JP6043519B2 - 電気自動車のエコドライビングシステム及びその案内方法 - Google Patents

Description

本発明は、電気自動車のエコドライビングシステム及びその案内方法に係り、より詳しくは、目的地迄の今後の道路情報を利用して電気自動車の最少エネルギー所要走行経路を案内する電気自動車のエコドライビングシステム及びその案内方法に関する。

一般に、ナビゲーション（Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ）システムは、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ）によって車両の現在位置を把握して、運転者が入力する目的地への最短経路や推薦経路を探して案内する。

このようなナビゲーションシステムは、二次元平面上（二次元平面道路）の最短経路または推薦経路を算出して表示しており、環境に優しい走行経路（Ｅｃｏ Ｒｏｕｔｅ）も、二次元平面上の経路の提供に限界があるため、実際の道路走行条件を反映することができない限界がある。

例えば、二次元平面上の経路では、実際に車両が走行する時に発生する道路勾配、曲率、横風などによる車両の速度変化、車両の負荷変化などの条件が実際の道路走行時のエネルギー分析に反映されない問題点がある。

特に、電気自動車の場合、車両のエネルギー消耗が車両の無動力走行、回復制動、動力走行、空調システム作動、運転パターン、走行横風によって急激に変化するので、今後の走行道路情報及び電気車固有の車両情報が融合されるエコドライビングロジックが切実に要求される。

特開２００６−１１２９３２号公報

本発明は、上述の問題点を解決するためになされたものであって、電気自動車が、目的地検索によって走行可能な経路（Ｍｏｓｔ Ｐｒｏｂａｂｌｅ Ｐａｔｈ）の中から今後の道路情報及び電気自動車情報を融合して、電気エネルギー消費が最少の経路を提供する電気自動車のエコドライビングシステム及びその案内方法を提供することにその目的がある。

上記目的を達成するするための本発明による電気自動車のエコドライビングシステムは、電気自動車の現在位置から目的地までの走行可能な少なくとも１つの候補経路を生成する経路生成部と、リアルタイム交通情報、気象情報、及び車両空調負荷量を収集する情報収集部と、前記候補経路別の三次元地理情報、前記リアルタイム交通情報、気象情報、及び車両空調負荷量に基づいて各候補経路別エネルギー消費量を算出するエネルギー消費量算出部と、運転者の前記電気自動車の操作による運転パターンを分析して、運転性向を把握する運転者性向把握部と、前記エコドライビング案内のための各種プログラム及びデータを保存するデータベース部と、前記候補経路の中から前記運転者の運転性向に合う候補経路を選定して前記電気自動車用のエコドライビング経路を案内する制御部と、を含み、前記運転者性向把握部は、前記運転者のアクセルペダル操作による操作頻度及び速度を算出するアクセル速度算出モジュールと、前記運転者のステアリング操作による操作頻度及び速度を算出するステアリング速度算出モジュールと、前記運転者のブレーキペダル操作によるブレーキ操作頻度及び速度を算出するブレーキ速度算出モジュールと、算出される前記運転者のアクセルペダル、ステアリング、及びブレーキペダル操作頻度及び速度を設定基準データと比較して、攻撃的（Ａｇｇｒｅｓｓｉｖｅ）、一般的（Ｎｏｒｍａｌ）、及び防御的（Ｄｅｆｅｎｓｉｖｅ）性向のうちのいずれか１つと判断する運転パターン判断モジュールと、を含むことを特徴とする。このような電気自動車のエコドライビングシステムにおいて、前記経路生成部は、前記候補経路別に前記目的地までの前記三次元地理情報を一定の距離単位に分割することが好ましく、また、前記エネルギー消費量算出部は、前記三次元地理情報に含まれる三次元座標（Ｘ、Ｙ、Ｚ）、曲率（カーブ）情報、勾配情報、及び交通スケジュール情報、そして前記リアルタイム交通情報に基づいて車両動力学の側面からエネルギー消費量を算出する動力学的算出モジュールと、気象情報に含まれている路面、風向き、及び風速情報に基づいて路面の状態及び横風負荷による車両のエネルギー消費量を算出する走行抵抗算出モジュールと、車両空調システムの前記空調負荷量によるエネルギー消費量を算出する空調負荷算出モジュールと、含むことが好適であり、さらには、前記交通スケジュール情報は、前記候補経路上にある道路の信号及び制限速度情報を含むことが好ましい。また、前記制御部は、前記候補経路別の走行エネルギー消費量及び最少エネルギー条件を予測して、実際の道路走行条件で前記電気自動車のエネルギー消耗を低減させる少なくとも１つのエコドライビング経路を生成し、前記エコドライビング経路をダイナミック経路（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｐａｔｈ）、ノーマル経路（Ｎｏｒｍａｌ Ｐａｔｈ）、及びマイルド経路（Ｍｉｌｄ Ｐａｔｈ）のうちのいずれか１つに各々区分することが好適であり、そして、前記制御部は、前記運転者の運転性向が攻撃的であれば前記ダイナミック経路を、前記運転性向が一般的であれば前記ノーマル経路を、前記運転性向が防御的であれば前記マイルド経路を優先して前記エコドライビング経路として選定することが好ましく、また、前記データベース部は、前記三次元地理情報を保存し、前記運転者の前記エコドライビング経路の利用履歴による既走行情報を保存することが好ましく、さらには、タッチスクリーンなどの入出力が可能な表示装置で、前記電気自動車用のエコルーティングメニューを表示して、経路生成のための前記目的地を受信する入出力表示部をさらに含むことが好ましい。

また、上記目的を達成するための本発明による電気自動車のエコドライビング案内方法は、ａ）経路生成部が電気自動車の現在位置から目的地までの走行可能な少なくとも１つの候補経路を生成する段階と、ｂ）情報収集部がリアルタイム交通情報、気象情報、及び車両空調負荷量を収集する段階と、ｃ）エネルギー消費量算出部が前記候補経路別の三次元地理情報、前記リアルタイム交通情報、気象情報、及び車両空調負荷量に基づいて各候補経路別のエネルギー消費量を算出する段階と、ｄ）運転者性向把握部が運転者の前記電気自動車の操作による運転パターンを分析して、運転性向を把握する段階と、ｅ）制御部が前記候補経路の中から前記運転者の運転性向に合う候補経路を選定して電気自動車用のエコドライビング経路を案内する段階と、を含み、前記ｄ）段階は、前記運転者のアクセルペダル操作による操作頻度及び速度を算出する段階と、前記運転者のステアリング操作による操作頻度及び速度を算出する段階と、前記運転者のブレーキペダル操作によるブレーキ操作頻度及び速度を算出する段階と、前記運転者のアクセルペダル、ステアリング、及びブレーキペダル操作頻度及び速度を設定基準データと比較して、攻撃的（Ａｇｇｒｅｓｓｉｖｅ）、一般的（Ｎｏｒｍａｌ）、及び防御的（Ｄｅｆｅｎｓｉｖｅ）性向のうちのいずれか１つと判断する段階と、を含むことを特徴とする。このような電気自動車のエコドライビング案内方法において、前記ａ）段階は、前記経路生成部が、保存された既走行経路に前記候補経路が存在すれば、前記既走行経路から前記三次元地理情報を抽出し、前記候補情報が存在しなければ、ＡＤＡＳ（Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｄｒｉｖｅｒ Ａｓｓｉｓｔａｎｃｅ Ｓｙｓｔｅｍ）マップを通して前記候補経路の三次元地理情報を生成することが好ましく、また、前記ｃ）段階は、前記三次元地理情報に含まれる三次元座標（Ｘ、Ｙ、Ｚ）、曲率（カーブ）情報、勾配情報、及び交通スケジュール情報、そして前記リアルタイム交通情報に基づいて車両動力学の側面からエネルギー消費量を算出する段階と、前記気象情報に含まれている路面、風向き、及び風速情報に基づいて路面の状態及び横風負荷による車両のエネルギー消費量を算出する段階と、車両空調システムの前記空調負荷量によるエネルギー消費量を算出する段階と、を含むことが好適であり、そして、前記ｅ）段階は、前記電気自動車のエネルギー消耗を低減させる少なくとも１つのエコドライビング経路を生成し、前記エコドライビング経路をダイナミック経路（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｐａｔｈ）、ノーマル経路（Ｎｏｒｍａｌ Ｐａｔｈ）、及びマイルド経路（Ｍｉｌｄ Ｐａｔｈ）のうちのいずれか１つに各々区分する段階を含むことが良く、さらには、前記ｅ）段階は、前記運転者の前記攻撃的、一般的、及び防御的運転性向に対応して、前記ダイナミック経路、ノーマル経路、及びマイルド経路を優先して前記エコドライビング経路を選定することが好ましい。

本発明の電気自動車のエコドライビングシステム及びその案内方法によれば、現在位置から目的地に至る迄の今後の道路の三次元地理情報、交通量、走行横風情報、車両のエネルギー制御の間の融合制御によって、電気自動車の走行時に、無動力走行、回復制動などを極大化することによって、エネルギー消費を最少化する電気自動車用エコドライビング経路を案内することができる。また、エネルギー消費を最少化する電気自動車用エコドライビング経路を案内することによって、実際の道路走行燃費を向上させることができ、電気自動車の走行距離が増大する効果を期待することができる。

本発明による電気自動車のエコドライビングシステムの一例を概略的に示した構成図である。 本発明によるエネルギー消費量算出部の構成の一例を示したブロック図である。 本発明による運転者性向把握部の構成の一例を概略的に示したブロック図である。 本発明による電気自動車のエコドライビング案内方法の一例を示したフロー図である。 本発明による電気自動車のエコドライビング案内方法の一例を示したフロー図である。

以下、添付した図面を参照して、本発明による電気自動車のエコドライビングシステム及びその方法の一実施例について詳細に説明する。但し、本発明は多様な相違した形態に具現され、ここで説明する実施例に限定されない。そして、図面では、本発明を明確に説明するために、必須部分以外は省略し、明細書全体にわたって類似した部分については、類似した図面符号を付した。本明細書では、ある部分がある構成要素を「含む」とする時、これは特に反対になる記載がない限り、他の構成要素を除外するのではなく、他の構成要素をさらに含むことができることを意味する。また、本明細書に記載した「…部」、「…器」、「モジュール」などの用語は、少なくとも１つの機能や動作を処理する単位を意味し、これはハードウェアやソフトウェア、またはハードウェア及びソフトウェアの結合によって具現される。本明細書では、三次元地理情報は、二次元平面に高度情報を含む三次元道路情報であり、三次元地図、三次元マップ、及びＡＤＡＳ（Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｄｒｉｖｅｒ Ａｓｓｉｓｔａｎｃｅ Ｓｙｓｔｅｍ）ＭＡＰと同一の意味を有する。

本実施例による電気自動車のエコドライビング（案内）システムの概略的な構成図を図１に示すように、この実施例のエコドライビングシステム１００は、入出力表示部１１０、経路生成部１２０、情報収集部１３０、エネルギー消費量算出部１４０、運転者性向把握部１５０、データベース部１６０、及び制御部１７０を含む。

入出力表示部１１０は、タッチスクリーンなどの入出力が可能な表示装置で、経路生成のための目的地情報の入力を受ける。電気自動車専用エコルーティング（Ｅｃｏ Ｒｏｕｔｉｎｇ）メニューを表示して、使用者のエコルーティングメニュー選択時に、今後の道路情報及び電気自動車情報を融合して、選定される最少エネルギー所要走行経路案内を視覚的及び聴覚的に提供する。

経路生成部１２０は、ＧＰＳを通して電気自動車の現在位置を把握し、運転者から目的地の入力を受けて、現在位置から目的地までの走行可能な候補経路（以下、便宜上、候補経路とする）を生成する。この時、経路生成部１２０は、現在位置から目的地までの最短距離アルゴリズム、最短時間アルゴリズム、及び最少費用アルゴリズムのうちの少なくとも１つによって複数の候補経路を生成することができる。ここで、最少費用アルゴリズムは、候補経路上に有料道路が含まれることを回避して、走行経路を生成することを意味する。また、経路生成部１２０は、複数の候補経路別に目的地まで三次元地理情報を予め設定された一定の距離単位（例；５メートル）に分割して、エネルギー消費量算出部１４０に伝達する。この時、分割される三次元地理情報は、動力学の側面からエネルギー消費量を算出するために使用され、道路の高度、曲率、勾配、及び交通スケジュールを正確で迅速に分析するために分割される。これに対する具体的説明は後述する。

情報収集部１３０は、無線インターネットなどの外部通信網との連動によってリアルタイム交通情報及び気象情報を収集する。ここで、気象情報は、雨や雪による路面、風向き、及び風速情報を含むことができる。また、情報収集部１３０は、車両内部通信で車両空調管理システム（ＥＶ ＨＶＡＣ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍ、図示せず）と連動して、車両空調負荷量を収集することができる。

エネルギー消費量算出部１４０は、経路生成部１２０から伝達される候補経路別の三次元地理情報、情報収集部１３０で収集される気象情報及び車両空調負荷量に基づいて各候補経路別のエネルギー消費量を算出する。本実施例によるエネルギー消費量算出部１４０の構成ブロック図を図２に示したように、エネルギー消費量算出部１４０は、動力学的算出（演算）モジュール１４１、走行抵抗算出（演算）モジュール１４２、及び空調負荷算出（演算）モジュール１４３を含む。

動力学的算出モジュール１４１は、三次元地理情報に含まれる三次元座標（Ｘ、Ｙ、Ｚ軸）、曲率（カーブ）情報、勾配情報、交通スケジュール（Ｔｒａｆｆｉｃ Ｓｃｈｅｄｕｌｅ）情報、及びリアルタイム交通情報に基づいて車両動力学の側面からエネルギー消費量を算出する。ここで、交通スケジュール情報には、候補経路上にある道路の信号及び制限速度情報が含まれる。走行抵抗算出モジュール１４２は、収集される気象情報に含まれている路面、風向き、及び風速情報に基づいて路面の状態及び横風負荷による車両のエネルギー消費量を算出する。空調負荷算出モジュール１４３は、車両の空調システム（図示せず）の負荷量によるエネルギー消費量を算出する。

運転者性向把握部１５０は、運転者の車両の操作による運転パターンを分析して、運転性向を把握する。本実施例による運転者性向把握部１５０の構成の概略的ブロック図を図３に示すように、運転者性向把握部１５０は、アクセル速度算出（演算）モジュール１５１、ステアリング速度算出（演算）モジュール１５２、ブレーキ速度算出（演算）モジュール１５３、及び運転パターン判断モジュール１５４を含む。

アクセル速度算出モジュール１５１は、運転者のアクセルペダル操作による操作頻度及び速度を算出する。ステアリング速度算出モジュール１５２は、運転者のステアリング（Ｓｔｅｅｒｉｎｇ）操作による操作頻度及び速度を算出する。ブレーキ速度算出モジュール１５３は、運転者のブレーキペダル操作によるブレーキ操作頻度及び速度を算出する。運転パターン判断モジュール１５４は、運転者の車両運行時に、アクセルペダル、ステアリング、及びブレーキペダル操作頻度及び速度を運転性向把握のために予め設定された基準データと比較する。そして、運転パターン判断モジュール１５４は、比較された結果によって運転者のドライビング性向を攻撃的（Ａｇｇｒｅｓｓｉｖｅ）、一般的（Ｎｏｒｍａｌ）、及び防御的（Ｄｅｆｅｎｓｉｖｅ）性向のうちのいずれか１つと判断する。

データベース部１６０は、電気自動車のエコドライビング案内のための各種プログラム及びデータを保存して、エコドライビング案内動作中に生成されるデータを保存する。特に、データベース部１６０は、先端運転者補助システム（Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｄｒｉｖｅｒ Ａｓｓｉｓｔａｎｃｅ Ｓｙｓｔｅｍ、ＡＤＡＳ）に適用される三次元地理情報（ＡＤＡＳ Ｍａｐ）を保存する。三次元地理情報は、既存の二次元平面に高度情報をさらに含む三次元座標（Ｘ、Ｙ、Ｚ）、道路の曲率（カーブ）情報、勾配情報、及び交通スケジュール（Ｔｒａｆｆｉｃ Ｓｃｈｅｄｕｌｅ）情報を含む。また、データベース部１６０は、運転者のエコドライビング利用履歴による既走行情報を保存する。

制御部１７０は、エコドライビングシステム１００の動作のための上記各部の動作を制御する。制御部１７０は、車両動力学及び走行抵抗によるエネルギー消費量及び車両の熱負荷量に基づいた候補経路別走行エネルギー消費量及び最少エネルギー条件を予測して、実際の道路走行条件で電気自動車のエネルギー消耗が最少になるエコドライビング経路を生成する。また、制御部１７０は、電気自動車が走行するようになる目的地迄の今後の道路の三次元地理情報、リアルタイム交通情報、気象情報、走行抵抗情報、及び運転者の運転性向情報を融合して、運転者の運転性向に合うエコドライビング経路を提供することができる。例えば、制御部１７０は、複数のエコドライビング経路をダイナミック経路（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｐａｔｈ）、ノーマル経路（Ｎｏｒｍａｌ Ｐａｔｈ）、及びマイルド経路（Ｍｉｌｄ Ｐａｔｈ）に各々区分する。ここで、ダイナミック経路は、目的地迄の今後の道路の曲率及び勾配程度が躍動的であり、ノーマル経路は、一般的な曲率及び勾配程度であり、マイルド経路は、平坦な経路を意味する。制御部１７０は、運転者性向把握部（検出部）１５０で把握される運転者の攻撃的、一般的、及び防御的性向によって各々対応するダイナミック、ノーマル、及びマイルドエコドライビング経路を案内することができる。

次に、本実施例によるエコドライビング（案内）システム１００の構成に応じたエコドライビング案内方法を説明する。本実施例による電気自動車のエコドライビング案内方法は、図４及び図５に示したようにエコドライビングシステム１００の入出力表示部１１０が運転者から目的地情報の入力を受ける（Ｓ１０１）。経路生成部１２０は、電気自動車の現在位置を把握して、現在位置から目的地までの走行可能な候補経路を生成する（Ｓ１０２）。そして、経路生成部１２０は、複数の候補経路別に目的地までの三次元地理情報を予め設定された一定の距離単位（例；５メートル）に分割する（Ｓ１０３）。経路生成部１２０は、候補経路がデータベース部１６０に保存された既走行経路に存在すれば（Ｓ１０４；はい）、既走行経路から三次元地理情報を抽出（選定）する（Ｓ１０５）。また、経路生成部１２０は、データベース部１６０に既走行経路が存在しなければ（Ｓ１０４；いいえ）、ＡＤＡＳ（Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｄｒｉｖｅｒ Ａｓｓｉｓｔａｎｃｅ Ｓｙｓｔｅｍ）マップを通して候補経路の三次元地理情報を生成する（Ｓ１０６）。ここで、既走行経路は、運転者の以前の車両運行によるログ情報であり、例えば、頻繁に運行する通勤経路でありうる。エネルギー消費量算出部１４０は、三次元地理情報に含まれる三次元座標（Ｘ、Ｙ、Ｚ）、曲率（カーブ）情報、勾配情報、交通スケジュール情報、及びリアルタイム交通情報に基いて車両動力学の側面からエネルギー消費量を算出する（Ｓ１０７）。また、エネルギー消費量算出部１４０は、気象情報に含まれる風向き及び風速情報に基づいて路面の状態及び横風負荷などによる車両のエネルギー消費量を算出する（Ｓ１０８）。また、エネルギー消費量算出部１４０は、車両空調システムの負荷量によるエネルギー消費量を算出する（Ｓ１０９）。制御部１７０は、車両動力学及び走行抵抗によるエネルギー消費量及び車両の熱負荷量に基づいて実際の道路走行条件で電気自動車のエネルギー消耗を低減させる少なくとも１つの候補エコドライビング経路を生成する（Ｓ１１０）。

段階Ｓ１１０に続いて制御部１７０は、運転者性向把握部１５０で把握される運転者の運転性向を確認する（Ｓ１１１）。この時、制御部１７０は、Ｓ１１１段階における確認の結果、運転者の運転性向が攻撃的であれば、候補エコドライビング経路にダイナミック経路が存在するかを把握して、存在すれば（Ｓ１１２；はい）、当該エコドライビング経路を案内する（Ｓ１１５）。一方、ダイナミック経路が存在しなければ（Ｓ１１２；いいえ）、ノーマル経路及びマイルド経路の存在有無を順次に確認して、存在する当該エコドライビング経路を案内することができる（Ｓ１１３、Ｓ１１４、Ｓ１１５）。なお、制御部１７０は、Ｓ１１１段階の確認の結果、運転者の運転性向が一般的であれば、候補エコドライビング経路にノーマル経路が存在するかを把握して、存在すれば（Ｓ１１３；はい）、当該ノーマルエコドライビング経路を案内する（Ｓ１１５）。また、ノーマル経路が存在しなければ（Ｓ１１３；いいえ）、マイルド経路の存在有無を確認して、当該エコドライビング経路を案内することができる（Ｓ１１４、Ｓ１１５）。また、制御部１７０は、Ｓ１１１段階の確認の結果、運転者の運転性向が防御的であれば、候補エコドライビング経路にマイルド経路が存在するかを把握して、存在すれば（Ｓ１１４；はい）、当該マイルドエコドライビング経路を案内する（Ｓ１１５）。なお、マイルド経路が存在しなければ（Ｓ１１４；いいえ）、マイルド経路及びノーマル経路の存在有無を順次に確認して、存在する当該エコドライビング経路を案内することができる（Ｓ１１２、Ｓ１１３、Ｓ１１５）。

以上説明した本実施例によるエコドライビングシステム１００は、車両用ナビゲーションシステム及び車両制御器（Ｖｅｈｉｃｌｅ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）と連動して、電気自動車専用エコルーティングシステムとして開発することができる。また、車両用ナビゲーションシステムあるいは別途の制御器の形態にして、車両内部の高速ＣＡＮ（Ｈｉｇｈ ｓｐｅｅｄ ＣＡＮ）と連結することによって、車両情報及び道路情報をリアルタイムで連動することができるようにする１つのシステムとして開発することができる。

このように、本実施例によれば、目的地迄の今後の道路の三次元地理情報、交通量、走行横風情報、車両のエネルギー制御の間の融合制御によって、電気自動車の走行時に、無動力走行、回復制動などが極大化されて、エネルギー消費が最少化される電気自動車用エコドライビング経路を案内することができる。また、本実施例によってエネルギー消費が最少化される電気自動車用エコドライビング経路を案内することによって、実際の道路走行燃費を４％以上改善することができ、電気自動車の走行距離を４％以上増大させることができる。本発明は、以上説明したシステム及び／又は方法によってのみ実現されるのではなく、本実施例の構成に対応する機能を実現するためのプログラム、そのプログラムが記録された記録媒体などによって具現することもできる。以上、本発明の一実施例について具体的に説明したが、本発明はこれに限定されず、特許請求の範囲における記載範囲内での多様な変更及び改良形態も本発明に包含される。

１００ エコドライビングシステム
１１０ 入出力表示部
１２０ 経路生成部
１３０ 情報収集部
１４０ エネルギー消費量算出部
１４１ 動力学的算出モジュール
１４２ 走行抵抗算出モジュール
１４３ 空調負荷算出モジュール
１５０ 運転者性向把握部
１５１ アクセル速度算出モジュール
１５２ ステアリング速度算出モジュール
１５３ ブレーキ速度算出モジュール
１５４ 運転パターン判断モジュール
１６０ データベース部
１７０ 制御部

Claims (13)

1. 電気自動車の現在位置から目的地までの走行可能な少なくとも１つの候補経路を生成する経路生成部と、
   リアルタイム交通情報、気象情報、及び車両空調負荷量を収集する情報収集部と、
   前記候補経路別の三次元地理情報、前記リアルタイム交通情報、気象情報、及び車両空調負荷量に基づいて各候補経路別エネルギー消費量を算出するエネルギー消費量算出部と、
   運転者の前記電気自動車の操作による運転パターンを分析して、運転性向を把握する運転者性向把握部と、
   前記エコドライビング案内のための各種プログラム及びデータを保存するデータベース部と、
   前記候補経路の中から前記運転者の運転性向に合う候補経路を選定して前記電気自動車用のエコドライビング経路を案内する制御部と、を含み、前記運転者性向把握部は、
   前記運転者のアクセルペダル操作による操作頻度及び速度を算出するアクセル速度算出モジュールと、
   前記運転者のステアリング操作による操作頻度及び速度を算出するステアリング速度算出モジュールと、
   前記運転者のブレーキペダル操作によるブレーキ操作頻度及び速度を算出するブレーキ速度算出モジュールと、
   算出される前記運転者のアクセルペダル、ステアリング、及びブレーキペダル操作頻度及び速度を設定基準データと比較して、攻撃的（Ａｇｇｒｅｓｓｉｖｅ）、一般的（Ｎｏｒｍａｌ）、及び防御的（Ｄｅｆｅｎｓｉｖｅ）性向のうちのいずれか１つと判断する運転パターン判断モジュールと、を含むことを特徴とする電気自動車のエコドライビングシステム。
   
2. 前記経路生成部は、
   前記候補経路別に前記目的地までの前記三次元地理情報を一定の距離単位に分割することを特徴とする請求項１に記載の電気自動車のエコドライビングシステム。
3. 前記エネルギー消費量算出部は、
   前記三次元地理情報に含まれる三次元座標（Ｘ、Ｙ、Ｚ）、曲率（カーブ）情報、勾配情報、及び交通スケジュール情報、そして前記リアルタイム交通情報に基づいて車両動力学の側面からエネルギー消費量を算出する動力学的算出モジュールと、
   前記気象情報に含まれている路面、風向き、及び風速情報に基づいて路面の状態及び横風負荷による車両のエネルギー消費量を算出する走行抵抗算出モジュールと、
   車両空調システムの前記空調負荷量によるエネルギー消費量を算出する空調負荷算出モジュールと、含むことを特徴とする請求項１又は２に記載の電気自動車のエコドライビングシステム。
4. 前記交通スケジュール情報は、前記候補経路上にある道路の信号及び制限速度情報を含むことを特徴とする請求項３に記載の電気自動車のエコドライビングシステム。
5. 前記制御部は、
   前記候補経路別の走行エネルギー消費量及び最少エネルギー条件を予測して、実際の道路走行条件で前記電気自動車のエネルギー消耗を低減させる少なくとも１つのエコドライビング経路を生成し、
   前記エコドライビング経路をダイナミック経路（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｐａｔｈ）、ノーマル経路（Ｎｏｒｍａｌ Ｐａｔｈ）、及びマイルド経路（Ｍｉｌｄ Ｐａｔｈ）のうちのいずれか１つに各々区分することを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の電気自動車のエコドライビングシステム。
6. 前記制御部は、
   前記運転者の運転性向が攻撃的であれば前記ダイナミック経路を、前記運転性向が一般的であれば前記ノーマル経路を、前記運転性向が防御的であれば前記マイルド経路を優先して前記エコドライビング経路として選定することを特徴とする請求項５に記載の電気自動車のエコドライビングシステム。
7. 前記データベース部は、
   前記三次元地理情報を保存し、前記運転者の前記エコドライビング経路の利用履歴による既走行情報を保存することを特徴とする請求項１乃至６のいずれかに記載の電気自動車のエコドライビングシステム。
8. タッチスクリーンなどの入出力が可能な表示装置で、前記電気自動車用のエコルーティングメニューを表示して、経路生成のための前記目的地を受信する入出力表示部をさらに含むことを特徴とする請求項１乃至７のいずれかに記載の電気自動車のエコドライビングシステム。
9. ａ）経路生成部が電気自動車の現在位置から目的地までの走行可能な少なくとも１つの候補経路を生成する段階と、
   ｂ）情報収集部がリアルタイム交通情報、気象情報、及び車両空調負荷量を収集する段階と、
   ｃ）エネルギー消費量算出部が前記候補経路別の三次元地理情報、前記リアルタイム交通情報、気象情報、及び車両空調負荷量に基づいて各候補経路別のエネルギー消費量を算出する段階と、
   ｄ）運転者性向把握部が運転者の前記電気自動車の操作による運転パターンを分析して、運転性向を把握する段階と、
   ｅ）制御部が前記候補経路の中から前記運転者の運転性向に合う候補経路を選定して電気自動車用のエコドライビング経路を案内する段階と、を含み、
   前記ｄ）段階は、
   前記運転者のアクセルペダル操作による操作頻度及び速度を算出する段階と、
   前記運転者のステアリング操作による操作頻度及び速度を算出する段階と、
   前記運転者のブレーキペダル操作によるブレーキ操作頻度及び速度を算出する段階と、
   前記運転者のアクセルペダル、ステアリング、及びブレーキペダル操作頻度及び速度を設定基準データと比較して、攻撃的（Ａｇｇｒｅｓｓｉｖｅ）、一般的（Ｎｏｒｍａｌ）、及び防御的（Ｄｅｆｅｎｓｉｖｅ）性向のうちのいずれか１つと判断する段階と、を含むことを特徴とする電気自動車のエコドライビング案内方法。
10. 前記ａ）段階は、
    前記経路生成部が、保存された既走行経路に前記候補経路が存在すれば、前記既走行経路から前記三次元地理情報を抽出し、前記候補情報が存在しなければ、ＡＤＡＳ（Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｄｒｉｖｅｒ Ａｓｓｉｓｔａｎｃｅ Ｓｙｓｔｅｍ）マップを通して前記候補経路の三次元地理情報を生成することを特徴とする請求項９に記載の電気自動車のエコドライビング案内方法。
11. 前記ｃ）段階は、
    前記三次元地理情報に含まれる三次元座標（Ｘ、Ｙ、Ｚ）、曲率（カーブ）情報、勾配情報、及び交通スケジュール情報、そして前記リアルタイム交通情報に基づいて車両動力学の側面からエネルギー消費量を算出する段階と、
    前記気象情報に含まれている路面、風向き、及び風速情報に基づいて路面の状態及び横風負荷による車両のエネルギー消費量を算出する段階と、
    車両空調システムの前記空調負荷量によるエネルギー消費量を算出する段階と、を含むことを特徴とする請求項９又は１０に記載の電気自動車のエコドライビング案内方法。
12. 前記ｅ）段階は、
    前記電気自動車のエネルギー消耗を低減させる少なくとも１つのエコドライビング経路を生成し、前記エコドライビング経路をダイナミック経路（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｐａｔｈ）、ノーマル経路（Ｎｏｒｍａｌ Ｐａｔｈ）、及びマイルド経路（Ｍｉｌｄ Ｐａｔｈ）のうちのいずれか１つに各々区分する段階を含むことを特徴とする請求項９乃至１１のいずれかに記載の電気自動車のエコドライビング案内方法。
13. 前記ｅ）段階は、
    前記運転者の前記攻撃的、一般的、及び防御的運転性向に対応して、前記ダイナミック経路、ノーマル経路、及びマイルド経路を優先して前記エコドライビング経路を選定することを特徴とする請求項１２に記載の電気自動車のエコドライビング案内方法。
    

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