JP2021091318A - 走行制御装置、方法、プログラムおよび車両 - Google Patents

Abstract

【課題】回生エネルギーの回収量を定量的に予想して、熱管理を含めた車両の好適な走行制御を行う走行制御装置を提供する。【解決手段】走行制御装置は、動力源である電動機および内燃エンジンと、電動機を駆動するエネルギーおよび電動機の回生制動によって回収される回生エネルギーを貯蔵する蓄電池とを備える車両に搭載される。走行制御装置は、車両の速度を予想した速度プロファイルを作成する作成部と、速度プロファイルに基づいて、回収可能な回生エネルギーの予想量を推定する推定部と、回生エネルギーの予想量と、車両の熱に関する要求を表す熱情報とに基づいて、走行に用いる動力源を決定する決定部とを備える。【選択図】図２

Description

本発明は、車両に搭載される走行制御装置等に関する。

電動機と内燃エンジンとを備えたハイブリッド車両においては、電動機と内燃エンジンとを効率的に使い分けた走行制御により燃費の向上を図ることができる。ハイブリッド車両においては、車室暖房等の熱源確保、電動機に駆動用エネルギー（電力）を提供する蓄電池の冷却や加熱等、熱の管理が重要となる。

特許文献１は、車両の位置と踏切やカーブ等の要停止地点あるいは要減速地点の地図情報とに基づいて、回生ブレーキ操作の開始が必要なブレーキ開始点を、ユーザに案内する車両用運転支援装置を開示している。この車両用運転支援装置においては、回生エネルギーの効率的な回収ができる減速度で回生ブレーキを作動させることをユーザに促して、回生エネルギーの回収量を多くすることができる。

特許第４７０２０８６号公報

特許文献１の技術においては、回生エネルギーの回収が見込める地点を予想することができるが、回生エネルギーの回収量を定量的に予想できない。回生エネルギーの回収量を定量的に早期に予想できれば、熱管理を含めた車両の好適な走行制御に利用できる可能性がある。

本発明は、上記課題を鑑みてなされたものであり、回生エネルギーの回収量を定量的に予想して熱管理を含めた車両の好適な走行制御を行う走行制御装置を提供することを目的とする。

上記課題を解決するために、本発明の一局面は、動力源である電動機および内燃エンジンと、電動機を駆動するエネルギーおよび電動機の回生制動によって回収される回生エネルギーを貯蔵する蓄電池とを備える車両に搭載される走行制御装置であって、車両の速度を予想した速度プロファイルを作成する作成部と、速度プロファイルに基づいて、回収可能な回生エネルギーの予想量を推定する推定部と、回生エネルギーの予想量と、車両の熱に関する要求を表す熱情報とに基づいて、走行に用いる動力源を決定する決定部とを備える、走行制御装置である。

本発明によれば、車両の速度を予想した速度プロファイルを作成するので、これに基づいて回生エネルギーの回収量を定量的に予想でき、予想した回生エネルギーの回収量と熱に関する要求を表す熱情報とに基づいて、熱管理を含めた車両の好適な走行制御を行う走行制御装置を提供することができる。

本発明の一実施形態に係る走行制御装置とその周辺部の機能ブロックを示す図 本発明の一実施形態に係る走行制御処理のフローチャートを示す図 本発明の一実施形態に係る速度プロファイルの例を示す図 ガウス関数のグラフを示す図 本発明の一実施形態に係る速度プロファイルの例の一部とこれをガウス関数で近似したグラフを示す図 本発明の一実施形態に係る速度プロファイルの例とこれをガウス関数の近似したグラフを示す図 本発明の一実施形態に係る必要パワーのうち運動エネルギーの変化に連動する量および走行抵抗によって消散する量の例のグラフを示す図 本発明の一実施形態に係る必要パワーの例のグラフを示す図 本発明の一実施形態に係る必要パワーの積分値の例のグラフを示す図

（実施形態）
以下、本発明の実施形態について、図面を参照しながら説明する。本実施形態に係る走行制御装置は、車両の速度を予想した速度プロファイルを用いて、回生エネルギーの回収量を早期に定量的に予想して、この予想結果と特定の機器に熱量の発生等を要求する熱情報とに基づいて、電動機を用いて走行する機会と内燃エンジンを用いて走行する機会とを調整し、車両の好適な熱管理を含む走行制御を行う。

＜構成＞
図１に、本実施形態に係る走行制御装置１０およびその周辺部の機能ブロックを示す。走行制御装置１０は、車両に搭載される。車両には、他に、内燃エンジンＥＣＵ２０、内燃エンジン２１、変速機２２、電動機ＥＣＵ３０、電動機３１、電池ＥＣＵ４０、電池４１、運動マネージャＥＣＵ５０、熱マネージャＥＣＵ５５、運転支援ＥＣＵ６０、自動運転ＥＣＵ６５、記憶部７０、通信部８０、走行制御ＥＣＵ９０、ＥＰＳＥＣＵ１００、ＥＰＳ装置１０１、ブレーキＥＣＵ１１０、ブレーキ装置１１１が含まれる。

車両には他にも、アクセルペダルセンサ、ブレーキペダルセンサ、カメラや障害物センサ、車速センサ、ヨーレートセンサ、ＧＰＳセンサ、水温センサ、電池４１の電流センサ、電圧センサ、温度センサ等の各種センサ、ナビゲーションシステム、空調機器等、多様な機器が含まれうるが、図示を省略する。

内燃エンジン２１および電動機３１は、車両を駆動する動力源となるアクチュエータである。電動機３１は、また、回生制動によって、発電を行う発電機および制動力を発生させる制動装置でもある。

内燃エンジンＥＣＵ２０は、内燃エンジン２１と、入力と出力との間で回転数を変化させる変速機２２とを制御して、駆動トルクを発生させたり、エンジンブレーキによる制動トルクを発生させたりする制御を行うＥＣＵ（Electric Control Unit）である。

電動機ＥＣＵ３０は、電動機３１を制御して駆動トルクを発生させたり、回生ブレーキによる制動トルクを発生させたりする制御を行うＥＣＵである。

電池４１は、放電によって電動機３１やその他の各機器に電力を供給したり、電動機３１の回生制動によって得られた電力量（回収したエネルギー）を充電したりする蓄電池である。電池ＥＣＵ４０は、電池４１の状態を各種センサから取得して電圧、電流、温度、蓄電率あるいは蓄電量等をモニタし、また、電池４１の状態や他のＥＣＵ等からの要求に応じて、電池４１の充放電を制御するＥＣＵである。

走行制御ＥＣＵ９０は、後述する走行モードに応じて内燃エンジンＥＣＵ２０、電動機ＥＣＵ３０を制御するＥＣＵである。

ＥＰＳ（電動パワーステアリング）装置１０１は、車輪の舵角を変化させ車両の進行方向を変化させる操舵を行うアクチュエータである。ＥＰＳＥＣＵ１００は、ＥＰＳ装置１０１を制御するＥＣＵである。

ブレーキ装置１１１（フットブレーキ装置）は、車輪とともに回転する部材に対する摩擦力によって制動力を発生させるアクチュエータである。ブレーキＥＣＵ１１０はブレーキ装置１１１を制御するＥＣＵである。

運転支援ＥＣＵ６０は、衝突回避、前車追従、車線維持等の運転支援の機能を実行するＥＣＵである。運転支援ＥＣＵ６０は、各種センサ等から取得する情報に基づいて、加減速や舵角等、車両の運動を制御する指示を出力する。運転支援ＥＣＵ６０の機能や数は限定されない。

自動運転ＥＣＵ６５は、各種センサ等から取得する情報に基づいて、自動運転の機能を実行するために、加減速や舵角等、車両の運動を制御する指示を出力する。

運動マネージャＥＣＵ５０は、運転支援ＥＣＵ６０や、自動運転ＥＣＵ６５等からの指示に基づいて、走行制御ＥＣＵ９０やＥＰＳＥＣＵ１００、ブレーキＥＣＵ１１０等（これらを以降まとめてアクチュエータＥＣＵと呼ぶ）に指示を行う。例えば、加速の指示は走行制御ＥＣＵ９０に対して行い、操舵の指示はＥＰＳＥＣＵ１００に対して行い、減速の指示は走行制御ＥＣＵ９０およびブレーキＥＣＵ１１０に対して行う。

運動マネージャＥＣＵ５０は、複数の運転支援ＥＣＵ６０等から指示を受け取った場合、いずれの指示に従って車両を制御するかを決定する、調停と呼ばれる処理を所定の規則に基づいて行い、調停結果に基づいてアクチュエータＥＣＵに指示を行う。ユーザのステアリングホイール、ブレーキペダル、アクセルペダル等への操作内容は、運動マネージャＥＣＵ５０によって取得され運動マネージャＥＣＵ５０による調停処理の対象とされてもよいし、アクチュエータＥＣＵによって取得され、アクチュエータＥＣＵが、ユーザの手動運転操作と運動マネージャＥＣＵ５０からの指示とを個別に調停してもよい。

熱マネージャＥＣＵ５５は、各種センサ等から取得する情報や空調機器等の機器から取得する動作情報に基づいて、熱を発生させたり、熱を車両の外に放出したりする要求を表す熱情報を生成して出力する。熱情報は、例えば、特定の機器に熱量の発生や放出を要求する形式で表される。熱マネージャＥＣＵ５５は、例えば、空調機器が車室暖房動作をしているが、冷却水の温度が比較的低く、熱が不足している場合は、暖房の熱を得るため内燃エンジン２１の排熱によって熱量を発生させる要求を表す熱情報を生成する。

また、熱マネージャＥＣＵ５５は、例えば、電池４１の温度が効率的な充放電が可能な適温範囲から逸脱している場合は、適温まで冷却または加熱するために電池４１に熱量を放出または発生させることを要求する熱情報を生成する。他のＥＣＵ等の機器は、熱情報を適宜取得し、それぞれの制御に利用できる。とくに複数の機器が連携的に動作して、熱を効率的に移動させることで、省エネルギー化を図ることができる。本実施形態では、後述のように、走行制御装置１０が熱情報を制御に利用する例を説明する。

記憶部７０は、ユーザの１つ以上の走行履歴を記憶する。走行履歴は、過去に車両を運転したときの、運転期間内の各時点における車両の速度を含む情報である。記憶部７０は、例えば車両がパワーオン状態である間に、車両が備える車速センサ等から取得した車両の速度を定期的に記憶することで走行履歴を生成する。記憶部７０は、例えばカーナビゲーションシステムの一部として設けられてもよい。

通信部８０は、車外のサーバーや他の車両等と無線通信可能であり、他の車両の走行結果に基づいて得られたユーザ以外の走行履歴を受信することができる。

走行制御装置１０は、作成部１１、推定部１２、決定部１３を含むＥＣＵである。作成部１１は、走行履歴に基づいて、速度プロファイルを作成する。推定部１２は、速度プロファイルに基づいて、回生制動によって回収可能なエネルギーである回生エネルギーの予想量を推定する。決定部１３は、回生エネルギーの予想量に基づいて、電動機３１および内燃エンジン２１のうち走行に用いるものを決定する。

以上の各ＥＣＵは、典型的にはメモリとプロセッサとを備えたコンピューターである。各ＥＣＵのプロセッサは、例えば、非一時的なメモリに記憶されたプログラムを読み出して実行することで機能を実現する。これらのＥＣＵは通信線によって互いに接続されており、互いに適宜通信することによって協調的に動作することができる。

なお、以上説明した、車両搭載の機器の構成および走行制御装置１０の構成は一例であって、適宜、追加、置換、変更、省略が可能である。また、各機器の機能は適宜１つの機器に統合したり複数の機器に分散したりして実装することが可能である。

例えば、走行制御装置１０は、独立したＥＣＵとして設けてもよいが、運動マネージャＥＣＵ５０あるいは走行制御ＥＣＵ９０等の一部として設けてもよいし、走行制御装置１０の機能を、運動マネージャＥＣＵ５０あるいは走行制御ＥＣＵ９０等に分散して設けてもよい。

また、例えば、走行制御装置１０、運転支援ＥＣＵ６０、自動運転ＥＣＵ６５、運動マネージャＥＣＵ５０、走行制御ＥＣＵ９０等を１つのＥＣＵとして設けてもよい。また、例えば、自動運転ＥＣＵ６５は、設けなくてもよい。

＜処理＞
以下に、本実施形態に係る処理の詳細を説明する。図２は、走行制御装置１０が実行する処理のフローチャートである。本処理は、例えば、ユーザが車両をパワーオン状態にしてトリップを開始するときに開始され、パワーオフ状態にしてトリップを終了するまでの間、実行される。

（ステップＳ１０１）：作成部１１は、速度プロファイルを作成する。速度プロファイルは、今回のトリップの各時点において予想される車両の速度を表す情報である。

図３に速度プロファイルの例を示す。図３には、横軸にトリップ開始からの経過時間を取り、縦軸に車両の速度を取って、一例として、日本国において定められた燃料消費率試験（ＪＣ０８モード）で用いられる速度変化パターンに基づく速度プロファイルを示す。速度プロファイルのグラフには一般に複数のピークが含まれ、１トリップ中に加速と減速とが繰り返されることを表している。

作成部１１は、例えば、記憶部７０に記憶されている走行履歴に基づいて、速度プロファイルを作成することができる。簡単な例では、ユーザの走行パターンが、通勤のために平日の同じ時間帯に同じ経路を走行するパターンのみの場合、走行履歴に含まれる速度の経時変化のパターンは略同じとなると考えられる。このような場合、作成部１１は、過去の走行履歴のいずれかに基づいて速度プロファイルを作成すればよい。

また、記憶部７０が、走行履歴に走行した曜日や時間帯等の属性を対応づけて分類して記憶しておき、作成部１１が、今回のトリップの曜日や時間帯等の属性との一致数の多い走行履歴に基づいて速度プロファイルを作成してもよい。これにより、走行パターンが１つでないユーザの場合でも、属性ごとの走行パターンの共通性があれば、一定の精度で走行パターンを特定して精度よく速度プロファイルを作成することができる。

また、記憶部７０が、車両が備えるナビゲーションシステム等から走行経路を取得して走行履歴に含ませて記憶しておき、作成部１１が、今回のトリップの走行経路との類似度が高い走行履歴に基づいて速度プロファイルを作成してもよい。この方法は、ユーザが、今回のトリップにおいてナビゲーションシステム等に走行経路設定を行うこと等により、作成部１１が設定された走行経路を取得できた場合に実行可能であるが、速度プロファイルの精度を向上できる。

また、今回のトリップに走行経路が設定されている場合であれば、作成部１１は、通信部８０を介して、サーバーに走行経路に沿った制限速度や渋滞予想等の道路交通情報を問い合わせ、これに基づいて速度プロファイルを作成してもよいし、走行経路に沿った道路交通情報に基づいて速度プロファイルを作成することができるサーバーに、通信部８０を介して速度プロファイルの作成を要求して、作成された速度プロファイルを取得してもよい。

作成部１１は、通信部８０を介してユーザ以外の走行履歴を取得し、これに基づいて、速度プロファイルを作成してもよい。サーバーは、例えば、曜日、時間帯、走行経路等と対応付けられた走行履歴を多数の車両から収集して分類して記憶しており、作成部１１は、サーバーに問い合わせて、今回のトリップと分類の一致度の高い走行履歴を取得しこれに基づいて、速度プロファイルとすればよい。

また、サーバーは、複数の人をグループ分けし、グループごとにその人の走行履歴を記憶しており、作成部１１は、ユーザと同じグループから選択した走行履歴に基づいて速度プロファイルを作成してもよい。例えば、自宅および職場が、それぞれ同一の地域にある人を同じグループとすれば、通勤のために走行する場合の速度プロファイルの精度を向上できる。

あるいは、作成部１１は、通信部８０を介して、サーバーの代わりに１つ以上の他の車両からその車両が記憶している走行履歴を取得し、これに基づいて、上述と同様に速度プロファイルを作成してもよい。

なお、上述の各方法において、速度プロファイルの候補となる走行履歴が複数ある場合は、例えば、作成部１１は、いずれか任意の１つを速度プロファイルとしてもよく、これらを平均化したものを速度プロファイルとしてもよい。速度プロファイルの作成方法は限定されず、上述の各方法を適宜組み合わせてもよい。また、ユーザの走行履歴およびユーザ以外の走行履歴のいずれかのみを用いて速度プロファイルを作成してもよく、両方を用いて速度プロファイルを作成してもよい。

（ステップＳ１０２）：推定部１２は、速度プロファイルを所定の近似モデルで近似する。本実施形態では、近似にガウス関数の和を用いる。図４に（式１）で表される、時間ｔを変数とするガウス関数のグラフ（ｔ≧０）を示す。ここでμはピークの位置（時刻）、ｖ_ｍａｘはピークの値、σは分布の広がりを規定するパラメータである。

（式１）において、パラメータμ、ｖ_ｍａｘ、σを好適に定めて、図３に示した速度プロファイルの０≦ｔ≦１００（秒）の部分における速度変化を近似したグラフを図５に示す。図５には速度プロファイルを点線で示し、近似グラフを実線で示す。

本実施形態では、速度プロファイルの全体を、相異なるピーク位置μ_ｉを有するガウス関数の和で近似する。各ガウス関数は、相異なるピーク値ｖ_ｍａｘｉ、分布の広がりσ_ｉを持ちうる。用いるガウス関数の数をＮとすると、μ_ｉ、ｖ_ｍａｘｉ、σ_ｉ（ｉ＝１、２、…、Ｎ）をパラメータとして、近似式は（式２）のように表すことができる。

ここで、パラメータμ_ｉ、ｖ_ｍａｘｉ、σ_ｉ（ｉ＝１、２、…、Ｎ）は、公知のフィッティング手法を利用して好適な値を導出することができるが、例えば、速度プロファイルの速度値Ｖ（ｔ）と近似値ｖ（ｔ）との差の絶対値を、速度プロファイルの全期間（０≦ｔ≦Ｔ）にわたって積分した積分値Ｓが最小となるように値を定めるとよい。積分値Ｓは、（式３）で表される。

この方法によって、（式２）のパラメータμ_ｉ、ｖ_ｍａｘｉ、σ_ｉ（ｉ＝１、２、…、Ｎ）を導出し、図３に示した速度プロファイルの全期間にわたる速度変化を、近似したグラフを図６に示す。図６には速度プロファイルを点線で示し、近似グラフを実線で示す。

図６に示す通り、１トリップにおける速度変化を特徴づける良好な近似が得られることが分かる。Ｎの値は、一例として、速度プロファイルを、速度が０となるタイミングで区切った期間の数に等しくなるよう定める。また、パラメータμ_ｉ、ｖ_ｍａｘｉ、σ_ｉ（ｉ＝１、２、…、Ｎ）を、それぞれｉ番目の期間内にピークを持つように定める。

（ステップＳ１０３）：推定部１２は、近似モデルを用いて、電動機３１の回生制動によって得られるエネルギーである回生エネルギーの予想量を推定する。本ステップは、各期間の開始時において実行され、推定部１２は、その期間における回生エネルギーの予想量を推定する。推定方法を以下に説明する。

まず、推定部１２は、速度ｖ（ｔ）を維持するために車両に与えるべき仕事率である必要パワーＰ（ｔ）を導出する。Ｐ（ｔ）は（式４）のように表される。

ここで、ｍは車両の重量である。ｍ・ｄｖ（ｔ）／ｄｔは、車両の運動量の変化率を表し、ａ・（ｖ（ｔ））^２＋ｂ・ｖ（ｔ）＋ｃは、走行抵抗を表す。必要パワーＰ（ｔ）は、これらに車両の速度ｖ（ｔ）を乗じたものの合計である。すなわち、必要パワーＰ（ｔ）は、車両の運動エネルギーの変化に寄与する仕事率と、走行抵抗によって消散する仕事率との合計であり、時間ｔにおいて速度ｖ（ｔ）を実現するために必要とされる仕事率である。走行抵抗は、（式４）に示すように速度の２乗に比例する成分と、１乗に比例する成分と、定数成分との和で表すことで好適に近似することができる。

図７に、横軸に時間を取り、縦軸にパワー（仕事率）を取り、図３に示した速度プロファイルの０≦ｔ≦１００（秒）の部分における必要パワーＰ（ｔ）のうち、運動エネルギーの変化に寄与する量（式４の右辺第１項）の例を実線で示し、走行抵抗によって消散する量（式４の右辺第２項）の例を点線で示す。

また、図８に、横軸に時間を取り、縦軸にパワー（仕事率）を取り、必要パワーＰ（ｔ）の総量のグラフを示す。

次に、推定部１２は、必要パワーＰ（ｔ）に基づいて、回生エネルギーの予想される回収量の推定を行う。図８に示すグラフにおいて、必要パワーＰ（ｔ）の値が負となる時刻（ｔ１＜ｔ＜ｔ２）において、回生エネルギーの回収が可能と予想される。また、（式５）に示す、この時刻における必要パワーの大きさの積分値、すなわち、図８にハッチングによって示す領域の面積が、回収される回生エネルギーの予想量の推定値Ｅである。

図９に、横軸に時間を取り、縦軸にエネルギーを取り、図８に示した必要パワーの時間０からｔまでの積分値Ｉ（ｔ）のグラフを示す。Ｉ（ｔ）は（式６）によって表される。

図９において、ピークにおけるエネルギー値から、ピーク以降にグラフが平坦となったときのエネルギー値との差が回収される回生エネルギーの予想量の推定値Ｅに等しい。

速度プロファイルのいずれの期間においても、このように必要パワーが負となる時刻範囲における必要パワーの大きさの積分値を求めることで、その期間に回収できる回生エネルギーの予想量を推定することができる。

車両の重量ｍ、係数ａ、ｂ、ｃは、いずれも基本的には車両の特性によって定められる定数であり、適切な値を設定すれば、良好な推定精度が得られる、しかし、必要パワーに影響を与えうる１つ以上の変動要因を取得できる場合は、取得した変動要因に基づいて、重量ｍ、係数ａ、ｂ、ｃの少なくとも１つに、以下のような補正をすれば、より推定精度を向上できる。

例えば、推定部１２は、車両が備える重量センサ等やユーザからの入力によって乗員や荷物等の積載重量を取得できる場合は、車両の重量ｍに車両自体の重量に積載重量を加えて重量ｍを補正してもよい。

また、推定部１２は、路面の種別、路面の勾配、天候等の走行抵抗の変動要因が取得できる場合は、係数ａ、ｂ、ｃを、これらによって補正してもよい。

例えば、今回のトリップに走行経路が設定されている場合、路面の種別、路面の勾配を特定して、これらの情報を用いて係数を補正することができる。路面の種別、路面の勾配の情報は、予め記憶部７０に地図情報に対応付けて記憶させておいてもよいし、通信部８０が外部のサーバー等から取得してもよい。また、天候を用いて係数を補正することができる。天候は、車両が備える各種センサによって取得してもよいし、通信部８０が外部のサーバー等から取得してもよい。

例えば、路面が砂利道のように比較的すべりやすい場合には比較的すべりにくい舗装道路である場合に比べて走行抵抗が大きくなるよう補正する。

また、路面の勾配が登坂路であることを示す場合は、平坦路である場合に比べて走行抵抗が大きくなるように補正し、降坂路であることを示す場合は、平坦路である場合に比べて走行抵抗が小さくなるように補正する。なお、（式４）において、車両の位置エネルギーの増減による必要パワーＰ（ｔ）への影響は、この、路面の勾配に基づく走行抵抗の補正によって反映される。

また、天候が雨や雪の場合は、晴れの場合より走行抵抗が大きくなるよう補正する。また、今回のトリップに走行経路が設定されている場合、車両の進行方向が推定できるので、天候として風量と風向とに基づいて、走行抵抗を補正してもよい。例えば、風量が０でない場合は、風量と風向とに応じて、風量０の場合に比べて、向かい風であれば走行抵抗が大きくなるよう補正し、追い風であれば小さくなるよう補正する。

このような走行抵抗の補正を行う場合、具体的には、係数ａ、ｂ、ｃの値を変更することになる。この場合、係数ａ、ｂ、ｃは、車両の位置に応じて変化することになるが、（式２）の近似式を介して、ａ、ｂ、ｃをそれぞれ、時間ｔの関数に帰着させることができる。なお、変動要因が走行抵抗に与える影響の速度依存特性を考慮すれば、係数ａ、ｂ、ｃのうち、いずれをどの程度補正するかを適宜決定することができる。

また、推定部１２は、以上のような補正の代わりに、あるいは、以上のような補正に加えて、上述の変動要因に応じて、推定値Ｅの値に補正を行ってもよい。すなわち、変動要因によって積載重量が大きくなるほど、あるいは、走行抵抗が大きくなるほど補正後の推定値Ｅの値が小さくなるよう、期間ごとに補正係数α（例えば０≦α≦１）を定めて、（式７）のように補正を行ってもよい。

この補正係数αには、回生制動の効率が高いほど補正後の推定値Ｅが大きくなるよう回生制動の効率を反映してもよい。回生制動の効率は、例えば、速度ｖ（ｔ）に応じて想定される電動機３１の回転数および回転数に対応する効率マップに基づいて導出することができる。

今回、回生エネルギーの予想量を推定する期間（以後、今回の期間と呼ぶ）が、２番目以降の期間である場合は、推定部１２は、さらに予想量の修正を行う。以降に説明するように、各期間においては、原則的に、次のステップＳ１０４で導出される駆動用エネルギーの分だけ電動機３１にエネルギーを供給して走行に用いる。今回の期間の１つ前の期間（以後、前回の期間と呼ぶ）における回生エネルギーの予想量から駆動用エネルギーを減算した値が、前回の期間において電池４１の貯蔵エネルギーの増加分として期待された値である。

しかし、速度プロファイルと実際の走行実績との不一致により、回生エネルギーの予想量と実際に回収できた量との不一致が発生し、前回の期間における電池４１の貯蔵エネルギーの増加分においても、期待された値と実績値との不一致が発生することがある。このような不一致が累積すると、電池４１の貯蔵エネルギーが、許容範囲から外れるおそれがある。

そこで、前回の期間における電池４１の貯蔵エネルギーの増加分の実績値から、期待された値を減算した値を、前回の期間に発生した電池４１の貯蔵エネルギーの増加分の誤差ΔＥとし、上述の推定値Ｅから誤差ΔＥを減算した値を、今回の期間における、修正された回生エネルギーの予想量Ｅ’（＝Ｅ−ΔＥ）とする。すなわち、前回の期間における回収エネルギーの誤差を今回の期間における回収エネルギーの予想量に吸収させる。

以降の計算において、予想量Ｅ’を用いることにより、電池４１の貯蔵エネルギーに誤差が累積することを回避できる。ΔＥは、前回の期間における回生エネルギーの予想量および駆動用エネルギーと、電池４１の蓄電量の実際の増加分とに基づいて導出することができる。なお、今回、回生エネルギーの予想量を推定する期間が、１番目の期間である場合は、上述の推定値Ｅをそのまま用いて回生エネルギーの予想量Ｅ’＝Ｅとすればよい。

なお、以上の処理のための具体的な数値計算方法は限定されず、公知の計算アルゴリズムを適宜用いることができる。本実施形態ではガウス関数を用いた近似により、速度プロファイルの特徴を比較的少ないパラメータで表現できるので計算量を抑制できる。また、複数の数値に対するガウス関数やその導関数の関数値や、複数の数値範囲におけるガウス関数の定積分値を、数値表として予め用意しておき、数値表を適宜参照して計算に利用すれば、計算量をさらに低減することができる。

（ステップＳ１０４）：決定部１３は、駆動用エネルギーＥｄを導出する。決定部１３は、今回の期間における回生エネルギーの予想量Ｅ’と熱マネージャＥＣＵ５５から取得する熱情報とに基づいて、今回の期間に電動機３１に供給する駆動用エネルギーを導出する。このように、電動機３１に供給する駆動用エネルギーを決定することで、内燃エンジン２１による熱量の発生や電池４１の冷却や加熱のような熱管理を好適に行うことができる。

例えば、決定部１３は、熱マネージャＥＣＵ５５から、内燃エンジン２１に特定量の熱量を発生させる要求を表す熱情報を取得した場合、駆動用エネルギーＥｄを、回生エネルギーの予想量Ｅ’より小さくなるよう導出する。例えば、駆動用エネルギーＥｄは、係数βを０＜β＜１として、Ｅｄ＝β・Ｅ’によって導出できる。これにより、今回の期間において、電動機３１を用いた走行が抑制され内燃エンジン２１を用いた走行が促進され、内燃エンジン２１が発生させる熱量の増加が期待できる。

また、例えば、決定部１３は、熱マネージャＥＣＵ５５から、電池４１の冷却のため、電池４１に熱量を放出させる要求を表す熱情報を取得した場合、駆動用エネルギーＥｄを、回生エネルギーの予想量Ｅ’より小さくなるよう導出する。例えば、駆動用エネルギーＥｄは、係数βを０＜β＜１として、Ｅｄ＝β・Ｅ’によって導出できる。これにより、今回の期間において、電動機３１を用いた走行が抑制され、電池４１の放電による発熱が抑制され、電池４１の熱収支が放熱優位側に変位し、電池４１の冷却が期待できる。

また、例えば、決定部１３は、熱マネージャＥＣＵ５５から、電池４１の加熱のため、電池４１に熱量を放出させる要求を表す熱情報を取得した場合、駆動用エネルギーＥｄを、回生エネルギーの予想量Ｅ’より大きくなるよう導出する。例えば、駆動用エネルギーＥｄは、係数βを１＜βとして、Ｅｄ＝β・Ｅ’によって導出できる。これにより、今回の期間において、電動機３１を用いた走行が促進され、電池４１の放電による発熱が促進され、電池４１の熱収支が発熱優位側に変位し、電池４１の加熱が期待できる。

決定部１３は、係数βを、熱情報に含まれる単位時間当たりの要求熱量や回生エネルギーの予想量、期間の長さ等に応じて適宜設定することができる。

（ステップＳ１０５）：決定部１３は、電動機３１を用いた走行を行う条件が成立したか否かを判定する。本実施形態では、一例として、決定部１３は、電動機３１と内燃エンジン２１とのうち、電動機３１のみを用いて走行する電動機モードと内燃エンジン２１のみを用いて走行する内燃エンジンモードとの間で走行モードを切り替える制御を行う。

ここでは、決定部１３は、車両が備える各種センサや、運転支援ＥＣＵ６０、運動マネージャＥＣＵ５０、熱マネージャＥＣＵ５５、電池ＥＣＵ４０等から各種情報を適宜取得して、一例として以下のように判定を行う。

（１）車両を減速する意図が成立したときは以下の（１−１）〜（１−３）の条件が成立しているか判定を行う。なお、車両が減速する意図が成立するとは、例えば、車両の走行中に、ユーザによるブレーキペダル操作が行われたこと、および、ユーザによるアクセルペダル操作が解除されたことの少なくとも一方が成立すること、あるいは、運転支援ＥＣＵ６０の運転支援機能や自動運転ＥＣＵ６５の自動運転機能が動作中に、これらのＥＣＵから減速や停止を表す指示があったことである。

（１−１）車両の速度が第１速度閾値以上である。
現在の車両の実際の速度が比較的低速であれば、回生制動時に電動機３１の十分な回転数が得られず効率的な回生エネルギーの回収が期待できない。そこで、車両の速度が一定程度の回生効率が期待できる速度として定められた第１速度閾値以上であるか否かを判定する。

（１−２）必要パワーが第１パワー閾値以下である。
現在の必要パワーが比較的大きい場合、内燃エンジン２１では必要パワーを出力できても、一般には電動機３１は内燃エンジン２１より最大出力が小さいため、電動機３１では必要パワーを出力できない場合がある。そこで、必要パワーが、電動機３１で出力できるパワーとして定められた第１パワー閾値以下であるか否かを判定する。

（１−３）電池４１の蓄電率が第１蓄電率閾値以下である。
現在の電池４１の蓄電率が高い場合、さらに充電可能な電力量が少なく、回生エネルギーをすべて貯蔵することができないおそれがある。そこで、電池４１の蓄電率が、十分な電力量を充電可能な蓄電率として定められた第１蓄電率閾値以下であるか否かを判定する。なお判定には、蓄電率の代わりに蓄電量を用いてもよい。

（１−１）〜（１−３）の判定結果がすべて肯定である場合、ステップＳ１０６に進み、それ以外の場合はステップＳ１０７に進む。

（２）上述の（１）以外のとき、すなわち、車両を減速する意図が成立したとき以外は、以下の（２−１）〜（２−５）の条件が成立しているか判定を行う。

（２−１）車両の速度が第２速度閾値未満である。
現在の車両の実際の速度が比較的高速であれば、一般に内燃エンジン２１のほうが電動機３１より効率がよい。そこで、車両の速度が電動機３１のほうが効率がよいと期待できる速度として定められた第２速度閾値未満であるか否かを判定する。なお、第２速度閾値は第１速度閾値より大きい速度である。

（２−２）必要パワーが第１パワー閾値以下である。
上述の（１−２）と同様の理由で、必要パワーが、電動機３１で出力できるパワーとして定められた第１パワー閾値以下であるか否かを判定する。

（２−３）今回の期間において、現在までに電動機３１に供給したエネルギーが、駆動用エネルギーＥｄ未満である。
電動機３１を用いて走行する状態がすでに継続しており、電池４１から電動機３１に供給したエネルギー（電力量）が、今回の期間における駆動用エネルギーＥｄに達した場合は、今回の期間において、これ以上電動機３１にエネルギーを供給して駆動力を発生させることはしない。そこで、電動機３１に供給したエネルギーが、駆動用エネルギーＥｄ未満であるか否かを判定する。

（２−４）現在、内燃エンジン２１を用いて走行中であり、内燃エンジン２１の動作を開始してから第１時間閾値以上経過した。
内燃エンジン２１の動作が開始した直後に動作を止めると、ユーザに、内燃エンジン２１の不具合や車両挙動の不安定さの感覚を与え、違和感や不安感の原因となるおそれがある。そこで、内燃エンジン２１の動作を開始してから、内燃エンジン２１の動作を止めても違和感等を生じない十分な経過時間として定められた第１時間閾値以上経過したか否かを判定する。

（２−５）電池４１の蓄電量が、駆動用エネルギーＥｄ以上である。
電池４１の蓄電量が、今回の期間における駆動用エネルギーＥｄ未満の場合、電池４１の蓄電量が十分とはいえない。そこで、電池４１の蓄電量が、駆動用エネルギーＥｄ以上であるか否かを判定する。

（２−１）〜（２−５）の判定結果がすべて肯定である場合、ステップＳ１０６に進み、それ以外の場合はステップＳ１０７に進む。

（ステップＳ１０６）：決定部１３は、走行モードを電動機モードに決定する。本実施形態では、決定部１３は、走行モードを電動機モードとすることを走行制御ＥＣＵ９０に通知する。走行制御ＥＣＵ９０は、電動機ＥＣＵ３０に電動機３１による走行を制御させる。

電動機モードでは、回生制動が行われ車両の運動エネルギーを電力として回収する。ユーザがブレーキペダルを大きく踏み込んだり、運転支援ＥＣＵ６０が衝突回避等のため優先度の高い急減速の指示を行ったりして、一定以上の減速度が要求されている場合は、十分な制動力を発生させるため運動マネージャＥＣＵ５０、ブレーキＥＣＵ１１０により、ブレーキ装置１１１による制動力を発生させる制御が行われる。

（ステップＳ１０７）：決定部１３は、走行モードを内燃エンジンモードに決定する。本実施形態では、決定部１３は、走行モードを内燃エンジンモードとすることを走行制御ＥＣＵ９０に通知する。走行制御ＥＣＵ９０は、内燃エンジンＥＣＵ２０に内燃エンジン２１による走行を制御させる。

（ステップＳ１０８）：決定部１３は、車速が０であるか否かを判定する。車速が０である場合、今回の期間が終了したとみなしてステップＳ１０３に進み、車速が０でない場合、今回の期間がまだ終了していないとみなして、ステップＳ１０５に進む。

図２のフローチャートに沿った説明は以上である。なお、ステップＳ１０８において、例えば車速が０である場合に、ステップＳ１０３に進む前に、作成部１１が、速度プロファイルの更新を行ってもよい。例えば、作成部１１は、現在までの実際の走行における速度の経時変化と、ステップＳ１０１で作成した速度プロファイルとの一致度が、予め適宜定められた許容値より低い場合、速度プロファイルの時間スケールを圧縮または伸張する変形を行い、変形後の速度プロファイルを以降の処理に用いてもよい。一致度は、適宜公知の手法を用いて導出することができる。例えば、速度プロファイルの速度値と実際の速度値との差の絶対値の過去一定期間の積分値に基づいて一致度を導出することができる。

あるいは、作成部１１が、現在の速度プロファイルを作成するのに用いた走行履歴以外の走行履歴を選択し、これに基づいて、あらたに速度プロファイルを作成し、以降の処理に用いてもよい。

また、このような更新において、上述の変動要因の値が変化している可能性があるので、最新の値を用いて補正を行ってもよい。このような更新を行うことで、回生エネルギーが回収できる期間や予想量の推定精度を向上することができる。

上述の実施形態においては、各期間において、原則的に電動機モードで駆動用エネルギー分走行した後、内燃エンジンモードに切り替わることとなる。期間が短いとその短い期間内で走行モードの切り替えが発生するので、ユーザに車両挙動の不安定さの感覚を与えるおそれがある。そこで、ステップＳ１０３〜Ｓ１０８において、速度プロファイルに含まれるＮ個の期間のうち、いずれかの期間の長さが第１期間未満である場合、その期間とその後に連続する１つ以上の期間を、複数の期間を１つの連結期間としてもよい。この場合、１つの連結期間に含まれる各期間における回生エネルギーの予想量Ｅ’の合計値と熱情報とに基づいて、その連結期間内における駆動用エネルギーＥｄを導出する。すなわち、ステップＳ１０３、Ｓ１０４において、連結期間を１つの期間とみなして処理を行い、連結期間の終了まで、Ｓ１０５〜Ｓ１０７の処理を繰り返し、連結期間が終了すると、ステップＳ１０３に進んで、連結期間の次の期間のための処理をしてもよい。このように、期間の長さが、不安定さの感覚を与えない十分な長さとして定められた第１期間未満であれば、次の期間と連結することで、電動機モードと内燃エンジンモードとの切り替えを減らすことができ、不安定感を抑制できる。連結期間の長さは、第１期間以上であることが好ましい。このような期間の連結は、例えば、信号が多い区間や路地裏、駐車場等で、走行、停止を短時間で繰り返すような車速プロファイルを用いる場合、とくに好ましい。

また、車両がプラグインハイブリッド車である場合、決定部１３は、充電設備の位置を取得し、車両が充電設備に近づくにつれて、電池４１の貯蔵エネルギー（蓄電量）が小さくなるよう、駆動用エネルギーＥｄを導出してもよい。この場合、車両が充電設備に近づくにつれて、上記係数βを徐々に大きくすればよい。充電設備の位置の取得方法は限定されないが、例えば、ナビゲーションシステムから取得してもよく、車速プロファイルにおいて、充電設備での充電タイミングを表す情報が付加されている場合はこれを取得すればよい。これによって、充電設備到着時点での、電池４１の蓄電量を比較的小さくして、より多くの充電を行うことができる。充電にかかる代金が無料あるいはガソリンに比べて抵コストである場合は、ユーザにとって利点となる。

また、車両が、住宅等、外部に電池４１の電力を提供可能である場合、決定部１３は、電力の提供先となる設備の位置を取得し、車両が電力提供先の設備に近づくにつれて、電池４１の貯蔵エネルギー（蓄電量）が大きくなるよう、駆動用エネルギーＥｄを導出してもよい。この場合、車両が充電設備に近づくにつれて、上記係数βを徐々に小さくすればよい。提供先の設備の位置の取得方法は限定されないが、例えば、ナビゲーションシステムから取得してもよく、車速プロファイルにおいて、電力提供のタイミングを表す情報が付加されている場合はこれを取得すればよい。これによって、電力提供先到着時点での、電池４１の蓄電量を比較的大きくして、より多くの電力を提供することができる。

なお、上述の係数βを一定の値の範囲で設定し、電池４１の蓄電量をシミュレーションしたところ、許容範囲を超える想定外の蓄電量の変化は発生せず、本実施形態に係る制御の安定性が確認できた。

以上の処理においては、走行モードとして電動機３１のみを用いて走行する電動機モードと内燃エンジン２１のみを用いて走行する内燃エンジンモードの２つを設定した。そして、回生エネルギーの回収量の予想と、熱マネージャＥＣＵ５５から取得する熱情報とに基づいて、電動機３１を用いた走行のために電動機３１に供給する駆動用エネルギーを決定することで、内燃エンジン２１による熱量の発生や電池４１の冷却や加熱のような熱管理を好適に行う。同様にして、電動機モードと内燃エンジンモードと電動機３１および内燃エンジン２１をともに用いて走行するハイブリッドモードとの３つの走行モードのうち任意の２つの走行モード間での切り替え制御や、３つの走行モード間での切り替え制御においても、熱管理を行うことができる。

例えば、内燃エンジン２１によって多くの熱量の発生が要求されている場合、そうでない場合に比べて、内燃エンジンモードからハイブリッドモードに遷移する機会を減らし、あるいは、ハイブリッドモードから電動機モードに遷移する機会を減らすようにすればよい。

＜効果＞
本実施形態に係る走行制御装置１０は、車両の速度を予想した速度プロファイルを用いて、回生エネルギーの回収量を早期に定量的に予想できる。この予想結果と特定の機器に熱量の発生等を要求する熱情報とに基づいて、電動機３１を用いて走行する機会と内燃エンジンを用いて走行する機会とを調整し、車両の好適な熱管理を含む走行制御を行うことができる。

走行制御装置１０は、速度プロファイルをガウス関数で近似することにより、回生エネルギーの予想回収量の計算のためのパラメータ数を抑制し、また、予め用意したガウス関数に関する数値表を参照することで、計算量を抑制することができる。

走行制御装置１０は、速度プロファイルを、ユーザやユーザ以外の走行履歴に基づいて作成できるので、ユーザが走行経路を設定していなくても、回生エネルギーの予想回収量を推定することができる。また、ユーザが走行経路を設定している場合はこれを用いて速度プロファイルを作成することができ、推定精度を向上することができる。

走行制御装置１０は、回生エネルギーの回収量に影響を与えると考えられる変動要因に基づいて、予想量を補正するので、変動要因を反映して推定精度を向上することができる。

走行制御装置１０は、速度プロファイルと実際の車両の速度の経時変化との一致度が低い場合は、予想回収量の推定を再度行うので、推定精度を向上することができる。

走行制御装置１０は、走行モードを決定する際、内燃エンジン２１および電動機３１のいずれが好適であるかを、回生エネルギーの予想回収量、熱情報だけでなく、電池４１の蓄電率、車両の速度、必要パワー等に基づいて、回生エネルギーの貯蔵可能性、動作効率、必要パワーの実現可能性を考慮して判定するので、車両の制御の確実性、安定性を高めることができる。

以上、本発明の一実施形態を説明したが、本発明は適宜変形して実施できる。本発明は、走行制御装置だけでなく、プロセッサとメモリとを備えた走行制御装置が実行する走行制御方法、走行制御プログラム、走行制御プログラムを記憶したコンピューター読み取り可能な非一時的な記憶媒体、走行制御装置を備えた車両等として捉えることが可能である。

本発明は、車両等に搭載される走行制御装置に有用である。

１０ 走行制御装置
１１ 作成部
１２ 推定部
１３ 決定部
２０ 内燃エンジンＥＣＵ
２１ 内燃エンジン
２２ 変速機
３０ 電動機ＥＣＵ
３１ 電動機
４０ 電池ＥＣＵ
４１ 電池
５０ 運動マネージャＥＣＵ
５５ 熱マネージャＥＣＵ
６０ 運転支援ＥＣＵ
６５ 自動運転ＥＣＵ
７０ 記憶部
８０ 通信部
９０ 走行制御ＥＣＵ
１００ ＥＰＳＥＣＵ
１０１ ＥＰＳ装置
１１０ ブレーキＥＣＵ
１１１ ブレーキ装置

Claims (11)

1. 動力源である電動機および内燃エンジンと、前記電動機を駆動するエネルギーおよび前記電動機の回生制動によって回収される回生エネルギーを貯蔵する蓄電池とを備える車両に搭載される走行制御装置であって、
   車両の速度を予想した速度プロファイルを作成する作成部と、
   前記速度プロファイルに基づいて、回収可能な回生エネルギーの予想量を推定する推定部と、
   前記回生エネルギーの予想量と、車両の熱に関する要求を表す熱情報とに基づいて、走行に用いる前記動力源を決定する決定部とを備える、走行制御装置。
2. 前記推定部は、前記速度プロファイルに基づいて、車両の速度が０となるタイミングで区切った期間ごとに、前記回生エネルギーの予想量を推定し、
   前記決定部は、前記期間ごとに、前記熱情報と前記期間における前記回生エネルギーの予想量とに基づいて、前記電動機に供給する駆動用エネルギーを導出し、前記期間において、前記駆動用エネルギーの分だけ前記電動機に供給して走行に用いることを決定する、請求項１に記載の走行制御装置。
3. 前記決定部は、いずれかの前記期間の長さが第１期間未満である場合、前記期間とその後に連続する１つ以上の前記期間を１つの連結期間として、前記熱情報と前記連結期間における前記回生エネルギーの予想量とに基づいて、前記電動機に供給する駆動用エネルギーを導出し、前記連結期間において、前記駆動用エネルギーの分だけ前記電動機に供給して走行に用いることを決定する、請求項２に記載の走行制御装置。
4. 前記決定部は、前記熱情報として、前記内燃エンジンの排熱発生の要求を取得した場合は、前記駆動用エネルギーを、前記回生エネルギーの予想量より小さくなるよう導出する、請求項２または３に記載の走行制御装置。
5. 前記決定部は、前記熱情報として、前記蓄電池の冷却の要求を取得した場合は、前記駆動用エネルギーを、前記回生エネルギーの予想量より小さくなるよう導出する、請求項２〜４のいずれかに記載の走行制御装置。
6. 前記決定部は、前記熱情報として、前記蓄電池の加熱の要求を取得した場合は、前記駆動用エネルギーを、前記回生エネルギーの予想量より大きくなるよう導出する、請求項２〜５のいずれかに記載の走行制御装置。
7. 前記決定部は、充電設備の位置をさらに取得し、車両が前記充電設備に近づくにつれて、前記蓄電池の貯蔵エネルギーが小さくなるよう、前記駆動用エネルギーを導出する、請求項２〜６のいずれかに記載の走行制御装置。
8. 前記決定部は、電力提供先の設備の位置をさらに取得し、車両が電力提供先の設備に近づくにつれて、前記蓄電池の貯蔵エネルギーが大きくなるよう、前記駆動用エネルギーを導出する、請求項２〜７のいずれかに記載の走行制御装置。
9. 動力源である電動機および内燃エンジンと、前記電動機を駆動するエネルギーおよび前記電動機の回生制動によって回収される回生エネルギーを貯蔵する蓄電池とを備える車両に搭載される走行制御装置が実行する走行制御方法であって、
   車両の速度を予想した速度プロファイルを作成するステップと、
   前記速度プロファイルに基づいて、回収可能な回生エネルギーの予想量を推定するステップと、
   前記回生エネルギーの予想量と、車両の熱に関する要求を表す熱情報とに基づいて、走行に用いる前記動力源を決定するステップとを含む、走行制御方法。
10. 動力源である電動機および内燃エンジンと、前記電動機を駆動するエネルギーおよび前記電動機の回生制動によって回収される回生エネルギーを貯蔵する蓄電池とを備える車両に搭載される走行制御装置のコンピューターに実行させる走行制御プログラムであって、
    車両の速度を予想した速度プロファイルを作成するステップと、
    前記速度プロファイルに基づいて、回収可能な回生エネルギーの予想量を推定するステップと、
    前記回生エネルギーの予想量と、車両の熱に関する要求を表す熱情報とに基づいて、走行に用いる前記動力源を決定するステップとを含む、走行制御プログラム。
11. 請求項１に記載の走行制御装置を備える、車両。

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