WO2013114624A1

WO2013114624A1 - 減速因子推定装置及び運転支援装置

Info

Publication number: WO2013114624A1
Application number: PCT/JP2012/052556
Authority: WO
Inventors: 真也山王堂; 宏忠大竹
Original assignee: トヨタ自動車株式会社
Priority date: 2012-02-03
Filing date: 2012-02-03
Publication date: 2013-08-08
Also published as: DE112012005806B4; US20150006052A1; CN104080683B; JPWO2013114624A1; US9205843B2; DE112012005806T5; CN104080683A; JP5831560B2

Abstract

　車両（２）の減速因子を推定する減速因子推定装置（１）は、ロードロード推定値を算出するロードロード演算部（６５）と、ロードロード演算部（６５）で算出したロードロード推定値の所定周波数成分を抽出するフィルリング処理を行うフィルタリング演算部（６７）と、を有する。フィルタリング演算部（６７）は、ロードロード推定値をフィルタリングして、所定の所定周波数成分を抽出することで、車両起因ロードロード成分や環境起因ロードロード成分などを抽出を抽出する。

Description

減速因子推定装置及び運転支援装置

　本発明は、減速因子推定装置及び運転支援装置に関する。

　従来、車両に搭載され、車両の走行を支援する運転支援装置が知られている。この運転支援装置は、車両の走行を支援するために、車両の各種特性に基づいて車両の挙動を判定する。ここで、車両の各種特性は、走行時の条件により変動するものがある。このように変動する車両の特性を検出する装置としては、例えば、特許文献１に記載されている装置がある。特許文献１には、車両の走行エネルギを演算するシステムが記載されている。このシステムは、推定した走行速度と車両に関するパラメータと道路に関するパラメータに基づいて、勾配抵抗、空気抵抗、加速抵抗及び転がり抵抗を算出して走行エネルギを求めている。また、特許文献２には、車両の重量を推定する装置が記載されている。

特開２０１１－１６４６５号公報特開平１０－１０４０４９号公報

　ここで、車両の特性には、減速に関連する特性、つまり走行の際に走行の抵抗となる特性がある。車両は、これらの減速因子を算出し、その算出結果に基づいて、各種制御を行うことで車両を適切に制御することができる。車両の減速因子の中には、走行時の条件により変動するものがある。このような走行時の条件に応じて変動する車両の減速因子としては、特許文献１に記載されている空気抵抗、転がり抵抗や、特許文献２に記載されている車両重量がある。特許文献１及び２では各種条件を算出することで、各減速因子を推定しているが、推定した減速因子と実際の減速因子とがずれてしまい、推定の精度が低くなってしまう場合がある。

　本発明は、上記の事情に鑑みてなされたものであって、より高い精度で減速因子を推定することができる減速因子推定装置及び運転支援装置を提供することを目的とする。

　上記目的を達成するために、本発明は、車両の減速因子を推定する減速因子推定装置であって、ロードロード推定値を算出するロードロード演算部と、前記ロードロード推定値の所定周波数成分を抽出するフィルリング処理を行うフィルタリング演算部を備えることを特徴とする。

　また、前記フィルタリング演算部は、前記ロードロード推定値を第１時定数でフィルタリング処理することで総ロードロード成分を抽出し、前記ロードロード推定値を前記第１時定数よりも周期が長い第２時定数でフィルタリング処理することで車両起因ロードロード成分を抽出し、前記総ロードロード成分から前記車両起因ロードロード成分を減算して環境起因ロードロード成分を算出することが好ましい。

　また、前記ロードロード演算部及び前記フィルタリング演算部を含む減速因子推定部と、前記車両の駆動力を取得する駆動力取得部と、前記車両の車速を取得する車速取得部と、前記車両の加速度を取得する加速度取得部と、を有し、前記減速因子推定部は、取得された駆動力と速度と加速度との関係に基づいて、前記ロードロード推定値を含む複数の減速因子を推定することが好ましい。

　また、前記減速因子は、空気抵抗係数及び車両重量の少なくとも一方を含み、前記減速因子推定部は、前記環境起因ロードロード成分がしきい値以上である場合、空気抵抗係数及び車両重量の少なくとも一方の推定を停止することが好ましい。

　また、前記減速因子は、空気抵抗係数及び車両重量の少なくとも一方を含み、前記減速因子推定部は、前記環境起因ロードロード成分の変化量がしきい値以上である場合、空気抵抗係数及び車両重量の少なくとも一方の推定を停止することが好ましい。

　また、前記減速因子推定部は、前記車速及び前記加速度に基づいて、推定する１つの減速因子を決定することが好ましい。

　また、前記減速因子推定部は、運動方程式を用いて減速因子と駆動力と速度と加速度との関係を解析し、前記減速因子を推定することが好ましい。

　上記目的を達成するために、本発明は、運転支援装置であって、上記のいずれかに記載の減速因子推定装置と、前記減速因子推定装置で推定された減速因子を用いて、運転支援を実行する運転支援制御部と、を有することを特徴とする。

　また、前記運転支援制御部は、前記環境起因ロードロード成分がしきい値以上である場合、運転支援を停止することが好ましい。

　また、前記運転支援制御部は、前記環境起因ロードロード成分の変化量がしきい値以上である場合、運転支援を停止することが好ましい。

　また、車両挙動安定制御の作動を検出する車両挙動安定制御検出部をさらに有し、前記運転支援制御部は、前記車両挙動安定制御検出で車両挙動安定制御が作動していることが検出された場合、運転支援を停止することが好ましい。

　本発明は、ロードロードに含まれる、車両のメカロスに起因するロードロード成分を推定することができ、高い精度で減速因子を推定するという効果を奏する。

図１は、車両制御システムを表す概略構成図である。図２は、ＥＣＵ、減速因子推定装置及び運転支援装置の概略構成の一例を表すブロック図である。図３は、車両に作用する力を模式的に示す説明図である。図４は、推定する減速因子と速度と加速度との関係を示す説明図である。図５は、ＥＣＵによる制御の一例を示すフローチャートである。図６は、ＥＣＵによる制御の一例を示すフローチャートである。図７は、推定する減速因子と速度と加速度との他の関係を示す説明図である。図８は、推定する減速因子と速度と加速度との他の関係を示す説明図である。図９は、推定する減速因子と速度と加速度との他の関係を示す説明図である。図１０は、車両重量の算出結果と時間の関係を示す説明図である。図１１は、空気抵抗係数の算出結果と時間の関係を示す説明図である。図１２は、ロードロードの算出結果と時間の関係を示す説明図である。図１３は、駆動力の算出結果と時間の関係を示す説明図である。図１４は、駆動力の算出結果と時間の関係を示す説明図である。図１５は、推定する減速因子と速度と加速度との関係を示す説明図である。図１６は、ロードロードの算出結果を示す説明図である。図１７は、ＥＣＵによる制御の一例を示すフローチャートである。図１８は、ＥＣＵによる制御の一例を示すフローチャートである。図１９は、運転支援制御部の概略構成の一例を表すブロック図である。図２０は、ＥＣＵによる制御の一例を示すフローチャートである。図２１は、ＥＣＵによる制御の一例を示すフローチャートである。

　以下に、本発明に係る実施形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施形態によりこの発明が限定されるものではない。また、下記実施形態における構成要素には、当業者が置換可能かつ容易なもの、或いは実質的に同一のものが含まれる。

　図１は、車両制御システムを表す概略構成図であり、図２は、ＥＣＵ、減速因子推定装置及び運転支援装置の概略構成の一例を表すブロック図である。

　本実施形態の減速因子推定装置１及び運転支援装置７０は、図１に示すように、車両２に搭載される車両制御システム３に適用される。減速因子推定装置１は、ＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ　Ｃｏｎｔｒｏｌ　Ｕｎｉｔ）５０を備える。そして、減速因子推定装置１は、状況に応じてＥＣＵ５０で各種演算を行うことで、減速因子を推定する。本実施形態の運転支援装置７０は、減速因子推定装置１を含むＥＣＵ５０を有する。運転支援装置７０は、ＥＣＵ５０により減速因子推定装置１で推定した減速因子を用いて走行状態を推定し、その結果に基づいてＨＭＩ装置（支援装置）４や駆動源（エンジン５、ＭＧ６）等を制御し種々の運転支援を実行することで、車両２の走行を支援する。

　本実施形態の車両制御システム３は、エンジン５とＭＧ６とを組み合わせて、車両２の駆動輪を回転駆動させるための走行用駆動源とする、いわゆるハイブリッドシステムでもある。すなわち、車両２は、エンジン５に加えてＭＧ６を走行用駆動源として備えたハイブリッド車両である。車両２は、エンジン５を可及的に効率の良い状態で運転する一方、動力やエンジンブレーキ力の過不足を回転電機であるＭＧ６で補い、さらには減速時にエネルギの回生を行うことにより、燃費の向上を図るように構成されたものである。

　具体的には、車両制御システム３は、ＨＭＩ装置４、内燃機関としてのエンジン５、電動機としてのモータジェネレータ（以下、「ＭＧ」という場合がある。）６、変速機７、ブレーキ装置８、バッテリ９等を含む。また、車両制御システム３は、車速センサ１０、加速度センサ１１、ヨーレートセンサ１２、アクセルセンサ１３、ブレーキセンサ１４、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ　Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ　Ｓｙｓｔｅｍ、全地球測位システム）装置（以下、「ＧＰＳ」という場合がある。）１５、無線通信装置１６、データベース（以下、「ＤＢ」という場合がある。）１７等を含む。

　ＨＭＩ装置４は、車両２の運転を支援する情報である運転支援情報を出力可能な支援装置であり、運転者に対する運転支援情報の提供等を行う装置である。ＨＭＩ装置４は、車載機器であって、例えば、車両２の車室内に設けられたディスプレイ装置（視覚情報表示装置）やスピーカ（音出力装置）等を有する。ＨＭＩ装置４は、既存の装置、例えば、ナビゲーションシステムのディスプレイ装置やスピーカ等が流用されてもよい。ＨＭＩ装置４は、燃費向上を実現できるように、音声情報、視覚情報（図形情報、文字情報）等によって情報提供を行い、運転者の運転操作を誘導する。ＨＭＩ装置４は、こうした情報提供により運転者の運転操作による目標値の実現を支援する。ＨＭＩ装置４は、ＥＣＵ５０に電気的に接続されこのＥＣＵ５０により制御される。なお、ＨＭＩ装置４は、例えば、ハンドル振動、座席振動、ペダル反力などの触覚情報を出力する触覚情報出力装置等を含んで構成されてもよい。

　車両制御システム３は、車両２の走行を実現する種々のアクチュエータとして、エンジン５、ＭＧ６、変速機７、ブレーキ装置８、バッテリ９等を搭載している。

　エンジン５は、運転者による加速要求操作、例えば、アクセルペダルの踏み込み操作に応じて、車両２の車輪に駆動力を作用させるものである。エンジン５は、車両２の駆動輪に作用させる走行用の動力として、燃料を消費して機関トルクとしてのエンジントルクを発生させる。エンジン５は、要は、燃料を燃焼して生じる熱エネルギをトルクなどの機械的エネルギの形で出力する熱機関であって、ガソリンエンジンやディーゼルエンジン、ＬＰＧエンジンなどがその一例である。エンジン５は、例えば、不図示の燃料噴射装置、点火装置、及びスロットル弁装置などを備えており、これらの装置は、ＥＣＵ５０に電気的に接続されこのＥＣＵ５０により制御される。エンジン５は、ＥＣＵ５０によって出力トルクが制御される。なお、エンジン５が発生させる動力は、ＭＧ６における発電に用いてもよい。

　ＭＧ６は、運転者による加速要求操作、例えば、アクセルペダルの踏み込み操作に応じて、車両２の駆動輪に駆動力を作用させるものである。ＭＧ６は、車両２の駆動輪に作用させる走行用の動力として、電気エネルギを機械的な動力に変換してモータトルクを発生させる。ＭＧ６は、固定子であるステータと回転子であるロータとを備えた、いわゆる回転電機である。ＭＧ６は、電気エネルギを機械的動力に変換して出力する電動機であると共に、機械的動力を電気エネルギに変換して回収する発電機でもある。すなわち、ＭＧ６は、電力の供給により駆動し電気エネルギを機械エネルギに変換して出力する電動機としての機能（力行機能）と、機械エネルギを電気エネルギに変換する発電機としての機能（回生機能）とを兼ね備えている。ＭＧ６は、直流電流と交流電流との変換を行うインバータ等を介してＥＣＵ５０に電気的に接続されこのＥＣＵ５０により制御される。ＭＧ６は、ＥＣＵ５０によってインバータを介して出力トルク及び発電量が制御される。

　変速機７は、エンジン５やＭＧ６による回転出力を変速して車両２の駆動輪側に伝達する動力伝達装置である。変速機７は、いわゆる手動変速機（ＭＴ）であってもよいし、有段自動変速機（ＡＴ）、無段自動変速機（ＣＶＴ）、マルチモードマニュアルトランスミッション（ＭＭＴ）、シーケンシャルマニュアルトランスミッション（ＳＭＴ）、デュアルクラッチトランスミッション（ＤＣＴ）などのいわゆる自動変速機であってもよい。ここでは、変速機７は、例えば、遊星歯車機構等を用いた無段変速機であるものとして説明する。変速機７は、変速機アクチュエータ等がＥＣＵ５０に電気的に接続されこのＥＣＵ５０により制御される。

　ブレーキ装置８は、運転者による制動要求操作、例えば、ブレーキペダルの踏み込み操作に応じて、車両２の車輪に制動力を作用させるものである。ブレーキ装置８は、例えば、ブレーキパッドやブレーキディスク等の摩擦要素間に所定の摩擦力（摩擦抵抗力）を発生させることで車両２の車体に回転可能に支持された車輪に制動力を付与する。これにより、ブレーキ装置８は、車両２の車輪の路面との接地面に制動力を発生させ、車両２を制動することができる。ブレーキ装置８は、ブレーキアクチュエータ等がＥＣＵ５０に電気的に接続されこのＥＣＵ５０により制御される。

　バッテリ９は、電力を蓄えること（蓄電）、及び、蓄えた電力を放電することが可能な蓄電装置である。バッテリ９は、ＥＣＵ５０と電気的に接続されており、種々の情報に関する信号をＥＣＵ５０に出力する。本実施形態のバッテリ９は、充電状態の情報として、ＳＯＣ（State　of　Charge）を検出し、ＥＣＵ５０に出力する。

　ＭＧ６は、電動機として機能する場合、このバッテリ９に蓄えられた電力がインバータを介して供給され、供給された電力を車両２の走行用の動力に変換して出力する。また、ＭＧ６は、発電機として機能する場合、入力される動力によって駆動されて発電し、発電した電力を、インバータを介してバッテリ９に充電する。このとき、ＭＧ６は、ロータに生じる回転抵抗により、ロータの回転を制動（回生制動）することができる。この結果、ＭＧ６は、回生制動時には、電力の回生によりロータに負のモータトルクであるモータ回生トルクを発生させることができ、結果的に、車両２の駆動輪に制動力を付与することができる。つまり、この車両制御システム３は、車両２の駆動輪からＭＧ６に機械的動力が入力され、これにより、ＭＧ６が回生により発電することで、車両２の運動エネルギを電気エネルギとして回収することができる。そして、車両制御システム３は、これに伴ってＭＧ６のロータに生じる機械的動力（負のモータトルク）を駆動輪に伝達することで、ＭＧ６により回生制動を行うことができる。この場合、この車両制御システム３は、ＭＧ６による回生量（発電量）が相対的に小さくされると、発生する制動力が相対的に小さくなり、車両２に作用する減速度が相対的に小さくなる。一方、この車両制御システム３は、ＭＧ６による回生量（発電量）が相対的に大きくされると、発生する制動力が相対的に大きくなり、車両２に作用する減速度が相対的に大きくなる。

　車速センサ１０、加速度センサ１１、ヨーレートセンサ１２、アクセルセンサ１３、ブレーキセンサ１４は、車両２の走行状態や運転者による車両２に対する入力（ドライバ入力）、すなわち、運転者による車両２に対する実際の操作に関する状態量や物理量を検出する状態検出装置である。車速センサ１０は、車両２の車両速度（以下、「車速」という場合がある。）を検出する。加速度センサ１１は、車両２の加速度を検出する。なお、本実施形態の加速度センサ１１は、少なくとも車両２の前後方向の加速度を検出する。ヨーレートセンサ１２は、車両２のヨーレートを検出する。アクセルセンサ１３は、運転者によるアクセルペダルの操作量（踏み込み量）であるアクセル開度を検出する。ブレーキセンサ１４は、運転者によるブレーキペダルの操作量（踏み込み量）、例えば、マスタシリンダ圧等を検出する。車速センサ１０、加速度センサ１１、ヨーレートセンサ１２、アクセルセンサ１３、ブレーキセンサ１４は、ＥＣＵ５０と電気的に接続されており、検出信号をＥＣＵ５０に出力する。

　ＧＰＳ装置１５は、車両２の現在の位置を検出する装置である。ＧＰＳ装置１５は、ＧＰＳ衛星が出力するＧＰＳ信号を受信し、受信したＧＰＳ信号に基づいて、車両２の位置情報であるＧＰＳ情報（Ｘ座標；Ｘ，Ｙ座標；Ｙ）を測位・演算する。ＧＰＳ装置１５は、ＥＣＵ５０と電気的に接続されており、ＧＰＳ情報に関する信号をＥＣＵ５０に出力する。

　無線通信装置１６は、無線通信を利用して車両２の走行に関する先読み情報を取得する先読み情報取得装置である。無線通信装置１６は、例えば、路側に設置された光ビーコン等の路車間通信機器（路側機）、他の車両に車載された車車間通信機器、ＶＩＣＳ（登録商標）（Ｖｅｈｉｃｌｅ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　ａｎｄ　Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ　Ｓｙｓｔｅｍ：道路交通情報通信システム）センタ等を介するインターネット等の通信インフラを利用して情報のやりとりを行う装置等から無線通信を利用して先読み情報を取得する。無線通信装置１６は、先読み情報として、例えば、先行車両情報、後続車両情報、信号情報、工事・交通規制情報、渋滞情報、緊急車両情報、事故履歴データベースに関する情報等を取得する。例えば、信号情報は、車両２の走行方向前方の信号機の位置情報、青信号、黄信号、赤信号の点灯サイクルや信号変化タイミング等の信号サイクル情報等を含む。無線通信装置１６は、ＥＣＵ５０と電気的に接続されており、先読み情報に関する信号をＥＣＵ５０に出力する。

　データベース１７は、種々の情報を記憶するものである。データベース１７は、道路情報を含む地図情報、車両２の実際の走行で得られる種々の情報や学習情報、無線通信装置１６が取得する先読み情報等を記憶する。例えば、道路情報は、道路勾配情報、路面状態情報、道路形状情報、制限車速情報、道路曲率（カーブ）情報、一時停止情報、停止線位置情報等を含む。データベース１７に記憶されている情報は、ＥＣＵ５０によって適宜参照され、必要な情報が読み出される。なお、このデータベース１７は、ここでは車両２に車載するものとして図示しているが、これに限らず、車両２の車外の情報センタ等に設けられ、無線通信等を介して、ＥＣＵ５０によって適宜参照され、必要な情報が読み出される構成であってもよい。本実施形態のデータベース１７は、学習情報として、停止線等の基準停止位置が設けられている信号機や交差点等で車両２が停止した位置（実停止位置）の情報を蓄積している。データベース１７は、実停止位置の情報を基準停止位置毎に蓄積している。

　ＥＣＵ５０は、車両制御システム３の全体の制御を統括的に行う制御ユニットであり、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ及びインターフェースを含む周知のマイクロコンピュータを主体とする電子回路として構成されている。ＥＣＵ５０は、車速センサ１０、加速度センサ１１、ヨーレートセンサ１２、アクセルセンサ１３及びブレーキセンサ１４が検出した検出結果、ＧＰＳ装置１５が取得したＧＰＳ情報、無線通信装置１６が取得した先読み情報、データベース１７に記憶されている種々の情報、各部の駆動信号、制御指令等に対応した電気信号が入力される。ＥＣＵ５０は、入力されたこれらの電気信号等に応じて、ＨＭＩ装置４、エンジン５、ＭＧ６、変速機７、ブレーキ装置８、バッテリ９等を制御する。ＥＣＵ５０は、例えば、アクセル開度、車速等に基づいてエンジン５の駆動制御、ＭＧ６の駆動制御、変速機７の変速制御、ブレーキ装置８の制動制御などを実行する。また、ＥＣＵ５０は、例えば、運転状態に応じてエンジン５とＭＧ６とを併用又は選択使用することで、車両２において様々な車両走行（走行モード）を実現することができる。

　また、ＥＣＵ５０は、例えば、アクセルセンサ１３による検出結果に基づいて、運転者による車両２に対する加速要求操作であるアクセル操作のＯＮ／ＯＦＦとアクセル開度を検出することができる。同様に、ＥＣＵ５０は、例えば、ブレーキセンサ１４による検出結果に基づいて、運転者による車両２に対する制動要求操作であるブレーキ操作のＯＮ／ＯＦＦを検出することができる。なお、運転者によるアクセル操作がＯＦＦである状態とは、運転者が車両２に対する加速要求操作を解除した状態であり、運転者によるアクセル操作がＯＮである状態とは、運転者が車両２に対する加速要求操作を行っている状態である。同様に、運転者によるブレーキ操作がＯＦＦである状態とは、運転者が車両２に対する制動要求操作を解除した状態であり、運転者によるブレーキ操作がＯＮである状態とは、運転者が車両２に対する制動要求操作を行っている状態である。また、ＥＣＵ５０は、アクセル開度に基づいてドライバ要求パワーを検出する。

　以下、図２のブロック図を参照して、ＥＣＵ５０、減速因子推定装置及び運転支援装置の概略構成の一例を説明する。ＥＣＵ５０は、図２に示すように、車両特性演算部５１と、記憶部５２と、運転支援制御部５３と、車両挙動安定制御検出部５４と、を有する。

　車両特性演算部５１と記憶部５２と車両挙動安定制御検出部５４とは、減速因子推定装置１に含まれる。減速因子推定装置１は、ＥＣＵ５０に加え、車両状態を検出する各種センサや、周囲の情報を供給する各種情報取得部を含んでいてもよい。減速因子推定装置１は、車両状態を検出する各種センサや、周囲の情報を供給する各種情報取得部を含まず、車両状態を検出する各種センサや、周囲の情報を供給する各種情報取得部から情報を取得する通信部を取得部として含んでいてもよい。

　また、減速因子推定装置１と運転支援制御部５３とは、運転支援装置７０に含まれる。運転支援装置７０は、ＥＣＵ５０に加え、エンジン５、ＭＧ６（図示省略）等の駆動源やＨＭＩ装置４も含む。運転支援装置７０は、減速因子推定装置１と同様に車両状態を検出する各種センサや、周囲の情報を供給する各種情報取得部を含んでいてもよい。運転支援装置７０は、減速因子推定装置１と同様に、車両状態を検出する各種センサや、周囲の情報を供給する各種情報取得部を含まず、車両状態を検出する各種センサや、周囲の情報を供給する各種情報取得部から情報を取得する通信部を取得部として含んでいてもよい。

　ここで、ＥＣＵ５０の車両特性演算部５１と、運転支援制御部５３と、車両挙動安定制御検出部５４とは、車内ネットワークとして構築されたＣＡＮ（Ｃｏｎｔｒｏｌ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）５６を介して、エンジン制御ＥＣＵ、ＭＧ制御ＥＣＵ、変速機制御ＥＣＵ、ブレーキ制御ＥＣＵ、バッテリ制御ＥＣＵ等の各種アクチュエータを制御するアクチュエータＥＣＵやセンサ類に接続される。車両特性演算部５１と、運転支援制御部５３と、車両挙動安定制御検出部５４とは、ＣＡＮ５６を介して各種アクチュエータの制御値やセンサの検出値を車両情報として取得する。

　車両特性演算部５１は、車両２の各種特性、本実施形態では、車両２の減速因子を演算する。具体的には、車両特性演算部５１は、ＣＡＮ５６を介して各種情報を取得し、取得した情報を解析することで車両２の減速因子を推定する。

　車両特性演算部５１は、車速演算部（車速取得部）６０と、加速度演算部（加速度取得部）６１と、駆動力演算部（駆動力取得部）６２と、車重演算部６３と、空気抵抗演算部６４と、ロードロード演算部６５と、車重異常判定部６６と、フィルタリング演算部６７と、推定処理制御部６８と、を有する。減速因子推定装置１は、車両特性演算部５１の車重演算部６３と、空気抵抗演算部６４と、ロードロード演算部６５と、車重異常判定部６６と、環境起因ＲＬ（ロードロード）演算部６７と、推定処理制御部６８とを含む構成が、減速因子推定部となる。車速演算部６０と加速度演算部６１と駆動力演算部６２とは、減速因子の推定に用いる各種パラメータを取得する。

　車速演算部６０は、車両２の車速を取得する演算部である。車速演算部６０は、ＣＡＮ５６を介して車速センサ１０の検出値を取得することで、車両２の車速を取得することができる。なお、車速演算部６０は、取得した車速センサ１０の検出値をそのまま車両２の車速として取得してもよいし、車速センサ１０の検出値を演算処理して車両２の車速を取得してもよい。

　加速度演算部６１は、車両２の加速度を取得する演算部である。加速度演算部６１は、ＣＡＮ５６を介して加速度センサ１１の検出値を取得することで、車両２の加速度を取得することができる。なお、加速度演算部６１は、取得した加速度センサ１１の検出値をそのまま車両２の車速として取得してもよいし、加速度センサ１１の検出値を演算処理して車両２の車速を取得してもよい。また、加速度演算部６１は、加速度センサ１１の検出値を用いずに加速度を算出してもよい。例えば、加速度演算部６１は、車速センサ１０で検出した車速を微分して加速度を取得してもよい。

　駆動力演算部６２は、車両２の駆動力を取得する演算部である。駆動力演算部６２は、ＣＡＮ５６を介してエンジン５、ＭＧ６の駆動条件の検出値を取得し、検出値を演算することで、車両２の駆動力を取得することができる。例えば、駆動力演算部６２は、エンジン２の回転数、ＭＧ６の出力等を各種条件に基づいて演算することで、算出することができる。また、駆動力演算部６２は、減速時でかつ運転者がブレーキ操作を行っていないときのエンジン５、ＭＧ６で発生する負荷（エンジンブレーキ、回生ブレーキ）の値を取得し、演算することで駆動力を取得してもよい。また、駆動力演算部６２は、ＣＡＮ５６を介してアクセルセンサ１３の検出値、つまりアクセル開度を取得し、取得したアクセル開度から車両２の駆動力を取得してもよい。

　車重演算部６３は、車両重量を推定する演算部である。空気抵抗演算部６４は、空気抵抗係数を推定する演算部である。ロードロード演算部６５は、ロードロードを推定する演算部である。車重演算部６３と、空気抵抗演算部６４と、ロードロード演算部６５と、で実行する演算については後述する。ここで、ロードロード（走行抵抗）とは、駆動源から路面までの間で生じる抵抗であり、タイヤと路面との間で発生する路面抵抗や、駆動源で発生した駆動力を伝達する駆動系で発生する抵抗（メカロス）等が含まれる。このように、本実施形態の車両特性演算部５１は、車重演算部６３、空気抵抗演算部６４、ロードロード演算部６５で推定される車両重量と空気抵抗係数とロードロードとが減速因子となる。

　車重異常判定部６６は、推定した車両重量が異常であるかを判定する。車重異常判定部６６は、車重演算部６３から推定した車両重量を取得し、推定した車両重量がしきい値を超える場合、車両重量が異常であると判定する。車重異常判定部６６は、判定結果を推定処理制御部６８に送る。なお、車重異常判定部６６は、推定処理制御部６８と一体で設けてもよい。

　フィルタリング演算部（環境起因ＲＬ（ロードロード）演算部）６７は、ロードロード演算部６５で算出したロードロードの推定値のデータに対してフィルタリング処理を行い所定の周波数成分を抽出する。具体的には、フィルタリング演算部６７は、ロードロードの推定値のデータに対してフィルタリング処理を行い、所定周波数成分を抽出することで、車両起因ロードロード成分を抽出する。さらに、フィルタリング演算部は、抽出した成分を処理することで、環境起因ロードロード成分を抽出する。車両起因ロードロード成分は、ロードロードのうち駆動源で発生した駆動力を伝達する駆動系で発生する抵抗（メカロス）を含む成分である。環境起因ロードロード成分は、ロードロードのうち、タイヤと路面との間で発生する路面抵抗を含む成分である。フィルタリング演算部６７で、車両起因ロードロード成分及び環境起因ロードロード成分を抽出する処理については後述する。

　推定処理制御部６８は、車両特性演算部５１の各部の処理を制御する。推定処理制御部６８は、車速演算部６０で取得した車速と、加速度演算部６１で取得した加速度とに基づいて、車重演算部６３で車両重量を推定する処理を実行するか否か、空気抵抗演算部６４で空気抵抗係数を推定する処理を実行するか否か、ロードロード演算部６５でロードロードを推定する処理を実行するか否かを決定し、決定に基づいて各種減速因子の推定処理を実行させる。また、推定処理制御部６８は、環境起因ロードロード成分に基づいて、空気抵抗係数及びロードロードの推定を停止するか否かを決定する。推定処理制御部６８で実行する処理については、後述する。

　次に、記憶部５２は、車両特性演算部５１で算出された値や、各種演算に必要な値を記憶する。記憶部５２は、少なくとも現状において算出されている減速因子の推定値を記憶する。なお、本実施形態では記憶部５２をＥＣＵ５０内に設けたが、必要な情報をデータベース１７に記憶させるようにしてもよい。

　次に、運転支援制御部５３は、例えば、ＩＴＳ（Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ　Ｔｒａｎｓｐｏｒｔ　Ｓｙｓｔｅｍｓ、高度道路交通システム）対応の演算部であり、インフラ協調やＮＡＶＩ協調を行うための演算部を有する。運転支援制御部５３は、いわゆる先読み情報を活用する先読み情報エコ運転支援処理を実行する。すなわち、車両制御システム３は、先読み情報を活用して、運転支援制御部５３が燃費向上効果の高い運転を行うことで、エコ運転（エコドライブ）を支援する。これにより、車両制御システム３は、燃料の消費を抑制して燃費の向上を図ることができる。運転支援制御部５３は、運転者によるエコ運転を支援する目的で、ＨＭＩ装置４に運転支援情報を出力し運転者による操作を誘導支援する。また、運転支援制御部５３は、運転支援として、走行停止時のエンジンのＯＮ／ＯＦＦの切り替えを行う。

　運転支援制御部５３は、ＣＡＮ５６を介して取得した各種情報、例えば、ＧＰＳ装置１５で取得した位置情報、無線通信装置１６で取得した通過する信号機の信号サイクル等に基づいて、今後、車両２が走行する経路の情報を取得する。また、運転支援制御部５３は、ＣＡＮ５６を介して現在の走行状態（車速、バッテリの残量等）を取得する。運転支援制御部５３は、今後車両２が走行する経路の情報と現在の走行状態と、減速因子推定装置１で算出した各減速因子と、を用いることで、運転支援を実行することができる。

　運転支援制御部５３は、状況に応じてエンジン５を制御し種々の運転支援を実行することで、燃費向上効果が高く、かつ、運転者にとって快適な走行の支援を行う。具体的には、運転支援制御部５３は、信号機や交差点等の停止位置の情報を取得し、走行方向に停止する必要があるかを判定する。運転支援制御部５３は、車両２を停止させると判定した場合、信号機や交差点等にある停止線の位置の情報から目標停止位置を特定し、走行中の車両２の走行速度、対象の目標停止位置までの距離及び運転者の操作で入力されるドライバ要求パワーに基づいて、エンジン５のＯＮ／ＯＦＦを制御する。

　また、運転支援制御部５３は、状況に応じてＨＭＩ装置４を制御し、種々の運転支援情報を出力することで、運転者に対して燃費向上効果の高い運転を促す支援を行う。運転支援制御部５３は、走行中の車両２の目標走行状態量をもとに、ＨＭＩ装置４から種々の運転支援情報を出力させることで、運転者に対して推奨の運転動作、典型的には変化を伴う運転動作を促す誘導支援を行う。ここで、目標走行状態量とは、典型的には、走行中の車両２において所定の地点または所定のタイミングでの車両２の目標の走行状態量である。運転支援制御部５３は、所定の地点または所定のタイミングでの目標走行状態量をもとにＨＭＩ装置４を制御し、このＨＭＩ装置４から運転支援情報を出力させ、運転者に対して推奨の運転動作を促す支援を行うことで、所定の地点、タイミングで車両２の走行状態量が目標走行状態量となるように運転支援を行う。

　運転支援制御部５３は、アクセルＯＦＦ操作やブレーキＯＮ操作の誘導の運転支援情報を視覚情報で出力するものに限定されない。減速因子推定装置１は、例えば、運転支援情報を、音声情報、触覚情報等で出力するものであってもよく、これら音声情報、触覚情報の態様を適宜変化させるように構成してもよい。本実施形態の運転支援制御部５３の構成については、後述する。

　車両挙動安定制御検出部５４は、車両の挙動を安定させるための制御、主に制動力の制御が実行されているかを検出する。車両の挙動を安定させるための制御としては、ＡＢＳ（Anti-lock　Brake　System）制御や、ＶＣＳ（Vehicle　Control　System）制御、ＴＲＣ（Traction　Control　System）制御等がある。なお、ＴＲＣ制御は、ＴＣＳ（Traction　Control　System）制御、ＴＣＬ（Traction　Control）制御ともいう。車両挙動安定制御検出部５４は、ＣＡＮ５６から取得した車両情報に基づいて、各種制御を実行されているかを判定する。車両挙動安定制御検出部５４は、検出結果を車両特性演算部５１の推定処理制御部６８及び運転支援制御部５３に送る。

　次に、図３から図１８を用いて、減速因子推定装置１の処理の一例を説明する。まず、減速因子推定装置１で推定する減速因子について説明する。図３は、車両に作用する力を模式的に示す説明図である。走行時の車両２に作用する力を、運動方程式に当てはめると下記式１となる。

　ここで、Ｆは、駆動力であり、Ｇｘは、加速度であり、Ｍは、車両重量（車重）であり、Ｋは、空気抵抗係数であり、Ｖｘは、車速であり、ＲＬは、ロードロードである。なお、上記式の各パラメータは、車両２が前方に車速Ｖｘで走行している場合、図３の矢印方向が正の向きとなる。また、走行時の車両２は、基本的に駆動源から駆動力Ｆが発生すると、車両２の駆動力Ｆの方向とは反対側の方向、つまり減速させるように空気抵抗とロードロードが発生する。このため、基本的にＫとＲＬの値は負の値となる。また、車両重量Ｍは、重くなるほど加速度が小さくなる。

　減速因子推定装置１は、上記式１の５つの項のうち、４つの項を決定することで残りの１つの項の値を算出することができる。ここで、上記式の項のうち、加速度Ｇｘ、車速Ｖｘ、駆動力Ｆは、車両の各検出値から取得することで、または、車両の各検出値を演算することで取得することができる項である。このため、減速因子推定装置１は、車両重量Ｍ、空気抵抗係数Ｋ、ロードロードＲＬのうち、２つの減速因子の値を決定することで、残りの１つの減速因子の値を推定することができる。

　ここで、本実施形態の減速因子推定装置１の推定処理制御部６８は、加速度Ｇｘと車速Ｖｘとに基づいて、推定する減速因子の項を決定する。つまり、推定処理制御部６８は、加速度Ｇｘと車速Ｖｘが所定の条件を満たす場合、条件を満たす減速因子の推定処理を行う。従って、推定処理制御部６８は、加速度Ｇｘと車速Ｖｘが減速因子の推定の条件を満たさない場合、当該減速因子の推定処理を行わない。

　図４は、推定する減速因子と速度と加速度との関係を示す説明図である。ここで、図４は縦軸が加速度Ｇｘ［ｍ／ｓ^２］であり、横軸が車速Ｖｘ［ｋｍ／ｈ］である。また、加速度Ａ_１、Ａ_２、Ａ_３、速度Ｂ_１、Ｂ_２、Ｂ_３は、しきい値である。一例としては、加速度Ａ_２を１．０［ｍ／ｓ^２］とし、速度Ｂ_２を５０．０［ｋｍ／ｈ］とすることができる。本実施形態では、加速度Ａ_１と速度Ｂ_１とがそれぞれ第１しきい値となり、加速度Ａ_２と速度Ｂ_２とがそれぞれ第２しきい値となり、第１しきい値＜第２しきい値となる。

　推定処理制御部６８は、加速度Ｇｘが加速度Ａ_２（第２しきい値）より大きく加速度Ａ_３未満であり、車速Ｖｘが車速Ｂ_１（第１しきい値）未満である場合、つまり、図４の走行条件が領域９０に含まれる場合、減速因子のうち、車両重量Ｍ１を推定する。ここで、Ｍ１は、推定した車両重量である。車両重量Ｍ１は、下記式２で算出する。

　加速度Ｇｘが加速度Ａ_２（第２しきい値）より大きく加速度Ａ_３未満であり、車速Ｖｘが車速Ｂ_１（第１しきい値）未満である場合、加速度Ｇｘの項に対してＶｘ^２の項が小さくなるため、上記式のＶｘ^２の項の影響力が小さくなる。また、加速度ＧｘがＡ_２より大きいため、相対的にＲＬの影響力も小さくなる。このため、推定処理制御部６８は、加速度Ｇｘが加速度Ａ_２より大きく加速度Ａ_３未満であり、車速Ｖｘが車速Ｂ_１未満である場合、他の減速因子の誤差の影響を少なくしつつ、車両重量Ｍ１を推定することができる。ＫとＲＬは、記憶部５２から読み出した現状において算出されている推定値（前回値）である。なお、本実施形態では、推定を実行する加速度の上限として加速度Ａ_３を設定したが、加速度の上限を設定しなくてもよい。

　次に、推定処理制御部６８は、加速度Ｇｘが加速度Ａ_１（第１しきい値）未満であり、車速Ｖｘが車速Ｂ_２（第２しきい値）よりも大きく車速Ｂ_３未満である場合、つまり、図４の走行条件が領域９４に含まれる場合、減速因子のうち、空気抵抗係数Ｋ１を推定する。ここで、Ｋ１は、推定した空気抵抗係数である。空気抵抗係数Ｋ１は、下記式３で算出する。

　加速度Ｇｘが加速度Ａ_１未満であり、車速Ｖｘが車速Ｂ_２より大きく車速Ｂ_３未満である場合、Ｖｘ^２の項に対して上記式のＧｘの項の影響力が小さくなる。また、車速Ｖｘが車速Ｂ_２より大きく車速Ｂ_３未満であるため、相対的にＲＬの影響力も小さくなる。このため、推定処理制御部６８は、加速度Ｇｘが加速度Ａ_１未満であり、車速Ｖｘが車速Ｂ_２より大きい場合、他の減速因子の誤差の影響を少なくしつつ、空気抵抗係数Ｋ１を推定することができる。ＭとＲＬは、記憶部５２から読み出した現状において算出されている推定値（前回値）である。なお、本実施形態では、推定を実行する速度の上限として速度Ｂ_３を設定したが、速度の上限を設定しなくてもよい。

　次に、推定処理制御部６８は、加速度Ｇｘが加速度Ａ_１（第１しきい値）未満、車速Ｖｘが速度Ｂ_１（第１しきい値）未満である場合、つまり、図４の走行条件が領域９２に含まれる場合、減速因子のうち、ロードロードＲＬ１を推定する。ここで、ＲＬ１は、推定したロードロードである。ロードロードＲＬ１は、下記式４で算出する。

　加速度Ｇｘが加速度Ａ_１未満であり、車速Ｖｘが速度Ｂ_１未満である場合、Ｖｘ^２の項とＧｘの項の両方ともＦに対する影響力が小さくなる。このため、推定処理制御部６８は、加速度Ｇｘが加速度Ａ_１未満であり、車速Ｖｘが速度Ｂ_１未満である場合、他の減速因子の誤差の影響を少なくしつつ、ロードロードＲＬ１を推定することができる。ＭとＫは、記憶部５２から読み出した現状において算出されている推定値（前回値）である。

　次に、図５を用いて、推定処理制御部６８による処理手順の一例を説明する。図５は、ＥＣＵ５０による制御の一例を示すフローチャートである。推定処理制御部６８は、車両特性演算部５１の各部で算出した値と、ＣＡＮ５６から取得した車両２の状態に基づいて、各種処理判定を行い、車両特性演算部５１の各部の動作を制御することで、図５に示す処理を実行することができる。

　推定処理制御部６８は、ステップＳ１２として、推定条件が成立しているかを判定する。ここで、推定条件は、シフトポジション、車速、ヨーレートに基づいて判定する。なお、シフトポジションは、ＣＡＮ５６を介して変速機７の状態を検出することで取得することができる。推定処理制御部６８は、シフトポジションがドライブで、車速Ｖｘが０より大きく（０＜Ｖｘ）かつヨーレートＹＲがしきい値未満（ＹＲ＜しきい値）の全ての条件を満たしている場合、推定条件が成立していると判定する。つまり、推定処理制御部６８は、駆動源の駆動力が伝達される状態で、車両２が動いており、かつ、しきい値以上曲がっていない場合、推定条件が成立すると判定する。推定処理制御部６８は、ステップＳ１２で推定条件が成立していない（Ｎｏ）と判定した場合、本処理を終了する。

　推定処理制御部６８は、ステップＳ１２で推定条件が成立している（Ｙｅｓ）と判定した場合、ステップＳ１４として車速Ｖｘ＜第１しきい値であるか、つまり車速Ｖｘが第１しきい値（例えば速度Ｂ_１）より小さいかを判定する。推定処理制御部６８は、ステップＳ１４でＶｘ＜第１しきい値である（Ｙｅｓ）と判定した場合、ステップＳ１６に進み、Ｖｘ＜第１しきい値でない（Ｎｏ）、つまりＶｘ≧第１しきい値であると判定した場合、ステップＳ２７に進む。

　推定処理制御部６８は、ステップＳ１４でＹｅｓと判定した場合、ステップＳ１６として、加速度Ｇｘ＜第１しきい値、つまり加速度Ｇｘが第１しきい値（例えば加速度Ａ_１）より小さいかを判定する。推定処理制御部６８は、ステップＳ１６で加速度Ｇｘ＜第１しきい値ではない（Ｎｏ）、つまり加速度Ｇｘ≧第１しきい値であると判定した場合、ステップＳ１７に進み、加速度Ｇｘ＜第１しきい値である（Ｙｅｓ）と判定した場合、ステップＳ２４に進む。

　推定処理制御部６８は、ステップＳ１６でＮｏと判定した場合、ステップＳ１７として、第２しきい値＜加速度Ｇｘ、つまり加速度Ｇｘが第２しきい値（例えば加速度Ａ_２）より大きいかを判定する。推定処理制御部６８は、ステップＳ１７で第２しきい値＜加速度Ｇｘではない（Ｎｏ）、つまり加速度Ｇｘ≦第２しきい値であると判定した場合、本処理を終了する。つまり、推定処理制御部６８は、車速Ｖｘが第１しきい値未満で、加速度Ｇｘが第１しきい値以上第２しきい値以下である場合、例えば、走行条件が図４中領域９０と領域９２との間である場合、推定を行わずに本処理を終了する。推定処理制御部６８は、第２しきい値＜加速度Ｇｘである（Ｙｅｓ）と判定した場合、ステップＳ１８に進む。なお、推定処理制御部６８は、ステップＳ１７でＹｅｓと判定した場合、加速度Ｇｘ＜第３しきい値（例えば加速度Ａ_３）であるかを判定し、加速度Ｇｘ＜第３しきい値である場合のみ、ステップＳ１８に進むようにしてもよい。

　推定処理制御部６８は、ステップＳ１７でＹｅｓと判定した場合、ステップＳ１８として非制動中であるかを判定する。つまり、ブレーキセンサ１４でブレーキ操作を検出しているか否かを判定する。推定処理制御部６８は、ステップＳ１８で非制動中ではない（Ｎｏ）、つまり、ブレーキセンサ１４でブレーキ操作を検出していると判定した場合、本処理を終了する。つまり、推定処理制御部６８は、ブレーキ動作実行中である場合、推定を行わずに本処理を終了する。推定処理制御部６８は、ステップＳ１８で非制動中である（Ｙｅｓ）、つまり、ブレーキセンサ１４でブレーキ操作を検出していないと判定した場合、ステップＳ２０として車両重量Ｍ１の推定を行う。ここで、車両重量Ｍ１の推定は、車重演算部６３で上述した式を用いて実行される。推定処理制御部６８は、ステップＳ２０で車両重量Ｍ１を推定したら、ステップＳ２２として推定した車両重量Ｍ１を記憶部５２に記憶して、本処理を終了する。

　推定処理制御部６８は、ステップＳ１６でＹｅｓと判定した場合、ステップＳ２４として、ロードロードＲＬ１の推定を行う。ここで、ロードロードＲＬ１の推定は、ロードロード演算部６５で上述した式を用いて実行される。推定処理制御部６８は、ステップＳ２４でロードロードＲＬ１を推定したら、ステップＳ２６として、ロードロードＲＬ１を記憶部５２に記憶して、本処理を終了する。

　推定処理制御部６８は、ステップＳ１４でＮｏと判定した場合、ステップＳ２７として、第２しきい値＜車速Ｖｘ、つまり車速Ｖｘが第２しきい値（例えば速度Ｂ_２）より大きいかを判定する。推定処理制御部６８は、ステップＳ２７で第２しきい値＜車速Ｖｘではない（Ｎｏ）、つまり車速Ｖｘ≦第２しきい値であると判定した場合、本処理を終了する。つまり、推定処理制御部６８は、車速Ｖｘが第１しきい値以上第２しきい値以下である場合、例えば、走行条件が図４中領域９２と領域９４との間である場合、推定を行わずに本処理を終了する。推定処理制御部６８は、第２しきい値＜車速Ｖｘである（Ｙｅｓ）と判定した場合、ステップＳ２８に進む。なお、推定処理制御部６８は、ステップＳ２７でＹｅｓと判定した場合、車速Ｖｘ＜第３しきい値（例えば速度Ｂ_３）であるかを判定し、車速Ｖｘ＜第３しきい値である場合のみ、ステップＳ２８に進むようにしてもよい。

　推定処理制御部６８は、ステップＳ２７でＹｅｓと判定した場合、ステップＳ２８として、加速度Ｇｘ＜第１しきい値、つまり加速度Ｇｘが第１しきい値（例えば加速度Ａ_１）より小さいかを判定する。推定処理制御部６８は、ステップＳ２８で加速度Ｇｘ＜第１しきい値ではない（Ｎｏ）、つまり加速度Ｇｘ≧第１しきい値であると判定した場合、本処理を終了する。

　推定処理制御部６８は、ステップＳ２８で加速度Ｇｘ＜第１しきい値である（Ｙｅｓ）と判定した場合、ステップＳ３０として、空気抵抗係数Ｋ１の推定を行う。ここで、空気抵抗係数Ｋ１の推定は、空気抵抗演算部６４で上述した式を用いて実行される。推定処理制御部６８は、ステップＳ３０で空気抵抗係数Ｋ１を推定したら、ステップＳ３２として、空気抵抗係数Ｋ１を記憶部５２に記憶して、本処理を終了する。

　ここで、推定処理制御部６８は、図５に示すフローチャートにおいて、加速度Ｇｘ及び車速Ｖｘが所定の範囲であり、かつ、非制動中である場合、車両重量Ｍ１を推定する。つまり、推定処理制御部６８は、車両重量Ｍ１を推定する走行条件を、加速度Ｇｘ及び車速Ｖｘの範囲に加え、非制動中であることとした。推定処理制御部６８は、ロードロードＲＬ１を推定する走行条件を、加速度Ｇｘ及び車速Ｖｘの範囲に加え、非制動中であることとしてもよい。つまり、推定処理制御部６８は、加速度Ｇｘ及び車速Ｖｘが所定の範囲であり、かつ、非制動中である場合、ロードロードＲＬ１を推定するようにしてもよい。

　次に、減速因子推定装置１の推定処理制御部６８は、車両重量の推定値が収束しているか否か、空気抵抗係数の推定値が収束しているか否かで上述した加速度及び速度の第１しきい値の値を変化させる。以下、加速度及び速度の第１しきい値の設定処理について説明する。

　図６は、ＥＣＵによる制御の一例を示すフローチャートである。以下、図６を用いて、加速度及び速度の第１しきい値の設定処理について説明する。推定処理制御部６８は、ステップＳ５０として、Ｍ１が収束しているか、つまり推定値である車両重量Ｍ１が収束しているかを判定する。例えば、推定処理制御部６８は、推定値である車両重量Ｍ１の単位時間当たりの変化量がしきい値以下の場合、車両重量Ｍ１が収束していると判定し、推定値である車両重量Ｍ１の単位時間当たりの変化量がしきい値より大きい場合、車両重量Ｍ１が収束していないと判定する。なお、車両重量Ｍ１の収束の判定基準はこれに限定されず、算出した値の収束判定に用いる種々の基準を用いることができる。

　推定処理制御部６８は、ステップＳ５０で車両重量Ｍ１が収束している（Ｙｅｓ）と判定した場合、ステップＳ５２として、速度の第１しきい値を速度Ｂ_１´とし、ステップＳ５６に進む。推定処理制御部６８は、ステップＳ５０で車両重量Ｍ１が収束していない（Ｎｏ）と判定した場合、ステップＳ５４として、速度の第１しきい値を速度Ｂ_１とし、ステップＳ５６に進む。ここで、速度Ｂ_１´は、速度Ｂ_１よりも高い速度である。つまり、推定処理制御部６８は、車両重量Ｍ１が収束していると判定した場合、収束していない場合よりも速度の第１しきい値を高い速度とする。

　推定処理制御部６８は、ステップＳ５２またはステップＳ５４で速度の第１しきい値を決定したら、ステップ５６として、Ｋ１が収束しているか、つまり推定値である空気抵抗係数Ｋ１が収束しているかを判定する。例えば、推定処理制御部６８は、推定値である空気抵抗係数Ｋ１の単位時間当たりの変化量がしきい値以下の場合、空気抵抗係数Ｋ１が収束していると判定し、推定値である空気抵抗係数Ｋ１の単位時間当たりの変化量がしきい値より大きい場合、空気抵抗係数Ｋ１が収束していないと判定する。なお、空気抵抗係数Ｋ１の収束の判定基準はこれに限定されず、算出した値の収束判定に用いる種々の基準を用いることができる。

　推定処理制御部６８は、ステップＳ５６で空気抵抗係数Ｋ１が収束している（Ｙｅｓ）と判定した場合、ステップＳ５８として、加速度の第１しきい値を加速度Ａ_１´とし、本処理を終了する。推定処理制御部６８は、ステップＳ５６で空気抵抗係数Ｋ１が収束していない（Ｎｏ）と判定した場合、ステップＳ６０として、加速度の第１しきい値を速度Ａ_１とし、本処理を終了する。ここで、加速度Ａ_１´は、加速度Ａ_１よりも高い加速度である。つまり、推定処理制御部６８は、空気抵抗係数Ｋ１が収束していると判定した場合、収束していない場合よりも加速度の第１しきい値を高い加速度とする。

　ここで、図７から図９は、それぞれ推定する減速因子と速度と加速度との他の関係を示す説明図である。推定処理制御部６８は、図６の処理で加速度の第１しきい値と速度の第１しきい値とを設定することで、各減速因子を推定する走行条件の範囲を減速因子が収束しているかで変化させることができる。

　推定処理制御部６８は、車両重量Ｍ１が収束しておらず（未収束）、空気抵抗係数Ｋ１が収束していない（未収束）場合、加速度の第１しきい値が加速度Ａ_１となり、速度の第１しきい値が速度Ｂ_１となる。この場合、推定処理制御部６８は、上述した図４に示すように、領域９０の走行条件で車両重量Ｍ１を推定し、領域９２の走行条件でロードロードＲＬ１を推定し、領域９４の走行条件で空気抵抗係数Ｋ１を推定する。

　次に、推定処理制御部６８は、車両重量Ｍ１が収束しており、空気抵抗係数Ｋ１が収束していない（未収束）場合、加速度の第１しきい値が加速度Ａ_１´となり、速度の第１しきい値が速度Ｂ_１となる。この場合、推定処理制御部６８は、図７に示すように、領域９０の走行条件で車両重量Ｍ１を推定し、領域９２ａの走行条件でロードロードＲＬ１を推定し、領域９４ａの走行条件で空気抵抗係数Ｋ１を推定する。ここで、加速度Ａ_１´は、加速度Ａ_１よりも高い加速度で、加速度Ａ_２よりも低い加速度である。このため、領域９２ａ、９４ａは、それぞれ走行条件の加速度の上限が領域９２、９４よりも高い加速度となっている。これにより、推定処理制御部６８は、車両重量Ｍ１が収束している場合、車両重量Ｍ１が収束していない場合よりも、高い加速度でも、ロードロードＲＬ１と空気抵抗係数Ｋ１の推定を実行する。車両重量Ｍ１が収束している場合、車両重量Ｍ１の誤差が小さくなる。これにより、減速因子推定装置１は、高い加速度の場合に、ロードロードＲＬ１と空気抵抗係数Ｋ１の推定を実行しても、高い精度を維持してロードロードＲＬ１と空気抵抗係数Ｋ１を推定することができる。

　次に、推定処理制御部６８は、車両重量Ｍ１が収束しておらず（未収束）、空気抵抗係数Ｋ１が収束している場合、加速度の第１しきい値が加速度Ａ_１となり、速度の第１しきい値が速度Ｂ_１´となる。この場合、推定処理制御部６８は、図８に示すように、領域９０ａの走行条件で車両重量Ｍ１を推定し、領域９２ｂの走行条件でロードロードＲＬ１を推定し、領域９４の走行条件で空気抵抗係数Ｋ１を推定する。ここで、速度Ｂ_１´は、速度Ｂ_１よりも高い速度で、速度Ｂ_２よりも低い速度である。このため、領域９０ａ、９２ｂは、それぞれ走行条件の速度の上限が領域９０、９２よりも高い速度となっている。これにより、推定処理制御部６８は、空気抵抗係数Ｋ１が収束している場合、空気抵抗係数Ｋ１が収束していない場合よりも、高い速度でも、車両重量Ｍ１とロードロードＲＬ１の推定を実行する。空気抵抗係数Ｋ１が収束している場合、空気抵抗係数Ｋ１の誤差が小さくなる。これにより、減速因子推定装置１は、高い速度の場合に、車両重量Ｍ１とロードロードＲＬ１の推定を実行しても、高い精度を維持して車両重量Ｍ１とロードロードＲＬ１を推定することができる。

　次に、推定処理制御部６８は、車両重量Ｍ１が収束しており、空気抵抗係数Ｋ１が収束している場合、加速度の第１しきい値が加速度Ａ_１´となり、速度の第１しきい値が速度Ｂ_１´となる。この場合、推定処理制御部６８は、図９に示すように、領域９０ａの走行条件で車両重量Ｍ１を推定し、領域９２ｃの走行条件でロードロードＲＬ１を推定し、領域９４ａの走行条件で空気抵抗係数Ｋ１を推定する。領域９０ａは、図８の領域９０ａと同じ領域である。領域９４ａは、図７の領域９４ａと同じ領域である。領域９２ｃは、加速度の上限が領域９２よりも高い加速度となり、速度の上限が領域９２よりも高い速度となっている。これにより、推定処理制御部６８は、車両重量Ｍ１が収束し、かつ、空気抵抗係数Ｋ１が収束している場合、車両重量Ｍ１が収束していない場合よりも、高い加速度でも、ロードロードＲＬ１と空気抵抗係数Ｋ１の推定を実行する。推定処理制御部６８は、車両重量Ｍ１が収束し、かつ、空気抵抗係数Ｋ１が収束している場合、空気抵抗係数Ｋ１が収束していない場合よりも、高い速度でも、車両重量Ｍ１とロードロードＲＬ１の推定を実行する。したがって、推定処理制御部６８は、車両重量Ｍ１が収束し、かつ、空気抵抗係数Ｋ１が収束している場合、図４、図７及び図８のいずれの場合よりも広い走行条件でロードロードＲＬ１を推定することができる。車両重量Ｍ１が収束しており、空気抵抗係数Ｋ１が収束している場合、車両重量Ｍ１及び空気抵抗係数Ｋ１の誤差が小さくなる。これにより、減速因子推定装置１は、高い加速度かつ高い速度の場合に、ロードロードＲＬ１の推定を実行しても、高い精度を維持してロードロードＲＬ１を推定することができる。

　減速因子推定装置１は、上述したように第１の減速因子（例えば、車両重量Ｍ１、空気抵抗係数Ｋ１）が収束しているか否かで、第２の減速因子（車両重量Ｍ１の場合は空気抵抗係数Ｋ１及びロードロードＲＬ１、空気抵抗係数Ｋ１の場合、車両重量Ｍ１及びロードロードＲＬ１）の推定を行う走行条件を変化させる。具体的には、減速因子推定装置１は、第１の減速因子が収束している場合、第１の減速因子が収束していない場合よりも広い走行条件（拡大された走行条件）で推定を実行する。これにより、減速因子推定装置１は、第１の減速因子が収束した後、第２の減速因子の推定処理を実行する機会を多くすることができ、より短時間で第２の減速因子を収束させることができる。つまり、減速因子推定装置１は、より短い時間で車両の減速因子の値を特定することができる。また、減速因子推定装置１は、第１の減速因子が収束した場合、第２の減速因子の推定処理を実行する機会を多くすることで、第１の減速因子に起因する誤差が少ない状態で、第２の減速因子の推定処理を実行することができる。これにより、減速因子推定装置１は、第２の減速因子の推定処理を実行する機会を多くしつつ、推定時の誤差を少なくすることができる。これにより、減速因子推定装置１は、第２の減速因子を短時間でかつ高精度に推定することができる。

　減速因子推定装置１は、本実施形態のように、第１の減速因子を車両重量Ｍ１とした場合、第２の減速因子を空気抵抗係数Ｋ１及びロードロードＲＬ１とし、推定を行う走行条件として速度の第１しきい値を変化させる。減速因子推定装置１は、本実施形態のように、第１の減速因子を空気抵抗係数Ｋ１とした場合、第２の減速因子を車両重量Ｍ１及びロードロードＲＬ１とし、推定を行う走行条件として加速度の第１しきい値を変化させる。これにより、第１しきい値を変化させても、誤差の発生を抑制できるため、第２の減速因子を短時間でかつ高精度に推定することができる。

　減速因子推定装置１は、図６に示すフローチャートのステップＳ５０、Ｓ５２、Ｓ５４の組み合わせと、ステップＳ５６、Ｓ５８、Ｓ６０の組み合わせのいずれか一方のみを実行するようにしてもよい。

　上記実施形態の減速因子推定装置１は、第１の減速因子を車両重量Ｍ１とした場合、空気抵抗係数Ｋ１とロードロードＲＬ１の２つを第２の減速因子としたが、いずれか一方のみを第２の減速因子としてもよい。上記実施形態の減速因子推定装置１は、第１の減速因子を空気抵抗係数Ｋ１とした場合、車両重量Ｍ１とロードロードＲＬ１の２つを第２の減速因子としたが、いずれか一方のみを第２の減速因子としてもよい。

　また、減速因子推定装置１は、車速Ｖｘと加速度Ｇｘに基づいて推定する減速因子を決定する。つまり、減速因子推定装置１は、推定する対象の減速因子のうち、走行条件が設定した範囲に含まれる減速因子の推定を実行する。これにより、推定の対象である車両重量Ｍ１、空気抵抗係数Ｋ１、ロードロードＲＬ１のそれぞれを、他の減速因子の影響が少ない状態で算出することができ、各減速因子をより高い精度で算出することができる。減速因子推定装置１は、推定の対象である車両重量Ｍ１、空気抵抗係数Ｋ１、ロードロードＲＬ１の推定時に、他の減速因子に誤差が含まれている場合でもその影響を小さくすることができる。これにより、減速因子の推定時に他の減速因子の影響で誤差が含まれる可能性を低減することができる。

　また、減速因子推定装置１は、車速Ｖｘと加速度Ｇｘに基づいて推定する減速因子を切り替えることで、車両重量Ｍ１、空気抵抗係数Ｋ１、ロードロードＲＬ１の推定値に、他の減速因子の影響が大きい状態で、算出された値が含まれることを抑制することができる。これによっても減速因子の推定時に他の減速因子の影響で誤差が含まれる可能性を低減することができ、減速因子の推定の精度を高くすることができる。

　減速因子推定装置１の推定処理制御部６８は、車両挙動安定制御が作動中の場合、全てのパラメータの推定を停止、つまり、減速因子の推定処理を禁止するようにしてもよい。また、減速因子推定装置１の推定処理制御部６８は、推定した車両重量Ｍ１が異常であると判定した場合、空気抵抗係数Ｋ１とロードロードＲＬ１の推定を停止することが好ましい。

　ここで、減速因子推定装置１は、減速因子の推定を実行した場合、算出した推定値を過去の推定値を加味して補正推定値を算出することが好ましい。また、減速因子推定装置１は、補正推定値を運転支援制御部５３等の他の装置で使用する際の減速因子の値として用いることが好ましい。例えば、車両重量Ｍ１は、下記式５を用いて、補正推定値を算出することが好ましい。

　Ｍ１＿Ｆは、補正推定値であり、Ｍ１_ｎ－１は、前回の推定値であり、Ｍ１_ｎは、今回の推定値である。また、ｋｋは、重み付け係数である。なお、車両重量Ｍ１の補正推定値Ｍ１＿Ｆを算出する場合、フィルタ時定数を短周期のフィルタとすることが好ましい。一例としては、周期が６０ｓのフィルタ時定数を用いることが好ましい。

　図１０に算出したＭ１とＭ１＿Ｆとの関係を示す。図１０は、縦軸を車両重量とし、横軸を時間とした。図１０は、車両重量の算出結果と時間の関係を示す説明図である。なお、図１０に示す例は、Ｍ１を１８００ｋｇとした場合の例である。減速因子推定装置１は、図１０に示すように、前回の推定値を用いて今回の推定値を補正した補正推定値Ｍ１＿Ｆを算出することで、より精度の高い推定値を算出することができる。

　次に、空気抵抗係数Ｋ１は、下記式６を用いて、補正推定値Ｋ１＿Ｆを算出することが好ましい。

　Ｋ１＿Ｆは、補正推定値であり、Ｋ１_ｎ－１は、前回の推定値であり、Ｋ１_ｎは、今回の推定値である。また、ｋｋは、重み付け係数である。なお、空気抵抗係数Ｋ１の補正推定値Ｋ１＿Ｆを算出する場合、フィルタ時定数を長周期のフィルタとすることが好ましい。一例としては、周期が６００ｓのフィルタ時定数を用いることが好ましい。

　図１１に算出したＫ１とＫ１＿Ｆとの関係を示す。図１１は、縦軸を空気抵抗係数とし、横軸を時間とした。図１１は、空気抵抗係数の算出結果と時間の関係を示す説明図である。減速因子推定装置１は、図１１に示すように、前回の推定値を用いて今回の推定値を補正した補正推定値Ｋ１＿Ｆを算出することで、より精度の高い推定値を算出することができる。

　次に、ロードロードＲＬ１は、下記式７を用いて、補正推定値ＲＬ１＿Ｆを算出することが好ましい。

　ＲＬ１＿Ｆは、補正推定値であり、ＲＬ１_ｎ－１は、前回の推定値であり、ＲＬ１_ｎは、今回の推定値である。また、ｋｋは、重み付け係数である。なお、ロードロードＲＬ１の補正推定値ＲＬ１＿Ｆを算出する場合、フィルタ時定数を中周期のフィルタとすることが好ましい。一例としては、周期が３００ｓのフィルタ時定数を用いることが好ましい。

　図１２に算出したＲＬ１とＲＬ１＿Ｆとの関係を示す。図１２は、縦軸をロードロードとし、横軸を時間とした。図１２は、ロードロードの算出結果と時間の関係を示す説明図である。減速因子推定装置１は、図１２に示すように、前回の推定値を用いて今回の推定値を補正した補正推定値ＲＬ１＿Ｆを算出することで、より精度の高い推定値を算出することができる。

　減速因子推定装置１は、図１０から図１２及び上記式５から式７に示すように、推定値を補正することで、より高い精度の推定値を算出することができる。また、補正値を算出する際、減速因子毎に使用するフィルタ時定数を異なる時定数とすることで、より高い精度の推定値を算出することができる。

　減速因子推定装置１は、車両重量の推定値を補正する場合、短周期のフィルタを用いてフィルタ処理をすることで、車両重量の変動要因に対応した補正を行うことができる。具体的には、乗車人数や積載荷物の移動等、短期間で発生する変動に対応して補正を行うことができる。

　減速因子推定装置１は、空気抵抗係数の推定値を補正する場合、長周期のフィルタを用いてフィルタ処理をすることで、空気抵抗係数の変動要因に対応した補正を行うことができる。具体的には、エアロパーツ等の車外装備品の交換等、長期間で発生する変動、つまり一度変更されると長期間大きな動きがない変動に対応して補正を行うことができる。

　次に、上述した減速因子を加味した運動方程式を用いて駆動力を算出した場合について説明する。図１３は、駆動力の算出結果と時間の関係を示す説明図である。図１３は、縦軸を駆動力［Ｎ］とし、横軸を時間［ｓ］とする。また、図１３には、計測により算出した駆動力（車両駆動力）Ｆと、式１の右辺に各値を代入して算出した駆動力（Ｇｘ・Ｍ＋Ｋ・Ｖｘ^２＋ＲＬ）と、を示す。ここで、図１３に示すＧｘ・Ｍ＋Ｋ・Ｖｘ^２＋ＲＬは、Ｍを標準車重とし、Ｋを標準空気抵抗係数とし、ＲＬを標準ロードロードとし、Ｇｘを加速度センサ１１の検出値とし、Ｖを車速センサ１０の検出値として算出した。ここで、標準空気抵抗係数Ｋは、空気密度ρ×前面投影面積Ｓ×空気抵抗係数ｃｄで算出した。また、標準ロードロードＲＬは、タイヤの転がり抵抗Ｒｒと車両メカロスＭｒから算出した。つまり、図１３は、減速因子を一定にした状態、つまりほぼ正確な減速因子の値で駆動力を算出している。

　図１３に示すように高い精度で算出した減速因子を用いて方程式を用いて算出することで、実際の駆動力と近い値を算出することができる。したがって、本実施形態の減速因子推定装置１は、高い精度で減速因子を推定できることで、実際の値に近い駆動力を算出することができる。減速因子推定装置１は、上記式１の減速因子の項の精度を高くできることで、走行時の駆動力と加速度と速度との関係を正確に算出することができる。これにより、運転支援の際に車両の走行挙動を予測する場合も正確に予測することができる。車両挙動を正確に予測できることで、より適切な運転支援を実行することができる。

　ここで、減速因子推定装置１は、加速度センサ１１の検出値を用いる場合、加速度として、検出値をローパスフィルタで補正した値を用いることが好ましい。つまり下記式８で補正した加速度ＧｘＦを用いることが好ましい。

　ここで、図１４は、駆動力の算出結果と時間の関係を示す説明図である。図１４は、縦軸を駆動力［Ｎ］とし、横軸を時間［ｓ］とする。また、図１４には、計測により算出した駆動力（車両駆動力）Ｆと、式１の右辺に各値を代入して算出した駆動力（ＧｘＦ・Ｍ＋Ｋ・Ｖｘ^２＋ＲＬ）とを示す。つまり図１４は、式１の右辺に各値を代入して算出した駆動力の加速度として、ローパスフィルタで高周波成分を除去した値を用いている。減速因子推定装置１は、図１４に示すように、加速度として、高周波成分を除去した値を用いることで、ノイズ成分が除去された値を用いて、減速因子を推定することができる。これにより、減速因子の推定の精度をより高精度にすることができる。

　ここで、上記実施形態の減速因子推定装置１は、第１の減速因子が収束しているか否かで、第２の減速因子の推定処理を実行する走行条件の範囲を変化させることで、第２の減速因子をより短い時間かつ高い精度で推定することができるが、これに限定されない。減速因子推定装置１は、減速因子の推定処理を実行する走行条件の範囲を固定値、つまり予め設定した値から変化させなくてもよい。

　図１５は、推定する減速因子と速度と加速度との関係を示す説明図である。ここで、図１５は、縦軸が加速度Ｇｘ［ｍ／ｓ^２］であり、横軸が車速Ｖｘ［ｋｍ／ｈ］である。また、加速度Ｇａ、車速Ｖａは、しきい値である。一例としては、加速度Ｇａを１．０とし、車速Ｖａを５０．０とすることができる。推定処理制御部６８は、しきい値として加速度Ｇａ、車速Ｖａを用いて、推定する減速因子を決定してもよい。

　図１５に示す関係を用いる場合、推定処理制御部６８は、加速度ＧｘがＧａより大きく、車速ＶｘがＶａ未満である場合、減速因子のうち、車両重量Ｍ１を推定する。推定処理制御部６８は、加速度ＧｘがＧａ未満であり、車速ＶｘがＶａよりも大きい場合、減速因子のうち、空気抵抗係数Ｋ１を推定する。推定処理制御部６８は、加速度ＧｘがＧａ未満、車速ＶｘがＶａ未満である場合、減速因子のうち、ロードロードＲＬ１を推定する。減速因子推定装置１は、減速因子を推定する走行条件を固定とする場合、図１５に示すように、しきい値である加速度Ｇａと車速Ｖａとを境界とすることで、つまり第１しきい値と第２しきい値とを同じ値とすること、それぞれの減速因子を推定する機会をより多くすることができる。

　次に、図１６及び図１７を用いて、フィルタリング演算部６７の処理について説明する。図１６は、ロードロードの算出結果を示す説明図である。図１７は、ＥＣＵによる制御の一例を示すフローチャートである。ここで、図１６は、縦軸がロードロードの算出値（ＲＬ）であり、横軸が時間（Ｔ）である。

　フィルタリング演算部６７は、上述したように、ロードロード演算部６５からロードロードの推定値（ＲＬ＿ｒａｗ）のデータが例えば信号で供給される。フィルタリング演算部６７は、ロードロード演算部６５で算出したロードロードの推定値（ＲＬ＿ｒａｗ）のデータを演算することで、ロードロードの推定値から車両起因ロードロード成分（ＲＬ＿ｖｅｈｉｃｌｅ）と環境起因ロードロード成分（ＲＬ＿ｅｎｖ）とを抽出する。より具体的には、フィルタリング演算部６７は、フィルタリング処理でロードロードの推定値（ＲＬ＿ｒａｗ）から総ロードロード成分（ＲＬ＿ａｌｌ）と車両起因ロードロード成分（ＲＬ＿ｖｅｈｉｃｌｅ）を抽出（算出）する。環境起因ＬＲ演算部６７は、算出した総ロードロード成分（ＲＬ＿ａｌｌ）と車両起因ロードロード成分（ＲＬ＿ｖｅｈｉｃｌｅ）とに基づいて、環境起因ロードロード成分（ＲＬ＿ｅｎｖ）を抽出する。ここで、総ロードロード成分（ＲＬ＿ａｌｌ）は、現在の車両の車両起因、環境起因の両方を含むロードロードの成分である。

　図１６にフィルタリング演算部６７で算出した総ロードロード成分（ＲＬ＿ａｌｌ）と車両起因ロードロード成分（ＲＬ＿ｖｅｈｉｃｌｅ）を示す。また、図１６には、ロードロード演算部６５で算出したロードロードの推定値（ＲＬ＿ｒａｗ）も合わせて示す。

　ここで、図１７を用いて、ＥＣＵ５０のフィルタリング演算部６７で実行される処理の一例を説明する。フィルタリング演算部６７は、ステップＳ９０として、ロードロードの推定値のデータを取得する。フィルタリング演算部６７は、ステップＳ９０で、ロードロードの推定値のデータを取得したら、ステップＳ９２として、ロードロードの推定値から総ロードロード成分を抽出する。具体的には、フィルタリング演算部６７は、ロードロードの推定値（ＲＬ＿ｒａｗ）を第１時定数のフィルタを用いて、フィルタリング処理することで、総ロードロード成分（ＲＬ＿ａｌｌ）を算出する。ここで、第１時定数のフィルタは、早いフィルタである。第１時定数としては、例えば１０ｓとすることができる。フィルタリング演算部６７は、時定数の短い第１時定数の早いフィルタでフィルタリングを行うことで、車両２の車両起因、環境起因の両方を含む総ロードロード成分（ＲＬ＿ａｌｌ）を好適に算出することができる。減速因子推定装置１は、時定数の短い第１時定数の早いフィルタでフィルタリングを行うことで、現在の車両２にかかるロードロード成分を好適に算出することができる。フィルタリング演算部６７は、第１時定数のフィルタを用いて、フィルタリング処理することで、図１６に示すように現状の総ロードロード成分を、適切にノイズを除去した状態で抽出することができる。なお、総ロードロード成分は、上述した式７で算出したロードロードの推定値と同様の値である。車両２の各部は、総ロードロード成分をロードロードの推定値として各種演算に用いることができる。

　フィルタリング演算部６７は、ステップＳ９２で総ロードロード成分を抽出したら、ステップＳ９４として、ロードロードの推定値から車両起因ロードロード成分を抽出する。具体的には、フィルタリング演算部６７は、ロードロードの推定値（ＲＬ＿ｒａｗ）を第１時定数のフィルタを用いて、フィルタリング処理することで、総ロードロード成分（ＲＬ＿ａｌｌ）を算出する。具体的には、フィルタリング演算部６７は、ロードロードの推定値（ＲＬ＿ｒａｗ）を第２時定数のフィルタを用いて、フィルタリング処理することで、車両起因ロードロード成分（ＲＬ＿ｖｅｈｉｃｌｅ）を抽出する。ここで、第２時定数のフィルタは、遅いフィルタである。第２時定数としては、例えば１００ｓとすることができる。フィルタリング演算部６７は、時定数の長い第２時定数の遅いフィルタでフィルタリングを行うことで、車両２の車両起因ロードロード成分（ＲＬ＿ｖｅｈｉｃｌｅ）を好適に算出することができる。つまり、減速因子推定装置１は、時定数の長い第２時定数の遅いフィルタでフィルタリングを行うことで、走行時に変化しにくいタイヤ空気圧、タイヤ種類、ブレーキ引きずり、車両メカ抵抗等を含む車両起因ロードロード成分（ＲＬ＿ｖｅｈｉｃｌｅ）を好適に抽出することができる。フィルタリング演算部６７は、第２時定数のフィルタを用いて、フィルタリング処理することで、図１６に示すようにロードロード推定値（ＲＬ＿ｒａｗ）のうち、変化しにくいロードロード成分である車両起因ロードロード成分（ＲＬ＿ｖｅｈｉｃｌｅ）を抽出することができる。ここで、ステップＳ９２の処理とステップＳ９４の処理の順序は逆でもよい。

　フィルタリング演算部６７は、ステップＳ９４で、車両起因ロードロード成分を抽出したら、ステップＳ９６として、総ロードロード成分と車両起因ロードロード成分の差分から環境起因ロードロード成分を抽出する。具体的には、下記式９を用いて環境起因ロードロード成分（ＲＬ＿ｅｎｖ）を算出する。フィルタリング演算部６７は、ステップＳ９６で環境起因ロードロード成分（ＲＬ＿ｅｎｖ）を算出したら、本処理を終了する。なお、フィルタリング演算部６７は、図１７の処理をロードロードの推定値のデータを取得する毎に実行してもよいし、一定時間分のロードロードの推定値のデータが蓄積されたら実行するようにしてもよい。

　減速因子推定装置１は、フィルタリング演算部６７で上述した処理を行うことでロードロードの推定値から環境起因ロードロード成分を抽出することができる。具体的には、減速因子推定装置１は、ロードロードの推定値のデータを時定数が異なるフィルタで処理した、総ロードロード成分（ＲＬ＿ａｌｌ）と車両起因ロードロード成分（ＲＬ＿ｖｅｈｉｃｌｅ）の差分を検出することで、現在の車両のロードロード成分である総ロードロード成分から車両起因ロードロード成分（ＲＬ＿ｖｅｈｉｃｌｅ）を取り除くことができ、短時間で変化する環境起因ロードロード成分（ＲＬ＿ｅｎｖ）を抽出することができる。ここで、変化しやすい環境起因ロードロード成分としては、水溜りを走行しているか否か、降水状態で走行しているか否か、積雪している状態で走行しているか否か、荒れた路面を走行しているか整備された路面を走行しているか等、走行路面に起因するロードロード成分である。

　減速因子推定装置１は、環境起因ロードロード成分を抽出できることで、環境起因ロードロード成分に応じた各種制御を実行することが可能となる。これにより、減速因子推定装置１は、より多くの処理をより適切に実行することが可能となる。

　減速因子推定装置１は、フィルタリング演算部６７で上述した処理を行い、ロードロードの推定値から環境起因ロードロード成分を抽出することが好ましいが、これに限定されない。減速因子推定装置１は、フィルタリング演算部６７でフィルタリング処理を行い、車両起因ロードロード成分（ＲＬ＿ｖｅｈｉｃｌｅ）のみを抽出してもよい。減速因子推定装置１は、フィルタリング演算部６７でロードロードの推定値から所定周波数成分を抽出することで、ロードロードの各種成分を抽出することができる。これにより、ロードロードの各成分の情報を取得することができ、抽出したロードロード成分に対応して、各種処理を実行することができる。また、ロードロードの各成分の情報を取得することができることで、ロードロードの情報をより詳細に得ることができ、減速因子より詳細に解析することが可能となる。

　減速因子推定装置１の推定処理制御部６８は、フィルタリング演算部６７が算出した環境起因ＲＬに基づいて、減速因子の推定の処理を制御してもよい。具体的には、推定処理制御部６８は、フィルタリング演算部６７が算出した環境起因ＲＬが設定した条件を満たすと判定した場合、空気抵抗係数Ｋ１とロードロードＲＬ１の推定を停止することができる。

　図１８は、ＥＣＵによる制御の一例を示すフローチャートである。以下、図１８を用いて、フィルタリング演算部６７が算出した環境起因ＲＬに基づいて、減速因子の推定の処理を制御する一例を説明する。

　推定処理制御部６８は、ステップＳ１０２として、環境起因ロードロード成分（ＲＬ＿ｅｎｖ）がしきい値よりも大きいかを判定する。推定処理制御部６８は、ステップＳ１０２で環境起因ロードロード成分（ＲＬ＿ｅｎｖ）がしきい値よりも大きい（Ｙｅｓ）と判定した場合、ステップＳ１０６に進む。

　推定処理制御部６８は、ステップＳ１０２で環境起因ロードロード成分（ＲＬ＿ｅｎｖ）がしきい値よりも大きくない（Ｎｏ）と判定した場合、ステップＳ１０４として、環境起因ロードロード成分（ＲＬ＿ｅｎｖ）の変化量がしきい値よりも大きいかを判定する。環境起因ロードロード成分（ＲＬ＿ｅｎｖ）の変化量とは、環境起因ロードロード成分（ＲＬ＿ｅｎｖ）の所定時間（例えば単位時間）あたりの変化量である。なお、ステップＳ１０２のしきい値とステップＳ１０４のしきい値は異なる値である。推定処理制御部６８は、ステップＳ１０４で環境起因ロードロード成分（ＲＬ＿ｅｎｖ）の変化量がしきい値よりも大きい（Ｙｅｓ）と判定した場合、ステップＳ１０６に進む。推定処理制御部６８は、ステップＳ１０４で環境起因ロードロード成分（ＲＬ＿ｅｎｖ）の変化量がしきい値よりも大きくない（Ｎｏ）と判定した場合、本処理を終了する。

　推定処理制御部６８は、ステップＳ１０２でＹｅｓまたはステップＳ１０４でＹｅｓと判定した場合、ステップＳ１０６として、車両重量Ｍ１と空気抵抗係数Ｋ１との推定を停止する。推定処理制御部６８は、ステップＳ１０６の処理を実行したら、本処理を終了する。

　推定処理制御部６８は、図１８の処理を行うことで、環境起因ロードロード成分がしきい値よりも大きい場合、または環境起因ロードロード成分の変化量がしきい値よりも大きい場合、車両重量Ｍ１と空気抵抗係数Ｋ１の推定を停止する。つまり、推定処理制御部６８は、車両重量Ｍ１と空気抵抗係数Ｋ１を推定する走行条件となっても、当該減速因子の推定を行わない。

　これにより、推定処理制御部６８は、ロードロードの推定値のうち、変動しやすい環境起因ロードロード成分の値に基づいて、車両重量Ｍ１と空気抵抗係数Ｋ１の推定の制御を行うことができる。これにより、推定処理制御部６８は、車両重量Ｍ１と空気抵抗係数Ｋ１の推定の精度を高くすることができる。また、推定処理制御部６８は、環境起因ロードロード成分の値に基づいて判断を行うことで、ロードロードの推定値または総ロードロード成分よりもより高い精度で、路面状態に基づいて推定の制御を行うことができる。つまり、推定処理制御部６８は、環境起因ロードロード成分の値に基づいて制御を行うことで、車両起因ロードロード成分の影響を取り除くことができ、変化しやすい要因に起因するロードロード成分に対する制御を高い精度で行うことができる。なお、環境起因のロードロード成分に基づいた減速因子の推定の制御はこれに限定されない。

　上記実施形態の減速因子推定装置１は、車両重量と空気抵抗係数とロードロードとの３つの減速因子の全てを推定により算出することで、減速因子をより高い精度で算出することができる。ここで、減速因子推定装置１は、車両重量と空気抵抗係数とロードロードとの３つの減速因子の全てを推定により算出することに限定されない。減速因子推定装置１は、車両重量と空気抵抗係数とロードロードとのうち２つのみを推定するようにしてもよい。なお、推定しない場合、予め設定された固定値や、設計値を用いればよい。減速因子推定装置１は、空気抵抗係数とロードロードとのいずれかを走行状態によって推定を行うか行わないかを切り替えることでより高い精度で減速因子を推定することができる。

　減速因子推定装置１は、走行状態として、加速度と速度とを基準として、各減速因子の推定を行うか否かを判定したが、各減速因子の推定を行うか否かの判定基準はこれに限定されない。減速因子推定装置１は、走行状態として、加速度と速度とのいずれか一方のみを基準として、各減速因子の推定を行うか否かを判定してもよい。減速因子推定装置１は、走行状態として、駆動力を基準として運転支援を行うか否かを判定してもよい。

　減速因子推定装置１は、１つのしきい値（加速度）を基準として、車両重量の推定を実行するかロードロードの推定を実行するか否かを切り替え、１つのしきい値（加速度）を基準として、空気抵抗係数の推定を実行するかロードロードとの推定を実行するか否かを切り替えたが、これに限定されない。減速因子推定装置１は、車両重量の推定を実行するかを判定する閾値と、ロードロードの推定を実行するかを判定するしきい値を別々の加速度としてもよい。また、減速因子推定装置１は、空気抵抗係数の推定を実行するかを判定する閾値と、ロードロードの推定を実行するかを判定するしきい値を別々の速度としてもよい。また、減速因子推定装置１は、一部の加速度では、車両重量とロードロードの両方を推定するようにしてもよいし、車両重量とロードロードのいずれも推定しないようにしてもよい。減速因子推定装置１は、一部の速度では、空気抵抗係数とロードロードの両方を推定するようにしてもよいし、空気抵抗係数とロードロードのいずれも推定しないようにしてもよい。

　減速因子推定装置１は、推定の精度をより高くできるため、本実施形態のようにそれぞれを走行状態に応じて、車両重量と空気抵抗係数とロードロードとの３つの減速因子のうち１つの減速因子の推定を実行するか否かを切り替えることが好ましいが、これに限定されない。減速因子推定装置１は、車両重量と空気抵抗係数とロードロードとのうち、一部の減速因子を走行状態によらず常に推定するようにしてもよい。この場合、一方の減速因子を推定する場合、他方の減速因子には前回値を用い、２つの演算を別々に実行する。

　次に、図１９から図２１を用いて、運転支援装置７０を構成する運転支援制御部５３について説明する。図１９は、運転支援制御部の概略構成の一例を表すブロック図である。運転支援制御部５３は、図１９に示すように、ショート系支援部８１と、ショート系学習部８２と、ミドル系支援部８３と、ミドル系学習部８４と、ロング系支援部８５と、ロング系学習部８６と、車両制御部８７と、支援処理制御部８８と、を有する。

　ショート系支援部８１は、短距離の走行で実行される運転支援を実行する。ショート系支援部８１は、例えば、交差点や停止線等の停止位置に車両を停止させる際の運転を支援する。ショート系支援部８１は、ＨＭＩ装置４にアクセルＯＦＦのタイミングや、ブレーキをＯＮするタイミングを表示し、運転者の運転を支援する。また、ショート系支援部８１は、エンジン５のＯＮ／ＯＦＦタイミング、ＭＧ６のＯＮ／ＯＦＦタイミング等も検出し、エンジン５、ＭＧ６の動作を制御する。

　ショート系支援部８１は、例えば、減速因子推定装置１で推定した減速因子と走行条件とを用いて車両の加速度（減速度）Ｇｘを算出し、運転支援を行う。ここで、本例のショート系支援部８１は、減速因子の推定値を用いて、アクセルＯＦＦ時の減速度Ｇｘを推定する。ここで、目標停止位置までの残距離をＬ_{ｔａｒｇｅｔ}とし、目標停止位置手前の目標車速をＶ_{ｔａｒｇｅｔ}とし、現在の車速をＶ_ｎｏｗとすると、３つのパラメータは、下記式１０で表すことができる。

　ショート系支援部８１は、上記関係を用いることで、Ｖ_ｎｏｗを検出し、Ｖ_{ｔａｒｇｅｔ}を決定すれば、推定値であるＧｘを用いることで、Ｌ_{ｔａｒｇｅｔ}を算出することができ、アクセルＯＦＦを推奨する表示を行うタイミングを決定することができる。

　ショート系学習部８２は、短距離の走行で実行される運転支援に必要な情報を学習する。ショート系学習部８２は、例えば、停止位置への停止に対する運転支援を実行するために必要な減速停止位置の情報を学習する。

　ミドル系支援部８３は、中距離の走行で実行される運転支援を実行する。ミドル系支援部８３は、例えば、走行時のＳＯＣを推定し、ＳＯＣを適切な範囲に維持する運転を支援する。ミドル系支援部８３は、ＳＯＣを適切な範囲に維持するために、これから走行する経路の勾配を検出し、エンジン５を駆動源として走行を行う区間、ＭＧ６を駆動源として走行を行う区間、ＭＧ６で回生を行い、ＳＯＣを回復する区間等を推定し、推定に基づいて、エンジン５走行、ＭＧ６走行を切り替える。

　ミドル系支援部８３は、例えば、減速因子推定装置１で推定した減速因子と走行条件と走行経路の情報を用いて、運転支援を行う。ここで、推定ＳＯＣ変化量をΔＳＯＣとし、ＳＯＣ変化ゲインをαとし、重力加速度をｇｒａｖｉｔｙとし、標高をＨとし、距離をＤとすると、これらのパラメータは、減速因子と車速を用いて、下記式１１で表すことができる。

　ミドル系支援部８３は、上記式１１を用いて、走行経路を走行する際の推定ＳＯＣ変化量を算出し、算出結果に基づいて、エンジン５走行、ＭＧ６走行を切り替えることで、ＳＯＣを適切な範囲に維持する運転を支援することができる。

　ミドル系学習部８４は、中距離の走行で実行される運転支援に必要な情報を学習する。ミドル系学習部８４は、例えば、ＳＯＣの推定結果に基づいた運転支援を実行するために必要な走行経路の勾配の情報を学習する。

　ロング系支援部８５は、長距離の走行で実行される運転支援を実行する。ロング系支援部８５は、例えば、各区間の走行に必要なパワーを推定し、走行に必要なパワー（走行パワー）を効率よく出力することができる運転を支援する。ロング系支援部８５は、各区間の走行に必要な走行パワーを検出し、エンジン５を駆動源として走行を行う区間、ＭＧ６を駆動源として走行を行う区間等を推定し、推定に基づいて、エンジン５走行、ＭＧ６走行を切り替える。ロング系支援部８５は、例えば、目的地への到着地点で蓄電された電力を効率よく消費した状態とする運転を支援する。

　ロング系支援部８５は、例えば、減速因子推定装置１で推定した車両重量Ｍ（Ｍ１）を用いて、運転支援を行う。ここで、区間ｎのパワー推定値をｐｏｗｅｒ（ｎ）とし、区間ｎのパワー記憶値をｐｏｗｅｒ_ｒｅｃ（ｎ）とし、パワー記憶時の車両重量をＭ_０とすると、これらのパラメータは、推定した車両重量Ｍを用いて、下記式１２で表すことができる。

　ロング系支援部８５は、上記式１２を用いて、各区間を走行する際の走行パワーの推定値を算出し、算出結果に基づいて、エンジン５走行、ＭＧ６走行を切り替えることで、車両２のパワーを効率よく利用することができる。

　ロング系学習部８６は、長距離の走行で実行される運転支援に必要な情報を学習する。ロング系学習部８６は、例えば、各区間の走行パワーの推定結果に基づいた運転支援を実行するために必要な上述したパワー記憶値及びパワー記憶時の車両重量Ｍ_０を学習する。

　車両制御部８７は、ショート系支援部８１、ミドル系支援部８３、ロング系支援部８５等で決定した支援条件に基づいて、エンジン５、ＭＧ６等の駆動部を含む各部の動作を制御する。

　支援処理制御部８８は、運転支援制御部５３の各部の処理を制御する。支援処理制御部８８は、ショート系支援部８１、ミドル系支援部８３及びロング系支援部８５で支援を実行するか否かを決定し、決定に基づいて各種の支援を実行させる。支援処理制御部８８は、ショート系支援部８１、ミドル系支援部８３及びロング系支援部８５で複数の運転支援を同時に実行させることができる。支援処理制御部８８は、ショート系学習部８２、ミドル系学習部８４及びロング系学習部８６で学習を実行するか否かを決定し、決定に基づいて各種の学習を実行させる。支援処理制御部８８は、ショート系学習部８２、ミドル系学習部８４及びロング系学習部８６で複数の学習を同時に実行させることができる。

　運転支援装置７０は、運転支援制御部５３のショート系支援部８１、ミドル系支援部８３及びロング系支援部８５により、減速因子推定装置１で推定した減速因子を用いた運転支援を行うことで、好適に運転を支援することができる。具体的には、運転支援装置７０は、高い精度で検出した減速因子を用いて運転支援を行うことで、運転支援の精度をより高くすることができる。

　また、運転支援装置７０は、支援処理制御部８８により、減速因子推定装置１の環境起因子ＲＬ演算部６７で抽出した環境因子ロードロードに基づいて、運転支援、学習の制御を行うことで、運転支援の精度をより高くすることができる。

　図２０は、ＥＣＵによる制御の一例を示すフローチャートである。なお、図２０に示す処理の一部は、図１８で示す推定処理制御部６８で実行される処理と同様である。同様の処理については、同様のステップ番号を付して、詳細な説明を省略する。

　支援処理制御部８８は、ステップＳ１０２として、環境起因ロードロード成分（ＲＬ＿ｅｎｖ）がしきい値よりも大きいかを判定する。支援処理制御部８８は、ステップＳ１０２で環境起因ロードロード成分（ＲＬ＿ｅｎｖ）がしきい値よりも大きい（Ｙｅｓ）と判定した場合、ステップＳ１１０に進む。

　支援処理制御部８８は、ステップＳ１０２で環境起因ロードロード成分（ＲＬ＿ｅｎｖ）がしきい値よりも大きくない（Ｎｏ）と判定した場合、ステップＳ１０４として、環境起因ロードロード成分（ＲＬ＿ｅｎｖ）の変化量がしきい値よりも大きいかを判定する。支援処理制御部８８は、ステップＳ１０４でＲＬ＿ｅｎｖの変化量がしきい値よりも大きい（Ｙｅｓ）と判定した場合、ステップＳ１１０に進む。支援処理制御部８８は、ステップＳ１０４で環境起因ロードロード成分（ＲＬ＿ｅｎｖ）の変化量がしきい値よりも大きくない（Ｎｏ）と判定した場合、本処理を終了する。

　支援処理制御部８８は、ステップＳ１０２でＹｅｓまたはステップＳ１０４でＹｅｓと判定した場合、ステップＳ１１０として、運転支援の学習を停止し、ステップＳ１１２として運転支援の制御を停止する。支援処理制御部８８は、ステップＳ１１２の処理を実行したら、本処理を終了する。運転支援の学習の停止とは、ショート系学習部８２、ミドル系学習部８４及びロング系学習部８６で実行する学習を停止することである。運転支援の制御の停止とは、ショート系支援部８１、ミドル系支援部８３及びロング系支援部８５で実行する運転支援を停止することである。

　支援処理制御部８８は、図２０の処理を行うことで、環境起因ロードロード成分がしきい値よりも大きい場合、または環境起因ロードロード成分の変化量がしきい値よりも大きい場合、運転支援の学習と運転支援自体を停止する。

　これにより、支援処理制御部８８は、ロードロードの推定値のうち、変動しやすい環境起因ロードロード成分の値に基づいて、運転支援の学習と運転支援自体を実行するか否かを判定することができる。また、支援処理制御部８８は、環境起因ロードロード成分に基づいて制御を行うことで、走行路面により適した制御を実行することができる。

　ここで、環境起因ロードロード成分がしきい値よりも大きい場合、または変化量がしきい値よりも大きい場合、減速因子の推定の精度が低下するため、運転支援の精度が低下する。これにより、支援処理制御部８８は環境起因ロードロード成分がしきい値よりも大きい場合、または変化量がしきい値よりも大きい場合、運転支援を停止することで、精度が低い運転支援が実行されることを抑制することができる。これにより運転支援の信頼性を高くすることができる。

　また、支援処理制御部８８は、環境起因ロードロード成分がしきい値よりも大きい場合、または変化量がしきい値よりも大きい場合、運転支援の学習を停止することで、精度の低い状態で算出された結果、通常状態とは異なる環境で走行した結果を学習することを抑制することができる。例えば、ショート系学習部８２では、通常状態とは異なる状態で実行された減速停止を学習する可能性を低減することができる。ミドル系学習部８４は、通常状態とは異なる状態で実行された路面の勾配を学習する可能性を低減することができる。ロング系学習部８６は、通常状態とは異なる状態で走行した走行パワーを学習する可能性を低減することができる。これにより、運転支援の信頼性を高くすることができる。

　ここで、運転支援装置１は、車両挙動安定制御が作動中の場合、運転支援の学習と運転支援自体の実行を停止することが好ましい。

　図２１は、ＥＣＵによる制御の一例を示すフローチャートである。以下、図２１を用いて、車両挙動安定制御が作動中の場合の処理について説明する。

　支援処理制御部８８は、ステップＳ１２２として、車両挙動安定制御が作動中であるかを判定する。支援処理制御部８８は、車両挙動安定制御検出部５４の検出結果を取得することで、車両挙動安定制御（ＶＣＳ、ＡＢＳ、ＴＲＣ等）が作動中であるかを検出することができる。支援処理制御部８８は、ステップＳ１２２で車両挙動安定制御が作動中である（Ｙｅｓ）と判定した場合、ステップＳ１１０として、運転支援の学習を停止し、ステップＳ１１２として運転支援の制御を停止する。支援処理制御部８８は、ステップＳ１１２の処理を実行したら、本処理を終了する。支援処理制御部８８は、ステップＳ１２２で車両挙動安定制御が作動中ではない（Ｎｏ）つまり車両挙動安定制御を実行していないと判定した場合、本処理を終了する。

　運転支援装置７０は、図２１に示すように、車両挙動安定制御が作動中である場合、運転支援の学習と運転支援自体の実行を停止することで、車両挙動安定制御が作動中であり、減速因子の推定の精度が低い状態、および通常状態とは異なる条件で走行している場合に、運転支援の学習と運転支援自体を実行することを抑制することができる。これにより、運転支援装置７０は、図２０の制御と同様に運転支援の精度を高くすることができる。

　ここで、運転支援装置７０は、車両挙動安定制御が作動中であると判定した場合、しきい値時間が経過するまでは、運転支援の学習と運転支援自体の実行の停止を維持することが好ましい。これにより、車両挙動安定制御を検出した後、不安定な車両挙動が継続する恐れがある間、運転支援の学習と運転支援自体の実行の停止を維持することができる。これにより、運転支援装置７０は、運転支援の精度を高くすることができる。

　運転支援装置７０は、車両挙動安定制御が作動中であると判定した場合、判定基準を時間に替えて距離としてもよい。つまり、運転支援装置７０は、車両挙動安定制御が作動中であると判定した場合、一定距離走行するまで、運転支援の学習と運転支援自体の実行の停止を維持するようにしてもよい。

　運転支援装置７０は、図２０及び図２１に示す処理において、所定の条件を満たした場合、運転支援の学習と運転支援自体の両方を停止したが、いずれか一方のみでもよい。また、本実施形態の運転支援装置７０は、ショート系、ミドル系、ロング系の運転支援を実行する場合としたがこれに限定されない。運転支援装置７０は、ショート系、ミドル系、ロング系いずれか１つのみ、また２つの運転支援を実行する構成とすることもできる。

　なお、上述した実施形態に係る減速因子推定装置１及び運転支援装置７０は、上述した実施形態に限定されず、請求の範囲に記載された範囲で種々の変更が可能である。本実施形態に係る減速因子推定装置１は、以上で説明した各実施形態の構成要素を適宜組み合わせることで構成してもよい。

　本実施形態の減速因子推定装置１は、エンジン５とＭＧ（モータジェネレータ）６とを備える車両２、いわゆるハイブリッド車両の減速因子を推定する場合として説明したが、これに限定されない。減速因子推定装置１は、動力源としてＭＧ６を備えておらず、動力源としてエンジン５のみを備える車両２、いわゆるコンベ車両の走行を支援する場合も同様に推定を行うことができる。また、減速因子推定装置１は、動力源としてエンジン５を備えておらず、動力源としてＭＧ（モータジェネレータ）２のみを備える車両２、いわゆる電気自動車の減速因子を推定する場合も同様の推定を行うことができる。同様に、本実施形態の運転支援装置７０は、減速因子推定装置１が減速因子の推定を行うことができる各種動力源を備える車両の運転を支援することができる。

１　　減速因子推定装置
２　　車両
３　　車両制御システム
４　　ＨＭＩ装置（支援装置）
５　　エンジン（内燃機関）
６　　モータジェネレータ、ＭＧ（電動機）
７　　変速機
８　　ブレーキ装置
９　　バッテリ
１０　　車速センサ
１１　　加速度センサ
１２　　ヨーレートセンサ
１３　　アクセルセンサ
１４　　ブレーキセンサ
１５　　ＧＰＳ装置
１６　　無線通信装置
１７　　データベース
５０　　ＥＣＵ
５１　　車両特性演算部
５２　　記憶部
５３　　運転支援制御部
５４　　車両挙動安定制御検出部
５６　　ＣＡＮ
６０　　車速演算部
６１　　加速度演算部
６２　　駆動力演算部
６３　　車重演算部
６４　　空気抵抗演算部
６５　　ロードロード演算部
６６　　車重異常判定部
６７　　フィルタリング演算部
６８　　推定処理制御部
７０　　運転支援装置
８１　　ショート系支援部
８２　　ショート系学習部
８３　　ミドル系支援部
８４　　ミドル系学習部
８５　　ロング系支援部
８６　　ロング系学習部
８７　　車両制御部
８８　　支援処理制御部

Claims

　車両の減速因子を推定する減速因子推定装置であって、
　ロードロード推定値を算出するロードロード演算部と、
　前記ロードロード推定値の所定周波数成分を抽出するフィルリング処理を行うフィルタリング演算部を備えることを特徴とする減速因子推定装置。
　前記フィルタリング演算部は、前記ロードロード推定値を第１時定数でフィルタリング処理することで総ロードロード成分を抽出し、
　前記ロードロード推定値を前記第１時定数よりも周期が長い第２時定数でフィルタリング処理することで車両起因ロードロード成分を抽出し、
　前記総ロードロード成分から前記車両起因ロードロード成分を減算して環境起因ロードロード成分を算出することを特徴とする請求項１に記載の減速因子推定装置。
　前記ロードロード演算部及び前記フィルタリング演算部を含む減速因子推定部と、
　前記車両の駆動力を取得する駆動力取得部と、
　前記車両の車速を取得する車速取得部と、
　前記車両の加速度を取得する加速度取得部と、を有し、
　前記減速因子推定部は、取得された駆動力と速度と加速度との関係に基づいて、前記ロードロード推定値を含む複数の減速因子を推定することを特徴とする請求項２に記載の減速因子推定装置。
　前記減速因子は、空気抵抗係数及び車両重量の少なくとも一方を含み、
　前記減速因子推定部は、前記環境起因ロードロード成分がしきい値以上である場合、空気抵抗係数及び車両重量の少なくとも一方の推定を停止することを特徴とする請求項３に記載の減速因子推定装置。
　前記減速因子は、空気抵抗係数及び車両重量の少なくとも一方を含み、
　前記減速因子推定部は、前記環境起因ロードロード成分の変化量がしきい値以上である場合、空気抵抗係数及び車両重量の少なくとも一方の推定を停止することを特徴とする請求項３または４に記載の減速因子推定装置。
　前記減速因子推定部は、前記車速及び前記加速度に基づいて、推定する１つの減速因子を決定することを特徴とする請求項３から５のいずれか一項に記載の減速因子推定装置。
　前記減速因子推定部は、運動方程式を用いて減速因子と駆動力と速度と加速度との関係を解析し、前記減速因子を推定することを特徴とする請求項３から６のいずれか一項に記載の減速因子推定装置。
　請求項２から７のいずれか一項に記載の減速因子推定装置と、
　前記減速因子推定装置で推定された減速因子を用いて、運転支援を実行する運転支援制御部と、を有することを特徴とする運転支援装置。
　前記運転支援制御部は、前記環境起因ロードロード成分がしきい値以上である場合、運転支援を停止することを特徴とする請求項８に記載の運転支援装置。
　前記運転支援制御部は、前記環境起因ロードロード成分の変化量がしきい値以上である場合、運転支援を停止することを特徴とする請求項８または９に記載の運転支援装置。
　車両挙動安定制御の作動を検出する車両挙動安定制御検出部をさらに有し、
　前記運転支援制御部は、前記車両挙動安定制御検出で車両挙動安定制御が作動していることが検出された場合、運転支援を停止することを特徴とする請求項８から１０のいずれか一項に記載の運転支援装置。