JP6180458B2 - 車両用エネルギーマネジメント装置 - Google Patents

Description

本発明は車両用エネルギーマネジメントシステムに関し、特に、ハイブリッド車両やプラグインハイブリッド車両のエネルギーをマネジメントする車両用エネルギーマネジメントシステムに関する。

エンジンおよびモータを動力源として備えたハイブリッド車両などの電動車両においては、目的地までの経路情報や前方車両の走行情報に応じて、燃料消費量が最小となるようにエンジンおよびモータの運転スケジュールを設定する車両用エネルギーマネジメント装置が装備されている。

例えば、特許文献１には、目的地までの経路情報と、前方車両の走行情報に基づいて車速パターンを推定し、車速パターンから演算した消費エネルギーに基づいて、目的地までの燃料消費量が最小となるようにエンジンとモータの運転スケジュールを設定するハイブリッド車両の走行支援装置が開示されている。

特開２０１０−１３２２４１号公報

特許文献１に開示の走行支援装置では、目的地までの経路情報と、前方車両の走行情報に基づいて車速パターンを推定し、車速パターンから演算した消費エネルギーに基づいて、目的地までの燃料消費量が最小となるようにエンジンとモータの運転スケジュールを設定しているが、推定された車速パターンがエンジンの発電効率の悪いエンジン出力（動作点）となるパターンであった場合は、エンジンとモータの運転スケジュールのみを最適化しても、目的地までの燃料消費量を最小化できるとは限らないと言う問題があった。

本発明は上記のような問題点を解消するためになされたもので、目的地までの燃料消費量を最小にする車両用エネルギーマネジメント装置を提供することを目的とする。

本発明に係る車両用エネルギーマネジメント装置は、電動車両に搭載され、前記電動車両のエネルギーをマネジメントする車両用エネルギーマネジメント装置であって、前記電動車両は、前記電動車両を駆動するモータおよびエンジンと、前記エンジンの回転力により発電すると共に、前記モータによる前記電動車両の制動時に発電するジェネレータと、前記モータを駆動する電力を供給すると共に、前記ジェネレータで発電された電力を蓄えるバッテリと、を備え、前記車両用エネルギーマネジメント装置は、前記電動車両の車速および前記バッテリの充電状態の情報を少なくとも含む車両情報を取得する車両情報取得部と、目的地までの経路情報を取得する経路情報取得部と、前記経路情報および前記車両情報に基づいて、目的地までの目標車速計画と、前記モータ、前記エンジンおよび前記ジェネレータの駆動要否計画を立てる最適計画演算部と、前記最適計画演算部で立てられた前記駆動要否計画に基づいて、前記モータ、前記エンジンおよび前記ジェネレータを制御する車両制御指示部を有し、前記最適計画演算部は、前記経路情報および前記車両情報に基づいて、前記目的地までの燃料消費量を最小にするようにエンジン効率を考慮した前記駆動要否計画および前記目標車速計画を立て、前記車両制御指示部は、少なくとも前記駆動要否計画に従って前記モータ、前記エンジンおよび前記ジェネレータを制御し、前記最適計画演算部は、前記目的地までの前記燃料消費量を目的関数として、少なくとも前記経路情報および前記車両情報を制約条件とする最適化問題を演算することで前記駆動要否計画および前記目標車速計画をまとめて立てる。

本発明に係る車両用エネルギーマネジメント装置によれば、目的地までの燃料消費量を最小にする車両用エネルギーマネジメント装置を得ることができる。

本発明に係る実施の形態１の車両用エネルギーマネジメント装置の構成を示すブロック図である。 最適計画演算部で立案された目標車速計画と、パワートレインアクチュエータの駆動要否計画の一例を示す図である。 遺伝的アルゴリズムを用いた最適化の処理の流れを示すフローチャートである。 遺伝的アルゴリズムを用いた最適化の手法を模式的に示す図である。 本発明に係る実施の形態１の車両用エネルギーマネジメント装置の動作を説明するフローチャートである。 本発明に係る実施の形態２の車両用エネルギーマネジメント装置の構成を示すブロック図である。 最適計画演算部で立案された目標車速計画と、パワートレインアクチュエータの駆動要否計画の一例を示す図である。 本発明に係る実施の形態２の車両用エネルギーマネジメント装置の動作を説明するフローチャートである。

＜実施の形態１＞
＜システム構成＞
図１は、本発明に係る実施の形態１の車両用エネルギーマネジメント装置１００の構成を示すブロック図である。図１に示すように車両用エネルギーマネジメント装置１００は、車両の現在地、車速、図示されないバッテリ（２次電池）の充電状態（充電残量）などの車両情報を取得する車両情報取得部２と、出発地から目的地までの経路情報として、走行ルート、道路勾配、道路種別などの経路情報を取得する経路情報取得部３と、経路情報取得部３の経路情報に基づいて、オートクルーズ区間を判定するオートクルーズ区間判定部４と、経路情報取得部３とオートクルーズ区間判定部４の出力に基づいて、目的地までの経路上の各地点または各区間で自車両が出しても良い車速範囲を演算する速度範囲演算部５と、加速度範囲演算部６とを備えている。

また、車両用エネルギーマネジメント装置１００は、車両情報取得部２、経路情報取得部３、速度範囲演算部５および加速度範囲演算部６の出力を用いて、目的地までの燃料消費量を最小にするような目標車速計画と、モータ、エンジン、ジェネレータ等のパワートレインアクチュエータの駆動要否計画を立案する最適計画演算部７と、現在地での目標車速となるように駆動要否計画に従って、モータ９、エンジン１０、ジェネレータ１１、トランスミッション１２およびクラッチ１３等のパワートレインアクチュエータに制御指示を与える車両制御指示部８とを備えている。

なお、本発明はオートクルーズを行うためのクルーズコントロール機能を備えたハイブリッド車両等の電動車両への適用を前提としており、最適計画演算部７で立案された目標車速計画およびパワートレインアクチュエータの駆動要否計画に基づいて車両制御指示部８からワートレインアクチュエータに制御指示を与えることで従来のＡＣＣ（Adaptive Cruise Control）では十分に低減できなかった燃料消費量を、さらに低減できる。

ただし、本発明は、オートクルーズを行わない場合にも有効であり、最適計画演算部７で立案されたパワートレインアクチュエータの駆動要否計画に基づいて走行モードを選択する動作はクルーズコントロール機能を利用するが、最適計画演算部７で立案された目標車速計画を実現するには運転者に随時に車速を指示するようにすれば良い。車速を指示するには、例えば、車載のカーナビゲーションシステムを使用して、音声や画像で指示することが可能である。もちろん、オートクルーズ区間に入って、運転者がオートクルーズを望む場合には、車速も自動的に設定するようにすれば良い。

ここで、経路情報取得部３は、例えば、車載のカーナビゲーションシステムを使用することができ、カーナビゲーションシステムに搭載された、ＧＰＳ（Global Positioning System）などの衛星測位システムから位置情報を受ける受信機（ＧＰＳセンサ）を介して現在地を取得し、内蔵する地図データから経路情報を検索しても良い。また、運転者または同乗者が保持する携帯端末、ＰＤＡおよびスマートフォンを車両用エネルギーマネジメント装置１００に接続し、それらに組み込まれたナビゲーション機能（アプリケーション）を経路情報取得部３として使用しても良い。

また、経路情報取得部３は車外サーバとの通信装置を有した構成とし、車両の現在地は車両情報取得部２から取得し、経路情報は通信装置を介してＶＩＣＳ（登録商標：vehicle information and communication system）センターなどの車外のインフラサーバから取得する構成としても良い。もちろん、経路情報取得部３として独自のナビゲーションシステムを有し、内蔵する地図データから経路情報を取得する構成としても良い。

なお、経路情報としては、走行ルート、道路勾配、道路種別だけでなく、交差点、カーブなどの道路形状、信号機の状態、工事、事故、渋滞等の道路情報も取得するように構成しても良い。カーナビゲーションシステムには、これらの情報がリアルタイムで更新されるものもあるので、カーナビゲーションシステムを使用する場合には、この点で有利である。

車両情報取得部２は、バッテリの充電状態を取得するためのバッテリセンサを有し、バッテリの充電残量を直接計測する構成であっても良く、また、既設のバッテリマネジメントユニットから充電状態情報を取得する構成であっても良い。また、車両情報取得部２がＧＰＳセンサを有している場合は、ＧＰＳセンサを介して現在地を取得しても良いし、経路情報取得部３がＧＰＳセンサを有している場合は、経路情報取得部３から現在地情報を取得しても良い。

また、オートクルーズ区間判定部４では、経路の道路種別が高速道路や自動車専用道路である区間をオートクルーズ区間と判定しても良い。なお、将来的に、人間が運転せず、自動運転車両のみが走行する自動運転専用道路が設けられた場合には、当該自動車専用道路となっている区間をオートクルーズ区間と判定しても良い。また、オートクルーズ機能を有する車両では、運転者がオートクルーズスイッチをオン操作したことを確認し、オートクルーズスイッチがオンされた区間と同一の道路種別（例えば高速道路）が継続する区間をオートクルーズ区間と判定しても良い。オートクルーズ区間判定部４を備えることでオートクルーズ区間があってもエンジン効率の良い目標車速を設定することができる。

また、車速範囲演算部５は、燃料消費量を最小にするための速度範囲を算出するのではなく、法定速度に基づいた速度範囲または運転者が不快感や違和感を受けない速度範囲を演算する。例えば法定速度６０ｋｍ／ｈの道路では速度範囲を６０〜４０ｋｍ／ｈとし、７０ｋｍ／ｈでの走行時でエンジン特性が良いとしても、法定速度を順守しない速度は設定しない。これにより、法定速度を順守した走行が可能となる。

ここで、運転者が不快感や違和感を受けない速度範囲は、数値化された不快感や違和感に対して速度が関連付けられたデータベースに基づいて設定することができ、例えば、法定速度６０ｋｍ／ｈに対して車速２０ｋｍ／ｈで走行すると、周りの車両との相対速度から運転手が不快感や違和感を覚えるので、違和感１００（最大値）などのようにデータベースに登録されている場合は、そのような速度には設定しないようにする。

なお、速度範囲の上下限は、法定速度だけでなく、高速道路、一般道、山岳路等の道路種別によって変化させても良く、例えば、高速道路では１００〜７０ｋｍ／ｈ、山岳路では、５０〜２０ｋｍ／ｈ等に設定することも可能である。

また、オートクルーズ区間では、オートクルーズの設定車速に車速範囲を固定するのではなく、法定速度や運転者が違和感を受けない範囲で幅を広くした車速範囲を演算する。逆に、オートクルーズ区間以外では車速範囲をオートクルーズ区間よりも狭めるように演算しても良い。オートクルーズ区間以外の車速範囲を狭めることで、運転者に違和感を与えないような車速範囲を設定できる。

加速度範囲演算部６は、燃料消費量を最小にする加速度を演算するのではなく、運転者に不快感を与えない加速度範囲を演算する。ここで、運転者に不快感を与えない加速度範囲は、数値化された不快感に対して加速度が関連付けられたデータベースに基づいて設定することができる。これにより、運転者に不快となる加速をしない走行が可能となる。

なお、加速度範囲演算部６は、経路情報取得部３が有する道路種別情報を用いて、道路種別ごとに加速度範囲を設定しても良い。

最適計画演算部７が立案するパワートレインアクチュエータの駆動要否計画とは、目的地までの経路のうち、ある区間でモータ９、エンジン１０およびジェネレータ１１を駆動するか停止するかを決める計画であり、例えば、ある区間をＥＶモードで走行する場合は、エンジン１０は停止、ジェネレータ１１は停止、モータ９は駆動し、走行エネルギーは全てモータ９で賄うのでバッテリの充電残量は減ることとなる。また、ある区間をＨＥＶモードで走行する場合は、エンジン１０は駆動、ジェネレータ１１は駆動、モータ９も駆動し、モータ９で走行エネルギーを賄いつつ、エンジン１０の出力を使ってジェネレータ１１で発電し、その電力をバッテリ（蓄電池）に充電することで、バッテリの充電残量が減らないようにすることができる。なお、トランスミッション１２やクラッチ１３を有する車両では、クラッチの接続、開放およびトランスミッションのギアの切り替えの計画も駆動要否計画に含める。

ここで、最適計画演算部７は、車両情報取得部２および経路情報取得部３の出力に基づいて、目的地までの燃料消費量を最小にするような目標車速計画と、パワートレインアクチュエータの駆動要否計画を立案するように構成しても良く、また、車両情報取得部２、経路情報取得部３および速度範囲演算部５の出力に基づいて、目標車速計画と、パワートレインアクチュエータの駆動要否計画を立案するように構成しても良い。前者の構成を採る場合は、速度範囲の条件がないため、最適計画に入力される制約条件が少なくなり、演算負荷が少なくなる。また、後者の構成を採る場合は、速度範囲を制約条件に含めることで、法定速度を守りつつ、運転者に違和感を与えない目標車速を設定することができる。なお、車両用エネルギーマネジメント装置１００は、自車両の出発時に最適計画を立案するだけでなく、出発してから目的地に到着するまでの間、随時に各種情報を取得し、必要に応じて最適計画を立案することとなる。

＜最適計画＞
次に、最適計画演算部７で立案された目標車速計画と、パワートレインアクチュエータの駆動要否計画の一例について図２を用いて説明する。

図２では、従来のＡＣＣ（Adaptive Cruise Control）で定速走行する従来ＡＣＣモードと、目標車速計画とパワートレインアクチュエータの駆動要否計画をまとめて立案する目標車速型モードを示しており、出発地から目的地までを１０区間に区分し、それぞれの区間での道路勾配情報と共に、車速およびエンジン効率も示している。なお、車速においては、一点鎖線で車速範囲を示し、細い実線で従来ＡＣＣモードでの車速を示し、太い実線で目標車速型モードでの目標車速を示している。また、エンジン効率においては、細い実線で従来ＡＣＣモードでのエンジン効率を示し、太い実線で目標車速型モードでのエンジン効率を示している。

図２において、区間１では、目標車速型モードでの目標車速は、従来ＡＣＣモードでの車速と同様の速度に設定し、加速のためにエンジンとモータの両方を駆動するＨＥＶモードで走行する。この区間１ではエンジン効率に差はない。

区間２〜６では、従来ＡＣＣモードでは設定された一定の車速で走行するが、設定された車速で走行することがエンジン効率の良い動作点になるとは限らず、エンジン効率は目標車速型モードよりも低くなる。一方、目標車速型モードでは、エンジン効率が良い動作点となるように加速する目標車速を計画することで、燃料消費量を削減する。ここで、目標車速は運転者に違和感を与えないように一点鎖線で示す車速範囲内となるように計画されている。

ここで、エンジン効率が良い動作点について説明する。エンジンが発生できるエネルギー（エンジン出力）は、エンジン出力＝回転数×トルク、すなわちエンジン回転数とトルク（エンジン負荷）で決まる。一般的なエンジンでは、エンジン回転数がある程度高く、エンジン負荷も高い場合に燃料消費効率が良くなる。車速が低く、加速もしていない速度パターンの場合は、走行エネルギーが低いため，エンジン回転数およびエンジン負荷も低くなり、エンジン効率の悪い動作点（エンジン出力）でエンジンを駆動することとなり、燃費が悪くなる。これに対し、区間２〜６で示されるように、目標車速型モードでは、車速が低い車速パターンを設定せずに、加速する車速パターンを設定することで、走行エネルギーを高め、エンジン効率の良い動作点で走行することとなり、燃費を向上させることができる。また、区間２〜６では、ＨＥＶモードで走行するが、この場合はモータを駆動しない駆動要否計画となっており、エンジン効率のみを考慮して目標車速を計画すれば良いようになっている。

区間７は、急な上り勾配がある区間であるが、従来ＡＣＣモードでは上り勾配があっても一定車速となるように走行するため、エンジンの高効率領域から外れた高出力領域でエンジンを動作させることになる。このため、エンジン効率はさらに低下する。

しかし、目標車速型モードでは、急な上り勾配では車速を減速させ、エンジンの高効率領域でエンジンを動作させるような目標車速を設定するので、急勾配走行時の燃料消費量も抑えることができる。なお、区間７ではモータも駆動させたＨＥＶモードで走行することで、エンジン効率をさらに上昇させることができる。

区間８および区間９は、下り勾配となっており、従来ＡＣＣモードでは、一定車速になるようにＥＶ回生モードで走行し、回生電力をバッテリに充電する。バッテリに充電された電力は、今後のＥＶ走行で消費することでエネルギー消費を抑える働きがあるが、ＥＶ回生モードでは、モータロス、インバータロス、バッテリでの蓄電ロスがあるため、エネルギーを１００％は回収できず、ロスが発生する。

一方、目標車速型モードでは、下り勾配では予め定めた車速範囲に入るようにエンジンもモータも駆動せず、慣性走行（コースト）するので、無駄なモータロス、インバータロス、蓄電ロスを低減し、下り勾配走行時の位置エネルギーを効率的に運動エネルギーに変換できる。なお、慣性走行ではエンジンを使用しないので、エンジン効率は計算されていない。

そして、下り勾配が終わった区間１０では、従来ＡＣＣモードと同様に減速しながら目的地に到着するが、ＥＶ回生モードで走行し、モータのみを駆動させて走行エネルギーを電力に変換し、回生電力をバッテリに充電する。

なお、区間１および１０を市街地での通常運転、区間２〜９を高速道路でのオートクルーズ区間とすると、市街地での通常運転では、運転者の意図通りに車速を変化させることで運転者への違和感をなくし、オートクルーズ区間のみ目標車速を設定することで、燃料消費量を削減させることができる。

＜最適化問題＞
以上説明したような目標車速型モードでの目標車速計画やパワートレインアクチュエータの駆動要否計画は、目的地までの燃料消費量を目的関数として、車両情報取得部２、経路情報取得部３、速度範囲演算部５および加速度範囲演算部６の出力を制約条件とする最適化問題を演算することで立案することができ、燃料消費量の最小化を達成できる。

すなわち、目的関数を出発地から目的地までの燃料消費量とすると、図２の例では、区間１から区間１０までの、それぞれの区間での燃料消費量の総和で目的関数が規定されることとなる。ここで、走行エネルギーＰは以下の数式（１）で定義される。

上記数式（１）において、μ_ｒｏｌｌは転がり抵抗係数、ｍ_{ｗｅｉｇｈｔ}は車重（ｋｇ）、ｇは重力加速度（ｍ／ｓ^２）、θは道路勾配（ｒａｄ）、ρは空気密度（ｋｇ／ｍ^３）、Ｃ_Ｄは空気抵抗係数、Ｃ_Ｓは前衛投影面積（ｍ^２）、Ｖ_Ｓは車速（ｍ／ｓ）である。転がり抵抗係数、車重、空気抵抗係数、前衛投影面積などの走行抵抗パラメータは、最適計画演算部７が内部のデータベースに保持していても良く、車両情報取得部２から車速の情報と共に取得するようにしても良い。また、道路勾配は経路情報取得部３から取得すれば良い。

制約条件としては、
Ｐ＜モータ最大出力（ＥＶモード時）、
Ｐ＜モータ最大出力＋エンジン最大出力（ＨＥＶモード時）、
速度範囲下限＜Ｖｓ＜速度範囲上限、
加速度範囲下限＜ｄＶｓ／ｄｔ＜加速度範囲上限、
充電残量下限＜充電残量＜充電残量上限、
エンジン回転数＝エンジン回転数特性（Ｐを変数とするマップから取得）、
エンジントルク＝エンジントルク特性（Ｐを変数とするマップから取得）、
燃料消費量＝エンジン燃料特性（回転数、トルクを変数とするマップから取得）などを挙げることができる。

上記のような制約条件に基づき、目的関数である燃料消費量を最小化するような目標車速と走行モードを設定することが、最適化するという処理になる。最適化の手法として、動的計画法、２次計画法、遺伝的アルゴリズム等、目標車速と走行モードの組み合わせを設定できるものであればどのような手法を用いても良いが、以下に、一例として遺伝的アルゴリズムを用いる場合について説明する。

＜遺伝的アルゴリズムによる最適化＞
遺伝的アルゴリズムは、生物の進化をベースとした最適化手法であり、環境に適応した強い個体の遺伝子が次世代に生き残り、交叉や突然変異により子孫を残すことを繰り返しながら最適解に近づける手法である。

以下、図３および図４を用いて遺伝的アルゴリズムを用いた最適化の手法を説明する。図３は遺伝的アルゴリズムを用いた最適化の手法の処理の流れを示すフローチャートであり、図４は、遺伝的アルゴリズムを用いた最適化の手法を模式的に示す図である。なお、図４では、簡単化のため、車速を固定し、４つの区間に対してモードを設定する場合を説明する。

まず、図３におけるステップＳ１で、初期集団を生成する。これは、各区間に対して設定するモードの組み合わせを、ランダムな組み合わせから選択するため、図４に示すように、個体Ａ〜Ｄの４個体を初期集団として準備する。すなわち、個体Ａは、４つの区間に対して全てＥＶモードを設定する組み合わせであり、個体Ｂは、１番目の区間と４番目の区間をＥＶモードとし、残りの区間を全てシリーズＨＶモードとする組み合わせである。また、個体Ｃは、１番目の区間と２番目の区間をＥＶモードとし、残りの区間を全てパラレルＨＶモードとする組み合わせであり、個体Ｄは、１番目の区間と３番目の区間をパラレルＨＶモードとし、２番目の区間をシリーズＨＶモードとし、４番目の区間をＥＶモードとする組み合わせである。このようにランダムに生成された個体Ａ〜Ｄを第１世代と呼称する。

ここで、シリーズＨＶモードは、エンジンとタイヤとの間のクラッチを開放し、エンジンの駆動力で発電し、発電した電力を用いて、モータを駆動させて走行すると共に、バッテリも充電するモードである。また、パラレルＨＶモードは、エンジンとタイヤのクラッチを結合し、エンジンの駆動力のみで走行するが、必要に応じてバッテリの電力でモータを駆動し、エンジンおよびモータの両方の駆動力を用いて走行するモードである。

次に、図３におけるステップＳ２で、適応度評価を行う。これは、図４において、燃料消費量に対する制約条件を満たすかどうかのテーブルで表されているように、まず、個体Ａ〜Ｄのそれぞれについて燃料消費量がいくらになるかを計算し、次に、制約条件を満たすかどうか判断する。

図４では、個体ＡはＥＶモードのみであるので燃料消費量が最小（０ｇ）となるが、制約条件であるバッテリの充電残量が下限を下回るので、制約条件が不可（ＮＧ）となって淘汰される。その他の個体については制約条件を満たす（ＯＫ）が、燃料消費量が最大（４０ｇ）となっている個体Ｄは淘汰され、燃料消費量が少ない個体Ｂと個体Ｃのみが生き残ることになり、図３におけるステップＳ３の選択が終了する。

次に、図３におけるステップＳ４で、生き残った個体の組み替えを行うことで、交叉、突然変異が発生して、次世代の個体が生成される。すなわち、図４に示すように、個体Ｂと個体Ｃを、１番目の区間と２番目の区間の組と、３番目の区間と４番目の区間の組となるように分割して、組み替えることで第２世代の個体として個体Ａ１、Ｂ１、Ｃ１およびＤ１が生成される。このとき、個体Ｂおよび個体Ｃの３番目の区間と４番目の区間の組が互いに交叉することで、個体Ａ１と個体Ｂ１が生成される。また、個体Ｃ１は個体Ｂと同じ組み合わせとなり、個体Ｄ１は個体Ｃのうち、３番目の区間がＥＶモードに突然変異した組み合わせとなっている。

このようにして生成された次世代の個体に対しても、ステップＳ２の適応度評価、ステップＳ３の選択、ステップＳ４の個体の組み替えを所定の終了条件に達するまで繰り返し、ステップＳ５で終了条件に達したと判定された場合には、その時点で、最も燃料消費量が少ない個体を最適化された計画として立案する。ここで、所定の終了条件としては、例えば、ステップＳ２〜Ｓ４の処理の繰り返し回数のしきい値を設定し、当該しきい値の回数繰り返した場合には終了としても良く、目的関数の学習終了閾値を設定し、目的関数が当該閾値以下となることで終了するようにしても良い。

なお、以上の説明においては、簡単化のため車速を固定し、走行モードのみを設定する場合を示したが、ＥＶモードでの加速、ＥＶモードでの等速、ＥＶモードでの減速、ＨＥＶモードでの加速、ＨＥＶモードでの等速、ＨＥＶモードでの減速など、車速の種類も加味することで、目標車速と走行モードの最適計画を立案することができる。

また、以上の説明では、目的関数として、目的地までの燃料消費量を用いたが、消費エネルギーや燃費、ＣＯ_２排出量、燃料代等どのような値を目的関数としても良い。

また、以上の説明では、遺伝的アルゴリズムを用いた最適化の手法を説明したが、動的計画法、２次計画法を用いて最適化しても良い。

動的計画法は、対象となる最適化問題を複数の部分問題に分割し、部分問題の解を列挙し、制約条件を満たしつつ、目的関数が最小となる組み合わせを見つける手法であり、エネルギーマネジメント装置に適用すると、ある区間に区切った部分問題を定義し、各区間で取り得る走行モード、車速の組み合わせを列挙する。そして、それらの組み合わせの中から、バッテリの充電残量や速度範囲などの制約条件を満たしつつ、燃料消費量が最も少ない解を探すこととなる。遺伝的アルゴリズムと違い、車速とモードの取り得る組み合わせをほぼ全て列挙するので、演算量は多くなる。

２次計画法は、目的関数、制約条件を全て２次式、１次式で定義し、数式に基づいて最適解を求める手法である。全ての数式が２次式以下のため、微分して０になるところで極大値や極小値をとるので、微分方程式を解くことで最適解が得られる。

＜ペナルティ項の付加＞
以上の説明においては、目的関数を出発地から目的地までの燃料消費量とし、それを最小とするように最適化問題の解を求める例を示したが、燃料消費量だけでなく、車速範囲外や加速度範囲外となる計画をペナルティ項として追加しても良い。ペナルティ項を追加することで、燃料消費量が最小となるだけでなく、運転者の快適性や様々な評価指標に基づいて最適計画を立案することができる。

例えば、目的関数を以下の数式（２）のように定義する。

先に説明したように、最適化問題の制約条件として車速範囲や加速度範囲の条件がある場合は、制約条件を満たさない場合には解が得られない。速度範囲が狭い区間等、制約条件が厳しい場合は、最適化手法を用いても解が得られない可能性がある。そこで、制約条件であった速度範囲を目的関数に含ませることで、最適化問題において速度範囲が制約条件から外れ、最適解が求めやすくなる。

ただし、速度範囲から外れた解が得られることを避けるため、数式（２）に示されるように、速度範囲から乖離した量に応じて目的関数が大きくなるように数式を構成することで、目的関数が最小となる解であっても、速度範囲から外れない解が得られることとなる。

＜装置動作＞
次に、図５に示すフローチャートを用いて、実施の形態１に係る車両用エネルギーマネジメント装置１００の動作について説明する。

車両用エネルギーマネジメント装置１００は、まず、車両情報取得部２によって、現在地や車速、バッテリの充電状態などの車両情報を取得する（ステップＳ１０１）。

次に、経路情報取得部３が目的地までの走行ルート、勾配、道路種別などの経路情報を取得する（ステップＳ１０２）。

次に、オートクルーズ区間判定部４が経路上のオートクルーズ区間を判定する（ステップＳ１０３）。

次に、速度範囲演算部５が速度範囲を演算する（ステップＳ１０４）。

次に、加速度範囲演算部６が加速度範囲を演算する（ステップＳ１０５）。

次に、最適計画演算部７が最適計画演算が必要か否かを判断し（ステップＳ１０６）、最適計画演算が不要と判断された場合はステップＳ１０８に進む。ここで、最適計画演算は、目標車速と車両情報取得部２が取得した車速がある閾値以上乖離した場合、走行経路が変更となった場合、運転者がオートクルーズスイッチをオン、オフした場合などには最適計画演算が必要と判断する。最適計画演算の要否を判断することで、最適計画演算の回数を削減し演算負荷を低減することができる。

ステップＳ１０６で最適計画演算が必要と判断された場合は、最適計画演算部７がパワートレインアクチュエータの駆動要否計画と目標車速計画を立案する（ステップＳ１０７）。

次に、車両制御指示部８が現在地での目標車速となるようにパワートレインアクチュエータの駆動要否計画に従ってモータ、エンジン、ジェネレータ等のアクチュエータに制御指示を与える（ステップＳ１０８）。

次に、車両が目的地に到着したかどうか確認し、車両が目的地に到着した場合はエネルギーマネジメントを終了し、到着していない場合はステップＳ１０１以下の処理を繰り返す（ステップＳ１０９）。

＜実施の形態２＞
＜システム構成＞
図６は、本発明に係る実施の形態２の車両用エネルギーマネジメント装置２００の構成を示すブロック図である。図６に示すように車両用エネルギーマネジメント装置２００は、図１を用いて説明した実施の形態１の車両用エネルギーマネジメント装置１００が備えていたオートクルーズ区間判定部４と加速度範囲演算部６を備えず、先行車両の経路や走行速度計画などの先行車両情報を取得する先行車両情報取得部１４と、先行車両情報取得部１４の出力に基づいて先行車両との車間距離範囲を演算する車間距離範囲演算部１５を備えている。

また、速度範囲演算部５は、経路情報取得部３と先行車両情報取得部１４の出力に基づいて、車両が出しても良い車速範囲を演算する構成となっている。また、最適計画演算部７は、車両情報取得部２、経路情報取得部３、速度範囲演算部５および車間距離範囲演算部１５の出力を用いて、目的地までの燃料消費量を最小にするような目標車速計画と、モータやエンジン、ジェネレータ等のパワートレインアクチュエータの駆動要否計画を立案する構成となっている。なお、車両情報取得部２、経路情報取得部３および車両制御指示部８は実施の形態１の車両用エネルギーマネジメント装置１００と同じであるので、説明は省略する。

ここで、先行車両情報取得部１４は、先行車両情報を先行している車両との車車間通信で取得しても良く、ＶＩＣＳ（登録商標）などのインフラサーバと通信して取得しても良い。

なお、先行車両の経路は、経路情報取得部３で取得した自車両の経路と比較して、経路が重なる区間のみを先行車両の経路としても良い。また、先行車両情報は、直前を走る車両の情報だけでも良く、自車両から所定の範囲内を走行する複数の先行車両の情報であっても良い。

また、車速範囲演算部５は、燃料消費量を最小にするための速度範囲を算出するのではなく、法定速度に基づいた速度範囲や、運転者に不快感や違和感を与えない速度範囲を演算するが、先行車両が存在する区間では、先行車両の走行速度計画に合わせて固定するのではなく、先行車両が存在しても取り得ることが可能な速度範囲を演算する。すなわち、先行車両の走行速度計画に合わせて走行した場合、先行車両の走行速度計画における車速パターンがエンジン効率の悪いパターンであった場合は、自車両のエンジン効率も悪くなるので、先行車両の走行速度計画に合わせることはしないが、先行車両が存在する区間では、先行車両が存在しない区間に比べて上限値および下限値を下げるなどして、先行車両に近づき過ぎない措置を採る。

このため、先行車両が存在する場合でもエンジン効率の良い目標車速を設定することができ、目的地までの燃料消費量を削減することができる。

また、車間距離範囲演算部１５は、従来のオートクルーズ制御のように固定の車間距離を演算するものではなく、自車両から所定の範囲内となる車間距離範囲を演算する。例えば、先行車両情報取得部１４で取得した先行車両情報から先行車両の経路が判った場合、自車両の経路と比較して、経路が重なる区間については先行車両との車間距離範囲を所定の範囲に設定する。

ここで、最適計画演算部７は、目的地までの燃料消費量を最小にすることを目的関数として、車両情報取得部２、経路情報取得部３、速度範囲演算部５および車間距離範囲演算部１５の出力を制約条件として、最適化問題を解くことで目標車速計画と、モータやエンジン、ジェネレータ等のパワートレインアクチュエータの駆動要否計画を立案する。

＜最適計画＞
次に、最適計画演算部７で立案された目標車速計画と、パワートレインアクチュエータの駆動要否計画に基づいて設定された走行モードの一例について図７を用いて説明する。

図７では、先行車両が従来のＡＣＣで定速走行する場合の走行モードと、先行車両との車間距離を考慮しつつ、目標車速計画とパワートレインアクチュエータの駆動要否計画をまとめて立案する目標車速型モードを示しており、出発地から目的地までを１０区間に区分し、それぞれの区間での道路勾配情報と共に、車速、車間距離およびエンジン効率も示している。なお、車間距離においては、破線で車間距離の下限値ＤＬおよび上限値ＵＬを示し、車速においては細い実線で従来ＡＣＣモードの先行車両の車速を示し、太い実線で自車両の目標車速を示している。また、エンジン効率においては、細い実線で先行車両のエンジン効率を示し、太い実線で自車両のエンジン効率を示している。

図７において、先行車両は区間１では、ＡＣＣで設定された定速に達するように加速し、区間２〜区間９では定速走行する。先行車両はバッテリの充電残量が少なくなればＨＥＶモードを選択し、バッテリの充電残量が回復すればＥＶモードを選択している。

一方、目標車速型モードの自車両では、先行車両との車間距離が、車間距離範囲演算部１５で演算した車間距離範囲内（下限値ＤＬと上限値ＵＬとの間）となるように加速するので、加速は区間１〜区間７の間で続く。このため、自車両が先行車両の速度に近づくことで、車間距離が縮まり、下限値ＤＬに接近するが、下限値ＤＬを超えないように車速を落とすことで車間距離が広がる。

また、低速ではエンジン効率が悪いため、区間１および区間２ではＥＶモードを選択するので、この区間ではエンジン効率の表示はない。

区間３〜区間７ではＨＥＶモードで走行することでエンジン効率が高くなり、目的地に近い区間８〜区間１０では、コースト運転で減速し、モータロス、インバータロスを発生させずに目的地に到着する。

このような目標速度、駆動要否計画を立案することで、先行車両が走行していても燃料消費量を削減した走行を行うことができる。

最適計画演算部７は、目的地までの燃料消費量を最小にすることを目的関数としているが、目的関数である燃料消費量を演算するために必要な、転がり抵抗係数、車重、空気抵抗係数、前衛投影面積などの走行抵抗パラメータは、最適計画演算部７が内部のデータベースに保持していても良く、車両情報取得部２から車速の情報と共に取得するようにしても良い。

また、最適化の手法としては、遺伝的アルゴリズム、動的計画法、２次計画法を用いることができ、目的関数として、目的地までの燃料消費量以外に、消費エネルギーや燃費、ＣＯ_２排出量、燃料代等どのような値を目的関数としても良い。

また、目的関数に、車速範囲外や加速度範囲外となる計画をペナルティ項として追加しても良い。ペナルティ項を追加することで、燃料消費量が最小となるだけでなく、運転者の快適性や様々な評価指標に基づいて最適計画を立案することができる。

＜装置動作＞
次に、図８に示すフローチャートを用いて、実施の形態２に係る車両用エネルギーマネジメント装置２００の動作について説明する。

車両用エネルギーマネジメント装置２００は、まず、車両情報取得部２によって、現在地や車速、バッテリの充電状態などの車両情報を取得する（ステップＳ２０１）。

次に、経路情報取得部３が目的地までの走行ルート、勾配、道路種別などの経路情報を取得する（ステップＳ２０２）。

次に、先行車両情報取得部１４が先行車両の情報を取得する（ステップＳ２０３）。

次に、速度範囲演算部５が速度範囲を演算する（ステップＳ２０４）。

次に、車間距離範囲演算部１５が車間距離範囲を演算する（ステップＳ２０５）。

次に、最適計画演算部７が最適計画演算が必要か否かを判断し（ステップＳ２０６）、最適計画演算が不要と判断された場合はステップＳ２０８に進む。ここで、最適計画演算は、目標車速と車両情報取得部２が取得した車速がある閾値以上乖離した場合、走行経路が変更となった場合、先行車両の経路や先行車両の走行速度計画が変更された場合などには最適計画演算が必要と判断する。最適計画演算の要否を判断することで、最適計画演算の回数を削減し演算負荷を低減することができる。

ステップＳ２０６で最適計画演算が必要と判断された場合は、最適計画演算部７がパワートレインアクチュエータの駆動要否計画と目標車速計画を立案する（ステップＳ２０７）。

次に、車両制御指示部８が現在地での目標車速となるようにパワートレインアクチュエータの駆動要否計画に従ってモータ、エンジン、ジェネレータ等のアクチュエータに制御指示を与える（ステップＳ２０８）。

次に、車両が目的地に到着したかどうか確認し、車両が目的地に到着した場合はエネルギーマネジメントを終了し、到着していない場合はステップＳ２０１以下の処理を繰り返す（ステップＳ２０９）。

なお、本発明は、その発明の範囲内において、実施の形態を適宜、変形、省略することが可能である。

２ 車両情報取得部、３ 経路情報取得部、４ オートクルーズ区間判定部、５ 速度範囲演算部、６ 加速度範囲演算部、７ 最適計画演算部、８ 車両制御指示部、９ モータ、１０ エンジン、１１ ジェネレータ、１４ 先行車両情報取得部、１５ 車間距離範囲演算部。

Claims (10)

1. 電動車両に搭載され、前記電動車両のエネルギーをマネジメントする車両用エネルギーマネジメント装置であって、
   前記電動車両は、
   前記電動車両を駆動するモータおよびエンジンと、
   前記エンジンの回転力により発電すると共に、前記モータによる前記電動車両の制動時に発電するジェネレータと、
   前記モータを駆動する電力を供給すると共に、前記ジェネレータで発電された電力を蓄えるバッテリと、を備え、
   前記車両用エネルギーマネジメント装置は、
   前記電動車両の車速および前記バッテリの充電状態の情報を少なくとも含む車両情報を取得する車両情報取得部と、
   目的地までの経路情報を取得する経路情報取得部と、
   前記経路情報および前記車両情報に基づいて、目的地までの目標車速計画と、前記モータ、前記エンジンおよび前記ジェネレータの駆動要否計画を立てる最適計画演算部と、
   前記最適計画演算部で立てられた前記駆動要否計画に基づいて、前記モータ、前記エンジンおよび前記ジェネレータを制御する車両制御指示部を有し、
   前記最適計画演算部は、
   前記経路情報および前記車両情報に基づいて、前記目的地までの燃料消費量を最小にするようにエンジン効率を考慮した前記駆動要否計画および前記目標車速計画を立て、
   前記車両制御指示部は、少なくとも前記駆動要否計画に従って前記モータ、前記エンジンおよび前記ジェネレータを制御し、
   前記最適計画演算部は、
   前記目的地までの前記燃料消費量を目的関数として、少なくとも前記経路情報および前記車両情報を制約条件とする最適化問題を演算することで前記駆動要否計画および前記目標車速計画をまとめて立てる、車両用エネルギーマネジメント装置。
2. 前記車両用エネルギーマネジメント装置は、
   前記経路情報に基づいて、前記目的地までの経路において許容される速度範囲を算出する速度範囲演算部を有し、
   前記最適計画演算部は、
   前記速度範囲演算部で算出された前記速度範囲も含めて前記駆動要否計画および前記目標車速計画を立てる、請求項１記載の車両用エネルギーマネジメント装置。
3. 前記速度範囲は、
   法定速度を順守する範囲に設定される、請求項２記載の車両用エネルギーマネジメント装置。
4. 前記車両用エネルギーマネジメント装置は、
   前記経路情報に基づいて、前記目的地までの前記経路において許容される加速度範囲を算出する加速度範囲演算部をさらに有し、
   前記最適計画演算部は、
   前記加速度範囲演算部で算出された前記加速度範囲も含めて前記駆動要否計画および前記目標車速計画を立てる、請求項２記載の車両用エネルギーマネジメント装置。
5. 前記加速度範囲は、
   前記電動車両の運転者に不快感を与えない範囲に設定される、請求項４記載の車両用エネルギーマネジメント装置。
6. 前記経路情報に基づいて、前記目的地までの前記経路におけるオートクルーズ区間を判定するオートクルーズ区間判定部をさらに有し、
   前記速度範囲演算部は、前記オートクルーズ区間判定部で判定された前記オートクルーズ区間も含めて前記速度範囲を算出する、請求項２記載の車両用エネルギーマネジメント装置。
7. 前記速度範囲演算部は、
   前記オートクルーズ区間以外の区間での前記速度範囲の幅を前記オートクルーズ区間よりも狭めるように演算する、請求項６記載の車両用エネルギーマネジメント装置。
8. 前記車両用エネルギーマネジメント装置は、
   先行車両の経路および走行速度計画を含む先行車両情報を取得する先行車両情報取得部を有し、
   前記速度範囲演算部は、前記経路情報と前記先行車両情報に基づいて前記速度範囲を算出し、
   前記速度範囲は、前記先行車両が存在する区間では、前記先行車両が存在しない区間とは異なった範囲に設定される、請求項２記載の車両用エネルギーマネジメント装置。
9. 前記車両用エネルギーマネジメント装置は、
   前記先行車両情報に基づいて、前記先行車両との車間距離範囲を算出する車間距離範囲演算部を有し、
   前記最適計画演算部は、
   前記車間距離範囲演算部で算出された前記車間距離範囲も含めて前記駆動要否計画および前記目標車速計画を立てる、請求項８記載の車両用エネルギーマネジメント装置。
10. 前記経路情報は、少なくとも道路勾配の情報を含む、請求項１記載の車両用エネルギーマネジメント装置。

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