(57)【要約】【課題】  移動体が移動した移動結果を向上させる。【解決手段】  区間設定手段１２は、車両の到達位置までの区間を設定する。走行拘束条件検出手段１４は、設定された区間を車両が移動する際の移動を拘束する移動拘束条件を決定する。最適化処理手段１６は、移動拘束条件に基づいて、設定された区間全てを車両が走行した走行結果を向上させる、車両の走行内容を示す移動パターンとしての最適走行パターンを算出する。支援手段１８は、算出された最適走行パターンに基づい車両の移動を支援する。このように、設定された区間を車両が走行する際の走行を拘束する走行拘束条件を決定して、走行パターンを算出するので、車両が走行した走行結果を向上させる走行パターンを算出することができ、適切に支援することができる。【選択図】        図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動体の到達位置までの区間を設定する設定手段と、
前記設定された区間を前記移動体が移動する際の移動を拘束する移動拘束条件を決定する決定手段と、
前記移動拘束条件に基づいて、前記設定された区間全てを前記移動体が移動した移動結果を向上させる、前記移動体の移動内容を示す移動パターンを算出する算出手段と、
を備えた移動体移動パターン算出装置。
【請求項２】
前記算出された前記移動パターンに基づいて、前記移動体の移動を支援する支援手段を更に備えたことを特徴とする請求項１記載の移動体移動パターン算出装置。
【請求項３】
前記算出手段は、
前記移動体の移動内容を示す予め定められた標準移動パターンを、前記設定された区間において適用する適用手段と、
前記適用された標準移動パターンを、前記移動拘束条件に基づいて変形する変形手段と、
を備えたことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の移動体移動パターン算出装置。
【請求項４】
前記標準移動パターンは、複数のパターン部分で構成されており、
前記変形手段は、各パターン部分毎に変形する
ことを特徴とする請求項３記載の移動体移動パターン算出装置。
【請求項５】
前記各パターン部分は、パラメータを指定することにより移動体の移動内容を示す予め定められた方程式により定められ、
前記変形手段は、前記方程式のパラメータを定めることにより、前記変形を実行する
ことを特徴とする請求項４記載の移動体移動パターン算出装置。
【請求項６】
前記標準移動パターンとして、
加速状態を表す加速パターン部分、惰行状態を表す惰行パターン部分、及び、減速状態を表す減速パターン部分により構成される第１の標準移動パターンと、
加速状態を表す加速パターン部分、定速状態を表す定速パターン部分、及び、減速状態を表す減速パターン部分により構成される第２の標準移動パターンと、
が予め定められていることを特徴とする請求項５記載の移動体移動パターン算出装置。
【請求項７】
前記区間が所定長さ未満の場合には、前記標準移動パターンとして前記第１の標準移動パターンを用い、前記区間が所定長さ以上の場合には、前記標準移動パターンとして前記第２の標準移動パターンが用いられることを特徴とする請求項６記載の移動体移動パターン算出装置。
【請求項８】
前記区間に対して前記標準パターンとして前記第１の標準移動パターンを用いた場合において、前記区間の所定最高速度を超えた場合に前記標準移動パターンとして前記第２の標準移動パターンを用いることを特徴とする請求項６記載の移動体移動パターン算出装置。
【請求項９】
設定手段により、移動体の到達位置までの区間を設定するステップと、
決定手段により、前記設定された区間を前記移動体が移動する際の移動を拘束する移動拘束条件を決定するステップと、
算出手段により、前記移動拘束条件に基づいて、前記設定された区間全てを前記移動体が移動した移動結果を向上させる、前記移動体の移動内容を示す移動パターンを算出するステップと、
を備えた移動体移動パターン算出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、移動体移動パターン算出装置及び方法に係り、より詳細には、移動体の移動内容を示す移動パターンを算出する移動体移動パターン算出装置及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
車両走行時の燃費(実用燃費)は、装置の性能だけではなく、ドライバの操作に大きく影響を受ける。従って、実用燃費を向上させるためには、装置側の最適化を図るだけでは足りず、燃費が低減するような運転パターン（移動パターン）をドライバに提示する又はドライバの操作を誘導することが必要となる。これを実現するためには、誘導目標となる推奨走行パターンをどのように与えるかが最も重要な技術課題である。
【０００３】
ところで、従来、化石燃料を使用した車両の最適アクセル動作の車両内表示装置及びその方法が開示されている（特許文献１参照）。この装置では、外部サーバーより車両のモデル毎に個別の車両特性のデータを用いた最良の燃料消費となり得る運転パターンをデータ送信にて各車両に送付している。
【特許文献１】特開２００２―３７０５６０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、上記特許文献１には、走行状況や車両状態に応じてどのように上記運動パターンを求めるのかについては開示されていない。仮に、時々刻々における運動パターンを算出したとしても、従来、ある程度の区間を区切ってその区間全体での燃費を計算して運動パターンを計算するものはない。更には、ある程度の区間を区切ったとしても、車両はその区間を無制限に走行可能なわけではなく、そこには車両の走行を拘束する拘束条件が必要となる。
【０００５】
このように、区間を区切って燃費を計算して運動パターンを計算しなかったり、区間を区切ったとしても、その区間の車両の走行を拘束する拘束条件を無視したりすると、運動パターンは、車両の走行結果を実際の走行に即した形で最適なものにすることはできない。
【０００６】
本発明は、上記事実に鑑み成されたもので、移動体が移動した移動結果を向上させることの可能な移動体移動パターン算出装置及び方法を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的達成するため請求項１記載の発明の移動体移動パターン算出装置は、
移動体の到達位置までの区間を設定する設定手段と、前記設定された区間を前記移動体が移動する際の移動を拘束する移動拘束条件を決定する決定手段と、前記移動拘束条件に基づいて、前記設定された区間全てを前記移動体が移動した移動結果を向上させる、前記移動体の移動内容を示す移動パターンを算出する算出手段と、を備えている。
【０００８】
まず、本発明は、移動体の移動内容を示す移動パターンを算出する移動体移動パターン算出装置である。
【０００９】
ここで、移動体としては、例えば、車両やオートバイ、鉄道、飛行機、自転車等である。
【００１０】
設定手段は、移動体の到達位置までの区間を設定する。
【００１１】
ここで、移動体の到達位置としては、例えば、次に停止する位置、次に減速すべき位置、任意に選択された到達位置等である。なお、到達位置としては、移動距離や移動時間等で決定したり、移動先の情報に基づいて自動的に決定してもよい。
【００１２】
決定手段は、上記設定された区間を移動体が移動する際の移動を拘束する移動拘束条件を決定する。移動拘束条件としては、平均移動速度、最大移動速度等がある。
【００１３】
そして、算出手段は、上記移動拘束条件に基づいて、上記区間全てを移動体が移動した移動結果を向上させる、移動体の移動内容を示す移動パターンを算出する。即ち、移動パターンは、移動体が上記区間全てを移動する際の移動内容を示すものであり、この移動パターンで移動体が上記区間全てを移動すると、移動体の移動結果を向上させるものである。
【００１４】
ここで、移動結果としては、例えば、移動のために消費した燃料の消費量（所謂、燃費等）や、排気ガスの発生量（CO2、NOX等）や、移動のために磨耗する磨耗部分の磨耗量である。従って、移動結果を向上させるということは、上記例では、消費量、排気量や磨耗量を少なくするということである。
【００１５】
ところで、算出手段は、請求項３のように、前記移動体の移動内容を示す予め定められた標準移動パターンを、前記設定された区間において適用する適用手段と、前記適用された標準移動パターンを、前記移動拘束条件に基づいて変形する変形手段と、を備えるようにしてもよい。
【００１６】
上記標準移動パターンを、複数のパターン部分で構成した場合、変形手段は、請求項４のように、各パターン部分毎に変形するようにしてもよい。
【００１７】
この場合、各パターン部分は、パラメータを指定することにより移動体の移動内容を示す予め定められた方程式により定め、変形手段は、請求項５のように、方程式のパラメータを定めることにより、上記変形を実行する。
【００１８】
なお、標準移動パターンとして、請求項６のように、加速状態を表す加速パターン部分、惰行状態を表す惰行パターン部分、及び、減速状態を表す減速パターン部分により構成される第１の標準移動パターンと、加速状態を表す加速パターン部分、定速状態を表す定速パターン部分、及び、減速状態を表す減速パターン部分により構成される第２の標準移動パターンと、を予め定めておくようにしてもよい。この場合、請求項７のように、前記区間が所定長さ未満の場合には、前記標準移動パターンとして前記第１の標準移動パターンを用い、前記区間が所定長さ以上の場合には、前記標準移動パターンとして前記第２の標準移動パターンを用いる。また、請求項８のように、前記区間に対して前記標準パターンとして前記第１の標準移動パターンを用いた場合において、前記区間の所定最高速度を超えた場合に前記標準移動パターンとして前記第２の標準移動パターンを用いる。
【００１９】
以上説明したように本発明は、移動体の到達位置までの区間を設定すると共に、設定された区間を移動体が移動する際の移動を拘束する移動拘束条件を決定して、移動パターンを算出するので、移動体が移動した移動結果を向上させる移動パターンを算出することができる。
【００２０】
このように移動体が移動した移動結果を向上させる移動パターンを算出することができるので、請求項２のように、支援手段は、算出された移動パターンに基づいて、移動体の移動を支援する。
【００２１】
ここで、移動の支援方法としては、例えば、上記算出された移動パターンを、表示手段に表示する第１の支援方法、移動パターンに基づいて求められた所定時間前の移動状態と、実際に所定時間前に移動した結果の移動状態との差を求め、求めた差を表示手段に表示する第２の支援方法、移動パターンに基づいて求められた所定時間後あるいは所定時間後までの移動状態と、現在の移動状態あるいは現在の移動状態から推定された所定時間後の移動する結果の移動状態との差を求め、求めた差を表示手段に表示する第３の支援方法、第３の支援方法における差に基づいて移動状態を制御する第４の支援方法等がある。
【００２２】
なお、請求項９記載の発明は、上記請求項１記載の発明と同様の作用・効果を奏するので、その説明を省略する。
【００２３】
なお、以下の発明も提案される。即ち、コンピュータに、以下の移動体移動パターン算出処理を実行させる移動体移動パターン算出プログラムであって、移動体移動パターン算出処理は、設定手段により、移動体の到達位置までの区間を設定するステップと、決定手段により、前記設定された区間を前記移動体が移動する際の移動を拘束する移動拘束条件を決定するステップと、算出手段により、前記移動拘束条件に基づいて、前記設定された区間全てを前記移動体が移動した移動結果を向上させる、前記移動体の移動内容を示す移動パターンを算出するステップと、を備えた移動体移動パターン算出プログラムである。
【発明の効果】
【００２４】
以上説明したように本発明は、移動体の到達位置までの区間を設定すると共に、設定された区間を移動体が移動する際の移動を拘束する移動拘束条件を決定して、移動パターンを算出するので、移動体が移動した移動結果を向上させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
以下、図面を参照して、本発明の実施の形態を詳細に説明する。
【００２６】
図１に示すように、本実施の形態にかかる移動体移動パターン算出装置は、移動体としての車両の到達位置までの区間を設定する設定手段としての区間設定手段１２と、設定された区間を車両が移動する際の移動を拘束する移動拘束条件を決定する決定手段としての走行拘束条件検出手段１４と、移動拘束条件に基づいて、設定された区間全てを車両が走行した走行結果を向上させる、車両の走行内容を示す移動パターンとしての最適走行パターンを算出する算出手段としての最適化処理手段１６と、算出された最適走行パターンに基づいて、車両の移動を支援する支援手段１８と、を備えている。
【００２７】
次に、本実施の形態の作用を、図２に示した手順に沿って説明する。なお、この手順は、出発地点から目的地まで、各区間毎に繰り返し実行される。
【００２８】
ステップ２２で、区間設定手段１２は、自車両の到達位置までの区間を設定する。
【００２９】
ここで、自車両の到達位置としては、例えば、図３に示すように、自車両が位置Ｋで停止しているとすると、次に停止する位置、即ち、停止マークＭに従う停止位置Ｓである。なお、この他に、次に減速すべき位置（カーブや交差点、横断歩道、ＥＴＣ料金所、交差点での優先道路側走行など）や任意に選択された到達位置等としてもよい。
【００３０】
このような到達位置は、移動距離や移動時間等で決定してもよく、カーナビの情報（移動先の情報）に基づいて自動的に決定してもよい。
【００３１】
このようにして設定された自車両の到達位置までの区間は、上記のように自車両が停止している位置Ｋと、到達位置として設定された停止すべき停止位置Ｓまたは減速すべき位置（例えば、停止線Ｓがない、つまり一時停止交差点ではない場合など）との間であるので、発進位置Ｋから停止位置Ｓまでの間となる。
【００３２】
なお、本明細書では、このようにして設定された自車両の到達位置までの区間を一走行単位と称する場合もある。
【００３３】
ステップ２４で、走行拘束条件検出手段１４は、設定された区間を車両が移動する際の移動を拘束する移動拘束条件を決定する。例えば、図４に示すように、一走行単位における走行距離（又は走行時間）、及び、一走行単位内における平均車速である。なお、最大速度（法定の制限速度）も考慮するようにしてもよい。
【００３４】
上記走行条件は、走行データを蓄積して利用したり、走行環境情報を利用したり、走行計画が決められた運行を利用したりして求める。
【００３５】
まず、走行データを蓄積して利用して求める場合を説明する。道路を走行する毎に走行データを蓄積し、その結果に基づいて、その道路での走行速度や停止位置(カーナビ等と連動)等の走行拘束条件を学習する。また、道路(地図情報)の特徴と走行パターンを対応づけることにより、走行したことのない道での走行パターンを予測し、走行拘束条件を求めることもできる。
【００３６】
次に、走行環境情報を利用して求める場合を説明する。路車間通信等あるいは走行データを蓄積することにより、どのタイミングで信号が変わるかを学習(モデル化)して、信号状態、例えば次にどの信号で停止するかを予測し、走行拘束条件を補正する。
【００３７】
渋滞等の道路状況に関する情報やレーダ等による前方車両の動きなどを計測することにより、交通の状態(流れ)情報を収集し、それに基づいて平均車速等を求め、走行拘束条件を補正する。
【００３８】
そして、走行計画が決められた運行を利用したりして求める場合としては、停止する場所、時間などの走行条件が指定された走行計画に沿って、走行する場合(自動走行も含む)において、その走行計画にもとづいて走行拘束条件を定める。
【００３９】
ステップ２６で、最適化処理手段１６は、上記走行拘束条件に基づいて、設定された区間全てを車両が走行した走行結果を向上させる最適走行パターンを算出する。
【００４０】
最適走行パターンは、車両が上記区間全てを走行する際の走行内容を示すものであり、この最適走行パターンで車両が上記区間全てを走行すると、車両の走行結果を向上させるものである。
【００４１】
ここで、走行結果としては、例えば、走行のために消費した燃料の消費量（所謂、燃費等）や、NOX、CO2などの排気ガスの発生量や、走行のために磨耗するタイヤの表面（磨耗部分）の磨耗量である。従って、走行結果を向上させるということは、上記例では、消費量、排気ガス量や磨耗量を少なくするということである。なお、以下は、燃費を向上する場合を例にとり説明する。
【００４２】
最適走行パターンは、図５に示すように、上記走行拘束条件、即ち、例えば、平均車速及び走行距離の組合せに対応して標準パターンを予め記憶しておき、上記走行拘束条件決定手段１４により決定された上記走行拘束条件に基づいて対応する標準パターンを読み出し、上記設定された区間に適用し、これを最適化して求める。
【００４３】
また、平均車速及び走行距離の組合せに対応して標準パターンを予め記憶することに限定されず、例えば、走行拘束条件が決まる毎に、駆動性能を表す簡易車両モデルに基づいて最適化演算を行い最適パターンを求めるようにしてもよい。これにより、多様な走行条件に対応し易くなる。
【００４４】
ところで、上記設定された区間全てを車両が走行した走行結果を向上させる最適走行パターンとしては、複雑なパターンとなる場合もある。即ち、例えば、区間内の走行経路により、加速・減速が頻繁に繰り返され、燃費は向上するが、ドライバー等の運転がせわしなくなる。
【００４５】
そこで、本実施の形態では、発進位置Ｋから停止位置Ｓまでの間を、加速する加速パターン部分、加速状態から転じて、定速・惰性走行（以下、惰行という）する定速・惰行走行パターン部分、及び、減速パターン部分を要素に含む奨励走行パターンを求める。具体的には、図５に示すように各パターン部分を、一次関数(直線)で近似して推奨走行パターンを算出する。なお、一次関数以外には、より高次の関数やスプライン関数で近似するようにしてもよい。動的な特性も考慮して微分方程式で記述することも可能である。
【００４６】
次に、加速パターン部分、定速・惰行パターン部分、及び、減速パターン部分を説明する。加速パターン部分においては、エンジン等の駆動装置の加速効率が悪い領域がある場合がある。そのような領域では加速パターンの傾きを減ずる方向、つまり急加速をしないように加速パターンを補正（最適化）する。
【００４７】
次に、定速・惰行走行パターン部分において、最大速度が指定されている場合は、これを走行拘束条件としてその範囲内で計算する。
【００４８】
惰行において拘束条件を満たさない場合は、一定速度で定速走行し、また、定速走行をする速度ではエンジンや駆動系などの効率が悪い場合は、定速走行時より効率の良い領域まで加速しその後、惰行あるいは減速によりエネルギー回生をすることを繰り返して平均速度を決められた値にするような走行パターンを与えることも可能である。
【００４９】
なお、惰行において拘束条件を満たさないことが発生する理由は、惰行するためには速度を高くしておく必要があり、制限速度を超過する、特に、走行距離が長い場合はかなり高速度になる可能性があるからである。
【００５０】
そして、減速走行パターン部分では、低速で低速度領域で回生が働かない場合には、その速度領域を短時間で済ますような減速パターンにする。つまり、ゆっくり減速せずにある程度速く減速するパターンにする。
【００５１】
ところで、実走行では加速、惰行、減速は1回だけでなく、走行途中で信号や他事等の影響で減速し、その後加速してもとの速度に戻すような場合も起こりうる。そのような場合でも、加速パターン部分、惰行・定速パターン部分、減速パターン部分に分解し、図６に示すように、これらを組み合わせて推奨パターンを求める。
【００５２】
そして、ステップ２８で、支援手段１８は、奨励走行パターンに基づいて、ドライバを支援する。
【００５３】
ここで、移動の支援方法としては、例えば、上記算出された奨励走行パターンを、表示手段（ディスプレイ）に表示する第１の支援方法を実行してもよい。
【００５４】
また、奨励走行パターンに基づいて求められた所定時間前の走行状態と、実際に所定時間前に走行した結果の走行状態との差を求め、求めた差を表示手段に表示する第２の支援方法を実行してもよい。
【００５５】
この場合、例えば、図７（Ａ）に示すように、上記区間内における各走行時から例えば、数秒前の奨励走行パターンに基づいて求められた移動状態（速度）と、実際に数秒前の移動状態（速度）との差を求め、求めた差を表示手段に表示するようにしてもよい。また、図７（Ｂ）に示すように、上記区間を全て走行し終えた時に、上記区間全体における移動状態（速度）と実際の移動状態（速度）との差を表示手段に表示してもよい。
【００５６】
更に、支援手段１８は、上記区間を走行中に、奨励走行パターンに基づいて求められた所定時間後の移動状態（速度）と、現在の移動状態から推定された所定時間後の移動する結果の移動状態（速度）との差を求め、求めた差を表示手段に表示する第３の支援方法を実行してもよい。
【００５７】
また、第３の支援方法における差に基づいて移動状態を制御（自動走行）する第４の支援方法を実行してもよい。
【００５８】
以上説明したように一走行単位内(発進〜停止までの区間)の最適化を図ることにより、瞬時瞬時ではなく全体としての燃費、更には出発地点から目的地までの燃費を向上させるための目標パターン(操作方法)を呈示することができる。これにより、瞬時瞬時ではなく一連の操作として燃費を改善するためにどうすればよいか、つまりどこがどのように推奨走行パターンと異なっているかを把握し易い。
【００５９】
また、標準走行パターンは、加速、定速、減速の各々のパターン部分を関数もしくは方程式で近似し、そのパラメータを求めることにより定めるようにしているので、各パターンを走行条件に応じてマップ等で記憶する場合においても、その関数のパラメータを記憶すれば良く、記憶容量を少なくすることができる。
【００６０】
また、最適化問題を解くには非常に多くの時間を必要とするが、本実施の形態のように、例えば各パターンを一次関数(直線)として近似することにより、求めるパラメータ数を低減でき計算量や計算時間を大幅に低減することができる。
【００６１】
図８には、交差点で発進し、次の交差点で停止するような発進〜停止に至るまでの過程に対して、この推奨走行パターンによる燃費と実際の走行パターンによる燃費をシミュレーションで予測して比較した結果が示されている。この図７に示すように、もし推奨パターンのように走行したならば本例では平均で10数%の向上効果上がることが予測される。
【００６２】
以上説明したように本実施の形態は、車両の到達位置までの区間を設定すると共に、設定された区間を車両が走行する際の走行を拘束する走行拘束条件を決定して、走行パターンを算出するので、実際の走行に即して走行結果を向上させる走行パターンを算出することができ、適切に支援することができる。
【００６３】
この点、例えば、最高車速のみを定めて燃費を最小にするパターンを求めるのであれば、図９に示すように、できるだけゆっくりと加減速したほうがよい場合がある。しかし、目的地の到着するまでに長時間を必要とし、実際の走行にはなじまない。
【００６４】
従って、走行条件（区間、速度、到達時間等）によって燃費最小パターンは変化すると共に、それを適切に定めないと、図１０に示すように、有用なパターンは求められない。
【００６５】
これに対し、本実施の形態では、上記のように、車両の到達位置までの区間を設定すると共に、設定された区間を車両が走行する際の走行を拘束する走行拘束条件を決定して、この範囲での走行パターンを算出し、支援するので、実用燃費の低減を図ることができる。
【００６６】
次に、本発明の第２の実施の形態を説明する。なお、本実施の形態では、前述した第１の実施の形態の同様の構成部分があるので、同一部分には同一の符号を付してその詳細は説明を省略する。
【００６７】
図１１に示すように、本実施の形態の移動体移動パターン算出装置は、車速等の車両状態を検出する車両状態検出手段３２、カーナビ等と連動して走行した道路を検出する道路情報検出手段３４、それらの情報を同期を取って記憶する走行状態記憶手段３６、上記区間を設定する区間設定手段１２、走行状態記憶手段からの情報に基づいて、走行距離、平均速度、速度制限等の走行拘束条件を検出する走行拘束条件検出手段１４、走行拘束条件検出手段で求められた拘束条件に基づいて燃費が最小となる推奨パターンを算出する最適化処理手段１６、最適化処理手段で求められた推奨走行パターンに基づいてドライバを燃費が向上するような走行パターンヘ誘導するような支援を行う支援手段１８を備えている。
【００６８】
次に、本実施の形態の作用を図１２に示す手順を参照して説明する。図１２に示す手順は、出発地点から目的地まで、各区間毎に繰り返し実行される。なお、この手順では、繰り返し実行する際、区間設定手段１２が上記区間を設定していることが前提とする。
【００６９】
ステップ４２で、拘束条件検出手段１４から対象となる区間の走行距離、平均車速、最高速度制限を読み込み、ステップ４４で、走行距離と平均車速から、図１３に示す予め定められた標準パターンで走行した場合の最高速度と、図１４に示す予め定められた標準パターンで走行した場合の定速走行速度を予め計算で求めたマップ等から求める。
【００７０】
ステップ４６で、上記最高速度が規定値より大きいか否かを判断し、上記最高速度が規定値より大きいと判断された場合には、ステップ５０で、定速最適パターン演算を実行し、上記最高速度が規定値以下と判断された場合には、ステップ４８で、惰行最適パターン演算を実行する。
【００７１】
上記ステップ５０における惰行最適パターン演算では、平均車速と距離から、図１３の走行パターン形状に対して最適化計算を行い、予め求めた推奨パターンのパラメータ(ai, bi)あるいは加速度と加速時間、惰行減速度と惰行時間、減速度と減速時間などを読み込むことにより推奨走行パタ一ンを算出する。
【００７２】
ここで、最適化処理計算は、推奨パターンを図１３のように定め、加速パターン部分、惰行パターン部分、減速パターン部分を１次関数として、例えばその傾きaiと切片biを求める。拘束条件である平均車速と走行距離をみたす各パターンのパラメータの組を選択し、その組合せの中で燃費が最小になるパターンをシミュレーションあるいは実験により定め、最小なパターンを推奨パターンとして記憶する。
【００７３】
また、速度によるエンジンやモータ等の出力の影響を考慮して加速パターン部分、減速パターン部分を複数の１次関数(折れ線)で近似することも可能である。あるいは、多項式関数やスプライン関数で各パターンを記述することも可能である。
【００７４】
一方、上記ステップ４８の定速最適パターン演算では、図１４のような定速走行パターン形状に対して最適化計算を行い、予め求めた推奨パターンのパラメータ(加速度と加速時間、定遠走行時間、減速度と減速時間)を読み込むことにより推奨パターンを算出する。ここで、最適化計算は、図１３の惰行区間をy＝ｂ2とし、同様な計算により求める。
【００７５】
次に、本発明の第３の実施の形態を説明する。なお、本実施の形態は、第２の実施の形態の構成と同様であるので、その説明を省略する。
【００７６】
次に、本実施の形態の作用を図１５に示す手順を参照して説明する。図１５に示す手順は、出発地点から目的地まで、各区間毎に繰り返し実行される。なお、この手順では、繰り返し実行する際、区間設定手段１２が上記区間を設定していることが前提とする。
【００７７】
ステップ５２で、拘束条件検出手段１４から対象となる区間の走行距離、平均車速、最高遠度制限を読み込み、ステップ５４で、区間の走行距離が短距離(例えば、５００ｍ未満)か否かを判断する。
【００７８】
区間の走行距離が短距離(例えば、５００ｍ以下)ならば、ステップ５６で、短距離最適パターン演算を実行し、区間の走行距離が短距離でないならば、ステップ５８で、平均速度が規定値（例えば８０ｋｍ/ｈ）より大きいか否かを判断する。平均速度が規定値（例えば８０ｋｍ/ｈ）より大きい場合には、ステップ６０で、高速長距離最適パターン演算を実行する。平均速度が規定値（例えば８０ｋｍ/ｈ）以下である場合には、ステップ６２で、エンジンを停止可能か否かを判断する。
【００７９】
エンジンが停止可能かの判定は、車速及びＳＯＣ(電池の充電状態)を用いて、エンジンが停止できる車速であり、かつ、エンジン停止後再度エンジン始動可能な電力がある場合は、エンジン停止可能と判断し、それ以外はエンジン停止不可能と判断する。なお、本実施の形態では、ハイブリッドエンジン自動車を対象としている。
【００８０】
エンジンを停止可能であれば、ステップ６０で、上記高速長距離最適パターン演算を実行し、エンジンを停止不可能であれば、ステップ６４で、低速長距離最適走行パターン演算を実行する。
【００８１】
短距離最適走行パターン演算（ステップ５６）での最適化計算は、加速パターン部分、惰行パターン部分、減速パターシ部分を、図１３のような1次近似式ではなく応答特性も考慮して、以下のような微分方程式で記述することにより行う。
【００８２】
【数１】
2006327545.tif 000003
【００８３】
ここで、faは加速パワーPacと車両の速度Vから駆動力を求める関数、fbは減速パワーPbkと速度Vから制動力を求める関数である。(1),(2),(3)式を用いることにより、図１３のパターンは図１６に示すパターンとなる。
【００８４】
まず、加速パワーPacと加速時間、惰行時間、減速パワーPbkなどの各パターンを規定するパラメータを定める。そのパラメータを調整し、走行拘束条件を満たす解の中で最も燃費の良いパラメータをシミュレーションもしくは実験によって求める。これにより得られたパラメータから、短距離の推奨走行パターンを定める。
【００８５】
ここで、モータやエンジンの効率を考慮して、Pac,Pbkを車両状態量に基づいて補正することも可能である。例えば、モータは低速・高トルクの効率が悪いため、それに応じてPacの大きさを可変あるいは制限することもできる。
【００８６】
高速長距離最適走行パターン演算（ステップ６０）では、図１４に示す定速走行パターン部分を適用する。ただし、定速走行となるために(１)式の右辺=Oとする。ステップ５６と同様な計算により、高速長距離に対する推奨走行パターンを求める。
【００８７】
低速長距離最適走行パターン演算（ステップ６４）では、ステップ６０における高速長距離最適走行パターンのパラメータを読み込む。これにより、定速走行時間とその定速走行速度を定める。次に、定速走行区間に対して図１７に示すように、平均速度がその定速走行速度と同じになるような平均速度一定型走行パターンを定める。これは、低い車遠で定速走行に相当する駆動力を出すことはエンジンにとって効率(燃費)の悪い領域を使うことになるため、燃費の良い領域を使って加速し、その後惰行によりエネルギーを消費しないあるいは回生によってエネルギーを回収することによりトータルで、一定速度走行をするよりも燃費を向上させようとするものである。
【００８８】
与えられた平均車速に対して、加速パワーPxと加速時間をパラメータとして、定速走行した場合よりも燃費が向上するパラメータを求める。得られたパラメータに基づいて平均速度一定型走行パターンと高速長距離走行パターンの加減速部分のパターンをつなげて、低速長距離推奨走行パターンとする。
【００８９】
以上説明した実施の形態では、燃費の向上を主眼としているが、本発明はこれに限定されるものではなく、これに代えて、又はこれと共に、車両の排気ガスの低減やタイヤの磨耗を減少させる場合にも適用してもよい。
【００９０】
また、上記実施の形態では、車両内に移動体移動パターン算出装置を備える例を説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば、外部装置（中央管理センター）が、上記パターンを算出し、路車間通信を利用して、算出した上記パターンを車両に送信し、車両をこれを受信し、上記のように支援するようにしてもよい。
【００９１】
更に、上記実施の形態では、移動体として車両と例にとり説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば、オートバイ、鉄道、飛行機、電動自転車等にも同様に適用可能である。
【００９２】
なお、以上の各手段は、素子（例えば、ＩＣ）等により構成してもよいが、全体として１つのプログラムで実現してもよい。
【図面の簡単な説明】
【００９３】
【図１】第１の実施の形態の移動体移動パターン算出装置のブロック図である。
【図２】第１の実施の形態の処理手順を示すフローチャートである。
【図３】区間を設定する様子を示す図である。
【図４】最適走行パターンを示した図である。
【図５】標準走行パターンを求める方法を示した図である。
【図６】複数のパターン部分の組合せからなる奨励走行パターンを示した図である。
【図７】支援方法を示した図であり、（Ａ）は走行中に支援する方法を示し、（Ｂ）は区間を走行し終わったときに支援する方法を示した図である。
【図８】本実施の形態のシミュレーション結果を示した図である。
【図９】従来技術を応用した場合のパターンを示した図である。
【図１０】従来技術を応用した場合のパターンを示した他の図である。
【図１１】第２の実施の形態の移動体移動パターン算出装置のブロック図である。
【図１２】第２の実施の形態の処理手順を示すフローチャートである。
【図１３】惰行最適パターンを示した図である。
【図１４】定速最適パターンを示した図である。
【図１５】第３の実施の形態の処理手順を示すフローチャートである。
【図１６】第３の実施の形態における惰行最適パターンを示した図である。
【図１７】低速長距離推奨パターンを示した図である。
【符号の説明】
【００９４】
１２  区間設定手段（設定手段）
１４  走行拘束条件検出手段（決定手段）
１６  最適化処理手段（算出手段）
１８  支援手段
【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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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