JP5029494B2 - 走行エネルギー学習装置、方法およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、充電池を備えた車両における走行エネルギー学習装置、方法およびプログラムに関する。

従来、ハイブリッド車両において、目的地までの経路を走行するにあたり燃料消費量が最少となるようにエンジンとモーターの利用スケジュールを設定する技術が知られている。特許文献１には、運転者の運転履歴や、経路を示す道路情報、車両情報等に基づいて、当該経路を走行する際に必要とされる出力値を算出することが記載されている。
特開２０００−３３３３０５号公報

特許文献１においては、運転履歴として記憶されている走行速度パターン（その区間での平均車速や平均的な加速度および減速度で表される）と、その他の情報（転がり抵抗、空気抵抗、加速抵抗、勾配抵抗など）とに基づいて必要出力値が算出されることが記載されているが、算出に用いられる平均車速や、加速度、減速度、空気密度、路面の摩擦係数や勾配値等の精度に、算出結果である必要出力値の信頼性が依存する。しかし、算出に用いるこれらのパラメータを正確に精度よく取得することは困難であるし、また、パラメータ数が多いため計算処理が煩雑である。そのため、信頼性の高い必要出力値を算出することは困難である。

本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、信頼性高く、道路区間の走行に要した出力値を導出できる技術を提供することを目的とする。

上記の目的を達成するため、本発明においては、自車両の現在位置を含む道路区間を特定し、前記自車両の駆動源から車輪へ駆動力を伝達する伝達軸の回転数とトルクとに基づいて、当該伝達軸における仕事率を示す情報を導出し、前記仕事率を示す情報に基づいて、当該道路区間を走行するのに要したエネルギーを示す情報を当該道路区間に対応付けて蓄積する。すなわち、伝達軸から直接的に伝達軸の回転数とトルクとを取得し、当該回転数とトルクとに基づいて伝達軸における実仕事率を導出し、当該仕事率から該当する道路区間の走行に要したエネルギーを導出する構成であるので、例えば走行速度パターンや道路勾配、路面摩擦係数、車重、空気抵抗等を用いて必要出力値を算出する構成と比較すると、信頼性が高く出力値（その道路区間の走行に要したエネルギー）を簡易な計算で導出することができる。

道路区間特定手段は、自車両の現在位置を含む道路区間を特定することができればよい。ここで、道路区間は、後述するエネルギー情報蓄積手段においてエネルギーを算出する単位とする道路区間を指しており、本発明が実施されるにあたり予め決められている。例えば、地図情報におけるノードや形状補間点、あるいは勾配変化地点等で分割される道路区間であってもよいし、任意の距離ごとに区分された道路区間であってもよいし、その組み合わせであってもよい。いずれにしても開始地点と終了地点、およびその間の道路を一意に特定することができる限りにおいて適宜定められた道路区間であってよい。自車両の現在位置は、ＧＰＳや車両に搭載される各種センサ、地図情報などにより特定可能であり、道路区間の区分を規定する情報と照合することにより自車両の現在位置を含む道路区間を特定することができる。

仕事率情報導出手段は、自車両の駆動源から車輪へ駆動力を伝達する伝達軸の回転数とトルクとに基づいて、当該伝達軸における仕事率を示す情報を導出する。すなわち、単位時間あたりの伝達軸の回転数と当該時間に対応する伝達軸のトルクとの積を仕事率として算出する。伝達軸は、例えばＦＲ車の場合プロペラシャフトに相当するが、トルクを取得することができれば採用する伝達軸はこれに限定されない。ＦＦ車の場合はドライブシャフトが請求項における伝達軸に相当する。伝達軸の回転数は、例えば電磁式の回転数センサによって検出することができる。伝達軸のトルクは、例えばひずみゲージ、磁歪式、光学式、位相差検出式等の方式のトルクセンサによって検出することができる。

エネルギー情報蓄積手段は、前記仕事率を示す情報に基づいて、当該道路区間を走行するのに要したエネルギーを示す情報を導出し、当該道路区間に対応付けて蓄積することができればよい。ここで、道路区間を走行するのに要したエネルギーは、道路区間の開始地点を通過してから終了地点を通過するまでの間に単位時間ごとに算出された仕事率から求めることができる。

また、本発明において、前記駆動源としての電動機による駆動力にて前記自車両が走行しているときに、前記電動機から出力されるエネルギーに対する、前記伝達軸において出力されるエネルギーの割合を示すエネルギー効率を導出するエネルギー効率導出手段と、前記道路区間に対応付けて蓄積されたエネルギーを示す情報と前記エネルギー効率とに基づいて、前記自車両が前記道路区間を前記電動機による駆動力にて走行すると仮定した場合の前記電動機の電力消費量を導出する電力消費量導出手段と、をさらに備えてもよい。この構成の場合、「自車両」は、駆動源として少なくとも原動機を備えた所謂ハイブリッド自動車や電気自動車などが想定される。ハイブリッド自動車の場合、エネルギー効率導出手段においては、内燃機関による車両の駆動がなされていない状態でエネルギー効率を導出する。なお、エアコンなどの電装品の使用状況や運転者の癖、充電池の劣化などによってエネルギー効率は変化するため、定期的にエネルギー効率を更新することが望ましい。電力消費量導出手段においては、最終的に伝達軸にて出力されるであろうエネルギーとエネルギー効率とに基づいて、電動機から出力されるであろうエネルギーを逆算する。以上の構成によると、道路区間を電動機による駆動力にて走行する（以降、ＥＶ走行という）と仮定した場合の電力消費量を、道路区間ごとに求めることができる。

また、本発明において、前記エネルギー情報蓄積手段は、同一の道路区間を前記自車両が複数回走行した際の複数回分のエネルギーを示す情報を蓄積してもよく、その場合に前記電力消費量導出手段は、蓄積された前記複数回分のエネルギーを示す情報の中央値を用いて前記電力消費量を導出してもよい。この構成では、例えば過去に蓄積された複数回分のエネルギーを示す情報の平均値を用いる構成や、常に最新のエネルギーを示す情報を用いる構成等と比較すると、単発的に値が大きく変化した場合にその影響を低減し、信頼性の高い電力消費量を導出することができる。

また、本発明において、前記エネルギー情報蓄積手段は、第一蓄積部と第二蓄積部と乖離判定部とを備え、ある道路区間を走行中に導出された仕事率を示す情報に基づいて、当該道路区間を走行するのに要したエネルギーを示す情報を蓄積する際に、後述する第一蓄積部と第二蓄積部と乖離判定部による制御を行ってもよい。なお、前提として、後述する第一蓄積部において確保されているエネルギーを示す情報の蓄積領域と、後述する第二蓄積部において確保されているエネルギーを示す情報の蓄積領域とは別である。

すなわち、第一蓄積部は、今回走行した道路区間に対応付けて既に第一蓄積部によって蓄積されているエネルギーを示す情報の蓄積数が所定個数未満である場合に、今回走行した際に要したエネルギーを示す情報を当該道路区間に対応付けて蓄積し、今回走行した道路区間に対応付けて既に前記第一蓄積部によって蓄積されているエネルギーを示す情報の蓄積数が前記所定個数に達している場合には、今回走行した際に要したエネルギーを示す情報を当該道路区間に対応付けて蓄積するとともに、当該道路区間に対応付けて既に前記第一蓄積部によって蓄積されているエネルギーを示す情報のうち最も過去の走行に対応するエネルギーを示す情報を破棄する。

そして、第二蓄積部は、今回走行した道路区間に対応付けて既に第二蓄積部によって蓄積されているエネルギーを示す情報の蓄積数が所定個数未満である場合には、今回走行した際に要したエネルギーを示す情報を当該道路区間に対応付けて蓄積し、今回走行した道路区間に対応付けて既に第二蓄積部によって蓄積されているエネルギーを示す情報の蓄積数が所定個数に達している場合には、前記第二蓄積部によって蓄積されている前記所定個数のエネルギーを示す情報と、今回走行した際に要したエネルギーを示す情報と、のうち、中央値との差の絶対値が最も大きいエネルギーを示す情報を除いた前記所定個数のエネルギーを示す情報を蓄積する。

そして、乖離判定部は、今回走行した道路区間に対応付けて第一蓄積部において蓄積されているエネルギーを示す情報の中央値と、当該道路区間に対応付けて第二蓄積部において蓄積されているエネルギーを示す情報の中央値とが、所定値以上乖離しているか否かを判定し、所定値以上乖離している場合は、第一蓄積部において蓄積されているエネルギーを示す情報に基づいて、第二蓄積部において蓄積されているエネルギーを示す情報を更新する。
エネルギー情報蓄積手段が以上のような構成である場合、電力消費量導出手段は、第二蓄積部において蓄積されているエネルギーを示す情報の中央値を用いて電力消費量を導出する。

以上のように、エネルギー情報蓄積手段においては、第一蓄積部と第二蓄積部のように異なる方式でそれぞれエネルギーを示す情報を蓄積しておき、乖離判定部にて上記条件を満たしたときに第二蓄積部におけるエネルギーを示す情報を更新し、電力消費量導出手段においては第二蓄積部におけるエネルギーを示す情報の中央値を用いて電力消費量を導出することにより、単発的に大きく値が変化した場合の影響を低減できるとともに、単発的ではない道路区間の特性変化にも対応することができる。
なお、上記の構成にて中央値を選択する際に、蓄積数が偶数である場合は、蓄積されているエネルギーを示す情報のうち中央に近い２つの値の平均値を中央値としてもよい。

また、本発明において、出発地から目的地までの経路を示す経路情報を取得する経路情報取得手段をさらに備えてもよく、この構成において、前記電力消費量導出手段は、前記経路を構成する複数の道路区間のそれぞれに対応付けて蓄積されたエネルギーを示す情報に基づいて、前記経路を前記電動機による駆動力にて走行すると仮定した場合の前記電力消費量の推移を導出してもよい。この構成によると、任意の経路に関しても、エネルギーを示す情報を蓄積済みの道路区間の組み合わせによって、当該経路をＥＶ走行する場合の電力消費量の推移を予測することができる。その結果、例えば、目的地までの経路においてＥＶ走行のみで走行できる最大距離を予測することや、当該経路において電力消費量が多い区間は内燃機関を利用して走行するようにスケジューリングすることなどに応用することができる。

なお、本発明のように、自車両の現在位置を含む道路区間を特定し、前記自車両の駆動源から車輪へ駆動力を伝達する伝達軸の回転数とトルクとに基づいて、当該伝達軸における仕事率を示す情報を導出し、前記自車両が前記道路区間を走行中に導出された前記仕事率を示す情報に基づいて、当該道路区間を走行するのに要したエネルギーを示す情報を当該道路区間に対応付けて蓄積する手法は、この処理を行うプログラムや方法としても適用可能である。また、以上のような走行エネルギー学習装置、方法、プログラムは、単独の装置として実現される場合もあれば、車両に備えられる各部と共有の部品を利用して実現される場合もあれば、車両に搭載されない各部と連携して実現される場合もあり、各種の態様を含むものである。また、一部がソフトウェアであり一部がハードウェアであったりするなど、適宜、変更可能である。さらに、走行エネルギー学習装置を制御するプログラムの記録媒体としても発明は成立する。むろん、そのソフトウェアの記録媒体は、磁気記録媒体であってもよいし光磁気記録媒体であってもよいし、今後開発されるいかなる記録媒体においても全く同様に考えることができる。

ここでは、下記の順序に従って本発明の実施の形態について説明する。
（１）走行エネルギー学習装置の構成：
（２）走行エネルギー学習処理：
（２−１）エネルギー学習処理：
（２−２）エネルギー効率導出処理：
（２−３）学習データ利用処理：
（３）他の実施形態：

（１）走行エネルギー学習装置の構成：
図１は、車両に搭載された走行エネルギー学習装置の構成を示すブロック図である。本実施形態において走行エネルギー学習装置は、ナビゲーション装置１０によって実現される。ナビゲーション装置１０は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ等を備える制御部２０と記憶媒体３０とを備えており、記憶媒体３０やＲＯＭに記憶されたプログラムを制御部２０で実行することができる。本実施形態においては、このプログラムの一つとして走行エネルギー学習プログラム２１を実行可能である。自車両には、走行エネルギー学習プログラム２１による学習機能を実現するために、次の各部（４０〜５２）が備えられている。

ＧＰＳ受信部４０は、ＧＰＳ衛星からの電波を受信し、図示しないインタフェースを介して自車両の現在位置を算出するための信号や現在時刻を示す信号を出力する。制御部２０は、この信号を取得して自車両の現在位置および現在時刻を取得する。車速センサ４１は、自車両が備える車輪の回転速度に対応した信号を出力する。制御部２０は、図示しないインタフェースを介してこの信号を取得し、自車両の速度を取得する。ジャイロセンサ４２は、自車両の水平面内の旋回についての角加速度を検出し、自車両の向きに対応した信号を出力する。制御部２０は図示しないインタフェースを介してこの信号を取得し、自車両の走行方向を取得する。車速センサ４１およびジャイロセンサ４２は、ＧＰＳ受信部４０の出力信号から特定される自車両の現在位置を補正するためなどに利用される。また、制御部２０は、自車両の現在位置を、後述する地図情報３０ａと照合することにより適宜補正する。

本実施形態の車両は、駆動源として、燃料タンク４６に蓄積された燃料を動力源とする内燃機関４７と、充電池４９を動力源とする電動機４８とを備えたハイブリッド車両である。これらの内燃機関４７と電動機４８とは伝達軸５０を含む図示しない動力伝達機構に連結されており、当該動力伝達機構によって回転駆動力を車両の推進力に変換することによって車両を駆動する。車両は、内燃機関４７と電動機４８とのいずれかまたは双方によって駆動することができる。また、内燃機関４７によって発生した回転駆動力の一部を回生エネルギーとして電動機４８に伝達するように構成されており、この際に電動機４８によって発電された電力は充電池４９に蓄積される。

内燃機関４７と電動機４８は、駆動制御ＥＣＵ５１に制御される。駆動制御ＥＣＵ５１は、内燃機関４７と電動機４８とに対して制御信号を出力可能であり、内燃機関４７と電動機４８とに対して制御信号を出力して内燃機関４７と電動機４８とのいずれかまたは双方が回転駆動力を発生させるように制御する。従って、本実施形態においては、駆動制御ＥＣＵ５１が出力する制御信号によって内燃機関４７の駆動や停止、電動機４８による充電、充電池４９の放電による電動機４８の駆動が選択される。また、駆動制御ＥＣＵ５１は、充電池４９から充電残量[％]（ＳＯＣ：State Of Charge）を取得する。

伝達軸５０は、駆動源から図示しない車輪へ駆動力を伝達する動力伝達機構の一部を構成する軸であり、例えば自車両がＦＲ車である場合はプロペラシャフトがこの伝達軸５０に相当する。本実施形態においては、伝達軸５０に作用するトルクを検出するトルクセンサ４４と、伝達軸５０の回転数を検出する回転数センサ４５とが備えられている。トルクセンサ４４は、例えばひずみゲージを採用することができる。ひずみゲージは、伝達軸５０に薄い絶縁体を介して抵抗体（金属泊）が取り付けられ、伝達軸５０の変形に伴って抵抗体も同率で変形する。その変形による電気抵抗の変化を電圧値の変化に変換することによってトルクを測定することができる。他にも例えば磁歪式や光学式、位相差検出式などの周知の方式のトルクセンサを採用可能である。パワー情報収集ＥＣＵ４３は、当該トルクセンサ４４からトルクを示す信号を取得するとともに回転数センサ４５から回転数を示す信号を取得し、制御部２０に通知する。

ユーザＩ／Ｆ部５２は、ユーザの指示を入力し、またはユーザに各種の情報を提供するためのインタフェース部であり、図示しないタッチパネルディスプレイやスイッチ、スピーカ等を備えている。ユーザはこのユーザＩ／Ｆ部５２を操作してナビゲーション装置１０に対して目的地を設定することができる。

制御部２０は、走行エネルギー学習プログラム２１を実行することにより、エネルギー学習、エネルギー効率の導出および電力消費量の予測を行う。そのため走行エネルギー学習プログラム２１は、道路区間特定部２１ａと仕事率情報導出部２１ｂとエネルギー情報蓄積部２１ｃとエネルギー効率導出部２１ｄと電力消費量導出部２１ｅと経路情報取得部２１ｆとを備えており、記憶媒体３０には予め地図情報３０ａが記憶されている。地図情報３０ａは、車両が走行する道路上に設定されたノードを示すノードデータ、ノード間の道路の形状を特定するための形状補間点データ、ノード同士の連結を示すリンクデータ、道路の勾配を示す勾配データ、勾配が変化する地点を表す勾配変化地点データ、道路やその周辺に存在する地物を示すデータ等を含み、自車両の現在位置を含む道路区間の特定や目的地への経路探索および経路案内等に利用される。

道路区間特定部２１ａは、自車両の現在位置を示す情報を取得し自車両の現在位置を含む道路区間を特定する機能を制御部２０に実現させるモジュールである。道路区間は、後述するエネルギー情報蓄積部２１ｃにおいてエネルギーを算出する単位とする道路区間を指しており、本実施形態においては、地図情報３０ａにおけるノードや形状補間点、勾配変化地点等で分割される道路区間に相当する。制御部２０は、道路区間特定部２１ａの処理により、ＧＰＳ受信部４０、車速センサ４１、ジャイロセンサ４２の出力信号を取得し、自車両の現在位置を示す情報を取得する。そして、地図情報３０ａを参照して自車両の現在位置の軌跡に合致する道路区間を特定する。

仕事率情報導出部２１ｂは、伝達軸５０の回転数とトルクとに基づいて、当該伝達軸における仕事率を導出する機能を制御部２０に実現させるモジュールである。本実施形態では、パワー情報収集ＥＣＵ４３を介して、単位時間あたりの伝達軸５０の回転数と当該時間に対応する伝達軸５０のトルクとを取得し、回転数とトルクとの積を仕事率を示す情報（以下、仕事率値という）として算出する。

エネルギー情報蓄積部２１ｃは、前述の仕事率値に基づいて、当該道路区間の走行に要したエネルギーを導出し、当該エネルギーを示す情報（以下、エネルギー値という）を対象道路区間に対応付けて記憶媒体３０に蓄積する機能を制御部２０に実現させるモジュールである。ここで、道路区間を走行するのに要したエネルギーは、例えば、道路区間の開始地点を通過してから終了地点を通過するまでの間に単位時間ごとに算出された仕事率値と、当該道路区間の開始地点を通過してから終了地点を通過するまでの時間とから求めることができる。

本実施形態では、エネルギー学習の対象となる任意の道路区間と対応付けて、Ｎ個分のエネルギー値を記憶するデータ領域を有するメイン学習リスト３０ｃと、同じくＮ個分のエネルギー値を記憶するデータ領域を有する最新データリスト３０ｂとが、記憶媒体３０に確保される（図２参照）。本実施形態におけるエネルギー学習ＤＢ３０ｄは、各道路区間に対応付けられたメイン学習リスト３０ｃを含んで構成される。メイン学習リスト３０ｃにおいては、既にＮ個のエネルギー値が蓄積されているときに新たにエネルギーが導出された場合、既に蓄積されているＮ個のエネルギー値に応じて新たに導出されたエネルギー値を蓄積するか否かが決まる（第二蓄積部）。具体的には、既に蓄積されているＮ個のエネルギー値のうちの中央値Ｅ_ｓｍと、当該中央値Ｅ_ｓｍとの差の絶対値が最も大きいエネルギー値Ｅ_ｓｘを中央値Ｅ_ｓｍ以外のＮ−１個の中から選択し、さらに新たに導出されたエネルギー値Ｅ_ｓと当該中央値Ｅ_ｓｍとの差の絶対値を求める。そしてＥ_ｓｍとＥ_ｓｘとの差の絶対値と、Ｅ_ｓｍとＥ_ｓとの差の絶対値とを比較し、前者が後者より大きい場合に前者が破棄されて新たに導出されたエネルギー値Ｅ_ｓがメイン学習リストに追加される。前者が後者より小さければメイン学習リスト３０ｃは更新されない。そして、後述する電力消費量導出部２１ｅにおいては、メイン学習リスト３０ｃに蓄積されている１〜Ｎ個のエネルギー値のうちの中央値が用いられる。すなわち本実施形態によると、単発的に大きく異なるエネルギー値が導出された場合もその影響を受けにくい。また、最新データリスト３０ｂは、既にＮ個のエネルギー値が蓄積されているときに新たに導出されたエネルギー値が蓄積される場合、最も古くに蓄積されたエネルギー値を破棄して新たに導出されたエネルギー値が蓄積される、所謂ＦＩＦＯ方式のリストである（第一蓄積部）。

エネルギー効率導出部２１ｄは、電動機４８による駆動力にて自車両が走行しているときに、電動機４８から出力されるエネルギーに対する、伝達軸５０にて出力されるエネルギーの割合を示すエネルギー効率を導出する機能を制御部２０に実現させるモジュールである。エネルギー効率導出部２１ｄでは、ハイブリッド自動車の場合は内燃機関４７による車両の駆動がなされていない状態でエネルギー効率を導出する。エアコンなどの電装品の使用状況や運転者の癖、充電池の劣化などによりエネルギー効率は変化するため、定期的にエネルギー効率が更新される。また、ノイズの影響を低減するため、本実施形態では、任意の時間内に導出した複数個（Ｍ個）のエネルギー効率を示す値をエネルギー効率リスト３０ｅとして記憶媒体３０に蓄積する。そして、このエネルギー効率についても、Ｍ個の値のうちの中央値が、後述する電力消費量導出部２１ｅにおいて採用される。

電力消費量導出部２１ｅは、対象とする道路区間に対応付けて蓄積されたエネルギー値とエネルギー効率とに基づいて、自車両が当該道路区間を電動機４８による駆動力にて走行すると仮定した場合の電動機４８の電力消費量を導出する機能を制御部２０に実現させるモジュールである。すなわち、最終的に伝達軸５０にて出力されるであろうエネルギー値Ｅ_ｓとエネルギー効率Ｅ_ｅｆとに基づいて、電動機４８から出力されるであろうエネルギー値Ｅ_ｂを逆算する。このエネルギー値Ｅ_ｂは、対象とする道路区間をＥＶ走行すると仮定した場合の電力消費量に相当する。もちろん、エネルギー値Ｅ_ｂを充電池４９の最大充電量を１００[％]としたときの比率に換算した値[％]を、電力消費量としてもよい。また、電力消費量導出部２１ｅでは、後述する経路情報取得部２１ｆによって取得された経路情報を構成する各道路区間に対応付けて蓄積されたエネルギー値と、エネルギー効率導出部２１ｄによって取得されたエネルギー効率とに基づいて、各道路区間における電力消費量、さらには充電残量の推移を導出する。

経路情報取得部２１ｆは、出発地から目的地までの経路を示す経路情報を取得する機能を制御部２０に実現させるモジュールである。本実施形態において出発地は、自車両の現在位置が該当する。制御部２０はユーザがユーザＩ／Ｆ部５２から入力した目的地を示す情報を取得し、自車両の現在位置から目的地までの経路を探索し当該経路を示す経路情報をする。

（２）走行エネルギー学習処理：
次に、以上の構成においてナビゲーション装置１０が実施する走行エネルギー学習処理について説明する。図３は、走行エネルギー学習処理を示すフローチャートである。はじめに、制御部２０は、経路情報は取得済みであるか否かを判定し（ステップＳ１００）、取得済みである場合は、学習データ利用処理を実行する（ステップＳ１０５、図７）。次に制御部２０は、自車両が走行開始するまで待機し（ステップＳ１１０）、走行開始したことを検出すると、ステップＳ１３０にて走行終了したと判定されるまでの間、所定時間経過ごとにステップＳ１１５からステップＳ１２５までの処理を繰り返し実行する。すなわち、制御部２０は、車両が走行中の間、エネルギー学習処理を実行し（ステップＳ１１５、図４）、エネルギー効率更新条件が成立している否かを判定し（ステップＳ１２０）、エネルギー効率更新条件が成立していると判定されるとき、エネルギー効率導出処理を実行する（ステップＳ１２５、図６）。

なお、ステップＳ１１０やステップＳ１３０における走行開始／終了判定には、例えば車速センサ４１から取得する車速信号や、イグニッションオン／オフ信号などを用いることができる。また、ステップＳ１２０のエネルギー効率更新条件とは、前回の更新から所定時間経過したタイミングや、経路設定から所定分経過したタイミングなどで、かつ自車両がＥＶ走行中であることとする。
ステップＳ１０５の学習データ利用処理は、ステップＳ１１５〜ステップＳ１３０の処理が繰り返されることによって蓄積された学習データを利用する処理であるので、エネルギー学習処理とエネルギー効率導出処理を説明した後に説明する。以降、エネルギー学習処理、エネルギー効率導出処理、学習データ利用処理の順に説明する。

（２−１）エネルギー学習処理：
ステップＳ１１５のエネルギー学習処理について、図４のフローチャートを用いて説明する。まず、制御部２０は道路区間特定部２１ａの処理により、自車両の現在位置を取得し（ステップＳ３００）、自車両が、対象道路区間の開始地点を通過したか否かを判定し（ステップＳ３０５）、対象道路区間の開始地点を通過したと判定されるとその時点での時刻Ｔ_０を取得する（ステップＳ３１０）。具体的には、自車両が対象道路区間の開始地点に相当するノードや形状補間点の位置を通過したか否かを判定し、通過時の時刻Ｔ_０を取得する。

次に、制御部２０は仕事率情報導出部２１ｂの処理により、所定時間（例えば０．５秒）経過ごとに当該時間当たりの伝達軸５０の回転数ＲとトルクＴとを取得し、伝達軸５０において出力された仕事率値Ｐ[Ｗ]を次式（１）によって導出する（ステップＳ３１５）。

次に、制御部２０は道路区間特定部２１ａの処理により、対象道路区間の終了地点を通過したか否かを判定し（ステップＳ３２０）、対象道路区間の終了地点を通過したと判定されるとその時点での時刻Ｔ_１を取得する（ステップＳ３２５）。具体的には、ステップＳ３０５で開始地点を通過したと判定された道路区間の終了地点に相当するノードや形状補間点を自車両が通過したか否かを判定し、通過時の時刻Ｔ_１を取得する。次に、制御部２０はエネルギー情報蓄積部２１ｃの処理により、対象道路区間Ｓ_ｘを走行するのに要したエネルギー値Ｅ_ｓ（伝達軸５０において出力されたエネルギー）を次式（２）によって算出する（ステップＳ３３０）。ここでＡＶＧは仕事率値Ｅ_ｓの平均値を意味する。

続いて、制御部２０はエネルギー情報蓄積部２１ｃ（第一蓄積部）の処理により、式（２）で算出されたエネルギー値Ｅ_ｓを最新データリスト３０ｂに登録する（ステップＳ３３５、図２および図５Ａ参照）。続いて制御部２０は、エネルギー情報蓄積部２１ｃ（第二蓄積部）の処理により、エネルギー学習ＤＢ３０ｄから対象道路区間Ｓ_ｘに対応するメイン学習リスト３０ｃを取得し（ステップＳ３４０）、当該道路区間Ｓ_ｘに対応付けて既にＮ個のデータが蓄積済みであるかを判定する（ステップＳ３４５）。メイン学習リスト３０ｃに既にＮ個のデータが蓄積済みであると判定された場合は、当該Ｎ個のデータの中央値Ｅ_ｓｍを検索し、ステップＳ３３０で算出したエネルギー値Ｅ_ｓより中央値Ｅ_ｓｍから遠い値Ｅ_ｓｘがメイン学習リスト３０ｃに存在するか否かを判定し（ステップＳ３５０）、存在する場合は、当該値Ｅ_ｓｘをメイン学習リスト３０ｃから破棄し、今回算出したエネルギー値Ｅ_ｓをメイン学習リスト３０ｃに登録する（ステップＳ３５５）ことによってエネルギー学習ＤＢ３０ｄを更新する（図２および図５Ａ参照）。なお、ステップＳ３３０で算出したエネルギー値Ｅ_ｓより中央値Ｅ_ｓｍから遠い値が存在しない場合は、今回算出されたエネルギー値Ｅ_ｓは、対象道路区間に対応するメイン学習リスト３０ｃには登録されず、したがってエネルギー学習ＤＢ３０ｄは更新されない。

次に、制御部２０は、エネルギー情報蓄積部２１ｃ（乖離判定部）の処理により、対象道路区間に対応するメイン学習リスト３０ｃの中央値Ｅ_ｓｍと、対象道路区間に対応する最新データリスト３０ｂの中央値とが、所定値以上乖離しているか否かを判定し（ステップＳ３６０）、所定値以上乖離している場合は、最新データリスト３０ｂの値でメイン学習リスト３０ｃを上書きする（ステップＳ３６５）（図５Ｂ参照）。このように、本実施形態ではメイン学習リスト３０ｃの他にＦＩＦＯ方式の最新データリスト３０ｂを備えることにより、単発的（ノイズ）ではない道路区間の特性変化にも対応することができる。例えば、ある道路区間が工事中である場合、工事中でない場合よりも低速で走行することが予想されるが、工事中に当該道路区間にメイン学習リストが作成されると、工事後に当該道路区間を走行した際に導出されたエネルギー値はメイン学習リストに既に蓄積されているエネルギー値と大きく異なるために、工事後の当該道路区間のエネルギー値が常に破棄されメイン学習リストが更新されない。しかし、ＦＩＦＯ方式の最新データリストを備え、最新データリストの中央値とメイン学習リストの中央値とが著しく乖離した場合にメイン学習リストが最新データリストの内容で更新されるので、工事後のエネルギー値も蓄積することができる。

なお、最新データリストやメイン学習リストにおいて中央値を選択する場合、それぞれのリストに既に蓄積されているエネルギー値の個数が偶数である場合は、それらのエネルギー値を昇順または降順に整列したときに中央に最も近い２つのエネルギー値を選択し、当該２つのエネルギー値の平均値を中央値として採用する。

（２−２）エネルギー効率導出処理：
次に図３におけるステップＳ１２５のエネルギー効率導出処理について図６のフローチャートを用いて説明する。エネルギー効率導出処理は、制御部２０がエネルギー効率導出部２１ｄの処理を実行することにより実施される処理であり、上述したエネルギー効率更新条件が成立しているときに、所定時間経過ごと（例えば１秒）に実行される。まず、制御部２０は、エネルギー効率をＭ個導出したか否かを判定し（ステップＳ４００）、導出されていないと判定された場合は、充電池４９から出力されたエネルギーＥ_ｂ[Ｊ]と、内燃機関を利用せずに走行しているときに伝達軸５０において出力されたエネルギーＥ_ｓ[Ｊ]と、を取得し、次式（３）によってエネルギー効率Ｅ_ｅｆ［％］を算出する（ステップＳ４０５）。

次に、制御部２０は、導出されたエネルギー効率値のうちの中央値を選択し、次に説明する学習データ利用処理で用いる値とする（ステップＳ４１０）。ステップＳ４００で既にＭ個のエネルギー値を導出済みであると判定された場合は、Ｍ個のエネルギー効率値のうちの中央値を選択し、学習データ利用処理で用いる値とする（ステップＳ４１５）。

（２−３）学習データ利用処理：
図７は、学習データ利用処理を示すフローチャートである。まず制御部２０は、経路情報取得部２１ｆの処理により、経路情報を取得する（ステップＳ２００）。次に制御部２０は、電力消費量導出部２１ｅの処理により、経路を構成する複数の道路区間に関してエネルギー値を学習済みであるか否かを判定する（ステップＳ２０５）。具体的には、当該経路を構成する道路区間に対応するメイン学習リスト３０ｃにエネルギー値が既に蓄積されているか否かを判定する。道路区間に対応するメイン学習リスト３０ｃに必ずしもＮ個のエネルギー値が蓄積されていなくてもよく、一つでもエネルギー値が蓄積されていればよい。経路を構成する複数の道路区間に関してエネルギー値を学習済みでない場合は学習データ利用処理を終了する。

次に、ステップＳ２０５にて学習済みであると判定された場合、制御部２０は、電力消費量導出部２１ｅの処理により、経路を構成する各道路区間に対応するメイン学習リストをエネルギー学習ＤＢ３０ｄから取得する（ステップＳ２１０）。次に、制御部２０はエネルギー効率を取得する（ステップＳ２１５）。具体的には、図３におけるステップＳ１２５のエネルギー効率導出処理において導出されたエネルギー効率値のうちの中央値に相当するエネルギー効率値を取得する。

次に制御部２０は、電力消費量導出部２１ｅの処理により、充電残量の推移を導出する（ステップＳ２２０）。具体的には、制御部２０は、ステップＳ２１０において取得した経路を構成する各道路区間に対応するメイン学習リスト３０ｃを参照し、各メイン学習リスト３０ｃに格納されているエネルギー値のうちの中央値Ｅ_ｓｍに相当する値を選択する。このように電力消費量を導出する際に、同一の道路区間を前記自車両が複数回走行した際の複数回分のエネルギー値のうちの中央値を用いるので、例えば過去に蓄積された複数回分のエネルギーを示す情報の平均値を用いる構成や、常に最新のエネルギーを示す情報を用いる構成等と比較すると、単発的に値が大きく変化した場合にその影響を低減し、信頼性の高い電力消費量を導出することができる。

次に、制御部２０は、駆動制御ＥＣＵ５１から現在のＳＯＣを取得する。そして、エネルギー効率Ｅ_ｅｆと、エネルギー値Ｅ_ｓｍと、充電最大量を１００％とした場合の１％当たりのエネルギーＥ[Ｊ]とを用いて、次式（４）から道路区間Ｓ_ｘにおける電力消費量Ｑ_ｂ[％]を算出する。

そして、経路を構成する道路区間Ｓ_ｘのそれぞれに対して順に、次式（５）を繰り返すことにより、図８に示すような充電残量ＳＯＣ[％]の推移を導出することができる。ただし、「道路区間Ｓ_ｘ走行終了時のＳＯＣ」とは、経路の出発地から道路区間Ｓ_ｘの終了地点までを走行したときの充電残量を意味する。「道路区間Ｓ_ｘ−１走行終了時のＳＯＣ」についても同様である。

なお、例えば図８の道路区間Ｓ_ｂのように、ＳＯＣが増加しているような区間は、パワー情報収集ＥＣＵ４３から出力されるトルク値がマイナスの値であるため、当該道路区間の走行に要するエネルギーがマイナスであること、すなわち当該道路区間ではエネルギーが回生されることを示している。

以上、説明したように、本実施形態においては、伝達軸５０の回転数とトルクとに基づいて伝達軸５０において実際に出力された仕事率値を導出し、当該仕事率値に基づいて該当する道路区間の走行に要したエネルギー値を導出する構成であるため、例えば走行速度パターンや道路勾配、路面摩擦係数、車重、空気抵抗等を用いて必要出力値を算出する構成と比較すると、信頼性高い出力値（その道路区間の走行に要したエネルギー）を導出することができる。また、道路区間に対応付けて、その区間に要したエネルギーを蓄積する構成であるため、例えば仕事率値が導出されるたびに仕事率値を蓄積する構成よりも、蓄積するデータのサイズの増大を抑制することができる。

また、本実施形態によると、任意の経路に関しても、エネルギー値を蓄積済みの道路区間の組み合わせによって、当該経路をＥＶ走行する場合の電力消費量の推移を予測することができる。その結果、例えば、目的地までの経路においてＥＶ走行のみで走行できる最大距離を予測することができる、また、例えば図８の道路区間Ｓ_ａのように、設定された経路において電力消費量が多い区間は内燃機関を利用して走行するようにスケジューリングすることや、道路区間Ｓ_ｂのように充電残量が増加するような道路区間では回生エネルギーによる充電を行うようにスケジューリングすることなどに応用することができる。

（４）他の実施形態：
以上の実施形態は、本発明を実施するための一例であり、自車両の駆動源から車輪へ駆動力を伝達する伝達軸の回転数とトルクとに基づいて、当該伝達軸における仕事率を示す情報を導出し、前記仕事率を示す情報に基づいて、対象道路区間を走行するのに要したエネルギーを示す情報を当該道路区間に対応付けて蓄積する限りにおいて他にも種々の実施形態を採用可能である。例えば、上記実施形態ではハイブリッド自動車に適用される例を説明したが、対象道路区間を走行するのに要したエネルギー値を当該道路区間に対応付けて蓄積した情報は、電気自動車等にも適用することができる。

また、エネルギー値を対応付けて蓄積する道路区間としては、地図情報におけるノードや形状補間点、あるいは勾配変化地点等で分割される道路区間であることに限定されず、任意の距離ごとに区分された道路区間であってもよいし、その組み合わせであってもよい。いずれにしても開始地点と終了地点、およびその間の道路を一意に特定することができる限りにおいて適宜定められた道路区間であってよい。

また、仕事率値を算出する対象となる伝達軸５０については、例えばＦＦ車の場合は左右のドライブシャフトが算出の対象とされ、パワー情報収集ＥＣＵ４３からは、左右のドライブシャフトにおける仕事率の和が出力される。

走行エネルギー学習装置を示すブロック図である。 メイン学習リストと最新データリストを説明するための図である。 走行エネルギー学習処理を示すフローチャートである。 エネルギー学習処理を示すフローチャートである。 （５Ａ）および（５Ｂ）は、メイン学習リストおよび最新データリストの更新を説明するための図である。 エネルギー効率導出処理を示すフローチャートである。 学習データ利用処理を示すフローチャートである。 充電残量の推移例を説明するためのグラフである。

符号の説明

１０：ナビゲーション装置、２０：制御部、２１：走行エネルギー学習プログラム、２１ａ：道路区間特定部、２１ｂ：仕事率情報導出部、２１ｃ：エネルギー情報蓄積部、２１ｄ：エネルギー効率導出部、２１ｅ：電力消費量導出部、２１ｆ：経路情報取得部、３０：記憶媒体、３０ａ：地図情報、３０ｂ：最新データリスト、３０ｃ：メイン学習リスト、３０ｄ：エネルギー学習ＤＢ、３０ｅ：エネルギー効率リスト、４０：ＧＰＳ受信部、４１：車速センサ、４２：ジャイロセンサ、４３：パワー情報収集ＥＣＵ、４４：トルクセンサ、４５：回転数センサ、４６：燃料タンク、４７：内燃機関、４８：電動機、４９：充電池、５０：伝達軸、５１：駆動制御ＥＣＵ、５２：ユーザＩ／Ｆ部、ＳＯＣ：充電残量、Ｓ_ｘ：道路区間。

Claims (7)

1. 自車両の現在位置を含む道路区間を特定する道路区間特定手段と、
   前記自車両の駆動源から車輪へ駆動力を伝達する伝達軸の回転数と当該伝達軸のトルクとに基づいて、当該伝達軸における仕事率を示す情報を導出する仕事率情報導出手段と、
   前記自車両が前記道路区間を走行中に導出された前記仕事率を示す情報に基づいて、当該道路区間を走行するのに要したエネルギーを示す情報を当該道路区間に対応付けて蓄積するエネルギー情報蓄積手段と、
   を備える走行エネルギー学習装置。
2. 前記駆動源としての電動機による駆動力にて前記自車両が走行しているときに、前記電動機から出力されるエネルギーに対する、前記伝達軸において出力されるエネルギーの割合を示すエネルギー効率を導出するエネルギー効率導出手段と、
   前記道路区間に対応付けて蓄積されたエネルギーを示す情報と前記エネルギー効率とに基づいて、前記自車両が前記道路区間を前記電動機による駆動力にて走行すると仮定した場合の前記電動機の電力消費量を導出する電力消費量導出手段と、を備える、
   請求項１に記載の走行エネルギー学習装置。
3. 前記エネルギー情報蓄積手段は、同一の道路区間を前記自車両が複数回走行した際の複数回分のエネルギーを示す情報を蓄積し、
   前記電力消費量導出手段は、蓄積された前記複数回分のエネルギーを示す情報の中央値を用いて前記電力消費量を導出する、
   請求項２に記載の走行エネルギー学習装置。
4. 前記エネルギー情報蓄積手段は、第一蓄積部と第二蓄積部と乖離判定部とを備え、
   前記第一蓄積部は、
   今回走行した道路区間に対応付けて既に前記第一蓄積部によって蓄積されているエネルギーを示す情報の蓄積数が所定個数未満である場合には、今回走行した際に要したエネルギーを示す情報を当該道路区間に対応付けて蓄積し、
   今回走行した道路区間に対応付けて既に前記第一蓄積部によって蓄積されているエネルギーを示す情報の蓄積数が前記所定個数に達している場合には、今回走行した際に要したエネルギーを示す情報を当該道路区間に対応付けて蓄積するとともに、当該道路区間に対応付けて既に前記第一蓄積部によって蓄積されているエネルギーを示す情報のうち最も過去の走行に対応するエネルギーを示す情報を破棄し、
   前記第二蓄積部は、
   今回走行した道路区間に対応付けて既に前記第二蓄積部によって蓄積されているエネルギーを示す情報の蓄積数が前記所定個数未満である場合には、今回走行した際に要したエネルギーを示す情報を当該道路区間に対応付けて蓄積し、
   今回走行した道路区間に対応付けて既に前記第二蓄積部によって蓄積されているエネルギーを示す情報の蓄積数が前記所定個数に達している場合には、前記第二蓄積部によって蓄積されている前記所定個数のエネルギーを示す情報と、今回走行した際に要したエネルギーを示す情報と、のうち、中央値との差の絶対値が最も大きいエネルギーを示す情報を除いた前記所定個数のエネルギーを示す情報を蓄積し、
   前記乖離判定部は、
   今回走行した道路区間に対応付けて前記第一蓄積部において蓄積されているエネルギーを示す情報の中央値と、当該道路区間に対応付けて前記第二蓄積部において蓄積されているエネルギーを示す情報の中央値とが、所定値以上乖離しているか否かを判定し、前記所定値以上乖離している場合は、前記第一蓄積部において蓄積されているエネルギーを示す情報に基づいて、前記第二蓄積部において蓄積されているエネルギーを示す情報を更新し、
   前記電力消費量導出手段は、前記第二蓄積部において蓄積されたエネルギーを示す情報の中央値を用いて前記電力消費量を導出する、
   請求項３に記載の走行エネルギー学習装置。
5. 出発地から目的地までの経路を示す経路情報を取得する経路情報取得手段を備え、
   前記電力消費量導出手段は、前記経路を構成する複数の道路区間のそれぞれに対応付けて蓄積されたエネルギーを示す情報に基づいて、前記経路を前記電動機による駆動力にて走行すると仮定した場合の前記電力消費量の推移を導出する、
   請求項２〜請求項４のいずれかに記載の走行エネルギー学習装置。
6. コンピュータによって、
   自車両の現在位置を含む道路区間を特定する道路区間特定工程と、
   前記自車両の駆動源から車輪へ駆動力を伝達する伝達軸の回転数と当該伝達軸のトルクとに基づいて、当該伝達軸における仕事率を示す情報を導出する仕事率情報導出工程と、
   前記自車両が前記道路区間を走行中に導出された前記仕事率を示す情報に基づいて、当該道路区間を走行するのに要したエネルギーを示す情報を当該道路区間に対応付けて蓄積するエネルギー情報蓄積工程と、
   を行う走行エネルギー学習方法。
7. 自車両の現在位置を含む道路区間を特定する道路区間特定機能と、
   前記自車両の駆動源から車輪へ駆動力を伝達する伝達軸の回転数と当該伝達軸のトルクとに基づいて、当該伝達軸における仕事率を示す情報を導出する仕事率情報導出機能と、
   前記自車両が前記道路区間を走行中に導出された前記仕事率を示す情報に基づいて、当該道路区間を走行するのに要したエネルギーを示す情報を当該道路区間に対応付けて蓄積するエネルギー情報蓄積機能と、
   をコンピュータに実現させる走行エネルギー学習プログラム。

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