JP6332234B2 - 車両制御装置及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、車両制御装置及びプログラムに関する。

従来より、渋滞進入前にＳＯＣを予め増加させる充電制御を精度良く行い、燃費悪化を抑制できるハイブリッド車両の制御装置が知られている（特許文献１）。

また、つぎの交差点で信号機にしたがって停止することが不可避であるときに、ドライバが不必要な加速操作を行うことを抑制する車両用運転支援装置が知られている（特許文献２）。

特開２０１４−１５１２５号公報 特開２０１４−９６０１２号公報

しかしながら、上記特許文献１に開示された技術では、渋滞以外の交通環境情報（信号機、周辺車両、地図）を利用していない。また、充電制御だけを行っており、車両全体のエネルギーマネジメントは行っていない。

また、上記特許文献２に開示された技術では、信号機に差し掛かる状況しか考慮しておらず、また、エネルギーを考慮していない。

本発明は、上記事情を鑑みてなされたものであり、様々な交通環境に応じてエネルギー消費の低減が可能な車両制御装置及びプログラムを実現することを目的とする。

上記目的を達成するために、本発明に係る車両制御装置は、エネルギー蓄積装置、及び前記エネルギー蓄積装置に蓄積されたエネルギーを原動力とする原動機を含む複数の原動機を備えた車両を制御するための車両制御装置であって、自車両の出発地点及び到着地点と、渋滞情報、地図情報、周辺車両情報、及び信号機情報の少なくとも１つを含む交通環境情報とを取得する取得手段と、前記取得手段によって取得した交通環境情報に応じた制約に基づいて、出発地点から到着地点までの各時刻の車速を表す車速パターンを算出し、前記車速パターンに応じた各時刻の車両要求出力を表す車両要求出力パターンを算出する走行時系列データ算出手段と、前記走行時系列データ算出手段によって算出された前記車両要求出力パターンと、前記車両要求出力パターンに基づいて求められる、前記エネルギー蓄積装置に蓄積されるエネルギーの時系列データとに基づいて、エネルギー消費量を最小化するように、前記車両要求出力パターンに対応する各時刻の前記複数の原動機の動作点を決定する動作点決定手段と、前記動作点決定手段によって決定された各時刻の前記複数の原動機の動作点に基づいて、前記複数の原動機を駆動させるように制御する駆動制御手段と、を含んで構成されている。

本発明に係るプログラムは、エネルギー蓄積装置、及び前記エネルギー蓄積装置に蓄積されたエネルギーを原動力とする原動機を含む複数の原動機を備えた車両を制御するためのプログラムであって、コンピュータを、自車両の出発地点及び到着地点と、渋滞情報、地図情報、周辺車両情報、及び信号機情報の少なくとも１つを含む交通環境情報とを取得する取得手段、前記取得手段によって取得した交通環境情報に応じた制約に基づいて、出発地点から到着地点までの各時刻の車速を表す車速パターンを算出し、前記車速パターンに応じた各時刻の車両要求出力を表す車両要求出力パターンを算出する走行時系列データ算出手段、前記走行時系列データ算出手段によって算出された前記車両要求出力パターンと、前記車両要求出力パターンに基づいて求められる、前記エネルギー蓄積装置に蓄積されるエネルギーの時系列データとに基づいて、エネルギー消費量を最小化するように、前記車両要求出力パターンに対応する各時刻の前記複数の原動機の動作点を決定する動作点決定手段、及び前記動作点決定手段によって決定された各時刻の前記複数の原動機の動作点に基づいて、前記複数の原動機を駆動させるように制御する駆動制御手段として機能させるためのプログラムである。

本発明によれば、交通環境情報に応じた制約に基づいて、到着地点までの車速パターン、及び車両要求出力パターンを算出し、エネルギー消費量を最小化するように、車両要求出力パターンに対応する各時刻の複数の原動機の動作点を決定することにより、様々な交通環境に応じてエネルギー消費の低減が可能となる、という効果を奏する。

第１の実施の形態に係る車両制御装置を含む車両の構成の一例を示すブロック図である。 第１の実施の形態に係る車両制御装置の構成の一例を示すブロック図である。 第１の実施の形態に係る車両制御装置の制御装置の構成の一例を示すブロック図である。 交通環境情報の各種形態を例示する図である。 要求車速パターン及び車両要求出力パターンの一例を示す図である。 車速及び出力の頻度分布を示すグラフである。 エネルギーマネジメントのＳＴＥＰ１を説明するための図である。 エネルギーマネジメントのＳＴＥＰ２を説明するための図である。 エネルギーマネジメントのＳＴＥＰ３を説明するための図である。 エネルギーマネジメントのＳＴＥＰ４を説明するための図である。 （Ａ）発電制御における動作点の変化を説明するための図、及び（Ｂ）アシスト制御における動作点の変化を説明するための図である。 エネルギーマネジメントのＳＴＥＰ４を説明するための図である。 エネルギーマネジメントのＳＴＥＰ４を説明するための図である。 エネルギーマネジメントのＳＴＥＰ４を説明するための図である。 エンジン、モータジェネレータ、及び変速段数の制御例を示す図である。 第１の実施の形態に係る車両制御処理プログラムの処理の流れを示すフローチャートである。 第２の実施の形態に係る車両制御装置の制御装置の構成の一例を示すブロック図である。 周辺車両情報及び渋滞情報の影響で遅延する時間の確率分布を示す図である。 複数の要求車速パターンの一例を示す図である。 複数の要求車速パターンの一例を示す図である。 複数の要求車速パターンの一例を示す図である。 第２の実施の形態に係る車両制御処理プログラムの処理の流れを示すフローチャートである。 第３の実施の形態に係る車両制御装置を含む車両の構成の一例を示すブロック図である。 第３の実施の形態に係る車両制御装置の構成の一例を示すブロック図である。 （Ａ）エンジンの動作点の変化を説明するための図、（Ｂ）モータの動作点の変化を説明するための図、及び（Ｃ）モータの動作点の変化を説明するための図である。 エネルギーマネジメントのＳＴＥＰ１、２を説明するための図である。 エネルギーマネジメントのＳＴＥＰ３を説明するための図である。 エネルギーマネジメントのＳＴＥＰ４を説明するための図である。 エンジン及びモータジェネレータの制御例を示す図である。 第４の実施の形態に係る車両制御装置を含む車両の構成の一例を示すブロック図である。 第４の実施の形態に係る車両制御装置の構成の一例を示すブロック図である。 （Ａ）第１モータの動作点の変化を説明するための図、及び（Ｂ）第２モータの動作点の変化を説明するための図である。 エネルギーマネジメントのＳＴＥＰ１、２を説明するための図である。 エネルギーマネジメントのＳＴＥＰ３を説明するための図である。 エネルギーマネジメントのＳＴＥＰ４を説明するための図である。 モータジェネレータの制御例を示す図である。 アクセル操作及びブレーキ操作に依存した不確かな時間の確率分布を示す図である。

以下、図面を参照して、本発明を実施するための形態について詳細に説明する。以下の実施の形態では、本発明に係る車両制御装置を、複数の電動機と２次電池とを搭載した車両に適用した形態を例示して説明する。

［第１の実施の形態］

図１は、本発明の第１の実施の形態に係る車両制御装置１０を搭載した車両１００のブロック図である。本実施の形態に係る車両１００は、車両制御装置１０、エンジン１２、クラッチ１４、発電機または電動機として動作するモータジェネレータ１６、インバータ１８、２次電池２０、変速機２２、及びデファレンシャルユニット２４を含んで構成されている。なお、２次電池２０が、エネルギー蓄積装置の一例である。

本実施の形態では、変速機２２として、自動変速機（Ａｕｔｏｍａｔｉｃ Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ：ＡＴ）を想定している。自動変速機とは、自動車の速度やエンジンの回転数等に応じて、変速比が自動的に切り替えられる変速機である。

車両制御装置１０は、エンジン１２、クラッチ１４、モータジェネレータ１６、インバータ１８、及び変速機２２を制御する。図２に示すように、車両制御装置１０は、受信部３０、センサ３２、制御装置３４、エンジン制御部３６、モータ制御部３８、クラッチ制御部４０、及び変速制御部４２を備えている。

受信部３０は、各種交通環境情報を受信し、制御装置３４へ受け渡す。図２、図４では、車両制御装置１０に入力される交通環境情報の一例として、信号機情報、周辺車両情報、渋滞情報、及び地図情報を例示しており、本実施の形態に係る車両制御装置１０では、これらの交通環境情報のうちの少なくとも１つを入手する。各種情報の入手形態としては、交通情報センター等の交通環境の管理センターから無線送信された情報を受信部３０で受信して入手する形態、他車両との無線通信を通して入手する形態、自車両に備えられたカメラ等の情報収集手段から入手する形態等が含まれる。したがって、本実施の形態に係る受信部３０には、無線受信部の他、情報収集手段との入出力インタフェースも含まれる。また、本実施の形態においては、無線通信の形態として、インターネット等によるネットワーク通信も含まれる。

信号機情報は、信号機の表示色（青、黄、赤）の遷移時刻等に関する情報であり、入手形態としては、無線送信器を備えた信号機から直接送信された情報を受信部３０で受信して入手する形態や、交通環境の管理センター（以下、「管理センター」）から無線送信された信号機に関する情報を受信部３０で受信して入手する形態等が含まれる。

周辺車両情報は、自車両に対する周辺車両の走行状態に関する情報であり、たとえば、自車両に備えられた自車両の周囲を撮像するカメラ、あるいは自車両に備えられたレーザレーダによって捕捉された周辺車両の走行状態に関する情報の形態で入手する。また、管理センターから無線送信された周辺車両に関する情報を受信部３０で受信して入手してもよいし、周辺に位置する他車両からの直接の無線通信を受信部３０で受信して入手してもよい。

渋滞情報は、自車両の近傍、あるいは目的地付近の道路の混雑状態に関する情報であり、たとえば、管理センターから無線送信された渋滞に関する情報を受信部３０で受信して入手する。また、渋滞箇所に位置する他車両からの直接の無線通信を受信部３０で受信して入手してもよい。

地図情報は、自車両が走行中の道路周辺の地理的情報、あるいは目的地までの道路周辺の地理的情報等、自車両の走行に際して関連する地理的情報であり、たとえば、管理センターから無線送信された地図情報を受信部３０で受信して入手する。あるいは、自車両に予め備えられたカーナビ等から地図情報を入手してもよい。

入手した上記各交通環境情報は、制御装置３４のＲＡＭ等の記憶手段に一時的に記憶させてもよい。また、記憶手段に記憶された各交通環境情報は、新しい情報を追加記憶させ、不要となった情報は削除し、リアルタイムで更新処理してもよい。

センサ３２は、自車両情報を検出する。自車両情報とは、車両制御を行う上で必要となる自車両のその時点での情報であり、地図情報上の自車両の位置、自車両の速度等が含まれる。

制御装置３４は、図示しないＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、及びＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等を含んで構成されている。ＣＰＵは、車両制御装置１０の全体を統括、制御し、ＲＯＭは、後述する車両制御処理プログラム、あるいは各種パラメータ等を予め記憶する記憶手段であり、ＲＡＭは、各種プログラムの実行時のワークエリア等として用いられる記憶手段である。

エンジン制御部３６は、制御装置３４からの指令に基づいて、アクセルペダル（図示省略）を操作することにより、エンジン１２の駆動を制御する。

モータ制御部３８は、制御装置３４からの指令に基づいて、モータジェネレータ１６及びインバータ１８を制御し、モータジェネレータ１６を電動機又は発電機として動作させるように制御する。

クラッチ制御部４０は、制御装置３４からの指令に基づいて、クラッチ１４の係合状態を制御する。クラッチ１４が係合あるいは半クラッチ状態の場合は、エンジン１２の駆動力とモータジェネレータ１６の駆動力の和として車両１００の総駆動力が決まる。また、クラッチ１４が開放している場合は、モータジェネレータ１６の駆動力が車両１００の総駆動力となる。

変速制御部４２は、制御装置３４からの指令に基づいて、変速機２２の段数を制御する。

制御装置３４は、機能的には次に示すように構成されている。図３に示すように、制御装置３４は、情報取得部５０、環境情報取得部５２、走行パターン決定部５４、エネルギー管理部５６、及び運転制御部５８を備えている。なお、情報取得部５０及び環境情報取得部５２は取得手段の一例であり、走行パターン決定部５４は、走行時系列データ算出手段の一例であり、エネルギー管理部５６は、動作点決定手段の一例であり、運転制御部５８は、駆動制御手段の一例である。

情報取得部５０は、センサ３２によって検出された自車両情報と、ドライバにより設定された到着地点とを取得する。

環境情報取得部５２は、受信部３０によって受信した交通環境情報を取得する。

走行パターン決定部５４は、環境情報取得部５２によって取得した交通環境情報に基づいて、出発地点から到着地点までの各時刻の車速を表す車速パターンを算出し、車速パターンに応じた各時刻の車両要求出力を表す車両要求出力パターンを算出する。

例えば、以下のＳＴＥＰ１〜ＳＴＥＰ３により、車速パターン及び車両要求出力パターンを算出する。

まず、ＳＴＥＰ１では、現在位置を出発地点とし、出発地点から到着地点までの各時刻の車速パターンを、各地点について予め定められた法令速度と、搭乗者の好みに合わせて予め設定される加減速度とを制約として求める。

ＳＴＥＰ２では、ＳＴＥＰ１で求めた車速パターンに対して、交通環境情報による制約を付加することで修正を加える。これを要求車速パターンとする（図５参照）。

例えば、信号機情報に基づいて、自車両が向かう先に存在する直近の信号機の表示色が現在青であり、赤に切り替わるまでの時間を取得し、当該信号機が青から赤に切り替わるタイミングで当該信号機を通過する場合には、当該信号機の手前で停まるように車速パターンに修正を加える。

更に、周辺車両情報に基づいて、自車両と信号機との間にある他車両の挙動による影響で自車両が速度制限を受ける場合には、当該信号機の手前に到達するまでに更に減速するように車速パターンに修正を加える。

また、渋滞情報に基づいて、渋滞箇所に遭遇する場合には、渋滞箇所に到達するまでに減速するように車速パターンに修正を加える。更に、周辺車両情報に基づいて、自車両と渋滞箇所との間にある他車両の挙動による影響で自車両が速度制限を受ける場合には、当該渋滞箇所に到達するまでに更に減速するように車速パターンに修正を加える。

また、地図情報に基づいて、自車両が向かう先に存在するカーブに進入する際に適切な車速まで減速するように車速パターンに修正を加える。

ＳＴＥＰ３では、要求車速パターンと、予め定められた車両重量、空力抵抗係数、転がり抵抗係数、機械損失、及び電気損失とに基づいて、要求車速パターンを実現するための車両要求出力パターンを算出する（図５参照）。

エネルギー管理部５６は、走行パターン決定部５４によって算出された車両要求出力パターンと、車両要求出力パターンに基づいて求められる、２次電池２０に蓄積されるエネルギーの時系列データとに基づいて、エネルギー消費量を最小化するように、車両要求出力パターンに対応する各時刻のエンジン１２及びモータジェネレータ１６の動作点と、エネルギーフローの時系列データとを決定する。

以下に、車両要求出力パターンに対応する各時刻のエンジン１２及びモータジェネレータ１６の動作点を決定する原理について説明する。

まず、本実施の形態では、エンジン１２とモータジェネレータ１６と２次電池２０を有する車両１００において、出発地点から到着地点までの経路、および交通環境情報から算出された車両要求出力パターンに合わせて、車両全体の総合効率を最大化する、エンジン１２とモータジェネレータ１６の動作点、エネルギーフローの時系列データを求める。

本実施の形態では、エンジン１２とモータジェネレータ１６の動作点として、例えば、エンジントルク、エンジン回転数、エンジンパワー、モータトルク、モータ回転数、モータパワー、変速段数が求められる。また、エネルギーフローの時系列データとして、エンジンパワーの時系列データ、モータパワーの時系列データ、２次電池パワーの時系列データが求められる。

ここで、単一の原動機を有する車両の場合は、各時刻における車両要求出力に合わせて出力する必要があるため、各車両要求出力における車両全体の最大総合効率となるように原動機の動作点を決定することでエネルギー消費を最小化できる。例えば、図６に示すように、各車両要求出力について、当該車両要求出力における車速の頻度分布と当該車両要求出力とに基づいて、その時点で車両全体の最大総合効率となるように、当該車両要求出力における動作点を決定することができる。

一方、本実施の形態のように、複数の原動機を有する車両の場合は、各時刻における車両要求出力を各原動機の出力の和として実現すればよい。さらに、２次電池を有する場合は、ある時刻に蓄えたエネルギーを別の時刻に使用することもできるため、出発時刻から到着時刻までを総合してエネルギー消費を最小化する必要がある。特に、複数のエネルギー源（例えば、エンジンと２次電池など）を有する場合は、必ずしも各時刻における車両全体の総合効率を最大化することが、到着時刻までを総合してエネルギー消費を最小化することにはならず、別の時刻における車両全体の総合効率も加味する必要がある。そこで、本実施の形態では、以下の手順にしたがって各時刻のエンジン１２及びモータジェネレータ１６の動作点を決定する。

ＳＴＥＰ１では、逆反応をさせないエネルギー源であるエンジン１２だけで車両要求出力（駆動側）を実現するように、各時刻の車両全体の総合効率を考慮して、エンジン１２の各時刻の動作点を決定する。このとき、モータジェネレータ１６を停止させるようにモータジェネレータ１６の各時刻の動作点を決定する（図７参照）。

ＳＴＥＰ２では、車両要求出力（回生側）を実現するように、車両全体の総合効率を考慮して、エンジン１２及びモータジェネレータ１６の各時刻の動作点を決定して、２次電池２０に蓄えられるエネルギーの時系列データを算出する。このとき、回生時には、エンジン１２を停止させるようにエンジン１２の動作点を決定する（図８参照）。

ＳＴＥＰ３では、上記ＳＴＥＰ１で求めた、エンジン１２だけで車両要求出力（駆動側）を実現する動作点の中で車両全体の総合効率が低いものから順に、ＳＴＥＰ２で算出された２次電池２０に蓄えられたエネルギーを用いた、モータジェネレータ１６の駆動で置き換えて、エンジン１２を停止させるタイミングを決定する（図９参照）。

ＳＴＥＰ４では、残った、エンジン１２だけで車両要求出力（駆動側）を実現する動作点の中で、車両全体の総合効率が低いものから順に、以下のように発電制御あるいはアシスト制御させて得するかを判定し、得すると判定された場合には、当該動作点を、発電制御あるいはアシスト制御を行うように変更する（図１０参照）。なお、発電制御とは、エンジン１２の負荷を上げてモータジェネレータ１６で発電させる制御のことであり、アシスト制御とは、エンジン１２の負荷を下げてモータジェネレータ１６で駆動させる制御のことである。

発電制御を行って得する条件は、以下の式で表わされる。

ただし、Ｐ_k、η_kは、置き換え前の動作点のエンジン１２の出力、車両全体の総合効率であり、ΔＰ、Δηは、発電制御あるいはアシスト制御で置き換えた後の動作点のエンジン１２の出力の変化量、車両全体の総合効率の変化量であり、η_gは、発電時のモータ効率であり、η_mは、駆動時のモータ効率であり、η_dは、発電制御により得られたエネルギーを用いた、モータジェネレータ１６の駆動で置き換える前の車両全体の総合効率である。

図１１（Ａ）に示すように、発電制御では、エンジン１２の負荷を上げて効率を上げるように制御している。

また、アシスト制御を行って得する条件は、以下の式で表わされる。

図１１（Ｂ）に示すように、アシスト制御では、エンジン１２の負荷を下げて効率を上げるように制御している。

発電制御を行う場合、元々の回生エネルギーを利用して２次電池２０でモータジェネレータ１６を駆動して走行させるところに加えて、発電した電力で新たにモータジェネレータ１６を駆動して走行させることとなる（図１２参照）。一方、アシスト制御を行う場合、元々モータジェネレータ１６を駆動して走行させている一部について、逆反応をさせないエネルギー源であるエンジン１２で駆動させることになる（図１３、図１４参照）。

運転制御部５８は、エネルギー管理部５６によって決定された、各時刻のエンジン１２及びモータジェネレータ１６の動作点と、情報取得部５０によって取得した自車両情報とに基づいて、各時刻のエンジントルク、エンジン回転数、エンジンパワーを示す指令を、エンジン制御部３６へ出力し、各時刻のモータトルク、モータ回転数、モータパワーを示す指令を、モータ制御部３８へ出力し、各時刻のクラッチ１４の係合状態を示す指令を、クラッチ制御部４０へ出力し、各時刻の変速段数を示す指令を、変速制御部４２に出力する（図１５参照）。

＜車両制御装置の作用＞
つぎに、図１６を参照して、本実施の形態に係る車両制御処理について説明する。図１６は、本実施の形態に係る車両制御処理プログラムの処理の流れを示すフローチャートである。図１６に示す処理は、ドライバにより、たとえば、操作部（図示省略）に対して実行開始の指示がなされると、制御装置３４のＣＰＵがＲＯＭ等の記憶手段から本車両制御処理プログラムを読み込み、実行する。

まず、ステップＳ１００では、自車両情報を収集する。自車両情報とは、地図情報上の自車両の位置、自車両の速度等が含まれる。収集した自車両情報は、ＲＡＭ等の記憶手段に一時的に記憶させてもよい。

次のステップＳ１０２では、交通環境情報、すなわち、上述した信号機情報、周辺車両情報、渋滞情報、地図情報を入手する。上記図４には、自車両６０、自車両６０の走行に影響する主として自車両が走行する道路Ｒ上の他車両６２（図４では、煩雑化を避けるため、３台の他車両のみに符号６２を付している）とともに、信号機情報６６、周辺車両情報６４、渋滞情報６８、及び地図情報７０（図４では、カーブの地理的位置を例示している）を示している。

本実施の形態における各交通環境情報の具体例は以下のようなものが挙げられるが、本実施の形態では、これらの情報が、確定的に決定される情報（ほぼ確定的に決定される場合を含む）である場合を例に説明する。

信号機情報としては、表示色が切り替わる時間等の情報が挙げられる。この情報は、管理センターから入手することを想定しているので確定的に決定される。

周辺車両情報としては、周辺車両の進行方向、速度、加速度等の情報が挙げられる。走行車線が１つで前方を走行する車両が１台かつ分かれ道が存在しないような場合には、ほぼ確定的に決定される。

渋滞情報としては、渋滞区域に含まれる他車両の数、渋滞区域全体としての移動速度等で表した渋滞の程度に関する情報が挙げられる。上記周辺車両情報と同様の理由から、ほぼ確定的に決定される場合がある。

地図情報としては、自車両が向かう先に存在する走行に影響する要素（たとえば、信号機、カーブ等）に関する情報が挙げられる。この情報は固定された静的情報なので確定的である。収集した上記各交通環境情報は、ＲＡＭ等の記憶手段に一時的に記憶させてもよい。

次のステップＳ１０４では、ステップＳ１０２で収集した交通環境情報に基づいて、交通環境情報に合った要求車速パターンを算出し、要求車速パターンに対応する車両要求出力パターンを算出する。

次のステップＳ１０６では、上記ステップＳ１０４で算出された車両要求出力パターンに基づいて、エネルギー消費量を最小化するように、車両要求出力パターンに対応する各時刻のエンジン１２及びモータジェネレータ１６の動作点、及びエネルギーフローの時系列データを決定する。

そして、ステップＳ１０８では、上記ステップＳ１０６で決定された各時刻のエンジン１２及びモータジェネレータ１６の動作点と、ステップＳ１００で収集した自車両情報とに基づいて、エンジン制御部３６、モータ制御部３８、クラッチ制御部４０、及び変速制御部４２に各種指令を出力する。

次のステップＳ１１０では、本車両制御処理による制御を継続するか否かについて判定し、当該判定が肯定判定となった場合にはステップＳ１００に戻って本車両制御処理による制御を継続し、否定判定となった場合には、本車両制御処理プログラムを終了する。

なお、制御を継続するか否かの判定は、たとえば、ドライバにより、操作部を介して終了の指示が入力されたか否かによって判定する。

以上説明したように、第１の実施の形態に係る車両制御装置によれば、交通環境情報に応じた制約に基づいて、到着地点までの要求車速パターン、及び車両要求出力パターンを算出し、エネルギー消費量を最小化するように、車両要求出力パターンに対応する各時刻のエンジン及びモータジェネレータの動作点を決定することにより、様々な交通環境に応じてエネルギー消費の低減が可能となる。

また、総合的な交通環境情報（信号機、周辺車両、渋滞、地図）を考慮するため、あらゆる交通状況においても最適なエネルギーマネジメントが可能になる。

［第２の実施の形態］
次に、第２の実施の形態に係る車両制御装置について説明する。なお、第１の実施の形態と同様の構成となる部分については同一符号を付して説明を省略する。

第２の実施の形態では、交通環境情報により交通環境条件が確率的に決定される点、要求車速パターン、車両要求出力パターンが確率的になる点が、第１の実施の形態と主に異なっている。

図１７に示すように、第２の実施の形態に係る車両制御装置の制御装置２３４は、情報取得部５０、環境情報取得部５２、走行パターン決定部２５４、エネルギー管理部５６、走行パターン選択部２５５、及び運転制御部５８を備えている。

走行パターン決定部２５４は、情報取得部５０によって取得した自車両情報、及び環境情報取得部５２によって取得した交通環境情報に基づいて、出発地点から到着地点までの、交通環境情報に応じた複数の制約パターンと、複数の制約パターンの各々の確率とを求め、複数の制約パターンの各々に対し、当該制約パターンに基づいて、各時刻の車速を表す要求車速パターン、及び各時刻の各時刻の車両要求出力を表す車両要求出力パターンを算出し、当該制約パターンの確率を、要求車速パターン及び車両要求出力パターンの確率とする。

ここで、交通環境情報に応じた複数の制約パターンと、複数の制約パターンの各々の確率とを求める原理について説明する。

まず、交通環境情報に応じた制約として、信号機を通過する際に青信号であるか赤信号であるかの確率を計算する例を示す。

これから通過する信号機が現在青であるとし、赤に変わるまでの時間をｔ_sとする（信号機情報により確定的にわかるとする）。自車両が自動運転車の場合は、今後の自車の速度パターンがわかるため、信号機を通過するまでの理想的な時間ｔ_iとｔ_sを比較してｔ_i＜ｔ_sならば青信号のまま通過できることがわかる。しかし、実際は、周辺車両情報の影響、及び渋滞情報の影響を受けるため、確率的に判定する必要がある。

周辺車両情報の影響で遅延する時間をΔｔ_n、渋滞情報の影響で遅延する時間をΔｔ_jとすると、ｔ_i＋Δｔ_n＋Δｔ_j＜ｔ_sならば青信号のまま通過できるということである。つまり、Δｔ_n、Δｔ_jそれぞれの確率分布が図１８のようにわかれば、青信号のまま通過可能な制約パターンの確率がわかる。例えば、上記の例では周辺車両が右折する影響で遅延する時間の確率分布と渋滞で減速する影響で遅延する時間の確率分布から上記図１８の確率分布を導出する。

ここで、周辺車両が右折する影響で遅延する時間の確率分布を求める方法について説明する。最も簡易的な方法は、その信号機に関する統計データから、時間ｔiの間に、周辺車両が右折する確率と、右折に要する時間の分布を求めるというものである。この確率分布は、何台の車両が右折するかの確率と、対向車が途切れる時間的間隔に関する確率分布とから求められる。また、確率分布の精度を向上させるためには周辺車両情報のモニタリングを行えばよい。前方に何台の車両がいるか、右折しそうな車両は何台か、対向車が途切れる時間的間隔に関する確率分布はどうかを見ることとなる。

つぎに、渋滞で減速する影響で遅延する時間の確率分布を求める方法について説明する。基本的には前述と同様に、その信号機周辺で、ある長さの渋滞が発生していた際の統計データから、信号通過に要する時間の確率分布を求める。具体的には、渋滞が発生していない時とある長さの渋滞が発生していた時で、信号通過に要する時間の差を統計的に取れば、ある長さの渋滞で余計に必要となった時間が求められ、ある長さの渋滞が発生する統計的確率と合わせて、渋滞で減速する影響で遅延する時間の確率分布が求められる。また、前述と同様に、確率分布の精度を向上させるためには渋滞情報と周辺車両情報のモニタリングを行えばよい。どれだけの長さの渋滞ができているか、前方に何台の車両がいるか、前方車両の車速はどれだけかを見ることとなる。

上記のように交通環境情報が確率的な場合、走行パターン決定部２５４は、例えば、自車両が向かう先に存在する直近の信号機を通過する際に、信号機が青信号で通過できる制約パターンと、周辺車両または渋滞の影響により信号機が赤信号になって通過できない制約パターンとを算出すると共に、制約パターンの各々が起こる確率を算出する。走行パターン決定部２５４は、制約パターンの各々に対し、上記第１の実施の形態と同様に、制約パターンに対応する要求車速パターンを算出し、要求車速パターンに対応する車両要求出力パターンを算出する。

ここで、それぞれの制約パターンが起こる確率をｑ₁、ｑ₂とし、それぞれの制約パターンに対応する要求車速パターンをＶ₁（ｓ）、Ｖ₂（ｓ）とし、それぞれの車両要求出力パターンをＰ₁（ｓ）、Ｐ₂（ｓ）とする。

図１９に示すように、信号機が青信号のまま通過できる場合は、第１モータジェネレータ１６を駆動して走行することを継続できるが、信号機が赤になってしまう場合は、第１モータジェネレータ１６を駆動して走行することを継続することができずに、エンジン１２で駆動してしまうとする。このようなときは、上記第１の実施の形態と同様に、発電制御で得する条件、アシスト制御で得する条件を判定して最適なエネルギーマネジメントを行う必要がある。例えば、図２０に示すように発電制御を行うことでエネルギー消費を改善できる可能性がある。

さらに、赤信号に引っ掛かってしまうリスクを避けるために加速を抑えて、十分に青信号であるタイミングで信号機を通過するような要求車速パターンとすることもできる（図２１参照）。そうなる確率をｑ₃とし、そのときの車両要求出力パターンをＰ₃（ｓ）とする。

上述したように、出発地点から到着地点までの交通環境情報により制約パターンは様々になり、それぞれの制約パターンの確率も様々である。

そこで、エネルギー管理部５６は、走行パターン決定部２５４によって決定された複数の要求車速パターンの各々に対し、当該要求車速パターンに対応する車両要求出力パターンと、車両要求出力パターンに基づいて求められる、２次電池２０に蓄積されるエネルギーの時系列データとに基づいて、エネルギー消費量を最小化するように、当該車両要求出力パターンに対応する各時刻のエンジン１２及び第１モータジェネレータ１６の動作点を決定する。

また、走行パターン選択部２５５は、複数の要求車速パターンの各々に対して決定された各時刻のエンジン１２及び第１モータジェネレータ１６の動作点に基づいて、走行パターン決定部２５４によって決定された複数の要求車速パターンを走行した際の車両総合効率η₁、η₂、η₃と、各要求車速パターンとなる確率ｑ₁、ｑ₂、ｑ₃を用いて、各要求車速パターンのうち、どの要求車速パターンを想定して運転制御を行うかを選択する。

ここで、要求車速パターンの車両総合効率は、以下のように求めればよい。例えば、要求車速パターンに対応する車両要求出力パターンについて決定された各時刻のエンジン１２及び第１モータジェネレータ１６の動作点に基づいて、消費されるエネルギーの総量と、タイヤまでに伝わるパワーの総量とを求め、消費されるエネルギーの総量と、タイヤまでに伝わるパワーの総量との比に基づいて、車両総合効率を求めればよい。

また、本実施の形態では、複数の要求車速パターンの各々に対して、当該要求車速パターンに類似した要求車速パターンからなる要求車速パターンの集合を定義し、要求車速パターンの集合の各々に対し、当該要求車速パターンの集合に含まれる要求車速パターンの車両総合効率の期待値の和を算出し、車両総合効率の期待値の和が最大となる要求車速パターンの集合を選択し、選択された要求車速パターンの集合に対する要求車速パターンを選択する。

例えば、上記の例においては出発直後の要求車速パターンが、要求車速パターン１と要求車速パターン２とで近く、要求車速パターン３は離れている。ここで、要求車速パターンの近さを現在の地点ｓから地点ｓ＋Ｓまでのｎ乗和で表現する。具体的には以下のように要求車速パターンｉと要求車速パターンｊの近さを定義する。

上記定義にしたがって、ある要求車速パターンｉに近い要求車速パターンの集合Ｎ_iを以下のように定義する。

ある要求車速パターンの集合Ｎ_iの車両総合効率の期待値の和を、評価指標として以下のように定義する。

上記評価指標を最大化する要求車速パターンの集合に対する要求車速パターンを各地点で選択して運転制御を行う。上述の例では、要求車速パターン１と要求車速パターン２の期待値の和と、要求車速パターン３の期待値とを比較して大きい方を選択することとなる。

なお、上述した例では、要求車速パターンの集合を定義すると、要求車速パターン１に対する要求車速パターンの集合Ｎ₁の車両総合効率の期待値の和と、要求車速パターン２に対する要求車速パターンの集合Ｎ₁の車両総合効率の期待値の和とが一致してしまうため、要求車速パターン１単体と要求車速パターン２単体の期待値を比較して大きい方を選択する。さらに、要求車速パターン１単体と要求車速パターン２単体の期待値も一致する場合は、車両総合効率または確率が大きい方を選択することとする。車両総合効率と確率のいずれを優先させるかはドライバの好みなどにより決めることとする。

また、各要求車速パターンとなる確率も地点が進むにつれて交通環境情報が決定されていくため、その都度更新していくものとする。上述の例では、信号機に着いた時点で要求車速パターン１と２のいずれになったかは確定するため、それ以降は確定的なエネルギーマネジメントを行えばよい。

さらに、Ｓを変えることで、要求車速パターンの集合の定義の精度および計算時間を調整することができる。Ｓを到着地点までとすれば精度よく要求車速パターンの集合を定義できるが、計算時間が多くなってしまう。一方、Ｓを近い場所に設定すればその場所以降の特徴を使った、要求車速パターンの集合の定義はできないが、計算時間は少なくて済む。したがって、Ｓを近い場所に設定して少し未来までの要求車速パターンで要求車速パターンの集合を定義しながら、地点が進むにつれて確定される情報で要求車速パターンを絞り込むことで、無駄な計算を省略することができ、最初からすべての場合を考慮する必要がなくなる。

運転制御部５８は、走行パターン選択部２５５によって選択された要求車速パターンについて、エネルギー管理部５６によって決定された、各時刻のエンジン１２及び第１モータジェネレータ１６の動作点と、情報取得部５０によって取得した自車両情報とに基づいて、各時刻のエンジントルク、エンジン回転数、エンジンパワーを示す指令を、エンジン制御部３６へ出力し、各時刻のモータトルク、モータ回転数、モータパワーを示す指令を、モータ制御部３８へ出力し、各時刻のクラッチ１４の係合状態を示す指令を、クラッチ制御部４０へ出力し、各時刻の変速段数を示す指令を、変速制御部４２に出力する（図１５参照）。

＜車両制御装置の作用＞
つぎに、図２２を参照して、第２の実施の形態に係る車両制御処理について説明する。図２２は、本実施の形態に係る車両制御処理プログラムの処理の流れを示すフローチャートである。なお、第１の実施の形態と同様の処理については、同一符号を付して説明を省略する。

まず、ステップＳ１００では、自車両情報を収集する。次のステップＳ１０２では、交通環境情報、すなわち、上述した信号機情報、周辺車両情報、渋滞情報、地図情報を入手する。

次のステップＳ２０４では、ステップＳ１００で収集した自車両情報、及びステップＳ１０２で収集した交通環境情報に基づいて、交通環境情報に合った複数の制約パターンを算出し、制約パターンごとに、当該制約パターンに対応する要求車速パターンを算出し、要求車速パターンに対応する車両要求出力パターンを算出する。

ステップＳ２０６では、ステップＳ１０２で収集した交通環境情報に基づいて、複数の制約パターンの各々に対し、当該制約パターンが起こる確率を、当該制約パターンに対応する要求車速パターン及び車両要求出力パターンの確率として算出する。

次のステップＳ２０８では、複数の制約パターンの各々に対する要求車速パターンの各々について、当該要求車速パターンに対応する車両要求出力パターンに基づいて、エネルギー消費量を最小化するように、車両要求出力パターンに対応する各時刻のエンジン１２及び第１モータジェネレータ１６の動作点、及びエネルギーフローの時系列データを決定する。

そして、ステップＳ２１０では、上記ステップＳ２０８で要求車速パターンの各々について決定された各時刻の動作点、及びエネルギーフローの時系列データに基づいて、複数の制約パターンに対する要求車速パターンから、要求車速パターンの集合の車両総合効率の期待値の和が最大となる要求車速パターンを選択する。

そして、ステップＳ１０８では、上記ステップＳ２１０で選択された要求車速パターンについて、上記ステップＳ２０８で決定された各時刻のエンジン１２及び第１モータジェネレータ１６の動作点と、ステップＳ１００で収集した自車両に関する情報とに基づいて、エンジン制御部３６、モータ制御部３８、クラッチ制御部４０、及び変速制御部４２に各種指令を出力する。

以上説明したように、第２の実施の形態に係る車両制御装置によれば、確率的な交通環境情報に応じた複数の制約パターンの各々に対して、到着地点までの要求車速パターン、及び車両要求出力パターンを算出し、エネルギー消費量を最小化するように、車両要求出力パターンに対応する各時刻のエンジン及びモータジェネレータの動作点を決定し、車両全体の総合効率を考慮して、要求車速パターンを選択することにより、様々な交通環境に応じてエネルギー消費の低減が可能となる。

また、交通状況が不確定な場合であっても、適切な意思決定が可能になり、最適なエネルギーマネジメントが可能になる。

［第３の実施の形態］
次に、第３の実施の形態に係る車両制御装置について説明する。なお、第１の実施の形態及び第２の実施の形態と同様の構成となる部分については同一符号を付して説明を省略する。

第３の実施の形態では、エンジンの他に２つのモータを備えている点が、第２の実施の形態と主に異なっている。

図２３は、本発明の第３の実施の形態に係る車両制御装置３１０を搭載した車両３００のブロック図である。本実施の形態に係る車両３００は、車両制御装置３１０、エンジン１２、クラッチ１４、発電機または電動機として動作する第１モータジェネレータ１６、第２モータジェネレータ３１６、インバータ１８、３１８、２次電池２０、及びデファレンシャルユニット２４を含んで構成されている。

クラッチ１４が係合あるいは半クラッチ状態の場合は、エンジン１２の駆動力と第１モータジェネレータ１６、第２モータジェネレータ３１６の駆動力の和として、車両３００の総駆動力が決まる（パラレルモード）。

また、クラッチ１４が開放している場合は、エンジン１２の駆動力により第１モータジェネレータ１６で発電し、発電した電力で第２モータジェネレータ３１６を駆動させる。ただし、発電した電力の余剰分は２次電池２０に蓄えられ、電力の不足分は、２次電池２０から放電される（シリーズモード）。

図２４に示すように、車両制御装置３１０は、受信部３０、センサ３２、制御装置２３４、エンジン制御部３６、モータ制御部３３８、及びクラッチ制御部４０を備えている。

モータ制御部３３８は、制御装置３４からの指令に基づいて、第１モータジェネレータ１６、第２モータジェネレータ３１６及びインバータ１８、３１８を制御し、第１モータジェネレータ１６、第２モータジェネレータ３１６の各々を電動機又は発電機として動作させるように制御する。

クラッチ制御部４０は、制御装置３４からの指令に基づいて、クラッチ１４の係合状態を制御し、パラレルモードとシリーズモードとを切り換えるように制御する。

制御装置３４のエネルギー管理部５６は、走行パターン決定部２５４によって決定された複数の要求車速パターンの各々に対し、当該車両要求出力パターンと、当該車両要求出力パターンに基づいて求められる、２次電池２０に蓄積されるエネルギーの時系列データとに基づいて、エネルギー消費量を最小化するように、車両要求出力パターンに対応する各時刻のエンジン１２、及び第１モータジェネレータ１６、第２モータジェネレータ３１６の動作点、及びエネルギーフローの時系列データを決定する。

本実施の形態では、エンジン１２と第１モータジェネレータ１６、第２モータジェネレータ３１６の動作点として、例えば、エンジントルク、エンジン回転数、エンジンパワー、モータトルク、モータ回転数、モータパワーが求められる。また、エネルギーフローの時系列データとして、エンジンパワーの時系列データ、モータパワーの時系列データ、２次電池パワーの時系列データが求められる。

以下に、車両要求出力パターンに対応する各時刻のエンジン１２、及び第１モータジェネレータ１６、第２モータジェネレータ３１６の動作点を決定する原理について説明する。

まず、本実施の形態では、エンジン１２と第１モータジェネレータ１６、第２モータジェネレータ３１６と２次電池２０を有する車両３００において、出発地点から到着地点までの経路、および交通環境情報から算出された車両要求出力パターンに合わせて、車両全体の総合効率を最大化する、エンジン１２と第１モータジェネレータ１６、第２モータジェネレータ３１６の動作点、２次電池２０のエネルギーフローの時系列データを求める。

本実施の形態では、制御モードとして、シリーズモードとパラレルモードが存在するため、各時刻において、２次電池２０を使用せずに、シリーズモードとパラレルモードとを比較して、各時刻における駆動側の車両要求出力を、車両全体の総合効率がより大きいモードで実現するように動作点を決定する。

シリーズモードの場合には、以下のように動作点が決定される。

エンジン１２と直結した第１モータジェネレータ１６により発電して、発電した電力だけで第２モータジェネレータ３１６を駆動させる。第２モータジェネレータ３１６は車速と要求出力により、一意に動作点が決まるが(図２５（Ｃ）参照)、エンジン１２と第１モータジェネレータ１６は発生させる電力が同一であれば、各動作点を変更する自由度があるため、この自由度を利用して動作点の最適化を行う（図２５（Ａ）、（Ｂ）参照）。

また、パラレルモードの場合には、エンジン１２だけで駆動させるため、車速と要求出力により一意に動作点が決まる。

具体的には、以下の手順にしたがって各時刻のエンジン１２及び第１モータジェネレータ１６、第２モータジェネレータ３１６の動作点を決定する。

ＳＴＥＰ１では、各時刻において、２次電池２０を使用せずに、シリーズモードとパラレルモードとを比較して、当該時刻における駆動側の車両要求出力を、車両全体の総合効率がより大きいモードで実現するように、エンジン１２、第１モータジェネレータ１６、第２モータジェネレータ３１６の当該時刻の動作点を決定する（図２６参照）。

ＳＴＥＰ２では、車両要求出力（回生側）を実現するように、車両全体の総合効率を考慮して、エンジン１２及び第１モータジェネレータ１６、第２モータジェネレータ３１６の各時刻の動作点を決定して、２次電池２０に蓄えられるエネルギーの総量を算出する。このとき、回生時には、エンジン１２及び第１モータジェネレータ１６を停止させるように動作点を決定する（図２６参照）。

ＳＴＥＰ３では、上記ＳＴＥＰ１で求めた、シリーズモード又はパラレルモードで車両要求出力（駆動側）を実現する動作点の中で車両全体の総合効率が低いものから順に、ＳＴＥＰ２で算出された２次電池２０に蓄えられたエネルギーを用いるように置き換え、第２モータジェネレータ３１６を駆動させるように動作点を決定する（図２７参照）。

ＳＴＥＰ４では、残った、シリーズモード又はパラレルモードで車両要求出力（駆動側）を実現する動作点の中で、車両全体の総合効率が低いものから順に、発電制御あるいはアシスト制御させて得するかを判定し、得すると判定された場合には、当該動作点を、発電制御あるいはアシスト制御を行うように変更する（図２８参照）。

走行パターン選択部２５５は、複数の要求車速パターンの各々に対して決定された各時刻のエンジン１２及び第１モータジェネレータ１６、第２モータジェネレータ３１６の動作点に基づいて、走行パターン決定部２５４によって決定された複数の要求車速パターンを走行した際の車両総合効率と、各要求車速パターンとなる確率を用いて、各要求車速パターンのうち、どの要求車速パターンを想定して運転制御を行うかを選択する。

運転制御部５８は、走行パターン選択部２５５によって選択された要求車速パターンについて、エネルギー管理部５６によって決定された、各時刻のエンジン１２、第１モータジェネレータ１６、第２モータジェネレータ３１６の動作点と、情報取得部５０によって取得した自車両情報とに基づいて、各時刻のエンジントルク、エンジン回転数、エンジンパワーを示す指令を、エンジン制御部３６へ出力し、各時刻の第１モータジェネレータ１６、第２モータジェネレータ３１６の各々のモータトルク、モータ回転数、モータパワーを示す指令を、モータ制御部３８へ出力し、各時刻のクラッチ１４の係合状態を示す指令を、クラッチ制御部４０へ出力する（図２９参照）。

なお、第３の実施の形態に係る車両制御装置３１０の他の構成及び作用については、第２の実施の形態と同様であるため、説明を省略する。

以上説明したように、第３の実施の形態に係る車両制御装置によれば、確率的な交通環境情報に応じた複数の制約パターンの各々に対して、到着地点までの要求車速パターン、及び車両要求出力パターンを算出し、エネルギー消費量を最小化するように、車両要求出力パターンに対応する各時刻のエンジン及びモータジェネレータの動作点を決定し、車両全体の総合効率を考慮して、要求車速パターンを選択することにより、様々な交通環境に応じてエネルギー消費の低減が可能となる。

［第４の実施の形態］
次に、第４の実施の形態に係る車両制御装置について説明する。なお、第１の実施の形態〜第３の実施の形態と同様の構成となる部分については同一符号を付して説明を省略する。

第４の実施の形態では、エンジンを備えておらず、逆反応をさせないエネルギー源として、燃料電池を備えている点が、第３の実施の形態と主に異なっている。

図３０は、本発明の第４の実施の形態に係る車両制御装置４１０を搭載した車両４００のブロック図である。本実施の形態に係る車両４００は、車両制御装置４１０、クラッチ１４、発電機または電動機として動作する第１モータジェネレータ１６、第２モータジェネレータ３１６、インバータ１８、３１８、２次電池２０、燃料電池４２０、及びデファレンシャルユニット２４を含んで構成されている。

燃料電池４２０で発電した電力を２次電池２０に蓄えることができるように構成されている。

クラッチ１４が係合あるいは半クラッチ状態の場合は、第１モータジェネレータ１６と第２モータジェネレータ３１６の駆動力の和として、車両４００の総駆動力が決まる（２モータモード）。

また、クラッチ１４が開放している場合は、第２モータジェネレータ３１６の駆動力が車両４００の総駆動力となる（１モータモード）。

図３１に示すように、車両制御装置４１０は、受信部３０、センサ３２、制御装置２３４、燃料電池制御部４３６、モータ制御部３３８、及びクラッチ制御部４０を備えている。

モータ制御部３３８は、制御装置３４からの指令に基づいて、第１モータジェネレータ１６、第２モータジェネレータ３１６及びインバータ１８、３１８を制御し、第１モータジェネレータ１６、第２モータジェネレータ３１６の各々を電動機又は発電機として動作させるように制御する。

クラッチ制御部４０は、制御装置３４からの指令に基づいて、クラッチ１４の係合状態を制御し、２モータモードと１モータモードとを切り換えるように制御する。

燃料電池制御部４３６は、制御装置３４からの指令に基づいて、燃料電池４２０で発電するように制御する。

制御装置３４のエネルギー管理部５６は、走行パターン決定部２５４によって決定された複数の要求車速パターンの各々に対し、当該車両要求出力パターンと、当該車両要求出力パターンに基づいて求められる、２次電池２０に蓄積されるエネルギーの時系列データとに基づいて、エネルギー消費量を最小化するように、車両要求出力パターンに対応する各時刻の第１モータジェネレータ１６、第２モータジェネレータ３１６の動作点、及びエネルギーフローの時系列データを決定する。

本実施の形態では、第１モータジェネレータ１６、第２モータジェネレータ３１６の動作点として、例えば、モータトルク、モータ回転数、モータパワー、変速段数が求められる。また、エネルギーフローの時系列データとして、モータパワーの時系列データ、２次電池パワーの時系列データ、及び燃料電池パワーの時系列データが求められる。

以下に、車両要求出力パターンに対応する各時刻の第１モータジェネレータ１６、第２モータジェネレータ３１６の動作点を決定する原理について説明する。

まず、本実施の形態では、第１モータジェネレータ１６、第２モータジェネレータ３１６と２次電池２０と燃料電池４２０とを有する車両４００において、出発地点から到着地点までの経路、および交通環境情報から算出された車両要求出力パターンに合わせて、車両全体の総合効率を最大化する、第１モータジェネレータ１６、第２モータジェネレータ３１６の動作点、２次電池２０及び燃料電池４２０のエネルギーフローの時系列データを求める。

本実施の形態では、２つの第１モータジェネレータ１６、第２モータジェネレータ３１６の動作点は、図３２のようにそれぞれのモータ効率マップ上でトルク方向に変更する自由度があるため、２つのモータ効率を総合して最適な駆動力配分を行う。ただし、最適配分の結果、どちらか一方だけを使うべきということもある。

具体的には、以下の手順にしたがって各時刻の第１モータジェネレータ１６、第２モータジェネレータ３１６の動作点を決定する。

ＳＴＥＰ１では、各時刻において、２次電池２０を使用せずに、燃料電池４２０からの電力だけで第１モータジェネレータ１６、第２モータジェネレータ３１６を駆動させて車両要求出力を実現させるように、第１モータジェネレータ１６、第２モータジェネレータ３１６の各時刻の動作点を決定する（図３３参照）。

ＳＴＥＰ２では、車両要求出力（回生側）を実現するように、車両全体の総合効率を考慮して、第１モータジェネレータ１６、第２モータジェネレータ３１６の各時刻の動作点を決定して、２次電池２０に蓄えられるエネルギーの総量を算出する。このとき、回生時には、第１モータジェネレータ１６、第２モータジェネレータ３１６を発電させて２次電池２０に電力を蓄えるように動作点を決定する（図３３参照）。

ＳＴＥＰ３では、上記ＳＴＥＰ１で求めた、２次電池２０を使用しない動作点の中で車両全体の総合効率が低いものから順に、ＳＴＥＰ２で算出された２次電池２０に蓄えられたエネルギーを用いるように置き換え、第１モータジェネレータ１６、第２モータジェネレータ３１６を駆動させるように動作点を決定する（図３４参照）。

ＳＴＥＰ４では、残った、２次電池２０を使用しないで第１モータジェネレータ１６、第２モータジェネレータ３１６で車両要求出力（駆動側）を実現する動作点の中で、車両全体の総合効率が低いものから順に、発電制御あるいはアシスト制御させて得するかを判定し、得すると判定された場合には、当該動作点を、発電制御あるいはアシスト制御を行うように変更する（図３５参照）。なお、本実施の形態では、発電制御では、モータ動作点を変更せずに、燃料電池４２０から２次電池２０を直接充電させればよい。

走行パターン選択部２５５は、複数の要求車速パターンの各々に対して決定された各時刻の第１モータジェネレータ１６、第２モータジェネレータ３１６の動作点に基づいて、走行パターン決定部２５４によって決定された複数の要求車速パターンを走行した際の車両総合効率と、各要求車速パターンとなる確率を用いて、各要求車速パターンのうち、どの要求車速パターンを想定して運転制御を行うかを選択する。

運転制御部５８は、走行パターン選択部２５５によって選択された要求車速パターンについて、エネルギー管理部５６によって決定された、各時刻の第１モータジェネレータ１６、第２モータジェネレータ３１６の動作点と、情報取得部５０によって取得した自車両情報とに基づいて、各時刻の燃料電池４２０で発電するパワーを示す指令を、燃料電池制御部４３６へ出力し、各時刻の第１モータジェネレータ１６、第２モータジェネレータ３１６の各々のモータトルク、モータ回転数、モータパワーを示す指令を、モータ制御部３８へ出力し、各時刻のクラッチ１４の係合状態を示す指令を、クラッチ制御部４０へ出力する（図３６参照）。

なお、第４の実施の形態に係る車両制御装置４１０の他の構成及び作用については、第３の実施の形態と同様であるため、説明を省略する。

以上説明したように、第４の実施の形態に係る車両制御装置によれば、確率的な交通環境情報に応じた複数の制約パターンの各々に対して、到着地点までの要求車速パターン、及び車両要求出力パターンを算出し、エネルギー消費量を最小化するように、車両要求出力パターンに対応する各時刻の２つのモータジェネレータの動作点を決定し、車両全体の総合効率を考慮して、要求車速パターンを選択することにより、様々な交通環境に応じてエネルギー消費の低減が可能となる。

［第５の実施の形態］
次に、第５の実施の形態に係る車両制御装置について説明する。なお、第１の実施の形態〜第４の実施の形態と同様の構成となる部分については同一符号を付して説明を省略する。

第５の実施の形態では、自動運転ではなく、アクセル操作及びブレーキ操作が行われる点が、第２の実施の形態と主に異なっている。

本実施の形態では、アクセル操作及びブレーキ操作が行われる場合（非自動運転車の場合）においても、第２の実施の形態と同様に交通環境情報やエネルギー消費を考慮して出発地点から到着地点までの車速パターンと、それに対する最適なエネルギーマネジメント方法を求める。しかし、アクセル操作量及びブレーキ操作量はドライバに依存するため、各ドライバに合わせた車速パターンおよび最適なエネルギーマネジメント方法に変更する必要がある。

そこで、本実施の形態では、走行パターン決定部５４は、車速パターン及び車両要求出力パターンを算出する際のＳＴＥＰ１において、加減速に関する制約をドライバに合わせるように定める。例えば、実際のアクセル操作量及びブレーキ操作量で生成された車速パターンと、想定した車速パターンとの差分をもとに、ある走行シーンにおける加減速の制約を変更する。例えば発進のシーンで、ある回数、ある大きさ以上の車速パターンの差分があれば、発進のシーンにおける実際の車速パターンの平均を新たな加速制約とする。差分の大きさは、上記（１）式のように評価すればよい．

また、ある走行シーンにおける実際の車速パターンのデータ（実際のアクセル操作量及びブレーキ操作量と紐付けられている）が蓄積されることで、ある走行シーンにおける車速パターンの確率分布が求められるため、この情報を用いて、想定する加減速度の異なる複数の制約パターンに対応する車速パターンを想定し、エネルギーマネジメントを行う。実際の車速パターンが確定していくため、その都度、想定する車速パターンを選択する。

このとき、交通環境情報に加えて、アクセル操作量及びブレーキ操作量も確率的な情報として扱えばよい。アクセル操作及びブレーキ操作に依存した不確かな時間Δｔ_abの確率分布を図３７のように導出すれば、上記第２の実施の形態で説明した、信号機が青信号のまま通過できる確率は、ｔ_i＋Δｔ_n＋Δｔ_j＋Δｔ_ab＜ｔ_sを満たす確率で置き換えられる。

本実施の形態では、変速機２２として、自動変速機（Ａｕｔｏｍａｔｉｃ Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ：ＡＴ）を想定しているが、手動変速機（Ｍａｎｕａｌ Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ：ＭＴ）を想定してもよい。手動変速機とは、運転者が、自己の判断でクラッチペダル（図示省略）及びシフトレバー（図示省略）を操作することにより、変速比を切り替える変速機である。

なお、第５の実施の形態に係る車両制御装置の他の構成及び作用については、第２の実施の形態と同様であるため、説明を省略する。

このように、アクセル操作及びブレーキ操作が行われる場合であっても、様々な交通環境に応じてエネルギー消費の低減が可能となる。

なお、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。

例えば、上記の実施の形態においては、エネルギー蓄積装置として、２次電池を用いる場合を例に説明したが、これに限定されるものではない。エネルギー蓄積装置として、キャパシタ、アキュムレータ、フライホイールなどを用いてもよい。

また、上記第４の実施の形態において、燃料電池を設けずに電気自動車として構成するようにしてもよい。

１０、３１０、４１０ 車両制御装置
１２ エンジン
１４ クラッチ
１６、３１６ モータジェネレータ
１８ インバータ
２０ ２次電池
２２ 変速機
３２ センサ
３４、２３４ 制御装置
３６ エンジン制御部
３８、３３８ モータ制御部
４０ クラッチ制御部
４２ 変速制御部
５０ 情報取得部
５２ 環境情報取得部
５４、２５４ 走行パターン決定部
５６ エネルギー管理部
５８ 運転制御部
６６ 信号機情報
６４ 周辺車両情報
６８ 渋滞情報
７０ 地図情報
１００、３００、４００ 車両
２５５ 走行パターン選択部
４２０ 燃料電池
４３６ 燃料電池制御部

Claims (12)

1. エネルギー蓄積装置、及び前記エネルギー蓄積装置に蓄積されたエネルギーを原動力とする原動機と内燃機関とを含む複数の原動機を備えた車両を制御するための車両制御装置であって、
   自車両の出発地点及び到着地点と、渋滞情報、地図情報、周辺車両情報、及び信号機情報の少なくとも１つを含む交通環境情報とを取得する取得手段と、
   前記取得手段によって取得した交通環境情報に応じた制約に基づいて、出発地点から到着地点までの各時刻の車速を表す車速パターンを算出し、前記車速パターンに応じた各時刻の車両要求出力を表す車両要求出力パターンを算出する走行時系列データ算出手段と、
   前記走行時系列データ算出手段によって算出された前記車両要求出力パターンと、前記車両要求出力パターンに基づいて求められる、前記エネルギー蓄積装置に蓄積されるエネルギーの時系列データとに基づいて、前記内燃機関によるエネルギー消費量を最小化するように、前記車両要求出力パターンに対応する各時刻の前記複数の原動機の動作点を決定する動作点決定手段と、
   前記動作点決定手段によって決定された各時刻の前記複数の原動機の動作点に基づいて、前記複数の原動機を駆動させるように制御する駆動制御手段と、
   選択手段と、
   を含み、
   前記取得手段は、前記交通環境情報として、確率的な交通環境情報を取得し、
   前記走行時系列データ算出手段は、前記取得手段によって取得した確率的な交通環境情報に応じた複数の制約パターンと、前記複数の制約パターンの各々の確率とを求め、前記複数の制約パターンの各々に対し、前記制約パターンに基づいて、前記車速パターン及び前記車両要求出力パターンを算出し、前記制約パターンの確率を、前記車速パターン及び前記車両要求出力パターンの確率とし、
   前記動作点決定手段は、前記複数の制約パターンの各々に対して算出された前記車両要求出力パターンの各々について、前記車両要求出力パターンに基づいて求められる、前記エネルギー蓄積装置に蓄積されるエネルギーの時系列データに基づいて、前記エネルギー消費量を最小化するように、前記車両要求出力パターンに対応する各時刻の前記複数の原動機の動作点を決定し、
   前記選択手段は、前記複数の制約パターンの各々に対して算出された前記車速パターン及び前記車両要求出力パターンから、前記車速パターン及び前記車両要求出力パターンの確率と、前記決定された、前記車両要求出力パターンに対応する各時刻の前記複数の原動機の動作点から求められる車両総合効率とに基づいて、前記車速パターン及び前記車両要求出力パターンを選択し、
   前記駆動制御手段は、前記選択手段によって選択された前記車両要求出力パターンに対応する各時刻の前記複数の原動機の動作点に基づいて、前記複数の原動機を駆動させるように制御する車両制御装置。
2. エネルギー蓄積装置、燃料電池、及び前記エネルギー蓄積装置に蓄積されたエネルギー又は前記燃料電池から出力されたエネルギーを原動力とする複数の原動機を備えた車両を制御するための車両制御装置であって、
   自車両の出発地点及び到着地点と、渋滞情報、地図情報、周辺車両情報、及び信号機情報の少なくとも１つを含む交通環境情報とを取得する取得手段と、
   前記取得手段によって取得した交通環境情報に応じた制約に基づいて、出発地点から到着地点までの各時刻の車速を表す車速パターンを算出し、前記車速パターンに応じた各時刻の車両要求出力を表す車両要求出力パターンを算出する走行時系列データ算出手段と、
   前記走行時系列データ算出手段によって算出された前記車両要求出力パターンと、前記車両要求出力パターンに基づいて求められる、前記エネルギー蓄積装置に蓄積されるエネルギーの時系列データとに基づいて、前記燃料電池によるエネルギー消費量を最小化するように、前記車両要求出力パターンに対応する各時刻の前記複数の原動機の動作点を決定する動作点決定手段と、
   前記動作点決定手段によって決定された各時刻の前記複数の原動機の動作点に基づいて、前記複数の原動機を駆動させるように制御する駆動制御手段と、
   選択手段と、
   を含み、
   前記取得手段は、前記交通環境情報として、確率的な交通環境情報を取得し、
   前記走行時系列データ算出手段は、前記取得手段によって取得した確率的な交通環境情報に応じた複数の制約パターンと、前記複数の制約パターンの各々の確率とを求め、前記複数の制約パターンの各々に対し、前記制約パターンに基づいて、前記車速パターン及び前記車両要求出力パターンを算出し、前記制約パターンの確率を、前記車速パターン及び前記車両要求出力パターンの確率とし、
   前記動作点決定手段は、前記複数の制約パターンの各々に対して算出された前記車両要求出力パターンの各々について、前記車両要求出力パターンに基づいて求められる、前記エネルギー蓄積装置に蓄積されるエネルギーの時系列データに基づいて、前記エネルギー消費量を最小化するように、前記車両要求出力パターンに対応する各時刻の前記複数の原動機の動作点を決定し、
   前記選択手段は、前記複数の制約パターンの各々に対して算出された前記車速パターン及び前記車両要求出力パターンから、前記車速パターン及び前記車両要求出力パターンの確率と、前記決定された、前記車両要求出力パターンに対応する各時刻の前記複数の原動機の動作点から求められる車両総合効率とに基づいて、前記車速パターン及び前記車両要求出力パターンを選択し、
   前記駆動制御手段は、前記選択手段によって選択された前記車両要求出力パターンに対応する各時刻の前記複数の原動機の動作点に基づいて、前記複数の原動機を駆動させるように制御する車両制御装置。
3. 前記選択手段は、前記複数の制約パターンの各々に対して算出された前記車速パターン及び前記車両要求出力パターンから、前記車速パターン及び前記車両要求出力パターンの確率と、前記決定された、前記車両要求出力パターンに対応する各時刻の前記複数の原動機の動作点から求められる車両総合効率とに基づいて、車両総合効率の期待値が最大となる前記車速パターン及び前記車両要求出力パターンを選択する請求項１又は２記載の車両制御装置。
4. 前記選択手段は、前記複数の制約パターンの各々に対して算出された前記車速パターンの各々に対し、前記車速パターンに類似した車速パターンの集合を定義し、前記車速パターンの集合に含まれる前記車速パターンの前記車両総合効率の期待値の和を算出し、前記車両総合効率の期待値の和が最大となる前記車速パターンの集合に対する前記車速パターンを選択することにより、前記車速パターン及び前記車両要求出力パターンを選択する請求項３記載の車両制御装置。
5. 前記選択手段は、前記車両総合効率の期待値の和が最大となる前記車速パターンの集合が複数存在する場合には、前記車両総合効率の期待値の和が最大となる、複数の前記車速パターンの集合に対する車速パターンのうち、前記車両総合効率の期待値が最大となる車速パターンを選択することにより、前記車速パターン及び前記車両要求出力パターンを選択する請求項４記載の車両制御装置。
6. 前記選択手段は、前記車両総合効率の期待値の和が最大となる、複数の前記車速パターンの集合に対する車速パターンのうち、前記車両総合効率の期待値が最大となる車速パターンを選択する際に、前記車両総合効率の期待値が最大となる前記車速パターンが複数存在する場合には、前記車速パターンの確率または前記車両総合効率が最大となる車速パターンを選択する請求項５記載の車両制御装置。
7. 前記動作点決定手段は、前記車速パターンの車両要求出力パターンから求められる車両総合効率と、前記エネルギー蓄積装置に蓄積されるエネルギーの時系列データとに基づいて、前記内燃機関のエネルギー消費量を最小化するように、前記内燃機関を使用しないタイミングを決定する請求項１記載の車両制御装置。
8. 前記動作点決定手段は、前記車速パターンの車両要求出力パターンから求められる車両総合効率と、前記エネルギー蓄積装置に蓄積されるエネルギーの時系列データとに基づいて、前記内燃機関のエネルギー消費量を最小化するように、前記内燃機関の負荷を上げて、他の原動機による発電により得られたエネルギーを前記エネルギー蓄積装置に蓄積する発電制御、又は前記エネルギー蓄積装置に蓄積されたエネルギーを原動力とする原動機の負荷を下げて、他の電動機を使用するアシスト制御を行うタイミングを決定する請求項７記載の車両制御装置。
9. 前記動作点決定手段は、前記車速パターンの車両要求出力パターンから求められる車両総合効率と、前記エネルギー蓄積装置に蓄積されるエネルギーの時系列データとに基づいて、前記燃料電池によるエネルギー消費量を最小化するように、前記燃料電池から出力されたエネルギーを原動力とする原動機を使用しないタイミングを決定する請求項２記載の車両制御装置。
10. 前記動作点決定手段は、前記車速パターンの車両要求出力パターンから求められる車両総合効率と、前記エネルギー蓄積装置に蓄積されるエネルギーの時系列データとに基づいて、前記燃料電池によるエネルギー消費量を最小化するように、前記燃料電池から出力されたエネルギーを原動力とする原動機の負荷を上げて、他の原動機による発電により得られたエネルギーを前記エネルギー蓄積装置に蓄積する発電制御、又は前記エネルギー蓄積装置に蓄積されたエネルギーを原動力とする原動機の負荷を下げて、他の電動機を使用するアシスト制御を行うタイミングを決定する請求項９記載の車両制御装置。
11. エネルギー蓄積装置、及び前記エネルギー蓄積装置に蓄積されたエネルギーを原動力とする原動機と内燃機関とを含む複数の原動機を備えた車両を制御するためのプログラムであって、
    コンピュータを、
    自車両の出発地点及び到着地点と、渋滞情報、地図情報、周辺車両情報、及び信号機情報の少なくとも１つを含む交通環境情報とを取得する取得手段、
    前記取得手段によって取得した交通環境情報に応じた制約に基づいて、出発地点から到着地点までの各時刻の車速を表す車速パターンを算出し、前記車速パターンに応じた各時刻の車両要求出力を表す車両要求出力パターンを算出する走行時系列データ算出手段、
    前記走行時系列データ算出手段によって算出された前記車両要求出力パターンと、前記車両要求出力パターンに基づいて求められる、前記エネルギー蓄積装置に蓄積されるエネルギーの時系列データとに基づいて、前記内燃機関によるエネルギー消費量を最小化するように、前記車両要求出力パターンに対応する各時刻の前記複数の原動機の動作点を決定する動作点決定手段、
    前記動作点決定手段によって決定された各時刻の前記複数の原動機の動作点に基づいて、前記複数の原動機を駆動させるように制御する駆動制御手段、及び
    選択手段
    として機能させるためのプログラムであって、
    前記取得手段は、前記交通環境情報として、確率的な交通環境情報を取得し、
    前記走行時系列データ算出手段は、前記取得手段によって取得した確率的な交通環境情報に応じた複数の制約パターンと、前記複数の制約パターンの各々の確率とを求め、前記複数の制約パターンの各々に対し、前記制約パターンに基づいて、前記車速パターン及び前記車両要求出力パターンを算出し、前記制約パターンの確率を、前記車速パターン及び前記車両要求出力パターンの確率とし、
    前記動作点決定手段は、前記複数の制約パターンの各々に対して算出された前記車両要求出力パターンの各々について、前記車両要求出力パターンに基づいて求められる、前記エネルギー蓄積装置に蓄積されるエネルギーの時系列データに基づいて、前記エネルギー消費量を最小化するように、前記車両要求出力パターンに対応する各時刻の前記複数の原動機の動作点を決定し、
    前記選択手段は、前記複数の制約パターンの各々に対して算出された前記車速パターン及び前記車両要求出力パターンから、前記車速パターン及び前記車両要求出力パターンの確率と、前記決定された、前記車両要求出力パターンに対応する各時刻の前記複数の原動機の動作点から求められる車両総合効率とに基づいて、前記車速パターン及び前記車両要求出力パターンを選択し、
    前記駆動制御手段は、前記選択手段によって選択された前記車両要求出力パターンに対応する各時刻の前記複数の原動機の動作点に基づいて、前記複数の原動機を駆動させるように制御するプログラム。
12. エネルギー蓄積装置、燃料電池、及び前記エネルギー蓄積装置に蓄積されたエネルギー又は前記燃料電池から出力されたエネルギーを原動力とする複数の原動機を備えた車両を制御するためのプログラムであって、
    コンピュータを、
    自車両の出発地点及び到着地点と、渋滞情報、地図情報、周辺車両情報、及び信号機情報の少なくとも１つを含む交通環境情報とを取得する取得手段、
    前記取得手段によって取得した交通環境情報に応じた制約に基づいて、出発地点から到着地点までの各時刻の車速を表す車速パターンを算出し、前記車速パターンに応じた各時刻の車両要求出力を表す車両要求出力パターンを算出する走行時系列データ算出手段、
    前記走行時系列データ算出手段によって算出された前記車両要求出力パターンと、前記車両要求出力パターンに基づいて求められる、前記エネルギー蓄積装置に蓄積されるエネルギーの時系列データとに基づいて、前記燃料電池によるエネルギー消費量を最小化するように、前記車両要求出力パターンに対応する各時刻の前記複数の原動機の動作点を決定する動作点決定手段、
    前記動作点決定手段によって決定された各時刻の前記複数の原動機の動作点に基づいて、前記複数の原動機を駆動させるように制御する駆動制御手段、及び
    選択手段
    として機能させるためのプログラムであって、
    前記取得手段は、前記交通環境情報として、確率的な交通環境情報を取得し、
    前記走行時系列データ算出手段は、前記取得手段によって取得した確率的な交通環境情報に応じた複数の制約パターンと、前記複数の制約パターンの各々の確率とを求め、前記複数の制約パターンの各々に対し、前記制約パターンに基づいて、前記車速パターン及び前記車両要求出力パターンを算出し、前記制約パターンの確率を、前記車速パターン及び前記車両要求出力パターンの確率とし、
    前記動作点決定手段は、前記複数の制約パターンの各々に対して算出された前記車両要求出力パターンの各々について、前記車両要求出力パターンに基づいて求められる、前記エネルギー蓄積装置に蓄積されるエネルギーの時系列データに基づいて、前記エネルギー消費量を最小化するように、前記車両要求出力パターンに対応する各時刻の前記複数の原動機の動作点を決定し、
    前記選択手段は、前記複数の制約パターンの各々に対して算出された前記車速パターン及び前記車両要求出力パターンから、前記車速パターン及び前記車両要求出力パターンの確率と、前記決定された、前記車両要求出力パターンに対応する各時刻の前記複数の原動機の動作点から求められる車両総合効率とに基づいて、前記車速パターン及び前記車両要求出力パターンを選択し、
    前記駆動制御手段は、前記選択手段によって選択された前記車両要求出力パターンに対応する各時刻の前記複数の原動機の動作点に基づいて、前記複数の原動機を駆動させるように制御するプログラム。

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