JP4793335B2

JP4793335B2 - 充放電管理装置および充放電管理装置用のプログラム

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Publication number: JP4793335B2
Application number: JP2007162506A
Authority: JP
Inventors: 山田　　和直
Original assignee: Denso Corp
Current assignee: Denso Corp
Priority date: 2007-06-20
Filing date: 2007-06-20
Publication date: 2011-10-12
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Description

本発明は、ハイブリッド車両用の充放電管理装置および充放電管理装置用のプログラムに関する。

従来、燃料の燃焼によって駆動される内燃機関、およびバッテリによって駆動されるモータを、走行用の動力源として有するハイブリッド車両が提供されている。このようなハイブリッド車両において、内燃機関の消費する燃料を抑えるために、目的地までの予想経路の道路状況に応じて燃料消費量が最小となるように、内燃機関およびモータの作動・非作動、およびバッテリの充電の実行・非実行についてスケジュールを設定し、そのスケジュールに従った制御を制御装置に行わせる充放電管理装置が知られている（例えば、特許文献１、２参照）。

しかし、道路の混雑状況、車速等の走行状況は、常に変化するので、実際に予想経路を走行しているときに、スケジュールから予測される通りのバッテリ残量の変化を実現できない場合がある。そのような場合に対応するために、特許文献３では、スケジュールから予測されるＳＯＣ（State Of Charge）の推移と現実のＳＯＣの推移とが乖離した場合に、スケジュールを再設定する技術が記載されている。
特開２０００−３３３３０５号公報特開２００１−１８３１５０号公報特開２００７−５０８８８号公報

しかし、発明者の検討によれば、スケジュールの信頼性は１００％ではないので、スケジュールを設定することがスケジュールを設定しない場合よりも常に有益であるとは限らない。例えば、上記のような、予測されるＳＯＣと現実のＳＯＣの乖離に応じてスケジュールを再設定するような技術では、スケジュールを何度も再設定した結果、スケジュールの設定を行わなかった場合よりも燃費の悪化を招く場合もある。

本発明は上記点に鑑み、内燃機関およびモータの作動・非作動、およびバッテリの充電の実行・非実行についてスケジュールを設定し、そのスケジュールに従った制御を行う充放電管理装置において、スケジュールに従った制御が燃費の悪化を招く恐れがある場合に、そのような制御を中止する技術を提供することを目的とする。

上記目的を達成するための本発明の第１の特徴は、燃料の燃焼によって駆動される内燃機関、およびバッテリによって駆動されるモータを、走行用の動力源として有するハイブリッド車両用のバッテリの充放電管理装置が、目的地までの予想経路における、モータによるハイブリッド車両の駆動の有無、および、バッテリの充電の有無についてのスケジュールを決定し、その決定したスケジュールに基づいて、予想経路上のバッテリの残量の推移を予測する計画機能と、ハイブリッド車両が前記予想経路上を走行しているときに、計画機能が決定したスケジュールに従って、モータによるハイブリッド車両の駆動の有無、および、バッテリの充電の有無を制御する計画走行制御機能と、ハイブリッド車両が予想経路上を走行しているときに、計画手段が予測した推移中のハイブリッド車両の現在位置に対応する残量と、現在検出されたバッテリの残量と、の差が基準値以上であることに基づいて、計画機能を再度作動させる再計画制御機能と、ハイブリッド車両が予想経路上の出発地点から現在位置に到るまでに再計画制御機能が基準回数以上作動したことに基づいて、計画走行制御機能の作動を中止する中止機能と、を備えたことである。

このように、ハイブリッド車両が予想経路上の出発地点から現在位置に到るまでに再計画制御機能が基準回数以上作動したことを、スケジュールに従った制御が燃費の悪化を招く恐れがある場合であるとみなして、計画走行制御機能の作動を中止することができる。これは、再計画制御機能が基準回数以上作動するということは、今回の予想経路の走行において計画機能が適切に機能していないという観点に基づく作動である。

また、本発明の第２の特徴は、充放電管理装置が、上述の計画機能および走行制御機能を有し、さらに、ハイブリッド車両が予想経路上を走行しているときに、計画機能が予測した推移中のハイブリッド車両の現在位置に対応するバッテリ残量と、現在検出されたバッテリ残量と、の差が基準値以上であることに基づいて、現在位置から目的地までの距離が基準距離未満であるか否かを判定し、判定結果が肯定的であることに基づいて、計画走行制御機能の作動を中止することである。なお、計画走行制御機能の「制御する」とは、直接的な制御であってもよいし、他の制御機能を介した間接的な制御であってもよい。

このように、スケジュールによって予測されたバッテリ残量の推移と、現実のバッテリ残量の推移との乖離が大きくなったときに、現在位置から前記目的地までの距離が基準距離未満であることを、スケジュールに従った制御が燃費の悪化を招く恐れがある場合であるとみなして、計画走行制御機能の作動を中止することができる。これは、目的地までの残り距離が短いほど、燃費がより向上するような計画を立てることが難しいという観点に基づく作動である。

また、本発明の第３の特徴は、上述の計画走行制御手段を有する充放電管理装置が、ハイブリッド車両が走行した道路における、当該ハイブリッド車両の走行状況の情報を記憶媒体に記録する学習機能を有し、また、計画機能において、学習機能が記録した予想経路における走行状況の情報に基づいてスケジュールを決定し、また、ハイブリッド車両が予想経路上を走行しているときに、予想経路の今回の走行における走行状況と、学習手段が記録した予想経路における走行状況の情報と、の乖離度が基準乖離度を超えていることに基づいて、前記計画走行制御手段の作動を中止するようになっていることである。

ここで、走行状況とは、走行時の外部環境（例えば勾配）、および、走行時の車両挙動（例えば車速、電力消費量、燃料消費量）のうちいずれかおよび両方の情報をいう。

このように、学習機能によって記録された予想経路上の走行状況と、現実の走行状況との乖離が大きくなったことを、スケジュールに従った制御が燃費の悪化を招く恐れがある場合であるとみなして、計画走行制御機能の作動を中止することができる。これは、学習機能によって記録された走行状況が現実と大きく乖離することは、今回の予想経路の走行において、記録された走行状況に基づいた計画機能が適切に機能しなくなる原因となる可能性が高いという観点に基づく作動である。

また、本発明の第４の特徴においては、充放電管理装置は、ハイブリッド制御装置を制御する。ハイブリッド制御装置は、充放電管理装置からの制御に基づいて、自律制御モードと受動制御モードとの間で、自己の作動モードを切り替える。自律モードにおいて、ハイブリッド制御装置は、充放電管理装置からの制御によらずに、モータによるハイブリッド車両の駆動の有無、および、バッテリの充電の有無を切り替える。受動制御モードにおいて、ハイブリッド制御装置は、充放電管理装置からの制御に従って、モータによるハイブリッド車両の駆動の有無、および、バッテリの充電の有無を切り替える。

そして、充放電管理装置は、このハイブリッド制御装置に対して、ハイブリッド車両が予想経路上を走行しているときに、受動モードで、計画手段が決定したスケジュールに従って作動するよう、制御を行う計画走行制御機能を有し、さらに、ハイブリッド制御装置から、前記受動制御モードが不適切である旨の所定の信号を受けたことに基づいて、計画走行制御手段の作動を中止して、ハイブリッド制御装置に対して、自律モードで作動するよう、制御を行う。

このように、モータによるハイブリッド車両の駆動の有無、および、バッテリの充電の有無の切り替え制御を行うハイブリッド制御装置から受動制御モードが不適切である旨の所定の信号を受けたことに基づいて、ハイブリッド制御装置を受動制御から自律制御に切り替えることができる。このようにすることで、モータによるハイブリッド車両の駆動の有無、および、バッテリの充電の有無の切り替え制御を担うハイブリッド制御による、受動制御の適切性の判断結果を利用して、計画機能が適切に機能していないという状況を検出することができる。なお、上記の第１〜第４の特徴は、プログラムとしても捉えることができる。

以下、本発明の一実施形態について説明する。図１に、本実施形態が適用されるハイブリッド車両の構成の一例を概略的に示す。このハイブリッド車両には、内燃機関としてのエンジン１、オルタネータ２、モータ３、差動装置４、タイヤ５ａ、タイヤ５ｂ、インバータ６、ＤＣリンク７、インバータ８、バッテリ９、ＨＶ制御部１０、ＧＰＳセンサ１１、方位センサ１２、車速センサ１３、地図ＤＢ記憶部１４、加速度センサ１５、およびナビゲーションＥＣＵ２０が搭載されている。

このハイブリッド車両は、エンジン１およびモータ３を動力源として走行する。エンジン１を動力源とする場合は、エンジン１の回転力が、図示しないクラッチ機構および差動装置４を介してタイヤ５ａ、５ｂに伝わる。また、モータ３を動力源とする場合は、バッテリ９の直流電力がＤＣリンク７およびインバータ８を介して交流電力に変換され、その交流電力によってモータ３が作動し、このモータ３の回転力が、差動装置４を介してタイヤ５ａ、５ｂに伝わる。以下、エンジン１のみを動力源とする走行のモードを、エンジン走行という。また、エンジン１およびモータ３のうち少なくともモータ３を動力源とする走行のモードを、アシスト走行という。

また、エンジン１の回転力はオルタネータ２にも伝えられ、その回転力によってオルタネータ２が交流電力を生成し、生成された交流電力はインバータ６、ＤＣリンク７を介して直流電力に変換され、その直流電力がバッテリ９に蓄積される場合がある。このようなバッテリ９への充電は、燃料を使用したエンジン１の作動による充電である。以下、この種の充電を、内燃充電という。

また、図示しない制動機構によりハイブリッド車両が減速すると、その減速時の抵抗力がモータ３に回転力として加わり、この回転力によってモータ３が交流電力を生成し、生成された交流電力がインバータ８、ＤＣリンク７を介して直流電力に変換され、その直流電力がバッテリ９に蓄積される。以下、この種の充電を、回生充電という。

ＨＶ制御部１０は、ナビゲーションＥＣＵ２０からの指令等に応じて、オルタネータ２、モータ３、インバータ６、インバータ８、バッテリ９の上述のような作動の実行・非実行等を制御する。ＨＶ制御部１０は、例えばマイクロコンピュータを用いて実現してもよいし、下記のような機能を実現するための専用の回路構成を有するハードウェアであってもよい。

より具体的には、ＨＶ制御部１０は、現在ＳＯＣ、基準ＳＯＣという２つの値を記憶しており、また、以下の（Ａ）〜（Ｃ）の処理を行う。
（Ａ）ナビゲーションＥＣＵ２０からの指令に基づいて、自律制御モードおよび受動制御モードのいずれかで、オルタネータ２、モータ３、インバータ６、インバータ８、バッテリ９等のアクチュエータを制御する。
（Ｂ）定期的に現在ＳＯＣをナビゲーションＥＣＵ２０に通知する。
（Ｃ）所定の計画破棄条件が満たされたか否かを判定し、満たされた場合には、所定のＮＧ通知をナビゲーションＥＣＵ２０に送信する。

ＳＯＣ（State of Charge）とは、バッテリの残量を表す指標であり、その値が高いほど残量が多い。現在ＳＯＣは、現在のバッテリ９のＳＯＣを示す。ＨＶ制御部１０は、この現在ＳＯＣの値を、逐次バッテリ９の状態を検出することで、繰り返し更新する。基準ＳＯＣは、上述の自律制御モード時に用いる値（例えば６０パーセント）である。

ここで、自律制御モードおよび受動制御モードについて説明する。ＨＶ制御部１０は、自律制御モードにおいては、現在ＳＯＣが基準ＳＯＣおよびその近傍の値を維持するよう、走行方法の決定および決定した走行方法に基づくアクチュエータの制御を実行する。走行方法とは、具体的には、エンジン走行を行うかまたはアシスト走行を行うかの選択、内燃充電を行うか否かの選択、および、回生充電を行うか否かの選択をいう。したがって、自律制御モードにおいてＨＶ制御部１０は、現在ＳＯＣという、現在の車両の状況からのみ得られる量に基づき、かつ、未来の車両の状況の予想値には基づかずに、ナビゲーションＥＣＵ２０とは独立に、走行方法の決定およびその決定に応じた制御を行う。

また、ＨＶ制御部１０は、受動制御モードにおいて、ナビゲーションＥＣＵ２０からの制御信号に基づいて、ハイブリッド車両の走行モードのエンジン走行、アシスト走行を切り替え、また、内燃充電の実行・非実行、回生充電の実行・非実行を切り替える制御を行う。本実施形態においては、この制御信号は、後述する目標ＳＯＣの信号である。ＨＶ制御部１０は、現在ＳＯＣがこの目標ＳＯＣおよびその近傍の値を維持するよう、走行方法の決定および決定した走行方法に基づくアクチュエータの制御を実行する。

目標ＳＯＣは、後述する通り、事前に行われる車両の走行方法の計画に基づいて決まる量である。したがってＨＶ制御部１０は、受動制御モードにおいて目標ＳＯＣに応じた制御を行うことで、事前に行われる車両の走行方法の計画に基づいた制御を行うことになる。

なお、ＨＶ制御部１０は、車両のエンジンがオンとなったとき等の通常時には、自らの作動モードを自律制御モードとしている。また、ＨＶ制御部１０は、目標ＳＯＣの信号をナビゲーションＥＣＵ２０から受けると、自らの作動モードを自律制御モードから受動制御モードに切り替え、後述する計画走行中止通知をナビゲーションＥＣＵ２０から受けると、自らの作動モードを受動制御モードから自律制御モードに切り替える。

また、上述の作動（Ｃ）の詳細および計画破棄条件については後述するが、このＮＧ信号（所定の信号の一例に相当する）は、ナビゲーションＥＣＵ２０の充電計画が信頼できないとＨＶ制御部１０が判断した旨を示す信号である。

ＧＰＳセンサ１１、方位センサ１２、および車速センサ１３は、それぞれハイブリッド車両の位置、進行方向、走行速度を特定する周知のセンサである。地図ＤＢ記憶部１４は、地図データを記憶する記憶媒体である。加速度センサ１５は車両の加速度を特定する周知のセンサである。勾配（傾斜角）は車速センサと加速度センサを利用し算出する。

地図データは、複数の交差点のそれぞれに対応するノードデータ、および、交差点と交差点を結ぶ道路区間すなわちリンクのそれぞれに対応するリンクデータを有している。１つのノードデータは、当該ノードの識別番号、所在位置情報、種別情報を含む。また、１つのリンクデータは、当該リンクの識別番号（以下、リンクＩＤという）、位置情報、種別情報等を含んでいる。

ここで、リンクの位置情報には、当該リンクが含む形状補完点の所在位置データ、および、当該リンクの両端のノードおよび形状補完点のうち隣り合う２つを繋ぐセグメントのデータを含んでいる。各セグメントのデータは、当該セグメントのセグメントＩＤ、当該セグメントの勾配、向き、長さ等の情報を有している。

図２に示す様に、ナビゲーションＥＣＵ２０は、ＲＡＭ２１、ＲＯＭ２２、データ書き込み可能な耐久記憶媒体２３、および制御部２４を有している。耐久記憶媒体とは、ナビゲーションＥＣＵ２０の主電源の供給が停止してもデータを保持し続けることができる記憶媒体をいう。耐久記憶媒体２３としては、例えば、ハードディスク、フラッシュメモリ、ＥＥＰＲＯＭ等の不揮発性記憶媒体、および、バックアップＲＡＭがある。

制御部２４は、ＲＯＭ２２または耐久記憶媒体２３から読み出したプログラムを実行し、その実行の際にはＲＡＭ２１、ＲＯＭ２２、および耐久記憶媒体２３から情報を読み出し、ＲＡＭ２１および耐久記憶媒体２３に対して情報の書き込みを行い、ＨＶ制御部１０、ＧＰＳセンサ１１、方位センサ１２、車速センサ１３、地図ＤＢ記憶部１４、加速度センサ１５等と信号の授受を行う。

具体的には、制御部２４は、ナビゲーション処理４０、学習制御処理１００、経路算出処理２００、充電計画作成処理３００、走行時処理４００等の処理を、所定のプログラムを実行することで実現する。

ナビゲーション処理４０において、制御部２４は、経路算出処理２００によって確定した目的地点までの経路（以下、予定経路という）に沿ってハイブリッド車両を走行させるためのガイド表示を、ドライバに対して行う処理である。

学習制御処理１００において、制御部２４は、ハイブリッド車両が走行した道路と、当該道路の走行時におけるバッテリ９の電力消費に影響する走行状況の履歴を、セグメント毎に、耐久記憶媒体２３に記録する。図３に、学習制御処理１００のフローチャートを示す。なお、この処理においては、同じセグメントでも走行方向が違えば異なるセグメントであるとして扱う。

制御部２４は、この図に示す学習制御処理１００を繰り返し実行し、その繰り返しの各回において、まずステップ１１０で、現在の走行状況の情報を取得する。走行状況とは、走行時の外部環境、および、走行時の車両挙動のうちいずれかまたは両方の情報をいう。走行状況の情報として取得する情報は、例えば、現在走行中のリンクのリンクＩＤ、現在走行中のセグメントのセグメントＩＤ、現在の車両の向き、現在の車両の速度、現在位置における路面勾配、当該リンクの道路種別、当該セグメントにおける消費電気量等を含む。

ここで、リンクＩＤ、セグメントＩＤは、ＧＰＳセンサ１１からの現在位置の情報と地図ＤＢ記憶部１４からの地図データの情報を照合することで特定することができる。また、車両の向きは方位センサ１２から取得できる。また、現在の車両の速度は車速センサ１３から取得できる。また、当該道路の勾配は、車速センサと加速度センサの出力を利用し算出してもよい。また、当該道路の道路種別は、地図データから取得する。また、当該リンク内における走行距離は、車速センサの出力を利用して算出してもよい。

続いてステップ１４０では、既存の学習情報の読み出しを行う。具体的には、ステップ１１０で取得したセグメントＩＤについての走行状況の履歴情報が、耐久記憶媒体２３にあれば、それを読み出す。

続いてステップ１５０では、ステップ１４０で読み出した当該セグメントの情報と、ステップ１１０で新たに取得した当該セグメントの走行状況の情報とを組み合わせて最適化する。最適化としては、例えば、読み出した情報と新たに取得した情報の平均を算出する方法を採用してもよい。なお、ステップ１４０で、当該セグメントについての走行状況の履歴がなかった場合には、ステップ１５０では、ステップ１１０で取得したデータそのものを最適化されたデータとする。最適化された走行状況データは、セグメントＩＤが含まれているので、道路と、その道路における走行状況の情報とが紐付けられたデータである。

続いてステップ１６０では、最適化されたデータを、当該セグメントについての新たな走行状況の履歴、すなわち学習情報として、耐久記憶媒体２３に記録する。ステップ１６０の後、学習制御処理１００の１回分の実行が終了する。

このような学習制御処理１００を実行することで、充電可能地点周辺のセグメントのそれぞれについての走行状況の履歴が耐久記憶媒体２３に記録されることになる。図４に、耐久記憶媒体２３に記録される走行状況の履歴のテーブルの一例を、当該履歴に紐付けられた道路と併せて示す。

この走行状況の履歴のテーブルにおいては、ノード２１、補完形状点２５、補完形状点２６、ノード２２の間に挟まれたセグメント３１〜３３について、当該セグメントを走行したときの車速、そのセグメントの路面勾配が記録されている。これらの情報は、当該セグメントの走行時におけるバッテリ９の電力消費量、充電量に影響する。例えば、路面勾配が上り方向に急であればあるほど、車速が大きければ大きいほど、エンジン負荷が高まるので、そのセグメントでアシスト走行を行ったときの電力消費量は高い。また例えば、路面勾配が下り方向に急であればあるほど、そのセグメントで回生充電を行ったときの充電量は高い。

図５に、経路算出処理２００のフローチャートを示す。制御部２４は、経路算出処理２００の処理を、目的地点が決定する度に実行する。ここで、目的地点の決定は、操作装置を用いたユーザの入力操作に基づいて制御部２４が決定してもよいし、過去の走行履歴に基づいて制御部２４が決定してもよい。

この経路算出処理２００の１回分の実行において、制御部２４は、まずステップ２１０で、現在位置（出発地点の一例に相当する）から当該目的地点までの最適な予定経路を、地図データ等に基づいて確定する。続いてステップ２３０では、現在ＳＯＣの情報をＨＶ制御部１０に要求し、その要求に応じてＨＶ制御部１０から送信された現在ＳＯＣの情報を受信する。

続いてステップ２４０では、目的地点から予定経路に沿った連続した区間（以下、判定区間という）内のセグメントにおける走行状況の履歴、すなわち学習情報を、耐久記憶媒体２３から読み出す。

続いてステップ２５０では、ステップ２３０および２４０で取得した情報に基づいて、充電計画作成処理３００の実行を呼び出す。このようになっていることで、制御部２４は、目的地点までの予定経路を確定すると、当該予定経路を対象とする充電管理計画作成処理３００を実行する。

図６に、この充電計画作成処理３００のフローチャートを示す。この充電計画作成処理３００の処理においては、判定区間内の充電計画として、当該区間内の車両の走行方法の予定を作成する。

具体的には、まずステップ３１０で、判定区間の各セグメントにおいて、当該セグメントを走行した場合にどれだけの量のエネルギーが必要かを、判定区間内の学習情報から算出する。なお、必要なエネルギーの算出の方法については周知であるので、ここではその詳細については説明しない。

続いてステップ３２０では、学習情報とＨＶ制御部１０から取得した現在ＳＯＣの情報に基づいて、目的地までの各セグメント毎に、最適な走行方法を決定する。続いてステップ３３０で、ＳＯＣ管理計画を、学習情報に基づいて作成する。ＳＯＣ管理計画とは、目的地点までのＳＯＣの推移の予想をいう。図７に、このようなＳＯＣの推移の予想の一例をグラフで示す。この予想されたＳＯＣの推移の各点における値を、目標ＳＯＣという。ステップ３８０の後、充電計画作成処理３００の１回分の実行を終了する。

図８に、走行時処理４００のフローチャートを示す。制御部２４は、目的地点および目的地点までの予想経路が決定しており、かつ、当該予想経路について充電計画作成処理３００が実行されており、かつ、ナビゲーション処理４０が当該予想経路のガイド表示を行っており、かつ、ハイブリッド車両が当該予想経路上を走行しているときに、この走行時処理４００を実行する。

この走行時処理４００の実行において、制御部２４は、まずステップ４５２で、現在位置に対応する目標ＳＯＣを現在のＳＯＣ管理計画から読み出し、読み出した目標ＳＯＣをＨＶ制御部１０に送信する。この目標ＳＯＣを受けることで、ＨＶ制御部１０は、判定区間において、充電計画による走行方法から導かれたＳＯＣ管理計画に沿うように車両の走行方法を制御する。その結果、ＨＶ制御部１０は、多くの場合、充電計画の通りに車両の走行方法を制御することができ、燃費の低減を実現することができる。続いてステップ４５４では、ＨＶ制御部１０から現在ＳＯＣを受信する。

続いてステップ４５５では、例外処理を実行する。この例外処理の内容については後述する。ステップ４６０では、ハイブリッド車両が目的地点に到達したか否かをＧＰＳセンサ１１からの信号に基づいて判定し、到達するまでこのステップ４５２〜４６０を繰り返し、到達すると走行時処理４００の実行を終了する。

ここで、ステップ４５５の例外処理の詳細について説明する。図９に、この例外処理の詳細のフローチャートを示す。制御部２４は、この例外処理において、まずステップ５３０で、ＨＶ制御部１０よりＮＧ通知を受けたか否かを判定する。判定結果が肯定的な場合、続いてステップ５８０を実行し、否定的な場合、続いてステップ５４０を実行する。

ステップ５４０では、２つの走行パターン（走行状況情報の一例に相当する）を比較し、それらの乖離度が基準幅（基準乖離度の一例に相当する）より大きいか否かを判定する。走行パターンとしては、例えば、車速の推移がある。判定に用いる２つの走行パターンは、学習情報中に記載された、今回の予想経路の出発地点から現在位置までの走行パターン、および、今回の走行における当該出発地点から現在位置までの現実の走行パターンである。

２つの走行パターンの乖離度の算出については、例えば、予想経路の出発地点から現在位置までの経路上の複数地点を（たとえば一定距離間隔で）抽出し、抽出した地点のそれぞれで、２つのパターンの車速の違いを算出し、それら算出された各地点の車速差の絶対値の総和を、走行パターンの乖離度とするようになっていてもよい。すなわち、２つのパターン間の車速のずれの積算値を乖離度とするようになっていてもよい。あるいは、２つのパターン間の加速度のずれの積算値を乖離度とするようになっていてもよい。ステップ５４０の判定結果が肯定的な場合、続いてステップ５８０を実行し、否定的な場合、続いてステップ５５０を実行する。

ステップ５５０では、直前のステップ４５４で受信した現在ＳＯＣと、現在位置に対応する目標ＳＯＣとを比較し、その乖離が基準幅（基準値の一例に相当する）より大きいか否か判定する。判定結果が肯定的な場合、例外処理を抜けて走行時処理４００のステップ４６０に実行を進め、判定結果が否定的な場合、続いてステップ５６０を実行する。

ステップ５６０では、再計画の回数が規定回数Ｎ（基準回数の一例に相当する）以上か否かを判定し、規定回数Ｎ以上であれば続いてステップ５８０を実行し、規定回数Ｎ未満であれば続いてステップ５７０を実行する。再計画の回数とは、ハイブリッド車両が予想経路上の出発地点の走行を開始してから現在地点に到るまでに、後述するステップ５９０の充電計画作成処理が実行された回数をいう。

ステップ５７０では、目的地までの残り距離（すなわち、予想経路に沿った現在位置から目的地までの距離、または、現在位置から目的地までの直線距離）を算出し、算出した残り距離が規定距離未満か否かを判定し、規定距離未満であれば続いてステップ５８０を実行し、規定距離以上であれば続いてステップ５９０を実行する。

ステップ５８０では、計画走行中止の通知をＨＶ制御部１０に出力し、その後走行時処理４００の１回分の実行を終了する。これによって、ＨＶ制御部１０は、自らの作動モードを上述の自律制御モードに切り替える。

ステップ５９０では、充電計画作成処理３００の実行を呼び出すことで、予想経路に沿った現在位置から目的地までの区間を対象とする充電計画を再度作成し、この作成した充電計画に従ったＳＯＣ管理計画を、それまでのＳＯＣ管理計画に置き換える。ステップ５９０の後、例外処理を抜けて走行時処理４００のステップ４６０に実行を進める。

以上のような走行時処理４００を実行することで、制御部２４は、目的地への途上において（ステップ４６０参照）、ＨＶ制御部１０よりＮＧ通知を受けておらず（ステップ５３０参照）、学習情報の示す車速パターンと現在の車速パターンの乖離が基準幅未満であり（ステップ５４０参照）、かつ目標ＳＯＣと現在ＳＯＣとの乖離が基準幅未満である間は（ステップ５５０参照）、ステップ５３０→５４０→５５０→４６０→４５２→４５４の処理をこの順で繰り返す。その結果、ＨＶ制御部１０は、現在の充電計画に従った制御を継続する。

しかし、目標ＳＯＣと現在ＳＯＣとの乖離が基準幅以上となった場合（ステップ５５０参照）、再計画の回数がＮ回未満であり（ステップ５６０参照）、かつ、目的地までの残り距離が規定距離以上である間は（ステップ５７０参照）、充電計画を再度作成することで、現状に適合するよう充電計画を修正する。その結果、ＨＶ制御部１０は、修正後の充電計画に従った制御を行う。

ただし、ＨＶ制御部１０からＮＧ通知を受けるか（ステップ５３０参照）、あるいは、学習情報の示す車速パターンと現在の車速パターンの乖離が基準幅以上となった場合、制御部２４は、充電計画に基づいてＨＶ制御部１０を制御すること自体をやめる（ステップ５８０参照）。これにより、ＨＶ制御部１０は、通常の自律的な制御を行うようになる。

また、目標ＳＯＣと現在ＳＯＣとの乖離が基準幅以上となった場合（ステップ５５０参照）においても、再計画の回数がＮ回以上となるか（ステップ５６０参照）、あるいは、目的地までの残り距離が規定距離未満となった場合（ステップ５７０参照）、充電計画を再度作成することなく、充電計画に基づいてＨＶ制御部１０を制御すること自体をやめる（ステップ５８０参照）。これにより、ＨＶ制御部１０は、通常の自律的な制御を行うようになる。

ここで、ＮＧ通知を送出する側のＨＶ制御部１０の上述の作動（Ｃ）について説明する。この作動（Ｃ）における計画破棄条件が満たされる場合とは、ナビゲーションＥＣＵ２０の充電計画が信頼できないとＨＶ制御部１０が判断した場合である。例えば、ＨＶ制御部１０は、検出した現在ＳＯＣとナビゲーションＥＣＵ２０から受けた目標ＳＯＣを比較し、目標ＳＯＣと現在ＳＯＣの乖離が所定の閾値以上の場合、ＮＧ通知を返すようになっていてもよい。この例においては、計画破棄条件は、現在ＳＯＣと目標ＳＯＣとの差が閾値以上であるという条件に相当する。

なお、ナビゲーションＥＣＵ２０の制御部２４も、ステップ５５０で、現在ＳＯＣと目標ＳＯＣとの差が閾値以上であるか否かの判定を行っているが、ステップ５５０における閾値と、計画破棄条件における閾値とは異なるものである。例えば、ステップ５５０における閾値の方が、計画破棄条件における閾値よりも小さい。

ステップ５５０における閾値（以下、閾値Ａという）は、ナビゲーションＥＣＵ２０の製造に際して設定される値であり、計画破棄条件における閾値（以下、閾値Ｂという）は、ＨＶ制御部１０の製造に際して設定されるものである。多くの場合、ナビゲーションＥＣＵ２０においては、搭載される車両に無関係に閾値Ａが決定されるが、ＨＶ制御部１０においては、搭載される車両の車種に特化して閾値Ｂを調整するようになっている。

以上のような作動により、ナビゲーションＥＣＵ２０は、ハイブリッド車両が予想経路上の出発地点から現在位置に到るまでに再計画制御機能が基準回数以上作動したことを、スケジュールに従った制御が燃費の悪化を招く恐れがある場合であるとみなして、計画走行を中止して、ＨＶ制御部１０を自律制御モードに切り替える。これは、再計画の実行が基準回数以上作動するということは、今回の予想経路の走行において充電計画の作成が適切に機能していないという観点に基づく作動である。

また、ナビゲーションＥＣＵ２０は、スケジュールによって予測されたＳＯＣの推移と、現実のＳＯＣの推移との乖離が大きくなったとき、現在位置から前記目的地までの距離が基準距離未満であることを、スケジュールに従った制御が燃費の悪化を招く恐れがある場合であるとみなして、計画走行制御機能の作動を中止することができる。これは、目的地までの残り距離が短いほど、燃費がより向上するような計画を立てることが難しいという観点に基づく作動である。

また、ナビゲーションＥＣＵ２０は、このように、学習制御処理１００によって記録された予想経路上の走行状況（より具体的には走行パターン）と、現実の走行状況との乖離が大きくなったことを、スケジュールに従った制御が燃費の悪化を招く恐れがある場合であるとみなして、計画走行を中止して、ＨＶ制御部１０を自律制御モードに切り替える。これは、学習機能によって記録された走行状況が現実と大きく乖離することは、今回の予想経路の走行において、記録された走行状況に基づいた充電計画の作成が適切に機能していないという観点に基づく作動である。

また、ナビゲーションＥＣＵ２０は、ＨＶ制御部１０から受動制御モードが不適切である旨の所定のＮＧ信号を受けたことに基づいて、ＨＶ制御部１０ハイブリッド制御装置を受動制御から自律制御に切り替える。このようにすることで、ＨＶ制御部１０による、受動制御の適切性の判断結果を利用して、充電計画が適切に作成されていないという状況を検出することができる。

なお、上記の実施形態においては、ナビゲーションＥＣＵ２０が、充放電管理装置の一例に相当し、ＨＶ制御部１０がハイブリッド制御装置の一例に相当し、耐久記憶媒体２３が、記憶媒体の一例に相当する。また、制御部２４が、学習制御処理１００を実行することで学習手段の一例として機能し、充電計画作成処理３００を実行することで計画手段の一例として機能し、走行時処理４００のステップ４５２を実行することで計画走行制御手段の一例として機能し、ステップ５９０を実行することで再計画制御手段の一例として機能し、ステップ５８０を実行することで中止手段の一例として機能する。

（他の実施形態）
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明の範囲は、上記実施形態のみに限定されるものではなく、本発明の各発明特定事項の機能を実現し得る種々の形態を包含するものである。

例えば、ＨＶ制御部１０がＮＧ通知を送信する原因は、上述のようなものである必要はない。すなわち、ＨＶ制御部１０は、受動制御モードで作動することが不適切であることを何らかの方法で検出したことに基づいて、所定のＮＧ信号を送信するようになっていれば、その具体的な検出方法は、どのようなものでもよい。

また、上記の実施形態においては、電力消費量および充電量の算出の単位、および充電計画の作成の単位が、セグメントとなっているが、これらの対象はリンクであってもよい。

また、上記の実施形態においては、ナビゲーションＥＣＵ２０が充電計画作成処理３００、走行時処理４００を実行しているが、ナビゲーションＥＣＵ２０がこれらの処理を実行するようになっていてもよいし、これらの処理のうち一部をナビゲーションＥＣＵ２０が実行し、残りをＨＶ制御部１０が実行するようになっていてもよい。

また、上記の実施形態において、制御部２４がプログラムを実行することで実現している各機能は、それらの機能を有するハードウェア（例えば回路構成をプログラムすることが可能なＦＰＧＡ）を用いて実現するようになっていてもよい。

本発明の実施形態が適用されるハイブリッド車両の構成を概略的に示す図である。ナビゲーションＥＣＵ２０の構成および外部との接続関係を示すブロック図である。学習制御処理１００のフローチャートである。セグメント毎の走行状況の履歴の一例を示す図表である。経路算出処理２００のフローチャートである。充電計画作成処理３００のフローチャートである。充電計画作成処理３００によって予想された、ＳＯＣの変化の推移を示すグラフである。走行時処理４００のフローチャートである。例外処理のフローチャートである。

符号の説明

１…エンジン、２…オルタネータ、３…モータ、４…差動装置、５ａ、５ｂ…タイヤ、
６、８…インバータ、７…ＤＣリンク、９…バッテリ、１０…ＨＶ制御部、
１１…ＧＰＳセンサ、１２…方位センサ、１３…車速センサ、１４…地図ＤＢ記憶部、
２０…ナビゲーションＥＣＵ、２１…ＲＡＭ、２２…ＲＯＭ、２３…耐久記憶媒体、
２４…制御部、２１、２２…ノード、２５、２６…補完形状点、
３１〜３３…セグメント、４０…ナビゲーション処理、５０…充電位置記録処理、
１００…学習制御処理、２００…経路算出処理、３００…充電計画作成処理、
４００…走行時処理。

Claims

燃料の燃焼によって駆動される内燃機関、およびバッテリによって駆動されるモータを、走行用の動力源として有するハイブリッド車両用の前記バッテリの充放電管理装置であって、
目的地までの予想経路における、前記モータによる前記ハイブリッド車両の駆動の有無、および、前記バッテリの充電の有無についてのスケジュールを決定し、その決定したスケジュールに基づいて、前記予想経路上の前記バッテリの残量の推移を予測する計画手段と、
前記ハイブリッド車両が前記予想経路上を走行しているときに、前記計画手段が決定した前記スケジュールに従って、前記モータによる前記ハイブリッド車両の駆動の有無、および、前記バッテリの充電の有無を制御する計画走行制御手段と、
前記ハイブリッド車両が前記予想経路上を走行しているときに、前記計画手段が予測した推移中の前記ハイブリッド車両の現在位置に対応する残量と、現在検出されたバッテリの残量と、の差が基準値以上であることに基づいて、前記計画手段を再度作動させる再計画制御手段と、
前記ハイブリッド車両が前記予想経路上の出発地点から現在位置に到るまでに前記再計画制御手段が基準回数以上作動したことに基づいて、前記計画走行制御手段の作動を中止する中止手段と、を備えた充放電管理装置。
燃料の燃焼によって駆動される内燃機関、およびバッテリによって駆動されるモータを、走行用の動力源として有するハイブリッド車両用の前記バッテリの充放電管理装置であって、
目的地までの予想経路における、前記モータによる前記ハイブリッド車両の駆動の有無、および、前記バッテリの充電の有無についてのスケジュールを決定し、その決定したスケジュールに基づいて、前記予想経路上の前記バッテリの残量の推移を予測する計画手段と、
前記ハイブリッド車両が前記予想経路上を走行しているときに、前記計画手段が決定した前記スケジュールに従って、前記モータによる前記ハイブリッド車両の駆動の有無、および、前記バッテリの充電の有無を制御する計画走行制御手段と、
前記ハイブリッド車両が前記予想経路上を走行しているときに、前記計画手段が予測した推移中の前記ハイブリッド車両の現在位置に対応する前記バッテリの残量と、現在検出された前記バッテリの残量と、の差が基準値以上であることに基づいて、前記現在位置から前記目的地までの距離が基準距離未満であるか否かを判定し、判定結果が肯定的であることに基づいて、前記計画走行制御手段の作動を中止する中止手段と、を備えた充放電管理装置。
燃料の燃焼によって駆動される内燃機関、およびバッテリによって駆動されるモータを、走行用の動力源として有するハイブリッド車両用の前記バッテリの充放電管理装置であって、
前記ハイブリッド車両が走行した道路における、前記ハイブリッド車両の走行状況の情報を記憶媒体に記録する学習手段と、
目的地までの予想経路における、前記モータによる前記ハイブリッド車両の駆動の有無、および、前記バッテリの充電の有無についてのスケジュールを、前記学習手段が記録した前記予想経路における走行状況の情報に基づいて決定し、その決定したスケジュールに基づいて、前記予想経路上の前記バッテリの残量の推移を予測する計画手段と、
前記ハイブリッド車両が前記予想経路上を走行しているときに、前記計画手段が決定した前記スケジュールに従って、前記モータによる前記ハイブリッド車両の駆動の有無、および、前記バッテリの充電の有無を制御する計画走行制御手段と、
前記ハイブリッド車両が前記予想経路上を走行しているときに、前記予想経路の今回の走行における走行状況と、前記学習手段が記録した前記予想経路における走行状況の情報と、の乖離度が基準乖離度を超えていることに基づいて、前記計画走行制御手段の作動を中止する中止手段と、を備えた充放電管理装置。
燃料の燃焼によって駆動される内燃機関、およびバッテリによって駆動されるモータを、走行用の動力源として有するハイブリッド車両用の前記バッテリの充放電管理装置であって、
目的地までの予想経路における、前記モータによる前記ハイブリッド車両の駆動の有無、および、前記バッテリの充電の有無についてのスケジュールを決定し、その決定したスケジュールに基づいて、前記予想経路上の前記バッテリの残量の推移を予測する計画手段と、
当該充放電管理装置からの制御によらずに、前記モータによる前記ハイブリッド車両の駆動の有無、および、前記バッテリの充電の有無を切り替える自律制御モードと、当該充放電管理装置からの制御に従って、前記モータによる前記ハイブリッド車両の駆動の有無、および、前記バッテリの充電の有無を切り替える受動制御モードとの間で、自己の作動モードを、当該充放電管理装置からの制御に基づいて切り替えるハイブリッド制御装置に対して、前記ハイブリッド車両が前記予想経路上を走行しているときに、前記受動モードで、前記計画手段が決定した前記スケジュールに従って作動するよう、制御を行う計画走行制御手段と、
前記ハイブリッド制御装置から、前記受動制御モードが不適切である旨の所定の信号を受けたことに基づいて、前記計画走行制御手段の作動を中止して、前記ハイブリッド制御装置に対して、前記自律モードで作動するよう、制御を行う中止手段と、を備えた充放電管理装置。
燃料の燃焼によって駆動される内燃機関、およびバッテリによって駆動されるモータを、走行用の動力源として有するハイブリッド車両用の前記バッテリの充放電管理装置に用いるプログラムであって、
目的地までの予想経路における、前記モータによる前記ハイブリッド車両の駆動の有無
、および、前記バッテリの充電の有無についてのスケジュールを決定し、その決定したス
ケジュールに基づいて、前記予想経路上の前記バッテリの残量の推移を予測する計画手段
、
前記ハイブリッド車両が前記予想経路上を走行しているときに、前記計画手段が決定し
た前記スケジュールに従って、前記モータによる前記ハイブリッド車両の駆動の有無、お
よび、前記バッテリの充電の有無を制御する計画走行制御手段、
前記ハイブリッド車両が前記予想経路上を走行しているときに、前記計画手段が予測し
た推移中の前記ハイブリッド車両の現在位置に対応する残量と、現在検出されたバッテリ
の残量と、の差が基準値以上であることに基づいて、前記計画手段を再度作動させる再計
画制御手段、および、
前記ハイブリッド車両が前記予想経路上の出発地点から現在位置に到るまでに前記再計
画制御手段が基準回数以上作動したことに基づいて、前記計画走行制御手段の作動を中止
する中止手段として、コンピュータを機能させるプログラム。
燃料の燃焼によって駆動される内燃機関、およびバッテリによって駆動されるモータを、走行用の動力源として有するハイブリッド車両用の前記バッテリの充放電管理装置に用いるプログラムであって、
目的地までの予想経路における、前記モータによる前記ハイブリッド車両の駆動の有無、および、前記バッテリの充電の有無についてのスケジュールを決定し、その決定したスケジュールに基づいて、前記予想経路上の前記バッテリの残量の推移を予測する計画手段、
前記ハイブリッド車両が前記予想経路上を走行しているときに、前記計画手段が決定した前記スケジュールに従って、前記モータによる前記ハイブリッド車両の駆動の有無、および、前記バッテリの充電の有無を制御する計画走行制御手段、および、
前記ハイブリッド車両が前記予想経路上を走行しているときに、前記計画手段が予測した推移中の前記ハイブリッド車両の現在位置に対応する前記バッテリの残量と、現在検出された前記バッテリの残量と、の差が基準値以上であることに基づいて、前記現在位置から前記目的地までの距離が基準距離未満であるか否かを判定し、判定結果が肯定的であることに基づいて、前記計画走行制御手段の作動を中止する中止手段として、コンピュータを機能させるプログラム。
燃料の燃焼によって駆動される内燃機関、およびバッテリによって駆動されるモータを、走行用の動力源として有するハイブリッド車両用の前記バッテリの充放電管理装置に用いるプログラムであって、
前記ハイブリッド車両が走行した道路における、前記ハイブリッド車両の走行状況の情報を記憶媒体に記録する学習手段、
目的地までの予想経路における、前記モータによる前記ハイブリッド車両の駆動の有無、および、前記バッテリの充電の有無についてのスケジュールを、前記学習手段が記録した前記予想経路における走行状況の情報に基づいて決定し、その決定したスケジュールに基づいて、前記予想経路上の前記バッテリの残量の推移を予測する計画手段、
前記ハイブリッド車両が前記予想経路上を走行しているときに、前記計画手段が決定した前記スケジュールに従って、前記モータによる前記ハイブリッド車両の駆動の有無、および、前記バッテリの充電の有無を制御する計画走行制御手段、および
前記ハイブリッド車両が前記予想経路上を走行しているときに、前記予想経路の今回の走行における走行状況と、前記学習手段が記録した前記予想経路における走行状況の情報と、の乖離度が基準乖離度を超えていることに基づいて、前記計画走行制御手段の作動を中止する中止手段として、コンピュータを機能させるプログラム。
燃料の燃焼によって駆動される内燃機関、およびバッテリによって駆動されるモータを、走行用の動力源として有するハイブリッド車両用の前記バッテリの充放電管理装置に用いるプログラムであって、
目的地までの予想経路における、前記モータによる前記ハイブリッド車両の駆動の有無、および、前記バッテリの充電の有無についてのスケジュールを決定し、その決定したスケジュールに基づいて、前記予想経路上の前記バッテリの残量の推移を予測する計画手段、
当該充放電管理装置からの制御によらずに、前記モータによる前記ハイブリッド車両の駆動の有無、および、前記バッテリの充電の有無を切り替える自律制御モードと、当該充放電管理装置からの制御に従って、前記モータによる前記ハイブリッド車両の駆動の有無、および、前記バッテリの充電の有無を切り替える受動制御モードとの間で、自己の作動モードを、当該充放電管理装置からの制御に基づいて切り替えるハイブリッド制御装置に対して、前記ハイブリッド車両が前記予想経路上を走行しているときに、前記受動モードで、前記計画手段が決定した前記スケジュールに従って作動するよう、制御を行う計画走行制御手段、および、
前記ハイブリッド制御装置から、前記受動制御モードが不適切である旨の所定の信号を受けたことに基づいて、前記計画走行制御手段の作動を中止して、前記ハイブリッド制御装置に対して、前記自律モードで作動するよう、制御を行う中止手段として、コンピュータを機能させるプログラム。