JP6137304B2 - エネルギー消費量予測装置およびエネルギー消費量予測方法 - Google Patents

Description

本発明は、エネルギー消費量予測装置およびエネルギー消費量予測方法に関するものである。
本出願は、２０１３年４月１１日に出願された日本国特許出願の特願２０１３−０８２８２３に基づく優先権を主張するものであり、文献の参照による組み込みが認められる指定国については、上記の出願に記載された内容を参照により本出願に組み込み、本出願の記載の一部とする。

従来より、車両が実際に走行している際の車速、加速度および空気抵抗などに基づいて、車両の燃料消費量を推定する技術が知られている（特許文献１参照）。

特願２０１１−５０６８７３号

しかしながら、従来技術は、車両が実際に走行している際の車速、加速度などに基づいて、現時点のエネルギー消費量を推定するものであり、車両が走行する前に、走行予定経路におけるエネルギー消費量を予測することはできなかった。

本発明が解決しようとする課題は、エネルギー消費量を適切に予測することができるエネルギー消費量予測装置を提供することである。

本発明は、経路ごとに予め決られた所定の走行速度情報に基づいて、走行予定経路を走行した場合の空気抵抗を、所定の空気抵抗算出式により算出するとともに、走行予定経路における走行速度が遅いほど、走行予定経路を走行した場合の空気抵抗が大きくなるように、算出した空気抵抗を補正し、補正した空気抵抗に基づいて走行予定経路におけるエネルギー消費量を予測することで、上記課題を解決する。

本発明によれば、経路ごとに予め決られた所定の走行速度情報を用いて、走行予定経路を走行した場合の空気抵抗を算出することで、走行予定経路におけるエネルギー消費量を予測することができる。特に、本発明によれば、走行予定経路における走行速度が遅いほど、加速が高い頻度で行われる傾向にあることを考慮して、所定の空気抵抗算出式により算出した空気抵抗を補正することで、走行経路を走行した場合の空気抵抗を高い精度で予測することができ、その結果、補正した空気抵抗に基づいて、走行予定経路におけるエネルギー消費量を適切に予測することができる。

本実施形態に係るナビゲーション装置の構成図である。 第１実施形態に係る制御装置の機能ブロック図である。 所定の走行区間における実際の空気抵抗の積算値と、下記式（２）に基づいて予測した空気抵抗の積算値との一例を示すグラフである。 図４（Ａ）は、空気抵抗係数実験値の一例を示す図であり、図４（Ｂ）は、空気抵抗算出関数の一例を示す図である。 走行区間が勾配している場合の空気抵抗補正関数の一例を示す図である。 所定の走行区間における駆動系での実際の損失の積算値と、下記式（３）に基づいて予測した駆動系での損失の積算値との一例を示すグラフである。 図７（Ａ）は、損失係数実験値の一例を示す図であり、図７（Ｂ）は、損失算出関数の一例を示す図である。 走行区間が勾配している場合の損失補正係数の一例を示す図である。 第１実施形態に係るエネルギー消費量予測処理を示すフローチャートである。 図１０（Ａ）は、推奨経路の各走行区間における車両の平均車速の一例を示す図であり、図１０（Ｂ）は、推奨経路の各走行区間における標高の一例を示す図である。 所定の走行区間における実際の車速、平均車速、実際の空気抵抗の積算値、下記式（２）に基づいて予測した空気抵抗の積算値、および、下記式（１０）に基づいて予測した空気抵抗の積算値の時間推移の一例を示すグラフである。 所定の走行区間における実際の空気抵抗の積算値と、下記式（２）に基づいて予測した空気抵抗と、下記式（１０）に基づいて予測した空気抵抗の積算値との一例を示すグラフである。 走行区間が勾配している場合における実際の空気抵抗の積算値と、走行区間が平坦である場合の空気抵抗補正係数αを用いて予測した空気抵抗の積算値と、走行区間が勾配している場合の空気抵抗補正係数αを用いて予測した空気抵抗の積算値の一例を示すグラフである。 所定の走行区間における実際の車速、平均車速、実際の駆動系での損失の積算値、下記式（３）に基づいて予測した駆動系での損失の積算値、および上記式（１４）に基づいて予測した駆動系での損失の積算値の時間推移の一例を示すグラフである。 所定の走行区間における駆動系での実際の損失の積算値と、下記式（３）に基づいて予測した駆動系での損失の積算値と、下記式（１４）に基づいて予測した駆動系での損失の積算値との一例を示すグラフである。 走行区間が勾配している場合における駆動系での実際の損失の積算値と、走行区間が平坦である場合の損失補正係数βを用いて予測した駆動系での損失の積算値と、走行区間が勾配である場合の損失補正係数βを用いて予測した駆動系での損失の積算値との一例を示すグラフである。 第２実施形態に係る制御装置の機能ブロック図である。 外気温と転がり抵抗係数との対応関係の一例を示す図である。 転がり抵抗と平均車速と損失補正係数との対応関係の一例を示すグラフである。 車種ごとの損失補正係数の一例を示す図である。 第２実施形態に係るエネルギー消費量予測処理を示すフローチャートである（その１）。 第２実施形態に係るエネルギー消費量予測処理を示すフローチャートである（その２）。 車両の実際のエネルギー消費量と、外気温を考慮することなく予測したエネルギー消費量の予測値との一例を示す図である。 車両の実際のエネルギー消費量と、外気温を考慮して予測したエネルギー消費量の予測値の一例を示す図である。 外気温の推測値の一例を示す図である。 車種ごとのエネルギー消費量の一例を示すグラフである。

以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。なお、以下においては、電気自動車に搭載されたナビゲーション装置を例示して、本発明の実施形態を説明する。

《第１実施形態》
図１は、本実施形態に係るナビゲーション装置１の構成図である。本実施形態に係るナビゲーション装置１は、現在位置から目的地までのエネルギー消費量を予測することで、現在のバッテリ残量で、現在位置から目的地まで到達できるか否かを判断するものであり、目的地を入力するための入力部２００と、自車両の現在位置を検出する自車位置検出装置３００と、道路情報を含む地図情報を記憶する地図データベース４００と、目的地までのエネルギー消費量を予測する制御装置１００と、予測結果を乗員に提示するディスプレイ５００とを備える。以下において、各構成について詳しく説明する。

入力装置２００は、たとえば、ユーザの手操作による入力が可能なディスプレイ画面上に配置されたタッチパネルや、ユーザの音声による入力が可能なマイクなどの装置である。入力装置２００により入力された情報は、制御装置１００に送信される。

自車位置検出装置３００は、ＧＰＳ（Global Positioning System）ユニット、ジャイロセンサ、および車速センサなどから構成されており、複数の衛星通信から送信される電波を検出して、自車両の位置情報を、周期的に取得するとともに、取得した自車両の位置情報と、ジャイロセンサから取得した角度変化情報と、車速センサから取得した車速とに基づいて、自車両の現在位置を検出する。自車位置検出装置３００により検出された自車両の位置情報は、制御装置１００に送信される。

地図データベース４００は、道路情報を含む地図情報を記憶している。具体的には、地図データベース４００は、道路リンクなどの所定の走行区間ごとに、これら走行区間の走行距離、標高、勾配、および平均車速を含む道路情報を記憶している。なお、走行区間における平均車速とは、該走行区間を実際に走行した複数の車両から該走行区間における車速情報を収集し、収集した複数の車両の車速の平均値を求めたものである。地図データベース４００に記憶されている地図情報は、制御装置１００により参照され、現在位置から目的地までのエネルギー消費量を予測するためなどに用いられる。

ディスプレイ５００は、制御処理１００から送信された提示情報を、ディスプレイ５００が備える画面上に表示する。ディスプレイ５００により提示される提示情報としては、自車周辺の地図や、現在位置から目的地までの推奨経路のほか、現在位置から目的地までのエネルギー消費量、充電が必要であるか否かの情報、および充電施設の位置情報などが含まれる。

制御装置１００は、現在位置から目的地までのエネルギー消費量を予測するためのプログラムが格納されたＲＯＭ（Read Only Memory）と、このＲＯＭに格納されたプログラムを実行する動作回路としてのＣＰＵ（Central Processing Unit）と、アクセス可能な記憶装置として機能するＲＡＭ（Random Access Memory）と、を備える。なお、動作回路としては、ＣＰＵに代えて又はこれとともに、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などを用いることができる。

図２は、第１実施形態に係る制御装置１００の機能を示す機能ブロック図である。第１実施形態において、制御装置１００は、図２に示すように、地図情報取得部１１０と、推奨経路探索部１２０と、エネルギー消費量予測部１３０と、補正係数記憶部１４０と、補正係数算出部１５０と、充電必要性判断部１６０と、充電施設探索部１７０と、ディスプレイ表示部１８０とを備える。

地図情報取得部１１０は、地図データベース４００から道路情報を含む地図情報を取得する。地図情報取得部１１０により取得された地図情報は、推奨経路探索部１２０、エネルギー消費量予測部１３０、および補正係数算出部１５０に送出される。

推奨経路探索部１２０は、地図情報取得部１１０から取得した地図情報と、入力装置２００により入力された目的地と、自車位置検出装置３００により検出された自車両の位置情報とに基づいて、現在位置から目的地までの推奨経路を探索する。

エネルギー消費量予測部１３０は、現在位置から目的地までのエネルギー消費量を予測する。具体的には、エネルギー消費量予測部１３０は、推奨経路における転がり抵抗、勾配抵抗、空気抵抗、および、モーターおよびギアなどの駆動系における損失を予測し、これらを合計することで、現在位置から目的地までのエネルギー消費量を予測する。

ここで、車両が走行している際の空気抵抗Ｆａは、たとえば走行時の車速をＶ_ｃｕｒとし、空気抵抗係数や車両の投影面積などの空気抵抗に関するパラメータをｋとした場合に、下記式（１）に基づいて算出することができる。

このように、車両が走行している場合の空気抵抗Ｆａは、車両が走行している際の車速Ｖ_ｃｕｒに応じて変化する。そのため、たとえば推奨経路を複数の走行区間に分けた場合、各走行区間における空気抵抗の積算値は、下記式（２）に示すように、該走行区間における平均速度Ｖ_ａｖｅと、該走行区間における走行距離ｄとに基づいて算出することができる。そして、算出した各走行区間における空気抵抗の積算値を合計することで、目的地までの推奨経路における空気抵抗の積算値を予測することができる。

しかしながら、上記式（２）で算出した空気抵抗の積算値は、車両が一定の平均速度Ｖ_ａｖｅで走行した場合の空気抵抗であり、実際には、車両は加速および減速を繰り返して走行しているため、上記式（２）で求めた空気抵抗の積算値と、実際の空気抵抗の積算値とに誤差が生じる場合がある。すなわち、車両が一定速度で走行している場合の空気抵抗は、上記式（２）に示すように、速度の２乗に比例するが、車両が加速している場合の空気抵抗は、速度の３乗に比例するため、走行区間において加速が行われるほど、該走行区間における空気抵抗の積算値は大きくなり、これにより、上記式（２）で算出した空気抵抗の積算値と、実際の空気抵抗の積算値とに誤差が生じる場合がある。

そこで、エネルギー消費量予測部１３０は、各走行区間における空気抵抗の積算値を予測する際に、各走行区間における加速の影響を考慮して、上記式（２）に基づいて算出した空気抵抗の積算値を補正する。具体的には、エネルギー消費量予測部１３０は、後述する補正係数算出部１５０により算出された空気抵抗補正係数を用いて、上記式（２）に基づいて算出した空気抵抗を補正する。なお、走行区間における空気抵抗の積算値の補正方法については、後述する。

また、本実施形態に係るエネルギー消費量予測１３０は、モーターやギアなどの駆動系で生じた損失の積算値に基づいて、目的地までのエネルギー消費量を予測する。ここで、所定の走行区間において車両が一定の速度で走行している場合、該走行区間における駆動系での損失Ｌは、転がり抵抗や空気抵抗などの走行抵抗に対する損失となり、たとえば下記式（３）に基づいて算出することができる。

しかしながら、上記式（３）で算出した駆動系での損失の積算値は、車両が一定の速度で走行している場合のものであり、実際には、車両は加速および減速を繰り返して走行しているため、上記式（３）で求めた駆動系での損失の積算値と、実際の駆動系での損失の積算値とに誤差が生じる場合がある。すなわち、車両が加速している場合は、モーターやギアなどの駆動系での損失Ｌには、走行抵抗に対する駆動系での損失の他に、慣性モーメントに対する駆動系での損失が加わることとなるため、上記式（３）で算出した駆動系での損失と、駆動系での実際の損失とに誤差が生じる場合がある。そこで、エネルギー消費量予測部１３０は、走行区間における駆動系での損失の積算値を予測する際に、走行区間における加速の影響を考慮して、上記式（３）で算出した駆動系での損失を補正する。具体的には、エネルギー消費量予測部１３０は、後述する補正係数算出部１５０により算出された損失補正係数を用いて、上記式（３）で算出した駆動系での損失を補正する。

補正係数記憶部１４０は、推奨経路における空気抵抗を補正するための空気抵抗補正係数と、推奨経路におけるモーターやギアなどの駆動系での損失を補正するための損失補正係数とを記憶している。以下に、空気抵抗補正係数と損失補正係数とについて説明する。

図３は、所定の走行区間における実際の空気抵抗の積算値と、上記式（２）により算出した空気抵抗の積算値との一例を示すグラフである。なお、図３中、実際の空気抵抗の積算値を白塗りで表し、上記式（２）で算出した空気抵抗の積算値を斜線のハッチングで表している。また、図３においては、上記式（２）で算出した空気抵抗の積算値を、実際の空気抵抗の積算値を１００％とした場合の割合（％）で表している。なお、図３における実際の空気抵抗の積算値は、実験により、実際に該走行区間を走行した車両の走行車速のプロフィールから求めた空気抵抗の積算値である。

図３に示す例では、車速が低速である場合に、上記式（２）で求めた空気抵抗の積算値はおおよそ４０％となり、実際の空気抵抗との間で大きな誤差が生じた。また、車両の速度が中速である場合にも、上記式（２）で求めた空気抵抗の積算値はおおよそ６０％となり、実際の空気抵抗との間で誤差が生じた。なお、車両の速度が高速の場合には、上記式（２）で求めた空気抵抗の積算値は、実際の空気抵抗の積算値に近い、おおよそ１００％となった。このように、走行区間における車速が低速であるほど、実際の空気抵抗の積算値と、上記式（２）で算出した空気抵抗の積算値との誤差は大きくなる傾向にある。

本実施形態では、このような加速に伴う空気抵抗の誤差を補正するための空気抵抗補正係数が、補正係数記憶部１４０に予め記憶されている。以下に、補正係数記憶部１４０に記憶されている空気抵抗補正係数について具体的に説明する。

補正係数記憶部１４０に記憶されている空気抵抗補正係数は、実験により予め求めた実際の空気抵抗の積算値と、上記式（２）により予め算出した空気抵抗の積算値とに基づいて、予め決定されたものである。たとえば、走行区間における平均車速Ｖ_ａｖｅごとに、上記式（２）に基づいて算出した空気抵抗の積算値と、実験により求めた実際の空気抵抗の積算値との比（実際の空気抵抗の積算値／上記式（２）に基づいて算出した空気抵抗の積算値）を、空気抵抗係数実験値として予め算出し、算出した空気抵抗係数実験値を、図４（Ａ）に示すように、走行区間における平均車速Ｖ_ａｖｅごとにプロットする。なお、図４（Ａ）は、空気抵抗係数実験値の一例を示す図である。

そして、本実施形態では、たとえば、図４（Ｂ）に示すように、プロットされた空気抵抗実験値の回帰直線を算出し、算出した回帰直線を、空気抵抗補正係数を算出するための関数ｆ_１（以下、空気抵抗算出関数ｆ_１という。）として、補正係数記憶部１４０に予め記憶しておく。このように、本実施形態においては、走行区間における平均車速Ｖ_ａｖｅごとの空気抵抗補正係数が、空気抵抗算出関数ｆ_１として、補正係数記憶部１４０に記憶されている。なお、図４（Ｂ）は、空気抵抗算出関数ｆ_１の一例を示す図である。

また、走行区間が勾配している場合には、走行区間が平坦な場合と比べて、走行区間における加速の頻度が小さくなる傾向にある。そこで、本実施形態では、図５に示すように、走行区間が勾配している場合の空気抵抗算関数ｆ_２を、走行区間が勾配していない場合の空気抵抗算出関数ｆ_１とは別に、補正係数記憶部１４０に予め記憶している。なお、図５は、走行区間が勾配している場合の空気抵抗補正関数ｆ_２の一例を示す図であり、勾配している走行区間において実験により求めた空気抵抗係数実験値を白塗りの四角で表した。また、説明の便宜のために、走行区間が勾配していない場合の空気抵抗算出関数ｆ_１を破線で併せて記載した。

図５に示すように、走行区間における平均速度Ｖ_ａｖｅが遅い場合（たとえば４０ｋｍ／ｈ未満である場合）には、走行区間が勾配している場合の空気抵抗算出関数ｆ_２で算出される空気抵抗補正係数は、走行区間が勾配していない場合の空気抵抗算出関数ｆ_１で算出される空気抵抗補正係数よりも、空気抵抗補正係数の値は小さくなる。このように、走行区間が勾配している場合の空気抵抗算出関数ｆ_２で算出される空気抵抗補正係数を、走行区間が勾配していない場合の空気抵抗算出関数ｆ_１で算出される空気抵抗補正係数よりも小さい値で記憶しておくことで、走行区間が勾配しており、走行区間における加速の頻度が少ない場合でも、走行区間における空気抵抗の積算値を適切に補正することができる。

また、走行区間が勾配している場合の空気抵抗算出関数ｆ_２は、走行区間の勾配の大きさに応じて、空気抵抗補正係数を算出することができるように定められている。すなわち、図５に示す空気抵抗算出関数ｆ_２は、所定の勾配における空気抵抗算出関数ｆ_２を例示したものであり、補正係数記憶部１４０に記憶されている空気抵抗算出関数ｆ_２は、走行区間の勾配と平均車速Ｖ_ａｖｅとに応じて、一の空気抵抗補正係数を算出することができるようになっている。なお、本実施形態において、空気抵抗算出関数ｆ_２を、走行区間における勾配が大きいほど、空気抵抗補正係数が小さくなるようにすることができる。

また、図６は、所定の走行区間における実際の駆動系での損失の積算値と、上記式（３）に基づいて算出した駆動系での損失の積算値との一例を示すグラフである。なお、図６において、駆動系での実際の損失の積算値を白塗りで表し、上記式（３）に基づいて算出した駆動系での損失の積算値を斜線のハッチングで表している。また、図６においては、上記式（３）に基づいて算出した駆動系での損失の積算値を、駆動系での実際の損失の積算値を１００％とした場合の割合（％）で表している。なお、駆動系での実際の損失は、実験により、該走行区間を実際に走行した際の走行車速のプロフィールから求めた、モーターやギアなどの駆動系での損失である。

図６に示す例では、車速が低速である場合に、上記式（３）により算出した駆動系での損失の積算値はおおよそ３０％となり、実際の損失の積算値との間で大きな誤差が生じた。また、車速が中速である場合や車速が高速である場合も、車速が低いほど、上記式（３）により算出した駆動系での損失と実際の損失の積算値との間で誤差が生じた。このように、走行区間における平均車速Ｖ_ａｖｅが低速であるほど、駆動系での実際の損失の積算値と、上記式（３）で求めた駆動系での損失の積算値との誤差は大きくなる傾向にある。

本実施形態では、このようなモーターやギアなどの駆動系における損失の誤差を補正するための損失補正係数が、補正係数記憶部１４０に予め記憶されている。以下に、補正係数記憶部１４０に記憶されている損失補正係数について具体的に説明する。

補正係数記憶部１４０に記憶されている損失補正係数は、上記式（３）に基づいて予め算出した走行抵抗に対する駆動系での損失の積算値と、実際に走行区間を走行した際の速度情報に基づいて予め算出した慣性モーメントに対する駆動系での損失の積算値とに基づいて、予め決定されたものである。たとえば、走行区間における平均車速Ｖ_ａｖｅごとに、上記式（３）に基づいて算出した走行抵抗に対する駆動系での損失の積算値と、実験により求めた慣性モーメントに対する駆動系での損失の積算値との比（｛走行抵抗に対する駆動系での損失の積算値＋慣性モーメントに対する駆動系での損失の積算値｝／走行抵抗に対する駆動系での損失の積算値）を、損失係数実験値として予め算出し、算出した損失係数実験値を、図７（Ａ）に示すように、走行区間における平均車速Ｖ_ａｖｅごとにプロットする。なお、図７（Ａ）は、損失係数実験値の一例を示す図である。

そして、本実施形態では、たとえば、図７（Ｂ）に示すように、プロットされた損失係数実験値の回帰直線を算出し、算出した回帰直線を、損失補正係数を算出するための関数ｆ_３（以下、損失算出関数ｆ_３ともいう。）として、補正係数記憶部１４０に予め記憶しておく。なお、図７（Ｂ）は、損失算出関数ｆ_３の一例を示す図である。

また、走行区間が勾配している場合には、走行区間が平坦な場合と比べて、モーターやギアなどの仕事量が大きくなる。そのため、本実施形態では、図８に示すように、走行区間が勾配している場合の損失算出関数ｆ_４を、走行区間が勾配していない場合の損失算出関数ｆ_３とは別に、補正係数記憶部１４０に予め記憶している。なお、図８は、走行区間が勾配している場合の損失算出関数ｆ_４の一例を示す図であり、勾配している走行区間において実験により求めた損失係数実験値を白塗りの四角で表した。また、説明の便宜のために、走行区間が勾配していない場合の損失算出関数ｆ_３も併せて記載した。

図８に示すように、走行区間における平均速度Ｖ_ａｖｅが遅い場合（たとえば３５ｋｍ／ｈ未満である場合）には、走行区間が勾配している場合の損失算出関数ｆ_４で算出される損失補正係数は、走行区間が勾配していない場合の損失算出関数ｆ_３で算出される損失補正係数よりも、損失補正係数の値が大きくなる。このように、損失算出関数ｆ_４で算出される損失補正係数が、損失算出関数ｆ_３で算出される損失補正係数よりも大きい値で記憶されているため、走行区間が勾配しており、走行区間におけるモーターやギアなどの仕事量が大きくなる場合にも、該走行区間における駆動系での損失の積算値を適切に補正することができる。

また、走行区間が勾配している場合の損失算出関数ｆ_４は、走行区間の勾配に応じて、損失補正係数を算出することができるように定められている。すなわち、図８に示す損失算出関数ｆ_４は、所定の勾配における損失算出関数ｆ_４を例示したものであり、補正係数記憶部１４０に記憶されている損失補正係数ｆ_４は、走行区間の勾配と平均車速Ｖ_ａｖｅとに応じて、一の損失補正係数を算出することができるように定められている。なお、本実施形態において、損失算出関数ｆ_４を、走行区間における勾配が大きいほど、損失補正係数が大きくなるようにすることができる。

補正係数算出部１５０は、補正係数記憶部１４０に記憶されている空気抵抗算出関数を用いて、走行区間における空気抵抗の積算値を補正するための空気抵抗補正係数を算出する。また、補正係数算出部１５０は、補正係数記憶部１４０に記憶されている損失算出関数を用いて、走行区間における駆動系での損失の積算値を補正するための損失補正係数を算出する。補正係数算出部１５０により算出された空気抵抗補正係数および損失補正係数は、エネルギー消費量予測部１３０により、目的地までのエネルギー消費量を予測する際に用いられる。

充電必要性判断部１６０は、エネルギー消費量予測部１３０の予測結果に基づいて、充電を行う必要があるか否かを判断する。具体的には、充電必要性判断部１６０は、現在のバッテリのエネルギー残量と、エネルギー消費量予測部１３０により予測された目的地までのエネルギー消費量とを比較し、現在のバッテリのエネルギー残量よりも目的地までのエネルギー消費量が大きい場合に、バッテリの充電を行う必要性があると判断する。充電必要性判断部１６０による判断結果は、充電施設探索部１７０およびディスプレイ表示部１８０に送信される。

充電施設探索部１７０は、充電必要性判断部１６０により充電を行う必要があると判断された場合に、現在のバッテリのエネルギー残量で到着できる充電施設を探索する。充電施設探索部１７０による探索結果は、ディスプレイ表示部１８０に送信される。

ディスプレイ表示部１８０は、エネルギー消費量予測部１３０により予測された目的地までのエネルギー消費量、充電必要性判断部１６０による判断結果、充電施設探索部１７０により探索された充電施設の情報を、自車両の乗員に提示する提示情報として、ディスプレイ５００に表示させる。

続いて、図９を参照して、第１実施形態に係るエネルギー消費量予測処理について説明する。図９は、第１実施形態に係るエネルギー消費量予測処理を示すフローチャートである。このエネルギー消費量予測処理は、たとえば、入力装置２００を介して乗員により目的地が入力されることで実行される。

ステップＳ１０１では、推奨経路探索部１２０により、現在位置から目的地までの推奨経路の探索が行われる。具体的には、推奨経路探索部１２０は、地図情報取得部１１０により取得された地図情報と、入力装置２００により入力された目的地と、自車位置検出部３００により検出された自車両の現在位置とに基づいて、現在位置から目的地までの推奨経路を探索する。

ステップＳ１０２では、地図情報取得部１１０により、ステップＳ１０１で探索した推奨経路についての道路情報が取得される。具体的には、地図情報取得部１１０は、推奨経路における所定の走行区間（たとえば道路リンクなど）ごとに、該走行区間における走行距離情報、標高情報、および該走行区分における車両の平均車速情報を含む道路情報を取得する。たとえば、推奨経路において走行区間が５つに分割されている場合、地図情報取得部１１０は、これら５つの走行区間のそれぞれについて、走行距離情報、標高情報、および該走行区間における車両の平均車速情報を含む道路情報を取得する。

ここで、図１０は、地図情報取得部１１０により取得される道路情報の一例を示す図であり、図１０（Ａ）は、推奨経路の各走行区間における車両の平均車速Ｖ_ａｖｅを示しており、図１０（Ｂ）は、推奨経路の各走行区間における標高を示している。また、図１０（Ａ）では、横軸に推奨経路における走行距離を示しており、車両の平均車速Ｖ_ａｖｅを示す折れ線上の点と点との間の区間（たとえば図１０（Ａ）中のａ_１，ａ_２）が、１つの走行区間における車両の平均車速Ｖ_ａｖｅを示している。同様に、図１０（Ｂ）も横軸に推奨経路における走行距離を示しており、標高を示す折れ線上の点と点との間の区間（たとえば図１０（Ｂ）中のａ_１，ａ_２）が１つの走行区間における標高を示している。このように、地図情報取得部１１０は、各走行区間における走行距離、標高、および該走行区分における車両の平均車速の情報を含む道路情報を取得する。

続くステップＳ１０３〜Ｓ１１６の処理は、推奨経路における各走行区間ごとに実行される。以下においては、ステップＳ１０３〜Ｓ１１６の処理の対象となる走行区間を、処理対象区間として説明する。

まず、ステップＳ１０３では、エネルギー消費量予測部１３０により、処理対象区間が勾配しているか否かの判断が行われる。たとえば、エネルギー消費量予測部１３０は、ステップＳ１０２で取得した、処理対象区間の標高情報と走行距離情報とに基づいて、下記式（４）に示すように、処理対象区間の勾配を算出し、算出した処理対象区間の勾配に基づいて、処理対象区間が勾配しているか否かを判断する。
処理対象区間の勾配（％）＝１００×処理対象区間の標高差（ｍ）／処理対象区間の走行距離（ｍ） ・・・（４）
処理対象区間が勾配していない場合には、ステップＳ１０４に進み、一方、処理対象区間が勾配している場合には、ステップＳ１０６に進む。なお、エネルギー消費量予測部１３０は、たとえば、処理対象区間の勾配が１％以上、または、−１％以下である場合に、処理対象区間が勾配していると判断してもよい。

ステップＳ１０４では、エネルギー消費量予測部１３０により、処理対象区間における転がり抵抗の積算値の算出が行われる。具体的には、エネルギー消費量予測部１３０は、下記式（５）に示すように、ステップＳ１０２で取得した処理対象区間の走行距離情報に基づいて、処理対象区間における転がり抵抗Ｆｒの積算値を算出する。

なお、上記式（５）において、μは転がり抵抗係数、Ｗは車両重量、ｇは重力加速度、ｄは処理対象区分における走行距離である。

また、ステップＳ１０５では、補正係数算出部１５０により、処理対象区間における空気抵抗補正係数の算出が行われる。具体的には、補正係数算出部１５０は、下記式（６）に示すように、補正係数記憶部１４０に記憶されている走行区間が勾配していない場合の補正係数算出関数ｆ_１と、処理対象区間における平均車速Ｖ_ａｖｅとに基づいて、処理対象区間の空気抵抗補正係数αを算出する。

一方、ステップＳ１０３において、処理対象区間が勾配していると判断された場合には、ステップＳ１０６に進む。ステップＳ１０６では、処理対象区間が勾配していると判断されているため、エネルギー消費量予測部１３０により、処理対象区間における勾配抵抗の算出が行われる。具体的には、エネルギー消費量予測部１３０は、下記式（７）に基づいて、処理対象区間における勾配抵抗Ｆｉの積算値を算出する。

なお、上記式（７）において、Ｗは車両重量、ｇは重力加速度、θは処理対象区分の勾配、ｄは処理対象区分の走行距離である。

ステップＳ１０７では、ステップＳ１０４と同様に、処理対象区間における転がり抵抗Ｆｒの積算値が算出される。

そして、ステップＳ１０８では、補正係数算出部１５０により、処理対象区間における空気抵抗補正係数の算出が行われる。ステップＳ１０８では、処理対象区間が勾配していると判断されているため、補正係数算出部１５０は、下記式（８）に示すように、走行区間が勾配している場合の補正係数算出関数ｆ_２と、処理対象区間における車両の平均車速Ｖ_ａｖｅと、処理対象区間における勾配θとに基づいて、処理対象区間における空気抵抗補正係数αを算出する。

続いて、ステップＳ１０９では、エネルギー消費量予測部１３０により、処理対象区間における空気抵抗Ｆａの積算値が算出される。具体的には、エネルギー消費量予測部１３０は、下記式（９）に示すように、ステップＳ１０２で取得された処理対象区間における車両の平均速度Ｖ_ａｖｅと、処理対象区間の走行距離ｄとに基づいて、処理対象区間における空気抵抗Ｆａの積算値を算出する。

なお、上記式（９）中、ｋは、空気抵抗係数や車両の投影面積などの空気抵抗に関するパラメータである。

ステップＳ１１０では、エネルギー消費量予測部１３０により、ステップＳ１０９で算出した空気抵抗の積算値が補正される。具体的には、エネルギー消費量予測部１３０は、下記式（１０）に示すように、ステップＳ１０５またはステップＳ１０８で算出した空気抵抗補正係数αと、ステップＳ１０９で算出した空気抵抗Ｆａの積算値とに基づいて、処理対象区間における空気抵抗Ｆａの積算値を補正する。なお、以下においては、補正された空気抵抗Ｆａの積算値を、空気抵抗補正値Ｆａ’の積算値として説明する。

次いで、ステップＳ１１１では、ステップＳ１０３と同様に、処理対象区間が勾配しているか否かの判断が行われる。処理対象区間が勾配していない場合には、ステップＳ１１２に進み、一方、処理対象区間が勾配している場合には、ステップＳ１１３に進む。

ステップＳ１１２では、補正係数算出部１５０により、処理対象区間における損失補正係数の算出が行われる。具体的には、処理対象区間が勾配していないと判断されているため、補正係数算出部１５０は、補正係数記憶部１４０に記憶されている走行区間が勾配していない場合の損失算出関数ｆ_３と、ステップＳ１０２で取得した処理対象区間における車両の平均速度Ｖ_ａｖｅとに基づいて、下記式（１１）に示すように、処理対象区間における損失補正係数βを算出する。

一方、ステップ１１１において、処理対象区間が勾配していると判断された場合には、ステップＳ１１３に進む。ステップＳ１１３では、処理対象区間が勾配していると判断されているため、補正係数算出部１５０は、補正係数記憶部１４０に記憶されている走行区間が勾配している場合の損失算出関数ｆ_４と、ステップＳ１０２で取得した処理対象区間における車両の平均速度Ｖ_ａｖｅとに基づいて、下記式（１２）に示すように、処理対象区間における損失補正係数βを算出する。

そして、ステップＳ１１４では、エネルギー消費量予測部１３０により、処理対象区間における駆動系での損失の積算値が算出される。具体的には、エネルギー消費量予測部１３０は、下記式（１３）に示すように、ステップＳ１０４またはステップＳ１０７で算出した転がり抵抗Ｆｒの積算値と、ステップＳ１１０で算出した空気抵抗補正値Ｆａ’の積算値とに基づいて、処理対象区間における、モーターやギアなどの駆動系での損失Ｌの積算値を算出する。

ステップＳ１１５では、エネルギー消費量予測部１３０により、ステップＳ１１４で算出した処理対象区間における駆動系での損失Ｌの積算値が補正される。具体的には、エネルギー消費量予測部１３０は、下記式（１４）に示すように、ステップＳ１１２またはステップＳ１１３で算出した損失補正係数βと、ステップＳ１１４で算出した駆動系での損失Ｌの積算値とに基づいて、処理対象区間における駆動系での損失Ｌを補正する。なお、以下においては、補正した駆動系での損失Ｌの積算値を、損失補正値Ｌ’の積算値として説明する。

ステップＳ１１６では、エネルギー消費量予測部１３０により、推奨経路の全ての走行区間について、ステップＳ１０３〜Ｓ１１５までの処理が行われたか否かが判断される。推奨経路の全ての走行区間について、ステップＳ１０３〜Ｓ１１５までの処理が行われた場合は、ステップＳ１１７に進み、一方、ステップＳ１０３〜Ｓ１１５までの処理が行われていない走行区間がある場合には、ステップＳ１０３に戻り、処理が行われていない走行区間について、ステップＳ１０３〜Ｓ１１５の処理が行われる。

次いで、ステップＳ１１７では、エネルギー消費量予測部１３０により、現在位置から目的地までのエネルギー消費量の予測が行われる。具体的には、エネルギー消費量予測部１３０は、推奨経路の走行区間ごとに、転がり抵抗Ｆｒの積算値、勾配抵抗Ｆｉの積算値、空気抵抗補正値Ｆａ’の積算値、および損失補正値Ｌ’の積算値を合計することで、走行区間ごとのエネルギー消費量を算出する。さらに、エネルギー消費量予測部１３０は、算出した走行区間ごとのエネルギー消費量を合計することで、推奨経路におけるエネルギー消費量を算出する。具体的には、エネルギー消費量予測部１３０は、下記式（１５）に基づいて、推奨経路におけるエネルギー消費量を算出する。なお、エネルギー消費量予測部１３０により予測されたエネルギー消費量の情報は、ディスプレイ表示部１８０に送信される。

ステップＳ１１８では、充電必要性判断部１６０により、ステップＳ１１７で予測した目的地までのエネルギー消費量に基づいて、目的地に到着するまでの間に充電を行う必要があるか否かの判断が行われる。具体的には、充電必要性判断部１６０は、目的地までのエネルギー消費量がバッテリのエネルギー残量よりも大きい場合には、充電が必要と判断し、目的地までのエネルギー消費量がバッテリのエネルギー残量以下である場合には、充電は不要と判断する。なお、充電必要性判断部１６０による充電が必要か否かの判断の結果は、ディスプレイ表示部１８０に送信される。

ステップＳ１１８において、充電が必要と判断された場合には、ステップＳ１１９に進む。ステップＳ１１９では、充電施設探索部１７０により、車両周辺の充電施設の探索が行われる。具体的には、充電施設探索部１７０は、地図データベース４００から取得した地図情報と、車両位置検出装置３００により検出した車両の現在位置とに基づいて、現在のバッテリのエネルギー残量で到着可能な充電施設を探索する。そして、充電施設探索部１７０により探索された充電施設の情報は、ディスプレイ表示部１８０に送信される。

ステップＳ１２０では、ディスプレイ表示部１８０により、目的地までのエネルギー消費量を含む提示情報が、ディスプレイ５００を介して、乗員に表示される。具体的には、ディスプレイ表示部１８０は、ステップＳ１１７で予測した目的地までのエネルギー消費量、ステップＳ１１８で判断した充電が必要か否かの判断結果、ステップＳ１１９で探索した充電施設の位置情報を、ディスプレイ５００が備える画面上に表示することで、これらの情報を乗員に提示する。

以上のように、第１実施形態では、目的地までのエネルギー消費量を予測する際に、車両の加速に伴う空気抵抗を考慮して、目的地までの空気抵抗の積算値を補正するとともに、車両の加速に伴うモーターやギアなどの駆動系での損失を考慮して、目的地までの駆動系での損失の積算値を補正する。これにより、本実施形態では、目的地までの空気抵抗の積算値および駆動系での損失の積算値を高い精度で予測することができ、その結果、目的地までのエネルギー消費量を適切に予測することができる。特に、電気自動車では、バッテリの重量が重く、エンジン自動車に比べて走行距離が短いため、予め、目的地にたどり着けるか否かを高い精度で判断することが望まれており、本実施形態では、このような場合に、目的地までのエネルギー消費量を高い精度で予測することができ、車両が目的地までたどり着ける否かを高い精度で判断することができる。

ここで、図１１は、所定の走行区間における実際の車速、平均車速、実際の空気抵抗の積算値、上記式（２）に基づいて予測した空気抵抗の積算値、および、上記式（１０）に基づいて予測した空気抵抗の積算値の時間推移の一例を示すグラフである。なお、図１１中、走行区間における実際の車速および平均車速を破線で表し、実際の空気抵抗の積算値、上記式（２）に基づいて予測した空気抵抗の積算値、および、上記式（１０）に基づいて予測した空気抵抗の積算値を実線で表す。また、図１１における実際の車速および平均車速は、グラフ左側の車速（ｋｍ／ｈ）に対応し、実際の空気抵抗の積算値、上記式（２）に基づいて予測した空気抵抗の積算値、および、上記式（１０）に基づいて予測した空気抵抗の積算値は、グラフの右側の空気抵抗の積算量（ｋＪ）に対応する。なお、実際の空気抵抗は、実験により、実際に車両が走行区間を走行した際の走行車速のプロフィールから求めた空気抵抗である（後述する図１２，１３においても同じ。）。

空気抵抗は、車両が一定の車速で走行している場合には、車速の２乗に比例するのに対し、車両が加速している場合には、車速の３乗に比例する。そのため、図１２に示すように、車両が加速した分だけ、上記式（２）に示すように一定の平均車速Ｖ_ａｖｅに基づいて予測した空気抵抗（図１２中、斜線のハッチングで表す。）と、実際の空気抵抗（図１２中、白塗りで表す。）とに誤差が生じた。たとえば、図１２に示す例では、上記式（２）に基づいて予測した空気抵抗が、実際の空気抵抗に比べて、最大でおおよそ４分の１となった。これに対して、上記式（１０）に示すように、空気抵抗補正係数αを用いて予測した空気抵抗（図１２中、グレーで表す。）は、車両の加速を考慮して空気抵抗を補正しているため、実際の空気抵抗とほぼ同じ値となった。

なお、図１２は、所定の走行区間における実際の空気抵抗の積算値（図１２中、白塗りで表す。）と、上記式（２）に基づいて走行区間の平均車速Ｖ_ａｖｅから予測した空気抵抗の積算値（図１２中、斜線のハッチングで表す。）と、上記式（１０）に基づいて空気抵抗補正係数αを用いて予測した空気抵抗（図１２中、グレーで表す。）の一例を示すグラフである。なお、図１２においては、実験による実際の空気抵抗を１００％として、上記式（２）に基づいて予測した空気抵抗と、上記式（１０）に基づいて予測した空気抵抗とを表した。

より具体的には、図１２に示すように、車速が低速である場合には、実際の空気抵抗と上記式（２）に基づいて予測した空気抵抗との誤差はおおよそ６０％となったのに対して、実際の空気抵抗と上記式（１０）に基づいて予測した空気抵抗との誤差はおおよそ５％となり、上記式（２）に基づいて予測した空気抵抗よりも、上記式（１０）に基づいて予測した空気抵抗の方が、実際の空気抵抗との誤差は小さくなった。同様に、車速が中速である場合も、上記式（２）に基づいて予測した空気抵抗よりも、上記式（１０）に基づいて予測した空気抵抗の方が、実際の空気抵抗との誤差は小さくなった。

このように、本実施形態では、加速によって空気抵抗が増大することを考慮して、上記式（１０）に示すように、一定の平均車速Ｖ_ａｖｅに基づいて算出した空気抵抗の積算値を補正することで、走行区間における空気抵抗の積算値を、実際の空気抵抗の積算値よりも小さく予測してしまうことを有効に防止することができる。また、本実施形態では、走行区間における平均車速Ｖ_ａｖｅが低いほど、走行区間における空気抵抗の積算値が大きくなるように、空気抵抗補正係数αを算出し、算出した空気抵抗補正係数αに基づいて、一定の平均車速Ｖ_ａｖｅに基づいて算出した空気抵抗の積算値を補正することで、平均車速Ｖ_ａｖｅが低く、加速の頻度が大きい走行区間においても、空気抵抗の積算値を適切に予測することができる。

さらに、本実施形態では、走行区間が勾配している場合には、加速を行う頻度が小さくなる傾向にあることを考慮し、走行区間が勾配している場合には、走行区間が勾配していない場合と比べて、走行区間における空気抵抗の積算値が小さくなるように、空気抵抗補正係数αを算出する。これにより、走行区間が勾配している場合でも、該走行区間における空気抵抗を適切に予測することができる。

ここで、図１３は、走行区間が勾配している場合における実際の空気抵抗の積算値（図１３中、白塗りで表す。）と、走行区間が平坦である場合の空気抵抗補正係数αを用いて予測した空気抵抗の積算値（図１３中、グレーで表す。）と、走行区間が勾配している場合の空気抵抗補正係数αを用いて予測した空気抵抗の積算値（図１３中、横線のハッチングで表す。）との一例を示すグラフである。

図１３に示すように、走行区間が所定の勾配の下り坂である場合、走行区間が平坦である場合の空気抵抗補正係数αを用いて空気抵抗の積算値を予測した場合には、予測した空気抵抗の積算値は実際の空気抵抗の積算値よりもおおよそ３０％大きくなった。これに対して、走行区間が勾配である場合の空気抵抗補正係数αを用いて空気抵抗の積算値を予測した場合には、予測した空気抵抗の積算値は実際の空気抵抗の積算値よりもおおよそ１０％大きくなった。すなわち、走行区間が勾配である場合の空気抵抗補正係数αを用いて空気抵抗の積算値を予測した場合には、走行区間を平坦である場合の空気抵抗補正係数αを用いた場合と比べて、実際の空気抵抗により近い値を予測することができた。同様に、所定の走行区間が上り坂である場合も、走行区間が勾配である場合の空気抵抗補正係数αを用いて空気抵抗の積算値を予測した場合は、走行区間を平坦である場合の空気抵抗補正係数αを用いた場合と比べて、実際の空気抵抗により近い値を予測することができた。このように、本実施形態では、走行区間の勾配を考慮し、走行区間が勾配している場合には、走行区間が勾配している場合の空気抵抗補正係数αを用いることで、目的地までの空気抵抗の積算値を実際の空気抵抗の積算値よりも大きく予測してしまうことを有効に防止することができる。

さらに、本実施形態では、車両が加速した際に、モーターやギアなどの駆動系での損失が増大することを考慮して、上記式（３）に示すように、走行区間における平均車速に基づいて算出した駆動系での損失の積算値を補正する。

ここで、図１４は、所定の走行区間における実際の車速、平均車速、駆動系での実際の損失の積算値、上記式（３）に示すように、走行区間における平均車速Ｖ_ａｖｅに基づいて予測した駆動系での損失の積算値、および上記式（１４）に示すように、損失補正係数βを用いて予測した駆動系での損失の積算値の時間推移の一例を示すグラフである。なお、図１４中、走行区間における実際の車速および平均車速を破線で表し、駆動系での実際の損失の積算値、上記式（３）に基づいて予測した駆動系での損失の積算値、および、上記式（１０）に基づいて予測した駆動系での損失の積算値を実線で表す。また、図１６において、走行区間における実際の車速および平均車速Ｖ_ａｖｅは、グラフ左側の車速（ｋｍ／ｈ）に対応し、走行区間における駆動系での実際の損失の積算値、上記式（３）に基づいて予測した駆動系での損失の積算値、および、上記式（１４）に基づいて予測した駆動系での損失の積算値は、グラフの右側の駆動系での損失の積算量（ｋＪ）に対応する。なお、駆動系での実際の損失は、実験により、実際に車両が走行区間を走行した際の走行車速のプロフィールから求めた損失である（後述する図１５，１６においても同じ。）。

車両が加速している場合、駆動系での損失には、走行抵抗に対する損失の他に、慣性モーメントに対する損失が加わる。そのため、図１４に示すように、車両が加速した分だけ、上記式（３）に基づいて予測した駆動系での損失の積算値と、実際の駆動系での損失の積算値とに誤差が生じた。たとえば、図１４に示す例では、上記式（３）に基づいて予測した駆動系での損失の積算値は、駆動系での実際の損失に比べて、最大でおおよそ６分の１となった。これに対して、上記式（１４）に示すように、損失補正係数βを用いて予測した駆動系での損失の積算値は、車両の加速を考慮して駆動系での損失を補正しているため、駆動系での実際の損失とほぼ同じ値となった。

ここで、図１５は、所定の走行区間における駆動系での実際の損失の積算値（図１５中、白塗りで表す。）と、上記式（３）に基づいて平均車速Ｖ_ａｖｅを用いて予測した駆動系での損失の積算値（図１５中、斜線のハッチングで表す。）と、上記式（１４）に基づいて損失補正係数βを用いて予測した駆動系での損失の積算値（図中、白塗りで表す。）との一例を示すグラフである。なお、図１５においては、実験による駆動系での実際の損失の積算値を１００％として、上記式（３）に基づいて予測した駆動系での損失の積算値と、上記式（１４）に基づいて予測した駆動系での損失の積算値とを表した。

図１５に示すように、車速が低速である場合には、実際の駆動系での損失の積算値と上記式（３）に基づいて予測した駆動系での損失の積算値との誤差は７０％であったのに対して、実際の駆動系での損失の積算値と上記式（１４）に基づいて予測した駆動系での損失の積算値との誤差は５％となり、上記式（３）に基づいて予測した駆動系での損失の積算値よりも、上記式（１４）に基づいて予測した駆動系での損失の積算値との方が、実際の駆動系での損失の積算値との誤差が小さくなった。同様に、車速が中速および高速である場合も、上記式（３）に基づいて予測した駆動系での損失の積算値よりも、上記式（１４）に基づいて予測した駆動系での損失の積算値の方が、実際の駆動系での損失の積算値との誤差が小さくなった。

このように、本実施形態では、加速によって、モーターやギアなどの駆動系での損失が増大することを考慮し、上記式（１４）に示すように、走行区間における平均車速Ｖ_ａｖｅに基づいて算出した駆動系での損失の積算値を補正することで、走行区間における駆動系での損失の積算値を、実際の空気抵抗の積算値よりも小さい値で予測してしまうことを有効に防止することができる。また、本実施形態では、走行区間における平均車速Ｖ_ａｖｅが低いほど、走行区間における駆動系での損失の積算値が大きくなるように、損失補正係数βを算出し、算出した損失補正係数βに基づいて、平均車速Ｖ_ａｖｅに基づいて算出した駆動系での損失の積算値を補正することで、平均車速Ｖ_ａｖｅが低く、加速の頻度が大きい走行区間においても、走行区間における駆動系での損失の積算値を適切に予測することができる。

さらに、本実施形態では、走行区間が勾配している場合には、走行区間での仕事量が大きくなることを考慮し、走行区間が勾配している場合には、走行区間が勾配していない場合と比べて、走行区間における駆動系での損失の積算値が大きくなるように、損失補正係数βを算出する。これにより、走行区間が勾配している場合でも、該走行区間における駆動系での損失を適切に予測することができる。

ここで、図１６は、走行区間が勾配している場合における、駆動系での実際の損失の積算値（図１６中、白塗りで表す。）と、走行区間が平坦である場合の損失補正係数βを用いて予測した駆動系での損失の積算値（図１６中、グレーで表す。）と、走行区間が勾配している場合の損失補正係数βを用いて予測した駆動系での損失の積算値（図１６中、横線で表す。）との一例を示すグラフである。

図１６に示すように、走行区間が所定の勾配の下り坂である場合、走行区間が平坦である場合の損失補正係数βを用いて駆動系での損失の積算値を予測した場合には、予測した損失の積算値は実際の損失の積算値よりもおおよそ１０％小さくなった。これに対して、走行区間が勾配である場合の損失補正係数βを用いて駆動系での損失の積算値を予測した場合には、予測した駆動系での損失の積算値は実際の損失の積算値よりもおおよそ５％大きくなった。すなわち、走行区間が勾配である場合の損失補正係数βを用いて駆動系での損失の積算値を予測した場合には、走行区間を平坦である場合の損失補正係数βを用いた場合と比べて、実際の駆動系での損失の積算値に近い値を予測することができた。

同様に、所定の走行区間が上り坂である場合も、走行区間が勾配である場合の損失補正係数βを用いて駆動系での損失の積算値を予測した場合には、走行区間を平坦である場合の損失補正係数βを用いた場合と比べて、実際の駆動系での損失に近い値を予測することができた。このように、本実施形態では、走行区間の勾配を考慮し、走行区間が勾配している場合には、走行区間が勾配している場合の損失補正係数βを用いることで、目的地までの駆動系での損失の積算値を実際よりも小さく予測してしまうことを有効に防止することができる。

《第２実施形態》
続いて、第２実施形態に係るナビゲーション装置について説明する。第２実施形態に係るナビゲーション装置１は、制御装置１００が図１７に示す機能を備え、以下に説明するように動作する点以外は、第１実施形態に係るナビゲーション装置１と同様である。なお、図１７は、第２実施形態に係る制御装置１００の機能を示す機能ブロック図である。

第２実施形態において、制御装置１００は、図１７に示すように、第１実施形態に係る機能に加えて、外気温を取得する外気温取得部２１０と、車両情報を取得する車両情報取得部２２０と、転がり抵抗係数を算出する転がり抵抗係数算出部２３０と、を備える。

外気温取得部２１０は、車両外部の外気温を取得する。たとえば、外気温取得部２１０は、車両が外気温計を備える場合には、外気温計から外気温の情報を取得することができる。また、外気温取得部２１０は、車両が外気温計を備えていない場合にも、以下に説明するように、車両の外気温を推測する。

すなわち、外気温取得部２１０は、季節、月、月日、走行区間の地域、走行区間の緯度・経度などに基づいて、外気温を推測することで、外気温を取得する構成とすることができる。たとえば、現在の季節、月、月日、地域、緯度・経度のうち１つ以上を組み合わせた条件と、その条件における外気温の予測値との対応関係を、ナビゲーション装置１に予め記憶しておき、あるいは、図示しないサーバから取得することで、車両外部の外気温を推測することができる。

なお、季節、月、月日、地域、緯度・経度などの組み合わせに基づいて外気温を推測する場合には、外気温が低くなる条件ほど、外気温の推測値が高い頻度（外気温の推測値が短い推測間隔）で推測される。たとえば、外気温取得部２１０は、推測される外気温が１０℃以上である場合には、外気温が１０℃以上の間隔で推測されるように、季節、月、月日、地域、緯度・経度などを１つ以上組み合わた条件と外気温の予測値との対応関係を記憶しており、一方、外気温が１０℃未満である場合には、外気温が５℃未満の間隔で推測されるように、季節、月、月日、地域、緯度・経度などを１つ以上組み合わせた条件と外気温の予測値との対応関係を記憶している。これは、第２実施形態では、後述するように、外気温に基づいて車両の転がり抵抗を算出しており、外気温が低いほど転がり抵抗の変化度合は大きくなるため、外気温が低くなる条件ほど外気温を短い推測間隔で推測することで、車両の転がり抵抗を高い精度で算出することが可能となるためである。

車両情報取得部２２０は、車両重量（空車重量）、ブレーキ・ハブ引き摺り抵抗、空気抵抗係数、および投影面積を含む車両情報を取得する。なお、空車重量、ブレーキ・ハブ引き摺り抵抗、空気抵抗係数、および投影面積の値は、車種に応じて異なり、車種ごとの値が制御装置１００のメモリに予め記憶されている。そのため、車両情報取得機能２２０は、制御装置１００のメモリからこれらの車両情報を読み出すことができる。

転がり抵抗係数算出部２３０は、転がり抵抗を求めるための転がり抵抗係数を算出する。ここで、図１８は、外気温と転がり抵抗係数との対応関係の一例を示す図である。図１８に示すように、車両のタイヤは、外気温が低いほど転がり抵抗係数は大きくなり、外気温が高いほど転がり抵抗係数は小さくなる傾向にある。そのため、転がり抵抗係数算出部２３０は、たとえば、図１８に示すような外気温と転がり抵抗係数との対応関係をテーブルとして記憶しておくことで、このテーブルを参照して、外気温から転がり抵抗係数を算出することができる。また、転がり抵抗係数算出部２３０は、外気温と転がり抵抗係数との対応関係を関数として記憶しておくことで、外気温から転がり抵抗係数を算出する構成としてもよい。あるいは、転がり抵抗係数算出部２３０は、外気温と転がり抵抗係数を補正するための転がり抵抗補正係数との対応関係に基づいて、外気温から転がり抵抗補正係数を算出し、この転がり抵抗補正係数を用いて転がり抵抗係数を補正することで、転がり抵抗係数を算出する構成としてもよい。

なお、車種や車両装備（たとえばドライブトレインの形態やタイヤ仕様）に応じて、外気温と転がり抵抗係数との対応関係が異なる場合があり、この場合、転がり抵抗係数算出部２３０は、車種ごと、車両装備ごとに、外気温と転がり抵抗係数との対応関係を参照して、外気温から転がり抵抗係数を算出することができる。また、車種や車両装備ごとに転がり抵抗補正係数を予め記憶しておき、車種や車両装備に応じた転がり抵抗補正係数を取得することで、この転がり抵抗補正係数に基づいて、転がり抵抗係数を算出する構成としてもよい。

また、第２実施形態に係る補正係数算出部１５０は、外気温取得部２１０により取得された外気温をさらに考慮して、損失補正係数を算出する。ここで、図１９は、転がり抵抗と車両の平均車速と損失補正係数との対応関係の一例を示すグラフである。上述したように、転がり抵抗は外気温に応じて変化するため、補正係数算出部１５０は、外気温に応じて転がり抵抗を予測し、予測した転がり抵抗と車両の平均速度Ｖ_ａｖｅとに基づいて、損失補正係数を算出する。具体的には、補正係数算出部１５０は、車両の平均速度Ｖ_ａｖｅが同じ場合でも、転がり抵抗が大きいほど（または外気温が低いほど）損失補正係数を小さい値で算出する。

さらに、補正係数算出部１５０は、車両情報取得部２２０により取得された車両情報をさらに考慮して、損失補正係数を算出する。ここで、図２０は車種ごとの損失補正係数の一例を示す図である。車両の車種ごとに、空車重量、ブレーキ・ハブ引き摺り抵抗、空気抵抗係数、および全面投影面積などの車両情報は異なるため、車両の車種ごとに走行抵抗は異なることとなる。そのため、補正係数算出部１５０は、図２０に示すように、走行抵抗が大きい車種の車両ほど損失補正係数が大きくなるように、車両情報取得部２２０により取得された車両情報に基づいて、車種に応じた損失補正係数を算出する。たとえば、図２０に示す例では、車両Ｃ、車両Ｂ、車両Ａの順に走行抵抗が大きくなっており、この場合、図２０に示すように、車両Ｃ、車両Ｂ、車両Ａの順に損失補正係数が高い値で算出されることとなる。

さらに、第２実施形態に係るエネルギー消費量予測部１３０は、補正係数算出部１５０により算出された損失補正係数を用いて、現在位置から目的地までのエネルギー消費量を予測する。また、第２実施形態において、エネルギー消費量予測部１３０は、外気温や車両情報などの車両の空気抵抗に関するパラメータを用いて空気抵抗Ｆａを算出することで、算出した空気抵抗に基づいて、現在位置から目的地までのエネルギー消費量を予測する。

続いて、図２１および図２２を参照して、第２実施形態に係るエネルギー消費量予測処理について説明する。図２１および図２２は、第２実施形態に係るエネルギー消費量予測処理を示すフローチャートである。このエネルギー消費量予測処理も、たとえば、入力装置２００を介して乗員により目的地が入力されることで実行される。

ステップＳ２０１，Ｓ２０２では、第１実施形態のステップＳ１０１，Ｓ１０２と同様に、現在位置から目的地までの推奨経路の探索が行われ（ステップＳ２０１）、探索した推奨経路についての道路情報が取得される（ステップＳ２０２）。

ステップＳ２０３では、制御装置１００の外気温取得部２１０により、車両外部の外気温の取得が行われる。たとえば、外気温取得部２１０は、車両が備える外気温計から外気温の情報を取得することで、あるいは、現在の季節、月、月日、走行区間の地域、走行区間の緯度・経度のうちいずれか１つ以上の組み合わせに基づいて車両外部の外気温を推測することで、車両外部の外気温を取得することができる。

ステップＳ２０４では、制御装置１００の車両情報取得部２２０により、車両情報の取得が行われる。具体的には、車両情報取得部は、車両重量、ブレーキ・ハブ引き摺り抵抗、空気抵抗係数、および全面投影面積を含む車両情報を、制御装置１００のメモリから取得する。

ステップＳ２０５では、制御装置１００の転がり抵抗係数算出部２３０により、転がり抵抗係数の算出が行われる。たとえば、転がり抵抗係数算出部２３０は、図１８に示すような転がり抵抗係数と外気温との対応関係を参照することで、ステップＳ２０３で取得した外気温に基づいて、転がり抵抗係数μを算出することができる。そして、続くステップＳ２０６では、第１実施形態のステップＳ１０４と同様に、ステップＳ２０４で算出した転がり抵抗係数μに基づいて、処理対象区間における転がり抵抗Ｆｒの積算値が算出される。上記式（４）に示すように、転がり抵抗Ｆｒは転がり抵抗係数μに比例しており、転がり抵抗係数μの値が大きいほど転がり抵抗Ｆｒの値も大きくなる。そのため、外気温が低いほど、転がり抵抗係数μは大きくなり、転がり抵抗Ｆｒも大きくなることとなる。

ステップＳ２０７では、第１実施形態のステップＳ１０３と同様に、処理対象区間が勾配しているか否かの判断が行われる。処理対象区間が勾配していない場合には、ステップＳ２０８に進み、第１実施形態のステップＳ１０５と同様に、走行区間が勾配していない場合の補正係数算出関数ｆ_１と、処理対象区間における平均車速Ｖ_ａｖｅとに基づいて、処理対象区間の空気抵抗補正係数αが算出される。一方、処理対象区間が勾配している場合には、ステップＳ２０９に進み、第１実施形態のステップＳ１０６と同様に、処理対象区間における勾配抵抗Ｆｉの算出が行われ、続くステップＳ２１０では、第１実施形態のステップＳ１０８と同様に、走行区間が勾配している場合の補正係数算出関数ｆ_２と、処理対象区間における車両の平均車速Ｖ_ａｖｅと、処理対象区間における勾配θとに基づいて、処理対象区間における空気抵抗補正係数αが算出される。

ステップＳ２１１では、エネルギー消費量予測部１３０により、処理対象区間における空気抵抗Ｆａの積算値が算出される。具体的には、第２実施形態において、エネルギー消費量予測部１３０は、下記式（１６）に基づいて、処理対象区間における空気抵抗Ｆａの積算値を算出する。

なお、上記式（１６）において、ｋ’は、空気抵抗に関するパラメータであり、ステップＳ２０３で取得した外気温や、ステップＳ２０４で取得した車両重量、ブレーキ・ハブ引き摺り抵抗、空気抵抗係数、および全面投影面積などの車両情報に対応するものである。また、上記式（１６）中、ＶはステップＳ２０２で取得された処理対象区間における車両の平均速度であり、ｄは処理対象区間の走行距離である。

ステップＳ２１２では、第１実施形態のステップＳ１１０と同様に、ステップＳ２０８またはステップＳ２１０で算出した空気抵抗補正係数αと、ステップＳ２１１で算出した空気抵抗Ｆａの積算値とに基づいて、処理対象区間における空気抵抗Ｆａの積算値の補正が行われる。

そして、図２２に進み、ステップＳ２１３では、ステップＳ２０７と同様に、処理対象区間が勾配しているか否かの判断が行われる。処理対象区間が勾配していない場合には、ステップＳ２１４に進み、一方、処理対象区間が勾配している場合には、ステップＳ２１５に進む。

ステップＳ２１４では、補正係数算出部１５０により、処理対象区間における損失補正係数の算出が行われる。第２実施形態において、補正係数算出部１５０は、ステップＳ２０３で取得した外気温と、ステップＳ２０４で取得した車両情報とを考慮して、処理対象区間における損失補正係数を算出する。具体的には、補正係数算出部１５０は、図１９および図２０に示すように、転がり抵抗および車種ごとに、車両の平均速度Ｖ_ａｖｅと損失補正係数βとの対応関係を示す、走行区間が勾配していない場合の関数ｆ_５を補正係数記憶部１４０に記憶しており、下記式（１７）に示すように、処理対象区間における車両の平均速度Ｖ_ａｖｅと外気温ｔと車両情報ｋ’’とに基づいて、現在の転がり抵抗、車種、および車両の平均速度Ｖ_ａｖｅに対応する、走行区間が勾配していない場合の損失補正係数βを算出する。

なお、損失補正係数βの算出方法は、上記式（１７）に限定されず、たとえば、ステップＳ２０５で算出した転がり抵抗を用いて、損失補正係数βを算出する構成としてもよい。

一方、ステップ２１３において、処理対象区間が勾配していると判断された場合には、ステップＳ２１５に進む。この場合も、補正係数算出部１５０は、ステップＳ２０３で取得した外気温と、ステップＳ２０４で取得した車両情報とを考慮して、処理対象区間における損失補正係数を算出する。具体的には、補正係数算出部１５０は、図１９および図２０に示すように、転がり抵抗および車種ごとに、車両の平均速度Ｖ_ａｖｅと損失補正係数βとの対応関係を示す、走行区間が勾配している場合の関数ｆ_６を補正係数記憶部１４０に記憶しており、下記式（１８）に示すように、処理対象区間における車両の平均速度Ｖ_ａｖｅと勾配θと外気温ｔと車両情報ｋ’’とに基づいて、現在の転がり抵抗、車種、勾配θ、および車両の平均速度Ｖ_ａｖｅに対応する、走行区間が勾配している場合の損失補正係数βを算出する。

ステップＳ２１６〜Ｓ２２２では、第１実施形態のステップＳ１１４〜Ｓ１２０と同様の処理が行われる。すなわち、ステップＳ２０６で算出した転がり抵抗と、ステップＳ２１２で補正した空気抵抗とに基づいて、処理対象区間における駆動系での損失の積算値が算出され（ステップＳ２１６）、ステップＳ２１４またはステップＳ２１５で算出した損失補正係数βと、ステップＳ２１６で算出した駆動系での損失Ｌの積算値とに基づいて、処理対象区間における駆動系での損失Ｌが補正される（ステップＳ２１７）。

そして、推奨経路の全ての走行区間について、ステップＳ２０３〜Ｓ２１７までの処理が行われた場合は（ステップＳ２１８＝Ｙｅｓ）、現在位置から目的地までのエネルギー消費量の予測が行われ（ステップＳ２１９）、予測した目的地までのエネルギー消費量に基づいて、目的地に到着するまでの間に充電を行う必要があるか否かの判断が行われる（ステップＳ２２０）。充電が必要と判断された場合には、車両周辺の充電施設の探索が行われ（ステップＳ２２１）、その後、目的地までのエネルギー消費量を含む提示情報が、ディスプレイ５００を介して乗員に表示される（ステップＳ２２２）。

以上のように、第２実施形態では、外気温や車両情報を取得し、取得した外気温や車両情報を考慮して、転がり抵抗係数および損失補正係数を算出し、現在位置から目的地までのエネルギー消費量を予測する。これにより、第２実施形態では、第１実施形態の効果に加え、外気温や車種（あるいは車両装置）を加味したエネルギー消費量を予測することができるため、エネルギー消費量を高い精度で予測することが可能となる。

ここで、図２３は、複数の車両についての、車両の実際のエネルギー消費量と、外気温を考慮することなく予測したエネルギー消費量の予測値との一例を示す図である。なお、図２３において、横軸は、実際のエネルギー消費量を示しており、縦軸は、実際のエネルギー消費量ごとの車両の台数（頻度）を示している。また、図２３においては、複数の車両のエネルギー消費量の予測値の中央値と、その中央値から±１０％となる予測範囲とを示している。図２３に示すように、外気温を考慮することなくエネルギー消費量を予測した場合、実際のエネルギー消費量がエネルギー消費量の予測範囲となった車両は、全体の約６７％であった。

これに対して、図２４は、複数の車両の実際のエネルギー消費量と、外気温を考慮して予測したエネルギー消費量の予測値の一例を示す図である。なお、図２４においても、図２３と同様に、横軸は実際のエネルギー消費量を示しており、縦軸は実際のエネルギー消費量ごとの車両の台数（頻度）を示しており、エネルギー消費量の予測値の中央値と、その中央値から±１０％となる予測範囲とを示している。図２４に示すように、外気温を考慮してエネルギー消費量を予測した場合、春夏秋冬ともに、実際のエネルギー消費量がエネルギー消費量の予測範囲となった車両は全体の９０％以上となり、図２３に示す外気温を考慮しないでエネルギー消費量を予測した場合と比べて、エネルギー消費量を高い精度で予測することができる。

また、第２実施形態においては、季節、月、月日、走行区間の地域、走行区間の緯度・経度などの組み合わせに基づいて外気温を推測する場合に、外気温が低くなる条件ほど外気温を短い数値間隔で推測する。ここで、図２５は、図２４に示すように、実際のエネルギー消費量の大部分がエネルギー消費量の予測範囲となるために必要な外気温の推測値の一例を示す図である。外気温は低いほど転がり抵抗の変化度合が大きくなるため、実際のエネルギー消費量がエネルギー消費量の予測範囲内とするためには、図２５に示すように、外気温が低いほど外気温の推測頻度を高く（推測値の推測間隔を短く）する必要がある。本実施形態では、図２５に示すように、外気温が低いほど外気温の推測頻度を高くしており、これにより、外気温に基づく転がり抵抗を高い精度で算出することができる。

さらに、第２実施形態では、図１９に示すように、外気温に基づいて、転がり抵抗に応じた損失補正係数を算出する。ここで、転がり抵抗が大きくなると、転がり抵抗に対する加減速によるモーターの仕事の比率は小さくなる傾向にある。そのため、転がり抵抗が大きいほど損失補正係数を小さくすることで、処理対象区間における駆動系における損失をより高い精度で予測することができ、その結果、エネルギー消費量をより高い精度で予測することが可能となる。

また、本実施形態では、図２０に示すように、車両情報に基づいて、車種に応じた損失補正係数を算出する。ここで、図２６は、車種に応じたエネルギー消費量の差を説明するための図である。たとえば、車種によって、車両重量（空車重量）、ブレーキ・ハブ引き摺り抵抗、空気抵抗係数、および投影面積などが異なり、走行抵抗が異なる場合がある。そのため、同じ走行区間を走行した場合も、車両情報を考慮しないでエネルギー消費量を予測した場合には、図２６に示すように、車種によっては±３％程度の誤差が生じてしまう場合がある。そこで、本実施形態では、車両情報を考慮して車種に応じた損失補正係数を算出することで、このような誤差を低減することができ、その結果、エネルギー消費量をより高い精度で予測することができる。

以上説明した実施形態は、本発明の理解を容易にするために記載されたものであって、本発明を限定するために記載されたものではない。したがって、上記の実施形態に開示された各要素は、本発明の技術的範囲に属する全ての設計変更や均等物をも含む趣旨である。

たとえば、上述した実施形態においては、電気自動車に搭載されたナビゲーション装置１を例示して説明したが、この構成に限定されず、たとえば、ハイブリッド自動車やエンジン自動車、あるいは車両以外のシステムに搭載する構成としてもよい。たとえば本発明をエンジン自動車に適用した場合、目的地までの空気抵抗の積算値、モーターやギアなどの駆動系での損失の積算値に基づいて、目的地までの燃料消費量を適切に予測することができる。

さらに、上述した実施形態では、走行区間における平均車速Ｖ_ａｖｅを用いて、空気抵抗の積算値や駆動系での損失の積算値を算出する構成を例示したが、走行区間における平均車速Ｖ_ａｖｅに代えて、たとえば走行区間における制限速度を用いる構成としてもよい。また、走行区間における車両の平均車速Ｖ_ａｖｅに代えて、走行区間と同じ種類（たとえば、市街路や郊外路など）の走行区間における車両の平均車速を用いる構成としてもよい。

なお、上述した実施形態の地図情報取得部１１０は本発明の取得手段に、補正係数算出部１５０およびエネルギー消費量予測部１３０は本発明の空気抵抗算出手段および損失算出手段に、エネルギー消費量予測部１３０は本発明のエネルギー消費量予測手段に、転がり抵抗係数算出部２３０は本発明の転がり抵抗算出手段に、それぞれ相当する。

１…ナビゲーション装置
１００…制御装置
１１０…地図情報取得部
１２０…推奨経路探索部
１３０…エネルギー消費量予測部
１４０…補正係数記憶部
１５０…補正係数算出部
１６０…充電必要性判断部
１７０…充電施設探索部
１８０…ディスプレイ表示部
２１０…外気温取得部
２２０…車両情報取得部
２３０…転がり抵抗係数算出部
２００…入力装置
３００…車両位置検出装置
４００…地図データベース
５００…ディスプレイ

Claims (11)

1. 経路ごとに予め決められた走行速度情報を含む道路情報を取得する取得手段と、
   走行予定経路の走行速度情報に基づいて、所定の空気抵抗算出式により、前記走行予定経路を走行した場合の空気抵抗を空気抵抗算出値として算出し、前記走行予定経路における走行速度が遅いほど、前記走行予定経路を走行した場合の空気抵抗が大きくなるように、算出した前記空気抵抗算出値を補正する空気抵抗算出手段と、
   前記空気抵抗算出手段により補正された前記空気抵抗算出値に基づいて、前記走行予定経路におけるエネルギー消費量を予測するエネルギー消費量予測手段と、を備えることを特徴とするエネルギー消費量予測装置。
2. 請求項１に記載のエネルギー消費量予測装置において、
   前記道路情報は経路ごとの勾配情報を含み、
   前記空気抵抗算出手段は、前記走行予定経路の勾配が大きいほど、前記走行予定経路を走行した場合の空気抵抗が小さくなるように、前記空気抵抗算出値を補正することを特徴とするエネルギー消費量予測装置。
3. 請求項１または２に記載のエネルギー消費量予測装置において、
   前記走行予定経路の走行速度情報に基づいて、所定の損失算出式により、前記走行予定経路を走行した場合における駆動系での損失を損失算出値として算出し、前記走行予定経路における走行速度が遅いほど、前記走行予定経路を走行した場合における駆動系での損失が大きくなるように、算出した前記損失算出値を補正する損失算出手段をさらに備え、
   前記エネルギー消費量予測手段は、前記損失算出手段により補正された前記損失算出値に基づいて、前記走行予定経路におけるエネルギー消費量を予測することを特徴とするエネルギー消費量予測装置。
4. 請求項３に記載のエネルギー消費量予測装置において、
   前記道路情報は経路ごとの勾配情報を含み、
   前記損失算出手段は、前記走行予定経路の勾配が大きいほど、前記走行予定経路を走行した場合における前記駆動系での損失が大きくなるように、前記損失算出値を補正することを特徴とするエネルギー消費量予測装置。
5. 請求項１〜４のいずれかに記載のエネルギー消費量予測装置であって、
   所定の転がり抵抗算出式により、前記走行予定経路を走行した場合の転がり抵抗を転がり抵抗算出値として算出する転がり抵抗算出手段をさらに備え、
   前記転がり抵抗算出手段は、外気温を考慮して、前記転がり抵抗算出値を算出し、
   前記エネルギー消費量予測手段は、前記空気抵抗算出手段により補正された前記空気抵抗算出値と、前記転がり抵抗算出手段により算出された前記転がり抵抗算出値とに基づいて、前記走行予定経路におけるエネルギー消費量を予測することを特徴とするエネルギー消費量予測装置。
6. 請求項５に記載のエネルギー消費量予測装置であって、
   前記転がり抵抗算出手段は、前記外気温が低いほど、前記転がり抵抗算出値を大きい値で算出することを特徴とするエネルギー消費量予測装置。
7. 請求項５または６に記載のエネルギー消費量予測装置であって、
   前記転がり抵抗算出手段は、外気温の情報を外部装置から取得し、または、季節、月、月日、前記走行予定経路の地域、および前記走行予定経路の緯度経度のうちいずれか１つ以上の条件に基づいて外気温を推測することで、前記外気温を取得することを特徴とするエネルギー消費量予測装置。
8. 請求項７に記載のエネルギー消費量予測装置であって、
   前記転がり抵抗算出手段は、上記条件に基づいて前記外気温を推測する場合に、前記条件が前記外気温の低くなる条件となるほど、前記外気温の推測値の数値間隔を短くすることを特徴とするエネルギー消費量予測装置。
9. 請求項３に記載のエネルギー消費量予測装置であって、
   前記損失算出手段は、転がり抵抗が大きいほど、前記走行予定経路を走行した場合における駆動系での損失が小さくなるように、前記損失算出値を補正することを特徴とするエネルギー消費量予測装置。
10. 請求項３に記載のエネルギー消費量予測装置であって、
    前記損失算出手段は、車種に応じた係数を用いて、前記損失算出値を補正することを特徴とするエネルギー消費量予測装置。
11. 走行予定経路における所定の走行速度情報に基づいて、所定の空気抵抗算出式により、前記走行予定経路を走行した場合の空気抵抗を空気抵抗算出値として算出し、前記走行予定経路における走行速度が遅いほど、前記走行予定経路を走行した場合の空気抵抗が大きくなるように、前記空気抵抗算出値を補正し、補正した前記空気抵抗算出値に基づいて、前記走行予定経路におけるエネルギー消費量を予測することを特徴とするエネルギー消費量予測方法。

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