JP2020118547A - Driving load estimation device - Google Patents
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Abstract
Description
本実施形態は、車両の走行負荷を推定する走行負荷推定装置に関する。 The present embodiment relates to a traveling load estimation device that estimates a traveling load of a vehicle.
従来より、車両の走行負荷を推定する技術が提案されている。たとえば、特許文献１には、車両が走行する経路の勾配を取得して該取得された経路の勾配に基づいて走行負荷を推定する技術が開示されている。
Conventionally, a technique for estimating the running load of a vehicle has been proposed. For example,
車両制御の精度の向上が求められる近年では、車両の走行負荷の推定の精度を向上させることが求められている。 In recent years, it has been demanded to improve the accuracy of vehicle control, and it is required to improve the accuracy of estimation of the running load of the vehicle.
本実施形態は、上述の課題を解決するためになされたものであって、その目的は、車両の走行負荷の推定の精度を向上させることである。 The present embodiment has been made to solve the above-described problems, and its purpose is to improve the accuracy of estimation of the running load of a vehicle.
本開示による推定装置は、判断部と、推定部とを備える。判断部は、車両の目的地までの走行予定経路のうちの１の単位経路に対して該単位経路の特性情報が対応づけられている対応情報に、該１の単位経路に対して車両の走行に関する車両パラメータおよび該１の単位経路に対して車両の車種の走行に関する車種パラメータが対応づけられているか否かを判断する。推定部は、１の単位経路における車両の走行負荷を推定する。推定部は、１の単位経路に対して車両パラメータが対応づけられていると判断部により判断された場合には、該車両パラメータを用いて走行負荷を推定する。推定部は、１の単位経路に対して車両パラメータが対応づけられておらずかつ車種パラメータが対応づけられていると判断部により判断された場合には、該車種パラメータを用いて走行負荷を推定する。推定部は、１の単位経路に対して車両パラメータおよび車種パラメータのいずれも対応づけられていないと判断部により判断された場合には、該単位経路に対応づけられている特性情報を用いて走行負荷を推定する。 The estimation device according to the present disclosure includes a determination unit and an estimation unit. The determination unit determines that the correspondence information in which the characteristic information of the unit route is associated with one unit route of the planned traveling route to the destination of the vehicle, and the traveling of the vehicle with respect to the one unit route is performed. It is determined whether or not the vehicle parameter related to traveling of the vehicle type of the vehicle is associated with the vehicle parameter related to the one unit path. The estimation unit estimates the traveling load of the vehicle on one unit route. When the determination unit determines that the vehicle parameter is associated with one unit route, the estimation unit estimates the traveling load using the vehicle parameter. When the determining unit determines that the vehicle parameter is not associated with one unit route and the vehicle type parameter is associated with one unit route, the estimating unit estimates the traveling load using the vehicle type parameter. To do. If the determining unit determines that neither the vehicle parameter nor the vehicle type parameter is associated with one unit route, the estimating unit travels using the characteristic information associated with the unit route. Estimate the load.
本開示による走行負荷推定装置によれば、車両の走行負荷の推定の精度を向上させることができる。 According to the traveling load estimation device of the present disclosure, it is possible to improve the accuracy of estimating the traveling load of the vehicle.
以下、本実施形態の実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、図中同一又は相当部分には同一符号を付してその説明は繰返さない。 Hereinafter, embodiments of the present embodiment will be described in detail with reference to the drawings. In the drawings, the same or corresponding parts will be denoted by the same reference symbols and description thereof will not be repeated.
［本実施形態１］
＜車両の構成＞
図１は、本実施形態１による車両１の全体構成図である。車両１は、エンジン１０と、第１モータジェネレータ（以下「第１ＭＧ」と称する。）２０と、第２モータジェネレータ（以下「第２ＭＧ」と称する。）３０と、動力分割装置４０と、ＰＣＵ（Power Control Unit）５０と、蓄電装置６０と、駆動輪８０とを備える。
[First Embodiment]
<Vehicle configuration>
FIG. 1 is an overall configuration diagram of a
この車両１は、エンジン１０の動力及び第２ＭＧ３０の動力の少なくとも一方によって走行するハイブリッド車両である。なお、本開示では、車両１がハイブリッド車両である場合について代表的に説明されるが、本開示を適用可能な車両は、他の車両であってもよい。たとえば、他の車両は、たとえば、走行用のモータジェネレータを備える車両、およびモータジェネレータを備えずに走行用の内燃機関で駆動する車両のいずれかであってもよい。
This
エンジン１０は、空気と燃料との混合気を燃焼させたときに生じる燃焼エネルギをピストンやロータなどの運動子の運動エネルギに変換することによって動力を出力する内燃機関である。動力分割装置４０は、たとえば、サンギヤ、キャリア、リングギヤの３つの回転軸を有する遊星歯車機構を含む。動力分割装置４０は、エンジン１０から出力される動力を、第１ＭＧ２０を駆動する動力と、駆動輪８０を駆動する動力とに分割する。
The
第１ＭＧ２０及び第２ＭＧ３０は、交流回転電機であり、たとえば、ロータに永久磁石が埋設された三相交流同期電動機である。第１ＭＧ２０は、主として、動力分割装置４０を経由してエンジン１０により駆動される発電機として用いられる。第１ＭＧ２０が発電した電力は、ＰＣＵ５０を介して第２ＭＧ３０又は蓄電装置６０へ供給される。
The first MG 20 and the second MG 30 are AC rotary electric machines, and are, for example, three-phase AC synchronous motors in which permanent magnets are embedded in the rotor. First MG 20 is mainly used as a generator driven by
第２ＭＧ３０は、主として電動機として動作し、駆動輪８０を駆動する。第２ＭＧ３０は、蓄電装置６０からの電力及び第１ＭＧ２０の発電電力の少なくとも一方を受けて駆動され、第２ＭＧ３０の駆動力は駆動輪８０に伝達される。一方、車両１の制動時や下り坂での加速度低減時には、第２ＭＧ３０は、発電機として動作して回生発電を行なう。第２ＭＧ３０が発電した電力は、ＰＣＵ５０を介して蓄電装置６０に回収される。
The second MG 30 mainly operates as an electric motor and drives the
ＰＣＵ５０は、蓄電装置６０から受ける直流電力を、第１ＭＧ２０及び第２ＭＧ３０を駆動するための交流電力に変換する。また、ＰＣＵ５０は、第１ＭＧ２０及び第２ＭＧ３０により発電された交流電力を、蓄電装置６０を充電するための直流電力に変換する。ＰＣＵ５０は、たとえば、第１ＭＧ２０及び第２ＭＧ３０に対応して設けられる２つのインバータと、各インバータに供給される直流電圧を蓄電装置６０の電圧以上に昇圧するコンバータとを含んで構成される。
PCU 50 converts the DC power received from
蓄電装置６０は、再充電可能な直流電源であり、たとえばリチウムイオン電池やニッケル水素電池等の二次電池を含んで構成される。蓄電装置６０は、第１ＭＧ２０及び第２ＭＧ３０の少なくとも一方が発電した電力を受けて充電される。そして、蓄電装置６０は、その蓄えられた電力をＰＣＵ５０へ供給する。なお、蓄電装置６０として電気二重層キャパシタ等も採用可能である。
また、蓄電装置６０には、蓄電装置６０の電圧、入出力電流及び温度をそれぞれ検出する電圧センサ、電流センサ及び温度センサが設けられており、各センサの検出値がＢＡＴ−ＥＣＵ１１０へ出力される。
Further, the
車両１は、さらに、ＨＶ−ＥＣＵ（Electronic Control Unit）１００と、ＢＡＴ−ＥＣＵ１１０と、各種センサ１２０と、ナビゲーション装置１３０と、ＨＭＩ（Human Machine Interface）装置１４０とを備える。
The
図２は、図１に示したＨＶ−ＥＣＵ１００、各種センサ１２０及びナビゲーション装置１３０の詳細な構成を示すブロック図である。ＨＶ−ＥＣＵ１００、ＢＡＴ−ＥＣＵ１１０、ナビゲーション装置１３０、及びＨＭＩ装置１４０は、ＣＡＮ（Controller Area Network）１５０を通じて互いに通信可能に構成されている。
FIG. 2 is a block diagram showing a detailed configuration of the HV-
各種センサ１２０は、たとえば、アクセルペダルセンサ１２２、車速センサ１２４、ブレーキペダルセンサ１２６を含む。アクセルペダルセンサ１２２は、ユーザによるアクセルペダル操作量（以下「アクセル開度」ともいう）ＡＣＣを検出する。車速センサ１２４は、車両１の車速ＶＳを検出する。ブレーキペダルセンサ１２６は、ユーザによるブレーキペダル操作量ＢＰを検出する。これらの各センサは、検出結果をＨＶ−ＥＣＵ１００へ出力する。
The
ＨＶ−ＥＣＵ１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、処理プログラム等を記憶するＲＯＭ（Read Only Memory）、データを一時的に記憶するＲＡＭ（Random Access Memory）、各種信号を入出力するための入出力ポート（図示せず）等を含み、メモリ（ＲＯＭ及びＲＡＭ）に記憶された情報や各種センサ１２０からの情報に基づいて、所定の演算処理を実行する。そして、ＨＶ−ＥＣＵ１００は、演算処理の結果に基づいて、エンジン１０、ＰＣＵ５０、ＨＭＩ装置１４０等の各機器を制御する。
The HV-
また、ＨＶ−ＥＣＵ１００は、車両１の省エネルギ運転を支援するための制御として、先読みＳＯＣ制御を実行する。先読みＳＯＣ制御とは、ナビゲーション装置１３０の地図情報を用いて、先読みＳＯＣ制御の対象となる区間が車両１の走行予定経路にあるか否かを判定し、制御対象がある場合には、その区間への進入前に蓄電装置６０のＳＯＣを制御対象に応じて予め変更する制御である。先読みＳＯＣ制御は、第１ＭＧ２０などの充電量および放電量の変更、エンジン１０の始動および停止の変更、および蓄電装置６０の充電量の変更などの制御としてもよい。
Further, the HV-
ＢＡＴ−ＥＣＵ１１０も、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、入出力ポート等を含み（いずれも図示せず）、蓄電装置６０の入出力電流及び／又は電圧の検出値に基づいて蓄電装置６０のＳＯＣを算出する。ＳＯＣは、たとえば、蓄電装置６０の満充電容量に対する現在の蓄電量を百分率で表される。そして、ＢＡＴ−ＥＣＵ１１０は、算出されたＳＯＣをＨＶ−ＥＣＵ１００へ出力する。なお、ＨＶ−ＥＣＵ１００においてＳＯＣを算出してもよい。
BAT-
ナビゲーション装置１３０は、ナビゲーションＥＣＵ１３２と、地図情報データベース（ＤＢ）１３４と、ＧＰＳ（Global Positioning System）受信部１３６と、交通情報受信部１３８とを含む。
The
地図情報ＤＢ１３４は、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）等によって構成され、地図情報を記憶している。
The
ＧＰＳ受信部１３６は、ＧＰＳ衛星（図示せず）からの信号（電波）に基づいて車両１の現在位置を取得し、車両１の現在位置を示す信号をナビゲーションＥＣＵ１３２へ出力する。
The
交通情報受信部１３８は、ＦＭ多重放送等によって提供されている道路交通情報（たとえばＶＩＣＳ（登録商標）情報）を受信する。この道路交通情報は、少なくとも渋滞情報を含み、その他道路規制情報や駐車場情報等も含み得る。この道路交通情報は、たとえば５分おきに更新される。
The traffic
ナビゲーションＥＣＵ１３２は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、入出力ポート（図示せず）等を含み、地図情報ＤＢ１３４、ＧＰＳ受信部１３６及び交通情報受信部１３８から受ける各種情報や信号に基づいて、車両１の現在位置、並びにその周辺の地図情報及び渋滞情報等をＨＭＩ装置１４０及びＨＶ−ＥＣＵ１００へ出力する。
The
また、ナビゲーションＥＣＵ１３２は、ＨＭＩ装置１４０にユーザにより車両１の目的地が入力されると、車両１の現在位置から目的地までの経路（走行予定経路）を地図情報ＤＢ１３４に基づいて探索する。
Further, when the destination of the
この走行予定経路は、車両１の現在位置から目的地までのノード及びリンク（図３も参照）の集合によって構成される。そして、ナビゲーションＥＣＵ１３２は、車両１の現在位置から目的地までの探索結果（ノード及びリンクの集合）をＨＭＩ装置１４０へ出力する。
The planned travel route is composed of a set of nodes and links (see also FIG. 3) from the current position of the
また、ナビゲーションＥＣＵ１３２は、ＨＶ−ＥＣＵ１００からの求めに応じて、走行予定経路における、現在位置から所定距離（たとえば１０ｋｍ程度）内の地点までの地図情報および道路交通情報をＨＶ−ＥＣＵ１００へ出力する。
In addition, the
通信ＩＦ（interface）１６０は、車両１の外部に存在するサーバ装置３００と通信可能である。サーバ装置３００は、図４に示す経路情報を記憶する。
The communication IF (interface) 160 can communicate with the
ＨＭＩ装置１４０は、車両１の運転を支援するための情報をユーザに提供する装置である。ＨＭＩ装置１４０は、代表的には、車両１の室内に設けられたディスプレイ（視覚情報表示装置）であり、スピーカ（聴覚情報出力装置）等も含む。ＨＭＩ装置１４０は、視覚情報（図形情報、文字情報）や聴覚情報（音声情報、音情報）等を出力することによって様々な情報をユーザに提供する。
The
ＨＭＩ装置１４０は、ナビゲーション装置１３０のディスプレイとして機能する。すなわち、ＨＭＩ装置１４０は、車両１の現在位置、並びにその周辺の地図情報及び渋滞情報等をナビゲーション装置１３０からＣＡＮ１５０を通じて受信し、車両１の現在位置をその周辺の地図情報及び渋滞情報とともに表示する。
The
また、ＨＭＩ装置１４０は、ユーザが操作可能なタッチパネルとしても作動し、ユーザは、タッチパネルに触れることによって、たとえば、表示されている地図の縮尺を変更したり、車両１の目的地を入力したりすることができる。ＨＭＩ装置１４０において目的地が入力されると、その目的地の情報がＣＡＮ１５０を通じてナビゲーション装置１３０およびサーバ装置３００へ送信される。サーバ装置３００は、該目的地の情報を受信すると、車両１の現在位置から目的地までの経路情報を車両１に送信する。この経路情報は、走行負荷推定装置（以下、「推定装置４００」という。）に送信される。推定装置４００は、経路情報に基づいて、車両１の走行負荷を推定する。推定装置４００は、推定した走行負荷をＨＶＥＣＵ１００に対して送信する。ここで、走行負荷とは、たとえば、車両１の重量、経路の勾配、空気抵抗などのような走行中の車両に作用する負荷である。
The
また、ＨＭＩ装置１４０は、ユーザ認証を行う機能も有する。該ユーザ認証は、たとえば、ユーザにユーザＩＤを入力させて、該ユーザＩＤが正当なＩＤ（予め定められたユーザＩＤ）であるか否かを判断する処理である。ユーザが車両１を運転するときに（たとえば、車両１のエンジンをオンにしたときに）、ＨＭＩ装置１４０は、ユーザＩＤの入力を受け付けるユーザ入力画面を表示する。ユーザは、該ユーザ入力画面からユーザＩＤを入力する。
The
なお、変形例として、推定装置４００を設けずに、推定装置４００の機能をＨＶ−ＥＣＵ１００などが有するようにしてもよい。
As a modification, the HV-
＜地図情報＞
次に、地図情報におけるノードとリンクを説明する。図３はノードとリンクを説明するための図である。図３に示すように、地図情報は、交差点や行き止まり等の「ノード」、ノード同士を接続する「リンク」に関するデータを含む。リンクについては、「単位経路」ともいう。また、各リンクには、リンクを識別するための情報であるリンクＩＤ（identification）が付与されている。
<Map information>
Next, the nodes and links in the map information will be described. FIG. 3 is a diagram for explaining nodes and links. As shown in FIG. 3, the map information includes data regarding “nodes” such as intersections and dead ends, and “links” that connect the nodes. The link is also called a "unit route". A link ID (identification), which is information for identifying the link, is assigned to each link.
＜経路情報＞
次に、サーバ装置３００が記憶する経路情報を説明する。図４は、経路情報の一例を示す図である。図４の例での経路情報は、全てのリンクＩＤ毎に、少なくとも、リンク特性情報が対応づけられている。リンク特性情報は、該リンク特性情報に対応づけられたリンク（単位経路）の特性を示す情報である。リンクの特性とは、該リンクの経路の勾配、該リンクの経路の距離、および該経路の種別（トンネル、橋、高架道路、海沿い、山際などの道路など）のうち少なくとも１つを含む。図４の例でのリンク特性情報は、該リンクの勾配Ｓである。本実施形態では、リンク特性情報は、リンクの勾配とする。
<Route information>
Next, the route information stored in the
また、それぞれのリンクＩＤは、ユーザデータと、車両データと、車種データとが対応づけられている。１のリンクＩＤに対応づけられたユーザデータについては、ユーザＩＤ（たとえば、車両１の運転手のＩＤ）と、該ユーザＩＤから識別されるユーザによる車両の走行に関するユーザデータが対応づけられている。 Further, each link ID is associated with user data, vehicle data, and vehicle type data. As for the user data associated with the link ID of 1, the user ID (for example, the driver ID of the vehicle 1) is associated with the user data regarding the traveling of the vehicle by the user identified by the user ID. ..
ユーザデータは、ユーザＩＤごとに対応づけられた走行パラメータおよび通過回数とを含む。ユーザＩＤは、ユーザを識別するためのＩＤである。走行パラメータは、車両１の走行に関するパラメータである。走行パラメータは、車両１の速度、車両１のパワー、および車両１のアクセル開度などのうち少なくとも１つを含む。典型的には、走行パラメータは、車両１の平均速度、車両１の平均パワー、および車両１の平均アクセル開度などのうち少なくとも１つを含む。
The user data includes a traveling parameter and the number of times of passage associated with each user ID. The user ID is an ID for identifying the user. The traveling parameter is a parameter related to traveling of the
ユーザデータでの走行パラメータは、ユーザＩＤが入力された車両１の走行に関するパラメータである。ユーザデータでの走行パラメータは、「ユーザ走行パラメータ」ともいい、以下では、「ユーザパラメータ」ともいう。ユーザデータでの走行パラメータ（ユーザパラメータ）は、１のリンク（単位経路）において、ユーザＩＤが入力された車両１の平均速度、該車両１の平均パワー、および該車両１の平均アクセル開度などのうち少なくとも１つを含む。本実施形態の走行パラメータは、車両１の平均速度である。なお、図４の例では、平均速度を「速度」と示し、通過回数を「回数」と示す。
The travel parameter in the user data is a parameter regarding travel of the
また、回数は、該回数に対応づけられているリンクＩＤから識別されるリンクにおいて、該回数に対応づけられているユーザＩＤが入力された車両１の走行回数（通過回数）である。また、平均速度は、「該回数分の速度の合計値」を、「回数」で除算した値である。
The number of times is the number of times the
車両データは、車両ＩＤごとに対応づけられた走行パラメータおよび通過回数を含む。車両ＩＤは、一の車両を識別するためのＩＤである。車両データでの走行パラメータ（以下、「車両パラメータ」ともいう。）は、車両ＩＤにより識別される車両１の走行に関するパラメータである。車両データでの走行パラメータは、「車両走行パラメータ」ともいい、以下では、「車両パラメータ」ともいう。車両データでの走行パラメータ（車両パラメータ）は、１のリンク（単位経路）において、車両ＩＤにより識別される車両１の平均速度、車両１の平均パワー、および該車両１の平均アクセル開度などのうち少なくとも１つを含む。
The vehicle data includes the traveling parameter and the number of passages associated with each vehicle ID. The vehicle ID is an ID for identifying one vehicle. The traveling parameter in the vehicle data (hereinafter, also referred to as “vehicle parameter”) is a parameter relating to traveling of the
また、回数は、該回数に対応づけられているリンクＩＤから識別されるリンクにおいて、該回数に対応づけられている車両ＩＤから識別される車両１の走行回数（通過回数）である。
The number of times is the number of times the
車種データは、車種ＩＤごとに対応づけられた走行パラメータおよび通過回数を含む。車種ＩＤは、車両の車種を識別するためのＩＤである。車種は、たとえば、「該１台の車両の名称」から特定されるものである。また、車種は、車両のボディの種類（たとえば、クーペ、セダンなど）としてもよい。 The vehicle type data includes the traveling parameter and the number of times of passage associated with each vehicle type ID. The vehicle type ID is an ID for identifying the vehicle type of the vehicle. The vehicle type is specified by, for example, “the name of the one vehicle”. The vehicle type may be the type of vehicle body (for example, coupe, sedan, or the like).
車種データでの走行パラメータ（以下、「車種パラメータ」ともいう。）は、車種ＩＤにより識別される車種の車両の全ての走行に関するパラメータである。車種データでの走行パラメータは、「車種走行パラメータ」ともいい、以下では、「車種パラメータ」ともいう。車種データでの走行パラメータ（車種パラメータ）は、１のリンク（単位経路）において、車種ＩＤにより識別される車種の全ての車両１の平均速度、該全ての車両１の平均パワー、および該全ての車両１の平均アクセル開度などのうち少なくとも１つを含む。
The traveling parameter in the vehicle type data (hereinafter, also referred to as “vehicle type parameter”) is a parameter related to all traveling of the vehicle of the vehicle type identified by the vehicle type ID. The traveling parameter in the vehicle type data is also referred to as “vehicle type traveling parameter”, and is also referred to as “vehicle type parameter” below. The traveling parameter (vehicle type parameter) in the vehicle type data is the average speed of all the
また、回数は、該回数に対応づけられているリンクＩＤから識別されるリンクにおいて、該回数に対応づけられている車種ＩＤから識別される車種の全ての車両１の走行回数（通過回数）である。
Further, the number of times is the number of times of travel (passing number) of all
次に、ユーザデータの平均速度、車両データの平均速度、および車種データの平均速度の関連について説明する。一般的に、１の車種については、複数台の車両が該当する。つまり、車種データの平均速度は、該１の車種である該複数台の車両全ての平均速度である。また、１の車両については、複数人（たとえば、家族）で共有する場合がある。つまり、車両データの平均速度については、該複数人それぞれが運転した１の車両の平均速度である。また、ユーザデータの平均速度は、１人のユーザ（運転手）が運転した１の車両の平均速度である。 Next, the relationship between the average speed of user data, the average speed of vehicle data, and the average speed of vehicle type data will be described. Generally, one vehicle type corresponds to a plurality of vehicles. That is, the average speed of the vehicle type data is the average speed of all the plurality of vehicles that are the one vehicle type. Further, one vehicle may be shared by a plurality of people (for example, family members). That is, the average speed of the vehicle data is the average speed of one vehicle driven by each of the plurality of persons. The average speed of the user data is the average speed of one vehicle driven by one user (driver).
つまり、１のユーザ（運転手）が１の車両を１のリンクで運転する際の平均速度の正確性は、「ユーザデータの平均速度」＞「車両データの平均速度」＞「車種データの平均速度」となる。 In other words, the accuracy of the average speed when one user (driver) drives one vehicle with one link is as follows: "Average speed of user data"> "Average speed of vehicle data"> "Average of vehicle type data" "Speed".
また、以下では、リンクの名称を「リンクＸ」とする。Ｘは、リンクＩＤの番号である。たとえば、リンクＩＤが「１」であるリンクについては、「リンク１」という。また、ユーザＩＤの名称、車両ＩＤの名称、および車種ＩＤの名称については、それぞれ「ＩＤ」を省略する。たとえば、ユーザＩＤがＵ１のユーザＩＤについては、「ユーザＵ１」または「Ｕ１」という。また、たとえば、車両ＩＤがＡ１の車両ＩＤについては、「車両Ａ１」という。また、たとえば、車種ＩＤがＢ１の車種ＩＤについては、「車種Ｂ１」という。
In the following, the name of the link will be referred to as "link X". X is the number of the link ID. For example, a link whose link ID is "1" is called "
図４の例では、リンク１には、ユーザＵ１およびユーザＵ３などについてのユーザパラメータ（平均速度）が対応づけられている。たとえば、ユーザパラメータのうちユーザＵ１については、平均速度Ｖａ１１、および回数Ｍａ１１が対応づけられている。平均速度Ｖａ１１は、ユーザＩＤとしてＵ１が入力された車両１の回数Ｍａ１１回分の平均速度の合計値を、該回数Ｍａ１１で除算した値である。
In the example of FIG. 4, the
また、図４の例では、リンク１には、車両Ａ１〜車両Ａ３などのついての車両パラメータ（平均速度）が対応づけられている。たとえば、車両データのうち車両Ａ１については、平均速度Ｖｂ１１、および回数Ｍｂ１１が対応づけられている。平均速度Ｖｂ１１は、車両ＩＤから識別される車両Ａ１の車両１の回数Ｍａ１１回分の速度の合計値を、該回数Ｍｂ１１で除算した値である。
Further, in the example of FIG. 4, the
また、図４の例では、リンク１には、車種Ｂ１〜車種Ｂ３などのついての車種パラメータ（平均速度）が対応づけられている。さらに、車種パラメータのうち車種Ｂ１については、平均速度Ｖｃ１１、および回数Ｍｃ１１が対応づけられている。平均速度Ｖｃ１１は、車種ＩＤから識別される車種の車両１の回数Ｍｃ１１回分の速度の合計値を、該回数Ｍｃ１１で除算した値である。
Further, in the example of FIG. 4, the
図４の例では、たとえば、リンク２については、ユーザＵ３のユーザパラメータが対応づけられている一方、ユーザＵ１およびユーザＵ２のユーザパラメータが対応づけられていない。
In the example of FIG. 4, for
図４の例では、たとえば、リンク２については、車両Ａ１および車両Ａ２の車両パラメータが対応づけられている一方、車両Ａ３の車両パラメータが対応づけられていない。
In the example of FIG. 4, for
図４の例では、たとえば、リンク２については、車種Ｂ１および車種Ｂ２の車種パラメータが対応づけられている一方、車種Ｂ３の車種パラメータが対応づけられていない。
In the example of FIG. 4, for example, with respect to the
また、図４の例では、リンク３には、ユーザパラメータ、車両パラメータ、および車種パラメータのいずれも対応づけられていない。
Further, in the example of FIG. 4, none of the user parameter, the vehicle parameter, and the vehicle type parameter are associated with the
また、全てのリンクそれぞれには、リンク特性情報（本実施形態では、勾配）が対応付けられている。このように、本実施形態では、ユーザパラメータ、車両パラメータ、および車種パラメータのうち少なくとも一方が対応づけられているリンクがある。図４の例では、該リンクは、リンク１およびリンク２である。
Further, link characteristic information (gradient in this embodiment) is associated with each of all the links. As described above, in the present embodiment, there is a link in which at least one of the user parameter, the vehicle parameter, and the vehicle type parameter is associated. In the example of FIG. 4, the links are
一方、ユーザパラメータ、車両パラメータ、および車種パラメータのいずれも対応づけられていないリンクがある。図４の例では、該リンクは、リンク３である。
On the other hand, there is a link in which none of the user parameter, vehicle parameter, and vehicle type parameter is associated. In the example of FIG. 4, the link is
サーバ装置３００は、全てのリンクについての経路情報（図４）を記憶する。
［推定装置４００の機能構成例］
図５は、推定装置４００の機能構成例を説明するための図である。図５を用いて、推定装置４００の機能構成例を説明する。推定装置４００は、判断部１０２と、推定部１０４と、記憶部１０６との機能を有する。
The
[Example of Functional Configuration of Estimating Device 400]
FIG. 5 is a diagram for explaining a functional configuration example of the
ＨＭＩ装置１４０にユーザにより車両１の目的地が入力されると、推定装置４００は、走行予定経路を特定する。走行予定経路は、車両１の現在位置から目的地までの経路である。推定装置４００が、走行予定経路を特定すると、要求部１０８は、走行予定経路を構成する全てのリンクそれぞれの経路情報をサーバ装置３００に対して要求する。経路情報は、図４でも説明したように、ユーザデータと、車両データと、車種データと、リンク特性情報とである。該要求は、たとえば、要求信号をサーバ装置３００に対して送信することである。該要求信号には、走行予定経路を構成する全てのリンクのリンクＩＤが含まれている。
When the destination of the
サーバ装置３００は、該要求信号を受信すると、該要求信号に含まれているリンクＩＤ（走行予定経路を構成する全てのリンクＩＤ）それぞれの経路情報を要求元の車両１に送信する。推定装置４００は、車両１の通信ＩＦ１６０経由で、複数のリンクそれぞれの経路情報を受信する。推定装置４００は、複数のリンクそれぞれの経路情報を記憶部１０６に記憶させる。また、記憶部１０６に記憶された経路情報（車両１の現在地から前記車両の目的地までの走行予定経路の経路情報）において、全てのリンクそれぞれには、リンク特性情報が対応づけられている。また、１のリンクＩＤと、該リンクＩＤに対応づけられているリンク特性情報とをまとめて「対応情報」ともいう。
When the
判断部１０２は、ユーザパラメータ、車両パラメータ、および車種パラメータの順番で、対応情報に対してこれらのデータが対応づけられているか否かを判断する。また、判断部１０２は、判断結果を推定部１０４に対して送信する。推定部１０４は、判断結果および記憶部１０６に記憶されている経路情報に基づいて、１のリンクの走行負荷を推定する。
The
記憶部１０６には、他の情報も記憶される。他の情報は、ユーザＩＤと、車両ＩＤと、車種ＩＤとである。ユーザＩＤは、ユーザ認証時にユーザから入力されたものである。車両ＩＤと、車種ＩＤとは、予め記憶部１０６に記憶されている。車両ＩＤと、車種ＩＤとは、たとえば、車両１の製造時に記憶部１０６に記憶される。
Other information is also stored in the
［推定装置４００のフローチャート］
次に、推定装置４００のフローチャートを説明する。また、ＨＭＩ装置１４０から、ユーザＩＤが入力されている。ユーザＩＤは、「Ｕ１」であるとする。
[Flowchart of estimation device 400]
Next, a flowchart of the
図６は、推定装置４００のフローチャートの一例である。該フローチャートに基づく処理は、予め定められた開始条件が成立したときに、実行される。該開始条件は、ＨＭＩ装置１４０において目的地が入力されることにより成立する条件である。
FIG. 6 is an example of a flowchart of the
まず、ステップＳ２において、推定装置４００は、ナビゲーション装置１３０による経路案内中であるか否かを判断する。推定装置４００は、ステップＳ２において、経路案内中ではないと判断した場合には（ステップＳ２でＮＯ）、経路案内中であると判断するまで、ステップＳ２の処理を繰り替えす。ステップＳ２において、推定装置４００が、経路案内中であると判断した場合には（ステップＳ２でＹＥＳ）、処理はステップＳ４に進む。
First, in step S2, the
ステップＳ４において、要求部１０８は、走行予定経路を構成する全てのリンクそれぞれの経路情報をサーバ装置３００に対して要求する。推定装置４００は、サーバ装置３００から目的地までの経路情報を取得する。また、走行予定経路によっては、サーバ装置３００から送信された経路情報の各リンクＩＤが、１ずつ増加するものとはなっていない。各リンクＩＤが１ずつ増加するものではない場合には、推定装置４００の処理の負担が増加する。
In step S4, the
そこで、推定装置４００は、該取得した経路情報を構成する複数の単位経路それぞれに新たにリンクＩＤを付与する。該付与は、たとえば、車両１の現在地に対応する単位経路（リンク）のリンクＩＤを「１」とし、該現在地から目的値までの走行予定経路それぞれの単位経路に、リンクＩＤが所定値ずつ変化する（たとえば、１ずつ増加する）ように、リンクＩＤを付与する。
Therefore, the
たとえば、該取得した経路情報を構成する複数の単位経路の数が８０である場合に、該８０個の単位経路に「１」〜「８０」までのリンクＩＤを付与する。リンクＩＤが「１」となる単位経路は、車両１の現在位置の単位経路であり、リンクＩＤが「８０」となる単位経路は、車両１の目的地の単位経路である。
For example, when the number of the plurality of unit routes forming the acquired route information is 80, the link IDs “1” to “80” are given to the 80 unit routes. The unit route having the link ID “1” is the unit route of the current position of the
図６の説明では、新たにリンクＩＤを付与し直したリンク１〜リンク３はそれぞれ、図４に示すリンク１〜リンク３になったとする。さらに残りのリンクについて、リンクＩＤ４〜８０それぞれが付与されたとする。
In the description of FIG. 6, it is assumed that the
次に、ステップＳ６において、推定装置４００は、リンクＩＤを示すｎの初期値として「１」を設定する。
Next, in step S6, the
次に、ステップＳ８において、判断部１０２は、リンクｎの単位経路に、入力されたユーザＩＤに対応するユーザパラメータが対応づけられているか否かを判断する。ステップＳ８において、判断部１０２が、リンクｎの単位経路にユーザパラメータが対応づけられていると判断した場合には（ステップＳ８でＹＥＳ）、処理はステップＳ１０に進む。
Next, in step S8, the
ステップＳ１０において、推定部１０４は、リンクｎである単位経路の走行負荷を該リンクｎに対応づけられているユーザパラメータの平均速度に基づいて、走行負荷を推定する。
In step S10, the
ここで、走行負荷の推定の手法について説明する。推定部１０４は、予め定められた第１推定式を用いて、単位経路の走行負荷を推定する。この第１推定式は、走行パラメータ（本実施形態では、平均速度）と、該走行パラメータに対応するリンク特性情報（たとえば、勾配）とが入力されることにより、走行負荷が出力される式である。第１推定式は、平均速度および勾配が大きくなればなるほど、走行負荷も高くなるように定められている。たとえば、第１推定式は、パラメータと、リンク特性情報とを乗算する式である。第１推定式は、他の式であってもよい。なお、変形例として、第１推定式は、たとえば、走行パラメータ（本実施形態では、平均速度）が入力されるが、リンク特性情報（たとえば、勾配）が入力される式としてもよい。
Here, a method of estimating the traveling load will be described. The
なお、変形例として、推定部１０４は、第１推定式を用いずに、たとえば、予め作成された第１テーブル（図示せず）を用いて走行負荷を推定するようにしてもよい。第１テーブルは、平均速度およびリンク特性情報（たとえば、勾配）の組合せを主キーとして、該組合せに対して走行負荷が対応づけられている第１テーブルである。この組合せは複数規定されている。
As a modification, the
推定部１０４は、第１テーブルで規定されている複数の平均速度のうち、ユーザパラメータで規定されている平均速度と最も近い平均速度を特定する。また、推定部１０４は、第１テーブルで規定されている複数の勾配のうち、ユーザパラメータに対応する勾配と最も近い勾配を特定する。
The
推定部１０４は、該第１テーブルを参照して、該特定された平均速度と、該特定された勾配との組合せに対応する走行負荷を抽出する。推定部１０４は、該抽出された走行負荷を推定された走行負荷とする。第１テーブルは、平均速度および勾配が大きくなればなるほど、走行負荷も高くなるように定められている。
The
なお、変形例として、推定部１０４は、パラメータとして、他のパラメータ（平均パワー、および平均アクセル開度のうち少なくとも一方）を用いて、走行負荷を推定するようにしてもよい。
As a modification, the
説明を図６に戻す。たとえば、ステップＳ１０においては、推定部１０４は、ユーザデータで規定されているユーザパラメータ（たとえば、平均速度）と、該ユーザパラメータに対応するリンク特性情報（たとえば、勾配）とを第１推定式に入力することにより、走行負荷を推定する。
The description returns to FIG. For example, in step S10, the
たとえば、図４の例において、ユーザＩＤがＵ１である場合には、推定部１０４は、速度Ｖａ１１と、勾配Ｓ１とを第１推定式に入力することにより、リンク１の走行負荷を推定する。
For example, in the example of FIG. 4, when the user ID is U1, the
一方、ステップＳ８において、判断部１０２が、リンクｎの単位経路にユーザパラメータが対応づけられていないと判断した場合には（ステップＳ８でＮＯ）、処理はステップＳ１２に進む。
On the other hand, when the
ステップＳ１２において、判断部１０２は、リンクｎの単位経路に、記憶部１０６に記憶されている車両ＩＤに対応する車両パラメータが対応づけられているか否かを判断する。ステップＳ１２において、判断部１０２が、リンクｎの単位経路に車両パラメータが対応づけられていると判断した場合には（ステップＳ１２でＹＥＳ）、処理はステップＳ１６に進む。
In step S12, the
ステップＳ１６において、推定部１０４は、リンクｎである単位経路の走行負荷を該リンクｎに対応づけられている車両パラメータの平均速度および該リンクｎに対応づけられている勾配に基づいて、走行負荷を推定する。該走行負荷は、前述の第１推定式または第１テーブルを用いて推定される。
In step S16, the
一方、ステップＳ１２において、判断部１０２が、リンクｎの単位経路に車両パラメータが対応づけられていないと判断した場合には（ステップＳ１２でＮＯ）、処理はステップＳ１４に進む。
On the other hand, when the determining
ステップＳ１４において、判断部１０２は、リンクｎの単位経路に、記憶部１０６に記憶されている車種ＩＤに対応する車種パラメータが対応づけられているか否かを判断する。ステップＳ１４において、判断部１０２が、リンクｎの単位経路に車種パラメータが対応づけられていると判断した場合には（ステップＳ１４でＹＥＳ）、処理はステップＳ１８に進む。
In step S14, the
ステップＳ１８において、推定部１０４は、リンクｎである単位経路の走行負荷を該リンクｎに対応づけられている車種パラメータの平均速度および該リンクｎに対応づけられている勾配に基づいて、走行負荷を推定する。該走行負荷は、前述の第１推定式または第１テーブルを用いて推定される。
In step S18, the
一方、ステップＳ１４において、判断部１０２が、リンクｎの単位経路に車種パラメータが対応づけられていないと判断した場合には（ステップＳ１４でＮＯ）、処理はステップＳ２０に進む。
On the other hand, when the determining
ステップＳ２０において、推定部１０４は、リンクｎである単位経路の走行負荷を該リンクｎに対応づけられているリンク特性情報（勾配）に基づいて、走行負荷を推定する。該走行負荷は、予め定められた第２推定式、または第２テーブルを用いて推定される。
In step S20, the
この予め定められた第２推定式は、リンク特性情報（たとえば、勾配）が入力されることにより、走行負荷が出力される式である。第２推定式は、勾配が大きくなればなるほど、走行負荷も高くなるように定められている。たとえば、第２推定式は、勾配に対して所定の係数を乗算する式である。所定の係数は、「１」としてもよい。 The predetermined second estimation formula is a formula in which the running load is output when the link characteristic information (for example, the gradient) is input. The second estimation formula is set so that the traveling load increases as the gradient increases. For example, the second estimation formula is a formula for multiplying the gradient by a predetermined coefficient. The predetermined coefficient may be “1”.
また、推定部１０４は、この第２推定式を用いずに第２テーブルを用いるようにしてもよい。この第２テーブルは、リンク特性情報（たとえば、勾配）を主キーとして、該リンク特性情報に対して走行負荷が対応づけられているテーブルである。第２テーブルは、勾配が大きくなればなるほど、走行負荷も高くなるように定められている。
The
ステップＳ１０の処理、ステップＳ１６の処理、ステップＳ１８の処理、およびステップＳ２０の処理において算出された走行負荷は一旦、記憶部１０６（たとえば、ＲＡＭ）に記憶される。ステップＳ１０の処理、ステップＳ１６の処理、ステップＳ１８の処理、およびステップＳ２０の処理が終了すると、処理は、ステップＳ２２に進む。 The traveling load calculated in the process of step S10, the process of step S16, the process of step S18, and the process of step S20 is temporarily stored in storage unit 106 (for example, RAM). When the process of step S10, the process of step S16, the process of step S18, and the process of step S20 are completed, the process proceeds to step S22.
ステップＳ２２において、推定装置４００は、ステップＳ４で取得した経路情報についてリンクｎが最終のリンク（たとえば、目的地を含むリンク）であるか否かを判断する。ステップＳ２２において、推定装置４００が、経路情報についてリンクｎが最終のリンクではないと判断した場合には（ステップＳ２２でＮＯ）、処理は、ステップＳ２４に進む。
In step S22, the
ステップＳ２４において、推定装置４００は、ｎを１インクリメントする。その後、処理は、ステップＳ８に戻る。
In step S24, the
ステップＳ２２において、推定装置４００が、ステップＳ４で取得した経路情報についてリンクｎが最終のリンクであると判断した場合には（ステップＳ２２でＹＥＳ）、処理は、ステップＳ２６に進む。
When the
ステップＳ２６において、ステップＳ１０の処理、ステップＳ１６の処理、ステップＳ１８の処理、およびステップＳ２０の処理で推定された走行負荷を、推定装置４００はＨＶ−ＥＣＵ１００に送信する。ＨＶ−ＥＣＵ１００は、該走行負荷に基づいて、ＳＯＣ制御（車両制御）を実行する。
In step S26, the
次に、ステップＳ２８において、推定装置４００は、ナビゲーション装置１３０による経路案内の実行中であるか否かを判断する。ステップＳ２８において、推定装置４００は、ナビゲーション装置１３０による経路案内の実行中ではない、つまり、経路案内が終了したと判断した場合には（ステップＳ２８でＮＯ）、処理を終了する。
Next, in step S28, the
一方、ステップＳ２８において、推定装置４００は、ナビゲーション装置１３０による経路案内の実行中であると判断した場合には（ステップＳ２８でＹＥＳ）、処理は、ステップＳ３０に進む。
On the other hand, in step S28, when the
ステップＳ３０においては、推定装置４００は、負荷が推定されたときから一定時間が経過したか否かを判断する。負荷が推定されたときとは、たとえば、ステップＳ２６の処理が終了したときである。ここで、一定時間は予め定められた時間としてもよい。また、一定時間は、車両１が現在地を出発したときから、該車両１が目的地に到達するときまでの予想時間としてもよい。
In step S30, the
推定装置４００は、負荷が推定されたときから一定時間が経過していないと判断した場合には（ステップＳ３０でＮＯ）、処理はステップＳ２８に戻る。また、推定装置４００は、負荷が推定されたときから一定時間が経過したと判断した場合には（ステップＳ３０でＹＥＳ）、ステップＳ２に戻る。負荷が推定されたときから一定時間が経過したと判断した場合とは、たとえば、車両１が、目的地までの走行予定経路とは異なる経路を走行した場合、または運転手などにより目的地が変更された場合などである。この場合には、目的地までの経路が変更されたことになることから、ステップＳ２の処理を再び実行する。
If the
また、図６の処理が終了した後に、再び開始条件が成立したときに、図６の処理は再び実行される。 Further, after the processing of FIG. 6 is completed, when the start condition is satisfied again, the processing of FIG. 6 is executed again.
また、車両１が１のリンクを走行した後に（車両１が１のリンクを通過した後に）、推定装置４００は、該１のリンクでの速度または平均速度を該１のリンクに対応づけて記憶させる。したがって、車両１が目的地に到着したときには、記憶部１０６に記憶されている経路情報により示される経路を構成する全てのリンクそれぞれに、該リンクでの車両１の速度が対応づけられて記憶部１０６に記憶される。
Further, after the
車両１が目的地に到着したときに、記憶部１０６に記憶されている経路情報により示される経路を構成する全てのリンクの平均速度および回数を更新する。
When the
以下に、平均速度の更新と、回数の更新とについて説明する。ここでは、ユーザＩＤとして、Ｕ１が入力された車両１Ｘを例とし、該車両１Ｘの車両ＩＤはＡ１であるとし、該車両１Ｘの車種ＩＤはＢ１であるとする。 The updating of the average speed and the updating of the number of times will be described below. Here, the vehicle 1X to which U1 is input is taken as an example of the user ID, the vehicle ID of the vehicle 1X is A1, and the vehicle type ID of the vehicle 1X is B1.
車両１Ｘがリンクｎの単位経路を速度Ｖ１で走行した場合には、以下の式（１）で、推定装置４００は、ユーザパラメータの平均速度Ｖａおよび回数Ｍａ、車両パラメータの平均速度Ｖｂおよび回数Ｍｂ、および車種パラメータの平均速度Ｖｃおよび回数Ｍｃそれぞれについて、更新後の平均速度Ｖａ’、更新後の回数Ｍａ’ 更新後の平均速度Ｖｂ’、更新後の回数Ｍｂ’、更新後の平均速度Ｖｃ’、および更新後の回数Ｍｃ’をそれぞれ以下の式（１）〜（６）により算出する。
When the vehicle 1X travels on the unit route of the link n at the speed V1, the
Ｖａ’＝（Ｖａ・Ｍａ＋Ｖ１）／（Ｍａ＋１） （１）
Ｖｂ’＝（Ｖｂ・Ｍｂ＋Ｖ１）／（Ｍｂ＋１） （２）
Ｖｃ’＝（Ｖｃ・Ｍｃ＋Ｖ１）／（Ｍｃ＋１） （３）
Ｍａ’＝Ｍａ＋１ （４）
Ｍｂ’＝Ｍｂ＋１ （５）
Ｍｃ’＝Ｍｃ＋１ （６）
また、リンクｎに対応づけられていないパラメータ（図４では「なし」を表記されているパラメータ）については、以下の式（７）〜（１２）により算出する。
Va′=(Va·Ma+V1)/(Ma+1) (1)
Vb′=(Vb·Mb+V1)/(Mb+1) (2)
Vc′=(Vc·Mc+V1)/(Mc+1) (3)
Ma'=Ma+1 (4)
Mb'=Mb+1 (5)
Mc'=Mc+1 (6)
Further, the parameters not associated with the link n (parameters with “none” shown in FIG. 4) are calculated by the following equations (7) to (12).
Ｖａ’＝Ｖ１ （７）
Ｖｂ’＝Ｖ１ （８）
Ｖｃ’＝Ｖ１ （９）
Ｍａ’＝１ （１０）
Ｍｂ’＝１ （１１）
Ｍｃ’＝１ （１２）
推定装置４００は、式（１）〜式（１２）により、記憶部１０６に記憶されている経路情報を構成する全てのリンクの各パラメータ（ユーザパラメータ、車両パラメータ、および車種パラメータ）それぞれの回数および平均速度を、更新後の回数および更新後の平均速度に更新する。
Va'=V1 (7)
Vb'=V1 (8)
Vc'=V1 (9)
Ma'=1 (10)
Mb'=1 (11)
Mc'=1 (12)
The
推定装置４００は、該更新が終了すると、該更新された経路情報をサーバ装置３００に対して送信する。サーバ装置３００は、該サーバ装置３００が記憶している全てのリンクの平均情報および回数のうち、推定装置４００から送信された経路情報の各リンクの平均速度および回数を、推定装置４００から送信された該各リンクの更新後の平均速度および更新後の回数に更新する。これにより、サーバ装置３００は記憶している全体の経路情報は、最新の経路情報とすることができる。
When the update is completed, the
［本実施形態の推定装置が奏する効果］
次に、本実施形態の推定装置４００が奏する効果を説明する。前述したように、１のユーザ（運転手）が１の車両を１のリンクで運転する際の平均速度の正確性は、「ユーザパラメータの平均速度」＞「車両パラメータの平均速度」＞「車種パラメータの平均速度」となる。つまり、平均速度を用いた走行負荷の推定精度は、ユーザデータの平均速度が用いられた場合＞車両データの平均速度が用いられた場合＞車種データの平均速度が用いられた場合＞リンク特性情報（勾配）が用いられた場合となる。
[Effects of the estimation device of the present embodiment]
Next, the effect of the
したがって、図６のステップＳ８、ステップＳ１２、およびステップＳ１４に示すように、該正確性の順序（推定精度の高さの順序）に沿って、判断部１０２は、ユーザパラメータ、車両パラメータ、および車種パラメータの順序で、これらのパラメータがリンクｎに対して対応づけられているか否かを判断する。
Therefore, as shown in step S8, step S12, and step S14 of FIG. 6, the
本実施形態では、図６のステップＳ８およびステップＳ１０に示すように、推定部１０４は、１の単位経路（リンクｎ）に対してユーザパラメータが対応づけられていると判断部１０２により判断された場合には、該１の単位経路（リンクｎ）についての走行負荷を該ユーザパラメータ（平均速度）に基づいて（該ユーザパラメータを用いて）、走行負荷を推定する。
In the present embodiment, as shown in steps S8 and S10 of FIG. 6, the
また、図６のステップＳ１２およびステップＳ１６に示すように、推定部１０４は、１の単位経路（リンクｎ）に対して車両パラメータが対応づけられていると判断部１０２により判断された場合には、該１の単位経路（リンクｎ）についての走行負荷を該車両パラメータに基づいて（該車両パラメータを用いて）推定する。
Further, as shown in steps S12 and S16 of FIG. 6, when the
また、図６のステップＳ１４およびステップＳ１８に示すように、推定部１０４は、１の単位経路に対して車両パラメータが対応づけられておらずかつ車種パラメータが対応づけられていると判断部１０２により判断された場合には（ステップＳ１２でＮＯかつステップＳ１４でＹＥＳ）、該１の単位経路（リンクｎ）についての走行負荷を該車種パラメータに基づいて（該車種パラメータを用いて）推定する。
Further, as shown in steps S14 and S18 of FIG. 6, the
さらに、図６のステップＳ１４およびステップＳ２０に示すように、推定部１０４は、１の単位経路に対して車両パラメータおよび車種パラメータのいずれも対応づけられていないと判断部１０２により判断された場合には、該１の単位経路（リンクｎ）についての走行負荷をリンク特性情報（勾配）に基づいて推定する。
Further, as shown in steps S14 and S20 of FIG. 6, when the
このような構成により、推定装置４００は、１の単位経路に対して対応づけられているか否かの判断を、「車種パラメータ」よりも優先的に「車両パラメータ」に対して実行する。したがって、推定装置４００は、正確な平均速度に基づいて、１の単位経路についての走行負荷を推定することができる。よって、本実施形態の推定装置４００によれば、車両の走行負荷の推定の精度を向上させることができる。
With such a configuration, the
さらに、本実施形態では、平均速度を用いた走行負荷の推定精度が、車種パラメータおよび車両パラメータよりも高いユーザパラメータも用いて、走行負荷を推定することができる（ステップＳ１０参照）。したがって、ユーザパラメータを用いずに走行負荷を推定する推定装置と比較して、車両の走行負荷の推定の精度を向上させることができる。 Further, in the present embodiment, the traveling load can be estimated using the vehicle type parameter and the user parameter whose estimation accuracy of the traveling load using the average speed is higher than the vehicle parameter (see step S10). Therefore, it is possible to improve the accuracy of estimating the traveling load of the vehicle as compared with the estimation device that estimates the traveling load without using the user parameter.
［第２実施形態］
次に、第２実施形態について説明する。図７は、第２実施形態の推定装置４００の処理フローを示す図である。図７のフローチャートと、図６のフローチャートとを対比すると、図７においては、ステップＳ８でＹＥＳと判断された場合に、ステップＳ４０の処理が実行されるとともに、ステップＳ１２でＹＥＳと判断された場合に、ステップＳ４２の処理が実行される。
[Second Embodiment]
Next, a second embodiment will be described. FIG. 7 is a diagram showing a processing flow of the
ステップＳ４０において、判断部１０２は、リンクｎでのユーザデータにおける通過回数（図４に示す回数）が、予め定められた一定値以上であるか否かを判断する。たとえば、リンク１でのステップＳ４０の処理は、ユーザＩＤがＵ１である場合には、回数Ｍａ１１と、予め定められた一定値とを比較する処理となる。
In step S40, the
ステップＳ４０でＹＥＳと判断された場合には、処理はステップＳ１０に進む。一方、ステップＳ４０でＮＯと判断された場合には、処理は、ステップＳ１２に進む。また、ステップＳ１２でＹＥＳと判断された場合には、ステップＳ４２の処理が実行される。 If YES is determined in step S40, the process proceeds to step S10. On the other hand, if NO in step S40, the process proceeds to step S12. If YES is determined in step S12, the process of step S42 is executed.
ステップＳ４２において、判断部１０２は、リンクｎでの車両データにおける通過回数（図４に示す回数）が、予め定められた一定値以上であるか否かを判断する。たとえば、リンク１でのステップＳ４２の処理は、ユーザＩＤがＵ１でありかつ車両ＩＤがＡ１である場合には、回数Ｍｂ１１と、予め定められた一定値とを比較する処理となる。
In step S42, the
次に、ステップＳ４０の思想を説明する。リンクｎでのユーザデータにおける通過回数が少ない場合には、該ユーザデータの平均速度の信頼性が低いと想定される。そこで、ステップＳ４０においてＮＯと判断された場合、換言すると、該ユーザデータの平均速度の信頼性が低いと想定される場合には、ステップＳ１０の処理を行わずに、ステップＳ１２の処理を実行する。 Next, the idea of step S40 will be described. When the number of times the user data passes through the link n is small, it is assumed that the reliability of the average speed of the user data is low. Therefore, if NO is determined in step S40, in other words, if it is assumed that the reliability of the average speed of the user data is low, the process of step S12 is executed without executing the process of step S10. ..
次に、ステップＳ４２の思想を説明する。リンクｎでの車両データにおける通過回数が少ない場合には、該車両データの平均速度の信頼性が低いと想定される。そこで、ステップＳ４２においてＮＯと判断された場合、換言すると、該車両データの平均速度の信頼性が低いと想定される場合には、ステップＳ１６の処理を行わずに、ステップＳ１４の処理を実行する。 Next, the idea of step S42 will be described. When the number of times the vehicle data passes through the link n is small, it is assumed that the reliability of the average speed of the vehicle data is low. Therefore, if NO in step S42, in other words, if it is assumed that the reliability of the average speed of the vehicle data is low, the process of step S14 is executed without executing the process of step S16. ..
本実施形態の推定装置４００によれば、ユーザデータの平均速度の信頼性が高いと判断される場合（ステップＳ４０でＹＥＳ）には、推定部１０４は、ユーザデータの平均速度を用いて走行負荷を推定する。一方、ユーザデータの平均速度の信頼性が低いと判断される場合（ステップＳ４０でＮＯ）には、推定部１０４は、ユーザデータの平均速度を用いずに、他のデータの平均速度を用いて走行負荷を推定する。
According to the
さらに、車両データの平均速度の信頼性が高いと判断される場合（ステップＳ４２でＹＥＳ）には、推定部１０４は、車両データの平均速度を用いて走行負荷を推定する。一方、車両データの平均速度の信頼性が低いと判断される場合（ステップＳ４２でＮＯ）には、推定部１０４は、車両データの平均速度を用いずに、他のデータ（車種データまたはリンクｎの勾配）の平均速度を用いて走行負荷を推定する。
Furthermore, when it is determined that the average speed of the vehicle data is highly reliable (YES in step S42), the
よって、本実施形態の推定装置４００によれば、車両の走行負荷の推定の精度を向上させることができる。
Therefore, according to the
なお、第２実施形態の変形例として、推定装置４００は、ステップＳ４０の処理およびステップＳ４２の処理のいずれか一方の処理を実行するようにしてもよい。
As a modified example of the second embodiment, the
［第３実施形態］
次に、第３実施形態について説明する。本実施形態の経路情報の各リンクにおいて、ユーザデータについて回数が１以上であれば、直近に走行（通過）した日時Ｔａ（以下、「最新走行日時」という。）も、平均速度および回数に対応づけられる。同様に、車両データについて回数が１以上であれば、直近に走行した日時Ｔｂも、平均速度および回数に対応づけられる。
[Third Embodiment]
Next, a third embodiment will be described. In each link of the route information of the present embodiment, if the number of times of user data is 1 or more, the date/time Ta (hereinafter referred to as “latest running date/time”) of the latest travel (passage) also corresponds to the average speed and the number of times. Be attached. Similarly, if the number of times of vehicle data is 1 or more, the date and time Tb of the most recent travel is also associated with the average speed and the number of times.
たとえば、図４の例において、たとえば、リンク１におけるユーザデータのうちのユーザＩＤ：Ｕ１については、平均速度Ｖａ１１と、回数Ｍａ１１とともに、ユーザＩＤとしてＵ１が入力された車両がリンク１の単位経路を直近に走行した日時Ｔａ１１も対応づけられる。また、図４の例において、たとえば、リンク１における車両データのうちの車両ＩＤ：Ａ１については、平均速度Ｖｂ１１と、回数Ｍｂ１１とともに、車両ＩＤがＡ１である車両がリンク１の単位経路を直近に走行した最新走行日時Ｔａ１１も対応づけられる。
For example, in the example of FIG. 4, for example, for the user ID: U1 of the user data in
図８は、第３実施形態の推定装置４００の処理フローを示す図である。図８のフローチャートと、図６のフローチャートとを対比すると、図８においては、ステップＳ８でＹＥＳと判断された場合に、ステップＳ５０の処理が実行されるとともに、ステップＳ１２でＹＥＳと判断された場合に、ステップＳ５２の処理が実行される。
FIG. 8 is a diagram showing a processing flow of the
ステップＳ５０において、判断部１０２は、現在の日時が、リンクｎでのユーザデータにおける最新走行日時から一定期間内であるか否かを判断する。一定期間は予め定められた期間であり、たとえば、三ヶ月である。たとえば、リンク１でのステップＳ５０の処理は、ユーザＩＤがＵ１である場合には、現在の日時が、リンク１でのユーザデータにおける最新走行日時から一定期間内であるか否かを判断する処理となる。
In step S50, the
ステップＳ５０でＹＥＳと判断された場合には、処理はステップＳ１０に進む。一方、ステップＳ５０でＮＯと判断された場合には、処理は、ステップＳ１２に進む。また、ステップＳ１２でＹＥＳと判断された場合には、ステップＳ５２の処理が実行される。 If YES is determined in step S50, the process proceeds to step S10. On the other hand, if NO in step S50, the process proceeds to step S12. If YES is determined in step S12, the process of step S52 is executed.
ステップＳ５２において、判断部１０２は、現在の日時が、リンクｎでの車両データにおける最新走行日時から一定期間内であるか否かを判断する。たとえば、リンク１でのステップＳ５０の処理は、ユーザＩＤがＵ１である場合には、現在の日時が、リンク１での車両データにおける最新走行日時から一定期間内であるか否かを判断する処理となる。
In step S52, the
次に、ステップＳ５０の思想を説明する。現在の日時が、リンクｎでのユーザデータにおける最新走行日時から一定期間内ではない場合には、最新走行日時からかなりの期間が経過しているということになる。したがって、この場合には、該ユーザデータの平均速度の信頼性が低いと想定される。そこで、ステップＳ５０においてＮＯと判断された場合、換言すると、該ユーザデータの平均速度の信頼性が低いと想定される場合には、ステップＳ１０の処理を行わずに、ステップＳ１２の処理を実行する。 Next, the idea of step S50 will be described. If the current date and time is not within a certain period from the latest traveling date and time in the user data for link n, it means that a considerable period has elapsed from the latest traveling date and time. Therefore, in this case, it is assumed that the reliability of the average speed of the user data is low. Therefore, if NO in step S50, in other words, if the reliability of the average speed of the user data is assumed to be low, the process of step S12 is executed without executing the process of step S10. ..
次に、ステップＳ５２の思想を説明する。現在の日時が、リンクｎでの車両データにおける最新走行日時から一定期間内ではない場合には、最新走行日時からかなりの期間が経過しているということになる。したがって、この場合には、該車両データの平均速度の信頼性が低いと想定される。そこで、ステップＳ５２においてＮＯと判断された場合、換言すると、該ユーザデータの平均速度の信頼性が低いと想定される場合には、ステップＳ１６の処理を行わずに、ステップＳ１４の処理を実行する。 Next, the idea of step S52 will be described. If the current date and time is not within a certain period from the latest traveling date and time in the vehicle data for link n, it means that a considerable period has elapsed from the latest traveling date and time. Therefore, in this case, the reliability of the average speed of the vehicle data is assumed to be low. Therefore, if NO in step S52, in other words, if it is assumed that the reliability of the average speed of the user data is low, the process of step S14 is executed without executing the process of step S16. ..
本実施形態の推定装置４００によれば、ユーザデータの平均速度の信頼性が高いと判断される場合（ステップＳ５０でＹＥＳ）には、推定部１０４は、ユーザデータの平均速度を用いて走行負荷を推定する。一方、ユーザデータの平均速度の信頼性が低いと判断される場合（ステップＳ５０でＮＯ）には、推定部１０４は、ユーザデータの平均速度を用いずに、他のデータの平均速度を用いて走行負荷を推定する。
According to the
さらに、車両データの平均速度の信頼性が高いと判断される場合（ステップＳ５２でＹＥＳ）には、推定部１０４は、車両データの平均速度を用いて走行負荷を推定する。一方、車両データの平均速度の信頼性が低いと判断される場合（ステップＳ５２でＮＯ）には、推定部１０４は、車両データの平均速度を用いずに、他のデータ（車種データまたはリンクｎの勾配）の平均速度を用いて走行負荷を推定する。
Furthermore, when it is determined that the average speed of the vehicle data is highly reliable (YES in step S52), the
よって、本実施形態の推定装置４００によれば、車両の走行負荷の推定の精度を向上させることができる。
Therefore, according to the
［その他の実施形態］
（１） 図７のステップＳ４０の処理およびステップＳ４２の処理の少なくとも一方を、たとえば、以下の第１の代替処理に代替させるようにしてもよい。第１の代替処理は、リンクｎの単位経路は、運転手が日常的に運転する経路であるか否かを判断する処理である。第１の代替処理は、たとえば、リンクｎの場所が、運転手の自宅地点から予め定められた距離、離れているか否かを判断する処理である。リンクｎの場所が、運転手の自宅地点から予め定められた距離、離れている場合というのは、リンクｎの単位経路は、運転手が日常的に運転しない経路であるということである。また、リンクｎの場所が、運転手の自宅地点から予め定められた距離、離れていない場合というのは、リンクｎの単位経路は、運転手が日常的に運転する経路であるということである。
[Other Embodiments]
(1) At least one of the process of step S40 and the process of step S42 in FIG. 7 may be replaced with, for example, the following first alternative process. The first alternative process is a process of determining whether or not the unit route of the link n is a route that the driver drives on a daily basis. The first alternative process is, for example, a process of determining whether or not the place of the link n is away from the driver's home point by a predetermined distance. The case where the location of link n is away from the driver's home point by a predetermined distance means that the unit route of link n is a route that the driver does not drive on a daily basis. In addition, the case where the place of the link n is not separated from the driver's home point by a predetermined distance means that the unit route of the link n is a route that the driver drives on a daily basis. ..
一般的に、運転手が日常的に運転しない経路を運転する場合には、該運転手は、通常の速度ではない速度（たとえば、通常の速度より遅い速度）で運転していることが想定される。この場合には、ユーザデータの平均速度、および車種データの平均速度の信頼性が低いと想定される。 Generally, when a driver drives a route that is not routinely driven, it is assumed that the driver is driving at a speed that is not normal speed (for example, a speed slower than normal speed). It In this case, the reliability of the average speed of the user data and the average speed of the vehicle type data is assumed to be low.
そこで、この実施形態の推定装置は、ユーザデータの平均速度の信頼性が低いと想定される場合には、該ユーザデータの平均速度を使用しない。また、この実施形態の推定装置は、車両データの平均速度の信頼性が低いと想定される場合には、該車両データの平均速度を使用しない。 Therefore, the estimation device of this embodiment does not use the average speed of the user data when the reliability of the average speed of the user data is assumed to be low. Further, the estimation device of this embodiment does not use the average speed of the vehicle data when the reliability of the average speed of the vehicle data is assumed to be low.
ステップＳ８の後の第１の代替処理において、判断部１０２が、リンクｎの場所は、運転手の自宅地点から予め定められた距離、離れているか否かを判断する。ステップＳ８の後の第１の代替処理において、判断部１０２が、リンクｎの場所は、運転手の自宅地点から予め定められた距離、離れていないと判断した場合には、処理はステップＳ１０に進む。一方、ステップＳ８の後の第１の代替処理において、判断部１０２が、リンクｎの場所は、運転手の自宅地点から予め定められた距離、離れていると判断した場合には、処理はステップＳ１２に進む。また、ステップＳ１２でＹＥＳと判断された場合には、２回目の第１の代替処理が実行される。
In the first alternative process after step S8, the
２回目の第１の代替処理において、判断部１０２が、リンクｎの場所は、運転手の自宅地点から予め定められた距離、離れていないと判断した場合には、処理はステップＳ１６に進む。一方、２回目の第１の代替処理において、判断部１０２が、リンクｎの場所が、運転手の自宅地点から予め定められた距離、離れていると判断した場合には、処理はステップＳ１４に進む。以上により、この実施形態の推定装置４００によれば、車両の走行負荷の推定の精度を向上させることができる。
In the second first alternative process, when the
なお、この実施形態の変形例として、推定装置４００は、ステップＳ８の後の第１の代替処理と、ステップＳ１２の後の２回目の第１の代替処理のうちのいずれか一方の処理を実行するようにしてもよい。
As a modified example of this embodiment, the
（２） 図７のステップＳ４０の処理およびステップＳ４２の処理の少なくとも一方を、たとえば、以下の第２の代替処理に代替させるようにしてもよい。第２の代替処理は、リンクｎの単位経路が特定エリアに含まれるか否かを判断する処理である。 (2) At least one of the process of step S40 and the process of step S42 of FIG. 7 may be replaced by the following second alternative process, for example. The second alternative process is a process of determining whether or not the unit route of the link n is included in the specific area.
ここで、特定エリアとは、車両１の平均速度が下がると推定される条件を満たすエリアである。該条件は、信号機の数が予め定められた数以上あるという第１の条件、および通行人の数が予め定められた数以上存在するであろうと推定されるという第２の条件のうち少なくとも１つの条件を含む。本実施形態では、特定エリアを、第１の条件と第２の条件とを満たすエリアであるとする。
Here, the specific area is an area that satisfies the condition that the average speed of the
つまり、特定エリアとは、たとえば、市街地（信号機の数が多く、かつ通行人が多いエリア）である。一方、特定エリアとは異なる非特定エリアは、信号機の数が少なく、かつ通行人が少ないエリアである。非特定エリアは、たとえば、有料道路、ハイウェイ道路、および高速道路などのエリアである。 That is, the specific area is, for example, an urban area (an area with a large number of traffic lights and a large number of passersby). On the other hand, the non-specific area, which is different from the specific area, is an area with a small number of traffic signals and a small number of passersby. The non-specific areas are areas such as toll roads, highway roads, and highways, for example.
リンクｎの単位経路が特定エリアに含まれている場合には、該リンクｎでの単位経路においては、信号機および通行人の制約により、運転手は、自分の思い通りのスピードを出せない傾向にある。たとえば、単位経路の特性（勾配など）がそれぞれ同一である第１単位経路および第２単位経路について、該第１単位経路が特性エリアに含まれている場合と、該第２単位経路が特性エリアに含まれている場合とにおいては、該第１単位経路の平均速度の方が、該第２単位経路の平均速度よりも小さい傾向にある。 When the unit route of link n is included in the specific area, the driver tends to be unable to achieve his or her desired speed in the unit route of link n due to restrictions of traffic signals and pedestrians. .. For example, regarding the first unit path and the second unit path having the same characteristics (gradients, etc.) of the unit paths, the case where the first unit path is included in the characteristic area and the case where the second unit path is included in the characteristic area , The average speed of the first unit path tends to be smaller than the average speed of the second unit path.
このように、特定エリアに含まれる単位経路に対応するユーザデータの平均速度の信頼性は低いと想定される。また、特定エリアに含まれる単位経路に対応する車両データの平均速度の信頼性も低いと想定される。 As described above, the reliability of the average speed of the user data corresponding to the unit route included in the specific area is assumed to be low. Further, it is assumed that the reliability of the average speed of the vehicle data corresponding to the unit route included in the specific area is low.
そこで、この実施形態の推定装置は、ユーザデータの平均速度の信頼性が低いと想定される場合には、該ユーザデータの平均速度を使用しない。また、この実施形態の推定装置は、車両データの平均速度の信頼性が低いと想定される場合には、該車両データの平均速度を使用しない。 Therefore, the estimation device of this embodiment does not use the average speed of the user data when the reliability of the average speed of the user data is assumed to be low. Further, the estimation device of this embodiment does not use the average speed of the vehicle data when the reliability of the average speed of the vehicle data is assumed to be low.
ステップＳ８の後の第２の代替処理において、判断部１０２が、リンクｎの単位経路は、特定エリアに含まれているか否かを判断する。ステップＳ８の後の第２の代替処理において、判断部１０２が、リンクｎの単位経路は、特定エリアに含まれていないと判断した場合には、処理はステップＳ１０に進む。一方、ステップＳ８の後の第２の代替処理において、判断部１０２が、リンクｎの単位経路は、特定エリアに含まれていると判断した場合には、処理はステップＳ１２に進む。また、ステップＳ１２でＹＥＳと判断された場合には、２回目の第２の代替処理が実行される。
In the second alternative process after step S8, the
２回目の第２の代替処理において、判断部１０２が、リンクｎの単位経路は、特定エリアに含まれていないと判断した場合には、処理はステップＳ１６に進む。一方、２回目の第２の代替処理において、判断部１０２が、リンクｎの単位経路は、特定エリアに含まれていると判断した場合には、処理はステップＳ１４に進む。以上により、この実施形態の推定装置４００によれば、車両の走行負荷の推定の精度を向上させることができる。
In the second alternative process of the second time, when the
なお、この実施形態の変形例として、推定装置４００は、ステップＳ８の後の第２の代替処理と、ステップＳ１２の後の２回目の第２の代替処理のうちのいずれか一方の処理を実行するようにしてもよい。
As a modified example of this embodiment, the
（３） また、推定装置４００は、ステップＳ４０の判断処理、ステップＳ５０の判断処理、第１の代替処理、および第２の代替処理のうちの少なくとも２つの処理を実行する構成を採用してもよい。この構成を採用した場合において、該少なくとも２つの処理において、平均速度の信頼性が低いと判断された回数が所定回数に到達した場合には、該平均速度の信頼性が低いと判断されたデータの平均速度を使用しないようにしてもよい。所定回数は、１回としてもよく、２回以上としてもよい。このような構成によれば、車両の走行負荷の推定の精度を向上させることができる。また、ユーザ走行パラメータおよび車両走行パラメータの信頼性が高いか否かの判断処理は、ステップＳ４０の判断処理、ステップＳ５０の判断処理、第１の代替処理、および第２の代替処理に限らず、他の処理であってもよい。
(3) In addition, the
（４） また、走行予定経路は、車両１の現在地から車両１の目的地までの経路であるとして説明した。しかしながら、走行予定経路は、推定装置４００が指定した地点から車両１の目的地までの経路としてもよい。推定装置４００は、たとえば、走行負荷を推定する経路を特定し、該特定された経路の最初の地点を指定するようにしてもよい。
(4) Further, the scheduled travel route is described as a route from the current position of the
（５） 本実施形態では、推定装置４００は、ユーザパラメータを用いて走行負荷を推定するとして説明した。しかしながら、推定装置４００は、ユーザパラメータを用いないで走行負荷を推定する構成を採用してもよい。この構成が採用された場合には、サーバ装置３００は、経路情報のうちユーザデータを記憶しない構成となる。
(5) In the present embodiment, the
（６） また、サーバ装置３００が保持する経路情報のうちの走行パラメータおよびリンク特定情報をそれぞれ、該走行パラメータおよび該リンク特定情報から推定される走行負荷に代替するようにしてもよい。この推定は、たとえば、前述の推定式または前述のテーブルを用いて行われる。
(6) Further, the travel parameter and the link identification information in the route information held by the
このような構成の場合には、サーバ装置３００は、各リンク毎のユーザデータ、車両データ、および車種データそれぞれの走行負荷を記憶する。また、ステップＳ４において推定装置４００は、サーバ装置３００から走行予定経路の経路情報を取得する。推定装置４００が取得した走行予定経路の経路情報には、各リンク毎のユーザデータ、車両データ、および車種データそれぞれの走行負荷が対応づけられている。また、推定装置４００は、この走行負荷が対応づけられた経路情報を、記憶部１０６に記憶させて、ステップＳ６以降の処理を実行する。
In the case of such a configuration, the
推定装置４００は、ステップＳ１０、ステップＳ１６、ステップＳ１８、およびステップＳ２０においては、経路情報に記憶されている走行負荷を取得する。また、車両１がたとえば、目的地に到着したときに、各リンク（各単位経路）を通過したときのパラメータ（たとえば、速度）に基づいて、前述の推定式を用いて、該通過した単位経路の走行負荷を推定する。推定装置４００は、記憶部１０６に記憶されている既存の走行負荷を、該推定後の走行負荷に更新する。推定装置４００は、走行負荷が更新された経路情報を、サーバ装置３００に送信する。サーバ装置３００は、記憶していた既存の経路情報を、該送信された経路情報に更新する。
The
つまり、この構成の推定装置４００は、ステップＳ１０、ステップＳ１６，ステップＳ１８、およびステップＳ２０の処理を、車両１が目的地に到着したときに実行するものである。このような構成の推定装置４００であっても、本実施形態の推定装置４００と同様の効果を奏する。
That is, the
（７）前述の実施形態では、ユーザパラメータを用いた第１推定式、車両パラメータを用いた第１推定式、および車種パラメータを用いた第１推定式は、同一であるとして説明した。しかしながら、ユーザパラメータを用いた推定式、車両パラメータを用いた推定式、および車種パラメータを用いた推定式は、それぞれ異なるようにしてもよい。 (7) In the above embodiment, the first estimation formula using the user parameter, the first estimation formula using the vehicle parameter, and the first estimation formula using the vehicle type parameter are described as being the same. However, the estimation formula using the user parameter, the estimation formula using the vehicle parameter, and the estimation formula using the vehicle type parameter may be different from each other.
たとえば、車種パラメータを用いた第１推定式は、車種ごとに異ならせるようにしてもよい。車種ごとに異ならせる第１推定式は、たとえば、車種の特性（重量および空気抵抗など）が反映された式であるとしてもよい。 For example, the first estimation formula using the vehicle type parameter may be different for each vehicle type. The first estimation formula that is different for each vehicle type may be, for example, an equation that reflects the characteristics (weight, air resistance, etc.) of the vehicle type.
このような構成によれば、「ユーザパラメータを用いた推定式、車両パラメータを用いた推定式、および車種パラメータを用いた推定式は、同一である」構成と比較して、より正確な走行負荷を推定することができる。 According to such a configuration, a more accurate traveling load can be obtained, as compared with a configuration in which “the estimation formula using the user parameter, the estimation formula using the vehicle parameter, and the estimation formula using the vehicle type parameter are the same”. Can be estimated.
（８） 本実施形態では、推定装置４００は、平均速度の更新を、車両１が目的地に到着したときに実行するとして説明した。しかしながら、推定装置４００は、１のリンク（単位経路）を通過したときに、該通過した速度に基づいて、該１のリンクの平均速度を更新するようにしてもよい。
(8) In the present embodiment, the
（９） 本実施形態では、車両１が推定装置４００を含むとして説明した。しかしながら、推定装置４００は、車両１の外部の装置（たとえば、サーバ装置３００）に保持させるようにしてもよい。このような構成の推定装置であっても，本実施形態と同様の効果を奏する。
(9) In the present embodiment, the
（１０） また、図６〜図８の少なくとも１つの処理において、ステップＳ２８でＮＯと判断された場合には、ステップＳ２に戻るようにしてもよい。 (10) In addition, in at least one of the processes in FIGS. 6 to 8, if NO in step S28, the process may return to step S2.
また、上述した実施の形態およびその変形例については、技術的に矛盾が生じない範囲で適宜組合せることも可能である。 Further, the above-described embodiment and its modified examples can be appropriately combined within a technically consistent range.
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本実施形態の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。 The embodiments disclosed this time are to be considered as illustrative in all points and not restrictive. The scope of the present embodiment is shown not by the above description but by the scope of the claims, and is intended to include meanings equivalent to the scope of the claims and all modifications within the scope.
１０ エンジン、２０ 第１ＭＧ、３０ 第２ＭＧ、４０ 動力分割装置、６０ 蓄電装置、８０ 駆動輪、１０２ 判断部、１０４ 推定部、１０６ 記憶部、１０８ 要求部、１２０ 各種センサ、１２２ アクセルペダルセンサ、１２４ 車速センサ、１２６ ブレーキペダルセンサ、１３０ ナビゲーション装置、１３６ 受信部、１３８ 交通情報受信部、３００ サーバ装置、４００ 推定装置。 10 engine, 20 1st MG, 30 2nd MG, 40 power split device, 60 power storage device, 80 drive wheels, 102 determination unit, 104 estimation unit, 106 storage unit, 108 request unit, 120 various sensors, 122 accelerator pedal sensor, 124 Vehicle speed sensor, 126 brake pedal sensor, 130 navigation device, 136 receiver, 138 traffic information receiver, 300 server device, 400 estimation device.
Claims (1)
前記１の単位経路における前記車両の走行負荷を推定する推定部とを備え、
前記推定部は、
前記１の単位経路に対して前記車両パラメータが対応づけられていると前記判断部により判断された場合には、該車両パラメータを用いて前記走行負荷を推定し、
前記１の単位経路に対して前記車両パラメータが対応づけられておらずかつ前記車種パラメータが対応づけられていると前記判断部により判断された場合には、該車種パラメータを用いて前記走行負荷を推定し、
前記１の単位経路に対して前記車両パラメータおよび前記車種パラメータのいずれも対応づけられていないと前記判断部により判断された場合には、該単位経路に対応づけられている前記特性情報を用いて前記走行負荷を推定する、走行負荷推定装置。 Correspondence information in which characteristic information of the unit route is associated with one unit route of the planned traveling route to the destination of the vehicle, and a vehicle parameter relating to traveling of the vehicle with respect to the one unit route. And a determination unit that determines whether or not a vehicle type parameter relating to traveling of the vehicle type of the vehicle is associated with the one unit path,
An estimating unit for estimating a traveling load of the vehicle on the unit path of 1;
The estimation unit is
When the determination unit determines that the vehicle parameter is associated with the one unit path, the traveling load is estimated using the vehicle parameter,
When the determination unit determines that the vehicle parameter is not associated with the one unit path and the vehicle type parameter is associated with the unit path, the traveling load is calculated using the vehicle type parameter. Estimate,
When the determination unit determines that neither the vehicle parameter nor the vehicle type parameter is associated with the one unit route, the characteristic information associated with the unit route is used. A traveling load estimation device for estimating the traveling load.
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|---|---|---|---|---|
| JP2022143639A (en) * | 2021-03-18 | 2022-10-03 | 三菱電機株式会社 | Vehicle control device |
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2019
- 2019-01-23 JP JP2019009728A patent/JP2020118547A/en active Pending
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