JP2003009310A - ハイブリッド車両の制御装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 走行経路の燃料消費量を抑制しながら制駆動
力特性を改善する。 【解決手段】 燃料を使って発電を行う発電装置１，２
と、車両の駆動輪に連結されるモーター４と、発電装置
１，２およびモーター４との間で電力の授受を行うバッ
テリー１５とを有するハイブリッド車両の制御装置に適
用される。そして、道路に関する情報（道路情報）を内
蔵するとともに外部から入手し、道路情報に基づいて車
両の走行経路を探索または予測するナビゲーション装置
と、探索または予測した走行経路上の一地点Ｐまでを分
割する経路分割手段と、分割区間ごとの道路情報に基づ
いてバッテリー１５の充放電量を計画する手段であっ
て、地点Ｐに近い区間の道路情報ほど充放電量計画に対
する影響が小さくなるように充放電量を計画する充放電
計画手段１６と、充放電量の計画に応じて発電装置１，
２とモーター４の運転点を調整する運転点調整手段１６
とを備える。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は複数の駆動源により
走行するハイブリッド車両の制御装置に関し、特に、燃
料消費量を改善するものである。

【０００２】

【従来の技術】走行経路における渋滞情報、標高情報、
車線数などの道路に関する情報（道路情報）を交通情報
受信装置およびナビゲーション装置から入手し、それら
の道路情報に基づいてバッテリーの充放電を計画するよ
うにしたハイブリッド車両の制御装置が知られている
（例えば特開平１０−１５０７０１号公報参照）。この
装置では、道路情報に基づいて良燃費を実現するように
目的地までのバッテリー蓄電量目標値を計画するととも
に、バッテリーの蓄電量が計画した目標値と一致するよ
うにエンジンとモーターの運転点を調整している。

【０００３】また、本出願人は、走行経路の道路情報に
基づいてバッテリーの充放電を計画するハイブリッド車
両の制御装置を提案している（特願２００１−０３１０
３０号）。この装置では、バッテリーの蓄電量や充放電
量を直接、計画する代わりに、計画を決定づけるパラメ
ーター「ＳＯＣ換算指標」を演算し、その演算値に基づ
いてエンジンとモーターの運転点を調整する。「ＳＯＣ
換算指標」はエンジンの燃料消費効率と対応させた指標
であり、目的地におけるバッテリー蓄電量を目標値に一
致させるという条件を満たしつつ経路を良燃費で走行す
る値として、走行経路の道路情報を基に演算する。車両
の制御装置は、演算した「ＳＯＣ換算指標」、車速検出
値および制駆動力指令値に基づいてエンジンとモーター
の運転点を決定し、調整することによって、「ＳＯＣ換
算指標」に対応するエンジン燃料消費効率で車両を制駆
動させ、燃料消費量を抑制するというものである。

【０００４】ところで、ハイブリッド車両は、モーター
のみ、あるいはモーターとエンジンを駆動源としている
が、上り坂が続くような状況においてはモーターによる
駆動力を長い時間にわたって維持するために、バッテリ
ーの蓄電量を予め多くしておくことが望まれる。このよ
うな要望に対し、上記ハイブリッド車両の制御装置で
は、車両の走行経路上の各種道路情報に基づき上り坂手
前でバッテリー蓄電量を所定値以上にしておくように、
「ＳＯＣ換算指標」を演算する方法も提案している。こ
の方法によれば、上り坂でモーターによる駆動力をより
長く維持できるといった効果を得ることができる。

【０００５】このように、提案した上記ハイブリッド車
両の制御装置は、車両が走行する経路上の道路情報を基
に、バッテリーの充放電を直接的に、あるいは間接的に
計画し、その計画に沿ってエンジンとモーターの運転点
を調整することにより、良好な燃費や制駆動力特性を実
現できる。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
ハイブリッド車両の制御装置では、出発地から遠い地点
ほど出発地で入手した道路情報と実際に通行するときの
道路情報との差が大きくなることを考慮せずに、バッテ
リーの充放電を計画しているので、燃料消費量をより抑
制し、制駆動力特性をさらに改善する余地がある。

【０００７】出発地で入手した道路情報と実際に通行す
るときの道路情報との差が大きくなる要因としては、第
１に走行経路の逸脱が上げられる。運転者は、常にナビ
ゲーション装置の誘導する経路に沿って走行するとは限
らず、道路状況に応じて経路を変更したり、寄り道の欲
求により一時的あるいは完全に経路を逸脱することは、
日常的によくあることである。特に、誘導経路上の出発
地付近の地点Ａを通過する確度と出発地から離れた地点
Ｂを通過する確度とを比較すると、地点Ｂの方が脇道が
多く経路を逸脱する機会が多いため、地点Ｂを通過する
確度は地点Ａを通過する確度よりも低いと考えられる。
したがって、出発地から遠くなるほど、出発地で入手し
た道路情報と実際に通行するときの道路情報との差が大
きくなる。

【０００８】第２の要因として渋滞が上げられる。渋滞
状況は時々刻々と変化するので、出発地で入手した渋滞
情報と実際に通過するときの渋滞情報との間には差が生
じやすい。特に、出発地から遠く離れた地点ほど車両が
その地点へ到達するまでに時間を要するので、差は大き
くなる。

【０００９】本発明の目的は、走行経路の燃料消費量を
抑制しながら制駆動力特性を改善することにある。

【００１０】

【課題を解決するための手段】一実施の形態の構成を示
す図１および図２に対応づけて本発明を説明すると、 （１） 請求項１の発明は、燃料を使って発電を行う発
電装置１，２と、車両の駆動輪に連結されるモーター４
と、発電装置１，２およびモーター４との間で電力の授
受を行うバッテリー１５とを有するハイブリッド車両の
制御装置に適用される。そして、道路に関する情報（道
路情報）を内蔵するとともに外部から入手し、道路情報
に基づいて車両の走行経路を探索または予測するナビゲ
ーション装置３３と、探索または予測した走行経路上の
一地点Ｐまでを分割する経路分割手段３３と、分割区間
ごとの道路情報に基づいてバッテリー１５の充放電量を
計画する手段であって、地点Ｐに近い区間の道路情報ほ
ど充放電量計画に対する影響が小さくなるように充放電
量を計画する充放電計画手段１６と、充放電量の計画に
応じて発電装置１，２とモーター４の運転点を調整する
運転点調整手段１６とを備え、これにより上記目的を達
成する。 （２） 請求項２の発明は、燃料を使って発電を行う発
電装置１，２と、車両の駆動輪に連結されるモーター４
と、発電装置１，２およびモーター４との間で電力の授
受を行うバッテリー１５とを有するハイブリッド車両の
制御装置に適用される。そして、道路に関する情報（道
路情報）を内蔵するとともに外部から入手し、道路情報
に基づいて車両の走行経路を探索または予測するナビゲ
ーション装置３３と、探索または予測した走行経路上の
一地点Ｐまでを分割する経路分割手段５６と、道路情報
に基づいて分割区間ごとの車両通過時点における渋滞度
を予測する渋滞度予測手段１６と、分割区間ごとの予測
渋滞度に基づいてバッテリー１５の充放電量を計画する
充放電計画手段１６と、充放電量計画に応じて発電装置
１，２とモーター４の運転点を調整する運転点調整手段
１６とを備え、これにより上記目的を達成する。 （３） 請求項３の発明は、燃料を使って発電を行う発
電装置１，２と、車両の駆動輪に連結されるモーター４
と、発電装置１，２およびモーター４との間で電力の授
受を行うバッテリー１５とを有するハイブリッド車両の
制御装置に適用される。そして、道路に関する情報（道
路情報）を内蔵するとともに外部から入手し、道路情報
に基づいて車両の走行経路を探索または予測するナビゲ
ーション装置３３と、探索または予測した走行経路上の
一地点Ｐまでを分割する経路分割手段３３と、道路情報
に基づいて分割区間ごとの車両通過時点における渋滞度
を予測する渋滞度予測手段１６と、分割区間ごとの道路
情報と予測渋滞度とに基づいてバッテリー１５の充放電
量を計画する手段であって、地点Ｐに近い区間の道路情
報および予測渋滞度ほど充放電量計画に対する影響が小
さくなるように充放電量を計画する充放電計画手段１６
と、充放電量計画に応じて発電装置１，２とモーター４
の運転点を調整する運転点調整手段１６とを備え、これ
により上記目的を達成する。 （４） 請求項４のハイブリッド車両の制御装置は、充
放電計画手段１６によって、分割区間までの分岐道路数
が多くなるほど分割区間の道路情報が充放電量計画に与
える影響が小さくなるように、充放電量を計画するよう
にしたものである。 （５） 請求項５のハイブリッド車両の制御装置は、充
放電計画手段１６によって、分割区間までの道のりが長
くなるほど分割区間の道路情報が充放電計画に与える影
響が小さくなるように、充放電量を計画するようにした
ものである。 （６） 請求項６のハイブリッド車両の制御装置は、充
放電計画手段１６によって、分割区間までの到達予想時
間が長くなるほど分割区間の道路情報が充放電計画に与
える影響が小さくなるように、充放電量を計画するよう
にしたものである。 （７） 請求項７のハイブリッド車両の制御装置は、渋
滞度予測手段１６によって、現在地の前記道路情報に含
まれる渋滞情報に基づいて分割区間ごとの渋滞度に応じ
た平均通過車速mvsp1を演算するとともに、過去の走行
履歴に基づいて分割区間ごとの平均通過車速mvsp2をを
演算し、地点Ｐに近い区間ほど平均通過車速mvsp2に高
い重みを付けて平均通過車速mvsp1と平均通過車速mvsp2
とを加重加算し、分割区間ごとの渋滞度を表す平均通過
車速mvspを演算するようにしたものである。 （８） 請求項８のハイブリッド車両の制御装置は、重
みを、現在地から分割区間まで予測所要時間が長いほど
小さい値を付けるようにしたものである。 （９） 請求項９のハイブリッド車両の制御装置は、分
割区間ごとの平均通過車速mvsp2を実際の走行データに
基づいて更新するようにしたものである。 （１０） 請求項１０のハイブリッド車両の制御装置
は、過去の走行履歴に基づいて現在の道路情報に含まれ
る渋滞情報の確からしさを求め、この確からしさにより
平均通過車速mvspを補正するようにしたものである。 （１１） 請求項１１のハイブリッド車両の制御装置
は、渋滞度予測手段１６によって、現在の道路情報に含
まれる渋滞情報に基づいて分割区間ごとの渋滞度の変化
を表す平均通過車速を演算するようにしたものである。 （１２） 請求項１２のハイブリッド車両の制御装置
は、渋滞度予測手段１６によって、渋滞を誘発するイベ
ント情報に基づいてイベント発生中を検出し、イベント
発生中は走行経路上のイベント地点に向かう分割区間で
は渋滞が悪化すると予測するようにしたものである。 （１３） 請求項１３のハイブリッド車両の制御装置
は、渋滞度予測手段１６によって、渋滞を誘発するイベ
ント情報に基づいてイベント完了を検出し、イベント完
了後は走行経路上のイベント地点に向かう分割区間では
渋滞が緩和すると予測するようにしたものである。

【００１１】上述した課題を解決するための手段の項で
は、説明を分かりやすくするために一実施の形態の図を
用いたが、これにより本発明が一実施の形態に限定され
るものではない。

【００１２】

【発明の効果】（１） 請求項１の発明によれば、走行
経路上の一地点Ｐに近い区間の道路情報ほどバッテリー
充放電量の計画に対する影響が小さくなるように、分割
区間ごとの道路情報に基づいてバッテリーの充放電量を
計画し、その充放電量計画に応じて発電装置とモーター
の運転点を調整するようにした。これにより、走行経路
の逸脱に起因した、現在地から遠い区間ほど現在地で入
手した道路情報と実際に走行するときの道路情報との差
が大きくなるという問題が解消され、走行経路の燃料消
費量を抑制しながら制駆動力特性を改善することができ
る。 （２） 請求項２の発明によれば、道路情報に基づいて
分割区間ごとの車両通過時点における渋滞度を予測し、
この予測渋滞度に基づいてバッテリーの充放電量を計画
し、その充放電量計画に応じて発電装置とモーターの運
転点を調整するようにした。これにより、渋滞状況の変
化に起因した、現在地から遠い区間ほど現在地で入手し
た渋滞情報と実際に走行するときの渋滞状況との差が大
きくなるという問題が解消され、走行経路の燃料消費量
を抑制しながら制駆動力特性を改善することができる。 （３） 請求項３の発明によれば、道路情報に基づいて
分割区間ごとの車両通過時点における渋滞度を予測し、
走行経路上の一地点Ｐに近い区間の道路情報および予測
渋滞度ほどバッテリー充放電量の計画に対する影響が小
さくなるように、分割区間ごとの道路情報と予測渋滞度
とに基づいてバッテリーの充放電量を計画し、その充放
電量計画に応じて発電装置とモーターの運転点を調整す
るようにした。これにより、走行経路の逸脱と渋滞状況
の変化に起因した、現在地から遠い区間ほど現在地で入
手した道路情報と実際に走行するときの道路情報との差
が大きくなるという問題が解消され、走行経路の燃料消
費量を抑制しながら制駆動力特性を改善することができ
る。 （４） 請求項４の発明によれば、分割区間までの分岐
道路数が多くなるほど分割区間の道路情報が充放電量計
画に与える影響が小さくなるように充放電量を計画する
ようにしたので、走行経路上の道路分岐数の増加に応じ
て走行経路逸脱の可能性が増加する傾向を反映させた適
切なバッテリー充放電量を計画することができる。 （５） 請求項５の発明によれば、分割区間までの道の
りが長くなるほど分割区間の道路情報が充放電計画に与
える影響が小さくなるように充放電量を計画するように
したので、分割区間までの道のりの増加に応じて走行経
路逸脱の可能性が増加する傾向を反映させた適切なバッ
テリー充放電量を計画することができる。 （６） 請求項６の発明によれば、分割区間までの到達
予想時間が長くなるほど分割区間の道路情報が充放電計
画に与える影響が小さくなるように充放電量を計画する
ようにしたので、分割区間までの到達予想時間の増加に
応じて走行経路逸脱の可能性が増加する傾向を反映させ
た適切なバッテリー充放電量を計画することができる。 （７） 請求項７の発明によれば、現在地の道路情報に
含まれる渋滞情報に基づいて分割区間ごとの渋滞度に応
じた平均通過車速mvsp1を演算するとともに、過去の走
行履歴に基づいて分割区間ごとの平均通過車速mvsp2を
を演算し、走行経路上の一地点Ｐに近い区間ほど平均通
過車速mvsp2に高い重みを付けて平均通過車速mvsp1と平
均通過車速mvsp2とを加重加算し、分割区間ごとの渋滞
度を表す平均通過車速mvspを演算するようにした。これ
により、走行経路上の一地点Ｐに近い区間の正確な渋滞
度を表す平均通過車速mvspを求めることができる。 （８） 請求項８の発明によれば、現在地から分割区間
まで予測所要時間が長いほど小さい重みを付けるように
したので、分割区間への到達予想時間に応じた正確な渋
滞度を表す平均通過車速mvspを演算することができる。 （９） 請求項９の発明によれば、分割区間ごとの平均
通過車速mvsp2を実際の走行データに基づいて更新する
ようにした。周辺の道路整備などで通常の平均通過車速
mvsp2が変化するような場合でも、常に最新の道路状況
を反映した正確な平均通過車速mvspを得ることができる
上に、運転者の運転個性を反映させた平均通過車速mvsp
を学習することができ、バッテリーの充放電量計画に運
転者の運転個性を考慮することができる。 （１０） 請求項１０の発明によれば、過去の走行履歴
に基づいて現在の道路情報に含まれる渋滞情報の確から
しさを求め、その確からしさにより平均通過車速mvspを
補正するようにした。ＶＩＣＳなどから得られる渋滞情
報は、必ずしもバッテリー充放電量を計画する際の情報
として適しているとは限らない。例えばある交差点にお
いて、走行経路は直進であり、直進車線が順調に流れて
いるにも拘わらず、信号の「右折」レーンが混雑してい
るためにＶＩＣＳが「渋滞中」の情報を提供する場合な
どがある。このような場合に対しても、ＶＩＣＳが「渋
滞中」であるにも拘わらず実際には「渋滞なし」であっ
たという確率を過去の走行履歴から割り出し、その確率
を考慮してＶＩＣＳから得られる渋滞情報を補正するこ
とができるようになった。このように、過去の履歴に基
づいて渋滞情報の確からしさを演算し、その確からしさ
に応じた信頼度で渋滞度情報を活用できる。 （１１） 請求項１１の発明によれば、現在の道路情報
に含まれる渋滞情報に基づいて分割区間ごとの渋滞度の
変化を表す平均通過車速を演算するようにしたので、渋
滞の悪化または緩和の傾向を考慮して各分割区間に到達
する時点における渋滞度を正確に求めることができる。 （１２） 請求項１２および請求項１３の発明によれ
ば、渋滞を誘発するイベント情報に基づいてイベント発
生中を検出し、イベント発生中は走行経路上のイベント
地点に向かう分割区間では渋滞が悪化すると予測する。
また、渋滞を誘発するイベント情報に基づいてイベント
完了を検出し、イベント完了後は走行経路上のイベント
地点に向かう分割区間では渋滞が緩和すると予測するよ
うにした。これにより、車両が到達する時点における正
確な渋滞度を予測することができる。

【００１３】

【発明の実施の形態】図１に一実施の形態の構成を示
す。図において、太い実線は機械力の伝達経路を示し、
破線は電力線を示す。また、細い実線は制御線を示し、
二重線は油圧系統を示す。

【００１４】このハイブリッド車両のパワートレイン
は、モーター１、エンジン２、クラッチ３、モーター
４、無段変速機５、減速装置６、差動装置７および駆動
輪８から構成される。エンジン２とモーター４との間に
はクラッチ３が介装され、モーター１の出力軸、エンジ
ン２の出力軸およびクラッチ３の入力軸が互いに連結さ
れるとともに、クラッチ３の出力軸、モーター４の出力
軸および無段変速機５の入力軸が互いに連結される。

【００１５】クラッチ３締結時はエンジン２とモーター
４が車両の推進源となり、クラッチ３解放時はモーター
４のみが車両の推進源となる。エンジン２とモーター４
のいずれか一方または両方の駆動力は、無段変速機５、
減速装置６および差動装置７を介して駆動輪８へ伝達さ
れる。無段変速機５には油圧装置９から圧油が供給さ
れ、ベルトのクランプと潤滑がなされる。油圧装置９の
オイルポンプ（不図示）はモーター１０により駆動され
る。

【００１６】モータ１，４，１０は三相同期電動機また
は三相誘導電動機などの交流機であり、モーター１は主
としてエンジン始動と発電に用いられ、モーター４は主
として車両の推進と制動に用いられる。また、モーター
１０は油圧装置９のオイルポンプ駆動用である。なお、
モーター１，４，１０には交流機に限らず直流電動機を
用いることもできる。また、クラッチ３締結時に、モー
ター１を車両の推進と制動に用いることもでき、モータ
ー４をエンジン始動や発電に用いることもできる。

【００１７】クラッチ３はパウダークラッチであり、伝
達トルクを調節することができる。なお、このクラッチ
３に乾式単板クラッチや湿式多板クラッチを用いること
もできる。無段変速機５はベルト式やトロイダル式など
の無段変速機であり、変速比を無段階に調節することが
できる。

【００１８】モーター１，４，１０はそれぞれ、インバ
ーター１１，１２，１３により駆動される。インバータ
ー１１〜１３は共通のＤＣリンク１４を介してメインバ
ッテリー１５に接続されており、メインバッテリー１５
の直流充電電力を交流電力に変換してモーター１，４，
１０へ供給するとともに、モーター１，４の交流発電電
力を直流電力に変換してメインバッテリー１５を充電す
る。なお、インバーター１１〜１３は互いにＤＣリンク
１４を介して接続されているので、回生運転中のモータ
ーにより発電された電力をメインバッテリー１５を介さ
ずに直接、力行運転中のモーターへ供給することができ
る。メインバッテリー１５には、リチウム・イオン電
池、ニッケル・水素電池、鉛電池などの各種電池や、電
機二重層キャパシターいわゆるパワーキャパシターを用
いることができる。

【００１９】車両コントローラー１６はマイクロコンピ
ューターとメモリなどの周辺部品から構成され、モータ
ー１、４、１０の回転速度や出力トルク、エンジン２の
回転速度や出力トルク、クラッチ３の締結と解放、無段
変速機５の変速比など制御する。

【００２０】車両コントローラー１６には、図２に示す
ように、キースイッチ２０、ブレーキスイッチ２１、ア
クセル開度センサー２２、車速センサー２３、バッテリ
ー温度センサー２４、バッテリーＳＯＣセンサー２５、
エンジン回転速度センサー２６、スロットルセンサー２
７などが接続される。

【００２１】キースイッチ２０は車両のキーがON位置ま
たはSTART位置に設定されるとオン（閉路）する。ブレ
ーキスイッチ２１はブレーキペダル（不図示）の踏み込
み状態を検出し、アクセル開度センサー２２はアクセル
ペダルの踏み込み量（以下、アクセル開度と呼ぶ）を検
出する。車速センサー２３は車両の走行速度を検出し、
バッテリー温度センサー２４はメインバッテリー１５の
温度を検出する。また、バッテリーＳＯＣセンサー２５
はメインバッテリー１５の充電状態（ＳＯＣ；State Of
Charge）を検出し、エンジン回転速度センサー２６は
エンジン２の回転速度を検出する。さらに、スロットル
開度センサー２７はエンジン２のスロットルバルブ開度
を検出する。

【００２２】車両コントローラー１６にはまた、エンジ
ン２の燃料噴射装置３０、点火装置３１、スロットルバ
ルブ制御装置３２、ナビゲーションシステム３３などが
接続される。コントローラー１６は燃料噴射装置３０を
制御してエンジン２への燃料の供給と停止および燃料噴
射量を調節するとともに、点火装置３１を制御してエン
ジン２の点火を行い、スロットルバルブ調整装置３３を
制御してエンジン２のトルクを調節する。

【００２３】車両コントローラー１６は、マイクロコン
ピューターのソフトウエア形態により構成されるＳＯＣ
換算指標演算部１６ｂとエンジン／モーター運転点演算
部１６ｃを有する。これらのＳＯＣ換算指標演算部１６
ｂとエンジン／モーター運転点演算部１６ｃについては
後述する。

【００２４】ナビゲーションシステム３３は、図２に示
すように、現在地および走行方向を検出するＧＰＳ５
１、ＶＩＣＳから渋滞情報やイベント情報（工事・事故
・祭りなどの地域イベント）を受信する路車間通信装置
５２、道路種別、車線数、道路曲率半径、標高あるいは
道路勾配、過去の統計に基づいた通常の平均通過車速あ
るいは平均通過車速の変化率、交差点・トンネル・踏切
・料金所などの有無、制限速度などの規制情報、市街路
・山岳路などの地域情報など、種々の道路に関する情報
（以下、道路情報と呼ぶ）を記憶したＤＶＤ−ＲＯＭ形
態の地図データベース５３、運転者が目的地を設定する
目的地設定パネル５４、目的地までの誘導経路を探索す
るとともに、その誘導経路に沿って運転者を誘導する誘
導／予測経路算出装置５５の他に、探索あるいは予測し
た目的地までの経路を分割する経路分割部５６と、目的
地におけるメインバッテリー１５の目標ＳＯＣ（t_SO
C）を設定する目標ＳＯＣ設定部５８とを備える。な
お、道路情報には、地図データべーつ５３に記憶されて
いる情報の他に、ＧＰＳ５１により検出される車両の現
在地、路車間通信装置５２で受信される渋滞情報やイベ
ント情報などが含まれる。

【００２５】地図データベース５３内の通常の平均通過
車速あるいは平均通過車速の変化率については、統計デ
ータに基づき道路区間ごとに時間帯および曜日に応じて
記憶されている。誘導／予測経路算出装置５５は、経路
誘導を行っていないときには車両の位置と進行方向の情
報およびメモリに記憶している過去の走行経路から、車
両の目的地および走行経路を予測する。例えば、車両が
通勤経路や日常よく走行する経路を走行していることを
検出し、過去の走行時の情報から通勤先やスーパーなど
の目的地を特定して走行経路を予測する。

【００２６】また、ナビゲーションシステム３３の経路
分割部５６は、探索あるいは予測した目的地までの経路
を分割し、分割した区間ごとの道路情報を車両コントロ
ーラー１６へ送信する。この実施の形態では、目的地ま
での距離を単純にｍ（ｍ＞１）等分して区分する例を示
す。なお、経路の分割方法はこの実施の形態に限定され
ず、例えば、勾配変化地点、交差点、道路種別変化地
点、渋滞開始地点、渋滞終了地点、高速道路の料金所な
ど、道路情報が変化する点や特徴ある点を経路の分割点
として分割してもよい。車両コントローラー１６へ送る
区間ごとの道路情報としては、区間ごとの道のり、平均
勾配、道路種別、車線数、ＶＩＣＳから受信した渋滞度
合い、イベント地点までの道のり情報、現在の時間帯お
よび曜日に応じた通常の平均通過車速あるいは平均通過
車速の変化率、交差点数、料金所の有無、踏切の有無、
制限速度、市街路・山岳路などの地域情報とする。

【００２７】さらに、ナビゲーション装置３３の目標Ｓ
ＯＣ設定部５８は、目的地におけるメインバッテリー１
５の目標ＳＯＣ（t_SOC）を決定し、車両コントローラ
ー１６へ送信する。以下では、目標ＳＯＣ（t_SOC）を
道路環境によらず単純に一定値（例えば７０％）とする
が、他にも目的地の標高に応じて決定する方法、例えば
標高が高いほど下り坂でのエネルギーをメインバッテリ
ー１５へ回収できることを期待して、小さい目標ＳＯＣ
（t_SOC）を設定してもよい。

【００２８】ここで、目的地までの経路途中において
は、メインバッテリー１５のＳＯＣが必ずしもこの目標
ＳＯＣ（t_SOC）となる必要はなく、走行中にこの目標
ＳＯＣ（t_SOC）に基づいてエンジン２とモーター１，
４の運転点を決定するものではないことを補足してお
く。

【００２９】ナビゲーションシステム３３は、目的地の
変更、誘導経路の逸脱、あるいは渋滞状況の変化があっ
たかどうかを経路分割点通過ごと、あるいは一定時間ご
と、あるいは一定走行距離ごとに確認する。そして、い
ずれかがあったときは、目的地までの誘導経路を再探索
あるいは再予測した上で経路を分割し、分割した区間ご
との道路情報を車両コントローラー１６へ再送信する。
目的地が変更された場合は目標ＳＯＣ（t_SOC）も再設
定し、車両コントローラー１６へ再送信する。

【００３０】図３は、ナビゲーションシステム３３の演
算処理ルーチンを示すフローチャートである。ナビゲー
ションシステム３３は、キースイッチ２０がオンしてい
る間、このルーチンを繰り返し実行する。ステップ１に
おいて車両の現在地を検出する。続くステップ２で目的
地の新規入力または変更、あるいは誘導経路からの逸
脱、渋滞状況の変化があったかどうかを確認し、何もな
かった場合はステップ８へ進み、現在位置情報を車両コ
ントローラー１６へ送信する。

【００３１】一方、目的地の新規入力または変更、誘導
経路からの逸脱、渋滞状況の変化のいずれかがあった場
合はステップ３へ進み、誘導経路を探索する。次に、ス
テップ４で誘導経路をｍ分割し、ステップ５ではｍ分割
された経路区間ごとの道路環境情報を抽出する。ステッ
プ６において目的地での目標ＳＯＣ（t_SOC）を決定
し、ステップ７でｍ分割された経路区間ごとの道路環境
情報と目標ＳＯＣ（t_SOC）とを車両コントローラー１
６へ送信する。

【００３２】なお、この実施の形態では「目的地」まで
の誘導経路を分割し、そこまでの道路情報を車両コント
ローラー１６へ送信するとしているが、目的地までの道
のりが予め設定された道のりより長いと判断される場合
には、目的地からＤ０[km]程度の距離にある経路上の１
点（地点Ｐ）までを分割し、そこまでの道路情報を車両
コントローラー１６へ送信するようにしてもよい。Ｄ０
[km]は、走行経路の逸脱や渋滞状況の変化があっても充
分に燃料消費量を抑制でき、かつ制駆動力特性を改善で
きる値とするのが望ましい。

【００３３】車両コントローラー１６は、ナビゲーショ
ンシステム３３から受信した分割区間ごとの道路情報お
よび目的地の目標ＳＯＣ（t_SOC）および現在位置と、
バッテリーＳＯＣセンサー２５により検出したＳＯＣ検
出値とに基づいて、ＳＯＣ換算指標ＳＯＣcを演算す
る。そして、ＳＯＣ換算指標ＳＯＣc、アクセル開度検
出値および車速検出値に応じて、目的地までの経路途中
のエンジン２、モーター１，４、クラッチ３および無段
変速機５の運転点を演算し、実現する。

【００３４】ここで、ＳＯＣ換算指標ＳＯＣcが大きい
ときは、バッテリー充電のための単位燃料増加量当たり
の充電電力増加量が多くなるような、つまりバッテリー
充電時の燃料の利用効率が高くなるような場合にだけ充
電を行うようにエンジン／モーター運転点を決定し、反
対にＳＯＣ換算指標ＳＯＣcが小さいときにはバッテリ
ー充電時の燃料の利用効率が低い場合でも充電を行うよ
うにエンジン／モーター運転点を決定する。

【００３５】図４はＳＯＣ換算指標ＳＯＣcの演算処理
ルーチンを示すフローチャートである。車両コントロー
ラー１６は所定時間ごとにこの演算処理ルーチンを実行
する。ステップ１１において現在のＳＯＣを検出し、d_
SOCとする。続くステップ１２ではナビゲーションシス
テム３３から新しいデータ、すなわちｍ分割した区間wa
y(j)(j=1〜m)ごとの道路情報を新しく受信したかどうか
を確認し、新しいデータを受信した場合はステップ１３
へ進み、受信しなかった場合はステップ３１へ進む。

【００３６】区間way(j)ごとの道路情報を新しく受信し
た場合は、ステップ１３で車両の動力性能を考慮して区
間way(j)ごとの道路情報に応じたＳＯＣの上下限値を設
定する。例えば、図５に示すようにway(k)から先５kmに
わたって上り坂が続くと見込まれる場合には、モーター
による駆動力を十分に持続させるためにway(k-1)におけ
る下限値を５０％とし、１０kmにわたって上り坂が続く
場合には下限値を６０％といった具合に設定する。同様
に、下り坂が所定距離継続すると見込まれる場合には、
下り坂での回生制動特性を確保すべく、下り坂の継続距
離に応じたＳＯＣ上限値を設定する。

【００３７】ステップ１４では、ＳＯＣ換算指標に対す
る各区間ごとの重み付けλ(j)を設定する。重み付けλ
(j)の設定に際して、出発点から各区間way(j)の始点ま
でにわたって存在する分岐道路の数num(j)を各区間の道
路情報に基づいて演算する。このとき、num(1)≦num(2)
≦num(3)≦・・・≦num(m)である。分岐数num(j)に対
し、予め記憶させてある図６に示す特性テーブルを表引
き演算することによって、区間ごとの重み付けλ(j)を
導出する。なお、num(j)に数える分岐経路は、主要な幹
線道路のみとしてもよい。また、車両が通行する頻度を
記憶しておき、通行する頻度が高い分岐を頻度に応じて
整数倍して数えるなどの工夫をしてもよい。重み付けλ
(j)の演算結果例を図７に示す。

【００３８】重み付けλ(j)を演算する別の方法として
は、出発地点からの道のりに応じて決める方法がある。
重み付けλ(j)の設定に際して、出発点から各区間way
(j)の始点までの道のりdst(j)[km]を各区間の道路情報
に基づいて演算する。このとき、dst(1)≦dst(2)≦dst
(3)≦・・・≦dst(m)である。道のりdst(j)に対し、予
め記憶させてある図６と同様の特性テーブルを表引き演
算することによって、区間ごとの重み付けλ(j)を導出
する。道のりdst(j)としては、出発点から各区間の中間
点までの道のりとする方法などとしてもよい。

【００３９】重み付けλ(j)を演算する別の方法として
は、出発地点からの予測到達時間に応じて求める方法が
ある。重み付けλ(j)の設定に際して、出発点から各区
間way(j)の始点までの予測所要時間rch(j)[h]を各区間
の道路情報に基づいて演算する。この予測所要時間の演
算方法については後述する。予測所要時間rch(j)〔rch
(1)≦rch(2)≦rch(3)≦・・・≦rch(m)〕に対し、予め
記憶させてある図６と同様の特性テーブルを表引き演算
することによって、区間ごとの重み付けλ(j)を導出す
る。

【００４０】より簡便に重み付けλ(j)を設定する方法
としては、区間番号ｊに対して単調減少となる特性値を
表引き演算して設定する方法や、ρ（０＜ρ＜１、例え
ばρ＝０．９９）の(j-1)乗値として、ｊ番目の区間の
重みを設定する方法などもある。

【００４１】図４のステップ１５において、車両到達時
における各区間の渋滞度を演算する。渋滞度の演算方法
を図８のフローチャートにより説明する。図８のステッ
プ４１においてカウンター値ｋに１を設定する。続くス
テップ４２で、ＶＩＣＳから得られたｋ番目の区間の渋
滞度jam0(k)に基づいてｋ番目の区間の平均通過車速mvs
p1(k)[km/h]を求める。

【００４２】なお、この実施の形態では「順調」の場合
はjam0(k)＝１、「混雑」の場合はjam0(k)＝２、「渋
滞」の場合はjam0(k)＝３とする。平均通過車速mvsp1
(j)は、道路種別と渋滞度合いjam0(j)とによって図９に
示すように予め対応づけられている。例えば、道路種別
が都市間高速道路で渋滞度jam0(j)が１のときには平均
通過車速mvsp1(j)＝９０km/hとし、道路種別が片側２車
線の一般道で渋滞度jam0(j)が１のときには平均通過車
速mvsp1(j)＝３０km/hとし、道路種別が片側２車線の一
般道で渋滞度jam0(j)が３のときには平均通過車速mvsp1
(j)＝８km/hとする。

【００４３】ステップ４３では、ｋ番目の区間の始点に
到達するまでの予測所要時間rch(k)を演算する。ｋ＝１
のときrch(1)＝０とし、ｋ≧２のときには予測所要時間
rch(k)を、上述した道のりdst(j)を用いて次式で求め
る。

【数１】rch(k)＝rch(k-1)＋dst(k-1)／mvsp(k-1) なお、mvsp(k-1)については後述する。ステップ４４で
は、ｋ番目の区間の道路リンク番号ＩＤ、走行日の曜日
ＤＹ、ｋ番目の区間の始点に到達するまでの予測所要時
間rch(k)にしたがって、ｋ番目の区間における通常の平
均通過車速mvsp2(k)を算出する。具体的には、ナビゲー
ションシステム３３の地図データベース５３から該当す
るデータを読み出してメモリmvsp2(k)にその値をセット
する。

【００４４】ステップ４５において、ｋ番目の区間での
車両通過時の平均通過車速mvsp(k)を導出する際に用い
る重み付けα(k)を求める。α(k)[１≧α(k)≧０]は、
予測所要時間rch(k)を用いて図１０に示す特性から表引
き演算する。重み付けα(k)は予測所要時間rchが０のと
き１をとり、予測所要時間rchの増加につれて０まで単
調減少する特性としておく。ステップ４６では、渋滞度
に応じた平均通過車速mvsp1(k)と通常の平均通過車速mv
sp2(k)とに基づいて、ｋ番目の区間における渋滞度を表
す平均通過車速mvsp(k)[km/h]を次式で演算する。

【数２】 mvsp(k)＝α(k)×mvsp1(k)＋（１−α(k)）×mvsp2(k)

【００４５】ステップ４７において、カウンター値ｋを
インクリメントし、ｋがｍと等しいかどうかを判定す
る。ｋ＝ｍのときは処理を終了し、そうでなければステ
ップ４２へ戻って上述した処理を繰り返す。この渋滞度
演算処理を実行することによって、各区間に車両が到達
する時点を予測し、予測到達時間が長いほどＶＩＣＳ情
報の重みを小さくして、車両が区間に到達する時点での
渋滞度を平均通過車速として演算することができる。

【００４６】上述したように、この実施の形態では、走
行経路の道路情報に基づいてバッテリーの充放電を計画
する際に、出発地で入手した道路情報と実際に通行する
ときの道路情報との差が大きくなることを考慮する。道
路情報の差が大きくなる要因としては、走行経路の逸脱
と渋滞状況の変化があげられる。渋滞状況の変化おい
て、出発地に近い区間では現時点で取得した渋滞情報に
よる状況が実際の走行時も維持される確率が高いので、
出発地に近い区間でＳＯＣ変化量を予測する演算を行う
際には、現時点で取得した渋滞情報をそのまま採用す
る。具体的には、図１０に示すように、現時点で取得し
た渋滞度に応じた区間平均通過車速に対する重み付けα
を１とし、通常の区間平均通過車速に対する重みつけ
（１−α）を０とする。これに対し出発地から遠い、つ
まり目的地に近い区間ほど現時点で取得した渋滞情報に
よる状況が実際の走行時には変化している確率が高くな
るため、出発地から遠い区間では現時点で取得した渋滞
情報をそのまま採用しない。具体的には、現時点で取得
した渋滞度に応じた区間平均通過車速に対する重み付け
αを０とし、通常の区間平均通過車速に対する重み付け
（１−α）を１とする。

【００４７】なお、図８のステップ４４で使用する地図
データベース５３の通常の平均通過車速のデータnu_mvs
pは、道路リンク番号ＩＤ、曜日ＤＹおよび時間帯ＴＴ
に対応づけられて記憶されている。このデータnu_mvsp
(ID,DY,TT)の初期値は、その道路の法定速度などに基づ
いて設定されており、実際にその道路を走行したときの
情報を使って、例えば次式によりデータを更新する。

【数３】nv_mvsp(ID,DY,TT)＝０．８×nv_mvsp(ID,DY,T
T)＋０．２×realvsp 上式において、realvspは、車両がリンク番号ＩＤの道
路を曜日ＤＹ、時間帯ＴＴに実際に通過したときの平均
通過車速である。このようにすることで、周辺の道路整
備などで通常の平均通過車速が変化するような場合にお
いても、適切な通常の平均通過車速を演算することがで
きる。また、運転者の運転個性（平均車速違い）を反映
させた通常の平均通過車速を学習することになるので、
結果的に運転者の運転個性を考慮した充放電計画を演算
することができる。

【００４８】また、ＶＩＣＳ渋滞情報の確からしさＦp
を道路リンクごとにナビゲーションシステム３３内で学
習し、経路上の区間に対する確からしさＦpを車両コン
トローラー１６へ送信し、次式により反映させるように
してもよい。

【数４】mvsp(k)＝α(k)×Ｆp(k)×mvsp1(k)＋（１−α
(k)×Ｆp(k)）×mvsp2(k) この場合、過去に５回以上走行した道路リンクについて
は、過去に通過した際の実際の平均通過車速とＶＩＣＳ
渋滞情報に対応する平均通過車速とが誤差±３０％以内
である確率をＶＩＣＳ渋滞情報の確からしさＦpとし
て、ナビゲーションシステム３３内に道路リンクごとに
記憶しておく。ここで、過去の走行回数が５回未満の道
路リンクについてはＦp＝１とする。

【００４９】車両到達時における各区間の渋滞度の他の
演算方法を図１１のフローチャートにより説明する。こ
の演算方法では、各区間の渋滞度をナビゲーションシス
テム３３から受信する平均通過車速の変化率から演算す
るものである。ステップ５１においてカウンター値ｋに
１を設定する。続くステップ５２で、ＶＩＣＳから得ら
れたｋ番目の区間の平均通過車速mvsp(k)を図８のステ
ップ４２と同様な方法で求める。ステップ５３で、ナビ
ゲーションシステム３３から受信する通常の平均通過車
速の変化率をdvsp0(j)[km/h/h]としてメモリに記憶す
る。

【００５０】ステップ５４において、ｋ番目の区間の始
点に到達する予測所要時間rch(k)[h]を演算する。ｋ＝
１のときrch(1)＝０とし、ｋ≧２のときには予測所要時
間rch(k)を、上述した道のりdst(j)を用いて次式により
演算する。

【数５】rch(k)＝rch(k-1)＋dst(k-1)／mvsp(k-1) ステップ５５では通常の平均通過車速の変化率dvsp0(j)
の補正度合いβ(k)を求める。β(k)は、予測所要時間rc
h(k)を用いて予め記憶してある図１２に示す単調減少特
性マップを表引き演算して求める。

【００５１】ステップ５６で、イベント情報（工事、事
故、祭りなどの地域イベント）による平均通過車速補正
値dvsp_e(k)を演算する。イベント発生中（例えば事故
発生から事故処理完了まで）は、ＶＩＣＳから得たイベ
ント地点までの道のり情報dst_e(k)とイベント発生から
の経過時間time_eに応じて、予め記憶してある図１３に
示す特性マップMAP_A1を表引き演算する。

【数６】dvsp_e(k)＝｛MAP_A1（time_e＋rch(k)，dst_e
(k)）−MAP_A1（time_e，dst_e(k)）｝×DIFF13(k) ここで、DIFF13は、区間way(k)の道路種別に応じて割り
当てられる。区間way(k)の道路種別において、渋滞度ja
m0が１のときの平均通過車速と、渋滞度が３のときの平
均通過車速との差分値として割り当てられている。図８
のステップ４２で示した例では、片側２車線の一般道の
場合、

【数７】DIFF13＝３０[km/h]−８[km/h]＝２２[km/h] である。

【００５２】また、イベント完了後（事故処理完了後）
には、ＶＩＣＳから得たイベント地点までの道のり情報
dst_e(k)とイベント完了からの経過時間time_fに応じ
て、予め記憶してある図１４に示す特性マップMAP_A2を
表引き演算する。

【数８】dvsp_e(k)＝｛MAP_A2（time_f＋rch(k)，dst_e
(k)）−MAP_A2（time_f，dst_e(k)）｝×DIFF13 ただし、上式においてdvsp_e(k)の最大値は０に制限す
るものとする。イベント発生前は、すべてのｋにおいて
dvsp(k)＝０とする。

【００５３】ステップ５７では、ｋ番目の区間における
平均通過車速暫定値mvsp0(k)[km/h]を次式により演算す
る。

【数９】mvsp0(k)＝mvsp1(k)＋β(k)×rch(k)×dvsp0
(k)＋dvsp_e(k) ステップ５８で平均通過車速暫定値mvsp0(k)の上下限値
を制限することによって平均通過車速mvsp(k)[km/h]を
求める。このとき、上下限値は、区間way(k)の道路種別
に応じて予め割り当てられており、ＶＩＣＳ情報で渋滞
度jam0が１のときの平均通か車速を上限とし、３のとき
の平均通過車速を下限とする。

【００５４】ステップ５９では、カウンター値ｋをイン
クリメントし、ｋがｍになったら処理を終了し、そうで
なければステップ５２へ戻って上述した処理を繰り返
す。この渋滞度演算処理を実行することによって、渋滞
悪化あるいは渋滞緩和傾向を予測した上で、車両が区間
に到達する時点での渋滞度を平均通過車速として演算す
ることができる。

【００５５】渋滞度を演算後、図４へリターンしてステ
ップ１６へ進む。ステップ１６では、ＳＯＣ換算指標SO
Ccの初期値SOCc_0に例えば５０％を設定する。続くステ
ップ２１では、各区間way(j)ごとのＳＯＣ予測値p_SOC
(j)を演算する。予め道路情報や渋滞度合いごとに走行
パターンを想定しておき、その走行パターンをＳＯＣ換
算指標SOCcで走行した場合の単位距離当たりのＳＯＣ変
化量のデータマップ(MAP2DSOC)として予めＲＯＭに記憶
してある。ここでは、各区間way(j)ごとの道路情報、上
述した分割区間到達時点での渋滞度を表す平均通過車
速、およびＳＯＣ換算指標SOCcに対応した区間ＳＯＣ変
化量p_dSOC(j)を、データマップMAP2DSOCの表引き演算
によって現時点から目的地にわたって演算する。その各
分割区間のp_dSOC(j)と重み付けλ(j)との積λ(j)×p_d
SOC(j)を現在のＳＯＣ（d_SOC）を初期値として積分す
ることによって、各分割区間における予測ＳＯＣ（p_SO
C(j)）と目的地における予測ＳＯＣ（p_SOC(m)）を求め
る。このようにして演算した目的地における予測ＳＯＣ
（p_SOC(m)）は、目的地における目標ＳＯＣ（t_SOC）
に一致するとは限らないので、予測ＳＯＣ（p_SOC(m)）
と目標ＳＯＣ（t_SOC）とが一致するまで以下に示すよ
うにステップ２１〜２５にしたがって収束演算を実行し
ていく。

【００５６】上述したように、この実施の形態では、走
行経路の道路情報に基づいてバッテリーの充放電を計画
する際に、出発地で入手した道路情報と実際に通行する
ときの道路情報との差が大きくなることを考慮する。道
路情報の差が大きくなる要因としては、走行経路の逸脱
と渋滞状況の変化があげられる。走行経路の逸脱におい
ては、出発地に近いほど逸脱発生の確率が低いため、目
的地におけるＳＯＣを予測する際には出発地に近い区間
ほど区間ＳＯＣの変化量をそのまま使用する。具体的に
は、出発地に近い区間のＳＯＣ換算指標に対する重み付
けλに１を設定する。これに対し出発地から遠い、つま
り目的地に近い区間ほど走行経路を逸脱する確率が高く
なり、ナビゲーションシステム３３が探索または予測し
た経路と異なる経路を走行することが多くなる。しか
し、この場合、出発地から遠い区間における区間ＳＯＣ
の変化量をどの程度にすればよいのか分からないので、
区間ＳＯＣの変化は少ないと仮定する。具体的には、出
発地から遠い区間のＳＯＣ換算指標に対する重み付けλ
を０に近づける。図６に示す特性テーブルでは、出発地
に近い区間ほど分岐数が少ないから重み付けλは１とな
り、出発地から遠い区間ほど分岐数が多くなるから重み
付けλが０に近づく。また、上述したように、分岐数に
代えて出発地からの道のりや予測所要時間、あるいは区
間番目としても、出発地に近い区間では重み付けλは１
となり、出発地から遠い区間ほど重み付けλが０に近づ
く。

【００５７】ＳＯＣ換算指標は大きくすれば目的地にお
ける予測ＳＯＣ（p_SOC(m)）が小さくなる関係にあるか
ら、目的地における予測ＳＯＣ（p_SOC(m)）を計算した
ときに、目的地における予測ＳＯＣ（p_SOC(m)）が目的
地における目標ＳＯＣ（t_SOC）より大きい場合はステ
ップ２３へ移行し、ＳＯＣ換算指標を、

【数１０】SOCc＝SOCc＋α１ （α１＞０） に増加させ再計算する。逆に、目的地における予測ＳＯ
Ｃ（p_SOC(m)）が目的地における目標ＳＯＣ（t_SOC）
より小さい場合はステップ２５へ移行し、ＳＯＣ換算指
標を、

【数１１】SOCc＝SOCc−α１ （α１＞０） に減少させ、再計算する。

【００５８】以上の計算を、目的地における予測ＳＯＣ
（p_SOC(m)）が目的地における目標ＳＯＣ（t_SOC）と
ほぼ一致するまで（誤差がＥＰＳ[＞０]となるまで）、
つまり両者の差が所定値以下になるまで繰り返し、両者
がほぼ一致した場合のSOCcをＳＯＣ換算指標SOCcに決定
する。ここで、α１は繰り返し演算が発散しない程度の
固定とする。

【００５９】ステップ２６において、予測したp_SOC(j)
がバッテリー保護のために設定されている上下限値を超
えていないかどうかを確認する。超えていない場合は処
理を終了し、超えている場合はステップ２７へ進む。ス
テップ２７ではＳＯＣ換算指標SOCcを再計算する。図１
６に示すように、下限値を下回る（の線）場合には、
ＳＯＣ予測値が下限値を超える（の線）までSOCcを上
記数式１１にしたがって小さく補正し、上限値を上まわ
る場合にはＳＯＣ予測値が上限値を下回るまでSOCcを上
記数式１０にしたがって大きく補正する。ただし、補正
の過程で上限値を超え、かつ下限値を下回るケースが生
じた場合には、車両の現在に近い方（ｊの値が小さい
方）のＳＯＣ予測値p_SOC(j)をより優先させて制限内に
収まるようにSOCcを数式１または数式２にしたがって補
正していく。また、予測ＳＯＣが制限内に収まるように
なった地点（図１６の点ＰＡ）を記憶しておく。このと
きの目的地における予測ＳＯＣ（p_SOC(m)）は目標ＳＯ
Ｃに一致しないため、ステップ２７で演算したＳＯＣ換
算指標SOCcを目的地まで使用すれば、目的地における実
ＳＯＣは目標ＳＯＣに一致しないことになる。そこで、
車両が地点ＰＡに達するまではステップ２７で演算した
ＳＯＣ換算指標SOCcを使用し、車両が地点ＰＡに達した
ことを後述のステップ３１で判定した後は、ＳＯＣ換算
指標SOCcを演算し直し、その値に基づいて車両の運転点
を決定していくことで、結果として目的地における実Ｓ
ＯＣを目標ＳＯＣにほぼ一致させる。

【００６０】ステップ１２でナビゲーションシステム３
３からｍ分割した区間way(j)（ｊ＝１〜ｍ）の道路情報
を新しく受信しなかったと判断した場合には、ステップ
３１へ移行する。ステップ３１ではＳＯＣ換算指標を再
計算するか否かを判定する。以下の[判定１]から[判定
４]までのいずれかにより再計算を実行すると判定され
た場合はステップ１４へ進み、それ以外の場合は処理を
終了する。

【００６１】まず、判定１について説明する。各分割区
間way(j)の終点において、現在のＳＯＣ（d_SOC）と予
測ＳＯＣ（p_SOC(j)）とのずれが所定値より大きいか否
かを判断し、大きい場合は再計算を実行する。なお、ず
れの指標としては、例えば次式に示すようなものがあ
る。

【数１２】ERR_3＝（d_SOC−p_SOC(i)）２ 判定２では、現在のＳＯＣ（d_SOC）とＳＯＣ上限値ま
たは下限値との差がδSOC（例えば３％）以下（上下限
の制約を受けている場合も含む）の場合には、再計算を
実行する。また、判定３では、ステップ２７で演算記憶
した図１６の地点ＰＡに車両が到達したら再計算を実行
する。さらに、判定４では、前回SOCcを演算してから５
分以上経過していたら再計算を実行する。

【００６２】以上の形態により、目的地までの経路に基
づいて適切な燃料消費効率値であるＳＯＣ換算指標SOCc
を導出する。そして、その指標値に対応する効率を達成
するエンジン２とモーター１，４の運転点を決定する。

【００６３】《エンジン／モーターの運転点決定方法》
次に、図１７および図１８により、クラッチ締結時のエ
ンジン／モーター運転点の決定方法を説明する。なお、
図１７の運転点Ａ、Ｎ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅは図１８の運転
点Ａ、Ｎ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅにそれぞれ対応する。

【００６４】ＳＯＣ換算指標SOCcを決定するための演算
を行っているときには、仮設定中のSOCcと、各分割区間
way(i)ごとの予測車速p_vsp(i)および予測制駆動力指令
値p_tTd(i)とに基づいて、エンジン２およびモーター
１，４の仮の運転点を決定する。また一方、ＳＯＣ換算
指標SOCcの決定が終了し、実際に目的地へ向かって走行
しているときには、決定したＳＯＣ換算指標SOCcと、車
速検出値d_vspと、制駆動力指令値の演算値d_tTdとに基
づいて、エンジン２およびモーター１，４の走行時の正
式な運転点を決定する。なお、制駆動力指令値の演算値
d_tTdは、車速検出値d_vspとアクセル開度検出値とに基
づいて予め設定した制駆動力指令値テーブルから表引き
演算して求める。

【００６５】いずれの運転点決定時においても、ＳＯＣ
換算指標SOCcが大きいほどバッテリー充電時の燃料利用
効率が高くなる場合にだけ充電を行うように運転点を決
定する。

【００６６】図１７は車速５０km/h、制駆動力指令値１
０００Ｎのときのエンジン／モーター運転点を示し、図
１８は同一の車速および制駆動力指令値におけるエンジ
ン／モーター運転点とバッテリー充電量との関係を示
す。図１７において、太線は同一エンジン出力を得る場
合に燃料消費量が最少となる運転点を結んでできる最適
燃費線であり、エンジン２、モーター１，４、無段変速
機５の効率を考慮したものとなっている。エンジン／モ
ーター運転点は、必ずこの太線上に定められる。点Ａ
は、できる限りモーター１，４で車両を駆動（例えばメ
インバッテリー１５から取り出せる最大の電力をモータ
ー１，４へ供給して車両を駆動）し、不足分をエンジン
２の出力でまかなう場合の運転点である。一方、点Ｅ
は、バッテリー１５の充電量を多くするためにエンジン
２で車両を駆動するとともにモーター１，４を駆動して
発電させる場合の運転点である。

【００６７】今、メインバッテリー１５が放電している
運転点Ａにおいて、エンジン２への燃料供給量を増加し
ていくと点Ｎでメインバッテリー１５の充放電量が０と
なり、さらに点Ｂ→Ｃ→Ｄ→Ｅの順にメインバッテリー
１５の充電量が増加していく。ちなみに、図１８に示す
ように、点Ｂにおける充電量はc_b[kW]、点Ｃにおける
充電量はc_c[kW]、点Ｄにおける充電量はc_d[kW]、点Ｅ
における充電量はc_e[kW]である。

【００６８】点Ａにおける燃料供給量を基準として、燃
料増加量Δfuelに対する充電電力増加量Δbatと充電電
力Batの関係を図１８の曲線に示す。また、曲線か
ら燃料増加量Δfuelに対する充電電力増加量Δbatの比
（＝Δbat／Δfuel）を求めたものが曲線であり、こ
の明細書ではこの比を感度Ｓと呼ぶ。なお、これらの曲
線、は予め実験などにより車速と制駆動力の条件ご
とに求めておく。

【００６９】図１８に示すように、ＳＯＣ換算指標が大
きいほど大きな感度Ｓに対応づける。この例では、ＳＯ
Ｃ換算指標＝７０％に対して感度Ｓをｓ１７０に、ＳＯ
Ｃ換算指標＝５０％に対して感度Ｓをｓ１５０に、ＳＯ
Ｃ換算指標＝３０％に対して感度Ｓをｓ１３０にそれぞ
れ設定している。

【００７０】そして、ＳＯＣ換算指標に応じた感度Ｓの
充電電力Batを実現するエンジン／モーター運転点を演
算する。例えば、ＳＯＣ換算指標が７０％の場合には、
感度曲線上の感度Ｓ＝ｓ１７０を満たす点Ｂ１を求
め、さらに感度ｓ１７０を実現する燃料供給量の曲線
上の点Ｂを求め、この点Ｂに対応する図４の点Ｂをエン
ジン２およびモーター１，４の運転点とすればよい。な
お、感度Ｓを満たす曲線上の点が２個ある場合は、充
電電力Batが多い点を採用する。また、感度Ｓを満たす
点が曲線上にない場合、すなわち感度Ｓで充電を行う
ことができる運転点が今現在の車速と制駆動力の条件下
では存在しない場合、図１７の点Ａをエンジン２および
モーター１，４の運転点とする。曲線、は、車速と
制駆動力の条件ごとに異なるので、感度Ｓの最高値も車
速と制駆動力の条件ごとに異なる。よって、ＳＯＣ換算
指標が大きい場合は、限られた車速と制駆動力の条件下
でのみ、感度Ｓを満たす運転点を取ることができる。反
対にＳＯＣ換算指標が小さい場合は、広い範囲の車速と
制駆動力の条件下で感度Ｓを満たす運転点を取ることが
できる。

【００７１】これにより、ＳＯＣ換算指標が大きいほ
ど、バッテリーへの充電を行う機会が少なくなり、反対
にＳＯＣ換算指標が小さいほど充電の機会は多くなる。
また、ＳＯＣ換算指標が大きいほど充電実行時の燃料利
用効率が高くなり、反対にＳＯＣ換算指標が小さいほど
充電実行時の燃料利用効率が低くなる。

【００７２】なお、以上の説明では、ＳＯＣ換算指標に
応じた感度Ｓを求め、さらに感度Ｓを実現する充電電力
Batを求め、充電電力Batに対応するエンジン／モーター
運転点を求める例を示したが、ＳＯＣ換算指標に対する
充電電力Batおよびエンジン／モーター運転点を関連付
けたデータを記憶しておき、そのデータを読み出して充
電電力Batおよびエンジン／モーター運転点を求めるよ
うにしてもよい。これにより、エンジン／モーター運転
点の演算を容易にできる。

【００７３】また、図１８の特性曲線については、電
装品の消費電力を考慮した上で、点Ｎより左側の放電時
についてはメインバッテリー１５の放電効率を、点Ｎよ
り右側の充電時についてはメインバッテリー１５の充電
効率を考慮して関連づけるとよい。

【００７４】無段変速機５の変速比は、車速とエンジン
／モーター運転点の回転速度を実現する変速比に調整す
る。さらに、モーター１と４のトルクは、予め設定した
配分にし、モーター１，４とエンジン２により目標制駆
動力指令値を実現できる値を演算する。

【００７５】クラッチ３の動作点は予め図１９に示すよ
うに関係づけておき、この関係にしたがって締結と解放
を制御する。クラッチ解放時は、エンジン２とモーター
１の回転速度が一致し、定常的にはエンジン２のトルク
と、モーター１のトルクのエンジン軸回り換算値とが等
しいという条件のもとに、図１７および図１８により説
明した方法によりエンジン２およびモーター１，４の運
転点を決定する。

【００７６】これにより、目的地までの誘導経路におい
て、ＳＯＣ換算指標SOCcを用いてエンジン２とモーター
１，４の運転点が決定されることになり、目的地までの
誘導経路における燃料消費量を最少限に抑制しながら、
目的地におけるメインバッテリー１５のＳＯＣをその目
標値t_SOCにすることができる。なお、エンジンとモー
ターの運転点の決定方法は上述した例に限定されない。

【００７７】ＳＯＣ換算指標SOCcを導出する他の方法と
して、渋滞情報を含めた道路情報から車速パターンと制
駆動力パターンとを予測した上で、ＳＯＣ換算指標SOCc
を演算してもよい。

【００７８】また、ＳＯＣ換算指標SOCcの他の導出方法
として、ＳＯＣ換算指標SOCcを導入せずに、特開平１０
−１５０７０１号公報に開示されているように経路上の
道路情報から区間ごとに目標ＳＯＣを設定し、その目標
ＳＯＣを達成する充放電量を実現するようにエンジン２
とモーター１，４の運転点を決定してもよい。この場
合、車両が区間を通過する際の予測渋滞度を図８または
図１１の渋滞度演算処理にしたがって演算し、その渋滞
度情報を含めた道路情報を基に目標ＳＯＣを設定する。
また、道路情報に対する目標ＳＯＣの影響度を図６に示
す重み付けλで予め関連付けておき、重み付けλに比例
した補正量に基づいて目標ＳＯＣを設定する。

【００７９】上述した一実施の形態ではクラッチ３の締
結によりパラレルハイブリッド走行を実現するととも
に、クラッチ３の解放によりシリーズハイブリッド走行
も行う車両を例に上げて説明したが、もちろん、パラレ
ルハイブリッド走行のみ、あるいはシリーズハイブリッ
ド走行のみを行う車両へも同様に適用することができ
る。また、変速機の種類（無段変速機や有段変速機）や
その配置、あるいは駆動方式（前輪駆動、後輪駆動、４
輪駆動）とその駆動源の形態（エンジンで前輪を駆動
し、モーターで後輪を駆動するなど）についても、この
実施の形態に限定されるものではない。

【００８０】また、上述した一実施の形態では渋滞情
報、イベント情報の情報源としてＶＩＣＳを用いる例を
あげたが、現時点における渋滞情報やイベント情報の情
報源はＶＩＣＳに限定されず、プローブカーや他の情報
基地局から得られた情報を用いてもよい。渋滞度２の更
新やＶＩＣＳ情報の確度の学習を行う情報源としても、
自車の過去の走行履歴に限らず、他車（プローブカー）
から取得した情報を情報源としてもよい。

【００８１】上述した一実施の形態ではエンジンとモー
ターを駆動源とするハイブリッド車両を例に上げて説明
したが、本願発明は発電装置として燃料電池を搭載し、
モーターを走行駆動源とする車両へも適用可能であり、
上述したような効果を得ることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 一実施の形態の構成を示す図である。

【図２】 図１に続く、一実施の形態の構成を示す図で
ある。

【図３】 ナビゲーションシステムの演算処理を示すフ
ローチャートである。

【図４】 ＳＯＣｃの演算処理を示すフローチャートで
ある。

【図５】 ＳＯＣの上下限値の設定方法を説明するため
の図である。

【図６】 道路分岐数に対する重み付けλの値を示す図
である。

【図７】 重み付けλの演算結果の一例を示す図であ
る。

【図８】 渋滞度演算処理を示すフローチャートであ
る。

【図９】 平均通過車速の演算例を示す図である。

【図１０】 重み付けαを示す図である。

【図１１】 他の渋滞度演算処理を示すフローチャート
である。

【図１２】 重み付けβを示す図である。

【図１３】 平均通過車速の補正方法を説明するための
図である。

【図１４】 平均通過車速の他の補正方法を説明するた
めの図である。

【図１５】 ＳＯＣ予測値の演算方法を説明するための
図である。

【図１６】 ＳＯＣ上下限制約を考慮した実施の形態を
説明する図である。

【図１７】 エンジンの運転点を示す図である。

【図１８】 エンジンの燃料増加量に対する充電電力増
加量、充電電力、感度を示す図である。

【図１９】 クラッチの動作点を設定するマップであ
る。

【符号の説明】

１ モーター ２ エンジン ３ クラッチ ４ モーター ５ 無段変速機 ６ 減速装置 ７ 差動装置 ８ 駆動輪 ９ 油圧装置 １０ モーター １１〜１３ インバーター １４ ＤＣリンク １５ バッテリー １６ 車両コントローラー １６ｂ ＳＯＣ換算指標演算部 １６ｃ エンジン／モーター運転点演算部 ２０ キースイッチ ２１ ブレーキスイッチ ２２ アクセル開度センサー ２３ 車速センサー ２４ バッテリー温度センサー ２５ バッテリーＳＯＣセンサー ２６ エンジン回転速度センサー ２７ スロットル開度センサー ３０ 燃料噴射装置 ３１ 点火装置 ３２ スロットルバルブ調整装置 ３３ ナビゲーションシステム ５１ ＧＰＳ ５２ 路車間通信装置 ５３ 地図データベース ５４ 目的地設定パネル ５５ 誘導／予測経路算出部 ５６ 経路分割部 ５８ 目標ＳＯＣ設定部

Claims (13)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】燃料を使って発電を行う発電装置と、車両
   の駆動輪に連結されるモーターと、前記発電装置および
   前記モーターとの間で電力の授受を行うバッテリーとを
   有するハイブリッド車両の制御装置において、 道路に関する情報（以下、道路情報と呼ぶ）を内蔵する
   とともに外部から入手し、前記道路情報に基づいて車両
   の走行経路を探索または予測するナビゲーション装置
   と、 前記探索または予測した走行経路上の一地点Ｐまでを分
   割する経路分割手段と、 前記分割区間ごとの前記道路情報に基づいて前記バッテ
   リーの充放電量を計画する手段であって、前記地点Ｐに
   近い区間の前記道路情報ほど前記充放電量計画に対する
   影響が小さくなるように充放電量を計画する充放電計画
   手段と、 前記充放電量の計画に応じて前記発電装置と前記モータ
   ーの運転点を調整する運転点調整手段とを備えることを
   特徴とするハイブリッド車両の制御装置。
2. 【請求項２】燃料を使って発電を行う発電装置と、車両
   の駆動輪に連結されるモーターと、前記発電装置および
   前記モーターとの間で電力の授受を行うバッテリーとを
   有するハイブリッド車両の制御装置において、 道路に関する情報（以下、道路情報と呼ぶ）を内蔵する
   とともに外部から入手し、前記道路情報に基づいて車両
   の走行経路を探索または予測するナビゲーション装置
   と、 前記探索または予測した走行経路上の一地点Ｐまでを分
   割する経路分割手段と、 前記道路情報に基づいて前記分割区間ごとの車両通過時
   点における渋滞度を予測する渋滞度予測手段と、 前記分割区間ごとの予測渋滞度に基づいて前記バッテリ
   ーの充放電量を計画する充放電計画手段と、 前記充放電量計画に応じて前記発電装置と前記モーター
   の運転点を調整する運転点調整手段とを備えることを特
   徴とするハイブリッド車両の制御装置。
3. 【請求項３】燃料を使って発電を行う発電装置と、車両
   の駆動輪に連結されるモーターと、前記発電装置および
   前記モーターとの間で電力の授受を行うバッテリーとを
   有するハイブリッド車両の制御装置において、 道路に関する情報（以下、道路情報と呼ぶ）を内蔵する
   とともに外部から入手し、前記道路情報に基づいて車両
   の走行経路を探索または予測するナビゲーション装置
   と、 前記探索または予測した走行経路上の一地点Ｐまでを分
   割する経路分割手段と、 前記道路情報に基づいて前記分割区間ごとの車両通過時
   点における渋滞度を予測する渋滞度予測手段と、 前記分割区間ごとの前記道路情報と前記予測渋滞度とに
   基づいて前記バッテリーの充放電量を計画する手段であ
   って、前記地点Ｐに近い区間の前記道路情報および前記
   予測渋滞度ほど前記充放電量計画に対する影響が小さく
   なるように充放電量を計画する充放電計画手段と、 前記充放電量計画に応じて前記発電装置と前記モーター
   の運転点を調整する運転点調整手段とを備えることを特
   徴とするハイブリッド車両の制御装置。
4. 【請求項４】請求項１または請求項３に記載のハイブリ
   ッド車両の制御装置において、 前記充放電計画手段は、前記分割区間までの分岐道路数
   が多くなるほど前記分割区間の前記道路情報が前記充放
   電量計画に与える影響が小さくなるように、充放電量を
   計画することを特徴とするハイブリッド車両の制御装
   置。
5. 【請求項５】請求項１または請求項３に記載のハイブリ
   ッド車両の制御装置において、 前記充放電計画手段は、前記分割区間までの道のりが長
   くなるほど前記分割区間の前記道路情報が前記充放電計
   画に与える影響が小さくなるように、充放電量を計画す
   ることを特徴とするハイブリッド車両の制御装置。
6. 【請求項６】請求項１または請求項３に記載のハイブリ
   ッド車両の制御装置において、 前記充放電計画手段は、前記分割区間までの到達予想時
   間が長くなるほど前記分割区間の前記道路情報が前記充
   放電計画に与える影響が小さくなるように、充放電量を
   計画することを特徴とするハイブリッド車両の制御装
   置。
7. 【請求項７】請求項２または請求項３に記載のハイブリ
   ッド車両の制御装置において、 前記渋滞度予測手段は、現在地の前記道路情報に含まれ
   る渋滞情報に基づいて前記分割区間ごとの渋滞度に応じ
   た平均通過車速mvsp1を演算するとともに、過去の走行
   履歴に基づいて前記分割区間ごとの平均通過車速mvsp2
   をを演算し、 前記地点Ｐに近い区間ほど前記平均通過車速mvsp2に高
   い重みを付けて前記平均通過車速mvsp1と前記平均通過
   車速mvsp2とを加重加算し、前記分割区間ごとの渋滞度
   を表す平均通過車速mvspを演算することを特徴とするハ
   イブリッド車両の制御装置。
8. 【請求項８】請求項７に記載のハイブリッド車両の制御
   装置において、 前記重みは、現在地から前記分割区間まで予測所要時間
   が長いほど小さい値を付けることを特徴とするハイブリ
   ッド車両の制御装置。
9. 【請求項９】請求項７または請求項８に記載のハイブリ
   ッド車両の制御装置において、 前記分割区間ごとの平均通過車速mvsp2を実際の走行デ
   ータに基づいて更新することを特徴とするハイブリッド
   車両の制御装置。
10. 【請求項１０】請求項７〜９のいずれかの項に記載のハ
    イブリッド車両の制御装置において、 過去の走行履歴に基づいて現在の前記道路情報に含まれ
    る渋滞情報の確からしさを求め、前記確からしさにより
    前記平均通過車速mvspを補正することを特徴とするハイ
    ブリッド車両の制御装置。
11. 【請求項１１】請求項２または請求項３に記載のハイブ
    リッド車両の制御装置において、 前記渋滞度予測手段は、現在の前記道路情報に含まれる
    渋滞情報に基づいて前記分割区間ごとの渋滞度の変化を
    表す平均通過車速を演算することを特徴とするハイブリ
    ッド車両の制御装置。
12. 【請求項１２】請求項１１に記載のハイブリッド車両の
    制御装置において、 前記渋滞度予測手段は、渋滞を誘発するイベント情報に
    基づいてイベント発生中を検出し、イベント発生中は走
    行経路上のイベント地点に向かう分割区間では渋滞が悪
    化すると予測することを特徴とするハイブリッド車両の
    制御装置。
13. 【請求項１３】請求項１１または請求項１２に記載のハ
    イブリッド車両の制御装置において、 前記渋滞度予測手段は、渋滞を誘発するイベント情報に
    基づいてイベント完了を検出し、イベント完了後は走行
    経路上のイベント地点に向かう分割区間では渋滞が緩和
    すると予測することを特徴とするハイブリッド車両の制
    御装置。