JP2012244664A - 車両および車両の制御方法 - Google Patents

Abstract

【課題】蓄電装置からの電力を用いて走行駆動力を発生する車両において、蓄電装置の残容量で走行可能な距離を適切に推定する。
【解決手段】搭載した蓄電装置１１０の電力を用いて走行が可能な車両１００は、ＥＣＵ３００において、蓄電装置１１０からの電力により走行している際に、予め定められた期間ごとの平均車速および平均駆動力から定まる平均動作点に基づいて基準電費を演算するステップ（Ｓ１４０）と、上記期間中における電力消費量および走行距離に基づいて実電費を演算するステップ（Ｓ１２０）と、基準電費および実電費に基づいて平滑化処理により予測電費を演算するステップ（Ｓ１５０，Ｓ１６０，Ｓ１７０）と、予測電費および蓄電装置１１０のＳＯＣに基づいて、蓄電装置１１０に残っている電力により走行可能な走行可能距離ＲＭＤを演算するステップ（Ｓ１８０）を実行する。
【選択図】図６

Description

本発明は、車両および車両の制御方法に関し、より特定的には、蓄電装置からの電力を用いて走行駆動力を発生する車両における、走行可能距離の推定制御に関する。

近年、環境に配慮した車両として、蓄電装置（たとえば二次電池やキャパシタなど）を搭載し、蓄電装置に蓄えられた電力を用いて、モータによって発生する駆動力により走行する車両が注目されている。このような車両には、たとえば電気自動車、ハイブリッド自動車、燃料電池車などが含まれる。

このような車両においては、しばしば、蓄電装置に残っている電力で走行可能な距離を予測することが必要とされる。ハイブリッド自動車や燃料電池車においては、蓄電装置の電力が使用しつくされた場合でも、エンジンや燃料電池により発電した電力あるいはエンジンからの駆動力で走行が可能である。しかしながら、蓄電装置以外に電力を供給する手段のない電気自動車においては、蓄電装置の電力が使用しつくされた場合には、蓄電装置の充電が行なわれないと走行を継続することができないので、残りの走行可能距離を適切に予測することがさらに重要となる。

特開２００３−２１９５０３号公報（特許文献１）においては、定常経路を定期的に走行する電気自動車において、当該定常経路の前回走行時の電力消費量と航続距離に基づいて、現在残っている蓄電装置の電力で航続可能な距離を算出し、目的地まで走行可能であるか否かを判断する技術が開示される。

特開２００３−２１９５０３号公報 特開平０６−１６７５５１号公報 特開２００７−０３２３８７号公報

しかしながら、特開２００３−２１９５０３号公報（特許文献１）に開示された技術においては、車両を運転するユーザの走り方によっては、同じ走行経路であっても電力消費量が異なる可能性があるので、走行可能距離を前回走行時の情報に基づいて算出しても、その精度は必ずしも高いものとは限らない。

また、異なる走行経路である場合、あるいは、路面状態や交通渋滞などの環境が異なる場合などの場合では、特定の定常経路についての前回走行時の状態に基づいて算出した走行可能距離は、刻々と変化する現在の車両の状態を適切に反映していない可能性がある。

本発明は、このような課題を解決するためになされたものであって、その目的は、蓄電装置からの電力を用いて走行駆動力を発生する車両において、蓄電装置の残容量で走行可能な距離を適切に推定することである。

本発明による車両は、回転電機と、制御装置とを備え、搭載した蓄電装置の電力を用いて走行が可能である。回転電機は、蓄電装置からの電力を用いて走行駆動力を発生する。制御装置は、蓄電装置からの電力により走行している際に、予め定められた期間ごとの平均車速および平均駆動力から定まる平均動作点に基づいて第１の電費を演算するとともに、予め定められた期間中における電力消費量および走行距離に基づいて第２の電費を演算し、第１および第２の電費ならびに蓄電装置の充電状態に基づいて、蓄電装置に残存する電力により走行可能な走行可能距離を演算する。

好ましくは、制御装置は、第１および第２の電費から修正係数を算出するとともに、修正係数を用いて第１の電費を修正することによって予測電費を演算し、予測電費および蓄電装置の充電状態に基づいて走行可能距離を演算する。

好ましくは、修正係数は、第１の電費に対する第２の電費の比率に基づいて算出される。

好ましくは、制御装置は、予め定められた時定数を用いて平均動作点を時間軸方向に平滑化するように修正した動作点に基づいて、予測電費を演算する。

好ましくは、制御装置は、平滑化において、平均車速および平均駆動力を、異なる時定数を用いて平滑化する。

好ましくは、平均車速についての時定数は、平均駆動力についての時定数よりも小さい。

好ましくは、制御装置は、平均車速についての平滑化において、走行駆動力のうちの路面勾配から必要とされる駆動力と残余の駆動力とで異なる時定数を用いて平滑化する。

好ましくは、回転電機は、駆動輪に結合されるとともに、駆動輪の回転力によって発電することが可能である。制御装置は、走行距離のうち、回転電機による発電電力がしきい値を下回る状態で走行した距離に基づいて、第２の電費を演算する。

好ましくは、車両はエンジンをさらに備える。走行駆動力は、回転電機からの駆動力とエンジンからの駆動力とを用いて出力される。制御装置は、エンジンが非駆動状態の場合に、走行可能距離の演算を実行する。

好ましくは、車両は、走行可能距離をユーザに通知するための表示部をさらに備える。
本発明による車両の制御方法は、搭載した蓄電装置の電力を用いて走行が可能な車両についての制御方法である。車両は、蓄電装置からの電力を用いて走行駆動力を発生するための回転電機を含む。制御方法は、蓄電装置からの電力により走行している際に、予め定められた期間ごとの平均車速および平均駆動力から定まる平均動作点に基づいて第１の電費を演算するステップと、予め定められた期間中における電力消費量および走行距離に基づいて第２の電費を演算するステップと、第１および第２の電費ならびに蓄電装置の充電状態に基づいて、蓄電装置に残存する電力により走行可能な走行可能距離を演算するステップとを備える。

本発明によれば、蓄電装置からの電力を用いて走行駆動力を発生する車両において、蓄電装置の残容量で走行可能な距離を適切に推定することができる。

本実施の形態に従う車両の全体ブロック図である。 車速、駆動力および電費の関係を説明するための図である。 路面勾配と駆動力との関係を説明するための第１の図である。 路面勾配と駆動力との関係を説明するための第２の図である。 本実施の形態において、ＥＣＵで実行される走行可能距離の推定制御を説明するための機能ブロック図である。 本実施の形態において、ＥＣＵで実行される走行可能距離の推定制御処理の詳細を説明するためのフローチャートである。

以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、図中同一または相当部分には同一符号を付してその説明は繰り返さない。

図１は、本実施の形態に従う車両１００の全体ブロック図である。図１を参照して、車両１００は、蓄電装置１１０と、電圧センサ１１１と、電流センサ１１２と、システムメインリレー（System Main Relay：ＳＭＲ）１１５と、駆動装置であるＰＣＵ（Power Control Unit）１２０と、モータジェネレータ１３０と、駆動輪１４０と、表示部１５０と、速度センサ１６０と、傾斜センサ１７０と、制御装置であるＥＣＵ（Electronic Control Unit）３００とを備える。

蓄電装置１１０は、充放電可能に構成された電力貯蔵要素である。蓄電装置１１０は、たとえば、リチウムイオン電池、ニッケル水素電池または鉛蓄電池などの二次電池、あるいは電気二重層キャパシタなどの蓄電素子を含んで構成される。

蓄電装置１１０は、電力線ＰＬ１および接地線ＮＬ１を介してＰＣＵ１２０に接続される。そして、蓄電装置１１０は、車両１００の駆動力を発生させるための電力をＰＣＵ１２０に供給する。また、蓄電装置１１０は、モータジェネレータ１３０で発電された電力を蓄電する。蓄電装置１１０の出力はたとえば２００Ｖ程度である。

電圧センサ１１１は、蓄電装置１１０の電圧ＶＢを検出し、その検出結果をＥＣＵ３００へ出力する。電流センサ１１２は、蓄電装置に入出力される電流ＩＢを検出し、その検出値をＥＣＵ３００へ出力する。

ＳＭＲ１１５に含まれるリレーは、蓄電装置１１０とＰＣＵ１２０とを結ぶ電力線ＰＬ１および接地線ＮＬ１にそれぞれ介挿される。そして、ＳＭＲ１１５は、ＥＣＵ３００からの制御信号ＳＥ１に基づいて、蓄電装置１１０とＰＣＵ１２０との間での電力の供給と遮断とを切替える。

ＰＣＵ１２０は、いずれも図示しないが、コンバータ、インバータなどが含まれる。コンバータは、ＥＣＵ３００からの制御信号ＰＷＣにより制御されて蓄電装置１１０からの電圧を変換する。インバータは、ＥＣＵ３００からの制御信号ＰＷＩにより制御されて、コンバータで変換された電力を用いてモータジェネレータ１３０を駆動する。

モータジェネレータ１３０は交流回転電機であり、たとえば、永久磁石が埋設されたロータを備える永久磁石型同期電動機である。

モータジェネレータ１３０の出力トルクは、駆動輪１４０に伝達されて、車両１００を走行させる。モータジェネレータ１３０は、車両１００の回生制動動作時には、駆動輪１４０の回転力によって発電することができる。そして、その発電電力は、ＰＣＵ１２０によって蓄電装置１１０の充電電力に変換される。

また、モータジェネレータ１３０の他にエンジン（図示せず）が搭載されたハイブリッド自動車では、このエンジンおよびモータジェネレータ１３０を協調的に動作させることによって、必要な車両駆動力が発生される。この場合、エンジンの回転による発電電力を用いて、蓄電装置１１０を充電することも可能である。

すなわち、本実施の形態における車両１００は、車両駆動力を発生するための電動機を搭載する車両を示すものであり、エンジンおよび電動機により車両駆動力を発生するハイブリッド自動車、エンジンを搭載しない電気自動車および燃料電池自動車などを含む。

表示部１５０は、ＥＣＵ３００からの制御信号ＤＳＰに基づいて、ユーザに対して各種の情報を表示する。

速度センサ１６０は、車両１００の車速に関する信号ＶＥＬを検出しＥＣＵ３００へ出力する。速度センサ１６０は、たとえば、モータジェネレータ１３０の回転角を検出するための回転角センサであってもよいし、駆動輪１４０の回転速度を検出するための速度センサであってもよい。

傾斜センサ１７０は、車両１００が坂路を走行している場合の、路面の傾斜を検出するためのセンサであり、たとえば、加速度センサなどが含まれる。傾斜センサ１７０は、検出した路面の傾斜を示す傾斜信号ＩＮＣをＥＣＵ３００へ出力する。

ＥＣＵ３００は、いずれも図１には図示しないがＣＰＵ（Central Processing Unit）、記憶装置および入出力バッファを含み、各センサ等からの信号の入力や各機器への制御信号の出力を行なうとともに、車両１００および各機器の制御を行なう。なお、これらの制御については、ソフトウェアによる処理に限られず、専用のハードウェア（電子回路）で処理することも可能である。

ＥＣＵ３００は、電圧センサ１１１および電流センサ１１２から、蓄電装置１１０の電圧ＶＢおよび電流ＩＢの検出値を受ける。ＥＣＵ３００は、電圧ＶＢおよび電流ＩＢに基づいて、蓄電装置１１０の充電状態（以下、ＳＯＣ（State of Charge）とも称する。）を演算する。

また、ＥＣＵ３００は、アクセルペダル１８０の操作量を示す信号ＡＣＣを受ける。ＥＣＵ３００は、アクセルペダル１８０の操作量ＡＣＣに基づいて、ユーザから要求される車両駆動力を算出する。

上記のような車両１００における蓄電装置１１０の充電は、エンジンにより走行する車両における燃料補給のように短時間では完了せず、比較的長い時間が必要となる。

そのため、現在残っている蓄電装置の容量で、あとどれくらい走行できるのかを知ることが、ユーザにとっては重要である。

図２は、車両１００における、車速、駆動力および電費の関係を説明するための図である。図２においては、横軸に車速ＶＥＬが示され、縦軸には駆動力ＦＲＣが示される。図２中の曲線Ｗ１０は、各車速ＶＥＬにおいて出力可能な最大駆動力を示す。また、図２中の曲線Ｗ１１〜Ｗ１５は、単位走行距離あたりに消費される電力量、いわゆる電費（Ｗｈ／ｋｍ）を示しており、一般的に電費が小さいほうがエネルギ効率がよいことを意味する。

図２を参照して、図１に示した車両１００のような電気自動車、あるいはハイブリッド車両においてエンジンを停止して蓄電装置からの電力のみで走行するような場合は、定常走行における電費は、ある時間間隔における平均車速Ｖａｖｅおよび平均駆動力Ｆａｖｅで定まる動作点（たとえば、図２中の点Ｐ１０）によりほぼ一意に決まることが知られている。

しかしながら、特定の時間間隔における平均車速Ｖａｖｅおよび平均駆動力Ｆａｖｅが同じであっても、たとえば、ほぼ一定速度で走行する場合と、加速および減速を頻繁に繰り返しながら走行する場合とでは、電力消費量は変化し得る。また、平地を走行する場合と、山道などの勾配のある路面を走行する場合とでも、電力消費量は変化し得る。

そのため、平均車速Ｖａｖｅおよび平均駆動力Ｆａｖｅで定まる動作点から決定される電費を用いて、蓄電装置の残容量による走行可能距離を算出した場合、算出された走行可能距離は、ユーザの運転の仕方（いわゆる、癖）や路面状況が適切に反映されていないために、信頼性に欠けるものとなってしまう可能性がある。

特に、蓄電装置に蓄えられた電力のみを用いて走行する電気自動車においては、走行中に蓄電装置の電力を使い果たしてしまった場合には、もはや自走することが不可能となってしまうので、エンジンなどの他の駆動機構や発電機構を有するハイブリッド車両や燃料電池者などに比べて、蓄電装置の残容量による走行可能距離を正しくユーザに通知することがより重要となる。

そこで、本実施の形態においては、図２で示したような予め定められた標準的なマップを用いて、ある時間間隔における平均車速Ｖａｖｅおよび平均駆動力Ｆａｖｅで定まる動作点から決定される基準電費と、その時間間隔における実際の走行距離および実際の電力消費量から決定される実電費とを比較し、これらの違いに基づいて算出された予測電費を用いて残りの走行可能距離を算出する、走行可能距離の推定制御を実行する。

具体的には、基準電費に対する実電費の比率（＝実電費／基準電費）を修正係数として演算し、その修正係数を用いて、図２で示した標準的なマップの電費を補正することによって、ユーザの運転の仕方や路面状況による影響を電費に反映する。

なお、このとき、演算された修正係数をそのまま直接反映すると、短期間に電費の急激な増減が頻繁に繰り返されてしまう場合があり、それに伴って走行可能距離が頻繁に変化するので、かえって推定された走行可能距離の信頼性が低下するおそれがある。

そのため、本実施の形態においては、修正係数を反映する際、修正係数による変化を時間的に平滑化して緩やかに変化させる平滑化処理、いわゆる学習処理をさらに適用する。これによって、ユーザの運転の仕方や路面状況による影響を反映しつつ、修正係数の急激な変化を抑制して走行可能距離の推定値の信頼性が低下することを防止できる。

さらに、図２のマップを用いて基準電費を演算する場合に、平均車速Ｖａｖｅおよび平均駆動力Ｆａｖｅによる平均動作点を設定することが必要であるが、たとえば、高速道路から一般道に移行した場合や、平地から山道に移行した場合には、この平均動作点が急激に変化することが考えられる。そのため、このような平均動作点の急激な変化によって、図２のマップから得られる基準電費の値が急激に変化してしまう可能性があるので、平均車速Ｖａｖｅおよび平均駆動力Ｆａｖｅによる平均動作点の設定においても、上記の修正係数と同様に平滑化処理を行なうことが好ましい。

このとき、駆動力については、以下の図３および図４で説明されるように、駆動力の用途によって平滑化の度合い、すなわち時定数を変化させる。

図３は、路面勾配と駆動力との関係を説明するための第１の図である。図３を参照して、車両１００が傾斜角θの坂路にある状態において、車両１００の質量をｍで表わし重力加速度をｇで表わすと、車両１００にかかる重力の斜面に沿った成分に対抗するために必要となる駆動力Ｆｉｎｃは、以下の式（１）で表わすことができる。

Ｆｉｎｃ＝ｍｇ・ｓｉｎθ … （１）
この駆動力Ｆｉｎｃは、傾斜角θが大きくなるにつれて増加する。

また、車両１００の走行方向に加速するため、および速度を維持するために必要となる駆動力をＦａｃｃとすると、車両１００が出力すべきトータル駆動力Ｆｔｏｔａｌは、以下の式（２）のように表わせる。

Ｆｔｏｔａｌ＝Ｆｉｎｃ＋Ｆａｃｃ … （２）
図４は、図２のようなマップにおける、平均動作点の変化と駆動力を説明するための図である。図４において、曲線Ｗ２１〜Ｗ２４は、それぞれ、一定の路面勾配において必要とされる車速ＶＥＬおよび駆動力ＦＲＣを示す。

図４を参照して、今、平均動作点が、平地を示す動作点Ｐ２２から点Ｐ２０に変化した場合を考える。この場合は、車速ＶＥＬはほぼ一定であり、駆動力ＦＲＣのみが増加した例である。

ここで、当該時間間隔における平均の路面勾配が破線の曲線Ｗ２４であった場合、点Ｐ２２から点Ｐ２０へ変化した駆動力のうち、点Ｐ２２から曲線Ｗ２４上の点Ｐ２１までの駆動力が、路面勾配によって生じる重力に対抗するために必要となる駆動力Ｆｉｎｃであり、残余の駆動力（点Ｐ２１から点Ｐ２２まで）が加速および速度維持のために必要となる駆動力Ｆａｃｃに相当する。

このとき、加速および速度維持のために必要となる駆動力Ｆａｃｃは、動作点を求める時間間隔においては、走行を維持するために比較的長い期間継続される。一方で、路面勾配によって生じる重力に対抗するために必要となる駆動力Ｆｉｎｃは、坂路が長距離にわたって続いている場合は別として、通常は駆動力Ｆａｃｃに比べると比較的短い時間だけ出力される。

そのため、駆動力Ｆｉｎｃについての時定数を小さく設定した場合は、比較的短時間な変化に対して動作点が過敏に追従してしまうことになる。したがって、路面勾配に対する駆動力Ｆｉｎｃについては、車速に対する駆動力Ｆａｃｃに比べて時定数が大きくなるように設定し、より緩やかに変化させることで、走行可能距離の推定値の安定性が向上し、より一層、走行可能距離の推定値の信頼性を高めることが可能となる。すなわち、ユーザの運転操作についての癖との関連性が高い車速に対する駆動力Ｆａｃｃが演算結果に反映されやすいので、ユーザの癖を考慮して平均動作点を演算することが可能となる。

図５は、本実施の形態において、ＥＣＵ３００で実行される走行可能距離の推定制御を説明するための機能ブロック図である。図５の機能ブロック図に記載された各機能ブロックは、ＥＣＵ３００によるハードウェア的あるいはソフトウェア的な処理によって実現される。

図１および図５を参照して、ＥＣＵ３００は、平均動作点決定部３１０と、実電費演算部３２０と、基準電費演算部３３０と、修正係数演算部３４０と、平滑化処理部３５０と、走行可能距離演算部３６０と、表示制御部３７０とを含む。

平均動作点決定部３１０は、アクセルペダル１８０の操作量ＡＣＣと、速度センサ１６０からの車速ＶＥＬとを受ける。アクセルペダル１８０の操作量ＡＣＣに基づいて、所定の時間間隔における平均駆動力Ｆａｖｅを算出するとともに、その所定の時間間隔における平均車速Ｖａｖｅを車速ＶＥＬから算出する。そして、平均動作点決定部３１０は、演算した平均車速Ｖａｖｅおよび平均駆動力Ｆａｖｅを、基準電費演算部３３０および平滑化処理部３５０へ出力する。

基準電費演算部３３０は、平均動作点決定部３１０からの平均車速Ｖａｖｅおよび平均駆動力Ｆａｖｅを受ける。基準電費演算部３３０は、図２で示したような、予め定められたマップを用いて、平均車速Ｖａｖｅおよび平均駆動力Ｆａｖｅに基づいて、標準的な状態における基準電費ＥＣ＿ａｖｅを演算する。そして、基準電費演算部３３０は、演算された基準電費ＥＣ＿ａｖｅを修正係数演算部３４０へ出力する。

実電費演算部３２０は、蓄電装置１１０の電圧ＶＢ，電流ＩＢ、および、車速ＶＥＬを受ける。実電費演算部３２０は、これらの情報に基づいて、上記の所定の時間間隔における実電費ＥＣ＿ｒｅａｌを演算する。そして、実電費演算部３２０は、演算した実電費ＥＣ＿ｒｅａｌを修正係数演算部３４０へ出力する。

修正係数演算部３４０は、基準電費演算部３３０からの基準電費ＥＣ＿ａｖｅおよび実電費演算部３２０からの実電費ＥＣ＿ｒｅａｌを受ける。修正係数演算部３４０は、これらの情報に基づいて、図２のようなマップに、基準電費ＥＣ＿ａｖｅと実電費ＥＣ＿ｒｅａｌとの違いを反映させるための修正係数Ｋを演算し、平滑化処理部３５０に出力する。なお、修正係数Ｋは、一例としては、式（３）に示されるように、基準電費ＥＣ＿ａｖｅに対する実電費ＥＣ＿ｒｅａｌの比率として定義され得る。

Ｋ＝ＥＣ＿ｒｅａｌ／ＥＣ＿ａｖｅ … （３）
平滑化処理部３５０は、修正係数演算部３４０からの修正係数Ｋ、平均動作点決定部３１０からの平均車速Ｖａｖｅおよび平均駆動力Ｆａｖｅ、ならびに、傾斜センサ１７０からの傾斜信号ＩＮＣを受ける。平滑化処理部３５０においては、これらの情報について、前回の演算結果から今回の演算値への変化が急激にならないような平滑化処理を実行する。たとえば、修正係数Ｋについては、前回の演算結果をＫ（ｎ−１）、今回の演算値をＫ、そして、平滑化後の演算結果をＫ（ｎ）とすると、時定数αを用いて、式（４）のように演算され得る。

Ｋ（ｎ）＝Ｋ（ｎ−１）＋α｛Ｋ−Ｋ（ｎ−１）｝ … （４）
ここで、０＜α＜１である。

言い換えれば、平滑化処理部３５０は、修正係数Ｋ、平均車速Ｖａｖｅ、平均駆動力Ｆａｖｅおよび傾斜信号ＩＮＣについての学習演算を実行する。この際、各項目についての時定数は、個別に設定することが可能である。これらの時定数の各々は、他と同じ値としてもよいし、他と異なる値としてもよい。

なお、平均駆動力Ｆａｖｅについては、図３および図４で説明したように、路面の傾斜によって作用する重力に対抗するための駆動力Ｆｉｎｃと、加速および車速維持のための駆動力Ｆａｃｃとに分解することができ、これらの各々について異なる時定数により平滑化することが好ましい。これは、勾配方向の駆動力Ｆｉｎｃについては、車速方向の駆動力Ｆａｃｃに比べて相対的に短時間に（すなわち、急激に）増減する傾向があるので、その変化を演算結果に直ちに反映させると、演算結果が頻繁に増減を繰り返し不安定になるおそれがある。すなわち、ユーザの運転操作についての癖との関連性が高い車速に対する駆動力Ｆａｃｃが演算結果に反映されやすいので、駆動力Ｆｉｎｃは駆動力Ｆａｃｃにくらべてより緩やかな変化となるように時定数を設定することで、ユーザの癖を考慮して平均動作点を演算することが可能となる。

平滑化処理部３５０は、上述のようにして得られた演算結果Ｋ（ｎ），Ｆａｃｃ（ｎ），Ｆｉｎｃ（ｎ），Ｖａｖｅ（ｎ），ＩＮＣ（ｎ）を、走行可能距離演算部３６０へ出力する。

走行可能距離演算部３６０は、平滑化処理部３５０の演算結果と、蓄電装置１１０のＳＯＣとを受ける。走行可能距離演算部３６０は、平滑化処理部３５０の演算結果に基づいて求めた平滑化処理後の動作点を定める。そして、走行可能距離演算部３６０は、図２で示したようなマップから当該動作点についての電費を演算するとともに、これにユーザの特性を示す修正係数Ｋ（ｎ）を掛け合わせることよって予測電費を推定する。その後、走行可能距離演算部３６０は、推定された予測電費とＳＯＣに基づいて、蓄電装置１１０の残容量による走行可能距離ＲＭＤを演算し、表示制御部３７０へ出力する。

表示制御部３７０は、走行可能距離演算部３６０からの走行可能距離ＲＭＤを受け、制御信号ＤＳＰにより、その走行可能距離ＲＭＤの値を表示部１５０に表示させる。

図６は、本実施の形態において、ＥＣＵ３００で実行される走行可能距離の推定制御処理の詳細を説明するためのフローチャートである。図６に示すフローチャートは、ＥＣＵ３００に予め格納されたプログラムを所定周期で実行することによって実現される。あるいは、一部のステップについては、専用のハードウェア（電子回路）を構築して処理を実現することも可能である。

図１および図６を参照して、ＥＣＵ３００は、ステップ（以下、ステップをＳと略す。）１００にて、所定の時間間隔における車速ＶＥＬを積算することによって、所定の時間間隔についての走行距離を演算する。

さらに、ＥＣＵ３００は、当該所定の時間間隔において、蓄電装置１１０の電流ＩＢおよび電圧ＶＢの積を積算することによって、所定の時間間隔における消費電力ＥＮＧを演算する。なお、蓄電装置１１０の電流ＩＢおよび電圧ＶＢから算出される消費電力ＥＮＧにはは、図１には示していないが、エアコンやオーディオなどの補機負荷によって消費される電力も含まれている。そのため、次のＳ１２０における電費の演算においては、上記の消費電力ＥＮＧからこれら補機負荷による電力を差し引いた、車両駆動力のみに用いられる電力を用いることが好適である。

ＥＣＵ３００は、Ｓ１２０にて、Ｓ１００で算出した走行距離とＳ１１０で算出した消費電力ＥＮＧに基づいて、実電費ＥＣ＿ｒｅａｌを算出する。

次に、ＥＣＵ３００は、所定の時間間隔における平均動作点（平均車速Ｖａｖｅおよび平均駆動力Ｆａｖｅ）を算出するとともに（Ｓ１３０）、図２で示したようなマップを用いて、所定の時間間隔における基準電費ＥＣ＿ａｖｅを演算する（Ｓ１４０）。また、ＥＣＵ３００は、Ｓ１５０にて、実電費ＥＣ＿ｒｅａｌと基準電費ＥＣ＿ａｖｅとから修正係数Ｋを演算する。

そして、ＥＣＵ３００は、Ｓ１６０にて、修正係数Ｋ、車速方向の駆動力Ｆａｃｃ、勾配方向の駆動力Ｆｉｎｃ、平均車速Ｖａｖｅ、および傾斜信号ＩＮＣについて、個別の時定数を用いた平滑化処理を実行する。

その後、ＥＣＵ３００は、Ｓ１７０にて、平滑化した動作点を図２で示したようなマップに適用して、予測電費ＥＣ＿ｓｉｍを演算する。ＥＣＵ３００は、Ｓ１８０にて、平滑化処理後の修正係数Ｋ（ｎ）、ＳＯＣ、蓄電装置１１０のトータル容量ＢＡＴ＿ｃａｐ、および予測電費ＥＣ＿ｓｉｍに基づいて、予測走行可能距離ＲＭＤを演算により求める。

そして、ＥＣＵ３００は、Ｓ１９０にて、演算した走行可能距離ＲＭＤを表示部１５０に表示する。

なお、ユーザの減速操作などに伴って、モータジェネレータ１３０の回生動作によって発電が行なわれる場合には、上記の予測電費が必要以上に良く算出される可能性がある。そうすると、ユーザに対して、走行可能距離を過大に表示してしまい、それによってユーザに誤った認識を与えてしまうおそれがある。そのため、実電費を演算する際には、回生動作が行なわれている間の走行距離を反映させないようにすることが好ましい。

また、上記の推定制御をハイブリッド車両に適用する場合に、エンジンの駆動力を用いて走行しているとき、あるいはエンジンを駆動させることによってモータジェネレータで発電を行なっているときには、実際の走行距離と消費電力との関係が適切に表わされなくなり得る。そのため、ハイブリッド車両については、エンジンが駆動されていない状態の場合に、当該推定制御を適用することが好ましい。

以上のような処理に従って制御を行なうことによって、蓄電装置からの電力を用いて走行駆動力を発生する車両において、刻々と変化する車両の状態を学習（平滑化処理）しながら予測電費を演算し、それに基づいて蓄電装置の残容量で走行可能な距離を演算することができる。これによって、ユーザによって異なり得る運転操作の傾向を反映できるので、より改善された電費および走行可能距離を演算することが可能となる。

また、平滑化処理において、各項目を個別の時定数を用いて平滑化することによって、一方では演算結果が不安定になることを抑制しつつ、また一方では変化に対する追従性能を向上するといったように、各項目の特性に応じて適切に運転操作の傾向を反映することができる。

今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

１００ 車両、１１０ 蓄電装置、１１１ 電圧センサ、１１２ 電流センサ、１１５ ＳＭＲ、１２０ ＰＣＵ、１３０ モータジェネレータ、１４０ 駆動輪、１５０ 表示部、１６０ 速度センサ、１７０ 傾斜センサ、１８０ アクセルペダル、３００ ＥＣＵ、３１０ 平均動作点決定部、３２０ 実電費演算部、３３０ 基準電費演算部、３４０ 修正係数演算部、３５０ 平滑化処理部、３６０ 走行可能距離演算部、３７０ 表示制御部、ＮＬ１ 接地線、ＰＬ１ 電力線。

Claims (11)

1. 搭載した蓄電装置の電力を用いて走行が可能な車両であって、
   前記蓄電装置からの電力を用いて走行駆動力を発生するための回転電機と、
   制御装置とを備え、
   前記制御装置は、前記蓄電装置からの電力により走行している際に、予め定められた期間ごとの平均車速および平均駆動力から定まる平均動作点に基づいて第１の電費を演算するとともに、前記予め定められた期間中における電力消費量および走行距離に基づいて第２の電費を演算し、前記第１および第２の電費ならびに前記蓄電装置の充電状態に基づいて、前記蓄電装置に残存する電力により走行可能な走行可能距離を演算する、車両。
2. 前記制御装置は、前記第１および第２の電費から修正係数を算出するとともに、前記修正係数を用いて前記第１の電費を修正することによって予測電費を演算し、前記予測電費および前記蓄電装置の充電状態に基づいて前記走行可能距離を演算する、請求項１に記載の車両。
3. 前記修正係数は、前記第１の電費に対する前記第２の電費の比率に基づいて算出される、請求項２に記載の車両。
4. 前記制御装置は、予め定められた時定数を用いて前記平均動作点を時間軸方向に平滑化するように修正した動作点に基づいて、前記予測電費を演算する、請求項２および３に記載の車両。
5. 前記制御装置は、前記平滑化において、前記平均車速および前記平均駆動力を、異なる時定数を用いて平滑化する、請求項４に記載の車両。
6. 前記平均車速についての時定数は、前記平均駆動力についての時定数よりも小さい、請求項５に記載の車両。
7. 前記制御装置は、前記平均車速についての平滑化において、前記走行駆動力のうちの路面勾配から必要とされる駆動力と残余の駆動力とで異なる時定数を用いて平滑化する、請求項５または６に記載の車両。
8. 前記回転電機は、駆動輪に結合されるとともに、前記駆動輪の回転力によって発電することが可能であり、
   前記制御装置は、前記走行距離のうち、前記回転電機による発電電力がしきい値を下回る状態で走行した距離に基づいて、前記第２の電費を演算する、請求項１に記載の車両。
9. エンジンをさらに備え、
   前記走行駆動力は、前記回転電機からの駆動力と前記エンジンからの駆動力とを用いて出力され、
   前記制御装置は、前記エンジンが非駆動状態の場合に、前記走行可能距離の演算を実行する、請求項１に記載の車両。
10. 前記走行可能距離をユーザに通知するための表示部をさらに備える、請求項１に記載の車両。
11. 搭載した蓄電装置の電力を用いて走行が可能な車両の制御方法であって、
    前記車両は、
    前記蓄電装置からの電力を用いて走行駆動力を発生するための回転電機を含み、
    前記制御方法は、
    前記蓄電装置からの電力により走行している際に、予め定められた期間ごとの平均車速および平均駆動力から定まる平均動作点に基づいて第１の電費を演算するステップと、
    前記予め定められた期間中における電力消費量および走行距離に基づいて第２の電費を演算するステップと、
    前記第１および第２の電費ならびに前記蓄電装置の充電状態に基づいて、前記蓄電装置に残存する電力により走行可能な走行可能距離を演算するステップとを備える、車両の制御方法。

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