JP2014202641A - 車両の目的地到達推定装置 - Google Patents
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Abstract
【課題】走行予定経路の経路情報や現在の渋滞状態をも考慮して目的地到達が可能か否かを精度よく判断できる車両の目的地到達推定装置を提供する。【解決手段】電動機１が使用した消費電力量を消費電力量データとして蓄積する消費電力量蓄積手段１１０と、車速に達した際の加速度を加速度使用率データとして蓄積する加速度使用率蓄積手段１２０と、充電レベル情報ＳＯＣに基づき供給可能電力量予測値を算出する供給可能電力量予測値算出手段１３０と、車両Ｃの走行予定経路Ｅ０の経路情報を取得する設定手段１４０と、渋滞情報から加速度使用率データを補正する渋滞補正値を算出する渋滞補正値算出手段１５０と、消費電力量予測値ＰｗＡを加速度使用率δのデータに基づき算出する消費電力量予測値算出手段１６０と、供給可能電力量予測値と消費電力量予測値に基づき走行予定経路が走破可能か判断する走行可否判定手段１７０とを備える。【選択図】図３
Description
本発明は、走行駆動源として電動機を用いる電動車両に搭載される目的地到達推定装置に関し、特に、走行予定経路で走行に消費する消費電力量を推定した上で、この量と車載エネルギ量相当の供給電力量を対比し、走行可能か否か推定する車両の目的地到達推定装置に関する。
車両の動力源として電動機（モータ）を搭載し、この電動機に電池（バッテリ）より電力供給して電動機の出力で走行する電動車両が実用化されており、この電動車両では搭載するエネルギの量から車両の走行可能距離を推定している。
例えば、車載のエネルギの量として電池の現在の充電レベル（ＳＯＣ：Ｓｔａｔｅ Ｏｆ Ｃｈａｒｇｅ）を求め、充電レベルに基づく放電可能電力量と車両の走行に必要な消費電力量とに基づき走行可能距離を予測している。あるいは、内燃機関（エンジン）により駆動される発電機で電池が充電される場合は、車載のエネルギの量として現在の充電レベルに加え、現在の燃料残量相当だけ充電レベルを更新できることより、その残量燃料に基づく放電可能電力量を含む全供給電力量と車両の消電力量とを対比して走行可能距離の把握が可能である。
例えば、車載のエネルギの量として電池の現在の充電レベル（ＳＯＣ：Ｓｔａｔｅ Ｏｆ Ｃｈａｒｇｅ）を求め、充電レベルに基づく放電可能電力量と車両の走行に必要な消費電力量とに基づき走行可能距離を予測している。あるいは、内燃機関（エンジン）により駆動される発電機で電池が充電される場合は、車載のエネルギの量として現在の充電レベルに加え、現在の燃料残量相当だけ充電レベルを更新できることより、その残量燃料に基づく放電可能電力量を含む全供給電力量と車両の消電力量とを対比して走行可能距離の把握が可能である。
例えば、特許文献１には、自動車に収容されたエネルギの量、例えば、燃料タンクの内容量または車両用バッテリの充電状態を検出して自動車の走行可能距離を推定する方法が記載されている。ここでは、ルート特性、および引き続き利用可能なエネルギの量に基づいて車両の走行可能距離を推定している。
ところで、車両の消費電力量は車両の乗車人数や積載貨物量により車両総重量が変化する点と，走行予定経路における上り勾配，下り勾配での位置エネルギが変化する点とにより、消費電力が大きく変わる。
ところで、車両の消費電力量は車両の乗車人数や積載貨物量により車両総重量が変化する点と，走行予定経路における上り勾配，下り勾配での位置エネルギが変化する点とにより、消費電力が大きく変わる。
更に、車両の走行速度や加速度が実際には個人差がある点より、これに伴い消費電力量が変化する。更に、これらの各要因に加え、走行予定経路における渋滞情報がリアルタイム（現時点）で変化することより、この渋滞状況の変化が起因して消費電力予測にずれが生じやすいという問題がある。更に、エアコン消費電力の変化によっても車両の消費電力予測が変化し、走行可能距離の推定がずれるという問題もある。
なお、特許文献２には車載空調機と電動機とを備える電動車両の車載ナビゲーション装置が記載される。ここには電池（バッテリ）の残存容量（充電レベル）情報に基づいて電動車両の走行可能距離を算出し、更に、車載空調機の走行予定経路上における駆動状況の変化を予測し、予測結果に基づいて、走行可能距離を補正する手段が記載される。
特許文献３のハイブリッド電気自動車の表示装置では、バッテリの残存容量（ＳＯＣ）を求め、更に燃料残量に基づきエンジンを一定負荷で駆動したときにジェネレータで発電可能な発電可能電力量Ｐｇａを求め、これらより全電力エネルギＴＰｓを求めておく。更に、バッテリ充電電力量Ｐｂｃ（ｒｅｖ）及びバッテリ放電電力量Ｐｂｒ（ｒｅｖ）、発電電力量Ｐｇ（ｒｅｖ）、回生電力量Ｐｒ（ｒｅｖ）を算出し、これらより全供給電力量Ｐｓ、全消費電力量Ｐｃを求める。更に、過去の所定期間における走行パターンを加味するため、所定期間における全消費電力量Ｐｃと全供給電力量Ｐｓに基づいて、所定期間Ｔにおける電力エネルギ収支量、ひいては電力エネルギ収支率Ｅｔｅ、電力エネルギ収支率Ｅｌｅを演算する。その上で、走行可能時間Ｔａ（＝ＴＰｓ／Ｅｔｅ）や、走行可能距離Ｌａ（＝ＴＰｓ／Ｅｌｅ）を求めている。
特許文献１，２，３はいずれもが車載の利用可能なエネルギ量に基づいて、現時点以後の車両の走行可能距離を推定している。なお、特許文献３には過去の所定期間における走行パターンを加味することで、走行予定経路中の走行条件の同じ経路での消費電力量を演算可能である。しかし、走行予定経路の経路情報は他車の走行状況による影響を受け、この点に関して特許文献１，２，３はいずれもがこれを十分に考慮しているとは言えず、特に、現在の渋滞経路情報を考慮するものではない。
ところで、電動車両は出発地において、車両に収容されたエネルギの量、例えば、燃料タンクの内容量または車両用バッテリの充電状態を確認して、自動車の走行可能距離を推定する。この際、車載の残留エネルギ量が目的地到達が可能な十分な量である場合は問題がない。しかし、車載の残留エネルギ量が目的地に到達可能な量に近い場合には精度のよい判断を必要とすることとなる。この際、ドライバーはバッテリの充電が必要と判断すると充電スタンド等に入り、再充電することとなり、あるいは、目的地に達する前に残留エネルギ量の範囲で十分に到達可能な地点に立つ充電スタンドを予め探しておく必要がある。
このような状況下にあり、車載の残留エネルギ量が目的地に到達可能な量あるか否かの判断はできるだけ、精度の高い装置を採用して判断することが望ましい。
そこで、走行予定経路で目的地に達するまでの走行に必要な消費電力量予測値をできるだけ精度よく算出することが要求される。その際、走行予定経路の道路情報に加え、現在の道路状況が通常時とどの程度ずれているか、即ち、他車の走行情報である渋滞状態を予め判断する必要がある。それに伴い現在走行した場合における消費電力量を算出し、車載の残留エネルギ量により目的地に到達可能か否か精度良く判断する必要があるが、特許文献１，２，３等の従来装置はこれらの要件を満たしていない。
ところで、電動車両は出発地において、車両に収容されたエネルギの量、例えば、燃料タンクの内容量または車両用バッテリの充電状態を確認して、自動車の走行可能距離を推定する。この際、車載の残留エネルギ量が目的地到達が可能な十分な量である場合は問題がない。しかし、車載の残留エネルギ量が目的地に到達可能な量に近い場合には精度のよい判断を必要とすることとなる。この際、ドライバーはバッテリの充電が必要と判断すると充電スタンド等に入り、再充電することとなり、あるいは、目的地に達する前に残留エネルギ量の範囲で十分に到達可能な地点に立つ充電スタンドを予め探しておく必要がある。
このような状況下にあり、車載の残留エネルギ量が目的地に到達可能な量あるか否かの判断はできるだけ、精度の高い装置を採用して判断することが望ましい。
そこで、走行予定経路で目的地に達するまでの走行に必要な消費電力量予測値をできるだけ精度よく算出することが要求される。その際、走行予定経路の道路情報に加え、現在の道路状況が通常時とどの程度ずれているか、即ち、他車の走行情報である渋滞状態を予め判断する必要がある。それに伴い現在走行した場合における消費電力量を算出し、車載の残留エネルギ量により目的地に到達可能か否か精度良く判断する必要があるが、特許文献１，２，３等の従来装置はこれらの要件を満たしていない。
本発明は以上のような課題に基づきなされたもので、目的とするところは、走行予定経路の経路情報や現在の渋滞状態を考慮して目的地到達が可能か否かを精度よく判断できる車両の目的地到達推定装置を提供することにある。
本願請求項１の発明は、車両の始動から停止までに電動機が使用した消費電力量を取得し、消費電力量データとして蓄積する消費電力量蓄積手段と、前記車両の始動から停止までに、車速ごとに前記車速に達した際の加速度を順次取得し加速度使用率データとして蓄積する加速度使用率蓄積手段と、前記車両のバッテリからの充電レベル情報に基づき供給可能電力量予測値を算出する供給可能電力量予測値算出手段と、前記車両の走行予定経路を設定し、前記走行予定経路の少なくとも距離情報と、時間情報と、渋滞情報とを含む経路情報を取得する設定手段と、前記渋滞情報から、前記加速度使用率データを補正する渋滞補正値を算出する渋滞補正値算出手段と、前記車両が前記走行予定経路で消費する消費電力量予測値を前記経路情報と前記消費電力量データと前記渋滞補正値で補正された前記加速度使用率データに基づき算出する消費電力量予測値算出手段と、前記供給可能電力量予測値と前記消費電力量予測値に基づき前記走行予定経路が走破可能かを判断する走行可否判定手段と、を備えたことを特徴とする
本願請求項２の発明は、請求項１に記載の車両の目的地到達推定装置において、
前記渋滞補正値は、走行予定路を走る他車の走行データ実績に基づいて算出される
ことを特徴とする。
前記渋滞補正値は、走行予定路を走る他車の走行データ実績に基づいて算出される
ことを特徴とする。
本願請求項３の発明は、請求項１又は２記載の車両の目的地到達推定装置において、
前記設定手段は、前記走行予定経路での現在の渋滞情報を外部ネットワークより受取ることを特徴とする。
前記設定手段は、前記走行予定経路での現在の渋滞情報を外部ネットワークより受取ることを特徴とする。
本願請求項４の発明は、請求項１から３までのいずれか一つに記載の車両の目的地到達推定装置において、前記車両に搭載されると共に、検出した現在地から指定した目的地までの走行予定経路の経路情報を表示する表示装置を備え、前記走行可否判定手段からの目的地到達か否かの判断結果を前記表示装置で表示する、ことを特徴とする。
請求項１の発明は、設定手段により走行予定経路の少なくとも距離情報と、時間情報と、渋滞情報とを含む経路情報を取得し、次いで、渋滞補正値算出手段により渋滞情報から加速度使用率データを補正する渋滞補正値を算出し、次いで、消費電力量予測値算出手段により、車両が走行予定経路で消費する消費電力量予測値を、経路情報と消費電力量データと渋滞補正値で補正された加速度使用率データに基づき算出し、その上で、走行可否判定手段が供給可能電力量予測値算出手段が求めた供給可能電力量予測値と前記消費電力量予測値に基づき走行予定経路を走破可能か否かを精度良く判断できる。
請求項２の発明は、最新の他車両の走行実績として取り入れた渋滞補正値で消費電力量予測値を補正するので、目的地到達が可能か否かを最新の他車両の走行実績として取り入れた道路状態に応じて精度よく判断できる。
請求項３の発明は、設定手段により、走行予定経路での現在の少なくとも距離情報と、時間情報と、渋滞情報とを含む経路情報を車外のネットワークより取得し、これを用いて目的地到達が可能か否かを判断するので、走行予定経路での目的地到達が可能か否かを精度よく判断できる。
請求項４の発明は、車両に搭載され、走行予定経路の経路情報を表示する表示装置により、目的地到達か否かの判断情報を確実に表示できる。
以下、本発明の第１の実施の形態である車両の目的地到達推定装置について説明する。
本発明の車両の目的地到達推定装置は、走行予定経路で目的地に達するまでに消費する消費電力量予測値と車載の残留エネルギ量相当の供給可能電力量予測値を対比し、走行予定経路の走破が可能かを判断するに際して、以下の特徴を有する。
要するに、車両走行に先立ち、その走行中に変化する速度、加速度運転域に関連して得られた走行消費電力量と走行中に変化する速度、加速度運転域の使用頻度相当値とを取得する。更に、これら値を所定反映比率で更新して走行消費電力量演算データとして蓄積する手段を備える。その上で、消費電力量予測値算出手段により蓄積されている車両の走行消費電力量演算データにより演算された今回の走行消費電力量と今回の経路長とに基づき走行消費電力量予測値を算出する点が特徴となっている。
本発明の車両の目的地到達推定装置は、走行予定経路で目的地に達するまでに消費する消費電力量予測値と車載の残留エネルギ量相当の供給可能電力量予測値を対比し、走行予定経路の走破が可能かを判断するに際して、以下の特徴を有する。
要するに、車両走行に先立ち、その走行中に変化する速度、加速度運転域に関連して得られた走行消費電力量と走行中に変化する速度、加速度運転域の使用頻度相当値とを取得する。更に、これら値を所定反映比率で更新して走行消費電力量演算データとして蓄積する手段を備える。その上で、消費電力量予測値算出手段により蓄積されている車両の走行消費電力量演算データにより演算された今回の走行消費電力量と今回の経路長とに基づき走行消費電力量予測値を算出する点が特徴となっている。
なお、車両の始動から停止までとは、例えば電気自動車では車両のスタートスイッチが運転者により押されることによりＯＮにされ、車両が走行可能な起動状態又はＲＥＡＤＹ状態となった時から、車両のスタートスイッチが運転者によりＯＦＦにされ、車両の電源が落とされた時までを指す。ただし、運転者のスイッチ操作に係わらずリモートスイッチなどにより事前に車両が起動していた場合も、始動から停止までの時間に含める。
まず、図１を参照して、本発明の第１実施形態としての車両の目的地到達推定装置の全体構成を説明する。ここでの車両の目的地到達推定装置は電動車両Ｃである電気自動車（ＥＶ）に搭載される。車両Ｃには、車両の目的地到達推定装置の車載端末１００を成す制御部１０及び車両制御装置（ＰＣＵ）６０と、表示装置である車載ナビゲーション装置２０と、制御部１０にネットワーク受信部１０１を介して接続される車外のサーバー３０と、車両制御装置（ＰＣＵ）６０及び車載の電池（バッテリー）４０に接続されモータ（電動回転機）１を制御する電力制御装置（ＭＣＵ）５０と、車両制御装置６０と信号の授受を行い車両の空調機（エアコン）７１０を駆動制御する空調駆動装置７０とを備える。
車両制御装置（ＰＣＵ）６０は車両の運転情報を取り込み、電力制御装置（ＭＣＵ）５０及び制御部１０と信号の授受を行い、車両の駆動制御を行う。運転情報としては車両の速度センサ６０１、加速度センサ６０２（車速センサ出力に基づき算出するよう構成してもよい）、モータ１の出力値を出力する消費電力計６０３、バッテリの残存容量（ＳＯＣ）を出力するバッテリ残存容量計６０４、を備える。
表示装置である車載ナビゲーション装置２０は操作部２１０、表示部２２０、ＧＰＳ電波を受信して現在地を算出する判定部２３０、表示部２２０の表示制御等を行う表示制御部２４０、表示制御部２４０とのデータの授受を行うデータ記憶部２５０を備える。操作部２１０は操作者が入力した入力指示情報を受けて表示制御部２４０に指示情報を入力する入力手段を成す。表示制御部２４０は判定部２３０からの現在地情報に応じ、所定表示モードでの表示を行う表示機能部２４１と、入力指定された目的地までの走行予定経路を表示する経路表示機能部２４２と、サーバー３０より制御部１０を介して受信した走行予定経路の情報や、ＧＰＳ電波を受信し制御部１０に出力可能に渋滞情報等を一次蓄積するデータ蓄積部２４３と、現在の走行予定経路の渋滞情報を読み取り、案内表示する渋滞表示機能部２４４を備える。
表示装置である車載ナビゲーション装置２０は操作部２１０、表示部２２０、ＧＰＳ電波を受信して現在地を算出する判定部２３０、表示部２２０の表示制御等を行う表示制御部２４０、表示制御部２４０とのデータの授受を行うデータ記憶部２５０を備える。操作部２１０は操作者が入力した入力指示情報を受けて表示制御部２４０に指示情報を入力する入力手段を成す。表示制御部２４０は判定部２３０からの現在地情報に応じ、所定表示モードでの表示を行う表示機能部２４１と、入力指定された目的地までの走行予定経路を表示する経路表示機能部２４２と、サーバー３０より制御部１０を介して受信した走行予定経路の情報や、ＧＰＳ電波を受信し制御部１０に出力可能に渋滞情報等を一次蓄積するデータ蓄積部２４３と、現在の走行予定経路の渋滞情報を読み取り、案内表示する渋滞表示機能部２４４を備える。
ここで、これら操作部２１０及び表示制御部２４０は、後述の消費電力量蓄積手段（データ処理手段）１１０と協働して本発明での設定手段の機能部を成している。即ち、操作部２１０及び表示制御部２４０及び消費電力量蓄積手段（データ処理手段）１１０は、車両の走行予定経路を設定し、後述するように、走行予定経路の少なくとも距離情報と、時間情報と、渋滞情報とを含む経路情報を取得する機能部を成す。
制御部１０と車両制御装置（ＰＣＵ）６０は送受信可能に接続されて車両の車載端末１００を成し、これらが表示装置（車載ナビゲーション装置）２０と、電力制御装置（ＭＣＵ）５０と、空調制御装置７０と、車外のサーバー３０とに接続される。
制御部１０はネットワーク接続部１０１よりネットワークを介してサーバー３０に接続される。制御部１０は、走行消費電力演算データを蓄積処理し、サーバー３０との間で送受信する消費電力量蓄積手段（データ処理手段）１１０と、加速度使用率蓄積手段１２０と、供給可能電力量予測値算出手段１３０と、設定手段１４０と、渋滞補正値算出手段１５０と、消費電力量予測値算出手段１６０と、走行可否判定手段１７０との機能部を備える。
ここで、消費電力量蓄積手段１１０は車両の始動から停止までに電動機が使用した消費電力量を取得し、消費電力量データとして蓄積する。加速度使用率蓄積手段１２０は車両の始動から停止までに、車速ごとに車速に達した際の加速度を順次取得し加速度使用率データとして蓄積する。供給可能電力量予測値算出手段１３０は車両のバッテリからの充電レベル情報に基づき供給可能電力量予測値を算出する。設定手段１４０は車両の走行予定経路を設定し、走行予定経路の少なくとも距離情報と、時間情報と、渋滞情報とを含む経路情報を取得する。渋滞補正値算出手段１５０は渋滞情報から、加速度使用率データを補正する渋滞補正値を算出する。消費電力量予測値算出手段１６０は車両が走行予定経路で消費する消費電力量予測値を経路情報と消費電力量データと渋滞補正値で補正された前記加速度使用率データに基づき算出する。走行可否判定手段１７０は供給可能電力量予測値と消費電力量予測値に基づき走行予定経路が走破可能かを判断する。
更に、制御部１０を具体的に説明する。
ここで、消費電力量蓄積手段１１０は車両の始動から停止までに電動機が使用した消費電力量を取得し、消費電力量データを蓄積するため走行消費電力データ蓄積手段としてサーバー３０を備える。サーバー３０は消費電力量蓄積手段１１０の一部であり、ネットワーク受信部１０１を介して送受信可能に車外に配備され、消費電力量蓄積手段１１０の消費電力量データの蓄積機能部として機能する。
制御部１０はネットワーク接続部１０１よりネットワークを介してサーバー３０に接続される。制御部１０は、走行消費電力演算データを蓄積処理し、サーバー３０との間で送受信する消費電力量蓄積手段（データ処理手段）１１０と、加速度使用率蓄積手段１２０と、供給可能電力量予測値算出手段１３０と、設定手段１４０と、渋滞補正値算出手段１５０と、消費電力量予測値算出手段１６０と、走行可否判定手段１７０との機能部を備える。
ここで、消費電力量蓄積手段１１０は車両の始動から停止までに電動機が使用した消費電力量を取得し、消費電力量データとして蓄積する。加速度使用率蓄積手段１２０は車両の始動から停止までに、車速ごとに車速に達した際の加速度を順次取得し加速度使用率データとして蓄積する。供給可能電力量予測値算出手段１３０は車両のバッテリからの充電レベル情報に基づき供給可能電力量予測値を算出する。設定手段１４０は車両の走行予定経路を設定し、走行予定経路の少なくとも距離情報と、時間情報と、渋滞情報とを含む経路情報を取得する。渋滞補正値算出手段１５０は渋滞情報から、加速度使用率データを補正する渋滞補正値を算出する。消費電力量予測値算出手段１６０は車両が走行予定経路で消費する消費電力量予測値を経路情報と消費電力量データと渋滞補正値で補正された前記加速度使用率データに基づき算出する。走行可否判定手段１７０は供給可能電力量予測値と消費電力量予測値に基づき走行予定経路が走破可能かを判断する。
更に、制御部１０を具体的に説明する。
ここで、消費電力量蓄積手段１１０は車両の始動から停止までに電動機が使用した消費電力量を取得し、消費電力量データを蓄積するため走行消費電力データ蓄積手段としてサーバー３０を備える。サーバー３０は消費電力量蓄積手段１１０の一部であり、ネットワーク受信部１０１を介して送受信可能に車外に配備され、消費電力量蓄積手段１１０の消費電力量データの蓄積機能部として機能する。
消費電力量蓄積手段（データ処理手段）１１０は、車両の始動から停止までに電動機１が使用した消費電力量を取得し、消費電力量データとして蓄積する。
具体的には、車両運転者による走行が成される毎にその時の経路情報に応じた速度、加速度相当の走行消費電力量（ｋｗｈ／ｋｍ）と、該速度、加速度に達する使用頻度相当の値（加速度使用率とも記す）δとをそれぞれ取得した上で所定反映比率で更新して消費電力量データを取り込み、サーバー３０に送って蓄積処理する。ここで、制御部１０の消費電力量蓄積手段（データ処理手段）１１０は車両の始動から停止までに電動機１が使用した消費電力量Ｐｗを取得し、消費電力量データとして蓄積するよう機能する。
具体的には、図３に示すように、車両Ｃが走行予定経路Ｅ０である平坦路Ｅ１，上り路Ｅ２，下り路Ｅ３を走行するとする。この際、消費電力量蓄積手段（データ処理手段）１１０は走行予定経路Ｅ０で用いる走行消費電力マップｍｐ１（図３の左側近傍）を作成し、取得する。
具体的には、車両運転者による走行が成される毎にその時の経路情報に応じた速度、加速度相当の走行消費電力量（ｋｗｈ／ｋｍ）と、該速度、加速度に達する使用頻度相当の値（加速度使用率とも記す）δとをそれぞれ取得した上で所定反映比率で更新して消費電力量データを取り込み、サーバー３０に送って蓄積処理する。ここで、制御部１０の消費電力量蓄積手段（データ処理手段）１１０は車両の始動から停止までに電動機１が使用した消費電力量Ｐｗを取得し、消費電力量データとして蓄積するよう機能する。
具体的には、図３に示すように、車両Ｃが走行予定経路Ｅ０である平坦路Ｅ１，上り路Ｅ２，下り路Ｅ３を走行するとする。この際、消費電力量蓄積手段（データ処理手段）１１０は走行予定経路Ｅ０で用いる走行消費電力マップｍｐ１（図３の左側近傍）を作成し、取得する。
まず、消費電力量蓄積手段を成す平坦路消費電力算出マップｍｐ１は、車両の始動から停止までに電動機１が使用した消費電力量を取得し、消費電力量データとして蓄積する。
平坦路Ｅ１での単位距離あたりの平坦路消費電力量を読み取るよう作成され、平坦路Ｅ１の走行毎に最新データで更新され、その一例を図４に示す。図４は過去の平坦路走行時の実績データより求めた平坦路Ｅ１での各速度域とその速度域に達した際の加速度情報と関連つけた単位距離あたりの相当の平坦路走行消費電力量（ｋｗｈ／ｋｍ）を実績値を反映して作成された走行消費電力マップｍｐ１を示す。
この走行消費電力マップｍｐ１では、各速度域（ｋｍ／ｈ）と、同車速域に達する加速度（ｍ／ｓ２）が複数域に区分されて、両値の交差する書込みエリアに単位距離あたりの走行消費電力量（ｋｗｈ／ｋｍ）値が書き込まれている。ここでは単位距離あたりの走行消費電力量（ｋｗｈ／ｋｍ）値が消費電力計６０３により単位距離毎に計測され、その計測値の所定走行距離毎の平均値を求める。更に、この平均値からなる最新値の走行消費電力量（ｋｗｈ／ｋｍ）は先行する値に対して所定反映比率α（例えば０．２）で受入、書き換え、更新することで、運転者の車速での癖である運転特性を反映する程度を適宜調整できる。
平坦路Ｅ１での単位距離あたりの平坦路消費電力量を読み取るよう作成され、平坦路Ｅ１の走行毎に最新データで更新され、その一例を図４に示す。図４は過去の平坦路走行時の実績データより求めた平坦路Ｅ１での各速度域とその速度域に達した際の加速度情報と関連つけた単位距離あたりの相当の平坦路走行消費電力量（ｋｗｈ／ｋｍ）を実績値を反映して作成された走行消費電力マップｍｐ１を示す。
この走行消費電力マップｍｐ１では、各速度域（ｋｍ／ｈ）と、同車速域に達する加速度（ｍ／ｓ２）が複数域に区分されて、両値の交差する書込みエリアに単位距離あたりの走行消費電力量（ｋｗｈ／ｋｍ）値が書き込まれている。ここでは単位距離あたりの走行消費電力量（ｋｗｈ／ｋｍ）値が消費電力計６０３により単位距離毎に計測され、その計測値の所定走行距離毎の平均値を求める。更に、この平均値からなる最新値の走行消費電力量（ｋｗｈ／ｋｍ）は先行する値に対して所定反映比率α（例えば０．２）で受入、書き換え、更新することで、運転者の車速での癖である運転特性を反映する程度を適宜調整できる。
次に、制御部１０の加速度使用率蓄積手段１２０は車両の始動から停止までに、車速ごとに車速に達した際の加速度を順次取得し加速度使用率データである速度、加速度ヒストグラムｍｈ１としてそれぞれ作成し、蓄積する。
ここで、図５は、平坦路走行での電力消費運転で用いる加速度使用率を各速度に達する際使用した加速度のデータ個数を加速度使用率の実績値として求めた加速度使用率蓄積手段である速度、加速度ヒストグラムｍｈ１を示す。
この速度、加速度ヒストグラムｍｈ１は、車両の始動から停止までに、変化する各速度（ｋｍ／ｈ）の所定走行距離毎の平均速度を求める。その車速毎に、同車速に達する際使用した加速度（ｍ／ｓ２）のデータ数の比率（全データ数に対する比率）を加速度使用率の実績値として取得する。同使用率の値は先行する車速毎に得られている加速度使用率の値に対して所定反映比率β（例えば０．２）で受入、書き換え、更新されることで、運転者の加速での癖である運転特性を反映する程度を適宜調整できる。得られた更新データはサーバー３０に送信され、書き換え蓄積される。
ここで、加速度ヒストグラムｍｈ１中の加速度使用率である加速度（ｍ／ｓ２）のデータ数の比率は、全書込みエリアの値（全データ数）の加算合計が１となるように設定され、全エリアの加速度使用率が車両Ｃの１走行中での
加速度使用率を示すように設定している。
ここで、図５は、平坦路走行での電力消費運転で用いる加速度使用率を各速度に達する際使用した加速度のデータ個数を加速度使用率の実績値として求めた加速度使用率蓄積手段である速度、加速度ヒストグラムｍｈ１を示す。
この速度、加速度ヒストグラムｍｈ１は、車両の始動から停止までに、変化する各速度（ｋｍ／ｈ）の所定走行距離毎の平均速度を求める。その車速毎に、同車速に達する際使用した加速度（ｍ／ｓ２）のデータ数の比率（全データ数に対する比率）を加速度使用率の実績値として取得する。同使用率の値は先行する車速毎に得られている加速度使用率の値に対して所定反映比率β（例えば０．２）で受入、書き換え、更新されることで、運転者の加速での癖である運転特性を反映する程度を適宜調整できる。得られた更新データはサーバー３０に送信され、書き換え蓄積される。
ここで、加速度ヒストグラムｍｈ１中の加速度使用率である加速度（ｍ／ｓ２）のデータ数の比率は、全書込みエリアの値（全データ数）の加算合計が１となるように設定され、全エリアの加速度使用率が車両Ｃの１走行中での
加速度使用率を示すように設定している。
次に、制御部１０の消費電力量蓄積手段（データ処理手段）１１０が行う上り路Ｅ２走行での電力消費運転で用いる加速度使用率データである速度、加速度ヒストグラムｍｈ２を説明する。この上り路Ｅ２で用いる速度、加速度ヒストグラムｍｈ２は上り坂の程度や運転者の意思により速度使用率データ（電力消費（消費量＋増加）の値の使用率）が平均値に修正されて蓄積される。このデータは上り路走行毎に更新されるもので、平坦路のヒストグラムｍｈ１と同様のパターンで作成され、図３の中央近傍に全体概略図を示す。
この場合も、速度（ｋｍ／ｈ）と、その速度域に達した際の加速度（ｍ／ｓ２）が複数の車速域に区分され、両値の交差する書込みエリアに上り路Ｅ２走行域に達する毎に、速度、加速度に達する加速度使用率の実績値を書き込み、更新する。更新データはサーバー３０に蓄積される。
この場合も、速度（ｋｍ／ｈ）と、その速度域に達した際の加速度（ｍ／ｓ２）が複数の車速域に区分され、両値の交差する書込みエリアに上り路Ｅ２走行域に達する毎に、速度、加速度に達する加速度使用率の実績値を書き込み、更新する。更新データはサーバー３０に蓄積される。
次に、制御部１０の消費電力量蓄積手段（データ処理手段）１１０が行う下り路Ｅ３走行で用いる加速度使用率データである速度、加速度ヒストグラムｍｈ３を説明する。この下り路Ｅ３で用いる速度、加速度ヒストグラムｍｈ３は下り路走行毎に更新され、下り坂の程度や運転者の意思により、電力消費（消費量＋増加）あるいは電力回生（消費量―増加）の加速度使用率の値が平均値に修正されて蓄積される。この下り路Ｅ３で用いる速度、加速度ヒストグラムｍｈ３は平坦路のヒストグラムｍｈ１と同様のパターンで作成され、図３の右側近傍に全体概略図を示す。
この場合も、速度（ｋｍ／ｈ）、加速度（ｍ／ｓ２）が複数の車速域に区分され、両値の交差する書込みエリアに下り路走行域に達する毎に、速度、加速度に達する加速度使用率の実績値を書き込み、更新する。更新データはサーバー３０に蓄積される。
この場合も、速度（ｋｍ／ｈ）、加速度（ｍ／ｓ２）が複数の車速域に区分され、両値の交差する書込みエリアに下り路走行域に達する毎に、速度、加速度に達する加速度使用率の実績値を書き込み、更新する。更新データはサーバー３０に蓄積される。
次に、制御部１０は設定手段１４０を備え、この設定手段１４０は車両の走行予定経路Ｅ０を設定し、走行予定経路の少なくとも距離情報と、時間情報と、渋滞情報とを含む経路情報を取得する。
この設定手段１４０は、表示装置２０であるナビゲーション装置２０側の操作部２１０、表示制御部２４０及び車外のサーバー３０と協働して機能する。
ここで、設定手段１４０は操作部２１０及び表示制御部２４０を介して、サーバー３０側より経路情報を取得する処理を行う。経路情報としては走行予定経路の距離情報Ｅ０，Ｅ１，Ｅ２，Ｅ３と、時間情報（現時点から目的地到達の予想経過時間）と、渋滞情報（渋滞消費電力量予測値Ｐａｄ）とが取得される。
まず、設定手段１４０は車両Ｃの走行予定経路Ｅ０を設定する。図３に示すように、出発地点より目的地点に向かうとして、それら位置データを操作部２１０より表示装置であるナビゲーション装置２０に入力し、表示部２２０に走行予定経路Ｅ０が表示される。一方、サーバー３０からは走行予定経路Ｅ０、平坦路Ｅ１，上り路Ｅ２，下り路Ｅ３の道路情報が取り込まれる。
この設定手段１４０は、表示装置２０であるナビゲーション装置２０側の操作部２１０、表示制御部２４０及び車外のサーバー３０と協働して機能する。
ここで、設定手段１４０は操作部２１０及び表示制御部２４０を介して、サーバー３０側より経路情報を取得する処理を行う。経路情報としては走行予定経路の距離情報Ｅ０，Ｅ１，Ｅ２，Ｅ３と、時間情報（現時点から目的地到達の予想経過時間）と、渋滞情報（渋滞消費電力量予測値Ｐａｄ）とが取得される。
まず、設定手段１４０は車両Ｃの走行予定経路Ｅ０を設定する。図３に示すように、出発地点より目的地点に向かうとして、それら位置データを操作部２１０より表示装置であるナビゲーション装置２０に入力し、表示部２２０に走行予定経路Ｅ０が表示される。一方、サーバー３０からは走行予定経路Ｅ０、平坦路Ｅ１，上り路Ｅ２，下り路Ｅ３の道路情報が取り込まれる。
更に、設定手段１４０は走行予定経路Ｅ０の距離と、走行予定経路の出発地での現在の時間と現時点から目的地到達に要する通常時の走行モードでの予想目的地到達時間とを演算し、表示装置２０で表示する。
更に、設定手段１４０は走行予定経路Ｅ０の出発地で現在の渋滞情報を取得する。
ここで、サーバー３０から走行予定経路Ｅ０内にある他車情報である渋滞域情報が送信されると、それが平坦路Ｅ１，上り路Ｅ２，下り路Ｅ３のどのエリアか判定する。次いで、サーバー３０側より平坦路Ｅ１，上り路Ｅ２，下り路Ｅ３における当該各領域間の他車の最新の各平均車速ｖｆ１、ｖｆ２、ｖｆ３を読み取る。
更に、設定手段１４０は走行予定経路Ｅ０の出発地で現在の渋滞情報を取得する。
ここで、サーバー３０から走行予定経路Ｅ０内にある他車情報である渋滞域情報が送信されると、それが平坦路Ｅ１，上り路Ｅ２，下り路Ｅ３のどのエリアか判定する。次いで、サーバー３０側より平坦路Ｅ１，上り路Ｅ２，下り路Ｅ３における当該各領域間の他車の最新の各平均車速ｖｆ１、ｖｆ２、ｖｆ３を読み取る。
ここで、渋滞補正値算出手段１５０は渋滞情報から、加速度使用率データを補正する渋滞補正値を算出する。即ち、渋滞補正値算出手段１５０は、サーバー３０から取得した蓄積されていた速度、加速度に達する加速度使用率の実績値に対し、渋滞補正値を算出する。
この場合、渋滞情報の出ている走行域の距離区間での加速度使用率を渋滞用δｊに修正する。即ち、渋滞区間の走行域での距離加速度使用率データを補正し、例えば、車速域を０〜１０速度（ｋｍ／ｈ）で、加速度域を０．５〜１．０（ｍ／ｓ２）に修正し、このデータに沿い走行すると推定する。
この場合、渋滞情報の出ている走行域の距離区間での加速度使用率を渋滞用δｊに修正する。即ち、渋滞区間の走行域での距離加速度使用率データを補正し、例えば、車速域を０〜１０速度（ｋｍ／ｈ）で、加速度域を０．５〜１．０（ｍ／ｓ２）に修正し、このデータに沿い走行すると推定する。
次に、制御部１０の消費電力量予測値算出手段１６０を説明する。この消費電力量予測値算出手段１６０は車両が走行予定経路で消費する消費電力量予測値を経路情報と消費電力量データと渋滞補正値（加速度使用率の渋滞用δｊ）で補正された加速度使用率データに基づき算出する。
具体的に説明する。図３に示すように、車両Ｃが出発地点より目的地点に向かうと仮定して、表示装置であるナビゲーション装置２０に入力し、表示部２２０に走行予定経路Ｅ０が表示される。一方、サーバー３０を介して設定手段１８０は走行予定経路Ｅ０、平坦路Ｅ１，上り路Ｅ２，下り路Ｅ３の道路情報を取り込む。
具体的に説明する。図３に示すように、車両Ｃが出発地点より目的地点に向かうと仮定して、表示装置であるナビゲーション装置２０に入力し、表示部２２０に走行予定経路Ｅ０が表示される。一方、サーバー３０を介して設定手段１８０は走行予定経路Ｅ０、平坦路Ｅ１，上り路Ｅ２，下り路Ｅ３の道路情報を取り込む。
その上で、制御部１０の消費電力量予測値算出手段１２０は走行予定経路Ｅ０全域を平坦路と見做して走行消費電力マップｍｐ１を用い、これと速度、加速度ヒストグラムｍｈ１を呼び出し、両値が互いに対向するエリアの値（図４，５の実績値）を読み取り、乗算し、全値を加算し、単位距離あたりの平坦路走行相当分消費電力量Ｐｗ１／Ｌ（ｋｗｈ／ｋｍ）を演算する。その上で、この単位距離あたりの平坦路走行相当分消費電力量Ｐｗ１／Ｌ（ｋｗｈ／ｋｍ）に走行予定経路Ｅ０を平坦路Ｅ１と見做しての走行距離Ｒｅ０を乗算することで、走行予定経路Ｅ０全域の消費電力量予測値ＰｗＡ１（＝Ｐｗ１×Ｒｅ０：ｋｗｈ／ｋｍ）が求められる。
更に、消費電力量予測値算出手段１６０は上り路Ｅ２での消費電力補正分を算出する。
この際、上り路Ｅ２を平坦路Ｅ１相当分消費電力量Ｐｗ２がすでにＰｗＡ１に含まれている。
このため、このＰｗ２を補正して、上り路Ｅ２で追加消費されると見做される、図２（ｂ）に示すような、上り勾配消費電力量（＝ＭＧ／η×ｈ）（ｋｗｈ／ｋｍ）を補正値として演算する。
ここでは、図２（ｄ）に示すような、上り実効重量を演算式（＝ＭＧ／η）で算出する。ここでＭ（車両総重量）とＧ（重力加速度）の乗算値をη（消費電力量のうち位置エネルギーに変換される割合）で除算し、上り実効重量（図２（ｂ）、（ｄ）、図３のｍｐ２参照）を求める。その上り実効重量に上り路Ｅ２の標高差ｈ（サーバー３０からのデータによる）を乗算して、上り路補正値としての上り勾配消費電力量（＝ＭＧ／η×ｈ）を求める。
なお、Ｍ（車両総重量）は所定標高差ｄｈの上り路走行毎に消費電力量（消費電力計６０３で求める）を求め、上り勾配消費電力量（＝ＭＧ／η×ｈ）の式に代入して逆算する。この逆算で求めたＭ（車両総重量）は最新の乗員や荷物の変動を考慮した車体総重量となる。このような値を車体基準値（前回値を使用）に所定比率で反映させ、更新することで、精度よい最新のＭ（車両総重量）を使用保持できる。
この際、上り路Ｅ２を平坦路Ｅ１相当分消費電力量Ｐｗ２がすでにＰｗＡ１に含まれている。
このため、このＰｗ２を補正して、上り路Ｅ２で追加消費されると見做される、図２（ｂ）に示すような、上り勾配消費電力量（＝ＭＧ／η×ｈ）（ｋｗｈ／ｋｍ）を補正値として演算する。
ここでは、図２（ｄ）に示すような、上り実効重量を演算式（＝ＭＧ／η）で算出する。ここでＭ（車両総重量）とＧ（重力加速度）の乗算値をη（消費電力量のうち位置エネルギーに変換される割合）で除算し、上り実効重量（図２（ｂ）、（ｄ）、図３のｍｐ２参照）を求める。その上り実効重量に上り路Ｅ２の標高差ｈ（サーバー３０からのデータによる）を乗算して、上り路補正値としての上り勾配消費電力量（＝ＭＧ／η×ｈ）を求める。
なお、Ｍ（車両総重量）は所定標高差ｄｈの上り路走行毎に消費電力量（消費電力計６０３で求める）を求め、上り勾配消費電力量（＝ＭＧ／η×ｈ）の式に代入して逆算する。この逆算で求めたＭ（車両総重量）は最新の乗員や荷物の変動を考慮した車体総重量となる。このような値を車体基準値（前回値を使用）に所定比率で反映させ、更新することで、精度よい最新のＭ（車両総重量）を使用保持できる。
更に、消費電力量予測値算出手段１６０は下り路Ｅ３での消費電力量補正分を算出する。この際、下り路Ｅ３を平坦路Ｅ１相当分消費電力量Ｐｗ３がすでにＰｗＡ１に含まれている。
このため、このＰｗ３を補正して、下り路Ｅ３で負の消費、即ち発電されると見做される、図２（ｂ）に示すような、下り勾配回生発電電力量（＝−εＭＧｈ’）（ｋｗｈ／ｋｍ）で補正する。
このため、このＰｗ３を補正して、下り路Ｅ３で負の消費、即ち発電されると見做される、図２（ｂ）に示すような、下り勾配回生発電電力量（＝−εＭＧｈ’）（ｋｗｈ／ｋｍ）で補正する。
ここでは、Ｍ（車両総重量）とＧ（重力加速度）とε（位置エネルギーのうち走行、回生に変換される割合）を乗算し、下り実効重量εＭＧ（図２（ｄ）、（ｅ）、図３のｍｐ３参照）を求める。
更に、下り実効重量εＭＧに下り路Ｅ３での下り標高差ｈ’を乗算して、下り回生電力である負の下り勾配消費電力量（＝−εＭＧｈ’）を求める。なお、この下り勾配消費電力量の値は下り路Ｅ３での発電エネルギであるので、消費に対する負の値として演算処理する。なお、この回生エネルギにつき後述の給電力算出手段１３０において補足説明する。
更に、下り実効重量εＭＧに下り路Ｅ３での下り標高差ｈ’を乗算して、下り回生電力である負の下り勾配消費電力量（＝−εＭＧｈ’）を求める。なお、この下り勾配消費電力量の値は下り路Ｅ３での発電エネルギであるので、消費に対する負の値として演算処理する。なお、この回生エネルギにつき後述の給電力算出手段１３０において補足説明する。
次に、制御部１０の消費電力量蓄積手段（データ処理手段）１１０は走行予定経路Ｅ０で用いるエアコン消費電力量マップｍｅ１（図８参照）を作成し、蓄積する。
空調（エアコン）駆動装置７０に駆動制御されるエアコン７１０は走行予定経路Ｅ０での出発時より目的地到達の間において、外気温度や指定温度差により消費電力量が異なる。
ここで車両Ｃの乗員が出発地で好みのエアコン指定温度をセットし、走行を継続して目的地に向かう場合に、外気温度の相違、および出発時の指定温度の相違を考慮したエアコン消費電力量（ｋｗ）の実績値に応じたエアコン消費電力マップｍｅ１を作成した。
空調（エアコン）駆動装置７０に駆動制御されるエアコン７１０は走行予定経路Ｅ０での出発時より目的地到達の間において、外気温度や指定温度差により消費電力量が異なる。
ここで車両Ｃの乗員が出発地で好みのエアコン指定温度をセットし、走行を継続して目的地に向かう場合に、外気温度の相違、および出発時の指定温度の相違を考慮したエアコン消費電力量（ｋｗ）の実績値に応じたエアコン消費電力マップｍｅ１を作成した。
ここでエアコン７１０は車両の走行開始時に指定温度に向かいフル作動する空調初期作動モードで駆動し、空調安定後には空調定常運転モードでの駆動に入り、その状態で目的地に向かう。この際、エアコン指定温度と外気温度とがエアコン消費電力の変動にかかわり、この乗員の指定温度Ｔｅｎの好み（癖）と外気温度Ｔｏｎの相違の２点を考慮したエアコン消費電力マップｍｅ１を作成し、更新する。
図８にはエアコン消費電力マップｍｅ１の一例を示す。ここで、空調初期運転モードより空調定常運転モードにわたる経過時間域と外気温度域の両値が交差する各書込みエリアに、実測値データであるエアコン運転電力量（ｋｗ）をエアコン消費電力計７０１、外気温度計（温度センサ）７２０より取り込み、実績値で更新し、書き込んでいる。この際、各書込みエリアのエアコン運転電力量（ｋｗ）は先行する値に対して最新値を所定反映比率α’（例えば０．２）で受入、書き換え、更新することで、作動モードの変化や、運転者の指定温度、外気温度との差を含むエアコン消費電力特性を反映したエアコン消費電力マップｍｅ１を更新し、サーバー３０に蓄積できる。
図８にはエアコン消費電力マップｍｅ１の一例を示す。ここで、空調初期運転モードより空調定常運転モードにわたる経過時間域と外気温度域の両値が交差する各書込みエリアに、実測値データであるエアコン運転電力量（ｋｗ）をエアコン消費電力計７０１、外気温度計（温度センサ）７２０より取り込み、実績値で更新し、書き込んでいる。この際、各書込みエリアのエアコン運転電力量（ｋｗ）は先行する値に対して最新値を所定反映比率α’（例えば０．２）で受入、書き換え、更新することで、作動モードの変化や、運転者の指定温度、外気温度との差を含むエアコン消費電力特性を反映したエアコン消費電力マップｍｅ１を更新し、サーバー３０に蓄積できる。
このような演算の後で、消費電力量予測値算出手段１６０は、図２（ｂ）の走行消費電力量演算式を用い、走行予定経路Ｅ０の全行程での消費電力量予測値ＰｗＡを演算する。
まず、平坦路Ｅ１，上り路Ｅ２，下り路Ｅ３から成る走行予定経路Ｅ０の全域を平坦路相当域とした平坦路相当の消費電力量予測値ＰｗＡ１を求める。
その上で、平坦路相当の消費電力量予測値ＰｗＡ１に、上り勾配消費電力量（＝ＭＧ／η×ｈ）と、下り勾配消費電力量（＝−εＭＧｈ’）との補正処理を加えて全走行路での走行消費電力予測値ＰｗＡを演算する。
まず、平坦路Ｅ１，上り路Ｅ２，下り路Ｅ３から成る走行予定経路Ｅ０の全域を平坦路相当域とした平坦路相当の消費電力量予測値ＰｗＡ１を求める。
その上で、平坦路相当の消費電力量予測値ＰｗＡ１に、上り勾配消費電力量（＝ＭＧ／η×ｈ）と、下り勾配消費電力量（＝−εＭＧｈ’）との補正処理を加えて全走行路での走行消費電力予測値ＰｗＡを演算する。
このような消費電力量予測値算出手段１６０の消費電力演算において、設定手段１４０からの渋滞補正指令が入力していると、走行消費電力量予測値ＰｗＡを渋滞情報で補正する。
ここで消費電力量予測値算出手段１６０が渋滞補正値算出手段１５０と協働して行う渋滞補正機能を説明する。
ここで消費電力量予測値算出手段１６０が渋滞補正値算出手段１５０と協働して行う渋滞補正機能を説明する。
消費電力量予測値算出手段１６０は走行予定経路の出発地での現在の渋滞に応じた渋滞消費電力量予測値Ｐａｄを算出する。ここで、サーバー３０から走行予定経路Ｅ０内にある他車情報である渋滞域情報が送信されると、それが平坦路Ｅ１，上り路Ｅ２，下り路Ｅ３のどのエリアか判定する。次いで、サーバー３０側より平坦路Ｅ１，上り路Ｅ２，下り路Ｅ３における当該各領域間の他車の最新の各平均車速ｖｆ１、ｖｆ２、ｖｆ３を読み取る。
次いで、平坦路Ｅ１の渋滞補正値δ１（加速度使用率を渋滞用δｊの値に修正）を求める。ここでは、渋滞区間の走行域での加速度使用率データを補正し、例えば、渋滞のため、車速域を０〜１０速度（ｋｍ／ｈ）で、加速度域を０．５〜１．０（ｍ／ｓ２）に修正し、このデータに沿い走行すると推定する。
更に、上り路Ｅ２では上り路Ｅ２で用いる速度、加速度ヒストグラムｍｈ２の加速度使用率を渋滞補正値（加速度使用率を渋滞用δｊ）として同様に求める。更に、下り路Ｅ３で刃下り路Ｅ３で用いる速度、加速度ヒストグラムｍｈ３の加速度使用率を渋滞補正値（加速度使用率を渋滞用δｊ）として同様にして求める。
このような消費電力量予測値算出手段１６０は渋滞補正値算出手段１５０からの渋滞補正指令を受けると、この指令に沿い、走行消費電力量を渋滞情報で補正される。
更に、上り路Ｅ２では上り路Ｅ２で用いる速度、加速度ヒストグラムｍｈ２の加速度使用率を渋滞補正値（加速度使用率を渋滞用δｊ）として同様に求める。更に、下り路Ｅ３で刃下り路Ｅ３で用いる速度、加速度ヒストグラムｍｈ３の加速度使用率を渋滞補正値（加速度使用率を渋滞用δｊ）として同様にして求める。
このような消費電力量予測値算出手段１６０は渋滞補正値算出手段１５０からの渋滞補正指令を受けると、この指令に沿い、走行消費電力量を渋滞情報で補正される。
即ち、消費電力量予測値算出手段１６０は平坦路Ｅ１で用いる走行消費電力マップｍｐ１の消費電力値（車速、加速度共に最小値で設定される単位距離あたりの消費電力値）と、速度、加速度ヒストグラムｍｈ１で算出の加速度使用率（この場合δ１内の値）を乗算して平坦路Ｅ１での渋滞に応じた渋滞消費電力量予測値Ｐａｄ１を算出する。更に、上り路Ｅ２で用いる走行消費電力マップｍｐ２の消費電力量（車速、加速度共に最小値で設定される単位距離あたりの消費電力量）と、速度、加速度ヒストグラムｍｈ２で算出の使用頻度数（渋滞補正値δ１）を乗算して上り路Ｅ２での渋滞に応じた渋滞消費電力量予測値Ｐａｄ２を算出する。更に、下り路Ｅ３で用いる走行消費電力マップｍｐ３の消費電力量（車速、加速度共に最小値で設定される単位距離あたりの消費電力値）と、速度、加速度ヒストグラムｍｈ３で算出の使用頻度数（渋滞補正値δ１）を乗算して下り路Ｅ３での渋滞に応じた渋滞消費電力量予測値Ｐａｄ３を算出する。
このような渋滞時の補正処理により、消費電力量予測値算出手段１６０は、図２（ｃ）の速度、加速度ヒストグラムｍｈ１〜ｍｈ３の渋滞時補正値δ１（例えば図５の破線域の値）を用いて走行消費電力演算式を修正し、走行予定経路Ｅ０の全行程での補正済み走行消費電力予測値ＰｗＡｊを演算する。これにより、他車の走行実績を反映したより実走行（リアルタイムの走行）に近い消費電力量予測を行える。
次に、消費電力量蓄積手段（データ処理手段）１１０の供給可能電力量予測値算出手段１３０を説明する。
供給可能電力量予測値算出手段１３０は車両の電池（バッテリ）４０からの充電レベル情報に基づき供給可能電力量予測値Ｑｐｂを算出する。
ここでは出発地におけるバッテリの残存容量（ＳＯＣ）がバッテリ残存容量計６０４で読み取られ、残存容量（ＳＯＣ）である充電レベル情報に基づく放電可能電力量より供給電力量Ｑｐｂが供給電力量予測値として算出できる。
供給可能電力量予測値算出手段１３０は車両の電池（バッテリ）４０からの充電レベル情報に基づき供給可能電力量予測値Ｑｐｂを算出する。
ここでは出発地におけるバッテリの残存容量（ＳＯＣ）がバッテリ残存容量計６０４で読み取られ、残存容量（ＳＯＣ）である充電レベル情報に基づく放電可能電力量より供給電力量Ｑｐｂが供給電力量予測値として算出できる。
更に、車両Ｃの下り路Ｅ３走行時に下り標高差ｈ’の走行に応じモータ１が発電量である下り勾配消費電力（＝−εＭＧｈ’）を発電する。本来、この値も供給電力量予測値Ｑｐｂに含まれるが、ここでの下り勾配消費電力（＝−εＭＧｈ’）は上述の通り、消費電力量の減算値として走行消費電力算出手段１２０での演算処理の要件にすでに含まれるので、ここではこの値を考慮しない。
このような経緯より、供給電力算出手段１３０は電池（バッテリ）４０からの充電レベル情報に基づく放電可能電力量に応じた発電量のみから供給電力量予測値Ｑｐｂが算出される。
このような経緯より、供給電力算出手段１３０は電池（バッテリ）４０からの充電レベル情報に基づく放電可能電力量に応じた発電量のみから供給電力量予測値Ｑｐｂが算出される。
次に、データ処理手段１１０の空調消費電力算出手段１５０を説明する。
空調消費電力算出手段１５０は車両Ｃの空調を行う空調機（エアコン）７１０の走行予定経路Ｅ０上における駆動状況に応じたエアコン消費電力量予測値を算出するもので、空調機（エアコン）７１０のエアコン駆動装置７０と信号の授受を行う。エアコン駆動装置７０は車両制御装置（ＰＣＵ）６０からの駆動指令に応じて空調制御を行う。
空調消費電力算出手段１５０は車両Ｃの空調を行う空調機（エアコン）７１０の走行予定経路Ｅ０上における駆動状況に応じたエアコン消費電力量予測値を算出するもので、空調機（エアコン）７１０のエアコン駆動装置７０と信号の授受を行う。エアコン駆動装置７０は車両制御装置（ＰＣＵ）６０からの駆動指令に応じて空調制御を行う。
走行予定経路Ｅ０における駆動状況として現在地（出発地）の現在値温度Ｔｓを温度センサ７２０から、目的地の外気温度Ｔｅをサーバー３０から、操作者のエアコン指定温度Ｔｒをエアコン駆動装置７０から読み取る。その上で、前述のデータ処理手段１１０で作成され蓄積されているエアコン消費電力マップｍｅ１を用い、目的地までの経過時間を演算した上でエアコン消費電力量予測値Ｐａ１を演算する。この場合、エアコン消費電力量予測値Ｐａ１は経過時間（図８の運転開始時（０〜０．５）からの経過時間ｈ参照）の経過時間域の値ｐａｗｎを外気温（℃）に応じて読み取り、エアコン消費電力量予測値Ｐａ１（＝ｐａｗａ＋ｐａｗｂ＋ｐａｗｃ＋・・・・＋ｐａｗｎ）を演算する。
ここで、エアコン消費電力マップｍｅ１は実績値で更新されている。即ち、出発地の現在値温度Ｔｓと目的地に向かう場合の各外気温度差、指定温度Ｔｒと外気温度Ｔｅの温度差、および出発時の指定温度に向かいフル作動する空調初期運転モード期間と、その後の空調安定後の空調定常運転モード期間での消費電力の変動を反映して更新されている。
このため、空調消費電力算出手段１５０はエアコン消費電力マップｍｅ１を用いることで、作動モードの変化や、運転者の指定温度、外気温度との差を考慮したエアコン消費電力量予測値Ｐａ１を取得できる。
このようなエアコン消費電力量予測値Ｐａ１を取得後、消費電力量予測値算出手段１６０は、図２（ａ）のように、走行予定経路Ｅ０の全走行消費電力量予測値ＰｗＡＡを走行予定経路Ｅ０の走行消費電力量予測値ＰｗＡ（ｏｒ ＰｗＡｊ）にエアコン消費電力量予測値Ｐａ１を加算して求める。
このため、空調消費電力算出手段１５０はエアコン消費電力マップｍｅ１を用いることで、作動モードの変化や、運転者の指定温度、外気温度との差を考慮したエアコン消費電力量予測値Ｐａ１を取得できる。
このようなエアコン消費電力量予測値Ｐａ１を取得後、消費電力量予測値算出手段１６０は、図２（ａ）のように、走行予定経路Ｅ０の全走行消費電力量予測値ＰｗＡＡを走行予定経路Ｅ０の走行消費電力量予測値ＰｗＡ（ｏｒ ＰｗＡｊ）にエアコン消費電力量予測値Ｐａ１を加算して求める。
この後、制御部１０の走行可否判定手段１７０は走行予定経路Ｅ０の全走行消費電力量予測値ＰｗＡＡと供給可能電力量予測値算出手段１３０から供給電力量予測値Ｑｐｂを対比する。ここで、（全走行消費電力量予測値：ＰｗＡＡ＜供給電力量予測値：Ｑｐｂ）であるか否かを判断し、満たされると走行予定経路の走破が可能と判断し、即ち、目的地到達が可能なエネルギ搭載状態であると精度よく判断できる。
その上で、走行可否判定手段１７０は目的地到達が可能、あるいは、不可能であることを表示装置２０の表示制御部２４０を介して表示部２２０で行う。
その表示部２２０の判断表示に応じて、運転者は目的地到達が不可能であると、出発前に再充電を行うか、適宜到達可能と推定される地点の充電スタンドを確認して走行に入ることが出来る。
その上で、走行可否判定手段１７０は目的地到達が可能、あるいは、不可能であることを表示装置２０の表示制御部２４０を介して表示部２２０で行う。
その表示部２２０の判断表示に応じて、運転者は目的地到達が不可能であると、出発前に再充電を行うか、適宜到達可能と推定される地点の充電スタンドを確認して走行に入ることが出来る。
次に、このような車両の目的地到達推定装置の制御処理における走行実績情報の蓄積処理を図６のフローチャートに沿い、走行消費電力量予測を図７のフローチャートに沿い、エアコン消費電力量予測とエアコン実績情報の蓄積処理を図９のフローチャートに沿い、説明する。
車両Ｃの走行時に図６の走行実績情報の蓄積処理のステップｓ１に達すると、平坦路Ｅ１ではステップｓ２に、上り路Ｅ２ではステップｓ３に、下り路Ｅ３ではステップｓ４に進む。ステップｓ３で単位距離あたりの走行消費電力マップ（図４のｍｐ１）を実績値で更新し、平坦路走行中はステップｓ５、ｓ３が繰り返される。平坦路を抜けるとステップｓ６，７に進み、平坦路の平均速度を計算し、平坦路Ｅ１の速度、加速度ヒストグラムｍｈ１の所定速度化速度エリアを更新する。
車両Ｃの走行時に図６の走行実績情報の蓄積処理のステップｓ１に達すると、平坦路Ｅ１ではステップｓ２に、上り路Ｅ２ではステップｓ３に、下り路Ｅ３ではステップｓ４に進む。ステップｓ３で単位距離あたりの走行消費電力マップ（図４のｍｐ１）を実績値で更新し、平坦路走行中はステップｓ５、ｓ３が繰り返される。平坦路を抜けるとステップｓ６，７に進み、平坦路の平均速度を計算し、平坦路Ｅ１の速度、加速度ヒストグラムｍｈ１の所定速度化速度エリアを更新する。
次いで、上り路Ｅ２区間にステップｓ２で入り、次いで通過すると、ステップｓ８〜ｓ１０に進む。ここで、上り実効重量ｍｐ２を演算式（＝ＭＧ／η）でもとめ、蓄積処理し、ついで、上り路の平均速度計算をし、更に、上り路Ｅ２の速度、加速度ヒストグラムｍｈ２（図３参照）が更新される。
次いで、下り路Ｅ３区間にステップｓ４で入り、次いで通過すると、ステップｓ１１〜ｓ１３に進む。ここで、下り実効重量ｍｐ３を演算式（＝εＭＧ）でもとめ、蓄積処理し、ついで、下り路の平均速度計算をし、更に、下り路Ｅ３の速度、加速度ヒストグラムｍｈ３（図３参照）が更新される。
次いで、下り路Ｅ３区間にステップｓ４で入り、次いで通過すると、ステップｓ１１〜ｓ１３に進む。ここで、下り実効重量ｍｐ３を演算式（＝εＭＧ）でもとめ、蓄積処理し、ついで、下り路の平均速度計算をし、更に、下り路Ｅ３の速度、加速度ヒストグラムｍｈ３（図３参照）が更新される。
車両Ｃの走行時に図７の走行消費電力量予測処理のステップａ０に達すると表示装置であるナビゲーション装置２０にルート設定指示が入力されるのを待つ。入力でステップａ１、ａ２でサーバー３０の地図データベース３０−１よりルート（走行予定路Ｅ０）の標高データｈ、ｈ’を取得し、平坦路Ｅ１、上り路Ｅ２、下り路Ｅ３の区分け、距離データの取得をする。ステップａ３、ａ４、ａ５では、まず、サーバーの自車実績情報データベース３０−２から単位距離あたりの走行消費電力マップｍｐ１を呼び出し、次いでサーバーの他車の実績情報データベース３０−３から自車が通過する予定時間の当該区間の他車の平均車速を予測値として取得する。次いで、当該平均速度域の速度、加速度ヒストグラムｍｈｎを取得する。
この場合、平坦路Ｅ１、上り路Ｅ２、下り路Ｅ３で用いる速度、加速度ヒストグラムｍｈ１〜ｍｈ３の値は、特に、走行予定域に渋滞情報が入力していると、修正され、渋滞補正値δ１（加速度使用率を渋滞用δｊの値に修正）が採用される。ここでは、渋滞区間の走行域での加速度使用率データは渋滞のため、車速域を０〜１０速度（ｋｍ／ｈ）で、加速度域を０．５〜１．０（ｍ／ｓ２）に修正される。この処理により、渋滞している走行予定域の走行は低速化され、消費燃料量が増加することと成る。
次いで、ステップａ６では平坦路相当のルート（走行予定路Ｅ０）走行での単位距離あたりの平坦路走行相当分消費電力量Ｐｗ１／Ｌ（ｋｗｈ／ｋｍ）を演算し、ステップａ７に達する。ここでは平坦路Ｅ１でステップａ１２に、上り路Ｅ２ではステップａ８に、下り路Ｅ３ではステップａ９に進む。ステップａ８、ａ１０で標高差ｈの上り路Ｅ２では上り実効重量を演算式（＝ＭＧ／η）を用いて演算し、これに上り路Ｅ２の標高差ｈを乗算して、単位距離あたりの上り路走行相当分消費電力量Ｐｗ２／Ｌ（ｋｗｈ／ｋｍ）を演算し、上り勾配消費電力量（＝ＭＧ／η×ｈ）を補正値として求める。
ステップａ９、ａ１１で標高差ｈ’の下り路Ｅ３であると、下り実効重量を演算式（＝εＭＧ）で求め、これに下り路Ｅ３の標高差ｈ’を乗算して、単位距離あたりの下り路走行相当分消費電力量Ｐｗ３／Ｌ（ｋｗｈ／ｋｍ）を負の補正値（回生発電量）として演算する。
ステップａ９、ａ１１で標高差ｈ’の下り路Ｅ３であると、下り実効重量を演算式（＝εＭＧ）で求め、これに下り路Ｅ３の標高差ｈ’を乗算して、単位距離あたりの下り路走行相当分消費電力量Ｐｗ３／Ｌ（ｋｗｈ／ｋｍ）を負の補正値（回生発電量）として演算する。
これらのいずれかよりステップａ１２、ａ１３に達する。ここでは、平坦路相当の消費電力量予測値ＰｗＡ１（走行予定路Ｅ０全域の値）に、上り勾配消費電力量（＝ＭＧ／η×ｈ）と、下り勾配消費電力量（＝−εＭＧｈ’）との補正処理を加えて全走行路Ｅ０での走行消費電力量予測値ＰｗＡを演算する。更に、全区間の消費電力量予測が完了するのを待ち、完了すると、ステップａ１４において、最新のエアコン消費電力量予測値Ｐａ１を取得し、エアコン消費電力量予測値Ｐａ１の加算処理をし、走行予定経路Ｅ０の全走行消費電力量予測値ＰｗＡＡを算出する。
ここで、図９のフローチャートのエアコン実績情報の蓄積処理でのステップｂ１に達すると、表示装置であるナビゲーション装置２０にルート設定指示が入力されるのを待つ。入力でステップｂ２〜ｂ６の処理を行う。
ステップｂ２ではサーバーの他車の実績情報データベース３０−３から自社が通過する予定時間の当該区間の他車の平均車速を予測値として取得し、目的地までの走行時間を予測する。更に、サーバーの気象情報データベース３０−４からルート上の走行時間帯の外気温度の予測値を取得する。更に、サーバーのエアコン消費電力実績情報データベース３０−５からルート走行中のエアコン消費電力Ｐａ１（＝ｐａｗａ＋ｐａｗｂ＋ｐａｗｃ＋・・・・＋ｐａｗｎ）を演算し、予測値を取得する。更に、走行中において、エアコン消費電力実績値をエアコン消費電力計７０１より順次取得し、蓄積し、エアコン消費電力実績情報データベース３０−５に蓄積する。
ここで、図９のフローチャートのエアコン実績情報の蓄積処理でのステップｂ１に達すると、表示装置であるナビゲーション装置２０にルート設定指示が入力されるのを待つ。入力でステップｂ２〜ｂ６の処理を行う。
ステップｂ２ではサーバーの他車の実績情報データベース３０−３から自社が通過する予定時間の当該区間の他車の平均車速を予測値として取得し、目的地までの走行時間を予測する。更に、サーバーの気象情報データベース３０−４からルート上の走行時間帯の外気温度の予測値を取得する。更に、サーバーのエアコン消費電力実績情報データベース３０−５からルート走行中のエアコン消費電力Ｐａ１（＝ｐａｗａ＋ｐａｗｂ＋ｐａｗｃ＋・・・・＋ｐａｗｎ）を演算し、予測値を取得する。更に、走行中において、エアコン消費電力実績値をエアコン消費電力計７０１より順次取得し、蓄積し、エアコン消費電力実績情報データベース３０−５に蓄積する。
更に、ステップｂ６においては走行継続を判断し、ステップｂ２〜ｂ６を繰り返し、目的地到着で処理を終了する。
このような図９のフローチャートのエアコン実績情報の蓄積処理が成されることで、図７の走行消費電力予測処理のステップａ１１では最新のエアコン消費電力計６０３、外気温度計７２０より取り込んだ実績値で演算済みのルート走行中のエアコン消費電力Ｐａ１を取得する。
このような図９のフローチャートのエアコン実績情報の蓄積処理が成されることで、図７の走行消費電力予測処理のステップａ１１では最新のエアコン消費電力計６０３、外気温度計７２０より取り込んだ実績値で演算済みのルート走行中のエアコン消費電力Ｐａ１を取得する。
その上でステップａ１４に達し、そこで走行予定経路Ｅ０の全走行消費電力量予測値ＰｗＡＡを走行予定経路Ｅ０の走行消費電力量予測値ＰｗＡにエアコン消費電力量予測値Ｐａ１を加算して求め、走行消費電力量予測を終了する。
この後、制御部１０のデー走行可否判定手段１６０において、走行予定経路Ｅ０の全走行消費電力量予測値ＰｗＡＡと供給電力算出手段１３０から供給電力量予測値Ｑｐｂを対比し、ＰｗＡＡ＜Ｑｐｂ）を判断する。更に、満たされると判断すると目的地到達が可能との表示を表示装置２０の表示制御部２４０を介して表示部２２０で行うことが出来る。
この後、制御部１０のデー走行可否判定手段１６０において、走行予定経路Ｅ０の全走行消費電力量予測値ＰｗＡＡと供給電力算出手段１３０から供給電力量予測値Ｑｐｂを対比し、ＰｗＡＡ＜Ｑｐｂ）を判断する。更に、満たされると判断すると目的地到達が可能との表示を表示装置２０の表示制御部２４０を介して表示部２２０で行うことが出来る。
このように本発明の車両の目的地到達推定装置によれば、予め、走行消費電力量の実績演算データを該実績演算データの蓄積手段（サーバー）３０に蓄積し、その上で今回の車両の走行予定経路Ｅ０の経路情報に応じた走行消費電力量予測値ＰｗＡを実績演算データｍｐ１に基づき算出する。次いで、供給電力量算出手段１３０が走行予定経路Ｅ０内の下り坂経路Ｅ３に応じた回生発電量及びバッテリ４０からの充電レベル情報ＳＯＣに基づく放電可能電力量より供給電力量予測値Ｑｐｂを算出し、更に、渋滞消費電力量算出手段１４０が走行予定経路の現在の渋滞に応じた渋滞消費電力量予測値を算出する。これら各予測値に基づき目的地到達が可能か否かを制度良く判断できる。特に、走行予定経路の現在の渋滞状態を考慮して全走行消費電力量を予測できるので、目的地到達が可能か否かを最新の他車両の走行実績として取り入れた道路状態に応じて精度よく判断できる。
また、補正値δ１（渋滞補正値）は、走行予定経路を走行する他車の走行実績データに基づいて算出される。この他車の走行実績データには速度、加速度ヒストグラムや走行消費電力量データなどが含まれる。
また、これまでに走行した道路において、渋滞区間における走行データを渋滞走行データとして蓄積し、渋滞走行データからヒストグラムの補正値δ１を算出してもよい。この場合、この補正値δ１は、速度、加速度ヒストグラムを渋滞した道路に最適化したマップへ補正する渋滞補正値である。また、渋滞走行データは、渋滞区間走行時に使用された速度、加速度を取得し、蓄積される。そして、補正値δ１は該渋滞走行データと速度、加速度ヒストグラムを比較することにより算出される。
このように、走行予定経路Ｅ０での現在の他車両の渋滞情報を車外のネットワーク３０より読み取り、現在の渋滞情報に応じた渋滞消費電力量（増量修正されている）を算出し、これを用いて目的地到達が可能か否かを判断するので、最新の渋滞情報を容易に確保でき、目的地到達が可能か否かを精度よく判断できる。
また、これまでに走行した道路において、渋滞区間における走行データを渋滞走行データとして蓄積し、渋滞走行データからヒストグラムの補正値δ１を算出してもよい。この場合、この補正値δ１は、速度、加速度ヒストグラムを渋滞した道路に最適化したマップへ補正する渋滞補正値である。また、渋滞走行データは、渋滞区間走行時に使用された速度、加速度を取得し、蓄積される。そして、補正値δ１は該渋滞走行データと速度、加速度ヒストグラムを比較することにより算出される。
このように、走行予定経路Ｅ０での現在の他車両の渋滞情報を車外のネットワーク３０より読み取り、現在の渋滞情報に応じた渋滞消費電力量（増量修正されている）を算出し、これを用いて目的地到達が可能か否かを判断するので、最新の渋滞情報を容易に確保でき、目的地到達が可能か否かを精度よく判断できる。
更に、供給電力算出手段がバッテリの充電レベル情報に基づく放電可能電力量を算出し、これらに基づき供給可能電力量予測値を算出する。その供給可能電力量予測値を用いて目的地到達が可能か否かを判断するので、目的地到達が可能か否かを精度よく判断できる。
なお、本実施形態では消費電力量予測値の演算中に車両Ｃの下り路Ｅ３の走行中にエンジン１の発電機が発電可能な発電可能電力量相当の発電エネルギを負の消費電力量である下り勾配消費電力量（＝−εＭＧｈ’）とし設定して走行消費電力量予測値中に含んでいる。このため、本来発電機が発電可能な下り勾配での発電電力量（＝−εＭＧｈ’）を供給電力算出手段１３０の供給電力量予測値Ｑｐに含ませていない。
なお、本実施形態では消費電力量予測値の演算中に車両Ｃの下り路Ｅ３の走行中にエンジン１の発電機が発電可能な発電可能電力量相当の発電エネルギを負の消費電力量である下り勾配消費電力量（＝−εＭＧｈ’）とし設定して走行消費電力量予測値中に含んでいる。このため、本来発電機が発電可能な下り勾配での発電電力量（＝−εＭＧｈ’）を供給電力算出手段１３０の供給電力量予測値Ｑｐに含ませていない。
そこで、このような構成に代えて、他の第２実施形態としての車両の目的地到達推定装置を構成してもよい。この第２実施形態は次の構成のみが第１実施形態と相違するので、他の構成部位の重複説明を略す。この場合において、消費電力量予測値算出手段１６０’において、エンジン１の発電機が発電可能な発電可能電力量相当の下り勾配での発電電力量（＝−εＭＧｈ’）を消費電力量予測値Ｐｗに含まない構成とする。その上で、エンジン１の発電機の発電可能電力量相当の下り勾配での発電電力量（＝εＭＧｈ’）を供給可能電力量予測値算出手段１３０’において、回生発電量である正の値である供給電力量とする。この供給電力量に、更に、バッテリ４０の充電レベル情報に基づく放電可能電力量相当の供給電力量を加算して供給電力量予測値Ｑｐを精度良く算出することができる。
この消費電力量予測値算出手段１６０’による消費電力量予測値Ｐｗと供給可能電力量予測値算出手段１３０’による供給電力量予測値Ｑｐとを用いて、Ｐｗ＜Ｑｐを判断し、目的地到達が可能なエネルギ搭載状態であるか否かを判断してもよい。この場合も、図１の装置と同様の作用効果を得ることが出来る。
上述の車両の目的地到達推定装置は走行予定経路Ｅ０の全走行消費電力量予測値ＰｗＡＡを走行予定経路Ｅ０の走行消費電力量予測値ＰｗＡにエアコン消費電力量予測値Ｐａ１を加算して求め、消費電力を精度良く算出している。これに対し、車両Ｃがエアコンを装備しない場合には、エアコン消費電力量予測値Ｐａ１を加算しないで走行予定経路Ｅ０の全走行消費電力予測値ＰｗＡＡを求めて、装置の簡素化を図るようにしてもよい。
上述の車両の目的地到達推定装置は電気自動車（ＥＶ）に装着されているが、プラグインハイブリッド車両（ＰＨＥＶ）にも適用でき、その場合には回生発電量と放電可能電力量と発電可能電力量とを加算して供給電力量を算出することとなる。
上述の車両の目的地到達推定装置はネットワークを介して車外のサーバー３０にデータの蓄積を行うとしたが、場合により、サーバー３０を車内に装備してもよい。
上述の車両の目的地到達推定装置はネットワークを介して車外のサーバー３０にデータの蓄積を行うとしたが、場合により、サーバー３０を車内に装備してもよい。
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施することができる。
１ モータ（電動回転機）
１０ 制御部
２０ 表示装置
３０ サーバー（実績演算データの蓄積手段）
１１０ 消費電力量蓄積手段（データ処理手段）
１２０ 加速度使用率蓄積手段
１３０ 供給可能電力量予測値算出手段
１４０ 設定手段
１５０ 渋滞補正値算出手段
１６０ 消費電力量予測値算出手段
１７０ 走行可否判定手段
α 走行消費電力値の所定反映比率
β 所定反映比率
δ 加速度使用率（速度、加速度に達する使用頻度相当値）
δ１ 加速度使用率の渋滞用の値
ｍｐ１（ｎ） 走行消費電力量演算データ
ｍｈ１（ｎ） 速度、加速度ヒストグラム
Ｃ 車両
Ｅ０ 走行予定経路
Ｅ１ 走行予定経路
Ｅ２ 上り路
Ｅ３ 下り路
ＭＧ／η×ｈ 上り勾配消費電力量
−εＭＧｈ’ 下り勾配消費電力量（回生発電量）
Ｐａｄ 渋滞消費電力量予測値
Ｐｗ 走行消費電力量
Ｐｗ１１ 平坦路走行相当分消費電力量
Ｐｗｎ 走行相当分消費電力量
Ｐｗ２／Ｌ 単位距離あたりの走行相当分消費電力量
Ｐｗ２１ 上り路走行相当分消費電力量
ＰｗＡ 走行消費電力量予測値
ＰｗＡＡ 全走行消費電力量予測値
Ｑｐｂ 供給電力量予測値
ＳＯＣ バッテリの残存容量（充電レベル情報）
１０ 制御部
２０ 表示装置
３０ サーバー（実績演算データの蓄積手段）
１１０ 消費電力量蓄積手段（データ処理手段）
１２０ 加速度使用率蓄積手段
１３０ 供給可能電力量予測値算出手段
１４０ 設定手段
１５０ 渋滞補正値算出手段
１６０ 消費電力量予測値算出手段
１７０ 走行可否判定手段
α 走行消費電力値の所定反映比率
β 所定反映比率
δ 加速度使用率（速度、加速度に達する使用頻度相当値）
δ１ 加速度使用率の渋滞用の値
ｍｐ１（ｎ） 走行消費電力量演算データ
ｍｈ１（ｎ） 速度、加速度ヒストグラム
Ｃ 車両
Ｅ０ 走行予定経路
Ｅ１ 走行予定経路
Ｅ２ 上り路
Ｅ３ 下り路
ＭＧ／η×ｈ 上り勾配消費電力量
−εＭＧｈ’ 下り勾配消費電力量（回生発電量）
Ｐａｄ 渋滞消費電力量予測値
Ｐｗ 走行消費電力量
Ｐｗ１１ 平坦路走行相当分消費電力量
Ｐｗｎ 走行相当分消費電力量
Ｐｗ２／Ｌ 単位距離あたりの走行相当分消費電力量
Ｐｗ２１ 上り路走行相当分消費電力量
ＰｗＡ 走行消費電力量予測値
ＰｗＡＡ 全走行消費電力量予測値
Ｑｐｂ 供給電力量予測値
ＳＯＣ バッテリの残存容量（充電レベル情報）
Claims (4)
- 車両の始動から停止までに電動機が使用した消費電力量を取得し、消費電力量データとして蓄積する消費電力量蓄積手段と、
前記車両の始動から停止までに、車速ごとに前記車速に達した際の加速度を順次取得し加速度使用率データとして蓄積する加速度使用率蓄積手段と、
前記車両のバッテリからの充電レベル情報に基づき供給可能電力量予測値を算出する供給可能電力量予測値算出手段と、
前記車両の走行予定経路を設定し、前記走行予定経路の少なくとも距離情報と、時間情報と、渋滞情報とを含む経路情報を取得する設定手段と、
前記渋滞情報から、前記加速度使用率データを補正する渋滞補正値を算出する渋滞補正値算出手段と、
前記車両が前記走行予定経路で消費する消費電力量予測値を前記経路情報と前記消費電力量データと前記渋滞補正値で補正された前記加速度使用率データに基づき算出する消費電力量予測値算出手段と、
前記供給可能電力量予測値と前記消費電力量予測値に基づき前記走行予定経路が走破可能かを判断する走行可否判定手段と、
を備えたことを特徴とする車両の目的地到達推定装置。 - 請求項１に記載の車両の目的地到達推定装置において、
前記渋滞補正値は、走行予定路を走る他車の走行データ実績に基づいて算出される
ことを特徴とする車両の目的地到達推定装置 - 請求項１又は２に記載の車両の目的地到達推定装置において、
前記設定手段は、前記走行予定経路での現在の渋滞情報を外部ネットワークより受取る
ことを特徴とする車両の目的地到達推定装置。 - 請求項１から３までのいずれか一つに記載の車両の目的地到達推定装置において、前記車両に搭載されると共に、検出した現在地から指定した目的地までの走行予定経路の経路情報を表示する表示装置を備え、前記走行可否判定手段からの目的地到達か否かの判断結果を前記表示装置で表示する、
ことを特徴とする車両の目的地到達推定装置。
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