JP5841388B2

JP5841388B2 - 燃料消費量予測装置、ナビゲーション装置、燃料消費量予測方法

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Publication number: JP5841388B2
Application number: JP2011215085A
Authority: JP
Inventors: 克也麻田
Original assignee: Clarion Co Ltd
Current assignee: Faurecia Clarion Electronics Co Ltd
Priority date: 2011-09-29
Filing date: 2011-09-29
Publication date: 2016-01-13
Anticipated expiration: 2031-09-29
Also published as: JP2013077051A

Description

本発明は、車両の燃料消費量を予測する燃料消費量予測装置、ナビゲーション装置および燃料消費量予測方法に関する。

従来、車両の走行パターンを予測し、予測された走行パターンに基づいて各道路リンクの燃料消費量を予測して、燃費最小経路を探索するカーナビゲーション装置が知られている（特許文献１参照）。

特開２０１０−１０７４５９号公報

上記特許文献１に開示されるカーナビゲーション装置では、車両の走行パターンから各道路リンクの加減速確率を算出すると共に、加減速時に燃料が消費されるか否かを表す地形特徴量を取得し、これらに基づいて燃料消費量の予測値を算出している。ここで、車両のエンジンで発生されたエネルギーは、その全てが車両の動力として使用できるわけではなく、熱、摩擦、排気等による損失を差し引いた分が車両の動力に用いるエネルギーとしてエンジンから車軸に伝達される。この発生エネルギーに対する損失分を差し引いた伝達エネルギーの比率（以下では「正味熱効率」と称する）は、一般的に車両の速度に応じて変化する。しかし、前述のカーナビゲーション装置では、車両の速度に応じた正味熱効率の変化を特に考慮していないため、燃料消費量を正確に予測することが困難である。

本発明による燃料消費量予測装置は、車両が走行しているときの速度情報および燃料消費量情報を含む車両情報を車両から取得する車両情報取得手段と、車両情報取得手段により取得された車両情報に基づいて、車両の燃料消費量を学習する学習手段と、学習手段により学習された車両の燃料消費量に基づいて、車両の速度に応じた車両に搭載されたエンジンの正味熱効率を推定する正味熱効率推定手段と、正味熱効率推定手段により推定された正味熱効率に基づいて、車両が走行する予定の道路に対する燃料消費量を、車両および道路の各種定数を用いた予測モデルにより予測する燃料消費量予測手段とを備える。
本発明によるナビゲーション装置は、上記の燃料消費量予測装置と、燃料消費量予測手段により予測された燃料消費量に基づいて、車両に対する推奨経路を探索する経路探索手段とを備える。
本発明による燃料消費量予測方法は、車両に搭載されたコンピュータによる車両の燃料消費量の予測方法であって、コンピュータにより、車両が走行しているときの速度情報および燃料消費量情報を含む車両情報を車両から取得し、車両情報に基づいて、車両の燃料消費量を学習し、車両の燃料消費量の学習結果に基づいて、車両の速度に応じた、車両に搭載されたエンジンの正味熱効率を推定し、正味熱効率に基づいて、車両が走行する予定の道路に対する燃料消費量を、車両および道路の各種定数を用いた予測モデルにより予測する。

本発明によれば、車両の速度に応じた正味熱効率の変化を考慮して、燃料消費量を正確に予測することができる。

本発明の一実施形態による車載システムの構成を示す図である。ナビゲーション装置の構成を示す図である。データ収集・選定処理のフローチャートである。正味熱効率推定処理のフローチャートである。経路探索処理のフローチャートである。燃料消費量学習テーブルの例を示す図である。正味熱効率テーブルの例を示す図である。

本発明の一実施形態に係る車載システムの構成を図１に示す。この車載システムは、車両１００に搭載されており、ナビゲーション装置１、エンジンコントローラ２、エンジン３および車速センサ４を有する。

ナビゲーション装置１は、車両１００を目的地まで案内するためのナビゲーション機能を有している。ユーザにより車両１００の目的地が設定されると、ナビゲーション装置１は、その目的地までの推奨経路を地図データに基づいて探索し、探索した推奨経路に従って車両１００を目的地まで案内する。このときユーザは、通常のルート探索と省エネルート探索のいずれかを選択することができる。通常のルート探索では、目的地までの予想所要時間や走行距離に応じて最適な推奨経路を探索する。一方、省エネルート探索では、車両１００が走行する予定の道路に対する燃料消費量を推定し、その推定結果に応じて最適な推奨経路を探索する。なお、省エネルート探索における具体的な処理方法については、後で詳しく説明する。

エンジンコントローラ２は、エンジン３の回転数等を検出し、その検出結果に基づいて、エンジン３を制御するためのエンジン制御信号を出力する。エンジン３は、エンジンコントローラ２から出力されるエンジン制御信号に基づいて動作し、車両１００が走行するための駆動力を発生して車軸に伝える。このとき、車両１００に備えられたアクセルペダルの操作によって決定されたアクセル開度に応じて、エンジン３においてスロットルバルブの開閉状態が制御され、エンジン３が吸入する空気量が調節される。この吸入空気量の計測結果等に基づいて、エンジンコントローラ２はエンジン３における燃料噴射量を決定し、エンジン３の燃料噴射装置を制御する。さらにエンジンコントローラ２は、所定期間内でのエンジン３の燃料噴射量を合計することで単位時間当たりの車両１００の燃料消費量を算出し、その算出結果を燃料消費量情報として、エンジン回転数情報と共にナビゲーション装置１へ出力する。

車速センサ４は、車両１００が走行しているときの速度を検出し、その検出結果を示す車両速度情報をナビゲーション装置１へ出力する。たとえば、車両１００におけるホイールの回転状態に応じた車速パルスを車両速度情報としてナビゲーション装置１へ出力する。この車両速度情報に基づいて、ナビゲーション装置１において車両１００の走行速度が検出される。

次にナビゲーション装置１の構成について説明する。図２に示すように、ナビゲーション装置１は、制御部１０、記録部１１、振動ジャイロ１２、ＧＰＳ（Global Positioning System）受信部１３、ＶＩＣＳ（登録商標）受信部１４、表示モニタ１５、入力装置１６およびスピーカ１７を備えている。

制御部１０は、マイクロプロセッサや各種周辺回路、ＲＡＭ、ＲＯＭ等によって構成されており、自車位置検出処理部２０、データ収集処理部２１、データ選定処理部２２、正味熱効率推定部２３、燃料消費量予測部２４および経路探索処理部２５の各部を機能的に有している。制御部１０は、記録部１１に記録されている制御プログラムや地図データに基づいて、これらの各機能を実現するための処理を実行する。このとき実行される処理の具体的な内容については、後でフローチャートを用いて説明する。

図１のエンジンコントローラ２から出力されたエンジン回転数情報および燃料消費量情報と、車速センサ４から出力された車両速度情報とは、ナビゲーション装置１において所定の受信処理が行われた後、制御部１０に入力される。図２では、ナビゲーション装置１の制御部１０に入力されるこれらの情報をまとめて「車両情報」と表している。

記録部１１は、制御部１０の処理において使用される地図データ等の各種データを記録するための部分であり、たとえばＨＤＤ（Hard Disk Drive）やフラッシュメモリなどの不揮発性の記録媒体を用いて構成される。記録部１１に記録されているデータは、必要に応じて制御部１０の制御により記録部１１から読み出される。

記録部１１に記録された地図データは、経路計算データと、道路データと、背景データとを含む。経路計算データは、目的地までの推奨経路を探索する際などに用いられるデータである。道路データは、道路の形状や種別などを表すデータである。道路データにおいて、各道路は後述するようにノードや形状補間点と呼ばれる点を複数繋げることによって構成されている。背景データは、地図の背景を表すデータである。なお、地図の背景とは、地図上に存在する道路以外の様々な構成物である。たとえば、河川、鉄道、緑地帯、各種構造物などが背景データによって表される。

地図データにおいて道路網を構成する各道路の最小単位はリンクと呼ばれている。すなわち、所定の道路区間にそれぞれ対応する複数のリンクによって道路網が構成されており、リンク単位で経路計算データおよび道路データが表現されている。なお、道路データにおいて各リンクの両端には、座標情報や標高情報がそれぞれ設定されたノードと呼ばれる点が設けられている。また、各リンクの途中には形状補間点と呼ばれる点が必要に応じて設けられている。各形状補間点には、ノードと同様に座標情報や標高情報がそれぞれ設定されている。これらの点を順に繋げることにより、道路データにおいて道路の形状が表される。

一方、経路計算データには、各道路区間に対応するリンクごとに、自車両が当該道路区間を走行する際の通過所要時間等に応じたリンクコストが設定されている。このリンクコストに基づいて、予め設定された経路探索条件に応じたリンクの組合せを求めることにより、ナビゲーション装置１において通常のルート探索による推奨経路の探索が行われる。たとえば、移動時間の短さを最優先として経路探索を行うような経路探索条件が設定されている場合は、出発地から目的地までの通過所要時間が最小となるリンクの組合せが推奨経路として求められる。

振動ジャイロ１２は、車両１００の向きの変化に応じた角速度を検出するためのセンサである。振動ジャイロ１２により検出された角速度は制御部１０へ出力される。

ＧＰＳ受信部１３は、ＧＰＳ衛星から送信されるＧＰＳ信号を受信して制御部１０へ出力する。ＧＰＳ信号には、ＧＰＳ衛星の位置と送信時刻に関する情報が含まれている。所定数以上のＧＰＳ衛星からＧＰＳ信号を受信することにより、ＧＰＳ信号の受信位置として車両１００の現在位置を算出することができる。

制御部１０の自車位置検出処理部２０は、ＧＰＳ受信部１３により受信されたＧＰＳ信号と、車速センサ４から出力された車両速度情報と、振動ジャイロ１２により検出された角速度に基づいて、車両１００の現在位置を算出するための自車位置検出処理を所定時間ごとに実行する。なお、このとき必要に応じて記録部１１に記録された地図データに基づいたマップマッチング処理が行われ、車両１００の現在位置が道路の位置に合わせて補正される。

ＶＩＣＳ受信部１４は、図示しないＶＩＣＳセンターからナビゲーション装置１に対して送信されるＶＩＣＳ情報を受信する。このＶＩＣＳ情報をＶＩＣＳ受信部１４が受信することにより、渋滞情報を始めとする様々な道路交通情報がナビゲーション装置１において取得される。ＶＩＣＳ情報により提供される渋滞情報では、各リンクの道路状況を順調、混雑または渋滞の３種類の道路状況のうちいずれかで表現している。ＶＩＣＳ受信部１４により受信されたＶＩＣＳ情報は、制御部１０に出力され、渋滞情報の表示や推奨経路の探索などに利用される。

なお、ＶＩＣＳセンターからナビゲーション装置１へのＶＩＣＳ情報の送信は、主に高速道路上に設置されている電波ビーコンや、主に一般道路上に設置されている光ビーコン、またはＦＭ多重放送によって行われる。電波ビーコンや光ビーコンは、その設置地点付近を通過する車両に対して、電波あるいは光（赤外線）により局所的にＶＩＣＳ情報を送信するものである。これに対して、ＦＭ多重放送では比較的広い地域に対してＶＩＣＳ情報を送信することができる。

表示モニタ１５は、ナビゲーション装置１において様々な画面表示を行うための装置であり、液晶ディスプレイ等を用いて構成される。この表示モニタ１５により、地図画面の表示や推奨経路の案内表示などが行われる。表示モニタ１５に表示される画面の内容は、制御部１０が行う画面表示制御によって決定される。表示モニタ１５は、たとえば自車両のダッシュボード上やインストルメントパネル内など、ユーザが見やすいような位置に設置されている。

入力装置１６は、ナビゲーション装置１を動作させるための様々な入力操作をユーザが行うための装置であり、各種の入力スイッチ類を有している。ユーザは、入力装置１６を操作することにより、たとえば、目的地に設定したい施設や地点の名称等を入力したり、推奨経路の探索条件を設定したり、予め登録された登録地の中から目的地を選択したり、表示モニタ１５に表示された地図を任意の方向にスクロールしたりすることができる。入力装置１６は、操作パネルやリモコンなどによって実現することができる。あるいは、入力装置１６を表示モニタ１５と一体化されたタッチパネルとしてもよい。

スピーカ１７は、制御部１０の制御により様々な音声情報を出力する。たとえば、推奨経路に従って自車両を目的地まで案内するための経路案内用の音声や、各種の警告音などがスピーカ１７から出力される。

ナビゲーション装置１の制御部１０が実行する処理の内容について以下に説明する。制御部１０は、データ収集処理部２１、データ選定処理部２２、正味熱効率推定部２３、燃料消費量予測部２４および経路探索処理部２５の各部により、図３〜５のフローチャートに示す各処理を実行する。以下では、これらの処理について順に説明する。

最初に、図３に示すデータ収集・選定処理のフローチャートについて説明する。制御部１０は、車両１００が走行しているときに、データ収集処理部２１およびデータ選定処理部２２により、図３に示すデータ収集・選定処理を所定の処理周期ごとに繰り返し実行する。

図３のステップＳ１０〜Ｓ５０では、データ収集処理部２１によるデータ収集処理を行う。ステップＳ１０において、データ収集処理部２１は、自車位置検出処理部２０により検出された車両１００の現在位置に基づいて、車両１００が現在走行している道路区間の標高情報を取得する。ここでは、記録部１１において記録されている地図データから、車両１００の現在位置に対応するリンクの両端にある各ノードの標高情報を取得する。なお、車両１００の現在位置に対応するリンクに形状補間点が設定されており、車両１００の現在位置の前方または後方のいずれか一方または両方に形状補間点が存在する場合は、ノードの標高情報の代わりにこれらの形状補間点の標高情報を取得すればよい。

ステップＳ２０において、データ収集処理部２１は、ステップＳ１０で取得した標高情報に基づいて、車両１００が現在走行している道路区間における道路勾配を計算する。ここでは、ステップＳ１０で取得した各ノードまたは各形状補間点間の標高情報に基づいてこれらの標高差を算出し、その標高差を当該道路区間の距離で除算することにより道路勾配を計算する。なお、車両１００が現在走行している道路区間の距離は、標高情報を取得した各ノードまたは各形状補間点間の座標値の差分に基づいて算出することができる。あるいは、当該道路区間の距離情報が地図データにおいて設定されている場合はこれを用いてもよい。

ステップＳ３０において、データ収集処理部２１は、ステップＳ２０で計算した道路勾配に基づいて、車両１００が平坦な道路区間を走行しているか否かを判定するための平坦箇所判定を行う。ここでは、ステップＳ２０で計算した道路勾配の大きさが所定の閾値の範囲内であれば、車両１００が平坦な道路区間を走行していると判定し、そうでなければ車両１００が平坦な道路区間を走行していないと判定する。たとえば、±０．５％の範囲を平坦である道路勾配の閾値として予め設定しておき、ステップＳ２０で計算した道路勾配の大きさの百分率がこの閾値の範囲内であるか否かによりステップＳ３０の平坦箇所判定を行うことができる。

ステップＳ４０において、データ収集処理部２１は、ステップＳ３０で行った平坦箇所判定の結果により、車両１００が平坦箇所を走行中であるか否かを判定する。車両１００が平坦な道路区間を走行しているとステップＳ３０で判定した場合は、車両１００が平坦箇所を走行中であるとしてステップＳ５０へ進む。一方、車両１００が平坦な道路区間を走行していないとステップＳ３０で判定した場合は、車両１００が平坦箇所を走行中ではないとして、次の処理周期まで待機した後にステップＳ１０へ戻る。この場合、今回の処理周期では車両情報は取得されない。

ステップＳ５０において、データ収集処理部２１は、車両１００から出力される車両情報を取得する。ここでは前述のように、エンジンコントローラ２から出力されるエンジン回転数情報および燃料消費量情報と、車速センサ４から出力される車両速度情報とを、車両１００からの車両情報として取得する。このようにして、車両１００が走行しているときの車両情報を車両１００から取得する。さらにこのときデータ収集処理部２１は、振動ジャイロ１２から角速度の検出結果を取得する。

図３のステップＳ６０〜Ｓ１００では、データ選定処理部２２によるデータ選定処理を行う。ステップＳ６０において、データ選定処理部２２は、ステップＳ５０でデータ収集処理部２１により取得された車両情報に含まれる車両速度情報に基づいて、現在と過去の間の車両１００の速度の差が所定範囲内であるか否かを判定する。たとえば、現在の車両速度情報が表す車両１００の速度と、現在よりも１秒前に取得した車両速度情報が表す車両１００の速度との差分が１ｋｍ／ｈ以内であれば、車両１００の速度差が所定範囲内であると判定してステップＳ７０へ進む。そうでない場合は、車両１００の速度差が所定範囲内ではないと判定し、次の処理周期まで待機した後にステップＳ１０へ戻る。この場合、今回の処理周期では燃料消費量は記録されない。

ステップＳ７０において、データ選定処理部２２は、ステップＳ５０で振動ジャイロ１２から取得された角速度の検出結果に基づいて、現在と過去の間の車両１００の方位の差が所定範囲内であるか否かを判定する。たとえば、現在の角速度から求められた車両１００の方位と、現在よりも１秒前に取得した角速度から求められた車両１００の方位との差分が１°以内であれば、車両１００の方位差が所定範囲内であると判定してステップＳ８０へ進む。そうでない場合は、車両１００の方位差が所定範囲内ではないと判定し、次の処理周期まで待機した後にステップＳ１０へ戻る。この場合にも、今回の処理周期では燃料消費量は記録されない。

ステップＳ８０において、データ選定処理部２２は、ステップＳ５０でデータ収集処理部２１により取得された車両情報に含まれるエンジン回転数情報に基づいて、現在と過去の間のエンジン３の回転数の差が所定範囲内であるか否かを判定する。たとえば、現在のエンジン回転数情報が表すエンジン３の回転数と、現在よりも１秒前に取得したエンジン回転数情報が表すエンジン３の回転数との差分が１００ｒｐｍ以内であれば、エンジン３の回転数差が所定範囲内であると判定してステップＳ９０へ進む。そうでない場合は、エンジン３の回転数差が所定範囲内ではないと判定し、次の処理周期まで待機した後にステップＳ１０へ戻る。この場合にも、今回の処理周期では燃料消費量は記録されない。

ステップＳ９０において、データ選定処理部２２は、ステップＳ５０でデータ収集処理部２１により取得された車両情報に含まれる燃料消費量情報に基づいて、現在と過去の間の車両１００の燃料消費量の差が所定範囲内であるか否かを判定する。たとえば、現在の燃料消費量情報が表す車両１００の燃料消費量と、現在よりも１秒前に取得した燃料消費量情報が表す車両１００の燃料消費量との差分が０．０１ｃｃ以内であれば、車両１００の燃料消費量差が所定範囲内であると判定してステップＳ１００へ進む。そうでない場合は、車両１００の燃料消費量差が所定範囲内ではないと判定し、次の処理周期まで待機した後にステップＳ１０へ戻る。この場合にも、今回の処理周期では燃料消費量は記録されない。

なお、以上説明したステップＳ６０〜Ｓ９０の各処理は、必ずしも全てを実行する必要はなく、いずれかを適宜省略してもよい。すなわち、ステップＳ６０〜Ｓ９０の各処理のうちいずれか少なくとも一つを実行することにより、データ選定処理部２２は、ステップＳ５０で取得した車両情報に含まれる燃料消費量情報から、ステップＳ１００で記録対象とする燃料消費量情報を選定することができる。

ステップＳ１００において、データ選定処理部２２は、ステップＳ５０でデータ収集処理部２１により取得された車両情報に基づいて、車両１００の燃料消費量を記録部１１に記録する。すなわち、ステップＳ５０で取得された車両情報に含まれる燃料消費量情報が表す車両１００の燃料消費量を記録部１１に記録する。

ここで、ステップＳ１００で燃料消費量を記録部１１に記録するときの記録方法の例について説明する。図６は、燃料消費量の記録に用いられる燃料消費量学習テーブルの例を示している。この燃料消費量学習テーブルでは、車両１００の走行速度を１０ｋｍ／ｈ間隔で複数の速度帯に分け、その速度帯ごとに、ステップＳ６０〜Ｓ９０の各処理によって選定された燃料消費量の値が分類して記録されている。なお、図６において燃料消費量が空欄の部分は、その速度帯の燃料消費量がまだ記録されていないことを表している。図６のような燃料消費量学習テーブルは、たとえばリングバッファを用いて実現することができる。

さらに図６に示す燃料消費量学習テーブルでは、複数の速度帯をまとめて一つのグループとしてグループ分けされており、各グループに対して個別のテーブル番号が割り当てられている。たとえば、１０ｋｍ／ｈ、２０ｋｍ／ｈおよび３０ｋｍ／ｈの各速度帯によって構成されるグループには、テーブル番号として「テーブル１」が設定されている。同様に、図６に示す各速度帯のグループに対して、その速度の値が小さいものから順に、「テーブル２」、「テーブル３」、「テーブル４」および「テーブル５」の各テーブル番号がそれぞれ設定されている。

図３のステップＳ１００では、ステップＳ５０で取得された車両情報に含まれる車両速度情報に基づいて、以上説明したような燃料消費量学習テーブルの該当する速度帯の欄に燃料消費量が記録される。こうした燃料消費量学習テーブルを記録部１１において記録しておくことにより、ナビゲーション装置１は車両１００が走行しているときの燃料消費量を学習することができる。なお、図６に示した燃料消費量学習テーブルのフォーマットは一例であるため、これ以外のフォーマットによる燃料消費量学習テーブルを用いて燃料消費量を記録部１１に記録してもよい。

ステップＳ１００を実行したら、データ選定処理部２２は、次の処理周期まで待機した後にステップＳ１０へ戻る。以上説明したようにして、図３のフローチャートに示すデータ収集・選定処理が実行される。

次に、図４に示す正味熱効率推定処理のフローチャートについて説明する。制御部１０は、正味熱効率推定部２３により、図４に示す正味熱効率推定処理を所定の処理周期ごとに繰り返し実行する。

ステップＳ１１０において、正味熱効率推定部２３は、記録部１１に記録されている燃料消費量学習テーブルから、図３のステップＳ１００で記録された燃料消費量の学習データ量が所定の閾値を超えたテーブルを検索する。ここでは、前述のような燃料消費量学習テーブルにおける速度帯を複数のグループに分け、そのグループ単位で、前回の処理時と比べた燃料消費量の学習データの増加量が所定の閾値を超えたものを検索対象として求める。すなわち、図６に例示した燃料消費量学習テーブルでは、「テーブル１」〜「テーブル５」の各テーブル番号に対応するグループ単位で、所定数以上の燃料消費量が新たに記録されたものを検索する。

ステップＳ１２０において、正味熱効率推定部２３は、ステップＳ１１０で検索したグループについて、車両１００の速度に応じた正味熱効率を推定する。ここでは、検索されたグループに属する各速度帯に対して新たな学習データとして記録された各燃料消費量に基づいて、予め定められた燃料消費量と正味熱効率の関係式を用いて、グループごとの正味熱効率の推定値を算出する。たとえば、各燃料消費量を入力値とする重回帰分析を行うことにより、正味熱効率の推定値を算出することができる。

ステップＳ１３０において、正味熱効率推定部２３は、ステップＳ１２０による正味熱効率の推定結果を記録部１１に記録する。ここでは、ステップＳ１２０で正味熱効率の推定値を算出したグループごとに分類して、その推定値を記録部１１に記録する。なお、当該グループに対して既に推定値が記録されている場合は、その推定値を新たに算出された推定値で更新する。

図７は、正味熱効率の推定結果の記録に用いられる正味熱効率テーブルの例を示している。この正味熱効率テーブルでは、図６の燃料消費量学習テーブルにおいて設定されている「テーブル１」〜「テーブル５」の各テーブル番号のグループに対して、算出された正味熱効率εの推定値と、その推定値の使用速度帯とがそれぞれ記録されている。なお、図７において「−」が表示されている部分は、そのグループに対する正味熱効率εの推定値がまだ算出されていないことを表している。

図４のステップＳ１３０では、以上説明したような正味熱効率テーブルの該当するグループの欄に算出された正味熱効率εの推定値が記録される。なお、図７に示した正味熱効率テーブルのフォーマットは一例であるため、これ以外のフォーマットによる正味熱効率テーブルを用いて正味熱効率εの推定値を記録部１１に記録してもよい。

ステップＳ１３０を実行したら、正味熱効率推定部２３は、次の処理周期まで待機した後にステップＳ１１０へ戻る。以上説明したようにして、図４のフローチャートに示す正味熱効率推定処理が実行される。

続いて、図５に示す経路探索処理のフローチャートについて説明する。制御部１０は、ユーザの操作により目的地が設定され、その目的地までの省エネルート探索の要求があったときに、燃料消費量予測部２４および経路探索処理部２５により、図５に示す経路探索処理を実行する。

図５のステップＳ２１０〜Ｓ２４０では、燃料消費量予測部２４による燃料消費量予測処理を行う。ステップＳ２１０において、燃料消費量予測部２４は、燃料消費量の予測を行う対象リンクを選択する。ここでは、たとえば車両１００の現在位置から目的地までの間に存在する各メッシュ内のリンクを対象リンクとして選択する。なお、記録部１１に記録されている地図データには、メッシュと呼ばれる区画が所定距離ごとに予め設定されており、メッシュ単位で地図データが管理されている。

ステップＳ２２０において、燃料消費量予測部２４は、ステップＳ２１０で選択した各対象リンクについて、そのリンク内の平均速度を計算する。ここでは、地図データにおいて記録されている各対象リンクの距離やリンク旅行時間の情報に基づいて、各対象リンク内の平均速度を算出することができる。さらにこのとき、ＶＩＣＳ受信部１４により受信されたＶＩＣＳ情報や、地図データと共に記録部１１に記録されている統計交通情報において渋滞情報が設定されている対象リンクについては、その渋滞情報を加味して平均速度を計算することが好ましい。

ステップＳ２３０において、燃料消費量予測部２４は、ステップＳ２２０で計算した各対象リンク内の平均速度に基づいて、各対象リンクに対する正味熱効率を取得する。ここでは、ステップＳ２２０で算出された各対象リンク内の平均速度が図７に例示した正味熱効率テーブルにおいてどの使用速度帯に対応するかを判断し、その使用速度帯に対して記録されている正味熱効率εの推定値を記録部１１から読み取る。こうした処理を各対象リンクについてそれぞれ行うことにより、各対象リンクに対する正味熱効率を取得することができる。

ステップＳ２４０において、燃料消費量予測部２４は、ステップＳ２３０で各対象リンクに対して取得した正味熱効率に基づいて、各対象リンクの燃料消費量の予測値を計算する。ここでは、以下の式（１）によって表される予測モデルを用いて、各対象リンクの正味熱効率εの推定値に対応する燃料消費量Ｑの予測値（単位：cc）を対象リンクごとに算出する。

・・・（１）

上記の式（１）において、Ｆ（単位：cc）は基礎燃料消費量を表しており、下記の式（２）により算出される。ηは伝達効率を表しており、車両１００のトランスミッション構造等に応じて予め設定されている定数である。Ｈ（単位：J/cc）は燃料１ｃｃ当たりの仕事当量を表しており、燃料の種類等に応じて予め設定されている定数である。Ｒ_ｆ、Ｒ_ｉ、Ｒ_ａ、Ｒ_ｂ（単位：kg・m²/s²）は摩擦抵抗、勾配抵抗、空気抵抗、加速抵抗をそれぞれ表しており、下記の式（３）〜（６）によりそれぞれ算出される。

・・・（２）

上記の式（２）において、Ｆ_ｉｌｄｅ（単位：cc/s）は単位時間当たりの燃料消費量を表しており、予め設定されている定数である。ｔ（単位：s）はリンク旅行時間を表しており、前述のステップＳ２２０で計算される各対象リンクのリンク内平均速度とリンク距離に応じて対象リンクごとに決定される。Ｆ_ｃｕｔは各対象リンク内での燃料カットの割合を表しており、対象リンクごとに設定される。たとえば、各対象リンクの渋滞状況や、地図データにおいて各対象リンクの両端に存在する交差点の種類等に基づいて、各対象リンクにおける車両１００の停止時間の割合を求め、これに応じて対象リンクごとにＦ_ｃｕｔの値を設定することができる。

・・・（３）

上記の式（３）において、μは摩擦抵抗係数を表しており、予め設定されている定数である。Ｍ（単位：kg）は車両１００の重量を表しており、予め設定されている定数である。ｇ（単位：m/s²）は重力加速度を表しており、予め設定されている定数である。ｌ（単位：m）は各対象リンクのリンク長を表しており、地図データにおいて記録されているリンク距離情報に基づいて対象リンクごとに設定される。

・・・（４）

上記の式（４）において、Ｍとｇは式（３）と同じく、車両１００の重量と重力加速度をそれぞれ表している。ｈ（単位：m）は各対象リンクの高低差を表しており、対象リンクごとに設定される。たとえば、前述の図３においてステップＳ２０で説明した道路勾配の計算処理における標高差と同様に、各対象リンクの両端に位置する各ノードの標高情報を取得してこれらの差分を算出することで、対象リンクごとにｈの値を設定することができる。

・・・（５）

上記の式（５）において、ρ（単位：kg/m³）は空気密度を表しており、予め設定されている定数である。Ｓ（単位：m²）は車両１００の前面投影面積を表しており、予め設定されている定数である。Ｃ_ｄは空気抵抗係数を表しており、予め設定されている定数である。Ｖ_ｓ（単位：m/s）は各対象リンクのリンク速度を表しており、前述のステップＳ２２０で計算される各対象リンクのリンク内平均速度と同じである。ｌは式（３）と同じく、各対象リンクのリンク長を表している。

・・・（６）

上記の式（５）において、Ｍは式（３）、（４）と同じく、車両１００の重量を表している。ｍ（単位：kg）は車両１００の回転部分相当質量を表しており、予め設定されている定数である。Ｖ_ｅ（単位：m/s）は各対象リンクの次のリンクにおけるリンク速度を表しており、前述のＶ_ｓと同じく、ステップＳ２２０で当該リンクに対して計算されるリンク内平均速度と同じである。Ｖ_ｓは式（５）と同じく、各対象リンクのリンク速度を表している。

ステップ２４０では、以上説明したような予測モデルを用いて、正味熱効率εの推定値に対応する燃料消費量Ｑの予測値が算出される。こうして燃料消費量の予測値を各対象リンクについて算出することで、燃料消費量予測部２４は車両１００がこれから走行する予定の道路に対する燃料消費量を予測する。

ステップＳ２５０において、経路探索処理部２５は、ステップＳ２４０で計算された各対象リンクの燃料消費量の予測値に基づいて、車両１００の現在位置から設定された目的地までの経路探索を行う。ここでは、車両１００の現在位置を出発地として、そこから目的地までの間で燃料消費量の予測値が最小となるリンクの組み合わせをダイクストラ法等の周知の手法を用いて探索し、探索されたリンクの組み合わせを推奨経路に設定する。こうして経路探索処理部２５が経路探索を行うことにより、ナビゲーション装置１において省エネルート探索が実現される。

ステップＳ２５０を実行したら、制御部１０は探索結果として得られた推奨経路を表示モニタ１５に表示し、図５のフローチャートを終了する。以上説明したようにして、図５のフローチャートに示す経路探索処理が実行される。

以上説明した実施の形態によれば、次のような作用効果を奏することができる。

（１）ナビゲーション装置１は、データ収集処理部２１により、車両１００が走行しているときの速度情報および燃料消費量情報を含む車両情報を車両１００から取得し（ステップＳ５０）、その車両情報に基づいて、データ選定処理部２２により、車両１００の燃料消費量を学習する（ステップＳ１００）。こうして学習された車両１００の燃料消費量に基づいて、正味熱効率推定部２３により、車両１００の速度に応じた正味熱効率を推定して記録し（ステップＳ１２０、Ｓ１３０）、その正味熱効率に基づいて、燃料消費量予測部２４により、車両１００が走行する予定の道路に対する燃料消費量を予測する（ステップＳ２４０）。このようにしたので、車両１００の速度に応じた正味熱効率の変化を考慮して、燃料消費量を正確に予測することができる。

（２）データ収集処理部２１は、ステップＳ１００において、ステップＳ５０で取得した車両情報に基づいて車両１００の燃料消費量を速度帯ごとに分類した図６のような燃料消費量学習テーブルを記録部１１に記録することにより、車両１００の燃料消費量を学習する。正味熱効率推定部２３は、ステップＳ１２０において、この燃料消費量学習テーブルに基づいて、車両１００の速度に応じた正味熱効率を推定する。このようにしたので、車両１００の速度に応じた正味熱効率を確実かつ容易に推定することができる。

（３）燃料消費量学習テーブルは、図６に示すように複数の速度帯をまとめて一つのグループとしてグループ分けされている。正味熱効率推定部２３は、ステップＳ１２０において、この燃料消費量学習テーブルにおいて所定数以上の燃料消費量が記録されたグループについて、正味熱効率を推定する。このようにしたので、車両１００の速度に応じた正味熱効率の推定を適切なタイミングで行うことができる。

（４）データ収集処理部２１は、車両１００が平坦な道路区間を走行しているか否かを判定し（ステップＳ４０）、平坦な道路区間を走行していないと判定された場合、ステップＳ５０において車両情報を取得しないようにした。これにより、車両１００が平坦な道路区間を走行していないときに出力された正味熱効率の推定に用いるのに適切ではない車両情報を取得対象から除外することができる。そのため、正味熱効率推定部２３により正味熱効率を正確に推定することができる。

（５）ナビゲーション装置１は、データ選定処理部２２がデータ選定処理を行うことにより、ステップＳ５０でデータ収集処理部２１によって取得された車両情報に含まれる燃料消費量情報から処理対象とする燃料消費量情報を選定する（ステップＳ６０〜Ｓ９０）。正味熱効率推定部２３は、このデータ選定処理によって選定された燃料消費量情報に基づいて、ステップＳ１２０において正味熱効率を推定する。このようにしたので、正味熱効率の推定に用いるのに適切な燃料消費量情報を選定し、正確な正味熱効率の推定値を得ることができる。

（６）データ選定処理部２２は、ステップＳ６０〜Ｓ９０において、車速センサ４からの速度情報が表す車両１００の速度、自車位置検出処理部２０により検出された車両１００の方位、車両情報に含まれるエンジン回転数情報が表す車両１００のエンジン回転数、および燃料消費量情報が表す車両１００の燃料消費量のいずれか少なくとも一つにおける現在の値と過去の値との差分に基づいて、処理対象とする燃料消費量情報を選定する。このようにしたので、車両１００の状態変化を考慮して、正味熱効率の推定に用いるのに適切な燃料消費量情報を確実に選定することができる。

（７）ナビゲーション装置１は、経路探索処理部２５により、ステップＳ２４０で燃料消費量予測部２４によって予測された燃料消費量に基づいて、車両１００に対する推奨経路を探索する（ステップＳ２５０）。このようにしたので、目的地までの燃料消費量が最も少ない経路を探索して推奨経路とする省エネルート探索を実現することができる。

（８）燃料消費量予測部２４は、推奨経路の探索に用いる対象リンクを選択し（ステップＳ２１０）、その対象リンク内の平均速度を計算する（ステップＳ２２０）。そして、ステップＳ１２０、Ｓ１３０で正味熱効率推定部２３によって推定され記録された正味熱効率のうち、ステップＳ２２０で計算された対象リンク内の平均速度に応じた正味熱効率を取得し（ステップＳ２３０）、その正味熱効率に基づいて、対象リンクに対する燃料消費量をステップＳ２４０において予測する。このようにしたので、車両１００の速度に応じて推定された正味熱効率のうち対象リンクにとって最適な正味熱効率を用いて、燃料消費量の予測を行うことができる。

なお、上記実施の形態では、燃料消費量予測部２４によって予測された各対象リンクの燃料消費量を省エネルート探索に利用するナビゲーション装置１での適用例を説明したが、ナビゲーション装置以外の車載装置や燃料消費量予測装置において本発明を適用してもよい。前述したような各処理を行うことにより、処理対象とする道路を車両が走行したときの燃料消費量を予測できるものであれば、どのような装置についても本発明を適用可能である。

以上説明した実施の形態や各種の変形例はあくまで一例であり、発明の特徴が損なわれない限り、本発明はこれらの内容に限定されるものではない。

１：ナビゲーション装置、２：エンジンコントローラ、３：エンジン、４：車速センサ、
１０：制御部、１１：記録部、１２：振動ジャイロ、１３：ＧＰＳ受信部、
１４：ＶＩＣＳ受信部、１５：表示モニタ、１６：入力装置、１７：スピーカ、
２０：自車位置検出処理部、２１：データ収集処理部、２２：データ選定処理部、
２３：正味熱効率推定部、２４：燃料消費量予測部、２５：経路探索処理部、
１００：車両

Claims

車両が走行しているときの速度情報および燃料消費量情報を含む車両情報を前記車両から取得する車両情報取得手段と、
前記車両情報取得手段により取得された車両情報に基づいて、前記車両の燃料消費量を学習する学習手段と、
前記学習手段により学習された前記車両の燃料消費量に基づいて、前記車両の速度に応じた前記車両に搭載されたエンジンの正味熱効率を推定する正味熱効率推定手段と、
前記正味熱効率推定手段により推定された前記正味熱効率に基づいて、前記車両が走行する予定の道路に対する燃料消費量を、前記車両および前記道路の各種定数を用いた予測モデルにより予測する燃料消費量予測手段とを備えることを特徴とする燃料消費量予測装置。
請求項１に記載の燃料消費量予測装置において、
前記学習手段は、前記車両情報に基づいて前記車両の燃料消費量を速度帯ごとに分類した燃料消費量学習テーブルを記録手段に記録することにより、前記車両の燃料消費量を学習し、
前記正味熱効率推定手段は、前記燃料消費量学習テーブルに基づいて、前記車両の速度に応じた前記正味熱効率を推定することを特徴とする燃料消費量予測装置。
請求項２に記載の燃料消費量予測装置において、
前記燃料消費量学習テーブルは、複数の速度帯をまとめて一つのグループとしてグループ分けされており、
前記正味熱効率推定手段は、前記燃料消費量学習テーブルにおいて所定数以上の燃料消費量が記録されたグループについて、前記正味熱効率を推定することを特徴とする燃料消費量予測装置。
請求項１乃至３のいずれか一項に記載の燃料消費量予測装置において、
前記車両が平坦な道路区間を走行しているか否かを判定する平坦判定手段をさらに備え、
前記平坦判定手段により前記車両が平坦な道路区間を走行していないと判定された場合、前記車両情報取得手段は、前記車両情報を取得しないことを特徴とする燃料消費量予測装置。
請求項１乃至４のいずれか一項に記載の燃料消費量予測装置において、
前記車両情報取得手段により取得された前記車両情報に含まれる燃料消費量情報から処理対象とする燃料消費量情報を選定する選定処理手段をさらに備え、
前記正味熱効率推定手段は、前記選定処理手段により選定された燃料消費量情報に基づいて前記正味熱効率を推定することを特徴とする燃料消費量予測装置。
請求項５に記載の燃料消費量予測装置において、
前記車両の方位を検出する方位検出手段をさらに備え、
前記車両情報は、前記車両のエンジン回転数情報をさらに含み、
前記選定処理手段は、前記速度情報が表す前記車両の速度、前記方位検出手段により検出された前記車両の方位、前記エンジン回転数情報が表す前記車両のエンジン回転数、および前記燃料消費量情報が表す前記車両の燃料消費量のいずれか少なくとも一つにおける現在の値と過去の値との差分に基づいて、前記処理対象とする燃料消費量情報を選定することを特徴とする燃料消費量予測装置。
請求項１乃至６のいずれか一項に記載の燃料消費量予測装置と、
前記燃料消費量予測手段により予測された燃料消費量に基づいて、前記車両に対する推奨経路を探索する経路探索手段とを備えることを特徴とするナビゲーション装置。
請求項７に記載のナビゲーション装置において、
前記推奨経路の探索に用いる対象リンクを選択する対象リンク選択手段と、
前記対象リンク内の平均速度を計算する平均速度計算手段とをさらに備え、
前記燃料消費量予測手段は、前記正味熱効率推定手段により推定された前記正味熱効率のうち、前記平均速度計算手段により計算された前記対象リンク内の平均速度に応じた正味熱効率に基づいて、前記対象リンクに対する燃料消費量を予測することを特徴とするナビゲーション装置。
車両に搭載されたコンピュータによる前記車両の燃料消費量の予測方法であって、
前記コンピュータにより、
前記車両が走行しているときの速度情報および燃料消費量情報を含む車両情報を前記車両から取得し、
前記車両情報に基づいて、前記車両の燃料消費量を学習し、
前記車両の燃料消費量の学習結果に基づいて、前記車両の速度に応じた、前記車両に搭載されたエンジンの正味熱効率を推定し、
前記正味熱効率に基づいて、前記車両が走行する予定の道路に対する燃料消費量を、前記車両および前記道路の各種定数を用いた予測モデルにより予測することを特徴とする燃料消費量予測方法。