JP6020285B2 - 走行支援システム、走行支援方法及びコンピュータプログラム - Google Patents

Description

本発明は、駆動モータとエンジンとを駆動源として備えた車両において効率の良い走行を行う為の走行計画を作成する走行支援システム、走行支援方法及びコンピュータプログラムに関する。

近年においては、エンジンを駆動源とするガソリン車以外にもバッテリから供給される電力に基づいて駆動されるモータを駆動源とする電気自動車や、モータとエンジンを駆動源とするハイブリッド車両等が存在する。

そして、従来では上記ハイブリッド車両において、燃料効率の良い走行を行わせる為に、走行を開始する際に走行予定経路に対してモータとエンジンの制御スケジュールである走行計画を作成することが行われている。ここで、上記走行計画を作成する際には、走行中に必要とされる車両の駆動力を推測し、推測された駆動力を用いて走行計画を作成することが行われている。例えば、特開２０００−２８７３０２号公報では、走行経路が設定された際に、設定された走行経路の形状や種別から走行する際に必要な駆動力を推定し、走行計画を作成する技術について記載されている。

特開２０００−２８７３０２号公報（第４頁〜第６頁、図４）

しかしながら、上記特許文献１に記載の技術では、走行経路の形状や種別から車両が走行する際に必要な駆動力を推定しているが、同じ経路を走行する場合であっても実際に車両において必要となる駆動力は運転者毎に異なるものである。即ち、走行中に車両を加速させるタイミングや加速させる度合いは運転者毎に異なるものであり、例えば同じ上り勾配を走行する場合であっても、運転者が異なれば車両において必要となる駆動力は異なる。

そして、上記特許文献１では上記運転者毎の運転特性を考慮しておらず、一律に駆動力を算出しているので、最適な走行計画を作成することができなかった。

本発明は前記従来における問題点を解消するためになされたものであり、駆動モータとエンジンとを駆動源として備えた車両の駆動モータとエンジンの制御スケジュールである走行計画を作成する場合において、運転者毎の運転特性を考慮して、現在の運転者の運転特性に合わせた最適な走行計画を作成することを可能とした走行支援システム、走行支援方法及びコンピュータプログラムを提供することを目的とする。

前記目的を達成するため本願の請求項１に係る走行支援システム（１）は、駆動源として駆動モータ（５）とエンジン（４）を備える車両（２）が所定の走行経路を走行する場合に、前記走行経路に対して前記駆動モータのみを駆動源として走行するＥＶ走行範囲と、前記駆動モータと前記エンジンとを駆動源として併用して走行するＨＶ走行範囲を設定した走行計画を作成する走行計画手段（３３）と、前記車両が前記走行経路を過去に走行した際に前記走行経路を走行するのに必要であった前記車両の駆動力の推移を、複数回走行分取得する駆動力取得手段（３３）と、前記複数回走行分の前記車両の駆動力の推移が、駆動力の値で段階的に区画された複数の領域のいずれに属するかを判定する領域判別手段（３３）と、前記複数回走行分の前記車両の駆動力の推移の内、前記領域判別手段の判定結果を用いて今回の車両の走行と走行態様が最も近い走行の前記車両の駆動力の推移である参照推移を特定する履歴特定手段（３３）と、を有し、前記走行計画手段は、前記参照推移を用いて前記走行計画を作成することを特徴とする。
尚、「駆動モータとエンジンとを駆動源として併用して」とは、必ずしもエンジンと駆動モータを両方駆動させた状態とする必要はなく、状況に応じていずれか一方のみを駆動させた状態も含む。例えば、エンジンのみを駆動源とする走行と、駆動モータのみを駆動源とする走行と、エンジンと駆動モータを両方駆動源とする走行のいずれかを走行状況によって使い分ける状態が該当する。

また、請求項２に係る走行支援システム（１）は、請求項１に記載の走行支援システムであって、前記車両（２）に生じている駆動力を検出する駆動力検出手段（３３）を有し、前記履歴特定手段（３３）は、前記複数回走行分の前記車両の駆動力の推移の内、同一地点で今回の走行で検出された駆動力と同じ領域に属する前記車両の駆動力の推移を、前記参照推移として特定することを特徴とする。

また、請求項３に係る走行支援システム（１）は、請求項１又は請求項２に記載の走行支援システムであって、前記走行経路を複数の区間に区分し、前記履歴特定手段（３３）は、前記車両（２）の位置が新たな区間に進入する度に、前記参照推移を特定することを特徴とする。

また、請求項４に係る走行支援システム（１）は、請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の走行支援システムであって、前記領域判別手段は、前記車両（２）の駆動力の推移を、駆動力の値が第１基準値未満となる第１領域と前記第１基準値以上で第２基準値未満となる第２領域と前記第２基準値以上となる第３領域のいずれに属するか判定することを特徴とする。

また、請求項５に係る走行支援方法は、走行計画手段が、駆動源として駆動モータ（５）とエンジン（４）を備える車両（２）が所定の走行経路を走行する場合に、前記走行経路に対して前記駆動モータのみを駆動源として走行するＥＶ走行範囲と、前記駆動モータと前記エンジンとを駆動源として併用して走行するＨＶ走行範囲を設定した走行計画を作成するステップと、駆動力取得手段が、前記車両が前記走行経路を過去に走行した際に前記走行経路を走行するのに必要であった前記車両の駆動力の推移を、複数回走行分取得するステップと、領域判別手段が、前記複数回走行分の前記車両の駆動力の推移が、駆動力の値で段階的に区画された複数の領域のいずれに属するかを判定するステップと、履歴特定手段が、前記複数回走行分の前記車両の駆動力の推移の内、前記領域判別手段の判定結果を用いて今回の車両の走行と走行態様が最も近い走行の前記車両の駆動力の推移である参照推移を特定するステップと、を有し、前記走行計画手段は、前記参照推移を用いて前記走行計画を作成することを特徴とする。

更に、請求項６に係るコンピュータプログラムは、コンピュータを、駆動源として駆動モータとエンジンを備える車両が所定の走行経路を走行する場合に、前記走行経路に対して前記駆動モータのみを駆動源として走行するＥＶ走行範囲と、前記駆動モータと前記エンジンとを駆動源として併用して走行するＨＶ走行範囲を設定した走行計画を作成する走行計画手段と、前記車両が前記走行経路を過去に走行した際に前記走行経路を走行するのに必要であった前記車両の駆動力の推移を、複数回走行分取得する駆動力取得手段と、前記複数回走行分の前記車両の駆動力の推移が、駆動力の値で段階的に区画された複数の領域のいずれに属するかを判定する領域判別手段と、前記複数回走行分の前記車両の駆動力の推移の内、前記領域判別手段の判定結果を用いて今回の車両の走行と走行態様が最も近い走行の前記車両の駆動力の推移である参照推移を特定する履歴特定手段と、して機能させるコンピュータプログラムであって、前記走行計画手段は、前記参照推移を用いて前記走行計画を作成することを特徴とする。

前記構成を有する請求項１に記載の走行支援システムによれば、エンジンと駆動モータを駆動源とするハイブリッド車両の駆動モータとエンジンの制御スケジュールである走行計画を作成する場合において、運転者毎の運転特性を考慮して、現在の運転者の運転特性に合わせた最適な走行計画を作成することが可能となる。その結果、例えば複数の運転者が一の車両を運転する場合であっても、現在の運転者に応じた走行計画を作成することが可能となる。
また、車両の駆動力の推移を複数の領域のいずれかに区分して、領域の区分結果から今回の車両の走行と走行態様が最も近い参照推移を特定するので、検出された車両の駆動力に一定の誤差が生じていた場合であっても、複数回走行分の車両の駆動力の推移の内から今回の走行と最も近い駆動力の推移を参照推移として適切に特定することが可能となる。従って、現在の運転者の運転特性に合わせた最適な走行計画を作成することが可能となる。

また、請求項２に記載の走行支援システムによれば、車両に生じている駆動力を検出し、複数回走行分の車両の駆動力の推移の内、同一地点で今回の走行と最も近い駆動力を示す走行の車両の駆動力の推移を、参照推移として特定するので、走行計画が既に作成された状態であっても現在の車両に生じている駆動力に基づいて走行計画を作成する為の参照推移を改めて選択することが可能となる。従って、参照推移から実際に生じる車両の駆動力の推移が外れたとしても、新たに選択された参照推移に基づいて走行計画を修正することが可能となる。

また、請求項３に記載の走行支援システムによれば、車両が新たな区間に進入する度に、今回の走行と最も近い駆動力を示す走行の車両の駆動力の推移を、参照推移として特定するので、走行計画が既に作成された状態であっても、区間毎に現在の車両に生じている駆動力に基づいて走行計画を作成する為の参照推移を改めて選択することが可能となる。従って、常に最適な走行計画によって車両の走行を行わせることが可能となる。

また、請求項４に記載の走行支援システムによれば、車両の駆動力を複数の領域のいずれかに区分して、領域を比較することにより参照推移を特定するので、検出された車両の駆動力に一定の誤差が生じていた場合であっても、複数回走行分の車両の駆動力の推移の内から今回の走行と最も近い駆動力の推移を参照推移として適切に特定することが可能となる。従って、現在の運転者の運転特性に合わせた最適な走行計画を作成することが可能となる。

また、請求項５に記載の走行支援方法によれば、エンジンと駆動モータを駆動源とするハイブリッド車両の駆動モータとエンジンの制御スケジュールである走行計画を作成する場合において、運転者毎の運転特性を考慮して、現在の運転者の運転特性に合わせた最適な走行計画を作成することが可能となる。その結果、例えば複数の運転者が一の車両を運転する場合であっても、現在の運転者に応じた走行計画を作成することが可能となる。

更に、請求項６に記載のコンピュータプログラムによれば、エンジンと駆動モータを駆動源とするハイブリッド車両の駆動モータとエンジンの制御スケジュールである走行計画を作成させる場合において、運転者毎の運転特性を考慮して、現在の運転者の運転特性に合わせた最適な走行計画を作成させることが可能となる。その結果、例えば複数の運転者が一の車両を運転する場合であっても、現在の運転者に応じた走行計画を作成することが可能となる。

本実施形態に係る車両及び車両制御システムの概略構成図である。 本実施形態に係る車両制御システムの制御系を模式的に示すブロック図である。 学習ＤＢに記憶された学習データの一例について示した図である。 本実施形態に係る走行支援処理プログラムのフローチャートである。 学習データの選択態様について説明した説明図である。 学習データに基づく走行計画の作成方法について説明した説明図である。 走行計画の修正方法について説明した説明図である。 本実施形態に係る学習処理のサブ処理プログラムのフローチャートである。

以下、本発明に係る走行支援システムについてナビゲーション装置に具体化した一実施形態に基づき図面を参照しつつ詳細に説明する。
先ず、本実施形態に係るナビゲーション装置１を車載機として搭載した車両２の車両制御システム３の概略構成について図１及び図２を用いて説明する。図１は本実施形態に係る車両制御システム３の概略構成図、図２は本実施形態に係る車両制御システム３の制御系を模式的に示すブロック図である。尚、車両２はモータとエンジンを駆動源として用いるハイブリッド車両である。特に、以下に説明する実施形態では外部電源からバッテリを充電することができるプラグインハイブリッド車両を用いることとする。

図１及び図２に示すように、本実施形態に係る車両制御システム３は、車両２に対して設置されたナビゲーション装置１と、エンジン４と、駆動モータ５と、発電機６と、バッテリ７と、プラネタリギヤユニット８と、車両制御ＥＣＵ９と、エンジン制御ＥＣＵ１０と、駆動モータ制御ＥＣＵ１１と、発電機制御ＥＣＵ１２と、充電制御ＥＣＵ１３と、通信制御ＥＣＵ１４とから基本的に構成されている。

ここで、ナビゲーション装置１は、車両２の室内のセンターコンソール又はパネル面に備え付けられ、車両周辺の地図や目的地までの走行予定経路を表示する液晶ディスプレイ３５や、経路案内に関する音声ガイダンスを出力するスピーカ３６等を備えている。そして、ＧＰＳ等によって車両２の現在位置を特定するととともに、目的地が設定された場合においては出発地（例えば現在位置）から目的地までの経路の探索、並びに設定された走行予定経路に従った案内を液晶ディスプレイ３５やスピーカ３６を用いて行う。また、ナビゲーション装置１は、後述するように、出発地から目的地までの走行予定経路が設定された場合に、過去の学習データに基づいて車両２の駆動源（エンジン４及び駆動モータ５）を制御する制御スケジュールである走行計画を作成する。尚、ナビゲーション装置１の詳細な構成については後述する。

また、エンジン４はガソリン、軽油、エタノール等の燃料によって駆動される内燃機関等のエンジンであり、車両２の第１の駆動源として用いられる。そして、エンジン４の駆動力であるエンジントルクはプラネタリギヤユニット８に伝達され、プラネタリギヤユニット８により分配されたエンジントルクの一部により駆動輪１７が回転させられ、車両２が駆動される。

また、駆動モータ５はバッテリ７から供給される電力に基づいて回転運動するモータであり、車両２の第２の駆動源として用いられる。駆動モータはバッテリ７から供給された電力により駆動され、駆動モータ５のトルクである駆動モータトルクを発生する。そして、発生した駆動モータトルクにより駆動輪１７が回転させられ、車両２が駆動される。更に、エンジンブレーキ必要時及び制動停止時において、駆動モータ５は回生ブレーキとして機能し、車両慣性エネルギーを電気エネルギーとして回生する。

また、本実施形態に係るプラグインハイブリッド車両では、ナビゲーション装置１において後述の走行計画が作成されている場合には、基本的に作成されている走行計画に基づいてエンジン４及び駆動モータ５が制御される。具体的には、走行計画において指定されたＥＶ走行区間では、駆動モータ５のみを駆動源として走行する所謂ＥＶ走行を行う。また、走行計画において指定されたＨＶ走行区間では、エンジン４と駆動モータ５とを駆動源として併用して走行する所謂ＨＶ走行を行う。尚、ＨＶ走行では、発進時や停止時や高速走行時等の走行状況に合わせて駆動源を切り替えて走行を行う。具体的には、エンジン４のみを駆動源とする走行と、駆動モータ５のみを駆動源とする走行と、エンジン４と駆動モータ５を両方駆動源とする走行のいずれかを走行状況によって使い分ける。
一方、ナビゲーション装置１において走行計画が作成されていない場合には、基本的にバッテリ７の残量が所定値以下となるまではＥＶ走行を行う。そして、バッテリ７の残量が所定値以下となった後はＨＶ走行を行う。

また、発電機６はプラネタリギヤユニット８により分配されたエンジントルクの一部により駆動され、電力を発生させる発電装置である。そして、発電機６は図示されない発電機用インバータを介してバッテリ７に接続されており、発生した交流電流を直流電流に変換し、バッテリ７に供給する。尚、駆動モータ５と発電機６を一体的に構成しても良い。

また、バッテリ７は充電と放電とを繰り返すことができる蓄電手段としての二次電池であり、鉛蓄電池、キャパシタ、ニッケルカドミウム電池、ニッケル水素電池、リチウムイオン電池、ナトリウム硫黄電池等が用いられる。更に、バッテリ７は車両２の側壁に設けられた充電コネクタ１８と接続されている。そして、自宅や所定の充電設備を備えた充電施設において、充電コネクタ１８をコンセント等の電力供給源に接続することにより、バッテリ７の充電を行うことが可能となる。更に、バッテリ７は上記駆動モータで発生した回生電力や発電機６で発電された電力によっても充電される。

また、プラネタリギヤユニット８はサンギヤ、ピニオン、リングギヤ、キャリア等によって構成され、エンジン４の駆動力の一部を発電機６へと分配し、残りの駆動力を駆動輪１７へと伝達する。

また、車両制御ＥＣＵ（エレクトロニック・コントロール・ユニット）９は、車両２の全体の制御を行う電子制御ユニットである。また、車両制御ＥＣＵ９には、エンジン４の制御を行う為のエンジン制御ＥＣＵ１０、駆動モータ５の制御を行う為の駆動モータ制御ＥＣＵ１１、発電機６の制御を行う為の発電機制御ＥＣＵ１２、バッテリ７の制御を行う為の充電制御ＥＣＵ１３が接続されるとともに、ＣＡＮ等の車載ネットワークを介してナビゲーション装置１を含む複数の車載器と双方向通信可能に接続されている。
そして、車両制御ＥＣＵ９は、演算装置及び制御装置としてのＣＰＵ２１、並びにＣＰＵ２１が各種の演算処理を行うに当たってワーキングメモリとして使用されるＲＡＭ２２、制御用のプログラム等が記録されたＲＯＭ２３等の内部記憶装置を備えている。

また、エンジン制御ＥＣＵ１０、駆動モータ制御ＥＣＵ１１、発電機制御ＥＣＵ１２及び充電制御ＥＣＵ１３は、図示しないＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ等からなり、それぞれエンジン４、駆動モータ５、発電機６、バッテリ７の制御を行う。

また、通信制御ＥＣＵ１４は、ナビゲーション装置１を含む各種車載器や車両制御ＥＣＵ９との間で行われる通信の制御を行う。

続いて、ナビゲーション装置１の構成について図２を用いて説明する。
図２に示すように本実施形態に係るナビゲーション装置１は、ナビゲーション装置１が搭載された車両の現在位置を検出する現在位置検出部３１と、各種のデータが記録されたデータ記録部３２と、入力された情報に基づいて、各種の演算処理を行うナビゲーションＥＣＵ３３と、ユーザからの操作を受け付ける操作部３４と、ユーザに対して車両周辺の地図や施設の関する施設情報を表示する液晶ディスプレイ３５と、経路案内に関する音声ガイダンスを出力するスピーカ３６と、記憶媒体であるＤＶＤを読み取るＤＶＤドライブ３７と、プローブセンタやＶＩＣＳ（登録商標：Vehicle Information and Communication System）センタ等の情報センタとの間で通信を行う通信モジュール３８と、から構成されている。

以下に、ナビゲーション装置１を構成する各構成要素について順に説明する。
現在位置検出部３１は、ＧＰＳ４１、車速センサ４２、ステアリングセンサ４３、ジャイロセンサ４４等からなり、現在の車両の位置、方位、車両の走行速度、現在時刻等を検出することが可能となっている。ここで、特に車速センサ４２は、車両の移動距離や車速を検出する為のセンサであり、車両の駆動輪の回転に応じてパルスを発生させ、パルス信号をナビゲーションＥＣＵ３３に出力する。そして、ナビゲーションＥＣＵ３３は発生するパルスを計数することにより駆動輪の回転速度や移動距離を算出する。尚、上記４種類のセンサをナビゲーション装置１が全て備える必要はなく、これらの内の１又は複数種類のセンサのみをナビゲーション装置１が備える構成としても良い。

また、データ記録部３２は、外部記憶装置及び記録媒体としてのハードディスク（図示せず）と、ハードディスクに記録された地図情報ＤＢ４６、学習ＤＢ４７、走行計画４８、及び所定のプログラム等を読み出すとともにハードディスクに所定のデータを書き込む為のドライバである記録ヘッド（図示せず）とを備えている。尚、データ記録部３２をハードディスクの代わりにメモリーカードやＣＤやＤＶＤ等の光ディスクにより構成しても良い。

ここで、地図情報ＤＢ４６は、例えば、道路（リンク）に関するリンクデータ、ノード点に関するノードデータ、各分岐点に関する分岐点データ、施設等の地点に関する地点データ、地図を表示するための地図表示データ、経路を探索するための探索データ、地点を検索するための検索データ等が記憶された記憶手段である。尚、リンクデータには傾斜区間に関する情報（傾斜角度に関する情報を含む）、カーブに関する情報（開始点、終了点、旋回半径に関する情報を含む）も含まれる。また、地図情報ＤＢ４６を外部のサーバに記憶し、ナビゲーション装置１が通信によりリンクデータ等を取得する構成としても良い。

また、学習ＤＢ４７は、車両２の過去の走行履歴に基づいて算出される各種学習データを記憶するＤＢである。尚、本実施形態では学習ＤＢ４７に記憶される学習データとして、車両２が過去に走行した走行経路について、“車両２が該走行経路を走行する際に必要であった駆動力の推移”が記憶される。尚、同じ経路を複数回走行し、異なる駆動力の推移が学習データとして測定された場合には、経路毎に所定数（例えば３種類）まで駆動力の推移が記憶される。

尚、“走行経路を走行する際に必要であった駆動力の推移”については、以下の方法により算出される。先ず、ナビゲーションＥＣＵ３３は、走行時の車両２の車速データ、加速度データ、リンクの勾配、各種車両パラメータ（前面投影面積、駆動機構慣性重量、車重、駆動輪の転がり抵抗係数、空気抵抗係数、コーナリング抵抗等）から、該走行経路を車両２が走行した際に生じた駆動力を走行経路に沿って算出する。そして、走行経路を構成するリンク毎に、リンク内で算出された駆動力の内で最高値を“リンクを走行する際に必要であった駆動力”と推定し、記憶する。そして、“リンクを走行する際に必要であった駆動力”を出発地から順に走行経路に沿って記録してものが“走行経路を走行する際に必要であった駆動力の推移”となる。また、駆動力を記憶する際には、具体的な数値ではなく数値の大小によって駆動力が大きい順に“ＨＶ領域”と“不確定領域”と“ＥＶ領域”の３つの領域に区分されて記憶される。

ここで、図３は学習ＤＢ４７に記憶された学習データの一例について示した図である。図３に示す例ではリンクａ〜ｅからなる走行経路を走行する際に必要であった駆動力の推移について、Ａ〜Ｃの３種類の学習データが記憶されており、例えば学習データＡではリンクａは“不確定領域”であり、リンクｂは“ＨＶ領域”であり、リンクｃは“ＨＶ領域”であり、リンクｄは“ＥＶ領域”であり、リンクｅは“不確定領域”であったことを示している。ここで、ＥＶ領域”は、ＥＶ走行した方が運転効率が良いと判断できる駆動力の範囲であり、所定の第１基準値未満の駆動力の範囲とする。また、“ＨＶ領域”は、ＨＶ走行した方が運転効率が良いと判断できる駆動力の範囲であり、第１基準値よりも大きい所定の第２基準値以上の駆動力の範囲とする。また、“不確定領域”は、ＥＶ走行とＨＶ走行のどちらが運転効率が良いか判断できない駆動力の範囲であり、第１基準値以上で第２基準値未満の駆動力の範囲とする。尚、第１基準値や第２基準値は車両２の車種や規格によって決まる値であり、フラッシュメモリ５４等に記憶される。

また、“走行経路を走行する際に必要であった駆動力の推移”は、駆動輪の車軸に生じるトルクＴ［Ｎ・ｍ］及び車軸の回転数Ｎを用いて算出しても良い。具体的には、車両２に駆動輪の車軸に生じるトルクＴを検出するセンサを設け、車両２に駆動輪の車軸に生じるトルクＴを検出する。そして、駆動輪の車軸に生じるトルクＴに車軸の回転数Ｎを乗じた値が、車両２が走行した際に生じた駆動力となり、走行経路を構成するリンク毎に、リンク内で算出された駆動力の内で最高値を“リンクを走行する際に必要であった駆動力”と推定し、記憶する。そして、“リンクを走行する際に必要であった駆動力”を出発地から順に走行経路に沿って記録してものが“走行経路を走行する際に必要であった駆動力の推移”となる。
また、“走行経路を走行する際に必要であった駆動力の推移”の代わりに“走行経路を走行する際に必要であったエネルギー量の推移”を記憶する構成としても良い。尚、エネルギー量は駆動力をその駆動力を生じた時間で積分することによって算出される。
尚、学習ＤＢ４７に記憶された“該走行経路を走行する際に必要であった駆動力の推移”は、後述するようにナビゲーションＥＣＵ３３が走行計画を作成するのに用いられる。

また、走行計画４８は、ナビゲーション装置１において走行予定経路が設定された場合にナビゲーションＥＣＵ３３により作成され、走行予定経路を車両２が走行する際に、エンジン４及び駆動モータ５をどのように制御するかを決定する制御スケジュールである。
走行計画４８では、例えば走行予定経路の区間毎（本実施形態では特にリンク毎）にＥＶ走行を行うＥＶ走行区間と、ＨＶ走行を行うＨＶ走行区間とを設定する。そして、車両２が走行予定経路を走行する際に、ナビゲーションＥＣＵ３３は車両２の現在位置と、走行計画４８とに基づいて、走行制御を変更（ＥＶ走行→ＨＶ走行、又は、ＨＶ走行→ＥＶ走行）するタイミングとなったか否かを判定する。そして、走行制御を変更するタイミングであると判定された場合に、車両制御ＥＣＵ９に対してＥＶ走行又はＨＶ走行を指示する制御指示を送信する。そして、ＥＶ走行を指示する制御指示を受信した車両制御ＥＣＵ９は、駆動モータ制御ＥＣＵ１１を介して駆動モータ５を制御し、駆動モータ５のみを駆動源とするＥＶ走行を開始する。また、ＨＶ走行を指示する制御指示を受信した車両制御ＥＣＵ９は、走行状況に応じてエンジン制御ＥＣＵ１０及び駆動モータ制御ＥＣＵ１１を介してエンジン４及び駆動モータ５を制御し、エンジン４と駆動モータ５とを駆動源として併用して走行するＨＶ走行を開始する。また、ＨＶ走行時には所定区間（例えば、車両２が高速で定常走行する区間）において発電機６を駆動することによって、バッテリ７の充電も行われる。
尚、学習ＤＢ４７や走行計画４８は外部のサーバに記憶し、ナビゲーション装置１が通信により更新又は取得する構成としても良い。

一方、ナビゲーションＥＣＵ（エレクトロニック・コントロール・ユニット）３３は、ナビゲーション装置１の全体の制御を行う電子制御ユニットであり、演算装置及び制御装置としてのＣＰＵ５１、並びにＣＰＵ５１が各種の演算処理を行うにあたってワーキングメモリとして使用されるとともに、経路が探索されたときの経路データ等が記憶されるＲＡＭ５２、制御用のプログラムのほか、後述の走行支援処理プログラム（図４参照）や車重等の車両に関する車両情報等が記録されたＲＯＭ５３、ＲＯＭ５３から読み出したプログラムを記憶するフラッシュメモリ５４等の内部記憶装置を備えている。尚、ナビゲーションＥＣＵ３３は、処理アルゴリズムとしての各種手段を構成する。例えば、走行計画手段は、走行予定経路に対してＥＶ走行区間とＨＶ走行区間を設定した走行計画を作成する。駆動力取得手段は、車両２が走行予定経路を過去に走行した際に走行予定経路を走行するのに必要であった車両２の駆動力の推移を、複数回走行分取得する。履歴特定手段は、複数回走行分の車両２の駆動力の推移の内、今回の車両２の走行と走行態様が最も近い走行の車両２の駆動力の推移である参照推移を特定する。駆動力検出手段は、車両２に生じている駆動力を検出する。領域判別手段は、検出された車両２の駆動力を、区間毎に“ＨＶ領域”と“不確定領域”と“ＥＶ領域”のいずれに属するか判別する。

操作部３４は、走行開始地点としての出発地及び走行終了地点としての目的地を入力する際等に操作され、各種のキー、ボタン等の複数の操作スイッチ（図示せず）から構成される。そして、ナビゲーションＥＣＵ３３は、各スイッチの押下等により出力されるスイッチ信号に基づき、対応する各種の動作を実行すべく制御を行う。尚、操作部３４は液晶ディスプレイ３５の前面に設けたタッチパネルによって構成することもできる。また、マイクと音声認識装置によって構成することもできる。

また、液晶ディスプレイ３５には、道路を含む地図画像、交通情報、操作案内、操作メニュー、キーの案内、出発地から目的地までの走行予定経路、走行予定経路に沿った案内情報、ニュース、天気予報、時刻、メール、テレビ番組等が表示される。

また、スピーカ３６は、ナビゲーションＥＣＵ３３からの指示に基づいて案内経路に沿った走行を案内する音声ガイダンスや、交通情報の案内を出力する。

また、ＤＶＤドライブ３７は、ＤＶＤやＣＤ等の記録媒体に記録されたデータを読み取り可能なドライブである。そして、読み取ったデータに基づいて音楽や映像の再生、地図情報ＤＢ４６の更新等が行われる。

また、通信モジュール３８は、交通情報センタ、例えば、ＶＩＣＳ（登録商標）センタやプローブセンタ等から送信された渋滞情報、規制情報、交通事故情報等の各情報から成る交通情報を受信する為の通信装置であり、例えば携帯電話機やＤＣＭが該当する。

続いて、前記構成を有するナビゲーション装置１においてナビゲーションＥＣＵ３３が実行する走行支援処理プログラムについて図４に基づき説明する。図４は本実施形態に係る走行支援処理プログラムのフローチャートである。ここで、走行支援処理プログラムは、ナビゲーション装置１において出発地から目的地までの走行予定経路が設定された場合に実行され、走行予定経路に沿った走行計画４８を作成するプログラムである。尚、以下の図４及び図８にフローチャートで示されるプログラムは、ナビゲーション装置１が備えているＲＡＭ５２やＲＯＭ５３に記憶されており、ＣＰＵ５１により実行される。

先ず、走行支援処理プログラムではステップ（以下、Ｓと略記する）１において、ＣＰＵ５１は、ナビゲーション装置１において設定された走行予定経路を取得する。尚、走行予定経路は、出発地（例えば車両の現在位置）から目的地までの推奨経路であり、ユーザが目的地を指定した場合に公知のダイクストラ法等によって探索される。

次に、Ｓ２においてＣＰＵ５１は、前記Ｓ１で取得された走行予定経路と同経路の学習データが学習ＤＢ４７に記憶されているか否か判定する。尚、学習データは、前記したように車両２が過去に走行した走行経路について“車両２が該走行経路を走行する際に必要であった駆動力の推移”が記憶されたデータである（図３参照）。尚、学習データは車両２が目的地までの走行予定経路を走行する度に、後述の学習処理（Ｓ１５）において学習ＤＢ４７に累積的に記憶される。

そして、前記Ｓ１で取得された走行予定経路と同経路の学習データが学習ＤＢ４７に記憶されていると判定された場合（Ｓ２：ＹＥＳ）には、Ｓ３へと移行する。それに対して、前記Ｓ１で取得された走行予定経路と同経路の学習データが学習ＤＢ４７に記憶されていないと判定された場合（Ｓ２：ＮＯ）には、Ｓ５へと移行する。

Ｓ３においてＣＰＵ５１は、学習ＤＢ４７に記憶された走行予定経路と同経路の学習データの内、最も走行回数の多い学習データを取得する。ここで、学習ＤＢ４７には、同じ経路を複数回走行し、異なる駆動力の推移が学習データとして測定された場合には、経路毎に所定数（例えば３種類）まで駆動力の推移が記憶される。また、同じ経路を複数回走行し、同一の駆動力の推移が学習データとして測定された場合には、該学習データに同一の駆動力の推移を示した走行回数が対応付けて記憶される。例えば、図５に示す例では、リンクａ〜ｅからなる走行経路を走行する際に必要であった駆動力の推移について、Ａ〜Ｃの３種類の学習データが記憶されており、学習データＡの駆動力の推移が記録された走行回数が３回であり、学習データＢの駆動力の推移が記録された走行回数が２回であり、学習データＣの駆動力の推移が記録された走行回数が１回である場合について示している。この場合には、前記Ｓ３でＣＰＵ５１は、学習データＡを最も走行回数の多い学習データとして取得する。

次に、Ｓ４においてＣＰＵ５１は、前記Ｓ３で取得された学習データに基づいて、車両２の駆動源（エンジン４及び駆動モータ５）を制御する制御スケジュールである走行計画４８を作成する。ここで、走行計画４８では、前記Ｓ１で取得した走行予定経路をリンク毎に、基本的に駆動モータ５のみを駆動源として走行するＥＶ走行を行うＥＶ走行区間と、エンジン４と駆動モータ５とを駆動源として併用して走行するＨＶ走行を行うＨＶ走行区間と、バッテリ７の残量に基づいてＥＶ走行を行うかＨＶ走行を行うかを決定する不特定走行区間のいずれかに区分する。具体的には、前記Ｓ３で取得された学習データにおいて、駆動力が“ＨＶ領域”にあるリンク区間についてはＨＶ走行区間に区分し、駆動力が“ＥＶ領域”にあるリンク区間についてはＥＶ走行区間に区分し、駆動力が“不確定領域”にあるリンク区間については不特定走行区間に区分する。例えば、図６に示す学習データが取得された場合には、リンクａは不特定走行区間に区分され、リンクｂ、ｃはＨＶ走行区間に区分され、リンクｄはＥＶ走行区間に区分され、リンクｅは不特定走行区間に区分された走行計画４８が作成されることとなる。また、作成された走行計画４８はＣＡＮを介して車両制御ＥＣＵ９へと送信される。その後、Ｓ６へと移行する。

一方、Ｓ５においてＣＰＵ５１は、走行予定経路と同じ経路を走行した学習データが存在しないので、経路情報に基づいて走行計画４８を作成する。例えば、走行予定経路を構成する各リンクのリンクデータ（道路の形状、勾配、平均車速等）や、各種車両パラメータ（前面投影面積、駆動機構慣性重量、車重、駆動輪の転がり抵抗係数、空気抵抗係数、コーナリング抵抗等）から、該走行予定経路を車両２が走行した際に生じる駆動力を予測する。そして、予測された駆動力に基づいて走行計画４８を作成する。尚、経路情報に基づく走行計画４８の作成については既に公知であるので説明は省略する。そして、作成された走行計画４８はＣＡＮを介して車両制御ＥＣＵ９へと送信される。その後、Ｓ６へと移行する。

Ｓ６においてＣＰＵ５１は、車両の現在位置や車速センサ４２の検出結果に基づいて、車両が走行予定経路に沿った走行を開始したか否か判定する。そして、車両が走行を開始したと判定された場合（Ｓ６：ＹＥＳ）には、Ｓ７へと移行する。尚、走行を開始された車両では、ナビゲーション装置１において作成され車両制御ＥＣＵ９へと送信された走行計画４８に基づいてエンジン４及び駆動モータ５が制御される。具体的には、走行計画４８において指定されたＥＶ走行区間では、駆動モータ５のみを駆動源として走行するＥＶ走行を行う。また、走行計画４８において指定されたＨＶ走行区間では、エンジン４と駆動モータ５とを駆動源として併用して走行するＨＶ走行を行う。また、走行計画４８において指定された不特定走行区間では、バッテリ７の残量に基づいてＥＶ走行とＨＶ走行のいずれかが行われる。例えば、バッテリ残量が１０％以上であればＥＶ走行を行い、１０％未満であればＨＶ走行を行う。尚、ＨＶ走行では、発進時や停止時や高速走行時等の走行状況に合わせて駆動源を切り替えて走行を行う。具体的には、エンジン４のみを駆動源とする走行と、駆動モータ５のみを駆動源とする走行と、エンジン４と駆動モータ５を両方駆動源とする走行のいずれかを走行状況によって使い分ける。

一方、車両が走行を開始していないと判定された場合（Ｓ６：ＮＯ）には、車両が走行を開始するまで待機する。

Ｓ７においてＣＰＵ５１は、車両において現在生じている駆動力を検出する。具体的には、車両２の車速データ、加速度データ、リンクの勾配、各種車両パラメータ（前面投影面積、駆動機構慣性重量、車重、駆動輪の転がり抵抗係数、空気抵抗係数、コーナリング抵抗等）から算出する。尚、駆動輪の車軸に生じるトルクＴ［Ｎ・ｍ］及び車軸の回転数Ｎを用いて算出しても良い。

次に、Ｓ８においてＣＰＵ５１は、前記Ｓ７において検出された車両に現在生じている駆動力と、前記Ｓ３で取得された学習データが同一地点で示す駆動力と、が異なる領域にあるか否か判定する。尚、領域とは前記した“ＨＶ領域”と“不確定領域”と“ＥＶ領域”の３つの領域である。本実施形態ではリンク単位で学習データの駆動力を領域に区分しているので、前記Ｓ７で検出された駆動力が区分される領域と、学習データの内で車両の現在位置を含むリンクが区分された領域とが比較されることとなる。尚、前記Ｓ８の判定処理は少なくとも車両が学習データにおいて領域を区分する新たな区間（本実施形態ではリンク）に進入する度に実行される。また、走行計画が学習データに基づいて作成されなかった場合（Ｓ５）には、Ｓ８〜Ｓ１３の処理は実行されない。

そして、前記Ｓ７において検出された駆動力と前記Ｓ３で取得された学習データが同一地点で示す駆動力とが異なる領域にあると判定された場合（Ｓ８：ＹＥＳ）には、走行計画４８を修正する必要があると推定し、Ｓ９へと移行する。一方、前記Ｓ７において算出された駆動力と前記Ｓ３で取得された学習データが同一地点で示す駆動力とが同じ領域にあると判定された場合（Ｓ８：ＮＯ）には、走行計画４８を修正する必要が無いと推定し、Ｓ１４へと移行する。

Ｓ９においてＣＰＵ５１は、学習ＤＢ４７において、前記Ｓ７において検出された車両に現在生じている駆動力と同一地点で同じ領域に駆動力がある学習データを検索する。例えば、図５に示す学習データが学習ＤＢ４７に記憶されている場合において、リンクｂを走行する車両において検出された駆動力が“不確定領域”にある場合には、リンクｂで“不確定領域”にある学習データ（図５に示す例では学習データＢ）が検索される。

次に、Ｓ１０においてＣＰＵ５１は、前記Ｓ９の検索結果に基づいて、学習ＤＢ４７において、前記Ｓ７において検出された車両に現在生じている駆動力と同一地点で同じ領域に駆動力がある学習データがあるか否か判定する。

そして、学習ＤＢ４７において、前記Ｓ７において検出された駆動力と同一地点で同じ領域に駆動力がある学習データがあると判定された場合（Ｓ１０：ＹＥＳ）には、Ｓ１１へと移行する。それに対して、学習ＤＢ４７において、前記Ｓ７において検出された駆動力と同一地点で同じ領域に駆動力がある学習データが無いと判定された場合（Ｓ１０：ＮＯ）には、走行計画４８を修正することなくＳ１４へと移行する。

続いて、Ｓ１１においてＣＰＵ５１は、前記Ｓ９の検索結果に基づいて、学習ＤＢ４７において、前記Ｓ７において検出された車両に現在生じている駆動力と同一地点で同じ領域に駆動力がある学習データが複数あるか否か判定する。

そして、学習ＤＢ４７において、前記Ｓ７において検出された駆動力と同一地点で同じ領域に駆動力がある学習データが複数あると判定された場合（Ｓ１１：ＹＥＳ）には、Ｓ１３へと移行する。それに対して、学習ＤＢ４７において、前記Ｓ７において検出された駆動力と同一地点で同じ領域に駆動力がある学習データが一のみ存在すると判定された場合（Ｓ１１：ＮＯ）には、Ｓ１２へと移行する。

Ｓ１２においてＣＰＵ５１は、前記Ｓ７において検出された駆動力と同一地点で同じ領域に駆動力があると判定された学習データ（即ち、今回の車両の走行と走行態様が最も近い走行に関する学習データであり、以下、新学習データという）に基づいて、現在の走行計画４８を修正する。具体的には、走行予定経路の内、車両が現在走行するリンク以降について、新学習データにおいて駆動力が“ＨＶ領域”にあるリンク区間についてはＨＶ走行区間に区分し、駆動力が“ＥＶ領域”にあるリンク区間についてはＥＶ走行区間に区分し、駆動力が“不確定領域”にあるリンク区間については不特定走行区間に区分した走行計画４８へと修正する。

例えば、図７に示すように学習ＤＢ４７に学習データＡと学習データＣが存在し、当初は学習データＡに基づいて走行計画が作成されていた場合において、リンクｃの走行時において検出された車両の駆動力が“ＥＶ領域”であった場合には、学習データＣに基づいて走行計画が修正されることとなる。即ち、リンクｃはＨＶ走行区間からＥＶ走行区間へと修正され、リンクｄはＥＶ走行区間から不特定走行区間へと修正される。リンクｅは不特定走行区間が維持される。また、修正された走行計画４８はＣＡＮを介して車両制御ＥＣＵ９へと送信される。その後、Ｓ１４へと移行する。

一方、Ｓ１３においてＣＰＵ５１は、前記Ｓ７において検出された駆動力と同一地点で同じ領域に駆動力があると判定された複数の学習データの内、最も走行回数の多い学習データを新学習データとして、現在の走行計画４８を修正する。尚、修正方法については前記Ｓ１２と同様であるので説明は省略する。そして、修正された走行計画４８は同様にＣＡＮを介して車両制御ＥＣＵ９へと送信される。その後、Ｓ１４へと移行する。

Ｓ１４においてＣＰＵ５１は、ＧＰＳ４１や車速センサ４２によって検出された車両の現在位置と前記Ｓ１で取得された走行予定経路に基づいて、車両が走行予定経路の目的地に到着したか否か判定する。

そして、車両が走行予定経路の目的地に到着したと判定された場合（Ｓ１４：ＹＥＳ）には、Ｓ１５へと移行する。それに対して、車両が走行予定経路の目的地に到着していないと判定された場合（Ｓ１４：ＮＯ）には、Ｓ７へと戻る。

Ｓ１５においてＣＰＵ５１は、後述の学習処理（図８）を実行する。尚、学習処理は、今回の車両の走行結果に基づいて、学習ＤＢ４７を更新する処理である。

次に、前記Ｓ１５において実行される学習処理のサブ処理について図８に基づき説明する。図８は学習処理のサブ処理プログラムのフローチャートである。

先ず、Ｓ２１においてＣＰＵ５１は、前記Ｓ７で検出された車両の駆動力に基づいて、走行予定経路を車両２が走行した際に生じた駆動力の推移を取得する。

次に、Ｓ２２においてＣＰＵ５１は、前記Ｓ２１で取得された駆動力の推移に基づいて、走行予定経路を構成するリンク毎に、リンク内で算出された駆動力の内で最高値を“リンクを走行する際に必要であった駆動力”として特定する。更に、ＣＰＵ５１は、特定された“リンクを走行する際に必要であった駆動力”を出発地から順に走行予定経路に沿って“ＨＶ領域”と“不確定領域”と“ＥＶ領域”の３つの領域に区分する（図３参照）。

続いて、Ｓ２３においてＣＰＵ５１は、学習ＤＢ４７を参照し、学習ＤＢ４７内に走行予定経路と同じ経路について前記Ｓ２２で領域に区分された駆動力の推移と同じ推移を示す学習データがあるか否か判定する。

そして、学習ＤＢ４７内に走行予定経路と同じ経路について前記Ｓ２２で領域に区分された駆動力の推移と同じ推移を示す学習データがあると判定された場合（Ｓ２３：ＹＥＳ）には、Ｓ２４へと移行する。それに対して、学習ＤＢ４７内に走行予定経路と同じ経路について前記Ｓ２２で領域に区分された駆動力の推移と同じ推移を示す学習データが無いと判定された場合（Ｓ２３：ＮＯ）には、Ｓ２５へと移行する。

Ｓ２４においてＣＰＵ５１は、学習ＤＢ４７に記憶される学習データの種類については更新せずに、前記Ｓ２３で同じ駆動力の推移を示すと判定された学習データについて対応付ける走行回数を加算する処理を行う。尚、走行回数が多い学習データは前記Ｓ３や前記Ｓ１３で選択され易くなる。

一方、Ｓ２５においてＣＰＵ５１は、前記Ｓ２２で領域に区分された駆動力の推移を新たな学習データとして学習ＤＢ４７に追加する。

以上詳細に説明した通り、本実施形態に係るナビゲーション装置１、ナビゲーション装置１による走行支援方法及びナビゲーション装置１で実行されるコンピュータプログラムでは、車両２の走行予定経路を取得し（Ｓ１）、車両２が走行予定経路を過去に走行した際の複数回走行分の車両の駆動力の推移（学習データ）の内、今回の車両の走行と走行態様が最も近い走行の車両の駆動力の推移である参照推移を特定し、特定された参照推移を用いて走行計画を作成する（Ｓ３、Ｓ４、Ｓ１２、Ｓ１３）ので、運転者毎の運転特性を考慮して、現在の運転者の運転特性に合わせた最適な走行計画を作成することが可能となる。その結果、例えば複数の運転者が一の車両を運転する場合であっても、現在の運転者に応じた走行計画を作成することが可能となる。
また、車両に生じている駆動力を検出し（Ｓ７）、複数回走行分の車両の駆動力の推移の内、同一地点で今回の走行と最も近い駆動力を示す走行の車両の駆動力の推移を、参照推移（新学習データ）として特定するので、走行計画が既に作成された状態であっても現在の車両に生じている駆動力に基づいて走行計画を作成する為の参照推移を改めて選択することが可能となる。従って、参照推移から実際に生じる車両の駆動力の推移が外れたとしても、新たに選択された参照推移に基づいて走行計画を修正することが可能となる。
また、車両が新たな区間に進入する度に、今回の走行と最も近い駆動力を示す走行の車両の駆動力の推移を、参照推移として特定するので、走行計画が既に作成された状態であっても、区間毎に現在の車両に生じている駆動力に基づいて走行計画を作成する為の参照推移を改めて選択することが可能となる。従って、常に最適な走行計画によって車両の走行を行わせることが可能となる。
また、車両の駆動力を“ＨＶ領域”と“不確定領域”と“ＥＶ領域”の領域のいずれかに区分して、領域を比較することにより参照推移を特定するので、検出された車両の駆動力に一定の誤差が生じていた場合であっても、複数回走行分の車両の駆動力の推移の内から今回の走行と最も近い駆動力の推移を参照推移として適切に特定することが可能となる。従って、現在の運転者の運転特性に合わせた最適な走行計画を作成することが可能となる。

尚、本発明は前記実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内で種々の改良、変形が可能であることは勿論である。
例えば、本実施形態では、学習ＤＢ４７に記憶される学習データはリンク毎に駆動力をいずれかの領域に区分したデータであるが、リンク以外の区間で区分しても良い。また、走行計画についても同様にリンク以外の区間で区分した制御スケジュールとしても良い。

また、本実施形態では、車両の駆動力を“ＨＶ領域”と“不確定領域”と“ＥＶ領域”の領域のいずれかに区分しているが、区分する領域の数は３以外であっても良い。例えば、２つの領域に区分しても良いし、４以上の領域に区分しても良い。

また、本実施形態では、前記Ｓ１０において現在の駆動力と同じ領域に駆動力がある学習データが無いと判定された場合には、走行計画４８を修正しないこととしているが、異なる領域であっても現在の駆動力と最も近い領域（例えば現在の駆動力の領域が“ＨＶ領域”であった場合には“不確定領域”）に駆動力がある学習データに基づいて走行計画４８を修正する構成としても良い。

また、本実施形態では“走行経路を走行する際に必要であった駆動力の推移”を学習データとして記憶し、該学習データに基づいて走行計画を作成することとしているが、“走行経路を走行する際に必要であった駆動力の推移”の代わりに“走行経路を走行する際に必要であったエネルギー量の推移”を学習データとして記憶する構成としても良い。尚、エネルギー量は駆動力をその駆動力を生じた時間で積分することによって算出される。

また、本実施形態の走行支援処理プログラム（図４、図８）はナビゲーション装置の備えるナビゲーションＥＣＵ３３が実行することとしているが、車両制御ＥＣＵ９が実行するようにしても良い。また、複数のＥＣＵによって処理を分担して行うようにしても良い。

また、本発明はナビゲーション装置以外に、車両制御ＥＣＵ９を介して車両の制御が可能な各種装置に対して適用することが可能である。例えば、ナビゲーション装置以外の車載器、携帯電話機やスマートフォンやＰＤＡ等の携帯端末、パーソナルコンピュータ等（以下、携帯端末等という）に適用することも可能である。また、サーバと携帯端末等から構成されるシステムに対しても適用することが可能となる。その場合には、上述した走行支援処理プログラム（図４、図８）の各ステップは、サーバと携帯端末等のいずれが実施する構成としても良い。

１ ナビゲーション装置
２ 車両
３ 車両制御システム
４ エンジン
５ 駆動モータ
７ バッテリ
３３ ナビゲーションＥＣＵ
５１ ＣＰＵ
５２ ＲＡＭ
５３ ＲＯＭ

Claims (6)

1. 駆動源として駆動モータとエンジンを備える車両が所定の走行経路を走行する場合に、前記走行経路に対して前記駆動モータのみを駆動源として走行するＥＶ走行範囲と、前記駆動モータと前記エンジンとを駆動源として併用して走行するＨＶ走行範囲を設定した走行計画を作成する走行計画手段と、
   前記車両が前記走行経路を過去に走行した際に前記走行経路を走行するのに必要であった前記車両の駆動力の推移を、複数回走行分取得する駆動力取得手段と、
   前記複数回走行分の前記車両の駆動力の推移が、駆動力の値で段階的に区画された複数の領域のいずれに属するかを判定する領域判別手段と、
   前記複数回走行分の前記車両の駆動力の推移の内、前記領域判別手段の判定結果を用いて今回の車両の走行と走行態様が最も近い走行の前記車両の駆動力の推移である参照推移を特定する履歴特定手段と、を有し、
   前記走行計画手段は、前記参照推移を用いて前記走行計画を作成することを特徴とする走行支援システム。
2. 前記車両に生じている駆動力を検出する駆動力検出手段を有し、
   前記履歴特定手段は、前記複数回走行分の前記車両の駆動力の推移の内、同一地点で今回の走行で検出された駆動力と同じ領域に属する前記車両の駆動力の推移を、前記参照推移として特定することを特徴とする請求項１に記載の走行支援システム。
3. 前記走行経路を複数の区間に区分し、
   前記履歴特定手段は、前記車両の位置が新たな区間に進入する度に、前記参照推移を特定することを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の走行支援システム。
4. 前記領域判別手段は、前記車両の駆動力の推移を、駆動力の値が第１基準値未満となる第１領域と前記第１基準値以上で第２基準値未満となる第２領域と前記第２基準値以上となる第３領域のいずれに属するか判定することを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の走行支援システム。
5. 走行計画手段が、駆動源として駆動モータとエンジンを備える車両が所定の走行経路を走行する場合に、前記走行経路に対して前記駆動モータのみを駆動源として走行するＥＶ走行範囲と、前記駆動モータと前記エンジンとを駆動源として併用して走行するＨＶ走行範囲を設定した走行計画を作成するステップと、
   駆動力取得手段が、前記車両が前記走行経路を過去に走行した際に前記走行経路を走行するのに必要であった前記車両の駆動力の推移を、複数回走行分取得するステップと、
   領域判別手段が、前記複数回走行分の前記車両の駆動力の推移が、駆動力の値で段階的に区画された複数の領域のいずれに属するかを判定するステップと、
   履歴特定手段が、前記複数回走行分の前記車両の駆動力の推移の内、前記領域判別手段の判定結果を用いて今回の車両の走行と走行態様が最も近い走行の前記車両の駆動力の推移である参照推移を特定するステップと、を有し、
   前記走行計画手段は、前記参照推移を用いて前記走行計画を作成することを特徴とする走行支援方法。
6. コンピュータを、
   駆動源として駆動モータとエンジンを備える車両が所定の走行経路を走行する場合に、前記走行経路に対して前記駆動モータのみを駆動源として走行するＥＶ走行範囲と、前記駆動モータと前記エンジンとを駆動源として併用して走行するＨＶ走行範囲を設定した走行計画を作成する走行計画手段と、
   前記車両が前記走行経路を過去に走行した際に前記走行経路を走行するのに必要であった前記車両の駆動力の推移を、複数回走行分取得する駆動力取得手段と、
   前記複数回走行分の前記車両の駆動力の推移が、駆動力の値で段階的に区画された複数の領域のいずれに属するかを判定する領域判別手段と、
   前記複数回走行分の前記車両の駆動力の推移の内、前記領域判別手段の判定結果を用いて今回の車両の走行と走行態様が最も近い走行の前記車両の駆動力の推移である参照推移を特定する履歴特定手段と、
   して機能させるコンピュータプログラムであって、
   前記走行計画手段は、前記参照推移を用いて前記走行計画を作成することを特徴とするコンピュータプログラム。

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