JP5829974B2 - 渋滞判定システム、渋滞判定方法、及び渋滞判定プログラム - Google Patents

Description

本発明は、渋滞判定システム、渋滞判定方法、及び渋滞判定プログラムに関する。

従来、内燃機関の駆動力と電動機の駆動力とを切り替えて走行可能なハイブリッド車両に設けられるナビゲーション装置として、燃費の向上を目的として、これら内燃機関の駆動力と電動機の駆動力を走行状況に応じて切り替えるための走行経路を探索する経路探索装置が提案されている（例えば、特許文献１参照）。例えば、このような経路探索装置は、出発地と候補ノードとを接続するリンクについて、バッテリの充電量を基準値以上にすると共に、燃料消費量を最小にする動作スケジュール（充電動作、トルクアシスト動作等）を決定する。次いで、この決定された動作スケジュールに基づいて、このリンクにおける燃料消費量を算出し、当該算出された燃料消費量が最小となる経路を選択する。そして、上述した内容の処理を、選択した経路の終端ノードが車両の目的地に到達するまで繰り返す。

特開２０１１−２７４７２号公報

このように動作スケジュールを決定する上では、走行経路の状態を予測し、当該予測した状態に基づいて車両の燃料消費量を算出する必要がある。このような予測の対象になる走行経路の状態としては、走行経路に生じる渋滞の長さ（渋滞長）がある。しかしながら、渋滞長は、予測値と実際値で異なる場合も多いため、予測された渋滞長をそのまま用いて動作スケジュールを決定することには改善の余地があった。また、ハイブリッド車両の場合、車両が渋滞に巻き込まれた場合にはバッテリが枯渇して燃料走行を強いられることがあり得るため、渋滞長を正確に予測できない場合には、バッテリの枯渇の確率についても正確に予測することが困難になり、この点においても、予測された渋滞長をそのまま用いて動作スケジュールを決定することには問題があった。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、渋滞に伴って生じ得るバッテリの枯渇確率を従来より正確に予測することにより、バッテリの枯渇確率に基づく各種の判定を正確に行うことが可能になる、渋滞判定システム、渋滞判定方法、及び渋滞判定プログラムを提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、請求項１に記載の渋滞判定システムは、内燃機関の駆動力と電動機の駆動力とを切り替えて走行可能な車両の渋滞判定システムであって、走行経路の進行方向前方に存在する渋滞に関する予測渋滞長と、所定確率以上で渋滞の発生が保証される実渋滞長との第１の相関関係を特定するための第１相関情報を格納する第１相関情報格納手段と、前記実渋滞長と、前記車両の走行によって当該車両のバッテリの電力が枯渇する確率を示すバッテリ枯渇確率との第２の相関関係を特定するための第２相関情報を格納する第２相関情報格納手段と、前記車両の走行経路を取得する経路取得手段と、前記経路取得手段にて取得された前記車両の走行経路に基づいて、前記渋滞に関する予測渋滞長を取得する渋滞情報取得手段と、前記渋滞情報取得手段にて取得された前記予測渋滞長から、前記第１相関情報格納手段に格納された前記第１相関情報に基づいて、前記渋滞に関する前記実渋滞長を取得する実渋滞長取得手段と、前記実渋滞長取得手段にて取得された前記実渋滞長から、前記第２相関情報格納手段に格納された前記第２相関情報に基づいて、前記車両が当該実渋滞長を走行した場合の当該車両に関する前記バッテリ枯渇確率を取得するバッテリ枯渇確率取得手段と、前記バッテリ枯渇確率取得手段にて取得された前記バッテリ枯渇確率に基づいて、前記渋滞に関する所定の判定を行う判定手段とを備えている。

請求項２に記載の渋滞判定システムは、請求項１に記載の渋滞判定システムにおいて、前記車両の単位距離当たりの燃料消費量を示す燃料消費係数を格納する燃料消費係数格納手段と、前記渋滞情報取得手段にて取得された前記予測渋滞長に対して、前記バッテリ枯渇確率取得手段にて取得された前記バッテリ枯渇確率と、前記燃料消費係数格納手段に格納された燃料消費係数とを乗じることにより、前記車両のバッテリの電力が枯渇した状態で当該車両が前記予測渋滞長を走行した場合の燃料消費量を算出する燃料消費量算出手段とを備えている。

請求項３に記載の渋滞判定システムは、請求項２に記載の渋滞判定システムにおいて、地図情報を格納する地図情報格納手段と、前記車両の標準燃費を含む車両情報を格納する車両情報格納手段と、前記経路取得手段にて取得された前記車両の走行経路から、前記地図情報格納手段に格納された地図情報に基づいて、前記渋滞に関する迂回経路を探索して、当該迂回経路の迂回経路長を算出する迂回経路探索手段と、前記迂回経路探索手段にて算出された前記迂回経路長から前記実渋滞長取得手段にて取得された前記実渋滞長を減算した値を、前記車両情報格納手段に格納された前記車両の標準燃費で除することにより、前記車両が前記迂回経路長を走行することで前記走行経路を走行する場合よりも増加した燃料消費量を示す回避燃料消費量を算出する回避燃料消費量算出手段と、を備え、前記判定手段は、前記回避燃料消費量算出手段にて算出された回避燃料消費量と前記燃料消費量算出手段にて前記バッテリ枯渇確率に基づいて算出された燃料消費量とに基づいて、前記車両の走行経路における渋滞を回避するか否かを判定する。

請求項４に記載の渋滞判定システムは、請求項２に記載の渋滞判定システムにおいて、前記燃料消費係数格納手段は、道路の種別を示す道路種別情報に応じた燃料消費係数を格納し、前記燃料消費量算出手段は、前記燃料消費係数格納手段から前記車両に関する前記燃料消費係数を取得し、前記渋滞情報取得手段にて取得された前記予測渋滞長に対して、前記バッテリ枯渇確率取得手段にて取得された前記バッテリ枯渇確率と、当該取得した前記燃料消費係数とを乗じることにより、前記車両のバッテリの電力が枯渇した状態で当該車両が前記予測渋滞長を走行した場合の燃料消費量を算出する。
請求項５に記載の渋滞判定システムは、請求項３に記載の渋滞判定システムにおいて、前記燃料消費係数格納手段は、前記車両情報、又は道路の種別を示す道路種別情報に応じた燃料消費係数を格納し、前記燃料消費量算出手段は、前記燃料消費係数格納手段から前記車両に関する前記燃料消費係数を取得し、前記渋滞情報取得手段にて取得された前記予測渋滞長に対して、前記バッテリ枯渇確率取得手段にて取得された前記バッテリ枯渇確率と、当該取得した前記燃料消費係数とを乗じることにより、前記車両のバッテリの電力が枯渇した状態で当該車両が前記予測渋滞長を走行した場合の燃料消費量を算出する。

請求項６に記載の渋滞判定システムは、請求項１から５のいずれか一項に記載の渋滞判定システムにおいて、前記渋滞情報取得手段は、前記経路取得手段にて取得された前記車両の走行経路に基づいて、前記渋滞に関する渋滞環境情報であって、道路に関する交通情報を出力する交通情報出力手段の種別、道路上における当該交通情報出力手段の設置間隔、又は、道路の種別を含む渋滞環境情報を取得し、前記第１相関情報格納手段は、前記渋滞環境情報に応じた前記第１相関情報を格納し、前記実渋滞長取得手段は、前記渋滞情報取得手段にて取得された前記渋滞環境情報に基づいて、前記第１相関情報格納手段から前記第１相関情報を特定し、前記渋滞情報取得手段にて取得された前記予測渋滞長から、当該特定した前記第１相関情報に基づいて、前記渋滞に関する前記実渋滞長を取得する。

請求項７に記載の渋滞判定方法は、内燃機関の駆動力と電動機の駆動力とを切り替えて走行可能な車両の渋滞判定方法であって、経路取得手段が、前記車両の走行経路を取得する経路取得ステップと、渋滞情報取得手段が、前記経路取得ステップにて取得された前記車両の走行経路に基づいて、前記車両の走行経路の進行方向前方に存在する渋滞に関する予測渋滞長を取得する渋滞情報取得ステップと、実渋滞長取得手段が、前記渋滞情報取得ステップにて取得された前記予測渋滞長から、前記渋滞に関する予測渋滞長と、所定確率以上で渋滞の発生が保証される実渋滞長との第１の相関関係を特定するための第１相関情報を格納する第１相関情報格納手段に格納された前記第１相関情報に基づいて、前記渋滞に関する前記実渋滞長を取得する実渋滞長取得ステップと、バッテリ枯渇確率取得手段が、前記実渋滞長取得ステップにて取得された前記実渋滞長から、前記渋滞に関する実渋滞長と、前記車両の走行によって当該車両のバッテリの電力が枯渇する確率を示すバッテリ枯渇確率との第２の相関関係を特定するための第２相関情報を格納する第２相関情報格納手段に格納された前記第２相関情報に基づいて、前記車両が当該実渋滞長を走行した場合の当該車両に関する前記バッテリ枯渇確率を取得するバッテリ枯渇確率取得ステップと、判定手段が、前記バッテリ枯渇確率取得ステップにて取得された前記バッテリ枯渇確率に基づいて、前記渋滞に関する所定の判定を行う判定ステップとを含む。

請求項８に記載の渋滞判定プログラムは、内燃機関の駆動力と電動機の駆動力とを切り替えて走行可能な車両の渋滞判定プログラムであって、コンピュータを、走行経路の進行方向前方に存在する渋滞に関する予測渋滞長と、所定確率以上で渋滞の発生が保証される実渋滞長との第１の相関関係を特定するための第１相関情報を格納する第１相関情報格納手段と、前記実渋滞長と、前記車両の走行によって当該車両のバッテリの電力が枯渇する確率を示すバッテリ枯渇確率との第２の相関関係を特定するための第２相関情報を格納する第２相関情報格納手段と、前記車両の走行経路を取得する経路取得手段と、前記経路取得手段にて取得された前記車両の走行経路に基づいて、前記渋滞に関する予測渋滞長を取得する渋滞情報取得手段と、前記渋滞情報取得手段にて取得された前記予測渋滞長から、前記第１相関情報格納手段に格納された前記第１相関情報に基づいて、前記渋滞に関する前記実渋滞長を取得する実渋滞長取得手段と、前記実渋滞長取得手段にて取得された前記実渋滞長から、前記第２相関情報格納手段に格納された前記第２相関情報に基づいて、前記車両が当該実渋滞長を走行した場合の当該車両に関する前記バッテリ枯渇確率を取得するバッテリ枯渇確率取得手段と、前記バッテリ枯渇確率取得手段にて取得された前記バッテリ枯渇確率に基づいて、前記渋滞に関する所定の判定を行う判定手段と、として機能させる。

請求項１に記載の渋滞判定システム、請求項７に記載の渋滞判定方法、及び請求項８に記載の渋滞判定プログラムによれば、渋滞情報取得手段にて取得された予測渋滞長から、第１相関情報格納手段に格納された第１相関情報に基づいて、渋滞に関する実渋滞長を取得する実渋滞長取得手段と、実渋滞長取得手段にて取得された実渋滞長から、第２相関情報格納手段に格納された第２相関情報に基づいて、車両が当該実渋滞長を走行した場合の当該車両に関するバッテリ枯渇確率を取得するバッテリ枯渇確率取得手段と、バッテリ枯渇確率取得手段にて取得されたバッテリ枯渇確率に基づいて、渋滞に関する所定の判定を行う判定手段とを備えるので、所定確率以上で渋滞の発生が保証される実渋滞長と相関関係にあるバッテリ枯渇確率に基づいて、渋滞に伴って生じ得るバッテリの枯渇確率を従来より正確に予測することができ、バッテリの枯渇確率に基づく各種の判定を正確に行うことが可能になる。

請求項２に記載の渋滞判定システムによれば、渋滞情報取得手段にて取得された予測渋滞長に対して、バッテリ枯渇確率取得手段にて取得されたバッテリ枯渇確率と、燃料消費係数格納手段に格納された燃料消費係数とを乗じることにより、車両のバッテリの電力が枯渇した状態で当該車両が予測渋滞長を走行した場合の燃料消費量を算出する燃料消費量算出手段を備えるので、燃料消費量算出手段にて算出された燃料消費量に基づいて、渋滞に関する所定の判定を一層正確に行うことができる。

請求項３に記載の渋滞判定システムによれば、判定手段は、回避燃料消費量算出手段にて算出された回避燃料消費量と燃料消費量算出手段にてバッテリ枯渇確率に基づいて算出された燃料消費量とに基づいて、車両の走行経路における渋滞を回避するか否かを判定するので、回避燃料消費量算出手段にて算出された回避燃料消費量と燃料消費量算出手段にて算出された燃料消費量とを比較することにより、渋滞を回避するか否かを判定することができ、燃料消費量が少ない走行経路を正確に選択することができる。

請求項４に記載の渋滞判定システムによれば、燃料消費量算出手段は、燃料消費係数格納手段から車両に関する燃料消費係数を取得し、渋滞情報取得手段にて取得された予測渋滞長に対して、バッテリ枯渇確率取得手段にて取得されたバッテリ枯渇確率と、当該取得した燃料消費係数とを乗じることにより、車両のバッテリの電力が枯渇した状態で当該車両が予測渋滞長を走行した場合の燃料消費量を算出するので、道路の種別を示す道路種別情報に応じた燃料消費係数を様々な状況に合わせて選択することができ、正確な燃料消費量を算出することができる。
請求項５に記載の渋滞判定システムによれば、燃料消費量算出手段は、燃料消費係数格納手段から車両に関する燃料消費係数を取得し、渋滞情報取得手段にて取得された予測渋滞長に対して、バッテリ枯渇確率取得手段にて取得されたバッテリ枯渇確率と、当該取得した燃料消費係数とを乗じることにより、車両のバッテリの電力が枯渇した状態で当該車両が予測渋滞長を走行した場合の燃料消費量を算出するので、車両情報又は道路の種別を示す道路種別情報に応じた燃料消費係数を様々な状況に合わせて選択することができ、正確な燃料消費量を算出することができる。

請求項６に記載の渋滞判定システムによれば、実渋滞長取得手段は、渋滞情報取得手段にて取得された渋滞環境情報に基づいて、第１相関情報格納手段から第１相関情報を特定し、渋滞情報取得手段にて取得された予測渋滞長から、当該特定した第１相関情報に基づいて、渋滞に関する実渋滞長を取得するので、渋滞環境情報に応じた第１相関情報を様々な状況に合わせて選択することができ、正確な実渋滞長を取得することができる。

本発明の実施の形態に係る渋滞判定システムを例示するブロック図である。 予測渋滞長と、実渋滞長と、迂回経路長との概念を説明するための説明図であり、（ａ）は予測渋滞長と迂回経路長との概念を示す図であり、（ｂ）は予測渋滞長と、実渋滞長と、迂回経路長との概念を示す図である。 道路の予測渋滞長と道路の実渋滞長との第１の相関関係の一例を示す図である。 道路の実渋滞長と車両のバッテリ枯渇確率との第２の相関関係の一例を示す図である。 車両情報テーブルの構成例を示す図である。 第１燃料消費係数テーブルの構成例を示す図である。 第２燃料消費係数テーブルの構成例を示す図である。 渋滞判定処理のフローチャートである。 燃料消費量算出処理のフローチャートである。 回避燃料消費量算出処理のフローチャートである。

以下、本発明に係る渋滞判定システム、渋滞判定方法、及び渋滞判定プログラムの実施の形態について図面を参照しつつ詳細に説明する。ただし、この実施の形態によって本発明が限定されるものではない。なお、本発明に係る渋滞判定システム、渋滞判定方法、及び渋滞判定プログラムの適用対象は任意であるが、例えば、内燃機関（例えばガソリンエンジン、ディーゼルエンジン等）の駆動力とバッテリから電力供給を受ける電動機の駆動力とを切り替えて走行する車両であって、バッテリを充電するために外部電源との接続を行う接続部を備えたプラグインハイブリッド型の車両に取り付けられることが考えられる。以下の本実施の形態では、プラグインハイブリッド型の車両に取り付けられた場合を例に挙げて説明する。

（構成）
まず、本実施の形態に係る渋滞判定システムの構成を説明する。図１は、本発明の実施の形態に係る渋滞判定システムを例示するブロック図である。図１に示すように、渋滞判定システム１は、交通情報出力機１０、通信部２０、現在地点検出処理部３０、ディスプレイ４０、スピーカ５０、及び渋滞判定装置６０を備えている。なお、渋滞判定装置６０は、例えば、公知のナビゲーション装置と別体に構成することもできるが、以下では、一体に構成した場合について説明する。

（構成−交通情報出力機）
交通情報出力機１０は、交通情報を出力する交通情報出力手段であり、道路上の側壁や信号機に設けられている。この交通情報出力機１０の具体的な構成は任意であり、例えば、ビーコン、ＦＭ多重放送を介した公知のＶＩＣＳ（登録商標）システム用の無線通信手段等を使用することができる。ここで、交通情報とは、道路の交通に関する情報である。この交通情報は、渋滞情報及び渋滞環境情報を含んで構成されている。渋滞情報は、道路の渋滞に関する情報であり、例えば渋滞予測データ（渋滞の始点の座標、渋滞の終点の座標、後述する予測渋滞長Ｊ、予測渋滞区間）等を含んで構成されている。渋滞環境情報は、道路の渋滞環境に関する情報であり、例えば交通情報出力機データ（機器の種別、機器の設置間隔）、道路データ（道路の種別等）等を含んで構成されている。

（構成−通信部）
通信部２０は、交通情報出力機１０との間で、例えば光ビーコンや電波ビーコン、あるいはＦＭ多重放送等を用いて通信を行なう通信手段である。

（構成−現在地点検出処理部）
現在地点検出処理部３０は、渋滞判定装置６０が取り付けられた車両（以下、自車両）の現在地点を検出する現在地点検出手段である。具体的には、現在地点検出処理部３０は、ＧＰＳ、地磁気センサ、距離センサ、又はジャイロセンサ（いずれも図示省略）の少なくとも一つを有し、現在の自車両の位置（座標）及び方位等を公知の方法にて検出する。

（構成−ディスプレイ）
ディスプレイ４０は、渋滞判定装置６０によって案内された画像を表示する表示手段である。ディスプレイ４０の具体的な構成は任意であり、公知の液晶ディスプレイや有機ＥＬディスプレイの如きフラットパネルディスプレイを使用することができる。

（構成−スピーカ）
スピーカ５０は、渋滞判定装置６０の制御に基づいて各種の音声を出力する出力手段である。スピーカ５０より出力される音声の具体的な態様は任意であり、必要に応じて生成された合成音声や、予め録音された音声を出力することができる。

（構成−渋滞判定装置）
渋滞判定装置６０は、車両の走行経路における渋滞に関する所定の判定を行う渋滞判定手段であり、制御部６１、及びデータ記録部６２を備えている。

（構成−渋滞判定装置−制御部）
制御部６１は、渋滞判定装置６０を制御する制御手段であり、具体的には、ＣＰＵ、当該ＣＰＵ上で解釈実行される各種のプログラム（ＯＳなどの基本制御プログラムや、ＯＳ上で起動され特定機能を実現するアプリケーションプログラムを含む）、及びプログラムや各種のデータを格納するためのＲＡＭの如き内部メモリを備えて構成されるコンピュータである。特に、実施の形態に係る渋滞判定プログラムは、任意の記録媒体又はネットワークを介して渋滞判定装置６０にインストールされることで、制御部６１の各部を実質的に構成する。

この制御部６１は、機能概念的に、経路取得部６１ａ、迂回経路探索部６１ｂ、渋滞情報取得部６１ｃ、実渋滞長取得部６１ｄ、バッテリ枯渇確率取得部６１ｅ、燃料消費量算出部６１ｆ、回避燃料消費量算出部６１ｇ、判定部６１ｈ、及び案内制御部６１ｉを備えている。

経路取得部６１ａは、車両の走行経路を取得する経路取得手段であり、例えば公知のナビゲーション装置によって設定された走行経路を取得する。迂回経路探索部６１ｂは、所定の迂回経路を探索して、当該迂回経路の後述する迂回経路長ＵＬを算出する迂回経路探索手段である。渋滞情報取得部６１ｃは、渋滞情報を取得する渋滞情報取得手段であり、例えば、交通情報出力機１０から通信部２０を介して渋滞情報を取得する。実渋滞長取得部６１ｄは、後述する実渋滞長Ｌを取得する実渋滞長取得手段である。バッテリ枯渇確率取得部６１eは、車両のバッテリの電力が枯渇する確率を示すバッテリ枯渇確率Ｙを取得するバッテリ枯渇確率取得手段である。燃料消費量算出部６１ｆは、車両のバッテリの電力が枯渇した状態で当該車両が後述する予測渋滞長Ｊを走行した場合の燃料消費量Ｒを算出する燃料消費量算出手段である。回避燃料消費量算出部６１ｇは、車両が迂回経路を走行することで走行経路を走行する場合よりも増加した燃料消費量を示す回避燃料消費量Ｎを算出する回避燃料消費量算出手段である。判定部６１ｈは、車両の走行経路における渋滞に関する所定の判定を行う判定手段である。案内制御部６１ｉは、経路に関する案内の出力制御を行う案内制御手段である。これらの制御部６１の各構成要素によって実行される処理の詳細については後述する。

ここで、予測渋滞長Ｊと、実渋滞長Ｌと、迂回経路長ＵＬとの概念について説明する。図２は、予測渋滞長Ｊと、実渋滞長Ｌと、迂回経路長ＵＬとの概念を説明するための説明図であり、（ａ）は予測渋滞長Ｊと、迂回経路長ＵＬとの概念を示す図であり、（ｂ）は予測渋滞長Ｊと、実渋滞長Ｌと、迂回経路長ＵＬとの概念を示す図である。「予測渋滞長」とは、車両の走行経路の進行方向前方に存在するものとして公知の方法によって予測された渋滞（以下、渋滞）の渋滞長である。図２（ａ）においては、予測渋滞長Ｊは、車両の走行経路における渋滞の始点（第１の位置Ｐ１）から渋滞の終点（第２の位置Ｐ２）までの長さである（図２（ａ）の例では、予測渋滞長Ｊは太線で表示）。「実渋滞長」とは、所定確率（例えば、渋滞が発生する確率の平均値から標準偏差の２倍離れている２σに相当する９５％）以上で渋滞の発生が保証される渋滞長である。このことから、実渋滞長Ｌの長さは、予測渋滞長Ｊよりも短くなる。図２（ｂ）においては、実渋滞長Ｌは、第１の位置Ｐ１と第２の位置Ｐ２との相互間に位置する第３の位置Ｐ３から、第２の位置Ｐ２までの長さである（図２（ｂ）の例では、実渋滞長Ｌは斜線で表示）。「迂回経路長」とは、迂回経路の全長である。「迂回経路」とは、渋滞を迂回するための走行経路である。図２（ａ）、（ｂ）においては、迂回経路長ＵＬは、迂回経路の始点（第１の位置Ｐ１）から終点（第２の位置Ｐ２）までの長さである（図２（ａ）、（ｂ）の例では、迂回経路長ＵＬは点線で表示）。

（構成−渋滞判定装置−データ記録部）
図１のデータ記録部６２は、渋滞判定装置６０の動作に必要なプログラム及び各種のデータを記録する記録手段であり、例えば、外部記録装置としてのハードディスク（図示省略）を用いて構成されている。ただし、ハードディスクに代えてあるいはハードディスクと共に、磁気ディスクの如き磁気的記録媒体、又はＤＶＤやブルーレイディスクの如き光学的記録媒体を含む、その他の任意の記録媒体を用いることができる。

このデータ記録部６２は、地図情報データベース（以下、データベースを「ＤＢ」と称する）６２ａ、第１相関情報格納部６２ｂ、第２相関情報格納部６２ｃ、車両情報テーブル６２ｄ、第１燃料消費係数テーブル６２ｅ、及び第２燃料消費係数テーブル６２ｆを備えている。

地図情報ＤＢ６２ａは、地図情報を格納する地図情報格納手段である。「地図情報」とは、交差点や一時停止地点を含む各種の位置の特定に必要な情報であり、例えば、ノードデータ（ノード番号、座標）や、リンクデータ（リンク番号、接続ノード番号、道路座標、道路種別、車線数、走行規制等）、地物データ（信号機、道路標識、ガードレール、建物等）、地形データ、地図をディスプレイ４０に表示するための地図表示データ等を含んで構成されている。

第１相関情報格納部６２ｂは、第１相関情報を格納する第１相関情報格納手段である。ここで、第１相関情報とは、道路の予測渋滞長Ｊと、道路の実渋滞長Ｌとの第１の相関関係を特定するための情報である。図３は、道路の予測渋滞長Ｊと道路の実渋滞長Ｌとの第１の相関関係の一例を示す図である。具体的には、図３に示すように、第１相関情報は、横軸を予測渋滞長Ｊ、縦軸を実渋滞長Ｌとしたグラフで示される情報であって、予測渋滞長Ｊが長くなるにしたがって、実渋滞長Ｌも長くなる比例関係を示す情報である。また、第１相関情報格納部６２ｂには、渋滞環境情報（具体的には、道路の種別（高速道路、国道、一般道等））に応じた第１相関情報が格納されており、この第１相関情報は、道路の種別に応じて、実渋滞長Ｌの傾きが異なる相関関係を示す（より具体的には、一般道、国道、高速道路の順に、実渋滞長Ｌの傾きが大きくなる相関関係を示す）。これにより、例えば、高速道路に関する予測渋滞長Ｊに基づいて、高速道路の第１相関情報を参照して、高速道路に関する実渋滞長Ｌを求めることができる。なお、これら予測渋滞長Ｊ及び実渋滞長Ｌの設定については、例えば、道路に滞留する車両の台数から、所定解析ソフトの公知の解析ロジックに基づいて設定することができる。

第２相関情報格納部６２ｃは、第２相関情報を格納する第２相関情報格納手段である。ここで、第２相関情報とは、道路の実渋滞長Ｌと、車両のバッテリ枯渇確率Ｙとの第２の相関関係を特定するための情報である。図４は、道路の実渋滞長Ｌと車両のバッテリ枯渇確率Ｙとの第２の相関関係の一例を示す図である。具体的には、図４に示すように、第２相関情報は、横軸を実渋滞長Ｌ、縦軸をバッテリ枯渇確率Ｙとしたグラフで示される情報であって、実渋滞長Ｌが長くなるにしたがって、バッテリ枯渇確率Ｙも長くなるという比例的な関係を示す情報である。より具体的には、第２相関情報は、実渋滞長Ｌ１以下の範囲では、バッテリ枯渇確率Ｙの傾きが比較的緩やかとなる相関関係を示すが、実渋滞長Ｌ１から実渋滞長Ｌ２の範囲では、バッテリ枯渇確率Ｙの傾きは実渋滞長Ｌ１以下の範囲に比べて大きくなる相関関係を示し、実渋滞長Ｌ２以降の範囲では、バッテリ枯渇確率Ｙの傾きは実渋滞長Ｌ１から実渋滞長Ｌ２の範囲に比べて緩やかとなる相関関係を示す。これにより、例えば、実渋滞長Ｌに基づいて、第２相関情報を参照して、バッテリ枯渇確率Ｙを求めることができる。

車両情報テーブル６２ｄは、車両に関する車両情報を格納する車両情報格納手段である。図５は、車両情報テーブル６２ｄの構成例を示す図である。図５に示すように、車両情報テーブル６２ｄには、項目「標準燃費」、項目「車種」、及び項目「車重」と、これら各項目に対応する情報が、相互に関連付けて格納されている。項目「標準燃費」に対応して格納される情報は、車両の標準燃費Ｚを特定する情報である。項目「車種」に対応して格納される情報は、車種を特定する情報である。項目「車重」に対応して格納される情報は、車重を特定する情報である（後述する第１燃料消費係数テーブル６２ｅの項目「車重」に対応して格納される情報も同様とする）。

第１燃料消費係数テーブル６２ｅは、第１燃料消費係数Ａ１を格納する第１の燃料消費係数格納手段である。ここで、「第１燃料消費係数」とは、車重に応じた係数であって、車両の単位距離当たりの燃料消費量を示す係数である。図６は、第１燃料消費係数テーブル６２ｅの構成例を示す図である。図６に示すように、第１燃料消費係数テーブル６２ｅには、項目「車重」、及び項目「第１燃料消費係数」と、これら各項目に対応する情報が、相互に関連付けて格納されている。項目「第１燃料消費係数」に対応して格納される情報は、第１燃料消費係数Ａ１を特定する情報である。

第２燃料消費係数テーブル６２ｆは、第２燃料消費係数Ａ２を格納する第２の燃料消費係数格納手段である。ここで、「第２燃料消費係数」とは、道路の種別に応じた係数であって、車両の単位距離当たりの燃料消費量を示す係数である。図７は、第２燃料消費係数テーブル６２ｆの構成例を示す図である。図７に示すように、第２燃料消費係数テーブル６２ｆには、項目「道路種別」、及び項目「第２燃料消費係数」と、これら各項目に対応する情報が、相互に関連付けて格納されている。項目「道路種別」に対応して格納される情報は、道路の種別を特定する道路種別情報である。項目「第２燃料消費係数」に対応して格納される情報は、第２燃料消費係数Ａ２を特定する情報である。

（処理）
次に、このように構成される渋滞判定装置６０によって実行される渋滞判定処理について説明する。図８は、渋滞判定処理のフローチャートである（以下の各処理の説明ではステップを「Ｓ」と略記する）。この渋滞判定処理は、渋滞に関する所定の判定を行う処理であり、例えば、渋滞判定装置６０に電源が投入された後、図示しない操作部（例えばタッチパネル等）を介して渋滞判定処理を実行すべき旨の指示入力が行われた場合に起動される。

渋滞判定装置６０の起動後、制御部６１は、現在地点検出処理部から入力された現在地点情報に基づき、車両の現在地点を取得する（ＳＡ１）。続いて、経路取得部６１ａは車両の走行経路を取得する（ＳＡ２）。例えば、経路取得部６１ａは、ＳＡ１にて取得された現在地点から、予め設定されている目的地までの走行経路を、公知のナビゲーション機能により取得する。

次に、渋滞情報取得部６１ｃは、ＳＡ２にて取得された車両の走行経路に基づいて、車両の走行経路に関する交通情報を取得する（ＳＡ３）。例えば、渋滞情報取得部６１ｃは、道路上に設置された交通情報出力機１０から、任意のタイミングで交通情報を通信部２０を介して取得する。この際、渋滞情報取得部６１ｃは、当該取得した交通情報に含まれる渋滞情報に基づいて、車両の走行経路の進行方向前方に存在する渋滞を特定する。

次いで、迂回経路探索部６１ｂは、ＳＡ３にて取得された車両の走行経路から、地図情報ＤＢ６２aに格納された地図情報に基づいて、ＳＡ３で特定した渋滞を迂回するための迂回経路を探索できるか否かを判定する（ＳＡ４）。具体的には、迂回経路探索部６１ｂは、地図情報ＤＢ６２aに格納された地図情報に基づいて、車両の走行経路から所定距離（例えば５ｋｍ等）内で迂回経路を探索できるか否かを判定する。ＳＡ４の判定の結果、車両の走行経路から所定距離内に迂回経路がなかったために、迂回経路探索部６１ｂによって、迂回経路を探索できないと判定された場合（ＳＡ４、Ｎｏ）、案内制御部６１ｉは、ＳＡ２にて取得された走行経路（すなわち、車両が渋滞に突入する経路）に関する案内の出力制御を行い（ＳＡ７）、その後、渋滞判定処理を終了する。なお、案内制御部６１ｉによる案内に関する出力制御の具体的な内容としては、例えばディスプレイ４０によって車両の走行経路に関する案内内容（例えば、ルート、走行時間等）を表示させたり、あるいは、スピーカ５０によって車両の走行経路に関する案内内容（例えば、方向指示等）を音声出力させてもよい（後述するＳＡ９の案内制御部６１ｉによる迂回経路に関する案内の出力制御についても同様とする）。

一方、車両の走行経路から所定距離内に迂回経路があったために、迂回経路探索部６１ｂによって、迂回経路を探索できたと判定された場合（ＳＡ４、Ｙｅｓ）、制御部６１は、燃料消費量算出処理（ＳＡ５）、回避燃料消費量算出処理（ＳＡ６）を順次起動する。

（処理−渋滞判定処理−燃料消費量算出処理）
まず、燃料消費量算出処理について説明する。図９は、燃料消費量算出処理のフローチャートである。燃料消費量算出処理は、車両のバッテリの電力が枯渇した状態で当該車両が走行経路に関する予測渋滞長Ｊを走行した場合の燃料消費量Ｒを算出する処理である。この処理において、最初に、実渋滞長取得部６１ｄは、ＳＡ３にて取得された交通情報に含まれる予測渋滞長Ｊから、第１相関情報格納部６２ｂに格納された第１相関情報に基づいて、車両の走行経路に関する実渋滞長Ｌを取得する（ＳＢ１）。具体的には、実渋滞長取得部６１ｄは、ＳＡ３にて取得された交通情報に含まれる渋滞環境情報（ここでは、道路の種別等）に基づいて、第１相関情報格納部６２ｂに格納された第１相関情報を特定し、ＳＡ３にて取得された走行道路の予測渋滞長Ｊから、当該特定した第１相関情報に基づいて、走行道路の実渋滞長Ｌを取得する。図３の例では、車両の走行経路が国道であり、予測渋滞長Ｊ＝１０００ｍである場合に、実渋滞長Ｌ＝３００ｍが取得される。

次に、バッテリ枯渇確率取得部６１eは、ＳＢ１にて取得された実渋滞長Ｌから、第２相関情報格納部６２ｃに格納された第２相関情報に基づいて、車両が実渋滞長Ｌを走行した場合の当該車両に関するバッテリ枯渇確率Ｙを取得する（ＳＢ２）。図４の例では、実渋滞長Ｌ＝３００ｍである場合に、バッテリ枯渇確率Ｙ＝７０％が取得される。

次に、燃料消費量算出部６１ｆは、第１燃料消費係数テーブル６２ｅ、又は第２燃料消費係数テーブル６２ｆから燃料消費係数Ａを取得する（ＳＢ３）。具体的には、燃料消費量算出部６１ｆは、車両情報テーブル６２ｄに格納された車両情報（ここでは、車重）に基づいて、第１燃料消費係数テーブル６２ｅから第１燃料消費係数Ａ１を取得すると共に、ＳＡ３にて取得された交通情報に含まれる渋滞環境情報（ここでは、道路の種別）に基づいて、第２燃料消費係数テーブル６２ｆから第２燃料消費係数Ａ２を取得した後、これら第１燃料消費係数Ａ１と第２燃料消費係数Ａ２との平均値を算出し、この平均値を燃料消費係数Ａとして特定する。図５、６の例では、車両の重量が＝１．３ｔである場合に、第１燃料消費係数Ａ１＝２.８×１０^−２Ｌ／ｋｍが取得される。また、図７の例では、車両の走行経路が国道である場合に、第２燃料消費係数Ａ２＝２.４×１０^−２Ｌ／ｋｍが取得される。そして、これら取得された第１燃料消費係数Ａ１及び第２燃料消費係数Ａ２に基づいて、平均値＝（第１燃料消費係数Ａ１＋第２燃料消費係数Ａ２）／２＝（２.８×１０^−２Ｌ／ｋｍ＋２.４×１０^−２Ｌ／ｋｍ）／２＝２.６×１０^−２Ｌ／ｋｍを算出し、この平均値＝２.６×１０^−２Ｌ／ｋｍを燃料消費係数Ａとして特定する。あるいは、これに限られず、例えば、燃料消費量算出部６１ｆは、第１燃料消費係数テーブル６２ｅ、又は第２燃料消費係数テーブル６２ｆのいずれか一方から取得した係数を燃料消費係数Ａと特定してもよい。

続いて、燃料消費量算出部６１ｆは、ＳＡ３にて取得された予測渋滞長Ｊに対して、ＳＢ２にて取得されたバッテリ枯渇確率Ｙと、ＳＢ３にて取得された燃料消費係数Ａとを乗じることにより、車両のバッテリの電力が枯渇した状態で当該車両が予測渋滞長Ｊを走行した場合の燃料消費量Ｒを算出する（ＳＢ４）。例えば、上述したＳＢ１〜ＳＢ３にて取得されたデータから、予測渋滞長Ｊ＝１０００ｍ、バッテリ枯渇確率Ｙ＝７０％、燃料消費係数Ａ＝２.６×１０^−２Ｌ／ｋｍである場合に、燃料消費量Ｒ＝予測渋滞長Ｊ×バッテリ枯渇確率Ｙ×燃料消費係数Ａ＝１０００ｍ×０．７×２.６×１０^−２Ｌ／ｋｍ／１０００＝１．８×１０^−２Ｌが算出される。これにて、燃料消費量算出処理が終了する。

（処理−渋滞判定処理−回避燃料消費量算出処理）
次に、図８の回避燃料消費量算出処理（ＳＡ６）について説明する。図１０は、回避燃料消費量算出処理のフローチャートである。回避燃料消費量算出処理は、回避燃料消費量Ｎを算出する処理である。この処理において、最初に、迂回経路探索部６１ｂは、図８のＳＡ４にて探索された迂回経路に基づいて、迂回経路長ＵＬを算出する（ＳＣ１）。具体的には、ＳＡ４にて複数の迂回経路が探索された場合に、迂回経路探索部６１ｂは、各迂回経路の迂回経路長ＵＬを公知の経路長算出ロジックにより算出し、これら迂回経路長ＵＬのいずれか一つ（例えば迂回経路長ＵＬが最も短いもの等）を迂回経路長ＵＬとして特定する。次いで、回避燃料消費量算出部６１ｇは、車両情報テーブル６２ｄから車両の標準燃費Ｚを取得する（ＳＣ２）。

次に、回避燃料消費量算出部６１ｇは、ＳＣ１にて算出された迂回経路長ＵＬからＳＢ１にて取得された実渋滞長Ｌを減算した値を、ＳＣ２にて取得された車両の標準燃費Ｚで除することにより、車両が迂回経路を走行した場合の回避燃料消費量Ｎを算出する（ＳＣ３）。例えば、上述したＳＣ１、ＳＣ２にて取得されたデータから、迂回経路の迂回経路長ＵＬ＝１５００ｍ、実渋滞長Ｌ＝３００ｍ、標準燃費Ｚ＝３５ｋｍ／Ｌである場合に、回避燃料消費量Ｎ＝（迂回経路の迂回経路長ＵＬ−実渋滞長Ｌ）／標準燃費Ｚ＝（１５００ｍ−３００ｍ）／（３５ｋｍ／Ｌ×１０００）＝３．４×１０^−２Ｌが算出される。これにて、回避燃料消費量算出処理が終了する。

図８に戻り、判定部６１ｈは、ＳＢ４にて算出された燃料消費量ＲとＳＣ３にて算出された回避燃料消費量Ｎとに基づいて、車両の走行経路における渋滞を回避するか否かを判定する（ＳＡ８）。具体的には、判定部６１ｈは、ＳＣ３にて算出された回避燃料消費量ＮがＳＢ４にて算出された燃料消費量Ｒ以上であるか否かを判定する。この判定の結果、回避燃料消費量ＮがＳＢ４にて算出された燃料消費量Ｒ以上でないと判定された場合には（ＳＡ８、Ｎｏ）、車両が迂回経路を走行した方が燃料消費量が抑えられることから、車両の走行経路における渋滞を回避することが好ましいと考えられるため、案内制御部６１ｉは、ＳＡ４にて探索された迂回経路に関する案内の出力制御を行い（ＳＡ９）、その後、渋滞判定処理を終了する。

一方、回避燃料消費量ＮがＳＢ４にて算出された燃料消費量Ｒ以上である判定された（ＳＡ８、Ｙｅｓ）、車両が現在の走行経路を走行した方が燃料消費量が抑えられることから、渋滞を回避することなく車両の現在の走行経路を走行した方が好ましいと考えられるため、案内制御部６１ｉは、ＳＡ２にて取得された走行経路に関する案内の出力制御を行う（ＳＡ７）。例えば、上述したＳＢ４、ＳＣ３にて算出されたデータより、車両の回避燃料消費量Ｎ＝３．４×１０^−２Ｌが車両の燃料消費量Ｒ＝１．８×１０^−２Ｌを上回るので、案内制御部６１ｉによって、ＳＡ３にて取得された走行経路に関する案内の出力制御が行われる。これにて、渋滞判定処理が終了する。

（効果）
このように実施の形態によれば、渋滞情報取得部６１ｃにて取得された予測渋滞長Ｊから、第１相関情報格納部６２ｂに格納された第１相関情報に基づいて、車両の走行経路に関する実渋滞長Ｌを取得する実渋滞長取得部６１ｄと、実渋滞長取得部６１ｄにて取得された実渋滞長Ｌから、第２相関情報格納部６２ｃに格納された第２相関情報に基づいて、車両が当該実渋滞長Ｌを走行した場合の当該車両に関するバッテリ枯渇確率Ｙを取得するバッテリ枯渇確率取得部６１ｅと、バッテリ枯渇確率取得部６１ｅにて取得されたバッテリ枯渇確率Ｙに基づいて、渋滞に関する所定の判定を行う判定部６１ｈとを備えるので、所定確率以上で渋滞の発生が保証される実渋滞長と相関関係にあるバッテリ枯渇確率に基づいて、渋滞に伴って生じ得るバッテリの枯渇確率を従来より正確に予測することができ、バッテリの枯渇確率に基づく各種の判定を正確に行うことが可能になる。

また、渋滞情報取得部６１ｃにて取得された予測渋滞長Ｊに対して、バッテリ枯渇確率取得部６１ｅにて取得されたバッテリ枯渇確率Ｙと、第１燃料消費係数テーブル６２ｅに格納された第１燃料消費係数Ａ１又は第２燃料消費係数テーブル６２ｆに格納された第２燃料消費係数Ａ２に基づいて特定された燃料消費係数Ａを乗じることにより、車両のバッテリの電力が枯渇した状態で当該車両が予測渋滞長Ｊを走行した場合の燃料消費量Ｒを算出する燃料消費量算出部６１ｆを備えるので、燃料消費量算出部６１ｆにて算出された燃料消費量Ｒに基づいて、渋滞に関する所定の判定を一層正確に行うことができる。

また、判定手段は、回避燃料消費量算出部６１ｇにて算出された回避燃料消費量Ｎと燃料消費量算出部６１ｆにて算出された燃料消費量Ｒとに基づいて、車両の走行経路における渋滞を回避するか否かを判定するので、回避燃料消費量算出部６１ｇにて算出された回避燃料消費量Ｎと燃料消費量算出部６１ｆにて算出された燃料消費量Ｒとを比較することにより、渋滞を回避するか否かを判定することができ、燃料消費量が少ない走行経路を正確に選択することができる。

また、第１燃料消費係数テーブル６２ｅは車両情報に応じた第１燃料消費係数Ａ１を格納し、第２燃料消費係数テーブル６２ｆは道路の種別を示す道路種別情報に応じた第２燃料消費係数Ａ２を格納し、燃料消費量算出部６１ｆは、第１燃料消費係数テーブル６２ｅ又は第２燃料消費係数テーブル６２ｆから燃料消費係数を取得し、渋滞情報取得部６１ｃにて取得された予測渋滞長Ｊに対して、バッテリ枯渇確率取得部６１ｅにて取得されたバッテリ枯渇確率Ｙと、当該取得した燃料消費係数とを乗じることにより、車両のバッテリの電力が枯渇した状態で当該車両が予測渋滞長Ｊを走行した場合の燃料消費量Ｒを算出するので、車両情報、又は道路の種別を示す道路種別情報に応じた燃料消費係数を様々な状況に合わせて選択することができ、正確な燃料消費量Ｒを算出することができる。

また、第１相関情報格納部６２ｂは、渋滞環境情報に応じた第１相関情報を格納し、実渋滞長取得部６１ｄは、渋滞情報取得部６１ｃに取得された渋滞環境情報に基づいて、第１相関情報格納部６２ｂから第１相関情報を特定し、渋滞情報取得部６１ｃにて取得された予測渋滞長Ｊから、当該特定した第１相関情報に基づいて、車両の走行経路に関する実渋滞長Ｌを取得するので、渋滞環境情報に応じた第１相関情報を様々な状況に合わせて選択することができ、正確な実渋滞長Ｌを取得することができる。

〔実施の形態に対する変形例〕
以上、本発明に係る実施の形態について説明したが、本発明の具体的な構成及び手段は、特許請求の範囲に記載した各発明の技術的思想の範囲内において、任意に改変及び改良することができる。以下、このような変形例について説明する。

（解決しようとする課題や発明の効果について）
まず、発明が解決しようとする課題や発明の効果は、上述の内容に限定されるものではなく、発明の実施環境や構成の細部に応じて異なる可能性があり、上述した課題の一部のみを解決したり、上述した効果の一部のみを奏することがある。例えば、渋滞に関する所定の判定を従来より正確にできない場合であっても、渋滞に関する所定の判定を従来とは異なる技術により達成できている場合には、本願発明の課題が解決されている。

（分散や統合について）
また、上述した各電気的構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各部の分散や統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散や統合して構成できる。例えば、渋滞判定システム１の各構成要素を、交通情報出力機１０に送信する情報を管理する図示しない管理センタ等に組み込んでも良い。

（第１相関情報格納部について）
上述の実施の形態では、図３の第１相関情報格納部６２ｂについては、道路の種別に応じた第１相関情報が格納されていると説明したが、例えば、交通情報出力機１０の種別、又は交通情報出力機１０の設置間隔に応じた第１相関情報が格納されてもよい。

（第１燃料消費係数テーブルについて）
上述の実施の形態では、図６の第１燃料消費係数テーブル６２ｅについては、車重に応じた第１燃料消費係数Ａ１が格納されていると説明したが、例えば、車種（具体的には軽自動車、普通自動車、大型自動車等）に応じた第１燃料消費係数Ａ１が格納されてもよい。

（渋滞判定処理について）
上述の実施の形態では、図８の渋滞判定処理のＳＡ８において、判定部６１ｈは、ＳＢ４にて算出された燃料消費量ＲとＳＣ３にて算出された回避燃料消費量Ｎとに基づいて、車両の走行経路における渋滞を回避するか否かを判定すると説明したが、これに限られない。例えば、車両のバッテリの電力を完全に枯渇させないようにするために、ＳＢ２にて取得されたバッテリ枯渇確率Ｙが所定確率（例えば９０％）以上である場合には、案内制御部６１ｉによって、車両が渋滞に突入した場合に当該車両のバッテリの電力が枯渇するおそれがある旨の出力制御を行わせてもよい（例えば、ディスプレイ４０によって、車両のバッテリの電力が枯渇するおそれがある旨を示す警告を表示させる等）。

１ 渋滞判定システム
１０ 交通情報出力機
２０ 通信部
３０ 現在地点検出処理部
４０ ディスプレイ
５０ スピーカ
６０ 渋滞判定装置
６１ 制御部
６１ａ 経路取得部
６１ｂ 迂回経路探索部
６１ｃ 渋滞情報取得部
６１ｄ 実渋滞長取得部
６１ｅ バッテリ枯渇確率取得部
６１ｆ 燃料消費量算出部
６１ｇ 回避燃料消費量算出部
６１ｈ 判定部
６１ｉ 案内制御部
６２ データ記録部
６２ａ 地図情報ＤＢ
６２ｂ 第１相関情報格納部
６２ｃ 第２相関情報格納部
６２ｄ 車両情報テーブル
６２ｅ 第１燃料消費係数テーブル
６２ｆ 第２燃料消費係数テーブル

Claims (8)

1. 内燃機関の駆動力と電動機の駆動力とを切り替えて走行可能な車両の渋滞判定システムであって、
   走行経路の進行方向前方に存在する渋滞に関する予測渋滞長と、所定確率以上で渋滞の発生が保証される実渋滞長との第１の相関関係を特定するための第１相関情報を格納する第１相関情報格納手段と、
   前記実渋滞長と、前記車両の走行によって当該車両のバッテリの電力が枯渇する確率を示すバッテリ枯渇確率との第２の相関関係を特定するための第２相関情報を格納する第２相関情報格納手段と、
   前記車両の走行経路を取得する経路取得手段と、
   前記経路取得手段にて取得された前記車両の走行経路に基づいて、前記渋滞に関する予測渋滞長を取得する渋滞情報取得手段と、
   前記渋滞情報取得手段にて取得された前記予測渋滞長から、前記第１相関情報格納手段に格納された前記第１相関情報に基づいて、前記渋滞に関する前記実渋滞長を取得する実渋滞長取得手段と、
   前記実渋滞長取得手段にて取得された前記実渋滞長から、前記第２相関情報格納手段に格納された前記第２相関情報に基づいて、前記車両が当該実渋滞長を走行した場合の当該車両に関する前記バッテリ枯渇確率を取得するバッテリ枯渇確率取得手段と、
   前記バッテリ枯渇確率取得手段にて取得された前記バッテリ枯渇確率に基づいて、前記渋滞に関する所定の判定を行う判定手段と、
   を備える渋滞判定システム。
2. 前記車両の単位距離当たりの燃料消費量を示す燃料消費係数を格納する燃料消費係数格納手段と、
   前記渋滞情報取得手段にて取得された前記予測渋滞長に対して、前記バッテリ枯渇確率取得手段にて取得された前記バッテリ枯渇確率と、前記燃料消費係数格納手段に格納された燃料消費係数とを乗じることにより、前記車両のバッテリの電力が枯渇した状態で当該車両が前記予測渋滞長を走行した場合の燃料消費量を算出する燃料消費量算出手段と、を備えた、
   請求項１に記載の渋滞判定システム。
3. 地図情報を格納する地図情報格納手段と、
   前記車両の標準燃費を含む車両情報を格納する車両情報格納手段と、
   前記経路取得手段にて取得された前記車両の走行経路から、前記地図情報格納手段に格納された地図情報に基づいて、前記渋滞に関する迂回経路を探索して、当該迂回経路の迂回経路長を算出する迂回経路探索手段と、
   前記迂回経路探索手段にて算出された前記迂回経路長から前記実渋滞長取得手段にて取得された前記実渋滞長を減算した値を、前記車両情報格納手段に格納された前記車両の標準燃費で除することにより、前記車両が前記迂回経路長を走行することで前記走行経路を走行する場合よりも増加した燃料消費量を示す回避燃料消費量を算出する回避燃料消費量算出手段と、を備え、
   前記判定手段は、
   前記回避燃料消費量算出手段にて算出された回避燃料消費量と前記燃料消費量算出手段にて前記バッテリ枯渇確率に基づいて算出された燃料消費量とに基づいて、前記車両の走行経路における渋滞を回避するか否かを判定する、
   請求項２に記載の渋滞判定システム。
4. 前記燃料消費係数格納手段は、道路の種別を示す道路種別情報に応じた燃料消費係数を格納し、
   前記燃料消費量算出手段は、
   前記燃料消費係数格納手段から前記車両に関する前記燃料消費係数を取得し、前記渋滞情報取得手段にて取得された前記予測渋滞長に対して、前記バッテリ枯渇確率取得手段にて取得された前記バッテリ枯渇確率と、当該取得した前記燃料消費係数とを乗じることにより、前記車両のバッテリの電力が枯渇した状態で当該車両が前記予測渋滞長を走行した場合の燃料消費量を算出する、
   請求項２に記載の渋滞判定システム。
5. 前記燃料消費係数格納手段は、前記車両情報、又は道路の種別を示す道路種別情報に応じた燃料消費係数を格納し、
   前記燃料消費量算出手段は、
   前記燃料消費係数格納手段から前記車両に関する前記燃料消費係数を取得し、前記渋滞情報取得手段にて取得された前記予測渋滞長に対して、前記バッテリ枯渇確率取得手段にて取得された前記バッテリ枯渇確率と、当該取得した前記燃料消費係数とを乗じることにより、前記車両のバッテリの電力が枯渇した状態で当該車両が前記予測渋滞長を走行した場合の燃料消費量を算出する、
   請求項３に記載の渋滞判定システム。
6. 前記渋滞情報取得手段は、前記経路取得手段にて取得された前記車両の走行経路に基づいて、前記渋滞に関する渋滞環境情報であって、道路に関する交通情報を出力する交通情報出力手段の種別、道路上における当該交通情報出力手段の設置間隔、又は、道路の種別を含む渋滞環境情報を取得し、
   前記第１相関情報格納手段は、前記渋滞環境情報に応じた前記第１相関情報を格納し、
   前記実渋滞長取得手段は、
   前記渋滞情報取得手段にて取得された前記渋滞環境情報に基づいて、前記第１相関情報格納手段から前記第１相関情報を特定し、前記渋滞情報取得手段にて取得された前記予測渋滞長から、当該特定した前記第１相関情報に基づいて、前記渋滞に関する前記実渋滞長を取得する、
   請求項１から５のいずれか一項に記載の渋滞判定システム。
7. 内燃機関の駆動力と電動機の駆動力とを切り替えて走行可能な車両の渋滞判定方法であって、
   経路取得手段が、前記車両の走行経路を取得する経路取得ステップと、
   渋滞情報取得手段が、前記経路取得ステップにて取得された前記車両の走行経路に基づいて、前記車両の走行経路の進行方向前方に存在する渋滞に関する予測渋滞長を取得する渋滞情報取得ステップと、
   実渋滞長取得手段が、前記渋滞情報取得ステップにて取得された前記予測渋滞長から、前記渋滞に関する予測渋滞長と、所定確率以上で渋滞の発生が保証される実渋滞長との第１の相関関係を特定するための第１相関情報を格納する第１相関情報格納手段に格納された前記第１相関情報に基づいて、前記渋滞に関する前記実渋滞長を取得する実渋滞長取得ステップと、
   バッテリ枯渇確率取得手段が、前記実渋滞長取得ステップにて取得された前記実渋滞長から、前記渋滞に関する実渋滞長と、前記車両の走行によって当該車両のバッテリの電力が枯渇する確率を示すバッテリ枯渇確率との第２の相関関係を特定するための第２相関情報を格納する第２相関情報格納手段に格納された前記第２相関情報に基づいて、前記車両が当該実渋滞長を走行した場合の当該車両に関する前記バッテリ枯渇確率を取得するバッテリ枯渇確率取得ステップと、
   判定手段が、前記バッテリ枯渇確率取得ステップにて取得された前記バッテリ枯渇確率に基づいて、前記渋滞に関する所定の判定を行う判定ステップと、
   を含む渋滞判定方法。
8. 内燃機関の駆動力と電動機の駆動力とを切り替えて走行可能な車両の渋滞判定プログラムであって、
   コンピュータを、
   走行経路の進行方向前方に存在する渋滞に関する予測渋滞長と、所定確率以上で渋滞の発生が保証される実渋滞長との第１の相関関係を特定するための第１相関情報を格納する第１相関情報格納手段と、
   前記実渋滞長と、前記車両の走行によって当該車両のバッテリの電力が枯渇する確率を示すバッテリ枯渇確率との第２の相関関係を特定するための第２相関情報を格納する第２相関情報格納手段と、
   前記車両の走行経路を取得する経路取得手段と、
   前記経路取得手段にて取得された前記車両の走行経路に基づいて、前記渋滞に関する予測渋滞長を取得する渋滞情報取得手段と、
   前記渋滞情報取得手段にて取得された前記予測渋滞長から、前記第１相関情報格納手段に格納された前記第１相関情報に基づいて、前記渋滞に関する前記実渋滞長を取得する実渋滞長取得手段と、
   前記実渋滞長取得手段にて取得された前記実渋滞長から、前記第２相関情報格納手段に格納された前記第２相関情報に基づいて、前記車両が当該実渋滞長を走行した場合の当該車両に関する前記バッテリ枯渇確率を取得するバッテリ枯渇確率取得手段と、
   前記バッテリ枯渇確率取得手段にて取得された前記バッテリ枯渇確率に基づいて、前記渋滞に関する所定の判定を行う判定手段と、
   として機能させるための渋滞判定プログラム。

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