WO2017094065A1 - 速度算出装置、制御方法、プログラム及び記憶媒体 - Google Patents

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加藤　正浩
諒子 新原
一嗣 金子
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パイオニア株式会社
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    • G01S13/50—Systems of measurement based on relative movement of target
    • G01S13/58—Velocity or trajectory determination systems; Sense-of-movement determination systems
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    • G01S17/02—Systems using the reflection of electromagnetic waves other than radio waves
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    • G01S17/58—Velocity or trajectory determination systems; Sense-of-movement determination systems

Definitions

  • the present invention relates to a technique for estimating a vehicle body speed with high accuracy.
  • Patent Document 1 the distance and relative speed between a surrounding object and the host vehicle are measured by a measuring device such as a lidar (Lidar: Light Detection and Ranging, or Laser Illuminated Detection And Ranging), and the measurement result is A technique for estimating the speed of the host vehicle is disclosed.
  • Patent Document 2 discloses a technique for illuminating a traveling road surface with a plurality of lights and estimating the speed of the host vehicle based on a photographed image of the illuminated road surface.
  • the vehicle speed can be estimated with high accuracy.
  • the estimation methods shown in Patent Document 1 and Patent Document 2 there is a case where the vehicle body speed cannot be estimated.
  • the vehicle body speed cannot be estimated.
  • the present invention has been made to solve the above-described problems, and has as its main object to provide a speed calculation device capable of estimating the vehicle body speed with high accuracy.
  • the invention according to claim 1 is a speed calculation device, the wheel rotation speed of the mobile body, information on slip of the mobile body and information on the wheels of the mobile body at the first time estimated from the information on the wheels of the mobile body. From the first calculation unit for calculating the first speed, the amount of change in speed calculated based on the acceleration at the first time, and the speed of the mobile body at the second time, the first speed of the mobile body at the first time is calculated. A second calculation unit that calculates two speeds; and a third calculation unit that calculates a third speed of the moving body at the first time based on the first speed and the second speed. To do.
  • the invention according to claim 10 is a control method executed by the speed calculation device, and is a first time estimated from the wheel rotation speed of the moving body, information on slip of the moving body, and information on wheels of the moving body. From the first calculation step of calculating the first speed of the moving body, the amount of change in speed calculated based on the acceleration at the first time, and the speed of the moving body at the second time, A second calculation step of calculating a second speed of the mobile body, and a third calculation step of calculating a third speed of the mobile body at the first time based on the first speed and the second speed. It is characterized by having.
  • the invention according to claim 11 is a program executed by a computer, and the movement at a first time estimated from the wheel rotational speed of the moving body, information on slip of the moving body, and information on the wheels of the moving body. From the first calculation unit for calculating the first speed of the body, the amount of change in the speed calculated based on the acceleration at the first time, and the speed of the moving body at the second time, the moving body at the first time.
  • the computer is caused to function as a second calculation unit that calculates a second speed of the mobile unit, and a third calculation unit that calculates a third speed of the moving body at the first time based on the first speed and the second speed. It is characterized by that.
  • FIG. 1 It is a schematic block diagram of a vehicle equipment. It is a flowchart which shows the outline
  • (A) shows the relationship between the friction coefficient and the slip ratio during driving of the vehicle
  • (B) shows the relationship between the friction coefficient and the slip ratio during braking of the vehicle.
  • (A) is a graph showing the relationship between the acceleration when the horizontal axis is the true acceleration and the vertical axis is the detected acceleration, and (B) is the detected acceleration and the vertical axis is the true acceleration. It is a graph which shows the relationship of the acceleration of both in the case of doing.
  • the speed calculation device is configured such that the speed of the moving body at the first time estimated from the wheel rotation speed of the moving body, information on slip of the moving body, and information on the wheels of the moving body. From the first calculation unit for calculating the first speed, the amount of change in speed calculated based on the acceleration at the first time, and the speed of the mobile body at the second time, the first speed of the mobile body at the first time is calculated. A second calculation unit that calculates two speeds; and a third calculation unit that calculates a third speed of the moving body at the first time based on the first speed and the second speed.
  • the speed calculation device includes first to third calculation units.
  • the first calculation unit calculates the first speed of the moving body at a first time estimated from the wheel rotation speed of the moving body, the information about the slip of the moving body, and the information about the wheels of the moving body.
  • the second calculation unit calculates the second speed of the moving body at the first time from at least the amount of change in speed calculated from the acceleration at the first time and the speed of the moving body at the second time.
  • the third calculation unit calculates the third speed of the moving body at the first time based on the first speed and the second speed.
  • each of the first and second speeds indicates the vehicle body speed in the traveling direction of the moving body, and is a speed estimated (including measurement) by different methods.
  • the speed calculation device preferably uses a highly accurate vehicle body speed as the third speed from the first speed based on the wheel rotation speed of the moving body and the second speed based on the acceleration of the moving body. Can be calculated.
  • the second calculation unit calculates the change amount of the speed from the respective accelerations of the first time and the second time and the time intervals of the first time and the second time. Or calculating from the acceleration at the first time and the time interval. According to this aspect, the second calculation unit can accurately calculate the amount of change in speed between the first time and the second time, and can suitably calculate the second speed of the moving body at the first time.
  • the third calculation unit may change the fourth speed to the third speed when the fourth speed of the mobile object can be calculated based on information around the mobile object.
  • the first speed calculated based on the first information and the first speed are calculated.
  • the third speed is calculated based on the second speed.
  • the speed calculation device cannot calculate the fourth speed by updating the first information necessary for calculating the first speed and the second speed when the fourth speed can be calculated with high accuracy.
  • the first speed and the second speed can be calculated with high accuracy using the first information, and the third speed can be determined appropriately.
  • the third calculation unit includes the amount of change in acceleration of the moving body from the third time to the first time when the first information is corrected, and the third time.
  • the weighting for the first speed and the second speed when calculating the third speed is determined based on at least one of the change amount of the gradient angle from the first time to the first time.
  • the speed calculation device can accurately weight the first speed and the second speed according to the respective reliability.
  • the third calculation unit decreases the weight on the first speed as the change amount of the acceleration is larger or as the change amount of the gradient angle is larger. According to this aspect, the speed calculation device can calculate the third speed with high accuracy by reducing the weighting for the first speed as the reliability of the first speed becomes lower.
  • the third calculation unit includes a time difference from the third time to the first time when the first information is corrected, and a time difference from the third time to the first time.
  • a weight for the first speed and the second speed when calculating the third speed is determined based on at least one of the temperature change amount.
  • the speed calculation device can accurately weight the first speed and the second speed according to the respective reliability.
  • the third calculation unit decreases the weighting on the second speed as the time difference is larger or the temperature change amount is larger. According to this aspect, the speed calculation device can calculate the third speed with high accuracy by reducing the weighting on the second speed as the reliability of the second speed becomes lower.
  • the third calculation unit corrects a conversion coefficient for converting the wheel rotation speed to the first speed as first information for calculating the first speed.
  • the conversion coefficient has a true value that changes in accordance with a change in acceleration of the moving body and a change in gradient angle. Therefore, in this aspect, the speed calculation device can calculate the first speed with high accuracy by correcting the conversion coefficient when calculating the fourth speed.
  • the third calculation unit detects, as the first information for calculating the second speed, a coefficient relating to sensitivity of the sensor that detects the acceleration, and detection of acceleration of the sensor. Correct the coefficient for the offset to be applied to the value. Since these sensitivities and offsets generally change due to temperature changes, in this aspect, the speed calculation device can calculate the second speed with high accuracy by correcting these coefficients when calculating the fourth speed. it can.
  • a control method executed by the speed calculation device which is estimated from the wheel rotational speed of the moving body, information related to the slip of the moving body, and information about the wheels of the moving body. From the first calculation step of calculating the first speed of the moving body at the first time, the amount of change in speed calculated based on the acceleration at the first time, and the speed of the moving body at the second time, A second calculation step of calculating a second speed of the moving body at a first time; and a third calculation for calculating a third speed of the moving body at the first time based on the first speed and the second speed. And a process.
  • the speed calculation device obtains a high-accuracy vehicle body speed from the first speed based on the wheel rotational speed of the moving body and the second speed based on the acceleration of the moving body by the third speed. Can be suitably calculated.
  • a program executed by a computer which is first estimated from wheel rotational speed of a moving body, information about slip of the moving body, and information about wheels of the moving body. From the first calculation unit that calculates the first speed of the moving body at the time, the amount of change in speed calculated based on the acceleration at the first time, and the speed of the moving body at the second time, the first time A second calculation unit that calculates a second speed of the moving body, and a third calculation unit that calculates a third speed of the moving body at the first time based on the first speed and the second speed. Make the computer work.
  • the computer preferably uses the first speed based on the wheel rotation speed of the moving body and the second speed based on the acceleration of the moving body as the third speed with a highly accurate vehicle body speed. Can be calculated.
  • the program is stored in a storage medium.
  • FIG. 1 is a schematic configuration diagram of an in-vehicle device 1 according to the present embodiment.
  • the in-vehicle device 1 is a device that estimates the vehicle body speed of the vehicle on which the in-vehicle device 1 is mounted with high accuracy, and mainly includes a sensor group 11, a storage unit 12, an input unit 14, a control unit 15, And an output unit 16.
  • the in-vehicle device 1 is an aspect of the “speed calculation device” in the present invention.
  • the sensor group 11 mainly includes a rider 21, a vehicle speed sensor 22, an acceleration sensor 23, a gyro sensor 24, a tilt sensor 25, a temperature sensor 26, and a GPS receiver 27.
  • the lidar 21 discretely measures the distance to an object existing in the outside world by emitting a pulse laser.
  • the lidar 21 outputs a point group of measurement points indicated by a set of the distance to the object from which the pulse laser is reflected and the emission angle of the pulse laser.
  • the lidar 21 is used to detect landmarks provided near the road.
  • the landmark is, for example, a feature such as a kilometer post, a 100 m post, a delineator, a traffic infrastructure facility (for example, a sign, a direction signboard, a signal), a utility pole, a streetlight, etc. periodically arranged along the road.
  • the vehicle speed sensor 22 measures a pulse (also referred to as “axle rotation pulse”) composed of a pulse signal generated with the rotation of the vehicle wheel.
  • the acceleration sensor 23 detects acceleration in the traveling direction of the vehicle.
  • the gyro sensor 24 detects the angular velocity of the vehicle when the direction of the vehicle is changed.
  • the inclination sensor 25 detects an inclination angle (also referred to as “gradient angle”) in the pitch direction with respect to the horizontal plane of the vehicle.
  • the temperature sensor 26 detects the temperature around the acceleration sensor 23.
  • the GPS receiver 27 detects the absolute position of the vehicle by receiving radio waves carrying downlink data including positioning data from a plurality of GPS satellites. The output of each sensor in the sensor group 11 is supplied to the control unit 15.
  • the storage unit 12 stores a program executed by the control unit 15 and information necessary for the control unit 15 to execute a predetermined process.
  • the storage unit 12 stores a map database (DB) 10 including road data and landmark information.
  • the map DB 10 may be updated regularly.
  • the control unit 15 receives partial map information related to the area to which the vehicle position belongs from a server device that manages the map information via a communication unit (not shown), and reflects it in the map DB 10.
  • storage part 12 may memorize
  • the control unit 15 acquires necessary landmark information and the like from the map DB 10 by communicating with the server device.
  • the input unit 14 is a button operated by the user, a touch panel, a remote controller, a voice input device, and the like
  • the output unit 16 is, for example, a display or a speaker that performs output based on the control of the control unit 15.
  • the control unit 15 includes a CPU that executes a program and controls the entire vehicle-mounted device 1.
  • the control unit 15 includes a vehicle body speed estimation unit 17 and a calibration unit 18.
  • the vehicle body speed estimation unit 17 calculates an estimated value of the vehicle body speed (also referred to as “estimated vehicle body speed V E ”) for use in other processes such as calculation of the vehicle position.
  • the vehicle body speed estimation unit 17 measures the vehicle body speed based on the output of the rider 21 (also referred to as “rider base vehicle body speed V L ”). the set as the estimated vehicle speed V E.
  • the vehicle body speed estimation unit 17 estimates the vehicle speed based on the axle rotation pulse output from the vehicle speed sensor 22 (also referred to as “axle pulse base vehicle speed V P ”).
  • the vehicle body speed estimation unit 17 determines the processing time (also referred to as “time t”), the temperature output from the temperature sensor 26 (also referred to as “detected temperature T”), and the acceleration output from the acceleration sensor 23 (also referred to as “detected temperature T”). And the gradient angle output by the tilt sensor 25 (also referred to as “detected gradient angle ⁇ ”), and to the axle pulse base vehicle speed VP and the acceleration base vehicle speed V ⁇ . Determine the weight value.
  • the calibration unit 18 converts the wheel rotation speed to vehicle body speed conversion coefficient “K” and the acceleration based on the rider base vehicle body speed V L.
  • a coefficient “A” corresponding to the sensitivity of the sensor 23 (also simply referred to as “sensitivity coefficient A”) and an offset coefficient “B” of the acceleration detected by the acceleration sensor 23 with respect to the true acceleration (also simply referred to as “offset coefficient B”). Calibration).
  • the offset coefficient B corresponds to a true acceleration value when the acceleration detected by the acceleration sensor 23 is 0, as will be described later.
  • the conversion coefficient K is used to calculate the axle pulse base vehicle speed V P
  • the sensitivity coefficient A and offset coefficients B are both used to calculate the acceleration-based vehicle speed V alpha.
  • the control unit 15 is an example of a “first calculation unit”, “second calculation unit”, “third calculation unit”, and a computer that executes a program in the present invention. Further, the "first speed" axle pulse base body speed V P is in the present invention, the "second speed” in the acceleration-based vehicle speed V alpha to the present invention, the estimated vehicle speed V E is the “third speed” in the present invention, The rider base vehicle body speed V L is an example of the “fourth speed” in the present invention.
  • the information on the distance and direction to the surrounding object detected by the lidar 21 is an example of “information around the moving object” in the present invention.
  • the control unit 15 determines that a landmark necessary for measuring the vehicle body speed by the rider 21 exists within the measurement range of the rider 21, the landmark specified based on the output of the rider 21.
  • the rider base vehicle body speed VL is calculated based on the change in the relative position.
  • the control unit 15 performs calibration of the conversion coefficient K, the sensitivity coefficient A, and the offset coefficient B using the calculated rider base vehicle body speed VL .
  • the determination of whether or not the rider base vehicle body speed V L can be calculated and the calibration method will be described in the section “Details of Estimated Vehicle Body Speed Calculation Process”.
  • the control unit 15 when the calculation of the rider based vehicle speed V L is determined impossible the wheel rotational speed axle pulse base vehicle speed V P, which is measured on the basis of the axle rotation pulses vehicle speed sensor 22 outputs It is calculated based on the following formula (1) obtained by multiplying “ ⁇ ” by the conversion coefficient K.
  • the control unit 15 calculates based on the equation (2) below the acceleration-based vehicle speed V alpha.
  • t the current time as a processing reference
  • t-1 the time when the estimated vehicle speed V E previously calculated
  • ⁇ t is the time interval between the time t and time t-1 Show.
  • the time t is an example of the “first time” in the present invention
  • the time t ⁇ 1 is an example of the “second time” in the present invention.
  • the method of deriving equations (1) and (2) will be described in the section [Details of Estimated Body Speed Calculation Process].
  • the control unit 15 lastly calibrates the time “t 0 ” (that is, the last time when the rider base vehicle speed VL was calculated) and the current time t (also referred to as “time difference ⁇ t”), the same. Difference in detected temperature T between times (also referred to as “temperature difference ⁇ T”), difference in detected acceleration ⁇ (also referred to as “acceleration difference ⁇ ”), and difference in detected gradient angle ⁇ (also referred to as “gradient difference ⁇ ”). Respectively). Time t 0 is an example of the "third time” in the present invention.
  • the control unit 15 the larger the time difference ⁇ t or the temperature difference [Delta] T, it is determined that the acceleration-based vehicle speed V alpha is less accurate than the axle pulse base vehicle speed V P, the weighting for acceleration-based vehicle speed V alpha, smaller than the weight for the axle pulse base body speed V P.
  • the control unit 15 based on the following equation (3), an axle pulse base body speed V P and acceleration based vehicle speed V estimated from ⁇ vehicle speed V E Is calculated.
  • each difference value of ⁇ t, ⁇ T, ⁇ , and ⁇ may be normalized so as to be approximately in the same range (for example, a range of 0 to 1).
  • FIG. 2 is a flowchart showing an outline of estimated vehicle body speed calculation processing according to the present embodiment.
  • control unit 15 recognizes the current time t, detects the detected temperature T at the time t based on the output of the temperature sensor 26, the detected acceleration ⁇ at the time t based on the output of the acceleration sensor 23, and the output of the tilt sensor 25.
  • the detected gradient angle ⁇ at time t based on the above is acquired (step S101).
  • control unit 15 determines whether or not the vehicle speed can be measured by the rider 21 (step S102). That is, the control unit 15 determines whether or not the rider base vehicle body speed VL can be calculated. Details of this determination method will be described later. If the control unit 15 determines that the vehicle speed can be measured by the rider 21 (step S102; Yes), the control unit 15 performs the processes of steps S103 to S106. On the other hand, when the control unit 15 determines that the vehicle speed cannot be measured by the rider 21 (step S102; No), the control unit 15 performs the processes of steps S107 to S110.
  • step S103 to step S106 executed when the vehicle speed can be measured by the rider 21 will be described.
  • Control unit 15 calculates the rider based vehicle speed V L on the basis of the known method from the output of the rider 21 is set as the estimated vehicle speed V E (step S103). Then, the control unit 15 calculates a conversion coefficient K for converting the wheel rotation speed obtained from the axle rotation pulse to the vehicle body speed (step S104). Further, the control unit 15 performs calibration of the sensitivity coefficient A and the offset coefficient B of the acceleration sensor 23 (step S105). Details of the processes in steps S104 and S105 will be described later.
  • step S101 the control unit 15, the time t is detected in step S101, the detected temperature T, the detected acceleration alpha, detected slope angle theta, respectively, the time "t 0", the detection temperature "T 0", the detected acceleration "alpha 0"
  • the detected gradient angle is stored as “ ⁇ 0 ” (step S106). Then, the process returns to step S101 again.
  • step S107 to step S110 executed when the vehicle speed cannot be measured by the rider 21 will be described.
  • the control unit 15 obtains the wheel rotation speed from the axle rotation pulse output from the vehicle speed sensor 22, and uses the latest conversion coefficient K calculated in step S104 to calculate the current time t from the wheel rotation speed based on the equation (1).
  • Axle pulse-based vehicle body speed V P [t] is calculated (step S107).
  • the control unit 15 calculates the acceleration-based vehicle body speed V ⁇ [t] at time t based on equation (2) ( Step S108).
  • the control unit 15 calibrates the conversion coefficient K, the sensitivity coefficient A, and the offset coefficient B each time the vehicle speed measurement of the rider 21 is performed using the landmark, so that the vehicle speed measurement of the rider 21 can be performed.
  • the reliability of the axle pulse base body speed V P and acceleration based vehicle speed V alpha to calculate if you can not can be suitably maintained.
  • FIG. 3 is a diagram showing symbols for specifying a state when the vehicle is running.
  • T m is the torque around the axle
  • F d is the driving force of the vehicle
  • F dr is the running resistance
  • ⁇ is the wheel rotation speed
  • v is the vehicle body speed
  • J w is the basic items in the following description.
  • equation of motion in the translational direction of the automobile is generally expressed by the following equations (4) to (8).
  • the friction coefficient ⁇ and the slip ratio ⁇ differ between when the vehicle is driven and when it is braked, and also differ depending on the road surface condition.
  • 4A shows the relationship between the friction coefficient ⁇ (vertical axis) and the slip ratio ⁇ (horizontal axis) when the vehicle is driven
  • FIG. 4B shows the friction coefficient ⁇ (vertical axis) when the vehicle is braked.
  • FIGS. 4A and 4B show graphs showing the relationship between the friction coefficient ⁇ and the slip ratio ⁇ when the road surface conditions are “dry”, “wet”, and “freeze”, respectively. Yes.
  • the conversion coefficient K is set as follows.
  • the rider base vehicle speed VL at time t can be expressed by the following equation using the wheel rotation speed ⁇ [t] at time t.
  • V L [t] K ⁇ [t]
  • the driving force F d of the same amount as the running resistance F dr is seen to be a need.
  • the friction coefficient ⁇ needs to be larger than zero.
  • the slip ratio ⁇ needs to be larger than 0.
  • the slip ratio ⁇ when the slip ratio ⁇ is larger than 0, “r ⁇ ” corresponding to the wheel speed is larger than the vehicle body speed v. Therefore, the wheel speed becomes higher than the vehicle body speed v as the running resistance F dr is larger.
  • control unit 15 updates the conversion coefficient K by calibration every time the lidar base vehicle body speed V L with high reliability is calculated.
  • the control unit 15 in accordance with the equation (3), the weighting of the axle pulse base vehicle speed V P, the larger the acceleration difference ⁇ or gradient difference [Delta] [theta], the acceleration smaller than the weighting for the base vehicle speed V alpha calculating the estimated vehicle speed V E and.
  • the validity will be described below with reference to the equation of state (4) to (8) and FIG.
  • the tire radius r is caused by a change in air pressure, but basically there is no significant change.
  • the change in the slip ratio ⁇ dynamically changes depending on the traveling state. Specifically, since the slip ratio ⁇ changes when the vehicle is accelerated or decelerated, the conversion coefficient K changes with time when the change in acceleration is large, and the error in equation (1) becomes large. Further, since the acceleration and deceleration the vehicle speed v changes the results, according to the equation (8), air resistance F a is changed. Further, when the gradient angle ⁇ changes, the rolling resistance Fr and the gradient resistance F ⁇ change.
  • the control unit 15 the last as the acceleration difference ⁇ or gradient difference ⁇ of the calibration and the time and the current was carried is large, the axle pulse base body for the acceleration-based vehicle speed V alpha It considers the accuracy of the velocity V P is relatively low, is smaller than the weighted weighting for axles pulse base body speed V P for the acceleration-based vehicle speed V alpha.
  • the control unit 15 even when it is not possible to estimate the vehicle speed based on the output of the rider 21, it is possible to calculate a highly accurate estimated vehicle speed V E.
  • slip ratio ⁇ is an example of “information about slip” in the present invention
  • tire radius r is an example of “wheel information” in the present invention.
  • FIG. 5A is a graph showing the relationship between accelerations when the horizontal axis is the true acceleration and the vertical axis is the detected acceleration ⁇ .
  • the true acceleration and the detected acceleration ⁇ have a substantially linear relationship.
  • the main cause of changes in sensitivity and offset is a temperature change, and if the measurement interval ⁇ t is sufficiently short, the temperature change during that period is small enough to be ignored. Therefore, in this embodiment, the measurement interval ⁇ t is set to a sufficiently short width, and the sensitivity and the offset at time t ⁇ 1 and time t are considered to be equal.
  • FIG. 5B shows the horizontal axis and the vertical axis interchanged. In FIG.
  • the slope of the graph is a sensitivity coefficient A indicating the rate of change of the true acceleration with respect to the change of the detected acceleration ⁇
  • the intercept of the graph is an offset indicating the true acceleration when the detected acceleration ⁇ is zero.
  • Coefficient B the sensitivity corresponding to the slope of the graph shown in FIG. 5A is expressed as “1 / A” using the sensitivity coefficient A
  • the offset corresponding to the intercept of the above graph is the sensitivity coefficient A and the offset coefficient.
  • B is used to express “ ⁇ B / A”.
  • the true acceleration at time t ⁇ 1 is obtained by using the detected acceleration ⁇ [t ⁇ 1], sensitivity coefficient A, and offset coefficient B at time t ⁇ 1.
  • the true acceleration at time t is A ⁇ [t] + B It becomes.
  • FIG. 6 is a trapezoidal approximation diagram for obtaining the speed based on the time transition of the true acceleration and the detected acceleration ⁇ obtained at each time interval ⁇ t.
  • the area of the trapezoidal region 70 sandwiched between time t-1 and time t is regarded as the vehicle body speed increased or decreased between time t-1 and time t.
  • the rider based vehicle speed V L at time t [t] is represented by the following equation (9).
  • Formula (10) is represented by the following formula (13).
  • Expression (13) is a linear expression, if there are a plurality of sets of x [t] and y [t], the sensitivity coefficient A and the offset coefficient B can be calculated.
  • the control unit 15 determines x [[] based on the measured rider base vehicle speed VL , the detected acceleration ⁇ , and the time interval ⁇ t that is the measurement interval. A set of t] and y [t] is calculated. Then, the control unit 15 uses the set of the latest predetermined number of x [t] and y [t] obtained, and based on a regression analysis such as a sequential least square method, the sensitivity coefficient A of Expression (13). And an offset coefficient B is calculated. Thereby, the control part 15 can update the sensitivity coefficient A and the offset coefficient B suitably.
  • the true acceleration at time t ⁇ 1 can be calculated by “A ⁇ [t ⁇ 1] + B”, and the true acceleration at time t is “A ⁇ [t ] + B ". Therefore, the control unit 15, based on the same trapezoidal approximation and the derivation of equation (9), the acceleration-based vehicle speed V alpha, using one time before the estimated vehicle speed V E, shown in the above Expression (2) It can be calculated by an approximate expression.
  • Formula (2) is a calculation formula based on trapezoidal approximation
  • the time when the vehicle speed measurement by the lidar 21 was last performed that is, time t as 0
  • the error of the acceleration-based vehicle speed V alpha to the true vehicle speed increases.
  • the sensitivity coefficient A and the offset coefficient B change mainly due to temperature changes. Therefore, when calculating the acceleration-based vehicle body speed V ⁇ based on the equation (2), if the temperature difference ⁇ T at the time t 0 and the temperature t is large, the error between the sensitivity coefficient A and the offset coefficient B is large. becomes, the error of the acceleration-based vehicle speed V alpha to the true vehicle speed increases.
  • the control unit 15 the larger the time difference ⁇ t or the temperature difference [Delta] T, the acceleration-based vehicle speed V alpha accuracy is determined to be relatively low, the acceleration-based vehicle speed V axle pulse base body weights for alpha smaller than the weighting for the speed V P.
  • the control unit 15 the larger the time difference ⁇ t or the temperature difference [Delta] T, the acceleration-based vehicle speed V alpha accuracy is determined to be relatively low, the acceleration-based vehicle speed V axle pulse base body weights for alpha smaller than the weighting for the speed V P.
  • the control unit 15 determines whether or not there is a landmark necessary for measuring the vehicle body speed by the rider 21 with reference to the map DB 10. That is, the control unit 15 determines whether or not a landmark associated with a position within the measurement target range of the lidar 21 is registered in the map DB 10.
  • the map DB 10 is associated with, for example, landmark position information serving as a reference when the vehicle speed is measured by the lidar 21 and information (for example, shape information) necessary for identification of the landmark.
  • control unit 15 determines that the vehicle body speed cannot be measured by the lidar 21 when the landmark associated with the position within the measurement target range by the lidar 21 is not registered in the map DB 10. The process proceeds to S107.
  • the control unit 15 is based on the estimated or measured azimuth of the position and traveling direction of the vehicle, and the range of the distance that can be measured by the lidar 21 and the scan angle range of the laser with respect to the traveling direction of the vehicle.
  • the measurement target range of the lidar 21 is specified.
  • the control part 15 determines whether the landmark linked
  • control unit 15 determines that the landmark associated with the position within the measurement target range of the lidar 21 is registered in the map DB 10, the landmark does not actually exist. If it is determined, it is determined that the vehicle speed cannot be measured by the rider 21.
  • the control unit 15 refers to the map DB 10 and identifies the shape and position of the landmark existing within the measurement target range of the lidar 21. Then, the control unit 15 determines the analogy between the shape and position of the landmark specified by the map DB 10 and the shape and position formed by the point group output by the lidar 21. Then, the control unit 15 determines that the landmark does not exist when there is no point cloud indicating a shape and position similar to the shape and position of the landmark specified by the map DB 10, and the vehicle speed of the vehicle by the rider 21 is determined. Judge that measurement is not possible.
  • control unit 15 can accurately determine whether or not the vehicle speed can be measured by the rider 21 in step S102 of FIG.
  • the control unit 15 the acceleration-based vehicle speed error becomes large with respect to the elapsed time (i.e. the time difference Delta] t) and the temperature change (i.e. temperature difference [Delta] T) V alpha and the acceleration change (ie acceleration difference [Delta] [alpha]) and the gradient angle change in (slope difference [Delta] [theta]) with respect to the error becomes large axle pulse base vehicle speed V P
  • the estimated vehicle speed V E are suitably compensated for respective disadvantages Can be calculated with high accuracy.
  • control unit 15 calibrates the conversion coefficient K, the sensitivity coefficient A, and the offset coefficient B every time the vehicle body speed measurement of the lidar 21 by the landmark is performed (see steps S104 and S105 in FIG. 2). Therefore, reliability of the axle pulse base body speed V P and the acceleration-based vehicle speed V alpha is suitably maintained.
  • the vehicle speed measurement of the rider 21 by the landmark is within an interval of several seconds, there is no rapid temperature change (that is, the temperature difference ⁇ T is small), and there is no rapid acceleration change if the vehicle is running normally (that is, the acceleration difference ⁇ ).
  • the vehicle body speed measurement by the lidar 21 may be performed at intervals of several seconds. This indicates that the positions of the landmarks used for the vehicle body speed measurement by the lidar 21 may have a certain interval.
  • the time during which the vehicle speed cannot be measured by the rider 21 is 1.8 seconds even when the rider 21 can measure a distance of 50 meters. It becomes 3.6 seconds when traveling at 50 km / h.
  • Control unit 15 the difference value ⁇ t for determining the weighting of the acceleration-based vehicle speed V alpha and the axle pulse base vehicle speed V P in the formula (3), [Delta] T, [Delta] [alpha], with respect to [Delta] [theta], even if each multiplied by a predetermined coefficient Good. That is, the control unit 15, the difference value Delta] t, [Delta] T, [Delta] [alpha], coefficients multiplied to ⁇ "w t", "w T", "w alpha” sets "w theta", the following equation (14) based estimated vehicle speed V E may be calculated.
  • the control unit 15 calculates a coefficient for the specific value. Enlarge. Thus, it is possible to set the weighting of the acceleration-based vehicle speed V alpha and the axle pulse base body speed V P more precisely.
  • the control unit 15 makes the coefficient w t relatively larger than other coefficients as the measurement interval ⁇ t increases.
  • the larger the measurement interval .DELTA.t since the error of the trapezoidal approximation expression of Expression (2) (see FIG. 6) increases, the error degree of influence of the estimated vehicle speed V E by the time difference ⁇ t is increased. Therefore, the control unit 15 can set the weight by accurately considering the error of the trapezoidal approximate expression by increasing the coefficient w t relative to other coefficients as the measurement interval ⁇ t increases.
  • the control unit 15 stores a map of the measurement interval ⁇ t and the coefficient w t in advance, and determines the coefficient w t from the measurement interval ⁇ t with reference to the map. The above-mentioned map is created in advance based on, for example, experiments.
  • the control unit 15, as the acceleration sensor 23 changes is greater sensitivity coefficient A and offset coefficients B in response to temperature changes, to relatively greater than the coefficient w T other factors.
  • the degree of change of the sensitivity coefficient A and the offset coefficient B of the acceleration sensor used as the acceleration sensor 23 depending on the temperature is measured in advance by experiments or the like, and the temperature of the sensitivity coefficient A and the offset coefficient B is higher than that of a normal acceleration sensor. If the change degree by is large, the coefficient w T greater than other coefficients.
  • the control unit 15, the vehicle is in when it is determined that the road surface is slippery during running is relatively larger than the coefficient w alpha another factor.
  • the road surface is slippery, such as a wet road surface or a frozen road surface
  • slip occurs when the acceleration ⁇ changes.
  • the change in the rate ⁇ increases, and the change in the conversion coefficient K increases. This is because in the slippery road surface state, the ⁇ - ⁇ characteristic curve is gentle, so that the rate of change of the friction coefficient ⁇ with respect to the change of the slip rate ⁇ is small.
  • the control unit 15 if it is determined that the road surface is slippery, the coefficient w alpha greater than other coefficients. For example, the control unit 15 detects raindrops by a raindrop sensor (not shown), recognizes that it is raining or snowing based on weather information received from a server device (not shown), or includes road surface information included in the map DB 10. If it is recognized that the road surface of the traveling road is slippery based on this, it is determined that the road surface is slippery.
  • the control unit 15 as the vehicle weight M is great, the coefficient w theta greater than other coefficients.
  • the greater the vehicle body weight M the greater the running resistance Fdr due to the road gradient, and the greater the influence on the error due to the gradient difference ⁇ .
  • the control unit 15, as the vehicle weight M is great to increase the coefficient w theta.
  • the control unit 15 increases the coefficient w ⁇ according to the number of passengers detected based on the output of a sensor that detects whether or not the user is seated in the seat.
  • the control unit 15 preferably increases the initial value of the coefficient w ⁇ set when the number of passengers is 0, as the vehicle has a heavier basic weight.
  • the method of calculating the acceleration based vehicle speed V alpha is not limited to the calculation method according to equation (2) based on the trapezoidal approximation shown in FIG. 6, it may be a calculation method based on the strip (rectangular) approximation.
  • a method for calculating the acceleration-based vehicle speed V alpha-based strip approximation is not limited to the calculation method according to equation (2) based on the trapezoidal approximation shown in FIG. 6, it may be a calculation method based on the strip (rectangular) approximation.
  • FIG. 7 is a diagram of strip approximation for obtaining the speed based on the time transition of the true acceleration and the detected acceleration ⁇ obtained at every measurement interval ⁇ t.
  • the true acceleration at time t is represented by “A ⁇ [t] + B” as in the embodiment.
  • the vehicle body speed increased or decreased between time t-1 and time t has the true acceleration (A ⁇ [t] + B) at time t as the long side and the measurement interval ⁇ t as the short side. It is assumed that the area of the strip region 71 is equal. In this case, the rider base vehicle body speed V L is expressed by the following equation (15).
  • this equation is a linear equation, if there are a plurality of sets of x [t] and y [t], the sensitivity coefficient A and the offset coefficient B can be calculated.
  • the control unit 15 in the period in which the rider-based vehicle speed V L can be calculated, to calculate the rider based vehicle speed V L measured, and the detected acceleration alpha, based on the measurement interval .DELTA.t, the rider based vehicle speed V L
  • a set of x [t] and y [t] is calculated using the lidar base vehicle body speeds V L [t], V L [t ⁇ 1], the measurement interval ⁇ t, and the detected acceleration ⁇ [t].
  • the control part 15 is equivalent to the inclination and intercept of a linear expression based on regression analysis, such as a sequential least squares method, using the set of x [t] and y [t] for the latest predetermined number of obtained.
  • the sensitivity coefficient A and the offset coefficient B to be calculated are calculated.
  • the control unit 15 the acceleration-based vehicle speed V alpha, using one time before the estimated vehicle speed V E, can be calculated by the approximate expression shown in the following equation (19).
  • FIG. 8 is a flowchart showing an outline of estimated vehicle body speed calculation processing in the present modification. Steps S201 to S204, S206 to S207, and S209 to S210 are the same as steps S101 to S104, S106 to 107, and S109 to S110 in FIG.
  • step S205 the control unit 15 determines the sensitivity coefficient A and the offset coefficient from a plurality of sets of x [t] shown in Expression (17) and y [t] shown in Expression (18) based on the sequential least square method or the like. B is calculated. Further, in step S208, the control unit 15 calculates the acceleration base vehicle body speed V ⁇ [t] based on the above-described equation (19) using the latest sensitivity coefficient A and offset coefficient B calculated in step S205.
  • control unit 15 can calculate the acceleration-based vehicle body speed V ⁇ based on the strip approximation, and can execute the calibration of the sensitivity coefficient A and the offset coefficient B.
  • the acceleration with respect to the true vehicle speed increases as the elapsed time from the time when the vehicle speed measurement by the lidar 21 was last performed (that is, time t 0 ) is longer. error of the base vehicle speed V ⁇ increases.
  • the control unit 15 the larger the time difference Delta] t, is determined that the accuracy of the acceleration-based vehicle speed V alpha is relatively low, the weight for the acceleration-based vehicle speed V alpha the may be smaller than the weighting of the axle pulse base body speed V P.
  • a lidar based vehicle speed V L is a vehicle speed based on the output of the calculation can lidar 21 a highly accurate vehicle speed, set as preferentially estimated vehicle speed V E.
  • a highly accurate vehicle speed calculation method to which the present invention can be applied is not limited to the method based on the output of the rider 21.
  • the control unit 15, a vehicle speed calculated based on the optical road surface sensor may be set as the preferentially estimated vehicle speed V E.
  • a vehicle body speed calculation method based on an optical road surface sensor is disclosed in, for example, Patent Document 2 exemplified as a prior art document.
  • the control unit 15, when the vehicle body speed based on the optical road surface sensor can be calculated sets the vehicle speed as an estimated vehicle body speed V E, when the vehicle body speed based on the optical road surface sensor is determined not to be calculated in calculates the estimated vehicle speed V E from the axle pulse base body speed V P and the acceleration-based vehicle speed V alpha based on the equation (3).
  • the control unit 15 determines whether or not the vehicle speed can be calculated based on the road surface sensor based on the road surface condition of the road on which the vehicle is traveling. For example, the control unit 15 determines that the road surface condition is bad and cannot calculate the vehicle body speed based on the road surface sensor when a vibration width greater than a predetermined width is detected based on the output of the sensor that detects vibration. To do. In another example, the control unit 15 refers to the road data in the map DB 10 and determines that the vehicle body speed cannot be calculated based on the road surface sensor when it is determined that the traveling road is not paved. In addition, the control part 15 may determine a road surface condition by analyzing the image of the camera which image
  • Control unit 15 according to the equation (3), each difference value Delta] t, to determine [Delta] T, [Delta] [alpha], the weighting taking into account all the ⁇ to axle pulse base body speed V P and acceleration based vehicle speed V alpha.
  • the method of the weight for the present invention is applicable axle pulse base body speed V P and acceleration based vehicle speed V alpha is not limited thereto.
  • the control unit 15 may perform weighting based on at least one of the difference values ⁇ t, ⁇ T, ⁇ , and ⁇ .
  • the control unit 15 sets the target difference value (expressed as “target difference value ⁇ ”) to a range of approximately 0 to 1. so as to upon performing the normalization, multiplied by "1-delta” on one axle pulse base body speed V P and acceleration based vehicle speed V alpha, multiplied by "delta” to the other.
  • the control unit 15 when the target difference value delta is the time difference ⁇ t or the temperature difference ⁇ T is multiplied by "delta" to the axle pulse base vehicle speed V P, "1-delta” acceleration-based vehicle speed V alpha Multiply
  • the difference value delta is the difference ⁇ of the difference ⁇ or slope angle of the acceleration, multiplied by "delta” to the acceleration-based vehicle speed V alpha, multiplied by "1-delta” to the axle pulse base body speed V P.
  • the control unit 15 when weighting is performed from two or more of the difference values ⁇ t, ⁇ T, ⁇ , and ⁇ , performs weighting, for example, similarly to Expression (3).
  • control unit 15 the difference value Delta] t, [Delta] T, [Delta] [alpha], of the [Delta] [theta], even when subjected to weighting based on at least one, can be suitably calculating the estimated vehicle speed V E.

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Abstract

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。

Description

速度算出装置、制御方法、プログラム及び記憶媒体
　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、移動体の車輪回転速度、当該移動体のスリップに関する情報及び当該移動体の車輪の情報から推定される第１時刻の当該移動体の第１速度を算出する第１算出部と、前記第１時刻の加速度に基づき算出される速度の変化量、並びに第２時刻の前記移動体の速度から、前記第１時刻の当該移動体の第２速度を算出する第２算出部と、前記第１速度と前記第２速度に基づき、前記第１時刻の前記移動体の第３速度を算出する第３算出部と、を備えることを特徴とする。
　請求項１０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、移動体の車輪回転速度、当該移動体のスリップに関する情報及び当該移動体の車輪の情報から推定される第１時刻の当該移動体の第１速度を算出する第１算出工程と、前記第１時刻の加速度に基づき算出される速度の変化量、並びに第２時刻の前記移動体の速度から、前記第１時刻の当該移動体の第２速度を算出する第２算出工程と、前記第１速度と前記第２速度に基づき、前記第１時刻の前記移動体の第３速度を算出する第３算出工程と、を有することを特徴とする。
　請求項１１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、移動体の車輪回転速度、当該移動体のスリップに関する情報及び当該移動体の車輪の情報から推定される第１時刻の当該移動体の第１速度を算出する第１算出部と、前記第１時刻の加速度に基づき算出される速度の変化量、並びに第２時刻の前記移動体の速度から、前記第１時刻の当該移動体の第２速度を算出する第２算出部と、前記第１速度と前記第２速度に基づき、前記第１時刻の前記移動体の第３速度を算出する第３算出部として前記コンピュータを機能させ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、移動体の車輪回転速度、当該移動体のスリップに関する情報及び当該移動体の車輪の情報から推定される第１時刻の当該移動体の第１速度を算出する第１算出部と、前記第１時刻の加速度に基づき算出される速度の変化量、並びに第２時刻の前記移動体の速度から、前記第１時刻の当該移動体の第２速度を算出する第２算出部と、前記第１速度と前記第２速度に基づき、前記第１時刻の前記移動体の第３速度を算出する第３算出部と、を備える。
　上記速度算出装置は、第１～第３算出部を備える。第１算出部は、移動体の車輪回転速度、当該移動体のスリップに関する情報及び当該移動体の車輪の情報から推定される第１時刻の当該移動体の第１速度を算出する。第２算出部は、少なくとも第１時刻の加速度から算出される速度の変化量、並びに第２時刻の移動体の速度から、第１時刻の当該移動体の第２速度を算出する。第３算出部は、第１速度と第２速度に基づき、第１時刻の移動体の第３速度を算出する。ここで、第１及び第２速度は、いずれも移動体の進行方向における車体速度を示し、それぞれ異なる方法により推定（計測も含む）された速度である。この態様によれば、速度算出装置は、移動体の車輪回転速度等に基づく第１速度と、移動体の加速度等に基づく第２速度とから、高精度な車体速度を第３速度として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、前記第２算出部は、前記速度の変化量を、前記第１時刻及び第２時刻のそれぞれの加速度と前記第１時刻及び前記第２時刻の時間間隔とから算出する、又は、前記第１時刻の加速度と前記時間間隔とから算出する。この態様により、第２算出部は、第１及び第２時刻間の速度の変化量を的確に算出し、第１時刻の移動体の第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他の一態様では、前記第３算出部は、前記移動体の周辺の情報に基づく前記移動体の第４速度の算出が可能なときには、前記第４速度を前記第３速度として算出すると共に、前記第１速度及び前記第２速度を算出するための第１情報を補正し、前記第４速度が算出できないときには、前記第１情報に基づき算出された前記第１速度と前記第２速度に基づき、前記第３速度を算出する。このように、速度算出装置は、高精度な第４速度の算出が可能なときに第１速度及び第２速度の算出に必要な第１情報を更新することで、第４速度の算出ができないときにも当該第１情報を用いて第１速度及び第２速度を高精度に算出し、第３速度を適切に定めることができる。
　上記速度算出装置の他の一態様では、前記第３算出部は、前記第１情報が補正された第３時刻から前記第１時刻までの前記移動体の加速度の変化量と、前記第３時刻から前記第１時刻までの勾配角の変化量との少なくとも一方に基づき、前記第３速度を算出する際の前記第１速度と前記第２速度に対する重み付けを決定する。この態様では、速度算出装置は、第１速度と第２速度に対し、それぞれの信頼度に応じた重み付けを的確に行うことができる。
　上記速度算出装置の他の一態様では、前記第３算出部は、前記加速度の変化量が大きいほど、又は前記勾配角の変化量が大きいほど、前記第１速度に対する重み付けを小さくする。この態様により、速度算出装置は、第１速度の信頼度が低くなるほど第１速度に対する重み付けを小さくして高精度な第３速度を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３算出部は、前記第１情報が補正された第３時刻から前記第１時刻までの時間差と、前記第３時刻から前記第１時刻までの温度変化量との少なくとも一方に基づき、前記第３速度を算出する際の前記第１速度と前記第２速度に対する重み付けを決定する。この態様では、速度算出装置は、第１速度と第２速度に対し、それぞれの信頼度に応じた重み付けを的確に行うことができる。
　上記速度算出装置の他の一態様では、前記第３算出部は、前記時間差が大きいほど、又は、前記温度変化量が大きいほど、前記第２速度に対する重み付けを小さくする。この態様により、速度算出装置は、第２速度の信頼度が低くなるほど第２速度に対する重み付けを小さくして高精度な第３速度を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３算出部は、前記第１速度を算出するための第１情報として、前記車輪回転速度を前記第１速度に変換するための変換係数を補正する。上記の変換係数は、移動体の加速度の変化及び勾配角の変化に応じて真値が変化する。よって、この態様では、速度算出装置は、第４速度の算出時に変換係数を補正することで、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、前記第３算出部は、前記第２速度を算出するための第１情報として、前記加速度を検出するセンサの感度に関する係数と、当該センサの加速度の検出値に対して適用すべきオフセットに関する係数を補正する。これらの感度及びオフセットは、一般に温度変化によって変化するため、この態様では、速度算出装置は、第４速度の算出時にこれらの係数を補正することで、第２速度を高精度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、移動体の車輪回転速度、当該移動体のスリップに関する情報及び当該移動体の車輪の情報から推定される第１時刻の当該移動体の第１速度を算出する第１算出工程と、前記第１時刻の加速度に基づき算出される速度の変化量、並びに第２時刻の前記移動体の速度から、前記第１時刻の当該移動体の第２速度を算出する第２算出工程と、前記第１速度と前記第２速度に基づき、前記第１時刻の前記移動体の第３速度を算出する第３算出工程と、を有する。速度算出装置は、この制御方法を実行することで、移動体の車輪回転速度等に基づく第１速度と、移動体の加速度等に基づく第２速度とから、高精度な車体速度を第３速度として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、移動体の車輪回転速度、当該移動体のスリップに関する情報及び当該移動体の車輪の情報から推定される第１時刻の当該移動体の第１速度を算出する第１算出部と、前記第１時刻の加速度に基づき算出される速度の変化量、並びに第２時刻の前記移動体の速度から、前記第１時刻の当該移動体の第２速度を算出する第２算出部と、前記第１速度と前記第２速度に基づき、前記第１時刻の前記移動体の第３速度を算出する第３算出部として前記コンピュータを機能させる。コンピュータは、このプログラムを実行することで、移動体の車輪回転速度等に基づく第１速度と、移動体の加速度等に基づく第２速度とから、高精度な車体速度を第３速度として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ＶＥ」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ＶＬ」とも呼ぶ。）を推定車体速度ＶＥ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ＶＬ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ＶＰ」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Ｖα」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ＶＥ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ＶＰ及び加速度ベース車体速度Ｖα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ＶＬを算出した場合に、当該ライダベース車体速度ＶＬ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ＶＰ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Ｖαの算出に用いられる。
　なお、制御部１５は、本発明における「第１算出部」、「第２算出部」、「第３算出部」、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ＶＰは本発明における「第１速度」、加速度ベース車体速度Ｖαは本発明における「第２速度」、推定車体速度ＶＥは本発明における「第３速度」、ライダベース車体速度ＶＬは本発明における「第４速度」の一例である。また、ライダ２１で検出する周辺の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ＶＥ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。
　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ＶＬ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ＶＬ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ＶＬ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ＶＬ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ＶＰ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。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
 　また、制御部１５は、加速度ベース車体速度Ｖαを以下の式（２）に基づき算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
 　ここで、「ｔ」は、処理基準となる現時刻、「ｔ－１」は、推定車体速度ＶＥ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。時刻ｔは本発明における「第１時刻」の一例であり、時刻ｔ－１は本発明における「第２時刻」の一例である。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ＶＰ及び加速度ベース車体速度Ｖαから推定車体速度ＶＥ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「ｔ０」（即ち最後にライダベース車体速度ＶＬ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ｔ０は、本発明における「第３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Ｖαが車軸パルスベース車体速度ＶＰよりも精度が低いと判断し、加速度ベース車体速度Ｖαに対する重み付けを、車軸パルスベース車体速度ＶＰ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ＶＰが加速度ベース車体速度Ｖαよりも精度が低いと判断し、車軸パルスベース車体速度ＶＰに対する重み付けを、加速度ベース車体速度Ｖα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ＶＰ及び加速度ベース車体速度Ｖαから推定車体速度ＶＥを算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
 　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ＶＬ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ＶＬを算出し、推定車体速度ＶＥ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「ｔ０」、検出温度「Ｔ０」、検出加速度「α０」、検出勾配角「θ０」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ＶＰ［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Ｖα［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ｔ０と現時刻ｔとの時間差Δｔ（＝ｔ－ｔ０）、温度差ΔＴ（＝Ｔ－Ｔ０）、加速度差Δα（＝α―α０）、勾配差Δθ（＝θ－θ０）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ＶＰ［ｔ］、ステップＳ１０８で算出した加速度ベース車体速度Ｖα［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ＶＥ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ＶＰ及び加速度ベース車体速度Ｖα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ＶＬ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ＶＥ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Ｖα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ＶＰ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、「Ｔｍ」は車軸回りのトルク、「Ｆｄ」は車両の駆動力、「Ｆｄｒ」は走行抵抗、「ω」は車輪回転速度、「ｖ」は車体速度、「Ｊｗ」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、「Ｆａ」は空気抵抗、「Ｆｒ」は転がり抵抗、「Ｆθ」は勾配抵抗、「ρ」は空気密度、「ＣＤ」は空気抵抗係数、「Ｓ」は車両の前面投影面積、「μｒ」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。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000006
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000007
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000008
 　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。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000009
 　ここで、変換係数Ｋを以下のように設定する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000010
 　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ＶＬ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。
　　　　　　　ＶＬ［ｔ］＝Ｋω［ｔ］
　以上を勘案し、制御部１５は、ライダベース車体速度ＶＬ［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ＶＬ［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（＝ＶＬ［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ＶＰ［ｔ］を、式（１）により算出する。
　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Ｆｄｒと同じだけの駆動力Ｆｄが必要となることがわかる。その駆動力Ｆｄ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Ｆｄｒ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Ｆθが大きくなり走行抵抗Ｆｄｒが大きくなり、勾配角θが小さいほど勾配抵抗Ｆθが小さくなり走行抵抗Ｆｄｒ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Ｔｍが増加するため、式（５）によれば、駆動力Ｆｄ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Ｆｄ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Ｆｄｒ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ＶＬ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ＶＰ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Ｖαに対する重み付けよりも小さくして推定車体速度ＶＥ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Ｆａ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Ｆｒや勾配抵抗Ｆθ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Ｆｄｒ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ｔ０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ＶＰ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Ｖαに対する車軸パルスベース車体速度ＶＰ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ＶＰに対する重み付けを加速度ベース車体速度Ｖα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ＶＥを算出することができる。
　なお、スリップ率λは、本発明における「スリップに関する情報」の一例であり、タイヤ半径ｒは、本発明における「車輪の情報」の一例である。
　（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ＶＬ［ｔ］は、以下の式（９）により表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000011
 　さらに、式（９）を変形すると、以下の式（１０）が得られる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000012
 　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、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000013
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000014
 式（１０）は、以下の式（１３）により表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000015
 　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ＶＬが算出できる期間では、計測したライダベース車体速度ＶＬ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。
　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Ｖαを、一時刻前の推定車体速度ＶＥ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ｔ０）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Ｖα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Ｖαを算出する場合、時刻ｔ０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Ｖα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Ｖα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Ｖαに対する重み付けを車軸パルスベース車体速度ＶＰ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ＶＬを算出できない期間であっても推定車体速度ＶＥ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ＶＥ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Ｖα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ＶＰの、それぞれの欠点を好適に補って推定車体速度ＶＥ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ＶＰと加速度ベース車体速度Ｖα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Ｖαと車軸パルスベース車体速度ＶＰ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「ｗｔ」、「ｗＴ」、「ｗα」、「ｗθ」を設定し、以下の式（１４）に基づき推定車体速度ＶＥを算出してもよい。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000016
 　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Ｖαと車軸パルスベース車体速度ＶＰ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ｗｔ、ｗＴ、ｗα、ｗθ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ｗｔ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ＶＥ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ｗｔ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ｗｔ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ｗｔ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ｗＴ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ｗＴを他の係数より大きくする。例えば、制御部１５は、係数ｗＴ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ｗα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Ｆｄが変化しており，駆動力Ｆｄ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ｗα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ｗθ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Ｆｄｒ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ｗθ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ｗθ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ｗθ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Ｖα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Ｖα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ＶＬは、以下の式（１５）により表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000017
 　さらに、式（１５）を変形すると以下の式（１６）が得られる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000018
 　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。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000019
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000020
 　この場合、式（１６）は、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000021
 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ＶＬが算出できる期間では、計測したライダベース車体速度ＶＬ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ＶＬを算出すると共に、ライダベース車体速度ＶＬ［ｔ］、ＶＬ［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Ｖαを、一時刻前の推定車体速度ＶＥ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。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000022
 　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Ｖα［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Ｖα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ｔ０）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Ｖα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Ｖα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Ｖαに対する重み付けを車軸パルスベース車体速度ＶＰ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ＶＬを、優先的に推定車体速度ＶＥ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ＶＥ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ＶＥ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ＶＰと加速度ベース車体速度Ｖαから推定車体速度ＶＥ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ＶＥ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ＶＰ及び加速度ベース車体速度Ｖα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ＶＰ及び加速度ベース車体速度Ｖα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ＶＰ及び加速度ベース車体速度Ｖα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ＶＰに乗じ、「１－Δ」を加速度ベース車体速度Ｖα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Ｖαに乗じ、「１－Δ」を車軸パルスベース車体速度ＶＰ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ＶＥ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 (12)

  1. 　移動体の車輪回転速度、当該移動体のスリップに関する情報及び当該移動体の車輪の情報から推定される第１時刻の当該移動体の第１速度を算出する第１算出部と、
    　前記第１時刻の加速度に基づき算出される速度の変化量、並びに第２時刻の前記移動体の速度から、前記第１時刻の当該移動体の第２速度を算出する第２算出部と、
    　前記第１速度と前記第２速度に基づき、前記第１時刻の前記移動体の第３速度を算出する第３算出部と、を備えることを特徴とする速度算出装置。
  2. 　前記第２算出部は、前記速度の変化量を、前記第１時刻及び第２時刻のそれぞれの加速度と前記第１時刻及び前記第２時刻の時間間隔とから算出する、又は、前記第１時刻の加速度と前記時間間隔とから算出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. 　　前記第３算出部は、
    　前記移動体の周辺の情報に基づく前記移動体の第４速度の算出が可能なときには、前記第４速度を前記第３速度として算出すると共に、前記第１速度及び前記第２速度を算出するための第１情報を補正し、
    　前記第４速度が算出できないときには、前記第１情報に基づき算出された前記第１速度と前記第２速度に基づき、前記第３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. 　前記第３算出部は、前記第１情報が補正された第３時刻から前記第１時刻までの前記移動体の加速度の変化量と、前記第３時刻から前記第１時刻までの勾配角の変化量との少なくとも一方に基づき、前記第３速度を算出する際の前記第１速度と前記第２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３に記載の速度算出装置。
  5. 　前記第３算出部は、前記加速度の変化量が大きいほど、又は前記勾配角の変化量が大きいほど、前記第１速度に対する重み付けを小さく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. 　前記第３算出部は、前記第１情報が補正された第３時刻から前記第１時刻までの時間差と、前記第３時刻から前記第１時刻までの温度変化量との少なくとも一方に基づき、前記第３速度を算出する際の前記第１速度と前記第２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３～５のいずれか一項に記載の速度算出装置。
  7. 　前記第３算出部は、前記時間差が大きいほど、又は、前記温度変化量が大きいほど、前記第２速度に対する重み付けを小さくすることを特徴とする請求項６に記載の速度算出装置。
  8. 　前記第３算出部は、前記第１速度を算出するための第１情報として、前記車輪回転速度を前記第１速度に変換するための変換係数を補正することを特徴とする請求項３～７のいずれか一項に記載の速度算出装置。
  9. 　前記第３算出部は、前記第２速度を算出するための第１情報として、前記加速度を検出するセンサの感度に関する係数と、当該センサの加速度の検出値に対して適用すべきオフセットに関する係数を補正することを特徴とする請求項３～８のいずれか一項に記載の速度算出装置。
  10. 　速度算出装置が実行する制御方法であって、
    　移動体の車輪回転速度、当該移動体のスリップに関する情報及び当該移動体の車輪の情報から推定される第１時刻の当該移動体の第１速度を算出する第１算出工程と、
    　前記第１時刻の加速度に基づき算出される速度の変化量、並びに第２時刻の前記移動体の速度から、前記第１時刻の当該移動体の第２速度を算出する第２算出工程と、
    　前記第１速度と前記第２速度に基づき、前記第１時刻の前記移動体の第３速度を算出する第３算出工程と、
    を有することを特徴とする制御方法。
  11. 　コンピュータが実行するプログラムであって、
    　移動体の車輪回転速度、当該移動体のスリップに関する情報及び当該移動体の車輪の情報から推定される第１時刻の当該移動体の第１速度を算出する第１算出部と、
    　前記第１時刻の加速度に基づき算出される速度の変化量並びに第２時刻の前記移動体の速度から、前記第１時刻の当該移動体の第２速度を算出する第２算出部と、
    　前記第１速度と前記第２速度に基づき、前記第１時刻の前記移動体の第３速度を算出する第３算出部
    として前記コンピュータを機能させることを特徴とするプログラム。
  12. 　請求項１１に記載のプログラムを記憶した記憶媒体。
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