成されることによって、最適な位置が推定される。自立航法では、車両の速度を示す速度パルスと、角速度センサによって計測された車両の旋回角速度とをもとに、前回の測位位置を更新することによって、現在の位置が算出される。このような方式のナビゲーション装置によれば、ＧＰＳ衛星からの電波の受信が困難なトンネル、地下駐車場や高層ビルの谷間であっても、自立航法によって自車位置の導出が可能である。車両の旋回による角速度ωは、次の式によって導出される。
ω＝（Ｖｏｕｔ−Ｖｏｆｆｓｅｔ）／Ｓ ・・・（１）
ここで、Ｖｏｕｔは、角速度センサの出力電圧であり、Ｖｏｆｆｓｅｔは、角速度センサのオフセット値、Ｓ（ｍＶ／ｄｅｇ／ｓｅｃ）は、角速度センサの感度係数である。

角速度を正確に求めるためには、角速度センサのオフセット値と、感度係数を正確に求める必要がある。角速度センサの感度係数は、一般的に角速度センサの個体差や角速度センサの車両への取り付け角度により異なる。また、オフセット値は温度変化によって変化する可能性がある。つまり、オフセット値は、車両用ナビゲーション装置に使用される基板等の発熱や、車両用ナビゲーション装置が車両のダッシュボード等に取り付けられた場合の車両エンジン等の発熱による温度上昇の影響を受ける。従来、角速度センサのオフセット値は、角速度が「０」になる車両停止時や直進走行時の角速度センサからの出力電圧を用いて補正されていた。しかしながら、高速道路の走行や、交通量の少ない地域における長時間の走行等、車両の停止頻度が少ないケースでは、角速度センサのオフセット値を定期的に補正することが困難になり、オフセット値の精度が悪化しやすくなる。正確に角速度センサからの出力電圧が「０」になるような直進走行時のオフセット値補正についても、道路形状やドライバの運転状況に左右されやすいので、定期的に行うことが困難になる。また、角速度センサの感度係数は、単位期間内での方位変化量と、角速度センサの出力電圧とから導出される。そのため、式（１）から明らかなように、角速度センサの感度係数は、オフセット値の誤差の影響を受ける。

直進走行以外の走行中であっても角速度センサのオフセットおよび感度係数を補正する技術が提案されている。そこでは、所定期間の角速度センサの出力電圧の平均値と、その平均値が算出される期間の車両の方位変化量をもとに、角速度センサのオフセット値および感度係数が補正されている。具体的に説明すると、角速度センサのオフセット値Ｖｏｆｆｓｅｔは、次のように導出される。
Ｖｏｆｆｓｅｔ＝１／ｎ・ΣＶｏｕｔ−１／Δｔ・Δθ／ｎ・Ｓ ・・・（２）
ここで、ｎは、角速度センサの出力電圧のサンプル数であり、Δｔ（ｓｅｃ）は、サンプリング間隔であり、Δθ（ｄｅｇ）は、方位変化量である。方位変化量は、ＧＰＳ衛星から取得したＧＰＳ方位、あるいは地図データをもとに求められる。また、角速度センサの感度係数については、補正されたオフセット値の変化量が小さい、つまり安定した状態において、次のように導出される。
Ｓ＝（１／ｎ・ΣＶｏｕｔ − Ｖｏｆｆｓｅｔ）・ｎ／Δθ・Δｔ ・・・（３）
ここで、Ｖｏｆｆｓｅｔは、補正されたオフセット値の変化量が小さいような安定した状態において、既知であり定数とされる（例えば、特許文献１）。
特開２００１−３３０４５４号公報

このような状況下において、角速度センサの感度係数に対して、オフセット値の変化量が小さいような安定した状態になるまで、式（３）におけるＶｏｆｆｓｅｔが安定しないことによって、サンプル数を増やすと、感度係数の誤差が増大する可能性がある。オフセット値が安定するまでには、一般的に、起動時から３０分から１時間以上の期間を要する。そのため、例えば、３０分程度以下の走行においては、角速度センサの感度係数を正確に補正することが非常に難しくなるとともに、角速度の導出精度も高くない。起動してから短期間に角速度の導出精度を向上させるためには、角速度センサのオフセット値を短期間で高精度に導出することが要求される。

また、角速度センサの感度係数を導出するための式（３）において、方位変化量Δθが、ＧＰＳ衛星から取得したＧＰＳ方位から求められる場合、ＧＰＳ衛星からの電波の受信状況によりＧＰＳ方位の精度が悪化するので、感度係数に含まれる誤差が大きくなる。また、式（３）において、方位変化量Δθが、地図データに基づいて求められる場合、地図データに基づく道路方位と車両の走行方位とが完全に一致するとは限らないので、感度係数に含まれる誤差が大きくなる。これらの場合でも、感度係数に含まれる誤差の低減が要求される。

本発明はこうした状況に鑑みてなされたものであり、その目的は、起動してから短期間であっても角速度の導出精度を向上させる技術を提供することにある。

上記課題を解決するために、本発明のある態様の角速度センサ補正装置は、ＧＰＳ衛星からの信号をもとに測位された対象物の測位データと、角速度センサから出力された対象物の角速度とを取得する取得部と、取得部において取得した測位データと角速度とをもとに、角速度センサの仮の感度係数を逐次導出する感度係数導出部と、感度係数導出部において逐次導出した角速度センサの仮の感度係数に対して統計処理を実行することによって、角速度センサから出力された角速度を補正するための角速度センサの感度係数を導出する感度係数フィルタ処理部とを備える。感度係数フィルタ処理部は、当該感度係数フィルタ処理部において過去に導出した角速度センサの感度係数と、感度係数導出部において逐次導出した角速度センサの仮の感度係数における平均値との差異に応じて、統計処理の際の忘却係数を変更しており、感度係数フィルタ処理部は、当該感度係数フィルタ処理部において過去に導出した角速度センサの感度係数と、感度係数導出部において逐次導出した角速度センサの仮の感度係数における平均値との差異が小さくなるにつれて、複数段階規定された信頼度のうち、より高い信頼度を段階的に特定する信頼度導出部と、角速度センサの感度係数導出における、過去に求められた仮の感度係数の影響が、特定した信頼度が高くなるほど小さくなるような忘却係数を統計処理の際に使用する忘却係数設定部と、を含む。

この態様によると、過去に導出した感度係数と、仮の感度係数に対する平均値との差異に応じて、統計処理の際の忘却係数を変更するので、現在の仮の感度係数に適した忘却係数を設定できる。この場合、信頼度が高くなるほど、新たな仮の感度係数の影響が大きくなるので、統計処理の精度の悪化を抑制しながら、新たな仮の感度係数を感度係数に反映できる。

感度係数フィルタ処理部における信頼度導出部は、当該感度係数フィルタ処理部において過去に導出した角速度センサの感度係数と、感度係数導出部において逐次導出した角速度センサの仮の感度係数における平均値との差異が同一であっても、感度係数導出部において逐次導出した角速度センサの仮の感度係数における分散値が小さくなるほど、より高い信頼度を段階的に特定してもよい。この場合、差異だけではなく、分散値も考慮して信頼度を特定するので、仮の感度係数のバラツキの影響を信頼度に反映できる。

本発明の別の態様は、角速度算出装置である。この装置は、ＧＰＳ衛星からの信号をもとに測位された対象物の測位データと、角速度センサから出力された対象物の角速度とを取得する取得部と、取得部において取得した測位データと角速度とをもとに、対象物の走行状態を推定する推定部と、推定部において推定した対象物の走行状態に応じて、取得部において取得した測位データと角速度との組合せを変更しながら、角速度センサの仮のオフセット値を逐次導出するオフセット値導出部と、オフセット値導出部において逐次導出した角速度センサの仮のオフセット値に対して統計処理を実行することによって、角速度センサから出力された角速度を補正するための角速度センサのオフセット値を導出するオフセット値フィルタ処理部と、取得部において取得した測位データと角速度とをもとに、角速度センサの仮の感度係数を逐次導出する感度係数導出部と、感度係数導出部において逐次導出した角速度センサの仮の感度係数に対して統計処理を実行することによって、角速度センサから出力された角速度を補正するための角速度センサの感度係数を導出する感度係数フィルタ処理部と、感度係数フィルタ処理部において導出した角速度センサの感度係数と、オフセット値フィルタ処理部において導出した角速度センサのオフセット値とを使用して、取得部において取得した対象物の角速度を補正する角速度変換部とを備える。推定部は、対象物の走行状態として、対象物が停止あるいは直進している状態である第１状態か、他の状態である第２状態であるかを推定し、オフセット値導出部は、推定部において第１状態であると推定された場合に、取得部において取得した角速度をもとに、角速度センサの仮のオフセット値を逐次導出し、推定部において第２状態であると推定された場合に、取得部において取得した測位データと角速度とをもとに、角速度センサの仮のオフセット値を逐次導出し、オフセット値フィルタ処理部は、推定部において推定した対象物の走行状態に応じて、統計処理の際の忘却係数を変更しており、角速度センサのオフセット値導出における、過去に求められた仮のオフセット値の影響が、第２状態よりも第１状態で小さくなるような忘却係数を統計処理の際に使用し、感度係数フィルタ処理部は、当該感度係数フィルタ処理部において過去に導出した角速度センサの感度係数と、感度係数導出部において逐次導出した角速度センサの仮の感度係数における平均値との差異に応じて、統計処理の際の忘却係数を変更しており、感度係数フィルタ処理部は、当該感度係数フィルタ処理部において過去に導出した角速度センサの感度係数と、感度係数導出部において逐次導出した角速度センサの仮の感度係数における平均値との差異が小さくなるにつれて、複数段階規定された信頼度のうち、より高い信頼度を段階的に特定する信頼度導出部と、角速度センサの感度係数導出における、過去に求められた仮の感度係数の影響が、特定した信頼度が高くなるほど小さくなるような忘却係数を統計処理の際に使用する忘却係数設定部と、を含む。

この態様によると、走行状態に応じた忘却係数を使用しながら仮のオフセット値を統計処理することによってオフセット値を導出し、信頼度に応じた忘却係数を使用しながら仮の感度係数を統計処理することによって感度係数を導出するので、起動してから短期間であっても角速度の導出精度を向上できる。

本発明のさらに別の態様は、角速度センサ補正方法である。この方法は、ＧＰＳ衛星からの信号をもとに測位された対象物の測位データと、角速度センサから出力された対象物の角速度とを取得するステップと、取得した測位データと角速度とをもとに、角速度センサの仮の感度係数を逐次導出するステップと、逐次導出した角速度センサの仮の感度係数に対して統計処理を実行することによって、角速度センサから出力された角速度を補正するための角速度センサの感度係数を導出するステップとを備える。角速度センサの感度係数を導出するステップは、過去に導出した角速度センサの感度係数と、逐次導出した角速度センサの仮の感度係数における平均値との差異に応じて、統計処理の際の忘却係数を変更する。角速度センサの感度係数を導出するステップは、過去に導出した角速度センサの感度係数と、逐次導出した角速度センサの仮の感度係数における平均値との差異に応じて、統計処理の際の忘却係数を変更しており、角速度センサの感度係数を導出するステップは、過去に導出した角速度センサの感度係数と、逐次導出した角速度センサの仮の感度係数における平均値との差異が小さくなるにつれて、複数段階規定された信頼度のうち、より高い信頼度を段階的に特定するステップと、過去に求められた仮の感度係数の影響が、特定した信頼度が高くなるほど小さくなるような忘却係数を統計処理の際に使用するステップと、を含む。

本発明のさらに別の態様は、角速度算出方法である。この方法は、ＧＰＳ衛星からの信号をもとに測位された対象物の測位データと、角速度センサから出力された対象物の角速度とを取得する取得ステップと、取得した測位データと角速度とをもとに、対象物の走行状態を推定するステップと、推定した対象物の走行状態に応じて、取得した測位データと角速度との組合せを変更しながら、角速度センサの仮のオフセット値を逐次導出するステップと、逐次導出した角速度センサの仮のオフセット値に対して統計処理を実行することによって、角速度センサから出力された角速度を補正するための角速度センサのオフセット値を導出するステップと、取得ステップで取得した測位データと角速度とをもとに、角速度センサの仮の感度係数を逐次導出するステップと、逐次導出した角速度センサの仮の感度係数に対して統計処理を実行することによって、角速度センサから出力された角速度を補正するための角速度センサの感度係数を導出するステップと、導出した角速度センサの感度係数と、導出した角速度センサのオフセット値とを使用して、取得ステップで取得した対象物の角速度を補正するステップとを備える。推定するステップは、対象物の走行状態として、対象物が停止あるいは直進している状態である第１状態か、他の状態である第２状態であるかを推定し、角速度センサの仮のオフセット値を逐次導出するステップは、第１状態であると推定された場合に、取得した角速度をもとに、角速度センサの仮のオフセット値を逐次導出し、第２状態であると推定された場合に、取得した測位データと角速度とをもとに、角速度センサの仮のオフセット値を逐次導出し、角速度センサのオフセット値を導出するステップは、推定した対象物の走行状態に応じて、統計処理の際の忘却係数を変更しており、角速度センサのオフセット値導出における、過去に求められた仮のオフセット値の影響が、第２状態よりも第１状態で小さくなるような忘却係数を統計処理の際に使用し、角速度センサの感度係数を導出するステップは、過去に導出した角速度センサの感度係数と、逐次導出した角速度センサの仮の感度係数における平均値との差異に応じて、統計処理の際の忘却係数を変更しており、角速度センサの感度係数を導出するステップは、過去に導出した角速度センサの感度係数と、逐次導出した角速度センサの仮の感度係数における平均値との差異が小さくなるにつれて、複数段階規定された信頼度のうち、より高い信頼度を段階的に特定するステップと、過去に求められた仮の感度係数の影響が、特定した信頼度が高くなるほど小さくなるような忘却係数を統計処理の際に使用するステップと、を含む。

なお、以上の構成要素の任意の組合せ、本発明の表現を方法、装置、システム、記録媒体、コンピュータプログラムなどの間で変換したものもまた、本発明の態様として有効である。

本発明によれば、起動してから短期間であっても角速度の導出精度を向上できる。

（実施例１）
本発明を具体的に説明する前に、まず概要を述べる。本発明の実施例は、車両等に搭載され、車両の旋回による角速度を導出する角速度算出装置に関する。角速度算出装置は、角速度センサからの出力電圧に対して、オフセット値と感度係数とを使用しながら、角速度を導出する。前述のごとく、起動から所定の期間にわたって、角速度センサは、温度の変動の影響を受けるので、オフセット値が正確に導出されない。また、オフセット値の誤差は、感度係数の算出精度に影響を与える。その結果、このような状態において、角速度の精度が悪化している。これに対応するために、本実施例に係る角速度算出装置は、次の処理を実行する。

角速度算出装置は、車両に搭載された角速度センサから出力電圧を入力するとともに、車両に搭載されたＧＰＳ受信機から測位データを入力する。ここで、角速度センサからの出力電圧が、車両の角速度に相当する。また、測位データには、車両の方位、車両の速度、車両の高度等が含まれる。角速度算出装置は、測位データと出力電圧とをもとに、車両の走行状態を推定する。走行状態として、例えば、停止状態、直進走行状態、非直進走行状態のいずれかが特定される。また、角速度算出装置は、走行状態に応じた導出方法にて仮のオフセット値を逐次導出する。さらに、角速度算出装置は、逐次導出した仮のオフセット値に対してフィルタ処理を実行する。ここで、フィルタは、ローパスフィルタに相当する。また、フィルタに設定される忘却係数は、走行状態に応じて決定される。例えば、停止状態や直進走行状態では、仮のオフセット値の精度が高いので、過去の値の影響を小さくするような忘却係数が設定される。一方、非直進走行状態では、仮のオフセット値の精度が低いので、過去の値の影響を大きくするような忘却係数が設定される。フィルタの出力値がオフセット値に相当する。

角速度算出装置は、測位データと出力電圧とをもとに、仮の感度係数を逐次導出する。また、角速度算出装置は、オフセット値の場合と同様に、逐次導出した仮の感度係数に対してフィルタ処理を実行する。ここで、フィルタに設定される忘却係数は、角速度算出装置の動作期間に応じて設定される。例えば、起動直後では、過去の値の影響を小さくするような忘却係数が設定される。一方、起動から一定期間後では、過去の値の影響を大きくするような忘却係数が設定される。フィルタの出力値が感度係数に相当する。最終的に、角速度算出装置は、角速度センサからの出力電圧、オフセット値、感度係数とをもとに角速度を算出する。

図１は、本発明の実施例１に係る角速度算出装置１００の構成を示す。角速度算出装置１００は、測定部１０、パラメータ算出装置１２、角速度変換部１４、制御部３２を含む。また、測定部１０は、ＧＰＳ測位部２０、有効性判定部２２、傾斜検出部２４、角速度センサ２６を含み、パラメータ算出装置１２は、オフセット値演算部２８、感度係数演算部３０を含む。さらに信号として、ＧＰＳ測位データ２００、出力信号２０２、傾斜角度２０４、オフセット値２０６、感度係数２０８が含まれる。

ＧＰＳ測位部２０は、図示しないＧＰＳ衛星からの信号を受信して、ＧＰＳ測位データ２００を算出する。ＧＰＳ測位データ２００には、経緯度、車両の高度であるＧＰＳ高度、移動速度であるＧＰＳ速度、車両の方位であるＧＰＳ方位、ＰＤＯＰ（Ｐｏｓｉｔｉｏｎ Ｄｉｌｕｔｉｏｎ Ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ）、捕捉衛星数等が含まれる。ここで、ＰＤＯＰは、ＧＰＳ測位データ２００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であり、測位誤差に相当する。なお、ＧＰＳ測位データ２００には、これら以外の値が含まれていてもよい。また、ＧＰＳ測位データ２００の算出は、公知の技術によってなされればよいので、ここでは説明を省略する。また、ＧＰＳ測位部２０は、ＧＰＳ測位データ２００をサンプリング間隔ごとに、つまり周期的に算出する。ＧＰＳ測位部２０は、ＧＰＳ測位データ２００を有効性判定部２２へ逐次出力する。

有効性判定部２２は、ＧＰＳ測位部２０からのＧＰＳ測位データ２００を逐次入力する。有効性判定部２２は、ＧＰＳ測位データ２００から、ＧＰＳ測位データ２００それぞれの有効性を判定する。例えば、有効性判定部２２は、ＰＤＯＰの値が第１のしきい値以下であり、かつＧＰＳ速度が第２のしきい値以上である場合に、それらに対応したＧＰＳ方位が有効であると判定する。また、有効性判定部２２は、上記の条件が満たされない場合に、対応したＧＰＳ方位が無効であると判定する。これは、一般的にＰＤＯＰの値が大きい場合やＧＰＳ速度が小さい場合に、ＧＰＳ方位の精度が低くなる傾向があるからである。さらに具体的に説明すると、ＰＤＯＰの値が６以下であり、かつＧＰＳ速度が２０ｋｍ／ｈ以上である場合に、有効性判定部２２は、ＧＰＳ方位の有効性をフラグで表す。

また、有効性判定部２２は、ＧＰＳ速度が第３のしきい値以上である場合に、当該ＧＰＳ速度が有効であると判定する。ここで、第３のしきい値は、第２のしきい値と同じでもよい。さらに、有効性判定部２２は、所定の期間でのＧＰＳ高度の差が、第４のしきい値以下である場合に、当該ＧＰＳ高度が有効であると判定する。このような処理の結果、有効性判定部２２は、ＧＰＳ測位データ２００に含まれたＧＰＳ方位等の各値に対して、有効あるいは無効が示されたフラグを付加する（以下、フラグが付加されたＧＰＳ測位データ２００もまた「ＧＰＳ測位データ２００」という）。有効性判定部２２は、傾斜検出部２４、オフセット値演算部２８、感度係数演算部３０へＧＰＳ測位データ２００を逐次出力する。

傾斜検出部２４は、有効性判定部２２からＧＰＳ測位データ２００、特にＧＰＳ測位データ２００に含まれたＧＰＳ高度を逐次入力する。傾斜検出部２４は、逐次入力したＧＰＳ高度をもとに、サンプリング間隔における車両の平均傾斜角度（以下、「傾斜角度２０４」という）を検出する。具体的に説明すると、傾斜検出部２４は、連続したＧＰＳ高度の差異を逐次計算してから、計算結果を平均した後に、平均値をサンプリング間隔で除算することによって、傾斜角度２０４を導出する。ここで、連続したＧＰＳ高度の間隔が、サンプリング間隔に相当する。傾斜検出部２４は、オフセット値演算部２８、感度係数演算部３０へ傾斜角度２０４を出力する。

角速度センサ２６は、例えば、振動ジャイロ等のジャイロ装置に相当し、車両の進行方向の変化を車両の相対的な角度変化として検出する。つまり、角速度センサ２６は、車両の旋回角速度を検出する。検出された角速度は、例えば、０Ｖ〜５Ｖのアナログ信号として出力される。その際、時計回りの旋回に対応した正の角速度は５Ｖ側への２．５Ｖからの偏差電圧として出力され、反時計回りの旋回に対応した負の角速度は０Ｖ側への２．５Ｖからの偏差電圧として出力される。また、２．５Ｖは、角速度のオフセット値、つまり零点であり、温度等の影響を受けドリフトする。

また、２．５Ｖからの角速度の偏差程度である感度係数（ｍＶ／ｄｅｇ／ｓｅｃ）は、水平な状態において許容誤差内に収まる所定の値として定められている。この許容誤差原因は、ジャイロ装置の個体差や経年変化、温度による影響等である。ジャイロ装置の電圧値は、図示しないＡＤ（Ａｎａｌｏｇ ｔｏ Ｄｉｇｉｔａｌ）変換装置によって、例えば、サンプリング間隔１００ｍｓｅｃでＡＤ変換され、その結果のデジタル信号が出力される。当該デジタル信号は、前述の出力電圧に相当し、以下では、出力信号２０２という用語を使用する。なお、ジャイロ装置として、公知の技術が使用されればよいので、ここでは説明を省略する。角速度センサ２６は、オフセット値演算部２８、感度係数演算部３０、角速度変換部１４へ出力信号２０２を出力する。

オフセット値演算部２８は、有効性判定部２２からのＧＰＳ測位データ２００、傾斜検出部２４からの傾斜角度２０４、角速度センサ２６からの出力信号２０２を入力する。また、オフセット値演算部２８は、感度係数演算部３０から感度係数２０８も入力する。オフセット値演算部２８は、ＧＰＳ測位データ２００、出力信号２０２、傾斜角度２０４、感度係数２０８とをもとに、角速度センサ２６のオフセット値（以下、「オフセット値２０６」という）を算出する。なお、オフセット値演算部２８での処理の詳細は後述する。オフセット値演算部２８は、オフセット値２０６を角速度変換部１４へ出力する。

感度係数演算部３０は、有効性判定部２２からのＧＰＳ測位データ２００、傾斜検出部２４からの傾斜角度２０４、角速度センサ２６からの出力信号２０２を入力する。また、感度係数演算部３０は、オフセット値演算部２８からオフセット値２０６も入力する。感度係数演算部３０は、ＧＰＳ測位データ２００、出力信号２０２、傾斜角度２０４、オフセット値２０６とをもとに、角速度センサ２６の感度係数（以下、前述の「感度係数２０８」という）を算出する。なお、感度係数演算部３０での処理の詳細は後述する。感度係数演算部３０は、感度係数２０８を角速度変換部１４へ出力する。

角速度変換部１４は、角速度センサ２６からの出力信号２０２、オフセット値演算部２８からのオフセット値２０６、感度係数演算部３０からの感度係数２０８を入力する。角速度変換部１４は、出力信号２０２、オフセット値２０６、感度係数２０８をもとに、前述の式（１）を計算することによって、車両の角速度ωを算出する。角速度変換部１４は、角速度ωを出力する。制御部３２は、角速度算出装置１００全体の動作を制御する。

この構成は、ハードウエア的には、任意のコンピュータのＣＰＵ、メモリ、その他のＬＳＩで実現でき、ソフトウエア的にはメモリにロードされたプログラムなどによって実現されるが、ここではそれらの連携によって実現される機能ブロックを描いている。したがって、これらの機能ブロックがハードウエアのみ、ソフトウエアのみ、またはそれらの組合せによっていろいろな形で実現できることは、当業者には理解されるところである。

図２は、オフセット値演算部２８の構成を示す。オフセット値演算部２８は、状態推定部４０、状態別オフセット値導出部４２、オフセット値フィルタ処理部４４を含む。また、状態推定部４０は、停止推定部５０、直進走行推定部５２、非直進走行推定部５４を含み、状態別オフセット値導出部４２は、停止時オフセット値導出部５６、直進走行時オフセット値導出部５８、非直進走行時オフセット値導出部６０を含む。さらに信号として、仮オフセット値２１０、走行状態情報２１２が含まれる。

状態推定部４０は、ＧＰＳ測位データ２００、出力信号２０２、傾斜角度２０４を入力する。状態推定部４０は、停止推定部５０、直進走行推定部５２、非直進走行推定部５４において、車両の走行状態を推定する。ここでは、車両の走行状態として、車両が停止あるいは直進している状態であるか、残りの状態、つまり非直進走行している状態であるかを推定する。また、状態推定部４０は、判定結果を走行状態情報２１２としてオフセット値フィルタ処理部４４へ出力する。

停止推定部５０は、図示しない有効性判定部２２において有効であると判定されたＧＰＳ測位データ２００を取得する。また、停止推定部５０は、ＧＰＳ測位データ２００からＧＰＳ速度を抽出し、ＧＰＳ速度が「０」であるかを確認する。一方、停止推定部５０は、所定期間内における出力信号２０２の分散値を計算し、分散値と第５のしきい値とを比較する。停止推定部５０は、ＧＰＳ速度が０であり、かつ分散値が第５のしきい値よりも小さい場合に、車両が停止状態であると判定する。前述のごとく、ＧＰＳ速度が小さい場合、その精度は低くなる傾向があるが、停止推定部５０は、出力信号２０２の分散値を併せて使用することによって停止と判断する。ここで、所定期間は、例えば、ＧＰＳ速度のサンプリング間隔である１ｓｅｃとされる。所定期間において、出力信号２０２の分散値が小さいときは、車両の揺れ等がない安定した状態であると推定される。停止推定部５０は、停止状態ではないと判定した場合、その旨を非直進走行推定部５４へ出力する。

直進走行推定部５２は、図示しない有効性判定部２２において有効であると判定されたＧＰＳ測位データ２００を取得する。また、直進走行推定部５２は、ＧＰＳ測位データ２００からＧＰＳ方位を抽出し、ＧＰＳ方位の所定期間にわたる変化（以下、「ＧＰＳ方位変化」という）を導出する。さらに、直進走行推定部５２は、ＧＰＳ方位変化が「０」であるかを確認する。また、直進走行推定部５２は、所定期間における出力信号２０２の分散値を計算し、分散値と第６のしきい値とを比較する。なお、第６のしきい値は、第５のしきい値と同一であってもよい。ここで、所定期間は、例えば、ＧＰＳ方位変化が連続して０であるような期間に設定される。

直進走行推定部５２は、ＧＰＳ方位変化が０であり、かつ分散値が第６のしきい値よりも小さい場合に、車両が直進走行状態であると判定する。所定期間において、出力信号２０２の分散値が小さいときは、微妙な蛇行等の影響がない直進走行状態であると推定される。なお、ドライバの運転状況や道路形状によるが、例えば、市街地等において、直進走行状態の検出頻度は、一般的に、停止推定部５０による停止状態の判定よりも少なく、その期間は数秒間程度である。直進走行推定部５２は、直進走行状態ではないと判定した場合、その旨を非直進走行推定部５４へ出力する。ここで、停止推定部５０において停止状態と判定され、直進走行推定部５２において直進走行状態であると判定された場合、停止推定部５０の判定結果が優先される。非直進走行推定部５４は、停止推定部５０から、停止状態ではない旨を入力し、かつ直進走行推定部５２から、直進走行状態ではない旨を入力した場合、車両が非直進走行状態であると判定する。

状態別オフセット値導出部４２は、ＧＰＳ測位データ２００、出力信号２０２、傾斜角度２０４、感度係数２０８を入力する。状態別オフセット値導出部４２は、状態推定部４０において推定した車両の走行状態に応じて、角速度センサ２６の仮オフセット値２１０を逐次導出する。ここで、停止推定部５０において停止状態と判定された場合、停止時オフセット値導出部５６が出力信号２０２をもとに仮オフセット値２１０を逐次導出する。また、直進走行推定部５２において直進走行状態と判定された場合、直進走行時オフセット値導出部５８が出力信号２０２をもとに仮オフセット値２１０を逐次導出する。

また、直進走行時オフセット値導出部５８において非直進走行状態と判定された場合、非直進走行時オフセット値導出部６０がＧＰＳ測位データ２００、出力信号２０２、傾斜角度２０４、感度係数２０８をもとに仮オフセット値２１０を逐次導出する。つまり、車両の走行状態に応じて停止時オフセット値導出部５６から非直進走行時オフセット値導出部６０は、ＧＰＳ測位データ２００、出力信号２０２等の組合せを変更しながら、仮オフセット値２１０を導出する。

停止時オフセット値導出部５６は、停止状態と判定された場合に、出力信号２０２をもとに、角速度センサ２６の仮オフセット値２１０を逐次導出する。具体的に説明すると、停止時オフセット値導出部５６は、停止時に車両の旋回角速度が「０」になることを利用し、出力信号２０２の平均値を仮オフセット値２１０として算出する。直進走行時オフセット値導出部５８は、直進走行状態と判定された場合に、出力信号２０２をもとに、角速度センサ２６の仮オフセット値２１０を逐次導出する。具体的に説明すると、ここでも車両の旋回角速度が０であるので、直進走行時オフセット値導出部５８は、出力信号２０２の平均値を仮オフセット値２１０として算出する。

非直進走行時オフセット値導出部６０は、非直進走行状態であると判定された場合に、ＧＰＳ測位データ２００中のＧＰＳ方位、傾斜角度２０４、出力信号２０２、感度係数２０８とをもとに、例えば、ＧＰＳ方位のサンプリング間隔における仮オフセット値２１０を逐次導出する。ここで、仮オフセット値２１０は、次のように導出される。
Ｇｏｆｆｓｅｔ＝１／ｎ・ΣＧｏｕｔ−Δθ・Ｇｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ・ｃｏｓ（α） ・・・（４）
ここで、ｎは、ＧＰＳ方位のサンプリング間隔における出力信号２０２のサンプル数であり、ΣＧｏｕｔ（ｍＶ）は、ＧＰＳ方位のサンプリング間隔における出力信号２０２の合計値である。また、Δθ（ｄｅｇ）は、ＧＰＳ方位変化量であり、Ｇｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ（ｍＶ／ｄｅｇ／ｓｅｃ）は、車両取り付け角における角速度センサ２６の感度係数２０８であり、α（ｄｅｇ）は、車両の傾斜角度２０４である。

感度係数２０８は、通常、図示しない感度係数演算部３０から入力されるが、角速度算出装置１００の起動直後などのような状態において、感度係数２０８が未だ算出されていないこともありえる。そのような場合、非直進走行時オフセット値導出部６０は、図示しないジャイロ装置の仕様によって決定される感度係数２０８を初期値として使用する。また、非直進走行時オフセット値導出部６０は、前回の走行終了時に感度係数演算部３０からの感度係数２０８を記憶しておき、初期値として使用してもよい。

オフセット値フィルタ処理部４４は、状態別オフセット値導出部４２において逐次導出した仮オフセット値２１０を入力する。オフセット値フィルタ処理部４４は、仮オフセット値２１０に対して統計処理を実行することによって、角速度センサ２６のオフセット値２０６を導出する。以下では、図３を使用しながら、オフセット値フィルタ処理部４４での処理を説明する。

図３は、オフセット値フィルタ処理部４４の構成を示す。オフセット値フィルタ処理部４４は、αｉ乗算部７０、加算部７２、１−αｉ乗算部７４、忘却係数設定部７６を含む。図示のごとく、オフセット値フィルタ処理部４４は、ＩＩＲ（Ｉｎｆｉｎｉｔｅ Ｉｍｐｕｌｓｅ Ｒｅｓｐｏｎｃｅ）フィルタを含むように構成されており、ＩＩＲフィルタによってローパスフィルタを構成する。αｉ乗算部７０は、仮オフセット値２１０に忘却係数「αｉ」を乗算する。ここで、「ｉ」は、１あるいは２である。そのため、忘却係数「αｉ」は、α１、α２の総称である。なお、α１およびα２については後述する。αｉ乗算部７０は、乗算結果を加算部７２へ出力する。

加算部７２は、αｉ乗算部７０からの乗算結果と、１−αｉ乗算部７４からの乗算結果とを逐次加算する。加算部７２は、加算結果をオフセット値２０６として逐次出力する。１−αｉ乗算部７４は、オフセット値２０６に係数「１−αｉ」を乗算する。なお、係数「１−αｉ」のうちの「αｉ」は、αｉ乗算部７０でのαｉと同様であるので、ここでは説明を省略する。１−αｉ乗算部７４は、加算部７２へ乗算結果をフィードバックする。忘却係数設定部７６は、走行状態情報２１２を入力する。また、忘却係数設定部７６は、走行状態情報２１２にて示された状態に応じて、忘却係数「αｉ」の値を決定する。さらに、忘却係数設定部７６は、決定した忘却係数「αｉ」をαｉ乗算部７０および１−αｉ乗算部７４へ設定する。

図４は、忘却係数設定部７６において記憶されるテーブルのデータ構造を示す。図示のごとく、走行状態欄３００、忘却係数欄３０２が含まれる。走行状態欄３００には、走行状態情報２１２にて示される各状態が含まれる。忘却係数欄３０２には、各状態に対応した忘却係数「αｉ」を記憶する。つまり、停止状態と直進走行状態に対して忘却係数「α１」が対応づけられ、非直進走行状態に対して忘却係数「α２」が対応づけられる。ここで、α２＜α１の規定がなされる。図３に戻る。忘却係数設定部７６は、図４のテーブルを参照しながら、走行状態情報２１２にて示された状態から忘却係数「α１」あるいは「α２」を選択する。このように、忘却係数設定部７６は、車両の走行状態に応じて、フィルタ処理の際の忘却係数を変更する。

ここでは、忘却係数を変更する理由を説明する。オフセット値フィルタ処理部４４の構成より、時刻ｔにおけるオフセット値２０６Ｖｏｆｆｓｅｔ（ｔ）は、次のように示される。
Ｖｏｆｆｓｅｔ（ｔ）＝αｉＧｏｆｆｓｅｔ（ｔ）＋（１−αｉ）Ｖｏｆｆｓｅｔ（ｔ−１） ・・・（５）
なお、Ｇｏｆｆｓｅｔ（ｔ）は、時刻ｔにおける仮オフセット値２１０である。つまり、αｉが大きくなると、Ｖｏｆｆｓｅｔ（ｔ）のうちのＧｏｆｆｓｅｔ（ｔ）の影響が大きくなり、αｉが小さくなると、Ｖｏｆｆｓｅｔ（ｔ）のうちのＶｏｆｆｓｅｔ（ｔ−１）の影響が多くなる。これは、前者の場合において新しい仮オフセット値２１０の影響が大きくなり、後者の場合において過去の仮オフセット値２１０の影響が大きくなることに相当する。

例えば、停止状態あるいは直進走行状態において、仮オフセット値２１０は、車両の旋回角速度が０である状態の出力信号２０２から導出されるので、その信頼度は高い。そのため、これらの状態において順次導出されるオフセット値２０６に対して、非直進走行状態よりも、新たに導出された仮オフセット値２１０の重み付けを大きくした平均化処理がなされる。これは、過去の仮オフセット値２１０の影響が小さくなるような忘却係数を使用することに相当する。

一方、非直進走行時においては、式（４）のＧＰＳ方位変化量から求められるΔθや車両の平均傾斜角度αに誤差等が含まれる可能性がある。ここで、仮オフセット値２１０のドリフトは温度による影響等によるものであるので、仮オフセット値２１０の変動にはある連続性を持った特性が存在すると推測される。そのため、その特性に適したローパスフィルタを使用することによって、式（４）から導かれたオフセット値に含まれる誤差を吸収できる。具体的には、その特性に適したローパスフィルタとは、過去の仮オフセット値２１０の影響が大きくなるような忘却係数を使用することに相当する。

図５は、感度係数演算部３０の構成を示す。感度係数演算部３０は、感度係数導出部８０、感度係数フィルタ部８２、動作期間管理部８４を含む。感度係数導出部８０は、ＧＰＳ測位データ２００、出力信号２０２、傾斜角度２０４を入力する。また、感度係数演算部３０は、オフセット値２０６も入力する。また、感度係数導出部８０は、ＧＰＳ測位データ２００、出力信号２０２、傾斜角度２０４、オフセット値２０６とをもとに、角速度センサ２６の仮の感度係数を逐次導出する。

具体的に説明すると、感度係数導出部８０は、ＧＰＳ測位データ２００においてＧＰＳ方位が有効であると示されている場合、次のように、ＧＰＳ方位のサンプリング間隔における角速度センサ２６の仮の感度係数を算出する。
Ｇｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ＝（１／ｎ・ΣＧｏｕｔ−Ｇｏｆｆｓｅｔ）／Δθ／ｃｏｓ（α） ・・・（６）
ここで、Ｇｏｆｆｓｅｔは、図示しないオフセット値演算部２８から入力されるが、角速度算出装置１００の起動直後などのような状態において、オフセット値２０６が未だ算出されていないこともありえる。式（６）には、Δθによる除算が含まれるので、Δθが所定値以上であるときに感度係数を算出する。Δθの値が所定値以下であるときは、感度係数導出部８０は、直前に補正した感度係数を出力する。

感度係数フィルタ部８２は、感度係数導出部８０において逐次導出した仮の感度係数を入力する。感度係数フィルタ部８２は、仮の感度係数に対して統計処理を実行することによって、角速度センサ２６の感度係数２０８を導出する。感度係数フィルタ部８２は、図４に示されたオフセット値フィルタ処理部４４と同様に、ＩＩＲフィルタにて構成されており、ＩＩＲフィルタは、ローパスフィルタを構成する。その結果、式（６）におけるＧＰＳ方位変化量から求められるΔθや、車両の平均傾斜角度αに含まれる誤差が吸収される。また、感度係数フィルタ部８２は、動作期間管理部８４からの指示をもとに、ＩＩＲフィルタでの忘却係数を設定する。

動作期間管理部８４は、角速度センサ２６の動作期間に応じて、感度係数フィルタ部８２での忘却係数を変更する。また、動作期間管理部８４は、変更した忘却係数の使用を感度係数フィルタ部８２へ指示する。図６は、感度係数フィルタ部８２において記憶されるテーブルのデータ構造を示す。図示のごとく、条件欄３１０、忘却係数欄３１２が示される。条件欄３１０には、忘却係数を決定するための動作期間に関する条件として、「ｘ時間以下」、「ｘ時間より大」が示されている。忘却係数欄３１２には、条件欄３１０での各条件に対応した忘却係数の値が示される。具体的には、「ｘ時間以下」の場合に対して、忘却係数α１０が設定されており、「ｘ時間より大」の場合に対して、忘却係数α１１が規定されている。また、α１１＜α１０の関係が規定されている。つまり、起動からｘ時間以下の場合において、起動からｘ時間よりも大の場合よりも、新たに導出された仮オフセット値２１０の重み付けを大きくした平均化処理がなされる。

また、ここでは、ＧＰＳ方位のサンプリング間隔における仮の感度係数を算出する例を示したが、Ｇｏｆｆｓｅｔおよびαの変動が微小である場合、あるいはΔθの値が所定値以上にならない場合は、算出の間隔が大きくされてもよい。つまり、仮の感度係数の導出は、ＧＰＳ方位のサンプリング間隔に限定されない。

以上の構成による角速度算出装置１００の動作を説明する。図７は、角速度算出装置１００によるオフセット値の導出手順を示すフローチャートである。有効性判定部２２は、ＧＰＳ測位部２０において測位されたふたつのＧＰＳ測位データ２００の有効性を判定する（Ｓ１０）。ふたつのＧＰＳ測位データ２００は、サンプリング間隔時間だけ離れたタイミングでのＧＰＳ測位データ２００に相当する。有効でなければ（Ｓ１０のＮ）、待機する。ともに有効であれば（Ｓ１０のＹ）、オフセット値演算部２８は、ＧＰＳ測位データ２００のサンプリング間隔における車両のＧＰＳ方位変化量と、角速度センサ２６の出力信号２０２の合計値、傾斜検出部２４が出力する車両の傾斜角度２０４、感度係数演算部３０が出力する感度係数２０８を取得する（Ｓ１２）。

状態推定部４０は、取得した各種情報をもとに、車両の走行状態が停止あるいは直進走行状態であるかを判定する（Ｓ１４）。停止あるいは直進走行状態であれば（Ｓ１４のＹ）、停止時オフセット値導出部５６あるいは直進走行時オフセット値導出部５８は、取得した各種情報をもとに角速度センサ２６の仮オフセット値２１０を算出する（Ｓ１６）。オフセット値フィルタ処理部４４は、忘却係数α１でフィルタ処理を実行する（Ｓ１８）。一方、停止あるいは直進走行状態でなければ（Ｓ１４のＮ）、非直進走行時オフセット値導出部６０は、取得した各種情報をもとに角速度センサ２６の仮オフセット値２１０を算出する（Ｓ２０）。オフセット値フィルタ処理部４４は、忘却係数α２でフィルタ処理を実行する（Ｓ２２）。

図８は、角速度算出装置１００による感度係数の導出手順を示すフローチャートである。有効性判定部２２は、ＧＰＳ測位部２０において測位されたふたつのＧＰＳ測位データ２００の有効性を判定する（Ｓ４０）。ふたつのＧＰＳ測位データ２００は、サンプリング間隔時間だけ離れたタイミングでのＧＰＳ測位データ２００に相当する。有効でなければ（Ｓ４０のＮ）、待機する。ともに有効であれば（Ｓ４０のＹ）、感度係数演算部３０は、ＧＰＳ測位データ２００のサンプリング間隔における車両のＧＰＳ方位変化量と、角速度センサ２６の出力信号２０２の合計値、傾斜検出部２４が出力する車両の傾斜角度２０４、感度係数演算部３０が出力する感度係数２０８を取得する（Ｓ４２）。

感度係数導出部８０は、取得したＧＰＳ方位変化量が所定値以上でないと判定すれば（Ｓ４４のＮ）、ステップ４０に戻る。一方、感度係数導出部８０は、取得したＧＰＳ方位変化量が所定値以上であると判定すれば（Ｓ４４のＹ）、取得した各種情報に基づいて角速度センサ２６の仮の感度係数を導出する（Ｓ４６）。感度係数フィルタ部８２は、動作時間に応じた忘却係数にて、仮の感度係数に対してフィルタ処理を実行する（Ｓ４８）。

本発明の実施例によれば、走行状態に応じた仮オフセット値を導出するとともに、走行状態に応じた忘却係数を使用しながら仮オフセット値をフィルタ処理することによってオフセット値を導出するので、起動してから短期間であってもオフセット値に含まれる誤差を低減できる。また、オフセット値に含まれる誤差が低減されるので、オフセット値の導出精度を向上できる。また、角速度センサのオフセット値について、車両の傾斜角度を考慮するので、導出精度をさらに向上できる。また、ＧＰＳ方位のサンプリング間隔といった短い時間にて、車両の走行状態に応じた最適なオフセット値を導出するので、オフセット値のドリフトに精度よく追随できる。

また、仮の感度係数を導出するとともに、角速度センサの動作期間に応じた忘却係数を使用しながら仮の感度係数をフィルタ処理することによって感度係数を導出するので、起動してから短期間であっても感度係数に含まれる誤差を低減できる。また、感度係数に含まれる誤差が低減されるので、感度係数の導出精度を向上できる。また、走行状態として実質的にふたつの状態を規定し、仮オフセット値の２種類の導出方法およびα１およびα２の忘却係数を用意するので、処理を簡易にできる。また、角速度センサの感度係数について、車両の傾斜角度およびその変動を考慮して算出するので、傾斜のある道路の走行時においても導出精度を向上できる。また、オフセット値のドリフトに精度よく追随できるので、ナビゲーション装置の起動直後から感度係数を正確に導出できる。また、オフセット値と感度係数との導出精度が向上されるので、角速度の導出精度を向上できる。

（実施例２）
実施例２は、実施例１と同様に角速度算出装置１００に関する。実施例１においては、走行状態として、停止状態、直進走行状態、非直進走行状態への分類がなされている。また、状態別オフセット値導出部４２、オフセット値フィルタ処理部４４は、停止状態および直進走行状態に対して同様の処理を実行しているので、実施例１では、実質的にふたつの状態のそれぞれに対して異なった処理がなされているといえる。一方、実施例２に係る角速度算出装置１００は、停止状態に対する忘却係数と、直進走行状態に対する忘却係数とに異なった値を設定する。そのため、実施例２では、３つの状態のそれぞれに対して異なった処理がなされているといえる。実施例２に係る角速度算出装置１００、オフセット値演算部２８、オフセット値フィルタ処理部４４、感度係数演算部３０は、それぞれ図１、図２、図３、図５と同様のタイプである。そのため、ここでは、差異を中心に説明する。

図９は、本発明の実施例２に係る忘却係数設定部７６において記憶されるテーブルのデータ構造を示す図である。図９のテーブルは、図４と同様に示されている。忘却係数欄３０２には、停止状態に対応した忘却係数「α１」、直進走行状態に対応した忘却係数「α２」、非直進走行状態に対応した忘却係数「α３」が示されている。ここで、α１＞α２＞α３となっており、停止状態、直進走行状態、非直進走行状態の順に、過去の仮オフセット値２１０の影響が小さくなる。忘却係数設定部７６は、前述のごとく、当該デーブルを参照しながら走行状態情報２１２をもとに、忘却係数を選択する。また、忘却係数設定部７６は、選択した忘却係数をαｉ乗算部７０および１−αｉ乗算部７４に設定する。

本発明の実施例によれば、走行状態として３つの状態に対して、３つの忘却係数を用意するので、各状態に適合したフィルタ処理を実現できる。また、各状態に適合したフィルタ処理が実現されるので、処理精度を向上できる。

（実施例３）
実施例３は、これまでの実施例と同様に、角速度算出装置１００に関し、特に、感度係数演算部３０に関する。これまで、角速度センサ２６の動作時間に応じて、感度係数フィルタ部８２での忘却係数が変更されていた。一方、前述のごとく、ＧＰＳ衛星からの電波の受信状況によりＧＰＳ方位の精度が悪化することによって、感度係数に含まれる誤差が大きくなる。このような場合でも、感度係数の精度の悪化を抑制するために、実施例３に係る感度係数演算部３０は、仮の感度係数に対する信頼度を推定し、信頼度に応じて、感度係数フィルタ部８２での忘却係数を設定する。実施例３に係る角速度算出装置１００は、図１に示された角速度算出装置１００と同様のタイプである。また、オフセット値演算部２８として、これまでの説明が有効であるので、ここでは、感度係数演算部３０を中心に説明する。

図１０は、本発明の実施例３に係る感度係数演算部３０の構成を示す。感度係数演算部３０は、感度係数導出部８０、感度係数フィルタ部８２、平均値計算部４００、信頼度導出部４０２を含む。感度係数フィルタ部８２は、αｉ乗算部４０４、加算部４０６、１−αｉ乗算部４０８、忘却係数設定部４１０を含み、信頼度導出部４０２は、差分計算部４１２、信頼度決定部４１４、信頼度管理部４１６を含む。

感度係数導出部８０は、図５の説明と同様に、ＧＰＳ測位データ２００、出力信号２０２、傾斜角度２０４、オフセット値２０６をもとに、角速度センサ２６の仮の感度係数を逐次導出する。感度係数導出部８０は、逐次導出した仮の感度係数を感度係数フィルタ部８２、平均値計算部４００へ出力する。平均値計算部４００は、感度係数導出部８０から、逐次導出された角速度センサ２６の仮の感度係数を入力する。また、平均値計算部４００は、一定期間にわたって、感度係数導出部８０から順次出力される仮の感度係数を保持することによって、仮の感度係数に対する平均値（以下、「平均値」という）を逐次導出する。ここで、平均値を導出するために、例えば、移動平均が実行される。また、一定の期間は、式（６）でのΔθが連続して所定値以上である期間のように規定される。平均値計算部４００は、平均値を差分計算部４１２へ逐次出力する。

差分計算部４１２は、平均値計算部４００からの平均値を逐次入力する。また、感度係数フィルタ部８２から感度係数２０８も入力する。ここで、感度係数フィルタ部８２の構成は、後述する。また、感度係数２０８は、図示のごとく、感度係数フィルタ部８２から差分計算部４１２へフィードバックされているので、感度係数フィルタ部８２において過去に導出した感度係数２０８といえる。なお、以下では、感度係数フィルタ部８２において過去に導出した感度係数２０８も「感度係数２０８」という。差分計算部４１２は、感度係数２０８と平均値との差分の絶対値（以下、「差分値」という）を導出する。差分値の導出には、例えば、減算が実行される。差分計算部４１２は、差分値を信頼度決定部４１４へ出力する。

信頼度決定部４１４は、差分計算部４１２から差分値を逐次入力する。信頼度決定部４１４は、差分値をもとに、感度係数２０８の信頼度を決定する。信頼度は、段階的に設定された値、もしくは連続値で表される。ここでは、一例として、信頼度が４段階に設定されているとし、図１１を使用しながら、その際の信頼度決定部４１４の処理を説明する。図１１は、信頼度決定部４１４における動作の概要を示す。４つの信頼度として、第０信頼度５００、第１信頼度５０２、第２信頼度５０４、第３信頼度５０６が規定されている。ここでは、第３信頼度５０６の信頼度が最も高く、第０信頼度５００の信頼度が最も低いとする。

また、信頼度が高くなるほど、差分値が小さくなるような状態に相当する。さらに、差分値が小さくなるとは、仮の感度係数の変動が小さくなるような状態に相当する。つまり、第０信頼度５００は、感度係数の補正が不十分な状態に相当し、第３信頼度５０６は、感度係数の補正が十分になされた状態に相当する。信頼度決定部４１４は、信頼度管理部４１６から現在の信頼度を取得し、差分値が所定の条件を満たした場合に、別の信頼度への遷移を決定する。例えば、初期の状態において、信頼度決定部４１４は、信頼度管理部４１６から、現在の信頼度が第０信頼度５００である旨を取得する。

信頼度決定部４１４は、差分値が第１条件５１０を満たすと、第０信頼度５００から第１信頼度５０２への遷移を決定する。また、信頼度決定部４１４は、差分値が第２条件５１２を満たすと、第１信頼度５０２から第２信頼度５０４への遷移を決定し、差分値が第３条件５１４を満たすと、第１信頼度５０２から第０信頼度５００への遷移を決定する。また、信頼度決定部４１４は、差分値が第４条件５１６を満たすと、第２信頼度５０４から第３信頼度５０６への遷移を決定し、差分値が第５条件５１８を満たすと、第２信頼度５０４から第１信頼度５０２への遷移を決定する。なお、第３信頼度５０６は、前述のごとく、感度係数の補正が十分に行われた状態であるので、信頼度決定部４１４は、差分値が第６条件５２０を満たすと、車両取り付け角が変化する等の要因によるもの判断し、第３信頼度５０６から第０信頼度５００への遷移を決定する。また、信頼度決定部４１４は、信頼度の遷移を決定すると、その旨を信頼度管理部４１６へ通知し、信頼度管理部４１６は、新たな信頼度を管理する。

ここで、信頼度の遷移を決定するために使用される条件について説明する。図１２は、信頼度決定部４１４において記憶されるテーブルのデータ構造を示す。図示のごとく、現在の信頼度欄３３０、条件欄３３２、変更後の信頼度欄３３４が含まれる。現在の信頼度欄３３０には、現在の信頼度が示されており、条件欄３３２には、信頼度を遷移させるための条件が示されており、変更後の信頼度欄３３４には、遷移される先の信頼度が示されている。

つまり、条件欄３３２に示された条件は、上から順に、前述の第１条件５１０、第２条件５１２、第３条件５１４、第４条件５１６、第５条件５１８、第６条件５２０に相当する。例えば、第０信頼度５００である場合、差分値がしきい値１以下になる状態が１０回連続すると、信頼度決定部４１４は、第１信頼度５０２への遷移を決定する。ここで、しきい値１≧しきい値２≧しきい値３のような規定がなされており、信頼度が高くなるにつれて遷移条件は厳しくなっている。

また、信頼度を高くするための条件では、「１０回連続」と規定されており、信頼度を低くするための条件では、「３回連続」と規定されている。つまり、信頼度を高くするための条件での連続回数は、信頼度を低くするための条件での連続回数よりも小さくなっている。これは、信頼度を高くするよりも、信頼度を低くする方が容易になされることに相当する。このように、信頼度が厳しく評価されることによって、誤差の影響が低減される。図１０に戻る。以上の処理をまとめると、信頼度決定部４１４は、差分値が小さくなるにつれて、複数段階規定された信頼度のうち、高い信頼度を段階的に特定するといえる。信頼度決定部４１４は、信頼度を忘却係数設定部４１０へ出力する。信頼度管理部４１６は、前述のごとく、現在の信頼度を管理し、必要に応じて信頼度を信頼度決定部４１４へ出力する。

忘却係数設定部４１０は、信頼度決定部４１４から信頼度を入力し、信頼度をもとにαｉ乗算部４０４、１−αｉ乗算部４０８に設定すべき忘却係数を決定する。つまり、忘却係数設定部４１０は、差分値に応じて、感度係数フィルタ部８２での統計処理に使用される忘却係数を変更する。図１３は、忘却係数設定部４１０において記憶されるテーブルのデータ構造を示す。図示のごとく、信頼度欄３４０、忘却係数欄３４２が含まれており、各信頼度に対応した忘却係数が規定されている。忘却係数設定部４１０は、当該テーブルを参照しながら、入力した信頼度に対応した忘却係数を特定する。

ここで、信頼度が高くなるほど、忘却係数が大きくなっており、これは、過去に求められた仮の感度係数の影響、例えば、既に導出した感度係数２０８の影響が、信頼度が高くなるほど小さくことに相当する。つまり、信頼度が高くなるほど、感度係数導出部８０によって新たに導出された仮の感度係数の方が、感度係数フィルタ部８２において過去に導出された感度係数２０８よりも信用できると判断され、前者の重み付けが大きくなるような忘却係数が設定される。また、信頼度が低い場合には、逆の説明が有効である。図１０に戻る。忘却係数設定部４１０は、決定した忘却係数をαｉ乗算部４０４、１−αｉ乗算部４０８へ出力する。

αｉ乗算部４０４、加算部４０６、１−αｉ乗算部４０８は、図３のαｉ乗算部７０、加算部７２、１−αｉ乗算部７４のそれぞれと同様であるので、ここでは説明を省略する。その結果、感度係数フィルタ部８２は、感度係数２０８を導出し、差分計算部４１２、図１の角速度変換部１４、オフセット値演算部２８へ、感度係数２０８を出力する。図示しない角速度変換部１４は、前述のごとく、角速度センサ２６からの出力信号２０２、オフセット値演算部２８からのオフセット値２０６、感度係数演算部３０からの感度係数２０８をもとに、車両の最終的な角速度ωを算出する。これは、出力信号２０２と感度係数２０８とを使用しながら、出力信号２０２を補正することに相当する。

以上の構成による感度係数演算部３０の動作を説明する。図１４は、信頼度導出部４０２による信頼度の導出手順を示すフローチャートである。信頼度決定部４１４は、信頼度として第０信頼度５００を設定する（Ｓ６０）。差分値が信頼度変更条件を満足した場合（Ｓ６２のＹ）、信頼度決定部４１４は、信頼度を変更する（Ｓ６４）。差分値が信頼度変更条件を満足しない場合（Ｓ６２のＮ）、信頼度決定部４１４は、信頼度を維持する（Ｓ６６）。処理が終了でなければ（Ｓ６８のＮ）、ステップ６２に戻る。一方、処理が終了であれば（Ｓ６８のＹ）、終了になる。

本発明の実施例によれば、過去に導出した感度係数と、仮の感度係数に対する平均値との差分値をもとに信頼度を特定するので、仮の感度係数に対応した信頼度を特定できる。また、信頼度に応じて統計処理の際の忘却係数を変更するので、現在の仮の感度係数に適した忘却係数を設定できる。また、忘却係数を使用しながら仮の感度係数に対して統計処理を実行することによって、感度係数を導出するので、起動してから短期間であっても感度係数の導出精度を向上できる。また、起動してから短期間であっても感度係数の導出精度が向上されるので、角速度の導出精度を向上できる。

また、信頼度が高くなるほど、新たな仮の感度係数の影響が大きくなるので、統計処理の精度の悪化を抑制できる。また、信頼度が高くなるほど、新たな仮の感度係数の影響が大きくなるので、新たな仮の感度係数を感度係数に反映できる。また、走行状態に応じた忘却係数を使用しながら仮のオフセット値を統計処理することによってオフセット値を導出し、信頼度に応じた忘却係数を使用しながら仮の感度係数を統計処理することによって感度係数を導出するので、起動してから短期間であっても角速度の導出精度を向上できる。

（実施例４）
実施例４は、これまでの実施例と同様に、角速度算出装置１００に関し、特に、感度係数演算部３０に関する。実施例３において、信頼度導出部４０２は、仮の感度係数に対する平均値と、感度係数２０８とをもとに、信頼度を導出する。実施例４は、信頼度の導出精度の向上を目的とする。実施例４における信頼度導出部４０２は、平均値と感度係数２０８とに加えて、仮の感度係数の分散値も導出し、信頼度を決定する際に分散値も使用する。その結果、平均値と感度係数２０８との間の差分値が小さくても、分散値が大きければ、仮の感度係数の変動が大きいと推定され、その場合の信頼度が低くされる。実施例４に係る角速度算出装置１００も、図１に示された角速度算出装置１００と同様のタイプである。また、オフセット値演算部２８として、これまでの説明が有効であるので、ここでは、感度係数演算部３０を中心に説明する。

図１５は、本発明の実施例４に係る感度係数演算部３０の構成を示す。感度係数演算部３０は、図１０に示された感度係数演算部３０に比べて分散値計算部４１８をさらに備える。分散値計算部４１８は、感度係数導出部８０からの仮の感度係数を逐次入力するとともに、平均値計算部４００からの平均値も入力する。分散値計算部４１８は、平均値に対する仮の感度係数の分散値を導出する。なお、分散値の導出には公知の技術が使用されればよいので、ここでは説明を省略する。分散値計算部４１８は、分散値を信頼度決定部４１４へ出力する。

信頼度決定部４１４は、差分計算部４１２からの差分値に加えて、分散値計算部４１８からの分散値も考慮しながら、信頼度を決定する。なお、信頼度は、実施例３と同様に規定される。ここでも、信頼度の遷移を決定するために使用される条件について説明する。図１６は、信頼度決定部４１４において記憶されるテーブルのデータ構造を示す。図１６は、図１２と同様に、現在の信頼度欄３３０、条件欄３３２、変更後の信頼度欄３３４を含む。また、説明を簡単にするために、条件欄３３２には、信頼度を高くするための条件、つまり第１条件５１０、第２条件５１２、第４条件５１６だけが示されている。実施例３において、現在の信頼度が第０信頼度５００である場合、差分値がしきい値１以下となる状態が１０回連続すると、つまり第１条件５１０が満足されると、信頼度決定部４１４は、第１信頼度５０２への遷移を決定していた。

一方、ここでは、各条件に、分散値がしきい値４以下であることが追加されている。その結果、現在の信頼度が第０信頼度５００である場合、差分値がしきい値１以下となり、かつ分散値がしきい値４以下となる状態が１０回連続すると、信頼度決定部４１４は、第１信頼度５０２への遷移を決定する。そのため、差分値がしきい値１以下となっても、分散値がしきい値４よりも大きければ、第１信頼度５０２への遷移につながらない。つまり、信頼度を向上させることにはつながらない。これは、信頼度決定部４１４において、差分値が同一であっても、分散値が小さくなるほど、高い信頼度を段階的に特定することに相当する。図１５に戻る。

ここでは、信頼度を高くするための条件について説明した。信頼度を低くするための条件、つまり第３条件５１４、第５条件５１８、第６条件５２０に対しては、差分値が考慮されなくてもよい。つまり、差分値が各条件を満たした場合に、信頼度決定部４１４は、低い信頼度への遷移を決定すればよい。

本発明の実施例によれば、差分値だけではなく、分散値も考慮して信頼度を特定するので、仮の感度係数のバラツキの影響を信頼度に反映できる。また、分散値が大きければ、差分値が小さくても信頼度を高くしないので、仮の感度係数に含まれる誤差の影響を低減できる。また、差分値と分散値とをもとに信頼度を決定するので、信頼度を詳細に制御できる。また、平均値に加えて分散値を導出するだけなので、処理量の増加を抑制できる。

（実施例５）
実施例５は、これまでの実施例と同様に、角速度算出装置１００に関する。実施例１において、停止状態等の走行状態に応じて、オフセット値フィルタ処理部４４に対する忘却係数が設定される。実施例５は、忘却係数をさらに詳細に制御することを目的とする。実施例５では、非直進走行状態に対する忘却係数を決定する際に、信頼度を反映させる。ここで、信頼度の導出は、実施例３や４と同様になされる。非直進走行状態に対する忘却係数は、複数の信頼度のそれぞれに応じて規定されており、現在の信頼度に応じてひとつの忘却係数が決定される。その結果、走行状態に加えて信頼度も反映しながら忘却係数が決定されるので、忘却係数は詳細に制御される。実施例４に係る角速度算出装置１００も、図１に示された角速度算出装置１００と同様のタイプである。ここでは、差異を中心に説明する。

信頼度導出部４０２は、図１０、図１５と同様に信頼度を決定する。信頼度導出部４０２は、図３の忘却係数設定部７６へ信頼度を決定する。忘却係数設定部７６は、これまでの実施例と同様に走行状態情報２１２を入力する。また忘却係数設定部７６は、信頼度導出部４０２からの信頼度も入力する。ここで、忘却係数設定部７６は、走行状態情報２１２にて示された状態、信頼度に応じて、忘却係数「αｉ」の値を決定する。さらに、忘却係数設定部７６は、決定した忘却係数「αｉ」をαｉ乗算部７０および１−αｉ乗算部７４へ設定する。図１７は、本発明の実施例５に係る忘却係数設定部７６において記憶されるテーブルのデータ構造を示す。図示のごとく、走行状態欄３００、忘却係数欄３０２が図４や図９と同様に含まれるとともに、信頼度欄３２０がさらに含まれる。

忘却係数設定部７６は、走行状態情報２１２にて示された状態が停止状態である場合、および直線走行状態である場合、図１７に示されたテーブルを参照することによって、忘却係数「α１」、「α２」をそれぞれ選択する。一方、忘却係数設定部７６は、走行状態情報２１２にて示された状態が非直進走行状態である場合、信頼度をもとに、図１７に示されたテーブルを参照することによって、忘却係数を選択する。具体的に説明すると、忘却係数設定部７６は、第３信頼度５０６、第２信頼度５０４、第１信頼度５０２、第０信頼度５００のそれぞれに対応して、忘却係数「α３１」、「α３２」、「α３３」、「α３４」を選択する。

本発明の実施例によれば、走行状態だけではなく、信頼度を反映させるので、忘却係数を詳細に制御できる。また、非直進走行状態の際に信頼度を反映させるので、非直進走行状態の際の忘却係数の導出精度を向上できる。また、停止状態および直進走行状態の際に信頼度を反映させないので、処理量の増加を抑制できる。

以上、本発明を実施例をもとに説明した。この実施例は例示であり、それらの各構成要素や各処理プロセスの組合せにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。

本発明の実施例において、オフセット値演算部２８、感度係数演算部３０は、式（４）、式（６）を計算する際に、ＧＰＳ測位データ２００に含まれたＧＰＳ方位をもとにしたΔθを使用している。しかしながらこれに限らず例えば、オフセット値演算部２８、感度係数演算部３０は、図示しない地図データベースを用いて、車両がマッチングしている道路方位を利用してもよい。なお、地図データベースへの車両のマッチングには、ＧＰＳ測位データ２００が使用される。本変形例によれば、角速度算出装置１００の構成の自由度を向上できる。

本発明の実施例において、傾斜検出部２４は、ＧＰＳ高度を利用して車両の傾斜角度２０４を算出している。しかしながらこれに限らず例えば、傾斜検出部２４が加速度センサを備え、加速度センサからの情報を利用して傾斜角度２０４を算出してもよい。または、傾斜検出部２４は、図示しない地図データベースに含まれる道路情報に高度情報が存在する場合に、車両がマッチングしている道路の高度情報を利用してもよい。本変形例によれば、傾斜角度２０４を高精度に導出できる。

本発明の実施例において、オフセット値演算部２８、感度係数演算部３０は、仮オフセット値２１０、仮の感度係数を導出する際に、傾斜角度２０４を使用している。しかしながらこれに限らず例えば、傾斜角度２０４は使用されなくてもよい。その際、式（４）、式（６）でのαは０にされる。本変形例によれば、処理を簡易にできる。

本発明の実施例において、状態推定部４０は、車両の走行状態判定として、ＧＰＳ測位データ２００に含まれたＧＰＳ速度を使用して、停止状態を判定している。しかしながらこれに限らず例えば、状態推定部４０は、図示しないパルス検出部からの車両の車速パルス信号を入力し、車速パルスをもとに停止状態を判定してもよい。ここで、パルス検出部は、図示しない速度センサに接続されており、速度センサは、ドライブシャフトの回転に対応して回転するスピードメータケーブルの中間に設置され、ドライブシャフトの回転に伴った車速パルス信号を出力する。本変形例によれば、さまざまな手段によって車両の速度を測定できる。

本発明の実施例において、有効性判定部２２は、ＧＰＳ測位データ２００の有効性を判定するために、ＰＤＯＰを使用している。しかしながらこれに限らず例えば、有効性判定部２２は、ＧＤＯＰ（Ｇｅｏｍｅｔｒｉｃ Ｄｉｌｕｔｉｏｎ Ｏｆ Ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ）、ＨＤＯＰ（Ｈｏｒｉｚｏｎｔａｌ Ｄｉｌｕｔｉｏｎ Ｏｆ Ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ）等や、これらの組合せを使用してもよい。本変形例によれば、さまざまなパラメータを判定に使用できる。

本発明の実施例において、オフセット値フィルタ処理部４４や感度係数フィルタ部８２は、ＩＩＲフィルタを含むように形成されている。しかしながらこれに限らず例えば、オフセット値フィルタ処理部４４や感度係数フィルタ部８２は、ＦＩＲ（Ｆｉｎｉｔｅ Ｉｍｐｕｌｓｅ Ｒｅｓｐｏｎｓｅ）フィルタを含むように形成されていてもよい。その際、忘却係数は、タップ係数として設定される。本変形例によれば、フィルタ構成の自由度を向上できる。

本発明の実施例１に係る角速度算出装置の構成を示す図である。 図１のオフセット値演算部の構成を示す図である。 図１のオフセット値フィルタ処理部の構成を示す図である。 図３の忘却係数設定部において記憶されるテーブルのデータ構造を示す図である。 図１の感度係数演算部の構成を示す図である。 図５の感度係数フィルタ部において記憶されるテーブルのデータ構造を示す図である。 図１の角速度算出装置によるオフセット値の導出手順を示すフローチャートである。 図１の角速度算出装置による感度係数の導出手順を示すフローチャートである。 本発明の実施例２に係る忘却係数設定部において記憶されるテーブルのデータ構造を示す図である。 本発明の実施例３に係る感度係数演算部の構成を示す図である。 図１０の信頼度決定部における動作の概要を示す図である。 図１０の信頼度決定部において記憶されるテーブルのデータ構造を示す図である。 図１０の忘却係数設定部において記憶されるテーブルのデータ構造を示す図である。 図１０の信頼度導出部による信頼度の導出手順を示すフローチャートである。 本発明の実施例４に係る感度係数演算部の構成を示す図である。 図１５の信頼度決定部において記憶されるテーブルのデータ構造を示す図である。 本発明の実施例５に係る忘却係数設定部において記憶されるテーブルのデータ構造を示す図である。

符号の説明

１０ 測定部、 １２ パラメータ算出装置、 １４ 角速度変換部、 ２０ ＧＰＳ測位部、 ２２ 有効性判定部、 ２４ 傾斜検出部、 ２６ 角速度センサ、 ２８ オフセット値演算部、 ３０ 感度係数演算部、 ３２ 制御部、 １００ 角速度算出装置。

Claims (5)

1. ＧＰＳ衛星からの信号をもとに測位された対象物の測位データと、角速度センサから出力された対象物の角速度とを取得する取得部と、
   前記取得部において取得した測位データと角速度とをもとに、前記角速度センサの仮の感度係数を逐次導出する感度係数導出部と、
   前記感度係数導出部において逐次導出した前記角速度センサの仮の感度係数に対して統計処理を実行することによって、前記角速度センサから出力された角速度を補正するための前記角速度センサの感度係数を導出する感度係数フィルタ処理部とを備え、
   前記感度係数フィルタ処理部は、当該感度係数フィルタ処理部において過去に導出した前記角速度センサの感度係数と、前記感度係数導出部において逐次導出した前記角速度センサの仮の感度係数における平均値との差異に応じて、統計処理の際の忘却係数を変更しており、
   前記感度係数フィルタ処理部は、
   当該感度係数フィルタ処理部において過去に導出した前記角速度センサの感度係数と、前記感度係数導出部において逐次導出した前記角速度センサの仮の感度係数における平均値との差異が小さくなるにつれて、複数段階規定された信頼度のうち、より高い信頼度を段階的に特定する信頼度導出部と、
   前記角速度センサの感度係数導出における、過去に求められた仮の感度係数の影響が、特定した信頼度が高くなるほど小さくなるような忘却係数を統計処理の際に使用する忘却係数設定部と、
   を含むことを特徴とする角速度センサ補正装置。
2. 前記感度係数フィルタ処理部における前記信頼度導出部は、当該感度係数フィルタ処理部において過去に導出した前記角速度センサの感度係数と、前記感度係数導出部において逐次導出した前記角速度センサの仮の感度係数における平均値との差異が同一であっても、前記感度係数導出部において逐次導出した前記角速度センサの仮の感度係数における分散値が小さくなるほど、より高い信頼度を段階的に特定することを特徴とする請求項１に記載の角速度センサ補正装置。
3. ＧＰＳ衛星からの信号をもとに測位された対象物の測位データと、角速度センサから出力された対象物の角速度とを取得する取得部と、
   前記取得部において取得した測位データと角速度とをもとに、対象物の走行状態を推定する推定部と、
   前記推定部において推定した対象物の走行状態に応じて、前記取得部において取得した測位データと角速度との組合せを変更しながら、前記角速度センサの仮のオフセット値を逐次導出するオフセット値導出部と、
   前記オフセット値導出部において逐次導出した前記角速度センサの仮のオフセット値に対して統計処理を実行することによって、前記角速度センサから出力された角速度を補正するための前記角速度センサのオフセット値を導出するオフセット値フィルタ処理部と、
   前記取得部において取得した測位データと角速度とをもとに、前記角速度センサの仮の感度係数を逐次導出する感度係数導出部と、
   前記感度係数導出部において逐次導出した前記角速度センサの仮の感度係数に対して統計処理を実行することによって、前記角速度センサから出力された角速度を補正するための前記角速度センサの感度係数を導出する感度係数フィルタ処理部と、
   前記感度係数フィルタ処理部において導出した前記角速度センサの感度係数と、前記オフセット値フィルタ処理部において導出した前記角速度センサのオフセット値とを使用して、前記取得部において取得した前記対象物の角速度を補正する角速度変換部とを備え、
   前記推定部は、対象物の走行状態として、対象物が停止あるいは直進している状態である第１状態か、他の状態である第２状態であるかを推定し、
   前記オフセット値導出部は、前記推定部において第１状態であると推定された場合に、前記取得部において取得した角速度をもとに、前記角速度センサの仮のオフセット値を逐次導出し、前記推定部において第２状態であると推定された場合に、前記取得部において取得した測位データと角速度とをもとに、前記角速度センサの仮のオフセット値を逐次導出し、
   前記オフセット値フィルタ処理部は、前記推定部において推定した対象物の走行状態に応じて、統計処理の際の忘却係数を変更しており、前記角速度センサのオフセット値導出における、過去に求められた仮のオフセット値の影響が、第２状態よりも第１状態で小さくなるような忘却係数を統計処理の際に使用し、
   前記感度係数フィルタ処理部は、当該感度係数フィルタ処理部において過去に導出した前記角速度センサの感度係数と、前記感度係数導出部において逐次導出した前記角速度センサの仮の感度係数における平均値との差異に応じて、統計処理の際の忘却係数を変更しており、
   前記感度係数フィルタ処理部は、
   当該感度係数フィルタ処理部において過去に導出した前記角速度センサの感度係数と、前記感度係数導出部において逐次導出した前記角速度センサの仮の感度係数における平均値との差異が小さくなるにつれて、複数段階規定された信頼度のうち、より高い信頼度を段階的に特定する信頼度導出部と、
   前記角速度センサの感度係数導出における、過去に求められた仮の感度係数の影響が、特定した信頼度が高くなるほど小さくなるような忘却係数を統計処理の際に使用する忘却係数設定部と、
   を含むことを特徴とする角速度算出装置。
4. ＧＰＳ衛星からの信号をもとに測位された対象物の測位データと、角速度センサから出力された対象物の角速度とを取得するステップと、
   取得した測位データと角速度とをもとに、前記角速度センサの仮の感度係数を逐次導出するステップと、
   逐次導出した前記角速度センサの仮の感度係数に対して統計処理を実行することによって、前記角速度センサから出力された角速度を補正するための前記角速度センサの感度係数を導出するステップとを備え、
   前記角速度センサの感度係数を導出するステップは、過去に導出した前記角速度センサの感度係数と、逐次導出した前記角速度センサの仮の感度係数における平均値との差異に応じて、統計処理の際の忘却係数を変更しており、
   前記角速度センサの感度係数を導出するステップは、
   過去に導出した前記角速度センサの感度係数と、逐次導出した前記角速度センサの仮の感度係数における平均値との差異が小さくなるにつれて、複数段階規定された信頼度のうち、より高い信頼度を段階的に特定するステップと、
   過去に求められた仮の感度係数の影響が、特定した信頼度が高くなるほど小さくなるような忘却係数を統計処理の際に使用するステップと、
   を含むことを特徴とする角速度センサ補正方法。
5. ＧＰＳ衛星からの信号をもとに測位された対象物の測位データと、角速度センサから出力された対象物の角速度とを取得する取得ステップと、
   取得した測位データと角速度とをもとに、対象物の走行状態を推定するステップと、
   推定した対象物の走行状態に応じて、取得した測位データと角速度との組合せを変更しながら、前記角速度センサの仮のオフセット値を逐次導出するステップと、
   逐次導出した前記角速度センサの仮のオフセット値に対して統計処理を実行することによって、前記角速度センサから出力された角速度を補正するための前記角速度センサのオフセット値を導出するステップと、
   前記取得ステップで取得した測位データと角速度とをもとに、前記角速度センサの仮の感度係数を逐次導出するステップと、
   逐次導出した前記角速度センサの仮の感度係数に対して統計処理を実行することによって、前記角速度センサから出力された角速度を補正するための前記角速度センサの感度係数を導出するステップと、
   導出した前記角速度センサの感度係数と、導出した前記角速度センサのオフセット値とを使用して、前記取得ステップで取得した前記対象物の角速度を補正するステップとを備え、
   前記推定するステップは、対象物の走行状態として、対象物が停止あるいは直進している状態である第１状態か、他の状態である第２状態であるかを推定し、
   前記角速度センサの仮のオフセット値を逐次導出するステップは、第１状態であると推定された場合に、取得した角速度をもとに、前記角速度センサの仮のオフセット値を逐次導出し、第２状態であると推定された場合に、取得した測位データと角速度とをもとに、前記角速度センサの仮のオフセット値を逐次導出し、
   前記角速度センサのオフセット値を導出するステップは、推定した対象物の走行状態に応じて、統計処理の際の忘却係数を変更しており、前記角速度センサのオフセット値導出における、過去に求められた仮のオフセット値の影響が、第２状態よりも第１状態で小さくなるような忘却係数を統計処理の際に使用し、
   前記角速度センサの感度係数を導出するステップは、過去に導出した前記角速度センサの感度係数と、逐次導出した前記角速度センサの仮の感度係数における平均値との差異に応じて、統計処理の際の忘却係数を変更しており、
   前記角速度センサの感度係数を導出するステップは、
   過去に導出した前記角速度センサの感度係数と、逐次導出した前記角速度センサの仮の感度係数における平均値との差異が小さくなるにつれて、複数段階規定された信頼度のうち、より高い信頼度を段階的に特定するステップと、
   過去に求められた仮の感度係数の影響が、特定した信頼度が高くなるほど小さくなるような忘却係数を統計処理の際に使用するステップと、
   を含むことを特徴とする角速度算出方法。

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