JP2018040773A - vehicle - Google Patents

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友希 小川
Yuki Ogawa
友希 小川
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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a vehicle capable of curtailing decrease of the accuracy of slope leaning depending on a travel state.SOLUTION: HV-ECU100 calculates a road slope in a section where a vehicle travelled from a travel state when the vehicle travelled through a road section. A navigation device 130 stores a result of the calculation of the road slope of the road section where the vehicle travelled as a learning result of the road slope in a map information database when the vehicle speed is not greater than a first specified value and the magnitude of the travel acceleration is not greater than a second specified value. On the other hand, when the vehicle speed is greater than the first specified value or the magnitude of the acceleration is greater than the second specified value, the navigation device 130 does not store the calculation result of the road slope of the road section where the vehicle travelled.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

この発明は、走行した道路区間の道路勾配を学習可能な車両に関する。   The present invention relates to a vehicle capable of learning a road gradient of a road section that has traveled.

特開２０１４−２４４８７号公報（特許文献１）は、走行路の路面勾配に関する勾配情報を学習する勾配情報学習装置を開示する。勾配情報は、路面勾配に起因して自車が受ける加速度を意味する勾配抵抗を含む。この勾配情報学習装置では、車両の駆動力や、実加速度、車速、走行抵抗による減速度等に基づいて、勾配抵抗が推定される。   Japanese Unexamined Patent Application Publication No. 2014-24487 (Patent Document 1) discloses a gradient information learning device that learns gradient information related to a road surface gradient of a traveling road. The gradient information includes gradient resistance that means acceleration that the vehicle receives due to the road surface gradient. In this gradient information learning device, gradient resistance is estimated based on the driving force of the vehicle, actual acceleration, vehicle speed, deceleration due to running resistance, and the like.

この勾配情報学習装置においては、水濡れ又は積雪の路面状態やタイヤのスリップ率が増加した状態等のように自車の走行状態が通常と異なる場合には、勾配情報の学習が実施されない。これにより、推定精度の低い勾配情報による誤った学習を防ぐことができる（特許文献１参照）。   In this gradient information learning device, learning of gradient information is not performed when the traveling state of the host vehicle is different from the normal state, such as a wet or snowy road surface state or a tire slip ratio increasing. Thereby, the erroneous learning by the gradient information with low estimation accuracy can be prevented (see Patent Document 1).

特開２０１４−２４４８７号公報JP 2014-24487 A 特開２０１１−２３５６９５号公報JP2011-235695A 特開２０１４−５１２６７号公報JP 2014-512267 A 特開２００２−７１００９号公報Japanese Patent Application Laid-Open No. 2002-71009 特開２００９−２７４５１０号公報JP 2009-274510 A

水濡れ又は積雪の路面状態やスリップ率が増加した状態等のように走行状態が通常と異なる場合に、勾配情報の学習を実施しないことにより、勾配の学習精度は向上し得るけれども、走行状態が通常と異なる場合以外においても、走行状態によっては勾配の学習精度が低下する可能性がある。   If the driving condition is different from normal, such as when the road surface is wet or snowy, or when the slip rate is increased, the learning accuracy of the gradient can be improved by not learning the gradient information. Even if it is different from the normal case, the learning accuracy of the gradient may be lowered depending on the traveling state.

この発明は、かかる問題を解決するためになされたものであり、その目的は、走行状態によって勾配学習の精度が低下するのを抑制可能な車両を提供することである。   The present invention has been made to solve such a problem, and an object of the present invention is to provide a vehicle capable of suppressing a decrease in gradient learning accuracy depending on a traveling state.

本開示の車両は、記憶部と、制御装置とを備える。記憶部は、所定の道路区間毎に、道路区間の道路勾配に関する情報を記憶する。制御装置は、道路区間を走行したときの走行状態から、走行した道路区間の道路勾配を算出する。ここで、制御装置は、道路区間の走行中に、走行速度が第１の所定値以下である第１の条件、走行加速度の大きさが第２の所定値以下である第２の条件、又は、第１及び第２の条件の双方が成立する第３の条件が成立した場合に、走行した道路区間の道路勾配の算出結果を道路勾配の学習結果として記憶部に記憶する。一方、道路区間の走行中に、第１の条件が成立しない場合、第２の条件が成立しない場合、又は第３の条件が成立しない場合には、制御装置は、走行した道路区間の道路勾配の算出結果を記憶部に記憶しない。   The vehicle of the present disclosure includes a storage unit and a control device. A memory | storage part memorize | stores the information regarding the road gradient of a road area for every predetermined road area. The control device calculates the road gradient of the traveled road section from the traveling state when traveling on the road section. Here, the control device, during traveling on the road section, the first condition that the traveling speed is less than a first predetermined value, the second condition that the magnitude of the traveling acceleration is less than a second predetermined value, or When the third condition that satisfies both the first and second conditions is satisfied, the calculation result of the road gradient of the traveled road section is stored in the storage unit as the road gradient learning result. On the other hand, when the first condition is not satisfied, the second condition is not satisfied, or the third condition is not satisfied during the traveling of the road section, the control device performs the road gradient of the traveled road section. Is not stored in the storage unit.

上記の車両においては、道路区間を走行したときの走行状態から、走行した道路区間の勾配が算出される。ここで、車両の速度が高い場合には、勾配を算出するモデル（算出式）の誤差が顕著となり、勾配の学習精度が低下する可能性がある。また、車両の加減速度が大きい場合にも、演算処理の遅れ（応答遅れ）等による勾配の推定誤差が顕著となり、勾配の学習精度が低下する可能性がある。そこで、この車両では、道路区間の走行中に、車速が第１の所定値よりも高い場合（第１の条件が成立しない場合）、加速度の大きさが第２の所定値よりも大きい場合（第２の条件が成立しない場合）、又は、第１及び第２の条件の双方が成立する第３の条件が成立しない場合には、走行した道路区間の道路勾配の算出結果が記憶部に記憶されない。これにより、精度の低い道路勾配の算出結果が勾配の学習結果として記憶部に記憶されるのを抑制することができる。   In the above vehicle, the gradient of the traveled road section is calculated from the traveling state when traveling on the road section. Here, when the speed of the vehicle is high, the error of the model (calculation formula) for calculating the gradient becomes remarkable, and the learning accuracy of the gradient may be lowered. Even when the acceleration / deceleration of the vehicle is large, the gradient estimation error due to a delay in the calculation process (response delay) or the like becomes significant, and the gradient learning accuracy may be reduced. Therefore, in this vehicle, when the vehicle speed is higher than the first predetermined value during traveling on the road section (when the first condition is not satisfied), when the magnitude of acceleration is higher than the second predetermined value ( When the second condition is not satisfied), or when the third condition where both the first and second conditions are satisfied is not satisfied, the calculation result of the road gradient of the road section traveled is stored in the storage unit. Not. Thereby, it is possible to suppress the calculation result of the road gradient with low accuracy from being stored in the storage unit as the learning result of the gradient.

したがって、本開示によれば、走行状態によって勾配学習の精度が低下するのを抑制することができる。   Therefore, according to this indication, it can control that the accuracy of gradient learning falls by driving state.

実施の形態に従う車両の全体構成図である。1 is an overall configuration diagram of a vehicle according to an embodiment. ＨＶ−ＥＣＵ、各種センサ及びナビゲーション装置について詳細な構成を示したブロック図である。It is the block diagram which showed the detailed structure about HV-ECU, various sensors, and a navigation apparatus. ＨＶ−ＥＣＵによって実行される走行制御の処理手順を説明するフローチャートである。It is a flowchart explaining the process sequence of the traveling control performed by HV-ECU. 充放電要求パワーの算出方法の一例を示した図である。It is the figure which showed an example of the calculation method of charging / discharging request | requirement power. 下り坂ＳＯＣ制御を説明するための図である。It is a figure for demonstrating downhill SOC control. ＨＶ−ＥＣＵにより実行される下り坂ＳＯＣ制御の処理手順を説明するフローチャートである。It is a flowchart explaining the process sequence of the downhill SOC control performed by HV-ECU. 図６のステップＳ１１５において実行される制御対象探索処理の一例を説明するフローチャートである。It is a flowchart explaining an example of the control object search process performed in step S115 of FIG. ＨＶ−ＥＣＵにより算出される勾配演算値の有効性を判定する処理の手順を説明するフローチャートである。It is a flowchart explaining the procedure of the process which determines the effectiveness of the gradient calculation value calculated by HV-ECU. ナビゲーションＥＣＵにより実行される勾配学習の処理手順を説明するフローチャートである。It is a flowchart explaining the process sequence of the gradient learning performed by navigation ECU. ＨＶ−ＥＣＵにより実行される勾配演算の処理手順を説明するフローチャートである。It is a flowchart explaining the process sequence of the gradient calculation performed by HV-ECU. 変形例における勾配演算値の有効性を判定する処理の手順を説明するフローチャートである。It is a flowchart explaining the procedure of the process which determines the effectiveness of the gradient calculation value in a modification. 他の変形例における勾配演算値の有効性を判定する処理の手順を説明するフローチャートである。It is a flowchart explaining the procedure of the process which determines the effectiveness of the gradient calculation value in another modification.

以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、図中同一又は相当部分には同一符号を付してその説明は繰り返さない。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. In the drawings, the same or corresponding portions are denoted by the same reference numerals and description thereof will not be repeated.

図１は、実施の形態に従う車両１の全体構成図である。図１を参照して、車両１は、エンジン１０と、第１モータジェネレータ（以下「第１ＭＧ」と称する。）２０と、第２モータジェネレータ（以下「第２ＭＧ」と称する。）３０と、動力分割装置４０と、ＰＣＵ（Power Control Unit）５０と、蓄電装置６０と、駆動輪８０とを備える。   FIG. 1 is an overall configuration diagram of a vehicle 1 according to the embodiment. Referring to FIG. 1, vehicle 1 includes an engine 10, a first motor generator (hereinafter referred to as “first MG”) 20, a second motor generator (hereinafter referred to as “second MG”) 30, and power. A dividing device 40, a PCU (Power Control Unit) 50, a power storage device 60, and drive wheels 80 are provided.

この車両１は、エンジン１０の動力及び第２ＭＧ３０の動力の少なくとも一方によって走行するハイブリッド車両である。なお、本実施の形態では、車両１がハイブリッド車両である場合について代表的に説明されるが、本実施の形態に従う車両は、走行用のモータジェネレータを備える電動車両であればよく、ハイブリッド車両には限定されない。   The vehicle 1 is a hybrid vehicle that travels by at least one of the power of the engine 10 and the power of the second MG 30. In the present embodiment, the case where vehicle 1 is a hybrid vehicle will be representatively described. However, the vehicle according to the present embodiment may be an electric vehicle including a motor generator for traveling, and may be a hybrid vehicle. Is not limited.

エンジン１０は、空気と燃料との混合気を燃焼させたときに生じる燃焼エネルギをピストンやロータなどの運動子の運動エネルギに変換することによって動力を出力する内燃機関である。動力分割装置４０は、たとえば、サンギヤ、キャリア、リングギヤの３つの回転軸を有する遊星歯車機構を含む。動力分割装置４０は、エンジン１０から出力される動力を、第１ＭＧ２０を駆動する動力と、駆動輪８０を駆動する動力とに分割する。   The engine 10 is an internal combustion engine that outputs power by converting combustion energy generated when an air-fuel mixture is burned into kinetic energy of a moving element such as a piston or a rotor. Power split device 40 includes, for example, a planetary gear mechanism having three rotation shafts of a sun gear, a carrier, and a ring gear. Power split device 40 splits the power output from engine 10 into power for driving first MG 20 and power for driving drive wheels 80.

第１ＭＧ２０及び第２ＭＧ３０は、交流電動機であり、たとえば、ロータに永久磁石が埋設された三相交流同期電動機である。第１ＭＧ２０は、主として、動力分割装置４０を経由してエンジン１０により駆動される発電機として用いられる。第１ＭＧ２０が発電した電力は、ＰＣＵ５０を介して第２ＭＧ３０又は蓄電装置６０へ供給される。   First MG 20 and second MG 30 are AC motors, for example, three-phase AC synchronous motors in which permanent magnets are embedded in a rotor. The first MG 20 is mainly used as a generator driven by the engine 10 via the power split device 40. The electric power generated by first MG 20 is supplied to second MG 30 or power storage device 60 via PCU 50.

第２ＭＧ３０は、主として電動機として動作し、駆動輪８０を駆動する。第２ＭＧ３０は、蓄電装置６０からの電力及び第１ＭＧ２０の発電電力の少なくとも一方を受けて駆動され、第２ＭＧ３０の駆動力は駆動輪８０に伝達される。一方、車両１の制動時や下り坂での加速度低減時には、第２ＭＧ３０は、発電機として動作して回生発電を行なう。第２ＭＧ３０が発電した電力は、ＰＣＵ５０を介して蓄電装置６０に回収される。   Second MG 30 mainly operates as an electric motor and drives drive wheels 80. Second MG 30 is driven by receiving at least one of the electric power from power storage device 60 and the generated electric power of first MG 20, and the driving force of second MG 30 is transmitted to driving wheels 80. On the other hand, the second MG 30 operates as a generator to perform regenerative power generation when braking the vehicle 1 or reducing acceleration on a downhill. The electric power generated by second MG 30 is collected by power storage device 60 via PCU 50.

ＰＣＵ５０は、蓄電装置６０から受ける直流電力を、第１ＭＧ２０及び第２ＭＧ３０を駆動するための交流電力に変換する。また、ＰＣＵ５０は、第１ＭＧ２０及び第２ＭＧ３０により発電された交流電力を、蓄電装置６０を充電するための直流電力に変換する。ＰＣＵ５０は、たとえば、第１ＭＧ２０及び第２ＭＧ３０に対応して設けられる２つのインバータと、各インバータに供給される直流電圧を蓄電装置６０の電圧以上に昇圧するコンバータとを含んで構成される。   PCU 50 converts the DC power received from power storage device 60 into AC power for driving first MG 20 and second MG 30. PCU 50 converts AC power generated by first MG 20 and second MG 30 into DC power for charging power storage device 60. PCU 50 includes, for example, two inverters provided corresponding to first MG 20 and second MG 30, and a converter that boosts a DC voltage supplied to each inverter to a voltage higher than that of power storage device 60.

蓄電装置６０は、再充電可能な直流電源であり、たとえばリチウムイオン電池やニッケル水素電池等の二次電池を含んで構成される。蓄電装置６０は、第１ＭＧ２０及び第２ＭＧ３０の少なくとも一方が発電した電力を受けて充電される。そして、蓄電装置６０は、その蓄えられた電力をＰＣＵ５０へ供給する。なお、蓄電装置６０として電気二重層キャパシタ等も採用可能である。   Power storage device 60 is a rechargeable DC power source, and includes a secondary battery such as a lithium ion battery or a nickel metal hydride battery. Power storage device 60 is charged by receiving power generated by at least one of first MG 20 and second MG 30. Then, power storage device 60 supplies the stored power to PCU 50. An electric double layer capacitor or the like can also be used as the power storage device 60.

また、蓄電装置６０には、蓄電装置６０の電圧、入出力電流及び温度をそれぞれ検出する電圧センサ、電流センサ及び温度センサが設けられており、各センサの検出値がＢＡＴ−ＥＣＵ１１０へ出力される。   In addition, the power storage device 60 is provided with a voltage sensor, a current sensor, and a temperature sensor that detect the voltage, input / output current, and temperature of the power storage device 60, and the detection values of each sensor are output to the BAT-ECU 110. .

車両１は、さらに、ＨＶ−ＥＣＵ（Electronic Control Unit）１００と、ＢＡＴ−ＥＣＵ１１０と、各種センサ１２０と、ナビゲーション装置１３０と、ＨＭＩ（Human Machine Interface）装置１４０とを備える。   The vehicle 1 further includes an HV-ECU (Electronic Control Unit) 100, a BAT-ECU 110, various sensors 120, a navigation device 130, and an HMI (Human Machine Interface) device 140.

図２は、ＨＶ−ＥＣＵ１００、各種センサ１２０及びナビゲーション装置１３０について詳細な構成を示したブロック図である。図１とともに図２を参照して、ＨＶ−ＥＣＵ１００、ＢＡＴ−ＥＣＵ１１０、ナビゲーション装置１３０、及びＨＭＩ装置１４０は、ＣＡＮ（Controller Area Network）１５０を通じて互いに通信可能に構成されている。   FIG. 2 is a block diagram showing a detailed configuration of the HV-ECU 100, the various sensors 120, and the navigation device 130. Referring to FIG. 2 together with FIG. 1, HV-ECU 100, BAT-ECU 110, navigation device 130, and HMI device 140 are configured to communicate with each other through CAN (Controller Area Network) 150.

各種センサ１２０は、アクセルペダルセンサ１２２、車速センサ１２４、ブレーキペダルセンサ１２６等を含む。アクセルペダルセンサ１２２は、ユーザによるアクセルペダル操作量（以下「アクセル開度」とも称する。）ＡＣＣを検出する。車速センサ１２４は、車両１の車速ＶＳを検出する。ブレーキペダルセンサ１２６は、ユーザによるブレーキペダル操作量ＢＰを検出する。これらの各センサは、検出結果をＨＶ−ＥＣＵ１００へ出力する。   The various sensors 120 include an accelerator pedal sensor 122, a vehicle speed sensor 124, a brake pedal sensor 126, and the like. The accelerator pedal sensor 122 detects an accelerator pedal operation amount (hereinafter also referred to as “accelerator opening”) ACC by the user. The vehicle speed sensor 124 detects the vehicle speed VS of the vehicle 1. The brake pedal sensor 126 detects a brake pedal operation amount BP by the user. Each of these sensors outputs a detection result to HV-ECU 100.

ＨＶ−ＥＣＵ１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、処理プログラム等を記憶するＲＯＭ（Read Only Memory）、データを一時的に記憶するＲＡＭ（Random Access Memory）、各種信号を入出力するための入出力ポート（図示せず）等を含み、メモリ（ＲＯＭ及びＲＡＭ）に記憶された情報や各種センサ１２０からの情報に基づいて、所定の演算処理を実行する。そして、ＨＶ−ＥＣＵ１００は、演算処理の結果に基づいて、エンジン１０、ＰＣＵ５０、ナビゲーション装置１３０、及びＨＭＩ装置１４０等の各機器を制御する。   The HV-ECU 100 includes a CPU (Central Processing Unit), a ROM (Read Only Memory) that stores processing programs, a RAM (Random Access Memory) that temporarily stores data, and an input / output port for inputting and outputting various signals. (Not shown) and the like, and predetermined arithmetic processing is executed based on information stored in a memory (ROM and RAM) and information from various sensors 120. And HV-ECU100 controls each apparatus, such as the engine 10, PCU50, the navigation apparatus 130, and the HMI apparatus 140, based on the result of a calculation process.

また、ＨＶ−ＥＣＵ１００は、ナビゲーション装置１３０と協働して、車両１の走行予定経路において所定の条件を満たす制御対象区間（下り坂区間又は上り坂区間）を特定し、その特定された制御対象区間への進入前にその制御対象区間に応じて蓄電装置６０のＳＯＣを予め変更する「ＳＯＣ制御」を実行する。   In addition, the HV-ECU 100 cooperates with the navigation device 130 to identify a control target section (downhill section or uphill section) that satisfies a predetermined condition in the planned travel route of the vehicle 1, and the specified control target Before entering the section, “SOC control” is executed in which the SOC of the power storage device 60 is changed in advance according to the section to be controlled.

なお、以下では、制御対象区間は、単に「制御対象」とも称される。また、制御対象が下り坂区間の場合には、ＳＯＣ制御は「下り坂ＳＯＣ制御」と称され、制御対象が上り坂区間の場合には、ＳＯＣ制御は「上り坂ＳＯＣ制御」と称される。また、下り坂ＳＯＣ制御及び上り坂ＳＯＣ制御を纏めて単に「ＳＯＣ制御」と称する場合もある。ＨＶ−ＥＣＵ１００により実行される、上記ＳＯＣ制御を含む各種制御については、後程詳しく説明する。   In the following, the control target section is also simply referred to as “control target”. Further, when the control target is a downhill section, the SOC control is referred to as “downhill SOC control”, and when the control target is an uphill section, the SOC control is referred to as “uphill SOC control”. . Further, the downhill SOC control and the uphill SOC control may be simply referred to as “SOC control”. Various controls including the SOC control executed by the HV-ECU 100 will be described in detail later.

ここで、制御対象区間の特定には、走行予定経路の勾配情報が用いられるところ、ＨＶ−ＥＣＵ１００は、車両１の走行状態（車速や加速度等）に基づいて、車両１が走行した道路の勾配を算出する。より詳しくは、ＨＶ−ＥＣＵ１００は、車両１が走行した道路区間毎に、車両１の走行状態に基づいて道路勾配を算出する。そして、ＨＶ−ＥＣＵ１００は、算出された道路勾配を、ＣＡＮ１５０を通じてナビゲーション装置１３０へ送信する。ナビゲーション装置１３０へ送信された勾配の算出結果は、所定の勾配学習条件が成立している場合に、ナビゲーション装置１３０において地図情報として記憶（学習）される。この点については、後ほど詳しく説明する。   Here, the gradient information of the planned travel route is used for specifying the control target section, and the HV-ECU 100 determines the gradient of the road on which the vehicle 1 has traveled based on the travel state (vehicle speed, acceleration, etc.) of the vehicle 1. Is calculated. More specifically, the HV-ECU 100 calculates the road gradient based on the traveling state of the vehicle 1 for each road section on which the vehicle 1 has traveled. Then, HV-ECU 100 transmits the calculated road gradient to navigation device 130 through CAN 150. The calculation result of the gradient transmitted to the navigation device 130 is stored (learned) as map information in the navigation device 130 when a predetermined gradient learning condition is satisfied. This point will be described in detail later.

ＢＡＴ−ＥＣＵ１１０は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、入出力ポート等を含み（いずれも図示せず）、蓄電装置６０の入出力電流及び／又は電圧の検出値に基づいて蓄電装置６０のＳＯＣを算出する。ＳＯＣは、たとえば、蓄電装置６０の満充電容量に対する現在の蓄電量を百分率で表わしたものである。そして、ＢＡＴ−ＥＣＵ１１０は、ＳＯＣの算出値をＨＶ−ＥＣＵ１００へ出力する。なお、ＨＶ−ＥＣＵ１００においてＳＯＣを算出してもよい。   BAT-ECU 110 includes a CPU, a ROM, a RAM, an input / output port, and the like (all not shown), and calculates the SOC of power storage device 60 based on the input / output current and / or voltage detection value of power storage device 60. . The SOC is, for example, the current storage amount with respect to the full charge capacity of the storage device 60 expressed as a percentage. Then, BAT-ECU 110 outputs the calculated value of SOC to HV-ECU 100. Note that the HV-ECU 100 may calculate the SOC.

ナビゲーション装置１３０は、ナビゲーションＥＣＵ１３２と、地図情報データベース（ＤＢ）１３４と、ＧＰＳ（Global Positioning System）受信部１３６と、交通情報受信部１３８とを含む。   The navigation device 130 includes a navigation ECU 132, a map information database (DB) 134, a GPS (Global Positioning System) receiving unit 136, and a traffic information receiving unit 138.

地図情報ＤＢ１３４は、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）等によって構成され、地図情報を記憶している。地図情報は、交差点等を示す「ノード」、ノード同士を接続する「リンク」、及びリンク沿いにある「施設」（建物や駐車場等）に関するデータを含む。なお、各ノードには、ノードの位置情報が付随しており、各リンクには、そのリンクに対応する道路区間の勾配情報（平均勾配値やリンク両端の標高等）や距離情報等が付随している。   The map information DB 134 is configured by a hard disk drive (HDD) or the like, and stores map information. The map information includes data on “nodes” indicating intersections, “links” connecting the nodes, and “facility” (buildings, parking lots, etc.) along the links. Each node is accompanied by node position information, and each link is accompanied by road section gradient information (average gradient values, elevations at both ends of the link, etc.) and distance information. ing.

ＧＰＳ受信部１３６は、ＧＰＳ衛星（図示せず）からの信号（電波）に基づいて車両１の現在位置を取得し、その位置を示す信号をナビゲーションＥＣＵ１３２へ出力する。交通情報受信部１３８は、ＦＭ多重放送等によって提供されている道路交通情報（たとえばＶＩＣＳ（登録商標）情報）を受信する。この道路交通情報は、少なくとも渋滞情報を含み、その他交通規制情報や速度規制情報、駐車場情報等も含み得る。   The GPS receiving unit 136 acquires the current position of the vehicle 1 based on a signal (radio wave) from a GPS satellite (not shown), and outputs a signal indicating the position to the navigation ECU 132. The traffic information receiving unit 138 receives road traffic information (for example, VICS (registered trademark) information) provided by FM multiplex broadcasting or the like. This road traffic information includes at least traffic jam information, and may also include other traffic regulation information, speed regulation information, parking lot information, and the like.

ナビゲーションＥＣＵ１３２は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、入出力ポート（図示せず）等を含み、地図情報ＤＢ１３４、ＧＰＳ受信部１３６及び交通情報受信部１３８から受ける各種情報や信号に基づいて、車両１の現在位置、並びにその周辺の地図情報及び渋滞情報等をＨＭＩ装置１４０及びＨＶ−ＥＣＵ１００へ出力する。   The navigation ECU 132 includes a CPU, a ROM, a RAM, an input / output port (not shown), and the like. Based on various information and signals received from the map information DB 134, the GPS receiving unit 136, and the traffic information receiving unit 138, the navigation ECU 132 The position, surrounding map information, traffic jam information, and the like are output to the HMI device 140 and the HV-ECU 100.

また、ナビゲーションＥＣＵ１３２は、ＨＭＩ装置１４０においてユーザにより車両１の目的地が入力されると、車両１の現在位置から目的地までの経路（走行予定経路）を地図情報ＤＢ１３４に基づいて探索する。この走行予定経路は、車両１の現在位置から目的地までのノード及びリンクの集合によって構成される。そして、ナビゲーションＥＣＵ１３２は、車両１の現在位置から目的地までの探索結果（ノード及びリンクの集合）をＨＭＩ装置１４０へ出力する。また、ナビゲーションＥＣＵ１３２は、ＨＶ−ＥＣＵ１００からの求めに応じて、走行予定経路の探索結果のうち、現在位置から所定範囲（たとえば１０ｋｍ）内の経路情報をＨＶ−ＥＣＵ１００へ出力する。なお、この経路情報は、ＨＶ−ＥＣＵ１００におけるＳＯＣ制御に用いられる（後述）。   In addition, when the destination of the vehicle 1 is input by the user in the HMI device 140, the navigation ECU 132 searches for a route (scheduled travel route) from the current position of the vehicle 1 to the destination based on the map information DB 134. This scheduled travel route is configured by a set of nodes and links from the current position of the vehicle 1 to the destination. Then, navigation ECU 132 outputs a search result (a set of nodes and links) from the current position of vehicle 1 to the destination to HMI device 140. In response to a request from the HV-ECU 100, the navigation ECU 132 outputs route information within a predetermined range (for example, 10 km) from the current position to the HV-ECU 100 in the search result of the planned travel route. This route information is used for SOC control in the HV-ECU 100 (described later).

また、ナビゲーションＥＣＵ１３２は、車両１が走行した道路区間毎に、ＨＶ−ＥＣＵ１００により算出された勾配演算値をＨＶ−ＥＣＵ１００からＣＡＮ１５０を通じて受信する。そして、所定の勾配学習条件が成立している場合に、ナビゲーションＥＣＵ１３２は、ＨＶ−ＥＣＵ１００により算出された勾配演算値を、走行した道路区間と対応付けて地図情報ＤＢ１３４に記憶（学習）する。この点についても、後ほど詳しく説明する。   Further, the navigation ECU 132 receives the gradient calculation value calculated by the HV-ECU 100 from the HV-ECU 100 through the CAN 150 for each road section on which the vehicle 1 has traveled. When a predetermined gradient learning condition is established, the navigation ECU 132 stores (learns) the gradient calculation value calculated by the HV-ECU 100 in association with the traveled road section in the map information DB 134. This point will also be described in detail later.

ＨＭＩ装置１４０は、車両１の運転を支援するための情報を搭乗者（代表的には運転者）に提供する装置である。ＨＭＩ装置１４０は、代表的には、車両１の室内に設けられたディスプレイ（視覚情報表示装置）であり、スピーカ（聴覚情報出力装置）等も含む。ＨＭＩ装置１４０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様々な情報をユーザに提供する。   The HMI device 140 is a device that provides information for supporting driving of the vehicle 1 to a passenger (typically a driver). The HMI device 140 is typically a display (visual information display device) provided in the vehicle 1 and includes a speaker (auditory information output device) and the like. The HMI device 140 provides various information to the user by outputting visual information (graphic information, character information), auditory information (voice information, sound information), and the like.

また、ＨＭＩ装置１４０は、ナビゲーション装置１３０のディスプレイとして機能する。すなわち、ＨＭＩ装置１４０は、車両１の現在位置、並びにその周辺の地図情報及び渋滞情報等をナビゲーション装置１３０からＣＡＮ１５０を通じて受信し、車両１の現在位置をその周辺の地図情報及び渋滞情報とともに表示する。   Further, the HMI device 140 functions as a display for the navigation device 130. That is, the HMI device 140 receives the current position of the vehicle 1 and its surrounding map information and traffic jam information from the navigation device 130 through the CAN 150, and displays the current position of the vehicle 1 together with the map information and traffic jam information of the surrounding area. .

また、ＨＭＩ装置１４０は、ユーザが操作可能なタッチパネルとしても作動し、ユーザは、タッチパネルに触れることによって、たとえば、表示されている地図の縮尺を変更したり、車両１の目的地を入力したりすることができる。ＨＭＩ装置１４０において目的地が入力されると、その目的地の位置情報がＣＡＮ１５０を通じてナビゲーション装置１３０へ送信される。   The HMI device 140 also operates as a touch panel that can be operated by the user. The user touches the touch panel to change the scale of the displayed map or input the destination of the vehicle 1, for example. can do. When the destination is input in the HMI device 140, the location information of the destination is transmitted to the navigation device 130 through the CAN 150.

上述のように、ナビゲーションＥＣＵ１３２は、ＨＶ−ＥＣＵ１００からの求めに応じて（たとえば１分毎）、走行予定経路における、現在位置から所定範囲（たとえば１０ｋｍ）内の情報（以下「走行予定経路情報」と称する。）をＨＶ−ＥＣＵ１００へ出力する。ＨＶ−ＥＣＵ１００は、ナビゲーションＥＣＵ１３２から走行予定経路情報を取得すると、その走行予定経路情報に基づいて、ＳＯＣ制御を実行すべき制御対象（下り坂区間又は上り坂区間）を探索する。そして、ＳＯＣ制御を実行すべき制御対象が存在する場合に、ＨＶ−ＥＣＵ１００は、探索された制御対象に対応するＳＯＣ制御（下り坂ＳＯＣ制御又は上り坂ＳＯＣ制御）を実行する。この点については、後ほど詳しく説明する。   As described above, the navigation ECU 132 responds to the request from the HV-ECU 100 (for example, every minute), and information within a predetermined range (for example, 10 km) from the current position in the planned travel route (for example, “scheduled travel route information”). Is output to the HV-ECU 100. When the HV-ECU 100 acquires the planned travel route information from the navigation ECU 132, the HV-ECU 100 searches for a control target (downhill section or uphill section) on which the SOC control is to be executed based on the planned travel route information. And when there exists a control object which should perform SOC control, HV-ECU100 performs SOC control (downhill SOC control or uphill SOC control) corresponding to the searched control object. This point will be described in detail later.

以下では、ＳＯＣ制御の詳細な説明に先立ち、ＨＶ−ＥＣＵ１００によって実行される車両１の走行制御について説明する。   Hereinafter, the travel control of the vehicle 1 executed by the HV-ECU 100 will be described prior to the detailed description of the SOC control.

＜走行制御＞
図３は、ＨＶ−ＥＣＵ１００によって実行される走行制御の処理手順を説明するフローチャートである。このフローチャートに示される一連の処理は、たとえば車両１のシステムスイッチ等がオンされている場合に所定時間毎に繰り返し実行される。 <Running control>
FIG. 3 is a flowchart for explaining the procedure of travel control executed by the HV-ECU 100. A series of processing shown in this flowchart is repeatedly executed at predetermined time intervals when, for example, the system switch of the vehicle 1 is turned on.

図３を参照して、ＨＶ−ＥＣＵ１００は、アクセルペダルセンサ１２２及び車速センサ１２４からそれぞれアクセル開度ＡＣＣ及び車速ＶＳの検出値を取得するとともに、蓄電装置６０のＳＯＣの算出値をＢＡＴ−ＥＣＵ１１０から取得する（ステップＳ１０）。   Referring to FIG. 3, HV-ECU 100 obtains detected values of accelerator opening degree ACC and vehicle speed VS from accelerator pedal sensor 122 and vehicle speed sensor 124, respectively, and calculates the calculated value of SOC of power storage device 60 from BAT-ECU 110. Obtain (step S10).

次いで、ＨＶ−ＥＣＵ１００は、取得されたアクセル開度ＡＣＣ及び車速ＶＳの検出値に基づいて、車両１に対する要求トルクＴｒを算出する（ステップＳ１５）。たとえば、アクセル開度ＡＣＣと、車速ＶＳと、要求トルクＴｒとの関係を示すマップを事前に準備してＨＶ−ＥＣＵ１００のＲＯＭに記憶しておき、そのマップを用いて、アクセル開度ＡＣＣ及び車速ＶＳの検出値に対応する要求トルクＴｒを算出することができる。そして、ＨＶ−ＥＣＵ１００は、算出された要求トルクＴｒに車速ＶＳを乗算することによって、車両１の走行パワーＰｄ（要求値）を算出する（ステップＳ２０）。   Next, the HV-ECU 100 calculates a required torque Tr for the vehicle 1 based on the acquired detected values of the accelerator opening ACC and the vehicle speed VS (step S15). For example, a map showing the relationship between the accelerator opening ACC, the vehicle speed VS, and the required torque Tr is prepared in advance and stored in the ROM of the HV-ECU 100, and the accelerator opening ACC and the vehicle speed are stored using the map. The required torque Tr corresponding to the detected value of VS can be calculated. Then, the HV-ECU 100 calculates the traveling power Pd (required value) of the vehicle 1 by multiplying the calculated required torque Tr by the vehicle speed VS (step S20).

続いて、ＨＶ−ＥＣＵ１００は、蓄電装置６０に対する充放電要求パワーＰｂを算出する（ステップＳ２５）。この充放電要求パワーＰｂは、蓄電装置６０のＳＯＣ（実績値）とその目標との差ΔＳＯＣに基づいて算出される。充放電要求パワーＰｂが正の値であるときは、蓄電装置６０に対して充電が要求されることを示し、充放電要求パワーＰｂが負の値であるときは、蓄電装置６０に対して放電が要求されることを示す。   Subsequently, HV-ECU 100 calculates charge / discharge required power Pb for power storage device 60 (step S25). This charge / discharge required power Pb is calculated based on the difference ΔSOC between the SOC (actual value) of power storage device 60 and its target. When the charge / discharge required power Pb is a positive value, it indicates that the power storage device 60 is required to be charged, and when the charge / discharge required power Pb is a negative value, the power storage device 60 is discharged. Indicates that is required.

図４は、充放電要求パワーＰｂの算出方法の一例を示した図である。図４を参照して、蓄電装置６０のＳＯＣ（実績値）と、ＳＯＣの制御目標を示す目標ＳＯＣとの差ΔＳＯＣが正の値であるとき（ＳＯＣ＞目標ＳＯＣ）、充放電要求パワーＰｂは負の値となり（放電要求）、ΔＳＯＣの絶対値が大きいほど充放電要求パワーＰｂの絶対値も大きくなる。一方、ΔＳＯＣが負の値であるとき（ＳＯＣ＜目標ＳＯＣ）、充放電要求パワーＰｂは正の値となり（充電要求）、ΔＳＯＣの絶対値が大きいほど充放電要求パワーＰｂの絶対値も大きくなる。なお、この例では、ΔＳＯＣの絶対値が小さい場合には、充放電要求パワーＰｂを０とする不感帯が設けられている。   FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a method for calculating the required charge / discharge power Pb. Referring to FIG. 4, when the difference ΔSOC between the SOC (actual value) of power storage device 60 and the target SOC indicating the SOC control target is a positive value (SOC> target SOC), charge / discharge required power Pb is It becomes a negative value (discharge request), and the absolute value of charge / discharge request power Pb increases as the absolute value of ΔSOC increases. On the other hand, when ΔSOC is a negative value (SOC <target SOC), charge / discharge required power Pb becomes a positive value (charge request), and the absolute value of charge / discharge required power Pb increases as the absolute value of ΔSOC increases. . In this example, when the absolute value of ΔSOC is small, a dead zone in which the charge / discharge required power Pb is 0 is provided.

再び図３を参照して、ＨＶ−ＥＣＵ１００は、以下の式（１）に示されるように、ステップＳ２０において算出された走行パワーＰｄと、ステップＳ２５において算出された充放電要求パワーＰｂと、所定のシステム損失Ｐｌｏｓｓとの合計値を、エンジン１０に対して要求されるエンジン要求パワーＰｅとして算出する（ステップＳ３０）。   Referring to FIG. 3 again, HV-ECU 100, as shown in the following equation (1), travel power Pd calculated in step S20, charge / discharge required power Pb calculated in step S25, and predetermined power Is calculated as the required engine power Pe required for the engine 10 (step S30).

Ｐｅ＝Ｐｄ＋Ｐｂ＋Ｐｌｏｓｓ …（１）
次いで、ＨＶ−ＥＣＵ１００は、算出されたエンジン要求パワーＰｅが所定のエンジン始動しきい値Ｐｅｔｈよりも大きいか否かを判定する（ステップＳ３５）。なお、エンジン始動しきい値Ｐｅｔｈは、エンジン１０が所定の運転効率よりも高い運転効率で運転され得る値に設定される。 Pe = Pd + Pb + Ploss (1)
Next, the HV-ECU 100 determines whether or not the calculated engine required power Pe is larger than a predetermined engine start threshold value Peth (step S35). The engine start threshold value Peth is set to a value at which the engine 10 can be operated with an operation efficiency higher than a predetermined operation efficiency.

ステップＳ３５においてエンジン要求パワーＰｅがしきい値Ｐｅｔｈよりも大きいと判定されると（ステップＳ３５においてＹＥＳ）、ＨＶ−ＥＣＵ１００は、エンジン１０を始動するようにエンジン１０を制御する（ステップＳ４０）。なお、エンジン１０が既に運転中であれば、このステップはスキップされる。そして、ＨＶ−ＥＣＵ１００は、エンジン１０及び第２ＭＧ３０の双方からの出力を用いて車両１が走行するようにエンジン１０及びＰＣＵ５０を制御する。すなわち、車両１は、エンジン１０及び第２ＭＧ３０の出力を用いたハイブリッド走行（ＨＶ走行）を行なう（ステップＳ４５）。   If it is determined in step S35 that engine required power Pe is greater than threshold value Peth (YES in step S35), HV-ECU 100 controls engine 10 to start engine 10 (step S40). If the engine 10 is already in operation, this step is skipped. Then, HV-ECU 100 controls engine 10 and PCU 50 so that vehicle 1 travels using outputs from both engine 10 and second MG 30. That is, vehicle 1 performs hybrid travel (HV travel) using the outputs of engine 10 and second MG 30 (step S45).

一方、ステップＳ３５においてエンジン要求パワーＰｅがしきい値Ｐｅｔｈ以下であると判定されると（ステップＳ３５においてＮＯ）、ＨＶ−ＥＣＵ１００は、エンジン１０を停止するようにエンジン１０を制御する（ステップＳ５０）。なお、エンジン１０が既に停止中であれば、このステップはスキップされる。そして、ＨＶ−ＥＣＵ１００は、第２ＭＧ３０の出力のみを用いて車両１が走行するようにＰＣＵ５０を制御する。すなわち、車両１は、第２ＭＧ３０の出力のみを用いた電動機走行（ＥＶ走行）を行なう（ステップＳ５５）。   On the other hand, when it is determined in step S35 that engine required power Pe is equal to or less than threshold value Peth (NO in step S35), HV-ECU 100 controls engine 10 to stop engine 10 (step S50). . If the engine 10 is already stopped, this step is skipped. Then, HV-ECU 100 controls PCU 50 so that vehicle 1 travels using only the output of second MG 30. That is, vehicle 1 performs electric motor travel (EV travel) using only the output of second MG 30 (step S55).

なお、特に図示しないが、ＨＶ−ＥＣＵ１００は、蓄電装置６０のＳＯＣが下限値ＳＬまで低下した場合には、エンジン要求パワーＰｅがエンジン始動しきい値Ｐｅｔｈ以下であってもエンジン１０を強制的に始動するようにエンジン１０を制御し、第１ＭＧ２０による蓄電装置６０の強制充電を実行する。一方、蓄電装置６０のＳＯＣが上限値ＳＵまで上昇した場合には、ＨＶ−ＥＣＵ１００は、蓄電装置６０への入力電力の上限値を示す上限電力Ｗｉｎを０に設定する等して蓄電装置６０の充電を抑制する。   Although not particularly illustrated, HV-ECU 100 forcibly causes engine 10 to be operated even when engine required power Pe is equal to or less than engine start threshold value Peth when the SOC of power storage device 60 has decreased to lower limit value SL. The engine 10 is controlled to start, and the forced charging of the power storage device 60 by the first MG 20 is executed. On the other hand, when the SOC of power storage device 60 rises to upper limit value SU, HV-ECU 100 sets upper limit power Win indicating the upper limit value of input power to power storage device 60 to 0 or the like. Suppress charging.

上記において、ＳＯＣ（実績値）が目標ＳＯＣよりも高いときは（ΔＳＯＣ＞０）、充放電要求パワーＰｂは負の値となるので、ＳＯＣが目標ＳＯＣに制御されている場合に比べて、エンジン要求パワーＰｅが小さくなることによりエンジン１０は始動されにくい状態となることが理解される。その結果、蓄電装置６０の放電が促進され、ＳＯＣは低下傾向を示す。   In the above, when the SOC (actual value) is higher than the target SOC (ΔSOC> 0), the charge / discharge required power Pb becomes a negative value, so that the engine is compared with the case where the SOC is controlled to the target SOC. It will be understood that the engine 10 becomes difficult to start when the required power Pe decreases. As a result, the discharge of power storage device 60 is promoted, and the SOC tends to decrease.

一方、ＳＯＣが目標ＳＯＣよりも低いときは（ΔＳＯＣ＜０）、充放電要求パワーＰｂは正の値となるので、ＳＯＣが目標ＳＯＣに制御されている場合に比べて、エンジン要求パワーＰｅが大きくなることによりエンジン１０は始動され易い状態となることが理解される。その結果、蓄電装置６０の充電が促進され、ＳＯＣは上昇傾向を示す。   On the other hand, when the SOC is lower than the target SOC (ΔSOC <0), the charge / discharge required power Pb becomes a positive value, and therefore the engine required power Pe is larger than when the SOC is controlled to the target SOC. Thus, it is understood that the engine 10 is easily started. As a result, charging of the power storage device 60 is promoted, and the SOC tends to increase.

次に、ＨＶ−ＥＣＵ１００により実行されるＳＯＣ制御について説明する。上述のように、ＨＶ−ＥＣＵ１００により実行されるＳＯＣ制御には、（１）走行予定経路に制御対象としての下り坂区間が存在する場合に実行される「下り坂ＳＯＣ制御」、（２）走行予定経路に制御対象としての上り坂区間が存在する場合に実行される「上り坂ＳＯＣ制御」がある。下り坂ＳＯＣ制御と上り坂ＳＯＣ制御とは、上り坂と下り坂による違い以外は類似しているので、以下では、下り坂ＳＯＣ制御について代表的に説明する。   Next, SOC control executed by the HV-ECU 100 will be described. As described above, the SOC control executed by the HV-ECU 100 includes (1) “downhill SOC control” executed when a downhill section as a control target exists in the planned travel route, and (2) travel. There is “uphill SOC control” executed when an uphill section as a control target exists in the planned route. Since the downhill SOC control and the uphill SOC control are similar except for the difference between the uphill and the downhill, the downhill SOC control will be representatively described below.

＜下り坂ＳＯＣ制御＞
図５は、下り坂ＳＯＣ制御を説明するための図である。図５を参照して、横軸は、車両１の走行予定経路の各地点を示す。図示されている例では、走行予定経路の区間１〜区間８（リンク１〜リンク８）が示されており、隣接する区間同士の接続点はノードである。縦軸は、各区間の道路の標高、及び蓄電装置６０のＳＯＣを示す。 <Downhill SOC control>
FIG. 5 is a diagram for explaining the downhill SOC control. Referring to FIG. 5, the horizontal axis indicates each point on the planned travel route of vehicle 1. In the illustrated example, sections 1 to 8 (link 1 to link 8) of the planned travel route are shown, and a connection point between adjacent sections is a node. The vertical axis indicates the altitude of the road in each section and the SOC of the power storage device 60.

ＨＶ−ＥＣＵ１００は、車両１の現在位置及び走行予定経路情報をナビゲーション装置１３０から取得し、これらの情報に基づいて、下り坂ＳＯＣ制御の制御対象となる下り坂区間（対象下り坂区間）を探索する。たとえば、走行予定経路において車両１の現在位置から所定範囲（たとえば１０ｋｍ）内に所定の標高差を有しかつ所定長以上の下り坂が存在する場合に、ＨＶ−ＥＣＵ１００は、その下り坂区間を対象下り坂区間として特定する。図５では、地点Ｐ２０において、制御対象（対象下り坂区間）の探索が行なわれ、区間４〜区間６が対象下り坂区間であると特定された場合が示されている。   The HV-ECU 100 acquires the current position and planned travel route information of the vehicle 1 from the navigation device 130, and searches for a downhill section (target downhill section) to be controlled by the downhill SOC control based on the information. To do. For example, when there is a downhill having a predetermined elevation difference within a predetermined range (for example, 10 km) from the current position of the vehicle 1 on the planned travel route and having a predetermined length or more, the HV-ECU 100 selects the downhill section. Identified as the target downhill section. FIG. 5 shows a case where a search for a control target (target downhill section) is performed at the point P20 and the sections 4 to 6 are identified as target downhill sections.

実線Ｌ２１は、蓄電装置６０の目標ＳＯＣを示す。また、実線Ｌ２２は、下り坂ＳＯＣ制御が実行される場合のＳＯＣの推移を示し、点線Ｌ２３は、比較例として、下り坂ＳＯＣ制御が実行されない場合のＳＯＣの推移を示す。   Solid line L21 indicates the target SOC of power storage device 60. A solid line L22 indicates a transition of the SOC when the downhill SOC control is executed, and a dotted line L23 indicates a transition of the SOC when the downhill SOC control is not executed as a comparative example.

ＨＶ−ＥＣＵ１００は、通常走行時（ＳＯＣ制御の非実行時）は、蓄電装置６０の目標ＳＯＣをＳｎに設定する（たとえば区間１や区間７，８）。仮に、蓄電装置６０のＳＯＣがＳｎに制御されたままで車両１が下り坂区間（区間４〜区間６）に進入すると、下り坂区間では第２ＭＧ３０により回生発電が行なわれることにより蓄電装置６０が充電されるので、ＳＯＣはＳｎから上昇する（点線Ｌ２３）。そして、下り坂区間の走行中に地点Ｐ２５ａにおいてＳＯＣが上限値ＳＵまで上昇すると（オーバーフローの発生）、下り坂を走行しているにも拘わらず第２ＭＧ３０により回生発電された電力を蓄電装置６０に蓄えることができず、回収可能なエネルギを捨てることになるとともに、蓄電装置６０の劣化も促進され得る。   HV-ECU 100 sets the target SOC of power storage device 60 to Sn during normal travel (when SOC control is not executed) (for example, section 1 and sections 7 and 8). If the vehicle 1 enters the downhill section (section 4 to section 6) while the SOC of the power storage apparatus 60 is controlled to Sn, the regenerative power generation is performed by the second MG 30 in the downhill section, thereby charging the power storage apparatus 60. Therefore, the SOC rises from Sn (dotted line L23). When the SOC increases to the upper limit value SU at the point P25a during traveling in the downhill section (occurrence of overflow), the electric power regenerated by the second MG 30 in spite of traveling on the downhill is supplied to the power storage device 60. The energy that cannot be stored is discarded, and the recoverable energy is discarded, and the deterioration of the power storage device 60 can be promoted.

そこで、この実施の形態に従う車両１では、対象下り坂区間（区間４〜区間６）が特定され、その対象下り坂区間の開始地点Ｐ２３より所定距離手前の地点Ｐ２１ａに車両１が到達すると、ＨＶ−ＥＣＵ１００は、目標ＳＯＣをＳｎからＳｎよりも低いＳｄに変更する（実線Ｌ２１）。これにより、ＳＯＣが目標ＳＯＣよりも高い状態となり（ΔＳＯＣ＞０）、上述のように、蓄電装置６０の放電が促進され、ＳＯＣは低下する（区間２，３における実線Ｌ２２）。   Therefore, in the vehicle 1 according to this embodiment, when the target downhill section (section 4 to section 6) is specified and the vehicle 1 reaches the point P21a a predetermined distance before the start point P23 of the target downhill section, the HV -ECU100 changes target SOC from Sn to Sd lower than Sn (solid line L21). Thereby, the SOC becomes higher than the target SOC (ΔSOC> 0), and as described above, the discharge of power storage device 60 is promoted, and the SOC decreases (solid line L22 in sections 2 and 3).

なお、上記の所定距離は、対象下り坂区間の開始地点Ｐ２３に車両１が到達するまでにＳＯＣをＳｄに近づけるために十分な距離に設定される。この図５では、対象下り坂区間の開始地点Ｐ２３に車両１が到達するまでに、ＳＯＣがＳｄまで低下している。これにより、対象下り坂区間（区間４〜区間６）の走行中にＳＯＣが上限値ＳＵまで上昇するのを抑制し、蓄電装置６０の劣化や回収可能なエネルギを捨てることによる燃費低下が抑制される。   The predetermined distance is set to a sufficient distance to bring the SOC closer to Sd before the vehicle 1 reaches the start point P23 of the target downhill section. In FIG. 5, the SOC has decreased to Sd before the vehicle 1 reaches the start point P23 of the target downhill section. This suppresses the SOC from rising to the upper limit value SU during traveling in the target downhill section (section 4 to section 6), and suppresses deterioration of the power storage device 60 and fuel consumption reduction due to discarding recoverable energy. The

対象下り坂区間の終了地点Ｐ２６に車両１が到達すると、ＨＶ−ＥＣＵ１００は、下り坂ＳＯＣ制御を終了し、目標ＳＯＣをＳｄからＳｎに復帰させる。なお、目標ＳＯＣがＳｎからＳｄに変更される地点Ｐ２１ａ（下り坂ＳＯＣ制御の開始地点）から対象下り坂区間の開始地点Ｐ２３までの区間は「プレユース区間」とも称される。また、プレユース区間と対象下り坂区間とを合わせた区間（目標ＳＯＣがＳｎからＳｄに変更されている区間）は「下り坂ＳＯＣ制御区間」とも称される。   When the vehicle 1 reaches the end point P26 of the target downhill section, the HV-ECU 100 ends the downhill SOC control and returns the target SOC from Sd to Sn. Note that the section from the point P21a (downhill SOC control start point) where the target SOC is changed from Sn to Sd to the start point P23 of the target downhill section is also referred to as a “pre-use section”. Further, a section (a section in which the target SOC is changed from Sn to Sd) including the pre-use section and the target downhill section is also referred to as a “downhill SOC control section”.

図６は、ＨＶ−ＥＣＵ１００により実行される下り坂ＳＯＣ制御の処理手順を説明するフローチャートである。なお、このフローチャートに示される一連の処理は、たとえば車両１のシステムスイッチ等がオンされている場合に所定時間毎に繰り返し実行される。   FIG. 6 is a flowchart for explaining the processing procedure of the downhill SOC control executed by the HV-ECU 100. The series of processing shown in this flowchart is repeatedly executed at predetermined time intervals when, for example, the system switch of the vehicle 1 is turned on.

図６を参照して、ＨＶ−ＥＣＵ１００は、先読み情報の更新タイミングであるか否かを判定する（ステップＳ１１０）。先読み情報とは、走行予定経路において車両１の現在位置から所定範囲（たとえば１０ｋｍ）内における道路区間の情報、及びその道路区間において探索される制御対象（対象下り坂区間）に関する情報である。先読み情報の更新タイミングは、たとえば、車両１の走行経路が変更されたとき（走行予定経路から車両１が離脱したとき）、所定時間（たとえば１分）経過したとき、所定距離走行したとき、制御対象（対象下り坂区間）を通過したとき等である。   Referring to FIG. 6, HV-ECU 100 determines whether it is the update timing of the prefetch information (step S110). The pre-reading information is information on a road section within a predetermined range (for example, 10 km) from the current position of the vehicle 1 on the planned travel route, and information on a control target (target downhill section) searched in the road section. For example, when the travel route of the vehicle 1 is changed (when the vehicle 1 leaves the planned travel route), a predetermined time (for example, 1 minute) has elapsed, or the vehicle has traveled a predetermined distance, For example, when passing the target (target downhill section).

ステップＳ１１０において先読み情報の更新タイミングであると判定されると（ステップＳ１１０においてＹＥＳ）、ＨＶ−ＥＣＵ１００は、ナビゲーション装置１３０から取得される走行予定経路情報に基づいて、制御対象（対象下り坂区間）の探索処理を実行する（ステップＳ１１５）。この探索処理については、後ほど説明する。なお、ステップＳ１１０において先読み情報の更新タイミングではないと判定されると（ステップＳ１１０においてＮＯ）、ＨＶ−ＥＣＵ１００は、ステップＳ１１５の処理を実行することなくステップＳ１２０へ処理を移行する。   If it is determined in step S110 that it is the update timing of the prefetch information (YES in step S110), HV-ECU 100 is controlled based on the scheduled travel route information acquired from navigation device 130 (target downhill section). The search process is executed (step S115). This search process will be described later. If it is determined in step S110 that it is not the update timing of the prefetch information (NO in step S110), HV-ECU 100 proceeds to step S120 without executing step S115.

次いで、ＨＶ−ＥＣＵ１００は、走行予定経路に制御対象（対象下り坂区間）が存在するか否かを判定する（ステップＳ１２０）。より詳しくは、走行予定経路において車両１の現在位置から所定範囲（たとえば１０ｋｍ）内に制御対象（対象下り坂区間）が存在するか否かが判定される。走行予定経路に制御対象（対象下り坂区間）は無いと判定されると（ステップＳ１２０においてＮＯ）、ＨＶ−ＥＣＵ１００は、以降の一連の処理を実行することなくリターンへと処理を移行する。   Next, the HV-ECU 100 determines whether or not there is a control target (target downhill section) on the planned travel route (step S120). More specifically, it is determined whether or not a control target (target downhill section) exists within a predetermined range (for example, 10 km) from the current position of the vehicle 1 on the planned travel route. If it is determined that there is no control target (target downhill section) on the planned travel route (NO in step S120), HV-ECU 100 shifts the process to return without executing a series of subsequent processes.

ステップＳ１２０において走行予定経路に制御対象（対象下り坂区間）が有ると判定されると（ステップＳ１２０においてＹＥＳ）、ＨＶ−ＥＣＵ１００は、先読み情報に基づいて、車両１の現在位置から制御対象（対象下り坂区間）の開始地点までの距離ｄｔａｇを算出する（ステップＳ１２５）。さらに、ＨＶ−ＥＣＵ１００は、先読み情報に基づいて、車両１の現在位置から制御対象（対象下り坂区間）を通過するまでの距離ｄｅｎｄを算出する（ステップＳ１３０）。   If it is determined in step S120 that there is a control target (target downhill section) on the planned travel route (YES in step S120), the HV-ECU 100 determines the control target (target from the current position of the vehicle 1 based on the prefetch information. The distance dtag to the starting point of the downhill section is calculated (step S125). Further, the HV-ECU 100 calculates a distance dend from the current position of the vehicle 1 to passing through the control target (target downhill section) based on the pre-read information (step S130).

そして、ＨＶ−ＥＣＵ１００は、ステップＳ１２５において算出された距離ｄｔａｇが距離Ｄｓｏｃを下回っているか否かを判定する（ステップＳ１３５）。距離ｄｔａｇが距離Ｄｓｏｃ以上である場合は（ステップＳ１３５においてＮＯ）、ＨＶ−ＥＣＵ１００は、以降の処理を実行することなくリターンへと処理を移行する。   Then, the HV-ECU 100 determines whether or not the distance dtag calculated in step S125 is less than the distance Dsoc (step S135). When distance dtag is equal to or greater than distance Dsoc (NO in step S135), HV-ECU 100 shifts the process to return without performing the subsequent processes.

ステップＳ１３５において距離ｄｔａｇが距離Ｄｓｏｃを下回っていると判定されると（ステップＳ１３５においてＹＥＳ）、ＨＶ−ＥＣＵ１００は、下り坂ＳＯＣ制御（プレユース制御）を開始する（ステップＳ１４０）。具体的には、図５で説明したように、ＨＶ−ＥＣＵ１００は、蓄電装置６０の目標ＳＯＣをＳｎからＳｎよりも低いＳｄに変更する。これにより、車両１が制御対象（対象下り坂区間）に進入する前に蓄電装置６０のＳＯＣが予め下げられる。なお、下り坂ＳＯＣ制御が既に実行中の場合には、下り坂ＳＯＣ制御の実行が継続される。   If it is determined in step S135 that distance dtag is less than distance Dsoc (YES in step S135), HV-ECU 100 starts downhill SOC control (pre-use control) (step S140). Specifically, as described in FIG. 5, HV-ECU 100 changes the target SOC of power storage device 60 from Sn to Sd lower than Sn. Thus, the SOC of power storage device 60 is lowered in advance before vehicle 1 enters the control target (target downhill section). If downhill SOC control is already being executed, the downhill SOC control is continued.

次いで、ＨＶ−ＥＣＵ１００は、ステップＳ１３０において算出された距離ｄｅｎｄが０以下であるか否かを判定する（ステップＳ１４５）。距離ｄｅｎｄが０よりも大きい場合は（ステップＳ１４５においてＮＯ）、ＨＶ−ＥＣＵ１００は、リターンへと処理を移行する。   Next, the HV-ECU 100 determines whether or not the distance dend calculated in step S130 is 0 or less (step S145). If distance dend is greater than 0 (NO in step S145), HV-ECU 100 shifts the process to return.

ステップＳ１４５において距離ｄｅｎｄが０以下であると判定されると（ステップＳ１４５においてＹＥＳ）、ＨＶ−ＥＣＵ１００は、下り坂ＳＯＣ制御（プレユース制御）を終了する（ステップＳ１５０）。具体的には、ＨＶ−ＥＣＵ１００は、蓄電装置６０の目標ＳＯＣをＳｄからＳｎに復帰させる。   If it is determined in step S145 that distance dend is 0 or less (YES in step S145), HV-ECU 100 ends the downhill SOC control (pre-use control) (step S150). Specifically, HV-ECU 100 returns the target SOC of power storage device 60 from Sd to Sn.

以上のような一連の処理によって、車両１の現在位置から対象下り坂区間の開始地点までの距離ｄｔａｇが距離Ｄｓｏｃを下回ると、下り坂ＳＯＣ制御が開始される。その後、車両１の現在位置から制御対象（対象下り坂区間）を通過するまでの距離ｄｅｎｄが０以下になると、下り坂ＳＯＣ制御が終了する。   When the distance dtag from the current position of the vehicle 1 to the start point of the target downhill section is less than the distance Dsoc by the series of processes as described above, the downhill SOC control is started. Thereafter, when the distance “dend” from the current position of the vehicle 1 to passing through the control target (target downhill section) becomes 0 or less, the downhill SOC control ends.

図７は、図６のステップＳ１１５において実行される制御対象探索処理の一例を説明するフローチャートである。図７を参照して、ＨＶ−ＥＣＵ１００は、走行予定経路情報をナビゲーション装置１３０から取得する（ステップＳ２１０）。走行予定経路情報は、詳細には、走行予定経路を構成する道路区間であって、車両１の現在位置から所定範囲（たとえば１０ｋｍ）内の道路区間に関する情報を含み、当該道路区間を構成するノード及びリンクの集合並びに各リンクの勾配情報等を含んで構成される。以下では、走行予定経路情報に含まれるリンク（区間）の総数を「先読みデータ総数」とも称する。   FIG. 7 is a flowchart illustrating an example of the control target search process executed in step S115 of FIG. Referring to FIG. 7, HV-ECU 100 acquires planned travel route information from navigation device 130 (step S210). Specifically, the planned travel route information includes road sections constituting the planned travel path, and includes information related to road sections within a predetermined range (for example, 10 km) from the current position of the vehicle 1, and nodes constituting the road section And a set of links and gradient information of each link. Hereinafter, the total number of links (sections) included in the scheduled travel route information is also referred to as “total number of pre-read data”.

ＨＶ−ＥＣＵ１００は、走行予定経路情報として取得された道路区間に対して、車両１の現在位置が属する区間（リンク）を区間１と規定し、区間１に続く各区間を順次区間２、区間３・・・というように便宜上の順番を付す。そして、ＨＶ−ＥＣＵ１００は、カウンタｉに初期値「１」を設定する（ステップＳ２１５）。   The HV-ECU 100 defines the section (link) to which the current position of the vehicle 1 belongs as the section 1 for the road section acquired as the planned travel route information, and sequentially sets the sections following the section 1 as the sections 2 and 3. ... and so on for convenience. Then, the HV-ECU 100 sets an initial value “1” in the counter i (step S215).

次いで、ＨＶ−ＥＣＵ１００は、区間ｉの勾配情報を読込む（ステップＳ２２０）。区間ｉの勾配情報は、区間ｉに対応するリンクの情報として地図情報ＤＢ１３４（図２）に記憶されており、ステップＳ２１０において取得される走行予定経路情報に含まれる区間ｉの情報に付随している。   Next, the HV-ECU 100 reads the gradient information of the section i (step S220). The gradient information of the section i is stored in the map information DB 134 (FIG. 2) as link information corresponding to the section i, and is attached to the information of the section i included in the planned travel route information acquired in step S210. Yes.

そして、ＨＶ−ＥＣＵ１００は、走行予定経路情報として取得された道路区間において、区間ｉが最終であるか否かを判定する（ステップＳ２２５）。区間ｉが最終でない場合は（ステップＳ２２５においてＮＯ）、ＨＶ−ＥＣＵ１００は、カウンタｉをカウントアップし（ステップＳ２３０）、ステップＳ２２０へ処理を戻す。   Then, the HV-ECU 100 determines whether or not the section i is the last in the road section acquired as the planned travel route information (step S225). If section i is not final (NO in step S225), HV-ECU 100 increments counter i (step S230) and returns the process to step S220.

ステップＳ２２５において区間ｉが最終であると判定されると（ステップＳ２２５においてＹＥＳ）、ＨＶ−ＥＣＵ１００は、各区間の距離情報及び勾配情報に基づいて、制御対象（対象下り坂区間）を特定する（ステップＳ２３５）。たとえば、走行予定経路情報として取得された道路区間において、道路勾配が所定勾配以上の下り勾配を有する区間が単数又は連続して複数存在し（以下「下り区間群」とも称する。）、当該下り区間群の開始地点と終了地点との標高差が所定標高差以上であり、さらに、当該下り区間群の距離が所定距離以上である等の所定の条件が成立する場合に、ＨＶ−ＥＣＵ１００は、その下り区間群を下り坂ＳＯＣ制御の制御対象（対象下り坂区間）として特定する。詳細には、制御対象（対象下り坂区間）について、下り坂開始地点及び下り坂終了地点、並びに下り坂長（対象下り坂区間の長さ）等が特定される。   If it is determined in step S225 that the section i is final (YES in step S225), the HV-ECU 100 specifies a control target (target downhill section) based on the distance information and gradient information of each section ( Step S235). For example, in a road section acquired as planned travel route information, there are one or a plurality of sections having a downward slope with a road gradient equal to or higher than a predetermined slope (hereinafter also referred to as “downward section group”), and the downstream section. When a predetermined condition such as the difference in altitude between the start point and the end point of the group is equal to or greater than a predetermined altitude difference and the distance of the descending section group is equal to or greater than a predetermined distance, the HV-ECU 100 The downward section group is specified as a control target (target downward slope section) of the downhill SOC control. Specifically, for a control target (target downhill section), a downhill start point and a downhill end point, a downhill length (length of the target downhill section), and the like are specified.

このようにして、図６のステップＳ１１５において、制御対象（対象下り坂区間）が探索される。   In this way, the control target (target downhill section) is searched for in step S115 of FIG.

＜勾配学習の説明＞
上述のように、制御対象（対象下り坂区間又は対象上り坂区間）の特定には、道路の勾配情報が用いられるところ、この実施の形態では、車両１の走行状態（車速や加速度等）に基づいて道路勾配が学習される。道路勾配は、車両１の駆動力や、実加速度、車速、走行抵抗による減速度等に基づいて学習される（後述）。 <Description of gradient learning>
As described above, road gradient information is used to specify a control target (target downhill section or target uphill section). In this embodiment, the traveling state (vehicle speed, acceleration, etc.) of the vehicle 1 is used. Based on this, the road gradient is learned. The road gradient is learned based on the driving force of the vehicle 1, actual acceleration, vehicle speed, deceleration due to running resistance, and the like (described later).

道路勾配の学習精度が低いと、制御対象の特定精度が低下し、本来実施不要な制御対象に対してＳＯＣ制御が実施されたり、本来実施すべき制御対象に対してＳＯＣ制御が実施されなかったりする可能性がある。不必要なＳＯＣ制御の実施は、燃費の低下を招く可能性があり、本来実施すべきＳＯＣ制御の不実施は、燃費の向上を阻害する。   If the learning accuracy of the road gradient is low, the identification accuracy of the control target is lowered, and the SOC control is performed on the control target that is not actually required, or the SOC control is not performed on the control target that should be originally performed. there's a possibility that. Unnecessary SOC control may cause a reduction in fuel consumption, and non-performance of SOC control that should be originally performed hinders improvement in fuel consumption.

この実施の形態に従う車両１においては、車両１の走行状態から、走行した道路区間の勾配が算出される。ここで、車両１の速度が高い場合には、道路勾配を算出するモデル（算出式）の誤差が顕著となり、勾配の学習精度が低下する可能性がある。また、車両１の加減速度が大きい場合にも、演算処理の遅れ（応答遅れ）等による勾配の推定誤差が顕著となり、勾配の演算精度がやはり低下する可能性がある。   In vehicle 1 according to this embodiment, the gradient of the road section on which the vehicle 1 has traveled is calculated from the traveling state of vehicle 1. Here, when the speed of the vehicle 1 is high, the error of the model (calculation formula) for calculating the road gradient becomes remarkable, and the learning accuracy of the gradient may be lowered. In addition, even when the acceleration / deceleration of the vehicle 1 is large, the gradient estimation error due to the delay of the calculation process (response delay) or the like becomes significant, and the gradient calculation accuracy may also decrease.

そこで、この実施の形態に従う車両１では、車速ＶＳが第１の所定値以下であり、かつ、車両１の加速度（減速時の負値も含む）の大きさが第２の所定値以下である場合に、走行した道路区間の勾配の算出結果が学習結果として地図情報ＤＢ１３４に記憶される。一方、車速ＶＳが第１の所定値よりも高いか、又は、加速度の大きさが第２の所定値よりも大きい場合には、走行した道路区間の勾配の算出結果は地図情報ＤＢ１３４に記憶されない。これにより、精度の低い道路勾配の算出結果が勾配の学習結果として地図情報ＤＢ１３４に記憶されるのを抑制することができる。   Therefore, in vehicle 1 according to this embodiment, vehicle speed VS is equal to or less than a first predetermined value, and the magnitude of acceleration (including a negative value during deceleration) of vehicle 1 is equal to or less than a second predetermined value. In this case, the calculation result of the gradient of the road section that has traveled is stored in the map information DB 134 as a learning result. On the other hand, when the vehicle speed VS is higher than the first predetermined value or the magnitude of acceleration is higher than the second predetermined value, the calculation result of the gradient of the road section that has traveled is not stored in the map information DB 134. . Thereby, it is possible to suppress the calculation result of the road gradient with low accuracy from being stored in the map information DB 134 as the gradient learning result.

図８は、ＨＶ−ＥＣＵ１００により算出される勾配演算値の有効性を判定する処理の手順を説明するフローチャートである。このフローチャートに示される一連の処理は、たとえば、車両１のシステムスイッチ等がオンされている場合に所定時間毎に繰り返し実行される。   FIG. 8 is a flowchart for explaining a procedure of processing for determining the validity of the gradient calculation value calculated by the HV-ECU 100. A series of processing shown in this flowchart is repeatedly executed at predetermined time intervals when, for example, the system switch of the vehicle 1 is turned on.

図８を参照して、ＨＶ−ＥＣＵ１００は、車速センサ１２４によって検出される車速ＶＳが所定値αよりも高いか否かを判定する（ステップＳ３１０）。所定値αは、後述の勾配算出処理において勾配演算値の精度が低下すると判定する値に設定される。   Referring to FIG. 8, HV-ECU 100 determines whether or not vehicle speed VS detected by vehicle speed sensor 124 is higher than a predetermined value α (step S310). The predetermined value α is set to a value for determining that the accuracy of the gradient calculation value is lowered in a gradient calculation process described later.

そして、車速ＶＳが所定値αよりも高いと判定されると（ステップＳ３１０においてＹＥＳ）、ＨＶ−ＥＣＵ１００は、学習有効フラグに０をセットする（ステップＳ３１５）。この学習有効フラグは、勾配学習が有効であるか否かを示すフラグであり、学習有効フラグが０であることは、勾配学習が有効でない（勾配演算値の精度が低い）ことを意味する。   When it is determined that vehicle speed VS is higher than predetermined value α (YES in step S310), HV-ECU 100 sets 0 to a learning valid flag (step S315). This learning valid flag is a flag indicating whether or not gradient learning is effective. If the learning effective flag is 0, it means that gradient learning is not effective (the accuracy of the gradient calculation value is low).

ステップＳ３１０において車速ＶＳが所定値α以下であると判定されると（ステップＳ３１０においてＮＯ）、ＨＶ−ＥＣＵ１００は、車両１の加速度（減速時の負値も含む）の大きさが所定値βよりも大きいか否かを判定する（ステップＳ３２０）。この所定値βも、後述の勾配算出処理において勾配演算値の精度が低下すると判定する値に設定される。なお、車両１の加速度は、たとえば車速ＶＳの時間変化を検出することによって算出することができる。   If it is determined in step S310 that the vehicle speed VS is equal to or less than the predetermined value α (NO in step S310), the HV-ECU 100 determines that the acceleration of the vehicle 1 (including a negative value during deceleration) is greater than the predetermined value β. Is also larger (step S320). This predetermined value β is also set to a value for determining that the accuracy of the gradient calculation value is lowered in the gradient calculation process described later. The acceleration of the vehicle 1 can be calculated, for example, by detecting a time change of the vehicle speed VS.

そして、車両１の加速度の大きさが所定値βよりも大きいと判定されると（ステップＳ３２０においてＹＥＳ）、ＨＶ−ＥＣＵ１００は、ステップＳ３１５へ処理を移行し、学習有効フラグに０をセットする。一方、ステップＳ３２０において、加速度の大きさが所定値β以下であると判定されると（ステップＳ３２０においてＮＯ）、ＨＶ−ＥＣＵ１００は、学習有効フラグに１をセットする（ステップＳ３２５）。学習有効フラグが１であることは、勾配学習が有効であることを意味する。   If it is determined that the magnitude of acceleration of vehicle 1 is larger than predetermined value β (YES in step S320), HV-ECU 100 proceeds to step S315 and sets 0 to the learning valid flag. On the other hand, when it is determined in step S320 that the magnitude of acceleration is equal to or smaller than predetermined value β (NO in step S320), HV-ECU 100 sets 1 to the learning valid flag (step S325). A learning valid flag of 1 means that gradient learning is effective.

なお、この学習有効フラグは、ＨＶ−ＥＣＵ１００からナビゲーション装置１３０のナビゲーションＥＣＵ１３２へＣＡＮ１５０を通じて送信される。   The learning valid flag is transmitted from the HV-ECU 100 to the navigation ECU 132 of the navigation device 130 through the CAN 150.

図９は、ナビゲーションＥＣＵ１３２により実行される勾配学習の処理手順を説明するフローチャートである。このフローチャートに示される一連の処理は、車両１が走行するリンク毎（区間毎）に実行される。   FIG. 9 is a flowchart for explaining the gradient learning processing procedure executed by the navigation ECU 132. A series of processing shown in this flowchart is executed for each link (each section) on which the vehicle 1 travels.

図９を参照して、ナビゲーションＥＣＵ１３２は、車両１がリンクｊ（車両１が走行する任意のリンク）に進入したか否かを判定する（ステップＳ４１０）。車両１がリンクｊに侵入したものと判定されると（ステップＳ４１０においてＹＥＳ）、ナビゲーションＥＣＵ１３２は、リンクｊにおける車両１の走行距離を示す距離Ｄｌｉｎに０をセットし、勾配非学習フラグに０をセットする（ステップＳ４１５）。この勾配非学習フラグは、勾配学習の実施可否を判断するためのフラグであり、勾配非学習フラグが０であることは、勾配学習を実施することを意味する。   Referring to FIG. 9, navigation ECU 132 determines whether or not vehicle 1 has entered link j (an arbitrary link on which vehicle 1 travels) (step S410). If it is determined that vehicle 1 has entered link j (YES in step S410), navigation ECU 132 sets 0 to distance Dlin indicating the travel distance of vehicle 1 on link j, and sets the gradient non-learning flag to 0. Set (step S415). This gradient non-learning flag is a flag for determining whether or not gradient learning can be performed, and the fact that the gradient non-learning flag is 0 means that gradient learning is performed.

次いで、ナビゲーションＥＣＵ１３２は、所定時間Δｔの間に車両１が進む短区間走行距離ｄを算出する（ステップＳ４２０）。具体的には、ナビゲーションＥＣＵ１３２は、車速センサ１２４によって検出される車両１の車速ＶＳに所定時間Δｔを乗算することによって距離ｄを算出する。なお、所定時間Δｔは、たとえば車速センサ１２４の検出周期に設定される。そして、ナビゲーションＥＣＵ１３２は、ステップＳ４２０において算出された短区間走行距離ｄを距離Ｄｌｉｎに加算することによって、距離Ｄｌｉｎを更新する（ステップＳ４２５）。   Next, the navigation ECU 132 calculates the short-distance travel distance d traveled by the vehicle 1 during the predetermined time Δt (step S420). Specifically, the navigation ECU 132 calculates the distance d by multiplying the vehicle speed VS of the vehicle 1 detected by the vehicle speed sensor 124 by a predetermined time Δt. The predetermined time Δt is set, for example, as a detection cycle of the vehicle speed sensor 124. Then, the navigation ECU 132 updates the distance Dlin by adding the short section travel distance d calculated in step S420 to the distance Dlin (step S425).

次いで、ナビゲーションＥＣＵ１３２は、ＨＶ−ＥＣＵ１００から受ける学習有効フラグが０であるか否かを判定する（ステップＳ４３０）。学習有効フラグが０であると判定されると（ステップＳ４３０においてＹＥＳ）、ナビゲーションＥＣＵ１３２は、勾配非学習フラグに１をセットする（ステップＳ４３５）。勾配非学習フラグが１であることは、勾配学習を実施しないことを意味する。ステップＳ４３０において学習有効フラグが１であると判定された場合には（ステップＳ４３０においてＮＯ）、ナビゲーションＥＣＵ１３２は、ステップＳ４３５の処理を実行することなくステップＳ４４０へと処理を移行する。   Next, the navigation ECU 132 determines whether or not the learning valid flag received from the HV-ECU 100 is 0 (step S430). If it is determined that the learning valid flag is 0 (YES in step S430), navigation ECU 132 sets 1 to the gradient non-learning flag (step S435). If the gradient non-learning flag is 1, it means that gradient learning is not performed. If it is determined in step S430 that the learning valid flag is 1 (NO in step S430), navigation ECU 132 shifts the process to step S440 without executing the process of step S435.

続いて、ナビゲーションＥＣＵ１３２は、車両１がリンクｊから退出したか否かを判定する（ステップＳ４４０）。車両１がリンクｊからまだ退出していないと判定されると（ステップＳ４４０においてＮＯ）、ナビゲーションＥＣＵ１３２は、ステップＳ４２０へ処理を戻す。   Subsequently, the navigation ECU 132 determines whether or not the vehicle 1 has left the link j (step S440). If it is determined that vehicle 1 has not yet left the link j (NO in step S440), navigation ECU 132 returns the process to step S420.

ステップＳ４４０において車両１がリンクｊから退出したと判定されると（ステップＳ４４０においてＹＥＳ）、ナビゲーションＥＣＵ１３２は、ＨＶ−ＥＣＵ１００において算出されるリンクｊの勾配演算値Ｓ＿ａｖｅ＿ｎｅｗをＨＶ−ＥＣＵ１００から取得する（ステップＳ４４５）。勾配演算値Ｓ＿ａｖｅ＿ｎｅｗの算出方法については、後ほど詳しく説明する。   If it is determined in step S440 that the vehicle 1 has left the link j (YES in step S440), the navigation ECU 132 acquires the gradient calculation value S_ave_new of the link j calculated in the HV-ECU 100 from the HV-ECU 100 (step S440). S445). A method of calculating the gradient calculation value S_ave_new will be described in detail later.

次いで、ナビゲーションＥＣＵ１３２は、勾配非学習フラグが０であるか否かを判定する（ステップＳ４５０）。そして、勾配非学習フラグが０であると判定されると（ステップＳ４５０においてＹＥＳ）、ナビゲーションＥＣＵ１３２は、ステップＳ４４５において取得された勾配演算値Ｓ＿ａｖｅ＿ｎｅｗをリンクｊの勾配学習値として地図情報ＤＢ１３４に記憶する（ステップＳ４５５）。これにより、リンクｊの勾配が学習される。   Next, the navigation ECU 132 determines whether or not the gradient non-learning flag is 0 (step S450). If it is determined that the gradient non-learning flag is 0 (YES in step S450), navigation ECU 132 stores gradient calculation value S_ave_new acquired in step S445 as gradient learning value of link j in map information DB 134. (Step S455). Thereby, the gradient of the link j is learned.

一方、ステップＳ４５０において勾配非学習フラグが０でない（すなわち１）と判定されると（ステップＳ４５０においてＮＯ）、ナビゲーションＥＣＵ１３２は、ステップＳ４５５の処理を実行することなくエンドへと処理を移行する。すなわち、この場合は、ＨＶ−ＥＣＵ１００から受けたリンクｊの勾配演算値Ｓ＿ａｖｅ＿ｎｅｗは、地図情報ＤＢ１３４には記憶されず、リンクｊの勾配学習は実施されないこととなる。   On the other hand, when it is determined in step S450 that the gradient non-learning flag is not 0 (that is, 1) (NO in step S450), navigation ECU 132 shifts the process to the end without executing the process of step S455. That is, in this case, the gradient calculation value S_ave_new of the link j received from the HV-ECU 100 is not stored in the map information DB 134, and the gradient learning of the link j is not performed.

図１０は、ＨＶ−ＥＣＵ１００により実行される勾配演算の処理手順を説明するフローチャートである。このフローチャートに示される一連の処理は、車両１が走行するリンク毎（区間毎）に実行され、車両１が走行するリンクへの侵入後、所定時間Δｔ毎に繰り返し実行される。   FIG. 10 is a flowchart for explaining the gradient calculation processing procedure executed by the HV-ECU 100. A series of processing shown in this flowchart is executed for each link (section) in which the vehicle 1 travels, and is repeatedly performed every predetermined time Δt after entering the link on which the vehicle 1 travels.

図１０を参照して、ＨＶ−ＥＣＵ１００は、車両１が現在走行しているリンクｊを退出したか否かを判定する（ステップＳ５１０）。車両１はリンクｊをまだ退出していないと判定されると（ステップＳ５１０においてＮＯ）、ＨＶ−ＥＣＵ１００は、車両１が走行中に受ける勾配加速度（以下「勾配抵抗」とも称する。）Ｇ＿ｓｌｏｐｅ（ｍ／ｓ２）を算出する（ステップＳ５１５）。勾配抵抗Ｇ＿ｓｌｏｐｅの算出方法は以下のとおりである。 Referring to FIG. 10, HV-ECU 100 determines whether vehicle 1 has exited link j that is currently traveling (step S510). If it is determined that vehicle 1 has not yet exited link j (NO in step S510), HV-ECU 100 receives gradient acceleration (hereinafter also referred to as “gradient resistance”) G_slope (m / S 2 ) is calculated (step S515). The calculation method of the gradient resistance G_slope is as follows.

車両１が走行中に受ける抵抗加速度Ｇ＿ｒ（ｍ／ｓ２）は、以下の式（２）により表されるものとする。 It is assumed that the resistance acceleration G_r (m / s 2 ) that the vehicle 1 receives while traveling is expressed by the following equation (2).

Ｇ＿ｒ＝Ｇ＿ｆｘ＋Ｇ＿ｖｘ＋Ｇ＿ａｉｒ …（２）
Ｇ＿ｆｘ（ｍ／ｓ２）は、車両１の駆動力Ｆｘと重量Ｍとから演算される「推定加速度」である（Ｇ＿ｆｘ＝Ｆｘ／Ｍ）。Ｇ＿ｖｘ（ｍ／ｓ２）は、車速センサ１２４によって検出される車速ＶＳの微分値ｄＶＳ／ｄｔから演算される「実加速度」である（Ｇ＿ｖｘ＝ｄＶＳ／ｄｔ）。Ｇ＿ａｉｒ（ｍ／ｓ２）は、車速ＶＳの二乗から演算される「空気抵抗加速度」である（Ｇ＿ａｉｒ＝Ｋ・ＶＳ２（Ｋは定数））。 G_r = G_fx + G_vx + G_air (2)
G_fx (m / s 2 ) is an “estimated acceleration” calculated from the driving force Fx and the weight M of the vehicle 1 (G_fx = Fx / M). G_vx (m / s 2 ) is an “actual acceleration” calculated from the differential value dVS / dt of the vehicle speed VS detected by the vehicle speed sensor 124 (G_vx = dVS / dt). G_air (m / s 2 ) is an “air resistance acceleration” calculated from the square of the vehicle speed VS (G_air = K · VS 2 (K is a constant)).

一方、抵抗加速度Ｇ＿ｒは、勾配抵抗Ｇ＿ｓｌｏｐｅと、ロードロード（走行抵抗）に依存するロードロード加速度Ｇ＿ｒｏａｄの和として、以下の式（３）により表すことができる。   On the other hand, the resistance acceleration G_r can be expressed by the following equation (3) as the sum of the gradient resistance G_slope and the road load acceleration G_load depending on the road load (running resistance).

Ｇ＿ｒ＝Ｇ＿ｓｌｏｐｅ＋Ｇ＿ｒｏａｄ …（３）
なお、ロードロードとは、駆動源から路面までの間において生じる抵抗であり、駆動輪と路面との間において発生する路面抵抗や、駆動源で発生した駆動力を伝達する駆動系において発生する抵抗等が含まれる。 G_r = G_slope + G_load (3)
The road load is a resistance generated between the driving source and the road surface. The road surface resistance generated between the driving wheel and the road surface and the resistance generated in the driving system that transmits the driving force generated by the driving source. Etc. are included.

式（２），（３）から、勾配抵抗Ｇ＿ｓｌｏｐｅは、以下の式（４）として表すことができる。   From the equations (2) and (3), the gradient resistance G_slope can be expressed as the following equation (4).

Ｇ＿ｓｌｏｐｅ＝Ｇ＿ｒ−Ｇ＿ｒｏａｄ
＝Ｇ＿ｆｘ＋Ｇ＿ｖｘ＋Ｇ＿ａｉｒ−Ｇ＿ｒｏａｄ
＝Ｆｘ／Ｍ＋ｄＶＳ／ｄｔ＋Ｋ・ＶＳ２−Ｇ＿ｒｏａｄ …（４）
駆動力Ｆｘは、たとえば、エンジン１０の回転速度と、変速機の変速段の状態等に基づいて算出される。なお、駆動力Ｆｘは、アクセルペダルセンサ１２２によって検出されるアクセル開度ＡＣＣに基づいて算出してもよいし、別途算出される駆動トルク、回生制動トルク及び油圧制動トルク等の値を用いて算出してもよい。 G_slope = G_r-G_load
= G_fx + G_vx + G_air-G_load
= Fx / M + dVS / dt + K · VS 2 −G_load (4)
The driving force Fx is calculated based on, for example, the rotational speed of the engine 10 and the state of the transmission gear stage. The driving force Fx may be calculated based on the accelerator opening ACC detected by the accelerator pedal sensor 122, or may be calculated using values such as separately calculated driving torque, regenerative braking torque, and hydraulic braking torque. May be.

車両１の重量Ｍ、定数Ｋ、ロードロード加速度Ｇ＿ｒｏａｄは、予め定められてＨＶ−ＥＣＵ１００のＲＯＭに記憶されている。ＨＶ−ＥＣＵ１００は、これらの値を式（４）に代入することにより勾配抵抗Ｇ＿ｓｌｏｐｅを算出する。   The weight M, constant K, and load / load acceleration G_load of the vehicle 1 are determined in advance and stored in the ROM of the HV-ECU 100. The HV-ECU 100 calculates the gradient resistance G_slope by substituting these values into the equation (4).

再び図１０を参照して、ＨＶ−ＥＣＵ１００は、所定時間Δｔの間に車両１が進む短区間走行距離ｄを算出する（ステップＳ５２０）。具体的には、ナビゲーションＥＣＵ１３２は、車速センサ１２４によって検出される車両１の車速ＶＳに所定時間Δｔを乗算することによって距離ｄを算出する。   Referring to FIG. 10 again, HV-ECU 100 calculates short section travel distance d traveled by vehicle 1 during a predetermined time Δt (step S520). Specifically, the navigation ECU 132 calculates the distance d by multiplying the vehicle speed VS of the vehicle 1 detected by the vehicle speed sensor 124 by a predetermined time Δt.

そして、ＨＶ−ＥＣＵ１００は、ステップＳ５１５において算出された勾配抵抗Ｇ＿ｓｌｏｐｅから、以下の式（５）を用いて短区間標高差ΔＨｉｇｈｔを算出する（ステップＳ５２５）。   Then, the HV-ECU 100 calculates the short interval elevation difference ΔHigh using the following equation (5) from the gradient resistance G_slope calculated in step S515 (step S525).

ΔＨｉｇｈｔ＝（Ｇ＿ｓｌｏｐｅ／９．８）×ｄ …（５）
さらに、ＨＶ−ＥＣＵ１００は、リンクｊ内における短区間標高差ΔＨｉｇｈｔの総和である標高差ΣΔＨｉｇｈｔを算出する（ステップＳ５３０）。 ΔHight = (G_slope / 9.8) × d (5)
Further, the HV-ECU 100 calculates an altitude difference ΣΔHigh that is the sum of the short interval altitude differences ΔHigh in the link j (step S530).

そして、ステップＳ５１０において車両１がリンクｊを退出したものと判定されると（ステップＳ５１０においてＹＥＳ）、ＨＶ−ＥＣＵ１００は、リンクｊの標高差ΣΔＨｉｇｈｔをリンクｊのリンク長Ｄで除算することにより、リンクｊの平均勾配Ｓ＿ａｖｅを算出する（ステップＳ５３５）。   When it is determined in step S510 that the vehicle 1 has left the link j (YES in step S510), the HV-ECU 100 divides the elevation difference ΣΔHigh of the link j by the link length D of the link j, An average gradient S_ave of the link j is calculated (step S535).

Ｓ＿ａｖｅ＝ΣΔＨｉｇｈｔ／Ｄ …（６）
次いで、ＨＶ−ＥＣＵ１００は、ナビゲーションＥＣＵ１３２の地図情報ＤＢ１３４に現在記憶されている、リンクｊについての平均勾配の記憶値（学習勾配値の前回値）Ｓ＿ａｖｅ＿ｍと、ステップＳ５３５において算出された平均勾配Ｓ＿ａｖｅとから、以下の式（７）を用いてリンクｊについての新たな学習勾配値Ｓ＿ａｖｅ＿ｎｅｗを算出する（ステップＳ５４０）。 S_ave = ΣΔHigh / D (6)
Next, the HV-ECU 100 stores the average gradient stored value (the previous value of the learning gradient value) S_ave_m for the link j and the average gradient S_ave calculated in step S535, which are currently stored in the map information DB 134 of the navigation ECU 132. From this, a new learning gradient value S_ave_new for the link j is calculated using the following equation (7) (step S540).

Ｓ＿ａｖｅ＿ｎｅｗ＝Ｓ＿ａｖｅ×γ＋Ｓ＿ａｖｅ＿ｍ×（１−γ） …（７）
γは０＜γ＜１を満たす任意の正数である。なお、学習勾配値の前回値が存在しない場合には、γは「１」に設定される。 S_ave_new = S_ave × γ + S_ave_m × (1−γ) (7)
γ is an arbitrary positive number satisfying 0 <γ <1. If the previous value of the learning gradient value does not exist, γ is set to “1”.

そして、ＨＶ−ＥＣＵ１００は、ステップＳ５４０において算出された、リンクｊについての学習勾配値Ｓ＿ａｖｅ＿ｎｅｗをナビゲーションＥＣＵ１３２へ送信する（ステップＳ５４５）。   Then, HV-ECU 100 transmits learning gradient value S_ave_new for link j calculated in step S540 to navigation ECU 132 (step S545).

式（４）に示されるように、勾配抵抗Ｇ＿ｓｌｏｐｅの算出には、車速ＶＳの二乗項（Ｋ・ＶＳ２）が含まれるところ、車速ＶＳが高い場合には、定数Ｋの誤差が顕著となり、勾配抵抗Ｇ＿ｓｌｏｐｅの学習精度が低下する。また、勾配抵抗Ｇ＿ｓｌｏｐｅの算出には、実加速度項ｄＶＳ／ｄｔも含まれるところ、車両１の加減速度が大きい場合には、演算処理の遅れ（応答遅れ）による誤差が顕著となり、この場合にも勾配抵抗Ｇ＿ｓｌｏｐｅの演算精度が低下する。 As shown in the equation (4), the calculation of the gradient resistance G_slope includes the square term (K · VS 2 ) of the vehicle speed VS. When the vehicle speed VS is high, the error of the constant K becomes significant. The learning accuracy of the gradient resistance G_slope is lowered. In addition, the calculation of the gradient resistance G_slope includes the actual acceleration term dVS / dt. When the acceleration / deceleration of the vehicle 1 is large, an error due to a delay in processing (response delay) becomes significant. The calculation accuracy of the gradient resistance G_slope is lowered.

そこで、この実施の形態では、図８で説明したように、車速ＶＳが所定値α以下であり、かつ、車両１の加速度の大きさが所定値β以下である場合に、走行したリンクの勾配の算出結果が学習勾配値として地図情報ＤＢ１３４に記憶される。一方、車速ＶＳが所定値αよりも高いか、又は、加速度の大きさが所定値βよりも大きい場合には、走行したリンクの勾配の算出結果は地図情報ＤＢ１３４に記憶されない。これにより、精度の低い勾配の算出結果が勾配学習の結果として記憶（学習）されるのを抑制することができる。   Therefore, in this embodiment, as described with reference to FIG. 8, when the vehicle speed VS is equal to or smaller than the predetermined value α and the acceleration of the vehicle 1 is equal to or smaller than the predetermined value β, the gradient of the traveled link The calculation result is stored in the map information DB 134 as a learning gradient value. On the other hand, when the vehicle speed VS is higher than the predetermined value α or the magnitude of acceleration is higher than the predetermined value β, the calculation result of the gradient of the traveled link is not stored in the map information DB 134. Thereby, it is possible to suppress storing (learning) a calculation result of a low-accuracy gradient as a result of gradient learning.

なお、特に図示しないが、車両１が大気圧センサを搭載している場合には、大気圧センサの出力値に基づいて学習勾配値を算出するようにしてもよい。具体的には、ＨＶ−ＥＣＵ１００は、リンクｊの両端における大気圧センサの出力値の差分値とリンクｊのリンク長Ｄとからリンクｊの勾配を算出してもよい。   Although not particularly illustrated, when the vehicle 1 is equipped with an atmospheric pressure sensor, the learning gradient value may be calculated based on the output value of the atmospheric pressure sensor. Specifically, the HV-ECU 100 may calculate the gradient of the link j from the difference value between the output values of the atmospheric pressure sensors at both ends of the link j and the link length D of the link j.

［変形例］
上記の実施の形態では、車両１の速度及び加速度に基づいて、車両１が走行したリンクについての勾配の算出結果を学習結果として地図情報ＤＢ１３４に記憶するか否かを判断するものとしたが、車両１の速度及び加速度のいずれか一方のみに基づいて、車両１が走行したリンクについて勾配学習を実施するか否かを判断するようにしてもよい。 [Modification]
In the above embodiment, based on the speed and acceleration of the vehicle 1, it is determined whether or not the calculation result of the gradient for the link traveled by the vehicle 1 is stored in the map information DB 134 as a learning result. Based on only one of the speed and acceleration of the vehicle 1, it may be determined whether or not gradient learning is performed for the link on which the vehicle 1 has traveled.

図１１は、変形例における勾配演算値の有効性を判定する処理の手順を説明するフローチャートである。このフローチャートに示される一連の処理も、ＨＶ−ＥＣＵ１００において、たとえば車両１のシステムスイッチ等がオンされている場合に所定時間毎に繰り返し実行される。   FIG. 11 is a flowchart illustrating a procedure of processing for determining the validity of the gradient calculation value in the modification. The series of processes shown in this flowchart is also repeatedly executed at predetermined time intervals in the HV-ECU 100 when, for example, the system switch of the vehicle 1 is turned on.

図１１を参照して、ＨＶ−ＥＣＵ１００は、車速センサ１２４によって検出される車両１の車速ＶＳが所定値αよりも高いか否かを判定する（ステップＳ６１０）。そして、車速ＶＳが所定値αよりも高いと判定されると（ステップＳ６１０においてＹＥＳ）、ＨＶ−ＥＣＵ１００は、学習有効フラグに０をセットする（ステップＳ６１５）。すなわち、車速ＶＳが所定値αよりも高ければ、勾配学習は有効ではないと判定される。   Referring to FIG. 11, HV-ECU 100 determines whether vehicle speed VS of vehicle 1 detected by vehicle speed sensor 124 is higher than a predetermined value α (step S610). When it is determined that vehicle speed VS is higher than predetermined value α (YES in step S610), HV-ECU 100 sets a learning valid flag to 0 (step S615). That is, if the vehicle speed VS is higher than the predetermined value α, it is determined that the gradient learning is not effective.

一方、ステップＳ６１０において車速ＶＳは所定値α以下であると判定されると（ステップＳ６１０においてＮＯ）、ＨＶ−ＥＣＵ１００は、学習有効フラグに１をセットする（ステップＳ６２０）。すなわち、車速ＶＳが所定値α以下であれば、勾配学習は有効であると判定される。   On the other hand, when it is determined in step S610 that vehicle speed VS is equal to or lower than predetermined value α (NO in step S610), HV-ECU 100 sets 1 to a learning valid flag (step S620). That is, if the vehicle speed VS is equal to or less than the predetermined value α, it is determined that the gradient learning is effective.

図１２は、他の変形例における勾配演算値の有効性を判定する処理の手順を説明するフローチャートである。このフローチャートに示される一連の処理も、ＨＶ−ＥＣＵ１００において、たとえば車両１のシステムスイッチ等がオンされている場合に所定時間毎に繰り返し実行される。   FIG. 12 is a flowchart for explaining a procedure of processing for determining the validity of the gradient calculation value in another modification. The series of processes shown in this flowchart is also repeatedly executed at predetermined time intervals in the HV-ECU 100 when, for example, the system switch of the vehicle 1 is turned on.

図１２を参照して、ＨＶ−ＥＣＵ１００は、車両１の加速度が所定値β１（β１＞０）よりも大きいか否かを判定する（ステップＳ７１０）。そして、加速度が所定値β１よりも大きいと判定されると（ステップ７１０においてＹＥＳ）、ＨＶ−ＥＣＵ１００は、学習有効フラグに０をセットする（ステップＳ７１５）。すなわち、加速度が所定値β１よりも大きければ、勾配学習は有効ではないと判定される。   Referring to FIG. 12, HV-ECU 100 determines whether or not the acceleration of vehicle 1 is greater than a predetermined value β1 (β1> 0) (step S710). If it is determined that the acceleration is greater than predetermined value β1 (YES in step 710), HV-ECU 100 sets 0 to the learning valid flag (step S715). That is, if the acceleration is greater than the predetermined value β1, it is determined that gradient learning is not effective.

ステップＳ７１０において車両１の加速度は所定値β１以下であると判定されると（ステップＳ７１０においてＮＯ）、ＨＶ−ＥＣＵ１００は、車両１の加速度が所定値β２（β２＜０）よりも小さいか否かを判定する（ステップＳ７２０）。そして、加速度が所定値β２よりも小さいと判定されると（ステップＳ７２０においてＹＥＳ）、ＨＶ−ＥＣＵ１００は、ステップＳ７１５へ処理を移行する。すなわち、車両１の加速度が所定値β２よりも小さければ、勾配学習は有効ではないと判定される。   If it is determined in step S710 that the acceleration of vehicle 1 is equal to or less than predetermined value β1 (NO in step S710), HV-ECU 100 determines whether the acceleration of vehicle 1 is smaller than predetermined value β2 (β2 <0). Is determined (step S720). If it is determined that the acceleration is smaller than predetermined value β2 (YES in step S720), HV-ECU 100 proceeds to step S715. That is, if the acceleration of the vehicle 1 is smaller than the predetermined value β2, it is determined that the gradient learning is not effective.

一方、ステップＳ７２０において、車両１の加速度が所定値β２以上であると判定されると（ステップＳ７２０においてＮＯ）、ＨＶ−ＥＣＵ１００は、学習有効フラグに１をセットする（ステップＳ７２５）。すなわち、車両１の加速度が所定値β１（β１＞０）以下であり、かつ、所定値β２（β２＜０）以上であれば、勾配学習は有効であると判定される。   On the other hand, when it is determined in step S720 that the acceleration of vehicle 1 is equal to or greater than predetermined value β2 (NO in step S720), HV-ECU 100 sets 1 to a learning valid flag (step S725). That is, if the acceleration of the vehicle 1 is equal to or smaller than the predetermined value β1 (β1> 0) and equal to or larger than the predetermined value β2 (β2 <0), it is determined that the gradient learning is effective.

なお、車両１の加速度が正の場合の所定値β１と、車両１の加速度が負の場合（減速）の所定値β２とは、同じ値であってもよい。   The predetermined value β1 when the acceleration of the vehicle 1 is positive and the predetermined value β2 when the acceleration of the vehicle 1 is negative (deceleration) may be the same value.

なお、上記の実施の形態及び変形例では、車両１は、ハイブリッド車両として説明したが、本開示の適用範囲は、ハイブリッド車両やその他の走行用のモータジェネレータを備える電動車両に限定されるものではなく、走行用のモータジェネレータを備えずにエンジンのみを動力源として搭載する車両も含むものである。   In the above-described embodiment and modification, the vehicle 1 has been described as a hybrid vehicle. However, the scope of application of the present disclosure is not limited to a hybrid vehicle or other electric vehicle including a motor generator for traveling. In addition, a vehicle including only an engine as a power source without including a motor generator for traveling is also included.

今回開示された実施の形態は、すべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本開示の範囲は、上記した実施の形態の説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。   The embodiment disclosed this time should be considered as illustrative in all points and not restrictive. The scope of the present disclosure is shown not by the above description of the embodiments but by the scope of claims, and is intended to include all modifications within the meaning and scope equivalent to the scope of claims.

１ 車両、１０ エンジン、２０，３０ ＭＧ、４０ 動力分割装置、５０ ＰＣＵ、６０ 蓄電装置、８０ 駆動輪、１００ ＨＶ−ＥＣＵ、１１０ ＢＡＴ−ＥＣＵ、１２０ 各種センサ、１２２ アクセルペダルセンサ、１２４ 車速センサ、１２６ ブレーキペダルセンサ、１３０ ナビゲーション装置、１３２ ナビゲーションＥＣＵ、１３４ 地図情報ＤＢ、１３６ ＧＰＳ受信部、１３８ 交通情報受信部、１４０ ＨＭＩ装置、１５０ ＣＡＮ。   1 vehicle, 10 engine, 20, 30 MG, 40 power split device, 50 PCU, 60 power storage device, 80 drive wheel, 100 HV-ECU, 110 BAT-ECU, 120 various sensors, 122 accelerator pedal sensor, 124 vehicle speed sensor, 126 brake pedal sensor, 130 navigation device, 132 navigation ECU, 134 map information DB, 136 GPS receiving unit, 138 traffic information receiving unit, 140 HMI device, 150 CAN.

Claims (1)

所定の道路区間毎に、前記道路区間の道路勾配に関する情報を記憶する記憶部と、
前記道路区間を走行したときの走行状態から、走行した前記道路区間の道路勾配を算出する制御装置とを備え、
前記制御装置は、
前記道路区間の走行中に、走行速度が第１の所定値以下である第１の条件、走行加速度の大きさが第２の所定値以下である第２の条件、又は、前記第１及び第２の条件の双方が成立する第３の条件が成立した場合に、走行した前記道路区間の道路勾配の算出結果を前記道路勾配の学習結果として前記記憶部に記憶し、
前記道路区間の走行中に、前記第１の条件が成立しない場合、前記第２の条件が成立しない場合、又は前記第３の条件が成立しない場合には、走行した前記道路区間の道路勾配の算出結果を前記記憶部に記憶しない、車両。 For each predetermined road section, a storage unit that stores information regarding the road gradient of the road section;
A control device that calculates a road gradient of the road section that has traveled from a traveling state when the road section travels;
The controller is
During traveling on the road section, a first condition in which the traveling speed is not more than a first predetermined value, a second condition in which the magnitude of traveling acceleration is not more than a second predetermined value, or the first and first When the third condition that satisfies both of the two conditions is satisfied, the calculation result of the road gradient of the road section that has traveled is stored as the learning result of the road gradient in the storage unit,
If the first condition is not satisfied, the second condition is not satisfied, or the third condition is not satisfied during the travel of the road section, the road gradient of the road section traveled A vehicle that does not store the calculation result in the storage unit.
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