JP4955285B2 - 傾斜角測定センサ - Google Patents
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Description
本発明は傾斜角測定センサに関する。より詳しくは非慣性運動中であっても、被測定物の基準面に対する傾斜角を正確に検出することができる簡易構成の傾斜角センサに関する。
従来、角速度センサの出力補正を容易にした慣性センサユニットが提案されている（例えば、特許文献１）。
より具体的には、図１１に示すように、互いの検出軸が直角になるように加速度センサ１０２ａ〜１０２ｃと、角速度センサ１０３ａ〜１０３ｃを同一基板上に実装した３枚のセンサ基板１１１ａ〜１１１ｃのそれぞれについて、定盤上で外部試験装置による所定の試験を行い、加速度センサの検出軸に対する角速度センサの検出軸の傾きを求めて、角速度センサの出力補正量を求める構成の慣性センサユニット１００である。
また、車両の横転、転覆を車両のロール方向の挙動に基づいて正確に検出する車両傾斜角測検出装置が提案されている（例えば、特許文献２）。
より具体的には、図１２に示すように、車両２０２のロール方向の静的な傾斜角度φは、第１の加速度センサ２０４及び第２の加速度センサ２０５により検出され、車両２０２のロール方向の動的な傾斜角度θは、角速度センサ２０７の出力を積分することにより検出する構成である。そして、静的な傾斜角度φと、動的な傾斜角度Θとの加算値が、現実に車両２０２が傾斜している傾斜角度とし、その値をもとにエアバッグ等を動作させる構成である。
さらに、車両に加速度センサと、角速度センサと、重力方向検出センサとを設け、車両の静止時に重力加速度を測定するとともに、車両の走行中に、角速度センサにより測定した加速度の値から傾斜角を、重力加速度をもとに補正する構成の駆動力補助装置が知られている（特許文献３参照）。
特開２００５−１０６７４９号公報（特許請求の範囲）
特開２００３−１７０８０６号公報（特許請求の範囲）
特開平８−４０１０７号公報（特許請求の範囲）
より具体的には、図１１に示すように、互いの検出軸が直角になるように加速度センサ１０２ａ〜１０２ｃと、角速度センサ１０３ａ〜１０３ｃを同一基板上に実装した３枚のセンサ基板１１１ａ〜１１１ｃのそれぞれについて、定盤上で外部試験装置による所定の試験を行い、加速度センサの検出軸に対する角速度センサの検出軸の傾きを求めて、角速度センサの出力補正量を求める構成の慣性センサユニット１００である。
また、車両の横転、転覆を車両のロール方向の挙動に基づいて正確に検出する車両傾斜角測検出装置が提案されている（例えば、特許文献２）。
より具体的には、図１２に示すように、車両２０２のロール方向の静的な傾斜角度φは、第１の加速度センサ２０４及び第２の加速度センサ２０５により検出され、車両２０２のロール方向の動的な傾斜角度θは、角速度センサ２０７の出力を積分することにより検出する構成である。そして、静的な傾斜角度φと、動的な傾斜角度Θとの加算値が、現実に車両２０２が傾斜している傾斜角度とし、その値をもとにエアバッグ等を動作させる構成である。
さらに、車両に加速度センサと、角速度センサと、重力方向検出センサとを設け、車両の静止時に重力加速度を測定するとともに、車両の走行中に、角速度センサにより測定した加速度の値から傾斜角を、重力加速度をもとに補正する構成の駆動力補助装置が知られている（特許文献３参照）。
しかしながら、特許文献１及び特許文献２に開示された慣性センサユニットや車両傾斜角測検出装置、あるいは特許文献３に開示された駆動力補助装置は、加速度センサや錘を用いて重力（静加速度）の方向を検出するものが主体であった。
したがって、仮に被測定物が非慣性運動をしていたとすると、運動加速度が計測系に付加されるために、正確な重力方向を検出できなかった。
また、回転運動のみを検出する角速度センサ（ジャイロセンサ）を用いて、角速度を積分して傾斜角を検出する方法も考案されている。しかしながら、安価な角速度センサには、通常、出力オフセットがあるため、これを積分するとオフセット誤差が累積されて角度誤差も大きくなるという問題が見られた。したがって、回転運動のみを検出する角速度センサでは、非慣性運動を行う被測定物における傾斜角を、正確に計測することができないという問題があった。
さらに、非慣性運動を行う被測定物における傾斜角を、将来的に予想することについても困難であった。
したがって、仮に被測定物が非慣性運動をしていたとすると、運動加速度が計測系に付加されるために、正確な重力方向を検出できなかった。
また、回転運動のみを検出する角速度センサ（ジャイロセンサ）を用いて、角速度を積分して傾斜角を検出する方法も考案されている。しかしながら、安価な角速度センサには、通常、出力オフセットがあるため、これを積分するとオフセット誤差が累積されて角度誤差も大きくなるという問題が見られた。したがって、回転運動のみを検出する角速度センサでは、非慣性運動を行う被測定物における傾斜角を、正確に計測することができないという問題があった。
さらに、非慣性運動を行う被測定物における傾斜角を、将来的に予想することについても困難であった。
そこで、本発明者等は、このような問題を鋭意検討した結果、被測定物における三次元方向の加速度を測定するための第１のセンサ部と、一軸〜三軸の測定軸を有し、被測定物の角速度を測定するための第２のセンサ部と、測定物における三次元方向の動的加速度成分（Ｇ x ´,Ｇ y ´,Ｇ z ´）を測定するための第３のセンサ部とを組合せ、又はフィルタ処理等により、重力方向に基づく基準面を正確に想定することにより、非慣性運動を行う被測定物にあっても、その傾斜角を、精度良く計測できることを見出したものである。
また、所定の補正を行うことにより、非慣性運動を行う被測定物の将来的な傾斜角や転倒予想ができることを見出したものである。
すなわち、本発明は、非慣性運動中であっても、被測定物の傾斜角を正確に検出することができるとともに、将来的な傾斜角や転倒予想ができる簡易構成の傾斜角センサを提供することを目的としたものである。
また、所定の補正を行うことにより、非慣性運動を行う被測定物の将来的な傾斜角や転倒予想ができることを見出したものである。
すなわち、本発明は、非慣性運動中であっても、被測定物の傾斜角を正確に検出することができるとともに、将来的な傾斜角や転倒予想ができる簡易構成の傾斜角センサを提供することを目的としたものである。
本発明によれば、基準面に対する被測定物の傾斜角を測定するための傾斜角測定センサであって、被測定物における三次元方向の加速度成分（Ｇx,Ｇy,Ｇz）を測定するための第１のセンサ部と、一軸〜三軸の測定軸を有し、被測定物の角速度成分（ωx,ωy,ωz）を測定するための第２のセンサ部と、被測定物における三次元方向の動的加速度成分（Ｇ x ´,Ｇ y ´,Ｇ z ´）を測定するための第３のセンサ部と、演算処理部と、を備えた傾斜角測定センサにおいて、下記（１）〜（５）のデータ処理を行なうことを特徴とする傾斜角測定センサ（以下、第１の発明と称する場合がある。）が提供され、上述した問題点を解決することができる。
（１）被測定物における加速度成分（Ｇx,Ｇy,Ｇz）を測定する第１のデータ処理
（２）演算処理部において、第３のセンサ部により測定された動的加速度成分（Ｇ x ´,Ｇ y ´,Ｇ z ´）と、加速度成分（Ｇ x ,Ｇ y ,Ｇ z ）との差を算出することによって、加速度成分（Ｇx,Ｇy,Ｇz）からノイズを除去する第２のデータ処理
（３）演算処理部において、ノイズ除去した加速度成分（Ｇx,Ｇy,Ｇz）から所定方向の加速度成分（Ｇ0）を算出する第３のデータ処理
（４）加速度成分（Ｇ0）と、重力加速度の絶対値が実質的に等しいことを検証する第４のデータ処理
（５）加速度成分（Ｇ0）を基準として、第２のセンサ部において測定される被測定物の角速度成分（ωx,ωy,ωz）から、被測定物の傾斜角（Θ0x,Θ0y）を算出する第５のデータ処理
すなわち、非慣性運動中であっても、ノイズとして、例えば、高周波ノイズやノイズ的な運動成分を除去することにより、被測定物の傾斜角を正確に検出することができる。
また、このように構成することにより、フィルタ処理を行なうことなく、非慣性運動に関する高周波ノイズや動的ノイズを効率的に除去することができ、ひいては、角速度成分（ω x ,ω y ,ω z ）から、被測定物の傾斜角（Θ 0x ,Θ 0y ）を精度良く測定することができる。
（１）被測定物における加速度成分（Ｇx,Ｇy,Ｇz）を測定する第１のデータ処理
（２）演算処理部において、第３のセンサ部により測定された動的加速度成分（Ｇ x ´,Ｇ y ´,Ｇ z ´）と、加速度成分（Ｇ x ,Ｇ y ,Ｇ z ）との差を算出することによって、加速度成分（Ｇx,Ｇy,Ｇz）からノイズを除去する第２のデータ処理
（３）演算処理部において、ノイズ除去した加速度成分（Ｇx,Ｇy,Ｇz）から所定方向の加速度成分（Ｇ0）を算出する第３のデータ処理
（４）加速度成分（Ｇ0）と、重力加速度の絶対値が実質的に等しいことを検証する第４のデータ処理
（５）加速度成分（Ｇ0）を基準として、第２のセンサ部において測定される被測定物の角速度成分（ωx,ωy,ωz）から、被測定物の傾斜角（Θ0x,Θ0y）を算出する第５のデータ処理
すなわち、非慣性運動中であっても、ノイズとして、例えば、高周波ノイズやノイズ的な運動成分を除去することにより、被測定物の傾斜角を正確に検出することができる。
また、このように構成することにより、フィルタ処理を行なうことなく、非慣性運動に関する高周波ノイズや動的ノイズを効率的に除去することができ、ひいては、角速度成分（ω x ,ω y ,ω z ）から、被測定物の傾斜角（Θ 0x ,Θ 0y ）を精度良く測定することができる。
また、本発明の傾斜角測定センサ（第１の発明）を構成するにあたり、第１のデータ処理において、被測定物が停止または慣性運動をしていると判断された場合には、第２のデータ処理を省略して、第３〜第５のデータ処理を行なうことが好ましい。
このように構成することにより、非慣性運動に関する運動加速度を効率的に除去することができる。したがって、三次元方向の加速度成分（Ｇx,Ｇy,Ｇz）から、重力方向成分の合成ベクトルＧ0（Ｇ0x,Ｇ0y,Ｇ0z）を正確かつ短時間に定めることができる。
このように構成することにより、非慣性運動に関する運動加速度を効率的に除去することができる。したがって、三次元方向の加速度成分（Ｇx,Ｇy,Ｇz）から、重力方向成分の合成ベクトルＧ0（Ｇ0x,Ｇ0y,Ｇ0z）を正確かつ短時間に定めることができる。
また、本発明の傾斜角測定センサ（第１の発明）を構成するにあたり、被測定物が、二輪車両、四輪車両、車椅子、シニアカー、電動カート、及び列車の少なくとも一つであることが好ましい。
このように構成することにより、これら被測定物が非慣性運動中であっても、その傾斜角（Θ x ,Θ y ）を推定することができる。また、本発明の傾斜角測定センサは、小型化や軽量化が可能であるため、これら被測定物への取り付けもまた、容易となる。
このように構成することにより、これら被測定物が非慣性運動中であっても、その傾斜角（Θ x ,Θ y ）を推定することができる。また、本発明の傾斜角測定センサは、小型化や軽量化が可能であるため、これら被測定物への取り付けもまた、容易となる。
また、本発明の別の態様は、基準面に対する被測定物の傾斜角を測定するための傾斜角測定センサであって、被測定物における三次元方向の加速度成分（Ｇ
x
,Ｇ
y
,Ｇ
z
）を測定するための第１のセンサ部と、一軸〜三軸の測定軸を有し、被測定物の角速度成分（ωx,ωy,ωz）を測定するための第２のセンサ部と、演算処理部と、を備えた傾斜角測定センサにおいて、下記（１）〜（５）のデータ処理を行ない、
（１）被測定物における加速度成分（Ｇ x ,Ｇ y ,Ｇ z ）を測定する第１のデータ処理
（２）演算処理部において、加速度成分（Ｇ x ,Ｇ y ,Ｇ z ）からノイズを除去する第２のデータ処理
（３）演算処理部において、ノイズを除去した加速度成分（Ｇ x ,Ｇ y ,Ｇ z ）から所定方向の加速度成分（Ｇ 0 ）を算出する第３のデータ処理
（４）加速度成分（Ｇ 0 ）と、重力加速度の絶対値が実質的に等しいことを検証する第４のデータ処理
（５）加速度成分（Ｇ 0 ）を基準として、第２のセンサ部において測定される被測定物の角速度成分（ω x ,ω y ,ω z ）から、被測定物の傾斜角（Θ 0x ,Θ 0y ）を算出する第５のデータ処理
かつ、被測定物の傾斜角（Θ 0x ,Θ 0y ）から、所定の運動方程式をもとに、近未来の被測定物の傾斜角（Θ x ,Θ y ）を推定することを特徴とする傾斜角測定センサである（以下、第２の発明と称する場合がある。）
このように構成することにより、近未来の被測定物の傾斜角（Θ x ,Θ y ）を精度良く推定することができ、それを利用して、被測定物の将来的な転倒等を有効に防止することができる。
（１）被測定物における加速度成分（Ｇ x ,Ｇ y ,Ｇ z ）を測定する第１のデータ処理
（２）演算処理部において、加速度成分（Ｇ x ,Ｇ y ,Ｇ z ）からノイズを除去する第２のデータ処理
（３）演算処理部において、ノイズを除去した加速度成分（Ｇ x ,Ｇ y ,Ｇ z ）から所定方向の加速度成分（Ｇ 0 ）を算出する第３のデータ処理
（４）加速度成分（Ｇ 0 ）と、重力加速度の絶対値が実質的に等しいことを検証する第４のデータ処理
（５）加速度成分（Ｇ 0 ）を基準として、第２のセンサ部において測定される被測定物の角速度成分（ω x ,ω y ,ω z ）から、被測定物の傾斜角（Θ 0x ,Θ 0y ）を算出する第５のデータ処理
かつ、被測定物の傾斜角（Θ 0x ,Θ 0y ）から、所定の運動方程式をもとに、近未来の被測定物の傾斜角（Θ x ,Θ y ）を推定することを特徴とする傾斜角測定センサである（以下、第２の発明と称する場合がある。）
このように構成することにより、近未来の被測定物の傾斜角（Θ x ,Θ y ）を精度良く推定することができ、それを利用して、被測定物の将来的な転倒等を有効に防止することができる。
また、本発明の傾斜角測定センサ（第２の発明）を構成するにあたり、第１のデータ処理において、被測定物が停止または慣性運動をしていると判断された場合には、第２のデータ処理を省略して、第３〜第５のデータ処理を行なうことが好ましい。
第２の発明においても、このように構成することにより、非慣性運動に関する運動加速度を効率的に除去することができる。したがって、三次元方向の加速度成分（Ｇ x ,Ｇ y ,Ｇ z ）から、重力方向成分の合成ベクトルＧ 0 （Ｇ 0x ,Ｇ 0y ,Ｇ 0z ）を正確かつ短時間に定めることができる。
第２の発明においても、このように構成することにより、非慣性運動に関する運動加速度を効率的に除去することができる。したがって、三次元方向の加速度成分（Ｇ x ,Ｇ y ,Ｇ z ）から、重力方向成分の合成ベクトルＧ 0 （Ｇ 0x ,Ｇ 0y ,Ｇ 0z ）を正確かつ短時間に定めることができる。
また、本発明の傾斜角測定センサ（第２の発明）を構成するにあたり、第２のデータ処理において、フィルタ処理または移動平均算出処理をして、加速度成分（Ｇ
x
,Ｇ
y
,Ｇ
z
）からノイズを除去することが好ましい。
このように構成することにより、非慣性運動に関する高周波ノイズやノイズ的運動成分を効率的に除去することができる。したがって、角速度成分（ω x ,ω y ,ω z ）から、被測定物の傾斜角（Θ 0x ,Θ 0y ）を精度良く測定することができる。
このように構成することにより、非慣性運動に関する高周波ノイズやノイズ的運動成分を効率的に除去することができる。したがって、角速度成分（ω x ,ω y ,ω z ）から、被測定物の傾斜角（Θ 0x ,Θ 0y ）を精度良く測定することができる。
また、本発明の傾斜角測定センサ（第２の発明）を構成するにあたり、被測定物における三次元方向の動的加速度成分（Ｇ
x
´,Ｇ
y
´,Ｇ
z
´）を測定するための第３のセンサ部を設けてあり、当該第３のセンサ部により測定された動的加速度成分（Ｇ
x
´,Ｇ
y
´,Ｇ
z
´）と、加速度成分（Ｇ
x
,Ｇ
y
,Ｇ
z
）との差を算出することによって、第２のデータ処理において、加速度成分（Ｇ
x
,Ｇ
y
,Ｇ
z
）からノイズを除去することが好ましい。
第２の発明においても、このように構成することにより、フィルタ処理を行なうことなく、非慣性運動に関する高周波ノイズや動的ノイズを効率的に除去することができる。したがって、角速度成分（ω x ,ω y ,ω z ）から、被測定物の傾斜角（Θ 0x ,Θ 0y ）を精度良く測定することができる。
第２の発明においても、このように構成することにより、フィルタ処理を行なうことなく、非慣性運動に関する高周波ノイズや動的ノイズを効率的に除去することができる。したがって、角速度成分（ω x ,ω y ,ω z ）から、被測定物の傾斜角（Θ 0x ,Θ 0y ）を精度良く測定することができる。
［第１の実施形態］
本発明の第１の実施形態によれば、図１にその回路図を示すように、基準面に対する非慣性運動中の被測定物の傾斜角を測定するための傾斜角測定センサであって、被測定物における三次元方向の加速度成分（Ｇx,Ｇy,Ｇz）を測定するための第１のセンサ部と、一軸〜三軸の測定軸を有し、被測定物の角速度成分を測定するための第２のセンサ部と、演算処理部と、を備えた傾斜角測定センサにおいて、下記（１）〜（５）のデータ処理を行なうことを特徴とする傾斜角測定センサである。
（１）被測定物における加速度成分（Ｇx,Ｇy,Ｇz）を測定する第１のデータ処理。
（２）演算処理部において、加速度成分（Ｇx,Ｇy,Ｇz）からノイズを除去する第２のデータ処理。
（３）演算処理部において、ノイズ除去した加速度成分（Ｇx,Ｇy,Ｇz）から所定方向の加速度成分（Ｇ0）を算出する第３のデータ処理。
（４）加速度成分（Ｇ0）と、重力加速度の絶対値が実質的に等しいことを検証する第４のデータ処理。
（５）加速度成分（Ｇ0）を基準として、第２のセンサ部において測定される被測定物の角速度成分（ωx,ωy,ωz）から、被測定物の傾斜角（Θ0x,Θ0y）を算出する第５のデータ処理。
すなわち、第１の発明によれば、基準面に対する被測定物の傾斜角を測定するための傾斜角測定センサであって、被測定物における三次元方向の加速度成分（Ｇ x ,Ｇ y ,Ｇ z ）を測定するための第１のセンサ部と、一軸〜三軸の測定軸を有し、被測定物の角速度成分（ωx,ωy,ωz）を測定するための第２のセンサ部と、被測定物における三次元方向の動的加速度成分（Ｇ x ´,Ｇ y ´,Ｇ z ´）を測定するための第３のセンサ部と、演算処理部と、を備えた傾斜角測定センサにおいて、下記（１）〜（５）のデータ処理を行なうことを特徴とする傾斜角測定センサが提供される。
（１）被測定物における加速度成分（Ｇ x ,Ｇ y ,Ｇ z ）を測定する第１のデータ処理
（２）演算処理部において、第３のセンサ部により測定された動的加速度成分（Ｇ x ´,Ｇ y ´,Ｇ z ´）と、加速度成分（Ｇ x ,Ｇ y ,Ｇ z ）との差を算出することによって、加速度成分（Ｇ x ,Ｇ y ,Ｇ z ）からノイズを除去する第２のデータ処理
（３）演算処理部において、ノイズ除去した加速度成分（Ｇ x ,Ｇ y ,Ｇ z ）から所定方向の加速度成分（Ｇ 0 ）を算出する第３のデータ処理
（４）加速度成分（Ｇ 0 ）と、重力加速度の絶対値が実質的に等しいことを検証する第４のデータ処理
（５）加速度成分（Ｇ 0 ）を基準として、第２のセンサ部において測定される被測定物の角速度成分（ω x ,ω y ,ω z ）から、被測定物の傾斜角（Θ 0x ,Θ 0y ）を算出する第５のデータ処理
また、第１の発明によれば、第１のデータ処理において、被測定物が停止または慣性運動をしていると判断された場合には、第２のデータ処理を省略して、第３〜第５のデータ処理を行なうことが好ましい。
また、第１の発明によれば、被測定物が、二輪車両、四輪車両、車椅子、シニアカー、電動カート、及び列車の少なくとも一つであることが好ましい。
また、第２の発明によれば、基準面に対する被測定物の傾斜角を測定するための傾斜角測定センサであって、被測定物における三次元方向の加速度成分（Ｇ x ,Ｇ y ,Ｇ z ）を測定するための第１のセンサ部と、一軸〜三軸の測定軸を有し、被測定物の角速度成分（ωx,ωy,ωz）を測定するための第２のセンサ部と、演算処理部と、を備えた傾斜角測定センサにおいて、下記（１）〜（５）のデータ処理を行ない、
（１）被測定物における加速度成分（Ｇ x ,Ｇ y ,Ｇ z ）を測定する第１のデータ処理
（２）演算処理部において、加速度成分（Ｇ x ,Ｇ y ,Ｇ z ）からノイズを除去する第２のデータ処理
（３）演算処理部において、ノイズを除去した加速度成分（Ｇ x ,Ｇ y ,Ｇ z ）から所定方向の加速度成分（Ｇ 0 ）を算出する第３のデータ処理
（４）加速度成分（Ｇ 0 ）と、重力加速度の絶対値が実質的に等しいことを検証する第４のデータ処理
（５）加速度成分（Ｇ 0 ）を基準として、第２のセンサ部において測定される被測定物の角速度成分（ω x ,ω y ,ω z ）から、被測定物の傾斜角（Θ 0x ,Θ 0y ）を算出する第５のデータ処理
かつ、被測定物の傾斜角（Θ 0x ,Θ 0y ）から、所定の運動方程式をもとに、近未来の被測定物の傾斜角（Θ x ,Θ y ）を推定することを特徴とする傾斜角測定センサ。
また、第２の発明によれば、第１の発明と同様に、第１のデータ処理において、被測定物が停止または慣性運動をしていると判断された場合には、第２のデータ処理を省略して、第３〜第５のデータ処理を行なうことが好ましい。
また、第２の発明によれば、第２のデータ処理において、フィルタ処理または移動平均算出処理をして、加速度成分（Ｇ x ,Ｇ y ,Ｇ z ）からノイズを除去することが好ましい。
また、第２の発明によれば、第１の発明と同様に、被測定物における三次元方向の動的加速度成分（Ｇ x ´,Ｇ y ´,Ｇ z ´）を測定するための第３のセンサ部を設けてあり、当該第３のセンサ部により測定された動的加速度成分（Ｇ x ´,Ｇ y ´,Ｇ z ´）と、加速度成分（Ｇ x ,Ｇ y ,Ｇ z ）との差を算出することによって、第２のデータ処理において、加速度成分（Ｇ x ,Ｇ y ,Ｇ z ）からノイズを除去することが好ましい。
以下、第１のデータ処理〜第５のデータ処理について順次説明する。
本発明の第１の実施形態によれば、図１にその回路図を示すように、基準面に対する非慣性運動中の被測定物の傾斜角を測定するための傾斜角測定センサであって、被測定物における三次元方向の加速度成分（Ｇx,Ｇy,Ｇz）を測定するための第１のセンサ部と、一軸〜三軸の測定軸を有し、被測定物の角速度成分を測定するための第２のセンサ部と、演算処理部と、を備えた傾斜角測定センサにおいて、下記（１）〜（５）のデータ処理を行なうことを特徴とする傾斜角測定センサである。
（１）被測定物における加速度成分（Ｇx,Ｇy,Ｇz）を測定する第１のデータ処理。
（２）演算処理部において、加速度成分（Ｇx,Ｇy,Ｇz）からノイズを除去する第２のデータ処理。
（３）演算処理部において、ノイズ除去した加速度成分（Ｇx,Ｇy,Ｇz）から所定方向の加速度成分（Ｇ0）を算出する第３のデータ処理。
（４）加速度成分（Ｇ0）と、重力加速度の絶対値が実質的に等しいことを検証する第４のデータ処理。
（５）加速度成分（Ｇ0）を基準として、第２のセンサ部において測定される被測定物の角速度成分（ωx,ωy,ωz）から、被測定物の傾斜角（Θ0x,Θ0y）を算出する第５のデータ処理。
すなわち、第１の発明によれば、基準面に対する被測定物の傾斜角を測定するための傾斜角測定センサであって、被測定物における三次元方向の加速度成分（Ｇ x ,Ｇ y ,Ｇ z ）を測定するための第１のセンサ部と、一軸〜三軸の測定軸を有し、被測定物の角速度成分（ωx,ωy,ωz）を測定するための第２のセンサ部と、被測定物における三次元方向の動的加速度成分（Ｇ x ´,Ｇ y ´,Ｇ z ´）を測定するための第３のセンサ部と、演算処理部と、を備えた傾斜角測定センサにおいて、下記（１）〜（５）のデータ処理を行なうことを特徴とする傾斜角測定センサが提供される。
（１）被測定物における加速度成分（Ｇ x ,Ｇ y ,Ｇ z ）を測定する第１のデータ処理
（２）演算処理部において、第３のセンサ部により測定された動的加速度成分（Ｇ x ´,Ｇ y ´,Ｇ z ´）と、加速度成分（Ｇ x ,Ｇ y ,Ｇ z ）との差を算出することによって、加速度成分（Ｇ x ,Ｇ y ,Ｇ z ）からノイズを除去する第２のデータ処理
（３）演算処理部において、ノイズ除去した加速度成分（Ｇ x ,Ｇ y ,Ｇ z ）から所定方向の加速度成分（Ｇ 0 ）を算出する第３のデータ処理
（４）加速度成分（Ｇ 0 ）と、重力加速度の絶対値が実質的に等しいことを検証する第４のデータ処理
（５）加速度成分（Ｇ 0 ）を基準として、第２のセンサ部において測定される被測定物の角速度成分（ω x ,ω y ,ω z ）から、被測定物の傾斜角（Θ 0x ,Θ 0y ）を算出する第５のデータ処理
また、第１の発明によれば、第１のデータ処理において、被測定物が停止または慣性運動をしていると判断された場合には、第２のデータ処理を省略して、第３〜第５のデータ処理を行なうことが好ましい。
また、第１の発明によれば、被測定物が、二輪車両、四輪車両、車椅子、シニアカー、電動カート、及び列車の少なくとも一つであることが好ましい。
また、第２の発明によれば、基準面に対する被測定物の傾斜角を測定するための傾斜角測定センサであって、被測定物における三次元方向の加速度成分（Ｇ x ,Ｇ y ,Ｇ z ）を測定するための第１のセンサ部と、一軸〜三軸の測定軸を有し、被測定物の角速度成分（ωx,ωy,ωz）を測定するための第２のセンサ部と、演算処理部と、を備えた傾斜角測定センサにおいて、下記（１）〜（５）のデータ処理を行ない、
（１）被測定物における加速度成分（Ｇ x ,Ｇ y ,Ｇ z ）を測定する第１のデータ処理
（２）演算処理部において、加速度成分（Ｇ x ,Ｇ y ,Ｇ z ）からノイズを除去する第２のデータ処理
（３）演算処理部において、ノイズを除去した加速度成分（Ｇ x ,Ｇ y ,Ｇ z ）から所定方向の加速度成分（Ｇ 0 ）を算出する第３のデータ処理
（４）加速度成分（Ｇ 0 ）と、重力加速度の絶対値が実質的に等しいことを検証する第４のデータ処理
（５）加速度成分（Ｇ 0 ）を基準として、第２のセンサ部において測定される被測定物の角速度成分（ω x ,ω y ,ω z ）から、被測定物の傾斜角（Θ 0x ,Θ 0y ）を算出する第５のデータ処理
かつ、被測定物の傾斜角（Θ 0x ,Θ 0y ）から、所定の運動方程式をもとに、近未来の被測定物の傾斜角（Θ x ,Θ y ）を推定することを特徴とする傾斜角測定センサ。
また、第２の発明によれば、第１の発明と同様に、第１のデータ処理において、被測定物が停止または慣性運動をしていると判断された場合には、第２のデータ処理を省略して、第３〜第５のデータ処理を行なうことが好ましい。
また、第２の発明によれば、第２のデータ処理において、フィルタ処理または移動平均算出処理をして、加速度成分（Ｇ x ,Ｇ y ,Ｇ z ）からノイズを除去することが好ましい。
また、第２の発明によれば、第１の発明と同様に、被測定物における三次元方向の動的加速度成分（Ｇ x ´,Ｇ y ´,Ｇ z ´）を測定するための第３のセンサ部を設けてあり、当該第３のセンサ部により測定された動的加速度成分（Ｇ x ´,Ｇ y ´,Ｇ z ´）と、加速度成分（Ｇ x ,Ｇ y ,Ｇ z ）との差を算出することによって、第２のデータ処理において、加速度成分（Ｇ x ,Ｇ y ,Ｇ z ）からノイズを除去することが好ましい。
以下、第１のデータ処理〜第５のデータ処理について順次説明する。
１．重力ベクトル検出および傾斜角検出方法
（１）被測定物における加速度成分（Ｇx,Ｇy,Ｇz）を測定する第１のデータ処理
第１のデータ処理は、第１のセンサ部によって、被測定物における三次元方向の加速度をモニタするとともに、当該三次元方向の加速度成分（Ｇx,Ｇy,Ｇz）をフィルタ処理しながら、重力方向成分の合成ベクトルＧ0（Ｇ0x,Ｇ0y,Ｇ0z）の絶対値を定めることを意味する。したがって、三次元方向の加速度成分（Ｇx,Ｇy,Ｇz）から、所定方向成分の合成ベクトルＧ0（Ｇ0x,Ｇ0y,Ｇ0z）の絶対値を正確に定めることができる。
また、このように構成することにより、簡易構成の第１のセンサ部を提供することができ、結果として、傾斜角測定センサの小型化や軽量化を効率的に図ることができる。
（１）被測定物における加速度成分（Ｇx,Ｇy,Ｇz）を測定する第１のデータ処理
第１のデータ処理は、第１のセンサ部によって、被測定物における三次元方向の加速度をモニタするとともに、当該三次元方向の加速度成分（Ｇx,Ｇy,Ｇz）をフィルタ処理しながら、重力方向成分の合成ベクトルＧ0（Ｇ0x,Ｇ0y,Ｇ0z）の絶対値を定めることを意味する。したがって、三次元方向の加速度成分（Ｇx,Ｇy,Ｇz）から、所定方向成分の合成ベクトルＧ0（Ｇ0x,Ｇ0y,Ｇ0z）の絶対値を正確に定めることができる。
また、このように構成することにより、簡易構成の第１のセンサ部を提供することができ、結果として、傾斜角測定センサの小型化や軽量化を効率的に図ることができる。
（２）演算処理部において、加速度成分（Ｇx,Ｇy,Ｇz）からノイズを除去する第２のデータ処理
この第２のデータ処理を行なうのは、例えば、１０ｋＨｚ以上の高周波ノイズや、周波数が１０ｋＨｚ以上のノイズ的な運動成分を除去することにより、被測定物の傾斜角を正確に検出するためである。
ここで、図２は、第１のセンサ部により検出された加速度Ｇの時間変化を示す特性図である。
かかる特性図から理解できるように、検出された加速度Ｇは、ＤＣ成分とＡＣ成分とからなる領域（Ａ）と、ＤＣ成分を主とする領域（Ｂ）と、に大別することができる。すなわち、検出信号が領域（Ａ）に属する信号であれば、フィルタリング処理することで、高周波ノイズやノイズ的運動成分を除去して、合成ベクトルＧ0（Ｇ0x,Ｇ0y,Ｇ0z）を得ることができる。また、検出信号が領域（Ｂ）に属する信号であれば、フィルタリング処理することなく、合成ベクトルＧ0（Ｇ0x,Ｇ0y,Ｇ0z）を得ることができる。
この第２のデータ処理を行なうのは、例えば、１０ｋＨｚ以上の高周波ノイズや、周波数が１０ｋＨｚ以上のノイズ的な運動成分を除去することにより、被測定物の傾斜角を正確に検出するためである。
ここで、図２は、第１のセンサ部により検出された加速度Ｇの時間変化を示す特性図である。
かかる特性図から理解できるように、検出された加速度Ｇは、ＤＣ成分とＡＣ成分とからなる領域（Ａ）と、ＤＣ成分を主とする領域（Ｂ）と、に大別することができる。すなわち、検出信号が領域（Ａ）に属する信号であれば、フィルタリング処理することで、高周波ノイズやノイズ的運動成分を除去して、合成ベクトルＧ0（Ｇ0x,Ｇ0y,Ｇ0z）を得ることができる。また、検出信号が領域（Ｂ）に属する信号であれば、フィルタリング処理することなく、合成ベクトルＧ0（Ｇ0x,Ｇ0y,Ｇ0z）を得ることができる。
また、ＬＰフィルタを用いる代わりに、静加速度を検出できない振動加速度センサの出力を用いる方法もある。
より具体的には、被測定物における三次元方向の動的加速度成分（Ｇx´,Ｇy´,Ｇz´）を測定するための第３のセンサ部を設け、当該第３のセンサ部により測定された動的加速度成分（Ｇx´,Ｇy´,Ｇz´）と、加速度成分（Ｇx,Ｇy,Ｇz）との差を算出することによって、加速度成分（Ｇx,Ｇy,Ｇz）からノイズを除去することができる。
すなわち、このように構成することにより、フィルタ処理を行なうことなく、非慣性運動に関する高周波ノイズや動的ノイズを効率的に除去することができる。したがって、ＬＰフィルタを用いることなく、あるいはＬＰフィルタの補助として、角速度成分（ωx,ωy,ωz）から、被測定物の傾斜角（Θ0x,Θ0y）を精度良く測定することができる。
より具体的には、被測定物における三次元方向の動的加速度成分（Ｇx´,Ｇy´,Ｇz´）を測定するための第３のセンサ部を設け、当該第３のセンサ部により測定された動的加速度成分（Ｇx´,Ｇy´,Ｇz´）と、加速度成分（Ｇx,Ｇy,Ｇz）との差を算出することによって、加速度成分（Ｇx,Ｇy,Ｇz）からノイズを除去することができる。
すなわち、このように構成することにより、フィルタ処理を行なうことなく、非慣性運動に関する高周波ノイズや動的ノイズを効率的に除去することができる。したがって、ＬＰフィルタを用いることなく、あるいはＬＰフィルタの補助として、角速度成分（ωx,ωy,ωz）から、被測定物の傾斜角（Θ0x,Θ0y）を精度良く測定することができる。
なお、第１のデータ処理において、被測定物が停止または慣性運動をしていると判断された場合には、かかる第２のデータ処理を省略して、第３〜第５のデータ処理を行なうことが好ましい。
この理由は、このように構成することにより、非慣性運動に関する運動加速度を効率的に除去することができるためである。したがって、三次元方向の加速度成分（Ｇx,Ｇy,Ｇz）から、所定方向成分の合成ベクトルＧ0（Ｇ0x,Ｇ0y,Ｇ0z）を正確かつ短時間に定めることができる。
この理由は、このように構成することにより、非慣性運動に関する運動加速度を効率的に除去することができるためである。したがって、三次元方向の加速度成分（Ｇx,Ｇy,Ｇz）から、所定方向成分の合成ベクトルＧ0（Ｇ0x,Ｇ0y,Ｇ0z）を正確かつ短時間に定めることができる。
（３）演算処理部において、ノイズ除去した加速度成分（Ｇx,Ｇy,Ｇz）から所定方向の加速度成分（Ｇ0）を算出する第３のデータ処理
第３のデータ処理によれば、合成成分としてのベクトルＧ0（Ｇ0x,Ｇ0y,Ｇ0z）の絶対値（以下、｜Ｇ0｜と省略することがある。）を算出し、かかるベクトルＧ0（Ｇ0x,Ｇ0y,Ｇ0z）の大きさと、重力加速度Ｇe（＝９．８ｍ／ｓｅｃ2）とを比較することになる。
したがって、かかるベクトルＧ0（Ｇ0x,Ｇ0y,Ｇ0z）の絶対値である｜Ｇ0｜が、重力加速度の値と略等しい場合は、このベクトルが鉛直方向を示すと判断して、かかるベクトルＧ0（Ｇ0x,Ｇ0y,Ｇ0z）を使用し、第４のデータ処理及び第５のデータ処理において、被測定物の傾斜角（Θ0x,Θ0y）を算出することになる。
第３のデータ処理によれば、合成成分としてのベクトルＧ0（Ｇ0x,Ｇ0y,Ｇ0z）の絶対値（以下、｜Ｇ0｜と省略することがある。）を算出し、かかるベクトルＧ0（Ｇ0x,Ｇ0y,Ｇ0z）の大きさと、重力加速度Ｇe（＝９．８ｍ／ｓｅｃ2）とを比較することになる。
したがって、かかるベクトルＧ0（Ｇ0x,Ｇ0y,Ｇ0z）の絶対値である｜Ｇ0｜が、重力加速度の値と略等しい場合は、このベクトルが鉛直方向を示すと判断して、かかるベクトルＧ0（Ｇ0x,Ｇ0y,Ｇ0z）を使用し、第４のデータ処理及び第５のデータ処理において、被測定物の傾斜角（Θ0x,Θ0y）を算出することになる。
（４）加速度成分（Ｇ0）と、重力加速度の絶対値が実質的に等しいことを検証する第４のデータ処理
以下、算出した｜Ｇ0｜が重力加速度と等しい場合、｜Ｇ0｜がそれよりも大きい場合、及び｜Ｇ0｜がそれよりも小さい場合に分けて、第４のデータ処理を説明する。
以下、算出した｜Ｇ0｜が重力加速度と等しい場合、｜Ｇ0｜がそれよりも大きい場合、及び｜Ｇ0｜がそれよりも小さい場合に分けて、第４のデータ処理を説明する。
（４）−１ ｜Ｇ0｜が等しい場合
次いで、第３のデータ処理における比較の結果、合成ベクトルＧ0（Ｇ0x,Ｇ0y,Ｇ0z）の絶対値である｜Ｇ0｜が、重力加速度の値に略等しい場合は、このベクトルが鉛直方向を示すと判断して、かかる｜Ｇ0｜を使用して、被測定物の傾斜角（Θ0x,Θ0y）を第４のデータ処理及び第５のデータ処理において、被測定物の傾斜角（Θ0x,Θ0y）を算出することになる。すなわち、｜Ｇ0｜が重力加速度の大きさＧe（＝９．８ｍ／ｓｅｃ2）と一致している場合、被測定物の傾斜角（Θ0x,Θ0y）を左右前後の傾斜角とすることができる。
次いで、第３のデータ処理における比較の結果、合成ベクトルＧ0（Ｇ0x,Ｇ0y,Ｇ0z）の絶対値である｜Ｇ0｜が、重力加速度の値に略等しい場合は、このベクトルが鉛直方向を示すと判断して、かかる｜Ｇ0｜を使用して、被測定物の傾斜角（Θ0x,Θ0y）を第４のデータ処理及び第５のデータ処理において、被測定物の傾斜角（Θ0x,Θ0y）を算出することになる。すなわち、｜Ｇ0｜が重力加速度の大きさＧe（＝９．８ｍ／ｓｅｃ2）と一致している場合、被測定物の傾斜角（Θ0x,Θ0y）を左右前後の傾斜角とすることができる。
（４）−２ ｜Ｇ0｜が大きい場合
一方、第３のデータ処理における比較の結果、重力方向成分の合成ベクトルＧ0（Ｇ0x,Ｇ0y,Ｇ0z）の絶対値である｜Ｇ0｜が、重力加速度より大きい場合には、第２のセンサ部によって測定される角速度成分（ωx,ωy,ωz）から、被測定物が等角速度運動状態であることを確認する。
すなわち、上述した（１）の状態から、重力とは異なる加速度を受けて、｜Ｇ0｜が重力加速度よりも大きくなった場合には、被測定物の等加速運動か、回転運動による遠心力によって引き起こされたものと解釈することができる。
そこで、まず、角速度成分ω（ωx,ωy,ωz）を参照して、回転運動による遠心力を補正することが好ましい。
より具体的には、被測定物の回転運動は複数の回転の合成であり、回転成分毎に回転半径を割り出すべきであるが、ひとつの回転軸（回転径も１つ）から発生する単純な回転の場合は、合成角速度ベクトルω（ωx,ωy,ωz）の廻りに、下式（１）を満足するような角速度で回転しているとして、遠心力を補正すれば良い。
一方、第３のデータ処理における比較の結果、重力方向成分の合成ベクトルＧ0（Ｇ0x,Ｇ0y,Ｇ0z）の絶対値である｜Ｇ0｜が、重力加速度より大きい場合には、第２のセンサ部によって測定される角速度成分（ωx,ωy,ωz）から、被測定物が等角速度運動状態であることを確認する。
すなわち、上述した（１）の状態から、重力とは異なる加速度を受けて、｜Ｇ0｜が重力加速度よりも大きくなった場合には、被測定物の等加速運動か、回転運動による遠心力によって引き起こされたものと解釈することができる。
そこで、まず、角速度成分ω（ωx,ωy,ωz）を参照して、回転運動による遠心力を補正することが好ましい。
より具体的には、被測定物の回転運動は複数の回転の合成であり、回転成分毎に回転半径を割り出すべきであるが、ひとつの回転軸（回転径も１つ）から発生する単純な回転の場合は、合成角速度ベクトルω（ωx,ωy,ωz）の廻りに、下式（１）を満足するような角速度で回転しているとして、遠心力を補正すれば良い。
また、補正すべき遠心加速度Ｇcや回転半径Ｒは、次式（２）で求められる。なお、Ｇ0に補正を加えた結果をＧ1と記す。また、遠心力＝ＭＧc＝Ｍνω＝ＭＲω2とする。但し、Ｍは被測定物の質量を意味する。
また、予め物体の動きの特徴がわかっている場合は、もっと簡単に、より厳密に回転を認識し、そこから生じる遠心力を補正することが可能である。
例えば、車両においてＸを前後、Ｙを左右、Ｚを上下方向になるようにジャイロセンサを取り付けた場合、ωx、ωy、ωzをロール（横揺れ）、ピッチ（前後揺れ）、ヨー（蛇行・スピン）のように独立の運動としてとらえることは可能である。
したがって、被測定物としての自動車が大きく傾いていない路面で長いカーブに差し掛かっている時、変化していないω成分（直流成分）は、（０,０,ωz）のように検出される。すなわち、ωzの回転による遠心力は、ＸＹ平面上のベクトルになり、また遠心力は車の横方向（ｙ方向）に働くので、補正はＧ0yのみで良いことになる。よって、この自動車の場合、加速度の時間積分または別のスピードセンサから車の走行スピード（ν）がわかると回転による遠心加速度Ｇcyは、Ｇcy＝ν・ωzで求められることになる。
例えば、車両においてＸを前後、Ｙを左右、Ｚを上下方向になるようにジャイロセンサを取り付けた場合、ωx、ωy、ωzをロール（横揺れ）、ピッチ（前後揺れ）、ヨー（蛇行・スピン）のように独立の運動としてとらえることは可能である。
したがって、被測定物としての自動車が大きく傾いていない路面で長いカーブに差し掛かっている時、変化していないω成分（直流成分）は、（０,０,ωz）のように検出される。すなわち、ωzの回転による遠心力は、ＸＹ平面上のベクトルになり、また遠心力は車の横方向（ｙ方向）に働くので、補正はＧ0yのみで良いことになる。よって、この自動車の場合、加速度の時間積分または別のスピードセンサから車の走行スピード（ν）がわかると回転による遠心加速度Ｇcyは、Ｇcy＝ν・ωzで求められることになる。
一方、回転スピードが不明な場合でも、前後方向の加速度が無ければ、やはりＧ0yのみに補正を加えれば良い。
すなわち、下式（３）及び式（４）に示すように、補正係数ｋ（ｋ＜１）を導入して、重力加速度の大きさＧe（＝９．８ｍ／ｓｅｃ2）と一致するように補正すればよい。
すなわち、下式（３）及び式（４）に示すように、補正係数ｋ（ｋ＜１）を導入して、重力加速度の大きさＧe（＝９．８ｍ／ｓｅｃ2）と一致するように補正すればよい。
したがって、補正すべき遠心加速度Ｇcや回転半径Ｒは、下式（５）のようになる。
ここで、図３に示すように、補正後の加速度ベクトルＧ1を（Ｇ1x,Ｇ1y,Ｇ1z）とおいた場合、下記式（６）に基づいて算出されるΘ1x、Θ1yが、それぞれ重力方向に対する傾斜角となる。
なお、補正した重力加速度ベクトルＧ1に基づいて算出されたΘ1x、Θ1yは、理想的には後述する式（９）で求められる傾斜角（Θ2x,Θ2y）に近くなるはずであるが、被測定物が更に複雑な運動を行っている場合は、このように単純には算出することはできない。
そこで、誤った補正をするリスクを避けるため、むしろΘ1x、Θ1yを用いたキャリブレーションを行わないことが好ましいことになる。そして、Θ1x、Θ1yとΘ2x、Θ2yが異なる場合は、Θ2x、Θ2yを優先して採用し、これを左右前後の傾斜角とすることが好ましい。
そこで、誤った補正をするリスクを避けるため、むしろΘ1x、Θ1yを用いたキャリブレーションを行わないことが好ましいことになる。そして、Θ1x、Θ1yとΘ2x、Θ2yが異なる場合は、Θ2x、Θ2yを優先して採用し、これを左右前後の傾斜角とすることが好ましい。
（４）−３ ｜Ｇ0｜が小さい場合
さらに、第３のデータ処理における比較の結果、｜Ｇ0｜が重力加速度Ｇe（＝９．８ｍ／ｓｅｃ2）より小さくなった場合には、（１）の状態から、重力と同じ方向の加速度を受けて、｜Ｇ0｜が重力加速度Ｇe（＝９．８ｍ／ｓｅｃ2）より小さくなった場合には、被測定物が落下、または高速エレベータなどで重力方向（上下）に大きな加速度を受け続けた場合と判断し、落下信号を出力することができる。
したがって、重力方向成分の合成ベクトルＧ0（Ｇ0x,Ｇ0y,Ｇ0z）の絶対値が、重力加速度より小さい場合には、第２のセンサ部によって測定される被測定物の角速度成分（ωx,ωy）を時間積分して得た角速度（Θ2x,Θ2y）を、第５のデータ処理において、被測定物の傾斜角（Θ0x,Θ0y）とする。
さらに、第３のデータ処理における比較の結果、｜Ｇ0｜が重力加速度Ｇe（＝９．８ｍ／ｓｅｃ2）より小さくなった場合には、（１）の状態から、重力と同じ方向の加速度を受けて、｜Ｇ0｜が重力加速度Ｇe（＝９．８ｍ／ｓｅｃ2）より小さくなった場合には、被測定物が落下、または高速エレベータなどで重力方向（上下）に大きな加速度を受け続けた場合と判断し、落下信号を出力することができる。
したがって、重力方向成分の合成ベクトルＧ0（Ｇ0x,Ｇ0y,Ｇ0z）の絶対値が、重力加速度より小さい場合には、第２のセンサ部によって測定される被測定物の角速度成分（ωx,ωy）を時間積分して得た角速度（Θ2x,Θ2y）を、第５のデータ処理において、被測定物の傾斜角（Θ0x,Θ0y）とする。
（５）加速度成分（Ｇ0）を基準として、第２のセンサ部において測定される被測定物の角速度成分から、被測定物の傾斜角を算出する第５のデータ処理
そして、重力方向成分の合成ベクトルＧ0（Ｇ0x,Ｇ0y,Ｇ0z）の絶対値が、重力加速度と一致する場合、下式（１）より被測定物の傾斜角（Θ0x,Θ0y）を算出することになる。
すなわち、重力方向成分の合成ベクトルＧ0（Ｇ0x,Ｇ0y,Ｇ0z）が、重力加速度と一致する場合、被測定物の傾斜角（Θ0x,Θ0y）をｓｉｎ-1（Ｇ0y／Ｇ0）及び−ｓｉｎ-1（Ｇ0x／Ｇ0）として算出する。
そして、重力方向成分の合成ベクトルＧ0（Ｇ0x,Ｇ0y,Ｇ0z）の絶対値が、重力加速度と一致する場合、下式（１）より被測定物の傾斜角（Θ0x,Θ0y）を算出することになる。
すなわち、重力方向成分の合成ベクトルＧ0（Ｇ0x,Ｇ0y,Ｇ0z）が、重力加速度と一致する場合、被測定物の傾斜角（Θ0x,Θ0y）をｓｉｎ-1（Ｇ0y／Ｇ0）及び−ｓｉｎ-1（Ｇ0x／Ｇ0）として算出する。
また、第５のデータ処理において、第２のセンサ部によって測定される被測定物の角速度（ωx、ωy）についても、ローパスフィルタ（ＬＰフィルタ）処理して、高周波の衝撃成分（ノイズ）を除去することが好ましい。
この理由は、周波数が１０ｋＨｚ以上のノイズをLＰフィルタ処理することにより、第２のセンサ部によって測定される被測定物の角速度成分（ωx,ωy）について時間積分して得た角度（Θ2x,Θ2y）を、精度良く傾斜角とすることができるためである。すなわち、このようにLＰフィルタ処理することにより、非慣性運動に関する高周波のノイズを効率的に除去することができるためである。したがって、角速度成分（ωx,ωy,ωz）から、被測定物の傾斜角（Θ2x,Θ2y）を精度良く測定することができる。
次いで、ＬＰフィルタ処理した角速度（ωx,ωy）について時間微分して、角加速度（ｄωx／ｄｔ,ｄωy／ｄｔ）を算出する。
この理由は、一定条件下、このように算出した角加速度（ｄωx／ｄｔ,ｄωy／ｄｔ）は、被測定物に与えられた回転トルクに比例する物理量であり、この値によって、今後、回転速度及び傾斜角が急激に大きくなって転倒に至るか否かを予測し判別することができるためである。
この理由は、周波数が１０ｋＨｚ以上のノイズをLＰフィルタ処理することにより、第２のセンサ部によって測定される被測定物の角速度成分（ωx,ωy）について時間積分して得た角度（Θ2x,Θ2y）を、精度良く傾斜角とすることができるためである。すなわち、このようにLＰフィルタ処理することにより、非慣性運動に関する高周波のノイズを効率的に除去することができるためである。したがって、角速度成分（ωx,ωy,ωz）から、被測定物の傾斜角（Θ2x,Θ2y）を精度良く測定することができる。
次いで、ＬＰフィルタ処理した角速度（ωx,ωy）について時間微分して、角加速度（ｄωx／ｄｔ,ｄωy／ｄｔ）を算出する。
この理由は、一定条件下、このように算出した角加速度（ｄωx／ｄｔ,ｄωy／ｄｔ）は、被測定物に与えられた回転トルクに比例する物理量であり、この値によって、今後、回転速度及び傾斜角が急激に大きくなって転倒に至るか否かを予測し判別することができるためである。
また、第５のデータ処理において、重力方向成分の合成ベクトルＧ0（Ｇ0x,Ｇ0y,Ｇ0z）が、重力加速度と概ね一致するものの、微妙に異なる場合、下式（８）が重力加速度と一致するように補正係数ｋx、ｋy、ｋz（＜１）を求めることが好ましい。
すなわち、第２のセンサ部によって測定される角速度成分（ωx,ωy,ωz）より、被測定物が等角速度運動状態であることを確認した上で、式（８）が重力加速度と一致するように補正係数ｋx、ｋy、ｋz（＜１）を求め、被測定物の傾斜角（Θ0x,Θ0y）をｓｉｎ-1（ｋyＧ0y／Ｇ0）及び−ｓｉｎ-1（ｋxＧ0x／Ｇ0）として算出することが好ましい。
この理由は、このように補正係数ｋの概念を導入することにより、被測定物の傾斜角（Θ0x,Θ0y）を精度良くかつ迅速に測定することができるためである。したがって、それを利用して、被測定物の将来的な転倒等を有効に防止することができる。
この理由は、このように補正係数ｋの概念を導入することにより、被測定物の傾斜角（Θ0x,Θ0y）を精度良くかつ迅速に測定することができるためである。したがって、それを利用して、被測定物の将来的な転倒等を有効に防止することができる。
但し、第５のデータ処理において、被測定物の傾斜角（Θ2x,Θ2y）には、角速度（ωx,ωy）の誤差積分も含まれるので、積分時間の上限を定め、それを超えた古いデータは捨ててしまい、使用しないことが好ましい。
従って、このような誤差積分を除いた状態のデータをもとに、第２のセンサ部によって測定される被測定物の角速度成分（ωx,ωy）について時間積分して得た被測定物の傾斜角（Θ2x,Θ2y）に対して、積分常数の補正を実行することが好ましい。
実際には、式（７）で計測した被測定物の傾斜角（Θ0x,Θ0y）が一定時間、例えば、０．０１〜１０秒間安定している場合には、下式（９）に準じて、初期化（キャリブレーション）することによって、簡易的に補正することができる。
Θ2x＝Θ0x、Θ2y＝Θ0y （９）
従って、このような誤差積分を除いた状態のデータをもとに、第２のセンサ部によって測定される被測定物の角速度成分（ωx,ωy）について時間積分して得た被測定物の傾斜角（Θ2x,Θ2y）に対して、積分常数の補正を実行することが好ましい。
実際には、式（７）で計測した被測定物の傾斜角（Θ0x,Θ0y）が一定時間、例えば、０．０１〜１０秒間安定している場合には、下式（９）に準じて、初期化（キャリブレーション）することによって、簡易的に補正することができる。
Θ2x＝Θ0x、Θ2y＝Θ0y （９）
また、第５のデータ処理において、初期化直前での差分を前回のキャリブレーションからの時間Ｔで割った値、すなわち、｜Θ2x−Θ0x｜／Ｔ及び｜Θ2y−Θ0y｜／Ｔが角速度センサのオフセット誤差と解釈することができる。
したがって、被測定物の傾斜角（Θ0x,Θ0y）の校正だけでなく、角速度のオフセット校正も可能である。ただし、角速度の補正は一度に行うと発振現象を誘発するので、徐々に行うことが好ましい。
なお、初期化直前での差分｜Θ2x−Θ0x｜／Ｔ及び｜Θ2y−Θ0y｜／Ｔが、大きすぎる場合、例えば、これらの値が１°／ｓｅｃ以上となる場合には、センサ出力が異常と判断してエラー処理を行うことが好ましい。
したがって、被測定物の傾斜角（Θ0x,Θ0y）の校正だけでなく、角速度のオフセット校正も可能である。ただし、角速度の補正は一度に行うと発振現象を誘発するので、徐々に行うことが好ましい。
なお、初期化直前での差分｜Θ2x−Θ0x｜／Ｔ及び｜Θ2y−Θ0y｜／Ｔが、大きすぎる場合、例えば、これらの値が１°／ｓｅｃ以上となる場合には、センサ出力が異常と判断してエラー処理を行うことが好ましい。
また、第５のデータ処理において、以下のように傾斜角（Θ0x,Θ0yまたはΘ2x,Θ2y）、および角速度（ωx,ωy,ｄωx／ｄｔ,ｄωy／ｄｔ）を用いて転倒警告信号を生成することができる。
すなわち、傾斜や転倒の原因は不明であっても、計測時の回転モーメントは、角速度ωの微分（ｄω／ｄｔ）によって推測することができる。すなわち、近未来の傾斜角Θx、Θyを、以下の運動方程式（１０）から算出することができる。
すなわち、傾斜や転倒の原因は不明であっても、計測時の回転モーメントは、角速度ωの微分（ｄω／ｄｔ）によって推測することができる。すなわち、近未来の傾斜角Θx、Θyを、以下の運動方程式（１０）から算出することができる。
次いで、ｔは時間変数で与えられるので、たとえば、自動車や電動カートのように、物体の転倒角δｘ、δｙが既知である場合は、例えば、以下の（ａ）〜（ｃ）の方法で転倒検出や転倒予測を行うことが可能である。
（ａ）運動方程式からＴ秒後の傾斜角を求めて、これが傾斜角以上になることを予測して転倒警告信号を出力する。
ここで、δx、δyは物体の傾斜角、あるいは転倒警告角である。
但し、路面が左右に傾斜した急カーブを高速走行するジェットコースタなどの場合のように、物体の転倒が重力方向に左右されず、支持方向と荷重方向の相対角で転倒角を議論しなければならない場合は、傾斜角Θ2x、Θ2yの代わりに、加速度を基準にしたΘ0x、Θ0yを用いて第６式を適用すべきである。なぜなら、転倒を議論する基準が重力方向ではなく、物体の荷重方向（例えばＺ方向）に変わり、カーブで受ける遠心力を含んだ物体に作用する全合成力の作用方向（加速度ベクトル）との角度が転倒の如何を決定するからである。
但し、路面が左右に傾斜した急カーブを高速走行するジェットコースタなどの場合のように、物体の転倒が重力方向に左右されず、支持方向と荷重方向の相対角で転倒角を議論しなければならない場合は、傾斜角Θ2x、Θ2yの代わりに、加速度を基準にしたΘ0x、Θ0yを用いて第６式を適用すべきである。なぜなら、転倒を議論する基準が重力方向ではなく、物体の荷重方向（例えばＺ方向）に変わり、カーブで受ける遠心力を含んだ物体に作用する全合成力の作用方向（加速度ベクトル）との角度が転倒の如何を決定するからである。
（ｂ）傾斜角が転倒角または転倒危険角以上になったことを検出する。
すなわち、上式（１１）の第１項が主であるゆっくりした傾斜変化の場合、例えば、定盤やトラックの荷台の傾斜検出に用いる場合には、第２項及び第３項を無視して、近似的に第１項のみを用いることができる。
すなわち、上式（１１）の第１項が主であるゆっくりした傾斜変化の場合、例えば、定盤やトラックの荷台の傾斜検出に用いる場合には、第２項及び第３項を無視して、近似的に第１項のみを用いることができる。
（ｃ）傾斜角の著しい増加（大きな角速度や角加速度）により転倒を検出する。
上式（１１）の第２項、または第３項が主であるような傾斜変化が急激に発生しうる場合、例えば、設置物が突風を受けて転倒したり、人が癲癇などで病的に転倒したりするときの傾斜検出に用いる場合には、第１項を無視して、近似的に第２項及び第３項のみを用いることができる。
上式（１１）の第２項、または第３項が主であるような傾斜変化が急激に発生しうる場合、例えば、設置物が突風を受けて転倒したり、人が癲癇などで病的に転倒したりするときの傾斜検出に用いる場合には、第１項を無視して、近似的に第２項及び第３項のみを用いることができる。
［第２の実施形態］
本発明の第２の実施形態として、基準面に対する非慣性運動中の被測定物の傾斜角を測定するためフローチャートを図４及び図５に示す。
まず、非慣性運動中の被測定物の加速度及び角速度について、定期的センサ読み込み処理を行う。
したがって、ステップＳ１において、第１のセンサ部により、加速度センサからの信号（Ｇx,Ｇy,Ｇz）をＡ／Ｄ変換しながら入力する。
また、ステップＳ１において、第２のセンサ部により、角速度センサからの信号（ωx,ωy,ωz）をＡ／Ｄ変換しながら入力する。
本発明の第２の実施形態として、基準面に対する非慣性運動中の被測定物の傾斜角を測定するためフローチャートを図４及び図５に示す。
まず、非慣性運動中の被測定物の加速度及び角速度について、定期的センサ読み込み処理を行う。
したがって、ステップＳ１において、第１のセンサ部により、加速度センサからの信号（Ｇx,Ｇy,Ｇz）をＡ／Ｄ変換しながら入力する。
また、ステップＳ１において、第２のセンサ部により、角速度センサからの信号（ωx,ωy,ωz）をＡ／Ｄ変換しながら入力する。
次いで、ステップＳ２において、第１のセンサ部からの信号（Ｇx,Ｇy,Ｇz）に対して、ＬＰＦ処理を行い、所定方向成分の合成ベクトルＧ0（Ｇ0x,Ｇ0y,Ｇ0z）の絶対値である｜Ｇ0｜を算出する。
また、ステップＳ２において、第２のセンサ部からの角速度成分（ωx,ωy）について時間積分を行い、（Θx,Θy）を算出する。
さらに、ステップＳ２において、第２のセンサ部からの角速度成分（ωx,ωy）について時間微分して、ｄωx／ｄｔ及びｄωy／ｄｔを算出する。
また、ステップＳ２において、第２のセンサ部からの角速度成分（ωx,ωy）について時間積分を行い、（Θx,Θy）を算出する。
さらに、ステップＳ２において、第２のセンサ部からの角速度成分（ωx,ωy）について時間微分して、ｄωx／ｄｔ及びｄωy／ｄｔを算出する。
次いで、ステップＳ３において、｜Ｇ0｜が重力加速度の大きさＧe（＝９．８ｍ／ｓｅｃ2）と一致していると判断された場合、次のステップＳ４に進んで、式（１）を用いて、被測定物の傾斜角（Θ0x,Θ0y）を算出することになる
次いで、ステップＳ４を経たステップＳ５において、被測定物の傾斜角（Θ0x,Θ0y）が、Θx、Θｙと異なると判断された場合、より具体的には、｜Θx−Θ0x｜／Ｔあるいは｜Θy−Θ0y｜／Ｔが１°／ｓｅｃ以上となる場合には、エラー処理したり、キャリブレーションのために、Θ2x及びΘ2yをそれぞれΘ0x及びΘ0yによって置き換えたりすることになる。
一方、ステップＳ５において、被測定物の傾斜角（Θ0x、Θ0y）において、例えば、｜Θx−Θ0x｜／Ｔあるいは｜Θy−Θ0y｜／Ｔが０．５°／ｓｅｃ以下と小さく、Θx、Θyと一致すると判断された場合、次のＳ６のステップに進むことになる。
最後に、ステップＳ６において、被測定物の傾斜角（Θ0x,Θ0y）が、Θx、Θyと一致すると判断された場合、Θx、Θyが、それぞれ被測定物の傾斜角（Θ0x,Θ0y）と判断される。
次いで、ステップＳ４を経たステップＳ５において、被測定物の傾斜角（Θ0x,Θ0y）が、Θx、Θｙと異なると判断された場合、より具体的には、｜Θx−Θ0x｜／Ｔあるいは｜Θy−Θ0y｜／Ｔが１°／ｓｅｃ以上となる場合には、エラー処理したり、キャリブレーションのために、Θ2x及びΘ2yをそれぞれΘ0x及びΘ0yによって置き換えたりすることになる。
一方、ステップＳ５において、被測定物の傾斜角（Θ0x、Θ0y）において、例えば、｜Θx−Θ0x｜／Ｔあるいは｜Θy−Θ0y｜／Ｔが０．５°／ｓｅｃ以下と小さく、Θx、Θyと一致すると判断された場合、次のＳ６のステップに進むことになる。
最後に、ステップＳ６において、被測定物の傾斜角（Θ0x,Θ0y）が、Θx、Θyと一致すると判断された場合、Θx、Θyが、それぞれ被測定物の傾斜角（Θ0x,Θ0y）と判断される。
一方、ステップＳ３において、｜Ｇ0｜が重力加速度の大きさＧe（＝９．８ｍ／ｓｅｃ2）と一致していないと判断された場合、図４に示すフローチャートに沿って、動的処理をおこなうことになる。
すなわち、ステップＳ１０において、被測定物の速度が既知か否かを判断し、既知であれば、ステップＳ１１に進み、遠心力補正及び回転半径の算出を行なう。
次いで、ステップＳ１２に進み、補正されて｜Ｇ0｜が重力加速度の大きさＧe（＝９．８ｍ／ｓｅｃ2）と一致した場合には、図４に示すフローチャートのステップＳ４に進むことになる。
一方、被測定物の速度が既知でない場合には、ステップＳ１０´に進んで、遠心力・回転半径の推定を行った後、ステップＳ１１に進み、別の遠心力補正及び回転半径の算出を行なう。
そして、ステップＳ１２に進み、補正されて｜Ｇ0｜が重力加速度の大きさＧe（＝９．８ｍ／ｓｅｃ2）と一致した場合には、図４に示すフローチャートのステップＳ４に進むことになる。
したがって、本発明のフローチャートによれば、静加速度（重力場などの直流成分）も検出できる３軸加速度センサと、低域フィルタリング処理によって、被測定物が非等速・非直線運動をしている間も、被測定物が受ける加速度ベクトルを、重力成分と運動成分に分離してモニタすることが可能となった。
一方、本発明のフローチャートによれば、被測定物に複雑な運動が加わった場合でも、角速度の積分を補完的に用いることによって、如何なる運動をしている場合も安定した重力方向と、傾斜角を計測することができるようになった。
すなわち、ステップＳ１０において、被測定物の速度が既知か否かを判断し、既知であれば、ステップＳ１１に進み、遠心力補正及び回転半径の算出を行なう。
次いで、ステップＳ１２に進み、補正されて｜Ｇ0｜が重力加速度の大きさＧe（＝９．８ｍ／ｓｅｃ2）と一致した場合には、図４に示すフローチャートのステップＳ４に進むことになる。
一方、被測定物の速度が既知でない場合には、ステップＳ１０´に進んで、遠心力・回転半径の推定を行った後、ステップＳ１１に進み、別の遠心力補正及び回転半径の算出を行なう。
そして、ステップＳ１２に進み、補正されて｜Ｇ0｜が重力加速度の大きさＧe（＝９．８ｍ／ｓｅｃ2）と一致した場合には、図４に示すフローチャートのステップＳ４に進むことになる。
したがって、本発明のフローチャートによれば、静加速度（重力場などの直流成分）も検出できる３軸加速度センサと、低域フィルタリング処理によって、被測定物が非等速・非直線運動をしている間も、被測定物が受ける加速度ベクトルを、重力成分と運動成分に分離してモニタすることが可能となった。
一方、本発明のフローチャートによれば、被測定物に複雑な運動が加わった場合でも、角速度の積分を補完的に用いることによって、如何なる運動をしている場合も安定した重力方向と、傾斜角を計測することができるようになった。
［第３の実施形態］
本発明の第３の実施形態として、傾斜角測定センサの基本的構成を、図６〜図１０を参照しながら、説明する。
本発明の第３の実施形態として、傾斜角測定センサの基本的構成を、図６〜図１０を参照しながら、説明する。
１．基本的構成
基準面に対する非慣性運動中の被測定物の傾斜角を測定するための傾斜角測定センサであって、被測定物における三次元方向の加速度成分（Ｇx,Ｇy,Ｇz）を測定するための第１のセンサ部と、二軸以上の測定軸を有し、被測定物の角速度成分（ωx,ωy,ωz）を測定するための第２のセンサ部と、を備えていることを特徴としている。
そして、フィルタ処理を組合せることにより、重力方向成分と、水平方向の加速度成分に精度良く分離し、重力方向成分を正確に特定し、それをもとにして、被測定物の傾斜角を精度算出することができる。
なお、このような基本構成に傾斜角測定センサは、二輪車両、四輪車両、車椅子、シニアカー、電動カート、及び列車等に容易に取り付けることができる。
したがって、これら被測定物が非慣性運動中であっても、その傾斜角（Θx,Θy）をさらに推定することができる。
基準面に対する非慣性運動中の被測定物の傾斜角を測定するための傾斜角測定センサであって、被測定物における三次元方向の加速度成分（Ｇx,Ｇy,Ｇz）を測定するための第１のセンサ部と、二軸以上の測定軸を有し、被測定物の角速度成分（ωx,ωy,ωz）を測定するための第２のセンサ部と、を備えていることを特徴としている。
そして、フィルタ処理を組合せることにより、重力方向成分と、水平方向の加速度成分に精度良く分離し、重力方向成分を正確に特定し、それをもとにして、被測定物の傾斜角を精度算出することができる。
なお、このような基本構成に傾斜角測定センサは、二輪車両、四輪車両、車椅子、シニアカー、電動カート、及び列車等に容易に取り付けることができる。
したがって、これら被測定物が非慣性運動中であっても、その傾斜角（Θx,Θy）をさらに推定することができる。
２．第１のセンサ部
また、図６及び図７に示すように、第１のセンサ部１０が、内部に埋込ＳｉＯ2層を有するとともに平面形状が矩形状である質量体３と、この質量体３と枠部２とを四箇所で連結するビーム部５〜８と、このビーム部５〜８の所定箇所に複数設けてある抵抗素子９と、からなるピエゾ抵抗型の三次元加速度センサであることが好ましい。
また、図示した構造以外でも、ピエゾ抵抗型や静電容量型に代表されるような、重力などの静加速度を検出できる三軸加速度センサであれば、本発明の第１のセンサ部に適用することができる。
このように構成することにより、かかる第１のセンサ部によって、被測定物における三次元方向の加速度をモニタするとともに、当該三次元方向の加速度成分（Ｇx,Ｇy,Ｇz）をフィルタ処理しながら、所定方向成分の合成ベクトルＧ0（Ｇ0x,Ｇ0y,Ｇ0z）を定めることができる。したがって、三次元方向の加速度成分（Ｇx,Ｇy,Ｇz）から、重力方向成分の合成ベクトルＧ0（Ｇ0x,Ｇ0y,Ｇ0z）を正確に定めることができる。
また、このように構成することにより、簡易構成の第１のセンサ部を提供することができ、結果として、傾斜角測定センサの小型化や軽量化を効率的に図ることができる。
また、図６及び図７に示すように、第１のセンサ部１０が、内部に埋込ＳｉＯ2層を有するとともに平面形状が矩形状である質量体３と、この質量体３と枠部２とを四箇所で連結するビーム部５〜８と、このビーム部５〜８の所定箇所に複数設けてある抵抗素子９と、からなるピエゾ抵抗型の三次元加速度センサであることが好ましい。
また、図示した構造以外でも、ピエゾ抵抗型や静電容量型に代表されるような、重力などの静加速度を検出できる三軸加速度センサであれば、本発明の第１のセンサ部に適用することができる。
このように構成することにより、かかる第１のセンサ部によって、被測定物における三次元方向の加速度をモニタするとともに、当該三次元方向の加速度成分（Ｇx,Ｇy,Ｇz）をフィルタ処理しながら、所定方向成分の合成ベクトルＧ0（Ｇ0x,Ｇ0y,Ｇ0z）を定めることができる。したがって、三次元方向の加速度成分（Ｇx,Ｇy,Ｇz）から、重力方向成分の合成ベクトルＧ0（Ｇ0x,Ｇ0y,Ｇ0z）を正確に定めることができる。
また、このように構成することにより、簡易構成の第１のセンサ部を提供することができ、結果として、傾斜角測定センサの小型化や軽量化を効率的に図ることができる。
３．第２のセンサ部
また、図８及び図９に示すように、第２のセンサ部２０が、錘１４が設けてある振動子１２に、圧電素子１１がさらに積層してあり、角速度が変化した場合に発生するコリオリ力を検知する構成であることが好ましい。
このように構成することにより、第２のセンサ部２０によってモニタした角速度成分（ωx,ωy,ωz）をフィルタ処理して、被測定物が等角速度運動状態に近似できるように効果的に補正することができる。また、このように構成することにより、簡易構成の第２のセンサ部を提供することができ、結果として、傾斜角測定センサの小型化や軽量化を効率的に図ることができる。
また、図８及び図９に示すように、第２のセンサ部２０が、錘１４が設けてある振動子１２に、圧電素子１１がさらに積層してあり、角速度が変化した場合に発生するコリオリ力を検知する構成であることが好ましい。
このように構成することにより、第２のセンサ部２０によってモニタした角速度成分（ωx,ωy,ωz）をフィルタ処理して、被測定物が等角速度運動状態に近似できるように効果的に補正することができる。また、このように構成することにより、簡易構成の第２のセンサ部を提供することができ、結果として、傾斜角測定センサの小型化や軽量化を効率的に図ることができる。
４．測定原理
静加速度（重力などの直流成分）も検出できる三次元方向の加速度成分（Ｇx,Ｇy,Ｇz）を測定するための第１のセンサ部（３軸加速度センサ機能）によって、常時加速度をベクトルとして監視することによって、重力場の方向（ｇ）を水平方向（Ｈ）（前後、左右）の加速、減速、遠心力、と分離して、モニタすることが可能となる。もちろん、急速に変化するノイズに対しては、フィルタ処理することによって除去することができ、図１０（ａ）に示すように、基準軸（Ｓ）とセンサ検出値（Ｄ）との傾斜角（θ１）を、安定して検出することができる。
しかしながら、フィルタ処理を行なうと、時間的な検出遅れを生じることになる。そのため、これを補完すべく、図１０（ｂ）に示すように、前後、左右の回転速度を検出する二軸以上の測定軸を有し、被測定物の角速度成分（ωx,ωy,ωz）を測定するための第２のセンサ部（ジャイロセンサ機能）を用いる。
かかる第２のセンサ部は、正確な回転速度、つまり傾斜角（θ２）の変化（Ｒ）を検出するので、現在の傾斜角（θ２）がより大きくなる方向（Ｌ）に向かって回転しているか、傾斜を復元するように動いていることになる。したがって、被測定物の傾斜角（θ２）はもちろんのこと、転倒状態にあるか否かまで、判断することが可能となる。
静加速度（重力などの直流成分）も検出できる三次元方向の加速度成分（Ｇx,Ｇy,Ｇz）を測定するための第１のセンサ部（３軸加速度センサ機能）によって、常時加速度をベクトルとして監視することによって、重力場の方向（ｇ）を水平方向（Ｈ）（前後、左右）の加速、減速、遠心力、と分離して、モニタすることが可能となる。もちろん、急速に変化するノイズに対しては、フィルタ処理することによって除去することができ、図１０（ａ）に示すように、基準軸（Ｓ）とセンサ検出値（Ｄ）との傾斜角（θ１）を、安定して検出することができる。
しかしながら、フィルタ処理を行なうと、時間的な検出遅れを生じることになる。そのため、これを補完すべく、図１０（ｂ）に示すように、前後、左右の回転速度を検出する二軸以上の測定軸を有し、被測定物の角速度成分（ωx,ωy,ωz）を測定するための第２のセンサ部（ジャイロセンサ機能）を用いる。
かかる第２のセンサ部は、正確な回転速度、つまり傾斜角（θ２）の変化（Ｒ）を検出するので、現在の傾斜角（θ２）がより大きくなる方向（Ｌ）に向かって回転しているか、傾斜を復元するように動いていることになる。したがって、被測定物の傾斜角（θ２）はもちろんのこと、転倒状態にあるか否かまで、判断することが可能となる。
本発明の傾斜角測定センサによれば、静加速度（重力場などの直流成分）も検出できる３軸加速度センサと、低域フィルタリング処理によって、物体が非等速・非直線運動をしている間も、物体が受ける加速度ベクトルを、重力成分と運動成分に分離してモニタすることが可能となった。
また、物体に複雑な運動が加わった場合でも、角速度の積分を補完的に用いることによって、如何なる運動をしている場合も安定した重力方向と、傾斜角を計測することができるようになった。
したがって、従来、定式化されていなかった、運動中の正確な傾斜角、および傾斜角の増減予測によって、精度の高い転倒検出、または転倒予測が可能となった。
よって、低速から高速にいたるまで地上を走行する移動物体（車両、鉄道車両、ロボット等）の移動走行制御に使用することが期待できる。
また、物体に複雑な運動が加わった場合でも、角速度の積分を補完的に用いることによって、如何なる運動をしている場合も安定した重力方向と、傾斜角を計測することができるようになった。
したがって、従来、定式化されていなかった、運動中の正確な傾斜角、および傾斜角の増減予測によって、精度の高い転倒検出、または転倒予測が可能となった。
よって、低速から高速にいたるまで地上を走行する移動物体（車両、鉄道車両、ロボット等）の移動走行制御に使用することが期待できる。
１：埋込ＳｉＯ2層、２：枠部、３：質量体、４：錘、５〜８：ビーム部、９：抵抗素子、１０：第１のセンサ部、１１：圧電素子、１２：振動子、１４：錘、２０：第２のセンサ部
Claims (7)
- 基準面に対する被測定物の傾斜角を測定するための傾斜角測定センサであって、前記被測定物における三次元方向の加速度成分（Ｇx,Ｇy,Ｇz）を測定するための第１のセンサ部と、一軸〜三軸の測定軸を有し、前記被測定物の角速度成分（ωx,ωy,ωz）を測定するための第２のセンサ部と、前記被測定物における三次元方向の動的加速度成分（Ｇ x ´,Ｇ y ´,Ｇ z ´）を測定するための第３のセンサ部と、演算処理部と、を備えた傾斜角測定センサにおいて、下記（１）〜（５）のデータ処理を行なうことを特徴とする傾斜角測定センサ。
（１）前記被測定物における加速度成分（Ｇx,Ｇy,Ｇz）を測定する第１のデータ処理
（２）前記演算処理部において、前記第３のセンサ部により測定された動的加速度成分（Ｇ x ´,Ｇ y ´,Ｇ z ´）と、前記加速度成分（Ｇ x ,Ｇ y ,Ｇ z ）との差を算出することによって、前記加速度成分（Ｇx,Ｇy,Ｇz）からノイズを除去する第２のデータ処理
（３）前記演算処理部において、ノイズを除去した加速度成分（Ｇx,Ｇy,Ｇz）から所定方向の加速度成分（Ｇ0）を算出する第３のデータ処理
（４）前記加速度成分（Ｇ0）と、重力加速度の絶対値が実質的に等しいことを検証する第４のデータ処理
（５）前記加速度成分（Ｇ0）を基準として、前記第２のセンサ部において測定される被測定物の角速度成分（ωx,ωy,ωz）から、前記被測定物の傾斜角（Θ0x,Θ0y）を算出する第５のデータ処理 - 前記第１のデータ処理において、被測定物が停止または慣性運動をしていると判断された場合には、前記第２のデータ処理を省略して、第３〜第５のデータ処理を行なうことを特徴とする請求項１に記載の傾斜角測定センサ。
- 前記被測定物が、二輪車両、四輪車両、車椅子、シニアカー、電動カート、及び列車の少なくとも一つであることを特徴とする請求項１または２に記載の傾斜角測定センサ。
- 基準面に対する被測定物の傾斜角を測定するための傾斜角測定センサであって、前記被測定物における三次元方向の加速度成分（Ｇ x ,Ｇ y ,Ｇ z ）を測定するための第１のセンサ部と、一軸〜三軸の測定軸を有し、前記被測定物の角速度成分（ωx,ωy,ωz）を測定するための第２のセンサ部と、演算処理部と、を備えた傾斜角測定センサにおいて、下記（１）〜（５）のデータ処理を行ない、
（１）前記被測定物における加速度成分（Ｇ x ,Ｇ y ,Ｇ z ）を測定する第１のデータ処理
（２）前記演算処理部において、前記加速度成分（Ｇ x ,Ｇ y ,Ｇ z ）からノイズを除去する第２のデータ処理
（３）前記演算処理部において、ノイズを除去した加速度成分（Ｇ x ,Ｇ y ,Ｇ z ）から所定方向の加速度成分（Ｇ 0 ）を算出する第３のデータ処理
（４）前記加速度成分（Ｇ 0 ）と、重力加速度の絶対値が実質的に等しいことを検証する第４のデータ処理
（５）前記加速度成分（Ｇ 0 ）を基準として、前記第２のセンサ部において測定される被測定物の角速度成分（ω x ,ω y ,ω z ）から、前記被測定物の傾斜角（Θ 0x ,Θ 0y ）を算出する第５のデータ処理
かつ、前記被測定物の傾斜角（Θ 0x ,Θ 0y ）から、下記運動方程式をもとに、近未来の被測定物の傾斜角（Θ x ,Θ y ）を推定することを特徴とする傾斜角測定センサ。
（運動方程式中、ｄω x ／ｄｔ及びｄω y ／ｄｔは、それぞれ被測定物の角速度成分（ω x ,ω y ）を時間微分して得た角加速度であり、ｔは時間変数である。） - 前記第１のデータ処理において、被測定物が停止または慣性運動をしていると判断された場合には、前記第２のデータ処理を省略して、第３〜第５のデータ処理を行なうことを特徴とする請求項４に記載の傾斜角測定センサ。
- 前記第２のデータ処理において、フィルタ処理または移動平均算出処理をして、前記加速度成分（Ｇ x ,Ｇ y ,Ｇ z ）から前記ノイズを除去することを特徴とする請求項４または５に記載の傾斜角測定センサ。
- 被測定物における三次元方向の動的加速度成分（Ｇ x ´,Ｇ y ´,Ｇ z ´）を測定するための第３のセンサ部を設けてあり、当該第３のセンサ部により測定された動的加速度成分（Ｇ x ´,Ｇ y ´,Ｇ z ´）と、前記加速度成分（Ｇ x ,Ｇ y ,Ｇ z ）との差を算出することによって、前記第２のデータ処理において、前記加速度成分（Ｇ x ,Ｇ y ,Ｇ z ）から前記ノイズを除去することを特徴とする請求項４または５に記載の傾斜角測定センサ。
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