JP2011059921A - エネルギ消費量予測方法、エネルギ消費量予測装置および端末装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】車両がリンクを走行する際に消費される消費エネルギを予測するナビサーバ1が、プローブカー2から収集したエネルギ消費量を基に、前記リンクの地形が消費エネルギに与える影響である地形特徴量をリンク毎に算出し、前記地形特徴量を基に、処理対象として選択されたリンクの予測エネルギ消費量を算出する。ナビ端末3は、この予測エネルギ消費量を取得し、取得した予測エネルギ消費量をコストとして、経路探索を行う。
【選択図】図1
Description
まず、図1〜図15を参照して、本発明に係る第1実施形態について説明する。
図1は、第1実施形態に係るエネルギ消費量予測システムの構成例を示す図である。
エネルギ消費量予測システムAは、通信ネットワーク4で互いに通信可能なナビゲーションサーバ(以下、ナビサーバ1と記載)、ナビゲーション端末(以下、ナビ端末3と記載)およびプローブカー2を有してなる。通信ネットワーク4は、無線LANあるいはLAN,無線LANを経由したインターネット接続、あるいは携帯電話網などである。
センサ部202は、プローブカー2自身のエネルギ消費量を測定する機能を有する。エネルギ消費量の測定は、電気自動車であれば、電力量計によって電力の消費量を測定し、内燃機関搭載車であれば、燃料流量計や、インジェクタ開弁時間の計測値に単位時間あたりの噴射量を乗じた結果などから燃料消費量を測定する。
GPS受信部203は時刻と座標を収集するGPS機能を有する。
通信部141は、通信ネットワーク4を通じて、プローブカー2およびはナビ端末3と通信を行う機能を有する。
プローブデータDB131は、通信部141がプローブカー2から受信したしたプローブ送信データを、図3で後記するフォーマットで保存している記憶装置である。
道路地図DB132は、プローブカー2における道路地図DB205と同様である。
地形特徴量生成部100は、プローブカー2から取得したエネルギ消費量や、リンクに関する情報を基に、地形特徴量を算出する地形特徴量算出部101を有している。算出された地形特徴量は、図9で後記するフォーマットで地形特徴量DB134に格納される。
交通情報予測部121は、過去のリンク旅行時間を日種や時間帯別に分類して、集計することによって作成した統計交通情報から、対象とするリンクの推定通過時刻に対応する旅行時間を取得するなどして、予測リンク旅行時間を算出し、予測エネルギ消費量算出部122にわたす機能を有する。
予測エネルギ消費量算出部122は、交通情報予測部121からわたされた予測リンク旅行時間と、地形特徴量を基に、対象となるリンクにおけるエネルギ消費量を予測する機能を有する。予測されたエネルギ消費量と、予測対象のリンクに関する情報は、通信部141によって、通信ネットワーク4を経由して、ナビ端末3に送信される。
通信部301は、通信ネットワーク4を介してナビサーバ1との通信を行う機能を有する。
出力部302はLCD(Liquid Crystal Display)などの表示装置であり、任意の図形や文字をカラー表示可能なものである。
入力部303は、ナビ端末3に設けられているボタン、あるいは出力部302のLCDと一体化されたタッチパネルであり、ユーザからの各種入力を受け付けるものである。
GPS受信部304は、GPS機能により、自車の現在の座標を取得する機能を有する。
道路地図DB307は、プローブカー2や、ナビサーバ1に格納されている道路地図DB205,132と同様なので説明を省略する。
経路案内部306は、経路探索部305からわたされたエネルギ消費量最小経路の情報などを、道路地図DB307やGPS受信部304から取得した自車の現在位置とともに、出力部302に表示する。ナビ端末3の案内に従うことで、ドライバはエネルギ消費量が最小となる経路を走行可能となる。
図2は、第1実施形態に係るプローブ送信データのフォーマット例を示す図である。
プローブ送信データは、プローブカー2からナビサーバ1に送信されるデータである。
プローブ送信データは、プローブカー2の車種を示す車種情報、プローブカー2に搭載されている情報収集装置(図示せず)の機器ID(Identification)、プローブカー2が走行したリンクに関するリンクデータが組の情報となっている。
さらに、リンクデータは、対象となるリンクのリンク番号、リンクの通過日時、旅行時間([秒])、そのリンクで消費したエネルギ消費量([J])を含んでなる。なお、リンクの通過日時は、一般的にはリンクへの進入時刻だが、リンクの中間地点を通過した時刻や、リンクの出口への到達時刻でもよい。また、エネルギ消費量については、電気自動車と内燃機関搭載車を一括して取り扱えるように、電力消費量あるいは燃料消費量に相当するエネルギ量[J]に規格化するものとする。
図3は、第1実施形態に係るプローブデータDBのフォーマット例を示す図である。
プローブデータDB131は、プローブカー2から送信されたプローブ送信データを逐次的に蓄えておくDBであり、リンク番号、送信してきたプローブカー2の車種情報、送信してきたプローブカー2に搭載されている収集装置(図示せず)の機器ID、リンクの通過日時、リンクの旅行時間([秒])、エネルギ消費量([J])を有してなる。図3に示す各情報は、図2に示す各情報と同様であるため、詳細な説明を省略する。
図4は、第1実施形態に係る車種特性DBのフォーマット例を示す図である。
車種特性DB133は、車種毎の特性に関する情報を格納している。
車種特性DB133は、車種情報と、車両タイプと、車重([kg])と、基礎消費係数([J/sec])と、エネルギ変換効率と、伝達効率と、回生効率と、空気抵抗係数([kg/m])とを有してなる。
車種情報は、図2および図3における車種情報に対応する情報である。
車両タイプは、内燃機関搭載車、電気自動車などの、動力源の種別を表す情報である。
車重は、車両のみの重量に、人員の標準的な重量をあらかじめ加えたものである。人員の標準的な重量は、平均乗車人数に、成人の平均体重を乗じることで算出できる。
基礎消費係数とエネルギ変換効率については、後記する地形特徴量の説明を行う際に説明する。伝達効率とは、トランスミッションなどの駆動系での損失を考慮したときに、内燃機関あるいはモータが発生させたエネルギと、実際に走行に利用できるエネルギの比率を表す量である。回生効率とは、電気自動車などにおいて、走行中に、減速や下り坂によって発生した余剰エネルギと、回生されるエネルギの比率を表し、内燃機関搭載車ではこれは0となる。空気抵抗係数は、車両走行中における車両と空気抵抗との抵抗の度合いを示すものである。
なお、基礎消費係数は、後記する式(5)における比例係数Fであり、エネルギ変換効率は後記する式(1)におけるeであり、伝達効率は後記する式(1)におけるηである。さらに、回生効率は、式(4)におけるεである。
次に、図5から図8を参照して、第1実施形態に係る地形特徴量の生成手順を説明する。なお、第1実施形態では、まず、ナビサーバ1がプローブカー2から収集した情報を基に、定期的に地形特徴量を予め算出しておく(図5〜図8)。次に、ナビサーバ1が、あるリンクについてのエネルギ消費量予測の要求を、ナビ端末3から受けると、予め算出してあった地形特徴量を基に、該当するリンクのエネルギ消費量を予測し、予測結果をナビ端末3へ配信する(図11)。そして、エネルギ消費量の予測結果を受信したナビ端末3は、配信された予測結果を基に経路探索を行う(図13)。
まず、地形特徴量算出部101は、処理対象リンクリストの生成処理を行う(S101)。地形特徴量算出部101は、処理対象リンクを道路地図内の全リンク、あるいは、一定数のプローブデータが集まったリンク、前回の地形特徴量生成処理から一定期間が経過したリンク、エネルギ消費量の予測精度が低いリンクなどの基準に基づいて選択したり、あるいはこれらの組み合わせで選択したりする。また、後記する地形特徴量DB134中に含まれる、データの信頼度の情報を用いて、信頼度が低いリンクを抽出して処理対象リンクとしてもよい。一般に道路リンクは多数存在するため、このような基準で地形特徴量算出を行う処理対象リンクを絞り込むことで、処理量を節減し、効率的な処理を行うことが可能となる。
さらに、地形特徴量算出部101は、プローブカー2毎にステップS104〜S107の処理をループする(S103)。
地形特徴量算出部101は、処理対象リンクに関するすべてのプローブデータを、プローブデータDB131から読み込む(S104)。ここで、プローブデータとは、図3のプローブデータDB131の1行を指すものとする。この処理では、地形特徴量算出部101が、図3に示すプローブデータDB131に含まれるリンク番号をキーとした抽出を行うが、処理対象リンクの全プローブデータを取得する以外に、所定の時点から、一定期間内のプローブデータのみを抽出することで、最新の道路状況を反映することも可能である。この場合の一定期間の決め方としては、前回処理以降のデータなどとすることが考えられる。
なお、プローブデータ中に、プローブカー2に搭載されたセンサ類あるいはドライバの入力から得られた、車重などの情報が含まれている場合は、ステップS105で読み込むデータを、プローブデータ中の車重情報としてもよい。
そして、すべてのプローブカー2毎にステップS104〜S107のループ処理が終了すると(S108)、地形特徴量算出部101は、図8を参照して後記する地形特徴量算出処理を行う(S109)。
さらに、すべての処理対象リンク毎のステップS103〜S109のループ処理が終了すると(S110)、地形特徴量算出部101は、地形特徴量生成処理を終了する。
次に、図6および図7を参照して、図5のステップS107における走行パターン分析処理の説明を行う。
図6は、第1実施形態に係る走行パターン推定概念図であり、図7は、第1実施形態に係る走行パターン分析処理の手順を示すフローチャートである。
走行パターン分析処理では、地形特徴量算出部101が、プローブデータと道路地図の情報(リンク情報)から、リンク内における走行パターンの分析を行う。ここでいう走行パターンとは、車両のリンク内での速度と加減速のパターンである。なお、走行パターン分析処理は、ステップS104で読み込んだプローブデータに対して実施される処理である。
本実施形態は、プローブカー2から収集した、電力消費量([Wh])や燃料消費量([cc])を変換したエネルギ消費量([J])の情報から、走行パターンや、車種の影響を除去することで、地形の影響(地形特徴量)のみを取り出すことを目的としている。従って、地形特徴量算出部101が、走行パターンの分析を行い、エネルギ消費量への影響を算出することが必要である。しかし、プローブデータ(プローブDB)が図2に示すような形式の場合、そこには車両(プローブカー2)の、リンクの通過日時、旅行時間、エネルギ消費量の情報しかないため、平均走行速度以外の情報を、プローブデータから直接的に算出することができない。そこで、プローブデータと道路地図の情報(リンク情報)を利用することで、地形特徴量算出部101が、リンク内での車両の加減速の状況を推定し、走行パターンのエネルギ消費量への影響を算出することを可能にする。
図6を参照して、本実施形態における走行パターン推定の概念を説明しつつ、図7に沿って、第1実施形態に係る走行パターン分析処理の手順を説明する。
実際の車両の走行では、速度は多様に変化するが、本実施形態では、最高速度VMAXでの一定速走行と、一定加速度G[m/s2]での加減速走行として単純化して表現する。
次に、図5のステップS109に相当する地形特徴量算出処理について説明する。地形特徴量算出処理では、図7の走行パターン分析処理で算出された走行パターンの各指標と、車種特性DB133の情報を利用して、プローブデータ中のエネルギ消費量情報から走行パターンと車種の影響を除し、エネルギ消費量への地形の影響のみを取り出した特徴量である地形特徴量を算出する。
車両のエネルギ消費の内訳は大きく、車両の走行に必要な力学的エネルギに転換される部分と、車両の走行に必要な力学的エネルギに転換されない部分に分けることができる。ここでは前者を走行消費、後者を基礎消費と呼ぶことにすると、下記式(1)のようになる。
このように、本実施形態では、基礎消費量を単純化することで、プローブカー2、ナビサーバ1間の通信負荷や、処理負荷の軽減を図っているが、各値の実測値を取得することができるのであれば、実測値を用いてもよい。
図8は、第1実施形態に係る地形特徴量算出処理の手順を示すフローチャートである。
まず、地形特徴量算出部101は、図5のステップS104で読み込んだすべての個別プローブデータ毎にステップS302の処理をループさせる(S301)。
すべての個別プローブデータに対するステップS302の処理が終了すると(S303)、地形特徴量算出部101は、使用したプローブデータ数(データ数)が、予め設定してあるZ個以上であるか否かを判定する(S304)。
地形特徴量を求める際には、基礎消費量EBASE、走行消費量EACCの算出結果と、走行パターン分析処理の結果、車種特性の取得結果を用いて、すべてのプローブデータに対して、式(6)を成立させ、これらの式(6)を地形特徴量の各値に関して連立させたり、最小二乗法などを用いたりすることにより解(地形特徴量)を得る。本実施形態では、地形特徴量が6個あるため、連立方程式を利用して、地形特徴量を算出する場合、最低限6個のプローブデータがあれば(つまり、式(6)が6つあれば)、連立方程式を解くことが可能である。しかし、実際のプローブデータには、様々な要因による誤差が含まれることが考えられることから、少数のデータのみから算出を実施することは、結果の信頼性の点で好ましくない。そこで、ステップS304において、予め定められた個数Z個以上のプローブデータが存在しているかを確認し、データ数がZ個未満の場合(S304→No)、つまりデータ数が過小な場合、地形特徴量算出部101は、地形特徴量算出を行わずに図8の処理を終了し、図5の処理へリターンする。
また、ステップS305の結果、電気自動車に関するデータ数がZ個以上である場合(S305→Yes)、全地形特徴量((MACC,MCONST,MDEC,KACC,KCONST,KDEC)の算出処理を行う(S307)。
つまり、例えば内燃機関搭載車のプローブデータしか存在していないか、電気自動車など、回生が発生する車種に関するプローブデータが十分に取得されていない場合、地形特徴量算出部101は、式(3)に関する電気自動車の地形特徴量KACC,KCONST,KDECを算出することができない。しかし、このような場合でも、式(2)に関する内燃機関搭載車の地形特徴量MACC,MCONST,MDECのみを算出することも考えられる。MACC、MCONST、MDECのみであっても、内燃機関搭載車に対するエネルギ消費量予測算出を行うことは可能であり、十分な利用価値を持つといえる。そこで、ステップS305では、地形特徴量算出部101が、取得したプローブデータの車両タイプを基に、各プローブデータの車種を確認し、電気自動車などのデータ個数が、Z個(所定の値)より小さい場合には、ステップS306においてMACC、MCONST、MDECのみ算出処理を行い、Z個より大きい場合には、ステップS307において全地形特徴量の算出処理を行う。
図9は、第1実施形態に係る地形特徴量DBのフォーマット例を示す図である。
地形特徴量DB134には、MACC、MCONST、MDEC、KACC、KCONST、KDECの各地形特徴量がリンク番号、該当する地形特徴量の算出日時である作成日時に対応付けられて格納されている。また、図9に示すように、地形特徴量に信頼度を付与することも可能である。信頼度は例えば、作成に使用したプローブデータのデータ数とすることが考えられる。
次に、算出した地形特徴量を利用した、ナビサーバ1でのエネルギ消費量予測方法について説明する。
図10に示すように、予測エネルギ消費量要求は、ナビ端末3を搭載している車両の車種情報や、ナビ端末3の機器IDや、要求を行った時間である要求実施時間などとともに、エネルギ消費量の予測を行ってほしいリンクのリストである要求リンク番号リストが組となっている。
図12は、第1実施形態に係る予測エネルギ消費量配信データのフォーマット例を示す図である。
図12に示すように、要求元のナビ端末3のIDである宛先機器IDとともに、リンク番号と、予測エネルギ消費量([J])と、ステップS403の段階で算出された予測リンク旅行時間である予測旅行時間とが組の情報となっている予測結果リストを有する。このように、予測エネルギ消費量とともに、予測リンク旅行時間もナビ端末3へ配信することが望ましい。
図13は、第1実施形態に係る経路探索処理の手順を示すフローチャートである。
ナビ端末3の経路探索部305は、入力部303を介して出発地・目的地の入力と、経路探索の開始指示を受け付ける出発地・目的地・探索開始指示受付処理を行う(S501)。出発地は、ユーザより入力された出発地でなくても、GPS受信部304を介して取得した自車位置としてもよい。
図14および図15は、第1実施形態に係る経路表示例を示す図である。
図14の例では、経路案内部306が、エネルギ消費量を燃料消費量に換算して、エネルギ消費量最小経路と、最短旅行時間経路との両方を出力部302に比較表示させている。図において、符号1401は、自車位置と走行方向を示すマークである。符号1402は、目的地を示している。そして、経路1411はエネルギ消費量最小経路を示しており、経路1412は最短旅行時間経路を示している。また符号1421は、両経路1411,1412の、旅行時間と燃料消費量と走行距離の予測値を示している、図14はエネルギ消費量最小経路と最短旅行時間経路の比較であるが、最短距離経路と、エネルギ消費量最小経路と最短旅行時間経路のいずれか、あるいは3経路を同時に表示して比較可能としてもよい
第1実施形態によれば、予測エネルギ消費量の算出をナビサーバ1側で行うため、ナビ端末3側ではエネルギ消費予測処理を行う必要がない。このため、地形特徴量DB134や車種特性DB133をナビ端末3内に保持する必要がないため、ナビ端末3内のHDD(Hard Disk Drive)やフラッシュメモリなどの、記憶領域を節約することができる。また、一般にナビサーバ1の処理能力は、ナビ端末3よりも高いと考えられるので、処理時間の短縮やナビ端末3のCPUのコスト削減などを実現できるメリットがある。
次に、本発明の第2実施形態について、図16〜図20を参照して説明する。第1実施形態が、ナビサーバ1で予測エネルギ消費量を算出しているのに対し、第2実施形態ではナビサーバ1aが算出した地形特徴量をナビ端末3aが取得し、取得した地形特徴量を使用してナビ端末3aが予測エネルギ消費量を算出している。
図16は、第2実施形態に係るエネルギ消費量予測システムの構成例を示す図である。
エネルギ消費量予測システムBは、プローブカー2、ナビサーバ1a、ナビ端末3aを有してなる。また、エネルギ消費量予測システムBは、通信ネットワーク4を介してナビサーバ1aと接続しているユーザPC(Personal Computer)5を有してもよい。
プローブカー2は、図1に示す第1実施形態におけるプローブカー2と同様のものであるため、詳細な図示や説明を省略する。。
ナビサーバ1aにおいて、通信部141と、プローブデータDB131と、道路地図DB132と、車種特性DB133と、地形特徴量生成部100、地形特徴量DB134は、それぞれ図1に示す各部と同様のものであるため、同一の符号を付して説明を省略する。
地形特徴量更新部310は、ユーザからの更新指示があった場合や、定期的に地形特徴量DB309のデータを更新する際に、地形特徴量DB309のデータを更新するための更新要求を、通信部301を介して、ナビサーバ1aに送信する機能を有する。また、地形特徴量更新部310は、ナビサーバ1aから受け取った地形特徴量を地形特徴量DB309に保存して、地形特徴量DB309を更新する機能も有する。
つまり、交通情報予測部321は、ナビ内にあらかじめ格納された、統計交通情報を情報源として、各リンクの予測旅行時間TPREDを生成する機能を有する。
予測エネルギ消費量算出部322は、地形特徴量DB309からの地形特徴量、交通情報予測部321からの予測旅行時間、車種特性DB311からの車種特性データを利用して、後記する経路探索部305からの要請に基づいて、図12に示した第1実施形態のナビサーバ1における予測エネルギ消費量算出部322と同様の計算により、各道路リンクでの予測エネルギ消費量を算出する機能を有する。
図17は、第2実施形態に係る地形特徴量配信要求のフォーマット例を示す図であり、図18は、第2実施形態に係る地形特徴量更新処理の手順を示すフローチャートである。
図18の処理は、ナビ端末3aにおける処理である。なお、図19の処理は、ナビサーバ1aにおける地形特徴量の算出(図5、図7、図8)が終了していることが前提となっている。
まず、ナビ端末3aの地形特徴量更新部310は、更新対象リンクリスト作成処理を行う(S601)。更新対象リンクリストは、地形特徴量のデータが無いリンク、地形特徴量の信頼性が低いリンク、地形特徴量のデータ作成日時が古いリンクなどを、地形特徴量更新部310が地形特徴量DB309より抽出し、抽出されたリンクのリンク番号をリストとすることで作成される。信頼性、作成日時の閾値については、あらかじめユーザにより設定されているものとする。
図17に示すように、地形特徴量配信要求にはナビ端末3a自身を識別する機器IDと、ステップS601で作成された更新対象リンクリストが含まれる。
通信部141を介して地形特徴量配信要求を受信した、ナビサーバ1aの地形特徴量配信部151は、更新対象リンクリストに記述されているリンク番号をキーとして、該当する地形特徴量をナビサーバ1a内の地形特徴量DB134より取得し、地形特徴量配信データを作成すると、通信部141を介して、ナビ端末3aまたはユーザPC5へ配信する。
地形特徴量配信データは、図9に示す地形特徴量DB134とほぼ同じであるため、説明を省略する。なお、図18における宛先機器IDは、要求元のナビ端末3aを示すIDである。このように、本実施形態では、地形特徴量だけでなく、作成日時、信頼性の情報も、地形特徴量配信データとして同時に配信するものとする。
まず、地形特徴量更新部310は、配信された地形特徴量配信データにおける処理対象となっているリンク番号(対象リンク番号)と、ナビ端末3aの地形特徴量DB309のリンク番号とを比較して、対象リンク番号がナビ端末3aの地形特徴量DB309にないか否かを判定することにより、既存の地形特徴量にデータがないか否かを判定する(S605)。
ステップS606の結果、信頼度が閾値以上である場合(S606→Yes)、地形特徴量更新部310は、対象リンク番号に対応する地形特徴量を、ナビ端末3aの地形特徴量へ追加するデータ更新処理を行う(S607)。
ステップS606の結果、信頼度が閾値未満である場合(S606→No)、地形特徴量更新部310は、ステップS610へ処理を進め、次の対象リンクについて処理を行う。
ステップS609の結果、配信データ(地形特徴量配信データ)の信頼度が、既存データ(ナビ端末3aの地形特徴量DB309)における該当する信頼度より高い場合(S609→Yes)、地形特徴量更新部310は、ステップS607へ処理を進め、ナビ端末3aの地形特徴量DB309において、該当するリンクに対応する地形特徴量を、配信された地形特徴量に置き換えるデータ更新処理を行い(S607)、ステップS610へ処理を進める。
ステップS609の結果、配信データ(地形特徴量配信データ)の信頼度が、既存データ(ナビ端末3aの地形特徴量DB309)における該当する信頼度より高くない場合(S609→No)、地形特徴量更新部310は、データ更新処理を行うことなく、ステップS610へ処理を進める。
図20は、第2実施形態に係る経路探索処理の手順を示すフローチャートである。
まず、経路探索部305は、ユーザから入力部303を通じて、出発地・目的地の入力と、経路探索の開始指示を入力される出発地・目的地・探索開始指示受付処理を行う(S701)。このとき、出発地は、ユーザからの入力情報に限らず、GPS受信部304により取得した自車位置としてもよい。
予測エネルギ消費量算出部322は、わたされたエネルギ消費量予測対象リンクリストを基に、地形特徴量DB309に格納されている地形特徴量などを使用して、各リンクにおける予測エネルギ消費量を算出する予測エネルギ消費量算出処理を行う(S703)。ステップS703の処理内容は、図11で説明した処理と同様であるため、説明を省略する。
そして、経路探索処理部は、予測エネルギ消費量と道路地図DB307の情報から、最小エネルギ消費量の経路を探索する経路探索処理を行う(S704)。ステップS704の処理内容は、図13のステップS505と同様であるため説明を省略する。
ステップS704の結果、出力される経路探索結果は、経路案内部306へわたされる。
以上の処理により、プローブカー2の走行実績に基づいて予測されたエネルギ消費量を、サービス対象車両のナビ端末3aで利用可能にすることを特徴とするエネルギ消費量予測システムBが、地形特徴量をナビ端末3aに配信することによって、実現する。
また、ナビ端末3a内に地形特徴量を保存し、ナビ端末3aのみでエネルギ消費量予測を行うことで、探索時に逐次ナビサーバ1aと通信をする必要性がないという効果もある。
また、本実施形態では、出力部302に図14や図15に示すような経路案内表示を行っているが、これに限らず、出力部302を音声出力を行う音声装置とし、この音声装置で経路案内を行ってもよいし、出力部302が表示装置の機能と、音声装置の機能を有し、経路案内表示と、音声案内を同時に行ってもよい。
2 プローブカー
3,3a ナビ端末(端末装置)
4 通信ネットワーク
5 ユーザPC
100 地形特徴量生成部
101 地形特徴量算出部
120 エネルギ消費量予測部
121 交通情報予測部
122 予測エネルギ消費量算出部
131 プローブデータDB
132 道路地図DB(ナビサーバ)
133 車種特性DB(ナビサーバ)
134 地形特徴量DB(ナビサーバ)
151 地形特徴量配信部
302 出力部
303 入力部
304 GPS受信部
305 経路探索部
306 経路案内部
307 道路地図(ナビ端末)
308 外部メディア読取部
309 地形特徴量DB(ナビ端末)
310 地形特徴量更新部
311 車種特性DB(ナビ端末)
320 エネルギ消費量予測部(ナビ端末)
321 交通情報予測部
322 予測エネルギ消費量算出部
A,B エネルギ消費量予測システム
Claims (13)
- 経路予測のための情報を端末装置へ送るエネルギ消費量予測装置と、前記送られた情報を基に、経路表示を行う端末装置と、を有するエネルギ消費量予測システムによるエネルギ消費量予測方法であって、
前記エネルギ消費量予測装置が、
プローブカーから収集したエネルギ消費量を基に、道路を構成するリンクの地形が消費エネルギに与える影響である地形特徴量を前記リンク毎に算出し、
前記地形特徴量を基に、予測対象として選択されたリンクの予測エネルギ消費量を算出し、
前記算出した予測エネルギ消費量を前記端末装置へ送り、
前記端末装置が、
前記送られた予測エネルギ消費量を基に、出力部に経路案内情報を出力させる
ことを特徴とするエネルギ消費量予測方法。 - 経路予測のための情報を端末装置へ送るエネルギ消費量予測装置と、前記送られた情報を基に、経路表示を行う端末装置と、を有するエネルギ消費量予測システムによるエネルギ消費量予測方法であって、
前記エネルギ消費量予測装置が、
プローブカーから収集したエネルギ消費量を基に、道路を構成するリンクの地形が消費エネルギに与える影響である地形特徴量を前記リンク毎に算出し、
前記算出した地形特徴量を前記端末装置へ送り、
前記端末装置が、
前記送られた地形特徴量を基に、予測対象として選択されたリンクの予測エネルギ消費量を算出し、
前記算出した予測エネルギ消費量を基に、出力部に経路案内情報を出力させる
ことを特徴とするエネルギ消費量予測方法。 - 前記地形特徴量は、加速時のエネルギ消費量への影響値、減速時のエネルギ消費量への影響値、および一定速度走行時のエネルギ消費量への影響値、
を基に算出されることを特徴とする請求項1または請求項2に記載のエネルギ消費量予測方法。 - 前記エネルギ消費量予測装置が、
前記プローブカーから、前記リンクの旅行時間を取得し、
前記取得した前記リンクの旅行時間から、前記プローブカーの加減速および一定速度のパターンである走行パターンを算出し、
前記走行パターンと、前記エネルギ消費量とを基に、前記地形特徴量を算出する
ことを特徴とする請求項1または請求項2に記載のエネルギ消費量予測方法。 - 前記走行パターンとは、前記プローブカーにおける、リンク長に対する加速または減速に費やした距離の比である加減速確率である
ことを特徴とする請求項4に記載のエネルギ消費量予測方法。 - 前記エネルギ消費量は、走行消費量と、基礎消費量とを含み、
前記走行消費量は、車両の力学的エネルギの変化に寄与するエネルギ消費量であり、
前記基礎消費量は、前記車両における内燃機関の内部抵抗および搭載機器によるエネルギ消費量である
ことを特徴とする請求項1または請求項2に記載のエネルギ消費量予測方法。 - 前記エネルギ消費量は、走行消費量と、基礎消費量とを含み、
前記車両が電気自動車である場合、前記走行消費量には回生によるエネルギを含む車両の力学的エネルギであり,
前記基礎消費量は、前記車両における搭載機器によるエネルギ消費量である
ことを特徴とする請求項1または請求項2に記載のエネルギ消費量予測方法。 - 前記出力部は、情報を表示する表示装置であり、
前記端末装置は、
前記エネルギ消費量予測装置から送られた予測エネルギ消費量を経路探索の対象となるリンクのコストとして、経路探索を行い、
前記経路探索を行った結果を、前記経路表示として前記出力部に表示する
ことを特徴とする請求項1または請求項2に記載のエネルギ消費量予測方法。 - 前記出力部に、前記予測エネルギ消費量に関する情報と、前記予測エネルギ消費量を算出したリンクとを関連付けて前記経路表示する
ことを特徴とする請求項1または請求項2に記載のエネルギ消費量予測方法。 - 経路予測のための情報を端末装置へ送るエネルギ消費量予測装置であって、
プローブカーから収集したエネルギ消費量を基に、道路を構成するリンクの地形が消費エネルギに与える影響である地形特徴量をリンク毎に算出する地形特徴量生成部と、
前記地形特徴量を基に、予測対象として選択されたリンクの予測エネルギ消費量を算出する予測エネルギ消費量算出部と、
前記算出した予測エネルギ消費量を前記端末装置へ送る通信部と
を有することを特徴とするエネルギ消費量予測装置。 - 経路予測のための情報を端末装置へ送るエネルギ消費量予測装置であって、
プローブカーから収集したエネルギ消費量を基に、道路を構成するリンクの地形が消費エネルギに与える影響である地形特徴量をリンク毎に算出する地形特徴量生成部と、
前記算出した地形特徴量を前記端末装置へ送る地形特徴量配信部と、
を有することを特徴とするエネルギ消費量予測装置。 - 経路表示を行う端末装置であって、
請求項10に記載のエネルギ消費量予測装置から送られた、予測対象となっているリンクで消費されるエネルギの予測量である予測エネルギ消費量を基に、出力部に経路案内情報出力させる経路案内部を有することを特徴とする端末装置。 - 経路表示を行う端末装置であって、
請求項11に記載のエネルギ消費量予測装置から送られた地形特徴量を基に、予測対象となっているリンクで消費されるエネルギの予測量である予測エネルギ消費量を算出する予測エネルギ消費量算出部と、
前記算出された予測エネルギ消費量を基に、出力部に経路案内情報を出力させる経路案内部を有することを特徴とする端末装置。
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