WO2014168023A1 - エネルギー消費量予測装置およびエネルギー消費量予測方法 - Google Patents

エネルギー消費量予測装置およびエネルギー消費量予測方法 Download PDF

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loss
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潤一 加納
勇蔵 中野
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日産自動車株式会社
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    • GPHYSICS
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    • GPHYSICS
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    • F02D2200/70Input parameters for engine control said parameters being related to the vehicle exterior
    • F02D2200/702Road conditions

Definitions

  • the present invention relates to an energy consumption prediction apparatus and an energy consumption prediction method.
  • This application claims priority based on Japanese Patent Application No. 2013-082823 filed on Apr. 11, 2013. For designated countries that are allowed to be incorporated by reference, The contents described in the application are incorporated into the present application by reference and made a part of the description of the present application.
  • Patent Document 1 a technique for estimating fuel consumption of a vehicle based on vehicle speed, acceleration, air resistance, and the like when the vehicle is actually traveling is known.
  • the conventional technology estimates the current energy consumption based on the vehicle speed, acceleration, and the like when the vehicle is actually traveling, and the energy consumption on the planned travel route before the vehicle travels. could not be predicted.
  • the problem to be solved by the present invention is to provide an energy consumption prediction apparatus capable of appropriately predicting energy consumption.
  • the present invention calculates the air resistance when traveling on a planned travel route based on predetermined travel speed information determined in advance for each route by a predetermined air resistance calculation formula, and the travel speed on the planned travel route is By correcting the calculated air resistance so that the air resistance when traveling on the planned travel route increases as the speed increases, and predicting the energy consumption in the planned travel route based on the corrected air resistance, the above problem is solved. Resolve.
  • the present invention it is possible to predict the energy consumption amount in the planned travel route by calculating the air resistance when traveling on the planned travel route using predetermined travel speed information predetermined for each route. it can.
  • the air resistance when traveling along the travel route can be predicted with high accuracy, and as a result, the energy consumption amount on the planned travel route can be appropriately predicted based on the corrected air resistance.
  • FIG. 4A is a diagram illustrating an example of an air resistance coefficient experimental value
  • FIG. 4B is a diagram illustrating an example of an air resistance calculation function. It is a figure which shows an example of an air resistance correction function in case a driving
  • FIG. 7A is a diagram illustrating an example of a loss factor experimental value
  • FIG. 7B is a diagram illustrating an example of a loss calculation function. It is a figure which shows an example of the loss correction coefficient in case a driving
  • FIG. 10A is a diagram illustrating an example of the average vehicle speed of the vehicle in each travel section of the recommended route, and FIG.
  • 10B is a diagram illustrating an example of the altitude in each travel section of the recommended route.
  • Actual vehicle speed, average vehicle speed, integrated value of actual air resistance, integrated value of air resistance predicted based on the following formula (2), and predicted air resistance based on the following formula (10) It is a graph which shows an example of the time transition of integrated value of. The graph which shows an example of the integrated value of the actual air resistance in a predetermined travel area, the air resistance estimated based on following formula (2), and the integrated value of air resistance predicted based on following formula (10) is there.
  • the integrated value of actual air resistance when the traveling section is inclined, the integrated value of air resistance predicted using the air resistance correction coefficient ⁇ when the traveling section is flat, and the traveling section are inclined It is a graph which shows an example of the integrated value of the air resistance estimated using the air resistance correction coefficient (alpha) in the case.
  • the integrated value of loss in the actual drive system in the predetermined travel section the integrated value of loss in the drive system predicted based on the following equation (3)
  • the above equation (14) 6 is a graph showing an example of a time transition of an integrated value of loss in a drive system predicted in the above.
  • travel section 6 is a graph showing an example of an integrated value of loss in a drive system predicted using a loss correction coefficient ⁇ when is a gradient.
  • FIG. 1 is a configuration diagram of a navigation device 1 according to the present embodiment.
  • the navigation device 1 determines whether or not the current position of the battery can be reached from the current position by predicting the energy consumption amount from the current position to the destination.
  • An input unit 200 for inputting a destination, a host vehicle position detection device 300 for detecting the current position of the host vehicle, a map database 400 for storing map information including road information, and energy consumption to the destination And a display 500 for presenting the prediction result to the occupant.
  • a display 500 for presenting the prediction result to the occupant.
  • the input device 200 is, for example, a device such as a touch panel arranged on a display screen that can be manually input by the user, or a microphone that can be input by the user's voice. Information input by the input device 200 is transmitted to the control device 100.
  • the own vehicle position detection device 300 includes a GPS (Global Positioning System) unit, a gyro sensor, a vehicle speed sensor, and the like, detects radio waves transmitted from a plurality of satellite communications, and obtains position information of the own vehicle.
  • the current position of the host vehicle is detected based on the acquired position information of the host vehicle, the angle change information acquired from the gyro sensor, and the vehicle speed acquired from the vehicle speed sensor.
  • the position information of the host vehicle detected by the host vehicle position detection device 300 is transmitted to the control device 100.
  • the map database 400 stores map information including road information. Specifically, the map database 400 stores road information including the travel distance, altitude, gradient, and average vehicle speed of each travel section for each predetermined travel section such as a road link. The average vehicle speed in the travel section is obtained by collecting vehicle speed information in the travel section from a plurality of vehicles actually traveling in the travel section and obtaining an average value of the collected vehicle speeds. The map information stored in the map database 400 is referred to by the control device 100 and used to predict the energy consumption from the current position to the destination.
  • the display 500 displays the presentation information transmitted from the control processing 100 on a screen provided in the display 500.
  • the presentation information presented on the display 500 includes a map around the vehicle, a recommended route from the current position to the destination, energy consumption from the current position to the destination, and whether charging is required. Information, charging facility location information, and the like.
  • the control device 100 includes a ROM (Read Only Memory) in which a program for predicting energy consumption from the current position to the destination is stored, and a CPU (Central Processing Unit) as an operation circuit for executing the program stored in the ROM. And a RAM (Random Access Memory) that functions as an accessible storage device.
  • ROM Read Only Memory
  • CPU Central Processing Unit
  • RAM Random Access Memory
  • an MPU Micro Processing Unit
  • DSP Digital Signal Processor
  • ASIC Application Specific Integrated Circuit
  • FPGA Field Programmable Gate Array
  • FIG. 2 is a functional block diagram illustrating functions of the control device 100 according to the first embodiment.
  • the control device 100 includes a map information acquisition unit 110, a recommended route search unit 120, an energy consumption prediction unit 130, a correction coefficient storage unit 140, and a correction coefficient calculation.
  • Unit 150 charging necessity determining unit 160, charging facility searching unit 170, and display display unit 180.
  • the map information acquisition unit 110 acquires map information including road information from the map database 400.
  • the map information acquired by the map information acquisition unit 110 is sent to the recommended route search unit 120, the energy consumption prediction unit 130, and the correction coefficient calculation unit 150.
  • the recommended route search unit 120 is based on the map information acquired from the map information acquisition unit 110, the destination input by the input device 200, and the position information of the host vehicle detected by the host vehicle position detection device 300. Search for a recommended route from your current location to your destination.
  • the energy consumption prediction unit 130 predicts the energy consumption from the current position to the destination. Specifically, the energy consumption prediction unit 130 predicts rolling resistance, gradient resistance, air resistance, and loss in the drive system such as a motor and a gear in the recommended route, and sums these to calculate from the current position. Predict energy consumption to the destination.
  • the air resistance Fa when the vehicle is traveling is expressed by the following formula ( Vcur) , for example, when the vehicle speed during traveling is Vcur and parameters relating to air resistance such as the air resistance coefficient and the projected area of the vehicle are k. It can be calculated based on 1).
  • the air resistance Fa when the vehicle is traveling changes according to the vehicle speed Vcur when the vehicle is traveling. Therefore, for example, when the recommended route is divided into a plurality of travel sections, the integrated value of the air resistance in each travel section is expressed by the average speed V ave in the travel section and the travel section as shown in the following equation (2). It can be calculated based on the travel distance d. And the integrated value of the air resistance in the recommended route to the destination can be predicted by summing up the calculated integrated value of the air resistance in each travel section.
  • the integrated value of the air resistance calculated by the above equation (2) is the air resistance when the vehicle travels at a constant average speed V ave , and actually the vehicle travels repeatedly with acceleration and deceleration. Therefore, an error may occur between the integrated value of the air resistance obtained by the above equation (2) and the actual integrated value of the air resistance. That is, the air resistance when the vehicle is traveling at a constant speed is proportional to the square of the speed as shown in the above equation (2), but the air resistance when the vehicle is accelerating is Since it is proportional to the third power, the more the acceleration is performed in the travel section, the larger the integrated value of the air resistance in the travel section. Thus, the integrated value of the air resistance calculated by the above equation (2) and the actual air There may be an error in the integrated value of resistance.
  • the energy consumption prediction unit 130 takes into account the influence of acceleration in each travel section when predicting the integrated value of air resistance in each travel section, and calculates the air resistance calculated based on the above equation (2). Correct the integrated value. Specifically, the energy consumption prediction unit 130 corrects the air resistance calculated based on the above equation (2) using the air resistance correction coefficient calculated by the correction coefficient calculation unit 150 described later. A method of correcting the integrated value of air resistance in the travel section will be described later.
  • the energy consumption prediction 130 predicts the energy consumption to the destination based on the integrated value of the loss generated in the drive system such as the motor or gear.
  • the loss L in the drive system in the travel section is a loss with respect to travel resistance such as rolling resistance and air resistance. ).
  • the integrated value of the loss in the drive system calculated by the above equation (3) is for the case where the vehicle is traveling at a constant speed. In practice, the vehicle travels repeatedly with acceleration and deceleration. Therefore, an error may occur between the integrated value of loss in the drive system obtained by the above equation (3) and the integrated value of loss in the actual drive system. That is, when the vehicle is accelerating, the loss L in the drive system such as the motor and gear is added with the loss in the drive system with respect to the moment of inertia in addition to the loss in the drive system with respect to the running resistance. Therefore, an error may occur between the loss in the drive system calculated by the above equation (3) and the actual loss in the drive system.
  • the energy consumption prediction unit 130 takes into account the influence of acceleration in the travel section when predicting the integrated value of the loss in the drive system in the travel section, and in the drive system calculated by the above equation (3). Compensate for loss. Specifically, the energy consumption amount prediction unit 130 corrects the loss in the drive system calculated by the above equation (3) using the loss correction coefficient calculated by the correction coefficient calculation unit 150 described later.
  • the correction coefficient storage unit 140 stores an air resistance correction coefficient for correcting the air resistance in the recommended path and a loss correction coefficient for correcting a loss in a drive system such as a motor or a gear in the recommended path. .
  • a drive system such as a motor or a gear in the recommended path.
  • FIG. 3 is a graph showing an example of an actual integrated value of air resistance in a predetermined travel section and an integrated value of air resistance calculated by the above equation (2).
  • the actual integrated value of air resistance is represented by white, and the integrated value of air resistance calculated by the above equation (2) is represented by hatching.
  • the integrated value of air resistance calculated by the above equation (2) is expressed as a percentage (%) when the actual integrated value of air resistance is 100%.
  • the actual integrated value of air resistance in FIG. 3 is an integrated value of air resistance obtained from a profile of the traveling vehicle speed of a vehicle that actually traveled in the traveling section.
  • the integrated value of the air resistance obtained by the above equation (2) is approximately 40%, and a large error has occurred with the actual air resistance. Further, even when the vehicle speed was medium, the integrated value of the air resistance obtained by the above equation (2) was approximately 60%, and an error occurred with the actual air resistance. When the vehicle speed is high, the integrated value of the air resistance obtained by the above equation (2) is approximately 100%, which is close to the integrated value of the actual air resistance. Thus, the lower the vehicle speed in the travel section, the larger the error between the actual integrated value of air resistance and the integrated value of air resistance calculated by the above equation (2).
  • an air resistance correction coefficient for correcting an error in air resistance accompanying such acceleration is stored in advance in the correction coefficient storage unit 140.
  • the air resistance correction coefficient stored in the correction coefficient storage unit 140 will be specifically described below.
  • the air resistance correction coefficient stored in the correction coefficient storage unit 140 is preliminarily determined based on the actual air resistance integrated value obtained in advance by experiments and the air resistance integrated value calculated in advance by the above equation (2). It has been decided. For example, for each average vehicle speed V ave in the traveling section, the ratio of the integrated value of the air resistance calculated based on the above formula (2) and the integrated value of the actual air resistance obtained by the experiment (the integrated actual air resistance) Value / integrated value of air resistance calculated based on the above equation (2)) is calculated in advance as an air resistance coefficient experimental value, and the calculated air resistance coefficient experimental value is calculated as shown in FIG. Plotting is performed for each average vehicle speed V ave in the section.
  • FIG. 4A is a diagram illustrating an example of an air resistance coefficient experimental value.
  • FIG. 4B a regression line of the plotted air resistance experimental values is calculated, and the calculated regression line is used as a function f for calculating an air resistance correction coefficient. 1 (hereinafter referred to as air resistance calculation function f 1 ) is stored in advance in the correction coefficient storage unit 140.
  • air resistance calculation function f 1 the air resistance correction coefficient for each average vehicle speed V ave in the travel section is stored in the correction coefficient storage unit 140 as the air resistance calculation function f 1 .
  • FIG. 4 (B) is a diagram showing an example of the air resistance calculation function f 1.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of the air resistance correction function f 2 when the travel distance is the gradient, squares the air resistance coefficient experimental values obtained by experiments in the travel segment that the gradient whitewashed Expressed in Further, for convenience of explanation, it described the air resistance calculation function f 1 when the travel distance has not been gradient along a broken line.
  • the air resistance correction coefficient calculated by the air resistance calculation function f 2 when the travel distance is the gradient the air resistance is calculated by the air resistance calculation function f 1 when the travel distance does not slope.
  • the air resistance calculation function f 2 when the travel distance is the slope, depending on the magnitude of the gradient of the travel route are determined so as to be able to calculate the air resistance correction factor. That is, the air resistance calculation function f 2 illustrated in FIG. 5 is an illustration of a air resistance calculation function f 2 at a predetermined gradient, the air resistance calculation function f 2 stored in the correction coefficient storage unit 140, the travel One air resistance correction coefficient can be calculated according to the gradient of the section and the average vehicle speed V ave . In the present embodiment, the air resistance calculation function f 2, the larger the gradient for the travel route, it is possible to make the air resistance correction factor becomes smaller.
  • FIG. 6 is a graph showing an example of the integrated value of loss in the actual drive system in a predetermined travel section and the integrated value of loss in the drive system calculated based on the above equation (3).
  • the integrated value of the actual loss in the drive system is represented by white, and the integrated value of the loss in the drive system calculated based on the above equation (3) is represented by hatching.
  • the integrated value of the loss in the drive system calculated based on the above formula (3) is expressed as a percentage (%) when the integrated value of the actual loss in the drive system is 100%.
  • the actual loss in the drive system is a loss in the drive system such as a motor or a gear obtained from a profile of the traveling vehicle speed when the vehicle actually travels in the travel section.
  • a loss correction coefficient for correcting a loss error in a drive system such as a motor or gear is stored in the correction coefficient storage unit 140 in advance.
  • storage part 140 is demonstrated concretely.
  • the loss correction coefficient stored in the correction coefficient storage unit 140 includes the integrated value of the loss in the drive system with respect to the running resistance calculated in advance based on the above equation (3), and the speed information when actually running in the running section. Is determined in advance based on the integrated value of the loss in the drive system with respect to the moment of inertia calculated in advance.
  • an integrated value of the loss in the drive system with respect to the travel resistance calculated based on the above equation (3), and an integrated value of the loss in the drive system with respect to the inertia moment determined by the experiment ( ⁇ Integrated value of loss in driving system with respect to running resistance + integrated value of loss in driving system with respect to moment of inertia ⁇ / integrated value of loss in driving system with respect to running resistance) as a loss factor experimental value in advance
  • the calculated loss factor experimental value is plotted for each average vehicle speed V ave in the traveling section, as shown in FIG.
  • FIG. 7A shows an example of experimental loss coefficient values.
  • FIG. 7B a regression line of the plotted loss factor experimental values is calculated, and the calculated regression line is used as a function f 3 for calculating a loss correction coefficient.
  • loss calculation function f 3 which is stored in advance in the correction coefficient storage unit 140.
  • FIG. 7 (B) is a diagram showing an example of the loss calculation function f 3.
  • the loss calculation function f 4 when the travel section is inclined is different from the loss calculation function f 3 when the travel section is not inclined.
  • Table 8 shows a diagram illustrating an example of a loss calculation function f 4 when the travel distance is the gradient, the loss factor experimental value determined by experiments in the travel segment that the gradient in the white squares painted did. Further, for convenience of explanation, and it is also described loss calculation function f 3 when the running section is not slope.
  • the loss correction is calculated by the loss calculation function f 4 when the travel section is inclined. coefficient than the loss correction factor travel section is calculated by the loss calculation function f 3 when not slope, the value of the loss compensation coefficient increases.
  • the loss correction coefficient calculated by the loss calculation function f 4 is, since it is stored in a value greater than the loss correction coefficient calculated by the loss calculation function f 3, travel distance has been gradient, travel Even when the work load of the motor, gear, etc. in the section increases, the integrated value of the loss in the drive system in the travel section can be corrected appropriately.
  • the loss calculation function f 4 when the travel distance is the slope, depending on the gradient of the travel route are determined so as to be able to calculate the loss correction factor. That is, the loss calculation function f 4 shown in FIG. 8 is an illustration of a loss calculation function f 4 at a predetermined gradient, the loss correction factor f 4 stored in the correction coefficient storage unit 140, the gradient of the running section And the average vehicle speed V ave are determined so that one loss correction coefficient can be calculated. In the present embodiment, the loss calculation function f 4, the larger the gradient for the travel route, it is possible to make the loss correction coefficient increases.
  • the correction coefficient calculation unit 150 uses the air resistance calculation function stored in the correction coefficient storage unit 140 to calculate an air resistance correction coefficient for correcting the integrated value of the air resistance in the traveling section. Further, the correction coefficient calculation unit 150 calculates a loss correction coefficient for correcting the integrated value of the loss in the driving system in the traveling section, using the loss calculation function stored in the correction coefficient storage unit 140. The air resistance correction coefficient and the loss correction coefficient calculated by the correction coefficient calculation unit 150 are used when the energy consumption prediction unit 130 predicts the energy consumption to the destination.
  • the charging necessity determination unit 160 determines whether or not charging is necessary based on the prediction result of the energy consumption prediction unit 130. Specifically, the charging necessity determination unit 160 compares the current remaining energy level of the battery with the energy consumption amount to the destination predicted by the energy consumption amount prediction unit 130, and determines the remaining energy level of the current battery. When the energy consumption to the destination is larger than the amount, it is determined that the battery needs to be charged. The determination result by the charging necessity determination unit 160 is transmitted to the charging facility search unit 170 and the display display unit 180.
  • the charging facility searching unit 170 searches for a charging facility that can be reached with the remaining amount of energy of the current battery when the charging necessity determining unit 160 determines that charging is necessary.
  • the search result by charging facility search unit 170 is transmitted to display display unit 180.
  • the display display unit 180 automatically displays the energy consumption to the destination predicted by the energy consumption prediction unit 130, the determination result by the charging necessity determination unit 160, and the information on the charging facility searched by the charging facility search unit 170. It is displayed on the display 500 as presentation information to be presented to the vehicle occupant.
  • FIG. 9 is a flowchart showing the energy consumption prediction process according to the first embodiment. This energy consumption amount prediction process is executed, for example, when a destination is input by an occupant via the input device 200.
  • the recommended route search unit 120 searches for a recommended route from the current position to the destination.
  • the recommended route search unit 120 includes the map information acquired by the map information acquisition unit 110, the destination input by the input device 200, and the current vehicle current detected by the vehicle position detection unit 300. Based on the position, a recommended route from the current position to the destination is searched.
  • the map information acquisition unit 110 acquires road information about the recommended route searched in step S101. Specifically, the map information acquisition unit 110 obtains, for each predetermined travel section (for example, a road link) in the recommended route, travel distance information, altitude information in the travel section, and average vehicle speed information in the travel section. Get road information including. For example, when the travel section is divided into five in the recommended route, the map information acquisition unit 110 performs travel distance information, altitude information, and average vehicle speed information of the vehicle in the travel section for each of the five travel sections. Get road information including
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of road information acquired by the map information acquisition unit 110, and FIG. 10A shows the average vehicle speed V ave of the vehicle in each travel section of the recommended route.
  • FIG. 10B shows the altitude in each travel section of the recommended route.
  • the horizontal axis indicates the travel distance on the recommended route, and a section between points on the broken line indicating the average vehicle speed V ave of the vehicle (for example, in FIG. 10A).
  • a 1 , a 2 indicate the average vehicle speed V ave of the vehicle in one travel section.
  • FIG. 10A shows the average vehicle speed V ave of the vehicle in each travel section of the recommended route.
  • FIG. 10B shows the altitude in each travel section of the recommended route.
  • the horizontal axis indicates the travel distance on the recommended route, and a section between points on the broken line indicating the average vehicle speed V ave of the vehicle (for example, in FIG. 10A).
  • a 1 , a 2 ) indicate the average vehicle
  • the 10B also shows the travel distance on the recommended route on the horizontal axis, and a section between points on the broken line indicating the altitude (for example, a 1 and a 2 in FIG. 10B). ) Indicates the altitude in one traveling section.
  • the map information acquisition unit 110 acquires road information including information on the travel distance, altitude in each travel section, and the average vehicle speed of the vehicle in the travel section.
  • the subsequent steps S103 to S116 are executed for each travel section on the recommended route.
  • the travel section that is the target of the processing in steps S103 to S116 will be described as the processing target section.
  • step S ⁇ b> 104 the energy consumption amount prediction unit 130 calculates an integrated value of rolling resistance in the processing target section. Specifically, as shown in the following formula (5), the energy consumption amount prediction unit 130 calculates the integrated value of the rolling resistance Fr in the processing target section based on the travel distance information of the processing target section acquired in step S102. calculate.
  • is a rolling resistance coefficient
  • W is a vehicle weight
  • g is a gravitational acceleration
  • d is a travel distance in the processing target section.
  • step S105 the correction coefficient calculation unit 150 calculates an air resistance correction coefficient in the processing target section. Specifically, as shown in the following formula (6), the correction coefficient calculation unit 150 performs the correction coefficient calculation function f 1 when the travel section stored in the correction coefficient storage unit 140 is not inclined, and the processing Based on the average vehicle speed V ave in the target section, the air resistance correction coefficient ⁇ of the processing target section is calculated.
  • step S106 since it is determined that the processing target section is inclined, the energy consumption prediction unit 130 calculates the gradient resistance in the processing target section. Specifically, the energy consumption amount prediction unit 130 calculates an integrated value of the gradient resistance Fi in the processing target section based on the following formula (7).
  • W is the vehicle weight
  • g is the gravitational acceleration
  • is the gradient of the processing target section
  • d is the travel distance of the processing target section.
  • step S107 as in step S104, the integrated value of the rolling resistance Fr in the processing target section is calculated.
  • step S108 the correction coefficient calculation unit 150 calculates an air resistance correction coefficient in the processing target section.
  • the correction coefficient calculation unit 150 corrects the correction coefficient calculation function f when the traveling section is inclined as shown in the following equation (8). 2 , the air resistance correction coefficient ⁇ in the processing target section is calculated based on the average vehicle speed V ave of the vehicle in the processing target section and the gradient ⁇ in the processing target section.
  • the energy consumption amount prediction unit 130 calculates the integrated value of the air resistance Fa in the processing target section. Specifically, as shown in the following formula (9), the energy consumption prediction unit 130 calculates the average vehicle speed V ave in the processing target section acquired in step S102 and the travel distance d of the processing target section. Based on this, the integrated value of the air resistance Fa in the processing target section is calculated.
  • k is a parameter relating to air resistance such as an air resistance coefficient and a projected area of the vehicle.
  • step S110 the energy consumption prediction unit 130 corrects the integrated value of the air resistance calculated in step S109. Specifically, as shown in the following formula (10), the energy consumption prediction unit 130 calculates the air resistance correction coefficient ⁇ calculated in step S105 or step S108 and the integrated value of the air resistance Fa calculated in step S109. Based on the above, the integrated value of the air resistance Fa in the processing target section is corrected. In the following, the corrected integrated value of the air resistance Fa will be described as an integrated value of the air resistance correction value Fa ′.
  • step S111 as in step S103, it is determined whether or not the processing target section is inclined. If the process target section is not inclined, the process proceeds to step S112. On the other hand, if the process target section is inclined, the process proceeds to step S113.
  • step S112 the correction coefficient calculation unit 150 calculates a loss correction coefficient in the processing target section. Specifically, since it is determined that the processing target section is not inclined, the correction coefficient calculation unit 150 performs the loss calculation function f when the traveling section stored in the correction coefficient storage unit 140 is not inclined. 3 and the average speed V ave of the vehicle in the processing target section acquired in step S102, the loss correction coefficient ⁇ in the processing target section is calculated as shown in the following equation (11).
  • step S113 since it is determined that the processing target section is inclined, the correction coefficient calculation unit 150 performs the loss calculation function f 4 when the traveling section stored in the correction coefficient storage unit 140 is inclined. Based on the average speed V ave of the vehicle in the processing target section acquired in step S102, the loss correction coefficient ⁇ in the processing target section is calculated as shown in the following equation (12).
  • step S114 the energy consumption prediction unit 130 calculates an integrated value of loss in the drive system in the processing target section. Specifically, as shown in the following formula (13), the energy consumption prediction unit 130 calculates the integrated value of the rolling resistance Fr calculated in step S104 or step S107 and the air resistance correction value Fa ′ calculated in step S110. Based on the integrated value, the integrated value of the loss L in the drive system such as the motor and the gear in the processing target section is calculated.
  • step S115 the energy consumption prediction unit 130 corrects the integrated value of the loss L in the drive system in the processing target section calculated in step S114. Specifically, as shown in the following formula (14), the energy consumption prediction unit 130 integrates the loss correction coefficient ⁇ calculated in step S112 or step S113 and the loss L in the drive system calculated in step S114. Based on the value, the loss L in the drive system in the processing target section is corrected.
  • the integrated value of the loss L in the corrected drive system will be described as the integrated value of the loss correction value L ′.
  • step S116 the energy consumption prediction unit 130 determines whether or not the processing from steps S103 to S115 has been performed for all travel sections of the recommended route. If the processing from steps S103 to S115 has been performed for all the travel sections of the recommended route, the process proceeds to step S117. On the other hand, if there is a travel section in which the processing from steps S103 to S115 has not been performed, Returning to step S103, the processing of steps S103 to S115 is performed for the traveling section where the processing is not performed.
  • the energy consumption prediction unit 130 predicts the energy consumption from the current position to the destination. Specifically, the energy consumption amount prediction unit 130 calculates the integrated value of the rolling resistance Fr, the integrated value of the gradient resistance Fi, the integrated value of the air resistance correction value Fa ′, and the loss correction value L for each travel section of the recommended route. The energy consumption for each travel section is calculated by summing up the integrated values of '. Furthermore, the energy consumption amount prediction unit 130 calculates the energy consumption amount in the recommended route by summing the calculated energy consumption amounts for each travel section. Specifically, the energy consumption amount prediction unit 130 calculates the energy consumption amount in the recommended route based on the following equation (15). Information on the energy consumption predicted by the energy consumption prediction unit 130 is transmitted to the display display unit 180.
  • step S118 the charging necessity determining unit 160 determines whether or not it is necessary to charge before reaching the destination based on the energy consumption to the destination predicted in step S117. Is called. Specifically, the charging necessity determination unit 160 determines that charging is necessary when the energy consumption amount to the destination is larger than the remaining amount of energy of the battery, and the energy consumption amount to the destination If it is less than the remaining energy, it is determined that charging is unnecessary. Note that the result of the determination as to whether or not charging by the charging necessity determination unit 160 is necessary is transmitted to the display display unit 180.
  • step S118 the charging facility searching unit 170 searches for charging facilities around the vehicle. Specifically, the charging facility search unit 170 can arrive at the current remaining battery energy based on the map information acquired from the map database 400 and the current position of the vehicle detected by the vehicle position detection device 300. Explore charging facilities. Then, the information on the charging facility searched by the charging facility searching unit 170 is transmitted to the display display unit 180.
  • step S120 the display information including the energy consumption amount up to the destination is displayed to the occupant via the display 500 by the display display unit 180.
  • the display display unit 180 displays the energy consumption to the destination predicted in step S117, the determination result of whether or not the charging determined in step S118 is necessary, and the location information of the charging facility searched in step S119.
  • the information is presented to the occupant.
  • the integrated value of the air resistance to the destination is corrected in consideration of the air resistance accompanying the acceleration of the vehicle.
  • the integrated value of the loss in the drive system to the destination is corrected.
  • the integrated value of the air resistance to the destination and the integrated value of the loss in the drive system can be predicted with high accuracy, and as a result, the energy consumption to the destination can be predicted appropriately. can do.
  • the weight of the battery is heavy and the travel distance is shorter than that of an engine vehicle.Therefore, it is desired to determine in advance whether or not the destination can be reached with high accuracy. In such a case, the energy consumption amount to the destination can be predicted with high accuracy, and it can be determined with high accuracy whether or not the vehicle can reach the destination.
  • FIG. 11 shows the actual vehicle speed, the average vehicle speed, the actual integrated value of air resistance, the integrated value of air resistance predicted based on the above equation (2), and the above equation (10). It is a graph which shows an example of the time transition of the integrated value of the air resistance estimated based on this.
  • the actual vehicle speed and the average vehicle speed in the travel section are represented by broken lines, the actual integrated value of air resistance, the integrated value of air resistance predicted based on the above equation (2), and the above equation (10 ) Represents the integrated value of air resistance predicted based on the solid line. Further, the actual vehicle speed and the average vehicle speed in FIG.
  • the actual air resistance is the air resistance obtained from the profile of the traveling vehicle speed when the vehicle actually travels in the traveling section by experiment (the same applies to FIGS. 12 and 13 described later).
  • the air resistance is proportional to the square of the vehicle speed when the vehicle is traveling at a constant vehicle speed, whereas it is proportional to the cube of the vehicle speed when the vehicle is accelerating. Therefore, as shown in FIG. 12, the air resistance predicted based on the constant average vehicle speed V ave as shown in the above equation (2) by the amount of acceleration of the vehicle (represented by hatching in FIG. 12). And an actual air resistance (represented by white coating in FIG. 12). For example, in the example shown in FIG. 12, the air resistance predicted based on the above equation (2) is approximately a quarter at maximum compared to the actual air resistance. On the other hand, as shown in the above equation (10), the air resistance predicted by using the air resistance correction coefficient ⁇ (shown in gray in FIG. 12) corrects the air resistance in consideration of the acceleration of the vehicle. Therefore, the actual air resistance was almost the same value.
  • FIG. 12 shows the air predicted from the integrated value of actual air resistance in a predetermined travel section (indicated by white in FIG. 12) and the average vehicle speed V ave of the travel section based on the above equation (2).
  • the error between the actual air resistance and the air resistance predicted based on the above equation (2) is approximately 60%.
  • the error between the actual air resistance and the air resistance predicted based on the above equation (10) is approximately 5%, which is higher than the air resistance predicted based on the above equation (2).
  • the error with the actual air resistance was smaller when the air resistance predicted based on
  • the air resistance predicted based on the above equation (10) is more error than the actual air resistance than the air resistance predicted based on the above equation (2). Became smaller.
  • the integrated value of the air resistance calculated based on the constant average vehicle speed V ave is corrected as shown in the above equation (10). By doing so, it is possible to effectively prevent the integrated value of the air resistance in the traveling section from being predicted to be smaller than the actual integrated value of the air resistance.
  • the air resistance correction coefficient ⁇ is calculated such that the integrated value of the air resistance in the traveling section increases as the average vehicle speed V ave in the traveling section decreases, and based on the calculated air resistance correction coefficient ⁇ .
  • the integrated value of the air resistance is appropriately predicted even in a travel section where the average vehicle speed V ave is low and the acceleration frequency is high. can do.
  • the frequency of acceleration tends to be reduced
  • the travel section is inclined.
  • the air resistance correction coefficient ⁇ is calculated so that the integrated value of the air resistance in the travel section is smaller than in the case where there is not. Thereby, even when the travel section is inclined, the air resistance in the travel section can be appropriately predicted.
  • FIG. 13 shows the actual integrated value of air resistance when the traveling section is inclined (indicated by white in FIG. 13) and the air resistance correction coefficient ⁇ when the traveling section is flat.
  • the integrated value of air resistance predicted by using represented by gray in FIG. 13
  • the integrated value of air resistance predicted by using the air resistance correction coefficient ⁇ when the traveling section is inclined in FIG. 13, It is a graph which shows an example with the hatching of a horizontal line.
  • the predicted value is obtained when the integrated value of the air resistance is predicted using the air resistance correction coefficient ⁇ when the traveling section is flat.
  • the integrated value of air resistance was approximately 30% larger than the actual integrated value of air resistance.
  • the predicted integrated value of air resistance is greater than the actual integrated value of air resistance. Approximately 10% larger. That is, when the integrated value of the air resistance is predicted using the air resistance correction coefficient ⁇ when the travel section is a gradient, compared with the case where the air resistance correction coefficient ⁇ is used when the travel section is flat. A value closer to the actual air resistance could be predicted.
  • the traveling section is flat. Compared to the case of using the air resistance correction coefficient ⁇ , a value closer to the actual air resistance could be predicted.
  • the gradient of the traveling section is taken into consideration, and when the traveling section is inclined, the air resistance correction coefficient ⁇ when the traveling section is inclined is used to reach the destination. It can be effectively prevented that the integrated value of the air resistance is predicted to be larger than the actual integrated value of the air resistance.
  • the loss in the drive system such as the motor and gear is increased, and based on the average vehicle speed in the travel section as shown in the above equation (3).
  • the integrated value of the loss in the drive system calculated in the above is corrected.
  • FIG. 14 is based on the actual vehicle speed in the predetermined travel section, the average vehicle speed, the integrated value of the actual loss in the drive system, and the average vehicle speed V ave in the travel section as shown in the above equation (3). It is a graph which shows an example of the time integral of the integrated value of the loss in the drive system estimated, and the integrated value of the loss in the drive system predicted using loss correction coefficient (beta) as shown in said Formula (14).
  • Beta loss correction coefficient
  • the actual vehicle speed and the average vehicle speed in the traveling section are represented by broken lines, the integrated value of the actual loss in the drive system, the integrated value of the loss in the drive system predicted based on the above equation (3), And the integrated value of the loss in the drive system estimated based on the said Formula (10) is represented by a continuous line.
  • the integrated value of the loss in the drive system estimated based on the said Formula (10) is represented by a continuous line.
  • the actual vehicle speed and the average vehicle speed V ave in the travel section correspond to the vehicle speed (km / h) on the left side of the graph, and the integrated value of the actual loss in the drive system in the travel section
  • the integrated value of loss in the drive system predicted based on () and the integrated value of loss in the drive system predicted based on the above equation (14) are the integrated amount of loss in the drive system on the right side of the graph ( kJ).
  • the actual loss in the drive system is a loss obtained from a profile of the traveling vehicle speed when the vehicle actually travels in the traveling section by experiment (the same applies to FIGS. 15 and 16 described later).
  • the loss in the drive system When the vehicle is accelerating, the loss in the drive system includes a loss with respect to moment of inertia in addition to a loss with respect to running resistance. Therefore, as shown in FIG. 14, there is an error between the integrated value of loss in the drive system predicted based on the above equation (3) and the integrated value of loss in the actual drive system by the amount of acceleration of the vehicle. occured.
  • the integrated value of the loss in the drive system predicted based on the above equation (3) is approximately 1/6 at maximum compared to the actual loss in the drive system. .
  • the integrated value of the loss in the drive system predicted using the loss correction coefficient ⁇ is obtained by correcting the loss in the drive system in consideration of the acceleration of the vehicle. Therefore, it was almost the same value as the actual loss in the drive train.
  • FIG. 15 shows an actual loss integrated value in the drive system in a predetermined travel section (indicated by white in FIG. 15) and the average vehicle speed V ave based on the above equation (3).
  • the estimated integrated value of loss in the drive system represented by hatching in FIG. 15
  • the integrated value of loss in the drive system predicted using the loss correction coefficient ⁇ based on the above equation (14)
  • the integrated value of the actual loss in the driving system by experiment is assumed to be 100%, and the integrated value of the loss in the driving system predicted based on the above equation (3) and the above equation (14)
  • the error between the actual integrated value of loss in the drive system and the integrated value of loss in the drive system predicted based on the above equation (3) is 70.
  • the error between the actual integrated value of loss in the drive system and the integrated value of loss in the drive system predicted based on the above equation (14) is 5%, and the above equation (3)
  • the integrated value of the loss in the drive system predicted based on the above equation (14) is the integrated value of the loss in the actual drive system rather than the integrated value of the loss in the drive system predicted based on And the error was reduced.
  • the loss in the drive system predicted based on the above formula (14) rather than the integrated value of the loss in the drive system predicted based on the above formula (3).
  • the error of the integrated value of is smaller than the integrated value of the loss in the actual drive system.
  • the loss correction coefficient ⁇ is calculated so that the integrated value of the loss in the drive system in the travel section increases as the average vehicle speed V ave in the travel section decreases, and the calculated loss correction coefficient ⁇ is calculated.
  • the integrated value of the loss in the driving system which is calculated based on the average vehicle speed V ave, the average vehicle speed V ave is low, even in the acceleration frequency is large travel section, of the drive system for the travel route
  • the integrated value of loss can be appropriately predicted.
  • the traveling section when the traveling section is inclined, the amount of work in the traveling section is increased, and when the traveling section is inclined, the traveling section is not inclined.
  • the loss correction coefficient ⁇ is calculated so that the integrated value of the loss in the drive system in the travel section becomes larger. Thereby, even when the travel section is inclined, it is possible to appropriately predict the loss in the drive system in the travel section.
  • FIG. 16 shows an integrated value of actual loss in the drive system (indicated by white in FIG. 16) when the travel section is inclined, and loss correction when the travel section is flat. Loss in the drive system predicted using the integrated value of the loss in the drive system predicted using the coefficient ⁇ (shown in gray in FIG. 16) and the loss correction coefficient ⁇ when the traveling section is inclined. It is a graph which shows an example with the integrated value (it represents with a horizontal line in FIG. 16).
  • the traveling section is a downhill with a predetermined slope
  • the integrated value of the loss in the drive system is predicted using the loss correction coefficient ⁇ when the traveling section is flat
  • the predicted integrated value of loss is approximately 10% smaller than the actual integrated value of loss.
  • the integrated value of the loss in the drive system is predicted using the loss correction coefficient ⁇ when the traveling section is a gradient
  • the estimated integrated value of the loss in the drive system is the actual loss. It was about 5% larger than the integrated value. That is, when the integrated value of the loss in the drive system is predicted using the loss correction coefficient ⁇ when the travel section is a gradient, the loss correction coefficient ⁇ when the travel section is flat is compared with the case where the loss correction coefficient ⁇ is used. Thus, a value close to the integrated value of the loss in the actual drive system could be predicted.
  • the predetermined travel section is an uphill
  • the integrated value of the loss in the drive system is predicted using the loss correction coefficient ⁇ when the travel section is a slope
  • the travel section is flat.
  • a value close to the loss in the actual drive system could be predicted.
  • the loss correction coefficient ⁇ in the case where the traveling section is inclined is used to obtain the distance to the destination. It is possible to effectively prevent the integrated value of loss in the drive system from being predicted to be smaller than the actual value.
  • FIG. 17 is a functional block diagram illustrating functions of the control device 100 according to the second embodiment.
  • control apparatus 100 is outside temperature acquisition part 210 which acquires outside temperature, and vehicle information acquisition part which acquires vehicle information 220, and a rolling resistance coefficient calculation unit 230 that calculates a rolling resistance coefficient.
  • the outside air temperature acquisition unit 210 acquires the outside air temperature outside the vehicle.
  • the outside air temperature acquisition unit 210 can acquire the outside air temperature information from the outside air temperature meter when the vehicle includes the outside air temperature meter.
  • the outside air temperature acquisition unit 210 also estimates the outside air temperature of the vehicle as will be described below even when the vehicle is not equipped with an outside air temperature meter.
  • the outside air temperature acquisition unit 210 is configured to acquire the outside air temperature by estimating the outside air temperature based on the season, the month, the month, the day, the area of the travel section, the latitude / longitude of the travel section, and the like. It can.
  • the navigation device 1 stores in advance a correspondence relationship between a combination of one or more of the current season, month, month, day, region, latitude / longitude, and a predicted value of the outside temperature under the condition.
  • the outside air temperature outside the vehicle can be estimated by obtaining from a server (not shown).
  • the outside air temperature acquisition unit 210 may change the season, month, date, region, latitude / Stores the correspondence between a condition that combines one or more longitudes and the predicted value of the outside air temperature.
  • the outside air temperature is estimated at intervals of less than 5 ° C.
  • the rolling resistance of the vehicle is calculated based on the outside air temperature.
  • the lower the outside air temperature the larger the degree of change in the rolling resistance. This is because the rolling resistance of the vehicle can be calculated with high accuracy by estimating the outside air temperature at a short estimation interval.
  • Vehicle information acquisition unit 220 acquires vehicle information including vehicle weight (empty vehicle weight), brake / hub drag resistance, air resistance coefficient, and projection area. Note that the values of the empty vehicle weight, the brake / hub drag resistance, the air resistance coefficient, and the projected area differ depending on the vehicle type, and values for each vehicle type are stored in advance in the memory of the control device 100. Therefore, the vehicle information acquisition function 220 can read out these vehicle information from the memory of the control device 100.
  • the rolling resistance coefficient calculation unit 230 calculates a rolling resistance coefficient for obtaining the rolling resistance.
  • FIG. 18 is a diagram illustrating an example of a correspondence relationship between the outside air temperature and the rolling resistance coefficient.
  • the rolling resistance coefficient calculation unit 230 stores, for example, a correspondence relationship between the outside air temperature and the rolling resistance coefficient as illustrated in FIG. 18 as a table, and refers to this table to determine the rolling resistance from the outside temperature. A coefficient can be calculated.
  • the rolling resistance coefficient calculation unit 230 may be configured to calculate the rolling resistance coefficient from the outside air temperature by storing the correspondence relationship between the outside air temperature and the rolling resistance coefficient as a function. Alternatively, the rolling resistance coefficient calculation unit 230 calculates a rolling resistance correction coefficient from the outside air temperature based on the correspondence relationship between the outside air temperature and the rolling resistance correction coefficient for correcting the rolling resistance coefficient, and calculates the rolling resistance correction coefficient. It is good also as a structure which calculates a rolling resistance coefficient by using and correcting a rolling resistance coefficient.
  • the rolling resistance coefficient calculation unit 230 is For each vehicle equipment, the rolling resistance coefficient can be calculated from the outside air temperature with reference to the correspondence relationship between the outside air temperature and the rolling resistance coefficient. Also, the rolling resistance correction coefficient is stored in advance for each vehicle type and vehicle equipment, and the rolling resistance correction coefficient corresponding to the vehicle type and vehicle equipment is acquired to calculate the rolling resistance coefficient based on this rolling resistance correction coefficient. It is good also as composition to do.
  • the correction coefficient calculation unit 150 calculates the loss correction coefficient by further considering the outside air temperature acquired by the outside air temperature acquisition unit 210.
  • FIG. 19 is a graph showing an example of a correspondence relationship between the rolling resistance, the average vehicle speed of the vehicle, and the loss correction coefficient.
  • the correction coefficient calculation unit 150 predicts the rolling resistance according to the outside air temperature, and based on the predicted rolling resistance and the average speed V ave of the vehicle. Calculate the loss correction coefficient. Specifically, even when the average speed V ave of the vehicle is the same, the correction coefficient calculation unit 150 calculates the loss correction coefficient with a smaller value as the rolling resistance increases (or as the outside air temperature decreases).
  • the correction coefficient calculation unit 150 further calculates the loss correction coefficient in consideration of the vehicle information acquired by the vehicle information acquisition unit 220.
  • FIG. 20 is a diagram illustrating an example of the loss correction coefficient for each vehicle type. Since vehicle information such as empty vehicle weight, brake / hub drag resistance, air resistance coefficient, and overall projection area is different for each type of vehicle, the running resistance is different for each type of vehicle. Therefore, as shown in FIG. 20, the correction coefficient calculation unit 150 sets the vehicle type based on the vehicle information acquired by the vehicle information acquisition unit 220 so that the loss correction coefficient increases as the vehicle type of the vehicle has a higher running resistance. The corresponding loss correction coefficient is calculated. For example, in the example shown in FIG. 20, the running resistance increases in the order of vehicle C, vehicle B, and vehicle A. In this case, as shown in FIG. 20, the loss correction coefficient in the order of vehicle C, vehicle B, and vehicle A. Is calculated with a high value.
  • the energy consumption amount prediction unit 130 predicts the energy consumption amount from the current position to the destination using the loss correction coefficient calculated by the correction coefficient calculation unit 150.
  • the energy consumption prediction unit 130 calculates the air resistance Fa using parameters related to the air resistance of the vehicle such as the outside air temperature and vehicle information, and based on the calculated air resistance. Predict energy consumption from location to destination.
  • FIGS. 21 and 22 are flowcharts showing the energy consumption prediction process according to the second embodiment.
  • This energy consumption amount prediction process is also executed, for example, when a destination is input by an occupant via the input device 200.
  • steps S201 and S202 as in steps S101 and S102 of the first embodiment, a recommended route from the current position to the destination is searched (step S201), and road information about the searched recommended route is acquired. (Step S202).
  • the outside air temperature acquisition unit 210 of the control device 100 acquires the outside air temperature outside the vehicle.
  • the outside air temperature acquisition unit 210 obtains information on the outside air temperature from an outside air temperature meter provided in the vehicle, or the current season, month, month, day, area of the traveling section, and latitude / longitude of the traveling section. By estimating the outside temperature outside the vehicle based on any one or more combinations, the outside temperature outside the vehicle can be acquired.
  • step S204 vehicle information is acquired by the vehicle information acquisition unit 220 of the control device 100.
  • the vehicle information acquisition unit acquires vehicle information including the vehicle weight, the brake / hub drag resistance, the air resistance coefficient, and the entire projected area from the memory of the control device 100.
  • step S205 the rolling resistance coefficient calculation unit 230 of the control device 100 calculates the rolling resistance coefficient.
  • the rolling resistance coefficient calculation unit 230 calculates the rolling resistance coefficient ⁇ based on the outside air temperature acquired in step S203 by referring to the correspondence relationship between the rolling resistance coefficient and the outside air temperature as shown in FIG. be able to.
  • step S206 as in step S104 of the first embodiment, an integrated value of the rolling resistance Fr in the processing target section is calculated based on the rolling resistance coefficient ⁇ calculated in step S204.
  • the rolling resistance Fr is proportional to the rolling resistance coefficient ⁇ , and the value of the rolling resistance Fr increases as the value of the rolling resistance coefficient ⁇ increases. Therefore, the lower the outside air temperature, the larger the rolling resistance coefficient ⁇ and the larger the rolling resistance Fr.
  • step S207 as in step S103 of the first embodiment, it is determined whether or not the processing target section is inclined.
  • the process proceeds to step S208, as in step S105 of the first embodiment, the correction coefficient calculation function f 1 when the travel distance does not slope, the average in the process target section Based on the vehicle speed V ave , the air resistance correction coefficient ⁇ of the processing target section is calculated.
  • the process proceeds to step S209, and the gradient resistance Fi in the processing target section is calculated in the same manner as in step S106 of the first embodiment.
  • the energy consumption prediction unit 130 calculates an integrated value of the air resistance Fa in the processing target section.
  • the energy consumption amount prediction unit 130 calculates the integrated value of the air resistance Fa in the processing target section based on the following equation (16).
  • k ′ is a parameter relating to air resistance, the outside air temperature acquired in step S203, the vehicle weight acquired in step S204, the brake / hub drag resistance, the air resistance coefficient, and the full projection. It corresponds to vehicle information such as area.
  • V is the average speed of the vehicle in the process target area acquired by step S202
  • d is the travel distance of a process target area.
  • step S212 as in step S110 of the first embodiment, based on the air resistance correction coefficient ⁇ calculated in step S208 or step S210 and the integrated value of the air resistance Fa calculated in step S211, in the processing target section.
  • the integrated value of the air resistance Fa is corrected.
  • step S213 it is determined whether or not the processing target section is inclined. If the process target section is not inclined, the process proceeds to step S214. If the process target section is inclined, the process proceeds to step S215.
  • step S214 the correction coefficient calculation unit 150 calculates a loss correction coefficient in the processing target section.
  • the correction coefficient calculation unit 150 calculates the loss correction coefficient in the processing target section in consideration of the outside air temperature acquired in step S203 and the vehicle information acquired in step S204. Specifically, as shown in FIG. 19 and FIG. 20, the correction coefficient calculation unit 150 has a travel section indicating a correspondence relationship between the average speed V ave of the vehicle and the loss correction coefficient ⁇ for each rolling resistance and vehicle type.
  • the function f 5 if it was not the slope has been stored in the correction coefficient storage unit 140, as shown in the following formula (17), the average speed V ave of the vehicle in the section to be processed and the outside air temperature t and the vehicle information k ' Based on ', a loss correction coefficient ⁇ corresponding to the current rolling resistance, the vehicle type, and the average speed V ave of the vehicle when the traveling section is not inclined is calculated.
  • the method for calculating the loss correction coefficient ⁇ is not limited to the above equation (17), and for example, the loss correction coefficient ⁇ may be calculated using the rolling resistance calculated in step S205.
  • the correction coefficient calculation unit 150 calculates the loss correction coefficient in the processing target section in consideration of the outside air temperature acquired in step S203 and the vehicle information acquired in step S204. Specifically, as shown in FIG. 19 and FIG. 20, the correction coefficient calculation unit 150 has a travel section indicating a correspondence relationship between the average speed V ave of the vehicle and the loss correction coefficient ⁇ for each rolling resistance and vehicle type.
  • steps S216 to S222 processing similar to that in steps S114 to S120 of the first embodiment is performed. That is, based on the rolling resistance calculated in step S206 and the air resistance corrected in step S212, an integrated value of loss in the drive system in the processing target section is calculated (step S216), and calculated in step S214 or step S215. Based on the loss correction coefficient ⁇ and the integrated value of the loss L in the drive system calculated in step S216, the loss L in the drive system in the processing target section is corrected (step S217).
  • step S218 Yes
  • the energy consumption amount from the current position to the destination is predicted (step S219).
  • it is determined whether or not charging is required before reaching the destination (step S220). If it is determined that charging is required, a search for charging facilities around the vehicle is performed (step S221), and then presentation information including energy consumption to the destination is displayed to the passenger via the display 500. (Step S222).
  • the outside air temperature and vehicle information are acquired, the rolling resistance coefficient and the loss correction coefficient are calculated in consideration of the acquired outside air temperature and vehicle information, and the distance from the current position to the destination is calculated. Predict energy consumption.
  • energy consumption amount which considered external temperature and a vehicle type (or vehicle apparatus) can be estimated, energy consumption amount is estimated with high precision. It becomes possible.
  • FIG. 23 is a diagram showing an example of the actual energy consumption of the vehicle and the predicted value of the energy consumption predicted without considering the outside air temperature for a plurality of vehicles.
  • the horizontal axis indicates the actual energy consumption
  • the vertical axis indicates the number of vehicles (frequency) for each actual energy consumption.
  • FIG. 23 also shows the median of predicted values of energy consumption of a plurality of vehicles and the predicted range that is ⁇ 10% from the median. As shown in FIG. 23, when the energy consumption is predicted without considering the outside air temperature, the number of vehicles in which the actual energy consumption is within the predicted range of the energy consumption is about 67%.
  • FIG. 24 is a diagram showing an example of a predicted value of energy consumption predicted in consideration of actual energy consumption of a plurality of vehicles and outside air temperature.
  • the horizontal axis indicates actual energy consumption
  • the vertical axis indicates the number of vehicles (frequency) for each actual energy consumption.
  • the median of the predicted values and the predicted range that is ⁇ 10% from the median are shown.
  • the vehicle in which the actual energy consumption is within the prediction range of the energy consumption is 90% or more of the whole in both spring, summer, autumn and winter.
  • the energy consumption can be predicted with higher accuracy.
  • FIG. 25 is a diagram illustrating an example of an estimated value of the outside air temperature necessary for the majority of the actual energy consumption to fall within the energy consumption prediction range. Since the degree of change in rolling resistance increases as the outside air temperature decreases, in order for the actual energy consumption to fall within the predicted range of energy consumption, as shown in FIG. It is necessary to increase the frequency (shorten the estimated value estimation interval). In the present embodiment, as shown in FIG. 25, the lower the outside air temperature is, the higher the estimated frequency of the outside air temperature is, so that the rolling resistance based on the outside air temperature can be calculated with high accuracy.
  • a loss correction coefficient corresponding to the rolling resistance is calculated based on the outside air temperature.
  • the ratio of the work of the motor due to acceleration / deceleration with respect to the rolling resistance tends to decrease. Therefore, by reducing the loss correction coefficient as the rolling resistance increases, the loss in the drive system in the processing target section can be predicted with higher accuracy, and as a result, energy consumption can be predicted with higher accuracy. It becomes possible.
  • FIG. 26 is a diagram for explaining the difference in energy consumption according to the vehicle type.
  • the vehicle resistance empty vehicle weight
  • the brake / hub drag resistance the air resistance coefficient, the projected area, and the like
  • the running resistance may differ. Therefore, even when traveling in the same travel section, when energy consumption is predicted without considering vehicle information, an error of about ⁇ 3% may occur depending on the vehicle type, as shown in FIG. . Therefore, in the present embodiment, such an error can be reduced by calculating the loss correction coefficient corresponding to the vehicle type in consideration of the vehicle information, and as a result, the energy consumption is predicted with higher accuracy. be able to.
  • the navigation device 1 mounted on an electric vehicle has been described as an example.
  • the present invention is not limited to this configuration.
  • the configuration is mounted on a hybrid vehicle, an engine vehicle, or a system other than a vehicle. It is good.
  • the present invention when the present invention is applied to an engine vehicle, the fuel consumption to the destination is appropriately predicted based on the integrated value of the air resistance to the destination and the integrated value of the loss in the drive system such as the motor and gear. be able to.
  • the average vehicle speed V ave for the travel route, but illustrating the configuration for calculating the integrated value of loss in the integrated value or the drive system of the air resistance, the average vehicle speed V ave the travel route
  • a speed limit in the traveling section may be used.
  • the average vehicle speed V ave of the vehicle in the travel section instead of the average vehicle speed V ave of the vehicle in the travel section, the average vehicle speed of the vehicle in the travel section of the same type as the travel section (for example, a city road or a suburban road) may be used.
  • the map information acquisition unit 110 of the above-described embodiment is an acquisition unit of the present invention
  • the correction coefficient calculation unit 150 and the energy consumption prediction unit 130 are an energy consumption prediction unit of an air resistance calculation unit and a loss calculation unit of the present invention.
  • the unit 130 corresponds to the energy consumption prediction unit of the present invention
  • the rolling resistance coefficient calculation unit 230 corresponds to the rolling resistance calculation unit of the present invention.

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Abstract

 経路ごとに予め決められた該経路の走行速度情報を含む道路情報を取得する取得手段(110)と、走行予定経路の走行速度情報に基づいて、所定の空気抵抗算出式により、走行予定経路を走行した場合の空気抵抗を空気抵抗算出値として算出し、走行予定経路における走行速度が遅いほど、走行予定経路を走行した場合の空気抵抗が大きくなるように、算出した空気抵抗算出値を補正する空気抵抗算出手段(140,150)と、補正された空気抵抗算出値に基づいて、走行予定経路におけるエネルギー消費量を予測するエネルギー消費量予測手段(150)と、を備えることを特徴とするエネルギー消費量予測装置。

Description

エネルギー消費量予測装置およびエネルギー消費量予測方法
 本発明は、エネルギー消費量予測装置およびエネルギー消費量予測方法に関するものである。
 本出願は、2013年4月11日に出願された日本国特許出願の特願2013-082823に基づく優先権を主張するものであり、文献の参照による組み込みが認められる指定国については、上記の出願に記載された内容を参照により本出願に組み込み、本出願の記載の一部とする。
 従来より、車両が実際に走行している際の車速、加速度および空気抵抗などに基づいて、車両の燃料消費量を推定する技術が知られている(特許文献1参照)。
特願2011-506873号
 しかしながら、従来技術は、車両が実際に走行している際の車速、加速度などに基づいて、現時点のエネルギー消費量を推定するものであり、車両が走行する前に、走行予定経路におけるエネルギー消費量を予測することはできなかった。
 本発明が解決しようとする課題は、エネルギー消費量を適切に予測することができるエネルギー消費量予測装置を提供することである。
 本発明は、経路ごとに予め決られた所定の走行速度情報に基づいて、走行予定経路を走行した場合の空気抵抗を、所定の空気抵抗算出式により算出するとともに、走行予定経路における走行速度が遅いほど、走行予定経路を走行した場合の空気抵抗が大きくなるように、算出した空気抵抗を補正し、補正した空気抵抗に基づいて走行予定経路におけるエネルギー消費量を予測することで、上記課題を解決する。
 本発明によれば、経路ごとに予め決られた所定の走行速度情報を用いて、走行予定経路を走行した場合の空気抵抗を算出することで、走行予定経路におけるエネルギー消費量を予測することができる。特に、本発明によれば、走行予定経路における走行速度が遅いほど、加速が高い頻度で行われる傾向にあることを考慮して、所定の空気抵抗算出式により算出した空気抵抗を補正することで、走行経路を走行した場合の空気抵抗を高い精度で予測することができ、その結果、補正した空気抵抗に基づいて、走行予定経路におけるエネルギー消費量を適切に予測することができる。
本実施形態に係るナビゲーション装置の構成図である。 第1実施形態に係る制御装置の機能ブロック図である。 所定の走行区間における実際の空気抵抗の積算値と、下記式(2)に基づいて予測した空気抵抗の積算値との一例を示すグラフである。 図4(A)は、空気抵抗係数実験値の一例を示す図であり、図4(B)は、空気抵抗算出関数の一例を示す図である。 走行区間が勾配している場合の空気抵抗補正関数の一例を示す図である。 所定の走行区間における駆動系での実際の損失の積算値と、下記式(3)に基づいて予測した駆動系での損失の積算値との一例を示すグラフである。 図7(A)は、損失係数実験値の一例を示す図であり、図7(B)は、損失算出関数の一例を示す図である。 走行区間が勾配している場合の損失補正係数の一例を示す図である。 第1実施形態に係るエネルギー消費量予測処理を示すフローチャートである。 図10(A)は、推奨経路の各走行区間における車両の平均車速の一例を示す図であり、図10(B)は、推奨経路の各走行区間における標高の一例を示す図である。 所定の走行区間における実際の車速、平均車速、実際の空気抵抗の積算値、下記式(2)に基づいて予測した空気抵抗の積算値、および、下記式(10)に基づいて予測した空気抵抗の積算値の時間推移の一例を示すグラフである。 所定の走行区間における実際の空気抵抗の積算値と、下記式(2)に基づいて予測した空気抵抗と、下記式(10)に基づいて予測した空気抵抗の積算値との一例を示すグラフである。 走行区間が勾配している場合における実際の空気抵抗の積算値と、走行区間が平坦である場合の空気抵抗補正係数αを用いて予測した空気抵抗の積算値と、走行区間が勾配している場合の空気抵抗補正係数αを用いて予測した空気抵抗の積算値の一例を示すグラフである。 所定の走行区間における実際の車速、平均車速、実際の駆動系での損失の積算値、下記式(3)に基づいて予測した駆動系での損失の積算値、および上記式(14)に基づいて予測した駆動系での損失の積算値の時間推移の一例を示すグラフである。 所定の走行区間における駆動系での実際の損失の積算値と、下記式(3)に基づいて予測した駆動系での損失の積算値と、下記式(14)に基づいて予測した駆動系での損失の積算値との一例を示すグラフである。 走行区間が勾配している場合における駆動系での実際の損失の積算値と、走行区間が平坦である場合の損失補正係数βを用いて予測した駆動系での損失の積算値と、走行区間が勾配である場合の損失補正係数βを用いて予測した駆動系での損失の積算値との一例を示すグラフである。 第2実施形態に係る制御装置の機能ブロック図である。 外気温と転がり抵抗係数との対応関係の一例を示す図である。 転がり抵抗と平均車速と損失補正係数との対応関係の一例を示すグラフである。 車種ごとの損失補正係数の一例を示す図である。 第2実施形態に係るエネルギー消費量予測処理を示すフローチャートである(その1)。 第2実施形態に係るエネルギー消費量予測処理を示すフローチャートである(その2)。 車両の実際のエネルギー消費量と、外気温を考慮することなく予測したエネルギー消費量の予測値との一例を示す図である。 車両の実際のエネルギー消費量と、外気温を考慮して予測したエネルギー消費量の予測値の一例を示す図である。 外気温の推測値の一例を示す図である。 車種ごとのエネルギー消費量の一例を示すグラフである。
 以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。なお、以下においては、電気自動車に搭載されたナビゲーション装置を例示して、本発明の実施形態を説明する。
 《第1実施形態》
 図1は、本実施形態に係るナビゲーション装置1の構成図である。本実施形態に係るナビゲーション装置1は、現在位置から目的地までのエネルギー消費量を予測することで、現在のバッテリ残量で、現在位置から目的地まで到達できるか否かを判断するものであり、目的地を入力するための入力部200と、自車両の現在位置を検出する自車位置検出装置300と、道路情報を含む地図情報を記憶する地図データベース400と、目的地までのエネルギー消費量を予測する制御装置100と、予測結果を乗員に提示するディスプレイ500とを備える。以下において、各構成について詳しく説明する。
 入力装置200は、たとえば、ユーザの手操作による入力が可能なディスプレイ画面上に配置されたタッチパネルや、ユーザの音声による入力が可能なマイクなどの装置である。入力装置200により入力された情報は、制御装置100に送信される。
 自車位置検出装置300は、GPS(Global Positioning System)ユニット、ジャイロセンサ、および車速センサなどから構成されており、複数の衛星通信から送信される電波を検出して、自車両の位置情報を、周期的に取得するとともに、取得した自車両の位置情報と、ジャイロセンサから取得した角度変化情報と、車速センサから取得した車速とに基づいて、自車両の現在位置を検出する。自車位置検出装置300により検出された自車両の位置情報は、制御装置100に送信される。
 地図データベース400は、道路情報を含む地図情報を記憶している。具体的には、地図データベース400は、道路リンクなどの所定の走行区間ごとに、これら走行区間の走行距離、標高、勾配、および平均車速を含む道路情報を記憶している。なお、走行区間における平均車速とは、該走行区間を実際に走行した複数の車両から該走行区間における車速情報を収集し、収集した複数の車両の車速の平均値を求めたものである。地図データベース400に記憶されている地図情報は、制御装置100により参照され、現在位置から目的地までのエネルギー消費量を予測するためなどに用いられる。
 ディスプレイ500は、制御処理100から送信された提示情報を、ディスプレイ500が備える画面上に表示する。ディスプレイ500により提示される提示情報としては、自車周辺の地図や、現在位置から目的地までの推奨経路のほか、現在位置から目的地までのエネルギー消費量、充電が必要であるか否かの情報、および充電施設の位置情報などが含まれる。
 制御装置100は、現在位置から目的地までのエネルギー消費量を予測するためのプログラムが格納されたROM(Read Only Memory)と、このROMに格納されたプログラムを実行する動作回路としてのCPU(Central Processing Unit)と、アクセス可能な記憶装置として機能するRAM(Random Access Memory)と、を備える。なお、動作回路としては、CPUに代えて又はこれとともに、MPU(Micro Processing Unit)、DSP(Digital Signal Processor)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、FPGA(Field Programmable Gate Array)などを用いることができる。
 図2は、第1実施形態に係る制御装置100の機能を示す機能ブロック図である。第1実施形態において、制御装置100は、図2に示すように、地図情報取得部110と、推奨経路探索部120と、エネルギー消費量予測部130と、補正係数記憶部140と、補正係数算出部150と、充電必要性判断部160と、充電施設探索部170と、ディスプレイ表示部180とを備える。
 地図情報取得部110は、地図データベース400から道路情報を含む地図情報を取得する。地図情報取得部110により取得された地図情報は、推奨経路探索部120、エネルギー消費量予測部130、および補正係数算出部150に送出される。
 推奨経路探索部120は、地図情報取得部110から取得した地図情報と、入力装置200により入力された目的地と、自車位置検出装置300により検出された自車両の位置情報とに基づいて、現在位置から目的地までの推奨経路を探索する。
 エネルギー消費量予測部130は、現在位置から目的地までのエネルギー消費量を予測する。具体的には、エネルギー消費量予測部130は、推奨経路における転がり抵抗、勾配抵抗、空気抵抗、および、モーターおよびギアなどの駆動系における損失を予測し、これらを合計することで、現在位置から目的地までのエネルギー消費量を予測する。
 ここで、車両が走行している際の空気抵抗Faは、たとえば走行時の車速をVcurとし、空気抵抗係数や車両の投影面積などの空気抵抗に関するパラメータをkとした場合に、下記式(1)に基づいて算出することができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
  
 このように、車両が走行している場合の空気抵抗Faは、車両が走行している際の車速Vcurに応じて変化する。そのため、たとえば推奨経路を複数の走行区間に分けた場合、各走行区間における空気抵抗の積算値は、下記式(2)に示すように、該走行区間における平均速度Vaveと、該走行区間における走行距離dとに基づいて算出することができる。そして、算出した各走行区間における空気抵抗の積算値を合計することで、目的地までの推奨経路における空気抵抗の積算値を予測することができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
 
 しかしながら、上記式(2)で算出した空気抵抗の積算値は、車両が一定の平均速度Vaveで走行した場合の空気抵抗であり、実際には、車両は加速および減速を繰り返して走行しているため、上記式(2)で求めた空気抵抗の積算値と、実際の空気抵抗の積算値とに誤差が生じる場合がある。すなわち、車両が一定速度で走行している場合の空気抵抗は、上記式(2)に示すように、速度の2乗に比例するが、車両が加速している場合の空気抵抗は、速度の3乗に比例するため、走行区間において加速が行われるほど、該走行区間における空気抵抗の積算値は大きくなり、これにより、上記式(2)で算出した空気抵抗の積算値と、実際の空気抵抗の積算値とに誤差が生じる場合がある。
 そこで、エネルギー消費量予測部130は、各走行区間における空気抵抗の積算値を予測する際に、各走行区間における加速の影響を考慮して、上記式(2)に基づいて算出した空気抵抗の積算値を補正する。具体的には、エネルギー消費量予測部130は、後述する補正係数算出部150により算出された空気抵抗補正係数を用いて、上記式(2)に基づいて算出した空気抵抗を補正する。なお、走行区間における空気抵抗の積算値の補正方法については、後述する。
 また、本実施形態に係るエネルギー消費量予測130は、モーターやギアなどの駆動系で生じた損失の積算値に基づいて、目的地までのエネルギー消費量を予測する。ここで、所定の走行区間において車両が一定の速度で走行している場合、該走行区間における駆動系での損失Lは、転がり抵抗や空気抵抗などの走行抵抗に対する損失となり、たとえば下記式(3)に基づいて算出することができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
  
 しかしながら、上記式(3)で算出した駆動系での損失の積算値は、車両が一定の速度で走行している場合のものであり、実際には、車両は加速および減速を繰り返して走行しているため、上記式(3)で求めた駆動系での損失の積算値と、実際の駆動系での損失の積算値とに誤差が生じる場合がある。すなわち、車両が加速している場合は、モーターやギアなどの駆動系での損失Lには、走行抵抗に対する駆動系での損失の他に、慣性モーメントに対する駆動系での損失が加わることとなるため、上記式(3)で算出した駆動系での損失と、駆動系での実際の損失とに誤差が生じる場合がある。そこで、エネルギー消費量予測部130は、走行区間における駆動系での損失の積算値を予測する際に、走行区間における加速の影響を考慮して、上記式(3)で算出した駆動系での損失を補正する。具体的には、エネルギー消費量予測部130は、後述する補正係数算出部150により算出された損失補正係数を用いて、上記式(3)で算出した駆動系での損失を補正する。
 補正係数記憶部140は、推奨経路における空気抵抗を補正するための空気抵抗補正係数と、推奨経路におけるモーターやギアなどの駆動系での損失を補正するための損失補正係数とを記憶している。以下に、空気抵抗補正係数と損失補正係数とについて説明する。
 図3は、所定の走行区間における実際の空気抵抗の積算値と、上記式(2)により算出した空気抵抗の積算値との一例を示すグラフである。なお、図3中、実際の空気抵抗の積算値を白塗りで表し、上記式(2)で算出した空気抵抗の積算値を斜線のハッチングで表している。また、図3においては、上記式(2)で算出した空気抵抗の積算値を、実際の空気抵抗の積算値を100%とした場合の割合(%)で表している。なお、図3における実際の空気抵抗の積算値は、実験により、実際に該走行区間を走行した車両の走行車速のプロフィールから求めた空気抵抗の積算値である。
 図3に示す例では、車速が低速である場合に、上記式(2)で求めた空気抵抗の積算値はおおよそ40%となり、実際の空気抵抗との間で大きな誤差が生じた。また、車両の速度が中速である場合にも、上記式(2)で求めた空気抵抗の積算値はおおよそ60%となり、実際の空気抵抗との間で誤差が生じた。なお、車両の速度が高速の場合には、上記式(2)で求めた空気抵抗の積算値は、実際の空気抵抗の積算値に近い、おおよそ100%となった。このように、走行区間における車速が低速であるほど、実際の空気抵抗の積算値と、上記式(2)で算出した空気抵抗の積算値との誤差は大きくなる傾向にある。
 本実施形態では、このような加速に伴う空気抵抗の誤差を補正するための空気抵抗補正係数が、補正係数記憶部140に予め記憶されている。以下に、補正係数記憶部140に記憶されている空気抵抗補正係数について具体的に説明する。
 補正係数記憶部140に記憶されている空気抵抗補正係数は、実験により予め求めた実際の空気抵抗の積算値と、上記式(2)により予め算出した空気抵抗の積算値とに基づいて、予め決定されたものである。たとえば、走行区間における平均車速Vaveごとに、上記式(2)に基づいて算出した空気抵抗の積算値と、実験により求めた実際の空気抵抗の積算値との比(実際の空気抵抗の積算値/上記式(2)に基づいて算出した空気抵抗の積算値)を、空気抵抗係数実験値として予め算出し、算出した空気抵抗係数実験値を、図4(A)に示すように、走行区間における平均車速Vaveごとにプロットする。なお、図4(A)は、空気抵抗係数実験値の一例を示す図である。
 そして、本実施形態では、たとえば、図4(B)に示すように、プロットされた空気抵抗実験値の回帰直線を算出し、算出した回帰直線を、空気抵抗補正係数を算出するための関数f(以下、空気抵抗算出関数fという。)として、補正係数記憶部140に予め記憶しておく。このように、本実施形態においては、走行区間における平均車速Vaveごとの空気抵抗補正係数が、空気抵抗算出関数fとして、補正係数記憶部140に記憶されている。なお、図4(B)は、空気抵抗算出関数fの一例を示す図である。
 また、走行区間が勾配している場合には、走行区間が平坦な場合と比べて、走行区間における加速の頻度が小さくなる傾向にある。そこで、本実施形態では、図5に示すように、走行区間が勾配している場合の空気抵抗算関数fを、走行区間が勾配していない場合の空気抵抗算出関数fとは別に、補正係数記憶部140に予め記憶している。なお、図5は、走行区間が勾配している場合の空気抵抗補正関数fの一例を示す図であり、勾配している走行区間において実験により求めた空気抵抗係数実験値を白塗りの四角で表した。また、説明の便宜のために、走行区間が勾配していない場合の空気抵抗算出関数fを破線で併せて記載した。
 図5に示すように、走行区間における平均速度Vaveが遅い場合(たとえば40km/h未満である場合)には、走行区間が勾配している場合の空気抵抗算出関数fで算出される空気抵抗補正係数は、走行区間が勾配していない場合の空気抵抗算出関数fで算出される空気抵抗補正係数よりも、空気抵抗補正係数の値は小さくなる。このように、走行区間が勾配している場合の空気抵抗算出関数fで算出される空気抵抗補正係数を、走行区間が勾配していない場合の空気抵抗算出関数fで算出される空気抵抗補正係数よりも小さい値で記憶しておくことで、走行区間が勾配しており、走行区間における加速の頻度が少ない場合でも、走行区間における空気抵抗の積算値を適切に補正することができる。
 また、走行区間が勾配している場合の空気抵抗算出関数fは、走行区間の勾配の大きさに応じて、空気抵抗補正係数を算出することができるように定められている。すなわち、図5に示す空気抵抗算出関数fは、所定の勾配における空気抵抗算出関数fを例示したものであり、補正係数記憶部140に記憶されている空気抵抗算出関数fは、走行区間の勾配と平均車速Vaveとに応じて、一の空気抵抗補正係数を算出することができるようになっている。なお、本実施形態において、空気抵抗算出関数fを、走行区間における勾配が大きいほど、空気抵抗補正係数が小さくなるようにすることができる。
 また、図6は、所定の走行区間における実際の駆動系での損失の積算値と、上記式(3)に基づいて算出した駆動系での損失の積算値との一例を示すグラフである。なお、図6において、駆動系での実際の損失の積算値を白塗りで表し、上記式(3)に基づいて算出した駆動系での損失の積算値を斜線のハッチングで表している。また、図6においては、上記式(3)に基づいて算出した駆動系での損失の積算値を、駆動系での実際の損失の積算値を100%とした場合の割合(%)で表している。なお、駆動系での実際の損失は、実験により、該走行区間を実際に走行した際の走行車速のプロフィールから求めた、モーターやギアなどの駆動系での損失である。
 図6に示す例では、車速が低速である場合に、上記式(3)により算出した駆動系での損失の積算値はおおよそ30%となり、実際の損失の積算値との間で大きな誤差が生じた。また、車速が中速である場合や車速が高速である場合も、車速が低いほど、上記式(3)により算出した駆動系での損失と実際の損失の積算値との間で誤差が生じた。このように、走行区間における平均車速Vaveが低速であるほど、駆動系での実際の損失の積算値と、上記式(3)で求めた駆動系での損失の積算値との誤差は大きくなる傾向にある。
 本実施形態では、このようなモーターやギアなどの駆動系における損失の誤差を補正するための損失補正係数が、補正係数記憶部140に予め記憶されている。以下に、補正係数記憶部140に記憶されている損失補正係数について具体的に説明する。
 補正係数記憶部140に記憶されている損失補正係数は、上記式(3)に基づいて予め算出した走行抵抗に対する駆動系での損失の積算値と、実際に走行区間を走行した際の速度情報に基づいて予め算出した慣性モーメントに対する駆動系での損失の積算値とに基づいて、予め決定されたものである。たとえば、走行区間における平均車速Vaveごとに、上記式(3)に基づいて算出した走行抵抗に対する駆動系での損失の積算値と、実験により求めた慣性モーメントに対する駆動系での損失の積算値との比({走行抵抗に対する駆動系での損失の積算値+慣性モーメントに対する駆動系での損失の積算値}/走行抵抗に対する駆動系での損失の積算値)を、損失係数実験値として予め算出し、算出した損失係数実験値を、図7(A)に示すように、走行区間における平均車速Vaveごとにプロットする。なお、図7(A)は、損失係数実験値の一例を示す図である。
 そして、本実施形態では、たとえば、図7(B)に示すように、プロットされた損失係数実験値の回帰直線を算出し、算出した回帰直線を、損失補正係数を算出するための関数f(以下、損失算出関数fともいう。)として、補正係数記憶部140に予め記憶しておく。なお、図7(B)は、損失算出関数fの一例を示す図である。
 また、走行区間が勾配している場合には、走行区間が平坦な場合と比べて、モーターやギアなどの仕事量が大きくなる。そのため、本実施形態では、図8に示すように、走行区間が勾配している場合の損失算出関数fを、走行区間が勾配していない場合の損失算出関数fとは別に、補正係数記憶部140に予め記憶している。なお、図8は、走行区間が勾配している場合の損失算出関数fの一例を示す図であり、勾配している走行区間において実験により求めた損失係数実験値を白塗りの四角で表した。また、説明の便宜のために、走行区間が勾配していない場合の損失算出関数fも併せて記載した。
 図8に示すように、走行区間における平均速度Vaveが遅い場合(たとえば35km/h未満である場合)には、走行区間が勾配している場合の損失算出関数fで算出される損失補正係数は、走行区間が勾配していない場合の損失算出関数fで算出される損失補正係数よりも、損失補正係数の値が大きくなる。このように、損失算出関数fで算出される損失補正係数が、損失算出関数fで算出される損失補正係数よりも大きい値で記憶されているため、走行区間が勾配しており、走行区間におけるモーターやギアなどの仕事量が大きくなる場合にも、該走行区間における駆動系での損失の積算値を適切に補正することができる。
 また、走行区間が勾配している場合の損失算出関数fは、走行区間の勾配に応じて、損失補正係数を算出することができるように定められている。すなわち、図8に示す損失算出関数fは、所定の勾配における損失算出関数fを例示したものであり、補正係数記憶部140に記憶されている損失補正係数fは、走行区間の勾配と平均車速Vaveとに応じて、一の損失補正係数を算出することができるように定められている。なお、本実施形態において、損失算出関数fを、走行区間における勾配が大きいほど、損失補正係数が大きくなるようにすることができる。
 補正係数算出部150は、補正係数記憶部140に記憶されている空気抵抗算出関数を用いて、走行区間における空気抵抗の積算値を補正するための空気抵抗補正係数を算出する。また、補正係数算出部150は、補正係数記憶部140に記憶されている損失算出関数を用いて、走行区間における駆動系での損失の積算値を補正するための損失補正係数を算出する。補正係数算出部150により算出された空気抵抗補正係数および損失補正係数は、エネルギー消費量予測部130により、目的地までのエネルギー消費量を予測する際に用いられる。
 充電必要性判断部160は、エネルギー消費量予測部130の予測結果に基づいて、充電を行う必要があるか否かを判断する。具体的には、充電必要性判断部160は、現在のバッテリのエネルギー残量と、エネルギー消費量予測部130により予測された目的地までのエネルギー消費量とを比較し、現在のバッテリのエネルギー残量よりも目的地までのエネルギー消費量が大きい場合に、バッテリの充電を行う必要性があると判断する。充電必要性判断部160による判断結果は、充電施設探索部170およびディスプレイ表示部180に送信される。
 充電施設探索部170は、充電必要性判断部160により充電を行う必要があると判断された場合に、現在のバッテリのエネルギー残量で到着できる充電施設を探索する。充電施設探索部170による探索結果は、ディスプレイ表示部180に送信される。
 ディスプレイ表示部180は、エネルギー消費量予測部130により予測された目的地までのエネルギー消費量、充電必要性判断部160による判断結果、充電施設探索部170により探索された充電施設の情報を、自車両の乗員に提示する提示情報として、ディスプレイ500に表示させる。
 続いて、図9を参照して、第1実施形態に係るエネルギー消費量予測処理について説明する。図9は、第1実施形態に係るエネルギー消費量予測処理を示すフローチャートである。このエネルギー消費量予測処理は、たとえば、入力装置200を介して乗員により目的地が入力されることで実行される。
 ステップS101では、推奨経路探索部120により、現在位置から目的地までの推奨経路の探索が行われる。具体的には、推奨経路探索部120は、地図情報取得部110により取得された地図情報と、入力装置200により入力された目的地と、自車位置検出部300により検出された自車両の現在位置とに基づいて、現在位置から目的地までの推奨経路を探索する。
 ステップS102では、地図情報取得部110により、ステップS101で探索した推奨経路についての道路情報が取得される。具体的には、地図情報取得部110は、推奨経路における所定の走行区間(たとえば道路リンクなど)ごとに、該走行区間における走行距離情報、標高情報、および該走行区分における車両の平均車速情報を含む道路情報を取得する。たとえば、推奨経路において走行区間が5つに分割されている場合、地図情報取得部110は、これら5つの走行区間のそれぞれについて、走行距離情報、標高情報、および該走行区間における車両の平均車速情報を含む道路情報を取得する。
 ここで、図10は、地図情報取得部110により取得される道路情報の一例を示す図であり、図10(A)は、推奨経路の各走行区間における車両の平均車速Vaveを示しており、図10(B)は、推奨経路の各走行区間における標高を示している。また、図10(A)では、横軸に推奨経路における走行距離を示しており、車両の平均車速Vaveを示す折れ線上の点と点との間の区間(たとえば図10(A)中のa,a)が、1つの走行区間における車両の平均車速Vaveを示している。同様に、図10(B)も横軸に推奨経路における走行距離を示しており、標高を示す折れ線上の点と点との間の区間(たとえば図10(B)中のa,a)が1つの走行区間における標高を示している。このように、地図情報取得部110は、各走行区間における走行距離、標高、および該走行区分における車両の平均車速の情報を含む道路情報を取得する。
 続くステップS103~S116の処理は、推奨経路における各走行区間ごとに実行される。以下においては、ステップS103~S116の処理の対象となる走行区間を、処理対象区間として説明する。
 まず、ステップS103では、エネルギー消費量予測部130により、処理対象区間が勾配しているか否かの判断が行われる。たとえば、エネルギー消費量予測部130は、ステップS102で取得した、処理対象区間の標高情報と走行距離情報とに基づいて、下記式(4)に示すように、処理対象区間の勾配を算出し、算出した処理対象区間の勾配に基づいて、処理対象区間が勾配しているか否かを判断する。
  処理対象区間の勾配(%)=100×処理対象区間の標高差(m)/処理対象区間の走行距離(m) ・・・(4)
処理対象区間が勾配していない場合には、ステップS104に進み、一方、処理対象区間が勾配している場合には、ステップS106に進む。なお、エネルギー消費量予測部130は、たとえば、処理対象区間の勾配が1%以上、または、-1%以下である場合に、処理対象区間が勾配していると判断してもよい。
 ステップS104では、エネルギー消費量予測部130により、処理対象区間における転がり抵抗の積算値の算出が行われる。具体的には、エネルギー消費量予測部130は、下記式(5)に示すように、ステップS102で取得した処理対象区間の走行距離情報に基づいて、処理対象区間における転がり抵抗Frの積算値を算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
  
なお、上記式(5)において、μは転がり抵抗係数、Wは車両重量、gは重力加速度、dは処理対象区分における走行距離である。
 また、ステップS105では、補正係数算出部150により、処理対象区間における空気抵抗補正係数の算出が行われる。具体的には、補正係数算出部150は、下記式(6)に示すように、補正係数記憶部140に記憶されている走行区間が勾配していない場合の補正係数算出関数fと、処理対象区間における平均車速Vaveとに基づいて、処理対象区間の空気抵抗補正係数αを算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
  
 一方、ステップS103において、処理対象区間が勾配していると判断された場合には、ステップS106に進む。ステップS106では、処理対象区間が勾配していると判断されているため、エネルギー消費量予測部130により、処理対象区間における勾配抵抗の算出が行われる。具体的には、エネルギー消費量予測部130は、下記式(7)に基づいて、処理対象区間における勾配抵抗Fiの積算値を算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000006
  
なお、上記式(7)において、Wは車両重量、gは重力加速度、θは処理対象区分の勾配、dは処理対象区分の走行距離である。
 ステップS107では、ステップS104と同様に、処理対象区間における転がり抵抗Frの積算値が算出される。
 そして、ステップS108では、補正係数算出部150により、処理対象区間における空気抵抗補正係数の算出が行われる。ステップS108では、処理対象区間が勾配していると判断されているため、補正係数算出部150は、下記式(8)に示すように、走行区間が勾配している場合の補正係数算出関数fと、処理対象区間における車両の平均車速Vaveと、処理対象区間における勾配θとに基づいて、処理対象区間における空気抵抗補正係数αを算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000007
  
 続いて、ステップS109では、エネルギー消費量予測部130により、処理対象区間における空気抵抗Faの積算値が算出される。具体的には、エネルギー消費量予測部130は、下記式(9)に示すように、ステップS102で取得された処理対象区間における車両の平均速度Vaveと、処理対象区間の走行距離dとに基づいて、処理対象区間における空気抵抗Faの積算値を算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000008
  
なお、上記式(9)中、kは、空気抵抗係数や車両の投影面積などの空気抵抗に関するパラメータである。
 ステップS110では、エネルギー消費量予測部130により、ステップS109で算出した空気抵抗の積算値が補正される。具体的には、エネルギー消費量予測部130は、下記式(10)に示すように、ステップS105またはステップS108で算出した空気抵抗補正係数αと、ステップS109で算出した空気抵抗Faの積算値とに基づいて、処理対象区間における空気抵抗Faの積算値を補正する。なお、以下においては、補正された空気抵抗Faの積算値を、空気抵抗補正値Fa’の積算値として説明する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000009
  
 次いで、ステップS111では、ステップS103と同様に、処理対象区間が勾配しているか否かの判断が行われる。処理対象区間が勾配していない場合には、ステップS112に進み、一方、処理対象区間が勾配している場合には、ステップS113に進む。
 ステップS112では、補正係数算出部150により、処理対象区間における損失補正係数の算出が行われる。具体的には、処理対象区間が勾配していないと判断されているため、補正係数算出部150は、補正係数記憶部140に記憶されている走行区間が勾配していない場合の損失算出関数fと、ステップS102で取得した処理対象区間における車両の平均速度Vaveとに基づいて、下記式(11)に示すように、処理対象区間における損失補正係数βを算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000010
  
 一方、ステップ111において、処理対象区間が勾配していると判断された場合には、ステップS113に進む。ステップS113では、処理対象区間が勾配していると判断されているため、補正係数算出部150は、補正係数記憶部140に記憶されている走行区間が勾配している場合の損失算出関数fと、ステップS102で取得した処理対象区間における車両の平均速度Vaveとに基づいて、下記式(12)に示すように、処理対象区間における損失補正係数βを算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000011
  
 そして、ステップS114では、エネルギー消費量予測部130により、処理対象区間における駆動系での損失の積算値が算出される。具体的には、エネルギー消費量予測部130は、下記式(13)に示すように、ステップS104またはステップS107で算出した転がり抵抗Frの積算値と、ステップS110で算出した空気抵抗補正値Fa’の積算値とに基づいて、処理対象区間における、モーターやギアなどの駆動系での損失Lの積算値を算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000012
 ステップS115では、エネルギー消費量予測部130により、ステップS114で算出した処理対象区間における駆動系での損失Lの積算値が補正される。具体的には、エネルギー消費量予測部130は、下記式(14)に示すように、ステップS112またはステップS113で算出した損失補正係数βと、ステップS114で算出した駆動系での損失Lの積算値とに基づいて、処理対象区間における駆動系での損失Lを補正する。なお、以下においては、補正した駆動系での損失Lの積算値を、損失補正値L’の積算値として説明する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000013
 ステップS116では、エネルギー消費量予測部130により、推奨経路の全ての走行区間について、ステップS103~S115までの処理が行われたか否かが判断される。推奨経路の全ての走行区間について、ステップS103~S115までの処理が行われた場合は、ステップS117に進み、一方、ステップS103~S115までの処理が行われていない走行区間がある場合には、ステップS103に戻り、処理が行われていない走行区間について、ステップS103~S115の処理が行われる。
 次いで、ステップS117では、エネルギー消費量予測部130により、現在位置から目的地までのエネルギー消費量の予測が行われる。具体的には、エネルギー消費量予測部130は、推奨経路の走行区間ごとに、転がり抵抗Frの積算値、勾配抵抗Fiの積算値、空気抵抗補正値Fa’の積算値、および損失補正値L’の積算値を合計することで、走行区間ごとのエネルギー消費量を算出する。さらに、エネルギー消費量予測部130は、算出した走行区間ごとのエネルギー消費量を合計することで、推奨経路におけるエネルギー消費量を算出する。具体的には、エネルギー消費量予測部130は、下記式(15)に基づいて、推奨経路におけるエネルギー消費量を算出する。なお、エネルギー消費量予測部130により予測されたエネルギー消費量の情報は、ディスプレイ表示部180に送信される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000014
 
 ステップS118では、充電必要性判断部160により、ステップS117で予測した目的地までのエネルギー消費量に基づいて、目的地に到着するまでの間に充電を行う必要があるか否かの判断が行われる。具体的には、充電必要性判断部160は、目的地までのエネルギー消費量がバッテリのエネルギー残量よりも大きい場合には、充電が必要と判断し、目的地までのエネルギー消費量がバッテリのエネルギー残量以下である場合には、充電は不要と判断する。なお、充電必要性判断部160による充電が必要か否かの判断の結果は、ディスプレイ表示部180に送信される。
 ステップS118において、充電が必要と判断された場合には、ステップS119に進む。ステップS119では、充電施設探索部170により、車両周辺の充電施設の探索が行われる。具体的には、充電施設探索部170は、地図データベース400から取得した地図情報と、車両位置検出装置300により検出した車両の現在位置とに基づいて、現在のバッテリのエネルギー残量で到着可能な充電施設を探索する。そして、充電施設探索部170により探索された充電施設の情報は、ディスプレイ表示部180に送信される。
 ステップS120では、ディスプレイ表示部180により、目的地までのエネルギー消費量を含む提示情報が、ディスプレイ500を介して、乗員に表示される。具体的には、ディスプレイ表示部180は、ステップS117で予測した目的地までのエネルギー消費量、ステップS118で判断した充電が必要か否かの判断結果、ステップS119で探索した充電施設の位置情報を、ディスプレイ500が備える画面上に表示することで、これらの情報を乗員に提示する。
 以上のように、第1実施形態では、目的地までのエネルギー消費量を予測する際に、車両の加速に伴う空気抵抗を考慮して、目的地までの空気抵抗の積算値を補正するとともに、車両の加速に伴うモーターやギアなどの駆動系での損失を考慮して、目的地までの駆動系での損失の積算値を補正する。これにより、本実施形態では、目的地までの空気抵抗の積算値および駆動系での損失の積算値を高い精度で予測することができ、その結果、目的地までのエネルギー消費量を適切に予測することができる。特に、電気自動車では、バッテリの重量が重く、エンジン自動車に比べて走行距離が短いため、予め、目的地にたどり着けるか否かを高い精度で判断することが望まれており、本実施形態では、このような場合に、目的地までのエネルギー消費量を高い精度で予測することができ、車両が目的地までたどり着ける否かを高い精度で判断することができる。
 ここで、図11は、所定の走行区間における実際の車速、平均車速、実際の空気抵抗の積算値、上記式(2)に基づいて予測した空気抵抗の積算値、および、上記式(10)に基づいて予測した空気抵抗の積算値の時間推移の一例を示すグラフである。なお、図11中、走行区間における実際の車速および平均車速を破線で表し、実際の空気抵抗の積算値、上記式(2)に基づいて予測した空気抵抗の積算値、および、上記式(10)に基づいて予測した空気抵抗の積算値を実線で表す。また、図11における実際の車速および平均車速は、グラフ左側の車速(km/h)に対応し、実際の空気抵抗の積算値、上記式(2)に基づいて予測した空気抵抗の積算値、および、上記式(10)に基づいて予測した空気抵抗の積算値は、グラフの右側の空気抵抗の積算量(kJ)に対応する。なお、実際の空気抵抗は、実験により、実際に車両が走行区間を走行した際の走行車速のプロフィールから求めた空気抵抗である(後述する図12,13においても同じ。)。
 空気抵抗は、車両が一定の車速で走行している場合には、車速の2乗に比例するのに対し、車両が加速している場合には、車速の3乗に比例する。そのため、図12に示すように、車両が加速した分だけ、上記式(2)に示すように一定の平均車速Vaveに基づいて予測した空気抵抗(図12中、斜線のハッチングで表す。)と、実際の空気抵抗(図12中、白塗りで表す。)とに誤差が生じた。たとえば、図12に示す例では、上記式(2)に基づいて予測した空気抵抗が、実際の空気抵抗に比べて、最大でおおよそ4分の1となった。これに対して、上記式(10)に示すように、空気抵抗補正係数αを用いて予測した空気抵抗(図12中、グレーで表す。)は、車両の加速を考慮して空気抵抗を補正しているため、実際の空気抵抗とほぼ同じ値となった。
 なお、図12は、所定の走行区間における実際の空気抵抗の積算値(図12中、白塗りで表す。)と、上記式(2)に基づいて走行区間の平均車速Vaveから予測した空気抵抗の積算値(図12中、斜線のハッチングで表す。)と、上記式(10)に基づいて空気抵抗補正係数αを用いて予測した空気抵抗(図12中、グレーで表す。)の一例を示すグラフである。なお、図12においては、実験による実際の空気抵抗を100%として、上記式(2)に基づいて予測した空気抵抗と、上記式(10)に基づいて予測した空気抵抗とを表した。
 より具体的には、図12に示すように、車速が低速である場合には、実際の空気抵抗と上記式(2)に基づいて予測した空気抵抗との誤差はおおよそ60%となったのに対して、実際の空気抵抗と上記式(10)に基づいて予測した空気抵抗との誤差はおおよそ5%となり、上記式(2)に基づいて予測した空気抵抗よりも、上記式(10)に基づいて予測した空気抵抗の方が、実際の空気抵抗との誤差は小さくなった。同様に、車速が中速である場合も、上記式(2)に基づいて予測した空気抵抗よりも、上記式(10)に基づいて予測した空気抵抗の方が、実際の空気抵抗との誤差は小さくなった。
 このように、本実施形態では、加速によって空気抵抗が増大することを考慮して、上記式(10)に示すように、一定の平均車速Vaveに基づいて算出した空気抵抗の積算値を補正することで、走行区間における空気抵抗の積算値を、実際の空気抵抗の積算値よりも小さく予測してしまうことを有効に防止することができる。また、本実施形態では、走行区間における平均車速Vaveが低いほど、走行区間における空気抵抗の積算値が大きくなるように、空気抵抗補正係数αを算出し、算出した空気抵抗補正係数αに基づいて、一定の平均車速Vaveに基づいて算出した空気抵抗の積算値を補正することで、平均車速Vaveが低く、加速の頻度が大きい走行区間においても、空気抵抗の積算値を適切に予測することができる。
 さらに、本実施形態では、走行区間が勾配している場合には、加速を行う頻度が小さくなる傾向にあることを考慮し、走行区間が勾配している場合には、走行区間が勾配していない場合と比べて、走行区間における空気抵抗の積算値が小さくなるように、空気抵抗補正係数αを算出する。これにより、走行区間が勾配している場合でも、該走行区間における空気抵抗を適切に予測することができる。
 ここで、図13は、走行区間が勾配している場合における実際の空気抵抗の積算値(図13中、白塗りで表す。)と、走行区間が平坦である場合の空気抵抗補正係数αを用いて予測した空気抵抗の積算値(図13中、グレーで表す。)と、走行区間が勾配している場合の空気抵抗補正係数αを用いて予測した空気抵抗の積算値(図13中、横線のハッチングで表す。)との一例を示すグラフである。
 図13に示すように、走行区間が所定の勾配の下り坂である場合、走行区間が平坦である場合の空気抵抗補正係数αを用いて空気抵抗の積算値を予測した場合には、予測した空気抵抗の積算値は実際の空気抵抗の積算値よりもおおよそ30%大きくなった。これに対して、走行区間が勾配である場合の空気抵抗補正係数αを用いて空気抵抗の積算値を予測した場合には、予測した空気抵抗の積算値は実際の空気抵抗の積算値よりもおおよそ10%大きくなった。すなわち、走行区間が勾配である場合の空気抵抗補正係数αを用いて空気抵抗の積算値を予測した場合には、走行区間を平坦である場合の空気抵抗補正係数αを用いた場合と比べて、実際の空気抵抗により近い値を予測することができた。同様に、所定の走行区間が上り坂である場合も、走行区間が勾配である場合の空気抵抗補正係数αを用いて空気抵抗の積算値を予測した場合は、走行区間を平坦である場合の空気抵抗補正係数αを用いた場合と比べて、実際の空気抵抗により近い値を予測することができた。このように、本実施形態では、走行区間の勾配を考慮し、走行区間が勾配している場合には、走行区間が勾配している場合の空気抵抗補正係数αを用いることで、目的地までの空気抵抗の積算値を実際の空気抵抗の積算値よりも大きく予測してしまうことを有効に防止することができる。
 さらに、本実施形態では、車両が加速した際に、モーターやギアなどの駆動系での損失が増大することを考慮して、上記式(3)に示すように、走行区間における平均車速に基づいて算出した駆動系での損失の積算値を補正する。
 ここで、図14は、所定の走行区間における実際の車速、平均車速、駆動系での実際の損失の積算値、上記式(3)に示すように、走行区間における平均車速Vaveに基づいて予測した駆動系での損失の積算値、および上記式(14)に示すように、損失補正係数βを用いて予測した駆動系での損失の積算値の時間推移の一例を示すグラフである。なお、図14中、走行区間における実際の車速および平均車速を破線で表し、駆動系での実際の損失の積算値、上記式(3)に基づいて予測した駆動系での損失の積算値、および、上記式(10)に基づいて予測した駆動系での損失の積算値を実線で表す。また、図16において、走行区間における実際の車速および平均車速Vaveは、グラフ左側の車速(km/h)に対応し、走行区間における駆動系での実際の損失の積算値、上記式(3)に基づいて予測した駆動系での損失の積算値、および、上記式(14)に基づいて予測した駆動系での損失の積算値は、グラフの右側の駆動系での損失の積算量(kJ)に対応する。なお、駆動系での実際の損失は、実験により、実際に車両が走行区間を走行した際の走行車速のプロフィールから求めた損失である(後述する図15,16においても同じ。)。
 車両が加速している場合、駆動系での損失には、走行抵抗に対する損失の他に、慣性モーメントに対する損失が加わる。そのため、図14に示すように、車両が加速した分だけ、上記式(3)に基づいて予測した駆動系での損失の積算値と、実際の駆動系での損失の積算値とに誤差が生じた。たとえば、図14に示す例では、上記式(3)に基づいて予測した駆動系での損失の積算値は、駆動系での実際の損失に比べて、最大でおおよそ6分の1となった。これに対して、上記式(14)に示すように、損失補正係数βを用いて予測した駆動系での損失の積算値は、車両の加速を考慮して駆動系での損失を補正しているため、駆動系での実際の損失とほぼ同じ値となった。
 ここで、図15は、所定の走行区間における駆動系での実際の損失の積算値(図15中、白塗りで表す。)と、上記式(3)に基づいて平均車速Vaveを用いて予測した駆動系での損失の積算値(図15中、斜線のハッチングで表す。)と、上記式(14)に基づいて損失補正係数βを用いて予測した駆動系での損失の積算値(図中、白塗りで表す。)との一例を示すグラフである。なお、図15においては、実験による駆動系での実際の損失の積算値を100%として、上記式(3)に基づいて予測した駆動系での損失の積算値と、上記式(14)に基づいて予測した駆動系での損失の積算値とを表した。
 図15に示すように、車速が低速である場合には、実際の駆動系での損失の積算値と上記式(3)に基づいて予測した駆動系での損失の積算値との誤差は70%であったのに対して、実際の駆動系での損失の積算値と上記式(14)に基づいて予測した駆動系での損失の積算値との誤差は5%となり、上記式(3)に基づいて予測した駆動系での損失の積算値よりも、上記式(14)に基づいて予測した駆動系での損失の積算値との方が、実際の駆動系での損失の積算値との誤差が小さくなった。同様に、車速が中速および高速である場合も、上記式(3)に基づいて予測した駆動系での損失の積算値よりも、上記式(14)に基づいて予測した駆動系での損失の積算値の方が、実際の駆動系での損失の積算値との誤差が小さくなった。
 このように、本実施形態では、加速によって、モーターやギアなどの駆動系での損失が増大することを考慮し、上記式(14)に示すように、走行区間における平均車速Vaveに基づいて算出した駆動系での損失の積算値を補正することで、走行区間における駆動系での損失の積算値を、実際の空気抵抗の積算値よりも小さい値で予測してしまうことを有効に防止することができる。また、本実施形態では、走行区間における平均車速Vaveが低いほど、走行区間における駆動系での損失の積算値が大きくなるように、損失補正係数βを算出し、算出した損失補正係数βに基づいて、平均車速Vaveに基づいて算出した駆動系での損失の積算値を補正することで、平均車速Vaveが低く、加速の頻度が大きい走行区間においても、走行区間における駆動系での損失の積算値を適切に予測することができる。
 さらに、本実施形態では、走行区間が勾配している場合には、走行区間での仕事量が大きくなることを考慮し、走行区間が勾配している場合には、走行区間が勾配していない場合と比べて、走行区間における駆動系での損失の積算値が大きくなるように、損失補正係数βを算出する。これにより、走行区間が勾配している場合でも、該走行区間における駆動系での損失を適切に予測することができる。
 ここで、図16は、走行区間が勾配している場合における、駆動系での実際の損失の積算値(図16中、白塗りで表す。)と、走行区間が平坦である場合の損失補正係数βを用いて予測した駆動系での損失の積算値(図16中、グレーで表す。)と、走行区間が勾配している場合の損失補正係数βを用いて予測した駆動系での損失の積算値(図16中、横線で表す。)との一例を示すグラフである。
 図16に示すように、走行区間が所定の勾配の下り坂である場合、走行区間が平坦である場合の損失補正係数βを用いて駆動系での損失の積算値を予測した場合には、予測した損失の積算値は実際の損失の積算値よりもおおよそ10%小さくなった。これに対して、走行区間が勾配である場合の損失補正係数βを用いて駆動系での損失の積算値を予測した場合には、予測した駆動系での損失の積算値は実際の損失の積算値よりもおおよそ5%大きくなった。すなわち、走行区間が勾配である場合の損失補正係数βを用いて駆動系での損失の積算値を予測した場合には、走行区間を平坦である場合の損失補正係数βを用いた場合と比べて、実際の駆動系での損失の積算値に近い値を予測することができた。
 同様に、所定の走行区間が上り坂である場合も、走行区間が勾配である場合の損失補正係数βを用いて駆動系での損失の積算値を予測した場合には、走行区間を平坦である場合の損失補正係数βを用いた場合と比べて、実際の駆動系での損失に近い値を予測することができた。このように、本実施形態では、走行区間の勾配を考慮し、走行区間が勾配している場合には、走行区間が勾配している場合の損失補正係数βを用いることで、目的地までの駆動系での損失の積算値を実際よりも小さく予測してしまうことを有効に防止することができる。
 《第2実施形態》
 続いて、第2実施形態に係るナビゲーション装置について説明する。第2実施形態に係るナビゲーション装置1は、制御装置100が図17に示す機能を備え、以下に説明するように動作する点以外は、第1実施形態に係るナビゲーション装置1と同様である。なお、図17は、第2実施形態に係る制御装置100の機能を示す機能ブロック図である。
 第2実施形態において、制御装置100は、図17に示すように、第1実施形態に係る機能に加えて、外気温を取得する外気温取得部210と、車両情報を取得する車両情報取得部220と、転がり抵抗係数を算出する転がり抵抗係数算出部230と、を備える。
 外気温取得部210は、車両外部の外気温を取得する。たとえば、外気温取得部210は、車両が外気温計を備える場合には、外気温計から外気温の情報を取得することができる。また、外気温取得部210は、車両が外気温計を備えていない場合にも、以下に説明するように、車両の外気温を推測する。
 すなわち、外気温取得部210は、季節、月、月日、走行区間の地域、走行区間の緯度・経度などに基づいて、外気温を推測することで、外気温を取得する構成とすることができる。たとえば、現在の季節、月、月日、地域、緯度・経度のうち1つ以上を組み合わせた条件と、その条件における外気温の予測値との対応関係を、ナビゲーション装置1に予め記憶しておき、あるいは、図示しないサーバから取得することで、車両外部の外気温を推測することができる。
 なお、季節、月、月日、地域、緯度・経度などの組み合わせに基づいて外気温を推測する場合には、外気温が低くなる条件ほど、外気温の推測値が高い頻度(外気温の推測値が短い推測間隔)で推測される。たとえば、外気温取得部210は、推測される外気温が10℃以上である場合には、外気温が10℃以上の間隔で推測されるように、季節、月、月日、地域、緯度・経度などを1つ以上組み合わた条件と外気温の予測値との対応関係を記憶しており、一方、外気温が10℃未満である場合には、外気温が5℃未満の間隔で推測されるように、季節、月、月日、地域、緯度・経度などを1つ以上組み合わせた条件と外気温の予測値との対応関係を記憶している。これは、第2実施形態では、後述するように、外気温に基づいて車両の転がり抵抗を算出しており、外気温が低いほど転がり抵抗の変化度合は大きくなるため、外気温が低くなる条件ほど外気温を短い推測間隔で推測することで、車両の転がり抵抗を高い精度で算出することが可能となるためである。
 車両情報取得部220は、車両重量(空車重量)、ブレーキ・ハブ引き摺り抵抗、空気抵抗係数、および投影面積を含む車両情報を取得する。なお、空車重量、ブレーキ・ハブ引き摺り抵抗、空気抵抗係数、および投影面積の値は、車種に応じて異なり、車種ごとの値が制御装置100のメモリに予め記憶されている。そのため、車両情報取得機能220は、制御装置100のメモリからこれらの車両情報を読み出すことができる。
 転がり抵抗係数算出部230は、転がり抵抗を求めるための転がり抵抗係数を算出する。ここで、図18は、外気温と転がり抵抗係数との対応関係の一例を示す図である。図18に示すように、車両のタイヤは、外気温が低いほど転がり抵抗係数は大きくなり、外気温が高いほど転がり抵抗係数は小さくなる傾向にある。そのため、転がり抵抗係数算出部230は、たとえば、図18に示すような外気温と転がり抵抗係数との対応関係をテーブルとして記憶しておくことで、このテーブルを参照して、外気温から転がり抵抗係数を算出することができる。また、転がり抵抗係数算出部230は、外気温と転がり抵抗係数との対応関係を関数として記憶しておくことで、外気温から転がり抵抗係数を算出する構成としてもよい。あるいは、転がり抵抗係数算出部230は、外気温と転がり抵抗係数を補正するための転がり抵抗補正係数との対応関係に基づいて、外気温から転がり抵抗補正係数を算出し、この転がり抵抗補正係数を用いて転がり抵抗係数を補正することで、転がり抵抗係数を算出する構成としてもよい。
 なお、車種や車両装備(たとえばドライブトレインの形態やタイヤ仕様)に応じて、外気温と転がり抵抗係数との対応関係が異なる場合があり、この場合、転がり抵抗係数算出部230は、車種ごと、車両装備ごとに、外気温と転がり抵抗係数との対応関係を参照して、外気温から転がり抵抗係数を算出することができる。また、車種や車両装備ごとに転がり抵抗補正係数を予め記憶しておき、車種や車両装備に応じた転がり抵抗補正係数を取得することで、この転がり抵抗補正係数に基づいて、転がり抵抗係数を算出する構成としてもよい。
 また、第2実施形態に係る補正係数算出部150は、外気温取得部210により取得された外気温をさらに考慮して、損失補正係数を算出する。ここで、図19は、転がり抵抗と車両の平均車速と損失補正係数との対応関係の一例を示すグラフである。上述したように、転がり抵抗は外気温に応じて変化するため、補正係数算出部150は、外気温に応じて転がり抵抗を予測し、予測した転がり抵抗と車両の平均速度Vaveとに基づいて、損失補正係数を算出する。具体的には、補正係数算出部150は、車両の平均速度Vaveが同じ場合でも、転がり抵抗が大きいほど(または外気温が低いほど)損失補正係数を小さい値で算出する。
 さらに、補正係数算出部150は、車両情報取得部220により取得された車両情報をさらに考慮して、損失補正係数を算出する。ここで、図20は車種ごとの損失補正係数の一例を示す図である。車両の車種ごとに、空車重量、ブレーキ・ハブ引き摺り抵抗、空気抵抗係数、および全面投影面積などの車両情報は異なるため、車両の車種ごとに走行抵抗は異なることとなる。そのため、補正係数算出部150は、図20に示すように、走行抵抗が大きい車種の車両ほど損失補正係数が大きくなるように、車両情報取得部220により取得された車両情報に基づいて、車種に応じた損失補正係数を算出する。たとえば、図20に示す例では、車両C、車両B、車両Aの順に走行抵抗が大きくなっており、この場合、図20に示すように、車両C、車両B、車両Aの順に損失補正係数が高い値で算出されることとなる。
 さらに、第2実施形態に係るエネルギー消費量予測部130は、補正係数算出部150により算出された損失補正係数を用いて、現在位置から目的地までのエネルギー消費量を予測する。また、第2実施形態において、エネルギー消費量予測部130は、外気温や車両情報などの車両の空気抵抗に関するパラメータを用いて空気抵抗Faを算出することで、算出した空気抵抗に基づいて、現在位置から目的地までのエネルギー消費量を予測する。
 続いて、図21および図22を参照して、第2実施形態に係るエネルギー消費量予測処理について説明する。図21および図22は、第2実施形態に係るエネルギー消費量予測処理を示すフローチャートである。このエネルギー消費量予測処理も、たとえば、入力装置200を介して乗員により目的地が入力されることで実行される。
 ステップS201,S202では、第1実施形態のステップS101,S102と同様に、現在位置から目的地までの推奨経路の探索が行われ(ステップS201)、探索した推奨経路についての道路情報が取得される(ステップS202)。
 ステップS203では、制御装置100の外気温取得部210により、車両外部の外気温の取得が行われる。たとえば、外気温取得部210は、車両が備える外気温計から外気温の情報を取得することで、あるいは、現在の季節、月、月日、走行区間の地域、走行区間の緯度・経度のうちいずれか1つ以上の組み合わせに基づいて車両外部の外気温を推測することで、車両外部の外気温を取得することができる。
 ステップS204では、制御装置100の車両情報取得部220により、車両情報の取得が行われる。具体的には、車両情報取得部は、車両重量、ブレーキ・ハブ引き摺り抵抗、空気抵抗係数、および全面投影面積を含む車両情報を、制御装置100のメモリから取得する。
 ステップS205では、制御装置100の転がり抵抗係数算出部230により、転がり抵抗係数の算出が行われる。たとえば、転がり抵抗係数算出部230は、図18に示すような転がり抵抗係数と外気温との対応関係を参照することで、ステップS203で取得した外気温に基づいて、転がり抵抗係数μを算出することができる。そして、続くステップS206では、第1実施形態のステップS104と同様に、ステップS204で算出した転がり抵抗係数μに基づいて、処理対象区間における転がり抵抗Frの積算値が算出される。上記式(4)に示すように、転がり抵抗Frは転がり抵抗係数μに比例しており、転がり抵抗係数μの値が大きいほど転がり抵抗Frの値も大きくなる。そのため、外気温が低いほど、転がり抵抗係数μは大きくなり、転がり抵抗Frも大きくなることとなる。
 ステップS207では、第1実施形態のステップS103と同様に、処理対象区間が勾配しているか否かの判断が行われる。処理対象区間が勾配していない場合には、ステップS208に進み、第1実施形態のステップS105と同様に、走行区間が勾配していない場合の補正係数算出関数fと、処理対象区間における平均車速Vaveとに基づいて、処理対象区間の空気抵抗補正係数αが算出される。一方、処理対象区間が勾配している場合には、ステップS209に進み、第1実施形態のステップS106と同様に、処理対象区間における勾配抵抗Fiの算出が行われ、続くステップS210では、第1実施形態のステップS108と同様に、走行区間が勾配している場合の補正係数算出関数fと、処理対象区間における車両の平均車速Vaveと、処理対象区間における勾配θとに基づいて、処理対象区間における空気抵抗補正係数αが算出される。
 ステップS211では、エネルギー消費量予測部130により、処理対象区間における空気抵抗Faの積算値が算出される。具体的には、第2実施形態において、エネルギー消費量予測部130は、下記式(16)に基づいて、処理対象区間における空気抵抗Faの積算値を算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000015
  
なお、上記式(16)において、k’は、空気抵抗に関するパラメータであり、ステップS203で取得した外気温や、ステップS204で取得した車両重量、ブレーキ・ハブ引き摺り抵抗、空気抵抗係数、および全面投影面積などの車両情報に対応するものである。また、上記式(16)中、VはステップS202で取得された処理対象区間における車両の平均速度であり、dは処理対象区間の走行距離である。
 ステップS212では、第1実施形態のステップS110と同様に、ステップS208またはステップS210で算出した空気抵抗補正係数αと、ステップS211で算出した空気抵抗Faの積算値とに基づいて、処理対象区間における空気抵抗Faの積算値の補正が行われる。
 そして、図22に進み、ステップS213では、ステップS207と同様に、処理対象区間が勾配しているか否かの判断が行われる。処理対象区間が勾配していない場合には、ステップS214に進み、一方、処理対象区間が勾配している場合には、ステップS215に進む。
 ステップS214では、補正係数算出部150により、処理対象区間における損失補正係数の算出が行われる。第2実施形態において、補正係数算出部150は、ステップS203で取得した外気温と、ステップS204で取得した車両情報とを考慮して、処理対象区間における損失補正係数を算出する。具体的には、補正係数算出部150は、図19および図20に示すように、転がり抵抗および車種ごとに、車両の平均速度Vaveと損失補正係数βとの対応関係を示す、走行区間が勾配していない場合の関数fを補正係数記憶部140に記憶しており、下記式(17)に示すように、処理対象区間における車両の平均速度Vaveと外気温tと車両情報k’’とに基づいて、現在の転がり抵抗、車種、および車両の平均速度Vaveに対応する、走行区間が勾配していない場合の損失補正係数βを算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000016
  
なお、損失補正係数βの算出方法は、上記式(17)に限定されず、たとえば、ステップS205で算出した転がり抵抗を用いて、損失補正係数βを算出する構成としてもよい。
 一方、ステップ213において、処理対象区間が勾配していると判断された場合には、ステップS215に進む。この場合も、補正係数算出部150は、ステップS203で取得した外気温と、ステップS204で取得した車両情報とを考慮して、処理対象区間における損失補正係数を算出する。具体的には、補正係数算出部150は、図19および図20に示すように、転がり抵抗および車種ごとに、車両の平均速度Vaveと損失補正係数βとの対応関係を示す、走行区間が勾配している場合の関数fを補正係数記憶部140に記憶しており、下記式(18)に示すように、処理対象区間における車両の平均速度Vaveと勾配θと外気温tと車両情報k’’とに基づいて、現在の転がり抵抗、車種、勾配θ、および車両の平均速度Vaveに対応する、走行区間が勾配している場合の損失補正係数βを算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000017
  
 ステップS216~S222では、第1実施形態のステップS114~S120と同様の処理が行われる。すなわち、ステップS206で算出した転がり抵抗と、ステップS212で補正した空気抵抗とに基づいて、処理対象区間における駆動系での損失の積算値が算出され(ステップS216)、ステップS214またはステップS215で算出した損失補正係数βと、ステップS216で算出した駆動系での損失Lの積算値とに基づいて、処理対象区間における駆動系での損失Lが補正される(ステップS217)。
 そして、推奨経路の全ての走行区間について、ステップS203~S217までの処理が行われた場合は(ステップS218=Yes)、現在位置から目的地までのエネルギー消費量の予測が行われ(ステップS219)、予測した目的地までのエネルギー消費量に基づいて、目的地に到着するまでの間に充電を行う必要があるか否かの判断が行われる(ステップS220)。充電が必要と判断された場合には、車両周辺の充電施設の探索が行われ(ステップS221)、その後、目的地までのエネルギー消費量を含む提示情報が、ディスプレイ500を介して乗員に表示される(ステップS222)。
 以上のように、第2実施形態では、外気温や車両情報を取得し、取得した外気温や車両情報を考慮して、転がり抵抗係数および損失補正係数を算出し、現在位置から目的地までのエネルギー消費量を予測する。これにより、第2実施形態では、第1実施形態の効果に加え、外気温や車種(あるいは車両装置)を加味したエネルギー消費量を予測することができるため、エネルギー消費量を高い精度で予測することが可能となる。
 ここで、図23は、複数の車両についての、車両の実際のエネルギー消費量と、外気温を考慮することなく予測したエネルギー消費量の予測値との一例を示す図である。なお、図23において、横軸は、実際のエネルギー消費量を示しており、縦軸は、実際のエネルギー消費量ごとの車両の台数(頻度)を示している。また、図23においては、複数の車両のエネルギー消費量の予測値の中央値と、その中央値から±10%となる予測範囲とを示している。図23に示すように、外気温を考慮することなくエネルギー消費量を予測した場合、実際のエネルギー消費量がエネルギー消費量の予測範囲となった車両は、全体の約67%であった。
 これに対して、図24は、複数の車両の実際のエネルギー消費量と、外気温を考慮して予測したエネルギー消費量の予測値の一例を示す図である。なお、図24においても、図23と同様に、横軸は実際のエネルギー消費量を示しており、縦軸は実際のエネルギー消費量ごとの車両の台数(頻度)を示しており、エネルギー消費量の予測値の中央値と、その中央値から±10%となる予測範囲とを示している。図24に示すように、外気温を考慮してエネルギー消費量を予測した場合、春夏秋冬ともに、実際のエネルギー消費量がエネルギー消費量の予測範囲となった車両は全体の90%以上となり、図23に示す外気温を考慮しないでエネルギー消費量を予測した場合と比べて、エネルギー消費量を高い精度で予測することができる。
 また、第2実施形態においては、季節、月、月日、走行区間の地域、走行区間の緯度・経度などの組み合わせに基づいて外気温を推測する場合に、外気温が低くなる条件ほど外気温を短い数値間隔で推測する。ここで、図25は、図24に示すように、実際のエネルギー消費量の大部分がエネルギー消費量の予測範囲となるために必要な外気温の推測値の一例を示す図である。外気温は低いほど転がり抵抗の変化度合が大きくなるため、実際のエネルギー消費量がエネルギー消費量の予測範囲内とするためには、図25に示すように、外気温が低いほど外気温の推測頻度を高く(推測値の推測間隔を短く)する必要がある。本実施形態では、図25に示すように、外気温が低いほど外気温の推測頻度を高くしており、これにより、外気温に基づく転がり抵抗を高い精度で算出することができる。
 さらに、第2実施形態では、図19に示すように、外気温に基づいて、転がり抵抗に応じた損失補正係数を算出する。ここで、転がり抵抗が大きくなると、転がり抵抗に対する加減速によるモーターの仕事の比率は小さくなる傾向にある。そのため、転がり抵抗が大きいほど損失補正係数を小さくすることで、処理対象区間における駆動系における損失をより高い精度で予測することができ、その結果、エネルギー消費量をより高い精度で予測することが可能となる。
 また、本実施形態では、図20に示すように、車両情報に基づいて、車種に応じた損失補正係数を算出する。ここで、図26は、車種に応じたエネルギー消費量の差を説明するための図である。たとえば、車種によって、車両重量(空車重量)、ブレーキ・ハブ引き摺り抵抗、空気抵抗係数、および投影面積などが異なり、走行抵抗が異なる場合がある。そのため、同じ走行区間を走行した場合も、車両情報を考慮しないでエネルギー消費量を予測した場合には、図26に示すように、車種によっては±3%程度の誤差が生じてしまう場合がある。そこで、本実施形態では、車両情報を考慮して車種に応じた損失補正係数を算出することで、このような誤差を低減することができ、その結果、エネルギー消費量をより高い精度で予測することができる。
 以上説明した実施形態は、本発明の理解を容易にするために記載されたものであって、本発明を限定するために記載されたものではない。したがって、上記の実施形態に開示された各要素は、本発明の技術的範囲に属する全ての設計変更や均等物をも含む趣旨である。
 たとえば、上述した実施形態においては、電気自動車に搭載されたナビゲーション装置1を例示して説明したが、この構成に限定されず、たとえば、ハイブリッド自動車やエンジン自動車、あるいは車両以外のシステムに搭載する構成としてもよい。たとえば本発明をエンジン自動車に適用した場合、目的地までの空気抵抗の積算値、モーターやギアなどの駆動系での損失の積算値に基づいて、目的地までの燃料消費量を適切に予測することができる。
 さらに、上述した実施形態では、走行区間における平均車速Vaveを用いて、空気抵抗の積算値や駆動系での損失の積算値を算出する構成を例示したが、走行区間における平均車速Vaveに代えて、たとえば走行区間における制限速度を用いる構成としてもよい。また、走行区間における車両の平均車速Vaveに代えて、走行区間と同じ種類(たとえば、市街路や郊外路など)の走行区間における車両の平均車速を用いる構成としてもよい。
 なお、上述した実施形態の地図情報取得部110は本発明の取得手段に、補正係数算出部150およびエネルギー消費量予測部130は本発明の空気抵抗算出手段および損失算出手段に、エネルギー消費量予測部130は本発明のエネルギー消費量予測手段に、転がり抵抗係数算出部230は本発明の転がり抵抗算出手段に、それぞれ相当する。
   1…ナビゲーション装置
    100…制御装置
     110…地図情報取得部
     120…推奨経路探索部
     130…エネルギー消費量予測部
     140…補正係数記憶部
     150…補正係数算出部
     160…充電必要性判断部
     170…充電施設探索部
     180…ディスプレイ表示部
     210…外気温取得部
     220…車両情報取得部
     230…転がり抵抗係数算出部
    200…入力装置
    300…車両位置検出装置
    400…地図データベース
    500…ディスプレイ

Claims (11)

  1.  経路ごとに予め決められた走行速度情報を含む道路情報を取得する取得手段と、
     走行予定経路の走行速度情報に基づいて、所定の空気抵抗算出式により、前記走行予定経路を走行した場合の空気抵抗を空気抵抗算出値として算出し、前記走行予定経路における走行速度が遅いほど、前記走行予定経路を走行した場合の空気抵抗が大きくなるように、算出した前記空気抵抗算出値を補正する空気抵抗算出手段と、
     前記空気抵抗算出手段により補正された前記空気抵抗算出値に基づいて、前記走行予定経路におけるエネルギー消費量を予測するエネルギー消費量予測手段と、を備えることを特徴とするエネルギー消費量予測装置。
  2.  請求項1に記載のエネルギー消費量予測装置において、
     前記道路情報は経路ごとの勾配情報を含み、
     前記空気抵抗算出手段は、前記走行予定経路の勾配が大きいほど、前記走行予定経路を走行した場合の空気抵抗が小さくなるように、前記空気抵抗算出値を補正することを特徴とするエネルギー消費量予測装置。
  3.  請求項1または2に記載のエネルギー消費量予測装置において、
     前記走行予定経路の走行速度情報に基づいて、所定の損失算出式により、前記走行予定経路を走行した場合における駆動系での損失を損失算出値として算出し、前記走行予定経路における走行速度が遅いほど、前記走行予定経路を走行した場合における駆動系での損失が大きくなるように、算出した前記損失算出値を補正する損失算出手段をさらに備え、
     前記エネルギー消費量予測手段は、前記損失算出手段により補正された前記損失算出値に基づいて、前記走行予定経路におけるエネルギー消費量を予測することを特徴とするエネルギー消費量予測装置。
  4.  請求項3に記載のエネルギー消費量予測装置において、
     前記道路情報は経路ごとの勾配情報を含み、
     前記損失算出手段は、前記走行予定経路の勾配が大きいほど、前記走行予定経路を走行した場合における前記駆動系での損失が大きくなるように、前記損失算出値を補正することを特徴とするエネルギー消費量予測装置。
  5.  請求項1~4のいずれかに記載のエネルギー消費量予測装置であって、
     所定の転がり抵抗算出式により、前記走行予定経路を走行した場合の転がり抵抗を転がり抵抗算出値として算出する転がり抵抗算出手段をさらに備え、
     前記転がり抵抗算出手段は、外気温を考慮して、前記転がり抵抗算出値を算出し、
     前記エネルギー消費量予測手段は、前記空気抵抗算出手段により補正された前記空気抵抗算出値と、前記転がり抵抗算出手段により算出された前記転がり抵抗算出値とに基づいて、前記走行予定経路におけるエネルギー消費量を予測することを特徴とするエネルギー消費量予測装置。
  6.  請求項5に記載のエネルギー消費量予測装置であって、
     前記転がり抵抗算出手段は、前記外気温が低いほど、前記転がり抵抗算出値を大きい値で算出することを特徴とするエネルギー消費量予測装置。
  7.  請求項5または6に記載のエネルギー消費量予測装置であって、
     前記転がり抵抗算出手段は、外気温の情報を外部装置から取得し、または、季節、月、月日、前記走行予定経路の地域、および前記走行予定経路の緯度経度のうちいずれか1つ以上の条件に基づいて外気温を推測することで、前記外気温を取得することを特徴とするエネルギー消費量予測装置。
  8.  請求項7に記載のエネルギー消費量予測装置であって、
     前記転がり抵抗算出手段は、上記条件に基づいて前記外気温を推測する場合に、前記条件が前記外気温の低くなる条件となるほど、前記外気温の推測値の数値間隔を短くすることを特徴とするエネルギー消費量予測装置。
  9.  請求項3~8のいずれかに記載のエネルギー消費量予測装置であって、
     前記損失算出手段は、転がり抵抗が大きいほど、前記走行予定経路を走行した場合における駆動系での損失が小さくなるように、前記損失算出値を補正することを特徴とするエネルギー消費量予測装置。
  10.  請求項3~9のいずれかに記載のエネルギー消費量予測装置であって、
     前記損失算出手段は、車種に応じた係数を用いて、前記損失算出値を補正することを特徴とするエネルギー消費量予測装置。
  11.  走行予定経路における所定の走行速度情報に基づいて、所定の空気抵抗算出式により、前記走行予定経路を走行した場合の空気抵抗を空気抵抗算出値として算出し、前記走行予定経路における走行速度が遅いほど、前記走行予定経路を走行した場合の空気抵抗が大きくなるように、前記空気抵抗算出値を補正し、補正した前記空気抵抗算出値に基づいて、前記走行予定経路におけるエネルギー消費量を予測することを特徴とするエネルギー消費量予測方法。
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