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JP4894909B2 - ハイブリッド車両の駆動制御装置 - Google Patents

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Description

本発明は、規定された制御指標に近づくようにエンジンとモータの駆動制御を行うハイブリッド車両の駆動制御装置に関するものである。
この種の装置として、車速等の走行履歴を予め定められた区間毎に収集して学習し、学習した走行履歴と目的地までの経路の道路状況とに基づいて目的地までの燃料消費量が最小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設定し、この制御指標のスケジュールに従ってエンジンとモータを制御する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、２参照）。
特開２０００−３３３３０５号公報 特開２００１−１８３１５０号公報
しかしながら、上記特許文献１、２に記載された装置のように、出発地から目的地までの区間に対して燃料消費量が最小となるような制御指標のスケジュールを設定し、この制御指標のスケジュールに従ってエンジンとモータを制御する構成では、予め走行先の道路勾配等を考慮して制御指標のスケジュールを設定することにより、燃費の良好な走行を実現することが可能であるが、渋滞の影響等により目的地までの間に計画通りの走行ができない区間があると、かえって燃費が悪化してしまう場合があるといった問題が生じる。
本発明は上記問題に鑑みたもので、ハイブリッド車両における燃費の向上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、エンジンとモータを走行用の動力源として走行するハイブリッド車両に搭載され、当該車両のバッテリの残量が規定された目標ＳＯＣに近づくようにエンジンとモータの駆動制御を行うハイブリッド車両の駆動制御装置であって、車両の走行に伴って、目標ＳＯＣを規定するための第１の情報とともに、目標ＳＯＣのスケジュールを規定してエンジンとモータの駆動制御を行うことにより一定の燃費向上効果が得られると推定される区間を抽出するための第２の情報を、予め定められた距離毎に収集して記憶手段に記憶させる情報記憶手段と、次走行時記憶手段に記憶された第２の情報に基づいて、出発地から目標とする地点に到達するまでの区間から、目標ＳＯＣのスケジュールを規定することにより一定の燃費向上効果が得られると推定される区間を抽出する区間抽出手段と、記憶手段に記憶された第１の情報を用いて、区間抽出手段により抽出された区間についてエンジンの燃料消費量が少なくなるような目標ＳＯＣのスケジュールを予め定められた区間毎に規定して記憶手段に記憶させる制御指標記憶制御手段と、記憶手段に目標ＳＯＣのスケジュールが記憶されている区間では当該目標ＳＯＣのスケジュールに従った駆動制御を行い、記憶手段に目標ＳＯＣのスケジュールが記憶されていない区間では、運転操作に応じた駆動制御を行うアシスト制御処理手段と、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、目標ＳＯＣを規定するための第１の情報とともに、目標ＳＯＣのスケジュールを規定してエンジンとモータの駆動制御を行うことにより一定の燃費向上効果が得られると推定される区間を抽出するための第２の情報を、予め定められた距離毎に収集し、第２の情報に基づいて、出発地から目標とする地点に到達するまでの区間から、目標ＳＯＣのスケジュールを規定することにより一定の燃費向上効果が得られると推定される区間を抽出し、第１の情報を用いて、抽出した区間についてエンジンの燃料消費量が少なくなるような目標ＳＯＣのスケジュールを予め定められた区間毎に規定して記憶手段に記憶させ、記憶手段に目標ＳＯＣのスケジュールが記憶されている区間では当該目標ＳＯＣのスケジュールに従った駆動制御が行われ、記憶手段に目標ＳＯＣのスケジュールが記憶されていない区間では、運転操作に応じた駆動制御が自律的に行われる。すなわち、目標ＳＯＣのスケジュールを規定することにより一定の燃費向上効果が得られると推定される区間については、エンジンの燃料消費量が少なくなるような目標ＳＯＣのスケジュールが規定され、この目標ＳＯＣのスケジュールに従って駆動制御が行われるが、目標ＳＯＣのスケジュールを規定することにより一定の燃費向上効果が得られないと推定される区間では、運転操作に応じた駆動制御が自律的に行われるので、周辺車両の走行に合わせた低燃費走行を行うことができ、ハイブリッド車両における燃費の向上を図ることができる。なお、第１の情報としては、道路勾配、車速、駆動動力等があり、第２の情報としては、区間長、道路勾配、区間内の走行時間、区間内の停車率、モータ３を駆動する電気負荷、車速等がある。
また、区間抽出手段は、目標ＳＯＣのスケジュールを規定することにより一定の燃費向上効果が得られると推定される区間として、バッテリの充電量が予め定められた上限値に到達した第１区間と、当該第１区間の直前でバッテリの充電量が上昇した第２区間と、当該第２区間の直前の一定距離を含む第３区間からなる区間とし、制御指標記憶制御手段は、第１区間でバッテリの充電量が予め定められた上限値に到達したままとならないように、バッテリの充電量が上昇した第２区間の直前の第３区間で計画的にバッテリの充電量を低下させるような目標ＳＯＣのスケジュールを規定する。これによれば、第１区間でバッテリの充電量が予め定められた上限値に到達したままとならないように、バッテリの充電量が上昇した第２区間の直前の第３区間で計画的にバッテリの充電量を低下させることが可能であり、燃費を向上することが可能である。
また、請求項２に記載の発明では、情報記憶手段により特定区間の第２の情報が記憶手段に記憶され、その後の走行により新たな区間の第２の情報が記憶手段に記憶され、区間抽出手段により記憶手段に記憶された複数区間の第２の情報に基づいて目標ＳＯＣのスケジュールを規定することにより一定の燃費向上効果が得られると推定される新たな計画有効区間が抽出された場合、制御指標記憶制御手段は、区間抽出手段により新たに抽出された計画有効区間を、目標ＳＯＣのスケジュールを規定することにより一定の燃費向上効果が得られると推定される全計画有効区間に含ませるので、一定の燃費向上効果が得られると推定される区間の抽出確度を高めることができる。
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。 制御目標値記憶処理のフローチャートである。 データ収集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第１の情報の一例を表した図である。 計画効果判定処理のフローチャートである。 計画有効区間について説明するための図である。 充電計画作成処理のフローチャートである。 （ａ）は、計画有効区間において収集された車速および駆動動力の一例を示す図、（ｂ）は、計画有効区間において道路識別子毎に決定された走行方法の一例を示す図である。 制御目標値学習処理のフローチャートである。 走行時処理のフローチャートのフローチャートである。 第２実施形態に係る計画効果判定処理のフローチャートのフローチャートである。 第２実施形態に係る計画区間の抽出について説明するための図である。 第２実施形態に係る計画区間の抽出について説明するための図である。 第３実施形態に係る計画効果判定処理のフローチャートのフローチャートである。 第３実施形態に係る計画区間の抽出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実施形態に係るハイブリッド車両の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。この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、モータ３のみを動力源とする走行のモードをモータ走行、エンジン１とモータ３の両方を動力源とする走行のモードをアシスト走行という。
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）ナビゲーションＥＣＵ２０から入力される制御指標である制御目標値（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、バッテリ９等のアクチュエータを制御する。
（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エンジン走行、モータ走行、アシスト走行を切り替え、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。
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。
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（図示せず）を用いて構成されている。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勾配を算出することが可能となっている。
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。
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。
具体的には、制御部２４は、マップマッチング処理２９、経路算出処理３０、ナビゲーション処理４０、制御目標値記憶処理１００、走行時処理５００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２９において、制御部２４は、ＧＰＳ受信機１１、方位センサ１２、車速センサ１３から取得した位置情報等に基づいて、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３０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４０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、図示しない画像表示装置、スピーカ等を用いて、ドライバに対して行う。
制御目標値記憶処理１００において、制御部２４は、出発地から目的地に到達するまでの走行に伴って制御目標値（目標ＳＯＣ）を規定するための情報（第１の情報）とともに、制御目標値のスケジュールを規定してエンジンとモータの駆動制御を行うことにより一定の燃費向上効果が得られると推定される区間を抽出するための情報（第２の情報）を、一定距離毎に収集して耐久記憶媒体２３に記憶させ、耐久記憶媒体２３に記憶された第２の情報に基づいて、出発地から目的地に到達するための区間から、制御目標値のスケジュールを規定することにより一定の燃費向上効果が得られると推定される計画有効区間を抽出するとともに、耐久記憶媒体２３に記憶された第１の情報を用いて、抽出した計画有効区間についてエンジンの燃料消費量が少なくなるような制御目標値のスケジュールを予め定められた区間毎に規定し、この制御目標値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、後述する図１１に示す走行時処理において、次回、出発時に、出発地から目的地に到達するまでの区間が同一で、その区間に含まれる計画有効区間の制御目標値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に記憶した制御目標値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ことで、高い確度で規定された制御目標値のスケジュールに従った走行を行うことが可能となっている。
図３に、制御目標値記憶処理１００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、各種処理を実施する。そして、制御部２４は、乗員の操作に応じて図３に示す処理を実施する。
まず、目的地を特定する（Ｓ１０２）。具体的には、目的地の入力を促す画面を表示させ、この画面に従って乗員の操作により指定された地点または施設を目的地として特定する。
次に、走行情報を収集するデータ収集処理を実施する（Ｓ２００）。このデータ収集処理Ｓ２００のフローチャートを図４に示す。
制御部２４は、まず、走行情報を取得する（Ｓ２０２）。本実施形態では、道路リンク毎に、車速（ｋｍ／ｈ）、道路勾配（％）および駆動動力（Ｗ）を第１の情報として収集するとともに、道路勾配（％）、区間内の走行時間（秒）、区間内の停車率（％）、モータ３を駆動する電気負荷（Ｗ）、車速（ｋｍ／ｈ）を第２の情報として収集する。また、同時に、自車両が位置する道路の道路識別子を特定する。なお、区間内の停車率は、区間内での停車時間を、区間内での走行時間と停車時間の和で除算して求めることができる。
次に、走行履歴を保存する（Ｓ２０４）。具体的には、自車両が位置する道路の道路識別子と関連付けて、Ｓ２０２にて収集した第１、第２の情報を耐久記憶媒体２３に記憶させる。また、更に、現在ＳＯＣが予め定められた上限値に到達した場合には上限ＳＯＣ到達フラグを、現在ＳＯＣが予め定められた下限値に到達した場合には下限ＳＯＣ到達フラグを、自車両が位置する道路の道路識別子と関連付けて耐久記憶媒体２３に記憶させる。
ここで、バッテリの充電量の上限値（例えば、７５％）、下限値（例えば、４０％）は、バッテリを保護するためにハイブリッド車両の駆動制御装置として規定されている値である。
なお、ＨＶ制御部１０は、バッテリの充電量が上限値を超えると、回生充電が可能な場合でもバッテリの充電を禁止し、バッテリの充電量が下限値未満となると、バッテリの強制充電を開始するようになっている。
図５に、耐久記憶媒体２３に記憶された第１の情報の一例を示す。なお、図中、駆動動力は省略してある。このように、耐久記憶媒体２３には、区間毎に収集された車速、道路勾配、駆動動力、開始ＳＯＣ、終了ＳＯＣ、上限ＳＯＣ到達フラグおよび下限ＳＯＣ到達フラグ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。
図３の説明に戻り、次に、目的地に到着したか否かを判定する（Ｓ１０４）。具体的には、自車両の現在位置が目的地を基準とする一定範囲内に含まれるか否かに基づいて目的地に到着したか否かを判定する。
自車両の現在位置が目的地を基準とする一定範囲内に含まれない場合、Ｓ１０４の判定はＮＯとなり、Ｓ２００のデータ収集処理が繰り返される。すなわち、道路リンク毎に、車速、道路勾配および駆動動力が収集され、道路識別子と関連付けて耐久記憶媒体２３に記憶する処理が繰り返される。
そして、自車両の現在位置が目的地を基準とする一定範囲内に含まれると、Ｓ１０４の判定はＹＥＳとなり、次に、計画効果判定処理Ｓ３００を実施する。この計画効果判定処理Ｓ３００のフローチャートを図６に示す。この計画効果判定処理Ｓ３００では、車両の走行に伴って収集した各情報に基づいて、目標値のスケジュールを規定することにより一定の燃費向上効果が得られるか否かを判定し、出発地から目的地に到達するまでの区間から、制御目標値のスケジュールを規定することにより一定の燃費向上効果が得られると推定される区間を抽出する。
本実施形態では、以下の（１）〜（３）に示す区間を、目標値のスケジュールを規定することにより一定の燃費向上効果が得られると推定される区間とし、出発地から目的地に到達するまでの区間から、（１）〜（３）に該当する区間を抽出する。
（１）区間長が予め定められた閾値以上で、かつ、下り勾配で平均勾配が予め定められた閾値以下の区間
（２）区間内の走行時間が予め定められた閾値以上で、かつ、区間内の停車率が予め定められた閾値以上で、かつ、モータ３を駆動する電気負荷が予め定められた閾値以上の区間
（３）区間内の走行時間が予め定められた閾値以上で、かつ、平均車速が予め定められた閾値以下の区間を、制御目標値のスケジュールを規定することにより一定の燃費向上効果が得られると推定される区間
つまり、Ｓ３０２にて、出発地から目的地に到達するまでの区間に（１）に該当する区間があるか否かを判定し、Ｓ３０４にて、出発地から目的地に到達するまでの区間に（２）に該当する区間があるか否かを判定し、Ｓ３０４にて、出発地から目的地に到達するまでの区間に（３）に該当する区間があるか否かを判定する。
ここで、出発地から目的地に到達するまでの区間に、（１）〜（３）のいずれかに該当する区間がある場合、次に、（１）〜（３）の判定で用いた各情報（第２の情報に相当する）が確からしいか否かを判定する（Ｓ３０８）。本実施形態では、（１）〜（３）の判定で用いた各情報について、各情報のばらつきが予め定められた閾値未満か否かに基づいて確からしいか否かを判定する。例えば、Ｓ３０２にて、出発地から目的地に到達するまでの区間に（１）に該当する区間があると判定した場合、Ｓ３０２の判定で用いた情報、すなわち、区間長と平均勾配の各ばらつきが予め定められた閾値未満の場合に確からしいと判定する。
そして、各情報のばらつきが予め定められた閾値未満となっている場合、（１）〜（３）に該当する区間を、目標値のスケジュールを規定することにより一定の燃費向上効果が得られると推定される区間（計画有効区間）として抽出し、耐久記憶媒体２３に記憶させる（Ｓ３１０）。具体的には、出発地から目的地に到達するまでの区間と、その区間に含まれる計画有効区間を耐久記憶媒体２３に記憶させる。
次に、車両の走行に伴って収集した各情報に基づいて、計画有効区間の開始ＳＯＣを決定し、計画有効区間の開始ＳＯＣを耐久記憶媒体２３に記憶させ（Ｓ３１２）、本処理を終了する。
図７に、上記した計画効果判定処理により抽出された計画有効区間の一例を示す。この図には、出発地から目的地に至る経路から、区間１〜区間３が計画有効区間として抽出された様子が示されている。
図３の説明に戻り、次に、充電計画作成処理Ｓ４００を実施する。この充電計画作成処理Ｓ４００のフローチャートを図８に示す。この充電計画作成処理Ｓ４００においては、計画区間内の充電計画として、当該区間内の車両の走行方法の予定を作成する。
具体的には、まず、計画有効区間の開始ＳＯＣを耐久記憶媒体２３から読み出し、計画有効区間を走行するのに必要なエネルギーを、車両の走行に伴って耐久記憶媒体２３に記憶された走行情報に基づいて算出する（Ｓ４０２）。なお、必要なエネルギーの算出方法については周知（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。
次に、耐久記憶媒体２３に記憶された走行情報から道路区間毎に走行方法を決定する（Ｓ４０４）。具体的には、ＨＶ制御部１０より基準ＳＯＣを取得し、この基準ＳＯＣと出発地から目的地に到着するまでの走行に伴って耐久記憶媒体２３に記憶された走行情報とに基づき、計画有効区間について、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を道路区間毎に決定する。
図９（ａ）に、図７に示した計画有効区間において収集された車速および駆動動力の一例を示す。また、図９（ｂ）に、図７に示した計画有効区間について計画された制御スケジュールの一例を示す。
次に、出発地から目的地に到着するまでの走行に伴って耐久記憶媒体２３に記憶された走行情報に基づいて計画有効区間のＳＯＣ管理計画（制御指標のスケジュールに相当する）を作成する（Ｓ４０６）。すなわち、耐久記憶媒体２３に記憶された制御目標値を規定するための情報（第１の情報）に基づいて計画有効区間の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（ｂ）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３の説明に戻り、次に、制御目標値を学習して耐久記憶媒体２３に記憶する制御目標値学習処理Ｓ５００を実施する。この制御目標値学習処理のフローチャートを図１０に示す。
この制御目標値学習処理では、まず、道路区間毎に制御目標値を取得する（Ｓ５０２）。具体的には、ＳＯＣ管理計画に道路識別子に対応付けて規定された各制御目標値（目標ＳＯＣ）を耐久記憶媒体２３から取得する。
次に、道路区間毎に制御目標値学習情報の読み出しを行う（Ｓ５０４）。すなわち、同一計画区間における制御目標値が既に耐久記憶媒体２３に記憶されている場合に、耐久記憶媒体２３から同一計画区間における制御目標値の読み出しを行う。なお、同一計画区間におけ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には、制御目標値の読み出しを行うことなく、次のＳ５０６へ進む。
Ｓ５０６では、道路区間毎に制御目標値の最適化を行う。同一計画区間における制御目標値が既に耐久記憶媒体２３に記憶されている場合には、耐久記憶媒体２３に記憶されている同一計画区間における制御目標値と、Ｓ５０２にて取得した制御目標値とを単純平均した値を新たな制御目標値とし、同一計画区間におけ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には、Ｓ５０２にて取得した制御目標値を新たな制御目標値とする。
次に、この最適化した制御目標値を耐久記憶媒体２３に記憶する（Ｓ５０８）。具体的には、出発地、目的地とともに道路識別子に対応付けて規定された各制御目標値（目標ＳＯＣ）を耐久記憶媒体２３に記憶させる。
図１１に、走行時処理のフローチャートを示す。制御部２４は、乗員の操作に応じて図１１に示す処理を実施する。
まず、計画区間を特定する（Ｓ６０２）。具体的には、乗員の操作に応じて目的地が特定されると、車両の現在位置から目的地までの経路を計画区間として特定する。
次に、学習情報があるか否かを判定する（Ｓ６０４）。具体的には、出発地から目的地に到達するまでの区間が同一で、その区間に含まれる計画有効区間のＳＯＣ管理計画が耐久記憶媒体２３に記憶されているか否かに基づいて学習情報があるか否かを判定する。
ここで、出発地から目的地に到達するまでの区間が同一で、その区間に含まれる計画有効区間のＳＯＣ管理計画が耐久記憶媒体２３に記憶されている場合、Ｓ６０４の判定はＹＥＳとなり、次に、制御目標値を読み出す（Ｓ６０６）。具体的には、耐久記憶媒体２３から計画有効区間のＳＯＣ管理計画に規定されている各区間の制御目標値を耐久記憶媒体２３から読み出す。
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（Ｓ６０８）。車両が計画有効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、車両が計画有効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。
Ｓ６１０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、Ｓ６１０の判定はＹＥＳとなり、次に、車両が目的地を基準とする所定範囲内に到達したか否かに基づいて車両が目的地に到着したか否かを判定する（Ｓ６１４）。
ここで、車両が目的地を基準とする所定範囲内に到達していない場合、Ｓ６１４の判定はＮＯとなり、Ｓ６０６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、Ｓ６１０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（Ｓ６１２）。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、車両が目的地を基準とする所定範囲内に到達すると、Ｓ６１４の判定はＹＥＳとなり、本処理を終了する。
上記した構成によれば、制御目標値を規定するための第１の情報とともに、制御目標値のスケジュールを規定してエンジンとモータの駆動制御を行うことにより一定の燃費向上効果が得られると推定される区間を抽出するための第２の情報を、予め定められた間隔毎に収集し、第２の情報に基づいて、出発地から目標とする地点に到達するまでの区間から、制御目標値のスケジュールを規定することにより一定の燃費向上効果が得られると推定される区間を抽出し、第１の情報を用いて、抽出した区間についてエンジンの燃料消費量が少なくなるような制御目標値のスケジュールを予め定められた区間毎に規定し、この制御目標値のスケジュールに従って駆動制御が行われる。すなわち、制御目標値のスケジュールを規定することにより一定の燃費向上効果が得られると推定される区間については、エンジンの燃料消費量が少なくなるような制御目標値のスケジュールが規定され、この制御目標値のスケジュールに従って駆動制御が行われるが、制御目標値のスケジュールを規定することにより一定の燃費向上効果が得られないと推定される区間については、制御目標値のスケジュールが規定されることなく、運転者が周辺車両の走行に合わせた低燃費走行を行うことができるので、ハイブリッド車両における燃費の向上を図ることができる。なお、第１の情報としては、道路勾配、車速、駆動動力等があり、第２の情報としては、区間長、道路勾配、区間内の走行時間、区間内の停車率、モータ３を駆動する電気負荷、車速等がある。また、予め定められた間隔は、地図データから得られる道路リンク、一定距離、一定時間等とすることができる。また、抽出した区間の集合は、例えば、道路リンクの集合とすることができる。
また、制御目標値のスケジュールを規定することにより一定の燃費向上効果が得られると推定される区間は、区間長が予め定められた閾値以上で、かつ、下り勾配で平均勾配が予め定められた閾値以下の区間とすることができ、また、区間内の走行時間が予め定められた閾値以上で、かつ、区間内の停車率が予め定められた閾値以上で、かつ、モータを駆動する電気負荷が予め定められた閾値以上の区間とすることができ、また、区間内の走行時間が予め定められた閾値以上で、かつ、平均車速が予め定められた閾値以下の区間とすることができる。
また、制御目標値のスケジュールを規定することにより一定の燃費向上効果が得られると推定される区間を抽出するために用いる第２の情報のばらつきの度合いが予め定められた閾値以下であることを判定した場合に、当該第２の情報に基づいて、出発地から目標とする地点に到達するまでの区間から、制御目標値のスケジュールを規定することにより一定の燃費向上効果が得られると推定される区間が抽出されるので、精度良く区間の抽出を行うことができる。
（第２実施形態）
上記第１実施形態では、区間長、道路勾配等を第２の情報として、図６に示した計画効果判定処理を実施したが、本実施形態では、山岳道路等の勾配の大きな道路の走行を想定し、回生充電が可能な下り坂で回生電力を効率よく取り込むため、ＳＯＣを第２の情報として、下り坂の手前で計画的にＳＯＣを低下させるように計画有効区間を抽出する計画効果判定処理を実施する。
本実施形態に係る計画効果判定処理を図１２に示す。この計画効果判定処理では、まず、出発地から目的地に到達するまでの区間に、車両の走行に伴って収集したＳＯＣが予め定められた上限値に到達した区間があるか否かを判定する（Ｓ７００）。具体的には、耐久記憶媒体２３に記憶された上限ＳＯＣ到達フラグを参照して出発地から目的地に到達するまでの区間に、上限ＳＯＣ到達フラグが記憶された区間があるか否かを判定する。
ここで、出発地から目的地に到達するまでの区間に、上限ＳＯＣ到達フラグが記憶された区間がない場合、Ｓ７００の判定はＮＯとなり、本処理を終了する。
また、図１３に示すように、出発地から目的地に到達するまでの区間に、ＳＯＣが上限ＳＯＣに到達した区間、すなわち、上限ＳＯＣ到達フラグが記憶された区間がある場合、Ｓ７００の判定はＹＥＳとなり、次に、第１区間を抽出する（Ｓ７０２）。具体的には、上限ＳＯＣ到達フラグが記憶された区間を第１区間として抽出する。
なお、この第１区間は、ＳＯＣが上限に到達し、回生電力を取りこぼしている区間である。具体的には、下り坂の走行区間である。したがって、この第１区間の区間長が長くなるほど回生電力の取りこぼしが大きくなり、燃費は低下することになる。
次に、第１区間の手前のバッテリの充電量（ＳＯＣ）が上昇している区間（第２区間）を抽出する（Ｓ７０４）。具体的には、第１区間の直前で、バッテリの充電量（ＳＯＣ）が上昇している第２区間を抽出する。例えば、バッテリの充電量（ＳＯＣ）が上昇する区間が連続する複数リンクに跨る場合、第２区間は、連続する複数リンクに跨る区間となる。
なお、この第２区間は、回生電力により、ＳＯＣが上昇する区間である。具体的には、第１区間と同様の下り坂の走行区間である。
次に、第２区間の手前の一定距離を含む区間（第３区間）を抽出する（Ｓ７０６）。具体的には、第２区間の直前で、第２区間の開始点より一定距離含む第３区間を抽出する。ここでも、第２区間の直前で、第２区間の開始点より一定距離含む区間が連続する複数リンクに跨る場合、第３区間は、連続する複数リンクに跨る区間となる。なお、第２区間の手前の一定距離は、車両がモータを動力源として走行したときに下限ＳＯＣ未満とならない距離として特定される。
なお、この第３区間は、第１、第２区間での回生充電によるＳＯＣの上昇に備え、モータ走行を実施してＳＯＣを低下させる区間である。この第３区間は、平坦であっても、上り坂であってもよい。なお、第３区間でモータ走行を実施して計画的にＳＯＣを低下させることにより、第１区間で回生電力の取りこぼしを少なくすることができ、燃費を向上することが可能となる。
次に、第１〜第３区間を、目標値のスケジュールを規定することにより一定の燃費向上効果が得られると推定される区間（計画有効区間）として抽出し、耐久記憶媒体２３に記憶させる（Ｓ７０８）。具体的には、出発地から目的地に到達するまでの区間と、その区間に含まれる計画有効区間を耐久記憶媒体２３に記憶させる。
次に、車両の走行に伴って収集した各情報に基づいて、計画有効区間の開始ＳＯＣを決定し、計画有効区間の開始ＳＯＣを耐久記憶媒体２３に記憶させ（Ｓ７１０）、本処理を終了する。
上記した計画効果判定処理を実施した後、この計画効果判定処理で抽出された計画有効区間に対し、図８に示した充電計画作成処理を実施する。
ここで、図１３において、第１区間でＳＯＣが上限ＳＯＣに到達したままとなって回生電力の取りこぼしが発生することのないように、バッテリの充電量が上昇した第２区間の直前の第３区間でモータ走行を実施して計画的にＳＯＣを低下させるように充電計画を作成する。
上記したように、制御指標のスケジュールを規定することにより一定の燃費向上効果が得られると推定される区間は、バッテリの充電量が予め定められた上限値に到達した第１区間と、当該第１区間の直前でバッテリの充電量が上昇した第２区間と、当該第２区間の直前の一定距離を含む第３区間からなる区間とすることができる。すなわち、第１区間でバッテリの充電量が予め定められた上限値に到達したままとならないように、バッテリの充電量が上昇した第２区間の直前の第３区間で計画的にバッテリの充電量を低下させることが可能であり、燃費を向上することが可能である。
（第３実施形態）
この第３実施形態では、ＳＯＣが低下する渋滞区間でバッテリの強制充電が開始されるのを避けるため、ＳＯＣを第２の情報として、渋滞区間の手前で計画的にＳＯＣを上昇させるように計画効果判定処理を実施する。
本実施形態に係る計画効果判定処理を図１４に示す。この計画効果判定処理では、まず、出発地から目的地に到達するまでの区間に、車両の走行に伴って収集したＳＯＣが予め定められた下限値に到達した区間があるか否かを判定する（Ｓ８００）。具体的には、耐久記憶媒体２３に記憶された下限ＳＯＣ到達フラグを参照して出発地から目的地に到達するまでの区間に、下限ＳＯＣ到達フラグが記憶された区間があるか否かを判定する。
ここで、出発地から目的地に到達するまでの区間に、下限ＳＯＣ到達フラグが記憶された区間がない場合、Ｓ８００の判定はＮＯとなり、本処理を終了する。
また、図１５に示すように、出発地から目的地に到達するまでの区間に、ＳＯＣが下限ＳＯＣに到達した区間、すなわち、下限ＳＯＣ到達フラグが記憶された区間がある場合、Ｓ８００の判定はＹＥＳとなり、次に、第４区間を抽出する（Ｓ８０２）。具体的には、下限ＳＯＣ到達フラグが記憶された区間を第４区間として抽出する。
なお、この第４区間は、渋滞等によりＳＯＣが下限に到達し、強制発電が開始される区間である。渋滞等により停車または低速走行した状態で強制発電が開始されると燃費は悪化する。
次に、第４区間の手前のバッテリの充電量（ＳＯＣ）が低下している区間（第５区間）を抽出する（Ｓ８０４）。具体的には、第４区間の直前で、バッテリの充電量（ＳＯＣ）が低下している第５区間を抽出する。
次に、第５区間の手前の一定距離を含む区間（第６区間）を抽出する（Ｓ８０６）。具体的には、第５区間の直前で、第５区間の開始点より一定距離含む第６区間を抽出する。なお、第５区間の手前の一定距離は、車両がエンジンを動力源として走行したときに上限ＳＯＣ以上とならない距離として特定される。
なお、第６区間でエンジン走行を実施して計画的にバッテリを充電してＳＯＣを上昇させることにより、第４区間で渋滞等によりバッテリの強制充電が開始されるのを回避することが可能となる。
次に、第４〜第６区間を、目標値のスケジュールを規定することにより一定の燃費向上効果が得られると推定される区間（計画有効区間）として抽出し、耐久記憶媒体２３に記憶させる（Ｓ８０８）。具体的には、出発地から目的地に到達するまでの区間と、その区間に含まれる計画有効区間を耐久記憶媒体２３に記憶させる。
次に、車両の走行に伴って収集した各情報に基づいて、計画有効区間の開始ＳＯＣを決定し、計画有効区間の開始ＳＯＣを耐久記憶媒体２３に記憶させ（Ｓ８１０）、本処理を終了する。
上記した計画効果判定処理を実施した後、この計画効果判定処理で抽出された計画有効区間に対し、図８に示した充電計画作成処理を実施する。
上記したように、制御指標のスケジュールを規定することにより一定の燃費向上効果が得られると推定される区間は、バッテリの充電量が予め定められた下限値に到達した第１区間と、当該第１区間の直前でバッテリの充電量が下降した第２区間と、当該第２区間の直前の一定距離を含む第３区間からなる区間とすることができる。すなわち、第１区間でバッテリの充電量が予め定められた下限値に到達したままとならないように、バッテリの充電量が下降した第２区間の直前の第３区間で計画的にバッテリの充電量を上昇させることが可能であり、燃費を向上することが可能である。
（その他の実施形態）
上記第１〜第３実施形態では、第２の情報に基づいて、出発地から目標とする地点に到達するまでの区間から、目標ＳＯＣのスケジュールを規定することにより一定の燃費向上効果が得られると推定される区間を抽出し、第１の情報を用いて、抽出された区間についてエンジンの燃料消費量が少なくなるような目標ＳＯＣのスケジュールを予め定められた区間毎に規定したが、第２の情報に基づいて、出発地から目標とする地点に到達するまでの区間から、目標ＳＯＣのスケジュールを規定することにより一定の燃費向上効果が得られると推定される区間を新たに抽出した場合、この新たに抽出した区間を含むように、第１の情報を用いて、抽出された区間についてエンジンの燃料消費量が少なくなるような目標ＳＯＣのスケジュールを予め定められた区間毎に規定するようにしてもよい。例えば、図１６に示すように、走行データ１を収集した後、走行データ２〜走行データ５を収集し、これらの走行データ２〜走行データ５から新たな計画有効区間が抽出された場合、これらの新たに抽出された計画有効区間を、制御指標のスケジュールを規定することにより一定の燃費向上効果が得られると推定される区間（全計画有効区間）に含ませるようにして、エンジンの燃料消費量が少なくなるような目標ＳＯＣのスケジュールを予め定められた区間毎に規定するようにしてもよい。これにより、一定の燃費向上効果が得られると推定される区間の抽出確度を高めることができる。
また、上記第１実施形態では、車両の走行に伴って、制御目標値を規定するための第１の情報として、車速、道路勾配、駆動動力を収集し、この第１の情報を用いて、計画有効区間についてエンジンの燃料消費量が少なくなるような制御目標値のスケジュールを予め定められた区間毎に規定したが、車速、道路勾配、駆動動力以外の情報を用いて、計画有効区間についてエンジンの燃料消費量が少なくなるような制御目標値のスケジュールを予め定められた区間毎に規定しても良い。
また、上記第１実施形態では、制御目標値のスケジュールを規定してエンジンとモータの駆動制御を行うことにより一定の燃費向上効果が得られると推定される区間を抽出するための第２の情報として、区間長、道路勾配、区間内の走行時間、区間内の停車率、モータ３を駆動する電気負荷、車速を収集し、この第２の情報に基づいて、制御目標値のスケジュールを規定することにより一定の燃費向上効果が得られると推定される計画有効区間を抽出したが、上記した第２の情報以外の情報に基づいて計画有効区間を抽出してもよい。
また、上記第１、第２実施形態では、走行終了時に、車両の走行に伴って収集した第１、第２の情報に基づいて計画有効区間についての制御目標値のスケジュールを規定して耐久記憶媒体２３に記憶させ、次回走行開始時に、耐久記憶媒体２３に記憶された計画有効区間についての制御目標値のスケジュールに従って駆動制御を実施したが、例えば、車両の走行に伴って収集した第１、第２の情報を予め定められた距離毎に学習し、学習した第２の情報に基づいて、出発地から目標とする地点に到達するまでの区間から、計画有効区間を抽出し、学習した第１の情報を用いて、計画有効区間についてエンジンの燃料消費量が少なくなるような制御目標値のスケジュールを規定するようにしてもよい。
また、上記実施形態では、制御目標値を規定するための走行情報を一定距離毎に収集して耐久記憶媒体２３に記憶させる例を示したが、例えば、制御目標値を規定するための走行情報を予め定められた時間毎に収集して耐久記憶媒体２３に記憶させるようにしてもよい。
また、上記実施形態では、モータに電力を供給するバッテリの充電量の制御目標値（目標ＳＯＣ）を制御指標として、制御指標のスケジュールを規定する例を示したが、バッテリの充電量の目標ＳＯＣ以外のデータを制御指標として制御指標のスケジュールを規定してもよい。つまり、ある区間に進入する時のＳＯＣを「Ｂ」、退出する時のＳＯＣを「Ｃ」とした場合に、区間中の制御でＳＯＣをＢからＣに推移させることができる制御指標であればバッテリの充電量以外のデータであってもよい。
また、上記実施形態では、図７に示したように、出発地から目的地に至る経路から区間１〜区間３を計画有効区間として抽出したが、例えば、出発地から目的地に至る経路から、区間１と区間３といったように、連続していない区間を計画有効区間として別々に抽出するようにしてもよい。
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、耐久記憶媒体２３が記憶手段に相当し、Ｓ２００が情報記憶手段に相当し、Ｓ３０２〜Ｓ３１０が区間抽出手段に相当し、Ｓ４００、Ｓ５００が制御指標記憶制御手段に相当し、Ｓ６００がアシスト制御処理手段に相当する。
１ 駆動制御装置
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
７ ＤＣリンク
８ インバータ
９ バッテリ
１０ ＨＶ制御部
１１ ＧＰＳセンサ
１２ 方位センサ
１３ 車速センサ
１４ 地図ＤＢ記憶部
１５ 加速度センサ
２０ ナビゲーションＥＣＵ
２１ ＲＡＭ
２２ ＲＯＭ
２３ 耐久記憶媒体
２４ 制御部

Claims (2)

  1. エンジンとモータを走行用の動力源として走行するハイブリッド車両に搭載され、当該車両のバッテリの残量が規定された目標ＳＯＣに近づくように前記エンジンと前記モータの駆動制御を行う機能を有するハイブリッド車両の駆動制御装置であって、
    前記車両の走行に伴って、前記目標ＳＯＣを規定するための第１の情報とともに、前記目標ＳＯＣのスケジュールを規定して前記エンジンと前記モータの駆動制御を行うことにより一定の燃費向上効果が得られると推定される区間を抽出するための第２の情報を、予め定められた距離毎に収集して記憶手段に記憶させる情報記憶手段と、
    次走行時、前記記憶手段に記憶された前記第２の情報に基づいて、出発地から目標とする地点に到達するまでの区間から、前記目標ＳＯＣのスケジュールを規定することにより一定の燃費向上効果が得られると推定される区間を抽出する区間抽出手段と、
    前記記憶手段に記憶された前記第１の情報を用いて、前記区間抽出手段により抽出された区間について前記エンジンの燃料消費量が少なくなるような前記目標ＳＯＣのスケジュールを予め定められた区間毎に規定して前記記憶手段に記憶させる制御指標記憶制御手段と、
    前記記憶手段に前記目標ＳＯＣのスケジュールが記憶されている区間では当該目標ＳＯＣのスケジュールに従った前記駆動制御を行い、前記記憶手段に前記目標ＳＯＣのスケジュールが記憶されていない区間では、運転操作に応じた前記駆動制御を自律的に行うアシスト制御処理手段と、を備え、
    前記区間抽出手段は、前記目標ＳＯＣのスケジュールを規定することにより一定の燃費向上効果が得られると推定される区間として、前記バッテリの充電量が予め定められた上限値に到達した第１区間と、当該第１区間の直前で前記バッテリの充電量が上昇した第２区間と、当該第２区間の直前の一定距離を含む第３区間からなる区間を抽出し、前記制御指標記憶制御手段は、前記第１区間で前記バッテリの充電量が前記上限値に到達したままとならないように、前記バッテリの充電量が上昇した前記第２区間の直前の前記第３区間で計画的に前記バッテリの充電量を低下させるような前記目標ＳＯＣのスケジュールを規定することを特徴とするハイブリッド車両の駆動制御装置。
  2. 前記情報記憶手段により特定区間の前記第２の情報が前記記憶手段に記憶され、その後の走行により新たな区間の前記第２の情報が前記記憶手段に記憶され、
    前記区間抽出手段により前記記憶手段に記憶された複数区間の前記第２の情報に基づいて前記目標ＳＯＣのスケジュールを規定することにより一定の燃費向上効果が得られると推定される新たな計画有効区間が抽出された場合、前記制御指標記憶制御手段は、前記区間抽出手段により新たに抽出された計画有効区間を、前記目標ＳＯＣのスケジュールを規定することにより一定の燃費向上効果が得られると推定される全計画有効区間に含ませることを特徴とする請求項１に記載のハイブリッド車両の駆動制御装置。
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