(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
燃料を用い車軸を駆動する駆動機関とバッテリに充電された電力によってモータを駆動するモータ駆動装置とを有するハイブリッド車両であって、
出発地、目的地、出発予定時間、到着予定時間及び充電可能地を含む目的地スケジュールを入力する入力手段と、
バッテリ残量を検出するバッテリ残量検出手段と、
前記入力された目的地スケジュールに基づき、経路及び走行距離を探査する探査手段と、
前記入力された目的地スケジュールに基づき、前記充電可能地での充電時間を算出する充電時間算出手段と、
前記経路、前記走行距離、前記充電可能地、前記バッテリ残量及び前記充電時間に基づいて、走行中の各位置に於ける目標バッテリ量を算出する目標バッテリ量算出手段と、
前記目標バッテリ量に基づき、前記駆動機関及び前記モータを制御するための指令値を演算する指令値演算手段と、
前記指令値演算手段で演算された前記駆動機関及び前記モータを制御するための指令値を出力する出力手段と、
を備えたことを特徴とするハイブリッド車両。
【請求項２】
前記目的地スケジュールは、端末装置から転送されることを特徴とする請求項１に記載のハイブリッド車両。
【請求項３】
前記充電可能地での充電時間が前記バッテリを満充電できない時間である場合、前記目標バッテリ量算出手段は、前記充電可能地で満充電となる目標バッテリ量を算出することを特徴とする請求項１または請求項２に記載のハイブリッド車両。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、燃料を用いる駆動機関とバッテリに蓄積された電力とにより走行するハイブリッド車両に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
現在、無公害、省エネルギの観点から電気自動車の実用化に向けての研究がなされている。ここで、電気自動車が内燃機関を用いる自動車に対して大きく劣る点は、内燃機関式車両は、無給油で数１００Km走行し得るのに対して、電気自動車は数１００Km走行し得るだけの電力をバッテリに蓄積すると重量が非常に重くなり、重量を実用に耐え得るように抑えると走行距離が短くなる点にある。そして、走行距離が短いと路上で停止する蓋然性が高くなるが、内燃機関式車両は数分で給油が完了できるのに対して、電気自動車の充電には数時間を要する点にある。また、電気自動車は、走行時に排気ガスを放出しないが、走行距離を実用に耐え得るように長くするためにはバッテリが重くなり、内燃機関式車両に対してむしろエネルギの消費量が実用上は大きくなった。
【０００３】
かかる電気自動車の問題を解決するために、電気自動車の動力源の補機として内燃機関を搭載したハイブリッド車両が開発されている。このハイブリッド車両には、バッテリ容量が無くなった際に、内燃機関により走行するタイプが初期に提案された。現在、ハイブリッド車両に改良が加えられ、内燃機関の出力とモータの出力とを組み合わせ、加速時等のトルクを必要とするときに内燃機関により出力を発生させ、或いは、内燃機関を最も燃料効率の良いように制御し、必要とするトルクをモータにより発生させることにより、バッテリのみによる電気自動車は勿論のこと、既存の内燃機関よりも効率の高いものが開発されている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
このハイブリッド車両において、バッテリの容量は次回の充電の際までに使い切ることが、低公害、省エネルギの観点から理想的である。反面、バッテリの容量を走行中に使い切ると、内燃機関のみにより車両を駆動することになり、低公害、省エネルギという点のみならず、該車両が発生し得る出力が内燃機関のみに頼るため低下して、該ハイブリッド車両の走行性能をも劣化させた。このため、ハイブリッド車両では、バッテリの容量が走行中に無くなることがないように使用しており、ハイブリッド車両の低公害、省エネルギに関する理論的上限値までは使い得なかった。
【０００５】
本発明は、上述した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、バッテリの容量を可能な限り使用することにより、低公害、省エネルギを達成し得るハイブリッド車両を提供することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
上記の目的を達成するため、請求項１のハイブリッド車両では、燃料を用い車軸を駆動する駆動機関と、バッテリに充電された電力によってモータを駆動するモータ駆動装置とを有するハイブリッド車両であって、出発地、目的地、出発予定時間、到着予定時間及び充電可能地を含む目的地スケジュールを入力する入力手段と、バッテリ残量を検出するバッテリ残量検出手段と、前記入力された目的地スケジュールに基づき経路及び走行距離を探査する探査手段と、前記入力された目的地スケジュールに基づき、前記充電可能地での充電時間を算出する充電時間算出手段と、前記経路、前記走行距離、前記充電可能地、前記バッテリ残量及び前記充電時間に基づいて、走行中の各位置に於ける目標バッテリ量を算出する目標バッテリ量算出手段と、前記目標バッテリ量に基づき、前記駆動機関及び前記モータを制御するための指令値を演算する指令値演算手段と、前記指令値演算手段で演算された前記駆動機関及び前記モータを制御するための指令値を出力する出力手段とを有することを特徴とする。
【０００７】
また、請求項２のハイブリッド車両では、請求項１において、前記目的地スケジュールは、端末装置から転送されることを特徴とする。
【０００８】
また、請求項３のハイブリッド車両では、請求項１において、前記充電可能地での充電時間が前記バッテリを満充電できない時間である場合、前記目標バッテリ量算出手段は、前記充電可能地で満充電となる目標バッテリ量を算出することを特徴とする。
【０００９】
【作用】
請求項１のハイブリッド車両では、目標バッテリ量算出手段が、経路、走行距離充電可能地、バッテリ残量及び充電可能地での充電時間に基づいて、走行中の各位置に於ける目標バッテリ量を決定する。そして、モータ駆動装置が、目標バッテリ量算出手段により決定された目標バッテリ量に基づきバッテリの電力をモータに供給する。このため、バッテリの残量を、次に充電を行う目的地に到着するまでの間に効率良く使用することができる。
【００１０】
請求項２のハイブリッド車両では、目的地スケジュールは、端末装置から転送されるデータであるため、データの入力が容易である。
【００１１】
請求項３のハイブリッド車両では、充電可能地での充電時間がバッテリを満充電できない時間である場合、目標バッテリ量算出手段は、前記充電可能地で満充電となる目標バッテリ量を算出するため、充電可能地に達した時点でのバッテリ残量をコントロールでき、バッテリの容量を合理的に用いることができる。
【００１２】
【発明の実施の形態】
以下、本発明を具体化した実施例について図を参照して説明する。図１は、本発明の第１実施例に係るハイブリッド車両の構成を示している。このハイブリッド車両は、ガソリン内燃機関１０とモータ１４とを有し、これら動力源を単一の車両ＥＣＵ２０により制御するようになっている。更に、この実施例では、現在位置の算出及び目標地点までの経路誘導を行うナビゲーションＥＣＵ３０が設けられており、このナビゲーションＥＣＵ３０により計画された電力使用量に従い該車両ＥＣＵ２０が、モータ１４及びガソリン内燃機関１０を制御してハイブリッド車両を走行させるようになっている。モータ１４は、誘導機であって、インバータ回路を構成するドライバ１６と共に直流機として等価的に動作する。他方、ガソリン内燃機関１０は、６６０ｃｃ、４サイクルの３気筒であって、車軸１３の駆動を行う。この車軸１３上には、上記モータ１４が取り付けられており、ドライバ１６によって制御され電動機として車軸１３上にトルクを付加し、また、発電機として動作して車軸１３から電力を取り出すようになっている。この車軸１３には、デファレンシャルギヤ１３ａを介してタイヤ１７が、また、車速センサ１５が取り付けられている。
【００１３】
ガソリン内燃機関１０及びモータ１４を制御する車両ＥＣＵ２０は、１チップのマイクロコンピュータから成り、ガソリン内燃機関１０のスロットル１０ａの開閉をスロットル信号ａにより調整し、ガソリン内燃機関１０の出力を制御する。また、該車両ＥＣＵ２０は、ドライバ１６からモータ状態信号ｃを受けてモータ１４の状態を把握する。そして、ドライバ１６にモータ制御信号ｂを送り、バッテリ１８の電力をモータ１４側へ供給させると共に、例えば、下り坂を走行中、或いは、ブレーキによる制動の際に、モータ１４を発電機として動作させて該バッテリ１８の充電を行う。また、該車両ＥＣＵ２０は、バッテリ１８からバッテリ状態信号ｄが加えられ、バッテリ１８の残量を把握してバッテリ残量信号ｇとしてナビゲーションＥＣＵ３０側に加える。また、車速センサ１５からの車速信号ｅが、該車両ＥＣＵ２０及びナビゲーションＥＣＵ３０に加えられるようになっている。
【００１４】
現在位置を算出すると共に後述するバッテリ使用量のスケジュールを設定するナビゲーションＥＣＵ３０は、１チップのマイクロコンピュータから成る。このナビゲーションＥＣＵ３０には、ジャイロセンサ３６からのジャイロ信号ｋと、ＧＰＳ（グローバル・ポジショニング・システム）受信機３２により算出された現在位置信号ｊと、前述した車速センサ１５からの車速信号ｅとが加えられ、これらの信号に基づき現在位置を算出する。また、このナビゲーションＥＣＵ３０は、内蔵のＲＯＭ（図示せず）に地図データを有しており、上記算出された位置情報を含む地図情報から成る画像信号ｉをモニタ３４へ送り、該モニタ３４に表示させ経路誘導を行うようになっている。更に、ナビゲーションＥＣＵ３０は、算出した車両の現在位置及びバッテリ残量信号ｇと、後述するバッテリ使用量のスケジュールとに基づき、バッテリの使用量を指示する目標バッテリ残量指令ｈを算出して車両ＥＣＵ２０に与える。
【００１５】
このナビゲーションＥＣＵ３０には、端末装置４０から目的地スケジュールデータｍが入力されるようになっている。この端末装置４０は、例えば、電子手帳から成り、ハイブリッド車両の使用者によりスケジュールが入力される。そして、該使用者によってスケジュールのハイブリッド車両側への転送が指示されると、ハイブリッド車両の目的地スケジュールデータｍとして該ナビゲーションＥＣＵ３０側へ送るようになっている。
【００１６】
ここで、第１実施例のハイブリッド車両のナビゲーションＥＣＵ３０の動作について、図２乃至図６を参照して説明する。ここで、上述した端末装置４０（電子手帳）には、図３（Ａ）に示す内容の各日付における、出発予定時間、到着予定時間、出発地、目的地、及び、該目的地における充電の可否についてのデータ（この可否のデータは、既に、端末装置４０に充電を行える場所が入力されており、目的地が入力されると該端末装置側で自動的に設定するようになっている）が入力されているものとする。
【００１７】
先ず、このナビゲーションＥＣＵ３０による走行前のバッテリ使用スケジュールの設定（目標バッテリ残量算出）処理について、当該処理の主ルーチンを示す図４を参照して説明する。まず、ナビゲーションＥＣＵ３０は、上述した端末装置４０から図３（Ａ）に示す内容の目的地スケジュールデータｍが転送されると、ステップ１２がＹｅｓとなり、次に、バッテリ残量（ＳＯＣ）を入力する（Ｓ１４）。ここでは、バッテリ１８が満充電されており、ＳＯＣの値として１００％が入力されたものとして説明を続ける。その後、経路探査処理を開始する（Ｓ１６）。この経路探査処理は、該目的地スケジュールデータｍに基づき、各出発地から目的地までの経路の探査を行う。先ず、ナビゲーションＥＣＵ３０は、１月２７日の出発地（自宅）と目的地（会社）との位置座標を内蔵のＲＯＭから検索し、両位置座標を結ぶ最適な経路を、該ＲＯＭの地図データから探索する。これにより図２に示す自宅から会社へのルート１を決定し、更に、該ルート１に於ける走行距離を算出する。そして、全てのルートデータの作成が完了したかを判断するが（Ｓ１８）、ここでは該ステップ１８の判断がＮｏとなり、ステップ１６へ戻り、１月２７日の次の出発地（会社）と目的地（自宅）とを結ぶ次のルート２（図２参照）を検索する。引き続き、該目的地スケジュールデータｍに含まれている１月２８日の自宅−Ａ地点間のルート３、Ａ地点−Ｂ地点間のルート４、Ｂ地点−自宅間のルート５、１月２９日の自宅−会社間のルート６、会社−自宅間のルート７までの全てのルートデータが完成すると、該ステップ１８のルートデータ終了の判断がＹｅｓとなり、ステップ２０のバッテリ残量スケジューリング処理へと進む。図３（Ｂ）には、図２に示した各ルートにおける走行距離（Km）を表にして示している。
【００１８】
ステップ２０に於ける、バッテリ残量スケジューリング処理について、このサブルーチンを示す図５のフローチャートを参照して説明する。ナビゲーションＥＣＵ３０は、先ず、上述したステップ１４で取り込んだ現在位置におけるＳＯＣ（バッテリ残量）と、ステップ１６で探索した各ルートデータと、更に、目的地スケジュールデータｍから充電予定地を入力する。そして、ステップ３４において、次の充電予定地までの距離Ｌを算出する。即ち、図３（Ｂ）に示すように、１月２７日の自宅から会社までの走行距離が１０Kmで、会社から自宅までの走行距離が１０Kmであるため、出発地（自宅）から次の充電予定地である自宅までの距離Ｌを２０Kmと算出する。その後、ナビゲーションＥＣＵ３０は、自宅から会社まで走行するルート１におけるバッテリの使用量を算出する（Ｓ３６）。ここでは、ルート１における走行距離（１０Km）を、次充電予定地までの距離Ｌ（２０Km）で割った値に、前述したステップ１４にて入力したバッテリ残量値（１００％）を掛ける。これにより、ルート１にて使用するＳＯＣが５０％で、目的地におけるＳＯＣが５０％という値を算出する（図３（Ｂ）参照）。次に、このルート１に於ける目的地が充電予定地かを判断するが（Ｓ３８）、ルート１の目的地（会社）は充電予定地ではないため（Ｓ３８がＮｏ）、ステップ３６に戻りルート２におけるＳＯＣの値を算出する。ここで、ルート２の目的地（自宅）までにＳＯＣが５０％消費されるため、該目的地におけるＳＯＣの値を０％と算出する。この後ステップ３８の目的地が充電予定地かの判断がＹｅｓとなりステップ４０に進む。
【００１９】
ステップ４０で、ナビゲーションＥＣＵ３０は、充電予定地へ到着してから出発するまでの時間を求めることにより充電時間を算出する。即ち、図３（Ａ）に示すスケジュールのように１月２７日のＰＭ６：００に目的地（充電予定地）に到着し、翌日のＡＭ１０：００に出発する際に、充電時間を１６時間と算出する。そして、ステップ４２にて、充電完了時のＳＯＣを算出する。ここで、充電予定地に到着した時点でのＳＯＣが０％で容量はゼロであるが、このバッテリ１８は、１０時間でＳＯＣ０％（容量零）からＳＯＣ１００％（満充電）まで充電できるため、上記ステップ４０で算出した１６時間においてＳＯＣ１００％まで充電され得ると算出する。その後、ステップ４４にて、全ルートについてバッテリ残量スケジューリングが終了したかを判断するが、ここでは、１月２７日分についての処理が完了した所なので、該ステップ４４がＮｏとなり、ステップ３４へ戻る。
【００２０】
ステップ３４では、１月２８日における次の充電予定地までの距離Ｌを算出する。ここでは、ルート３の走行距離２０Kmと、ルート４の走行距離１０Kmと、ルート５の走行距離２０Kmとを加えて５０Kmを算出する。そして、ステップ３６で、ルート３の走行時に使用するＳＯＣを算出する。ここでは、ルート３における走行距離（２０Km）を、次充電予定地までの距離Ｌ（５０Km）で割った値に、前述したステップ４２にて算出したＳＯＣの値（１００％）を掛けて、４０％という値を得る。そして、ルート４、ルート５に於けるＳＯＣを算出した後、ステップ３８がＹｅｓとなりステップ４０に進む。
【００２１】
ステップ４０では、１月２８日の予定地到着から翌日（１月２９日）の出発までの充電時間を算出する。ここでは、ＰＭ１１：００からＡＭ０７：００までの８時間を充電時間として算出する。そして、ステップ４２にて、充電完了時のＳＯＣを算出する。ここでは、上述したように容量零（ＳＯＣ０％）から満充電（ＳＯＣ１００％）までに１０時間かかるために、１００％×８／１０から８０％の値を算出する。そして、ステップ４４の全ルートについてバッテリ残量スケジューリングが終了したかの判断が、Ｎｏとなりステップ３４へ戻る。
【００２２】
ステップ３４では、１月２９日における次充電予定地までの距離を算出する。そして、ステップ３６にて、ルート６走行時におけるＳＯＣを算出するが、ここでは、上記ステップ４２で算出したように出発時のＳＯＣが８０％であるため、ルート６における走行距離（１０Km）を、次充電予定地までの距離Ｌ（２０Km）で割った値に、ＳＯＣの値（８０％）を掛け、使用されるＳＯＣの値を４０％と算出する。従って、目的地におけるＳＯＣは８０％から４０％が減じられた４０％となる。以降上述したと同様に処理を進め、ルート７に於けるＳＯＣ使用量を算出することにより、全ルートについてのバッテリ残量スケジューリングが終了し、ステップ４４における判断がＹｅｓとなる。これにより、図５に示すバッテリ残量スケジューリングのサブルーチン処理、即ち、図４に示すメインルーチンにおけるステップ２０の処理が完了し、図４のステップ２２にてスケジュールが完了したかの判断がＹｅｓとなり、ナビゲーションＥＣＵ３０による走行前のバッテリ使用量スケジュールの設定（目標バッテリ残量算出処理）が完了する。
【００２３】
なお、前述したバッテリ容量零とは、バッテリの容量が物理的に零になることを指す訳ではなく、バッテリを繰り返し経済的に使用し得る最も低い容量値を意味し、バッテリの性能、材質によって異なってくる。例えば、アルカリ電池の場合には、非常に低い容量値まで使用し得るが、鉛電池の場合には、低い容量値まで使用すると寿命を縮めるため一定の容量を残した状態にて容量零と呼ぶ。同様に、満充電（ＳＯＣ１００％）とは、経済的に使用し得る上限値を意味している。
【００２４】
引き続き図６のフローチャート及び図１のブロック図を参照して、ハイブリッド車両走行時に於ける該ナビゲーションＥＣＵ３０の処理について説明する。ナビゲーションＥＣＵ３０は、先ず、上述した処理により算出したバッテリ使用量に関するスケジュール（目標バッテリ残量）を入力する（Ｓ５２）。次に、ジャイロセンサ３６からのジャイロ信号ｋと、ＧＰＳ受信機３２により算出された現在位置信号ｊと、車速センサ１５からの車速信号ｅとを入力する（Ｓ５４）。そして、これらの信号に基づき現在位置を推定する（Ｓ５６）。その後、ステップ５８にて、該バッテリ使用量に関するスケジュールに基づき、走行中の各現在位置に於ける目標バッテリ残量を算出し、目標バッテリ残量指令ｈとして車両ＥＣＵ２０側に出力する。その後、ステップ６０にて目的地へ到達したかを判断するが、この判断がＮｏとなりステップ５４へ戻り、走行中の各現在位置に於ける目標バッテリ残量指令ｈの出力を継続する。そして、目的地に到達することにより、ステップ６０の判断がＹｅｓとなり全ての処理を完了する。
【００２５】
ここで、上述したナビゲーションＥＣＵ３０からの目標バッテリ残量指令ｈを受け、車両ＥＣＵ２０が、ガソリン内燃機関１０及びモータ１４の制御を行う処理について図７のフローチャート及び、図１のブロック図を参照して説明する。先ず、車両ＥＣＵ２０は、アクセルペダル及びブレーキペダルの状態を入力する（Ｓ７１）。次に、バッテリ１８の電圧及び電流を入力する（Ｓ７２）。そして、バッテリ１８の残量Ｃ１を算出して（Ｓ７３）、バッテリ残量Ｃ１を出力する（Ｓ７４）。引き続き、前述したナビゲーションＥＣＵ３０側からの目標バッテリ残量指令ｈを入力し、この信号から目標バッテリ残量Ｃ２を算出する（Ｓ７５）。そして、現在のバッテリ残量Ｃ１を目標バッテリ残量Ｃ２に近づけるように充電要求レベルＬｃを設定する（Ｓ７６）。その後、上記ステップ７１で入力したアクセルペダル及びブレーキペダルの状態と、該ステップ７６で設定した充電要求レベルＬｃから、モータ１４を制御するための指令値と、ガソリン内燃機関１０を制御するための指令値とを演算する（Ｓ７７）。引き続き、モータ指令値（モータ制御信号ｂ）をドライバ１６に送出し（Ｓ７８）、モータ１４へバッテリ１８に蓄えられた電力を供給させる。更に、エンジン指令値（スロット信号ａ）をスロット１０ａに送出し（Ｓ７９）、ガソリン内燃機関１０に算出された出力を発生される。その後目的地に到達したかを判断し（Ｓ８０）、目的地に到達するまで（Ｓ８０がＮｏ）、上記ステップ７１からステップ７９までの処理を繰り返し、ハイブリッド車両を走行させる。この処理を繰り返すことにより、バッテリ１８の残量を、図３（Ｂ）を参照して前述したバッテリ残量スケジュールに基づき減らしていき、充電予定の目的地に到達した時点で零にすることにより、バッテリ１８の容量を使い切るようにする。
【００２６】
次に本発明の第２実施例に係るハイブリッド車両について説明する。このハイブリッド車両の構成については、図１を参照して前述した第１実施例と同様であるため図示及び説明を省略する。上述した第１実施例では、ナビゲーションＥＣＵ３０が各充電予定地に到着した時点でＳＯＣの値が０％になるように、バッテリ残量のスケジューリングを行った。このため、充電時間が１０時間（満充電時間）に満たない場合には、次回にＳＯＣが１００％未満で走行を開始することになった。これに対して、第２実施例では、充電時間が１０時間に満たない場合には、ナビゲーションＥＣＵ３０が、今回（時間的に次回よりも先になる場合を言う）の走行距離と次回（時間的に今回よりも後になる場合を言う）の走行距離とを比較し、次回の走行距離が長い際には、１０時間に満たない充電時間で満充電できるバッテリ容量を残在さるように、今回の走行時のバッテリ残量をスケジュールする。このナビゲーションＥＣＵ３０によるバッテリ残量のスケジューリングのメインルーチンは、第１実施例のメインルーチンと同様であるため、図４のフローチャートを参照すると共に、第２実施例のサブルーチンを示す図９のフローチャートと、図８の表とを参照して第２実施例の処理を説明する。
【００２７】
第１実施例と同様に端末装置４０（電子手帳）には、図８（Ａ）に示す内容の各日付における、出発予定時間、到着予定時間、出発地、目的地、及び、該目的地における充電の可否についてのデータが入力されている。ナビゲーションＥＣＵ３０は、該端末装置４０から図８（Ａ）に示す内容の目的地スケジュールデータｍが転送されると、図４に示すステップ１２の判断がＹｅｓとなり、バッテリ残量（ＳＯＣ）を入力する（Ｓ１４）。ここでは、バッテリ１８が満充電されており、ＳＯＣの値として１００％が入力されたものとして説明を続ける。その後、経路探査処理を開始する（Ｓ１６）。この経路探査処理は、該目的地スケジュールデータｍに基づき、各出発地から目的地までの経路を探査する。ここでは先ず、ナビゲーションＥＣＵ３０は、３月２７日の出発地（自宅）と目的地（会社）との位置座標を内蔵のＲＯＭから検索し、両位置座標を結ぶ最適な経路をＲＯＭの地図データから探索する。そして図２に示す自宅から会社へのルート１を決定し、更に、該ルート１に於ける走行距離を算出する。そして、ステップ１８にて全てのルートデータの作成が完了したかを判断するが、ここでは、該ステップ１８の判断がＮｏとなり、ステップ１６へ戻り、３月２７日の次の出発地（会社）と目的地（自宅）とを結ぶルート２（図２参照）を検索する。そして、該目的地スケジュールデータｍに含まれている３月２８日の自宅−Ａ地点間のルート３、Ａ地点−Ｂ地点間のルート４、Ｂ地点−自宅間のルート５、３月２９日の自宅−会社間のルート６、会社−自宅間のルート７までの全てのルートデータが完成すると、該ステップ１８のルートデータ終了かの判断がＹｅｓとなり、ステップ２０のバッテリ残量スケジューリング処理へと進む。図８（Ｂ）には、図２に示した各ルートにおける走行距離（Km）を表にして示している。
【００２８】
ステップ２０に於けるバッテリ残量スケジューリング処理について、このサブルーチンを示す図９のフローチャートを参照して説明する。ナビゲーションＥＣＵ３０は、先ず、上述したステップ１４で取り込んだ現在位置におけるＳＯＣ（バッテリ残量）と、ステップ１６で探索した各ルートデータと、更に、目的地スケジュールデータｍの充電予定地を入力する（Ｓ８１）。そして、次の充電予定地までの距離Ｌを算出する（Ｓ８２）。即ち、図８（Ｂ）に示すように、３月２７日の自宅から会社までの走行距離が１０Kmで、会社から自宅までの走行距離が１０Kmであるため、出発地（自宅）から次の充電予定地である自宅までの距離Ｌを２０Kmと算出する。その後、自宅から会社まで走行するルート１におけるバッテリの使用量を算出する（Ｓ８３）。ここでは、ルート１における走行距離（１０Km）を、次充電予定地までの距離Ｌ（２０Km）で割った値に、前述したステップ８１にて入力したＳＯＣの値（１００％）を掛ける。これにより、ＳＯＣ使用量が５０％で、目的地におけるＳＯＣを５０％と算出する。次に、このルート１に於ける目的地が充電予定地かを判断するが（Ｓ８４）、ルート１の目的地は充電予定地ではないため（Ｓ８４がＮｏ）、ステップ８３に戻りルート２におけるＳＯＣの値を算出する。ルート２におけるＳＯＣの算出により、ステップ８４の目的地が充電予定地かの判断がＹｅｓとなりステップ８５に進む。
【００２９】
ステップ４０では、充電予定地へ到着してから出発するまでの時間を求めることにより充電時間を算出する。即ち、図８（Ａ）に示すスケジュールのように３月２７日のＰＭ１１：００に目的地の自宅（充電予定地）に到着し、翌日のＡＭ０７：００に出発するため、充電時間を８時間と算出する。そして、充電時間がＳＯＣ０％からＳＯＣ１００％まで充電させる１０時間以上かを判断する（Ｓ８６）。ここでは、該ステップ８６の判断がＮｏとなり、ステップ８７へ進む。そして、該ステップ８７にて、次回の充電予定地までの距離、即ち、翌日における走行距離Ｌ２を算出する。ここでは、ルート３と、ルート４と、ルート５とにおける走行距離を合計し走行距離Ｌ２を５０Kmと算出する。
【００３０】
引き続き、ステップ８２で算出した今回の走行距離Ｌが該ステップ８７にて算出した次回の走行距離Ｌ２よりも大きいかを判断する（Ｓ８８）。ここでは、今回の走行距離Ｌが、次回走行距離Ｌ２よりも短いため（Ｓ８８がＮｏ）、ステップ８９に進み、ステップ８５で算出した充電時間に基づき、今回の充電で上昇させ得るＳＯＣ値を計算する（Ｓ８９）。ここでは、１００％×８（充電時間）／１０（満充電時間）から８０％の値を得る。そして、この８０％の値から、今回の８時間の充電によって１００％まで充電させ得る予定地におけるバッテリ残量を算出する（Ｓ９０）。ここでは、１００％から８０％を引くことにより２０％の値を算出する。その後、上記ステップ８３で計算したルート走行時に使用するＳＯＣを再計算する（Ｓ９１）。ここでは、充電を行う目的地に到着した時点でステップ９０で算出した２０％が残余するように、ルート１における走行距離（１０Km）を、次充電予定地までの距離Ｌ（２０Km）で割った値に、使用可能なＳＯＣの値（８０％）を掛け４０％の値を算出する。そして、ルート１の目的地（会社）到着時の目標ＳＯＣとして、出発時の１００％から該４０％を引いた６０％の値を得る（図８（Ｂ）参照）。次に、このルート１に於ける目的地が充電予定地かを判断するが（Ｓ９２）、ルート１の目的地は充電予定地ではないため（Ｓ９２がＮｏ）、ステップ９１に戻りルート２におけるＳＯＣの値を算出する。ルート２におけるＳＯＣの算出により、該ステップ９２がＹｅｓとなり、ステップ９３へ移行し、今回の充電完了時のＳＯＣの値を算出する。ここでは、ＳＯＣ２０％から、上記ステップ８５で算出した８時間充電を行うためＳＯＣ１００％を算出する。その後、ステップ９４にて、全ルートについてのバッテリ残量スケジューリングを終了したかを判断するが、ここでは、３月２７日分についての処理が完了しところなので、該ステップ９４がＮｏとなりステップ８２へ戻る。
【００３１】
ステップ８２では、３月２８日における次の充電予定地までの走行距離Ｌを算出する。ここでは、ルート３の走行距離２０Kmと、ルート４の走行距離１０Kmと、ルート５の走行距離２０Kmとを加え５０Kmと算出する。そして、ステップ８３で、ルート３の走行時に使用するＳＯＣを算出する。ここでは、ルート３における走行距離（２０Km）を、次充電予定地までの距離Ｌ（５０Km）で割った値に、前述したステップ９３にて算出したＳＯＣの値（１００％）を掛けて、４０％という値を得る。そして、ルート４、ルート５に於けるＳＯＣを算出した後（ステップ８４がＹｅｓ）、ステップ８５に進む。
【００３２】
ステップ８５で、ナビゲーションＥＣＵ３０は、３月２８日の予定地到着から翌日（３月２９）の出発までの充電時間を算出する。ここでは、ＰＭ１１：００からＡＭ１０：００までの１１時間を充電時間として算出する。そして、充電時間が１０時間以上かを判断するが（Ｓ８６）。ここでは、１０時間以上なので該ステップ８６がＹｅｓとなりステップ９３に進み、充電完了時のＳＯＣを算出する。ここでは、容量零（ＳＯＣ０％）から１０時間以上充電できるため、１００％×１０（充電時間）／１０（満充電時間）として１００％の値を算出する。そして、全ルートについてのバッテリ残量スケジューリングが終了したかの判断（Ｓ９４）がＮｏとなりステップ８２へ戻る。
【００３３】
ステップ８２以降の処理により、３月２９日におけるバッテリ残量スケジューリングが完了すると、ステップ９４における判断がＹｅｓとなり、図９に示すバッテリ残量スケジューリングのサブルーチン処理、即ち、図４に示すメインルーチンにおけるステップ２０の処理が完了する。これにより、図４のステップ２２にてスケジュールが完了したかの判断がＹｅｓとなり、ナビゲーションＥＣＵ３０による走行前のバッテリ使用量に関するスケジュール処理が完了し、図８（Ｂ）に示す内容のバッテリ残量のスケジュールが完成する。そして、このスケジュールに従い、走行時に第１実施例において前述したと同様にナビゲーションＥＣＵ３０が目標バッテリ残量指令ｈを車両ＥＣＵ２０に送出し、該車両ＥＣＵ２０がガソリン内燃機関１０及びモータ１４を制御して、バッテリ１８の容量をバッテリ残量スケジュールに基づき減らしていく。この第２実施例のハイブリッド車両では、充電時間と走行距離とに応じて、充電予定の目的地に到達した時点でのバッテリ残量をコントロールするため、バッテリ１８の容量を合理的に用いることが可能である。
【００３４】
上述した第２実施例においては、ナビゲーションＥＣＵ３０が、充電時間が１０時間（満充電時間）に満たない場合には、今回の走行距離と次回の走行距離とを比較し、次回の走行距離が長い際には、１０時間に満たない充電時間で満充電できるバッテリ容量を残在させるようにバッテリ残量のスケジューリングを行った。この代わりに、今回の走行距離と次回の走行距離との比較に応じ、走行距離に比例させて今回走行時のバッテリ残量を決定させるように構成することで、更にバッテリ容量を合理的に使用させることも可能である。
【００３５】
なお、以上説明した第１、第２実施例では、ナビゲーションＥＣＵ３０がバッテリ残量のスケジューリングを行う際に道路状況等についての判断は行わなかったが、例えば、移動中に下り坂がある場合には、該坂道でモータを回生制動することによりバッテリ１８の充電を行うように予めスケジューリングすることによって、エネルギの消費を更に低減させることも可能である。
【００３６】
また、上述した実施例では、燃料を用いる駆動機関としてガソリン内燃機関を例に挙げたが、本発明は、内燃機関としては、水素、アルコール、プロパンガス等を用いる内燃機関の他に、ディーゼル機関、更には、ガスタービン等をも用いることができ。特に、燃料として水素を用いる場合には、二酸化炭素ＣＯ2 を発生させない利点がある。
【００３７】
【発明の効果】
以上記述したように本発明のハイブリッド車両によれば、目的スケジュールに基づきバッテリの目標残量を算出するため、バッテリの電力を合理的に使用し、エネルギの使用量を低減することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１実施例に係るハイブリッド車両の構成を示すブロック図である。
【図２】ナビゲーションＥＣＵにより探索される経路を示す説明図である。
【図３】ナビゲーションＥＣＵに入力される利用者のスケジュールと、該スケジュールに基づき作成されるバッテリ残量のスケジュールとを示す説明図である。
【図４】ナビゲーションＥＣＵによる目標バッテリ残量算出処理のフローチャートである。
【図５】図４に示す目標バッテリ残量算出処理におけるスケジューリング処理のフローチャートである。
【図６】走行時におけるナビゲーションＥＣＵによる目標バッテリ残量算出の処理を示すフローチャートである。
【図７】車両ＥＣＵによるガソリン内燃機関及びモータ制御の処理を示すフローチャートである。
【図８】第２実施例において、ナビゲーションＥＣＵに入力される使用者のスケジュールと、該スケジュールに基づき作成される目標バッテリ残量スケジュールとを示す説明図である。
【図９】第２実施例に係るナビゲーションＥＣＵの目標バッテリ残量算出処理におけるスケジューリング処理のフローチャートである。
【符号の説明】
１０     ガソリン内燃機関
１４     モータ
１６     ドライバ
１８     バッテリ
２０     車両ＥＣＵ
３０     ナビゲーションＥＣＵ
４０     端末装置
【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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