JP2019033641A - Vehicle control system - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、自動車制御システムに関する。 The present invention relates to an automobile control system.
ハイブリッド車は、内燃機関のみならず、電動モータ（以下、「モータ」と略記）を走行時の動力に用いることにより、車両の燃費の向上を図っている。ハイブリッド車に用いられるモータは、回転子に永久磁石を、固定子に電磁石を用いた三相同期モータの一種であるブラシレスＤＣモータが用いられる場合が少なくない。ブラシレスＤＣモータは、固定子を構成する三相（Ｕ相、Ｖ相、Ｗ相）の各電磁石のコイルに、三相交流様の電圧を印加することにより、固定子の磁極が回転状に変化するいわゆる回転磁界を生じさせる。そして、永久磁石で構成された回転子が、固定子の回転磁界に追従して回転することにより、ブラシレスＤＣモータは車両の動力源として機能する。 The hybrid vehicle uses not only an internal combustion engine but also an electric motor (hereinafter abbreviated as “motor”) for driving power, thereby improving the fuel efficiency of the vehicle. In many cases, a motor used in a hybrid vehicle uses a brushless DC motor which is a kind of a three-phase synchronous motor using a permanent magnet as a rotor and an electromagnet as a stator. The brushless DC motor changes the magnetic poles of the stator in a rotating manner by applying a three-phase AC-like voltage to the coils of the three-phase (U-phase, V-phase, W-phase) electromagnets that make up the stator. A so-called rotating magnetic field is generated. The brushless DC motor functions as a motive power source of the vehicle by rotating the rotor composed of permanent magnets following the rotating magnetic field of the stator.
ブラシレスＤＣモータは、各相のコイルに印加する電圧の周波数及び実効電圧を変化させることにより、回転子の回転速度及びトルクを制御可能であるが、ブラシレスＤＣモータの回転速度とトルクとの関係は二律背反であり、回転速度が低い場合にはトルクが大きく、回転速度が高い場合にはトルクが小さくなる。 The brushless DC motor can control the rotation speed and torque of the rotor by changing the frequency and effective voltage of the voltage applied to the coils of each phase, but the relationship between the rotation speed and torque of the brushless DC motor is This is a trade-off, and the torque is large when the rotational speed is low, and the torque is small when the rotational speed is high.
また、ハイブリッド車に限らず車両は、状況に応じて加速及び減速し、車速を変化させる。上り坂では平坦路よりもトルクが要求される。従って、ハイブリッド車で用いられるモータの動作点は一定ではなく、状況に応じて複雑に変化する。さらに、前述のような回転速度とトルクとの二律背反の関係も相まって、ハイブリッド車等の車両の動力源となるモータの最高出力及び最大トルク等の最適な仕様を決定するのは容易ではなく、モータを試作して試行錯誤に近い手法でモータの仕様を決定する場合には、甚大な労力及びコストを要するという問題があった。 Further, the vehicle is not limited to a hybrid vehicle, and the vehicle accelerates and decelerates depending on the situation to change the vehicle speed. Uphill requires more torque than flat roads. Therefore, the operating point of the motor used in the hybrid vehicle is not constant and changes in a complicated manner depending on the situation. Furthermore, due to the trade-off relationship between rotational speed and torque as described above, it is not easy to determine the optimum specifications such as the maximum output and maximum torque of a motor that is a power source of a vehicle such as a hybrid vehicle. In the case where the motor specifications are determined by a method similar to trial and error using a prototype, there has been a problem that enormous labor and cost are required.
そこで、特許文献１では、コンピュータシミュレーションを用いてモータの性能評価及びモータ設計を行うハイブリッド自動車用モータの性能解析方法の発明が開示されている。 Therefore, Patent Document 1 discloses an invention of a performance analysis method for a motor for a hybrid vehicle that performs motor performance evaluation and motor design using computer simulation.
しかしながら、特許文献１に開示されているハイブリッド自動車用モータの性能解析方法は、多様な走行条件に基づいてハイブリッド車の動力源に最適なモータの仕様を決定するまでの演算量が膨大になるという問題があった。 However, the performance analysis method for a hybrid vehicle motor disclosed in Patent Document 1 requires an enormous amount of computation until the optimal motor specification for the power source of the hybrid vehicle is determined based on various driving conditions. There was a problem.
本発明は、上記事実を考慮し、演算負荷を抑制しながらハイブリッド車用のモータの仕様を決定できる自動車制御システムを提供することを目的とする。 An object of the present invention is to provide an automobile control system that can determine the specifications of a motor for a hybrid vehicle while suppressing the calculation load in consideration of the above facts.
請求項１に記載の自動車制御システムは、地図データ、車両の諸元を定めた車両モデル及び走行ルートの外部環境モデルに基づいて、前記車両モデルの走行状態を算出する第１演算部と、前記第１演算部が算出した前記車両モデルの走行状態と実車両の走行データとを比較し、実車両の走行データに近似する複数の走行状態を抽出する第１抽出部と、前記複数の走行状態から前記実車両の走行予定ルート及び前記実車両が実際に走行した際の外部環境データに対応する走行状態を抽出する第２抽出部と、前記第２抽出部が抽出した走行状態から、前記実車両の仕様に適合した一の走行状態を抽出すると共に、該一の走行状態から前記実車両の動力であるモータの諸元を算出する第２演算部と、を含んでいる。 The vehicle control system according to claim 1, a first calculation unit that calculates a traveling state of the vehicle model based on map data, a vehicle model that defines vehicle specifications, and an external environment model of a traveling route; A first extraction unit that compares the traveling state of the vehicle model calculated by the first computing unit with traveling data of the actual vehicle and extracts a plurality of traveling states that approximate the traveling data of the actual vehicle; and the plurality of traveling states From the second extraction unit that extracts a travel state corresponding to the planned travel route of the actual vehicle and the external environment data when the actual vehicle actually travels, and the travel state extracted by the second extraction unit. A second computing unit that extracts one running state that conforms to the specification of the vehicle and calculates the specifications of the motor that is the power of the actual vehicle from the one running state.
請求項１に記載の自動車制御システムは、第１演算部が出力した膨大なデータから実走行に対応した高精度なデータを段階的に選抜することにより、演算負荷を抑制しながらハイブリッド車用のモータの仕様を決定できる。 The vehicle control system according to claim 1 is for a hybrid vehicle while suppressing calculation load by selecting step-by-step highly accurate data corresponding to actual driving from the enormous data output by the first calculation unit. The motor specifications can be determined.
請求項１に記載の自動車制御システムによれば、膨大なシミュレーションのデータから実走行に対応した高精度なデータを段階的に選抜することにより、演算負荷を抑制しながらハイブリッド車用のモータの仕様を決定できるという効果を奏する。 According to the vehicle control system of the first aspect, the specification of the motor for the hybrid vehicle is suppressed while suppressing the calculation load by selecting in stages the highly accurate data corresponding to the actual running from the enormous simulation data. The effect that can be determined.
以下、図１〜図３を用いて、本実施の形態に係る自動車制御システム１００について説明する。図１に示したように、自動車制御システム１００は、コンピュータネットワークをベースとしたコンピュータ資源の利用形態であるクラウド１０と、車両３０と、を含み、車両の動力であるモータ、電源であるバッテリ、バッテリの電力を変調してモータに印加する電圧を生成するインバータ及び車両３０の空調等の挙動を、入力された諸元値に応じて算出可能なモデルである。 Hereinafter, the vehicle control system 100 according to the present embodiment will be described with reference to FIGS. As shown in FIG. 1, the automobile control system 100 includes a cloud 10 that is a use form of computer resources based on a computer network and a vehicle 30, and includes a motor that is the power of the vehicle, a battery that is a power source, This is a model that can calculate the behavior of the inverter that generates the voltage to be applied to the motor by modulating the power of the battery and the air conditioning of the vehicle 30 according to the input specification values.
クラウド１０は、車両３０が走行する地域の地図データを格納した地図データサーバ１２と、車両３０の諸元を格納した車両モデルサーバ１４と、車両３０が走行する地域の気温及び降水量等のデータを格納した外部環境モデルサーバ１６と、一の車両モデルの諸元について任意の走行ルート上の各地点での車両３０の走行状態（走行ルートの勾配、気温、降水量、モータの回転数、モータのトルク、バッテリの電圧及びバッテリの温度等）を算出する走行シミュレータ１８と、走行シミュレータ１８が算出した車両３０の走行状態及び車両３０（複数）が実際に走行した際の実績データを格納した統合データサーバと、を含む。 The cloud 10 includes a map data server 12 storing map data of a region where the vehicle 30 travels, a vehicle model server 14 storing the specifications of the vehicle 30, and data such as temperature and precipitation of the region where the vehicle 30 travels. The external environment model server 16 in which the vehicle model is stored, and the driving state of the vehicle 30 at each point on an arbitrary driving route with respect to the specifications of one vehicle model (slope of the driving route, temperature, precipitation, motor rotation speed, motor The driving simulator 18 for calculating the torque, the battery voltage, the battery temperature, etc.), the driving state of the vehicle 30 calculated by the driving simulator 18 and the actual data when the vehicle 30 (the plurality of vehicles) actually traveled are stored. And a data server.
車両３０は、上空にあるＧＰＳ（Global Positioning System）衛星から受信した測位のための信号に基づいて車両３０の現在位置を算出するナビゲーションシステム（以下、「ナビ」と略記）３２と、走行ルートの勾配、気温（外気温）及び日時等の情報並びに車両３０のモータとインバータの電流、インバータの温度、バッテリの電圧及びバッテリの温度等の情報を取得するセンサ３４と、車両３０のモータ、インバータ、バッテリ及び空調等を制御するＥＣＵ（Electronic Control Unit）３６と、走行シミュレータ１８が算出した車両３０の走行状態、ナビ３２から入力された走行予定ルート及びセンサ３４で検出した事項に基づいて、各地点（緯度、経度）での車両３０の状態を算出する車載シミュレータ３８と、走行ルート上の各地点での車両３０の走行状態（走行ルートの勾配、降水量、モータの回転数、モータのトルク、バッテリの電圧及びバッテリの温度等）、気温、日時等のデータを記憶した履歴データ記憶部４０と、を含む。 The vehicle 30 includes a navigation system (hereinafter abbreviated as “navigator”) 32 that calculates a current position of the vehicle 30 based on a positioning signal received from a GPS (Global Positioning System) satellite in the sky, and a travel route. Sensor 34 for acquiring information such as gradient, temperature (outside temperature), date and time, motor 30 motor and inverter current, inverter temperature, battery voltage, battery temperature, etc., vehicle 30 motor, inverter, Each point is determined based on an ECU (Electronic Control Unit) 36 that controls a battery, air conditioning, and the like, a traveling state of the vehicle 30 calculated by the traveling simulator 18, a planned traveling route input from the navigation 32, and items detected by the sensor 34. The vehicle-mounted simulator 38 that calculates the state of the vehicle 30 at (latitude, longitude), and the vehicle 30 at each point on the travel route Running state includes (gradient of the travel route, rainfall, the rotation speed of the motor, the torque of the motor, the voltage of the battery and the temperature of the battery, etc.), temperature, and history data storage unit 40 which stores data of time and date, the.
図２は、本実施の形態に係る自動車制御システム１００の処理の一例を示したデータフローである。Ｓ１００〜Ｓ１０６の処理は、クラウド１０内の走行シミュレータ１８での処理である。Ｓ１００で地図データサーバ１２に格納された地図データが、Ｓ１０２で車両モデルサーバ１４に格納された車両３０の諸元が、Ｓ１０４で外部環境モデルサーバ１６に格納された車両３０が走行するルートの気温及び降水量等のデータが、各々、走行シミュレータ１８に入力される。そして、Ｓ１０６では、走行シミュレータ１８により、任意の走行ルート上の各地点での車両３０の走行状態（走行ルートの勾配、気温、降水量、モータの回転数、モータのトルク、バッテリの電圧及びバッテリの温度等）を算出する走行シミュレーションが実行される。 FIG. 2 is a data flow showing an example of processing of the automobile control system 100 according to the present embodiment. The processing of S100 to S106 is processing in the traveling simulator 18 in the cloud 10. The map data stored in the map data server 12 in S100, the specifications of the vehicle 30 stored in the vehicle model server 14 in S102, and the temperature of the route traveled by the vehicle 30 stored in the external environment model server 16 in S104 And precipitation data are input to the traveling simulator 18. In S106, the travel simulator 18 causes the travel state of the vehicle 30 at each point on an arbitrary travel route (gradient of travel route, temperature, precipitation, motor rotation speed, motor torque, battery voltage, and battery). A running simulation for calculating the temperature of the vehicle is executed.
Ｓ２００〜Ｓ２０６の処理は、クラウド１０内の統合データサーバ２０内での処理である。Ｓ２００では、走行シミュレータ１８で算出した走行ルート上の各地点における車両３０の走行状態の出力を行う。Ｓ２０２では、各車両（複数の車両３０）が実際に走行した際のデータ（走行ルートの勾配、気温、降水量、モータの回転数、モータのトルク、バッテリの電圧及びバッテリの温度等）を入力する。そして、Ｓ２０４では、走行シミュレータ１８で算出した車両３０の走行状態と、各車両が実際に走行した際のデータ（実走行データ）と、を比較し、Ｓ２０６で走行シミュレータ１８により算出した車両３０の走行状態から実走行データに近似する精度の高い走行状態を複数個抽出（選抜）する。近似する範囲は、自動車制御システム１００の演算処理能力に余裕がある場合には広く設定してもよいが、本実施の形態では、システム全体の演算負荷を低減させるために、実走行データに近い走行状態のデータを限定的に抽出する。 The processes in S200 to S206 are processes in the integrated data server 20 in the cloud 10. In S200, the traveling state of the vehicle 30 at each point on the traveling route calculated by the traveling simulator 18 is output. In S202, data when each vehicle (a plurality of vehicles 30) actually travels (travel route gradient, temperature, precipitation, motor rotation speed, motor torque, battery voltage, battery temperature, etc.) is input. To do. In S204, the traveling state of the vehicle 30 calculated by the traveling simulator 18 is compared with data (actual traveling data) when each vehicle actually travels, and the vehicle 30 calculated by the traveling simulator 18 in S206. A plurality of high-accuracy traveling states that approximate the actual traveling data are extracted (selected) from the traveling state. The range to be approximated may be set wide when the calculation processing capability of the vehicle control system 100 has a margin, but in this embodiment, in order to reduce the calculation load of the entire system, it is close to the actual running data. Limited data on running conditions is extracted.
Ｓ３００〜Ｓ３０６の処理は、主としてクラウド１０内に存在する構成によって行われる処理である。一例として、走行シミュレータ１８で行ってもよいし、走行シミュレータ１８以外のクラウド１０内の構成で行ってもよい。Ｓ３００では、車両３０側からナビ３２を介して走行予定ルートが入力され、Ｓ３０２では、車両３０のセンサ３４が検出した実際のルート上の気温及び降水量等の外部環境データが入力される。そして、Ｓ３０４では、Ｓ２０６で選抜した高精度なデータのうち、車両３０側から入力された走行予定ルート及び車両３０の実際の外部環境データに近いデータを抽出し、Ｓ３０６で車両３０に送信する車両送信用データとして出力する。 The processes of S300 to S306 are processes performed mainly by the configuration existing in the cloud 10. As an example, it may be performed by the traveling simulator 18 or by a configuration in the cloud 10 other than the traveling simulator 18. In S300, the scheduled travel route is input from the vehicle 30 via the navigation 32, and in S302, external environment data such as temperature and precipitation on the actual route detected by the sensor 34 of the vehicle 30 is input. In S304, data close to the planned travel route input from the vehicle 30 side and actual external environment data of the vehicle 30 is extracted from the high-accuracy data selected in S206, and transmitted to the vehicle 30 in S306. Output as transmission data.
Ｓ４００〜Ｓ４０４の処理は、車両３０側で行われる処理である。Ｓ４００では、ＥＣＵ３６から車両３０のモデルが出力され、Ｓ４０２では、車載シミュレータ３８で車両３０に最適なパラメータが決定され、Ｓ４０４で最適パラメータとして出力する。 The processing of S400 to S404 is processing performed on the vehicle 30 side. In S400, the model of the vehicle 30 is output from the ECU 36. In S402, the optimum parameter for the vehicle 30 is determined by the in-vehicle simulator 38, and in S404, the optimum parameter is output.
図３は、本実施の形態に係る自動車制御システム１００の最適パラメータ出力に係る説明図であり、（Ａ）はＸ軸に走行距離、Ｙ軸に所要時間、Ｚ軸にモータの性能を設定したコンター図の一例であり、（Ｂ）は横軸に走行距離、縦軸に所要時間、コンター図で示した性能を色別で示したグラフの一例である。 FIG. 3 is an explanatory diagram relating to the optimum parameter output of the vehicle control system 100 according to the present embodiment, in which (A) sets the travel distance on the X axis, the required time on the Y axis, and the motor performance on the Z axis. It is an example of a contour diagram, and (B) is an example of a graph in which the horizontal axis represents the travel distance, the vertical axis represents the required time, and the performance shown in the contour diagram is shown by color.
図３（Ａ）には、性能が最も高い点５０から最も低い点まで６２まで、点５０、５２、５４、５６、５８、６０、６２、６４がプロットされている。しかしながら、図３（Ａ）のコンター図は、Ｘ軸に走行距離、Ｙ軸に所要時間、Ｚ軸にモータの性能を設定した三次元図であるので、最適な要素（点）を抽出するには、演算処理の負荷が大きくなる。 In FIG. 3A, points 50, 52, 54, 56, 58, 60, 62, and 64 are plotted from the highest point 50 to the lowest point 62. However, since the contour diagram of FIG. 3A is a three-dimensional diagram in which the travel distance is set on the X axis, the required time on the Y axis, and the motor performance on the Z axis, the optimum elements (points) are extracted. This increases the processing load.
本実施の形態は、計算結果の点群７０を、図３（Ｂ）に示したような２次元図にすることにより、車両３０が走行可能な推奨設定の抽出を容易にする。図３（Ｂ）において、点群７０は、その名の通り点で構成されるが、図３（Ｂ）では、便宜上、色別の領域として表現している。 In this embodiment, the point group 70 of the calculation result is made a two-dimensional diagram as shown in FIG. 3B, thereby facilitating the extraction of recommended settings that the vehicle 30 can travel. In FIG. 3B, the point group 70 is constituted by points as the name suggests, but in FIG. 3B, for convenience, the point group 70 is represented as a color-specific region.
図３（Ｂ）において、点６０は現状の設定での目的地までの距離及び所要時間を示している。本実施の形態では、点群７０の中から目的地までの距離に対して所要時間が最適となる点を抽出し、抽出した点に対応するモータの諸元（モータの回転数及びモータのトルク）を決定する。かかる点の抽出及びモータの諸元の決定は、図２のＳ４０２での車載シミュレータ３８による処理に相当する。 In FIG. 3B, a point 60 indicates the distance to the destination and the required time in the current setting. In the present embodiment, a point where the required time is optimal with respect to the distance from the point group 70 to the destination is extracted, and the motor specifications (the motor speed and the motor torque) corresponding to the extracted point are extracted. ). The extraction of the points and the determination of the specifications of the motor correspond to the processing by the in-vehicle simulator 38 in S402 in FIG.
例えば、点群７０で、目的地までの距離に対して所要時間が最短となるのは、点５２であるから、点５２が示す所要時間で目的地まで走行できるモータの諸元を車載シミュレータ３８で決定する。決定したモータの諸元は車両３０のＥＣＵ３６に出力される。ＥＣＵ３６は、車載シミュレータ３８から入力された諸元（モータの回転数及びモータのトルク）で、車両３０の動力であるモータを回転させる制御を行う。ＥＣＵ３６は、センサ３４により検出した動作中のモータとインバータの電流、インバータの温度、バッテリの電圧及びバッテリの温度等に基づいて、車両３０のモータが、車載シミュレータ３８から入力された諸元で動作可能か否かを判定し、動作可能な場合は、当該モータを新たに設定した諸元で制御する。また、ＥＣＵ３８は、センサ３４により検出した動作中のモータとインバータの電流、インバータの温度、バッテリの電圧及びバッテリの温度等に基づいて、車両３０の車載モータが、車載シミュレータ３８から入力された諸元で動作可能ではない場合は、車両３０のモータの定格を変更する必要性があることをクラウド１０側に送信する。 For example, in the point group 70, the time required for the distance to the destination is the shortest at the point 52. Therefore, the specifications of the motor that can travel to the destination in the required time indicated by the point 52 can be obtained. To decide. The determined specifications of the motor are output to the ECU 36 of the vehicle 30. The ECU 36 performs control to rotate the motor, which is the power of the vehicle 30, using the specifications (the number of rotations of the motor and the torque of the motor) input from the in-vehicle simulator 38. The ECU 36 operates the motor of the vehicle 30 based on the specifications input from the in-vehicle simulator 38 based on the current of the motor and the inverter detected by the sensor 34, the inverter temperature, the battery voltage, the battery temperature, and the like. It is determined whether or not it is possible, and if it can be operated, the motor is controlled with newly set specifications. In addition, the ECU 38 determines whether the in-vehicle motor of the vehicle 30 is input from the in-vehicle simulator 38 based on the motor and inverter currents detected by the sensor 34, the inverter temperature, the battery voltage, the battery temperature, and the like. If it is not possible to operate in the original state, the fact that there is a need to change the motor rating of the vehicle 30 is transmitted to the cloud 10 side.
図３に係るモータの諸元決定は、車両３０の車載シミュレータ３８で実行したが、クラウド１０側で諸元決定を行い、決定した諸元を車両３０のＥＣＵ３８に出力してもよい。これにより、より高速な演算が可能になると共に、車両３０の消費電力を抑制することができる。 Although the specification of the motor according to FIG. 3 is executed by the in-vehicle simulator 38 of the vehicle 30, the specification may be determined on the cloud 10 side and the determined specification may be output to the ECU 38 of the vehicle 30. Thereby, higher speed calculation is possible and power consumption of the vehicle 30 can be suppressed.
以上説明したように、本実施の形態に係る自動車制御システム１００は、走行シミュレータ１８が出力した膨大なデータから実走行に対応した高精度なデータを段階的に選抜することにより、各段階での演算負荷を抑制すると共に、走行シミュレーションからモータの諸元決定までのトータルな演算負荷を低減している。 As described above, the vehicle control system 100 according to the present embodiment selects high-precision data corresponding to actual driving in a step-by-step manner from the enormous data output from the driving simulator 18. While reducing the calculation load, the total calculation load from running simulation to motor specification determination is reduced.
さらに、決定した諸元で車両３０のモータを実際に動作させることにより、車両３０のモータが現状の仕様でよいか否かを判断できる。現状の仕様でよい場合は、車両３０のモータを変更することなく、車両３０の走行性能を向上させることが可能であると判断でき、そうでない場合は、車両３０のモータの定格をより大きくすることが必要であると判断できる。従って、本実施の形態に係る自動車制御システム１００によれば、演算負荷を抑制しながらハイブリッド車用のモータの仕様を決定できる。 Further, by actually operating the motor of the vehicle 30 with the determined specifications, it can be determined whether or not the motor of the vehicle 30 has the current specifications. If the current specification is acceptable, it can be determined that the running performance of the vehicle 30 can be improved without changing the motor of the vehicle 30, and if not, the motor rating of the vehicle 30 is increased. Can be determined to be necessary. Therefore, according to the vehicle control system 100 according to the present embodiment, the specification of the motor for the hybrid vehicle can be determined while suppressing the calculation load.
なお、特許請求の範囲の構成のうち、第１演算部は走行シミュレータ１８に、第１抽出部は統合データサーバ２０に、第２抽出部は走行シミュレータ１８またはクラウド１０側のコンピュータに、第２演算部は車載シミュレータ３８に、各々対応する。 In the configuration of the claims, the first calculation unit is in the travel simulator 18, the first extraction unit is in the integrated data server 20, the second extraction unit is in the travel simulator 18 or the computer on the cloud 10 side, and the second The calculation units correspond to the vehicle-mounted simulators 38, respectively.
１０ クラウド
１２ 地図データサーバ
１４ 車両モデルサーバ
１６ 外部環境モデルサーバ
１８ 走行シミュレータ
２０ 統合データサーバ
３０ 車両
３８ 車載シミュレータ
１００ 自動車制御システム
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 Cloud 12 Map data server 14 Vehicle model server 16 External environment model server 18 Driving simulator 20 Integrated data server 30 Vehicle 38 Car-mounted simulator 100 Car control system
Claims (1)
前記第１演算部が算出した前記車両モデルの走行状態と実車両の走行データとを比較し、実車両の走行データに近似する複数の走行状態を抽出する第１抽出部と、
前記複数の走行状態から前記実車両の走行予定ルート及び前記実車両が実際に走行した際の外部環境データに対応する走行状態を抽出する第２抽出部と、
前記第２抽出部が抽出した走行状態から、前記実車両の仕様に適合した一の走行状態を抽出すると共に、該一の走行状態から前記実車両の動力であるモータの諸元を算出する第２演算部と、
を含む自動車制御システム。 A first computing unit that calculates a traveling state of the vehicle model based on map data, a vehicle model that defines vehicle specifications, and an external environment model of a traveling route;
A first extraction unit that compares the traveling state of the vehicle model calculated by the first computing unit with traveling data of an actual vehicle, and extracts a plurality of traveling states that approximate the traveling data of the actual vehicle;
A second extraction unit that extracts a travel schedule corresponding to external route data when the actual vehicle actually travels and a planned travel route of the actual vehicle from the plurality of travel states;
A first running state that conforms to the specifications of the actual vehicle is extracted from the running state extracted by the second extraction unit, and a specification of a motor that is the power of the actual vehicle is calculated from the one running state. 2 computing units;
Including automotive control system.
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2017
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