(57)【要約】【課題】個々の電池の予想劣化度を推定するにあたり精度の向上を図ることが可能な電池劣化度推定装置及び方法を提供する。【解決手段】電池劣化度推定装置３０は、車両２０が経路を走行した場合の電池の予想劣化度を推定するものであって、複数の車両１０，２０それぞれから、車両１０，２０が走行した区間の区間情報と、区間走行時における電池容量に関する情報、電池温度に関する情報、及びＣレートに関する情報とを取得する情報取得部３１と、情報取得部３１により取得された各情報に基づいて、所定区間走行時における電池容量変化の統計値、電池温度変化の統計値、及びＣレートの統計値を算出する統計値算出部３２ａと、統計値算出部３２ａによる算出結果に基づき、所定区間を走行した場合の電池の予想劣化度を推定する劣化度推定部３２ｂとを備える。【選択図】図１
2014072932.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両が経路を走行した場合の電池の予想劣化度を推定する電池劣化度推定装置であって、
複数の車両それぞれから、車両が走行した区間の区間情報と、前記区間走行時における電池容量に関する情報、電池温度に関する情報、及びＣレートに関する情報とを取得する情報取得手段と、
前記情報取得手段により取得された各情報に基づいて、所定区間走行時における電池容量変化の統計値、電池温度変化の統計値、及びＣレートの統計値を算出する統計値算出手段と、
前記統計値算出手段による算出結果に基づき、前記所定区間を走行した場合の電池の予想劣化度を推定する劣化度推定手段と、
を備えることを特徴とする電池劣化度推定装置。
【請求項２】
前記情報取得手段は、前記特定の車両から、電池容量と、電池の劣化度と、電池温度との情報を取得し、
前記劣化度推定手段は、前記特定の車両の電池容量、電池の劣化度、及び電池温度に基づいて、前記各統計値に重み付けを行ったうえで、特定の車両が前記所定区間を走行した場合の電池の補正予想劣化度を推定する
ことを特徴とする請求項１に記載の電池劣化度推定装置。
【請求項３】
前記情報取得手段は、前記特定の車両から、現在地と目的地との情報を含む経路設定情報を取得し、
前記劣化度推定手段は、前記所定区間毎の予想劣化度に基づいて、前記特定の車両が現在地から目的地に至るまでの複数の経路それぞれを走行した場合の総合的な予想劣化度を推定する
ことを特徴とする請求項１又は請求項２のいずれかに記載の電池劣化度推定装置。
【請求項４】
前記劣化度推定手段により推定された前記複数の経路それぞれを走行した場合の総合的な予想劣化度を、特定の車両の車両運転者に対して案内するための情報案内手段をさらに備える
ことを特徴とする請求項３に記載の電池劣化度推定装置。
【請求項５】
車両が経路を走行した場合の電池の予想劣化度を推定する電池劣化度推定装置の電池劣化度推定方法であって、
複数の車両それぞれから、車両が走行した区間の区間情報と、前記区間走行時における電池容量に関する情報、電池温度に関する情報、及びＣレートに関する情報とを取得する情報取得工程と、
前記情報取得工程において取得された各情報に基づいて、所定区間走行時における電池容量変化の統計値、電池温度変化の統計値、及びＣレートの統計値を算出する統計値算出工程と、
前記統計値算出工程における算出結果に基づき、特定の車両が前記所定区間を走行した場合の電池の予想劣化度を推定する劣化度推定工程と、
を有することを特徴とする電池劣化度推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電池劣化度推定装置及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、情報管理センタと複数の車両とからなる車両制御システムが提案されている。このシステムでは、複数の車両が電池寿命を算出し、算出した電池寿命の情報を情報管理センタに送信する。情報管理センタは車両の走行地域毎に電池寿命の統計値（例えば平均値）を算出して、これを制御情報として車両に送信する。このような構成であるため、上記システムでは、山間部であるか市街地であるか、冷涼な地域であるか温暖な地域であるかなど走行地域毎に電池の余寿命を推定することができる（特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−１１５６２３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、従来のシステムは走行地域毎に電池の余寿命を推定するものの、個々の電池の劣化具合は、車両に搭載される現在の電池状態など、種々の要因によって変化するため、精度面で向上の余地があるものであった。
【０００５】
本発明はこのような従来の課題を解決するためになされたものであり、その目的とするところは、電池の予想劣化度を推定するにあたり精度の向上を図ることが可能な電池劣化度推定装置及び方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の電池劣化度推定装置及び方法は、所定区間走行時における電池容量変化の統計値、電池温度変化の統計値、及びＣレートの統計値を算出して、算出結果に基づき、特定の車両が所定区間を走行した場合の電池の予想劣化度を推定する。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、ここで、電池の劣化は、どの程度電池を使ったか（電池容量変化）、電池温度は適切か（電池温度変化）、及び、急激な放電があったか（Ｃレート）によって、影響を受ける。このため、複数の車両からの情報により統計値を求め、この統計値に基づいて特定の車両が所定区間を走行した場合の電池の予想劣化度を推定することで、個々の電池の予想劣化度を推定するにあたり精度の向上を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本実施形態に係る電池劣化度推定装置を含む経路探索システムを示す構成図である。
【図２】電池容量変化の統計値に対する重みを示す図であり、（ａ）は電池容量と劣化度とから求められる重みを示し、（ｂ）は電池容量と電池温度とから求められる重みを示し、（ｃ）は劣化度と電池温度とから求められる重みを示している。
【図３】電池温度変化に対する重みを示す図であり、電池温度から求められる重みを示している。
【図４】Ｃレートに対する重みを示す図であり、（ａ）は電池容量と劣化度とから求められる重みを示し、（ｂ）は電池容量と電池温度とから求められる重みを示し、（ｃ）は劣化度と電池温度とから求められる重みを示している。
【図５】本実施形態に係る電池劣化度推定方法の一例を示すフローチャートである。
【図６】図２に示したステップＳ２に示すＣレートの最頻値を示す図である。
【図７】図５に示すステップＳ６の経路の算出結果の例を示す図である。
【図８】統計値及び総合的な予想劣化度を示す図表であって、（ａ）は重み付け前の総合的な予想劣化度を示し、（ｂ）は重み付け後の総合的な予想劣化度を示している。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明の好適な実施形態を図面に基づいて説明する。図１は、本実施形態に係る電池劣化度推定装置を含む経路探索システムを示す構成図である。図１に示すように、経路探索システム１は、複数の車両１０，２０と、電池劣化度推定装置３０とにより構成されている。
【００１０】
複数の車両１０，２０は、それぞれ電池１１，２１と、制御部１２，２２と、ナビゲーション装置（以下ナビという）１３，２３と、送受信部１４，２４とを備えており、モータを動力源とし、電池１１，１２の電力によりモータを駆動して走行を行う電気自動車である。
【００１１】
電池１１，２１は、モータに電力を供給すると共に、下り坂などの回生時には充電を行うものである。制御部１２，２２は、電池容量（ＳＯＣ）、及び電池温度の情報を取得すると共に、電池容量からＣレートの情報を算出するものである。また、制御部１２，２２は、電池１１，２１の劣化度に関する情報を記憶している。
【００１２】
ナビ１３，２３は、車両１０，２０の現在位置を検出するＧＰＳ機能部、ユーザにより操作可能な操作部、ユーザに画像表示にて情報を提供する表示部、ユーザに音声にて情報を提供する音声出力部などを備え、操作部を介して目的地が設定された場合には、現在地から目的地に至る経路を算出して、ユーザに案内を行うものである。
【００１３】
送受信部１４，２４は、電池劣化度推定装置３０と通信を行うものであって、制御部１２，２２から取得した情報や、ナビ１３，２３から取得した情報を電池劣化度推定装置３０に送信するものである。また、送受信部１４，２４は、電池劣化度推定装置３０からの情報を受信する機能を有し、受信された情報はナビ１３，２３を介してユーザに提供される。
【００１４】
電池劣化度推定装置３０は、複数の車両１０からの情報に基づいて、自車両（特定の車両）２０が経路を走行した場合の電池の予想劣化度を推定するものである。この電池劣化度推定装置３０は、情報取得部（情報取得手段）３１と、情報処理部３２と、情報案内部３３とを備えている。
【００１５】
情報取得部３１は、複数の車両１０，２０の送受信部１４，２４を介して送信されてきた情報を取得するものである。情報処理部３２は、情報取得部３１により取得された複数の車両１０，２０の情報に基づいて、所定区間毎（例えばリンク毎、１０ｋｍなどの所定距離毎、及び出発地から目的地まで毎）の電池の予想劣化度を推定するものである。
【００１６】
このような情報処理部３２は、統計値算出部（統計値算出手段）３２ａと、劣化度推定部（劣化度推定手段）３２ｂとを備えている。統計値算出部３２ａは、情報取得部３１により取得された情報の統計値を算出するものである。劣化度推定部３２ｂは、統計値算出部３２ａにより算出された各統計値に基づいて、自車両２０が所定区間を走行した場合の電池２１の予想劣化度を推定するものである。
【００１７】
情報案内部３３は、情報処理部３２により推定された予想劣化度の情報を自車両２０の車両運転者に対して案内するためのものであって、推定された予想劣化度の情報を送信するものである。送信された情報は、自車両２０の送受信部２１により受信されてナビ２３に表示等される。
【００１８】
次に、複数の車両１０，２０が電池劣化度推定装置３０に送信する情報の詳細について説明する。具体的に、複数の車両１０，２０の送受信部１４，２４は、電池劣化度推定装置３０に対して区間情報と電池情報とを送信する。区間情報とは、車両１０，２０が走行した区間に関する情報であって、リンク番号であってもよいし、緯度経度の情報であってもよい。
【００１９】
また、電池情報とは、区間走行時における電池容量に関する情報、電池温度に関する情報、及びＣレートに関する情報である。電池容量に関する情報とは、当該区間の走行開始時点及び走行終了時点における双方の電池容量の情報であってもよいし、当該区間の走行前後における電池容量変化の情報であってもよい。電池温度に関する情報とは、当該区間の走行開始時点及び走行終了時点における双方の電池温度の情報であってもよいし、当該区間の走行前後における電池温度変化の情報であってもよい。Ｃレートに関する情報とは、当該区間の走行により放電された電流値から求められるＣレートの情報である。
【００２０】
さらに、自車両２０の送受信部２４については、電池容量と、制御部２２に記憶される電池２１の劣化度と、電池温度との情報を送信すると共に、現在地と目的地との情報を含む経路設定情報とを送信する。なお、経路設定情報は、現在地と目的地との情報を含んでいればよく、ナビ２３にて算出された経路の情報を送信してもよいし、単に現在地と目的地のみの情報であってもよい。さらに、経路設定情報は、中継地等の情報を含んでいてもよい。
【００２１】
次に、電池劣化度推定装置３０による劣化度推定方法の概要について説明する。情報取得部３１は、複数の車両１０から、電池容量に関する情報、電池温度に関する情報、及びＣレートに関する情報を取得する。そして、統計値算出部３２ａは、所定区間走行時における電池容量変化の統計値、電池温度変化の統計値、及びＣレートの統計値を算出する。
【００２２】
ここで、電池容量変化の統計値とは、例えば平均値であるが、これに限らず、中央値であってもよいし、他の値であってもよい。また、電池温度変化の統計値についても同様に、例えば平均値であるが、これに限らず、中央値であってもよいし、他の値であってもよい。さらに、Ｃレートの統計値とは、例えば平均値であるが、これに限らず、中央値であってもよいし、Ｃレートをヒストグラム化したときの最頻値であってもよいし、２つ以上の極大値の平均値などであってもよい。
【００２３】
その後、劣化度推定部３２ｂは、上記統計値算出部３２ａによる算出結果に基づき、自車両２０が所定区間を走行した場合の電池２１の予想劣化度を推定する。ここで、電池２１の劣化は、どの程度電池２１を使ったか（電池容量変化）、電池温度は適切か（電池温度変化）、及び、急激な放電があったか（Ｃレート）によって、影響を受ける。このため、複数の車両１０からの情報により統計値を求め、この統計値に基づいて自車両２０が所定区間を走行した場合の電池２１の予想劣化度を推定することで、電池２１の予想劣化度を推定するにあたり精度の向上を図ることができる。
【００２４】
なお、自車両２０の走行前において電池２１は適切な温度環境（例えば日本であると０℃から３０℃）にあると考えられることから、電池温度変化が大きいと適切な温度から外れることとなり、電池温度変化に基づいて電池温度が適切かを判断できるといえる。
【００２５】
さらに、情報取得部３１は、自車両２０から経路設定情報を受信している。このため、劣化度推定部３２ｂは、所定区間毎の予想劣化度に基づいて、自車両２０が現在地から目的地に至るまでの複数の経路それぞれを走行した場合の総合的な予想劣化度を推定する。具体的に劣化度推定部３２ｂがリンク毎に予想劣化度を推定した場合には、経路を構成するリンクの予想劣化度を合算することにより、総合的な予想劣化度を推定することとなる。
【００２６】
情報案内部３３は、このような複数の経路毎の総合的な予想劣化度の情報を自車両２０に対して送信する。これにより、自車両２０の送受信部２４が複数経路毎の総合的な予想劣化度の情報を受信して、ナビ２３が複数の経路毎の総合的な予想劣化度の情報を表示等することとなる。これにより、運転者は、総合的な予想劣化度に基づいて、複数の経路のうち、どの経路を選択するかを判断することができることとなり、例えば、電池２１を長持ちさせたい場合には、総合的な予想劣化度が最も低い経路を選択することができる。
【００２７】
さらに、本実施形態において自車両２０は、自己の電池２１の電池容量と劣化度と電池温度との情報を送信している。このため、劣化度推定部３２ｂは、自己の電池２１の電池容量と劣化度と電池温度との情報に基づいて、各統計値に重み付けを行ったうえで、自車両２０が所定区間を走行した場合の電池２１の補正予想劣化度を推定する。
【００２８】
図２は、電池容量変化の統計値に対する重みを示す図であり、（ａ）は電池容量と劣化度とから求められる重みを示し、（ｂ）は電池容量と電池温度とから求められる重みを示し、（ｃ）は劣化度と電池温度とから求められる重みを示している。
【００２９】
図２（ａ）に示すように、電池２１は、電池容量が高い状態から使用されると電池２１の容量変化による劣化が小さくなる傾向があり、電池容量が低い状態から使用されると電池２１の容量変化による劣化が大きくなる傾向がある。このため、電池容量変化に対する重みは、電池容量が高い場合に小となり、電池容量が低い場合に大となる。
【００３０】
さらに、電池２１は、劣化が進行していない状態から使用されると電池２１の容量変化による劣化が小さくなる傾向があり、劣化が進行している状態から使用されると電池２１の容量変化による劣化が大きくなる傾向がある。電池２１が劣化していると電池容量が大きく変化するためである。このため、電池容量変化に対する重みは、劣化度が小さい場合に小となり、劣化度が大きい場合に大となる。
【００３１】
また、図２（ｂ）及び図２（ｃ）に示すように、電池２１は、適切な温度範囲内の温度である場合、容量変化による劣化が小さくなり、適切な温度範囲外の温度である場合、容量変化による劣化が大きくなる傾向がある。よって、電池容量変化に対する重みは、電池温度が適切な温度範囲内である場合に小となり、適切な温度範囲外である場合に大となる。
【００３２】
劣化度推定部３２ｂは、上記図２に示す傾向に基づいて電池容量変化の統計値に対して重み付けを行う。
【００３３】
図３は、電池温度変化に対する重みを示す図であり、電池温度から求められる重みを示している。図３に示すように、電池２１は、適切な温度範囲内の温度である場合、平均温度変化による劣化が小さくなり、適切な温度範囲外の温度である場合、平均温度変化による劣化が大きくなる傾向がある。よって、電池温度変化に対する重みは、電池温度が適切な温度範囲内である場合に小となり、適切な温度範囲の境界付近である場合に中となり、適切な温度範囲外である場合に大となる。
【００３４】
劣化度推定部３２ｂは、上記図３に示す傾向に基づいて電池温度変化の統計値に対して重み付けを行う。
【００３５】
図４は、Ｃレートに対する重みを示す図であり、（ａ）は電池容量と劣化度とから求められる重みを示し、（ｂ）は電池容量と電池温度とから求められる重みを示し、（ｃ）は劣化度と電池温度とから求められる重みを示している。
【００３６】
図４（ａ）から図４（ｃ）に示すように、電池２１は、電池容量が高い状態から使用されるとＣレートによる劣化が小さくなる傾向があり、電池容量が低い状態から使用されるとＣレートによる劣化が大きくなる傾向がある。これは、電池容量が低い状態においては内部抵抗が上昇してＣレートによる影響が大きくなるからである。このため、Ｃレートに対する重みは、電池容量が高い場合に小となり、電池容量が低い場合に大となる。
【００３７】
また、電池２１は、劣化が進行していない状態から使用されるとＣレートによる劣化が小さくなる傾向があり、劣化が進行している状態から使用されるとＣレートによる劣化が大きくなる傾向がある。このため、Ｃレートに対する重みは、劣化度が高い場合に大となり、劣化度が低い場合に小となる。
【００３８】
さらに、電池２１は、電池温度が高い状態から使用されるとＣレートによる劣化が小さくなる傾向があり、電池容量が低い状態から使用されるとＣレートによる劣化が大きくなる傾向がある。これは、高温ほど内部抵抗が小さくなりＣレートによる影響が小さくなるからである。よって、Ｃレートに対する重みは、電池温度が高い場合に小となり、電池温度が低い場合に大となる。
【００３９】
劣化度推定部３２ｂは、上記図４に示す傾向に基づいてＣレートの統計値に対して重み付けを行う。
【００４０】
以上、上記の如く重み付けを行うことで一層劣化度推定精度を向上させることができる。なお、重みが大きい場合には、その要素（電池容量変化、電池温度変化、Ｃレート）の統計値にて算出される劣化度が大きくなることはいうまでもない。
【００４１】
次に、フローチャート等を参照し、本実施形態に係る電池劣化度推定方法の一例を説明する。図５は、本実施形態に係る電池劣化度推定方法の一例を示すフローチャートである。
【００４２】
図５に示すように、まず、電池劣化度推定装置３０の情報取得部３１は、複数の車両１０から、区間情報及び電池情報を取得する（Ｓ１）。ここで取得される電池情報は、上記した区間走行時における電池容量に関する情報、電池温度に関する情報、及びＣレートに関する情報である。
【００４３】
次に、統計値算出部３２ａは、ステップＳ１にて取得した各情報の統計値を算出する（Ｓ２）。なお、図５に示す例において統計値算出部３２ａは、電池容量変化の平均値、電池温度変化の平均値、及びＣレートの最頻値を統計値として算出する。
【００４４】
図６は、図５に示したステップＳ２に示すＣレートの最頻値を示す図である。統計値算出部３２ａは、複数の車両１０からのＣレートの情報から、図６に示すようなヒストグラムを作成する。このとき、統計値算出部３２ａは、Ｃレートの値を所定値毎に区分し、各車両１０から取得したＣレートがどの区分に属するかをカウントしていくことでヒストグラムを作成する。そして、図６に示す例において統計値算出部３２ａは、Ｃレートの最頻値Ｆを特定し、この区分の中央値（例えば最頻値Ｆの区分が０．０５Ｃ〜０．１０Ｃであ
る場合、０．７５Ｃ）を統計値として採用する。なお、区分の中央値に限らず、最小値（区分が０．０５Ｃ〜０．１０Ｃである場合、０．０５Ｃ）であっても最大値（区分が０．０５Ｃ〜０．１０Ｃである場合、０．１０Ｃ）であってもよい。
【００４５】
なお、統計値算出部３２ａは、電池容量変化及び電池温度変化についてもヒストグラムを作成の上、最頻値を統計値として採用してもよいし、ヒストグラムに２つ以上の極大値を有する場合には、極大値の平均値を統計値として採用してもよい。
【００４６】
再度、図５を参照する。統計値の算出後、劣化度推定部３２ｂは、各統計値に基づき、所定区間を走行した場合の電池２１の予想劣化度を推定する（Ｓ３）。図５に示す例において劣化度推定部３２ｂは、例えばリンク毎の予想劣化度を推定する。
【００４７】
次いで、情報取得部３１は、自車両２０から、電池情報及び経路設定情報を取得する（Ｓ４）。ここで取得される電池情報は、上記した電池容量と劣化度と電池温度との情報である。また、図５に示す例において経路設定情報は、現在地と目的地との情報であるとする。
【００４８】
次に、劣化度推定部３２ｂは、重み付けを行い、所定区間の補正予想劣化度を推定する（Ｓ５）。ここで、電池２１には図２から図４に示した傾向がある。劣化度推定部３２ｂは、このような傾向に基づいて、所定区間の予想劣化度を補正し、補正予想劣化度を推定する。
【００４９】
その後、情報処理部３２は、ステップＳ４にて取得した経路設定情報に基づいて、自車両２０が目的地に至るまでの複数の経路を算出し（Ｓ６）、劣化度推定部３２ｂは、それぞれの経路における総合的な予想劣化度を推定する（Ｓ７）。
【００５０】
図７は、図５に示すステップＳ６の経路の算出結果の例を示す図である。図７に示すように、情報処理部３２は、出発地（現在地）から目的地に至る経路として、市街地をメインに通る経路（市街地）、高速道路をメインに走行する経路（高速）、及び、信号のない少し遠回りの経路（迂回路）を算出する。
【００５１】
図８は、統計値及び総合的な予想劣化度を示す図表であって、（ａ）は重み付け前の総合的な予想劣化度を示し、（ｂ）は重み付け後の総合的な予想劣化度を示している。
【００５２】
情報処理部３２は、複数の車両１０からの情報に基づいて、図８（ａ）に示すようなデータを算出・推定する。例えば市街地メインの経路では平均容量変化量が小さく、かつ電池温度変化も小さいが、信号などが存在することから、車両の発進や停止に伴う電池の放電や充電のＣレートが大きくなる傾向がある。このため、図８（ａ）に示すように、情報処理部３２により算出される統計値は、平均電池容量変化、及び平均電池温度変化で「小」、Ｃレート最頻値で「大」となる。また、このような統計値から推定される総合的な予想劣化度は、例えば４０％と推定される。
【００５３】
逆に高速メインの経路では平均電池容量変化が大きく、かつ平均電池温度変化も大きくなり、Ｃレートが中程度となる傾向がある。このため、図８（ａ）に示すように、情報処理部３２により算出される統計値は、平均電池容量変化、及び平均電池温度変化で「大」、Ｃレート最頻値で「中」となる。また、このような統計値から推定される総合的な予想劣化度は、例えば９０％と推定される。
【００５４】
さらに、緩やかな山道などの迂回路をメインとする経路では、平均電池容量変化や電池温度変化がそこそこ大きいものの、充電・放電に伴うＣレートが小さくなる傾向がある。
このため、図８（ａ）に示すように、情報処理部３２により算出される統計値は、平均電池容量変化、及び平均電池温度変化で「中」、Ｃレート最頻値で「小」となる。また、このような統計値から推定される総合的な予想劣化度は、例えば５０％と推定される。
【００５５】
なお、図８（ａ）に示す例では、「小」「大」などのように算出されているが、具体的な値が算出されていてもよい。さらに、情報処理部３２は、市街地、高速、及び迂回路をメインとする経路のそれぞれについて、所要時間を算出する。具体的に所要時間は、市街地、高速、及び迂回路をメインとする経路のそれぞれで「５０分」「３０分」「４０分」となっている。
【００５６】
一方、重み付けを行った場合には、図８（ｂ）に示すようなデータを算出・推定する。まず、劣化度推定部３２ｂは、図２から図４に示すような傾向に基づいて、平均電池容量変化の重みＡ、平均電池温度変化の重みＢ、Ｃレート最頻値の重みＣを算出する。そして、劣化度推定部３２ｂは、それぞれの統計値に対して重みＡ〜Ｃを乗算する。
【００５７】
次いで、劣化度推定部３２ｂは、乗算後の結果から総合的な予想劣化度を推定する。具体的に総合的な予想劣化度は、市街地で５５％と推定され、高速で８０％と推定され、迂回路で４０％と推定される。
【００５８】
再度、図５を参照する。上記の如く、総合的な予想劣化度を推定した後、情報案内部３３は、ステップＳ７にて推定した総合予想劣化度（総合的な予想劣化度）の情報を自車両２０に送信することにより案内を行う（Ｓ８）。この際、情報案内部３３は、総合予想劣化度の情報に加えて、所要時間の情報を送信してもよい。その後、図５に示す処理は終了する。
【００５９】
終了後、自車両２０では運転者がいずれの経路を走行するかを選択し、目的地に向けて走行することとなる。この際、運転者は、電池２１を長持ちさせるべく総合予想劣化度が最も低い経路を選択してもよいし、早くに目的地に到達すべく所要時間が短い経路を選択してもよい。
【００６０】
なお、図５に示す例では、補正予想劣化度を推定のうえ（Ｓ５）、複数の経路を算出しているが（Ｓ６）、これに限らず、複数の経路を算出し（Ｓ６）、その後経路上のリンクのみについて補正予想劣化度を推定してもよい（Ｓ５）。
【００６１】
このようにして、本実施形態に係る電池劣化度推定装置３０及び方法によれば、所定区間走行時における電池容量変化の統計値、電池温度変化の統計値、及びＣレートの統計値を算出して、算出結果に基づき、自車両２０が所定区間を走行した場合の電池の予想劣化度を推定する。ここで、電池の劣化は、どの程度電池を使ったか（電池容量変化）、電池温度は適切か（電池温度変化）、及び、急激な放電があったか（Ｃレート）によって、影響を受ける。このため、複数の車両１０，２０からの情報により統計値を求め、この統計値に基づいて自車両２０が所定区間を走行した場合の電池の予想劣化度を推定することで、電池の予想劣化度を推定するにあたり精度の向上を図ることができる。
【００６２】
また、自車両２０の電池容量、電池の劣化度、及び電池温度に基づいて、各統計値に重み付けを行ったうえで、自車両２０が所定区間を走行した場合の電池の補正予想劣化度を推定する。ここで、電池は、容量が低いほど電池容量変化及びＣレートにより劣化し易くなる傾向があり、劣化が進行しているほど電池容量変化及びＣレートにより劣化し易くなる傾向があり、温度が適切な範囲外になるほど電池容量変化、電池温度変化及びＣレートにより劣化し易くなる傾向がある。このため、上記に基づいて、重み付けを行うことで一層劣化度推定精度を向上させることができる。
【００６３】
また、所定区間毎の予想劣化度に基づいて、自車両２０が現在地から目的地に至るまでの複数の経路それぞれを走行した場合の総合的な予想劣化度を推定するため、自車両２０が目的地まで到達した際の全体の劣化度を推定することができる。
【００６４】
また、複数の経路それぞれを走行した場合の総合的な予想劣化度を、自車両２０の車両運転者に対して案内するための情報案内部３３をさらに備えるため、運転者に対して各経路を走行した際の劣化度を提示することができる。
【００６５】
以上、実施形態に基づき本発明を説明したが、本発明は上記実施形態に限られるものでは無く、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、変更を加えてもよい。
【符号の説明】
【００６６】
１…車両用表示システム
１０…車両
１１…電池
１２…制御部
１３…ナビゲーション装置
１４…送受信部
２０…自車両（特定の車両）
２１…電池
２２…制御部
２３…ナビゲーション装置
２４…送受信部
３０…電池劣化度推定装置
３１…情報取得部（情報取得手段）
３２…情報処理部
３２ａ…統計値算出部（統計値算出手段）
３２ｂ…劣化度推定部（劣化度推定手段）
３３…情報案内部
【図１】
2014072932.tif 000003
【図２】
2014072932.tif 000004
【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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