CN102012235B - 车载导航系统 - Google Patents

车载导航系统 Download PDF

Info

Publication number
CN102012235B
CN102012235B CN201010258265.3A CN201010258265A CN102012235B CN 102012235 B CN102012235 B CN 102012235B CN 201010258265 A CN201010258265 A CN 201010258265A CN 102012235 B CN102012235 B CN 102012235B
Authority
CN
China
Prior art keywords
energy consumption
vehicle
information
fuel
energy
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201010258265.3A
Other languages
English (en)
Other versions
CN102012235A (zh
Inventor
河野敏明
伏木匠
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Faurecia Clarion Electronics Co Ltd
Original Assignee
Clarion Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Clarion Co Ltd filed Critical Clarion Co Ltd
Publication of CN102012235A publication Critical patent/CN102012235A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN102012235B publication Critical patent/CN102012235B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01CMEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/34Route searching; Route guidance
    • G01C21/3453Special cost functions, i.e. other than distance or default speed limit of road segments
    • G01C21/3469Fuel consumption; Energy use; Emission aspects

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Navigation (AREA)
  • Control Of Vehicle Engines Or Engines For Specific Uses (AREA)

Abstract

本发明提供一种车载导航系统。模式行驶燃料费的值是表示在按照规定的模式行驶次序行驶的情况下的每单位距离的能量消耗量值,该车载导航系统可根据模式行驶燃料费值能得到反映了所行驶的路径的地形或交通信息的高精度的预测值。其对与特定的行驶状况下的车辆能量消耗量有关的不依赖于车型的行驶特性数据进行计算,根据另外输入的车重或动力类型等的基本信息和计算中所使用的模式行驶燃料费值、模式行驶时的行驶特性数据、根据车辆特性计算的理论燃料费、和所输入的模式行驶燃料费,来推定与能量消耗有关的发动机或电动机的特性参数即能量消耗特性参数,并采用所输入的基本信息和所计算出的能量消耗特性参数,进行考虑到地形和交通信息的能量消耗量预测。

Description

车载导航系统
技术领域
本发明涉及对车辆的能量消耗量进行预测的车载导航系统。
背景技术
由于环境问题的扩大等,要求在车辆中的能量的有效利用。由此,对于车载导航系统,进行使得能量消耗量成为最小的路径探索的应用程序的需要也日益提高。在这样的应用程序中,需要针对探索的路径预测车辆的能量消耗量的技术。另外,这里所述的能量消耗量,对于电动汽车来说包括电能消耗量,对于汽油汽车或柴油汽车来说包括燃料消耗量,对于采用多个动力源的车辆来说包括各动力源中的能量消耗量。
作为确定车辆的能量消耗量的重要因素,可以考虑地形、交通信息、车辆特性参数等。尤其车辆特性参数对能量消耗量具有较大的影响,因此需要在预测中反映出来。作为车辆特性参数,可以考虑车重、发动机或电动机的能量消耗特性等。
作为进行这样的反映车辆特性的能量消耗量的预测的方法,可以考虑的两大方法。一种是基于行驶时的能量消耗实际结果的方法,预先记录好对象车辆或同一车型的车辆在道路上行驶时的能量消耗量,并基于该结果进行预测。作为该方法的例子,可以列举:JP特开2006-118479号公报,JP特开2008-20382号公报中记载的发明。
另一种是基于表示能量消耗量的物理模型进行能量消耗量预测的方法。此时,在车载导航系统中对各种车型的车辆进行能量消耗量预测,因此需要用户预先设定对能量消耗量预测有必要的车辆特性参数。作为表示公知的车辆能量消耗特性的信息,具有模式行驶时的燃料费数据。这是对实施了规定的模式行驶时的能量消耗量进行测量而得到的数据,表示每固定距离的能量消耗量或每固定能量消耗量的行驶距离等。模式行驶的次序和模式行驶时的燃料费是公开的,因此用户通过以预定行驶距离来乘算,从而能够预测能量消耗量。
在基于行驶时的能量消耗实际结果对能量消耗量进行预测的方法的情况下,能够实施能量消耗量预测,但这被局限于预测对象车辆或与对象车辆同一车型的其它车辆中能够取得行驶实际结果的道路,因此有时不能实施最小能量消耗量的路径探索。
在采用物理模型来进行能量消耗量预测的方法的情况下,如上所述,需要用户预先设定预测对象车辆的车辆特性参数。但是,实施发动机或电动机的特性等需要专业知识的设定较困难,所以需要基于一般从车辆的商品目录等能够取得的信息、或从搭载在车辆上的传感器所得到的信息,对车辆特性参数进行设定。
作为一般能够取得的车辆的能量消耗量有关的信息,以往采用模式行驶燃料费,且根据它和行驶距离的信息,能够对能量消耗量进行预测。但是,模式行驶燃料费的值是表示在按照规定的模式行驶次序来行驶的情况下的每段距离的能量消耗量的值,从模式行驶燃料费的值不能得到反映了行驶路径的地形和交通信息的高精度的预测值。由此,存在难以实施准确的最小能量消耗量的路径探索的问题。
发明内容
为了解决所述课题,采用规定模式行驶中的燃料费信息,对所探索到的路径的燃料费进行预测的车载导航装置中,具备:
行驶特性数据存储机构,其对模式行驶时的行驶条件下的车辆燃料或电能的能量消耗量的理论值即行驶特性数据进行存储;
基本信息设定机构,其接收基础信息的输入,该基础信息包括对象车辆的车重和模式行驶燃料费的值;
能量消耗特性计算机构,其根据行驶特性数据和基础信息,来推定车辆的发动机或电动机中的与能量消耗有关的特性参数即能量消耗特性参数;
能量消耗量预测机构,其采用基础信息、能量消耗特性参数和道路交通线路(link)的地形信息及交通信息,来预测各道路交通线路中的能量消耗量;和
路径探索机构,其将所计算出的每个道路交通线路的预测能量消耗量用于交通线路的成本来进行路径探索。
另外,在能量消耗特性参数的推定中,求出空转时的电能消耗量或燃料消耗量、和行驶时从燃料的燃烧能或电能向动能转换的转换效率。
另外,作为模式行驶中的燃料费信息,利用10.15模式或JC08模式等规定的模式行驶中的燃料费。
另外,在能量消耗特性计算中,根据所输入的排气量来推定空转时的电能消耗量或燃料消耗量。
(发明效果)
根据本发明,即使对于不具有专业知识的用户,也能够通过取得发动机或电动机的能量消耗特性,实施反映了交通状况或地形的能量消耗量预测和基于该预测值的能量消耗量成为最小的路径探索,并引导探索结果的路线,从而实现能量消耗量的削减。
附图说明
图1是采用本发明的车载导航系统的结构图。
图2是对行驶次序DB1100所保存的行驶次序的格式进行说明的图。
图3是示出车辆特性DB1300的数据结构的图。
图4是行驶特性数据生成部1200中的处理流程图。
图5是示出道路地图3400的数据结构的图。
图6是基本信息设定部3800中的处理流程图。
图7是基本信息设定部中的模式行驶类别和燃料费的输入画面显示例。
图8是基本信息设定部中的动力类型的输入画面例。
图9是能量消耗特性计算部3900中的处理流程图。
图10是表示车辆信息设定用参数DB4000的数据结构的图。
图11是表示车辆特性数据保存部4100的数据结构的图。
图12是路径探索部4200中的处理流程图。
图13是能量消耗量预测计算部4500中的处理流程图。
图14是行驶方式分析处理S4507中的行驶方式的概念图。
图15是行驶方式分析处理S4507中的处理流程图。
图16是车辆信息设定部36000的结构图。
图17是基本信息设定部38000中的处理流程图。
图18是能量消耗特性计算部39000中的处理流程图。
图19是车辆信息设定部36500的结构图。
图20是能量消耗特性计算部39500中的处理流程图。
具体实施方式
以下,参照附图对使用本发明的车载导航系统的实施例进行详细说明。
(实施例1)
图1是使用本发明的车载导航系统的结构图。图1中所示的车载导航系统由导航服务器1000和导航终端3000构成。
导航服务器1000具备行驶次序DB1100、行驶特性数据生成部1200及行驶特性DB1300。行驶次序DB1100为测定模式行驶燃料费时的保存行驶次序的数据库。图2中示出保存在行驶次序DB1100中的行驶次序的格式例。如图2中所示,行驶次序,作为将行驶时间和速度及行驶区间的梯度关系按照每个行驶步骤进行规定而得到的信息,按模式行驶的每个类别进行保存。以后,设定作为对象的模式行驶的行驶步骤i中的行驶时间为T(i),行驶速度为V(i),行驶区间的梯度为θ(i)。
在行驶特性数据生成部1200中,由车辆的运动方程式计算按照保存在行驶次序DB1100中的行驶次序来行驶时的需要时间TT[sec]、行驶距离[m]和表示每单位质量的伴随车辆行驶的能量消耗的行驶指数K[J/kg],并保存在行驶特性DB1300中。在本发明中,概括这三种量,称为行驶特性数据。图3中示出行驶特性DB1300中的行驶特性数据的数据结构。如图3中所示,行驶特性数据按每个模式行驶类别来进行保存。
图4表示行驶特性数据生成部1200中的处理流程图。在该处理中,按作为处理对象的模式行驶类别的行驶次序中的步骤数,反复执行从S1211到S1218的行驶次序步骤处理的循环。
在行驶次序读取处理S1212中,从行驶次序DB1100读入当前的步骤和前一步骤的行驶次序。即,将当前的步骤设定为i时,读入步骤i的行驶次序和步骤i-1中的行驶次序。其中,在步骤1(i=1)的情况下,设定为T(0)=0,V(0)=V(1),θ(0)=θ(1)。
在需要时间计算处理S1213中,将第i步骤中的每一步骤的需要时间t(i)[sec]计算为t(i)=T(i)-T(i-1),并以TT=TT+t(i)的方式在整体的需要时间TT上进行加算。然后,在行驶距离计算处理S1214中,将第i步骤中的每一步骤的行驶距离l(i)[m]计算为l(i)=V(i)×T(i),并以L=L+l(i)的方式在整体的行驶距离L上进行加算。
在动能消耗计算处理S1215中,将第i步骤中的每一步骤的每单位质量的动能消耗k(i)[J/kg]计算为k(i)=(μ+sin(θ))×g×l(i)+(V(i)-V(i-1))×l(i)。其中,关于摩擦系数μ[N/m],认为车型之间的摩擦系数的差异较小,并假设采用所有车型共用的值。例如这里设为μ=0.02[N/m]。另外,设g为重力加速度g[m/sec2]。
然后,在S1216中判定每单位质量的动能消耗k(i)是否大于0。这是因为,在每单位质量的动能消耗k(i)为正的情况下产生伴随行驶的车辆的能量消耗,而在负的情况下不产生车辆的能量消耗,因此当对行驶指数K进行计算时,只需要考虑每单位质量的动能消耗k(i)为正的情况。在k(i)大于0的情况下,执行行驶指数计算处理S1217,并将k(i)以K=K+k(i)的方式与行驶指数K进行加算。另一方面,在k(i)为负的情况下,省略行驶指数计算处理S1217。
如此在计算完步骤i中的行驶指数K的增量之后,在S1218中判断针对作为处理对象的模式行驶类别的行驶次序的所有步骤是否完成了处理,若未完成处理,则在S1218A中将步骤数增加1,返回到循环开头S1211。
针对行驶次序的所有步骤i的处理已完成之后,在行驶特性数据保存处理S1219中,将通过从S1211到S1218的循环处理所制成的行驶特性数据(需要时间TT、行驶距离L、行驶指数K),在行驶特性DB1300中,与所使用的行驶次序的模式行驶类别一起保存。根据该次序所制成的行驶特性数据不依赖于车型,而成为仅以模式行驶次序来确定的值。
通过以上的处理,在导航服务器1000中制成的行驶特性DB1300的每个模式行驶类别的行驶特性数据,通过DVD2100或非易失性半导体存储器2200等介质,被送到导航终端3000,且被保存在导航终端3000中的行驶特性DB3700中。
接着,对导航终端3000的结构进行说明。导航终端3000具备:显示装置3100;输入装置3200;GPS3300;道路地图3400;外部介质读取部3500;车辆信息设定部3600;车辆特性数据保存部4100;路径探索部4200;能量消耗量预测部4300;及路径引导部4600。显示装置3100,通过LCD(Liquid Crystal Display)等,能够彩色地显示任意图形或文字。输入装置3200为与按钮或显示装置3100的LCD一体化的触摸面板,且接收来自用户的各种输入。GPS3300为通过GPS(Global Positioning System)取得本车的当前坐标的装置。
假设在道路地图3400中,存储有各道路交通线路的交通线路信息。另外,所谓道路交通线路,例如表示从交叉点到交叉点之间等的道路上的固定区间,是道路地图的构成单位。以下,所谓交通线路指的是道路交通线路。图5中示出道路地图3400中的交通线路信息的数据结构。在交通线路信息中,包括:交通线路号;交通线路长度;“高速道路”/“一般道路”等道路类别;根据纬度/经度的道路交通线路的始端/终端的交通线路坐标;由与道路交通线路的始端/终端连接的其它道路交通线路的交通线路号来表示连接关系的连接交通线路号;用于表示交通线路内平均梯度的交通线路的始-终端高度差等信息。另外,作为交通线路信息,即使是相同道路的相同区间,相对于道路的上下线也分别赋予不同的交通线路号,并且与道路的行驶方向相应地定义交通线路的始端/终端。
在外部介质读取部3500中,读取DVD2100、非易失性半导体存储器2200等介质,并经由这些介质读出由导航服务器1000制成的行驶特性DB1300中存储的每个模式行驶类别的行驶特性数据,且在后述的车辆信息设定部3600的行驶特性DB3700中保存。
车辆信息设定部3600,由行驶特性DB3700、基本信息设定部3800、能量消耗特性计算部3900、车辆信息设定用参数DB4000构成。该行驶特性BD3700,如上所述,是从导航服务器1000的行驶特性DB1300复制了行驶特性数据而得到的,且具有与行驶特性DB1300相同的数据结构。车辆信息设定部3600的处理,是在如导航终端3000的初次起动时等那样在导航终端3000中未设定车辆特性参数的情况下,或者根据来自用户的指示进行车辆信息的设定的情况下执行的。此时,首先开始基本信息设定部3800的处理。
基本信息设定部3800,通过输入装置3200和显示装置3100,接收车重W[kg]、模式行驶类别、模式行驶燃料费R[km/L](在电动汽车的情况下R[km/Wh])、高辛烷值汽油发动机/标准汽油发动机/柴油发动机/电动汽车这样的动力类型、排气量D[cc]等来自用户的输入。这些各项目是,即使是没有车辆专业知识的一般的用户,根据车辆的检车证、商品目录或Web网站等也能取得的信息。在本发明中,将在基本信息设定部3800中输入的信息概括称为基本信息。
图6中示出基本信息设定部3800中的处理流程。在车重输入处理S3811中,经由输入装置3200接收来自用户的车重的输入。在模式行驶类别输入处理S3812中,首先针对保存在行驶特性DB3700中的行驶特性数据制作模式行驶类别的一览表,并将该一览表显示在显示装置3100而向用户提示,且用户经由输入装置3200接收使用于车辆信息设定的行驶特性数据的模式行驶类别的选择。图7的(a)部中示出显示了模式行驶类别的一览表时的画面显示例。
在模式行驶燃料费输入处理S3813中,用户经由输入装置3200,接收与在模式行驶类别输入处理S3812中用户所选择的模式行驶类别相对应的燃料费值。图7的(b)部中示出输入燃料费值时的显示器3100中的画面显示例。在该画面显示中,可以考虑对与所选择的模式行驶类别对应的选择按钮的颜色进行变更,或用浅色显示与未选择的模式行驶类别对应的选择按钮等,来强调显示所选的模式行驶类别,从而防止错误输入。
在动力类型输入处理S3814中,如图8中所示,向用户提示显示到显示装置3100中的车辆动力类型的一览表的选择画面,并接收对象车辆所使用的动力源的输入。
在S3815中,基于动力类型输入处理S3814中的动力源的输入结果,在对象车辆的动力源为高辛烷值汽油发动机、标准汽油发动机、柴油发动机这样的内燃机的情况下,进入排气量输入处理S3816,在电动汽车的情况下,排气量D的值不需要设定,因此省略排气量输入处理S3816。在排气量输入处理S3816中,从用户经由输入装置3200接收对象车辆的排气量D的数值。通过以上的处理,接收来自用户的基本信息的输入,并结束基本信息设定部3800中的处理。
在基本信息设定部3800中的处理结束之后,实施能量消耗特性计算部3900的处理。在能量消耗特性计算部3900中,基于设定在基本信息设定部3800中的基本信息和行驶特性DB3700的行驶特性数据,求出车辆的能量消耗特性参数。这里,所谓能量消耗特性参数是指表示车辆的动力源即发动机或电动机的能量消耗特性的量,是由车辆特性所确定的量。这里,将以下所示的基础消耗系数F和能量效率E的两个量概括称为能量消耗特性参数。车辆的能量消耗量Q[J]、与行驶时间S[sec]、车辆的动能消耗K’[J]之间,如下(式1)的关系成立。
Q=F×S+1/E×K’                                 (式1)
其中,基础消耗系数F是对于发动机或驱动系统的内部电阻所消耗的每单位时间的能量,对每空转时所消耗的能量来说,单位是J/sec。另外,能量效率E是表示从电能或燃料的燃烧能向动能转换的转换效率。
图9中示出能量消耗特性计算部3900中的能量消耗特性参数的计算处理流程图。在基本信息接收处理S3911中,将从基本信息设定部3800中接收所述处理中用户所输入的基本信息。在接下来的车辆信息设定用参数取得处理S3912中,为了在以后的处理中使用,由车辆信息设定用参数DB4000取得基于所接收到的基本信息中的动力源类别的车辆信息设定用参数。这里,如图10中所示,车辆信息设定用参数DB4000含有因动力源类别而不同的数据。对车辆信息设定用参数中所包含的数据中的排气量-基础消耗系数关系α的含意,在后面进行阐述。另外,能量当量H是将燃料费R的单位根据通常使用的km/L或km/Wh等设定为燃料费R×H,从而转换为km/J的单位时所使用的系数,是表示每单位量的燃料/电力的产生能量。
在S3913中,根据基本信息中的动力源类别,对处理进行分支。此时,在搭载了高辛烷值汽油发动机、标准汽油发动机、柴油发动机这样的内燃机的车辆的情况下,进入内燃机用基础消耗系数计算处理S3914,在电动汽车的情况下,进入电动汽车用基础消耗系数计算处理S3915。
在内燃机用基础消耗系数计算处理S3914中,进行内燃机搭载车的基础消耗系数F的确定。基础消耗系数F是空转时的能量消耗,可以认为与排气量几乎成比例。因此,若预先设定排气量和基础消耗系数的比例关系,并将该比例关系作为比例系数即排气量-基础消耗系数关系α而表示,则可采用基本信息中的排气量D,将基础消耗系数F确定为F=αD。
作为比例系数即α的确定方法,可以考虑例如车载导航系统的搭载对象车辆中按每个动力源类别,在代表性的车型中进行排气量D’和空转时的能量消耗量F’的测量,并确定为α=F’/D’。由此,仅通过对每个动力源类别用一种车型进行测量,就能够确定各种排气量的车型中的基础消耗系数。在本方式中,该比例系数α在车辆信息设定用参数DB4000中被预先制成并被保存。
在电动汽车用基础消耗系数计算处理S3915中,进行电动汽车中的基础消耗系数F的确定。在电动汽车的情况下,认为不产生由空转产生的能量消耗量,因此可以考虑F=0的方法。
另外,在内燃机搭载车、电动汽车都被估计为由电气安装件和空调器等产生的能量消耗量不能忽视的程度的情况下,通过在基础消耗系数上加算由电气安装元件或空调器等产生的能量消耗量的时间平均值,从而能够进行更准确的能量消耗量的预测。
在行驶特性数据读入处理S3916中,利用行驶特性DB3700,取得在基本信息中所包含的模式行驶类别中的行驶特性数据。
在能量效率计算处理S3917中,进行能量效率E的计算。在进行以由基本信息接收处理S3911所接收到的在基本信息中所设定的模式行驶类别来表示的模式行驶的情况下的能量消耗量Q,从由行驶特性数据读入处理S3916所取得的行驶特性数据中,根据基本信息的模式行驶燃料费R和行驶特性数据的行驶距离L,可以被求出为Q=L/(R×H)。另外,关于能量消耗量Q,(式1)成立,关于(式1)的右边的第一项F×S,当前F在内燃机用基础消耗系数计算处理S3914或电动汽车用基础消耗系数计算处理S3915中被确定,而且关于旅行时间S,根据行驶特性数据的需要时间TT,可设定为S=TT。另外,关于动能消耗K’,由于行驶特性数据的行驶指数K为模式行驶类别中的每单位质量的总动能,因此采用基本信息的车重W,可确定为K’=W×K。
如此,由于能够确定(式1)中E以外的所有量,因此可以通过求解(式1),将能量效率E确定为以下的(式2)。
E=W×K/(L/(R×H)-F×TT)                           (式2)
在车辆特性数据保存处理S3918中,将由在内燃机用基础消耗系数计算处理S3914或电动汽车用基础消耗系数计算处理S3915中所求出的基础消耗系数F和在能量效率计算处理S3917中所求出的能量效率E构成的能量消耗特性参数、以及在基本信息接收处理S3911中所接收到的基本信息,作为车辆特性数据而保存在车辆特性数据保存部4100中。图11中示出车辆特性数据保存部4100的数据格式例。
接着,对路径探索部4200的处理进行说明。图12中示出路径探索部4200中的处理流程图。在路径探索部4200中,在探索开始指示接收处理S4201中通过输入装置3200对来自用户的出发地、目的地、以及出发时间的输入和路径探索的实施指示进行接收。出发地,也可以输入由GPS3300取得的本车位置。另外,关于出发时间,除了来自用户的输入之外,也可以采用由未图示的定时器所取得的当前时刻。
接着,在预测对象交通线路列表生成处理S4202中,生成提取了作为能量消耗量预测对象的道路交通线路的预测对象交通线路列表。作为预测对象交通线路,提取在出发地/目的地之间的路径中被包含的可能性较高的交通线路。这例如,可以考虑从道路地图3400中提取交通线路的始端或终端中的任一端处于与连接出发地/目的地之间的直线相距固定距离以内的所有交通线路的方法。
接着,在预测能量消耗量要求处理S4203中,向能量消耗量预测部4300提供预测对象交通线路列表和出发时间,并对包含在预测对象交通线路列表中的交通线路中的能量消耗量进行预测。对能量消耗量预测部4300中的处理,在后面进行阐述。
在预测能量消耗量接收处理S4204中,对由能量消耗量预测部4300计算出的在预测对象交通线路列表中所包含的交通线路的预测能量消耗量进行接收。
在路径探索处理S4205中,将所接收到的预测能量消耗量作为交通线路的成本,与作为道路地图3400中的连接交通线路号而显示的交通线路间连接信息一起,通过采用迪杰斯特(ダイクストラ)法等最小成本路径探索算法,来探索出发地和目的地之间的能量消耗量成为最小的路径。所探索出的能量消耗量成为最小的路径被提供给路径引导部4600。
这里,对本发明中的能量消耗量预测处理进行说明。在本发明中,由能量消耗量预测部4300,考虑到地形、交通信息和车辆特性参数而实施交通线路单位下的能量消耗量预测。该能量消耗量预测部4300,由交通信息预测部4400和能量消耗量预测计算部4500构成。
交通信息预测部4400,根据将过去针对各交通线路所收集的交通线路旅行时间按照不同的日期种类或时间带来分类合计而制成的统计交通信息,针对作为能量消耗量的预测对象的各交通线路,取得与推定通过时刻所对应的时间带的旅行时间,并将该时刻作为针对各交通线路的预测交通线路旅行时间TPRED,提供给能量消耗量预测计算部4500。另外,这里,关于交通线路的推定通过时刻,例如可以考虑以下方式等的获取方法,即:利用在路径探索实施时刻的当前位置和当前时刻,计算从当前位置到能量消耗量预测对象交通线路始端或终端为止的直线距离,并且将用包括预先由统计交通信息所计算出的预测对象交通线路的地区/地图网格中的平均车辆速度来除以该直线距离而得到的时间,加算到当前时刻上。
能量消耗量预测计算部4500,根据道路地图3400、由交通信息预测部4400得到的预测交通线路旅行时间、由车辆信息设定部3600得到的车辆特性参数,针对从路径探索部4200所提供的预测对象交通线路列表中所包含的预测对象交通线路进行能量消耗量预测。
图13中表示能量消耗量预测计算部4500中的处理流程图。首先,在车辆特性数据取得处理S4501中,取得在车辆信息设定部3600中求出且在车辆特性数据保存部中存储的作为能量消耗量预测对象的车辆的车辆特性数据。
在预测对象交通线路列表/出发时间接收处理S4502中,通过路径探索部4200,对由实施能量消耗量预测的交通线路构成的预测对象交通线路列表、和成为用于计算作为能量消耗量预测对象的每个交通线路的推定通过时间带的基准的出发时间进行接收。
在能量消耗量预测计算部4500中,反复进行从S4503到S4508的预测对象交通线路列表处理的循环,从而对预测对象交通线路列表内的所有交通线路实施能量消耗量预测。
首先,在预测交通线路旅行时间取得处理S4504中,从交通信息预测部4400中接收针对处理对象交通线路而如上述那样求出的预测交通线路旅行时间TPRED。在道路地图信息取得处理S4505中,使处理对象交通线路的交通线路号和包含在道路地图3400中的交通线路号相互对应,从而由道路地图3400读入处理对象交通线路的交通线路信息。
在行驶数据分析处理S4506中,根据预测交通线路旅行时间TPRED,对处理对象交通线路内的行驶速度及调速这样的行驶方式进行分析。在本发明中,根据预测交通线路旅行时间TPRED求出将该行驶方式。如图14中所示的本发明的行驶方式预测概念图,在本发明中,作为基于在交通线路内的最大速度VMAX的固定速度下的行驶状态、最大速度VMAX与时速0km/h(即停止状态)之间的调速状态的产生次数N次的组合,来表示行驶方式。
图15中示出在行驶方式分析处理S4506中的处理的详细说明。在交通线路内平均速度计算处理S45061中,对在交通线路内的平均速度VAVE进行计算。其根据交通线路长度L和预测交通线路旅行时间TPRED,而计算为VAVE=L/TPRED
在交通线路内最大速度计算处理S45062中,在VAVE上加算固定速度VADD,从而确定在交通线路内的最大速度VMAX。例如,关于所加算的VADD,可以考虑根据从道路地图3400所取得的交通线路信息中的道路类别而设定为:在一般道路中VADD=10km/h,在高速道路中VADD=20km/h等。
在调速次数计算处理S45063中,基于预测交通线路旅行时间TPRED和道路类别,对最大速度VMAX和时速0km/h之间的调速产生次数N进行预测。由于在行驶中产生由信号或速度的波动引起的调速,因此可以近似地认为按每个固定时间产生调速。因此,将典型的调速间隔设定为TC,并设定为N=TPRED/TC,从而能够确定N。此时,在一般道路上反映信号等的影响,调速间隔较短,而在高速道路上速度变化变小,因此可以考虑将调速间隔设定为较长。例如,可以考虑在一般道路上设定为TC=60[sec],在高速道路上设定为TC=120[sec]等。通过以上,可求出表示处理对象交通线路的行驶方式的最大速度VMAX、调速状态的产生次数N。
接着,在能量消耗量预测计算处理S4507中,利用基于在(式1)中所示的车辆的能量消耗模型的关系式,对能量消耗量Q进行预测。在该处理中,作为(式1)的基础消耗系数F,使用在车辆信息设定部3600中被计算且被存储在车辆特性数据保存部4100中的车辆特性数据的能量消耗特性参数中的基础消耗系数F,作为(式1)的行驶时间S,使用预测交通线路旅行时间TPRED。另外,将根据由道路地图3400针对处理对象交通线路所取得的交通线路信息所求出的交通线路长度设为l,交通线路的平均梯度设为θ,摩擦系数μ及重力加速度g设为与在行驶特性数据生成部1200的处理中所使用的值相同,并且根据在车辆特性数据中所设定的车重W,考虑到摩擦、梯度、行驶方式中的调速的影响,从而使车辆的动能消耗K’[J]被计算为,
K’=W×MAX(0,((μ+sin(θ))×g×l+N×VMAX 2/2))(式3)。
另外,函数MAX为返回自变量中的最大值的函数,并且与行驶特性数据生成部1200中的行驶指数K的计算时仅累计了动能消耗量为正值一样,设定为K’不会成负值。这里,由交通线路始-终端高度差h和交通线路长度l,可以写成sin(θ)=h/l,因此根据(式1)的能量消耗量模式,设定为:
Q=F×TPRED+l/E×W×MAX(0,(μ×g×l+g×h+N×VMAX 2/2))
                                                      (式4)
从而实施处理对象交通线路中的能量消耗量Q的预测。
反复进行从上述S4503到S4508的预测对象交通线路列表处理,在S4508中针对预测对象交通线路列表的所有交通线路都完成了处理的情况下,结束该循环处理。在针对所有的交通线路尚未完成处理的情况下,将未处理的交通线路从预测对象交通线路列表中选择一个而作为处理对象交通线路,再次执行预测对象交通线路列表处理。该循环处理结束之后,针对预测对象交通线路列表的所有交通线路所计算出的预测能量消耗量,通过预测能量消耗量提供处理S4509被提供到路径探索部4200。
接着,对路径引导部4600的处理进行说明。在路径引导部4600中,将从路径探索部4200所取得的路径信息,与从道路地图3400或GPS3300取得的本车的当前位置一起显示在显示装置3100中。由此,驾驶员能够按照导航终端3000的引导,而在能量消耗量成为最小的路径上行驶。
根据以上的结构,即使对于没有专业知识的用户来说,通过对车辆的能量消耗量特性参数进行设定,并实施反映了交通状况和地形的能量消耗量预测及基于该能量消耗量预测的能量消耗量最小的路径探索而在探索结果的路线上行驶,从而也会实现能够削减能量消耗量的车载导航系统。
接着,对实施例1的变形进行说明。对于该实施例2的车载导航系统来说,在实施例1中说明的车载导航系统的导航终端3000中,只是车辆信息设定部不同。图16中表示实施例2中的车辆信息设定部36000的结构。
实施例2中的车辆信息设定部36000,其简要结构与实施例1中的车辆信息设定部3600相同,并且具备:行驶特性DB3700、基本信息设定部38000、能量消耗特性计算部39000、和车辆信息设定用参数DB40000。
与实施例1中的车辆信息设定用参数DB4000相比,在车辆信息设定用参数DB40000中只保存有在实施例1的车辆信息设定用参数DB4000中所存储的信息中的能量当量H的信息。
另外,基本信息设定部38000,与实施例1的基本信息设定部3800同样,通过输入装置3200和显示装置3100接收来自用户输入的车重W[kg]、两种以上的模式行驶类别、以及与各模式行驶类别对应的模式行驶燃料费R[km/L](或单位[km/Wh])、重力类型等基本信息。但是,不要求排气量的输入。图17中表示基本信息设定部38000中的处理流程图。该流程图也与图6中所示的实施例1中的基本信息设定部3800的处理同样,在车重输入处理S3811中接收来自用户的车重的输入。在模式行驶类别输入处理S3812中,接收来自模式行驶类别一览表的用户的选择。在模式行驶燃料费输入处理S3813中,还从用户接收与模式行驶类别对应的燃料费的值。
但是,在S3810中,向用户查询是否有其它的模式行驶类别和模式行驶燃料费的信息,在具有其它信息的情况下返回S3812,并接收与其它模式行驶类别相关的输入。在无其它信息的情况下,进入动力类型输入处理S3814,且在动力类型输入处理S3814中,接收来自用户的动力类型的输入。而且,与实施例1的基本信息设定部3800的处理不同,不进行排气量的输入处理就结束来自用户的基本信息的输入。在基本信息设定部38000的处理结束后,实施能量消耗特性计算部39000的处理。
在能量消耗特性计算部39000中,基于基本信息设定部38000中所设定的基本信息和行驶特性DB37000的信息,来确定车辆的能量消耗特性参数。所设定的能量消耗特性参数的种类与实施例1相同。
以下,采用图18中所示的能量消耗特性计算部39000的流程图,对实施例2中的能量消耗特性计算部39000的处理进行说明。在基本信息接收处理S39101中,接收用户从基本信息设定部38000所输入的基本信息。车辆信息设定用参数取得处理S3912,根据车辆信息设定用参数DB40000,读入与动力类型对应的能量当量H的数据。
在S39103中,判定在用户所输入的基本信息中是否包括两种以上的模式行驶类别和其燃料费数据,若在基本信息中包括与两种以上的模式行驶类别对应的燃料费数据,则进入行驶特性数据读入处理S39104,在模式行驶类别只是一种的情况下,不进行接下来的车辆信息设定,而结束处理。在以下的说明中,将所输入的模式行驶类别和与该模式行驶类别对应的燃料费数据的个数设定为M个。
在行驶特性数据读入处理S39104中,由行驶特性DB3700取得与包含在基本信息中的所有模式行驶类别对应的行驶特性数据。
在能量消耗特性推定处理S39105中,进行能量消耗特性参数即基础消耗系数F和能量效率E的推定处理。当针对与由基本信息接收处理S39101作为基本信息而接收到的多个模式行驶特性相对应的燃料费、和由行驶特性数据读入处理S39104取得的各模式行驶特性的行驶特性数据,将对多个模式行驶类别进行区别的脚注设定为i时,根据第i模式行驶类别中的行驶距离Li、需要时间TTi、行驶指数Ki,与实施例1中的能量效率计算处理S3917的情况同样,通过确定能量消耗量为Q=Li/(Ri×H)、旅行时间为S=TTi、动能消耗为K’=车重W×Ki,从而对应(式1)的能量消耗的计算式成为
Li/(Ri×H)=F×TTi+l/E×W×Ki    (式5),
且对于模式行驶类别,能够得到这样的M个计算式。
联立该M个计算式,对基础消耗系数F、能量效率E进行求解,从而得到目标的能量消耗特性参数。但是,在M>3的情况下,有可能无法求解,因此在该情况下,例如将误差的平方和即e=∑(Li/(Ri×H)-F×TTi+l/E×W×Ki)2作为评价函数,并将使得该e为最小的基础消耗系数F和能量效率E的值作为能量消耗特性参数的推定值。
在车辆特性数据保存处理S39106中,将所接收到的基本信息和所计算出的能量消耗特性参数的推定值,与实施例1的车辆特性数据保存处理S3918同样,保存在车辆特性数据保存部4100中。
通过以上所示的步骤,进行实施例2中的能量消耗特性参数的计算。在实施例2中,与实施例1相比,即使在排气量不清楚的情况下也能设定能量消耗特性。另外,不需要为了推定基础消耗系数F而预先测量在代表性的车型中空转时的能量消耗量F’。
[实施例3]
接着,对实施例1的其它变形进行说明。在该实施例3的车载导航系统中,在实施例1的车载导航系统中的导航终端3000中,只是车辆信息设定部不同。图19中示出实施例3中的车辆信息设定部36500的结构。实施例3的车辆信息设定部36500具备:行驶特性DB3700、基本信息设定部38500、能量消耗特性计算部39500、能量消耗量传感器40500、车速传感器41500、及车辆信息设定用参数DB42500。
能量消耗量传感器40500是对车辆的能量消耗量进行测定的传感器,在动力源类别为电动汽车的情况下,是电力计等测量机构,在作为动力源搭载高辛烷值汽油发动机、标准汽油发动机、柴油发动机这样的内燃机的车辆的情况下,是能够取得燃料流量计或喷射器等与燃料供给有关的信息的传感器,例如设为如下的传感器:将基于喷射器开阀时间的信息等所求出的燃料的喷出量或由燃料流量计的值所求出的燃料的供给量作为所消耗的燃料量,且输出根据使用了该燃料量的燃料种类而换算为能量消耗量的值。
车速传感器41500是通过轮胎的转速测量等对车辆速度进行测定的传感器。
车辆信息测定用参数DB42500,与实施例2的车辆信息测定用参数DB40000同样,只含有能量当量H的信息。
基本信息设定部38500,通过输入装置3200和显示装置3100,接收来自用户的输入的车重W[kg]、模式行驶类别、以及模式行驶燃料费R[km/J]等基本信息。但是,与实施例2的情况同样,不要求排气量的输入。
能量消耗特性计算部39500,基于用户在基本信息设定部38500中所设定的基本信息、行驶特性DB37500、及能量消耗量传感器40500的信息,确定车辆的能量消耗特性参数。所设定的能量消耗特性参数的种类与实施例1的情况相同。
图20是能量消耗特性计算部39500中的处理流程图。在本实施例3中,能量消耗特性计算部39500的处理,是在基本信息设定部38500的处理结束后,从实际上车辆开始行驶起执行的。
在基本信息接收处理S39501中,接收在基本信息设定部38500中由用户所输入的基本信息。接着,车辆信息设定用参数取得处理S39502,从车辆信息设定用参数DB42500中读入与所接收到的基本信息中被设定的动力类型相对应的车辆信息测定用参数。
在传感器信息取得处理S39503中,将能量消耗量和车速值分别从能量消耗量传感器40500和车速传感器41500中取得。将传感器信息的取得设定为进行固定时间,例如设定进行10分钟。
在基础消耗系数计算处理S39504中,根据在传感器信息取得处理S39503中所取得的能量消耗量和速度值,将车速为0km/h的情况判定为空转状态,且将在空转状态时所取得的能量消耗量的平均值设定为基础消耗系数F。但是,如上所述,在取得了固定时间的传感器信息中没有被判定为空转状态的数据的情况下,不进行基础消耗系数F的设定。
在S39505中,判定基础消耗系数F的计算是否成功。即,如上所述,在没有被判定为空转状态的传感器信息的情况下,这里被判定为计算失败,且重新实施传感器信息取得处理S39503,取得传感器信息。在基础消耗系数F的计算成功的情况下,进入行驶特性数据读入处理S3916。
在行驶特性数据读入处理S3916中,能量效率计算处理S3917、车辆特性数据保存处理S3918分别与图9中的所对应的处理相同,在能量效率计算处理S3917中计算出能量效率E,并且,将由在车辆特性数据保存处理S3918中求出的基础消耗系数F及在能量效率计算处理S3917中所求出的能量效率E构成的能量消耗特性参数、和由基本信息接收处理S39501所接收到的基本信息作为车辆特性数据保存在车辆特性数据保存部4100中。
实施例3,与实施例1相比,不需要排气量的输入及事先的代表性的车型中的空转时的能量消耗量的测量。

Claims (12)

1.一种车载导航装置,其采用规定行驶条件下的燃料费信息,对所探索到的路径的燃料费进行预测,其特征在于,具备:
行驶特性数据存储机构,其对在所述规定行驶条件下的车辆燃料或电能的能量消耗量的理论值即行驶特性数据进行存储;
基本信息设定机构,其接收基础信息的输入,该基础信息至少包括车重和在所述规定行驶条件下的对象车辆的燃料费值;
能量消耗特性计算机构,其采用所述行驶特性数据和所述基础信息,来推定车辆的发动机或电动机中的与能量消耗有关的特性参数即能量消耗特性参数;
能量消耗量预测机构,其采用所述基础信息、所述能量消耗特性参数、道路交通线路的地形信息及交通信息,来预测各道路交通线路中的能量消耗量;和
路径探索机构,其将所计算出的每个道路交通线路的预测能量消耗量用于交通线路的成本来进行路径探索。
2.根据权利要求1所述的车载导航装置,其特征在于,
在所述能量消耗特性计算机构中,作为能量消耗特性参数而设定空转时的电能消耗量或燃料消耗量、和行驶时从燃料的燃烧能或电能向动能转换的转换效率。
3.根据权利要求1所述的车载导航装置,其特征在于,
在所述基本信息设定机构中,作为从用户输入的车辆特性而接收车辆重量、排气量、10.15模式或JC08模式等模式行驶的种类、及该模式行驶中的燃料费的输入,
在行驶特性数据生成机构中,将该模式行驶中的规定行驶状况作为特定的行驶状况来利用,并按照该模式行驶的次序根据运动方程式计算车辆的行驶距离、需要时间、及每单位质量的能量消耗量。
4.根据权利要求1所述的车载导航装置,其特征在于,
在所述能量消耗特性计算机构中,通过根据在基本信息设定机构中所取得的排气量,对空转时的电能消耗量或燃料消耗量进行推定,并在根据行驶特性数据和车辆特性计算的理论燃料费与所输入的燃料费的比较时进行代入,从而对从行驶时的燃料的燃烧能或电能向动能转换的转换效率进行计算。
5.根据权利要求1所述的车载导航装置,其特征在于,
在所述能量消耗特性计算机构中,联立在多个模式行驶中的理论燃料费计算式,以同时满足这些计算式或使得误差成为最小的方式设定能量消耗特性参数。
6.根据权利要求1所述的车载导航装置,其特征在于,
在所述基本信息设定机构中,根据来自传感器机构的信息,对空转状态进行识别,且设定空转时的电能消耗量或燃料消耗量。
7.根据权利要求2所述的车载导航装置,其特征在于,
在所述能量消耗特性计算机构中,通过根据在基本信息设定机构中所取得的排气量,对空转时的电能消耗量或燃料消耗量进行推定,并在根据行驶特性数据和车辆特性计算的理论燃料费与所输入的燃料费的比较时进行代入,从而对从行驶时的燃料的燃烧能或电能向动能转换的转换效率进行计算。
8.根据权利要求3所述的车载导航装置,其特征在于,
在所述能量消耗特性计算机构中,通过根据在基本信息设定机构中所取得的排气量对空转时的电能消耗量或燃料消耗量进行推定,并在根据行驶特性数据和车辆特性计算的理论燃料费与所输入的燃料费的比较时进行代入,从而对从行驶时的燃料的燃烧能或电能向动能转换的转换效率进行计算。
9.根据权利要求2所述的车载导航装置,其特征在于,
在所述能量消耗特性计算机构中,联立在多个模式行驶中的理论燃料费计算式,以同时满足这些计算式或使得误差成为最小的方式设定能量消耗特性参数。
10.根据权利要求3所述的车载导航装置,其特征在于,
在所述能量消耗特性计算机构中,联立在多个模式行驶中的理论燃料费计算式,以同时满足这些计算式或使得误差成为最小的方式设定能量消耗特性参数。
11.根据权利要求2所述的车载导航装置,其特征在于,
在所述基本信息设定机构中,根据来自传感器机构的信息,对空转状态进行识别,且设定空转时的电能消耗量或燃料消耗量。
12.一种路径探索方法,由以下步骤构成:
在采用规定行驶条件下的燃料费信息,对所探索的路径的燃料费进行预测的车载导航装置中,对在所述规定行驶条件下的车辆燃料或电能的能量消耗量的理论值即行驶特性数据进行存储的步骤(S1219);
接收基础信息的输入的步骤,该基础信息至少包括车重和在所述规定行驶条件下的对象车辆的燃料费值;
采用所述行驶特性数据和所述基础信息,来推定车辆的发动机或电动机中的与能量消耗有关的特性参数即能量消耗特性参数的步骤;
采用所述基础信息、所述能量消耗特性参数、道路交通线路的地形信息及交通信息,来预测各道路交通线路中的能量消耗量的步骤(S4503至S4508);和
将所计算出的每个道路交通线路的预测能量消耗量用于交通线路的成本来进行路径探索的步骤。
CN201010258265.3A 2009-09-04 2010-08-18 车载导航系统 Active CN102012235B (zh)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2009204237A JP4876159B2 (ja) 2009-09-04 2009-09-04 カーナビゲーションシステム
JP2009-204237 2009-09-04

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN102012235A CN102012235A (zh) 2011-04-13
CN102012235B true CN102012235B (zh) 2013-05-08

Family

ID=43302944

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201010258265.3A Active CN102012235B (zh) 2009-09-04 2010-08-18 车载导航系统

Country Status (4)

Country Link
US (1) US8239127B2 (zh)
EP (1) EP2293018B1 (zh)
JP (1) JP4876159B2 (zh)
CN (1) CN102012235B (zh)

Families Citing this family (44)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5027777B2 (ja) * 2008-10-31 2012-09-19 クラリオン株式会社 カーナビゲーション装置およびカーナビゲーション方法
US9043141B2 (en) * 2008-10-31 2015-05-26 Clarion Co., Ltd. Navigation system and navigation method of route planning using variations of mechanical energy
EP2524833A1 (en) * 2010-01-15 2012-11-21 Honda Motor Co., Ltd. Electric vehicle
EP2354762B1 (en) * 2010-02-05 2013-11-27 Harman Becker Automotive Systems GmbH Navigation system and method for determining parameters in a navigation system
DE102010029115A1 (de) * 2010-05-19 2011-11-24 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Verfahren und Vorrichtung zum Betreiben eines Kraftfahrzeugs
DE102010030309A1 (de) 2010-06-21 2011-12-22 Ford Global Technologies, Llc Verfahren und Vorrichtung zur Ermittlung einer energieverbrauchsoptimierten Route
JP5516209B2 (ja) * 2010-08-06 2014-06-11 アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 ナビゲーション装置、ナビゲーション方法、及びナビゲーションプログラム
US20110225105A1 (en) * 2010-10-21 2011-09-15 Ford Global Technologies, Llc Method and system for monitoring an energy storage system for a vehicle for trip planning
US20110224852A1 (en) * 2011-01-06 2011-09-15 Ford Global Technologies, Llc Methods and system for selectively charging a vehicle
US8849499B2 (en) * 2011-01-06 2014-09-30 Ford Global Technologies, Llc Methods and systems for monitoring a vehicle's energy source
JPWO2012132014A1 (ja) * 2011-03-31 2014-07-24 パイオニア株式会社 算出装置、算出システム、端末および算出方法
JP5722686B2 (ja) * 2011-04-12 2015-05-27 クラリオン株式会社 運転支援装置および該装置を有する車両
WO2012160593A1 (ja) * 2011-05-20 2012-11-29 三菱電機株式会社 パラメータ推定方法、特性評価方法及びナビゲーション装置
US20130041552A1 (en) 2011-08-11 2013-02-14 Ford Global Technologies, Llc Methods and Apparatus for Estimating Power Usage
US8907776B2 (en) 2011-10-05 2014-12-09 Ford Global Technologies, Llc Method and apparatus for do not disturb message delivery
US8849742B2 (en) 2012-01-24 2014-09-30 Ford Global Technologies, Llc Method and apparatus for providing charging state alerts
US9108640B2 (en) 2012-01-31 2015-08-18 Google Inc. Systems and methods for monitoring and reporting road quality
JP5893953B2 (ja) 2012-02-22 2016-03-23 日立建機株式会社 車両運行管理システム
US8849555B2 (en) * 2012-02-29 2014-09-30 Inrix, Inc. Fuel consumption calculations and warnings
US8706416B2 (en) * 2012-04-03 2014-04-22 Ford Global Technologies, Llc System and method for determining a vehicle route
CN104471219B (zh) * 2012-06-27 2017-07-11 三菱电机株式会社 行驶模式评价装置及行驶模式评价方法
US9462545B2 (en) 2013-03-14 2016-10-04 Ford Global Technologies, Llc Method and apparatus for a battery saver utilizing a sleep and vacation strategy
US9479601B2 (en) 2013-03-15 2016-10-25 Ford Global Technologies, Llc Method and apparatus for seamless application portability over multiple environments
US9066298B2 (en) 2013-03-15 2015-06-23 Ford Global Technologies, Llc Method and apparatus for an alert strategy between modules
JP6000879B2 (ja) * 2013-03-18 2016-10-05 株式会社ゼンリンデータコム 経路案内装置
US9448073B2 (en) 2013-06-10 2016-09-20 Google Inc. System and method for assessing road quality using data collected from a mobile device
US9587954B2 (en) * 2013-07-10 2017-03-07 Ford Global Technologies, Llc System and method for vehicle routing using stochastic optimization
JP2015025709A (ja) * 2013-07-25 2015-02-05 住友電気工業株式会社 電気自動車用情報の推定装置、経路探索システム、及びコンピュータプログラム
US9488493B2 (en) * 2014-01-16 2016-11-08 Ford Global Technologies, Llc Method and apparatus for electric vehicle trip and recharge planning
US9689695B2 (en) 2014-09-19 2017-06-27 Empire Technology Development Llc Meeting point determination for group members
JP6122935B2 (ja) * 2015-11-19 2017-04-26 パイオニア株式会社 推定装置、推定方法、推定プログラムおよび記録媒体
KR101865729B1 (ko) * 2016-06-23 2018-06-08 현대자동차 주식회사 전기자동차 경로 안내 시스템 및 그 방법
DE102016218815B4 (de) 2016-09-29 2020-07-30 Audi Ag Verfahren zur Auswahl eines Streckenverlaufs für einen Emissionstest
SE541347C2 (en) * 2016-09-29 2019-07-23 Scania Cv Ab Method and system for assisting the driver of a vehicle
US10570819B1 (en) * 2017-01-30 2020-02-25 Daryl Bear Energy test method for determining fuel consumption of a vehicle
KR102384647B1 (ko) 2017-06-02 2022-04-11 현대자동차주식회사 차량, 그와 통신하는 단말기 및 그의 제어 방법
US10571287B2 (en) * 2017-08-25 2020-02-25 The Boeing Company System and method for vehicle energy management
CN109445404B (zh) * 2018-09-17 2021-06-11 中南大学 智能驾驶规划决策控制系统增强在环测试方法
CN109720207B (zh) * 2018-12-29 2021-03-16 彩虹无线(北京)新技术有限公司 车辆能耗分析方法、装置及计算机可读介质
JP2021018091A (ja) * 2019-07-18 2021-02-15 株式会社エムティーアイ プログラムおよび情報処理装置
CN113008253A (zh) * 2019-12-18 2021-06-22 沈阳美行科技有限公司 一种混合动力车辆行驶方法、设备和存储介质
JP7010985B2 (ja) * 2020-03-03 2022-01-26 本田技研工業株式会社 走行可能距離表示装置
US11486710B2 (en) 2020-04-06 2022-11-01 The Boeing Company System and method for determining a three-dimensional travel path for a vehicle
CN114019291B (zh) * 2021-08-06 2022-08-26 吉林大学 一种表征电动汽车能耗指标的方法及系统

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5913917A (en) * 1997-08-04 1999-06-22 Trimble Navigation Limited Fuel consumption estimation
JP2003009310A (ja) * 2001-06-25 2003-01-10 Nissan Motor Co Ltd ハイブリッド車両の制御装置
JP2007050888A (ja) * 2006-09-25 2007-03-01 Aisin Aw Co Ltd ハイブリッド車両の駆動制御システム
JP2007094703A (ja) * 2005-09-28 2007-04-12 Toyota Motor Corp 車両情報提供システム
JP2009174983A (ja) * 2008-01-24 2009-08-06 Hitachi Software Eng Co Ltd カーナビゲーションシステムによる車両情報提供システム

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE10335927B4 (de) * 2003-08-06 2005-09-22 Siemens Ag Navigationssystem mit Ermittlung einer verbrauchsoptimierten Route
JP2005098749A (ja) * 2003-09-22 2005-04-14 Toyota Motor Corp 車両用ナビゲーション装置
JP4023445B2 (ja) * 2003-12-25 2007-12-19 株式会社エクォス・リサーチ ハイブリッド車両の制御装置
JP2006118479A (ja) 2004-10-25 2006-05-11 Mitsubishi Fuso Truck & Bus Corp 車両の燃料消費率予測装置
JP4253011B2 (ja) 2006-07-14 2009-04-08 本田技研工業株式会社 ナビサーバ、ナビ装置、ナビプログラム、ナビ装置の構築方法、サーバおよびナビシステム
JP4840077B2 (ja) * 2006-10-24 2011-12-21 株式会社デンソー コスト算出装置、ナビゲーション装置、プログラム
JP4462316B2 (ja) * 2007-09-26 2010-05-12 株式会社デンソー 経路探索装置
US7493209B1 (en) * 2008-04-07 2009-02-17 International Business Machines Corporation Method of calculating a route based on estimated energy consumption
JP5045685B2 (ja) * 2009-01-20 2012-10-10 アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 経路案内装置、経路案内方法及びコンピュータプログラム
JP2011027472A (ja) * 2009-07-22 2011-02-10 Toyota Central R&D Labs Inc 経路探索装置、プログラム、発進回数予測装置、燃料消費量算出装置、及び動作スケジュール決定装置

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5913917A (en) * 1997-08-04 1999-06-22 Trimble Navigation Limited Fuel consumption estimation
JP2003009310A (ja) * 2001-06-25 2003-01-10 Nissan Motor Co Ltd ハイブリッド車両の制御装置
JP2007094703A (ja) * 2005-09-28 2007-04-12 Toyota Motor Corp 車両情報提供システム
JP2007050888A (ja) * 2006-09-25 2007-03-01 Aisin Aw Co Ltd ハイブリッド車両の駆動制御システム
JP2009174983A (ja) * 2008-01-24 2009-08-06 Hitachi Software Eng Co Ltd カーナビゲーションシステムによる車両情報提供システム

Also Published As

Publication number Publication date
JP4876159B2 (ja) 2012-02-15
CN102012235A (zh) 2011-04-13
US20110060517A1 (en) 2011-03-10
US8239127B2 (en) 2012-08-07
EP2293018B1 (en) 2016-06-22
JP2011053162A (ja) 2011-03-17
EP2293018A1 (en) 2011-03-09

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN102012235B (zh) 车载导航系统
US10890459B2 (en) Systems and methods for variable energy routing and tracking
US8290695B2 (en) Method for computing an energy efficient route
JP4486866B2 (ja) コスト情報を提供するナビゲーションデバイスおよび方法
Palmer The development of an integrated routing and carbon dioxide emissions model for goods vehicles
JP5542712B2 (ja) 加速度を決定するための自動車用システムおよび方法
US20030110075A1 (en) Toll collection system, its mobile terminal and toll processing apparatus, terminal processing program for the mobile terminal, and record medium recording the terminal processing program
JP4840077B2 (ja) コスト算出装置、ナビゲーション装置、プログラム
US20120232783A1 (en) Energy Consumption Profiling
KR20010013715A (ko) 목적지 추적데이타의 산출, 결합, 업데이트 방법과 그 장치
CN101218486A (zh) 用于对道路网图进行建模的方法、装置及系统
EP3224104A1 (en) Apparatus and method for vehicle economy improvement
CN103542858A (zh) 车辆到达目标能力评估方法,数据库生成方法、导航系统
US11295044B2 (en) System for the dynamic determination of the environmental footprint linked to the overall mobility of a user
JP7099442B2 (ja) プラン情報提供システム、プラン情報提供方法、およびプログラム
Anya et al. Application of AIMSUN microsimulation model to estimate emissions on signalized arterial corridors
Ryu et al. Development of a corrected average speed model for calculating carbon dioxide emissions per link unit on urban roads
JP6914323B2 (ja) 駐車場情報管理システム、駐車場案内システム、駐車場情報管理プログラムおよび駐車場案内プログラム
Giovannini A novel map-matching procedure for low-sampling GPS data with applications to traffic flow analysis
Oswald et al. Evaluating the environmental impacts of connected and automated vehicles: Potential shortcomings of a binned-based emissions model
JP2010218358A (ja) 料金算出装置及び課金システム
Yu Collection and evaluation of modal traffic data for determination of vehicle emission rates under certain driving conditions
Mahmod Using co-operative vehicle-infrastructure systems to reduce traffic emissions and improve air quality at signalized urban intersections
Niebel et al. Telematics for the Analysis of Vehicle Fleet Fuel Consumption
Oswald et al. Evaluating the Environmental Impacts of Connected and Automated Vehicles: Potential

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
C14 Grant of patent or utility model
GR01 Patent grant