TWI614162B - 應用於混合動力車輛能量管理之行駛模式判斷裝置及方法 - Google Patents

Description

應用於混合動力車輛能量管理之行駛模式判斷裝置及方 法

本發明係有關於一種行駛模式判斷裝置及方法，特別是指一種應用於混合動力車輛能量管理之行駛模式判斷裝置及方法。

汽車為日常生活中相當普遍的交通工具，然而，隨著環保意識的抬頭，世界各國除了致力於提升車輛操作性能之外，如何降低油耗以及減少廢氣排放也是近年來非常重視的研究目標與方向，目前降低油耗的比較常見的方式是將車輛重量進一步減輕，或者是降低車身風阻係數等等。

另外，針對混合動力車而言，更可透過能量管理來達到降低油耗以及減少廢氣排放之功能，例如，透過控制馬達與引擎的動力分配的方式，但此種能量管理的方式必須先經過精確判斷出車輛的行駛模式，才能夠算出所需的控制參數以準確地進行動力分配，否則並無法達到預期的效果。

然而，目前習知的能量管理方式，大多都是透過車輛過去行駛的資料(例如車輛過去的功率需求或車速等等)，來判斷車輛現在的行駛模式，然後才計算出控制參數以控制車輛的能量分配，因 此導致控制的時間點太慢，甚至控制參數錯誤的情形發生，例如，在判斷出現在的行駛模式後，車輛已經在另外一個行駛模式了，而產生控制參數錯誤的問題，反而造成車輛的負擔。

有鑑於上述問題，本發明提供一種應用於混合動力車輛能量管理之行駛模式判斷裝置，包括行車偵測模組、處理模組及能量管理模組。其中行車偵測模組偵測混合動力車輛未來將行駛的當前路段與未來路段且取得複數個行車資料，並依據行車資料輸出未來行車資訊。上述行車偵測模組可以包括有攝像單元(如攝影機)、雷達單元(如紅外線雷達感測器或超音波雷達感測器)等智慧型感知器及導航單元(如導航機)。

上述攝像單元可以持續拍攝前方道路路段的影像而取得交通號誌辨識資訊與行駛環境資訊，交通號誌辨識資訊可以包括當前道路限速、混合動力車輛目前行駛於何種道路(如高速公路或快速道路)、前方車輛或障礙物數量等等，而行駛環境資訊可以是混合動力車輛目前行駛環境為都市、郊區或山路等等。

上述雷達單元可偵測與前方車輛或障礙物的相對參數，所述相對參數可以是混合動力車輛與前車或障礙物之相對距離、混合動力車輛與前車或障礙物之相對速度等等。導航單元則可包括GPS單元與圖資資料庫，以取得車輛位置資訊以及當前路段與未來路段的路況資訊(如有無塞車、施工、事故或未來行駛環境為都市、郊區或高速公路等等)。承上所述，所述多個行車資料即可包括上述 行車偵測模組所偵測到的交通號誌辨識資訊、智慧型感知器資訊(即行駛環境資訊與相對參數)及導航資訊(即車輛位置資訊與路況資訊)。

其中，行駛模式判斷裝置更可包括有判斷模組，連接於行車偵測模組，以判斷上述行車資料是否正常，舉例來說，判斷結果可為交通號誌辨識資訊正常、智慧型感知器資訊正常，導航資訊不正常(如下雨造成導航單元接收不到訊號)，而未來行車資訊可為上述判斷模組的判斷結果。

處理模組連接於行車偵測模組且包括有複數個行駛模式，處理模組依據未來行車資訊判斷混合動力車輛行駛於當前路段或未來路段的至少其中一個路段時分別為其中一個行駛模式。上述複數個行駛模式可以包括有走停模式(如車輛於塞車路段而走走停停)、都市模式(如車輛行駛於都市)、郊區模式(如車輛行駛於郊區)、高速模式(如車輛行駛於高速公路)，山路模式(如車輛行駛於山路)、爬坡模式(如車輛於爬坡狀態)或下坡模式(如車輛於下坡狀態)，又或者更包括有其它行駛模式。也就是說，處理模組可依據未來行車資訊判斷當前路段是哪一個行駛模式(如走停模式或都市模式等)或/及判斷出至少一個未來路段是哪一個行駛模式(如郊區模式或高速模式等)。

能量管理模組連接於處理模組，能量管理模組可對應處理模組判斷出的行駛模式預先計算出車輛控制參數，於混合動力車輛即將行駛於當前路段或未來路段至少其中一個路段時，能量管理 模組即依據車輛控制參數控制混合動力車輛的能量分配(如控制馬達與引擎的輸出動力比例，或者也可以控制單一動力源的能量分配，如控制引擎的輸出扭力或控制變速器的齒輪比等等)。也就是說，能量管理模組可針對處理模組所判斷出當前路段的行駛模式計算出一個車輛控制參數或/及針對處理模組所判斷出未來路段的行駛模式計算出另一車輛控制參數，以分別依據不同的車輛控制參數控制混合動力車輛的能量分配。

藉此，本發明透過未來行車資訊預先判斷出混合動力車輛未來將行駛的道路(包括當前路段與未來路段)為哪一種行駛模式，並針對未來各道路的行駛模式預先計算出對應的控制參數，使混合動力車輛在即將進入未來的各道路時，可即時依據上述控制參數去控制混合動力車輛的能量分配，達到能夠有足夠的資訊與時間精準計算出控制參數，且混合動力車輛能夠確實因應未來的各道路進行最佳的能量管理分配，達到有效降低混合動力車輛油耗與減少廢氣排放。

本發明更提供一種應用於混合動力車輛能量管理之行駛模式判斷方法，包括：偵測一混合動力車輛未來將行駛的一當前路段與一未來路段並取得複數個行車資料；依據該些行車資料輸出一未來行車資訊；依據該未來行車資訊判斷該混合動力車輛行駛於該當前路段或該未來路段的至少其中一者時分別為複數個行駛模式的其中之一；對應判斷出的該行駛模式預先計算出一車輛控制參數；及於該混合動力車輛即將行駛於該當前路段或該未來路段至中 其中一者時，依據該車輛控制參數控制該混合動力車輛的能量分配。

1‧‧‧行駛模式判斷裝置

2‧‧‧混合動力車輛

10‧‧‧行車偵測模組

11‧‧‧攝像單元

12‧‧‧雷達單元

13‧‧‧導航單元

14‧‧‧GPS單元

15‧‧‧圖資資料庫

20‧‧‧處理模組

21‧‧‧行駛模式

30‧‧‧能量管理模組

40‧‧‧判斷模組

d1‧‧‧行車資料

d2‧‧‧未來行車資訊

d3‧‧‧車輛控制參數

S01~S05‧‧‧行駛模式判斷方法步驟

第1圖係本發明行駛模式判斷裝置之裝置方塊圖。

第2圖係本發明行駛模式判斷裝置之運作流程圖。

第3圖係本發明行駛模式判斷裝置之方法圖。

第4圖係本發明行駛模式判斷裝置之第一行駛模式判斷流程圖。

第5圖係本發明行駛模式判斷裝置之第二行駛模式判斷流程圖。

第6圖係本發明行駛模式判斷裝置之第三行駛模式判斷流程圖。

第7圖係本發明行駛模式判斷裝置之第四行駛模式判斷流程圖。

請參第1、2圖所示，本發明提供一種應用於混合動力車輛能量管理之行駛模式判斷裝置1，應用於一混合動力車輛2，所述行駛模式判斷裝置1包括行車偵測模組10、處理模組20及能量管理模組30。

上述行車偵測模組10偵測混合動力車輛2未來將行駛的當前路段與未來路段(如偵測當前路段與未來路段上的交通號誌、環境、路況、匝道數量等等)且取得複數個行車資料d1，並依據這些行車資料d1輸出未來行車資訊d2。其中當前路段可以是混合動力車輛2前方將要行駛的路段，而未來路段可以是混合動力車輛2未來要行駛的路段，也可以說是當前路段之後的道路路段。上述行車偵測模組10可包括有攝像單元11(如攝影機)、雷達單元12(如紅外線雷達感測 器或超音波雷達感測器)等智慧型感知器以及導航單元13(如導航機)。

攝像單元11可以持續拍攝混合動力車輛2前方路段的影像且以影像識別技術辨識並取得交通號誌辨識資訊與行駛環境資訊，例如辨識交通標誌內容以得知其速限值、辨識環境影像而得知混合動力車輛2在都市中行駛。因此，交通號誌辨識資訊可包括有當前道路限速(如道路限速為50km/h)、混合動力車輛2目前行駛於何種道路(如高速公路、快速道路或一般平面道路等)、前方車輛或障礙物數量等等，而行駛環境資訊可包括混合動力車輛2目前行駛環境為都市、郊區或山路等資訊。

雷達單元12可偵測混合動力車輛2與前方車輛或障礙物的相對參數，例如：混合動力車輛2與前方車輛或障礙物之相對距離、混合動力車輛2與前方車輛或障礙物之相對速度等等。導航單元13則可包括GPS單元14與圖資資料庫15，以取得車輛位置資訊(即車輛地理位置)以及當前路段與未來路段的路況資訊(如有無塞車、施工、事故或未來行駛環境為都市、郊區或高速公路等等)。因此，上述多個行車資料d1即可包括行車偵測模組10所偵測到的交通號誌辨識資訊、智慧型感知器資訊(即上述行駛環境資訊與相對參數)及導航資訊(即上述車輛位置資訊與路況資訊)。

處理模組20連接於行車偵測模組10且包括有複數個行駛模式21，處理模組20接收並依據未來行車資訊d2判斷混合動力車輛2行駛於當前路段或未來路段的至少其中一個路段時分別為其中 一個行駛模式21。上述複數個行駛模式21可以包括有走停模式(如車輛位於塞車路段而走走停停)、都市模式(如車輛行駛於都市)、郊區模式(如車輛行駛於郊區)、高速模式(如車輛行駛於高速公路)，山路模式(如車輛行駛於山路)、爬坡模式(如車輛於爬坡狀態)或下坡模式(如車輛於下坡狀態)，又或者更包括有其它行駛模式，此部分並不侷限。而處理模組20可依據未來行車資訊d2判斷當前路段或未來路段的至少其中一個路段為上述其中一個行駛模式21，也就是說，處理模組20可依據未來行車資訊d2判斷當前路段是哪一個行駛模式21(如走停模式或都市模式等)或/及判斷出未來路段是哪一個行駛模式21(如郊區模式或高速模式等)，行駛模式21的判斷方式容後詳述。

能量管理模組30連接於處理模組20，能量管理模組30對應處理模組20所判斷出的行駛模式21預先計算出一車輛控制參數d3，於混合動力車輛2即將行駛於當前路段或未來路段至少其中一個路段時，能量管理模組30即依據車輛控制參數d3控制混合動力車輛2的能量分配(如控制馬達與引擎的輸出動力比例)。也就是說，能量管理模組30可針對處理模組20所判斷出當前路段的行駛模式21計算出一個車輛控制參數d3或/及針對處理模組20所判斷出未來路段的行駛模式21計算出另一車輛控制參數d3，以對應不同道路路段分別依據不同的車輛控制參數d3控制混合動力車輛2的能量分配，再進一步詳言之，若處理模組20判斷當前路段為走停模式，而未來路段為高速模式時，能量管理模組30是預先針對當前路段的走停模式與未來路段的高速模式分別預先計算出不同的車輛控制參數d3。

其中，上述導航單元13更設定有導航路線，於混合動力車輛2行駛於導航路線上時，處理模組20判斷當前路段與未來路段分別為其中一個行駛模式21，換句話說，由於混合動力車輛2是行駛在預設的導航路線上，因此，可利用導航單元13所偵測在上述導航路線的路況資訊，去判斷混合動力車輛2在導航路線上的當前路段與多個未來路段分別為何種行駛模式21，也就是說，處理模組20能夠長程預測混合動力車輛2的行駛模式21，例如，處理模組20可預先判斷混合動力車輛2未來1小時內在各個道路路段分別的行駛模式21。而當混合動力車輛2未行駛於導航路線上時(或者無設定導航路線時)，判斷當前路段為其中一個行駛模式21，也就是說，由於混合動力車輛2並未行駛在導航路線上，因此，處理模組20僅可先藉由交通號誌辨識資訊、行駛環境資訊、相對參數、車輛位置資訊及路況資訊短程判斷當前路段是何種行駛模式21，例如：處理模組20可預先判斷混合動力車輛2未來10分鐘內在混合動力車輛2所行駛的當前路段之行駛模式21(因不確定車輛未來會行駛於哪個道路路段)。

上述行駛模式判斷裝置1更可包括一判斷模組40，連接於行車偵測模組10與處理模組20，判斷模組40用以判斷各行車資料d1是否正常，舉例來說，行車偵測模組10在偵測過程中可能因為氣候因素(如下雨)導致行車資料d1不清楚而造成不正常的情形發生，如攝像單元11拍攝畫面模糊或者導航單元13接收不到衛星訊號等等。

於一實施例中，當判斷模組40判斷車輛位置資訊與路況 資訊(也就是導航資訊)不正常時，所述處理模組20判斷出的行駛模式21為中可信度，而於行車資料d1皆正常時，處理模組20判斷出的行駛模式21為高可信度，藉此，本發明進一步針對行駛模式21的可信度作判斷，而找出行駛模式21，可用來作為能量管理模組30計算車輛控制參數d3的參考依據，例如：能量管理模組30依據不同可信度所判斷出的行駛模式21，而計算出不同的車輛控制參數d3，舉例來說，能量管理模組30可進一步依據不同的行駛模式21來調整馬達與引擎各別的輸出比例。

接著，再就本發明之行駛模式判斷方法配合圖式說明如下：如第3圖所示，所述行駛模式判斷方法包括以下步驟：步驟S01：偵測一混合動力車輛未來將行駛的一當前路段與一未來路段並取得複數個行車資料d1，所述當前路段可以是混合動力車輛前方將要行駛的路段，而未來路段可以是混合動力車輛未來要行駛的路段，複數個行車資料d1可包括上述交通號誌辨識資訊、行駛環境資訊、相對參數、車輛位置資訊及路況資訊等等。步驟S02：依據該些行車資料d1輸出一未來行車資訊d2，所述未來行車資訊d2可包括上述多個行車資料d1之偵測結果。步驟S03：依據該未來行車資訊d2判斷該混合動力車輛行駛於該當前路段或該未來路段的至少其中一者時分別為複數個行駛模式的其中之一；步驟S04：對應判斷出的該行駛模式預先計算出一車輛控制參數d3；步驟S05：於該混合動力車輛即將行駛於該當前路段或該未來路段至中其中一者時，依據該混 合動力車輛控制參數d3控制該車輛的能量分配。

上述步驟S02與步驟S03之間更包括分別判斷該些行車資料d1是否正常；且於步驟S03中，更包括：於該些行車資料d1皆正常時，進一步判斷該混合動力車輛是否行駛於對應該導航資訊之一導航路線上，若是，判斷該當前路段與該未來路段分別為該些行駛模式的其中之一，也就是能夠長程判斷混合動力車輛的行駛模式，若否，則判斷該當前路段為該些行駛模式的其中之一，也就是僅能短程判斷混合動力車輛的行駛模式。

上述步驟S02與步驟S03之間更可包括分別判斷該些行車資料d1是否正常，例如可能因為氣候因素(如下雨)導致行車資料d1不清楚而造成不正常的情形發生，而在該些行車資料d1皆正常時，判斷出的行駛模式為高可信度。而於導航資訊不正常時，判斷出的行駛模式為中可信度，透過可信度的判斷也可用來作為能量管理模組30計算車輛控制參數d3的參考依據，例如：能量管理模組30依據不同可信度計算出不同車輛控制參數d3。

再如第4至7圖所示，為本發明針對不同行駛模式21的具體判斷實施例，請參第4圖並配合第2圖所示，為判斷混合動力車輛未來行駛於走停模式之判斷流程圖，首先，由行車偵測模組10取得交通號誌辨識資訊、智慧型感知器資訊(即上述行駛環境資訊與相對參數)及導航資訊(即上述車輛位置資訊與路況資訊)等行車資料d1，接著判斷交通號誌辨識資訊、智慧型感知器資訊及導航資訊是否正常，若只有交通號誌辨識資訊正常或全部行車資料d1都不正 常，即以過去一段時間的駕駛者功率變化(如駕駛踩踏油門踏板的情形)及車速變化顯示為塞車，來判斷混合動力車輛將行駛於走停模式，但為低可信度。若只有導航資訊不正常，即以前車或前方障礙物數量很多且混合動力車輛與前車或前方障礙物相對距離快速減少且相對速度增加的情況下，判斷混合動力車輛將行駛於走停模式，可信度為中。若交通號誌辨識資訊、智慧型感知器資訊及導航資訊皆正常，且導航資訊顯示未來路況為塞車、混合動力車輛行駛於導航路線及前車數量或前方障礙物很多且混合動力車輛與前車或障礙物相對距離快速減少且相對速度增加時，判斷混合動力車輛長程行駛於走停模式，可信度為高。但若混合動力車輛未行駛於導航路線或未設定導航路線時，則僅能判斷混合動力車輛短程行駛於走停模式。

請參第5圖所示，為判斷混合動力車輛未來行駛於都市模式之判斷流程圖，其中，若交通號誌辨識資訊、智慧型感知器資訊及導航資訊皆不正常，則以過去一段時間的駕駛者功率變化及車速變化顯示為在都市中行駛，來判斷混合動力車輛將行駛於都市模式，但為低可信度。若只有交通號誌辨識資訊正常，則以交通號誌辨識資訊顯示目前限速為都市限速及過去一段時間的駕駛者功率變化及車速變化顯示為在都市中行駛，來判斷混合動力車輛將行駛於都市模式，為中低可信度。若只有交通號誌辨識資訊與智慧型感知器資訊正常，則當智慧型感知器資訊判斷環境為都市，且交通號誌辨識資訊顯示目前限速為都市限速時，判斷混合動力車輛將行駛於 都市模式，為中可信度。若交通號誌辨識資訊、智慧型感知器資訊及導航資訊皆正常，且混合動力車輛行駛於導航路線上、導航資訊顯示未來在都市行駛及交通號誌辨識資訊顯示為都市限速時，判斷混合動力車輛長程行駛於都式模式，可信度為高，此外，更可加入一判斷條件，如前車及前方障礙物的數量、態樣、相對距離及相對速度變化大(如前車數量改變很快、前方有時是汽車而有時變機車或行人及混合動力車輛與前車距離忽遠忽近及相對速度忽大忽小)，以提昇判斷可信度(此圖面省略繪示)。但若混合動力車輛未行駛於導航路線時，則僅能判斷混合動力車輛短程行駛於都式模式。

請參第6圖所示，為判斷混合動力車輛未來行駛於郊區模式之判斷流程圖，其中，若交通號誌辨識資訊、智慧型感知器資訊及導航資訊皆不正常，則以過去一段時間的駕駛者功率變化及車速變化顯示為在郊區中行駛，來判斷混合動力車輛將行駛於郊區模式，但為低可信度。若只有交通號誌辨識資訊正常，則以交通號誌辨識資訊顯示目前速限為郊區限速以及過去一段時間的駕駛者功率變化及車速變化顯示為在郊區中行駛，來判斷混合動力車輛將行駛於郊區模式，為中低可信度。若只有交通號誌辨識資訊與智慧型感知器資訊正常，則當智慧型感知器資訊判斷環境為郊區，且交通號誌辨識資訊顯示目前速限為郊區限速時，判斷混合動力車輛將行駛於郊區模式，為中可信度。若交通號誌辨識資訊、智慧型感知器資訊及導航資訊皆正常，且導航資訊顯示未來在郊區行駛及交通號誌辨識資訊顯示為郊區限速時，判斷混合動力車輛長程行駛於郊區模 式，可信度為高，此外，更可加入一判斷條件，如前車及前方障礙物的數量較為固定、前車及前方障礙物的態樣固定(以汽車與機車為主)、前車及前方障礙物相對距離及相對速度變化量小，以提昇判斷可信度(圖未表示)。但若混合動力車輛未行駛於導航路線時，則僅能判斷混合動力車輛短程行駛於郊區模式。

請參第7圖所示，為判斷混合動力車輛未來行駛於高速模式之判斷流程圖，其中，若交通號誌辨識資訊、智慧型感知器資訊及導航資訊皆不正常，則以過去一段時間的駕駛者功率變化及車速變化顯示為在高速路段行駛，來判斷混合動力車輛將行駛於高速模式，但為低可信度。若只有交通號誌辨識資訊正常，則以交通號誌辨識資訊顯示目前速限為高速路段限速以及過去一段時間的駕駛者功率變化及車速變化顯示為在高速路段(如高速公路或快速道路)行駛，來判斷混合動力車輛將行駛於高速模式，為中低可信度。若只有交通號誌辨識資訊與智慧型感知器資訊正常，則當智慧型感知器資訊判斷環境為高速路段，且交通號誌辨識資訊顯示目前限速為高速路段限速時，判斷混合動力車輛將行駛於高速模式，為中可信度。若交通號誌辨識資訊、智慧型感知器資訊及導航資訊皆正常，且導航資訊顯示未來在高速路段行駛及交通號誌辨識資訊為高速路段限速時，判斷混合動力車輛長程行駛於高速模式，可信度為高，此外，更可加入一判斷條件，如前車及前方障礙物的數量較為固定、前車及前方障礙物以汽車為主、混合動力車輛與前車及前方障礙物的相對距離及相對速度變化量小及車道數量多(圖未表示)，以提昇 判斷可信度。但若混合動力車輛未行駛於導航路線時，則僅能判斷混合動力車輛短程行駛於高速模式。

此外，本發明也有可能是由複數個行駛模式21中，判別出具有較高可信度的行駛模式21。例如，本發明行駛模式判斷裝置1依據未來行車資訊d2判斷出有許多行駛模式21符合時(如都市模式與走停模式皆符合)，可選出上述各行駛模式21中可信度最高的作為最後車輛控制參數d3的計算依據。

以上所舉實施例僅供說明之用，實際上並不侷限於此，對於其他模式(如爬坡模式或下坡模式等)的判斷方法與上述所舉實施例大同小異，在此則不逐一贅述，但此等對於不同行駛模式的簡易判斷方法變化，均應在本發明技術特徵之範疇涵蓋範圍內，特此申明。

綜上所述，本發明透過未來行車資訊預先判斷出混合動力車輛未來將行駛的道路(包括當前路段與未來路段)為哪一種行駛模式，並針對未來各道路的行駛模式預先計算出對應的控制參數，使混合動力車輛在即將進入未來的各道路時，可即時依據上述控制參數去控制混合動力車輛的能量分配，達到能夠有足夠的資訊與時間精準計算出控制參數，且混合動力車輛能夠確實因應未來的各道路進行量佳的能量管理分配，達到有效降低混合動力車輛油耗與減少廢氣排放。

雖然本發明的技術內容已經以較佳實施例揭露如上，然其並非用以限定本發明，任何熟習此技藝者，在不脫離本發明之精 神所作些許之更動與潤飾，皆應涵蓋於本發明的範疇內，因此本發明之保護範圍當視後附之申請專利範圍所界定者為準。

1‧‧‧行駛模式判斷裝置

2‧‧‧混合動力車輛

10‧‧‧行車偵測模組

20‧‧‧處理模組

21‧‧‧行駛模式

30‧‧‧能量管理模組

Claims (10)

1. 一種應用於混合動力車輛能量管理之行駛模式判斷方法，包括下列步驟：(a)偵測一混合動力車輛未來將行駛的一當前路段與一未來路段並取得複數個行車資料；(b)依據該些行車資料輸出一未來行車資訊；(c)依據該未來行車資訊判斷該混合動力車輛行駛於該當前路段或該未來路段的至少其中一者時分別為複數個行駛模式的其中之一；(d)對應判斷出的該行駛模式預先計算出一車輛控制參數；及(e)於該混合動力車輛即將行駛於該當前路段或該未來路段至少其中一者時，依據該車輛控制參數控制該混合動力車輛的能量分配，該能量分配係指該混合動力車輛之馬達與引擎的輸出動力比例。
2. 如請求項1所述之應用於混合動力車輛能量管理之行駛模式判斷方法，其中該些行車資料包括一交通號誌辨識資訊、一行駛環境資訊、與前方車輛或障礙物之一相對參數及一導航資訊。
3. 如請求項1所述之應用於混合動力車輛能量管理之行駛模式判斷方法，其中該步驟(c)中更包括：判斷該複數個行駛模式之可信度，其中該些可信度至少包括：於該些行車資料皆正常時，判斷出的該行駛模式為一高可信度、以及於該些行車資料之其中一 者不正常時，判斷出的該行駛模式為一中可信度、以及於該些行車資料皆不正常時，判斷出的該行駛模式為一低可信度。
4. 如請求項3所述之應用於混合動力車輛能量管理之行駛模式判斷方法，於步驟(d)中之判斷出的該行駛模式為該些行駛模式中可信度最高之行駛模式。
5. 如請求項1所述之應用於混合動力車輛能量管理之行駛模式判斷方法，其中於該步驟(c)更包括：分別判斷該些行車資料是否正常，於該些行車資料皆正常時，進一步判斷該混合動力車輛是否行駛於對應該導航資訊之一導航路線上，若是，判斷該當前路段與該未來路段分別為該些行駛模式的其中之一，若否，則判斷該當前路段為該些行駛模式的其中之一。
6. 一種應用於混合動力車輛能量管理之行駛模式判斷裝置，應用於一混合動力車輛，該行駛模式判斷裝置包括：一行車偵測模組，偵測該混合動力車輛未來將行駛的一當前路段與一未來路段且取得複數個行車資料，並依據該些行車資料輸出一未來行車資訊；一處理模組，連接於該行車偵測模組且包括有複數個行駛模式，該處理模組接收並依據該未來行車資訊判斷該混合動力車輛行駛於該當前路段或該未來路段的至少其中一者時分別為複數個行駛模式的其中之一；及一能量管理模組，連接於該處理模組，該能量管理模組對應該處理模組判斷出的該行駛模式預先計算出一車輛控制參數，於 該混合動力車輛即將行駛於該當前路段或該未來路段至少其中一者時，該能量管理模組即依據該車輛控制參數控制該混合動力車輛的能量分配，該能量分配係指該混合動力車輛之馬達與引擎的輸出動力比例。
7. 如請求項6所述之應用於混合動力車輛能量管理之行駛模式判斷裝置，其中該行車偵測模組包括有一攝像單元與一雷達單元，該攝像單元係持續拍攝並辨識環境影像，而該雷達單元持續偵測與前方車輛或障礙物之相對關係，該些行車資料包括一交通號誌辨識資訊、一行駛環境資訊及與前方車輛或障礙物之一相對參數。
8. 如請求項6所述之應用於混合動力車輛能量管理之行駛模式判斷裝置，其中該行車偵測模組更包括一導航單元，該導航單元包括有一GPS單元與一圖資資料庫，而該些行車資料更包括一車輛位置資訊與對應該當前路段與該未來路段之一路況資訊。
9. 如請求項8所述之應用於混合動力車輛能量管理之行駛模式判斷裝置，其中該導航單元更設定有一導航路線，於該混合動力車輛行駛於該導航路線時，該處理模組判斷該當前路段與該未來路段分別為該些行駛模式的其中之一；若該混合動力車輛未行駛於該導航路線時，判斷該當前路段為該些行駛模式的其中之一。
10. 如請求項6所述之應用於混合動力車輛能量管理之行駛模式判斷裝置，更包括一判斷模組，連接於該行車偵測模組與該處理模組，該判斷模組用以判斷該些行車資料是否正常。