(57)【要約】【課題】  同じドライバあるいは異なるドライバが同じ仕様の車両を同じ運転技術で運転しても、道路状況が異なると燃料消費率に大きな差が生じてしまい、その燃料消費率だけ見ても、その車両の走行した道路状況における燃料消費率の良否を評価することができなかった。【解決手段】  車両が走行する道路の混雑状況と相関のあるパラメータを入力として前記車両の理想的な燃料消費率を予測する理想燃料消費率予測モデル２１と、前記理想燃料消費率予測モデルが予測した前記車両の理想的な燃料消費率消費率を出力する出力手段１２とを備えた。【選択図】      図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両が走行する道路状況と相関のあるパラメータを入力として前記車両の理想的な燃料消費率を予測する理想燃料消費率予測モデルと、
前記理想燃料消費率予測モデルが予測した前記車両の理想的な燃料消費率を出力する出力手段と
を備えたことを特徴とする車両の燃料消費率予測装置。
【請求項２】
前記パラメータは、前記車両の平均車速、停車頻度およびアイドリング比率を含み、
前記理想燃料消費率予測モデルは、少なくとも前記車両の平均車速、停車頻度およびアイドリング比率を入力として前記車両の理想的な燃料消費率を予測することを特徴とする請求項１記載の車両の燃量消費率予測装置。
【請求項３】
更に、前記車両の実際の燃料消費率を測定する実燃料消費率測定手段を備え、
前記出力手段は、前記理想燃料消費率予測モデルが予測した前記車両の理想的な燃料消費率と前記実燃料消費率測定手段が測定した前記車両の実際の燃料消費率とを出力することを特徴とする請求項１記載の車両の燃料消費率予測装置。
【請求項４】
前記出力手段は、前記車両に設置したディスプレイ装置に、前記理想的な燃料消費率と前記実際の燃料消費率とを同時に表示することを特徴とする請求項３記載の車両の燃料消費率予測装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両の燃料消費率を出力する車両の燃料消費率予測装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
車両の燃料消費率はドライバの運転操作や気圧等の気象条件、エンジンの性能等、様々な要因により決定されるが、道路状況によっても異なることが知られている。ここで、道路状況の具体例としては道路の混雑状況や、交差点の数、カーブの数等が挙げられる。例えば、道路が混雑すると、アイドリングが増加するために、燃料消費率が悪化するし、交差点やカーブの数が多ければ停車回数が増えたり車速が落ちることによる加減速の回数が増えたりして燃料消費率が悪化する傾向がある。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
したがって、同じドライバあるいは異なるドライバが同じ仕様の車両を同じ運転技術で運転しても道路状況が異なると燃料消費率に大きな差が生じてしまい、実際の燃料消費率だけを見ても、その車両が走行した道路状況において良い値なのか悪い値なのかを評価することができなかった。
【０００４】
本発明は上記の点に鑑みてなされたもので、その目的は、任意の道路状況において燃料消費率の良否を評価することができる車両の燃料消費率予測装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
請求項１記載の発明は、車両が走行する道路状況と相関のあるパラメータを入力として前記車両の理想的な燃料消費率を予測する理想燃料消費率予測モデルと、前記理想燃料消費率予測モデルが予測した前記車両の理想的な燃料消費率を出力する出力手段とを備えたことを特徴とする。ここで、「道路状況」とは、走行ルートにおける交差点やカーブ等の道路の構成および渋滞等による交通の混雑状況をいうものとする。
【０００６】
請求項２記載の発明は、請求項１記載の前記パラメータは、少なくとも前記車両の平均車速、停車頻度およびアイドリング比率を含み、前記理想燃料消費率予測モデルは、前記車両の平均車速、停車頻度およびアイドリング比率を入力として前記車両の理想的な燃料消費率を予測することを特徴とする。
【０００７】
請求項３記載の発明は、更に、前記車両の実際の燃料消費率を測定する実燃料消費率測定手段を備え、前記出力手段は、前記理想燃料消費率予測モデルが予測した前記車両の理想的な燃料消費率と前記実燃料消費率測定手段が測定した前記車両の実際の燃料消費率とを出力することを特徴とする。
【０００８】
請求項４記載の発明は、請求項３記載の出力手段は、前記車両に設置したディスプレイ装置に、前記理想的な燃料消費率と前記実際の燃料消費率とを同時に表示することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
請求項１記載の発明によれば、理想燃料消費率予測モデルが道路状況に応じた理想的な燃料消費率を予測し、出力するようにしたので、ドライバあるいはドライバ以外の第３者にその車両が走行した道路における理想的な燃料消費率を認知させることができる。すなわち、燃費良否の観点から運転を評価する為に有力な情報をドライバ等に提供することができる。
【００１０】
請求項２記載の発明によれば、車両の平均車速、停車頻度およびアイドリング比率を理想燃料消費率予測モデルに入力して車両の理想的な燃料消費率を予測するようにしたので、簡易にして正確に車両の理想的な燃料消費率を予測することができる。
【００１１】
請求項３記載の発明によれば、理想燃料消費率予測モデルにより予測された車両の理想的な燃料消費率のみならず実際の燃料消費率も出力するようにしたので、実際の燃料消費率と理想的な燃料消費率とを比較することができる。
【００１２】
請求項４記載の発明によれば、理想的な燃料消費率と前記実際の燃料消費率とを車両に設置したディスプレイ装置に同時に表示するようにしたので、実際の燃料消費率と理想的な燃料消費率とをドライバが視認することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下図面を参照して本発明の一実施の形態について説明する。
【００１４】
まず、図１を参照して車両の燃料消費率に影響を与える要因について説明する。車両の燃料消費率に影響を与える要因は、道路状況、ドライバの運転操作、車両状況、環境等に起因するものに大別することができる。これらのうち、道路状況について、さらに詳述する。
【００１５】
道路状況の具体例としては、道路状況や、交差点の数、カーブの数等が挙げられる。この道路状況と相関のあるパラメータとして、平均車速Ｖav、停車頻度ＳＴ、アイドリング比率ＩＤＤがある。ここで、停車頻度ＳＴは、単位時間当たりの停車回数あるいは単位距離当たりの停車回数を意味し、アイドリング比率ＩＤＤはエンジン稼動時間に対するアイドリング時間の割合を意味し、アイドリング時間をエンジン稼動時間で割ることで求めることができる。
【００１６】
例えば、道路が混んでいたり、交差点やカーブ等の数が多ければ、平均車速Ｖavは低下し、停車頻度ＳＴは増加し、アイドリング比率ＩＤＤは増加し、燃料消費率が悪化する。
【００１７】
次に、図５を参照して車両の燃料消費率予測装置が搭載されたトラックのシステム構成について説明する。
【００１８】
図５において、１１は本発明に係る燃料消費率予測装置を統括して制御する制御装置である。この制御装置１１は、例えばマイクロプロセッサで構成されており、各種データを記憶するメモリ１１ｍ、時計回路１１ｃ、タイマ１１ｔを備えている。この制御装置１１には、ディスプレイ装置１２が接続されている。この制御装置１１には、燃料消費量を走行距離で割り算することにより実際の燃料消費率を測定する実燃料消費率測定手段１１Ｓを備えている。さらに、道路状況と相関のあるパラメータを算出するパラメータ算出手段１１Ｐを備えている。
【００１９】
また、制御装置１１はＣＡＮ（Control Area Network）バス１３を介して、エンジンＥＣＵ（電子制御装置）１４、トランスミッション（Ｔ／Ｍ）ＥＣＵ（電子制御装置）１５と接続されている。このＣＡＮバス１３を介した通信により、制御装置１１、エンジンＥＣＵ１４、トランスミッションＥＣＵ１５は互いに各種データを送受信する。
【００２０】
エンジンＥＣＵ１４には、アクセル開度θを検出するアクセル開度センサ１６、クラッチ（図示しない）の断接状態を検出するクラッチ断接センサ１７、車速Ｖを検出するための車速センサ１８、エンジン回転数Ｎｅを検出するためのエンジン回転数センサ１９が接続されている。
【００２１】
トランスミッションＥＣＵ１５は、シフトアップあるいはシフトダウン信号をトランスミッション（図示しない）に出力する。
【００２２】
パラメータ算出手段１１Ｐは、エンジンＥＣＵ１４を経由して車速センサ１８から送信される車速Ｖとタイマ１１ｔにより平均車速Ｖavを算出する。
【００２３】
また、パラメータ算出手段１１Ｐは、車速センサ１８から送信される車速Ｖおよび時計回路１１Ｃにより、単位時間あたりの停車回数あるいは単位距離あたりの停車回数を計数し、その計数値を停車頻度ＳＴとして算出している。ここで、停車回数は、車速センサ１８から送信される車速Ｖが略ゼロとなった回数を計数する。なお、走行距離は車速Ｖ×走行時間で算出する。
【００２４】
さらに、パラメータ算出手段１１Ｐは、エンジン（図示しない）の（アイドリング時間）÷（エンジン稼動時間）を演算することにより、アイドリング比率ＩＤＤを算出する。ここで、アイドリング時間は、車速Ｖが略ゼロ且つエンジン稼動且つアクセル開度θがゼロの時間をタイマ１１ｔで計数することにより算出される。エンジン稼動は、エンジンＥＣＵ１４を経由してエンジン回転数センサ１９で検出されたエンジン回転数Ｎｅの値より取得する。
【００２５】
次に、上記のように構成された本発明の一実施の形態の動作について説明する。
【００２６】
まず、図３に本発明の一実施の形態に係る機能構成をブロック図で示す。制御装置はパラメータ算出手段１１Ｐを備える。ここでは、平均車速Ｖav、停車頻度ＳＴ、アイドリング比率ＩＤＤを前記した方法で算出し、予測モデル２１に出力する。予測モデル２１では、
パラメータ算出手段１１Ｐから出力された道路状況と相関のあるパラメータ（Ｖav、ＳＴ、ＩＤＤ）を入力として、理想的な燃料消費率を算出する。なお、予測モデル２１の作成方法については後述する。
【００２７】
一方、制御装置１１は実燃料消費率測定手段１１Ｓを備える。実燃料消費率測定手段１１Ｓは、前述した方法により実際の燃料消費率を算出する。
【００２８】
以上のようにして求めた理想的な燃料消費率と、実際の燃料消費率とは、制御装置１１から出力されたディスプレイ装置１２に表示される。ディスプレイ装置１２は例えば、ドライバから見易い位置に設置され、ドライバは容易に自己の運転による実際の燃料消費率と、その道路状況における理想的な燃料消費率を同時に視認することができる。
【００２９】
次に、図２に示すように任意の道路状況における理想的な燃料消費率を予測する予測モデルの作成方法について説明する。この予測モデル２１は予め以下の方法で作成し、制御装置１１に搭載しておく。
【００３０】
（１）理想的なドライバとしてベテランドライバーが様々な道路状況下でトラックを走行させたときの実走行データ２１ａから道路状況と相関のあるパラメータとして、平均車速平均車速Ｖav、停車頻度ＳＴ、アイドリング比率ＩＤＤを抽出する。
【００３１】
（２）一方で、このときの実燃料消費率を測定して記憶しておく。
【００３２】
（３）ここで、上記（１）で抽出した道路状況と相関のあるパラメータ(平均車速Ｖav、停車頻度ＳＴ、アイドリング比率ＩＤＤ)と上記（２）で記憶した実燃料消費率とに基づいてNeural  Networkを用いて、道路状況と相関のあるパラメータを入力して燃料消費率を予測(出力)する燃料消費率予測モデル(予測モデル２１)を作成する。
【００３３】
ここで、予測モデル２１が理想的な燃料消費率を出力するのは、ベテランドライバの実際のパラメータ及び燃料消費率に基づいてモデル化していることによる。
【００３４】
このようにして作成した予測モデル２１を備えた本実施の形態に係るトラックの機能について説明する。例えば、前述したベテランドライバ（以下、ドライバＢという）以外のドライバ（以下、ドライバＡという）が同じトラックを同じ道路状況で運転した場合、実燃料消費率と理想燃料消費率とが同時にディスプレイ装置１２に表示される。例えば、図４に示すように、縦軸を燃費を示す軸として棒グラフで表示してもよい。
【００３５】
図４において、ドライバＡとドライバＢがそれぞれ第１及び第２の２種類の道路状況下で車両を走行させた場合に、ディスプレイ装置１２に表示される実燃料消費率と理想燃料消費率を示す。
【００３６】
図において、Ａ１は第１の道路状況下でのドライバＡの理想燃料消費率、Ａ２は第１の道路状況下でのドライバＡの実燃料消費率、Ａ３は第２の道路状況下でのドライバＡの理想燃料消費率、Ａ４は第２の道路状況下でのドライバＡの実燃料消費率を示す。
【００３７】
また、Ｂ１は第１の道路状況下でのドライバＢの理想燃料消費率、Ｂ２は第１の道路状況下でのドライバＢの実燃料消費率、Ｂ３は第２の道路状況下でのドライバの理想燃料消費率（＝実燃料消費率）を示す。
【００３８】
この図から明らかなように、同じ道路状況下において、ドライバＡの実燃料消費率が悪い。このことから、道路状況以外の要因、例えばドライバＡの運転操作に起因することが推測される。
【００３９】
また、ドライバＡはディスプレイ装置１２に理想燃料消費率と実燃料消費率が同時に表示されるので、実際の燃料消費率と理想的な燃料消費率とを視認することができる。また、この表示により、ドライバに対して運転操作方法を変化させることを促す効果を期待できる。これにより、ドライバの運転操作を燃料消費率を向上させる方向に改善させることが可能である。
【００４０】
なお、上記した実施の形態では、燃料消費率予測モデルの作成にNeural  Networkを用いた。このNeural  Networkの他にSupport Vector Machine、Radial Basis Function Network 、K-NN分析、Decision Treeを用いて同じデータを基に燃料消費率予測モデルを作成した結果、実燃料消費率と予測燃料消費率との誤差の相対的な比較表およびグラフを図６及び図７に示しておく。図６及び図７に示すように、Neural Networkを用いた場合、実燃料消費率と予測燃料消費率との誤差が少ないことが判明した。
【００４１】
なお、上記した実施の形態では、トラックのシステム構成として図５に示した構成のものを採用したが、図５に限らず、図８のシステム構成のものを採用しても良い。図８に示したトラックでは、制御装置１１には発信装置３１を接続しておき、理想的な燃料消費率及び実燃料消費率を無線で外部の受信装置３２に送信することにより、管理者３３に知らせるようにしても良い。
【００４２】
また、上記した実施の形態では道路状況と相関のあるパラメータとして平均車速Ｖav、停車頻度ＳＴ、アイドリング比率ＩＤＤを選択したが、これらに限るものではなく、道路状況と相関のあるパラメータであれば他のパラメータでも良い。なお、燃料消費率とも相関がなければならないことは言うまでもない。
【００４３】
また、上記実施の形態では、実燃料消費率と理想燃料消費率をディスプレイ装置１２に同時に表示するようにしたが、記録媒体に出力するようにしてもよいし、プリンタに印字出力するようにしても良い。
【図面の簡単な説明】
【００４４】
【図１】本発明の一実施の形態に係る車両の燃料消費率予測装置の原理を説明するための図。
【図２】同実施の形態に係る車両の理想的な燃料消費率を予測する予測モデル作成方法を説明するためのブロック図。
【図３】同実施の形態に係る車両の理想的な燃料消費率を予測する予測モデルを示すブロック図。
【図４】同実施の形態に係る予測モデルにより予測されたドライバＡ，Ｂの理想的な燃料消費率と実際の燃料消費率との関係を示す図。
【図５】同実施の形態に係る車両の燃料消費率予測装置が採用されたトラックの模式図。
【図６】同実施の形態に係る種々の解析方法を用いて車両の理想的な燃料消費率を予測した場合の誤差を示す図。
【図７】同実施の形態に係る種々の解析方法を用いて車両の理想的な燃料消費率を予測した場合の誤差をグラフで示す図。
【図８】本発明に係る車両の燃料消費率予測装置が採用された他のトラックの例を示す図。
【符号の説明】
【００４５】
１１…制御装置、１２…ディスプレイ装置、１４…エンジンＥＣＵ、１５…トラッスミッションＥＣＵ、１６…アクセル開度センサ、１８…車速センサ。
【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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