(57)【要約】      （修正有）【課題】今後必要とする動力を考慮することによって、電池電力使用量に対してエンジン動力使用量をより効率的に均衡させる。【解決手段】ハイブリッド電気車両（ＨＥＶ）のパワートレインを制御する。第１の値α１と第２の値α２とを決定する。α１はＨＥＶの瞬間的な必要動力（Ｐｒｅｑ）のうち、ＨＥＶのエンジンから供給される動力の割合を表わす。α２はＨＥＶの電池の充電速度を制御する。さらに、α１とα２とに基づいて、使用するＨＥＶのエンジン動力（Ｐｅｎｇ）の大きさと使用するＨＥＶの電池電力（Ｐｂａｔｔ）の大きさとを決定する。決定したＰｅｎｇおよびＰｂａｔｔをパワートレインに送る。【選択図】図１
2014019433.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ハイブリッド電気車両（ＨＥＶ）のパワートレインを制御する方法であって、
前記ＨＥＶの瞬間的な必要動力（Ｐｒｅｑ）のうち前記ＨＥＶのエンジンから供給される動力の割合である第１の値α１と前記ＨＥＶの電池の充電速度である第２の値α２とを決定するステップと、
前記決定したα１とα２とに基づき、使用する前記ＨＥＶのエンジン動力（Ｐｅｎｇ）の大きさと使用する前記ＨＥＶの電池電力（Ｐｂａｔｔ）の大きさとを決定するステップと、
前記決定したＰｅｎｇおよびＰｂａｔｔを前記パワートレインに送るステップと、を含むことを特徴とするハイブリッド電気車両のパワートレインを制御する方法。
【請求項２】
所定の期間が経過すると請求項１に記載したすべてのステップを繰り返すステップを、さらに含むことを特徴とする請求項１に記載したハイブリッド電気車両のパワートレインを制御する方法。
【請求項３】
前記第１の値α１と前記第２の値α２とを決定するステップは、
前記ＨＥＶが今後進みうる複数の経路についての確率分布を予測するステップと、
前記確率分布に基づいて予測されるエネルギ消費を最小にするように、前記第１の値α１と前記第２の値α２とを算出するステップと、を含むことを特徴とする請求項１に記載したハイブリッド電気車両のパワートレインを制御する方法。
【請求項４】
前記ＨＥＶが今後進みうる経路についての確率分布を予測するステップは、運転者の過去の運転履歴に基づきなされることを特徴とする請求項３に記載したハイブリッド電気車両のパワートレインを制御する方法。
【請求項５】
前記運転者の過去の運転履歴は、運転経路の複数の特徴を表わす複数の行動特徴（ｆ）の組を含むことを特徴とする請求項４に記載したハイブリッド電気車両のパワートレインを制御する方法。
【請求項６】
出て行く道路区分の特定情報、道路区分のタイプ、第１の道路区分と第２の道路区分の間における方向転換の角度、前記道路区分の高さ変化、および前記道路区分の基本方位を含む群の一つ以上の要素をｆは含むことを特徴とする請求項５に記載したハイブリッド電気車両のパワートレインを制御する方法。
【請求項７】
前記確率分布に基づいて予測されるエネルギ消費を最小にするように、前記第１の値α１と前記第２の値α２とを算出するステップは、式（１）で与えられる価値関数を最大にするステップを含むことを特徴とする請求項３に記載したハイブリッド電気車両のパワートレインを制御する方法。
【数１】
2014019433.tif 000026
ここで、ｒは道路区分を表わし、ｘはＨＥＶの電池の電気量を表わし、ｆはＨＥＶの燃料レベルを表わし、（ｒｉ，ｘｉ，ｆｉ）はＨＥＶの現在状態の現在状態を表わし、（ｒｉ＋１，ｘｉ＋１，ｆｉ＋１）はＨＥＶの次の状態を表わし、Ｒは利得関数を表わす。
【請求項８】
状態（ｒ，ｘ，ｆ）の前記利得関数Ｒは、当該状態における残留燃料エネルギと電池エネルギの合計に等しいことを特徴とする請求項７に記載したハイブリッド電気車両のパワートレインを制御する方法。
【請求項９】
前記決定したα１とα２とに基づき、使用するＨＥＶのエンジン動力（Ｐｅｎｇ）の大きさと使用するＨＥＶの電池電力（Ｐｂａｔｔ）の大きさとを決定するステップは、
前記ＨＥＶの電池の電気量（ｘ）が、前記電池に許容される最大電気量相対値よりも大きいか否かを決定するステップと、
ｘが前記最大容量よりも大きいと決定した場合、Ｐｅｎｇ＝α１・ＰｒｅqかつＰｂａｔｔ＝（１−α１）・Ｐｒｅqと決定するステップと、
ｘが前記最大容量よりも大きくないと決定した場合、Ｐｃｈａｒｇｉｎｇが前記ＨＥＶの電池の最大充電容量としたときに、Ｐｅｎｇ＝Ｐｒｅq＋α２・ＰｃｈａｒｇｉｎｇかつＰｂａｔｔ＝−α２・Ｐｃｈａｒｇｉｎｇと決定するステップと、を含むことを特徴とする請求項１に記載したハイブリッド電気車両のパワートレインを制御する方法。
【請求項１０】
ハイブリッド電気自動車（ＨＥＶ）の瞬間的な必要動力（Ｐｒｅｑ）のうち前記ＨＥＶのエンジンから供給される動力の割合である第１の値α１と前記ＨＥＶの電池の充電速度である第２の値α２とを決定するステップと、
前記決定したα１とα２とに基づき、使用する前記ＨＥＶのエンジン動力（Ｐｅｎｇ）の大きさと使用するＨＥＶの電池電力（Ｐｂａｔｔ）の大きさとを決定するステップと、
前記決定したＰｅｎｇおよびＰｂａｔｔを前記パワートレインに送るステップと、を含むハイブリッド電気自動車（ＨＥＶ）のパワートレインを制御するための実行可能なコンピュータプログラム指令を格納するコンピュータが読み取り可能な不揮発性記憶媒体。
【請求項１１】
所定の期間が経過すると請求項１０に記載したすべてのステップを繰り返すステップをさらに含む複数のステップを、前記コンピュータプログラム指令が実行することを特徴とする請求項１０に記載したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項１２】
前記第１の値α１と前記第２の値α２とを決定するステップは、
前記ＨＥＶが今後進みうる経路についての確率分布を予測するステップと、
前記確率分布に基づいて予測されるエネルギ消費を最小にするように、前記第１の値α１と前記第２の値α２とを算出するステップと、を含むことを特徴とする請求項１０に記載したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項１３】
前記ＨＥＶが今後進みうる複数の経路についての確率分布を予測するステップは、運転者の過去の運転履歴に基づきなされることを特徴とする請求項１２に記載したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項１４】
前記運転者の過去の運転履歴は、運転経路の複数の特徴を表わす複数の行動特徴（ｆ）の組を含むことを特徴とする請求項１３に記載したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項１５】
出て行く道路区分を特定する情報、道路区分のタイプ、第１の道路区分と第２の道路区分の間における方向転換の角度、前記道路区分の高さ変化、および前記道路区分の基本方位を含む群の一つ以上の要素を前記複数の行動特徴ｆは含むことを特徴とする請求項１４に記載したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項１６】
前記確率分布に基づいて予測されるエネルギ消費を最小にするように、前記第１の値α１と前記第２の値α２とを算出するステップは、式（１）で与えられる価値関数を最大にするステップを含むことを特徴とする請求項１２に記載したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【数２】
2014019433.tif 000027
ここで、ｒは道路区分を表わし、ｘはＨＥＶの電池の電気量を表わし、ｆはＨＥＶの燃料レベルを表わし、（ｒｉ，ｘｉ，ｆｉ）はＨＥＶの現在状態の現在状態を表わし、（ｒｉ＋１，ｘｉ＋１，ｆｉ＋１）はＨＥＶの次の状態を表わし、Ｒは利得関数を表わす。
【請求項１７】
状態（ｒ，ｘ，ｆ）の前記利得関数Ｒは、当該状態における残留燃料エネルギと電池エネルギの合計に等しいことを特徴とする請求項１６に記載したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項１８】
前記決定したα１とα２とに基づき、使用するＨＥＶのエンジン動力（Ｐｅｎｇ）の大きさと使用するＨＥＶの電池電力（Ｐｂａｔｔ）の大きさとを決定するステップは、
前記ＨＥＶの電池の電気量（ｘ）が、前記電池に許容される最大電気量相対値よりも大きいか否かを決定するステップと、
ｘが前記最大容量よりも大きいと決定した場合、Ｐｅｎｇ＝α１・ＰｒｅqかつＰｂａｔｔ＝（１−α１）・Ｐｒｅqと決定するステップと、
ｘが前記最大容量よりも大きくないと決定した場合、Ｐｃｈａｒｇｉｎｇが前記ＨＥＶの電池の最大充電容量としたときに、Ｐｅｎｇ＝Ｐｒｅq＋α２・ＰｃｈａｒｇｉｎｇかつＰｂａｔｔ＝−α２・Ｐｃｈａｒｇｉｎｇと決定するステップと、を含むこと請求項１０に記載したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項１９】
前記ハイブリッド電気車両（ＨＥＶ）の瞬間的な必要動力（Ｐｒｅｑ）のうちエンジンから供給される動力の割合である第１の値α１と前記ＨＥＶの電池の充電速度である第２の値α２とを決定するステップ、前記決定したα１とα２とに基づき、使用するＨＥＶのエンジン動力（Ｐｅｎｇ）の大きさと使用するＨＥＶの電池電力（Ｐｂａｔｔ）の大きさとを決定するステップ、および前記決定したＰｅｎｇおよびＰｂａｔｔを前記パワートレインに送るステップを含むパワートレインを制御するための実行可能なコンピュータプログラム指令を格納するコンピュータが読み取り可能な少なくとも一つの不揮発性記憶媒体と、
前記コンピュータプログラム指令を実行するプロセッサと、を含むことを特徴とするハイブリッド電気自動車（ＨＥＶ）のパワートレインを制御するためのシステム。
【請求項２０】
前記第１の値α１と前記第２の値α２とを決定するステップは、
前記ＨＥＶが今後進みうる複数の経路についての確率分布を予測するステップと、
前記確率分布に基づいて予測されるエネルギ消費を最小にするように、前記第１の値α１と前記第２の値α２とを算出するステップと、を含むことを特徴とする請求項１９に記載したシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本出願は、２０１２年７月１２日に出願された米国仮出願第６１／６７１０１４号の利益を受けるものであり、同仮出願の内容はすべて本出願に取り込まれ参照される。
【０００２】
本出願は、大まかにハイブリッド車両の燃料効率向上に関するものであり、特に逆強化学習を利用するハイブリッド車両の燃料効率向上に関するものである。
【発明の概要】
【０００３】
ハイブリッド電気車両（以下、「ＨＥＶ」という）は、従来型内燃機関駆動システム（燃料により運転される）と電気駆動システム（電池電荷により運転される）とを組み合わせる。電気式パワートレインを介在させることにより、ＨＥＶの燃料使用効率が向上する。エンジンと回生ブレーキとが作り出すエネルギの一部を蓄える蓄電システムを用いることにより燃料使用量が減少する。
【０００４】
ＨＥＶが使用すべき電気エネルギとエンジンエネルギの比率は、常に最適化して燃料効率を向上させることができる。例えば、もしも今後進む運転ルートでは、赤信号により停止と発進とを繰り返すことになることがわかっている場合、回生ブレーキから電池を充電する機会が何度かあり、電池電力を用いるのが有利になる。同様に、車両運転速度が低速であってエンジン回転速度（以下、「ＲＰＭ」という）が高い方が、エンジン効率が高くなる場合、高ＲＰＭでエンジンを運転させて、余分な電池エネルギを用いないようにするのが有利である。
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
所定のシステムを用いれば、エンジン動力と電池電力との使用すべき比率を決めるＨＥＶのパワートレインを制御できる。このパワートレイン制御システムが実行する制御方針はＨＥＶの燃料効率に極めて重要である。このような制御システムのあるものは、電池の電気量や与えられた車両速度でエンジンの運転効率といった要因を考えていない。このような対応方法では、ＨＥＶが今後必要とする動力を考慮していない。今後必要とする動力を考慮することによって、電池電力使用量に対してエンジン動力使用量をより効率的に均衡させることができる。例えば、ＨＥＶが今後進む運転ルートがわかっていれば、燃料を節約することが可能である。しかし、ほとんどの場合事前にはＨＥＶの行く先はわからないのである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
前記した問題および他の問題は、ハイブリッド電気車両（ＨＥＶ）のパワートレインのパワートレインを制御する方法、コンピュータ読み取り可能な不揮発性記憶媒体およびシステムによって対処される。そのような方法の実施形態は、第１の値α１と第２の値α２とを決定することを含む。α１はＨＥＶのエンジンが供給する瞬間的な必要動力（Ｐｒｅq）の割合を表わす。α２は、ＨＥＶの電池の充電速度を制御する。前記方法は、さらに、α１とα２とに基づいて、使用するエンジン動力（Ｐｅｎｇ）大きさと使用する電池電力（Ｐｂａｔｔ）の大きさとを決めることを含む。前記方法は、さらに、Ｐｅｎｇ、Ｐｂａｔｔをパワートレインに送ることを含む。
【０００７】
前記媒体の一実施形態は、ハイブリッド電気車両（ＨＥＶ）のパワートレインを制御する実行可能なコンピュータプログラム指令を格納する。前記指令は、第１の値α１と第２の値α２とを決定する。α１はＨＥＶのエンジンが供給する瞬間的な必要動力（Ｐｒｅq）の割合を表わす。α２は、ＨＥＶの電池の充電速度を制御する。前記指令は、さらに、α１とα２とに基づいて、使用するエンジン動力（Ｐｅｎｇ）大きさと使用する電池電力（Ｐｂａｔｔ）の大きさとを決める。前記指令は、さらに、Ｐｅｎｇ、Ｐｂａｔｔをパワートレインに送る。
【０００８】
ハイブリッド電気車両（ＨＥＶ）のパワートレインを制御する前記システムの一実施形態は、実行可能なコンピュータプログラム指令を格納する、少なくとも一つのコンピュータ読み取り可能な不揮発性記憶媒体を含む。前記指令には、第１の値α１と第２の値α２とを決定する指令が含まれる。α１はＨＥＶのエンジンが供給する瞬間的な必要動力（Ｐｒｅq）の割合を表わす。α２は、ＨＥＶの電池の充電速度を制御する。前記指令は、さらに、Ｐｅｎｇ、Ｐｂａｔｔをパワートレインに送る。
【０００９】
本明細書に記載した特徴と有利な点は、すべてを含んでいるものではなく、特に、図面、明細書および特許請求の範囲を見れば、多くの記載していない特徴および有利な点があることは、当業者にとって自明である。さらに、明細書中で用いられている語句は主として簡明さと教示することを目的として選ばれたものであり、必ずしも発明の進歩的な事項を詳しく述べたり、制限したりするために選ばれたものではない。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】一実施形態にかかる、パワートレインを制御するシステムを有するハイブリッド電気車両を説明する上位概念構成図である。
【図２】一実施形態にかかる、図１で説明する一つ以上のシステムとして用いられるコンピュータの例を説明する上位概念構成図である。
【図３】一実施形態にかかる制御システムの詳細を説明する上位概念構成図である。
【図４】一実施形態にかかる、ハイブリッド電気車両のパワートレインを制御する方法を説明するフローチャートである。
【図５】一実施形態にかかる電池の回路図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
図面を参照して、本発明の実施形態を以下に述べる。図面において、同一の符号は同一、または機能が同様な要素を示す。また、図面中の各参照番号の最も左の数字は、参照番号が最初に用いられている図に対応する。
【００１２】
一実施形態にかかる、パワートレイン１３０を制御するシステム１２０を有するハイブリッド電気車両（ＨＥＶ）１００を説明する上位概念構成図である。制御システム１２０は現在状況プロバイダ１１０およびパワートレイン１３０と結合されており、これらと通信する。
【００１３】
2014019433.tif 000003
【００１４】
状態値ｓｉは時刻ｉにおけるＨＥＶ１００の状態を示す。一つの実施形態では、状態値ｓｉは道路区分値ｒｉ、電池電気量（ＳＯＣ）値ｘｉおよび燃料レベル値ｆｉを含む。道路区分値ｒｉは道路ネットワークの中での時刻ｉにおけるＨＥＶ１００の位置を示す。道路ネットワークは複数の道路区分に分割され、一つの道路区分は道路の一部であり、運転者が次の行く先を決定する２つの位置（例えば、交差点または高速道路の出口）の間の部分である。各道路区分は固有の識別子に対応している。一つの実施形態では、道路区分値ｒｉは特定の道路区分の識別子とその特定の道路区分内の位置（例えば、道路区分の端点から１００メートル）を示す距離値とを含む。道路ネットワークデータは、例えば、公用道路地図データベースから手に入れることができる。
【００１５】
道路区分値ｒｉは位置値ｐｉから求めることも可能である。例えば、「個人の好みを取り入れた運転経路決定器：経路決定への個人の好みの導入」（Lechner, J, Krumm, J, and Horvitz, E ; AAAJ; AAAJ Press, 2006）にしたがってモデル化した隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）を用いて、位置値ｐｉが道路区分に対応づけられる。このＨＭＭでは、観察記録はＧＰＳ測位値ｏｉであり、隠れ変数は道路区分ｓｉ上の位置である。各ＧＰＳ測位値ｏｉは一つの道路区分ｓｉ上の一つの位置に対応するものである。このＨＶＭでは、Ｐ（ｏｉ｜ｓｉ）は、中央値が０で標準偏差が１５メートルであるようなｏｉからｓｉ上のユークリッド距離に関する正規分布である。道路区分間の移行確率Ｐ（ｓｉ｜ｓｉ−１）は、ｓｉ−１からｓｉまでの直線距離をｓｉ−１とｓｉの間の道路上距離で割った値に比例する。したがって、空間的に近い位置にあるが道路ネットワークの中では近くない道路への移行確率を低くなり、前記したＨＶＭでは遠回りとなる経路の選択を抑制する。
【００１６】
電池電気量（ＳＯＣ）値ｘｉは、時刻ｉにおけるＨＥＶ搭載電池の電気量を表わし、ＨＥＶ１００内のセンサ（例えば、ＨＥＶ搭載電池に取り付けられているセンサ）によって得られる。一つの実施形態においては、ＳＯＣ値ｘｉは相対電気量（例えば、電池電気量の割合を表わす０と１の間の実数）を示す。別の実施形態においては、ＳＯＣ値ｘｉは絶対電気量（例えば、ボルトの単位で表わされる）を示す。燃料レベル値ｆｉは時刻ｉにおけるＨＥＶ内の燃料量（例えば、ガロンの単位で表わされる）を示し、ＨＥＶ１００内のセンサ（例えば、ＨＥＶ搭載の燃料タンクに取り付けられているセンサ）によって得られる。
【００１７】
ＨＥＶ１００の現在状況は、現在状況信号１４０の形で現在状況プロバイダ１１０から制御システム１２０に送られる。一つの実施形態では、現在状況プロバイダ１１０は現在状況信号１４０を制御システム１２０に定期的（例えば、２０秒間隔で）に送る。別の実施形態では、制御システム１２０からの要求を受け取ると、現在状況プロバイダ１１０は現在状況信号１４０を制御システム１２０に送る。
【００１８】
パワートレイン１３０は、車両駆動の目的で蓄えられているエネルギを運動エネルギに変換する。この蓄えられているエネルギには、燃料および電池充電の２つのタイプがある。具体的には、パワートレイン１３０は従来からある内燃機関駆動システム（燃料で動く）と電気駆動システム（電池充電によって動く）とを備える。
【００１９】
与えられた状態値ｓｉのとき、ＨＥＶ１００はｒｉの値を有する道路区分上に位置し、ｘｉの電池ＳＯＣ値とｆｉの燃料レベル値を有する。瞬間必要動力Ｐｒｅｑは（以下に述べる）車両力学モデルを用いて計算される。制御システム１２０は、パワートレイン１３０がどれくらいのエンジン動力（例えば、燃料）Ｐｅｎｇを使用し、さらにどれくらいの電池電力（例えば、電気量）Ｐｂａｔｔを使用するかを決定する制御方針（制御戦略と呼ぶ場合もある）を実行する。ここで、Ｐｒｅｑ（ｔ）＝Ｐｅｎｇ（ｔ）＋Ｐｂａｔｔ（ｔ）（Ｐｂａｔｔ＜０のときは、エンジンが車輪を駆動するとともに、電池を充電している場合である）である。決定されたＰｅｎｇとＰｂａｔｔは制御システム１２０からパワートレイン１３０に制御信号１５０の形で送られる。一つの実施形態では、ＰｅｎｇとＰｂａｔｔはキロワットの単位で測定される。
【００２０】
ここで、今後の動力要求を考慮すれば、電池電力使用量とエンジン動力使用量とをより効率的にバランスさせることができることを再び考える。例えば、もしも今後進む運転経路がわかっていれば燃料を節約することが可能である。しかし、ほとんどの場合事前にＨＥＶの行く先はわからないのである。制御システム１２０が実行する制御方針は確率的な運転経路予測システムを用いてパワートレインのエネルギ消費を最適化（例えば、最小化）する。具体的には、この制御方針はＨＥＶが進む今後可能な経路（すなわち、今後可能な運転経路）に対する確率分布を運転者の過去の運転履歴に基づき予測し、使用すべきエンジン動力Ｐｅｎｇと電池電力Ｐｂａｔｔとの最適比率を計算して、前記確率分布に基づいて予測されるエネルギ消費が最小になるようにする。この計算された比率が所定の短時間の間用いられ、その後車両の運転経路予測と比率の計算が再び行われる。このプロセスが周期的に繰り返される。このようにして、運転者の運転行動を変えること（例えば、運転経路の入力、目的地の入力や特定の経路の選択）やパワートレイン１３０のハードウェアを変更することを要求したりすることなく、制御システム１２０はＨＥＶの動力効率を高める。制御システム１２０について、図３および図４を参照してさらに以下さらに述べる。
【００２１】
図２は、図１で説明する一つ以上のシステムとして用いられる、一実施形態にかかるコンピュータ２００の例を説明する上位概念構成図である。例えば、コンピュータ２００を制御システム１２０および／または現在状況プロバイダ１１０として用いることが可能である。図２で説明されているのは、チップセット２０４と接続された少なくとも一つのプロセッサ２０２である。チップセット２０４はメモリコントローラハブ２５０と入力／出力（Ｉ／Ｏ）コントローラハブ２５５とを含む。メモリ２０６とグラフィックアダプタ２１３はメモリコントローラハブ２５０と接続され、表示装置２１８はグラフィックアダプタ２１３と接続されている。記憶デバイス２０８と、キーボード２１０と、ポインティングデバイス２１４と、ネットワークアダプタ２１６とはＩ／Ｏコントローラハブ２５５に接続されている。コンピュータ２００の他の形態は、異なる構成とすることができる。例えば、メモリ２０６はプロセッサ２０２に直接接続される形態もある。
【００２２】
記憶デバイス２０８は、ハードドライブ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤまたはソリッドステート記憶デバイスのような一つ以上の不揮発性のコンピュータ読み込み可能な記憶媒体を含む。メモリ２０６はプロセッサ２０２が使用する指令とデータを保持している。ポインティングデバイス２１４は、データをコンピュータシステム２００に入力する際にキーボード２１０と組み合わせて用いられる。グラフィックアダプタ２１３は、画像や他の情報を表示装置２１８上に表示する。表示装置２１８がユーザーの入力および選択事項を受信するタッチスクリーン機能を有する態様でもよい。ネットワークアダプタ２１６は、コンピュータシステム２００を現在状況プロバイダ１１０、制御システム１２０およびパワートレイン１３０に接続する。
【００２３】
コンピュータ２００は図２に示す構成と異なる構成要素、および／または他の構成要素を有してもよく、様々な態様が可能である。例えば、制御システム１２０および／または現在状況プロバイダは組み込みシステムでもよく、またグラフィックアダプタ２１３、表示装置２１８、キーボード２１０、ポインティングデバイス２１４および他の構成要素は無くてもよい。
【００２４】
コンピュータ２００は本明細書で記載される機能を実現するコンピュータプログラムモジュールを実行する。本明細書で使われる「モジュール」という語は、特定の機能を実現するコンピュータプログラムの指令および／または他のロジックを指す。したがって、モジュールは、ハードウェア、ファームウェアまたは／およびソフトウェアとして実装することができる。一つの実施形態では、実行可能なコンピュータプログラム指令から構成されるプログラムモジュールが記憶デバイス２０８上に格納され、メモリ２０６にロードされ、プロセッサ２０２により実行される。
【００２５】
図３は、一実施形態にかかる制御システム１２０の詳細を説明する上位概念構成図である。制御システム１２０は、リポジトリ３００とプロセシングサーバ３１０とを含む。リポジトリ３００は、ＨＥＶ１００の現在状況３１５と制御頻度３２０とＨＥＶ１００の必要動力３２５と最新選択因子パラメータ３３０とを格納する一つのコンピュータ（または複数のコンピュータの組）である。一つの実施形態では、リポジトリ３００は要求がある場合にプロセシングサーバ３１０にＨＥＶ１００の現在状況３１５と制御頻度３２０とＨＥＶ１００の必要動力３２５と最新選択因子パラメータ３３０とにアクセスさせるサーバを含む。
【００２６】
2014019433.tif 000004
【００２７】
制御頻度３２０は、（エンジン動力Ｐｅｎｇと電池電力Ｐｂａｔｔとの使用すべき）最適比率を再計算して求める頻度を示す。算出した比率は短時間の期間用いられ、その期間の後車両の進路予測および比率の計算が再び行われる。このプロセスが周期的に繰り返される。一つの実施形態では、制御頻度は２０秒である。この実施形態では、制御サイクルは２０秒続く。したがって、算出された比率が用いられるのは２０秒間であり、その後車両の進路予測および比率の計算が再び行われる。
【００２８】
ＨＥＶ１００の必要動力３２５は、ＨＥＶの瞬間的な必要動力Ｐｒｅｑを示す。Ｐｒｅｑは（以下に述べる）車両力学モデルを用いて算出するものであり、Ｐｒｅｑの一部はＨＥＶの速度とＨＥＶに求められる加速度（例えば、運転者がアクセルペダルを踏み込むことによって示される）に依存する。
【００２９】
最新選択因子パラメータ３３０は、α１に対して一つの値を示し、α２に対して一つの値を示し、パラメータ化された「選択因子」を明らかにする。一つの実施形態では、α１とα２は０から１（０と１を含む）の範囲の実数である。言い換えれば、０≦α１≦１および０≦α２≦１となる。「選択因子」は一つＨＥＶ１００の状態から一つのパワートレインコントローラ動作への対応付けをするものであり、比率決定モジュール３４０を参照して以下に述べる。
【００３０】
プロセシングサーバ３１０は様々なモジュールを含むものであり、その中には制御システム１２０の動作を制御する主制御モジュール３３５やエンジン動力Ｐｅｎｇと電池電力Ｐｂａｔｔとの使用すべき比率を決定する比率決定モジュール３４０や用いる選択因子を決定する選択因子最適化モジュール３４５が含まれる。一つの実施形態では、プロセシングサーバ３１０はリポジトリ３００と通信し、（例えば、主制御モジュール３３５、比率決定モジュール３４０および選択因子最適化モジュール３４５を実行することによって）データを処理するコンピュータ（または複数のコンピュータの組）を含む。
【００３１】
主制御モジュール３３５は、制御システム１２０を制御する。主制御モジュール３３５は、図４を参照して以下に述べる。
【００３２】
「選択因子」はＨＥＶ１００の一つの状態から一つのパワートレインコントローラ動作への対応付けをするものであるということを再び考える。具体的には、選択因子を選択することは、瞬間的な必要動力ＰｒｅｑとＳＯＣ値ｘｉを入力すること必要とし、エンジン動力Ｐｅｎｇと電池電力Ｐｂａｔｔとの使用すべき比率を出力するものである。一つの実施形態では、複数の選択因子はパラメータ化され、α１がエンジンによって供給されるＰｒｅｑの割合のパラメータであり、α２が電池の充電速度を制御するパラメータであるПα１，α２の形となる。例えば、α１＝０．７のとき、７０％の動力はエンジンから供給され、残りの３０％の動力は電池から供給される。α２＝０．５のとき、電池は最大電気量（Ｐｃｈａｒｇｉｎｇ）の５０％に充電される。α２＝０のとき、電池はまったく充電されない。α２＝１のとき、電池は最大電気量に充電される。
【００３３】
例えば、選択因子が次の擬似コードで規定されている。すなわち、
ｘｉ＞最大容量ならば、Ｐｅｎｇ＝α１・ＰｒｅqかつＰｂａｔｔ＝（１−α１）・Ｐｒｅq、そうでなければＰｅｎｇ＝Ｐｒｅq＋α２・ＰｃｈａｒｇｉｎｇかつＰｂａｔｔ＝−α２・Ｐｃｈａｒｇｉｎｇ、
ここで、Ｐｃｈａｒｇｉｎｇは最大充電電力容量であり、最大容量は電池に許容する最大電気量に対する相対値（０と１の間の実数）である。
ここで最大容量は物理的な最大電気量よりも小さくすることができる。例えば、最大容量＝０．９ならば、電池は９０％の最大容量を超えて充電されることはない。最大容量を１より小さくすれば、電池を劣化させる可能性のある過充電を防ぐことができる。比率決定モジュール３４０は与えられた選択因子パラメータを用いて選択因子を決定し、与えられた瞬間的な必要動力Ｐｒｅｑと与えられたＳＯＣ値ｘｉとに基づいて、使用すべきエンジン動力Ｐｅｎｇと電池電力Ｐｂａｔｔとの比率を決定する。
【００３４】
選択因子最適化モジュール３４５は使用すべき「選択因子」を決定する。具体的には、選択因子のパラメータが決まってПα１，α２の形となったとき、選択因子最適化モジュール３４５はα１（エンジンによって供給されるＰｒｅｑの割合）に対して一つの値を決定し、α2（電池の充電速度を制御する）に対して一つの値を決定する。選択因子最適化モジュール３４５は様々な選択因子（例えば、選択因子パラメータの様々な組み合わせ）に対する燃料使用量を求めて、これらのパラメータ値を決定する。基本的に選択因子最適化モジュール３４５は様々な選択因子を調べて、今後起こりうる状態の確率分布を求める。一つの実施形態では、選択因子最適化モジュール３４５はＴ＝３０分の対象時間にわたって、３から５個の選択因子の集まりから選んで最もよい一連の複数の選択因子を求める。ここで、前記対象時間内で、各選択因子が有効な時間は２０秒である。
【００３５】
例えば、ある与えられた状態ｓｉのＨＥＶ１００は、ＳＯＣ値がｘｉで燃料レベル値がｆｉでｒｉの値を有する道路区分上に位置している。瞬間的な必要動力Ｐｒｅｑは（以下に述べる）車両力学モデルを用いて算出される。動作空間は、Ａ＝｛（Ｐｅｎｇ，Ｐｂａｔｔ）：Ｐｅｎｇ＋Ｐｂａｔｔ＝Ｐｒｅｑ，Ｐｅｎｇ≧０｝である。特定の（Ｐｅｎｇ，Ｐｂａｔｔ）を選択した後、（以下に述べる）様々なモデルを用いてＨＥＶの位置、電池のＳＯＣおよび燃料レベルを更新し、ｐｉ＋１、ｘｉ＋１およびｆｉ＋１をそれぞれ決める（ここで、ｒｉは現在の道路区分であり、ユーザーが選んだものであり、制御方針にしたがって選ばれたものではない。ｒｉは遷移ダイナミクスの一部であり、以下に述べるモデルを用いて予測される。）。時刻ｉの（Ｐｅｎｇ，Ｐｂａｔｔ）の組を複数選んで使用することが可能であるが、その場合、将来の時刻ｉ＋１における状態も複数予測される。このプロセスは繰り返し行うことができる。（以下に述べる）予測モデルは、時刻ｉ＋１における予測されたＰｒｅｑを与え、時刻ｉ＋１の（Ｐｅｎｇ，Ｐｂａｔｔ）の組を複数選んで使用すると、時刻ｉ＋２の予測される状態もさらに多くなる。
【００３６】
Ｒ（ｒ，ｘ，ｆ）で表わされる状態ｓ＝（ｒ，ｘ，ｆ）の利得は、最終状態（すなわち、ＨＥＶが目的地到達した）において残っている燃料エネルギと電池エネルギの和であり、他のすべての状態（例えば、中間状態）では０となる。
【００３７】
ここで目的地に移動する際になされる仕事に対するコスト項は含まれていないことに留意すべきである。目的地が起点に近い方が、起点から遠い目的地よりも高い値になる。しかし、制御システム１２０は、目的地の選択および車両の動作に対していかなる影響も及ぼすことはできないので、このコストは期待価値関数の比較では重要ではない。したがって、コスト項は目的関数の中に含まれない。
【００３８】
価値関数（すなわち、将来のすべての状態に対する利得の期待される合計）を最大化することによって、選択因子が最適化される。ベルマンの式によって、この価値関数は式（１）のように与えられる。
【００３９】
【数１】
2014019433.tif 000005
【００４０】
言い換えれば、現在状態（ｒｉ，ｘｉ，ｆｉ）の値Ｖは、現在状態（ｒｉ，ｘｉ，ｆｉ）の利得Ｒと、（現在状態が与えられたときに）次の状態の確率Ｐ（ｒｉ＋１｜ｒｉ）と次の状態（ｒｉ＋１，ｘｉ＋１，ｆｉ＋１）の値Ｖとの積の合計との和である。
【００４１】
一つの実施形態では、価値関数は動的プログラミングによって算出される。しかし、この方法は非効率である。なぜならば、可能性のあるすべての状態に対して更新処理をすることになるからである。現在の状態を初期状態として遷移可能な状態のみが重要であるから、別の実施形態では将来の対象時間Ｔに関する順方向サーチアルゴリズムを用いて現在の状態に対する概ね最適な比率を求める。
【００４２】
有用な比率を決定するには、Ｔは比較的長い方がよい（例えば、旅程の長さと同じくらい）。サーチが単純な場合、より深くサーチする必要があるからである。Ｔを長くしない場合、複数の選択因子を用いてサーチ空間の複雑さを緩和する。選択因子の選択は一時的な拡張動作であり、エネルギ最適化問題を準マルコフ決定プロセス（ＳＭＤＰ）として扱う。ＳＭＤＰは、「ｍｄｐｓと準ｍｄｐｓの間の複数の時間的尺度での知識の学習、計画および表現」（Sutton, R,S.,; Precup, D.; and Singh, S.; 1998）に述べられている。制御システム１２０は、複数の時間ステップにわたって選択した選択因子を適用し、ＴП秒（例えば、２０秒）ごとに順方向サーチによって選択因子を更新する。
【００４３】
エネルギモデル
エネルギモデルを用いて将来のＳＯＣ値ｘｉを予測する。電池を単純な回路にモデル化することによって、電池変動を展開することができる。図５は一実施形態にかかる電池の回路図である。ＳＯＣｘｉの変化は、電流端子間の電流に比例し、式（２）のようになる。
【００４４】
【数２】
2014019433.tif 000006
ここで、ｌ（ｔ）は電流（放電時は正）であり、Ｑｎｏｍはジュールの単位で測定される公称電荷容量である。さらに、
【００４５】
【数３】
2014019433.tif 000007
ここで、ＶＯＣ（ｘ）およびＲＯ（ｘ）はそれぞれ電池の開路電位および内部抵抗である。
【００４６】
ＲＯ（ｘ）は、０．０１Ωになるように設定され、ＶＯＣ（ｘ）＝１．４ｘ＋３．１８である。ここで、ｘ∈［０，１］は電池の相対電気量であり、ＶＯＣはボルトの単位で測定される。これらの式を結合させることによって、ＳＯＣの微分は式（４）のようになる。
【００４７】
【数４】
2014019433.tif 000008
ここで、ｘ（ｔ）は電池状態を更新するために求めることができる。１ヘルツの周波数でシミュレートして、オイラー積分を用いて所定時間経過後のＳＯＣを求めることが可能である。
【００４８】
【数５】
2014019433.tif 000009
【００４９】
車両力学モデル
車両力学モデルを用いて、将来の必要動力Ｐｒｅｑを求める。４つの力がＨＥＶ１００に作用する。すなわち、パワートレイン１３０、回転抵抗、空気抵抗および重力である。
【００５０】
【数６】
2014019433.tif 000010
【００５１】
定数ｍはＨＥＶ１００の質量である。定数ＡはＨＥＶ１００のフロント部の表面積である。定数ｃｗは空気抵抗係数を表わす。定数ｃｒｒは転がり抵抗係数を表わす。ｍ、Ａ，ｃｗおよびｃｒｒはＨＥＶに基づいて変化する。代表的なＨＥＶの場合、ｍの値は１０００ｋｇであり、Ａの値は２ｍ２であり、ｃｗの値は０．４２であり、ｃｒｒの値は０．０１である。定数ρは空気の密度を表わし、その値は１.２２５ｋｇ／ｍ３である。
【００５２】
エンジンが必要とする動力を算出するために、Ｐ＝Ｆｖ_ｂａｒの近似を用いると式（７）のようになる。
【００５３】
【数７】
2014019433.tif 000011
【００５４】
燃料消費を必要動力の関数としてモデル化するために、エンジンは最適操作線にしたがう速度で運転されるという仮定をする。この仮定によって、必要動力と燃料消費の対応関係が線型になり、Δｆｕｅｌ＝αＰｅｎｇで与えられる。ここで、ＰｅｎｇはｋＷの単位で測定され、燃料消費は１秒あたりのガロンで測定される。αの値は０．１である。
【００５５】
2014019433.tif 000012
【００５６】
【数８】
2014019433.tif 000013
ここで変数ａは最大加速度を表わし、変数ｖは現在速度を表わし、変数ｖｏは希望速度（上限速度と仮定する）を表わし、変数ｂは最大ブレーキ減速度を表わし、変数ｓは次の停止までの距離を表わし、変数δは順調度パラメータでありその値は４である。
【００５７】
2014019433.tif 000014
【００５８】
【数９】
2014019433.tif 000015
ここでΘは逆強化学習アルゴリズムによって得た重みベクトルである。
【００５９】
具体的にいうと、運転者の運転行動のモデルは最大エントロピー逆強化学習（ＭａｘＥｎｔ  ＩＲＬ）アプローチを用いて学習される。ＭａｘＥｎｔ  ＩＲＬアルゴリズムのタクシー運転者の運転行動モデル化への応用は「ＰＲＯＣＡＢ」と呼び、「タクシー運転者のような運転：観察した状況認識した運転行動に基づく確率的推論」（Ziebert, B.D.; Bagnell, J.A.; and Dey, A.K.; 2008; in Proc. Ubicomp, 322-331）に記載されている。個人運転者モデルはＰＲＯＣＡＢと同様である。
【００６０】
ＰＲＯＣＡＢにおいて、運転者の経路選択はマルコフ決定プロセス（ＭＤＰ）としてモデル化されている。ＭＤＰにおける状態ｓｊはネットワーク中の道路区分に相当する。与えられた状態で取りうる行動は、ｓｊの終点の交差点で運転者がすることができるすべての方向転換である。
【００６１】
2014019433.tif 000016
【００６２】
【数１０】
2014019433.tif 000017
【００６３】
特徴ｆａｊは運転経路の顕著な側面を取得している。ここで、ａｊは道路区分ｓｊからｓｊ＋１への遷移である。一つの実施形態では、このような特徴に含まれるのは次のようなものである。
ａ）  出て行く道路区分ｓｊ＋１を特定する情報。この特徴は運転者の特定の道路に対する好みをモデル化する。
ｂ）  道路区分ｓｊ＋１のタイプは、住居地区の道路、高速道路等である。この特徴は、側道と高速道路のうちどちらを通ることのどちらを好むかのような運転者の好みをモデル化する。
ｃ）  左、直進、右およびＵターンに区別される、ｓｊとｓｊ＋１の間の方向転換の角度。これらの特徴を用いることによって、Ｕターンはめったにやらず、運転者は交差点で直進することが多いことを知ることができる。
ｄ）  道路区分に沿った高さの変化。この特徴は、運転者がより小さい傾斜を好むことをモデル化する。
ｅ）  道路区分の基本方位（例えば、北、南、東または西）。この特徴は、運転者がある方位に進むことを好むことをモデル化する。
これらの特徴の各々は、日常的な決まった行動も含む、一日のうちの時系列の特徴と結びつけられる。例えば、運転者は午前中仕事に向かい、午後は多分学校に子供を迎えに行く。
【００６４】
経路ζ＝（ｓ０，ａ０，ｓ１，ａ１，・・・，ａｎ−１，ｓｎ）が与えられると、ｆζをその経路に沿った各行動のすべての特徴の合計、ｆζ＝Σｊｆａｊ、とする。経路ζが式（１１）のコスト関数を最小化するかぎり、その経路ζを運転者は好む。
【００６５】
【数１１】
2014019433.tif 000018
【００６６】
2014019433.tif 000019
【００６７】
【数１２】
2014019433.tif 000020
ここで、Ｚ（Θ）は正規化因子である。
【００６８】
式（１２）は、行動ａの確率が、ａで始まる経路すべての期待される指数関数化した利得によって重みづけされた確率論的方針を与える。
【００６９】
【数１３】
2014019433.tif 000021
【００７０】
このアプローチは、確率分布を定義する部分的な行動の可能性を用いるＩＲＬ方法に影響するラベル先入観の問題を解決する。
【００７１】
2014019433.tif 000022
【００７２】
【数１４】
2014019433.tif 000023
【００７３】
確定的なＭＤＰに対して、この関数は上に凸であり、その最大値はネットワーク上の指数関数的傾き上昇アルゴリズムによって求められる。対数尤度の傾きは、経験的特徴の度数とモデルによって期待される特徴の度数の差という明解な表現を有する。
【００７４】
【数１５】
2014019433.tif 000024
ここでＤａｊは方向転換行動ａｊを行った回数の予測値であり、波形が付与されたｆは経験的特徴の度数である。Ｄａｊを直接計算するには、ａｊからのすべての経路を列挙する必要がある。その代わりに、前後方向動的プログラミングアルゴリズムを用いて推定をする。このアルゴリズムは、「タクシー運転手のような運転：観察した状況認識行動からの確率論的推定」（Ziebart, B. D.,; Maas, A.; Bagneli, J. A.; and Dey, A. K.; 2008; in Proc. Ubicomp, 322-331）に記載されている。
【００７５】
図４は、一つの実施形態にしたがってハイブリッド電気車両１００のパワートレイン１３０を制御する方法４００を説明するフローチャートである。方法４００は、例えば、主制御モジュール３３５によって実行される。図４のすべてのステップを異なる順番で行う実施形態も可能である。図４のステップと異なるステップを含み、さらに／または追加するステップを含む実施形態も可能である。また、すべてのステップまたは一部のステップを図１から図３に示される機器以外のものが行ってもよい。
【００７６】
方法４００を開始させる場合は、既に現在状況３１５、制御頻度３２０および必要動力に妥当な値が格納されている。その場合、方法４００は開始する。
【００７７】
2014019433.tif 000025
【００７８】
ステップ４２０では、最適選択因子が最新選択因子として格納される。例えば、主制御モジュール３３５は（ステップ４１０で算出された）α１に対する値およびα２に対する値を最新選択因子パラメータ３３０に格納する。
【００７９】
ステップ４３０では、最新選択因子を適用してＰｅｎｇ、Ｐｂａｔｔを取得する。例えば、主制御モジュール３３５は、選択因子パラメータとして最新選択因子パラメータ３３０に格納されているα１およびα２の値を用いて、さらに、入力されて必要動力３２５に格納されているＰｒｅｑ値および現在状況に格納されているｘｉを用いて、比率決定モジュール３４０を実行する。比率決定モジュール３４０はＰｅｎｇおよびＰｂａｔｔを出力する。
【００８０】
ステップ４４０では、ＰｅｎｇおよびＰｂａｔｔがパワートレイン１３０に送られる。例えば、主制御モジュール３３５は（ステップ４３０で算出された）ＰｅｎｇおよびＰｂａｔｔを制御信号１５０の形でパワートレイン１３０に送る。
【００８１】
ステップ４５０では、タイマーをリセットし、再スタートさせ、所定の時間が経過するまで待つ。例えば、主制御モジュール３３５はタイマーをリセットして０にし、再びタイマーを開始させ、タイマーが制御頻度３２０に格納されている時間値に到達するまで待つ。この待ちによって、最新選択因子パラメータ３３０によって特定される選択因子が制御システムによって複数の時間ステップにわたって適用される。
【００８２】
さらに方法４００はステップ４１０から、繰り返し実行される。
【００８３】
明細書中が「一つの実施形態」または「一実施形態」の語に言及していることは、実施形態にかかる特別の特徴、構造または特質が少なくとも一つの実施形態に含まれている意味である。明細書中様々な個所に「一つの実施形態」または「一実施形態」の語は、必ずしも同じ実施形態を指しているわけでなない。
【００８４】
発明の詳細な説明のいくつかの部分は、コンピュータメモリ内のデータビットに対する処理のアルゴリズムおよび記号表現によって表わされている。このようなアルゴリズムに関する記載および記号表現は、データプロセシング技術の当業者が他の当業者に自分の仕事内容を最も効率的伝えるのに用いる手段である。ステップはすべて物理量に対して物理的な操作をすることを必要とするものである。通常、これらの物理量は格納し、移送し、組み合わせ、比較し、さもなければ操作することが可能な電気的、磁気的または光学的な信号の形のものであるが、必ずしもそうでなくてもよい。本明細書中のアルゴリズムは、一般的なものと同様に、所望の結果につながる自己完結型の一連の複数のステップとなるように考えられたものである。一般的な用法であるという理由で、このような信号をビット、値、要素、記号、文字、語、数字等と呼ぶのが便利なことが多い。さらに、一般性を失わないように、物理量の物理的操作もしくは変換を必要とするステップの特定の配置、または物理量の表現をモジュールまたはコードデバイスと呼ぶのが便利なことが多い。
【００８５】
しかし、これらの語句および同様な語句は、適当な物理量に対応するものであり、そのような物理量につけられた簡便なラベルにすぎない。以下の説明で明らかなように具体的に異なる説明がされていないかぎり、本明細書を通して、「プロセシング」または「算出する」または「計算する」または「決定する」または「表示する」等の語句を用いた説明は、コンピュータシステムの動作およびプロセス、またはコンピュータメモリ、コンピュータレジスタもしくは情報を格納、転送もしくは表示する他の装置内で物理（電気）量を表わすデータ操作もしくは変換するコンピュータシステムと同様な（専用計算機のような）電子計算装置を指す。
【００８６】
様々な本発明の実施形態の中の態様には、アルゴリズムの形で記載されているプロセスステップおよび指令が含まれる場合がある。このようなアルゴリズムのプロセスステップおよび指令は、ソフトウェア、ファームウェアまたはハードウェアによって具現化できるものである。このようなアルゴリズムのプロセスステップがソフトウェアによって具現化された場合は、様々なオペレーティングシステムが用いる様々なプラットフォーム上にダウンロードされて、動作させることができる。さらに実施形態はコンピューティングシステム上で実行されるコンピュータプログラム製品中に入れることもできる。
【００８７】
本発明の実施形態は、さらに以上述べた操作を実行する装置に関するものである。この装置は、特定の目的のために構成されたものであり、例えば、専用コンピュータである。また、この装置は、内部に格納されたコンピュータプログラムによって起動される、または環境設定される汎用コンピュータを含むものでもよい。そのようなコンピュータプログラムは、限定されるわけではないが、例えばフロッピーディスク（登録商標）、光学ディスク、ＣＤ−ＲＯＭおよび磁気光学ディスクを含む任意のディスク、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、磁気もしくは光学カード、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、または電子指令を格納するのに適した任意の形式の媒体といったコンピュータ読み取り可能な媒体に格納され、コンピュータシステムバスと接続される。メモリは、前記したデバイス、または／および情報／データ／プログラムを格納できる他のデバイスを含むものでよく、揮発性または不揮発性のいずれの媒体でもよい。ここで、揮発性または不揮発性の媒体には、最低限の時間よりも長い時間、情報を格納することが可能なメモリ／記憶装置を含むものとすることができる。さらに、本明細書中で記載されたコンピュータは、単一のプロセッサを含むものでもよいし、また、計算能力を向上させた複数のプロセッサ仕様を採用したアーキテクチャでもよい。
【００８８】
本明細書中に記載されたアルゴリズムおよび表示は、特定のコンピュータや他の装置に関するものではない。様々な汎用システムを用いて、本明細書の内容にしたがうプログラムを動作させることができるし、本発明の実施形態の方法のステップを実行する専用の装置を作製するのが便利かもしれない。発明の詳細な説明の記載から、このようなシステムの様々なものの構成が生まれるだろう。さらに、本発明の実施形態は特定のプログラム言語を参照して記載されたものではない。様々なプログラム言語を用いて本明細書中に記載された本発明の実施形態の内容を実施できることがわかるはずであり、本明細書中の特定の言語の記載は実施可能であることおよびベストモードを開示するためのものである。
【００８９】
さらに、本明細書中で用いられている語句はすべて、主として簡明な記載とし、教示のための目的で選ばれたものであり、本発明の主題の境界を明示し、限定するために選択されたものではないかもしれない。したがって、本発明の実施形態の開示内容は、特許請求の範囲で説明する本発明の実施形態の技術的範囲を例証するものであり、限定するものではない。
【００９０】
本明細書では、特定の実施形態および応用について記載して説明したが、本発明の実施形態は本明細書に開示されたそのままの構成および要素に限定されるものではなく、添付した特許請求の範囲により定められる実施形態の技術的範囲から逸脱しない範囲で、方法および装置の配列、作用および詳細について様々な修正、変更および変形を加えることが可能であることは当然である。
【図１】
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【図２】
2014019433.tif 000029
【図３】
2014019433.tif 000030
【図４】
2014019433.tif 000031
【図５】
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【外国語明細書】
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【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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