JP2022159225A - 電気推進が提供された車両用の最適な運転プロファイルを生成する方法及び制御システム - Google Patents

Abstract

【課題】電気推進車両用の最適な運転プロファイルを生成する方法を提供する。【解決手段】加速度及び時間インターバルごとに、均一加速されたモーションの法則を適用し、到着時刻までの連続的な時間インターバルのシーケンスを提供し、車両が各時間インターバル内で仮想的に採用し得る複数の加速度を提供し、電気推進車両の最適運転プロファイルが生成され、ルートに沿った仮想将来ポイントは、車両の現時点の位置及び速度から始まって、生成され、時間インターバルごとに、後続の時間インターバルを分析する前に、生成されたポイントが予め定義された制約を充足しているかチェックされ、チェックが否定的な場合は、チェックされているポイントは納得できる仮説から除去され、残りのポイントの個々のシーケンスによって定義された運転プロファイルが取得され、運転プロファイルのうちから、実行対象の最低全体エネルギーを必要とするものが選択される。【選択図】図２

Description

関連出願の相互参照
本出願は、２０２１年３月３１日付けで出願された伊国特許出願第１０２０２１０００００７９６１号の優先権を主張するものであり、この特許文献の開示内容は、引用により、そのすべてが本明細書において包含される。

本発明は、電気推進が提供された車両用の最適な運転プロファイルを生成する方法に関する。

具体的には、本発明の方法は、エネルギーの節約を目的とした運転支援機能の範囲に含まれている。更に詳しくは、運転スタイルに関する本発明は、地上のインフラストラクチャに対する又は車両上において既に提供されている構造及び牽引システムに対する介入を必要としない、エネルギー節約のための即座に適用可能な解決策に含まれている。

本発明の方法は、鉄道及びトラムウェイの分野のみならず、（電池によって電力供給された又は牽引用の電気エネルギーを提供する能力を有する、例えば、燃料電池などの、その他のシステムによって電力供給された）電気推進が提供されているその他のタイプの車両に適用することができる。更に詳しくは、本発明は、使用の際に、そのそれぞれが、移動時間が検証されている停止点、駅、又は場合によっては単に中間ポイントにおいて終了する連続的なステージのシーケンスに分割された一般には「ライン」と呼称されている予め定義されたルートに沿って移動することにより、パブリック又はプライベート輸送サービスを運営する車両に適用することできる。

このようなサービスにおいては、それぞれのステージの到着ポイントには、例えばユーザーには既知である一日のうちの予め確立された到着時刻に対応する予め確立された時間インターバル内において到達することを要する。換言すれば、ラインの様々なステージの移動時間は、予め確立されており、且つ、車両運転者が充足するように試みなければならない対応する時刻表において通知されている。

この文脈において、エネルギー消費を極小化する且つ同時にそれぞれのステージの到着ポイントへの割り当てられた時間内における到達を許容する最適な運転プロファイルを定義するように、ラインの動作状態に関係する情報（例えば、速度制限又は高度変動、車両の技術的特性、時刻表によって必要とされている到着時刻、などのようなラインに沿って課されている制約）を処理するニーズが存在している。

運転プロファイルを最適化する既知の最新技術の方法は、車両がそのミッションを開始する前に最適な運転プロファイルが識別されている「オフライン」と一般に呼称されているものと、ミッション自体において最適な運転プロファイルが識別されている且つリアルタイムで更新され得る「オンライン」と一般に呼称されているもう１つのものと、という２つのタイプを有する。運行中の車両（自動車、バス、トロリーバス、トラム、又はサーフェスメトロ（ｓｕｒｆａｃｅ ｍｅｔｒｏ）であるかどうかを問わない）は、一般に、都市の環境において動作しており、これは、通常の交通道路と共有されており、且つ、可能な信号機を有する交差点を含み、従って、運転状態は、瞬間ごとに変化する傾向を有する。従って、これらのケースにおいて、効果的な結果を実現するには、動作状態のリアルタイム分析を伴うオンライン方法が必要とされている。

最適な運転プロファイルが生成されたら、制御システムは、最適な運転プロファイルを実現するために、車両を運転しつつ、設定を要する加速コマンドの程度を示唆する又は到達を要する速度を示唆する情報を運転者に（運転者及び車両の実際の応答時間との関係においてタイムリーな方式で）提供してもよく、或いは、自動運転システムが提供されている車両上においては、コマンドシステムが、適切なコマンド信号を直接的にその自動運転システムに送信してもよい。

従って、（例えば、動作状態が変化した場合に且つ／又は運転者が予期しないイベントに起因して制御システムによって提供された運転示唆に追随できない場合に）情報が再度処理され得るように且つ結果が必要に応じて補正され得るように、最適な運転プロファイルを迅速に得るために、計算の速度及びアルゴリズムの単純さが特に重要である。

従って、本発明の目的は、上述の要件の単純な且つ経済的な充足を可能にする且つオンライン実装に適した電気推進が提供された車両用の最適な運転プロファイルを生成する方法を提供するというものである。

本発明によれば、請求項１において定義されている方法が提供されている。

また、本発明は、請求項１５において定義されている制御システムにも関係している。

以下、その例示用の非限定的な実施形態を示す以下の添付の図面を参照し、本発明について説明する。

電気推進が提供された且つステージのシーケンスから構成されたラインに沿って移動する車両を概略的に示す図である。 本発明による電気推進が提供された車両用の最適な運転プロファイルを生成する方法の好適な実施形態を概略的な且つ単純化された方式で示すフローチャート又はブロック図である。 ステージを後続の時間インターバルの連続体として完成させるように設定された時間の分割を示す図である。 本発明による方法の異なるステップを示すチャートを示す図である。 本発明による方法の異なるステップを示すチャートを示す図である。 図４に類似しており、且つ、本発明の方法に従って生成された且つ最低エネルギー消費を有するものがそれから選択される様々な可能な運転プロファイルを概略的な方式で示す図である。。 電気推進を有する車両の牽引特性（力／速度）を示す例示用のチャートを示す図である。 本発明の方法を実行するための制御システム又はアーキテクチャの好適な実施形態を概略的に示す図である。

図１において、参照符号１は、電気推進を有する、即ち、車輪（図示されてはいない）を駆動する且つ示されていない且つ詳述されていない既知のタイプの適切な電子機器（牽引インバータ、フィルタ、など）を通じて電気エネルギーが供給されている電気モーターを有する、牽引システム２（概略的に示されている）が提供された車両を表記している。車両１は、例として示されているように、鉄道又はトラムウェイ車両又は地下鉄、即ち、レール４上において移動する車両であってもよいが、これは、また、この場合にも電気推進を依然として有するバス、トロリーバス、物品輸送用の車両、又は自動車などの道路上において移動する車輪を有する車両であってもよいであろう。

後述することになる例において、車両１は、運転者によって運転されているか、又は遠隔ステーションによって制御されている。或いは、この代わりに、又はこの解決策との組合せにおいて、車両１には、運転者を伴うことなしに自動的に運転されるように、自動運転システムを提供することもできる。

使用の際に、車両１は、例えば、予め確立されたタイプのライン１０に沿って、乗員の輸送のための輸送サービスを実行している。ライン１０は、空間的なシーケンスに従って次々に配置されたステージの連続体Ｔ１、．．．、Ｔｎ、Ｔｎ＋１、．．．．から構成されている。それぞれのステージＴｎは、対応する出発ポイントＰＴｎにおいて始まっており、且つ、対応する到着ポイントＡＴｎにおいて終了している（ここでは、ＡＴ（ｎ－１）＝ＰＴｎであり、且つ、ＡＴｎ＝ＰＴ（ｎ＋１）である）。例えば、出発及び到着ポイントは、個々の停止点又は駅Ｆによって定義されており、これらには、乗員が乗車及び／又は下車するために車両が停止するプラットフォームが提供されている。但し、ステージＴｎは、例えば、予め確立されたポイントにおいてライン１０に沿った中間移動時刻をチェックするための、停止が予想されていない、即ち、車両の停止及び可能な駐車の予想を伴っていない、ラインのセクションに沿った中間ポイントにより、定義することもできる。

ライン１０は、時刻表と関連付けられており、即ち、それぞれのステージＴｎごとに、そのステージＴｎを完了させるために、即ち、予め確立されたサービス時刻（これは、サービスユーザーにも通常は既知である）を充足するために、サービスによって必要とされている個々の時刻又は時刻の瞬間Ｏｎを含む表と関連付けられている。

車両１は、後述されている且つ適切なコンピュータプログラム（ソフトウェア）においてエンコーディングされたアルゴリズムを処理するように且つ図２において概略的な方式で概略的に示されている方法を実行するように構成された少なくとも１つのブロック又は電子制御ユニットを有するアーキテクチャ又は制御システムを有する。この方法は、複数の入力データに応答して、それぞれのステージＴｎ用の最適な運転プロファイルＧｏｔｔを生成している。

入力データは、２つのカテゴリに分割することが可能であり、第１のカテゴリは、ライン１０に沿って移動する前に設定された且つ静止型な特性を有する、即ち、それぞれのステージの実行の際に時間に伴って変化しない、構成データによって定義されており、且つ、第２カテゴリは、ミッションの際に、即ち、車両１がそれぞれのステージＴｎに沿って移動している間に、時間に伴って変化し得る動作状態に関係するデータによって定義されている。

第１のカテゴリの入力データは、それ自体が既知であるものと見なされており、且つ、図２の方法の予備ステップ（ステップ１０１）において予見されているる。この入力データは、原則的に、様々なモードを介してアルゴリズムに提供されてもよく、例えば、これらは、メモリ（図示されてはいない）内において保存される形態において車両１上の制御システム内において既に利用可能であってもよく、且つ／又は、これらは、操作者によって又は運転者によって手動的に設定されていてもよく、且つ／又は、これらは、例えば、遠隔配置された制御ステーションからなどのように外側から、或いは、利用可能なウェブに基づいたアプリケーションを介して、制御システムに送信することもできる。好ましくは、第１カテゴリの入力データは、４つのデータのタイプを有しており、即ち、
・車両の特性に関係するデータ又は値Ｉ１ａ、
・それぞれのステージＴｎに沿ったルートの特性に関係するデータ又は値Ｉ１ｂ、
・充足対象のパブリックサービスに関係するデータ又は値Ｉ１ｃ、
・アルゴリズムによって実行される処理を調節するための設定に関係するデータ又は値Ｉ１ｄ、
を有する。

具体的には、データＩ１ｂは、それぞれのステージＴｎの出発、到着、中間ポイントの位置、即ち、空間的座標、ルートに沿って存在し得るカーブの場所及び曲率、可能な交差点の場所、運転が制約されている輸送システムのケースにおけるトラック４に沿った可能なインターチェンジの場所、例えば、ルートのそれぞれのポイントにおける正又は負のスロープによって定義されたルートに沿った高度データ、例えば、ルートの様々なポイントにおける道路コードから判明する速度制限、車両の減速又はモーションの中断を結果的にもたらし得る、且つ、従って、車両の牽引に必要とされるパワーの変動を結果的にもたらし得る、静止的特性のルートの任意のその他の要素（例えば、車輪とトラック又は道路の間の摩擦のレベル）、という情報の少なくともいくつかを有する。

これらのデータは、ルートのそれぞれのポイントの位置と一両一義的に関連付けられている。換言すれば、ルートのそれぞれのポイントは、その独自の位置によって（即ち、空間基準システム内においてそれを表している１つ又は複数の座標によって）識別されており、且つ、上述のデータＩ１ｂに対応するデータの連続体と関連付けられている。

好ましくは、データＩ１ｂは、ニーズに応じて置換又は変更可能である保存された構成ファイル内において含まれている。実際に、車両１がミッションを変更しなければならない場合には、即ち、サービスのライン及び／又はタイミングを変更しなければならない場合には、更新されたデータを有する新しい構成ファイルを制御システムのメモリ内にアップロードすることで十分となる。また、新しいデータは、車両１にリモート送信することもできる。

保存される代わりに、データＩ１ｂは、例えば、車両内において提供されているＧＰＳ測位アプリケーションとインターフェイスするサービス又はウェブアプリケーションから情報を取得するなどのように、その他の方法によって取得することもできる。

データＩ１ｃは、様々なステージＴｎの時刻Ｏｎを有し、且つ、到着ポイントＡＴｎの位置と一両一義的に関連付けられているが、データＩ１ｃは、供給対象のサービスのその他の情報（例えば、乗員が乗車及び下車するための停止点における計画されている任意の停止時間）を有することもできる。また、好ましくは、データＩ１ｃも、制御システム内において保存されている且つ更新され得る構成ファイル内において収容されている。実際に、車両１がそのミッションを変更しなければならない場合には、（恐らくは、車両１にリモート送信され得る）新しい構成ファイルをアップロードすることで十分である。

車両の技術的特性に関係するデータＩ１ａとの関連において、これらは、車両の質量、牽引システムによって許容されている最大速度、牽引システム及び／又は制動システムによって許容されている最大加速度、乗員によって通常受け入れられている最大ジャーク（加速度変動）、牽引システム２のトルク及び／又は供給可能な最大パワーを通知する情報（この情報は、例えば、図７のチャートにおいて示されているように、力／速度牽引特性によって表されている）、好ましくは、（レオスタット、機械、ガス圧、液圧タイプなどのエネルギー回復を伴う且つ／又は散逸型の制動を伴う）牽引ステップと関連する歩留まり及び制動ステップと関連する歩留まりを有するエネルギーソースと車輪の間の予測される歩留まり、という情報の少なくともいくつかを有する。また、車両に関係するデータＩ１ａも、好ましくは、構成ファイル内において収容されている（これは、一般に、更新される必要はない）。

データＩ１ｄとの関連において、これらは、好ましくは、空間的な許容範囲値を有しており、これは、それぞれのステージＴｎの到着ポイントＡＴｎの位置を近似するために、且つ、これにより、エラーがこの空間的許容範囲値を超過しない状態においてステージＴｎの長さをカバーするように動作するすべての解決策を受け入れるために、アルゴリズムによって使用されている。

また、好ましくは、データＩ１ｄは、時間許容範囲値をも有しており、これは、それぞれのステージＴｎを終了させるためにサービスによって必要とされている時刻Ｏｎを近似するために、且つ、従って、エラーがこの時間許容範囲値を超過しない状態においてステージＴｎをカバーするすべての解決策を受け入れるために、方法によって使用されている。

アルゴリズムは、車両１がそのステージＴｎに沿って開始又は移動している間にそれぞれのステージＴｎごとに最適な運転プロファイルを判定するように構成されている。

まず第１に、ステージＴｎの最適な運転プロファイルについてサーチする際に、アルゴリズム（図２のステップ１０２）は、到着ポイントＡＴｎの位置及び車両１の現時点の位置に基づいて更に移動を要する空間Ｓを算出し、且つ、到着を要する時刻Ｏｎに基づいて且つ現時点の瞬間に基づいて定時に到着するために依然として利用可能である時間インターバルＤを算出している。時間インターバルＤは、基礎的な時間インターバル又はステップの連続体に分割されており、即ち、これは、離散化されている。好ましくは、結果の精度を損なうことなしに計算リソースを最適化するために、方法は、図３に示されているように、ステージＴｎの大部分にわたって固定されている且つ最終的な部分について、即ち、到着ポイントＡＴｎの近傍において、のみ異なる値を有する時間離散化ステップを使用している。換言すれば、時間インターバルＤの離散化は、既定により、一定の時間ステップΔｔと、アルゴリズムによって算出される新しい時間ステップ（Δｔ）と、を含む。時間ステップｎｅｗ（Δｔ）は、（特に、上述の時間許容範囲値を考慮することにより、時刻Ｏｎにおいて到着するために）すべての基礎的時間インターバル（Δｔ及びｎｅｗ（Δｔ））の合計が時間値Ｄに等しくなるようになっている。好ましくは、離散化及び計算は、ｎｅｗ（Δｔ）に等しい基礎的な時間インターバルの数が正確に２に等しくなるように、実行されている。

インターバルΔｔの時間的な広がりは、データＩ１ｄの一部分である（アルゴリズム設定）。具体的には、これは、アルゴリズムが運転スタイルを運転者自体に示唆するための支援ツールとして使用されている場合には、運転者の反応時間に適合するように設定されている。

インターバルΔｔに加えて、アルゴリズムの設定に関係するデータＩ１ｄは、ステージＴｎの将来の時間インターバルのそれぞれにおける移動の際に仮定されている複数の予め確立された加速度値ａｊ（正及び負の両方）を有する。これらの予め確立された加速度値ａｊは、初期（構成可能）設定によって定義されており、車両を運転している間に設定され得る加速度を表しており、且つ、数において有限であり、好ましくは、少なくとも３である。

モーションの式によってそれぞれの将来時間インターバルを分析することにより、アルゴリズムは、車輪における加速度ａｊｋを算出することになり、この場合に、それぞれの加速度ａｊｋは、対応する予め確立された加速度値ａｊと、例えば、ルートに沿ったスロープ、ルートのカーブの曲率半径（データＩ１ｂ内において予想されている又は判明している場合）、並びに、恐らくは空力学的な抵抗力などのモーションの抵抗力に起因した成分と、の合計によって定義されている

これに加えて、方法は、加速度ａｊｋの２つのその他の可能な値を考慮しており、具体的には、
－「クルージング」状態に対応するゼロ値（即ち、車両は、モーションに対する抵抗力についてのみ補償するためにエネルギーを消費している牽引力に起因して一定の速度において移動している）、及び、
－「惰性」状態に対応する値（即ち、牽引又は制動を伴うことなしに慣性によって移動している状態）であって、この加速度値は、そのインターバルにおいて予想されるモーションに対する抵抗力を判定し且つ等価な移動質量（車両の質量と、例えば、乗車及び下車する乗員の数をカウントすることによるなどの既知の方法によって検出又は推定され得る荷重質量の合計に等しい）によってこれらの抵抗力の値を除算することにより、それぞれの時間インターバル（Δｔ又はｎｅｗ（Δｔ））ごとに、アルゴリズムによって算出されている、値、
をも考慮している。

従って、アルゴリズムは、ステージＴｎのそれぞれの将来の時間インターバルにおいて車両の動作を推定又は仮定するために、少なくとも５つの可能な加速度値ａｊｋを考慮している。具体的には、使用される加速度ａｊｋの数は、少ない計算時間と結果の最適化の間の良好な折衷を有するように、６～１０の範囲である。

好ましくは、データＩ１ｄ（空間許容範囲及び時間許容範囲値、時間ステップΔｔの既定の値、数、及び予め確立された加速度値ａｊ）は、更新され得る別の構成ファイルを通じてアルゴリズムに提供されている。

具体的には、アルゴリズムは、点火ステップにおいて、データＩ１ａ及びＩ１ｄを受け取り且つ読み取り、且つ、（例えば、運転者によって提供される）ミッションの開始を通知する信号の存在下においてデータＩ１ｂ及びＩ１ｃを受け取り且つ読み取っている。

予備ステップとして、アルゴリズムは、時間Ｄが、空間Ｓをカバーするために十分であるかどうか、即ち、到着ポイントＡＴｎに到達するために十分であるかどうか、をチェックしている（図２のステップ１０３）。具体的には、このチェックは、ミッションにおいて検出されたルート情報（データＩ１ｂ）及び非静止型情報を考慮することなしに、簡単な方法で実行されている。例えば、アルゴリズムは、例えば、一定最大速度モーションプロファイル又は「三角形」又は「台形」タイプのモーションプロファイルなどの標準タイプのモーションプロファイルによって空間Ｓを移動した、即ち、最大許容速度に到達する時点まで最大加速度によって開始し、この状態が、恐らくは、到着の近傍まで維持され、最後に、この到着ポイントまで最大許容減速度が設定される移動である、と仮定することにより、時間Ｄが十分であるかどうかを算出している。

この予備チェックが否定的な結果を有する場合には、アルゴリズムは、移動時間を極小化する、且つ、従って、遅延を制限する、運転プロファイルを生成している（ステップ１０４）。ステップ１０３におけるチェックが肯定的な結果を有する場合には、入力データは、最適な運転プロファイルを生成するように処理されている（ステップ１０５）。

この処理は、上述のように、時間Ｄを上述のインターバルΔｔ及びｎｅｗ（Δｔ）によって定義された将来のインターバル又はステップの連続体Δｔ１，Δｔ２．．．．Δｔ（ｋ），Δｔ（ｋ＋１）に分割するステップを伴っている。インターバルΔｔ（ｋ）は、別個の且つ後続の分析インターバルに対応しており、換言すれば、アルゴリズムは、インターバルΔｔ（ｋ）を次々に分析している。

それぞれのインターバルΔｔ（ｋ）ごとに、上述のように、アルゴリズムは、モーションの式を使用しており、車両の位置ｘ（ｋ－１）及び速度ｖ（ｋ－１）の値から始まって、インターバルΔｔ（ｋ）の開始時点において、アルゴリズムは、上述の加速度ａｊｋのそれぞれごとに、車両がこのインターバルΔｔ（ｋ）の末尾において到達することになる仮想位置ｘ（ｋ）及び仮想速度ｖ（ｋ）を判定している。
ｖ（ｋ）＝ｖ（ｋ－１）＋ａｊｋ・Δｔ（ｋ）
ｘ（ｋ）＝ｘ（ｋ－１）＋ｖ（ｋ－１）・Δｔ（ｋ）＋１／２・ａｊｋ・Δｔ（ｋ）＾２

第１インターバルΔｔ１の開始時点における位置ｘ０及び速度ｖ０は、（車両１の搭載状態において提供された既知のタイプの装置によって検出された）現時点の位置及び速度に対応しており、これらの値から始まって、図４において概略的に示されているように、上述の式により、アルゴリズムは、第１インターバルΔｔ１の末尾における複数の仮想エンドポイントＰ１（仮定された加速度ａｊ１のそれぞれごとに１つずつ）を判定している。それぞれのポイントＰ１は、位置ｘ１及び速度ｖ１の個々の値のみならず、時間値とも関連付けられていることが明らかである。処理は、インターバルΔｔ（ｋ）のそれぞれごとに同一の方法によって進行し、図５に概略的に示されているように、アルゴリズムは、インターバルΔｔ２を考慮しており、且つ、後続のインターバルΔｔ３、Δｔ４などについていずれが仮想エンドポイントＰ２であるのかを判定するために、ポイントＰ１のそれぞれから始めて、且つ、加速度ａｊ２のそれぞれごとに、モーションの式によって計算を反復している。

換言すれば、ステップｋ－１において判定されたそれぞれのポイントから始まって、アルゴリズムは、加速度ａｊｋの数に等しい数のポイントＰｋを生成している（いくつかのものは、初期化ステップにおいて予め確立された値を通知しており、且つ、２つは、「惰性」及び「クルージング」を保証する加速度によって定義されている）。

それぞれのインターバルΔｔ（ｋ）ごとのこの仮想的な将来ポイントＰｋの生成は、図２においては、全体としてステップ１０６によって示されている。

有利には、（後続のインターバルΔｔ（ｋ＋１）を分析する前に）それぞれのインターバルΔｔ（ｋ）ごとに、エンドポイントＰｋを予測するためにモーションの式を使用した後に、アルゴリズムは、モーションの式中において適用されている加速度のそれぞれが、牽引システム２によって供給され得る最大力超の牽引力を必要としていないことをチェックしている。この目的のために、好ましくは、牽引システム２の力－速度特性を表すチャートが使用されている。更に詳しくは、アルゴリズムは、
－車両が加速度ａｊｋのそれぞれごとにインターバルΔｔ（ｋ）内において遭遇する抵抗力Ｒを算出する動作であって（ステップ１０７）、これを目的として、抵抗力Ｒを取得するための計算方法は、Ｄａｖｉｓの式に基づいた空力学的抵抗力又はＶｏｎ Ｒｏｃｋｌの式に基づいた摩擦にリンクした抵抗力などのように、文献において既知であり、抵抗力Ｒの値は、ルートのスロープ及びカーブの効果をも含む、動作、
－加速度ａｊｋに到達するために且つ算出された抵抗力を克服するために理論的に必要とされる牽引力Ｆｔｅｏｒを算出する動作であって、
Ｆｔｅｏｒ＝（ｍｅ・ａｊｋ）＋Ｒ
ここで、ｍｅは、等価な移動質量であり、これは、（構成ステップにおいて設定される）車両の質量と（例えば、シートベルト上のセンサ、サスペンション上において取り付けられたセンサ、人物カウンタセンサ、などによるなどのように、搭載されたセンサによって放出される信号に基づいて判定される）荷重の質量を加算することにより、算出される、動作、
－牽引力Ｆｔｅｏｒを（チャートのｘ軸上において、モーションの式によって算出された速度ｖ（ｋ）に対応する）力－速度特性によって提供される最大供給可能牽引力（Ｆｃ）と比較する動作であって（ステップ１０８）、Ｆｔｅｏｒ＞Ｆｃである場合には、チェックされている加速度ａｊｋによって取得されたポイントＰ（ｋ）の位置ｘ（ｋ）及び速度ｖ（ｋ）の値は、無視され、好ましくは、このポイントの位置及び速度は、モーションの式において、牽引システムによって実装され得る最大加速度によって定義された補正済みの加速度値を使用して再計算される：ａｊｋ′＝（Ｆｃ－Ｒ）／ｍｅ、動作、
を実行している。

本発明の一態様によれば、（後続のインターバルΔｔ（ｋ＋１）を処理する前に）それぞれのインターバルΔｔ（ｋ）ごとに、図２のステップ１１０において、アルゴリズムは、モーションの式を通じて得られたポイントＰ（ｋ）のそれぞれが、例えば、ルート（データＩ１ｂ）によって且つ／又は車両の特性（データＩ１ａ）によって定義された１つ又は複数の制約を充足しているかどうかを判定するように、少なくとも１つのチェック動作を実行している。チェックが否定的な結果を有する場合には、チェックされているポイントＰ（ｋ）は、図５において概略的に示されている例におけるように、納得できる仮説から除去されている（即ち、後続のインターバルΔｔ（ｋ＋１）を処理する際に考慮されてはいない）。

更に詳しくは、ステップ１１０は、
－インターバルΔｔ（ｋ）の末尾における速度ｖ（ｋ）が（例えば、道路の速度制限によって定義された）最大許容速度ｖｍａｘ超ではないかどうかのチェック、
－（可能なスロープに起因した成分を含む）加速度ａｊｋが最大許容加速度及び／又は減速度超ではないかどうかのチェック、
－ジャーク（加速度変動）が許容最大値超ではないかどうかのチェック、
－到達した位置ｘ（ｋ）が以前の位置ｘ（ｋ－１）超であるかどうか（並びに／或いは、ｖ（ｋ）がゼロ超であるかどうか）のチェック
の１つ又は複数を含む。

チェックが破棄されるには、考慮されているポイントＰ（ｋ）について制約条件の１つが否定的であることで十分である。

また、好ましくは、以前のチェックを通過したそれぞれの残りのポイントごとに、アルゴリズムは、到着ポイントＡＴｎが依然として残りの時間内において合理的に到達され得るかどうかをチェックしている。例えば、このチェックは、例えば、上述のように「三角形」又は「台形」タイプの標準モーションプロファイルを設定することにより、実行されている。この更なるチェックが否定的な結果を有する場合には、ポイントＰ（ｋ）は、再度破棄されており、即ち、後続のインターバルΔｔ（ｋ＋１）の処理において結果的に考慮されることになる納得できるポイントのリストから除去されている。

納得できないポイントを破棄した後に、それぞれの残りのポイントＰ（ｋ）ごとに、アルゴリズムは、それが由来する特定のポイントＰ（ｋ－１）から始まって、このポイントＰ（ｋ）に到達するために必要とされているエネルギージャンプを算出している。

具体的には、ポイントＰ（ｋ－１）からポイントＰ（ｋ）までの必要なエネルギージャンプΔＥを得るために、車両が運動するために必要とされている牽引又は制動力が考慮されている。この力は、図７のチャートから得られた最大牽引力Ｆｃと考慮されている加速度ａｊｋに到達するために且つインターバルΔｔ（ｋ）における抵抗力Ｒ（スロープ及びカーブを含む）を克服するために必要とされている力Ｆｔｒの間の最小値である。
Ｆｔｒ＝ＭＩＮ［（ｍｅ・ａｊｋ）＋Ｒ；Ｆｃ］

例えば、「惰性」のケースにおいては、Ｆｔｒ＝０であり、且つ、「クルージング」のケースにおいては、Ｆｔｒ＝Ｒである。

次いで、ΔＥは、
－考慮されているインターバルにおける変位ΔＳについて：ΔＳ＝（ｘ（ｋ）－ｘ（ｋ－１））、並びに、
－（データＩ１ａにおいて含まれている）エネルギーソースから車輪への歩留まりについて、
牽引力Ｆｔｒを乗算することにより、算出されている。

最後に、アルゴリズムは、現時点の位置及び瞬間から始まって、それぞれの残っているポイントＰ（k）に到達するのに必要とされる全体エネルギー消費を算出することにより、即ち、すべての以前のインターバルΔｔと関連する様々な寄与又はエネルギージャンプΔＥを合計することにより、それぞれのステップｋごとの動作を終了している。例えば、アルゴリズムは、車両の現時点のポイントに到達する時点まで、それぞれの残りのポイントをそれが由来する以前のポイントＰ（ｋ－１）と連結し、且つ、次いで、様々な寄与ΔＥを加算することにより、ポイントのそれぞれの「チェーン」又はシーケンスと関連する必要なエネルギー消費を算出している。

それぞれのエネルギージャンプΔＥの計算及び結果的に得られる全体エネルギー消費は、それぞれのインターバルΔｔ（ｋ）の分析の際に実行されている。

将来ポイントＰ（ｋ）についてのサーチ及びこれらのポイントのチェック／間引きの動作は、考慮されているステージＴｎの到着ポイントＡＴｎに到達する時点まで、それぞれのΔｔごとに反復されている。具体的には、最後の時間インターバルについてモーションの法則によって実行されている処理において、アルゴリズムは、演算負荷を大幅に増大させることなしに、最適な運転ルートを見出すための可能な解の数を拡張するために、上記の空間的且つ／又は時間的許容範囲値を適用している。

このポイントにおいて、アルゴリズムは、ポイントのいくつかの可能なシーケンスを有しており、この場合に、それぞれのポイントは、それが由来するものと連結されており、得られたポイントのそれぞれのシーケンス又は「チェーン」は、可能な運転プロファイルＧ１、Ｇ２、などを定義し、これは、個々の全体エネルギー消費Ｅ１、Ｅ２、などと関連付けられている。

最低全体エネルギー消費と関連する運転プロファイルが、最適な運転プロファイルＧｏｔｔとしてアルゴリズムによって選択されている。換言すれば、アルゴリズムは、利用可能な時間Ｄにおいて現時点の位置を考慮されているステージＴｎの到着ポイントＡｔｎと接続しているすべてのもののなかから、出力において、最小エネルギー運転プロファイルを提供している。アルゴリズムは、識別されたすべての可能な運転プロファイル（Ｇ１、Ｇ２、など）のうちにおいて、リアルタイム実行と適合し得ない計算リソース及び実行時間を必要としている（即ち、「オンライン」解決策と適合していない）決定論的又は発見的最適化アルゴリズムの利用を伴うことなしに、最低エネルギーを有するものを選択していることが明らかである。例えば、本発明によれば、最適なプロファイルＧｏｔｔは、既知のタイプのアルゴリズムを通じて（値Ｅ１、Ｅ２、などから構成された）ベクトル／行列内の最小値についてのサーチによって選択されている。

これに加えて、それぞれのインターバルΔｔ（ｋ）におけるポイントの可能な拒絶をもたらすチェックは、生成される且つ次いで最適な運転プロファイルを確立するために相互に比較されることになる代替運転プロファイル（Ｇ１、Ｇ２、など）の数を大幅に低減する間引き動作である。

その一方で、ステップｋの任意のものにおいて（即ち、インターバルΔｔ（ｋ）の任意のものについて）データを処理することにより、ポイントが上述の間引きチェックの後に残っていない場合には、最適なプロファイルを見出すための処理（ステップ１０５）は停止し、且つ、アルゴリズムは、（図示されてはいない方式で）ステップ１０４に直接的に進み、アルゴリズムは、確立された時間との関係における遅延を制限するように試みるために、例えば、上述のように「三角形」又は「台形」タイプの標準モーションプロファイルを有する最小時間運転プロファイルを提案している。

チェックにおいて考慮されるべき速度制限ｖｍａｘとの関連において、アルゴリズムは、構成ファイル内において収容されている値に基づいて、のみならず、時間に伴って変化する入力データに基づいて、特に、信号機シグナリングブロック（利用可能である際）によって且つ／又は搭載状態において提供されたＡＤＡＳ（Ａｄｂａｎｃｅｄ Ｄｒｉｖｅｒ Ａｓｓｉｓｔａｎｃｅ Ｓｙｓｔｅｍ）（利用可能である際）によって提供された検出及び／又は信号に基づいて、最大速度値をリアルタイムで判定することができる。具体的には、アルゴリズムは、（データＩ１ａのうちに含まれている）ルートに関係する静止型タイプの速度制限、「交通標識認識」又は「速度限度標識認識」と呼称されるシステムを通じたＡＤＡＳによって識別された速度制限、「自律型緊急制動システム」又は「緊急制動アシスト」と呼称されるシステムを通じてＡＤＡＳによって識別された速度制限、及び信号機シグナリング／優先権付与システムによって確立された速度限度、というものの最小値によって定義された最大速度値を適用している。

好ましくは、ＡＤＡＳが障害物の存在下において将来の停止又は減速を予測した場合には、或いは、信号機優先権付与システムが赤の信号機との遭遇を予測した場合には、アルゴリズムは、ゼロ速度における新しい偽の停止点又は経路に沿った新しい速度制限を導入し、次いで、アルゴリズムは、ＡＤＡＳ及び／又は信号機優先権付与システムによってリアルタイムにおいて提供された通知を考慮することにより、移動を要する残りのセクション用の最適な運転プロファイルを再計算している。

ステップ１０５において処理及び選択された最適な運転プロファイルＧｏｔｔ（或いは、ステップ１０４において得られた最小時間運転プロファイル）は、このような運転プロファイルを正確に充足することができるように、設定を要する且つ／又は車両１上において到達を要する速度、加速度、パワー、などを通知する信号を判定するために使用され得る結果を定義している。上述のように、アルゴリズムによって取得された結果は、エネルギー節約を許容する（且つ、ステージＴｎの到着ポイントＡＴｎにおいて定時に到達するための）運転スタイルについて示唆を運転者に提供するために使用することができる。換言すれば、アルゴリズムの結果は、運転支援システムとして使用することが可能であり、運転の示唆は、ヒューマンマシンインターフェイスと呼称されるインターフェイス装置上において表示されている。例えば、このような示唆は、アルゴリズムによって選択された運転プロファイルを得るために、設定を要する加速度又はコマンドレベル並びに／或いは到達及び維持を要する速度を有する。

また、好ましくは、アルゴリズムは、車両が実際に最適な運転プロファイルＧｏｔｔに追随しているかどうか、即ち、運転者が自身に付与された示唆に追随しているかどうか、のチェック（ステップ１１２）を実行している。具体的には、このチェックは、例えば、搭載状態において配置されたＧＰＳブロック、走行距離計、及び／又は速度計によって検出された車両の実際の位置（ステップ１１１）と運転者に運転示唆を提供するために使用された最適な運転プロファイルＧｏｔｔに基づいた予測位置の間の比較に基づいている。チェックが否定的な結果を有する場合には（即ち、最適な運転プロファイルＧｏｔｔ内においてアルゴリズムが予測したものとの関係における車両の振る舞いの間にステップ１０１において構成ファイル内において定義されている閾値超の逸脱が認識された場合には）、アルゴリズムは、更なる移動を要する空間Ｓ、残りの移動時間Ｄ、並びに、従って、新しい最適な運転プロファイルを再計算している。

図８において概略的に示されているように、最適な運転プロファイルＧｏｔｔを取得するために、アルゴリズムは、車両１上において設置されている特定の数のセンサ及び／又はシステムから到来する情報を統合している。情報は、通常、道路車両の場合には「車両制御ユニット（ＶＣＵ）」と呼称される又はレール車両の場合には「トレーン制御＆管理システム（ＴＣＭＳ）」と呼称される制御ユニットによって仲介されており、このユニットは、搭載センサと会話し且つ車両を管理している。また、アルゴリズムの結果が自動運転システムによって使用されている場合には、ＶＣＵ／ＴＣＭＳは、この結果の受領者であり、且つ、牽引システム用のコマンドを判定した後に、その実装の責任を担うことになる。

以下、以上において示されているアルゴリズム用のデータフローを部分的に辿ることにより、図８に示されている制御システム又はアーキテクチャの個々のブロックについて説明する。

Ａ．「事前処理構成データ」ブロック
これは、構成ファイルから到来するデータの事前処理及び最適な運転プロファイルＧｏｔｔを生成するアルゴリズムへのその提供を実行している。

具体的には、これらのファイルは、以下のように編成されている。
－サービスに関係するデータＩ１ｃ
〇ルート
〇停止点のシーケンス
〇２つの後続の停止点の間において空間を移動するのに必要とされる時間（セクション）
－ルートに関係するデータＩ１ｂ
〇高度プロファイル及び曲率半径
〇速度限度
〇ゲージ（提供され且つ／又は既知である場合）
－車両設計特性に関係するデータＩ１ａ
〇質量
〇機械的摩擦係数
〇牽引特性
〇制動及び牽引性能
〇車輪直径
〇ピン直径（提供され且つ又は既知である場合）
〇ピン－ベアリング摩擦係数
〇車輪－レール摩擦係数（提供され且つ既知である場合）
－アルゴリズムの構成に関係するデータＩ１ｄ
〇最大加速度
〇最大減速度
〇既定のインターバル寸法Δｔ
〇運転プロファイルの再計算のための予測位置とＧＰＳ位置の間の最大誤差閾値
〇加速度（ａｊ）の数及び値

この「事前処理」ブロックの機能は、構成ファイルのデータを取得し、これらを事前処理し、且つ、ブロックの初期化を提供するというものであり、次いで、このブロックが、プロファイルＧｏｔｔの生成の責任を担っている。

第１の動作として、ステージの末尾に到達するために利用可能な時間Ｄが、上述のように、整数のインターバルΔｔに分割されている。これらのインターバルの寸法は、（例えば、運転者の反応時間に適合するように）ユーザーによって選択されている。

これに加えて、モーションに対する内部抵抗力を算出するために、可動部品の間の摩擦係数及び機械部品の幾何学的特性も使用されている。

Ｂ．「エコ－運転プロファイル生成」ブロック
これは、最小エネルギーによる最適運転プロファイルＧｏｔｔの計算に専用の処理ブロックである。

このブロックは、以下の入力データを受け取っている。
－時間インターバルのベクトル
－加速度のベクトル（ａｊｋ）
－等価質量（ｍｅ）
－到達時間
－モーションに対する抵抗力
－牽引特性

これは、出力において、上述のアルゴリズムによって選択された運転プロファイルを提供している。上述したものを合計することにより、このブロックは、すべての可能な納得できる将来ポイントを算出するために均一に加速されたモーションの式を適用しており、このそれぞれは、特に、分析された時間インターバルにおいて且つ考慮されている加速度のそれぞれのごとに判定された空間、速度、機械及び電気パワー、並びに、エネルギーの値によってマーキングされており、更には、ポイントを集約する且つこれを可能な将来ルートのルートとする前に、このブロックは、すべての制約が充足されていることをチェックしている（上述のように、この間引き動作は、計算時間の大きな低減を許容し、これにより、アルゴリズムをリアルタイム化している、即ち、運転者の反応時間に適合した時間において実行されている）。課され得る制約との関連においては、上述のものを参照されたい。ポイントは、上述の制約の１つと準拠していない際にも除去されている。

言及されているように、この動作は、可能な限り多くの数のポイントを除去するために、それぞれの時間インターバルの分析において反復されている。

すべての時間インターバルの分析の末尾において、それぞれの可能な運転プロファイルは、個々のインターバルのすべての部分的エネルギー（ΔＥ）の合計として得られた全体エネルギー値（Ｅ）によって特徴付けられており、このブロックは、すべての可能な運転プロファイルのうちから、最低エネルギー値と関連する運転プロファイルを選択している。

Ｃ．「ＴＣＭＳ／ＶＣＵ」ブロック
これは、（例えば、ＣＡＮシリアルバスを介して）車両上の装置及びセンサを管理及び監視している車両制御ユニット、ＶＣＵ、又はＴＣＭＳを識別している。具体的には、このブロックは、以下の入力データを受け取っている。
－走行距離計データ
－速度計データ
－運転者によって操作されているコマンドレバーの位置に関係するデータ
－ＡＤＡＳによって提供されたデータ

走行距離計によって提供される速度及び空間データは、ＧＰＳブロックによって提供されたものに照らした実際の位置及び速度値のダブルチェックを許容しており、且つ、任意のエラー状態を弁別している。その一方で、コマンドレバーの位置は、（予め取得された運転プロファイルに基づいて確立された）速度ターゲット又は設定点への到達における失敗を予測するように且つ必要とされているコマンド、並びに、従って、牽引力を提供するように運転者を促すように、運転者のアクションが監視されることを許容している。

最後に、ＡＤＡＳから到来するデータは、既知の且つ詳述されてはいない方法で、障害物の存在を予測するために且つ移動の際の車両の外側における道路標識を認識するために、使用されている。

Ｄ．「ＧＰＳ－ＴＣＭＳ／ＶＣＭ事前処理」ブロック
これは、この最適運転プロファイルが実際に遵守されていることをチェックするために、最適運転プロファイルから得られた理論的位置及び速度値をＧＰＳブロック及びＴＣＭＳ／ＶＣＭブロックによって提供された実際の値と比較するタスクを有する。

これは、ＧＰＳによって検出された位置及び速度及び走行距離計によって検出された空間及び速度を受け取るために、ＴＣＭＳ／ＶＣＵブロック及びＧＰＳブロックと通信している。

このブロックは、それぞれの時間インターバルΔｔにおける最適運転プロファイルＧｏｔｔをＧＰＳブロックから且つＴＣＭＳ／ＶＣＵブロックから到来する現時点の空間及び速度値と比較している。（例えば、ＧＰＳ値とＴＣＭＳ／ＶＣＵブロックによって提供された値の間の平均によって定義された）現時点の値が運転プロファイルの理論的値とマッチングしていない場合には、好ましくは、運転者は、まず、示唆されている速度ターゲットが遵守されていないと警告される。逸脱が持続した場合には、最適速度プロファイルが、実際に残っている時間及び空間値から再計算されている。

Ｅ．「ＨＭＩ」ブロック（ヒューマンマシンインターフェイス）
これは、運転者なしモードにおける自動運転車両ではないケースにおいて、最適運転プロファイルに準拠した運転スタイルをサポートするために運転者に有用な示唆を伝達するというタスクを有する。これは、入力として、現時点の位置及び速度データと共にこの運転プロファイル（ＧＰＳブロックのデータとＴＣＭＳ／ＶＣＵブロックによって提供されたデータの間においてフィルタリングされた組合せ）を受け取っている。情報は、グラフィックインターフェイス上において出力として報告され、且つ、具体的には、コマンドレバー又は車両のアクセルペダルを動作させることにより、到達を要する設定点又は速度ターゲットにより且つ／又は設定を要する加速度により、定義されている。ＨＭＩ上において、ターゲットは、示唆されている運転プロファイルが正しく踏襲されているかどうかに関する情報を常に提供するように、連続的に更新されている。

グラフィカルインターフェイスは、具体的には、以下の情報を示している。
－後続の停止点（ＡＴｎ）に到達する前に更に移動しなければならない空間、
－速度計、
－全体ラインとの関係における現時点の位置のグラフィカルな追跡

好ましくは、ＨＭＩブロックは、運転者が、ミッション、即ち、サービス及び移動を要するライン、を選択することを許容している。手動による選択の後に、ＨＭＩブロックは、構成ファイル内のデータＩ１ｂ及びＩ１ｃに従ってアルゴリズムを再初期化している。

Ｆ．「信号機優先権付与」ブロック
このブロックに起因して、車両の通過を信号機の状態と同期化させることが可能である。この状態に関係する情報は、外部の信号機管理サービス又はシステムによって車両に送信されており、具体的には、このブロックは、
－信号機の信号の現時点の状態（緑、赤、など）、
－現時点の状態が変更されるまでの残りの時間、
－（ステージの持続時間に少なくとも等しい時間をカバーしている）信号機の信号の後続の状態の滞留時間、
に関係する情報を受け取っている。

信号機優先権付与ブロックは、この情報をエコ－運転プロファイル生成ブロックに送信しており、エコ－運転プロファイル生成ブロックが、遵守を要する最適運転プロファイルを再計算している。

換言すれば、この情報は、赤信号の場合には定時において停止するように、或いは、依然として緑の状態を見出すために定時において信号機の信号に到達するために適切な速度において運転を継続するように、設定を要する速度を予測するために、リアルタイムで、アルゴリズムによって使用されている、

詳しくは、エコ－運転プロファイル生成ブロックは、信号機優先権付与ブロックとやり取りしており、且つ、その瞬間において識別された運転プロファイルにより、進め（緑）状態にある間に次の信号機に到達するかどうかをチェックしている。チェックが否定的な結果を有する（否定された方法状態、即ち、赤、になっている際に信号機に到達することになる）場合には、アルゴリズムは、信号機において偽の停止点を導入し（実際には、新しいステージを形成し）、且つ、この新しい偽の停止点を考慮することにより、最適な運転プロファイルを再計算し、これが、ラインサービスにおいて提供されたものに追加されている。

また、好ましくは、アルゴリズムは、限られた速度の増大により、車両を停止させることなしに緑の信号機に伴う安全な通過を保証するように、（構成ファイル内においてこちらも通知されている）十分な時間リザーブを伴って信号機に到達するように試みることが可能であるかどうかをもチェックしている。

要すれば、信号機優先権付与ブロックによって提供された情報（信号機の現時点の状態、状態の変化に先行する時間、及び一般には変化しないそれぞれの状態の時間スケジュール）を事前処理ブロックから到来するもの（信号機との関係における車両の位置）と組み合わせることにより、緑の状態にある際に信号機に到達するために必要とされる時間が算出されている。上述のアルゴリズムは、このデータを受け取り、且つ、緑の信号機に到達するための最適な運転プロファイルを算出するように、これを使用している。

具体的には、出発において既知である信号機情報と信号機の近傍において取得される情報という２つの状況が弁別され得る。

１）出発において既知であるトラフィック情報
信号機インフラストラクチャは、出力として、以下を提供している。
－緑又は赤であり得る信号機の現時点の状態（ｌｉｇｈｔ＿ｓｔａｔｅ）
－現時点の状態における滞留時間（Ｔｌｅｆｔ）
－信号機が赤の状態にある時間インターバル（Ｔｒｅｄ）
－信号機が緑の状態にある時間インターバル（Ｔｇｒｅｅｎ）

最初の２つのデータは、リアルタイム計算が実施され得るように、車両の出発との関連において提供しなければならない。また、最後の２つは、オフラインで、即ち、それぞれの特定の交差点と関連する且つ構成ファイル内において挿入された定数として提供することができる。

緑の状態において次の信号機に到達するために利用可能な時間を算出するために、且つ、現時点の状態が緑である場合には、これは、以下のように合計されている。
－現時点の緑の状態のために残された滞留時間（Ｔｌｅｆｔ）
－信号機が赤の状態にある時間インターバル（Ｔｒｅｄ）、及び、
－信号機が緑の状態にある時間インターバルの半分（Ｔｇｒｅｅｎ／２）

即ち、次式のとおりである。
Ｔｔｒａｆｆｉｃｌｉｇｈｔ＝Ｔｌｅｆｔ＋Ｔｒｅｄ＋Ｔｇｒｅｅｎ／２

Ｔｇｒｅｅｎ／２という項は、事前の且つ緑のインターバルの背後の時間マージンを保証している。

エコ－運転プロファイル生成ブロックにＴｒａｆｆｉｃｌｉｇｈｔ時間を供給することにより、アルゴリズムは、Ｔｒａｆｆｉｃｌｉｇｈｔ時間が、車両の現時点の場所と次の信号機の間の距離を移動するのに十分であるかどうかを評価している。

これが可能ではない場合には、緑／赤スイッチングサイクルを加算することにより、次の緑の信号機に到達するために利用可能である新しいＴｒａｆｆｉｃｌｉｇｈｔ時間が再計算され、
Ｔｔｒａｆｆｉｃｌｉｇｈｔ＝Ｔｌｅｆｔ＋Ｔｒｅｄ＋Ｔｇｒｅｅｎ＋Ｔｒｅｄ＋Ｔｇｒｅｅｎ／２
この場合にも、Ｔｔｒａｆｆｉｃｌｉｇｈｔ時間は、エコ－運転プロファイル生成ブロックに提供されており、この場合にも、エコ－運転プロファイル生成ブロックが、Ｔｔｒａｆｆｉｃｌｉｇｈｔ時間が、車両が次の信号機に到達するために十分なものであるかどうかをチェックしている。手順は、肯定的な結果が得られる時点まで継続している。

手順は、次の信号機の現時点の状態が赤である場合に、類似しており、実際に、以下を算出することができる。
Ｔｔｒａｆｆｉｃｌｉｇｈｔ＝Ｔｌｅｆｔ＋Ｔｇｒｅｅｎ＋Ｔｒｅｄ＋Ｔｇｒｅｅｎ／２

以前の手順から得られたＴｔｒａｆｆｉｃｌｉｇｈｔ時間は、可能な偽の中間停止点の到達時間として使用されている。信号機状態が赤になるという情報を優先権付与システムが有する場合には、速度が単純に信号機においてゼロに設定されることになり、その理由は、到着の際に車両が必然的に信号機において停止しなければならなくなるからである。再開の際に、アルゴリズムは、ステージの末尾に到達するための残りの利用可能な時間Ｄを再計算することになり、且つ、最適な運転プロファイルを再計算することになる。

２）信号機インフラストラクチャの近傍において取得される情報
信号機インフラストラクチャによって送信されるデータに基づいて、以下のデータが判明する。
－次の信号機と車両の間の相対距離
－現時点の信号機の状態（赤又は緑）
－現時点の状態の滞留時間
－信号機の状態の持続時間（この情報も構成ファイル内において既に存在し得る）

現時点の最適な運転プロファイルについてチェックが実施され、車両が、現時点の運転プロファイルを踏襲することにより、緑の状態において信号機に遭遇することになると予測された場合には、運転プロファイルは、補正を伴うことなしに維持され、且つ、依然として有効であるものと見なされる（具体的には、車両は、黄色の状態に留まっている時間によって表される安全性マージンを有する）。

その一方で、車両が、現時点の運転プロファイルを踏襲することにより、赤の状態において信号機に遭遇することになると予測された場合には、運転プロファイルが再算出されている。

再計算のために、３つのケースが弁別され得る。
１．車両が、現時点の運転プロファイルを踏襲することにより、赤の状態において信号機に遭遇することになると予測された場合には、赤の状態の滞留時間の第１部分において（例えば、赤の状態の滞留時間の最初の３分の１において）、運転プロファイルは、赤の状態との遭遇を回避するように適合された更なる加速度を設定することにより、再計算される。
２．車両が、現時点の運転プロファイルを踏襲することにより、赤の状態の滞留時間の最後の部分（例えば、赤状態の滞留時間の最後の３分の１）において赤の状態において信号機に遭遇することになると予測された場合には、運転プロファイルは、後続の緑の状態において信号機と遭遇することを許容することになる更なる減速度を設定することにより、再計算される。
３．車両が、現時点の運転プロファイルを踏襲することにより、赤の状態における滞留時間の中間部分において（例えば、赤の状態の滞留時間の１／３と２／３の間のインターバルにおいて）信号機に遭遇することになると予測された場合には、運転プロファイルは、以下のモードの少なくとも１つに従って再計算される。
ａ．新しい偽の停止点が信号機のポイントにおいて課され、且つ、信号機に到達する時点まで踏襲を要する新しい運転プロファイルが再計算され、新しい偽の停止点からサービスによって確立された次の停止点までの空間は、新しいステージとして見なされ、この場合に、最適な運転プロファイルは、正常に算出される。
ｂ．後続の緑の状態において信号機に遭遇することを許容する減速度が課される。
ｃ．以前の緑の状態において信号機に遭遇することを許容する加速度が課される。

好ましくは、これらの再計算モードのすべてが実行され、且つ、エネルギー節約の観点において最良のものを選択するために、３つのモードに従って再計算された運転プロファイルが相互に比較されている。この結果、最適な運転プロファイルは、３つのうちで最良に振る舞うことになる。

但し、図８に示されているアーキテクチャに対する一代替肢として、例えば、入力データが、その使用を必要としているブロックに適切にソートされる前に、フロントエンドプロセッサによって管理及び処理されているアーキテクチャなどのその他の解決策も可能である。

以上から、最適な運転プロファイルを判定するように実装された方法の利点が明らかである。

具体的には、アルゴリズムは、最小エネルギー消費を伴って割り当てられた時間において定義された場所に到達するために、運転の間に瞬間ごとに使用を要するパワーを通知するリアルタイム信号を提供している。アルゴリズムは、車両、ルート及びサービス特性のいずれをも考慮している。また、好ましくは、搭載されたＡＤＡＳから到来する情報（例えば、障害物検出システムから到来する情報）のみならず、信号機優先権付与ブロックから到来する情報も考慮されている。

以上において詳述したように、方法は、例えば、モーションの式の処理において仮定された加速度の離散化に起因し、且つ、分析されたそれぞれのインターバルΔｔにおいて納得できないポイントを破棄するためのチェックに起因して、計算速度と結果精度の間の優れた折衷を提示している。

更には、運転プロファイルが、加速度ステップ、クルージングステップ、及び惰性減速度ステップから構成された厳格に順序付けられたシーケンスから構成されている既知の解決策との比較において、提案されている方法は、仮定された加速度（ａｊｋ）の組成及び順序において制約を有しておらず、実際に、アルゴリズムは、必要に応じて、場合によっては更にはっきりと表現された運転プロファイルを見出すことを許容している。実際に、それぞれのインターバルΔｔにおいて、アルゴリズムは、（構成ステップにおいて設定された値ａｊに基づいて判定される）加速度ａｊｋの任意のものを選択することができる。

最後に、以上の内容から、添付の請求項において定義されている本発明の保護の範囲に含まれる添付の図を参照して上述した方法及び制御システムに対して変更及び変形が実施され得ることが明らかである。

具体的には、いくつかの情報は、アルゴリズムを単純化するように無視することが可能であり、例えば、ルートのスロープは、車両による移動を要するミッションが基本的にフラットである場合には、モーションの式において加速度を設定する際に且つそれぞれのインターバルΔｔにおいて必要とされているエネルギーを算出する際に無視することができよう。また、ルートのカーブに関係する抵抗力は、ルートが相対的に大きな半径（例えば、２００ｍ超）のカーブを有する場合には、モーションの式において加速度（ａｊｋ）を算出する際に且つそれぞれのインターバルΔｔにおいてエネルギーを算出する際に無視することができよう。又、空力学的抵抗力も、大部分の都市ルートにおけるケースと同様に速度が５０～５５ｋｍ／ｈである場合には無視することができよう。

Claims (15)

1. 電気推進が提供された車両用の最適な運転プロファイルを生成する方法であって、
   －ａ）予め確立されたルートの特性に関係する且つ少なくとも１つの到着ポイント（ＡＴｎ）を有する第１データ（Ｉ１ｂ）、
   ｂ）前記ルートに沿って移動しなければならない車両の特性に関係する第２データ（Ｉ１ａ）、
   ｃ）前記ルートに沿って充足を要する少なくとも１つの時刻（Ｏｎ）を通知する第３データ（Ｉ１ｃ）、
   を有する入力データを提供するステップと、
   －前記時刻（Ｏｎ）までの連続的な時間インターバル（Δｔ（ｋ））のシーケンスを提供するステップと、
   －前記車両が前記時間インターバル（Δｔ（ｋ））のそれぞれにおいて仮想的に採用し得る加速度（ａｊｋ）を有限数において提供するステップと、
   －前記車両の現時点の位置及び速度によって定義された初期ポイントから始まって、仮想的な将来ポイントを生成するように、前記加速度（ａｊｋ）のそれぞれのものについて且つ前記時間インターバルの第１のものについて均一に加速されたモーションの法則を適用するステップと、
   －前記到着ポイントに到達する時点まで、前記以前の時間インターバルにおいて判定されたそれぞれのポイント（Ｐ（ｋ－１））から始まって、仮想的な将来ポイント（Ｐ（ｋ））を生成するために、次々に、前記加速度（ａｊｋ）のそれぞれについて且つ前記その他の時間インターバルのそれぞれについて均一に加速されたモーションの法則の前記適用を反復するステップと、
   －前記時間インターバル（Δｔ（ｋ））のそれぞれごとに、１つ又は複数の予め定義された制約を提供し、且つ、前記連続的時間インターバル（Δｔ（ｋ＋１））を分析する前に、前記生成された将来ポイント（Ｐ（ｋ））が前記予め定義された制約のすべてを充足しているかどうかをチェックするステップであって、前記チェックステップが否定的な結果を有する場合には、前記チェックされているポイント（Ｐ（ｋ））が、納得できる仮説から除去されている、ステップと、
   －前記チェックステップを通過した前記残りのポイントのそれぞれごとに、それに由来する前記ポイントから始まって、前記残りのポイントにおいて到達するために必要とされる前記エネルギー消費（ΔＥ）を算出するステップと、
   －前記到着ポイントまで、それぞれが残りのポイントの個々のシーケンスによって定義され、相互に連結されている複数の可能な運転プロファイルを取得するステップと、
   －前記運転プロファイルのそれぞれごとに、前記到着ポイントに到達するために必要とされる対応した全体エネルギーを判定するように、前記エネルギー消費（ΔＥ）を合計するステップと、
   －前記運転プロファイルのうちから、最低全体エネルギーを有するものを選択するステップと、
   を有する方法。
2. 前記チェックステップは、前記考慮されている時間インターバル（ｔ（ｋ））の末尾において予見される前記位置（ｘ（ｋ））が前記以前の位置（ｘ（ｋ－１））超であるかどうかをチェックする動作、或いは、前記考慮されている時間インターバル（ｔ（ｋ））の前記末尾において予見される前記速度（ｖ（ｋ））がゼロ超であるかどうかをチェックする前記動作、を有する請求項１に記載の方法。
3. 前記チェックステップは、
   －前記考慮されている時間インターバル（ｔ（ｋ））の前記末尾において予見される前記速度ｖ（ｋ）が許容最大値（ｖｍａｘ）未満であるかどうかをチェックする動作、
   －前記考慮されている時間インターバル（ｔ（ｋ））内における前記加速度（ａｊｋ）が許容最大値未満であるかどうかをチェックする動作、
   －前記考慮されている時間インターバル（ｔ（ｋ））内におけるジャークが許容最大値未満であるかどうかをチェックする動作、
   の少なくとも１つを有する請求項１又は２に記載の方法。
4. －ＡＤＡＳによって提供されたデータを受け取るステップと、
   －前記ＡＤＡＳの前記データに従って、前記速度の前記許容最大値を確立するステップと、
   を更に有する請求項３に記載の方法。
5. 前記チェックステップは、前記車両が予め定義されたモーションプロファイルによって前記残りのルートを移動すると仮定することにより、前記生成されたポイント（Ｐ（ｋ））のそれぞれから始まって、前記時間内において前記到着ポイントに到達することが可能であるかどうかをチェックする動作を有する請求項１乃至４のいずれか１項に記載の方法。
6. 前記加速度のそれぞれが、前記車両の電気牽引システムによって供給され得る最大牽引力超の牽引力を必要とすることになるかどうをチェックする更なる動作を有する請求項１乃至５のいずれか１項に記載の方法。
7. 前記最大牽引力は、力－速度特性を表すチャートを利用して識別されている請求項６に記載の方法。
8. 前記最大牽引力超の牽引力を必要とすることになる前記加速度は、前記最大牽引力を要求するように、且つ、新しい仮想的な将来ポイントを生成するように、低減されている請求項６又は７に記載の方法。
9. 前記加速度は、少なくとも５つである請求項１乃至８のいずれか１項に記載の方法。
10. 前記時間インターバルは、いずれも、相対的に小さな値を有する前記到着ポイントの近傍を除いて、同一の値を有する請求項１乃至９のいずれか１項に記載の方法。
11. 前記第１データ（Ｉ１ｂ）は、それぞれが個々の到着ポイント及び個々の時刻を有する複数のステージを有し、且つ、前記方法は、
    －信号機優先権付与システムによって提供されたデータを受け取るステップと、
    －前記信号機優先権付与システムによって提供された前記データが赤の信号機に遭遇する予測を通知している場合に新しいステージを定義する偽の停止点を導入するステップと、
    を有する請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の方法。
12. －信号機優先権付与システムによって提供されたデータを受け取るステップと、
    －前記信号機優先権付与システムによって提供された前記データが赤の信号機に遭遇するという予測を通知している場合に、正又は負の加速度を導入することにより、前記選択された運転プロファイルを変更するステップと、
    を有する請求項１乃至１１のいずれか１項に記載の方法。
13. 前記第１データ（Ｉ１ｂ）は、それぞれが個々の到着ポイント及び個々の時刻を有する複数のステージを有し、且つ、前記方法は、
    －ＡＤＡＳによって提供されたデータを受け取るステップと、
    －前記ＡＤＡＳによって提供された前記データが障害物の予測を通知している場合に新しいステージを定義する偽の停止点を導入するステップと、
    を有する請求項１乃至１２のいずれか１項に記載の方法。
14. －前記車両の位置及び／又は速度が前記選択された運転プロファイルを充足しているかどうかをチェックするステップと、
    －前記車両の位置及び／又は速度が予め設定された閾値内において前記最適な運転プロファイルを充足していない場合に前記最適運転プロファイルを再計算するステップと、
    を有する請求項１乃至１３のいずれか１項に記載の方法。
15. 電気推進車両内における制御システムであって、請求項１乃至１４のいずれか１項に記載の前記方法を実行するように構成された運転プロファイル生成ブロックを有する制御システム。

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