WO2014080803A1 - ハイブリッド車両の制御装置 - Google Patents

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WO2014080803A1
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vehicle
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hybrid vehicle
control device
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PCT/JP2013/080579
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孝信 澤田
健太郎 渡邊
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日産自動車株式会社
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Definitions

  • the present invention relates to a control apparatus for a hybrid vehicle that includes an engine and a motor in a travel drive source, and can select an electric vehicle mode that travels using only the motor and a hybrid vehicle mode that travels using the drive force of the engine and motor. It is an invention.
  • the congestion status and vehicle speed information on the planned travel route are determined based on statistical data of all other vehicles that have traveled on the planned planned travel route. That is, in the conventional hybrid vehicle control device, the statistical data on the planned travel route includes information that is completely different from the own vehicle such as the vehicle type and the displacement such as the displacement. Therefore, if running mode scheduling is performed using this statistical data, it does not match the running situation of the host vehicle, and it is difficult to schedule an appropriate running mode. And since scheduling of driving modes does not match the driving conditions of the host vehicle, there is a problem that it is difficult to improve fuel consumption because the fuel consumption of the engine cannot be suppressed.
  • An object of the present invention is to provide a control device for a hybrid vehicle.
  • a control apparatus for a hybrid vehicle of the present invention includes an engine and a motor as a travel drive source, and the travel mode is an electric vehicle mode that stops the engine and uses only the motor as a travel drive source.
  • the vehicle is mounted on a hybrid vehicle that can select a hybrid vehicle mode that uses both the engine and the motor as a travel drive source, and includes a navigator, an information acquisition unit, and a vehicle control unit.
  • the navigator sets a planned travel route from the current location of the host vehicle to the destination.
  • the said information acquisition part acquires the information corresponding to the attribute of the own vehicle from the information of the other vehicle which drive
  • the vehicle control unit schedules a travel mode on the planned travel route based on the selection information acquired by the information acquisition unit.
  • the information acquisition unit selects and acquires the vehicle information corresponding to the attribute of the host vehicle from the information of the other vehicle that has traveled on the planned travel route set by the navigator. Then, based on the acquired selection information, the vehicle control unit schedules the travel mode on the planned travel route.
  • scheduling of the driving mode for example, scheduling of the driving mode according to the driving situation of the host vehicle is performed rather than scheduling with reference to the average information of all vehicles. be able to. Therefore, the motor can be used efficiently, and fuel consumption of the engine can be appropriately suppressed to improve fuel efficiency.
  • FIG. 1 is an overall system diagram illustrating a hybrid vehicle to which a control device according to a first embodiment is applied. It is a flowchart which shows the flow of the vehicle control process performed in the vehicle control part of Example 1.
  • FIG. It is explanatory drawing which shows the division
  • FIG. 3 is a control block diagram illustrating an interval EV coefficient calculation process executed by the hybrid vehicle control apparatus according to the first embodiment.
  • FIG. 3 is a control block diagram illustrating an MG maximum output value calculation process executed by the hybrid vehicle control apparatus according to the first embodiment. It is explanatory drawing which shows the relationship between MG maximum output value setting map and initial stage SOC center and SOC width.
  • FIG. Time information indicating acquired vehicle speed information / scheduled travel mode / battery SOC at the time of vehicle control by the vehicle control device of the comparative example, and acquired vehicle information / scheduled travel mode / battery SOC at the time of vehicle control by the vehicle control device of the first embodiment It is a chart. It is a whole system figure which shows the hybrid vehicle to which the control apparatus of Example 2 was applied.
  • Example 1 First, the configuration of the hybrid vehicle control device according to the first embodiment will be described by dividing it into “the overall system configuration of the hybrid vehicle”, “the configuration of the vehicle control system”, and “the configuration of the vehicle control process”.
  • FIG. 1 is an overall system diagram illustrating a hybrid vehicle to which the hybrid vehicle control device of the first embodiment is applied.
  • the overall system configuration of the hybrid vehicle according to the first embodiment will be described below with reference to FIG.
  • the hybrid vehicle S in the first embodiment is a rear-wheel drive FR hybrid vehicle (an example of a hybrid vehicle).
  • the drive system of the FR hybrid vehicle S includes an engine Eng, a first clutch CL1, a motor / generator MG, a second clutch CL2, an automatic transmission AT, and a transmission input shaft IN.
  • FL is the left front wheel
  • FR is the right front wheel.
  • the engine Eng is a gasoline engine or a diesel engine, and performs engine start control, engine stop control, throttle valve opening control, fuel cut control, and the like based on an engine control command from the vehicle control unit 1.
  • a first clutch CL1 is connected to the engine output shaft via a flywheel FW.
  • the first clutch CL1 is a clutch interposed between the engine Eng and the motor / generator MG, and a first clutch control hydraulic pressure generated by a hydraulic unit (not shown) based on a control command from the vehicle control unit 1.
  • the first clutch CL1 is, for example, a normally closed type in which complete engagement, slip engagement, and complete release are controlled by a stroke control using a hydraulic actuator having a piston while being completely engaged by an urging force of a diaphragm spring.
  • a dry single plate clutch is used.
  • the first clutch CL1 is a mode switching mechanism that switches between an electric vehicle mode using only the motor / generator MG as a travel drive source and a hybrid vehicle mode using both the engine Eng and the motor / generator MG as a travel drive source. It has become.
  • the motor / generator MG is a synchronous motor / generator in which a permanent magnet is embedded in a rotor and a stator coil is wound around a stator, and the three-phase generated by the inverter 2 based on a control command from the vehicle control unit 1. It is controlled by applying an alternating current.
  • This motor / generator MG is driven to rotate by receiving power supplied from the battery 3, and can also operate as an electric motor that starts the engine Eng and drives the left and right rear wheels RL and RR (hereinafter, this operation state is referred to as “operating state”).
  • the rotor When the rotor receives rotational energy from the engine Eng and the left and right rear wheels RL and RR, it functions as a generator that generates electromotive force at both ends of the stator coil, and may charge the battery 3 (Hereinafter, this operation state is referred to as “regeneration”). Note that the rotor of the motor / generator MG is connected to the transmission input shaft IN of the automatic transmission AT.
  • the second clutch CL2 is a clutch interposed between the motor / generator MG and the left and right rear wheels RL, RR, and is generated by a hydraulic unit (not shown) based on a control command from the vehicle control unit 1. Engagement / slip engagement / release is controlled by the two-clutch control hydraulic pressure.
  • a normally open wet multi-plate clutch or a wet multi-plate brake capable of continuously controlling the oil flow rate and hydraulic pressure with a proportional solenoid is used.
  • the automatic transmission AT is interposed between the motor / generator MG and the left and right rear wheels RL and RR.
  • the automatic transmission AT can change a stepped gear stage such as forward 7 speed / reverse 1 speed according to the vehicle speed, accelerator opening, etc. It is a stepped transmission that switches automatically.
  • a propeller shaft PS is connected to the transmission output shaft of the automatic transmission AT.
  • the propeller shaft PS is coupled to the left and right rear wheels RL and RR via a differential DF, a left drive shaft DSL, and a right drive shaft DSR.
  • an optimum frictional engagement element (clutch that is disposed on the torque transmission path and that meets a predetermined condition) Or the brake) is selected and the second clutch CL2 is selected. That is, the second clutch CL2 is not newly added as a dedicated clutch independent of the automatic transmission AT.
  • the FR hybrid vehicle S has an electric vehicle mode (hereinafter referred to as “EV mode”) and a hybrid vehicle mode (hereinafter referred to as “HEV mode”) as a driving mode depending on a driving mode, that is, a driving drive source. And).
  • EV mode electric vehicle mode
  • HEV mode hybrid vehicle mode
  • the “EV mode” is a mode in which the first clutch CL1 is disengaged, the engine Eng is stopped, and the vehicle travels only with the driving force of the motor / generator MG.
  • the “EV mode” has a motor travel mode and a regenerative travel mode. This “EV mode” is selected when the required drive torque is low and the remaining charge of the battery 3 (hereinafter referred to as “battery SOC (abbreviation of State Of Charge)”) is secured.
  • the “HEV mode” is a mode in which the first clutch CL1 is engaged and the vehicle is driven by the driving forces of both the engine Eng and the motor / generator MG.
  • the “HEV mode” has a motor assist travel mode, a power generation travel mode, and an engine travel mode.
  • the “HEV mode” is selected when the required drive torque is high or when the battery SOC is insufficient.
  • the vehicle control system of the FR hybrid vehicle S includes a vehicle control unit 1, an inverter 2, a battery 3, a navigation system (navigator) 4, and a communication unit 5. Configured.
  • the vehicle control unit 1 is a vehicle control apparatus according to the present invention, and includes a microcomputer having a plurality of CPUs, peripheral components, various actuators, and the like.
  • this vehicle control part 1 has the acquisition part 1a and the control part 1b.
  • the acquisition unit 1a is constituted by one of the CPUs of the vehicle control unit 1, and corresponds to an information acquisition unit that acquires vehicle information that matches the attribute of the host vehicle from the data center 8.
  • the control unit 1b is constituted by one of the CPUs of the vehicle control unit 1, and corresponds to a vehicle control unit that executes a vehicle control process to be described later and schedules a travel mode on the planned travel route of the FR hybrid vehicle S. . Further, the vehicle control unit 1 receives vehicle speed information from the vehicle speed sensor 6A, battery SOC information from the SOC monitoring unit 6B that constantly monitors the battery SOC, and an instruction to shift to the eco mode that suppresses current consumption of the battery 3. Switch ON / OFF information from the eco switch 6C to be input is input.
  • the navigation system 4 includes a storage unit 4a, a calculation unit 4b, and a display (not shown).
  • the storage unit 4a includes road environment information such as road curvature radius, gradient, intersection, signal, railroad crossing, pedestrian crossing, speed limit, tollgate, and road attribute information (highway, main road, general road, residential area, etc.) Is a memory for storing map information including
  • the arithmetic unit 4b is an arithmetic circuit that receives a signal from a satellite and detects the absolute position of the FR hybrid vehicle S on the earth.
  • the calculation unit 4b refers to the map stored in the storage unit 4a, specifies the position (current location) where the current FR hybrid vehicle S is present, and sets the planned travel route from the current location to the destination. To do.
  • the planned travel route and road ring information / road attribute information on the route are input to the vehicle control unit 1.
  • a display (not shown) is provided in the passenger compartment and is visible from the driver.
  • the communication unit 5 is connected to the vehicle control unit 1 and wirelessly communicates with a data center 8 having traffic information and statistical traffic data (telematics communication) via a communication network such as a wireless base station and the Internet (not shown). I do.
  • This “communication” is bidirectional, and information is transmitted from the acquisition unit 1 a of the vehicle control unit 1 to the data center 8 via the communication unit 5, and information is transmitted from the data center 8 via the communication unit 5. Can be received and input to the acquisition unit 1a of the vehicle control unit 1.
  • various devices such as a mobile phone, DSRC, and wireless LAN can be adopted. Information input to the acquisition unit 1a via the communication unit 5 is input to the navigation system 4 as necessary.
  • FIG. 2 is a flowchart illustrating a flow of a vehicle control process executed by the vehicle control unit according to the first embodiment. Hereinafter, each step of the flowchart of FIG. 2 showing the contents of the vehicle control process will be described.
  • step S1 a planned travel route from the current location to the destination is set by the navigation system 4, and the process proceeds to step S2.
  • the driver inputs a destination to the navigation system 4 by manual operation.
  • the navigation system 4 searches for a plurality of travel routes based on the input destination information, the current location information detected based on the signal from the satellite, and the map information stored in the storage unit 4a. Is displayed on the display. Then, the driver selects and sets a planned travel route from the retrieved travel routes.
  • the set scheduled travel route is transmitted to the data center 8 via the communication unit 5.
  • step S2 following the setting of the planned travel route in step S1, attribute information of the host vehicle is transmitted from the acquisition unit 1a of the vehicle control unit 1 to the data center 8 via the communication unit 5, and the process proceeds to step S3.
  • the “own vehicle attribute information” is vehicle information about the FR hybrid vehicle, and is preset in the acquisition unit 1a.
  • “attributes” include vehicle type (SUV: Sport Utility Vehicle, sedan, sports sedan, two-wheeled vehicle, etc.), vehicle weight, displacement, drive system (electric vehicle, hybrid vehicle, engine vehicle / An internal combustion engine vehicle, a fuel cell vehicle, etc.) and an eco-switch state (switch ON / switch OFF).
  • step S3 following the transmission of the host vehicle information in step S2, the acquisition unit 1a acquires statistical traffic data on the planned travel route, that is, information on other vehicles, from the data center 8 via the communication unit 5.
  • the process proceeds to S4.
  • the data center 8 selects statistical traffic data (vehicle information) that matches the attribute transmitted from the acquisition unit 1a, and transmits only the selected statistical traffic data.
  • the “statistical traffic data” are vehicle speed, acceleration, and gradient determined for each reference position interval on the road called a node set in the data center 8.
  • the “gradient” is irrelevant to the attribute of the host vehicle and is transmitted based on the map information.
  • step S4 following the acquisition of the statistical traffic data in step S3, the set planned travel route is divided into a plurality of sections, and the section traffic speed, the section acceleration, and the section gradient in each divided section are selected and acquired. Calculation is performed from the data, and the process proceeds to step S5.
  • This route division is scheduled from the current location to the destination as shown in FIG. 3 according to the division reference positions set based on various LINK information necessary for route division that can be acquired by the FR hybrid vehicle S. This is done by dividing the travel route into a predetermined number (here n).
  • the process proceeds to step S6.
  • the “EV coefficient” is the ratio between the power consumption when traveling in a section with the power of only the motor / generator MG and the fuel consumption when traveling in the same section with the power of only the engine Eng. is there.
  • the section EV coefficient first, as shown in FIG. 4, based on preset vehicle information, electric power indicating the power consumption with respect to the required driving force when traveling with the power of only the motor / generator MG.
  • a consumption map and a fuel consumption map indicating the fuel consumption with respect to the required driving force when traveling with the power of only the engine Eng are set.
  • the target section was driven with the power of the motor / generator MG alone.
  • the power consumption (section power consumption) with respect to the required section driving force at the time and the fuel consumption (section fuel consumption) with respect to the section required driving power when the target section is driven by the power of only the engine Eng are obtained.
  • the section fuel consumption is divided by the section power consumption to obtain the EV coefficient (section EV coefficient) in the target section.
  • the “vehicle information” includes, for example, vehicle weight, air resistance coefficient, vehicle front projected area, rolling resistance coefficient, motor efficiency, engine efficiency, transmission efficiency, and the like.
  • the “section required driving force” is the required driving force in the target section. This section required driving force is determined by the section vehicle speed, section acceleration, and section gradient of the target section calculated in step S4.
  • step S6 following the calculation of the section EV coefficient in step S5, the planned travel mode in each section set by dividing the planned travel route into a plurality of sections is set, and the process proceeds to step S7.
  • the “scheduled travel mode” is a target travel mode in the target section.
  • the scheduled travel mode is set based on the section EV coefficient calculated in step S6. That is, in the section in which the section EV mode is 1 or more, the planned travel mode is set to “EV mode”. On the other hand, in the section in which the section EV mode is less than 1, the scheduled travel mode is set to “EV mode” in descending order of the section EV coefficient.
  • steps S1 to S6 are executed before traveling, that is, when a planned traveling route is set.
  • step S7 following the setting of the planned travel mode in step S6, an MG maximum output value during actual travel (hereinafter referred to as “current MG maximum output value”) is calculated, and the process proceeds to step S8.
  • “MG maximum output value” is the current maximum output value of motor / generator MG determined in accordance with battery SOC.
  • the setting of the MG maximum output value differs depending on whether the planned travel mode of the currently traveling section is set to “EV mode” or “HEV mode”. That is, as shown in FIG.
  • the shift amount of the MG maximum output value setting map according to the initial SOC center (indicated as “Sc_i” in FIG. 6) that is the SOC information when the motor output becomes zero in the initial MG maximum output value setting map Calculate.
  • the shift amount is added to the initial MG maximum output value setting map, and the Z line of the initial MG maximum output value setting map is shifted.
  • the SOC center in this initial MG maximum output value setting map and the SOC width (shown as “SW” in FIG. 6) from when the motor output becomes zero to the maximum output in the initial MG maximum output value setting map.
  • step S8 following the calculation of the current MG maximum output value in step S7, a travel mode for actual travel (hereinafter referred to as “actual travel mode”) is set, and the process proceeds to step S9. .
  • actual travel mode a travel mode for actual travel
  • the required driving force is obtained from the current accelerator opening, vehicle speed, and road surface gradient.
  • the current MG maximum output value obtained in step S7 is compared with the required driving force.
  • step S9 following the setting of the actual travel mode in step S8, it is determined whether or not the hybrid vehicle has reached the destination. In the case of YES (arriving at the purpose), the process proceeds to the end, and this vehicle control process is terminated. If NO (no arrival at the destination), the process returns to step S7.
  • steps S7 to S9 are executed during traveling.
  • FIG. 8 shows acquired vehicle speed information / scheduled travel mode / battery SOC at the time of vehicle control by the vehicle control device of the comparative example, and acquired vehicle information / scheduled travel mode / battery at the time of vehicle control by the vehicle control device of the first embodiment. It is a time chart which shows SOC.
  • FIG. 8 shows acquired vehicle speed information / scheduled travel mode / battery SOC at the time of vehicle control by the vehicle control device of the comparative example, and acquired vehicle information / scheduled travel mode / battery at the time of vehicle control by the vehicle control device of the first embodiment. It is a time chart which shows SOC.
  • the planned travel route is set by the navigation system. Subsequently, communication with the data center is performed, and data relating to the vehicle speed is acquired from the statistical traffic data on the set scheduled travel route. At this time, the average vehicle speed of all the vehicles accumulated in the data center is acquired as vehicle speed data. Then, the set planned traveling route is divided into a plurality of sections, and the section vehicle speed in each divided section is calculated from the acquired statistical traffic data.
  • the planned travel mode of each section set by dividing the planned travel route is determined.
  • the planned travel mode is set based on a predetermined vehicle speed, for example. That is, when the vehicle speed is lower than a preset threshold value (referred to as “EV-HEV switching threshold value” in FIG. 8), the scheduled travel mode is set to “EV mode”. When the vehicle speed is equal to or higher than the EV-HEV switching threshold, the planned travel mode is set to “HEV mode”.
  • the section vehicle speed is lower than the EV-HEV switching threshold in the section n1 shown in FIG. 8, and therefore, the planned travel mode is set to “EV mode” in the section n1. Is set. Further, since the section vehicle speed exceeds the EV-HEV switching threshold in the sections n2 to n3 shown in FIG. 8, the scheduled travel mode is set to “HEV mode” in the sections n2 to n3. Further, in the section n4 shown in FIG. 8, the section vehicle speed is again lower than the EV-HEV switching threshold, and therefore, in this section n4, the planned travel mode is set to “EV mode”. In section n5 shown in FIG. 8, the section vehicle speed again exceeds the EV-HEV switching threshold, and therefore, in this section n5, the scheduled travel mode is set to “HEV mode”.
  • the navigation system 4 sets the planned travel route in step S1 in the flowchart shown in FIG. Then, it progresses to step S2 and transmits the own vehicle information to the data center 8. And it progresses to step S3 and acquires statistical traffic data from the data center 8.
  • the data center 8 refers to the own vehicle information sent from the FR hybrid vehicle S, that is, the attribute of the FR hybrid vehicle S, and statistical traffic data (here, vehicle speed and acceleration) regarding the vehicle that matches the attribute. Sort out. Then, the selected statistical traffic data is output. Thereby, the vehicle control part 1 acquires the statistical traffic data of the other vehicle which matched the attribute of the own vehicle.
  • step S4 the process proceeds to step S4, and after dividing the planned travel route into a plurality of sections, the process proceeds from step S5 to step S6 to obtain the EV coefficient of each section, and the schedule of each section is determined based on the section EV coefficient. Set the driving mode.
  • the section vehicle speed is significantly lower than the section vehicle speed acquired by the hybrid vehicle control device of the comparative example. Therefore, although not shown here, the section EV coefficient becomes high, and the planned travel mode is set to “EV mode” in this section n5.
  • step S6 when the planned travel mode of each section is set in step S6, the process proceeds from step S7 to step S8, and the current MG maximum output value is determined based on the current SOC information. At the same time, set the actual driving mode.
  • the battery SOC remains relatively at the time when the vehicle has traveled through the section n4 shown in FIG. 8 (time t).
  • the planned travel mode of the section being traveled is “EV mode”
  • the initial MG maximum output value setting map is not shifted. Therefore, if the battery SOC is relatively high, the MG maximum output value increases and the actual travel mode Will be easily set to "EV mode”. If the actual travel mode is set to “EV mode”, the vehicle can travel without driving the engine Eng, and the total fuel consumption can be reduced.
  • the planned travel mode is set to “HEV mode” in the section n5 shown in FIG. 8 as in the hybrid vehicle control device of the comparative example
  • the initial MG maximum output value setting map is shifted. For this reason, even when the battery SOC remains relatively at the end of traveling in the section n4 shown in FIG. 8 (time t), the MG maximum output value becomes low, and the actual traveling mode is also changed to the “HEV mode”. It becomes easy to set. If the actual travel mode is set to “HEV mode”, the engine Eng is driven to travel, and the battery SOC cannot be used appropriately. It becomes impossible to reduce fuel consumption.
  • the section EV coefficient necessary for setting the planned travel mode is calculated, the section required driving force is obtained from the section vehicle speed, the section acceleration, and the section gradient. ing. Therefore, the calculation accuracy of the section EV coefficient can be improved as compared with the case where the section driving force is obtained based only on the section vehicle speed, for example. As a result, the travel mode can be set more optimally, and the battery SOC can be used appropriately, thereby improving fuel consumption.
  • the eco switch state is included in the attribute of the own vehicle. That is, the information of the other vehicle that matches the state of the eco switch of the FR hybrid vehicle S is acquired. Thereby, since the driving mode can be scheduled based on information closer to the state of the host vehicle, the setting of the driving mode can be made more optimal, and fuel efficiency can be further improved.
  • An electric vehicle mode including an engine Eng and a motor / generator (motor) MG as a travel drive source, and stopping the engine Eng and using only the motor / generator (motor) MG as a travel drive source ( EV mode) and an FR hybrid vehicle S capable of selecting a hybrid vehicle mode (HEV mode) using both the engine Eng and the motor / generator (motor) MG as a travel drive source,
  • a navigation system (navigator) 4 for setting a planned travel route from the current location of the vehicle to the destination;
  • An acquisition unit (information acquisition unit) 1a that acquires vehicle information that matches (corresponds to) the attribute of the host vehicle from statistical traffic data (vehicle information of other vehicles) of the vehicle that has traveled on the planned travel route; Based on the selection information acquired by the acquisition unit (information acquisition unit) 1a, a control unit (vehicle control unit) 1b that schedules a travel mode on the planned travel route is provided.
  • the control unit (vehicle control unit) 1b travels on the planned travel route based on vehicle speed information and vehicle acceleration information among the selection information acquired by the acquisition unit (information acquisition unit) 1a.
  • the mode scheduling is performed. As a result, it is possible to make the driving mode setting more optimal than when scheduling the driving mode without using the vehicle acceleration information, and more appropriately use the battery SOC, thereby improving fuel efficiency. Can be achieved.
  • the FR hybrid vehicle S includes an eco switch 6C that inputs an instruction to shift to an eco mode that suppresses current consumption of the battery 3 that is a power source of the motor / generator MG.
  • the acquisition unit (information acquisition unit) 1a is configured to acquire information in which the control state of the eco switch 6C matches the own vehicle from the statistical traffic data of the vehicle (vehicle information of other vehicles). As a result, the running mode can be scheduled based on information closer to the state of the host vehicle, and fuel efficiency can be further improved.
  • Example 2 The second embodiment is an example where the statistical traffic data of the data center has a small amount of information corresponding to the attribute of the own vehicle.
  • FIG. 9 is an overall system diagram showing a hybrid vehicle to which the hybrid vehicle control device of the second embodiment is applied. Hereinafter, based on FIG. 9, the vehicle control apparatus of the hybrid vehicle of Example 2 is demonstrated.
  • the acquisition unit (information acquisition unit) 1a of the vehicle control unit 1 includes a correction unit (information correction unit) 1c.
  • the correction unit 1c is an arithmetic circuit that corrects the acquired selection information when the acquisition information obtained from the data center 8 via the communication unit 5 by the acquisition unit 1a is less than a predetermined amount.
  • the attribute information item of the own vehicle is set. Decrease.
  • the attribute information items of the host vehicle preset in the acquisition unit 1a are vehicle type: sedan, displacement: 3.5 liters, and drive method: hybrid vehicle.
  • the statistical traffic data stored in the data center 8 it is assumed that the statistical traffic data regarding the “hybrid vehicle” is less than a predetermined amount.
  • the “driving method” is deleted from the item of attribute information transmitted from the vehicle control unit 1 to the data center 8 by the correction unit 1c.
  • the acquisition unit 1a acquires statistical traffic data from the data center 8 again. Thereby, regardless of the driving method, information regarding a vehicle whose vehicle type is a sedan and whose displacement is 3.5 liters can be acquired.
  • the correction unit 1a when the statistical traffic data (other vehicle information) stored in the data center 8 has less than a predetermined amount of data corresponding to the attribute of the own vehicle, Data that matches the attributes of the vehicle may be weighted in advance. That is, the correction unit 1c performs predetermined weighting on the statistical traffic data (other vehicle information) of all vehicle types accumulated in the data center 8 and the data that matches the attributes of the host vehicle. Then, the acquisition unit 1a calculates the weighted average value (weighted average value) of the data that matches the data of all the vehicle types and the attributes of the host vehicle as in the following formula [Formula (2)], thereby scheduling the driving mode. The sorting information to be used for the operation is calculated.
  • Vr_predict (n) Selection information used for running mode scheduling
  • Vs_all (n) Average information of all vehicles in the target section n
  • Vs_s (n) Average information of vehicles matching the own vehicle attribute in the target section n a
  • B Weighting coefficient.
  • the acquisition unit (information acquisition unit) 1a includes a correction unit (information correction unit) 1c that corrects the selection information when the acquired selection information is less than a predetermined amount.
  • the correction unit (information correction unit) 1c is configured to reduce items indicating the attributes of the host vehicle. Thereby, even if there is little information corresponding to the attribute of the own vehicle, it is possible to easily ensure information necessary for scheduling of the travel mode.
  • the correction unit (information correction unit) is configured to weight each of vehicle information of all vehicles that have traveled along the planned travel route and vehicle information of vehicles corresponding to the attributes of the host vehicle. . Thereby, even if there is little information corresponding to the attribute of the own vehicle, it is possible to easily ensure information necessary for scheduling of the travel mode.
  • Example 1 As mentioned above, although the control apparatus of the hybrid vehicle of this invention was demonstrated based on Example 1 and Example 2, it is not restricted to these Examples about concrete structure, Each claim of a claim Design changes and additions are permitted without departing from the spirit of the invention.
  • the data center 8 selects data that matches the attribute of the own vehicle.
  • the statistical traffic data may not completely match the attribute information transmitted from the FR hybrid vehicle 1. That is, a criterion (similar range criterion) for “corresponding to the attribute of the own vehicle” is determined in advance, and if the data meets the criterion, it is determined by selecting “corresponding to the attribute of the own vehicle”. What should I do?
  • the present invention is not limited thereto.
  • it may be the number of stops or the engine start frequency.
  • the running mode is scheduled based on the number of times the engine Eng is started and the number of stops of the hybrid vehicle.
  • stop includes not only a complete stop state in which the vehicle speed is zero, but also a state in which it can be determined that the vehicle is stopped when the vehicle speed becomes a predetermined value or less.
  • the attribute of the own vehicle transmitted from the acquisition unit 1a of the vehicle control unit 1 is not limited to the above-described attribute, and may be an item related to the own vehicle. Further, information (such as age and gender) of the driver who drives the own vehicle, local traffic characteristics, and the like may be included.
  • the attribute information of the own vehicle is transmitted from the FR hybrid vehicle S, and the statistical traffic data is selected by the data center 8 before vehicle control.
  • An example of transmission to part 1 is shown.
  • information on other vehicles is selected in the data center 8.
  • the statistical traffic data acquired from the data center 8 in the own vehicle, that is, the FR hybrid vehicle S may be selected to acquire selection information that matches the attribute of the own vehicle.
  • vehicle information of other vehicles on the planned travel route may be acquired by inter-vehicle communication with other vehicles in addition to being acquired from the data center 8.
  • statistical traffic information may be stored in the navigation system 4 in advance, and may be acquired from the stored statistical traffic information, or may be acquired from the travel history of other vehicles stored in the host vehicle. .
  • the driver when the planned travel route is set in the navigation system 4, the driver finally selects and sets the planned travel route.
  • the present invention is not limited to this.
  • the planned travel route may be set with reference to the travel history information when starting the travel. In that case, a plurality of travel routes may not be displayed on the display provided in the vehicle interior.
  • the EV coefficient is calculated in the vehicle control unit 1 .
  • the EV coefficient is calculated in the data center 8, and the vehicle control unit 1 acquires a necessary calculation result. May be.
  • the “EV coefficient” is an example of the ratio between the power consumption and the fuel consumption.
  • the “EV coefficient” travels in a certain section with the power of only the motor / generator MG. It may be a difference between the power consumption in this case and the fuel consumption when traveling in the same section with the power of only the engine Eng.
  • the driving mode may be scheduled for each section by predicting one section ahead.
  • the vehicle control process is terminated when it is determined that the vehicle has arrived at the destination.
  • the vehicle control process may be terminated by a driver's manual operation, and the destination is not set. Even when the vehicle arrives at the registered point (home), the vehicle control process may be terminated.

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Abstract

適切な走行モードのスケジューリングを行うことで、燃費向上を図ることができるハイブリッド車両の制御装置を提供すること。 走行駆動源としてエンジン（Eng）及びモータ/ジェネレータ（MG）を備え、走行モードとして、モータ/ジェネレータ（MG）のみを走行駆動源とする電気自動車モードと、エンジン（Eng）とモータ/ジェネレータ（MG）を走行駆動源とするハイブリッド車モードとを選択可能なＦＲハイブリッド車両（Ｓ）に搭載される。そして、現在地から目的地までの予定走行経路を設定するナビゲーションシステム（４）と、予定走行経路を走行した他車両の情報から、自車両の属性に対応する車両情報を取得する取得部（１ａ）と、この選別情報に基づいて予定走行経路での走行モードのスケジューリングを行う制御部（１ｂ）と、を備える。

Description

ハイブリッド車両の制御装置
　本発明は、走行駆動源にエンジン及びモータを備え、モータのみの駆動力で走行する電気自動車モードと、エンジン及びモータの駆動力で走行するハイブリッド車モードとを選択可能なハイブリッド車両の制御装置に関する発明である。
　従来、走行駆動源にガソリン等の燃料を使用して駆動するエンジンと、バッテリを電力源として駆動するモータを有するハイブリッド車両に搭載され、予め設定された予定走行経路上の混雑状況や車速情報を考慮して、バッテリの充放電制御を行うハイブリッド車両の制御装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。
特開2001-314004号公報
　しかしながら、従来のハイブリッド車両の制御装置では、予定走行経路上の混雑状況や車速情報は、対象となる予定走行経路を走行したすべての他車両の統計データに基づいて決定される。すなわち、従来のハイブリッド車両の制御装置では、予定走行経路における統計データに、自車両とは車両タイプや排気量等の車両の属性が全く異なる情報も含まれている。
　そのため、この統計データを利用して走行モードのスケジューリングを行ってしまうと、自車両の走行状況にマッチせず、適切な走行モードのスケジューリングを行うことが難しかった。そして、走行モードのスケジューリングが自車両の走行状況に合わないため、エンジンの燃料消費量を抑制しきれず、燃費向上を図ることが難しいという問題があった。
　本発明は、上記問題に着目してなされたもので、予定走行経路における他車両の車両情報を利用して走行モードのスケジューリングを行う際に、適切なスケジューリングを行うことで燃費向上を図ることができるハイブリッド車両の制御装置を提供することを目的とする。
　上記目的を達成するため、本発明のハイブリッド車両の制御装置は、走行駆動源としてエンジン及びモータを備え、走行モードとして、前記エンジンを停止させると共に前記モータのみを走行駆動源とする電気自動車モードと、前記エンジンと前記モータの双方を走行駆動源とするハイブリッド車モードとを選択可能なハイブリッド車両に搭載され、ナビゲーターと、情報取得部と、車両制御部と、を備える。
　前記ナビゲーターは、自車両の現在地から目的地までの予定走行経路を設定する。
　前記情報取得部は、前記予定走行経路を走行した他車両の情報から、自車両の属性に対応する情報を取得する。
　前記車両制御部は、前記情報取得部によって取得された選別情報に基づいて、前記予定走行経路での走行モードのスケジューリングを行う。
　本発明のハイブリッド車両の制御装置では、情報取得部により、ナビゲーターによって設定された予定走行経路を走行した他車両の情報から、自車両の属性に対応する車両情報が選別して取得される。そして、車両制御部により、取得された選別情報に基づいて、予定走行経路での走行モードのスケジューリングが行われる。
　すなわち、走行モードのスケジューリングを行う際に参照する情報を選別取得することで、例えば全車両平均の情報を参照してスケジューリングする場合よりも、自車両の走行状況に合わせた走行モードのスケジューリングを行うことができる。そのため、モータを効率的に利用することができ、エンジンの燃料消費量を適切に抑制して、燃費向上を図ることできる。
実施例１の制御装置が適用されたハイブリッド車両を示す全体システム図である。 実施例１の車両制御部にて実行される車両制御処理の流れを示すフローチャートである。 予定走行経路の分割を示す説明図である。 実施例１のハイブリッド車両の制御装置にて実行される区間ＥＶ係数の演算処理を示す制御ブロック図である。 実施例１のハイブリッド車両の制御装置にて実行されるＭＧ最大出力値の演算処理を示す制御ブロック図である。 ＭＧ最大出力値設定マップと初期SOC中心・SOC幅との関係を示す説明図である。 実施例１のハイブリッド車両の制御装置にて実行される実際の走行モードの設定処理を示す制御ブロック図である。 比較例の車両制御装置での車両制御時の取得車速情報・予定走行モード・バッテリSOCと、実施例１の車両制御装置での車両制御時の取得車両情報・予定走行モード・バッテリSOCを示すタイムチャートである。 実施例２の制御装置が適用されたハイブリッド車両を示す全体システム図である。
　以下、本発明のハイブリッド車両の制御装置を実施するための形態を、図面に示す実施例１及び実施例２に基づいて説明する。
　（実施例１）
　まず、実施例１のハイブリッド車両の制御装置の構成を、「ハイブリッド車両の全体システム構成」、「車両制御システムの構成」、「車両制御処理の構成」に分けて説明する。
　［ハイブリッド車両の全体システム構成］
　図１は、実施例１のハイブリッド車両の制御装置が適用されたハイブリッド車両を示す全体システム図である。以下、図１に基づき、実施例１のハイブリッド車両の全体システム構成を説明する。
　実施例１におけるハイブリッド車両Ｓは、後輪駆動によるＦＲハイブリッド車両（ハイブリッド車両の一例）である。このＦＲハイブリッド車両Ｓの駆動系は、図１に示すように、エンジンEngと、第１クラッチCL1と、モータ/ジェネレータMGと、第２クラッチCL2と、自動変速機ATと、変速機入力軸INと、プロペラシャフトPSと、ディファレンシャルDFと、左ドライブシャフトDSLと、右ドライブシャフトDSRと、左後輪RL（駆動輪）と、右後輪RR（駆動輪）と、を有する。なお、FLは左前輪、FRは右前輪である。
　前記エンジンEngは、ガソリンエンジンやディーゼルエンジンであり、車両制御部１からのエンジン制御指令に基づいて、エンジン始動制御やエンジン停止制御やスロットルバルブのバルブ開度制御やフューエルカット制御等が行われる。なお、エンジン出力軸には、フライホイールFWを介して第１クラッチCL1が接続されている。
　前記第１クラッチCL1は、前記エンジンEngとモータ/ジェネレータMGの間に介装されたクラッチであり、車両制御部１からの制御指令に基づいて図示しない油圧ユニットにより作り出された第１クラッチ制御油圧により、締結・スリップ締結・開放が制御される。この第１クラッチCL1としては、例えば、ダイアフラムスプリングによる付勢力にて完全締結を保ち、ピストンを有する油圧アクチュエータを用いたストローク制御により、完全締結～スリップ締結～完全開放までが制御されるノーマルクローズの乾式単板クラッチが用いられる。なお、この第１クラッチCL1は、モータ/ジェネレータMGのみを走行駆動源とする電気自動車モードと、エンジンEngとモータ/ジェネレータMGの双方を走行駆動源とするハイブリッド車モードと、を切り替えるモード切り替え機構となっている。
　前記モータ/ジェネレータMGは、ロータに永久磁石を埋設しステータにステータコイルが巻き付けられた同期型モータ/ジェネレータであり、車両制御部１からの制御指令に基づいて、インバータ２により作り出された三相交流を印加することにより制御される。このモータ/ジェネレータMGは、バッテリ３からの電力の供給を受けて回転駆動し、エンジンEngの始動や左右後輪RL,RRの駆動を行う電動機として動作することもできる（以下、この動作状態を「力行」という）し、ロータがエンジンEngや左右後輪RL,RRから回転エネルギーを受ける場合には、ステータコイルの両端に起電力を生じさせる発電機として機能し、バッテリ３を充電することもできる（以下、この動作状態を「回生」という）。なお、このモータ/ジェネレータMGのロータは、自動変速機ATの変速機入力軸INに連結されている。
　前記第２クラッチCL2は、前記モータ/ジェネレータMGと左右後輪RL,RRの間に介装されたクラッチであり、車両制御部１からの制御指令に基づいて図示しない油圧ユニットにより作り出された第２クラッチ制御油圧により、締結・スリップ締結・開放が制御される。
この第２クラッチCL2としては、例えば、比例ソレノイドで油流量および油圧を連続的に制御できるノーマルオープンの湿式多板クラッチや湿式多板ブレーキが用いられる。
　前記自動変速機ATは、モータ/ジェネレータMGと左右後輪RL,RRの間に介装され、例えば、前進７速／後退１速等の有段階の変速段を車速やアクセル開度等に応じて自動的に切り替える有段変速機である。この自動変速機ATの変速機出力軸には、プロペラシャフトPSが連結されている。そして、このプロペラシャフトPSは、ディファレンシャルDF、左ドライブシャフトDSL、右ドライブシャフトDSRを介して左右後輪RL,RRに連結されている。
なお、実施例１では、自動変速機ATの各変速段にて締結される複数の摩擦締結要素のうち、トルク伝達経路に配置されると共に所定の条件に適合する最適な摩擦係合要素（クラッチやブレーキ）を選択し、第２クラッチCL2としている。すなわち、前記第２クラッチCL2は、自動変速機ATとは独立の専用クラッチとして新たに追加したものではない。
　そして、このＦＲハイブリッド車両Ｓは、駆動形態の違い、つまり走行駆動源の違いによる走行モードとして、電気自動車モード（以下、「EVモード」という）と、ハイブリッド車モード（以下、「HEVモード」という）と、を有する。
　前記「EVモード」は、第１クラッチCL1を開放状態とし、エンジンEngを停止してモータ/ジェネレータMGの駆動力のみで走行するモードである。この「EVモード」は、モータ走行モード・回生走行モードを有する。この「EVモード」は、要求駆動トルクが低く、バッテリ３の充電残量（以下、「バッテリSOC（State Of Chargeの略）」という）が確保されているときに選択される。
　前記「HEVモード」は、第１クラッチCL1を締結状態とし、エンジンEngとモータ/ジェネレータMGの双方の駆動力で走行するモードである。この「HEVモード」は、モータアシスト走行モード・発電走行モード・エンジン走行モード・を有する。この「HEVモード」は、要求駆動トルクが高いとき、あるいは、バッテリSOCが不足するようなときに選択される。
　［車両制御システムの構成］
　実施例１におけるＦＲハイブリッド車両Ｓの車両制御システムは、図１に示すように、車両制御部１と、インバータ２と、バッテリ３と、ナビゲーションシステム（ナビゲーター）４と、通信ユニット５と、を有して構成されている。
　前記車両制御部１は、本発明における車両の制御装置であり、複数のＣＰＵを有するマイクロコンピュータとその周辺部品や各種アクチュエータなどを備え、エンジンEngの回転速度や出力トルク、第１クラッチCL1,第２クラッチCL2の締結・スリップ締結・開放、モータ/ジェネレータMGの回転速度や出力トルク、自動変速機ATの変速段などを制御する。また、この車両制御部１は、取得部１ａと、制御部１ｂと、を有している。
前記取得部１ａは、車両制御部１が有するＣＰＵの一つによって構成され、データセンタ８から、自車両の属性に合致する車両情報を取得する情報取得部に相当する。
前記制御部１ｂは、車両制御部１が有するＣＰＵの一つによって構成され、後述する車両制御処理を実行し、ＦＲハイブリッド車両Ｓの予定走行経路での走行モードをスケジューリングする車両制御部に相当する。
さらに、この車両制御部１には、車速センサ６Ａからの車速情報や、バッテリSOCを常時監視するSOC監視部６ＢからのバッテリSOC情報、バッテリ３の電流消費を抑制するエコモードへの移行指示を入力するエコスイッチ６ＣからのスイッチＯＮ／ＯＦＦ情報が入力される。
　前記ナビゲーションシステム４は、記憶部４ａと、演算部４ｂと、ディスプレイ（不図示）と、を有している。前記記憶部４ａは、道路曲率半径、勾配、交差点、信号、踏み切り、横断歩道、制限速度、料金所等の道路環境情報や、道路属性情報（高速道路・幹線道路・一般道・住宅街等）を含む地図情報を記憶するメモリである。前記演算部４ｂは、衛星からの信号を受信し、このＦＲハイブリッド車両Ｓの地球上の絶対位置を検出する演算回路である。この演算部４ｂでは、記憶部４ａに記憶されている地図を参照し、現在ＦＲハブリッド車両Ｓが存在している位置（現在地）を特定すると共に、この現在地から目的地までの予定走行経路を設定する。この予定走行経路及びその経路上の道路環状情報・道路属性情報は、車両制御部１に入力される。また、不図示のディスプレイは、車室内に設けられ、ドライバーから目視可能となっている。
　前記通信ユニット５は、車両制御部１に接続されると共に、図示しない無線基地局及びインターネット等の通信ネットワークを介して、交通情報や統計交通データを有するデータセンタ８との無線通信（テレマティクス通信）を行う。この「通信」は双方向であり、通信ユニット５を介して、車両制御部１の取得部１ａからデータセンタ８へと情報を送信することや、通信ユニット５を介して、データセンタ８から情報を受信して車両制御部１の取得部１ａへ入力することが可能である。
なお、前記通信ユニット５としては、携帯電話機、ＤＳＲＣ、無線ＬＡＮなど様々なものを採用することができる。また、この通信ユニット５を介して取得部１ａへ入力された情報は、必要に応じてナビゲーションシステム４に入力される。
　［車両制御処理の構成］
　図２は、実施例１の車両制御部にて実行される車両制御処理の流れを示すフローチャートである。以下、車両制御処理内容を示す図２のフローチャートの各ステップについて説明する。
　ステップＳ１では、ナビゲーションシステム４により現在地から目的地までの予定走行経路を設定し、ステップＳ２へ移行する。
ここで、この予定走行経路の設定は、まず、ドライバーが手動操作によってナビゲーションシステム４に目的地を入力する。そして、ナビゲーションシステム４では、入力された目的地情報と、衛星からの信号に基づいて検出した現在地情報と、記憶部４ａに記憶された地図情報に基づいて複数の走行経路を検索し、車室内に設けられたディスプレイに表示する。そして、ドライバーは検索された走行経路から予定走行経路を選択して設定する。
なお、設定された予定走行経路は、通信ユニット５を介してデータセンタ８へと送信される。
　ステップＳ２では、ステップＳ１での予定走行経路の設定に続き、車両制御部１の取得部１ａから通信ユニット５を介して、データセンタ８に自車両の属性情報を送信し、ステップＳ３へ移行する。
ここで、「自車両の属性情報」とは、このＦＲハイブリッド車両についての車両情報であり、取得部１ａに予め設定されている。「属性」の項目としては、ここでは、車両のタイプ（ＳＵＶ：Sport Utility Vehicle・セダン・スポーツセダン・２輪車等）、車両重量、排気量、駆動方式（電気自動車・ハイブリッド自動車・エンジン自動車/内燃機関自動車・燃料電池車等）、エコスイッチ状態（スイッチＯＮ・スイッチＯＦＦ）である。
　ステップＳ３では、ステップＳ２での自車両情報の送信に続き、取得部１ａは、通信ユニット５を介してデータセンタ８から予定走行経路上の統計交通データ、つまり他車両の情報を取得し、ステップＳ４へ移行する。
このとき、データセンタ８では、取得部１ａから送信された属性に合致する統計交通データ（車両情報）を選別し、選別した統計交通データのみを送信する。ここで、「統計交通データ」とは、データセンタ８において設定されたノードと呼ばれる道路上の基準位置間隔ごとに決められた車速、加速度、勾配である。なお、「勾配」については自車両の属性に無関係であり、地図情報に基づいて送信される。
　ステップＳ４では、ステップＳ３での統計交通データの取得に続き、設定された予定走行経路を複数の区間に分割すると共に、分割した各区間における区間車速、区間加速度、区間勾配を選択取得した統計交通データから演算し、ステップＳ５へ移行する。
なお、この経路の分割は、ＦＲハイブリッド車両Ｓが取得可能な経路分割に必要な様々なＬＩＮＫ情報に基づいて設定される分割基準位置によって、図３に示すように、現在地から目的地までの予定走行経路を予め設定した数（ここではｎ）に分割することで行う。
　ステップＳ５では、ステップＳ４での走行経路の分割に続き、予定走行経路を複数に分割して設定された各区間（ｎ＝１～ｎ＝ｎ）のそれぞれの区間の区間ＥＶ係数を演算し、ステップＳ６へ移行する。
ここで、「ＥＶ係数」とは、ある区間をモータ/ジェネレータMGのみの動力で走行した場合の電力消費量と、同じ区間をエンジンEngのみの動力で走行した場合の燃料消費量との比である。
そして、区間ＥＶ係数を求めるには、まず、図４に示すように、予め設定された車両情報に基づき、モータ/ジェネレータMGのみの動力で走行したときの要求駆動力に対する電力消費量を示す電力消費量マップと、エンジンEngのみの動力で走行したときの要求駆動力に対する燃料消費量を示す燃料消費量マップを設定する。次に、この電力消費量マップ及び燃料消費量マップと、対象区間の区間車速と、対象区間の区間加速度と、対象区間の区間勾配に基づき、対象区間をモータ/ジェネレータMGのみの動力で走行したときの区間要求駆動力に対する電力消費量（区間電力消費量）と、対象区間をエンジンEngのみの動力で走行したときの区間要求駆動力に対する燃料消費量（区間燃料消費量）をそれぞれ求める。そして、区間燃料消費量を区間電力消費量で除算し、対象区間におけるＥＶ係数（区間ＥＶ係数）を求める。
なお、「車両情報」とは、例えば、車重・空気抵抗係数・車両前面投影面積・転がり抵抗係数・モータ効率・エンジン効率・変速機効率等である。
また、「区間要求駆動力」とは、対象区間における要求駆動力である。この区間要求駆動力は、ステップＳ４にて算出された対象区間の区間車速・区間加速度・区間勾配によって決定される。
　ステップＳ６では、ステップＳ５での区間ＥＶ係数の演算に続き、予定走行経路を複数に分割して設定された各区間における予定走行モードを設定し、ステップＳ７へ移行する。
ここで、「予定走行モード」とは、対象区間における目標走行モードである。この予定走行モードの設定は、ステップＳ６にて演算した区間ＥＶ係数に基づいて行う。すなわち、区間ＥＶモードが１以上となった区間では、予定走行モードを「EVモード」に設定する。
一方、区間ＥＶモードが１未満となった区間では、この区間ＥＶ係数が大きい順に予定走行モードを「EVモード」に設定する。そして、予定走行モードが「EVモード」に設定された区間の区間電力消費量の積算値が、予め設定されているバッテリ３の使用可能限界量に達したら、「EVモード」の設定（割り当て）を終了する。そして、残りの区間は、予定走行モードを「HEVモード」に設定する。
なお、実施例１では、ステップＳ１からステップＳ６までを走行前、つまり予定走行経路設定時に実行する。
　ステップＳ７では、ステップＳ６での予定走行モードの設定に続き、実際の走行中におけるＭＧ最大出力値（以下、「現在のＭＧ最大出力値」という）を演算し、ステップＳ８へ移行する。
ここで、「ＭＧ最大出力値」は、バッテリSOCに応じて決められる現時点のモータ/ジェネレータMGの最大出力値である。このＭＧ最大出力値の設定は、現在走行中の区間の予定走行モードが「EVモード」に設定されている場合と、「HEVモード」に設定されている場合で異なる。
すなわち、図５に示すように、予定走行モードが「EVモード」に設定されている区間では、バッテリSOCに対してＭＧ最大出力値を一義的に決める初期ＭＧ最大出力値設定マップと、SOC監視部７から入力された現在のSOC情報（図５では「SOC_now」と示す）に基づき、現在のＭＧ最大出力値を求める。つまり、予定走行モードが「EVモード」に設定されている区間では、モータ/ジェネレータMGの最大出力値が許す限り、走行駆動源としてモータ/ジェネレータMGを利用する。
一方、予定走行モードが「HEVモード」に設定されている区間では、図５に示すように、まず、SOC監視部７から入力された現在のSOC情報（図５では「SOC_now」と示す）と、初期ＭＧ最大出力値設定マップにおいてモータ出力がゼロになるときのSOC情報である初期SOC中心（図６では「Sc_i」と示す）と、に応じて、ＭＧ最大出力値設定マップのシフト量を演算する。なお、このシフト量の演算は、下記式（１）により行う。
　　　シフト量＝SOC_now－Sc_i　　　　・・・（１）
次に、初期ＭＧ最大出力値設定マップに上記シフト量を加算し、初期ＭＧ最大出力値設定マップのＺ線をシフトする。これにより、この初期ＭＧ最大出力値設定マップにおけるSOC中心、及び、初期ＭＧ最大出力値設定マップにおいてモータ出力がゼロになってから最大出力になるまでのSOC幅（図６では「SW」と示す）が変更され、新たなＭＧ最大出力設定値マップが設定される。そして、この新たに設定されたＭＧ最大出力値設定マップと、SOC監視部７から入力された現在のSOC情報（図５では「SOC_now」と示す）に基づき、現在のＭＧ最大出力値を求める。つまり、予定走行モードが「HEVモード」に設定されている区間では、バッテリSOCが多く残っていても、できるだけバッテリSOCを減らさないように走行駆動源としてエンジンEngも利用する。
　ステップＳ８では、ステップＳ７での現在のＭＧ最大出力値の演算に続き、実際に走行しているときの走行モード（以下、「実際の走行モード」という）の設定を行い、ステップＳ９へ移行する。
ここで、実際の走行モードを設定するには、図７に示すように、まず、現在のアクセル開度、車速、路面勾配から要求駆動力を求める。そして、ステップＳ７にて求めた現在のＭＧ最大出力値と上記要求駆動力を比較する。そして、現在のＭＧ最大出力値が要求駆動力よりも小さいときには、モータ/ジェネレータMGのみの駆動力では要求駆動力を賄えないとして、エンジン起動フラグが１になり（True＝１）、エンジンEngが起動して「HEVモード」となる。また、現在のＭＧ最大出力値が要求駆動力よりも大きいときには、モータ/ジェネレータMGのみの駆動力で要求駆動力を賄えるとして、エンジン起動フラグがゼロになり（False＝０）、エンジンEngは停止して「EVモード」となる。
　ステップＳ９では、ステップＳ８での実際の走行モードの設定に続き、ハイブリッド車両が目的地に到達したか否かを判断する。YES（目的に到着）の場合には、エンドへ移行し、この車両制御処理を終了する。NO（目的地に未到着）の場合には、ステップＳ７へ戻る。
ここで、目的地に到着したか否かの判断は、ナビゲーションシステム４によって、衛星からの信号に基づいて検出した現在地情報から判断する。
なお、実施例１では、ステップＳ７からステップＳ９までを走行中に実行する。
　次に、実施例１のハイブリッド車両の制御装置における車両制御作用を説明する。
　［車両制御作用］
　図８は、比較例の車両制御装置での車両制御時の取得車速情報・予定走行モード・バッテリSOCと、実施例１の車両制御装置での車両制御時の取得車両情報・予定走行モード・バッテリSOCを示すタイムチャートである。以下、図８に基づき、実施例１のハイブリッド車両の制御装置における車両制御作用を説明する。
　比較例の車両制御装置において、予定走行モードを設定するには、まず、ナビゲーションシステムによって予定走行経路を設定する。続いて、データセンタと通信を行い、設定された予定走行経路上の統計交通データのうち、車速に関するデータを取得する。このとき、データセンタに蓄積されている全車両の平均車速を車速データとして取得する。そして、設定された予定走行経路を複数の区間に分割すると共に、分割した各区間における区間車速を取得した統計交通データから演算する。
　そして、区間ごとに演算した区間車速に基づいて、予定走行経路を分割して設定された各区間の予定走行モードを決める。ここで、予定走行モードは、例えば、所定の車速を基準に設定する。すなわち、車速が予め設定した閾値（図８において「EV-HEV切替閾値」という）よりも低い場合には、予定走行モードを「EVモード」に設定する。そして、車速がこのEV-HEV切替閾値以上の場合では、予定走行モードを「HEVモード」に設定する。
　これにより、この比較例のハイブリッド車両の制御装置では、図８に示す区間ｎ１において、区間車速がEV-HEV切替閾値を下回っているため、この区間ｎ１では、予定走行モードが「EVモード」に設定される。また、図８に示す区間ｎ２～ｎ３において、区間車速がEV-HEV切替閾値を上回っているため、この区間ｎ２～ｎ３では、予定走行モードが「HEVモード」に設定される。さらに、図８に示す区間ｎ４では、区間車速が再びEV-HEV切替閾値を下回っているため、この区間ｎ４では、予定走行モードが「EVモード」に設定される。そして、図８に示す区間ｎ５では、区間車速がEV-HEV切替閾値を再度上回っているため、この区間ｎ５では、予定走行モードが「HEVモード」に設定される。
　これに対し、実施例１の車両制御装置で走行モードの制御処理を実行するには、まず、図２に示すフローチャートにおいて、ステップＳ１の予定走行経路の設定をナビゲーションシステム４によって行う。続いて、ステップＳ２へと進み、データセンタ８へ自車両情報を送信する。そして、ステップＳ３へと進んでデータセンタ８から統計交通データを取得する。
　このとき、データセンタ８では、ＦＲハブリッド車両Ｓから送られてきた自車両情報、すなわちＦＲハイブリッド車両Ｓの属性を参照し、この属性に合致した車両に関する統計交通データ（ここでは、車速、加速度）を選別する。そして、この選別した統計交通データを出力する。
これにより、車両制御部１では、自車両の属性に合致した他車両の統計交通データを取得する。
　そして、ステップＳ４に進んで、予定走行経路を複数の区間に分割した後、ステップＳ５→ステップＳ６へと進んで、各区間のＥＶ係数を求めると共に、その区間ＥＶ係数に基づいて各区間の予定走行モードを設定する。
　このとき、図８に示す区間ｎ５では、区間車速が比較例のハイブリッド車両の制御装置で取得した区間車速よりも大幅に低くなっている。そのため、ここでは図示しないが区間ＥＶ係数が高くなり、この区間ｎ５では予定走行モードが「EVモード」に設定される。
　そして、この実施例１のハイブリッド車両の制御装置において、ステップＳ６で各区間の予定走行モードを設定したら、ステップＳ７→ステップＳ８へと進み、現在のSOC情報に基づいて現在のＭＧ最大出力値を求めると共に、実際の走行モードを設定する。
　このとき、図８に示す区間ｎ４を走行し終わった時点（時刻ｔ時点）では、バッテリSOCは比較的残っている。一方、走行中の区間の予定走行モードが「EVモード」のときには、初期ＭＧ最大出力値設定マップがシフトされないため、バッテリSOCは比較的高ければ、ＭＧ最大出力値が大きくなり、実際の走行モードも「EVモード」に設定されやすくなる。そして、実際の走行モードが「EVモード」に設定されれば、エンジンEngを駆動することなく走行することができ、総燃料消費量を削減することができる。
　しかしながら、比較例のハイブリッド車両の制御装置のように、図８に示す区間ｎ５において、予定走行モードを「HEVモード」に設定してしまうと、初期ＭＧ最大出力値設定マップがシフトされてしまう。そのため、図８に示す区間ｎ４を走行し終わった時点（時刻ｔ時点）においてバッテリSOCが比較的残っていても、ＭＧ最大出力値が低くなってしまい、実際の走行モードも「HEVモード」に設定されやすくなる。そして、実際の走行モードが「HEVモード」に設定されれば、エンジンEngを駆動して走行することになり、バッテリSOCを適切に利用することができずに、実施例１と比較して総燃料消費量を削減しきれなくなってしまう。
　特に、実施例１のハイブリッド車両の制御装置では、予定走行モードを設定する際に必要となる区間ＥＶ係数を演算する際に、区間車速と、区間加速度と、区間勾配から区間要求駆動力を求めている。そのため、区間ＥＶ係数の演算精度を、例えば区間車速のみに基づいて区間駆動力を求める場合よりも向上することができる。
これにより、走行モードの設定をより最適なものとすることができ、さらにバッテリSOCを適切に利用することができて、燃費向上を図ることができる。
　そして、実施例１のハイブリッド車両の制御装置では、自車両の属性にエコスイッチ状態が含まれている。つまり、ＦＲハブリッド車両Ｓのエコスイッチの状態に合致する他車両の情報を取得するようになっている。
これにより、より自車両の状態に近い情報に基づいて走行モードのスケジューリングを行うことができるため、走行モードの設定をより最適なものとすることができ、さらに燃費向上を図ることができる。
　次に、効果を説明する。
　実施例１のハイブリッド車両の制御装置にあっては、下記に列挙する効果を得ることができる。
　(1) 走行駆動源としてエンジンEng及びモータ/ジェネレータ（モータ）MGを備え、走行モードとして、前記エンジンEngを停止させると共に前記モータ/ジェネレータ（モータ）MGのみを走行駆動源とする電気自動車モード（EVモード）と、前記エンジンEngと前記モータ/ジェネレータ（モータ）MGの双方を走行駆動源とするハイブリッド車モード（HEVモード）とを選択可能なＦＲハイブリッド車両Ｓに搭載され、
　自車両の現在地から目的地までの予定走行経路を設定するナビゲーションシステム（ナビゲーター）４と、
　前記予定走行経路を走行した車両の統計交通データ（他車両の車両情報）から、自車両の属性に合致する（対応する）車両情報を取得する取得部（情報取得部）１ａと、
　前記取得部（情報取得部）１ａによって取得された選別情報に基づいて、前記予定走行経路での走行モードのスケジューリングを行う制御部（車両制御部）１ｂと、を備える構成とした。
　これにより、予定走行経路における他車両の車両情報を利用して走行モードのスケジューリングを行う際に、適切なスケジューリングを行うことで燃費向上を図ることができる。
　(2) 前記制御部（車両制御部）１ｂは、前記取得部（情報取得部）１ａによって取得された選別情報のうち、車両速度情報及び車両加速度情報に基づいて、前記予定走行経路での走行モードのスケジューリングを行う構成とした。
　これにより、車両加速度情報を利用しないで走行モードのスケジューリングを行う場合よりも、走行モードの設定をより最適なものとすることができ、さらにバッテリSOCを適切に利用することができて、燃費向上を図ることができる。
　(3) 前記ＦＲハイブリッド車両Ｓは、前記モータ/ジェネレータMGの電力源となるバッテリ３の電流消費を抑制するエコモードへの移行指示を入力するエコスイッチ６Ｃを備え、
　前記取得部（情報取得部）１ａは、前記車両の統計交通データ（他車両の車両情報）のうち、前記エコスイッチ６Ｃの制御状態が自車両と合致する情報を取得する構成とした。
　これにより、より自車両の状態に近い情報に基づいて走行モードのスケジューリングを行うことができ、さらに燃費向上を図ることができる。
　（実施例２）
　実施例２は、データセンタが有する統計交通データに、自車両の属性に対応する情報が少ない場合の例である。
　図９は、実施例２のハイブリッド車両の制御装置が適用されたハイブリッド車両を示す全体システム図である。以下、図９に基づき、実施例２のハイブリッド車両の車両制御装置を説明する。
　実施例２のハイブリッド車両の車両制御装置では、車両制御部１の取得部（情報取得部）１ａが、補正部（情報補正部）１ｃを有している。この補正部１ｃは、取得部１ａによってデータセンタ８から通信ユニット５を介して取得した選別情報が所定量よりも少ない場合に、この取得する選別情報を補正する演算回路である。
　すなわち、この補正部１ｃでは、データセンタ８に蓄積された統計交通データ（他車両情報）のうち、自車両の属性に対応するデータが所定量よりも少ないときには、自車両の属性情報の項目を減少する。
例えば、取得部１ａに予め設定された自車両の属性情報の項目が、車両タイプ：セダン、排気量：３．５リットル、駆動方式：ハイブリッド車、とする。このとき、データセンタ８に蓄積された統計交通データにおいて、「ハイブリッド車」に関する統計交通データが所定量よりも少ないとする。この場合には、補正部１ｃにより、車両制御部１からデータセンタ８へ送信する属性情報の項目から「駆動方式」を削除する。その上で取得部１ａは、再度データセンタ８から統計交通データを取得する。これにより、駆動方式に拘らず、車両タイプがセダンであって、排気量が３．５リットルの車両に関する情報を取得できる。
　また、この補正部１ａにおいて、データセンタ８に蓄積された統計交通データ（他車両情報）のうち、自車両の属性に対応するデータが所定量よりも少ないときに、全車種のデータと、自車両の属性に合うデータを、予め設定した重み付けをしてもよい。
つまり、補正部１ｃにより、データセンタ８に蓄積された全車種の統計交通データ（他車両情報）と、自車両の属性に合うデータとのそれぞれに所定の重み付けを行う。そして、取得部１ａでは、下記式[式（２）]のように、全車種のデータと自車両の属性に合うデータの加重平均値（重み付け平均値）を算出することで、走行モードのスケジューリングに利用する選別情報を演算する。
　[式（２）]
 
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000001
 ここで、Vr_predict(n)：走行モードスケジューリングに利用する選別情報
　　　　Vs_all(n)：対象区間ｎにおける全車両の平均情報
　　　　Vs_s(n)：対象区間ｎにおける自車両属性に合致する車両の平均情報
　　　　a，b：重み付け係数
とする。
　このように、データセンタ８が有する他車両の情報に、自車両の属性に対応する情報が少ない場合であっても、取得した情報を適切に補正することで、走行モードのスケジューリングに必要な情報を確保することができる。
　すなわち、実施例２のハイブリッド車両の制御装置にあっては、下記に列挙する効果を得ることができる。
　(4) 前記取得部（情報取得部）１ａは、取得された選別情報が所定量より少ない場合に、前記選別情報を補正する補正部（情報補正部）１ｃを有する構成とした。
　これにより、自車両の属性に対応する情報が少ない場合であっても、走行モードのスケジューリングに必要な情報を確保することができる。
　(5) 前記補正部（情報補正部）１ｃは、前記自車両の属性を示す項目を減少する構成とした。
　これにより、自車両の属性に対応する情報が少なくても、走行モードのスケジューリングに必要な情報を簡単に確保することができる。
　(6) 前記補正部（情報補正部）は、前記予定走行経路を走行した全車両の車両情報と、前記自車両の属性に対応した車両の車両情報と、のそれぞれに重み付けを行う構成とした。
　これにより、自車両の属性に対応する情報が少なくても、走行モードのスケジューリングに必要な情報を簡単に確保することができる。
　以上、本発明のハイブリッド車両の制御装置を実施例１及び実施例２に基づき説明してきたが、具体的な構成については、これらの実施例に限られるものではなく、請求の範囲の各請求項に係る発明の要旨を逸脱しない限り、設計の変更や追加等は許容される。
　実施例１において、データセンタ８において、自車両の属性に合致するデータを選別する例を示した。しかしながら、ＦＲハイブリッド車両１から送信された属性情報に、完全に合致する統計交通データでなくてもよい。すなわち、予め「自車両の属性に対応する」ための基準（類似範囲の基準）を決めておき、この基準に合うデータであれば、「自車両の属性に対応する」と判断して選別するようにすればよい。
　また、実施例１では、データセンタ８から取得する他車両の情報を、車速と加速度とする例を示したが、これに限らない。たとえば、停車回数やエンジン起動頻度であってもよい。この場合では、エンジンEngの起動回数や、ハイブリッド車両の停車回数に基づいて、走行モードのスケジューリングを行うこととなる。なお、「停車」とは、車速がゼロになる完全停車状態のみだけでなく、車速が所定値以下になって停車と判断できる状態も含む。
　また、車両制御部１の取得部１ａから送信する自車両の属性は、上述のものに限らず、自車両に関する項目であればよい。さらに、自車両を運転するドライバーの情報（年齢・性別等）や、地域の交通特性等を含めてもよい。
　さらに、実施例１では、データセンタ８から他車両の情報を取得する際に、まずＦＲハイブリッド車両Ｓから自車両の属性情報を送信し、データセンタ８によって統計交通データを選別してから車両制御部１へ送信した例を示した。つまり、実施例１では、データセンタ８において他車両の情報を選別している。しかしながら、自車両、つまりＦＲハイブリッド車両Ｓにおいてデータセンタ８から取得した統計交通データを選別し、自車両の属性に合致する選別情報を取得してもよい。
　なお、予定走行経路における他車両の車両情報は、データセンタ８から取得する以外にも、他車両との車車間通信によって取得してもよい。さらに、ナビゲーションシステム４に予め統計交通情報を記憶しておき、この記憶されていた統計交通情報から取得してもよいし、自車両に記憶していた他車両の走行履歴から取得してもよい。
　そして、実施例１では、ナビゲーションシステム４において予定走行経路を設定する際に、ドライバーが最終的に予定走行経路を選択して設定する例を示したが、これに限らない。例えば、ドライバーが予定走行経路を選択設定しなくても、走行を始めた際の走行履歴情報を参照して、予定走行経路を設定してもよい。また、その場合では、車室内に設けられたディスプレイに複数の走行経路を表示しなくてもよい。
　また、予定走行経路を複数の区間に分割する際には、任意の区間で分割してもよい。さらに、実施例１では、車両制御部１においてＥＶ係数の演算を行う例を示したが、例えばデータセンタ８でＥＶ係数を演算し、車両制御部１は必要な演算結果を取得するものであってもよい。
　また、実施例１では、「ＥＶ係数」を電力消費量と燃料消費量との比とする例を示したが、例えば「ＥＶ係数」を、ある区間をモータ/ジェネレータMGのみの動力で走行した場合の電力消費量と、同じ区間をエンジンEngのみの動力で走行した場合の燃料消費量との差としてもよい。
　また、実施例１では、予定走行経路を設定した時点で、予め設定された予定走行経路の全体を複数の区間に分割し、各区間の予定走行モードを設定してしまう例を示したが、これに限らない。例えば、一区間先を予測して、一区間ごとに走行モードをスケジューリングするものであってもよい。
　また、実施例１では、目的地に到着したと判断したら車両制御処理を終了する例を示したが、ドライバーの手動操作によって車両制御処理を終了してもよいし、目的地を設定していなくても登録済みの地点（自宅）に到着したら車両制御処理を終了してもよい。
関連出願の相互参照
　本出願は、２０１２年１１月２６日に日本国特許庁に出願された特願２０１２－２５７２５１に基づいて優先権を主張し、その全ての開示は完全に本明細書で参照により組み込まれる。

Claims (6)

  1. 　走行駆動源としてエンジン及びモータを備え、走行モードとして、前記エンジンを停止させると共に前記モータのみを走行駆動源とする電気自動車モードと、前記エンジンと前記モータの双方を走行駆動源とするハイブリッド車モードとを選択可能なハイブリッド車両に搭載され、
    　自車両の現在地から目的地までの予定走行経路を設定するナビゲーターと、
    　前記予定走行経路を走行した他車両の車両情報から、自車両の属性に対応する車両情報を取得する情報取得部と、
    　前記情報取得部によって取得された選別情報に基づいて、前記予定走行経路での走行モードのスケジューリングを行う車両制御部と、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。
  2. 　請求項１に記載されたハイブリッド車両の制御装置において、
    　前記車両制御部は、前記情報取得部によって取得された選別情報のうち、車両速度情報及び車両加速度情報に基づいて、前記予定走行経路での走行モードのスケジューリングを行う
    　ことを特徴とするハイブリッド車両の制御装置。
  3. 　請求項１又は請求項２に記載されたハイブリッド車両の制御装置において、
    　前記情報取得部は、取得した選別情報が所定量より少ない場合に、前記選別情報を補正する情報補正部を有する
    　ことを特徴とするハイブリッド車両の制御装置。
  4. 　請求項３に記載されたハイブリッド車両の制御装置において、
    　前記情報補正部は、前記自車両の属性を示す項目を減少する
    　ことを特徴とするハイブリッド車両の制御装置。
  5. 　請求項３に記載されたハイブリッド車両の制御装置において、
    　前記情報補正部は、前記予定走行経路を走行した全車両の車両情報と、前記自車両の属性に対応した車両の車両情報と、のそれぞれに重み付けを行う
    　ことを特徴とするハイブリッド車両の制御装置。
  6. 　請求項１から請求項５のいずれか一項に記載されたハイブリッド車両の制御装置において、
    　前記ハイブリッド車両は、前記モータの電力源となるバッテリの電流消費を抑制するエコモードへの移行指示を入力するエコスイッチを備え、
    　前記情報取得部は、前記他車両の車両情報のうち、前記エコスイッチの制御状態が自車両と合致する情報を取得する
    　ことを特徴とするハイブリッド車両の制御装置。
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