JP2014151797A - 運転支援装置 - Google Patents

Abstract

【課題】運転者が受け入れやすい低燃費走行支援を実施できる車両制御装置を提供する。
【解決手段】運転支援装置１は、加速走行と減速走行とを繰り返す波状走行の速度パターンを生成し、この速度パターンに基づいた運転支援を行なう。運転支援装置１は、車両２の運転者の過去の運転履歴を学習することで取得された運転特性学習データベース４に含まれる、運転者の運転特性に基づき、車両２の運転者が出し得る加速度の範囲であるドライバ加速度範囲を設定し、ドライバ加速度範囲内でエンジン熱効率の良い加速度を選択し、選択された加速度を加速走行時の加速度として用いて速度パターンを生成する。
【選択図】図１

Description

本発明は、運転支援装置に関する。

従来、車両の走行経路に応じて速度パターンを生成して、この速度パターンに基づき車両の運転者に対して運転支援を行なう技術が知られている。例えば特許文献１には、エンジン熱効率が最良となる加速度を設定した加速走行と、フリーラン減速走行とを繰り返す波状走行パターンに基づき、低燃費走行支援を行なう技術が開示されている。

特開２０１２−１１１４１４号公報

しかしながら、従来の低燃費走行支援では、加速走行時の加速度は、車両の諸元により決まる理想加速度が設定される。この理想加速度と、運転者が普段出し得る加速度とが乖離すると、運転者が運転支援を受け入れにくくなる状況が考えられる。このように従来技術では、低燃費走行支援を運転者に受け入れやすくする点で改善の余地があった。

本発明は、上記の事情に鑑みてなされたものであって、運転者が受け入れやすい低燃費走行支援を実施できる運転支援装置を提供することを目的とする。

上記課題を解決するために、本発明に係る運転支援装置は、加速走行を含む速度パターンを生成し、前記速度パターンに基づいた運転支援を行なう運転支援装置であって、過去の運転履歴を学習することで取得された運転特性に基づき、車両の運転者が出し得る加速度の範囲である許容加速度範囲を設定し、前記許容加速度範囲内でエンジン熱効率の良い加速度を選択し、前記選択された加速度を前記加速走行時の加速度として用いて前記速度パターンを生成することを特徴とする。

また、上記の運転支援装置は、車両のエンジン熱効率が最良となる加速度の範囲である理想加速度範囲を取得し、前記理想加速度範囲と前記許容加速度範囲との重畳範囲から加速度を選択することが好ましい。

また、上記の運転支援装置において、前記速度パターンは、前記加速走行と、エンジンと駆動輪との間の動力伝達の遮断またはエンジンへの燃料供給の停止を行なう惰性走行により減速する減速走行と、を繰り返す波状走行パターンであることが好ましい。

また、上記の運転支援装置は、前記波状走行パターンの任意の前記加速走行と前記減速走行との間に車速を一定に維持する定常走行を追加して前記速度パターンを生成することが好ましい。

また、上記の運転支援装置は、前記波状走行パターンの任意の前記加速走行の加速度を、前記選択された加速度から緩和して、前記速度パターンを生成することが好ましい。

また、上記の運転支援装置において、前記車両が前記エンジン及びモータジェネレータを動力源とするハイブリッド車両であり、前記波状走行パターンの前記加速走行中に、前記モータジェネレータにより回生充電を行ない、前記波状走行パターンの前記減速走行中に、前記回生充電による電力を用いて前記モータジェネレータを駆動させて、前記減速走行中の減速度を緩和するよう制御することが好ましい。

また、上記の運転支援装置において、前記車両が前記エンジン及びモータジェネレータを動力源とするハイブリッド車両であり、前記波状走行パターンの前記減速走行中に、前記モータジェネレータにより回生充電を行ない、前記減速走行中の減速度を増大するよう制御することが好ましい。

また、上記の運転支援装置において、前記許容加速度範囲の設定に用いる前記過去の運転履歴は、前記運転者以外の他者の過去の運転履歴を含むことが好ましい。

本発明に係る運転支援装置は、運転者が出すことのできる加速度の範囲に合わせて速度パターンを生成するので、燃費を改善でき、かつ、運転者が運転支援を受容できる速度パターンを生成することが可能となり、この結果、運転者が受け入れやすい低燃費走行支援を提供することができるという効果を奏する。

図１は、本発明の第一実施形態に係る運転支援装置の概略構成を示すブロック図である。 図２は、本発明の第一実施形態において波状走行パターンの加速走行時の加速度が設定される最適燃費加速度範囲を示す図である。 図３は、従来の理想速度パターンによる波状走行の速度パターンと、本発明の第一実施形態で生成される最適燃費速度パターンとを示す図である。 図４は、本発明の第一実施形態の運転制御装置により実施される波状走行パターンの生成制御及び運転支援制御のフローチャートである。 図５は、図４のフローチャートのステップＳ１０６において、定常走行を追加する調整により最適燃費速度パターンを生成する例を示す図である。 図６は、図４のフローチャートのステップＳ１０６において、一部の加速走行の加速度を緩和する調整により最適燃費速度パターンを生成する例を示す図である。 図７は、図４のフローチャートのステップＳ１０９において、最適燃費速度パターンの定常走行部分を削除する処理の一例を示す図である。 図８は、本発明の第二実施形態に係る運転支援装置の概略構成を示すブロック図である。 図９は、本発明の第二実施形態の運転制御装置により実施される波状走行パターンの生成制御及び運転支援制御のフローチャートである。 図１０は、本発明の第三実施形態に係る運転支援装置の概略構成を示すブロック図である。 図１１は、本発明の第三実施形態において減速走行時の減速度を緩和する調整によって最適燃費速度パターンを生成する例を示す図である。 図１２は、本発明の第四実施形態において減速走行時の減速度を増加する調整によって最適燃費速度パターンを生成する例を示す図である。

以下に、本発明に係る運転支援装置の実施形態を図面に基づいて説明する。なお、以下の図面において、同一または相当する部分には同一の参照番号を付し、その説明は繰り返さない。

［第一実施形態］
図１〜６を参照して本発明の第一実施形態について説明する。まず図１〜３を参照して、第一実施形態に係る運転支援装置の構成について説明する。図１は、本発明の第一実施形態に係る運転支援装置の概略構成を示すブロック図である。

図１に示すように、運転支援装置１は、自車両としての車両２に搭載され、先読み情報取得装置３と、運転特性学習データベース４と、ＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ：電子制御ユニット）５と、ＨＭＩ（Ｈｕｍａｎ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）装置６とを備える。

運転支援装置１は、先読み情報取得装置３や運転特性学習データベース４により取得される情報に基づいて、ＥＣＵ５がＨＭＩ装置６を制御し種々の運転支援情報を車両２の運転者に提示させることで、運転者による車両２の安全な運転を支援するものである。また、運転支援装置１は、ＥＣＵ５が車両２のエンジン７やトランスミッション８を適宜制御することで、車両２の安全な運転を支援するものである。

特に本実施形態では、運転支援装置１は、燃費向上を図るべく、加速走行と減速走行とを繰り返す波状走行パターンで車両２が走行するよう、運転者に対して運転支援を行なう。波状走行パターンの加速走行は、エンジン７の駆動によりエンジン熱効率の良い加速度で車両２が加速される。波状走行パターンの減速走行では、トランスミッション８のギヤ段をニュートラルレンジ（Ｎレンジ）に切り替え、エンジン７の出力を停止させるフリーラン制御が実行される。なお、減速走行時に実行する制御は、エンジンと駆動輪との間の動力伝達の遮断、またはエンジンへの燃料供給の停止を行なう惰性走行を実現できる制御であればよく、例えばフューエルカット制御などフリーラン制御以外のものを適用してもよい。

車両２は、駆動輪を回転駆動させるための走行用駆動源としてエンジン７を備える。車両２は、エンジン７から出力される動力をトランスミッション８により適切な駆動力に変換して、駆動輪にこの駆動力を伝達して走行する。トランスミッション８は、変速比の異なる複数のギヤ段を有し、車両２の走行状態に応じて適切なギヤ段に変速されることで、所望の駆動力を出力することができる。

なお、車両２は、走行駆動源としてエンジン７を備えており、走行中にエンジン７と駆動輪との間の動力伝達を遮断する惰性走行ができればよく、エンジンのみを駆動源とするコンベ（コンベンショナル）車両でもよいし、エンジン及びモータを駆動源として備えるハイブリッド車両でもよい。

先読み情報取得装置３は、自車両２の走行経路の先読み情報を取得する。先読み情報とは、自車両２の現在位置よりも先の走行経路における勾配や曲率半径等の走行路情報である。先読み情報取得装置３は、自車位置を検出し、この自車位置に基づいて走行経路の地図情報を参照することで、先読み情報を検出することができる。先読み情報取得装置３は、例えば自車位置情報と走行経路の地図情報の検出が可能なカーナビゲーションシステムを利用することで実現できる。

運転特性学習データベース４は、車両２の運転者の運転特性を学習・記憶する。運転特性とは、例えば、運転者が普段出す加速度や平均速度の情報や、エコ運転度合いの情報など、運転者ごとに固有の運転傾向を示す情報である。運転特性学習データベース４は、運転者の運転履歴を蓄積し、この運転履歴に基づいた学習により、運転者ごとに個別の運転特性を導出する。

ＥＣＵ５は、車両２の各種の状態検出装置から入力される各種情報に基づいて、車両２の各部の制御を行う。ＥＣＵ５には、先読み情報取得装置３、運転特性学習データベース４、ＨＭＩ装置６、エンジン７、トランスミッション８がそれぞれ接続されている。

特に本実施形態では、ＥＣＵ５は、先読み情報取得装置３や運転特性学習データベース４から取得した先読み情報や運転者の運転特性に基づいて、燃費向上を図ることができ、かつ、運転者が運転を許容できる波状走行の速度パターンを生成する。そして、生成した速度パターンに応じて、ＨＭＩ装置６、エンジン７またはトランスミッション８を制御して、波状走行の運転支援を行なう。

ＥＣＵ５は、これらの速度パターン生成や運転支援を実施可能とすべく、拘束条件決定部５１、速度パターン生成部５２、及び運転支援制御部５３の各機能を実現するよう構成されている。

拘束条件決定部５１は、波状走行の速度パターンを生成する際の拘束条件を決定する。拘束条件は、走行経路や運転者の運転特性による制約であり、例えば、車両の走行経路上の停止／減速位置や、法定速度、加速度の設定範囲などを含む。拘束条件決定部５１は、先読み情報取得装置３や運転特性学習データベース４から取得した先読み情報や運転者の運転特性に基づいて、拘束条件を決定する。

ここで、拘束条件のうち加速度の設定範囲について図２を参照してさらに説明する。図２は、本実施形態において波状走行パターンの加速走行時の加速度が設定される最適燃費加速度範囲を示す図である。

図２には、横軸に距離、縦軸に車速が示され、加速走行時の距離〜車速特性が直線で表されている。これらの特性直線の傾きが、各特性における加速度を表す。つまり特性直線の傾きが急になるほど加速度は大きくなり、傾きが緩やかになるほど加速度は小さくなる。

図２には、エンジン熱効率が最良となる理想加速度の特性直線が点線で示され、この理想加速度とエンジン熱効率がほぼ同様となる加速度の範囲が、「理想加速度範囲」として理想加速度を含む範囲に点線で図示されている。理想加速度範囲は、車両の諸元によりきまる車両ごとに固有の値である。また、図２には、車両２の運転者が出し得る加速度の範囲が、「ドライバ加速度範囲」（「許容加速度範囲」とも記載する）として、実線で図示されている。ドライバ加速度範囲は、運転者の過去の運転履歴により決まるものであり、運転特性学習データベース４から取得される。

上述のように、本実施形態では、波状走行の速度パターンを生成する際に、（１）燃費向上を図ることができること、及び（２）運転者が速度パターンに従った運転を許容できること、の両方の条件を満たす必要がある。例えば、上記（１）の燃費向上を重視すると、加速走行時の加速度として、理想加速度範囲、好ましくは理想加速度を選択することが好ましい。しかしながら、理想加速度は主に車両の諸元によって決まるものであり、車種によっては、理想加速度は比較的大きな値となり、図２に示すように、ドライバ加速度範囲から外れる場合が考えられる。この場合、理想加速度を用いた速度パターンを運転者に教示したとしても、教示された加速度が運転者の許容限界を超えているため、運転者が教示された速度パターンに従わずに運転したり、運転支援機能を中止したりするなどの理由により、所望の波状走行が実現できない虞がある。一方、上記（２）の運転者の許容レベルを重視すると、理想加速度から離れた、エンジン熱効率の悪い加速度が選択され、燃費効率が悪化する虞がある。

これらの条件（１），（２）を両方満たすためには、理想加速度範囲と、ドライバ加速度範囲との共通部分（図２で斜線で示す領域）の範囲内で、加速走行時の加速度を設定することが好ましい。ここでは、理想加速度範囲と、ドライバ加速度範囲との共通部分を「最適燃費加速度範囲」と呼ぶ。拘束条件決定部５１は、運転特性学習データベース４から取得した運転者の過去の運転特性に基づいてドライバ加速度範囲を導出し、理想加速度範囲と比較して、最適燃費加速度範囲を決定する。そして、この最適燃費加速度範囲を、拘束条件のうちの「加速度の設定範囲」として出力する。これにより、運転者の出せる加速度範囲の中から燃費が最適となる加速度を選択することができる。

速度パターン生成部５２は、拘束条件決定部５１により設定された拘束条件に基づいて、波状走行の速度パターンを生成する。速度パターン生成部５２は、拘束条件決定部５１により決定された最適燃費加速度範囲の中から加速走行時の加速度を設定する。また、拘束条件決定部５１により決定された上限速度、下限速度、停止位置、減速位置、減速目標速度などを用いて、波状走行の速度パターンを生成する。

ここで図３を参照して、理想加速度を用いて生成した速度パターンと、本実施形態で生成する速度パターンとの差異について説明する。加速走行時の加速度を理想加速度に設定して速度パターンを生成する手法は従来から行なわれている。図３は、従来の理想速度パターンによる波状走行の速度パターンと、本実施形態で生成される最適燃費速度パターンとを示す図である。

図３には、横軸に距離、縦軸に車速が示される。図中には、従来技術の理想加速度を用いて速度パターン（理想速度パターン）が点線で示され、本実施形態の速度パターン（最適燃費速度パターン）が実線で示されている。理想速度パターン、最適燃費速度パターン共に、定常走行中は、上限速度と下限走行との間の速度範囲内で、加速走行と惰性走行を交互に行なう。理想速度パターンでは、加速走行時の加速度である理想加速度は、図２に示すようにドライバ加速度範囲から外れており、ドライバ加速度範囲より大きい値である。このため、このような理想速度パターンを運転者に教示したとしても、運転者は恐怖感から教示にしたがった走行を実施するのが困難であるので、運転者は教示どおりに車速を調整することができず、結果として燃費が悪化する虞がある。これに対し、最適燃費速度パターンの加速度は、理想速度パターンの加速度より小さく、図２を参照して説明したように、運転者が出し得る加速度範囲に含まれるものである。したがって、本実施形態の最適燃費速度パターンは、運転者に恐怖感を生じさせることなく、スムーズに実現可能となる。

図１に戻り、運転支援制御部５３は、車両２の運転者のための運転支援動作を制御する。本実施形態では、運転支援制御部５３は、速度パターン生成部５２により生成された最適燃費速度パターンに基づいた運転支援を行なう。運転支援動作は、具体的には、最適燃費速度パターンに基づき、ＨＭＩ装置６を制御して運転者にアクセル操作のタイミングを教示すること、または、エンジン７やトランスミッション８を制御して自動的に最適燃費速度パターンに沿った走行を行なうことが挙げられる。

ＥＣＵ５は、物理的には、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）及びインターフェースなどを含む周知のマイクロコンピュータを主体とする電子回路である。上述したＥＣＵ５の各機能は、ＲＯＭに保持されるアプリケーションプログラムをＲＡＭにロードしてＣＰＵで実行することによって、ＣＰＵの制御のもとで車両２内の各種装置を動作させると共に、ＲＡＭやＲＯＭにおけるデータの読み出し及び書き込みを行うことで実現される。

ＨＭＩ装置６は、車両２の運転を支援する情報である運転支援情報を出力可能な支援装置であり、運転者に対する運転支援情報の提供等を行う装置である。ＨＭＩ装置６は、車載機器であって、例えば、車両２の車室内に設けられたディスプレイ装置（視覚情報表示装置）やスピーカ（聴覚情報出力装置）等を有する。ＨＭＩ装置６は、視覚情報（図形情報、文字情報）や聴覚情報（音声情報、音情報）等を出力することによって運転者に運転支援情報の提供を行い、運転者の運転操作を誘導する。ＨＭＩ装置６は、こうした情報提供により運転者の運転操作による目標値の実現を支援する。ＨＭＩ装置６は、ＥＣＵ５に電気的に接続されこのＥＣＵ５により制御される。

次に、図４〜７を参照して、本実施形態に係る運転支援装置１の動作について説明する。図４は、本実施形態の運転制御装置により実施される波状走行パターンの生成制御及び運転支援制御のフローチャートである。

図４に示すフローチャートの処理は、例えば、車両２の走行中に波状走行パターンによる運転支援を実行する要件を満たしたときに、ＥＣＵ５により実施される。以下、図４のフローチャートに従って説明する。

ステップＳ１０１では、拘束条件決定部５１により、車両２の走行経路の先読み情報が先読み情報取得装置３から取得される。先読み情報は、例えば、道路勾配や道路のＲ値（曲率半径）、法定速度、停止位置などの情報を含む。ステップＳ１０１の処理が完了するとステップＳ１０２に進む。

ステップＳ１０２では、拘束条件決定部５１により、運転特性学習データベース４が学習済みであるか否かが判定される。拘束条件決定部５１は、例えば、運転特性学習データベース４の学習に必要な運転者の運転履歴が不足している場合や、該当の運転者に関する学習が実施されておらずデータベース自体が存在しない場合に、運転特性学習データベース４が学習済みではないものと判定することができる。ステップＳ１０２の判定の結果、運転特性学習データベース４が学習済みと判定された場合にはステップＳ１０４に進み、そうでない場合、すなわち学習が不十分であると判定された場合にはステップＳ１０３に進む。

ステップＳ１０３では、ステップＳ１０２において運転特性学習データベース４の学習が不十分であると判定された場合に、速度パターン生成部５２により理想速度パターンが出力される。この場合、速度パターン生成部５２は、運転特性学習データベース４に記憶されている運転者の運転特性を利用せずに、図２を参照して説明した、車両２の仕様に依存する理想加速度を用いて、波状走行の速度パターンを生成する。理想速度パターンは、図３を参照して説明したように、加速走行の加速度に理想加速度を設定して作成した波状走行の速度パターンである。ステップＳ１０３の処理が完了するとステップＳ１１０に進む。

ステップＳ１０４では、ステップＳ１０２において運転特性学習データベース４が学習済みであると判定された場合に、拘束条件決定部５１により、運転特性学習データベース４から車両２の運転者の運転特性が取得される。ここで取得される運転特性は、例えば、運転者が普段出す加速度や平均速度、エコ運転度合いなど、運転者ごとに固有の運転傾向を示す情報であり、特に本実施形態では、図２を参照して説明したように、運転者の過去の運転履歴に基づき導出された、運転者が出し得る加速度の範囲である「ドライバ加速度範囲」を含む。運転特性の情報は、これまでの全走行の平均でもよいし、直近（たとえば１ヶ月）の平均でもよい。また、運転特性は、例えば「この道ではこの加速度を出すことが多いが、他の道ではもっと抑え目」など、位置依存の情報でもよい。ステップＳ１０４の処理が完了するとステップＳ１０５に進む。

ステップＳ１０５では、拘束条件決定部５１により、速度パターン生成における拘束条件が決定される。拘束条件とは、ステップＳ１０１で取得された先読み情報と、ステップＳ１０４で取得された車両２の運転者の運転特性に基づいて決定される。拘束条件は、例えば車両２の走行経路上において、所定車速までの減速が必要な位置、停止位置や、波状走行の上限速度及び下限速度、図２を参照して説明した最適燃費加速度範囲を含む。

最適燃費加速度範囲は、図２を参照して説明したように、運転特性学習データベース４から取得したドライバ加速度範囲と、車両の諸元等に依存する理想加速度範囲との共通部分である。なお、例えばドライバが急加速を好まず、ドライバ加速度範囲が極端に小さい値となる場合など、ドライバ加速度範囲が理想加速度範囲と重畳せず、図２に示す最適燃費加速度範囲が無い状況が考えられる。このような場合には、拘束条件決定部５１は、ドライバ加速度範囲のうち、理想加速度に最も近い最大加速度を含む任意の範囲を最適燃費加速度範囲として設定できる。ステップＳ１０５の処理が完了するとステップＳ１０６に進む。

ステップＳ１０６では、速度パターン生成部５２により、最適燃費速度パターンが生成される。速度パターン生成部５２は、ステップＳ１０５で決定された拘束条件に基づいて最適燃費速度パターンを生成する。最適燃費速度パターンは、図３を参照して説明したように、加速走行時の加速度を、ステップＳ１０５において拘束条件決定部５１により設定された最適燃費加速度範囲内の最適燃費加速度に設定された波状走行パターンである。最適燃費加速度は、最適燃費加速度範囲の中から任意に設定することができるが、好ましくは、理想加速度に最も近い最大加速度を最適燃費加速度として設定する。

また、速度パターン生成部５２は、拘束条件に停止位置や減速位置が含まれる場合には、走行経路上の減速位置にて所望の速度まで減速できるように、また、停止位置にて停止できるように、加速走行と減速走行の切り替えを適宜調整する。但し、この調整により極端に短時間の加速走行や減速走行の区間が速度パターンに生じ、無駄なエンジン始動／停止動作が生じる場合には、このような無駄なエンジン始動／停止動作を速度パターンから削除するようさらに速度パターンを調整する。この調整手法としては、具体的には、（ａ）速度パターンに定常走行を追加することや、（ｂ）一部の加速走行時の加速度を緩和すること、が挙げられる。

速度パターンの調整について図５，６を参照して説明する。図５は、定常走行を追加する調整により最適燃費速度パターンを生成する例を示す図であり、図６は、一部の加速走行の加速度を緩和する調整により最適燃費速度パターンを生成する例を示す図である。図５，６は、図３と同様に横軸に距離、縦軸に車速を示し、理想速度パターンを点線、速度パターン生成部５２により生成される速度パターンを実線で示す。また、上記調整前の速度パターンを１次生成速度パターンとして細線で示し、調整後の最適燃費速度パターンを太線で示す。図５，６では、走行経路上に停止位置を含む場合の速度パターンの生成を例示している。

図５，６では、拘束条件にしたがって設定した最適燃費加速度を用いて１次生成速度パターンがまず生成される。ここで、停止位置にて車速を０とするために、停止位置直前の加速走行区間Ａは、上限速度まで到達する前に減速走行に切り替えられている。このため、この加速走行区間Ａは極端に短期間となる。このような短期間の加速走行は、燃費効率の点からみると、無駄なエンジン始動を生じて燃費悪化を招くので、速度パターンを調整して削除する。但し、速度パターンを上限速度や下限速度を超えて増減させる調整手法は、運転者のドライバビリティが悪化するので好ましくない。そこで、本実施形態では、上記のように（ａ）定常走行の追加と、（ｂ）一部の加速走行時の加速度緩和と、の２つの調整手法を適用する。

まず図５を参照して調整手法（ａ）について説明する。この場合、図５に示すように、この加速走行区間Ａの直前の加速走行区間Ｂの後、減速走行に切り替えずに定常走行区間Ｃを追加する。そして、上限速度から減速走行の減速度により停止位置で車両２を停止させることが可能なタイミングで、減速走行に切り替える。このように定常走行区間Ｃを追加することで１次生成速度パターンから調整され、最終的に出力される最適燃費速度パターンを図５に太線で示す。この調整手法（ａ）により、無駄なエンジン始動となる加速走行区間Ａを最適燃費速度パターンから削除することができる。

次に図６を参照して調整手法（ｂ）について説明する。この場合、図６に示すように、この加速走行区間Ａの直前の加速走行区間Ｂの加速度を緩和して、加速度緩和区間Ｂ´に変更する。加速度緩和区間Ｂ´の加速度は、図２に示すドライバ加速度範囲内から選択されることが好ましい。このように加速度緩和区間Ｂ´が追加されて１次生成速度パターンから調整され、最終的に出力される最適燃費速度パターンを図６に太線で示す。この調整手法（ｂ）により、無駄なエンジン始動となる加速走行区間Ａを最適燃費速度パターンから削除することができる。

これらの調整手法（ａ），（ｂ）は、車両２の走行状態に応じて適宜一方が選択される。例えば、上限速度（法定速度等）が十分低い場合（例えば４０ｋｍ/ｈ）には、空気抵抗によるエネルギ損失が十分低いため、平均速度が高い速度パターンが選択されやすい。つまり、上限速度を維持する定常走行を追加して平均速度が上がる調整手法（ａ）が選択されやすくなる。逆に高速域では、空気抵抗によるエネルギ損失が大きいため、燃費を重視した平均速度が低めの速度パターンが選択されやすい。つまり、加速度を緩和して平均速度が下がる調整手法（ｂ）が選択されやすくなる。

図４に戻り、ステップＳ１０６の処理が完了するとステップＳ１０７に進む。ステップＳ１０７では、速度パターン生成部５２により、ステップＳ１０６で導出された最適燃費速度パターンに定常走行が含まれている場合、定常走行が実施可能か、否かが判定される。具体的には、定常走行の期間が極端に短いと、運転者が定常走行を実現するのが困難であるため、そのような場合には定常走行不可と判定する。例えば、速度パターン中のある定常走行が一定時間以下しか連続しない場合（例えば２秒以下）、その定常走行は実施できないものと判定する。また、別途設定項目等で、明示的に定常走行が禁止されている場合や、運転者が定常走行操作を実施できない場合も、定常走行を実施不可と判定する。

ステップＳ１０７の判定の結果、ステップＳ１０６で導出した最適燃費速度パターンに含まれる定常走行が実施可能である場合には、ステップＳ１０８に進む。また、ステップＳ１０６で導出した最適燃費速度パターンに定常走行が含まれていない場合にもステップＳ１０８に進む。一方、ステップＳ１０６で導出した最適燃費速度パターンに含まれる定常走行が実施不可である場合には、ステップＳ１０９に進む。

ステップＳ１０８では、ステップＳ１０７において最適燃費速度パターンに含まれる定常走行が実施可能であると判定された場合、または最適燃費速度パターンに定常走行が含まれていない場合に、速度パターン生成部５２により、ステップＳ１０６において導出された最適燃費速度パターンがそのまま運転支援制御部５３に出力される。ステップＳ１０８の処理が完了するとステップＳ１１０に進む。

ステップＳ１０９では、ステップＳ１０７で定常走行が実施不可と判定された場合に、速度パターン生成部５２により、ステップＳ１０６で導出された最適燃費速度パターンの定常走行部分を削除した速度パターンが運転支援制御部５３に出力される。この処理の一例を図７に示す。図７は、最適燃費速度パターンの定常走行部分を削除する処理の一例を示す図である。速度パターン生成部５２は、例えば、図７に示すように、該当する定常走行区間Ｃの直前の加速走行区間Ｂの加速度を緩和して、加速度緩和区間Ｂ´に変更する。この調整により、図７に示すように極端に短期間の定常速度区間Ｃが速度パターンから削除される。速度パターン生成部５２は、この調整後の速度パターンを運転支援制御部５３に出力する。ステップＳ１０９の処理が完了するとステップＳ１１０に進む。

ステップＳ１１０では、運転支援制御部５３により、出力された速度パターンに基づき、運転支援が実施される。つまり、ステップＳ１０２にて運転特性学習データベース４の学習が未完了と判定された場合には、理想速度パターンに従って運転支援を行い、ステップＳ１０７にて最適燃費速度パターンの定常走行部分が実施可能と判定された場合には、最適燃費速度パターンに従って運転支援を行い、ステップＳ１０７にて定常走行部分が実施不可と判定された場合には、ステップＳ１０９にて調整された調整後速度パターンに従って運転支援を行なう。なお、運転支援制御部５３による運転支援動作は、ＨＭＩ装置６を介して、運転者に運転支援に関する情報を報知してもよいし、エンジン７やトランスミッション８を制御して、波状走行を自動的に実施してもよい。ステップＳ１１０の処理が完了すると、本制御フローを終了する。

次に、本実施形態に係る運転支援装置１の効果について説明する。

本実施形態の運転支援装置１は、加速走行と減速走行とを繰り返す波状走行の速度パターンを生成し、この速度パターンに基づいた運転支援を行なう。運転支援装置１は、車両２の運転者の過去の運転履歴を学習することで取得された運転特性学習データベース４に含まれる、運転者の運転特性に基づき、車両２の運転者が出し得る加速度の範囲であるドライバ加速度範囲を設定し、ドライバ加速度範囲内でエンジン熱効率の良い加速度を選択し、選択された加速度を加速走行時の加速度として用いて速度パターンを生成する。

この構成により、ドライバ加速度範囲が運転者の過去の運転履歴に基づき設定されるので、車両２の運転者が出し得る加速度の範囲を精度良く設定できる。精度良く設定されたドライバ加速度範囲に合わせて最適燃費速度パターンを生成できるため、運転者の運転特性に合致した、運転者に受容されやすい波状走行の速度パターンを教示できる。これにより、実走行において、運転者が運転支援機能を中止したり、運転支援に従わないで運転する状況を抑制でき、最適燃費速度パターンに従った車両２の走行を実現しやすくなるので、最適燃費速度パターンに基づき適切な燃費効果を得ることができる。この結果、燃費を改善でき、かつ、運転者が運転支援を受容できる最適燃費速度パターンを生成することが可能となり、運転者が受け入れやすい低燃費走行支援を提供することができる。

本実施形態の運転支援装置１は、車両２のエンジン熱効率が最良となる加速度の範囲である理想加速度範囲を取得し、理想加速度範囲とドライバ加速度範囲との重畳範囲である最適燃費加速度範囲から加速度を選択する。

この構成により、運転者が出し得るドライバ加速度範囲の中で、エンジン熱効率が比較的良い範囲に絞って加速度を選択できるので、運転者が許容でき、かつ燃費向上を図ることができる最適燃費速度パターンを好適に生成できる。

本実施形態の運転支援装置１は、波状走行パターンの任意の加速走行と減速走行との間に車速を一定に維持する定常走行を追加して速度パターンを生成する。また、本実施形態の運転支援装置１は、波状走行パターンの任意の加速走行の加速度を、ドライバ加速度範囲内で選択された加速度から緩和して、速度パターンを生成する。

これらの構成により、生成された速度パターンの中に、極端に短時間の加速走行や減速走行の区間が生じるのを防止できるので、無駄なエンジン始動／停止動作が生じるのを防止できる。これにより、生成された速度パターンによる燃費低減効果を向上できる。

［第二実施形態］
次に、図８，９を参照して本発明の第二実施形態について説明する。図８は、本発明の第二実施形態に係る運転支援装置の概略構成を示すブロック図であり、図９は、本発明の第二実施形態の運転制御装置により実施される波状走行パターンの生成制御及び運転支援制御のフローチャートである。

第二実施形態の運転支援装置１ａは、運転特性学習データベース４の学習が不十分である場合に、他者の運転特性を流用してドライバ加速度範囲（許容加速度範囲）を設定して、最適燃費速度パターンを生成する点で、第一実施形態の運転支援装置１と異なるものである。

図８に示すように、運転支援装置１ａは、運転支援装置１が備える要素の他に、さらにデータベース取得装置９を備える。データベース取得装置９は、自車両２の外部から他者の運転特性データベースを取得する。データベース取得装置９は、例えばセンター通信用ＤＣＭ対応ナビ装置を利用して実現することができる。

図９のフローチャートにしたがって、本実施形態の運転支援装置１ａの動作を説明する。なお、ステップＳ２０１，Ｓ２０２，Ｓ２０５，Ｓ２０７〜２１１は、第一実施形態の図４のフローチャートにおけるステップＳ１０１，Ｓ１０２，Ｓ１０４，Ｓ１０６〜Ｓ１１０と同一の処理なので、説明を省略する。

ステップＳ２０３では、ステップＳ２０２において運転特性学習データベース４の学習が不十分であると判定された場合に、ＥＣＵ５ａの拘束条件決定部５１ａにより、データベース取得装置９を介して、他者の運転特性学習データベースが取得される。データベース取得装置９は、例えばＤＣＭ接続を用いてセンターと通信して、現在の車両２の運転者とは異なる他者の運転特性学習データベースを外部から取得する。なお、このとき取得するデータベースの対象である「他者」とは、現在の車両２の運転者を除く複数人を含むものとする。ステップＳ２０３の処理が完了するとステップＳ２０４に進む。

ステップＳ２０４では、拘束条件決定部５１ａにより、ステップＳ２０３において取得された他者の運転特性学習データベースから他者の運転特性が取得される。拘束条件決定部５１ａは、例えば、取得した他者の運転特性学習データベースを検索して、車両２の走行経路に関する他者の運転特性を抽出する。この際、複数人の運転特性を抽出した場合には、単純平均や加重平均をとって一般化してもよい。また、車両２の現在の運転者の運転特性学習データベースが存在する場合には、運転者の運転特性と、他者の運転特性とを単純平均や加重平均して一般化してもよい。ステップＳ２０４の処理が完了するとステップＳ２０６に進む。

ステップＳ２０６では、拘束条件決定部５１ａにより、ステップＳ２０１で取得された先読み情報と、ステップＳ２０５で取得された車両２の運転者の運転特性、またはステップＳ２０４で取得された他者の運転特性とに基づいて、拘束条件が決定される。

このように、第二実施形態の運転支援装置１ａでは、運転特性学習データベース４の学習が不十分な場合に、拘束条件決定部５１ａが、他者の運転特性を流用して、ドライバ加速度範囲を含む拘束条件を設定する。このようにドライバ加速度範囲の設定の際に、車両２の運転者以外の他者の過去の運転履歴を含むことにより、例えば、本装置を用いた初回走行時や、運転者自身が走行したことの無い道、走行回数が少なく運転特性の学習が不十分な道など、車両２の運転者本人の運転特性の学習が不十分な状況であっても、走行経路に適した速度パターンを生成できる。

［第三実施形態］
次に、図１０，１１を参照して本発明の第三実施形態について説明する。図１０は、本発明の第三実施形態に係る運転支援装置の概略構成を示すブロック図であり、図１１は、本実施形態において減速走行時の減速度を緩和する調整によって最適燃費速度パターンを生成する例を示す図である。

第三実施形態の運転支援装置１ｂは、波状走行の速度パターンの平均速度を向上させるべく、減速走行時の減速度を緩和して最適燃費速度パターンを生成する点で、第一実施形態の運転支援装置１及び第二実施形態の運転支援装置１ａと異なるものである。

図１０に示すように、本実施形態の車両２は、駆動輪を回転駆動させるための走行用駆動源として、エンジン７の他にモータジェネレータ１０を備えるハイブリッド車両である。車両２は、エンジンを可及的に効率の良い状態で運転する一方、動力やエンジンブレーキ力の過不足をモータジェネレータ１０で補うことができる。車両２は、エンジン７を停止する一方で、モータジェネレータ１０のみを駆動源として走行する態様、所謂ＥＶモードで走行可能である。車両２は、走行中にモータジェネレータ１０による回線発電を行なうことができる。

上記の第一、第二実施形態では、波状走行の速度パターンのうち加速走行時の加速度を、運転者の普段出す加速度に設定することで、運転者の運転特性に合致する最適燃費速度パターンを生成していた。運転者の普段出す加速度が小さい場合、この最適燃費速度パターンで設定可能な加速度も小さくなる。このため、普段加速度の小さい運転者の場合、生成される速度パターンの平均速度は、普段加速度の大きい運転者のものに比べて低下する。このように平均速度の低い速度パターンを教示しても、運転者が最適燃費走行を需要できず運転支援機能をオフしてしまうことがある。

そこで、本実施形態の運転支援装置１ｂでは、減速走行時の減速度を緩和するように最適燃費速度パターンを調整して、波状走行の速度パターンの平均速度を向上させる。具体的には、減速走行時にモータジェネレータ１０を駆動させて、減速度を緩和する。また、減速走行時にモータジェネレータ１０を駆動させる電力は、加速走行中にモータジェネレータ１０により回生充電された電力を利用する。運転者の出す加速度が小さい場合、加速走行時に設定される加速度も小さいため、加速走行中にはエンジンを最高熱効率よりも低負荷（低効率）で回している。そのため、加速走行中は、最高熱効率までの余剰負荷分を活用して、充電に充てることができる。

本実施形態では、ＥＣＵ５ｂの速度パターン生成部５２ａは、図１１に示すように、まず拘束条件決定部５１により決定された拘束条件にしたがって１次生成速度パターンを生成する。次に、１次生成速度パターンの加速走行区間で設定された最適燃費加速度と、理想速度パターンの理想加速度とを比較して、エンジンの最高熱効率の負荷までの余剰負荷分による発電量を推定する。そして、この推定した発電量の範囲内で出力可能なモータジェネレータ１０の駆動力に基づき、減速走行中の減速度を設定して、最適燃費速度パターンとして出力する。

このように生成された最適燃費速度パターンに従って運転支援を行なうと、図１１に示すように、波状走行の加速走行区間では、モータジェネレータ１０による回生充電が行なわれ、減速走行区間では、モータジェネレータ１０によるＥＶモードでの走行が行なわれる。なお、減速走行区間でモータジェネレータ１０が出力する駆動力は、運転者が気付かない程度の範囲にするのが好ましい。これにより、運転者は普段の減速と違和感無く運転できるので、不安感からの不要なブレーキ操作を抑制することができる。

このように、第三実施形態の運転支援装置１ｂは、波状走行の加速走行中に、モータジェネレータ１０により回生充電を行ない、波状走行の減速走行中に、回生充電による電力を用いてモータジェネレータ１０を駆動させて、減速走行中の減速度を緩和するよう制御する。この構成により、加速走行中の余剰負荷分を利用して、燃費を大きく下げずに波状走行の速度パターンの平均速度を向上することができる。これにより、運転者に教示する波状走行の速度パターンが運転者に受容されやすくなり、波状走行に係る運転支援機能の使用率を向上できる。

［第四実施形態］
次に、図１２を参照して本発明の第四実施形態について説明する。図１２は、本発明の第四実施形態において減速走行時の減速度を増加する調整によって最適燃費速度パターンを生成する例を示す図である。

第四実施形態は、波状走行の速度パターンの平均速度を向上させるべく、減速走行時の減速度を増大させて、減速走行区間を短縮した最適燃費速度パターンを生成する点で、第三実施形態の運転支援装置１ｂと異なるものである。

波状走行の速度パターンにおいて、波状の速度推移が下限速度となる所定位置（波状最下点）が固定されている地点（例えば左折などで１５ｋｍ／ｈ以下にする必要がある地点）がある場合を考える。この場合、図１２に１次生成速度パターンとして示すように、設定された加速度が小さいと、波状最下点の直前の加速走行では車速が上限速度まで上がる前に減速走行に切り替わるため、平均速度が低下する虞があり、第三実施形態と同様の課題が考えられる。

そこで第四実施形態では、図１２に示すように、減速走行時の減速度を増大するように最適燃費速度パターンを調整して、波状走行の速度パターンの平均速度を向上させる。具体的には、減速走行中に、モータジェネレータ１０により回生充電を行う回生減速を行なって、減速度を増大させる。

このような構成により、減速走行中の減速度を増加させる分、加速走行区間を長くとれるので、加速走行中に車速を上げやすくなり、燃費を大きく下げずに波状走行の平均速度を向上することができる。これにより、運転者に教示する波状走行の速度パターンが運転者に受容されやすくなり、波状走行に係る運転支援機能の使用率を向上できる。

以上、本発明の実施形態を説明したが、上記実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。上記実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。上記実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

上記実施形態では、加速走行と減速走行とを繰り返し行なう波状走行パターンで車両が走行するよう、運転者に対して運転支援を行う構成を例示したが、運転支援の対象となる走行パターンは、少なくとも加速走行を含むものであればよく、波状走行以外でもよい。

１，１ａ，１ｂ 運転支援装置
２ 車両
５，５ａ，５ｂ ＥＣＵ
７ エンジン
１０ モータジェネレータ

Claims (8)

1. 加速走行を含む速度パターンを生成し、前記速度パターンに基づいた運転支援を行なう運転支援装置であって、
   過去の運転履歴を学習することで取得された運転特性に基づき、車両の運転者が出し得る加速度の範囲である許容加速度範囲を設定し、
   前記許容加速度範囲内でエンジン熱効率の良い加速度を選択し、
   前記選択された加速度を前記加速走行時の加速度として用いて前記速度パターンを生成する
   ことを特徴とする運転支援装置。
2. 車両のエンジン熱効率が最良となる加速度の範囲である理想加速度範囲を取得し、
   前記理想加速度範囲と前記許容加速度範囲との重畳範囲から加速度を選択する、
   ことを特徴とする、請求項１に記載の運転支援装置。
3. 前記速度パターンは、前記加速走行と、エンジンと駆動輪との間の動力伝達の遮断またはエンジンへの燃料供給の停止を行なう惰性走行により減速する減速走行と、を繰り返す波状走行パターンであることを特徴とする、請求項１または２に記載の運転支援装置。
4. 前記波状走行パターンの任意の前記加速走行と前記減速走行との間に車速を一定に維持する定常走行を追加して前記速度パターンを生成することを特徴とする、請求項３に記載の運転支援装置。
5. 前記波状走行パターンの任意の前記加速走行の加速度を、前記選択された加速度から緩和して、前記速度パターンを生成することを特徴とする、請求項３または４に記載の運転支援装置。
6. 前記車両が前記エンジン及びモータジェネレータを動力源とするハイブリッド車両であり、
   前記波状走行パターンの前記加速走行中に、前記モータジェネレータにより回生充電を行ない、
   前記波状走行パターンの前記減速走行中に、前記回生充電による電力を用いて前記モータジェネレータを駆動させて、前記減速走行中の減速度を緩和するよう制御することを特徴とする、請求項３〜５のいずれか１項に記載の運転支援装置。
7. 前記車両が前記エンジン及びモータジェネレータを動力源とするハイブリッド車両であり、
   前記波状走行パターンの前記減速走行中に、前記モータジェネレータにより回生充電を行ない、前記減速走行中の減速度を増大するよう制御することを特徴とする、請求項３〜６のいずれか１項に記載の運転支援装置。
8. 前記許容加速度範囲の設定に用いる前記過去の運転履歴は、前記運転者以外の他者の過去の運転履歴を含むことを特徴とする、請求項１〜７のいずれか１項に記載の運転支援装置。

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