(57)【要約】【課題】  走行環境を適正に反映しつつ区間における走行結果を評価する。【解決手段】  時刻によって定められた区間における車両の走行データとしての区間走行データを用いて、前記区間におけるエネルギーの消費効率に関する指標を数値により表したエネルギー消費効率値を算出し、前記区間内の走行路においてエネルギーの消費に影響を与える環境要因を表す走行環境変数の値を前記区間走行データに基づいて算出し、エネルギー消費効率値を確率変数とする複数の確率密度関数又は複数の累積分布関数から、算出された前記走行環境変数の値に対応する前記確率密度関数又は前記累積分布関数を選択し、選択された前記確率密度関数又は前記累積分布関数と、算出された前記エネルギー消費効率値とを用いて、前記区間における走行結果を評価する区間評価値を算出する。【選択図】  図１
2006010444.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
時刻によって定められた区間における車両の走行データとしての区間走行データに基づき、前記区間内における走行結果を評価する走行評価装置であって：
前記区間走行データを用いて、前記区間におけるエネルギーの消費効率に関する指標を数値により表したエネルギー消費効率値を算出するエネルギー消費情報算出手段と；
前記区間内の走行路においてエネルギーの消費に影響を与える環境要因を表す走行環境変数の値を、前記区間走行データに基づいて算出する走行環境変数値算出手段と；
前記エネルギー消費効率値を確率変数とする確率密度関数又は累積分布関数を複数格納した関数格納手段と；
算出された前記走行環境変数の値に基づき、前記走行環境変数の値に対応する前記確率密度関数又は前記累積分布関数を選択する関数選択手段と；
選択された前記確率密度関数又は前記累積分布関数と、算出された前記エネルギー消費効率値とを用いて、前記区間における走行結果を評価する区間評価値を算出する区間評価手段と；
を備えたことを特徴とする走行評価装置。
【請求項２】
前記関数選択手段によって選択された前記確率密度関数又は前記累積分布関数を、算出された前記エネルギー消費効率値を用いて更新する関数更新手段をさらに備えたことを特徴とする請求項１に記載の走行評価装置。
【請求項３】
前記区間走行データは、所定の時間間隔でサンプリングされたサンプリング走行データの集合であり、
前記走行環境変数値算出手段は、
各サンプリング時刻における車体進行方向の駆動力を算出する駆動力算出手段と、
各サンプリング時刻における車体進行方向の空気抵抗を算出する空気抵抗算出手段と、
各サンプリング時刻における車体進行方向の加速抵抗を算出する加速抵抗算出手段と、
前記駆動力から前記空気抵抗及び前記加速抵抗を減算することにより得られる走行路抵抗の平均を、前記走行環境変数の値として算出する平均走行路抵抗算出手段と、
を有することを特徴とする請求項１又は２に記載の走行評価装置。
【請求項４】
前記走行環境変数値算出手段は、
前記区間走行データを用いて、区間始点と区間終点とにおける車体の速度である区間始点速度と区間終点速度とを算出する車体速度算出手段と、
前記区間走行データを用いて、区間始点と区間終点とにおける車体の重量である区間始点重量と区間終点重量とを算出する車体重量算出手段と、
算出された前記区間始点速度、前記区間終点速度、前記区間始点重量及び前記区間終点重量を用いて、区間終点における区間始点からの運動エネルギーの変化量を前記走行環境変数の値として算出する運動エネルギー変化量算出手段と、
を有することを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の走行評価装置。
【請求項５】
前記走行環境変数値算出手段は、
前記区間走行データを用いて、区間始点と区間終点とにおいて、前記車両の基準位置からの高さである区間始点標高と区間終点標高とを算出する車体標高算出手段と、
前記区間走行データを用いて、区間始点と区間終点とにおける車体の重量である区間始点重量と区間終点重量とを算出する車体重量算出手段と、
算出された前記区間始点標高、前記区間終点標高、前記区間始点重量及び前記区間終点重量を用いて、区間終点における区間始点からの位置エネルギーの変化量を前記走行環境変数の値として算出する位置エネルギー変化量算出手段と、
を有することを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の走行評価装置。
【請求項６】
前記走行環境変数値算出手段は、前記区間走行データを用いて、区間始点及び区間終点間における前記車両の前方走行車両との車両間距離の平均を、前記走行環境変数の値として算出する平均車両間距離算出手段を有することを特徴とする請求項１乃至５のいずれかに記載の走行評価装置。
【請求項７】
前記エネルギー消費情報算出手段は、前記区間におけるエネルギー消費量及び前記区間における走行距離を算出し、算出した前記走行距離及び前記エネルギー消費量に基づいて、前記エネルギー消費効率値としてのエネルギー消費率を算出し、
前記関数格納手段は、前記エネルギー消費率を確率変数とする前記確率密度関数又は前記累積分布関数を格納する、
ことを特徴とする請求項１乃至６のいずれかに記載の走行評価装置。
【請求項８】
前記区間評価手段は、
選択された前記確率密度関数又は前記累積分布関数と、予め与えられた目標とする運転技能レベルを表す基準確率とを用いて、前記基準確率に対応するエネルギー消費率としての基準エネルギー消費率を算出し、
算出した前記基準エネルギー消費率、算出した前記エネルギー消費率、及び前記区間におけるエネルギー消費量を用いて、前記区間におけるエネルギー消費量と、前記区間を前記基準エネルギー消費率で走行した場合に消費するであろうエネルギー消費量との差分を前記区間評価値として算出する、
ことを特徴とする請求項７に記載の走行評価装置。
【請求項９】
前記エネルギー消費情報算出手段は、
前記区間におけるエネルギー消費量、前記区間における走行距離、及び前記区間における空ぶかし運転によって消費されたエネルギー消費量である空ぶかしエネルギー消費量を算出し、
前記区間におけるエネルギー消費量と前記空ぶかしエネルギー消費量との差分である空ぶかし無しエネルギー消費量と、前記区間における走行距離とに基づいて、空ぶかし運転を行わなかったと仮定した場合のエネルギー消費率である空ぶかし無しエネルギー消費率を前記エネルギー消費効率値として算出し、
前記関数格納部は、前記空ぶかし無しエネルギー消費率を確率変数とする前記確率密度関数又は前記累積分布関数を格納する、
ことを有することを特徴とする請求項１乃至６のいずれかに記載の走行評価装置。
【請求項１０】
前記区間評価手段は、
選択された前記確率密度関数又は前記累積分布関数と、予め与えられた目標とする運転技能レベルを表す基準確率とを用いて、前記基準確率に対応する空ぶかし無しエネルギー消費率としての空ぶかし無し基準エネルギー消費率を算出し、
前記空ぶかし無し基準エネルギー消費率で前記区間を走行した場合のエネルギー消費量である空ぶかし無し基準エネルギー消費量を算出し、
前記空ぶかし無しエネルギー消費量と、前記空ぶかし無し基準エネルギー消費量との差分に、前記空ぶかしエネルギー消費量を加算したものを前記区間評価値として算出する、
ことを特徴とする請求項９に記載の走行評価装置。
【請求項１１】
前記エネルギー消費情報算出手段は、
前記区間におけるエネルギー消費量、前記区間における走行距離、及び前記区間における所定時間以上のアイドリング運転によって消費されたエネルギー消費量であるアイドリングエネルギー消費量を算出し、
前記区間におけるエネルギー消費量と前記アイドリングエネルギー消費量との差分であるアイドリング無しエネルギー消費量と、前記区間における走行距離とに基づいて、所定時間以上のアイドリング運転を行わなかったと仮定した場合のエネルギー消費率であるアイドリング無しエネルギー消費率を前記エネルギー消費効率値として算出し、
前記関数格納部は、前記アイドリング無しエネルギー消費率を確率変数とする前記確率密度関数又は前記累積分布関数を格納する、
ことを有することを特徴とする請求項１乃至６のいずれかに記載の走行評価装置。
【請求項１２】
前記区間評価手段は、
選択された前記確率密度関数又は前記累積分布関数と、予め与えられた目標とする運転技能レベルを表す基準確率とを用いて、前記基準確率に対応するアイドリング無しエネルギー消費率としてのアイドリング無し基準エネルギー消費率を算出し、
前記アイドリング無し基準エネルギー消費率で前記区間を走行した場合のエネルギー消費量であるアイドリング無し基準エネルギー消費量を算出し、
前記アイドリング無しエネルギー消費量と、前記アイドリング無し基準エネルギー消費量との差分に、前記アイドリングエネルギー消費量を加算したものを前記区間評価値として算出する、
ことを特徴とする請求項１１に記載の走行評価装置。
【請求項１３】
時刻によって定められた区間における車両の走行データとしての区間走行データに基づき、前記区間内における走行結果を評価するための走行評価プログラムであって：
前記区間走行データを用いて、前記区間におけるエネルギーの消費効率に関する指標を数値により表したエネルギー消費効率値を算出するエネルギー消費情報算出ステップと；
前記区間内の走行路においてエネルギーの消費に影響を与える環境要因を表す走行環境変数の値を、前記区間走行データに基づいて算出する走行環境変数値算出ステップと；
前記エネルギー消費効率値を確率変数とする複数の確率密度関数又は複数の累積分布関数から、算出された前記走行環境変数の値に対応する前記確率密度関数又は前記累積分布関数を選択する関数選択ステップと；
選択された前記確率密度関数又は前記累積分布関数と、算出された前記エネルギー消費効率値とを用いて、前記区間における走行結果を評価する区間評価値を算出する区間評価ステップと；
をコンピュータに実行させる走行評価プログラム。
【請求項１４】
時刻によって定められた区間における車両の走行データとしての区間走行データに基づき、前記区間内における走行結果を評価する走行評価方法であって：
前記区間走行データを用いて、前記区間におけるエネルギーの消費効率に関する指標を数値により表したエネルギー消費効率値を算出するエネルギー消費情報算出ステップと；
前記区間内の走行路においてエネルギーの消費に影響を与える環境要因を表す走行環境変数の値を、前記区間走行データに基づいて算出する走行環境変数値算出ステップと；
前記エネルギー消費効率値を確率変数とする複数の確率密度関数又は複数の累積分布関数から、算出された前記走行環境変数の値に対応する前記確率密度関数又は前記累積分布関数を選択する関数選択ステップと；
選択された前記確率密度関数又は前記累積分布関数と、算出された前記エネルギー消費効率値とを用いて、前記区間における走行結果を評価する区間評価値を算出する区間評価ステップと；
を備えた走行評価方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、時刻によって特定される区間における車両の走行データに基づき、その区間内における車両の走行結果を評価する走行評価装置、走行評価方法及び走行評価プログラム、特に運転技能では改善できない様々な走行路の状況を考慮しつつ適正に走行結果を評価できる走行評価装置、走行評価方法及び走行評価プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
環境意識の高まりや運送業における燃料コストの削減のため、運転者がより効率的に走行する運転技能を習得するのを支援する情報システムが必要とされている。そのようなシステムでは、走行データに基づき走行の燃料消費率(以下、燃費)という観点から走行を評価する走行評価方法が必要となる。
【０００３】
例えば、１日分の走行データにおける走行距離を総燃料消費量で割ることで１日の燃費を計算し、この燃費を燃費の統計分布などと照らし合わせることにより評価値を決定する事も可能であるが、このような方法ではいったいどのような走行が悪かったのか運転者が忘れてしまっているため有効な支援ができないという問題点がある。そこで、走行中に、過去の比較的短い時点から現在時点までの時間区間における部分走行データである区間走行データのみを用いてその区間内の走行結果を評価し、直ちに運転者に情報を提供することが可能な走行評価方法が重要となる。
【０００４】
比較的短い時間区間における走行結果の評価では、急な上り坂やカーブの連続、交通渋滞など、燃費に影響するが運転技能ではどうしようもないような走行路の状況（走行環境）が区間によってまちまちであるため、効率的に走行しているにもかかわらず走行環境が比較的悪いため燃費の数値が低くなったり、逆に非効率的に走行しているにもかかわらず走行環境が比較的よいため燃費の数値が高くなったりすることも起こりうる。そこで、比較的短い時間区間における走行結果を正当に評価するためには、区間走行データから走行環境に関する変数の値を算出し、走行環境を適正に反映した評価を行うことが重要となる。
【０００５】
走行環境を反映した区間走行データの評価を行うことが可能な走行評価方法としては、例えば、特許第3314870号の方法がある。この発明では、走行環境を反映した加算数値によって走行燃費値を補正したものを走行結果の評価値としているが、加算数値を計算するための妥当なポイント表を作成することは困難である。また、区間走行データから走行環境を推定する方法に関しても明らかにされておらず、この方法によって走行環境を反映した区間走行データの評価を行うことは困難である。
【０００６】
走行環境を反映した区間走行データの評価を行うことが可能な別の走行評価方法としては、例えば、特開2002-362185号に開示された車両運転状態評価システムにおける走行評価方法がある。この発明では、このような走行を行うと燃費によくないという領域知識に基づいて定義された様々な「燃費を悪化させる運転」が区間走行データから検出された場合は、実際の燃料消費量と、燃料を悪化させる運転を行わずに理想的な運転を行った場合の燃料消費量理論値との差を算出し、その差によって走行の効率性を評価する。「燃料を悪化させる運転」としては、1)大きな過剰駆動力使用、2)速度超過、3)シフトアップ不作為、4)空ぶかし、5)アイドリング、が挙げられている。例えば1)大きな過剰駆動力使用が存在するか否かを判断する場合において、過剰駆動力を計算する際にその時点の勾配抵抗を算出することで、走行路の勾配という走行環境を反映した走行評価が可能になっている。後者の例のように、領域知識に基づいて定義された「燃費を悪化させる運転」を検出することで走行結果を評価する方法は、どのような非効率的運転を行ったのか、検出後すぐに運転者に警告できるという利点がある。
【０００７】
しかしながら、従来の手法はあらかじめ定義した「燃料を悪化させる運転」を検出することによって走行結果を評価するので、検出されない非効率的な走行が存在したとしても無視されてしまうという問題点があった。また、あらゆる走行環境で燃料を悪化させる運転を定義することは困難であるため、走行環境によっては効率的である走行にも関わらず非効率的と評価されてしまう可能性があるといった問題点があった。
【特許文献１】特許第3314870号
【特許文献２】特開2002-362185公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明は、以上のような問題点を解決するためになされたものであり、その目的は、走行環境を適正に反映した状態で走行結果を評価できる走行評価装置、走行評価方法及び走行評価プログラムを簡易なものとして提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の走行評価装置は、時刻によって定められた区間における車両の走行データとしての区間走行データに基づき、前記区間内における走行結果を評価する走行評価装置であって：前記区間走行データを用いて、前記区間におけるエネルギーの消費効率に関する指標を数値により表したエネルギー消費効率値を算出するエネルギー消費情報算出手段と；  前記区間内の走行路においてエネルギーの消費に影響を与える環境要因を表す走行環境変数の値を、前記区間走行データに基づいて算出する走行環境変数値算出手段と；前記エネルギー消費効率値を確率変数とする確率密度関数又は累積分布関数を複数格納した関数格納手段と；算出された前記走行環境変数の値に基づき、前記走行環境変数の値に対応する前記確率密度関数又は前記累積分布関数を選択する関数選択手段と；選択された前記確率密度関数又は前記累積分布関数と、算出された前記エネルギー消費効率値とを用いて、前記区間における走行結果を評価する区間評価値を算出する区間評価手段と；を備える。
【００１０】
本発明の走行評価プログラムは、時刻によって定められた区間における車両の走行データとしての区間走行データに基づき、前記区間内における走行結果を評価するための走行評価プログラムであって：前記区間走行データを用いて、前記区間におけるエネルギーの消費効率に関する指標を数値により表したエネルギー消費効率値を算出するエネルギー消費情報算出ステップと；前記区間内の走行路においてエネルギーの消費に影響を与える環境要因を表す走行環境変数の値を、前記区間走行データに基づいて算出する走行環境変数値算出ステップと；前記エネルギー消費効率値を確率変数とする複数の確率密度関数又は複数の累積分布関数から、算出された前記走行環境変数の値に対応する前記確率密度関数又は前記累積分布関数を選択する関数選択ステップと；選択された前記確率密度関数又は前記累積分布関数と、算出された前記エネルギー消費効率値とを用いて、前記区間における走行結果を評価する区間評価値を算出する区間評価ステップと；をコンピュータに実行させる。
【００１１】
本発明の走行評価方法は、時刻によって定められた区間における車両の走行データとしての区間走行データに基づき、前記区間内における走行結果を評価する走行評価方法であって：前記区間走行データを用いて、前記区間におけるエネルギーの消費効率に関する指標を数値により表したエネルギー消費効率値を算出するエネルギー消費情報算出ステップと；前記区間内の走行路においてエネルギーの消費に影響を与える環境要因を表す走行環境変数の値を、前記区間走行データに基づいて算出する走行環境変数値算出ステップと；  前記エネルギー消費効率値を確率変数とする複数の確率密度関数又は複数の累積分布関数から、算出された前記走行環境変数の値に対応する前記確率密度関数又は前記累積分布関数を選択する関数選択ステップと；選択された前記確率密度関数又は前記累積分布関数と、算出された前記エネルギー消費効率値とを用いて、前記区間における走行結果を評価する区間評価値を算出する区間評価ステップと；を備える。
【発明の効果】
【００１２】
本発明により、走行環境を適正に反映しつつ簡易に走行結果を評価できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下、図面に基づいて、本発明の実施の形態について説明する。
【００１４】
図１は、本発明に関わる走行評価装置の一実施の形態を示した構成図である。図1に示されるように、この走行評価装置は、区間走行データ格納手段１０１、区間燃料情報算出手段１０２、区間燃料情報格納手段１０３、走行環境変数値算出手段１０４、区間走行環境変数値格納手段１０５、燃費分布選択手段１０６、燃費分布マップ格納手段１０７、区間燃費分布格納手段１０８、区間燃費評価手段１０９、区間燃費評価値格納手段１１０、および、燃費分布マップ更新手段１１１を備えている。
【００１５】
区間走行データ格納手段１０１には、対象区間である始点時刻から終点時刻までの範囲（例えば１分間や１０秒間）に一定間隔（例えば200msec）でサンプリングされた車両の走行データが格納されている。車両には、例えば、トラック、内燃機関自動車、電気自動車、電気自転車、バイク等が含まれる。以下の説明では、内燃機関自動車を想定する。車両の走行データの種類は車両に搭載されたセンサーによって異なるが、少なくとも燃料消費量（エネルギー消費量）と車体速度、エンジン回転数、クラッチ状態などの情報が必要となる。また、車体位置情報、車体標高情報、アクセル操作量、車体加速度、車両重量などの情報が時系列として含まれていればなおよい。車両が電気自動車や電気自転車である場合は、エネルギー消費量は、例えば電力消費量に相当する。
【００１６】
区間燃料情報算出手段１０２では、区間走行データ格納手段１０１に格納された区間走行データを用いて、対象区間内の燃料消費に関する情報を算出し、区間燃料情報として区間燃料情報格納手段１０３に格納する。区間燃料情報の１つとして、例えば、車体速度データの和をとることにより区間内の走行距離Dを求め、燃料消費量データの和を取ることにより総燃料消費量Fを求め、D/Fによって得られる区間燃費（燃料消費率、エネルギー消費率）があり得る。本実施の形態では、走行環境に関わらず非効率的な運転とされる空ぶかし運転や、必要以上のアイドリング運転によって消費された燃料量を総燃料消費量Fから除いた燃料消費量を求め、この燃料消費量で上述の走行距離Dで除算することにより区間燃費Mを求める。後述のように、この区間燃費Ｍを区間燃料情報の１つとして用いることで、純粋に走行の技能を評価できる。以下、区間燃料情報算出手段１０２についてさらに詳しく説明する。
【００１７】
図２は、図１の区間燃料情報算出手段１０２の構成図である。図２に示されるように、この区間燃料情報算出手段１０２は、空ぶかし燃料消費量算出手段２０１、空ぶかし燃料消費量格納手段２０２、アイドリング燃料消費量算出手段２０３、アイドリング燃料消費量格納手段２０４、および、区間燃費算出手段２０５を備えている。
【００１８】
空ぶかし燃料消費量算出手段２０１では、区間走行データを用いて空ぶかし運転を行っている領域を検出し、その領域に消費された総燃料量である空ぶかし燃料消費量Fkを算出し、空ぶかし燃料消費量格納手段２０２に格納する。空ぶかし運転は、速度が０に近く、クラッチが切られており、回転数が高い時間領域を抽出することにより検出できる。
【００１９】
アイドリング燃料消費量算出手段２０３では、区間走行データを用いてアイドリング運転を行っている領域を検出し、その領域において、あらかじめ与えられた時間閾値th1以上アイドリング運転が行われている場合は、不必要なアイドリング運転とみなし、その領域で消費された総燃料量であるアイドリング燃料消費量Faを算出し、アイドリング燃料消費量格納手段２０４に格納する。アイドリング運転は、速度が０に近く、回転数が所定のアイドリング回転数に近い時間領域を抽出することにより検出できる。
【００２０】
区間燃費算出手段２０５では、速度の和をとることにより区間内の走行距離Dを求め、上述の総燃料消費量Fを求た後、区間燃費Mを、
M=D/(F-Fa-Fk)
によって算出し、(M, Fa, Fk, F)を区間燃料情報として区間燃料情報格納手段１０３に格納する。本実施の形態では、燃料量を距離で除算したものを燃費としているが、距離を燃料量で除算したものを燃費として考えてもよい。
【００２１】
図３は、時刻t1からt2までの区間における燃料消費量データの例である。図示の領域３０１（１）、３０１（２）は、通常の走行によって消費された燃料量を表し、領域３０２は、アイドリング開始からth1時刻以内の許容可能なアイドリング運転によって消費された燃料量を表し、領域３０３は、アイドリング開始からth1時間以上経過した不必要なアイドリング運転によって消費された燃料量(Fa)を表し、領域３０４は、空ぶかし運転によって消費された燃料量(Fk)を表す。この例の場合、領域３０１（１）、３０１（２）と領域３０２とを加えた部分の面積に相当する燃料消費量を区間内走行距離で除することにより、区間燃費Mが算出される。
【００２２】
図４は、区間燃料情報(M, Fa, Fk, F)の例であり、区間燃費M, アイドリング燃料消費量Fa、空ぶかし燃料消費量Fk、総燃料消費量Fが示される。上述のように、区間燃料情報(M, Fa, Fk, F)は区間燃料情報格納手段１０３に格納される。
【００２３】
図１に戻り、走行環境変数値算出手段１０４では、区間走行データ格納手段１０１に格納された区間走行データを用いて、燃料消費に影響するが運転技能ではどうしようもない走行路の状況（走行環境）を表す走行環境変数の値を算出し、区間走行環境変数値格納手段１０５に格納する。走行環境変数の種類は、後述の燃費分布マップが対応していれば複数あってかまわない。
【００２４】
図５は、走行環境変数値算出手段１０４のうち、走行環境変数の一つである走行路抵抗の値を算出する部分の構成図である。走行路抵抗は、以下で詳細に説明されるように、どのような運転を行ったとしてもほぼ等しく車両にかかる抵抗である。図５に示されるように、この走行環境変数値算出手段１０４は、駆動力算出手段５０１、空気抵抗算出手段５０２、加速抵抗算出手段５０３、走行変数値格納手段５０４、および、走行路抵抗算出手段５０５を備えている。
【００２５】
駆動力算出手段５０１では、区間走行データを用いて、対象区間内の各時点（サンプリング点）tにおける車体進行方向の駆動力F(t)を算出し、走行変数値格納手段５０４に格納する。駆動力は、例えば、各時点における燃料消費量と回転数とからエンジンが出力しているであろうトルクτe(t)を算出するトルクマップを用意しておき、
F(t) = α*G(t)*τe(t)/r
によって求めることが可能である。ここで、G(t)は時点tにおけるギアの減速比、αはギアの伝達効率、rはタイヤ半径であり、車種に応じてあらかじめ与えておく。
【００２６】
空気抵抗算出手段５０２では、区間走行データを用いて、対象区間内の各時点tにおける車体進行方向の空気抵抗Rl(t)を算出し、走行変数値格納手段５０４に格納する。空気抵抗は、例えば、各時点における速度v(t)を用いて、
Rl(t) = β*v(t) 2
によって求めることが可能である。ここで、βは空気抵抗係数であり、車種に応じてあらかじめ与えておく。
【００２７】
加速抵抗算出手段５０３では、区間走行データを用いて、対象区間内の各時点tにおける車体進行方向の加速抵抗（加減速時に発生する抵抗）Ra(t)を算出し、走行変数値格納手段５０４に格納する。加速抵抗は、例えば、各時点における車体重量m(t)と車体進行方向の加速度a(t)を算出し、
Ra(t) = m(t)*a(t)
によって求めることが可能である。
【００２８】
走行路抵抗算出手段５０５では、走行変数値格納手段５０４に格納された駆動力F(t), 空気抵抗Rl(t), 加速抵抗Ra(t)を用いて、走行路抵抗を
Average(F(t)-Rl(t)-Ra(t))
によって算出し、区間走行環境変数値格納手段１０５に走行環境変数値の１つとして格納する。ここで、Average()は引数の平均値を計算する関数である。駆動力から空気抵抗と加速抵抗を減じた抵抗力は、勾配抵抗（坂の勾配による抵抗）や、転がり抵抗（タイヤが路面を転がるときに発生する抵抗）など運転技能では対処できない抵抗と考えられるので、上記走行路抵抗は、抵抗力という走行路の状況を適正に反映した特徴量と考えることができる。
【００２９】
図６は、走行環境変数値算出手段１０４のうち、走行環境変数の１つである運動エネルギー変化量を算出する部分の構成図である。図６に示されるように、この走行環境変数値算出手段１０４は、車体重量算出手段６０１、車体速度算出手段６０２、走行変数値格納手段５０４、および、運動エネルギー変化量算出手段６０３を備えている。
【００３０】
車体重量算出手段６０１では、例えば、区間走行データのうち車体重量センサーの値m(t)を用いることにより、区間始点時刻t1と区間終点時刻t2における車体重量であるm(t1), m(t2)を算出し、走行変数値格納手段５０４に格納する。
【００３１】
車体速度算出手段６０２では、例えば、車体速度センサーの値v(t)を用いることにより、区間始点時刻t1と区間終点時刻t2における車体速度であるv(t1), v(t2)を算出し、走行変数値格納手段５０４に格納する。
【００３２】
運動エネルギー変化量算出手段６０３では、走行変数値格納手段５０４に格納された車体重量m(t1), m(t2), 車体速度v(t1), v(t2)を用いて、運動エネルギー変化量を、
(m(t2)*v(t2)2-m(t1)*v(t1)2)/2
によって算出し、区間走行環境変数値格納手段１０５に走行環境変数値の1つとして格納する。
【００３３】
区間内の車体速度は運転者の意思によって変えることができるが、区間始点と区間終点における速度だけは運転者に選択の余地がないと仮定すると、運動エネルギー変化量は加減速の必要性という走行路の状況を反映した特徴量と考えることができる。
【００３４】
図７は、走行環境変数値算出手段１０４のうち、走行環境変数の１つである位置エネルギー変化量を算出する部分の構成図である。図６に示されるように、この走行環境変数値算出手段１０４は、車体重量算出手段６０１、車体標高算出手段７０２、走行変数値格納手段５０４、および、位置エネルギー変化量算出手段７０３を備えている。
【００３５】
車体重量算出手段６０１では、例えば、区間走行データのうち車体重量センサーの値m(t)を用いることにより、区間始点時刻t1と区間終点時刻t2における車体重量であるm(t1), m(t2)を算出し、走行変数値格納手段５０４に格納する。
【００３６】
車体標高算出手段７０２では、例えば、GPSの標高情報h(t)を用いることにより、区間始点時刻t1と区間終点時刻t2における車体標高であるh(t1), h(t2)を算出し、走行変数値格納手段５０４に格納する。
【００３７】
位置エネルギー変化量算出手段７０３では、走行変数値格納手段５０４に格納された車体重量m(t1), m(t2), 車体標高h(t1), h(t2)を用いて、位置エネルギー変化量を、
g*(m(t2)*h(t2)-m(t1)*h(t1))
によって算出し、区間走行環境変数値格納手段１０５に走行環境変数値の1つとして格納する。
【００３８】
区間内の車体標高は運転者の意思によって変えることができるが、区間始点と区間終点における標高だけは運転者に選択の余地がないと仮定すると、位置エネルギー変化量は登坂の必要性という走行路の状況を反映した特徴量と考えることができる。
【００３９】
このほか、走行路の混雑状況という走行路の状況を反映させるため、例えば、平均車速や前方車との平均車間距離などを走行環境変数として用いてもよい。また、運動エネルギー変化量と位置エネルギー変化量とを加えたエネルギー変化量を走行環境変数値として用いてもよい。
【００４０】
図８は、走行環境変数値の算出例をより具体的に示す。この例では、区間始点の車体速度、車体重量、車体標高がそれぞれv1, m, h1と、区間終点の車体速度、車体重量、車体標高がそれぞれv2, m, h2と算出され、走行路抵抗時系列８０２も算出されている。そして、走行環境変数の値として、走行路抵抗平均X1とエネルギー変化量X2とがそれぞれ2.2, 2.4と算出されている。
【００４１】
図１に戻り、燃費分布選択手段１０６では、燃費分布マップ格納手段１０７に格納された燃費分布マップから、区間走行環境変数値格納手段１０５に格納された走行環境変数の値に対応した燃費分布（確率密度関数）を選択し、区間燃費分布格納手段１０８に格納する。
【００４２】
図９は燃費分布マップから燃費分布９０１を選択する例を示す。格子状に燃費分布が配置された燃費分布マップから、走行環境変数(X1, X2) = (2.2, 2.4)に対応する燃費分布が選択されている。この燃費分布は、熟練運転者からそうでない運転者まで幅広い運転者がさまざまな走行路を実際に走行することで得られた、この位の燃費で走行する確率はこれくらいということを求めるための確率密度関数である。確率密度関数を全範囲で積分すると１になる。例えば下り坂を示す走行環境変数の値に対応する燃費分布は、運転者の技能の燃費に対する影響が少ないため幅の狭い分布となり、上り坂を示す走行環境変数の値に対応する燃料分布は、運転者の技能により燃費が大きく変動するので幅の広い分布となる。確率密度関数の代わりに、累積分布関数を用いても良い。確率密度関数と累積分布関数とは、確率密度関数の積分が累積分布関数に一致する関係がある。累積分布関数は例えば確率変数の増加とともに値が０から上昇し、１まで増加する関数となる。
【００４３】
図１に戻り、区間燃費評価手段１０９では、区間燃料情報格納手段１０３に格納された区間燃料情報(M, Fa, Fk, F)と、区間燃費分布格納手段１０８に格納された燃費分布とを用いて、走行結果を評価し、評価結果を区間燃費評価値格納手段１１０に格納する。以下、この区間燃費評価手段１０９についてさらに詳しく説明する。
【００４４】
図１０は、区間燃費評価手段１０９の構成図である。図１０に示されるように、この区間燃費評価手段１０９は、基準確率保持手段１００１、基準燃費算出手段１００２、基準燃費格納手段１００３、および、燃料損失算出手段１００４を備えている。
【００４５】
基準確率保持手段１００１には、走行の目標水準を反映した値である基準確率が格納される。例えば、基準確率0.7が格納される。
【００４６】
基準燃費算出手段１００２では、区間燃費分布格納手段１０８に格納された燃費分布を用いて、燃費分布を０から基準燃費まで積分した値が基準確率となるような基準燃費を算出し、基準燃費格納手段１００３に格納する。
【００４７】
図１１は、基準燃費の算出例を示す。燃費分布９０１を積分した結果（面積）が基準確率0.7に一致する燃費値6.4が基準燃費Mbとして算出されている。図１１に示すように、実際の燃費Mが6.0だった場合、目標とする燃費水準（6.4）から0.4の燃料損失があったと考えることができる。
【００４８】
燃料損失算出手段１００４では、区間燃料情報格納手段１０３に格納された区間燃料情報(M, Fa, Fk, F)と、基準燃費格納手段１００３に格納された基準燃費とを用いて、区間内でどの程度の燃料損失があったかを算出し、区間燃費評価値として区間燃費評価値格納手段１１０に格納する。
【００４９】
図１２は、図４の区間燃料情報(M, Fa, Fk, F)と、図１１の基準燃費Mbとから算出された区間燃費評価値の例を示す。図１２に示す区間燃費評価値のうち、走行による燃料損失は、
(F-Fa-Fk)*(Mb-M)/Mb ≒ 0.028 [l]
によって算出される。この走行による燃料損失により、純粋に走行の技能を評価できる。図１２には、図示の通り、この走行による燃料損失の他、アイドリングによる燃料損失Fa（＝0.1）、空ぶかしによる燃料損失Fk（＝0.05）、および、全損失を足し合わせた総燃料損失（＝0.028＋0.1＋0.05）が含まれる。
【００５０】
このような種々の走行路の状況を考慮した評価情報を運転者にフィードバックすることにより、運転者は、リアルタイムに自らの走行結果を認識できる。
【００５１】
図１に戻り、燃費分布マップ更新手段１１１では、区間走行環境変数値格納手段１０５に格納された走行環境変数値に対応する燃費分布マップ格納手段１０７内の燃費分布を、区間燃料情報格納手段１０３に格納された区間燃料情報を用いて更新する。
【００５２】
図１３は、燃料分布の更新例を示す。この燃料分布において、平均より高い値である燃費Mが発生したと仮定すると、元の燃費分布１３０１を、燃費分布１３０２のように右側にシフトする方向に更新を行う。具体的には、例えば最尤推定やベイズ推定などを用いて更新する。このような更新によって、現在の運転者の運転技能水準や、燃費分布マップを共有する運転者グループの現在の運転技能水準を適正に反映した燃料分布マップを学習できる。
【００５３】
以上までに説明した走行評価装置による処理内容はプログラムによって実現することも可能である。
【００５４】
以上のように、本実施の形態によれば、熟練運転者からそうでない運転者まで幅広い運転者がさまざまな走行路を実際に走行することで得られた、この位の燃費で走行する確率はこれくらいということを求めるための燃費分布を走行環境ごとに保持した燃費分布マップから、現在の走行環境に応じた燃費分布を選択し、選択した燃費分布に従って走行結果を評価するようにしたので、領域知識に頼らずに走行環境を適正に反映した走行結果の評価が可能となる。
【００５５】
また、本実施の形態によれば、運転者が実際に走行して得られた、走行環境変数値と区間燃料情報とを用いて燃費分布マップを更新するようにしたので、運転者の運転技能の水準や、燃費分布マップを共有する運転者グループの運転技能の水準に合致した燃費分布を学習でき、従って走行結果を効果的に評価できる。
【００５６】
また、本実施の形態によれば、対象区間内において、どのような運転を行ったとしてもほぼ等しく車両にかかる走行路抵抗の平均を算出し、算出した値を走行環境変数値として利用するようにしたので、運転者の技能に影響しない抵抗を反映した走行の評価が可能となる。
【００５７】
また、本実施の形態によれば、対象区間内でどの程度運動エネルギーが増加したかを算出し、算出した値（運動エネルギー変化量）を走行環境変数値として利用するようにしたので、加速の必要性という走行環境を反映した走行の評価が可能となる。即ち、区間の始点と終点の速度を運転者にとって選択の余地の無い制約とみなすと、加速しなければならない区間では燃費という観点からの走行環境は悪く、減速しなければならない区間では走行環境は良いと考えられ、それぞれの事情を適正に考慮して、走行結果を評価できる。
【００５８】
また、本実施の形態によれば、対象区間内でどの程度位置エネルギーが増加したかを算出し、算出した値（位置エネルギー変化量）を走行環境変数値として利用するようにしたので、例えば登坂の必要性という走行環境を反映した走行の効率性が評価できる。即ち、区間の始点と終点の標高を運転者にとって選択の余地の無い制約とみなすと、坂を上らなければならない区間では燃費という観点からの走行環境は悪く、坂を下らなければならない区間では走行環境は良いと考えられ、それぞれの事情を適正に考慮して、走行結果を評価できる。
【００５９】
また、本実施の形態によれば、対象区間内でどの程度前の車との車間距離が近いかを算出し、車間距離平均を走行環境変数値として用いるようにしたので、走行路の混雑状況といった走行環境を適正に反映して走行結果を評価できる。即ち、車間距離平均は走行路の混雑状況を近似的に反映し、混雑した状況は、燃費という観点からの走行環境は悪いと考えられるので、平均車間距離を走行環境変数値として用いることで、走行路の混雑状況を適正に考慮して走行結果を評価できる。
【００６０】
また、本実施の形態によれば、どのような走行環境においても非効率的と考えられる空ぶかし運転と、必要以上のアイドリング運転によって区間内において消費された燃料量とを除いた燃料消費量による区間燃費を評価対象とするようにしたので、純粋に走行の技能を評価できる。
【００６１】
また、本実施の形態によれば、与えられた基準確率に対応する燃料消費量と、実際の燃料消費量との差を算出するようにしたので、現在の区間において、どの程度の燃料損失が生じたのか運転者にフィードバックできる。例えば基準確率を0.5に設定した場合、平均的な技能で走行した場合に消費したであろう燃料消費量と実際の燃料消費量を比較することで、現在の区間において、平均レベルに対してどの程度の燃料損失が生じたのかを運転者にフィードバックできる。この際、基準確率を固定することで、どのような走行環境であろうとも、一貫した運転技能水準をベースとした評価を行うことができる。
【００６２】
また、本実施の形態によれば、実際の走行による（空ぶかしやアイドリングによる燃料消費量を含まない）燃料消費量と、空ぶかしやアイドリングなしで基準燃費により走行した場合に消費するであろう燃料消費量との差（純粋に走行技能の優劣によって生じた燃料損失）に、どのような走行環境においても非効率的と考えられる空ぶかし運転と、必要以上のアイドリング運転とによって区間内において生じた燃料損失量とを加え総燃料損失量を算出するようにしたので、走行技能以外の要因も含めた走行結果をより適正に運転者にフィードバックできる。
【図面の簡単な説明】
【００６３】
【図１】本発明の一実施形態に関わる走行評価装置の構成図
【図２】図１の区間燃料情報算出手段の構成図
【図３】区間燃料消費量データの例を示す図
【図４】区間燃料情報の例を示す図
【図５】図１の走行環境変数値算出手段の一部を示す構成図
【図６】図１の走行環境変数値算出手段の一部を示す構成図
【図７】図１の走行環境変数値算出手段の一部を示す構成図
【図８】走行環境変数の算出例を示す図
【図９】燃費分布の生成例を示す図
【図１０】図１の区間燃費評価手段の構成図
【図１１】基準燃費の算出例を示す図
【図１２】区間燃費評価値の例を示す図
【図１３】燃費分布マップの更新例を示す図
【符号の説明】
【００６４】
１０１  区間走行データ格納手段
１０２  区間燃料情報算出手段
１０３  区間燃料情報格納手段
１０４  走行環境変数値算出手段
１０５  区間走行環境変数値格納手段
１０６  燃費分布選択手段
１０７  燃費分布マップ格納手段
１０８  区間燃費分布格納手段
１０９  区間燃費評価手段
１１０  区間燃費評価値格納手段
１１１  燃費分布マップ更新手段
２０１  空ぶかし燃料消費量算出手段
２０２  空ぶかし燃料消費量格納手段
２０３  アイドリング燃料消費量算出手段
２０４  アイドリング燃料消費量格納手段
２０５  区間燃費算出手段
３０１（１）、３０１（２）  通常の運転により消費された燃料量
３０２  やむをえないアイドリングによって消費された燃料量
３０３  不必要なアイドリングによって消費された燃料量
３０４  空ぶかしによって消費された燃料量
５０１  駆動力算出手段
５０２  空気抵抗算出手段
５０３  加速抵抗算出手段
５０４  走行変数値格納手段
５０５  走行路抵抗算出手段
６０１  車体重量算出手段
６０２  車体速度算出手段
６０３  運動エネルギー変化量算出手段
７０２  車体標高算出手段
７０３  位置エネルギー変化量算出手段
８０１  区間内標高時系列データ
８０２  区間内走行路抵抗時系列データ
９０１  選択された燃費分布
１００１  基準確率保持手段
１００２  基準燃費算出手段
１００３  基準燃費格納手段
１００４  燃料損失算出手段
１１０１  基準確率と面積が等しくなる領域
１３０１  更新前の燃費分布
１３０２  更新後の燃費分布
【図１】
2006010444.tif 000003
【図２】
2006010444.tif 000004
【図３】
2006010444.tif 000005
【図４】
2006010444.tif 000006
【図５】
2006010444.tif 000007
【図６】
2006010444.tif 000008
【図７】
2006010444.tif 000009
【図８】
2006010444.tif 000010
【図９】
2006010444.tif 000011
【図１０】
2006010444.tif 000012
【図１１】
2006010444.tif 000013
【図１２】
2006010444.tif 000014
【図１３】
2006010444.tif 000015