JP2011063186A

JP2011063186A - 車両駆動制御装置

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Publication number: JP2011063186A
Application number: JP2009217440A
Authority: JP
Inventors: Yusuke Mizuno; 裕介水野; Kazunao Yamada; 山田　　和直; Tadashi Sakai; 唯史酒井
Original assignee: Denso Corp
Current assignee: Denso Corp
Priority date: 2009-09-18
Filing date: 2009-09-18
Publication date: 2011-03-31
Also published as: US20110071712A1

Abstract

【課題】目的地に至る経路を特定するための操作を必要とすることなく、エネルギー消費量の低減を図る。
【解決手段】無線情報に基づいて走行先に渋滞区間が存在することを判定した場合、モータを使用して渋滞区間を走行する場合に渋滞終了地点でバッテリの充電量が予め定められた規格値以上となるように、渋滞開始地点で必要とされる必要バッテリ充電量を特定し（Ｓ４０２）、渋滞開始地点の手前の一部区間を抽出し、当該渋滞開始地点の手前の一部区間について、渋滞開始地点におけるバッテリの充電量が必要バッテリ充電量以上となるように制御指標のスケジュールを規定する（Ｓ４０４）。
【選択図】図８

Description

本発明は、走行用の動力源として内燃機関とモータを使用する車両に搭載され、走行用の動力源の駆動制御を行う車両駆動制御装置に関するものである。

この種の装置として、出発地から目的地に至る経路について、渋滞区間のようなエンジンの運転効率の低い区間をモータにより走行し、この区間でモータにより消費される電力量を、エンジンよる走行区間で予め発電してバッテリに蓄積する、という充放電スケジュールを立て、この充放電スケジュールに従ってエンジンとモータの駆動制御を行うようにしたハイブリッド車両の駆動制御装置がある（例えば、特許文献１参照）。

特開２０００−３３３３０５号公報

しかし、上記特許文献１に記載された装置は、目的地の設定や経路探索の実行指示など、目的地に至る経路を特定するための操作が必要であり、ユーザに煩わしさを感じさせてしまう。

また、上記特許文献１に記載された装置では、出発地から目的地に至る経路の全区間に対して充放電スケジュールを立てるような構成となっているが、実際の走行では、運転者の運転特性や周辺の交通流の影響等により、充放電スケジュールどおりの駆動制御を実施できなくなってしまう場合も多い。このように、充放電スケジュールどおりの駆動制御を実施できない状況が多くなると、かえってエネルギー消費量が増加してしまうといった状況が発生してしまう。

本発明は上記問題に鑑みたもので、目的地に至る経路を特定するための操作を必要とすることなく、エネルギー消費量の低減を図ることを目的とする。

上記目的を達成するため、請求項１に記載の発明は、無線情報を受信する受信手段と、受信手段を介して受信された無線情報に基づいて走行先に渋滞区間が存在することを判定した場合、モータを使用して渋滞区間を走行する場合に渋滞終了地点でモータを駆動するバッテリの充電量が予め定められた規格値以上となるように、渋滞開始地点で必要とされる必要バッテリ充電量を特定する必要バッテリ充電量特定手段と、渋滞開始地点の手前の一部区間を抽出し、当該渋滞開始地点の手前の一部区間について、渋滞開始地点におけるバッテリの充電量が必要バッテリ充電量以上となるように制御指標のスケジュールを規定するスケジュール規定手段と、を備えたことを特徴としている。

このような構成によれば、無線情報に基づいて走行先に渋滞区間が存在することを判定した場合、モータを使用して渋滞区間を走行する場合に渋滞終了地点でモータを駆動するバッテリの充電量が予め定められた規格値以上となるように、渋滞開始地点で必要とされる必要バッテリ充電量を特定し、渋滞開始地点の手前の一部区間を抽出し、当該渋滞開始地点の手前の一部区間について、渋滞開始地点におけるバッテリの充電量が必要バッテリ充電量以上となるように制御指標のスケジュールが規定されるので、目的地に至る経路を特定するための操作を必要とすることなく、エネルギー消費量の低減を図ることができる。

また、請求項２に記載の発明は、制御指標のスケジュールを規定するための走行条件を収集して記憶手段に記憶させる処理を実施する走行条件記憶処理手段を備え、スケジュール規定手段は、記憶手段から車両の位置より手前の一定区間で収集された走行条件を読み出し、当該走行条件と同一条件で走行するものとして、渋滞開始地点の手前の一部区間について制御指標のスケジュールを規定することを特徴としている。

このような構成によれば、車両の位置より手前の一定区間で収集された走行条件と同一条件で走行するものとして、渋滞開始地点の手前の一部区間について制御指標のスケジュールが規定される。すなわち、実際の車両の走行状況に合うように制御指標のスケジュールを規定することができる。

また、請求項３に記載の発明は、渋滞情報に基づいてモータを使用して渋滞区間を走行する際にモータを駆動するバッテリで必要となる消費電力量を算出する消費電力量算出手段を備え、必要バッテリ充電量特定手段は、消費電力量に基づいて、モータを使用して渋滞区間を走行する場合に渋滞終了地点でバッテリの充電量が予め定められた規格値以上となるように、渋滞開始地点で必要とされる必要バッテリ充電量を特定することを特徴としている。

このように、渋滞情報に基づいてモータを使用して渋滞区間を走行する際にモータを駆動するバッテリで必要となる消費電力量を算出し、この消費電力量に基づいて、モータを使用して渋滞区間を走行する場合に渋滞終了地点でバッテリの充電量が予め定められた規格値以上となるように、渋滞開始地点で必要とされる必要バッテリ充電量を特定することができる。

また、請求項４に記載の発明のように、消費電力量算出手段は、渋滞区間内における走行パターンを規定した走行モデルを用いてモータを使用して渋滞区間を走行する際にモータを駆動するバッテリで必要となる消費電力量を算出することができる。

また、請求項５に記載の発明は、消費電力量算出手段は、渋滞情報により示される渋滞区間における勾配を特定し、当該渋滞区間における勾配に基づいてモータを使用して渋滞区間を走行する際にモータを駆動するバッテリで必要となる消費電力量を補正することを特徴としている。

このような構成によれば、渋滞区間における勾配に基づいてモータを使用して渋滞区間を走行する際にモータを駆動するバッテリで必要となる消費電力量が補正されるので、精度よく消費電力量を特定することができる。

ここで、請求項６に記載の発明のように、自車が渋滞区間内を走行中であるか否かを判定する渋滞区間内走行判定手段を備え、消費電力量算出手段は、自車が渋滞区間内を走行中であると判定された場合に当該渋滞区間内を走行中に収集した走行履歴を用いて渋滞区間を走行する際にモータを駆動するバッテリで必要となる消費電力量を算出することもできる。

また、請求項７に記載の発明は、必要バッテリ充電量特定手段は、受信手段を介して受信された無線情報に基づいて走行先に複数の渋滞区間が存在することを判定した場合、各渋滞区間について渋滞開始地点で必要とされる必要バッテリ充電量を特定し、スケジュール規定手段は、複数の渋滞区間についてそれぞれ渋滞開始地点の手前の一部区間を抽出し、当該渋滞開始地点の手前の一部区間について、それぞれ制御指標のスケジュールを規定することを特徴としている。

このような構成によれば、無線情報に基づいて走行先に複数の渋滞区間が存在することを判定した場合、各渋滞区間について渋滞開始地点で必要とされる必要バッテリ充電量を特定し、複数の渋滞区間についてそれぞれ渋滞開始地点の手前の一部区間を抽出し、当該渋滞開始地点の手前の一部区間について、それぞれ制御指標のスケジュールが規定される。したがって、例えば、走行先で道路が分岐しており、分岐先の各道路にそれぞれ渋滞区間が存在するような場合、車両がどちらの分岐路へ進行しても制御指標のスケジュールに従った駆動制御を実現することができる。

本発明の第１実施形態に係るハイブリッド車両の駆動制御装置に構成を示す図である。ナビゲーションＥＣＵの構成を示す図である。走行条件記憶処理のフローチャートである。耐久記憶媒体に記憶された走行条件の一例を示す図である。制御目標値制御処理のフローチャートである。計画効果判定処理のフローチャートである。計画区間の抽出例を示す図である。計画立案処理のフローチャートである。目標ＳＯＣの推移の予想の一例を示す図である。計画制御処理のフローチャートである。図７に示した計画区間についてのＳＯＣ管理計画の一例を示す図である。渋滞区間消費電力特定処理のフローチャートである。渋滞区間判定処理のフローチャートである。走行履歴（車速、駆動力）の収集について説明するための図である。記憶領域１に記憶される走行履歴（車速、駆動力）について説明するための図である。記憶領域３に記憶される走行履歴（車速、駆動力）について説明するための図である。記憶領域２に記憶される走行履歴（車速、駆動力）について説明するための図である。記憶領域１に記憶された走行履歴（車速、駆動力）の更新について説明するための図である。

（第１実施形態）
本発明の第１実施形態に係る車両駆動制御装置を搭載した車両の概略構成を図１に概略的に示す。本実施形態における車両駆動制御装置は、走行用の動力源としてエンジンおよびモータを用いるハイブリッド車両に搭載され、エンジンおよびモータの駆動制御を行う。ハイブリッド車両には、内燃機関としてのエンジン１、発電機２、モータ３、差動装置４、タイヤ５ａ、５ｂ、インバータ６、ＤＣリンク７、インバータ８、バッテリ９、ＨＶ制御部１０、ＧＰＳ受信機１１、方位センサ１２、車速センサ１３、地図ＤＢ記憶部１４、勾配センサ１５、無線受信機１６、表示部１７およびナビゲーションＥＣＵ２０が搭載されている。

このハイブリッド車両は、エンジン１およびモータ３を走行用の動力源とし、アクセル操作に応じて複数の走行モードを切り替えて走行する。エンジン１を動力源とする場合は、エンジン１の回転力が、図示しないクラッチ機構および差動装置４を介してタイヤ５ａ、５ｂに伝わる。また、モータ３を動力源とする場合は、バッテリ９の直流電力がＤＣリンク７およびインバータ８を介して交流電力に変換され、その交流電力によってモータ３が作動し、このモータ３の回転力が、差動装置４を介してタイヤ５ａ、５ｂに伝わる。以下、エンジン１のみを動力源とする走行のモードをエンジン走行モード、モータ３のみを動力源とする走行のモードをモータ走行モード、エンジン１とモータ３を動力源とする走行のモードをハイブリッド走行モードという。ただし、以下、ハイブリッド走行モードとエンジン走行モードを含めてハイブリッド走行モードという。

また、エンジン１の回転力は発電機２にも伝えられ、その回転力によって発電機２が交流電力を生成し、生成された交流電力はインバータ６、ＤＣリンク７を介して直流電力に変換され、その直流電力がバッテリ９に蓄積される。このようなバッテリ９への充電は、燃料を使用したエンジン１の作動による充電である。以下、この種の充電を、内燃充電という。

また、図示しない制動機構によりハイブリッド車両が減速すると、その減速時の抵抗力がモータ３に回転力として加わり、この回転力によってモータ３が交流電力を生成し、生成された交流電力がインバータ８、ＤＣリンク７を介して直流電力に変換され、その直流電力がバッテリ９に蓄積される。以下、この種の充電を、回生充電という。

ＨＶ制御部１０は、ナビゲーションＥＣＵ２０からの指令等に応じて、発電機２、モータ３、インバータ６、インバータ８、バッテリ９の上述のような作動の実行・非実行等を制御する。ＨＶ制御部１０は、例えばマイクロコンピュータを用いて実現してもよいし、下記のような機能を実現するための専用の回路構成を有するハードウェアであってもよい。

より具体的には、ＨＶ制御部１０は、現在ＳＯＣ、基準ＳＯＣという２つの値を記憶しており、また、以下の（Ａ）、（Ｂ）の処理を行う。
（Ａ）アクセル開度、バッテリ９のバッテリ充電量、バッテリ９の温度等に基づいて、動力源の異なる複数の走行モード（モータ走行モード、ハイブリッド走行モード）の切り替えを繰り返し行うとともに、ナビゲーションＥＣＵ２０から入力される制御目標値（目標ＳＯＣ）に基づいて、基準ＳＯＣの値を変化させ、ハイブリッド車両のバッテリ９の充電量を目標ＳＯＣに近づけるように、発電機２、モータ３、インバータ６、インバータ８等を制御する。また、内燃充電の実行・非実行、回生充電の実行・非実行の切り替えも繰り返し行う。ＨＶ制御部１０は、現在ＳＯＣがこの目標ＳＯＣおよびその近傍の値を維持するよう、走行方法の決定および決定した走行方法に基づくアクチュエータの制御を実行する。
（Ｂ）定期的に現在ＳＯＣをナビゲーションＥＣＵ２０に通知する。

ＳＯＣ（State of Charge）とは、バッテリの残量を表す指標であり、その値が高いほど残量が多い。現在ＳＯＣは、現在のバッテリ９のＳＯＣを示す。ＨＶ制御部１０は、この現在ＳＯＣの値を、逐次バッテリ９の状態を検出することで、繰り返し更新する。基準ＳＯＣは、ＨＶ制御部１０にて発電／アシストを判断する制御目標値（例えば６０パーセント）である。この値はナビゲーションＥＣＵ２０からの制御によって変更可能となっている。

ＨＶ制御部１０は、ナビゲーションＥＣＵ２０から入力される制御目標値に基づいて、ハイブリッド車両の走行モードの切り替え、また、内燃充電の実行・非実行、回生充電の実行・非実行を切り替える制御を行う。本実施形態における制御目標値は目標ＳＯＣである。ＨＶ制御部１０は、現在ＳＯＣがこの目標ＳＯＣおよびその近傍の値を維持するよう、走行方法の決定および決定した走行方法に基づくアクチュエータの制御を実行する。本実施形態における制御目標値は目標ＳＯＣである。ＨＶ制御部１０は、現在ＳＯＣがこの目標ＳＯＣおよびその近傍の値を維持するよう、走行方法の決定および決定した走行方法に基づくアクチュエータの制御を実行する。

また、ナビゲーションＥＣＵ２０から制御目標値が入力されない場合、ＨＶ制御部１０は、車速、アクセル開度等に応じた駆動制御を自律的に行う。

ＧＰＳ受信機１１、方位センサ１２、および車速センサ１３は、それぞれハイブリッド車両の位置、進行方向、走行速度を特定する周知のセンサである。

地図ＤＢ記憶部１４は、地図データを記憶する記憶媒体である。地図データは、複数の交差点のそれぞれに対応するノードデータ、および、交差点と交差点を結ぶ道路区間すなわちリンクのそれぞれに対応するリンクデータを有している。１つのノードデータは、当該ノードの識別番号、所在位置情報、種別情報を含む。また、１つのリンクデータは、当該リンクの識別番号（以下、リンクＩＤという）、位置情報、種別情報等を含んでいる。

ここで、リンクの位置情報には、当該リンクが含む形状補完点の所在位置データ、および、当該リンクの両端のノードおよび形状補完点のうち隣り合う２つを繋ぐセグメントのデータを含んでいる。各セグメントのデータは、当該セグメントのセグメントＩＤ、当該セグメントの勾配、向き、長さ等の情報を有している。

勾配センサ１５は、車両のピッチ方向、ヨー方向、ロール方向の方位変化量を検出するジャイロセンサによって構成されている。このジャイロセンサによって検出されるピッチ方向の方位変化量から道路の勾配を算出することが可能となっている。

無線受信機１６は、外部より無線送信されるＶＩＣＳ情報を受信するためのものである。このＶＩＣＳ情報には、渋滞情報、事故情報、規制情報等の情報が含まれる。また、渋滞情報には、渋滞区間（渋滞開始地点、渋滞終了地点）、渋滞区間長および渋滞を通過するのに要する時間等の情報が含まれる。

表示部１７は、液晶等のディスプレイを有し、このディスプレイにナビゲーションＥＣＵ２０より入力される映像信号に応じた映像を表示させる。

図２に示す様に、ナビゲーションＥＣＵ２０は、ＲＡＭ２１、ＲＯＭ２２、データ書き込み可能な耐久記憶媒体２３、および制御部２４を有している。耐久記憶媒体とは、ナビゲーションＥＣＵ２０の主電源の供給が停止してもデータを保持し続けることができる記憶媒体をいう。耐久記憶媒体２３としては、例えば、ハードディスク、フラッシュメモリ、ＥＥＰＲＯＭ等の不揮発性記憶媒体、および、バックアップＲＡＭがある。

制御部２４は、ＲＯＭ２２または耐久記憶媒体２３から読み出したプログラムを実行し、その実行の際にはＲＡＭ２１、ＲＯＭ２２、および耐久記憶媒体２３から情報を読み出し、ＲＡＭ２１および耐久記憶媒体２３に対して情報の書き込みを行い、ＨＶ制御部１０、ＧＰＳ受信機１１、方位センサ１２、車速センサ１３、地図ＤＢ記憶部１４、勾配センサ１５等と信号の授受を行う。なお、制御部２４は、ＧＰＳ受信機１１、方位センサ１２および車速センサ１３から取得した現在位置を特定するための情報に基づいて、現在位置を特定する現在位置特定処理等を実施する。

また、図２に示すように、制御部２４は、マップマッチング処理２５、経路算出処理２６、ナビゲーション処理２７、制御目標値記憶処理２８、走行時処理２９等の処理を、所定のプログラムを実行することで実現する。

マップマッチング処理２５において、制御部２４は、ＧＰＳ受信機１１、方位センサ１２および車速センサ１３から取得した現在位置を特定するための情報に基づいて、現在位置が地図ＤＢ記憶部１４の地図中のどの道路上にいるかを判定する。

経路算出処理２６において、制御部２４は、図示しない操作装置を用いたユーザによる目的地指定に基づいて、指定された目的地までの最適な経路を、地図データを用いて決定する。

ナビゲーション処理２７において、制御部２４は、目的地点までの走行経路に沿ってハイブリッド車両を走行させるためのガイド表示を、表示部１７、スピーカ（図示せず）等を用いて、ドライバに対して行う。

制御部２４は、車両の走行に伴って制御指標のスケジュールを規定するための走行条件を収集して耐久記憶媒体２３に記憶させる走行条件記憶処理を実施する。

制御目標値記憶処理２８において、制御部２４は、耐久記憶媒体２３に記憶した走行条件と同一条件で渋滞区間より一定距離手前の区間を走行するものとして、この渋滞開始地点に連なる手前の区間を計画区間として目標ＳＯＣのスケジュールを規定し、この目標ＳＯＣのスケジュールを耐久記憶媒体２３に記憶させる処理を行う。

また、走行時処理２９において、車両の現在位置における目標ＳＯＣのスケジュールが耐久記憶媒体２３に記憶されていることを判定すると、この耐久記憶媒体２３に記憶した目標ＳＯＣのスケジュールに従ってエンジンとモータの駆動制御を行うようになっている。

図３に、上記走行条件記憶処理のフローチャートを示す。車両のイグニッションスイッチがオン状態になると、本駆動制御装置は動作状態となり、制御部２４は、図に示す処理を周期的に実施する。

まず、走行条件を収集する（Ｓ１０２）。本実施形態では、一定距離（例えば、５メートル）毎に、車速（ｋｍ／ｈ）、道路勾配（％）、モータ３の駆動電力（Ｗ）、区間内の走行時間（秒）、区間内の停車率（％）、エアコンやナビゲーション装置等の補機で消費される消費電力（Ｗ）を走行条件として収集する。ここで、区間内の停車率＝区間内の停車時間／区間内の走行時間である。

次に、走行履歴を保存する（Ｓ１０４）。具体的には、自車が位置する道路の道路識別子を特定し、この道路識別子と関連付けて、Ｓ１０２にて収集した走行条件（走行履歴）を耐久記憶媒体２３に記憶させる。本実施形態では、１０キロメートル（ｋｍ）以上の走行距離分の走行条件が記憶可能となっている。

図４に、耐久記憶媒体２３に記憶された走行条件の一例を示す。なお、この図には、車速のみが示されている。このように、耐久記憶媒体２３には、一定時間毎に収集された走行条件が道路識別子と関連付けて記憶される。なお、道路識別子は、道路区間を識別するためのリンクＩＤあるいはセグメントＩＤである。

上記走行条件記憶処理により、例えば、高速道路の走行であれば、高速道路の走行に応じた走行条件が耐久記憶媒体２３に記憶され、一般道路の走行であれば、一般道路の走行に応じた走行条件が耐久記憶媒体２３に記憶される。また、一般道路の走行から高速道路の走行となった場合には、一般道路の走行から高速道路の走行となった場合の走行条件が耐久記憶媒体２３に記憶される。

図５に、制御目標値制御処理２８のフローチャートを示す。車両のイグニッションスイッチがオン状態になると、制御部２４は、図３に示した処理を並行して図５に示す処理を周期的に実施する。

まず、無線受信機１６により外部情報が受信され、この外部情報に基づいて走行先に渋滞区間が存在するか否かを判定する（Ｓ２００）。

ここで、外部情報が受信されない場合、あるいは、外部情報が受信されても、走行先に渋滞区間が存在しないと判定された場合、Ｓ２００の判定はＮＯとなり、Ｓ２００の判定を繰り返し実施する。

そして、無線受信機１６により渋滞情報が受信され、この渋滞情報に基づいて走行先に渋滞区間が存在すると判定されると、Ｓ２００の判定はＹＥＳとなり、次に、計画効果判定処理を実施する（Ｓ３００）。

図６に、この計画効果判定処理のフローチャートを示す。この計画効果判定処理では、まず、計画区間を設定する（Ｓ３０２）。具体的には、渋滞区間より手前の一部区間を計画区間として抽出する。本実施形態では、渋滞開始地点に連なる手前の特定地点から渋滞開始地点に至る一部区間を計画区間として抽出する。

図７に、計画区間の抽出例を示す。この図の例では、区間９、１０が渋滞区間となっており、この渋滞開始地点より手前の区間６〜９が計画区間として抽出されている。

なお、本実施形態では、目的地に至る経路が探索されないため、走行先に分岐路がある場合、どちらの分岐路へ進行するのか分からない。このため、分岐先の各道路にそれぞれ渋滞区間が存在するような場合には、分岐先の各道路の各渋滞区間についてそれぞれ渋滞区間より手前の区間を抽出する。また、例えば、高速道路を走行中で、走行先に渋滞区間が存在し、その渋滞区間の先にも渋滞区間が存在するような場合にも、各渋滞区間についてそれぞれ渋滞区間より手前の区間を抽出する。

次に、現在のバッテリ残量を特定する（Ｓ３０４）。本ナビゲーションＥＣＵ２０には、モータ３を駆動するバッテリ９の残量（バッテリ充電量）を示す信号が入力されるようになっており、このバッテリの残量を示す信号を用いて現在のバッテリ残量を特定する。

次に、渋滞区間の消費エネルギーを推定する（Ｓ３０６）。具体的には、モータ３のみを使用して渋滞区間をＥＶ走行する際にモータ３を駆動するバッテリ９で必要となる消費電力量を算出する。このようにモータ３のみを使用して渋滞区間をＥＶ走行するのは、渋滞区間のようなエンジンの運転効率の低い区間はモータのみを使用して走行した方が低燃費走行を実現できるからである。ここで、エアコンやナビゲーション装置等の補機により消費される単位時間当たりのエネルギーをＡ（ｋＷ）、渋滞区間を通過するのに要する時間をＢ（秒）、渋滞区間を通過する際に補機により消費されるエネルギーをＣ、渋滞区間をＥＶ走行する際に必要となるエネルギーをＤ（ｋＷ）とすると、渋滞区間をＥＶ走行モードで走行する場合に必要とされるエネルギーＥは、Ｅ＝Ａ×Ｂ＋Ｄ＝Ｃ＋Ｄとして算出することができる。なお、渋滞区間をＥＶ走行する際に必要となるエネルギーＤ（ｋＷ）は、渋滞区間内の走行パターンを規定した走行モデルを用いて求めることができる。

例えば、平均車速が時速１０キロメートル（秒速２．７メートル）の渋滞区間であれば、「時速０キロメートルから７秒で時速２０キロメートル（ｋｍ／ｈ）まで加速し、１５秒定常走行し、７秒で時速０キロメートル（ｋｍ／ｈ）まで減速し１１秒間停止」という４０秒間のモデルを用い、渋滞区間の区間長が１０キロメートルであれば、Ｄ＝４０秒間の走行で消費されるエネルギー×１０（ｋｍ）÷２．７（ｍ／ｓ）÷４０（ｓ）として、渋滞区間をＥＶ走行する際に必要となるエネルギーＤを算出する。

また、渋滞区間の区間長が５キロメートルであれば、Ｄ＝４０秒間の走行で消費されるエネルギー×５（ｋｍ）÷２．７（ｍ／ｓ）÷４０（ｓ）として渋滞区間をＥＶ走行する際に必要となるエネルギーＤを算出する。なお、４０秒間の走行で消費されるエネルギーは予め規定された車両固有の値であり、耐久記憶媒体２３に記憶されている。本実施形態では、このようにＶＩＣＳ情報で受信する平均車速ごとに走行モデルをもち同じ要領で算出する。

また、渋滞区間をＥＶ走行する際に必要となるエネルギーＤは、渋滞区間の勾配によって異なってくる。そこで、本実施形態では、エネルギーＤの算出精度を高めるため、渋滞情報により示される渋滞区間における勾配を特定し、この渋滞区間における勾配に基づいて渋滞区間をＥＶ走行する際に必要となるエネルギーＤを補正する。なお、渋滞区間における勾配は、地図データを参照して特定してもよく、また、自車の走行に伴って収集した値を用いて特定してもよい。本実施形態では、勾配に応じて規定した係数ＫをエネルギーＤに乗算することにより補正を行う。上り勾配では、係数Ｋ＞１、平坦区間では、係数Ｋ＝１、下り勾配では、係数Ｋ＜１としてエネルギーＤを補正する。

次に、渋滞区間でバッテリ残量が閾値以下になるか否かを判定する（Ｓ３０８）。具体的には、モータ３を使用して渋滞区間を走行する際にモータ３を駆動するバッテリ９で必要となる消費電力量を算出し、この消費電力量に基づいて、モータ３を使用して渋滞区間を走行する場合に渋滞終了地点でバッテリの充電量が予め定められた下限規格値以上となるように、渋滞開始地点で必要とされる必要バッテリ充電量を算出する。本実施形態では、停車中でもエンジンを駆動させて発電を開始するように規定されている値をバッテリ充電量の下限規格値とする。

ここで、必要バッテリ充電量がＳ３０４にて特定した現在のバッテリ残量以上の場合、少なくとも渋滞開始地点までにバッテリ９を充電しておく必要がある。本実施形態では、必要バッテリ充電量とＳ３０４にて特定した現在のバッテリ残量とを比較して渋滞区間でバッテリ残量が閾値以下になるか否かを判定する。

ここで、渋滞区間でバッテリ残量が閾値以下になると判定された場合には、Ｓ３０８の判定はＹＥＳとなり、計画有効判定となり、また、渋滞区間でバッテリ残量が閾値よりも大きくなる場合には、Ｓ３０８の判定はＮＯとなり、計画無効判定となる。

図５の説明に戻り、次に、計画立案処理を実施する（Ｓ４００）。この計画立案処理のフローチャートを図８に示す。この計画立案処理は、Ｓ３０８にて計画有効と判定された場合に実施され、Ｓ３０８にて計画無効と判定された場合には実施されない。すなわち、Ｓ３０８にて計画無効と判定された場合には、図５に示す処理を終了する。

この計画立案処理では、まず、渋滞区間前の道路で必要な発電量を確保するように制御目標値を算出する（Ｓ４０２）。具体的には、Ｓ３０６、Ｓ３０８と同様に、モータ３を使用して渋滞区間を走行する際にモータ３を駆動するバッテリ９で必要となる消費電力量を算出し、この消費電力量に基づいて、モータ３を使用して渋滞区間を走行する場合に渋滞終了地点でバッテリの充電量が予め定められた下限規格値以上となるように、渋滞開始地点で必要とされる必要バッテリ充電量を算出する。

次に、道路区間毎に制御目標値を設定する（Ｓ４０４）。具体的には、渋滞区間より手前の一部区間を計画区間として抽出し、この計画区間について、渋滞開始地点におけるバッテリ９の充電量が必要バッテリ充電量以上となるように、予め定められた区間毎に制御指標のスケジュールを規定する。ここで、抽出する区間は、渋滞開始地点におけるバッテリ９の充電量を必要バッテリ充電量以上とするのに十分な区間長とする必要がある。また、図３に示した走行条件記憶処理により耐久記憶媒体２３に記憶された走行条件から直近の一定距離分（例えば、２０００メートル）分の走行条件を読み出し、この走行条件を用いて計画区間についてＳＯＣ管理計画を作成する。ＳＯＣ管理計画は、目的地までの目標ＳＯＣ（制御目標値）の推移を予想したものである。なお、この目標ＳＯＣの推移の予想については周知（特開２００１−１８３１５０号公報、「新エネルギー自動車の開発１２３〜１２４頁」ＣＭＣ出版等参照）であるので、ここではその詳細についての説明は省略する。

図９に、このような目標ＳＯＣの推移の予想の一例を示す。図に示すように、本実施形態では、計画区間における道路識別子に対応付けて目標ＳＯＣを規定したＳＯＣ管理計画が作成される。

図１０に、図７に示した計画区間について計画されたＳＯＣ管理計画の一例を示す。図に示されるように、計画区間について、発電効率およびアシスト効率を算出して回生充電、発電、アシストといった制御方法が道路区間毎に決定される。渋滞開始地点におけるバッテリ９の充電量が必要バッテリ充電量以上となり、渋滞開始地点における制御目標値（目標ＳＯＣ）Ｘが確保されるように、その手前の計画区間６〜８でバッテリ９の充電が行われるように計画される。渋滞区間の直前の一部区間のみを計画区間としてＳＯＣ管理計画を作成するので、例えば、渋滞区間よりもずっと手前で必要以上にバッテリを充電してしまうようなこともなく、低燃費走行を実現することが可能である。

図５の説明に戻り、次に、計画制御処理を実施する（Ｓ５００）。この計画制御処理のフローチャートを図１１に示す。この計画立案処理では、まず、走行位置に対応する制御目標値の読み出しを行う（Ｓ５０２）。具体的には、現在位置特定処理により特定された車両の現在位置と地図ＤＢ記憶部１４に記憶された地図データに基づいて車両が位置する道路区間を特定し、この車両が位置する道路区間に対応する制御目標値を耐久記憶媒体２３から読み出す。ただし、図示してないが、車両が位置する道路区間に対応する制御目標値が耐久記憶媒体２３に記憶されていない場合は、Ｓ５１０へ進む。

車両が位置する道路区間に対応する制御目標値が耐久記憶媒体２３に記憶されている場合は、次に、車両の現在位置における制御目標値をＨＶ制御部へ通知する（Ｓ５０４）。車両が計画区間内に位置する場合には、車両の現在位置における制御目標値をＨＶ制御部へ通知し、車両が計画区間内に位置しない場合には、制御目標値の通知を中断する。この場合、ＨＶ制御部１０は、バッテリ９の充電量がこの制御目標値に近づくように駆動制御を行う。

Ｓ５０６では、制御目標値に近づくように現在ＳＯＣが推移しているか否かに基づいてバッテリ９の充電量が計画通りに推移しているか否かを判定する。

ここで、制御目標値に近づくように現在ＳＯＣが推移している場合、Ｓ５０６の判定はＹＥＳとなり、次に、車両が渋滞終了地点に到達したか否かに基づいて車両が計画区間を通過したか否かを判定する（Ｓ５１０）。

ここで、車両が渋滞終了地点に到達していない場合、Ｓ５１０の判定はＮＯとなり、Ｓ５０２へ戻る。

また、制御目標値に近づくように現在ＳＯＣが推移していない場合、Ｓ５０６の判定はＮＯとなり、車両が目的地を基準とする所定範囲内に到達する前であっても、駆動制御を中止する（Ｓ５０８）。具体的には、制御目標値の通知を中止する。この場合、ＨＶ制御部１０は、バッテリ９の充電量がこの制御目標値に近づくように駆動制御を行う。

そして、車両が渋滞終了地点に到達すると、Ｓ５１０の判定はＹＥＳとなり、本処理を終了する。これにより、ナビゲーションＥＣＵ２０からＨＶ制御部１０へ制御目標値が入力されなくなり、車速、アクセル開度等に応じた駆動制御が自律的に行われるようになる。

上記した構成によれば、無線情報に基づいて走行先に渋滞区間が存在することを判定した場合、モータを使用して渋滞区間を走行する場合に渋滞終了地点でモータを駆動するバッテリの充電量が予め定められた規格値以上となるように、渋滞開始地点で必要とされる必要バッテリ充電量を特定し、渋滞開始地点の手前の一部区間を抽出し、当該渋滞開始地点の手前の一部区間について、渋滞開始地点におけるバッテリの充電量が必要バッテリ充電量以上となるように制御指標のスケジュールが規定されるので、目的地に至る経路を特定するための操作を必要とすることなく、エネルギー消費量の低減を図ることができる。

また、車両の位置より手前の一定区間で収集された走行条件と同一条件で走行するものとして、渋滞開始地点の手前の一部区間について制御指標のスケジュールが規定される。すなわち、実際の車両の走行状況に合うように制御指標のスケジュールを規定することができる。

また、渋滞区間における勾配を特定し、この渋滞区間における勾配に基づいてモータを使用して渋滞区間を走行する際にモータを駆動するバッテリで必要となる消費電力量が補正されるので、精度よく消費電力量を特定することができる。

また、無線情報に基づいて走行先に複数の渋滞区間が存在することを判定した場合、各渋滞区間について渋滞開始地点で必要とされる必要バッテリ充電量を特定し、複数の渋滞区間についてそれぞれ渋滞開始地点の手前の一部区間を抽出し、当該渋滞開始地点の手前の一部区間について、それぞれ制御指標のスケジュールが規定される。したがって、例えば、走行先で道路が分岐しており、分岐先の各道路にそれぞれ渋滞区間が存在するような場合、車両がどちらの分岐路へ進行しても制御指標のスケジュールに従った駆動制御を実現することができる。

（第２実施形態）
上記第１実施形態では、渋滞区間内の走行パターンを規定した走行モデルを用いて渋滞区間をＥＶ走行する際に必要となるエネルギーＤを求めたが、本実施形態では、渋滞区間走行時における車軸トルク、車軸回転数、ブレーキ制動トルクを予め規定しておき、これらの情報を用いて渋滞区間をＥＶ走行する際に必要となるエネルギーＤを求める。

ここで、エネルギーＤ＝走行エネルギー＋補機の消費電力−回生エネルギーとして算出することができる。ここで、走行エネルギー＝Σ（車軸トルク［Ｎｍ］×車軸回転数［ｒｐｍ］×２π／６０／１０００）、回生エネルギー＝Σ（ブレーキ制動トルク［Ｎｍ］×車軸回転数［ｒｐｍ］×−２π／６０／１０００）、補機の消費電力＝Σ（補機の消費電力）である。なお、単位時間で取得可能な回生エネルギーには限界があるため、上記計算式における回生エネルギーが予め定められた上限値を超える場合は、回生エネルギーの最大値を回生エネルギーとする。

（第３実施形態）
上記第１実施形態では、Ｓ３０６にて渋滞区間内の走行パターンを規定した走行モデルを用いて渋滞区間をＥＶ走行する際に必要となるエネルギーＤを求めたが、本実施形態では、車両の走行に伴って収集した走行履歴に基づいて渋滞区間の走行モデルを特定する渋滞区間消費電力特定処理を実施し、この走行モデルを用いて渋滞区間をＥＶ走行する際に必要となるエネルギーＤを求める。

図１２に、本実施形態に係る渋滞区間消費電力特定処理のフローチャートを示す。車両のイグニッションスイッチがオン状態になると、制御部２４は、図に示す処理を実施する。

まず、ＲＡＭ２１の記憶領域１に記憶されているデータを消去し（Ｓ６０２）、一定時間（例えば、０．５秒）毎に道路区間内で収集した走行履歴をＲＡＭ２１の記憶領域１に記憶させる（Ｓ６０４）。本実施形態では、停車時間を間引くようにして走行履歴（車速、駆動力）を記憶する。走行履歴には、車速（ｋｍ／ｈ）、モータ３の駆動電力（Ｗ）、区間内の走行時間（秒）、区間内の停車時間（秒）、区間内の平均車速（ｋｍ／ｈ）、区間内の停車率（％）が含まれる。平均車速＝Σ車速／走行時間として算出することができる。また、区間内の停車率＝区間内の停車時間／区間内の走行時間として算出することができる。

図１４に、収集された走行履歴（車速、駆動力）の一例を示す。また、図１５に、記憶領域１に記憶された走行履歴（車速、駆動力）の一例を示す。図１５に示されるように、記憶領域１には、停車中（車速＝０）における走行履歴を間引くようにして走行履歴が記憶される。停車時間については、走行履歴とは別に記憶領域１に記憶される。

次に、一定距離走行したか否かを判定する（Ｓ６０６）。本実施形態では、車両の走行距離が２０００メートル（ｍ）に到達したか否かを判定する。

ここで、車両の走行距離が２０００メートル（ｍ）に到達していない場合、Ｓ６０６の判定はＮＯとなり、Ｓ６０６の判定を繰り返し実施する。そして、車両の走行距離が２０００メートル（ｍ）に到達すると、Ｓ６０６の判定はＹＥＳとなり、次に、渋滞区間判定処理を実施する。

図１３に、この渋滞区間判定処理のフローチャートを示す。この渋滞区間判定処理では、まず、記憶した走行履歴を取得する（Ｓ７０２）。ここでは、記憶領域１に記憶した走行履歴を取得する。

次に、「平均車速が時速Ａキロメートル（ｋｍ／ｈ）よりも大きく、かつ、停車率がＢ％以下であるか否か」を渋滞条件として、この渋滞条件を満たすか否かに基づいて渋滞区間か否かを判定する（Ｓ７０４）。

ここで、平均車速が時速Ａキロメートル（ｋｍ／ｈ）よりも大きく、かつ、停車率がＢ％以下である場合、Ｓ７０４の判定はＹＥＳとなり、Ｓ７０２にて取得した走行履歴、すなわち記憶領域１に記憶された走行履歴を渋滞区間の走行履歴として記憶領域３に記憶させる（Ｓ７０６）。

図１６に、記憶領域３に記憶された走行履歴（車速、駆動力）の一例を示す。この記憶領域３には、渋滞条件を満たした場合の２０００メートル分の最新の走行履歴が記憶される。

図１２の説明に戻り、次に、一定時間（例えば、０．５秒）毎に道路区間内で収集した走行履歴をＲＡＭ２１の記憶領域２に記憶させる（Ｓ６０８）。

次に、一定距離走行したか否かを判定する（Ｓ６１０）。本実施形態では、車両の走行距離が５００メートルに到達したか否かを判定する。

ここで、車両の走行距離が５００メートル（ｍ）に到達していない場合、Ｓ６０６の判定はＮＯとなり、Ｓ６０８へ戻る。

図１７に、記憶領域２に記憶された走行履歴（車速、駆動力）の一例を示す。この記憶領域２には、２０００メートル以上走行した後に収集された５００メートル走行分の走行履歴が記憶される。なお、この記憶領域２には、記憶領域１と同様に、停車時間が間引かれた走行履歴（車速、駆動力）が記憶され、停車時間は、走行履歴（車速、駆動力）とは別に記憶される。

そして、車両の走行距離が５００メートル（ｍ）に到達すると、Ｓ６１０の判定はＹＥＳとなり、次に、再度、渋滞区間判定処理を実施する。

この渋滞区間判定処理のＳ７０２においては、記憶領域２に記憶した走行履歴を取得する。したがって、Ｓ７０６では、記憶領域２に記憶した走行履歴を渋滞区間の走行履歴として記憶領域３に記憶させる（Ｓ７０６）。

図１２の説明に戻り、次に、記憶領域１の走行履歴を最古５００メートル分破棄する（Ｓ６１２）。すなわち、記憶領域１に記憶されている走行履歴のうち最古５００メートル分の走行履歴を消去する。

次に、記憶領域２の走行履歴を記憶領域１に記憶させる（Ｓ６１４）。具体的には、記憶領域２に記憶した最新の５００メートル分の走行履歴を記憶領域１に記憶させ、記憶領域１に記憶されている５００〜２０００メートル分の走行履歴を一体化する。

次に、記憶領域２の走行履歴を破棄する（Ｓ６１６）。すなわち、記憶領域２に記憶されている走行履歴を消去する。

次に、車両が走行を終了したか否かを判定する（Ｓ６１８）。本実施形態では、シフトレバーがパーキング（Ｐ）に位置しているか否かに基づいて車両が走行を終了したか否かを判定する。

ここで、シフトレバーがパーキング（Ｐ）以外に位置する場合、Ｓ６１８の判定はＮＯとなり、Ｓ６０８へ戻る。したがって、５００メートル走行する毎に、最新の２０００メートル分の走行履歴が記憶領域１に記憶される。

図１８に、記憶領域１に記憶された走行履歴（車速、駆動力）の一例を示す。図に示されるように、最新の５００メートル分の走行履歴が記憶領域１に記憶され、最古５００メートル分の走行履歴が消去される。このように、５００メートル走行する毎に、記憶領域１に記憶される２００００メートル分の走行履歴が更新される。

そして、シフトレバーがパーキング（Ｐ）に位置すると、Ｓ６１８の判定はＹＥＳとなり、本処理を終了する。

上記渋滞区間消費電力特定処理により、記憶領域３に渋滞区間走行時における走行履歴（車速、駆動力）が記憶領域３に記憶される。この車両の走行に伴って収集した走行履歴に基づいて渋滞区間の走行モデルを特定し、当該渋滞区間の走行モデルを用いて渋滞区間をＥＶ走行する際にモータ３を駆動するバッテリ９で必要となる消費電力量を算出する。制御部２４は、車速から車軸回転数を特定するとともに、駆動力から車軸トルク、ブレーキ制動トルクを特定することにより、上記第２実施形態と同様に、渋滞区間をＥＶ走行する際に必要となるエネルギーＤを算出することができる。

上記したように、自車が渋滞区間内を走行中であるか否かを判定した場合、当該渋滞区間内を走行中に収集した走行履歴を用いて渋滞区間を走行する際にモータを駆動するバッテリで必要となる消費電力量を算出することができる。

（その他の実施形態）
上記第１〜第３実施形態では、車両駆動制御装置の搭載車両として、走行用の動力源としてエンジンおよびモータを用いるハイブリッド車両を例に示したが、例えば、家庭用電源等による充電に対応したプラグインハイブリッド車両、モータを駆動するバッテリを充電する内燃機関を備えた車両としてもよい。

また、上記第１〜第３実施形態では、図５にて計画効果判定処理３００を実施し、計画効果判定処理３００により計画効果有効と判定された場合に、計画立案処理Ｓ３００を実施したが、計画効果判定処理３００を省略して、常時、計画立案処理Ｓ３００を実施してもよい。

また、上記第１実施形態では、Ｓ３０８にて、停車中でもエンジンを駆動させて発電を開始するように規定されている値をバッテリ充電量の下限規格値としたが、例えば、通常時に発電しない非効率な速度（加速度）領域でも発電を開始するように規定されている値をバッテリ充電量の下限規格値としてもよい。

なお、上記実施形態における構成と特許請求の範囲の構成との対応関係について説明すると、無線受信機１６が受信手段に相当し、Ｓ４０２が必要バッテリ充電量特定手段に相当し、Ｓ４０４がスケジュール規定手段に相当し、図３の走行条件記憶処理が走行条件記憶処理手段に相当し、Ｓ７０４が渋滞区間内走行判定手段に相当する。

１エンジン
２発電機
３モータ
４差動装置
５ａタイヤ
５ｂタイヤ
６インバータ
７ＤＣリンク
８インバータ
９バッテリ
１０ＨＶ制御部
１１ＧＰＳ受信機
１２方位センサ
１３車速センサ
１４地図ＤＢ記憶部
１５勾配センサ
１６無線受信機
２０ナビゲーションＥＣＵ
２１ＲＡＭ
２２ＲＯＭ
２３耐久記憶媒体
２４制御部

Claims

走行用の動力源として内燃機関とモータを使用する車両に搭載され、規定された制御指標のスケジュールに従って前記動力源の駆動制御を行うことが可能な車両駆動制御装置であって、
無線情報を受信する受信手段と、
前記受信手段を介して受信された前記無線情報に基づいて走行先に渋滞区間が存在することを判定した場合、前記モータを使用して前記渋滞区間を走行する場合に渋滞終了地点で前記モータを駆動するバッテリの充電量が予め定められた規格値以上となるように、渋滞開始地点で必要とされる必要バッテリ充電量を特定する必要バッテリ充電量特定手段と、
前記渋滞開始地点の手前の一部区間を抽出し、当該渋滞開始地点の手前の一部区間について、前記渋滞開始地点における前記バッテリの充電量が前記必要バッテリ充電量以上となるように前記制御指標のスケジュールを規定するスケジュール規定手段と、を備えたことを特徴とする車両駆動制御装置。
前記制御指標のスケジュールを規定するための走行条件を収集して記憶手段に記憶させる処理を実施する走行条件記憶処理手段を備え、
前記スケジュール規定手段は、前記記憶手段から前記車両の位置より手前の一定区間で収集された走行条件を読み出し、当該走行条件と同一条件で走行するものとして、前記渋滞開始地点の手前の一部区間について前記制御指標のスケジュールを規定することを特徴とする請求項１に記載の車両駆動制御装置。
前記渋滞情報に基づいて前記モータを使用して前記渋滞区間を走行する際に前記モータを駆動するバッテリで必要となる消費電力量を算出する消費電力量算出手段を備え、
前記必要バッテリ充電量特定手段は、前記消費電力量に基づいて、前記モータを使用して前記渋滞区間を走行する場合に前記渋滞終了地点で前記バッテリの充電量が予め定められた規格値以上となるように、前記渋滞開始地点で必要とされる必要バッテリ充電量を特定することを特徴とする請求項１または２に記載の車両駆動制御装置。
前記消費電力量算出手段は、渋滞区間内における走行パターンを規定した走行モデルを用いて前記モータを使用して前記渋滞区間を走行する際に前記モータを駆動するバッテリで必要となる消費電力量を算出することを特徴とする請求項１ないし３のいずれか１つに記載の車両駆動制御装置。
前記消費電力量算出手段は、前記渋滞情報により示される渋滞区間における勾配を特定し、当該渋滞区間における勾配に基づいて前記モータを使用して前記渋滞区間を走行する際に前記モータを駆動するバッテリで必要となる消費電力量を補正することを特徴とする請求項１ないし４のいずれか１つに記載の車両駆動制御装置。
自車が渋滞区間内を走行中であるか否かを判定する渋滞区間内走行判定手段を備え、
前記消費電力量算出手段は、前記自車が渋滞区間内を走行中であると判定された場合に当該渋滞区間内を走行中に収集した走行履歴を用いて前記渋滞区間を走行する際に前記モータを駆動するバッテリで必要となる消費電力量を算出することを特徴とする請求項１ないし５のいずれか１つに記載の車両駆動制御装置。
前記必要バッテリ充電量特定手段は、前記受信手段を介して受信された前記無線情報に基づいて走行先に複数の前記渋滞区間が存在することを判定した場合、各渋滞区間について前記渋滞開始地点で必要とされる必要バッテリ充電量を特定し、
前記スケジュール規定手段は、前記複数の渋滞区間についてそれぞれ前記渋滞開始地点の手前の一部区間を抽出し、当該渋滞開始地点の手前の一部区間について、それぞれ前記制御指標のスケジュールを規定することを特徴とする請求項１ないし６のいずれか１つに記載の車両駆動制御装置。