JP7342843B2 - 走行制御装置、方法およびプログラム - Google Patents

Description

本開示は、車両に搭載される走行制御装置等に関する。

電動機と内燃エンジンとを備えたハイブリッド車両においては、電動機と内燃エンジンとを効率的に使い分けた走行制御により燃費の向上を図ることができる。

特許文献１は、車両の位置と踏切やカーブ等の要停止地点あるいは要減速地点の地図情報とに基づいて、回生ブレーキ操作の開始が必要なブレーキ開始点を、ユーザに案内する車両用運転支援装置を開示している。この車両用運転支援装置においては、回生エネルギーの効率的な回収ができる減速度で回生ブレーキを作動させることをユーザに促して、回生エネルギーの回収量を多くすることができる。

特許第４７０２０８６号公報

特許文献１の技術においては、回生エネルギーの回収が見込める地点を予想することができるが、回生エネルギーの回収量を定量的に予想できない。回生エネルギーの回収量を定量的に早期に予想できれば、好適な走行制御に利用できる可能性がある。

本開示は、上記課題を鑑みてなされたものであり、回生エネルギーの回収量を定量的に予想して走行制御に用いる走行制御装置を提供することを目的とする。

上記課題を解決するために、本開示技術の一態様は、動力源として電動機および内燃エンジンを備える車両に搭載される走行制御装置であって、各時刻における車両の速度を予想した速度プロファイルを作成する作成部と、少なくとも速度プロファイルに基づいて、電動機の回生制動によって回収可能なエネルギーである回生エネルギーを予想する際に用いる各時刻における係数である係数プロファイルを導出する導出部と、速度プロファイルを所定の近似モデルで近似し、近似結果と係数プロファイルとに基づいて、回生エネルギーの予想量を推定する推定部と、回生エネルギーの予想量に基づいて、走行に用いる動力源を決定する決定部とを備える、走行制御装置である。

本開示の走行制御装置によれば、車両の速度を予想した速度プロファイルおよび回生エネルギーの予想の際に用いる係数プロファイルを作成するので、これに基づいて回生エネルギーの回収量を定量的に予想でき、予想した回収量を走行制御に利用することができる。

本開示の一実施形態に係る走行制御装置とその周辺部の機能ブロックを示す図 本開示の一実施形態に係る第１走行制御処理のフローチャートを示す図 本開示の一実施形態に係る速度プロファイルの例を示す図 ガウス関数のグラフを示す図 本開示の一実施形態に係る速度プロファイルの例の一部とこれをガウス関数で近似したグラフを示す図 本開示の一実施形態に係る速度プロファイルの例とこれをガウス関数の近似したグラフを示す図 本開示の一実施形態に係る速度プロファイルの例を示す図 本開示の一実施形態に係る図７の各区分において求めた平均車速のグラフを示す図 本開示の一実施形態に係る図７の速度プロファイルをガウス関数の近似したグラフを示す図 本開示の一実施形態に係る必要パワーのうち運動エネルギーの変化に連動する量および走行抵抗によって消散する量の例のグラフを示す図 本開示の一実施形態に係る必要パワーの例のグラフを示す図 本開示の一実施形態に係る必要パワーの積分値の例のグラフを示す図 本開示の一実施形態に係る必要パワーの例のグラフを示す図 本開示の一実施形態に係る内燃エンジンの効率特性の例のグラフを示す図 本開示の一実施形態に係る補正係数プロファイルの例を示す図 本開示の一実施形態に係る正規化後の補正係数プロファイルの例を示す図 本開示の一実施形態に係る電気利用価値プロファイルの例を示す図

以下、本開示の実施形態について、図面を参照しながら説明する。本実施形態に係る走行制御装置は、車両の速度を予想した速度プロファイルおよび回生エネルギーの予想の際に用いる係数プロファイルを用いて、回生エネルギーの回収量を早期に定量的に予想して、燃費向上に向けた好適な走行制御を行う。

（実施形態）
＜構成＞
図１に、本開示の一実施形態に係る走行制御装置１０およびその周辺部の機能ブロックを示す。走行制御装置１０は、車両に搭載される。車両には、走行制御装置１０の他に、内燃エンジンＥＣＵ２０、内燃エンジン２１、変速機２２、電動機ＥＣＵ３０、電動機３１、電池ＥＣＵ４０、電池４１、マネージャＥＣＵ５０、運転支援ＥＣＵ６０、自動運転ＥＣＵ６５、記憶部７０、通信部８０、走行制御ＥＣＵ９０、ＥＰＳＥＣＵ１００、ＥＰＳ装置１０１、ブレーキＥＣＵ１１０、およびブレーキ装置１１１が含まれる。

車両には、上述した構成の他にも、アクセルペダルセンサ、ブレーキペダルセンサ、カメラや障害物センサ、車速センサ、ヨーレートセンサ、およびＧＰＳセンサ等の各種センサや、ナビゲーションシステム等、多様な機器が含まれうるが、図示を省略する。

内燃エンジン２１および電動機３１は、車両を駆動する動力源となるアクチュエータである。電動機３１は、また、回生制動によって、発電を行う発電機および制動力を発生させる制動装置でもある。

内燃エンジンＥＣＵ２０は、内燃エンジン２１と、入力と出力との間で回転数を変化させる変速機２２とを制御して、駆動トルクを発生させたり、エンジンブレーキによる制動トルクを発生させたりする制御を行うＥＣＵ（Electric Control Unit）である。

電動機ＥＣＵ３０は、電動機３１を制御して駆動トルクを発生させたり、回生ブレーキによる制動トルクを発生させたりする制御を行うＥＣＵである。

電池４１は、放電によって電動機３１やその他の各機器に電力を供給したり、電動機３１の回生制動によって得られた電力（回収したエネルギー）を充電したりする。電池ＥＣＵ４０は、電池４１の電力の充放電を制御するＥＣＵである。

走行制御ＥＣＵ９０は、後述する走行モードに応じて内燃エンジンＥＣＵ２０および電動機ＥＣＵ３０を制御するＥＣＵである。

ＥＰＳ（電動パワーステアリング）装置１０１は、車輪の舵角を変化させ車両の進行方向を変化させる操舵を行うアクチュエータである。ＥＰＳＥＣＵ１００は、ＥＰＳ装置１０１を制御するＥＣＵである。

ブレーキ装置１１１（フットブレーキ装置）は、車輪とともに回転する部材に対する摩擦力によって制動力を発生させるアクチュエータである。ブレーキＥＣＵ１１０は、ブレーキ装置１１１を制御するＥＣＵである。

運転支援ＥＣＵ６０は、衝突回避、前車追従、車線維持等の運転支援の機能を実行するＥＣＵである。運転支援ＥＣＵ６０は、各種センサ等から取得する情報に基づいて、加減速や舵角等、車両の運動を制御する指示を出力する。運転支援ＥＣＵ６０の機能や数は限定されない。

自動運転ＥＣＵ６５は、自動運転の機能を実行するＥＣＵである。自動運転ＥＣＵ６５は、各種センサ等から取得する情報に基づいて、自動運転の機能を実行するために、加減速や舵角等、車両の運動を制御する指示を出力する。

マネージャＥＣＵ５０は、運転支援ＥＣＵ６０や、自動運転ＥＣＵ６５等からの指示に基づいて、走行制御ＥＣＵ９０やＥＰＳＥＣＵ１００、ブレーキＥＣＵ１１０等（これらを以降まとめてアクチュエータＥＣＵと呼ぶ）に指示を行う。例えば、マネージャＥＣＵ５０は、加速の指示は走行制御ＥＣＵ９０に対して行い、操舵の指示はＥＰＳＥＣＵ１００に対して行い、減速の指示は走行制御ＥＣＵ９０およびブレーキＥＣＵ１１０に対して行う。

マネージャＥＣＵ５０は、複数の運転支援ＥＣＵ６０等から指示を受け取った場合、いずれの指示に従って車両を制御するかを決定する、調停と呼ばれる処理を所定の規則に基づいて行い、調停結果に基づいてアクチュエータＥＣＵに指示を行う。ユーザのステアリングホイール、ブレーキペダル、およびアクセルペダル等への操作内容は、マネージャＥＣＵ５０によって取得され、マネージャＥＣＵ５０による調停処理の対象とされてもよいし、アクチュエータＥＣＵによって取得され、アクチュエータＥＣＵが、ユーザの手動運転操作とマネージャＥＣＵ５０からの指示とを個別に調停してもよい。

記憶部７０は、ユーザの１つ以上の走行履歴を記憶する。走行履歴は、過去に車両を運転したときの、運転期間内の各時点における車両の速度を含む情報である。記憶部７０は、例えば車両がパワーオン状態である間に、車両が備える車速センサ等から取得した車両の速度を定期的に記憶することで走行履歴を生成する。記憶部７０は、例えばカーナビゲーションシステムの一部として設けられてもよい。

通信部８０は、車外のサーバーや他の車両等と無線通信が可能であり、他の車両の走行結果に基づいて得られたユーザ以外の走行履歴を受信することができる。

走行制御装置１０は、作成部１１、導出部１２、推定部１３、および決定部１４を含むＥＣＵである。作成部１１は、走行履歴に基づいて、速度プロファイルを作成する。導出部１２は、作成部１１が作成した速度プロファイルに少なくとも基づいて、回生制動によって回収可能なエネルギーである回生エネルギーを予想する際に用いる各時刻における係数である係数プロファイルを導出する。推定部１３は、作成部１１が作成した速度プロファイルと導出部１２が導出した係数プロファイルとに基づいて、回生制動によって回収可能なエネルギーである回生エネルギーの予想量を推定する。決定部１４は、推定部１３が推定した回生エネルギーの予想量に基づいて、電動機３１および内燃エンジン２１のうち走行に用いるものを決定する。

以上の各ＥＣＵは、典型的にはメモリとプロセッサとを備えたコンピューターである。各ＥＣＵのプロセッサは、例えば、非一時的なメモリに記憶されたプログラムを読み出して実行することで機能を実現する。これらのＥＣＵは通信線によって互いに接続されており、互いに適宜通信することによって協調的に動作することができる。

なお、以上説明した、車両搭載の機器の構成および走行制御装置１０の構成は一例であって、適宜、追加、置換、変更、省略が可能である。また、各機器の機能は適宜１つの機器に統合したり複数の機器に分散したりして実装することが可能である。

例えば、走行制御装置１０は、独立したＥＣＵとして設けてもよいが、マネージャＥＣＵ５０あるいは走行制御ＥＣＵ９０等の一部として設けてもよいし、走行制御装置１０の機能を、マネージャＥＣＵ５０あるいは走行制御ＥＣＵ９０等に分散して設けてもよい。

また、例えば、走行制御装置１０、運転支援ＥＣＵ６０、自動運転ＥＣＵ６５、マネージャＥＣＵ５０、走行制御ＥＣＵ９０等を１つのＥＣＵとして設けてもよい。また、例えば、自動運転ＥＣＵ６５は、設けなくてもよい。

＜処理＞
以下に、本実施形態に係る走行制御装置１０が実行する処理の例を詳細に説明する。図２は、走行制御装置１０が実行する走行制御処理のフローチャートである。本走行制御処理は、例えば、ユーザが車両をパワーオン状態にしてトリップを開始するときに開始され、パワーオフ状態にしてトリップを終了するまでの間、実行される。

（ステップＳ１０１）
作成部１１は、速度プロファイルを作成する。速度プロファイルは、今回のトリップにおいて予想される各時点（各時刻）での車両の速度を表す情報である。

図３に、速度プロファイルの例を示す。図３には、横軸にトリップ開始からの経過時間ｔ［ｓ］を取り、縦軸に車両の速度ｖ（ｔ）［ｍ／ｓ］を取って、一例として、日本国において定められた燃料消費率試験（ＪＣ０８モード）で用いられる速度変化パターンに基づく速度プロファイルを示す。速度プロファイルのグラフには一般に複数のピークが含まれ、１トリップ中に加速と減速とが繰り返されることを表している。

作成部１１は、例えば、記憶部７０に記憶されている過去の走行履歴に基づいて、速度プロファイルを作成することができる。簡単な例では、ユーザの走行パターンが、通勤のために平日の同じ時間帯に同じ経路を走行するパターンのみの場合、走行履歴に含まれる速度の経時変化のパターンは略同じになると考えられる。このような場合、作成部１１は、記憶部７０に複数記憶されている過去の走行履歴のいずれかに基づいて速度プロファイルを作成すればよい。

また、記憶部７０が、走行履歴に走行した曜日や時間帯等の属性を対応付けて分類して記憶しておき、作成部１１が、記憶部７０に記憶されている複数の走行履歴のうち、今回のトリップの曜日や時間帯等の属性との一致数の多い走行履歴に基づいて速度プロファイルを作成してもよい。これにより、走行パターンが１つでないユーザの場合でも、属性ごとの走行パターンの共通性があれば、一定の精度で走行パターンを特定して精度よく速度プロファイルを作成することができる。

また、記憶部７０が、車両が備えるナビゲーションシステム等から走行経路を取得して走行履歴に含ませて記憶しておき、作成部１１が、記憶部７０に記憶されている複数の走行履歴のうち、今回のトリップの走行経路との類似度が高い走行履歴に基づいて速度プロファイルを作成してもよい。この方法は、ユーザが、今回のトリップにおいてナビゲーションシステム等に走行経路設定を行うこと等により、作成部１１が設定された走行経路を取得できた場合に実行可能であるが、速度プロファイルの精度を向上できる。

また、今回のトリップに走行経路が設定されている場合であれば、作成部１１は、通信部８０を介して、サーバーに走行経路に沿った制限速度や渋滞予想等の道路交通情報を問い合わせ、これに基づいて速度プロファイルを作成してもよいし、走行経路に沿った道路交通情報に基づいて速度プロファイルを作成することができるサーバーに、通信部８０を介して速度プロファイルの作成を要求して、作成された速度プロファイルを取得してもよい。

作成部１１は、通信部８０を介してユーザ以外の走行履歴を取得し、これに基づいて、速度プロファイルを作成してもよい。サーバーは、例えば、曜日、時間帯、走行経路等と対応付けられた走行履歴を多数の車両から収集して分類して記憶しており、作成部１１は、サーバーに問い合わせて、今回のトリップと分類の一致度の高い走行履歴を取得しこれに基づいて、速度プロファイルとすればよい。

また、サーバーは、複数の人をグループ分けし、グループごとにその人の走行履歴を記憶しており、作成部１１は、サーバーに記憶されている複数の走行履歴のうち、ユーザと同じグループから選択した走行履歴に基づいて速度プロファイルを作成してもよい。例えば、自宅および職場が、それぞれ同一の地域にある人を同じグループとすれば、通勤のために走行する場合の速度プロファイルの精度を向上できる。

あるいは、作成部１１は、通信部８０を介して、サーバーの代わりに１つ以上の他の車両からその車両が記憶している走行履歴を取得し、これに基づいて、上述と同様に速度プロファイルを作成してもよい。

なお、上述の各方法において、速度プロファイルの候補となる走行履歴が複数ある場合は、例えば、作成部１１は、いずれか任意の１つを速度プロファイルとしてもよく、これらを平均化したものを速度プロファイルとしてもよい。速度プロファイルの作成方法は限定されず、上述の各方法を適宜組み合わせてもよい。また、ユーザの走行履歴およびユーザ以外の走行履歴のいずれかのみを用いて速度プロファイルを作成してもよく、両方を用いて速度プロファイルを作成してもよい。

（ステップＳ１０２）
推定部１３は、速度プロファイルを所定の近似モデルで近似する（近似処理）。本実施形態では、近似にガウス関数の和を用いる。図４に、下記（式１）で表される、時間ｔを変数とするガウス関数のグラフ（ｔ≧０）を示す。この（式１）において、μはピークの位置（時刻）、ｖ_ｍａｘはピークの値、σは分布の広がりを規定するパラメータである。

この（式１）において、各パラメータμ、ｖ_ｍａｘ、σを好適に定めて、図３に示した速度プロファイルの時間０≦ｔ≦１００（秒）の部分における速度変化を近似したグラフを図５に示す。図５には速度プロファイルを点線で示し、近似グラフを実線で示す。

速度プロファイルから各パラメータμ、ｖ_ｍａｘ、σを算出する方法は限定されないが、最小二乗法等を用いると計算量が多くなる。ここで、計算量を低減できる好適な算出方法の一例を説明する。図５に示すように、速度プロファイルが表す速度が０（ゼロ）より大きくなる発進時刻をＴ０とし、その後速度が０（ゼロ）に戻る停止時刻をＴ１としたとき、この方法では時刻Ｔ０から時刻Ｔ１までの区間の速度プロファイルを、この区間がμ±３σの範囲となるガウス関数で近似する。すなわち、この方法では、区間の期間の長さをＴ’とすると、パラメータσは下記（式２）によって算出することができる。

また、この区間における平均速度ｖ_ａｖについては、この近似のもと、下記（式３）が成り立つ。

したがって、パラメータｖ_ｍａｘは、下記（式４）によって算出することができる。なお、この（式４）において、Ｄは、この区間における走行距離である。

また、パラメータμは、下記（式５）によって算出することができる。

このように、速度プロファイルの速度が正である１区間の速度をガウス関数で近似する場合、各パラメータμ、ｖ_ｍａｘ、σは、その区間における、走行開始時刻と、車両の平均速度ｖ_ａｖ、走行距離Ｄ、または走行所要時間Ｔ’とによって算出することができる。パラメータの算出にあたり、実績値に基づく平均速度ｖ_ａｖおよび走行所要時間Ｔ’を用いてもよいし、実績値に基づく走行距離Ｄおよび走行所要時間Ｔ’を用いてもよいし、実績値に基づく走行距離Ｄおよび平均速度ｖ_ａｖを用いてもよい。本算出方法によれば、ガウス関数のパラメータは、簡単な演算により、少ない計算量で算出することができ、処理負荷を抑制できる。

本実施形態では、速度プロファイルの全体を、相異なるピーク位置μ_ｉを有し、上述のような各区間にそれぞれ対応するガウス関数の和で近似する。各ガウス関数は、相異なるピーク値ｖ_ｍａｘｉ、分布の広がりσ_ｉを持ちうる。用いるガウス関数の数をＮとすると、μ_ｉ、ｖ_ｍａｘｉ、σ_ｉ（ｉ＝１、２、…、Ｎ）をパラメータとして、近似式は下記（式６）のように表すことができる。

ここで、各パラメータμ_ｉ、ｖ_ｍａｘｉ、σ_ｉ（ｉ＝１、２、…、Ｎ）は、上述の算出方法を用いて算出することができる。あるいは、これらのパラメータは、他の公知のフィッティング手法を利用して導出することもできる。例えば、速度プロファイルの速度値Ｖ（ｔ）と近似値ｖ（ｔ）との差の絶対値を、速度プロファイルの全期間（０≦ｔ≦Ｔ）にわたって積分した積分値Ｓが最小となるようにパラメータを定めることもできる。積分値Ｓは、下記（式７）で表される。

この方法によって、上記（式６）の各パラメータμ_ｉ、ｖ_ｍａｘｉ、σ_ｉ（ｉ＝１、２、…、Ｎ）を導出し、図３に示した速度プロファイルの全期間にわたる速度変化を、近似したグラフを図６に示す。図６には速度プロファイルを点線で示し、近似グラフを実線で示す。この例ではＮ＝１０とした。図６に示す通り、１トリップにおける速度変化を特徴づける良好な近似が得られることが分かる。

近似に用いるガウス関数の数であるＮの値は特に限定されないが、適用する速度プロファイルの特性（トリップ期間、ピーク数など）に基づいたＮ値を好適に決定する手法例を、図７乃至図９をさらに参照して説明する。図７に、市街地を出発し、途中の高速走行を経て、市街地に到着するトリップの速度プロファイルの例を示す。

まず、推定部１３は、対象とするトリップの速度プロファイルを等間隔に複数の区分に分割する。分割する区分の数や時間の長さは、特に限定はされないが、対象とするトリップにおける任意の走行状態（市街地走行、高速走行）が継続する時間などに基づいて定めることができる。図７に示す例では、１時間ほどのトリップを２５０秒間隔で１３に区分している。

次に、推定部１３は、複数の区分について、区分ごとの平均車速を求める。各区分において求めた平均車速のグラフを、図８に示す。そして、推定部１３は、この平均車速のグラフにおける頂点の数を求める。ここで、頂点とは、平均速度が増加から減少に転じる極点をいう。図８の例では、第２区分、第４区分、第７区分、第１０区分、および第１２区分の、５つが頂点となる。

その結果、この頂点の数がこの速度プロファイルを近似するために用いるガウス関数の最適な数となる（Ｎ＝５）。速度プロファイルは、この５つの頂点について、上述した手法に基づいて適切に算出したパラメータμ、ｖ_ｍａｘ、σを用いて近似処理がされる。この処理によって、図９に示す通り、速度プロファイル（点線）について効率的かつ的確な近似グラフ（実線）を得ることができる。

なお、トリップ期間が比較的短い場合や、ピークの数が比較的少ない場合は、近似に用いるガウス関数の数Ｎ＝１としてもよい。

（ステップＳ１０３）
推定部１３は、近似モデルを用いて、電動機３１の回生制動によって得られるエネルギーである回生エネルギーの予想量を推定する。推定方法を以下に説明する。

まず、推定部１３は、速度ｖ（ｔ）を維持するために車両に与えるべき仕事率である必要パワーＰ（ｔ）を導出する。Ｐ（ｔ）は下記（式８）のように表される。

ここで、ｍは、車両の重量である。ｍ・ｄｖ（ｔ）／ｄｔは、車両の運動量の変化率を表し、ａ・（ｖ（ｔ））^２＋ｂ・ｖ（ｔ）＋ｃは、走行抵抗を表す。必要パワーＰ（ｔ）は、これらに車両の速度ｖ（ｔ）を乗じたものの合計である。すなわち、必要パワーＰ（ｔ）は、車両の運動エネルギーの変化に寄与する仕事率と、走行抵抗によって消散する仕事率との合計であり、時間ｔにおいて速度ｖ（ｔ）を実現するために必要とされる仕事率である。走行抵抗は、この（式８）に示すように、速度の２乗に比例する成分（ａ・（ｖ（ｔ））^２）と、１乗に比例する成分（ｂ・ｖ（ｔ））と、定数成分（ｃ）との和で表すことで好適に近似することができる。

図１０に、横軸に時間ｔ［ｓ］を取り、縦軸にパワー（仕事率）［ｋＪ／ｓ］を取り、図３に示した速度プロファイルの時間０≦ｔ≦１００（秒）の部分における必要パワーＰ（ｔ）のうち、運動エネルギーの変化に寄与する量（上記（式８）の右辺第１項）の例を実線で示し、走行抵抗によって消散する量（上記（式８）の右辺第２項）の例を点線で示す。

また、図１１に、横軸に時間ｔ［ｓ］を取り、縦軸にパワー（仕事率）［ｋＪ／ｓ］を取り、必要パワーＰ（ｔ）の総量のグラフを示す。

次に、推定部１３は、必要パワーＰ（ｔ）に基づいて、回生エネルギーの回収が可能と予想される期間と予想される回収量の推定を行う。図１１に示すグラフにおいて、必要パワーＰ（ｔ）の値が負となる期間（ｔ１＜ｔ＜ｔ２）が、回生エネルギーの回収が可能と予想される期間である。また、下記（式９）に示す、この期間における必要パワーの大きさの積分値、すなわち、図１１にハッチングによって示す領域の面積が、回収される回生エネルギーの予想量の推定値Ｅである。

図１２に、横軸に時間ｔ［ｓ］を取り、縦軸にエネルギー［ｋＪ］を取り、図１１に示した必要パワーの時間０（ゼロ）から時間ｔまでの積分値Ｉ（ｔ）のグラフを示す。Ｉ（ｔ）は、下記（式１０）によって表される。

図１２において、ピークにおけるエネルギー値からピーク以降にグラフが平坦となったときのエネルギー値との差が、回収される回生エネルギーの予想量の推定値Ｅに等しい。

速度プロファイルの全期間にわたって、このように必要パワーが負となる１つ以上の期間を抽出し、期間ごとに必要パワーの大きさの積分値を求めることで、トリップの開始時に、回生エネルギーが回収できる１つ以上の期間と期間ごとに予想される回収量とを推定することができる。

車両の重量ｍ、係数ａ、ｂ、ｃは、いずれも基本的には車両の特性によって定められる定数であり、適切な値を設定すれば、良好な推定精度が得られる、しかし、必要パワーに影響を与えうる１つ以上の変動要因を取得できる場合は、取得した変動要因に基づいて、重量ｍ、係数ａ、ｂ、ｃの少なくとも１つに、以下のような補正をすれば、より推定精度を向上できる。

例えば、推定部１３は、車両が備える重量センサ等やユーザからの入力によって乗員や荷物等の積載重量を取得できる場合は、車両の重量ｍを車両自体の重量に積載重量を加えた重量に補正してもよい。

また、推定部１３は、路面の種別、路面の勾配、天候等の走行抵抗の変動要因が取得できる場合は、係数ａ、ｂ、ｃを、これらによって補正してもよい。

例えば、今回のトリップに走行経路が設定されている場合、路面の種別、路面の勾配を特定して、これらの情報を用いて係数を補正することができる。路面の種別、路面の勾配の情報は、予め記憶部７０に地図情報に対応付けて記憶させておいてもよいし、通信部８０が外部のサーバー等から取得してもよい。また、天候を用いて係数を補正することができる。天候は、車両が備える各種センサによって取得してもよいし、通信部８０が外部のサーバー等から取得してもよい。

例えば、路面が砂利道のように比較的すべりやすい場合には、比較的すべりにくい舗装道路である場合に比べて走行抵抗が大きくなるよう補正する。

また、路面の勾配が登坂路であることを示す場合は、平坦路である場合に比べて走行抵抗が大きくなるように補正し、降坂路であることを示す場合は、平坦路である場合に比べて走行抵抗が小さくなるように補正する。なお、上記（式８）において、車両の位置エネルギーの増減による必要パワーＰ（ｔ）への影響は、この、路面の勾配に基づく走行抵抗の補正によって反映される。

また、天候が雨や雪の場合は、晴れの場合より走行抵抗が大きくなるよう補正する。また、今回のトリップに走行経路が設定されている場合、車両の進行方向が推定できるので、天候として風量と風向とに基づいて、走行抵抗を補正してもよい。例えば、風量が０（ゼロ）でない場合は、風量と風向とに応じて、風量が０（ゼロ）の場合に比べて、向かい風であれば走行抵抗が大きくなるよう補正し、追い風であれば小さくなるよう補正する。

このような走行抵抗の補正を行う場合、具体的には、係数ａ、ｂ、ｃの値を変更することになる。この場合、係数ａ、ｂ、ｃは、車両の位置に応じて変化することになるが、（式６）の近似式を介して、ａ、ｂ、ｃをそれぞれ、時間ｔの関数に帰着させることができる。なお、変動要因が走行抵抗に与える影響の速度依存特性を考慮すれば、係数ａ、ｂ、ｃのうち、いずれをどの程度補正するかを適宜決定することができる。

また、推定部１３は、以上のような補正の代わりに、あるいは、以上のような補正に加えて、上述の変動要因に応じて、推定値Ｅの値に補正を行ってもよい。すなわち、変動要因によって積載重量が大きくなるほど、あるいは、走行抵抗が大きくなるほど補正後の推定値Ｅの値が小さくなるよう、期間ごとに補正係数α（例えば０≦α≦１）を定めて、下記（式１１）のように補正を行ってもよい。

この補正係数αには、回生制動の効率が高いほど補正後の推定値Ｅが大きくなるよう回生制動の効率を反映してもよい。回生制動の効率は、例えば、速度ｖ（ｔ）に応じて想定される電動機３１の回転数および回転数に対応する効率マップに基づいて導出することができる。

また、期間ごとに独立した補正係数αを与えるのではなく、トリップ全体にわたる電気エネルギーの収支を大局的に捉えて表現した係数プロファイルを導出して、回生制動によって回収可能なエネルギーである回生エネルギーを予想する際に用いることによって推定値Ｅの補正を行ってもよい。ここで、図１３乃至図１７をさらに参照して、走行制御装置１０の導出部１２が、内燃エンジンの燃費特性に応じた各時刻における係数である係数プロファイルを導出する例を説明する。

図１３は、図９に示す速度プロファイルの近似関数から走行抵抗や勾配などの変動要因を考慮して求めた必要パワーＰ（ｔ）のプロファイルの一例である。図１４は、内燃エンジンの効率特性を示す図である。

この例では、導出部１２は、速度プロファイルに基づいて求められた必要パワーＰ（ｔ）のプロファイル（図１３）を、図１４に示す内燃エンジンの効率特性における最適運転点（ピーク）の値である１６．８［ｋＪ／ｇ］で除算する。この除算により、内燃エンジン利用の効率性を定量化する。そして、導出部１２は、この除算した結果の逆数を求めることで、内燃エンジンの利用が効率的である区間（図９の例では高速走行区間）ほど値が小さくなる係数プロファイルを、図１５のように求める。

さらに、導出部１２は、求めた係数の最小値が０（ゼロ）となり最大値が１となるように、図１６のように係数プロファイルを正規化する。最後に、導出部１２は、トリップにおいて電気エネルギーの収支に過不足を発生させないために、正規化され係数のトリップ開始からトリップ終了までの時間積分値で係数プロファイル全体を除算して、正規化された係数プロファイルの平均値がトリップ全体で「１」となるように各係数の値を整える。図１７に、係数の値を整えた係数プロファイル（電気利用価値プロファイル）を示す。この図１７においては、網掛け部分がトリップ全体を通して「１」となるように整えられている。

このように、速度プロファイル、車両の走行抵抗係数、好適には道路の勾配プロファイル、および内燃エンジンの出力パワーに対する燃料と発生エネルギーとの効率から、各時刻における係数である係数プロファイル（電気利用価値プロファイル）を導出し、電動機３１の回生制動によって回収可能なエネルギーである回生エネルギーの予想量の推定値Ｅに乗じることで、出発と目的地到着時との間で生じる電池４１の蓄電率（ＳＯＣ）変化を抑えつつ、より好適な燃費を得ることができる。

なお、以上の処理のための具体的な数値計算方法は限定されず、公知の計算アルゴリズムを適宜用いることができる。本実施形態ではガウス関数を用いた近似により、速度プロファイルの特徴を比較的少ないパラメータで表現できるので計算量を抑制できる。また、複数の数値に対するガウス関数やその導関数の関数値や、複数の数値範囲におけるガウス関数の定積分値を、数値表として予め用意しておき、数値表を適宜参照して計算に利用すれば、計算量をさらに低減することができる。

（ステップＳ１０４）
決定部１４は、電動機３１を用いた走行を行う条件が成立したか否かを判定する。本実施形態では、一例として、決定部１４は、電動機３１と内燃エンジン２１とのうち、電動機３１のみを用いて走行する電動機モードと内燃エンジン２１のみを用いて走行する内燃エンジンモードとの間で走行モードを切り替える制御を行う。

ここでは、決定部１４は、車両が備える各種センサや、運転支援ＥＣＵ６０、マネージャＥＣＵ５０等から各種情報を適宜取得して、一例として以下のように判定を行う。

（１）車両を減速する意図が成立したときは以下の（１－１）～（１－３）の条件が成立しているか判定を行う。なお、車両が減速する意図が成立するとは、例えば、車両の走行中に、ユーザによるブレーキペダル操作が行われたこと、および、ユーザによるアクセルペダル操作が解除されたことの少なくとも一方が成立すること、あるいは、運転支援ＥＣＵ６０の運転支援機能や自動運転ＥＣＵ６５の自動運転機能が動作中に、これらのＥＣＵから減速や停止を表す指示があったことである。

（１－１）車両の速度が第１速度閾値以上である。
現在の車両の実際の速度が比較的低速であれば、回生制動時に電動機３１の十分な回転数が得られず効率的な回生エネルギーの回収が期待できない。そこで、車両の速度が一定程度の回生効率が期待できる速度として定められた第１速度閾値以上であるか否かを判定する。

（１－２）必要パワーが第１パワー閾値以下である。
現在の必要パワーが比較的大きい場合、内燃エンジン２１では必要パワーを出力できても、一般には電動機３１は内燃エンジン２１より最大出力が小さいため、電動機３１では必要パワーを出力できない場合がある。そこで、必要パワーが、電動機３１で出力できるパワーとして定められた第１パワー閾値以下であるか否かを判定する。

（１－３）電池４１の蓄電率が第１蓄電率閾値以下である。
現在の電池４１の蓄電率（ＳＯＣ）が高い場合、さらに充電可能な電力量が少なく、回生エネルギーをすべて貯蔵することができないおそれがある。そこで、電池４１の蓄電率が、十分な電力量を充電可能な蓄電率として定められた第１蓄電率閾値以下であるか否かを判定する。なお判定には、蓄電率の代わりに蓄電量を用いてもよい。

（１－１）～（１－３）の判定結果がすべて肯定であり電動機走行条件が成立する場合はステップＳ１０５に進み、それ以外の場合はステップＳ１０６に進む。

（２）上述の（１）以外のとき、すなわち、車両を減速する意図が成立したとき以外は、以下の（２－１）～（２－４）の条件が成立しているか判定を行う。

（２－１）車両の速度が第２速度閾値未満である。
現在の車両の実際の速度が比較的高速であれば、一般に内燃エンジン２１のほうが電動機３１より効率がよい。そこで、車両の速度が電動機３１のほうが効率がよいと期待できる速度として定められた第２速度閾値未満であるか否かを判定する。なお、第２速度閾値は第１速度閾値より大きい速度である。

（２－２）必要パワーが第１パワー閾値以下である。
上述の（１－２）と同様の理由で、必要パワーが、電動機３１で出力できるパワーとして定められた第１パワー閾値以下であるか否かを判定する。

（２－３）現在車両に蓄えられている電動機用のエネルギーと、次に回生エネルギーが回収できる期間における回生エネルギーの予想量との合計が、第１エネルギー閾値以上である。
現在車両が電池４１において蓄えており電動機３１に供給することができる蓄電量と、次に回生エネルギーが回収できる期間において回収できる電力量の予想量との合計量が比較的少ない場合は、電動機３１を用いて走行すると電池４１の蓄電量が低下し、車両の各機能に支障をきたすおそれがある。そこで、合計量が、十分な量として定められた第１エネルギー閾値以上であるか否かを判定する。

（２－４）現在、内燃エンジン２１を用いて走行中であり、内燃エンジン２１の動作を開始してから第１時間閾値以上経過した。
内燃エンジン２１の動作が開始した直後に動作を止めると、ユーザに、内燃エンジン２１の不具合や車両挙動の不安定さの感覚を与え、違和感や不安感の原因となるおそれがある。そこで、内燃エンジン２１の動作を開始してから、内燃エンジン２１の動作を止めても違和感等を生じない十分な経過時間として定められた第１時間閾値以上経過したか否かを判定する。

（２－１）～（２－４）の判定結果がすべて肯定であり電動機走行条件が成立する場合はステップＳ１０５に進み、それ以外の場合はステップＳ１０６に進む。

（ステップＳ１０５）
決定部１４は、走行モードを電動機モードに決定する。本実施形態では、決定部１４は、走行モードを電動機モードとすることを走行制御ＥＣＵ９０に通知する。走行制御ＥＣＵ９０は、電動機ＥＣＵ３０に電動機３１による走行を制御させる。

電動機モードでは、回生制動が行われ車両の運動エネルギーを電力として回収する。ユーザがブレーキペダルを大きく踏み込んだり、運転支援ＥＣＵ６０が衝突回避等のため優先度の高い急減速の指示を行ったりして、一定以上の減速度が要求されている場合は、十分な制動力を発生させるためマネージャＥＣＵ５０、ブレーキＥＣＵ１１０により、ブレーキ装置１１１による制動力を発生させる制御が行われる。

（ステップＳ１０６）
決定部１４は、走行モードを内燃エンジンモードに決定する。本実施形態では、決定部１４は、走行モードを内燃エンジンモードとすることを走行制御ＥＣＵ９０に通知する。走行制御ＥＣＵ９０は、内燃エンジンＥＣＵ２０に内燃エンジン２１による走行を制御させる。

（ステップＳ１０７）
作成部１１は、回生エネルギーの予想量を更新する条件が成立したか否かを判定する。更新する条件は、例えば、現在までの実際の走行における速度の経時変化と、ステップＳ１０１で作成した速度プロファイルとの一致度が、予め適宜定められた許容値より低いことである。一致度は、適宜公知の手法を用いて導出することができる。例えば、速度プロファイルの速度値と実際の速度値との差の絶対値の過去一定期間の積分値に基づいて一致度を導出することができる。一致度が許容値より低い場合、回生エネルギーが回収できる期間や予想量等の精度も低いと考えられる。更新する条件が成立した場合はステップＳ１０８に進み、そうでない場合は、ステップＳ１０４に進む。

（ステップＳ１０８）
推定部１３は、回生エネルギーが回収できる期間や予想量の推定を再度行うことでこれらを更新する。更新方法は特に限定されないが、例えば推定部１３は、現在までの実際の走行における速度の経時変化との一致度が高くなるよう、速度プロファイルの時間スケールを圧縮または伸張する変形を行い、変形後の速度プロファイルに基づいてステップＳ１０２およびＳ１０３と同様の処理を行うことで、更新を行うことができる。

あるいは、作成部１１が、ステップＳ１０１と同様の処理を行い、現在の速度プロファイルを作成するのに用いた走行履歴以外の走行履歴を選択し、これに基づいて、新たに速度プロファイルを作成し、推定部１３は、新たに作成された速度プロファイルに基づいてステップＳ１０２およびＳ１０３と同様の処理を行うことで、更新を行ってもよい。例えば車両が停止したときに、その時点、その場所から新たなトリップが開始されるとみなしてステップＳ１０１と同様にして走行履歴を選択すればよい。

また、このような更新において、上述の変動要因の値が変化している可能性があるので、最新の値を用いて補正を行ってもよい。このような更新を行うことで、回生エネルギーが回収できる期間や予想量の推定精度を向上することができる。本ステップの処理の後、ステップＳ１０４に進む。

以上の処理においては、走行モードとして電動機３１のみを用いて走行する電動機モードと内燃エンジン２１のみを用いて走行する内燃エンジンモードの２つを設定した。上述の条件（２－３）のように、回生エネルギーの回収量が多いと予想できる場合は、少ないと予想される場合に比べて、電動機３１を用いて走行する機会を増やして、燃費を向上することができる。このことに着目すれば、電動機モードと内燃エンジンモードと電動機３１および内燃エンジン２１をともに用いて走行するハイブリッドモードとの３つの走行モードのうち任意の２つの走行モード間での切り替え制御や、３つの走行モード間での切り替え制御における燃費向上にも、回生エネルギーの予想回収量を活用することができる。

例えば、回生エネルギーの回収量が多いと予想できる場合は、少ないと予想される場合に比べて、内燃エンジンモードからハイブリッドモードに遷移する機会を増やし、あるいは、ハイブリッドモードから電動機モードに遷移する機会を増やすようにすればよい。

＜効果＞
本実施形態に係る走行制御装置１０は、車両の速度を予想した速度プロファイルおよびトリップ全体にわたる電気エネルギーの収支を大局的に捉えて表現した係数プロファイルを用いて、回生エネルギーの回収量を早期に定量的に予想できる。この予想結果を活用して、好適な走行制御が可能となる。すなわち、回生エネルギーの回収量が多いと予想できる場合は、少ないと予想される場合に比べて、電動機３１を用いて走行する機会を増やして、燃費を向上することができる。

走行制御装置１０は、速度プロファイルをガウス関数で近似することにより、回生エネルギーの予想回収量の計算のためのパラメータ数を抑制し、また、予め用意したガウス関数に関する数値表を参照することで、計算量を抑制することができる。

走行制御装置１０は、速度プロファイルを近似するガウス関数の数Ｎを、対象とするトリップにおける走行状態などに基づいて適切に定めることによって、効率的かつ的確な近似関数を得ることができる。

走行制御装置１０は、速度プロファイルを、ユーザやユーザ以外の走行履歴に基づいて作成できるので、ユーザが走行経路を設定していなくても、回生エネルギーの予想回収量を推定することができる。また、ユーザが走行経路を設定している場合はこれを用いて速度プロファイルを作成することができ、推定精度を向上することができる。

走行制御装置１０は、回生エネルギーの回収量に影響を与えると考えられる変動要因に基づいて、予想量を補正するので、変動要因を反映して推定精度を向上することができる。また、走行制御装置１０は、内燃エンジンの効率特性を用いて係数プロファイルを導出することによって、内燃エンジンの駆動による車両走行時の効率を考慮した回生エネルギーの予想量の推定が可能となる。これにより、車両の出発時と目的地への到着時との間で生じる電池４１の蓄電率（ＳＯＣ）変化を抑制しつつ、より好適な燃費を獲得することができる。

走行制御装置１０は、速度プロファイルと実際の車両の速度の経時変化との一致度が低い場合は、予想回収量の推定を再度行うので、推定精度を向上することができる。

走行制御装置１０は、走行モードを決定する際、内燃エンジン２１および電動機３１のいずれが好適であるかを、回生エネルギーの予想回収量だけでなく、電池４１の蓄電率、車両の速度、必要パワー等に基づいて、回生エネルギーの貯蔵可能性、動作効率、必要パワーの実現可能性を考慮して判定するので、車両の制御の確実性、安定性を高めることができる。

以上、本開示の一実施形態を説明したが、本開示は適宜変形して実施できる。本開示は、走行制御装置だけでなく、プロセッサとメモリとを備えた走行制御装置が実行する走行制御方法、走行制御プログラム、走行制御プログラムを記憶したコンピューター読み取り可能な非一時的な記憶媒体、走行制御装置を備えた車両等として捉えることが可能である。

本開示は、車両等に搭載される走行制御装置に有用である。

１０ 走行制御装置
１１ 作成部
１２ 導出部
１３ 推定部
１４ 決定部
２０ 内燃エンジンＥＣＵ
２１ 内燃エンジン
２２ 変速機
３０ 電動機ＥＣＵ
３１ 電動機
４０ 電池ＥＣＵ
４１ 電池
５０ マネージャＥＣＵ
６０ 運転支援ＥＣＵ
６５ 自動運転ＥＣＵ
７０ 記憶部
８０ 通信部
９０ 走行制御ＥＣＵ
１００ ＥＰＳＥＣＵ
１０１ ＥＰＳ装置
１１０ ブレーキＥＣＵ
１１１ ブレーキ装置

Claims (14)

1. 動力源として電動機および内燃エンジンを備える車両に搭載される走行制御装置であって、
   各時刻における車両の速度を予想した速度プロファイルを作成する作成部と、
   少なくとも前記速度プロファイルに基づいて、前記電動機の回生制動によって回収可能なエネルギーである回生エネルギーを予想する際に用いる各時刻における係数である係数プロファイルを導出する導出部と、
   前記速度プロファイルを所定の近似モデルで近似し、前記近似結果と前記係数プロファイルとに基づいて、前記回生エネルギーの予想量を推定する推定部と、
   前記回生エネルギーの予想量に基づいて、走行に用いる前記動力源を決定する決定部とを備える、走行制御装置。
2. 前記導出部は、前記速度プロファイルおよび前記内燃エンジンの燃費特性に基づいて、前記係数プロファイルを導出する、請求項１に記載の走行制御装置。
3. 前記作成部は、ユーザの走行履歴およびユーザ以外の走行履歴のいずれかまたは両方に基づいて、前記速度プロファイルを作成する、請求項１または２に記載の走行制御装置。
4. 前記所定の近似モデルは、前記速度プロファイルが表す車両の速度の経時変化を、相異なるピーク位置を有するガウス関数の和で近似するモデルを用いる、請求項１～３のいずれか１項に記載の走行制御装置。
5. 前記速度プロファイルを近似する前記ガウス関数の数を、前記速度プロファイルを等間隔に分割して得られる複数の区分ごとの平均速度が増加から減少に転じる極点の数に設定する、請求項４に記載の走行制御装置。
6. 前記推定部は、前記ガウス関数のパラメータを、少なくとも、車両の速度、走行距離、走行所要時間のいずれか２つを用いて算出する、請求項５に記載の走行制御装置。
7. 前記推定部は、前記近似結果および前記係数プロファイルに基づいて、車両の運動エネルギーの変化に寄与する仕事率および走行抵抗によって消散する仕事率の合計によって表されるパワーを導出し、前記パワーが負である１つ以上の期間を前記回生エネルギーの回収が可能である期間とし、前記期間の、前記パワーの大きさの時間積分値を、前記期間の前記回生エネルギーの予想量の推定値とする、請求項４～６のいずれか１項に記載の走行制御装置。
8. 前記推定部は、前記回生エネルギーの予想量を、さらに１つ以上の変動要因に基づいて推定する、請求項７に記載の走行制御装置。
9. 前記変動要因は、路面の種別、路面の勾配、車両の積載重量、天候の少なくとも１つである、請求項８に記載の走行制御装置。
10. 前記推定部は、前記変動要因に基づいて、前記パワーを補正する、請求項８または９に記載の走行制御装置。
11. 前記推定部は、前記変動要因に基づいて、前記時間積分値を補正する、請求項８～１０のいずれか１項に記載の走行制御装置。
12. 前記決定部は、現在車両に蓄えられている前記電動機用のエネルギーと、次の前記期間における前記回生エネルギーの予想量との合計が閾値以上であることを含む条件が成立した場合、前記電動機を用いて走行することを決定する、請求項７～１１のいずれか１項に記載の走行制御装置。
13. 動力源として電動機および内燃エンジンを備える車両に搭載される走行制御装置が実行する走行制御方法であって、
    各時刻における車両の速度を予想した速度プロファイルを作成するステップと、
    少なくとも前記速度プロファイルに基づいて、前記電動機の回生制動によって回収可能なエネルギーである回生エネルギーを予想する際に用いる各時刻における係数である係数プロファイルを導出するステップと、
    前記速度プロファイルを所定の近似モデルで近似し、前記近似結果と前記係数プロファイルとに基づいて、前記回生エネルギーの予想量を推定するステップと、
    前記回生エネルギーの予想量に基づいて、走行に用いる前記動力源を決定するステップとを備える、走行制御方法。
14. 動力源として電動機および内燃エンジンを備える車両に搭載される走行制御装置のコンピューターに実行させる走行制御プログラムであって、
    各時刻における車両の速度を予想した速度プロファイルを作成するステップと、
    少なくとも前記速度プロファイルに基づいて、前記電動機の回生制動によって回収可能なエネルギーである回生エネルギーを予想する際に用いる各時刻における係数である係数プロファイルを導出するステップと、
    前記速度プロファイルを所定の近似モデルで近似し、前記近似結果と前記係数プロファイルとに基づいて、前記回生エネルギーの予想量を推定するステップと、
    前記回生エネルギーの予想量に基づいて、走行に用いる前記動力源を決定するステップとを備える、走行制御プログラム。

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