JP3536703B2 - ハイブリッド車両の制御方法、ハイブリッド車両の制御装置およびハイブリッド車両 - Google Patents
ハイブリッド車両の制御方法、ハイブリッド車両の制御装置およびハイブリッド車両Info
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Description
制御方法に関し、特に、エンジンと、車両の運動エネル
ギーを変換、貯蔵、放出する回生システムとを持つハイ
ブリッド車両の最適運転制御方法に関する。
による制動では、車両の持つ運動エネルギーは熱として
廃却される。これに対して、運動エネルギーを回収、再
利用する回生システムを備えることで燃費を向上する車
両がある。例えば、特開平10−98805に記載の車
両は、回転機により運動エネルギーを電気エネルギーに
変換、バッテリに蓄積するシステムを備えたものであ
る。この他に、1990年12月1日に社団法人自動車
技術会から発行された「自動車技術ハンドブッ ク〈第
1分冊〉基礎・理論編」の137ページから140ペー
ジに記載の、弾性体、圧縮エア、フライホイール、油圧
ポンプなどを用いた回生システムを備えた車両が知られ
ている。
車両では、エンジンなどの一次動力源と、回生システム
による二次動力源の出力割合を制御することで、燃費と
運転性を高めることができる。例えば、回転機(モー
タ)と蓄電池を備えた車両については、特開平8−12
6116号公報に示されるように、目的地を入力し走行
経路を決定、経路上のバッテリ残量をスケジューリング
する方法がある。この方法では、登坂手前でバッテリ残
量が多くなるようにし、登坂途中での電力不足による運
転性劣化の防止を試みている。また、バッテリ残量が少
なくなるようにし、回生ブレーキによるエネルギー回収
量を大きくすることで、燃費の向上と、ブレーキ力確保
による運転性向上を試みている。
とそこへ到達するまでの経路が示されていない場合、長
期的な計画は何ら行えないという問題がある。また、目
的地と経路を特定し、これに基づき運転計画を立案した
場合、運転操作の誤りや運転者の気分変化などにより、
実走行時に予定経路から逸脱した場合、燃費、運転性と
もに極端に悪化する。
するために、本発明では、ハイブリッド車両を制御する
方法において、車両が位置すると予測される標高の分布
を時刻毎に算出し、この時刻毎の標高の分布から、時刻
毎の標高の代表値を算出し、車両が時刻毎に該代表値の
標高地点を走行するものと予測して、回生システムのエ
ネルギ回収放出量とエンジン出力のスケジュール行うよ
うにして、ハイブリッド車両を制御する。
れていない場合にも、中長期的な運転計画が立案でき燃
費を改善できる。
明では、現時点以降の時刻毎の車両エネルギ状態に係る
確率分布を算出し、エネルギ状態の分布のバラツキに応
じて時刻毎のエネルギ貯蔵量目標値の設定範囲を制限
し、制限範囲を満たすように、回生システムのエネルギ
回収放出量とエンジン出力のスケジュールを行うように
してハイブリッド車両を制御する。
ケジューリングによる運転計画を立案した場合に、運転
性が回生システムエネルギ残量の過不足により、運転性
が悪化する現象を回避することができる。
両エネルギ状態に係る確率分布として、標高の分布ある
いは、車速に関する分布の、いずれか一つ以上を用いて
ハイブリッド車両を制御する。
の支配要因にもとづく運転計画が行われ、良好な制御結
果を得られる。
にある交差点での分岐する割合と区間走行に要する時間
予測から、各時刻での到達可能地点と該地点到達確率を
算出し、到達地点の標高を求め、車両が該時刻において
置かれる標高の確率分布を算出し、この標高確率分布
を、時刻毎の車両エネルギ状態に係る確率分布として用
いてハイブリッド車両を制御する。
近傍、即ち、車両を中心に所定の距離、道のりにある地
点あるいは所定時間内に到達可能な地点の集合、に含ま
れる地点の標高の分布を算出し、標高の分布の分散が大
きいほど、回生システムエネルギ貯蔵量の目標値を適正
範囲の中心付近に設定するようしてハイブリッド車両を
制御する。
較的少ない手数で車両を制御できる。
の形態による車両制御方法について説明する。
る車両制御方法を適用する車両制御システムの構成につ
いて説明する。
源として内燃機関であるところのエンジン101と、回
転機であるところの発電機103とモータ105を備え
ている。これらは歯車及びクラッチから構成される動力
伝達軸100に接続され、直接あるいは間接的に走行輪
109を駆動する。発電機103とモータ105が発電
及び消費する電力の残余はバッテリ107に蓄電され、
電力の供給が求められた場合に放電される。
7によって制御及びモニタされる。発電機103は、発
電機制御装置119によって制御及びモニタされる。モ
ータ105はモータ制御装置123によって制御及びモ
ニタされる。バッテリ107はバッテリ121によって
制御及びモニタされる。これら制御装置は車両制御装置
115により統合的に制御される。車内ネットワーク1
25は制御装置を相互に接続する。
らなる現在位置検出装置131が取り付けられ、車両の
現在位置情報を車両制御装置115に出力する。地図デ
ータベース133は、車両制御装置115からの要求を
受け、車両の現在地、周辺、他必要とされる地域の道路
の道幅、分岐、標高のデータを車両制御装置115に出
力する。道路ビーコン受信機、無線アンテナなどからな
る道路情報受信装置135は、公衆に供せられた道路交
通に関する情報を受信し、これを車両制御装置115に
出力する。
ポジションメータが取り付けられており、アクセルへダ
ル踏み角を車両制御装置に出力する。ブレーキペダル1
29には図示されないポジションメータが取り付けられ
ており、ブレーキペダル踏み角を車両制御装置に出力す
る。制動装置111はブレーキペダル129と機械的も
しくは電気的な接続を持ち、ブレーキペダルの踏み角に
応じて走行輪に制動力を加える。この制動装置は走行輪
の運動エネルギーをブレーキパッドもしくはブレーキド
ラムにより熱に変換し大気中に廃却するものである。
の詳細を説明する。車両制御装置は相互にバス210に
よって接続されたCPU201、ROM203、RAM
205、センサIO、ネットワークIOから構成されて
いる。CPU201はROM203に格納された制御プ
ログラムに基づいて、車両を制御する。CPU201の
演算に必要な変数はRAM205にデータとして貯えら
れる。センサIO207を通して、現在位置検出装置1
31、地図データベース133、道路情報受信装置13
5とのデータの送受信、及び、アクセルペダル踏み角、
ブレーキペダル踏み角の信号の受信が行われ、CPU2
01あるいはRAM205に必要な期間記憶される。ネ
ットワークIO209を通して、車内ネットワーク12
5とのデータの送受信が行われ、CPU201あるいは
RAM205に必要な期間記憶される。
19、バッテリ制御装置121、モータ制御装置123
も、図2に示された車両制御装置115と同様の構成を
持つ。
御方法のブロック図を示す。このブロック図に示される
処理は車両制御装置115において実行される。
31が検出した現在位置と、地図データベース133か
らの地理データ、道路情報受信装置135からの道路混
雑情報をもとに、現時刻から所定の時間間隔で所定時刻
まで、例えば5分刻みに30分後まで、各時刻tまでに現
地点から到達可能な範囲S(t)を算出する。S(t)
の算出は、地図データベースに収められた、リンク点間
を想定される道路混雑状況に応じた最大速度で走行した
として隣接するリンク点間走行に必要な時間を算出し、
リンク点間の道路結合を網羅的に探索することで到達可
能リンク点を求めることで実行される。なお、リンク点
はすべての交差点、分岐点、交差点間の道路上に所定間
隔で置かれた点からなる。
(t)に含まれる各リンク点にそれぞれ到達する確率を
算出する。確率計算にあたっては、分岐点毎に経路選択
確率を、地図データベースより読み出した道幅が太い道
ほど選択される確率を大きく、また、道路情報受信装置
より分岐先の混雑度合を参照し、混雑が激しいほど選択
される確率を小さく設定する。また、車両は道幅が広い
ほど速い速度で走行し、混雑が激しいほど遅い速度で走
行するものとして、各リンク点間を走行するのにかかる
時間分布を算出する。このように定めた各分岐での経路
選択確率と、リンク点間走行時間分布とから、t時刻後
にS(t)に含まれる各リンク点sに車両が在する確率
Pos(s;t)が算出される。なお、車両がリンク点
の真上に存在しない場合は、最寄りのリンク点上に存在
するものとして扱う。
能範囲S(t)と到達確率Pos(s;t)と地図デー
タベースの標高データとから各時刻tで車両が位置する
標高の分布を算出する。即ち以下の分布を求める。地図
データベースより読み取ったリンク点sの標高をH
(s)として、道路の最低標高(例えば−200m)か
ら最高標高(例えば4000m)を所定の幅(例えば1
m)で区間HH(i)に分ける。S(t)に含まれるs
について、H(s)が区間HH(i)に属するものの全
体をS(t;i)として数1で定まるhh(t;i)を
各区間HH(i)について求める。
て車両存在する確率を求める。図5に標高区間を横軸に
取り、各区間での存在確率を縦軸にとったグラフを示
す。このグラフに示された関係は時刻tでの車両位置す
る標高を示す確率分布h(t)である。なお、ここでは
有限個のリンク点を用いたが、S(t)を連続体とし、
また標高区間の幅を小さい方向に極限をとることで、連
続系の標高の分布を算出するようにしてもよい。
h(t)より、各時刻の標高の代表値ho(t)を算出
する。ここでは、数2で与えられる標高の平均値を代表
とする。
である。
布h(t)の形状の偏りを考慮して時刻tでの代表値を
求めてもよい。例えば、h(t)が右方向に広がりを持
つ場合、広がりに応じて平均値より大きい値に代表値を
とることで、山間路など特殊な道路状況でも良好な制御
が行える。
での充電スケジューリングでの充電残量に関する制約条
件を設定する。本ブロックの処理の説明のため、本実施
の形態で用いた車両のバッテリ107の特性について述
べる。図6は充電残量(SOC)に対するバッテリの出
力特性である。SOC100%のとき最大の出力が選ら
れる。SOCが60%を下回ると急速に出力が衰える。
このためモータ駆動力が低下し、運転性が極端に悪化す
る。図7はバッテリの充放電効率を示す。充放電効率と
は、充電量に対してどれだけの放電量が選られるかの割
合である。SOCが95%以下の領域では100%に近
い充放電効率を得られるが、95%を越えると極端に効
率が低下する。SOC100%となるとこれ以上の充電
は過充電となり実質上不可能となり、回生ブレーキを働
かすことができず車両運転性に問題を生じる。本ブロッ
ク309の処理は、時刻tにおいて、所定の有為水準a
で、これら運転性が悪化する事象が発生しないようする
ため、充電残量の目標範囲の制約範囲を標高分布h
(t)より設定するものである。
算出する。標高は車両に数3に示す位置エネルギーEh
(h)[J(ジュール)]を与える。
る。位置エネルギーは標高位置が変化したとき回生シス
テムにより電気的エネルギーして回収される。このとき
の標高差1mあたりのSOC変化幅はモータ効率を固定
して考えればある固定値k[%/m]である。従って、
予測した時刻tでの標高の代表値ho(t)と、実際時
刻tでの標高の実現値hr(t)との差をΔh(t)と
すると、SOCはk×Δhだけ増減する。将来時点tで
のΔh(t)は、現時点では確率的な現象であり、Δh
(t)の分布はh(t)より一意に定まる。よって、数
4をh(t)を用いて解くことで、所定の有為水準a
(例えば0.99)に対して、k×Δhの変動が確率的に生
じてもSOCが65%から100%に間に収まるsoc(t)
の範囲[e1(t), e2(t)]を算出できる。この時刻tでの充
電残量目標値設定に関する制限範囲[e1(t),e2(t)]がブ
ロック309の出力である。
ち、h(t)の分散が大きいほど[e1(t),e2(t)]の範囲
が狭まるという性質がある。本実施の形態のほかに、こ
の性質にのみ着目し、h(t)の分散に応じて充電スケ
ジュールでの充電残量制約範囲を狭く取るように処理し
てもよい。この場合、精度が劣るものの、少ない手数で
の処理を実現できる。
07で求めた各時刻tでの標高の代表値ho(t)と、
各時刻でのSOC制約範囲[e1(t),e2(t)]をもとに、充
電スケジューリングを行うとともに、充電スケジュール
の結果と現在の充電残量値から、発電重視、駆動(放
電)重視のいずれかの充放電要求ブロック315へ出力
する。ここでの充電スケジューリングでは、各時刻t
(現時点から5分刻みで30分後まで)における車両の標
高位置、ho(t)をとるものとし、この条件下で燃費
を最小とするようなバッテリ充電残量の目標値を各時刻
毎に算出している。ただし、各時刻での目標値は制約範
囲[e1(t),e2(t)]をみたすものとする。こうして求めた
充電残量に対して、実際の残量が大の場合は、充放電要
求を駆動(放電)重視とする。実際の残量が小の場合
は、充電要求を発電重視とする。
角APSと、ブレーキペダル踏み角BRSと、車速Vとから車
軸への駆動出力目標値を決定する。まず、図8に示すマ
ップより、APSと車速Vから目標軸出力の基準値を決定す
る。さらに、この基準値から図9に示す割合でブレーキ
ペダル踏み角に応じてブレーキ量を減じたものを目標車
軸駆動出力tTdとして出力する。
の充放電要求と、ブロック313からの目標車軸駆動出
力とをもとに、エンジン出力、モータ出力、発電機発電
量の目標値を算出し、それぞれの目標値をエンジン、モ
ータ、発電機の制御装置へ出力する。ここで、エンジン
出力から発電に要する出力を引いた値と、モータ出力の
合計が車軸出力である。この車軸出力がブロック313
で求めたtTdと一致しするようにする。個々のエンジ
ン、モータ、発電機の駆動割合は、テーブルを参照して
決定する。テーブルは発電機発電量を大目にとる発電重
視型とものと、モータ駆動力を大目にとる駆動重視型の
2種類が用意されており、ブロック311からの充放電
要求に従い、いずれかのテーブルが選択的に読み取られ
る。
よる車両制御方法のブロック図の説明を終る。
両制御方法の処理のフローを示す。
った、車両到達範囲S(t)の予測を行う。
った、S(t)ないの各点に関する到達確率の算出を行
う。
った、標高分布h(t)の算出を行う。
った、各時刻での標高代表値ho(t)の算出を行う。
った、充電残量のスケジューリングを行う。
った、目標車軸出力の設定を行う。
った、エンジン、モータ、発電機の駆動目標値の設定
と、出力を行う。
なる回生システムを備えた車両について示したが、本発
明はこの実施の形態に限定されない。弾性体、圧縮エ
ア、フライホイール、油圧ポンプなどを用いた回生シス
テムを備えた車両においても、図6、7で示したバッテ
リの出力特性、充放電効率と同様に、それぞれの出力特
性、効率特性がある。例えば、フライホイールを用いた
回生システムでは、車両の運動エネルギーをフライホイ
ールの回転エネルギーに変換、蓄積する。このとき、回
転数が一定値を下回るとエネルギーを放出することがこ
んなんになる。また、一定値以上の高回転になると、摩
擦損失が大きくなりエネルギーを貯えることができなく
なる。これら回生システムの特性に応じて、図3のブロ
ック309で設けたのと同様に、回生エネルギー蓄積量
の制約範囲が設定される。
10を用いて説明する。
いう道路環境を示している。特に混雑は発生していない
ものとする。時刻0において車両が●の位置にいて○、
△の方向に向かって太い線上を走行するものとする。図
10のBに、将来環境について何ら予見的な制御を行っ
ていない車両の充電残量の変化を示す。●の位置から○
の位置へ登坂を行い電力を消費するため、SOCが低下
し、モータ出力が低下してしまい、運転性が劣化する。
また、△を過ぎた降坂では、回生ブレーキによる発電に
よりSOCが100%を越え、回生ブレーキが効かなく
なる。これに対して本発明の車両制御を行った場合のバ
ッテリ残量変化を図10のCに示す。●に到るまでの走
行で、●から○へ到る山道の標高代表値を得ているた
め、●の地点では登坂に必要な充電残量得ている。その
ため、○に到るまでの間にモータ出力が低下することは
ない。さらに、○から△への走行において、△の地点で
更に山に登る経路と降道の両方の含んだ標高分布をもと
に目標充電残量の制約を設けた上で、標高の代表値をも
とに、充電スケジュールが行われている。このため、大
きな確率で選択される太線の経路をたどって降坂した場
合(C図の実線のSOC変化)と、登坂路が選ばれた場
合(C図の破線矢印のSOC変化)の好ましくは両方で
良好な運転性が確保される。
る。
を示す。図3に示したブロック図と同番号の処理の内容
は同一である。図11のブロック図では、あらかじめ目
標経路を設定するブロック1101が設けられている。
ブロック1101はドライバが入力による目的地への最
適経路を算出している。ブロック1103では、ブロッ
ク303にかわって、ブロック1101から入力される
目標経路の情報を用いて各リンク点への到達確率を算出
している。即ち、分岐があった場合に目標経路に沿った
道が選択される確率を最も大きく(例えば90%以上)
とり、道路形状や混雑状況に応じて、他の道が選択され
る確率を若干増加する。(例えば道幅が同一ならば経路
外への逸脱は1%、道幅が大きくなるにつれ最大10%
の割合で目標経路外の道が選択されるとする)。
ている最に、より効率的に充電量のスケジュールが行え
る。さらに、目標経路からの逸脱が発生した場合にも、
ブロック309により一定の水準で目標充電残量に制約
が加えられていることにより、運転性が大きく劣化する
恐れがなくなる。
る。
を示す。図3に示したブロック図と同番号のブロックは
同一の働きをする。図12のブロック図ではブロック3
05、307、309が廃止され、変わってブロック1
205、1207、1209が置かれている。ブロック
1205では、到達可能範囲の各点での道路混雑情報を
もとに、車速変動幅を算出、到達確率と合成することで
標高分布に変わって、各時点tでの車速変動幅分布を算
出している。ブロック1207では各時点tでの車速変
動幅の代表値を算出している。ブロック1209では、
車速変動幅の分布をもとに、つづくブロック311の充
電スケジューリングでの充電残量制約範囲を設定してい
る。ここで、車両は速度vのとき、数5に示す運動エネ
ルギーEv(h)[J(ジュール)]をもっている。
Δhに変わって、回生エネルギの変動要因となる。第一
の実施の形態で数4について解いたのと同様に、Δvの
車速変動があった場合にも、充電残量が有為水準aで適
性範囲に収まるための充電目標値範囲[e1(t),e2(t)]が
算出できる。これが、ブロック1209の出力である。
で、高速走行が行われている場合に効果がある。このよ
うな場合、回生エネルギの変動の支配要因は、運動エネ
ルギの変化である。この運動エネルギの分布をもとに充
電スケジュールが行われ、良好な運転性が確保できる。
る。
を示す。図3に示したブロック図と同番号のブロックは
同一の働きをする。ここではブロック303が廃止さ
れ、ブロック305では、到達可能範囲にある点に、同
じ確率で到達するものとして標高分布を求めている。本
実施の形態では、精度が劣るものの、少ない手数で処理
を行える利点がある。この実施の形態において、ブロッ
ク303での処理を、現地点から、平均車速と経過時間
で定まる道のり、あるいは距離にある地点を到達可能範
囲とする処理に置き換えてもよい。精度は悪化するもの
の、より単純な処理となる。
到達するまでの経路が示されていない場合にも、確率的
な予測により、長期的な車両運転スケジュールが行わ
れ、燃費が向上する。さらに、運転性劣化の発生を一定
の水準以下に抑えることができる。また、経路を特定し
運転計画を立案した場合に、実走行時に予定経路から逸
脱した場合でも、燃費、運転性を劣化を抑制できる。
である。
る。
図である。
ある。
性図である。
にかかわる図である。
にかかわる図である。
ブロック図である。
ブロック図である。
ブロック図である。
107…バッテリ、109…走行輪、111…制動装
置、113…燃料タンク、115…車両制御装置、11
7…エンジン制御装置、119…発電機制御装置、12
1…バッテリ制御装置、123…モータ制御装置。
Claims (13)
- 【請求項1】運動エネルギを変換する回生システムおよ
びエンジンを備えたハイブリッド車両の制御方法におい
て、 予め記憶された地図情報を用いて、所定時刻における前
記ハイブリッド車両が到達可能な複数の地点を予測する
ステップと、 前記予測結果および前記地図情報を用いて、前記ハイブ
リッド車両が前記所定時刻に到達する標高の確率分布を
算出するステップと、 前記標高の確率分布に基づいて、前記回生システムおよ
び前記エンジンを制御するステップとを備えたことを特
徴とするハイブリッド車両の制御方法。 - 【請求項2】請求項1に記載のハイブリッド車両の制御
方法において、 前記制御するステップは、前記標高の確率分布を用い
て、前記ハイブリッド車両が到達すると予測する標高の
代表値を算出し、前記代表値を用いて、制御を実行する
ことを特徴とするハイブリッド車両の制御方法。 - 【請求項3】請求項1に記載のハイブリッド車両の制御
方法において、 前記制御するステップは、前記標高の確率分布を用い
て、前記所定時刻における前記ハイブリッド車両のエネ
ルギ状態に係る確率分布を算出し、前記エネルギ状態に
係る確率分布を用いて制御を実行することを特徴とする
ハイブリッド車両の制御方法。 - 【請求項4】請求項3に記載のハイブリッド車両の制御
方法において、 前記制御するステップは、前記エネルギ状態の確率分布
の分散に応じて前記所定時刻のエネルギ貯蔵目標値の設
定範囲を決定し、前記設定範囲を満たすように前記制御
を実行することを特徴とするハイブリッド車両の制御方
法。 - 【請求項5】請求項1に記載のハイブリッド車両の制御
方法において、 前記所定時刻に、前記予測した複数の地点それぞれに到
達する確率を算出するステップを備え、 該確率を算出するステップは、前記地図情報に含まれる
道路の分岐点毎に、前記分岐点に接するいずれの経路を
選択するかの度合いを示す経路選択確率を算出すること
により、前記確率を算出することを特徴とするハイブリ
ッド車両の制御方法。 - 【請求項6】請求項5に記載のハイブリッド車両の制御
方法において、 前記確率を算出するステップでは、前記地図情報に含ま
れる道幅に基づき、前記道幅のより広い経路ほど前記経
路選択確率をより前記経路選択確率の値を高くすること
を特徴とするハイブリッド車両の制御方法。 - 【請求項7】請求項5に記載のハイブリッド車両の制御
方法において、 前記分岐点に接する経路における混雑の度合いを示す混
雑情報を受信するステップをさらに有し、 前記確率を算出するステップでは、前記混雑情報に基づ
いて、より混雑の激しい経路ほど前記経路選択確率の値
を高くすることを特徴とするハイブリッド車両の制御方
法。 - 【請求項8】ハイブリッド車両に含まれる運動エネルギ
を変換する回生システムおよびエンジンを制御するハイ
ブリッド車両の制御装置において、 予め記憶された地図情報を用いて、所定時刻における前
記ハイブリッド車両が到達可能な複数の地点を算出する
手段と、 前記予測結果および前記地図情報を用いて、前記ハイブ
リッド車両が前記所定時刻に到達する標高の確率分布を
算出する手段と、 前記標高の確率分布に基づいて、前記回生システムおよ
び前記エンジンを制御するための信号を出力する手段と
を備えたことを特徴とするハイブリッド車両の制御装
置。 - 【請求項9】請求項8に記載のハイブリッド車両の制御
装置において、 前記出力する手段は、前記標高の確率分布を用いて、前
記所定時刻における前記ハイブリッド車両のエネルギ状
態に係る確率分布を算出し、前記エネルギ状態に係る確
率分布を用いて前記信号を生成することを特徴とするハ
イブリッド車両の制御装置。 - 【請求項10】請求項9に記載のハイブリッド車両の制
御装置において、 前記出力する手段は、前記エネルギ状態の確率分布の分
散に応じて前記所定時刻のエネルギ貯蔵目標値の設定範
囲を決定し、前記設定範囲を満たすように前記信号を生
成することを特徴とするハイブリッド車両の制御装置。 - 【請求項11】運動エネルギを変換する回生システムお
よびエンジンを備えたハイブリッド車両において、 地図情報を記憶する記憶装置と接続する入出力装置と、 プログラムが格納されたメモリと、 前記プログラムに基づき、前記地図情報を用いて、所定
時刻における前記ハイブリッド車両が到達可能な複数の
地点を算出し、前記所定時刻に、前記予測結果および前
記地図情報を用いて、前記ハイブリッド車両が前記所定
時刻に到達する標高の確率分布を算出し、前記標高の確
率分布に基づいて、前記回生システムおよび前記エンジ
ンを制御するための信号を出力する処理装置と、 前記処理装置に接続され、前記信号に基づいて前記エン
ジンを制御するエンジン制御装置と、 前記処理装置に接続され、前記信号に基づいて前記回生
システムを制御する回生システム制御装置とを備えたこ
とを特徴とするハイブリッド車両。 - 【請求項12】請求項11に記載のハイブリッド車両に
おいて、 前記処理装置は、前記標高の確率分布を用いて、前記所
定時刻における前記ハイブリッド車両のエネルギ状態に
係る確率分布を算出し、前記エネルギ状態に係る確率分
布に基づいて前記信号を生成することを特徴とするハイ
ブリッド車両。 - 【請求項13】請求項12に記載のハイブリッド車両に
おいて、 前記制御装置は、前記エネルギ状態の確率分布の分散に
応じて前記所定時刻のエネルギ貯蔵目標値の設定範囲を
決定し、前記設定範囲を満たすような前記信号を生成す
ることを特徴とするハイブリッド車両。
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