(57)【要約】【課題】  車両制御装置及びその動作方法を提供する。【解決手段】  一実施例は、入力情報に基づいて車両の速度変化量を算出し、算出された速度変化量に基づいて車両の平均速度を予測し、予測された平均速度に基づいて第１速度プロファイルを生成し、第１速度プロファイルに速度雑音情報を適用して第２速度プロファイルを生成する。【選択図】      図１
2018085113.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力情報に基づいて車両の速度変化量を算出するステップと、
前記算出された速度変化量に基づいて、前記車両の平均速度を予測するステップと、
前記予測された平均速度に基づいて、第１速度プロファイルを生成するステップと、
前記第１速度プロファイルに速度雑音情報を適用して第２速度プロファイルを生成するステップと、
を含む、車両制御装置の動作方法。
【請求項２】
前記車両の速度変化量を算出するステップは、前記車両の経路上の各地点に関する入力情報に基づいて、前記各地点に対応する速度変化量を算出するステップ、
を含む、請求項１に記載の車両制御装置の動作方法。
【請求項３】
前記入力情報は、気象情報、交通の流れ情報、及び道路タイプ情報のいずれか１つ又はその組み合わせを含む、
請求項１または２に記載の車両制御装置の動作方法。
【請求項４】
前記車両の平均速度を予測するステップは、前記車両の経路上の各地点に対応する速度変化量と前記各地点の基準速度を用いて、前記各地点における前記車両の平均速度を予測するステップ、
を含む、請求項１乃至３いずれか一項に記載の車両制御装置の動作方法。
【請求項５】
前記第１速度プロファイルを生成するステップは、前記車両の経路上の各地点に対して予測された平均速度に基づいて、前記第１速度プロファイルを生成するステップ、
を含む、請求項１乃至４いずれか一項に記載の車両制御装置の動作方法。
【請求項６】
前記第２速度プロファイルに基づいて、前記車両が消耗する電力を予測するステップ、
をさらに含む、請求項１乃至５いずれか一項に記載の車両制御装置の動作方法。
【請求項７】
前記第２速度プロファイルに基づいて、前記車両のパワートレインに伝達される電力を予測するステップと、
日射情報及び外気温度情報のいずれか１つ又は両方に基づいて、前記車両の空調システムが消耗する電力を予測するステップと、
をさらに含む、請求項１乃至６いずれか一項に記載の車両制御装置の動作方法。
【請求項８】
前記車両のバッテリの現在の状態情報及び前記車両の現在の燃料量のいずれか１つ又は両方と前記車両が消耗する電力に対する予測値に基づいて、前記車両の走行可能範囲を決定するステップ、
をさらに含む、請求項１乃至７いずれか一項に記載の車両制御装置の動作方法。
【請求項９】
前記車両の走行可能範囲を決定するステップは、
前記電力に対する予測値に基づいて目的先における前記バッテリの状態情報及び燃料量のいずれか１つ又は両方を予測するステップと、
前記予測された状態情報及び予測された燃料量のいずれか１つ又は両方によって前記車両が目的先まで走行可能であるか否かを決定するステップと、
を含む、請求項８に記載の車両制御装置の動作方法。
【請求項１０】
前記第２速度プロファイルに基づいて前記車両の走行に対するガイド情報を生成するステップと、
前記ガイド情報を前記車両のユーザに出力するステップと、
をさらに含む、請求項１乃至７いずれか一項に記載の車両制御装置の動作方法。
【請求項１１】
前記ガイド情報を生成するステップは、
前記第２速度プロファイルから決定された予測平均速度と前記車両の走行履歴情報から決定されたターゲット速度とを比較するステップと、
前記比較の結果に基づいてガイド情報を生成するステップと、
を含む、請求項１０に記載の車両制御装置の動作方法。
【請求項１２】
前記ガイド情報を生成するステップは、
前記第２速度プロファイルで予め決定した基準を満足する速度区間を識別するステップと、
前記識別された速度区間に対応する経路における走行に対するガイド情報を生成するステップと、
を含む、請求項１０に記載の車両制御装置の動作方法。
【請求項１３】
入力情報に基づいて車両の速度変化量を算出し、前記算出された速度変化量に基づいて前記車両の平均速度を予測し、前記予測された平均速度に基づいて第１速度プロファイルを生成し、前記第１速度プロファイルに速度雑音情報を適用して第２速度プロファイルを生成するプロセッサ、
を含む、車両制御装置。
【請求項１４】
前記プロセッサは、前記車両の経路上の各地点に関する入力情報に基づいて前記各地点に対応する速度変化量を算出する、
請求項１３に記載の車両制御装置。
【請求項１５】
前記入力情報は、気象情報、交通の流れ情報、及び道路タイプ情報のいずれか１つ又は二以上の組み合わせを含む、
請求項１３または１４に記載の車両制御装置。
【請求項１６】
前記プロセッサは、前記車両の経路上の各地点に対応する速度変化量と前記各地点の基準速度を用いて前記各地点における前記車両の平均速度を予測する、
請求項１３乃至１５いずれか一項に記載の車両制御装置。
【請求項１７】
前記プロセッサは、前記車両の経路上の各地点に対して予測された平均速度に基づいて前記第１速度プロファイルを生成する、
請求項１３乃至１６いずれか一項に記載の車両制御装置。
【請求項１８】
前記プロセッサは、前記第２速度プロファイルに基づいて前記車両が消耗する電力を予測する、
請求項１３乃至１７いずれか一項に記載の車両制御装置。
【請求項１９】
前記プロセッサは、前記第２速度プロファイルに基づいて前記車両のパワートレインに伝達される電力を予測し、日射情報及び外気温度情報のいずれか１つ又は両方に基づいて前記車両の空調システムが消耗する電力を予測する、
請求項１３乃至１８いずれか一項に記載の車両制御装置。
【請求項２０】
前記プロセッサは、前記車両のバッテリの現在の状態情報及び前記車両の現在の燃料量のいずれか１つ又は両方と前記車両が消耗する電力に対する予測値に基づいて前記車両の走行可能範囲を決定する、
請求項１３乃至１９いずれか一項に記載の車両制御装置。
【請求項２１】
前記プロセッサは、前記電力に対する予測値に基づいて目的先における前記バッテリの状態情報及び燃料量のいずれか１つ又は両方を予測し、前記予測された状態情報及び予測された燃料量のいずれか１つ又は両方によって前記車両が目的先まで走行可能であるか否かを決定する、
請求項２０に記載の車両制御装置。
【請求項２２】
前記プロセッサは、前記第２速度プロファイルに基づいて前記車両の走行に対するガイド情報を生成し、前記ガイド情報を前記車両のユーザに出力する、
請求項１３乃至２０いずれか一項に記載の車両制御装置。
【請求項２３】
前記プロセッサは、前記第２速度プロファイルから決定された予測平均速度と前記車両の走行履歴情報から決定されたターゲット速度とを比較し、前記比較の結果に基づいてガイド情報を生成する、請求項２２に記載の車両制御装置。
【請求項２４】
前記プロセッサは、前記第２速度プロファイルで予め決定した基準を満足する速度区間を識別し、前記識別された速度区間に対応する経路における走行に対するガイド情報を生成する、請求項２２に記載の車両制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
環境問題及びエネルギー資源問題が重要視される中で電気自動車（Ｅｌｅｃｔｒｉｃ  Ｖｅｈｉｃｌｅ）が未来の運送手段として注目を浴びている。
【０００３】
電気自動車は、現在の走行速度に基づいて速度プロファイルを生成する。このような算出方法によって生成された速度プロファイルは、電気自動車の外部環境情報及び交通情報が考慮されていないため、生成された速度プロファイルは、電気自動車の実際の走行速度プロファイルと差が大きいことがある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
一実施形態の目的は、車両の実際の速度プロファイルに類似した、リアルな速度プロファイルを生成することにある。また、一実施形態の目的は、車両の走行可能範囲を正確に予測することにもある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
一側面に係る車両制御装置の動作方法は、入力情報に基づいて車両の速度変化量を算出するステップと、前記算出された速度変化量に基づいて前記車両の平均速度を予測するステップと、前記予測された平均速度に基づいて第１速度プロファイルを生成するステップと、前記第１速度プロファイルに速度雑音情報を適用して第２速度プロファイルを生成するステップとを含む。
【０００６】
前記車両の速度変化量を算出するステップは、前記車両の経路上の各地点に関する入力情報に基づいて、前記各地点に対応する速度変化量を算出するステップを含み得る。
【０００７】
前記入力情報は、気象情報、交通の流れ情報、及び道路タイプ情報のいずれか１つ又はその組み合わせを含み得る。
【０００８】
前記車両の平均速度を予測するステップは、前記車両の経路上の各地点に対応する速度変化量と前記各地点の基準速度を用いて、前記各地点における前記車両の平均速度を予測するステップを含み得る。
【０００９】
前記第１速度プロファイルを生成するステップは、前記車両の経路上の各地点に対して予測された平均速度に基づいて、前記第１速度プロファイルを生成するステップを含み得る。
【００１０】
車両制御装置の動作方法は、前記第２速度プロファイルに基づいて、前記車両が消耗する電力を予測するステップをさらに含み得る。
【００１１】
車両制御装置の動作方法は、前記第２速度プロファイルに基づいて、前記車両のパワートレインに伝達される電力を予測するステップと、日射情報及び外気温度情報のいずれか１つ又は両方に基づいて、前記車両の空調システムが消耗する電力を予測するステップとをさらに含み得る。
【００１２】
車両制御装置の動作方法は、前記車両のバッテリの現在の状態情報及び前記車両の現在の燃料量のいずれか１つ又は両方と前記車両が消耗する電力に対する予測値に基づいて、前記車両の走行可能範囲を決定するステップをさらに含み得る。
【００１３】
前記車両の走行可能範囲を決定するステップは、前記電力に対する予測値に基づいて目的先における前記バッテリの状態情報及び燃料量のいずれか１つ又は両方を予測するステップと、前記予測された状態情報及び予測された燃料量のいずれか１つ又は両方によって前記車両が目的先まで走行可能であるか否かを決定するステップとを含み得る。
【００１４】
車両制御装置の動作方法は、前記第２速度プロファイルに基づいて前記車両の走行に対するガイド情報を生成するステップと、前記ガイド情報を前記車両のユーザに出力するステップとをさらに含み得る。
【００１５】
前記ガイド情報を生成するステップは、前記第２速度プロファイルから決定された予測平均速度と前記車両の走行履歴情報から決定されたターゲット速度とを比較するステップと、前記比較の結果に基づいてガイド情報を生成するステップとを含み得る。
【００１６】
前記ガイド情報を生成するステップは、前記第２速度プロファイルで予め決定した基準を満足する速度区間を識別するステップと、前記識別された速度区間に対応する経路における走行に対するガイド情報を生成するステップとを含み得る。
【００１７】
一実施形態に係る車両制御装置は、入力情報に基づいて、車両の速度変化量を算出し、前記算出された速度変化量に基づいて、前記車両の平均速度を予測し、前記予測された平均速度に基づいて、第１速度プロファイルを生成し、前記第１速度プロファイルに速度雑音情報を適用して、第２速度プロファイルを生成するプロセッサを含む。
【００１８】
前記プロセッサは、前記車両の経路上の各地点に関する入力情報に基づいて、前記各地点に対応する速度変化量を算出し得る。
【００１９】
前記入力情報は、気象情報、交通の流れ情報、及び道路タイプ情報のいずれか１つ又は二以上の組み合わせを含み得る。
【００２０】
前記プロセッサは、前記車両の経路上の各地点に対応する速度変化量と前記各地点の基準速度を用いて、前記各地点における前記車両の平均速度を予測し得る。
【００２１】
前記プロセッサは、前記車両の経路上の各地点に対して予測された平均速度に基づいて、前記第１速度プロファイルを生成し得る。
【００２２】
前記プロセッサは、前記第２速度プロファイルに基づいて、前記車両が消耗する電力を予測し得る。
【００２３】
前記プロセッサは、前記第２速度プロファイルに基づいて、前記車両のパワートレインに伝達される電力を予測し、日射情報及び外気温度情報のいずれか１つ又は両方に基づいて、前記車両の空調システムが消耗する電力を予測し得る。
【００２４】
前記プロセッサは、前記車両のバッテリの現在の状態情報及び前記車両の現在の燃料量のいずれか１つ又は両方と前記車両が消耗する電力に対する予測値に基づいて、前記車両の走行可能範囲を決定し得る。
【００２５】
前記プロセッサは、前記電力に対する予測値に基づいて目的先における前記バッテリの状態情報及び燃料量のいずれか１つ又は両方を予測し、前記予測された状態情報及び予測された燃料量のいずれか１つ又は両方によって前記車両が目的先まで走行可能であるか否かを決定し得る。
【００２６】
前記プロセッサは、前記第２速度プロファイルに基づいて、前記車両の走行に対するガイド情報を生成し、前記ガイド情報を前記車両のユーザに出力し得る。
【００２７】
前記プロセッサは、前記第２速度プロファイルから決定された予測平均速度と前記車両の走行履歴情報から決定されたターゲット速度とを比較し、前記比較の結果に基づいて、ガイド情報を生成し得る。
【００２８】
前記プロセッサは、前記第２速度プロファイルで予め決定した基準を満足する速度区間を識別し、前記識別された速度区間に対応する経路における走行に対するガイド情報を生成し得る。
【発明の効果】
【００２９】
本発明によると、車両の実際の速度プロファイルに類似した、リアルな速度プロファイルを生成することができる。また、本発明によると、車両の走行可能範囲を正確に予測することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３０】
【図１】一実施形態に係る車両制御装置の動作を説明するためのフローチャートである。
【図２】一実施形態に係る車両制御装置が速度変化量を算出することを説明するための図である。
【図３Ａ】一実施形態に係る所属関数を説明するための図である。
【図３Ｂ】一実施形態に係る所属関数を説明するための図である。
【図３Ｃ】一実施形態に係る所属関数を説明するための図である。
【図４】一実施形態に係る車両制御装置が第１及び第２速度プロファイルを生成することを説明するための図である。
【図５】一実施形態に係る第２速度プロファイルに基づいて生成される走行関連情報の一例を説明するための図である。
【図６】一実施形態に係る第２速度プロファイルに基づいて生成される走行関連情報の一例を説明するための図である。
【図７】一実施形態に係る第２速度プロファイルに基づいて生成される走行関連情報の他の一例を説明するための図である。
【図８】一実施形態に係る車両制御装置を説明するためのブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００３１】
以下、添付する図面を参照しながら実施形態を詳細に説明する。
【００３２】
本明細書で開示されている特定の構造的又は機能的な説明は単に実施形態を説明することを目的として例示されたものであり、実施形態は、様々な異なる形態で実施され、本明細書に説明された実施形態に限定されることはない。
【００３３】
本明細書で用いた用語は、単に特定の実施形態を説明するために用いられるものであって、本発明を限定しようとする意図はない。単数の表現は、文脈上、明白に異なる意味をもたない限り複数の表現を含む。本明細書において、「含む」又は「有する」等の用語は明細書に記載した特徴、数字、ステップ、動作、構成要素、部品又はこれらの組み合わせが存在することを示すものであって、１つ又はそれ以上の他の特徴や数字、ステップ、動作、構成要素、部品、又はこれらの組み合わせ等の存在又は付加の可能性を予め排除しないものとして理解しなければならない。
【００３４】
異なる定義がされない限り、技術的であるか又は科学的な用語を含むここで用いる全ての用語は、本実施形態が属する技術分野で通常の知識を有する者によって一般的に理解されるものと同じ意味を有する。一般的に用いられる予め定義された用語は、関連技術の文脈上で有する意味と一致する意味を有するものと解釈すべきであって、本明細書で明白に定義しない限り、理想的又は過度に形式的な意味として解釈されることはない。
【００３５】
また、添付図面を参照して説明することにおいて、図面符号に関係なく同一の構成要素は同一の参照符号を付与し、これに対する重複説明は省略する。実施形態の説明において、関連する公知技術に対する具体的な説明が実施形態の要旨を不必要に曖昧にすると判断される場合、その詳細な説明は省略する。
【００３６】
図１は、一実施形態に係る車両制御装置の動作を説明するためのフローチャートである。
【００３７】
図１を参照すると、車両制御装置（Ｖｅｈｉｃｌｅ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ｕｎｉｔ：ＶＣＵ）は、入力情報に基づいて車両の速度変化量を算出する（Ｓ１１０）。車両制御装置は、車両が走行する経路上の各地点に関する入力情報（一例として、気象情報、交通の流れ情報、道路タイプ情報）に基づいて経路上の各地点に対応する速度変化量を算出する。
【００３８】
一実施形態において、速度変化量は、速度変化量算出モデルによって算出される。速度変化量に対しては、図２を参照して詳しく説明する。
【００３９】
車両制御装置は、算出された速度変化量に基づいて車両の平均速度を予測する（Ｓ１２０）。例えば、車両制御装置は、経路上の各地点に対応する速度変化量と経路上の各地点の基準速度情報とを用いて、各地点における車両の平均速度を予測する。一例として、車両制御装置は、各地点における車両の平均速度を「各地点に対応する速度変化量＋各地点の基準速度」として予測する。各地点に対応する速度変化量及び／又は各地点の基準速度が異なると、各地点における車両の平均速度は相違して予測される。
【００４０】
車両制御装置は、予測された平均速度に基づいて第１速度プロファイルを生成する（Ｓ１３０）。例えば、車両制御装置は、経路上の各地点に対して予測された平均速度に基づいて経路に対する第１速度プロファイルを生成する。第１速度プロファイルは、予測された平均速度が考慮されて生成され、第１速度プロファイルには車両の加速及び／又は減速が正確に表現されないことがある。
【００４１】
図１に示していないが、車両制御装置は、雑音生成関数を用いて速度雑音情報を生成する。雑音生成関数は、一例として、ＡＷＧＮ（Ａｄｄｉｔｉｖｅ  Ｗｈｉｔｅ  Ｇａｕｓｓｉａｎ  Ｎｏｉｓｅ）に対するガウス関数である。雑音生成関数は、前述した関数に制限されない。
【００４２】
車両制御装置は、第１速度プロファイルに速度雑音情報を適用して第２速度プロファイルを生成する（Ｓ１４０）。速度雑音情報は、車両の加速及び／又は減速を表現するための情報である。そのため、速度雑音情報の追加によって第２速度プロファイルは、車両の加速及び／又は減速が反映された実際の速度プロファイルに類似した車両の加速及び／又は減速をリアルに表現できる。
【００４３】
第１及び第２速度プロファイルの生成に対しては図４を参照して説明する。
【００４４】
車両制御装置は、第２速度プロファイルに基づいて車両の走行関連情報を決定する（Ｓ１５０）。例えば、車両制御装置は、第２速度プロファイルに基づいて車両が目的先まで走行するために消耗する電力（又は、車両が目的先まで走行するために必要な電力）を予測する。そのため、車両が消耗する電力に対する予測正確度がより増加する。車両が消耗する電力については図５ないし図６を参照して説明する。異なる一例として、車両制御装置は、第２速度プロファイルに基づいて車両の走行に対するガイド情報を生成する。そのため、車両制御装置により、ユーザが車両をより効率よく利用することができ、ユーザがバッテリをより長く使用することができる。ガイド情報については図７を参照して説明する。
【００４５】
車両制御装置は、車両の走行が完了したか否かを決定する（Ｓ１６０）。例えば、車両制御装置は、車両が目的先に到着したか否かを決定する。
【００４６】
車両の走行が完了していない場合、車両制御装置は、アップデート周期に応じて動作する。言い換えれば、車両制御装置は、アップデート周期が到来すると、ステップＳ１１０ないしステップＳ１５０を行う。実現により、アップデート周期は修正可能であり、車両制御装置はユーザのアップデート要求があった時、ステップＳ１１０ないしステップＳ１５０を行う。
【００４７】
車両の走行が完了した場合、車両制御装置は動作を終了する。
【００４８】
図２は、一実施形態に係る車両制御装置が速度変化量を算出することを説明するための図である。
【００４９】
図２を参照すると、経路２１０と車両２２０が示されている。
【００５０】
車両２２０内の車両制御装置（図示せず）は経路２１０上の地点（ｘ、ｘ＋１、ｘ＋２、...、Ｎ）のそれぞれに関する入力情報を取得する。入力情報は、例えば、気象情報２３０、交通の流れ情報２３１、及びタイプ情報２３２のいずれか１つ、又はその組み合わせを含む。相違した表現にすると、車両制御装置は、経路２１０上の各地点の気象情報２３０、交通の流れ情報２３１、及び各地点に該当する道路タイプ情報２３２を取得し得る。まず、気象情報２３０、交通の流れ情報２３１、及びタイプ情報２３２のそれぞれについて説明する。
【００５１】
気象情報２３０は、降水量（ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ、Ｐ）情報を含む。車両制御装置は、通信インターフェースを介して外部サーバ（例えば、気象庁サーバ又は降水量情報提供サーバ）から経路２１０上の各地点の降水量情報を受信する。例えば、車両制御装置は、地点ｘのＰ＝０．２ｍｍのような降水量情報を気象庁サーバから受信する。
【００５２】
交通の流れ情報２３１は、経路の交通渋滞程度及び遅延時間に基づいて決定される交通インデックスＴを含む。車両制御装置は、通信インターフェースを介して外部サーバ（例えば、交通情報提供サーバ）から経路２１０の交通渋滞程度及び遅延時間を受信する。車両制御装置は、交通渋滞程度及び遅延時間に基づいて交通インデックスＴを決定する。図２に示された例において、車両制御装置は、経路２１０の各地点の交通渋滞程度及び遅延時間を受信し、各地点の交通渋滞程度及び遅延時間に基づいて各地点に対する交通インデックスＴを決定する。交通インデックスＴは、予め一定の範囲（例えば、０ないし１０）内の値である。例えば、地点ｘの交通渋滞程度が０ないし４のうち３であり、遅延時間が１０分であれば、車両制御装置は、ルックアップテーブルを参照して地点ｘに対するＴを４として決定する。実現により、車両制御装置は、交通インデックスＴを算出する代わりに、経路２１０上の各地点に対する交通インデックスＴを外部サーバから受信する。
【００５３】
タイプ情報２３２は、経路２１０上の各地点が属する道路の種類Ｒを示す。道路の種類は、例えば、市内道路（ｓｔｒｅｅｔ）、国道（ｌｏｃａｌ）、及び高速道路（ｆｒｅｅｗａｙ）を含み得る。道路の種類は前述した事項に制限されない。図２に示された例として、地点ｘに該当する道路はＳｔｒｅｅｔであり、地点ｘ＋１に該当する道路はＦｒｅｅｗａｙである。車両制御装置は、車両のナビゲーションシステムからタイプ情報２３２を受信する。
【００５４】
以下、気象情報２３０、交通の流れ情報２３１、及びタイプ情報２３２のそれぞれをＰ、Ｔ、及びＲのように表現する。
【００５５】
経路２１０上の各地点のＰ、Ｔ、及びＲは、速度変化量算出モデル２４０から入力される。図２に示された速度変化量算出モデル２４０は、ファジィ推論システム基盤のモデルである。速度変化量算出モデル２４０は、これに制限されることなく、マシンラーニング方式で学習されたモデルである。例えば、速度変化量算出モデル２４０は、ニューラルネットワークモデル、再帰的ニューラルネットワーク（Ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ：ＲＮＮ）モデル、又はＬＳＴＭ（ｌｏｎｇ  ｓｈｏｒｔ  ｔｅｒｍ  ｍｅｍｏｒｙ）ＲＮＮモデルに基づく。
【００５６】
速度変化量算出モデル２４０は、経路２１０上の各地点のＰ、Ｔ、及びＲの所属関数を用いて経路２１０上の各地点のＰ、Ｔ、及びＲをファジィ化２４１する。以下、図３Ａ〜図３Ｃを参照しながら、ファジィ化２４１について説明する。
【００５７】
図３Ａ〜図３Ｃは、一実施形態に係る所属関数を説明するための図である。
【００５８】
図３Ａを参照すると、Ｐの所属関数が示されている。
【００５９】
Ｐの所属関数は、例えば、下記の数式（１）のように示すことができる。
【００６０】
【数１】
2018085113.tif 000003
数式（１）で、ａ及びｂは定数である。例えば、ａ＝０．８であり、ｂ＝１．１である。ａ及びｂは前述した例に制限されない。
【００６１】
【数２】
2018085113.tif 000004
はＰがＩＰ＝ＮＲ（Ｎｏ  Ｒａｉｎ）に該当する集合にどれほど属するかを示す。相違した表現にすると、
【００６２】
【数３】
2018085113.tif 000005
はＩＰ＝ＮＲに該当する集合に対するＰの所属確率（又は、所属度（ｄｅｇｒｅｅ  ｏｆ  ｍｅｍｂｅｒｓｈｉｐ））を示す。同様に、
【００６３】
【数４】
2018085113.tif 000006
はＩＰ＝ＷＲ（Ｒａｉｎ）に該当する集合に対するＰの所属確率を示す。例えば、地点ｘのＰ＝１である場合、
【００６４】
【数５】
2018085113.tif 000007
であり、
【００６５】
【数６】
2018085113.tif 000008
である。地点ｘのＰのファジィ化結果は、地点ｘのＰがＩＰ＝ＮＲに該当する集合に確率1／３だけ所属し、ＩＰ＝ＷＲに該当する集合に確率2／３だけ所属することを示す。
【００６６】
図３Ｂを参照すると、Ｔの所属関数が示されている。
【００６７】
Ｔの所属関数は、例えば、下記の数式（２）のように示すことができる。
【００６８】
【数７】
2018085113.tif 000009
数式（２）で、ａ１ないしａ４は定数である。例えば、ａ１＝１、ａ２＝２、ａ３＝３．５、及びａ４＝４．５である。ａ１ないしａ４は前述した例に制限されない。
【００６９】
【数８】
2018085113.tif 000010
はＩＴ＝ＧＲ（Ｇｒｅｅｎ）に該当する集合に対するＴの所属確率を示し、
【００７０】
【数９】
2018085113.tif 000011
はＩＴ＝ＹＷ（Ｙｅｌｌｏｗ）に該当する集合に対するＴの所属確率を示し、
【００７１】
【数１０】
2018085113.tif 000012
はＩＴ＝ＲＤ（Ｒｅｄ）に該当する集合に対するＴの所属確率を示す。ここで、ＧＲは円滑（Ｃｌｅａｒ  Ｔｒａｆｆｉｃ）、ＹＷは普通（Ｍｉｌｄ  Ｔｒａｆｆｉｃ）、ＲＤは渋滞（Ｈｅａｖｙ  Ｔｒａｆｆｉｃ）を示す。例えば、地点ｘのＴ＝３であれば、地点ｘのＴはａ２＜Ｔ＜ａ３に該当するため、
【００７２】
【数１１】
2018085113.tif 000013
であり、
【００７３】
【数１２】
2018085113.tif 000014
であり、
【００７４】
【数１３】
2018085113.tif 000015
である。地点ｘのＴのファジィ化結果は、地点ｘのＴがＩＴ＝ＧＲに該当する集合に確率０だけ所属し、ＩＴ＝ＹＷに該当する集合に確率１だけ所属し、ＩＴ＝ＲＤに該当する集合に確率０だけ所属することを示す。
【００７５】
図３Ｃを参照すると、Ｒの所属関数が示されている。
【００７６】
Ｒの所属関数は、例えば、下記の数式（３）のように示すことができる。
【００７７】
【数１４】
2018085113.tif 000016
例えば、地点ｘのＲ＝Ｓｔｒｅｅｔである場合、地点ｘのＲのファジィ化結果は、地点ｘのＲがＩＲ＝ＳＴに該当する集合に確率１だけ所属し、ＩＲ＝ＬＣに該当する集合に確率０だけ所属し、ＩＲ＝ＦＷに該当する集合に確率０だけ所属していることを示す。
【００７８】
再び図２に戻って、経路２１０上の各地点のＰ、Ｔ、及びＲに対するファジィ化２４１の結果が生成されれば、速度変化量算出モデル２４０は、経路２１０上の各地点のＰ、Ｔ、及びＲに対するファジィ化２４１結果、ファジィ規則、及び出力所属関数に基づいてファジィ推論２４２を行う。
【００７９】
以下の表１は、ファジィ規則の一例を示す。ファジィ規則は、以下の表１に制限されない。
【００８０】
【表１】
2018085113.tif 000017
出力所属関数は、例えば、ガウス関数である。下記の数式（４）は、出力所属関数に対する一例を示す。出力所属関数は、下記の数式（４）に制限されない。
【００８１】
【数１５】
2018085113.tif 000018
【００８２】
数式（４）で、ｘは変数であり、ｍ及びσは定数である。
【００８３】
出力所属関数の個数は、ファジィ規則の個数に対応する。例えば、上記の表１の１８個のファジィ規則のそれぞれに対する出力所属関数は、下記のように１８個である。
【００８４】
【数１６】
2018085113.tif 000019
【００８５】
速度変化量算出モデル２４０は、経路２１０上の各地点のＰ、Ｔ、及びＲに対するファジィ化２４１結果、ファジィ規則、及び出力所属関数にマムダニタイプ（Ｍａｍｄａｎｉ  Ｔｙｐｅ）方法を適用してファジィ推論２４２を行う。マムダニタイプ方法は、ファジィ推論２４２に対する例示的な事項に過ぎず、ファジィ推論２４２は前述した事項に制限されない。
【００８６】
ファジィ推論２４２によってファジィ化２４１結果に対応する出力情報が生成される。
【００８７】
速度変化量算出モデル２４０は、出力情報を非ファジィ化２４３する。例えば、速度変化量算出モデル２４０は、重心法（Ｃｅｎｔｅｒ  Ｏｆ  Ｇｒａｖｉｔｙ）などによって出力情報を非ファジィ化２４３する。重心法は、非ファジィ化２４３に対する例示的な事項に過ぎず、非ファジィ化２４３は前述した事項に制限されない。
【００８８】
速度変化量算出モデル２４０は、出力情報を非ファジィ化２４３することにより経路２１０上の各地点に対応する速度変化量を算出する。車両制御装置は、車両の走行履歴情報（例えば、走行パターン、以前の速度プロファイルなど）を参照して経路２１０上の各地点に対応する速度変化量を正数にするか負数にするか決定する。例えば、車両制御装置は、走行履歴情報を用いて運転者が主に低速運転（例えば、２０ｋｍ／ｈ〜５０ｋｍ／ｈ）又は中速運転（例えば、５０ｋｍ／ｈ〜７０ｋｍ／ｈ）するかを決定する。運転者が主に低速運転又は中速運転すれば、車両制御装置は速度変化量を負数として決定する。運転者が主に高速運転（例えば、７０ｋｍ／ｈ以上）をれば、車両制御装置は速度変化量を正数として決定する。
【００８９】
以下の表２は、経路２１０上の各地点に関する入力情報及び経路２１０上の各地点に対応する速度変化量の一例を示す。ここで、車両制御装置は、経路２１０上の各地点に対応する速度変化量を負数として決定したと仮定する。
【００９０】
【表２】
2018085113.tif 000020
車両制御装置は、経路２１０上の各地点に対応する速度変化量に基づいて第１速度プロファイルを生成し、第１速度プロファイルに速度雑音情報を適用して第２速度プロファイルを生成する。以下、図４を参照しながら、第１及び第２速度プロファイルの生成について説明する。
【００９１】
図４は、一実施形態に係る車両制御装置が第１及び第２速度プロファイルを生成することを説明するための図である。
【００９２】
図４を参照すると、経路４１０と車両４２０が示されている。
【００９３】
上記で説明したように、車両制御装置は、経路４１０上の各地点に対応する速度変化量及び経路４１０上の各地点の基準速度を用いて、経路４１０上の各地点における車両４２０の平均速度を予測する。以下の表３は、経路４１０上の各地点に対して予測された平均速度の一例を示す。
【００９４】
【表３】
2018085113.tif 000021
【００９５】
車両制御装置は、経路４１０上の各地点に対して予測された平均速度に基づいて第１速度プロファイル４３０を生成する。
【００９６】
車両制御装置は、第１速度プロファイル４３０に速度雑音情報を適用して第２速度プロファイル４４０を生成する。
【００９７】
図４に示された例として、地点ｘ＋６に事故が発生したと仮定する。地点ｘ＋６の交通の流れ情報は渋滞を示す。車両４２０の現在位置で車両制御装置が地点ｘ＋６の交通の流れ情報を含む入力情報を取得すれば、各地点の速度変化量を算出し得る。ここで、車両制御装置は、地点ｘ＋６の交通の流れ情報などを考慮して、地点ｘ＋６の速度変化量を−９０ｋｍ／ｈとして算出する。車両制御装置は、各地点における車両４２０の平均速度を予測し得る。ここで、車両制御装置は、地点ｘ＋６における平均速度を２０ｋｍ／ｈとして予測する。車両制御装置は、各地点に対して予測された平均速度に基づいて第１速度プロファイル４３０を生成し、第１速度プロファイル４３０に速度雑音情報を適用して第２速度プロファイル４４０を生成する。そのため、第２速度プロファイル４４０は、リアルタイムに交通の流れ情報を反映することができる。
【００９８】
図５〜図６は、一実施形態に係る第２速度プロファイルに基づいて生成される走行関連情報の一例を説明するための図である。
【００９９】
走行関連情報の一例は、車両が走行の間に消耗する電力を示している。
【０１００】
一実施形態において、車両が走行中に消耗する電力は
【０１０１】
【数１７】
2018085113.tif 000022
及び／又は
【０１０２】
【数１８】
2018085113.tif 000023
を含む。
【０１０３】
【数１９】
2018085113.tif 000024
は車両のバッテリパックが車両の走行中にパワートレインで伝達する電力に対する予測値を示し、
【０１０４】
【数２０】
2018085113.tif 000025
は車両の空調システムが車両の走行中に消耗する電力に対する予測値を示す。走行中に車両によって消耗する電力（又は、電力量）はワイパーによって消耗する電力に対する予測値、車両のヒーティング（ｈｅａｔｉｎｇ）システムにより消耗する電力に対する予測値、又は、クルーズコントロール（ｃｒｕｉｓｅ  ｃｏｎｔｒｏｌ）によって消耗する電力に対する予測値のような変数をさらに考慮して算出され得る。
【０１０５】
以下、図５を参照しながら、
【０１０６】
【数２１】
2018085113.tif 000026
について説明する。
【０１０７】
【数２２】
2018085113.tif 000027
については図６を参照して説明する。
【０１０８】
図５を参照すると、車両５２０は経路５１０に沿って走行する。
【０１０９】
車両５２０が現在地点ｘを通過すると仮定する。車両制御装置は、第２速度プロファイルに基づいて
【０１１０】
【数２３】
2018085113.tif 000028
を算出する。例えば、車両制御装置は、第２速度プロファイルを消耗電力算出関数に適用して
【０１１１】
【数２４】
2018085113.tif 000029
を算出する。言い換えれば、車両制御装置は、車両５２０が現在地点ｘから目的先まで走行すために消耗する電力を
【０１１２】
【数２５】
2018085113.tif 000030
として予測する。消耗電力算出関数については以下に説明する。また、車両制御装置は、以降地点の風向、風速、及び高度のうちの１つ以上に対する予測値をさらに考慮して
【０１１３】
【数２６】
2018085113.tif 000031
を算出する。以降地点の風向及び風速に対する予測値は、現在地点の風向情報及び風速情報に基づいて算出され、以降地点の高度に対する予測値は現在地点の高度情報に基づいて算出される。車両制御装置は、例えば、下記の数式（５）により
【０１１４】
【数２７】
2018085113.tif 000032
を算出する。
【０１１５】
【数２８】
2018085113.tif 000033
【０１１６】
数式（５）で、
【０１１７】
【数２９】
2018085113.tif 000034
は時間ｔで算出された以降地点ｉにおける車両速度を示す。言い換えれば、
【０１１８】
【数３０】
2018085113.tif 000035
は上記で説明した第２速度プロファイルを示す。
【０１１９】
【数３１】
2018085113.tif 000036
は時間ｔで算出された、以降地点ｉの風向及び風速に対する予測値を示す。
【０１２０】
【数３２】
2018085113.tif 000037
は時間ｔで算出された、以降地点ｉの高度に対する予測値を示す。
【０１２１】
【数３３】
2018085113.tif 000038
は消耗電力算出関数を示す。
【０１２２】
【数３４】
2018085113.tif 000039
は、例えば、現在地点ｉ−１と以降地点ｉの区間の間にパワートレインに伝達される電力を算出する関数を示す。
【０１２３】
図５に示された例で、車両制御装置は、地点ｘで地点ｘ＋１における風向（予測値）、風速（予測値）、及び高度（予測値）のうちの１つ以上を算出する。車両制御装置は、地点ｘ＋１における風向（予測値）、風速（予測値）、及び高度（予測値）のうちの１つ以上と、地点ｘ＋１における車両の速度（予測値）を
【０１２４】
【数３５】
2018085113.tif 000040
に適用して、ｘ〜ｘ＋１間にパワートレインに伝達される電力に対する予測値を算出する。車両制御装置は、他の区間に対して、パワートレインに伝達される電力に対する予測値を算出する。車両制御装置は区間ｘ〜ｘ＋１、ｘ＋１〜ｘ＋２、…、Ｎ−１〜Ｎのそれぞれに対して算出された予測値を合わせて
【０１２５】
【数３６】
2018085113.tif 000041
を算出する。
【０１２６】
実現により、車両制御装置は、
【０１２７】
【数３７】
2018085113.tif 000042
の正確度を高めるために様々な変数をさらに考慮する。例えば、車両制御装置は、下記の数式（６）により
【０１２８】
【数３８】
2018085113.tif 000043
を算出し得る。
【０１２９】
【数３９】
2018085113.tif 000044
【０１３０】
下記の表４は、数式（６）の変数及び関数に対する説明を示す。
【０１３１】
【表４】
2018085113.tif 000045
【０１３２】
数式（６）で、現在地点ｘにおける速度関連情報
【０１３３】
【数４０】
2018085113.tif 000046
は現在地点ｘの基準速度Ｌｘ、現在地点ｘにおける車両５２０の走行速度Ｆｘ、現在地点ｘの降水量Ｃｘ、現在地点ｘの風速／風向Ｗｘ、現在地点ｘで瞬間的にパワートレインに伝達された電力Ｐｘ、及び現在地点ｘにおけるＳＯＣ  Ｓｘを含む。これは、一実施形態に係る例示的な事項に過ぎず、
【０１３４】
【数４１】
2018085113.tif 000047
が含んでいる事項は前述した事項に制限されない。実現により、
【０１３５】
【数４２】
2018085113.tif 000048
は現在地点ｘの基準速度、現在地点ｘにおける車両５２０の走行速度、現在地点ｘの降水量、現在地点ｘの風速／風向、現在地点ｘで瞬間的にパワートレインに伝達された電力、及び現在地点ｘにおけるＳＯＣのいずれか１つ又は２以上の組合せを含む。
【０１３６】
数式（６）で、
【０１３７】
【数４３】
2018085113.tif 000049
は以降地点ｉにおける速度関連情報に対して、現在時間ｔで算出された予測値を示す。例えば、
【０１３８】
【数４４】
2018085113.tif 000050
は以降地点ｉの降水量、以降地点ｉにおける車両５２０の走行速度、以降地点ｉの風速／風向、以降地点ｉで瞬間的にパワートレインに伝達される電力、及び以降地点ｉにおけるＳＯＣのうちの１つ以上に対して、時間ｔで算出された予測値を含む。
【０１３９】
数式（６）で、
【０１４０】
【数４５】
2018085113.tif 000051
内の情報と図６を参照して説明する
【０１４１】
【数４６】
2018085113.tif 000052
内の情報のうちの１つ以上を含む。
【０１４２】
数式（６）で、道路の種類別及び運転者別に記録された走行記録が、以降地点ｉにおける車両速度に対する予測値を算出するために用いられる。より具体的に、車両制御装置は、道路の種類別に車両５２０の走行を記録し、道路の種類別の走行記録関数
【０１４３】
【数４７】
2018085113.tif 000053
を生成する。例えば、車両制御装置は、Ｓｔｒｅｅｔに対する走行記録関数、Ｆｒｅｅｗａｙに対する走行記録関数、及びＬｏｃａｌに対する走行記録関数を生成する。また、車両制御装置は、運転者別に車両５２０の走行を記録し、運転者別の走行記録関数
【０１４４】
【数４８】
2018085113.tif 000054
を生成する。車両制御装置は、以降地点ｉにおける車両速度に対する予測値を算出するために
【０１４５】
【数４９】
2018085113.tif 000055
を用いる。
【０１４６】
数式（６）で、
【０１４７】
【数５０】
2018085113.tif 000056
は時間ｔで算出された、地点ｉの風向及び風速に対する予測値を示し、
【０１４８】
【数５１】
2018085113.tif 000057
は時間ｔで算出された、地点ｉの高度に対する予測値を示す。
【０１４９】
図５に示された例で、車両制御装置は、地点ｘにおける速度関連情報
【０１５０】
【数５２】
2018085113.tif 000058
以降地点ｉ、すなわち、地点ｘ＋１における速度関連情報に対する予測値
【０１５１】
【数５３】
2018085113.tif 000059
地点ｘ＋１が属するＦｒｅｅｗａｙに対する走行記録、及び現在の運転者に対する走行記録を
【０１５２】
【数５４】
2018085113.tif 000060
に適用して地点ｘ＋１における車両速度に対する予測値を算出する。様々な変数が
【０１５３】
【数５５】
2018085113.tif 000061
に適用され、ｘ＋１における車両速度がより正確に予測され得る。
【０１５４】
また、車両制御装置は、地点ｘ＋１における風向（予測値）、風速（予測値）、及び高度（予測値）のうちの１つ以上と、地点ｘ＋１における車両速度に対する予測値を
【０１５５】
【数５６】
2018085113.tif 000062
に適用して、ｘ〜ｘ＋１の間にパワートレインに伝達される電力に対する予測値を算出する。同様に、車両制御装置は、他の区間に対してパワートレインに伝達される電力に対する予測値を算出する。車両制御装置は、区間ｘ〜ｘ＋１、ｘ＋１〜ｘ＋２、...、Ｎ−１〜Ｎそれぞれに対して算出された予測値を合わせて
【０１５６】
【数５７】
2018085113.tif 000063
を算出する。
【０１５７】
【数５８】
2018085113.tif 000064
を算出するために様々な環境変数が考慮され、
【０１５８】
【数５９】
2018085113.tif 000065
に対する正確度が増加する。
【０１５９】
車両５２０は、空調システムを稼動する。空調システムが稼動すると、車両５２０が消耗する電力は増加する。そのため、空調システムが車両５２０の走行中に間消耗される電力
【０１６０】
【数６０】
2018085113.tif 000066
が予測されれば、車両５２０が消耗する電力に対する予測正確度を高めることができる。以下、図６を参照しながら、
【０１６１】
【数６１】
2018085113.tif 000067
の算出について説明する。
【０１６２】
図６を参照すると、車両６１０及び太陽６２０が示されている。
【０１６３】
車両６１０が現在地点ｘを通過すると仮定する。
【０１６４】
日射（ｓｏｌａｒ  ｒａｄｉａｔｉｏｎ）と車両６１０の外気温度は、空調システムの電力消費量に影響を与える。車両制御装置は、日射情報及び外気温度情報のうち少なくとも１つに基づいて
【０１６５】
【数６２】
2018085113.tif 000068
を算出する。例えば、車両制御装置は、現在地点の天気関連情報（例えば、外気温度、太陽の防衛と日射）に基づいて、以降地点（例えば、地点ｘ＋１）の天気関連情報に対する予測値を算出し、現在地点の天気関連情報と以降地点の天気関連情報に対する予測値に基づいて
【０１６６】
【数６３】
2018085113.tif 000069
を算出する。車両制御装置は、例えば、下記の数式（７）によって
【０１６７】
【数６４】
2018085113.tif 000070
を算出する。
【０１６８】
【数６５】
2018085113.tif 000071
【０１６９】
以下の表５は、数式（７）の変数及び関数に対する説明を示す。
【０１７０】
【表５】
2018085113.tif 000072
【０１７１】
【数６６】
2018085113.tif 000073
は補助電力消耗算出関数である。
【０１７２】
【数６７】
2018085113.tif 000074
は、例えば、地点ｉ−１と地点ｉの区間の間消耗する補助電力（一例として、空調システムが消耗する電力）に対する予測値を算出する関数を示す。
【０１７３】
図６に示された例で、車両制御装置は、地点ｘにおける車両６１０の外気温度、太陽６２０の防衛、及び日射量と地点ｘ＋１における車両の外気温度（予測値）、太陽６２０の防衛（予測値）、及び日射量（予測値）を
【０１７４】
【数６８】
2018085113.tif 000075
に適用して、ｘ〜ｘ＋１の間に空調システムが消耗する電力に対する予測値を算出する。車両制御装置は、他の区間に対して、空調システムが消耗する電力に対する予測値を算出する。車両制御装置は、区間ｘ〜ｘ＋１、ｘ＋１〜ｘ＋２、...、Ｎ−１〜Ｎそれぞれに対して算出された予測値を合わせて
【０１７５】
【数６９】
2018085113.tif 000076
を算出する。
【０１７６】
実現により、車両制御装置は、
【０１７７】
【数７０】
2018085113.tif 000077
に対する正確度を高めるために車両６１０内部で発生する熱をさらに考慮する。以下に詳しく説明する。
【０１７８】
車両６１０の内部で発生する熱の原因は多様である。例えば、直接日射（ｄｉｒｅｃｔ  ｓｏｌａｒ  ｒａｄｉａｔｉｏｎ）、散乱日射（ｄｉｆｆｕｓｅ  ｓｏｌａｒ  ｒａｄｉａｔｉｏｎ）、反射日射（ｒｅｆｌｅｃｔｅｄ  ｓｏｌａｒ  ｒａｄｉａｔｉｏｎ）、外部（又は、車両周辺）（ａｍｂｉｅｎｔ）、空調６３０、及び人（運転者及び／又は乗客）６４０のうちの１つ以上によって車両６１０内部で熱が発生し得る。
【０１７９】
以下の表６は、車両内部で発生する熱及び
【０１８０】
【数７１】
2018085113.tif 000078
を見せる。
【０１８１】
【表６】
2018085113.tif 000079
2018085113.tif 000080
車両内の温度（又は、運転席の温度）は下記の数式（８）に基づいて決定される。
【０１８２】
【数７２】
2018085113.tif 000081
【０１８３】
数式（８）で、ｍは空気の質量であり、Ｃｒｏｏｍは空気の比熱を示す。
【０１８４】
数式（８）に熱伝達効率が考慮されれば、車両内の最適温度を保持するために必要な電力又はエネルギーが導き出される。導き出された電力は
【０１８５】
【数７３】
2018085113.tif 000082
を示す。
【０１８６】
一実施形態において、車両制御装置は、車両６１０が消耗する電力を
【０１８７】
【数７４】
2018085113.tif 000083
に予測できる。言い換えれば、車両制御装置は、車両６１０が現在地点ｘから目的先まで走行するために消耗する電力を
【０１８８】
【数７５】
2018085113.tif 000084
に予測し得る。
【０１８９】
車両制御装置は、予測された電力に基づいて車両の走行可能範囲を決定する。ここで、予測された電力は、上記で説明した
【０１９０】
【数７６】
2018085113.tif 000085
である。予測された電力は前述した事項に制限されない。以下に、車両の走行可能範囲の決定について説明する。
【０１９１】
車両制御装置は、予測された電力及びバッテリの現在の状態情報（例えば、ＳＯＣ（Ｓｔａｔｅ  Ｏｆ  Ｃｈａｒｇｅ））に基づいて車両の走行可能範囲を決定する。例えば、車両制御装置は、予測された電力に対応するＳＯＣを現在ＳＯＣから差し引いて目的先におけるＳＯＣを予測する。相違した表現にすると、車両制御装置は、車両が目的先に到着したときのＳＯＣに該当する残存ＳＯＣを予測する。目的先におけるＳＯＣが予め決定した基準（例えば、０〜１％以内の値）よりも小さければ、車両制御装置は現在ＳＯＣで目的先まで走行できないと決定する。この場合、車両制御装置は、経路上に位置する充電所に関する情報を車両のディスプレイに表示する。目的先におけるＳＯＣが予め決定した基準以上であれば、車両制御装置は、現在ＳＯＣで車両が目的先まで走行できることを示すメッセージをディスプレイに表示する。また、目的先におけるＳＯＣが予め決定した基準以上であれば、車両制御装置は、現在ＳＯＣで往復走行が可能であるか否かを決定する。現在ＳＯＣで往復走行が可能でなければ、車両制御装置は戻ってくる経路上に位置する充電所に関する情報をディスプレイに表示する。
【０１９２】
実現によって、車両制御装置は、第２速度プロファイルに基づいて車両が消耗する燃料量を予測する。車両制御装置は、予測された燃料量と現在の燃料量に基づいて車両の走行可能範囲を決定する。例えば、車両制御装置は、予測された燃料量を現在の燃料量から差し引いて目的先における燃料量を予測する。目的先の燃料量が予め決定した基準（例えば、０〜１Ｌ以内の値）よりも小さければ、車両制御装置は、現在の燃料量で目的先まで行くことができないと決定する。現在の燃料量で車両が目的先まで走行できなければ、車両制御装置は注油が必要であるメッセージ及び／又はガソリンスタンド情報（例えば、ガソリンスタンド位置情報）をディスプレイに表示する。目的先における燃料量が予め決定した基準以上であれば、車両制御装置は、現在の燃料量で往復走行が可能であるか否かを決定する。現在の燃料量で往復走行が可能でなければ、車両制御装置は戻ってくる経路上に位置するガソリンスタンド情報をディスプレイに表示する。
【０１９３】
図７は、一実施形態に係る第２速度プロファイルに基づいて生成される走行関連情報の他の一例を説明するための図である。
【０１９４】
走行関連情報の他の一例は走行に対するガイド情報である。
【０１９５】
車両制御装置は、第２速度プロファイルに基づいてガイド情報７１０を生成し、ガイド情報７１０をディスプレイに表示する。
【０１９６】
一実施形態において、車両制御装置は、第２速度プロファイルから現在の走行区間の以降区間における予測平均速度を導き出すことができる。例えば、車両が現在Ｆｒｅｅｗａｙの第１区間を走行する場合、車両制御装置は、第２速度プロファイルからＦｒｅｅｗａｙの第１区間以降の区間における予測平均速度を導き出す。図４を参照して説明した例を参照すると、車両がＦｒｅｅｗａｙの区間（ｘ＋１〜ｘ＋２）で走行するとするとき、車両制御装置は区間（ｘ＋１〜ｘ＋２）の以降区間（一例として、ｘ＋２〜ｘ＋３又はｘ＋２〜ｘ＋６）における予測平均速度を導き出す。また、車両制御装置は、走行履歴情報（例えば、以前速度プロファイル、バッテリの充放電回数、事故履歴など）から現在の走行区間に対するターゲット速度を導き出す。例えば、車両制御装置は、走行履歴情報を用いてＦｒｅｅｗａｙに対するターゲット速度を導き出してもよい。車両制御装置は、予測平均速度とターゲット速度とを比較する。予測平均速度がターゲット速度よりも大きければ、車両制御装置は、速度減少及びターゲット速度に関する情報を含んでいるガイド情報７１０を生成する。予測平均速度がターゲットの速度以下であれば、車両制御装置は、現在の走行速度の保持に対するガイド情報７１０を生成する。
【０１９７】
他の実施形態において、車両制御装置は、第２速度プロファイルで予め決定した基準を満足する速度区間を識別し得る。予め決定した基準を満足する速度区間は、例えば、バッテリの寿命に影響を与えることができる速度区間を含む。バッテリの寿命は、車両の急加速及び／又は急減速によって劣化速度が速い場合もある。そのため、バッテリの寿命に影響を与える速度区間は、車両の急加速又は急減速が予想される区間を示し得る。バッテリの寿命に影響を与える速度区間は、前述した事項に制限されない。車両制御装置は、識別された速度区間に対応する経路における走行に対するガイド情報７１０を生成する。例えば、車両制御装置は、識別された速度区間に対応する経路では安全運転せよとのガイド情報７１０をディスプレイに表示する。そのため、車両制御装置は、バッテリの寿命状態に適する走行をガイドすることができる。
【０１９８】
図１ないし図６を参照して記述された事項は、図７を参照して記述された事項に適用され得るため、その詳細な説明は省略する。
【０１９９】
図８は、一実施形態に係る車両制御装置を説明するためのブロック図である。
【０２００】
図８を参照すると、車両制御装置８００は、コントローラ８１０及びメモリ８２０を含む。
【０２０１】
コントローラ８１０は、入力情報に基づいて車両の速度変化量を算出する。
【０２０２】
コントローラ８１０は、算出された速度変化量に基づいて車両の平均速度を予測する。
【０２０３】
コントローラ８１０は、予測された平均速度に基づいて第１速度プロファイルを生成する。
【０２０４】
コントローラ８１０は、第１速度プロファイルに速度雑音情報を適用して第２速度プロファイルを生成する。
【０２０５】
メモリ８２０は、コントローラ８１０の動作に関する１つ以上の命令語を格納する。また、メモリ８２０は、上記の図２を参照して説明した速度変化量算出モデルを格納する。
【０２０６】
図１ないし図７を参照して記述された事項は、図８を参照して記述された事項に適用され得るため、その詳細な説明は省略する。
【０２０７】
実施形態に係る方法は、多様なコンピュータ手段を介して実施されるプログラム命令の形態で具現され、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録される。記録媒体は、プログラム命令、データファイル、データ構造などを単独又は組合せて含む。記録媒体及びプログラム命令は、本発明の目的のために特別に設計して構成されたものでもよく、コンピュータソフトウェア分野の技術を有する当業者にとって公知のものであり、使用可能なものであってもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体の例としては、ハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスク及び磁気テープのような磁気媒体、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤのような光記録媒体、フロプティカルディスクのような磁気−光媒体、及びＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリなどのようなプログラム命令を保存して実行するように特別に構成されたハードウェア装置を含む。プログラム命令の例としては、コンパイラによって生成されるような機械語コードだけでなく、インタプリタなどを用いてコンピュータによって実行される高級言語コードを含む。ハードウェア装置は、本発明の動作を実行するために１つ以上のソフトウェアモジュールとして作動するように構成してもよく、その逆も同様である。
【０２０８】
上述のように実施形態をたとえ限定された図面によって説明したが、当技術分野で通常の知識を有する者であれば、前記に基づいて様々な技術的な修正及び変形を適用することができる。例えば、説明された技術が説明された方法と異なる順序で実行されたり、かつ／あるいは、説明されたシステム、構造、装置、回路などの構成要素が説明された方法と異なる形態で結合又は組み合わせられたり、他の構成要素又は均等物によって置き換えたり置換されても適切な結果を達成することができる。
【符号の説明】
【０２０９】
２１０  経路
２２０  車両
２４０  速度変化量算出モデル
４３０  第１速度プロファイル
４４０  第２速度プロファイル
７１０  ガイド情報
【図１】
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【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図３Ｃ】
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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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