JP3915427B2 - 車両の四輪駆動装置 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、車両の四輪駆動装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
車両の四輪駆動装置として、内燃エンジンと電動機を組み合わせ、前輪をエンジンで駆動し、後輪を電動機で駆動し、電動機にバッテリから電力を供給するものが提案されている（実開平４−７６５２７号、特開平１０−４７１０３号）。
【０００３】
これによると、走行パターンに応じて四輪駆動とする機能を提供することができ、内燃エンジンヘの負担を軽減し燃費向上に貢献することができると共に、バッテリが空になった後も内燃エンジンを用いて走行することが可能であるため、長時間、長距離の走行が可能である。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、このような駆動装置にあっては、バッテリに充電する内燃エンジンに付属の充電装置（発電機）の容量が小さかったり、あるいは充電装置を搭載しない場合には、バッテリが空になってしまった後も走行することは可能であるものの、四輪駆動機能を用いることができず、このため降雪地等、四輪駆動機能が必要な地域に到着する前にバッテリを消耗してしまい、肝心の時に四輪駆動を行えなくなったりするという問題があった。
【０００５】
また、そのために大型の充電装置を搭載したのでは、搭載レイアウトの問題やコストが高くなる問題、更に充電のために内燃エンジンを高い負荷で運転することによる燃料消費率の悪化等という問題があった。
【０００６】
なお、特開平９−２１０７０２号、特開平９−１１９８３９号等に、電気自動車のバッテリの残存容量と可能走行距離を算出して充電可能施設の案内等をする装置が提案されており、これを適用して車外の充電可能施設を利用することも考えられるが、これでは充電施設に立ち寄る手間、時間、充電そのものにかかる時間が必要になってしまう。
【０００７】
この発明は、このような問題点を解決することを目的としている。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
第１の発明は、第一の車輪駆動軸および第二の車輪駆動軸と、前記第一の車輪駆動軸を回転駆動する原動機と、前記第二の車輪駆動軸を回転駆動する電動機と、前記原動機の出力軸トルクをドライバのアクセル操作とは独立して制御可能な原動機制御手段と、前記電動機を作動させるための蓄電装置と、前記蓄電装置の残容量を検知する残容量検知手段と、前記電動機の出力軸トルクを制御する電動機制御手段と、を有し、通常は前記第一の車輪駆動軸を駆動軸として走行する一方、四輪駆動の要求に基づき前記電動機制御手段に目標駆動トルクを与えて前記第二の車輪駆動軸にも駆動力を発生せしめる四輪駆動装置において、車両の現在位置を特定し、目的地を設定でき、現在位置から目的地までの推奨走行経路を計算するナビゲーションシステムと、推奨走行経路上の環境情報を得る環境情報取得手段と、を備え、前記第二の車輪駆動軸の目標駆動トルクは、前記蓄電装置の現在の残容量と現在位置から目的地までの推奨走行経路上の環境情報に依存して決定する。
【０００９】
第２の発明は、第１の発明において、前記目的地までの推奨走行経路上の環境情報は、気象情報を含む。
【００１０】
第３の発明は、第１、第２の発明において、前記目的地までの推奨走行経路上の環境情報は、一般道路、高速道路、市街地等の道路属性を含む。
【００１１】
第４の発明は、第１〜第３の発明において、前記目的地までの推奨走行経路上の環境情報は、道路の勾配情報を含む。
【００１２】
第５の発明は、第１〜第４の発明において、前記第二の車輪駆動軸の目標駆動トルクは、推奨走行経路上の環境情報から経路上の路面の滑りやすさを推定し、滑りやすさから単位走行距離あたりの四輪駆動化に伴なう蓄電装置の残容量減少度合いを推定し、蓄電装置の残容量減少度合い推定値を走行経路に沿って積分し、蓄電装置の現在の残容量をその積分値で割った商に依存して決定する。
【００１３】
第６の発明は、第５の発明において、前記推奨走行経路上の環境情報から経路上の路面の滑りやすさを推定し、滑りやすさから単位走行距離あたりの四輪駆動化に伴なう蓄電装置の残容量減少度合いを推定する推定方法は、気象情報、道路属性、道路勾配情報の一つまたは複数を項目軸に、単位走行距離あたりの蓄電装置の電力消費度合いを係数としてマトリックス化して予め記憶装置に記憶したデータを、検索して得る。
【００１４】
【発明の効果】
第１の発明によれば、目的地まで蓄電装置を持たせるための運用スケジュールを、第二の車輪駆動軸ヘの駆動力配分を制限することによって効率的にスケジューリングすることが可能であり、降雪地に入る前に蓄電装置を消耗してしまい、肝心の時に四輪駆動を行えないといった問題の発生を防止できる。また、必要に応じた最小限度の四輪駆動とすることで、大型の発電機を付加しなくとも、必要なときに四輪駆動を実現することができるので、重量、コスト、搭載性の問題を低減できる。
【００１５】
第２の発明によれば、降雪・降雨状態等、路面摩擦状態に直結する情報を得ることができ、四輪駆動の必要性や電力消費量の予測精度が上がる。
【００１６】
第３の発明によれば、一定速度で走れる高速道路よりも停止→発進の頻度の増える市街地の方が、スリップする頻度が増え四輪駆動の必要性、電力消費が増大することが予測できるので、四輪駆動の必要性や電力消費量の予測精度向上につながる。
【００１７】
第４の発明によれば、道路勾配が大きい方が四輪駆動の必要性および四輪駆動化に伴なう電力消費が増大することが予測できるので、電力消費量の予測精度向上につながる。
【００１８】
第５の発明によれば、路面の滑りやすさの度合いを単位走行距離あたりの電力消費度合い（残容量減少度合い）として係数化し、走行経路に沿って積分することにより、蓄電装置の現在の残容量で足りるか足りないかを判断でき、残容量が少ない場合、第二の車輪駆動軸の目標駆動トルクを少なく配分することにより、四輪駆動化が必要な走行経路上の区間では、平均化して四輪駆動機能を得るようにすることが可能になる。
【００１９】
第６の発明によれば、単位走行距離あたりの電力消費度合い（残容量減少度合い）を係数としてマトリックス化して予め記憶装置に記憶したデータを、検索して得ることにより、簡素な演算で実現できる。
【００２０】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。
【００２１】
図１はシステム構成図である。
【００２２】
１は車両の第一の車輪駆動軸（前輪）、２は第二の車輪駆動軸（後輪）、３は第一の車輪駆動軸１を駆動する内燃エンジン、４は内燃エンジン３の駆動トルクを減速または増速して第一の車輪駆動軸１に伝達するオートマチックトランスミッションである。
【００２３】
５は内燃エンジン３の作動状態を制御するエンジン制御ユニット、６は運転者の加減速意図を電気信号に変換するアクセルペダルセンサユニット、７は電子制御スロットル、８は車輪、９および１０はそれぞれ第一、第二の車輪駆動軸１，２の回転速度を検出する回転速度センサ、１１は車両内制御通信線、１２は第二の車輪駆動軸駆動ユニット１３のモータ１４の回転を車輪駆動軸回転に変換し、トルクを第二の車輪駆動軸２に伝達するためのデファレンシャルギアである。
【００２４】
内燃エンジン３はガソリンエンジンでも良いし、ディーゼルエンジンでも良い。ディーゼルエンジンの場合は、トルク制御を燃料噴射量だけで行ない吸入空気量制御が必要無いものがあり、その場合電子制御スロットル７は不要である。オートマチックトランスミッション４は有段オートマチックトランスミッションでも良いし、変速比を無段階に制御できる無段オートマチックトランスミッションでも良い。
【００２５】
第二の車輪駆動軸駆動ユニット１３は、モータ１４、モータ１４を作動するためのバッテリ１５、第二の車輪駆動軸駆動ユニット１３のためのモータ制御ユニット１６、インバータ１７、制御通信線１１をモータ制御ユニット１６に接続するコネクタ１８等の構成部品、およびこれらを一体に組み付けるユニットハウジングからなる。
【００２６】
１９はナビゲーションシステムユニット、２０はナビゲーションの情報を運転者に伝えるためのモニター装置、２１はジャイロユニット、２２はＧＰＳ（衛星航法システム）アンテナ、２３は環境情報等のデータを受信する受信アンテナ、２４は地図情報を記憶するための記憶媒体、２５はバッテリ１５の蓄電残量（SOC）を検知するSOC検知手段である。
【００２７】
図２はエンジン制御ユニット５、第二の車輪駆動軸駆動ユニット１３のためのモータ制御ユニット１６およびナビゲーションシステムユニット１９の中の車両駆動制御の制御ブロック図である。
【００２８】
２６はアクセルペダルセンサユニット６からのアクセル開度信号（APO）の入力部、２７は回転速度センサ９等の信号による車速信号（VSP）の入力部、２８はノーマルモードとスノーモードを運転者が選択するモードスイッチ（図示しない）からのモードスイッチ信号（MODE）の入力部、２９は回転速度センサ９からの第一の車輪駆動軸１の回転信号（前輪回転信号FRREV）の入力部、３０は回転速度センサ１０からの第二の車輪駆動軸２の回転信号（後輪回転信号RRREV）の入力部、３１は図外の変速制御装置からのオートマチックトランスミッション４の変速比信号の入力部、３２は同じくオートマチックトランスミッション４のトルクコンバータ（図示しない）の出力トルク÷入力トルク（出力軸回転数÷入力軸回転数）を表わすトルコントルク比信号の入力部を示す。
【００２９】
３３はアクセル開度信号、車速信号を基に車両のノーマルモード時の目標駆動力Ａを求めるノーマルモード目標駆動力演算ブロック、３４はアクセル開度信号、車速信号を基に車両のスノーモード時の目標駆動力Ｂを求めるスノーモード目標駆動力演算ブロックであり、同一車速、同一アクセル開度ではスノーモード目標駆動力Ｂをノーマルモード目標駆動力Ａよりも小さく設定している。
【００３０】
３５は前輪回転信号および後輪回転信号より車輪８のスリップ状態を検知し、車輪８のスリップを抑制するための目標駆動力Ｄを求めるスリップ時目標駆動力演算ブロック、３８は３３の演算の結果算出されるノーマルモード目標駆動力Ａと３４の演算の結果算出されるスノーモード目標駆動力Ｂを、モードスイッチ信号を基に切り替えるモード切換ブロック、４１は３８の出力（モード切換後駆動力Ｃ）と３５の出力（スリップ時目標駆動力Ｄ）のうち小さい方を選択し、最終目標駆動力Ｅを決定する最終目標駆動力演算ブロックである。
【００３１】
４３はノーマルモード目標駆動力Ａと最終目標駆動力Ｅの差を演算したものに、ナビゲーションシステムユニット１９より制御通信線１１を通じて得た第二の車輪駆動軸反映係数αを掛けて第二の車輪駆動軸目標駆動力Ｆを演算する第二の車輪駆動軸目標駆動力演算ブロック、４４は最終目標駆動力Ｅ、変速比、トルコントルク比を基に最適なエンジントルクと、最終目標駆動力Ｅに従った最適な変速比を選択し、エンジントルク制御のための信号Ｇを電子制御スロットル７ヘ、変速比制御のための信号Ｈをオートマチックトランスミッション４へ出力する第一の車輪駆動軸駆動力制御ブロックである。
【００３２】
４８は制御通信線１１を介してエンジン制御ユニット５から受信した第二の車輪駆動軸目標駆動力Ｆを基に目標モータトルクＩを演算する目標モータトルク演算ブロック、５０は目標モータトルクＩを実現するためにモータ１４ヘの電流制御を行なうモータ制御ブロックである。
【００３３】
５２はＧＰＳアンテナ２２からのＧＰＳ信号の入力部、５３はジャイロユニット２１からの信号の入力部、５４はモニター装置２０での運転者の操作により設定される目的地設定情報信号の入力部、５５は受信アンテナ２３より受信した気象情報を含む環境情報信号の入力部を示す。
【００３４】
５７はＧＰＳ信号、ジャイロユニット信号を基に車両の現在位置を特定する現在位置特定演算部、５９は現在位置特定演算部５７により特定された現在位置座標Ｊおよび目的地設定情報信号を基に現在位置から目的地までの推奨経路を演算する推奨経路演算部、６１は推奨経路演算部５９により演算された推奨経路情報Ｋ、後述の道路情報検索部６３よりの道路情報Ｌ、SOC検知手段２５より制御通信線１１を通してナビゲーションシステムユニット１９に送られた現在のバッテリSOC残量情報Ｍおよび環境情報信号を基に第二の車輪駆動軸２への駆動力の反映の度合いを表わす第二の車輪駆動軸駆動力反映係数αを演算する第二の車輪駆動軸駆動力反映係数演算部、６３は記憶媒体２４にアクセスして推奨経路の道路属性（一般道路、高速道路、市街地等）、勾配等の道路情報を得る道路情報検索部である。
【００３５】
なお、スリップ時目標駆動力演算ブロック３５の演算内容は、周知のトラクションコントロールシステム（スリップ率が大きいほど駆動力を減少するもの）と同様である。
【００３６】
図３は、図２の第二の車輪駆動軸駆動力反映係数演算部６１の内部演算について、更に詳しく制御構成を記したものである。
【００３７】
６１の入力は推奨経路情報Ｋ、環境情報信号、道路情報Ｌ、バッテリSOC残量情報Ｍであり、出力は第二の車輪駆動軸駆動力反映係数αである。６５は区間分割部であり、推奨経路を経路に沿ってＮ個の区間に分割する。分割の条件は、環境情報信号、道路情報Ｌより、同一の気象状況、かつ同一の道路属性、かつ勾配レベルが同等である区間を一つの区間として分割する。Ｎ個に分割された区間毎に区間毎気象モードWeather(I)(I=1〜N)、区間毎道路属性Prop(I)(I=1〜N)、区間毎勾配情報Grad(I)(I=1〜N)のデータを割り当てる。また、区間毎に区間の長さを計算し、区間長データLength(I)(I=1〜N)に割り当てる。
【００３８】
検索部７０では、予めWeather軸、Prop軸、Grad軸を項目軸に３次元で割り当てられた３次元マップデータ（検索部７０に設定してある）を用い、区間毎にマップ検索にて単位距離あたりSOC消耗係数Sdel(I)(I=1〜N)（残容量減少度合い）を検索する。
【００３９】
係数積分部７２では、区間長データLength(I)(I=1〜N)とSOC消耗係数Sdel(I)(I=1〜N)を区間に沿って積分する。すなわち、Out（電力消費量に相当する）＝Σ(I=1〜N)Length(I)×Sdel(I)より算出する。
【００４０】
７２は最終反映係数演算部であり、
[第二の車輪駆動軸駆動力反映係数α]＝[バッテリSOC残量]÷Out
により第二の車輪駆動軸駆動力反映係数αを得る。
【００４１】
図４は、図３の制御構成に対応した制御フロー図である。
【００４２】
＃１では、推奨経路情報Ｋ、環境情報信号、道路情報Ｌ、バッテリSOC残量情報Ｍのそれぞれを入力している。
【００４３】
＃２では、推奨経路を、環境情報、道路情報を基に分割し、区間数を出力している。また、分割された区間に対して区間毎気象モードWeather(I)、区間毎道路属性Prop(I)、区間毎勾配情報Grad(I)、および区間長データLength(I)を出力している。
【００４４】
＃３〜＃７は、Ｉ＝１〜Ｎまでの繰り返し計算で、Ｉ＝１〜Ｎまでのそれぞれに対し、＃５で単位距離あたりSOC消耗係数Sdel(I)を検索し、＃６でOutという仮置パラメータに各Ｉ毎のLength(I)×Sdel(I)を加算していくことにより、区間に沿ってSOC消耗度予測値を積分していることになる。
【００４５】
＃７で最終区間Ｎまで加算し終わったことを判定した後、＃８で
[反映係数]＝[バッテリSOC残量]÷Out
により最終的な第二の車輪駆動軸駆動力反映係数αを求めている。
【００４６】
この駆動装置の動作を説明する。
【００４７】
運転者がノーマルモードを選択しており、車輪８がスリップしていないときは、ノーマルモード目標駆動力Ａのエンジントルク制御によって走行する一方、第二の車輪駆動軸目標駆動力Ｆはゼロとなり、モータ１４は駆動しない。
【００４８】
この場合、車輪８がスリップすると、ノーマルモード目標駆動力Ａとスリップ時目標駆動力Ｄとの差分、エンジントルクを下げる一方、その差分に第二の車輪駆動軸反映係数αを掛けて算出した第二の車輪駆動軸目標駆動力Ｆに基づきモータ１４を駆動する。
【００４９】
運転者がスノーモードを選択しており、車輪８がスリップしていない状態では、スノーモード目標駆動力Ｂのエンジントルク制御によって走行する一方、ノーマルモード目標駆動力Ａとスノーモード目標駆動力Ｂとの差分に第二の車輪駆動軸反映係数αを掛けて算出した第二の車輪駆動軸目標駆動力Ｆに基づきモータ１４を駆動する。
【００５０】
この場合、車輪８がスリップしていると、スリップ時目標駆動力Ｄはスノーモード目標駆動力Ｂよりも小さい値となる場合があり、その場合はエンジントルクを更に下げる一方、ノーマルモード目標駆動力Ａとの差分に第二の車輪駆動軸反映係数αを掛けて算出する第二の車輪駆動軸目標駆動力Ｆ、モータ１４の駆動力は更に大きくなる。
【００５１】
図５、図６は第二の車輪駆動軸反映係数αを求めるための、第二の車輪駆動軸駆動力反映係数演算部６１の検索部７０における単位距離あたりSOC消耗係数(I)(I=1〜N)の演算例を示している。
【００５２】
運転者はスキー場へ往復する設定で、高速道路入り口「Start」でナビゲーションシステムの設定をする。設定は帰路も含めて行なう。ナビゲーションシステムは記憶媒体２４から地図情報を検索し、経路に沿った距離演算を行なうと共に、道路属性情報、勾配情報も入手する。この例の場合は、道路属性は高速・一般道・市街地の３通りに分けている。また、勾配は一１０％〜＋１０％の間を４パターンに分けている。また、ナビゲーションシステムはＩＴＳ等の通信媒体を通じ、受信アンテナ２３を通して経路に沿った気象情報を入手する。その気象情報に基づき路面の滑りやすさを推定し、クラス分けを行なう。この例の場合、無降雪、一部積雪、積雪、凍結まで４段階のレベル▲１▼〜▲４▼に分けている。この気象情報、道路属性、勾配情報の３つの属性に従い、図７のように設定した３次元マップを検索して、単位距離あたりSOC消耗係数(I)(I=1〜N)を求める。
【００５３】
この例の場合、区間１は、区間長１００ｋｍ、滑りやすさのレベルは▲１▼、道路属性は高速道路、勾配は弱登坂で、単位距離あたりSOC消耗係数(１)は小さい値となる。区間２は、区間長２０ｋｍ、滑りやすさのレベルは▲２▼、道路属性は高速道路、勾配は弱登坂で、単位距離あたりSOC消耗係数(２)は、区間１よりもレベル▲２▼分、大きくなる。区間３は、区間長２０ｋｍ、滑りやすさのレベルは▲３▼、道路属性は高速道路、勾配は弱登坂で、単位距離あたりSOC消耗係数(３)は、区間２よりもレベル▲３▼分、大きくなる。区間４は、区間長２０ｋｍ、滑りやすさのレベルは▲４▼、道路属性は一般道、勾配は登坂で、単位距離あたりSOC消耗係数(４)は、このドライブでは最大となる。区間５は、区間長２０ｋｍ、滑りやすさのレベルは▲４▼、道路属性は一般道、勾配は降坂で、単位距離あたりSOC消耗係数(５)は、降坂のため、区間４より大きく低下する。区間６は、区間長４０ｋｍ、滑りやすさのレベルは▲３▼、道路属性は高速道路、勾配は弱降坂で、単位距離あたりSOC消耗係数(６)は、区間５よりレベル▲３▼および弱降坂分、低下する。区間７は、区間長１００ｋｍ、滑りやすさのレベルは▲１▼、道路属性は高速道路、勾配は弱降坂で、単位距離あたりSOC消耗係数(７)は、小さい値となる。
【００５４】
全区間についてSOC消耗係数(I)を求めたら、区間毎に[区間距離]×[消耗係数]を求め、全区間について加算する。すなわち図６の単位距離あたりSOC消耗係数(I)のグラフの面積を求めるのと同等である。そして、バッテリSOC残量をその積分値で割って、第二の車輪駆動軸駆動力反映係数αを求める。この演算は、スタート時点だけでなく、途中走行中の時々刻々常に同様な演算が行われる。それにより、気象の変化、バッテリ１５の実際の電力消費度合い、残容量減少度合い等に対して、できるだけ精度良くSOC消費スケジュールを平均化することができる。
【００５５】
このように、第二の車輪駆動軸駆動力反映係数αを求めて、四輪駆動の要求時に、第二の車輪駆動軸目標駆動力Ｆにその第二の車輪駆動軸反映係数αを反映させてモータ１４を駆動するのである。
【００５６】
即ち、目的地までバッテリ１５を持たせるための運用スケジュールを、第二の車輪駆動軸駆動ユニット１３ヘの駆動力配分を制限することによって効率的にスケジューリングすることが可能であり、降雪地に入る前にバッテリ１５を消耗してしまい、肝心の時に四輪駆動を行えないといった問題の発生を防止できる。
【００５７】
また、第二の車輪駆動軸駆動力反映係数αにより、必要に応じた最小限度の四輪駆動とすることで、大型の発電機を付加しなくとも、必要なときに四輪駆動を実現することができるので、重量、コスト、搭載性の問題を低減できる。
【００５８】
また、目的地までの推奨経路の環境情報として気象情報を用いるので、降雪・降雨状態等、路面摩擦状態に直結する情報を得ることができ、四輪駆動の必要性や電力消費量の予測精度が上がる。
【００５９】
また、目的地までの推奨経路の環境情報として道路属性情報を用いるので、一定速度で走れる高速道路よりも停止→発進の頻度の増える市街地の方が、スリップする頻度が増え四輪駆動の必要性、電力消費が増大することが予測できるので、四輪駆動の必要性や電力消費量の予測精度向上につながる。
【００６０】
また、目的地までの推奨経路の環境情報として道路勾配情報を用いるので、 道路勾配が大きい方が四輪駆動の必要性および四輪駆動化に伴なう電力消費が増大することが予測できるので、電力消費量の予測精度向上につながる。
【００６１】
また、路面の滑りやすさの度合いを「単位走行距離あたりの電力消費度合い（残容量減少度合い）」として係数化し、走行経路に沿って積分することにより、現在のバッテリ残量で足りるか足りないかを判断できる。バッテリ残量が少ない場合、第二の車輪駆動軸目標駆動力Ｆを少なく配分することにより、四輪駆動化が必要な走行経路上の区間では、平均化して四輪駆動機能を得るようにすることが可能になる。
【００６２】
また、単位走行距離あたりの電力消費度合い（残容量減少度合い）をSOC消耗係数としてマトリックス化して予め記憶装置に記憶したデータを、検索して得ることにより、簡素な演算で実現できる。
【００６３】
図８〜図１０は本発明の第２の実施の形態を示す。
【００６４】
この第２の実施の形態が第１の実施の形態と異なる点は、第二の車輪駆動軸目標駆動力Ｆを決める際に、第１の実施の形態ではノーマルモード目標駆動力Ａと最終目標駆動力Ｅの差分に第二の車輪駆動軸駆動力反映係数αをかけて決定していたが、第２の実施の形態ではノーマルモード目標駆動力Ａと最終目標駆動力Ｅの差分に第二の車輪駆動軸目標駆動力リミッタという上限リミッタを設けることにより決定している点である。以下、相違点のみ述べる。
【００６５】
図８はエンジン制御ユニット５、第二の車輪駆動軸駆動ユニット１３のためのモータ制御ユニット１６およびナビゲーションシステムユニット１９の中の車両駆動制御の制御ブロック図である。
【００６６】
前図２では、第二の車輪駆動軸目標駆動力Ｆを演算する第二の車輪駆動軸目標駆動力演算ブロック４３では、ナビゲーションシステムユニット１９より制御通信線１１を通じて第二の車輪駆動軸駆動力反映係数αを受信し、反映係数αを掛けることにより第二の車輪駆動軸目標駆動力Ｆを得たが、図８の第二の車輪駆動軸目標駆動力演算ブロック４３Ａでは、ナビゲーションシステムユニット１９より制御通信線１１を通じて第二の車輪駆動軸目標駆動力リミッタＬｍｔを受信し、上限リミッタを目標駆動力上限とする制限をかけて第二の車輪駆動軸目標駆動力Ｆを決定している。
【００６７】
図９は、図８の第二の車輪駆動軸目標駆動力リミッタ演算部６１Ａの詳細を記したものである。
【００６８】
前図３では、反映係数αを演算する最終反映係数演算部７３を備えたのに対し、図９では、リミッタ演算部７３Ａを備え、係数積分部７２での出力をOutとして、[バッテリSOC残量]÷Outを項目列として、第二の車輪駆動軸目標駆動力リミッタ値をテーブル検索で求め、出力している。
【００６９】
図１０は、図９の制御構成に対応した制御フロー図である。
【００７０】
＃１〜＃７までは前図４と同一であり、＃８で
[SOC充足率]＝[バッテリSOC残量]÷Out
によりSOC充足率を求め、＃９では、SOC充足率を項目列として、図１０中に示すようなテーブルの検索を行ない、その結果を＃１０で第二の車輪駆動軸目標駆動力リミッタＬｍｔとして出力している。
【００７１】
このようにしても、目的地までバッテリ１５を持たせるための運用スケジュールを設定でき、降雪地に入る前にバッテリ１５を消耗してしまい、肝心の時に四輪駆動を行えないといった問題の発生を防止できる。
【００７２】
なお、各実施の形態では、ノーマルモード目標駆動力、スノーモード目標駆動力、スリップ時目標駆動力、第二の駆動軸目標駆動力を求めているが、それぞれ駆動トルクを求め、これを用いるようにして良い。
【図面の簡単な説明】
【図１】第１の実施の形態を示すシステム構成図である。
【図２】制御ブロック図である。
【図３】第二の車輪駆動軸駆動力反映係数演算部の構成ブロック図である。
【図４】制御フローチャートである。
【図５】推奨経路の説明図である。
【図６】 SOC消耗係数の演算例を示す表図である。
【図７】 SOC消耗係数の３次元マップ図である。
【図８】第２の実施の形態の制御ブロック図である。
【図９】第二の車輪駆動軸駆動力反映係数演算部の構成ブロック図である。
【図１０】制御フローチャートである。
【符号の説明】
１ 第一の車輪駆動軸
２ 第二の車輪駆動軸
３ エンジン
４ オートマチックトランスミッション
５ エンジン制御ユニット
６ アクセルペダルセンサユニット
７ 電子制御スロットル
８ 車輪
９，１０ 回転速度センサ
１１ 車両内制御通信線
１３ 第二の車輪駆動軸駆動ユニット
１４ モータ
１５ バッテリ
１６ モータ制御ユニット
１９ ナビゲーションシステムユニット
２０ モニター装置
２１ ジャイロユニット
２２ ＧＰＳ（衛星航法システム）アンテナ
２３ 受信アンテナ
２４ 記憶媒体
２５ SOC検知手段
３３ ノーマルモード目標駆動力演算ブロック
３４ スノーモード目標駆動力演算ブロック
３５ スリップ時目標駆動力演算ブロック
４３、４３Ａ 第二の車輪駆動軸目標駆動力演算ブロック
４４ 第一の車輪駆動軸駆動力制御ブロック
４８ 目標モータトルク演算ブロック
５０ モータ制御ブロック
５７ 現在位置特定演算部
５９ 推奨経路演算部
６１ 第二の車輪駆動軸駆動力反映係数演算部
６１Ａ 第二の車輪駆動軸目標駆動力リミッタ演算部
６３ 道路情報検索部
７３Ａ リミッタ演算部
【発明の属する技術分野】
この発明は、車両の四輪駆動装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
車両の四輪駆動装置として、内燃エンジンと電動機を組み合わせ、前輪をエンジンで駆動し、後輪を電動機で駆動し、電動機にバッテリから電力を供給するものが提案されている（実開平４−７６５２７号、特開平１０−４７１０３号）。
【０００３】
これによると、走行パターンに応じて四輪駆動とする機能を提供することができ、内燃エンジンヘの負担を軽減し燃費向上に貢献することができると共に、バッテリが空になった後も内燃エンジンを用いて走行することが可能であるため、長時間、長距離の走行が可能である。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、このような駆動装置にあっては、バッテリに充電する内燃エンジンに付属の充電装置（発電機）の容量が小さかったり、あるいは充電装置を搭載しない場合には、バッテリが空になってしまった後も走行することは可能であるものの、四輪駆動機能を用いることができず、このため降雪地等、四輪駆動機能が必要な地域に到着する前にバッテリを消耗してしまい、肝心の時に四輪駆動を行えなくなったりするという問題があった。
【０００５】
また、そのために大型の充電装置を搭載したのでは、搭載レイアウトの問題やコストが高くなる問題、更に充電のために内燃エンジンを高い負荷で運転することによる燃料消費率の悪化等という問題があった。
【０００６】
なお、特開平９−２１０７０２号、特開平９−１１９８３９号等に、電気自動車のバッテリの残存容量と可能走行距離を算出して充電可能施設の案内等をする装置が提案されており、これを適用して車外の充電可能施設を利用することも考えられるが、これでは充電施設に立ち寄る手間、時間、充電そのものにかかる時間が必要になってしまう。
【０００７】
この発明は、このような問題点を解決することを目的としている。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
第１の発明は、第一の車輪駆動軸および第二の車輪駆動軸と、前記第一の車輪駆動軸を回転駆動する原動機と、前記第二の車輪駆動軸を回転駆動する電動機と、前記原動機の出力軸トルクをドライバのアクセル操作とは独立して制御可能な原動機制御手段と、前記電動機を作動させるための蓄電装置と、前記蓄電装置の残容量を検知する残容量検知手段と、前記電動機の出力軸トルクを制御する電動機制御手段と、を有し、通常は前記第一の車輪駆動軸を駆動軸として走行する一方、四輪駆動の要求に基づき前記電動機制御手段に目標駆動トルクを与えて前記第二の車輪駆動軸にも駆動力を発生せしめる四輪駆動装置において、車両の現在位置を特定し、目的地を設定でき、現在位置から目的地までの推奨走行経路を計算するナビゲーションシステムと、推奨走行経路上の環境情報を得る環境情報取得手段と、を備え、前記第二の車輪駆動軸の目標駆動トルクは、前記蓄電装置の現在の残容量と現在位置から目的地までの推奨走行経路上の環境情報に依存して決定する。
【０００９】
第２の発明は、第１の発明において、前記目的地までの推奨走行経路上の環境情報は、気象情報を含む。
【００１０】
第３の発明は、第１、第２の発明において、前記目的地までの推奨走行経路上の環境情報は、一般道路、高速道路、市街地等の道路属性を含む。
【００１１】
第４の発明は、第１〜第３の発明において、前記目的地までの推奨走行経路上の環境情報は、道路の勾配情報を含む。
【００１２】
第５の発明は、第１〜第４の発明において、前記第二の車輪駆動軸の目標駆動トルクは、推奨走行経路上の環境情報から経路上の路面の滑りやすさを推定し、滑りやすさから単位走行距離あたりの四輪駆動化に伴なう蓄電装置の残容量減少度合いを推定し、蓄電装置の残容量減少度合い推定値を走行経路に沿って積分し、蓄電装置の現在の残容量をその積分値で割った商に依存して決定する。
【００１３】
第６の発明は、第５の発明において、前記推奨走行経路上の環境情報から経路上の路面の滑りやすさを推定し、滑りやすさから単位走行距離あたりの四輪駆動化に伴なう蓄電装置の残容量減少度合いを推定する推定方法は、気象情報、道路属性、道路勾配情報の一つまたは複数を項目軸に、単位走行距離あたりの蓄電装置の電力消費度合いを係数としてマトリックス化して予め記憶装置に記憶したデータを、検索して得る。
【００１４】
【発明の効果】
第１の発明によれば、目的地まで蓄電装置を持たせるための運用スケジュールを、第二の車輪駆動軸ヘの駆動力配分を制限することによって効率的にスケジューリングすることが可能であり、降雪地に入る前に蓄電装置を消耗してしまい、肝心の時に四輪駆動を行えないといった問題の発生を防止できる。また、必要に応じた最小限度の四輪駆動とすることで、大型の発電機を付加しなくとも、必要なときに四輪駆動を実現することができるので、重量、コスト、搭載性の問題を低減できる。
【００１５】
第２の発明によれば、降雪・降雨状態等、路面摩擦状態に直結する情報を得ることができ、四輪駆動の必要性や電力消費量の予測精度が上がる。
【００１６】
第３の発明によれば、一定速度で走れる高速道路よりも停止→発進の頻度の増える市街地の方が、スリップする頻度が増え四輪駆動の必要性、電力消費が増大することが予測できるので、四輪駆動の必要性や電力消費量の予測精度向上につながる。
【００１７】
第４の発明によれば、道路勾配が大きい方が四輪駆動の必要性および四輪駆動化に伴なう電力消費が増大することが予測できるので、電力消費量の予測精度向上につながる。
【００１８】
第５の発明によれば、路面の滑りやすさの度合いを単位走行距離あたりの電力消費度合い（残容量減少度合い）として係数化し、走行経路に沿って積分することにより、蓄電装置の現在の残容量で足りるか足りないかを判断でき、残容量が少ない場合、第二の車輪駆動軸の目標駆動トルクを少なく配分することにより、四輪駆動化が必要な走行経路上の区間では、平均化して四輪駆動機能を得るようにすることが可能になる。
【００１９】
第６の発明によれば、単位走行距離あたりの電力消費度合い（残容量減少度合い）を係数としてマトリックス化して予め記憶装置に記憶したデータを、検索して得ることにより、簡素な演算で実現できる。
【００２０】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。
【００２１】
図１はシステム構成図である。
【００２２】
１は車両の第一の車輪駆動軸（前輪）、２は第二の車輪駆動軸（後輪）、３は第一の車輪駆動軸１を駆動する内燃エンジン、４は内燃エンジン３の駆動トルクを減速または増速して第一の車輪駆動軸１に伝達するオートマチックトランスミッションである。
【００２３】
５は内燃エンジン３の作動状態を制御するエンジン制御ユニット、６は運転者の加減速意図を電気信号に変換するアクセルペダルセンサユニット、７は電子制御スロットル、８は車輪、９および１０はそれぞれ第一、第二の車輪駆動軸１，２の回転速度を検出する回転速度センサ、１１は車両内制御通信線、１２は第二の車輪駆動軸駆動ユニット１３のモータ１４の回転を車輪駆動軸回転に変換し、トルクを第二の車輪駆動軸２に伝達するためのデファレンシャルギアである。
【００２４】
内燃エンジン３はガソリンエンジンでも良いし、ディーゼルエンジンでも良い。ディーゼルエンジンの場合は、トルク制御を燃料噴射量だけで行ない吸入空気量制御が必要無いものがあり、その場合電子制御スロットル７は不要である。オートマチックトランスミッション４は有段オートマチックトランスミッションでも良いし、変速比を無段階に制御できる無段オートマチックトランスミッションでも良い。
【００２５】
第二の車輪駆動軸駆動ユニット１３は、モータ１４、モータ１４を作動するためのバッテリ１５、第二の車輪駆動軸駆動ユニット１３のためのモータ制御ユニット１６、インバータ１７、制御通信線１１をモータ制御ユニット１６に接続するコネクタ１８等の構成部品、およびこれらを一体に組み付けるユニットハウジングからなる。
【００２６】
１９はナビゲーションシステムユニット、２０はナビゲーションの情報を運転者に伝えるためのモニター装置、２１はジャイロユニット、２２はＧＰＳ（衛星航法システム）アンテナ、２３は環境情報等のデータを受信する受信アンテナ、２４は地図情報を記憶するための記憶媒体、２５はバッテリ１５の蓄電残量（SOC）を検知するSOC検知手段である。
【００２７】
図２はエンジン制御ユニット５、第二の車輪駆動軸駆動ユニット１３のためのモータ制御ユニット１６およびナビゲーションシステムユニット１９の中の車両駆動制御の制御ブロック図である。
【００２８】
２６はアクセルペダルセンサユニット６からのアクセル開度信号（APO）の入力部、２７は回転速度センサ９等の信号による車速信号（VSP）の入力部、２８はノーマルモードとスノーモードを運転者が選択するモードスイッチ（図示しない）からのモードスイッチ信号（MODE）の入力部、２９は回転速度センサ９からの第一の車輪駆動軸１の回転信号（前輪回転信号FRREV）の入力部、３０は回転速度センサ１０からの第二の車輪駆動軸２の回転信号（後輪回転信号RRREV）の入力部、３１は図外の変速制御装置からのオートマチックトランスミッション４の変速比信号の入力部、３２は同じくオートマチックトランスミッション４のトルクコンバータ（図示しない）の出力トルク÷入力トルク（出力軸回転数÷入力軸回転数）を表わすトルコントルク比信号の入力部を示す。
【００２９】
３３はアクセル開度信号、車速信号を基に車両のノーマルモード時の目標駆動力Ａを求めるノーマルモード目標駆動力演算ブロック、３４はアクセル開度信号、車速信号を基に車両のスノーモード時の目標駆動力Ｂを求めるスノーモード目標駆動力演算ブロックであり、同一車速、同一アクセル開度ではスノーモード目標駆動力Ｂをノーマルモード目標駆動力Ａよりも小さく設定している。
【００３０】
３５は前輪回転信号および後輪回転信号より車輪８のスリップ状態を検知し、車輪８のスリップを抑制するための目標駆動力Ｄを求めるスリップ時目標駆動力演算ブロック、３８は３３の演算の結果算出されるノーマルモード目標駆動力Ａと３４の演算の結果算出されるスノーモード目標駆動力Ｂを、モードスイッチ信号を基に切り替えるモード切換ブロック、４１は３８の出力（モード切換後駆動力Ｃ）と３５の出力（スリップ時目標駆動力Ｄ）のうち小さい方を選択し、最終目標駆動力Ｅを決定する最終目標駆動力演算ブロックである。
【００３１】
４３はノーマルモード目標駆動力Ａと最終目標駆動力Ｅの差を演算したものに、ナビゲーションシステムユニット１９より制御通信線１１を通じて得た第二の車輪駆動軸反映係数αを掛けて第二の車輪駆動軸目標駆動力Ｆを演算する第二の車輪駆動軸目標駆動力演算ブロック、４４は最終目標駆動力Ｅ、変速比、トルコントルク比を基に最適なエンジントルクと、最終目標駆動力Ｅに従った最適な変速比を選択し、エンジントルク制御のための信号Ｇを電子制御スロットル７ヘ、変速比制御のための信号Ｈをオートマチックトランスミッション４へ出力する第一の車輪駆動軸駆動力制御ブロックである。
【００３２】
４８は制御通信線１１を介してエンジン制御ユニット５から受信した第二の車輪駆動軸目標駆動力Ｆを基に目標モータトルクＩを演算する目標モータトルク演算ブロック、５０は目標モータトルクＩを実現するためにモータ１４ヘの電流制御を行なうモータ制御ブロックである。
【００３３】
５２はＧＰＳアンテナ２２からのＧＰＳ信号の入力部、５３はジャイロユニット２１からの信号の入力部、５４はモニター装置２０での運転者の操作により設定される目的地設定情報信号の入力部、５５は受信アンテナ２３より受信した気象情報を含む環境情報信号の入力部を示す。
【００３４】
５７はＧＰＳ信号、ジャイロユニット信号を基に車両の現在位置を特定する現在位置特定演算部、５９は現在位置特定演算部５７により特定された現在位置座標Ｊおよび目的地設定情報信号を基に現在位置から目的地までの推奨経路を演算する推奨経路演算部、６１は推奨経路演算部５９により演算された推奨経路情報Ｋ、後述の道路情報検索部６３よりの道路情報Ｌ、SOC検知手段２５より制御通信線１１を通してナビゲーションシステムユニット１９に送られた現在のバッテリSOC残量情報Ｍおよび環境情報信号を基に第二の車輪駆動軸２への駆動力の反映の度合いを表わす第二の車輪駆動軸駆動力反映係数αを演算する第二の車輪駆動軸駆動力反映係数演算部、６３は記憶媒体２４にアクセスして推奨経路の道路属性（一般道路、高速道路、市街地等）、勾配等の道路情報を得る道路情報検索部である。
【００３５】
なお、スリップ時目標駆動力演算ブロック３５の演算内容は、周知のトラクションコントロールシステム（スリップ率が大きいほど駆動力を減少するもの）と同様である。
【００３６】
図３は、図２の第二の車輪駆動軸駆動力反映係数演算部６１の内部演算について、更に詳しく制御構成を記したものである。
【００３７】
６１の入力は推奨経路情報Ｋ、環境情報信号、道路情報Ｌ、バッテリSOC残量情報Ｍであり、出力は第二の車輪駆動軸駆動力反映係数αである。６５は区間分割部であり、推奨経路を経路に沿ってＮ個の区間に分割する。分割の条件は、環境情報信号、道路情報Ｌより、同一の気象状況、かつ同一の道路属性、かつ勾配レベルが同等である区間を一つの区間として分割する。Ｎ個に分割された区間毎に区間毎気象モードWeather(I)(I=1〜N)、区間毎道路属性Prop(I)(I=1〜N)、区間毎勾配情報Grad(I)(I=1〜N)のデータを割り当てる。また、区間毎に区間の長さを計算し、区間長データLength(I)(I=1〜N)に割り当てる。
【００３８】
検索部７０では、予めWeather軸、Prop軸、Grad軸を項目軸に３次元で割り当てられた３次元マップデータ（検索部７０に設定してある）を用い、区間毎にマップ検索にて単位距離あたりSOC消耗係数Sdel(I)(I=1〜N)（残容量減少度合い）を検索する。
【００３９】
係数積分部７２では、区間長データLength(I)(I=1〜N)とSOC消耗係数Sdel(I)(I=1〜N)を区間に沿って積分する。すなわち、Out（電力消費量に相当する）＝Σ(I=1〜N)Length(I)×Sdel(I)より算出する。
【００４０】
７２は最終反映係数演算部であり、
[第二の車輪駆動軸駆動力反映係数α]＝[バッテリSOC残量]÷Out
により第二の車輪駆動軸駆動力反映係数αを得る。
【００４１】
図４は、図３の制御構成に対応した制御フロー図である。
【００４２】
＃１では、推奨経路情報Ｋ、環境情報信号、道路情報Ｌ、バッテリSOC残量情報Ｍのそれぞれを入力している。
【００４３】
＃２では、推奨経路を、環境情報、道路情報を基に分割し、区間数を出力している。また、分割された区間に対して区間毎気象モードWeather(I)、区間毎道路属性Prop(I)、区間毎勾配情報Grad(I)、および区間長データLength(I)を出力している。
【００４４】
＃３〜＃７は、Ｉ＝１〜Ｎまでの繰り返し計算で、Ｉ＝１〜Ｎまでのそれぞれに対し、＃５で単位距離あたりSOC消耗係数Sdel(I)を検索し、＃６でOutという仮置パラメータに各Ｉ毎のLength(I)×Sdel(I)を加算していくことにより、区間に沿ってSOC消耗度予測値を積分していることになる。
【００４５】
＃７で最終区間Ｎまで加算し終わったことを判定した後、＃８で
[反映係数]＝[バッテリSOC残量]÷Out
により最終的な第二の車輪駆動軸駆動力反映係数αを求めている。
【００４６】
この駆動装置の動作を説明する。
【００４７】
運転者がノーマルモードを選択しており、車輪８がスリップしていないときは、ノーマルモード目標駆動力Ａのエンジントルク制御によって走行する一方、第二の車輪駆動軸目標駆動力Ｆはゼロとなり、モータ１４は駆動しない。
【００４８】
この場合、車輪８がスリップすると、ノーマルモード目標駆動力Ａとスリップ時目標駆動力Ｄとの差分、エンジントルクを下げる一方、その差分に第二の車輪駆動軸反映係数αを掛けて算出した第二の車輪駆動軸目標駆動力Ｆに基づきモータ１４を駆動する。
【００４９】
運転者がスノーモードを選択しており、車輪８がスリップしていない状態では、スノーモード目標駆動力Ｂのエンジントルク制御によって走行する一方、ノーマルモード目標駆動力Ａとスノーモード目標駆動力Ｂとの差分に第二の車輪駆動軸反映係数αを掛けて算出した第二の車輪駆動軸目標駆動力Ｆに基づきモータ１４を駆動する。
【００５０】
この場合、車輪８がスリップしていると、スリップ時目標駆動力Ｄはスノーモード目標駆動力Ｂよりも小さい値となる場合があり、その場合はエンジントルクを更に下げる一方、ノーマルモード目標駆動力Ａとの差分に第二の車輪駆動軸反映係数αを掛けて算出する第二の車輪駆動軸目標駆動力Ｆ、モータ１４の駆動力は更に大きくなる。
【００５１】
図５、図６は第二の車輪駆動軸反映係数αを求めるための、第二の車輪駆動軸駆動力反映係数演算部６１の検索部７０における単位距離あたりSOC消耗係数(I)(I=1〜N)の演算例を示している。
【００５２】
運転者はスキー場へ往復する設定で、高速道路入り口「Start」でナビゲーションシステムの設定をする。設定は帰路も含めて行なう。ナビゲーションシステムは記憶媒体２４から地図情報を検索し、経路に沿った距離演算を行なうと共に、道路属性情報、勾配情報も入手する。この例の場合は、道路属性は高速・一般道・市街地の３通りに分けている。また、勾配は一１０％〜＋１０％の間を４パターンに分けている。また、ナビゲーションシステムはＩＴＳ等の通信媒体を通じ、受信アンテナ２３を通して経路に沿った気象情報を入手する。その気象情報に基づき路面の滑りやすさを推定し、クラス分けを行なう。この例の場合、無降雪、一部積雪、積雪、凍結まで４段階のレベル▲１▼〜▲４▼に分けている。この気象情報、道路属性、勾配情報の３つの属性に従い、図７のように設定した３次元マップを検索して、単位距離あたりSOC消耗係数(I)(I=1〜N)を求める。
【００５３】
この例の場合、区間１は、区間長１００ｋｍ、滑りやすさのレベルは▲１▼、道路属性は高速道路、勾配は弱登坂で、単位距離あたりSOC消耗係数(１)は小さい値となる。区間２は、区間長２０ｋｍ、滑りやすさのレベルは▲２▼、道路属性は高速道路、勾配は弱登坂で、単位距離あたりSOC消耗係数(２)は、区間１よりもレベル▲２▼分、大きくなる。区間３は、区間長２０ｋｍ、滑りやすさのレベルは▲３▼、道路属性は高速道路、勾配は弱登坂で、単位距離あたりSOC消耗係数(３)は、区間２よりもレベル▲３▼分、大きくなる。区間４は、区間長２０ｋｍ、滑りやすさのレベルは▲４▼、道路属性は一般道、勾配は登坂で、単位距離あたりSOC消耗係数(４)は、このドライブでは最大となる。区間５は、区間長２０ｋｍ、滑りやすさのレベルは▲４▼、道路属性は一般道、勾配は降坂で、単位距離あたりSOC消耗係数(５)は、降坂のため、区間４より大きく低下する。区間６は、区間長４０ｋｍ、滑りやすさのレベルは▲３▼、道路属性は高速道路、勾配は弱降坂で、単位距離あたりSOC消耗係数(６)は、区間５よりレベル▲３▼および弱降坂分、低下する。区間７は、区間長１００ｋｍ、滑りやすさのレベルは▲１▼、道路属性は高速道路、勾配は弱降坂で、単位距離あたりSOC消耗係数(７)は、小さい値となる。
【００５４】
全区間についてSOC消耗係数(I)を求めたら、区間毎に[区間距離]×[消耗係数]を求め、全区間について加算する。すなわち図６の単位距離あたりSOC消耗係数(I)のグラフの面積を求めるのと同等である。そして、バッテリSOC残量をその積分値で割って、第二の車輪駆動軸駆動力反映係数αを求める。この演算は、スタート時点だけでなく、途中走行中の時々刻々常に同様な演算が行われる。それにより、気象の変化、バッテリ１５の実際の電力消費度合い、残容量減少度合い等に対して、できるだけ精度良くSOC消費スケジュールを平均化することができる。
【００５５】
このように、第二の車輪駆動軸駆動力反映係数αを求めて、四輪駆動の要求時に、第二の車輪駆動軸目標駆動力Ｆにその第二の車輪駆動軸反映係数αを反映させてモータ１４を駆動するのである。
【００５６】
即ち、目的地までバッテリ１５を持たせるための運用スケジュールを、第二の車輪駆動軸駆動ユニット１３ヘの駆動力配分を制限することによって効率的にスケジューリングすることが可能であり、降雪地に入る前にバッテリ１５を消耗してしまい、肝心の時に四輪駆動を行えないといった問題の発生を防止できる。
【００５７】
また、第二の車輪駆動軸駆動力反映係数αにより、必要に応じた最小限度の四輪駆動とすることで、大型の発電機を付加しなくとも、必要なときに四輪駆動を実現することができるので、重量、コスト、搭載性の問題を低減できる。
【００５８】
また、目的地までの推奨経路の環境情報として気象情報を用いるので、降雪・降雨状態等、路面摩擦状態に直結する情報を得ることができ、四輪駆動の必要性や電力消費量の予測精度が上がる。
【００５９】
また、目的地までの推奨経路の環境情報として道路属性情報を用いるので、一定速度で走れる高速道路よりも停止→発進の頻度の増える市街地の方が、スリップする頻度が増え四輪駆動の必要性、電力消費が増大することが予測できるので、四輪駆動の必要性や電力消費量の予測精度向上につながる。
【００６０】
また、目的地までの推奨経路の環境情報として道路勾配情報を用いるので、 道路勾配が大きい方が四輪駆動の必要性および四輪駆動化に伴なう電力消費が増大することが予測できるので、電力消費量の予測精度向上につながる。
【００６１】
また、路面の滑りやすさの度合いを「単位走行距離あたりの電力消費度合い（残容量減少度合い）」として係数化し、走行経路に沿って積分することにより、現在のバッテリ残量で足りるか足りないかを判断できる。バッテリ残量が少ない場合、第二の車輪駆動軸目標駆動力Ｆを少なく配分することにより、四輪駆動化が必要な走行経路上の区間では、平均化して四輪駆動機能を得るようにすることが可能になる。
【００６２】
また、単位走行距離あたりの電力消費度合い（残容量減少度合い）をSOC消耗係数としてマトリックス化して予め記憶装置に記憶したデータを、検索して得ることにより、簡素な演算で実現できる。
【００６３】
図８〜図１０は本発明の第２の実施の形態を示す。
【００６４】
この第２の実施の形態が第１の実施の形態と異なる点は、第二の車輪駆動軸目標駆動力Ｆを決める際に、第１の実施の形態ではノーマルモード目標駆動力Ａと最終目標駆動力Ｅの差分に第二の車輪駆動軸駆動力反映係数αをかけて決定していたが、第２の実施の形態ではノーマルモード目標駆動力Ａと最終目標駆動力Ｅの差分に第二の車輪駆動軸目標駆動力リミッタという上限リミッタを設けることにより決定している点である。以下、相違点のみ述べる。
【００６５】
図８はエンジン制御ユニット５、第二の車輪駆動軸駆動ユニット１３のためのモータ制御ユニット１６およびナビゲーションシステムユニット１９の中の車両駆動制御の制御ブロック図である。
【００６６】
前図２では、第二の車輪駆動軸目標駆動力Ｆを演算する第二の車輪駆動軸目標駆動力演算ブロック４３では、ナビゲーションシステムユニット１９より制御通信線１１を通じて第二の車輪駆動軸駆動力反映係数αを受信し、反映係数αを掛けることにより第二の車輪駆動軸目標駆動力Ｆを得たが、図８の第二の車輪駆動軸目標駆動力演算ブロック４３Ａでは、ナビゲーションシステムユニット１９より制御通信線１１を通じて第二の車輪駆動軸目標駆動力リミッタＬｍｔを受信し、上限リミッタを目標駆動力上限とする制限をかけて第二の車輪駆動軸目標駆動力Ｆを決定している。
【００６７】
図９は、図８の第二の車輪駆動軸目標駆動力リミッタ演算部６１Ａの詳細を記したものである。
【００６８】
前図３では、反映係数αを演算する最終反映係数演算部７３を備えたのに対し、図９では、リミッタ演算部７３Ａを備え、係数積分部７２での出力をOutとして、[バッテリSOC残量]÷Outを項目列として、第二の車輪駆動軸目標駆動力リミッタ値をテーブル検索で求め、出力している。
【００６９】
図１０は、図９の制御構成に対応した制御フロー図である。
【００７０】
＃１〜＃７までは前図４と同一であり、＃８で
[SOC充足率]＝[バッテリSOC残量]÷Out
によりSOC充足率を求め、＃９では、SOC充足率を項目列として、図１０中に示すようなテーブルの検索を行ない、その結果を＃１０で第二の車輪駆動軸目標駆動力リミッタＬｍｔとして出力している。
【００７１】
このようにしても、目的地までバッテリ１５を持たせるための運用スケジュールを設定でき、降雪地に入る前にバッテリ１５を消耗してしまい、肝心の時に四輪駆動を行えないといった問題の発生を防止できる。
【００７２】
なお、各実施の形態では、ノーマルモード目標駆動力、スノーモード目標駆動力、スリップ時目標駆動力、第二の駆動軸目標駆動力を求めているが、それぞれ駆動トルクを求め、これを用いるようにして良い。
【図面の簡単な説明】
【図１】第１の実施の形態を示すシステム構成図である。
【図２】制御ブロック図である。
【図３】第二の車輪駆動軸駆動力反映係数演算部の構成ブロック図である。
【図４】制御フローチャートである。
【図５】推奨経路の説明図である。
【図６】 SOC消耗係数の演算例を示す表図である。
【図７】 SOC消耗係数の３次元マップ図である。
【図８】第２の実施の形態の制御ブロック図である。
【図９】第二の車輪駆動軸駆動力反映係数演算部の構成ブロック図である。
【図１０】制御フローチャートである。
【符号の説明】
１ 第一の車輪駆動軸
２ 第二の車輪駆動軸
３ エンジン
４ オートマチックトランスミッション
５ エンジン制御ユニット
６ アクセルペダルセンサユニット
７ 電子制御スロットル
８ 車輪
９，１０ 回転速度センサ
１１ 車両内制御通信線
１３ 第二の車輪駆動軸駆動ユニット
１４ モータ
１５ バッテリ
１６ モータ制御ユニット
１９ ナビゲーションシステムユニット
２０ モニター装置
２１ ジャイロユニット
２２ ＧＰＳ（衛星航法システム）アンテナ
２３ 受信アンテナ
２４ 記憶媒体
２５ SOC検知手段
３３ ノーマルモード目標駆動力演算ブロック
３４ スノーモード目標駆動力演算ブロック
３５ スリップ時目標駆動力演算ブロック
４３、４３Ａ 第二の車輪駆動軸目標駆動力演算ブロック
４４ 第一の車輪駆動軸駆動力制御ブロック
４８ 目標モータトルク演算ブロック
５０ モータ制御ブロック
５７ 現在位置特定演算部
５９ 推奨経路演算部
６１ 第二の車輪駆動軸駆動力反映係数演算部
６１Ａ 第二の車輪駆動軸目標駆動力リミッタ演算部
６３ 道路情報検索部
７３Ａ リミッタ演算部
Claims (6)
- 第一の車輪駆動軸および第二の車輪駆動軸と、
前記第一の車輪駆動軸を回転駆動する原動機と、
前記第二の車輪駆動軸を回転駆動する電動機と、
前記原動機の出力軸トルクをドライバのアクセル操作とは独立して制御可能な原動機制御手段と、
前記電動機を作動させるための蓄電装置と、
前記蓄電装置の残容量を検知する残容量検知手段と、
前記電動機の出力軸トルクを制御する電動機制御手段と、を有し、
通常は前記第一の車輪駆動軸を駆動軸として走行する一方、四輪駆動の要求に基づき前記電動機制御手段に目標駆動トルクを与えて前記第二の車輪駆動軸にも駆動力を発生せしめる四輪駆動装置において、
車両の現在位置を特定し、目的地を設定でき、現在位置から目的地までの推奨走行経路を計算するナビゲーションシステムと、
推奨走行経路上の環境情報を得る環境情報取得手段と、を備え、
前記第二の車輪駆動軸の目標駆動トルクは、前記蓄電装置の現在の残容量と現在位置から目的地までの推奨走行経路上の環境情報に依存して決定することを特徴とする車両の四輪駆動装置。 - 前記目的地までの推奨走行経路上の環境情報は、気象情報を含むことを特徴とする請求項１に記載の車両の四輪駆動装置。
- 前記目的地までの推奨走行経路上の環境情報は、一般道路、高速道路、市街地等の道路属性を含むことを特徴とする請求項１または２に記載の車両の四輪駆動装置。
- 前記目的地までの推奨走行経路上の環境情報は、道路の勾配情報を含むことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１つに記載の車両の四輪駆動装置。
- 前記第二の車輪駆動軸の目標駆動トルクは、
推奨走行経路上の環境情報から経路上の路面の滑りやすさを推定し、
滑りやすさから単位走行距離あたりの四輪駆動化に伴なう蓄電装置の残容量減少度合いを推定し、
蓄電装置の残容量減少度合い推定値を走行経路に沿って積分し、
蓄電装置の現在の残容量をその積分値で割った商に依存して決定することを特徴とする請求項１〜４のいずれか１つに記載の四輪駆動装置。 - 前記推奨走行経路上の環境情報から経路上の路面の滑りやすさを推定し、滑りやすさから単位走行距離あたりの四輪駆動化に伴なう蓄電装置の残容量減少度合いを推定する推定方法は、
気象情報、道路属性、道路勾配情報の一つまたは複数を項目軸に、単位走行距離あたりの蓄電装置の電力消費度合いを係数としてマトリックス化して予め記憶装置に記憶したデータを、検索して得ることを特徴とする請求項５に記載の四輪駆動装置。
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