(57)【要約】【課題】道路リンク毎の回生率を精度良く推定する。【解決手段】回生率推定装置は、電気自動車２のバッテリ７の回生率に影響を与えるパラメータを用いて道路リンク毎におけるバッテリ７の回生率を推定する。走行する電気自動車２から収集されかつ道路リンク毎に区分された車両情報（プローブ情報）を、バッテリ７の電力を消費している状態に対応する第一情報と、バッテリ７に充電している状態に対応する第二情報とに判別する。そして、第一情報及び第二情報の双方それぞれから得られる前記パラメータ及び単位時間当たりの消費電力量を用いて、前記パラメータ毎の回生率を道路リンク毎に算出する。【選択図】      図１
2014228736.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
電気自動車のバッテリの回生率に影響を与えるパラメータを用いて道路区間毎におけるバッテリの回生率を推定する回生率推定装置であって、
走行する電気自動車から収集されかつ道路区間毎に区分された車両情報を、バッテリの電力を消費している状態に対応する第一情報と、バッテリに充電している状態に対応する第二情報と、に判別する処理部と、
前記第一情報及び前記第二情報の双方それぞれから得られる前記パラメータ及び単位時間当たりの消費電力量を用いて、前記パラメータ毎の回生率を道路区間毎に算出する算出部と、を備えている回生率推定装置。
【請求項２】
前記パラメータは、電気自動車の速度と、電気自動車の車両重量とを含み、
前記算出部が用いる前記第一情報から得られる前記速度と前記第二情報から得られる前記速度とは、同じ速度帯に含まれ、前記算出部が用いる前記第一情報から得られる前記車両重量と前記第二情報から得られる前記車両重量とは、同じ車両重量帯に含まれる請求項１に記載の回生率推定装置。
【請求項３】
前記処理部は、電気自動車から収集された車両情報から当該電気自動車の速度変化を示す情報を取得可能であり、当該速度変化が加速となる場合の車両情報を、第一情報として判別し、当該速度変化が減速となる場合の車両情報を、第二情報として判別する請求項１又は２に記載の回生率推定装置。
【請求項４】
電気自動車のための経路を探索する経路探索システムであって、
前記電気自動車のバッテリの回生率に影響を与えるパラメータを用いて道路区間毎におけるバッテリの回生率を推定する回生率推定部と、
推定された前記回生率を用いて前記バッテリの電力残量を求めつつ、その電力残量に基づいて経路の探索を行う経路探索部と、
を備え、
前記回生率推定部は、
走行する電気自動車から収集されかつ道路区間毎に区分された車両情報を、バッテリの電力を消費している状態に対応する第一情報と、バッテリに充電している状態に対応する第二情報と、に判別する処理部と、
前記第一情報及び前記第二情報の双方それぞれから得られる前記パラメータ及び単位時間当たりの消費電力量を用いて、前記パラメータ毎の回生率を道路区間毎に算出する算出部と、を備えている経路探索システム。
【請求項５】
電気自動車のバッテリの回生率に影響を与えるパラメータを用いて道路区間毎におけるバッテリの回生率を推定する回生率推定装置として、コンピュータを機能させるコンピュータプログラムであって、
前記回生率推定装置は、
走行する電気自動車から収集されかつ道路区間毎に区分された車両情報を、バッテリの電力を消費している状態に対応する第一情報と、バッテリに充電している状態に対応する第二情報と、に判別し、
前記第一情報及び前記第二情報の双方それぞれから得られる前記パラメータ及び単位時間当たりの消費電力量を用いて、前記パラメータ毎の回生率を道路区間毎に算出する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、電気自動車のバッテリにおける電力の回生率を推定する回生率推定装置、この回生率推定装置を備えている経路探索システム、及びコンピュータを前記回生率推定装置として機能させるコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、自然環境に対する意識の高まりにより、走行時に窒素酸化物や二酸化炭素等のガスを排出しない電気自動車（ＥＶ）が注目されている。しかし、電気自動車の航続距離がガソリンを燃料として走行する自動車（ガソリン車）と比較して短いこと、及び、電気自動車のバッテリに充電を行う充電ステーション（充電設備）が充分に普及していないことが、現在、電気自動車における大きな課題となっている。
【０００３】
また、このような電気自動車が、例えば現在地から目的地へ向かって走行するために、その目的地までの推奨経路をコンピュータに探索させることが行われている。このような経路の探索技術（ナビゲーション装置）として特許文献１に記載の装置があり、この装置は、バッテリの電力残量（充電率）に基づいて経路探索を行うことが可能である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１１−７５３８２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
電気自動車の場合、制動エネルギーの回生が可能であり、制動時にバッテリの充電を行うことができる。そこで、特許文献１のように、電気自動車のためにコンピュータがバッテリの電力残量（充電率）に基づいて経路の探索を行う場合、制動エネルギーの回生によりバッテリに充電することのできる電力を併せて考慮することができれば、経路の探索の精度をより向上させることが可能となる。
【０００６】
そこで、例えば各地の道路を多数の道路区間（道路リンク）に区分し、各道路区間の勾配に基づいて、その道路区分の回生率を一意に設定し、この設定した回生率を経路の探索処理の際に用いることが考えられる。しかし、回生率は、車種等によって異なることから、一意に設定した回生率を用いてコンピュータが経路の探索を行っても、その探索の精度はさほど向上しないことが考えられる。
【０００７】
そこで、本発明は、例えば、電気自動車のために経路の探索を行うために、有効となる道路区間毎の回生率を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は、電気自動車のバッテリの回生率に影響を与えるパラメータを用いて道路区間毎におけるバッテリの回生率を推定する回生率推定装置であって、走行する電気自動車から収集されかつ道路区間毎に区分された車両情報を、バッテリの電力を消費している状態に対応する第一情報と、バッテリに充電している状態に対応する第二情報と、に判別する処理部と、前記第一情報及び前記第二情報の双方それぞれから得られる前記パラメータ及び単位時間当たりの消費電力量を用いて、前記パラメータ毎の回生率を道路区間毎に算出する算出部とを備えている。
【０００９】
また、本発明は、電気自動車のための経路を探索する経路探索システムであって、前記電気自動車のバッテリの回生率に影響を与えるパラメータを用いて道路区間毎におけるバッテリの回生率を推定する回生率推定部と、推定された前記回生率を用いて前記バッテリの電力残量を求めつつ、その電力残量に基づいて経路の探索を行う経路探索部とを備え、
前記回生率推定部は、走行する電気自動車から収集されかつ道路区間毎に区分された車両情報を、バッテリの電力を消費している状態に対応する第一情報と、バッテリに充電している状態に対応する第二情報とに判別する処理部と、前記第一情報及び前記第二情報の双方それぞれから得られる前記パラメータ及び単位時間当たりの消費電力量を用いて、前記パラメータ毎の回生率を道路区間毎に算出する算出部とを備えている。
【００１０】
また、本発明は、電気自動車のバッテリの回生率に影響を与えるパラメータを用いて道路区間毎におけるバッテリの回生率を推定する回生率推定装置として、コンピュータを機能させるコンピュータプログラムであって、
前記回生率推定装置は、走行する電気自動車から収集されかつ道路区間毎に区分された車両情報を、バッテリの電力を消費している状態に対応する第一情報と、バッテリに充電している状態に対応する第二情報とに判別し、前記第一情報及び前記第二情報の双方それぞれから得られる前記パラメータ及び単位時間当たりの消費電力量を用いて、前記パラメータ毎の回生率を道路区間毎に算出する。
【発明の効果】
【００１１】
本発明の回生率推定装置及びコンピュータプログラムによれば、例えば、電気自動車のために経路の探索を行うために、有効となる道路区間毎の回生率を得ることができる。
本発明の経路探索システムによれば、有効となる道路区間毎の回生率を得ることができるので、その回生率を用いてバッテリの電力残量を求めつつ、その電力残量に基づいて電気自動車のための経路の探索処理が行われることで、精度の良い探索結果を得ることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】経路探索システムの一例を示すブロック図である。
【図２】プローブ情報の一例を示す説明図である。
【図３】処理部が行う処理の説明図である。
【図４】情報群の例を示す説明図である。
【図５】電気自動車に作用する力を説明する図である。
【図６】同じ速度帯で走行する電気自動車における、加速時消費電力と、減速時消費電力との関係を示している説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
〔本発明の実施形態の説明〕
最初に本発明の実施形態の内容を列記して説明する。
（１）本発明は、電気自動車のバッテリの回生率に影響を与えるパラメータを用いて道路区間毎におけるバッテリの回生率を推定する回生率推定装置であって、走行する電気自動車から収集されかつ道路区間毎に区分された車両情報を、バッテリの電力を消費している状態に対応する第一情報と、バッテリに充電している状態に対応する第二情報と、に判別する処理部と、前記第一情報及び前記第二情報の双方それぞれから得られる前記パラメータ及び単位時間当たりの消費電力量を用いて、前記パラメータ毎の回生率を道路区間毎に算出する算出部とを備えている。
【００１４】
本発明によれば、電気自動車のバッテリの回生率に影響を与えるパラメータ毎の回生率を道路区間毎に算出することができ、例えば、電気自動車のために経路の探索を行うために、有効となる道路区間毎の回生率を得ることができる。なお、前記単位時間あたりのバッテリの消費電力量については、電力を消費している状態をプラスの値のデータとすると、充電している状態ではマイナスの値のデータとなる。
【００１５】
（２）また、前記パラメータは、電気自動車の速度と、電気自動車の車両重量とを含み、前記算出部が用いる前記第一情報から得られる前記速度と前記第二情報から得られる前記速度とは、同じ速度帯に含まれ、前記算出部が用いる前記第一情報から得られる前記車両重量と前記第二情報から得られる前記車両重量とは、同じ車両重量帯に含まれるのが好ましい。この場合、バッテリの回生率に影響を与えるパラメータとして、電気自動車の速度と車両重量とを用いて回生率を求めることができる。
【００１６】
（３）また、前記処理部は、電気自動車から収集された車両情報から当該電気自動車の速度変化を示す情報を取得可能であり、当該速度変化が加速となる場合の車両情報を、第一情報として判別し、当該速度変化が減速となる場合の車両情報を、第二情報として判別するのが好ましい。
これにより、処理部は、電気自動車から収集された車両情報を、第一情報と第二情報に容易に判別することができる。
【００１７】
（４）また、本発明は、電気自動車のための経路を探索する経路探索システムであって、前記電気自動車のバッテリの回生率に影響を与えるパラメータを用いて道路区間毎におけるバッテリの回生率を推定する回生率推定部と、推定された前記回生率を用いて前記バッテリの電力残量を求めつつ、その電力残量に基づいて経路の探索を行う経路探索部とを備え、前記回生率推定部は、走行する電気自動車から収集されかつ道路区間毎に区分された車両情報を、バッテリの電力を消費している状態に対応する第一情報と、バッテリに充電している状態に対応する第二情報と、に判別する処理部と、前記第一情報及び前記第二情報の双方それぞれから得られる前記パラメータ及び単位時間当たりの消費電力量を用いて、前記パラメータ毎の回生率を道路区間毎に算出する算出部とを備えている。
【００１８】
本発明によれば、回生率推定部は、有効となる道路区間毎の回生率を得ることができるので、その回生率を用いてバッテリの電力残量を求めつつ、その電力残量に基づいて電気自動車のための経路の探索処理が行われることで、精度の良い探索結果を得ることが可能となる。
【００１９】
（５）また、本発明は、電気自動車のバッテリの回生率に影響を与えるパラメータを用いて道路区間毎におけるバッテリの回生率を推定する回生率推定装置として、コンピュータを機能させるコンピュータプログラムであって、前記回生率推定装置は、走行する電気自動車から収集されかつ道路区間毎に区分された車両情報を、バッテリの電力を消費している状態に対応する第一情報と、バッテリに充電している状態に対応する第二情報と、に判別し、前記第一情報及び前記第二情報の双方それぞれから得られる前記パラメータ及び単位時間当たりの消費電力量を用いて、前記パラメータ毎の回生率を道路区間毎に算出する。
本発明によれば、前記（１）の回生率推定装置と同様の作用効果を奏することができる。
【００２０】
〔本発明の実施形態の詳細〕
本発明の実施形態の具体例を、以下に図面を参照しつつ説明する。
〔１．  経路探索システムについて〕
図１は、経路探索システムの一部を示すブロック図である。このシステムには、電気自動車２、電気自動車２に搭載されている車載装置３、車載装置３と無線通信する路側通信装置４、及び路側通信装置４と通信可能なサーバ装置５が含まれる。
【００２１】
サーバ装置５は、複数の車載装置３（電気自動車２）から送信された各種情報を、道路の各所に設置された路側通信装置４を通じて収集する。また、サーバ装置５は、目的地までの推奨経路や到達可能となる位置までの経路探索の処理を行い、探索した経路の情報を生成し、その情報を、路側通信装置４を通じて車載装置３へ送信する。
【００２２】
本実施形態の車載装置３は、電気自動車２に固定された装置であるが、それ以外に、例えばドライバ（搭乗者）が携帯しているスマートフォン等の携帯端末であってもよい。車載装置３が携帯端末の場合、路側通信装置４は、この携帯端末と無線通信を行う基地局装置となる。
【００２３】
路側通信装置４は、各地域の道路等に多数設置されている。各路側通信装置４は、通信機能を備えており、各地域の道路を走行する電気自動車２に搭載の車載装置３と無線通信可能であり、また、有線（又は無線）によりサーバ装置５と通信可能である。
【００２４】
電気自動車２は、充電可能なバッテリ７と、このバッテリ７の電力によって駆動するモータ１０と、車輪１２の回転を制動するブレーキ装置１１とを備えており、モータ１０の出力軸の回転力が、ドライブシャフト等の動力伝達部を介して、車輪１２に伝達される。つまり、電気自動車２は、搭載するモータ１０の駆動力によって各地域の道路を走行可能である。
また、ブレーキ装置１１は、モータ１０を発電機として作動させることで運動エネルギー（走行エネルギー）を電気エネルギーに変換して、電気エネルギーをバッテリ７に回収する回生ブレーキからなる。このために、電気自動車２に搭載の電子制御ユニット（ＥＣＵ）６は、ブレーキ装置１１による回生制御を行う。
【００２５】
また、電気自動車２には、モータ１０以外の電気機器である補機が搭載されている。補機には、例えば、空調設備、ヘッドライト、ワイパー、デフォッガー等が含まれる。これら各補機は、モータ１０と同じバッテリ７から電力の供給を受け稼働する電気機器である。本実施形態では、電気自動車２に、３つの補機４１，４２，４３が搭載されている。これら補機４１，４２，４３それぞれには、識別番号として補機ＩＤが付されている。これら補機４１，４２，４３の補機ＩＤをそれぞれ、ＩＤ１，ＩＤ２，ＩＤ３とする。
【００２６】
車載装置３は、コンピュータからなり、この車載装置３を搭載している電気自動車２の車両情報としてプローブ情報を生成し、プローブ情報を、路側通信装置４を通じてサーバ装置５へ無線送信する。また、車載装置３は、サーバ装置５が生成し送信した情報を、路側通信装置４を通じて受信する。車載装置３は、ドライバ（搭乗者）の操作により各種の情報を入力可能でかつドライバに対して情報を出力可能である入出力部３ａと、現在位置の情報を取得可能な測位部３ｂとを有している。
【００２７】
入出力部３ａは、例えばドライバが操作するタッチパネル及びその制御部からなり、タッチパネルを通じて文字入力や選択操作を行う等により例えば目的地を制御部へ入力可能である。目的地が入力されると、その目的地を示す目的地情報が制御部によって生成され、目的地情報は、電気自動車２の識別情報（車両ＩＤ）と共に送信情報に含められてサーバ装置５へ送信される。また、タッチパネルは、ドライバに対して情報を表示するモニタとしても機能する。
【００２８】
本実施形態では、電気自動車２のための経路探索を行う機能を、サーバ装置５が備えており、前記目的地情報を含む前記送信情報は、サーバ装置５に対する経路の探索要求信号となる。
測位部３ｂは、例えばＧＰＳ機能を有した測位装置からなり、現在位置の情報を取得する。取得した現在位置の情報は前記送信情報や前記プローブ情報に含められ、サーバ装置５へ送信される。
【００２９】
プローブ情報（フローティングカー情報ともいう）について説明する。
車載装置３は、プローブ情報を周期的に（１秒毎や数秒毎に）生成して送信する。プローブ情報には、図２に示すように、車種コード、車両ＩＤ、年月日及び時刻、リンクＩＤ、速度［ｍ／秒］、乗車人数［人］、総消費電力量［ｋＷｈ］、バッテリ７の充電率［％］及び残量［ｋＷｈ］、補機情報［オン又はオフ］等の各種情報が含められる。なお、図２に示す表は、周期的に生成されたプローブ情報を複数まとめて記載したものであり、各列の情報が、一つのプローブ情報に相当する。
【００３０】
車種コードは、電気自動車２の種類（車種）を識別するための識別情報であり、車体が異なっていても車種が同じであれば、同じ車種コードとなる。
車両ＩＤは、車体毎に付与された識別情報である。
年月日及び時刻の情報は、周期的に生成される各プローブ情報が生成された年月日及び時刻を示す情報である。
【００３１】
各道路は複数の道路区間に設定（区画）されており、本実施形態では、この道路区間を道路リンクとしている。そして、リンクＩＤは、プローブ情報の生成時点で走行していた道路リンクの識別情報であり、測位部３ｂが測位して得た位置情報に基づいて設定される。なお、リンクＩＤの代わりに、測位部３ｂが測位して得た位置情報であってもよく、この場合、この位置情報を含むプローブ情報を取得したサーバ装置５が、例えば道路地図情報とマップマッチングを行って、その位置情報（プローブ情報）に対応するリンクＩＤを生成してもよい。
【００３２】
速度は、プローブ情報の生成周期間における平均速度であり、測位部３ｂが測位して得た位置情報とその測位時の時刻の情報とに基づいて算出される。
乗車人数は、電気自動車２の乗車人数であり、例えば、シートベルトの装着状態の情報を電子制御ユニット（ＥＣＵ）６が監視し、この情報を、電子制御ユニット６を通じて車載装置３は取得し、プローブ情報に含ませることができる。
【００３３】
総消費電力量は、単位時間あたりのバッテリ７の総消費電力量［ｋＷｈ］である。本実施形態の場合、単位時間はプローブ情報の生成周期（又は送信周期）であることから、前記総消費電力量は、プローブ情報の生成周期（又は送信周期）毎のバッテリ７の総消費電力量［ｋＷｈ］である。なお、この総消費電力量の値は、生成周期間で走行用モータ１０及び全ての補機４１，４２，４３が消費したバッテリ７の電力量である。この値は、バッテリ７に付属のバッテリ管理装置（計測器）によって計測される。
バッテリ７の充電率［％］及びバッテリ７の残量（残りの充電量）［ｋＷｈ］は、バッテリ７に付属のバッテリ管理装置が計測して得た値であり、プローブ情報の生成時点における値である。
【００３４】
補機情報は、プローブ情報の生成時点における補機４１，４２，４３それぞれの稼働（オン）又は非稼働（オフ）の稼働状態を示す情報であり、この情報を、電子制御ユニット６を通じて車載装置３は取得し、プローブ情報に含ませることができる。なお、本実施形態では、補機４１，４２，４３は全て非稼働の状態としており、総消費電力量は、モータ１０による消費電力量となる。
【００３５】
〔２．  サーバ装置５（経路探索システム）〕
〔２．１  全体構成〕
図１において、サーバ装置５は、コンピュータからなり、ハードディスク等からなる記憶装置１５と、路側通信装置４と通信を行うための通信インタフェースからなる通信装置１６と、演算等の処理を行う機能を有する演算処理装置１７とを備えている。通信装置１６は、車載装置３から送信されたプローブ情報を受信し、プローブ情報に含まれている各種の情報を演算処理装置１７へ与える。記憶装置１５には、後に説明する経路探索のために用いられるデータベース５０，５１が設けられている。なお、記憶装置１５は、コンピュータ（サーバ装置５）の内部バスまたは外部インタフェースを介して演算処理装置１７が情報を読み取り可能（演算処理装置１７が情報を取得可能）なものであればよく、コンピュータに内蔵されている必要はない。
【００３６】
演算処理装置１７は、様々な機能を奏する機能部を有しており、これら機能部として、経路探索部２０、及び回生率推定部２１を有している。具体的に説明すると、演算処理装置１７は、ＣＰＵ及び内部メモリ等を有するコンピュータからなり、この演算処理装置１７を経路探索部２０、及び回生率推定部２１として機能させるためのコンピュータプログラムを、記憶装置１５又は前記内部メモリが記憶している。そして、演算処理装置１７が有している各機能部（経路探索部２０、及び回生率推定部２１）は、前記コンピュータプログラムが実行されることで動作する。また、このコンピュータプログラムは、磁気ディスク、光学ディスク又は半導体メモリ等からなる記憶媒体に記憶させることができる。
【００３７】
演算処理装置１７が有する各機能部について説明する。
〔２．２  経路探索部２０について〕
経路探索部２０は、車載装置３から送信された前記探索要求信号に基づいて、その車載装置３を搭載している電気自動車２のための経路（推奨経路や到達可能な経路範囲等）を探索する。
電気自動車２（車載装置３）それぞれは、現時点におけるバッテリ７の情報を、経路の探索要求信号に含めて、サーバ装置５へ送信する。本実施形態における前記バッテリ７の情報は、探索要求信号を送信する時点での、バッテリ７の充電率［％］及び残量［ｋＷｈ］である。このバッテリ７の情報をサーバ装置５の通信装置１６が受信すると、経路探索部２０は、このバッテリ７の情報、及び記憶装置１５が有しているデータベース５０，５１中の様々な情報を用いて、この電気自動車２のために、バッテリ７の残量［ｋＷｈ］（又は前記充電率［％］）によって到達可能となる経路を探索する処理を行う。
【００３８】
経路探索部２０は、第１の地点（例えば出発地又は現在地）から第２の地点（例えば目的地）まで電気自動車２が走行すべき経路を、道路リンクのリンクコストを用いて所定の探索アルゴリズムに従って探索する機能を有している。探索アルゴリズムは、様々なアルゴリズムを採用可能であるが、本実施形態はダイクストラ法である。経路探索部２０は、道路リンクのリンクコストの総和が小さくなる（最小となる）経路を探すシミュレーションを行う。リンクコストを旅行時間とすることにより、第１の地点から第２の地点まで、できるだけ旅行時間が短くなる経路が探索される。なお、各道路リンクのリンクコストは、記憶装置１５が有するリンク情報用のデータベース５１に蓄積されており、経路探索部２０は、このデータベース５１を参照して、経路探索を行う。
【００３９】
また、道路の特性は、道路リンク毎に異なることから、電気自動車２が消費するバッテリ７の電力量は、道路リンクに応じて異なる。例えば、同じ直線道路であっても、路面の勾配（道路の特性）は道路リンク毎で異なることがあるため、電気自動車２が消費するバッテリ７の電力量は、道路リンクに応じて異なると考えられる。このため、経路探索部２０は、道路リンクを、経路探索処理のための一単位として用い経路探索を行う。
つまり、経路探索部２０は、経路探索を行う際、道路リンクの起点（ノード）におけるバッテリ７の電力残量（残り電力量）から、その道路リンクを走行することにより消費される電力量を差し引いた、残り電力量を算出する。そして、算出した残り電力量が所定の値（例えば充電率に換算して２０％）以上であることを条件として、次の道路リンクを探索し続け、第２の地点までの経路探索を行う。算出した残り電力量が所定の値未満になると、航続不可能と判定される。
【００４０】
また、電気自動車２では、例えば制動時（減速時）に回生制御が行われることにより、バッテリ７に対して電力の回生（充電）が可能である。そこで、電気自動車２のために経路探索部２０が行う経路探索処理では、道路リンク毎に電力の回生があるか否かを判定し、電力の回生がある場合、回生のある道路リンクの一つ手前の道路リンクを走行した際の残り電力残量に、回生による電力量を加える処理が行われる。例えば、下り坂の道路リンクの場合、電気自動車２は、制動状態（ブレーキ状態）で走行し、ＥＣＵ６は、制動に基づく回生制御を行いバッテリ７へ充電を行うことから、経路探索部２０は、その道路リンクの起点（ノード）におけるバッテリ７の電力残量（残り電力量）から、その道路リンクを走行することにより消費される電力量を差し引くと共に、その道路リンクについて設定されている回生率（回収率）を用いて回生により充電される電力量を算出し、回生により充電される電力量を追加して、その道路リンクの終点における残り電力量を算出する。そして、算出した残り電力量が所定の値（例えば充電率に換算して２０％）以上であることを条件として、次の道路リンクを探索し続け、第２の地点までの経路探索を行う。算出した残り電力量が所定の値未満になると、航続不可能と判定される。
【００４１】
そして、経路探索部２０は、経路探索の処理により推奨する経路を決定すると、その経路の情報を、通信装置１６（図１参照）から路側通信装置４を通じて、車載装置３へ送信する。車載装置３は、この経路の情報を、入出力部３ａ（タッチパネル）に出力し、ドライバに推奨経路の情報を表示する。
【００４２】
このように、経路探索部２０は、道路リンク毎に回生率を用いてバッテリ７の電力残量を求めつつ、その電力残量に基づいて電気自動車２のための経路の探索を行う。
そして、電力残量（残り電力量）を算出するために用いられる、回生により充電される電力量は、記憶装置１５が有する回生率情報用のデータベース５０に蓄積されている回生率の情報に基づいて、道路リンク毎に、経路探索部２０により算出される。
つまり、経路探索部２０は、道路リンク毎に回生により充電される電力量を算出する必要があり、この算出のために、道路リンク毎のバッテリ７への回生率の情報が必要であり、この回生率の情報が、回生率情報用のデータベース５０に記憶されている。このデータベース５０に蓄積されている回生率の情報は、回生率推定部２１によって生成される。
【００４３】
〔２．３  回生率推定部２１について〕
前記のとおり、電気自動車２が送信するプローブ情報には、各種情報が含まれている（図２参照）。通信装置１６を通じて演算処理装置１７（回生率推定部２１）が前記プローブ情報を取得すると、回生率推定部２１の機能部の一部である処理部２２は、そのプローブ情報に含まれている前記各種情報を取得する。
プローブ情報には、リンクＩＤが含まれていることから、処理部２２は、図３に示すように、プローブ情報を、リンクＩＤ（道路リンク）毎に区分して収集し、複数のプローブ情報を含む情報群Ｄ１を、リンクＩＤ（道路リンク）毎に区分して生成する。この情報群Ｄ１は、全ての道路リンク（図３の場合、ＩＤ１〜１００）について生成され、記憶装置１５に記憶させる。なお、前記のとおり、プローブ情報に、リンクＩＤの代わりに位置情報が含まれている場合、その位置情報のリンクＩＤへの対応付けは、プローブ情報を収集する際に、処理部２２によって行われる。
【００４４】
さらに、各プローブ情報には、速度の情報が含まれていることから、処理部２２は、リンクＩＤ毎に区分した情報群Ｄ１を、更に、速度帯毎に区分してプローブ情報を収集し、複数のプローブ情報を含む情報群Ｄ２を速度帯毎に区分して生成する。この情報群Ｄ２の例を図４に示す。図４に示す情報群Ｄ２は、リンクＩＤが「１」である道路リンクに関する情報群であって、秒速１０ｍ以上で秒速１５ｍ未満の速度帯の情報群である。なお、本実施形態では、一つの速度帯を、秒速５ｍ幅に設定しているが、この速度帯の幅は変更自在である。
そして、このような情報群Ｄ２は、全ての速度帯について生成され、記憶装置１５に記憶される。なお、図４の横方向に並ぶ一つの情報列が、一つのプローブ情報から得られた情報である。そして、説明のために、図４では、各情報列の先頭（左端）に列番号を付している。
【００４５】
さらに本実施形態では、情報群Ｄ１に含まれるプローブ情報を、速度帯毎に区分する他に、車種コード毎に区分しており、更に、同じ車両重量帯毎に区分し、情報群Ｄ２を生成している。車種毎の区分は、各プローブ情報に含まれている車種コードに基づく。つまり、同じ車種コード（図４の場合は「３」）を有するプローブ情報が、情報群Ｄ２に集められる。
車両重量帯毎の区分は、各プローブ情報に含まれている車種コードと乗車人数とに基づく。つまり、車種コードは、電気自動車２の種類（車種）を識別するための識別情報であることから、車種コードが同じであれば、その電気自動車２の車体重量は同じである。そして、本実施形態では、電気自動車２の搭乗者１人あたりの体重は同じであると仮定していることから、車種が同じであって、かつ、乗車人数が同じであれば、車体重量と搭乗者の体重との総和からなる車両重量は同じとなる。つまり、同じ車種コードを有し、かつ、乗車人数が同じであるプローブ情報が集められて情報群Ｄ２が生成される。なお、本実施形態では、電気自動車２の車両重量の値を同じとする範囲（車両重量帯）を、同じ種類の車両（電気自動車）であって、かつ、その乗車人数が同じ場合のみとしているが、この車両重量帯は変更自在である。例えば、種類が同じ車両（電気自動車）であって、かつ、その乗車人数が１人の場合と２人の場合との双方を、同じ車両重量帯としてもよい。
【００４６】
以上より、この図４に示す情報群Ｄ２は、リンクＩＤが「１」である道路リンクを走行した電気自動車２から収集された情報の集まりであって、かつ、秒速１０ｍ以上で秒速１５ｍ未満の速度帯で走行した電気自動車２から収集された情報の集まりである。更に、この情報群Ｄ２は、同じ車種であって、同じ車両重量帯である電気自動車２から収集された情報の集まりである。
【００４７】
図４に示す情報群Ｄ２中に含まれる加速度については、電気自動車２から収集された各プローブ情報に含まれている速度の時間変化に基づいて処理部２２が算出した値である。
また、本実施形態では、前記のとおり、補機４１，４２，４３は非稼働の状態であり、補機別の作動情報を示す情報はオフである。このため、消費電力量は、モータ１０のみによって消費された電力量である。
図４に示す消費電力量の値は、単位時間あたりの（プローブ情報の生成又は送信周期毎の）バッテリ７の消費電力量を示しており、走行により電力が消費される場合、正（プラス）の値となり、回生により充電される場合、負（マイナス）の値となる。
【００４８】
図４に示す情報群Ｄ２中、列番号１〜２、及び列番号４〜１０の情報列それぞれは、加速度が正の値であり、かつ、消費電力量が正の値である。つまり、これら情報列を構成する基になったプローブ情報を送信した電気自動車２は、加速状態であってバッテリ７の電力を消費している状態であったと言える。
なお、列番号３、１１の情報列は、加速度がゼロであり、かつ、消費電力量が正（プラス）の値である。つまり、この情報列を構成する基になったプローブ情報を送信した電気自動車２は、等速状態であってバッテリ７の電力を消費している状態であったと言える。
【００４９】
これに対して、列番号が１２〜２４の情報列それぞれは、加速度が負の値であり、かつ、消費電力量が負の値である。つまり、これら情報列を構成する基になったプローブ情報を送信した電気自動車２は、減速状態であってバッテリ７へ充電している状態であったと言える。
また、図４に示す情報群には含まれていないが、加速度がゼロであり、かつ、消費電力量が負（マイナス）の値である情報列は、その情報列を構成する基になったプローブ情報を送信した電気自動車２は、等速状態であってバッテリ７へ充電している状態であったと言える。
【００５０】
そして、このような道路リンク毎であって、所定の速度帯毎の情報群Ｄ２が得られると、回生率推定部２１は、この情報群Ｄ２を用いてその道路リンクの回生率を演算により求める処理を行い、求めた回生率を記憶装置１５の回生率情報用のデータベース５０へ蓄積する。そして、この蓄積は、道路リンク毎、速度帯毎、車種毎、車両重量毎にそれぞれ行われる。
【００５１】
回生率を演算により求める処理について具体的に説明する。ここでは、リンクＩＤが「１」である道路リンク（以下、道路リンクＸ１という。）における回生率を求める場合について説明する。
処理部２２は、前記のとおり、道路リンクＸ１を走行する電気自動車２から収集されると共に、同じ速度帯に区分されかつ同じ車両重量帯に区分された情報群Ｄ２（図４参照）に含まれるプローブ情報（車両情報）それぞれを、バッテリ７の電力を消費している状態に対応する第一情報と、バッテリ７に充電している状態に対応する第二情報とに判別する。図４に示す情報群Ｄ２の場合、列番号１〜２、及び列番号４〜１０の情報列それぞれが、第一情報と判別され、列番号が１２〜２４の情報列それぞれが、第二情報と判別される。
【００５２】
本実施形態では、処理部２２は、加速度及び単位時間あたりのバッテリ７の消費電力量を、判別の基準として用いており、加速（増速）であってかつ消費電力量が正の値である情報を、第一情報として判別し、減速又は等速であってかつ消費電力量が負の値である情報を、第二情報として判別している。
【００５３】
そして、処理部２２は、情報群Ｄ２の代表速度（速度の代表値）「ｖ」を取得する。図４に示す情報群Ｄ２は、秒速１０ｍ以上で秒速１５ｍ未満の速度帯の情報群であることから、代表速度「ｖ」を、その中間の値（秒速１２．５ｍ）とする。
また、処理部２２は、情報群Ｄ２の代表車両重量（車両重量の代表値）「Ｍ」を取得する。情報群Ｄ２は、車種コードが「３」の電気自動車２であり、乗車人数が「１」となる情報群であることから、この電気自動車２の代表車両重量「Ｍ」を、定数として求めることができる。なお、車種コードが「３」の電気自動車２の車体重量、及び電気自動車２の搭乗者一人の体重の情報は、記憶装置１５等に記憶されており、これに基づいて、前記代表車両重量「Ｍ」を求めることができる。
さらに、処理部２２は、情報群Ｄ２の範囲内で、第一情報であると判別されたプローブ情報に含まれている加速度の代表値（αａｃｃ）及び消費電力量の代表値（Ｐａｃｃ）、並びに、第二情報であると判別されたプローブ情報に含まれている加速度の代表値（αｄｅｃ）及び消費電力量の代表値（Ｐｄｅｃ）を求める（算出する）。本実施形態では、各代表値を平均値としている。
【００５４】
そして、算出部２３は、これら値を用いて次の回生率の式「式（１）」により、回生率の値を求める。ここで求められる回生率は、道路リンクＸ１に関するものであって、代表速度（秒速１２．５ｍ；秒速１０ｍ以上で秒速１５ｍ未満の速度帯）の場合であって、かつ、代表車両重量（車種コードが「３」の電気自動車２であり、乗車人数が「１」となる場合の車両重量）の場合の値である。
【数１】
2014228736.tif 000003
【００５５】
なお、式（１）中の「Ｃｃｏｎｓｔ」は車種コード毎に設定されている定数であり、次の式（２）による値である。例えば、ある車種（車種コードが「３」）では、車両駆動系伝達効率η、モータ・コントローラ効率εが１００％であり、回転部等価慣性質量係数ζが０．０８であることから、「Ｃｃｏｎｓｔ＝０．０８」となる。
【数２】
2014228736.tif 000004
【００５６】
これらη、ε、ζは、電気自動車２の車種毎によっておおよそ一定であり、「Ｃｃｏｎｓｔ」の値は、車種毎に対応付けて記憶装置１５に蓄積されており、車種コードに応じて、対応する「Ｃｃｏｎｓｔ」の値が用いられる。なお、回転部価慣性質量係数ζは、電気自動車２を加速する場合、トランスミッションや駆動輪等の駆動部を加速する必要があり、これを重量が換算したものである。なお、前記式（１）の導出については、後に説明する。
【００５７】
このように、本実施形態では、回生率推定部２１は、第一情報及び第二情報から得られる消費電力量の代表値「Ｐａｃｃ、Ｐｄｅｃ」を用いる他に、電気自動車２のバッテリ７の回生率に影響を与えるパラメータとして電気自動車２の代表速度「ｖ」、電気自動車２の代表車両重量「Ｍ」、及び電気自動車２の加速度の平均値「α」を用いて、道路リンクＸ１について、代表速度「ｖ」であってかつ代表車両重量「Ｍ」である場合のバッテリ７の回生率「β」の値を、演算により求めることができる（回生率を推定している）。そして、求めた回生率「β」の値は、記憶装置１５の回生率情報用のデータベース５０に蓄積される。
【００５８】
ここで、後述の式（１０）（１１）（１２）に示すように、電気自動車２が制動による減速状態にあってバッテリ７に充電している状態で取得されたプローブ情報から得られる、速度、車両重量、単位時間当たりの消費電力量、及び様々な定数に基づけば、バッテリ７の回生率を算出することが可能ではあるが、本実施形態では、複雑な計算や係数等を用いるではなく、算出部２３は、バッテリ７に充電している状態に対応するプローブ情報（第二情報）から得られるパラメータ（Ｍ，ｖ，αｄｅｃ）及び単位時間当たりの消費電力量（Ｐｄｅｃ）に加えて、バッテリ７の電力を消費している状態に対応するプローブ情報（第一情報）から得られるパラメータ（Ｍ，ｖ，αａｃｃ）及び単位時間当たりの消費電力量（Ｐａｃｃ）を用いている。
【００５９】
そして、この算出部２３が用いる第一情報から得られるパラメータの一部（Ｍ，ｖ）と第二情報から得られるパラメータの一部（Ｍ，ｖ）とは、所定の関係を有している。この所定の関係とは、パラメータの種類が同じであってかつ値（パラメータ値）が同じ範囲に含まれる関係であり、本実施形態では、その関係は、「同じ速度帯に含まれる」関係であり「同じ車両重量帯に含まれる」の関係である。つまり、算出部２３が用いる第一情報から得られる速度（パラメータ）と第二情報から得られる速度（パラメータ）とは、同じ速度帯に含まれ、また、この算出部１２が用いる第一情報から得られる車両重量（パラメータ）と第二情報から得られる車両重量（パラメータ）とは、同じ車両重量帯に含まれる。
【００６０】
このように、電気自動車２のバッテリ７の回生率に影響を与えるパラメータとして、所定の関係を有している、電気自動車２の速度（代表速度ｖ）及び車両重量（代表車両重量Ｍ）等を用いており、代表速度ｖであって代表車両重量Ｍである場合の回生率を、簡単に（簡単な式により）算出することができる。
【００６１】
なお、ここでは、道路リンクＸ１について、代表速度が「ｖ」であって車両重量が「Ｍ」である組み合わせの場合における回生率「β」の値を求めているが、他の速度帯（他の代表速度）及び他の車両重量帯（他の代表車両流量）それぞれの組み合わせの場合における回生率も同様に求めることができ、データベース５０に蓄積される。更に、他の道路リンクについても、同様に回生率が求められ、データベース５０に蓄積される。そして、これら各回生率の値が、道路リンク毎、速度帯と車両重量帯との組み合わせ毎に、データベース５０に蓄積される。
これにより、代表速度と代表車両重量との組み合わせ毎の回生率を、道路リンク毎に求める（算出する）ことができ、従来のような道路リンク毎に回生率を一意に設定する場合に比べて、精度の良い回生率を得ることができる。
【００６２】
そして、前記のとおり、このデータベース５０を用いて、経路探索部２０は、経路探索を行うことが可能である。つまり、経路探索部２０が、電気自動車２のために、例えば目的地までの経路の探索を行う際、その電気自動車２の車種と、乗車人数と、その目的地までに含まれる各道路リンクを通過する際の速度（予想値）とを取得すれば、その速度と車両重量との組み合わせから、データベース５０を参照することにより、各道路リンクにおける回生率を、容易に取得することができる。そして、
経路探索部２０は、回生率推定部２１が推定して得た回生率を用いて、バッテリ７の電力残量を求めつつ、その電力残量に基づいて電気自動車２のための経路の探索処理が行われることで、精度の良い探索結果を得ることが可能となる。
【００６３】
〔３．回生率の式〕
〔３．１  バッテリ７の消費電力に関連する因子〕
図５は、電気自動車２に作用する力を説明する図である。この電気自動車２が走行時に消費する単位時間あたりのエネルギー、つまり、単位時間あたりのバッテリ７の消費電力Ｐは、次の式（３）のとおりである。
【数３】
2014228736.tif 000005
【００６４】
式（３）中の走行抵抗（Ｒｔ）には、転がり抵抗、空気抵抗、登坂抵抗、加速抵抗が含まれる。
転がり抵抗は「転がり抵抗係数×車両重量」となる。車両重量は、車体重量の他に、搭乗者の体重を含み、また、坂路勾配の影響を受ける。また、転がり抵抗係数は、タイヤ状態と路面状態の影響を受ける。
空気抵抗は「空気密度×前面投影面積×速度の二乗×空気抵抗係数」となる。前面投影面積及び空気抵抗係数は、車種毎に一定である。つまり、速度に依存せず、車種に依存する。
登坂抵抗は「車両重量×重力加速度×ｓｉｎθ」となる。但しθは坂の角度（勾配）である。
加速抵抗は「車両重量×加速度」となる。加速度は進行方向の加速度である。車両重量は、車体の重量の他に、搭乗者の体重を含み、また、坂路勾配の影響を受ける。
【００６５】
このようなバッテリ７の消費電力Ｐに影響を与える前記因子に基づいて、電気自動車２のバッテリ７の消費電力推定モデル（前記式（１））を導くまでについて、以下、説明する。
【００６６】
〔３．２  単位時間あたりの消費電力Ｐについて〕
バッテリ７における単位時間あたりの消費電力Ｐは、前記式（３）により表現することができ、この式（３）は、次の式（４）となる。
【数４】
2014228736.tif 000006
【００６７】
〔３．３  等速（巡行）・加速状態での消費電力推定モデル〕
電気自動車２が等速（巡行）又は加速状態で、バッテリ７の電力を消費する場合の「消費電力推定モデル式」は、前記式（４）により定義することができ、この式（４）は、次の式（５）となり、更に、式（６）となる。
【数５】
2014228736.tif 000007
【数６】
2014228736.tif 000008
【００６８】
ここで、式（６）中の係数を、次の式（７）の定数により定義すると、前記式（６）は次の式（８）となり、更に、式（９）となる。この式（９）は、等速（巡行）又は加速状態での「消費電力推定モデル式」である。
【数７】
2014228736.tif 000009
【数８】
2014228736.tif 000010
【数９】
2014228736.tif 000011
【００６９】
〔３．４  減速状態での消費電力推定モデル〕
電気自動車２が減速状態で、バッテリ７に充電する場合の「消費電力推定モデル式」は、次の式（１０）により定義することができ、この式（１０）は、次の式（１１）となり、更に、式（１２）となる。
【数１０】
2014228736.tif 000012
【数１１】
2014228736.tif 000013
【数１２】
2014228736.tif 000014
【００７０】
ここで、式（１２）中の係数を、次の式（１３）の定数に定義すると、前記式（１２）は次の式（１４）となり、更に、式（１５）となる。この式（１５）は、減速状態での「消費電力推定モデル式」である。
【数１３】
2014228736.tif 000015
【数１４】
2014228736.tif 000016
【数１５】
2014228736.tif 000017
【００７１】
前記式（９）及び前記式（１５）それぞれにおいて、「Ｍ」は車両重量（搭乗者を含む総重量）、「ｖ」は速度、「α」は加速度、「β」は回生率、θは「勾配」である。Ａｃｏｎｓｔ、Ｂｃｏｎｓｔ、Ｃｃｏｎｓｔ、Ｄｃｏｎｓｔは定数である。
ここで、道路（道路リンク）が平坦路であり、勾配θの影響を無視できるような場合、前記式（９）及び前記式（１５）それぞれは、次の式（１６）及び式（１７）となる。
【数１６】
2014228736.tif 000018
【数１７】
2014228736.tif 000019
【００７２】
〔３．５  回生率の式の導出〕
図６は、同じ速度帯で走行する電気自動車２における、加速時消費電力Ｐａｃｃと、減速時消費電力Ｐｄｅｃとの関係を示している説明図である。図６中の加速時消費電力Ｐａｃｃは、前記式（１６）で定義され、減速時消費電力Ｐｄｅｃは、前記式（１７）で定義される。
加速時と減速時とにおいて、同じ速度（速度帯）であり、同じ車両重量（車両重量帯）である場合、式（１６）と式（１７）から、「ＡｃｏｎｓｔＭｖ」と「Ｄｃｏｎｓｔｖ３」とを消去することができ、式（１６）と式（１７）とをまとめると、次の式（１８）が得られ、この式（１８）から、回生率「β」を求める式（１９）を得ることができる。この式（１９）が、回生率を求めるための前記式（１）となる。
【００７３】
【数１８】
2014228736.tif 000020
【数１９】
2014228736.tif 000021
【００７４】
以上より、式（１９）に示すように、回生率「β」は、加速時消費電力「Ｐａｃｃ」、減速時消費電力「Ｐｄｅｃ」、加速時の加速度「αａｃｃ」、減速時の加速度「αｄｅｃ」、定数「Ｃｃｏｎｓｔ」、車両重量「Ｍ」、及び速度「ｖ」による関数となる。
定数「Ｃｃｏｎｓｔ」は、例えば、車両駆動系伝達効率η、モータ・コントローラ効率εを１００％とし、回転部等価慣性質量係数ζを０．０８とすると、「Ｃｃｏｎｓｔ＝０．０８」となる。
したがって、加速時消費電力「Ｐａｃｃ」、減速時消費電力「Ｐｄｅｃ」、加速時の加速度「αａｃｃ」、減速時の加速度「αｄｅｃ」、車両重量「Ｍ」、及び速度「ｖ」に基づいて、回生率を求めることができる。
【００７５】
そして、前記のとおり、プローブ情報には、速度の情報、単位時間あたりの消費電力量の情報、車種の情報、及び乗車人数の情報が含まれることから、加速時消費電力「Ｐａｃｃ」、減速時消費電力「Ｐｄｅｃ」、加速時の加速度「αａｃｃ」、減速時の加速度「αｄｅｃ」、車両重量（車体重量に搭乗者の体重を含めた総重量）「Ｍ」、及び速度（代表速度）「ｖ」をそれぞれ求めることができ、これらを用いて、回生率推定部２１は、回生率の値を求めることが可能となる。
【００７６】
また、電気自動車２（ＥＣＵ６）には、複数の運転モード（運転プログラム）が設定されており、ドライバは例えばシフトレバーを操作することにより、運転モードを任意に選択することができる。運転モードとしては、ドライブモードや省エネモードがあり、省エネモードではドライブモードよりもバッテリ７の消費電力を少なくするような運転制御がＥＣＵ６によって行われる。
そこで、このような運転モードも、電気自動車２のバッテリ７の回生率に影響を与えるパラメータであり、このパラメータを用いて道路リンク毎等におけるバッテリ７の回生率を求めるようにしてもよい。
このために、プローブ情報には、シフトレバーの位置を示す情報が含まれている必要があり、この情報を、運転モードを識別する情報として用い、この情報毎に回生率推定部２１は、回生率を算出すればよい。図４の場合、シフトレバーの位置を示す情報が「Ｄ」の場合、ドライブモードであり、シフトレバーの位置を示す情報が「Ｅ」の場合、省エネモードである。
【００７７】
なお、前記実施形態では、算出部２３は、同じ速度帯に含まれる電気自動車の速度、及び同じ車両重量帯に含まれる電気自動車の車両重量を、パラメータとして用いる場合について説明したが、これ以外であってもよく、第一情報から得られるパラメータ、及びこのパラメータとの間でバッテリ７の消費電力量について所定の関係を有する第二情報から得られるパラメータを用いればよい。例えば、前記第一情報となるプローブ情報から得られた時速１０ｋｍの消費電力量（正の値）と、この時速１０ｋｍと速度帯が異なっている前記第二情報となるプローブ情報から得られた時速２０ｋｍの消費電力量（負の値）との間に、所定の関係があれば（相関があれば）、その関係に基づく式（前記式（１）に相当する式）を予め求め、その式により回生率を求めるようにしてもよい。
【００７８】
なお、今回開示した実施形態は、すべての点で例示であって制限的なものではない。本発明の権利範囲は、上述の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された構成と均等の範囲内でのすべての変更が含まれる。
前記実施形態では、経路探索システムが備えている経路探索部２０及び回生率推定部２１の双方が、サーバ装置５に設けられている場合について説明したが、いずれか一方が、車載装置３に設けられていてもよい。例えば、回生率推定部２１を単体の装置（回生率推定装置）として構成し、これをサーバ装置５又は他の装置へ組み込んだ形態としてもよい。
【符号の説明】
【００７９】
２：電気自動車    ３：車載装置    ７：バッテリ
２０：経路探索部    ２１：回生率推定部（回生率推定装置）
２２：処理部    ２３：算出部
【図１】
2014228736.tif 000022
【図２】
2014228736.tif 000023
【図３】
2014228736.tif 000024
【図４】
2014228736.tif 000025
【図５】
2014228736.tif 000026
【図６】
2014228736.tif 000027