JP2017009460A - 車両の制御装置 - Google Patents

Abstract

【課題】車両の走行状況やドライバに合った適切な消費率（燃費，電費）を取得する。
【解決手段】平均車速域毎に演算した車両１０の単位燃料量あたりの走行距離または単位電力量あたりの走行距離を第一消費率Emとして記憶した記憶部２を設ける。また、所定の経過時間Ta内での単位燃料量あたりの走行距離または単位電力量あたりの走行距離を、所定の経過時間Ta毎に第二消費率Eaとして演算する消費率演算部３を設ける。さらに、消費率演算部３で演算された第二消費率Eaを、経過時間Ta内での平均車速Vaに対応する第一消費率Emに反映させる学習を実施する学習部４を設ける。
【選択図】図１

Description

本発明は、車両の燃費（燃料消費率）や電費（電力消費率）を学習演算する制御装置に関する。

従来、車両の燃費と燃料残量とを用いて航続可能距離を算出，推定し、それを表示することで、ドライバに対して残りの燃料により走行可能な距離を報知する技術が知られている。例えば、現在より直前での短時間の燃費を算出して、この燃費と燃料残量とから算出した航続可能距離が二回連続して増加又は減少したときのみ、航続可能距離の表示内容を変更する技術が提案されている。また、予め定めた間隔ごとに燃料の消費量と走行距離とを取得して燃費を特定し、特定した燃費の最良値と最悪値とを用いることで、航続可能距離を最短から最長の範囲として表示する技術も提案されている（特許文献１，２参照）。

特開平７−４３１８５号公報 特開２０１５−１０８６７号公報

ところで、車両の燃費は、車速域や加減速の頻度といった走行状況によって変動する。さらに、ドライバが異なれば走行状況が同じ（例えば同じ車速域）であっても燃費は変化する。したがって、航続可能距離を精度よく求めるためには、車両の走行状況とドライバの運転の仕方（車両の走らせ方）とを考慮して適切な燃費を算出，推定することが望まれる。なお、電気自動車やハイブリッド車における電費も燃費と同様であり、車両の走行状況とドライバの運転の仕方とを考慮して適切な値を算出，推定することが望ましい。

本件は、このような課題に鑑み案出されたもので、車両の走行状況やドライバに合った適切な燃費，電費（以下、これらを「消費率」と呼ぶ）を取得することができるようにした、車両の制御装置を提供することを目的の一つとする。なお、この目的に限らず、後述する発明を実施するための形態に示す各構成により導かれる作用効果であって、従来の技術によっては得られない作用効果を奏することも本件の他の目的として位置づけることができる。

（１）ここで開示する車両の制御装置は、平均車速域毎に演算した車両の単位燃料量あたりの走行距離または単位電力量あたりの走行距離を第一消費率として記憶した記憶部と、所定の経過時間内での単位燃料量あたりの走行距離または単位電力量あたりの走行距離を、前記経過時間毎に第二消費率として演算する消費率演算部と、前記消費率演算部で演算された前記第二消費率を、前記経過時間内での平均車速に対応する前記第一消費率に反映させる学習を実施する学習部と、を備える。なお、前記第一消費率には、単位燃料量あたりの走行距離を表す「燃費」と、単位電力量あたりの走行距離を表す「電費」とが含まれる。

（２）前記消費率演算部は、前記経過時間のカウントを開始する時点での車速が低いほど前記経過時間を短く設定することが好ましい。
（３）前記学習部が、前記第一消費率に対して予め設定された割合で前記第二消費率を反映させることが好ましい。
（４）本制御装置は、所定時間内での平均車速に対応する前記第一消費率と燃料残量又は電力残量とに基づいて航続可能距離を演算し、演算された前記航続可能距離を車室内の表示部に表示させる第一制御部を備えることが好ましい。

（５）本制御装置は、道路情報を含んだ地図データを内蔵するとともに、前記車両の現在位置を検出するナビゲーションシステムと、前記ナビゲーションシステムに入力された目的地と検出された前記現在位置とに基づき、前記目的地までに必要とされる燃料又は電力の代金を概算し、前記代金を車室内の表示部に表示させる第二制御部と、を備えることが好ましい。この場合、前記第二制御部は、前記現在位置から前記目的地までの道程における前記車両の車速域を推定して、推定した前記車速域に対応する前記第一消費率を用いて前記代金を概算することが好ましい。

（６）また、本制御装置は、道路情報を含んだ地図データを内蔵するとともに、前記車両の現在位置を検出するナビゲーションシステムと、前記ナビゲーションシステムに入力された目的地と検出された前記現在位置とに基づき、燃料残量又は電力残量で前記目的地に到達可能か否かの予測を行う第三制御部と、を備えることが好ましい。この場合、前記第三制御部は、前記現在位置から前記目的地までの道程における前記車両の車速域を推定して、推定した前記車速域に対応する前記第一消費率を用いて前記予測を行い、不足すると予測した場合にはその旨を通知することが好ましい。

開示の車両の制御装置では、所定の経過時間内での単位燃料量あたりの走行距離（燃費）または単位電力量あたりの走行距離（電費）を、経過時間毎に第二消費率として演算し、この第二消費率を経過時間内での平均車速に対応する第一消費率に反映させる学習を実施する。このため、走行状況やドライバに合った適切な第一消費率を取得することができる。

実施形態の制御装置を備えた車両を示すブロック図である。 （ａ），（ｂ）は平均車速域と記憶燃費との関係を例示したグラフである。 車速に対する経過時間を取得するためのマップ例である。 燃費の学習演算手順を例示するフローチャートである。 航続可能距離の演算手順を例示するフローチャートである。 目的地までの燃料代の概算手順を例示するフローチャートである。 燃料残量による目的地までの到達可否を通知する手順を例示するフローチャートである。

図面を参照して、実施形態としての車両の制御装置について説明する。以下に示す実施形態はあくまでも例示に過ぎず、以下の実施形態で明示しない種々の変形や技術の適用を排除する意図はない。本実施形態の各構成は、それらの趣旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施することができるとともに、必要に応じて取捨選択することができ、あるいは適宜組み合わせることが可能である。

［１．装置構成］
図１に示すように、本実施形態の制御装置１は、エンジン１１を駆動源とした車両１０に適用される。この車両１０には、エンジン１１を制御するエンジンＥＣＵ１２と、ナビゲーションシステム１３と、車速センサ１４と、表示装置１５と、発音装置１６とが設けられる。

エンジンＥＣＵ１２は、車載ネットワークに接続されてエンジン１１の運転状態を司る電子制御装置（Electronic Control Unit）であり、CPU，MPUなどのマイクロプロセッサやROM，RAMなどを集積した電子デバイスとして形成される。本実施形態のエンジンＥＣＵ１２は、エンジン１１の筒内に噴射される燃料量（以下、燃料噴射量Fiという）を管理する機能を有し、燃料噴射量Fiの情報を制御装置１に伝達する。

ナビゲーションシステム１３は、ＧＰＳ衛星からの情報による車両１０の現在位置（自車位置）の検出や、入力された目的地への経路案内等を行うものである。ナビゲーションシステム１３には、詳細な道路情報を含んだ地図データが内蔵されている。ナビゲーションシステム１３は、検出した位置情報や入力された目的地情報，道路情報等を制御装置１に伝達する。
車速センサ１４は、車両１０の車速Vを検出して、制御装置１に伝達する。

表示装置１５（表示部）及び発音装置１６は、制御装置１によって制御される報知手段である。表示装置１５は、車室内に設けられてドライバに報知する内容を表示するものであり、例えばインストルメントパネルに設けられたディスプレイや、ナビゲーションシステム１３の操作画面である。発音装置１６は、音を発することによりドライバに報知するものであり、例えばブザーや音声装置である。

制御装置１は、車載ネットワークに接続されて車両１０に搭載される各種装置を統合制御する電子制御装置であり、CPU，MPUなどのマイクロプロセッサやROM，RAMなどを集積した電子デバイスとして形成される。制御装置１の入力側には、エンジンＥＣＵ１２，ナビゲーションシステム１３及び車速センサ１４が接続され、制御装置１の出力側には、表示装置１５及び発音装置１６が接続される。

［２．制御構成］
本実施形態の制御装置１は、走行状況毎に記憶している燃費（第一消費率）に対し、ドライバの運転の癖（車両１０の走らせ方）を反映させる学習演算を実施して、記憶している燃費の値（記憶値）を更新するものである。以下、制御装置１が記憶している燃費を「記憶燃費Em」と呼ぶ。なお、ここでいう燃費とは、単位燃料量あたりの走行距離［km/リットル］を意味する。制御装置１には、記憶燃費Emの初期値（初期記憶燃費）が設定されており、最初の学習演算ではこの初期値が上書きされて記憶値として記憶される。そして、学習演算のたびに記憶値が更新される。

制御装置１は、走行状況として所定の経過時間Ta内での平均車速を用いる。これは、所定の時間（例えば数分〜十数分）での平均車速をみれば、どのような走行状況であるのかをある程度推定することができるからである。例えば、平均車速が30［km/h］以下の低車速域であれば、住宅街や市街地等において発進，停止や加速，減速が繰り返されるような走行状況であると推定できる。また、平均車速が30〜60［km/h］程度の中車速域であれば、幹線道路等を略一定の車速で走行するような安定した走行状況であると推定できる。さらに、平均車速が60〜90［km/h］程度の高車速域であれば、高速道路等において渋滞などで加減速が繰り返されるような走行状況であると推定でき、平均車速がこれよりもさらに高い高車速域であれば、高速道路等を略一定の車速で走行するような安定した走行状況であると推定できる。このように平均車速を用いることで、どのような走行状況であるのかを簡易的に把握することができる。

本実施形態の制御装置１は、平均車速の所定域毎に記憶燃費Emを記憶している。そして、所定の経過時間Ta毎にドライバの運転の仕方を学習し、記憶燃費Emを更新する。さらに、学習した記憶燃費Emを用いて、航続可能距離Dの演算やドライバに対するサービスの提供を行う。提供するサービスとしては、目的地までに必要とされる燃料の代金（以下、燃料代Pfという）を概算してその金額（燃料代Pf）を表示する「燃料代のお知らせサービス」や、残りの燃料で目的地へ到達できるか否かを予測する「燃料の過不足予測サービス」等が挙げられる。

以下、記憶燃費Emの学習演算について詳述し、次いで航続可能距離Dの演算手法とサービスの内容について説明する。制御装置１には、学習演算を実施するための機能要素として、記憶部２，消費率演算部３，学習部４が設けられる。さらに、航続可能距離Dの演算やサービス提供を行うための機能要素として、第一制御部５，第二制御部６，第三制御部７が設けられる。これらの各要素は電子回路（ハードウェア）によって実現してもよく、ソフトウェアとしてプログラミングされたものとしてもよいし、あるいはこれらの機能のうちの一部をハードウェアとして設け、他部をソフトウェアとしてもよい。

記憶部２は、燃費（記憶燃費Em）と車速Vとの関係を記憶するものである。本実施形態の記憶部２は、記憶燃費Emと平均車速域との関係、すなわち平均車速域毎（平均車速の所定域毎）に演算した記憶燃費Emを記憶している。車速域（平均車速の範囲）としては、例えば上述のように、平均車速を30〜40［km/h］ずつに分けて、車速の低い側から順に低車速域，中車速域，高車速域とすることが考えられる。また、平均車速を1〜10［km/h］ずつに分けることで車速域を狭くし、平均車速と記憶燃費Emとの関係をより細かく記憶してもよい。

図２（ａ），（ｂ）は、上述のように平均車速を四つの範囲に分け、各平均車速域と記憶燃費Emとの関係を棒グラフで表したものである。これらのグラフは、ドライバの運転の仕方によって、同じ平均車速域であっても記憶燃費Emが異なることを例示したものである。本実施形態の記憶部２には、図２（ａ），（ｂ）のように、平均車速と記憶燃費Emとの関係がグラフやマップ化された状態で記憶されている。

図２（ａ），（ｂ）のグラフでは、平均車速が0からV1（0＜V1）の低車速域，平均車速がV1からV2（V1＜V2）の中車速域，平均車速がV2からV3（V2＜V3）の高車速域，平均車速がV3よりも高い第二高車速域の四つの範囲に分かれている。平均車速V1，V2，V3の値は、例えば上述した30，60，90のように等間隔（同じ車速幅）にしてもよいし、30，70，90のように異なる間隔（車速幅）にしてもよい。

記憶部２には、平均車速域毎に、記憶燃費Em1，Em2，Em3，Em4の初期値が記憶されている。これらの初期値は、例えば上述した四つの走行状況を想定したシミュレーションや実験等を行い、平均車速域毎の車両１０の燃費（参考値，カタログ値）として記憶される。各初期値は、学習部４において最初に学習された時点で新たな記憶燃費Em1〜Em4として記憶される。そして、学習が実施されるたびに記憶燃費Em1〜Em4が更新（上書き）されていく。

消費率演算部３は、経過時間Ta内での燃費を、経過時間Ta毎に平均燃費Ea（第二消費率）として演算するものである。平均燃費Eaは、経過時間Ta内での燃料消費量Fcあたりの走行距離Dcである。すなわち、消費率演算部３は、経過時間Taの間に消費した燃料量Fcと、経過時間Taの間に走行した距離Dcとから、経過時間Taでの平均の燃費Eaを演算する（Ea＝Dc／Fc）。消費率演算部３は、経過時間Taが経つたびに平均燃費Eaを算出し、その結果を学習部４に伝達する。

燃料消費量Fcは、エンジンＥＣＵ１２から伝達される燃料噴射量Fiを経過時間Taのあいだ積算することで取得可能である。また、走行距離Dcは、例えばナビゲーションシステム１３から取得してよいし、タイヤの回転数を検出し、この回転数とタイヤ周長とから演算して求めてもよい。

経過時間Taは、平均燃費Eaの演算周期であり、学習部４における学習周期（学習値更新時間）でもある。本実施形態の消費率演算部３は、経過時間Taのカウントを開始する時点（例えば現時点）での車速Vが低いほど経過時間Taを短く設定し、その時点での車速Vが高いほど経過時間Taを長く設定する。これにより、低車速であるほど平均燃費Eaの演算頻度が高くなるため、平均燃費Eaのサンプル数が増大し、記憶燃費Emの学習頻度が高くなる。これは、車速Vが低いほど加速と減速とが繰り返される時間間隔が短い（車速変化が多い）可能性が高く、燃費の変動が大きい可能性が高いことから、学習頻度を高めることで記憶燃費Emの精度を向上させるためである。なお、経過時間Taのカウントは、前回の経過時間Taのカウントが終了した時点で開始される。すなわち、経過時間Taの起点は、前回の経過時間Taのカウント終了時点である。

図３は、車速Vと経過時間Taとの関係を示したマップであり、制御装置１に予め設定されている。図３のマップには、車速Vの上昇に対して経過時間Taが増える区間と一定の区間とを交互に設けた実線のグラフと、車速Vの上昇に対して経過時間Taが一定の変化率で増える破線のグラフとを例示する。実線のグラフでは、車速が変化しやすい車速域において経過時間Taが頻繁に変更されないように、経過時間Taが車速Vに対して一定となる区間が設けられている。消費率演算部３は、このマップの実線のグラフ又は破線のグラフに車速Vを適用して経過時間Taを取得し、その経過時間Taを設定する。なお、図３に示したグラフは一例であり、これら二つのグラフを組み合わせた一つのグラフが設定されたマップであってもよい。例えば低車速域では実線の関係を採用し、高車速域では破線の関係を採用して一つのグラフとして設定してもよい。また、車速Vの上昇に対して経過時間Taがステップ状に増加するようなマップを設けてもよい。

学習部４は、消費率演算部３で直近に演算された平均燃費Eaを、直近の経過時間Ta内での平均車速Vaに対応する記憶燃費Emに反映させる学習を実施するものである。すなわち、学習部４は、直近の経過時間Taの間に検出された車速Vの平均値（平均車速Va）を求め、その平均車速Vaに対応する記憶燃費Emを記憶部２に記憶されている関係から取得する。そして、取得した記憶燃費Emに所定の割合Rで平均燃費Eaを反映させて記憶燃費Emの学習を行い、学習した記憶燃費Emを新たに記憶部２に記憶する（記憶燃費Emを更新する）。

学習部４で行われる学習演算は、以下の式１で表すことができる。式１の左辺のEm′は学習された記憶燃費であり、右辺のEmは記憶部２から取得した記憶燃費（平均車速Vaに対応する記憶燃費）である。学習部４は、学習された記憶燃費Em′を新たな記憶燃費Emとして記憶部２に記憶する。
Em′＝Em×(1−R)＋Ea×R ・・・式１
例えば、経過時間Taでの平均車速Vaが中車速域の場合（V1＜Va＜V2）、中車速域の記憶燃費Em2に平均燃費Eaを反映する学習が実施され、この記憶燃費Em2が更新される。

平均車速Vaは、経過時間Taの間に走行した距離Dcを経過時間Taで除することで取得可能である（Va＝Dc／Ta）。また、割合Rは、0よりも大きく、且つ、1よりも小さい値である（0＜R＜1）。割合Rが0.5よりも大きい値の場合、平均燃費Eaを記憶燃費Emに反映する割合が大きくなることから、直近のドライバの運転の仕方が記憶燃費Emに強めに反映されることになり、直近のドライバの運転の仕方にあった燃費（記憶燃費Em）を記憶しておくことが可能となる。反対に、割合Rが0.5よりも小さい値の場合、平均燃費Eaを記憶燃費Emに反映する割合が小さくなることから、直近のドライバの運転の仕方が記憶燃費Emに弱めに反映されることになり、これまで学習された記憶燃費Emの値が維持されやすくなる。

割合Rは、予め設定された一定値であってもよいし、車両１０の運転履歴（例えば、これまでの走行距離や走行時間，ドライバの変化等）に応じて設定される可変値であってもよい。割合Rを一定値として設定しておく場合には、上述のように平均燃費Eaを記憶燃費Emに反映させる強さを考慮して値を設定すればよい。反対に、運転履歴に応じて割合Rを設定すれば、車両１０の実際の状況に応じて平均燃費Eaを記憶燃費Emに反映させる強さを変化させることができ、学習の精度が高められる。例えば、運転履歴として総走行距離を用い、総走行距離が長いほど車両１０の性能劣化により燃費が低下すると判断して、割合Rを大きな値に設定してもよい。この場合、過去の走行による燃費よりも最近の走行による燃費がより強く学習に反映されることになり、車両１０の性能劣化に対応した学習を行うことができるため、学習精度が高められる。

第一制御部５は、所定時間Tx内での平均車速Vxに対応する記憶燃費Emと車両１０の燃料残量Frとに基づいて航続可能距離Dを演算し、その航続可能距離Dを表示装置１５に表示させるものである。すなわち、第一制御部５は、所定時間Txの間に検出された車速Vの平均値（平均車速Vx）を求め、その平均車速Vxに対応する記憶燃費Emを記憶部２に記憶されている関係から取得して、計算用燃費Eとして設定する。計算用燃費Eは、航続可能距離Dを演算するための燃費であり、上記の四つの記憶燃費Em1〜Em4のうち、平均車速Vxに対応する何れか一つが設定される。第一制御部５は、設定した計算用燃費Eに、その時点での燃料残量Frを乗算することで航続可能距離Dを演算し（D＝E×Fr）、その航続可能距離Dを表示装置１５に表示して、ドライバにあとどの程度走行することができるのかを報知する。

平均車速Vxは、所定時間Txの間に走行した距離Dxを所定時間Txで除することで取得可能である（Vx＝Dx／Tx）。燃料残量Frは、例えば給油直後の燃料量から総燃料消費量を減算することで取得可能である。あるいは、燃料タンク内の燃料量を直接的に検出するセンサを設けて燃料残量Frを取得してもよい。また、所定時間Txは、航続可能距離Dの演算周期（航続可能距離更新時間）であり、予め設定されている。なお、所定時間Txの代わりに所定の更新距離Dyを設定しておき、更新距離Dyを走行するたびに航続可能距離Dを算出してもよい。この場合、更新距離Dyを走行する間の平均車速Vxを求めて、この平均車速Vxに対する記憶燃費Emを計算用燃費Eとして設定すればよい。

第二制御部６は、ドライバに対して「燃料代のお知らせサービス」を行うものである。すなわち、第二制御部６はナビゲーションシステム１３と連携して、目的地までの燃料代Pfを概算し、その結果を表示装置１５に表示させて大体の燃料代Pfをドライバに報知する。
目的地までの燃料代Pfの概算手法について説明する。第二制御部６はまず、ユーザ（例えばドライバ）に対し、１リットルあたりの燃料代Pfp（燃料単価）と目的地とをナビゲーションシステム１３に入力するように要求する。例えばナビゲーションシステム１３に燃料代Pfpと目的地とを入力するための画面を表示させる。

第二制御部６は、入力された情報と車両１０の現在位置とをナビゲーションシステム１３から取得するとともに、現在位置から目的地までの道程における車両１０の車速域を推定する。そして、推定した車速域に対応する記憶燃費Emを記憶部２に記憶された関係から取得し、その記憶燃費Emと、入力された１リットルあたりの燃料代Pfpとを用いて燃料代Pfを概算する。

例えば、第二制御部６は、現在位置から目的地までの道程を、市街地又は住宅街，幹線道路，渋滞が予想される高速道路，渋滞しないと予想される高速道路の四つの区間に分け、それぞれを上述した低車速域，中車速域，高車速域，第二高車速域の四つの車速域であると推定する。そして、各区間の距離をそれぞれ積算して、車速域毎の距離D1，D2，D3，D4を把握する。また、これら四つの車速域に対応する記憶燃費Em1〜Em4を記憶部２に記憶された関係から取得する。

そして、対応する記憶燃費Em1〜Em4と距離D1〜D4とをそれぞれ乗算した値の合計値を、目的地までに消費すると予想される燃料量（以下、予想燃料消費量Fpc）として算出する。すなわち、予想燃料消費量Fpcは以下の式２で表される。
Fpc＝Em1×D1＋Em2×D2＋Em3×D3＋Em4×D4 ・・・式２
第二制御部６は、この予想燃料消費量Fpcに、入力された１リットルあたりの燃料代Pfpを乗算することで、目的地までの燃料代Pfを概算する（Pf＝Fpc×Pfp）。

第三制御部７は、ドライバに対して「燃料の過不足予測サービス」を行うものである。すなわち、第三制御部７はナビゲーションシステム１３と連携して、燃料残量Frで目的地へ到達可能か否かの予測を行い、到達不可と予測した場合には表示装置１５や発音装置１６を制御してその旨をドライバに通知する。

燃料残量Frで目的地へ到達できるか否かの判定手法について説明する。第三制御部７はまず、ユーザ（例えばドライバ）に対し、目的地をナビゲーションシステム１３に入力するように要求する。例えばナビゲーションシステム１３に目的地を入力するための画面を表示させる。第三制御部７は、入力された情報と車両１０の現在位置とをナビゲーションシステム１３から取得するとともに、現在位置から目的地までの道程における車両１０の車速域を推定する。そして、推定した車速域に対応する記憶燃費Emを記憶部２に記憶された関係から取得し、その記憶燃費Emと燃料残量Frとを用いて上記の予測を行う。

例えば、第三制御部７は、現在位置から目的地までの道程を、第二制御部６と同様に、市街地又は住宅街，幹線道路，渋滞が予想される高速道路，渋滞しないと予想される高速道路の四つの区間に分け、それぞれを上述した低車速域，中車速域，高車速域，第二高車速域の四つの車速域であると推定する。そして、各区間の距離をそれぞれ積算して、車速域毎の距離D1，D2，D3，D4を把握する。また、これら四つの車速域に対応する記憶燃費Em1〜Em4を記憶部２に記憶された関係から取得する。

そして、上記の式２を用いて予想燃料消費量Fpcを算出し、この予想燃料消費量Fpcが燃料残量Frを上回っているか否かを判定する。Fpc＞Frであれば、燃料残量Frで目的地に到達できない（燃料が足りない）と予測して、その旨を通知する。一方、Fpc≦Frであれば、燃料残量Frで目的地に到達可能である（燃料が足りる）と予測する。この場合には、その旨を通知してもよいし、特に通知を行わず、ドライバに煩わしさを与えないようにしてもよい。

［３．フローチャート］
図４は記憶燃費Emの学習演算の手順を例示するフローチャートであり、図５は航続可能距離Dの演算手順を例示するフローチャートである。また、図６，図７のそれぞれは、目的地までの燃料代Pfの概算手順，目的地までの到達可否の通知手順を例示するフローチャートである。これらのフローは、車両１０が走行可能な状態であるときに、制御装置１において所定の演算周期で繰り返し実施される。なお、この演算周期は経過時間Taに比べて十分に短い時間である。

まず、学習演算の手順について説明する。図４に示すように、制御装置１では、エンジンＥＣＵ１２や各種センサ類で検出された情報が取得され（ステップＡ１）、タイマ１がカウント中でなければ（ステップＡ２）、その時点での車速Vに基づいて経過時間Taが設定される（ステップＡ３）。そして、タイマ１のカウントが開始されて（ステップＡ４）、このフローをリターンする。なお、タイマ１は経過時間Taを計測するためのカウンターである。

次の周期ではタイマ１がカウント中のため（ステップＡ２）、ステップＡ１で取得された情報に基づき走行距離Dc及び燃料消費量Fcの値がそれぞれ積算され（ステップＡ５）、タイマ１に一演算周期が加算されてタイマ１がカウントアップされる（ステップＡ６）。タイマ１のカウントを開始してからの時間（カウント値）が経過時間Taを越えるまでこのフローがリターンされる（ステップＡ７）。これにより、経過時間Taの間の走行距離Dc及び燃料消費量Fcがそれぞれ演算される。

カウント値が経過時間Taを上回ると（ステップＡ７）、走行距離Dcと燃料消費量Fcとから平均燃費Eaが演算されるとともに（ステップＡ８）、走行距離Dcと経過時間Taとから平均車速Vaが演算される（ステップＡ９）。次いで、この平均車速Vaが四つの所定域（低車速域，中車速域，高車速域，第二高車速域）の何れに該当するのかが判定され、該当する所定域の記憶燃費Em1，Em2，Em3，Em4が取得される（ステップＡ１０〜Ａ１６）。

すなわち、Va≦V1であれば、低車速域の記憶燃費Em1が取得され（ステップＡ１０，Ａ１３）、V1＜Va≦V2であれば、中車速域の記憶燃費Em2が取得される（ステップＡ１１，Ａ１４）。また、V2＜Va≦V3であれば、高車速域の記憶燃費Em3が取得され（ステップＡ１２，Ａ１５）、V3＜Vaであれば、第二高車速域の記憶燃費Em4が取得される（ステップＡ１２，Ａ１６）。そして、取得された記憶燃費Em1〜Em4に、ステップＡ８で演算された平均燃費Eaが割合Rで反映された値が新たな記憶燃費Em1〜Em4として記憶（更新）される（ステップＡ１７〜Ａ２０）。この周期での学習が終了したら、積算した走行距離Dc及び燃料消費量Fcが何れもリセットされ、タイマ１のカウント値もリセットされるとともにタイマ１がオフにされ（ステップＡ２１）、このフローをリターンする。

次に、航続可能距離Dの演算の手順について説明する。図５に示すように、制御装置１では、各種センサ類で検出された情報が取得され（ステップＢ１）、タイマ２がカウント中でなければ（ステップＢ２）、タイマ２のカウントが開始されて（ステップＢ３）、このフローをリターンする。なお、タイマ２は所定時間Txを計測するためのカウンターである。次の周期ではタイマ２がカウント中のため（ステップＢ２）、ステップＢ１で取得された情報に基づき走行距離Dxの値が積算され（ステップＢ４）、タイマ２に一演算周期が加算されてタイマ２がカウントアップされる（ステップＢ５）。タイマ２のカウントを開始してからの時間（カウント値）が所定時間Txを越えるまでこのフローがリターンされる（ステップＢ６）。

カウント値が所定時間Txを上回ると（ステップＢ６）、走行距離Dxと所定時間Txとから平均車速Vxが演算される（ステップＢ７）。次いで、この平均車速Vxが四つの所定域（低車速域，中車速域，高車速域，第二高車速域）の何れに該当するのかが判定され、該当する所定域の記憶燃費Em1，Em2，Em3，Em4が取得されて、計算用燃費Eとして設定される（ステップＢ８〜Ｂ１４）。

すなわち、Vx≦V1であれば、低車速域の記憶燃費Em1が計算用燃費Eとして設定され（ステップＢ８，Ｂ１１）、V1＜Vx≦V2であれば、中車速域の記憶燃費Em2が計算用燃費Eとして設定される（ステップＢ９，Ｂ１２）。また、V2＜Vx≦V3であれば、高車速域の記憶燃費Em3が計算用燃費Eとして設定され（ステップＢ１０，Ｂ１３）、V3＜Vxであれば、第二高車速域の記憶燃費Em4が計算用燃費Eとして設定される（ステップＢ１０，Ｂ１４）。そして、計算用燃費Eに燃料残量Frが乗算されることで航続可能距離Dが算出され（ステップＢ１５）、その値が表示装置１５に表示される（ステップＢ１６）。この周期での演算が終了したら、積算した走行距離Dxがリセットされ、タイマ２のカウント値もリセットされるとともにタイマ２がオフにされ（ステップＢ１７）、このフローをリターンする。

次に、目的地までの燃料代Fpの概算の手順について説明する。図６に示すように、制御装置１では、ナビゲーションシステム１３に入力された１リットルあたりの燃料代Pfpと目的地とが取得されるとともに、ナビゲーションシステム１３で検出された現在位置が取得される（ステップＣ１〜Ｃ３）。次いで、現在位置から目的地までの道程を、市街地（低車速域），幹線道路（中車速域），渋滞が予想される高速道路（高車速域），渋滞しないと予想される高速道路（第二高車速域）の四つの区間に分け、各区間の距離をそれぞれ積算して、各距離D1，D2，D3，D4を把握する（ステップＣ４）。

また、記憶部２に記憶されている平均車速毎の記憶燃費Em1〜Em4を取得し（ステップＣ５）、上記の式２を用いて予想燃料消費量Fpcを算出する（ステップＣ６）。そして、この予想燃料消費量Fpcに、ステップＣ１で取得された１リットルあたりの燃料代Pfpを乗算して、目的地までの燃料代Pfを求め（ステップＣ７）、表示装置１５に表示させる（ステップＣ８）。

最後に、現在の燃料残量Frで目的地まで到達可能か否かの予測の手順について説明する。図７に示すように、制御装置１では、燃料残量Frが取得されるとともに、ナビゲーションシステム１３に入力された目的地と検出された現在位置とが取得される（ステップＳ１〜Ｓ３）。次いで、図６のステップＣ４と同様に、現在位置から目的地までの道程を四つの区間に分け、各区間の距離をそれぞれ積算して、各距離D1，D2，D3，D4を把握する（ステップＳ４）。

また、記憶部２に記憶されている平均車速毎の記憶燃費Em1〜Em4を取得し（ステップＳ５）、上記の式２を用いて予想燃料消費量Fpcを算出する（ステップＳ６）。そして、この予想燃料消費量Fpcが燃料残量Frを越えるか否かを判定する（ステップＳ７）。Fpc＞Frであれば、目的地に到達するまでに燃料がなくなる可能性が高いため、燃料が足りない旨を通知する（ステップＳ８）。一方、Fpc≦Frであれば、燃料を補給しなくても目的地に到達可能であると判断して、燃料が足りる旨を通知するか、あるいは、特別な通知を行わない（ステップＳ９）。

［４．効果］
（１）上述の制御装置１では、記憶燃費Emと車速Vとの関係が記憶されており、この記憶燃費Emが経過時間Ta毎に学習される。すなわち、経過時間Ta内での平均車速Vaに対応する記憶燃費Emに、経過時間Ta内での平均燃費Eaを反映させる学習が行われる。したがって、上述の制御装置１によれば、走行状況やドライバの運転の仕方に合った適切な記憶燃費Emを取得することができる。これにより、記憶燃費Emを用いた演算（例えば航続可能距離Dの演算や燃料代Pfの演算）の精度を高めることができる。

（２）上述の制御装置１では、経過時間Taのカウントを開始する時点での車速Vが低いほど、経過時間Taが短く設定される。これにより、低車速であるほど平均燃費Eaの演算頻度が高くなるため、平均燃費Eaのサンプル数が増大し、記憶燃費Emの学習頻度が高くなる。車速Vが低いときは加減速の間隔が短くなると予想されることから、学習頻度を高めることで、低車速であっても記憶燃費Emの精度を高めることができる。また、車速Vが高い場合には平均燃費Eaのサンプル数を少なく（学習頻度を低く）することで、記憶燃費Emの精度を保ちながら演算負荷を低減することができる。

（３）上述の制御装置１では、記憶部２に、記憶燃費Emと平均車速域との関係が記憶されているため、車速域の設定の仕方によって、演算精度とメモリ容量とのバランスをとることができる。例えば、車速域を狭くして（例えば平均車速を1〜10［km/h］ずつに分けて）平均燃費Emを記憶することで、記憶燃費Emがより走行状況やドライバに合ったものとなることから、平均燃費Emを用いた演算の精度を高めることができる。反対に、車速域を広くして（例えば平均車速を30〜40［km/h］ずつに分けて）平均燃費Emを記憶することで、記憶しておく記憶燃費Emの個数が少なくなることから、メモリ容量や演算負荷を低減することができる。

（４）上述の制御装置１では、記憶燃費Emに対して所定の割合Rで平均燃費Eaが反映されることから、割合Rの設定の仕方によって、直近の走行状況毎のドライバの癖を学習に反映させる強さを変化させることができる。また、この割合Rが車両１０の運転履歴に応じて設定される可変値であれば、車両１０の実際の状況に応じて平均燃費Eaを記憶燃費Emに反映させる強さを変化させることができるため、学習の精度を高めることができる。

（５）上述の制御装置１では、所定時間Tx内での平均車速Vxに対応する記憶燃費Emと燃料残量Frとから航続可能距離Dが演算される。この記憶燃費Emは、経過時間Ta毎に学習されたものであり、直近の走行状況毎のドライバの運転の仕方が反映されていることから、この記憶燃費Emを用いて航続可能距離Dを演算することで、演算精度を高めることができる。

（６）また、上述の制御装置１では、ナビゲーションシステム１３と連携して、「燃料代のお知らせサービス」及び「燃料の過不足予測サービス」が行われる。これらのサービスでは、学習した記憶燃費Emを用いて燃料代Pfの概算や目的地への到達可否の予測が行われるため、概算精度及び予測精度を向上させることができる。また、これらのサービスを行うことで、ユーザビリティを高めることができる。

［５．その他］
以上、本発明の実施形態を説明したが、本発明は上記の実施形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で種々変形することが可能である。
上述の実施形態では、エンジン１１を駆動源とした車両１０を例示したが、駆動用モータを搭載した電気自動車やハイブリッド車に対しても、上述の学習演算の手法を適用することが可能である。すなわち、制御装置１の記憶部２に、単位電力量あたりの走行距離を表す電費（第一消費率）を記憶電費として記憶しておくとともに、消費率演算部３において、経過時間Ta内で消費した電力量あたりの走行距離を、経過時間Ta毎に平均電費（第二消費率）として演算する。そして、学習部４において、演算された平均電費を、経過時間Ta内での平均車速Vaに対応する記憶電費に反映させる学習を実施する。このような構成によっても、上述の実施形態と同様の効果が得られる。

また、電気自動車やハイブリッド車において、学習した記憶電費に電力残量を乗算すれば、航続可能距離Dを演算することができる。例えば、ハイブリッド車において航続可能距離Dを演算する場合には、記憶燃費Em及び記憶電費に対して燃料残量Fr及び電力残量をそれぞれ乗算し、二つの乗算値を加算すればよい。また、ナビゲーションシステム１３と連携することで、目的地までの電気代の概算や電力残量で目的地に到達可能であるか否かの予測を行うことができる。なお、ハイブリッド車の場合には、現在の走行モード（ＥＶ走行モード，シリーズ走行モード，パラレル走行モード等）に応じて、学習対象を記憶燃費Emと記憶電費とに切り替えることで、適切な学習を実施可能となる。

上述の実施形態では、経過時間Taが車速Vに応じて設定されるものとして説明したが、経過時間Taを予め設定された所定値としてもよい。この場合には、図３のようなマップを用いて経過時間Taを取得する必要がないため、制御構成を簡素化できる。
また、車両１０に、学習した記憶燃費Emを初期値にリセットするボタンを設け、ユーザがボタンを操作した場合に記憶値をリセットする（初期値に戻す）ようにしてもよい。

１ 制御装置
２ 記憶部
３ 消費率演算部
４ 学習部
５ 第一制御部
６ 第二制御部
７ 第三制御部
１０ 車両
１３ ナビゲーションシステム
１５ 表示装置（表示部）
D 航続可能距離
Ea 経過時間内での平均燃費（第二消費率）
Em，Em1，Em2，Em3，Em4 記憶燃費（第一消費率）
Fr 燃料残量
Pf 目的地までの燃料代（代金）
R 割合
Ta 経過時間
Tx 所定時間
Va 経過時間内での平均車速
Vx 所定時間内での平均車速

Claims (6)

1. 平均車速域毎に演算した車両の単位燃料量あたりの走行距離または単位電力量あたりの走行距離を第一消費率として記憶した記憶部と、
   所定の経過時間内での単位燃料量あたりの走行距離または単位電力量あたりの走行距離を、前記経過時間毎に第二消費率として演算する消費率演算部と、
   前記消費率演算部で演算された前記第二消費率を、前記経過時間内での平均車速に対応する前記第一消費率に反映させる学習を実施する学習部と、を備える
   ことを特徴とする、車両の制御装置。
2. 前記消費率演算部は、前記経過時間のカウントを開始する時点での車速が低いほど前記経過時間を短く設定する
   ことを特徴とする、請求項１記載の車両の制御装置。
3. 前記学習部が、前記第一消費率に対して予め設定された割合で前記第二消費率を反映させる
   ことを特徴とする、請求項１又は２記載の車両の制御装置。
4. 所定時間内での平均車速に対応する前記第一消費率と燃料残量又は電力残量とに基づいて航続可能距離を演算し、演算された前記航続可能距離を車室内の表示部に表示させる第一制御部を備える
   ことを特徴とする、請求項１〜３の何れか１項に記載の車両の制御装置。
5. 道路情報を含んだ地図データを内蔵するとともに、前記車両の現在位置を検出するナビゲーションシステムと、
   前記ナビゲーションシステムに入力された目的地と検出された前記現在位置とに基づき、前記目的地までに必要とされる燃料又は電力の代金を概算し、前記代金を車室内の表示部に表示させる第二制御部と、を備え、
   前記第二制御部は、前記現在位置から前記目的地までの道程における前記車両の車速域を推定して、推定した前記車速域に対応する前記第一消費率を用いて前記代金を概算する
   ことを特徴とする、請求項１〜４の何れか１項に記載の車両の制御装置。
6. 道路情報を含んだ地図データを内蔵するとともに、前記車両の現在位置を検出するナビゲーションシステムと、
   前記ナビゲーションシステムに入力された目的地と検出された前記現在位置とに基づき、燃料残量又は電力残量で前記目的地に到達可能か否かの予測を行う第三制御部と、を備え、
   前記第三制御部は、前記現在位置から前記目的地までの道程における前記車両の車速域を推定して、推定した前記車速域に対応する前記第一消費率を用いて前記予測を行い、到達不可と予測した場合にはその旨を通知する
   ことを特徴とする、請求項１〜５の何れか１項に記載の車両の制御装置。

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