WO2023228772A1 - 走行エネルギー推定装置、走行エネルギー推定方法、及びコンピュータプログラム - Google Patents

走行エネルギー推定装置、走行エネルギー推定方法、及びコンピュータプログラム Download PDF

Info

Publication number
WO2023228772A1
WO2023228772A1 PCT/JP2023/017797 JP2023017797W WO2023228772A1 WO 2023228772 A1 WO2023228772 A1 WO 2023228772A1 JP 2023017797 W JP2023017797 W JP 2023017797W WO 2023228772 A1 WO2023228772 A1 WO 2023228772A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
speed
traveling
target vehicle
route
section
Prior art date
Application number
PCT/JP2023/017797
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
豪仁 中村
晃秀 窪田
純 工藤
計 貞野
Original Assignee
住友電気工業株式会社
本田技研工業株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 住友電気工業株式会社, 本田技研工業株式会社 filed Critical 住友電気工業株式会社
Publication of WO2023228772A1 publication Critical patent/WO2023228772A1/ja

Links

Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60L—PROPULSION OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; SUPPLYING ELECTRIC POWER FOR AUXILIARY EQUIPMENT OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRODYNAMIC BRAKE SYSTEMS FOR VEHICLES IN GENERAL; MAGNETIC SUSPENSION OR LEVITATION FOR VEHICLES; MONITORING OPERATING VARIABLES OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRIC SAFETY DEVICES FOR ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES
    • B60L15/00—Methods, circuits, or devices for controlling the traction-motor speed of electrically-propelled vehicles
    • B60L15/20—Methods, circuits, or devices for controlling the traction-motor speed of electrically-propelled vehicles for control of the vehicle or its driving motor to achieve a desired performance, e.g. speed, torque, programmed variation of speed
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60L—PROPULSION OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; SUPPLYING ELECTRIC POWER FOR AUXILIARY EQUIPMENT OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRODYNAMIC BRAKE SYSTEMS FOR VEHICLES IN GENERAL; MAGNETIC SUSPENSION OR LEVITATION FOR VEHICLES; MONITORING OPERATING VARIABLES OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRIC SAFETY DEVICES FOR ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES
    • B60L3/00—Electric devices on electrically-propelled vehicles for safety purposes; Monitoring operating variables, e.g. speed, deceleration or energy consumption
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60L—PROPULSION OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; SUPPLYING ELECTRIC POWER FOR AUXILIARY EQUIPMENT OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRODYNAMIC BRAKE SYSTEMS FOR VEHICLES IN GENERAL; MAGNETIC SUSPENSION OR LEVITATION FOR VEHICLES; MONITORING OPERATING VARIABLES OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRIC SAFETY DEVICES FOR ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES
    • B60L50/00—Electric propulsion with power supplied within the vehicle
    • B60L50/50—Electric propulsion with power supplied within the vehicle using propulsion power supplied by batteries or fuel cells
    • B60L50/60—Electric propulsion with power supplied within the vehicle using propulsion power supplied by batteries or fuel cells using power supplied by batteries
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/09—Arrangements for giving variable traffic instructions
    • G08G1/0962—Arrangements for giving variable traffic instructions having an indicator mounted inside the vehicle, e.g. giving voice messages
    • G08G1/0968—Systems involving transmission of navigation instructions to the vehicle
    • G08G1/0969—Systems involving transmission of navigation instructions to the vehicle having a display in the form of a map
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16Y—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY SPECIALLY ADAPTED FOR THE INTERNET OF THINGS [IoT]
    • G16Y10/00—Economic sectors
    • G16Y10/40—Transportation
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16Y—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY SPECIALLY ADAPTED FOR THE INTERNET OF THINGS [IoT]
    • G16Y20/00—Information sensed or collected by the things
    • G16Y20/20—Information sensed or collected by the things relating to the thing itself
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16Y—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY SPECIALLY ADAPTED FOR THE INTERNET OF THINGS [IoT]
    • G16Y20/00—Information sensed or collected by the things
    • G16Y20/30—Information sensed or collected by the things relating to resources, e.g. consumed power

Definitions

  • the present disclosure relates to a traveling energy estimation device, a traveling energy estimation method, and a computer program.
  • This application claims priority based on Japanese Application No. 2022-083504 filed on May 23, 2022, and incorporates all the contents described in the said Japanese application.
  • An electric vehicle runs by driving an electric motor using electric power supplied from a battery such as a lithium ion battery.
  • Electric vehicles have a shorter cruising distance than gasoline vehicles, which run by driving the engine using gasoline. Furthermore, once the remaining power in the battery runs out and the vehicle becomes unable to travel (so-called power shortage), it is difficult to go to a charging station to buy electricity, such as gasoline. Therefore, it is important to maintain the running of electric vehicles while preventing power shortages.
  • a notification device that determines whether or not charging is necessary and notifies the determination result (for example, see Patent Document 1).
  • This notification device displays charging stations along the travel route to the destination on the display screen in order to prevent power shortages.
  • a route search device that estimates the amount of power that an electric vehicle consumes when traveling on a search route for each of a plurality of drive modes, and displays a travel plan for each drive mode on a display device (for example, , see Patent Document 2).
  • a traveling energy estimating device includes a route acquisition unit that acquires a route consisting of road links on which a target vehicle, which is an electric vehicle, is scheduled to travel; a route dividing unit that divides a section including an expected speed change point where a change is expected into one or more sections, each section consisting of one or more of the road links; a speed model acquisition unit that acquires a speed model indicating a temporal change in the traveling speed of the target vehicle; and a traveling unit that estimates the traveling energy of the target vehicle when traveling on the route based on the speed model acquired for each section. and an energy estimator.
  • a traveling energy estimating method includes a step in which a traveling energy estimating device acquires a route consisting of road links on which a target vehicle, which is an electric vehicle, is scheduled to travel; , dividing the route into one or more sections each including one or more of the road links, each section including a predicted speed change point where a change in the traveling speed of the target vehicle is expected; the traveling energy estimating device acquires, for each section, a speed model indicating the temporal change in the traveling speed of the target vehicle; and estimating travel energy of the target vehicle when traveling on the route based on the speed model.
  • a computer program includes a route acquisition unit that acquires a route consisting of road links on which a target vehicle, which is an electric vehicle, is scheduled to travel; a route dividing section that divides a section into one or more sections, each section including a predicted speed change point where a change in speed is expected, each section consisting of one or more of the road links; a speed model acquisition unit that acquires a speed model indicating a temporal change in the traveling speed of the vehicle; and a speed model acquisition unit that estimates the traveling energy of the target vehicle when traveling on the route based on the speed model acquired for each section. It functions as a running energy estimator.
  • FIG. 1 is an overall configuration diagram of a running energy estimation system according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating an example of the configuration of a traffic information providing server according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 3 is a block diagram illustrating an example of the configuration of an in-vehicle device according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 4 is a block diagram illustrating an example of the configuration of a traveling energy estimation server according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of a speed model of a guide section in which the upstream guide is a turning point.
  • FIG. 6 is a diagram showing an example of a speed model of a guide section where the upstream guide is a traffic signal installation point.
  • FIG. 1 is an overall configuration diagram of a running energy estimation system according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating an example of the configuration of a traffic information providing server according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a speed model of a guide section in which the upstream guide and the downstream guide do not correspond to either a right or left turn point or a traffic signal installation point.
  • FIG. 8 is a diagram showing an example of a speed model in which the upstream guide corresponds to neither a right-left turn point nor a traffic signal installation point, but the downstream guide corresponds to a traffic signal installation point.
  • FIG. 9 is a diagram for explaining an example of a procedure for creating a speed model for one guide section by combining a plurality of speed models.
  • FIG. 10 is a diagram for explaining an example of a procedure for creating a speed model for one guide section by combining a plurality of speed models.
  • FIG. 11 is a diagram for explaining an example of a procedure for creating a speed model for one guide section by combining a plurality of speed models.
  • FIG. 12 is a sequence diagram illustrating an example of processing of the traveling energy estimation system according to the embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 13 is a diagram showing an example of a search route searched by the travel energy estimation server 5.
  • FIG. 14 is an enlarged view of a portion of the search route shown in FIG. 13, which is surrounded by a dotted circle.
  • FIG. 15 is a diagram illustrating an example of a guide set on a search route by guide section division processing.
  • FIG. 16 is a diagram showing guide section data generated by the guide section division process.
  • FIG. 17 is a diagram showing an example of route information, travel energy information, and electricity consumption information displayed on the display.
  • FIG. 18 is a flowchart showing details of the speed model calculation process (step S17 in FIG. 12).
  • FIG. 19 is a diagram showing speed changes based on a speed model when the target vehicle travels on the search route calculated by the travel energy estimation server.
  • FIG. 20 is a diagram showing speed changes when the target vehicle actually travels on the same search route as in FIG. 19.
  • Patent Document 1 does not specifically disclose a method for estimating running energy.
  • the route search device described in Patent Document 2 assumes driving modes classified by upper limits of at least one of speed and acceleration, such as sports mode, eco mode, and normal mode, and the amount of power consumption ( (running energy) is estimated.
  • the road link is network data used to search for a vehicle travel route, and is stored in a map database.
  • a road link generally represents a directional road divided at a point where road attributes change, such as a branch such as an intersection, a switch between an expressway and a general road, or a tunnel entrance/exit.
  • the method of estimating driving energy on a road link basis does not provide the accuracy required for specific purposes such as actively utilizing green electricity, such as supplying electricity from electric vehicles to the power grid. .
  • acceleration/deceleration will be expressed by the speed difference between the road links.
  • road links are created based on points with branches in order to calculate routes, and in urban areas where there are many branches, the distance of road links is often less than 100 meters. It takes about 12 seconds for a vehicle traveling at 30 km/h to travel 100 meters, but it is unlikely that the vehicle will stop every 12 seconds or so, and it is normal for the vehicle to stop every few tens of seconds due to a traffic signal.
  • the present disclosure has been made in view of the above circumstances, and provides a traveling energy estimation device, a traveling energy estimation method, and a computer program that can estimate the traveling energy of an electric vehicle while traveling on a route with high accuracy.
  • the purpose is to
  • Embodiments of the present disclosure described below may be implemented by an apparatus, system, method, integrated circuit, computer program, or computer readable non-transitory storage medium, or any combination thereof.
  • the recording medium may be volatile or nonvolatile.
  • the device may be composed of a plurality of separate devices. When configured with a plurality of separate devices, they may be arranged in one housing, or separated into two or more separate housings.
  • the processor may be, for example, a semiconductor integrated circuit including a central processing unit (CPU).
  • a processor may be realized by at least one microprocessor or microcontroller.
  • the processor may be an FPGA (Field Programmable Gate Array) equipped with a CPU, a GPC (Graphics Processing Unit), an ASIC (Application Specific Integrated Circuit), an ASSP (Application Specific Standard Product), or two selected from these. It can also be realized by a combination of the above circuits.
  • a processor implements desired processing by loading a computer program, which is stored in a ROM (Read Only Memory) and describes a group of instructions related to at least one process, into a RAM (Ramdom Access Memory) and executing it.
  • the RAM provides a work area for temporarily expanding the control program stored in the ROM at boot time.
  • RAM does not need to be a single storage medium, and may be a collection of multiple storage media.
  • a processor can have various functional units depending on the type of instruction group (computer program) to be executed. For example, when running a program that calculates information X, it functions as a "calculation unit” for information When a program is executed, it becomes the "generation unit” of information X.
  • the "acquisition unit” as a functional unit of the processor may calculate or generate the information X itself, or may receive input from another integrated circuit that has calculated or generated the information X.
  • acquisition when a processor executes a predetermined group of instructions is defined as “acquisition” when one integrated circuit calculates or generates some information by itself, and when another integrated circuit calculates or generates some information. input into one integrated circuit. Therefore, the "acquisition section” in this embodiment is a general concept that includes the "calculation section” and the "generation section.”
  • the ROM is, for example, a writable memory (eg, PROM), a rewritable memory (eg, flash memory), or a read-only memory.
  • the ROM stores a program that controls the operation of the processor.
  • the ROM does not need to be a single storage medium, but may be a collection of multiple storage media. A portion of the collection of storage media may be removable memory.
  • a traveling energy estimating device includes a route acquisition unit that acquires a route composed of road links on which a target vehicle, which is an electric vehicle, is scheduled to travel; a route dividing section that divides the section into one or more sections, each of which includes one or more of the road links, each section including a predicted speed change point where a change in travel speed is expected; , a speed model acquisition unit that acquires a speed model indicating a temporal change in the running speed of the target vehicle, and a running energy of the target vehicle when traveling on the route based on the speed model acquired for each section. and a running energy estimator for estimating the running energy.
  • the route is divided into one or more sections each consisting of one or more road links based on the expected speed change point. Therefore, it is guaranteed that the section length is always longer than the road link length, and the section can be configured to include the expected speed change point. Therefore, the route can be divided into sections where travel energy can be estimated with high accuracy without dividing the route more than necessary.
  • a speed model is provided for each section including a predicted speed change point. Therefore, a speed change event such as acceleration or deceleration of the target vehicle that occurs at the point or in the section can be reflected in the speed model.
  • the predicted speed change point may include a point targeted for notification of route guidance to the driver of the target vehicle.
  • a route guidance system such as a car navigation system usually provides guidance (notification) to a driver about a point upstream of a point where a change in vehicle speed is expected by voice or the like. Therefore, by dividing the section to include such points, it is possible to estimate the traveling energy of the target vehicle while traveling on the route with high accuracy.
  • the predicted speed change point may include a traffic signal installation point.
  • the speed model acquisition unit acquires a first speed indicating that the target vehicle starts after stopping in the section including a traffic signal installation point where a stop due to a red light is scheduled.
  • a model may also be calculated.
  • the first speed model maintains a speed of 0 for a predetermined time after the target vehicle decelerates from a first speed to a speed of 0, and after the said maintenance, the speed decreases from a speed of 0 to a second speed. It may also mean accelerating.
  • At least one of the first speed and the second speed may indicate a representative traveling speed of a vehicle traveling in the section.
  • the speed model can be calculated using, for example, a statistically calculated representative travel speed such as the average speed of vehicles traveling in the section. Therefore, it is possible to calculate a speed model that corresponds to the actual running speed, so it is possible to estimate the running energy with high accuracy.
  • the above-mentioned traveling energy estimating device determines at least one of the first speed and the second speed based on restriction information that restricts travel of the target vehicle on the route.
  • the speed correction unit may further include a speed correction unit that corrects the speed.
  • each speed when calculating the speed model can be corrected based on the regulation information. Therefore, it is possible to calculate a speed model that takes regulatory information into consideration, and therefore it is possible to estimate traveling energy with high accuracy.
  • the speed model acquisition unit defines the signal display in a plurality of sections each including a plurality of traffic signal installation points where the signal display of the traffic signal is synchronized. Based on the parameters, a section including a traffic signal installation point where a stop due to a red light is scheduled may be determined.
  • the predicted speed change point may include a right-left turn point where the target vehicle turns right or left.
  • the speed model acquisition unit may calculate a second speed model representing deceleration and acceleration of the target vehicle in the section including the right/left turn point.
  • the second speed model may represent that the target vehicle decelerates from a third speed to a fourth speed, and then accelerates from a fourth speed to a fifth speed.
  • At least one of the third speed and the fifth speed may indicate a representative traveling speed of a vehicle traveling in the section.
  • the speed model can be calculated using, for example, a statistically calculated representative travel speed such as the average speed of vehicles traveling in the section. Therefore, it is possible to calculate a speed model that corresponds to the actual running speed, so it is possible to estimate the running energy with high accuracy.
  • the traveling energy estimating device described above calculates the third speed, the fourth speed, and the The vehicle may further include a speed correction section that corrects any of the fifth speeds.
  • each speed when calculating the speed model can be corrected based on the regulation information. Therefore, it is possible to calculate a speed model that takes regulatory information into consideration, and therefore it is possible to estimate traveling energy with high accuracy.
  • the speed model acquisition unit determines a predicted speed change point that does not correspond to either a traffic signal installation point or a turning point where the target vehicle turns right or left.
  • a third speed model may be calculated that includes a temporal change in speed in which the speed of the target vehicle maintains a sixth speed in the section including the sixth speed.
  • the speed model acquisition unit is configured to acquire the speed model in the section including the expected speed change point that does not correspond to either a traffic signal installation point or a turning point where the target vehicle turns right or left.
  • the third speed model representing that the target vehicle stops at the end may be calculated.
  • the third speed model represents that the target vehicle decelerates from the sixth speed to speed 0 by the end of the section and then maintains speed 0 for a predetermined time. Good too.
  • the sixth speed may indicate a representative traveling speed of a vehicle traveling in the section.
  • the speed model can be calculated using, for example, a statistically calculated representative travel speed such as the average speed of vehicles traveling in the section. Therefore, it is possible to calculate a speed model that corresponds to the actual running speed, so it is possible to estimate the running energy with high accuracy.
  • the above-described traveling energy estimating device may further include a speed correction unit that corrects the sixth speed based on regulation information that restricts the target vehicle from traveling on the route. .
  • each speed when calculating the speed model can be corrected based on the regulation information. Therefore, it is possible to calculate a speed model that takes regulatory information into consideration, and therefore it is possible to estimate traveling energy with high accuracy.
  • the regulation information includes information on an event held when the target vehicle is running, information regulating road running, weather information, traffic jams, etc. information, travel time information, and map information.
  • each speed used when calculating a speed model can be corrected by taking into account various types of specific regulation information. Therefore, a more accurate speed model can be calculated.
  • the speed model acquisition unit may calculate, for each section, the speed model according to the type of road included in the section.
  • the speed model can be calculated by taking these into consideration.
  • the speed model acquisition unit may calculate the third speed model in the section including an expressway.
  • the traveling energy can be estimated with high accuracy.
  • the speed model acquisition unit may calculate the first speed model in the section including a general road.
  • the speed model acquisition unit determines an acceleration when changing the speed of the target vehicle according to a driver of the target vehicle, and The speed model indicating a temporal change in the running speed of the target vehicle based on acceleration may be obtained.
  • the acceleration of the target vehicle when it stops and when it starts running differs depending on the driver, such as a cautious driver who generally drives at a low acceleration without much sudden acceleration or deceleration.
  • a cautious driver who generally drives at a low acceleration without much sudden acceleration or deceleration.
  • the route acquisition unit causes the target vehicle to travel on a route that minimizes the travel distance of the target vehicle from a first point to a second point. It may also be calculated as a planned route.
  • the route acquisition unit selects the route estimated by the travel energy estimation unit from among the plurality of routes of the target vehicle from a first point to a second point.
  • One of the routes may be selected based on running energy.
  • the route with the minimum travel energy from the departure point to the destination can be selected as the movement route of the target vehicle. This allows the target vehicle to run in an environmentally friendly manner.
  • the speed model acquisition unit determines the speed change based on at least one of the traveling direction of the target vehicle and the presence or absence of a traffic signal at the predicted speed change point.
  • a speed model for the section including the predicted point may be obtained.
  • an appropriate speed model for each section consisting of one or more road links taking into consideration the traveling direction of the target vehicle at the expected speed change point and the presence or absence of a traffic signal. For example, at a location where a traffic signal is installed, a speed model that models the speed change due to a stop caused by a traffic signal can be obtained. Further, at a point where a traffic signal is not installed but the direction of travel changes, it is possible to obtain a speed model that models speed changes due to changes in direction of travel. In other words, the speed of the target vehicle can be modeled as a speed model in units of sections having one or more road links.
  • a traveling energy estimating method includes a step in which the traveling energy estimating device acquires a route consisting of road links on which a target vehicle, which is an electric vehicle, is scheduled to travel; The energy estimating device defines the route as one or more sections including a speed change predicted point where a change in the traveling speed of the target vehicle is expected, each section comprising one or more of the road links. a step in which the traveling energy estimating device obtains a speed model indicating a temporal change in the traveling speed of the target vehicle for each section; and estimating travel energy of the target vehicle when traveling on the route based on the acquired speed model.
  • This configuration includes the characteristic processing in the above-described traveling energy estimating device as a step. Therefore, the same operation and effect as the above-described traveling energy estimating device can be achieved.
  • a computer program includes a route acquisition unit that acquires a route configured from road links on which a target vehicle, which is an electric vehicle, is scheduled to travel; A route division part that divides the section into one or more sections, each section including one or more of the road links, each section including a predicted speed change point where a change in the traveling speed of the vehicle is expected, for each section.
  • a speed model acquisition unit that acquires a speed model indicating a temporal change in the traveling speed of the target vehicle; and a speed model acquisition unit that acquires a speed model that indicates a temporal change in the traveling speed of the target vehicle, and a speed model acquisition unit that acquires a speed model that indicates a temporal change in the traveling speed of the target vehicle, and a speed model that determines how the target vehicle travels on the route based on the speed model acquired for each section. It functions as a running energy estimator that estimates energy.
  • the computer can function as the above-mentioned traveling energy estimating device. Therefore, the same operation and effect as the above-described traveling energy estimating device can be achieved.
  • FIG. 1 is an overall configuration diagram of a running energy estimation system according to an embodiment of the present disclosure.
  • the running energy estimation system 10 is a system for estimating the running energy of an electric vehicle when traveling on a predetermined route, and includes a sensor 1, a target vehicle 2, a probe vehicle 9, a base station 4, and a running energy. It includes an estimation server 5 and a traffic information providing server 8.
  • the sensor 1 has a wireless communication function and is configured to include various sensors such as an image-based vehicle sensor installed on the road or LiDAR (Light Detection and Ranging, Laser Imaging Detection and Rang).
  • LiDAR Light Detection and Ranging, Laser Imaging Detection and Rang.
  • the target vehicle 2 is an electric vehicle that runs by driving an electric motor using electric power supplied from a battery, and is a vehicle whose running energy is to be estimated.
  • the target vehicle 2 includes an on-vehicle device 3 having a wireless communication function.
  • the detailed configuration of the in-vehicle device 3 will be described later.
  • the probe vehicle 9 is a vehicle with a wireless communication function, and has a function of transmitting probe information including information on the position of the own vehicle and information on the time when the vehicle passed the position.
  • the target vehicle 2 and probe vehicle 9 include not only regular passenger cars but also public vehicles such as route buses and emergency vehicles. Further, the target vehicle 2 and the probe vehicle 9 may be not only four-wheeled vehicles but also two-wheeled vehicles (motorcycles).
  • the base station 4 connects devices that perform wireless communication (sensor 1, target vehicle 2, probe vehicle 9, etc.) and the network 7.
  • the base station 4 and relay devices such as repeaters (not shown) are configured by, for example, transport equipment capable of SDN (Software-Defined Networking).
  • SDN Software-Defined Networking
  • the network virtualization technology represented by the above-mentioned SDN is the basic concept of 5G (fifth generation mobile communication system). Therefore, the wireless communication system of this embodiment is made up of, for example, 5G.
  • the wireless communication system is not limited to 5G, and may be an ITS (Intelligent Transport Systems) wireless communication system or the like.
  • the traveling energy estimation server 5 estimates the traveling energy of the target vehicle 2 when traveling on a predetermined route based on the speed model representing the estimated traveling speed of the target vehicle 2, and transmits the estimation result to the target vehicle via the network 7 and the base station 4. Send to vehicle 2.
  • the detailed configuration of the running energy estimation server 5 will be described later.
  • the traffic information providing server 8 is a server installed in a traffic control center or the like, and calculates a typical traveling speed of the probe vehicle 9 based on the probe information of the probe vehicle 9 traveling on the route (road). Furthermore, the traffic information providing server 8 detects traffic accidents and the like that occur on the route based on the sensing information of the sensor 1. The detailed configuration of the traffic information providing server 8 will be described later.
  • FIG. 2 is a block diagram showing an example of the configuration of the traffic information providing server 8 according to the embodiment of the present disclosure.
  • the traffic information providing server 8 includes a control unit 80, which is a processor including a CPU (Central Processing Unit), a communication unit 81, and a storage device 82.
  • the control section 80, communication section 81, and storage device 82 are interconnected via a bus 87.
  • the communication unit 81 includes a communication module for communicating with other devices via the network 7.
  • the communication unit 81 transmits information given from the control unit 80 to other devices via the network 7, and provides information received via the network 7 to the control unit 80.
  • the storage device 82 is a volatile memory element such as SRAM (Static RAM) or DRAM (Dynamic RAM), a flash memory, or an EEPROM (Electrically Erasable Programmable Read Only). Non-volatile memory elements such as memory) or magnetic elements such as hard disks It consists of a storage device, etc.
  • the storage device 82 stores computer programs executed by the control unit 80, data generated when the computer program is executed by the control unit 80, and the like.
  • the control unit 80 includes a probe information acquisition unit 83, a sensing information acquisition unit 84, and a traffic situation identification unit as functional processing units realized by reading and executing a computer program stored in advance in the storage device 82. 85 and a traveling speed prediction unit 86.
  • the probe information acquisition unit 83 acquires probe information from the plurality of probe vehicles 9 via the communication unit 81.
  • the probe information acquisition unit 83 writes the acquired probe information into the storage device 82.
  • the sensing information acquisition unit 84 acquires sensing information from the sensor 1 via the communication unit 81.
  • the sensing information acquisition unit 84 acquires sensing information indicating, for example, the speed, presence or absence, or position of the vehicle sensed by the sensor 1.
  • the sensing information acquisition unit 84 writes the acquired sensing information into the storage device 82.
  • the traffic situation identification unit 85 acquires route information from the traveling energy estimation server 5 to the destination of the target vehicle 2 via the communication unit 81. Furthermore, the traffic situation identification unit 85 reads sensed information from the storage device 82 . The traffic situation identification unit 85 identifies the traffic situation on the route indicated by the route information, based on the route information and sensing information. Specifically, the traffic situation identifying unit 85 detects traffic accidents occurring on the route, and identifies the details of the traffic accident, including the location, range, and severity of the traffic accident. Detection of traffic accidents by the traffic situation identification unit 85 can be performed using, for example, image processing.
  • the traffic situation identifying unit 85 may also identify the content of the traffic jam, including the location, range, and degree of the traffic jam, or may detect the location where a sudden deceleration of the vehicle is occurring. . Further, the traffic situation identification unit 85 may detect the position of a falling object, a falling rock, or the like.
  • the traffic situation identification unit 85 may detect these using not only sensing information but also probe information.
  • the traffic situation identification unit 85 also determines the signal content including the cycles and offsets of traffic signals installed at intersections etc. on the route, the road shape of each road (e.g. gradient, curvature of a curve, etc.), and the information on each road. Information on traffic rules such as speed limits is read out from the storage device 82 that stores this information in advance, or acquired from another external server.
  • the signal content includes information indicating a set of a plurality of traffic signals whose signal display offsets are synchronized.
  • the signal content may include information indicating a set of multiple traffic signals whose signal display cycles are synchronized.
  • the traffic situation identification unit 85 creates traffic situation information indicating the content of traffic accidents, content of traffic jams, location of sudden deceleration, location of falling objects, location of falling rocks, signal content, road shape, or traffic rules on the route.
  • the traffic situation information is an example of regulation information that regulates the travel of the target vehicle 2 on the route.
  • the traffic situation identification unit 85 may include, in the traffic situation information, information on events such as concerts held in the vicinity of the route indicated by the route information, weather information on the area including the route, travel time information on the route, and the like.
  • the traffic situation identification unit 85 may obtain event information and weather information from an external server. Further, travel time information is calculated by a traveling speed prediction unit 86, which will be described later.
  • the traffic situation identification unit 85 transmits the created traffic situation information to the traveling energy estimation server 5 via the communication unit 81.
  • the running speed prediction unit 86 reads out the probe information acquired by the probe information acquisition unit 83 from the storage device 82, and predicts the typical running speed of the vehicle based on the read probe information.
  • the traveling speed is calculated for each preset road section (for example, road link).
  • the traveling speed prediction unit 86 calculates the travel time of each road section for each vehicle based on the probe information, and calculates the travel speed of the vehicle in each road section from the travel time and the road section length.
  • the traveling speed prediction unit 86 statistically processes the traveling speeds of a plurality of vehicles for each road section (for example, calculates the average value or mode of the traveling speeds), thereby calculating the typical traveling speed of the vehicle for each road section. Calculate.
  • a road link on a road map may be a road section.
  • a road section may be set for each section of a predetermined distance on the road.
  • the traveling speed prediction unit 86 may predict the legal speed for each road section as the representative traveling speed. For example, when the travel speed cannot be obtained through statistical processing on a road link with low traffic volume, the travel speed prediction unit 86 may predict the legal speed as the representative travel speed.
  • the traveling speed prediction unit 86 acquires route information from the traveling energy estimation server 5 to the destination of the target vehicle 2 via the communication unit 81, and calculates a representative number of vehicles for each road section on the route indicated by the route information.
  • the traveling speed is determined as the predicted traveling speed when the target vehicle 2 travels on the route.
  • the traveling speed prediction unit 86 transmits speed information indicating the predicted traveling speed of the target vehicle 2 for each determined road section to the traveling energy estimation server 5 via the communication unit 81.
  • FIG. 3 is a block diagram illustrating an example of the configuration of the in-vehicle device 3 according to the embodiment of the present disclosure.
  • the on-vehicle device 3 of the target vehicle 2 includes a control unit (ECU: Electronic Control Unit) 30, a communication unit 40, a storage device 41, a GPS (Global Positioning System) receiver 42, and a vehicle speed It includes a sensor 43, a gyro sensor 44, a display 45, and an input device 46. These are interconnected via a bus 47.
  • the bus 47 is configured by, for example, an in-vehicle communication network such as CAN (Controller Area Network) or Ethernet (registered trademark).
  • the communication unit 40 is composed of, for example, a wireless communication device capable of 5G compatible communication processing.
  • the communication unit 40 may be an existing wireless communication device in the target vehicle 2, or may be a mobile terminal such as a smartphone brought into the target vehicle 2 by a passenger.
  • the storage device 41 is comprised of a volatile memory element such as SRAM or DRAM, a non-volatile memory element such as flash memory or EEPROM, or a magnetic storage device such as a hard disk.
  • the storage device 41 stores computer programs executed by the control unit 30, data generated when the control unit 30 executes the computer programs, and the like.
  • the storage device 41 also stores a map database.
  • the map database includes road map data.
  • the GPS receiver 42, vehicle speed sensor 43, and gyro sensor 44 are sensors that measure the current position, speed, and direction of the target vehicle 2.
  • the display 45 is an output device for notifying the user, who is the passenger of the in-vehicle device 3, of various information generated by the control unit 30. Specifically, the display 45 displays an input screen for route searching, a map image around the vehicle, route information to the destination, driving energy information, electricity cost information, and the like.
  • the input device 46 is a device for the passenger of the target vehicle 2 to perform various input operations.
  • the input device 46 includes an operation switch provided on the handle, a joystick, a touch panel provided on the display 45, and the like.
  • the control unit 30 includes an input data receiving unit 31, a route search requesting unit 32, an information providing unit 33, and an information providing unit 33 as functional processing units realized by executing a computer program stored in a storage device 41. It includes an acquisition section 34 and a display control section 35.
  • the input data reception unit 31 receives various input data.
  • the input data includes, for example, information indicating the destination of the target vehicle 2, the number of passengers of the target vehicle 2, and the loading capacity of the target vehicle 2, which are input by the passenger of the target vehicle 2 using the input device 46. It will be done.
  • the input data also includes information about the driver of the target vehicle 2.
  • the driver information may be input by the passenger of the target vehicle 2 using the input device 46, or the identification information of the smart key and the driver information are associated, and the driver information is input based on the identification information received from the smart key.
  • the input data reception unit 31 may acquire the driver information.
  • the driver information may be identification information that identifies the driver, or may be information about the driver's attributes (gender, age, driving proficiency, etc.).
  • the route search requesting unit 32 obtains the vehicle position of the own vehicle based on the GPS signal that the GPS receiver 42 periodically receives.
  • the route search requesting unit 32 also uses a GPS complementary signal or a GPS reinforcing signal transmitted from a quasi-zenith satellite (not shown) received by the receiver to complement the GPS signal and determine the vehicle position of the own vehicle. It may be corrected. Further, the route search requesting unit 32 complements the vehicle position and direction based on the input signals from the vehicle speed sensor 43 and the gyro sensor 44, and grasps the accurate current position of the target vehicle 2.
  • the route search request unit 32 sends a route search request including information on the current position of the target vehicle 2 and information on the destination of the target vehicle 2 received by the input data reception unit 31 via the communication unit 40 to estimate traveling energy. Send to server 5.
  • the information providing unit 33 receives information on the number of passengers, loading capacity information, and driver information of the target vehicle 2 received by the input data receiving unit 31, and identification information of the target vehicle 2 (for example, vehicle identification number or automobile registration number). is transmitted to the traveling energy estimation server 5 via the communication unit 40.
  • the information acquisition unit 34 transmits route information indicating the travel route of the target vehicle 2 to the destination point calculated in response to the route search request sent by the route search request unit 32 to the traveling energy estimation server 5 through the communication unit 40.
  • the information is obtained from the running energy estimation server 5 via the running energy estimation server 5. Further, the information acquisition unit 34 acquires information on the running energy and electricity consumption consumed when the target vehicle 2 travels the travel route from the running energy estimation server 5 via the communication unit 40 .
  • the display control unit 37 causes the display 45 to display the route information, travel energy information, and electricity consumption information acquired by the information acquisition unit 34.
  • FIG. 4 is a block diagram illustrating an example of the configuration of the traveling energy estimation server 5 according to the embodiment of the present disclosure.
  • the running energy estimation server 5 includes a control unit 50, which is a processor including a CPU, a communication unit 51, and a storage device 52.
  • the control section 50, communication section 51, and storage device 52 are interconnected via a bus 53.
  • the communication unit 51 includes a communication module for communicating with other devices via the network 7.
  • the communication unit 51 transmits information given from the control unit 50 to other devices via the network 7, and provides information received via the network 7 to the control unit 50.
  • the storage device 52 is comprised of a volatile memory element such as SRAM or DRAM, a non-volatile memory element such as flash memory or EEPROM, or a magnetic storage device such as a hard disk.
  • the storage device 52 stores computer programs executed by the control unit 50, data generated when the computer program is executed by the control unit 50, and the like.
  • the storage device 52 also stores a vehicle type information table, which is a data table showing the correspondence between vehicle identification information and vehicle type information.
  • vehicle type information and vehicle specific information for example, the vehicle weight of the vehicle, the air resistance coefficient of the vehicle, the power consumption of the DC/DC converter connected to the vehicle battery, etc.
  • a unique information table which is a data table for displaying information, is stored.
  • the storage device 52 also stores an air density table that is a data table showing the correspondence between air temperature and air density.
  • the storage device 52 also stores a map database.
  • the map database includes road map data. Note that the map database includes information indicating the slope of each road and the rolling resistance coefficient of the road surface.
  • the map database also includes information indicating the type of road (general road, expressway) for each road. Further, the map database includes information indicating the traveling direction and presence/absence of a traffic signal for each guide, which is a point on the road, which will be described later.
  • the control unit 50 includes a route search unit 54, an information acquisition unit 55, a route division unit 56, as functional processing units realized by reading and executing a computer program stored in advance in the storage device 52. It includes a speed correction section 57, a speed model calculation section 58, a total weight acquisition section 59, and a running energy estimation section 60.
  • the running energy estimation server 5 has the function of a so-called car navigation system.
  • the route search unit 54 receives a route search request from the in-vehicle device 3 of the target vehicle 2 via the communication unit 51.
  • the route search unit 54 searches for a travel route of the target vehicle 2 from its current location to its destination based on the received route search request.
  • a known method can be used for the route search method.
  • the route search unit 54 searches for a travel route with the minimum travel distance from the current location to the destination.
  • the route search unit 54 may search for a travel route with the minimum travel distance based on each of a plurality of conditions (for example, whether or not an expressway is used).
  • the route search unit 54 may also search for a travel route that takes the least amount of time to travel from the current location to the destination.
  • the route search unit 54 transmits route information indicating the searched travel route (hereinafter referred to as “search route”) to the target vehicle 2 and the traffic information providing server 8 via the communication unit 51.
  • search route is configured as a set of one or more road links.
  • the information acquisition unit 55 acquires speed information indicating the predicted traveling speed of the target vehicle 2 for each road section included in the search route of the target vehicle 2 from the traffic information providing server 8 via the communication unit 51.
  • the information acquisition unit 55 acquires traffic situation information on the search route of the target vehicle 2 from the traffic information providing server 8 via the communication unit 51.
  • the information acquisition unit 55 transmits the information on the number of passengers of the target vehicle 2, the loading capacity information of the target vehicle 2, the identification information of the target vehicle 2, and the driver information of the target vehicle 2 to the target vehicle 2 via the communication unit 51.
  • the information is obtained from the in-vehicle device 3 of.
  • the route dividing unit 56 selects points (hereinafter also referred to as "anticipated speed change points") where the travel speed of the target vehicle 2 is expected to change, which are provided on the travel route of the target vehicle 2 searched by the route search unit 54. Based on this, the travel route is divided into one or more sections each including one or more road links, including the expected speed change point.
  • the section including the expected speed change point is a section divided by speed change points.
  • the change in traveling speed includes not only the case where the change occurs at the predicted speed change point, but also the case where the change occurs in the section before and after the predicted speed change point.
  • a guide refers to a target point where a route or driving operation guidance is notified to the driver of the target vehicle 2 by a route guidance system such as a car navigation system, for example.
  • the guide is generated when the route search unit 54 searches for a route.
  • the route search unit 54 selects end points of road links on the search route (hereinafter referred to as "link end points") based on intersection type information indicating whether a traffic signal is installed at the intersection, the type of traffic signal, etc. , determines whether an intersection is installed that meets predetermined conditions (for example, an intersection where a specific type of traffic signal is installed that is likely to cause signal stoppages), and determines whether an intersection that meets the condition is installed.
  • Set link endpoints as guides.
  • the route search unit 54 may set a guide for an intersection or other points using information other than the intersection type information.
  • the route search unit 54 may extract, as a guide, link end points where the road type changes on the search route based on the road type information. Further, the route search unit 54 may extract, as a guide, a link end point at which the target vehicle 2 changes direction by an angle within a predetermined angle range, based on the map database. The route search unit 54 also identifies link end points where the number of lanes changes, link end points where the legal speed changes, link end points where the road slope changes, and curves (especially sharp curves) based on registered information such as a map database. A link end point where a link occurs, a link end point where a branch occurs, a link end point where a merge occurs, etc. may be set as a guide.
  • Such a guide may be registered in advance in the map database that the route search unit 54 refers to when searching for a route, or may be dynamically generated based on intersection type information, etc., as described above. good. Further, both a guide registered in the map database and a dynamically generated guide may be used as the guide.
  • the section between a guide and a guide adjacent downstream of the guide will be referred to as a "guide section.” Note that, of the two guides forming the guide section, the upstream guide will be referred to as the “upstream guide”, and the downstream guide will be referred to as the "downstream guide”.
  • the guide includes, for example, a point where a traffic signal is installed (hereinafter referred to as a "traffic signal installation point") and a point where the target vehicle 2 turns right or left (hereinafter referred to as a "right/left turn point").
  • the left/right turn point refers to a point where the target vehicle 2 changes its direction by an angle within a predetermined angle range at a branch point or a point where the road type changes, or a point where the radius of curvature is less than or equal to a predetermined value.
  • guides will be able to identify points where roads without traffic lights, such as expressways, expressways, or bypass roads, switch to general roads with traffic lights, and from one expressway to another. Contains switching junction points.
  • the guide also includes entry points and exit points of expressways, and entry points or exit points such as service areas, parking areas, interchanges, or toll plazas.
  • examples of guides are not limited to those described above.
  • the guide is a point where the number of lanes changes, a point where the legal speed changes, a point where the road slope changes, a point where roads merge or diverge, a point or curvature where the target vehicle 2 changes direction by an angle within the angle range on a single road. It may also include curve points whose radius is less than or equal to a predetermined value.
  • a guide section is composed of one or more road links.
  • the positions of the end points (guides) of the guide section and the end points of the links do not need to be exactly the same, and if it is considered that the guide section is actually composed of one or more road links, it may be possible to Misalignment is allowed.
  • the route dividing unit 56 divides the travel route into guide sections each consisting of one or more road links.
  • the speed correction unit 57 corrects the predicted travel speed indicated by the speed information.
  • the speed correction unit 57 calculates the speed based on the representative traveling speed for each road link. , calculate the representative traveling speed for each guide section.
  • the speed correction unit 57 sets the representative travel speed of the road link as the representative travel speed of the guide section. Furthermore, when a single guide section is composed of a plurality of road links, the representative travel speed of the guide section is calculated based on the representative travel speeds of the plurality of road links. For example, the average of the representative running speeds of a plurality of road links may be set as the representative running speed of the guide section. Note that the average may be a weighted average depending on the length of the road link.
  • the speed correction unit 57 corrects the representative travel speed for each guide section based on the traffic situation information. For example, if a traffic accident occurs in a guide section and the number of lanes that can be traveled is restricted, the speed correction unit 57 reduces the representative traveling speed of the guide section according to a predetermined rule (for example, 1 or less). (multiplying by a constant) to correct the representative running speed. Further, the speed correction unit 57 may similarly correct the representative running speed even when it is predicted that it will rain in the guide section at the time when the target vehicle 2 is scheduled to run.
  • a predetermined rule for example, 1 or less
  • the speed correction unit 57 also adjusts the speed correction unit 57 even when an event is scheduled to be held in the vicinity of the guide section during a predetermined time period including the scheduled travel time of the target vehicle 2, or when a traffic jam occurs in the guide section.
  • the representative traveling speed may be similarly corrected.
  • the speed correction unit 57 may similarly correct the representative traveling speed even when the travel time of the guide section is longer than usual.
  • the speed correction unit 57 may similarly correct the representative traveling speed in a guide section including a steep slope or a sharp curve, based on the map database stored in the storage device 52.
  • the speed model calculation unit 58 calculates, for each guide section including each of the plurality of guides provided on the search route, a speed model indicating the temporal transition of the predicted running speed of the target vehicle 2 in the guide section.
  • a speed model indicating the temporal transition of the predicted running speed of the target vehicle 2 in the guide section.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of a speed model of a guide section in which the upstream guide is a turning point.
  • the horizontal axis shows time and the vertical axis shows speed.
  • the speed model calculation unit 58 decreases the speed from a predetermined speed (for example, representative running speed) in the guide section to a predetermined speed (predetermined lower limit speed) by a predetermined first acceleration, and A speed model is created that shows a temporal change in speed in which the speed is increased from a predetermined speed (for example, a representative running speed) at a predetermined second acceleration and the representative running speed is maintained until reaching the downstream guide.
  • This speed model is called the "right/left turn model.”
  • FIG. 6 is a diagram showing an example of a speed model of a guide section where the upstream guide is a traffic signal installation point.
  • the horizontal axis shows time and the vertical axis shows speed.
  • the speed model calculation unit 58 assumes that the stop time due to a red light is T1 seconds. Further, it is assumed that the time required to pass through a traffic signal installation point is T2 seconds.
  • the speed model calculation unit 58 reduces the speed from a predetermined speed (for example, representative running speed) to speed 0 (stop) at a predetermined third acceleration, maintains speed 0 for T1 seconds, and then decreases speed to 0 (stop).
  • a speed model is created that shows a temporal change in speed in which the speed is increased at a predetermined fourth acceleration from to a predetermined speed (e.g., representative running speed) and the representative running speed is maintained until reaching the downstream guide.
  • This speed model is called the "stoplight model.”
  • FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a speed model of a guide section in which the upstream guide and the downstream guide do not correspond to either a right or left turn point or a traffic signal installation point.
  • the horizontal axis shows time and the vertical axis shows speed.
  • the speed model calculation unit 58 creates a speed model that indicates a temporal change in speed that maintains a predetermined speed (for example, representative traveling speed) throughout the guide section.
  • This speed model is called the "dedicated section model (other than the last)".
  • the dedicated section model (other than the last one) is applied, for example, to road sections where traffic signals are not installed, such as expressways, motorways, and bypass roads.
  • FIG. 8 is a diagram showing an example of a speed model in which the upstream guide corresponds to neither a right-left turn point nor a traffic signal installation point, but the downstream guide corresponds to a traffic signal installation point.
  • the horizontal axis shows time and the vertical axis shows speed.
  • the speed model calculation unit 58 maintains a predetermined speed (for example, representative running speed) from the upstream guide, and decreases the speed from the representative running speed to speed 0 (stop) at a predetermined fifth acceleration.
  • a speed model is created that shows the temporal change in speed in which a state of speed 0 (stopped) is maintained for T3 seconds.
  • the dedicated section model (last) is applied, for example, to a road section where a road without a traffic signal, such as an expressway, a motorway, or a bypass road, switches to a general road with a traffic signal.
  • the speed model calculation unit 58 may determine the acceleration when changing the speed of the target vehicle 2 based on the driver information of the target vehicle 2 acquired by the information acquisition unit 55 before calculating the speed model. good.
  • the speed model calculation unit 58 calculates a speed model based on the determined acceleration. Specifically, the speed model calculation unit 58 calculates, based on the driver information, a first acceleration and a second acceleration of the left/right turn model (FIG. 5), a third acceleration and a fourth acceleration of the signal stop model (FIG. 6), The fifth acceleration of the dedicated section model (last) (FIG. 7) is corrected.
  • the speed model calculation unit 58 assigns one or more predetermined coefficients to the first to fifth accelerations. By multiplying, the absolute value of the acceleration may be made larger than before the correction. In addition, if the attributes of the driver are female, over 60 years old, or have low driving proficiency, the speed model calculation unit 58 calculates a predetermined positive value of less than 1 for the first to fifth accelerations. By multiplying by a coefficient of , the absolute value of the acceleration may be made smaller than before the correction.
  • the speed model calculation unit 58 corresponds to the driver identification information by referring to the coefficient table.
  • the acceleration may be corrected by determining a coefficient for the acceleration and multiplying each of the first to fifth accelerations by the determined coefficient.
  • the speed model calculation unit 58 can also create a speed model for one guide section by combining multiple models of the same or different types.
  • FIG. 9 is a diagram for explaining an example of a procedure for creating a speed model for one guide section by combining a plurality of speed models.
  • FIG. 9A is a diagram showing the relationship between a guide section and a road link, and illustrating an example in which the guide section is divided into a plurality of sub-sections.
  • FIG. 9(b) is a diagram showing the generated velocity model.
  • one guide section X includes link end points EX, EA, EB, EC, ED, EE, and EY from the upstream side. Further, the guide section X includes an upstream guide GX and a downstream guide GY. The link end point EX is the upstream guide GX, and the link end point EY is the downstream guide GY. In FIG. 9(a), link end points are indicated by black circles. Further, the search route is shown as a thick solid line, and road links other than the search route are shown as thin solid lines.
  • each of the upstream guide GX (link end point EX) and the downstream guide GY (link end point EY) is a traffic signal installation point.
  • each of the link end points EA, EB, EC, ED, and EE is a traffic signal installation point, but a point that is not set as a guide.
  • each of link end points EA, EB, EC, ED, and EE is an intersection that does not correspond to an intersection to be set as a guide (for example, an intersection where a specific type of traffic signal is installed).
  • the speed model calculation unit 58 divides the guide section X into sub-sections when the section length of the guide section X is larger than a predetermined distance threshold. For example, the speed model calculation unit 58 converts the guide section It is divided into sub-sections SB on the downstream side. Through such processing, the guide section X can be divided into sub-sections SA and SB having section lengths equal to or less than the distance threshold.
  • the speed model calculation unit 58 creates a speed model for the guide section X by combining a plurality of (in this case, two) speed models, as shown in FIG. 9(b). That is, the speed model calculation unit 58 applies one speed model to the sub-section SA and creates a new speed model by applying one speed model to the sub-section SB. Note that, since the representative traveling speed is calculated for each guide section, the representative traveling speeds of the speed model for the sub-section SA and the speed model for the sub-section SB are the same. However, when combining speed models for each sub-section, the representative traveling speed may be calculated for each sub-section. Thereby, travel energy can be estimated with higher accuracy than when the speed model of a long-distance guide section is defined by one representative travel speed.
  • the traveling behavior of the target vehicle 2 can be expressed more accurately in a simple manner. Thereby, traveling energy can be estimated with high accuracy.
  • the speed model calculation unit 58 reselects a new link end point for dividing the guide section
  • the guide section X may be divided such that the section length is less than or equal to the distance threshold.
  • FIG. 10 is a diagram for explaining an example of a procedure for creating a speed model for one guide section by combining a plurality of speed models.
  • FIG. 10A is a diagram showing the relationship between a guide section and a road link, and illustrating an example in which the guide section is divided into a plurality of sub-sections.
  • FIG. 10(b) is a diagram showing the relationship between the guide section and the road link, and shows another example in which the guide section is divided into a plurality of sub-sections.
  • FIG. 10(c) is a diagram showing the generated velocity model.
  • FIGS. 10(a) and (b) The guide section X, upstream guide GX, downstream guide GY, and link end points EX, EA, EB, EC, ED, EE, and EY shown in FIGS. 10(a) and (b) are shown in FIG. 9(a). shall be the same as the
  • the speed model calculation unit 58 divides the guide section X into sub-sections when the section length of the guide section X is larger than a predetermined distance threshold. For example, as described with reference to FIG.
  • the guide section X is divided into an upstream subsection SA and a downstream subsection SB at the link end point EC.
  • the speed model calculation unit 58 divides the guide section X into more sub-sections.
  • the speed model calculation unit 58 changes the number of divisions of the guide section X from 2 to 3, and divides the guide section X into three sub-sections SA, SB, and SC. . Specifically, the speed model calculation unit 58 divides the guide section , EE. Here, it is assumed that link end points EB and ED are selected. The speed model calculation unit 58 divides the guide section X at the positions of the link end points EB and ED, and generates sub-sections SA, SB, and SC.
  • the speed model calculation unit 58 calculates the number of divisions of the guide section X until the section length of all subsections becomes equal to or less than the distance threshold. Increase by one and repeat the same process as above. However, the speed model calculation unit 58 calculates that even if the guide section At that point, the division process of guide section X is completed.
  • the speed model calculation unit 58 creates a speed model for the guide section X by combining a plurality of (here, three) speed models, as shown in FIG. 10(c). In other words, the speed model calculation unit 58 applies one speed model to the sub-section SA, one speed model to the sub-section SB, and one speed model to the sub-section SC. Create a new velocity model. Note that since the representative running speed is calculated for each guide section, the representative running speeds of the speed models for the sub-sections SA, SB, and SC are the same. However, when combining speed models for each sub-section, the representative traveling speed may be calculated for each sub-section. Thereby, travel energy can be estimated with higher accuracy than when the speed model of a long-distance guide section is defined by one representative travel speed.
  • the previously created sub-section is ignored and a new sub-section is set.
  • a new sub-section may be set using the previously created sub-section.
  • FIG. 11 is a diagram for explaining an example of a procedure for creating a speed model for one guide section by combining a plurality of speed models.
  • FIG. 11A is a diagram showing the relationship between a guide section and a road link, and illustrating an example in which the guide section is divided into a plurality of sub-sections.
  • FIG. 11(b) is a diagram showing the relationship between the guide section and the road link, and is a diagram showing another example in which the guide section is divided into a plurality of sub-sections.
  • FIG. 11(c) is a diagram showing the generated velocity model.
  • one guide section X includes link end points EX, EA, EB, EC, ED, and EY from the upstream side. Further, the guide section X includes an upstream guide GX and a downstream guide GY. The link end point EX is the upstream guide GX, and the link end point EY is the downstream guide GY. In FIG. 11(a), link end points are indicated by black circles. Further, the search route is shown as a thick solid line, and road links other than the search route are shown as thin solid lines.
  • the speed model calculation unit 58 divides the guide section X into sub-sections when the section length of the guide section X is larger than a predetermined distance threshold. For example, the speed model calculation unit 58 divides the guide section It is divided into sub-sections SB.
  • the speed model calculation unit 58 determines the sub-section SA as a sub-section of the guide section X, and further divides the sub-section SB into two sub-sections.
  • the only link end point that can divide the subsection SB is the link end point ED. Therefore, the speed model calculation unit 58 divides the sub-section SB into a sub-section SB1 and a sub-section SB2 at the position of the link end point ED.
  • the speed model calculation unit 58 divides the sub-section SB into two sub-sections at the position of the link end point closest to the midpoint of the sub-section SB. You may also do so. Such processing is repeatedly executed until the section lengths of all subsections become equal to or less than the distance threshold. However, if the link end point is not included in a sub-section with a section length greater than the distance threshold, the speed model calculation unit 58 ends the division process of the sub-section at that point.
  • the speed model calculation unit 58 creates a speed model for the guide section X by combining a plurality of (here, three) speed models, as shown in FIG. 11(c). In other words, the speed model calculation unit 58 applied one speed model to the sub-section SA, one speed model to the sub-section SB1, and one speed model to the sub-section SB2. Create a new velocity model. Note that since the representative running speed is calculated for each guide section, the representative running speeds of the speed models for the sub-sections SA, SB1, and SB2 are the same. However, when combining speed models for each sub-section, the representative traveling speed may be calculated for each sub-section. Thereby, travel energy can be estimated with higher accuracy than when the speed model of a long-distance guide section is defined by one representative travel speed.
  • the total weight acquisition unit 59 calculates the total weight of the target vehicle 2 based on the number of passengers information, loading capacity information, and identification information of the target vehicle 2 that the information acquisition unit 55 acquired from the on-vehicle device 3. Calculate the total weight. Specifically, the total weight acquisition unit 59 refers to the vehicle type information table stored in the storage device 52 and specifies the vehicle type information of the target vehicle 2 from the identification information of the target vehicle 2. Further, the total weight acquisition unit 59 refers to the unique information table stored in the storage device 52 and identifies the vehicle weight of the target vehicle 2 from the vehicle type information of the identified target vehicle 2 .
  • the total weight acquisition unit 59 estimates the weight of the passengers from the information on the number of passengers of the target vehicle 2. For example, if two adults and two children are input as the number of passengers, (adult weight x 2 + child weight x 2) is estimated as the weight of the passengers.
  • the adult weight and child weight indicate average weights of adults and children set in advance. Note that the adult weight or child weight may be determined in consideration of gender or age.
  • the passenger number information includes the passenger's gender or age, and the passenger's weight is estimated using the adult weight or child weight corresponding to the gender or age.
  • the total weight acquisition unit 59 calculates the total weight of the target vehicle 2 by adding the weight of the passenger of the target vehicle 2 and the loading capacity of the target vehicle 2 indicated by the loading capacity information to the vehicle weight of the target vehicle 2. calculate.
  • the total weight acquisition unit 59 may be configured to acquire the total weight of the target vehicle 2 from an external server or in-vehicle device 3.
  • the running energy estimating unit 60 estimates the running energy (power consumption) and electricity cost (power consumption per unit distance: that is, the same as the running energy per unit distance) when the target vehicle 2 travels on the search route.
  • the traveling energy estimation unit 60 refers to the vehicle type information table and specifies the vehicle type information of the target vehicle 2 from the identification information of the target vehicle 2 indicated by the route search request. Further, the traveling energy estimating unit 60 specifies the unique information of the target vehicle 2 from the vehicle type information of the target vehicle 2 with reference to the unique information table. Details of the identified unique information will be described later.
  • the running energy estimation unit 60 calculates the unique information of the target vehicle 2, the speed model calculated by the speed model calculation unit 58, the total weight of the target vehicle 2 calculated by the total weight acquisition unit 59, and the information acquired by the information acquisition unit 55. Based on the traffic situation information, the running energy RE and electricity consumption EC of the target vehicle 2 when the target vehicle 2 travels the search route searched by the route search unit 54 are calculated based on the following formulas 1 to 6. . Note that Equations 1 to 6 are examples.
  • the running energy estimating unit 60 uses formulas that can calculate the running energy RE and electricity consumption EC of the target vehicle 2 using the speed model calculated by the speed model calculation unit 58 instead of Equations 1 to 6.
  • the running energy RE and electricity consumption EC of the target vehicle 2 may be calculated.
  • each variable and each constant are as follows.
  • EC Electricity cost from current location to destination [Wh/km]
  • RE Running energy from current position to destination [Wh]
  • D Travel distance from current location to destination [km]
  • ts Departure time of current position (movement start time) te: Arrival time at destination (movement end time)
  • Fr Rolling resistance [N]
  • Fs Gradient resistance [N]
  • Fh Acceleration resistance [N]
  • Fa Air resistance [N]
  • V Vehicle speed [m/s]
  • ⁇ System transmission efficiency [%]
  • Cp DC/DC converter power consumption [W]
  • g Gravitational acceleration [m/s 2 ]
  • ⁇ Road surface rolling resistance coefficient
  • W Total vehicle weight [kg]
  • ⁇ Gradient p: Density of air [kg/m 3 ]
  • Cd Air resistance coefficient
  • A Frontal resistance area [m 2 ]
  • ⁇ Inertial mass
  • dV/dt Vehicle acceleration [m/s 2
  • the travel distance D, the movement start time ts, and the movement end time te are obtained from the search route searched by the route search unit 54.
  • the vehicle speed V is the predicted traveling speed indicated by the speed model created by the speed model calculation unit 58.
  • the total weight W of the vehicle is the total weight of the target vehicle 2 calculated by the total weight acquisition unit 59.
  • the system transmission efficiency ⁇ , the DC/DC converter power consumption Cp, the air resistance coefficient Cd, the frontal resistance area A, and the inertial mass ⁇ are included in the specific information of the target vehicle 2. Further, the gravitational acceleration g is a constant.
  • the traveling energy estimation unit 60 specifies the slope sin ⁇ and the rolling resistance coefficient ⁇ based on the search route, traffic situation information, and the map database stored in the storage device 52.
  • the traveling energy estimating unit 60 refers to the air density table stored in the storage device 52 and estimates the air density from the temperature on the search route of the target vehicle 2.
  • the temperature on the search route may be obtained from a weather server (not shown).
  • the traveling energy estimation unit 60 transmits route information to the weather server via the communication unit 51.
  • the weather server specifies the temperature of the area to which the route of the target vehicle 2 belongs based on the route information, and transmits the specified temperature to the traveling energy estimation server 5.
  • the running energy estimation unit 60 receives the temperature.
  • the temperature at the current location measured by the temperature sensor mounted on the target vehicle 2 may be used as the temperature on the search route.
  • the traveling energy estimating unit 60 may obtain the temperature from weather information included in the traffic situation information.
  • the traveling energy estimation unit 60 obtains the vehicle acceleration dV/dt from the speed model. For example, the first and second accelerations in the left/right turn model (Figure 5), the third and fifth accelerations in the traffic light stop model (Figure 6), and the fifth acceleration in the dedicated section model (last) ( Figure 8) Acquired as acceleration dV/dt.
  • the running energy estimating unit 60 transmits information on the estimated running energy RE and electricity consumption EC to the on-vehicle device 3 of the target vehicle 2 via the communication unit 51.
  • FIG. 12 is a sequence diagram illustrating an example of processing of the traveling energy estimation system 10 according to the embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 12 shows vehicles A and B as examples of the probe vehicles 9.
  • the number of probe vehicles 9 is not limited to two, and in reality there are many probe vehicles 9.
  • the number of sensors 1 is not limited to one, and there are actually many sensors 1.
  • the on-vehicle device 3 of the target vehicle 2 receives information about the destination of the target vehicle 2 input by the passenger of the target vehicle 2 (step S1).
  • the target vehicle 2 receives information input by the passenger indicating the number of passengers of the target vehicle 2 and the load capacity of the target vehicle 2 (step S2).
  • the target vehicle 2 determines the vehicle position of the target vehicle 2 based on the GPS signal periodically received by the GPS receiver 42 (step S3).
  • the target vehicle 2 receives information about the driver of the target vehicle 2 input by the passenger of the target vehicle 2 (step S4).
  • the target vehicle 2 transmits a route search request including the current position of the target vehicle 2 and the destination of the target vehicle 2 to the travel energy estimation server 5, and the travel energy estimation server 5 receives the route search request ( Step S5).
  • the travel energy estimation server 5 searches for a travel route from the current location to the destination based on the route search request (step S6).
  • FIG. 13 is a diagram showing an example of a search route searched by the traveling energy estimation server 5.
  • the search route from the departure point (current position) to the destination is shown on the map by a solid line.
  • vehicle A transmits probe information to traffic information providing server 8, and traffic information providing server 8 receives probe information from vehicle A (step S7).
  • Vehicle B transmits probe information to traffic information providing server 8, and traffic information providing server 8 receives probe information from vehicle B (step S8).
  • the probe information transmission process (steps S7 and S8) is performed periodically (regularly).
  • the sensor 1 periodically transmits sensing information to the traffic information providing server 8, and the traffic information providing server 8 receives the sensing information from the sensor 1 (step S9).
  • the traveling energy estimation server 5 transmits route information indicating the search route searched in the route search process (step S6) to the traffic information providing server 8, and the traffic information providing server 8 receives the route information (step S10).
  • the traffic information providing server 8 determines traffic conditions such as traffic accidents and traffic jams occurring on the search route based on the sensing information received from the sensor 1 and the route information received from the travel energy estimation server 5. Specify (step S11).
  • the traffic information providing server 8 assigns probe vehicles 9 to each road section included in the search route based on the probe information acquired from the probe vehicles 9 including vehicles A and B and the route information received from the traveling energy estimation server 5. A typical running speed of the vehicle is predicted (step S12).
  • the traffic information providing server 8 provides traffic situation information indicating the content of traffic accidents on the search route, the content of congestion, the position of sudden deceleration, the position of falling objects or rocks, the content of traffic lights, the shape of the road, and traffic rules, and the roads on the search route.
  • Speed information indicating the predicted traveling speed of the target vehicle 2 for each section is transmitted to the traveling energy estimation server 5.
  • the traveling energy estimation server 5 receives traffic situation information and speed information from the traffic information providing server 8 (step S13).
  • the travel energy estimation server 5 divides the search route into guide sections each consisting of one or more road links (step S14).
  • FIG. 14 is an enlarged view of a portion of the search route shown in FIG. 13, which is surrounded by a dotted circle.
  • the part of the search route includes road links L1, L2, L3, L4, L5, and L6 from the upstream side. That is, it is assumed that the target vehicle 2 travels in the order of road links L1, L2, L3, L4, L5, and L6. Further, it is assumed that the target vehicle 2 turns left at a link end point E4 that connects the road link L3 and the road link L4. In FIG. 14, link end points are indicated by black circles.
  • the search route is shown as a thick solid line, and road links other than the search route are shown as thin solid lines.
  • the traveling energy estimation server 5 determines whether the link end points E1 to E7 correspond to a guide.
  • the determination method is as described above, and it may be determined whether a link end point corresponds to a guide using guide information included in the map database, or it may be determined dynamically using intersection type information, etc. It may also be determined whether a link end point corresponds to a guide.
  • a link end point E1 on the upstream side of the road link L1 a link end point E4 connecting road links L3 and L4, and a link end point E7 on the downstream side of the road link L6 are determined as guides. .
  • the travel energy estimation server 5 divides the search route into guide sections by determining the sections divided by the determined guides as guide sections.
  • the section consisting of road links L1 to L3 is determined to be guide section A
  • the section consisting of road links L4 to L6 is determined to be guide section B.
  • the upstream guide of guide section A, the downstream guide of guide section A (the upstream guide of guide section B), and the downstream guide of guide section B are referred to as guide G9, guide G10, and guide G11, respectively.
  • FIG. 15 is a diagram showing an example of a guide set on the search route by the guide section division process.
  • FIG. 15 shows guides set on the search route shown in FIG. 13 as white circles with guide numbers attached. That is, FIG. 15 shows that the target vehicle 2 passes through the guides G6 to G19 when traveling along the search route toward the destination.
  • FIG. 16 is a diagram showing guide section data generated by the guide section division process.
  • the data shown in FIG. 16 shows the traveling direction, presence/absence of a signal, road type, and offset synchronization area for each guide on the search route.
  • the traveling direction indicates the traveling direction of the target vehicle 2 in the guide.
  • the presence or absence of a traffic signal indicates the presence or absence of a traffic signal in the guide.
  • the road type indicates the road type of the guide section.
  • the offset synchronization area indicates a set of guide sections (a set of traffic lights) in which the offsets of traffic lights are synchronized.
  • the traveling direction, presence/absence of traffic lights, and road type are generated, for example, by referring to map information included in a map database.
  • map information included in a map database For example, if the intersection type information includes information on a traffic signal whose signal display is synchronized, the offset synchronization area is generated by referring to the intersection type information.
  • the traveling direction in guide G6 is the straight direction
  • a traffic signal is installed in the guide
  • the road type of the guide section from guide G6 to guide G7 is a general road.
  • the traveling direction in guide G7 is the straight direction
  • no traffic signal is installed in this guide
  • the road type of the guide section from guide G7 to guide G8 is an underpass.
  • the offsets of the traffic signals present in the road section from guide G6 to guide G9 are synchronized (offset synchronization area A), and different from the offsets of the traffic lights present in guide G10 (offset synchronization area B).
  • the guide G11 is a guide provided at a point where the road type changes from a general road to a bypass.
  • the guide G13 is a guide provided at a curve point.
  • Guides G12, G14 to G18 in the bypass travel section are guides provided at branch points or merging points.
  • the traveling energy estimation server 5 corrects the predicted traveling speed indicated by the speed information (step S15).
  • the target vehicle 2 transmits the driver information to the running energy estimation server 5, and the running energy estimation server 5 receives the driver information from the target vehicle 2 (step S16).
  • the traveling energy estimation server 5 calculates the energy consumption in each guide section including each of the plurality of guides provided on the search route based on the route information, the map database, the corrected predicted travel speed, and the driver information.
  • a speed model indicating the temporal transition of the predicted running speed of the target vehicle 2 is calculated (step S17). Details of the speed model calculation process (step S17) will be described later.
  • the target vehicle 2 transmits the information on the number of passengers, the load information, and the vehicle identification information of the target vehicle 2 to the running energy estimation server 5, and the running energy estimation server 5 receives this information (step S18).
  • the running energy estimation server 5 calculates the total weight of the target vehicle 2 based on the number of passengers information, the loading capacity information, and the identification information (step S19).
  • the traveling energy estimation server 5 estimates the traveling energy and electricity cost when the target vehicle 2 travels on the search route based on the route information, speed model, traffic situation information, and the identification information and total weight of the target vehicle 2 (step S20 ).
  • the traveling energy estimation server 5 transmits to the target vehicle 2 the route information of the target vehicle 2 searched in the route search process (step S6) and the travel energy information and electricity consumption information estimated in the estimation process (step S20). Vehicle 2 receives this information (step S21).
  • the target vehicle 2 displays the route information, traveling energy information, and electricity cost information received from the traveling energy estimation server 5 on the display 45 (step S22).
  • FIG. 17 is a diagram showing an example of route information, traveling energy information, and electricity cost information displayed on the display 45.
  • the route from guide G6 to the destination via guide G19 is shown as a solid line on the map, and the traveling energy "X [Wh]” and electricity consumption “Y” when traveling to the destination are shown. [Wh/km]” is also displayed.
  • the user can be notified of the search route as shown in FIG. 15, as well as travel energy information and electricity cost information.
  • the running energy estimation server 5 may calculate running energy and electricity cost for each guide section, and the target vehicle 2 may display the running energy information and electricity cost information for each guide section.
  • FIG. 18 is a flowchart showing details of the speed model calculation process (step S17 in FIG. 12).
  • the speed model calculation process is executed by the speed model calculation unit 58 of the traveling energy estimation server 5.
  • the traveling energy estimation server 5 repeatedly executes the processing of steps S101 to S111 for each guide (loop A).
  • the traveling energy estimation server 5 determines whether the road type of the guide section in which the guide of interest is the upstream guide is an expressway (step S101).
  • the travel energy estimation server 5 determines whether the guide is at a right or left turn point (step S102). In other words, if the guide is not equipped with a traffic signal and the traveling direction is a left turn or a right turn, the travel energy estimation server 5 determines that the guide is a right or left turn point.
  • the traveling energy estimation server 5 calculates the first acceleration and second acceleration in the right/left turn model shown in FIG. 5 based on the driver information. is predicted (step S103). For example, as described above, the traveling energy estimation server 5 predicts the first acceleration and the second acceleration by multiplying the predetermined first acceleration and second acceleration by a coefficient based on driver information.
  • the traveling energy estimation server 5 calculates the left/right turn model shown in FIG. 5 using the predicted first acceleration and second acceleration (step S104). For example, a speed model for a guide section with guide G10 as an upstream guide is a right-left turn model.
  • the travel energy estimation server 5 determines whether the guide is a traffic signal installation point (step S105).
  • the traveling energy estimation server 5 calculates the third acceleration and the fourth acceleration in the traffic light stop model shown in FIG. 6 based on the driver information. Acceleration is predicted (step S106). For example, as described above, the traveling energy estimation server 5 predicts the third acceleration and the fourth acceleration by multiplying the predetermined third acceleration and fourth acceleration by a coefficient based on driver information.
  • the traveling energy estimation server 5 calculates the signal stop model shown in FIG. 6 using the predicted third acceleration and fourth acceleration (step S107). For example, a speed model of a guide section with guide G6 as an upstream guide is set as a signal stop model.
  • the traveling energy estimation server 5 It is determined whether an adjacent guide located downstream of is a traffic signal installation point (step S108).
  • the traffic information providing server 8 calculates the dedicated section model (other than the last) shown in FIG. 7 (step S109). For example, the speed model of the guide section in which the guide G11 is the upstream guide is the dedicated section model (other than the last section).
  • the traffic information providing server 8 predicts the fifth acceleration in the dedicated section model (last) shown in FIG. 8 (step S110). For example, as described above, the traveling energy estimation server 5 predicts the fifth acceleration by multiplying the predetermined fifth acceleration by a coefficient based on driver information.
  • the traveling energy estimation server 5 calculates the dedicated section model (last) shown in FIG. 8 using the predicted fifth acceleration (step S111). For example, the speed model of the guide section with guide G18 as the upstream guide is set as the dedicated section model (last).
  • the traveling energy estimation server 5 predicts whether or not the target vehicle 2 will stop at the traffic signal installation point based on the information of the offset synchronization area, and based on the prediction result, the traffic signal installation point is set as a right/left turn point or a turning point. Other locations may also be used. For example, the traveling energy estimation server 5 determines whether the target vehicle 2 is at a red light in the offset synchronization area A based on the cycle and offset of the traffic signal installed in the offset synchronization area A and the predicted travel time of the offset synchronization area A. Predict where traffic lights will stop.
  • the traveling energy estimation server 5 may select one traffic light at a randomly selected location from the offset synchronization area A. It is predicted that the vehicle will stop at a red light at the installation point, and it is predicted that the vehicle will not stop at a red light at other traffic signal installation points included in offset synchronization area A.
  • the traveling energy estimation server 5 sets the point as a right/left turn point. Furthermore, if the traveling direction of a traffic signal installation point other than a traffic signal installation point predicted to stop at a red light is straight ahead, the traveling energy estimation server 5 determines that the point is neither a right-left turn point nor a traffic signal installation point. shall be. Then, the traveling energy estimation server 5 executes the process shown in FIG. 18 to calculate a speed model.
  • FIG. 19 is a diagram showing speed changes based on the speed model when the target vehicle 2 is traveling on the search route, which is calculated by the travel energy estimation server 5.
  • FIG. 20 is a diagram showing speed changes when the target vehicle 2 actually travels on the same search route as in FIG. 19.
  • FIGS. 19 and 20 indicate common time, and the vertical axes indicate speed.
  • traveling models GA and GB which are dedicated section models (other than the last one) with constant traveling speeds, are arranged consecutively. This indicates that the target vehicle 2 is traveling on the bypass.
  • the speed of the traveling model GB is significantly smaller than the speed of the traveling model GA, and the speeds of the traveling model GA and the traveling model GB change in a stepwise manner. This indicates that the guide G13 corresponding to the travel model GB is decelerating due to the curve.
  • the speed change of the target vehicle 2 indicated by the speed model and the actual speed change of the target vehicle 2 are generally similar.
  • the running energy estimation server 5 models and represents the running speed of the target vehicle 2, the magnitude of the numerical value may locally differ from the actual one.
  • the speed model as described above, the presence or absence of acceleration/deceleration, which is dominant in energy consumption, can be more simply reproduced with relatively high accuracy.
  • the estimated value and the actual value of running energy are generally similar.
  • a search route is divided into one or more sections each consisting of one or more road links based on a guide that is a predicted speed change point. Therefore, it is guaranteed that the guide section length is always longer than the road link length, and the guide section can be configured to include the expected speed change point. Therefore, the search route can be divided into guide sections in which traveling energy can be estimated with high accuracy, without dividing the route more than necessary.
  • a speed model is provided for each guide section including a predicted speed change point (guide) of the target vehicle 2. Therefore, a speed change event such as acceleration or deceleration of the target vehicle 2 that occurs in the guide can be reflected in the speed model. By estimating the running energy based on a speed model that reflects such speed change events, the running energy of the target vehicle 2, which is an electric vehicle, when traveling on a route can be estimated with high accuracy.
  • a route guidance system such as a car navigation system usually provides guidance (notification) to the driver of a point upstream of a point where the speed of the vehicle is expected to change by voice or the like. Therefore, by dividing the section to include such points (guides), the traveling energy of the target vehicle 2 when traveling on the route can be estimated with high accuracy.
  • the signal stop model is a generalized model of the phenomenon of speed change of the target vehicle 2 in a guide section including a guide where a traffic signal is installed. Therefore, running energy can be estimated using a simple method.
  • the speed model is calculated using, for example, a statistically calculated representative travel speed such as the average speed of vehicles traveling on a guide section or a road link. Therefore, it is possible to calculate a speed model that corresponds to the actual running speed, so it is possible to estimate the running energy with high accuracy.
  • each speed used when calculating the speed model is corrected based on regulation information (for example, traffic situation information). Therefore, it is possible to calculate a speed model that takes regulatory information into consideration, and therefore it is possible to estimate traveling energy with high accuracy.
  • regulation information for example, traffic situation information
  • parameters that define the signal display (cycle and offset of the traffic signal) in multiple guide sections each including multiple traffic signal installation points where the signal display of the traffic signal is synchronized (for example, the offset of the signal display is synchronized). Based on this, it is possible to determine a guide section that includes a point where a stop due to a red light is scheduled. This makes it possible to estimate the installation location of a traffic signal scheduled to stop among a plurality of traffic signals whose signal displays are synchronized. For this reason, it is necessary to calculate a speed model that stops only at traffic signal installation points where the traffic signal is scheduled to stop, and to calculate a speed model that will pass through the point without stopping at a traffic signal installation point where there is no plan to stop. I can do it. Thereby, running energy can be estimated with high accuracy.
  • the right/left turn model is a generalized model of the phenomenon of speed change of the target vehicle 2 in the guide section including the right/left turn point. Therefore, running energy can be estimated using a simple method.
  • the target vehicle 2 decelerates and stops continuously. Therefore, the phenomenon of speed change of the target vehicle 2 in the guide section can be generalized and modeled (dedicated section model (last) in FIG. 8). This makes it possible to estimate running energy using a simple method.
  • the regulation information includes at least one of information on events held when the target vehicle 2 is traveling, information regulating road travel, weather information, traffic jam information, travel time information, and map information. Therefore, it is possible to correct each speed when calculating the speed model, taking into account various types of specific regulation information. Therefore, a more accurate speed model can be calculated.
  • the speed model can be calculated taking these into consideration.
  • the acceleration when changing the speed model is determined based on the driver information.
  • the acceleration of the target vehicle 2 when it stops and when it starts running differs depending on the driver, such as a cautious driver who generally drives at a low acceleration without much sudden acceleration or deceleration.
  • the search route is calculated as a route that minimizes the travel distance of the target vehicle 2. Therefore, for example, it is possible to estimate with high accuracy the traveling energy when the target vehicle 2 travels on a route that minimizes the travel distance from the departure point to the destination.
  • the route search unit 54 of the running energy estimation server 5 may select one route among the plurality of routes for the target vehicle 2 based on the running energy estimated by the running energy estimation unit 60.
  • the route search unit 54 selects routes starting from the route with the minimum travel distance. If a predetermined number of search routes have been determined, or if a plurality of search routes have been determined based on other criteria (for example, prioritizing travel time), the traveling energy estimating unit 60 calculates the number of search routes from the plurality of search routes.
  • One search route based on the estimated running energy may be selected. Further, the search route may be selected by the user. For example, the route with the minimum travel energy does not necessarily have the minimum travel time. Therefore, the user may compare travel time and travel energy and select a route that minimizes travel energy within an allowable travel time.
  • running energy refers to at least one of running energy (power consumption) itself and running energy (power consumption) per unit distance.
  • the speed model calculation unit 58 takes into consideration the traveling direction of the target vehicle and the presence or absence of traffic lights at the expected speed change point, and acquires an appropriate speed model for each guide section consisting of one or more road links. be able to. For example, at a location where a traffic signal is installed, a speed model that models the speed change due to a stop caused by a traffic signal can be obtained. Further, at a point where a traffic signal is not installed but the direction of travel changes, it is possible to obtain a speed model that models speed changes due to changes in direction of travel.
  • the present inventor found that the traveling direction and the presence or absence of a traffic signal are important in selecting a speed model in estimating travel energy using a guide section. That is, according to the embodiment of the present disclosure, the speed of the target vehicle can be modeled as a speed model in units of guide sections having one or more road links. For this reason, even if the target vehicle is traveling in a place where road links of short distance are connected continuously, such as in an urban area, the unit of distance where the acceleration and deceleration that has the greatest effect on driving energy occurs. It becomes possible to estimate running energy. In other words, traveling energy can be estimated without subdividing the unit of section (unit of distance) too much.
  • traveling speed of the target vehicle is represented by a speed model based on the traveling direction and the presence or absence of traffic lights, acceleration and deceleration, which most affect traveling energy, can be expressed appropriately in a simple manner. Thereby, travel energy can be estimated with high accuracy based on a speed model modeled with a small number of parameters.
  • the current location of the target vehicle 2 is used as the departure point of the target vehicle 2, but the user may input the departure point of the target vehicle 2.
  • the traveling energy estimation unit 60 of the traveling energy estimation server 5 estimates the vehicle acceleration based on the driver information, this process does not need to be executed. That is, the traveling energy estimation unit 60 may calculate the speed model using a predetermined vehicle acceleration.
  • the driving energy estimation server 5 is designed to have a function as a so-called car navigation system that searches for a route to a destination
  • the driving energy estimation server 5 also has a function to search for a route for other purposes. You can leave it there. Even if a route is searched for other purposes, the traveling energy when the target vehicle 2 travels along the search route is similarly estimated.
  • a part or all of the components constituting each of the above devices may be composed of one or more semiconductor devices such as a system LSI.
  • the above-mentioned computer program may be recorded on a non-transitory computer-readable recording medium, such as an HDD, CD-ROM, or semiconductor memory, and distributed.
  • the computer program may be transmitted and distributed via telecommunications lines, wireless or wired communication lines, networks typified by the Internet, data broadcasting, and the like.
  • each of the above devices may be realized by multiple computers or multiple processors.
  • each of the above devices may be provided by cloud computing.
  • some or all of the functions of each device may be realized by a cloud server.
  • at least a portion of the above embodiment and the above modification may be combined arbitrarily.
  • the running energy estimating unit 60 may estimate at least one of running energy and running energy per unit distance (electricity cost), and in particular may estimate only electricity consumption. This is because the unit of electricity cost is running energy (power consumption) per unit distance, and electricity cost is included in running energy in a broad sense.

Abstract

本開示の走行エネルギー推定装置は、電気自動車である対象車両が走行する予定の道路リンクから構成される経路を取得する経路取得部と、前記経路を、前記対象車両の走行速度の変化が予想される速度変化予想地点を含む区間であって、各々が１又は複数の前記道路リンクから構成される１以上の前記区間に分割する経路分割部と、前記区間ごとに、前記対象車両の走行速度の時間的な推移を示す速度モデルを取得する速度モデル取得部と、前記区間ごとに取得された前記速度モデルに基づいて、前記対象車両の前記経路走行時の走行エネルギーを推定する走行エネルギー推定部とを備える。

Description

走行エネルギー推定装置、走行エネルギー推定方法、及びコンピュータプログラム
　本開示は、走行エネルギー推定装置、走行エネルギー推定方法、及びコンピュータプログラムに関する。本出願は、２０２２年５月２３日出願の日本出願第２０２２－０８３５０４号に基づく優先権を主張し、前記日本出願に記載された全ての記載内容を援用するものである。
　近年、天然資源の産出量の制約や環境問題への関心の高まりを背景として、電気自動車が注目を集めている。電気自動車は、リチウムイオン電池等のバッテリーから供給される電力を用いて電動モータを駆動させることにより走行する。
　また、太陽光や風力などの再生可能エネルギーを利用して発電されたグリーン電力の活用が重要視されている。グリーン電力を積極的に利用してＣＯ２排出量を削減するためには、グリーン電力と電気自動車の走行エネルギーとのバランスを取る必要がある。そのため、グリーン電力の発電量の予測のみならず、電気自動車の走行エネルギーを高精度で推定することが重要である。
　電気自動車は、ガソリンを用いてエンジンを駆動することにより走行するガソリン自動車に比べて航続距離が短い。また、一旦、バッテリーの残電力量切れにより走行が不可能となる状態（いわゆる、電欠）になった場合には、ガソリンのように電力を充電スタンドに買いに行くことも困難である。このため、電欠を防止しつつ、電気自動車の走行を維持することも重要である。
　従来、充電の要否を判定し、判定結果を報知する報知装置が提案されている（例えば、特許文献１参照）。この報知装置では、電欠を防止するために、到着地までの走行経路途中における充電スタンドを表示画面に表示する。
　また、複数の走行モードの各々について、電気自動車が探索経路を走行する際に消費する電力量を推定し、走行モードごとの運行計画を表示装置に表示する経路探索装置が提案されている（例えば、特許文献２参照）。
特開２０１８－７７０６２号公報 特開２０１４－３５２９５号公報
　本開示の一態様に係る走行エネルギー推定装置は、電気自動車である対象車両が走行する予定の道路リンクから構成される経路を取得する経路取得部と、前記経路を、前記対象車両の走行速度の変化が予想される速度変化予想地点を含む区間であって、各々が１又は複数の前記道路リンクから構成される１以上の前記区間に分割する経路分割部と、前記区間ごとに、前記対象車両の走行速度の時間的な推移を示す速度モデルを取得する速度モデル取得部と、前記区間ごとに取得された前記速度モデルに基づいて、前記対象車両の前記経路走行時の走行エネルギーを推定する走行エネルギー推定部とを備える。
　本開示の他の態様に係る走行エネルギー推定方法は、走行エネルギー推定装置が、電気自動車である対象車両が走行する予定の道路リンクから構成される経路を取得するステップと、前記走行エネルギー推定装置が、前記経路を、前記対象車両の走行速度の変化が予想される速度変化予想地点を含む区間であって、各々が１又は複数の前記道路リンクから構成される１以上の前記区間に分割するステップと、前記走行エネルギー推定装置が、前記区間ごとに、前記対象車両の走行速度の時間的な推移を示す速度モデルを取得するステップと、前記走行エネルギー推定装置が、前記区間ごとに取得された前記速度モデルに基づいて、前記対象車両の前記経路走行時の走行エネルギーを推定するステップとを含む。
　本開示の他の態様に係るコンピュータプログラムは、コンピュータを、電気自動車である対象車両が走行する予定の道路リンクから構成される経路を取得する経路取得部、前記経路を、前記対象車両の走行速度の変化が予想される速度変化予想地点を含む区間であって、各々が１又は複数の前記道路リンクから構成される１以上の前記区間に分割する経路分割部、前記区間ごとに、前記対象車両の走行速度の時間的な推移を示す速度モデルを取得する速度モデル取得部、及び、前記区間ごとに取得された前記速度モデルに基づいて、前記対象車両の前記経路走行時の走行エネルギーを推定する走行エネルギー推定部として機能させる。
図１は、本開示の実施形態に係る走行エネルギー推定システムの全体構成図である。 図２は、本開示の実施形態に係る交通情報提供サーバの構成の一例を示すブロック図である。 図３は、本開示の実施形態に係る車載装置の構成の一例を示すブロック図である。 図４は、本開示の実施形態に係る走行エネルギー推定サーバの構成の一例を示すブロック図である。 図５は、上流ガイドが右左折地点であるガイド区間の速度モデルの一例を示す図である。 図６は、上流ガイドが交通信号機設置地点であるガイド区間の速度モデルの一例を示す図である。 図７は、上流ガイド及び下流ガイドが右左折地点及び交通信号機設置地点のいずれにも該当しないガイド区間の速度モデルの一例を示す図である。 図８は、上流ガイドが右左折地点及び交通信号機設置地点のいずれにも該当せず、下流ガイドが交通信号機設置地点に該当する速度モデルの一例を示す図である。 図９は、複数の速度モデルを組み合わせることにより１つのガイド区間の速度モデルを作成する手順の一例を説明するための図である。 図１０は、複数の速度モデルを組み合わせることにより１つのガイド区間の速度モデルを作成する手順の一例を説明するための図である。 図１１は、複数の速度モデルを組み合わせることにより１つのガイド区間の速度モデルを作成する手順の一例を説明するための図である。 図１２は、本開示の実施形態に係る走行エネルギー推定システムの処理の一例を示すシーケンス図である。 図１３は、走行エネルギー推定サーバ５が探索した探索経路の一例を示す図である。 図１４は、図１３に示した探索経路のうち、破線丸印で囲った探索経路の一部分を拡大した図である。 図１５は、ガイド区間の分割処理によって探索経路上に設定されたガイドの一例を示す図である。 図１６は、ガイド区間の分割処理により生成されるガイド区間のデータを示す図である。 図１７は、ディスプレイに表示される経路情報、走行エネルギー情報及び電費情報の一例を示す図である。 図１８は、速度モデル算出処理（図１２のステップＳ１７）の詳細を示すフローチャートである。 図１９は、走行エネルギー推定サーバが算出した対象車両の探索経路走行時の速度モデルに基づく速度変化を示す図である。 図２０は、図１９と同じ探索経路を対象車両が実際に走行した際の速度変化を示す図である。
　［本開示が解決しようとする課題］
　上述のように、グリーン電力の積極的な利用の観点、及び電気自動車の走行時の電欠防止の観点より、走行時の走行エネルギーを高精度で推定する必要がある。
　特許文献１に記載の報知装置では、走行エネルギーの推定方法については具体的に開示されていない。
　また、特許文献２に記載の経路探索装置では、スポーツモード、エコモード、ノーマルモードなどの速度及び加速度の少なくとも一方の上限値により分類された走行モードを想定し、走行モードごとに消費電力量（走行エネルギー）を推定している。
　しかしながら、実際に電気自動車が道路上を走行する際には、交通状況等の影響を受け、予め想定された走行モードに従って走行するのが困難な場合がある。このため、推定した走行エネルギーと実際の走行エネルギーとの間にずれが生じる場合がある。
　また、従来の走行経路探索方法では、道路リンク単位で、距離や時間をコストとして定義し、コストが最小になる走行経路を計算により求めていた。ここで、道路リンクとは、車両の走行経路の探索に用いられるネットワークデータであり、地図データベースに格納される。道路リンクは、一般的には、交差点などの分岐や、高速道路と一般道路との切り替わりやトンネル出入り口などの道路属性が変わる地点で区切られた方向付きの道路を表す。
　一方、電気自動車が経路を走行した際の走行エネルギーの算出も、経路探索と同様に道路リンク単位で行うことが検討されてきた。つまり、道路リンク単位で電気自動車の予測走行速度を計算し、予測走行速度を用いて走行エネルギーを推定すれば、一定の精度で走行エネルギーを計算し得るものと考えられていた。
　しかしながら、道路リンク単位での走行エネルギーの推定方法では、特にグリーン電力の積極的な利用目的、例えば電気自動車から電力系統に電力を供給する等の特定目的において必要とされる精度が得られなかった。
　本発明者が鋭意検討したところ、より高精度に走行エネルギーを推定する上では、道路リンク単位で加減速が発生すると仮定して、道路リンク単位で走行エネルギーを推定する方法は妥当ではないとの考えに至った。
　例えば、道路リンク単位で複数の車両の走行速度を平均化したものを電気自動車の走行速度と予測した場合には、道路リンク間の速度差によって加減速が表現されることとなるが、このような表現方法では、エネルギー消費に支配的な停止又は発進に伴う加減速を正確に表現するのが難しい。
　また、道路リンク単位で加減速を仮に表現するとしても、交通信号機の赤信号表示による停止は、複数の走行リンクを走行した後に発生する場合がほとんどであり、道路リンク単位では無用に表現を分割することになり非効率で煩雑になる。具体的には、道路リンクは、経路計算をするために分岐のある地点間をベースに作成されており、分岐が多い市街地などでは道路リンクの距離が１００ｍ以下の場合も多い。３０ｋｍ／ｈで走行する車両が１００ｍ進むには１２秒程度かかるが、車両が１２秒程度ごとに停止することは考えにくく、数十秒ごとに交通信号機により停止するのが通常である。
　そこで、本発明者は、電気自動車の走行エネルギーに最も影響する加減速は、道路リンク単位では発生しないことより、道路リンク単位とは別に加減速の単位を設定すれば、効率よく高精度のエネルギー計算ができることを見出した。
　本開示は、このような事情に鑑みてなされたものであり、電気自動車の経路走行時の走行エネルギーを高精度で推定することのできる走行エネルギー推定装置、走行エネルギー推定方法、及びコンピュータプログラムを提供することを目的とする。
　［本開示の効果］
　本開示によると、電気自動車の経路走行時の走行エネルギーを高精度で推定することができる。
　［プロセッサなどの用語の定義］
　以下に説明する本開示の実施形態は、装置、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラム、若しくはコンピュータが読み取り可能な非一時的な記録媒体、或いはこれらの任意の組み合わせにより実現され得る。
　記録媒体の性質は、揮発性及び不揮発性のいずれでもよい。装置は、個別の複数の装置で構成してもよい。個別の複数の装置で構成する場合、それらを１つの筐体に配置する構成、及び離れた２つ以上の筐体に分かれて配置する構成のいずれであってもよい。
　プロセッサ（後述の制御部３０，５０，８０など）は、例えば中央演算処理装置（ＣＰＵ）を含む半導体集積回路であり得る。プロセッサは、少なくとも１つのマイクロプロセッサ又はマイクロコントローラによって実現され得る。
　或いは、プロセッサは、ＣＰＵを搭載したＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、ＧＰＣ（Graphics Processing Unit）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＡＳＳＰ（Application Specific Standard Product）、若しくは、これらの中から選択される２以上の回路の組み合わせによっても実現され得る。
　プロセッサは、ＲＯＭ（Read Only Memory）に格納された少なくとも１つの処理に関する命令群を記述したコンピュータプログラムを、ＲＡＭ（Ramdom Acsess Memory）に展開して実行することにより、所望の処理を実現する。
　ＲＡＭは、ＲＯＭに格納された制御プログラムをブート時に一旦展開するための作業領域を提供する。ＲＡＭは、単一の記憶媒体である必要はなく、複数の記憶媒体の集合体であってもよい。
　プロセッサは、実行する命令群（コンピュータプログラム）の種別に応じて種々の機能部になり得る。
　例えば情報Ｘを算出するプログラムを実行する場合は、情報Ｘの「算出部」として機能し、情報Ｘを取得するプログラムを実行する場合は情報Ｘの「取得部」として機能し、情報Ｘを生成するプログラムを実行する場合は情報Ｘの「生成部」となる。
　プロセッサの機能部としての「取得部」は、情報Ｘを自身で算出又は生成する場合もあるし、情報Ｘを算出又は生成した他の集積回路から入力される場合もある。
　すなわち、プロセッサが所定の命令群を実行する場合の「取得」は、１つの集積回路が何らかの情報を自身で算出又は生成する場合、及び、何らかの情報を他の集積回路が算出又は生成し当該情報が１つの集積回路に入力される場合の双方を含む。従って、本実施形態における「取得部」は、「算出部」及び「生成部」を包含する上位概念である。
　ＲＯＭは、例えば、書き込み可能なメモリ（例えばＰＲＯＭ）、書き換え可能なメモリ（例えばフラッシュメモリ）、又は読み出し専用のメモリである。
　ＲＯＭは、プロセッサの動作を制御するプログラムを記憶する。 ＲＯＭは、単一の記憶媒体である必要はなく、複数の記憶媒体の集合体でもよい。複数の記憶媒体の集合体の一部は、取り外し可能なメモリでもよい。
　［本開示の実施形態の概要］
　最初に本開示の実施形態の概要を列記して説明する。
　（１）本開示の一実施形態に係る走行エネルギー推定装置は、電気自動車である対象車両が走行する予定の道路リンクから構成される経路を取得する経路取得部と、前記経路を、前記対象車両の走行速度の変化が予想される速度変化予想地点を含む区間であって、各々が１又は複数の前記道路リンクから構成される１以上の前記区間に分割する経路分割部と、前記区間ごとに、前記対象車両の走行速度の時間的な推移を示す速度モデルを取得する速度モデル取得部と、前記区間ごとに取得された前記速度モデルに基づいて、前記対象車両の前記経路走行時の走行エネルギーを推定する走行エネルギー推定部とを備える。
　この構成によると、経路が、速度変化予想地点に基づいて１又は複数の道路リンクから構成される１以上の区間に分割される。このため、区間長は常に道路リンク長以上であることが保証され、かつ、区間は速度変化予想地点を含むように構成することができる。よって、必要以上に経路を分割することなく、走行エネルギーを高精度に推定可能な区間に経路を分割することができる。また、速度モデルは、速度変化予想地点を含む区間ごとに設けられる。このため、当該地点又は当該区間において発生する対象車両の加速又は減速などの速度変化の事象を速度モデルに反映させることができる。このような速度変化の事象が反映された速度モデルに基づいて走行エネルギーを推定することにより、電気自動車である対象車両の経路走行時の走行エネルギーを高精度で推定することができる。
　（２）上記（１）において、前記速度変化予想地点は、前記対象車両のドライバに対する前記経路の案内を通知する対象とされる地点を含んでもよい。
　例えば、カーナビゲーションシステムなどの経路案内システムは、通常、車両の速度変化が予想される地点の上流において音声等によりドライバに当該地点の案内（通知）を行う。このため、このような地点を含むように区間を分割することにより、対象車両の経路走行時の走行エネルギーを高精度で推定することができる。
　（３）上記（１）又は（２）において、前記速度変化予想地点は、交通信号機設置地点を含んでもよい。
　交通信号機が設置された地点においては、対象車両の減速、停止及び加速の事象が連続的に発生する。このため、このような事象をモデル化した速度モデルを利用することにより、走行エネルギーを高精度で推定することができる。
　（４）上記（３）において、前記速度モデル取得部は、赤信号による停止が予定される交通信号機設置地点を含む前記区間において、前記対象車両が停止の後に発進することを表す第１の速度モデルを算出してもよい。
　この構成によると、交通信号機が設置された地点を含む区間における対象車両の速度変化の事象を一般化してモデル化することができる。このため、簡易な方法で走行エネルギーを推定することができる。
　（５）上記（４）において、前記第１の速度モデルは、前記対象車両が第１速度から速度０まで減速した後に速度０を所定時間維持し、当該維持の後に速度０から第２速度まで加速することを表してもよい。
　この構成によると、交通信号機が設置された地点を含む区間における対象車両の速度変化の事象を一般化してモデル化することができる。このため、簡易な方法で走行エネルギーを推定することができる。
　（６）上記（５）において、前記第１速度及び前記第２速度の少なくとも一方は、前記区間を走行する車両の代表走行速度を示してもよい。
　この構成によると、例えば、区間を走行する車両の平均速度などの統計的に算出された代表走行速度を用いて速度モデルを算出することができる。このため、実際の走行速度に即した速度モデルを算出することができるため、走行エネルギーを高精度で推定することができる。
　（７）上記（５）又は（６）において、上述の走行エネルギー推定装置は、前記対象車両の前記経路の走行を規制する規制情報に基づいて、前記第１速度及び前記第２速度の少なくとも一方を補正する速度補正部をさらに備えてもよい。
　この構成によると、規制情報に基づいて、速度モデルを算出する際の各速度を補正することができる。このため、規制情報を考慮した速度モデルを算出することができるため、走行エネルギーを高精度で推定することができる。
　（８）上記（４）から（７）のいずれかにおいて、前記速度モデル取得部は、交通信号機の信号表示が同期した複数の交通信号機設置地点を各々含む複数の区間において、前記信号表示を規定するパラメータに基づいて、赤信号による停止が予定される交通信号機設置地点を含む区間を決定してもよい。
　この構成によると、例えば、信号表示のオフセットが同期した複数の交通信号機のうち、停止する予定の交通信号機の設置地点を推測することができる。このため、停止する予定の交通信号機設置地点においてのみ当該地点で停止する速度モデルを算出し、停止する予定のない交通信号機設置地点においては当該地点を停止せずに通過する速度モデルを算出することができる。これにより、走行エネルギーを高精度で推定することができる。なお、オフセットが同期した複数の交通信号機の代わりに、例えば、信号表示のサイクルなどの他の信号パラメータが同期した複数の交通信号機を用いることも可能である。
　（９）上記（１）から（８）のいずれかにおいて、前記速度変化予想地点は、前記対象車両が右折又は左折する右左折地点を含んでもよい。
　右左折地点においては、対象車両の減速及び加速の事象が連続的に発生する。このため、このような事象をモデル化した速度モデルを利用することにより、走行エネルギーを高精度で推定することができる。
　（１０）上記（９）において、前記速度モデル取得部は、右左折地点を含む前記区間において、前記対象車両の減速及び加速を表す第２の速度モデルを算出してもよい。
　この構成によると、右左折地点を含む区間における対象車両の速度変化の事象を一般化してモデル化することができる。このため、簡易な方法で走行エネルギーを推定することができる。
　（１１）上記（１０）において、前記第２の速度モデルは、前記対象車両が第３速度から第４速度まで減速した後に、第４速度から第５速度まで加速することを表してもよい。
　この構成によると、右左折地点を含む区間における対象車両の速度変化の事象を一般化してモデル化することができる。このため、簡易な方法で走行エネルギーを推定することができる。
　（１２）上記（１１）において、前記第３速度及び前記第５速度の少なくとも一方は、前記区間を走行する車両の代表走行速度を示してもよい。
　この構成によると、例えば、区間を走行する車両の平均速度などの統計的に算出された代表走行速度を用いて速度モデルを算出することができる。このため、実際の走行速度に即した速度モデルを算出することができるため、走行エネルギーを高精度で推定することができる。
　（１３）上記（１１）又は（１２）において、上述の走行エネルギー推定装置は、前記対象車両の前記経路の走行を規制する規制情報に基づいて、前記第３速度、前記第４速度、及び前記第５速度のいずれかを補正する速度補正部をさらに備えてもよい。
　この構成によると、規制情報に基づいて、速度モデルを算出する際の各速度を補正することができる。このため、規制情報を考慮した速度モデルを算出することができるため、走行エネルギーを高精度で推定することができる。
　（１４）上記（１）から（１２）のいずれかにおいて、前記速度モデル取得部は、交通信号機設置地点及び前記対象車両が右折又は左折する右左折地点のいずれにも該当しない速度変化予想地点を含む前記区間において、前記対象車両の速度が第６速度を維持する速度の時間的な推移を含む第３の速度モデルを算出してもよい。
　この構成によると、道路の種別が変化する地点、又は道路の合流地点もしくは分岐地点、急カーブ地点などのように、当該地点の走行において注意を払う必要があり、対象車両の走行に影響を及ぼす可能性のある地点であって、当該地点通過時には急激な加速又は減速が発生する可能性の高い地点を含む区間における走行速度の変化の事象を一般化してモデル化することができる。このため、簡易な方法で走行エネルギーを推定することができる。
　（１５）上記（１４）において、前記速度モデル取得部は、交通信号機設置地点及び前記対象車両が右折又は左折する右左折地点のいずれにも該当しない前記速度変化予想地点を含む前記区間において、当該区間の終端が交通信号機設置地点である場合には、前記対象車両が前記終端において停止することを表す前記第３の速度モデルを算出してもよい。
　この構成によると、区間の終端において交通信号機により停止する場合の対象車両の速度変化の事象を一般化してモデル化することができる。これにより、簡易な方法で走行エネルギーを推定することができる。
　（１６）上記（１５）において、前記第３の速度モデルは、前記対象車両が、前記区間の終端までに前記第６速度から速度０まで減速した後に速度０を所定時間維持することを表してもよい。
　この構成によると、区間の終端において交通信号機により停止する場合には、対象車両の減速及び停止が連続的に発生する。このため、当該区間における対象車両の速度変化の事象を一般化してモデル化することができる。これにより、簡易な方法で走行エネルギーを推定することができる。
　（１７）上記（１６）において、前記第６速度は、前記区間を走行する車両の代表走行速度を示してもよい。
　この構成によると、例えば、区間を走行する車両の平均速度などの統計的に算出された代表走行速度を用いて速度モデルを算出することができる。このため、実際の走行速度に即した速度モデルを算出することができるため、走行エネルギーを高精度で推定することができる。
　（１８）上記（１７）において、上述の走行エネルギー推定装置は、前記対象車両の前記経路の走行を規制する規制情報に基づいて、前記第６速度を補正する速度補正部をさらに備えてもよい。
　この構成によると、規制情報に基づいて、速度モデルを算出する際の各速度を補正することができる。このため、規制情報を考慮した速度モデルを算出することができるため、走行エネルギーを高精度で推定することができる。
　（１９）上記（７）、（１３）及び（１８）のいずれかにおいて、前記規制情報は、前記対象車両の走行時に開催されるイベントの情報、道路の走行を規制する情報、気象情報、渋滞情報、旅行時間情報、及び地図情報の少なくとも１つを含んでもよい。
　この構成によると、各種の具体的な規制情報を考慮して速度モデルを算出する際に用いられる各速度を補正することができる。このため、より正確な速度モデルを算出することができる。
　（２０）上記（１）から（１９）のいずれかにおいて、前記速度モデル取得部は、前記区間ごとに、当該区間に含まれる道路の種別に応じた前記速度モデルを算出してもよい。
　一般道路と高速道路とでは加減速又は停止の回数や走行速度等が異なるため、これらを考慮して速度モデルを算出することができる。
　（２１）上記（１４）から（１９）のいずれかにおいて、前記速度モデル取得部は、高速道路を含む前記区間において、前記第３の速度モデルを算出してもよい。
　高速道路には信号が存在しないため、第３の速度モデルを算出することにより、走行エネルギーを高精度で推定することができる。
　（２２）上記（４）から（８）のいずれかにおいて、前記速度モデル取得部は、一般道路を含む前記区間において、前記第１の速度モデルを算出してもよい。
　一般道路においては、交通信号機設置地点が存在するため、交通信号機設置地点を想定して速度モデルを算出することにより、走行エネルギーを高精度で推定することができる。
　（２３）上記（１）から（２２）のいずれかにおいて、前記速度モデル取得部は、前記対象車両のドライバに応じて、前記対象車両の速度を変化させる際の加速度を決定し、決定した前記加速度に基づいた前記対象車両の走行速度の時間的な推移を示す前記速度モデルを取得してもよい。
　運転に慎重なドライバは、一般的に急加速及び急減速をあまり行わずに低加速度で走行するなどのように、ドライバによって、対象車両の停止時及び走行開始時の加速度が異なる。このようなドライバの特性に応じた加速度に基づく速度モデルを取得することにより、ドライバごとに走行エネルギーを高精度で推定することができる。
　（２４）上記（１）から（２３）のいずれかにおいて、前記経路取得部は、第１地点から第２地点までの前記対象車両の移動距離を最小化する経路を、前記対象車両の走行する予定の経路として算出してもよい。
　この構成によると、例えば、出発地から到着地までの移動距離が最小となる経路を対象車両が走行する際の走行エネルギーを高精度で推定することができる。
　（２５）上記（１）から（２３）のいずれかにおいて、前記経路取得部は、第１地点から第２地点までの前記対象車両の複数の経路のうち、前記走行エネルギー推定部が推定した前記走行エネルギーに基づいて、１つの前記経路を選択してもよい。
　この構成によると、例えば、複数の経路の中から出発地から到着地までの走行エネルギーが最小となる経路を対象車両の移動経路として選択することができる。これにより、環境問題に配慮した対象車両の走行が可能となる。
　（２６）上記（１）から（２５）のいずれかにおいて、前記速度モデル取得部は、前記速度変化予想地点における前記対象車両の進行方位及び交通信号機の有無の少なくとも一方に基づいて、当該速度変化予想地点を含む前記区間の速度モデルを取得してもよい。
　この構成によると、速度変化予想地点における対象車両の進行方位及び交通信号機の有無を考慮して、１又は複数の道路リンクから構成される区間ごとに適切な速度モデルを取得することができる。例えば、交通信号機の設置地点においては、交通信号機による停止による速度変化をモデル化した速度モデルを取得することができる。また、交通信号機は設置されていないが進行方位が変化する地点においては、進行方位の変化による速度変化をモデル化した速度モデルを取得することができる。つまり、１以上の道路リンクを有する区間の単位で対象車両の速度を速度モデルとしてモデル化できる。このため、例えば、市街地などのように距離の短い道路リンクが連続的に接続された場所を対象車両が走行する場合であっても、走行エネルギーに最も影響する加減速が発生する距離の単位で走行エネルギーを推定することが可能となる。つまり、区間の単位（距離の単位）を細分化しすぎることなく走行エネルギーを推定することができる。また、対象車両の走行速度を速度モデルで表現しているため、走行エネルギーに最も影響する加減速を簡便な方法で適切に表現することができる。これにより、少ないパラメータでモデル化された速度モデルに基づいて、走行エネルギーを精度よく推定することができる。
　（２７）本開示の他の実施形態に係る走行エネルギー推定方法は、走行エネルギー推定装置が、電気自動車である対象車両が走行する予定の道路リンクから構成される経路を取得するステップと、前記走行エネルギー推定装置が、前記経路を、前記対象車両の走行速度の変化が予想される速度変化予想地点を含む区間であって、各々が１又は複数の前記道路リンクから構成される１以上の前記区間に分割するステップと、前記走行エネルギー推定装置が、前記区間ごとに、前記対象車両の走行速度の時間的な推移を示す速度モデルを取得するステップと、前記走行エネルギー推定装置が、前記区間ごとに取得された前記速度モデルに基づいて、前記対象車両の前記経路走行時の走行エネルギーを推定するステップとを含む。
　この構成は、上述の走行エネルギー推定装置における特徴的な処理をステップとして含む。このため、上述の走行エネルギー推定装置と同様の作用及び効果を奏することができる。
　（２８）本開示の他の実施形態に係るコンピュータプログラムは、コンピュータを、電気自動車である対象車両が走行する予定の道路リンクから構成される経路を取得する経路取得部、前記経路を、前記対象車両の走行速度の変化が予想される速度変化予想地点を含む区間であって、各々が１又は複数の前記道路リンクから構成される１以上の前記区間に分割する経路分割部、前記区間ごとに、前記対象車両の走行速度の時間的な推移を示す速度モデルを取得する速度モデル取得部、及び、前記区間ごとに取得された前記速度モデルに基づいて、前記対象車両の前記経路走行時の走行エネルギーを推定する走行エネルギー推定部として機能させる。
　この構成によると、コンピュータを、上述の走行エネルギー推定装置として機能させることができる。このため、上述の走行エネルギー推定装置と同様の作用及び効果を奏することができる。
　［本開示の実施形態の詳細］
　以下、本開示の実施形態について、図面を参照しながら説明する。なお、以下で説明する実施形態は、いずれも本開示の一具体例を示すものである。以下の実施形態で示される数式、数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本開示を限定するものではない。また、以下の実施形態における構成要素のうち、独立請求項に記載されていない構成要素については、任意に付加可能な構成要素である。また、各図は、模式図であり、必ずしも厳密に図示されたものではない。
　また、同一の構成要素には同一の符号を付す。それらの機能及び名称も同様であるため、それらの説明は適宜省略する。
　〔走行エネルギー推定システムの全体構成〕
　図１は、本開示の実施形態に係る走行エネルギー推定システムの全体構成図である。
　実施形態に係る走行エネルギー推定システム１０は、電気自動車の所定経路走行時の走行エネルギーを推定するシステムであり、感知器１と、対象車両２と、プローブ車両９と、基地局４と、走行エネルギー推定サーバ５と、交通情報提供サーバ８とを備える。
　感知器１は、無線通信機能を有し、道路に設置された画像式車両感知器又はＬｉＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ　Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ａｎｄ　Ｒａｎｇｉｎｇ、Ｌａｓｅｒ　Ｉｍａｇｉｎｇ　Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ａｎｄ　Ｒａｎｇ）などの各種センサを含んで構成される。
　対象車両２は、バッテリーから供給される電力を用いて電動モータを駆動させることにより走行する電気自動車であり、走行エネルギーの推定対象とされる車両である。
　対象車両２は、無線通信機能を有する車載装置３を含む。車載装置３の詳細な構成については後述する。
　プローブ車両９は、無線通信機能を有する車両であり、自車両の位置の情報及び当該位置を通過した時刻の情報を含むプローブ情報を送信する機能を有する。
　対象車両２及びプローブ車両９には、通常の乗用車だけでなく、路線バスや緊急車両などの公共車両も含まれる。また、対象車両２及びプローブ車両９は、四輪車だけでなく、二輪車（バイク）であってもよい。
　基地局４は、無線通信を行う機器（感知器１、対象車両２及びプローブ車両９等）とネットワーク７とを接続する。
　なお、基地局４及び図示しないリピータなどの中継装置は、例えばＳＤＮ（Ｓｏｆｔｗａｒｅ－Ｄｅｆｉｎｅｄ　Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ）が可能なトランスポート機器により構成される。上記のＳＤＮに代表されるネットワーク仮想化技術は、５Ｇ（第５世代移動通信システム）の基本コンセプトである。したがって、本実施形態の無線通信システムは、例えば５Ｇよりなる。ただし、無線通信システムは、５Ｇに限定されるものではなく、ＩＴＳ（Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ　Ｔｒａｎｓｐｏｒｔ　Ｓｙｓｔｅｍｓ）無線通信システム等であってもよい。
　走行エネルギー推定サーバ５は、対象車両２の推定走行速度を表す速度モデルに基づいて、対象車両２の所定経路走行時の走行エネルギーを推定し、推定結果をネットワーク７及び基地局４を介して対象車両２に送信する。走行エネルギー推定サーバ５の詳細な構成については後述する。
　交通情報提供サーバ８は、交通管制センター等に設置されるサーバであり、経路（道路）を走行するプローブ車両９のプローブ情報に基づいて、プローブ車両９の代表的な走行速度を算出する。また、交通情報提供サーバ８は、感知器１の感知情報に基づいて経路上で発生した交通事故等を検出する。交通情報提供サーバ８の詳細な構成については後述する。
　〔交通情報提供サーバ８の構成〕
　図２は、本開示の実施形態に係る交通情報提供サーバ８の構成の一例を示すブロック図である。
　図２に示すように、交通情報提供サーバ８は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）などを含むプロセッサである制御部８０と、通信部８１と、記憶装置８２とを備える。制御部８０、通信部８１及び記憶装置８２は、バス８７を介して相互に接続される。
　通信部８１は、ネットワーク７を介して他の装置と通信を行うための通信モジュールを含む。通信部８１は、制御部８０から与えられた情報を、ネットワーク７を介して他の装置に送信し、ネットワーク７を介して受信した情報を制御部８０に与える。
　記憶装置８２は、ＳＲＡＭ（Ｓｔａｔｉｃ　ＲＡＭ）又はＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ　ＲＡＭ）などの揮発性のメモリ素子、フラッシュメモリ若しくはＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ　Ｅｒａｓａｂｌｅ　Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）などの不揮発性のメモリ素子、又は、ハードディスクなどの磁気記憶装置などにより構成される。記憶装置８２は、制御部８０で実行されるコンピュータプログラムや、制御部８０におけるコンピュータプログラム実行時に生成されるデータ等を記憶する。
　制御部８０は、記憶装置８２に予め記憶されたコンピュータプログラムを読み出して実行することにより実現される機能的な処理部として、プローブ情報取得部８３と、感知情報取得部８４と、交通状況特定部８５と、走行速度予測部８６とを含む。
　プローブ情報取得部８３は、通信部８１を介して複数のプローブ車両９からプローブ情報を取得する。プローブ情報取得部８３は、取得したプローブ情報を記憶装置８２に書き込む。
　感知情報取得部８４は、通信部８１を介して感知器１から感知情報を取得する。感知情報取得部８４は、例えば、感知器１が感知した車両の速度、存否、又は位置などを示す感知情報を取得する。感知情報取得部８４は、取得した感知情報を記憶装置８２に書き込む。
　交通状況特定部８５は、通信部８１を介して走行エネルギー推定サーバ５から対象車両２の到着地までの経路情報を取得する。また、交通状況特定部８５は、感知情報を記憶装置８２から読み出す。交通状況特定部８５は、経路情報及び感知情報に基づいて、経路情報が示す経路上の交通状況を特定する。具体的には、交通状況特定部８５は、経路上で発生している交通事故を検出し、交通事故の位置、範囲及び程度を含む交通事故内容を特定する。交通状況特定部８５による交通事故の検出は、例えば、画像処理等を用いて行うことができる。
　なお、交通状況特定部８５は、交通事故以外にも、渋滞の位置、範囲及び程度を含む渋滞内容を特定してもよいし、車両の急減速が発生している位置を検出してもよい。また、交通状況特定部８５は、落下物や落石等の位置を検出してもよい。
　また、交通状況特定部８５は、感知情報のみならず、プローブ情報を利用して、これらを検出してもよい。
　また、交通状況特定部８５は、経路上の交差点等に設置された交通信号機のサイクル及びオフセットを含む信号内容、各道路の道路形状（例えば、勾配、カーブの曲率など）、及び、各道路における速度制限等の交通規則の情報を、これらの情報を予め記憶している記憶装置８２から読み出したり、他の外部サーバより取得したりする。なお、信号内容には、信号表示のオフセットが同期した複数の交通信号機の組を示す情報が含まれる。信号内容として、信号表示のサイクルが同期した複数の交通信号機の組を示す情報が含まれていてもよい。
　交通状況特定部８５は、経路における交通事故内容、渋滞内容、急減速発生位置、落下物位置、落石位置、信号内容、道路形状、又は交通規則を示す交通状況情報を作成する。交通状況情報は、対象車両２の経路の走行を規制する規制情報の一例である。
　交通状況特定部８５は、経路情報が示す経路の近隣で開催されるコンサート等のイベントの情報、経路を含む地域の気象情報、経路の旅行時間情報などを、交通状況情報に含めてもよい。交通状況特定部８５は、イベント情報及び気象情報を外部のサーバから取得してもよい。また、旅行時間情報は、後述する走行速度予測部８６により算出される。
　交通状況特定部８５は、作成した交通状況情報を、通信部８１を介して走行エネルギー推定サーバ５に送信する。
　走行速度予測部８６は、プローブ情報取得部８３が取得したプローブ情報を記憶装置８２から読み出し、読み出したプローブ情報に基づいて、車両の代表的な走行速度を予測する。走行速度は、予め設定された道路区間（例えば、道路リンク）単位で算出される。例えば、走行速度予測部８６は、プローブ情報に基づいて、車両ごとに、各道路区間の旅行時間を算出し、旅行時間及び道路区間長から、当該車両の各道路区間における走行速度を算出する。走行速度予測部８６は、道路区間ごとに複数の車両の走行速度を統計処理（例えば、走行速度の平均値又は最頻値を算出）することにより、道路区間ごとの車両の代表的な走行速度を算出する。なお、道路地図における道路リンクを道路区間としてもよい。また、道路上の予め定められた距離の区間ごとに道路区間を設定してもよい。なお、走行速度予測部８６は、道路区間ごとに法定速度を代表走行速度として予測してもよい。例えば、走行速度予測部８６は、通行量の少ない道路リンクにおいて統計処理による走行速度が得られない場合に、法定速度を代表走行速度として予測してもよい。
　また、走行速度予測部８６は、通信部８１を介して走行エネルギー推定サーバ５から対象車両２の到着地までの経路情報を取得し、経路情報が示す経路における道路区間ごとの車両の代表的な走行速度を、対象車両２が経路を走行する際の予測走行速度として決定する。走行速度予測部８６は、決定した道路区間ごとの対象車両２の予測走行速度を示す速度情報を、通信部８１を介して走行エネルギー推定サーバ５に送信する。
　〔車載装置３の構成〕
　図３は、本開示の実施形態に係る車載装置３の構成の一例を示すブロック図である。
　図３に示すように、対象車両２の車載装置３は、制御部（ＥＣＵ：Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ　Ｃｏｎｔｒｏｌ　Ｕｎｉｔ）３０と、通信部４０と、記憶装置４１と、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ　Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ　Ｓｙｓｔｅｍ）受信機４２と、車速センサ４３と、ジャイロセンサ４４と、ディスプレイ４５と、入力装置４６とを備える。これらは、バス４７を介して相互に接続される。バス４７は、例えば、ＣＡＮ（Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）又はＥｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）等の車載用の通信ネットワークにより構成される。
　通信部４０は、例えば５Ｇ対応の通信処理が可能な無線通信機よりなる。なお、通信部４０は、対象車両２に既設の無線通信機であってもよいし、搭乗者が対象車両２に持ち込んだスマートフォンなどの携帯端末であってもよい。
　記憶装置４１は、ＳＲＡＭ又はＤＲＡＭなどの揮発性のメモリ素子、フラッシュメモリ若しくはＥＥＰＲＯＭなどの不揮発性のメモリ素子、又は、ハードディスクなどの磁気記憶装置などにより構成される。記憶装置４１は、制御部３０で実行されるコンピュータプログラムや、制御部３０におけるコンピュータプログラム実行時に生成されるデータ等を記憶する。また、記憶装置４１は、地図データベースを記憶している。地図データベースには道路地図データが含まれる。
　ＧＰＳ受信機４２、車速センサ４３及びジャイロセンサ４４は、対象車両２の現在位置、速度及び向きを計測するセンサ類である。
　ディスプレイ４５は、制御部３０が生成した各種情報を車載装置３の搭乗者であるユーザに通知するための出力装置である。具体的には、ディスプレイ４５は、経路探索の際の入力画面、自車周辺の地図画像、到着地までの経路情報、走行エネルギー情報及び電費情報などを表示する。
　入力装置４６は、対象車両２の搭乗者が各種の入力操作を行うための装置である。入力装置４６は、ハンドルに設けられた操作スイッチ、ジョイスティック、及びディスプレイ４５に設けられたタッチパネルなどから構成される。
　制御部３０は、記憶装置４１に記憶されたコンピュータプログラムを実行することにより実現される機能的な処理部として、入力データ受付部３１と、経路探索要求部３２と、情報提供部３３と、情報取得部３４と、表示制御部３５とを含む。
　入力データ受付部３１は、各種の入力データを受け付ける。入力データには、例えば、入力装置４６を用いて対象車両２の搭乗者が入力した対象車両２の到着地、対象車両２の搭乗者の人数、及び対象車両２の積載量を示す情報が含まれる。また、入力データには、対象車両２のドライバの情報が含まれる。ドライバ情報は、入力装置４６を用いて対象車両２の搭乗者が入力してもよいし、スマートキーの識別情報とドライバ情報とが対応付けられており、スマートキーから受信した識別情報に基づいて入力データ受付部３１がドライバ情報を取得してもよい。ドライバ情報は、ドライバを識別する識別情報であってもよいし、ドライバの属性（性別、年齢、運転の習熟度等）の情報であってもよい。
　経路探索要求部３２は、ＧＰＳ受信機４２が定期的に受信するＧＰＳ信号により自車両の車両位置を求める。なお、経路探索要求部３２は、受信機が受信した図示しない準天頂衛星から送信されるＧＰＳ補完信号又はＧＰＳ補強信号を合わせて用いることで、ＧＰＳ信号を補完したり、自車両の車両位置を補正したりしてもよい。また、経路探索要求部３２は、車速センサ４３及びジャイロセンサ４４の入力信号に基づいて、車両位置及び方位を補完し、対象車両２の正確な現在位置を把握する。
　経路探索要求部３２は、対象車両２の現在位置の情報と、入力データ受付部３１が受け付けた対象車両２の到着地の情報とを含む経路探索要求を、通信部４０を介して走行エネルギー推定サーバ５に送信する。
　情報提供部３３は、入力データ受付部３１が受け付けた対象車両２の搭乗者人数情報、積載量情報、及びドライバ情報と、対象車両２の識別情報（例えば、車両識別番号又は自動車登録番号など）とを、通信部４０を介して走行エネルギー推定サーバ５に送信する。
　情報取得部３４は、経路探索要求部３２が走行エネルギー推定サーバ５に送信した経路探索要求に応答して算出された到着地までの対象車両２の移動経路を示す経路情報を、通信部４０を介して走行エネルギー推定サーバ５から取得する。また、情報取得部３４は、対象車両２が移動経路を走行した場合に消費される走行エネルギー及び電費の情報を、通信部４０を介して走行エネルギー推定サーバ５から取得する。
　表示制御部３７は、情報取得部３４が取得した経路情報、走行エネルギー情報及び電費情報をディスプレイ４５に表示させる。
　〔走行エネルギー推定サーバ５の構成〕
　図４は、本開示の実施形態に係る走行エネルギー推定サーバ５の構成の一例を示すブロック図である。
　図４に示すように、走行エネルギー推定サーバ５は、ＣＰＵなどを含むプロセッサである制御部５０と、通信部５１と、記憶装置５２とを備える。制御部５０、通信部５１及び記憶装置５２は、バス５３を介して相互に接続される。
　通信部５１は、ネットワーク７を介して他の装置と通信を行うための通信モジュールを含む。通信部５１は、制御部５０から与えられた情報を、ネットワーク７を介して他の装置に送信し、ネットワーク７を介して受信した情報を制御部５０に与える。
　記憶装置５２は、ＳＲＡＭ又はＤＲＡＭなどの揮発性のメモリ素子、フラッシュメモリ若しくはＥＥＰＲＯＭなどの不揮発性のメモリ素子、又は、ハードディスクなどの磁気記憶装置などにより構成される。記憶装置５２は、制御部５０で実行されるコンピュータプログラムや、制御部５０におけるコンピュータプログラム実行時に生成されるデータ等を記憶する。また、記憶装置５２は、車両の識別情報と車両の車種情報との対応関係を示すデータテーブルである車種情報テーブルを記憶している。また、記憶装置５２は、車両の車種情報と車両の固有情報（例えば、車両の車両重量、車両の空気抵抗係数、車両のバッテリーに接続されたＤＣ／ＤＣコンバータ消費電力など）との対応関係を示すデータテーブルである固有情報テーブルを記憶している。また、記憶装置５２は、気温と空気の密度との対応関係を示すデータテーブルである空気密度テーブルを記憶している。また、記憶装置５２は、地図データベースを記憶している。地図データベースには道路地図データが含まれる。なお、地図データベースは、各道路の勾配の情報と路面の転がり抵抗係数とを示す情報を含む。また、地図データベースは、道路ごとに道路の種別（一般道路、高速道路）示す情報を含む。また、地図データベースは、後述する道路上の地点であるガイドごとに、当該ガイドにおける進行方位及び信号の有無を示す情報を含む。
　制御部５０は、記憶装置５２に予め記憶されたコンピュータプログラムを読み出して実行することにより実現される機能的な処理部として、経路探索部５４と、情報取得部５５と、経路分割部５６と、速度補正部５７と、速度モデル算出部５８と、総重量取得部５９と、走行エネルギー推定部６０とを含む。
　走行エネルギー推定サーバ５は、いわゆるカーナビゲーションシステムの機能を有する。経路探索部５４は、通信部５１を介して対象車両２の車載装置３から経路探索要求を受信する。経路探索部５４は、受信した経路探索要求に基づいて、対象車両２の現在位置から到着地までの移動経路を探索する。経路の探索方法は、公知の手法を用いることができる。例えば、経路探索部５４は、現在位置から到着地までの移動距離が最小の移動経路を探索する。なお、経路探索部５４は、複数の条件（例えば、高速道路の使用の有無）のそれぞれに基づいて、移動距離が最小の移動経路を探索してもよい。また、経路探索部５４は、現在位置から到着地までの移動時間が最小の移動経路を探索してもよい。経路探索部５４は、探索された移動経路（以下、「探索経路」という）を示す経路情報を、通信部５１を介して、対象車両２及び交通情報提供サーバ８に送信する。探索経路は、１以上の道路リンクの組として構成される。
　情報取得部５５は、対象車両２の探索経路に含まれる道路区間ごとの対象車両２の予測走行速度を示す速度情報を、通信部５１を介して交通情報提供サーバ８から取得する。
　また、情報取得部５５は、対象車両２の探索経路における交通状況情報を、通信部５１を介して交通情報提供サーバ８から取得する。
　また、情報取得部５５は、対象車両２の搭乗者人数情報、対象車両２の積載量情報、対象車両２の識別情報、及び対象車両２のドライバ情報を、通信部５１を介して対象車両２の車載装置３から取得する。
　経路分割部５６は、経路探索部５４が探索した対象車両２の移動経路上に設けられた対象車両２の走行速度の変化が予想される地点（以下、「速度変化予想地点」ともいう）に基づいて、移動経路を、速度変化予想地点を含む区間であって、各々が１又は複数の道路リンクから構成される１以上の区間に分割する。速度変化予想地点を含む区間とは、速度変化地点で区分された区間のことである。また、走行速度の変化は、速度変化予想地点で発生する場合だけではなく、速度変化予想地点の前後の区間で発生する場合をも含む。
　速度変化予想地点の上流においては、一般的にカーナビゲーションシステムにおいて案内メッセージが音声出力されることより、当該地点を「ガイド」と呼ぶこととする。つまり、本開示において、ガイドとは、例えば、カーナビゲーションシステムなどの経路案内システムにより、対象車両２のドライバに対して経路や運転操作の案内が通知される対象の地点を指す。
　ガイドは、経路探索部５４による経路探索時に生成される。例えば、経路探索部５４は、交差点における交通信号機の設置有無や交通信号機の種類等を示した交差点タイプ情報に基づいて、探索経路上の道路リンクの端点（以下、「リンク端点」という。）に、予め定められた条件（例えば、信号停止が生じやすい特定の種類の交通信号機が設置されている交差点）に該当する交差点が設置されているかを判定し、当該条件に該当する交差点の設置されたリンク端点をガイドとして設定する。なお、経路探索部５４は、交差点タイプ情報以外のその他の情報を用いて交差点又はそれ以外の地点についてガイドを設定してもよい。例えば、経路探索部５４は、道路種別情報に基づいて、探索経路上で道路種別が変化するリンク端点をガイドとして抽出してもよい。また、経路探索部５４は、地図データベースに基づいて、予め定められた角度範囲内の角度だけ対象車両２が向きを変化させるリンク端点をガイドとして抽出してもよい。また、経路探索部５４は、地図データベース等の登録情報に基づいて、車線数の変化するリンク端点、法定速度の変化するリンク端点、道路勾配の変化するリンク端点、カーブ（特に、急カーブ）が発生するリンク端点、分岐が発生するリンク端点、合流が発生するリンク端点等をガイドとして設定してもよい。
　このようなガイドは、経路探索部５４が経路探索の際に参照する地図データベースに事前に登録されていてもよいし、上記したように、交差点タイプ情報等に基づいて動的に生成されてもよい。また、地図データベースに登録されているガイドと動的に生成したガイドとの両方をガイドとして用いてもよい。
　ガイドと、当該ガイドの下流に隣接するガイドとの間の区間のことを「ガイド区間」と呼ぶこととする。なお、ガイド区間を構成する２つのガイドのうち、上流側のガイドを「上流ガイド」と呼び、下流側のガイドを「下流ガイド」と呼ぶこととする。
　ガイドは、例えば、交通信号機が設置された地点（以下、「交通信号機設置地点」という）、対象車両２が右折又は左折する地点（以下、「右左折地点」という）を含む。右左折地点は、具体的には、分岐点又は道路種別の変更点において予め定められた角度範囲内の角度だけ対象車両２が向きを変化させる地点又は曲率半径が所定値以下である地点を指す。また、ガイドは、高速道路、自動車専用道路、若しくはバイパス道路などの交通信号機が設置されていない道路から交通信号機が設置された一般道路への切り替わりの地点と、ある高速道路から他の高速道路に切り替わるジャンクション地点を含む。また、ガイドは、高速道路の入口地点及び出口地点と、サービスエリア、パーキングエリア、インターチェンジ若しくは料金所などの入口地点又は出口地点を含む。ただし、ガイドの例は、上述したものに限定されるものではない。ガイドは、車線の数の変化点、法定速度の変化点、道路勾配の変化点、道路の合流地点もしくは分岐地点、単路において角度範囲内の角度だけ対象車両２が向きを変化させる地点又は曲率半径が所定値以下であるカーブ地点などを含んでもよい。
　ガイド区間は、１又は複数の道路リンクから構成される。ただし、ガイド区間の端点（ガイド）とリンク端点との位置は厳密に一致している必要はなく、実質的にガイド区間が１又は複数の道路リンクから構成されると考えられるのであれば、多少の位置ずれは許容される。
　つまり、経路分割部５６は、移動経路を、各々が１又は複数の道路リンクから構成されるガイド区間に分割する。
　速度補正部５７は、情報取得部５５が取得した速度情報及び交通状況情報に基づいて、速度情報が示す予測走行速度を補正する。
　例えば、まず、速度補正部５７は、速度情報が道路リンク単位の代表的な走行速度（以下、「代表走行速度」という）を示している場合には、道路リンク単位の代表走行速度に基づいて、ガイド区間単位の代表走行速度を算出する。
　単一のガイド区間が単一の道路リンクから構成される場合には、速度補正部５７は、当該道路リンクの代表走行速度を当該ガイド区間の代表走行速度とする。また、単一のガイド区間が複数の道路リンクから構成される場合には、当該複数の道路リンクの代表走行速度に基づいて当該ガイド区間の代表走行速度を算出する。例えば、複数の道路リンクの代表走行速度の平均をガイド区間の代表走行速度としてもよい。なお、平均は、道路リンクの長さに応じた重みづけ平均としてもよい。
　次に、速度補正部５７は、ガイド区間ごとの代表走行速度を交通状況情報に基づいて補正する。例えば、ガイド区間において交通事故が発生し走行可能な車線数の制限を受けている場合には、速度補正部５７は、当該ガイド区間の代表走行速度を所定のルールで低下させる（例えば、１以下の定数を乗算する）ことにより、代表走行速度を補正する。また、速度補正部５７は、対象車両２の走行予定時刻にガイド区間において雨が降ることが予報されている場合にも、同様に代表走行速度を補正してもよい。また、速度補正部５７は、対象車両２の走行予定時刻を含む所定の時間帯にガイド区間の近傍においてイベントの開催が予定されている場合や、ガイド区間において渋滞が発生している場合にも、同様に代表走行速度を補正してもよい。また、速度補正部５７は、ガイド区間の旅行時間が通常よりも長い場合にも、同様に代表走行速度を補正してもよい。また、速度補正部５７は、記憶装置５２に記憶されている地図データベースに基づいて、急勾配や急カーブを含むガイド区間においては、同様に代表走行速度を補正してもよい。
　速度モデル算出部５８は、探索経路上に設けられた複数のガイドの各々を含むガイド区間ごとに、ガイド区間における対象車両２の予測走行速度の時間的な推移を示す速度モデルを算出する。以下、ガイド区間の種類ごとに速度モデルの算出方法について具体的に説明する。
　（右左折モデル）
　図５は、上流ガイドが右左折地点であるガイド区間の速度モデルの一例を示す図である。図５において横軸は時間を示し、縦軸は速度を示す。具体的には、速度モデル算出部５８は、ガイド区間の所定速度（例えば、代表走行速度）から所定速度（予め定められた下限速度）まで予め定められた第１加速度で速度を減少させ、下限速度から所定速度（例えば、代表走行速度）まで予め定められた第２加速度で速度を上昇させ、下流ガイドに到達するまで代表走行速度を維持する速度の時間的な推移を示す速度モデルを作成する。この速度モデルを「右左折モデル」と呼ぶ。
　（信号停止モデル）
　図６は、上流ガイドが交通信号機設置地点であるガイド区間の速度モデルの一例を示す図である。図６において横軸は時間を示し、縦軸は速度を示す。具体的には、速度モデル算出部５８は、赤信号による停止時間をＴ１秒間と仮定する。また、交通信号機設置地点を通過するのに必要な時間をＴ２秒間と仮定する。速度モデル算出部５８は、所定速度（例えば、代表走行速度）から速度０（停止）まで予め定められた第３加速度で速度を減少させ、速度０をＴ１秒間維持した後、速度０（停止）から所定速度（例えば、代表走行速度）まで予め定められた第４加速度で速度を上昇させ、下流ガイドに到達するまで代表走行速度を維持する速度の時間的な推移を示す速度モデルを作成する。この速度モデルを「信号停止モデル」と呼ぶ。
　（専用区間モデル（最後以外））
　図７は、上流ガイド及び下流ガイドが右左折地点及び交通信号機設置地点のいずれにも該当しないガイド区間の速度モデルの一例を示す図である。図７において横軸は時間を示し、縦軸は速度を示す。具体的には、速度モデル算出部５８は、ガイド区間を通じて所定速度（例えば、代表走行速度）を維持する速度の時間的な推移を示す速度モデルを作成する。この速度モデルを「専用区間モデル（最後以外）」と呼ぶ。専用区間モデル（最後以外）は、例えば、高速道路、自動車専用道路、バイパス道路などの交通信号機が設置されていない道路区間に適用される。
　なお、この速度モデルは、ガイド区間内において速度変化がない。ただし、本ガイド区間の上流に隣接するガイド区間の下流ガイドにおける速度と本ガイド区間における代表走行速度との間に速度の違いによる段差が生じ、速度変化が表現される。同様に、本ガイド区間の下流に隣接するガイド区間の上流ガイドにおける速度と本ガイド区間における代表走行速度との間に速度の違いによる段差が生じ、速度変化が表現される。ただし、処理の過程において、ガイドの前後でほぼ速度変化がない場合も生じ得る。
　（専用区間モデル（最後））
　図８は、上流ガイドが右左折地点及び交通信号機設置地点のいずれにも該当せず、下流ガイドが交通信号機設置地点に該当する速度モデルの一例を示す図である。図８において横軸は時間を示し、縦軸は速度を示す。具体的には、速度モデル算出部５８は、上流ガイドから所定速度（例えば、代表走行速度）を維持し、代表走行速度から速度０（停止）まで予め定められた第５加速度で速度を減少させ、速度０（停止）の状態をＴ３秒間維持する速度の時間的な推移を示す速度モデルを作成する。この速度モデルを「専用区間モデル（最後）」と呼ぶ。専用区間モデル（最後）は、例えば、高速道路、自動車専用道路、バイパス道路などの交通信号機が設置されていない道路から交通信号機が設置された一般道路への切り替わりの道路区間に適用される。
　なお、速度モデル算出部５８は、速度モデルを算出する前に、情報取得部５５が取得した対象車両２のドライバ情報に基づいて、対象車両２の速度を変化させる際の加速度を決定してもよい。速度モデル算出部５８は、決定した加速度に基づいて速度モデルを算出する。具体的には、速度モデル算出部５８は、ドライバ情報に基づいて、右左折モデル（図５）の第１加速度及び第２加速度、信号停止モデル（図６）の第３加速度及び第４加速度、専用区間モデル（最後）（図７）の第５加速度を補正する。例えば、速度モデル算出部５８は、ドライバの属性が男性、２０歳代、又は運転の習熟度が高いことである場合には、第１加速度～第５加速度に予め定められた１以上の係数を乗算することにより、補正前よりも加速度の絶対値を大きくしてもよい。また、速度モデル算出部５８は、ドライバの属性が女性、６０歳代以上、又は運転の習熟度が低いことである場合には、第１加速度～第５加速度に予め定められた１未満の正の係数を乗算することにより、補正前よりも加速度の絶対値を小さくしてもよい。
　また、ドライバの識別情報と係数との関係を示す係数テーブルが記憶装置５２に予め記憶されている場合には、速度モデル算出部５８は、係数テーブルを参照することにより、ドライバの識別情報に対応する係数を決定し、決定した係数を第１加速度～第５加速度にそれぞれ乗算することにより、加速度を補正してもよい。
　また、速度モデル算出部５８は、１つのガイド区間に対して、同一又は異なる種類の複数のモデルを組み合わせることで、当該区間に対する速度モデルを作成することも可能である。
　図９は、複数の速度モデルを組み合わせることにより１つのガイド区間の速度モデルを作成する手順の一例を説明するための図である。図９の（ａ）は、ガイド区間と道路リンクとの関係を示し、ガイド区間を複数のサブ区間に分割した例を示す図である。図９の（ｂ）は、生成された速度モデルを示す図である。
　図９の（ａ）に示すように、１つのガイド区間Ｘは、上流側からリンク端点ＥＸ、ＥＡ、ＥＢ、ＥＣ、ＥＤ、ＥＥ、ＥＹを含むものとする。また、ガイド区間Ｘは、上流ガイドＧＸ及び下流ガイドＧＹを含む。リンク端点ＥＸが上流ガイドＧＸであり、リンク端点ＥＹが下流ガイドＧＹである。図９の（ａ）では、リンク端点を黒色丸印で示している。また、探索経路を太実線で示し、探索経路以外の道路リンクを細実線で示している。
　上流ガイドＧＸ（リンク端点ＥＸ）及び下流ガイドＧＹ（リンク端点ＥＹ）の各々は、交通信号機設置地点であるとする。また、リンク端点ＥＡ、ＥＢ、ＥＣ、ＥＤ、ＥＥの各々は、交通信号機設置地点ではあるが、ガイドとしては設定されなかった地点であるとする。例えば、リンク端点ＥＡ、ＥＢ、ＥＣ、ＥＤ、ＥＥの各々は、ガイドとして設定される対象の交差点（例えば、特定の種類の交通信号機が設置されている交差点）に該当しない交差点である。
　速度モデル算出部５８は、ガイド区間Ｘの区間長が所定の距離閾値よりも大きい場合に、ガイド区間Ｘをサブ区間に分割する。例えば、速度モデル算出部５８は、リンク端点ＥＡ、ＥＢ、ＥＣ、ＥＤ、ＥＥの中で、ガイド区間Ｘの中点に最も近いリンク端点ＥＣの位置でガイド区間Ｘを上流側のサブ区間ＳＡと下流側のサブ区間ＳＢに分割する。このような処理により、ガイド区間Ｘを距離閾値以下の区間長を有するサブ区間ＳＡ、ＳＢに分割することができる。
　速度モデル算出部５８は、図９の（ｂ）に示すように、ガイド区間Ｘに対して、複数（ここでは、２つ）の速度モデルを組み合わせた速度モデルを作成する。つまり、速度モデル算出部５８は、サブ区間ＳＡに対して１つの速度モデルを適用し、サブ区間ＳＢに対して１つの速度モデルを適用した新たな速度モデルを作成する。なお、代表走行速度はガイド区間単位で算出されるため、サブ区間ＳＡに対する速度モデルとサブ区間ＳＢに対する速度モデルの代表走行速度は同じである。ただし、サブ区間単位の速度モデルを組み合わせる場合には、サブ区間単位で代表走行速度を算出するようにしてもよい。これにより、長距離のガイド区間の速度モデルを１つの代表走行速度で規定する場合に比べ、精度よく走行エネルギーを推定することができる。
　例えば、このように、１つのガイド区間の速度モデルを複数のサブ区間の速度モデルで規定することにより、対象車両２の走行挙動を簡易な方法でより正確に表すことができる。これにより、精度よく走行エネルギーを推定することができる。
　なお、速度モデル算出部５８は、サブ区間の区間長が距離閾値よりも大きい場合には、ガイド区間Ｘをサブ区間に分割するリンク端点を新たに選びなおして、最終的に生成されるサブ区間の区間長が距離閾値以下となるように、ガイド区間Ｘを分割してもよい。
　図１０は、複数の速度モデルを組み合わせることにより１つのガイド区間の速度モデルを作成する手順の一例を説明するための図である。図１０の（ａ）は、ガイド区間と道路リンクとの関係を示し、ガイド区間を複数のサブ区間に分割した例を示す図である。図１０の（ｂ）は、ガイド区間と道路リンクとの関係を示し、ガイド区間を複数のサブ区間に分割した他の例を示す図である。図１０の（ｃ）は、生成された速度モデルを示す図である。
　図１０の（ａ）及び（ｂ）に示すガイド区間Ｘ、上流ガイドＧＸ、下流ガイドＧＹ、及びリンク端点ＥＸ、ＥＡ、ＥＢ、ＥＣ、ＥＤ、ＥＥ、ＥＹは、図９の（ａ）に示したものと同じであるものとする。
　図１０の（ａ）に示すように、速度モデル算出部５８は、ガイド区間Ｘの区間長が所定の距離閾値よりも大きい場合に、ガイド区間Ｘをサブ区間に分割する。例えば、図９の（ａ）を参照して説明したのと同様に、速度モデル算出部５８は、リンク端点ＥＡ、ＥＢ、ＥＣ、ＥＤ、ＥＥの中で、ガイド区間Ｘの中点に最も近いリンク端点ＥＣの位置でガイド区間Ｘを上流側のサブ区間ＳＡと下流側のサブ区間ＳＢに分割する。
　しかしながら、サブ区間ＳＡ及びサブ区間ＳＢの少なくとも一方の区間長が距離閾値よりも大きかったとする。この場合、速度モデル算出部５８は、ガイド区間Ｘをさらに多くのサブ区間に分割する。
　例えば、図１０の（ｂ）に示すように、速度モデル算出部５８は、ガイド区間Ｘの分割数を２から３に変更し、ガイド区間Ｘを３つのサブ区間ＳＡ、ＳＢ、ＳＣに分割する。具体的には、速度モデル算出部５８は、ガイド区間Ｘを各区間長が等距離となるように３分割するための２つの分割点に最も近いリンク端点をリンク端点ＥＡ、ＥＢ、ＥＣ、ＥＤ、ＥＥの中から選択する。ここでは、リンク端点ＥＢ、ＥＤが選択されたものとする。速度モデル算出部５８は、リンク端点ＥＢ、ＥＤの位置でガイド区間Ｘを分割し、サブ区間ＳＡ、ＳＢ、ＳＣを生成する。
　速度モデル算出部５８は、サブ区間ＳＡ、ＳＢ、ＳＣの少なくとも１つの区間長が距離閾値よりも大きい場合には、すべてのサブ区間の区間長が距離閾値以下となるまでガイド区間Ｘの分割数を１つずつ増やし、上記と同様の処理を繰り返し実行する。ただし、速度モデル算出部５８は、すべてのリンク端点ＥＡ、ＥＢ、ＥＣ、ＥＤ、ＥＥの位置でガイド区間Ｘを分割しても距離閾値よりも大きい区間長のサブ区間が含まれる場合には、その時点でガイド区間Ｘの分割処理を終了する。
　ここでは、サブ区間ＳＡ、ＳＢ、ＳＣのすべての区間長が距離閾値以下であるとする。速度モデル算出部５８は、図１０の（ｃ）に示すように、ガイド区間Ｘに対して、複数（ここでは、３つ）の速度モデルを組み合わせた速度モデルを作成する。つまり、速度モデル算出部５８は、サブ区間ＳＡに対して１つの速度モデルを適用し、サブ区間ＳＢに対して１つの速度モデルを適用し、サブ区間ＳＣに対して１つの速度モデルを適用した新たな速度モデルを作成する。なお、代表走行速度はガイド区間単位で算出されるため、サブ区間ＳＡ、ＳＢ、ＳＣに対する速度モデルの代表走行速度は同じである。ただし、サブ区間単位の速度モデルを組み合わせる場合には、サブ区間単位で代表走行速度を算出するようにしてもよい。これにより、長距離のガイド区間の速度モデルを１つの代表走行速度で規定する場合に比べ、精度よく走行エネルギーを推定することができる。
　図１０に示した例では、サブ区間の区間長が距離閾値よりも大きい場合に、それまでに作成したサブ区間を無視して新たにサブ区間を設定した。これに対し、サブ区間の区間長が距離閾値よりも大きい場合に、それまでに作成したサブ区間を利用して新たにサブ区間を設定してもよい。
　図１１は、複数の速度モデルを組み合わせることにより１つのガイド区間の速度モデルを作成する手順の一例を説明するための図である。図１１の（ａ）は、ガイド区間と道路リンクとの関係を示し、ガイド区間を複数のサブ区間に分割した例を示す図である。図１１の（ｂ）は、ガイド区間と道路リンクとの関係を示し、ガイド区間を複数のサブ区間に分割した他の例を示す図である。図１１の（ｃ）は、生成された速度モデルを示す図である。
　図１１の（ａ）に示すように、１つのガイド区間Ｘは、上流側からリンク端点ＥＸ、ＥＡ、ＥＢ、ＥＣ、ＥＤ、ＥＹを含むものとする。また、ガイド区間Ｘは、上流ガイドＧＸ及び下流ガイドＧＹを含む。リンク端点ＥＸが上流ガイドＧＸであり、リンク端点ＥＹが下流ガイドＧＹである。図１１の（ａ）では、リンク端点を黒色丸印で示している。また、探索経路を太実線で示し、探索経路以外の道路リンクを細実線で示している。
　図１１の（ａ）に示すように、速度モデル算出部５８は、ガイド区間Ｘの区間長が所定の距離閾値よりも大きい場合に、ガイド区間Ｘをサブ区間に分割する。例えば、速度モデル算出部５８は、リンク端点ＥＡ、ＥＢ、ＥＣ、ＥＤの中で、ガイド区間Ｘの中点に最も近いリンク端点ＥＣの位置でガイド区間Ｘを上流側のサブ区間ＳＡと下流側のサブ区間ＳＢに分割する。
　ここで、サブ区間ＳＡの区間長は距離閾値以下であるとする。また、サブ区間ＳＢの区間長は距離閾値よりも大きいとする。この場合、速度モデル算出部５８は、サブ区間ＳＡをガイド区間Ｘのサブ区間として決定し、サブ区間ＳＢをさらに２つのサブ区間に分割する。サブ区間ＳＢを分割可能なリンク端点はリンク端点ＥＤしかない。このため、速度モデル算出部５８は、リンク端点ＥＤの位置でサブ区間ＳＢをサブ区間ＳＢ１とサブ区間ＳＢ２とに分割する。なお、速度モデル算出部５８は、サブ区間ＳＢを分割可能なリンク端点が複数存在する場合には、サブ区間ＳＢの中点に最も近いリンク端点の位置でサブ区間ＳＢを２つのサブ区間に分割するようにしてもよい。このような処理を、すべてのサブ区間の区間長が距離閾値以下となるまで繰り返し実行する。ただし、速度モデル算出部５８は、距離閾値よりも大きい区間長のサブ区間にリンク端点が含まれない場合には、その時点で当該サブ区間の分割処理を終了する。
　ここでは、サブ区間ＳＡ、ＳＢ１、ＳＢ２のすべての区間長が距離閾値以下であるとする。速度モデル算出部５８は、図１１の（ｃ）に示すように、ガイド区間Ｘに対して、複数（ここでは、３つ）の速度モデルを組み合わせた速度モデルを作成する。つまり、速度モデル算出部５８は、サブ区間ＳＡに対して１つの速度モデルを適用し、サブ区間ＳＢ１に対して１つの速度モデルを適用し、サブ区間ＳＢ２に対して１つの速度モデルを適用した新たな速度モデルを作成する。なお、代表走行速度はガイド区間単位で算出されるため、サブ区間ＳＡ、ＳＢ１、ＳＢ２に対する速度モデルの代表走行速度は同じである。ただし、サブ区間単位の速度モデルを組み合わせる場合には、サブ区間単位で代表走行速度を算出するようにしてもよい。これにより、長距離のガイド区間の速度モデルを１つの代表走行速度で規定する場合に比べ、精度よく走行エネルギーを推定することができる。
　再び図４を参照して、総重量取得部５９は、情報取得部５５が車載装置３から取得した対象車両２の搭乗者人数情報、積載量情報、及び識別情報に基づいて、対象車両２の総重量を算出する。具体的には、総重量取得部５９は、記憶装置５２に記憶されている車種情報テーブルを参照して、対象車両２の識別情報から、対象車両２の車種情報を特定する。また、総重量取得部５９は、記憶装置５２に記憶されている固有情報テーブルを参照して、特定した対象車両２の車種情報から、対象車両２の車両重量を特定する。
　また、総重量取得部５９は、対象車両２の搭乗者人数情報から、搭乗者の重量を推定する。例えば、搭乗者の人数として、大人二人、子供二人が入力された場合には、（大人重量×２＋子供重量×２）を搭乗者の重量として推定する。ここで、大人重量及び子供重量は、予め設定された大人及び子供の平均的な重量を示す。なお、大人重量又は子供重量は、性別又は年齢を考慮して重量を定められていてもよい。この場合、搭乗者人数情報に搭乗者の性別又は年齢が含まれ、当該性別又は年齢に対応した大人重量又は子供重量を利用して搭乗者の重量が推定される。
　総重量取得部５９は、対象車両２の車両重量に、対象車両２の搭乗者の重量と、積載量情報が示す対象車両２の積載量とを加算することにより、対象車両２の総重量を算出する。
　なお、総重量取得部５９は、外部のサーバや車載装置３から対象車両２の総重量を取得する構成であってもよい。
　走行エネルギー推定部６０は、対象車両２の探索経路走行時の走行エネルギー（消費電力量）及び電費（単位距離当たりの消費電力量：すなわち、単位距離当たりの走行エネルギーと同じ。）を推定する。
　具体的には、走行エネルギー推定部６０は、車種情報テーブルを参照して、経路探索要求が示す対象車両２の識別情報から対象車両２の車種情報を特定する。また、走行エネルギー推定部６０は、固有情報テーブルを参照して、対象車両２の車種情報から、対象車両２の固有情報を特定する。特定した固有情報の詳細については後述する。
　走行エネルギー推定部６０は、対象車両２の固有情報と、速度モデル算出部５８が算出した速度モデルと、総重量取得部５９が算出した対象車両２の総重量と、情報取得部５５が取得した交通状況情報とに基づいて、経路探索部５４が探索した探索経路を対象車両２が走行した場合の対象車両２の走行エネルギーＲＥ及び電費ＥＣを、以下の式１～式６に基づいて算出する。なお、式１～式６は一例である。走行エネルギー推定部６０は、式１～式６の代わりに、速度モデル算出部５８が算出した速度モデルを用いて対象車両２の走行エネルギーＲＥ及び電費ＥＣを算出することのできる数式を用いて、対象車両２の走行エネルギーＲＥ及び電費ＥＣを算出してもよい。
　ここで、各変数及び各定数の定義は、以下の通りである。
　　ＥＣ：現在位置から到着地までの電費［Ｗｈ／ｋｍ］
　　ＲＥ：現在位置から到着地までの走行エネルギー［Ｗｈ］
　　Ｄ：現在位置から到着地までの走行距離［ｋｍ］
　　ｔｓ：現在位置の出発時刻（移動開始時刻）
　　ｔｅ：到着地の到着時刻（移動終了時刻）
　　Ｆｒ：転がり抵抗［Ｎ］
　　Ｆｓ：勾配抵抗［Ｎ］
　　Ｆｈ：加速抵抗［Ｎ］
　　Ｆａ：空気抵抗［Ｎ］
　　Ｖ：車速［ｍ／ｓ］
　　η：システム伝達効率［％］
　　Ｃｐ：ＤＣ／ＤＣコンバータ消費電力［Ｗ］
　　ｇ：重力加速度［ｍ／ｓ２］
　　μ：路面の転がり抵抗係数
　　Ｗ：車両の総重量［ｋｇ］
　　θ：勾配
　　ｐ：空気の密度［ｋｇ／ｍ３］
　　Ｃｄ：空気抵抗係数
　　Ａ：正面抵抗面積［ｍ２］
　　α：慣性質量
　　ｄＶ／ｄｔ：車両加速度［ｍ／ｓ２］　
　なお、走行距離Ｄ、移動開始時刻ｔｓ及び移動終了時刻ｔｅについては、経路探索部５４が探索した探索経路から得られる。
　また、車速Ｖは、速度モデル算出部５８が作成した速度モデルが示す予測走行速度である。
　また、車両の総重量Ｗは、総重量取得部５９が算出した対象車両２の総重量である。
　また、システム伝達効率η、ＤＣ／ＤＣコンバータ消費電力Ｃｐ、空気抵抗係数Ｃｄ、正面抵抗面積Ａ、慣性質量αは、対象車両２の固有情報に含まれる。
　また、重力加速度ｇは定数である。
　また、走行エネルギー推定部６０は、探索経路と、交通状況情報と、記憶装置５２に記憶されている地図データベースとに基づいて、勾配ｓｉｎθ及び転がり抵抗係数μを特定する。
　また、走行エネルギー推定部６０は、記憶装置５２に記憶されている空気密度テーブルを参照して、対象車両２の探索経路上の気温から空気密度を推定する。なお、探索経路上の気温は図示しない気象サーバより取得するようにしてもよい。例えば、走行エネルギー推定部６０は、通信部５１を介して経路情報を気象サーバに送信する。気象サーバは、経路情報に基づいて対象車両２の経路が属する地域の気温を特定し、特定した気温を走行エネルギー推定サーバ５に送信する。走行エネルギー推定部６０は、当該気温を受信する。なお、対象車両２に搭載された気温センサにより計測された現在地点の気温を探索経路上の気温としてもよい。また、走行エネルギー推定部６０は、交通状況情報に含まれる気象情報より気温を取得してもよい。
　また、走行エネルギー推定部６０は、速度モデルから車両加速度ｄＶ／ｄｔを取得する。例えば、右左折モデル（図５）における第１加速度及び第２加速度、信号停止モデル（図６）における第３加速度及び第５加速度、専用区間モデル（最後）（図８）における第５加速度を車両加速度ｄＶ／ｄｔとして取得する。
　走行エネルギー推定部６０は、推定した走行エネルギーＲＥ及び電費ＥＣの情報を、通信部５１を介して対象車両２の車載装置３に送信する。
　〔走行エネルギー推定システム１０の処理フロー〕
　図１２は、本開示の実施形態に係る走行エネルギー推定システム１０の処理の一例を示すシーケンス図である。
　なお、図１２には、プローブ車両９の例として車両Ａ及び車両Ｂを示している。ただし、プローブ車両９の台数は２台に限定されるものではなく、実際には数多くのプローブ車両９が存在する。また、図１２には、１台の感知器１を示しているが、感知器１の台数は１台に限定されるものではなく、実際には数多くの感知器１が存在する。
　対象車両２の車載装置３（以下、単に「対象車両２」という）は、対象車両２の搭乗者が入力した対象車両２の到着地の情報を受け付ける（ステップＳ１）。
　対象車両２は、搭乗者が入力した、対象車両２の搭乗者の人数、及び対象車両２の積載量を示す情報を受け付ける（ステップＳ２）。
　対象車両２は、ＧＰＳ受信機４２が定期的に受信するＧＰＳ信号により対象車両２の車両位置を求める（ステップＳ３）。
　対象車両２は、対象車両２の搭乗者が入力した対象車両２のドライバの情報を受け付ける（ステップＳ４）。
　対象車両２は、対象車両２の現在位置、及び対象車両２の到着地を含む経路探索要求を、走行エネルギー推定サーバ５に送信し、走行エネルギー推定サーバ５は、当該経路探索要求を受信する（ステップＳ５）。
　走行エネルギー推定サーバ５は、経路探索要求に基づいて現在位置から到着地までの移動経路を探索する（ステップＳ６）。
　図１３は、走行エネルギー推定サーバ５が探索した探索経路の一例を示す図である。図１３では、地図上に出発地（現在位置）から到着地までの探索経路を実線で示している。
　再び図１２を参照して、車両Ａはプローブ情報を交通情報提供サーバ８に送信し、交通情報提供サーバ８は車両Ａからプローブ情報を受信する（ステップＳ７）。
　車両Ｂはプローブ情報を交通情報提供サーバ８に送信し、交通情報提供サーバ８は車両Ｂからプローブ情報を受信する（ステップＳ８）。プローブ情報の送信処理（ステップＳ７、Ｓ８）は、周期的（定期的）に実行される。
　感知器１は感知情報を交通情報提供サーバ８に定期的に送信し、交通情報提供サーバ８は感知器１から感知情報を受信する（ステップＳ９）。
　走行エネルギー推定サーバ５は経路探索処理（ステップＳ６）で探索した探索経路を示す経路情報を交通情報提供サーバ８に送信し、交通情報提供サーバ８は当該経路情報を受信する（ステップＳ１０）。
　交通情報提供サーバ８は、感知器１から受信した感知情報と走行エネルギー推定サーバ５から受信した経路情報とに基づいて、探索経路上で発生している交通事故内容、渋滞内容等の交通状況を特定する（ステップＳ１１）。
　交通情報提供サーバ８は、車両Ａ及び車両Ｂを含むプローブ車両９から取得したプローブ情報と走行エネルギー推定サーバ５から受信した経路情報とに基づいて、探索経路に含まれる道路区間ごとにプローブ車両９の代表的な走行速度を予測する（ステップＳ１２）。
　交通情報提供サーバ８は、探索経路上の交通事故内容、渋滞内容、急減速発生位置、落下物又は落石位置、信号内容、道路形状、及び交通規則を示す交通状況情報と、探索経路上の道路区間ごとの対象車両２の予測走行速度を示す速度情報とを、走行エネルギー推定サーバ５に送信する。走行エネルギー推定サーバ５は、交通状況情報及び速度情報を交通情報提供サーバ８から受信する（ステップＳ１３）。
　走行エネルギー推定サーバ５は、探索経路を、各々が１又は複数の道路リンクから構成されるガイド区間に分割する（ステップＳ１４）。
　図１４は、図１３に示した探索経路のうち、破線丸印で囲った探索経路の一部分を拡大した図である。例えば、当該探索経路の一部分は、上流側から道路リンクＬ１、Ｌ２、Ｌ３、Ｌ４、Ｌ５、Ｌ６を含む。つまり、対象車両２は、道路リンクＬ１、Ｌ２、Ｌ３、Ｌ４、Ｌ５、Ｌ６の順に走行するものとする。また、対象車両２は、道路リンクＬ３及び道路リンクＬ４を接続するリンク端点Ｅ４において左折するものとする。図１４では、リンク端点を黒色丸印で示している。また、探索経路を太実線で示し、探索経路以外の道路リンクを細実線で示している。
　走行エネルギー推定サーバ５は、リンク端点Ｅ１～Ｅ７がガイドに該当するかを判定する。判定の方法は、上述した通りであり、地図データベースに含まれているガイドの情報を用いてリンク端点がガイドに該当するかを判定してもよいし、交差点タイプ情報等を用いて動的にリンク端点がガイドに該当するかを判定してもよい。
　ここでは、道路リンクＬ１の上流側のリンク端点Ｅ１と、道路リンクＬ３及び道路リンクＬ４を接続するリンク端点Ｅ４と、道路リンクＬ６の下流側のリンク端点Ｅ７とがガイドとして判定されたものとする。
　走行エネルギー推定サーバ５は、判定されたガイドで区切られる区間をガイド区間と決定することにより、探索経路をガイド区間に分割する。このような処理により、例えば、道路リンクＬ１～Ｌ３から構成される区間がガイド区間Ａと決定され、道路リンクＬ４～Ｌ６から構成される区間がガイド区間Ｂと決定される。なお、ガイド区間Ａの上流ガイド、ガイド区間Ａの下流ガイド（ガイド区間Ｂの上流ガイド）、及びガイド区間Ｂの下流ガイドを、それぞれ、ガイドＧ９、ガイドＧ１０及びガイドＧ１１とする。
　図１５は、ガイド区間の分割処理によって探索経路上に設定されたガイドの一例を示す図である。図１５は、図１３に示した探索経路上に設定されたガイドを、ガイド番号を添えた白色丸印で示している。つまり、図１５は、対象車両２が到着地に向かう探索経路を走行する際に、ガイドＧ６からガイドＧ１９を通過することを示している。
　図１６は、ガイド区間の分割処理により生成されるガイド区間のデータを示す図である。図１６に示されるデータは、探索経路上のガイドごとの、進行方位、信号有無、道路種別及びオフセット同期エリアを示す。進行方位は、ガイドにおける対象車両２の進行方位を示す。信号有無は、ガイドにおける交通信号機の有無を示す。道路種別は、ガイド区間の道路種別を示す。オフセット同期エリアは、交通信号機のオフセットが同期しているガイド区間の組（交通信号機の組）を示す。
　進行方位、信号有無及び道路種別は、例えば、地図データベースに含まれる地図情報を参照することにより生成される。オフセット同期エリアは、例えば、信号表示の同期する交通信号機の情報が交差点タイプ情報に含まれている場合には、交差点タイプ情報を参照することにより生成される。
　例えば、ガイドＧ６における進行方位は直進方向であり、当該ガイドには交通信号機が設置されており、ガイドＧ６からガイドＧ７までのガイド区間の道路種別は一般道路である。また、ガイドＧ７における進行方位は直進方向であり、当該ガイドには交通信号機が設置されておらず、ガイドＧ７からガイドＧ８までのガイド区間の道路種別はアンダーパスである。また、ガイドＧ６からガイドＧ９までの道路区間に存在する交通信号機のオフセットは同期しており（オフセット同期エリアＡ）、ガイドＧ１０に存在する交通信号機のオフセットとは異なる（オフセット同期エリアＢ）。
　バイパスの区間には交通信号機が設置されていないためオフセット同期エリアは定義されない。ただし、バイパスの区間であっても道路種別の変化地点、右左折地点、パーキングの入口やバイパスの出口などの道路の分岐地点、パーキングの出口やバイパスの入口などの道路の合流地点などにもガイドが設定される。例えば、ガイドＧ１１は、道路種別が一般道路からバイパスに変化する地点に設けられたガイドである。ガイドＧ１３は、カーブ地点に設けられたガイドである。バイパス走行区間中のガイドＧ１２、Ｇ１４～Ｇ１８は、分岐地点又は合流地点に設けられたガイドである。
　走行エネルギー推定サーバ５は、受信した交通状況情報及び速度情報に基づいて、速度情報が示す予測走行速度を補正する（ステップＳ１５）。
　対象車両２は、ドライバ情報を走行エネルギー推定サーバ５に送信し、走行エネルギー推定サーバ５は、ドライバ情報を対象車両２から受信する（ステップＳ１６）。
　走行エネルギー推定サーバ５は、経路情報、地図データベース、補正後の予測走行速度、及びドライバ情報に基づいて、探索経路上に設けられた複数のガイドの各々を含むガイド区間ごとに、当該ガイド区間における対象車両２の予測走行速度の時間的な推移を示す速度モデルを算出する（ステップＳ１７）。速度モデル算出処理（ステップＳ１７）の詳細については後述する。
　対象車両２は、対象車両２の搭乗者人数情報、積載量情報及び車両識別情報を走行エネルギー推定サーバ５に送信し、走行エネルギー推定サーバ５は、これらの情報を受信する（ステップＳ１８）。
　走行エネルギー推定サーバ５は、搭乗者人数情報、積載量情報、及び識別情報に基づいて、対象車両２の総重量を算出する（ステップＳ１９）。
　走行エネルギー推定サーバ５は、経路情報、速度モデル、交通状況情報、並びに対象車両２の識別情報及び総重量に基づいて、対象車両２の探索経路走行時の走行エネルギー及び電費を推定する（ステップＳ２０）。
　走行エネルギー推定サーバ５は、経路探索処理（ステップＳ６）において探索した対象車両２の経路情報と、推定処理（ステップＳ２０）において推定した走行エネルギー情報及び電費情報とを対象車両２に送信し、対象車両２は、これらの情報を受信する（ステップＳ２１）。
　対象車両２は、走行エネルギー推定サーバ５から受信した経路情報、走行エネルギー情報及び電費情報を、ディスプレイ４５に表示する（ステップＳ２２）。
　図１７は、ディスプレイ４５に表示される経路情報、走行エネルギー情報及び電費情報の一例を示す図である。ディスプレイ４５には、地図上にガイドＧ６からガイドＧ１９を経由して到着地に至るまでの経路が実線で示されるとともに、到着地まで走行した場合の走行エネルギー「Ｘ［Ｗｈ］」及び電費「Ｙ［Ｗｈ／ｋｍ］」が合わせて表示される。
　これにより、図１５に示したような探索経路とともに、走行エネルギー情報及び電費情報をユーザに通知することができる。なお、走行エネルギー推定サーバ５がガイド区間ごとに走行エネルギー及び電費を計算し、対象車両２がガイド区間ごとの走行エネルギー情報及び電費情報を表示するものであってもよい。
　図１８は、速度モデル算出処理（図１２のステップＳ１７）の詳細を示すフローチャートである。速度モデル算出処理は、走行エネルギー推定サーバ５の速度モデル算出部５８により実行される。
　走行エネルギー推定サーバ５は、ガイドごとにステップＳ１０１～Ｓ１１１の処理を繰り返し実行する（ループＡ）。
　つまり、走行エネルギー推定サーバ５は、着目しているガイドを上流ガイドとするガイド区間の道路種別が高速道路か否かを判断する（ステップＳ１０１）。
　道路種別が高速道路ではない場合には（ステップＳ１０１においてＮＯ）、走行エネルギー推定サーバ５は、当該ガイドが右左折地点であるか否かを判断する（ステップＳ１０２）。つまり、走行エネルギー推定サーバ５は、当該ガイドに交通信号機が設置されておらず、進行方位が左折又は右折の場合に、当該ガイドが右左折地点であると判断する。
　ガイドが右左折地点であると判断された場合には（ステップＳ１０２においてＹＥＳ）、走行エネルギー推定サーバ５は、ドライバ情報に基づいて、図５に示した右左折モデルにおける第１加速度及び第２加速度を予測する（ステップＳ１０３）。例えば、上述したように、走行エネルギー推定サーバ５は、ドライバ情報に基づく係数を予め定められた第１加速度及び第２加速度に乗算することにより、第１加速度及び第２加速度を予測する。
　走行エネルギー推定サーバ５は、予測した第１加速度及び第２加速度を用いて図５に示した右左折モデルを算出する（ステップＳ１０４）。例えば、ガイドＧ１０を上流ガイドとするガイド区間の速度モデルが右左折モデルとされる。
　ガイドが右左折地点ではないと判断された場合には（ステップＳ１０２においてＮＯ）、走行エネルギー推定サーバ５は、当該ガイドが交通信号機設置地点であるか否かを判断する（ステップＳ１０５）。
　ガイドが交通信号機設置地点であると判断された場合には（ステップＳ１０５においてＹＥＳ）、走行エネルギー推定サーバ５は、ドライバ情報に基づいて、図６に示した信号停止モデルにおける第３加速度及び第４加速度を予測する（ステップＳ１０６）。例えば、上述したように、走行エネルギー推定サーバ５は、ドライバ情報に基づく係数を予め定められた第３加速度及び第４加速度に乗算することにより、第３加速度及び第４加速度を予測する。
　走行エネルギー推定サーバ５は、予測した第３加速度及び第４加速度を用いて図６に示した信号停止モデルを算出する（ステップＳ１０７）。例えば、ガイドＧ６を上流ガイドとするガイド区間の速度モデルが信号停止モデルとされる。
　ガイドが右左折地点及び交通信号機設置地点のいずれでもない場合（ステップＳ１０５においてＮＯ）又はガイドの道路種別が高速道路である場合には（ステップＳ１０１においてＹＥＳ）、走行エネルギー推定サーバ５は、当該ガイドの下流に位置する隣接するガイドが交通信号機設置地点であるか否かを判断する（ステップＳ１０８）。
　隣接ガイドが交通信号機設置地点でなければ（ステップＳ１０８においてＮＯ）、交通情報提供サーバ８は、図７に示した専用区間モデル（最後以外）を算出する（ステップＳ１０９）。例えば、ガイドＧ１１を上流ガイドとするガイド区間の速度モデルが専用区間モデル（最後以外）とされる。
　隣接ガイドが交通信号機設置地点の場合には（ステップＳ１０８においてＹＥＳ）、交通情報提供サーバ８は、図８に示した専用区間モデル（最後）における第５加速度を予測する（ステップＳ１１０）。例えば、上述したように、走行エネルギー推定サーバ５は、ドライバ情報に基づく係数を予め定められた第５加速度に乗算することにより、第５加速度を予測する。
　走行エネルギー推定サーバ５は、予測した第５加速度を用いて図８に示した専用区間モデル（最後）を算出する（ステップＳ１１１）。例えば、ガイドＧ１８を上流ガイドとするガイド区間の速度モデルが専用区間モデル（最後）とされる。
　なお、走行エネルギー推定サーバ５は、オフセット同期エリアの情報に基づいて、交通信号機設置地点において対象車両２が停止するか否かを予測し、予測結果に基づいて交通信号機設置地点を右左折地点又はそれ以外の地点としてもよい。例えば、走行エネルギー推定サーバ５は、オフセット同期エリアＡに設置された交通信号機のサイクル及びオフセットと、オフセット同期エリアＡの予測旅行時間とに基づいて、オフセット同期エリアＡにおいて対象車両２が赤信号で停止する交通信号機設置地点を予測する。例えば、走行エネルギー推定サーバ５は、オフセット同期エリアＡの予測旅行時間中に、１回の赤信号のサイクル期間が含まれる場合には、オフセット同期エリアＡからランダムに選択した１か所の交通信号機設置地点において赤信号で停止すると予測し、オフセット同期エリアＡに含まれるそれ以外の交通信号機設置地点においては赤信号で停止しないと予測する。
　走行エネルギー推定サーバ５は、赤信号で停止すると予測された交通信号機設置地点以外の交通信号機設置地点の進行方位が右折又は左折の場合には、当該地点を右左折地点とする。また、走行エネルギー推定サーバ５は、赤信号で停止すると予測された交通信号機設置地点以外の交通信号機設置地点の進行方位が直進の場合には、当該地点は右左折地点でも交通信号機設置地点でもないとする。その上で、走行エネルギー推定サーバ５は、図１８に示した処理を実行し、速度モデルを算出する。
　〔速度モデルと実際の走行速度との比較例〕
　図１９は、走行エネルギー推定サーバ５が算出した対象車両２の探索経路走行時の速度モデルに基づく速度変化を示す図である。図２０は、図１９と同じ探索経路を対象車両２が実際に走行した際の速度変化を示す図である。
　図１９及び図２０の横軸は共通する時間を示し、縦軸は速度を示す。例えば、図１９において走行速度が一定の専用区間モデル（最後以外）である走行モデルＧＡ及び走行モデルＧＢが連続して配置されている。これは、対象車両２がバイパスを走行中であることを示している。しかしながら、走行モデルＧＢの速度は走行モデルＧＡの速度よりも大幅に小さく走行モデルＧＡ及び走行モデルＧＢにおいて速度が階段状に変化している。これは、走行モデルＧＢに対応するガイドＧ１３において、カーブのために減速していることを示している。
　図１９及び図２０に示すように、速度モデルが示す対象車両２の速度変化と対象車両２の実際の速度変化とは大局的に見て類似している。走行エネルギー推定サーバ５は、対象車両２の走行速度をモデル化して表現しているため、実際とは数値の大小等が局所的に異なる場合がある。しかしながら、上記のような速度モデル形成によって、より簡明に、エネルギー消費において支配的な加減速の有無が比較的高精度に再現されている。その結果、大局的には走行エネルギーの推定値と実績値とが類似する。このように、本開示によると、比較的簡素な処理で、精度の良い走行エネルギーの推定が可能となる。
　〔実施形態の効果等〕
　以上説明したように、本開示の実施形態によると、探索経路が、速度変化予想地点であるガイドに基づいて１又は複数の道路リンクから構成される１以上の区間に分割される。このため、ガイド区間長は常に道路リンク長以上であることが保証され、かつ、ガイド区間は速度変化予想地点を含むように構成することができる。よって、必要以上に経路を分割することなく、走行エネルギーを高精度に推定可能なガイド区間に探索経路を分割することができる。また、速度モデルは、対象車両２の速度変化予想地点（ガイド）を含むガイド区間ごとに設けられる。このため、当該ガイドにおいて発生する対象車両２の加速又は減速などの速度変化の事象を速度モデルに反映させることができる。このような速度変化の事象が反映された速度モデルに基づいて走行エネルギーを推定することにより、電気自動車である対象車両２の経路走行時の走行エネルギーを高精度で推定することができる。
　また、カーナビゲーションシステムなどの経路案内システムは、通常、車両の速度変化が予想される地点の上流において音声等によりドライバに当該地点の案内（通知）を行う。このため、このような地点（ガイド）を含むように区間を分割することにより、対象車両２の経路走行時の走行エネルギーを高精度で推定することができる。
　また、交通信号機設置地点においては、対象車両２の減速、停止及び加速の事象が連続的に発生する。このため、このような事象をモデル化した速度モデル（図６の信号停止モデル）を利用することにより、走行エネルギーを高精度で推定することができる。
　また、信号停止モデルは、交通信号機が設置されたガイドを含むガイド区間における対象車両２の速度変化の事象を一般化してモデル化したものである。このため、簡易な方法で走行エネルギーを推定することができる。
　また、速度モデルは、例えば、ガイド区間や道路リンクを走行する車両の平均速度などの統計的に算出された代表走行速度を用いて算出される。このため、実際の走行速度に即した速度モデルを算出することができるため、走行エネルギーを高精度で推定することができる。
　また、規制情報（例えば、交通状況情報）に基づいて、速度モデルを算出する際に用いられる各速度が補正される。このため、規制情報を考慮した速度モデルを算出することができるため、走行エネルギーを高精度で推定することができる。
　また、交通信号機の信号表示が同期した（例えば、信号表示のオフセットが同期した）複数の交通信号機設置地点を各々含む複数のガイド区間において、信号表示を規定するパラメータ（交通信号機のサイクル及びオフセット）に基づいて、赤信号による停止が予定される地点を含むガイド区間を決定することができる。これにより、信号表示が同期した複数の交通信号機のうち、停止する予定の交通信号機の設置地点を推測することができる。このため、停止する予定の交通信号機設置地点においてのみ当該地点で停止する速度モデルを算出し、停止する予定のない交通信号機設置地点においては当該地点を停止せずに通過する速度モデルを算出することができる。これにより、走行エネルギーを高精度で推定することができる。
　また、右左折地点においては、対象車両２の減速及び加速の事象が連続的に発生する。このため、このような事象をモデル化した速度モデル（図５の右左折モデル）を利用することにより、走行エネルギーを高精度で推定することができる。
　また、右左折モデルは、右左折地点を含むガイド区間における対象車両２の速度変化の事象を一般化してモデル化したものである。このため、簡易な方法で走行エネルギーを推定することができる。
　また、道路の種別が変化する地点、又は道路の合流地点もしくは分岐地点などのように、当該地点の走行において注意を払う必要があり、対象車両２の走行に影響を及ぼす可能性のある地点であって、当該地点通過時には急激な加速又は減速が発生する可能性の高い地点を含むガイド区間における走行速度の変化の事象を一般化してモデル化することができる（図７の専用区間モデル（最後以外）、図８の専用区間モデル（最後））。このため、簡易な方法で走行エネルギーを推定することができる。
　また、ガイド区間の終端において交通信号機により停止する場合には、対象車両２の減速及び停止が連続的に発生する。このため、当該ガイド区間における対象車両２の速度変化の事象を一般化してモデル化することができる（図８の専用区間モデル（最後））。これにより、簡易な方法で走行エネルギーを推定することができる。
　また、規制情報は、対象車両２の走行時に開催されるイベントの情報、道路の走行を規制する情報、気象情報、渋滞情報、旅行時間情報、及び地図情報の少なくとも１つを含む。このため、各種の具体的な規制情報を考慮して速度モデルを算出する際の各速度を補正することができる。よって、より正確な速度モデルを算出することができる。
　また、一般道路と高速道路とでは加減速又は停止の回数や走行速度等が異なるため、これらを考慮して速度モデルを算出することができる。
　また、高速道路には信号が存在しないため、図７の専用区間モデル（最後以外）を算出することにより、走行エネルギーを高精度で推定することができる。
　また、一般道路においては、交通信号機設置地点、右左折地点及びそれ以外の地点のすべての地点が存在するため、これらのうちのいずれかの地点を想定して速度モデルを算出することにより、走行エネルギーを高精度で推定することができる。
　また、ドライバ情報に基づいて速度モデルを変化させる際の加速度が決定される。運転に慎重なドライバは、一般的に急加速及び急減速をあまり行わずに低加速度で走行するなどのように、ドライバによって、対象車両２の停止時及び走行開始時の加速度が異なる。このようなドライバの特性に応じた加速度に基づく速度モデルを算出することにより、ドライバごとに走行エネルギーを高精度で推定することができる。
　また、探索経路は、対象車両２の移動距離を最小化する経路として算出される。このため、例えば、出発地から到着地までの移動距離が最小となる経路を対象車両２が走行する際の走行エネルギーを高精度で推定することができる。
　なお、走行エネルギー推定サーバ５の経路探索部５４は、対象車両２の複数の経路のうち、走行エネルギー推定部６０が推定した走行エネルギーに基づいて、１つの経路を選択してもよい。
　つまり、経路探索部５４は、複数の条件（例えば、高速道路の使用の有無）のそれぞれに基づいて移動距離が最小の探索経路が複数求められている場合や、移動距離が最小のものから順に所定個数の探索経路が求められている場合や、他の基準（例えば、移動時間優先）により複数の探索経路が求められている場合には、それら複数の探索経路から、走行エネルギー推定部６０が推定した走行エネルギーに基づいての１つの探索経路（例えば、走行エネルギー最小の探索経路）を選択してもよい。また、探索経路の選択はユーザが行ってもよい。例えば、走行エネルギー最小の経路が移動時間最小とは限らない。このため、ユーザは、移動時間と走行エネルギーとを比較考量して、許容できる移動時間の範囲内で走行エネルギーが最小となる経路を選択してもよい。
　このように、複数の経路の中から出発地から到着地までの走行エネルギーが最小となる経路を対象車両の移動経路として選択することができる。これにより、環境問題に配慮した対象車両の走行が可能となる。
　なお、上述の通り、走行エネルギーは、走行エネルギー（消費電力量）そのもの、及び単位距離当たりの走行エネルギー（消費電力量）の少なくとも一方のことである。
　また、速度モデル算出部５８は、速度変化予想地点における対象車両の進行方位及び交通信号機の有無を考慮して、１又は複数の道路リンクから構成されるガイド区間ごとに適切な速度モデルを取得することができる。例えば、交通信号機の設置地点においては、交通信号機による停止による速度変化をモデル化した速度モデルを取得することができる。また、交通信号機は設置されていないが進行方位が変化する地点においては、進行方位の変化による速度変化をモデル化した速度モデルを取得することができる。
　本発明者は、ガイド区間を利用した走行エネルギーの推定において、進行方位及び交通信号機の有無が速度モデルを選択する上で重要であることを見出した。つまり、本開示の実施形態によると、１以上の道路リンクを有するガイド区間の単位で対象車両の速度を速度モデルとしてモデル化できる。このため、例えば、市街地などのように距離の短い道路リンクが連続的に接続された場所を対象車両が走行する場合であっても、走行エネルギーに最も影響する加減速が発生する距離の単位で走行エネルギーを推定することが可能となる。つまり、区間の単位（距離の単位）を細分化しすぎることなく走行エネルギーを推定することができる。また、進行方位及び交通信号機の有無に基づいて対象車両の走行速度を速度モデルで表現しているため、走行エネルギーに最も影響する加減速を簡便な方法で適切に表現することができる。これにより、少ないパラメータでモデル化された速度モデルに基づいて、走行エネルギーを精度よく推定することができる。
　［変形例］　以上、本開示の実施形態に係る走行エネルギー推定システム１０について説明したが、本開示は、この実施形態に限定されるものではない。
　たとえば、上述の実施形態では、対象車両２の現在位置を対象車両２の出発地としたが、対象車両２の出発地をユーザが入力するようにしてもよい。
　また、走行エネルギー推定サーバ５の走行エネルギー推定部６０は、ドライバ情報に基づいて車両加速度を推定することとしたが、この処理は実行しなくてもよい。つまり、走行エネルギー推定部６０は、予め定められた車両加速度を用いて速度モデルを算出してもよい。
　また、走行エネルギー推定サーバ５は、到着地までの経路を探索するいわゆるカーナビゲーションシステムとしての機能を有することとしたが、走行エネルギー推定サーバ５は、その他の目的で経路を探索する機能を有していてもよい。その他の目的で経路が探索された場合であっても、同様に対象車両２が探索経路を走行する際の走行エネルギーが推定される。
　［付記］
　上記の各装置を構成する構成要素の一部又は全部は、１又は複数のシステムＬＳＩなどの半導体装置から構成されていてもよい。
　また、上記したコンピュータプログラムを、コンピュータ読取可能な非一時的な記録媒体、例えば、ＨＤＤ、ＣＤ－ＲＯＭ、半導体メモリなどに記録して流通させてもよい。また、コンピュータプログラムを、電気通信回線、無線又は有線通信回線、インターネットを代表とするネットワーク、データ放送等を経由して伝送して流通させてもよい。また、上記各装置は、複数のコンピュータ又は複数のプロセッサにより実現されてもよい。
　また、上記各装置の一部又は全部の機能がクラウドコンピューティングによって提供されてもよい。つまり、各装置の一部又は全部の機能がクラウドサーバにより実現されていてもよい。さらに、上記実施形態及び上記変形例の少なくとも一部を任意に組み合わせてもよい。
　今回開示された実施形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本開示の範囲は、上記した意味ではなく、請求の範囲によって示され、請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
　上述の実施形態において、走行エネルギー推定部６０は、走行エネルギー及び単位距離当たりの走行エネルギー（電費）のうちの少なくとも１つを推定してもよく、特に電費のみを推定してもよい。電費の単位は単位距離当たりの走行エネルギー（消費電力量）であり、電費は広義の走行エネルギーに含まれるからである。
１　　　　感知器
２　　　　対象車両
３　　　　車載装置
４　　　　基地局
５　　　　走行エネルギー推定サーバ
７　　　　ネットワーク
８　　　　交通情報提供サーバ
９　　　　プローブ車両
１０　　　走行エネルギー推定システム
３０　　　制御部
３１　　　入力データ受付部
３２　　　経路探索要求部
３３　　　情報提供部
３４　　　情報取得部
３５　　　表示制御部
３６　　　電費取得部
３７　　　表示制御部
４０　　　通信部
４１　　　記憶装置
４２　　　ＧＰＳ受信機
４３　　　車速センサ
４４　　　ジャイロセンサ
４５　　　ディスプレイ
４６　　　入力装置
４７　　　バス
５０　　　制御部
５１　　　通信部
５２　　　記憶装置
５３　　　バス
５４　　　経路探索部（経路取得部）
５５　　　情報取得部
５６　　　経路分割部
５７　　　速度補正部
５８　　　速度モデル算出部（速度モデル取得部）
５９　　　総重量取得部
６０　　　走行エネルギー推定部
８０　　　制御部
８１　　　通信部
８２　　　記憶装置
８３　　　プローブ情報取得部
８４　　　感知情報取得部
８５　　　交通状況特定部
８６　　　走行速度予測部
８７　　　バス

Claims (28)

  1. 　電気自動車である対象車両が走行する予定の道路リンクから構成される経路を取得する経路取得部と、
    　前記経路を、前記対象車両の走行速度の変化が予想される速度変化予想地点を含む区間であって、各々が１又は複数の前記道路リンクから構成される１以上の前記区間に分割する経路分割部と、
    　前記区間ごとに、前記対象車両の走行速度の時間的な推移を示す速度モデルを取得する速度モデル取得部と、
    　前記区間ごとに取得された前記速度モデルに基づいて、前記対象車両の前記経路走行時の走行エネルギーを推定する走行エネルギー推定部とを備える、走行エネルギー推定装置。
  2. 　前記速度変化予想地点は、前記対象車両のドライバに対する前記経路の案内を通知する対象とされる地点を含む、請求項１に記載の走行エネルギー推定装置。
  3. 　前記速度変化予想地点は、交通信号機設置地点を含む、請求項１又は請求項２に記載の走行エネルギー推定装置。
  4. 　前記速度モデル取得部は、赤信号による停止が予定される交通信号機設置地点を含む前記区間において、前記対象車両が停止の後に発進することを表す第１の速度モデルを算出する、請求項３に記載の走行エネルギー推定装置。
  5. 　前記第１の速度モデルは、前記対象車両が第１速度から速度０まで減速した後に速度０を所定時間維持し、当該維持の後に速度０から第２速度まで加速することを表す、請求項４に記載の走行エネルギー推定装置。
  6. 　前記第１速度及び前記第２速度の少なくとも一方は、前記区間を走行する車両の代表走行速度を示す、請求項５に記載の走行エネルギー推定装置。
  7. 　前記対象車両の前記経路の走行を規制する規制情報に基づいて、前記第１速度及び前記第２速度の少なくとも一方を補正する速度補正部をさらに備える、請求項５又は請求項６に記載の走行エネルギー推定装置。
  8. 　前記速度モデル取得部は、交通信号機の信号表示が同期した複数の交通信号機設置地点を各々含む複数の区間において、前記信号表示を規定するパラメータに基づいて、赤信号による停止が予定される交通信号機設置地点を含む区間を決定する、請求項４から請求項７のいずれか１項に記載の走行エネルギー推定装置。
  9. 　前記速度変化予想地点は、前記対象車両が右折又は左折する右左折地点を含む、請求項１から請求項８のいずれか１項に記載の走行エネルギー推定装置。
  10. 　前記速度モデル取得部は、前記右左折地点を含む前記区間において、前記対象車両の減速及び加速を表す第２の速度モデルを算出する、請求項９に記載の走行エネルギー推定装置。
  11. 　前記第２の速度モデルは、前記対象車両が第３速度から第４速度まで減速した後に、第４速度から第５速度まで加速することを表す、請求項１０に記載の走行エネルギー推定装置。
  12. 　前記第３速度及び前記第５速度の少なくとも一方は、前記区間を走行する車両の代表走行速度を示す、請求項１１に記載の走行エネルギー推定装置。
  13. 　前記対象車両の前記経路の走行を規制する規制情報に基づいて、前記第３速度、前記第４速度、及び前記第５速度のいずれかを補正する速度補正部をさらに備える、請求項１１又は請求項１２に記載の走行エネルギー推定装置。
  14. 　前記速度モデル取得部は、交通信号機設置地点及び前記対象車両が右折又は左折する右左折地点のいずれにも該当しない速度変化予想地点を含む前記区間において、前記対象車両の速度が第６速度を維持する速度の時間的な推移を含む第３の速度モデルを算出する、請求項１から請求項１２のいずれか１項に記載の走行エネルギー推定装置。
  15. 　前記速度モデル取得部は、前記交通信号機設置地点及び前記対象車両が右折又は左折する前記右左折地点のいずれにも該当しない前記速度変化予想地点を含む前記区間において、当該区間の終端が交通信号機設置地点である場合には、前記対象車両が前記終端において停止することを表す前記第３の速度モデルを算出する、請求項１４に記載の走行エネルギー推定装置。
  16. 　前記第３の速度モデルは、前記対象車両が、前記区間の終端までに前記第６速度から速度０まで減速した後に速度０を所定時間維持することを表す、請求項１５に記載の走行エネルギー推定装置。
  17. 　前記第６速度は、前記区間を走行する車両の代表走行速度を示す、請求項１６に記載の走行エネルギー推定装置。
  18. 　前記対象車両の前記経路の走行を規制する規制情報に基づいて、前記第６速度を補正する速度補正部をさらに備える、請求項１７に記載の走行エネルギー推定装置。
  19. 　前記規制情報は、前記対象車両の走行時に開催されるイベントの情報、道路の走行を規制する情報、気象情報、渋滞情報、旅行時間情報、及び地図情報の少なくとも１つを含む、請求項７、請求項１３及び請求項１８のいずれか１項に記載の走行エネルギー推定装置。
  20. 　前記速度モデル取得部は、前記区間ごとに、当該区間に含まれる道路の種別に応じた前記速度モデルを算出する、請求項１から請求項１０のいずれか１項に記載の走行エネルギー推定装置。
  21. 　前記速度モデル取得部は、高速道路を含む前記区間において、前記第３の速度モデルを算出する、請求項１４から請求項１９のいずれか１項に記載の走行エネルギー推定装置。
  22. 　前記速度モデル取得部は、一般道路を含む前記区間において、前記第１の速度モデルを算出する、請求項４から請求項８のいずれか１項に記載の走行エネルギー推定装置。
  23. 　前記速度モデル取得部は、前記対象車両のドライバに応じて、前記対象車両の速度を変化させる際の加速度を決定し、決定した前記加速度に基づいた前記対象車両の走行速度の時間的な推移を示す前記速度モデルを取得する、請求項１から請求項２２のいずれか１項に記載の走行エネルギー推定装置。
  24. 　前記経路取得部は、第１地点から第２地点までの前記対象車両の移動距離を最小化する経路を、前記対象車両の走行する予定の経路として算出する、請求項１から請求項２３のいずれか１項に記載の走行エネルギー推定装置。
  25. 　前記経路取得部は、第１地点から第２地点までの前記対象車両の複数の経路のうち、前記走行エネルギー推定部が推定した前記走行エネルギーに基づいて、１つの前記経路を選択する、請求項１から請求項２３のいずれか１項に記載の走行エネルギー推定装置。
  26. 　前記速度モデル取得部は、前記速度変化予想地点における前記対象車両の進行方位及び交通信号機の有無の少なくとも一方に基づいて、当該速度変化予想地点を含む前記区間の速度モデルを取得する、請求項１から請求項２５のいずれか１項に記載の走行エネルギー推定装置。
  27. 　走行エネルギー推定装置が、電気自動車である対象車両が走行する予定の道路リンクから構成される経路を取得するステップと、
    　前記走行エネルギー推定装置が、前記経路を、前記対象車両の走行速度の変化が予想される速度変化予想地点を含む区間であって、各々が１又は複数の前記道路リンクから構成される１以上の前記区間に分割するステップと、
    　前記走行エネルギー推定装置が、前記区間ごとに、前記対象車両の走行速度の時間的な推移を示す速度モデルを取得するステップと、
    　前記走行エネルギー推定装置が、前記区間ごとに取得された前記速度モデルに基づいて、前記対象車両の前記経路走行時の走行エネルギーを推定するステップとを含む、走行エネルギー推定方法。
  28. 　コンピュータを、
    　電気自動車である対象車両が走行する予定の道路リンクから構成される経路を取得する経路取得部、
    　前記経路を、前記対象車両の走行速度の変化が予想される速度変化予想地点を含む区間であって、各々が１又は複数の前記道路リンクから構成される１以上の前記区間に分割する経路分割部、
    　前記区間ごとに、前記対象車両の走行速度の時間的な推移を示す速度モデルを取得する速度モデル取得部、及び、
    　前記区間ごとに取得された前記速度モデルに基づいて、前記対象車両の前記経路走行時の走行エネルギーを推定する走行エネルギー推定部として機能させるための、コンピュータプログラム。
PCT/JP2023/017797 2022-05-23 2023-05-11 走行エネルギー推定装置、走行エネルギー推定方法、及びコンピュータプログラム WO2023228772A1 (ja)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2022083504 2022-05-23
JP2022-083504 2022-05-23

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2023228772A1 true WO2023228772A1 (ja) 2023-11-30

Family

ID=88919120

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2023/017797 WO2023228772A1 (ja) 2022-05-23 2023-05-11 走行エネルギー推定装置、走行エネルギー推定方法、及びコンピュータプログラム

Country Status (1)

Country Link
WO (1) WO2023228772A1 (ja)

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001183150A (ja) * 1999-10-15 2001-07-06 Nissan Motor Co Ltd 走行パターン生成装置
JP2007170864A (ja) * 2005-12-19 2007-07-05 Fujitsu Ten Ltd 車両走行支援装置，交通指示機の通行／停止指示状態予測方法および待ち時間予測方法ならびに車両走行支援システム
JP2009067350A (ja) * 2007-09-18 2009-04-02 Aisin Aw Co Ltd 車両消費エネルギ推定装置、車両消費エネルギ推定方法及びコンピュータプログラム
JP2014163796A (ja) * 2013-02-25 2014-09-08 Clarion Co Ltd 車両用情報システム、車載装置、サーバ装置
JP2015018392A (ja) * 2013-07-10 2015-01-29 住友電気工業株式会社 電気自動車用情報の推定装置、経路探索システム、及びコンピュータプログラム
US20220153272A1 (en) * 2020-11-17 2022-05-19 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Traveling control apparatus, traveling control method, and non-transitory storage medium

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001183150A (ja) * 1999-10-15 2001-07-06 Nissan Motor Co Ltd 走行パターン生成装置
JP2007170864A (ja) * 2005-12-19 2007-07-05 Fujitsu Ten Ltd 車両走行支援装置，交通指示機の通行／停止指示状態予測方法および待ち時間予測方法ならびに車両走行支援システム
JP2009067350A (ja) * 2007-09-18 2009-04-02 Aisin Aw Co Ltd 車両消費エネルギ推定装置、車両消費エネルギ推定方法及びコンピュータプログラム
JP2014163796A (ja) * 2013-02-25 2014-09-08 Clarion Co Ltd 車両用情報システム、車載装置、サーバ装置
JP2015018392A (ja) * 2013-07-10 2015-01-29 住友電気工業株式会社 電気自動車用情報の推定装置、経路探索システム、及びコンピュータプログラム
US20220153272A1 (en) * 2020-11-17 2022-05-19 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Traveling control apparatus, traveling control method, and non-transitory storage medium

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11880206B2 (en) Power management, dynamic routing and memory management for autonomous driving vehicles
US11847908B2 (en) Data processing for connected and autonomous vehicles
CN110546695B (zh) 用于交通灯的信号相位和定时的综合管理的方法、装置和计算机程序产品
JP5900454B2 (ja) 車両用車線案内システム及び車両用車線案内方法
CN105091892B (zh) 车辆用能量管理装置
KR101231515B1 (ko) 주행경로의 연료량 계산 시스템 및 그 방법
EP3555569A1 (en) Vehicle route guidance
CN107490384B (zh) 一种基于城市路网的最优静态路径选择方法
CN102243811B (zh) 车辆导航系统及推荐路径检索方法
JP6438108B2 (ja) 安全速度情報生成装置、安全速度生成方法、及びプログラム
JP2004282848A (ja) 走行速度パターン推定装置及び方法
Anya et al. Application of AIMSUN microsimulation model to estimate emissions on signalized arterial corridors
JP2010107459A (ja) カーナビゲーション装置およびカーナビゲーション方法
Awal et al. An efficient cooperative lane-changing algorithm for sensor-and communication-enabled automated vehicles
US11618455B2 (en) Driving data used to improve infrastructure
JP4222106B2 (ja) ナビゲーションシステム及びナビゲーションプログラム
JP2014106068A (ja) 燃費推定装置及び燃費推定方法
Asadi et al. Predictive use of traffic signal state for fuel saving
WO2014049878A1 (ja) 消費エネルギー推定装置、消費エネルギー推定方法、消費エネルギー推定プログラムおよび記録媒体
Choi et al. Framework for connected and automated bus rapid transit with sectionalized speed guidance based on deep reinforcement learning: Field test in Sejong city
GB2556876A (en) Vehicle route guidance
US11928962B2 (en) Location risk determination and ranking based on vehicle events and/or an accident database
Awal et al. Fault tolerance analysis of car-following models for autonomous vehicles
WO2023228772A1 (ja) 走行エネルギー推定装置、走行エネルギー推定方法、及びコンピュータプログラム
JP2010169538A (ja) 通信型カーナビゲーションシステム

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 23811646

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1