JP2013205351A - ナビゲートシステムおよび車載ナビゲート装置 - Google Patents

ナビゲートシステムおよび車載ナビゲート装置 Download PDF

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Abstract

【課題】ナビゲートする最適操作内容の精度向上を図る。
【解決手段】実際に車両を運転操作した時の操作内容、走行区間および走行エネルギ効率の情報を少なくとも含む走行データを収集する収集手段S20と、収集された複数の走行データに基づき、走行エネルギ効率が最も高くなる最適操作内容を走行区間毎に算出する算出手段S22と、算出した最適操作内容を走行区間毎に学習して記憶する記憶手段S24と、記憶されている走行区間毎の最適操作内容の中から、現時点の走行区間に対応する最適操作内容を抽出する抽出手段と、抽出された最適操作内容を車両運転者に案内するナビゲート手段と、を備える。
【選択図】図5

Description

本発明は、走行エネルギ効率が最も高くなるエンジン回転数や変速段等の最適操作内容を、車両運転者に案内するナビゲートシステムに関する。
特許文献1には、道路勾配、カーブ、制限速度等の道路情報および現在走行位置に基づき、燃費が最もよくなるエンジン回転数および変速段(最適操作内容)をプログラムで算出するとともに、算出した最適操作内容を車両運転者にリアルタイムで通知して低燃費をナビゲートする旨が記載されている。
特開2007−248185号公報
しかしながら、予め決められたプログラムのロジックで算出した最適操作内容は、実際の走行時に適した操作内容になっているとは限らず、精度の良い低燃費のナビゲートになっていない場合がある。
本発明は、上記問題を鑑みてなされたもので、その目的は、ナビゲートする最適操作内容の精度向上を図ったナビゲートシステムまたは車載ナビゲート装置を提供することにある。
上記目的を鑑みた第1の発明では、以下の点を特徴とする。すなわち、実際に車両を運転操作した時の操作内容、走行区間および走行エネルギ効率の情報を少なくとも含む走行データを収集する収集手段と、前記収集手段により収集された複数の走行データに基づき、走行エネルギ効率が最も高くなる最適操作内容を、走行区間毎に算出する算出手段と、前記算出手段で算出した前記最適操作内容を、走行区間毎に学習して記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶されている走行区間毎の前記最適操作内容の中から、現時点の走行区間に対応する最適操作内容を抽出する抽出手段と、前記抽出手段により抽出された最適操作内容を車両運転者に案内するナビゲート手段と、を備えることを特徴とする。
これによれば、実際に車両を運転操作した時の走行データに基づき、最適操作内容を学習し、その学習結果を、車両運転者に案内する最適操作内容として用いる。そのため、実際の走行データに基づいた最適操作内容でナビゲートすることができ、その内容の精度を向上できる。
第2の発明では、走行エネルギ効率が最も高くなる車両の最適操作内容であって、走行区間毎の前記最適操作内容を予め記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶されている走行区間毎の前記最適操作内容の中から、現時点の走行区間に対応する最適操作内容を抽出する抽出手段と、前記抽出手段により抽出された最適操作内容を車両運転者に案内するナビゲート手段と、を備えることを特徴とする。
これによれば、走行区間毎の最適操作内容(走行データ)を試験走行して取得、或いは演算して取得しておき、取得した走行データを予め記憶手段に記憶させておけば、実際の走行データに基づいた最適操作内容でナビゲートすることができ、その内容の精度を向上できる。
本発明の第1実施形態にかかるナビゲートシステムの概要を示す図。 第1実施形態において、基地局と車両との間で通信するデータの内容を示す図。 第1実施形態において、基地局が記憶するデータベースを示す図。 第1実施形態において、基地局がナビゲート情報を車両へ送信する処理の手順を示すフローチャート。 第1実施形態において、基地局が最適操作内容のデータを更新する処理の手順を示すフローチャート。 図4および図5の処理を実施した場合の一態様であって、基地局と車両との間で通信するデータの内容を示す図。 図4および図5の処理を実施した場合の一態様であって、基地局と車両との間で通信するデータの内容を示す図。 本発明の第2実施形態にかかるナビゲートシステムの概要を示す図。 本発明の第3実施形態にかかるナビゲートシステムの概要を示す図。 第3実施形態において、基地局と車両との間で通信するデータの内容を示す図。
以下、本発明にかかるナビゲートシステムの各実施形態について、図面を参照しつつ説明する。なお、以下の各実施形態相互において、互いに同一もしくは均等である部分には、図中、同一符号を付しており、同一符号の部分についてはその説明を援用する。
(第1実施形態)
本実施形態にかかるナビゲートシステムは、図1に示すように、各車両C1〜C3に搭載されたナビ装置10(ナビゲート手段)および外部通信装置20(車載受信手段、車載送信手段)と、車両C1〜C3の外部に設置された基地局BSとから構成されている。なお、車両C1は、エンジンとモータの両方を走行駆動源として備えたハイブリッド車両であるが、モータのみを走行駆動源とした電気車両や、エンジンのみを走行駆動源としたエンジン車両であってもよい。
ナビ装置10は、自車両の現在位置情報および地図情報に基づき、目的地までのルートをナビゲートするルートナビ機能を有する。さらにナビ装置10は、走行エネルギ効率を最も高くするための車両操作の内容(最適操作内容)をナビゲートする省エネナビ機能を有する。なお、走行エネルギ効率とは、エンジンでの燃料消費率およびモータでの電気消費率を加味した値であり、例えば両消費率の合算値である。
外部通信装置20は、基地局BSと無線で相互に通信する機能を有する。また、外部通信装置20は、ナビ装置10の電子制御装置(ECU)や、車両に搭載されている各種の電子制御装置(ECU31〜34)とネットワークを構築しており、CAN等の規格で相互通信が可能に構成されている。要するに、外部通信装置20がセントラルゲートウェイとして機能し、ナビ装置10や各種ECU31〜34は、外部通信装置20を介して基地局BSと通信可能である。
なお、パワートレインECU31は、アクセルペダルの踏込操作量(アクセル情報)、ブレーキペダルの踏込操作量(ブレーキ情報)、エンジン回転数等の情報に基づきエンジン出力を制御する。モータECU32は、モータ回転数等の情報に基づきモータ出力を制御する。トランスミッションECU33は、シフトレバー操作位置(変速ギア段情報)や車速等の情報に基づき、トランスミッションの作動を制御する。電池ECU34は、電池の残容量に基づき電池の充放電状態を制御する。
次に、各車両C1〜C3から基地局BSへ送信されるデータの内容について、図2を用いて説明する。
各車両C1〜C3から基地局BSへは、以下に説明する操作内容の情報Ia、走行エネルギ効率の情報Ib、および運転状態の情報Icを含んだ走行データが送信される。
操作内容の情報Iaには、パワートレインECU31が要求トルクを生成するのに用いる情報であって、先述した変速ギア段情報、アクセル情報、ブレーキ情報等が具体例として挙げられる。走行エネルギ効率の情報Ibは、パワートレインECU31またはモータECU32により算出される。
運転状態の情報Icには、自車両が現在走行している走行区間、乗車人数、タイヤ空気圧、車種、気象条件等が具体例として挙げられる。走行区間とは、地図上の道路を予め複数の区間に分割して設定しておいた区間のことであり、例えば数km単位で予め区切って設定される。乗車人数は、車室内の座席シートに設けられた着座センサにより検出してもよいし、車室内に設けられたIRセンサにより検出してもよい。タイヤ空気圧は、タイヤに設けられた空気圧センサにより検出すればよい。
基地局BSは、記憶装置(記憶手段)であるハードディスクHDを備えており、このハードディスクHDには、図3に示す基礎データDm、Da、Dbおよび補正データDa1、Da2、Da3が記憶されている。これらのデータは全て、走行エネルギ効率が最も高くなるときの操作内容(最適操作内容)を、走行区間毎に表した情報である。
基礎データDm、Da、Dbは、所定の運転状態で走行した時の最適操作内容であって、試験走行等により予め計測して得られたデータ、或いはシミュレーションにより得られたデータであり、ハードディスクHDに予め記憶されている。但し、基礎データDmは、全ての車種に共用される共通基礎データであり、基礎データDa、Db・・・は車種毎に共用されるA車データ、B車データ・・・である。車種毎の基礎データDa、Dbは、運転状態の情報Icに応じて共通基礎データDmを補正したデータである。
補正データDa1、Da2、Da3は、運転状態の情報Icに応じて基礎データDm、Da、Dbを補正したデータであり、図3の例では、乗車人数と気象条件毎に、基礎データDa、Dbを補正して構築される。つまり、基地局BSは、情報Ia、Ib、Icを各車両C1〜C3から逐次収集しており、収集した情報Ia〜Icに基づき、車種毎の基礎データDa、Dbおよび補正データDa1、Da2、Da3を更新して学習する。
図4は、基地局BSが、ナビゲート対象となる車両(ナビ対象車両)へ最適操作内容の情報を送信する処理の手順を示すフローチャートであり、この処理は、所定時間周期で繰り返し実行される。
先ずステップS10(抽出手段)において、ナビ対象車両から送信される車種(例えばA車)の情報Icに基づき、該当する車種のデータベース(A車データDa)を検索する。過去にナビ対象車両と同一車種の車両から、同一走行区間での走行データが収集されなかった場合には、ナビ対象車両の車種に対応するA車データDaが存在しない、との検索結果となる。
この場合(S11:NO)、続くステップS12において、共通基礎データDmをA車データDaに代用する。すなわち、共通基礎データDmから、ナビ対象車両の現時点での走行区間に対応する最適操作内容を抽出する。そして、抽出した最適操作内容の情報をナビ対象車両へ送信して、ナビ装置10に省エネナビ機能を実行させる。一方、A車データDaが存在すれば(S11:YES)、続くステップS13において、A車データDaに対応する補正データDa1、Da2、Da3が存在するか否かを判定する。
補正データDa1、Da2、Da3が存在しない場合(S13:NO)、続くステップS14(ナビゲート手段)において、A車データDaを補正データDa1に代用する。すなわち、A車データDaに対応する補正データDa1、Da2、Da3がから、ナビ対象車両の現時点での走行区間かつ運転状態に対応する最適操作内容を抽出する。そして、抽出した最適操作内容の情報をナビ対象車両へ送信して、ナビ装置10に省エネナビ機能を実行させる。
補正データDa1、Da2、Da3が存在する場合(S13:YES)、ナビ対象車両から送信される乗車人数、タイヤ空気圧、気象条件等の情報Icに合致する補正データ(例えば1名乗車で雪の場合の補正データDa1)が存在するか否かを判定する。過去にナビ対象車両と同一車種の車両から、同一走行区間かつ同一の運転状態の時の走行データが収集されなかった場合には、ナビ対象車両の情報Icに合致する補正データDa1は存在しないことになる。
補正データDa1が存在しない場合(S15:NO)、ステップS14にてA車データDaを補正データDa1に代用する。一方、補正データDa1が存在する場合(S15:YES)、A車データDaに対応する補正データDa1、Da2、Da3から、ナビ対象車両の現時点での走行区間かつ運転状態に対応する最適操作内容を抽出する。そして、抽出した最適操作内容の情報(省エネナビ情報)を、続くステップS16(ナビゲート手段)にてナビ対象車両へ送信して、ナビ装置10に省エネナビ機能を実行させる。
図5は、基地局BSが、各車両C1〜C3から逐次収集した情報Ia、Ib、Icに基づきデータベース(データDa、Db、Da1、Da2、Da3)を学習する処理の手順を示すフローチャートであり、この処理は、所定時間周期で繰り返し実行される。
先ずステップS20(収集手段)において、ナビゲートシステムの対象となっている複数の車両C1〜C3から走行データを収集する。ここで、データベースは、全ての走行区間に対する最適操作内容を記憶させるものではなく、対象となっている走行区間においてのみ、最適操作内容を記憶させる。そこで、続くステップS21では、走行データを送信している車両の現在位置が、データベースの対象となっている走行区間であるか否かを、送信されてきた走行データに基づき判定する。
対象走行区間である場合には(S21:YES)、続くステップS22(算出手段)において、その走行区間における走行エネルギ効率(燃費または電費)を算出する。続くステップS23では、同一区間において過去に収集した走行エネルギ効率と比較して、ステップS22で算出した走行エネルギ効率が最も高効率のデータ(燃費トップデータ)であるか否かを判定する。
トップデータであれば(S25:YES)、ステップS24(記憶手段)において、そのトップデータの時の操作内容(最適操作内容)を、そのトップデータに対応する運転状態の情報Icと関連付けて、データベース(データDa、Db、Da1、Da2、Da3)に記憶されている操作内容に書き換える。詳細には、データベース中の操作内容のうち、情報Icに対応する操作内容を、トップデータに書き換える。これにより、収集した走行データに基づきデータベースが学習される。一方、トップデータでなければ(S25:NO)、ステップS25において、データベースとは別の記憶箇所に、ステップS22で算出した走行エネルギ効率を保存しておく。
図6は、ナビ対象車両C1から基地局BSへ省エネナビ情報の要求があった場合において、図4および図5の処理を実施した場合の一態様を示すチャートである。
先ず、図中の符号T10に示す時点において、ナビ対象車両C1のユーザがナビゲーションルートの設定をすると、或いは、省エネナビ情報を要求するようにユーザが操作すると、現在位置から目的地までのルート情報や運転状態の情報Ic等の車両情報が、外部通信装置20から基地局BSへ送信される。すると、基地局BSからナビゲート交信可能である旨の応答信号がナビ対象車両C1へ送信され、その応答信号を受けたナビ対象車両C1は省エネナビを依頼する旨の信号を基地局BSへ送信する。
その後、基地局BSは、ナビ対象車両C1から送信されてくる走行データに基づき、ナビ対象車両C1の対象車種、乗車人数、ルート、天候等の属性を判定する(T11参照)。次に、基地局BSは、属性に即したナビゲートデータ(省エネナビ情報)をデータベースから検索して抽出する(T12参照)。そして、抽出したナビゲートデータ(省エネナビ情報)をナビ対象車両C1へ送信する。その後、ナビ対象車両C1は、基地局BSから送信されてくるナビゲートデータに基づき、最適操作内容をユーザに報知する。これにより、ユーザは最適操作内容を参考にしてナビ対象車両C1を走行させる(T13参照)。
基地局BSは、ナビゲートデータをナビ対象車両C1へ送信するとともに、収集データ(各情報Ia、Ib、Ic)をナビ対象車両C1に要求する。その後、要求した収集データがナビ対象車両C1から基地局BSへ送信されると、基地局BSは、その収集データに基づき、一定区間毎(走行区間毎)に燃費データを算出し、トップデータであればデータベースを更新する(T14参照)。以降、基地局BSは、ナビゲートデータの送信、および収集データに基づくナビゲートデータの更新を繰り返し実行する。一方、ナビ対象車両C1は、ナビゲートデータに基づく最適操作内容の報知、および収集データの送信を繰り返し実行する。
図7は、ナビ対象車両C1から基地局BSへ省エネナビ情報の要求がない場合において、図4および図5の処理を実施した場合の一態様を示すチャートである。
先ず、ナビ対象車両C1は各情報Ia、Ib、Ic(走行情報)を基地局BSへ常時送信している。基地局BSは、走行情報に基づきナビ対象車両C1が対象ルート(予め設定しておいた走行区間)へ進入したことを検知すると(T20参照)、ナビ対象車両C1を基地局BSが省エネナビゲートすることを要求する。
この要求に対する承認の信号がナビ対象車両C1から返信されるとともに、ルート情報および車両情報(走行データ)が送信されると、基地局BSは、これらの情報に基づき、ナビ対象車両C1の対象車種、乗車人数、ルート、天候等の属性を判定する(T21参照)。次に、基地局BSは、属性に即したナビゲートデータ(省エネナビ情報)をデータベースから検索して抽出する(T22参照)。そして、抽出したナビゲートデータ(省エネナビ情報)をナビ対象車両C1へ送信する。
以降は、図6と同様であり、基地局BSは、ナビゲートデータの送信、および収集データに基づくナビゲートデータの更新(T24参照)を繰り返し実行する。一方、ナビ対象車両C1は、ナビゲートデータに基づく最適操作内容の報知(T23参照)、および収集データの送信を繰り返し実行する。
以上により、本実施形態によれば、実際に車両を運転操作した時の走行データに基づき最適操作内容を学習し、その学習結果(最適操作内容)を用いて省エネナビを実施する。そのため、実際の走行データに基づく最適操作内容で省エネナビが実施されるので、予め記憶させておいた最適操作内容で省エネナビを実施する場合に比べて、その内容の精度を向上できる。
しかも、複数の車両C1〜C3から走行データを収集して学習するので、学習機会を増大できる。よって、最適操作内容を記憶するデータベースのデータ充実化を容易に実現できる。特に、車種、乗員人数、気象等の各種条件毎に分類してデータベースを構築する場合には膨大な学習機会を要するので、複数の車両C1〜C3から走行データを収集する本実施形態を用いて好適である。また、本実施形態によれば、車種、乗員人数、気象等の各種条件毎に分類してデータベースを構築するので、最適操作内容の精度向上を図ることができる。
(第2実施形態)
上記第1実施形態では、外部通信装置20およびナビ装置10を有する車両C1と、抽出手段S10、収集手段S20、算出手段S22および記憶手段S24を有する基地局BSとからナビゲートシステムを構成している。これに対し、図8に示す本実施形態では、車両C10単独でナビゲートシステムを構成している。
すなわち、図8に示す車両C10は、各種ECU31〜34およびナビ装置10と通信可能なマスターECU20Aを備え、この車載マスターECU20Aが、収集手段22、算出手段23、抽出手段24および記憶手段21を有する。これらの手段21〜24の各々は、基地局BSが有する抽出手段S10、収集手段S20、算出手段S22および記憶手段S24と同様の処理を実施する。但し、収集手段22は、自車両の走行データのみを収集し、他車両の走行データは収集しない。
以上により、本実施形態によっても、実際の走行データに基づく最適操作内容で省エネナビが実施されるので、予め記憶させておいた最適操作内容で省エネナビを実施する場合に比べて、その内容の精度を向上できる。
(第3実施形態)
図9に示す本実施形態では、複数の車両C20、C30でナビゲートシステムを構成している。すなわち、図9に示す車両C20、C30に搭載されたマスターECU20B、20Cは、上記第2実施形態と同様の、収集手段22、算出手段23、抽出手段24および記憶手段21を有するとともに、他車両と双方向通信が可能な外部通信手段25(車載受信手段、車載送信手段)を有する。ちなみに、図9の例では、マスターECUC20、C30は、他車両等の外部装置と通信するセントラルゲートウェイとしても機能する。
そして、マスターECU20Aは、外部通信手段25を有することにより、自車両の走行データのみならず、他車両の走行データをも収集することができる。よって、本実施形態にかかる記憶手段21では、自車両および他車両の走行データに基づきデータベースを構築しており、そのデータベースの中から、自車両が必要とする最適操作内容を抽出手段24は抽出する。
図10は、ナビ対象車両C20から他車両C30へ省エネナビ情報の要求があった場合において、図4および図5と同様の処理を実施した場合の、本実施形態の一態様を示すチャートである。
先ず、図中の符号T30に示す時点において、ナビ対象車両C20のユーザが、省エネナビ情報を要求するようにナビ装置10を操作すると、現在位置から目的地までのルート情報や運転状態の情報Ic等の車両情報が、ナビ対象車両C20の外部通信手段25から、他車両C30の外部通信手段25へ送信される。すると、他車両C30からナビゲート交信可能である旨の応答信号がナビ対象車両C20へ送信され、その応答信号を受けたナビ対象車両C20は省エネナビを依頼する旨の信号を他車両C30へ送信する。
その後、他車両C30は、ナビ対象車両C20から送信されてくる走行データに基づき、ナビ対象車両C20の対象車種、乗車人数、ルート、天候等の属性を判定する(T32参照)。次に、他車両C30は、属性に即したナビゲートデータ(省エネナビ情報)をデータベースから検索して抽出する(T33参照)。そして、抽出したナビゲートデータ(省エネナビ情報)をナビ対象車両C20へ送信する。その後、ナビ対象車両C20は、他車両C30から送信されてくるナビゲートデータに基づき、最適操作内容をユーザに報知する。これにより、ユーザは最適操作内容を参考にしてナビ対象車両C20を走行させる(T34参照)。なお、他車両C30のデータベースに該当するデータが記憶されていない場合、つまり、前記抽出が為されなかった場合には、さらに別の車両に対して省エネナビ情報を要求してもよい。
他車両C30は、ナビゲートデータをナビ対象車両C20へ送信する。その後、ナビ対象車両C20は、ナビゲートデータに基づく最適操作内容の報知、および収集データの送信を繰り返し実行する。
以上により、本実施形態によっても、実際の走行データに基づく最適操作内容で省エネナビが実施されるので、予め記憶させておいた最適操作内容で省エネナビを実施する場合に比べて、その内容の精度を向上できる。しかも、本実施形態では、他車両の走行データも用いて最適操作内容をナビゲートするので、データベースのデータ充実化を図ることができる。
(第4実施形態)
ここで、走行データのうち、操作内容の情報Iaおよび走行エネルギ効率の情報Ibは、車両発進直後と定常走行時とで、情報の内容が大きく異なってくる。例えば、同一走行区間であっても、赤信号から青信号に切り替わったことに伴い車両を発進させた時の最適操作内容と、定常走行時の最適操作内容とは大きく異なる。この点を鑑みた本実施形態では、定常走行時の最適操作内容をデータベースに記憶させ、発進直後の最適操作内容はデータベースに記憶させないようにしている。
すなわち、本実施形態では、図5のステップS22(算出手段)にて、該当する走行区間における走行エネルギ効率を算出するにあたり、車両の発進開始から所定距離走行するまでの区間(発進直後)は除外して走行エネルギ効率を算出する。そして、その走行エネルギ効率がトップデータであった場合には(S23:YES)、除外区間以外の区間における操作内容をデータベースの更新データとする。
なお、本実施形態にて図4のステップS12、S14、S16を実施する場合には、ナビ対象車両が発進直後の状態でないことを条件として、省エネナビを実施することが望ましい。
以上により、本実施形態によれば発進時の走行データを除外してデータベースを更新するとともに、走行直後の状態でないことを条件として省エネナビを実施するので、発進直後の走行データと定常走行時の走行データとが混在することを回避でき、ユーザに報知する最適操作内容の精度を向上できる。
(第5実施形態)
上記各実施形態では、車種毎の基礎データDa、Dbおよび補正データDa1、Da2、Da3を、収集した走行データに基づき学習し、これらの学習したデータDa〜Da3を用いて最適操作内容をナビゲートしている。これに対し、試験走行を実施して走行データを予め取得しておき、データDa〜Da3に記憶させておくようにして、上記学習を廃止してもよい。
本実施形態は、図1、図6および図9のいずれのシステムにも適用できる。但し、データDa〜Da3の量が膨大であるため、これらのデータDa〜Da3を車載の記憶手段21に記憶させる図8および図9のシステムよりも、基地局BSの記憶手段HDに記憶させる図2のシステムであることが望ましい。
(他の実施形態)
図3に示す例の変形例として、排気量毎に基礎データを構築してもよい。この場合、同一排気量のデータを車種毎に分類して補正データベースを構築することが望ましい。
なお、本発明は上記実施形態の記載内容に限定されるものではなく、また、各実施形態の特徴的構成をそれぞれ任意に組み合わせるようにしてもよい。
10…ナビ装置(ナビゲート手段)、20…外部通信装置(車載受信手段、車載送信手段)、BS…基地局、C1〜C3…車両、HD…ハードディスク(記憶手段)、S10、24…抽出手段、S14、S16…ナビゲート手段、S20、22…収集手段、S22、23…算出手段、S24、21…記憶手段。

Claims (9)

  1. 実際に車両を運転操作した時の操作内容、走行区間および走行エネルギ効率の情報を少なくとも含む走行データを収集する収集手段と、
    前記収集手段により収集された複数の走行データに基づき、走行エネルギ効率が最も高くなる最適操作内容を、走行区間毎に算出する算出手段と、
    前記算出手段で算出した前記最適操作内容を、走行区間毎に学習して記憶する記憶手段と、
    前記記憶手段に記憶されている走行区間毎の前記最適操作内容の中から、現時点の走行区間に対応する最適操作内容を抽出する抽出手段と、
    前記抽出手段により抽出された最適操作内容を車両運転者に案内するナビゲート手段と、
    を備えることを特徴とするナビゲートシステム。
  2. 前記収集手段、前記記憶手段および前記抽出手段は、車両外部の基地局に設けられており、
    前記収集手段は、複数の車両から無線送信される前記走行データであって、車種情報を含んだ走行データを受信して収集し、
    前記抽出手段は、車種に応じた前記最適操作内容を抽出することを特徴とする請求項1に記載のナビゲートシステム。
  3. 前記走行データには、車両のタイヤ空気圧、乗車人数および気象条件の少なくとも1つを含む運転状態の情報が含まれており、
    前記抽出手段は、運転状態に応じた前記最適操作内容を抽出することを特徴とする請求項1または2に記載のナビゲートシステム。
  4. 前記算出手段は、車両の発進開始から所定距離走行するまでの区間は除外して算出された走行エネルギ効率のデータを用いて、前記最適操作内容を算出することを特徴とする請求項1〜3のいずれか1つに記載のナビゲートシステム。
  5. 走行エネルギ効率が最も高くなる車両の最適操作内容であって、走行区間毎の前記最適操作内容を予め記憶する記憶手段と、
    前記記憶手段に記憶されている走行区間毎の前記最適操作内容の中から、現時点の走行区間に対応する最適操作内容を抽出する抽出手段と、
    前記抽出手段により抽出された最適操作内容を車両運転者に案内するナビゲート手段と、
    を備えることを特徴とするナビゲートシステム。
  6. 車両に搭載され、現時点での走行区間で走行エネルギ効率が最も高くなる最適操作内容を車両外部の基地局から受信する車載受信手段と、
    車両に搭載され、前記受信手段が受信した最適操作内容を車両運転者に案内するナビゲート手段と、
    車両に搭載され、実際に車両を運転操作した時の操作内容、走行区間および走行エネルギ効率の情報を少なくとも含む走行データを、前記基地局へ送信する車載送信手段と、
    を備え、
    前記基地局は、
    複数の車両から送信されてくる前記走行データに基づき、前記最適操作内容を走行区間毎に算出する算出手段と、
    前記算出手段で算出した前記最適操作内容を、走行区間毎に学習して記憶する記憶手段と、
    前記記憶手段に記憶されている走行区間毎の前記最適操作内容の中から、現時点の走行区間に対応する最適操作内容を抽出する抽出手段と、
    を備えるものであり、
    前記車載受信手段は、前記抽出手段により抽出された最適操作内容を受信することを特徴とする車載ナビゲート装置。
  7. 車両に搭載され、実際に車両を運転操作した時の操作内容、走行区間および走行エネルギ効率の情報を少なくとも含む走行データを収集する収集手段と、
    車両に搭載され、前記収集手段により収集された複数の走行データに基づき、走行エネルギ効率が最も高くなる最適操作内容を、走行区間毎に算出する算出手段と、
    車両に搭載され、前記算出手段で算出した前記最適操作内容を、走行区間毎に学習して記憶する記憶手段と、
    車両に搭載され、前記記憶手段に記憶されている走行区間毎の前記最適操作内容の中から、現時点の走行区間に対応する最適操作内容を抽出する抽出手段と、
    車両に搭載され、前記抽出手段により抽出された最適操作内容を車両運転者に案内するナビゲート手段と、
    を備えることを特徴とする車載ナビゲート装置。
  8. 前記走行データには、車両のタイヤ空気圧、乗車人数および気象条件の少なくとも1つを含む運転状態の情報が含まれており、
    前記抽出手段は、運転状態に応じた前記最適操作内容を抽出することを特徴とする請求項6または7に記載の車載ナビゲート装置。
  9. 前記算出手段は、車両の発進開始から所定距離走行するまでの区間は除外して算出された走行エネルギ効率のデータを用いて、前記最適操作内容を算出することを特徴とする請求項6〜8のいずれか1つに記載の車載ナビゲート装置。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2020031652A1 (ja) * 2018-08-10 2020-02-13 日立オートモティブシステムズ株式会社 情報処理装置、車両制御方法、情報処理システム

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005035349A (ja) * 2003-07-17 2005-02-10 Toyota Motor Corp 移動体エネルギー管理装置および移動体エネルギー管理方法
US20100049397A1 (en) * 2008-08-22 2010-02-25 Garmin Ltd. Fuel efficient routing
JP2011127482A (ja) * 2009-12-16 2011-06-30 Ud Trucks Corp 車両の運転支援システム
WO2011096068A1 (ja) * 2010-02-05 2011-08-11 パイオニア株式会社 運転操作支援システム及び運転操作支援方法
JP2011203921A (ja) * 2010-03-25 2011-10-13 Denso It Laboratory Inc 運転評価装置、方法及びシステム

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005035349A (ja) * 2003-07-17 2005-02-10 Toyota Motor Corp 移動体エネルギー管理装置および移動体エネルギー管理方法
US20100049397A1 (en) * 2008-08-22 2010-02-25 Garmin Ltd. Fuel efficient routing
JP2011127482A (ja) * 2009-12-16 2011-06-30 Ud Trucks Corp 車両の運転支援システム
WO2011096068A1 (ja) * 2010-02-05 2011-08-11 パイオニア株式会社 運転操作支援システム及び運転操作支援方法
JP2011203921A (ja) * 2010-03-25 2011-10-13 Denso It Laboratory Inc 運転評価装置、方法及びシステム

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2020031652A1 (ja) * 2018-08-10 2020-02-13 日立オートモティブシステムズ株式会社 情報処理装置、車両制御方法、情報処理システム
CN112512845A (zh) * 2018-08-10 2021-03-16 日立汽车系统株式会社 信息处理装置、车辆控制方法、信息处理系统
CN112512845B (zh) * 2018-08-10 2024-03-29 日立安斯泰莫株式会社 信息处理装置、车辆控制方法、信息处理系统

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