JP6726106B2 - 車両の動作挙動の判定及び／又は最適化システム - Google Patents

Description

本発明は、少なくとも一つの燃料処理装置、とりわけ内燃機関、及び／又は、燃料電池を有する車両の動作挙動の判定及び／又は最適化システムに関するものである。

エネルギーコストが高くなる中、消費者が購買を検討する際にも、また、とりわけ気候保護の目標の点から、車両が環境に与える負荷の低減という面において法律制定者にとっても、車両のエネルギー効率が持つ意味はますます重要になっている。

特許文献１には、内燃機関の排ガス限界値を、エンジン制御装置を用いて監視する方法が開示されており、そこではエンジン制御装置は少なくとも一つの排ガスセンサーを有しており、排ガス限界値を超えた場合にはエラー信号が出力され、また、現時点の走行状態について予測されるエミッションがエンジンモデルにより求められ、これが、排ガスセンサーの信号と、又はそこから導き出された、エミッションについての比較値と比較される。

特許文献２には車両のエミッション関連の制御装置の適応及び診断の少なくとも一部分を実行するための方法が開示されており、以下のステップ：車両が所与の走行状態に達したかどうかを決定するステップと；車両が所与の走行状態に達したことが確認された場合に、エミッション関連の制御装置のうち少なくとも一つの制御装置において診断を実行するステップであって、このとき、この診断により、少なくとも一つのエミッション関連の制御装置の、ある動作点の少なくとも一つのパラメーターが決定され、このパラメーターが設定範囲又は設定値から逸脱している場合には最適化される、ステップと；少なくとも一つのエミッション関連の制御装置において適応の少なくとも一つの適応部分を実行するステップであって、このとき、この適応において、エミッション関連の制御装置の複数の動作点の少なくとも一つのパラメーターが決定され、このパラメーターが設定範囲又は設定値から逸脱している場合には最適化される、ステップと；が含まれている。

独国特許第１０２００５０３４２４７号明細書 独国特許第１０２００７０５３４０６号明細書

H. O.リスト（List, H. O.）著、「急速に変化するグローバル環境における未来の駆動システム（Kunftige Antriebssysteme im rasch veranderlichen globalen Umfeld）」、第３０回ウィーン国際エンジン・シンポジウム（30. Internationales Wiener Motorensymposium）、２００９年５月７−８日 H.リスト、P. シェグル（List, H.; Schoeggl, P.）著：「車両ドライバビリティの客観的評価（"Objective Evaluation of Vehicle Driveability"）」、SAE Technical Paper 980204, 1998, doi：10.4271/980204 R.フィッシャー、K.キュッパー、P.シェグル（Fischer, R; Kupper, K.; Schoggl, P.）著：「車両ネットワーク化による駆動最適化（Antriebsoptimierung durch Fahrzeugvernetzung）」、第３５回ウィーン国際エンジン・シンポジウム（35. Internationales Wiener Motorensymposium）、２０１４年５月８−９日 W.ビアマイヤー、S.トマン、F. ブランドル（Biermayer, W.; Thomann, S.; Brandl, F.）著：「ノイズ品質及びブランド・サウンド開発用ソフトウェア・ツール（"A Software Tool for Noise Quality and Brand Sound Development"）」、 SAE 01NVC-138, Traverse City, 30 April 3 May 2001 M.シュラウフ、P.シェグル（Schrauf, M.; Schoggl, P.）著：「自動化された／自律的走行のドライバビリティの客観化（Objektivierung der Drivability von Automatisiertem／Autonomem Fahren）」、２０１３年ＡＶＬエンジン及び環境会議（AVL Motor und Umwelt Tagung 2013）、２０１３年９月５−６日、グラーツにて T.ヒロセ、T.スギウラ、T.ウェック、F. プフィスター（Hirose,T.; Sugiura,T.; Weck, T.; Pfister, F.）著：「四輪駆動高度ハイブリッド車のリアルライフ・テストカバレージを達成するには（"How To Achieve Real-Life Test Coverage Of Advanced 4-Wheel-Drive Hybrid Applications"）」、CTI Berlin, ２０１３年

本発明の課題は、燃料処理装置を備える車両のエネルギー効率及び／又はエミッション挙動を改善できるデータを提供する装置を提供することである。

この課題を解決するために、請求項１に記載のシステム、及び請求項８に記載の方法が提案される。本発明の好適な実施形態は従属請求項に記載されている。

本発明のシステムにより、燃料処理装置のエミッションを所与の長さの時間にわたって記録することができる。所与の長さの時間におけるエミッションの変化が、その時々の車両動作状態に対応付けられ、ある車両動作状態におけるエミッションの推移又は異なる車両動作状態の間でのエミッションの推移を求めることができる。エミッションの推移から、車両の動作挙動、とりわけ車両の環境適合性、車両のエネルギー消費、車両のエネルギー効率にとって重要な多くの情報が得られる。これらの情報を基に、車両又は車両のコンポーネントの制御の構成が好適であるか、又は、それほど好適ではないかを反映する特性値を求めることができる。この特性値は、少なくとも車両の動作挙動の判定、それに加えて、又は代替的に、車両の動作挙動の最適化を行うために使用することができる。

ここで本発明においては、燃料処理装置もしくは車両のエミッションの推移に関する情報の中には、車両の動作に関する多数の情報が含まれているとの考えに基づいている。ドライバー又は車両支援システムによる各操作、車両を推進させる動力機関又は補助装置の各動作は、車両のエミッションの中に反映されている。このエミッションを評価することにより、車両の動作挙動の判定及び／又は最適化を総合的に行うことができる。

本発明を用いることにより、車両のエミッション及び／もしくはエネルギー効率、又は、悪いエミッション値及び低いエネルギー効率の原因を詳細に推定することができる。

本発明のシステムは実際の車両又は試験台で使用することができる。

本発明において燃料処理装置とは、燃料内に存在するエネルギーを機械的な仕事又は電気エネルギーに変換する装置を指す。

本発明において車両とは、物又は人間を輸送する、移動可能な輸送手段を指す。ここでは望ましくは、陸上乗り物、水上乗り物、又は飛行機、とりわけ乗用車又はトラックを指す。

本発明において複数とは、少なくとも２つを指す。

本発明においてセンサーとは、測定量の測定器を指す。ここでは、技術的な構造要素であって、その周囲の特定の物理的又は化学的な性質及び／又は物質的な性質を質的に又は測定量として量的に把握できるものを指す。この測定量はとりわけ物理的又は化学的な効果を用いて把握され、さらに処理が行われて電気信号に変換される。

本発明において車両動作状態とは、ある時点における車両の動作を特徴づけるものである。車両動作状態はとりわけ、推進のために使われる車両の動力機関及び補助装置の走行状態ならびに動作状態を特徴づける、車両の全体的な動作状態を指す。

本発明において動作挙動とは、動作状態の順番を指す。

本発明において動作状態とは、ある装置のあらゆる動作可能性を指す。例えば内燃機関において動作状態とは、望ましくは、内燃機関の静的な状態における動作、つまり、例えばアイドリング中の動作又は一定速度及び一定負荷での車両の動作、並びに、例えば内燃機関の加速など、動的もしくは過渡的な状態における動作を指す。このとき動作状態は、望ましくはその時のパラメーターの組み合わせの瞬間的な記録、及び、代替的に、例えばアクセルペダルの位置などパラメーターの時間的推移であり、又は、動作状態は代替的に、例えばスロットルバルブが所与の開度であるときの速度値など、パラメーターの開始点及び終了点によっても定義される。

本発明においてエネルギー効率とは、決められた利用を行うためのエネルギーコストの尺度を指す。ある過程がとりわけ効率的であるのは、最少のエネルギーコストで特定の利用を行える場合である。望ましくは効率はエネルギー効率の少なくとも一つの構成要素である。

本発明においてエミッション挙動とは、所与の長さの時間にわたるエミッションの推移、もしくは所与の距離にわたるエミッションの推移を指しており、ここで時間と距離とは、とりわけ速度推移を介して結び付けられている。

本発明において走行状態とは、車両のダイナミクスを特徴づけるものである。走行状態の例としては望ましくは始動もしくは始動過程、加速、チップイン、チップアウト、減速、ギヤチェンジ、一定の速度でのなめらかな移動、アイドリング、エンジン始動、エンジン停止が挙げられる。

走行状態は、さらに細かく下位の走行状態に分けることができる。極端な場合には、パラメーター値の組み合わせのそれぞれが一つの下位走行状態に割り当てられる。走行状態とは、望ましくは走行動作の静的状態、及び、第１の静的走行状態から第２の静的走行状態への移行を示す過渡的もしくは非静的な状態を指す。

好適な実施形態において本発明のシステムの複数の第１センサーは、車両の少なくとも一つの走行状態を特徴づけるパラメーターと、以下のグループ：少なくとも一つの補助装置、とりわけエアコン、発電機、又はベンチレーターの動作状態、少なくとも一つの排ガス後処理装置、とりわけ粒子フィルター又は触媒の動作状態、周囲温度、車両位置、燃料処理装置の動作状態に含まれる少なくとも一つの性質を特徴づける、少なくとも一つのさらなるパラメーターと、を測定するように設定されている。

燃料処理装置だけでなく、エネルギーを消費するさらなる装置を有する車両が動作される場合、車両のエミッション挙動は、これらの装置の動作状態からも影響を受ける。エミッション挙動の判定にとっても、車両内に存在するさらなる装置の動作状態を知ることが重要である。そのため、燃料処理装置が理想的な効率ではたらくであろう時点において粒子フィルターを再生することは、エネルギー的には有意義ではない。例えば粒子フィルターの再生のために燃料処理装置の出力を高めることが、最適な効率での燃料処理装置の動作につながる場合、他の時点で再生することが、エネルギー的に有意義となり得る。

さらなる好適な実施形態において本発明のシステムの評価装置はまた、車両により消費されたエネルギーを、第２データセットに基づいて求め、燃料処理装置により車両の駆動のために提供されたエネルギー、とりわけ仕事を、第１データセット、とりわけ燃料処理装置の動作状態に基づいて求め、提供されたエネルギーと消費されたエネルギーとの比率を計算するように設定されている。

特に好適には本発明のシステムは、車両のエミッションに基づいて、特定の車両状態に到達するために車両により消費されたエネルギーを計算することが可能である。この情報を用いることにより、簡単な手段でエネルギー効率もしくは車両動作の効率を求めることができる。

さらなる好適な実施形態において、システムの制御装置は、第１データセットに異なる複数の車両動作状態が含まれるよう、多くの回数の測定を行うように設定されている。

本発明は特に、複数の車両動作状態、とりわけ走行状態が含まれる長い期間にわたって車両の動作挙動を分析することに適している。このようにして、これら車両動作状態が互いに与え合う影響を分析することができる。

システムのさらなる好適な実施形態において、車両は、車両の推進力を生成するための少なくとも一つの電気機械を有しており、また、複数の第１センサーが、電荷蓄積装置の充電状態を特徴づける少なくとも一つのパラメーター、及び／又は、電気機械の動作状態を特徴づける少なくとも一つのパラメーターを測定するように設定されており、また、評価ユニットは、これら測定値に基づいて、車両の動作挙動の判定及び／又は最適化を行うための少なくとも一つの特性値を求めるよう設定されている。

本発明のシステムは、レンジエクステンダー及び／もしくは燃料電池を有するハイブリッド車両又は電動車両の動作挙動の判定及び／又は最適化に特に適している。この場合、本発明を用いることにより、燃料処理装置、電気機械、電荷蓄積装置からなる複雑なシステムの全体的なエネルギー効率を分析することができる。望ましくはここで、電荷蓄積装置を外部のエネルギー源（プラグイン）により充電するという可能性も排出収支及び／又はエネルギー効率収支に取り入れることもできる。また、望ましくは、エネルギー効率についての計算に基づいて、エネルギーコストに関して最適化を行うことも可能である。

さらなる好適な実施形態においては、とりわけ排ガス分析装置の構成部分である少なくとも一つの第２センサーが、排気システム、とりわけ排気システムの終端部に配置されている。

第２センサーは原理的には、燃料処理装置のエミッションを決定するためにこの装置自身内に配置することもできる。しかしながら、排ガス後処理のための装置から受ける可能性のある影響を考慮するために、第２センサーは望ましくは排気システムの終端部に配置される。

ここまで述べた本発明の態様及び本発明のシステムの発展形のためにそれに付属して開示される特徴は、以下に述べる本発明の態様及びそれに付属する本発明の方法の発展形にも対応しており、また、その逆についてもいえる。

本発明の方法は、実際の車両において実施することができ、また、内燃機関が本発明の方法の出願にとって必要な動作状態を、シミュレーションを用いて実現できる試験台においても実施することができる。

本発明の方法の好適な実施形態においては、特性値を求めるために、第２パラメーターグループの少なくとも一つのパラメーターのための少なくとも一つの設定値が、車両モデル、とりわけ燃料処理装置のモデルに基づいて求められ、この設定値は、少なくとも一つの車両動作状態のためのエネルギー効率設定値及び／又はエミッション挙動設定値に対応するものであり、第１データセットと比較される。

モデルを作成し、最適な理論値を計算することにより、車両の動作挙動を絶対的な基準に対して判定及び／又は最適化することができる。理想的にはそれにより反復的な手順を回避することができるが、少なくとも反復ループの数は減らすことができる。

燃料処理装置及び／又は車両のための完全で検証済みの全体モデルがあれば、本発明の方法は当然ながら、そのモデルにより算出された値のみに基づいて実施することができる。つまり、この場合、判定及び／又は最適化はシミュレーションにより行われる。

さらなる好適な実施形態においては、少なくとも一つの特性値を求めるために、作業ステップＳ１及びＳ２において把握された第１及び第２のデータセットのうちの複数が考慮される

本発明の方法のさらなる好適な実施形態において、車両の走行状態を特徴づけるパラメーターが含まれる第１パラメーターグループは、少なくとも一つのさらなるパラメーターを含んでおり、そのパラメーターは、以下のグループ：少なくとも一つの補助装置、とりわけエアコン又はベンチレーターの動作状態、少なくとも一つの排ガス後処理装置、とりわけ粒子フィルターの動作状態、周囲温度、路面傾斜、車両位置、燃料処理装置の動作状態に含まれる少なくとも一つの性質を特徴づけるものである。

本発明の方法のさらなる好適な実施形態においては、この方法は、以下の作業ステップ：第２データセットに基づいて、車両により消費されたエネルギーを求めるステップと；第１データセット、とりわけ燃料処理装置の動作状態に基づいて、車両を駆動するために燃料処理装置から提供されたエネルギー、とりわけ仕事を求めるステップと；を有している。このとき車両の動作挙動の判定及び／又は最適化のための特性値を求めるステップには、少なくとも、提供されたエネルギーと消費されたエネルギーとの比率を計算する下位ステップが含まれている。それにより、車両もしくは燃料処理装置の効率を計算することができる。

本発明の方法のさらなる好適な実施形態において、第２データセットの測定値は、それぞれの走行状態の時間の長さにわたって積分される。積分もしくは総和により、たとえば、ある走行状態の間の全体エミッションが計算される。

本発明の方法のさらなる好適な実施形態において、同じ種類の走行状態のための複数の第２データセットの測定値がまとめられて、少なくとも一つの特性値が求められる。

このようにして、ある種類の走行状態のための概括的な特性値を決定することができる。

本発明の方法のさらなる好適な実施形態において、この方法には、第２データセットの測定値の、少なくとも一つの定義済みの走行状態への割り当てを、信号伝搬時間、排ガス分析時間及び／又は排ガス移動時間の分について修正するさらなる作業ステップが設けられている。

とりわけ排ガス分析時間、及び、エミッション発生から第２センサーまでの排ガス移動時間のために、車両動作状態、とりわけ走行状態とエミッションとの間の大きなずれにつながる可能性がある。そのため、エミッションの時点を、その時の排ガス移動時間の分だけずらすことは、エミッションの原因決定にとって重要なことである。理論的には排ガス移動時間は、燃料処理装置から押し出された空気、及び、排気システムの直径により決定することができる。代替的に、排ガス移動時間は実際に、排ガスに添加剤を混合することにより、又は、周期的に表れる排ガス成分により決定することができる。

本発明の方法のさらなる好適な実施形態において、車両は、車両を推進するための少なくとも一つの電気機械、及び電荷蓄積装置を有しており、このとき、第１データセットにはまた、電荷蓄積装置の充電状態を特徴づける少なくとも一つのパラメーターの測定値、及び、電気機械の動作状態を特徴づけるパラメーターの測定値が含まれており、このとき車両の動作挙動の判定及び／又は最適化のための少なくとも一つの特性値は、これら測定値に基づいて求められる。

方法及び／又は装置の実施形態の例、ならびにさらなる長所は、以下の説明及び図から理解できる。

内燃機関を有する車両に使用された本発明のシステムの第１の実施形態が部分的に図式的に示された図である。 パラレル式ハイブリッド駆動装置を有する車両に使用された本発明のシステムの第２の実施形態が部分的に図式的に示された図である。 組み合わされたハイブリッド駆動装置を有する車両に使用された本発明のシステムの第３の実施形態が部分的に図式的に示された図である。 本発明の方法のブロック図が部分的に図式的に示された図である。 内燃機関の窒素酸化物エミッションを時間について表したグラフが部分的に図式的に示された図である。 図５のグラフを基に、信号伝搬時間及び／又は排ガス移動時間の分について修正されたグラフが、部分的に図式的に示された図である。 異なる車両タイプについて、走行状態による二酸化炭素エミッションが部分的に図式的に示された図である。 本発明のさらなる態様に関する図である。 本発明のさらなる態様に関する図である。 本発明のさらなる態様に関する図である。 本発明のさらなる態様に関する図である。 本発明のさらなる態様に関する図である。 本発明のさらなる態様に関する図である。 本発明のさらなる態様に関する図である。 本発明のさらなる態様に関する図である。 本発明のさらなる態様に関する図である。 本発明のさらなる態様に関する図である。 本発明のさらなる態様に関する図である。 本発明のさらなる態様に関する図である。

図１は、内燃機関２を有する車両１内における本発明のシステムの第１実施形態を示している。車両１において、燃料タンク１３内に燃料の形で積まれているエネルギーは、内燃機関２により機械的な仕事に変換され、ギヤ１４及び差動装置１６を介して、車両１のホイール１５に伝達される。内燃機関２の機械的な仕事の一部は、直接的に、又は、ジェネレーターにより変換ステップを用いて電気的エネルギーとして、補助装置８に運ばれる。ここで補助装置とは例えば、エアコン、ベンチレーター、また、例えば窓昇降装置のためのサーボモーターなどを指しており、つまり、車両１の推進力を作るためには使われないエネルギーを消費するユニットのことを指す。排ガスもしくはエミッションは、排ガス後処理装置９、例えば触媒又は粒子フィルターを介して、排気システム１８を通って環境内に排出される。

独国においては、消費者がエネルギー効率に関して参考にできるよう、乗用車に二酸化炭素排出に関する表示を添付するための命令が２０１１年１２月１日に発効された。以来、車両を展示、又は、販売やリースのために提供する際には、その車両のエネルギー効率クラスを示すＣＯ_２ラベルを車両に添付する必要がある。車両の大きさの分類は、車両重量により行われる。このとき、車両のエネルギー効率と車両のエミッションとの間には直接的な関係がある。

エミッション自体についての規則もますます厳しくなっている。１９７０年には、欧州共同体（ＥＣ）で、最初の統一されたエミッション規則が発効された。当時は、一酸化炭素及び炭化水素の排出のみが制限された。１９７７年には、追加的に制限する排ガスとして窒素酸化物が追加された。ディーゼルエンジンから排出される粒子（スス）の限界値は１９８８年に導入された。トラック及びバスについては、排ガスに含まれる物質の限界値が、１９８８年に初めて欧州全体で規定された。オートバイ及びモペッドについては、１９９７年以来、欧州全体で規定された排ガス限界値が設けられている。

以降、排ガス規制は段階的に厳しくなっている。厳しくなっているのは、エミッション値の高さ、及び、それが保持される時間についてである。

法的な規格について検査するために、エミッション値は、標準化された走行サイクルにおいてテストされる。これは全体で１，１８０秒である（２０分弱）。これは、７８０秒間のシティサイクル（都市条件）と、４００秒間の都市間サイクル（都市以外の条件）から成る。測定中の周囲温度は２０℃から３０℃である。コールドスタート条件、加速及び減速が把握され、相応に補間が行われる。

標準化された走行サイクルは、平均プロフィールを表しているため、標準化された走行サイクルに基づいたエミッションの評価は、とりわけ、異なる車両を互いに比較するには問題がある。これら走行サイクルが顧客の使用プロフィールに一致しないことが頻繁にあり、顧客が短距離かつ都市で移動することが多い場合はとりわけそういえる。また、速度１２０ｋｍ／ｈにおける消費及びエミッションも測定されず、平均値の計算に組み込まれない。走行サイクルにおけるエミッション評価のさらなる短所としては、全体サイクルの最適化のみを目的としてエミッションの高まりの原因が探されることが挙げられる。個々の走行状態、走行状態の個々の順番、又は個々の車両動作状態におけるエミッションの評価は行われない。

車両をエネルギー効率クラスに分類するために、申請時点における二酸化炭素排出の基準値が車両の重量にのみによって決定される。しかしながら、このエネルギー効率クラス分類からは、推進のために車両内に積まれているエネルギーがどの程度効率的に利用されるか、及び、燃料処理装置、とりわけ内燃機関及び／もしくは燃料電池、又はその他の影響要因が、エネルギー効率にどのように寄与しているかについては、述べることができない。

このような背景がある中、本発明のシステムの目的は望ましくは、車両１のエミッションを決定し、そこから、さまざまな走行状態における車両１のエミッション挙動、及び／又は、エネルギー効率、つまり車両１の動作を達成するために必要なエネルギーコストについて、帰納的推定を行うことである。

このためにシステムは望ましくは排ガス分析装置１２を有しており、この排ガス分析装置１２は、車両１の排気システム１８の経路の或る場所に配置されており、内燃機関２のエミッションの分析を行う。望ましくはこの排ガス分析装置１２は、エミッションの少なくとも一つの成分を特定できる少なくとも一つの第２センサー４を有している。本発明のシステムはまた、車両１の車両動作状態を特徴づけるのに役立つ、望ましくは複数の第１センサー３ａ、３ｂ、３ｃ、３ｄ、３ｅ、３ｆを有している。車両状態には望ましくは、車両１の走行状態に関する少なくとも一つの情報が含まれている。ここで車両１の走行状態とは、例えばアイドリング、発進、加速、チップイン、チップアウト、減速、ギヤチェンジ、一定の速度でのなめらかな移動、エンジンスタート、エンジン停止、などを指す。

また、第１センサー３ａ、３ｂ、３ｃ、３ｄ、３ｅ、３ｆの複数は、望ましくは、走行状態に加えて、少なくとも一つのさらなる情報を提供し、それは、例えばエアコンなど、その時の電力使用が望ましくは電流測定センサー３ｄにより求められる、少なくとも一つの補助装置８の動作状態に関する情報である。さらなる補助装置８としては、例えばベンチレーター、ステアリング又は窓昇降装置のためのサーボモーター、電気暖房、燃料処理のための手段、などが挙げられる。

システムは望ましくは追加的に又は代替的に、さらなるセンサー３ａ、３ｂ、３ｃ、３ｄ、３ｅ、３ｆを有しており、それらは車両１のその他の装置の動作状態、制御情報、又は車両１内のエネルギーフローを監視している。望ましくは流量センサー３ａが、燃料タンク１３から内燃機関２へと提供された燃料の量を、時間に関して測定する。さらなるセンサー３ｃは、望ましくは内燃機関２によりもたらされた出力、もしくは、内燃機関２により行われた仕事を測定する。さらなるセンサー３ｂは望ましくは、例えば設定されたバルブリフト又はイグニションポイントなど、内燃機関２の設定を測定する。さらなるセンサー３ｅは望ましくは、排ガス後処理装置９の状態を決定する。また、例えば入れられているギヤなど例えばギヤ１４のギヤ状態、又はホイール１５のスリップ、又は差動装置１６の出力分配などを決定するために、さらなるセンサーを設けることができる。望ましくは少なくとも一つのさらなるセンサー３ｆが、電荷蓄積装置１１への、又は電荷蓄積装置１１からの、電力潮流又はエネルギーフローを監視する。

システムはまた、望ましくは制御装置５を有しており、これは、望ましくは複数の第１センサー３ａ、３ｂ、３ｃ、３ｄ、３ｅ、３ｆ、３ｇ及び少なくとも一つの第２センサー４を用いた測定を制御・監視するよう設定されている。制御装置５は望ましくは、複数の第１センサー及び少なくとも一つの第２センサーを用いて、所与の長さの時間について測定を繰り返し、かつ、複数の第１センサーを用いた測定のデータセットを、あらかじめ定義された少なくとも一つの走行状態を表現する、あらかじめ定義されたパラメーター範囲と比較するように設定されている。システムはまた、望ましくは、割当装置６を有しており、これは、少なくとも一つの第２センサー４の測定値を有する第２データセットの測定値を、少なくとも一つの走行状態に割り当てるよう設定されている。システムはさらに、望ましくは評価装置７を有しており、これは、車両１の動作挙動を判定及び／又は最適化するための少なくとも一つの特性値を、第２データセットの少なくとも一つの走行状態に基づいて求めるよう設定されており、このとき、その特性値は望ましくは、車両１、とりわけ内燃機関２のエネルギー効率及び／又はエミッション挙動を特徴づけるのに適しているものである。

制御装置５、割当装置６及び／又は評価装置７は望ましくは電子装置として実施されている。しかしながら、これらの装置は、望ましくはただ一つの装置、例えば電子ユニット１９のモジュールとして、又は特に望ましくは車両１の制御ユニットの純粋なソフトウェアモジュールとして構成することもできる。

図１に図示されているように、個々の第１センサー３ａ、３ｂ、３ｃ、３ｄ、３ｅ、３ｆ、３ｇ、及び第２センサー４は、信号伝達を行うために制御装置５、割当装置６及び／又は評価装置７もしくは電子ユニット１９に接続されている。この接続は、ケーブル接続でも無線でも実現することができ、望ましくは車両１の既存のオンボードネットワークにアクセスする。

望ましくはシステム、とりわけ電子ユニット１９は、記憶装置を有しており、そのため制御装置５は、望ましくは第１センサー３ａ、３ｂ、３ｃ、３ｄ、３ｅ、３ｆ、３ｇのうちの複数及び／又は少なくとも一つのセンサー４の測定値を長い期間にわたって把握し、記憶できる。評価ユニット７により求められる特性値は、多くの車両状態についてもしくは長い期間にわたって記憶された測定値に基づいて、求めることができる。排ガス後処理装置９はとりわけ粒子フィルター又は触媒であるが、その他のあらゆる排ガス後処理装置９も使用することができる。さらなるセンサーとしては、例えば、周囲温度を決定するための温度計、又は、路面傾斜又は車両１内のさまざまな場所におけるさまざまな加速値を決定できるＭＥＭＳ（Micro-electro-mechanical-systems：微小電気機械システム）が挙げられる。

本発明のシステムは望ましくは車両１、とりわけ乗用車又はトラックに使用される。しかしながら基本的に、本発明のシステムは道路を走る乗り物に限定されるわけではなく、航空機又は水上乗り物にも相応に使用される。

図２には、本発明のシステムを、パラレル式ハイブリッド駆動装置を有する車両１に導入したものが図示されている。この車両１が図１の車両１と異なっている点は、主に、内燃機関２の機械的な仕事に追加的に又は代替的に、電気機械１０の機械的な仕事をギヤ１４に供給できるということであり、電気機械１０は、それに必要な電気エネルギーを電荷蓄積装置１１から得ている。基本的には、装置１０を電気機械ではなく、圧縮空気を処理又は圧縮空気を生成できるロータリーピストン機械とし、電荷蓄積装置１１を圧縮空気タンクとすることも可能である。

本発明のシステムは、図２のハイブリッド車両１に導入された場合、図１の従来の駆動装置を有する車両１に導入された場合とは、とりわけ、電荷蓄積装置１１及び／又は電気機械１０の機能、及び、この２つの装置とギヤ１４との間のエネルギーフローを監視するために追加的なセンサーが設けられているという点で異なる。このとき望ましくは、複数の第１センサー３ａ、３ｂ、３ｃ、３ｄ、３ｅもしくはさらなるセンサー３ｆ及び３ｇを用いて、とりわけ電荷蓄積装置１１の充電状態及び電気機械１０の動作状態を特徴づけるパラメーター値が求められる。これらのパラメーター値に基づいて、車両１の動作挙動の判定及び／又は最適化を行うための特性値を求めることができ、その際望ましくは電気機械１０及び電荷蓄積装置１１の動作戦略も考慮される。

図３には、組み合わされたハイブリッド駆動部を備える車両１に本発明のシステムが導入された例が図示されている。パラレル式ハイブリッドとは異なり、図３の車両においては、車両１は電気モーター１０のみを用いて動作することができ、この場合内燃機関２は、ジェネレーター１７を介して電気エネルギーを生成する役割のみを果たしている。望ましくは内燃機関２はこのとき、いわゆるレンジエクステンダーとして構成することができる。ここで補助装置８には、電荷蓄積装置１１からの電気エネルギーのみを供給するようにすることができる。図１や図２とは異なり、本発明のシステムはここでは望ましくは、ジェネレーター１７、電気機械１０、及び、電荷蓄積装置１１の間のエネルギーフローを検査できる追加的なセンサー３ｆを有している。

図２及び図３の実施例に示すように、本発明のシステムは、内燃機関２を有する車両１の動作挙動の判定及び／又は最適化に適しているだけでなく、代替的な駆動コンセプトを有するその他の車両タイプにも適している。本発明のシステムは、燃料処理装置として内燃機関２ではなく例えば燃料電池を有する車両にも導入可能であり、また、燃料電池で作られた電気エネルギー及び／又は排熱が、車両１を駆動するために、及び／又は、任意の燃料を、燃料電池の動作に適した混合ガスに改質するために使われる車両にも導入可能である。

図４は、本発明の方法のブロック図である。ここでは、好適な実施形態の作業ステップは、点線の枠を有するブロックで表現されている。

方法１００の作業ステップ１０１において、車両１の車両状態を特徴づけるのに適したパラメーターが含まれる第１パラメーターグループの測定値を有する第１データセットが把握される。これらパラメーターは望ましくは第１センサー３ａ、３ｂ、３ｃ、３ｄ、３ｅ、３ｆ、３ｇを用いて測定される。望ましくはこのとき車両状態は、車両１の走行状態を特徴づけるパラメーター、及び、少なくとも一つのさらなるパラメーターから構成され、そのパラメーターは、次に挙げる性質、すなわち、少なくとも一つの補助装置８の動作状態、少なくとも一つの排ガス後処理装置９の動作状態、周囲温度、路面傾斜、車両１の位置、燃料処理装置２の動作状態、のうちの一つを特徴づけるものである。

さらなる作業ステップ１０２では望ましくは、車両１のエミッションを特徴づけるのに適したパラメーターが含まれる第２パラメーターグループの、少なくとも一つのパラメーターの測定値を有する第２データセットが求められる。ここでは適切なセンサー４を用いて望ましくは内燃機関２の排ガスのガス成分が分析され、とりわけ一酸化炭素、炭化水素、窒素酸化物といった成分、細塵、粒子数、非メタノール炭化水素及び／又は細塵の粒子質量が決定される。

さらなる作業ステップ１０３では、上記２つの作業ステップが、所与の長さの時間にわたって繰り返される。この所与の長さの時間は、複数の車両状態、とりわけ複数の走行状態が存在した把握期間により定義できる。所与の長さの時間は短くすることもでき、ただ一つの車両状態、とりわけただ一つの走行状態のみが観察された時間の長さとすることもできる。また、所与の長さの時間は、例えば高速道路走行など特定の道路区間、又はある道程全体又は旅程全体とすることも考慮できる。

さらなる作業ステップ１０４では、車両状態を特徴づけるのに適した測定値を用いて車両状態が特定され、この特定は、車両状態を特徴づけるのに適したパラメーターの測定値を、あらかじめ定義されたパラメーター範囲と比較することにより行われるか、又は、測定値が変数として取り入れられる関数を用いて車両状態を決定することにより行われる。

さらなる作業ステップ１０５では、エミッションの測定値が、望ましくは、排ガス分析装置による測定の時点における車両状態に割り当てられる。しかしながら、その割り当ての際には、望ましくは、信号伝搬時間もしくは本発明のシステムの計算時間が考慮される。望ましくはまた、その割り当てのために、内燃機関２内で発生してからセンサー４による測定、とりわけ排ガス分析装置１２による測定までの、排ガス移動時間が考慮される。

望ましくは作業ステップ１０６において追加的に、車両のエミッションを特徴づけるパラメーターの測定に基づいて、車両１が消費するエネルギーが決定される。

このとき、消費されたエネルギーの決定は望ましくは、周囲の空気を通じて内燃機関２内に取り込まれた二酸化炭素、場合によっては一酸化炭素に対する、排ガス内に存在する二酸化炭素の量、及び場合によっては一酸化炭素の量に基づいている。

また、望ましくはさらなる作業ステップ１０７において、内燃機関の駆動のために提供されたエネルギー、とりわけ機械的な仕事が決定される。そのためには、第１データセットの測定値、とりわけ内燃機関２の動作状態を推定できるセンサー３ａ、３ｂ、３ｃ、３ｄ、３ｅ、３ｆ、３ｇの測定値の評価が行われる。消費されたエネルギー及び提供されたエネルギーの値に基づいて、作業ステップ１０９では、求められた少なくとも一つの発熱量に基づいて、車両の動作挙動の判定及び／又は最適化のために、提供されたエネルギーの消費されたエネルギーに対する比率を計算することができる。この比率は、車両１を駆動する効率の尺度である。また、例えば車両内で保たれるべき温度などの境界条件を与えて全ての補助装置８の動作が考慮された場合、この比率は車両１の全体効率を表すことができる。

エネルギー効率の計算によりさまざまな動作戦略をテストすることができる。その目的は、エネルギー効率に関して最適な動作戦略を求めることである。

また、車両１が追加的に電気機械１０を有している場合、本発明の方法により望ましくは、特性値は電気機械１０及び／又は電荷蓄積装置１１の充電状態に基づいて求められる。このとき、車両１の走行状態を特徴づける少なくとも一つのパラメーター、及び／又は、電荷蓄積装置１１の充電状態を特徴づけるパラメーターが評価される。また、この特性値には、望ましくは電気機械の動作状態を特徴づけるパラメーターが取り入れられる。車両１の電気的駆動を表現するこのパラメーターに基づいて、電気機械１０が、車両１のエミッション回避又はエネルギー効率の向上のためにどの程度寄与しているかを求めることができる。この時重要な役割を果たすのが、車両１内においてエネルギーフローがどのように行われているかである。例えば電荷蓄積装置１１は、回生により作られたエネルギーを場合によっては中間貯蔵できるよう、走行中のいかなる時点においても完全に充電されていてはならない。

図５は、本発明の方法の作業ステップＳ１（１０１）、Ｓ２（１０２）、Ｓ３（１０３）、Ｓ４（１０４）が、ある期間に実行された場合のグラフを表したものであり、その期間には、車両１の複数の異なる車両状態、とりわけ走行状態が含まれる。図示された実施例においては、窒素酸化物の量が、関係する車両エミッションとして決定される。しかしながらこのグラフは、この形では有意義ではない。グラフからわかるように、アイドリングの際に窒素酸化物の排出ピークが発生している。このグラフでは発生から排ガス後処理装置９に到達するまでの排ガス移動時間が考慮されておらず、また、次に電子ユニット１９で行われる評価において発生しうる信号伝搬時間もしくは計算時間も考慮されていない。

図６は、正しい割り当てにより相応に修正されたグラフを表しており、これは、本発明の方法のさらなる作業ステップ１０８により実施することができる。発生から排ガス後処理装置９もしくは対応する第２センサー４までの排ガス移動時間を求めるために、エンジン燃焼において添加剤を添加することができ、この添加剤は排ガス後処理装置９内で確認できるため、排ガス移動時間を測定することができる。これに代替的に又は追加的に、エンジンを通って流れるガスの総量を計算することができ、排気システム１８における測定により、ガスが排ガス分析装置１２に達するまでにかかった時間を計算することができる。

図７の右側の部分には、４つの異なる車両タイプにおけるさまざまな走行状態について、走行距離あたりの二酸化炭素排出質量が図示されている。グラフの右側の部分は、ステップＳ５（１０５）において行われた、第２データセットの、あらかじめ定義された走行状態への割り当てに対応している。グラフの右側には、それぞれの走行状態における個々の値から求められた総合評価が表されている（１０９）。望ましくは、この総合評価は、車両１の動作挙動の判定及び／又は最適化のための特性値となっている。望ましくはそのために重みづけベクトルが用いられる。

重みづけベクトルとは、その時の排出値を重みづけできるベクトルである。

例えば排出パラメーターＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄがあり、重みづけベクトルが（１；１；１；１）である場合、値は変化させずにさらなる計算に送り込まれる。

しかしながら、重みづけベクトルが例えば（１．２；１；０．９；１）である場合、１番目の値は２０％高められ、３番目の値は１０％下げられる。それにより、測定値を、条件が付けられた動作状態又は最適化のための特定の目標値の必要性に簡単に適合させることができる。

本発明における重みづけベクトルの結び付けは、加算により行うこともでき、その場合、測定された値に特定の修正値が加算又は減算され、その後、排出特性値の計算が行われる。

本発明においては、２つ以上の重みづけベクトルを使用することができる。とりわけ、一部のパラメーターを積算によって第１重みづけベクトルに結び付け、第２のパラメーターグループは、加算によって第２の重みづけベクトルに結び付けることができる。

望ましくはさらに、特性値は、個々の動作状態の複数の測定値に基づいて求められ、そこではとりわけ幾何学平均又は算術平均が行われる。

以下、本発明のさらなる態様について、とりわけ図８から図１９を用いて詳しく説明する。

ＣＯ_２、ＷＬＴＰ（乗用車等の国際調和排出ガス・燃費試験法）、ＲＤＥ（実路走行試験）など、法的要請の高まり、顧客のニーズの高まり（「肯定的な運転体験」）ならびにあらゆる関連周囲情報を取り込むこと（「コネクテッドパワートレイン」）により、未来の駆動システムは複雑度が極端に高くなっており、また、バリアントの幅も拡大している。また、モデルチェンジサイクルも短く、さらに、顧客の実際の走行動作（「リアルワールドドライビング」）がより一層取り込まれることにより、開発に突きつけられる課題はますます高度になっている。

たとえば、従来の合成テストサイクルを、偶然の走行サイクルを有するリアルな動作に拡張するなど、拡張「リアルワールド」の境界条件において効率的な開発を行うには、一方では、主観的な量（運転体験など）の客観化が必要であり、しかしながらまた、推計学的な影響を受けた複雑な特性値（リアルドライブエミッションなど）を、再現可能に決定することも必要である。そのためには偶然の走行経過を、再現可能かつ評価可能な小さな走行要素に分解し、個々の要素内の関連するトレードオフ関係（ドライバビリティ、騒音の感じられ方、効率、エミッションなど）が最適化される。このとき、インテリジェントな「イベントファインダー」により、全体の結果に大きな影響を与える走行要素に的を絞って集中することができる。追加的に、そこから生成された「リアル運転操縦ライブラリー」と、全体にまたがる車両全体モデルとを組み合わせることにより、個々の開発課題をそれぞれ最も適切な開発環境へ、それによりよりいっそうバーチャル世界へと移行させるための決定的な基礎が作られる。

しかしながら、上位に位置づけられた車両全体開発プロセスが短縮されることにより、個々の部分システムの開発においていっそうフロントローディングが進むだけでなく、バーチャルとリアルが混ざった開発環境における作業がより全体にまたがったものになる。デジタルモックアップ（ＤＭＵ）からファンクショナルモックアップ（ＦＭＵ）へのステップ、及び、車両全体の観点からの一貫した評価を行うことは、未来の複雑な駆動に、短い開発期間の間でともかく対処できるようにすることに大きく貢献する。そこでＡＶＬ社は、統合されたオープンな開発プラットフォームＩＯＰＤ及び拡張評価プラットフォームＡＶＬ−ＤＲＩＶＥ Ｖ４．０により、ツール及び技法の基本的なビルディングブロックを作り出した。

１．駆動開発に突きつけられる課題

中長期的にみて、乗用車の駆動システムのさらなる開発に大きな刺激を与えるものは、法規制及びエンドユーザーである。

罰金を示してＣＯ_２フリートエミッションを有意に削減させ、テスト手順（ＷＬＴＰ）を厳しくし、顧客のリアルな走行動作における有害物質排出（リアルドライブエミッション）が追加的に制限されるなど、法的な境界条件は有意に厳しくなっており、車両開発における追加コストが大幅に増える原因となっている。顧客サイドにおいては、一方では「所有のトータルコスト」というテーマが重視され、他方では、社会のトレンド、社会的な受け入れられ方など、また、とりわけ「肯定的な運転体験」といった純粋に主観的な基準が、購買を考慮する際にますます決定的なものとなってきている。それにより注目点が拡大されて、出力や燃料消費といった純粋に技術的な目標値の提示に加え、顧客の主観的な肯定的な体験も注目されており、そこでは「自動車という体験」はパワートレインの挙動以上のものを指す。顧客がここで感じるものは、スタイリング、人間工学、操作性、インフォテインメント、支援システム、安全感、走行快適性、機敏性、ドライバビリティといった車両の性質及び価値である。

そのため、新規の車両システムの開発にとってはリアルな走行動作が決定的な意味を持つようになっている。リアル世界のエミッション及び消費だけでなく、顧客の肯定的な運転体験もまた、決定的な目標値になっている。しかしながら、急速に変動しているのは主観的な評価基準だけではない。新しいトレンド、個々人が求めるもの、新しいテクノロジーにより、非常に動的な市場は非常に予測不能なものになっている［１］。この状況に対応するには、製品構成及び製品開発において極度に迅速に反応する能力を備えるほかはない。今日のＩＴ分野において通常である数か月単位の短いモデルサイクルは、インフォテインメント及び支援システムを介して自動車開発に大きく影響している。そのため自動車分野においても我々は、大幅に短縮されたモデルチェンジサイクル及び／又はアップグレード可能な解決策に対して対応し、ならびに、より機敏な開発方法を導入する必要がある。ここで有意義な技術的解決アプローチとして挙げられるのは、拡張ビルディングブロックシステムであり、これによりソフトウェアを用いて非常に多様な解決策を可能とすることができる。そこでは、モデルベース開発における、機敏で適応性があり、テストベースの方法により支援される。

純粋に技術的観点においては、主にＣＯ_２関連の法律によりテクノロジーが推進される。世界的に、将来のＣＯ_２もしくは消費のフリート限界値は、常に低下するレベルに収束する。そのため、一方では、高度にフレキシブルな構成部分を有する複雑な駆動システムが求められ、他方では、さまざまな境界条件にますます個別化された形で適応することが求められ、その結果、駆動システムは多面的に多様化される（さまざまなエネルギー源、さまざまな電化度、バリアントの多様さなど）。

将来的にはまた、パワートレインが、関係するすべての車両環境と接続される（「コネクテッドパワートレイン」）ことにより、リアルな交通状況及び環境に動作戦略を最適に適応させることができる。車両インフォテインメント、支援システムからＣ２Ｘ通信まで、大量の情報により、多数のシナリオをあらかじめ計算することができ、それにより、最適化の範囲を大きく拡大することができる。それにより、将来の駆動システムの多様な自由度を、さらに大幅にエネルギー消費の低減のために利用することができる。しかしながらこれには、高度に複雑な動作戦略が必要であり、開発、較正、及びとりわけ妥当性確認のコストは極度に高くなる。

駆動システムのますます高まる複雑さに確実に対処することに加え、将来のＲＤＥ関連法律により、開発技法はさらなる決定的な影響を受ける。その開発技法の特徴は、合成テストサイクルが拡張されて、非常に多数の異なる走行状態及び境界条件を有する偶然のリアル動作が加えられていることである。

しかしながら顧客の観点からすると、リアルワールドドライビングにはただのＲＤＥ以上のもの：
・肯定的な運転体験−ドライバビリティ／快適性／機敏性／操作性
・絶対的な機能安全
・最高の効率もしくは最少の消費
・ドライバー支援システムに対する信頼
・高い信頼性／耐用年数
が含まれている。

２．開発プロセスにおける走行要素指向のアプローチ

明確に定義されたサイクル及び決められた評価値を有するテストの正確な再現可能性から、統計的な偶然性を有し、ならびに、主観的に感じられる運転体験を考慮したリアルな走行の判定へと移行することは、大きな変革であり、新しい開発アプローチ及び新しい開発環境が必要となる。その際、以下のことが基本的に必要となる。
・主観的な値（運転体験など）を客観化する。
主観的に感じとられる雑音及びドライバビリティの客観化に関してＡＶＬは数十年にわたって実際の経験を集め、それに対応する開発ツールを生み出した。例えばＡＶＬ−ＤＲＩＶＥ［２］は、ドライバビリティ評価において広く受け入れられるツールとなりつつある。
・複雑で、偶然性に影響される特性値（リアルドライブエミッションなど）を、高信頼的に再現可能に決定する。
非常に実行可能なアプローチとしては、そのような複雑な走行の経過を、再現可能かつ評価可能なセグメント、つまり走行要素に分割してそれをカテゴリー化し、統合された特性値に対する影響を統計的に考慮することが挙げられる。これは、動作安定性分析又はプロセスシミュレーションといったその他の課題を離散化することと同様のものとみることができる。このとき、これらの要素の値は、要請される再現可能な評価可能性により決められる。その際、人間の主観的な感じ方は、消費、エミッションなどのその他の評価パラメーターにとっても指令量となる。
しかしながら本当に決定的なステップとなるのは、多数の個々の要素から、全体の結果にとって有意な関連性を有する要素を特定する能力である。

ＡＶＬにおいては数年来、そのような方法をドライバビリティ開発の分野において導入し、成功している（ＡＶＬ−ＤＲＩＶＥ）。そこでは、任意のリアル世界の走行推移を、定義された個々の要素に分解し、それをおよそ１００の個々のカテゴリーに割り当て、対応するおよそ４００の個別の判定基準に応じて別個に査定し、統計的に評価する。

カテゴリー化可能な走行セグメントを用いるこの手法は、比較的小規模な適合を行うことにより、リアルな条件におけるドライバビリティ及び雑音快適性の評価だけでなく、エミッション、効率の評価にも、また、横方向ダイナミクスの値の評価、さらにドライバー支援システムの判定［３］にも適用することができる。

リアル世界の測定の結果を見ると、個々の走行要素の中には、最適化値に関してのみ総合評価に関係するものがあることがわかる。しかしながら通常は、その同じ走行要素は、エミッション、効率、ドライバビリティ、雑音快適性にとっては重要なものである。ここで個々の走行要素における目標の対立は、この相互依存性によって解決する必要がある。

その場合、インテリジェントな「イベントファインダー」を用いて「ボトルネック」を高信頼的に特定することができる。これら「イベント」、つまり結果に関係する走行要素を特定するには、これら走行要素の対応する設定値をオンラインで与え、また、それぞれ測定された実際値と比較する必要がある。このとき個々の評価値の設定値は、さまざまなやりかたで生成される：
・効率：オンラインの設定値計算は、車両測定に同期した車両全体モデル内において、測定された車両の縦方向ダイナミクスに基づいて、また、実際の地形ならびにその他の走行抵抗を考慮して行われる。車両モデルには全体のハードウェア構成だけでなく、対応する動作戦略も含まれている。ここでは当然ながら、すべてのエネルギーフロー及びエネルギー蓄積装置の収支計算も必要である。
・エミッション：設定値は、基本的に「効率」という評価値と同様に与えることができる。しかしながら、今後予定されるＲＤＥ関連の法律に鑑みると、将来的にこの法律で規定されるＲＤＥ規則にのっとって評価を実行することがより有意義である。
・ドライバビリティ：設定値は、客観化された主観的な走行の感じ方及びＡＶＬ−ＤＲＩＶＥ［２］において開発された体系に対応して与えられた所望の車両特性に基づいて与えられる。このとき主観的な走行の感じ方を客観化するには、人間の感じ方を、しばしばニューロンネットワークを介して、物理的に測定可能な値に相互に関連付ける必要がある。
・ＮＶＨ（騒音・振動・ハーシュネス）：ドライバビリティの場合と同様、ここでも設定値は、客観化された主観的な騒音の感じられ方、及び、与えられた所望の音響特性（例えばＡＶＬ−ＶＯＩＣＥ［４］）に基づいて与えられる。

しかしながら、車両の開発状態の評価においては、通常は全体開発のコンセプト段階において生成される理想的な値や経過だけでなく、個別のベンチマーク分布域におけるポジショニングも重要である。このことはとりわけ、設定値計算のために必要な基礎データが完全にそろっていない車両分析において意味がある。実際のベンチマークデータが統計的に十分な重要性を持つように（リアル運転操縦ライブラリー）、ＡＶＬでは例えば２０１４年だけでも最新の車両についてそれぞれおよそ１５０のベンチマーク調査を行った。

実際の最適化は、結果に関連する個々の事象をそれぞれ最も適した開発環境に移すことにより行われる。一次的にはただ一つの評価値にのみ関連する個々の事象の場合、最適化はしばしば、車両内において直接的に、自動化されたオンライン評価との直接的な相互作用により行われる（例えば特定のドライバビリティエラーの補正）。

個々の事象において、さまざまな評価値（例えば効率、エミッション、ドライバビリティなど）の間に顕著なトレードオフ関係がある場合、関連する個々の事象は、ＸｉＬ、エンジン及び／又はパワートレインの試験台において表現することが有意義である。ここで、再現可能な作業を行うことにより、個々の走行要素における効率的な開発を行うことができ、その際、個々の値を孤立的に最適化するだけでなく、トレードオフ（代表的にはエミッション／効率／ドライバビリティ／雑音）も最適化することができる。同時に進行する車両全体モデルにより、全体システムに対する影響も直接的に判定することができる。また、「リアル運転操縦ライブラリー」（ベンチマークデータ）と照らし合わせることにより、競争的な環境においてどこに位置しているかを詳細かつ客観的に知ることができる。状態をこのように直接的に評価できることにより、素早くかつ的確に反応することができ、それにより開発プロセスの機敏性を高めることができる。

インテリジェントなイベントファインダーに基づいて走行要素を観察することにより、効率的な較正を行うことができ、また、最適な駆動アーキテクチャを的確かつバーチャルに特定することができる。それにより、関連する開発課題（技術的な値及び主観的な値）がマーキングされた、より細かな開発マップを作成することができる。

結果に関連する個々の事象に関する、対応した統計を有する総合的な操縦データバンクが利用できること、ならびに関連する走行の経過をセグメント化して観察することは、較正プロセスにおいてだけでなく、パワートレイン開発の早期コンセプト段階においても、結果に関連する重要な課題に的確に対応するために欠かすことができない。

３．複数の開発レベルにおける開発過程に同時に対処する

効率的な開発プロセスにとっては、走行の複雑な経過を評価可能な小さな個々の要素にセグメント化（垂直的なセグメント化）すること、及び、車両全体のシステム統合をさまざまなシステムレベル及びコンポーネントレベルにカテゴリー化すること（水平的なカテゴリー化）こと、が良好な基礎となる。

車両内部のデータネットワーク及びコントロールネットワークと環境とを接続することにより（「コネクテッドパワートレイン」）、追加的な上位システムレベルである「トラフィックレベル」が作られる。

当初、走行の経過のセグメント化は、車両モジュールレベルにおいてパワートレインの縦方向ダイナミクス挙動の最適化で始まり（ドライバビリティ最適化）、個々のパワートレインモジュール（例えばエンジン、ギヤなど）のレベルに分解された。

これに対して、音響評価及び快適性の総合的な評価は、すでに車両レベルにおいてセグメント化が必要である。横方向ダイナミクスに関連する関数（例えばシャーシ調整から走行ダイナミクスコントロールまで［５］）の開発にとっても、車両レベルで対応することが必要である。

先進運転支援システム（ADAS - Advanced Driver Assistance Systems）の客観化された評価のためには、関連する環境情報全体を接続し、それにより最も高いシステムレベル（「トラフィックレベル」）を考慮することが必要である。

車両レベル又はトラフィックレベルにおける多くの最適化にも、走行の複雑な経過のセグメント化及び主観的な値の客観化に関して、基本的に類似の要件が求められる。すでにパワートレインの縦方向ダイナミクスの評価のために用いられたツールを、ここで横方向ダイナミクスの関数の最適化のために使用することができる［２］。しかしながら、走行の経過のセグメント化は、縦方向ダイナミクスの観点及び横方向ダイナミクスの観点では異なるため、また、（走行ダイナミクスコントロールを除いては）トレードオフ関係はほとんど成り立たないため、現在のところはまだ、対処可能な開発の複雑さの観点から、縦方向ダイナミクス及び横方向ダイナミクスの課題を別個に取り扱うことが目的にかなうと見なされるようである。これに対して、自動車レースにおいては今日すでに、縦方向ダイナミクス及び横方向ダイナミクスに関する問題は全体にまたがって最適化されている。

車両モジュールレベルにおいては、基本的な部分システム（例えばパワートレイン、ボディ及びシャーシ、電気装置及び電子装置）が独自のプロセスに沿って開発されるが、車両全体の開発プロセスは、その他すべてのシステム開発にとって支配的な指令量となる。そのため車両全体の開発により全ての個々の開発課題が同期され、また、あらかじめ決められた機能を有するソフトウェア及びハードウェアの統合段階（コンセプト車両及びプロトタイプ車両）の構成が制御される。しかしながらここで、一般的に、個々の部分システムの開発は異なる時間枠で進むため、困難が生じる。

そのため、車両全体の開発プロセス（統合段階１からＸ）における共通の同期ポイントのために、純粋にバーチャルなベース又は純粋にリアルなベースの仕事だけでなく、バーチャルとリアルが混ざった開発環境における仕事もいっそう求められる。

今日及び未来の駆動コンセプトの複雑さに対処するためのカギは、早期に部分システムを全体システムに機能的に統合することであり、全体システムは、完全にバーチャル、又は部分的にバーチャル、又はバーチャルのみで利用可能とすることができる。今日定評のある、（実際のハードウェア及びソフトウェアを有する）純粋にリアルな統合段階プロセスは、フロントローディングという意味において、将来、早期開発段階においても、純粋にバーチャルな及びバーチャルとリアルが組み合わされた開発環境に拡張される。

それにより、モジュールレベル又はコンポーネントレベルにおける開発も、車両全体のプロトタイプがまだない場合は、車両全体のコンテクストで分析・開発される。それにより複雑な関連性はすでに早期に、純粋にバーチャルな、又はバーチャルとリアルが組み合わされた開発環境において評価されて対処され、また、それによりデジタルモックアップ（ＤＭＵ）からファンクショナルモックアップ（ＦＭＵ）への移行が行われる。

機能を最終的に守ることは今後も車両内で行われるが、ここでもいっそうのフロントローディングが行われる。バーチャルとリアルを組み合わせた開発プロセスが有する新しい可能性により、開発において数が大幅に増加している部分課題を効率的に扱えるだけでなく、早期の開発段階においてすでにスタートすることができる。これなくしては、将来、駆動開発の複雑さに対処することはそもそもできない。

その際は、全体の開発が進む間中、関連する実施条件（ドライバー＋道路＋環境）における車両全体の観点から評価することが必要である。そのため、バーチャル及びリアルな実験は、パラレルに進行する車両全体モデルを介して連結される。

機能面での開発、及び、燃焼機関の最初の妥当性確認は、静的及び動的なエンジン試験台で行われる。エンジン制御、及び、診断機能を含めたソフトウェア機能性の開発は、有意義にはＸｉＬ試験台で行われる。パラレルに進行するバーチャルな車両全体モデル（車両の残りの部分）は、走行抵抗、構成、アクスル、サスペンション、ステアリング、ブレーキ装置を有しており、車両の消費、エミッション、及びダイナミクスに関する目標達成について継続的に判定が行える。

とりわけハイブリッド機能の調整、較正、妥当性確認にとって、燃焼機関ハードウェア、ギヤハードウェア、及び電気モーターハードウェアをパワートレイン試験台に配置することは、最も効率的な開発環境である。これに対して、全体のパワートレインハードウェアを必要としない開発課題（診断機能の開発／較正など）はすべて、平行してＸｉＬ環境において行われる。

課題の内容及び利用可能な車両ハードウェアに応じて、パワートレイン試験台での試験は車両を使って、又は車両なしで、ローラー試験台で、ならびに、路上でサブフレーム内もしくは車両プロトタイプ内で行われる。パワートレイン試験台において実験条件（ドライバー、距離、積載、風、高度、気候など）ならびに車両の残りの部分のパラメーター（走行抵抗、構成、アクスル、サスペンション、ステアリングなど−バリアントのシミュレーション）は比較的素早く変化させることができるため、車両も含めてハードウェア全体の利用可能性においてしばしば好適であるのは、（全く新しいハイブリッドシステムなどの）複雑なシステムの開発及び妥当性確認を、よりいっそうパワートレイン試験台で実行することである。

仕事内容を、それぞれ最も適切な開発環境に分割することは、とりわけ妥当性確認の領域において決定的な意味を持つ。急速に複雑度を増すシステムと開発時間の短縮とが組み合わさることにより、機能面での開発だけでなく、とりわけ機能面での妥当性確認においてもよりいっそうのフロントローディングが必要になる。このときシステム全体での妥当性確認はもはやハードウェアベースのみでなく、バーチャルとリアルとが混ざった開発環境（試験台上のバーチャル国道−バーチャル区間−バーチャルドライバーなど）において、リアル及びバーチャルのコンポーネントをさまざまに組み合わせて行われる。

複雑なシステムにおいては、機能安全を効率的で広範囲に妥当性確認することが決定的な意味を持つ。このとき妥当性確認の基礎となるのは、関連するテストシーケンスの、正確に生成された集合体であり、この集合体は、動作及び誤用に関して考えられるシナリオならびに広範囲なＦＭＥＡ（Failure Mode and Effects Analysis：故障モード影響解析）を詳細にシステム分析、評価、分類して得る必要がある。それにより、高度なシステム化及び自動化により、潜在的に危機的な動作状態を従来の道路実験の場合と比較して大幅に短い時間でテストすることができる。

当然ながら、この潜在的に危機的な状態をあらかじめ選択しておくことには、実験プログラムが、特に挙げられた問題点に対する回答のみを提供し、その他の危険ポイントは取り上げられないという危険がある。将来的にはこの危険は、操縦データバンクから生成された追加的な妥当性確認シーケンスにより低減される。

４．ＤＭＵ（デジタルモックアップ）からＦＭＵ（ファンクショナルモックアップ）へ、又は、従来の開発過程のための「ツールチェイン」から、統合された、多層の開発プロセスのための「ツールネットワーク」へ

リアルな開発を進める際、バーチャルで数値による構造要素モデルと、実際に利用可能なハードウェア・ユニットとが平行していることにより、今日すでに、また将来的にはさらに大幅に、バーチャルな実験と「リアルな」実験との間を「ジャンプ」して行き来することが求められ、今日においては「リアルな」実験にすでにシミュレーションが大幅に含まれている。開発を機敏に行うためには、シミュレーション及びハードウェアはシームレスに互いに密接に連関し、また、互いに交換可能である必要がある。多くの場合そのために必要な、開発ツールの全般性はまだなかった。統合されたオープンな開発プラットフォームＡＶＬ−ＩＯＤＰ（Integrated Open Development Platform）には、全体の開発環境のこの全般性が整合的に表現されている。

さまざまなツールにとってオープンである、統合された、全般性のある開発プラットフォームの整合的な適用には、主に以下のような側面がある：
・全般性のあるプロセス及び手法により、従来は例えば多くの場合道路実験で実行されていた開発課題の「フロントローディング」を、時間的に早期の開発段階においてはエンジン試験台又はパワートレイン試験台で、極端な場合には純粋にバーチャルなシミュレーション環境（オフィスシミュレーション）で行える。そのため例えばリアルとバーチャルが組み合わされた開発環境においてエンジンのプレキャリブレーションを、純粋な道路実験の場合より大幅に素早く実行することができ、結果の品質は同等である。
・シミュレーションモデルの全般性：開発の早期段階で作られたシミュレーションモデルも、それ以降の開発段階及び開発環境において使用できる。これらシミュレーションモデルにより、ハードウェア開発環境（つまり試験台）は（バーチャル構造要素として）バーチャルとリアルが混ざりあった開発環境に追加され、その開発環境により、車両全体レベルにおける相互作用を表現することができる。
・データ管理が一貫しており、かつ、モデル及び手法がシームレスな全般性を持つため、バーチャル及びリアルな実験の全般的な比較を行うことができる。シミュレーションにより生成された結果は、一方では、対応するリアルな実験と一貫している必要があり、また、他方では、開発プロセスにおいて、実験結果に基づいてシミュレーションモデルをさらに開発できる必要がある。バーチャル、リアル、及び、バーチャルとリアルを組み合わせた世界の間で、一貫した照らし合わせを常に行えることが、機敏で最新の開発プロセスの前提条件となる。
・モデル及び実験の全般的なパラメーター化：特に制御装置の較正においては、例えば環境条件、運転操縦、較正データセットなどの多数の入力パラメーターを管理する必要がある。後からバーチャルとリアルの実験の結果を比較できるように、ここでは、入力データセットも、プロセスにおいて比較可能にかつ一貫して利用できる必要がある。
・既存のプロセス環境への全般的な埋め込み：新しいもしくは改良された開発ツールをいつでも既存のプロセス及びプロセス環境に統合できることが当然ながら必要である。そのため、そのような開発プラットフォームは、一方では、バーチャル、リアル、ならびにバーチャルとリアルが組み合わされたツールの統合において、他方では、データ管理において、オープンである必要がある。「ボトムアップアプローチ」をとることが望ましく、それにより、既存のツールも統合することができる。それにより、既存のノウハウ及び定評のあるツールに基づいてさらに構築を行うことができる。

このように、この開発プラットフォームＩＯＤＰは、全般性のある、モデルベース開発プロセスのための基礎となり、従来のツールチェインは拡張されて、統合された、一貫したネットワークとなる：「シーケンシャルなツールチェインからツールネットワークへ」。このプラットフォームでは、バーチャルな及びリアルな駆動コンポーネントを、開発プロセスのいかなる時点でも車両全体レベルに統合することができ、また、それぞれ適切な開発環境を構成することができる。したがってこのツールネットワークも、できるだけ機敏な開発プロセスのためのツール・ビルディングブロックとなる。

そのため、開発ツールがネットワークで結ばれることにより、開発結果をコンポーネントレベル及びシステムレベルだけでなく、車両全体レベルでも常に評価できる、ネットワークで結ばれた評価プラットフォームが求められる。

包括的な評価プラットフォームの方向に向けた最初の取り組みとしては、すでに数年前からある、ＡＶＬ−ＤＲＩＶＥを用いたドライバビリティ評価が挙げられる。この評価プラットフォームの構造により、オフィスシミュレーションから実車両を用いた路上テストまで、関連するすべてのツールを用いた、全般性のあるドライバビリティ評価を行うことができる。ＡＶＬ ＤＲＩＶＥ−Ｖ４．０により、この評価プラットフォームは次の拡張段階において以下のこと：
・ＲＤＥ関連の法律の規定に対応したエミッション評価
・ベンチマーク環境におけるポジショニングも含めた理想的な設定値のオンライン計算による効率評価
・主観的な騒音の感じられ方の評価
を拡張することができる。

それにより、シミュレーションから、エンジン試験台、パワートレイン試験台、及び、ローラー試験台、さらに道路実験まで、基本的な判定値を全般的に評価することが可能となる。

５．展望

走行要素に基づく評価を行う、モデルベースのこの開発手法を整合的にさらに続けることにより、将来、先進運転支援システム（Advanced Driver Assistance Systeme（ADAS））、自動運転ならびに「コネクテッドビークル」のつながりの中の「コネクテッドパワートレイン」も、すでにバーチャル環境において適切に開発し、それにより広範なフロントローディングアプローチを効率的に行うことができる［２］。ここでは、試験台及びシミュレーションの構成の拡張において追加的に、道路、インフラ構造物、交通対象、及び、レーダー、ライダー（lidar）、超音波、２Ｄ及び３Ｄカメラといった対応する環境センサーを、パワートレイン試験台上で車両の残りの部分及び環境としてシミュレーションする必要がある。例えば、ナビゲーションシステム（e-Horizonなど）に基づいた、先を見越したエネルギー管理のための地図に基づいた機能が試験台ブース内で機能するように、地球上の任意の位置のＧＰＳ信号をエミュレートして送信することができる。

記述した構造により、さまざまな運転操縦、及び全体連携内の交通シナリオにおける、機能安全、正しい機能、ならびに、エミッション挙動、消費挙動、走行性能挙動、安全性挙動、及び快適性挙動に関するパフォーマンス、ならびにドライバーの主観的な感じ方を再現可能に評価することができる。

ますます複雑になる開発課題、及び、将来的にはツールチェインの代わりに広範なツールネットワークを取り扱う必要があることにより、開発エンジニアにとっては、これらすべてのツールを最適に導入し、バーチャル及びリアルなテストのフィードバックもしくは結果を正しく評価し、これをさらなる開発に組み入れることがますます難しくなっている。そのため、ツールそのものもさらに「インテリジェント」にし、「スマートサイバーフィジカルシステム（Smart Cyber-Physical-Systems）」にすることが必要となる。そのような「インテリジェントな」ツールは、エンジニアの仕事をさらに支援する。これらのツールは検査対象物の物理的プロセス、ならびに開発課題の関連性を認識し、それにより、測定データを理解する、つまり、データの自動的なプラウシビリティ検証から、大量のデータの効率的な分析及びインテリジェントな解釈に至るまでを行う。それでも、包括的な開発環境において課題がこのようにますます複雑になっているため、開発者には汎用的な仕事の仕方が求められ、つまり、特に、さまざまなシステムレベルの間を迅速に移動できる「ネットワーク化された開発エンジニア」が求められる。

１ 車両
２ 燃料処理装置
３ａ、３ｂ、３ｃ、３ｄ、３ｅ、３ｆ、３ｇ 第１センサー
４ 第２センサー
５ 制御装置
６ 割当装置
７ 評価装置
８ 補助装置
９ 排ガス後処理装置
１０ 電気機械
１１ 電荷蓄積装置
１２ 排ガス分析装置
１３ 燃料タンク
１４ ギヤ
１５ ホイール
１６ 差動装置
１７ ジェネレーター
１８ 排気システム
１９ 電子ユニット

Claims (19)

1. 少なくとも一つの燃料処理装置（２）を有する車両（１）の動作挙動の判定及び／又は最適化システムであって、該判定及び／又は最適化システムは以下のもの：
   ・前記車両（１）の車両動作状態を特徴づけるパラメーターを測定するよう設定されている、複数の第１センサー（３ａ、３ｂ、３ｃ、３ｄ、３ｅ、３ｆ、３ｇ）と；
   ・前記燃料処理装置（２）のエミッションを特徴づける少なくとも一つのパラメーターを測定するよう設定されている、少なくとも一つの第２センサー（４）と；
   ・前記複数の第１センサー（３ａ、３ｂ、３ｃ、３ｄ、３ｅ、３ｆ、３ｇ）と前記少なくとも一つの第２センサー（４）とを用いて、前記車両（１）の車両動作状態を特徴づけるパラメーターと前記燃料処理装置（２）のエミッションを特徴づける少なくとも一つのパラメーターとを所与の長さの時間にわたって繰り返し測定するよう設定され、また、前記複数の第１センサー（３ａ、３ｂ、３ｃ、３ｄ、３ｅ、３ｆ、３ｇ）の測定値を有する第１データセットと、少なくとも一つのあらかじめ定義された車両動作状態を表す、あらかじめ定義されたパラメーター範囲と、に基づいて、車両動作状態を決定するよう設定されている、制御装置（５）と；
   ・前記少なくとも一つの第２センサーの測定値を有する第２データセットを、前記少なくとも一つのあらかじめ定義された車両動作状態に割り当てるように、及び、前記第２データセットの測定値の、前記少なくとも一つのあらかじめ定義された車両動作状態への割り当てを、信号伝搬時間、排ガス分析時間及び／又は排ガス移動時間の分について修正するように設定されている、割当装置（６）と；
   ・前記少なくとも一つのあらかじめ定義された車両動作状態及び前記第２データセットに基づいて、前記車両（１）の動作挙動の判定及び／又は最適化を行うための少なくとも一つの特性値を求めるよう設定されている評価装置（７）であって、前記特性値は、前記燃料処理装置（２）のエミッション挙動を特徴づける、評価装置と；
   を有することを特徴とする、システム。
2. 前記複数の第１センサー（３ａ、３ｂ、３ｃ、３ｄ、３ｅ、３ｆ、３ｇ）が、前記車両（１）の少なくとも一つの走行状態を特徴づけるパラメーターと、以下のグループ：少なくとも一つの補助装置（８）の動作状態、少なくとも一つの排ガス後処理装置（９）の動作状態、周囲温度、路面傾斜、車両位置、前記燃料処理装置（２）の動作状態から選ばれる少なくとも一つの性質を特徴づける、少なくとも一つのさらなるパラメーターと、を測定するよう設定されていることを特徴とする、請求項１に記載のシステム。
3. 前記評価装置（７）がさらに、前記車両（１）が消費したエネルギーを前記第２データセットに基づいて求めるよう設定され、また、前記燃料処理装置（２）により前記車両（１）の動作のために提供されたエネルギーを、前記第１データセットに基づいて求めるよう設定され、また、前記提供されたエネルギーと前記消費されたエネルギーとの比率を計算するよう設定されていることを特徴とする、請求項１又は２に記載のシステム。
4. 前記制御装置（５）が、前記第１データセットが複数のさまざまな車両動作状態を有するように、多くの回数の測定を行うよう設定されていることを特徴とする、請求項１から３のいずれか一項に記載のシステム。
5. 前記車両（１）が、前記車両（１）の推進力を生成するための少なくとも一つの電気機械（１０）及び電荷蓄積装置（１１）を有しており、前記複数の第１センサー（３ａ、３ｂ、３ｃ、３ｄ、３ｅ、３ｆ、３ｇ）が、前記電荷蓄積装置（１１）の充電状態を特徴づける少なくとも一つのパラメーター、及び／又は、前記電気機械（１０）の動作状態を特徴づける少なくとも一つのパラメーターを測定するよう設定されており、前記評価装置（７）が、前記車両（１）の動作挙動の判定及び／又は最適化を行うための前記少なくとも一つの特性値を、これらの測定値に基づいて求めるよう設定されていることを特徴とする、請求項１から４のいずれか一項に記載のシステム。
6. 前記少なくとも一つの第２センサー（４）が、排気システム（１８）内に配置されていることを特徴とする、請求項１から５のいずれか一項に記載のシステム。
7. 請求項１から６のいずれか一項に記載のシステムを有する車両（１）。
8. 少なくとも一つの燃料処理装置（２）を有する車両（１）の動作挙動を判定及び／又は最適化するための方法（１００）であって、該方法（１００）が以下の作業ステップ：
   Ｓ１）前記車両（１）の少なくとも一つのあらかじめ定義された車両動作状態を特徴づけるパラメーターが含まれる第１パラメーターグループの測定値を有する第１データセットを把握するステップ（１０１）と；
   Ｓ２）前記燃料処理装置（２）のエミッションを特徴づけるパラメーターが含まれる第２パラメーターグループの少なくとも一つのパラメーターの測定値を有する第２データセットを把握するステップ（１０２）と；
   Ｓ３）所与の長さの時間について作業ステップＳ１（１０１）及び作業ステップＳ２（１０２）を繰り返すステップ（１０３）と；
   Ｓ４）前記第１パラメーターグループについて前記第１データセットの測定値を、前記少なくとも一つのあらかじめ定義された車両動作状態に対応する、あらかじめ定義されたパラメーター範囲と比較するステップ（１０４）と；
   Ｓ５）前記第２データセットの測定値を、前記少なくとも一つのあらかじめ定義された車両動作状態に割り当てるステップ（１０５）と；
   Ｓ６）前記第２データセットの測定値の、前記少なくとも一つのあらかじめ定義された車両動作状態への割り当てを、信号伝搬時間、排ガス分析時間及び／又は排ガス移動時間の分について修正するステップ（１０８）と；
   Ｓ７）前記少なくとも一つのあらかじめ定義された車両動作状態及び前記第２データセットに基づいて、前記車両（１）の動作挙動を判定及び／又は最適化するための少なくとも一つの特性値を求めるステップ（１０９）であって、該特性値は、前記燃料処理装置（２）のエミッション挙動を特徴づける、ステップ（１０９）と；
   を有することを特徴とする、方法（１００）。
9. 特性値を求める（１０９）ために、前記第２パラメーターグループの少なくとも一つのパラメーターのための少なくとも一つの設定値を、車両モデルに基づいて求め、その設定値は、前記少なくとも一つのあらかじめ定義された車両動作状態のための目標のエネルギー効率及び／又は目標のエミッション挙動を特徴づけるものであり、前記第２データセットと比較されることを特徴とする、請求項８に記載の方法（１００）。
10. 前記少なくとも一つの特性値を求める（１０６）ために、作業ステップＳ１（１０１）及び作業ステップＳ２（１０２）で把握された第１及び第２データセットのうちの複数が考慮されることを特徴とする、請求項８又は９に記載の方法（１００）。
11. 前記第１パラメーターグループには、前記車両（１）の走行状態を特徴づけるパラメーターと、以下のグループ：少なくとも一つの補助装置（８）の動作状態、少なくとも一つの排ガス後処理装置（９）の動作状態、周囲温度、路面傾斜、車両（１）の位置、燃料処理装置（２）の動作状態から選ばれる少なくとも一つの性質を特徴づける少なくとも一つのさらなるパラメーターと、が含まれることを特徴とする、請求項８から１０のいずれか一項に記載の方法（１００）。
12. 請求項８から１１のいずれか一項に記載の方法（１００）であって、さらに以下の作業ステップ：
    ・前記車両（１）により消費されたエネルギーを、前記第２データセットに基づいて求めるステップ（１０６）と；
    ・前記車両（１）を駆動するために前記燃料処理装置（２）により提供されたエネルギーを、前記第１データセットに基づいて求めるステップ（１０７）と；
    を有しており、このとき、前記車両（１）の動作挙動の判定及び／又は最適化を行うための特性値を求めるステップ（１０９）には、少なくとも、提供されたエネルギーと消費されたエネルギーとの比率を計算する下位ステップが含まれることを特徴とする方法。
13. 前記作業ステップＳ１（１０１）及びＳ２（１０２）は、前記第１データセットが、複数のさまざまな車両動作状態を有するよう、多くの回数繰り返され（１０３）、また、前記少なくとも一つの特性値を求める（１０９）ために車両動作状態の順番が考慮されることを特徴とする、請求項８から１２のいずれか一項に記載の方法（１００）。
14. 前記第２データセットの測定値が、それぞれの車両動作状態の時間の長さにわたって積分されることを特徴とする、請求項８から１２のいずれか一項に記載の方法（１００）。
15. 同じ種類の走行状態についての、複数の第２データセットの測定値が、前記少なくとも一つの特性値を求めるためにまとめられることを特徴とする、請求項８から１２のいずれか一項に記載の方法（１００）。
16. 前記車両（１）が、前記車両（１）を推進するための少なくとも一つの電気機械（１０）及び電荷蓄積装置（１１）を有しており、前記第１データセットはさらに、前記電荷蓄積装置（１１）の充電状態を特徴づける少なくとも一つのパラメーターの測定値、及び／又は、前記電気機械（１０）の動作状態を特徴づけるパラメーターの測定値を有しており、これらの測定値に基づいて、前記車両（１）の動作挙動の判定及び／又は最適化をするための前記少なくとも一つの特性値が求められる（１０９）ことを特徴とする、請求項８から１５のいずれか一項に記載の方法（１００）。
17. 少なくとも一つの燃料処理装置（２）を有する車両（１）の動作挙動の判定及び／又は最適化を行うための方法（１００）であって、該方法（１００）が以下の作業ステップ：
    Ｓ１）車両モデルに基づいて、第１パラメーターグループのため、及び／又は、第２パラメーターグループの少なくとも一つのパラメーターのためのシミュレーションを実行するステップと；
    Ｓ２）前記車両（１）の少なくとも一つのあらかじめ定義された車両動作状態を特徴づけるパラメーターが含まれる第１パラメーターグループの値を有する第１データセットを把握するステップ（１０１）と；
    Ｓ３）前記燃料処理装置（２）のエミッションを特徴づけるパラメーターが含まれる第２パラメーターグループの少なくとも一つのパラメーターの値を有する第２データセットを把握するステップ（１０２）と；
    Ｓ４）作業ステップＳ２（１０１）及び作業ステップＳ３（１０２）を所与の時間の長さについて繰り返すステップ（１０３）と；
    Ｓ５）第１パラメーターグループについて前記第１データセットの値を、前記少なくとも一つのあらかじめ定義された車両動作状態に対応する、あらかじめ定義されたパラメーター範囲と比較するステップ（１０４）と；
    Ｓ６）第２データセットの値を、前記少なくとも一つのあらかじめ定義された車両動作状態に割り当てるステップ（１０５）と；
    Ｓ７）前記第２データセットの値の、前記少なくとも一つのあらかじめ定義された車両動作状態への割り当てを、信号伝搬時間、排ガス分析時間及び／又は排ガス移動時間の分について修正するステップ（１０８）と；
    Ｓ８）前記車両（１）の動作挙動の判定及び／又は最適化を行うための少なくとも一つの特性値を、前記少なくとも一つのあらかじめ定義された車両動作状態及び前記第２データセットに基づいて求めるステップ（１０９）であって、このとき前記特性値は、前記燃料処理装置（２）のエミッション挙動を特徴づける、ステップ（１０９）と；
    を有していることを特徴とする、方法。
18. 命令を有するコンピュータープログラムであって、それらの命令がコンピューターにより実行されると、そのコンピューターにより、請求項８から１７のいずれか一項に記載の方法（１００）のステップが実行されることを特徴とする、コンピュータープログラム。
19. 請求項１８に記載のコンピュータープログラムが記憶されている、コンピューターにより読取可能な媒体。