JP2018137917A - Electric vehicle travel support device, server device, electric vehicle travel support system, electric vehicle travel support method, and program - Google Patents
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Abstract
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).
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
(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
(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
(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
(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.
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
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
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
The
The driving force output device 2 includes an
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
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
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
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
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
The current
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-
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
The
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
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
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
The
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
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)=(axt,ayt,azt)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ut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
As illustrated in FIG. 3, the input
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-
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
For example, the
For example, the
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
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
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
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
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-
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
The traffic jam sign
As shown in the following formula (2), the traffic jam sign
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
The
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
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
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
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
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
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
Furthermore, the
In addition, the
Further, the
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
The 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
When the deceleration control of the electric vehicle 1 is not executed in the initial state of the traffic jam sign, the charging
The charging
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
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
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
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
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
When the determination result is “NO”, the
On the other hand, if the determination result is “YES”, the
Next, in step S02, the input
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
Next, in step S04, the single regression
Next, in step S05, the
Next, in step S06, the traffic jam sign
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
When all of these determination results are “NO”, the
On the other hand, when at least one of these determination results is “YES”, the
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
If the determination result in step S08 is “YES”, the
On the other hand, when the determination result of step S08 is “NO”, the
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
Next, in step S <b> 10, the charging
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
Next, in step S <b> 12, the charging
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
Next, in step S14, the
If the determination result of step S14 is “YES”, the
On the other hand, when the determination result of step S14 is “NO”, the
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
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
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
As shown in FIG. 9, the electric vehicle
The server device 41 includes a
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
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
In this modified example, the electric vehicle
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
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
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
When the
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
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
When the determination result is “NO”, the
On the other hand, when the determination result is “YES”, the
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
When the determination result is “YES”, that is, when there is no instruction to execute the stand-alone operation, the
On the other hand, when the determination result is “NO”, the
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
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
When the determination result is “NO”, the
On the other hand, when the determination result is “YES”, the
Next, in step S33, the input
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
Next, in step S35, the single regression
Next, in step S <b> 36, the
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
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
When all of these determination results are “NO”, the
On the other hand, when at least one of these determination results is “YES”, the
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
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
When the determination result is “NO”, the
On the other hand, when the determination result is “YES”, the
Next, in step S41, based on the information received from the server device 41, the charge
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
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
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
If the determination result of step S44 is “YES”, the
On the other hand, when the determination result of step S44 is “NO”, the
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
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
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
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
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 ...
Claims (14)
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.
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.
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
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:
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.
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.
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:
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.
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.
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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