JP5929944B2 - 移動支援装置、移動支援方法、及び運転支援システム - Google Patents

Description

本発明は、車両の複数の走行モードの適用を管理する移動支援装置、移動支援方法、及び運転支援システムに関する。

従来、上述のような複数の走行モードを備える車両として、内燃機関とモータとを駆動源として用いるハイブリッド車両が知られている。ハイブリッド車両は、複数の走行モードとして、内燃機関を停止させてモータのみを用いて走行するＥＶ走行を優先することでバッテリの蓄電量を維持しない第１のモード（ＥＶモード）や、内燃機関とモータとを使用して走行するＨＶ走行を優先することでバッテリの蓄電量を維持する第２のモード（ＨＶモード）などを備えている。また、ハイブリッド車両に搭載されるナビゲーションシステム等を含む移動支援装置は、地図情報や道路交通情報などに基づいて、現在地から目的地までの走行経路を算出するとともに、走行経路中の区切りとなる各区間に適用する走行モードを選択するなどの支援を行う。例えば、特許文献１には、こうした移動支援機能を有する車両の制御装置の一例が記載されている。

特開２００９−１２６０５号公報

ところで、特許文献１に記載の車両の制御装置では、目的地において二次電池であるバッテリの残量が零になるように、走行経路全体のエネルギー収支を考慮して走行経路の各区間の走行モードを設定している。ところが、渋滞が発生している区間では走行負荷が通常走行時よりも低くなる傾向にあるため、バッテリを消費しきれずに、目的地においてバッテリの残量が零にならないことがある。

なお、こうした課題は、エネルギー収支の異なる複数の走行モードを備える車両を対象に走行モードの割り当てを行う装置あるいは方法にあっては、概ね共通した課題となっている。

本発明は、このような実情に鑑みてなされたものであり、その目的は、渋滞区間が含まれる場合であれ、走行経路におけるバッテリの消費の適正化を促進することのできる移動支援装置、移動支援方法、及びこれら移動支援機能を備える運転支援システムを提供することにある。

以下、上記課題を達成するための手段及びその作用効果について説明する。

上記課題を解決する移動支援装置は、内燃機関とモータとを駆動源として備える車両の現在地から目的地までの移動を支援する移動支援装置であって、現在地から目的地までの走行経路を区切った各区間について、当該区間に関連付けられた走行負荷に基づき、バッテリの蓄電量を維持しない第１のモードと、前記バッテリの蓄電量を維持する第２のモードとのいずれかの走行モードを計画する計画部と、前記計画部が参照する走行負荷の情報を生成する情報生成部と、前記走行経路上の渋滞情報を取得する交通情報取得部と、を備え、前記情報生成部は、前記交通情報取得部により渋滞の発生している区間の情報が取得されるとき、該渋滞が発生している区間の通常走行時の走行負荷と、該渋滞が発生している区間に対して設定する渋滞用走行負荷としての通常走行時よりも低い一定の走行負荷とを比較して、いずれか低い方の走行負荷を渋滞区間の走行負荷の情報として生成することをその要旨としている。

上記課題を解決する移動支援方法は、内燃機関とモータとを駆動源として備える車両の現在地から目的地までの移動を支援する移動支援方法であって、前記計画部によって、現在地から目的地までの走行経路を区切った各区間について、当該区間に関連付けられた走行負荷に基づき、バッテリの蓄電量を維持しない第１のモードと、前記バッテリの蓄電量を維持する第２のモードとのいずれかの走行モードを計画するとともに、前記計画時に参照する走行負荷の情報として、前記走行経路上の渋滞情報が取得されるとき、該渋滞が発生している区間に対しては、通常走行時の走行負荷と、該通常走行時よりも低い一定の走行負荷である渋滞用走行負荷とを比較し、いずれか低い方の走行負荷を割り当てることをその要旨としている。

上記構成もしくは方法では、渋滞が発生している区間の情報が取得されるとき、渋滞が発生している区間に対して設定する渋滞用走行負荷として、通常走行時よりも低い一定の走行負荷を示す情報が生成されて、渋滞が発生している区間の通常走行時の走行負荷と比較される。そして、いずれか低い方の走行負荷が渋滞区間の走行負荷として割り当てられる。これにより、バッテリの消費の予測が実際の消費に更に近くなるとともに、バッテリの消費の予測外れも更に抑制されるようになり、渋滞区間が含まれる場合であれ、走行経路におけるバッテリの消費の適正化を促進することができる。

上記移動支援装置について、前記渋滞が発生している区間の通常走行時の走行負荷が、前記車両の情報及び走行環境の情報に基づいて学習されたものであることが好ましい。
上記移動支援方法について、前記渋滞が発生している区間の通常走行時の走行負荷が、前記車両の情報及び走行環境の情報に基づいて学習されたものであることが好ましい。
上記構成もしくは方法では、車両の情報及び走行環境の情報に基づいて学習された走行負荷を渋滞が発生している区間の通常走行時の走行負荷とする。よって、通常走行時の走行負荷の精度がより高くなり、ひいては上記比較に基づく走行負荷の割り当て精度もより高められるようになる。

上記課題を解決する運転支援システムは、内燃機関とモータとを駆動源として備える車両の現在地から目的地までの走行経路を区切った各区間に計画された、異なる複数の走行モードから選択した１つの走行モードに基づいて前記車両の運転を支援する運転支援システムであって、前記走行経路の各区間に前記複数の走行モードから選択した１つの走行モードを計画する移動支援装置として、上記の移動支援装置を備えることをその要旨としている。

上記構成によれば、複数の走行モードを備える車両に対し、渋滞区間が含まれる場合であれ、走行経路におけるバッテリ消費の適正化を促進しながら車両の運転を支援することができる。

移動支援装置の一実施形態についてその概略構成を示すブロック図。 同実施形態の移動支援装置により走行モードが計画される走行経路の各区間に対する走行負荷の設定を例示する図。 同実施形態の移動支援装置による情報生成処理についてその処理手順を示すフローチャート。 同実施形態の移動支援装置による走行モードの計画処理についてその処理手順を示すフローチャート。 移動支援装置による情報生成処理の変形例についてその処理手順を示すフローチャート。

以下、図１〜図３を参照して、移動支援装置、移動支援方法、及び運転支援システムを具体化した一実施形態について説明する。なお、本実施形態の移動支援装置、移動支援方法、及び運転支援システムは、二次電池からなるバッテリを動力源として用いる電動モータ、及びガソリンやその他の燃料を動力源として用いる内燃機関をそれぞれ駆動源とするハイブリッド車両に適用される。

図１に示されるように、車両１００には、車両１００の走行状態を検出する装置として、例えばＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）１０１、車載カメラ１０２、ミリ波レーダー１０３、加速度センサ１０４、及び車速センサ１０５等が搭載されている。これらＧＰＳ１０１、車載カメラ１０２、ミリ波レーダー１０３、加速度センサ１０４、及び車速センサ１０５は、例えばＣＡＮ（Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）などの車載ネットワークＮＷを介して、ハイブリッド制御装置１１０、ナビゲーションシステム１２０のナビ制御装置１２１、及びエンジン制御装置１３０に接続されている。また、ハイブリッド制御装置１１０、ナビ制御装置１２１、及びエンジン制御装置１３０は、いわゆるＥＣＵ（電子制御装置）であって、演算装置や記憶装置を有する小型コンピュータを含んで構成されている。ハイブリッド制御装置１１０、ナビ制御装置１２１、及びエンジン制御装置１３０は、記憶装置に記憶されたプログラムやパラメータを演算装置により演算することによって各種制御を行うことができる。

ＧＰＳ１０１は、ＧＰＳ衛星からの信号を受信し、この受信したＧＰＳ衛星からの信号に基づき車両１００の位置を、例えば緯度経度として検出する。また、ＧＰＳ１０１は、この検出した車両１００の位置（緯度経度）を示す情報である位置情報を出力する。車載カメラ１０２は、車両１００の周辺環境を撮像し、この撮像した画像データを出力する。ミリ波レーダー１０３は、ミリ波帯の電波を用いて車両１００周辺に存在する物体を検知し、この検知結果に応じた信号を出力する。

加速度センサ１０４は、車両１００の加速度を検出し、この検出した加速度に応じた信号を出力する。車速センサ１０５は、車両１００の車輪の回転速度を検出し、この検出した回転速度に応じた信号を出力する。

アクセルセンサ１０６は、ドライバによるアクセルペダルの操作量を検出し、この検出したアクセルペダルの操作量に応じた信号を出力する。ブレーキセンサ１０７は、ドライバによるブレーキペダルの操作量を検出し、この検出したブレーキペダルの操作量に応じた信号を出力する。

また、車両１００には、内燃機関の駆動状態を制御するアクセルアクチュエータ１０８、及びブレーキを制御するブレーキアクチュエータ１０９が設けられている。アクセルアクチュエータ１０８やブレーキアクチュエータ１０９は、車載ネットワークＮＷに電気的に接続されている。アクセルアクチュエータ１０８は、アクセルセンサ１０６の検出値に応じてエンジン制御装置１３０が算出する内燃機関の制御量に基づき内燃機関を制御する。また、ブレーキアクチュエータ１０９は、ブレーキセンサ１０７の検出値に応じてエンジン制御装置１３０が算出するブレーキの制御量に基づきブレーキを制御する。

さらに、車両１００には、駆動源である電動モータの動力源であるバッテリ１１３と、バッテリ１１３の充放電を制御する電池アクチュエータ１１２が設けられている。電池アクチュエータ１１２は、車載ネットワークＮＷに電気的に接続されている。電池アクチュエータ１１２は、バッテリ１１３の充放電等を管理する。また、電池アクチュエータ１１２は、バッテリ１１３の放電を制御することにより電動モータを駆動させたり、電動モータの回生によりバッテリ１１３を充電させたりする。

車両１００には、内燃機関及び電動モータの駆動状態を制御するハイブリッド制御装置１１０が設けられている。ハイブリッド制御装置１１０は、車載ネットワークＮＷを介して、電池アクチュエータ１１２、アクセルアクチュエータ１０８、及びブレーキアクチュエータ１０９に電気的に接続されている。

ハイブリッド制御装置１１０は、加速度センサ１０４、車速センサ１０５、及びアクセルセンサ１０６の検出結果に基づいて、内燃機関及び電動モータの駆動力の配分（出力比）を定める。特に、ハイブリッド制御装置１１０は、内燃機関及び電動モータの駆動力の配分（出力比）の変更によってバッテリ１１３のエネルギー残量であるバッテリ１１３の残量を調整するようにしている。ハイブリッド制御装置１１０は、内燃機関を停止させて電動モータを駆動源として用いるＥＶ走行、内燃機関及び電動モータを駆動源として用いるＨＶ走行を実行する。

ハイブリッド制御装置１１０は、バッテリ１１３の蓄電量を消費するモードであるＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ Ｄｅｐｌｅｔｉｎｇ）モード、及び、バッテリ１１３の蓄電量を維持するモードであるＣＳ（Ｃｈａｒｇｅ Ｓｕｓｔａｉｎｉｎｇ）モードを適宜選択する。

ＣＤモードは、バッテリ１１３の蓄電量を維持することなく、バッテリ１１３に充電された電力を積極的に消費するモードであり、ＥＶ走行を優先させるモードである。以下、このＣＤモードをＥＶモードとして説明する。なお、ＥＶモードであっても、アクセルペダルが大きく踏み込まれて大きな走行パワーが要求されれば内燃機関は駆動される。

ＣＳモードは、バッテリ１１３の蓄電量を基準値に対して所定の範囲に維持させるモードであり、蓄電量を維持させるために必要に応じて内燃機関を駆動させて電動モータを回生運転させＨＶ走行を優先するモードである。以下、このＣＳモードをＨＶモードとして説明する。なお、ＨＶモードであっても、バッテリ１１３の蓄電量が基準値を上回っていれば内燃機関が停止する。ＨＶモードの基準値には、ＥＶモードからＨＶモードに変更されたときの蓄電量の値、又は、バッテリ１１３の性能維持を図るために必要とされる蓄電量の値が適宜設定される。

ハイブリッド制御装置１１０は、選択されたＥＶモード又はＨＶモードの下、駆動力の配分に基づいて、バッテリ１１３の放電等に関する電池アクチュエータ１１２の制御指令や、エンジン制御装置１３０に算出させる内燃機関の制御量に関する情報を生成する。また、ハイブリッド制御装置１１０は、加速度センサ１０４、車速センサ１０５、及びブレーキセンサ１０７の検出結果に基づいて、ブレーキ及び電動モータの制動力の配分を定める。ハイブリッド制御装置１１０は、制動力の配分に基づいて、バッテリ１１３の充電等に関する電池アクチュエータ１１２の制御指令や、エンジン制御装置１３０に算出させるブレーキの制御量に関する情報を生成する。つまり、ハイブリッド制御装置１１０は、生成した制御指令を電池アクチュエータ１１２に出力することによりバッテリ１１３の充放電を制御する。これにより、バッテリ１１３の放電によりバッテリ１１３を動力源（電力源）とする電動モータが駆動されたり、電動モータの回生によりバッテリ１１３が充電されたりする。また、ハイブリッド制御装置１１０は、ハイブリッド制御の実行状況やバッテリ１１３の充電率を監視することが可能となっている。

ハイブリッド制御装置１１０は、車両１００のドライバの選択結果に応じてＥＶモードとＨＶモードとを切り替える制御を行う。また、ハイブリッド制御装置１１０は、ＥＶモードとＨＶモードとを自動的に切り替える機能を有しており、ナビ制御装置１２１から入力される車両１００の走行経路の各区間の走行に要する走行負荷（走行パワー）に関する情報等に基づいてＥＶモードとＨＶモードとを切り替える制御を行う。なお、走行負荷は、その区間における単位距離当たりの負荷量であって、当該区間の走行に要する平均的な負荷量である。一方、その区間の完走に要する走行負荷の累積値は、消費エネルギーとしてこれを定義する。

また、車両１００は、地図データが登録された地図情報データベース１２２を備えている。地図データは、道路などの地理に関するデータである。地図データには、地理を表示可能な表示種別のデータなどとともに、緯度経度などの位置に関する情報が登録されている。表示種別のデータには、川、湖、及び海等の表示情報が含まれる。また、地図データには、交差点名称、道路名称、方面名称、方向ガイド、及び施設情報などの情報が登録されていてもよい。

また、地図情報データベース１２２には、道路上の位置を示すノードに関する情報であるノードデータと、２つのノードの間の区間としてのリンクに関する情報であるリンクデータとが含まれている。ノードは、道路上において、交差点、信号機、及びカーブ等の特定の交通要素の位置や車線数が変更される地点などに設定される。ノードデータには、ノードの位置情報や、当該位置の道路情報などが含まれる。リンクは、２つのノードの間に、それら２つのノードに区切られた区間として設定される。リンクデータには、２つのノードの情報や、当該リンクの区間の道路情報などが含まれる。リンクデータに含まれる走行負荷情報から、走行負荷を取得もしくは算出することができる。リンクの区間の道路情報としては、始点位置、終点位置、距離、経路、起伏などの情報が含まれる。また、リンクデータには、リンクの区間の走行負荷を含むコストデータ、道路種類を含む道路データ、特定の位置を示すマークデータ、交差点の情報を示す交差点データ、施設の情報を示す施設データ等の各種データが含まれている。

詳述すると、ノードデータは、例えば、ノードの識別番号であるノードＩＤ、ノードの座標、ノードに接続される全リンクのリンクＩＤ、交差点や合流地点等の種別を示すノード種別等によって構成されてもよい。また、ノードデータは、ノードを表す画像の識別番号である画像ＩＤなどのノードの特性を示すデータ等を含んで構成されてもよい。

また、リンクデータは、例えば、リンクの識別番号であるリンクＩＤ、リンク長、始点及び終点に接続する各ノードのノードＩＤによって構成されている。また、リンクデータは、高速道路、有料道路、一般道路、市街地／郊外道路、山間部道路、トンネル、橋、立体交差路等の道路種別を示すデータに加え、道路幅員、車線数、リンク走行時間、法定制限速度、及び道路の勾配等を示すデータ等のうち必要な情報を含んで構成されている。さらに、リンクデータは、各リンクにおける車両１００の必要出力である走行負荷情報として、移動時間、移動速度、消費燃料量、及び消費電力量等の平均値や最大値、最小値等を示すデータを含んで構成されてもよい。消費電力量は、車両１００がＥＶモードにて走行したときに電動モータにより消費される電力量である。リンク（区間）の走行負荷は、こうした走行負荷情報に基づいて取得もしくは算出される。なお、走行負荷は、リンク（区間）における平均値であり、単位を［ｋＷ］等としている。また、各リンク（区間）の完走に必要な走行負荷の累積値としての消費エネルギーは、走行負荷とリンク長（区間長）とから算出することができる。

車両１００には、経路案内等を行うナビゲーションシステム１２０が搭載されている。ナビゲーションシステム１２０のナビ制御装置１２１は、車両１００の現在地点（緯度経度）を、ＧＰＳ１０１から取得する。また、ナビ制御装置１２１は、ドライバによって目的地点が設定されると、この目的地点（緯度経度）を特定する。そして、ナビ制御装置１２１は、車両１００の現在地点から目的地点までの走行経路を、地図情報データベース１２２の参照を通じて、例えばダイクストラ法等を用いて探索する。

ナビ制御装置１２１は、車両１００から得られる走行した走行経路における移動時間、移動速度、消費燃料量、及び消費電力量を学習する学習部１２１ａを備えている。学習部１２１ａは、移動支援装置を構成し、ナビ制御装置１２１におけるプログラムの実行処理などによりその機能が発揮されるものである。学習部１２１ａは、走行経路の各区間の移動時間、移動速度、消費燃料量、及び消費電力量を各種センサから取得して、これらの情報を地図情報データベース１２２の各区間に関連付けして記憶する。学習部１２１ａは、同一区間を走行する度に地図情報データベース１２２の各区間に関連付けして蓄積し、各区間の情報の精度を高める。

また、ナビ制御装置１２１は、走行モードの計画をする際に参照する走行負荷等の情報を生成する情報生成部１２１ｂを備えている。情報生成部１２１ｂは、移動支援装置を構成し、ナビ制御装置１２１におけるプログラムの実行処理などによりその機能が発揮されるものである。特に、情報生成部１２１ｂは、走行経路の各区間の走行負荷を、各区間の勾配情報や渋滞情報に基づいて算出する機能を備えている。情報生成部１２１ｂは、通常走行時の走行負荷を、車両１００の移動速度、移動時間、消費燃料量、消費電力量等の車両の情報、及び走行環境の情報に基づいて算出する。そして、学習部１２１ａが地図情報データベース１２２の各区間に関連付けして記憶する。

ナビ制御装置１２１には、渋滞情報、所要時間、事故・故障車・工事情報、速度規制・車線規制等の情報を取得する道路交通情報通信システム（Ｖｅｈｉｃｌｅ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ：ＶＩＣＳ（登録商標））１２５が接続されている。また、ナビ制御装置１２１には、データセンターや情報を共有する車両から得られる実際に走行した位置や車速などの情報を用いて生成された道路交通情報であるプローブ交通情報を取得するプローブ情報装置１２６が接続されている。このため、情報生成部１２１ｂは、ＶＩＣＳ１２５及びプローブ情報装置１２６の一方又は両方から渋滞情報を取得して、走行経路の各区間のうち渋滞している区間を把握することができる。なお、ＶＩＣＳ１２５及びプローブ情報装置１２６が交通情報取得部として機能する。

そして、ナビ制御装置１２１は、探索した走行経路や算出した走行負荷、移動時間、移動速度、消費燃料量、及び消費電力量を示す情報を、車載ネットワークＮＷを介してハイブリッド制御装置１１０に出力するとともに、車載ネットワークＮＷを介して車室内に設けられた液晶ディスプレイ等からなる表示装置１２３に出力する。

また、車両１００には、ダッシュボードに設けられたインストルメントパネルに表示されるメータの表示状況を制御するメータ制御装置１２４が設けられている。メータ制御装置１２４は、例えばバッテリ１１３の充放電状況等を示すデータをハイブリッド制御装置１１０から取得し、この取得したデータに基づいて例えば車両１００内のエネルギーフローを可視表示する。エネルギーフローとは、バッテリ１１３の充放電、電動モータの駆動力／回生などによって生じる車両１００におけるエネルギーの流れである。なお、エネルギーフローには、内燃機関の駆動力などによって生じる車両１００におけるエネルギーの流れが含まれていてもよい。

ハイブリッド制御装置１１０は、走行経路が入力されると、その走行経路の各区間に走行モードの割り当てを行う。ハイブリッド制御装置１１０は、走行経路に応じた走行モードの割り当てを支援する運転支援部１１１を備えている。運転支援部１１１は、ナビ制御装置１２１からドライバにより設定された目的地点までの走行経路の情報を取得する。また、運転支援部１１１は、取得した走行経路の区間に割り当てられる走行モードの計画等を行うモード計画部１１１ａを備えている。モード計画部１１１ａは、移動支援装置を構成し、ハイブリッド制御装置１１０におけるプログラムの実行処理などによりその機能が発揮されるものである。モード計画部１１１ａは、走行経路全体のエネルギー収支を考慮して、走行経路の各区間の通常走行時の走行負荷に応じて各区間の走行モードを計画する機能を備えている。

一般に、電動モータによる走行を走行負荷の小さい区間に適用するほうが効率が良い傾向にあり、内燃機関による走行を走行負荷の大きい区間に適用するほうが効率が良い傾向にある。そこで、ハイブリッド制御装置１１０は、走行負荷の小さい区間にはＥＶモードを割り当て、走行負荷の大きい区間にはＨＶモードを割り当てるようにしている。

モード計画部１１１ａは、複数の対象区間について、それらの区間における走行負荷を比較して低い区間から順にＥＶモードを割り当てる。また、モード計画部１１１ａは、ＥＶモードを割り当てた区間の消費エネルギーを積算し、バッテリ１１３のエネルギー残量から減算する。そして、モード計画部１１１ａは、積算された消費エネルギーがバッテリ１１３のエネルギー量の残量を超えないように、各区間へのＥＶモードの割り当てを続ける。これにより、モード計画部１１１ａは、走行経路の各区間のうち、相対的に走行負荷の低い区間にＥＶモードを割り当てる。また、モード計画部１１１ａは、ＥＶモードが割り当てられなかった区間にはＨＶモードを割り当てる。

ところで、渋滞が発生している区間では渋滞時における実際の走行負荷が通常走行時よりも低くなる傾向にあるため、バッテリ１１３を消費しきれずに、目的地においてバッテリ１１３の残量が零にならないことがある。例えば、下り坂において渋滞が発生している場合には、このような傾向も特に顕著である。そこで、情報生成部１２１ｂは、ＶＩＣＳ１２５やプローブ情報装置１２６によって渋滞の発生している区間の情報が取得されるとき、該渋滞が発生している区間の通常走行時の走行負荷と、該渋滞が発生している区間に対して設定する渋滞用走行負荷としての通常走行時よりも低い一定の走行負荷とを比較して、いずれか低い方の走行負荷を渋滞区間の走行負荷の情報として割り当てられる。こうして、情報生成部１２１ｂにて割り当てられた渋滞区間の走行負荷の情報によって、バッテリ１１３の消費の予測が実際の消費に近くなり、渋滞区間が含まれる場合であれ、走行経路におけるバッテリの消費の適正化が促進される。

モード計画部１１１ａはまた、上記のように走行経路の各区間に対して計画した走行モードを表示装置１２３に出力し、走行している区間の計画した走行モードを表示装置１２３に表示させる。

ハイブリッド制御装置１１０は、現在走行している位置情報を適宜取得することで現在走行している区間、言い換えれば現区間を特定するとともに、その特定された区間に計画された走行モードで車両１００が走行するようにしている。つまり、ハイブリッド制御装置１１０は、車両１００の走行経路が変化する都度、車両１００の走行モードを当該区間に割り当てられたＥＶモード又はＨＶモードに切り替える。これにより、車両１００は、現在走行している区間（現区間）に計画された走行モードで走行する。

例えばいま、図２に示すように、現在地点Ｐａから目的地点Ｐｂまでの走行経路のとき、ナビゲーションシステム１２０により探索された走行経路には、第１区間ｋ１〜第８区間ｋ８の区間が含まれているものとする。また、第１区間ｋ１〜第８区間ｋ８の各区間ｋｎにおける走行負荷及び消費エネルギー等に関する情報が地図情報データベース１２２から得られているものとする。なお、図２は、走行経路の各区間を車両１００が走行する際の走行負荷の平均値を示したグラフである。

このような前提の中で、走行経路の各区間ｋ１〜ｋ８のいずれかに渋滞している区間が存在するとするとき、情報生成部１２１ｂは、渋滞が発生している区間ｋｎに対して渋滞用走行負荷Ｐｊａｍ（例えば２ｋＷ）と、通常走行時の走行負荷Ｐｎとを比較して、いずれか低い方の走行負荷を渋滞区間の走行負荷の情報として割り当てる。例えば、第１区間ｋ１に渋滞が発生しているとすると、通常走行時の走行負荷Ｐ１が渋滞用走行負荷Ｐｊａｍよりも大きいので、渋滞用走行負荷Ｐｊａｍを第１区間ｋ１での走行負荷情報とする。第２区間ｋ２に渋滞が発生しているとすると、通常走行時の走行負荷Ｐ２が渋滞用走行負荷Ｐｊａｍよりも大きいので、ここでも渋滞用走行負荷Ｐｊａｍを第２区間ｋ２での走行負荷情報とする。第３区間ｋ３に渋滞が発生しているとすると、通常走行時の走行負荷Ｐ３が渋滞用走行負荷Ｐｊａｍよりも小さいので、通常走行時の走行負荷Ｐ３を第３区間ｋ３での走行負荷情報とする。第４区間ｋ４に渋滞が発生しているとすると、ここでは通常走行時の走行負荷Ｐ４と渋滞用走行負荷Ｐｊａｍとが同じなので、ここでは通常走行時の走行負荷Ｐ４を第４区間ｋ４での走行負荷情報とする。第５区間ｋ５に渋滞が発生しているとすると、通常走行時の走行負荷Ｐ５が渋滞用走行負荷Ｐｊａｍよりも小さいので、ここでも通常走行時の走行負荷Ｐ５を第５区間ｋ５での走行負荷情報とする。第６区間ｋ６に渋滞が発生しているとすると、通常走行時の走行負荷Ｐ６が渋滞用走行負荷Ｐｊａｍよりも大きいので、ここでは渋滞用走行負荷Ｐｊａｍを第６区間ｋ６での走行負荷情報とする。第７区間ｋ７に渋滞が発生しているとすると、通常走行時の走行負荷Ｐ７が渋滞用走行負荷Ｐｊａｍよりも小さいので、ここでは通常走行時の走行負荷Ｐ７を第７区間ｋ７での走行負荷情報とする。第８区間ｋ８に渋滞が発生しているとすると、通常走行時の走行負荷Ｐ８と渋滞用走行負荷Ｐｊａｍとが同じなので、ここでも通常走行時の走行負荷Ｐ８を第８区間ｋ８での走行負荷情報とする。このようにすることで、バッテリ１１３の消費の予測が実際の消費に近くなる。なお、このように渋滞が発生している区間では、学習部１２１ａは情報生成部１２１ｂが生成する走行負荷についての前述した学習を一時的に中止する。また、図２の例では、通常走行時の走行負荷が渋滞用走行負荷Ｐｊａｍよりも小さくなる区間である。第３区間ｋ３，第５区間ｋ５、第７区間ｋ７等が下り坂を備えている区間である。

次に、図３を参照して、ナビ制御装置１２１の情報生成部１２１ｂによる走行負荷の情報生成処理について、作用とともに説明する。情報生成部１２１ｂは、目的地点Ｐｂの変更、走行経路の変更、渋滞情報の更新が行われる都度、その走行経路の各区間に対する走行負荷情報を生成する。

図３に示されるように、ナビ制御装置１２１は、目的地点Ｐｂ（図２）が設定されると、走行経路中の全区間について経路情報を取得する（ステップＳ１１）。すなわち、情報生成部１２１ｂは、走行経路の各区間の勾配、移動時間、移動速度、消費燃料量、及び消費電力量を地図情報データベース１２２から取得するとともに、ＶＩＣＳ１２５やプローブ情報装置１２６により渋滞の発生している区間の情報を取得する。そして、情報生成部１２１ｂは、地図情報データベース１２２から取得した情報に基づいて、各区間ｋｎの通常走行時の走行負荷Ｐｎを算出する（ステップＳ１２）。

ナビ制御装置１２１は、各区間ｋｎについて走行負荷を生成する。まず、ナビ制御装置１２１は、ｎ＝１として（ステップＳ１３）、区間ｋｎが渋滞の発生している渋滞区間であるか否かを判断する（ステップＳ１４）。すなわち、情報生成部１２１ｂは、ＶＩＣＳ１２５やプローブ情報装置１２６から取得した渋滞情報に基づいて区間ｋｎが渋滞しているか否かを判断する。ナビ制御装置１２１は、区間ｋｎが渋滞区間でないと判断した場合には（ステップＳ１４：ＮＯ）、区間ｋｎの走行負荷を通常走行時の走行負荷Ｐｎとする走行負荷情報を生成して（ステップＳ１９）、ステップＳ１７に移行する。

一方、ナビ制御装置１２１は、区間ｋｎが渋滞区間であると判断した場合には（ステップＳ１４：ＹＥＳ）、上述のように、通常走行時の走行負荷Ｐｎが渋滞用走行負荷Ｐｊａｍよりも大きいか否かを判断する（ステップＳ１５）。その結果、ナビ制御装置１２１は、通常走行時の走行負荷Ｐｎが渋滞用走行負荷Ｐｊａｍよりも小さいと判断した場合には（ステップＳ１５：ＮＯ）、ステップＳ１９に移行する。

また、ナビ制御装置１２１は、通常走行時の走行負荷Ｐｎが渋滞用走行負荷Ｐｊａｍよりも大きいと判断した場合には（ステップＳ１５：ＹＥＳ）、区間ｋｎの走行負荷を渋滞用走行負荷Ｐｊａｍとする走行負荷情報を生成して（ステップＳ１６）、ｎが全区間数と同じであるか否かを判断する（ステップＳ１７）。すなわち、情報生成部１２１ｂは、全区間に対して渋滞区間であるか否かの判断を行ったことを確認し、全区間に対して渋滞区間であるか否かの判断を行うように繰り返す。そして、ナビ制御装置１２１は、ｎが全区間数と同じでないと判断した場合には（ステップＳ１７：ＮＯ）、区間を１つ加算するためにｎ＝ｎ＋１として（ステップＳ２０）、ステップＳ１４に移行する。

一方、ナビ制御装置１２１は、ｎが全区間数と同じであると判断した場合には（ステップＳ１７：ＹＥＳ）、終了条件が成立しているか否かを判断する（ステップＳ１８）。すなわち、情報生成部１２１ｂは、バッテリ１１３の残量が残り僅かとなった終了条件を満たしているか否かを判断する。ナビ制御装置１２１は、バッテリ１１３の残量が残っていて、終了条件が成立していないと判断した場合には（ステップＳ１８：ＮＯ）、ステップＳ１１に移行する。

また、ナビ制御装置１２１は、バッテリ１１３の残量が残り僅かで終了条件が成立していると判断した場合には（ステップＳ１８：ＹＥＳ）、ＥＶモードでの走行ができず、モード計画の必要がないので、情報生成処理を終了する。

次に、図４を参照して、図３の情報生成処理と並行して行われる運転支援部１１１のモード計画部１１１ａによる走行モードの計画処理について、その作用とともに説明する。運転支援部１１１は、ナビ制御装置１２１から走行経路が伝達される都度、その走行経路の各区間に対する走行モードの計画を行う。また、モード計画部１１１ａは、計画周期毎に走行モードの計画を再度行う。

図４に示されるように、運転支援部１１１は、ナビ制御装置１２１によって目的地点Ｐｂ（図２）が設定されると、走行経路中の全区間について経路情報を取得する（ステップＳ２１）。すなわち、モード計画部１１１ａは、ナビ制御装置１２１の情報生成部１２１ｂが生成した、走行経路の各区間ｋｎの走行負荷を取得して、情報生成部１２１ｂから取得した走行経路の各区間ｋｎの走行負荷に基づいて各区間の走行モードを計画する。すなわち、モード計画部１１１ａは、渋滞区間に対して情報生成部１２１ｂによる走行負荷情報の生成によって得られた各区間ｋｎの走行負荷に基づいて各区間の走行モードを計画する。

運転支援部１１１は、走行経路の全区間の消費エネルギーの総和Ｅｓｕｍを算出する（ステップＳ２２）。運転支援部１１１は、走行経路の全区間の消費エネルギーの和Ｅｓｕｍがバッテリ１１３の残量よりも大きいか否かを判断する（ステップＳ２３）。すなわち、モード計画部１１１ａは、走行経路の全区間をＥＶモードで走行できるか否かを判断する。そして、運転支援部１１１は、走行経路の全区間の消費エネルギーの和Ｅｓｕｍがバッテリ１１３の残量よりも大きくないと判断した場合には（ステップＳ２３：ＮＯ）、走行経路の全区間にＥＶモードを割り当てる（ステップＳ２９）。

一方、運転支援部１１１は、走行経路の全区間の消費エネルギーの和Ｅｓｕｍがバッテリ１１３の残量よりも大きいと判断した場合には（ステップＳ２３：ＹＥＳ）、走行経路の各区間の走行負荷を比較して、走行負荷の低い順に各区間を並び替える（ステップＳ２４）。

運転支援部１１１は、走行負荷の低い順に並び替えた区間を区間ｋｎのｎ＝１〜ｎとし、区間ｋｎのｎ＝１、消費エネルギーＥ＝０とする（ステップＳ２５）。運転支援部１１１は、区間ｋｎまでの消費エネルギーの和（Ｅ＝Ｅ＋Ｅｎ）を算出する（ステップＳ２６）。

次に、運転支援部１１１は、区間ｋｎまでの区間の消費エネルギーの和Ｅがバッテリ１１３の残量よりも大きいか否かを判断する（ステップＳ２７）。運転支援部１１１は、区間ｋｎまでの区間の消費エネルギーの和Ｅがバッテリ１１３の残量以下であると判断した場合には（ステップＳ２７：ＮＯ）、区間を１つ加算するためにｎ＝ｎ＋１とする（ステップＳ３１）。

また、運転支援部１１１は、区間ｋｎまでの区間の消費エネルギーの和Ｅがバッテリ１１３の残量よりも大きいと判断した場合には（ステップＳ２７：ＹＥＳ）、並び替えた後の１〜ｎまでの区間をＥＶモードに設定する（ステップＳ２８）。そして、運転支援部１１１は、走行経路の各区間に走行モードを割り当てる（ステップＳ２９）。

続いて、運転支援部１１１は、終了条件が成立しているか否かを判断する（ステップＳ３０）。すなわち、モード計画部１１１ａは、バッテリ１１３の残量が残り僅かとなった終了条件を満たしているか否かを判断する。運転支援部１１１は、バッテリ１１３の残量が残っていて、終了条件が成立していないと判断した場合には（ステップＳ３０：ＮＯ）、ステップＳ２１に移行する。

また、ナビ制御装置１２１は、バッテリ１１３の残量が残り僅かで終了条件が成立していると判断した場合には（ステップＳ３０：ＹＥＳ）、ＥＶモードでの走行ができず、モード計画の必要がないので、モード計画処理を終了する。

本実施形態ではこのように、ＶＩＣＳ１２５やプローブ情報装置１２６によって渋滞の発生している渋滞区間の情報が取得されるとき、渋滞区間の通常走行時の走行負荷と、渋滞区間に対して設定する渋滞用走行負荷とを比較して、いずれか低い方の走行負荷を渋滞区間の走行負荷の情報として生成する。こうして、生成された渋滞区間の走行負荷の情報によって、バッテリ１１３の消費の予測が実際の消費に近くなり、渋滞区間が含まれる場合であれ、走行経路におけるバッテリの消費の適正化を促進することができる。

以上説明したように、本実施形態によれば、以下の効果を奏することができる。
（１）渋滞が発生している区間ｋｎの情報が取得されるとき、渋滞が発生している区間ｋｎに対して設定する渋滞用走行負荷Ｐｊａｍとして、通常走行時よりも低い一定の走行負荷を示す情報が生成され、渋滞が発生している区間ｋｎの通常走行時の走行負荷Ｐｎと、渋滞用走行負荷Ｐｊａｍとを比較して、いずれか低い方の走行負荷が渋滞区間の走行負荷の情報として割り当てられる。すなわち、渋滞が発生している区間ｋｎにおいて渋滞用走行負荷Ｐｊａｍもしくは渋滞用走行負荷Ｐｊａｍよりも低い通常走行時の走行負荷Ｐｎが渋滞区間ｋｎの走行負荷Ｐｎとして割り当てられるため、バッテリ１１３の消費の予測外れを抑制することができ、渋滞区間ｋｎが含まれる場合であれ、走行経路におけるバッテリ１１３の消費の適正化を促進することができる。

（２）車両１００の情報及び走行環境の情報に基づいて学習された走行負荷を渋滞が発生している区間ｋｎの通常走行時の走行負荷Ｐｎとする。よって、通常走行時の走行負荷Ｐｎの精度がより高くなり、ひいては上記比較に基づく走行負荷の割り当て精度もより高められる。

なお、上記実施形態は、これを適宜変更した以下の形態にて実施することもできる。

・上記実施形態では、車載ネットワークＮＷはＣＡＮである場合について例示した。しかしこれに限らず、車載ネットワークＮＷは、接続されているＥＣＵ等を通信可能に接続させるものであれば、イーサーネット（登録商標）や、フレックスレイ（登録商標）や、ＩＥＥＥ１３９４（ＦｉｒｅＷｉｒｅ（登録商標））などその他のネットワークから構成されていてもよい。また、ＣＡＮを含み、これらのネットワークが組み合わされて構成されていてもよい。これにより、移動支援装置が用いられる車両について構成の自由度の向上が図られる。

・上記実施形態では、ＧＰＳ１０１が車載ネットワークＮＷを介してナビ制御装置１２１に接続されたが、ＧＰＳ１０１がナビ制御装置１２１に直接接続されてもよい。
・上記実施形態では、ナビゲーションシステム１２０と運転支援部１１１とが別々の構成である場合について例示した。しかしこれに限らず、ナビゲーションシステムと運転支援部とは同一の装置に設けられていてもよい。これにより、移動支援装置の構成の自由度の向上が図られる。

・上記実施形態では、ハイブリッド制御装置１１０と運転支援部１１１とが同一の装置に設けられている場合について例示した。しかしこれに限らず、ハイブリッド制御装置と運転支援部とは別々の装置に設けられていてもよい。これにより、移動支援装置の構成の自由度の向上が図られる。

・上記実施形態では、ナビゲーションシステム１２０、表示装置１２３などの各装置が車両１００に一体として設けられている場合について例示した。しかしこれに限らず、ナビゲーションシステム、表示装置などの各装置は、相互に通信可能に接続されるのであれば、携帯電話やスマートフォンなどの携帯可能な情報処理装置等をそれらの機能の全部又は一部として用いてもよい。これにより、移動支援装置の設計自由度の拡大が図られる。

・上記実施形態では、運転支援部１１１、ナビゲーションシステム１２０、地図情報データベース１２２などが車両１００に搭載されている場合について例示した。しかしこれに限らず、運転支援部、ナビゲーションシステム、地図情報データベースなどの一部の機能が、車外の情報処理装置に設けられていたり、携帯型情報処理装置に設けられていたりしてもよい。車外の情報処理装置としては情報処理センターが挙げられ、携帯型情報処理装置としては、携帯電話やスマートフォンなどが挙げられる。車外の情報処理装置であれば無線通信回線などを介して情報を授受するようにすればよい。携帯型情報処理装置であれば、車載ネットワークに接続してもよいし、近距離通信によって接続されていてもよいし、無線通信回線を介して情報を授受してもよい。これにより、移動支援装置の設計自由度の拡大が図られる。

・上記実施形態では、走行モードの割り当てが運転支援部１１１により行われる場合について例示した。しかしこれに限らず、走行モードの割り当てをナビ制御装置などで行ってもよい。これにより、移動支援装置の設計自由度の拡大が図られる。

・上記実施形態では、主に、走行モードの割り当てが、車両１００の位置が現在地点Ｐａであるとき実行される場合について例示したが、走行モードの割り当ては、車両１００が目的地点Ｐｂに移動しているいずれの地点においても実行されてもよい。そして、いずれの地点における実行についても走行経路の全区間に対する適切な走行モードの割り当てを行うことができる。これにより、移動支援装置の設計自由度の拡大が図られる。

・上記実施形態では、走行経路に渋滞区間があるときに、渋滞区間の走行負荷として渋滞用走行負荷Ｐｊａｍ、又は渋滞用走行負荷Ｐｊａｍよりも小さい通常走行時の走行負荷Ｐｎを設定した。しかしながら、情報生成部１２１ｂが走行負荷を算出する際に用いる各区間の速度を、走行負荷と同様に渋滞区間の速度として渋滞用速度Ｖｊａｍ（例えば１０ｋｍ／ｈ）、又は渋滞用速度Ｖｊａｍよりも小さい通常走行時の速度Ｖｎを設定してもよい。このようにすれば、各区間の走行負荷は速度から算出することができるので、実質的に渋滞用の走行負荷を設定したときと同様の効果を得ることができる。また、車速に関しても渋滞区間に対して常に渋滞用速度Ｖｊａｍを選択するようにしてもよい。

・上記実施形態では、走行経路中の区間の走行負荷等の情報を学習部１２１ａが地図情報データベース１２２に記憶することで学習する場合について例示した。しかしながら、必要最低限の精度が得られるならば学習を割愛してもよい。

１００…車両、１０１…ＧＰＳ、１０２…車載カメラ、１０３…ミリ波レーダー、１０４…加速度センサ、１０５…車速センサ、１０６…アクセルセンサ、１０７…ブレーキセンサ、１０８…アクセルアクチュエータ、１０９…ブレーキアクチュエータ、１１０…ハイブリッド制御装置、１１１…運転支援部、１１１ａ…モード計画部、１１２…電池アクチュエータ、１１３…バッテリ、１２０…ナビゲーションシステム、１２１…ナビ制御装置、１２１ａ…学習部、１２１ｂ…情報生成部、１２２…地図情報データベース、１２３…表示装置、１２４…メータ制御装置、ＮＷ…車載ネットワーク、ｋ１〜ｋ８，ｋｎ…区間、Ｐａ…現在地点、Ｐｂ…目的地点、Ｐｊａｍ…渋滞用走行負荷、Ｐ１〜Ｐ８，Ｐｎ…ｎ区間の通常走行時の走行負荷。

Claims (5)

1. 内燃機関とモータとを駆動源として備える車両の現在地から目的地までの移動を支援する移動支援装置であって、
   現在地から目的地までの走行経路を区切った各区間について、当該区間に関連付けられた走行負荷に基づき、バッテリの蓄電量を維持しない第１のモードと、前記バッテリの蓄電量を維持する第２のモードとのいずれかの走行モードを計画する計画部と、
   前記計画部が参照する走行負荷の情報を生成する情報生成部と、
   前記走行経路上の渋滞情報を取得する交通情報取得部と、を備え、
   前記情報生成部は、前記交通情報取得部により渋滞の発生している区間の情報が取得されるとき、該渋滞が発生している区間の通常走行時の走行負荷と、該渋滞が発生している区間に対して設定する渋滞用走行負荷としての通常走行時よりも低い一定の走行負荷とを比較して、いずれか低い方の走行負荷を渋滞区間の走行負荷の情報として生成する
   ことを特徴とする移動支援装置。
2. 前記渋滞が発生している区間の通常走行時の走行負荷が、前記車両の情報及び走行環境の情報に基づいて学習されたものである
   請求項１に記載の移動支援装置。
3. 内燃機関とモータとを駆動源として備える車両の現在地から目的地までの移動を、計画部を用いて支援する移動支援方法であって、
   前記計画部によって、現在地から目的地までの走行経路を区切った各区間について、当該区間に関連付けられた走行負荷に基づき、バッテリの蓄電量を維持しない第１のモードと、前記バッテリの蓄電量を維持する第２のモードとのいずれかの走行モードを計画するとともに、前記計画時に参照する走行負荷の情報として、前記走行経路上の渋滞情報が取得されるとき、該渋滞が発生している区間に対しては、通常走行時の走行負荷と、該通常走行時よりも低い一定の走行負荷である渋滞用走行負荷とを比較し、いずれか低い方の走行負荷を割り当てる
   ことを特徴とする移動支援方法。
4. 前記渋滞が発生している区間の通常走行時の走行負荷が、前記車両の情報及び走行環境
   の情報に基づいて学習されたものである
   請求項３に記載の移動支援方法。
5. 内燃機関とモータとを駆動源として備える車両の現在地から目的地までの走行経路を区切った各区間に計画された、異なる複数の走行モードから選択した１つの走行モードに基づいて前記車両の運転を支援する運転支援システムであって、
   前記走行経路の各区間に前記複数の走行モードから選択した１つの走行モードを計画する移動支援装置として、請求項１又は２に記載の移動支援装置を備える
   ことを特徴とする運転支援システム。

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