JP2019196124A - 車両制御システム、車両制御方法、およびプログラム - Google Patents

車両制御システム、車両制御方法、およびプログラム Download PDF

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Abstract

【課題】蓄電池の電力量に応じた乗員の運転傾向に基づいて、より適切な発電計画を生成すること。【解決手段】車両制御システムにおいて、電動機によって使用される動力を出力する内燃機関と、前記内燃機関により出力された動力を用いて発電する前記電動機とを含む発電部と、前記発電部により発電された電力を蓄える蓄電池と、車両の駆動輪に連結され、前記蓄電池から供給される電力を用いて駆動することで前記駆動輪を回転させる走行用電動機と、前記車両を走行させる走行経路が計画された走行計画を生成する走行計画生成部（１４０）と、過去の前記車両の走行時における、前記蓄電池に蓄えられた電力量と加速度との関係を学習する学習部（１３０）と、前記学習部により学習された前記関係に基づいて、前記走行計画生成部により生成された走行計画により計画された前記走行経路に対応する発電部の発電計画を生成する発電計画生成部（１５０）とを備える。【選択図】図２

Description

本発明は、車両制御システム、車両制御方法、およびプログラムに関する。
従来、蓄電池と発電のために動力を出力する内燃機関を搭載したハイブリッド車両が普及している。これに関連して、過去に収集した走行データに基づいて、誘導経路中の区間毎にバッテリに蓄積された電力量（ＳＯＣ：State Of Charge（充電率））増減を学習し、学習した結果に基づいてＳＯＣ計画を作成したり、車速の許容誤差の範囲でＳＯＣ等の選択可能条件を満たす走行モードのみを用いて、走行モードの計画を作成する技術が知られている（例えば、特許文献１および２参照）。
特開２０１０−１２５８６８号公報 特開２０１６−１９６２５６号公報
しかしながら、従来の技術では、蓄電池の電力量に応じた乗員の運転傾向に基づいて、蓄電池の発電計画を生成することについては、考慮されていなかった。
本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、蓄電池の電力量に応じた乗員の運転傾向に基づいて、より適切な発電計画を生成することができる車両制御システム、車両制御方法、およびプログラムを提供することを目的の一つとする。
（１）：電動機によって使用される動力を出力する内燃機関と、前記内燃機関により出力された動力を用いて発電する前記電動機とを含む発電部と、前記発電部により発電された電力を蓄える蓄電池と、車両の駆動輪に連結され、前記蓄電池から供給される電力を用いて駆動することで前記駆動輪を回転させる走行用電動機と、前記車両を走行させる走行経路が計画された走行計画を生成する走行計画生成部と、過去の前記車両の走行時における、前記蓄電池に蓄えられた電力量と加速度との関係を学習する学習部と、前記学習部により学習された前記関係に基づいて、前記走行計画生成部により生成された走行計画により計画された前記走行経路に対応する前記発電部の発電計画を生成する発電計画生成部と、を備える車両制御システムである。
（２）：（１）において、前記学習部は、前記車両の走行状況に対応付けて、前記蓄電池に蓄えられた電力量に対する加速度の状態を学習するものである。
（３）：（１）または（２）において、前記学習部は、前記蓄電池に蓄えられた電力量が閾値以上である場合の加速度の状態と、前記閾値未満である場合の加速度の状態とを学習するものである。
（４）：（３）において、前記加速度の状態は、平均加速度を含むものである。
（５）：（３）または（４）において、前記閾値は、前記車両の乗員に充電要求を通知する電力量に基づいて設定されるものである。
（６）：（１）〜（５）のうち、何れか一つにおいて、前記車両の車室内に存在する乗員を撮像する車室内撮像部と、前記車室内撮像部により撮像された画像から前記車両を運転する乗員を特定する乗員特定部と、を更に備え、前記学習部は、前記乗員特定部により特定された乗員ごとに前記加速度の状態を学習するものである。
（７）：（６）において、前記発電計画生成部は、前記走行経路の途中で前記車両を運転する乗員が交代した場合に、交代した乗員の加速度の状態に対する学習結果に基づいて、前記発電計画を再生成するものである。
（８）：コンピュータが、電動機によって使用される動力を出力する内燃機関と、前記内燃機関により出力された動力を用いて発電する前記電動機とを含む発電部と、前記発電部により発電された電力を蓄える蓄電池と、車両の駆動輪に連結され、前記蓄電池から供給される電力を用いて駆動することで前記駆動輪を回転させる走行用電動機と、を備える車両を走行させる走行経路が計画された走行計画を生成し、過去の前記車両の走行時における、前記蓄電池に蓄えられた電力量と加速度との関係を学習し、学習された前記関係に基づいて、前記生成された走行計画により計画された前記走行経路に対応する前記発電部の発電計画を生成する、車両制御方法である。
（９）：コンピュータに、電動機によって使用される動力を出力する内燃機関と、前記内燃機関により出力された動力を用いて発電する前記電動機とを含む発電部と、前記発電部により発電された電力を蓄える蓄電池と、車両の駆動輪に連結され、前記蓄電池から供給される電力を用いて駆動することで前記駆動輪を回転させる走行用電動機と、を備える車両を走行させる走行経路が計画された走行計画を生成させ、過去の前記車両の走行時における、前記蓄電池に蓄えられた電力量と加速度との関係を学習させ、学習させた前記関係に基づいて、前記生成された走行計画により計画された前記走行経路に対応する前記発電部の発電計画を生成させる、プログラムである。
（１）〜（９）によれば、蓄電池の電力量に応じた乗員の運転傾向に基づいて、より適切な発電計画を生成することができる。
車両システム１を搭載した車両の構成の一例を示す図である。 計画制御部１００の機能構成の一例を示す図である。 学習部１３０の処理について説明するための図である。 学習情報１６４の内容の一例を示す図である。 学習処理の流れを示すフローチャートである。 発電計画生成処理の流れを示すフローチャートである。 実施形態の計画制御部１００のハードウェア構成の一例を示す図である。
以下、図面を参照し、本発明の車両制御システム、車両制御方法、およびプログラムの実施形態について説明する。
［全体構成］
図１は、車両システム１を搭載した車両の構成の一例を示す図である。車両システム（車両制御システムの一例）１が搭載される車両は、例えば、二輪や三輪、四輪等の車両であり、その駆動源は、ディーゼルエンジンやガソリンエンジン等の内燃機関、電動機、或いはこれらの組み合わせである。電動機を備える場合、電動機は、内燃機関に連結された発電機による発電電力、或いは二次電池や燃料電池の放電電力を使用して動作する。以下の説明では、シリーズ方式を採用したハイブリッド車両を例に説明する。シリーズ方式とは、エンジンと駆動輪が機械的に連結されておらず、エンジンの動力は発電機による発電に用いられ、発電電力が走行用の電動機に供給される方式である。また、この車両は、バッテリをプラグイン充電可能な車両であってよい。
図１に示すように、車両（以下、自車両Ｍと称する）には、例えば、エンジン１０と、第１モータ（電動機）１２と、第２モータ（電動機）１８と、駆動輪２５と、ＰＣＵ（Power Control Unit）３０と、バッテリ（蓄電池）６０と、動力制御部７０と、車両センサ８０と、車室内カメラ８２と、カメラ８４と、ナビゲーション装置９０と、計画制御部１００とが搭載される。ナビゲーション装置９０と走行計画取得部１４０とを合わせたものが「走行計画生成部」の一例である。
エンジン１０は、ガソリン等の燃料を燃焼させることで動力を出力する内燃機関の一例である。エンジン１０は、例えば、シリンダとピストン、吸気バルブ、排気バルブ、燃料噴射装置、点火プラグ、コンロッド、クランクシャフト等を備えるレシプロエンジンである。エンジン１０は、例えば４サイクルエンジンであるが、他のサイクル法域が用いられてもよい。また、エンジン１０は、ディーゼルエンジン、ガスタービンエンジン、ロータリーエンジン、外燃機関等、動力を発生するものであればどのようなものを用いてもよい。また、エンジン１０が出力可能な動力は、第１モータ１２がリアルタイムで第２モータ１８を駆動させるための電力量（または自車両Ｍを所定速度以上で走行させることができる電力量）を発電するために必要な動力未満の動力である。エンジン１０は、小型・軽量であるため、車両レイアウトの自由度が高いというメリットを有する。
第１モータ１２は、例えば、三相交流電動機である。第１モータ１２は、エンジン１０の出力軸（例えばクランクシャフト）にロータが連結され、エンジン１０により出力される動力を用いて発電する。
第２モータ１８は、例えば、駆動輪２５を回転させる走行用電動機である。第２モータ１８は、三相交流電動機である。第２モータ１８は、車両の駆動と回生を行う。第２モータ１８のロータは、駆動輪２５に連結される。第２モータ１８は、供給される電力を用いて動力を駆動輪２５に出力する。また、第２モータ１８は、車両の減速時に車両の運動エネルギを用いて発電する。以下、第２モータ１８による発電動作を回生と称する場合がある。
ＰＣＵ３０は、例えば、第１変換器３２と、第２変換器３８と、ＶＣＵ（Voltage Control Unit）４０とを備える。なお、これらの構成要素をＰＣＵ３０として一まとまりの構成としたのは、あくまで一例であり、これらの構成要素は分散的に配置されても構わない。
第１変換器３２および第２変換器３８は、例えば、ＡＣ−ＤＣ変換器である。第１変換器３２および第２変換器３８の直流側端子は、直流リンクＤＬに接続されている。直流リンクＤＬには、ＶＣＵ４０を介してバッテリ６０が接続されている。第１変換器３２は、第１モータ１２により発電された交流を直流に変換して直流リンクＤＬに出力したり、直流リンクＤＬを介して供給される直流を交流に変換して第１モータ１２に供給したりする。同様に、第２変換器３８は、第２モータ１８により発電された交流を直流に変換して直流リンクＤＬに出力したり、直流リンクＤＬを介して供給される直流を交流に変換して第２モータ１８に供給したりする。
ＶＣＵ４０は、例えば、ＤＣ―ＤＣコンバータである。ＶＣＵ４０は、バッテリ６０から供給される電力を昇圧してＤＣリンクＤＬに出力する。
バッテリ６０は、例えば、リチウムイオン電池等の二次電池である。バッテリ６０は、例えば、発電部（エンジン１０および第１モータ１２）により発電された電力を蓄える。また、バッテリ６０は、第２モータ１８による回生電力を蓄えてもよい。
動力制御部７０は、例えば、ハイブリッド制御部７１と、エンジン制御部７２と、モータ制御部７３と、ブレーキ制御部７４と、バッテリ制御部７５とを含む。ハイブリッド制御部７１は、エンジン制御部７２、モータ制御部７３、ブレーキ制御部７４、およびバッテリ制御部７５に指示を出力する。ハイブリッド制御部７１による指示については、後述する。
エンジン制御部７２は、ハイブリッド制御部７１からの指示に応じて、エンジン１０の点火制御、スロットル開度制御、燃料噴射制御、燃料カット制御等を行う。また、エンジン制御部７２は、クランクシャフトに取り付けられたクランク角センサの出力に基づいて、エンジン回転数を算出し、ハイブリッド制御部７１に出力してもよい。
モータ制御部７３は、ハイブリッド制御部７１からの指示に応じて、第１変換器３２および／または第２変換器３８のスイッチング制御を行う。
ブレーキ制御部７４は、ハイブリッド制御部７１からの指示に応じて、不図示のブレーキ装置を制御する。ブレーキ装置は、運転者の制動操作に応じたブレーキトルクを各車輪に出力する装置である。
バッテリ制御部７５は、バッテリ６０に取り付けられたバッテリセンサ６２の出力に基づいて、バッテリ６０に蓄積された電力量（以下、ＳＯＣと称する）を導出し、ハイブリッド制御部７１に出力する。
車両センサ８０は、例えば、アクセル開度センサ、車速センサ、ブレーキ踏量センサ等を含む。アクセル開度センサは、運転者による加速指示を受け付ける操作子の一例であるアクセルペダルに取り付けられ、アクセルペダルの操作量を検出し、アクセル開度として動力制御部７０に出力する。車速センサは、例えば、各車輪に取り付けられた車輪速センサと速度計算機とを備え、車輪速センサにより検出された車輪速を統合して車両の速度（車速）を導出し、動力制御部７０に出力する。ブレーキ踏量センサは、運転者による減速または停止指示を受け付ける操作子の一例であるブレーキペダルに取り付けられ、ブレーキペダルの操作量を検出し、ブレーキ踏量として動力制御部７０に出力する。
また、車両センサ８０は、自車両Ｍの加速度を検出する加速度センサを備えていてもよい。また、車両センサ８０は、車室内に存在するシートごとに乗員が着座したことを検知するシートセンサを備えていてもよい。また、車両センサ８０は、乗員（運転者）によって自車両Ｍの操舵を制御するステアリングホイールが把持されたことを検知する把持センサを備えていてもよい。また、車両センサ８０は、自車両Ｍの外気温を検知する気温センサを備えていてもよい。また、車両センサ８０は、車外の天候を取得する天候センサ等を備えていてもよい。これらの各センサにより得られる情報は、動力制御部７０に出力される。
車室内カメラ（車室内撮像部の一例）８２は、例えば、自車両Ｍの車室内に設置されたシートに着座する乗員の顔や上半身、腕や手を含む画像を撮像する。乗員とは、例えば、運転席に着座する乗員（以下、運転者）であるが、これに加えて助手席や後部座席に着座する乗員（同乗者）でもよい。車室内カメラ８２は、例えば、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）やＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）等の固体撮像素子を利用したデジタルカメラである。車室内カメラ８２は、例えば、所定のタイミングで乗員を撮像する。
カメラ（撮像部の一例）８４は、例えば、ＣＣＤやＣＭＯＳ等の固体撮像素子を利用したデジタルカメラである。カメラ８４は、自車両Ｍの任意の箇所に取り付けられる。例えば、自車両Ｍの前方を撮像する場合、カメラ８４は、自車両Ｍのフロントウインドシールド上部やルームミラー裏面等に取り付けられる。カメラ８４は、例えば、周期的に繰り返し自車両Ｍの周辺を撮像する。周辺とは、例えば、自車両の進行方向を含む領域である。カメラ８４は、ステレオカメラであってもよい。
ナビゲーション装置９０は、例えば、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）受信機９１と、ナビＨＭＩ（Human Machine Interface）９２と、経路決定部９３とを備え、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やフラッシュメモリ等の記憶装置に地図情報９４を保持している。ＧＮＳＳ受信機９１は、ＧＮＳＳ衛星から受信した信号に基づいて、自車両Ｍの位置を特定する。自車両Ｍの位置は、車両センサ８０の出力を利用したＩＮＳ（Inertial Navigation System）によって特定または補完されてもよい。ナビＨＭＩ９２は、表示装置、スピーカ、タッチパネル、キー等を含む。経路決定部９３は、例えば、ＧＮＳＳ受信機９１により特定された自車両Ｍの位置（或いは入力された任意の位置）から、ナビＨＭＩ９２を用いて乗員により入力された目的地までの経路（以下、地図上経路）を、地図情報９４を参照して決定する。また、経路決定部９３は、経路に含まれる道路を走行する予定時刻等を含む走行計画を生成してもよい。走行計画は、乗員が目的地に到着したい時刻や、道路の渋滞情報、乗員が通行を希望する経路、乗員が通行を希望する道路の種別等が加味された計画である。また、走行計画は、例えば、上記の情報に基づいて、導出された予測される各区間における車両の速度を含んでもよい。走行計画は、例えば、ナビＨＭＩ９２に表示される。乗員は、ナビＨＭＩ９２に表示された走行計画に従って自車両Ｍを制御する。経路決定部９３により決定された地図上経路や走行計画は、計画制御部１００に出力される。地図情報９４は、例えば、道路を示すリンクと、リンクによって接続されたノードとによって道路形状が表現された情報である。地図情報９４は、道路の曲率やＰＯＩ（Point Of Interest）情報等を含んでもよい。また、地図情報９４には、充電可能地点に関する情報が含まれていてもよい。
ここで、ハイブリッド制御部７１による制御について説明する。ハイブリッド制御部７１は、まず、アクセル開度と目標車速に基づいて、駆動軸要求トルクＴｄを導出し、第２モータ１８の出力する駆動軸要求パワーＰｄを決定する。また、ハイブリッド制御部７１は、決定した駆動軸要求パワーＰｄと、補機の消費電力やバッテリ６０の電力量等とに基づいて、エンジン１０を稼働させるか否かを決定し、エンジン１０を稼働させると決定した場合、エンジン１０の出力すべきエンジンパワーＰｅを決定する。
ハイブリッド制御部７１は、決定したエンジンパワーＰｅに応じて、エンジンパワーＰｅに釣り合うように第１モータ１２の反力トルクを決定する。ハイブリッド制御部７１は、決定した情報を、エンジン制御部７２に出力する。運転者によりブレーキが操作された場合、ハイブリッド制御部７１は、第２モータ１８の回生で出力可能なブレーキトルクと、ブレーキ装置が出力すべきブレーキトルクとの配分を決定し、モータ制御部７３とブレーキ制御部７４に出力する。
［計画制御部の機能構成］
図２は、計画制御部１００の機能構成の一例を示す図である。計画制御部１００は、例えば、乗員特定部１１０と、走行状況認識部１２０と、学習部１３０と、走行計画取得部１４０と、発電計画生成部１５０と、記憶部１６０とを備える。乗員特定部１１０、走行状況認識部１２０、学習部１３０、走行計画取得部１４０、および発電計画生成部１５０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等のハードウェアプロセッサがプログラム（ソフトウェア）を実行することにより実現される。また、これらの構成要素のうち一部または全部は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等のハードウェア（回路部；circuitryを含む）によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。
乗員特定部１１０は、車室内に存在する乗員を特定する。例えば、乗員特定部１１０は、車室内カメラ８２で撮像された画像を解析することにより、顔の特徴情報を取得し、取得した特徴情報に基づいて、記憶部１６０に記憶された照合ＤＢ１６２を参照して、乗員を識別する識別情報である乗員ＩＤを取得する。特徴情報とは、例えば、顔の輪郭や、顔の領域内における目、鼻、口、耳等の部位の相対位置、肌の色情報等である。特徴情報は、ディープラーニング等の機械学習によって取得された分類モデルのパラメータであってもよい。照合ＤＢ１６２は、乗員ＩＤに特徴情報が対応付けられている。
乗員特定部１１０は、車室内カメラ８２の画像から取得した顔の特徴情報と、照合ＤＢ１６２の特徴情報とを照合し、類似度が最も高い特徴情報に対応付けられた乗員ＩＤを取得する。なお、乗員特定部１１０は、最も高い類似度が所定値以下である場合に、照合ＤＢ１６２に登録されていない人物であるとして新たに乗員の登録を行ってもよい。
また、乗員特定部１１０は、車室内カメラ８２により撮像された画像を解析し、全画像領域中における乗員の位置に基づいて、車室内に存在する乗員が運転者であるか、または、同乗者であるかを特定してもよい。例えば、車室内カメラ８２による撮像範囲が固定されている場合、乗員特定部１１０は、撮像範囲で特定が可能な運転席に着座している乗員を運転者として特定し、それ以外のシートに着座している乗員を同乗者として特定する。シートに乗員が着座しているか否かは、シートセンサにより検出することができる。また、乗員特定部１１０は、把持センサによりステアリングホイールを把持していることを検出した場合に、把持している乗員を特定する処理を行ってもよい。また、乗員特定部１１０は、車室内カメラ８２により撮像された画像の解析結果と、車両センサ８０による検出結果とを組み合わせて、乗員の有無や、運転者、同乗者の特定を行ってもよい。
走行状況認識部１２０は、カメラ８４により撮像された画像を解析し、自車両Ｍの走行状況を認識する。走行状況には、例えば、自車両Ｍの位置や速度、他車両（例えば、前走車両）の有無、他車両の位置や速度、周辺（例えば、進行方向）の渋滞状況、道路形状が含まれる。例えば、走行状況認識部１２０は、自車両Ｍの位置を中心とした所定範囲内に存在する他車両の数や、自車両Ｍの速度に基づいて渋滞状況を認識する。渋滞状況は、渋滞しているか否かの判定結果でもよく、渋滞の度合（渋滞レベル）であってもよい。
また、走行状況認識部１２０は、例えば、自車両Ｍにレーダ装置やファインダが搭載されている場合には、カメラ８４に加えて、レーダ装置やファインダを用いて他車両等の周辺物体を認識してもよい。レーダ装置とは、例えば、自車両Ｍの周辺にミリ波等の電波を放射すると共に、物体によって反射された電波（反射波）を検出して少なくとも物体の位置（距離及び方位）を検出する。レーダ装置は、自車両Ｍの任意の箇所に取り付けられる。レーダ装置は、ＦＭ−ＣＷ（Frequency Modulated Continuous Wave）方式によって物体の位置及び速度を検出してもよい。また、ファインダは、ＬＩＤＡＲ（Light Detection and Ranging）である。ファインダは、自車両Ｍの周辺に光を照射し、散乱光を測定する。ファインダは、発光から受光までの時間に基づいて、対象までの距離を検出する。照射される光は、例えば、パルス状のレーザー光である。ファインダは、自車両Ｍの任意の箇所に取り付けられる。走行状況認識部１２０は、カメラ８４、レーダ装置、およびファインダのうち一部または全部による検出結果に対してセンサフュージョン処理を行うことで、より高精度に物体の位置、種類、速度等を認識することができる。
また、走行状況認識部１２０は、自車両Ｍの位置情報に基づいて、地図情報９４を参照して、走行中の道路種別や詳細情報を認識してもよい。また、走行状況認識部１２０は、車両センサ８０の気温センサにより乗員が運転中の自車両Ｍの外気温を認識してもよく、車両センサ８０の天候センサにより車外の天候を認識してもよい。また、走行状況認識部１２０は、例えば、自車両Ｍの搭載された計時部（不図示）等により乗員の運転時の時刻や時間帯等の時間情報、曜日を認識してもよい。また、走行状況認識部１２０は、ＳＯＣを認識してもよい。
学習部１３０は、過去の自車両Ｍの走行時における、バッテリ６０に蓄えられた電力量と自車両Ｍの加速度との関係を学習する。図３は、学習部１３０の処理について説明するための図である。図３の上段は、時間Ｔ[ｓ]とバッテリ６０のＳＯＣ[％]との関係を示し、図３の下段は、時間Ｔ[ｓ]と自車両Ｍの加速度Ｇ１との関係を示している。加速度Ｇ１には、自車両Ｍの加速（＋）および減速（−）の情報が含まれる。
例えば、学習部１３０は、自車両Ｍが走行に対するＳＯＣに対する車両センサ８０の加速度Ｇ１の状態に基づいて、ＳＯＣの大きさに対する加速度情報を学習する。加速度情報とは、例えば、乗員の加速度の状態に関する情報である。また、加速度情報とは、加速度の状態から導出される運転傾向に関する情報でもよい。例えば、加速度情報は、例えば、所定区間における平均加速度である。また、加速度情報は、平均加速度に代えて（または加えて）、最大値と最小値の差分値や、加減速回数等でもよい。運転傾向とは、例えば、乗員による自車両Ｍの加減速パターンに関する情報である。また、学習部１３０は、走行する道路に対して、予め設定された基準加速度に対する誤差に基づいて係数（重み）を付加することで、加速度情報を学習してもよい。学習部１３０は、上述した加速度情報の学習を、乗員特定部１１０により特定された運転者の乗員ＩＤごとに行ってもよい。
また、学習部１３０は、ＳＯＣが所定の閾値ＴＨ以上である場合と、閾値ＴＨ未満である場合とにおける加速度情報を学習してもよい。閾値は、例えば、自車両Ｍの乗員に、バッテリ６０の充電要求を通知する電力量である。この電力量は、予め固定値が決められていてもよく、乗員の運転傾向等に基づいて異なる値が設定されていてもよい。
例えば、学習部１３０は、ＳＯＣが閾値ＴＨ以上である区間（例えば、図３に示す時間Ｔ０~Ｔ１の区間）の平均加速度（以下、平均加速度Ａと称する）と、閾値未満である区間（例えば、図３に示す時間Ｔ１~Ｔ２の区間）の平均加速度（以下、平均加速度Ｂと称する）とを導出し、導出した平均加速度Ａと平均加速度Ｂのそれぞれを加速度情報として学習する。また、学習部１３０は、平均加速度Ａと平均加速度Ｂとに基づいて、運転者の総合的な運転傾向を学習してもよい。図３の例では、平均加速度Ａの方が平均加速度Ｂよりも大きくなっている。したがって、学習部１３０は、この運転者の総合的な運転傾向として、ＳＯＣが少ない場合に、ＳＯＣが充分である場合に比して加減速量を少なくする傾向にあるといった情報を学習する。学習部１３０は、上述した加速度に関する運転傾向を、ディープラーニング等の機械学習によって取得された運転傾向モデルのパラメータを用いて取得してもよく、予め用意された正解データとのパターンマッチングによって取得してもよい。
また、学習部１３０は、ＳＯＣに対する複数の閾値を設定し、それぞれの閾値で区切られた区間における平均加速度に基づいて、運転者の運転傾向を学習してもよい。
また、学習部１３０は、自車両Ｍの走行状況に対応付けて、ＳＯＣに対する加速度情報を学習してもよい。例えば、学習部１３０は、乗員特定部１１０により特定される同乗者数に基づいて加速度情報を学習してもよく、走行状況認識部１２０により認識された自車両Ｍの周辺の渋滞状況や、運転中の時間情報、天候情報等に対応付けて加速度情報を学習してもよい。学習部１３０は、学習した結果を含めた学習情報１６４を記憶部１６０に記憶する。
図４は、学習情報１６４の内容の一例を示す図である。走行履歴情報１６２には、乗員ＩＤに、同乗者数、渋滞レベル、天候、時間帯、曜日、ＳＯＣレベル、および加速度情報が対応付けられている。渋滞レベルとは、例えば、渋滞の有無を示す情報でもよく、渋滞の度合（混雑度合）を示す指標値に関する情報でもよい。ＳＯＣレベルは、ＳＯＣの大きさに基づいて大まかに分類した値であり、例えば、ＳＯＣを、「大、中、少」で分類してもよく、１から１０までの数値（指標値）を用いて分類してもよい。また、ＳＯＣレベルは、充電率［％］であってもよい。なお、学習情報１６４は、例えば、走行区間ごとに図４に示す情報が記憶されてもよく、乗員の総合的な運転傾向に関する情報が記憶されてもよい。
走行計画取得部１４０は、自車両Ｍの目的地までの走行計画を取得する。例えば、走行計画取得部１４０は、乗員がナビゲーション装置９０を操作して、設定した目的地に基づいて生成される走行計画を取得する。
走行計画取得部１４０は、例えば走行予定の道路の変更や、渋滞レベル、制限速度等の情報に基づいて、走行計画を再生成してもよい。なお、この情報は、自車両Ｍに搭載された通信装置（不図示）により通信可能なサーバ装置により取得された情報であってもよいし、走行計画取得部１４０が、走行状況認識部１２０により認識される情報に基づいて生成した情報であってもよい。
発電計画生成部１５０は、学習部１３０による学習結果に基づいて、走行計画取得部１４０により取得された走行計画により計画された走行経路（経路情報）に対応するバッテリ６０の発電計画を生成する。発電計画とは、例えば、バッテリ６０を充電させるための計画や第２モータ１８を作動させて駆動輪２５により自車両Ｍを走行させるための計画である。また、発電計画とは、走行経路における所定の区間を通過するために必要なＳＯＣ以上のＳＯＣを維持するための計画等でもよい。所定の区間とは、例えば、走行距離に基づいて設定される区間でもよく、渋滞区間やトンネル区間等の走行状況に基づく区間でもよい。
例えば、発電計画生成部１５０は、走行計画に沿って自車両Ｍを走行する場合に、走行条件（例えば、乗員ＩＤ、同乗者数、渋滞、天候、時間帯、曜日、ＳＯＣレベル）に基づいて記憶部１６０に記憶された学習情報１６４を参照し、参照した加速度情報に基づいて、目的地までの走行経路のうち、所定の区間に対して将来消費するエネルギ消費量（以下、将来消費量と称する）を推定する。この場合、発電計画生成部１５０は、目的地までの各地点における走行予想時刻、渋滞予測、天気予測等の走行予測情報に基づいて将来消費量を推定してもよい。そして、発電計画生成部１５０は、推定された将来消費量に基づいて、必要なＳＯＣ量（計画ＳＯＣ）を維持するために、発電部を稼働させる発電計画を生成する。なお、発電計画生成部１５０は、計画ＳＯＣと所定の閾値との関係に基づいて、学習情報１６４から得られる加速度情報の内容を変更したり、代わりの走行区間に変更して発電計画を再生成してもよい。また、発電計画生成部１５０は、目的地までの走行経路の途中で運転者が交代した場合に、交代後の運転者に対する発電計画を再生成してもよい。これにより、より適切に走行経路に対する自車両Ｍの発電計画を生成することができる。動力制御部７０は、発電計画生成部１５０により生成された発電計画に基づいて、発電部を制御する。
記憶部１６０は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable and Programmable Read Only Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等の不揮発性の記憶装置と、ＲＡＭ（Random Access Memory）、レジスタ等の揮発性の記憶装置によって実現される。記憶部１６０には、例えば、照合ＤＢ１６２、学習情報１６４、およびその他の情報が格納される。
［処理フロー］
次に、車両システム１により実行される処理の流れについてフローチャートを用いて説明する。なお、車両システム１により実行される処理は、学習処理と、発電計画生成処理とに大別される。したがって、以下では、それぞれの処理を分けて説明する。
図５は、学習処理の流れを示すフローチャートである。図５に示すフローチャートは、例えば、所定の時間ごとや所定の走行区間ごと等の所定のタイミングで繰り返し実行される。まず、乗員特定部１１０は、自車両Ｍの運転者情報（例えば、乗員ＩＤ）を取得し（ステップＳ１００）、同乗者情報（例えば、同乗者数）を取得する（ステップＳ１０２）。次に、走行状況認識部１２０は、自車両Ｍの走行状況を認識する（ステップＳ１０４）。ステップＳ１０４の処理において、走行状況認識部１２０は、例えば、自車両Ｍの周辺の渋滞レベル、天候、日時、ＳＯＣ、車速、加速度等を認識する。次に、学習部１３０は、運転者や同乗者、または走行状況に変更があるか否かを判定する（ステップＳ１０６）。変更がある場合、学習部１３０は、加速度平均化処理により平均加速度を算出し（ステップＳ１０８）、学習結果を学習情報１６４として記憶部１６０に記憶する（ステップＳ１１０）。
また、ステップＳ１１０の処理後、または、ステップＳ１０６の処理において変更がなかった場合、学習部１３０は、車速が０［ｋｐｓ］より大きいか否かを判定する（ステップＳ１１２）。車速が０［ｋｐｓ］より大きい場合、学習部１３０は、加速度を取得し（ステップＳ１１４）、加速度が０［Ｇ］より大きいか否かを判定する（ステップＳ１１６）。加速度が０［Ｇ］より大きい場合、学習部１３０は、所定の内部メモリ（以下、加速度メモリ）に加速度の値を加算する（ステップＳ１１８）。次に、学習部１３０は、カウンタの値をインクリメントする（ステップＳ１２０）。
また、ステップＳ１１２の処理において、車速が０以下である場合、前回の学習処理における車速（前回車速）が０［ｋｐｓ］より大きいか否かを判定する（ステップＳ１２２）。前回車速が０［ｋｐｓ］より大きい場合、または、ステップＳ１１６の処理において、加速度が０［Ｇ］以下である場合、学習部１３０は、加速度平均化処理により平均加速度を算出し（ステップＳ１２４）、学習結果を記憶部１６０に記憶する（ステップＳ１２６）。なお、加速度平均化処理では、加速度メモリに記憶された加速度の累積値をカウンタ値で除算することで平均加速度を算出されるが、平均加速度の算出手法については、これに限定されるものではない。また、加速度平均化処理が終了後、加速度メモリの値やカウンタ値がリセットされてよい。これにより、本フローチャートの処理は、終了する。また、前回の車速が０［ｋｐｓ］以下でない場合、本フローチャートの処理は、終了する。
図６は、発電計画生成処理の流れを示すフローチャートである。図５に示すフローチャートは、例えば、所定の時間ごとや所定の走行区間ごと等の所定のタイミングで繰り返し実行される。まず、発電計画生成部１５０は、発電計画フラグが１であるか否かを判定する（ステップＳ２００）。発電計画フラグとは、例えば、発電計画生成部１５０により、自車両Ｍの走行を開始する場合、または運転者の変更等により発電計画を再生成する場合にフラグに１がセットされ、それ以外の場合に別の値が設置されるものとする。発電計画フラグが１である場合、発電計画生成部１５０は、乗員特定部１１０により特定された運転者情報（乗員ＩＤ）を取得し（ステップＳ２０２）、同乗者情報（例えば、同乗者数）を取得する（ステップＳ２０４）。次に、発電計画生成部１５０は、走行計画取得部１４０により生成された走行計画から目的地までの経路情報を取得し（ステップＳ２０６）、取得した経路情報に基づいて、目的地までの各地点における走行予想時刻、渋滞予測、天気予測等の走行予測情報を取得する（ステップＳ２０８）。
次に、発電計画生成部１５０は、ＳＯＣ情報を取得し（ステップＳ２１０）、目的地までの区間に基づいて加速度情報を取得する（ステップＳ２１２）。次に、発電計画生成部１５０は、運転者の乗員ＩＤや同乗者数、渋滞レベル、天候レベル、時間帯、曜日、ＳＯＣ情報に基づいて、学習情報１６４の乗員ＩＤ、同乗者数、渋滞レベル、天候、時間帯、曜日、ＳＯＣレベルと照合し、合致した場合に、対応する加速度情報を取得する（ステップＳ２１４）。
次に、発電計画生成部１５０は、目的地までの所定の区間おいて計画されるバッテリ６０のＳＯＣを算出し（ステップＳ２１４）、算出した計画ＳＯＣが第１閾値ＴＨ１よりも大きいか否かを判定する（ステップＳ２１６）。なお、ステップＳ２１４の処理において算出される計画ＳＯＣは、自車両Ｍが次の区間の走行を開始する時点のＳＯＣとなる。計画ＳＯＣが第１閾値ＴＨ１よりも小さい場合、発電計画生成部１５０は、計画ＳＯＣが第２閾値ＴＨ２（第２閾値ＴＨ２＜第１閾値ＴＨ１）よりも小さいか否かを判定する（ステップＳ２１８）。計画ＳＯＣが第２閾値ＴＨ２よりも小さくない場合（第２閾値ＴＨ２以上である場合）、発電計画生成部１５０は、加速度情報を変更し（ステップＳ２２０）、ステップＳ２２４の処理に戻る。したがって、次の区間の計画ＳＯＣは、変更された加速度情報を用いて計算される。また、計画ＳＯＣが第２閾値ＴＨ２よりも小さい場合、発電計画生成部１５０は、走行経路を変更し（ステップＳ２２２）、ステップＳ２０６の処理に戻る。なお、発電計画生成部１５０は、ステップＳ２２２の処理において、走行経路を変更する場合に、加速度の状態変化が少ない経路に変更する。加速度の状態変化が少ない経路とは、例えば、上り坂の少ない経路、渋滞の少ないと予測される経路である。これにより、発電計画生成部１５０は、ＳＯＣが不足することがなく、且つ、乗員の運転傾向に沿った発電計画を生成することができる。
また、ステップＳ２１６の処理において計画ＳＯＣが第１閾値ＴＨ１よりも大きい場合、または、ステップＳ２２０の処理後、発電計画生成部１５０は、目的地までの走行経路の全区間の発電計画を生成したか否かを判定する（ステップＳ２２４）。全区間の発電計画を生成していない場合、発電計画生成部１５０は、まだ発電計画を生成していない次の区間を選択し（ステップＳ２２６）、Ｓ２１２の処理に戻る。これにより、本フローチャートの処理は、終了する。なお、ステップＳ２００の処理において、発電計画フラグが１ではない場合、発電計画生成部１５０は、本フローチャートの処理を終了する。
以上説明した実施形態によれば、蓄電池に蓄積された電力量に応じた乗員の運転傾向に基づいて、より適切な発電計画を生成することができる。具体的には、本実施形態によれば、蓄電池に蓄積された電力量に応じた乗員ごとの過去の走行中の加速度情報に基づいて発電計画を生成することで、電欠の可能性を減少させ、発電計画の精度を向上させることができる。また、本実施形態では、出発時に運転者と同乗者とを認識して、乗員および同乗者ごとに、目的地までのどの区間で、どのような加速度の状態になるかに基づいて発電計画を生成することで、乗員の運転傾向に沿った発電計画を生成することができる。
なお、本実施形態では、目的地までの走行経路の途中に、運転者が交代した場合に、交代した運転者の乗員ＩＤに対する学習情報１６４から加速度情報を取得し、取得した加速度情報に基づいて、発電計画が再生成される。これにより、乗員ごとに、より適切な発電計画を生成することができる。
［ハードウェア構成］
上述した実施形態の車両システム１の計画制御部１００は、例えば、図７に示すようなハードウェアの構成により実現される。図７は、実施形態の計画制御部１００のハードウェア構成の一例を示す図である。
計画制御部１００は、通信コントローラ１００−１、ＣＰＵ１００−２、ワーキングメモリとして使用されるＲＡＭ１００−３、ブートプログラム等を格納するＲＯＭ１００−４、フラッシュメモリやＨＤＤ等の記憶装置１００−５、およびドライブ装置１００−６が、内部バスあるいは専用通信線によって相互に接続された構成となっている。通信コントローラ１００−１は、計画制御部１００以外の構成要素との通信を行う。ドライブ装置１００−６には、光ディスク等の可搬型記憶媒体が装着される。記憶装置１００−５に格納されたプログラム１００−５ａがＤＭＡ（Direct Memory Access）コントローラ（不図示）等によってＲＡＭ１００−３に展開され、ＣＰＵ１００−２によって実行されることで、計画制御部１００の各機能部が実現される。また、ＣＰＵ１００−２が参照するプログラムは、ドライブ装置１００−６に装着された可搬型記憶媒体に格納されていてもよいし、ネットワークＮＷを介して他の装置からダウンロードされてもよい。
上記実施形態は、以下のように表現することができる。
記憶装置と前記記憶装置に格納されたプログラムを実行するハードウェアプロセッサと、を備え、
前記ハードウェアプロセッサは、前記プログラムを実行することにより、
電動機によって使用される動力を出力する内燃機関と、前記内燃機関により出力された動力を用いて発電する前記電動機とを含む発電部と、前記発電部により発電された電力を蓄える蓄電池と、車両の駆動輪に連結され、前記蓄電池から供給される電力を用いて駆動することで前記駆動輪を回転させる走行用電動機と、を備える車両を走行させる走行経路が計画された走行計画を生成し、
過去の前記車両の走行時における、前記蓄電池に蓄えられた電力量と加速度との関係を学習し、
学習された前記関係に基づいて、前記生成された走行計画により計画された前記走行経路に対応する前記発電部の発電計画を生成する、
ように構成されている車両制御システム。
以上、本発明を実施するための形態について実施形態を用いて説明したが、本発明はこうした実施形態に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形及び置換を加えることができる。
１ 車両システム
１０ エンジン
１２ 第１モータ
１８ 第２モータ
２５ 駆動輪
３０ ＰＣＵ
６０ バッテリ
７０ 動力制御部
７１ ハイブリッド制御部
７２ エンジン制御部
７３ モータ制御部
７４ ブレーキ制御部
７５ バッテリ制御部
８０ 車両センサ
８２ 車室内カメラ
８４ カメラ
９０ ナビゲーション装置
１００ 計画制御部
１１０ 乗員特定部
１２０ 走行状況認識部
１３０ 学習部
１４０ 走行計画取得部
１５０ 発電計画生成部
１６０ 記憶部

Claims (9)

  1. 電動機によって使用される動力を出力する内燃機関と、前記内燃機関により出力された動力を用いて発電する前記電動機とを含む発電部と、
    前記発電部により発電された電力を蓄える蓄電池と、
    車両の駆動輪に連結され、前記蓄電池から供給される電力を用いて駆動することで前記駆動輪を回転させる走行用電動機と、
    前記車両を走行させる走行経路が計画された走行計画を生成する走行計画生成部と、
    過去の前記車両の走行時における、前記蓄電池に蓄えられた電力量と加速度との関係を学習する学習部と、
    前記学習部により学習された前記関係に基づいて、前記走行計画生成部により生成された走行計画により計画された前記走行経路に対応する前記発電部の発電計画を生成する発電計画生成部と、
    を備える車両制御システム。
  2. 前記学習部は、前記車両の走行状況に対応付けて、前記蓄電池に蓄えられた電力量に対する加速度の状態を学習する、
    請求項１に記載の車両制御システム。
  3. 前記学習部は、前記蓄電池に蓄えられた電力量が閾値以上である場合の加速度の状態と、前記閾値未満である場合の加速度の状態とを学習する、
    請求項１または２に記載の車両制御システム。
  4. 前記加速度の状態は、平均加速度を含む、
    請求項３に記載の車両制御システム。
  5. 前記閾値は、前記車両の乗員に充電要求を通知する電力量に基づいて設定される、
    請求項３または４に記載の車両制御システム。
  6. 前記車両の車室内に存在する乗員を撮像する車室内撮像部と、
    前記車室内撮像部により撮像された画像から前記車両を運転する乗員を特定する乗員特定部と、を更に備え、
    前記学習部は、前記乗員特定部により特定された乗員ごとに前記加速度の状態を学習する、
    請求項１から５のうち何れか１項に記載の車両制御システム。
  7. 前記発電計画生成部は、前記走行経路の途中で前記車両を運転する乗員が交代した場合に、交代した乗員の加速度の状態に対する学習結果に基づいて、前記発電計画を再生成する、
    請求項６に記載の車両制御システム。
  8. コンピュータが、
    電動機によって使用される動力を出力する内燃機関と、前記内燃機関により出力された動力を用いて発電する前記電動機とを含む発電部と、前記発電部により発電された電力を蓄える蓄電池と、車両の駆動輪に連結され、前記蓄電池から供給される電力を用いて駆動することで前記駆動輪を回転させる走行用電動機と、を備える車両を走行させる走行経路が計画された走行計画を生成し、
    過去の前記車両の走行時における、前記蓄電池に蓄えられた電力量と加速度との関係を学習し、
    学習された前記関係に基づいて、前記生成された走行計画により計画された前記走行経路に対応する前記発電部の発電計画を生成する、
    車両制御方法。
  9. コンピュータに、
    電動機によって使用される動力を出力する内燃機関と、前記内燃機関により出力された動力を用いて発電する前記電動機とを含む発電部と、前記発電部により発電された電力を蓄える蓄電池と、車両の駆動輪に連結され、前記蓄電池から供給される電力を用いて駆動することで前記駆動輪を回転させる走行用電動機と、を備える車両を走行させる走行経路が計画された走行計画を生成させ、
    過去の前記車両の走行時における、前記蓄電池に蓄えられた電力量と加速度との関係を学習させ、
    学習させた前記関係に基づいて、前記生成された走行計画により計画された前記走行経路に対応する前記発電部の発電計画を生成させる、
    プログラム。
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