(57)【要約】      （修正有）【課題】第１トリップ以降の各トリップの目的地を推定する。【解決手段】車両制御システム１は、車載通信装置としての車両側通信装置９０及び車載制御装置としての電子制御ユニット２００が搭載された車両２と、通信部としてのサーバ側通信装置３０１及び制御部３０３を有するサーバ３と、を備える。車載制御装置は、車両２の走行データを、所定の時期に車載通信装置を介して通信部に送信する。制御部３０３は、通信部を介して受信した車両２の走行データに基づいて所定の学習データを作成し、学習データに基づいて、既知の地点を出発地とする第１トリップ以降の各トリップの目的地が予め設定された所定の特定目的地になるまで、第１トリップ以降の各トリップの目的地を順次推定し、第１トリップ以降の各トリップの推定目的地に関する情報を含む目的地の推定結果を、通信部を介して車載通信装置に送信する。【選択図】図１
2020153950.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
内燃機関と、バッテリの電力によって駆動される回転電機と、の少なくとも一方の出力によって走行可能なハイブリッド車両と、
前記ハイブリッド車両に搭載された車載通信装置及び車載制御装置と、
前記車載通信装置と無線通信可能に構成された通信部、及び制御部を有するサーバと、
を備える車両制御システムであって、
前記車載制御装置は、
前記ハイブリッド車両の走行データを、所定の時期に前記車載通信装置を介して前記通信部に送信するように構成され、
前記制御部は、
前記通信部を介して前記車載通信装置から受信した前記ハイブリッド車両の走行データに基づいて、所定の学習データを作成する学習データ作成部と、
前記学習データに基づいて、既知の地点を出発地とする第１トリップ以降の各トリップの目的地が所定の特定目的地になるまで、前記第１トリップ以降の各トリップの目的地を順次推定する目的地推定部と、
前記第１トリップ以降の各トリップの推定目的地に関する情報を含む目的地の推定結果を、前記通信部を介して前記車載通信装置に送信する推定結果送信部と、
を備えるように構成される車両制御システム。
【請求項２】
前記目的地推定部は、
目的地を推定したいトリップの出発地を少なくとも説明変数として用いて、前記説明変数を与えたときの既知の目的地毎の条件付き確率を前記学習データに基づいて算出し、前記条件付き確率が最も高い目的地を、目的地を推定したい前記トリップの推定目的地に設定する、
請求項１に記載の車両制御システム。
【請求項３】
前記目的地推定部は、
推定目的地が設定されたトリップの推定目的地を、そのトリップの次トリップの出発地に設定する、
請求項２に記載の車両制御システム。
【請求項４】
前記目的地推定部は、
目的地を推定したい前記トリップの出発曜日、及び出発時間帯を、前記説明変数としてさらに用いる、
請求項２又は請求項３に記載の車両制御システム。
【請求項５】
前記車載制御装置は、
前記車載通信装置を介して受信した前記第１トリップ以降の各トリップの目的地の推定結果に基づいて、前記第１トリップ以降の各トリップの予想経路上の各走行区間を前記回転電機の出力を制御して前記ハイブリッド車両を走行させるＥＶモード、又は、前記内燃機関及び前記回転電機の出力を制御して前記ハイブリッド車両を走行させるＣＳモードのいずれの走行モードで走行するかを設定した走行計画を作成し、
前記走行計画に従って前記走行モードを切り替えながら前記ハイブリッド車両を走行させるようにさらに構成される、
請求項１から請求項４までのいずれか１項に記載の車両制御システム。
【請求項６】
前記車載制御装置は、
前記走行計画に従って前記走行モードを切り替えながら前記ハイブリッド車両を走行させているトリップが終了したときに、その終了トリップの実際の目的地と、前記走行計画において前記終了トリップの目的地として設定されている推定目的地と、が一致しているかを判定し、
前記終了トリップの実際の目的地と、前記終了トリップの推定目的地と、が一致していなかったときに、前記終了トリップの実際の目的地が１度訪れたことのある既知の目的地であるか否かを判定し、
前記終了トリップの実際の目的地が既知の目的地であったときは、前記車載通信装置を介して前記サーバに対して前記終了トリップの次トリップ以降の各トリップの目的地の推定結果を送信してもらうことを要求して、前記車載通信装置を介して受信した前記終了トリップの次トリップ以降の各トリップの目的地の推定結果に基づいて前記走行計画を新たに作成し、
前記終了トリップの次トリップから、新たに作成した前記走行計画に従って前記走行モードを切り替えながら前記ハイブリッド車両を走行させるようにさらに構成される、
請求項５に記載の車両制御システム。
【請求項７】
前記車載制御装置は、
前記終了トリップの実際の目的地が既知の目的地でなかったときは、前記終了トリップの次トリップにおいて、前記走行計画を利用せずに、バッテリ充電量が所定の切替充電量以下になるまでは前記走行モードを前記ＥＶモードに設定し、バッテリ充電量が前記切替充電量以下になった後は前記走行モードを前記ＣＳモードに設定する通常走行制御を実施して前記ハイブリッド車両を走行させるようにさらに構成される、
請求項６に記載の車両制御システム。
【請求項８】
前記車載制御装置は、
前記走行計画を利用せずに前記通常走行制御を実施して前記ハイブリッド車両を走行させている通常トリップが終了したときに、その終了した通常トリップの実際の目的地が既知の目的地であるか否かを判定し、
前記通常トリップの実際の目的地が既知の目的地であったときは、前記車載通信装置を介して前記サーバに対して前記通常トリップの次トリップ以降の各トリップの目的地の推定結果を送信してもらうことを要求し、前記車載通信装置を介して受信した前記通常トリップの次トリップ以降の各トリップの目的地の推定結果に基づいて前記走行計画を新たに作成し、
前記通常トリップの次トリップから、新たに作成した前記走行計画に従って前記走行モードを切り替えながら前記ハイブリッド車両を走行させるようにさらに構成される、
請求項７に記載の車両制御システム。
【請求項９】
前記車載制御装置は、
前記通常トリップの実際の目的地が既知の目的地でなかったときは、前記通常トリップの次トリップにおいて、前記走行計画を利用せずに前記通常走行制御を実施して前記ハイブリッド車両を走行させるようにさらに構成される、
請求項８に記載の車両制御システム。
【請求項１０】
前記車載制御装置は、
前記終了トリップの実際の目的地と、前記終了トリップの推定目的地と、が一致していたときは、前記終了トリップの推定目的地が前記特定目的地であるか否かを判定し、
前記終了トリップの推定目的地が前記特定目的地であったときは、前記車載通信装置を介して前記サーバに対して前記終了トリップの次トリップ以降の各トリップの目的地の推定結果を送信してもらうことを要求して、前記車載通信装置を介して受信した前記終了トリップの次トリップ以降の各トリップの目的地の推定結果に基づいて前記走行計画を新たに作成し、
前記終了トリップの次トリップから、新たに作成した前記走行計画に従って前記走行モードを切り替えながら前記ハイブリッド車両を走行させるようにさらに構成される、
請求項６から請求項９までのいずれか１項に記載の車両制御システム。
【請求項１１】
前記車載制御装置は、
前記終了トリップの推定目的地が前記特定目的地でなかったときは、前記終了トリップの次トリップにおいても引き続き、前記終了トリップで使用した前記走行計画に従って前記走行モードを切り替えながら前記ハイブリッド車両を走行させるようにさらに構成される、
請求項１０に記載の車両制御システム。
【請求項１２】
前記ハイブリッド車両は、外部充電が可能なプラグインハイブリッド車両であり、
前記特定目的地は、プラグイン充電が可能な場所である、
請求項１から請求項１１までのいずれか１項に記載の車両制御システム。
【請求項１３】
ハイブリッド車両に搭載された車載通信装置と通信可能に構成された通信部と、
制御部と、
を備えるサーバであって、
前記制御部は、
前記通信部を介して前記車載通信装置から受信した前記ハイブリッド車両の走行データに基づいて、所定の学習データを作成する学習データ作成部と、
前記学習データに基づいて、既知の地点を出発地とする第１トリップ以降の各トリップの目的地が予め設定された所定の特定目的地になるまで、前記第１トリップ以降の各トリップの目的地を順次推定する目的地推定部と、
前記第１トリップ以降の各トリップの推定目的地に関する情報を含む目的地の推定結果を、前記通信部を介して前記車載通信装置に送信する推定結果送信部と、
を備えるサーバ。
【請求項１４】
内燃機関と、
バッテリの電力によって駆動される回転電機と、
サーバと通信可能に構成された車載通信装置と、
車載制御装置と、
を備え、前記内燃機関及び前記回転電機の少なくとも一方の出力によって走行可能なハイブリッド車両であって、
前記車載制御装置は、
既知の地点を出発地とする第１トリップ以降の各トリップの目的地の推定結果を、前記車載通信装置を介して前記サーバから受信する受信部と、
前記サーバにおいて前記第１トリップ以降の各トリップの目的地を推定するために必要な前記ハイブリッド車両の走行データを、所定の時期に前記車載通信装置を介して前記サーバに送信する送信部と、
を備えるハイブリッド車両。
【請求項１５】
ハイブリッド車両に搭載された車載通信装置と通信可能に構成された通信部を介して受信した前記ハイブリッド車両の走行データに基づいて所定の学習データを作成し、
前記学習データに基づいて、既知の地点を出発地とする第１トリップ以降の各トリップの目的地が予め設定された所定の特定目的地になるまで、前記第１トリップ以降の各トリップの目的地を順次推定し、
前記第１トリップ以降の各トリップの推定目的地に関する情報を含む目的地の推定結果を、前記通信部を介して前記車載通信装置に送信する、
ことをコンピュータに実行させるための目的地推定用コンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両制御システム、サーバ、ハイブリッド車両、及び目的地推定用コンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、従来の車両の制御装置として、目的地が設定されていないときは、車両の過去の走行履歴に基づいて目的地を推定するように構成されたものが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００８−２３８９７２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１の車両の制御装置は、現在のトリップ中（車両のスタートスイッチがＯＮにされてからＯＦＦにされるまでの間）に現在のトリップの目的地を推定するものであり、現在のトリップを第１トリップとしたときに、第１トリップ以降の各トリップの目的地を推定することはできなかった。
【０００５】
本発明はこのような問題点に着目してなされたものであり、第１トリップ以降の各トリップの目的地を推定することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するために、本発明のある態様による車両制御システムは、内燃機関と、バッテリの電力によって駆動される回転電機と、の少なくとも一方の出力によって走行可能なハイブリッド車両と、ハイブリッド車両に搭載された車載通信装置及び車載制御装置と、車載通信装置と無線通信可能に構成された通信部、及び制御部を有するサーバと、
を備える。そして車載制御装置は、ハイブリッド車両の走行データを、所定の時期に車載通信装置を介して通信部に送信するように構成される。また制御部は、通信部を介して車載通信装置から受信したハイブリッド車両の走行データに基づいて、所定の学習データを作成する学習データ作成部と、学習データに基づいて、既知の地点を出発地とする第１トリップ以降の各トリップの目的地が予め設定された所定の特定目的地になるまで、第１トリップ以降の各トリップの目的地を順次推定する目的地推定部と、第１トリップ以降の各トリップの推定目的地に関する情報を含む目的地の推定結果を、通信部を介して車載通信装置に送信する推定結果送信部と、を備えるように構成される。
【０００７】
また本発明のある態様によるサーバは、ハイブリッド車両に搭載された車載通信装置と通信可能に構成された通信部と、制御部と、を備える。そして制御部は、通信部を介して車載通信装置から受信したハイブリッド車両の走行データに基づいて、所定の学習データを作成する学習データ作成部と、学習データに基づいて、既知の地点を出発地とする第１トリップ以降の各トリップの目的地が予め設定された所定の特定目的地になるまで、第１トリップ以降の各トリップの目的地を順次推定する目的地推定部と、第１トリップ以降の各トリップの推定目的地に関する情報を含む目的地の推定結果を、通信部を介して車載通信装置に送信する推定結果送信部と、を備える。
【０００８】
また本発明のある態様によるハイブリッド車両は、内燃機関と、バッテリの電力によって駆動される回転電機と、サーバと通信可能に構成された車載通信装置と、車載制御装置と、を備え、前記内燃機関及び前記回転電機の少なくとも一方の出力によって走行可能なハイブリッド車両である。そして車載制御装置は、既知の地点を出発地とする第１トリップ以降の各トリップの目的地の推定結果を、車載装置を介してサーバから受信する受信部と、サーバにおいて前記第１トリップ以降の各トリップの目的地を推定するために必要なハイブリッド車両の走行データを、所定の時期に車載通信装置を介して前記サーバに送信する送信部と、を備える。
【０００９】
また本発明のある態様による目的地推定用コンピュータプログラムは、ハイブリッド車両に搭載された車載通信装置と通信可能に構成された通信部を介して受信したハイブリッド車両の走行データに基づいて所定の学習データを作成し、学習データに基づいて、既知の地点を出発地とする第１トリップ以降の各トリップの目的地が予め設定された所定の特定目的地になるまで、第１トリップ以降の各トリップの目的地を順次推定し、第１トリップ以降の各トリップの推定目的地に関する情報を含む目的地の推定結果を、通信部を介して車載通信装置に送信することをコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００１０】
本発明のこの態様によれば、第１トリップ以降の各トリップの目的地を推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】図１は、本発明の一実施形態による車両制御システムの概略全体構成図である。
【図２】図２は、バッテリ充電量と切替負荷との関係を示したテーブルである。
【図３】図３は、走行計画の一例を示す図である。
【図４Ａ】図４Ａは、各トリップの予想経路を個別に最適化した走行計画の一例を示す図である。
【図４Ｂ】図４Ｂは、複数回のトリップの予想経路全体を最適化した走行計画の一例を示す図である。
【図５Ａ−５Ｆ】図５Ａ−図５Ｆは、学習データ（出発地等の確率分布）を示す図である。
【図６Ａ−６Ｃ】図６Ａ−図６Ｃは、学習データ（目的地を与えたときの出発地等の条件付き確率分布）を示す図である。
【図７Ａ−７Ｃ】図７Ａ−図７Ｃは、学習データ（次トリップの出発曜日を与えたときの出発地等の条件付き確率分布）を示す図である。
【図８Ａ−８Ｃ】図８Ａ−図８Ｃは、学習データ（次トリップの出発時間帯を与えたときの出発地等の条件付き確率分布）を示す図である。
【図９】図９は、トリップ開始時に電子制御ユニットによって実施される制御について説明するフローチャートである。
【図１０】図１０は、トリップ終了時に電子制御ユニットによって実施される制御について説明するフローチャートである。
【図１１】図１１は、サーバによって実施される学習データの作成制御について説明するフローチャートである。
【図１２】図１２は、サーバによって実施される目的地の推定制御について説明するフローチャートである。
【図１３Ａ−１３Ｂ】図１３Ａ−図１３Ｂは、本発明の一実施形態による走行計画の作成について説明するフローチャートである。
【図１４Ａ−１４Ｃ】図１４Ａ−図１４Ｃは、触媒暖機のための燃料消費量を考慮せずに各トリップの予想経路を個別に最適化した第１走行計画の作成について説明する図である。
【図１５Ａ−１５Ｇ】図１５Ａから図１５Ｇは、触媒暖機のための燃料消費量を考慮して複数回のトリップの予想経路全体を最適化した第２走行計画の作成について説明する図である。
【図１６Ａ−１６Ｆ】図１６Ａ−図１６Ｆは、触媒暖機のための燃料消費量を考慮して複数回のトリップの予想経路全体を最適化した本発明の変形例による第２走行計画の作成について説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
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。
【００１３】
図１は、本発明の一実施形態による車両制御システム１の概略全体構成図である。
【００１４】
車両制御システム１は、車両２と、サーバ３と、を備える。
【００１５】
車両２とサーバ３とは、相互に各種情報の送受信ができるように構成される。車両２は、例えば車両２の現在位置などの車両２の走行データを、所定のタイミングでサーバ３に送信する。サーバ３は、車両２から受信した走行データを蓄積し、蓄積した走行データに基づいて各種の演算等を行う。そしてサーバ３は、演算結果から得られた情報を、車両２からの要求に応じて車両２に送信する。以下、車両２、及びサーバ３の詳細なハードウェア構成について説明する。
【００１６】
車両２は、内燃機関１０と、動力分割機構２０と、第１回転電機３０と、第２回転電機４０と、バッテリ５０と、昇圧コンバータ６０と、第１インバータ７０と、第２インバータ８０と、車両側通信装置９０と、電子制御ユニット２００と、を備えるハイブリッド車両であり、内燃機関１０又は第２回転電機４０の一方又は双方の動力を、最終減速装置１６を介して車輪駆動軸１７に伝達することができるように構成される。また車両２は、これら内燃機関１０以外にも、地図データベース９５と、ＧＰＳ受信機９６と、ナビゲーション装置９７と、を備える。
【００１７】
内燃機関１０は、機関本体１１に形成された各気筒１２内で燃料を燃焼させて、クランクシャフトに連結された出力軸１３を回転させるための動力を発生させる。各気筒１２から排気通路１４に排出された排気は、排気通路１４を流れて大気中に排出される。排気通路１４には、排気中の有害物質を浄化するための触媒装置１５が設けられる。触媒装置１５は、例えば酸化触媒や三元触媒などの排気浄化機能を有する触媒（排気浄化触媒）を表面に担持させたハニカム型の基材１５１を備えている。
【００１８】
動力分割機構２０は、内燃機関１０の動力を、車輪駆動軸１７を回転させるための動力と、第１回転電機３０を回生駆動させるための動力と、の２系統に分割するための遊星歯車であって、サンギヤ２１と、リングギヤ２２と、ピニオンギヤ２３と、プラネタリキャリア２４と、を備える。
【００１９】
サンギヤ２１は外歯歯車であり、動力分割機構２０の中央に配置される。サンギヤ２１は、第１回転電機３０の回転軸３３と連結されている。
【００２０】
リングギヤ２２は内歯歯車であり、サンギヤ２１と同心円上となるように、サンギヤ２１の周囲に配置される。リングギヤ２２は、第２回転電機４０の回転軸４３と連結される。また、リングギヤ２２には、車輪駆動軸１７に対して最終減速装置１６を介してリングギヤ２２の回転を伝達するためのドライブギヤ１８が一体化されて取り付けられている。
【００２１】
ピニオンギヤ２３は外歯歯車であり、サンギヤ２１及びリングギヤ２２と噛み合うように、サンギヤ２１とリングギヤ２２との間に複数個配置される。
【００２２】
プラネタリキャリア２４は、内燃機関１０の出力軸１３に連結されており、出力軸１３を中心にして回転する。またプラネタリキャリア２４は、プラネタリキャリア２４が回転したときに、各ピニオンギヤ２３が個々に回転（自転）しながらサンギヤ２１の周囲を回転（公転）することができるように、各ピニオンギヤ２３にも連結されている。
【００２３】
第１回転電機３０は、例えば三相の交流同期型のモータジュネレータであり、サンギヤ２１に連結された回転軸３３の外周に取り付けられて複数の永久磁石が外周部に埋設されたロータ３１と、回転磁界を発生させる励磁コイルが巻き付けられたステータ３２と、を備える。第１回転電機３０は、バッテリ５０からの電力供給を受けて力行駆動する電動機としての機能と、内燃機関１０の動力を受けて回生駆動する発電機としての機能と、を有する。
【００２４】
本実施形態では、第１回転電機３０は主に発電機として使用される。そして、内燃機関１０の始動時に出力軸１３を回転させてクランキングを行うときに電動機として使用され、スタータとしての役割を果たす。
【００２５】
第２回転電機４０は、例えば三相の交流同期型のモータジュネレータであり、リングギヤ２２に連結された回転軸４３の外周に取り付けられて複数の永久磁石が外周部に埋設されたロータ４１と、回転磁界を発生させる励磁コイルが巻き付けられたステータ４２と、を備える。第２回転電機４０は、バッテリ５０からの電力供給を受けて力行駆動する電動機としての機能と、車両の減速時などに車輪駆動軸１７からの動力を受けて回生駆動する発電機としての機能と、を有する。
【００２６】
バッテリ５０は、例えばニッケル・カドミウム蓄電池やニッケル・水素蓄電池、リチウムイオン電池などの充放電可能な二次電池である。本実施形態では、バッテリ５０として、定格電圧が２００Ｖ程度のリチウムイオン二次電池を使用している。バッテリ５０は、バッテリ５０の充電電力を第１回転電機３０及び第２回転電機４０に供給してそれらを力行駆動することができるように、また、第１回転電機３０及び第２回転電機４０の発電電力をバッテリ５０に充電できるように、昇圧コンバータ６０等を介して第１回転電機３０及び第２回転電機４０に電気的に接続される。
【００２７】
本実施形態ではバッテリ５０は、例えば家庭用コンセントなどの外部電源からの充電が可能なように、充電制御回路５１及び充電リッド５２を介して外部電源と電気的に接続可能に構成されている。すなわち、本実施形態による車両２は、いわゆるプラグインハイブリッド車両とされる。充電制御回路５１は、電子制御ユニット２００からの制御信号に基づいて、外部電源から供給される交流電流を直流電流に変換し、入力電圧をバッテリ電圧まで昇圧して外部電源の電力をバッテリ５０に充電することが可能な電気回路である。
【００２８】
昇圧コンバータ６０は、電子制御ユニット２００からの制御信号に基づいて一次側端子の端子間電圧を昇圧して二次側端子から出力し、逆に電子制御ユニット２００からの制御信号に基づいて二次側端子の端子間電圧を降圧して一次側端子から出力することが可能な電気回路を備える。昇圧コンバータ６０の一次側端子はバッテリ５０の出力端子に接続され、二次側端子は第１インバータ７０及び第２インバータ８０の直流側端子に接続される。
【００２９】
第１インバータ７０及び第２インバータ８０は、電子制御ユニット２００からの制御信号に基づいて直流側端子から入力された直流電流を交流電流（本実施形態では三相交流電流）に変換して交流側端子から出力し、逆に電子制御ユニット２００からの制御信号に基づいて交流側端子から入力された交流電流を直流電流に変換して直流側端子から出力することが可能な電気回路をそれぞれ備える。第１インバータ７０の直流側端子は昇圧コンバータ６０の二次側端子に接続され、第１インバータ７０の交流側端子は第１回転電機３０の入出力端子に接続される。第２インバータ８０の直流側端子は昇圧コンバータ６０の二次側端子に接続され、第２インバータ８０の交流側端子は第２回転電機４０の入出力端子に接続される。
【００３０】
車両側通信装置９０は、サーバ３のサーバ側通信装置３０１との間で無線通信可能に構成される。車両側通信装置９０は、電子制御ユニット２００から送信されてきた車両２の走行データをサーバ３に送信すると共に、サーバ３から受信した各種の情報を電子制御ユニット２００に送信する。
【００３１】
地図データベース９５は、地図情報に関するデータベースである。この地図データベース９５は、例えば車両２に搭載されたハードディスクドライブ（HDD；Hard Disk Drive）内に記憶されている。地図情報には、道路の位置情報や道路形状の情報（例えば勾配や、カーブと直線部の種別、カーブの曲率など）、交差点及び分岐点の位置情報、道路種別、制限車速などの各種の道路情報が含まれる。
【００３２】
ＧＰＳ受信機９６は、３個以上のＧＰＳ衛星からの信号を受信して車両２の緯度及び経度を特定し、車両２の現在位置を検出する。ＧＰＳ受信機９６は、検出した車両２の現在位置情報を電子制御ユニット２００に送信する。
【００３３】
ナビゲーション装置９７は、ＧＰＳ受信機９６で検出した車両２の現在位置情報や地図データベース９５の地図情報、ドライバが設定した目的地などに基づいて、車両２の予想経路を設定し、設定した予想経路に関する情報をナビゲーション情報として電子制御ユニット２００に送信する。
【００３４】
電子制御ユニット２００は、双方向性バスによって相互に接続された中央演算装置（ＣＰＵ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、入力ポート、及び出力ポートを備えたマイクロコンピュータである。
【００３５】
電子制御ユニット２００には、バッテリ充電量を検出するためのＳＯＣセンサ２１１や、アクセルペダル２２０の踏み込み量に比例した出力電圧を発生する負荷センサ２１２、機関回転速度などを算出するための信号として、機関本体１１のクランクシャフトが例えば１５°回転する毎に出力パルスを発生するクランク角センサ２１３、車両２の起動及び停止を判断するためのスタートスイッチ２１４などの各種センサからの出力信号が入力される。
【００３６】
電子制御ユニット２００は、入力された各種センサの出力信号等に基づいて、各制御部品を駆動して車両２を制御する。
【００３７】
サーバ３は、サーバ側通信装置３０１と、記憶部３０２と、制御部３０３と、を備える。サーバ側通信装置３０１、記憶部３０２及び制御部３０３は、信号線を介して互いに接続されている。
【００３８】
サーバ側通信装置３０１は、車両２の車両側通信装置９０と無線通信可能に構成される。サーバ側通信装置３０１は、車両２の要求に応じて制御部３０３から送信されてきた各種の情報を車両２に送信すると共に、車両２から受信した走行データを制御部３０３に送信する。
【００３９】
記憶部３０２は、ハードディスクドライブ、光記録媒体又は半導体メモリ等の記憶媒体を有し、制御部３０３において実行されるコンピュータプログラムを記憶する。また、記憶部３０２は、制御部３０３によって生成されたデータや、制御部３０３が車両２から受信した走行データなどを記憶する。
【００４０】
制御部３０３は、サーバ３において制御及び演算を行うコンピュータプログラムを実行する一以上のプロセッサ及びその周辺回路を備える。
【００４１】
以下、電子制御ユニット２００が実施する本実施形態による各種の制御、及びそれに伴ってサーバ３（より詳しくはサーバ３の制御部３０３）によって実施される各種の制御について説明する。
【００４２】
まず、電子制御ユニット２００が実施する車両の基本的な走行制御の内容、より詳細には走行モードの基本的な切替制御の内容について説明する。
【００４３】
電子制御ユニット２００は、走行モードをＥＶ（Electric Vehicle）モード、又はＣＳ（Charge Sustaining；充電維持）モードのいずれか一方に切り替えて車両２を走行させる。
【００４４】
ＥＶモードは、バッテリ５０の充電電力を優先的に利用して第２回転電機４０を力行駆動させ、少なくとも第２回転電機４０の動力を車輪駆動軸１７に伝達して車両２を走行させるモードである。
【００４５】
電子制御ユニット２００は、走行モードがＥＶモードのときは、内燃機関１０を停止させた状態でバッテリ５０の充電電力を使用して第２回転電機４０を力行駆動させ、第２回転電機４０の動力のみにより車輪駆動軸１７を回転させて、車両２を走行させる。すなわち電子制御ユニット２００は、走行モードがＥＶモードのときは、内燃機関１０を停止させた状態で、走行負荷に応じた要求出力となるように、走行負荷に基づいて第２回転電機４０の出力を制御して車両２を走行させる。
【００４６】
一方でＣＳモードは、バッテリ充電量がＣＳモードに切り替えられたときのバッテリ充電量（以下「維持充電量」）に維持されるように、車両２を走行させるモードである。
【００４７】
電子制御ユニット２００は、走行モードがＣＳモードのときは、走行モードをさらに前述したＥＶモード、又はＨＶ（Hybrid Vehicle）モードのいずれか一方に切り替えて、車両２を走行させる。具体的には電子制御ユニット２００は、走行モードがＣＳモードのときは、走行負荷が切替負荷未満であれば走行モードをＥＶモードに設定し、走行負荷が切替負荷以上であれば走行モードをＨＶモードに設定する。そして電子制御ユニット２００は、図２に示すように、バッテリ充電量が少ないときほど切替負荷が小さくなるように、バッテリ充電量に応じて切替負荷を変化させる。
【００４８】
ＨＶモードは、内燃機関１０を運転させると共に第１回転電機３０の発電電力を優先的に利用して第２回転電機４０を力行駆動させ、内燃機関１０及び第２回転電機４０の双方の動力を車輪駆動軸１７に伝達して車両２を走行させるモードである。電子制御ユニット２００は、ＣＳモード中にＨＶモードとなったときは、内燃機関１０の動力を動力分割機構２０によって２系統に分割し、分割した内燃機関１０の一方の動力を車輪駆動軸１７に伝達すると共に、他方の動力によって第１回転電機３０を回生駆動させる。そして、基本的に第１回転電機３０の発電電力によって第２回転電機４０を力行駆動し、内燃機関１０の一方の動力に加えて第２回転電機４０の動力を車輪駆動軸１７に伝達して車両２を走行させる。
【００４９】
なお電子制御ユニット２００は、走行モードがＣＳモードの場合に、車両２の停車時においてバッテリ充電量が維持充電量未満になっているときは、バッテリ充電量が維持充電量以上となるように、内燃機関１０の動力によって第１回転電機３０を回生駆動し、第１回転電機３０の発電電力によってバッテリを充電させる。
【００５０】
このように電子制御ユニット２００は、走行モードがＣＳモードのときは、走行負荷に応じた要求出力となるように、バッテリ充電量と走行負荷とに基づいて内燃機関１０及び第２回転電機の出力を制御して車両２を走行させる。
【００５１】
このように走行モードをＥＶモードとＣＳモードとに切り替えることが可能なハイブリッド車両の場合、燃料消費量を抑制するためには、バッテリ充電量に余裕があるうちは、走行モードとして優先的にＥＶモードを設定することが望ましい。
【００５２】
一方で内燃機関１０は、機関負荷が低いときほど熱効率が悪くなる傾向にある。そのため、例えば信号機が多い走行区間や交通量が多く渋滞等が発生しやすい走行区間など、発進及び停止が頻繁に繰り返されたり、低速走行が続いたりする走行区間のときに、走行モードをＥＶモードに設定して車両２を走行させることが望ましい。
【００５３】
そして、或る一定以上の車速を維持したままの定常走行を継続して行うことができる走行区間など、熱効率の良い機関負荷領域での走行が可能な走行区間のときに、走行モードをＣＳモードに設定し、ＨＶモードでの走行が可能な状態にして車両２を走行させることが望ましい。
【００５４】
したがって、走行モードをＥＶモードとＣＳモードとに切り替えることが可能なハイブリッド車両の場合、例えば図３に示すような、出発地から目的地までの予想経路上のどの走行区間をＥＶモードで走行し、どの走行区間をＣＳモードで走行するかの走行計画を作成し、当該走行計画に従って走行モードを切り替えながら車両２を走行させることが、燃料消費量を抑制するための有効な方法であるといえる。
【００５５】
このとき、発明者らの鋭意研究の結果、出発地から目的地までの１トリップ（本実施形態では車両２のスタートスイッチ２１４がＯＮにされてからＯＦＦにされるまでの間を１トリップとしているが、これに限らず、例えばシフトレバーがドライブレンジ（Ｄレンジ）からパーキングレンジ（Ｐレンジ）に操作されるまでを１トリップとしてもよい。）の走行を最適化した走行計画を作成するよりも、例えば自宅と通勤先とを往復する場合や、複数の目的地（経由地）を巡回して自宅等の当初の出発地に戻ってくる場合など、複数回のトリップ（前者の場合は往路と復路の２回のトリップ。後者の場合は例えば目的地（経由地）が２か所であれば３回のトリップ。）から構成される走行経路全体の走行を最適化した走行計画を作成したほうが、走行に必要な燃料量を抑えることができる場合があることがわかった。
【００５６】
例えば自宅と通勤先とを往復する場合を考えると、図４Ａに示すような、往路と復路の各トリップの走行をそれぞれ最適化した走行計画の場合、往路と復路の双方の予想経路上にＣＳ区間（走行モードがＣＳモードに設定された走行区間）が設定されることがある。ＣＳ区間では、走行負荷が切替負荷以上になるとＨＶモードになって内燃機関１０が始動される。内燃機関１０を各トリップの最初に始動するときは、排気性能確保のために触媒の暖機を促進させる必要があるため、触媒暖機のための燃料が余分に消費される。そのため、往路と復路の各トリップの走行をそれぞれ最適化した走行計画の場合、往路と復路の双方で少なくとも１回ずつ触媒暖機のための燃料が余分に消費されることがある。
【００５７】
これに対して、勤務先を経由地として往路と復路からなる２回のトリップで構成される走行経路全体の走行を最適化し、図４Ｂに示すように、往路と復路のいずれか一方の走行経路を全てＥＶモードで走行することができるような走行計画を立てることができれば、触媒暖機の回数が１度で済むので、触媒暖機のための燃料の消費を抑えることができる。その結果、自宅と通勤先とを往復した場合のトータルの燃料消費量を見ると、往路と復路の各１トリップの走行を最適化した走行計画よりも、触媒暖機のための燃料の消費を抑えてトータルの燃料消費量を抑えることができる場合がある。
【００５８】
したがって、複数回のトリップから構成される走行経路全体の走行を最適化した走行計画を作成することができれば、ハイブリッド車両の燃料消費量を一層抑制できる可能性がある。しかしながら、複数回のトリップを最適化した走行計画を作成するにあたっては、以下のような問題点がある。
【００５９】
すなわち、走行計画の作成には目的地の情報が不可欠であり、複数回のトリップを最適化した走行計画を作成するには、最適化したい複数回のトリップのうちの最初のトリップの開始時点で、その最初のトリップの目的地の情報に加えて、その最初のトリップの後に行われるであろう将来の各トリップの目的地の情報が必要になる。またさらに、各トリップの目的地を経由地とするのか、又は最終目的地とするのかの情報も必要となる。
【００６０】
例えば図４Ｂに示すような、自宅と通勤先とを往復する２回のトリップを最適化した走行計画を作成するには、往路の開始時点において、往路の目的地が勤務先であり、往路の後に行われる復路の目的地が自宅であるという情報が必要となる。またさらに、往路の目的地である勤務先が経由地であり、復路の目的地である自宅が最終目的地であるという情報が必要となる。
【００６１】
しかしながら、目的地の情報は、ドライバが例えばナビゲーション装置９７などを操作して目的地を設定しなければ取得することはできない。また、仮にドライバが最初のトリップの開始時点で目的地を設定したとしても、設定された目的地は、通常は最初のトリップの目的地である。したがって、その最初のトリップの後に行われるであろう将来の各トリップの目的地の情報を取得することはできない。
【００６２】
そこで本実施形態では、１度訪れたことのある既知の地点を出発地とするトリップ（以下「第１トリップ」という。）の開始時点において、第１トリップ以降の各トリップの目的地（トリップ終了地点）が予め設定された特定目的地となるまで、第１トリップ以降の各トリップの目的地を順次推定していくことができるようにした。なお特定目的地は、例えば自宅駐車場等の車両２の主たる保管場所とすることができる。また、車両２が本実施形態のようなプラグインハイブリッド車両の場合であれば、特定目的地は、プラグイン充電可能な場所とすることもできる。
【００６３】
具体的には本実施形態では、各トリップの「出発地Ｂ」、「出発曜日Ｃ」、「出発時間帯Ｄ」、及び「目的地Ａ」を、機械学習の一種であるベイズ推定によって第１トリップ以降の各トリップの目的地を推定するための学習データ作成用の走行データとして毎回取得する。そして、これらの走行データに基づき作成した学習データに基づいて、出発地Ｂ、出発曜日Ｃ、及び出発時間帯Ｄを説明変数として用いるベイズ推定によって、第１トリップ以降の各トリップの目的地を推定することとした。
【００６４】
＜学習データの作成＞
以下ではまず、図５Ａから図８Ｃを参照して、ベイズ推定によって第１トリップ以降の各トリップの目的地を推定するために必要な学習データについて説明する。
【００６５】
本実施形態では、各トリップの終了時に、そのトリップの出発地Ｂ、出発曜日Ｃ、出発時間帯Ｄ、及び目的地Ａを取得する。本実施形態では、各トリップの開始時においてＧＰＳ受信機９６によって取得された現在位置を出発地Ｂとして取得し、各トリップの終了時においてＧＰＳ受信機９６によって取得された現在位置を目的地Ａとして取得している。
【００６６】
また、出発地Ｂ、出発曜日Ｃ、出発時間帯Ｄ、及び目的地Ａを１度取得した後の２回目以降の各トリップの開始時に、そのトリップの出発曜日Ｃ、及び出発時間帯Ｄを、それぞれ次トリップの出発曜日ＣＺ、及び次トリップの出発時間帯ＤＺとして取得する。なお、次トリップの出発曜日ＣＺとは、或るトリップの目的地に到着した後、その目的地を出発地として出発するその或るトリップの次のトリップの出発曜日のことである。次トリップの出発時間帯ＤＺとは、或るトリップの目的地に到着した後、その目的地を出発地として出発するその或るトリップの次のトリップの出発時間帯のことである。
【００６７】
なお以下の説明では、これまでに出発したことのある出発地Ｂをそれぞれｂ１，ｂ２，…，ｂｊと表記する。「ｊ」は、これまでに出発したことのある既知の出発地の数である。また、日曜日から土曜日までの出発曜日Ｃをそれぞれｃ１，ｃ２，…ｃｋ（ｋ＝７）と表記すると共に、日曜日から土曜日までの次トリップの出発曜日ＣＺをそれぞれｃｚ１，ｃｚ２，…ｃｚｋ（ｋ＝７）と表記する。また０時台から２３時台までの出発時間帯Ｄをそれぞれｄ１，ｄ２，…，ｄｌ（ｌ＝２４）と表記すると共に、０時台から２３時台までの次トリップの出発時間帯ＤＺをそれぞれｄｚ１，ｄｚ２，…，ｄｚｌ（ｌ＝２４）と表記する。さらに、これまでに訪れたことのある目的地Ａをそれぞれａ１，ａ２，…，ａｉと表記する。「ｉ」は、これまでに訪れたことのある既知の目的地の数である。
【００６８】
そして本実施形態では、取得した出発地Ｂなどの走行データに基づいて、図５Ａから図５Ｆに示すような、出発地Ｂ、出発曜日Ｃ，出発時間帯Ｄ、目的地Ａ、次トリップの出発曜日ＣＺ、及び次トリップの出発時間帯ＤＺのそれぞれの確率分布Ｐ（Ｂ），Ｐ（Ｃ），Ｐ（Ｄ），Ｐ（Ａ），Ｐ（ＣＺ），Ｐ（ＤＺ）を、学習データとして作成する。
【００６９】
図５Ａは、出発地Ｂの確率分布Ｐ（Ｂ）を示す表である。
【００７０】
図５Ａに示すように、出発地Ｂの確率分布Ｐ（Ｂ）は、出発地Ｂが各出発地ｂ１，ｂ２，…，ｂｊとなる各確率Ｐ（ｂ１），Ｐ（ｂ２），…，Ｐ（ｂｊ）の分布を表すものであり、各確率Ｐ（ｂ１），Ｐ（ｂ２），…，Ｐ（ｂｊ）の総和は１である。
【００７１】
本実施形態では、出発地Ｂの確率分布Ｐ（Ｂ）を作成するために、過去のトリップにおいて、各出発地ｂ１，ｂ２，…，ｂｊから出発したトリップの回数を、出発地毎に個別にカウントして走行データとして蓄積する。そして、この蓄積した走行データに基づいて、出発地Ｂの確率分布Ｐ（Ｂ）を作成している。例えば過去１００回のトリップにおいて、出発地ｂ１から出発したトリップの回数が３０回であれば、確率Ｐ（ｂ１）は、０．３となる。出発地Ｂの確率分布Ｐ（Ｂ）は、各トリップの終了時に出発地Ｂを取得する度に更新される。
【００７２】
図５Ｂは、出発曜日Ｃの確率分布Ｐ（Ｃ）を示す表である。
【００７３】
図５Ｂに示すように、出発曜日Ｃの確率分布Ｐ（Ｃ）は、出発曜日Ｃが各出発曜日ｃ１，ｃ２，…，ｃｋとなる各確率Ｐ（ｃ１），Ｐ（ｃ２），…，Ｐ（ｃｋ）の分布を表すものであり、各確率Ｐ（ｃ１），Ｐ（ｃ２），…，Ｐ（ｃｋ）の総和は１である。
【００７４】
本実施形態では、出発曜日Ｃの確率分布Ｐ（Ｃ）を作成するために、過去のトリップにおいて、各出発曜日ｃ１，ｃ２，…，ｃｋに出発したトリップの回数を、出発曜日毎に個別にカウントして走行データとして蓄積する。そして、この蓄積した走行データに基づいて、出発曜日Ｃの確率分布Ｐ（Ｃ）を作成している。例えば過去１００回のトリップにおいて、出発曜日ｃ１に出発したトリップの回数が３０回であれば、確率Ｐ（ｃ１）は、０．３となる。出発曜日Ｃの確率分布Ｐ（Ｃ）は、各トリップの終了時に出発曜日Ｃを取得する度に更新される。
【００７５】
図５Ｃは、出発時間帯Ｄの確率分布Ｐ（Ｄ）を示す表である。
【００７６】
図５Ｃに示すように、出発時間帯Ｄの確率分布Ｐ（Ｄ）は、出発時間帯Ｄが各出発時間帯ｄ１，ｄ２，…，ｄｌとなる各確率Ｐ（ｄ１），Ｐ（ｄ２），…，Ｐ（ｄｌ）の分布を表すものであり、各確率Ｐ（ｄ１），Ｐ（ｄ２），…，Ｐ（ｄｌ）の総和は１である。
【００７７】
本実施形態では、出発時間帯Ｄの確率分布Ｐ（Ｄ）を作成するために、過去のトリップにおいて、各出発時間帯ｄ１，ｄ２，…，ｄｌに出発したトリップの回数を、出発時間帯毎に個別にカウントして走行データとして蓄積する。そして、この蓄積した走行データに基づいて、出発時間帯Ｄの確率分布Ｐ（Ｄ）を作成している。例えば過去１００回のトリップにおいて、出発時間帯ｄ１に出発したトリップの回数が３０回であれば、確率Ｐ（ｄ１）は、０．３となる。出発時間帯Ｄの確率分布Ｐ（Ｄ）は、各トリップの終了時に出発時間帯Ｄを取得する度に更新される。
【００７８】
図５Ｄは、目的地Ａの確率分布Ｐ（Ａ）を示す表である。
【００７９】
図５Ｄに示すように、目的地Ａの確率分布Ｐ（Ａ）は、目的地Ａが各目的地ａ１，ａ２，…，ａｉとなる各確率Ｐ（ａ１），Ｐ（ａ２），…，Ｐ（ａｉ）の分布を表すものであり、各確率Ｐ（ａ１），Ｐ（ａ２），…，Ｐ（ａｉ）の総和は１である。
【００８０】
本実施形態では、目的地Ａの確率分布Ｐ（Ａ）を作成するために、過去のトリップにおいて、目的地Ａが各目的地ａ１，ａ２，…，ａｉとなったトリップの回数を、目的地毎に個別にカウントして走行データとして蓄積する。そして、この蓄積した走行データに基づいて、目的地Ａの確率分布Ｐ（Ａ）を作成している。例えば過去１００回のトリップにおいて、目的地Ａが目的地ａ１となったトリップの回数が３０回であれば、確率Ｐ（ａ１）は、０．３となる。目的地Ａの確率分布Ｐ（Ａ）は、各トリップの終了時に目的地Ａを取得する度に更新される。
【００８１】
図５Ｅは、次トリップの出発曜日ＣＺの確率分布Ｐ（ＣＺ）を示す表である。
【００８２】
図５Ｅに示すように、次トリップの出発曜日ＣＺの確率分布Ｐ（ＣＺ）は、次トリップの出発曜日ＣＺが各出発曜日ｃｚ１，ｃｚ２，…，ｃｚｋとなる各確率Ｐ（ｃｚ１），Ｐ（ｃｚ２），…，Ｐ（ｃｚｋ）の分布を表すものであり、各確率Ｐ（ｃｚ１），Ｐ（ｃｚ２），…，Ｐ（ｃｚｋ）の総和は１である。
【００８３】
本実施形態では、次トリップの出発曜日ＣＺの確率分布Ｐ（ＣＺ）を作成するために、過去のトリップにおいて、次トリップの出発曜日ＣＺが各出発曜日ｃｚ１，ｃｚ２，…，ｃｚｋとなったトリップの回数を、出発曜日毎に個別にカウントして走行データとして蓄積する。そして、この蓄積した走行データに基づいて、次トリップの出発曜日ＣＺの確率分布Ｐ（ＣＺ）を作成している。例えば過去に１００回のトリップが行われており、それらの各トリップの次トリップの出発曜日ＣＺが出発曜日ｃｚ１であった回数が３０回であれば、確率Ｐ（ｃｚ１）は０．３となる。次トリップの出発曜日ＣＺの確率分布Ｐ（ＣＺ）は、各トリップの開始時にそのトリップの出発曜日Ｃを次トリップの出発曜日ＣＺとして取得する度に更新される。
【００８４】
図５Ｆは、次トリップの出発時間帯ＤＺの確率分布Ｐ（ＤＺ）を示す表である。
【００８５】
図５Ｆに示すように、次トリップの出発時間帯ＤＺの確率分布Ｐ（ＤＺ）は、次トリップの出発時間帯ＤＺが各出発時間帯ｄｚ１，ｄｚ２，…，ｄｚｌとなる各確率Ｐ（ｄｚ１），Ｐ（ｄｚ２），…，Ｐ（ｄｚｌ）の分布を表すものであり、各確率Ｐ（ｄｚ１），Ｐ（ｄｚ２），…，Ｐ（ｄｚｌ）の総和は１である。
【００８６】
本実施形態では、次トリップの出発時間帯ＤＺの確率分布Ｐ（ＤＺ）を作成するために、過去のトリップにおいて、次トリップの出発時間帯ＤＺが各出発時間帯ｄｚ１，ｄｚ２，…，ｄｚｌとなったトリップの回数を、出発時間帯毎に個別にカウントして走行データとして蓄積する。そして、この蓄積した走行データに基づいて、次トリップの出発時間帯ＤＺの確率分布Ｐ（ＤＺ）を作成している。例えば過去に１００回のトリップが行われており、それらの各トリップの次トリップの出発時間帯ＤＺが出発時間帯ｄｚ１であった回数が３０回であれば、確率Ｐ（ｄｚ１）は０．３となる。次トリップの出発時間帯ＤＺの確率分布Ｐ（ＤＺ）は、各トリップの開始時にそのトリップの出発時間帯Ｄを次トリップの出発時間帯ＤＺとして取得する度に更新される。
【００８７】
また本実施形態では、取得した出発地Ｂなどの走行データに基づいて、図６Ａから図６Ｃに示すような、目的地Ａを与えたときの目的地毎の出発地Ｂの各条件付き確率分布Ｐ（Ｂ｜ａ１），Ｐ（Ｂ｜ａ２），…，Ｐ（Ｂ｜ａｉ）、目的地Ａを与えたときの目的地毎の出発曜日Ｃの各条件付き確率分布Ｐ（Ｃ｜ａ１），Ｐ（Ｃ｜ａ２），…，Ｐ（Ｃ｜ａｉ）、及び目的地Ａを与えたときの目的地毎の出発時間帯Ｄの各条件付き確率分布Ｐ（Ｄ｜ａ１），Ｐ（Ｄ｜ａ２），…，Ｐ（Ｄ｜ａｉ）を、学習データとして作成している。
【００８８】
図６Ａは、目的地Ａを与えたときの目的地毎の出発地Ｂの各条件付き確率分布Ｐ（Ｂ｜ａ１），Ｐ（Ｂ｜ａ２），…，Ｐ（Ｂ｜ａｉ）を示す表である。
【００８９】
図６Ａに示すように、目的地Ａとして目的地ａ１を与えたときの出発地Ｂの条件付き確率分布Ｐ（Ｂ｜ａ１）は、目的地Ａが目的地ａ１であるトリップにおいて、出発地Ｂが各出発地ｂ１，ｂ２，…，ｂｊとなる各確率Ｐ（ｂ１｜ａ１），Ｐ（ｂ２｜ａ１），…，Ｐ（ｂｊ｜ａ１）の分布を表すものであり、各確率Ｐ（ｂ１｜ａ１），Ｐ（ｂ２｜ａ１），…，Ｐ（ｂｊ｜ａ１）の総和は１である。
【００９０】
また、目的地Ａとして目的地ａ２を与えたときの出発地Ｂの条件付き確率分布（Ｂ｜ａ２）は、目的地Ａが目的地ａ２であるトリップにおいて、出発地Ｂが各出発地ｂ１，ｂ２，…，ｂｊとなる各確率Ｐ（ｂ１｜ａ２），Ｐ（ｂ２｜ａ２），…，Ｐ（ｂｊ｜ａ２）の分布を表すものであり、目的地Ａとして目的地ａｉを与えたときの出発地Ｂの条件付き確率分布（Ｂ｜ａｉ）は、目的地Ａが目的地ａｉであるトリップにおいて、出発地Ｂが各出発地ｂ１，ｂ２，…，ｂｊとなる各確率Ｐ（ｂ１｜ａｉ），Ｐ（ｂ２｜ａｉ），…，Ｐ（ｂｊ｜ａｉ）の分布を表すものである。
【００９１】
そして本実施形態では、条件付き確率分布Ｐ（Ｂ｜ａ１）を作成するために、目的地Ａが目的地ａ１であった過去のトリップにおいて、各出発地ｂ１，ｂ２，…，ｂｊから出発したトリップの回数を、出発地毎に個別にカウントして走行データとして蓄積している。そして、この蓄積した走行データに基づいて、条件付き確率分布Ｐ（Ｂ｜ａ１）を作成している。例えば、過去に目的地Ａが目的地ａ１であるトリップが１００回存在し、その１００回のトリップのうち、出発地Ｂが出発地ｂ１であったトリップが３０回であれば、確率Ｐ（ｂ１｜ａ１）は０．３となる。
【００９２】
また同様に、その他の各条件付き確率分布Ｐ（Ｂ｜ａ２），…，Ｐ（Ｂ｜ａｉ）を作成するために、目的地Ａが目的地ａ２，…，ａｉであったそれぞれの過去のトリップにおいて、各出発地ｂ１，ｂ２，…，ｂｊから出発したトリップの回数を、出発地毎に個別にカウントして走行データとして蓄積している。各条件付き確率分布Ｐ（Ｂ｜ａ１），Ｐ（Ｂ｜ａ２），…，Ｐ（Ｂ｜ａｉ）は、各トリップの終了時に出発地Ｂ、及び目的地Ａを取得する度に更新される。
【００９３】
図６Ｂは、目的地Ａを与えたときの目的地毎の出発曜日Ｃの各条件付き確率分布Ｐ（Ｃ｜ａ１），Ｐ（Ｃ｜ａ２），…，Ｐ（Ｃ｜ａｉ）を示す表である。
【００９４】
図６Ｂに示すように、目的地Ａとして目的地ａ１を与えたときの出発曜日Ｃの条件付き確率分布Ｐ（Ｃ｜ａ１）は、目的地Ａが目的地ａ１であるトリップにおいて、出発曜日Ｃが各出発曜日ｃ１，ｃ２，…，ｃｋとなる各確率Ｐ（ｃ１｜ａ１），Ｐ（ｃ２｜ａ１），…，Ｐ（ｃｋ｜ａ１）の分布を表すものであり、各確率Ｐ（ｃ１｜ａ１），Ｐ（ｃ２｜ａ１），…，Ｐ（ｃｋ｜ａ１）の総和は１である。
【００９５】
また、目的地Ａとして目的地ａ２を与えたときの出発曜日Ｃの条件付き確率分布Ｐ（Ｃ｜ａ２）は、目的地Ａが目的地ａ２であるトリップにおいて、出発曜日Ｃが各出発曜日ｃ１，ｃ２，…，ｃｋとなる各確率Ｐ（ｃ１｜ａ２），Ｐ（ｃ２｜ａ２），…，Ｐ（ｃｋ｜ａ２）の分布を表すものであり、目的地Ａとして目的地ａｉを与えたときの出発曜日Ｃの条件付き確率分布Ｐ（Ｃ｜ａｉ）は、目的地Ａが目的地ａｉであるトリップにおいて、出発曜日Ｃが各出発曜日ｃ１，ｃ２，…，ｃｋとなる各確率Ｐ（ｃ１｜ａｉ），Ｐ（ｃ２｜ａｉ），…，Ｐ（ｃｋ｜ａｉ）の分布を表すものである。
【００９６】
そして本実施形態では、条件付き確率分布Ｐ（Ｃ｜ａ１）を作成するために、目的地Ａが目的地ａ１であった過去のトリップにおいて、各出発曜日ｃ１，ｃ２，…，ｃｋに出発したトリップの回数を、出発曜日毎に個別にカウントして走行データとして蓄積している。そして、この蓄積した走行データに基づいて、条件付き確率分布Ｐ（Ｃ｜ａ１）を作成している。例えば、過去に目的地Ａが目的地ａ１であるトリップが１００回存在し、その１００回のトリップのうち、出発曜日Ｃが出発曜日ｃ１であったトリップが３０回であれば、確率Ｐ（ｃ１｜ａ１）は０．３となる。
【００９７】
また同様に、その他の各条件付き確率分布Ｐ（Ｃ｜ａ２），…，Ｐ（Ｃ｜ａｉ）を作成するために、目的地Ａが目的地ａ２，…，ａｉであったそれぞれの過去のトリップにおいて、各出発曜日ｃ１，ｃ２，…，ｃｋに出発したトリップの回数を、出発曜日毎に個別にカウントして走行データとして蓄積している。各条件付き確率分布Ｐ（Ｃ｜ａ１），Ｐ（Ｃ｜ａ２），…，Ｐ（Ｃ｜ａｉ）は、各トリップの終了時に出発曜日Ｃ、及び目的地Ａを取得する度に更新される。
【００９８】
図６Ｃは、目的地Ａを与えたときの目的地毎の出発時間帯Ｄの各条件付き確率分布Ｐ（Ｄ｜ａ１），Ｐ（Ｄ｜ａ２），…，Ｐ（Ｄ｜ａｉ）を示す表である。
【００９９】
図６Ｃに示すように、目的地Ａとして目的地ａ１を与えたときの出発時間帯Ｄの条件付き確率分布Ｐ（Ｄ｜ａ１）は、目的地Ａが目的地ａ１であるトリップにおいて、出発時間帯Ｄが各出発時間帯ｄ１，ｄ２，…，ｄｌとなる各確率Ｐ（ｄ１｜ａ１），Ｐ（ｄ２｜ａ１），…，Ｐ（ｄｌ｜ａ１）の分布を表すものであり、各確率Ｐ（ｄ１｜ａ１），Ｐ（ｄ２｜ａ１），…，Ｐ（ｄｌ｜ａ１）の総和は１である。
【０１００】
また、目的地Ａとして目的地ａ２を与えたときの出発時間帯Ｄの条件付き確率分布（Ｄ｜ａ２）は、目的地Ａが目的地ａ２であるトリップにおいて、出発時間帯Ｄが各出発時間帯ｄ１，ｄ２，…，ｄｌとなる各確率Ｐ（ｄ１｜ａ２），Ｐ（ｄ２｜ａ２），…，Ｐ（ｄｌ｜ａ２）の分布を表すものであり、目的地Ａとして目的地ａｉを与えたときの出発時間帯Ｄの条件付き確率分布（Ｄ｜ａｉ）は、目的地Ａが目的地ａｉであるトリップにおいて、出発時間帯Ｄが各出発時間帯ｄ１，ｄ２，…，ｄｌとなる各確率Ｐ（ｄ１｜ａｉ），Ｐ（ｄ２｜ａｉ），…，Ｐ（ｄｌ｜ａｉ）の分布を表すものである。
【０１０１】
そして本実施形態では、条件付き確率分布Ｐ（Ｄ｜ａ１）を作成するために、目的地Ａが目的地ａ１であった過去のトリップにおいて、各出発時間帯ｄ１，ｄ２，…，ｄｌに出発したトリップの回数を、出発時間帯毎に個別にカウントして走行データとして蓄積している。そしてこの蓄積した走行データに基づいて、条件付き確率分布Ｐ（Ｄ｜ａ１）を作成している。例えば、過去に目的地Ａが目的地ａ１であるトリップが１００回存在し、その１００回のトリップのうち、出発時間帯Ｄが出発時間帯ｄ１であったトリップが３０回であれば、確率Ｐ（ｄ１｜ａ１）は０．３となる。
【０１０２】
また同様に、その他の条件付き確率分布Ｐ（Ｄ｜ａ２），…，Ｐ（Ｄ｜ａｉ）を作成するために、目的地Ａが目的地ａ２，…，ａｉであったそれぞれの過去のトリップにおいて、各出発時間帯ｄ１，ｄ２，…，ｄｌに出発したトリップの回数を、出発時間帯毎に個別にカウントして走行データとして蓄積している。各条件付き確率分布Ｐ（Ｄ｜ａ１），Ｐ（Ｄ｜ａ２），…，Ｐ（Ｄ｜ａｉ）は、各トリップの終了時に出発時間帯Ｄ、及び目的地Ａを取得する度に更新される。
【０１０３】
また本実施形態では、取得した出発地Ｂなどの走行データに基づいて、図７Ａから図７Ｃに示すような、次トリップの出発曜日ＣＺを与えたときの次トリップの出発曜日毎の出発地Ｂの各条件付き確率分布Ｐ（Ｂ｜ｃｚ１），Ｐ（Ｂ｜ｃｚ２），…，Ｐ（Ｂ｜ｃｚｋ）、次トリップの出発曜日ＣＺを与えたときの次トリップの出発曜日毎の出発曜日Ｃの各条件付き確率分布Ｐ（Ｃ｜ｃｚ１），Ｐ（Ｃ｜ｃｚ２），…，Ｐ（Ｃ｜ｃｚｋ）、及び次トリップの出発曜日ＣＺを与えたときの次トリップの出発曜日毎の出発時間帯Ｄの各条件付き確率分布Ｐ（Ｄ｜ｃｚ１），Ｐ（Ｄ｜ｃｚ２），…，Ｐ（Ｄ｜ｃｚｋ）を、学習データとして作成している。
【０１０４】
図７Ａは、次トリップの出発曜日ＣＺを与えたときの次トリップの出発曜日毎の出発地Ｂの各条件付き確率分布Ｐ（Ｂ｜ｃｚ１），Ｐ（Ｂ｜ｃｚ２），…，Ｐ（Ｂ｜ｃｚｋ）を示す表である。
【０１０５】
図７Ａに示すように、次トリップの出発曜日ＣＺとして出発曜日ｃｚ１を与えたときの出発地Ｂの条件付き確率分布Ｐ（Ｂ｜ｃｚ１）は、次トリップの出発曜日ＣＺが出発曜日ｃｚ１であるトリップにおいて、出発地Ｂが各出発地ｂ１，ｂ２，…，ｂｊとなる各確率Ｐ（ｂ１｜ｃｚ１），Ｐ（ｂ２｜ｃｚ１），…，Ｐ（ｂｊ｜ｃｚ１）の分布を表すものであり、各確率Ｐ（ｂ１｜ｃｚ１），Ｐ（ｂ２｜ｃｚ１），…，Ｐ（ｂｊ｜ｃｚ１）の総和は１である。
【０１０６】
また、次トリップの出発曜日ＣＺとして出発曜日ｃｚ２を与えたときの出発地Ｂの条件付き確率分布Ｐ（Ｂ｜ｃｚ２）は、次トリップの出発曜日ＣＺが出発曜日ｃｚ２であるトリップにおいて、出発地Ｂが各出発地ｂ１，ｂ２，…，ｂｊとなる各確率Ｐ（ｂ１｜ｃｚ２），Ｐ（ｂ２｜ｃｚ２），…，Ｐ（ｂｊ｜ｃｚ２）の分布を表すものであり、次トリップの出発曜日ＣＺとして出発曜日ｃｚｋを与えたときの出発地Ｂの条件付き確率分布（Ｂ｜ｃｚｋ）は、次トリップの出発曜日ＣＺが出発曜日ｃｚｋであるトリップにおいて、出発地Ｂが各出発地ｂ１，ｂ２，…，ｂｊとなる各確率Ｐ（ｂ１｜ｃｚｋ），Ｐ（ｂ２｜ｃｚｋ），…，Ｐ（ｂｊ｜ｃｚｋ）の分布を表すものである。
【０１０７】
そして本実施形態では、条件付き確率分布Ｐ（Ｂ｜ｃｚ１）を作成するために、次トリップの出発曜日ＣＺが出発曜日ｃｚ１となった過去のトリップにおいて、各出発地ｂ１，ｂ２，…，ｂｊから出発したトリップの回数を、出発地毎に個別にカウントして走行データとして蓄積している。そしてこの蓄積した走行データに基づいて、条件付き確率分布Ｐ（Ｂ｜ｃｚ１）を作成している。例えば、過去に次トリップの出発曜日ＣＺが出発曜日ｃｚ１となったトリップが１００回存在し、その１００回のトリップのうち、出発地Ｂが出発地ｂ１であったトリップが３０回であれば、確率Ｐ（ｂ１｜ｃｚ１）は０．３となる。
【０１０８】
また同様に、その他の各条件付き確率分布Ｐ（Ｂ｜ｃｚ２），…，Ｐ（Ｂ｜ｃｚｋ）を作成するために、次のトリップの出発曜日ＣＺが出発曜日ｃｚ２，…，ｃｚｋとなったそれぞれの過去のトリップにおいて、各出発地ｂ１，ｂ２，…，ｂｊから出発したトリップの回数を、出発地毎に個別にカウントして走行データとして蓄積している。各条件付き確率分布Ｐ（Ｂ｜ｃｚ１），Ｐ（Ｂ｜ｃｚ２），…，Ｐ（Ｂ｜ｃｚｋ）は、各トリップの終了時に出発地Ｂを取得した後、その次の各トリップの開始時に次トリップの出発曜日ＣＺを取得する度に更新される。
【０１０９】
図７Ｂは、次トリップの出発曜日ＣＺを与えたときの次トリップの出発曜日毎の出発曜日Ｃの各条件付き確率分布Ｐ（Ｃ｜ｃｚ１），Ｐ（Ｃ｜ｃｚ２），…，Ｐ（Ｃ｜ｃｚｋ）を示す表である。
【０１１０】
図７Ｂに示すように、次トリップの出発曜日ＣＺとして出発曜日ｃｚ１を与えたときの出発曜日Ｃの条件付き確率分布Ｐ（Ｃ｜ｃｚ１）は、次トリップの出発曜日ＣＺが出発曜日ｃｚ１であるトリップにおいて、出発曜日Ｃが各出発曜日ｃ１，ｃ２，…，ｃｋとなる各確率Ｐ（ｃ１｜ｃｚ１），Ｐ（ｃ２｜ｃｚ１），…，Ｐ（ｃｋ｜ｃｚ１）の分布を表すものであり、各確率Ｐ（ｃ１｜ｃｚ１），Ｐ（ｃ２｜ｃｚ１），…，Ｐ（ｃｋ｜ｃｚ１）の総和は１である。
【０１１１】
また、次トリップの出発曜日ＣＺとして出発曜日ｃｚ２を与えたときの出発曜日Ｃの条件付き確率分布（Ｃ｜ｃｚ２）は、次トリップの出発曜日ＣＺが出発曜日ｃｚ２であるトリップにおいて、出発曜日Ｃが各出発曜日ｃ１，ｃ２，…，ｃｋとなる各確率Ｐ（ｃ１｜ｃｚ２），Ｐ（ｃ２｜ｃｚ２），…，Ｐ（ｃｋ｜ｃｚ２）の分布を表すものであり、次トリップの出発曜日ＣＺとして出発曜日ｃｚｋを与えたときの出発曜日Ｃの条件付き確率分布（Ｃ｜ｃｚｋ）は、次トリップの出発曜日ＣＺが出発曜日ｃｚｋであるトリップにおいて、出発曜日Ｃが各出発曜日ｃ１，ｃ２，…，ｃｋとなる各確率Ｐ（ｃ１｜ｃｚｋ），Ｐ（ｃ２｜ｃｚｋ），…，Ｐ（ｃｋ｜ｃｚｋ）の分布を表すものである。
【０１１２】
そして本実施形態では、条件付き確率分布Ｐ（Ｃ｜ｃｚ１）を作成するために、次トリップの出発曜日ＣＺが出発曜日ｃｚ１となった過去のトリップにおいて、各出発曜日ｃ１，ｃ２，…，ｃｋに出発したトリップの回数を、出発曜日毎に個別にカウントして走行データとして蓄積している。そしてこの蓄積した走行データに基づいて、条件付き確率分布Ｐ（Ｃ｜ｃｚ１）を作成している。例えば、過去に次のトリップの出発曜日ＣＺが出発曜日ｃｚ１となったトリップが１００回存在し、その１００回のトリップのうち、出発曜日Ｃが出発曜日ｃ１であったトリップが３０回であれば、確率Ｐ（ｃ１｜ｃｚ１）は０．３となる。
【０１１３】
また同様に、その他の各条件付き確率分布Ｐ（Ｃ｜ｃｚ２），…，Ｐ（Ｃ｜ｃｚｋ）を作成するために、次トリップの出発曜日ＣＺが各出発曜日ｃｚ２，…，ｃｚｋとなったそれぞれの過去のトリップにおいて、各出発曜日ｃ１，ｃ２，…，ｃｋに出発したトリップの回数を、出発曜日毎に個別にカウントして走行データとして蓄積している。各条件付き確率分布Ｐ（Ｃ｜ｃｚ１），Ｐ（Ｃ｜ｃｚ２），…，Ｐ（Ｃ｜ｃｚｋ）は、各トリップの終了時に出発曜日Ｃを取得した後、その次の各トリップの開始時に次トリップの出発曜日ＣＺを取得する度に更新される。
【０１１４】
図７Ｃは、次トリップの出発曜日ＣＺを与えたときの次トリップの出発曜日毎の出発時間帯Ｄの各条件付き確率分布Ｐ（Ｄ｜ｃｚ１），Ｐ（Ｄ｜ｃｚ２），…，Ｐ（Ｄ｜ｃｚｋ）を示す表である。
【０１１５】
図７Ｃに示すように、次トリップの出発曜日ＣＺとして出発曜日ｃｚ１を与えたときの出発時間帯Ｄの条件付き確率分布Ｐ（Ｄ｜ｃｚ１）は、次トリップの出発曜日ＣＺが出発曜日ｃｚ１であるトリップにおいて、出発時間帯Ｄが各出発時間帯ｄ１，ｄ２，…，ｄｌとなる各確率Ｐ（ｄ１｜ｃｚ１），Ｐ（ｄ２｜ｃｚ１），…，Ｐ（ｄｌ｜ｃｚ１）の分布を表すものであり、各確率Ｐ（ｄ１｜ｃｚ１），Ｐ（ｄ２｜ｃｚ１），…，Ｐ（ｄｌ｜ｃｚ１）の総和は１である。
【０１１６】
また、次トリップの出発曜日ＣＺとして出発曜日ｃｚ２を与えたときの出発時間帯Ｄの条件付き確率分布（Ｄ｜ｃｚ２）は、次トリップの出発曜日ＣＺが出発曜日ｃｚ２であるトリップにおいて、出発時間帯Ｄが各出発時間帯ｄ１，ｄ２，…，ｄｌとなる各確率Ｐ（ｄ１｜ｃｚ２），Ｐ（ｄ２｜ｃｚ２），…，Ｐ（ｄｌ｜ｃｚ２）の分布を表すものであり、次トリップの出発曜日ＣＺとして出発曜日ｃｚｋを与えたときの出発時間帯Ｄの条件付き確率分布（Ｄ｜ｃｚｋ）は、次のトリップの出発曜日ＣＺが出発曜日ｃｚｋであるトリップにおいて、出発時間帯Ｄが各出発時間帯ｄ１，ｄ２，…，ｄｌとなる各確率Ｐ（ｄ１｜ｃｚｋ），Ｐ（ｄ２｜ｃｚｋ），…，Ｐ（ｄｌ｜ｃｚｋ）の分布を表すものである。
【０１１７】
そして本実施形態では、条件付き確率分布Ｐ（Ｄ｜ｃｚ１）を作成するために、次トリップの出発曜日ＣＺが出発曜日ｃｚ１となった過去のトリップにおいて、各出発時間帯ｄ１，ｄ２，…，ｄｌに出発したトリップの回数を、出発時間帯毎に個別にカウントして走行データとして蓄積している。そしてこの蓄積した走行データに基づいて、条件付き確率分布Ｐ（Ｄ｜ｃｚ１）を作成している。例えば、過去に次トリップの出発曜日ＣＺが出発曜日ｃｚ１となったトリップが１００回存在し、その１００回のトリップのうち、出発時間帯Ｄが出発時間帯ｄ１であったトリップが３０回であれば、確率Ｐ（ｄ１｜ｃｚ１）は０．３となる。
【０１１８】
また同様に、その他の各条件付き確率分布Ｐ（Ｄ｜ｃｚ２），…，Ｐ（Ｄ｜ｃｚｋ）を作成するために、次トリップの出発曜日ＣＺが各出発曜日ｃｚ２，…，ｃｚｋとなったそれぞれの過去のトリップにおいて、各出発時間帯ｄ１，ｄ２，…，ｄｌに出発したトリップの回数を、出発時間帯毎に個別にカウントして走行データとして蓄積している。各条件付き確率分布Ｐ（Ｄ｜ｃｚ１），Ｐ（Ｄ｜ｃｚ２），…，Ｐ（Ｄ｜ｃｚｋ）は、各トリップの終了時に出発時間帯Ｄを取得した後、その次の各トリップの開始時に次トリップの出発曜日ＣＺを取得する度に更新される。
【０１１９】
また本実施形態では、取得した出発地Ｂなどの走行データに基づいて、図８Ａから図８Ｃに示すような、次トリップの出発時間帯ＤＺを与えたときの次トリップの出発時間帯毎の出発地Ｂの各条件付き確率分布Ｐ（Ｂ｜ｄｚ１），Ｐ（Ｂ｜ｄｚ２），…，Ｐ（Ｂ｜ｄｚｋ）、次トリップの出発時間帯ＤＺを与えたときの次トリップの出発時間帯毎の出発曜日Ｃの各条件付き確率分布Ｐ（Ｃ｜ｄｚ１），Ｐ（Ｃ｜ｄｚ２），…，Ｐ（Ｃ｜ｄｚｋ）、及び次トリップの出発時間帯ＤＺを与えたときの次トリップの出発時間帯毎の出発時間帯Ｄの各条件付き確率分布Ｐ（Ｄ｜ｄｚ１），Ｐ（Ｄ｜ｄｚ２），…，Ｐ（Ｄ｜ｄｚｋ）を、学習データとして作成している。
【０１２０】
図８Ａは、次トリップの出発時間帯ＤＺを与えたときの次トリップの出発時間帯毎の出発地Ｂの各条件付き確率分布Ｐ（Ｂ｜ｄｚ１），Ｐ（Ｂ｜ｄｚ２），…，Ｐ（Ｂ｜ｄｚｋ）を示す表である。
【０１２１】
図８Ａに示すように、次トリップの出発時間帯ＤＺとして出発時間帯ｄｚ１を与えたときの出発地Ｂの条件付き確率分布Ｐ（Ｂ｜ｄｚ１）は、次トリップの出発時間帯ＤＺが出発時間帯ｄｚ１であるトリップにおいて、出発地Ｂが各出発地ｂ１，ｂ２，…，ｂｊとなる各確率Ｐ（ｂ１｜ｄｚ１），Ｐ（ｂ２｜ｄｚ１），…，Ｐ（ｂｊ｜ｄｚ１）の分布を表すものであり、各確率Ｐ（ｂ１｜ｄｚ１），Ｐ（ｂ２｜ｄｚ１），…，Ｐ（ｂｊ｜ｄｚ１）の総和は１である。
【０１２２】
また、次トリップの出発時間帯ＤＺとして出発時間帯ｄｚ２を与えたときの出発地Ｂの条件付き確率分布（Ｂ｜ｄｚ２）は、次トリップの出発時間帯ＤＺが出発時間帯ｄｚ２であるトリップにおいて、出発地Ｂが各出発地ｂ１，ｂ２，…，ｂｊとなる各確率Ｐ（ｂ１｜ｄｚ２），Ｐ（ｂ２｜ｄｚ２），…，Ｐ（ｂｊ｜ｄｚ２）の分布を表すものであり、次トリップの出発時間帯ＤＺとして出発時間帯ｄｚｌを与えたときの出発地Ｂの条件付き確率分布（Ｂ｜ｄｚｌ）は、次トリップの出発時間帯ＤＺが出発時間帯ｄｚｋであるトリップにおいて、出発地Ｂが各出発地ｂ１，ｂ２，…，ｂｊとなる各確率Ｐ（ｂ１｜ｄｚｋ），Ｐ（ｂ２｜ｄｚｋ），…，Ｐ（ｂｊ｜ｄｚｋ）の分布を表すものである。
【０１２３】
そして本実施形態では、条件付き確率分布Ｐ（Ｂ｜ｄｚ１）を作成するために、次トリップの出発時間帯ＤＺが出発時間帯ｄｚ１となった過去のトリップにおいて、各出発地ｂ１，ｂ２，…，ｂｊから出発したトリップの回数を、出発地毎に個別にカウントして走行データとして蓄積している。そしてこの蓄積した走行データに基づいて、条件付き確率分布Ｐ（Ｂ｜ｄｚ１）を作成している。例えば、過去に次トリップの出発時間帯ＤＺが出発時間帯ｄｚ１となったトリップが１００回存在し、その１００回のトリップのうち、出発地Ｂが出発地ｂ１であったトリップが３０回であれば、確率Ｐ（ｂ１｜ｄｚ１）は０．３となる。
【０１２４】
また同様に、その他の各条件付き確率分布Ｐ（Ｂ｜ｄｚ２），…，Ｐ（Ｂ｜ｄｚｌ）を作成するために、次トリップの出発時間帯ＤＺが各出発時間帯ｄｚ２，…，ｄｚｌとなったそれぞれの過去のトリップにおいて、各出発地ｂ１，ｂ２，…，ｂｊから出発したトリップの回数を、出発地毎に個別にカウントして走行データとして蓄積している。各条件付き確率分布Ｐ（Ｂ｜ｄｚ１），Ｐ（Ｂ｜ｄｚ２），…，Ｐ（Ｂ｜ｄｚｋ）は、各トリップの終了時に出発地Ｂを取得した後、その次の各トリップの開始時に次トリップの出発時間帯ＤＺを取得する度に更新される。
【０１２５】
図８Ｂは、次トリップの出発時間帯ＤＺを与えたときの次トリップの出発時間帯毎の出発曜日Ｃの各条件付き確率分布Ｐ（Ｃ｜ｄｚ１），Ｐ（Ｃ｜ｄｚ２），…，Ｐ（Ｃ｜ｄｚｋ）を示す表である。
【０１２６】
図８Ｂに示すように、次トリップの出発時間帯ＤＺとして出発時間帯ｄｚ１を与えたときの出発曜日Ｃの条件付き確率分布Ｐ（Ｃ｜ｄｚ１）は、次トリップの出発時間帯ＤＺが出発時間帯ｄｚ１であるトリップにおいて、出発曜日Ｃが各出発曜日ｃ１，ｃ２，…，ｃｋとなる各確率Ｐ（ｃ１｜ｄｚ１），Ｐ（ｃ２｜ｄｚ１），…，Ｐ（ｃｋ｜ｄｚ１）の分布を表すものであり、各確率Ｐ（ｃ１｜ｄｚ１），Ｐ（ｃ２｜ｄｚ１），…，Ｐ（ｃｋ｜ｄｚ１）の総和は１である。
【０１２７】
また、次トリップの出発時間帯ＤＺとして出発時間帯ｄｚ２を与えたときの出発曜日Ｃの条件付き確率分布（Ｃ｜ｄｚ２）は、次トリップの出発時間帯ＤＺが出発時間帯ｄｚ２であるトリップにおいて、出発曜日Ｃが各出発曜日ｃ１，ｃ２，…，ｃｋとなる各確率Ｐ（ｃ１｜ｄｚ２），Ｐ（ｃ２｜ｄｚ２），…，Ｐ（ｃｋ｜ｄｚ２）の分布を表すものであり、次トリップの出発時間帯ＤＺとして出発時間帯ｄｚｌを与えたときの出発曜日Ｃの条件付き確率分布（Ｃ｜ｄｚｌ）は、次トリップの出発時間帯ＤＺが出発時間帯ｄｚｌであるトリップにおいて、出発曜日Ｃが各出発曜日ｃ１，ｃ２，…，ｃｋとなる各確率Ｐ（ｃ１｜ｄｚｌ），Ｐ（ｃ２｜ｄｚｌ），…，Ｐ（ｃｋ｜ｄｚｌ）の分布を表すものである。
【０１２８】
そして本実施形態では、条件付き確率分布Ｐ（Ｃ｜ｄｚ１）を作成するために、次トリップの出発時間帯ＤＺが出発時間帯ｄｚ１となった過去のトリップにおいて、各出発曜日ｃ１，ｃ２，…，ｃｋに出発したトリップの回数を、出発時間帯毎に個別にカウントして走行データとして蓄積している。そしてこの蓄積した走行データに基づいて、条件付き確率分布Ｐ（Ｃ｜ｄｚ１）を作成している。例えば、過去に次トリップの出発時間帯ＤＺが出発時間帯ｄｚ１となったトリップが１００回存在し、その１００回のトリップのうち、出発曜日Ｃが出発曜日ｃ１であったトリップが３０回であれば、確率Ｐ（ｃ１｜ｄｚ１）は０．３となる。
【０１２９】
また同様に、その他の各条件付き確率分布Ｐ（Ｃ｜ｄｚ２），…，Ｐ（Ｃ｜ｄｚｋ）を作成するために、次トリップの出発時間帯ＤＺが各出発時間帯ｄｚ２，…，ｄｚｋとなったそれぞれの過去のトリップにおいて、各出発曜日ｃ１，ｃ２，…，ｃｋに出発したトリップの回数を、出発曜日毎に個別にカウントして走行データとして蓄積している。各条件付き確率分布Ｐ（Ｃ｜ｄｚ１），Ｐ（Ｃ｜ｄｚ２），…，Ｐ（Ｃ｜ｄｚｋ）は、各トリップの終了時に出発曜日Ｃを取得した後、その次の各トリップの開始時に次トリップの出発時間帯ＤＺを取得する度に更新される。
【０１３０】
図８Ｃは、及び次トリップの出発時間帯ＤＺを与えたときの次トリップの出発時間帯毎の出発時間帯Ｄの各条件付き確率分布Ｐ（Ｄ｜ｄｚ１），Ｐ（Ｄ｜ｄｚ２），…，Ｐ（Ｄ｜ｄｚｋ）を示す表である。
【０１３１】
図８Ｃに示すように、次トリップの出発時間帯ＤＺとして出発時間帯ｄｚ１を与えたときの出発時間帯Ｄの条件付き確率分布Ｐ（Ｄ｜ｄｚ１）は、次トリップの出発時間帯ＤＺが出発時間帯ｄｚ１であるトリップにおいて、出発時間帯Ｄが各出発時間帯ｄ１，ｄ２，…，ｄｌとなる各確率Ｐ（ｄ１｜ｄｚ１），Ｐ（ｄ２｜ｄｚ１），…，Ｐ（ｄｌ｜ｄｚ１）の分布を表すものであり、各確率Ｐ（ｄ１｜ｄｚ１），Ｐ（ｄ２｜ｄｚ１），…，Ｐ（ｄｌ｜ｄｚ１）の総和は１である。
【０１３２】
また、次トリップの出発時間帯ＤＺとして出発時間帯ｄｚ２を与えたときの出発時間帯Ｄの条件付き確率分布（Ｄ｜ｄｚ２）は、次トリップの出発時間帯ＤＺが出発時間帯ｄｚ２であるトリップにおいて、出発時間帯Ｄが各出発時間帯ｄ１，ｄ２，…，ｄｌとなる各確率Ｐ（ｄ１｜ｄｚ２），Ｐ（ｄ２｜ｄｚ２），…，Ｐ（ｄｌ｜ｄｚ２）の分布を表すものであり、次トリップの出発時間帯ＤＺとして出発時間帯ｄｚｌを与えたときの出発時間帯Ｄの条件付き確率分布（Ｄ｜ｄｚｌ）は、次トリップの出発時間帯ＤＺが出発時間帯ｄｚｋであるトリップにおいて、出発時間帯Ｄが各出発時間帯ｄ１，ｄ２，…，ｄｌとなる各確率Ｐ（ｄ１｜ｄｚｌ），Ｐ（ｄ２｜ｄｚｌ），…，Ｐ（ｄｌ｜ｄｚｌ）の分布を表すものである。
【０１３３】
そして本実施形態では、条件付き確率分布Ｐ（Ｄ｜ｄｚ１）を作成するために、次トリップの出発時間帯ＤＺが出発時間帯ｄｚ１となった過去のトリップにおいて、各出発時間帯ｄ１，ｄ２，…，ｄｌに出発したトリップの回数を、出発時間帯毎に個別にカウントして走行データとして蓄積している。そしてこの蓄積した走行データに基づいて、条件付き確率分布Ｐ（Ｄ｜ｄｚ１）を作成している。例えば、過去に次トリップの出発時間帯ＤＺが出発時間帯ｄｚ１となったトリップが１００回存在し、その１００回のトリップのうち、出発時間帯Ｄが出発時間帯ｄ１であったトリップが３０回であれば、確率Ｐ（ｄ１｜ｄｚ１）は０．３となる。
【０１３４】
また同様に、その他の各条件付き確率分布Ｐ（Ｄ｜ｄｚ２），…，Ｐ（Ｄ｜ｄｚｌ）を作成するために、次トリップの出発時間帯ＤＺが各出発時間帯ｄｚ２，…，ｄｚｌとなったそれぞれの過去のトリップにおいて、各出発時間帯ｄ１，ｄ２，…，ｄｌに出発したトリップの回数を、出発時間帯毎に個別にカウントして走行データとして蓄積している。各条件付き確率分布Ｐ（Ｄ｜ｄｚ１），Ｐ（Ｄ｜ｄｚ２），…，Ｐ（Ｄ｜ｄｚｋ）は、各トリップの終了時に出発時間帯Ｄを取得した後、その次の各トリップの開始時に次トリップの出発時間帯ＤＺを取得する度に更新される。
【０１３５】
＜目的地の推定方法＞
続いて、前述した学習データに基づいて、第１トリップ以降の各トリップの目的地を推定する方法について説明する。
【０１３６】
本実施形態では、前述した学習データに基づいて、第１トリップの開始時点において判明している情報、すなわち第１トリップの出発地、出発曜日、及び出発時間帯の３つの情報を与えたときの、これまでに訪れたことのある既知の各目的地の条件付き確率を算出し、その中で最も高い確率の目的地を第１トリップの推定目的地として設定する。
【０１３７】
例えば、第１トリップの出発地Ｂがｂ１、出発曜日Ｃがｃ１、出発時間帯Ｄがｄ１であり、これまでに訪れたことのある既知の目的地Ａがａ１，ａ２，…ａｉであるとすると、第１トリップの出発地ｂ１、出発曜日ｃ１、及び出発時間帯ｄ１を与えたときの各目的地ａ１，ａ２，…ａｉの条件付き確率Ｐ（ａ１｜ｂ１、ｃ１、ｄ１），Ｐ（ａ２｜ｂ１、ｃ１、ｄ１），…，Ｐ（ａｉ｜ｂ１、ｃ１、ｄ１）は、ベイズの定理より、下記の（１）式から（３）式の通りとなる。
【数１】
2020153950.tif 000003
【０１３８】
（１）式から（３）式に示す通り、各条件付き確率Ｐ（ａ１｜ｂ１、ｃ１、ｄ１），Ｐ（ａ２｜ｂ１、ｃ１、ｄ１），…，Ｐ（ａｉ｜ｂ１、ｃ１、ｄ１）の分母は同じであるため、各条件付き確率Ｐ（ａ１｜ｂ１、ｃ１、ｄ１），Ｐ（ａ２｜ｂ１、ｃ１、ｄ１），…，Ｐ（ａｉ｜ｂ１、ｃ１、ｄ１）の比をとると、下記の（４）式の通りとなる。
【数２】
2020153950.tif 000004
【０１３９】
したがって、各条件付き確率Ｐ（ａ１｜ｂ１、ｃ１、ｄ１），Ｐ（ａ２｜ｂ１、ｃ１、ｄ１），…，Ｐ（ａｉ｜ｂ１、ｃ１、ｄ１）は、下記の（５）式から（７）式の通りに書き換えることができる。
【数３】
2020153950.tif 000005
【０１４０】
（５）式から（７）式の右辺の各パラメータ、すなわち確率Ｐ（ａ１）や条件付き確率Ｐ（ｂ１｜ａ１）などは、全て前述した学習データ、すなわち目的地Ａの確率分布Ｐ（Ａ）や目的地Ａとして目的地ａ１を与えたときの出発地Ｂの確率分布Ｐ（Ｂ｜ａ１）などから取得することができる。したがって、前述した学習データに基づいて、各条件付き確率Ｐ（ａ１｜ｂ１、ｃ１、ｄ１），Ｐ（ａ２｜ｂ１、ｃ１、ｄ１），…，Ｐ（ａｉ｜ｂ１、ｃ１、ｄ１）を算出することができる。
【０１４１】
なお、（１）式から（３）式の分母である同時確率Ｐ（ｂ１、ｃ１、ｄ１）は、出発地Ｂがｂ１、出発曜日Ｃがｃ１、出発時間帯Ｄがｄ１となる確率なので、下記の（８）式の通り書き換えることができる。
【数４】
2020153950.tif 000006
【０１４２】
確率Ｐ（ｂ１）、確率Ｐ（ｃ１）、及び確率Ｐ（ｄ１）は、全て前述した学習データ、すなわち出発地Ｂの確率分布Ｐ（Ｂ）、出発曜日Ｃの確率分布Ｐ（Ｃ）、及び出発時間帯Ｄの確率分布Ｐ（Ｄ）からそれぞれ取得することができる。したがって、（８）式を（１）式から（３）式に代入することで、各条件付き確率Ｐ（ａ１｜ｂ１、ｃ１、ｄ１），Ｐ（ａ２｜ｂ１、ｃ１、ｄ１），…，Ｐ（ａｉ｜ｂ１、ｃ１、ｄ１）を算出するようにしてもよい。
【０１４３】
そして前述したように、本実施形態では、このようにして算出した各条件付き確率Ｐ（ａ１｜ｂ１、ｃ１、ｄ１），Ｐ（ａ２｜ｂ１、ｃ１、ｄ１），…，Ｐ（ａｉ｜ｂ１、ｃ１、ｄ１）の中で、最も高い確率の目的地を第１トリップの推定目的地として設定する。例えば各条件付き確率Ｐ（ａ１｜ｂ１、ｃ１、ｄ１），Ｐ（ａ２｜ｂ１、ｃ１、ｄ１），…，Ｐ（ａｉ｜ｂ１、ｃ１、ｄ１）のうち、条件付き確率Ｐ（ａ１｜ｂ１、ｃ１、ｄ１）の確率が最も高ければ、目的地ａ１を第１トリップの推定目的地として設定する。
【０１４４】
このとき、第１トリップの推定目的地として設定された目的地ａ１が特定目的地であれば、第１トリップの推定目的地である目的地ａ１を最終目的地として設定し、経由地を設定することなく目的地の推定を終了する。
【０１４５】
一方で、第１トリップの推定目的地として設定された目的地ａ１が特定目的地でなければ、第１トリップの推定目的地である目的地ａ１を経由地として設定すると共に次のトリップ（第２トリップ）の出発地として設定する。
【０１４６】
そして、第１トリップの目的地を推定したときと同様に、第２トリップの出発地、出発曜日、及び出発時間帯を与えたときの、これまでに訪れたことのある既知の各目的地の条件付き確率を算出し、その中で最も高い確率の目的地を第２トリップの推定目的地として設定する。このとき、第２トリップの出発地は、前述したように第１トリップの推定目的地に設定すればよいが、第２トリップの出発曜日、及び出発時間帯に関する情報は不明である。
【０１４７】
そこで本実施形態では、第１トリップの推定目的地が特定目的地でない場合は、さらに第１トリップの出発地、出発曜日、及び出発時間帯を与えたときの、次トリップの出発曜日毎の条件付き確率を算出し、その中で最も高い確率の出発曜日を、次トリップの出発曜日（すなわち第２トリップの出発曜日）として設定する。また、第１トリップの出発地、出発曜日、及び出発時間帯を与えたときの、次トリップの出発時間帯毎の条件付き確率を算出し、その中で最も高い確率の出発時間帯を、次トリップの出発時間帯（すなわち第２トリップの出発時間帯）として設定する。これにより、第２トリップの出発地、出発曜日、及び出発時間帯を与えたときの、これまでに訪れたことのある既知の各目的地の条件付き確率を算出することが可能となる。
【０１４８】
なお、第１トリップの出発地ｂ１、出発曜日ｃ１、及び出発時間帯ｄ１を与えたときの次トリップの出発曜日ｃｚ１，ｃｚ２，…ｃｚｋの各条件付き確率Ｐ（ｃｚ１｜ｂ１、ｃ１、ｄ１），Ｐ（ｃｚ２｜ｂ１、ｃ１、ｄ１），…，Ｐ（ｃｚｋ｜ｂ１、ｃ１、ｄ１）は、ベイズの定理より、下記の（９）式から（１１）式の通りとなる。
【数５】
2020153950.tif 000007
【０１４９】
したがって、前述した各条件付き確率Ｐ（ａ１｜ｂ１、ｃ１、ｄ１），Ｐ（ａ２｜ｂ１、ｃ１、ｄ１），…，Ｐ（ａｉ｜ｂ１、ｃ１、ｄ１）のときと同様に、各条件付き確率Ｐ（ｃｚ１｜ｂ１、ｃ１、ｄ１），Ｐ（ｃｚ２｜ｂ１、ｃ１、ｄ１），…，Ｐ（ｃｚｋ｜ｂ１、ｃ１、ｄ１）は、下記の（１２）式から（１４）式の通りに書き換えることができる。
【数６】
2020153950.tif 000008
【０１５０】
（１２）式から（１４）式の右辺の各パラメータ、すなわち確率Ｐ（ｃｚ１）や条件付き確率Ｐ（ｂ１｜ｃｚ１）などは、全て前述した学習データ、すなわち次トリップの出発曜日ＣＺの確率分布Ｐ（ＣＺ）や次トリップの出発曜日ＣＺとして出発曜日ｃｚ１を与えたときの出発地Ｂの確率分布Ｐ（Ｂ｜ｃｚ１）などから取得することができる。したがって、前述した学習データに基づいて、各条件付き確率Ｐ（ｃｚ１｜ｂ１、ｃ１、ｄ１），Ｐ（ｃｚ２｜ｂ１、ｃ１、ｄ１），…，Ｐ（ｃｚｋ｜ｂ１、ｃ１、ｄ１）を算出することができる。また前述したように、（８）式を（９）式から（１１）式に代入することで、各条件付き確率Ｐ（ｃｚ１｜ｂ１、ｃ１、ｄ１），Ｐ（ｃｚ２｜ｂ１、ｃ１、ｄ１），…，Ｐ（ｃｚｋ｜ｂ１、ｃ１、ｄ１）を算出することもできる。
【０１５１】
そして、このようにして算出した各条件付き確率Ｐ（ｃｚ１｜ｂ１、ｃ１、ｄ１），Ｐ（ｃｚ２｜ｂ１、ｃ１、ｄ１），…，Ｐ（ｃｚｋ｜ｂ１、ｃ１、ｄ１）の中で、最も高い確率の次トリップの出発曜日を、第１トリップの次のトリップの推定出発曜日、すなわち第２トリップの出発曜日として設定する。例えば各条件付き確率各条件付き確率Ｐ（ｃｚ１｜ｂ１、ｃ１、ｄ１），Ｐ（ｃｚ２｜ｂ１、ｃ１、ｄ１），…，Ｐ（ｃｚｋ｜ｂ１、ｃ１、ｄ１）のうち、条件付き確率Ｐ（ｃｚ１｜ｂ１、ｃ１、ｄ１）の確率が最も高ければ、出発曜日ｃｚ１（＝出発曜日ｃ１）を第２トリップの出発曜日として設定する。
【０１５２】
また、第１トリップの出発地ｂ１、出発曜日ｃ１、及び出発時間帯ｄ１を与えたときの次トリップの出発時間帯ｄｚ１，ｄｚ２，…ｄｚｌの各条件付き確率Ｐ（ｄｚ１｜ｂ１、ｃ１、ｄ１），Ｐ（ｄｚ２｜ｂ１、ｃ１、ｄ１），…，Ｐ（ｄｚｌ｜ｂ１、ｃ１、ｄ１）は、ベイズの定理より、下記の（１５）式から（１７）式の通りとなる。
【数７】
2020153950.tif 000009
【０１５３】
したがって、前述した各条件付き確率Ｐ（ａ１｜ｂ１、ｃ１、ｄ１），Ｐ（ａ２｜ｂ１、ｃ１、ｄ１），…，Ｐ（ａｉ｜ｂ１、ｃ１、ｄ１）のときと同様に、各条件付き確率Ｐ（ｄｚ１｜ｂ１、ｃ１、ｄ１），Ｐ（ｄｚ２｜ｂ１、ｃ１、ｄ１），…，Ｐ（ｄｚｌ｜ｂ１、ｃ１、ｄ１）は、下記の（１８）式から（２０）式の通りに書き換えることができる。
【数８】
2020153950.tif 000010
【０１５４】
（１８）式から（２０）式の右辺の各パラメータ、すなわち確率Ｐ（ｄｚ１）や条件付き確率Ｐ（ｂ１｜ｄｚ１）などは、全て前述した学習データ、すなわち次トリップの出発時間帯ＤＺの確率分布Ｐ（ＤＺ）や次トリップの出発時間帯ＤＺとして出発時間帯ｄｚ１を与えたときの出発地Ｂの確率分布Ｐ（Ｂ｜ｄｚ１）などから取得することができる。したがって、前述した学習データに基づいて、各条件付き確率Ｐ（ｄｚ１｜ｂ１、ｃ１、ｄ１），Ｐ（ｄｚ２｜ｂ１、ｃ１、ｄ１），…，Ｐ（ｄｚｌ｜ｂ１、ｃ１、ｄ１）を算出することができる。また前述したように、（８）式を（１５）式から（１７）式に代入することで、各条件付き確率Ｐ（ｄｚ１｜ｂ１、ｃ１、ｄ１），Ｐ（ｄｚ２｜ｂ１、ｃ１、ｄ１），…，Ｐ（ｄｚｌ｜ｂ１、ｃ１、ｄ１）を算出することもできる。
【０１５５】
そして、このようにして算出した各条件付き確率Ｐ（ｄｚ１｜ｂ１、ｃ１、ｄ１），Ｐ（ｄｚ２｜ｂ１、ｃ１、ｄ１），…，Ｐ（ｄｚｌ｜ｂ１、ｃ１、ｄ１）の中で、最も高い確率の次トリップの出発時間帯を、第１トリップの次のトリップの推定出発時間帯、すなわち第２トリップの出発時間帯として設定する。例えば各条件付き確率各条件付き確率Ｐ（ｄｚ１｜ｂ１、ｃ１、ｄ１），Ｐ（ｄｚ２｜ｂ１、ｃ１、ｄ１），…，Ｐ（ｄｚｌ｜ｂ１、ｃ１、ｄ１）のうち、条件付き確率Ｐ（ｄｚ１｜ｂ１、ｃ１、ｄ１）の確率が最も高ければ、出発曜日ｄｚ１（＝出発曜日ｄ１）を第２トリップの出発時間帯として設定する。
【０１５６】
このように本実施形態では、まず第１トリップの開始時点において判明している第１トリップの出発地、出発曜日、及び出発時間帯に基づいて、第１トリップの目的地を推定する。
【０１５７】
この結果、第１トリップの推定目的地が特定目的地となれば、第１トリップの推定目的地を最終目的地に設定して目的地の推定を終了する。一方で、第１トリップの推定目的地が特定目的地にならなければ、第１トリップの推定目的地を経由地に設定すると共に、第１トリップの開始時点において判明している第１トリップの出発地、出発曜日、及び出発時間帯に基づいて、第１トリップの次のトリップの出発曜日、及び出発時間帯を推定する。
【０１５８】
そして、第１トリップの推定目的地、第１トリップの次のトリップの推定出発曜日、及び第１トリップの次のトリップの推定出発時間帯を、それぞれ第２トリップの出発地、出発曜日、出発時間帯に設定し、次に第２トリップの出発地、出発曜日、及び出発時間帯に基づいて、第２トリップの目的地を推定する。
【０１５９】
この結果、第２トリップの推定目的地が特定目的地となれば、第２トリップの推定目的地を最終目的地に設定して目的地の推定を終了する。一方で、第２トリップの推定目的地が特定目的地にならなければ、第２トリップの推定目的地を経由地に設定すると共に、第２トリップの出発地、出発曜日、及び出発時間帯に基づいて、第２トリップの次のトリップの出発曜日、及び出発時間帯を推定する。
【０１６０】
そして、第２トリップの推定目的地、第２トリップの次のトリップの推定出発曜日、及び第２トリップの次のトリップの推定出発時間帯を、それぞれ第３トリップの出発地、出発曜日、出発時間帯に設定し、次に第３トリップの出発地、出発曜日、及び出発時間帯に基づいて、第３トリップの目的地を推定する。
【０１６１】
このようにして、第１トリップ以降の各トリップの推定目的地が特定目的地となるまで、第１トリップ以降の各トリップの目的地を推定していき、経由地及び最終目的地を設定する。
【０１６２】
＜学習データの作成、及び目的地推定のフローチャート＞
以下、図９から図１２を参照して、この第１トリップ以降の各トリップの目的地を推定するために、車両２の電子制御ユニット２００、及びサーバ３の制御部３０３で実施される各種の制御のフローチャートについて説明する。
【０１６３】
図９は、車両２のスタートスイッチ２１４がＯＦＦからＯＮにされたとき、すなわちトリップ開始時に車両２の電子制御ユニット２００によって実施される制御について説明するフローチャートである。
【０１６４】
ステップＳ１０１において、電子制御ユニット２００は、車両２のスタートスイッチ２１４がＯＦＦからＯＮにされたか否か、すなわち車両２のトリップ開始時か否かを判定する。電子制御ユニット２００は、車両２のトリップ開始時であればステップＳ２の処理に進む。一方で電子制御ユニット２００は、車両２のトリップ開始時でなければ今回の処理を終了する。
【０１６５】
ステップＳ１０２において、電子制御ユニット２００は、ＧＰＳ受信機９６によって取得された現在位置を、今回トリップの出発地Ａとして取得する。また電子制御ユニット２００は、現在の曜日を今回トリップの出発曜日Ｂとして取得すると共に、現在の時刻に基づいて今回トリップの出発時間帯Ｄを取得する。
【０１６６】
ステップＳ１０３において、電子制御ユニット２００は、今回トリップの出発曜日Ｃ、及び出発時間帯Ｄを、トリップ開始時送信情報として車両側通信装置９０を介してサーバ３に送信する。
【０１６７】
ステップＳ１０４において、電子制御ユニット２００は、今回トリップ以降の各トリップの目的地を推定して走行計画を作成する要求（以下「走行計画作成要求」という。）があるか否かを判定する。本実施形態では電子制御ユニット２００は、図１０を参照して後述する走行計画作成要求フラグＦ１が１に設定されていれば、走行計画作成要求があると判定してステップＳ１０５の処理に進む。一方で電子制御ユニット２００は、走行計画作成要求フラグＦ１が０に設定されていれば、走行計画作成要求はないと判定してステップＳ１０８の処理に進む。
【０１６８】
ステップＳ１０５において、電子制御ユニット２００は、サーバ３に対して、図１２を参照して後述する今回トリップ以降の各トリップの目的地の推定結果情報を送信するように要求する。本実施形態では電子制御ユニット２００は、目的地の推定結果要求通知を今回トリップの出発地Ｂ、出発曜日Ｃ、及び出発時間帯Ｄに関する情報と共に車両側通信装置９０を介してサーバ３に送信することで、サーバ３に対して、今回トリップ以降の各トリップの目的地の推定結果情報を送信するように要求する。
【０１６９】
なお、サーバ３から送信されてくる今回トリップ以降の各トリップの目的地の推定結果情報には、今回トリップ以降の各トリップの推定目的地に関する情報と、各トリップの推定目的地が経由地であるか又は最終目的地であるかの情報と、が含まれている。
【０１７０】
ステップＳ１０６において、電子制御ユニット２００は、車両側通信装置９０を介してサーバ３から受信した、今回トリップ以降の各トリップの目的地の推定結果情報に基づいて、今回トリップを第１トリップとする新たな走行計画を作成する。走行計画の具体的な作成方法については、図１３Ａから図１５Ｇを参照して後述する。
【０１７１】
ステップＳ１０７において、電子制御ユニット２００は、新たに作成された走行計画に従って走行を開始する。
【０１７２】
ステップＳ１０８において、電子制御ユニット２００は、図１０を参照して後述する走行計画維持フラグＦ２が１に設定されているか否かを判定する。電子制御ユニット２００は、走行計画維持フラグＦ２が１に設定されていれば、ステップＳ１０９の処理に進む。一方で電子制御ユニット２００は、走行計画維持フラグＦ２が０に設定されていれば、ステップＳ１１０の処理に進む。
【０１７３】
ステップＳ１０９において、電子制御ユニット２００は、前回トリップ以前に作成された走行計画をそのまま使用し、当該走行計画に従って走行を開始する。
【０１７４】
ステップＳ１１０において、電子制御ユニット２００は、走行計画を作成せずに車両２の走行を開始する。この場合、電子制御ユニット２００は、バッテリ充電量が所定の切替充電量以下になるまでは走行モードをＥＶモードに設定し、切替充電量以下になった後は、走行モードをＣＳモードに設定する通常走行制御を実施して車両２を走行させる。
【０１７５】
図１０は、車両２のスタートスイッチ２１４がＯＮからＯＦＦにされたとき、すなわちトリップ終了時に車両２の電子制御ユニット２００によって実施される制御について説明するフローチャートである。
【０１７６】
ステップＳ１１１において、電子制御ユニット２００は、車両２のスタートスイッチ２１４がＯＮからＯＦＦにされたか否か、すなわち車両２のトリップ終了時か否かを判定する。電子制御ユニット２００は、車両２のトリップ終了時であればステップＳ１１２の処理に進む。一方で電子制御ユニット２００は、車両２のトリップ終了時でなければ今回の処理を終了する。
【０１７７】
ステップＳ１１２において、電子制御ユニット２００は、ＧＰＳ受信機９６によって取得された現在位置を、今回トリップの目的地Ａとして取得する。
【０１７８】
ステップＳ１１３において、電子制御ユニット２００は、今回トリップの開始時に取得した今回トリップの出発地Ｂ、出発曜日Ｃ、及び出発時間帯Ｄと、ステップＳ１１２で取得した目的地Ａとを、トリップ終了時送信情報として車両側通信装置９０を介してサーバ３に送信する。
【０１７９】
ステップＳ１１４において、電子制御ユニット２００は、今回トリップの走行計画が作成されていたか否かを判定する。電子制御ユニット２００は、今回トリップの走行計画が作成されていた場合は、ステップＳ１１５の処理に進む。一方で電子制御ユニット２００は、今回トリップの走行計画が作成されていなかった場合は、ステップＳ１２０の処理に進む。
【０１８０】
ステップＳ１１５において、電子制御ユニット２００は、今回トリップの目的地Ａが、今回トリップで使用した走行計画の作成にあたって使用された今回トリップの推定目的地と一致しているか否かを判定する。電子制御ユニット２００は、今回トリップの目的地Ａが推定目的地と一致していれば、ステップＳ１１６の処理に進む。一方で電子制御ユニット２００は、今回トリップの目的地Ａが推定目的地と一致していなければ、ステップＳ１１９の処理に進む。
【０１８１】
ステップＳ１１６において、電子制御ユニット２００は、今回トリップで使用した走行計画の作成にあたって使用された今回トリップの推定目的地が、最終目的地に設定されていたか否かを判定する。電子制御ユニット２００は、推定目的地が最終目的地に設定されていた場合は、次トリップを第１トリップとする走行計画を新たに作成する必要があると判定してステップＳ１１７の処理に進む。一方で電子制御ユニット２００は、今回トリップの推定目的地が最終目的地に設定されていなかった場合は、今回トリップで使用した走行計画を、引き続き次トリップでも使用するべくステップＳ１１８の処理に進む。
【０１８２】
ステップＳ１１７において、電子制御ユニット２００は、走行計画作成要求フラグＦ１を１に設定すると共に、走行計画維持フラグＦ２を０に設定する。走行計画作成要求フラグＦ１は、次トリップを第１トリップとする走行計画を新たに作成する必要が生じたときに１に設定されるフラグであって、初期値は０に設定されている。また走行計画維持フラグＦ２は、今回トリップで使用した走行計画を、引き続き次トリップでも使用するときに１に設定されるフラグであって、初期値は０に設定されている。
【０１８３】
ステップＳ１１８において、電子制御ユニット２００は、今回トリップで使用した走行計画を、引き続き次トリップでも使用すべく、走行計画作成要求フラグＦ１を０に設定すると共に、走行計画作成可否フラグＦ２を１に設定する。
【０１８４】
ステップＳ１１９において、電子制御ユニット２００は、今回トリップの目的地Ａが、今回トリップの推定目的地と一致しておらず、したがって次トリップ以降のトリップにおいて今回トリップで使用した走行計画を使用することができないので、今回トリップで使用した走行計画を破棄する。
【０１８５】
ステップＳ１２０において、電子制御ユニット２００は、次トリップを第１トリップとする走行計画を新たに作成することが可能であるか否かを判定する。具体的には電子制御ユニット２００は、今回トリップの目的地Ａが、１度訪れたことのある既知の目的地であるか否かを判定する。
【０１８６】
これは、今回トリップの目的地Ａが、１度も訪れたことのない新規の目的地であった場合、次トリップでは、１度も出発したことのない新規の出発地から出発することになる。そのため、新規の出発地から出発したトリップが終了し、当該トリップの目的地が判明するまでは、ベイズの定理によって目的地を推定するために必要な学習データ（例えば、目的地Ａを与えたときの出発地Ｂの条件付き確率など）が存在せず、目的地の推定を行うことができないためである。
【０１８７】
したがって電子制御ユニット２００は、今回トリップの目的地Ａが、１度訪れたことのある既知の目的地であれば、次トリップを第１トリップとする走行計画を新たに作成することが可能であると判定し、ステップＳ１２１の処理に進む。一方で電子制御ユニット２００は、今回トリップの目的地Ａが、１度も訪れたことのない新規の目的地であれば、次トリップを第１トリップとする走行計画を新たに作成することができないと判定し、ステップＳ１２２の処理に進む。
【０１８８】
ステップＳ１２１において、電子制御ユニット２００は、次トリップを第１トリップとする走行計画を新たに作成することが可能であるため、走行計画作成要求フラグＦ１を１に設定し、走行計画維持フラグＦ２を０に設定する。
【０１８９】
ステップＳ１２２において、電子制御ユニット２００は、次トリップを第１トリップとする走行計画を新たに作成することができないため、走行計画作成要求フラグＦ１、及び走行計画維持フラグＦ２をそれぞれ０に設定する。
【０１９０】
図１１は、サーバ３（より詳しくはサーバ３の制御部３０３）によって実施される学習データの作成制御について説明するフローチャートである。
【０１９１】
ステップＳ２０１において、サーバ３は、サーバ側通信装置３０１を介して、車両２からトリップ終了時送信情報を受信したか否かを判定する。サーバ３は、トリップ終了時送信情報を受信していれば、ステップＳ２０２の処理に進む。一方でサーバ３は、トリップ終了時送信情報を受信していなければ、ステップＳ２０５の処理に進む。
【０１９２】
ステップＳ２０２において、サーバ３は、トリップ終了時送信情報に含まれている出発地Ｂ、出発曜日Ｃ、出発時間帯Ｄ、及び目的地Ａを取得する。
【０１９３】
ステップＳ２０３において、サーバ３は、取得した出発地Ｂ、出発曜日Ｃ、出発時間帯Ｄ、及び目的地Ａに基づいて、図５Ａから図５Ｄに示した、出発地Ｂの確率分布Ｐ（Ｂ）、出発曜日Ｃの確率分布Ｐ（Ｃ）、出発時間帯Ｄの確率分布Ｐ（Ｄ）、及び目的地Ａの確率分布Ｐ（Ａ）を更新する。
【０１９４】
ステップＳ２０４において、サーバ３は、取得した出発地Ｂ、出発曜日Ｃ、出発時間帯Ｄ、及び目的地Ａに基づいて、図６Ａから図６Ｃに示した、目的地Ａを与えたときの出発地Ｂ、出発曜日Ｃ、及び出発時間帯Ｄの各条件付き確率分布を更新する。例えば、取得した目的地Ａが目的地ａ１であったときは、各条件付き確率分布Ｐ（Ｂ｜ａ１），Ｐ（Ｃ｜ａ１），及びＰ（Ｄ｜ａ１）が更新されることになる。
【０１９５】
ステップＳ２０５において、サーバ３は、サーバ側通信装置３０１を介して、車両２からトリップ開始時送信情報を受信したか否かを判定する。サーバ３は、トリップ開始時送信情報を受信していれば、ステップＳ２０６の処理に進む。一方でサーバ３は、トリップ開始時送信情報を受信していなければ、今回の処理を終了する。
【０１９６】
ステップＳ２０６において、サーバ３は、これまでにトリップ終了時送信情報を受信したことがあるか否かを判定する。すなわちサーバ３は、ステップＳ２０５で受信したトリップ開始時送信情報が、第１トリップの開始時に送信されたトリップ開始時送信情報であるか、又は第２トリップ以降の各トリップの開始時に送信されたトリップ開始時送信情報であるかを判定する。そしてサーバ３は、ステップＳ２０５で受信したトリップ開始時送信情報が、第２トリップ以降の各トリップの開始時に送信されたトリップ開始時送信情報であれば、これまでにトリップ終了時送信情報を受信したことがあると判定して、ステップＳ２０７の処理に進む。一方でサーバ３は、ステップＳ２０５で受信したトリップ開始時送信情報が、第１トリップの開始時に送信されたトリップ開始時送信情報であれば、これまでにトリップ終了時送信情報を受信したことがないと判定して、今回の処理を終了する。
【０１９７】
ステップＳ２０７において、サーバ３は、トリップ開始時送信情報に含まれている出発曜日Ｃ、及び出発時間帯Ｄを、それぞれ次トリップの出発曜日ＣＺ、及び出発時間帯ＤＺとして取得する。
【０１９８】
ステップＳ２０８において、サーバ３は、取得した次トリップの出発曜日ＣＺ及び出発時間帯ＤＺに基づいて、図５Ｅ及び図５Ｆに示した、次トリップの出発曜日ＣＺの確率分布Ｐ（ＣＺ）、及び次トリップの出発時間帯ＤＺの確率分布Ｐ（ＤＺ）を更新する。
【０１９９】
ステップＳ２０９において、サーバ３は、取得した次トリップの出発曜日ＣＺと、直近に取得したトリップ終了時送信情報に含まれていた出発地Ｂ、出発曜日Ｃ、及び出発時間帯Ｄと、に基づいて、図７Ａから図７Ｃに示した、次トリップの出発曜日ＣＺを与えたときの出発地Ｂ、出発曜日Ｃ、及び出発時間帯Ｄの各条件付き確率分布を更新する。例えば、取得した次トリップの出発曜日ＣＺが出発曜日ｃｚ１であったときは、各条件付き確率分布Ｐ（Ｂ｜ｃｚ１），Ｐ（Ｃ｜ｃｚ１），及びＰ（Ｄ｜ｃｚ１）が更新されることになる。
【０２００】
ステップＳ２１０において、サーバ３は、取得した次トリップの出発時間帯ＤＺと、直近に取得したトリップ終了時送信情報に含まれていた出発地Ｂ、出発曜日Ｃ、及び出発時間帯Ｄと、に基づいて、図８Ａから図８Ｃに示した、次トリップの出発曜日ＤＺを与えたときの出発地Ｂ、出発曜日Ｃ、及び出発時間帯Ｄの各条件付き確率分布を更新する。例えば、取得した次トリップの出発時間帯ＤＺが出発曜日ｄｚ１であったときは、各条件付き確率分布Ｐ（Ｂ｜ｄｚ１），Ｐ（Ｃ｜ｄｚ１），及びＰ（Ｄ｜ｄｚ１）が更新されることになる。
【０２０１】
図１２は、サーバ３（より詳しくはサーバ３の制御部３０３）によって実施される目的地の推定制御について説明するフローチャートである。
【０２０２】
ステップＳ２１１において、サーバ３は、サーバ側通信装置３０１を介して、車両２から目的地の推定結果要求通知を、車両２のトリップ開始時の出発地Ｂ、出発曜日Ｃ、及び出発時間帯Ｄに関する情報と共に受信したか否かを判定する。サーバ３は、目的地の推定結果要求通知を受信したときは、ステップＳ２１２の処理に進む。一方でサーバ３は、目的地の推定結果要求通知を受信していなければ、今回の処理を終了する。
【０２０３】
ステップＳ２１２において、サーバ３は、目的地の推定結果要求通知と共に送信されてきた出発地Ｂ、出発曜日Ｃ、及び出発時間帯Ｄを、それぞれ目的地推定用の説明変数に設定する。
【０２０４】
ステップＳ２１３において、サーバ３は、トリップ番号ｎの今回値を初期値である１に設定する。
【０２０５】
ステップＳ２１４において、サーバ３は、第ｎトリップの目的地を推定する。本実施形態ではサーバ３は、学習データに基づいて、目的地推定用の説明変数、すなわち出発地Ｂ、出発曜日Ｃ、及び出発時間帯Ｄを与えたときの、既知の各目的地ａ１，ａ２，…，ａｉの条件付き確率を算出し、その中で最も高い確率の目的地を第ｎトリップの推定目的地として設定する。
【０２０６】
ステップＳ２１５において、サーバ３は、第ｎトリップの推定目的地が特定目的地であるか否かを判定する。サーバ３は、第ｎトリップの推定目的地が特定目的地であれば、ステップＳ２１６の処理に進む。一方でサーバ３は、第ｎトリップの推定目的地が特定目的地でなければ、ステップＳ２１８の処理に進む。
【０２０７】
ステップＳ２１６において、サーバ３は、第ｎトリップの推定目的地を最終目的地に設定する。
【０２０８】
ステップＳ２１７において、サーバ３は、第ｎトリップまでの各トリップの目的地の推定結果情報を、サーバ側通信装置３０１を介して車両２に送信する。目的地の推定結果情報には、第ｎトリップまでの各トリップの推定目的地に関する情報と、各トリップの推定目的地が経由地であるか又は最終目的地であるかの情報と、が含まれる。
【０２０９】
ステップＳ２１８において、サーバ３は、第ｎトリップの推定目的地を経由地に設定すると共に、第（ｎ＋１）トリップの出発地Ｂに設定する。
【０２１０】
ステップＳ２１９において、サーバ３は、第ｎ＋１トリップの出発曜日ＣＺを推定する。本実施形態ではサーバ３は、学習データに基づいて、目的地推定用の説明変数、すなわち出発地Ｂ、出発曜日Ｃ、及び出発時間帯Ｄを与えたときの、次トリップの各出発曜日ｃｚ１，ｃｚ２，…，ｃｚｋの条件付き確率を算出し、その中で最も高い確率の出発曜日を第（ｎ＋１）トリップの出発曜日ＣＺに設定する。
【０２１１】
ステップＳ２２０において、サーバ３は、第ｎ＋１トリップの出発時間帯ＤＺを推定する。本実施形態ではサーバ３は、学習データに基づいて、目的地推定用の説明変数、すなわち出発地Ｂ、出発曜日Ｃ、及び出発時間帯Ｄを与えたときの、次トリップの各出発時間帯ｄｚ１，ｄｚ２，…，ｄｚｌの条件付き確率を算出し、その中で最も高い確率の出発時間帯を第（ｎ＋１）トリップの出発時間帯ＤＺに設定する。
【０２１２】
ステップＳ２２１において、サーバ３は、目的地推定用の説明変数としての出発地Ｂ、出発曜日Ｃ、及び出発時間帯Ｄを、それぞれ第（ｎ＋１）トリップの出発地Ｂ、第（ｎ＋１）トリップの出発曜日ＣＺ、及び第（ｎ＋１）トリップの出発時間帯ＤＺに更新する。
【０２１３】
ステップＳ２２２において、サーバ３は、トリップ番号ｎの今回値に１を加算して、トリップ番号ｎの値を更新し、ステップＳ２１４以降の処理を再度実施する。
【０２１４】
＜走行計画の作成＞
続いて、図１３Ａから図１５Ｇを参照して、サーバ３から受信した目的地の推定結果情報（すなわち第１トリップ以降の各トリップの推定目的地）に基づいて走行計画を作成する方法について説明する。
【０２１５】
図１３Ａ及び図１３Ｂは、本実施形態による走行計画の作成について説明するフローチャートである。なお図１４Ａから図１４Ｃは、触媒暖機のための燃料消費量を考慮せずに各トリップの予想経路を個別に最適化した第１走行計画（区間走行計画）について説明する図であり、図１５Ａから図１５Ｇは、触媒暖機のための燃料消費量を考慮して複数回のトリップの予想経路全体を最適化した第２走行計画（経路優先走行計画）の作成について説明する図である。
【０２１６】
ステップＳ１において、電子制御ユニット２００は、図１４Ａに示すように、車両側通信装置９０を介してサーバ３から受信した目的地の推定結果情報に基づいて、推定目的地が最終目的地に設定された第ｎトリップまでの各トリップを、第１トリップ（トリップ番号ｎが１のトリップ）から順に並べる。なお図１４Ａでは、第２トリップ（トリップ番号ｎが２のトリップ）の推定目的地が最終目的地として設定された例を示している。したがって図１４Ａでは、第１トリップの推定目的地が経由地とされている。そして電子制御ユニット２００は、各トリップの予想経路を複数の走行区間に分割し、出発地から順に各走行区間に対して実区間番号Ｐ（Ｐ＝１，…，ｐ；図１４Ａに示す例ではｐ＝１０）を設定する。
【０２１７】
ステップＳ２において、電子制御ユニット２００は、各走行区間の道路情報（例えば勾配や道路種別、制限車速、平均曲率等）に基づいて各走行区間の走行負荷を算出する。そして電子制御ユニット２００は、図１４Ａに示すように、各走行区間の走行負荷に基づいて、各走行区間のＥＶ適正度と、各走行区間をＥＶモードで走破したときの各走行区間における推定消費電力量（以下「区間消費電力」という。）と、を算出する。ＥＶ適正度は、各走行区間がどの程度ＥＶ走行に適した区間であるかを表す指標であり、各走行区間の走行負荷が低いときほど高い値（すなわちＥＶ走行に適している）にされる。
【０２１８】
図１４Ａにおいては、発明の理解を容易にするため、ＥＶ適正度に関しては、ＥＶ適正度を各走行区間の走行負荷に基づいて１（ＥＶ適正度が低い）から３（ＥＶ適正度が高い）に区分けして単純化したものが記載されている。また区間消費電力に関しても、区間消費電力をその大きさに応じて１（区間消費電力が少ない）から３（区間消費電力が多い）に区分けして単純化したものが記載されている。
【０２１９】
ステップＳ３において、電子制御ユニット２００は、各走行区間の区間消費電力に基づいて、出発地から最終目的地までをＥＶモードで走破したときの推定電力消費量（以下「総消費電力」という。）ＴＥを算出する。
【０２２０】
ステップＳ４において、電子制御ユニット２００は、バッテリ充電量に基づいて、ＥＶ走行のために使用可能なバッテリ５０の電力量（以下「使用可能電力」という。）ＣＥを算出し、使用可能電力ＣＥが、総消費電力ＴＥ以上か否かを判定する。電子制御ユニット２００は、使用可能電力ＣＥが総消費電力ＴＥ以上のときは、ステップＳ５の処理に進む。一方で電子制御ユニット２００は、使用可能電力ＣＥが総消費電力ＴＥ未満のときは、ステップＳ６の処理に進む。
【０２２１】
ステップＳ５において、電子制御ユニット２００は、使用可能電力ＣＥが総消費電力ＴＥ以上であれば、出発地から最終目的地までをＥＶモードで走破することができるため、全ての走行区間をＥＶ区間に設定した走行計画を作成し、当該走行計画に従って走行モードの切替制御を実施する。
【０２２２】
ステップＳ６において、電子制御ユニット２００は、図１４Ｂに示すように、第１ソート処理を実施して走行区間の並び替えを行い、並び替えた順に各走行区間にソート区間番号Ｑ（Ｑ＝１，…，ｑ；図４Ｂに示す例ではｑ＝１０）を設定する。具体的には電子制御ユニット２００は、図１４Ｂに示すように、トリップ番号については無視し、各走行区間をＥＶ適正度が高い順に並び替えると共に、ＥＶ適正度が同じ走行区間については区間消費電力が小さい順に並び替え、区間消費電力も同じであればさらに実区間番号が小さい順に並び替える。
【０２２３】
ステップＳ７において、電子制御ユニット２００は、下記の不等式（２１）を満たすソート区間番号ｘの有無を判断する。不等式（２１）のＤＥは、ＥＶ適正度が高く、かつ区間消費電力が小さい走行区間から順に区間消費電力を加算していった加算値を示すものである。したがって不等式（２１）において、ＤＥｘは、ソート区間番号Ｑが１からｘまでの各走行区間の区間消費電力の合計値（加算値）となり、ＤＥｘ＋１は、ソート区間番号Ｑが１からｘ＋１までの各走行区間の区間消費電力の合計値（加算値）となる。
ＤＥｘ≦ＣＥ＜ＤＥｘ＋１  …（２１）
【０２２４】
電子制御ユニット２００は、ＤＥ１（＝ソート区間番号Ｑが１の走行区間の区間消費電力）が、使用可能電力ＣＥよりも大きければ、不等式（２１）を満たすソート区間番号ｘが無いと判断する。この場合、電子制御ユニット２００は、ＥＶモードで走破できる走行区間がないと判断してステップＳ８の処理に進む。一方で電子制御ユニット２００は、ＤＥ１が、使用可能電力ＣＥ以下であれば、不等式（２１）を満たすソート区間番号ｘが有ると判断し、ステップＳ９の処理に進む。
【０２２５】
ステップＳ８において、電子制御ユニット２００は、全ての走行区間をＣＳ区間に設定した走行計画を作成し、当該走行計画に従って走行モードの切替制御を実施する。
【０２２６】
ステップＳ９において、電子制御ユニット２００は、不等式（２１）を満たすソート区間番号ｘを算出する。なお以下では、ステップＳ４で算出された使用可能電力ＣＥが９であった場合と、１０であった場合とを比較しつつ説明を行う。図１４Ｂに示す例では、ＤＥ６（＝ソート区間番号Ｑが１から６までの各走行区間の区間消費電力の合計値）が９であり、ＤＥ７（＝ソート区間番号Ｑが１から７までの各走行区間の区間消費電力の合計値）が１１であるため、使用可能電力ＣＥが９又は１０のいずれの場合も、不等式（２１）を満たすソート区間番号ｘは６となる。
【０２２７】
ステップＳ１０において、電子制御ユニット２００は、図１４Ｂに示すように、ソート区間番号Ｑが１からｘ（図１４Ｂに示す例ではｘ＝６）までの各走行区間をＥＶ区間（走行モードがＥＶモードに設定された走行区間）に設定し、ソート区間番号Ｑがｘ＋１からｑ（図１４Ｂに示す例ではｑ＝１０）までの各走行区間をＣＳ区間に設定する。そして電子制御ユニット２００は、図１４Ｃに示すように、各走行区間を実区間番号Ｐの順に再度並べ替ることによって第１走行計画（区間走行計画）を作成する。
【０２２８】
ステップＳ１１において、電子制御ユニット２００は、図１４Ｃに示すように、第１走行計画においてＣＳ区間として設定された走行区間の道路情報に基づいて、各ＣＳ区間で走行のために消費される燃料量の推定値（以下「区間消費燃料量」という。）を算出し、それらの合計値である第１走行計画における走行消費燃料量ＤＦ１を算出する。
【０２２９】
また電子制御ユニット２００は、第１走行計画においてＣＳ区間が設定されている各トリップで触媒暖機のために消費される燃料量の推定値（以下「経路暖機消費燃料量」という。）を算出し、それらの合計値である第１走行計画における暖機消費燃料量ＨＦ１を算出する。本実施形態では、図１４Ｃに示す通り、各トリップで最初にＣＳモードに切り替えられた走行区間で、触媒暖機のための燃料が消費されるものとしている。
【０２３０】
ステップＳ１２において、電子制御ユニット２００は、第１走行計画に従って走行モードを切り替えながら出発地から最終目的地までを走破したときに消費される燃料量の推定値（以下「第１総消費燃料量」という。）ＴＦ１を算出する。具体的には電子制御ユニット２００は、図１４Ｃに示すように、第１走行計画における走行消費燃料量ＤＦ１と暖機消費燃料量ＨＦ１とを加算して第１総消費燃料量ＴＦ１を算出する。
【０２３１】
ステップＳ１３において、電子制御ユニット２００は、図１５Ａに示すように、各走行区間の区間消費電力に基づいて、各トリップをＥＶモードで走破したときの各トリップの推定消費電力量（以下「経路消費電力」という。）を算出する。図１５Ａにおいては、単純化した各走行区間の区間消費電力のトリップ毎の合計値が経路消費電力として記載されている。
【０２３２】
ステップＳ１４において、電子制御ユニット２００は、図１５Ｂに示すように、第２ソート処理を実施して各トリップの並び替えを行い、並び替えた順にソートトリップ番号Ｒ（Ｒ＝１，…，ｒ；図１５Ｂに示す例ではｒ＝２）を設定する。具体的には電子制御ユニット２００は、図１５Ｂに示すように、経路消費電力が小さい順に各トリップを並び替える。
【０２３３】
ステップＳ１５において、電子制御ユニット２００は、下記の不等式（２２）を満たすソートトリップ番号ｙの有無を判断する。不等式（２２）のＲＥは、経路消費電力が少ないトリップから順に経路消費電力を加算していった加算値を示すものである。したがって不等式（２２）において、ＲＥｙは、ソートトリップ番号Ｒが１からｙまでの各トリップの経路消費電力の合計値（加算値）となり、ＲＥｙ＋１は、ソートトリップ番号Ｒが１からｙ＋１までの各トリップの経路消費電力の合計値（加算値）となる。
ＲＥｙ≦ＣＥ＜ＲＥｙ＋１  …（２２）
【０２３４】
電子制御ユニット２００は、ＲＥ１（＝ソートトリップ番号Ｒが１のトリップの経路消費電力）が、使用可能電力ＣＥよりも大きければ、不等式（２２）を満たすソートトリップ番号ｙが無いと判断する。この場合、電子制御ユニット２００は、ＥＶモードのまま走破できるトリップがないと判断してステップＳ２６の処理に進む。一方で、電子制御ユニット２００は、ＲＥ１が、使用可能電力ＣＥ以下であれば、不等式（２２）を満たすソートトリップ番号ｙが有ると判断し、ステップＳ１６の処理に進む。
【０２３５】
ステップＳ１６において、電子制御ユニット２００は、不等式（２２）を満たすソートトリップ番号ｙを算出する。図１５Ｂに示す例では、ＲＥ１が９であり、ＲＥ２（＝ソートトリップ番号Ｒが１から２までの各トリップの経路消費電力の合計値）が２０であるため、使用可能電力ＣＥが９又は１０のいずれの場合も、不等式（２２）を満たすソートトリップ番号ｙは１となる。
【０２３６】
ステップＳ１７において、電子制御ユニット２００は、図１５Ｃに示すように、ソートトリップ番号Ｒがｙ＋１からｒ（図１５Ｃに示す例ではｙ＝１、ｒ＝２）までの各トリップ上の各走行区間に対して第３ソート処理を実施して走行区間の並び替えを行い、並び替えた順に各走行区間に第２ソート区間番号Ｓ（Ｓ＝１，…，ｓ；図１５Ｃに示す例ではｓ＝５）を設定する。具体的には電子制御ユニット２００は、図１５Ｃに示すように、ソートトリップ番号Ｒがｙ＋１からｒまでの各トリップ（図１５Ｃに示す例ではｙ＝１、ｒ＝２であるため、ソートトリップ番号２のトリップ）の各走行区間を、ＥＶ適正度が高い順に並び替えると共に、ＥＶ適正度が同じ走行区間については区間消費電力が小さい順に並び替え、区間消費電力も同じであればさらに実区間番号が小さい順に並び替える。
【０２３７】
ステップＳ１８において、電子制御ユニット２００は、バッテリ５０の使用可能電力ＣＥから、ソートトリップ番号Ｒが１からｙまでの各トリップの経路消費電力の合計値ＲＥｙを減算したバッテリ５０の余剰電力ΔＣＥを算出する。ここで、仮にステップＳ４で算出された使用可能電力ＣＥが９であったとすると、ＲＥ１は９なので余剰電力ΔＣＥは０となる。また、仮にステップＳ４で算出された使用可能電力ＣＥが１０であったとすると、ＲＥ１は９なので余剰電力ΔＣＥは１となる。
【０２３８】
ステップＳ１９において、電子制御ユニット２００は、下記の不等式（２３）を満たす第２ソート区間番号ｚの有無を判断する。不等式（２３）のＥＥは、ソートトリップ番号Ｒがｙ＋１からｒまでの各トリップの中で、ＥＶ適正度が高く、かつ区間消費電力が小さい走行区間から順に区間消費電力を加算していった加算値を示すものである。したがって不等式（２３）において、ＥＥｚは、第２ソート区間番号Ｓが１からｚまでの各走行区間の区間消費電力の合計値（加算値）となり、ＥＥｚ＋１は、第２ソート区間番号Ｓが１からｚ＋１までの各走行区間の区間消費電力の合計値となる。
ＥＥｚ≦ΔＣＥ＜ＥＥｚ＋１  …（２３）
【０２３９】
電子制御ユニット２００は、ＥＥ１（＝第２ソート区間番号Ｓが１の走行区間の区間消費電力）が、余剰電力ΔＣＥよりも大きければ、不等式（２３）を満たす第２ソート区間番号ｚが無いと判断する。この場合、電子制御ユニット２００は、ソートトリップ番号Ｒがｙ＋１からｒまでの各トリップ上の各走行区間の中で、ＥＶモードで走破できる走行区間がないと判断してステップＳ２０の処理に進む。一方で電子制御ユニット２００は、ＥＥ１が、余剰電力ΔＣＥ以下であれば、不等式（２３）を満たす第２ソート区間番号ｚが有ると判断し、ステップＳ２１の処理に進む。
【０２４０】
図１５Ｃに示す例では、ＥＥ１は１である。そのため、仮にステップＳ４で算出された使用可能電力ＣＥが９であったとすると、前述した通り余剰電力ΔＣＥが０となるので、不等式（２３）を満たす第２ソート区間番号ｚが無いと判断されて、ステップＳ２０の処理に進むことになる。一方で、仮にステップＳ４で算出された使用可能電力ＣＥが１０であったとすると、前述した通り余剰電力ΔＣＥが１となるので、不等式（２３）を満たす第２ソート区間番号ｚが有ると判断されて、ステップＳ２１の処理に進むことになる。
【０２４１】
ステップＳ２０において、電子制御ユニット２００は、図１５Ｄに示すようにソートトリップ番号Ｒが１からｙ（図１５Ｄに示す例ではｙ＝１）までの各トリップを、そのトリップ上の各走行区間を全てＥＶ区間としたＥＶ経路に設定し、ソートトリップ番号Ｒがｙ＋１からｒ（図１５Ｄに示す例ではｒ＝２）までの各トリップを、そのトリップ上の各走行区間を全てＣＳ区間としたＣＳ経路に設定する。そして電子制御ユニット２００は、図１５Ｅに示すように、各トリップをトリップ番号の順に再度並べ替えたものを第２走行計画（経路優先走行計画）として設定する。
【０２４２】
ステップＳ２１において、電子制御ユニット２００は、不等式（２３）を満たす第２ソート区間番号ｚを算出する。図１５Ｃに示す例では、ＥＥ１は１、ＥＥ２（＝第２ソート区間番号Ｓが１から２までの走行区間の区間消費電力の合計値）は３となるので、仮にステップＳ４で算出された使用可能電力ＣＥが１０であり、余剰電力ΔＣＥが１であるとすると、不等式（２３）を満たす第２ソート区間番号ｚは１となる。
【０２４３】
ステップＳ２２において、電子制御ユニット２００は、図１５Ｆに示すように、ソートトリップ番号Ｒが１からｙ（図１５Ｆに示す例ではｙ＝１）までの各トリップを、そのトリップ上の各走行区間を全てＥＶ区間としたＥＶ経路に設定する。そして電子制御ユニット２００は、ソートトリップ番号Ｒがｙ＋１からｒ（図１５Ｆに示す例ではｒ＝２）までの各トリップ上の各走行区間に関しては、第２ソート区間番号Ｓがｚ（図１５Ｆに示す例ではｚ＝１）までの各走行区間をＥＶ区間に設定し、第２ソート区間番号Ｓがｚ＋１からｓ（図１５Ｆに示す例ではｓ＝５）までの各走行区間をＣＳ区間に設定する。そして電子制御ユニット２００は、図１５Ｇに示すように、各走行区間を実区間番号の順に再度並べ替えたものを第２走行計画（経路優先走行計画）として設定する。
【０２４４】
ステップＳ２３において、電子制御ユニット２００は、図１５Ｅ及び図１５Ｇに示すように、第２走行計画においてＣＳ区間として設定された走行区間の道路情報に基づいて、各ＣＳ区間の区間消費燃料量を算出し、それらの合計値である第２走行計画における走行消費燃料量ＤＦ２を算出する。
【０２４５】
また電子制御ユニット２００は、第２走行計画でＣＳ区間が設定されている走行経路の経路暖機消費燃料量を算出し、それらの合計値である第２走行計画における暖機消費燃料量ＨＦ２を算出する。図１５Ｅ及び図１５Ｇに示す通り、本実施形態による第２走行計画では、実経路番号が１の走行経路でのみ経路暖機消費燃料量が発生する。
【０２４６】
ステップＳ２４において、電子制御ユニット２００は、第２走行計画に従って走行モードを切り替えながら出発地から最終目的地までを走破したときに消費される燃料量の推定値（以下「第２総消費燃料量」という。）ＴＦ２を算出する。具体的には電子制御ユニット２００は、図１５Ｅ及び図１５Ｇに示すように、第２走行計画における走行消費燃料量ＤＦ２と暖機消費燃料量ＨＦ２とを加算して第２総消費燃料量ＴＦ２を算出する。
【０２４７】
ステップＳ２５において、電子制御ユニット２００は、第１総燃料消費量ＴＦ１と第２総燃料消費量ＴＦ２の大小を比較し、第１総燃料消費量ＴＦ１の方が小さいときはステップＳ２１の処理に進み、第２総燃料消費量ＴＦ２の方が小さいときは、ステップＳ２２の処理に進む。なお第１総燃料消費量ＴＦ１と第２総燃料消費量ＴＦ２とが同じである場合は、ステップＳ２１及びステップＳ２２のいずれの処理に進んでもよいが、本実施形態ではステップＳ２２の処理に進むようにしている。
【０２４８】
ステップＳ２６において、電子制御ユニット２００は、第１走行計画を採用し、第１走行計画に従って走行モードの切替制御を実施する。
【０２４９】
ステップＳ２７において、電子制御ユニット２００は、第２走行計画を採用し、第２走行計画に従って走行モードの切替制御を実施する。
【０２５０】
ここで、仮にステップＳ４で算出された使用可能電力ＣＥが９であれば、図４Ｃに示した第１走行計画と、図５Ｅに示した第２走行計画が作成されることになるが、図４Ｃ及び図５Ｅに示すように、触媒暖機のための燃料消費量を考慮せずに作成された第１走行計画における走行消費燃料量ＤＦ１は、触媒暖機のための燃料消費量を考慮して複数トリップの走行を最適化した第２走行計画における走行消費燃料量ＤＦ２よりも少なくなっている。しかしながら、各走行計画における暖機消費燃料ＨＦ１，ＨＦ２を考慮すると、第１走行計画では２度の触媒暖機が必要になるため、第１総燃料消費量ＴＦ１のほうが、第２総燃料消費量ＴＦ２よりも多くなっていることがわかる。
【０２５１】
また仮にステップＳ４で算出された使用可能電力ＣＥが１０であれば、図４Ｃに示した第１走行計画と、図５Ｇに示した第２走行計画が作成されることになるが、この場合は、走行消費燃料量も総消費燃料量も第２走行計画の方が少なくなっていることがわかる。
【０２５２】
以上説明した本実施形態による車両制御システム１は、内燃機関１０とバッテリ５０の電力によって駆動される第２回転電機４０（回転電機）との少なくとも一方の出力によって走行可能な車両２（ハイブリッド車両）と、車両２に搭載された車両側通信装置９０（車載通信装置）及び電子制御ユニット２００（車載制御装置）と、車両側通信装置９０と無線通信可能に構成されたサーバ側通信装置３０１（通信部）、及び制御部３０３を有するサーバ３と、を備える。
【０２５３】
そして電子制御ユニット２００は、車両２の走行データを、所定の時期に車両側通信装置９０を介してサーバ側通信装置３０１に送信するように構成される。
【０２５４】
また制御部３０３は、サーバ側通信装置３０１を介して車両側通信装置９０から受信した車両２の走行データに基づいて、所定の学習データを作成する学習データ作成部と、学習データに基づいて、既知の地点を出発地とする第１トリップ以降の各トリップの目的地が予め設定された所定の特定目的地になるまで、第１トリップ以降の各トリップの目的地を順次推定する目的地推定部と、第１トリップ以降の各トリップの推定目的地に関する情報を含む目的地の推定結果を、サーバ側通信装置３０１を介して車両側通信装置９０に送信する推定結果送信部と、を備えるように構成される。
【０２５５】
これにより車両２は、既知の地点を出発地としてこれから走行が開始される第１トリップ以降の各トリップの目的地の情報、すなわち既知の地点を出発地としてこれから走行が開始される第１トリップの後に行われるであろう将来の各トリップの目的地の情報を取得することができる。そのため、車両２の電子制御ユニット２００によって、例えば、第１トリップ以降の各トリップの目的地の情報を利用した車両２の走行制御などを行うことができる。
【０２５６】
具体的には本実施形態による目的地推定部は、目的地を推定したいトリップの出発地を少なくとも説明変数として用いて当該説明変数を与えたときの既知の目的地毎の条件付き確率を学習データに基づいて算出し、条件付き確率が最も高い目的地を、目的地を推定したいトリップの推定目的地に設定するように構成される。そして目的地推定部は、推定目的地が設定されたトリップの推定目的地を、そのトリップの次トリップの出発地に設定するように構成される。
【０２５７】
また本実施形態による目的地推定部は、目的地を推定したいトリップの出発曜日、及び出発時間帯を、説明変数としてさらに用いるように構成される。このように、目的地を推定するための説明変数を増やすことで、目的地の推定精度を向上させることができる。
【０２５８】
また本実施形態による電子制御ユニット２００は、車両側通信装置９０を介して受信した第１トリップ以降の各トリップの目的地の推定結果に基づいて、第１トリップ以降の各トリップの予想経路上の各走行区間を第２回転電機４０の出力を制御して車両２を走行させるＥＶモード、又は、内燃機関１０及び第２回転電機４０の出力を制御して車両２を走行させるＣＳモードのいずれの走行モードで走行するかを設定した走行計画を作成し、作成した走行計画に従って走行モードを切り替えながら車両２を走行させるように構成される。
【０２５９】
これにより、第１トリップ以降の各トリップ、すなわち複数回のトリップから構成される走行経路全体の走行を最適化した走行計画を作成することが可能となるので、第１トリップ以降の各トリップをトリップ毎に個別に最適化した走行計画しか作成できない場合と比較して、車両２の燃料消費量を抑制することができる。
【０２６０】
また本実施形態による電子制御ユニット２００は、走行計画に従って走行モードを切り替えながら車両２を走行させているトリップが終了したときに、その終了トリップの実際の目的地と、走行計画において終了トリップの目的地として設定されている推定目的地と、が一致しているかを判定し、終了トリップの実際の目的地と、終了トリップの推定目的地と、が一致していなかったときに、終了トリップの実際の目的地が１度訪れたことのある既知の目的地であるか否かを判定し、終了トリップの実際の目的地が既知の目的地であったときは、車両側通信装置９０を介してサーバ３に対して終了トリップの次トリップ以降の各トリップの目的地の推定結果を送信してもらうことを要求して、車両側通信装置９０を介して受信した終了トリップの次トリップ以降の各トリップの目的地の推定結果に基づいて走行計画を新たに作成し、終了トリップの次トリップから、新たに作成した走行計画に従って走行モードを切り替えながら車両２を走行させるように構成される。
【０２６１】
これにより、目的地の推定が失敗した時点で、新たな走行計画を作成することができる。そして次トリップからは、新たに作成した走行計画に従って車両２を走行させるため、車両２の燃料消費量を抑制することができる。
【０２６２】
また本実施形態による電子制御ユニット２００は、前述した終了トリップの実際の目的地が既知の目的地でなかったときは、終了トリップの次トリップ以降の目的地を推定することがでないため、終了トリップの次トリップにおいて、走行計画を利用せずに、バッテリ充電量が所定の切替充電量以下になるまでは走行モードをＥＶモードに設定し、バッテリ充電量が切替充電量以下になった後は走行モードをＣＳモードに設定する通常走行制御を実施して車両２を走行させるように構成される。
【０２６３】
また本実施形態による電子制御ユニット２００は、走行計画を利用せずに通常走行制御を実施して車両２を走行させている通常トリップが終了したときに、その終了した通常トリップの実際の目的地が既知の目的地であるか否かを判定し、通常トリップの実際の目的地が既知の目的地であったときは、車両側通信装置９０を介してサーバ３に対して通常トリップの次トリップ以降の各トリップの目的地の推定結果を送信してもらうことを要求し、車両側通信装置９０を介して受信した通常トリップの次トリップ以降の各トリップの目的地の推定結果に基づいて走行計画を新たに作成し、通常トリップの次トリップから、新たに作成した前記走行計画に従って前記走行モードを切り替えながら車両２を走行させるように構成される。
【０２６４】
これにより、次トリップ以降の各トリップの目的地の推定が可能になった段階で、新たな走行計画を作成することができる。そして次トリップからは、新たに作成した走行計画に従って車両２を走行させるため、車両２の燃料消費量を抑制することができる。
【０２６５】
また本実施形態による電子制御ユニット２００は、前述した通常トリップの実際の目的地が既知の目的地でなかったときは、通常トリップの次トリップ以降の目的地を推定することがでないため、通常トリップの次トリップにおいて、走行計画を利用せずに通常走行制御を実施して車両２を走行させるように構成される。
【０２６６】
また本実施形態による電子制御ユニット２００は、前述した終了トリップの実際の目的地と、その終了トリップの推定目的地と、が一致していたときは、その終了トリップの推定目的地が特定目的地であるか否かを判定し、終了トリップの推定目的地が特定目的地であったときは、車両側通信装置９０を介してサーバ３に対してその終了トリップの次トリップ以降の各トリップの目的地の推定結果を送信してもらうことを要求して、車両側通信装置９０を介して受信したその終了トリップの次トリップ以降の各トリップの目的地の推定結果に基づいて走行計画を新たに作成し、終了トリップの次トリップから、新たに作成した走行計画に従って走行モードを切り替えながら車両２を走行させるように構成される。そして本実施形態による電子制御ユニット２００は、終了トリップの推定目的地が特定目的地でなかったときは、その終了トリップの次トリップにおいても引き続き、その終了トリップで使用した走行計画に従って走行モードを切り替えながら車両２を走行させるようにさらに構成される。
【０２６７】
また本実施形態による車両２は、外部充電が可能なプラグインハイブリッド車両であり、本実施形態において、特定目的地はプラグイン充電が可能な場所とされている。これにより、充電可能な場所から、次に充電可能な場所までの走行経路を最適化した走行計画を作成することができるので、バッテリに充電された電力を適切に使用して燃費の向上を図ることができる。
【０２６８】
以上、本発明の実施形態について説明したが、上記実施形態は本発明の適用例の一部を示したに過ぎず、本発明の技術的範囲を上記実施形態の具体的構成に限定する趣旨ではない。
【０２６９】
例えば、上記の実施形態では、車両２として、バッテリ５０が外部電源と電気的に接続可能に構成されたプラグインハイブリッド車両を例に説明したが、通常のハイブリッド車両であっても良い。
【０２７０】
また上記の実施形態では、説明変数として出発地、出発曜日、及び出発時間帯の３つを用いたが、これらに限られるものではない。例えば、車両２のドライバを説明変数として用いてもよい。これは車両２のドライバ毎に、車両２の使用方法が変わるためである。なお、車両２のドライバを説明変数として用いる場合は、例えばドライバが所有する携帯端末からの送信情報（ドライバ識別情報）などに基づいて、ドライバの判断を行うことができる。
【０２７１】
また上記の実施形態では、目的地の推定方法の一例として、機械学習の一種であるベイズ推定によって推定する方法を挙げたが、これに限らず、例えば、出発地、出発曜日、及び出発時間帯を入力とするニューラルネットワークによって目的地を推定するようにしてもよい。
【０２７２】
また上記の実施形態では、走行計画の作成を車両２の電子制御ユニット２００によって行っていたが、サーバ３で行うようにしてもよい。
【０２７３】
また上記の実施形態では、図１３ＢのステップＳ１６において、ソートトリップ番号Ｒが１からｙまでの各トリップを、そのトリップ上の各走行区間を全てＥＶ区間としたＥＶ経路に設定していた。また、ソートトリップ番号Ｒがｙ＋１からｒまでの各トリップ上の各走行区間に関しては、第２ソート区間番号Ｓが１からｚまでの各走行区間をＥＶ区間に設定し、第２ソート区間番号Ｓがｚ＋１からｓまでの各走行区間をＣＳ区間に設定していた。そして、各走行区間を実区間番号の順に再度並べ替えることによって、１つの第２走行計画を作成していた。
【０２７４】
しかしながら、例えばステップＳ１６において、不等式（２２）を満たすソートトリップ番号ｙが２以上である場合には、ステップＳ１７からステップＳ２２までの処理において、図１６Ａから図１６Ｆに示すように、複数個（ソートトリップ番号ｙ個分）の第２走行計画（経路優先走行計画）を作成し、その中で第２総消費燃料ＴＦ２が最も少なくなるものを第２走行計画として採用し、ステップＳ２０で第１走行計画の第１総消費燃料ＴＦ１と比較するようにしても良い。
【０２７５】
図１６Ａから図１６Ｆは、触媒暖機のための燃料消費量を考慮して複数回のトリップの予想経路全体を最適化した本発明の変形例による第２走行計画の作成について説明する図である。
【０２７６】
例えば図１６Ａに示すように、トリップが３つ（すなわち経由地が２つ）ある場合を考えたとき、第２ソート処理を実施して各トリップを経路消費電力が小さい順に並び替えると、図１６Ｂに示す通りとなる。
【０２７７】
このとき、例えばステップＳ１６で算出された、不等式（２２）を満たすソートトリップ番号ｙが２の場合であれば、まずは上記の実施形態と同様に、図１６Ｃに示すように、ソートトリップ番号Ｒがｙ（図１６Ｃに示す例ではｙ＝２）までの各トリップを、そのトリップ上の各走行区間を全てＥＶ区間としたＥＶ経路に設定する。そして、ソートトリップ番号Ｒがｙ＋１からｒ（図１６Ｃに示す例ではｒ＝３）までの各トリップ上の各走行区間に関しては、バッテリの余剰電力ΔＣＥ（＝ＣＥ−ＲＥ２）を考慮して、ＥＶ区間として設定可能な第２ソート区間番号ｚ（図１６Ｃに示す例ではｚ＝１）までの各走行区間をＥＶ区間に設定し、第２ソート区間番号Ｓがｚ＋１からｓ（図１６Ｃに示す例ではｓ＝５）までの各走行区間をＣＳ区間に設定する。そして、図１６Ｄに示すように、各走行区間を実区間番号の順に再度並べ替えたものを１つ目の第２走行計画として設定する。
【０２７８】
次に、上記の実施形態とは異なり、図１６Ｅに示すように、ソートトリップ番号Ｒが１のトリップの各走行区間を全てＥＶ区間としたＥＶ経路に設定する。そして、ソートトリップ番号Ｒが２からｒまでの各トリップ上の各走行区間に関しては、バッテリの余剰電力ΔＣＥ（＝ＣＥ−ＲＥ１）を考慮してＥＶ区間として設定可能な第２ソート区間番号ｚ（図１３Ｅに示す例ではｚ＝４）までの各走行区間をＥＶ区間に設定し、第２ソート区間番号ｚ＋１からｓ（図１６Ｅに示す例ではｓ＝８）までの各走行区間をＣＳ区間に設定する。そして、図１６Ｆに示すように、各走行区間を実区間番号の順に再度並べ替えたものを２つ目の第２走行計画として設定する。
【０２７９】
そして、このように作成した各第２走行計画の第２総消費燃料ＴＦ２をそれぞれ算出し、その中で第２総消費燃料ＴＦ２が最も少なくなるものを第２走行計画として採用し、ステップＳ２０で第１走行計画の第１総消費燃料ＴＦ１と比較するようにしても良い。
【符号の説明】
【０２８０】
１    車両制御システム
２    車両（ハイブリッド車両）
３    サーバ
１０    内燃機関
４０    第２回転電機（回転電機）
５０    バッテリ
９０    車両側通信装置（車載通信装置）
２００    電子制御ユニット（車載制御装置）
３０１    サーバ側通信装置（通信部）
３０３    制御部
【図１】
2020153950.tif 000011
【図２】
2020153950.tif 000012
【図３】
2020153950.tif 000013
【図４Ａ】
2020153950.tif 000014
【図４Ｂ】
2020153950.tif 000015
【図５Ａ】
2020153950.tif 000016
【図５Ｂ】
2020153950.tif 000017
【図５Ｃ】
2020153950.tif 000018
【図５Ｄ】
2020153950.tif 000019
【図５Ｅ】
2020153950.tif 000020
【図５Ｆ】
2020153950.tif 000021
【図６Ａ】
2020153950.tif 000022
【図６Ｂ】
2020153950.tif 000023
【図６Ｃ】
2020153950.tif 000024
【図７Ａ】
2020153950.tif 000025
【図７Ｂ】
2020153950.tif 000026
【図７Ｃ】
2020153950.tif 000027
【図８Ａ】
2020153950.tif 000028
【図８Ｂ】
2020153950.tif 000029
【図８Ｃ】
2020153950.tif 000030
【図９】
2020153950.tif 000031
【図１０】
2020153950.tif 000032
【図１１】
2020153950.tif 000033
【図１２】
2020153950.tif 000034
【図１３Ａ】
2020153950.tif 000035
【図１３Ｂ】
2020153950.tif 000036
【図１４Ａ】
2020153950.tif 000037
【図１４Ｂ】
2020153950.tif 000038
【図１４Ｃ】
2020153950.tif 000039
【図１５Ａ】
2020153950.tif 000040
【図１５Ｂ】
2020153950.tif 000041
【図１５Ｃ】
2020153950.tif 000042
【図１５Ｄ】
2020153950.tif 000043
【図１５Ｅ】
2020153950.tif 000044
【図１５Ｆ】
2020153950.tif 000045
【図１５Ｇ】
2020153950.tif 000046
【図１６Ａ】
2020153950.tif 000047
【図１６Ｂ】
2020153950.tif 000048
【図１６Ｃ】
2020153950.tif 000049
【図１６Ｄ】
2020153950.tif 000050
【図１６Ｅ】
2020153950.tif 000051
【図１６Ｆ】
2020153950.tif 000052