CN111795705A - 车辆控制系统、服务器、混合动力车辆及非暂时性存储介质 - Google Patents

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CN111795705A
CN111795705A CN202010196349.2A CN202010196349A CN111795705A CN 111795705 A CN111795705 A CN 111795705A CN 202010196349 A CN202010196349 A CN 202010196349A CN 111795705 A CN111795705 A CN 111795705A
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栗桥翠
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Toyota Motor Corp
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Toyota Motor Corp
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Abstract

本发明提供车辆控制系统、服务器、混合动力车辆及非暂时性存储介质。车辆控制系统包括混合动力车辆和服务器，该混合动力车辆包括车载通信装置以及车载控制装置，该服务器包括控制电路以及构成为与车载通信装置进行无线通信的通信电路。车载控制装置将混合动力车辆的行驶数据在规定的时间向通信电路发送。所述控制电路包括学习数据制作电路、目的地推定电路及推定结果发送电路。所述学习数据制作电路基于从所述车载通信装置接收到的所述行驶数据来制作规定的学习数据。所述目的地推定电路依次推定第一目的地，直至所述第一目的地成为规定的特定目的地为止。所述推定结果发送电路将第一推定结果经由所述通信电路向所述车载通信装置发送。

Description

车辆控制系统、服务器、混合动力车辆及非暂时性存储介质
技术领域
本发明涉及车辆控制系统、服务器、混合动力车辆及非暂时性存储介质。
背景技术
在日本特开2008-238972中，作为车辆的控制装置，公开了一种构成为在未设定目的地时基于车辆的过去的行驶履历来推定目的地的装置。
然而，日本特开2008-238972的车辆的控制装置是在当前的行程中(从车辆的启动开关被接通之后到被断开为止的期间)推定当前的行程的目的地，在将当前的行程设为第一行程时，无法推定第一行程以后的各行程的目的地。
发明内容
本发明能够推定第一行程以后的各行程的目的地。
本发明的第一方案为车辆控制系统。所述车辆控制系统包括混合动力车辆和服务器。所述混合动力车辆包括内燃机、构成为通过蓄电池的电力进行驱动的旋转电机、车载通信装置和车载控制装置。所述混合动力车辆构成为通过所述内燃机和所述旋转电机中的至少一方的输出来行驶。所述服务器包括控制电路以及构成为与所述车载通信装置进行无线通信的通信电路。所述车载控制装置构成为将所述混合动力车辆的行驶数据在规定的时间经由所述车载通信装置向所述通信电路发送。所述控制电路包括学习数据制作电路、目的地推定电路及推定结果发送电路。所述学习数据制作电路构成为，基于经由所述通信电路从所述车载通信装置接收到的所述混合动力车辆的所述行驶数据，制作规定的学习数据。所述目的地推定电路构成为，基于所述学习数据来依次推定第一目的地，直至所述第一目的地成为规定的特定目的地为止。所述第一目的地是第一行程以后的各行程的目的地。所述第一行程以已知的地点为出发地。所述推定结果发送电路构成为将第一推定结果经由所述通信电路向所述车载通信装置发送。所述第一推定结果是包含与所述第一行程以后的所述各行程的推定目的地有关的信息的推定结果。
根据上述结构，能够推定第一行程以后的各行程的目的地。
在上述第一方案中，可以是，所述目的地推定电路构成为，将第二行程的所述出发地至少作为说明变量来使用，基于所述学习数据来算出赋予所述说明变量时的已知的每个目的地的条件概率，将所述条件概率最高的目的地设定为所述第二行程的所述推定目的地。
在上述第一方案中，可以是，所述目的地推定电路构成为将所述第二行程的所述推定目的地设定为所述第二行程的下一个行程的所述出发地。
在上述第一方案中，可以是，所述目的地推定电路构成为将所述第二行程的出发星期日期以及出发时段作为所述说明变量来使用。
在上述第一方案中，可以是，所述车载控制装置构成为基于经由所述车载通信装置接收到的所述第一推定结果来制作行驶计划，该行驶计划设定有在所述第一行程以后的所述各行程的预想路径上的各行驶区间以电动车辆模式和电量维持模式中的哪一个行驶模式进行行驶。所述电动车辆模式可以是对所述旋转电机的所述输出进行控制而使所述混合动力车辆行驶的模式，所述电量维持模式可以是对所述内燃机的所述输出以及所述旋转电机的所述输出进行控制而使所述混合动力车辆行驶的模式。所述车载控制装置构成为按照所述行驶计划一边切换所述行驶模式一边使所述混合动力车辆行驶。
在上述第一方案中，可以是，所述车载控制装置构成为在结束行程结束时判定所述结束行程的实际的目的地和所述行驶计划中作为所述结束行程的目的地而设定的推定目的地是否一致。所述结束行程可以是按照所述行驶计划一边切换所述行驶模式一边使所述混合动力车辆行驶的行程。所述车载控制装置可以构成为，在所述结束行程的所述实际的目的地和所述结束行程的所述推定目的地不一致时，判定所述结束行程的所述实际的目的地是否为至少到访过一次的已知的目的地。所述车载控制装置可以构成为，在所述结束行程的实际的目的地为所述已知的目的地时，经由所述车载通信装置向所述服务器要求发送第二推定结果，并可以构成为基于经由所述车载通信装置接收到的所述第二推定结果重新制作所述行驶计划。所述第二推定结果可以是所述结束行程的下一个行程以后的各行程的所述目的地的推定结果。所述车载控制装置可以构成为，从所述结束行程的下一个所述行程开始，按照重新制作的所述行驶计划一边切换所述行驶模式一边使所述混合动力车辆行驶。
在上述第一方案中，可以是，所述车载控制装置构成为，在所述结束行程的所述实际的目的地不是所述已知的目的地时，在所述结束行程的下一个所述行程中，不利用所述行驶计划而将所述行驶模式设定为所述电动车辆模式，直至蓄电池充电量成为规定的切换充电量以下为止。所述车载控制装置可以构成为，在所述蓄电池充电量成为所述切换充电量以下之后，实施将所述行驶模式设定为所述电量维持模式的通常行驶控制而使所述混合动力车辆行驶。
在上述第一方案中，可以是，所述车载控制装置构成为，在不利用所述行驶计划实施所述通常行驶控制而使所述混合动力车辆行驶的通常行程结束时，判定结束的所述通常行程的实际的目的地是否为所述已知的目的地。所述车载控制装置可以构成为，在所述通常行程的所述实际的目的地为所述已知的目的地时，经由所述车载通信装置向所述服务器要求发送第三推定结果，并可以构成为基于经由所述车载通信装置接收到的所述第三推定结果来重新制作所述行驶计划。所述第三推定结果可以是所述通常行程的下一个行程以后的各行程的目的地的推定结果。所述车载控制装置可以构成为，从所述通常行程的下一个所述行程开始，按照重新制作的所述行驶计划一边切换所述行驶模式一边使所述混合动力车辆行驶。
在上述第一方案中，可以是，所述车载控制装置构成为，在所述通常行程的所述实际的目的地不是所述已知的目的地时，在所述通常行程的下一个所述行程中，不利用所述行驶计划实施所述通常行驶控制并使所述混合动力车辆行驶。
在上述第一方案中，可以是，所述车载控制装置构成为，在所述结束行程的所述实际的目的地和所述结束行程的所述推定目的地一致时，判定所述结束行程的所述推定目的地是否为所述特定目的地。所述车载控制装置可以构成为，在所述结束行程的所述推定目的地为所述特定目的地时，经由所述车载通信装置向所述服务器要求发送所述第二推定结果，并可以构成为基于经由所述车载通信装置接收到的所述第二推定结果重新制作所述行驶计划。所述车载控制装置可以构成为，从所述结束行程的所述下一个行程开始，按照重新制作的所述行驶计划一边切换所述行驶模式一边使所述混合动力车辆行驶。
在上述第一方案中，可以是，所述车载控制装置构成为，在所述结束行程的所述推定目的地不是所述特定目的地时，在所述结束行程的下一个所述行程中，还继续按照所述结束行程中使用的所述行驶计划一边切换所述行驶模式一边使所述混合动力车辆行驶。
在上述第一方案中，可以是，所述混合动力车辆是能够进行外部充电的插电式混合动力车辆，所述特定目的地是能够进行插电式充电的场所。
本发明的第二方案是服务器。所述服务器包括控制电路和构成为与搭载于混合动力车辆的车载通信装置进行通信的通信电路。所述控制电路包括学习数据制作电路、目的地推定电路和推定结果发送电路。所述学习数据制作电路构成为，基于经由所述通信电路从所述车载通信装置接收到的所述混合动力车辆的行驶数据，制作规定的学习数据。所述目的地推定电路构成为，基于所述学习数据来依次推定以已知的地点为出发地的第一行程以后的各行程的目的地，直至所述第一行程以后的所述各行程的所述目的地成为预先设定的规定的特定目的地为止。所述推定结果发送电路构成为将目的地的推定结果经由所述通信电路向所述车载通信装置发送，所述目的地的推定结果包含与所述第一行程以后的各行程的推定目的地有关的信息。
根据上述结构，能够推定第一行程以后的各行程的目的地。
本发明的第三方案是混合动力车辆。所述混合动力车辆包括内燃机、构成为通过蓄电池的电力进行驱动的旋转电机、构成为与服务器进行通信的车载通信装置及车载控制装置。所述车载控制装置包括：接收器，经由所述车载通信装置从所述服务器接收以已知的地点为出发地的第一行程以后的各行程的目的地的推定结果；及发送器，在规定的时间经由所述车载通信装置向所述服务器发送所述服务器中为了推定所述第一行程以后的所述各行程的目的地所需的所述混合动力车辆的行驶数据。
根据上述结构，能够推定第一行程以后的各行程的目的地。
本发明的第四方案是非暂时性记录介质。所述非暂时性记录介质储存能够由一个或多个处理器来执行且使所述一个或多个处理器执行以下的功能的命令：基于经由通信电路接收到的混合动力车辆的行驶数据来制作规定的学习数据，所述通信电路构成为与搭载于所述混合动力车辆的车载通信装置进行通信；直至以已知的地点为出发地的第一行程以后的各行程的目的地成为预先设定的规定的特定目的地为止，基于所述学习数据来依次推定所述第一行程以后的各行程的目的地；以及将目的地的推定结果经由所述通信电路向所述车载通信装置发送，所述目的地的推定结果包含与所述第一行程以后的各行程的推定目的地有关的信息。
根据上述结构，能够推定第一行程以后的各行程的目的地。
附图说明
本发明的实施方式的特征、优点、技术及工业意义通过参照附图如下来描述，其中相同的数字表示相同的元件，其中：
图1是本发明的一个实施方式的车辆控制系统的概略整体结构图。
图2是表示蓄电池充电量与切换负荷之间的关系的坐标图。
图3是表示行驶计划的一例的图。
图4A是表示使各行程的预想路径单独最佳化的行驶计划的一例的图。
图4B是表示使多次行程的预想路径整体最佳化的行驶计划的一例的图。
图5A是表示学习数据(出发地的概率分布)的图表。
图5B是表示学习数据(出发星期日期的概率分布)的表。
图5C是表示学习数据(出发时段的概率分布)的表。
图5D是表示学习数据(目的地的概率分布)的图表。
图5E是表示学习数据(下一个行程的出发星期日期的概率分布)的表。
图5F是表示学习数据(下一个行程的出发时段的概率分布)的表。
图6A是表示学习数据(赋予目的地时的出发地的条件概率分布)的表。
图6B是表示学习数据(赋予与目的地时的出发星期日期的条件概率分布)的表。
图6C是表示学习数据(赋予目的地时的出发时段的条件概率分布)的表。
图7A是表示学习数据(赋予下一个行程的出发星期日期时的出发地的条件概率分布)的表。
图7B是表示学习数据(赋予下一个行程的出发星期日期时的出发星期日期的条件概率分布)的表。
图7C是表示学习数据(赋予下一个行程的出发星期日期时的出发时段的条件概率分布)的表。
图8A是表示学习数据(赋予下一个行程的出发时段时的出发地的条件概率分布)的表。
图8B是表示学习数据(赋予下一个行程的出发时段时的出发星期日期的条件概率分布)的表。
图8C是表示学习数据(赋予下一个行程的出发时段时的出发时段的条件概率分布)的表。
图9是对在行程开始时由电子控制单元实施的控制进行说明的流程图。
图10是对在行程结束时由电子控制单元实施的控制进行说明的流程图。
图11是对由服务器实施的学习数据的制作控制进行说明的流程图。
图12是对由服务器实施的目的地的推定控制进行说明的流程图。
图13A是对本发明的一个实施方式的行驶计划的制作进行说明的流程图。
图13B是对本发明的一个实施方式的行驶计划的制作进行说明的流程图。
图14A是对不考虑用于催化剂预热的燃料消耗量而使各行程的预想路径单独最佳化的第一行驶计划的制作进行说明的图。
图14B是对不考虑用于催化剂预热的燃料消耗量而使各行程的预想路径单独最佳化的第一行驶计划的制作进行说明的图。
图14C是对不考虑用于催化剂预热的燃料消耗量而使各行程的预想路径单独最佳化的第一行驶计划的制作进行说明的图。
图15A是对考虑用于催化剂预热的燃料消耗量而使多次行程的预想路径整体最佳化的第二行驶计划的制作进行说明的图。
图15B是对考虑用于催化剂预热的燃料消耗量而使多次行程的预想路径整体最佳化的第二行驶计划的制作进行说明的图。
图15C是对考虑用于催化剂预热的燃料消耗量而使多次行程的预想路径整体最佳化的第二行驶计划的制作进行说明的图。
图15D是对考虑用于催化剂预热的燃料消耗量而使多次行程的预想路径整体最佳化的第二行驶计划的制作进行说明的图。
图15E是对考虑用于催化剂预热的燃料消耗量而使多次行程的预想路径整体最佳化的第二行驶计划的制作进行说明的图。
图15F是对考虑用于催化剂预热的燃料消耗量而使多次行程的预想路径整体最佳化的第二行驶计划的制作进行说明的图。
图15G是对考虑用于催化剂预热的燃料消耗量而使多次行程的预想路径整体最佳化的第二行驶计划的制作进行说明的图。
图16A是对考虑用于催化剂预热的燃料消耗量而使多次行程的预想路径整体最佳化的本发明的变形例的第二行驶计划的制作进行说明的图。
图16B是对考虑用于催化剂预热的燃料消耗量而使多次行程的预想路径整体最佳化的本发明的变形例的第二行驶计划的制作进行说明的图(第二排序处理)。
图16C是对考虑用于催化剂预热的燃料消耗量而使多次行程的预想路径整体最佳化的本发明的变形例的第二行驶计划的制作进行说明的图(第三排序处理)。
图16D是对考虑用于催化剂预热的燃料消耗量而使多次行程的预想路径整体最佳化的本发明的变形例的第二行驶计划的制作进行说明的图。
图16E是对考虑用于催化剂预热的燃料消耗量而使多次行程的预想路径整体最佳化的本发明的变形例的其他的第二行驶计划的制作进行说明的图。
图16F是对考虑用于催化剂预热的燃料消耗量而使多次行程的预想路径整体最佳化的本发明的变形例的其他的第二行驶计划的制作进行说明的图。
具体实施方式
以下，参照附图详细地说明本发明的实施方式。需要说明的是，在以下的说明中，对于同样的构成要素标注相同的参考编号。
图1是本发明的一个实施方式的车辆控制系统1的概略整体结构图。
车辆控制系统1具备车辆2和服务器3。
车辆2和服务器3构成为能够相互进行各种信息的发送接收。车辆2将例如车辆2的当前位置等车辆2的行驶数据在规定的定时向服务器3发送。服务器3积存从车辆2接收的行驶数据，基于积存的行驶数据来进行各种运算等。并且，服务器3根据来自车辆2的要求而将从运算结果获得的信息向车辆2发送。以下，对车辆2以及服务器3的详细的硬件结构进行说明。
车辆2是具备内燃机10、动力分配机构20、第一旋转电机30、第二旋转电机40、蓄电池50、升压转换器60、第一变换器70、第二变换器80、车辆侧通信装置90和电子控制单元200的混合动力车辆，构成为能够将内燃机10或第二旋转电机40中的一方或双方的动力经由最终减速装置16向车轮驱动轴17传递。并且，车辆2除了具备这些内燃机10以外，还具备地图数据库95、GPS接收器96和导航装置97。
内燃机10在形成于燃机主体11的各气缸12内使燃料燃烧，产生用于使与曲轴连结的输出轴13旋转的动力。从各气缸12向排气通路14排出的排气在排气通路14中流动并向大气中排出。在排气通路14中设置用于对排气中的有害物质进行净化的催化剂装置15。催化剂装置15具备使例如氧化催化剂或三元催化剂等具有排气净化功能的催化剂(排气净化催化剂)载持于表面的蜂窝型的基材151。
动力分配机构20是用于将内燃机10的动力分配成用于使车轮驱动轴17旋转的动力和用于对第一旋转电机30进行再生驱动的动力这两系统的行星齿轮，具备太阳轮21、齿圈22、小齿轮23和行星轮架24。
太阳轮21是外齿齿轮，配置于动力分配机构20的中央。太阳轮21与第一旋转电机30的旋转轴33连结。
齿圈22是内齿齿轮，以与太阳轮21处于同心圆上的方式配置于太阳轮21的周围。齿圈22与第二旋转电机40的旋转轴43连结。并且，在齿圈22上一体化地安装有用于将齿圈22的旋转经由最终减速装置16向车轮驱动轴17传递的驱动齿轮18。
小齿轮23时外齿齿轮，以与太阳轮21以及齿圈22啮合的方式在太阳轮21与齿圈22之间配置多个。
行星轮架24与内燃机10的输出轴13连结，以输出轴13为中心进行旋转。并且，行星轮架24还以在行星轮架24旋转时各小齿轮23能够各自一边旋转(自转)一边绕太阳轮21的周围旋转(公转)的方式与各小齿轮23连结。
第一旋转电机30为例如三相的交流同步型的电动发电机，具备在与太阳轮21连结的旋转轴33的外周安装并将多个永磁体埋设于外周部的转子31和卷绕有产生旋转磁场的励磁线圈的定子32。第一旋转电机30具有接受来自蓄电池50的电力供给而进行动力运行驱动的作为电动机的功能和接受内燃机10的动力并进行再生驱动的作为发电机的功能。
在本实施方式中，第一旋转电机30主要作为发电机使用。并且，第一旋转电机30在内燃机10的启动时，在使输出轴13旋转而进行曲轴转动时作为电动机使用，起到作为启动器的作用。
第二旋转电机40为例如三相的交流同步型的电动发电机，具备在与齿圈22连结的旋转轴43的外周安装并将多个永磁体埋设于外周部的转子41和卷绕有产生旋转磁场的励磁线圈的定子42。第二旋转电机40具有接受来自蓄电池50的电力供给并进行动力运行驱动的作为电动机的功能和在车辆的减速时等接受来自车轮驱动轴17的动力并进行再生驱动的作为发电机的功能。
蓄电池50为例如镍镉蓄电池、镍氢蓄电池或锂离子电池等能够充放电的二次电池。在本实施方式中，作为蓄电池50，使用额定电压为200V左右的锂离子二次电池。蓄电池50以能够将蓄电池50的充电电力向第一旋转电机30以及第二旋转电机40供给而对第一旋转电机30以及第二旋转电机40进行动力运行驱动的方式并且以能够将第一旋转电机30以及第二旋转电机40的发电电力向蓄电池50充电的方式经由升压转换器60等与第一旋转电机30以及第二旋转电机40电连接。
在本实施方式中，蓄电池50如能够进行从例如家庭用插座等外部电源的充电那样构成为能够经由充电控制电路51以及充电盖52与外部电源电连接。即，本实施方式的车辆2为所谓插电式混合动力车辆。充电控制电路51是能够基于来自电子控制单元200的控制信号而将从外部电源供给的交流电流转换成直流电流，使输入电压升压至蓄电池电压为止并将外部电源的电力向蓄电池50充电的电气线路。
升压转换器60具备能够基于来自电子控制单元200的控制信号而使一次侧端子的端子间电压升压并从二次侧端子输出，相反基于来自电子控制单元200的控制信号而使二次侧端子的端子间电压降压并从一次侧端子输出的电气线路。升压转换器60的一次侧端子与蓄电池50的输出端子连接，二次侧端子与第一变换器70以及第二变换器80的直流侧端子连接。
第一变换器70以及第二变换器80分别具备能够基于来自电子控制单元200的控制信号而将从直流侧端子输入的直流电流转换成交流电流(本实施方式中为三相交流电流)并从交流侧端子输出，相反基于来自电子控制单元200的控制信号而将从交流侧端子输入的交流电流转换成直流电流并从直流侧端子输出的电气线路。第一变换器70的直流侧端子与升压转换器60的二次侧端子连接，第一变换器70的交流侧端子与第一旋转电机30的输入输出端子连接。第二变换器80的直流侧端子与升压转换器60的二次侧端子连接，第二变换器80的交流侧端子与第二旋转电机40的输入输出端子连接。
车辆侧通信装置90构成为能够在与服务器3的服务器侧通信装置301之间进行无线通信。车辆侧通信装置90将从电子控制单元200发送来的车辆2的行驶数据向服务器3发送，并且将从服务器3接收的各种信息向电子控制单元200发送。
地图数据库95是与地图信息有关的数据库。该地图数据库95存储于例如搭载于车辆2的硬盘驱动器(HDD)内。地图信息中包含道路的位置信息和道路形状的信息(例如坡度、转弯处和直线部的类别、转弯处的曲率等)、交叉点以及分支点的位置信息、道路类别、限制车速等各种道路信息。
GPS接收器96接收来自三个以上的GPS卫星的信号而确定车辆2的纬度以及经度，检测车辆2的当前位置。GPS接收器96将检测的车辆2的当前位置信息向电子控制单元200发送。
导航装置97基于GPS接收器96中检测到的车辆2的当前位置信息、地图数据库95的地图信息和司机设定的目的地等来设定车辆2的预想路径，将与设定的预想路径有关的信息作为导航信息向电子控制单元200发送。
电子控制单元200是具备通过双向性总线而相互连接的中央运算装置(CPU)、读出专用存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、输入端口以及输出端口的微型计算机。
向电子控制单元200输入来自用于对蓄电池充电量进行检测的SOC传感器211、产生与加速器踏板220的踏入量成比例的输出电压的负荷传感器212、作为用于算出燃机转速等的信号而燃机主体11的曲轴每旋转例如15°就产生输出脉冲的曲柄角传感器213、用于判断车辆2的起动以及停止的启动开关214等各种传感器的输出信号。
电子控制单元200基于输入的各种传感器的输出信号等来驱动各控制元件而对车辆2进行控制。
服务器3具备服务器侧通信装置301、存储电路302和控制电路303。服务器侧通信装置301、存储电路302以及控制电路303经由信号线而相互连接。
服务器侧通信装置301构成为能够与车辆2的车辆侧通信装置90进行无线通信。服务器侧通信装置301根据车辆2的要求而将从控制电路303发送来的各种信息向车辆2发送，并且将从车辆2接收到的行驶数据向控制电路303发送。
存储电路302具有硬盘驱动器、光记录介质或半导体存储器等存储介质，存储在控制电路303中执行的计算机程序。并且，存储电路302存储由控制电路303制作的数据和控制电路303从车辆2接收到的行驶数据等。
控制电路303具备执行在服务器3中进行控制以及运算的计算机程序的一个以上的处理器以及其周边电路。
以下，对电子控制单元200实施的本实施方式的各种控制以及伴随于此由服务器3(更详细而言为服务器3的控制电路303)实施的各种控制进行说明。
首先，对电子控制单元200实施的车辆的基本的行驶控制的内容、更详细而言为行驶模式的基本的切换控制的内容进行说明。
电子控制单元200将行驶模式切换成EV(Electric Vehicle：电动车辆)模式或CS(Charge Sustaining：电量维持)模式中的任一个而使车辆2行驶。
EV模式是优先利用蓄电池50的充电电力来对第二旋转电机40进行动力运行驱动，至少将第二旋转电机40的动力向车轮驱动轴17传递而使车辆2行驶的模式。
电子控制单元200在行驶模式为EV模式时，在使内燃机10停止的状态下使用蓄电池50的充电电力来对第二旋转电机40进行动力运行驱动，仅通过第二旋转电机40的动力来使车轮驱动轴17旋转而使车辆2行驶。即，电子控制单元200在行驶模式为EV模式时，在使内燃机10停止的状态下以成为与行驶负荷对应的要求输出的方式基于行驶负荷来控制第二旋转电机40的输出而使车辆2行驶。
另一方面，CS模式是以将蓄电池充电量维持为切换成CS模式时的蓄电池充电量(以下为“维持充电量”)的方式使车辆2行驶的模式。
电子控制单元200在行驶模式为CS模式时，还将行驶模式切换成前述的EV模式或HV(Hybrid Vehicle：混合动力车辆)模式中的任一个并使车辆2行驶。具体而言，电子控制单元200在行驶模式为CS模式时，若行驶负荷小于切换负荷，则将行驶模式设定为EV模式，若行驶负荷为切换负荷以上，则将行驶模式设定为HV模式。并且，电子控制单元200如图2所示的那样以蓄电池充电量越少则切换负荷越小的方式根据蓄电池充电量来使切换负荷变化。
HV模式是使内燃机10运转并且优先利用第一旋转电机30的发电电力来对第二旋转电机40进行动力运行驱动，将内燃机10以及第二旋转电机40两者的动力向车轮驱动轴17传递来使车辆2行驶的模式。电子控制单元200在CS模式中变成HV模式时，通过动力分配机构20将内燃机10的动力分配成两个系统，将分配的内燃机10的一方的动力向车轮驱动轴17传递，并且通过另一方的动力来对第一旋转电机30进行再生驱动。并且，基本上通过第一旋转电机30的发电电力来对第二旋转电机40进行动力运行驱动，除了内燃机10的一方的动力以外，还将第二旋转电机40的动力向车轮驱动轴17传递来使车辆2行驶。
需要说明的是，电子控制单元200在行驶模式为CS模式的情况下，在车辆2的停车时蓄电池充电量小于维持充电量时，以使蓄电池充电量成为维持充电量以上的方式通过内燃机10的动力对第一旋转电机30进行再生驱动，通过第一旋转电机30的发电电力来对蓄电池进行充电。
如此，电子控制单元200在行驶模式为CS模式时，以成为与行驶负荷对应的要求输出的方式基于蓄电池充电量和行驶负荷来控制内燃机10以及第二旋转电机40的输出并使车辆2行驶。
如此，在能够将行驶模式切换成EV模式和CS模式的混合动力车辆的情况下，为了抑制燃料消耗量，在蓄电池充电量存在富余时，优选作为行驶模式优先设定EV模式。
另一方面，内燃机10存在燃机负荷越低而热效率越差的倾向。为此，电子控制单元200在例如信号机较多的行驶区间或交通量较多且容易发生拥堵等的行驶区间等频繁地重复起步以及停止或者持续低速行驶的行驶区间时，优选将行驶模式设定为EV模式并使车辆2行驶。
并且，在能够继续进行维持某一定以上的车速的稳定行驶的行驶区间等能够进行热效率良好的燃机负荷范围内的行驶的行驶区间时，优选将行驶模式设定为CS模式，形成为能够进行HV模式下的行驶的状态并使车辆2行驶。
因此，在能够将行驶模式切换成EV模式和CS模式的混合动力车辆的情况下，制作例如图3所示的那种在从出发地到目的地为止的预想路径上的哪些行驶区间以EV模式进行行驶且在哪些行驶区间以CS模式进行行驶的行驶计划，按照该行驶计划来一边切换行驶模式一边使车辆2行驶这可以说是用于抑制燃料消耗量的有效的方法。
此时，发明者们的认真研究的结果是明白了有时与制作使从出发地到目的地为止的一行程(在本实施方式中将从车辆2的启动开关214被接通之后到被断开为止的期间设为一行程，但并不限于此，例如也可以将变速杆被从驱动档(D档)操作至停车档(P档)为止设为一行程。)的行驶最佳化的行驶计划相比，在例如住宅与上班地之间往返的情况或巡视多个目的地(经由地)并返回到住宅等起初的出发地的情况下等，制作使由多次行程(前者的情况下为去路和回路这两次行程。后者的情况下，若例如目的地(经由地)为两处，则为三次行程。)构成的行驶路径整体的行驶最佳化的行驶计划更能够抑制行驶所需的燃料量。
例如考虑在住宅与上班地之间往返的情况的话，在图4A所示的那种使去路和回路的各行程的行驶分别最佳化的行驶计划的情况下，有时在去路和回路这两者的预想路径上设定CS区间(将行驶模式设定为CS模式的行驶区间)。在CS区间内，在行驶负荷变成切换负荷以上时，变成HV模式并启动内燃机10。在各行程的最初使内燃机10启动时，为了确保排气性能而需要促进催化剂的预热，因此多余地消耗用于催化剂预热的燃料。因此，在使去路和回路的各行程的行驶分别最佳化的行驶计划的情况下，有时在去路和回路这两者中至少各一次多余地消耗用于催化剂预热的燃料。
相对于此，若能够使以工作地为经由地并由去路和回路组成的两次行程所构成的行驶路径整体的行驶最佳化，如图4B所示的那样制定能够在去路和回路中的任一个行驶路径上全部以EV模式进行行驶的那种行驶计划，则催化剂预热的次数一次即可，因此能够抑制用于催化剂预热的燃料的消耗。其结果是，观察在住宅与上班地之间往返的情况下的总体的燃料消耗量的话，与使去路和回路的各一行程的行驶最佳化的行驶计划相比，通过制作使行驶路径整体的行驶最佳化的行驶计划来抑制用于催化剂预热的燃料的消耗，有时更能够抑制总体的燃料消耗量。
因此，若能够制作使由多次行程构成的行驶路径整体的行驶最佳化的行驶计划，则存在能够进一步抑制混合动力车辆的燃料消耗量的可能性。然而，在制作使多次行程最佳化的行驶计划时，存在以下的那种问题点。
即，对于行驶计划的制作，目的地的信息是不可缺少的，在制作使多次行程最佳化的行驶计划时，在欲最佳化的多次行程中的最初的行程的开始时间点，除了需要该最初的行程的目的地的信息以外，还需要将在该最初的行程之后进行的将来的各行程的目的地的信息。而且，还需要将各行程的目的地设为经由地或是设为最终目的地的信息。
在制作例如图4B所示的那种使在住宅与上班地之间往返的两次行程最佳化的行驶计划时，在去路的开始时间点，需要去路的目的地为工作地，在去路之后进行的回路的目的地为住宅这样的信息。而且，需要去路的目的地即工作地为经由地，回路的目的地即住宅为最终目的地这样的信息。
然而，若司机未对例如导航装置97等进行操作来设定目的地，则目的地的信息无法取得。并且，假设即使司机在最初的行程的开始时间点设定了目的地，设定的目的地通常也是最初的行程的目的地。因此，无法取得将在该最初的行程之后进行的将来的各行程的目的地的信息。
因此，在本实施方式中，能够在以至少到访过一次的已知的地点为出发地的行程(以下称为“第一行程”。)的开始时间点依次推定第一行程以后的各行程的目的地，直至第一行程以后的各行程的目的地(行程结束地点)成为预先设定的特定目的地为止。需要说明的是，特定目的地可以设为例如住宅停车场等车辆2的主要的保管场所。并且，若在车辆2为本实施方式的那种插电式混合动力车辆的情况下，则特定目的地也可以设为能够进行插电式充电的场所。
具体而言，在本实施方式中，每次取得各行程的“出发地B”、“出发星期日期C”、“出发时段D”以及“目的地A”来作为用于通过机器学习的一种即贝叶斯推定来推定第一行程以后的各行程的目的地的学习数据制作用的行驶数据。并且，基于根据这些行驶数据制作的学习数据，通过将出发地B、出发星期日期C以及出发时段D作为说明变量使用的贝叶斯推定来推定第一行程以后的各行程的目的地。
以下，首先参照图5A～图8C对为了通过贝叶斯推定来推定第一行程以后的各行程的目的地所需的学习数据进行说明。
在本实施方式中，在各行程的结束时，取得该行程的出发地B、出发星期日期C、出发时段D以及目的地A。在本实施方式中，将在各行程的开始时通过GPS接收器96取得的当前位置作为出发地B而取得，将在各行程的结束时通过GPS接收器96取得的当前位置作为目的地A而取得。
并且，在取得了一次出发地B、出发星期日期C、出发时段D以及目的地A之后的第二次以后的各行程的开始时，取得该行程的出发星期日期C以及出发时段D来分别作为下一个行程的出发星期日期CZ以及下一个行程的出发时段DZ。需要说明的是，下一个行程的出发星期日期CZ是指在到达某行程的目的地之后以该目的地为出发地并出发的该某行程的下一个行程的出发星期日期。下一个行程的出发时段DZ是指在到达某行程的目的地之后以该目的地为出发地并出发的该某行程的下一个行程的出发时段。
需要说明的是，在以下的说明中，将到目前为止已出发的出发地B分别表述为b1，b2，…，bj。“j”是到目前为止已出发的已知的出发地的数目。并且，将从星期天到星期六为止的出发星期日期C分别表述为c1，c2，…ck(k＝7)，并且将从星期天到星期六为止的下一个行程的出发星期日期CZ分别表述为cz1，cz2，…czk(k＝7)。并且，将从0时段到23时段为止的出发时段D分别表述为d1，d2，…，dl(l＝24)，并且将从0时段到23时段为止的下一个行程的出发时段DZ分别表述为dz1，dz2，…，dzl(l＝24)。而且，将到目前为止到访过的目的地A分别表述为a1，a2，…，ai。“i”是到目前为止到访过的已知的目的地的数目。
并且，在本实施方式中，基于取得的出发地B等行驶数据，作为学习数据而制作如图5A～图5F所示的那种出发地B、出发星期日期C、出发时段D、目的地A、下一个行程的出发星期日期CZ以及下一个行程的出发时段DZ的各自的概率分布P(B)、P(C)、P(D)、P(A)、P(CZ)、P(DZ)。
图5A是表示出发地B的概率分布P(B)的表。
如图5A所示，出发地B的概率分布P(B)表示出发地B成为各出发地b1，b2，…，bj的各概率P(b1)，P(b2)，…，P(bj)的分布，各概率P(b1)，P(b2)，…，P(bj)的总和为1。
在本实施方式中，为了制作出发地B的概率分布P(B)，将在过去的行程中从各出发地b1，b2，…，bj出发的行程的次数按照每个出发地单独地计数并作为行驶数据积存。并且，基于该积存的行驶数据来制作出发地B的概率分布P(B)。例如，若在过去100次的行程中从出发地b1出发的行程的次数为30次，则概率P(b1)为0.3。出发地B的概率分布P(B)在各行程的结束时每次取得出发地B时更新。
图5B是表示出发星期日期C的概率分布P(C)的表。
如图5B所示，出发星期日期C的概率分布P(C)表示出发星期日期C成为各出发星期日期c1，c2，…，ck的各概率P(c1)，P(c2)，…，P(ck)的分布，各概率P(c1)，P(c2)，…，P(ck)的总和为1。
在本实施方式中，为了制作出发星期日期C的概率分布P(C)，将在过去的行程中在各出发星期日期c1，c2，…，ck出发的行程的次数按照每个出发星期日期单独地计数并作为行驶数据积存。并且，基于该积存的行驶数据来制作出发星期日期C的概率分布P(C)。例如，若在过去100次的行程中在出发星期日期c1出发的行程的次数为30次，则概率P(c1)为0.3。出发星期日期C的概率分布P(C)在各行程的结束时每次取得出发星期日期C时更新。
图5C是表示出发时段D的概率分布P(D)的表。
如图5C所示，出发时段D的概率分布P(D)表示出发时段D成为各出发时段d1，d2，…，dl的各概率P(d1)，P(d2)，…，P(dl)的分布，各概率P(d1)，P(d2)，…，P(dl)的总和为1。
在本实施方式中，为了制作出发时段D的概率分布P(D)，将在过去的行程中在各出发时段d1，d2，…，dl出发的行程的次数按照每个出发时段单独地计数并作为行驶数据来积存。并且，基于该积存的行驶数据来制作出发时段D的概率分布P(D)。例如，若在过去100次的行程中在出发时段d1出发的行程的次数为30次，则概率P(d1)为0.3。出发时段D的概率分布P(D)在各行程的结束时每次取得出发时段D时更新。
图5D是表示目的地A的概率分布P(A)的表。
如图5D所示，目的地A的概率分布P(A)表示目的地A成为各目的地a1，a2，…，ai的各概率P(a1)，P(a2)，…，P(ai)的分布，各概率P(a1)，P(a2)，…，P(ai)的总和为1。
在本实施方式中，为了制作目的地A的概率分布P(A)，将在过去的行程中目的地A成为各目的地a1，a2，…，ai的行程的次数按照每个目的地单独地计数并作为行驶数据积存。并且，基于该积存的行驶数据来制作目的地A的概率分布P(A)。例如，若在过去100次的行程中目的地A成为目的地a1的行程的次数为30次，则概率P(a1)为0.3。目的地A的概率分布P(A)在各行程的结束时每次取得目的地A时更新。
图5E是表示下一个行程的出发星期日期CZ的概率分布P(CZ)的表。
如图5E所示，下一个行程的出发星期日期CZ的概率分布P(CZ)表示下一个行程的出发星期日期CZ成为各出发星期日期cz1，cz2，…，czk的各概率P(cz1)，P(cz2)，…，P(czk)的分布，各概率P(cz1)，P(cz2)，…，P(czk)的总和为1。
在本实施方式中，为了制作下一个行程的出发星期日期CZ的概率分布P(CZ)，将在过去的行程中下一个行程的出发星期日期CZ成为各出发星期日期cz1，cz2，…，czk的行程的次数按照每个出发星期日期单独地计数并作为行驶数据积存。并且，基于该积存的行驶数据来制作下一个行程的出发星期日期CZ的概率分布P(CZ)。例如，若在过去进行了100次的行程且这些各行程的下一个行程的出发星期日期CZ为出发星期日期cz1的次数是30次，则概率P(cz1)为0.3。下一个行程的出发星期日期CZ的概率分布P(CZ)在各行程的开始时每次取得该行程的出发星期日期C作为下一个行程的出发星期日期CZ时更新。
图5F是表示下一个行程的出发时段DZ的概率分布P(DZ)的表。
如图5F所示，下一个行程的出发时段DZ的概率分布P(DZ)表示下一个行程的出发时段DZ成为各出发时段dz1，dz2，…，dzl的各概率P(dz1)，P(dz2)，…，P(dzl)的分布，各概率P(dz1)，P(dz2)，…，P(dzl)的总和为1。
在本实施方式中，为了制作下一个行程的出发时段DZ的概率分布P(DZ)，将在过去的行程中下一个行程的出发时段DZ成为各出发时段dz1，dz2，…，dzl的行程的次数按照每个出发时段单独地计数并作为行驶数据积存。并且，基于该积存的行驶数据来制作下一个行程的出发时段DZ的概率分布P(DZ)。例如，若在过去进行了100次的行程且这些各行程的下一个行程的出发时段DZ为出发时段dz1的次数是30次，则概率P(dz1)为0.3。下一个行程的出发时段DZ的概率分布P(DZ)在各行程的开始时每次取得该行程的出发时段D作为下一个行程的出发时段DZ时更新。
并且，在本实施方式中，基于取得的出发地B等行驶数据，作为学习数据而制作如图6A～图6C所示的那种赋予目的地A时的每个目的地的出发地B的各条件概率分布P(B|a1)，P(B|a2)，…，P(B|ai)、赋予目的地A时的每个目的地的出发星期日期C的各条件概率分布P(C|a1)，P(C|a2)，…，P(C|ai)以及赋予目的地A时的每个目的地的出发时段D的各条件概率分布P(D|a1)，P(D|a2)，…，P(D|ai)。
图6A是表示赋予目的地A时的每个目的地的出发地B的各条件概率分布P(B|a1)，P(B|a2)，…，P(B|ai)的表。
如图6A所示，作为目的地A而赋予目的地a1时的出发地B的条件概率分布P(B|a1)表示在目的地A为目的地a1的行程中出发地B成为各出发地b1，b2，…，bj的各概率P(b1|a1)，P(b2|a1)，…，P(bj|a1)的分布，各概率P(b1|a1)，P(b2|a1)，…，P(bj|a1)的总和为1。
并且，作为目的地A而赋予目的地a2时的出发地B的条件概率分布P(B|a2)表示在目的地A为目的地a2的行程中出发地B成为各出发地b1，b2，…，bj的各概率P(b1|a2)，P(b2|a2)，…，P(bj|a2)的分布，作为目的地A而赋予目的地ai时的出发地B的条件概率分布P(B|ai)表示在目的地A为目的地ai的行程中出发地B成为各出发地b1，b2，…，bj的各概率P(b1|ai)，P(b2|ai)，…，P(bj|ai)的分布。
并且，在本实施方式中，为了制作条件概率分布P(B|a1)，将在目的地A为目的地a1的过去的行程中从各出发地b1，b2，…，bj出发的行程的次数按照每个出发地单独地计数并作为行驶数据积存。并且，基于该积存的行驶数据来制作条件概率分布P(B|a1)。例如，若在过去存在100次目的地A为目的地a1的行程且该100次的行程中的出发地B为出发地b1的行程是30次，则概率P(b1|a1)为0.3。
并且，同样为了制作其他的各条件概率分布P(B|a2)，…，P(B|ai)，将在目的地A为目的地a2，…，ai的各个过去的行程中从各出发地b1，b2，…，bj出发的行程的次数按照每个出发地单独地计数并作为行驶数据积存。各条件概率分布P(B|a1)，P(B|a2)，…，P(B|ai)在各行程的结束时每次取得出发地B以及目的地A时更新。
图6B是表示赋予目的地A时的每个目的地的出发星期日期C的各条件概率分布P(C|a1)，P(C|a2)，…，P(C|ai)的表。
如图6B所示，作为目的地A而赋予目的地a1时的出发星期日期C的条件概率分布P(C|a1)表示在目的地A为目的地a1的行程中出发星期日期C成为各出发星期日期c1，c2，…，ck的各概率P(c1|a1)，P(c2|a1)，…，P(ck|a1)的分布，各概率P(c1|a1)，P(c2|a1)，…，P(ck|a1)的总和为1。
并且，作为目的地A而赋予目的地a2时的出发星期日期C的条件概率分布P(C|a2)表示在目的地A为目的地a2的行程中出发星期日期C成为各出发星期日期c1，c2，…，ck的各概率P(c1|a2)，P(c2|a2)，…，P(ck|a2)的分布，作为目的地A而赋予目的地ai时的出发星期日期C的条件概率分布P(C|ai)表示在目的地A为目的地ai的行程中出发星期日期C成为各出发星期日期c1，c2，…，ck的各概率P(c1|ai)，P(c2|ai)，…，P(ck|ai)的分布。
并且，在本实施方式中，为了制作条件概率分布P(C|a1)，将在目的地A为目的地a1的过去的行程中在各出发星期日期c1，c2，…，ck出发的行程的次数按照每个出发星期日期单独地计数并作为行驶数据积存。并且，基于该积存的行驶数据来制作条件概率分布P(C|a1)。例如，若在过去存在100次目的地A为目的地a1的行程且该100次的行程中的出发星期日期C为出发星期日期c1的行程是30次，则概率P(c1|a1)为0.3。
并且，同样为了制作其他的各条件概率分布P(C|a2)，…，P(C|ai)，将在目的地A为目的地a2，…，ai的各个过去的行程中在各出发星期日期c1，c2，…，ck出发的行程的次数按照每个出发星期日期单独地计数并作为行驶数据积存。各条件概率分布P(C|a1)，P(C|a2)，…，P(C|ai)在各行程的结束时每次取得出发星期日期C以及目的地A时更新。
图6C是表示赋予目的地A时的每个目的地的出发时段D的各条件概率分布P(D|a1)，P(D|a2)，…，P(D|ai)的表。
如图6C所示，作为目的地A而赋予目的地a1时的出发时段D的条件概率分布P(D|a1)表示在目的地A为目的地a1的行程中出发时段D成为各出发时段d1，d2，…，dl的各概率P(d1|a1)，P(d2|a1)，…，P(dl|a1)的分布，各概率P(d1|a1)，P(d2|a1)，…，P(dl|a1)的总和为1。
并且，作为目的地A而赋予目的地a2时的出发时段D的条件概率分布(D|a2)表示在目的地A为目的地a2的行程中出发时段D成为各出发时段d1，d2，…，dl的各概率P(d1|a2)，P(d2|a2)，…，P(dl|a2)的分布，作为目的地A而赋予目的地ai时的出发时段D的条件概率分布(D|ai)表示在目的地A为目的地ai的行程中出发时段D成为各出发时段d1，d2，…，dl的各概率P(d1|ai)，P(d2|ai)，…，P(dl|ai)的分布。
并且，在本实施方式中，为了制作条件概率分布P(D|a1)，将在目的地A为目的地a1的过去的行程中在各出发时段d1，d2，…，dl出发的行程的次数按照每个出发时段单独地计数并作为行驶数据积存。并且，基于该积存的行驶数据来制作条件概率分布P(D|a1)。例如，若在过去存在100次目的地A为目的地a1的行程且该100次的行程中的出发时段D为出发时段d1的行程是30次，则概率P(d1|a1)为0.3。
并且，同样为了制作其他的条件概率分布P(D|a2)，…，P(D|ai)，将在目的地A为目的地a2，…，ai的各个过去的行程中在各出发时段d1，d2，…，dl出发的行程的次数按照每个出发时段单独地计数并作为行驶数据积存。各条件概率分布P(D|a1)，P(D|a2)，…，P(D|ai)在各行程的结束时每次取得出发时段D以及目的地A时更新。
并且，在本实施方式中，基于取得的出发地B等行驶数据，作为学习数据而制作如图7A～图7C所示的那种赋予下一个行程的出发星期日期CZ时的每个下一个行程的出发星期日期的出发地B的各条件概率分布P(B|cz1)，P(B|cz2)，…，P(B|czk)、赋予下一个行程的出发星期日期CZ时的每个下一个行程的出发星期日期的出发星期日期C的各条件概率分布P(C|cz1)，P(C|cz2)，…，P(C|czk)以及赋予下一个行程的出发星期日期CZ时的每个下一个行程的出发星期日期的出发时段D的各条件概率分布P(D|cz1)，P(D|cz2)，…，P(D|czk)。
图7A是表示赋予下一个行程的出发星期日期CZ时的每个下一个行程的出发星期日期的出发地B的各条件概率分布P(B|cz1)，P(B|cz2)，…，P(B|czk)的表。
如图7A所示，作为下一个行程的出发星期日期CZ而赋予出发星期日期cz1时的出发地B的条件概率分布P(B|cz1)表示在下一个行程的出发星期日期CZ为出发星期日期cz1的行程中出发地B成为各出发地b1，b2，…，bj的各概率P(b1|cz1)，P(b2|cz1)，…，P(bj|cz1)的分布，各概率P(b1|cz1)，P(b2|cz1)，…，P(bj|cz1)的总和为1。
并且，作为下一个行程的出发星期日期CZ而赋予出发星期日期cz2时的出发地B的条件概率分布P(B|cz2)表示在下一个行程的出发星期日期CZ为出发星期日期cz2的行程中出发地B成为各出发地b1，b2，…，bj的各概率P(b1|cz2)，P(b2|cz2)，…，P(bj|cz2)的分布，作为下一个行程的出发星期日期CZ而赋予出发星期日期czk时的出发地B的条件概率分布(B|czk)表示在下一个行程的出发星期日期CZ为出发星期日期czk的行程中出发地B成为各出发地b1，b2，…，bj的各概率P(b1|czk)，P(b2|czk)，…，P(bj|czk)的分布。
并且，在本实施方式中，为了制作条件概率分布P(B|cz1)，将在下一个行程的出发星期日期CZ成为出发星期日期cz1的过去的行程中从各出发地b1，b2，…，bj出发的行程的次数按照每个出发地单独地计数并作为行驶数据积存。并且，基于该积存的行驶数据来制作条件概率分布P(B|cz1)。例如，若在过去存在100次下一个行程的出发星期日期CZ成为出发星期日期cz1的行程且该100次的行程中的出发地B为出发地b1的行程是30次，则概率P(b1|cz1)为0.3。
并且，同样为了制作其他的各条件概率分布P(B|cz2)，…，P(B|czk)，将在下一个行程的出发星期日期CZ成为出发星期日期cz2，…，czk的各个过去的行程中从各出发地b1，b2，…，bj出发的行程的次数按照每个出发地单独地计数并作为行驶数据积存。各条件概率分布P(B|cz1)，P(B|cz2)，…，P(B|czk)在各行程的结束时取得出发地B之后该下一个各行程的开始时每次取得下一个行程的出发星期日期CZ时更新。
图7B是表示赋予下一个行程的出发星期日期CZ时的每个下一个行程的出发星期日期的出发星期日期C的各条件概率分布P(C|cz1)，P(C|cz2)，…，P(C|czk)的表。
如图7B所示，作为下一个行程的出发星期日期CZ而赋予出发星期日期cz1时的出发星期日期C的条件概率分布P(C|cz1)表示在下一个行程的出发星期日期CZ为出发星期日期cz1的行程中出发星期日期C成为各出发星期日期c1，c2，…，ck的各概率P(c1|cz1)，P(c2|cz1)，…，P(ck|cz1)的分布，各概率P(c1|cz1)，P(c2|cz1)，…，P(ck|cz1)的总和为1。
并且，作为下一个行程的出发星期日期CZ而赋予出发星期日期cz2时的出发星期日期C的条件概率分布(C|cz2)表示在下一个行程的出发星期日期CZ为出发星期日期cz2的行程中出发星期日期C成为各出发星期日期c1，c2，…，ck的各概率P(c1|cz2)，P(c2|cz2)，…，P(ck|cz2)的分布，作为下一个行程的出发星期日期CZ而赋予出发星期日期czk时的出发星期日期C的条件概率分布(C|czk)表示在下一个行程的出发星期日期CZ为出发星期日期czk的行程中出发星期日期C成为各出发星期日期c1，c2，…，ck的各概率P(c1|czk)，P(c2|czk)，…，P(ck|czk)的分布。
并且，在本实施方式中，为了制作条件概率分布P(C|cz1)，将在下一个行程的出发星期日期CZ成为出发星期日期cz1的过去的行程中在各出发星期日期c1，c2，…，ck出发的行程的次数按照每个出发星期日期单独地计数并作为行驶数据积存。并且，基于该积存的行驶数据来制作条件概率分布P(C|cz1)。例如，若在过去存在100次下一个行程的出发星期日期CZ成为出发星期日期cz1的行程且该100次的行程中的出发星期日期C为出发星期日期c1的行程是30次，则概率P(c1|cz1)为0.3。
并且，同样为了制作其他的各条件概率分布P(C|cz2)，…，P(C|czk)，将在下一个行程的出发星期日期CZ成为各出发星期日期cz2，…，czk的各个过去的行程中在各出发星期日期c1，c2，…，ck出发的行程的次数按照每个出发星期日期单独地计数并作为行驶数据来积存。各条件概率分布P(C|cz1)，P(C|cz2)，…，P(C|czk)在各行程的结束时取得出发星期日期C之后该下一个各行程的开始时每次取得下一个行程的出发星期日期CZ时更新。
图7C是表示赋予下一个行程的出发星期日期CZ时的每个下一个行程的出发星期日期的出发时段D的各条件概率分布P(D|cz1)，P(D|cz2)，…，P(D|czk)的表。
如图7C所示，作为下一个行程的出发星期日期CZ而赋予出发星期日期cz1时的出发时段D的条件概率分布P(D|cz1)表示在下一个行程的出发星期日期CZ为出发星期日期cz1的行程中出发时段D成为各出发时段d1，d2，…，dl的各概率P(d1|cz1)，P(d2|cz1)，…，P(dl|cz1)的分布，各概率P(d1|cz1)，P(d2|cz1)，…，P(dl|cz1)的总和为1。
并且，作为下一个行程的出发星期日期CZ而赋予出发星期日期cz2时的出发时段D的条件概率分布(D|cz2)表示在下一个行程的出发星期日期CZ为出发星期日期cz2的行程中出发时段D成为各出发时段d1，d2，…，dl的各概率P(d1|cz2)，P(d2|cz2)，…，P(dl|cz2)的分布，作为下一个行程的出发星期日期CZ而赋予出发星期日期czk时的出发时段D的条件概率分布(D|czk)表示在下一个行程的出发星期日期CZ为出发星期日期czk的行程中出发时段D成为各出发时段d1，d2，…，dl的各概率P(d1|czk)，P(d2|czk)，…，P(dl|czk)的分布。
并且，在本实施方式中，为了制作条件概率分布P(D|cz1)，将在下一个行程的出发星期日期CZ成为出发星期日期cz1的过去的行程中在各出发时段d1，d2，…，dl出发的行程的次数按照每个出发时段单独地计数并作为行驶数据积存。并且，基于该积存的行驶数据来制作条件概率分布P(D|cz1)。例如，若在过去存在100次下一个行程的出发星期日期CZ成为出发星期日期cz1的行程且该100次的行程中的出发时段D为出发时段d1的行程是30次，则概率P(d1|cz1)为0.3。
并且，同样为了制作其他的各条件概率分布P(D|cz2)，…，P(D|czk)，将在下一个行程的出发星期日期CZ成为各出发星期日期cz2，…，czk的各个过去的行程中在各出发时段d1，d2，…，dl出发的行程的次数按照每个出发时段单独地计数并作为行驶数据积存。各条件概率分布P(D|cz1)，P(D|cz2)，…，P(D|czk)在各行程的结束时取得出发时段D之后该下一个各行程的开始时每次取得下一个行程的出发星期日期CZ时更新。
并且，在本实施方式中，基于取得的出发地B等行驶数据，作为学习数据而制作如图8A～图8C所示的那种赋予下一个行程的出发时段DZ时的每个下一个行程的出发时段的出发地B的各条件概率分布P(B|dz1)，P(B|dz2)，…，P(B|dzl)、赋予下一个行程的出发时段DZ时的每个下一个行程的出发时段的出发星期日期C的各条件概率分布P(C|dz1)，P(C|dz2)，…，P(C|dzl)以及赋予下一个行程的出发时段DZ时的每个下一个行程的出发时段的出发时段D的各条件概率分布P(D|dz1)，P(D|dz2)，…，P(D|dzl)。
图8A是表示赋予下一个行程的出发时段DZ时的每个下一个行程的出发时段的出发地B的各条件概率分布P(B|dz1)，P(B|dz2)，…，P(B|dzl)的表。
如图8A所示，作为下一个行程的出发时段DZ而赋予出发时段dz1时的出发地B的条件概率分布P(B|dz1)表示在下一个行程的出发时段DZ为出发时段dz1的行程中出发地B成为各出发地b1，b2，…，bj的各概率P(b1|dz1)，P(b2|dz1)，…，P(bj|dz1)的分布，各概率P(b1|dz1)，P(b2|dz1)，…，P(bj|dz1)的总和为1。
并且，作为下一个行程的出发时段DZ而赋予出发时段dz2时的出发地B的条件概率分布(B|dz2)表示在下一个行程的出发时段DZ为出发时段dz2的行程中出发地B成为各出发地b1，b2，…，bj的各概率P(b1|dz2)，P(b2|dz2)，…，P(bj|dz2)的分布，作为下一个行程的出发时段DZ而赋予出发时段dzl时的出发地B的条件概率分布(B|dzl)表示在下一个行程的出发时段DZ为出发时段dzl的行程中出发地B成为各出发地b1，b2，…，bj的各概率P(b1|dzl)，P(b2|dzl)，…，P(bj|dzl)的分布。
并且，在本实施方式中，为了制作条件概率分布P(B|dz1)，将在下一个行程的出发时段DZ成为出发时段dz1的过去的行程中从各出发地b1，b2，…，bj出发的行程的次数按照每个出发地单独地计数并作为行驶数据积存。并且，基于该积存的行驶数据来制作条件概率分布P(B|dz1)。例如，若在过去存在100次下一个行程的出发时段DZ成为出发时段dz1的行程且该100次的行程中的出发地B为出发地b1的行程是30次，则概率P(b1|dz1)为0.3。
并且，同样为了制作其他的各条件概率分布P(B|dz2)，…，P(B|dzl)，将在下一个行程的出发时段DZ为各出发时段dz2，…，dzl的各个过去的行程中从各出发地b1，b2，…，bj出发的行程的次数按照每个出发地单独地计数并作为行驶数据积存。各条件概率分布P(B|dz1)，P(B|dz2)，…，P(B|dzl)在各行程的结束时取得出发地B之后该下一个各行程的开始时每次取得下一个行程的出发时段DZ时更新。
图8B是表示赋予下一个行程的出发时段DZ时的每个下一个行程的出发时段的出发星期日期C的各条件概率分布P(C|dz1)，P(C|dz2)，…，P(C|dzl)的表。
如图8B所示，作为下一个行程的出发时段DZ而赋予出发时段dz1时的出发星期日期C的条件概率分布P(C|dz1)表示在下一个行程的出发时段DZ为出发时段dz1的行程中出发星期日期C成为各出发星期日期c1，c2，…，ck的各概率P(c1|dz1)，P(c2|dz1)，…，P(ck|dz1)的分布，各概率P(c1|dz1)，P(c2|dz1)，…，P(ck|dz1)的总和为1。
并且，作为下一个行程的出发时段DZ而赋予出发时段dz2时的出发星期日期C的条件概率分布(C|dz2)表示在下一个行程的出发时段DZ为出发时段dz2的行程中出发星期日期C成为各出发星期日期c1，c2，…，ck的各概率P(c1|dz2)，P(c2|dz2)，…，P(ck|dz2)的分布，作为下一个行程的出发时段DZ而赋予出发时段dzl时的出发星期日期C的条件概率分布(C|dzl)表示在下一个行程的出发时段DZ为出发时段dzl的行程中出发星期日期C成为各出发星期日期c1，c2，…，ck的各概率P(c1|dzl)，P(c2|dzl)，…，P(ck|dzl)的分布。
并且，在本实施方式中，为了制作条件概率分布P(C|dz1)，将在下一个行程的出发时段DZ成为出发时段dz1的过去的行程中在各出发星期日期c1，c2，…，ck出发的行程的次数按照每个出发时段单独地计数并作为行驶数据积存。并且，基于该积存的行驶数据来制作条件概率分布P(C|dz1)。例如，若在过去存在100次下一个行程的出发时段DZ成为出发时段dz1的行程且该100次的行程中的出发星期日期C为出发星期日期c1的行程是30次，则概率P(c1|dz1)为0.3。
并且，同样为了制作其他的各条件概率分布P(C|dz2)，…，P(C|dzl)，将在下一个行程的出发时段DZ成为各出发时段dz2，…，dzl的各个过去的行程中在各出发星期日期c1，c2，…，ck出发的行程的次数按照每个出发星期日期单独地计数并作为行驶数据积存。各条件概率分布P(C|dz1)，P(C|dz2)，…，P(C|dzl)在各行程的结束时取得出发星期日期C之后该下一个各行程的开始时每次取得下一个行程的出发时段DZ时更新。
图8C是表示赋予下一个行程的出发时段DZ时的每个下一个行程的出发时段的出发时段D的各条件概率分布P(D|dz1)，P(D|dz2)，…，P(D|dzl)的表。
如图8C所示，作为下一个行程的出发时段DZ而赋予出发时段dz1时的出发时段D的条件概率分布P(D|dz1)表示在下一个行程的出发时段DZ为出发时段dz1的行程中出发时段D成为各出发时段d1，d2，…，dl的各概率P(d1|dz1)，P(d2|dz1)，…，P(dl|dz1)的分布，各概率P(d1|dz1)，P(d2|dz1)，…，P(dl|dz1)的总和为1。
并且，作为下一个行程的出发时段DZ而赋予出发时段dz2时的出发时段D的条件概率分布(D|dz2)表示在下一个行程的出发时段DZ为出发时段dz2的行程中出发时段D成为各出发时段d1，d2，…，dl的各概率P(d1|dz2)，P(d2|dz2)，…，P(dl|dz2)的分布，作为下一个行程的出发时段DZ而赋予出发时段dzl时的出发时段D的条件概率分布(D|dzl)表示在下一个行程的出发时段DZ为出发时段dzl的行程中出发时段D成为各出发时段d1，d2，…，dl的各概率P(d1|dzl)，P(d2|dzl)，…，P(dl|dzl)的分布。
并且，在本实施方式中，为了制作条件概率分布P(D|dz1)，将在下一个行程的出发时段DZ成为出发时段dz1的过去的行程中在各出发时段d1，d2，…，dl出发的行程的次数按照每个出发时段单独地计数并作为行驶数据积存。并且，基于该积存的行驶数据来制作条件概率分布P(D|dz1)。例如，若在过去存在100次下一个行程的出发时段DZ成为出发时段dz1的行程且该100次的行程中的出发时段D为出发时段d1的行程是30次，则概率P(d1|dz1)为0.3。
并且，同样为了制作其他的各条件概率分布P(D|dz2)，…，P(D|dzl)，将在下一个行程的出发时段DZ成为各出发时段dz2，…，dzl的各个过去的行程中在各出发时段d1，d2，…，dl出发的行程的次数按照每个出发时段单独地计数并作为行驶数据积存。各条件概率分布P(D|dz1)，P(D|dz2)，…，P(D|dzl)在各行程的结束时取得出发时段D之后该下一个各行程的开始时每次取得下一个行程的出发时段DZ时更新。
接着，对基于前述的学习数据来推定第一行程以后的各行程的目的地的方法进行说明。
在本实施方式中，基于前述的学习数据来算出在赋予第一行程的开始时间点判明的信息即第一行程的出发地、出发星期日期以及出发时段这三个信息时的到目前为止到访过的已知的各目的地的条件概率，将其中最高的概率的目的地设定为第一行程的推定目的地。
例如，在第一行程的出发地B为b1，出发星期日期C为c1，出发时段D为d1，到目前为止到访过的已知的目的地A为a1，a2，...ai时，赋予第一行程的出发地b1、出发星期日期c1以及出发时段d1时的各目的地a1，a2，...ai的条件概率P(a1|b1、c1、d1)，P(a2|b1、c1、d1)，...，P(ai|b1、c1、d1)根据贝叶斯的定理而成为下述的式(1)～式(3)那样。
Figure BDA0002417746250000341
Figure BDA0002417746250000342
Figure BDA0002417746250000343
Figure BDA0002417746250000344
如式(1)～式(3)所示的那样，各条件概率P(a1|b1、c1、d1)，P(a2|b1、c1、d1)，...，P(ai|b1、c1、d1)的分母相同，因此取各条件概率P(a1|b1、c1、d1)，P(a2|b1、c1、d1)，...，P(ai|b1、c1、d1)的比时，成为下述的式(4)那样。
P(a1|b1，c1，d1)：…：P(ai|b1，c1，d1)
＝P(a1)P(b1|a1)P(c1|a1)P(d1|a1)：…：P(ai)P(b1|ai)P(c1|ai)P(d1|ai)…(4)
因此，各条件概率P(a1|b1、c1、d1)，P(a2|b1、c1、d1)，...，P(ai|b1、c1、d1)可以改写成下述的式(5)～式(7)那样。
Figure BDA0002417746250000351
Figure BDA0002417746250000352
Figure BDA0002417746250000353
Figure BDA0002417746250000354
式(5)～式(7)的右边的各参数即概率P(a1)、条件概率P(b1|a1)等全部能够根据前述的学习数据即目的地A的概率分布P(A)和作为目的地A而赋予目的地a1时的出发地B的概率分布P(B|a1)等来取得。因此，能够基于前述的学习数据来算出各条件概率P(a1|b1、c1、d1)，P(a2|b1、c1、d1)，…，P(ai|b1、c1、d1)。
需要说明的是，式(1)～式(3)的分母即同时概率P(b1、c1、d1)是出发地B为b1且出发星期日期C为c1且出发时段D为d1的概率，因此可以如下述的式(8)那样改写。
P(b1,c1,d1)＝P(b1)P(c1)P(d1)...(8)
概率P(b1)、概率P(c1)以及概率P(d1)全部可以根据前述的学习数据即出发地B的概率分布P(B)、出发星期日期C的概率分布P(C)以及出发时段D的概率分布P(D)来分别取得。因此，也可以通过将式(8)代入式(1)～式(3)来算出各条件概率P(a1|b1、c1、d1)，P(a2|b1、c1、d1)，…，P(ai|b1、c1、d1)。
并且，如前述那样，在本实施方式中，将如此算出的各条件概率P(a1|b1、c1、d1)，P(a2|b1、c1、d1)，…，P(ai|b1、c1、d1)中最高的概率的目的地设定为第一行程的推定目的地。例如，若各条件概率P(a1|b1、c1、d1)，P(a2|b1、c1、d1)，…，P(ai|b1、c1、d1)中的条件概率P(a1|b1、c1、d1)的概率最高，则将目的地a1设定为第一行程的推定目的地。
此时，若作为第一行程的推定目的地而设定的目的地a1为特定目的地，则将第一行程的推定目的地即目的地a1设定为最终目的地，没有设定经由地而结束目的地的推定。
另一方面，若作为第一行程的推定目的地而设定的目的地a1不是特定目的地，则将第一行程的推定目的地即目的地a1设定为经由地，并且设定为下一个行程(第二行程)的出发地。
并且，与推定第一行程的目的地时同样地，算出在赋予第二行程的出发地、出发星期日期以及出发时段时的到目前为止到访过的已知的各目的地的条件概率，将其中最高的概率的目的地设定为第二行程的推定目的地。此时，第二行程的出发地只要如前述那样设定为第一行程的推定目的地即可，但是与第二行程的出发星期日期以及出发时段有关的信息不明。
因此，在本实施方式中，在第一行程的推定目的地不是特定目的地的情况下，还算出在赋予第一行程的出发地、出发星期日期以及出发时段时的每个下一个行程的出发星期日期的条件概率，将其中最高的概率的出发星期日期设定为下一个行程的出发星期日期(即第二行程的出发星期日期)。并且，算出在赋予第一行程的出发地、出发星期日期以及出发时段时的每个下一个行程的出发时段的条件概率，将其中最高的概率的出发时段设定为下一个行程的出发时段(即第二行程的出发时段)。由此，能够算出在赋予第二行程的出发地、出发星期日期以及出发时段时的到目前为止到访过的已知的各目的地的条件概率。
需要说明的是，赋予第一行程的出发地b1、出发星期日期c1以及出发时段d1时的下一个行程的出发星期日期cz1，cz2，…czk的各条件概率P(cz1|b1、c1、d1)，P(cz2|b1、c1、d1)，…，P(czk|b1、c1、d1)根据贝叶斯的定理而成为下述的式(9)～式(11)那样。
Figure BDA0002417746250000371
Figure BDA0002417746250000372
Figure BDA0002417746250000373
Figure BDA0002417746250000374
因此，与前述的各条件概率P(a1|b1、c1、d1)，P(a2|b1、c1、d1)，…，P(ai|b1、c1、d1)时同样地，各条件概率P(cz1|b1、c1、d1)，P(cz2|b1、c1、d1)，…，P(czk|b1、c1、d1)可以如下述的式(12)～式(14)那样改写。
Figure BDA0002417746250000375
Figure BDA0002417746250000376
Figure BDA0002417746250000377
Figure BDA0002417746250000378
式(12)～式(14)的右边的各参数即概率P(cz1)和条件概率P(b1|cz1)等全部能够根据前述的学习数据即下一个行程的出发星期日期CZ的概率分布P(CZ)和作为下一个行程的出发星期日期CZ而赋予出发星期日期cz1时的出发地B的概率分布P(B|cz1)等来取得。因此，能够基于前述的学习数据来算出各条件概率P(cz1|b1、c1、d1)，P(cz2|b1、c1、d1)，…，P(czk|b1、c1、d1)。并且，也能够如前述那样通过将式(8)代入式(9)～式(11)来算出各条件概率P(cz1|b1、c1、d1)，P(cz2|b1、c1、d1)，…，P(czk|b1、c1、d1)。
并且，将如此算出的各条件概率P(cz1|b1、c1、d1)，P(cz2|b1、c1、d1)，…，P(czk|b1、c1、d1)中最高的概率的下一个行程的出发星期日期设定为第一行程的下一个行程的推定出发星期日期即第二行程的出发星期日期。例如，若各条件概率P(cz1|b1、c1、d1)，P(cz2|b1、c1、d1)，…，P(czk|b1、c1、d1)中的条件概率P(cz1|b1、c1、d1)的概率最高，则将出发星期日期cz1(＝出发星期日期c1)设定为第二行程的出发星期日期。
并且，赋予第一行程的出发地b1、出发星期日期c1以及出发时段d1时的下一个行程的出发时段dz1，dz2，…dzl的各条件概率P(dz1|b1、c1、d1)，P(dz2|b1、c1、d1)，…，P(dzl|b1、c1、d1)根据贝叶斯的定理而成为下述的式(15)～式(17)那样。
Figure BDA0002417746250000381
Figure BDA0002417746250000382
Figure BDA0002417746250000383
Figure BDA0002417746250000384
因此，与前述的各条件概率P(a1|b1、c1、d1)，P(a2|b1、c1、d1)，…，P(ai|b1、c1、d1)时同样地，各条件概率P(dz1|b1、c1、d1)，P(dz2|b1、c1、d1)，…，P(dzl|b1、c1、d1)可以如下述的式(18)～式(20)那样改写。
Figure BDA0002417746250000385
Figure BDA0002417746250000386
Figure BDA0002417746250000387
Figure BDA0002417746250000388
式(18)～式(20)的右边的各参数即概率P(dz1)和条件概率P(b1|dz1)等全部能够根据前述的学习数据即下一个行程的出发时段DZ的概率分布P(DZ)和作为下一个行程的出发时段DZ而赋予出发时段dz1时的出发地B的概率分布P(B|dz1)等来取得。因此，能够基于前述的学习数据来算出各条件概率P(dz1|b1、c1、d1)，P(dz2|b1、c1、d1)，…，P(dzl|b1、c1、d1)。并且，也能够如前述那样通过将式(8)代入式(15)～式(17)来算出各条件概率P(dz1|b1、c1、d1)，P(dz2|b1、c1、d1)，…，P(dzl|b1、c1、d1)。
并且，将如此算出的各条件概率P(dz1|b1、c1、d1)，P(dz2|b1、c1、d1)，…，P(dzl|b1、c1、d1)中最高的概率的下一个行程的出发时段设定为第一行程的下一个行程的推定出发时段即第二行程的出发时段。例如，若各条件概率P(dz1|b1、c1、d1)，P(dz2|b1、c1、d1)，…，P(dzl|b1、c1、d1)中的条件概率P(dz1|b1、c1、d1)的概率最高，则将出发时段dz1(＝出发时段d1)设定为第二行程的出发时段。
如此，在本实施方式中，首先基于在第一行程的开始时间点判明的第一行程的出发地、出发星期日期以及出发时段来推定第一行程的目的地。
其结果是，若第一行程的推定目的地成为特定目的地，则将第一行程的推定目的地设定为最终目的地并结束目的地的推定。另一方面，若第一行程的推定目的地未成为特定目的地，则将第一行程的推定目的地设定为经由地，并且基于在第一行程的开始时间点判明的第一行程的出发地、出发星期日期以及出发时段来推定第一行程的下一个行程的出发星期日期以及出发时段。
并且，将第一行程的推定目的地、第一行程的下一个行程的推定出发星期日期以及第一行程的下一个行程的推定出发时段分别设定为第二行程的出发地、出发星期日期、出发时段，接着基于第二行程的出发地、出发星期日期以及出发时段来推定第二行程的目的地。
其结果是，若第二行程的推定目的地成为特定目的地，则将第二行程的推定目的地设定为最终目的地并结束目的地的推定。另一方面，若第二行程的推定目的地未成为特定目的地，则将第二行程的推定目的地设定为经由地，并且基于第二行程的出发地、出发星期日期以及出发时段来推定第二行程的下一个行程的出发星期日期以及出发时段。
并且，将第二行程的推定目的地、第二行程的下一个行程的推定出发星期日期以及第二行程的下一个行程的推定出发时段分别设定为第三行程的出发地、出发星期日期、出发时段，接着基于第三行程的出发地、出发星期日期以及出发时段来推定第三行程的目的地。
如此，推定第一行程以后的各行程的目的地，直至第一行程以后的各行程的推定目的地成为特定目的地为止，设定经由地以及最终目的地。
以下，参照图9～图12来对为了推定该第一行程以后的各行程的目的地而在车辆2的电子控制单元200以及服务器3的控制电路303中实施的各种控制的流程图进行说明。
图9是对在车辆2的启动开关214从断开被接通时即行程开始时由车辆2的电子控制单元200实施的控制进行说明的流程图。
在步骤S101中，电子控制单元200判定车辆2的启动开关214是否从断开被接通即是否为车辆2的行程开始时。若为车辆2的行程开始时，则电子控制单元200进入步骤S102的处理。另一方面，若不是车辆2的行程开始时，则电子控制单元200结束本次的处理。
在步骤S102中，电子控制单元200取得由GPS接收器96取得的当前位置作为本次行程的出发地B。并且，电子控制单元200取得当前的星期日期作为本次行程的出发星期日期C，并且基于当前的时刻来取得本次行程的出发时段D。
在步骤S103中，电子控制单元200将本次行程的出发星期日期C以及出发时段D作为行程开始时发送信息并经由车辆侧通信装置90向服务器3发送。
在步骤S104中，电子控制单元200判定是否存在推定本次行程以后的各行程的目的地而制作行驶计划的要求(以下称为“行驶计划制作要求”。)。在本实施方式中，参照图10若后述的行驶计划制作要求标志F1被设定为1，则电子控制单元200判定为存在行驶计划制作要求并进入步骤S105的处理。另一方面，若行驶计划制作要求标志F1被设定为0，则电子控制单元200判定为没有行驶计划制作要求并进入步骤S108的处理。
在步骤S105中，电子控制单元200向服务器3要求发送参照图12后述的本次行程以后的各行程的目的地的推定结果信息。在本实施方式中，电子控制单元200通过将目的地的推定结果要求通知和与本次行程的出发地B、出发星期日期C以及出发时段D有关的信息一起经由车辆侧通信装置90向服务器3发送，由此来向服务器3要求发送本次行程以后的各行程的目的地的推定结果信息。
需要说明的是，从服务器3发送来的本次行程以后的各行程的目的地的推定结果信息中包含与本次行程以后的各行程的推定目的地有关的信息和各行程的推定目的地是经由地或是最终目的地的信息。
在步骤S106中，电子控制单元200基于经由车辆侧通信装置90从服务器3接收到的本次行程以后的各行程的目的地的推定结果信息来制作以本次行程为第一行程的新的行驶计划。关于行驶计划的具体的制作方法，参照图13～图15G并后述。
在步骤S107中，电子控制单元200按照重新制作的行驶计划来开始行驶。
在步骤S108中，电子控制单元200判定参照图10后述的行驶计划维持标志F2是否被设定为1。若行驶计划维持标志F2被设定为1，则电子控制单元200进入步骤S109的处理。另一方面，若行驶计划维持标志F2被设定为0，则电子控制单元200进入步骤S110的处理。
在步骤S109中，电子控制单元200直接使用在上一次行程以前制作的行驶计划并按照该行驶计划来开始行驶。
在步骤S110中，电子控制单元200不制作行驶计划而开始车辆2的行驶。在该情况下，电子控制单元200将行驶模式设定为EV模式，直至蓄电池充电量成为规定的切换充电量以下为止，在成为切换充电量以下之后实施将行驶模式设定为CS模式的通常行驶控制并使车辆2行驶。
图10是对在车辆2的启动开关214从接通被断开时即行程结束时由车辆2的电子控制单元200实施的控制进行说明的流程图。
在步骤S111中，电子控制单元200判定车辆2的启动开关214是否从接通被断开即是否为车辆2的行程结束时。若为车辆2的行程结束时，则电子控制单元200进入步骤S112的处理。另一方面，若不是车辆2的行程结束时，则电子控制单元200结束本次的处理。
在步骤S112中，电子控制单元200取得由GPS接收器96取得的当前位置作为本次行程的目的地A。
在步骤S113中，电子控制单元200将在本次行程的开始时取得的本次行程的出发地B、出发星期日期C以及出发时段D和在步骤S112中取得的目的地A作为行程结束时发送信息并经由车辆侧通信装置90向服务器3发送。
在步骤S114中，电子控制单元200判定是否制作了本次行程的行驶计划。在制作了本次行程的行驶计划的情况下，电子控制单元200进入步骤S115的处理。另一方面，在未制作本次行程的行驶计划的情况下，电子控制单元200进入步骤S120的处理。
在步骤S115中，电子控制单元200判定本次行程的目的地A是否与本次行程中使用的行驶计划的制作时使用的本次行程的推定目的地一致。若本次行程的目的地A与推定目的地一致，则电子控制单元200进入步骤S116的处理。另一方面，若本次行程的目的地A与推定目的地不一致，则电子控制单元200进入步骤S119的处理。
在步骤S116中，电子控制单元200判定在本次行程中使用的行驶计划的制作时使用的本次行程的推定目的地是否被设定为最终目的地。在推定目的地被设定为最终目的地的情况下，电子控制单元200判定为需要重新制作以下一个行程为第一行程的行驶计划并进入步骤S117的处理。另一方面，在本次行程的推定目的地未被设定为最终目的地的情况下，电子控制单元200为了在下一个行程中也继续使用本次行程中使用的行驶计划而进入步骤S118的处理。
在步骤S117中，电子控制单元200将行驶计划制作要求标志F1设定为1并且将行驶计划维持标志F2设定为0。行驶计划制作要求标志F1是在重新制作以下一个行程为第一行程的行驶计划的需要产生时设定为1的标志，且初始值设定为0。并且，行驶计划维持标志F2是在下一个行程中也继续使用本次行程中使用的行驶计划时设定为1的标志，且初始值设定为0。
在步骤S118中，电子控制单元200为了在下一个行程中也继续使用本次行程中使用的行驶计划而将行驶计划制作要求标志F1设定为0并且将行驶计划维持标志F2设定为1。
在步骤S119中，电子控制单元200由于本次行程的目的地A与本次行程的推定目的地不一致因而在下一个行程以后的行程中无法使用本次行程中使用的行驶计划，因此废弃本次行程中使用的行驶计划。
在步骤S120中，电子控制单元200判定是否能够重新制作以下一个行程为第一行程的行驶计划。具体而言，电子控制单元200判定本次行程的目的地A是否为至少到访过一次的已知的目的地。
这是因为在本次行程的目的地A为一次也未到访过的新的目的地的情况下，在下一个行程中会从一次也未出发过的新的出发地出发。因此，在从新的出发地出发的行程结束并判明该行程的目的地之前，不存在为了根据贝叶斯的定理来推定目的地而需要的学习数据(例如赋予目的地A时的出发地B的条件概率等)，无法进行目的地的推定。
因此，若本次行程的目的地A为至少到访过一次的已知的目的地，则电子控制单元200判定为能够重新制作以下一个行程为第一行程的行驶计划，进入步骤S121的处理。另一方面，若本次行程的目的地A为一次也未到访过的新的目的地，则电子控制单元200判定为无法重新制作以下一个行程为第一行程的行驶计划，进入步骤S122的处理。
在步骤S121中，电子控制单元200由于能够重新制作以下一个行程为第一行程的行驶计划，因此将行驶计划制作要求标志F1设定为1并将行驶计划维持标志F2设定为0。
在步骤S122中，电子控制单元200由于无法重新制作以下一个行程为第一行程的行驶计划，因此将行驶计划制作要求标志F1以及行驶计划维持标志F2分别设定为0。
图11是对由服务器3(更详细而言为服务器3的控制电路303)实施的学习数据的制作控制进行说明的流程图。
在步骤S201中，服务器3判定是否经由服务器侧通信装置301从车辆2接收到行程结束时发送信息。若接收到行程结束时发送信息，则服务器3进入步骤S202的处理。另一方面，若未接收到行程结束时发送信息，则服务器3进入步骤S205的处理。
在步骤S202中，服务器3取得行程结束时发送信息中包含的出发地B、出发星期日期C、出发时段D以及目的地A。
在步骤S203中，服务器3基于取得的出发地B、出发星期日期C、出发时段D以及目的地A来更新图5A～图5D中示出的出发地B的概率分布P(B)、出发星期日期C的概率分布P(C)、出发时段D的概率分布P(D)以及目的地A的概率分布P(A)。
在步骤S204中，服务器3基于取得的出发地B、出发星期日期C、出发时段D以及目的地A来更新图6A～图6C中示出的赋予目的地A时的出发地B、出发星期日期C以及出发时段D的各条件概率分布。例如，在取得的目的地A为目的地a1时，更新各条件概率分布P(B|a1)、P(C|a1)以及P(D|a1)。
在步骤S205中，服务器3判定是否经由服务器侧通信装置301从车辆2接收到行程开始时发送信息。若接收到行程开始时发送信息，则服务器3进入步骤S206的处理。另一方面，若未接收到行程开始时发送信息，则服务器3结束本次的处理。
在步骤S206中，服务器3判定到目前为止是否接收到过行程结束时发送信息。即，服务器3判定在步骤S205中判定为已接收的行程开始时发送信息是在第一行程的开始时发送的行程开始时发送信息还是在第二行程以后的各行程的开始时发送的行程开始时发送信息。并且，若在步骤S205中判定为已接收的行程开始时发送信息是在第二行程以后的各行程的开始时发送的行程开始时发送信息，则服务器3判定为到目前为止接收到过行程结束时发送信息，进入步骤S207的处理。另一方面，若在步骤S205中判定为已接收的行程开始时发送信息是在第一行程的开始时发送的行程开始时发送信息，则服务器3判定为到目前为止没有接收到过行程结束时发送信息，结束本次的处理。
在步骤S207中，服务器3取得行程开始时发送信息中包含的出发星期日期C以及出发时段D分别作为下一个行程的出发星期日期CZ以及出发时段DZ。
在步骤S208中，服务器3基于取得的下一个行程的出发星期日期CZ以及出发时段DZ来更新图5E以及图5F中示出的下一个行程的出发星期日期CZ的概率分布P(CZ)以及下一个行程的出发时段DZ的概率分布P(DZ)。
在步骤S209中，服务器3基于取得的下一个行程的出发星期日期CZ和最近取得的行程结束时发送信息中包含的出发地B、出发星期日期C以及出发时段D来更新图7A～图7C中示出的赋予下一个行程的出发星期日期CZ时的出发地B、出发星期日期C以及出发时段D的各条件概率分布。例如，在取得的下一个行程的出发星期日期CZ为出发星期日期cz1时，更新各条件概率分布P(B|cz1)、P(C|cz1)以及P(D|cz1)。
在步骤S210中，服务器3基于取得的下一个行程的出发时段DZ和最近取得的行程结束时发送信息中包含的出发地B、出发星期日期C以及出发时段D来更新图8A～图8C中示出的赋予下一个行程的出发时段DZ时的出发地B、出发星期日期C以及出发时段D的各条件概率分布。例如，在取得的下一个行程的出发时段DZ为出发时段dz1时，更新各条件概率分布P(B|dz1)、P(C|dz1)以及P(D|dz1)。
图12是对由服务器3(更详细而言为服务器3的控制电路303)实施的目的地的推定控制进行说明的流程图。
在步骤S211中，服务器3判定是否经由服务器侧通信装置301从车辆2和与车辆2的行程开始时的出发地B、出发星期日期C以及出发时段D有关的信息一起接收到目的地的推定结果要求通知。在接收到目的地的推定结果要求通知时，服务器3进入步骤S212的处理。另一方面，若未接收到目的地的推定结果要求通知，则服务器3结束本次的处理。
在步骤S212中，服务器3将与目的地的推定结果要求通知一起发送来的出发地B、出发星期日期C以及出发时段D分别设定为目的地推定用的说明变量。
在步骤S213中，服务器3将行程编号n的本次值设定为初始值即1。
在步骤S214中，服务器3推定第n行程的目的地。在本实施方式中，服务器3基于学习数据来算出赋予目的地推定用的说明变量即出发地B、出发星期日期C以及出发时段D时的已知的各目的地a1，a2，…，ai的条件概率，将其中最高的概率的目的地设定为第n行程的推定目的地。
在步骤S215中，服务器3判定第n行程的推定目的地是否为特定目的地。若第n行程的推定目的地为特定目的地，则服务器3进入步骤S216的处理。另一方面，若第n行程的推定目的地不是特定目的地，则服务器3进入步骤S218的处理。
在步骤S216中，服务器3将第n行程的推定目的地设定为最终目的地。
在步骤S217中，服务器3将到第n行程为止的各行程的目的地的推定结果信息经由服务器侧通信装置301向车辆2发送。目的地的推定结果信息中包含与到第n行程为止的各行程的推定目的地有关的信息和各行程的推定目的地是经由地或是最终目的地的信息。
在步骤S218中，服务器3将第n行程的推定目的地设定为经由地，并且设定为第(n+1)行程的出发地B。
在步骤S219中，服务器3推定第n+1行程的出发星期日期CZ。在本实施方式中，服务器3基于学习数据来算出赋予目的地推定用的说明变量即出发地B、出发星期日期C以及出发时段D时的下一个行程的各出发星期日期cz1，cz2，…，czk的条件概率，将其中最高的概率的出发星期日期设定为第(n+1)行程的出发星期日期CZ。
在步骤S220中，服务器3推定第n+1行程的出发时段DZ。在本实施方式中，服务器3基于学习数据来算出赋予目的地推定用的说明变量即出发地B、出发星期日期C以及出发时段D时的下一个行程的各出发时段dz1，dz2，…，dzl的条件概率，将其中最高的概率的出发时段设定为第(n+1)行程的出发时段DZ。
在步骤S221中，服务器3将作为目的地推定用的说明变量的出发地B、出发星期日期C以及出发时段D分别更新为第(n+1)行程的出发地B、第(n+1)行程的出发星期日期CZ以及第(n+1)行程的出发时段DZ。
在步骤S222中，服务器3将行程编号n的本次值加上1并更新行程编号n的值，再次实施步骤S214以后的处理。
接着，参照图13A～图15G对基于从服务器3接收的目的地的推定结果信息(即第一行程以后的各行程的推定目的地)来制作行驶计划的方法进行说明。
图13A以及图13B是对本实施方式的行驶计划的制作进行说明的流程图。需要说明的是，图14A～图14C是对不考虑用于催化剂预热的燃料消耗量而使各行程的预想路径单独最佳化的第一行驶计划(区间行驶计划)进行说明的图，图15A～图15G是对考虑用于催化剂预热的燃料消耗量而使多次行程的预想路径整体最佳化的第二行驶计划(路径优先行驶计划)的制作进行说明的图。
在步骤S1中，电子控制单元200如图14A所示的那样基于经由车辆侧通信装置90从服务器3接收到的目的地的推定结果信息而将到推定目的地被设定为最终目的地的第n行程为止的各行程从第一行程(行程编号n为1的行程)开始按顺序排列。需要说明的是，在图14A中，示出了第二行程(行程编号n为2的行程)的推定目的地被设定为最终目的地的例子。因此，在图14A中，第一行程的推定目的地为经由地。并且，电子控制单元200将各行程的预想路径分配成多个行驶区间，从出发地开始按顺序对于各行驶区间设定实际区间编号P(P＝1，…，p；在图14A所示的例子中p＝10)。
在步骤S2中，电子控制单元200基于各行驶区间的道路信息(例如坡度、道路类别、限制车速和平均曲率等)来算出各行驶区间的行驶负荷。并且，电子控制单元200如图14A所示的那样基于各行驶区间的行驶负荷来算出各行驶区间的EV适当度和在各行驶区间以EV模式驶过时的各行驶区间中的推定消耗电力量(以下称为“区间消耗电力”。)。EV适当度为表示各行驶区间是哪种程度适合EV行驶的区间的指标，各行驶区间的行驶负荷越低，EV适当度为越高的值(即适合EV行驶)。
在图14A中，为了易于发明的理解，关于EV适当度，记载了基于各行驶区间的行驶负荷来将EV适当度划分为1(EV适当度较低)～3(EV适当度较高)而简单化。并且，关于区间消耗电力，也记载了将区间消耗电力根据其大小划分为1(区间消耗电力较少)～3(区间消耗电力较多)而简单化。
在步骤S3中，电子控制单元200基于各行驶区间的区间消耗电力来算出从出发地到最终目的地为止以EV模式驶过时的推定电力消耗量(以下称为“总消耗电力”。)TE。
在步骤S4中，电子控制单元200基于蓄电池充电量来算出能够用于EV行驶的蓄电池50的电力量(以下称为“可使用电力”。)CE，判定可使用电力CE是否为总消耗电力TE以上。电子控制单元200在可使用电力CE为总消耗电力TE以上时进入步骤S5的处理。另一方面，电子控制单元200在可使用电力CE小于总消耗电力TE时进入步骤S6的处理。
在步骤S5中，由于若可使用电力CE为总消耗电力TE以上则从出发地到最终目的地为止能够以EV模式驶过，所以电子控制单元200制作将全部的行驶区间设定为EV区间的行驶计划，按照该行驶计划来实施行驶模式的切换控制。
在步骤S6中，电子控制单元200如图14B所示的那样实施第一排序处理而进行行驶区间的排序，按照排序后的顺序对各行驶区间设定排序区间编号Q(Q＝1，…，q；在图14B所示的例子中q＝10)。具体而言，电子控制单元200如图14B所示的那样无视行程编号，将各行驶区间按照EV适当度从高到低的顺序排序，并且对于EV适当度相同的行驶区间，按照区间消耗电力从小到大的顺序排序，若区间消耗电力也相同，则还按照实际区间编号从小到大的顺序排序。
在步骤S7中，电子控制单元200判断满足下述的不等式(21)的排序区间编号x的有无。不等式(21)的DE表示从EV适当度较高且区间消耗电力较小的行驶区间开始按顺序加上区间消耗电力的累加值。因此，在不等式(21)中，DEx为排序区间编号Q从1到x为止的各行驶区间的区间消耗电力的合计值(累加值)，DEx+1为排序区间编号Q从1到x+1为止的各行驶区间的区间消耗电力的合计值(累加值)。
DEx≤CE＜DEx+1…(21)
若DE1(＝排序区间编号Q为1的行驶区间的区间消耗电力)大于可使用电力CE，则电子控制单元200判断为没有满足不等式(21)的排序区间编号x。在该情况下，电子控制单元200判断为没有能够以EV模式驶过的行驶区间并进入步骤S8的处理。另一方面，若DE1为可使用电力CE以下，则电子控制单元200判断为存在满足不等式(21)的排序区间编号x，进入步骤S9的处理。
在步骤S8中，电子控制单元200制作将全部的行驶区间设定为CS区间的行驶计划，按照该行驶计划来实施行驶模式的切换控制。
在步骤S9中，电子控制单元200算出满足不等式(21)的排序区间编号x。需要说明的是，以下，将在步骤S4中算出的可使用电力CE为9的情况与在步骤S4中算出的可使用电力CE为10的情况进行比较并进行说明。在图14B所示的例子中，DE6(＝排序区间编号Q为1～6的各行驶区间的区间消耗电力的合计值)为9，DE7(＝排序区间编号Q为1～7的各行驶区间的区间消耗电力的合计值)为11，因此在可使用电力CE为9或10中的任一个的情况下，满足不等式(21)的排序区间编号x都为6。
在步骤S10中，电子控制单元200如图14B所示的那样将排序区间编号Q为1到x(在图14B所示的例子中x＝6)为止的各行驶区间设定为EV区间(将行驶模式设定为EV模式的行驶区间)，将排序区间编号Q为x+1到q(在图14B所示的例子中q＝10)为止的各行驶区间设定为CS区间。并且，电子控制单元200如图14C所示的那样通过将各行驶区间按照实际区间编号P的顺序再次排序而制作第一行驶计划(区间行驶计划)。
在步骤S11中，电子控制单元200如图14C所示的那样基于在第一行驶计划中作为CS区间设定的行驶区间的道路信息来算出各CS区间中为了行驶而消耗的燃料量的推定值(以下称为“区间消耗燃料量”。)，算出它们的合计值即第一行驶计划中的行驶消耗燃料量DF1。
并且，电子控制单元200算出第一行驶计划中设定CS区间的各行程中为了催化剂预热而消耗的燃料量的推定值(以下称为“路径预热消耗燃料量”。)，算出它们的合计值即第一行驶计划中的预热消耗燃料量HF1。在本实施方式中，如图14C所示的那样，在各行程中最初切换成CS模式的行驶区间中消耗用于催化剂预热的燃料。
在步骤S12中，电子控制单元200算出在按照第一行驶计划一边切换行驶模式一边从出发地驶到最终目的地为止时消耗的燃料量的推定值(以下称为“第一总消耗燃料量”。)TF1。具体而言，电子控制单元200如图14C所示的那样将第一行驶计划中的行驶消耗燃料量DF1与预热消耗燃料量HF1相加而算出第一总消耗燃料量TF1。
在步骤S13中，电子控制单元200如图15A所示的那样基于各行驶区间的区间消耗电力来算出在各行程中以EV模式驶过时的各行程的推定消耗电力量(以下称为“路径消耗电力”。)。在图15A中，将简单化的各行驶区间的区间消耗电力的每个行程的合计值记载为路径消耗电力。
在步骤S14中，电子控制单元200如图15B所示的那样实施第二排序处理而进行各行程的排序，按照排序后的顺序设定排序行程编号R(R＝1，…，r；在图15B所示的例子中r＝2)。具体而言，电子控制单元200如图15B所示的那样按照路径消耗电力从小到大的顺序对各行程进行排序。
在步骤S15中，电子控制单元200判断满足下述的不等式(22)的排序行程编号y的有无。不等式(22)的RE表示从路径消耗电力较少的行程开始按顺序将路径消耗电力相加的累加值。因此，在不等式(22)中，REy是排序行程编号R为1到y为止的各行程的路径消耗电力的合计值(累加值)，REy+1是排序行程编号R为1到y+1为止的各行程的路径消耗电力的合计值(累加值)。
REy≤CE＜REy+1…(22)
若RE1(＝排序行程编号R为1的行程的路径消耗电力)大于可使用电力CE，则电子控制单元200判断为没有满足不等式(22)的排序行程编号y。在该情况下，电子控制单元200判断为没有能够以EV模式的状态驶过的行程并进入步骤S26的处理。另一方面，若RE1为可使用电力CE以下，则电子控制单元200判断为存在满足不等式(22)的排序行程编号y，进入步骤S16的处理。
在步骤S16中。电子控制单元200算出满足不等式(22)的排序行程编号y。在图15B所示的例子中，RE1为9，RE2(＝排序行程编号R为1到2为止的各行程的路径消耗电力的合计值)为20，因此在可使用电力CE为9或10中的任一个的情况下，满足不等式(22)的排序行程编号y都为1。
在步骤S17中，电子控制单元200如图15C所示的那样对于排序行程编号R为y+1到r(在图15C所示的例子中y＝1、r＝2)为止的各行程上的各行驶区间实施第三排序处理并进行行驶区间的排序，按照排序的顺序对各行驶区间设定第二排序区间编号S(S＝1，…，s；在图15C所示的例子中s＝5)。具体而言，电子控制单元200如图15C所示的那样将排序行程编号R为y+1到r为止的各行程(在图15C所示的例子中y＝1、r＝2，因此为排序行程编号2的行程)的各行驶区间按照EV适当度从高到低的顺序排序，并且对于EV适当度相同的行驶区间，按照区间消耗电力从小到大的顺序排序，若区间消耗电力也相同，则还按照实际区间编号从小到大的顺序排序。
在步骤S18中，电子控制单元200算出蓄电池50的可使用电力CE减去排序行程编号R为1到y为止的各行程的路径消耗电力的合计值REy所得的蓄电池50的剩余电力ΔCE。在此，假设步骤S4中算出的可使用电力CE为9时，由于RE1为9，所以剩余电力ΔCE为0。并且，假设步骤S4中算出的可使用电力CE为10时，由于RE1为9，所以剩余电力ΔCE为1。
在步骤S19中，电子控制单元200判断满足下述的不等式(23)的第二排序区间编号z的有无。不等式(23)的EE表示排序行程编号R为y+1到r为止的各行程中从EV适当度较高且区间消耗电力较小的行驶区间开始按顺序将区间消耗电力相加的累加值。因此，在不等式(23)中，EEz是第二排序区间编号S为1到z为止的各行驶区间的区间消耗电力的合计值(累加值)，EEz+1是第二排序区间编号S为1到z+1为止的各行驶区间的区间消耗电力的合计值。
EEz≤ΔCE＜EEz+1…(23)
若EE1(＝第二排序区间编号S为1的行驶区间的区间消耗电力)大于剩余电力ΔCE，则电子控制单元200判断为没有满足不等式(23)的第二排序区间编号z。在该情况下，电子控制单元200判断为在排序行程编号R为y+1到r为止的各行程上的各行驶区间中没有能够以EV模式驶过的行驶区间并进入步骤S20的处理。另一方面，若EE1为剩余电力ΔCE以下，则电子控制单元200判断为存在满足不等式(23)的第二排序区间编号z，进入步骤S21的处理。
在图15C所示的例子中，EE1为1。因此，假设步骤S4中算出的可使用电力CE为9时，如前述那样剩余电力ΔCE为0，因此电子控制单元200判断为没有满足不等式(23)的第二排序区间编号z，进入步骤S20的处理。另一方面，假设步骤S4中算出的可使用电力CE为10时，如前述那样剩余电力ΔCE为1，因此电子控制单元200判断为存在满足不等式(23)的第二排序区间编号z，进入步骤S21的处理。
在步骤S20中，电子控制单元200如图15D所示的那样将排序行程编号R为1到y(在图15D所示的例子中y＝1)为止的各行程设定为使该行程上的各行驶区间全部为EV区间的EV路径，将排序行程编号R为y+1到r(在图15D所示的例子中r＝2)为止的各行程设定为使该行程上的各行驶区间全部为CS区间的CS路径。并且，电子控制单元200如图15E所示的那样作为第二行驶计划(路径优先行驶计划)而设定将各行程按照行程编号的顺序再次排序的行驶计划。
在步骤S21中，电子控制单元200算出满足不等式(23)的第二排序区间编号z。在图15C所示的例子中，EE1为1，EE2(＝第二排序区间编号S为1到2为止的行驶区间的区间消耗电力的合计值)为3，因此假设步骤S4中算出的可使用电力CE为10且剩余电力ΔCE为1时，满足不等式(23)的第二排序区间编号z为1。
在步骤S22中，电子控制单元200如图15F所示的那样将排序行程编号R为1到y(在图15F所示的例子中y＝1)为止的各行程设定为使该行程上的各行驶区间全部为EV区间的EV路径。并且，电子控制单元200对于排序行程编号R为y+1到r(在图15F所示的例子中r＝2)为止的各行程上的各行驶区间，将第二排序区间编号S为1到z(在图15F所示的例子中z＝1)为止的各行驶区间设定为EV区间，将第二排序区间编号S为z+1到s(在图15F所示的例子中s＝5)为止的各行驶区间设定为CS区间。并且，电子控制单元200如图15G所示的那样作为第二行驶计划(路径优先行驶计划)而设定将各行驶区间按照实际区间编号的顺序再次排序的行驶计划。
在步骤S23中，电子控制单元200如图15E以及图15G所示的那样基于第二行驶计划中作为CS区间设定的行驶区间的道路信息来算出各CS区间的区间消耗燃料量，算出它们的合计值即第二行驶计划中的行驶消耗燃料量DF2。
并且，电子控制单元200算出第二行驶计划中设定CS区间的行驶路径的路径预热消耗燃料量，算出它们的合计值即第二行驶计划中的预热消耗燃料量HF2。如图15E以及图15G所示的那样，在本实施方式的第二行驶计划中，仅实际区间编号为1的行驶路径中产生路径预热消耗燃料量。
在步骤S24中，电子控制单元200算出在按照第二行驶计划一边切换行驶模式一边从出发地驶到最终目的地为止时消耗的燃料量的推定值(以下称为“第二总消耗燃料量”。)TF2。具体而言，电子控制单元200如图15E以及图15G所示的那样将第二行驶计划中的行驶消耗燃料量DF2与预热消耗燃料量HF2相加来算出第二总消耗燃料量TF2。
在步骤S25中，电子控制单元200对第一总消耗燃料量TF1和第二总消耗燃料量TF2的大小进行比较，在第一总消耗燃料量TF1较小时进入步骤S26的处理，在第二总消耗燃料量TF2较小时进入步骤S27的处理。需要说明的是，在第一总消耗燃料量TF1和第二总消耗燃料量TF2相同的情况下，可以进入步骤S26以及步骤S27中的任一个处理，但是在本实施方式中进入步骤S27的处理。
在步骤S26中，电子控制单元200采用第一行驶计划，按照第一行驶计划来实施行驶模式的切换控制。
在步骤S27中，电子控制单元200采用第二行驶计划，按照第二行驶计划来实施行驶模式的切换控制。
在此，若假设步骤S4中算出的可使用电力CE为9，则制作图14C所示的第一行驶计划和图15E所示的第二行驶计划，但是如图14C以及图15E所示的那样不考虑用于催化剂预热的燃料消耗量而制作的第一行驶计划中的行驶消耗燃料量DF1少于考虑用于催化剂预热的燃料消耗量并使多个行程的行驶最佳化的第二行驶计划中的行驶消耗燃料量DF2。然而，考虑各行驶计划中的预热消耗燃料量HF1、HF2的话，在第一行驶计划中需要两次催化剂预热，因此可知第一总消耗燃料量TF1多于第二总消耗燃料量TF2。
并且，若假设步骤S4中算出的可使用电力CE为10，则制作图14C所示的第一行驶计划和图15G所示的第二行驶计划，但是可知在该情况下，对行驶消耗燃料量和总消耗燃料量而言，都在第二行驶计划的情况下减少。
以上说明的本实施方式的车辆控制系统1具备车辆2(混合动力车辆)、搭载于车辆2的车辆侧通信装置90(车载通信装置)以及电子控制单元200(车载控制装置)、服务器3，该车辆2能够通过内燃机10和由蓄电池50的电力驱动的第二旋转电机40(旋转电机)中的至少一方的输出来行驶，该服务器3具有控制电路303以及构成为能够与车辆侧通信装置90进行无线通信的服务器侧通信装置301(通信电路)。
并且，电子控制单元200构成为将车辆2的行驶数据在规定的时间经由车辆侧通信装置90向服务器侧通信装置301发送。
并且，控制电路303构成为具备：学习数据制作电路，基于经由服务器侧通信装置301从车辆侧通信装置90接收到的车辆2的行驶数据来制作规定的学习数据；目的地推定电路，基于学习数据来依次推定第一行程以后的各行程的目的地，直至以已知的地点为出发地的第一行程以后的各行程的目的成为预先设定的规定的特定目的地为止；以及推定结果发送电路，将包含与第一行程以后的各行程的推定目的地有关的信息在内的目的地的推定结果经由服务器侧通信装置301向车辆侧通信装置90发送。
由此，车辆2能够取得以已知的地点为出发地并从此开始行驶的第一行程以后的各行程的目的地的信息即欲在以已知的地点为出发地并从此开始行驶的第一行程之后进行的将来的各行程的目的地的信息。因此，通过车辆2的电子控制单元200，能够进行例如利用第一行程以后的各行程的目的地的信息的车辆2的行驶控制等。
具体而言，本实施方式的目的地推定电路构成为将欲推定目的地的行程的出发地至少作为说明变量来使用，基于学习数据来算出赋予该说明变量时的已知的每个目的地的条件概率，将条件概率最高的目的地设定为欲推定目的地的行程的推定目的地。并且，目的地推定电路构成为将设定了推定目的地的行程的推定目的地设定为该行程的下一个行程的出发地。
并且，本实施方式的目的地推定电路构成为还将欲推定目的地的行程的出发星期日期以及出发时段作为说明变量来使用。如此，通过增加用于推定目的地的说明变量，能够提高目的地的推定精度。
并且，本实施方式的电子控制单元200构成为基于经由车辆侧通信装置90接收到的第一行程以后的各行程的目的地的推定结果来制作设定有在第一行程以后的各行程的预想路径上的各行驶区间以EV模式或CS模式中的哪个行驶模式进行行驶的行驶计划，按照制作的行驶计划一边切换行驶模式一边使车辆2行驶，该EV模式是对第二旋转电机40的输出进行控制而使车辆2行驶的模式，该CS模式是对内燃机10以及第二旋转电机40的输出进行控制而使车辆2行驶的模式。
由此，能够制作使由第一行程以后的各行程即多次行程构成的行驶路径整体的行驶最佳化的行驶计划，因此与仅能够制作使第一行程以后的各行程的行驶按照每个行程单独最佳化的行驶计划的情况相比，能够抑制车辆2的燃料消耗量。
并且，本实施方式的电子控制单元200构成为，在按照行驶计划一边切换行驶模式一边使车辆2行驶的行程结束时，判定该结束行程的实际的目的地和行驶计划中作为结束行程的目的地设定的推定目的地是否一致，在结束行程的实际的目的地和结束行程的推定目的地不一致时，判定结束行程的实际的目的地是否为至少到访过一次的已知的目的地。并且，电子控制单元200构成为，在结束行程的实际的目的地为已知的目的地时，经由车辆侧通信装置90向服务器3要求发送结束行程的下一个行程以后的各行程的目的地的推定结果，基于经由车辆侧通信装置90接收到的结束行程的下一个行程以后的各行程的目的地的推定结果重新制作行驶计划，从结束行程的下一个行程开始按照重新制作的行驶计划一边切换行驶模式一边使车辆2行驶。
由此，在目的地的推定失败的时间点，能够制作新的行驶计划。并且，从下一个行程开始，电子控制单元200按照重新制作的行驶计划来使车辆2行驶，因此能够抑制车辆2的燃料消耗量。
并且，本实施方式的电子控制单元200构成为，在前述的结束行程的实际的目的地不是已知的目的地时，无法推定结束行程的下一个行程以后的目的地，因此在结束行程的下一个行程中，不利用行驶计划而将行驶模式设定为EV模式，直至蓄电池充电量成为规定的切换充电量以下为止，在蓄电池充电量成为切换充电量以下之后，实施将行驶模式设定为CS模式的通常行驶控制而使车辆2行驶。
并且，本实施方式的电子控制单元200构成为，在不利用行驶计划实施通常行驶控制而使车辆2行驶的通常行程结束时，判定该结束的通常行程的实际的目的地是否为已知的目的地。并且，电子控制单元200构成为，在通常行程的实际的目的地为已知的目的地时，经由车辆侧通信装置90向服务器3要求发送通常行程的下一个行程以后的各行程的目的地的推定结果，基于经由车辆侧通信装置90接收到的通常行程的下一个行程以后的各行程的目的地的推定结果重新制作行驶计划，从通常行程的下一个行程开始按照重新制作的所述行驶计划一边切换所述行驶模式一边使车辆2行驶。
由此，在能够进行下一个行程以后的各行程的目的地的推定的阶段，能够制作新的行驶计划。并且，从下一个行程开始，电子控制单元200按照重新制作的行驶计划来使车辆2行驶，因此能够抑制车辆2的燃料消耗量。
并且，本实施方式的电子控制单元200构成为，在前述的通常行程的实际的目的地不是已知的目的地时，无法推定通常行程的下一个行程以后的目的地，因此在通常行程的下一个行程中，不利用行驶计划实施通常行驶控制而使车辆2行驶。
并且，本实施方式的电子控制单元200构成为，在前述的结束行程的实际的目的地和该结束行程的推定目的地一致时，判定该结束行程的推定目的地是否为特定目的地。并且，电子控制单元200构成为，在结束行程的推定目的地为特定目的地时，经由车辆侧通信装置90向服务器3要求发送该结束行程的下一个行程以后的各行程的目的地的推定结果，基于经由车辆侧通信装置90接收到的该结束行程的下一个行程以后的各行程的目的地的推定结果重新制作行驶计划，从结束行程的下一个行程开始，按照重新制作的行驶计划一边切换行驶模式一边使车辆2行驶。并且，本实施方式的电子控制单元200还构成为，在结束行程的推定目的地不是特定目的地时，在该结束行程的下一个行程中还继续按照该结束行程中使用的行驶计划一边切换行驶模式一边使车辆2行驶。
并且，本实施方式的车辆2为能够进行外部充电的插电式混合动力车辆，本实施方式中特定目的地为能够进行插电式充电的场所。由此，能够制作使从车辆2能够进行充电的场所到下一个能够充电的场所为止的行驶路径最佳化的行驶计划，因此能够适当地使用充电于蓄电池的电力而实现燃油经济性的提高。
以上，说明了本发明的实施方式，但是上述实施方式只是示出了本发明的适用例的一部分，并不是将本发明的技术性范围限定于上述实施方式的具体性结构的内容。
例如，在上述的实施方式中，作为车辆2，以蓄电池50构成为能够与外部电源电连接的插电式混合动力车辆为例进行了说明，但是也可以为通常的混合动力车辆。
并且，在上述的实施方式中，作为说明变量，使用了出发地、出发星期日期以及出发时段这三个，但是并不限于这些。例如，也可以将车辆2的司机作为说明变量来使用。这是因为根据每个车辆2的司机而车辆2的使用方法发生变化。需要说明的是，在将车辆2的司机作为说明变量来使用的情况下，可以基于例如来自司机拥有的便携终端的发送信息(司机识别信息)等来进行司机的判断。
并且，在上述的实施方式中，作为目的地的推定方法的一例，例举了通过机器学习的一种即贝叶斯推定来进行推定的方法，但并不限于此，例如也可以通过以出发地、出发星期日期以及出发时段为输入的神经网络来推定目的地。
并且，在上述的实施方式中，通过车辆2的电子控制单元200来进行行驶计划的制作，但是也可以用服务器3来进行。
并且，在上述的实施方式中，在图13B的步骤S16中，将排序行程编号R为1到y为止的各行程设定为使该行程上的各行驶区间全部为EV区间的EV路径。并且，关于排序行程编号R为y+1到r为止的各行程上的各行驶区间，将第二排序区间编号S为1到z为止的各行驶区间设定为EV区间，将第二排序区间编号S为z+1到s为止的各行驶区间设定为CS区间。并且，通过将各行驶区间按照实际区间编号的顺序再次排序而制作一个第二行驶计划。
然而，例如在步骤S16中满足不等式(22)的排序行程编号y为2以上的情况下，在从步骤S17到步骤S22为止的处理中，如图16A～图16F所示的那样制作多个(排序行程编号y个量)第二行驶计划(路径优先行驶计划)，将其中第二总消耗燃料量TF2最少的行驶计划采用为第二行驶计划，也可以在步骤S25中与第一行驶计划的第一总消耗燃料量TF1进行比较。
图16A～图16F是对考虑用于催化剂预热的燃料消耗量而使多次行程的预想路径整体最佳化的本发明的变形例的第二行驶计划的制作进行说明的图。
例如图16A所示的那样，在考虑行程存在三个(即经由地为两个)的情况时，实施第二排序处理而将各行程按照路径消耗电力从小到大的顺序排序的话，成为如图16B所示的那样。
此时，若是例如步骤S16中算出的满足不等式(22)的排序行程编号y为2的情况，则首先与上述的实施方式同样地，如图16C所示的那样将排序行程编号R为1到y(在图16C所示的例子中y＝2)为止的各行程设定为使该行程上的各行驶区间全部为EV区间的EV路径。并且，关于排序行程编号R为y+1到r(在图16C所示的例子中r＝3)为止的各行程上的各行驶区间，将考虑蓄电池的剩余电力ΔCE(＝CE-RE2)而能够作为EV区间设定的第二排序区间编号S为1到z(在图16C所示的例子中z＝1)为止的各行驶区间设定为EV区间，将第二排序区间编号S为z+1到s(在图16C所示的例子中s＝5)为止的各行驶区间设定为CS区间。并且，如图16D所示的那样作为第一个第二行驶计划而设定将各行驶区间按照实际区间编号的顺序再次排序的行驶计划。
接着，与上述的实施方式不同，如图16E所示的那样设定为使排序行程编号R为1的行程的各行驶区间全部为EV区间的EV路径。并且，关于排序行程编号R为2到r为止的各行程上的各行驶区间，将考虑蓄电池的剩余电力ΔCE(＝CE-RE1)而能够作为EV区间设定的第二排序区间编号S为1到z(在图16E所示的例子中z＝4)为止的各行驶区间设定为EV区间，将第二排序区间编号S为z+1到s(在图16E所示的例子中s＝8)为止的各行驶区间设定为CS区间。并且，如图16F所示的那样作为第二个第二行驶计划而设定将各行驶区间按照实际区间编号的顺序再次排序的行驶计划。
并且，分别算出如此制作的各第二行驶计划的第二总消耗燃料量TF2，将其中第二总消耗燃料量TF2最少的行驶计划采用为第二行驶计划，也可以在步骤S25中与第一行驶计划的第一总消耗燃料量TF1进行比较。

Claims (15)

1.一种车辆控制系统，其特征在于，包括：
混合动力车辆，包括内燃机、构成为通过蓄电池的电力进行驱动的旋转电机、车载通信装置及车载控制装置，所述混合动力车辆构成为通过所述内燃机和所述旋转电机中的至少一方的输出来行驶；及
服务器，包括控制电路以及构成为与所述车载通信装置进行无线通信的通信电路，
所述车载控制装置构成为，将所述混合动力车辆的行驶数据在规定的时间经由所述车载通信装置向所述通信电路发送，
所述控制电路包括学习数据制作电路、目的地推定电路及推定结果发送电路，
所述学习数据制作电路构成为，基于经由所述通信电路从所述车载通信装置接收到的所述混合动力车辆的所述行驶数据，制作规定的学习数据，
所述目的地推定电路构成为，基于所述学习数据来依次推定第一目的地，直至所述第一目的地成为规定的特定目的地为止，所述第一目的地是第一行程以后的各行程的目的地，所述第一行程以已知的地点为出发地，
所述推定结果发送电路构成为将第一推定结果经由所述通信电路向所述车载通信装置发送，所述第一推定结果是包含与所述第一行程以后的所述各行程的推定目的地有关的信息的推定结果。
2.根据权利要求1所述的车辆控制系统，其特征在于，
所述目的地推定电路构成为，将第二行程的所述出发地至少作为说明变量来使用，基于所述学习数据来算出赋予所述说明变量时的已知的每个目的地的条件概率，
所述目的地推定电路构成为将所述条件概率最高的目的地设定为所述第二行程的所述推定目的地。
3.根据权利要求2所述的车辆控制系统，其特征在于，
所述目的地推定电路构成为将所述第二行程的所述推定目的地设定为所述第二行程的下一个行程的所述出发地。
4.根据权利要求2或3所述的车辆控制系统，其特征在于，
所述目的地推定电路构成为将所述第二行程的出发星期日期以及所述第二行程的出发时段作为所述说明变量来使用。
5.根据权利要求1～4中的任一项所述的车辆控制系统，其特征在于，
所述车载控制装置构成为基于经由所述车载通信装置接收到的所述第一推定结果来制作行驶计划，该行驶计划设定有所述混合动力车辆在所述第一行程以后的所述各行程的预想路径上的各行驶区间以电动车辆模式和电量维持模式中的哪一个行驶模式进行行驶，
所述电动车辆模式是对所述旋转电机的所述输出进行控制而使所述混合动力车辆行驶的模式，所述电量维持模式是对所述内燃机的所述输出以及所述旋转电机的所述输出进行控制而使所述混合动力车辆行驶的模式，
所述车载控制装置构成为，按照所述行驶计划一边切换所述行驶模式一边使所述混合动力车辆行驶。
6.根据权利要求5所述的车辆控制系统，其特征在于，
所述车载控制装置构成为在结束行程结束时判定所述结束行程的实际的目的地和所述行驶计划中作为所述结束行程的目的地而设定的推定目的地是否一致，所述结束行程是所述车载控制装置按照所述行驶计划一边切换所述行驶模式一边使所述混合动力车辆行驶的行程，
所述车载控制装置构成为，在所述结束行程的所述实际的目的地和所述结束行程的所述推定目的地不一致时，判定所述结束行程的所述实际的目的地是否为至少到访过一次的已知的目的地，
所述车载控制装置构成为，在所述结束行程的实际的目的地为所述已知的目的地时，经由所述车载通信装置向所述服务器要求发送第二推定结果，并构成为基于经由所述车载通信装置接收到的所述第二推定结果重新制作所述行驶计划，所述第二推定结果是所述结束行程的下一个行程以后的各行程的所述目的地的推定结果，
所述车载控制装置构成为，从所述结束行程的下一个所述行程开始，按照重新制作的所述行驶计划一边切换所述行驶模式一边使所述混合动力车辆行驶。
7.根据权利要求6所述的车辆控制系统，其特征在于，
所述车载控制装置构成为，在所述结束行程的所述实际的目的地不是所述已知的目的地时，在所述结束行程的下一个所述行程中，不利用所述行驶计划而将所述行驶模式设定为所述电动车辆模式，直至蓄电池充电量成为规定的切换充电量以下为止，在所述蓄电池充电量成为所述切换充电量以下之后，实施将所述行驶模式设定为所述电量维持模式的通常行驶控制而使所述混合动力车辆行驶。
8.根据权利要求7所述的车辆控制系统，其特征在于，
所述车载控制装置构成为，在不利用所述行驶计划实施所述通常行驶控制而使所述混合动力车辆行驶的通常行程结束时，判定结束的所述通常行程的实际的目的地是否为所述已知的目的地，
所述车载控制装置构成为，在所述通常行程的所述实际的目的地为所述已知的目的地时，经由所述车载通信装置向所述服务器要求发送第三推定结果，并构成为基于经由所述车载通信装置接收到的所述第三推定结果重新制作所述行驶计划，所述第三推定结果是所述通常行程的下一个行程以后的各行程的目的地的推定结果，
所述车载控制装置构成为，从所述通常行程的下一个所述行程开始，按照重新制作的所述行驶计划一边切换所述行驶模式一边使所述混合动力车辆行驶。
9.根据权利要求8所述的车辆控制系统，其特征在于，
所述车载控制装置构成为，在所述通常行程的所述实际的目的地不是所述已知的目的地时，在所述通常行程的下一个所述行程中，不利用所述行驶计划实施所述通常行驶控制而使所述混合动力车辆行驶。
10.根据权利要求6～9中的任一项所述的车辆控制系统，其特征在于，
所述车载控制装置构成为，在所述结束行程的所述实际的目的地和所述结束行程的所述推定目的地一致时，判定所述结束行程的所述推定目的地是否为所述特定目的地，
所述车载控制装置构成为，在所述结束行程的所述推定目的地为所述特定目的地时，经由所述车载通信装置向所述服务器要求发送所述第二推定结果，并构成为基于经由所述车载通信装置接收到的所述第二推定结果重新制作所述行驶计划，
所述车载控制装置构成为，从所述结束行程的所述下一个行程开始，按照重新制作的所述行驶计划一边切换所述行驶模式一边使所述混合动力车辆行驶。
11.根据权利要求10所述的车辆控制系统，其特征在于，
所述车载控制装置构成为，在所述结束行程的所述推定目的地不是所述特定目的地时，在所述结束行程的下一个所述行程中，还继续按照所述结束行程中使用的所述行驶计划一边切换所述行驶模式一边使所述混合动力车辆行驶。
12.根据权利要求1～11中的任一项所述的车辆控制系统，其特征在于，
所述混合动力车辆是能够进行外部充电的插电式混合动力车辆，所述特定目的地是能够进行插电式充电的场所。
13.一种服务器，其特征在于，包括：
通信电路，构成为与搭载于混合动力车辆的车载通信装置进行通信；及
控制电路，
所述控制电路包括学习数据制作电路、目的地推定电路及推定结果发送电路，
所述学习数据制作电路构成为，基于经由所述通信电路从所述车载通信装置接收到的所述混合动力车辆的行驶数据，制作规定的学习数据，
所述目的地推定电路构成为，基于所述学习数据来依次推定以已知的地点为出发地的第一行程以后的各行程的目的地，直至所述第一行程以后的所述各行程的所述目的地成为规定的特定目的地为止，
所述推定结果发送电路构成为将目的地的推定结果经由所述通信电路向所述车载通信装置发送，所述目的地的推定结果包含与所述第一行程以后的各行程的推定目的地有关的信息。
14.一种混合动力车辆，其特征在于，包括：
内燃机；
旋转电机，构成为通过蓄电池的电力进行驱动；
车载通信装置，构成为与服务器进行通信；及
车载控制装置，
所述车载控制装置包括：
接收器，经由所述车载通信装置从所述服务器接收以已知的地点为出发地的第一行程以后的各行程的目的地的推定结果；及
发送器，在规定的时间经由所述车载通信装置向所述服务器发送所述服务器中推定所述第一行程以后的所述各行程的目的地所需的所述混合动力车辆的行驶数据。
15.一种非暂时性存储介质，其特征在于，储存能够由一个或多个处理器来执行且使所述一个或多个处理器执行以下的功能的命令：
基于经由通信电路接收到的混合动力车辆的行驶数据来制作规定的学习数据，所述通信电路构成为与搭载于所述混合动力车辆的车载通信装置进行通信；
基于所述学习数据来依次推定以已知的地点为出发地的第一行程以后的各行程的目的地，直至所述第一行程以后的各行程的目的地成为规定的特定目的地为止；及
将目的地的推定结果经由所述通信电路向所述车载通信装置发送，所述目的地的推定结果包含与所述第一行程以后的各行程的推定目的地有关的信息。
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