KR20190003046A - 하이브리드 자동차 및 그를 위한 주행 모드 제어 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 하이브리드 자동차 및 그를 위한 주행 모드 제어 방법에 관한 것으로, 보다 상세히는 목적지까지의 경로 정보를 이용하여 배터리의 충전량 변동에 관련된 주행 모드 변경을 수행할 수 있는 하이브리드 자동차 및 그 제어방법에 관한 것이다. 본 발명의 일 실시예에 따른 하이브리드 자동차의 모드 전환 제어 방법은, 주행 경로가 결정되는 단계; 상기 주행 경로를 주행 조건에 따라 복수의 구간으로 구분하는 단계; 상기 복수의 구간 각각에 대하여 기 설정된 복수의 클래스 중 해당 구간의 주행 조건에 대응되는 어느 하나의 클래스를 할당하는 단계; 상기 복수의 구간 각각에 대한 에너지 소모량을 판단하는 단계; 상기 복수의 구간 각각에 대한 상기 에너지 소모량을 상기 복수의 클래스 각각 에 대응되는 모드별 에너지 소모율을 참조하여 결정된 순서대로 기 설정된 제1 조건을 만족할 때까지 순차적으로 합산하는 단계; 및 상기 제1 조건을 만족할 때 마지막으로 합산된 구간에 대응되는 제1 클래스를 제1 주행 모드에서 제2 주행 모드로 전환하는 기준인 제2 조건으로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

하이브리드 자동차 및 그를 위한 주행 모드 제어 방법{HYBRID VEHICLE AND METHOD OF CHANGING OPERATION MODE FOR THE SAME}
본 발명은 하이브리드 자동차 및 그를 위한 주행 모드 제어 방법에 관한 것으로, 보다 상세히는 목적지까지의 경로 정보를 이용하여 배터리의 충전량 변동에 관련된 주행 모드 변경을 수행할 수 있는 하이브리드 자동차 및 그 제어방법에 관한 것이다.
하이브리드 자동차(HEV: Hybrid Electric Vehicle)란 일반적으로 두 가지 동력원을 함께 사용하는 차를 말하며, 두 가지 동력원은 주로 엔진과 전기모터가 된다. 이러한 하이브리드 자동차는 내연기관만을 구비한 차량에 비해 연비가 우수하고 동력성능이 뛰어날 뿐만 아니라 배기가스 저감에도 유리하기 때문에 최근 많은 개발이 이루어지고 있다.
이러한 하이브리드 자동차는 어떠한 동력계통(Power Train)을 구동하느냐에 따라 두 가지 주행 모드로 동작할 수 있다. 그 중 하나는 전기모터만으로 주행하는 전기차(EV) 모드이고, 다른 하나는 전기모터와 엔진을 함께 가동하여 동력을 얻는 하이브리드 전기차(HEV) 모드이다. 하이브리드 자동차는 주행 중 조건에 따라 두 모드 간의 전환을 수행한다.
상술한 동력계통에 따른 주행 모드의 구분 외에, 특히 플러그인 하이브리드 자동차(PHEV)의 경우 배터리의 충전 상태(SOC: State Of Charge)의 변동을 기준으로, 방전(CD: Charge Depleting) 모드와 충전 유지(CS: Charge Sustaining) 모드로 주행 모드를 구분할 수도 있다. 일반적으로 CD 모드에서는 배터리의 전력으로 전기 모터를 구동하여 주행하게 되며, CS 모드에서는 배터리 SOC가 더 낮아지지 않도록 엔진의 동력만을 이용하게 된다.
일반적인 PHEV의 경우 주행 부하, 충전 가능 여부, 목적지까지의 거리 등 주행조건과 무관하게 CD 모드로 주행한 후 SOC 소진에 따라 CS 모드로 전환을 수행한다. 이를 도 1을 참조하여 설명한다.
도 1은 일반적인 플러그인 하이브리드 차량의 모드 전환이 수행되는 형태의 일례를 나타낸다.
도 1에서 가로축은 거리를, 상단 그래프의 세로축은 PHEV의 배터리 충전 상태(SOC)를, 하단 그래프의 세로축은 주행 부하를 각각 나타낸다.
도 1의 하단 그래프를 먼저 참조하면, 출발지와 목적지 사이에 도심, 국도, 고속도로 구간이 혼재하며, 고속도로-국도-도심 순으로 주행부하가 상대적으로 낮은 경로가 나타나 있다. 이러한 경로를 주행함에 있어 일반적인 PHEV는 주행 부하의 변동에 대한 고려 없이 출발시에는 CD 모드로 시작하여, SOC가 기 설정된 기준 밑으로 떨어지는 경우 CS 모드로의 전환을 수행한다.
그런데, CD 모드는 저속/저부하 주행시에, CS 모드는 고속/고부하 주행시에 상대적으로 유리한 효율을 보인다. 따라서, 상술한 바와 같이 SOC 값에만 기반하여 모드 전환을 수행하게 되는 경우, 주행 부하와 하이브리드 파워 트레인의 에너지 효율 특성이 고려되지 않기 때문에 경로에 따라 효율이 크게 떨어질 수 있다. 이러한 하이브리드 파워 트레인의 에너지 효율 특성을 도 2를 참조하여 설명한다.
도 2는 일반적인 하이브리드 차량의 파워트레인 에너지 효율 특성을 설명하기 위한 도면이다.
도 2에서 가로축은 파워트레인의 출력(POWER)을, 세로축은 파워트레인의 시스템 효율을 각각 나타낸다.
도 2를 참조하면, 출력이 낮은 구간에서는 전기 모터를 이용한 EV 모드 주행이 효과적이나, EV 모드의 효율과 HEV 모드의 효율이 서로 교차되는 지점(A) 이후로는 HEV 모드 주행이 더 효과적이다. 또한, 일반적으로 전기 모터는 엔진보다 최대 출력 지점(C)에 먼저 도달하게 된다.
따라서, (A) 지점이 CS 모드에서 엔진 기동의 기준이 될 수 있으며, HEV 모드의 효율이 최대가 되는 지점(B)이 CD 모드에서 엔진 기동의 기준이 될 수 있다.
상술한 효율 문제를 개선하기 위해 적응형 모드 전환(Adaptice CD/CS) 방식이 고려될 수 있다. 적응형 모드 전환 방식은 전기 모터만으로 주행 가능한 거리(AER: All Electric Range) 보다 장거리를 주행 하는 경우에 다음 충전 전까지의 주행거리(DUC: Distance Until Charge)와 EV 모드 주행가능거리(DTE: Drive To Empty) 및 주행조건 등을 이용하여 CD/CS모드를 최적 효율에 따라 자동 전환하는 제어 방식이다.
예컨대, 적응형 모드 전환 방식이 적용되는 경우, 차량은 주행 조건에 기반하여 현재의 주행부하가 일정값 이상인 경우 CS 모드로 주행하고, 주행 부하가 낮을 경우 CD 모드로 주행할 수 있다. 물론, 차량은 주행 부하가 큰 구간이라도 DUC≤DTE인 경우, CD 주행으로 SOC를 소진하여 DUC 내에서 SOC를 소진하도록 유도할 수도 있다. 이러한 적응형 모드 전환 방식을 도 3을 참조하여 설명한다.
도 3은 일반적인 플러그인 하이브리드 차량에서 적응형 모드 전환 방식이 적용된 경우 모드 전환이 수행되는 형태의 일례를 나타낸다. 도 3에서 가로축과 세로축의 의미 및 경로 구성은 도 1과 동일한 것으로 가정한다.
도 3을 참조하면, 처음 주행은 CD 모드로 시작되나, 기 설정된 주행 부하를 넘는 구간(여기서는 고속도로)에 진입하는 경우 SOC가 일정 값 이상이라도 CS 모드로 전환하게 되며, DUC≤DTE인 구간에서 다시 CD 모드로 전환되어 효율적인 주행이 가능하다.
그런데, 일반적인 적응형 모드 전환 방식에서는 기 설정된 주행 부하가 고정된 값으로 설정되기 때문에 주행 경로 중 가장 부하가 높은 지점에서의 CS 모드 주행이 보장될 수 없다. 이를 도 4를 참조하여 설명한다.
도 4는 일반적인 적응형 모드 전환 방식의 문제점을 설명하기 위한 도면이다. 도 4에서도 가로축과 세로축의 의미는 도 3과 동일한 것으로 가정한다. 다만, 도 3과 달리 고속도로보다 주행 부하가 낮은 국도가 먼저 경로 상에 위치하며, 모드 전환 기준이 되는 주행 부하가 국도 구간부터 만족되는 것으로 가정한다.
도 4를 참조하면, 처음 주행은 CD 모드로 시작되며, 도심 구간의 주행 부하가 모드 전환 기준 이하로 유지됨에 따라 CD 모드 주행이 유지된다. 이후 모드 전환 기준을 넘어서는 주행 부하를 갖는 구간인 국도에 진입하는 경우 SOC가 일정 값 이상이라도 CS 모드로 전환하게 되는데, DUC≤DTE가 되는 구간이 국도 구간 이내라면 고속도로 구간에 진입하기 전이라도 다시 CD 모드로 전환된다. 따라서, 정작 가장 주행 부하가 가장 큰 고속도로 구간에서는 CS 모드 주행이 불가해지는 문제점이 있다.
결국, 일반적인 적응형 모드 전환 방식에서는 고정된 모드 전환 기준 부하로 인하여 최적 효율 주행이 보장될 수 없다.
본 발명은 보다 효율적으로 모드 전환 제어를 수행하는 방법 및 그를 수행하는 하이브리드 차량을 제공하기 위한 것이다.
특히, 본 발명은 최적의 모드 전환 기준을 가변적으로 설정할 수 있는 방법 및 그를 수행하는 차량을 제공하기 위한 것이다.
본 발명에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기와 같은 기술적 과제를 해결하기 위하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 하이브리드 자동차의 모드 전환 제어 방법은, 주행 경로가 결정되는 단계; 상기 주행 경로를 주행 조건에 따라 복수의 구간으로 구분하는 단계; 상기 복수의 구간 각각에 대하여 기 설정된 복수의 클래스 중 해당 구간의 주행 조건에 대응되는 어느 하나의 클래스를 할당하는 단계; 상기 복수의 구간 각각에 대한 에너지 소모량 및 에너지 효율을 판단하는 단계; 상기 복수의 구간 각각에 대한 상기 에너지 소모량을 상기 에너지 효율이 높은 순서대로 기 설정된 제1 조건을 만족할 때까지 순차적으로 합산하는 단계; 및 상기 제1 조건을 만족할 때 마지막으로 합산된 구간에 대응되는 제1 클래스를 제1 주행 모드에서 제2 주행 모드로 전환하는 기준인 제2 조건으로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 하이브리드 자동차는, 주행 경로가 설정되면, 상기 설정된 주행 경로에 대한 주행 조건 정보를 획득하는 제1 제어기; 및 상기 주행 경로를 상기 획득된 주행 조건 정보에 따라 복수의 구간으로 구분하고, 상기 복수의 구간 각각에 대하여 기 설정된 복수의 클래스 중 해당 구간의 주행 조건에 대응되는 어느 하나의 클래스를 할당하며, 상기 복수의 구간 각각에 대한 에너지 소모량 및 에너지 효율을 판단하여, 상기 복수의 구간 각각에 대한 상기 에너지 소모량을 상기 에너지 효율이 높은 순서대로 기 설정된 제1 조건을 만족할 때까지 순차적으로 합산하고, 상기 제1 조건을 만족할 때 마지막으로 합산된 구간에 대응되는 제1 클래스를 제1 주행 모드에서 제2 주행 모드로 전환하는 기준인 제2 조건으로 결정하는 제2 제어기를 포함할 수 있다.
상기와 같이 구성되는 본 발명의 적어도 하나의 실시예에 관련된 하이브리드 자동차는 보다 효율적으로 모드 전환 제어를 수행할 수 있다.
특히, 적응형 모드 전환 제어를 수행함에 있어 도로 종류, 운전 성향, 주행 부하 등 다양한 요인이 고려되어 최적의 모드 전환 기준 부하가 가변적으로 설정되어 경로 중 최고 부하 구간에서의 CS 모드 주행이 보장될 수 있다.
본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 일반적인 플러그인 하이브리드 차량의 모드 전환이 수행되는 형태의 일례를 나타낸다.
도 2는 일반적인 하이브리드 차량의 파워트레인 에너지 효율 특성을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 일반적인 플러그인 하이브리드 차량에서 적응형 모드 전환 방식이 적용된 경우 모드 전환이 수행되는 형태의 일례를 나타낸다.
도 4는 일반적인 적응형 모드 전환 방식의 문제점을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시예들이 적용될 수 있는 하이브리드 자동차의 파워 트레인 구조의 일례를 나타낸다.
도 6은 본 발명의 실시예들이 적용될 수 있는 하이브리드 자동차의 제어 계통의 일례를 나타내는 블럭도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 모드 전환 방법의 일례를 나타내는 순서도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 모드 변경을 수행하기 위한 데이터 베이스가 구축되는 과정의 일례를 나타낸다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 주행조건 인자와 클래스 분류 관계의 일례를 나타낸다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 모드 변경을 수행하기 위한 데이터 베이스가 구축된 후 업데이트 및 모드 전환 기준 설정이 수행되는 과정의 일례를 나타낸다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 모드 전환 기준을 결정하는 과정의 일례를 나타낸다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 모드 전환 기준 결정 방법에 따를 경우 효과를 도 4와 비교하여 설명하기 위한 도면이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시 예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서 전체에 걸쳐서 동일한 참조번호로 표시된 부분들은 동일한 구성요소들을 의미한다.
본 발명의 실시예에 따른 모드 전환 방법을 설명하기 앞서, 도 5를 참조하여 본 발명의 실시예들이 적용될 수 있는 하이브리드 자동차 구조를 먼저 설명한다.
도 5는 본 발명의 실시예들이 적용될 수 있는 하이브리드 자동차의 파워 트레인 구조의 일례를 나타낸다.
도 5를 참조하면, 내연기관 엔진(ICE, 110)과 변속기(150) 사이에 전기 모터(또는 구동용 모터, 140)와 엔진클러치(EC: Engine Clutch, 130)를 장착한 병렬형(Parallel Type) 하이브리드 시스템을 채용한 하이브리드 자동차의 파워 트레인이 도시된다.
이러한 차량에서는 일반적으로 시동후 운전자가 엑셀레이터를 밟는 경우, 엔진 클러치(130)가 오픈된 상태에서 먼저 배터리의 전력을 이용하여 모터(140)가 구동되고, 모터의 동력이 변속기(150) 및 종감속기(FD: Final Drive, 160)를 거쳐 바퀴가 움직이게 된다(즉, EV 모드). 차량이 서서히 가속되면서 점차 더 큰 구동력이 필요하게 되면, 보조 모터(또는, 시동발전 모터, 120)가 동작하여 엔진(110)을 구동할 수 있다.
그에 따라 엔진(110)과 모터(140)의 회전속도가 동일해 지면 비로소 엔진 클러치(130)가 맞물려 엔진(110)과 모터(140)가 함께, 또는 엔진(110)이 차량를 구동하게 된다(즉, EV 모드에서 HEV 모드 천이). 차량이 감속되는 등 기 설정된 엔진 오프 조건이 만족되면, 엔진 클러치(130)가 오픈되고 엔진(110)은 정지된다(즉, HEV 모드에서 EV 모드 천이). 또한, 하이브리드 차량에서는 제동시 휠의 구동력을 전기 에너지로 변환하여 배터리를 충전할 수 있으며, 이를 제동에너지 회생, 또는 회생 제동이라 한다.
시동발전 모터(120)는 엔진에 시동이 걸릴 때에는 스타트 모터의 역할을 수행하며, 시동이 걸린 후 또는 시동 오프시 엔진의 회전 에너지 회수시에는 발전기로 동작하기 때문에 "하이브리드 스타트 제너레이터(HSG: Hybrid Start Generator)"라 칭할 수 있으며, 경우에 따라 "보조 모터"라 칭할 수도 있다.
상술한 파워 트레인이 적용되는 차량에서 제어기 간의 상호관계가 도 6에 도시된다.
도 6은 본 발명의 실시예들이 적용될 수 있는 하이브리드 자동차의 제어 계통의 일례를 나타내는 블럭도이다.
도 6을 참조하면, 본 발명의 실시예들이 적용될 수 있는 하이브리드 자동차에서 내연기관(110)은 엔진 제어기(210)가 제어하고, 시동발전 모터(120) 및 전기 모터(140)는 모터 제어기(MCU: Motor Control Unit, 220)에 의해 토크가 제어될 수 있으며, 엔진 클러치(130)는 클러치 제어기(230)가 각각 제어할 수 있다. 여기서 엔진 제어기(210)는 엔진 제어 시스템(EMS: Engine Management System)이라도 한다. 또한, 변속기(150)는 변속기 제어기(250)가 제어하게 된다. 경우에 따라, 시동발전 모터(120)의 제어기와 전기 모터(140) 각각을 위한 제어기가 별도로 구비될 수도 있다.
각 제어기는 그 상위 제어기로서 모드 전환 과정 전반을 제어하는 하이브리드 제어기(HCU: Hybrid Controller Unit, 240)와 연결되어, 하이브리드 제어기(240)의 제어에 따라 주행 모드 변경, 기어 변속시 엔진 클러치 제어에 필요한 정보, 및/또는 엔진 정지 제어에 필요한 정보를 그(240)에 제공하거나 제어 신호에 따른 동작을 수행할 수 있다.
보다 구체적으로, 하이브리드 제어기(240)는 차량의 운행 상태에 따라 모드 전환 수행 여부를 결정한다. 일례로, 하이브리드 제어기는 엔진 클러치(130)의 해제(Open) 시점을 판단하고, 해제시에 유압(습식 EC인 경우)제어나 토크 용량 제어(건식 EC인 경우)를 수행한다. 또한, 하이브리드 제어기(240)는 EC의 상태(Lock-up, Slip, Open 등)를 판단하고, 엔진(110)의 연료분사 중단 시점을 제어할 수 있다. 또한, 하이브리드 제어기는 엔진 정지 제어를 위해 시동발전 모터(120)의 토크를 제어하기 위한 토크 지령을 모터 제어기(220)로 전달하여 엔진 회전 에너지 회수를 제어할 수 있다. 아울러, 하이브리드 제어기(240)는 적응형 모드 전환 제어시 모드 전환 조건의 판단 및 전환을 위한 하위 제어기의 제어가 가능하다.
물론, 상술한 제어기간 연결관계 및 각 제어기의 기능/구분은 예시적인 것으로 그 명칭에도 제한되지 아니함은 당업자에 자명하다. 예를 들어, 하이브리드 제어기(240)는 그를 제외한 다른 제어기들 중 어느 하나에서 해당 기능이 대체되어 제공되도록 구현될 수도 있고, 다른 제어기들 중 둘 이상에서 해당 기능이 분산되어 제공될 수도 있다.
이하에서는 상술한 차량 구조를 바탕으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 보다 효율적인 모드 전환 제어 방법을 설명한다.
전술된 바와 같이, 일반적인 적응적 모드 전환 방식에서는 모드간(CD<->CS) 전환의 기준이 되는 주행 부하(이하, "모드 전환 기준 부하"라 칭함)가 획일적으로 결정되어 최고 부하 구간에서 CS 모드 주행이 보장될 수 없었다.
따라서, 본 발명의 일 실시예에서는 주행 경로 정보를 이용하여, 전체 경로 기반으로 다양한 부가 정보를 조합하여 최적의 모드 전환 기준 부하 또는 그에 따른 모드 전환 시점을 설정할 수 있는 하이브리드 차량 및 그 제어방법을 제안한다.
본 실시예의 일 양상에 의하면, 주행 경로 정보는 네비게이션 정보일 수 있다. 여기서, 네비게이션 정보라 함은 도로의 종류, 경사도, 평균차속, 정체도(실시간 교통 정보) 중 적어도 하나를 포함할 수 있으며, 일반적으로 네비게이션 시스템, 즉, AVN(Audio/Video/Navigation) 시스템을 통해 획득될 수 있으나, 반드시 이에 한정되는 것은 아니다. 예컨대, 네비게이션 정보는 텔레매틱스 모뎀을 통해 텔레매틱스 센터로부터 획득되거나, 무선통신 모듈을 이용한 데이터 센터/서버/클라우드 접속을 통해 획득될 수도 있으며, 차속 정보 등은 차량 내의 다양한 센서를 통해 획득될 수도 있다.
또한, 부가 정보라 함은 상술한 네비게이션 정보를 통해 분류되거나, 미리 결정된 복수의 단계로 설정된 주행 조건(이하, 편의상 "클래스(class)"라 칭함), 클래스별 파워트레인 에너지 소모율 정보, 운전자의 운전 성향 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 여기서 클래스는 각종 주행 조건 인자로 결정되는 주행 부하를 EV 모드 주행에 효율적인 순서로 분류한 것일 수 있다. 예컨대, 클래스가 1부터 10까지 10 단계로 분류된 경우, 클래스 1은 EV 모드에서 단위 주행 거리당 배터리 소모량이 가장 낮은 주행 조건을 갖는 주행 부하에 대응될 수 있으며, 클래스 10은 EV 모드에서 단위 주행 거리당 배터리 소모량이 가장 높은 주행 조건을 갖는 주행 부하에 대응될 수 있다.
상술한 정보를 이용한 모드 전환 방법을 도 7을 참조하여 설명한다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 모드 전환 방법의 일례를 나타내는 순서도이다.
도 7을 참조하면, 먼저 데이터 베이스가 구축되며, 구축된 데이터 베이스에 대한 업데이트가 수행될 수 있다(S710). 데이터 베이스에는 클래스 정보 및 클래스별 파워트레인 에너지 소모율 정보가 포함될 수 있다. 클래스별 파워트레인 에너지 소모율 정보는 해당 클래스에 대응되는 주행 부하 조건에서 파워트레인별로 에너지 소모율, 즉, 단위 거리당 에너지 소모량을 나타낸다. 예컨대, 클래스별 파워트레인 에너지 소모율 정보는 각 클래스별로 단위 거리당 CD(EV) 모드에서의 배터리 소모량과 CS(HEV) 모드에서의 연료 소모량 정보를 포함할 수 있다. 또한, 운행중 누적 학습을 통해 클래스별 파워트레인 에너지 소모율 정보가 업데이트될 수 있다. 본 단계에 대해서는 도 8을 참조하여 보다 상세히 후술하기로 한다.
데이터 베이스가 마련된 상태에서 AVN 시스템에 목적지가 설정되는 경우, 출발지에서 목적지까지의 주행 경로 해석이 수행될 수 있다(S720). 예컨대, 본 단계에서 주행 경로 내의 평균 차속, 경사도 등의 정보를 이용하여 주행 경로가 복수의 구간으로 구분될 수 있으며, 구간별로 클래스가 할당될 수 있다.
한편, 데이터 베이스는 차량의 임의의 제어기(예를 들어, AVN 제어기 또는 하이브리드 제어기 등)의 메모리에 저장될 수 있다.
주행 경로 해석이 완료되면, 해석의 결과를 이용하여 모드 전환 기준 부하가 결정될 수 있다(S730). 이때, 모드 전환 기준 부하는 클래스로 해석될 수 있다. 예를 들어, 구분된 구간이 4개이고, 각 구간에 클래스가 1 내지 4가 각각 할당된 경우, 구분된 복수의 구간 중 클래스 4에 해당하는 구간에서 CS 모드로 전환하도록 결정될 수 있다. 여기에 대해서는 도 10 내지 도 11을 참조하여 보다 상세히 후술하기로 한다.
모드 전환 기준 부하가 결정되면, 주행 과정에서 결정된 기준 부하 이상인 구간에 도달함에 따라 모드 전환이 수행될 수 있다(S740).
상술한 각 과정은 크게 오프라인 과정과 온라인 과정으로 다시 구분될 수 있다. 여기서 오프라인 과정이라 함은 차량 제조사에서 개별 운전자의 차량 실주행이 수행되기 전에 데이터 베이스를 구축하는 과정이라 볼 수 있다. 또한, 온라인 과정은 개별 운전자의 목적지 설정을 수반한 실주행 과정을 의미하며, 운전자의 운전 습관이 데이터 베이스의 업데이트에 반영될 수 있다.
오프라인 과정은 도 7의 S710 단계의 업데이트를 제외한 단계에 대응되며, 온라인 과정은 도 7의 S710 단계의 업데이트 및 그 이후 단계에 대응될 수 있다.
먼저, 오프라인 과정을 도 8을 참조하여 설명한다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 모드 변경을 수행하기 위한 데이터 베이스가 구축되는 과정의 일례를 나타낸다.
도 8을 참조하면, 먼저 다양한 주행조건 인자(도로종류, 평균차속, 경사각 등)를 기준으로 다양한 주행조건이 복수의 클래스로 분류될 수 있다(S711). 주행 조건 인자에 따라, 각각의 클래스는 서로 다른 운행 부하 범위에 대응될 수 있다.
이러한 클래스 분류의 일례가 도 9에 도시된다. 도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 주행조건 인자와 클래스 분류 관계의 일례를 나타낸다. 도 9에서는 주행조건 인자가 평균 차속과 경사도이며, 총 4단계로 클래스가 구분되는 경우를 가정한다.
일반적으로 평균 차속과 경사도는 모두 클수록 주행 부하가 높아진다고 볼 수 있다. 따라서 클래스 넘버링이 주행 부하가 낮은 순서에서 높은 순서로 매겨진다고 가정할 때, 평균 차속과 경사도가 모두 낮은 경우 클래스 1이 부여되며, 평균 차속과 경사도가 모두 높은 경우 클래스 4가 부여된다. 다만, 낮은 경사도에 평균 차속이 높은 경우와, 높은 경사도에 차속이 낮은 경우는 넘버링 순서가 문제되는데, 이러한 경우 EV 주행 효율(즉, 적합도, 또는 EV 주행 연료 소모율)을 기준으로 넘버링이 수행될 수 있다. 예컨대, 평균 차속이 높더라도 경사도가 낮은 경우의 EV 주행 효율이, 경사도가 높되 차속이 낮은 경우의 EV 주행 효율이 높은 경우, 전자의 경우가 클래스 2로 넘버링될 수 있다. 이러한 EV 주행 효율은 후술할 “등가 팩터”로 평가될 수 있으며, 등가 팩터 값이 낮을수록 EV 주행에 보다 적합한 것으로 볼 수 있다. 물론, 이는 예시적인 것으로 본 발명은 클래스의 분류 단계 및 넘버링 기준에 한정되지 아니하며, 클래스 넘버 순으로 반드시 주행 부하가 비례해야 하는 것은 아니다.
다시 도 8로 돌아와서, 클래스 분류가 수행된 후에는 클래스별 에너지 소모율이 측정될 수 있다(S712). 클래스별 파워트레인 에너지 소모율은 전술된 바와 같이 각 클래스별로 단위 거리당 CD 모드에서의 배터리 소모량(예컨대, Kwh/km)과 CS 모드에서의 연료 소모량(예컨대, Liter/km)을 포함할 수 있다. 이러한 단위 거리당 에너지 소모량은 차종별로 제조사에서 각 소모량을 실험을 통해 실측하거나, 시뮬레이션 또는 이들의 조합을 통해 획득될 수 있다. 획득된 연료 소모량 정보는 데이터 베이스에 저장될 수 있다.
이러한 단위 거리당 에너지 소모량으로는 주행 모드에 따라 연료의 종류가 상이가 하기 때문에 직접적인 효율 비교가 어렵지만, 클래스간 상대적으로 EV 모드가 효율이 좋은지, HEV 모드가 효율이 좋은지 여부는 비교가 가능하다. 따라서, 클래스별 주행 모드의 효율 비교를 위해 단위 거리당 배터리 소모량과 연료 소모량의 비율이 점수(이하, "등가 팩터"라 칭함)로 환산될 수 있다(S713). 예컨대, EV 모드에 대한 효율을 비교할 경우 등가 팩터는 단위 거리당 [배터리 소모량/연료 소모량]으로 산출하되, 그 단위는 kwh/Liter가 될 수 있으며, 등가 팩터 값이 낮은 클래스일수록 EV 주행에 적합한 것으로 볼 수 있다.
클래스별 등가 팩터 값이 구해지면, 구해진 등가 팩터 값은 각 클래스에 매칭되어 데이터베이스에 저장될 수 있다(S714).
결국, 각 클래스에는 등가 팩터 값과, 파워 트레인별 에너지 소모율 정보가 함께 매칭되며, 등가 팩터 값은 후술할 구간별 에너지 합산의 순서에 적용되고, 에너지 소모율 정보는 해당 구간을 특정 모드로 주행하는데 필요한 에너지량을 산출하는데 사용된다. 또한, 등가 팩터는 전술된 바와 같이 단위 거리당 [배터리 소모량/연료 소모량]이므로, “모드별 에너지 소모율”로 볼 수도 있다.
다음으로, 온라인 과정을 도 10을 참조하여 설명한다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 모드 변경을 수행하기 위한 데이터 베이스가 구축된 후 업데이트 및 모드 전환 기준 설정이 수행되는 과정의 일례를 나타낸다.
도 10을 참조하면, 먼저 학습을 통한 클래스별 에너지 소모율 정보가 보정되는 방식으로 업데이트될 수 있다(S715). 이는 보다 정확한 주행 모드 변경 시점을 정하는 기준을 마련하기 위한 과정으로, 데이터 베이스 생성시의 환경과 실제 개별 운전자의 환경 차이를 보정하기 위함이다. 즉, 이는 전술한 도 8의 S712단계는 제조사의 실험/시뮬레이션 환경에 따라 수행되기 때문에, 실제 개별 운전자의 운전 성향에 따라 동일 거리를 운행하더라도 에너지 소모율이 상이할 수 있기 때문이다.
본 단계는 각 주행 조건에 대응되는 클래스 별로 운전자 성향에 따른 실제 단위거리당 CD 모드 배터리 소모량과 CS모드 연료 소모량을 측정하고, 측정된 소모량 정보에 소정의 학습 계수를 곱한뒤 기존의 소모량 정보에 누적적으로 합산하는 방법으로 수행될 수 있다. 예컨대, 데이터 베이스에 n회차 학습을 거쳐 저장된 배터리 소모량을 B(n)이라 칭하고, 데이터 베이스에 이전 회차(즉, n-1)의 학습으로 마지막으로 업데이트된 배터리 소모량을 B(n-1)이라 칭할 경우, B(n)은 "현재 배터리 소모량/B(n-1)"에 학습 계수를 곱한 값을 B(n-1)에 적용하는 방법으로 업데이트될 수 있다. 따라서, 학습 계수가 높을수록 현재 배터리 소모량이 업데이트 결과에 큰 영향을 미치고, 학습 계수가 낮을수록 적은 영향을 미친다.
경우에 따라, 본 단계는 실시간으로 수행될 수도 있고, 소정 주기로 수행될 수도 있으며, 생략될 수도 있다.
한편, 네비게이션을 통해 목적지가 설정되면, 네비게이션 정보를 통해 출발지에서 목적지까지 경로 내의 주행 조건 인자에 대응되는 정보가 획득될 수 있으며, 주행 조건 인자 정보를 통해 해당 경로는 복수의 구간으로 분류될 수 있으며, 분류된 구간별로 클래스가 할당될 수 있다(S720).
예컨대, 아래 표 1과 같이 출발지와 목적지 사이의 경로는 평균 차속, 경사도 및 도로 종류를 주행 조건 인자로 하여 8개의 구간으로 구분될 수 있다.
구간 1 2 3 ... 8
평균 차속 30 45 80 ... 150
경사도 0 3 0 ... -1
도로 종류 도심 도심 고속도로 ... 간선도로
길이 15 6 25 ... 8
구간별로 클래스가 할당되면 등가 팩터도 함께 데이터 베이스에서 참조될 수 있다. 예컨대, 본 경로에 대한 각 구간별 클래스 및 등가 팩터는 아래와 표 2 와 같이 표현될 수 있다.
구간 1 2 3 ... 8
클래스 2 6 9 ... 5
등가 팩터 0.85 0.97 1.1 ... 0.9
이후, 각 구간은 각 클래스에 대응되는 등가 팩터가 낮은 순으로 재정렬될 수 있으며, 구간별 에너지 소모량이 계산될 수 있다(S731). 등가 팩터가 낮은 순으로 재정렬된다고 함은, EV 주행에 적합한 순서대로 구간 정렬이 수행됨을 의미할 수 있다.
구간별 에너지 소모량은 구간에 할당된 클래스의 단위 거리당 배터리 소모량에 구간별 거리를 곱하여 구해질 수 있다. 구간별 에너지 소모량은 에너지의 단위(예컨대, kWh)로 표현될 수도 있고 SOC로 환산되어 표현될 수도 있다. 구간 순서 재정렬 및 에너지 소모량 계산이 완료된 상태의 일례가 아래 표 3에 나타나 있다.
구간 1 8 2 ... 3
클래스 2 5 6 ... 9
배터리소모량 23 13 11 ... 50
표 3을 참조하면, 표 2에 나타난 등가 팩터가 가장 낮은 클래스 2(0.85)가 할당된 구간 1이 제일 먼저 배치되고, 그 다음으로 등가 팩터가 낮은 클래스 5(0.9)가 할당된 구간 8이 두 번째로 배치되며, 그 세 번째로 등가 팩터가 낮은 클래스 6(0.97)이 할당된 구간 2가 세 번째로 배치됨을 알 수 있다.
구간 재정렬이 완료되면, 특정 기준까지의 잔여 SOC 이상이 될 때까지 구간별 에너지 소모량이 합산될 수 있다(S733). 여기서 구간별 에너지 소모량은 각 구간별 배터리 소모량을 의미할 수 있으며, 합산의 순서는 재정렬 결과에 따를 수 있다. 또한, 특정 기준은 CS 로드로의 강제 전환 기준이 될 수 있다.
예컨대, CS 모드로의 강제 전환 기준이 SOC 0%라 가정하면, 현재 SOC에 대응되는 배터리의 에너지 전부에 해당하는 에너지에 도달할 때까지 합산됨을 의미할 수 있다. 또는, PHEV의 경우 특정 기준까지의 잔여 SOC가 순수 외부 충전 에너지에 해당할 수도 있다. 또 다른 예로, 구간별 에너지 소모량 대신 구간별 거리와 AER이 이용될 수도 있다. 즉, 구간별 거리가 AER 이상에 도달할 때까지 재정렬된 순서대로 합산될 수 있다.
합산이 종료 기준이 만족되면, 마지막으로 합산된 구간에 대응되는 클래스가 임계 클래스로 결정되며, 임계 클래스 또는 그에 인접한 클래스가 모드 전환 기준으로 결정될 수 있다(S735).
상술한 과정을 다시 설명하면, EV 주행이 가장 효율적인 구간 순서대로 EV 주행(즉, CD 모드)이 수행되도록 하고, 그렇지 않은 구간에서는 CS 모드 주행이 수행될 수 있도록 하는 것이다. 따라서, 차량은 S735 단계에서 결정된 클래스에 대응되는 주행 부하 이상에 해당하는 구간(즉, EV 주행 효율이 더 낮은, 또는 균등 팩터가 더 큰 클래스에 대응되는 구간)에 진입함을 감지하면, CS 모드로 전환할 수 있으며, CS 모드 주행 중 해당 주행 부하를 만족하지 못하는 경우나, 해당 주행 부하를 만족하는 구간이라도 DUC가 DTE 이하가 되는 지점에서는 연료 절약 및 SOC 소진을 위해 CD 모드로 전환할 수도 있다.
도 10을 참조하여 전술된 S720 단계 내지 S735 단계를 이해를 돕기 위해 도 11을 참조하여 간략히 추가로 설명한다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 모드 전환 기준을 결정하는 과정의 일례를 나타낸다.
먼저, 도 11의 상단에는 3개의 그래프가 도시된다. 3개의 그래프는 공통적으로 가로축이 출발지에서 목적지까지의 거리를 나타내며, 상단과 중단의 그래프는 세로축이 주행 조건 인자로서 각각 평균 차속과 경사도에 대응된다. 또한, 하단의 그래프는 세로축이 EV 적합성으로, 이는 클래스별 균등 팩터 값에 대응되는 것으로 볼 수 있다.
상단 3개의 그래프를 참조하면, 평균 차속과 경사의 변화에 따라 거리가 4개의 구간으로 구분되며, 구간별로 클래스가 C1에서 C4까지 할당되었다(즉, S720 단계에 대응). 예를 들어, 경사도가 없고 평균 차속이 낮은 첫 구간에서는 클래스 1이 할당되며, 경사도가 있고 평균 차속이 높은 세 번째 구간에서는 클래스 4가 할당된다.
상단 3개의 그래프 중 하단의 EV 적합성 그래프에 따라, 합산을 위한 구간 재정렬이 수행되는 경우(즉, S731 단계), C1, C2, C3, C4 순으로 합산 순서가 결정된다. 물론, S731 단계에 따라 구간별 거리에 따른 구간별 배터리 소모량도 계산된다. 다음으로, S733 단계 및 S735 단계를 도 11의 하단을 참조하여 설명한다.
도 11의 하단에는 합산 과정을 설명하기 위한 그래프가 도시된다. 도 11의 하단에서 그래프의 가로축은 에너지 비교 항목을 구분하며, 세로축은 SOC를 나타낸다. 또한, 각 구간별 배터리 소모량은 SOC로 환산되었으며, 특정 기준까지의 잔여 SOC는 외부 충전 에너지에 해당하는 SOC인 것으로 가정한다.
도 11의 하단 그래프를 참조하면, 외부 충전 에너지에 해당하는 SOC 이상에 도달할 때까지 구간별 배터리 소모량이 C1에 대응되는 구간부터 순차적으로 합산, 즉, Y축 방향으로 축적될 수 있다. C1부터 C3에 대응되는 구간까지 배터리 소모량의 합산이 수행된 경우 소모량 총합이 외부 충전 에너지 이상이 된다. 이러한 경우 클래스 3이 임계 클래스가 된다.
임계 클래스인 클래스 3이 주행 모드 변경 기준이 된다면, 도 11의 상단 그래프를 참조할 때 클래스 3 보다 주행 부하가 큰(즉, EV 적합성이 더 낮은) 클래스 4에 해당하는 3번째 구간에서 CS 모드로 전환될 수 있다.
도 11의 예에서, 모드 전환의 기준은 클래스 3이 될 수 있으나, 설정에 따라 그와 인접한 클래스인 클래스 2 또는 클래스 4가 모드 전환의 기준이 될 수도 있다. 물론, 인접한 클래스 중 클래스 2가 모드 전환 기준이 되는 경우에는 C2 구간에서 CS 모드 주행이 시작되므로, C2 구간보다 보다 주행 부하가 큰 C4 구간이나 C3 구간에 도착하기 전에 DUC≤DTE가 되는 지점에서 CD 모드로 전환될 수 있으며, 이러한 경우 최대 부하 구간인 세 번째 구간(C4)에서의 CS 모드 주행이 보장되지 못할 수도 있다. 따라서, 임계 클래스에 인접한 클래스가 선택된다면, 경우에 따라서(예컨대, 클래스가 가장 높은 구간이 그 다음으로 낮은 클래스 구간보다 뒤에 위치한 경우) 임계 클래스보다 EV 적합성(즉, EV 주행 효율)이 높은 클래스보다는 EV 적합성이 떨어지는 클래스가 주행 모드 변경 조건으로 선택되는 것이 바람직할 수 있다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 모드 전환 기준 결정 방법에 따를 경우 효과를 도 4와 비교하여 설명하기 위한 도면이다.
도 12에서 가로축과 세로축의 의미 및 경로 구성은 도 4와 동일한 것으로 가정한다. 다만, 전술한 본 실시예에 따른 주행 모드 변경 기준이 고속도로 구간에 해당하는 클래스에 대응되는 주행 부하로 결정된 것으로 가정한다.
도 12를 참조하면, 도 4와 유사하게 처음 도심 구간은 CD 모드로 주행하게 된다. 다만, 도 4와 달리 주행 모드 변경 기준이 고속도로 구간에 해당하는 부하이므로, 국도 구간에서도 CD 모드가 유지되며, 가장 주행 부하가 높은 고속도로 구간에서 CS 모드로 전환될 수 있다. 이후 DUC≤DTE가 되는 지점에서 SOC 소진을 위해 CD 모드로 전환될 수 있다.
결국, 본 실시예에 따르면 최고 부하 구간에서의 CS 모드 주행이 보장될 수 있다.
전술된 기재에서 오프라인 과정을 제외한 각 단계의 수행 주체는 하나의 제어기일 수도 있고, 둘 이상의 제어기일 수도 있다. 예컨대, 오프라인 과정을 제외한 각 단계가 모두 하이브리드 제어기에서 수행될 수도 있고, 모드 전환의 기준이 되는 정보(예컨대, 모드 전환 기준 부하, 모드 전환 시점 또는 모드 전환 기준에 대응되는 클래스 정보 등)를 결정하는 과정까지는 해당 기능을 수행하는 제어기(예컨대, AVN 시스템이나 전용의 별도 제어기)에서 수행된 후, 모드 전환의 기준이 되는 정보가 하이브리드 제어기로 전달되면 S740 단계부터 하이브리드 제어기에 의해 수행될 수도 있음은 당업자에 자명하다.
전술한 본 발명은, 프로그램이 기록된 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체는, 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체의 예로는, HDD(Hard Disk Drive), SSD(Solid State Disk), SDD(Silicon Disk Drive), ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장 장치 등이 있다.
따라서, 상기의 상세한 설명은 모든 면에서 제한적으로 해석되어서는 아니되고 예시적인 것으로 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 첨부된 청구항의 합리적 해석에 의해 결정되어야 하고, 본 발명의 등가적 범위 내에서의 모든 변경은 본 발명의 범위에 포함된다.

Claims (22)

  1. 하이브리드 자동차의 모드 전환 제어 방법에 있어서,
    주행 경로가 결정되는 단계;
    상기 주행 경로를 주행 조건에 따라 복수의 구간으로 구분하는 단계;
    상기 복수의 구간 각각에 대하여 기 설정된 복수의 클래스 중 해당 구간의 주행 조건에 대응되는 어느 하나의 클래스를 할당하는 단계;
    상기 복수의 구간 각각에 대한 에너지 소모량을 판단하는 단계;
    상기 복수의 구간 각각에 대한 상기 에너지 소모량을 상기 복수의 클래스 각각에 대응되는 모드별 에너지 소모율을 참조하여 결정된 순서대로 기 설정된 제1 조건을 만족할 때까지 순차적으로 합산하는 단계; 및
    상기 제1 조건을 만족할 때 마지막으로 합산된 구간에 대응되는 제1 클래스를 제1 주행 모드에서 제2 주행 모드로 전환하는 기준인 제2 조건으로 결정하는 단계를 포함하는, 하이브리드 자동차의 모드 전환 제어 방법.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 판단하는 단계는,
    상기 할당된 클래스별로 미리 결정된 에너지 정보를 이용하여 수행되되,
    상기 에너지 정보는,
    상기 복수의 클래스 각각에 대하여 미리 결정된 단위 거리당 에너지 소모량 정보 및 상기 모드별 에너지 소모율에 대한 정보를 포함하는, 하이브리드 자동차의 모드 전환 제어 방법.
  3. 제2 항에 있어서,
    상기 단위 거리당 에너지 소모량 정보는,
    상기 복수의 클래스 각각에 대하여 단위 거리를 EV 모드로 주행할 경우 배터리 소모량에 대한 정보와 HEV 모드로 주행할 경우 연료 소모량에 대한 정보를 포함하는, 하이브리드 자동차의 모드 전환 제어 방법.
  4. 제3 항에 있어서,
    상기 복수의 구간 각각에 대한 상기 에너지 소모량은,
    상기 복수의 구간 각각에 대하여, 해당하는 클래스에 대응되는 상기 배터리 소모량에 구간 길이를 곱하여 산출되는, 하이브리드 자동차의 모드 전환 제어 방법.
  5. 제3 항에 있어서,
    상기 모드별 에너지 소모율에 대한 정보는,
    상기 복수의 클래스 각각에 대한 상기 배터리 소모량과 상기 연료 소모량의 비율을 포함하고,
    상기 비율이 낮을수록 상기 제1 주행 모드에 적합하며,
    상기 모드별 에너지 소모율 참조하여 결정된 순서는,
    상기 비율이 낮을수록 선순위가 되는, 하이브리드 자동차의 모드 전환 제어 방법.
  6. 제1 항에 있어서,
    상기 주행 경로를 주행하는 중에 상기 제2 조건이 만족되는 경우, 상기 제1 주행 모드에서 상기 제2 주행 모드로 전환하는 단계를 더 포함하는, 하이브리드 자동차의 모드 전환 제어 방법.
  7. 제6 항에 있어서,
    상기 제2 조건이 만족되는 경우는,
    상기 복수의 구간 중 상기 제1 클래스에 해당하는 구간에 진입한 경우, 또는 상기 모드별 에너지 소모율을 기준으로 상기 제1 클래스 다음에 위치하는 제2 클래스에 해당하는 구간에 진입한 경우를 포함하는, 하이브리드 자동차의 모드 전환 제어 방법.
  8. 제1 항에 있어서,
    상기 주행 경로가 결정되는 단계는,
    네비게이션 시스템을 통해 목적지가 설정되는 단계를 포함하고,
    상기 주행 조건은,
    평균차속, 경사도, 정체도 중 적어도 하나를 포함하는, 하이브리드 자동차의 모드 전환 제어 방법.
  9. 제1 항에 있어서,
    상기 제1 조건은 상기 순차적으로 합산한 결과가 현재 배터리 잔량 또는 외부 충전 에너지 이상이 되는 경우 만족되고,
    상기 제 1 모드는 방전(CD) 모드를 포함하고,
    상기 제 2 모드는 충전 유지(CS) 모드를 포함하는, 하이브리드 자동차의 모드 전환 제어 방법.
  10. 제 1항 내지 제 9항 중 어느 한 항에 따른 하이브리드 자동차의 모드 전환 제어 방법을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터 해독 가능 기록 매체.
  11. 하이브리드 자동차에 있어서,
    주행 경로가 설정되면, 상기 설정된 주행 경로에 대한 주행 조건 정보를 획득하는 제1 제어기; 및
    상기 주행 경로를 상기 획득된 주행 조건 정보에 따라 복수의 구간으로 구분하고,
    상기 복수의 구간 각각에 대하여 기 설정된 복수의 클래스 중 해당 구간의 주행 조건에 대응되는 어느 하나의 클래스를 할당하며,
    상기 복수의 구간 각각에 대한 에너지 소모량을 판단하여,
    상기 복수의 구간 각각에 대한 상기 에너지 소모량을 상기 복수의 클래스 각각에 대응되는 모드별 에너지 소모율을 참조하여 결정된 순서대로 기 설정된 제1 조건을 만족할 때까지 순차적으로 합산하고,
    상기 제1 조건을 만족할 때 마지막으로 합산된 구간에 대응되는 제1 클래스를 제1 주행 모드에서 제2 주행 모드로 전환하는 기준인 제2 조건으로 결정하는 제2 제어기를 포함하는, 하이브리드 자동차.
  12. 제11 항에 있어서,
    상기 제2 제어기는,
    상기 할당된 클래스별로 미리 결정된 에너지 정보를 이용하여 상기 에너지 소모량을 판단하되,
    상기 에너지 정보는,
    상기 복수의 클래스 각각에 대하여 미리 결정된 단위 거리당 에너지 소모량 정보 및 상기 모드별 에너지 소모율에 대한 정보를 포함하는, 하이브리드 자동차.
  13. 제12 항에 있어서,
    상기 단위 거리당 에너지 소모량 정보는,
    상기 복수의 클래스 각각에 대하여 단위 거리를 EV 모드로 주행할 경우 배터리 소모량에 대한 정보와 HEV 모드로 주행할 경우 연료 소모량에 대한 정보를 포함하는, 하이브리드 자동차.
  14. 제13 항에 있어서,
    상기 복수의 구간 각각에 대한 상기 에너지 소모량은,
    상기 복수의 구간 각각에 대하여, 해당하는 클래스에 대응되는 상기 배터리 소모량에 구간 길이를 곱하여 산출되는, 하이브리드 자동차.
  15. 제13 항에 있어서,
    상기 모드별 에너지 소모율에 대한 정보는,
    상기 복수의 클래스 각각에 대한 상기 배터리 소모량과 상기 연료 소모량의 비율을 포함하는, 하이브리드 자동차.
  16. 제11 항에 있어서,
    상기 주행 경로를 주행하는 중에 상기 제2 조건이 만족되는 경우,
    상기 제2 제어기는,
    상기 제1 주행 모드에서 상기 제2 주행 모드로 전환되도록 제어하는, 하이브리드 자동차.
  17. 제16 항에 있어서,
    상기 제2 조건이 만족되는 경우는,
    상기 복수의 구간 중 상기 제1 클래스에 해당하는 구간에 진입한 경우, 또는 상기 모드별 에너지 소모율을 기준으로 상기 제1 클래스 다음에 위치하는 제2 클래스에 해당하는 구간에 진입한 경우를 포함하는, 하이브리드 자동차.
  18. 제11 항에 있어서,
    상기 제1 제어기는,
    AVN(Audio/Video/Navigation) 제어기를 포함하고,
    상기 주행 조건은,
    평균차속, 경사도, 정체도 중 적어도 하나를 포함하는, 하이브리드 자동차.
  19. 제11 항에 있어서,
    상기 제 1 모드는 방전(CD) 모드를 포함하고,
    상기 제 2 모드는 충전 유지(CS) 모드를 포함하는, 하이브리드 자동차.
  20. 제11 항에 있어서,
    상기 제1 조건은 상기 순차적으로 합산한 결과가 현재 배터리 잔량 또는 외부 충전 에너지 이상이 되는 경우 만족되는, 하이브리드 자동차.
  21. 제13 항에 있어서,
    상기 단위 거리당 에너지 소모량 정보는,
    주행 과정에서 누적적 학습을 통해 업데이트되는, 하이브리드 자동차.
  22. 제15 항에 있어서,
    상기 비율이 낮을수록 상기 제1 주행 모드에 적합하며,
    상기 모드별 에너지 소모율 참조하여 결정된 순서는,
    상기 비율이 낮을수록 선순위가 되는, 하이브리드 자동차.
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