JP2020083235A - 車両の制御装置 - Google Patents

Abstract

【課題】車両が現在位置から目的地まで走行する場合、走行ルートの各走行区間における走行モードを、燃料消費量が最小となるように選択する。【解決手段】車両の制御装置は、所定パラメータを走行データとして取得する走行データ取得装置と、前記走行データ取得装置によって取得された前記走行データに基づいて確率分布を生成する確率分布生成部とを備え、前記所定パラメータの確率分布を用いて評価値の期待値を算出すると共に、評価値の期待値に基づいて車両を制御する車両制御部を備える。【選択図】図５

Description

本発明は車両の制御装置に関する。

従来、車両の走行に関する所定のパラメータを予測し、パラメータの予測値を用いて車両を制御することが知られている（例えば特許文献１）。

走行用の動力を出力可能な動力源として内燃機関及び電動機を備えたハイブリッド車両では、走行モードとしてＥＶモード及びＨＶモードが選択可能である。ＥＶモードでは電動機のみによって走行用の動力が出力され、ＨＶモードでは内燃機関及び電動機によって走行用の動力が出力される。ＥＶモードでは内燃機関が停止されるため、走行モードとしてＥＶモードを選択することによってハイブリッド車両の燃費を改善することができる。

しかしながら、バッテリの蓄電量が不足している場合には、走行モードとしてＥＶモードを選択することができない。このため、バッテリを充電することなく車両を長時間走行させる場合、走行モードとしてＥＶモード及びＨＶモードを併用する必要がある。

特開２０１５−０７４３９５号公報

車両が現在位置から目的地まで走行する場合、走行ルートの各走行区間における走行モードは、燃料消費量が最小となるように選択されることが望ましい。このため、各走行区間における車速の予測値に基づいて燃料消費量及び電力消費量のような評価値を算出し、評価値が最適となるように走行モードを選択することが考えられる。

これに関して、特許文献１に記載の車両の制御装置では、予め生成された車速の確率分布において最大確率となる値が車速の予測値として用いられる。しかしながら、実際の車速は、必ずしも確率分布において最大確率となる値に一致するとは限らない。誤った予測値に基づいて算出された評価値が最適となるように走行モードが選択されると、車両の燃費等が悪化するおそれがある。

そこで、上記課題に鑑みて、本発明の目的は、車両の制御に用いられる評価値の予測精度を向上させることにある。

本開示の要旨は以下のとおりである。

（１）所定パラメータの確率分布を用いて評価値の期待値を算出すると共に、該期待値に基づいて車両を制御する車両制御部を備える、車両の制御装置。

（２）前記所定パラメータを走行データとして取得する走行データ取得装置と、前記走行データ取得装置によって取得された前記走行データに基づいて前記確率分布を生成する確率分布生成部とを更に備える、上記（１）に記載の車両の制御装置。

（３）前記確率分布生成部は、前記車両の外部に設けられ、複数の車両に設けられた前記走行データ取得装置から前記走行データを受信する、上記（１）又は（２）に記載の車両の制御装置。

（４）前記所定パラメータは車速である、上記（１）から（３）のいずれか１つに記載の車両の制御装置。

（５）前記車両は、走行用の動力を出力可能な内燃機関及び電動機と、該電動機に電力を供給し且つ外部電源によって充電可能なバッテリとを備え、前記評価値は、前記車両が現在位置から目的地までの走行ルートを走行するときの電力消費量、又は前記車両が前記走行ルートを走行するときの電力消費量及び燃料消費量であり、前記車両制御部は前記評価値の期待値に基づいて前記走行ルートの各走行区間における前記車両の走行モードを選択する、上記（４）に記載の車両の制御装置。

（６）前記評価値は前記車両の目的地への到着時刻であり、前記車両制御部は前記評価値の期待値に基づいて車速の目標値を設定する、上記（４）に記載の車両の制御装置。

（７）前記車両は、該車両の制動時に回生エネルギーを用いて回生電力を発電可能な発電機と、該発電機によって発電された回生電力が供給されるバッテリとを備え、前記所定パラメータはブレーキ踏力であり、前記評価値は回生電力の損失量であり、前記車両制御部は前記評価値の期待値に基づいて車速の目標値を設定する、上記（１）から（３）のいずれか１つに記載の車両の制御装置。

（８）前記車両は、走行用の動力を出力可能な内燃機関及び電動機と、該電動機に電力を供給し且つ外部電源によって充電可能なバッテリと、エアコンディショナーとを備え、前記所定パラメータは外気温度及び外気湿度の組合せ又は外気温度であり、前記評価値は将来の所定期間における前記エアコンディショナーの消費電力であり、前記車両制御部は前記評価値の期待値に基づいてバッテリの充電率を制御する、上記（１）から（３）のいずれか１つに記載の車両の制御装置。

（９）前記車両は、走行用の動力を出力可能な内燃機関及び電動機と、該電動機に電力を供給し且つ外部電源によって充電可能なバッテリと、エアコンディショナーとを備え、前記所定パラメータは外気温度であり、前記評価値は将来の所定期間における暖機のための燃料消費量であり、前記車両制御部は前記評価値の期待値に基づいて前記車両の走行モードを選択する、上記（１）から（３）のいずれか１つに記載の車両の制御装置。

（１０）前記車両は、走行用の動力を出力可能な内燃機関及び電動機と、該電動機に電力を供給し且つ外部電源によって充電可能なバッテリとを備え、前記所定パラメータは出発時刻及び出発から再充電までの前記バッテリの電力消費量であり、前記評価値は出発時の前記バッテリの蓄電量及び出発から再充電までの前記バッテリの電力消費量であり、前記車両制御部は前記評価値の期待値に基づいて前記バッテリの充電開始時刻を設定する、上記（１）から（３）のいずれか１つに記載の車両の制御装置。

本発明によれば、車両の制御に用いられる評価値の予測精度を向上させることができる。

図１は、本発明の第一実施形態に係る車両の制御装置が用いられる車両の構成を概略的に示す図である。 図２は、本発明の第一実施形態に係る車両の制御装置等の構成を概略的に示すブロック図である。 図３は、所定の走行ルートにおける車速の実測データを示す図である。 図４は、各走行区間に対する車速の確率分布の一例を示す図である。 図５は、本発明の第一実施形態における走行モード選択処理の制御ルーチンを示すフローチャートである。 図６は、本発明の第一実施形態における車両制御の制御ルーチンを示すフローチャートである。 図７は、本発明の第二実施形態に係る車両の制御装置等の構成を概略的に示すブロック図である。 図８は、本発明の第三実施形態に係る車両の制御装置の構成を概略的に示す図である。 図９は、本発明の第四実施形態における車速設定処理の制御ルーチンを示すフローチャートである。 図１０は、本発明の第五実施形態に係る車両の制御装置等の構成を概略的に示すブロック図である。 図１１は、本発明の第五実施形態における車速設定処理の制御ルーチンを示すフローチャートである。 図１２は、本発明の第六実施形態に係る車両の制御装置が用いられる車両の構成を概略的に示す図である。 図１３は、本発明の第六実施形態におけるＳＯＣ制御の制御ルーチンを示すフローチャートである。 図１４は、本発明の第七実施形態における走行モード選択処理の制御ルーチンを示すフローチャートである。 図１５は、本発明の第八実施形態における充電開始時刻設定処理の制御ルーチンを示すフローチャートである。

以下、図面を参照して本発明の実施形態について詳細に説明する。なお、以下の説明では、同様な構成要素には同一の参照番号を付す。

＜第一実施形態＞
以下、図１〜図６を参照して本発明の第一実施形態について説明する。

＜車両の構成＞
図１は、本発明の第一実施形態に係る車両の制御装置が用いられる車両の構成を概略的に示す図である。車両１は、内燃機関１０、第１電動発電機１２、動力分割機構１４、第２電動発電機１６、パワーコントロールユニット（ＰＣＵ）１８及びバッテリ２０を備える。

内燃機関１０は、燃料と空気との混合気を気筒内で燃焼させて動力を出力する。内燃機関１０は、例えば、ガソリンエンジン又はディーゼルエンジンである。内燃機関１０の出力軸（クランクシャフト）は動力分割機構１４に機械的に接続されており、内燃機関１０の出力は動力分割機構１４に入力される。

第１電動発電機１２は発電機及び電動機として機能する。第１電動発電機１２は、動力分割機構１４に機械的に接続されており、第１電動発電機１２の出力は動力分割機構１４に入力される。また、第１電動発電機１２はＰＣＵ１８に電気的に接続される。第１電動発電機１２が発電機として機能するとき、第１電動発電機１２によって発電された電力は、ＰＣＵ１８を介して、第２電動発電機１６及びバッテリ２０の少なくとも一方に供給される。一方、第１電動発電機１２が電動機として機能するとき、バッテリ２０に蓄えられた電力はＰＣＵ１８を介して第１電動発電機１２に供給される。

動力分割機構１４は、サンギア、リングギア、ピニオンギア及びプラネタリキャリアを含む公知の遊星歯車機構として構成される。プラネタリキャリアには内燃機関１０の出力軸が連結され、サンギアには第１電動発電機１２が連結され、リングギアには減速機３２が連結される。動力分割機構１４は内燃機関１０の出力を第１電動発電機１２と減速機３２とに分配する。

具体的には、第１電動発電機１２が発電機として機能するときには、プラネタリキャリアに入力された内燃機関１０の出力が、第１電動発電機１２に連結されたサンギアと、減速機３２に連結されたリングギアとにギア比に応じて分配される。第１電動発電機１２に分配された内燃機関１０の出力を用いて第１電動発電機１２によって電力が発電される。一方、減速機３２に分配された内燃機関１０の出力は、走行用の動力として車軸３４を介して車輪３６に伝達される。したがって、内燃機関１０は走行用の動力を出力することができる。また、第１電動発電機１２が電動機として機能するときには、第１電動発電機１２の出力がサンギア及びプラネタリキャリアを介して内燃機関１０の出力軸に供給され、内燃機関１０のクランキングが行われる。

第２電動発電機１６は発電機及び電動機として機能する。第２電動発電機１６は減速機３２に機械的に接続されており、第２電動発電機１６の出力は減速機３２に供給される。減速機３２に供給された第２電動発電機１６の出力は、走行用の動力として車軸３４を介して車輪３６に伝達される。したがって、第２電動発電機１６は走行用の動力を出力することができる。

また、第２電動発電機１６はＰＣＵ１８に電気的に接続される。車両１の減速時には、車輪３６の回転によって第２電動発電機１６が駆動され、第２電動発電機１６は発電機として機能する。この結果、いわゆる回生が行われる。第２電動発電機１６が発電機として機能するとき、回生エネルギーを用いて第２電動発電機１６によって発電された回生電力はＰＣＵ１８を介してバッテリ２０に供給される。一方、第２電動発電機１６が電動機として機能するとき、バッテリ２０に蓄えられた電力はＰＣＵ１８を介して第２電動発電機１６に供給される。

ＰＣＵ１８は、第１電動発電機１２、第２電動発電機１６及びバッテリ２０に電気的に接続される。ＰＣＵ１８は、インバータ、昇圧コンバータ及びＤＣＤＣコンバータを含む。インバータは、バッテリ２０から供給された直流電力を交流電力に変換し、第１電動発電機１２又は第２電動発電機１６によって発電された交流電力を直流電力に変換する。昇圧コンバータは、バッテリ２０に蓄えられた電力が第１電動発電機１２又は第２電動発電機１６に供給されるときに、必要に応じてバッテリ２０の電圧を昇圧する。ＤＣＤＣコンバータは、バッテリ２０に蓄えられた電力がヘッドライト等の電子機器に供給されるときに、バッテリ２０の電圧を降圧する。

バッテリ２０には、内燃機関１０の出力を用いて第１電動発電機１２によって発電された電力と、回生エネルギーを用いて第２電動発電機１６によって発電された回生電力とが供給される。したがって、バッテリ２０は内燃機関１０の出力及び回生エネルギーによって充電可能である。バッテリ２０は、例えば、リチウムイオン電池、ニッケル水素電池等の二次電池である。

車両１は充電ポート２２及び充電器２４を更に備え、バッテリ２０は外部電源７０によっても充電可能である。したがって、車両１はいわゆるプラグインハイブリッド車両（ＰＨＶ）である。

充電ポート２２は充電ケーブル７２の充電用コネクタ７４を介して外部電源７０から電力を受け取るように構成される。外部電源７０によってバッテリ２０が充電されるとき、充電用コネクタ７４は充電ポート２２に接続される。充電器２４は、外部電源７０から供給された電力をバッテリ２０に供給可能な電力に変換する。なお、充電ポート２２がＰＣＵ１８に接続され、ＰＣＵ１８が充電器２４として機能してもよい。

なお、第１電動発電機１２は、電動機としては機能しない発電機であってもよい。また、第２電動発電機１６は、発電機としては機能しない電動機であってもよい。また、車両１はいわゆるシリーズパラレル式のハイブリッド車両である。しかしながら、車両１は、いわゆるシリーズ式、パラレル式等の他の種類のハイブリッド車両であってもよい。

＜車両の制御装置＞
図２は、本発明の第一実施形態に係る車両の制御装置等の構成を概略的に示すブロック図である。車両の制御装置は電子制御ユニット（ＥＣＵ）６０を備える。ＥＣＵ６０は、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）及びランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）のようなメモリ、プロセッサ、入力ポート、出力ポート、通信モジュール等を備える。ＥＣＵ６０は車両に設けられている。本実施形態では、一つのＥＣＵ６０が設けられているが、機能毎に複数のＥＣＵが設けられていてもよい。

ＥＣＵ６０は、車両１に設けられた各種センサに接続され、各種センサの出力がＥＣＵ６０に入力される。本実施形態では、電圧センサ５１及びＧＰＳ受信機５２の出力がＥＣＵ６０に入力される。

電圧センサ５１は、バッテリ２０に設けられ、バッテリ２０の電極間の電圧を検出する。電圧センサ５１はＥＣＵ６０に接続され、電圧センサ５１の出力はＥＣＵ６０に送信される。ＥＣＵ６０は、電圧センサ５１の出力等に基づいてバッテリ２０の充電率（ＳＯＣ：Ｓｔａｔｅ Ｏｆ Ｃｈａｒｇｅ）を算出する。

ＧＰＳ受信機５２は車両１に設けられている。ＧＰＳ受信機５２は、３個以上のＧＰＳ衛星から信号を受信し、車両１の現在位置（例えば、車両１の緯度及び経度）を検出する。ＧＰＳ受信機５２は、ＥＣＵ６０に接続され、ＧＰＳ受信機５２の出力はＥＣＵ６０に送信される。

また、ＥＣＵ６０は、車両１に設けられた地図データベース５３に接続される。地図データベース５３は、地図情報に関するデータベースである。地図情報には、道路の位置情報、道路の形状情報（例えばカーブと直線部との種別、カーブの曲率半径、道路勾配等）、道路種別、制限車速等の道路情報が含まれる。ＥＣＵ６０は地図データベース５３から地図情報を取得する。

また、ＥＣＵ６０は、車両１に設けられたナビゲーションシステム５４に接続される。ナビゲーションシステム５４は、ＧＰＳ受信機５２の出力、地図データベース５３の地図情報、ドライバによる入力等に基づいて、現在位置から目的地までの車両１の走行ルートを設定する。ナビゲーションシステム５４によって設定された走行ルートはＥＣＵ６０に送信される。なお、ＧＰＳ受信機５２及び地図データベース５３はナビゲーションシステム５４に組み込まれていてもよい。

また、ＥＣＵ６０は、車両１に設けられた各種アクチュエータに接続され、各種アクチュエータを制御する。本実施形態では、ＥＣＵ６０は、内燃機関１０、第１電動発電機１２、第２電動発電機１６、動力分割機構１４、ＰＣＵ１８及び充電器２４に接続され、これらを制御する。

本実施形態では、ＥＣＵ６０は車両制御部６１を有する。車両制御部６１は、ＥＣＵ６０のメモリに記憶されたプログラムをＥＣＵ６０のプロセッサが実行することによって実現される機能ブロックである。車両制御部６１は、所定パラメータの確率分布を用いて評価値の期待値を算出し、評価値の期待値に基づいて車両１を制御する。

上述したように、車両１は、走行用の動力を出力可能な動力源として内燃機関１０及び第２電動発電機１６を備える。このため、車両１では、走行モードとしてＥＶモード及びＨＶモードが選択可能である。

ＥＶモードでは、内燃機関１０が停止され、第２電動発電機１６のみによって走行用の動力が出力される。このため、ＥＶモードでは、バッテリ２０から第２電動発電機１６に電力が供給される。この結果、ＥＶモードでは、バッテリ２０の蓄電量が減少し、バッテリ２０のＳＯＣが低下する。なお、一方向にのみ回転力を伝達するワンウェイクラッチが動力分割機構１４に設けられ、ＥＶモードにおいて第１電動発電機１２及び第２電動発電機１６によって走行用の動力が出力されてもよい。

一方、ＨＶモードでは、内燃機関１０が作動され、内燃機関１０及び第２電動発電機１６によって走行用の動力が出力される。ＨＶモードでは、基本的に、内燃機関１０の出力を用いて第１電動発電機１２によって発電された電力が第２電動発電機１６に供給され、バッテリ２０からの電力供給が停止される。なお、ＨＶモードにおいて、一時的に内燃機関１０の出力によってバッテリ２０が充電され、又は一時的にバッテリ２０から第２電動発電機１６に電力が供給されてもよい。ＨＶモードでは、バッテリ２０の蓄電量及びＳＯＣがほぼ一定に維持される。したがって、ＥＶモードにおけるＳＯＣの低下度合は、ＨＶモードにおけるＳＯＣの低下度合よりも大きい。

ＨＶモードでは内燃機関１０において燃料が消費され、ＥＶモードでは内燃機関１０において燃料が消費されない。このため、車両１の燃費を改善するためには、走行モードをできるだけＥＶモードに維持することが望ましい。しかしながら、バッテリ２０の蓄電量が不足している場合には、走行モードとしてＥＶモードを選択することができない。このため、外部電源７０によってバッテリ２０を充電することなく車両１を長時間走行させる場合、走行モードとしてＥＶモード及びＨＶモードを併用する必要がある。

車両１が現在位置から目的地までの走行ルート（以下、単に「走行ルート」と称する）を走行するとき、走行のために消費可能な電力量は出発時のバッテリ２０の蓄電量によって制限される。車両１の燃費を改善するためには、この制約の下、車両１が走行ルートを走行するときの燃料消費量が最小になるように走行モードが選択されることが望ましい。

電力消費量及び燃料消費量は走行時の道路勾配及び車速（車両１の速度）に応じて変動する。このため、電力消費量及び燃料消費量は道路勾配及び車速の関数として表される。また、バッテリ２０に蓄えられた電力は、ＥＶモードにおいて消費され、ＨＶモードでは消費されない。一方、ＥＶモードでは内燃機関１０が停止され、ＨＶモードでは内燃機関１０において燃料が消費される。

このため、走行ルートが複数の走行区間に分割される場合、走行区間ｋにおける電力消費量Ｅ_kは下記式（１）によって表される。
Ｅ_k＝ｅ（ｘ_k,ｖ_k）×ｕ_k…（１）
また、走行区間ｋにおける燃料消費量Ｆ_kは下記式（２）によって表される。
Ｆ_k＝ｆ（ｘ_k,ｖ_k）×（１−ｕ_k）…（２）
ここで、ｅは、道路勾配及び車速に基づいて電力消費量を算出する関数であり、走行区間ｋにおける道路勾配ｘ_k及び車速ｖ_kを変数として有する。ｆは、道路勾配及び車速に基づいて燃料消費量を算出する関数であり、走行区間ｋにおける道路勾配ｘ_k及び車速ｖ_kを変数として有する。

また、ｕ_kは、走行区間ｋにおける走行モードを示し、ＥＶモードにおいて１に設定され、ＨＶモードにおいて０に設定される。このため、上記式（１）及び（２）から明らかなように、電力消費量Ｅ_kはＨＶモードにおいて０となり、燃料消費量Ｆ_kはＥＶモードにおいて０となる。

走行ルートの全ての走行区間における電力消費量を積算することによって、車両１が走行ルートを走行するときの電力消費量（以下、「総電力消費量」と称する）を算出することができる。同様に、走行ルートの全ての走行区間における燃料消費量を積算することによって、車両１が走行ルートを走行するときの燃料消費量（以下、「総燃料消費量」と称する）を算出することができる。したがって、各走行区間における道路勾配及び車速が分かれば、各走行区間における走行モードを変化させたときの総電力消費量及び総燃料消費量を予測することができる。

道路勾配は走行区間毎に予め地図データベース５３に記憶される。一方、車速は、道路勾配と異なり、道路の混雑状態等に応じて変動する。このため、各走行区間に対応する車速を過去の走行データに基づいて確率的に予測することが考えられる。例えば、所定の走行区間に対する車速の確率分布が過去の走行データを用いて以下のように生成される。

この場合、４０〜６０ｋｍ／ｈの速度区分において確率が最大となり、この速度区分の平均車速は５０ｋｍ／ｈである。このため、確率分布において最大確率となる車速が予測値として用いられる場合、この走行区間における車速の予測値は５０ｋｍ／ｈとなる。しかしながら、上記の確率分布によれば、この予測は５０％の確率で外れることになる。このため、このように予測された車速を用いて各走行区間における電力消費量及び燃料消費量が予測されると、予測値と実際の値との間に大きなずれが生じるおそれがある。

図３は、所定の走行ルートにおける車速の実測データを示す図である。この図では、走行位置が現在位置からの距離として示されている。また、実際の車速が実線で示され、車速の予測値が破線で示されている。図３の例では、車速の予測値として、確率分布において最大確率となる値が用いられている。この結果、図３の例では、特に８〜１１ｋｍ付近の走行位置において、予測値と実際の値との間に大きなずれが生じている。したがって、確率分布を用いた予測値の算出には改善の余地がある。

そこで、本実施形態では、車両制御部６１は、所定パラメータの確率分布を用いて評価値の期待値を算出し、評価値の期待値に基づいて車両１を制御する。このことによって、確率分布のばらつきも考慮して評価値が算出されるため、評価値の予測精度を向上させることができる。この結果、車両において実行される制御を最適化することができる。

本実施形態では、所定パラメータが車速であり、評価値が総電力消費量及び総燃料消費量である。この場合、車両制御部６１は、各走行区間に対する車速の確率分布を用いて総電力消費量及び総燃料消費量の期待値を算出する。図４は、各走行区間に対する車速の確率分布の一例を示す図である。この図では、各走行区間が現在位置からの距離として示されている。

図４に示されるような確率分布は、走行区間及び車速に対応する確率を示す三次元マップとしてＥＣＵ６０のメモリに記憶される。各走行区間は、距離、交差点の位置、地図データベース５３の地図情報に含まれる道路ＩＤ等に基づいて定められる。各走行区間には、走行区間を特定するための識別ラベルが付与される。

車両制御部６１は、車両１の走行ルートを予測し、走行ルートの各走行区間に対する車速の確率分布を用いて総電力消費量及び総燃料消費量の期待値を算出する。具体的には、車両制御部６１は下記式（３）を用いて総電力消費量の期待値Ｅ_eを算出する。

下記式（４）は、上記式（３）の右辺の一部であり、走行区間ｋにおける電力消費量の期待値Ｅ_keに相当する。

ここで、Ｐ_vkは、走行区間ｋにおいて車速がｖとなる確率であり、走行区間ｋに対する車速の確率分布から取得される。上記式（４）から分かるように、走行区間ｋにおける電力消費量の期待値Ｅ_keは、各車速ｖを用いて上記式（１）により算出された電力消費量（ｅ（ｘ_k,ｖ）×ｕ_k）に各車速ｖに対応する確率Ｐ_vkを乗算した値を積算することによって算出される。積算される車速ｖの数は、車速の確率分布における速度区分の数（上記表１の例では５つ）となる。また、車速ｖの値は各速度区分の平均値が用いられる。なお、車速ｖは、図４に示されるような連続値であってもよい。

したがって、上記式（３）から分かるように、車両制御部６１は、各走行区間ｋにおける電力消費量の期待値Ｅ_keを積算することによって総電力消費量の期待値Ｅ_eを算出する。積算される走行区間ｋの数は走行ルートの走行区間の数となる。

また、車両制御部６１は下記式（５）を用いて総燃料消費量の期待値Ｆ_eを算出する。

下記式（６）は、上記式（５）の右辺の一部であり、走行区間ｋにおける燃料消費量の期待値Ｆ_keに相当する。

ここで、Ｐ_vkは、走行区間ｋにおいて車速がｖとなる確率であり、走行区間ｋに対する車速の確率分布から取得される。上記式（６）から分かるように、走行区間ｋにおける燃料消費量の期待値Ｆ_keは、各車速ｖを用いて上記式（２）により算出された燃料消費量（ｆ（ｘ_k,ｖ_k）×（１−ｕ_k））に各車速ｖに対応する確率Ｐ_vkを乗算した値を積算することによって算出される。積算される車速ｖの数は、確率分布における速度区分の数（上記表１の例では５つ）となる。また、車速ｖの値は各速度区分の平均値が用いられる。なお、車速ｖは、図４に示されるような連続値であってもよい。

したがって、上記式（５）から分かるように、車両制御部６１は、各走行区間ｋにおける燃料消費量の期待値Ｆ_keを積算することによって総燃料消費量の期待値Ｆ_eを算出する。積算される走行区間ｋの数は走行ルートの走行区間の数となる。

また、車両制御部６１は総電力消費量の期待値及び総燃料消費量の期待値に基づいて車両１の走行モードを選択する。具体的には、車両制御部６１は、総電力消費量の期待値が制約条件を満たし且つ総燃料消費量の期待値が最小となるように、走行ルートの各走行区間における車両１の走行モードを選択する。このことによって、走行モードが最適化され、車両１が走行ルートを走行するときの燃費を改善することができる。

具体的には、車両制御部６１は、総電力消費量の期待値が制約条件を満たし且つ総燃料消費量の期待値が最小となるように上記式（３）及び（５）におけるｕ_kを算出する。なお、ｕ_kは、走行区間ｋにおける走行モードを示し、走行ルートの走行区間毎に設定される。

制約条件は下記式（７）によって定義される。すなわち、制約条件は、総電力消費量の期待値Ｅ_eがバッテリ２０の電力残量Ｅ_left以下となることである。バッテリ２０の電力残量Ｅ_leftは電圧センサ５１の出力等に基づいて算出される。
Ｅ_e≦Ｅ_left…（７）

なお、制約条件は下記式（８）によって定義されてもよい。すなわち、制約条件は、総電力消費量の期待値Ｅ_eがバッテリ２０の電力残量Ｅ_leftから所定値α（α＞０）を減算した値以下となることであってもよい。
Ｅ_e≦Ｅ_left−α…（８）

また、制約条件は下記式（９）によって定義されてもよい。すなわち、制約条件は、総電力消費量の期待値Ｅ_eがバッテリ２０の電力残量Ｅ_leftに所定値β（０＜β＜１）を乗算した値以下となることであってもよい。
Ｅ_e≦Ｅ_left×β…（９）

＜走行モード選択処理＞
図５は、本発明の第一実施形態における走行モード選択処理の制御ルーチンを示すフローチャートである。本制御ルーチンはＥＣＵ６０によって繰り返し実行される。

最初に、ステップＳ１０１において、車両制御部６１は車両１の走行ルートを予測し、走行ルートの全ての走行区間を特定する。ナビゲーションシステム５４によって走行ルートが設定されている場合、車両制御部６１はナビゲーションシステム５４から走行ルートを取得する。

なお、車両制御部６１は、ＥＣＵ６０のメモリに記憶された車両１の過去の走行データに基づいて、車両１の現在位置、現在時刻等から車両１の走行ルートを予測してもよい。車両１の現在位置はＧＰＳ受信機５２によって検出される。現在時刻は、ＥＣＵ６０に内蔵されたデジタル時計によって検出され又は車載通信機を介して車両１の外部から情報を受信することによって検出される。この場合、車両１からナビゲーションシステム５４は省略されてもよい。

次いで、ステップＳ１０２において、車両制御部６１は、走行ルートの各走行区間の道路勾配を地図データベース５３から取得する。次いで、ステップＳ１０３において、車両制御部６１は走行ルートの各走行区間に対する車速の確率分布をＥＣＵ６０のメモリから取得する。

次いで、ステップＳ１０４において、車両制御部６１は各走行区間に対する車速の確率分布と各走行区間の道路勾配とを用いて総電力消費量及び総燃料消費量の期待値を算出する。また、車両制御部６１は総電力消費量及び総燃料消費量の期待値に基づいて走行ルートの各走行区間における車両１の走行モードを選択する。具体的には、車両制御部６１は、総電力消費量の期待値が制約条件を満たし且つ総燃料消費量の期待値が最小となるように、走行ルートの各走行区間における車両１の走行モードを選択する。ステップＳ１０４の後、本制御ルーチンは終了する。

なお、ステップＳ１０４において、車両制御部６１は、総電力消費量の期待値を算出し、総電力消費量の期待値に基づいて走行ルートの各走行区間における車両１の走行モードを選択してもよい。例えば、車両制御部６１は、総電力消費量の期待値が制約条件を満たすように、電力消費量が小さい走行区間から順に走行モードとしてＥＶモードを選択してもよい。このことによって、走行モードとしてＥＶモードが選択される走行区間の割合を増やすことができ、車両１の燃費を改善することができる。

また、電力消費量を算出する関数ｅ及び燃料消費量を算出する関数ｆは車速のみを変数として有していてもよい。すなわち、車両制御部６１は各走行区間に対する車速の確率分布のみを用いて総電力消費量及び総燃料消費量の期待値を算出してもよい。この場合、ステップＳ１０２は省略される。

＜車両制御＞
図６は、本発明の第一実施形態における車両制御の制御ルーチンを示すフローチャートである。本制御ルーチンはＥＣＵ６０によって繰り返し実行される。

最初に、ステップＳ２０１において、車両制御部６１はＧＰＳ受信機５２の出力及び地図データベース５３の地図情報に基づいて車両１の現在の走行区間を検出する。

次いで、ステップＳ２０２において、車両制御部６１は、図５の制御ルーチンにおいて走行区間毎に選択された走行モードに基づいて車両１を制御する。具体的には、車両制御部６１は、ＥＶモードにおいて内燃機関１０を停止し、ＨＶモードにおいて内燃機関１０を作動させる。また、車両制御部６１は、ＥＶモードにおいて、バッテリ２０から第２電動発電機１６又は第１電動発電機１２及び第２電動発電機１６に電力を供給する。ステップＳ２０２の後、本制御ルーチンは終了する。

＜第二実施形態＞
第二実施形態に係る車両の制御装置は、以下に説明する点を除いて、基本的に第一実施形態に係る車両の制御装置の構成及び制御と同様である。このため、以下、本発明の第二実施形態について、第一実施形態と異なる部分を中心に説明する。

図７は、本発明の第二実施形態に係る車両の制御装置等の構成を概略的に示すブロック図である。第二実施形態では、ＥＣＵ６０は、電圧センサ５１、ＧＰＳ受信機５２、地図データベース５３及びナビゲーションシステム５４に加えて、走行データ取得装置５５に接続される。

走行データ取得装置５５は、車両１に設けられ、所定パラメータを走行データとして取得する。走行データ取得装置５５はＥＣＵ６０に接続され、走行データ取得装置５５の出力はＥＣＵ６０に送信される。

また、第二実施形態では、ＥＣＵ６０は、車両制御部６１に加えて、確率分布生成部６２を有する。車両制御部６１及び確率分布生成部６２は、それぞれ、ＥＣＵ６０のメモリに記憶されたプログラムをＥＣＵ６０のプロセッサが実行することによって実現される機能ブロックである。

確率分布生成部６２は、走行データ取得装置５５によって取得された走行データに基づいて所定パラメータの確率分布を生成する。このことによって、第二実施形態では、車両１の傾向が反映された確率分布を車両１を用いて効率的に生成することができる。この場合、予め生成された確率分布を製造工場等においてＥＣＵ６０に実装する必要がない。

確率分布が生成される所定パラメータが車速である場合、走行データ取得装置５５は、例えば、車速を検出する車速センサを含む。この場合、走行データ取得装置５５は車両１の走行中に車速を走行データとして取得する。また、確率分布生成部６２は、走行データ取得装置５５によって取得された車速に基づいて各走行区間に対する車速の確率分布を生成する。走行データ取得装置５５によって車速が取得されたときの走行区間は、ＧＰＳ受信機５２の出力及び地図データベース５３の地図情報に基づいて検出される。確率分布生成部６２によって生成された確率分布はＥＣＵ６０のメモリに記憶される。

＜第三実施形態＞
第三実施形態に係る車両の制御装置は、以下に説明する点を除いて、基本的に第二実施形態に係る車両の制御装置の構成及び制御と同様である。このため、以下、本発明の第三実施形態について、第二実施形態と異なる部分を中心に説明する。

図８は、本発明の第三実施形態に係る車両の制御装置の構成を概略的に示す図である。第三実施形態では、車両の制御装置は、車両１に設けられたＥＣＵ６０と、車両１の外部に設けられたサーバ８０とを備える。ＥＣＵ６０及びサーバ８０は、それぞれ通信モジュールを備え、ネットワーク９０を介して互いに通信可能である。

サーバ８０は、通信モジュールに加えて、ハードディスク及びランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）のような記憶装置、プロセッサ等を備える。また、第三実施形態では、車両１の代わりにサーバ８０に地図データベース５３が設けられる。

サーバ８０は確率分布生成部６２を有する。確率分布生成部６２は、サーバ８０の記憶装置に記憶されたプログラムをサーバ８０のプロセッサが実行することによって実現される機能ブロックである。

確率分布生成部６２は、車両１に設けられた走行データ取得装置５５によって取得された走行データを走行データ取得装置５５から受信する。また、第二実施形態と同様に、確率分布生成部６２は、走行データ取得装置５５によって取得された走行データに基づいて所定パラメータの確率分布を生成する。確率分布生成部６２によって生成された確率分布は、ＥＣＵ６０に送信され、ＥＣＵ６０のメモリに記憶される。

第三実施形態では、車両１のＥＣＵ６０の代わりにサーバ８０によって確率分布が生成される。このため、ＥＣＵ６０の演算負荷を低減することができ、ひいてはＥＣＵ６０の製造コストを低減することができる。

なお、サーバ８０は複数の車両と通信可能であってもよい。この場合、確率分布生成部６２は、複数の車両に設けられた走行データ取得装置５５によって取得された走行データを受信する。このことによって、ビッグデータを用いて所定パラメータの確率分布を効率的に生成することができる。この結果、例えば、車速の確率分布が生成される走行区間の数を増やすことができる。

また、サーバ８０は車両制御部６１及び確率分布生成部６２を有していてもよい。このことによって、ＥＣＵ６０の演算負荷をより一層低減することができる。

＜第四実施形態＞
第四実施形態に係る車両の制御装置は、以下に説明する点を除いて、基本的に第一実施形態に係る車両の制御装置の構成及び制御と同様である。このため、以下、本発明の第四実施形態について、第一実施形態と異なる部分を中心に説明する。

第四実施形態では、車両制御部６１は、車両１の走行ルートを予測し、走行ルートの各走行区間に対する車速の確率分布を用いて車両１の目的地への到着時刻の期待値を算出する。また、車両制御部６１は目的地への到着時刻の期待値に基づいて車速の目標値を設定する。例えば、車両制御部６１は、目的地への到着時刻の期待値が設定時刻よりも遅い場合には、車速の目標値を上げる。このことによって、到着時刻が設定時刻よりも遅れることを抑制することができる。

具体的には、車両制御部６１は下記式（１０）を用いて目的地への到着時刻の期待値ＡＴを算出する。

下記式（１１）は、上記式（１０）の右辺の一部であり、走行区間ｋにおける所要走行時間の期待値Ｔ_keに相当する。

ここで、Ｐ_vkは、走行区間ｋにおいて車速がｖとなる確率であり、走行区間ｋに対する車速の確率分布から取得される。上記式（１１）から分かるように、走行区間ｋにおける所要走行時間の期待値Ｔ_keは、走行区間ｋの距離ｄ_kを各車速ｖで除算した値に各車速ｖに対応する確率Ｐ_vkを乗算した値を積算することによって算出される。走行区間ｋの距離ｄ_kは地図データベース５３に記憶されている。積算される車速ｖの数は、確率分布における速度区分の数（上記表１の例では５つ）となる。また、車速ｖの値は各速度区分の平均値が用いられる。なお、車速ｖは、図４に示されるような連続値であってもよい。

したがって、上記式（１０）から分かるように、車両制御部６１は、各走行区間ｋにおける所要走行時間の期待値Ｔ_keを積算した値に現在時刻ＰＴを加算することによって目的地への到着時刻の期待値ＡＴを算出する。積算される走行区間ｋの数は走行ルートの走行区間の数となる。

＜車速設定処理＞
図９は、本発明の第四実施形態における車速設定処理の制御ルーチンを示すフローチャートである。本制御ルーチンはＥＣＵ６０によって繰り返し実行される。

最初に、ステップＳ３０１において、図５のステップＳ１０１と同様に、車両制御部６１は、車両制御部６１は車両１の走行ルートを予測し、走行ルートの全ての走行区間を特定する。次いで、ステップＳ３０２において、車両制御部６１は走行ルートの各走行区間に対する車速の確率分布をＥＣＵ６０のメモリから取得する。

次いで、ステップＳ３０３において、車両制御部６１は各走行区間に対する車速の確率分布を用いて車両１の目的地への到着時刻の期待値を算出する。次いで、ステップＳ３０４において、車両制御部６１は、到着時刻の期待値が設定時刻よりも遅いか否かを判定する。設定時刻は、例えば、車両１のドライバによってナビゲーションシステム５４等に入力された目的地への到着希望時刻である。到着時刻の期待値が設定時刻と同じ又は設定時刻よりも早いと判定された場合、本制御ルーチンは終了する。一方、到着時刻の期待値が設定時刻よりも遅いと判定された場合、本制御ルーチンはステップＳ３０５に進む。

ステップＳ３０５では、車両制御部６１は車速の目標値を上げる。具体的には、車両制御部６１はナビゲーションシステム５４又は他のヒューマン・マシン・インターフェース（Human Machine Interface（ＨＭＩ））を介して車速の目標値をドライバに通知する。なお、車両１において加速及び制動が自動化されている場合には、車両制御部６１は車速が目標値に近付くように各種アクチュエータを制御する。ステップＳ３０５の後、本制御ルーチンは終了する。

なお、第四実施形態では、車両１から充電ポート２２及び充電器２４が省略され、バッテリ２０が外部電源７０によって充電されなくてもよい。すなわち、車両１はプラグインハイブリッド車両でなくてもよい。また、車両１は、走行用の動力を出力可能な動力源として内燃機関１０のみを備えていてもよい。すなわち、車両１はハイブリッド車両でなくてもよい。また、車両１は、走行用の動力を出力可能な動力源として電動機（第１電動発電機１２、第２電動発電機１６等）のみを備えていてもよい。すなわち、車両１は電気自動車（ＥＶ）であってもよい。

＜第五実施形態＞
第五実施形態に係る車両の制御装置は、以下に説明する点を除いて、基本的に第一実施形態に係る車両の制御装置の構成及び制御と同様である。このため、以下、本発明の第五実施形態について、第一実施形態と異なる部分を中心に説明する。

図１０は、本発明の第五実施形態に係る車両の制御装置等の構成を概略的に示すブロック図である。第五実施形態では、ＥＣＵ６０は、電圧センサ５１、ＧＰＳ受信機５２、地図データベース５３及びナビゲーションシステム５４に加えて、車速センサ５６に接続される。

車速センサ５６は、車両１に設けられ、車速を検出する。車速センサ５６はＥＣＵ６０に接続され、車速センサ５６の出力はＥＣＵ６０に送信される。

上述したように、車両１の減速時には回生が行われ、第２電動発電機１６によって発電された回生電力がバッテリ２０に蓄えられる。しかしながら、第２電動発電機１６によって発電可能な回生電力は第２電動発電機１６の特性（大きさ等）によって制限される。このため、ブレーキ踏力が所定値を超えると、機械ブレーキによって制動が行われ、回生電力が回収されなくなる。この結果、ＥＶモードにおいて消費可能な電力量が低下する。なお、ブレーキ踏力とは、車両１に設けられたブレーキペダルの踏み込み力を意味する。

そこで、第五実施形態では、車両制御部６１は走行区間及び車速に対するブレーキ踏力の確率分布を用いて回生電力の損失量の期待値を算出する。また、車両制御部６１は回生電力の損失量の期待値に基づいて車速の目標値を設定する。車速が大きいほど、ブレーキ踏力が大きくなり、回生電力の損失量が大きくなる傾向にある。このため、車両制御部６１は、回生電力の損失量の期待値が閾値よりも大きい場合には、車速の目標値を下げる。このことによって、回生電力の損失量を低減することができる。

具体的には、車両制御部６１は下記式（１２）を用いて回生電力の損失量の期待値Ｌを算出する。

ここで、ｇは、ブレーキ踏力に基づいて回生電力の損失量を算出する関数であり、ブレーキ踏力ｂを変数として有する。関数ｇは、ブレーキ踏力ｂが所定値以下であるときにゼロとなり且つブレーキ踏力ｂが大きくなるほど大きくなるように定められる。Ｐ_vkbは、走行区間ｋ及び車速ｖにおいてブレーキ踏力がｂとなる確率であり、走行区間ｋ及び車速ｖに対するブレーキ踏力の確率分布から取得される。走行区間ｋ及び車速ｖに対するブレーキ踏力の確率分布は予めＥＣＵ６０のメモリに記憶されている。

上記式（１２）から分かるように、回生電力の損失量の期待値Ｌは、各ブレーキ踏力ｂを用いて関数ｇにより算出された値に各ブレーキ踏力ｂに対応する確率Ｐ_vkbを乗算した値を積算することによって算出される。積算されるブレーキ踏力ｂの数は、ブレーキ踏力の確率分布におけるブレーキ踏力の区分の数となる。また、ブレーキ踏力ｂの値は各区分の平均値が用いられる。なお、ブレーキ踏力ｂは連続値であってもよい。

＜車速設定処理＞
図１１は、本発明の第五実施形態における車速設定処理の制御ルーチンを示すフローチャートである。本制御ルーチンはＥＣＵ６０によって繰り返し実行される。

最初に、ステップＳ４０１において、車両制御部６１はＧＰＳ受信機５２の出力及び地図データベース５３の地図情報に基づいて車両１の現在の走行区間を検出する。次いで、ステップＳ４０２において、車両制御部６１は、車速センサ５６によって検出された車速を取得する。

次いで、ステップＳ４０３において、車両制御部６１は、現在の走行区間及び車速に対するブレーキ踏力の確率分布を取得する。次いで、ステップＳ４０４において、車両制御部６１は、現在の走行区間及び車速に対するブレーキ踏力の確率分布を用いて回生電力の損失量の期待値を算出する。

次いで、ステップＳ４０５において、車両制御部６１は、回生電力の損失量の期待値が閾値よりも大きいか否かを判定する。閾値は予め定められる。回生電力の損失量の期待値が閾値以下であると判定された場合、本制御ルーチンは終了する。一方、回生電力の損失量の期待値が閾値よりも大きいと判定された場合、本制御ルーチンはステップＳ４０６に進む。

ステップＳ４０６では、車両制御部６１は車速の目標値を下げる。具体的には、車両制御部６１はナビゲーションシステム５４又は他のＨＭＩを介して車速の目標値をドライバに通知する。なお、車両１において加速及び制動が自動化されている場合には、車両制御部６１は車速が目標値に近付くように各種アクチュエータを制御する。ステップＳ４０６の後、本制御ルーチンは終了する。

なお、回生電力の損失量の期待値を算出するために走行区間に対する車速の確率分布が用いられてもよい。この場合、車両制御部６１は、ステップＳ４０２において現在の走行区間に対する車速の確率分布を取得し、ステップＳ４０３において現在の走行区間及び各車速に対するブレーキ踏力の確率分布を取得する。

なお、第五実施形態では、車両１から充電ポート２２及び充電器２４が省略され、バッテリ２０が外部電源７０によって充電されなくてもよい。すなわち、車両１はプラグインハイブリッド車両でなくてもよい。また、車両１は、走行用の動力を出力可能な動力源として電動機（第１電動発電機１２、第２電動発電機１６等）のみを備えていてもよい。すなわち、車両１は電気自動車（ＥＶ）であってもよい。

＜第六実施形態＞
第六実施形態に係る車両の制御装置は、以下に説明する点を除いて、基本的に第一実施形態に係る車両の制御装置の構成及び制御と同様である。このため、以下、本発明の第六実施形態について、第一実施形態と異なる部分を中心に説明する。

図１２は、本発明の第六実施形態に係る車両の制御装置が用いられる車両の構成を概略的に示す図である。車両１’はエアコンディショナー４０（以下、「エアコン」と称する）を備える。

エアコン４０の作動時にはバッテリ２０からＰＣＵ１８を介してエアコン４０に電力が供給される。このため、エアコン４０の作動時にはエアコン４０によってバッテリ２０の電力が消費される。エアコン４０によって車内を快適な温度に維持するためには、エアコン負荷に応じた所要電力量をバッテリ２０に蓄えておく必要がある。しかしながら、バッテリ２０の蓄電量が過剰な値に維持されると、ＥＶモードにおいて消費可能な電力量が少なくなり、車両１の燃費が悪化する。

また、エアコン負荷は外気温度及び外気湿度と相関する。そこで、第六実施形態では、車両制御部６１は日時に対する外気温度及び外気湿度の組合せの確率分布を用いて将来の所定期間におけるエアコン４０の消費電力（以下、「エアコン４０の将来消費電力」と称する）の期待値を算出する。また、車両制御部６１はエアコン４０の将来消費電力の期待値に基づいてバッテリ２０のＳＯＣを制御する。具体的には、車両制御部６１は、バッテリ２０の蓄電量がエアコン４０の将来消費電力の期待値以上になるようにバッテリ２０のＳＯＣを制御する。このことによって、電力不足によって車内の温度が変動することを抑制することができる。

具体的には、車両制御部６１は下記式（１３）を用いてエアコン４０の将来消費電力の期待値ＣＰを算出する。

下記式（１４）は、上記式（１３）の右辺の一部であり、日時ｔにおけるエアコン４０の消費電力の期待値ＣＰ_tに相当する。

ここで、ｈは、外気温度及び外気湿度に基づいてエアコン負荷を算出する関数であり、外気温度Ｔ及び外気湿度ａを変数として有する。Ｐ_tTaは、日時ｔにおいて外気温度がＴとなり且つ外気湿度がａとなる確率であり、日時ｔに対する外気温度Ｔ及び外気湿度ａの組合せの確率分布から取得される。日時ｔに対する外気温度Ｔ及び外気湿度ａの組合せの確率分布は予めＥＣＵ６０のメモリに記憶されている。

上記式（１４）から分かるように、日時ｔにおけるエアコン４０の消費電力の期待値ＣＰ_tは、外気温度Ｔ及び外気湿度ａの各組合せを用いて関数ｈにより算出された値に各組合せに対応する確率Ｐ_tTaを乗算した値を積算することによって算出される。積算される外気温度Ｔ及び外気湿度ａの組合せの数は、外気温度及び外気湿度の組合せの確率分布における組合せの数となる。

したがって、上記式（１３）から分かるように、車両制御部６１は、各日時ｔにおけるエアコン４０の消費電力の期待値ＣＰ_tを所定期間に亘って積算することによってエアコン４０の将来消費電力の期待値ＣＰを算出する。上記式（１３）において、日時ｔ１は現在の日時よりも所定時間後の日時であり、日時ｔ２は日時ｔ１よりも所定時間後の日時である。日時ｔ１から日時ｔ２までの期間は将来の所定期間に相当する。

＜ＳＯＣ制御＞
図１３は、本発明の第六実施形態におけるＳＯＣ制御の制御ルーチンを示すフローチャートである。本制御ルーチンはＥＣＵ６０によって繰り返し実行される。

最初に、ステップＳ５０１において、車両制御部６１は、ＥＣＵ６０に内蔵されたデジタル時計の出力又は車載通信機を介して車両１の外部から受信した情報に基づいて現在の日時を検出する。次いで、ステップＳ５０２において、車両制御部６１は、現在の日時から日時ｔ１及び日時ｔ２を算出し、日時ｔ１から日時ｔ２に対する外気温度及び外気湿度の組合せの確率分布を取得する。次いで、ステップＳ５０３において、車両制御部６１は、日時ｔ１から日時ｔ２に対する外気温度及び外気湿度の組合せの確率分布を用いてエアコン４０の将来消費電力の期待値を算出する。

次いで、ステップＳ５０４において、車両制御部６１は、バッテリ２０の蓄電量がエアコン４０の将来消費電力の期待値以上になるようにバッテリ２０のＳＯＣを制御する。例えば、車両制御部６１は、エアコン４０の将来消費電力の期待値に対応するバッテリ２０のＳＯＣの値にバッテリ２０の目標ＳＯＣを設定する。目標ＳＯＣは例えば車両１の走行モードの制御によって実現される。ステップＳ５０４の後、本制御ルーチンは終了する。

なお、エアコン負荷を算出する関数ｈは外気温度Ｔのみを変数として有していてもよい。すなわち、車両制御部６１は日時に対する外気温度の確率分布を用いてエアコン４０の将来消費電力の期待値を算出してもよい。この場合、ステップＳ５０２において、車両制御部６１は日時ｔ１から日時ｔ２に対する外気温度の確率分布を取得する。

＜第七実施形態＞
第七実施形態に係る車両の制御装置は、以下に説明する点を除いて、基本的に第一実施形態に係る車両の制御装置の構成及び制御と同様である。このため、以下、本発明の第七実施形態について、第一実施形態と異なる部分を中心に説明する。

第七実施形態では、第六実施形態と同様に、図１２に示されるように、車両１’はエアコン４０を備える。エアコン４０は暖房機能を有する。しかしながら、特にエアコン４０がヒートポンプである場合、寒冷時には大気から取り込まれる熱が少なくなるため、エアコン４０の暖房能力が低下する。このため、寒冷時には内燃機関１０の廃熱を用いて車内を暖める必要がある。しかしながら、外気温度の低下に備えて内燃機関１０を頻繁に作動させると、車両１の燃費が悪化する。

そこで、第七実施形態では、車両制御部６１は日時に対する外気温度の確率分布を用いて将来の所定期間における暖機のための燃料消費量（以下、「将来燃料消費量」と称する）の期待値を算出する。また、車両制御部６１は将来燃料消費量の期待値に基づいて車両１の走行モードを選択する。具体的には、車両制御部６１は、将来燃料消費量の期待値が閾値よりも大きい場合には、現在の車両１の走行モードとしてＨＶモードを選択する。このことによって、車両１の燃費の悪化を抑制しつつ、車内の温度の変動を抑制することができる。

具体的には、車両制御部６１は下記式（１５）を用いて将来燃料消費量の期待値ＦＦを算出する。

下記式（１６）は、上記式（１５）の右辺の一部であり、日時ｔにおける暖機のための燃料消費量の期待値ＦＦ_tに相当する。

ここで、ｉは、外気温度に基づいて暖機のための燃料消費量を算出する関数であり、外気温度Ｔを変数として有する。関数ｉは、外気温度Ｔが所定値以上であるときにゼロとなり且つ外気温度Ｔが低いほど大きくなるように定められる。Ｐ_tTは、日時ｔにおいて外気温度がＴとなる確率であり、日時ｔに対する外気温度Ｔの確率分布から取得される。日時ｔに対する外気温度Ｔの確率分布は予めＥＣＵ６０のメモリに記憶されている。

上記式（１６）から分かるように、日時ｔにおける暖機のための燃料消費量の期待値ＦＦ_tは、各外気温度Ｔを用いて関数ｉにより算出された値に各外気温度Ｔに対応する確率Ｐ_tTを乗算した値を積算することによって算出される。積算される外気温度Ｔの数は、外気温度の確率分布における温度区分の数となる。また、外気温度Ｔの値は各温度区分の平均値が用いられる。なお、外気温度Ｔは連続値であってもよい。

したがって、上記式（１５）から分かるように、車両制御部６１は、各日時ｔにおける暖機のための燃料消費量の期待値ＦＦ_tを所定期間に亘って積算することによって将来燃料消費量の期待値ＦＦを算出する。上記式（１５）において、日時ｔ１は現在の日時よりも所定時間後の日時であり、日時ｔ２は日時ｔ１よりも所定時間後の日時である。日時ｔ１から日時ｔ２までの期間は将来の所定期間に相当する。

＜走行モード選択処理＞
図１４は、本発明の第七実施形態における走行モード選択処理の制御ルーチンを示すフローチャートである。本制御ルーチンはＥＣＵ６０によって繰り返し実行される。

最初に、ステップＳ６０１において、車両制御部６１は、ＥＣＵ６０に内蔵されたデジタル時計の出力又は車載通信機を介して車両１の外部から受信した情報に基づいて現在の日時を検出する。次いで、ステップＳ６０２において、車両制御部６１は、現在の日時から日時ｔ１及び日時ｔ２を算出し、日時ｔ１から日時ｔ２に対する外気温度の確率分布を取得する。次いで、ステップＳ６０３において、車両制御部６１は、日時ｔ１から日時ｔ２に対する外気温度の確率分布を用いて将来燃料消費量の期待値を算出する。

次いで、ステップＳ６０４において、車両制御部６１は、将来燃料消費量の期待値が閾値よりも大きいか否かを判定する。閾値は予め定められる。将来燃料消費量の期待値が閾値以下であると判定された場合、本制御ルーチンは終了する。一方、将来燃料消費量の期待値が閾値よりも大きいと判定された場合、本制御ルーチンはステップＳ６０５に進む。

ステップＳ６０５では、車両制御部６１は現在の車両１の走行モードとしてＨＶモードを選択する。具体的には、車両制御部６１は内燃機関１０を作動させる。ステップＳ６０５の後、本制御ルーチンは終了する。

＜第八実施形態＞
第八実施形態に係る車両の制御装置は、以下に説明する点を除いて、基本的に第一実施形態に係る車両の制御装置の構成及び制御と同様である。このため、以下、本発明の第八実施形態について、第一実施形態と異なる部分を中心に説明する。

上述したように、車両１では、外部電源７０によってバッテリ２０を充電することができる。このため、出発までにバッテリ２０を満充電の状態にすることによって、ＥＶモードにおける走行距離を延ばすことができ、ひいては車両１の燃費を改善することができる。しかしながら、バッテリ２０が満充電の状態に維持されると、バッテリ２０の劣化が進行する。このため、バッテリ２０の劣化を抑制しつつ車両１の燃費を改善するためには、出発前の適切なタイミングでバッテリ２０の充電を開始する必要がある。

そこで、第八実施形態では、車両制御部６１は、出発時のバッテリ２０の蓄電量の期待値と、出発から再充電までのバッテリ２０の電力消費量（以下、「予測電力消費量」と称する）の期待値とに基づいてバッテリ２０の充電開始時刻を設定する。具体的には、車両制御部６１は、出発時のバッテリ２０の蓄電量の期待値が予測電力消費量の期待値以上になるようにバッテリの充電開始時刻を設定する。このことによって、走行のための電力が不足することを抑制しつつ、バッテリ２０が満充電の状態に維持される時間を低減することができる。この結果、バッテリ２０の劣化を抑制しつつ車両１の燃費を改善することができる。

車両制御部６１は、充電拠点への到着時刻に対する出発時刻の確率分布を用いて出発時のバッテリ２０の蓄電量の期待値を算出する。具体的には、車両制御部６１は下記式（１７）を用いて出発時のバッテリ２０の蓄電量の期待値ＢＣを算出する。

ここで、Ｃは充電開始前のバッテリ２０の蓄電量である。上記式（１７）の右辺第二項は、充電によってバッテリ２０に蓄えられる充電量の期待値を示す。Ａは、単位時間当たりの充電量であり、予め定められる。ｙは出発時刻であり、ｓは充電開始時刻である。なお、出発時刻ｙ及び充電開始時刻ｓは充電拠点への到着時刻との差として表される。Ｐ_pyは、充電拠点への到着時刻ｐにおいて出発時刻がｙとなる確率であり、充電拠点への到着時刻ｐに対する出発時刻の確率分布から取得される。充電拠点への到着時刻ｐに対する出発時刻の確率分布は予めＥＣＵ６０のメモリに記憶されている。

出発時のバッテリ２０の蓄電量の期待値ＢＣは、充電によってバッテリ２０に蓄えられる充電量の期待値を充電開始前のバッテリ２０の蓄電量に加算することによって算出される。充電によってバッテリ２０に蓄えられる充電量の期待値は、充電時間の期待値に単位時間当たりの充電量Ａを乗算することによって算出される。充電時間の期待値は、出発時間の期待値から充電開始時間を減算することによって算出される。

また、車両制御部６１は、充電拠点への到着時刻に対する出発時刻の確率分布と、出発時刻に対する予測電力消費量の確率分布とを用いて予測電力消費量の期待値を算出する。具体的には、車両制御部６１は下記式（１８）を用いて予測電力消費量の期待値ＥＣを算出する。

ここで、Ｐ_pyは、充電拠点への到着時刻ｐにおいて出発時刻がｙとなる確率であり、充電拠点への到着時刻ｐに対する出発時刻の確率分布から取得される。充電拠点への到着時刻ｐに対する出発時刻の確率分布は予めＥＣＵ６０のメモリに記憶されている。

下記式（１９）は、上記式（１８）の右辺の一部であり、出発時刻ｙに対する予測電力消費量の期待値ＥＣ_yに相当する。

ここで、Ｐ_ycは、出発時刻ｙにおいて予測電力消費量がｃとなる確率であり、出発時刻ｙに対する予測電力消費量の確率分布から取得される。出発時刻ｙに対する予測電力消費量の確率分布は予めＥＣＵ６０のメモリに記憶されている。

上記式（１９）から分かるように、出発時刻ｙに対する予測電力消費量の期待値ＥＣ_yは、各予測電力消費量ｃに各予測電力消費量ｃに対応する確率Ｐ_ycを乗算した値を積算することによって算出される。積算される予測電力消費量ｃの数は、予測電力消費量の確率分布における予測電力消費量の区分の数となる。また、予測電力消費量ｃの値は各区分の平均値が用いられる。なお、予測電力消費量ｃは連続値であってもよい。

したがって、上記式（１８）から分かるように、車両制御部６１は、各出発時刻ｙに対する予測電力消費量の期待値ＥＣ_yに各出発時刻ｙに対応する確率Ｐ_pyを乗算した値を積算することによって予測電力消費量の期待値ＥＣを算出する。

＜充電開始時刻設定処理＞
図１５は、本発明の第八実施形態における充電開始時刻設定処理の制御ルーチンを示すフローチャートである。本制御ルーチンはＥＣＵ６０によって繰り返し実行される。

最初に、ステップＳ７０１において、車両制御部６１は、ＧＰＳ受信機５２の出力及び地図データベース５３の地図情報に基づいて、車両１が充電拠点に到着したか否かを判定する。充電拠点は、例えば、自宅、外部電源７０が設けられた駐車場、充電スタンド等である。充電拠点は地図データベース５３に予め登録されている。例えば、充電拠点はドライバによる入力又は充電拠点の外部電源７０の利用状況に応じて順次登録される。

次いで、ステップＳ７０２において、車両制御部６１は、ＥＣＵ６０に内蔵されたデジタル時計の出力又は車載通信機を介して車両１の外部から受信した情報に基づいて、現在時刻、すなわち充電拠点への到着時刻を検出する。次いで、ステップＳ７０３において、車両制御部６１は充電拠点への到着時刻に対する出発時刻の確率分布を取得する。

次いで、ステップＳ７０４において、車両制御部６１は、充電拠点への到着時刻に対する出発時刻の確率分布と、出発時刻に対する予測電力消費量の確率分布とを用いて予測電力消費量の期待値を算出する。次いで、ステップＳ７０５において、車両制御部６１は、充電拠点への到着時刻に対する出発時刻の確率分布を用いて出発時のバッテリ２０の蓄電量の期待値を算出し、この期待値が予測電力消費量の期待値以上になるように充電開始時刻を設定する。

次いで、ステップＳ７０６において、車両制御部６１はナビゲーションシステム５４又は他のＨＭＩを介して充電開始時刻をドライバに通知する。なお、ステップＳ７０６において、車両制御部６１は、充電開始時刻にバッテリ２０の充電が開始されるように充電器２４等を制御してもよい。ステップＳ７０６の後、本制御ルーチンは終了する。

＜その他の実施形態＞
以上、本発明に係る好適な実施形態を説明したが、本発明はこれら実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲の記載内で様々な修正及び変更を施すことができる。

例えば、確率分布が生成される所定パラメータは、車速、ブレーキ踏力、外気温度、外気湿度、出発時刻及びバッテリ電力消費量に限定されない。所定パラメータは、要求トルク、先行車との相対速度、先行車との相対距離、エアコン負荷、車両の加速度、乗車人数等であってもよい。

また、上述した実施形態では、所定条件に対する所定パラメータの確率分布を用いて評価値の期待値が算出されるが、所定条件は、走行区間、車速、日時、充電拠点への到着時刻及び出発時刻に限定されない。所定条件は、車両の進行方向、道路種別（高速道路、有料道路、バイパス道路、一般道路、私道、通学路、一方通行路等）、時間帯、季節、休日／平日、ドライバ、ドライバの性別、ドライバの年齢、同乗者の有無、乗車人数、車種、パワートレーン（内燃機関、モータ、バッテリ等）の出力、バッテリの電力残量、天候、日照の有無、先行車の有無、信号の有無、踏切の有無、一時停止の有無等であってもよい。

車両の進行方向、道路種別、信号の有無、踏切の有無及び一時停止の有無は、例えば、ＧＰＳ受信機の出力及び地図データベースの地図情報に基づいて検出される。時間帯、季節及び休日／平日は、例えば、ＥＣＵに内蔵されたデジタル時計によって検出され又は車載通信機を介して車両の外部から情報を受信することによって検出される。

ドライバは、例えば、シートポジションの学習、音声による認識、カメラ（ドライブレコーダ、ドライバモニタカメラ等）を用いた画像認識、携帯端末（スマートフォン、タブレット端末等）の識別番号（ＭＡＣアドレス等）の取得、過去の行動パターンの学習等の手法によって検出される。ドライバの性別及び年齢は画像認識等によって検出され又はドライバ毎に予めＥＣＵに記憶される。同乗者の有無及び乗車人数は、例えば、上記のようなドライバの検出方法によって検出され、又は車両の各シート上の積載物の重量を検出する重量センサを用いて検出される。

車種は予めＥＣＵのメモリに記憶される。パワートレーンの出力はＥＣＵからの指令値等から検出される。バッテリの電力残量は電圧センサの出力等に基づいて検出される。天候及び日照の有無は、車両に設けられたレインセンサ、照度センサ等の出力に基づいて検出され又は車載通信機を介して車両の外部から情報を受信することによって検出される。先行車の有無は、車両に設けられたカメラ、レーダ、ライダ等を用いて検出される。

また、確率分布を用いて期待値が算出される評価値は、電力消費量、燃料消費量、目的地への到着時刻、回生電力の損失量、エアコンの将来消費電力、将来燃料消費量、出発時のバッテリ２０の蓄電量及び予測電力消費量に限定されない。評価値は、車両から排出される有害物質（ＣＯ、ＨＣ、ＮＯｘ、ＰＭ等）の濃度、車内温度、車両の振動、前後Ｇ、安全性を示すパラメータ（急ブレーキの回数等）、ドライバビリディを示すパラメータ（アクセル操作に対する応答性、ステアリング操作に対する応答性、ブレーキ操作に対する応答性、操作と無関係な挙動の回数等）等であってもよい。

また、上述した実施形態は、任意に組み合わせて実施可能である。例えば、第二実施形態又は第三実施形態は、第四実施形態、第五実施形態、第六実施形態、第七実施形態又は第八実施形態と組合せ可能である。

第二実施形態又は第三実施形態が第四実施形態と組み合わされる場合、走行データ取得装置５５は、例えば車速を検出する車速センサを含み、車両１の走行中に車速を走行データとして取得する。走行データ取得装置５５によって車速が取得されたときの走行区間は、ＧＰＳ受信機５２の出力及び地図データベース５３の地図情報に基づいて検出される。

第二実施形態又は第三実施形態が第五実施形態と組み合わされる場合、走行データ取得装置５５は、例えばブレーキ踏力を検出するブレーキ踏力センサを含み、車両１の走行中にブレーキ踏力を走行データとして取得する。走行データ取得装置５５によってブレーキ踏力が取得されたときの走行区間は、ＧＰＳ受信機５２の出力及び地図データベース５３の地図情報に基づいて検出される。また、走行データ取得装置５５によってブレーキ踏力が取得されたときの車速は車速センサ５６によって検出される。

第二実施形態又は第三実施形態が第六実施形態と組み合わされる場合、走行データ取得装置５５は、例えば外気温度を検出する温度センサ及び外気湿度を検出する湿度センサを含み、車両１の走行中に外気温度及び外気湿度を走行データとして取得する。なお、走行データ取得装置５５は、車載通信機を介して車両の外部から情報を受信することによって外気温度及び外気湿度を検出してもよい。走行データ取得装置５５によって外気温度及び外気湿度が取得されたときの日時は、ＥＣＵに内蔵されたデジタル時計によって検出され又は車載通信機を介して車両の外部から情報を受信することによって検出される。

第二実施形態又は第三実施形態が第七実施形態と組み合わされる場合、走行データ取得装置５５は、例えば外気温度を検出する温度センサを含み、車両１の走行中に外気温度を走行データとして取得する。なお、走行データ取得装置５５は、車載通信機を介して車両の外部から情報を受信することによって外気温度を検出してもよい。走行データ取得装置５５によって外気温度が取得されたときの日時は、ＥＣＵに内蔵されたデジタル時計によって検出され又は車載通信機を介して車両の外部から情報を受信することによって検出される。

第二実施形態又は第三実施形態が第八実施形態と組み合わされる場合、走行データ取得装置５５は、電圧センサ５１等を含み、出発時刻及び予測電力消費量を走行データとして取得する。走行データ取得装置５５によって出発時刻が取得されたときの充電拠点への到着時刻と、走行データ取得装置５５によって予測電力消費量が取得されたときの出発時刻とは、ＥＣＵに内蔵されたデジタル時計によって検出され又は車載通信機を介して車両の外部から情報を受信することによって検出される。

１、１’ 車両
５５ 走行データ取得装置
６０ 電子制御ユニット（ＥＣＵ）
６１ 車両制御部
６２ 確率分布生成部

Claims (10)

1. 所定パラメータの確率分布を用いて評価値の期待値を算出すると共に、該期待値に基づいて車両を制御する車両制御部を備える、車両の制御装置。
2. 前記所定パラメータを走行データとして取得する走行データ取得装置と、
   前記走行データ取得装置によって取得された前記走行データに基づいて前記確率分布を生成する確率分布生成部と
   を更に備える、請求項１に記載の車両の制御装置。
3. 前記確率分布生成部は、前記車両の外部に設けられ、複数の車両に設けられた前記走行データ取得装置から前記走行データを受信する、請求項２に記載の車両の制御装置。
4. 前記所定パラメータは車速である、請求項１から３のいずれか１項に記載の車両の制御装置。
5. 前記車両は、走行用の動力を出力可能な内燃機関及び電動機と、該電動機に電力を供給し且つ外部電源によって充電可能なバッテリとを備え、
   前記評価値は、前記車両が現在位置から目的地までの走行ルートを走行するときの電力消費量、又は前記車両が前記走行ルートを走行するときの電力消費量及び燃料消費量であり、
   前記車両制御部は前記評価値の期待値に基づいて前記走行ルートの各走行区間における前記車両の走行モードを選択する、請求項４に記載の車両の制御装置。
6. 前記評価値は前記車両の目的地への到着時刻であり、
   前記車両制御部は前記評価値の期待値に基づいて車速の目標値を設定する、請求項４に記載の車両の制御装置。
7. 前記車両は、該車両の制動時に回生エネルギーを用いて回生電力を発電可能な発電機と、該発電機によって発電された回生電力が供給されるバッテリとを備え、
   前記所定パラメータはブレーキ踏力であり、前記評価値は回生電力の損失量であり、
   前記車両制御部は前記評価値の期待値に基づいて車速の目標値を設定する、請求項１から３のいずれか１項に記載の車両の制御装置。
8. 前記車両は、走行用の動力を出力可能な内燃機関及び電動機と、該電動機に電力を供給し且つ外部電源によって充電可能なバッテリと、エアコンディショナーとを備え、
   前記所定パラメータは外気温度及び外気湿度の組合せ又は外気温度であり、前記評価値は将来の所定期間における前記エアコンディショナーの消費電力であり、
   前記車両制御部は前記評価値の期待値に基づいてバッテリの充電率を制御する、請求項１から３のいずれか１項に記載の車両の制御装置。
9. 前記車両は、走行用の動力を出力可能な内燃機関及び電動機と、該電動機に電力を供給し且つ外部電源によって充電可能なバッテリと、エアコンディショナーとを備え、
   前記所定パラメータは外気温度であり、前記評価値は将来の所定期間における暖機のための燃料消費量であり、
   前記車両制御部は前記評価値の期待値に基づいて前記車両の走行モードを選択する、請求項１から３のいずれか１項に記載の車両の制御装置。
10. 前記車両は、走行用の動力を出力可能な内燃機関及び電動機と、該電動機に電力を供給し且つ外部電源によって充電可能なバッテリとを備え、
    前記所定パラメータは出発時刻及び出発から再充電までの前記バッテリの電力消費量であり、前記評価値は出発時の前記バッテリの蓄電量及び出発から再充電までの前記バッテリの電力消費量であり、
    前記車両制御部は前記評価値の期待値に基づいて前記バッテリの充電開始時刻を設定する、請求項１から３のいずれか１項に記載の車両の制御装置。

Images