JP2024067413A - 車両の制御装置 - Google Patents

Abstract

【課題】燃費や電費などの車両のエネルギ効率を基に、走行可能な航続距離を精度よく推定することが可能な車両の制御装置を提供する。
【解決手段】車両のエネルギ効率に基づいて走行可能な航続距離を推定する車両の制御装置において、車両Ｖｅが走行する道路の種別が、一般道路であるか、または、車両Ｖｅのエネルギ効率が低下する特定道路であるかを判定し（ステップＳ２）、航続距離の算出に反映させる学習エネルギ効率を算出し、航続距離の算出に反映させる学習エネルギ効率の度合いを示す学習反映率Ｋを設定するとともに、車両Ｖｅが特定道路を走行する場合は、車両Ｖｅが一般道路を走行する場合と比較して、学習反映率Ｋの値を大きくする（ステップＳ４）。
【選択図】図２

Description

この発明は、車両の燃料消費率（燃費）または電力消費率（電費）等のエネルギ効率に基づいて航続距離（走行可能距離）を推定する車両の制御装置に関するものである。

特許文献１には、車両の燃料残量から走行可能な航続距離を算出する航続距離算出装置が記載されている。特許文献１に記載された航続距離算出装置は、道路地図および道路地図に記載された道路種別を記憶する地図情報記憶手段と、自車両の現在位置を検出する位置検出手段と、道路種別に応じた燃料消費データを記憶する燃費記憶手段と、現在、自車両が走行している道路種別を判定する道路種別判定手段とを備えている。そして、この特許文献１に記載された航続距離算出装置は、判定された道路種別および燃料消費データから基準燃費を算出し、その基準燃費および燃料残量を基に、走行可能な航続距離を算出する。

特開平５－２０３４５６号公報

上記の特許文献１に記載された航続距離算出装置では、道路種別に応じた基準燃費を基に、道路特性を反映させて航続距離が算出される。しかしながら、例えば、外気温や装着しているタイヤの種類、あるいは、搭乗者の人数など、航続距離の算出に影響するその他の因子が反映されていない。特に、車両の実際の燃費（実燃費）が制御に反映されていない。このように、走行可能な航続距離を精度よく推定するためには、未だ、改良の余地があった。

この発明は、上記の技術的課題に着目して考え出されたものであり、いわゆる燃費や電費などの車両のエネルギ効率を基に、航続距離を精度よく推定することが可能な車両の制御装置を提供することを目的とするものである。

上記の目的を達成するために、この発明は、車両が走行する際に消費されるエネルギ源の単位消費量当たりの走行距離で示すエネルギ効率に基づいて前記車両の航続距離（残りの走行可能距離）を推定する車両の制御装置であって、前記車両が走行する道路の種別を判定するための情報を検出する検出部と、前記車両を制御するとともに、前記航続距離を算出するコントローラと、を備え、前記コントローラは、前記道路の種別が、一般道路であるか、または、前記車両が前記一般道路を走行する場合と比較して、前記エネルギ効率が低下する可能性のある特定道路であるかを判定し、所定の走行区間ごとに消費されたエネルギ源の実際の消費量を取得し、前記走行区間の前記走行距離および前記実際の消費量に基づいて前記車両の実際のエネルギ効率を算出し、前記航続距離の算出に反映させる前記エネルギ効率を学習エネルギ効率として算出し、前記エネルギ源の残量および前記学習エネルギ効率に基づいて前記航続距離を算出するとともに、前記学習エネルギ効率をＥ、前回算出した前記学習エネルギ効率をＥ_{（ｎ－１）}、直近に（最後に）取得した前記実際のエネルギ効率をＥ_ｎ、および、前記航続距離の算出に反映させる前記実際のエネルギ効率の反映度合いを示す学習反映率をＫとして、
Ｅ＝（Ｋ－１）×Ｅ_{（ｎ－１）}＋Ｋ×Ｅ_ｎ
の演算式から前記学習エネルギ効率を算出し、前記車両が前記特定道路を走行する場合は、前記車両が前記一般道路を走行する場合と比較して、前記学習反映率の値を大きくすることを特徴とするものである。

この発明の車両の制御装置では、車両のエネルギ効率、すなわち、燃料消費率（燃費）または電力消費率（電費）に基づいて、車両の航続距離、すなわち、残りの走行可能距離が推定される。その航続距離の推定に際しては、車両が走行する道路の種別あるいは道路の状態が判別され、日常的に走行頻度が高い一般道路であるか、または、車両が一般道路を走行する場合と比べて、燃費または電費が低下することが予測される特定道路であるかが判定される。特定道路としては、例えば、高速道路、登坂路、積雪・凍結路、あるいは、渋滞中の道路等が該当する。また、所定の走行区間ごとに走行のために消費されたエネルギ源の実際の消費量、すなわち、実際の燃料消費量、または、実際の電力消費量が取得され、そのエネルギ源の実際の消費量に基づいて、車両の実際のエネルギ効率が算出される。更に、航続距離の算出に反映させる車両のエネルギ効率が、学習エネルギ効率（エネルギ効率の学習値）として算出され、それらエネルギ源の残量、および、学習エネルギ効率に基づいて、航続距離が推定される。そして、この発明の車両の制御装置では、車両のエネルギ効率を航続距離の算出に反映させる際に、その反映度合いを決定する係数として、学習反映率が設定される。学習反映率は、車両が一般道路を走行する場合に設定される値に対して、車両が特定道路を走行する場合に設定される値が大きくなる。そのため、車両が、例えば、高速道路や登坂路等の特定道路を走行し、通常と比較して車両のエネルギ効率が低下する場合であっても、そのエネルギ効率が低下する状況を適切に反映させて、航続距離を推定することができる。したがって、この発明の車両の制御装置によれば、車両のエネルギ効率を基に、今後に走行可能な航続距離を精度よく、適切に推定することができる。

この発明の車両の制御装置で制御の対象とする車両の駆動系統および制御系統の概要を示す図である。 この発明の車両の制御装置で実行される制御の一例（道路の種別を判定し、判定した道路の種別に応じて学習反映率Ｋを変更する例）を説明するためのフローチャートである。 この発明のハイブリッド車両の制御装置で実行される制御の他の例（道路の種別を判定し、所定区間における高速道路の割合が変化した場合に学習反映率Ｋを変更する例）を説明するためのフローチャートである。 この発明のハイブリッド車両の制御装置で実行される制御の他の例（道路の状態を判定し、所定区間における積雪路の割合が変化した場合に学習反映率Ｋを変更する例）を説明するためのフローチャートである。

この発明の実施形態を、図を参照して説明する。なお、以下に示す実施形態は、この発明を具体化した場合の一例に過ぎず、この発明を限定するものではない。

図１に、この発明の実施形態で制御対象にする車両Ｖｅの駆動系統の一例を示してある。図１に示す車両Ｖｅは、駆動力源として、内燃機関、すなわち、エンジン（ENG）１、および、モータ（MG）２を備えたハイブリッド車両である。また、車両Ｖｅは、トランスアクスル（TA）３、検出部４、および、コントローラ（ECU）５を備えており、車両Ｖｅのエネルギ効率を求めるとともに、そのエネルギ効率に基づいて車両Ｖｅの航続距離を推定する。この発明の実施形態におけるエネルギ効率とは、車両Ｖｅが走行する際に消費されるエネルギ源（すなわち、燃料、および、電力）の単位消費量当たりの走行距離で示す指標であって、具体的には、燃料消費率、および、電力消費率である。

なお、この発明の実施形態で制御対象にする車両Ｖｅは、駆動力源として“エンジン”だけ搭載するいわゆるエンジン車両（図示せず）であってもよい。その場合、車両Ｖｅは、車両Ｖｅのエネルギ効率として、“エンジン”に供給する燃料の燃料消費率（いわゆる、燃費）を求め、その燃料消費率に基づいて車両Ｖｅの航続距離を推定する。あるいは、この発明の実施形態で制御対象にする車両Ｖｅは、駆動力源として“モータ”だけ搭載するいわゆる電気自動車（図示せず）であってもよい。その場合、車両Ｖｅは、車両Ｖｅのエネルギ効率として、“モータ”に供給する電力の電力消費率（いわゆる、電費）を求め、その電力消費率に基づいて車両Ｖｅの航続距離を推定する。

また、この発明の実施形態で制御対象にする車両Ｖｅは、図１に示す実施形態のように、駆動トルクを前輪６に伝達し、前輪６で駆動力を発生させる前輪駆動車であってもよい。あるいは、車両Ｖｅは、駆動トルクを、例えばプロペラシャフト（図示せず）等を介して“後輪”に伝達し、“後輪”で駆動力を発生させる後輪駆動車（図示せず）であってもよい。あるいは、車両Ｖｅは、トランスファ機構（図示せず）を設けて、駆動トルクを“前輪”および“後輪”の両方に伝達し、“前輪”および“後輪”の両方で駆動力を発生させる四輪駆動車（図示せず）であってもよい。

検出部４は、車両Ｖｅを制御する際に必要な各種のデータや情報を取得するための機器あるいは装置であり、例えば、電源部、マイクロコンピュータ、センサー、および、入出力インターフェース等を含んでいる。特に、この発明の実施形態における検出部４は、車両Ｖｅが走行する道路の種別、あるいは、道路の状態や状況を判定するための各種のデータを検出する。例えば、検出部４は、車速を検出する車速センサー４ａ、車両Ｖｅの加速度を検出する加速度センサー４ｂ、エンジン１の回転数を検出するエンジン回転数センサー４ｃ、モータ２の回転数を検出するモータ回転数センサー４ｄを有している。加えて、検出部４は、車両Ｖｅの外部状況に関する撮像情報を取得する車載カメラ４ｅ、ＧＰＳ［Global Positioning System］受信器４ｆ、所定の地図情報を有するナビゲーションシステム４ｇ、および、ＩＴＳ［Intelligent Transport Systems］通信機器４ｈなどの各種センサ・機器等を有している。ＧＰＳ受信器４ｆは、複数のＧＰＳ衛星からの電波を受信することにより、車両Ｖｅの現在位置（例えば、車両Ｖｅの緯度および経度）を測定する。ナビゲーションシステム４ｇは、ＧＰＳ受信器４ｆと連動し、車両Ｖｅ（自車両）の現在位置や走行予定径路を探索して表示する。また、ＩＴＳ通信機器４ｈは、ナビゲーションシステム４ｇの高度化に寄与し、例えば、走行予定道路の渋滞状況や、走行予定地域の気象情報などを取得する。そして、検出部４は、後述するコントローラ５と電気的に接続されており、上記のような各種センサや機器・装置等の検出値または算出値に応じた電気信号等を検出データとしてコントローラ５に出力する。

コントローラ５は、例えば、マイクロコンピュータを主体にして構成される電子制御装置であり、この発明の実施形態におけるコントローラ５は、車両Ｖｅを制御するとともに、特に、車両Ｖｅのエネルギ効率を算出し、そのエネルギ効率に基づいて車両Ｖｅの航続距離を推定する。コントローラ５には、上記の検出部４で検出または算出された各種データ等が入力される。コントローラ５は、入力された各種データおよび予め記憶させられているデータや計算式等を使用して演算を行う。そして、コントローラ５は、その演算結果を制御指令信号として出力し、上記のように車両Ｖｅを制御するように構成されている。なお、図１では一つのコントローラ５が設けられた例を示しているが、コントローラ５は、制御する装置や機器毎に、あるいは、制御内容毎に、複数設けられていてもよい。

前述したように、この発明の実施形態における車両の制御装置は、車両Ｖｅのエネルギ効率を基に、航続距離を精度よく推定することを目的としている。そのために、この発明の実施形態における車両Ｖｅのコントローラ５は、例えば、次の図２のフローチャートに示す制御を実行するように構成されている。

図２のフローチャートにおいて、先ず、ステップＳ１では、車両Ｖｅの走行シーンに関連するデータが取得される。具体的には、検出部４の各種センサ・機器等から、車両Ｖｅが走行する道路の種別や道路の状態を判定する際に用いる各種情報が取得される。

ステップＳ２では、道路種別が、一般道路であるか、または、特定道路であるかが判断される。この発明の実施形態における一般道路とは、一般の“車両”が日常的に走行する頻度が高い道路であって、通常、最高速度が６０km/h程度（高くとも、８０km/h）に制限される一般道のことである。一方、この発明の実施形態における特定道路とは、“車両”が一般道路を走行する場合と比較して、その“車両”のエネルギ効率が低下する可能性のある、あるいは、エネルギ効率が低下することが予測される道路のことである。例えば、高速道路、登坂路、積雪・凍結路、渋滞中の道路などが、この発明の実施形態における特定道路に該当する。

なお、車両Ｖｅが一般的な性能のエンジン車両である場合は、最高速度が１００km/h以下に制限されている一般的な高速道路を走行する際には、一般道路を走行する場合と比較して、通常は、“車両”のエネルギ効率、すなわち、燃費が向上する。そのため、そのようなエンジン車両の場合は、例えば、制限速度が１２０km/hまで引き上げられていて、エンジン車両であっても、一般道路を走行する場合と比較して燃費が低下する可能性のある高速道路を、特定道路とする。

したがって、車両Ｖｅが走行する道路が、例えば、高速道路（もしくは、制限速度が１００km/hを超える高速道路）、または、登坂路であり、一般道路を走行する場合と比較して燃費が低下する可能性がある場合には、道路種別が特定道路であると判断される。また、走行道路が、積雪路や凍結路であり、一般道路を走行する場合と比較して燃費が低下する可能性がある場合も、道路種別が特定道路であると判断される。

判別した道路種別が特定道路ではない、すなわち、判別した道路種別が一般道路であることにより、このステップＳ２で否定的に判断された場合は、ステップＳ３へ進む。

ステップＳ３では、学習反映率Ｋが、通常の値（標準値）に設定される。学習反映率Ｋは、次のステップＳ５で学習エネルギ効率を算出する演算式における係数Ｋであり、航続距離の算出に反映させる実際のエネルギ効率の反映度合いを示す、０から１の範囲内の数値である。この場合の学習反映率Ｋは、走行道路の道路種別が一般道路であると判定された際に設定される標準値（例えば、Ｋ＝０．１）である。

これに対して、判別した道路種別が特定道路であることにより、上記のステップＳ２で肯定的に判断された場合には、ステップＳ４へ進む。

ステップＳ４では、学習反映率Ｋが、通常の値（標準値）よりも大きな値に設定される。すなわち、航続距離の算出に反映させる実際のエネルギ効率の反映度合いを高めるため、標準値よりも大きな値の学習反映率Ｋが設定される。この場合の学習反映率Ｋは、走行道路の道路種別が特定道路であると判定された際に設定される値であって、道路種別が一般道路であると判定された際に設定される標準値よりも大きな値（例えば、Ｋ＝０．５）である。

上記のステップＳ３またはステップＳ４のいずれかで学習反映率Ｋが設定されると、続いて、ステップＳ５では、学習エネルギ効率が算出される。学習エネルギ効率は、次のステップＳ６で航続距離を算出する際に反映させる車両Ｖｅのエネルギ効率である。この発明の実施形態では、学習エネルギ効率は、次の演算式から算出される。
Ｅ＝（Ｋ－１）×Ｅ_{（ｎ－１）}＋Ｋ×Ｅ_ｎ
上記の演算式において、Ｅは学習エネルギ効率、Ｅ_ｎは直近に取得した（最新の）実際のエネルギ効率、Ｅ_{（ｎ－１）}は前回算出された学習エネルギ効率、そして、Ｋは学習反映率である。なお、今回の実際のエネルギ効率Ｅ_ｎは、予め定めた所定の走行区間で消費されたエネルギ源（すなわち、燃料または電力の少なくともいずれか）の実際の消費量に基づいて求めた車両Ｖｅのエネルギ効率である。なお、この場合の“所定の走行区間”は、例えば、トリップメータで計測される所定距離ごとの区間や、あるいは、車両Ｖｅの給油もしくは充電のタイミングの間に走行した所定距離ごとの区間などの、一定距離ごとの区間である。

そして、ステップＳ６では、上記のステップＳ５で算出された学習エネルギ効率Ｅ、および、エネルギ源の残量に基づいて、車両Ｖｅの航続距離、すなわち、残りの（今後の）走行可能距離が算出される。具体的には、学習エネルギ効率Ｅと、エネルギ源の残量（すなわち、燃料の残量、および、バッテリの残容量の少なくともいずれか）とが乗算されて、航続距離が算出される。

上記のようにしてステップＳ６で航続距離が算出されるされると、その後、この図２のフローチャートで示すルーチンを一旦終了する。

上記の図２のフローチャートで示した制御は、次の図３および図４のフローチャートに示すように変形して実行することもできる。

図３のフローチャートに示す制御では、上記の図２のフローチャートで示したステップＳ１で、走行道路の種別や走行道路の状態を判定するための各種情報が取得されると、ステップＳ１１では、各区間の高速道路に関して判定される。具体的には、車両Ｖｅが走行して来た所定の走行区間における高速道路の数や距離について、判定および分析される。例えば、所定時間前から現時点に至る所定期間に走行した走行区間、または、所定距離前から現地点に至る所定距離間に走行した走行区間における高速道路の割合と、上記の所定期間に走行した走行区間よりも短い、直近の走行区間、または、上記の所定距離間に走行した走行区間よりも近い直近の走行区間における高速道路の割合とが比較される。

そして、ステップＳ１２では、走行道路が高速道路に変化したか否か、すなわち、走行道路の道路種別が一般道路から特定道路に変化したか否かが判断される。例えば、上記の所定期間に走行した走行区間における高速道路の割合が（一例として）２０％以下であったときに、直近の走行区間が高速道路であると判定された場合に、走行道路が高速道路（特定道路）に変化したと判断される。

走行道路が高速道路（特定道路）に変化していないことにより、このステップＳ１２で否定的に判断された場合は、上記の図２のフローチャートで示したステップＳ３へ進む。それに対して、走行道路が高速道路（特定道路）に変化したことにより、ステップＳ１２で肯定的に判断された場合には、上記の図２のフローチャートで示したステップＳ４へ進む。そして、上記の図２のフローチャートにおけるステップＳ３からステップＳ６の制御が、従前と同様に実行される。

図４のフローチャートに示す制御では、上記の図２のフローチャートで示したステップＳ１で、走行道路の種別や走行道路の状態を判定するための各種情報が取得されると、ステップＳ２１では、各区間の積雪路に関して判定される。具体的には、車両Ｖｅが走行して来た所定の走行区間における積雪路の数や距離について、判定および分析される。例えば、所定時間前から現時点に至る所定期間に走行した走行区間、または、所定距離前から現地点に至る所定距離間に走行した走行区間における積雪路の割合と、上記の所定期間に走行した走行区間よりも短い、直近の走行区間、または、上記の所定距離間に走行した走行区間よりも近い直近の走行区間における積雪路の割合とが比較される。

そして、ステップＳ２２では、走行道路が積雪路に変化したか否か、すなわち、走行道路の道路種別が一般道路から特定道路に変化したか否かが判断される。例えば、上記の所定期間に走行した走行区間における積雪路の割合が（一例として）２０％以下であったときに、直近の走行区間が積雪路であると判定された場合に、走行道路が積雪路（特定道路）に変化したと判断される。

走行道路が積雪路（特定道路）に変化していないことにより、このステップＳ２２で否定的に判断された場合は、上記の図２のフローチャートで示したステップＳ３へ進む。それに対して、走行道路が積雪路（特定道路）に変化したことにより、ステップＳ２２で肯定的に判断された場合には、上記の図２のフローチャートで示したステップＳ４へ進む。そして、上記の図２のフローチャートにおけるステップＳ３からステップＳ６の制御が、従前と同様に実行される。

以上のように、この発明の実施形態における車両の制御装置では、車両Ｖｅが、例えば、高速道路や登坂路、あるいは、積雪路などの特定道路を走行し、通常の一般道路を走行する場合と比較して車両Ｖｅのエネルギ効率が低下する場合であっても、そのエネルギ効率が低下する状況を、航続距離を推定する制御に適切に反映させることができる。

したがって、この発明の実施形態における車両の制御装置によれば、車両Ｖｅのエネルギ効率を基に、今後に走行可能な、残りの航続距離を精度よく、適切に推定することができる。

１ エンジン（ENG：駆動力源）
２ モータ（MG：駆動力源）
３ トランスアクスル（TA）
４ 検出部
４ａ （検出部の）車速センサー
４ｂ （検出部の）加速度センサー
４ｃ （検出部の）エンジン回転数センサー
４ｄ （検出部の）モータ回転数センサー
４ｅ （検出部の）車載カメラ
４ｆ （検出部の）ＧＰＳ受信器
４ｇ （検出部の）ナビゲーションシステム
４ｈ （検出部の）ＩＴＳ通信機器
５ コントローラ（ECU）
６ 駆動輪（前輪）
Ｖｅ 車両（ハイブリッド車両）

Claims (1)

1. 車両が走行する際に消費されるエネルギ源の単位消費量当たりの走行距離で示すエネルギ効率に基づいて前記車両の航続距離を推定する車両の制御装置であって、
   前記車両が走行する道路の種別を判定するための情報を検出する検出部と、
   前記車両を制御するとともに、前記航続距離を算出するコントローラと、を備え、
   前記コントローラは、
   前記道路の種別が、一般道路であるか、または、前記車両が前記一般道路を走行する場合と比較して、前記エネルギ効率が低下する可能性のある特定道路であるかを判定し、
   所定の走行区間ごとに消費されたエネルギ源の実際の消費量を取得し、
   前記走行区間の前記走行距離および前記実際の消費量に基づいて前記車両の実際のエネルギ効率を算出し、
   前記航続距離の算出に反映させる前記エネルギ効率を学習エネルギ効率として算出し、
   前記エネルギ源の残量および前記学習エネルギ効率に基づいて前記航続距離を算出するとともに、
   前記学習エネルギ効率をＥ、前回算出した前記学習エネルギ効率をＥ_{（ｎ－１）}、直近に取得した前記実際のエネルギ効率をＥ_ｎ、および、前記航続距離の算出に反映させる前記実際のエネルギ効率の反映度合いを示す学習反映率をＫとして、
   Ｅ＝（Ｋ－１）×Ｅ_{（ｎ－１）}＋Ｋ×Ｅ_ｎ
   の演算式から前記学習エネルギ効率を算出し、
   前記車両が前記特定道路を走行する場合は、前記車両が前記一般道路を走行する場合と比較して、前記学習反映率の値を大きくする
   ことを特徴とする車両の制御装置。

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