JP7203534B2 - HYBRID VEHICLE CONTROL METHOD AND HYBRID VEHICLE CONTROL DEVICE - Google Patents

HYBRID VEHICLE CONTROL METHOD AND HYBRID VEHICLE CONTROL DEVICE Download PDF

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Description

本発明は、ハイブリッド車両の制御方法およびハイブリッド車両の制御装置に関する。 The present invention relates to a hybrid vehicle control method and a hybrid vehicle control apparatus.

特許文献１には、複数あるルートのうち、充電効率が最も高いルートを選定するようにしている技術が開示されている。 Patent Literature 1 discloses a technique for selecting a route with the highest charging efficiency among a plurality of routes.

特開２０１３－１７７０８９号公報JP 2013-177089 A

上記特許文献１においては、発電ありきのため、車室音が低いときに、エンジンが始動してしまい、ドライバが静かな道路での静かな運転を享受することができないという問題があった。
本発明の目的は、エンジンの始動時の騒音、振動をドライバが感じにくくなるハイブリッド車両の制御方法およびハイブリッド車両の制御装置を提供することにある。 In Patent Literature 1, there is a problem that the engine is started when the cabin noise is low because of power generation, and the driver cannot enjoy quiet driving on a quiet road.
SUMMARY OF THE INVENTION It is an object of the present invention to provide a hybrid vehicle control method and a hybrid vehicle control apparatus that make it difficult for a driver to feel noise and vibration when the engine is started.

本発明では、現在の走行経路の路面粗さを予測し、予測した路面粗さに基づき、路面粗さが粗い区間の前の路面粗さが粗くない区間で、エンジンが始動していない状態での駆動モータによる走行を優先する。 In the present invention, the road surface roughness of the current travel route is predicted, and based on the predicted road surface roughness , the engine is not started in the section where the road surface roughness is not rough before the section where the road surface roughness is rough . Priority is given to running by the drive motor of the

よって、路面粗さが粗い区間でエンジンを始動し充電ができるので、その手前の路面粗さが粗くない区間において、エンジンが始動していない状態での駆動モータによる走行ができ、ドライバが、静かな運転を充分に享受することができる。 Therefore, since the engine can be started and charged in the section where the road surface is rough , the vehicle can be driven by the drive motor without the engine running in the section where the road surface is not rough in front of it, and the driver can quietly drive the vehicle. You can fully enjoy safe driving.

本発明が適用されるハイブリッド車両の制御装置の制御システムブロック図である。1 is a control system block diagram of a control device for a hybrid vehicle to which the present invention is applied; FIG. 実施例１の制御の処理の流れを示すフローチャートである。4 is a flow chart showing the flow of control processing according to the first embodiment; 実施例１の制御の処理実行時の一例を示すタイムチャートである。4 is a time chart showing an example of execution of control processing in the first embodiment; 実施例２の制御の処理の流れを示すフローチャートである。FIG. 10 is a flow chart showing the flow of control processing in the second embodiment; FIG. 実施例２の制御の処理実行時の一例を示すタイムチャートである。FIG. 11 is a time chart showing an example of execution of control processing in the second embodiment; FIG. 実施例３の制御の処理の流れを示すフローチャートである。10 is a flow chart showing the flow of control processing in Example 3. FIG. 実施例３の制御の処理実行時の一例を示すタイムチャートである。FIG. 11 is a time chart showing an example of execution of control processing in the third embodiment; FIG.

〔実施例１〕
図１は、本発明が適用されるハイブリッド車両の制御装置の制御システムブロック図である。 [Example 1]
FIG. 1 is a control system block diagram of a hybrid vehicle control device to which the present invention is applied.

まず、制御システム全体の構成を、図１により説明する。
ハイブリッド車両用制御装置としてのシリーズハイブリッド車両用のシステムコントローラ１は、車室音予測手段１ａと優先制御手段１ｂを備え、不図示の自動変速機を介して一対の駆動輪７に駆動力を伝達するエンジン２を制御するエンジンコントローラ２ａ、発電機インバータ３ｂを介してエンジン２にて駆動される発電機３を制御する発電機コントローラ３ａ、バッテリ４を制御するバッテリコントローラ４ａ、駆動インバータ５ｂを介して、一対の駆動輪７に減速機６を介して駆動力を伝達する駆動モータ５を制御する駆動モータコントローラ５ａと相互通信を行い、各コントローラに指示を与えて、シリーズハイブリッド車両を制御している。
さらに、システムコントローラ１には、表示装置９を備えるナビゲーションシステム８や車載通信装置１０を介して、外部のデータセンタや他車両１１からの路面情報、マップ情報が、さらに、車室音センサ（マイク等）１２、振動センサとしての車両の上下振動を検知する変位量センサ１３、振動センサとしての車両の上下加速度を検知する加速度センサ１４からの情報が入力されている。 First, the configuration of the entire control system will be described with reference to FIG.
A system controller 1 for a series hybrid vehicle as a control device for a hybrid vehicle includes vehicle interior sound prediction means 1a and priority control means 1b, and transmits driving force to a pair of drive wheels 7 via an automatic transmission (not shown). an engine controller 2a that controls the engine 2, a generator controller 3a that controls the generator 3 driven by the engine 2 via a generator inverter 3b, a battery controller 4a that controls the battery 4, and a drive inverter 5b , and a drive motor controller 5a that controls a drive motor 5 that transmits drive force to a pair of drive wheels 7 via a speed reducer 6, and give instructions to each controller to control the series hybrid vehicle. .
Furthermore, the system controller 1 receives road surface information and map information from an external data center and other vehicles 11 via a navigation system 8 having a display device 9 and an in-vehicle communication device 10. etc.) 12, information from a displacement sensor 13 for detecting vertical vibration of the vehicle as a vibration sensor, and an acceleration sensor 14 for detecting vertical acceleration of the vehicle as a vibration sensor.

図２は、実施例１の制御の処理の流れを示すフローチャートである。
すなわち、車室音予測手段１ａと、優先制御手段１ｂを備えるシステムコントローラ１の制御の処理の流れを示している。
このフローチャートは、所定の演算周期で繰り返し実行される。 FIG. 2 is a flow chart showing the flow of control processing according to the first embodiment.
That is, it shows the flow of control processing of the system controller 1 having the vehicle interior sound prediction means 1a and the priority control means 1b.
This flowchart is repeatedly executed at a predetermined calculation cycle.

ステップＳ１では、車室音予測手段１ａが、ナビゲーションシステム８から現在地から目的地までの走行経路、さらに、ナビゲーションシステム８や車載通信装置１０を介して外部のデータセンタや他車両１１から、現在の走行経路の道路の路面情報（路面粗さ）を取得する。
なお、ナビゲーションシステム８に現在地から目的地までの走行経路が設定されていない場合には、現在の走行経路がナビゲーションシステム８や車載通信装置１０を介して同じ走行経路を先行して走行している他車両１１からの走行経路情報から、現在の走行経路が枝分かれのない道路であると判定した場合には、枝分かれするまでの走行経路において、現在の走行経路の路面粗さが、車室音が高い粗い区間と車室音が低い粗くない（滑らか）区間を予測している。
これにより、予測する機会を増やすことができ、より、ドライバが、静かな運転を享受することができる。
ステップＳ２では、車室音予測手段１ａが、取得した現在の走行経路の路面情報（路面粗さ）から、路面が粗いと判断する閾値を設定し、現在の走行経路の路面粗さが、車室音が高い粗い区間と車室音が低い粗くない（滑らか）区間を予測する。
閾値としては、例えば路面の状況を４段階に分けて、走行経路の路面状況に応じて、選択するようにし、相対的に車室音が高い粗い区間と車室音が低い粗くない（滑らか）区間を予測する。
このように、走行経路の路面情報に基づき、路面が粗いと判断する閾値を設定することにより、道路状況に応じて、柔軟に、現在の走行経路の路面粗さが、車室音が高い粗い区間と車室音が低い粗くない（滑らか）区間を予測することができる。
ステップＳ３では、車室音予測手段１ａが、路面粗さが粗い区間までの距離を取得する。
ステップＳ４では、車室音予測手段１ａが、現在のバッテリ４の充電状態（ＳＯＣ）および現在の走行経路の勾配情報（走行負荷）を取得する。
なお、取得するバッテリ４の充電状態（ＳＯＣ）情報は、駆動モータ５での走行距離、勾配情報は、走行負荷（バッテリ４の充電状態（ＳＯＣ）の減少度合い）を予測するためである。
ステップＳ５では、車室音予測手段１ａにて、取得した路面情報、バッテリ４の充電状態（ＳＯＣ）および勾配情報から、路面粗さが粗い（車室音が高い）区間まで、エンジン２を始動しない状態での駆動モータ５による走行が可能か否かを判定する。
路面粗さが粗い（車室音が高い）区間まで、エンジン２を始動しない状態での駆動モータ５による走行が可能なときには、ステップＳ６へ進み、路面粗さが粗い（車室音が高い）区間まで、エンジン２を始動しない状態での駆動モータ５による走行が可能でないときには、ステップＳ１へ戻る。
ステップＳ６では、優先制御手段１ｂが、エンジン２を始動しない状態での駆動モータ５による走行を実施する。
ステップ７では、要求駆動力（ドライバによるアクセルペダルの踏込量）によるエンジン２の始動の閾値（ドライバによるアクセルペダルの踏込量の閾値）を高く設定する。
これにより、ドライバによるアクセルペダルのちょっとした踏込みに対するエンジン２の始動を防止することができる。 In step S1, the vehicle interior sound prediction means 1a receives the travel route from the current location to the destination from the navigation system 8, and further from the external data center and other vehicles 11 via the navigation system 8 and the in-vehicle communication device 10, the current Acquire the road surface information (road surface roughness) of the road along the travel route.
In addition, when the travel route from the current location to the destination is not set in the navigation system 8, the current travel route precedes the same travel route via the navigation system 8 and the vehicle-mounted communication device 10. When it is determined from the travel route information from the other vehicle 11 that the current travel route is a non-branching road, the road surface roughness of the current travel route before the branch is determined as the vehicle interior noise. It predicts a high coarse section and a non-coarse (smooth) section with low cabin noise.
This increases the chances of anticipation and allows the driver to enjoy quieter driving.
In step S2, the vehicle interior sound prediction means 1a sets a threshold for judging that the road surface is rough from the acquired road surface information (road surface roughness) of the current driving route. A rough section with high room sound and a non-rough (smooth) section with low room sound are predicted.
For example, the road surface conditions are divided into four stages, and the threshold is selected according to the road surface conditions of the travel route. Predict intervals.
In this way, by setting a threshold value for judging that the road surface is rough based on the road surface information of the driving route, the road surface roughness of the current driving route can be flexibly changed according to the road conditions. Intervals and non-coarse (smooth) intervals with low cabin noise can be predicted.
In step S3, the vehicle interior sound prediction means 1a acquires the distance to the section where the road surface roughness is rough.
In step S4, the vehicle interior sound prediction means 1a acquires the current state of charge (SOC) of the battery 4 and the gradient information (travel load) of the current travel route.
The state of charge (SOC) information of the battery 4 to be acquired is for predicting the distance traveled by the drive motor 5, and the gradient information is for predicting the travel load (the degree of decrease in the state of charge (SOC) of the battery 4).
In step S5, the vehicle interior sound prediction means 1a starts the engine 2 from the road surface information, the state of charge (SOC) of the battery 4, and the gradient information obtained up to the section where the road surface roughness is rough (the vehicle interior sound is high). It is determined whether or not it is possible to travel by the drive motor 5 in the off state.
If the drive motor 5 can run without starting the engine 2 up to a section where the road surface is rough (vehicle noise is loud), the process proceeds to step S6, where the road surface is rough (vehicle noise is loud). When it is not possible to run the vehicle by the driving motor 5 without starting the engine 2 until the section, the process returns to step S1.
In step S6, the priority control means 1b implements traveling by the drive motor 5 without starting the engine 2. FIG.
In step 7, the threshold for starting the engine 2 based on the required driving force (the amount of depression of the accelerator pedal by the driver) (threshold of the amount of depression of the accelerator pedal by the driver) is set high.
As a result, it is possible to prevent the engine 2 from being started even when the driver slightly depresses the accelerator pedal.

ステップＳ８では、自車両の車速が、閾値（例えば、４０ｋｍ／ｈ）以上か否か、要求駆動力（ドライバによるアクセルペダルの踏込量）はエンジン始動閾値（例えば、１／４開度）以上か否か、現在のバッテリ４の充電状態（ＳＯＣ）が規定値である下限閾値以下か否か、現在の走行している区間は路面粗さが粗い（車室音が高い）区間（予測）か否かを判定する。
車速が閾値（例えば、４０ｋｍ／ｈ）以上のとき、あるいは、要求駆動力（ドライバによるアクセルペダルの踏込量）がエンジン始動閾値（例えば、１／４開度）以上のとき、現在のバッテリ４の充電状態（ＳＯＣ）が下限閾値以下のとき、現在の走行している区間は路面粗さが粗い（車室音が高い）区間（予測）のときのいずれか１つを満足すると、ステップＳ９へ進み、いずれも満足しないときには、ステップＳ６へ戻る。
なお、車速が閾値（例えば、４０ｋｍ／ｈ）以上のときには風切り音等が増加し、要求駆動力（ドライバによるアクセルペダルの踏込量）がエンジン始動閾値（例えば、１／４開度）以上のときには、駆動力を増加するためにエンジン２の始動による発電が必要であり、現在のバッテリ４の充電状態（ＳＯＣ）が下限閾値以下のときには、駆動モータ５による走行が不可能になるので、エンジン２の始動による発電が必要で、結果として車室音が高い区間になるためである。
ステップＳ９では、優先制御手段１ｂが、エンジン２を始動して、発電機３を駆動して発電し、バッテリ４の充電を開始する。
ステップＳ１０では、バッテリ４の現在の充電状態（ＳＯＣ）が上限閾値以下か否かを判定する。
バッテリ４の現在のＳＯＣが上限閾値以下のときには、ステップＳ１１へ進み、バッテリ４の現在の充電状態（ＳＯＣ）が上限閾値以下でないときには、ステップＳ１へ戻る。
ステップＳ１１では、現在の走行している区間は路面粗さが粗い（車室音が高い）区間（予測）か否かを判定する。
現在の走行している区間は路面粗さが粗い（車室音が高い）区間（予測）のときには、ステップＳ１２へ進み、現在の走行している区間は路面粗さが粗い（車室音が高い）区間（予測）でないときには、ステップＳ１へ戻る。
ステップＳ１２では、目的地に到着したか否かを判定する。
目的地に到着したときには、制御を終了し、目的地に到着していないときには、ステップＳ１へ戻る。 In step S8, whether or not the vehicle speed of the host vehicle is equal to or greater than a threshold value (eg, 40 km/h), and whether the required driving force (the amount of depression of the accelerator pedal by the driver) is equal to or greater than the engine start threshold value (eg, 1/4 opening). whether the current state of charge (SOC) of the battery 4 is equal to or less than a specified lower limit threshold; whether the current section is a section (prediction) with rough road surface (vehicle noise is high); determine whether or not
When the vehicle speed is a threshold value (for example, 40 km/h) or more, or when the required driving force (the amount of depression of the accelerator pedal by the driver) is an engine start threshold value (for example, 1/4 opening) or more, the current battery 4 When the state of charge (SOC) is equal to or lower than the lower limit threshold, or when the road surface is rough (vehicle noise is loud) in the current driving section (prediction), the process proceeds to step S9. Proceed, and if none of the conditions are satisfied, return to step S6.
When the vehicle speed is above a threshold value (for example, 40 km/h), wind noise increases, and when the required driving force (the amount of accelerator pedal depression by the driver) is above the engine start threshold value (for example, 1/4 opening), , it is necessary to generate electricity by starting the engine 2 in order to increase the driving force. This is because it is necessary to generate power by starting the engine, and as a result, it becomes a section where the cabin sound is high.
In step S9, the priority control means 1b starts the engine 2, drives the generator 3 to generate electricity, and starts charging the battery 4. FIG.
In step S10, it is determined whether or not the current state of charge (SOC) of the battery 4 is equal to or lower than the upper limit threshold.
When the current SOC of the battery 4 is equal to or less than the upper threshold, the process proceeds to step S11, and when the current state of charge (SOC) of the battery 4 is not equal to or less than the upper threshold, the process returns to step S1.
In step S11, it is determined whether or not the section in which the vehicle is currently traveling is a section (prediction) with rough road surface (vehicle noise is high).
If the current section is a section with rough road surface roughness (vehicle noise is high) (prediction), the process proceeds to step S12, and the road section with rough road surface is rough (vehicle noise is high). high) section (prediction), the process returns to step S1.
In step S12, it is determined whether or not the vehicle has arrived at the destination.
When the destination has been reached, the control ends, and when the destination has not been reached, the process returns to step S1.

図３は、実施例１の制御の処理実行時の一例を示す第１タイムチャートである。 FIG. 3 is a first time chart showing an example of execution of control processing according to the first embodiment.

横軸は、時間であり、一番上が予測による路面状況、つぎに、実際の路面状況、車速、使用可能な範囲である上限閾値と下限閾値を有するバッテリ４の充電状態（ＳＯＣ）、エンジン２の状態の変化を示している。
なお、バッテリ４の充電状態（ＳＯＣ）、エンジン２の状態の変化は、実線は実施例１を、破線は比較例を示している。 The horizontal axis is time, the top is the predicted road surface condition, the actual road surface condition, the vehicle speed, the state of charge (SOC) of the battery 4 having upper and lower thresholds that are the usable range, and the engine. 2 state changes.
As for changes in the state of charge (SOC) of the battery 4 and the state of the engine 2, the solid line indicates the first embodiment, and the broken line indicates the comparative example.

実施例１では、時刻ｔ０から時刻ｔ２までは、粗くない滑らかな（車室音が低い）路面の区間、時刻ｔ２から時刻ｔ４までは、粗い路面（車室音が高い）の区間、時刻ｔ４から目的地に到着する時刻ｔ７までは、粗くない滑らかな（車室音が低い）路面の区間と予測している。
なお、実際の路面状況は、予測の路面状況と一致している。
このため、実施例１では、優先制御手段１ｂは、時刻ｔ２から始まる粗い路面（車室音が高い）の区間まで、エンジン２を始動しない状態での駆動モータ５による走行が可能と判断して（図２のステップＳ５）、時刻ｔ０から時刻ｔ２まで、エンジン２を始動しない状態での駆動モータ５による走行を実行する（図２のステップＳ６）。
時刻ｔ２の少し前と時刻ｔ４から時刻ｔ５までは、自車両が減速し、回生によるバッテリ４への充電を行っているので、バッテリ４の充電状態（ＳＯＣ）を増加させている。
このように、自車両の減速タイミングが、予測できる場合には、減速による回生充電を考慮して、エンジン２の停止タイミングを決定するようにしている。
これにより、エンジン２の始動している時間を短くできるので、ドライバが、静かな運転をより享受することができる。
時刻ｔ２から時刻ｔ４までは、粗い路面（車室音が高い）の区間なので、優先制御手段１ｂは、エンジン２を始動して、発電機３を駆動して発電し、バッテリ４の充電を実行する（図２のステップＳ９）。
これにより、粗い路面の区間なので、車室音が高く、エンジン２を始動して、発電機３を駆動して発電し、バッテリ４の充電を実行しても、ドライバに対し、エンジン音が騒音となることを抑制することができる。
また、時刻ｔ４までは、バッテリ４の充電状態（ＳＯＣ）を上限閾値近くまで、充電することができ、次の粗くない滑らかな（車室音が低い）路面の区間でのエンジン２を始動しない状態での駆動モータ５による走行を可能としている。
時刻ｔ４から目的地に到着する時刻ｔ７までは、粗くない滑らかな（車室音が低い）路面の区間と予測しているので、エンジン２を始動しない状態での駆動モータ５による走行を実行する（図２のステップＳ６）。
時刻ｔ７で、目的地に到着するので、制御を終了する（図２のステップＳ１２）。 In the first embodiment, the section from time t0 to time t2 is a smooth road surface (low vehicle interior noise), the section from time t2 to time t4 is a rough road surface (high vehicle interior noise), and time t4. It is predicted that the road surface is not rough and smooth (vehicle noise is low) from time t7 until arrival at the destination.
Note that the actual road surface condition matches the predicted road surface condition.
For this reason, in the first embodiment, the priority control means 1b judges that it is possible to run by the drive motor 5 without starting the engine 2 until the rough road surface (vehicle noise is high) starting from time t2. (Step S5 in FIG. 2), from time t0 to time t2, the vehicle is driven by the driving motor 5 without starting the engine 2 (Step S6 in FIG. 2).
Shortly before time t2 and from time t4 to time t5, the vehicle decelerates and the battery 4 is charged by regeneration, so the state of charge (SOC) of the battery 4 is increased.
In this way, when the deceleration timing of the host vehicle can be predicted, the stop timing of the engine 2 is determined in consideration of regenerative charging due to deceleration.
As a result, the time during which the engine 2 is started can be shortened, so that the driver can enjoy more quiet driving.
From time t2 to time t4, the road surface is rough (vehicle noise is high), so the priority control means 1b starts the engine 2, drives the generator 3 to generate electricity, and charges the battery 4. (step S9 in FIG. 2).
As a result, since this is a rough road section, the vehicle interior noise is high, and even if the engine 2 is started, the generator 3 is driven to generate electricity, and the battery 4 is charged, the engine noise is loud to the driver. can be suppressed.
Also, until time t4, the state of charge (SOC) of the battery 4 can be charged close to the upper threshold, and the engine 2 will not be started in the next section of the road surface that is not rough and smooth (vehicle noise is low). It is possible to travel by the drive motor 5 in this state.
From time t4 to time t7 when the vehicle arrives at the destination, it is predicted that the road surface is not rough and smooth (vehicle noise is low). (Step S6 in FIG. 2).
At time t7, the vehicle arrives at the destination, so control ends (step S12 in FIG. 2).

これに対して、比較例では、粗くない滑らかな（車室音が低い）路面の区間であるにも拘らず、時刻ｔ０から時刻ｔ１の間、時刻ｔ２から時刻ｔ３の間および時刻ｔ５から時刻ｔ６の間では、自車両が加速を開始する（ドライバの操作によりアクセルペダルが大きく踏み込まれる）ため、エンジンを始動して、発電機３を駆動して発電し、バッテリ４の充電を実行する。
このため、粗くない滑らかな（車室音が低い）路面の区間であるにも拘らず、エンジンが始動されるため、ドライバに対し、エンジン音が騒音となってしまう。 On the other hand, in the comparative example, although the road surface is not rough and smooth (vehicle noise is low), during the period from time t0 to time t1, from time t2 to time t3, and from time t5 to time t5, During t6, the host vehicle starts accelerating (the accelerator pedal is greatly depressed by the driver's operation), so the engine is started, the generator 3 is driven to generate electricity, and the battery 4 is charged.
For this reason, the engine is started even though the road surface is not rough and smooth (vehicle noise is low), and the engine noise becomes noise to the driver.

次に、作用効果を説明する。
実施例１のハイブリッド車両の制御方法およびハイブリッド車両の制御装置にあっては、以下に列挙する作用効果を奏する。 Next, functions and effects will be described.
The hybrid vehicle control method and the hybrid vehicle control apparatus of the first embodiment have the following effects.

（１）車室音予測手段１ａが、現在の走行経路の路面粗さが、車室音が高い粗い区間と車室音が低い粗くない（滑らか）区間を予測し、予測した車室音の高低に基づき、優先制御手段１ｂは、車室音が高い粗い区間の前の車室音が低い粗くない（滑らか）区間で、エンジン２が始動していない状態での駆動モータ５による走行を優先し、実行するようにした。
よって、車室音が低い道路において、エンジン２が始動していない状態での駆動モータ５による走行ができ、その後の車室音が高い区間において、エンジン２を始動して、発電機３を駆動して発電し、バッテリ４の充電を実行するので、エンジン始動時の騒音、振動等を、ドライバが、感じにくくなり、車室音が低い区間において、静かな運転を充分に享受することができる。 (1) The vehicle interior sound prediction means 1a predicts the road surface roughness of the current travel route between a rough section with high vehicle interior sound and a non-rough (smooth) section with low vehicle interior sound, and predicts the predicted vehicle interior sound. Based on the level, the priority control means 1b gives priority to driving by the drive motor 5 in a state where the engine 2 is not started in a non-rough (smooth) section with a low cabin sound that precedes a rough section with a high cabin sound. and set it to run.
Therefore, on a road with low cabin noise, it is possible to run with the drive motor 5 in a state where the engine 2 is not started, and in the subsequent section where the cabin noise is high, the engine 2 is started and the generator 3 is driven. As a result, the driver is less likely to feel noise, vibration, etc., when the engine is started, and can fully enjoy quiet driving in sections where the vehicle interior noise is low. .

（２）車室音予測手段１ａが、ナビゲーションシステム８から現在地から目的地までの走行経路、さらに、ナビゲーションシステム８や載通信装置１０を介して外部のデータセンタや他車両１１から、現在の走行経路の路面情報（路面粗さ）を取得するようにした。
よって、車室音の高低の予測の精度を向上することができる。 (2) The vehicle interior sound prediction means 1a receives information from the navigation system 8 about the current travel route from the current location to the destination, and also from the external data center and other vehicles 11 via the navigation system 8 and the on-board communication device 10. Acquired the road surface information (road surface roughness) of the route.
Therefore, it is possible to improve the accuracy of predicting the level of the vehicle interior sound.

（３）車室音予測手段１ａは、取得した現在の走行経路の路面情報（路面粗さ）から、路面が粗いと判断する閾値を設定し、現在の走行経路の路面粗さを、閾値に基づき、車室音が高い粗い区間と車室音が低い粗くない（滑らか）区間を予測するようにした。
よって、走行経路の路面情報に基づき、路面が粗いと判断する閾値を設定することにより、走行経路の状況に応じて、柔軟に、現在の走行経路の路面粗さが、車室音が高い粗い区間と車室音が低い粗くない（滑らか）区間を予測することができる。 (3) The vehicle interior sound prediction means 1a sets a threshold for judging that the road surface is rough from the obtained road surface information (road surface roughness) of the current driving route, and sets the road surface roughness of the current driving route as the threshold. Based on this, the rough section with high cabin noise and the non-coarse (smooth) section with low cabin noise are predicted.
Therefore, by setting a threshold for judging that the road surface is rough based on the road surface information of the driving route, the road surface roughness of the current driving route can be flexibly changed according to the conditions of the driving route. Intervals and non-coarse (smooth) intervals with low cabin noise can be predicted.

（４）ナビゲーションシステム８に現在地から目的地までの走行経路が設定されていない場合には、車室音予測手段１ａは、現在の走行経路がナビゲーションシステム８や車載通信装置１０を介して同じ走行経路を先行して走行している他車両１１からの情報から、現在の走行経路が枝分かれのない区間であると判定した場合には、枝分かれするまでの走行経路において、路面が粗いと判断する閾値を設定し、現在の走行経路の路面粗さが、車室音が高い粗い区間と車室音が低い粗くない（滑らか）区間を予測するようにした。
よって、走行経路の路面情報に基づき、路面が粗いと判断する閾値を設定することにより、走行経路の状況に応じて、柔軟に、現在の走行経路の路面粗さが、車室音が高い粗い区間と車室音が低い粗くない（滑らか）区間を予測することができ、また、予測する機会を増やすことができるので、より、ドライバが、静かな運転を享受することができる。 (4) When the travel route from the current location to the destination is not set in the navigation system 8, the vehicle interior sound prediction means 1a determines that the current travel route is the same travel route via the navigation system 8 and the in-vehicle communication device 10. When it is determined that the current travel route is a non-branching section from the information from the other vehicle 11 traveling ahead on the route, a threshold for determining that the road surface is rough on the travel route until the branch. is set, and the road surface roughness of the current driving route is predicted to be a rough section with high cabin noise and a non-rough (smooth) section with low cabin noise.
Therefore, by setting a threshold for judging that the road surface is rough based on the road surface information of the driving route, the road surface roughness of the current driving route can be flexibly changed according to the conditions of the driving route. It is possible to predict sections and non-rough (smooth) sections in which the vehicle interior noise is low, and increase the chances of prediction, so that the driver can enjoy quieter driving.

（５）自車両の減速タイミングが、予測できる場合には、減速による回生充電を考慮して、エンジン２の停止タイミングを決定するようにした。
よって、エンジン２の始動している時間を短くできるので、ドライバが、静かな運転をより享受することができる。 (5) When the deceleration timing of the own vehicle can be predicted, the stop timing of the engine 2 is determined in consideration of regenerative charging due to deceleration.
Therefore, the time during which the engine 2 is started can be shortened, so that the driver can enjoy more quiet driving.

図４は、実施例２の制御の処理の流れを示すフローチャートである。
すなわち、車室音予測手段１ａと、優先制御手段１ｂを備えるシステムコントローラ１の制御の処理の流れを示している。
このフローチャートは、所定の演算周期で繰り返し実行される。 FIG. 4 is a flow chart showing the flow of control processing according to the second embodiment.
That is, it shows the flow of control processing of the system controller 1 having the vehicle interior sound prediction means 1a and the priority control means 1b.
This flowchart is repeatedly executed at a predetermined calculation cycle.

実施例１とは異なり、ステップＳ８ａで、車室音センサ１２、自車両の上下動を検知する変位量センサ１３、自車両の上下動を検知する加速度センサ１４からの検知情報（センサ値）に基づいて、路面粗さが粗い（車室音が高い）区間を走行中か否かを判定するようにした。
特に、変位量センサ１３（振動センサ）、加速度センサ１４（振動センサ）からの検知情報（センサ値）により、実際の車両振動が大きくなりバッテリの充電状態（ＳＯＣ）が下限閾値以下のときには、エンジンを始動して、発電機３を駆動して発電し、バッテリ４の充電を実行するようにした。
実際の車両振動が大きいので、エンジン始動時の騒音、振動等を、ドライバが、感じにくいので、ドライバが騒音として感じることを抑制できる。
その他の構成は実施例１と同じであるため、実施例１と共通するステップについては実施例１と同じ符号を付して、説明を省略する。 Unlike the first embodiment, in step S8a, detection information (sensor values) from the vehicle interior sound sensor 12, the displacement sensor 13 for detecting vertical movement of the vehicle, and the acceleration sensor 14 for detecting vertical movement of the vehicle are Based on this, it is determined whether or not the vehicle is traveling on a section with rough road surface (vehicle noise is high).
In particular, when the actual vehicle vibration increases and the state of charge (SOC) of the battery is equal to or lower than the lower threshold, the engine is started, the generator 3 is driven to generate electricity, and the battery 4 is charged.
Since the actual vehicle vibration is large, it is difficult for the driver to feel the noise, vibration, etc. at the time of starting the engine.
Since other configurations are the same as those of the first embodiment, steps common to the first embodiment are denoted by the same reference numerals as those of the first embodiment, and description thereof is omitted.

図５は、実施例２の制御の処理実行時の一例を示すタイムチャートである。 FIG. 5 is a time chart showing an example of execution of control processing according to the second embodiment.

横軸は、時間であり、一番上が予測による路面状況、つぎに、車室音センサ１２、変位量センサ１３，加速度センサ１４からの検知情報（センサ値）による実際の路面状況、車速、使用可能な範囲である上限閾値と下限閾値を有するバッテリ４の充電状態（ＳＯＣ）、エンジン２の状態の変化を示している。
なお、バッテリ４の充電状態（ＳＯＣ）、エンジン２の状態の変化は、実線は実施例２を、一点鎖線は実施例１を示している。 The horizontal axis is time, the top is the predicted road surface condition, the next is the actual road surface condition based on the detection information (sensor values) from the vehicle interior sound sensor 12, the displacement sensor 13, and the acceleration sensor 14, the vehicle speed, It shows changes in the state of charge (SOC) of the battery 4 and the state of the engine 2 having upper and lower thresholds that are the usable range.
As for changes in the state of charge (SOC) of the battery 4 and the state of the engine 2, the solid line indicates the second embodiment, and the dashed line indicates the first embodiment.

時刻ｔ１ａにて、実施例１の予測による路面状況では、車室音が低い粗くない（滑らか）区間と予測しているが、車室音センサ１２、変位量センサ１３，加速度センサ１４からの検知情報（センサ値）により実際には、車室音が高い粗い区間を走行しているので、実施例２では、優先制御手段１ｂが、時刻ｔ１ａにて、エンジン２を始動して、発電機３を駆動して発電し、バッテリ４の充電を実行する（図４のステップＳ９）。
このように、予測が外れた場合でも、実際の状態を検知することにより、的確に制御することができる。
なお、予測が外れる場合としては、道路工事による騒音、路面の劣化、高速道路のつなぎ目、凹凸のある道路によるロードノイズ等が考えられる。 At time t1a, in the road surface condition predicted in the first embodiment, it is predicted that the vehicle interior sound is low and not rough (smooth), but the detection from the vehicle interior sound sensor 12, the displacement amount sensor 13, and the acceleration sensor 14 According to the information (sensor value), the vehicle is actually running in a rough section where the cabin noise is high. is driven to generate power, and the battery 4 is charged (step S9 in FIG. 4).
In this way, even if the prediction is wrong, it is possible to perform accurate control by detecting the actual state.
It should be noted that cases where the prediction is wrong include noise due to road construction, deterioration of the road surface, joints of expressways, road noise due to uneven roads, and the like.

次に、作用効果を説明する。
実施例２のハイブリッド車両の制御方法およびハイブリッド車両の制御装置にあっては、実施例１の作用効果に加え、以下に列挙する作用効果を奏する。 Next, functions and effects will be described.
In addition to the effects of the first embodiment, the hybrid vehicle control method and the hybrid vehicle control apparatus of the second embodiment have the following effects.

（１）車室音センサ１２、変位量センサ１３，加速度センサ１４を備え、車室音センサ１２、変位量センサ１３，加速度センサ１４からの検知情報（センサ値）に基づいて、実際には、路面粗さが粗い（車室音が高い）区間を走行中か否かを判定するようにした。
よって、予測が外れた場合でも、実際の車室音等を検知することにより、的確に制御することができる。 (1) The vehicle interior sound sensor 12, the displacement sensor 13, and the acceleration sensor 14 are provided. It is determined whether or not the vehicle is traveling on a section with rough road surface (vehicle noise is high).
Therefore, even if the prediction is wrong, it is possible to perform accurate control by detecting the actual vehicle interior sound or the like.

（２）変位量センサ１３（振動センサ）、加速度センサ１４（振動センサ）からの検知情報（センサ値）により、実際の車両振動が大きくなりバッテリの充電状態（ＳＯＣ）が下限閾値以下のときには、エンジンを始動して、発電機３を駆動して発電し、バッテリ４の充電を実行するようにした。
よって、実際の車両振動が大きいので、エンジン始動時の騒音、振動等を、ドライバが、感じにくいので、ドライバが騒音として感じることを抑制できる。 (2) When the actual vehicle vibration increases and the state of charge (SOC) of the battery is below the lower limit threshold value, the detection information (sensor values) from the displacement amount sensor 13 (vibration sensor) and the acceleration sensor 14 (vibration sensor) increases. The engine is started, the generator 3 is driven to generate electricity, and the battery 4 is charged.
Therefore, since the actual vehicle vibration is large, it is difficult for the driver to perceive the noise, vibration, etc. at the time of starting the engine.

図６は、実施例３の制御の処理の流れを示すフローチャートである。
すなわち、車室音予測手段１ａと、優先制御手段１ｂを備えるシステムコントローラ１の制御の処理の流れを示している。
このフローチャートは、所定の演算周期で繰り返し実行される。 FIG. 6 is a flow chart showing the flow of control processing according to the third embodiment.
That is, it shows the flow of control processing of the system controller 1 having the vehicle interior sound prediction means 1a and the priority control means 1b.
This flowchart is repeatedly executed at a predetermined calculation cycle.

実施例１とは異なり、ステップＳ１３とステップＳ１４を追加している。
すなわち、ステップＳ１３では、車室音センサ１２、自車両の上下動を検知する変位量センサ１３、自車両の上下動を検知する加速度センサ１４からの検知情報（センサ値）により、路面粗さが粗い（車室音が高い）区間を走行中か否かを判定するようにした。
なお、振動センサとしての自車両の上下動を検知する変位量センサ１３、振動センサとしての自車両の上下動を検知する加速度センサ１４は、高速道路のつなぎ目、凹凸のある道路等による自車両の上下動を検知する。
路面粗さが粗い（車室音が高い）区間を走行中のときには、ステップＳ９に進み、路面粗さが粗い（車室音が高い）区間を走行中でないときには、ステップＳ１４へ進む。
ステップＳ１４では、不図示のタイマにより、一定時間以上、予測と検知情報（センサ値）が乖離しているか否かを判定する。
一定時間以上、予測とセンサ値が乖離しているときには、制御を終了し、一定時間以上、予測と検知情報（センサ値）が乖離していないときには、ステップＳ６へ戻る。
すなわち、予測した車室音高低区間が、一定時間以上、車室音センサ１２、変位量センサ１３，加速度センサ１４による検知情報（センサ値）による車室音高低区間と乖離があると、予測の精度が悪いので、通常制御に戻すようにして、予測制御自体の精度を向上するようにした。
その他の構成は実施例１と同じであるため、実施例１と共通するステップについては実施例１と同じ符号を付して、説明を省略する。 Unlike the first embodiment, steps S13 and S14 are added.
That is, in step S13, the road surface roughness is determined based on detection information (sensor values) from the vehicle interior sound sensor 12, the displacement sensor 13 for detecting vertical movement of the vehicle, and the acceleration sensor 14 for detecting vertical movement of the vehicle. It is determined whether or not the vehicle is traveling in a rough section (vehicle noise is high).
A displacement sensor 13 for detecting vertical movement of the vehicle as a vibration sensor and an acceleration sensor 14 for detecting vertical movement of the vehicle as a vibration sensor are used to detect the movement of the vehicle due to joints of highways, uneven roads, etc. Detect vertical movement.
When the vehicle is traveling on a section with rough road surface (cabin noise is loud), the process proceeds to step S9, and when not traveling on a section with rough road surface (cabin noise is high), the process proceeds to step S14.
In step S14, a timer (not shown) is used to determine whether or not the prediction and the detection information (sensor value) have deviated for a certain period of time or more.
When the prediction and the sensor value have diverged for a certain period of time or longer, the control is terminated.
That is, if the predicted cabin sound pitch interval deviates from the cabin sound pitch interval based on the information (sensor values) detected by the cabin sound sensor 12, the displacement sensor 13, and the acceleration sensor 14 for a certain period of time or longer, the prediction is made. Since the accuracy was poor, the control was returned to the normal control to improve the accuracy of the predictive control itself.
Since other configurations are the same as those of the first embodiment, steps common to the first embodiment are denoted by the same reference numerals as those of the first embodiment, and description thereof is omitted.

図７は、実施例３の制御の処理実行時の一例を示すタイムチャートである。 FIG. 7 is a time chart showing an example of execution of control processing according to the third embodiment.

横軸は、時間であり、一番上が予測による路面状況、つぎに、車室音センサ１２等からの検知情報による実際の路面状況、車速、使用可能な範囲である上限閾値と下限閾値を有するバッテリ４の充電状態（ＳＯＣ）、エンジン２の状態の変化を示している。
なお、バッテリ４の充電状態（ＳＯＣ）、エンジン２の状態の変化は、実線は実施例３を、一点鎖線は実施例１を示している。 The horizontal axis is time, and the top is the predicted road surface condition, and then the actual road surface condition, vehicle speed, and upper and lower threshold values that are the usable range based on information detected by the vehicle interior sound sensor 12 and the like. The change in the state of charge (SOC) of the battery 4 and the state of the engine 2 are shown.
As for changes in the state of charge (SOC) of the battery 4 and the state of the engine 2, the solid line indicates the third embodiment, and the dashed line indicates the first embodiment.

時刻ｔ２にて、実施例１の予測による路面状況では、車室音が高い粗い区間と予測しているが、車室音センサ１２、変位量センサ１３，加速度センサ１４からの検知情報（センサ値）により実際には、車室音が低い粗くない（滑らか）区間を走行しているので、実施例３では、優先制御手段１ｂが、時刻ｔ２から一定時間後の時刻ｔ３まで、予測した車室音の高低区間と検知情報（センサ値）による車室音の高低区間が、乖離しているので、時刻ｔ３で、予測制御を終了し、エンジン２の停止を実行する（図６のステップＳ１４）。
また、時刻ｔ４にて、実施例１の予測による路面状況では、車室音が低い粗くない（滑らか）区間と予測しているが、車室音センサ１２、変位量センサ１３，加速度センサ１４からの検知情報（センサ値）により実際には、車室音が高い粗い区間を走行しているので、実施例３では、優先制御手段１ｂが、時刻ｔ４から一定時間後の時刻ｔ５まで、予測した車室音の高低区間と検知情報（センサ値）による車室音の高低区間が、乖離しているので、時刻ｔ５で、予測制御を終了し、エンジン２の始動を実行する（図６のステップＳ１４）。
このように、予測した車室音の高低区間と検知情報（センサ値）による車室音の高低区間が、乖離している、すなわち、予測が外れた場合でも、的確に制御することができる。 At time t2, the road surface condition predicted in the first embodiment is predicted to be a rough section with high cabin noise, but detection information (sensor value ), the vehicle is actually traveling in a section where the vehicle interior noise is low and not rough (smooth). Since the high-low section of the sound and the high-low section of the cabin sound based on the detection information (sensor value) deviate, the predictive control is terminated at time t3, and the engine 2 is stopped (step S14 in FIG. 6). .
In addition, at time t4, the road surface condition predicted in the first embodiment is predicted to be a non-rough (smooth) section with low cabin noise. According to the detection information (sensor value) of the vehicle, the vehicle is actually running in a rough section where the cabin noise is high. Therefore, in the third embodiment, the priority control means 1b predicts Since the high-low section of the cabin sound and the high-low section of the cabin sound based on the detection information (sensor value) deviate, at time t5, the predictive control is terminated and the engine 2 is started (step in FIG. 6). S14).
In this way, even if the predicted cabin sound pitch interval differs from the cabin sound pitch interval based on the detection information (sensor value), that is, even if the prediction is incorrect, accurate control is possible.

次に、作用効果を説明する。
実施例３のハイブリッド車両の制御方法およびハイブリッド車両の制御装置にあっては、実施例１の作用効果に加え、以下に列挙する作用効果を奏する。
（１）車室音センサ１２、変位量センサ１３，加速度センサ１４を備え、車室音センサ１２、変位量センサ１３，加速度センサ１４からの検知情報（センサ値）に基づいて、一定時間、予測した車室音の高低区間と検知情報（センサ値）による車室音の高低区間が、乖離しているときには、予測制御を終了するようにした。
よって、予測が外れた場合でも、実際の車室音、自車両の上下動を検知することにより、的確に制御することができる。 Next, functions and effects will be described.
In addition to the effects of the first embodiment, the hybrid vehicle control method and the hybrid vehicle control apparatus of the third embodiment have the following effects.
(1) The vehicle interior sound sensor 12, the displacement sensor 13, and the acceleration sensor 14 are provided, and based on the detection information (sensor values) from the vehicle interior sound sensor 12, the displacement sensor 13, and the acceleration sensor 14, prediction is performed for a certain period of time. Predictive control is terminated when there is a discrepancy between the high and low intervals of the cabin sound detected and the high and low intervals of the cabin sound based on the detection information (sensor value).
Therefore, even if the prediction is incorrect, accurate control can be achieved by detecting the actual vehicle interior sound and vertical movement of the own vehicle.

［他の実施例］
以上、本発明を実施するための形態を実施例に基づいて説明したが、本発明の具体的な構成は実施例に示した構成に限定されるものではなく、発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等があっても本発明に含まれる。
例えば、実施例では、シリーズハイブリッド車両で説明したが、その他のタイプのハイブリッド車両にも適用できることは言うまでもない。
また、手動運転車両でも自動運転車両でも、本発明は適用可能である。 [Other embodiments]
Although the embodiments for carrying out the present invention have been described above, the specific configuration of the present invention is not limited to the configurations shown in the examples, and can be implemented without departing from the gist of the invention. Even if there is a design change, etc., it is included in the present invention.
For example, in the embodiment, a series hybrid vehicle has been described, but it goes without saying that the present invention can also be applied to other types of hybrid vehicles.
In addition, the present invention can be applied to both manually operated vehicles and automatically operated vehicles.

１ システムコントローラ（ハイブリッド車両の制御装置）
１ａ 車室音予測手段
１ｂ 優先制御手段
２ エンジン
３ 発電機
４ バッテリ
５ 駆動モータ
８ ナビゲーションシステム
１２ 車室音センサ
１３ 変位量センサ（振動センサ）
１４ 加速度センサ（振動センサ） 1 System controller (hybrid vehicle control device)
1a cabin sound prediction means 1b priority control means 2 engine 3 generator 4 battery 5 drive motor 8 navigation system 12 cabin sound sensor 13 displacement sensor (vibration sensor)
14 acceleration sensor (vibration sensor)

Claims (9)

発電機と、該発電機を駆動するエンジンと、前記発電機により充電されるバッテリと、該バッテリにより駆動される走行用の駆動モータと、を有し、
現在の走行経路上で前記エンジンが始動していない状態での前記駆動モータによる走行を制御するハイブリッド車両の制御方法において、
現在の走行経路の路面粗さを予測し、
前記予測した路面粗さに基づき、路面粗さが粗い区間の前の路面粗さが粗くない区間で、前記エンジンが始動していない状態での前記駆動モータによる走行を優先し、
前記路面粗さが粗い区間の前の路面粗さが粗くない区間では、アクセルペダルの踏込量によるエンジン始動の閾値を高く設定する、
ことを特徴とするハイブリッド車両の制御方法。 a generator, an engine that drives the generator, a battery that is charged by the generator, and a driving motor that is driven by the battery for traveling;
In a hybrid vehicle control method for controlling traveling by the drive motor while the engine is not started on the current traveling route,
Predict the road surface roughness of the current driving route,
Based on the predicted road surface roughness, in a section where the road surface roughness is not rough prior to the section where the road surface roughness is rough, priority is given to driving by the drive motor in a state where the engine is not started;
setting a high threshold value for starting the engine based on the depression amount of the accelerator pedal in a section where the road surface roughness is not rough before the section where the road surface roughness is rough;
A hybrid vehicle control method characterized by: 請求項１に記載のハイブリッド車両の制御方法において、
前記路面粗さが粗い区間では、前記エンジンを始動して前記発電機を駆動することにより、バッテリの充電を行う、
ことを特徴とするハイブリッド車両の制御方法。 In the hybrid vehicle control method according to claim 1,
In the section where the road surface roughness is rough, the battery is charged by starting the engine and driving the generator.
A hybrid vehicle control method characterized by: 請求項１に記載のハイブリッド車両の制御方法において、
前記現在の走行経路の路面粗さの予測では、ナビゲーションシステムから走行経路情報を入手し、現在の走行経路での路面粗さを判断する閾値を設定する、
ことを特徴とするハイブリッド車両の制御方法。 In the hybrid vehicle control method according to claim 1,
In the prediction of the road surface roughness of the current driving route, the driving route information is obtained from the navigation system, and a threshold value for determining the road surface roughness of the current driving route is set.
A hybrid vehicle control method characterized by: 請求項３に記載のハイブリッド車両の制御方法において、
前記ナビゲーションシステムに走行経路が設定されてなく、枝分かれのない走行経路を走行している場合には、前記ナビゲーションシステム、あるいは他車両からの走行経路情報により、枝分かれするまでの路面粗さを予測する、
ことを特徴とするハイブリッド車両の制御方法。 In the hybrid vehicle control method according to claim 3 ,
When a travel route is not set in the navigation system and the vehicle is traveling along a non-branching travel route, the road surface roughness until branching is predicted based on the travel route information from the navigation system or another vehicle. ,
A hybrid vehicle control method characterized by: 請求項４に記載のハイブリッド車両の制御方法において、
前記枝分かれするまでの走行経路の路面粗さの予測では、前記ナビゲーションシステム、あるいは前記他車両からの走行経路情報を入手し、前記枝分かれするまでの走行経路での路面粗さを判断する閾値を設定する、
ことを特徴とするハイブリッド車両の制御方法。 In the hybrid vehicle control method according to claim 4,
In the prediction of the road surface roughness of the travel route until the branching, the travel route information is obtained from the navigation system or the other vehicle, and a threshold is set for judging the road surface roughness of the travel route until the branch. do,
A hybrid vehicle control method characterized by: 請求項１に記載のハイブリッド車両の制御方法において、
車室音センサからの実際の車室音情報を取得し、
実際の車室音が高のときには、前記エンジンを始動し、前記発電機を駆動して、発電を行う、
ことを特徴とするハイブリッド車両の制御方法。 In the hybrid vehicle control method according to claim 1 ,
Acquire the actual vehicle sound information from the vehicle sound sensor,
When the actual cabin sound is high, the engine is started and the generator is driven to generate electricity;
A hybrid vehicle control method characterized by: 請求項１に記載のハイブリッド車両の制御方法において、
振動センサからの実際の車両振動情報およびバッテリの充電状態情報を取得し、
実際の車両振動が大きくなり、バッテリの充電状態が規定値よりも低いときには、前記エンジンを始動し、前記発電機を駆動して、発電を行う、
ことを特徴とするハイブリッド車両の制御方法。 In the hybrid vehicle control method according to claim 1,
Acquire the actual vehicle vibration information from the vibration sensor and the battery state of charge information,
When the actual vehicle vibration increases and the state of charge of the battery is lower than the specified value, the engine is started and the generator is driven to generate power.
A hybrid vehicle control method characterized by: 請求項１に記載のハイブリッド車両の制御方法において、
車室音センサ、振動センサからのセンサ情報を取得し、
前記予測した路面粗さと前記センサ情報による車室音の高低区間とが、一定時間、乖離しているときには、予測制御を終了するようにした、
ことを特徴とするハイブリッド車両の制御方法。 In the hybrid vehicle control method according to claim 1,
Acquire sensor information from the vehicle interior sound sensor and vibration sensor,
Predictive control is terminated when the predicted road surface roughness and the high-low interval of the vehicle interior sound based on the sensor information deviate for a certain period of time.
A hybrid vehicle control method characterized by: 発電機と、該発電機を駆動するエンジンと、前記発電機により充電されるバッテリと、該バッテリにより駆動される走行用の駆動モータと、を有し、
現在の走行経路上で前記エンジンが始動していない状態での前記駆動モータによる走行を制御するハイブリッド車両の制御装置において、
前記現在の走行経路の路面粗さを予測する路面粗さ予測手段と、
前記予測した路面粗さに基づき、路面粗さが粗い区間の前の路面粗さが粗くない区間で、前記エンジンが始動していない状態での前記駆動モータによる走行を優先し、前記路面粗さが粗い区間の前の路面粗さが粗くない区間では、アクセルペダルの踏込量によるエンジン始動の閾値を高く設定する、優先制御手段と、を備える、
ことを特徴とするハイブリッド車両の制御装置。 a generator, an engine that drives the generator, a battery that is charged by the generator, and a driving motor that is driven by the battery for traveling;
A control device for a hybrid vehicle that controls travel by the drive motor while the engine is not started on the current travel route,
a road surface roughness prediction means for predicting the road surface roughness of the current travel route;
Based on the predicted road surface roughness, in a section where the road surface roughness is not rough prior to the section where the road surface roughness is rough, priority is given to driving by the drive motor in a state where the engine is not started, and the road surface roughness is increased . priority control means for setting a high threshold for starting the engine based on the amount of depression of the accelerator pedal in a section where the road surface roughness is not rough before the section where the road surface is rough;
A hybrid vehicle control device characterized by:
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