(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両に搭載された電気エネルギ供給源と、
該電気エネルギ供給源に電気的に接続されるとともに、出力軸が該車両の駆動輪に連結された電動機と、
該車両の走行中の勾配状態を検出する勾配検出手段及び運転者のブレーキ頻度を検出するブレーキ頻度検出手段を含む運転状態検出手段と、
該運転状態検出手段における該勾配検出手段からの検出情報に基づいて、前記電動機の回生制動力を制御する制御手段とをそなえ、
該制御手段が、該運転状態検出手段の検出結果に基づいて該車両の走行道路状況を判定する道路状況判定手段とブレーキ頻度検出手段からの検出情報に基づいて該運転者の運転特性を判定する運転特性判定手段とをそなえ、
該制御手段は、該勾配検出手段からの検出結果と該道路状況判定手段の判定情報と該運転特性判定手段の判定情報とに基づいて、該電動機による該回生制動力を制御する
ことを特徴とする、電気式車両の回生制動制御装置。
【請求項２】
該運転状態検出手段が、該車両の車速を検出する車速検出手段と、該車両の操舵角を検出する操舵角検出手段とを有し、
該道路状況判定手段が、該車速検出手段で検出された車速と該操舵角検出手段で検出された操舵角とに基づいて、該車両の走行道路の種別を判定する
ことを特徴とする、請求項１記載の電気式車両の回生制動制御装置。
【請求項３】
車両に搭載された電気エネルギ供給源と、
該電気エネルギ供給源に電気的に接続されるとともに、出力軸が該車両の駆動輪に連結された電動機と、
該車両の走行中の勾配状態を検出する勾配検出手段及びドライバのブレーキ頻度を検出するブレーキ頻度検出手段を含む運転状態検出手段と、
該運転状態検出手段における該勾配検出手段からの検出情報に基づいて、前記電動機の回生制動力を制御する制御手段とをそなえ、
該制御手段が、該運転状態検出手段の検出結果に基づいて該車両の運転者の運転特性を判定する運転特性判定手段をそなえ、
該制御手段は、該勾配検出手段からの検出結果と該運転特性判定手段の判定情報とに基づいて、該電動機による該回生制動力を制御する
ことを特徴とする、電気式車両の回生制動制御装置。
【請求項４】
該運転状態検出手段が、該車両のアクセル開度を検出するアクセル開度検出手段と、該車両のブレーキの作動状態を検出するブレーキ作動検出手段とを有し、
該ブレーキ頻度検出手段が該ブレーキ作動検出手段からの検出情報に基づいてブレーキ頻度を検出し、
該運転特性判定手段が、該アクセル開度検出手段で検出されたアクセル開度と、該ブレーキ頻度検出手段で検出されたブレーキの操作頻度とに基づいて該運転特性の判定を行なう
ことを特徴とする、請求項３記載の電気式車両の回生制動制御装置。
【請求項５】
該制御手段は、該勾配検出手段での検出結果に応じて該電動機による該回生制動力を決定する記憶手段を有し、上記検出結果に対応する該回生制動力を該記憶手段から読み出し、この回生制動力となるように、該電動機による該回生制動力を制御する
ことを特徴とする、請求項１〜４のいずれか１項記載の電気式車両の回生制動制御装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、電動機によって車輪を駆動し走行する電気式車両に関し、特に、電動機による回生制動を道路状況や運転者の特性に応じて制御するようにした、電気式車両の回生制動制御装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、大気汚染の防止や車両による騒音低減の観点から、電気式車両（電気自動車）が注目されつつあるが、このような電気自動車では、いわゆる回生制動を容易に行なうことができる。この回生制動は、走行用電動機（以下、モータという）を発電動作に切り換えることで行なうことができ、駆動輪の回転エネルギをモータを介して電気エネルギとして回収するものである。
【０００３】
このような回生制動は、一般には、ブレーキペダルを踏み込んだ時やアクセルペダルの踏み込みを解除した時にこれに連動して制動力が発生するように制御される。
ところで、アクセルペダルの踏み込みを解除し、且つブレーキペダルを踏み込んでいない場合には、内燃機関により駆動される自動車の場合のエンジンブレーキに相当するように、ブレーキペダルの踏み込み時よりも弱めの回生制動を行なう（この回生を弱回生という）が、この時に必要以上の回生制動力が生じるとドライバの要求以上に車速が落ちてしまうことがある。
【０００４】
また、市街地走行などの低車速走行では回生制動を発生させるとモータに供給する励磁電力の方が大きくなり、省エネルギにならない。
そこで、例えば特開平５−１２２８０５号公報には、電気自動車において、アクセルペダルやブレーキペダルを戻したときに働くエンジンブレーキに相当する弱回生制動力を手動操作により変更可能にした技術が提案されている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述の特開平５−１２２８０５号の従来技術では、手動操作により回生制動力を調整するため、坂道走行時に勾配変化によっては弱回生の変更を頻繁に行なわなければならないことがあり、ドライバの負担になる。
本発明は、上述の課題に鑑み創案されたもので、頻繁な手動操作を要すること無く、車両の走行する道路状況や運転者の特性等に応じて適切な回生制動力が得られるようにした、電気式車両の回生制動制御装置を提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
このため、請求項１記載の本発明の電気式車両の回生制動制御装置は、車両に搭載された電気エネルギ供給源と、該電気エネルギ供給源に電気的に接続されるとともに、出力軸が該車両の駆動輪に連結された電動機と、該車両の走行中の勾配状態を検出する勾配検出手段及び運転者のブレーキ頻度を検出するブレーキ頻度検出手段を含む運転状態検出手段と、該運転状態検出手段における該勾配検出手段からの検出情報に基づいて、前記電動機の回生制動力を制御する制御手段とをそなえ、該制御手段が、該運転状態検出手段の検出結果に基づいて該車両の走行道路状況を判定する道路状況判定手段とブレーキ頻度検出手段からの検出情報に基づいて該運転者の運転特性を判定する運転特性判定手段とをそなえ、該制御手段は、該勾配検出手段からの検出結果と該道路状況判定手段の判定情報と該運転特性判定手段の判定情報とに基づいて、該電動機による該回生制動力を制御することを特徴としている。
【０００７】
また、請求項２記載の本発明の電気式車両の回生制動制御装置は、上記請求項１において、該運転状態検出手段が、該車両の車速を検出する車速検出手段と、該車両の操舵角を検出する操舵角検出手段とを有し、該道路状況判定手段が、該車速検出手段で検出された車速と該操舵角検出手段で検出された操舵角とに基づいて、該車両の走行道路の種別を判定することを特徴としている。
【０００８】
また、請求項３記載の本発明の電気式車両の回生制動制御装置は、車両に搭載された電気エネルギ供給源と、該電気エネルギ供給源に電気的に接続されるとともに、出力軸が該車両の駆動輪に連結された電動機と、該車両の走行中の勾配状態を検出する勾配検出手段及びドライバのブレーキ頻度を検出するブレーキ頻度検出手段を含む運転状態検出手段と、該運転状態検出手段における該勾配検出手段からの検出情報に基づいて、前記電動機の回生制動力を制御する制御手段とをそなえ、該制御手段が、該運転状態検出手段の検出結果に基づいて該車両の運転者の運転特性を判定する運転特性判定手段をそなえ、該制御手段は、該勾配検出手段からの検出結果と該運転特性判定手段の判定情報とに基づいて、該電動機による該回生制動力を制御することを特徴としている。
【０００９】
また、請求項４記載の本発明の電気式車両の回生制動制御装置は、上記請求項３において、該運転状態検出手段が、該車両のアクセル開度を検出するアクセル開度検出手段と、該車両のブレーキの作動状態を検出するブレーキ作動検出手段とを有し、該ブレーキ頻度検出手段が該ブレーキ作動検出手段からの検出情報に基づいてブレーキ頻度を検出し、該運転特性判定手段が、該アクセル開度検出手段で検出されたアクセル開度と、該ブレーキ頻度検出手段で検出されたブレーキの操作頻度とに基づいて該運転特性の判定を行なうことを特徴としている。
【００１０】
また、請求項５記載の本発明の電気式車両の回生制動制御装置は、上記請求項１〜４のいずれか１項において、該制御手段は、該勾配検出手段での検出結果に応じて該電動機による該回生制動力を決定する記憶手段を有し、上記検出結果に対応する該回生制動力を該記憶手段から読み出し、この回生制動力となるように、該電動機による該回生制動力を制御することを特徴としている。
【００１１】
【発明の実施の形態】
以下、図面に基づいて本発明の電気式車両の回生制動制御装置の実施形態について説明する。
この実施形態の電気式車両の回生制動制御装置において、図１に示すように、１は電気エネルギ供給源としてのバッテリであり、このバッテリ１は車両に装備されない外部充電器によって繰り返し充電することができる。２はバッテリ１から電力を供給される電動機（走行用モータ）であり、このモータ２の出力軸には変速機３を介して駆動輪４が駆動連結されている。バッテリ１とモータ２との間には電力変換回路５が設けられており、バッテリ１からの電力はこの電力変換回路５を通じて所要の大きさに調整されてモータ２へ供給されるようになっている。
【００１２】
また、電力変換回路５はモータコントローラ６を通じて制御されるようになっている。このモータコントローラ６では、図示しないアクセルペダルの踏込量に応じて電力変換回路５を通じてモータ２の出力を制御するようになっている。そして、モータコントローラ６内には、回生制御部（制御手段）７が設けられている。
【００１３】
この回生制御部７では、回生制動の状態を制御するが、回生制動自体は、周知のように、走行用モータ２を発電動作に切り換えることで駆動輪４の運動エネルギを回収して、これを電気エネルギとしてバッテリ１に充電する制動である。
そして、このような回生制動の制御のために、回生制御部７には、記憶手段８と、判定手段９と、演算手段１０と、指示手段１１と、道路状況判定手段３１と、運転特性判定手段３２とが設けられている。
【００１４】
また、回生制御部７には、運転状態検出手段２０、即ち、ブレーキ作動検出手段としてのブレーキ開度検出手段（ブレーキスイッチであってもよい）２１、アクセル開度検出手段（アクセルスイッチであってもよい）２２、モータトルク検出手段２３、車速検出手段（車速センサ）２４、操舵角検出手段（操舵角センサ）２５、モータ回転数検出手段（回転数検出手段）２６、シフト位置検出手段（前進・後退検出手段）２７、勾配検出手段２８、回生量調整スイッチ２９及びブレーキ頻度検出手段３０が接続されており、ブレーキ操作情報やアクセル操作情報、モータトルク情報、車速情報、操舵角情報、モータ回転数情報、車両の前進・後退情報及び道路勾配情報、回生量調節情報、ブレーキ頻度等の運転状態や操作状態にかかる情報が入力されるようになっている。なお、回生量調整スイッチ２９は回生制動の強弱をドライバの手動操作によって調整することができる手動操作部材である。
【００１５】
上述した記憶手段８には、例えば、車重Ｗ，Ｗ０、車両前面投影面積Ｓ、転がり抵抗係数μｒ、空気抵抗係数μｃ、変速機ギヤ比ｎｔ、終減速機ギヤ比ｎｆ等の車両諸元データや、後述する勾配−回生増減テーブル（又はマップ）及び回転数−回生テーブル（又はマップ）や、旋回抵抗Ｒｃにかかるテーブル（又はマップ）等が記憶されている。
【００１６】
また、判定手段９は、運転状態検出手段２０からの種々の情報に基づいて、回生制動にかかる判定を行なうが、例えば、車両が前進状態にあるか後退状態にあるかをシフト位置検出手段２７からのシフト位置情報から判定する。更に、演算手段１０は、回生制動力を制御するための演算を行なうが、この演算手段１０には、回生制動力算出手段（又は演算手段）１２が設けられている。
【００１７】
この回生制動力算出手段１２は、基準ゲイン設定手段１２Ａ，増減ゲイン設定手段１２Ｂ，道路運転状態係数設定手段１２Ｃ及び回生指令値算出手段１２Ｄが設けられている。ここで、まず回生制動力算出手段１２について説明すると、基準ゲイン設定手段１２Ａは、ブレーキ開度検出手段２１及び回転検出手段２６からの検出情報に基づいて基準ゲインを設定する手段であり、増減ゲイン設定手段１２Ｂは、車両の走行中の勾配状態に応じた増減ゲインを設定する手段であり、道路運転状態係数設定手段１２Ｃは、道路状況及び運転特性に応じて道路運転状態係数を設定する手段であり、回生指令値算出手段１２Ｄは、これらの各設定手段１２Ａ，１２Ｂ，１２Ｃで設定された基準ゲイン，増減ゲイン，道路運転状態係数に基づいて回生指令値（所要の回生制動力を与える回生制御量）を算出する手段である。
【００１８】
即ち、この回生制動力算出手段１２では、次式で示すように、エンジンブレーキ相当の回生ゲイン（弱回生ゲイン）を設定する。
エンジンブレーキ相当回生ゲイン＝（基準ゲイン＋増減ゲイン）×道路運転状態係数 ・・・・・・（１．０）
このうち、基準ゲイン設定手段１２Ａで設定される基準ゲインは、例えば、ブレーキが操作されていない弱回生を行なう場合には、図２に示すように、モータ２の回転数（回転速度）に比例するように設定される。つまり、図２に示すような特性の回転数−回生テーブル又はマップを記憶手段８に記憶させ、このテーブル又はマップに基づいてモータ２の回転数から基準ゲインを算出するようになっている。
【００１９】
また、増減ゲイン設定手段１２Ｂで設定される増減ゲインは、図３又は図４に示すように、道路の勾配度合（勾配抵抗）に応じて設定される。図３に示す設定特性は、ＡＢＳ（アンチロックブレーキシステム）を装備した全ての車両に適用でき、ＡＢＳを装備していない車両では、駆動輪が進行方向前方に位置するものに適用できる。つまり、前輪駆動車が前進している場合、及び後輪駆動車が後退している場合に適用できる。
【００２０】
一方、図４に示す設定特性は、ＡＢＳを装備していない自動車の場合で、駆動輪が進行方向後方に位置するものに適用できる。つまり、前輪駆動車が後退している場合、及び後輪駆動車が前進している場合に適用できる。そして、図３に示すものでは、上り勾配（勾配抵抗が正）では増減ゲインが減少側（即ち、減少ゲイン）となり、上り勾配の度合が強くなるとその大きさに応じて、減少ゲインの大きさが増大する。また、下り勾配（勾配抵抗が負）では増減ゲインが増加側（即ち、増加ゲイン）となり、下り勾配の度合が強くなるとその大きさに応じて、増加ゲインの大きさが増大する。
【００２１】
但し、勾配抵抗が０付近の領域範囲（即ち、平坦路及び平坦路に近い勾配状態の場合）には、不感帯が設けられており、制御の安定化が図られている。また、増減ゲインの最小限界及び最大限界が設けられており、上り勾配の度合が所定値よりも強くなると最小限界、即ち、減少ゲインの大きさが最大値（＝−１００％）となり、下り勾配の度合が所定値よりも強くなると最大限界、即ち、増加ゲインの大きさが最大値（＝１００％）となるように設定され、実現可能な制御を行なうようになっている。
【００２２】
図４に示すものでは、実線で示すように、上り勾配（勾配抵抗が正）では増減ゲインが減少側（即ち、減少ゲイン）となり、上り勾配の度合が強くなるとその大きさに応じて、減少ゲインの大きさが増大する。しかし、下り勾配（勾配抵抗が負）では増減ゲインが平坦路と同様な０％に保持されるようになっている。このように、下り勾配で増減ゲインを０％として補正を行なわないのは、以下のような理由による。
【００２３】
つまり、回生制動力は駆動輪にかかるが、図５に示すように、前輪駆動車が下り坂を後退している場合や後輪駆動車が下り坂を前進している場合には、駆動輪が勾配路の上方に位置するため、この勾配路の上方の車輪に回生制動力が加わることになる。このような勾配路の上方の車輪は車重分担が少ないので、回生制動力を増加させると、車輪がロックする虞れがある。そこで、このように回生制動力の加わる駆動輪が勾配路の上方に位置する場合には、増減ゲインを０％として増加補正を行なわないようになっている。
【００２４】
なお、ＡＢＳ付きの車両では、ＡＢＳ自体が車輪のロックを防止するので、このような増減ゲイン０の設定は必要なく、増減ゲインは、図３に示すように設定する。このような増減ゲインについても、図３及び図４に示すような特性の勾配−増減回生テーブル又はマップを記憶手段８に記憶させ、このテーブル又はマップに基づいて、勾配状態から増減ゲインを算出するようになっている。また、図３，図４中の特定の４点（折れ点等）以上に基づいて折れ線補間を利用して勾配抵抗に対する増減ゲインを設定するようにしてもよい。
【００２５】
次に、道路運転状態係数設定手段１２Ｃで設定される道路運転状態係数について説明すると、図１，図６に示すように、道路運転状態係数設定手段１２Ｃでは、運転状態検出手段２０に設けられたモータトルク検出手段２３，車速検出手段（車速センサ）２４，操舵角検出手段（操舵角センサ）２５，モータ回転数検出手段（回転検出手段）２６からの各運転状態データに基づいて設定される道路状況及び運転特性の各度合いに応じて、図７に示すような道路運転状態係数を設定する。
【００２６】
つまり、道路状況は、後述する道路状況判定手段３１で車速，モータトルク，モータ回転数，操舵角に基づいて、走行道路の種別、即ち、市街地，高速路，山間路，渋滞路のいずれであるかが判定され、運転特性は、後述する運転特性判定手段３２で運転者の運転特性が、ゆったりしているか、きびきびしているか、その中間（普通）か、が判定される。
【００２７】
このように判定された道路状況及び運転特性に対して、道路運転状態係数は、図７に示すように、運転特性がゆったりしている場合は、やや小さく設定して回生度合を弱める傾向にして、運転特性がきびきびしている場合は、係数をやや大きく設定して回生度合を強める傾向にして、運転特性が普通であれば、これらの中間とする。また、高速路では係数を小さく設定して回生度合を弱める傾向にして、渋滞路では係数を変更せずに回生度合を中間状態として、市街地では係数をやや大きく設定して回生度合をやや強める傾向にして、山間路では係数を大きく設定して回生度合を強める傾向にしている。
【００２８】
ここで、道路状況判定手段３１及び運転特性判定手段３２について詳しく説明すると、上述の道路状況判定手段（道路交通状況推定手段）３１では、図６に示すように、車速又はモータトルクやモータ回転数と、操舵角とに基づいて、走行道路の状況判定（道路交通状況推定）を行なうようになっており、この走行道路状況判定は、具体的には、図８に示すようにして行なわれる。
【００２９】
つまり、車速ＶB 及び操舵角（舵角）δから車両走行状態のパラメータとして、例えば走行時間比率，平均速度，及び平均横加速度を求める。なお、この際、車速とともにモータトルクやモータ回転数を検出したこの検出値に基づいて、又は、車速とモータトルクとモータ回転数とに基づいて、これらの各パラメータを求めてもよい。
【００３０】
このうち、平均速度及び平均横加速度については、一般的な値であり公知の手法で算出する。一方、走行時間比率とは、車両の走行時間Ｔｄと停止時間Ｔsとを加算した全体時間Ｔall （＝Ｔｄ＋Ｔｓ）に対する走行時間Ｔｄの比率〔＝Ｔｄ／（Ｔｄ＋Ｔｓ）〕であり、イグニッションオン時に、車速ＶB が所定値（例えば１０ｋｍ／ｈ）以下なら停止時間Ｔｓをカウントし、車速ＶB が所定値（例えば１０ｋｍ／ｈ）より大なら走行時間Ｔｓをカウントしていき、算出する。
【００３１】
そして、これらの走行時間比率，平均速度，及び平均横加速度に基づいて、市街地度，高速路度，山間路度，及び渋滞路度を推定する。ここでは、これらの推定にファジィ推論を利用している。例えば、市街地の場合、平均速度が低く走行時間比率は中ぐらいという特徴があり、高速路の場合、平均速度が高く走行時間比率も高く横加速度の積分値が低いという特徴があり、山間路の場合、走行時間比率が高く横加速度の積分値が高いという特徴があり、渋滞路の場合、平均速度が低く走行時間比率も低いという特徴がある。このような特徴に基づいてメンバシップ関数及びファジィルールを設定することで市街地度，高速路度，山間路度，及び渋滞路度をそれぞれ推定することができる。
【００３２】
そして、道路状況判定手段３１では、市街地度，高速路度，山間路度，及び渋滞路度の中から最も度数の高いものをその時の道路状況と判定する。
また、上述の運転特性判定手段３２では、図１，図６に示すように、道路状況判定手段３１で判定された道路状況やアクセル開度検出手段２２で検出されたアクセル開度やブレーキ頻度検出手段３０で検出されたブレーキ頻度に基づいて、ドライバの運転特性を判定する。なお、ブレーキ頻度検出手段３０では、ブレーキ開度検出手段２１又はブレーキスイッチ等に基づいたブレーキ操作回数又は（及び）ブレーキ操作時間を走行時間で除算することでブレーキ頻度を求めることができる。
【００３３】
なお、ドライバの運転特性とは、ここでは、次のように定義する。つまり、ドライバが、例えば加速や減速がおとなしく比較的定速でゆったりした走行（このような走行を、「ゆったり走行」という）を好むか、あるいは加速や減速が速やかで比較的高速できびきびした走行（このような走行を、「きびきび走行」という）を好むかなどといった、ゆったり走行度合やきびきび走行度合をドライバの運転特性とする。このような運転特性は、車両の運転状態を表す物理量に基づいて推定することができる。
【００３４】
ただし、ドライバの運転特性は車両の走行する道路交通状況に応じて変化するものなので、この運転特性判定手段３２では、上述のように道路状況判定手段３１で判定された道路状況を考慮して、ドライバの運転特性を、この道路状況と上記の車両の運転状態を表す物理量〔即ち、アクセル開度，車速，車速から算出できる前後加速度，車速と操舵角（ハンドル角）とから算出できる横加速度〕とに基づいて、図９に示すようにして判定するようにしている。
【００３５】
すなわち、まず、車両の運転状態を表す物理量（アクセル開度，車速，前後加速度，横加速度）のそれぞれについて、公知の統計手法により頻度解析を行なって、各物理量の平均値及び分散を算出する。
そして、これらの各物理量の平均値及び分散と、推定された市街地度，渋滞路度，及び山間路度の道路交通状況とに基づいて、各道路状況毎に特徴づけられる各物理量の平均値及び分散とドライバの運転特性との対応関係からドライバの運転特性を推定することができる。
【００３６】
ここでは、この運転特性の推定にニューラルネットワークが用いられている。つまり、ドライバの運転がきびきびしているほど各物理量の平均値及び分散が高くなり、ゆったりしているほど各物理量の平均値及び分散が低くなる。もちろん、これは各道路状況毎に別の尺度で評価するが、こうした各道路状況に応じた各物理量の平均値及び分散とドライバの運転特性との対応関係を連想モデルとするようにニューラルネットワークを形成している。
【００３７】
そして、各物理量の平均値及び分散，及び市街地度，渋滞路度，山間路度の道路交通状況をこのニューラルネットワークに入力して、ドライバの運転特性（ゆったり度又はきびきび度）を得るようにしている。
もちろん、この運転特性の推定は、各物理量や道路状況として常に最新のデータを入力しながら行なっていくようにしており、ドライバの運転特性が変化した場合にもこれに応じて推定することができるようになっている。したがって、運転特性推定手段で得られるゆったり度又はきびきび度は、実際に運転中のドライバの特性を適切に推定したものになる。
【００３８】
そして、この運転特性判定手段３２では、ドライバの運転特性を、ゆったり，普通，きびきびの３段階のいずれかに判定している。
このようにして、道路状況判定手段３１及び運転特性判定手段３２でそれぞれ判定が行なわれると、道路運転状態係数設定手段１２Ｃでは、この判定結果に基づいて、図７に示すようなテーブルから道路状況及び運転特性に対する道路運転状態係数を設定することができる。
【００３９】
そして、回生制動力算出手段１２の回生指令値算出手段１２Ｄでは、式（１．０）に示すように、モータ回転数及び勾配抵抗から設定された基準ゲイン，増減ゲインを加算して回生ゲインを算出し、さらに、この回生ゲインに道路状況及び運転特性に対する道路運転状態係数を乗算して、最終的な目標回生ゲイン、即ち、目標とする回生制動力（回生指令値）を得るようになっている。
【００４０】
なお、回生量調整スイッチ２９をそなえる場合にはこのスイッチで予め設定された設定ゲインを上述の式（１．０）で得られる目標回生ゲインに乗算して最終的な目標回生ゲイン〔目標とする回生制動力又は回生指令値〕を得るようになっている。
また、このようにして演算手段８の回生制動力算出手段１２で算出された回生制動力（回生量）は、回生制動力設定値の急変を抑制するための手段としての１次ローパスフィルタ１５を介して指示手段１１に送られるようになっている。つまり、１次ローパスフィルタ１５によって回生制動力（回生量）の急変が防止され違和感無く回生制御を行なうことができるようになっている。
【００４１】
ここで、勾配の検出について説明する。本実施形態の勾配検出手段２８では、車両の走行に関する力の釣合いに基づいて演算により勾配を推定するようになっている。つまり、車両の走行時には、以下のような力の釣合い式が成り立つ。
Ｆ＝Ｒａ＋Ｒ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・（１．１）
但し、Ｆ  ：タイヤで伝達されるタイヤ駆動力又はタイヤ制動力
Ｒａ：加速抵抗
Ｒ  ：走行抵抗
このうち、タイヤ駆動力又はタイヤ制動力Ｆは次式のようにモータトルク（電流指令値より演算できる）に基づいて算出することができる。
【００４２】
タイヤ駆動力  Ｆ＝Ｔｍ×ギヤ比×ギヤ効率÷タイヤ動半径
タイヤ制動力  Ｆ＝Ｔｍ′×ギヤ比×ギヤ効率÷タイヤ動半径＋Ｂｒ・・・（１．２）
但し、Ｔｍ  ：モータ力行トルク（電流指令値より演算）
Ｔｍ′：モータ回生トルク（電流指令値より演算）
Ｂｒ  ：機械ブレーキ量
また、走行抵抗Ｒは、路面傾斜角θ、車速Ｖの関数としてＲ（θ，Ｖ）で表されるが、この走行抵抗Ｒ（θ，Ｖ）は次式で表される。
【００４３】
Ｒ（θ，Ｖ）＝Ｗ（μｒ・ｃｏｓθ・ｓｉｎθ）＋μｃ・Ｓ・Ｖ2 ＋Ｒｃ                                                              ・・・・（１．３）
但し、Ｗ  ：車両総重量
Ｓ  ：車両前面投影面積
μｒ：転がり抵抗係数
μｃ：空気抵抗係数
Ｒｃ：旋回抵抗
なお、旋回抵抗Ｒｃは、実車データをベースに操舵角に対応した値をテーブル化しておくことで、このテーブルを用いて操舵角センサ２５で検出された操舵角（ハンドル角）に基づいて求めることができる。
【００４４】
また、加速抵抗Ｒａは次式のように車両加速度ａに基づき算出しうる。
Ｒａ＝（Ｗ＋ΔＷ）・ａ／ｇ
ΔＷ＝Ｗ０｛Ｅｃ＋Ｆｃ（ｎｔ・ｎｆ）2 ｝
Ｅｃ＝ｇ・Ｉｗ／（ｒ2 ・Ｗ０），Ｆｃ＝ｇ・Ｉｍ／（ｒ2 ・Ｗ０）                                                              ・・・（１．４）
但し、Ｗ０：空車重量
ａ  ：車両加速度
ｇ  ：重力加速度〔＝９．８（ｍ／ｓ2 ）〕
ｎｔ：変速機ギヤ比
ｎｆ：終減速機ギヤ比
ｒ  ：タイヤ動半径
Ｉｗ：タイヤ回転部分慣性モーメント
Ｉｍ：モータ回転部分慣性モーメント
上記のタイヤ回転部分とは、タイヤ，ブレーキドラム，アクスルシャフト等が相当し、モータ回転部分とは、モータロータ，フライホイール，クラッチ等が相当する。
【００４５】
また、車両加速度ａは、次式により求めることができる。
ａ＝Δ〔（モータ回転速度÷ギヤ比）×２π・タイヤ半径〕／Δｔ・・・（１．５）
なお、モータ回転速度の単位は〔回転／秒〕、タイヤ半径の単位は〔メートル〕、Δｔの単位は〔秒〕である。
【００４６】
また、〔ｒｐｍ〕単位、即ち、１分当たりの回転数であるモータ回転数によってモータ回転速度を表すと、以下のようにある。
モータ回転速度＝モータ回転数÷６０
ここで、式（１．１）に、式（１．３）を代入して整理すると、
Ｗ・ｓｉｎθ≒Ｆ−Ｒａ−Ｗ・μｒ−μｃ・Ｓ・Ｖ2 −Ｒｃ・・・・・・（１．６）
このような関係式から、勾配抵抗Ｗ・ｓｉｎθ又は勾配度合θは、モータ２への電流指令値から求まるモータトルクＴｍ，Ｔｍ′と、モータ回転数センサ２６の検出値等から求まる車両加速度ａと、操舵角センサ２５により検出された操舵角に基づいて求めることができる旋回抵抗Ｒｃとから、算出することができるのである。
【００４７】
このように本実施形態の電気式車両の回生制動制御装置は、例えば、ＡＢＳを装備していない前輪駆動車を例に上げると、図１０のフローチャートに示すように回生制御における回生制動力又は回生量の決定が所定の周期で行なわれる。
つまり、ステップＳ２１０で、アクセルペダルがオフか否かを判定して、アクセルペダルがオンならば回生制動は行なわないが、アクセルペダルがオフなら、ステップＳ２２０で、ブレーキペダルがオフか否かを判断して、ブレーキペダルがオンならこのブレーキペダル操作量（ブレーキ開度）に応じて回生指令値を設定する（ステップＳ２１２０）。また、ブレーキペダルがオフなら、ステップＳ２３０以降へ進んで、エンジンブレーキ相当の弱回生制動の制御を行なう。
【００４８】
つまり、まず、ステップＳ２３０でモータ回転数を検出して、ステップＳ２４０に進み、基準ゲイン設定手段１２Ａでこのモータ回転数に基づいて基準ゲインを設定する（図２参照）。そして、ステップＳ２５０で勾配検出手段２８で前述のようにして勾配を検出して、ステップＳ２６０に進み、増減ゲイン設定手段１２Ｂでこの勾配に基づいて増減ゲインを設定する（図３，図４参照）。
【００４９】
さらに、道路状況判定手段３１で道路状況を判定し（ステップＳ２７０）、運転特性判定手段３２で運転特性を判定して（ステップＳ２８０）、ステップＳ２９０に進み、道路運転状態係数設定手段１２Ｃでこれらの判定結果に基づいて道路運転状態係数を設定する（図７参照）。
そして、ステップＳ２１００で、回生指令値算出手段１２Ｄにより、前述の式（１．０）に示すように、モータ回転数及び勾配抵抗から設定された基準ゲイン，増減ゲインを加算して回生ゲインを算出し、さらに、この回生ゲインに道路状況及び運転特性に対する道路運転状態係数を乗算して、最終的な目標回生ゲインを得て、目標とする回生制動力（回生指令値）を設定する。
【００５０】
この後、ステップＳ２１１０で回生指令を行ない、実際の回生制御を実行する。
なお、回生量調整スイッチ２９をそなえる場合にはこのスイッチで予め設定された設定ゲインを上述の式（１．０）で得られる目標回生ゲインに乗算して最終的な目標回生ゲインを得る。
【００５１】
そして、このようにしてステップＳ２１００又はＳ２１２０で設定された回生指令値に応じて、回生指令を行なう。
この結果、図１１に示すように、回生制動力は、道路勾配に関する要求度に加えて、道路状況やドライバの好みや運転特性に対する要求度に応じたものになる。
【００５２】
例えば、市街地では速度が低く加速度変化が大きいが、きびきび運転を行なうドライバに関しては回生制動力が強められるので大きな加速度変化に対応することができる。
また、高速路では速度が高く加速度変化は小さいが、ゆったり運転を行なうドライバに関しては回生制動力が弱められる割合が大きく、ふつう運転を行なうドライバに関しては回生制動力が弱められる割合が小さいので、小さな加速度変化に適合した円滑な回生制動が行なわれる。
【００５３】
また、山間路では速度がやや高く加速度変化は極めて大きいが、きびきび運転を行なうドライバに関しては回生制動力が強められる割合が大きく、ふつう運転を行なうドライバに関しては回生制動力が強められる割合が小さいので、ドライバの特性に応じて大きな加速度変化に対応することができる。
また、渋滞路では、平均速度が低く走行時間比率も低いため、標準的な回生制動力で円滑な回生制動が行なわれる。
【００５４】
もちろん、このような道路状況や運転特性に応じた回生制動力の制御は、勾配状態に加味されるように行なわれるので、勾配状態に応じて道路状況や運転特性の反映させた適切な回生制動力による回生制動が実現する。
なお、図４に示すような特性に基づいて増減ゲインの計算を行なうので、上り勾配の度合が強くなるとその大きさに応じて、減少ゲインの大きさが増大する。上り勾配では、勾配が大きいほど重力によって車両が減速しやすいのでそれだけ回生制動力の必要性は低くなるが、このように上り勾配が大きいほど回生ゲインの減少を大きくすれば、過度な回生制動力の発生が回避されて、円滑で違和感無く上り坂を走行できるようになる。
【００５５】
また、下り勾配の場合には、増減ゲインが０に設定されて回生制動力が平坦路と同様な状態に保持されるが、これにより、駆動輪（回生制動輪）が勾配路の上方で車重分担の少なく制動力増大によりロックを招くおそれのある場合にも、回生制動力の増大が回避されて、車輪ロックを招かないようになり、車両の走行安定性を保持しうる利点がある。
【００５６】
また、平坦路の近傍の緩やかな勾配領域では、増減ゲインが０に設定されるので、安定して違和感のない回生制動力を得ることができる利点もある。
そして、図３の特性に基づいて増減ゲインの計算を行なうと、前述同様に、上り勾配の度合が強くなるとその大きさに応じて、減少ゲインの大きさが増大する。上り勾配では、勾配が大きいほど重力によって車両が減速しやすいのでそれだけ回生制動力の必要性は低くなるが、このように上り勾配が大きいほど回生ゲインの減少を大きくすれば、過度な回生制動力の発生が回避されて、円滑で違和感無く上り坂を走行できるようになる。
【００５７】
また、下り勾配の度合が強くなるとその大きさに応じて、増加ゲインの大きさが増大する。下り勾配では、勾配が大きいほど重力によって車両が加速しやすいのでそれだけ回生制動力の必要性が高くなるが、このように下り勾配が大きいほど回生ゲインの増加を大きくすれば、要求に応じて回生制動力が増化されることになり、円滑で違和感無く下り坂を走行できるようになる。
【００５８】
もちろん、平坦路の近傍の緩やかな勾配領域では、増減ゲインが０に設定されるので、安定して違和感のない回生制動力を得ることができる利点もある。
また、このような回生ゲインを制御することにより、アクセルやブレーキの操作頻度を低減することができるとともに、回生効率が向上し、電気自動車の１回における走行距離を増加させることができる。
【００５９】
なお、この回生制動力算出手段１２からの出力を、１次ローパスフィルタ１５で処理することで、回生制動力（回生量）の急変が防止され違和感無く回生制御を行なえるようになるのである。
【００６０】
【発明の効果】
以上詳述したように、本発明の電気式車両の回生制動制御装置によれば、勾配状態に応じた回生制動力を自動的に発生しうるようになり、特別な操作を行なわなくても適切な回生制動力を得ることができるようになる。
また、運転者の運転特性及び道路状況に応じても適切な回生制動力が得られるようになり、電気自動車のドライバビリティを向上させることができるという利点がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明の実施形態としての電気式車両の回生制動制御装置における要部機能に着目した機能ブロック図である。
【図２】  本発明の実施形態としての電気式車両の回生制動制御装置による基本回生制動力の設定のための基準ゲインの特性を示す図である。
【図３】  本発明の実施形態としての電気式車両の回生制動制御装置による基本回生制動力の補正のための増減ゲインの特性を示す図である。
【図４】  本発明の実施形態としての電気式車両の回生制動制御装置による基本回生制動力の補正のための増減ゲインの特性を示す図である。
【図５】  本発明の実施形態としての電気式車両の回生制動制御装置による基本回生制動力の補正のための増減ゲインの特性の説明を示す図である。
【図６】本発明の実施形態としての電気式車両の回生制動制御装置による勾配補正及び道路運転状態対応補正のための要部構成を示すブロック図である。
【図７】  本発明の実施形態としての電気式車両の回生制動制御装置による道路運転状態対応補正のための道路運転状態ゲインの内容を示す図である。
【図８】  本発明の実施形態としての電気式車両の回生制動制御装置による運転運転状態対応補正のための道路状況判定手段を示すブロック図である。
【図９】  本発明の実施形態としての電気式車両の回生制動制御装置による運転運転状態対応補正のための運転特性判定手段を示すブロック図である。
【図１０】  本発明の実施形態としての電気式車両の回生制動制御装置による回生制御の動作を示すフローチャートである。
【図１１】  本発明の実施形態としての電気式車両の回生制動制御装置の動作を説明する図である。
【符号の説明】
１  バッテリ（電気エネルギ供給源）
２  電動機（走行用モータ）
３  変速機
４  駆動輪
５  電力変換回路
６  モータコントローラ
７  回生制御部（制御手段）
８  記憶手段
９  判定手段
１０  演算手段
１１  指示手段
１２  回生制動力算出手段
１２Ａ  基準ゲイン設定手段
１２Ｂ  増減ゲイン設定手段
１２Ｃ  道路運転状態係数設定手段
１２Ｄ  回生指令値算出手段
１５  １次ローパスフィルタ
２０  運転状態検出手段
２１  ブレーキ開度検出手段
２２  アクセル開度検出手段
２３  モータトルク検出手段
２４  車速検出手段（車速センサ）
２５  操舵角検出手段（操舵角センサ）
２６  モータ回転数検出手段（回転数検出手段）
２７  シフト位置検出手段（前進・後進検出手段）
２８  勾配検出手段
２９  回生量調整スイッチ
３０  ブレーキ頻度検出手段
３１  道路状況判定手段
３２  運転特性判定手段
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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