JP2018137917A - Electric vehicle travel support device, server device, electric vehicle travel support system, electric vehicle travel support method, and program - Google Patents

Electric vehicle travel support device, server device, electric vehicle travel support system, electric vehicle travel support method, and program Download PDF

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To reduce the energy loss of an electric vehicle by performing appropriate travel support according to the state of a congestion sign.SOLUTION: An electric vehicle travel support device 10 comprises: a three-dimensional acceleration sensor 14; a congestion sign information calculation section 24; a determination section 25; an amount-of-charge calculation section 26; a charge planning section 27; and a travel control section 29. The congestion sign information calculation section 24 calculates a congestion sign indicator based on a change in acceleration acquired by the three-dimensional acceleration sensor 14. The determination section 25 determines whether the congestion sign indicator indicates the initial state of a congestion sign or indicates the immediately preceding state of congestion. The amount-of-charge calculation section 26 calculates chargeable amounts by a first power generation mode and a second power generation mode of an electric vehicle 1 in the initial state of the congestion sign and the immediately preceding state of the congestion. The charge planning section 27 plans charge schedules in the initial state of the congestion sign and the immediately preceding state of the congestion. The travel control section 29 gives instructions for the execution of the travel support of the electric vehicle 1 according to the charge schedules.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

本発明は、電動車両走行支援装置、サーバ装置、電動車両走行支援システム、電動車両走行支援方法、およびプログラムに関する。   The present invention relates to an electric vehicle travel support device, a server device, an electric vehicle travel support system, an electric vehicle travel support method, and a program.

従来、走行路に渋滞の存在が予測される場合に、渋滞中の停車時間の予測値に応じてバッテリ充電量を高く設定する車両の制御装置が知られている(例えば、特許文献1参照)。
また、従来、渋滞路におけるアイドル停止の合間の走行時に発電機の発電電圧を高く設定することによってバッテリへの充電量を増大させる制御装置が知られている(例えば、特許文献2参照)。
2. Description of the Related Art Conventionally, there is known a vehicle control device that sets a battery charge amount high in accordance with a predicted value of a stop time during a traffic jam when the presence of a traffic jam is predicted on a travel road (see, for example, Patent Document 1). .
Conventionally, there has been known a control device that increases the amount of charge to a battery by setting a power generation voltage of a generator high during traveling between idle stops on a congested road (see, for example, Patent Document 2).

特開2010−269712号公報JP 2010-269712 A 特開2005−291158号公報JP 2005-291158 A

ところで、上記従来技術に係る制御装置は、渋滞に備えてバッテリの充電量を増大させるだけであり、渋滞に到達する前の走行状態において車両のエネルギー損失が増大してしまう虞がある。これに伴い、渋滞の予兆状態での走行状態を考慮して、車両のエネルギー損失を低減するように適切な走行支援を行うことが望まれている。   By the way, the control device according to the above-described prior art only increases the amount of charge of the battery in preparation for a traffic jam, and there is a possibility that the energy loss of the vehicle may increase in the traveling state before reaching the traffic jam. In connection with this, it is desired to perform appropriate driving support so as to reduce the energy loss of the vehicle in consideration of the driving state in the sign state of traffic jam.

本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、渋滞の予兆状態に応じて適切な走行支援を行うことによって車両のエネルギー損失を低減することが可能な電動車両走行支援装置、サーバ装置、電動車両走行支援システム、電動車両走行支援方法、およびプログラムを提供することを目的とする。   The present invention has been made in view of the above circumstances, and an electric vehicle travel support device, a server device, and an electric vehicle capable of reducing energy loss of the vehicle by performing appropriate travel support in accordance with a predictive state of congestion. It is an object to provide a driving support system, an electric vehicle driving support method, and a program.

上記課題を解決して係る目的を達成するために、本発明は以下の態様を採用した。
(1)本発明の一態様に係る電動車両走行支援装置は、加速時に発電する第1発電部(例えば、実施形態でのオルタネータ8)および減速時に発電する第2発電部(例えば、実施形態でのモータジェネレータ5)と、前記第1発電部および前記第2発電部の各々の発電によって充電される充電部(例えば、実施形態でのバッテリ7)とを備える電動車両(例えば、実施形態での電動車両1)の走行支援を行う電動車両走行支援装置であって、前記電動車両の加速度を取得する加速度取得部(例えば、実施形態での3次元加速度センサ14)と、前記加速度取得部によって取得された前記加速度の変化に基づく渋滞予兆情報を取得する渋滞予兆情報取得部(例えば、実施形態での渋滞予兆情報算出部24)と、前記渋滞予兆情報が、渋滞予兆の初期状態を示すか、渋滞の直前状態を示すかを判定する判定部(例えば、実施形態での判定部25)と、前記判定部の判定結果に基づいて、前記第1発電部および前記第2発電部の各々の発電による前記充電部の充電可能量を算出する充電可能量算出部(例えば、実施形態での充電量算出部26)と、前記充電可能量に基づいて、前記第1発電部および前記第2発電部の各々の発電による前記充電部の充電スケジュールを計画する充電計画部(例えば、実施形態での充電計画部27)と、前記充電スケジュールに応じて、前記走行支援の実行を指示する指示部(例えば、実施形態での情報提示制御部28および走行制御部29)と、を備える。
In order to solve the above problems and achieve the object, the present invention employs the following aspects.
(1) An electric vehicle travel support device according to an aspect of the present invention includes a first power generation unit that generates power during acceleration (for example, the alternator 8 in the embodiment) and a second power generation unit that generates power during deceleration (for example, in the embodiment). Motor generator 5) and a charging unit (for example, battery 7 in the embodiment) that is charged by power generation of each of the first power generation unit and the second power generation unit (for example, in the embodiment) An electric vehicle travel support device that performs travel support of the electric vehicle 1), which is acquired by an acceleration acquisition unit (for example, the three-dimensional acceleration sensor 14 in the embodiment) that acquires acceleration of the electric vehicle and the acceleration acquisition unit. A traffic jam sign information acquisition unit (for example, the traffic jam sign information calculation unit 24 in the embodiment) that acquires traffic jam sign information based on the acceleration change, and the traffic jam sign information A determination unit (for example, determination unit 25 in the embodiment) for determining whether to indicate an initial state or a state immediately before a traffic jam, and the first power generation unit and the second based on the determination result of the determination unit A chargeable amount calculation unit (for example, a charge amount calculation unit 26 in the embodiment) that calculates a chargeable amount of the charging unit by each power generation of the power generation unit, and the first power generation unit based on the chargeable amount And a charging planning unit (for example, the charging planning unit 27 in the embodiment) that plans a charging schedule of the charging unit by each power generation of the second power generation unit, and execution of the driving support according to the charging schedule. An instruction unit for instructing (for example, the information presentation control unit 28 and the travel control unit 29 in the embodiment).

(2)上記(1)に記載の電動車両走行支援装置では、前記充電計画部は、前記渋滞予兆情報が前記渋滞予兆の初期状態を示すとともに、前記電動車両の減速制御が実行されていない場合において、前記第2発電部の発電よりも前記第1発電部の発電を優先して前記充電スケジュールを計画してもよい。 (2) In the electric vehicle travel support apparatus according to (1), the charging plan unit includes a case where the traffic jam sign information indicates an initial state of the traffic jam sign and deceleration control of the electric vehicle is not executed. The charging schedule may be planned with priority given to the power generation of the first power generation unit over the power generation of the second power generation unit.

(3)上記(1)に記載の電動車両走行支援装置では、前記充電計画部は、前記渋滞予兆情報が前記渋滞の直前状態を示す場合において、前記第1発電部の発電よりも前記第2発電部の発電を優先して前記充電スケジュールを計画してもよい。 (3) In the electric vehicle travel support device according to (1), the charging plan unit may perform the second power generation over the power generation of the first power generation unit when the traffic jam sign information indicates a state immediately before the traffic jam. The charging schedule may be planned with priority given to power generation by the power generation unit.

(4)上記(1)から(3)の何れかひとつに記載の電動車両走行支援装置は、前記電動車両の消費電力量を推定する消費電力量推定部(例えば、実施形態での充電計画部27)を備え、前記充電計画部は、前記充電可能量および前記消費電力量に基づいて、前記充電スケジュールを計画してもよい。 (4) The electric vehicle travel support device according to any one of (1) to (3) described above is an electric power consumption estimation unit that estimates the electric power consumption of the electric vehicle (for example, a charging plan unit in the embodiment). 27), and the charge planning unit may plan the charge schedule based on the chargeable amount and the power consumption amount.

(5)本発明の一態様に係るサーバ装置は、上記(1)から上記(4)の何れかひとつに記載の電動車両走行支援装置から送信される前記渋滞予兆情報を受信するサーバ通信部(例えば、実施形態でのサーバ通信装置42)と、複数の前記電動車両走行支援装置から取得した複数の前記渋滞予兆情報が、渋滞予兆の初期状態を示すか、渋滞の直前状態を示すかを判定するサーバ判定部(例えば、実施形態でのサーバ判定部45)と、を備え、前記サーバ通信部は、前記サーバ判定部の判定結果の情報を前記複数の前記電動車両走行支援装置に送信する。 (5) A server device according to an aspect of the present invention provides a server communication unit that receives the traffic jam sign information transmitted from the electric vehicle travel support device according to any one of (1) to (4). For example, it is determined whether the server communication device 42) in the embodiment and the plurality of traffic jam sign information acquired from the plurality of electric vehicle travel support devices indicate the initial state of the traffic jam sign or the state immediately before the traffic jam. A server determination unit (for example, a server determination unit 45 in the embodiment), and the server communication unit transmits information on a determination result of the server determination unit to the plurality of electric vehicle travel support devices.

(6)本発明の一態様に係る電動車両走行支援システムは、上記(1)から上記(4)の何れかひとつに記載の電動車両走行支援装置と、上記(5)に記載のサーバ装置とを備える。 (6) An electric vehicle travel support system according to an aspect of the present invention includes the electric vehicle travel support device according to any one of (1) to (4) above, and the server device according to (5) above. Is provided.

(7)本発明の一態様に係る電動車両走行支援方法は、加速時に発電する第1発電部(例えば、実施形態でのオルタネータ8)および減速時に発電する第2発電部(例えば、実施形態でのモータジェネレータ5)と、前記第1発電部および前記第2発電部の各々の発電によって充電される充電部(例えば、実施形態でのバッテリ7)とを備える電動車両(例えば、実施形態での電動車両1)に対して、前記電動車両の加速度を取得する加速度取得部を備える電子機器(例えば、実施形態での電動車両走行支援装置10)が実行する電動車両走行支援方法であって、前記電子機器が、前記加速度取得部によって取得された前記加速度の変化に基づく渋滞予兆情報を取得する渋滞予兆情報取得ステップ(例えば、実施形態でのステップS06)と、前記電子機器が、前記渋滞予兆情報が、渋滞予兆の初期状態を示すか、渋滞の直前状態を示すかを判定する判定ステップ(例えば、実施形態でのステップS08)と、前記電子機器が、前記判定ステップの判定結果に基づいて、前記第1発電部および前記第2発電部の各々の発電による前記充電部の充電可能量を算出する充電可能量算出ステップ(例えば、実施形態でのステップS09、ステップS11)と、前記電子機器が、前記充電可能量に基づいて、前記第1発電部および前記第2発電部の各々の発電による前記充電部の充電スケジュールを計画する充電計画ステップ(例えば、実施形態でのステップS10、ステップS12)と、前記電子機器が、前記充電スケジュールに応じて走行支援の実行を指示する指示ステップ(例えば、実施形態でのステップS13)と、を含む。 (7) The electric vehicle travel support method according to one aspect of the present invention includes a first power generation unit that generates power during acceleration (for example, the alternator 8 in the embodiment) and a second power generation unit that generates power during deceleration (for example, in the embodiment). Motor generator 5) and a charging unit (for example, battery 7 in the embodiment) that is charged by power generation of each of the first power generation unit and the second power generation unit (for example, in the embodiment) An electric vehicle driving support method executed by an electronic device (for example, the electric vehicle driving support device 10 in the embodiment) provided with an acceleration acquisition unit that acquires the acceleration of the electric vehicle with respect to the electric vehicle 1). A traffic jam sign information acquisition step (for example, step S06 in the embodiment) in which the electronic device acquires traffic jam sign information based on the change in acceleration acquired by the acceleration acquisition unit; A determination step (for example, step S08 in the embodiment) in which the electronic device determines whether the traffic jam sign information indicates an initial state of the traffic jam sign or a state immediately before the traffic jam; Based on the determination result of the determination step, a chargeable amount calculation step for calculating a chargeable amount of the charging unit by power generation of each of the first power generation unit and the second power generation unit (for example, step S09 in the embodiment, Step S11) and a charging planning step in which the electronic device plans a charging schedule of the charging unit by each power generation of the first power generation unit and the second power generation unit based on the chargeable amount (for example, implementation) Steps S10 and S12) in the form and an instruction step in which the electronic device instructs execution of driving support according to the charging schedule (for example, Including, a step S13) in the facilities form.

(8)上記(7)に記載の電動車両走行支援方法では、前記電子機器は、前記充電計画ステップにおいて、前記渋滞予兆情報が前記渋滞予兆の初期状態を示すとともに、前記電動車両の減速制御が実行されていない場合において、前記第2発電部の発電よりも前記第1発電部の発電を優先して前記充電スケジュールを計画してもよい。 (8) In the electric vehicle travel support method according to (7), in the charging planning step, the electronic device performs the deceleration control of the electric vehicle while the traffic jam sign information indicates an initial state of the traffic jam sign. In the case where it is not executed, the charging schedule may be planned by giving priority to the power generation of the first power generation unit over the power generation of the second power generation unit.

(9)上記(7)に記載の電動車両走行支援方法では、前記電子機器は、前記充電計画ステップにおいて、前記渋滞予兆情報が前記渋滞の直前状態を示す場合において、前記第1発電部の発電よりも前記第2発電部の発電を優先して前記充電スケジュールを計画してもよい。 (9) In the electric vehicle travel support method according to (7), the electronic device generates power from the first power generation unit when the traffic jam sign information indicates a state immediately before the traffic jam in the charging planning step. The charging schedule may be planned by giving priority to the power generation of the second power generation unit.

(10)上記(7)から(9)の何れかひとつに記載の電動車両走行支援方法は、前記電子機器が、前記電動車両の消費電力量を推定する消費電力量推定ステップ(例えば、実施形態でのステップS10、ステップS12が兼ねる)を含み、前記電子機器は、前記充電計画ステップにおいて、前記充電可能量および前記消費電力量に基づいて、前記充電スケジュールを計画してもよい。 (10) The electric vehicle travel support method according to any one of (7) to (9), wherein the electronic device estimates a power consumption amount of the electric vehicle (for example, an embodiment). The electronic device may plan the charging schedule based on the chargeable amount and the power consumption amount in the charging planning step.

(11)本発明の一態様に係るプログラムは、加速時に発電する第1発電部(例えば、実施形態でのオルタネータ8)および減速時に発電する第2発電部(例えば、実施形態でのモータジェネレータ5)と、前記第1発電部および前記第2発電部の各々の発電によって充電される充電部(例えば、実施形態でのバッテリ7)とを備える電動車両(例えば、実施形態での電動車両1)に対して、前記電動車両の加速度を取得する加速度取得部(例えば、実施形態での3次元加速度センサ14)を備える電子機器(例えば、実施形態での電動車両走行支援装置10)のコンピュータに実行させるプログラムであって、前記コンピュータに、前記加速度取得部によって取得された前記加速度の変化に基づく渋滞予兆情報を取得する渋滞予兆情報取得ステップ(例えば、実施形態でのステップS06)と、前記渋滞予兆情報が、渋滞予兆の初期状態を示すか、渋滞の直前状態を示すかを判定する判定ステップ(例えば、実施形態でのステップS08)と、前記判定ステップの判定結果に基づいて、前記第1発電部および前記第2発電部の各々の発電による前記充電部の充電可能量を算出する充電可能量算出ステップ(例えば、実施形態でのステップS09、ステップS11)と、前記充電可能量に基づいて、前記第1発電部および前記第2発電部の各々の発電による前記充電部の充電スケジュールを計画する充電計画ステップ(例えば、実施形態でのステップS10、ステップS12)と、前記充電スケジュールに応じて走行支援の実行を指示する指示ステップ(例えば、実施形態でのステップS13)と、を実行させる。 (11) A program according to an aspect of the present invention includes a first power generation unit that generates power during acceleration (for example, the alternator 8 in the embodiment) and a second power generation unit that generates power during deceleration (for example, the motor generator 5 in the embodiment). ) And a charging unit (for example, the battery 7 in the embodiment) that is charged by power generation of each of the first power generation unit and the second power generation unit (for example, the electric vehicle 1 in the embodiment). On the other hand, it is executed on a computer of an electronic device (for example, the electric vehicle travel support device 10 in the embodiment) including an acceleration acquisition unit (for example, the three-dimensional acceleration sensor 14 in the embodiment) that acquires the acceleration of the electric vehicle. A traffic jam sign information acquisition for acquiring, in the computer, traffic jam sign information based on the acceleration change acquired by the acceleration acquisition unit Step (for example, step S06 in the embodiment) and a determination step for determining whether the traffic jam sign information indicates an initial state of the traffic jam sign or a state immediately before the traffic jam (for example, step S08 in the embodiment) And a chargeable amount calculating step for calculating a chargeable amount of the charging unit by power generation of each of the first power generation unit and the second power generation unit based on the determination result of the determination step (for example, in the embodiment) Step S09, Step S11) and a charging planning step (for example, in the embodiment) of planning a charging schedule of the charging unit by each power generation of the first power generation unit and the second power generation unit based on the chargeable amount Step S10, step S12) and an instruction step (for example, the step in the embodiment) instructing execution of driving support according to the charging schedule. A-flops S13), to the execution.

(12)上記(11)に記載のプログラムは、前記コンピュータに、前記充電計画ステップにおいて、前記渋滞予兆情報が前記渋滞予兆の初期状態を示すとともに、前記電動車両の減速制御が実行されていない場合において、前記第2発電部の発電よりも前記第1発電部の発電を優先して前記充電スケジュールを計画させてもよい。 (12) The program according to (11), wherein the traffic jam sign information indicates an initial state of the traffic jam sign and the deceleration control of the electric vehicle is not executed in the charging planning step. The charging schedule may be planned with priority given to the power generation of the first power generation unit over the power generation of the second power generation unit.

(13)上記(11)に記載のプログラムは、前記コンピュータに、前記充電計画ステップにおいて、前記渋滞予兆情報が前記渋滞の直前状態を示す場合において、前記第1発電部の発電よりも前記第2発電部の発電を優先して前記充電スケジュールを計画させてもよい。 (13) The program according to (11) may be configured to cause the computer to perform the second generation rather than the power generation of the first power generation unit when the traffic jam sign information indicates a state immediately before the traffic jam in the charging planning step. The charging schedule may be planned with priority given to power generation by the power generation unit.

(14)上記(11)から(13)の何れかひとつに記載のプログラムは、前記コンピュータに、前記電動車両の消費電力量を推定する消費電力量推定ステップ(例えば、実施形態でのステップS10、ステップS12が兼ねる)を実行させ、前記充電計画ステップにおいて、前記充電可能量および前記消費電力量に基づいて、前記充電スケジュールを計画させてもよい。 (14) The program according to any one of (11) to (13) may cause the computer to estimate a power consumption amount of the electric vehicle (for example, step S10 in the embodiment, Step S12 may also be executed, and the charging schedule may be planned based on the chargeable amount and the power consumption amount in the charging planning step.

上記(1)、(7)、または(11)によれば、渋滞予兆の状態で特徴的な電動車両の走行状態に応じて第1発電部および第2発電部の各々の発電による充電スケジュールを計画することができる。渋滞予兆の初期状態および渋滞の直前状態における充電スケジュールに応じて電動車両の走行を支援するので、渋滞予兆の初期状態と、渋滞の直前状態と、渋滞状態との一連の状態遷移が繰り返される場合であっても、電動車両のエネルギー損失を低減することができる。例えば周囲の車両の流れ、または道路属性情報に起因する渋滞などによって、渋滞回避が難しい場合であっても、渋滞予兆状態および渋滞状態を含む走行状態の全域におけるエネルギー効率を向上させるように適切な走行支援を行うことができる。   According to the above (1), (7), or (11), the charging schedule by the power generation of each of the first power generation unit and the second power generation unit is determined in accordance with the running state of the electric vehicle that is characteristic in a traffic jam sign state. Can be planned. Since the driving of the electric vehicle is supported according to the charging schedule in the initial state of traffic jam sign and the state just before traffic jam, a series of state transitions between the initial state of traffic jam sign, the state just before traffic jam, and the traffic jam state are repeated Even so, the energy loss of the electric vehicle can be reduced. For example, even if it is difficult to avoid traffic jams due to the flow of surrounding vehicles or traffic jams due to road attribute information, it is appropriate to improve the energy efficiency in the entire driving state including traffic jam warning status and traffic jam status. Driving assistance can be performed.

さらに、上記(2)、(8)、または(12)の場合、渋滞予兆の初期状態のように速度変化が大きく、加速による仕事率が増大傾向である状態では、第2発電部の発電よりも第1発電部の発電を優先することによって充電効率を向上させることができる。   Further, in the case of (2), (8), or (12) above, when the speed change is large and the work rate due to acceleration tends to increase as in the initial state of the traffic jam sign, the power generation of the second power generation unit Also, the charging efficiency can be improved by giving priority to the power generation of the first power generation unit.

さらに、上記(3)、(9)、または(13)の場合、渋滞の直前状態のように減速による速度低下および発熱によるエネルギー損失が大きく、仕事率が低下傾向である状態では、第1発電部の発電よりも第2発電部の発電を優先することによって、減速回生による充電を効率よく行うことができる。   Furthermore, in the case of the above (3), (9), or (13), the first power generation is performed in the state where the speed reduction due to deceleration and the energy loss due to heat generation are large and the work rate tends to decrease as in the state immediately before the traffic jam. By prioritizing the power generation of the second power generation unit over the power generation of the unit, charging by deceleration regeneration can be performed efficiently.

さらに、上記(4)、(10)、または(14)の場合、充電可能量および消費電力量に基づいて、電動車両のエネルギー損失を低減するように適切な充電スケジュールを計画することができる。   Furthermore, in the case of the above (4), (10), or (14), an appropriate charging schedule can be planned based on the chargeable amount and the power consumption amount so as to reduce the energy loss of the electric vehicle.

さらに、上記(5)の場合、複数の車両の渋滞予兆情報を用いることによって、渋滞予兆の状態を精度良く判定することができる。   Furthermore, in the case of the above (5), the state of the traffic jam sign can be accurately determined by using the traffic jam sign information of a plurality of vehicles.

さらに、上記(6)の場合、電動車両走行支援装置が単独で動作する場合と、電動車両走行支援装置およびサーバ装置が協調して動作する場合とを選択することができ、システムの汎用性を向上させることができる。   Furthermore, in the case of the above (6), it is possible to select a case where the electric vehicle travel support device operates alone and a case where the electric vehicle travel support device and the server device operate in cooperation with each other. Can be improved.

本発明の実施形態に係る電動車両走行支援装置の構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the electric vehicle travel assistance apparatus which concerns on embodiment of this invention. 本発明の実施形態に係る電動車両走行支援装置の駆動力出力装置の構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the driving force output device of the electric vehicle driving assistance device which concerns on embodiment of this invention. 本発明の実施形態に係る加速度のベクターの差分の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the difference of the vector of the acceleration which concerns on embodiment of this invention. 本発明の実施形態に係る加速度スペクトルの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the acceleration spectrum which concerns on embodiment of this invention. 本発明の実施形態に係る加速度およびスペクトル角度の時間に応じた変動および平均的挙動の例を示す図である。It is a figure which shows the example according to the embodiment of this invention of the fluctuation | variation according to the time of the acceleration and spectrum angle, and an average behavior. 本発明の実施形態に係る渋滞予兆指標の経時変化と渋滞予兆の状態および渋滞の状態の例を示す図である。It is a figure which shows the example of the time-dependent change of the traffic congestion predictive index based on embodiment of this invention, the traffic congestion prediction state, and the traffic congestion state. 本発明の実施形態に係る渋滞予兆の状態における仕事率の経時変化の例を示す図である。It is a figure which shows the example of the time-dependent change of the work rate in the state of the traffic congestion sign which concerns on embodiment of this invention. 本発明の実施形態に係る電動車両走行支援方法を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the electric vehicle driving assistance method which concerns on embodiment of this invention. 本発明の実施形態の変形例に係る電動車両走行支援システムの構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the electric vehicle driving assistance system which concerns on the modification of embodiment of this invention. 本発明の実施形態の変形例に係る電動車両走行支援方法を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the electric vehicle driving assistance method which concerns on the modification of embodiment of this invention. 図10に示すネットワーク動作を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the network operation | movement shown in FIG.

以下、本発明の電動車両走行支援装置、サーバ装置、電動車両走行支援システム、電動車両走行支援方法、およびプログラムの一実施形態について添付図面を参照しながら説明する。   Hereinafter, an embodiment of an electric vehicle travel support device, a server device, an electric vehicle travel support system, an electric vehicle travel support method, and a program according to the present invention will be described with reference to the accompanying drawings.

本実施形態による電動車両走行支援装置10は、例えば、電動車両1の乗員が携帯する携帯端末、または電動車両1に着脱可能に搭載された情報機器、または予め電動車両1に搭載されたナビゲーション装置などの電子機器、などである。
電動車両1は、例えば、電気自動車、ハイブリッド車両、および燃料電池車両などである。電動車両1は、図1に示すように、駆動力出力装置2と、ブレーキ装置3と、ステアリング装置4と、を備えている。
The electric vehicle travel support device 10 according to the present embodiment includes, for example, a portable terminal carried by a passenger of the electric vehicle 1, an information device that is detachably mounted on the electric vehicle 1, or a navigation device that is previously mounted on the electric vehicle 1. Electronic devices, etc.
The electric vehicle 1 is, for example, an electric vehicle, a hybrid vehicle, or a fuel cell vehicle. As shown in FIG. 1, the electric vehicle 1 includes a driving force output device 2, a brake device 3, and a steering device 4.

駆動力出力装置2は、電動車両1が走行するための走行駆動力(トルク)を駆動輪に出力する。駆動力出力装置2は、図2に示すように、少なくともモータジェネレータ5と、例えば内燃機関および変速機などの組み合わせと、これらを制御するECU(Electronic Control Unit)とを備える。ECUは、後述する走行制御部29から入力される情報、または運転操作子から入力される情報に従って、走行駆動力を制御する。
モータジェネレータ5は、例えばインバータ6を介してバッテリ7に接続されている。インバータ6は、モータジェネレータ5の力行運転時および発電運転時の各々に応じてモータジェネレータ5とバッテリ7との間における電力変換を制御する。
駆動力出力装置2は、例えば内燃機関によって駆動されるオルタネータ8を備えている。オルタネータ8は、例えばコンバータ9を介してバッテリ7に接続されている。コンバータ9は、オルタネータ8の発電運転時にオルタネータ8から出力される交流電力を直流電力に変換してバッテリ7に供給する。
The driving force output device 2 outputs a driving force (torque) for driving the electric vehicle 1 to driving wheels. As shown in FIG. 2, the driving force output device 2 includes at least a motor generator 5, a combination of, for example, an internal combustion engine and a transmission, and an ECU (Electronic Control Unit) that controls them. The ECU controls the travel driving force in accordance with information input from a travel control unit 29 described later or information input from the driving operator.
The motor generator 5 is connected to the battery 7 via, for example, an inverter 6. The inverter 6 controls power conversion between the motor generator 5 and the battery 7 in accordance with the power running operation and the power generation operation of the motor generator 5.
The driving force output device 2 includes an alternator 8 driven by, for example, an internal combustion engine. The alternator 8 is connected to the battery 7 via, for example, a converter 9. The converter 9 converts AC power output from the alternator 8 during power generation operation of the alternator 8 into DC power and supplies it to the battery 7.

ブレーキ装置3は、例えば、ブレーキキャリパーと、ブレーキキャリパーに油圧を伝達するシリンダと、シリンダに油圧を発生させる電動モータと、ブレーキECUとを備える。ブレーキECUは、後述する走行制御部29から入力される情報、または運転操作子から入力される情報に従って電動モータを制御し、制動操作に応じたブレーキトルクを各車輪に出力する。ブレーキ装置3は、例えば、電動モータが発生させる油圧に加えて、運転操作子のブレーキペダルの操作によって発生する油圧を、マスターシリンダを介してシリンダに伝達する機構を備えている。なお、ブレーキ装置3は、上記説明した構成に限らず、走行制御部29から入力される情報に従ってアクチュエータを制御して、マスターシリンダの油圧をシリンダに伝達してもよい。   The brake device 3 includes, for example, a brake caliper, a cylinder that transmits hydraulic pressure to the brake caliper, an electric motor that generates hydraulic pressure in the cylinder, and a brake ECU. The brake ECU controls the electric motor in accordance with information input from a travel control unit 29 described later or information input from the driving operator, and outputs brake torque corresponding to the braking operation to each wheel. The brake device 3 includes, for example, a mechanism that transmits a hydraulic pressure generated by an operation of a brake pedal of a driving operator to a cylinder through a master cylinder in addition to a hydraulic pressure generated by an electric motor. The brake device 3 is not limited to the configuration described above, and may control the actuator in accordance with information input from the travel control unit 29 to transmit the hydraulic pressure of the master cylinder to the cylinder.

ステアリング装置4は、例えば、ステアリングECUと、電動モータとを備える。電動モータは、例えば、ラックアンドピニオン機構に力を作用させて転舵輪の向きを変更する。ステアリングECUは、後述する走行制御部29から入力される情報、または運転操作子から入力される情報に従って、電動モータを駆動し、転舵輪の向きを変更する。   The steering device 4 includes, for example, a steering ECU and an electric motor. For example, the electric motor changes the direction of the steered wheels by applying a force to a rack and pinion mechanism. The steering ECU drives the electric motor and changes the direction of the steered wheels according to information input from the travel control unit 29 described later or information input from the driving operator.

電動車両走行支援装置10は、アドフォックモードまたはインフラストラクチャモードなどの通信ネットワークを介した無線通信によって、外部装置に対して双方向通信可能である。電動車両走行支援装置10は、例えば、アドフォックモードの端末間通信または車車間通信などによって他車両の電動車両走行支援装置10と双方向通信を行う。電動車両走行支援装置10は、例えば、インフラストラクチャモードの無線通信によって、基地局を介して外部装置と双方向通信を行う。   The electric vehicle travel support device 10 can perform two-way communication with an external device by wireless communication via a communication network such as an ad hoc mode or an infrastructure mode. The electric vehicle travel support device 10 performs two-way communication with the electric vehicle travel support device 10 of another vehicle, for example, by inter-terminal communication or inter-vehicle communication in an ad-hoc mode. The electric vehicle travel support device 10 performs bidirectional communication with an external device via a base station, for example, by infrastructure mode wireless communication.

電動車両走行支援装置10は、図1に示すように、機器通信装置11と、測位信号受信器12と、現在位置取得部13と、3次元加速度センサ14と、入力デバイス15と、表示装置16と、地図データ記憶部17と、機器制御部18と、を備えている。   As shown in FIG. 1, the electric vehicle travel support device 10 includes a device communication device 11, a positioning signal receiver 12, a current position acquisition unit 13, a three-dimensional acceleration sensor 14, an input device 15, and a display device 16. A map data storage unit 17 and a device control unit 18.

機器通信装置11は、各種の無線通信ネットワークシステムを介して外部装置と通信可能であって、各種信号を送受信する。なお、電動車両走行支援装置10と外部装置との間の通信は、上記の通信形態に限定されず、例えば通信衛星を経由する通信などの他の通信が採用されてもよい。   The device communication device 11 can communicate with an external device via various wireless communication network systems, and transmits and receives various signals. Note that the communication between the electric vehicle travel support device 10 and the external device is not limited to the communication mode described above, and other communication such as communication via a communication satellite may be employed.

測位信号受信器12は、例えば人工衛星を利用して電動車両走行支援装置10の位置を測定するための測位システム(例えば、Global Positioning System:GPSまたはGlobal Navigation Satellite System:GNSSなど)で用いられている測位信号を受信する。
現在位置取得部13は、測位信号受信器12によって受信された測位信号を用いて電動車両走行支援装置10の現在位置を検出する。
The positioning signal receiver 12 is used in, for example, a positioning system (for example, Global Positioning System: GPS or Global Navigation Satellite System: GNSS) for measuring the position of the electric vehicle travel support apparatus 10 using an artificial satellite. Receive a positioning signal.
The current position acquisition unit 13 detects the current position of the electric vehicle travel support device 10 using the positioning signal received by the positioning signal receiver 12.

3次元加速度センサ14は、いわゆる検出軸数が3軸の3軸加速度センサなどであって、所定のサンプリング周期において、電動車両走行支援装置10に発生する加速度を3次元空間の直交座標系を成すX軸、Y軸、およびZ軸の各軸方向の加速度として検出する。   The three-dimensional acceleration sensor 14 is a three-axis acceleration sensor having a so-called three-axis number of detection axes, and the acceleration generated in the electric vehicle travel support device 10 in a predetermined sampling cycle forms an orthogonal coordinate system in a three-dimensional space. It is detected as acceleration in the X-axis, Y-axis, and Z-axis directions.

入力デバイス15は、例えば、スイッチ、タッチパネル、キーボード、および音声入力装置などを備え、操作者による各種の入力操作に応じた信号を出力する。
表示装置16は、例えば、液晶表示装置などの各種のディスプレイであり、機器制御部18から出力される各種の情報を表示する。
The input device 15 includes, for example, a switch, a touch panel, a keyboard, a voice input device, and the like, and outputs signals corresponding to various input operations by the operator.
The display device 16 is, for example, various displays such as a liquid crystal display device, and displays various information output from the device control unit 18.

地図データ記憶部17は、地図データを記憶する。
地図データは、例えば、電動車両走行支援装置10の現在位置の情報に基づくマップマッチングの処理に必要とされる道路上の位置座標を示す道路座標データと、誘導経路の算出に必要とされる道路地図データと、を備えている。道路地図データは、例えば、ノード、リンク、リンクコスト、道路構造、道路形状、道路状態、道路種別、周辺建造物などのランドマーク、工事規制個所、交通信号機、および踏切などのデータを備えている。ノードは、交差点および分岐点などの道路上の所定の地点の緯度および経度からなる座標点である。リンクは、各ノード間を結ぶ線であり、地点間を接続する道路区間である。リンクコストは、リンクに対応する道路区間の距離または道路区間の移動に要する時間を示す情報である。
The map data storage unit 17 stores map data.
The map data includes, for example, road coordinate data indicating position coordinates on the road required for map matching processing based on information on the current position of the electric vehicle travel support device 10 and roads required for calculating the guidance route. Map data. The road map data includes, for example, data such as nodes, links, link costs, road structures, road shapes, road conditions, road types, landmarks such as surrounding buildings, construction regulation locations, traffic lights, and level crossings. . The node is a coordinate point composed of the latitude and longitude of a predetermined point on the road such as an intersection and a branch point. A link is a line that connects nodes, and is a road section that connects points. The link cost is information indicating the distance of the road section corresponding to the link or the time required for the movement of the road section.

機器制御部18は、電動車両走行支援装置10の各種動作を制御する。機器制御部18は、例えばCPU(Central Processing Unit)などのプロセッサによって所定のプログラムが実行されることにより機能するソフトウェア機能部である。ソフトウェア機能部は、CPUなどのプロセッサ、プログラムを格納するROM(Read Only Memory)、データを一時的に記憶するRAM(Random Access Memory)、およびタイマーなどの電子回路を備えるECUである。なお、機器制御部18の少なくとも一部は、LSI(Large Scale Integration)などの集積回路であってもよい。
機器制御部18は、速度算出部20と、入力データ算出部21と、周波数分析部22と、単回帰直線算出部23と、渋滞予兆情報算出部24と、判定部25と、充電量算出部26と、充電計画部27と、情報提示制御部28と、走行制御部29と、を備えている。
The device control unit 18 controls various operations of the electric vehicle travel support device 10. The device control unit 18 is a software function unit that functions when a predetermined program is executed by a processor such as a CPU (Central Processing Unit). The software function unit is an ECU including a processor such as a CPU, a ROM (Read Only Memory) that stores a program, a RAM (Random Access Memory) that temporarily stores data, and an electronic circuit such as a timer. Note that at least a part of the device control unit 18 may be an integrated circuit such as an LSI (Large Scale Integration).
The device control unit 18 includes a speed calculation unit 20, an input data calculation unit 21, a frequency analysis unit 22, a single regression line calculation unit 23, a traffic jam sign information calculation unit 24, a determination unit 25, and a charge amount calculation unit. 26, a charging plan unit 27, an information presentation control unit 28, and a travel control unit 29.

速度算出部20は、3次元加速度センサ14によって検出されたX軸、Y軸、およびZ軸の各軸方向の加速度を用いて、電動車両走行支援装置10の速度Vを算出する。   The speed calculation unit 20 calculates the speed V of the electric vehicle travel support device 10 using the accelerations in the X-axis, Y-axis, and Z-axis directions detected by the three-dimensional acceleration sensor 14.

入力データ算出部21は、3次元加速度センサ14によって検出されたX軸、Y軸、およびZ軸の各軸方向の加速度を用いて3次元空間における加速度のベクター(加速度ベクター)Aを算出する。そして、サンプリング周期ΔTなどの時間間隔をおいた2つの異なるタイミングの加速度ベクターAの差分(加速度ベクター差分)ΔAのノルムuを、周波数分析部22に入力する入力データとして算出する。
図3に示すように、入力データ算出部21は、例えば、適宜の時刻tの加速度ベクターA(t)=(ax,ay,az)と、この時刻tよりもサンプリング周期ΔTだけ以前の時刻t−ΔTの加速度ベクターA(t−ΔT)=(axt−ΔT,ayt−ΔT,azt−ΔT)とによって、加速度ベクター差分ΔA=A(t)−A(t−ΔT)を算出する。そして、下記数式(1)に示すように、加速度ベクター差分ΔAのノルムuを算出する。
なお、3次元加速度センサ14によって検出されたX軸、Y軸、およびZ軸の各軸方向の加速度の情報を格納可能なバッファ(図示略)のバッファサイズ、つまり加速度の情報のサンプル数は、例えば表示装置16に表示される適宜の設定画面などにおいて操作者によって適宜に設定可能とされている。
The input data calculation unit 21 calculates an acceleration vector (acceleration vector) A in a three-dimensional space using the accelerations in the X-axis, Y-axis, and Z-axis directions detected by the three-dimensional acceleration sensor 14. Then, the norm u of the difference (acceleration vector difference) ΔA between two different timing vectors with a time interval such as the sampling period ΔT is calculated as input data to be input to the frequency analysis unit 22.
As illustrated in FIG. 3, the input data calculation unit 21, for example, includes an acceleration vector A (t) = (ax t , ay t , az t ) at an appropriate time t, and a sampling period ΔT before this time t. Acceleration vector A (t−ΔT) = (ax t−ΔT , ay t−ΔT , az t−ΔT ) at time t−ΔT at the time t−ΔT, the acceleration vector difference ΔA = A (t) −A (t−ΔT) Is calculated. Then, as shown in the following formula (1), a norm u t of the acceleration vector difference ΔA is calculated.
Note that the buffer size of a buffer (not shown) that can store acceleration information in the X-axis, Y-axis, and Z-axis directions detected by the three-dimensional acceleration sensor 14, that is, the number of samples of acceleration information is For example, an appropriate setting screen displayed on the display device 16 can be appropriately set by the operator.

Figure 2018137917
Figure 2018137917

周波数分析部22は、入力データ算出部21によって算出された入力データに対して周波数分析を行ない、周波数に対応するパワースペクトル(加速度スペクトル)を算出する。
例えば、周波数分析部22は、周波数分析に対する入力データの入出力点数および自己相関の遅れ数を用いて、入力データの自己相関を算出する。そして、自己相関に高速フーリエ変換を行なうことによって加速度スペクトルを算出する。なお、周波数分析に対する入力データの入出力点数および自己相関の遅れ数と、自己相関の入力値から平均値を引くか否かの選択とは、例えば表示装置16に表示される適宜の設定画面などにおいて操作者によって設定可能とされている。
例えば、周波数分析部22は、サンプリング周期ΔTにて入力データ算出部21によって算出される入力データの入出力点数において自己相関の算出および高速フーリエ変換を行なうことによって、所定期間の加速度スペクトルを算出する。
The frequency analysis unit 22 performs frequency analysis on the input data calculated by the input data calculation unit 21 and calculates a power spectrum (acceleration spectrum) corresponding to the frequency.
For example, the frequency analysis unit 22 calculates the autocorrelation of the input data by using the number of input / output points of the input data with respect to the frequency analysis and the autocorrelation delay number. Then, an acceleration spectrum is calculated by performing a fast Fourier transform on the autocorrelation. The number of input / output points of input data for frequency analysis, the number of autocorrelation delays, and the selection of whether or not to subtract the average value from the autocorrelation input value are, for example, an appropriate setting screen displayed on the display device 16, etc. It can be set by the operator.
For example, the frequency analysis unit 22 calculates the acceleration spectrum for a predetermined period by performing autocorrelation calculation and fast Fourier transform on the input / output points of the input data calculated by the input data calculation unit 21 at the sampling period ΔT. .

単回帰直線算出部23は、周波数分析部22によって算出された加速度スペクトルの所定周波数範囲での単回帰直線を算出し、この単回帰直線の傾きを角度(スペクトル角度)θの情報に変換する。
例えば、カオス理論では渋滞の予測に対して高周波数よりも低周波数のパワースペクトルの影響が大きい。このため、図4に示すように、単回帰直線算出部23は、所定周波数fb以下の低周波領域(例えば、下限周波数fa以上かつ所定周波数fb以下の周波数領域)の加速度スペクトルに対して最小二乗法などによって単回帰直線Lを算出する。そして、算出した単回帰直線Lの傾き(つまり、周波数の軸方向を傾きがゼロであるとして、この軸方向に対する傾き)を角度(スペクトル角度)θの情報に変換する。
The single regression line calculation unit 23 calculates a single regression line in a predetermined frequency range of the acceleration spectrum calculated by the frequency analysis unit 22, and converts the inclination of the single regression line into information of an angle (spectrum angle) θ.
For example, in chaos theory, the influence of a power spectrum at a low frequency is larger than a high frequency on the prediction of a traffic jam. For this reason, as shown in FIG. 4, the single regression line calculation unit 23 performs the minimum two for the acceleration spectrum in the low frequency region below the predetermined frequency fb (for example, the frequency region above the lower limit frequency fa and below the predetermined frequency fb). A single regression line L is calculated by multiplication or the like. Then, the calculated inclination of the single regression line L (that is, the inclination with respect to the axial direction assuming that the axial direction of the frequency is zero) is converted into information of angle (spectral angle) θ.

例えば、このスペクトル角度θがマイナス方向(加速度スペクトルの減少方向)に増大するほど(つまり、マイナスの符号で絶対値が増大するほど)、加速および減速の動的時間応答の遅れが増大傾向に変化し、速度のばらつきが増大する。これによって、電動車両1のエネルギー効率(燃費または電費など)を優先させる運転領域を限定することが困難となり、渋滞が発生し易くなるとともにエネルギー効率が低下する。
例えば、スペクトル角度θの絶対値が小さい場合は、電動車両走行支援装置10とともに移動する電動車両1が先行車両から受ける衝撃波(振動、ゆらぎ)が小さい場合に相当し、先行車両に対する反応遅れが小さく、交通流に影響が弱い同調走行がし易い、すなわち渋滞に至る可能性が小さい場合に相当する。
逆に、スペクトル角度θの絶対値が大きい場合は、電動車両走行支援装置10とともに移動する電動車両1が先行車両から受ける衝撃波(振動、ゆらぎ)が大きい場合に相当し、先行車両に対する反応遅れが大きく、同調走行が難しくなって交通流に影響を与え易い、すなわち渋滞に至る可能性が大きい場合に相当する。なお、ここで言う衝撃波(振動、ゆらぎ)とは、車両が加速および減速の動作を繰り返すことにより、この動作(前後の動き)を後方の車両に一種の振動として伝播させることを意味する。
For example, as the spectral angle θ increases in the minus direction (decrease direction of the acceleration spectrum) (that is, as the absolute value increases with a minus sign), the delay in the dynamic time response of acceleration and deceleration increases. However, the speed variation increases. As a result, it becomes difficult to limit the driving range in which the energy efficiency (e.g., fuel efficiency or power consumption) of the electric vehicle 1 is prioritized, and traffic congestion is likely to occur and the energy efficiency is lowered.
For example, when the absolute value of the spectral angle θ is small, this corresponds to a case where the shock wave (vibration, fluctuation) received from the preceding vehicle by the electric vehicle 1 moving together with the electric vehicle travel support device 10 is small, and the reaction delay with respect to the preceding vehicle is small. This corresponds to a case where it is easy to carry out synchronized driving that has a weak influence on the traffic flow, that is, there is little possibility of traffic jam.
Conversely, when the absolute value of the spectrum angle θ is large, this corresponds to a case where the electric vehicle 1 moving together with the electric vehicle travel support device 10 receives a large shock wave (vibration, fluctuation) from the preceding vehicle, and there is a reaction delay with respect to the preceding vehicle. This corresponds to a case where it is large and it is difficult to run in synchronization and is likely to affect traffic flow, that is, there is a high possibility of traffic jams. The shock wave (vibration, fluctuation) referred to here means that this operation (back and forth movement) is propagated to the rear vehicle as a kind of vibration by repeating the acceleration and deceleration operations.

また、所定期間での加速および減速の総パワーが増大する場合には、渋滞が発生し易くなるとともに電動車両1のエネルギー効率(燃費または電費など)が低下する。
例えば図5に示す時刻taから時刻tbの期間における加速度およびスペクトル角度θの変動および平均的挙動のように、電動車両1の停止状態から適度な加速によって定速走行に移行する場合などにおいては、加速度の変動が小さい。そして、一時的にスペクトル角度θの絶対値が増大したとしても、直ぐにゼロに向かい収束するので、加速および減速の総パワーは小さな値となる。
また、例えば図5に示す時刻taから時刻tbの期間における加速度およびスペクトル角度θの変動および平均的挙動のように、電動車両1の定速走行もしくはエンジンブレーキなどによって緩やかに減速する場合などにおいては、加速度の変動が小さい。そして、スペクトル角度θの絶対値は小さな値を維持するので、加速および減速の総パワーは小さな値となる。この場合、たとえ振動などによって一時的にスペクトル角度θの絶対値が増大したとしても、直ぐにゼロに向かい収束するので、加速および減速の総パワーは小さな値となる。また、例えば3次元加速度センサ14の検出誤差などに起因して一時的にスペクトル角度θの絶対値が増大したとしても、直ぐにゼロに向かい収束するので、加速および減速の総パワーは小さな値となる。
一方、例えば図5に示す時刻tbから時刻tcの期間における加速度およびスペクトル角度θの変動および平均的挙動のように、電動車両1の急減速、または加速後に直ぐに減速する場合などにおいては、加速度の変動が大きい。そして、スペクトル角度θの絶対値は大きな値となり、ゼロに向かい収束するのに要する時間が長くなるので、加速および減速の総パワーは大きな値となる。
Further, when the total power of acceleration and deceleration in a predetermined period increases, traffic congestion is likely to occur, and the energy efficiency (fuel consumption, power consumption, etc.) of the electric vehicle 1 decreases.
For example, in the case of shifting from the stopped state of the electric vehicle 1 to constant speed running by appropriate acceleration, such as the acceleration and the variation of the spectral angle θ and the average behavior in the period from the time ta to the time tb shown in FIG. The acceleration fluctuation is small. And even if the absolute value of the spectral angle θ temporarily increases, it immediately converges toward zero, so that the total power of acceleration and deceleration becomes a small value.
Further, for example, when the vehicle slowly decelerates due to constant speed running of the electric vehicle 1 or engine braking, such as the change in acceleration and spectral angle θ and the average behavior during the period from time ta to time tb shown in FIG. The acceleration fluctuation is small. Since the absolute value of the spectral angle θ is kept small, the total power for acceleration and deceleration becomes a small value. In this case, even if the absolute value of the spectral angle θ temporarily increases due to vibration or the like, it immediately converges toward zero, so the total power of acceleration and deceleration becomes a small value. For example, even if the absolute value of the spectral angle θ temporarily increases due to, for example, a detection error of the three-dimensional acceleration sensor 14, since it immediately converges toward zero, the total power for acceleration and deceleration becomes a small value. .
On the other hand, when the electric vehicle 1 is suddenly decelerated or decelerated immediately after acceleration, as in the case of acceleration and the variation of the spectral angle θ and the average behavior during the period from time tb to time tc shown in FIG. Fluctuation is large. The absolute value of the spectrum angle θ is a large value, and the time required for convergence toward zero becomes long, so the total power for acceleration and deceleration is a large value.

渋滞予兆情報算出部24は、速度算出部20によって算出された速度Vに関連する値として、速度Vの平均的な値を算出する。渋滞予兆情報算出部24は、例えば、所定時間における速度Vの相加平均μ(V)を算出する。所定時間は、例えば、数分〜数十分程度である。
渋滞予兆情報算出部24は、単回帰直線算出部23によって算出されたスペクトル角度θのばらつき度合いに関連する値を算出する。渋滞予兆情報算出部24は、例えば、所定時間におけるスペクトル角度θの分散σ(θ)を算出する。所定時間は、例えば、数分〜数十分程度である。
渋滞予兆情報算出部24は、下記数式(2)に示すように、速度Vの相加平均μ(V)とスペクトル角度θの分散σ(θ)との積(=μ(V)×σ(θ))を、判定部25に入力する渋滞予兆指標Iとして算出する。
The traffic jam sign information calculation unit 24 calculates an average value of the speed V as a value related to the speed V calculated by the speed calculation unit 20. The traffic jam sign information calculation unit 24 calculates, for example, an arithmetic average μ (V) of the speed V in a predetermined time. The predetermined time is, for example, about several minutes to several tens of minutes.
The traffic jam sign information calculation unit 24 calculates a value related to the variation degree of the spectrum angle θ calculated by the single regression line calculation unit 23. The traffic jam sign information calculation unit 24 calculates, for example, the variance σ (θ) of the spectrum angle θ in a predetermined time. The predetermined time is, for example, about several minutes to several tens of minutes.
As shown in the following formula (2), the traffic jam sign information calculation unit 24 is the product of the arithmetic mean μ (V) of the velocity V and the variance σ (θ) of the spectrum angle θ (= μ (V) × σ ( θ)) is calculated as a traffic jam sign index I input to the determination unit 25.

Figure 2018137917
Figure 2018137917

判定部25は、渋滞予兆情報算出部24によって算出される渋滞予兆指標Iに応じて、将来的に渋滞(交通渋滞)が発生する可能性または既に渋滞が発生している可能性を示す渋滞予兆を検知する。この渋滞予兆の大小を示す渋滞予兆度は、電動車両走行支援装置10とともに移動する電動車両1の進行方向前方において渋滞となる可能性が高い場合に大きくなり、可能性が低い場合に小さくなる。
判定部25は、渋滞予兆指標Iが所定条件を満たすか否かを判定することによって、電動車両1のエネルギー効率(燃費または電費など)が低下する傾向および渋滞が発生し易い状況であるか否かを判定する。判定部25は、例えば、所定時間内で渋滞予兆指標Iが所定値以上であるか否かを判定する。判定部25は、例えば、所定時間内で渋滞予兆指標Iが所定割合以上低下するか否かを判定する。判定部25は、例えば、所定時間内で渋滞予兆指標Iが極大となるか否かを判定する。
なお、渋滞予兆指標Iの大きさに対する所定値、および渋滞予兆指標Iの低下割合に対する所定割合の各データは、例えば表示装置16に表示される適宜の設定画面などにおいて操作者によって設定可能とされている。
The determination unit 25 indicates a traffic jam sign indicating a possibility that a traffic jam (traffic jam) will occur in the future or that a traffic jam has already occurred according to the traffic jam sign index I calculated by the traffic jam sign information calculation unit 24. Is detected. The degree of traffic jam sign indicating the magnitude of the traffic jam sign is large when the possibility of a traffic jam is high in the forward direction of the electric vehicle 1 moving together with the electric vehicle travel support device 10, and is small when the possibility is low.
The determination unit 25 determines whether or not the traffic jam sign index I satisfies a predetermined condition, thereby determining whether the energy efficiency (fuel consumption, power consumption, etc.) of the electric vehicle 1 is lowered and whether the traffic is likely to occur. Determine whether. For example, the determination unit 25 determines whether or not the traffic jam sign index I is greater than or equal to a predetermined value within a predetermined time. The determination unit 25 determines, for example, whether or not the traffic jam sign index I decreases by a predetermined rate or more within a predetermined time. For example, the determination unit 25 determines whether or not the traffic jam sign index I becomes a maximum within a predetermined time.
The predetermined value for the magnitude of the traffic jam sign index I and the data of the predetermined ratio for the rate of decrease of the traffic jam sign index I can be set by the operator on an appropriate setting screen displayed on the display device 16, for example. ing.

例えば、図6に示すように、渋滞予兆が生じていない時刻t1以前の状態に比べて、渋滞予兆が生じる時刻t1以降の初期状態(予兆初期)においては、速度Vの上昇が生じる。また、渋滞予兆が生じていない状態に比べて、渋滞予兆の初期状態では、加速および減速の変動のばらつきが増大することに伴って、スペクトル角度θのばらつき度合いが増大する。渋滞予兆の発生に伴う速度Vの上昇およびスペクトル角度θのばらつき度合いの増大は、例えば電動車両1の各種の走行環境および電動車両1の運転者の運転特性などの外乱の影響によって発生有無が変化する現象ではない。予兆初期での速度Vの上昇およびスペクトル角度θのばらつき度合いの増大は、予兆初期において一律的に発生する現象であり、予兆初期が有する本質的な特徴である。したがって、判定部25は、例えば時刻t1から時刻t3までの期間のように、所定時間内で渋滞予兆指標Iが所定値Ia以上である状態を、渋滞予兆が生じている状態(渋滞予兆状態)としている。   For example, as shown in FIG. 6, the speed V increases in the initial state after the time t <b> 1 when the traffic jam sign is generated (initial sign) compared to the state before the time t <b> 1 when the traffic jam sign is not generated. Further, in the initial state of the traffic jam sign, the degree of variation in the spectrum angle θ increases as the variation in acceleration and deceleration fluctuations increases in comparison with a state in which no traffic jam sign has occurred. Whether the speed V increases and the variation degree of the spectrum angle θ due to the occurrence of a traffic jam sign varies depending on the influence of disturbances such as various driving environments of the electric vehicle 1 and driving characteristics of the driver of the electric vehicle 1. This is not a phenomenon. The increase in the velocity V and the increase in the variation degree of the spectrum angle θ in the early sign are phenomena that occur uniformly in the early sign and are essential features of the early sign. Therefore, the determination unit 25 is a state where a traffic jam sign is generated (a traffic jam sign state) in a state where the traffic jam sign index I is equal to or greater than the predetermined value Ia within a predetermined time, for example, during a period from time t1 to time t3. It is said.

さらに、渋滞予兆状態である時刻t1から時刻t3までの期間において、渋滞の直前状態である時刻t2以降には、速度Vの低下が生じる。また、渋滞の直前状態では、加速および減速の変動のばらつきが減少することに伴って、スペクトル角度θのばらつき度合いが低下する。渋滞の直前状態での速度Vの低下およびスペクトル角度θのばらつき度合いの低下は、例えば電動車両1の各種の走行環境および電動車両1の運転者の運転特性などの外乱の影響によって発生有無が変化する現象ではない。渋滞の直前状態での速度Vの低下およびスペクトル角度θのばらつき度合いの低下は、渋滞予兆状態における渋滞の直前状態において一律的に発生する現象であり、渋滞の直前状態が有する本質的な特徴である。したがって、判定部25は、例えば時刻t2から時刻t3までの期間のように、所定時間内で渋滞予兆指標Iが所定割合以上低下する状態を、渋滞予兆状態における渋滞の直前状態としている。   Further, in the period from time t1 to time t3, which is a traffic jam sign state, speed V decreases after time t2 which is a state immediately before traffic jam. Further, in the state immediately before the traffic jam, the degree of variation in the spectrum angle θ decreases as the variation in acceleration and deceleration fluctuations decreases. Whether or not the decrease in the speed V and the decrease in the degree of variation in the spectrum angle θ in the state immediately before the traffic jam occurs due to the influence of disturbances such as various driving environments of the electric vehicle 1 and the driving characteristics of the driver of the electric vehicle 1. This is not a phenomenon. The decrease in the speed V and the decrease in the degree of variation in the spectral angle θ in the state immediately before the traffic jam is a phenomenon that occurs uniformly in the state immediately before the traffic jam in the traffic jam sign state, and is an essential characteristic of the state just before the traffic jam. is there. Therefore, the determination unit 25 sets a state in which the traffic jam sign index I is decreased by a predetermined rate or more within a predetermined time, such as a period from time t2 to time t3, as a state immediately before the traffic jam in the traffic jam sign state.

渋滞予兆状態である時刻t1から時刻t3までの期間においては、速度Vの極大が生じる。また、渋滞予兆状態では、加速および減速の変動のばらつきが増大した後に減少することに伴って、スペクトル角度θのばらつき度合いの極大が生じる。渋滞予兆状態での速度Vの極大およびスペクトル角度θのばらつき度合いの極大は、例えば電動車両1の各種の走行環境および電動車両1の運転者の運転特性などの外乱の影響によって発生有無が変化する現象ではない。渋滞予兆状態での速度Vの極大およびスペクトル角度θのばらつき度合いの極大は、渋滞予兆状態において一律的に発生する現象であり、渋滞予兆状態が有する本質的な特徴である。したがって、判定部25は、例えば時刻t1から時刻t3までの期間のように、所定時間内で渋滞予兆指標Iが極大となる状態を、渋滞予兆状態において渋滞予兆の初期状態から渋滞の直前状態への遷移が生じている状態としている。   In the period from time t1 to time t3, which is a traffic jam sign state, the maximum of speed V occurs. Further, in the traffic jam sign state, the fluctuation degree of the spectrum angle θ is maximized as the fluctuation of the acceleration and deceleration fluctuations increases and then decreases. The occurrence or non-occurrence of the maximum of the speed V and the maximum degree of variation of the spectrum angle θ in the traffic congestion sign state varies depending on the influence of disturbances such as various driving environments of the electric vehicle 1 and the driving characteristics of the driver of the electric vehicle 1. It is not a phenomenon. The maximum of the velocity V and the maximum of the variation degree of the spectrum angle θ in the traffic jam sign state are phenomena that occur uniformly in the traffic jam sign state, and are essential characteristics of the traffic jam sign state. Accordingly, the determination unit 25 changes the state in which the traffic jam sign index I is maximized within a predetermined time, for example, during the period from time t1 to time t3, from the initial state of the traffic jam sign to the state immediately before the traffic jam in the traffic jam sign state. It is assumed that a transition occurs.

渋滞予兆状態の以後である時刻t3以降の期間においては、渋滞状態が生じる。渋滞状態では、速度Vの低下およびスペクトル角度θのばらつき度合いの低下に伴って、渋滞予兆指標Iの低下が生じる。したがって、判定部25は、例えば時刻t3から時刻t4までの期間のように、渋滞予兆状態の以後における所定時間内で渋滞予兆指標Iが所定値Ia未満である状態を、渋滞が生じている状態(渋滞状態)としている。   In a period after time t3, which is after the traffic jam sign state, a traffic jam state occurs. In the traffic jam state, the traffic jam sign index I is lowered as the speed V is lowered and the variation degree of the spectrum angle θ is lowered. Therefore, the determination unit 25 is in a state in which traffic jam occurs in a state where the traffic jam sign index I is less than the predetermined value Ia within a predetermined time after the traffic jam sign state, for example, during a period from time t3 to time t4. (Congested).

判定部25は、渋滞予兆情報算出部24によって逐次に算出される渋滞予兆指標Iの時系列データに基づき、所定時間内ごとに渋滞予兆指標Iが所定値Ia以上であるか否かを判定する。判定部25は、渋滞予兆指標Iが所定値Ia以上である場合には、渋滞予兆を検知したと判定する。
さらに、判定部25は、渋滞予兆指標Iの時系列データに基づき、所定時間内ごとに渋滞予兆指標Iが所定割合以上低下したか否かを判定する。判定部25は、渋滞予兆指標Iが所定割合以上低下した場合には、渋滞予兆状態における渋滞の直前状態を検知したと判定する。
また、判定部25は、渋滞予兆指標Iの時系列データに対して、例えば2以上の任意の自然数nによるn次関数などを用いて、時間(x)などを変数とする曲線関数(y)のあてはめを行ない、極大が存在するか否かを判定する。判定部25は、渋滞予兆指標Iの時系列データが極大となる場合には、渋滞予兆状態において渋滞予兆の初期状態から渋滞の直前状態への遷移が生じている状態を検知したと判定する。
さらに、判定部25は、渋滞予兆指標Iの時系列データに基づき、渋滞予兆状態の以後において、所定時間内ごとに渋滞予兆指標Iが所定値Ia未満であるか否かを判定する。判定部25は、渋滞予兆指標Iが所定値Ia未満である場合には、渋滞状態を検知したと判定する。
The determination unit 25 determines whether or not the traffic jam sign index I is greater than or equal to a predetermined value Ia every predetermined time based on the time series data of the traffic jam sign index I sequentially calculated by the traffic jam sign information calculation unit 24. . The determination unit 25 determines that a traffic jam sign has been detected when the traffic jam sign index I is equal to or greater than the predetermined value Ia.
Furthermore, the determination unit 25 determines whether or not the traffic jam sign index I has decreased by a predetermined rate or more every predetermined time based on the time series data of the traffic jam sign index I. The determination unit 25 determines that the state immediately before the traffic jam in the traffic jam sign state is detected when the traffic jam sign index I decreases by a predetermined rate or more.
In addition, the determination unit 25 uses, for example, an n-order function with an arbitrary natural number n of 2 or more for the time series data of the traffic jam sign index I, and a curve function (y) having time (x) as a variable. Is applied to determine whether a local maximum exists. When the time-series data of the traffic jam sign index I is maximized, the determination unit 25 determines that a state in which a transition from the initial state of the traffic jam sign to the state immediately before the traffic jam has occurred in the traffic jam sign state is detected.
Further, the determination unit 25 determines whether or not the traffic jam sign index I is less than the predetermined value Ia every predetermined time after the traffic jam sign state based on the time series data of the traffic jam sign index I. The determination unit 25 determines that a traffic jam condition has been detected when the traffic jam sign index I is less than the predetermined value Ia.

なお、交通信号機などに起因した電動車両1の停止状態に対しては、渋滞予兆状態において渋滞予兆指標Iが満たす所定条件のような特徴的な現象は観測されないので、渋滞状態とは明確に判別される。   It should be noted that a characteristic phenomenon such as a predetermined condition satisfied by the traffic jam sign index I is not observed in the traffic jam sign state for the stop state of the electric vehicle 1 caused by a traffic signal or the like. Is done.

充電量算出部26は、判定部25によって判定される渋滞予兆の初期状態および渋滞の直前状態の各々において電動車両1が発電を実行した場合のバッテリ7に対する充電可能量を予測する。
充電量算出部26は、電動車両1の第1発電モードを、加速時の発電、例えば、オルタネータ8などの発電用モータによる発電とする。充電量算出部26は、電動車両1の第2発電モードを、減速時の発電、例えば、モータジェネレータ5などの駆動用モータによる減速回生とする。充電量算出部26は、渋滞予兆の初期状態および渋滞の直前状態の各々において、例えば渋滞予兆指標Iおよび速度Vの変化などに基づいて、電動車両1の第1発電モードおよび第2発電モードの各々を実行した場合のバッテリ7に対する充電可能量の予測値を算出する。
The charge amount calculation unit 26 predicts a chargeable amount for the battery 7 when the electric vehicle 1 generates power in each of the initial state of the traffic jam sign determined by the determination unit 25 and the state immediately before the traffic jam.
The charge amount calculation unit 26 sets the first power generation mode of the electric vehicle 1 to power generation during acceleration, for example, power generation by a power generation motor such as the alternator 8. The charge amount calculation unit 26 sets the second power generation mode of the electric vehicle 1 to power generation during deceleration, for example, deceleration regeneration by a driving motor such as the motor generator 5. The charge amount calculation unit 26 performs the first power generation mode and the second power generation mode of the electric vehicle 1 based on, for example, a change in the traffic jam sign index I and the speed V in each of the initial state of the traffic jam sign and the state immediately before the traffic jam. The predicted value of the chargeable amount for the battery 7 when each is executed is calculated.

充電計画部27は、充電量算出部26によって算出される充電可能量に基づいて、渋滞予兆状態での電動車両1の発電によるバッテリ7の充電スケジュールを計画する。充電計画部27は、例えば、渋滞予兆状態での充電可能量に応じてバッテリ7の上限SOCを設定し、渋滞予兆の初期状態および渋滞の直前状態の各々において上限SOCに占める第1発電モードおよび第2発電モードの各充電量の割合を設定する。
充電計画部27は、渋滞予兆の初期状態において電動車両1の減速制御が実行されていない場合に対しては、電動車両1の第2発電モードよりも第1発電モードを優先するように充電スケジュールを計画する。充電計画部27は、例えば図7に示すように、渋滞予兆の初期状態のように電動車両1の速度変化が大きく、加速による仕事率が増大傾向である状態では、第1発電モードを優先することによって充電効率を増大させる。充電計画部27は、例えば、オルタネータ8などの発電用モータの発電電圧を増大させ、モータジェネレータ5などの駆動用モータの回生電圧を低下させることによって、バッテリ7の上限SOCに占める第1発電モードの充電量の割合を増大させる。
充電計画部27は、渋滞の直前状態に対しては、電動車両1の第1発電モードよりも第2発電モードを優先するように充電スケジュールを計画する。充電計画部27は、例えば図7に示すように、渋滞の直前状態のように減速による速度低下および発熱によるエネルギー損失が大きく、仕事率が低下傾向である状態では、第2発電モードを優先することによって充電効率を増大させる。充電計画部27は、例えば、オルタネータ8などの発電用モータの発電電圧を低下させ、モータジェネレータ5などの駆動用モータの回生電圧を増大させることによって、バッテリ7の上限SOCに占める第2発電モードの充電量の割合を増大させる。
Based on the chargeable amount calculated by the charge amount calculation unit 26, the charge plan unit 27 plans a charge schedule for the battery 7 by power generation of the electric vehicle 1 in a traffic jam sign state. For example, the charging plan unit 27 sets the upper limit SOC of the battery 7 according to the chargeable amount in the traffic jam sign state, and the first power generation mode occupying the upper limit SOC in each of the initial state of the traffic jam sign and the state immediately before the traffic jam, and The ratio of each charge amount in the second power generation mode is set.
When the deceleration control of the electric vehicle 1 is not executed in the initial state of the traffic jam sign, the charging plan unit 27 prioritizes the first power generation mode over the second power generation mode of the electric vehicle 1. To plan. For example, as shown in FIG. 7, the charging plan unit 27 gives priority to the first power generation mode in a state where the speed change of the electric vehicle 1 is large and the work rate due to acceleration tends to increase as in the initial state of a traffic jam sign. Thereby increasing the charging efficiency. For example, the charging plan unit 27 increases the power generation voltage of a power generation motor such as the alternator 8 and decreases the regenerative voltage of a drive motor such as the motor generator 5 to thereby occupy the first power generation mode occupying the upper limit SOC of the battery 7. Increase the rate of charge.
The charging plan unit 27 plans the charging schedule so that the second power generation mode is given priority over the first power generation mode of the electric vehicle 1 for the state immediately before the traffic jam. For example, as illustrated in FIG. 7, the charging plan unit 27 gives priority to the second power generation mode in a state where the speed reduction due to deceleration and the energy loss due to heat generation are large and the work rate tends to decrease as in the state immediately before the traffic jam. Thereby increasing the charging efficiency. The charging plan unit 27, for example, reduces the power generation voltage of a power generation motor such as the alternator 8 and increases the regenerative voltage of a drive motor such as the motor generator 5, thereby occupying the upper limit SOC of the battery 7. Increase the rate of charge.

充電計画部27は、充電量算出部26によって算出される充電可能量に加えて、電動車両1の渋滞状態で推定される消費電力量に基づいて、充電スケジュールを計画してもよい。充電計画部27は、予め設定されている渋滞状態での消費電力量の上限予測値を取得することによって、または電動車両1の渋滞状態での消費電力量を推定または予測することによって、充電可能量および消費電力量に基づく充電スケジュールを計画する。充電計画部27は、渋滞状態での消費電力量を推定する際には、電動車両1の渋滞状態での走行を、例えば、モータジェネレータ5などの駆動用モータによる電動走行を優先する走行とする。充電計画部27は、例えば、渋滞予兆状態において先行車両から受ける衝撃波(振動、ゆらぎ)の大きさに関連するスペクトル角度θおよび速度Vの変化などに基づいて、渋滞状態での消費電力量を予測する。充電計画部27は、例えば、渋滞予兆状態において先行車両から受ける衝撃波が大きくなることに伴い、渋滞状態での消費電力量を増大傾向に変化させる。   In addition to the chargeable amount calculated by the charge amount calculation unit 26, the charge plan unit 27 may plan a charge schedule based on the power consumption estimated in the traffic jam state of the electric vehicle 1. The charging plan unit 27 can be charged by acquiring a preset upper limit value of power consumption in a congested state or by estimating or predicting power consumption in a congested state of the electric vehicle 1. Plan a charging schedule based on volume and power consumption. When estimating the amount of power consumption in a traffic jam state, the charging plan unit 27 sets the travel in the traffic jam state of the electric vehicle 1 as a trip that gives priority to the electric travel by a driving motor such as the motor generator 5. . For example, the charging plan unit 27 predicts the power consumption amount in the traffic jam state based on the change in the spectral angle θ and the speed V related to the magnitude of the shock wave (vibration, fluctuation) received from the preceding vehicle in the traffic jam sign state. To do. For example, the charging plan unit 27 changes the power consumption amount in the traffic congestion state to increase as the shock wave received from the preceding vehicle increases in the traffic congestion prediction state.

情報提示制御部28は、判定部25による判定結果に応じて、表示装置16における情報提示の内容を変化させる。情報提示制御部28は、例えば、渋滞の存在を事前に運転者に把握させる情報提示、さらに渋滞を回避または抑制するための情報提示などを実行する。情報提示制御部28は、例えば、渋滞の回避または抑制のために車間距離、車間時間、および速度などを適切に操作することを促すように情報提示する。   The information presentation control unit 28 changes the content of information presentation on the display device 16 according to the determination result by the determination unit 25. The information presentation control unit 28 performs, for example, information presentation for allowing the driver to grasp the presence of traffic jams in advance, and information presentation for avoiding or suppressing traffic jams. For example, the information presentation control unit 28 presents information so as to prompt the user to appropriately operate the inter-vehicle distance, the inter-vehicle time, the speed, and the like in order to avoid or suppress traffic congestion.

走行制御部29は、判定部25による判定結果および充電計画部27によって計画された充電スケジュールに応じて、電動車両1の走行支援を制御する。走行制御部29は、渋滞予兆の初期状態および渋滞の直前状態の各々において、充電スケジュールに応じた第1発電モードおよび第2発電モードによってバッテリ7の充電を制御する。走行制御部29は、渋滞予兆状態の以後における渋滞状態において、電動車両1の走行、例えばモータジェネレータ5などの駆動用モータによる電動走行を優先する走行などを制御する。   The travel control unit 29 controls the travel support of the electric vehicle 1 according to the determination result by the determination unit 25 and the charging schedule planned by the charge planning unit 27. The travel control unit 29 controls the charging of the battery 7 in the first power generation mode and the second power generation mode according to the charging schedule in each of the initial state of the traffic jam sign and the state immediately before the traffic jam. The travel control unit 29 controls travel of the electric vehicle 1, for example, travel that prioritizes electrical travel by a driving motor such as the motor generator 5 in a traffic jam state after the traffic jam sign state.

本実施形態による電動車両走行支援装置10は上記構成を備えており、次に、電動車両走行支援装置10の動作、つまり電動車両走行支援方法について説明する。   The electric vehicle travel support apparatus 10 according to the present embodiment has the above-described configuration. Next, an operation of the electric vehicle travel support apparatus 10, that is, an electric vehicle travel support method will be described.

先ず、図8に示すステップS01において、機器制御部18は、3次元加速度センサ14によってX軸、Y軸、およびZ軸の各軸方向の加速度が検出されたか否かを判定する。
この判定結果が「NO」の場合、機器制御部18は、ステップS01の判定処理を繰り返し実行する。
一方、この判定結果が「YES」の場合、機器制御部18は、処理をステップS02に進める。
次に、ステップS02において、入力データ算出部21は、3次元加速度センサ14によって検出されたX軸、Y軸、およびZ軸の各軸方向の加速度を用いて3次元空間における加速度ベクターAを算出する。そして、サンプリング周期ΔTの時間間隔をおいた2つの異なるタイミングの加速度ベクターAの差分(加速度ベクター差分)ΔAのノルムuを入力データとして算出する。
First, in step S01 shown in FIG. 8, the device control unit 18 determines whether or not acceleration in each of the X-axis, Y-axis, and Z-axis directions is detected by the three-dimensional acceleration sensor 14.
When the determination result is “NO”, the device control unit 18 repeatedly executes the determination process of step S01.
On the other hand, if the determination result is “YES”, the device control unit 18 advances the process to step S02.
Next, in step S02, the input data calculation unit 21 calculates the acceleration vector A in the three-dimensional space using the accelerations in the X-axis, Y-axis, and Z-axis directions detected by the three-dimensional acceleration sensor 14. To do. Then, the norm u of the difference (acceleration vector difference) ΔA between the acceleration vectors A at two different timings with a time interval of the sampling period ΔT is calculated as input data.

次に、ステップS03において、周波数分析部22は、操作者によって適宜に設定可能な入出力点数において、操作者によって適宜に設定可能な遅れ数を用いて入力データの自己相関を算出する。そして、自己相関に高速フーリエ変換を行なうことによってパワースペクトル(加速度スペクトル)を算出する。
次に、ステップS04において、単回帰直線算出部23は、加速度スペクトルの所定周波数範囲での単回帰直線を算出し、この単回帰直線の傾きを角度(スペクトル角度)θの情報に変換する。
次に、ステップS05において、速度算出部20は、3次元加速度センサ14によって検出されたX軸、Y軸、およびZ軸の各軸方向の加速度を用いて、電動車両走行支援装置10の速度Vを算出する。
次に、ステップS06において、渋滞予兆情報算出部24は、所定時間に亘って速度算出部20によって逐次に算出された速度Vを用いて、速度Vの相加平均μ(V)を算出する。渋滞予兆情報算出部24は、所定時間に亘って単回帰直線算出部23によって算出されたスペクトル角度θを用いて、スペクトル角度θの分散σ(θ)を算出する。渋滞予兆情報算出部24は、速度Vの相加平均μ(V)とスペクトル角度θの分散σ(θ)との積(=μ(V)×σ(θ))を、渋滞予兆指標Iとして算出する。
Next, in step S03, the frequency analysis unit 22 calculates the autocorrelation of the input data by using the number of delays that can be appropriately set by the operator at the number of input / output points that can be appropriately set by the operator. Then, a power spectrum (acceleration spectrum) is calculated by performing a fast Fourier transform on the autocorrelation.
Next, in step S04, the single regression line calculation unit 23 calculates a single regression line in a predetermined frequency range of the acceleration spectrum, and converts the inclination of the single regression line into information of an angle (spectrum angle) θ.
Next, in step S05, the speed calculation unit 20 uses the accelerations in the X-axis, Y-axis, and Z-axis directions detected by the three-dimensional acceleration sensor 14 to use the speed V of the electric vehicle travel support device 10. Is calculated.
Next, in step S06, the traffic jam sign information calculation unit 24 calculates the arithmetic mean μ (V) of the speed V using the speed V sequentially calculated by the speed calculation unit 20 over a predetermined time. The traffic jam sign information calculation unit 24 calculates the variance σ (θ) of the spectrum angle θ using the spectrum angle θ calculated by the single regression line calculation unit 23 over a predetermined time. The traffic jam sign information calculation unit 24 uses the product (= μ (V) × σ (θ)) of the arithmetic mean μ (V) of the speed V and the variance σ (θ) of the spectrum angle θ as the traffic jam sign index I. calculate.

次に、ステップS07において、判定部25は、渋滞予兆情報算出部24によって算出された渋滞予兆指標Iが所定条件を満たすか否かを判定することによって、渋滞予兆があるか否かを判定する。判定部25は、例えば、所定時間内ごとに渋滞予兆指標Iが所定値Ia以上であるか否かを判定する。判定部25は、例えば、所定時間内ごとに渋滞予兆指標Iが所定割合以上低下したか否かを判定する。判定部25は、例えば、渋滞予兆情報算出部24によって逐次に算出される渋滞予兆指標Iの時系列データに対して、曲線関数のあてはめを行ない、極大が存在するか否かを判定する。
これらの判定結果の全てが「NO」の場合、判定部25は、処理をステップS01に戻す。
一方、これらの判定結果の少なくとも何れかが「YES」の場合、判定部25は、処理をステップS08に進める。
Next, in step S07, the determination unit 25 determines whether or not there is a traffic jam sign by determining whether or not the traffic jam sign index I calculated by the traffic jam sign information calculation unit 24 satisfies a predetermined condition. . The determination unit 25 determines, for example, whether or not the traffic jam sign index I is greater than or equal to a predetermined value Ia every predetermined time. The determination unit 25 determines, for example, whether or not the traffic jam sign index I has decreased by a predetermined rate or more every predetermined time. For example, the determination unit 25 performs curve function fitting on the time-series data of the traffic jam sign index I sequentially calculated by the traffic jam sign information calculation unit 24, and determines whether or not a local maximum exists.
When all of these determination results are “NO”, the determination unit 25 returns the process to step S01.
On the other hand, when at least one of these determination results is “YES”, the determination unit 25 advances the process to step S08.

次に、ステップS08において、判定部25は、渋滞予兆指標Iの時系列データに基づいて、渋滞予兆の初期状態であるか否かを判定する。判定部25は、例えば、渋滞予兆指標Iが所定値Ia以上であり、渋滞予兆指標Iが所定割合以上低下せず、渋滞予兆指標Iの時系列データにあてはめられる曲線関数の極大が存在しない状態であるか否かを判定する。
ステップS08の判定結果が「YES」の場合、判定部25は、渋滞予兆の初期状態であると判断して、処理をステップS09に進める。
一方、ステップS08の判定結果が「NO」の場合、判定部25は、渋滞予兆状態における渋滞の直前状態であると判断して、処理をステップS11に進める。
Next, in step S08, the determination unit 25 determines whether or not the traffic jam sign is in the initial state based on the time series data of the traffic jam sign index I. The determination unit 25 is, for example, a state in which the traffic jam sign index I is equal to or greater than a predetermined value Ia, the traffic jam sign index I is not decreased by a predetermined rate or more, and there is no local maximum of the curve function applied to the time series data of the traffic jam sign index I It is determined whether or not.
If the determination result in step S08 is “YES”, the determination unit 25 determines that the traffic jam sign is in the initial state, and advances the process to step S09.
On the other hand, when the determination result of step S08 is “NO”, the determination unit 25 determines that the state is just before traffic jam in the traffic jam sign state, and advances the processing to step S11.

次に、ステップS09において、充電量算出部26は、渋滞予兆の初期状態において電動車両1が第1発電モードおよび第2発電モードの各々を実行した場合のバッテリ7に対する充電可能量を予測する。
次に、ステップS10において、充電計画部27は、充電量算出部26によって算出される充電可能量に基づいて、渋滞予兆の初期状態における充電スケジュールを計画する。なお、充電計画部27は、電動車両1の渋滞状態で推定される消費電力量を算出して、充電量算出部26によって算出される充電可能量に加えて、消費電力量に基づいて、充電スケジュールを計画してもよい。充電計画部27は、渋滞予兆の初期状態において電動車両1の減速制御が実行されていない場合に対しては、電動車両1の第2発電モードよりも第1発電モードを優先するように充電スケジュールを計画する。
Next, in step S09, the charge amount calculation unit 26 predicts the chargeable amount for the battery 7 when the electric vehicle 1 executes each of the first power generation mode and the second power generation mode in the initial state of the traffic jam sign.
Next, in step S <b> 10, the charging plan unit 27 plans a charging schedule in an initial state of a traffic jam sign based on the chargeable amount calculated by the charging amount calculation unit 26. Note that the charging plan unit 27 calculates the power consumption estimated in the traffic jam state of the electric vehicle 1 and charges based on the power consumption in addition to the chargeable amount calculated by the charge amount calculation unit 26. A schedule may be planned. When the deceleration control of the electric vehicle 1 is not executed in the initial state of the traffic jam sign, the charging plan unit 27 prioritizes the first power generation mode over the second power generation mode of the electric vehicle 1. To plan.

また、ステップS11において、充電量算出部26は、渋滞予兆状態における渋滞の直前状態において電動車両1が第1発電モードおよび第2発電モードの各々を実行した場合のバッテリ7に対する充電可能量を予測する。
次に、ステップS12において、充電計画部27は、充電量算出部26によって算出される充電可能量に基づいて、渋滞の直前状態における充電スケジュールを計画する。なお、充電計画部27は、電動車両1の渋滞状態で推定される消費電力量を算出して、充電量算出部26によって算出される充電可能量に加えて、消費電力量に基づいて、充電スケジュールを計画してもよい。充電計画部27は、電動車両1の第1発電モードよりも第2発電モードを優先するように充電スケジュールを計画する。
In step S11, the charge amount calculation unit 26 predicts the chargeable amount for the battery 7 when the electric vehicle 1 executes each of the first power generation mode and the second power generation mode in the state immediately before the traffic jam in the traffic jam sign state. To do.
Next, in step S <b> 12, the charging plan unit 27 plans a charging schedule in a state immediately before a traffic jam based on the chargeable amount calculated by the charging amount calculation unit 26. Note that the charging plan unit 27 calculates the power consumption estimated in the traffic jam state of the electric vehicle 1 and charges based on the power consumption in addition to the chargeable amount calculated by the charge amount calculation unit 26. A schedule may be planned. The charging plan unit 27 plans a charging schedule so that the second power generation mode is prioritized over the first power generation mode of the electric vehicle 1.

次に、ステップS13において、走行制御部29は、渋滞予兆の初期状態および渋滞の直前状態の各々において、充電計画部27によって計画された充電スケジュールに応じて、バッテリ7の充電を制御する。
次に、ステップS14において、判定部25は、渋滞予兆指標Iの時系列データに基づいて、渋滞予兆状態の以後の渋滞状態であるか否かを判定する。
ステップS14の判定結果が「YES」の場合、判定部25は、渋滞状態であると判断して、処理をステップS15に進める。
一方、ステップS14の判定結果が「NO」の場合、判定部25は、処理をステップS01に戻す。
Next, in step S <b> 13, the travel control unit 29 controls the charging of the battery 7 in accordance with the charging schedule planned by the charging planning unit 27 in each of the initial state of the traffic jam sign and the state immediately before the traffic jam.
Next, in step S14, the determination unit 25 determines, based on the time series data of the traffic jam sign index I, whether or not the traffic jam state is after the traffic jam sign state.
If the determination result of step S14 is “YES”, the determination unit 25 determines that the traffic is congested and advances the process to step S15.
On the other hand, when the determination result of step S14 is “NO”, the determination unit 25 returns the process to step S01.

次に、ステップS15において、走行制御部29は、渋滞予兆状態の以後における渋滞状態において、電動車両1の走行、例えばモータジェネレータ5などの駆動用モータによる電動走行を優先する走行などを制御し、処理をエンドに進める。   Next, in step S15, the traveling control unit 29 controls the traveling of the electric vehicle 1, for example, the traveling that gives priority to the electric traveling by the driving motor such as the motor generator 5 in the traffic jam state after the traffic jam sign state, Proceed to the end.

上述したように、本実施形態の電動車両走行支援装置10および電動車両走行支援方法によれば、渋滞予兆状態で特徴的な電動車両1の走行状態に応じて第1発電モードおよび第2発電モードの各々による充電スケジュールを計画することができる。渋滞予兆の初期状態および渋滞の直前状態における充電スケジュールに応じて電動車両1の走行を支援するので、渋滞予兆の初期状態と、渋滞の直前状態と、渋滞状態との一連の状態遷移が繰り返される場合であっても、電動車両1のエネルギー損失を低減することができる。例えば渋滞に向かう周囲の車両の流れ、または道路属性情報に起因する渋滞の存在などによって、渋滞回避が難しい場合であっても、渋滞予兆状態および渋滞状態を含む走行状態の全域におけるエネルギー効率を向上させるように適切な走行支援を行うことができる。
さらに、渋滞予兆の初期状態のように速度変化が大きく、加速による仕事率が増大傾向である状態では、第2発電モードよりも第1発電モードを優先することによって充電効率を向上させることができる。
さらに、渋滞の直前状態のように減速による速度低下および発熱によるエネルギー損失が大きく、仕事率が低下傾向である状態では、第1発電モードよりも第2発電モードを優先することによって充電効率を向上させることができる。
さらに、充電可能量に加えて、消費電力量に基づいて、充電スケジュールを計画する場合には、より一層、電動車両1のエネルギー損失を低減するように充電効率を向上させることができる。
As described above, according to the electric vehicle travel support device 10 and the electric vehicle travel support method of the present embodiment, the first power generation mode and the second power generation mode according to the travel state of the electric vehicle 1 that is characteristic in a traffic jam sign state. The charging schedule by each of the above can be planned. Since the driving of the electric vehicle 1 is supported according to the charging schedule in the initial state of the traffic jam sign and the state immediately before the traffic jam, a series of state transitions of the initial state of the traffic jam sign, the state immediately before the traffic jam, and the traffic jam state are repeated. Even in this case, the energy loss of the electric vehicle 1 can be reduced. For example, even if it is difficult to avoid traffic jams due to the flow of surrounding vehicles toward traffic jams or the presence of traffic jams due to road attribute information, the energy efficiency in the entire driving state including traffic jam warning status and traffic jam status is improved. Appropriate driving support can be performed.
Further, in a state where the speed change is large and the work rate due to acceleration tends to increase like the initial state of the traffic jam sign, the charging efficiency can be improved by giving priority to the first power generation mode over the second power generation mode. .
Furthermore, in the state where the speed reduction due to deceleration and the energy loss due to heat generation are large and the work rate tends to decrease as in the state immediately before the traffic jam, the charging efficiency is improved by prioritizing the second power generation mode over the first power generation mode. Can be made.
Furthermore, when a charging schedule is planned based on the power consumption amount in addition to the chargeable amount, the charging efficiency can be further improved so as to reduce the energy loss of the electric vehicle 1.

以下、上述した実施形態の変形例について添付図面を参照しながら説明する。
上述した実施形態において、電動車両走行支援装置10は、渋滞予兆の初期状態と渋滞の直前状態とを判別する際に外部の装置から受信する情報を用いずに、自身の3次元加速度センサ14によって検出される加速度の情報のみを用いるとしたが、これに限定されない。
実施形態の変形例による電動車両走行支援システム40は、図9に示すように、少なくとも1つ以上の電動車両走行支援装置10と、電動車両走行支援装置10と通信可能なサーバ装置41と、を備えている。
サーバ装置41は、サーバ通信装置42と、サーバ制御部43と、地図データ記憶部44と、サーバ判定部45と、を備えている。
Hereinafter, modifications of the above-described embodiment will be described with reference to the accompanying drawings.
In the above-described embodiment, the electric vehicle travel support device 10 uses its own three-dimensional acceleration sensor 14 without using information received from an external device when determining the initial state of the traffic jam sign and the state immediately before the traffic jam. Although only the detected acceleration information is used, the present invention is not limited to this.
As shown in FIG. 9, the electric vehicle travel support system 40 according to the modification of the embodiment includes at least one electric vehicle travel support device 10 and a server device 41 that can communicate with the electric vehicle travel support device 10. I have.
The server device 41 includes a server communication device 42, a server control unit 43, a map data storage unit 44, and a server determination unit 45.

サーバ通信装置42は、例えば、インフラストラクチャモードの無線通信、または路側通信機を介した路車間通信などによって、複数の電動車両走行支援装置10の各々の機器通信装置11と双方向に通信可能であって、各種の情報を送受信する。   The server communication device 42 can bidirectionally communicate with each device communication device 11 of the plurality of electric vehicle travel support devices 10 by, for example, infrastructure mode wireless communication or road-to-vehicle communication via a roadside communication device. Therefore, various types of information are transmitted and received.

サーバ制御部43は、サーバ通信装置42によって電動車両走行支援装置10から受信した各種の情報をサーバ判定部45に出力する。サーバ制御部43は、サーバ判定部45から出力される各種の判定結果の情報を、サーバ通信装置42によって少なくとも1つ以上の電動車両走行支援装置10に送信する。
この変形例において電動車両走行支援装置10は、3次元加速度センサ14によって検出されたX軸、Y軸、およびZ軸の各軸方向の加速度に基づいた情報を、サーバ装置41に送信可能である。この情報は、例えば、速度算出部20によって算出された速度V、単回帰直線算出部23によって算出されたスペクトル角度θ、および渋滞予兆情報算出部24によって算出された渋滞予兆指標Iの情報を含む。さらに、この情報は、現在位置取得部13によって取得された現在位置の履歴および速度算出部20によって算出された速度Vの履歴の情報などを含んでいる。
The server control unit 43 outputs various information received from the electric vehicle travel support device 10 by the server communication device 42 to the server determination unit 45. The server control unit 43 transmits information on various determination results output from the server determination unit 45 to at least one electric vehicle travel support device 10 by the server communication device 42.
In this modified example, the electric vehicle travel support device 10 can transmit information based on the acceleration in each of the X-axis, Y-axis, and Z-axis directions detected by the three-dimensional acceleration sensor 14 to the server device 41. . This information includes, for example, information on the speed V calculated by the speed calculation unit 20, the spectrum angle θ calculated by the single regression line calculation unit 23, and the traffic jam sign index I calculated by the traffic jam sign information calculation unit 24. . Further, this information includes information on the history of the current position acquired by the current position acquisition unit 13 and information on the history of the speed V calculated by the speed calculation unit 20.

地図データ記憶部44は、地図データを記憶する。
地図データは、例えば、電動車両走行支援装置10の現在位置の情報に基づくマップマッチングの処理に必要とされる道路上の位置座標を示す道路座標データと、誘導経路の算出に必要とされる道路地図データと、を備えている。道路地図データは、例えば、ノード、リンク、リンクコスト、道路構造、道路形状、道路状態、道路種別、施設などのランドマーク、工事個所、交通信号機、および踏切などのデータを備えている。ノードは、交差点および分岐点などの道路上の所定の地点の緯度および経度からなる座標点である。リンクは、各ノード間を結ぶ線であり、地点間を接続する道路区間である。リンクコストは、リンクに対応する道路区間の距離または道路区間の移動に要する時間を示す情報である。
The map data storage unit 44 stores map data.
The map data includes, for example, road coordinate data indicating position coordinates on the road required for map matching processing based on information on the current position of the electric vehicle travel support device 10 and roads required for calculating the guidance route. Map data. The road map data includes, for example, data such as nodes, links, link costs, road structures, road shapes, road conditions, road types, landmarks such as facilities, construction sites, traffic lights, and railroad crossings. The node is a coordinate point composed of the latitude and longitude of a predetermined point on the road such as an intersection and a branch point. A link is a line that connects nodes, and is a road section that connects points. The link cost is information indicating the distance of the road section corresponding to the link or the time required for the movement of the road section.

サーバ判定部45は、上述した実施形態の少なくとも1つ以上の電動車両走行支援装置10の判定部25が実行する処理の少なくとも一部と同様の処理を実行する。サーバ判定部45は、少なくとも1つ以上の電動車両走行支援装置10から受信する現在位置の情報に基づく適宜の位置範囲内に対して、渋滞予兆があるか否かを判定する。サーバ判定部45は、例えば、適宜の位置範囲内の電動車両走行支援装置10から受信する渋滞予兆指標Iに基づいて、渋滞予兆指標Iが所定条件を満たす電動車両走行支援装置10の数および割合を取得する。サーバ判定部45は、渋滞予兆指標Iが所定条件を満たす電動車両走行支援装置10の数および割合の情報に基づいて、適宜の位置範囲内の電動車両走行支援装置10に渋滞予兆があるか否かを判定する。
サーバ判定部45は、適宜の位置範囲内の電動車両走行支援装置10に渋滞予兆があると判定した場合には、適宜の位置範囲内の渋滞予兆指標Iに基づいて、渋滞予兆の状態が、渋滞予兆の初期状態であるか、または渋滞の直前状態であるかを判定する。判定部25は、例えば、渋滞予兆指標Iが所定値Ia以上であり、渋滞予兆指標Iが所定割合以上低下せず、渋滞予兆指標Iの時系列データにあてはめられる曲線関数の極大が存在しない状態である場合に、渋滞予兆の初期状態であると判定する。サーバ判定部45は、この判定結果の情報を、適宜の位置範囲内の全ての電動車両走行支援装置10に送信するためにサーバ制御部43に出力する。
The server determination unit 45 executes a process similar to at least a part of the process executed by the determination unit 25 of the at least one electric vehicle travel support apparatus 10 of the above-described embodiment. The server determination unit 45 determines whether or not there is a traffic jam sign for an appropriate position range based on the current position information received from at least one electric vehicle travel support device 10. The server determination unit 45, for example, based on the traffic jam sign index I received from the electric vehicle travel support apparatus 10 within an appropriate position range, the number and ratio of the electric vehicle travel support apparatuses 10 that the traffic jam sign index I satisfies a predetermined condition. To get. The server determination unit 45 determines whether or not there is a traffic jam sign in the electric vehicle travel support device 10 within an appropriate position range based on information on the number and ratio of the electric vehicle travel support devices 10 for which the traffic jam sign index I satisfies a predetermined condition. Determine whether.
When the server determination unit 45 determines that there is a traffic jam sign in the electric vehicle travel support device 10 in an appropriate position range, the traffic jam sign state is based on the traffic jam sign index I in the appropriate position range. It is determined whether it is an initial state of a traffic jam sign or a state immediately before a traffic jam. The determination unit 25 is, for example, a state in which the traffic jam sign index I is equal to or greater than a predetermined value Ia, the traffic jam sign index I is not decreased by a predetermined rate or more, and there is no local maximum of the curve function applied to the time series data of the traffic jam sign index I If it is, it is determined that the traffic congestion sign is in the initial state. The server determination unit 45 outputs the information on the determination result to the server control unit 43 in order to transmit the information to all the electric vehicle travel support devices 10 within an appropriate position range.

変形例による電動車両走行支援システム40は上記構成を備えており、次に、電動車両走行支援システム40の動作について説明する。   The electric vehicle travel support system 40 according to the modification has the above-described configuration. Next, the operation of the electric vehicle travel support system 40 will be described.

先ず、図10に示すステップS21において、機器制御部18は、電動車両走行支援装置10が、無線通信ネットワークシステムなどの通信ネットワークに接続され、通信ネットワークを介して、通信不良など無しに、サーバ装置41に適正に接続可能であるか否かを判定する。
この判定結果が「NO」の場合、機器制御部18は、ステップS21の処理を繰り返し実行する。
一方、この判定結果が「YES」の場合、機器制御部18は、処理をステップS22に進める。
First, in step S21 shown in FIG. 10, the device control unit 18 connects the electric vehicle travel support device 10 to a communication network such as a wireless communication network system, and there is no communication failure via the communication network. It is determined whether or not it can be properly connected to the terminal 41.
When the determination result is “NO”, the device control unit 18 repeatedly executes the process of step S21.
On the other hand, when the determination result is “YES”, the device control unit 18 advances the process to step S22.

そして、ステップS22において、機器制御部18は、電動車両走行支援装置10の操作者による指示などによってサーバ装置41などの外部の装置とは独立したスタンドアローン動作の実行指示が発生していないか否かを判定する。
この判定結果が「YES」の場合、つまりスタンドアローン動作の実行指示が無い場合、機器制御部18は、処理をステップS23に進める。このステップS23において、機器制御部18は、後述するネットワーク動作を実行し、処理を終了させる。
一方、この判定結果が「NO」の場合、機器制御部18は、処理をステップS24に進める。このステップS24において、機器制御部18は、スタンドアローン動作として、上述した実施形態でのステップS01からステップS15の処理を実行する。
In step S22, the device control unit 18 determines whether or not an instruction to execute a stand-alone operation independent from an external device such as the server device 41 is generated by an instruction from the operator of the electric vehicle travel support device 10 or the like. Determine whether.
When the determination result is “YES”, that is, when there is no instruction to execute the stand-alone operation, the device control unit 18 advances the process to step S23. In step S23, the device control unit 18 executes a network operation described later and ends the process.
On the other hand, when the determination result is “NO”, the device control unit 18 advances the process to step S24. In step S24, the device control unit 18 performs the processing from step S01 to step S15 in the above-described embodiment as a stand-alone operation.

以下に、上述したステップS23でのネットワーク動作について説明する。
先ず、図11に示すステップS31において、機器制御部18は、所定の通信インジケータ表示を、表示装置16に表示する。機器制御部18は、通信インジケータ表示を、電動車両走行支援装置10が、無線通信ネットワークシステムなどの通信ネットワークに接続され、この通信ネットワークを介して、通信不良など無しに、サーバ装置41に適正に接続可能であることを示す表示とする。
Hereinafter, the network operation in step S23 described above will be described.
First, in step S31 shown in FIG. 11, the device control unit 18 displays a predetermined communication indicator display on the display device 16. The device control unit 18 appropriately displays the communication indicator on the server device 41 with the electric vehicle travel support device 10 connected to a communication network such as a wireless communication network system, and without communication failure. The display indicates that connection is possible.

次に、ステップS32において、機器制御部18は、3次元加速度センサ14によってX軸、Y軸、およびZ軸の各軸方向の加速度が検出され、かつ現在位置取得部13によって現在位置の情報が取得されたか否かを判定する。
この判定結果が「NO」の場合、機器制御部18は、ステップS32の判定処理を繰り返し実行する。
一方、この判定結果が「YES」の場合、機器制御部18は、処理をステップS33に進める。
次に、ステップS33において、入力データ算出部21は、3次元加速度センサ14によって検出されたX軸、Y軸、およびZ軸の各軸方向の加速度を用いて3次元空間における加速度ベクターAを算出する。そして、サンプリング周期ΔTの時間間隔をおいた2つの異なるタイミングの加速度ベクターAの差分(加速度ベクター差分)ΔAのノルムuを入力データとして算出する。
Next, in step S <b> 32, the device control unit 18 detects the acceleration in the X-axis, Y-axis, and Z-axis directions by the three-dimensional acceleration sensor 14, and the current position acquisition unit 13 obtains the current position information. It is determined whether or not it has been acquired.
When the determination result is “NO”, the device control unit 18 repeatedly executes the determination process of step S32.
On the other hand, when the determination result is “YES”, the device control unit 18 advances the process to step S33.
Next, in step S33, the input data calculation unit 21 calculates the acceleration vector A in the three-dimensional space using the accelerations in the X-axis, Y-axis, and Z-axis directions detected by the three-dimensional acceleration sensor 14. To do. Then, the norm u of the difference (acceleration vector difference) ΔA between the acceleration vectors A at two different timings with a time interval of the sampling period ΔT is calculated as input data.

次に、ステップS34において、周波数分析部22は、操作者によって適宜に設定可能な入出力点数において、操作者によって適宜に設定可能な遅れ数を用いて入力データの自己相関を算出する。そして、自己相関に高速フーリエ変換を行なうことによってパワースペクトル(加速度スペクトル)を算出する。
次に、ステップS35において、単回帰直線算出部23は、加速度スペクトルの所定周波数範囲での単回帰直線を算出し、この単回帰直線の傾きを角度(スペクトル角度)θの情報に変換する。
次に、ステップS36において、速度算出部20は、3次元加速度センサ14によって検出されたX軸、Y軸、およびZ軸の各軸方向の加速度を用いて、電動車両走行支援装置10の速度Vを算出する。
Next, in step S34, the frequency analysis unit 22 calculates the autocorrelation of the input data using the number of delays that can be appropriately set by the operator at the number of input / output points that can be appropriately set by the operator. Then, a power spectrum (acceleration spectrum) is calculated by performing a fast Fourier transform on the autocorrelation.
Next, in step S35, the single regression line calculation unit 23 calculates a single regression line in a predetermined frequency range of the acceleration spectrum, and converts the inclination of the single regression line into information of an angle (spectrum angle) θ.
Next, in step S <b> 36, the speed calculation unit 20 uses the acceleration in each of the X-axis, Y-axis, and Z-axis directions detected by the three-dimensional acceleration sensor 14 to detect the speed V of the electric vehicle travel support device 10. Is calculated.

次に、ステップS37において、渋滞予兆情報算出部24は、所定時間に亘って速度算出部20によって逐次に算出された速度Vを用いて、速度Vの相加平均μ(V)を算出する。渋滞予兆情報算出部24は、所定時間に亘って単回帰直線算出部23によって算出されたスペクトル角度θを用いて、スペクトル角度θの分散σ(θ)を算出する。渋滞予兆情報算出部24は、速度Vの相加平均μ(V)とスペクトル角度θの分散σ(θ)との積(=μ(V)×σ(θ))を、渋滞予兆指標Iとして算出する。   Next, in step S37, the traffic jam sign information calculation unit 24 calculates the arithmetic average μ (V) of the speed V using the speed V sequentially calculated by the speed calculation unit 20 over a predetermined time. The traffic jam sign information calculation unit 24 calculates the variance σ (θ) of the spectrum angle θ using the spectrum angle θ calculated by the single regression line calculation unit 23 over a predetermined time. The traffic jam sign information calculation unit 24 uses the product (= μ (V) × σ (θ)) of the arithmetic mean μ (V) of the speed V and the variance σ (θ) of the spectrum angle θ as the traffic jam sign index I. calculate.

次に、ステップS38において、判定部25は、渋滞予兆情報算出部24によって算出された渋滞予兆指標Iが所定条件を満たすか否かを判定することによって、渋滞予兆があるか否かを判定する。判定部25は、例えば、所定時間内ごとに渋滞予兆指標Iが所定値Ia以上であるか否かを判定する。判定部25は、例えば、所定時間内ごとに渋滞予兆指標Iが所定割合以上低下したか否かを判定する。判定部25は、例えば、渋滞予兆情報算出部24によって逐次に算出される渋滞予兆指標Iの時系列データに対して、曲線関数のあてはめを行ない、極大が存在するか否かを判定する。
これらの判定結果の全てが「NO」の場合、判定部25は、処理をリターンに進める。
一方、これらの判定結果の少なくとも何れかが「YES」の場合、判定部25は、処理をステップS39に進める。
Next, in step S38, the determination unit 25 determines whether or not there is a traffic jam sign by determining whether or not the traffic jam sign index I calculated by the traffic jam sign information calculation unit 24 satisfies a predetermined condition. . The determination unit 25 determines, for example, whether or not the traffic jam sign index I is greater than or equal to a predetermined value Ia every predetermined time. The determination unit 25 determines, for example, whether or not the traffic jam sign index I has decreased by a predetermined rate or more every predetermined time. For example, the determination unit 25 performs curve function fitting on the time-series data of the traffic jam sign index I sequentially calculated by the traffic jam sign information calculation unit 24, and determines whether or not a local maximum exists.
When all of these determination results are “NO”, the determination unit 25 advances the process to return.
On the other hand, when at least one of these determination results is “YES”, the determination unit 25 advances the process to step S39.

次に、ステップS39において、機器制御部18は、速度V、スペクトル角度θ、渋滞予兆情報算出部24によって算出された渋滞予兆指標Iの情報、および現在位置の情報などを、機器通信装置11を介してサーバ装置41に送信する。これによりサーバ装置41は、少なくとも1つ以上の電動車両走行支援装置10から受信する現在位置の情報に基づく適宜の位置範囲内に対して、渋滞予兆があるか否かを判定する。サーバ装置41は、適宜の位置範囲内の電動車両走行支援装置10に渋滞予兆があると判定した場合には、適宜の位置範囲内の渋滞予兆指標Iに基づいて、渋滞予兆の状態が、渋滞予兆の初期状態であるか、または渋滞の直前状態であるかを判定する。サーバ装置41は、この判定結果の情報とともに、適宜の位置範囲内の渋滞予兆指標Iなどの渋滞予兆状態の情報を、適宜の位置範囲内の全ての電動車両走行支援装置10に送信する。   Next, in step S39, the device control unit 18 sends the device communication apparatus 11 the speed V, the spectrum angle θ, the traffic jam sign index I information calculated by the traffic jam sign information calculation unit 24, the current position information, and the like. To the server device 41. Accordingly, the server device 41 determines whether or not there is a traffic jam sign within an appropriate position range based on the current position information received from the at least one electric vehicle travel support device 10. When the server device 41 determines that there is a traffic jam sign in the electric vehicle travel support device 10 within an appropriate position range, the traffic jam sign state is based on the traffic jam sign index I within the appropriate position range. It is determined whether it is an initial state of a sign or a state immediately before a traffic jam. The server apparatus 41 transmits information on the traffic jam sign state such as the traffic jam sign index I in an appropriate position range together with information on the determination result to all the electric vehicle travel support apparatuses 10 in the appropriate position range.

次に、ステップS40において、機器制御部18は、サーバ装置41によって検知された適宜の位置範囲内における渋滞予兆状態の情報などを、サーバ装置41から受信したか否かを判定する。
この判定結果が「NO」の場合、機器制御部18は、処理をリターンに進める。
一方、この判定結果が「YES」の場合、機器制御部18は、処理をステップS41に進める。
次に、ステップS41において、充電量算出部26は、サーバ装置41から受信した情報に基づいて、渋滞予兆状態における渋滞予兆の初期状態および渋滞の直前状態の各々において、電動車両1が第1発電モードおよび第2発電モードの各々を実行した場合のバッテリ7に対する充電可能量を予測する。
Next, in step S <b> 40, the device control unit 18 determines whether information on a traffic jam sign state in an appropriate position range detected by the server device 41 has been received from the server device 41.
When the determination result is “NO”, the device control unit 18 advances the process to return.
On the other hand, when the determination result is “YES”, the device control unit 18 advances the process to step S41.
Next, in step S41, based on the information received from the server device 41, the charge amount calculation unit 26 performs the first power generation in each of the initial state of the traffic jam sign in the traffic jam sign state and the state immediately before the traffic jam. The chargeable amount for the battery 7 when each of the mode and the second power generation mode is executed is predicted.

次に、ステップS42において、充電計画部27は、充電量算出部26によって算出される充電可能量に基づいて、渋滞予兆の初期状態および渋滞の直前状態の各々における充電スケジュールを計画する。充電計画部27は、例えば渋滞予兆の初期状態において電動車両1の第2発電モードよりも第1発電モードを優先するように充電スケジュールを計画する。充電計画部27は、例えば渋滞の直前状態において電動車両1の第1発電モードよりも第2発電モードを優先するように充電スケジュールを計画する。
次に、ステップS43において、走行制御部29は、渋滞予兆の初期状態および渋滞の直前状態の各々において、充電計画部27によって計画された充電スケジュールに応じて、バッテリ7の充電を制御する。
Next, in step S <b> 42, the charging plan unit 27 plans a charging schedule in each of the initial state of the traffic jam sign and the state immediately before the traffic jam based on the chargeable amount calculated by the charge amount calculation unit 26. For example, the charging plan unit 27 plans the charging schedule so that the first power generation mode is given priority over the second power generation mode of the electric vehicle 1 in the initial state of the traffic jam sign. For example, the charging plan unit 27 plans the charging schedule so that the second power generation mode is given priority over the first power generation mode of the electric vehicle 1 in a state immediately before a traffic jam.
Next, in step S43, the traveling control unit 29 controls the charging of the battery 7 in accordance with the charging schedule planned by the charging planning unit 27 in each of the initial state of the traffic jam sign and the state immediately before the traffic jam.

次に、ステップS44において、判定部25は、サーバ装置41から受信した情報に基づいて、渋滞予兆状態の以後の渋滞状態であるか否かを判定する。
ステップS44の判定結果が「YES」の場合、判定部25は、渋滞状態であると判断して、処理をステップS45に進める。
一方、ステップS44の判定結果が「NO」の場合、判定部25は、処理をリターンに進める。
Next, in step S <b> 44, the determination unit 25 determines based on the information received from the server device 41 whether the traffic congestion state is after the traffic congestion sign state.
If the determination result of step S44 is “YES”, the determination unit 25 determines that the traffic is congested and advances the process to step S45.
On the other hand, when the determination result of step S44 is “NO”, the determination unit 25 advances the process to return.

次に、ステップS45において、走行制御部29は、渋滞予兆状態の以後における渋滞状態において、電動車両1の走行、例えばモータジェネレータ5などの駆動用モータによる電動走行を優先する走行などを制御し、処理をリターンに進める。   Next, in step S45, the travel control unit 29 controls the travel of the electric vehicle 1 in a traffic jam state after the traffic jam sign state, for example, a drive that gives priority to an electric travel by a driving motor such as the motor generator 5, etc. Proceed to return.

変形例に係る電動車両走行支援システム40および電動車両走行支援方法によれば、複数の電動車両走行支援装置10から加速度に基づいた情報を取得し、リアルタイムかつ統括的に渋滞予兆の状態を判定して、適切な走行支援を行うことができる。これにより、例えば電動車両走行支援装置10が単独で渋滞予兆状態を判定して、走行支援を行う場合に比べて、演算効率を向上させることができると共に、複数の電動車両走行支援装置10の連動によって複数の電動車両1の走行を効率的に制御することができる。   According to the electric vehicle travel support system 40 and the electric vehicle travel support method according to the modified example, information based on acceleration is obtained from the plurality of electric vehicle travel support devices 10, and the state of the traffic jam sign is determined in real time and collectively. Thus, appropriate driving support can be provided. As a result, for example, the electric vehicle travel support device 10 can improve the calculation efficiency as compared with the case where the vehicle traffic assist device 10 independently determines the traffic jam sign state and performs the travel support, and the plurality of electric vehicle travel support devices 10 are linked. Thus, the traveling of the plurality of electric vehicles 1 can be efficiently controlled.

なお、上述した実施形態において、渋滞予兆情報算出部24は、速度Vの相加平均μ(V)とスペクトル角度θの分散σ(θ)との積によって渋滞予兆指標Iを算出するとしたが、これに限定されない。渋滞予兆情報算出部24は、他の状態量を用いて渋滞予兆指標Iを算出してもよい。他の状態量は、例えば、速度Vおよびスペクトル角度θに関する他の統計量、スペクトル角度θの極大値(傾き極大値)などでもよい。   In the above-described embodiment, the traffic jam sign information calculation unit 24 calculates the traffic jam sign index I by the product of the arithmetic mean μ (V) of the speed V and the variance σ (θ) of the spectrum angle θ. It is not limited to this. The traffic jam sign information calculation unit 24 may calculate the traffic jam sign index I using other state quantities. The other state quantity may be, for example, another statistical quantity related to the velocity V and the spectral angle θ, a maximum value (slope maximum value) of the spectral angle θ, or the like.

なお、上述した実施形態において、走行制御部29は、充電スケジュールに応じてバッテリ7の充電を制御するとしたが、これに限定されない。走行制御部29は、例えば、バッテリ7の代わりに、電動車両1に備えられるフライホイールなどの機械要素に第1発電モードおよび第2発電モードによる発電エネルギーを蓄電してもよい。   In addition, in embodiment mentioned above, although the traveling control part 29 controlled charging of the battery 7 according to the charging schedule, it is not limited to this. For example, instead of the battery 7, the travel control unit 29 may store power generation energy in the first power generation mode and the second power generation mode in a mechanical element such as a flywheel provided in the electric vehicle 1.

なお、上述した実施形態の変形例において、サーバ装置41は、電動車両走行支援装置10の判定部25が実行する処理の少なくとも一部を実行するサーバ判定部45を備えるとしたが、これに限定されない。サーバ装置41は、例えば、電動車両走行支援装置10の充電量算出部26、充電計画部27、情報提示制御部28、および走行制御部29の少なくとも何れかが実行する処理の少なくとも一部を実行する機能部を備えてもよい。   In addition, in the modification of embodiment mentioned above, although the server apparatus 41 was provided with the server determination part 45 which performs at least one part of the process which the determination part 25 of the electric vehicle travel assistance apparatus 10 performs, it is limited to this. Not. The server device 41 executes, for example, at least a part of processing executed by at least one of the charge amount calculation unit 26, the charging plan unit 27, the information presentation control unit 28, and the travel control unit 29 of the electric vehicle travel support device 10. A functional unit may be provided.

本発明の実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
例えば、上記の実施形態では、サーバ装置41を1つの装置として構成した例を示したが、複数の装置を通信回線などで接続して構成してもよい。
The embodiments of the present invention are presented as examples and are not intended to limit the scope of the invention. These embodiments can be implemented in various other forms, and various omissions, replacements, and changes can be made without departing from the spirit of the invention. These embodiments and their modifications are included in the scope and gist of the invention, and are also included in the invention described in the claims and the equivalents thereof.
For example, in the above embodiment, the server device 41 is configured as one device. However, a plurality of devices may be connected by a communication line or the like.

1…電動車両、5…モータジェネレータ(第2発電部)、7…バッテリ(充電部)、8…オルタネータ(第1発電部)、10…電動車両走行支援装置(電子機器)、12…測位信号受信器、13…現在位置取得部、14…3次元加速度センサ(加速度取得部)、15…入力デバイス、16…表示装置、17…地図データ記憶部、18…機器制御部、20…速度算出部、21…入力データ算出部、22…周波数分析部、23…単回帰直線算出部、24…渋滞予兆情報算出部(渋滞予兆情報取得部)、25…判定部、26…充電量算出部(充電可能量算出部)、27…充電計画部、28…情報提示制御部、29…走行制御部(指示部)、40…走行支援システム、41…サーバ装置、42…サーバ通信装置(サーバ通信部)、43…サーバ制御部、45…サーバ判定部 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Electric vehicle, 5 ... Motor generator (2nd electric power generation part), 7 ... Battery (charging part), 8 ... Alternator (1st electric power generation part), 10 ... Electric vehicle driving assistance device (electronic device), 12 ... Positioning signal Receiver, 13 ... Current position acquisition unit, 14 ... Three-dimensional acceleration sensor (acceleration acquisition unit), 15 ... Input device, 16 ... Display device, 17 ... Map data storage unit, 18 ... Device control unit, 20 ... Speed calculation unit , 21 ... input data calculation unit, 22 ... frequency analysis unit, 23 ... single regression line calculation unit, 24 ... traffic jam sign information calculation unit (congestion sign information acquisition unit), 25 ... determination unit, 26 ... charge amount calculation unit (charge) Possible amount calculation unit), 27 ... charge planning unit, 28 ... information presentation control unit, 29 ... running control unit (instruction unit), 40 ... running support system, 41 ... server device, 42 ... server communication device (server communication unit) , 43 ... Server control unit 45 ... server determining unit

Claims (14)

加速時に発電する第1発電部および減速時に発電する第2発電部と、前記第1発電部および前記第2発電部の各々の発電によって充電される充電部とを備える電動車両の走行支援を行う電動車両走行支援装置であって、
前記電動車両の加速度を取得する加速度取得部と、
前記加速度取得部によって取得された前記加速度の変化に基づく渋滞予兆情報を取得する渋滞予兆情報取得部と、
前記渋滞予兆情報が、渋滞予兆の初期状態を示すか、渋滞の直前状態を示すかを判定する判定部と、
前記判定部の判定結果に基づいて、前記第1発電部および前記第2発電部の各々の発電による前記充電部の充電可能量を算出する充電可能量算出部と、
前記充電可能量に基づいて、前記第1発電部および前記第2発電部の各々の発電による前記充電部の充電スケジュールを計画する充電計画部と、
前記充電スケジュールに応じて、前記走行支援の実行を指示する指示部と、
を備える、
ことを特徴とする電動車両走行支援装置。
Supporting driving of an electric vehicle including a first power generation unit that generates power during acceleration, a second power generation unit that generates power during deceleration, and a charging unit that is charged by power generation of each of the first power generation unit and the second power generation unit An electric vehicle driving support device,
An acceleration acquisition unit for acquiring acceleration of the electric vehicle;
A traffic jam sign information acquisition unit for acquiring traffic jam sign information based on the change in acceleration acquired by the acceleration acquisition unit;
A determination unit for determining whether the traffic jam sign information indicates an initial state of the traffic jam sign or a state immediately before the traffic jam;
Based on the determination result of the determination unit, a chargeable amount calculation unit that calculates a chargeable amount of the charging unit by power generation of each of the first power generation unit and the second power generation unit;
Based on the chargeable amount, a charging plan unit that plans a charging schedule of the charging unit by power generation of each of the first power generation unit and the second power generation unit;
According to the charging schedule, an instruction unit for instructing execution of the driving support;
Comprising
An electric vehicle travel support apparatus characterized by that.
前記充電計画部は、前記渋滞予兆情報が前記渋滞予兆の初期状態を示すとともに、前記電動車両の減速制御が実行されていない場合において、前記第2発電部の発電よりも前記第1発電部の発電を優先して前記充電スケジュールを計画する、
ことを特徴とする請求項1に記載の電動車両走行支援装置。
The charging plan unit is configured such that when the traffic jam sign information indicates an initial state of the traffic jam sign and the deceleration control of the electric vehicle is not executed, the first power generation unit performs the power generation of the first power generation unit rather than the power generation of the second power generation unit. Planning the charging schedule in favor of power generation,
The electric vehicle travel support apparatus according to claim 1.
前記充電計画部は、前記渋滞予兆情報が前記渋滞の直前状態を示す場合において、前記第1発電部の発電よりも前記第2発電部の発電を優先して前記充電スケジュールを計画する、
ことを特徴とする請求項1に記載の電動車両走行支援装置。
The charging planning unit plans the charging schedule in preference to the power generation of the second power generation unit over the power generation of the first power generation unit when the traffic jam sign information indicates a state immediately before the traffic jam.
The electric vehicle travel support apparatus according to claim 1.
前記電動車両の消費電力量を推定する消費電力量推定部を備え、
前記充電計画部は、前記充電可能量および前記消費電力量に基づいて、前記充電スケジュールを計画する、
ことを特徴とする請求項1から請求項3の何れか1項に記載の電動車両走行支援装置。
A power consumption estimation unit for estimating the power consumption of the electric vehicle;
The charging plan unit plans the charging schedule based on the chargeable amount and the power consumption amount.
The electric vehicle travel support apparatus according to any one of claims 1 to 3, wherein
請求項1から請求項4の何れか1項に記載の電動車両走行支援装置から送信される前記渋滞予兆情報を受信するサーバ通信部と、
複数の前記電動車両走行支援装置から取得した複数の前記渋滞予兆情報が、渋滞予兆の初期状態を示すか、渋滞の直前状態を示すかを判定するサーバ判定部と、
を備え、
前記サーバ通信部は、前記サーバ判定部の判定結果の情報を前記複数の前記電動車両走行支援装置に送信する、
ことを特徴とするサーバ装置。
A server communication unit that receives the traffic jam sign information transmitted from the electric vehicle travel support device according to any one of claims 1 to 4,
A server determination unit that determines whether the plurality of traffic jam sign information acquired from the plurality of electric vehicle travel support devices indicate an initial state of a traffic jam sign or a state immediately before a traffic jam;
With
The server communication unit transmits information on a determination result of the server determination unit to the plurality of electric vehicle travel support devices.
The server apparatus characterized by the above-mentioned.
請求項1から請求項4の何れか1項に記載の電動車両走行支援装置と、
請求項5に記載のサーバ装置と、
を備える電動車両走行支援システム。
The electric vehicle travel support device according to any one of claims 1 to 4,
A server device according to claim 5;
An electric vehicle travel support system comprising:
加速時に発電する第1発電部および減速時に発電する第2発電部と、前記第1発電部および前記第2発電部の各々の発電によって充電される充電部とを備える電動車両に対して、前記電動車両の加速度を取得する加速度取得部を備える電子機器が実行する電動車両走行支援方法であって、
前記電子機器が、前記加速度取得部によって取得された前記加速度の変化に基づく渋滞予兆情報を取得する渋滞予兆情報取得ステップと、
前記電子機器が、前記渋滞予兆情報が、渋滞予兆の初期状態を示すか、渋滞の直前状態を示すかを判定する判定ステップと、
前記電子機器が、前記判定ステップの判定結果に基づいて、前記第1発電部および前記第2発電部の各々の発電による前記充電部の充電可能量を算出する充電可能量算出ステップと、
前記電子機器が、前記充電可能量に基づいて、前記第1発電部および前記第2発電部の各々の発電による前記充電部の充電スケジュールを計画する充電計画ステップと、
前記電子機器が、前記充電スケジュールに応じて走行支援の実行を指示する指示ステップと、
を含む、
ことを特徴とする電動車両走行支援方法。
For an electric vehicle comprising: a first power generation unit that generates power during acceleration; a second power generation unit that generates power during deceleration; and a charging unit that is charged by power generation of each of the first power generation unit and the second power generation unit. An electric vehicle traveling support method executed by an electronic device including an acceleration acquisition unit that acquires acceleration of an electric vehicle,
A traffic jam sign information acquisition step in which the electronic device acquires traffic jam sign information based on the change in acceleration acquired by the acceleration acquisition unit;
The electronic device determines whether the traffic jam sign information indicates an initial state of the traffic jam sign or a state immediately before the traffic jam, and
A chargeable amount calculating step in which the electronic device calculates a chargeable amount of the charging unit by power generation of each of the first power generation unit and the second power generation unit based on a determination result of the determination step;
A charging planning step in which the electronic device plans a charging schedule of the charging unit by power generation of each of the first power generation unit and the second power generation unit based on the chargeable amount;
An instruction step in which the electronic device instructs execution of driving support according to the charging schedule;
including,
An electric vehicle traveling support method characterized by the above.
前記電子機器は、前記充電計画ステップにおいて、前記渋滞予兆情報が前記渋滞予兆の初期状態を示すとともに、前記電動車両の減速制御が実行されていない場合において、前記第2発電部の発電よりも前記第1発電部の発電を優先して前記充電スケジュールを計画する、
ことを特徴とする請求項7に記載の電動車両走行支援方法。
In the charging planning step, the electronic device indicates that the traffic jam sign information indicates an initial state of the traffic jam sign and the deceleration control of the electric vehicle is not executed. Planning the charging schedule in preference to the power generation of the first power generation unit,
The electric vehicle travel support method according to claim 7.
前記電子機器は、前記充電計画ステップにおいて、前記渋滞予兆情報が前記渋滞の直前状態を示す場合において、前記第1発電部の発電よりも前記第2発電部の発電を優先して前記充電スケジュールを計画する、
ことを特徴とする請求項7に記載の電動車両走行支援方法。
In the charging planning step, the electronic device prioritizes power generation of the second power generation unit over power generation of the first power generation unit when the traffic jam sign information indicates a state immediately before the traffic jam. To plan,
The electric vehicle travel support method according to claim 7.
前記電子機器が、前記電動車両の消費電力量を推定する消費電力量推定ステップを含み、
前記電子機器は、前記充電計画ステップにおいて、前記充電可能量および前記消費電力量に基づいて、前記充電スケジュールを計画する、
ことを特徴とする請求項7から請求項9の何れか1項に記載の電動車両走行支援方法。
The electronic device includes a power consumption estimation step for estimating a power consumption of the electric vehicle,
The electronic device plans the charging schedule based on the chargeable amount and the power consumption amount in the charging planning step.
The method for supporting driving of an electric vehicle according to any one of claims 7 to 9, wherein:
加速時に発電する第1発電部および減速時に発電する第2発電部と、前記第1発電部および前記第2発電部の各々の発電によって充電される充電部とを備える電動車両に対して、前記電動車両の加速度を取得する加速度取得部を備える電子機器のコンピュータに実行させるプログラムであって、
前記コンピュータに、
前記加速度取得部によって取得された前記加速度の変化に基づく渋滞予兆情報を取得する渋滞予兆情報取得ステップと、
前記渋滞予兆情報が、渋滞予兆の初期状態を示すか、渋滞の直前状態を示すかを判定する判定ステップと、
前記判定ステップの判定結果に基づいて、前記第1発電部および前記第2発電部の各々の発電による前記充電部の充電可能量を算出する充電可能量算出ステップと、
前記充電可能量に基づいて、前記第1発電部および前記第2発電部の各々の発電による前記充電部の充電スケジュールを計画する充電計画ステップと、
前記充電スケジュールに応じて走行支援の実行を指示する指示ステップと、
を実行させる、
ことを特徴とするプログラム。
For an electric vehicle comprising: a first power generation unit that generates power during acceleration; a second power generation unit that generates power during deceleration; and a charging unit that is charged by power generation of each of the first power generation unit and the second power generation unit. A program to be executed by a computer of an electronic device including an acceleration acquisition unit that acquires acceleration of an electric vehicle,
In the computer,
A traffic jam sign information acquisition step for acquiring traffic jam sign information based on the change in acceleration acquired by the acceleration acquisition unit;
A determination step of determining whether the traffic jam sign information indicates an initial state of the traffic jam sign or a state immediately before the traffic jam;
A chargeable amount calculating step of calculating a chargeable amount of the charging unit by power generation of each of the first power generation unit and the second power generation unit based on a determination result of the determination step;
Based on the chargeable amount, a charging planning step of planning a charging schedule of the charging unit by power generation of each of the first power generation unit and the second power generation unit;
An instruction step for instructing execution of driving support according to the charging schedule;
To execute,
A program characterized by that.
前記コンピュータに、前記充電計画ステップにおいて、前記渋滞予兆情報が前記渋滞予兆の初期状態を示すとともに、前記電動車両の減速制御が実行されていない場合において、前記第2発電部の発電よりも前記第1発電部の発電を優先して前記充電スケジュールを計画させる、
ことを特徴とする請求項11に記載のプログラム。
In the charging planning step, when the traffic jam sign information indicates an initial state of the traffic jam sign and the deceleration control of the electric vehicle is not being executed, the computer is more likely to perform the power generation than the second power generation unit. Preferentially plan the charging schedule in favor of the power generation of one power generation unit,
The program according to claim 11.
前記コンピュータに、前記充電計画ステップにおいて、前記渋滞予兆情報が前記渋滞の直前状態を示す場合において、前記第1発電部の発電よりも前記第2発電部の発電を優先して前記充電スケジュールを計画させる、
ことを特徴とする請求項11に記載のプログラム。
In the charging planning step, when the traffic jam sign information indicates a state immediately before the traffic jam, the computer schedules the charging schedule in preference to the power generation of the second power generation unit over the power generation of the first power generation unit. Let
The program according to claim 11.
前記コンピュータに、
前記電動車両の消費電力量を推定する消費電力量推定ステップを実行させ、
前記充電計画ステップにおいて、前記充電可能量および前記消費電力量に基づいて、前記充電スケジュールを計画させる、
ことを特徴とする請求項11から請求項13の何れか1項に記載のプログラム。
In the computer,
Executing a power consumption estimation step for estimating the power consumption of the electric vehicle;
In the charging planning step, the charging schedule is planned based on the chargeable amount and the power consumption.
The program according to any one of claims 11 to 13, characterized in that:
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2021136830A (en) * 2020-02-28 2021-09-13 本田技研工業株式会社 Diagnostic device, diagnostic system, diagnostic method and program
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