(57)【要約】【課題】渋滞の予兆状態に応じて適切な走行支援を行うことによって電動車両のエネルギー損失を低減する。【解決手段】電動車両走行支援装置１０は、３次元加速度センサ１４、渋滞予兆情報算出部２４、判定部２５、充電量算出部２６、充電計画部２７、および走行制御部２９を備える。渋滞予兆情報算出部２４は、３次元加速度センサ１４によって取得された加速度の変化に基づく渋滞予兆指標を算出する。判定部２５は、渋滞予兆指標が、渋滞予兆の初期状態を示すか、渋滞の直前状態を示すかを判定する。充電量算出部２６は、渋滞予兆の初期状態および渋滞の直前状態における電動車両１の第１発電モードおよび第２発電モードによる充電可能量を算出する。充電計画部２７は、渋滞予兆の初期状態および渋滞の直前状態における充電スケジュールを計画する。走行制御部２９は、充電スケジュールに応じて、電動車両１の走行支援の実行を指示する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
加速時に発電する第１発電部および減速時に発電する第２発電部と、前記第１発電部および前記第２発電部の各々の発電によって充電される充電部とを備える電動車両の走行支援を行う電動車両走行支援装置であって、
前記電動車両の加速度を取得する加速度取得部と、
前記加速度取得部によって取得された前記加速度の変化に基づく渋滞予兆情報を取得する渋滞予兆情報取得部と、
前記渋滞予兆情報が、渋滞予兆の初期状態を示すか、渋滞の直前状態を示すかを判定する判定部と、
前記判定部の判定結果に基づいて、前記第１発電部および前記第２発電部の各々の発電による前記充電部の充電可能量を算出する充電可能量算出部と、
前記充電可能量に基づいて、前記第１発電部および前記第２発電部の各々の発電による前記充電部の充電スケジュールを計画する充電計画部と、
前記充電スケジュールに応じて、前記走行支援の実行を指示する指示部と、
を備える、
ことを特徴とする電動車両走行支援装置。
【請求項２】
前記充電計画部は、前記渋滞予兆情報が前記渋滞予兆の初期状態を示すとともに、前記電動車両の減速制御が実行されていない場合において、前記第２発電部の発電よりも前記第１発電部の発電を優先して前記充電スケジュールを計画する、
ことを特徴とする請求項１に記載の電動車両走行支援装置。
【請求項３】
前記充電計画部は、前記渋滞予兆情報が前記渋滞の直前状態を示す場合において、前記第１発電部の発電よりも前記第２発電部の発電を優先して前記充電スケジュールを計画する、
ことを特徴とする請求項１に記載の電動車両走行支援装置。
【請求項４】
前記電動車両の消費電力量を推定する消費電力量推定部を備え、
前記充電計画部は、前記充電可能量および前記消費電力量に基づいて、前記充電スケジュールを計画する、
ことを特徴とする請求項１から請求項３の何れか１項に記載の電動車両走行支援装置。
【請求項５】
請求項１から請求項４の何れか１項に記載の電動車両走行支援装置から送信される前記渋滞予兆情報を受信するサーバ通信部と、
複数の前記電動車両走行支援装置から取得した複数の前記渋滞予兆情報が、渋滞予兆の初期状態を示すか、渋滞の直前状態を示すかを判定するサーバ判定部と、
を備え、
前記サーバ通信部は、前記サーバ判定部の判定結果の情報を前記複数の前記電動車両走行支援装置に送信する、
ことを特徴とするサーバ装置。
【請求項６】
請求項１から請求項４の何れか１項に記載の電動車両走行支援装置と、
請求項５に記載のサーバ装置と、
を備える電動車両走行支援システム。
【請求項７】
加速時に発電する第１発電部および減速時に発電する第２発電部と、前記第１発電部および前記第２発電部の各々の発電によって充電される充電部とを備える電動車両に対して、前記電動車両の加速度を取得する加速度取得部を備える電子機器が実行する電動車両走行支援方法であって、
前記電子機器が、前記加速度取得部によって取得された前記加速度の変化に基づく渋滞予兆情報を取得する渋滞予兆情報取得ステップと、
前記電子機器が、前記渋滞予兆情報が、渋滞予兆の初期状態を示すか、渋滞の直前状態を示すかを判定する判定ステップと、
前記電子機器が、前記判定ステップの判定結果に基づいて、前記第１発電部および前記第２発電部の各々の発電による前記充電部の充電可能量を算出する充電可能量算出ステップと、
前記電子機器が、前記充電可能量に基づいて、前記第１発電部および前記第２発電部の各々の発電による前記充電部の充電スケジュールを計画する充電計画ステップと、
前記電子機器が、前記充電スケジュールに応じて走行支援の実行を指示する指示ステップと、
を含む、
ことを特徴とする電動車両走行支援方法。
【請求項８】
前記電子機器は、前記充電計画ステップにおいて、前記渋滞予兆情報が前記渋滞予兆の初期状態を示すとともに、前記電動車両の減速制御が実行されていない場合において、前記第２発電部の発電よりも前記第１発電部の発電を優先して前記充電スケジュールを計画する、
ことを特徴とする請求項７に記載の電動車両走行支援方法。
【請求項９】
前記電子機器は、前記充電計画ステップにおいて、前記渋滞予兆情報が前記渋滞の直前状態を示す場合において、前記第１発電部の発電よりも前記第２発電部の発電を優先して前記充電スケジュールを計画する、
ことを特徴とする請求項７に記載の電動車両走行支援方法。
【請求項１０】
前記電子機器が、前記電動車両の消費電力量を推定する消費電力量推定ステップを含み、
前記電子機器は、前記充電計画ステップにおいて、前記充電可能量および前記消費電力量に基づいて、前記充電スケジュールを計画する、
ことを特徴とする請求項７から請求項９の何れか１項に記載の電動車両走行支援方法。
【請求項１１】
加速時に発電する第１発電部および減速時に発電する第２発電部と、前記第１発電部および前記第２発電部の各々の発電によって充電される充電部とを備える電動車両に対して、前記電動車両の加速度を取得する加速度取得部を備える電子機器のコンピュータに実行させるプログラムであって、
前記コンピュータに、
前記加速度取得部によって取得された前記加速度の変化に基づく渋滞予兆情報を取得する渋滞予兆情報取得ステップと、
前記渋滞予兆情報が、渋滞予兆の初期状態を示すか、渋滞の直前状態を示すかを判定する判定ステップと、
前記判定ステップの判定結果に基づいて、前記第１発電部および前記第２発電部の各々の発電による前記充電部の充電可能量を算出する充電可能量算出ステップと、
前記充電可能量に基づいて、前記第１発電部および前記第２発電部の各々の発電による前記充電部の充電スケジュールを計画する充電計画ステップと、
前記充電スケジュールに応じて走行支援の実行を指示する指示ステップと、
を実行させる、
ことを特徴とするプログラム。
【請求項１２】
前記コンピュータに、前記充電計画ステップにおいて、前記渋滞予兆情報が前記渋滞予兆の初期状態を示すとともに、前記電動車両の減速制御が実行されていない場合において、前記第２発電部の発電よりも前記第１発電部の発電を優先して前記充電スケジュールを計画させる、
ことを特徴とする請求項１１に記載のプログラム。
【請求項１３】
前記コンピュータに、前記充電計画ステップにおいて、前記渋滞予兆情報が前記渋滞の直前状態を示す場合において、前記第１発電部の発電よりも前記第２発電部の発電を優先して前記充電スケジュールを計画させる、
ことを特徴とする請求項１１に記載のプログラム。
【請求項１４】
前記コンピュータに、
前記電動車両の消費電力量を推定する消費電力量推定ステップを実行させ、
前記充電計画ステップにおいて、前記充電可能量および前記消費電力量に基づいて、前記充電スケジュールを計画させる、
ことを特徴とする請求項１１から請求項１３の何れか１項に記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電動車両走行支援装置、サーバ装置、電動車両走行支援システム、電動車両走行支援方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、走行路に渋滞の存在が予測される場合に、渋滞中の停車時間の予測値に応じてバッテリ充電量を高く設定する車両の制御装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。
また、従来、渋滞路におけるアイドル停止の合間の走行時に発電機の発電電圧を高く設定することによってバッテリへの充電量を増大させる制御装置が知られている（例えば、特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１０−２６９７１２号公報
【特許文献２】特開２００５−２９１１５８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、上記従来技術に係る制御装置は、渋滞に備えてバッテリの充電量を増大させるだけであり、渋滞に到達する前の走行状態において車両のエネルギー損失が増大してしまう虞がある。これに伴い、渋滞の予兆状態での走行状態を考慮して、車両のエネルギー損失を低減するように適切な走行支援を行うことが望まれている。
【０００５】
本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、渋滞の予兆状態に応じて適切な走行支援を行うことによって車両のエネルギー損失を低減することが可能な電動車両走行支援装置、サーバ装置、電動車両走行支援システム、電動車両走行支援方法、およびプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決して係る目的を達成するために、本発明は以下の態様を採用した。
（１）本発明の一態様に係る電動車両走行支援装置は、加速時に発電する第１発電部（例えば、実施形態でのオルタネータ８）および減速時に発電する第２発電部（例えば、実施形態でのモータジェネレータ５）と、前記第１発電部および前記第２発電部の各々の発電によって充電される充電部（例えば、実施形態でのバッテリ７）とを備える電動車両（例えば、実施形態での電動車両１）の走行支援を行う電動車両走行支援装置であって、前記電動車両の加速度を取得する加速度取得部（例えば、実施形態での３次元加速度センサ１４）と、前記加速度取得部によって取得された前記加速度の変化に基づく渋滞予兆情報を取得する渋滞予兆情報取得部（例えば、実施形態での渋滞予兆情報算出部２４）と、前記渋滞予兆情報が、渋滞予兆の初期状態を示すか、渋滞の直前状態を示すかを判定する判定部（例えば、実施形態での判定部２５）と、前記判定部の判定結果に基づいて、前記第１発電部および前記第２発電部の各々の発電による前記充電部の充電可能量を算出する充電可能量算出部（例えば、実施形態での充電量算出部２６）と、前記充電可能量に基づいて、前記第１発電部および前記第２発電部の各々の発電による前記充電部の充電スケジュールを計画する充電計画部（例えば、実施形態での充電計画部２７）と、前記充電スケジュールに応じて、前記走行支援の実行を指示する指示部（例えば、実施形態での情報提示制御部２８および走行制御部２９）と、を備える。
【０００７】
（２）上記（１）に記載の電動車両走行支援装置では、前記充電計画部は、前記渋滞予兆情報が前記渋滞予兆の初期状態を示すとともに、前記電動車両の減速制御が実行されていない場合において、前記第２発電部の発電よりも前記第１発電部の発電を優先して前記充電スケジュールを計画してもよい。
【０００８】
（３）上記（１）に記載の電動車両走行支援装置では、前記充電計画部は、前記渋滞予兆情報が前記渋滞の直前状態を示す場合において、前記第１発電部の発電よりも前記第２発電部の発電を優先して前記充電スケジュールを計画してもよい。
【０００９】
（４）上記（１）から（３）の何れかひとつに記載の電動車両走行支援装置は、前記電動車両の消費電力量を推定する消費電力量推定部（例えば、実施形態での充電計画部２７）を備え、前記充電計画部は、前記充電可能量および前記消費電力量に基づいて、前記充電スケジュールを計画してもよい。
【００１０】
（５）本発明の一態様に係るサーバ装置は、上記（１）から上記（４）の何れかひとつに記載の電動車両走行支援装置から送信される前記渋滞予兆情報を受信するサーバ通信部（例えば、実施形態でのサーバ通信装置４２）と、複数の前記電動車両走行支援装置から取得した複数の前記渋滞予兆情報が、渋滞予兆の初期状態を示すか、渋滞の直前状態を示すかを判定するサーバ判定部（例えば、実施形態でのサーバ判定部４５）と、を備え、前記サーバ通信部は、前記サーバ判定部の判定結果の情報を前記複数の前記電動車両走行支援装置に送信する。
【００１１】
（６）本発明の一態様に係る電動車両走行支援システムは、上記（１）から上記（４）の何れかひとつに記載の電動車両走行支援装置と、上記（５）に記載のサーバ装置とを備える。
【００１２】
（７）本発明の一態様に係る電動車両走行支援方法は、加速時に発電する第１発電部（例えば、実施形態でのオルタネータ８）および減速時に発電する第２発電部（例えば、実施形態でのモータジェネレータ５）と、前記第１発電部および前記第２発電部の各々の発電によって充電される充電部（例えば、実施形態でのバッテリ７）とを備える電動車両（例えば、実施形態での電動車両１）に対して、前記電動車両の加速度を取得する加速度取得部を備える電子機器（例えば、実施形態での電動車両走行支援装置１０）が実行する電動車両走行支援方法であって、前記電子機器が、前記加速度取得部によって取得された前記加速度の変化に基づく渋滞予兆情報を取得する渋滞予兆情報取得ステップ（例えば、実施形態でのステップＳ０６）と、前記電子機器が、前記渋滞予兆情報が、渋滞予兆の初期状態を示すか、渋滞の直前状態を示すかを判定する判定ステップ（例えば、実施形態でのステップＳ０８）と、前記電子機器が、前記判定ステップの判定結果に基づいて、前記第１発電部および前記第２発電部の各々の発電による前記充電部の充電可能量を算出する充電可能量算出ステップ（例えば、実施形態でのステップＳ０９、ステップＳ１１）と、前記電子機器が、前記充電可能量に基づいて、前記第１発電部および前記第２発電部の各々の発電による前記充電部の充電スケジュールを計画する充電計画ステップ（例えば、実施形態でのステップＳ１０、ステップＳ１２）と、前記電子機器が、前記充電スケジュールに応じて走行支援の実行を指示する指示ステップ（例えば、実施形態でのステップＳ１３）と、を含む。
【００１３】
（８）上記（７）に記載の電動車両走行支援方法では、前記電子機器は、前記充電計画ステップにおいて、前記渋滞予兆情報が前記渋滞予兆の初期状態を示すとともに、前記電動車両の減速制御が実行されていない場合において、前記第２発電部の発電よりも前記第１発電部の発電を優先して前記充電スケジュールを計画してもよい。
【００１４】
（９）上記（７）に記載の電動車両走行支援方法では、前記電子機器は、前記充電計画ステップにおいて、前記渋滞予兆情報が前記渋滞の直前状態を示す場合において、前記第１発電部の発電よりも前記第２発電部の発電を優先して前記充電スケジュールを計画してもよい。
【００１５】
（１０）上記（７）から（９）の何れかひとつに記載の電動車両走行支援方法は、前記電子機器が、前記電動車両の消費電力量を推定する消費電力量推定ステップ（例えば、実施形態でのステップＳ１０、ステップＳ１２が兼ねる）を含み、前記電子機器は、前記充電計画ステップにおいて、前記充電可能量および前記消費電力量に基づいて、前記充電スケジュールを計画してもよい。
【００１６】
（１１）本発明の一態様に係るプログラムは、加速時に発電する第１発電部（例えば、実施形態でのオルタネータ８）および減速時に発電する第２発電部（例えば、実施形態でのモータジェネレータ５）と、前記第１発電部および前記第２発電部の各々の発電によって充電される充電部（例えば、実施形態でのバッテリ７）とを備える電動車両（例えば、実施形態での電動車両１）に対して、前記電動車両の加速度を取得する加速度取得部（例えば、実施形態での３次元加速度センサ１４）を備える電子機器（例えば、実施形態での電動車両走行支援装置１０）のコンピュータに実行させるプログラムであって、前記コンピュータに、前記加速度取得部によって取得された前記加速度の変化に基づく渋滞予兆情報を取得する渋滞予兆情報取得ステップ（例えば、実施形態でのステップＳ０６）と、前記渋滞予兆情報が、渋滞予兆の初期状態を示すか、渋滞の直前状態を示すかを判定する判定ステップ（例えば、実施形態でのステップＳ０８）と、前記判定ステップの判定結果に基づいて、前記第１発電部および前記第２発電部の各々の発電による前記充電部の充電可能量を算出する充電可能量算出ステップ（例えば、実施形態でのステップＳ０９、ステップＳ１１）と、前記充電可能量に基づいて、前記第１発電部および前記第２発電部の各々の発電による前記充電部の充電スケジュールを計画する充電計画ステップ（例えば、実施形態でのステップＳ１０、ステップＳ１２）と、前記充電スケジュールに応じて走行支援の実行を指示する指示ステップ（例えば、実施形態でのステップＳ１３）と、を実行させる。
【００１７】
（１２）上記（１１）に記載のプログラムは、前記コンピュータに、前記充電計画ステップにおいて、前記渋滞予兆情報が前記渋滞予兆の初期状態を示すとともに、前記電動車両の減速制御が実行されていない場合において、前記第２発電部の発電よりも前記第１発電部の発電を優先して前記充電スケジュールを計画させてもよい。
【００１８】
（１３）上記（１１）に記載のプログラムは、前記コンピュータに、前記充電計画ステップにおいて、前記渋滞予兆情報が前記渋滞の直前状態を示す場合において、前記第１発電部の発電よりも前記第２発電部の発電を優先して前記充電スケジュールを計画させてもよい。
【００１９】
（１４）上記（１１）から（１３）の何れかひとつに記載のプログラムは、前記コンピュータに、前記電動車両の消費電力量を推定する消費電力量推定ステップ（例えば、実施形態でのステップＳ１０、ステップＳ１２が兼ねる）を実行させ、前記充電計画ステップにおいて、前記充電可能量および前記消費電力量に基づいて、前記充電スケジュールを計画させてもよい。
【発明の効果】
【００２０】
上記（１）、（７）、または（１１）によれば、渋滞予兆の状態で特徴的な電動車両の走行状態に応じて第１発電部および第２発電部の各々の発電による充電スケジュールを計画することができる。渋滞予兆の初期状態および渋滞の直前状態における充電スケジュールに応じて電動車両の走行を支援するので、渋滞予兆の初期状態と、渋滞の直前状態と、渋滞状態との一連の状態遷移が繰り返される場合であっても、電動車両のエネルギー損失を低減することができる。例えば周囲の車両の流れ、または道路属性情報に起因する渋滞などによって、渋滞回避が難しい場合であっても、渋滞予兆状態および渋滞状態を含む走行状態の全域におけるエネルギー効率を向上させるように適切な走行支援を行うことができる。
【００２１】
さらに、上記（２）、（８）、または（１２）の場合、渋滞予兆の初期状態のように速度変化が大きく、加速による仕事率が増大傾向である状態では、第２発電部の発電よりも第１発電部の発電を優先することによって充電効率を向上させることができる。
【００２２】
さらに、上記（３）、（９）、または（１３）の場合、渋滞の直前状態のように減速による速度低下および発熱によるエネルギー損失が大きく、仕事率が低下傾向である状態では、第１発電部の発電よりも第２発電部の発電を優先することによって、減速回生による充電を効率よく行うことができる。
【００２３】
さらに、上記（４）、（１０）、または（１４）の場合、充電可能量および消費電力量に基づいて、電動車両のエネルギー損失を低減するように適切な充電スケジュールを計画することができる。
【００２４】
さらに、上記（５）の場合、複数の車両の渋滞予兆情報を用いることによって、渋滞予兆の状態を精度良く判定することができる。
【００２５】
さらに、上記（６）の場合、電動車両走行支援装置が単独で動作する場合と、電動車両走行支援装置およびサーバ装置が協調して動作する場合とを選択することができ、システムの汎用性を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】本発明の実施形態に係る電動車両走行支援装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施形態に係る電動車両走行支援装置の駆動力出力装置の構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の実施形態に係る加速度のベクターの差分の一例を示す図である。
【図４】本発明の実施形態に係る加速度スペクトルの一例を示す図である。
【図５】本発明の実施形態に係る加速度およびスペクトル角度の時間に応じた変動および平均的挙動の例を示す図である。
【図６】本発明の実施形態に係る渋滞予兆指標の経時変化と渋滞予兆の状態および渋滞の状態の例を示す図である。
【図７】本発明の実施形態に係る渋滞予兆の状態における仕事率の経時変化の例を示す図である。
【図８】本発明の実施形態に係る電動車両走行支援方法を示すフローチャートである。
【図９】本発明の実施形態の変形例に係る電動車両走行支援システムの構成を示すブロック図である。
【図１０】本発明の実施形態の変形例に係る電動車両走行支援方法を示すフローチャートである。
【図１１】図１０に示すネットワーク動作を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
以下、本発明の電動車両走行支援装置、サーバ装置、電動車両走行支援システム、電動車両走行支援方法、およびプログラムの一実施形態について添付図面を参照しながら説明する。
【００２８】
本実施形態による電動車両走行支援装置１０は、例えば、電動車両１の乗員が携帯する携帯端末、または電動車両１に着脱可能に搭載された情報機器、または予め電動車両１に搭載されたナビゲーション装置などの電子機器、などである。
電動車両１は、例えば、電気自動車、ハイブリッド車両、および燃料電池車両などである。電動車両１は、図１に示すように、駆動力出力装置２と、ブレーキ装置３と、ステアリング装置４と、を備えている。
【００２９】
駆動力出力装置２は、電動車両１が走行するための走行駆動力（トルク）を駆動輪に出力する。駆動力出力装置２は、図２に示すように、少なくともモータジェネレータ５と、例えば内燃機関および変速機などの組み合わせと、これらを制御するＥＣＵ（Electronic Control Unit）とを備える。ＥＣＵは、後述する走行制御部２９から入力される情報、または運転操作子から入力される情報に従って、走行駆動力を制御する。
モータジェネレータ５は、例えばインバータ６を介してバッテリ７に接続されている。インバータ６は、モータジェネレータ５の力行運転時および発電運転時の各々に応じてモータジェネレータ５とバッテリ７との間における電力変換を制御する。
駆動力出力装置２は、例えば内燃機関によって駆動されるオルタネータ８を備えている。オルタネータ８は、例えばコンバータ９を介してバッテリ７に接続されている。コンバータ９は、オルタネータ８の発電運転時にオルタネータ８から出力される交流電力を直流電力に変換してバッテリ７に供給する。
【００３０】
ブレーキ装置３は、例えば、ブレーキキャリパーと、ブレーキキャリパーに油圧を伝達するシリンダと、シリンダに油圧を発生させる電動モータと、ブレーキＥＣＵとを備える。ブレーキＥＣＵは、後述する走行制御部２９から入力される情報、または運転操作子から入力される情報に従って電動モータを制御し、制動操作に応じたブレーキトルクを各車輪に出力する。ブレーキ装置３は、例えば、電動モータが発生させる油圧に加えて、運転操作子のブレーキペダルの操作によって発生する油圧を、マスターシリンダを介してシリンダに伝達する機構を備えている。なお、ブレーキ装置３は、上記説明した構成に限らず、走行制御部２９から入力される情報に従ってアクチュエータを制御して、マスターシリンダの油圧をシリンダに伝達してもよい。
【００３１】
ステアリング装置４は、例えば、ステアリングＥＣＵと、電動モータとを備える。電動モータは、例えば、ラックアンドピニオン機構に力を作用させて転舵輪の向きを変更する。ステアリングＥＣＵは、後述する走行制御部２９から入力される情報、または運転操作子から入力される情報に従って、電動モータを駆動し、転舵輪の向きを変更する。
【００３２】
電動車両走行支援装置１０は、アドフォックモードまたはインフラストラクチャモードなどの通信ネットワークを介した無線通信によって、外部装置に対して双方向通信可能である。電動車両走行支援装置１０は、例えば、アドフォックモードの端末間通信または車車間通信などによって他車両の電動車両走行支援装置１０と双方向通信を行う。電動車両走行支援装置１０は、例えば、インフラストラクチャモードの無線通信によって、基地局を介して外部装置と双方向通信を行う。
【００３３】
電動車両走行支援装置１０は、図１に示すように、機器通信装置１１と、測位信号受信器１２と、現在位置取得部１３と、３次元加速度センサ１４と、入力デバイス１５と、表示装置１６と、地図データ記憶部１７と、機器制御部１８と、を備えている。
【００３４】
機器通信装置１１は、各種の無線通信ネットワークシステムを介して外部装置と通信可能であって、各種信号を送受信する。なお、電動車両走行支援装置１０と外部装置との間の通信は、上記の通信形態に限定されず、例えば通信衛星を経由する通信などの他の通信が採用されてもよい。
【００３５】
測位信号受信器１２は、例えば人工衛星を利用して電動車両走行支援装置１０の位置を測定するための測位システム（例えば、Global Positioning System：ＧＰＳまたはGlobal Navigation Satellite System：ＧＮＳＳなど）で用いられている測位信号を受信する。
現在位置取得部１３は、測位信号受信器１２によって受信された測位信号を用いて電動車両走行支援装置１０の現在位置を検出する。
【００３６】
３次元加速度センサ１４は、いわゆる検出軸数が３軸の３軸加速度センサなどであって、所定のサンプリング周期において、電動車両走行支援装置１０に発生する加速度を３次元空間の直交座標系を成すＸ軸、Ｙ軸、およびＺ軸の各軸方向の加速度として検出する。
【００３７】
入力デバイス１５は、例えば、スイッチ、タッチパネル、キーボード、および音声入力装置などを備え、操作者による各種の入力操作に応じた信号を出力する。
表示装置１６は、例えば、液晶表示装置などの各種のディスプレイであり、機器制御部１８から出力される各種の情報を表示する。
【００３８】
地図データ記憶部１７は、地図データを記憶する。
地図データは、例えば、電動車両走行支援装置１０の現在位置の情報に基づくマップマッチングの処理に必要とされる道路上の位置座標を示す道路座標データと、誘導経路の算出に必要とされる道路地図データと、を備えている。道路地図データは、例えば、ノード、リンク、リンクコスト、道路構造、道路形状、道路状態、道路種別、周辺建造物などのランドマーク、工事規制個所、交通信号機、および踏切などのデータを備えている。ノードは、交差点および分岐点などの道路上の所定の地点の緯度および経度からなる座標点である。リンクは、各ノード間を結ぶ線であり、地点間を接続する道路区間である。リンクコストは、リンクに対応する道路区間の距離または道路区間の移動に要する時間を示す情報である。
【００３９】
機器制御部１８は、電動車両走行支援装置１０の各種動作を制御する。機器制御部１８は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）などのプロセッサによって所定のプログラムが実行されることにより機能するソフトウェア機能部である。ソフトウェア機能部は、ＣＰＵなどのプロセッサ、プログラムを格納するＲＯＭ（Read Only Memory）、データを一時的に記憶するＲＡＭ（Random Access Memory）、およびタイマーなどの電子回路を備えるＥＣＵである。なお、機器制御部１８の少なくとも一部は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）などの集積回路であってもよい。
機器制御部１８は、速度算出部２０と、入力データ算出部２１と、周波数分析部２２と、単回帰直線算出部２３と、渋滞予兆情報算出部２４と、判定部２５と、充電量算出部２６と、充電計画部２７と、情報提示制御部２８と、走行制御部２９と、を備えている。
【００４０】
速度算出部２０は、３次元加速度センサ１４によって検出されたＸ軸、Ｙ軸、およびＺ軸の各軸方向の加速度を用いて、電動車両走行支援装置１０の速度Ｖを算出する。
【００４１】
入力データ算出部２１は、３次元加速度センサ１４によって検出されたＸ軸、Ｙ軸、およびＺ軸の各軸方向の加速度を用いて３次元空間における加速度のベクター（加速度ベクター）Ａを算出する。そして、サンプリング周期ΔＴなどの時間間隔をおいた２つの異なるタイミングの加速度ベクターＡの差分（加速度ベクター差分）ΔＡのノルムｕを、周波数分析部２２に入力する入力データとして算出する。
図３に示すように、入力データ算出部２１は、例えば、適宜の時刻ｔの加速度ベクターＡ（ｔ）＝（ａｘｔ，ａｙｔ，ａｚｔ）と、この時刻ｔよりもサンプリング周期ΔＴだけ以前の時刻ｔ−ΔＴの加速度ベクターＡ（ｔ−ΔＴ）＝（ａｘｔ−ΔＴ，ａｙｔ−ΔＴ，ａｚｔ−ΔＴ）とによって、加速度ベクター差分ΔＡ＝Ａ（ｔ）−Ａ（ｔ−ΔＴ）を算出する。そして、下記数式（１）に示すように、加速度ベクター差分ΔＡのノルムｕｔを算出する。
なお、３次元加速度センサ１４によって検出されたＸ軸、Ｙ軸、およびＺ軸の各軸方向の加速度の情報を格納可能なバッファ（図示略）のバッファサイズ、つまり加速度の情報のサンプル数は、例えば表示装置１６に表示される適宜の設定画面などにおいて操作者によって適宜に設定可能とされている。
【００４２】
【数１】
2018137917.tif 000003
【００４３】
周波数分析部２２は、入力データ算出部２１によって算出された入力データに対して周波数分析を行ない、周波数に対応するパワースペクトル（加速度スペクトル）を算出する。
例えば、周波数分析部２２は、周波数分析に対する入力データの入出力点数および自己相関の遅れ数を用いて、入力データの自己相関を算出する。そして、自己相関に高速フーリエ変換を行なうことによって加速度スペクトルを算出する。なお、周波数分析に対する入力データの入出力点数および自己相関の遅れ数と、自己相関の入力値から平均値を引くか否かの選択とは、例えば表示装置１６に表示される適宜の設定画面などにおいて操作者によって設定可能とされている。
例えば、周波数分析部２２は、サンプリング周期ΔＴにて入力データ算出部２１によって算出される入力データの入出力点数において自己相関の算出および高速フーリエ変換を行なうことによって、所定期間の加速度スペクトルを算出する。
【００４４】
単回帰直線算出部２３は、周波数分析部２２によって算出された加速度スペクトルの所定周波数範囲での単回帰直線を算出し、この単回帰直線の傾きを角度（スペクトル角度）θの情報に変換する。
例えば、カオス理論では渋滞の予測に対して高周波数よりも低周波数のパワースペクトルの影響が大きい。このため、図４に示すように、単回帰直線算出部２３は、所定周波数ｆｂ以下の低周波領域（例えば、下限周波数ｆａ以上かつ所定周波数ｆｂ以下の周波数領域）の加速度スペクトルに対して最小二乗法などによって単回帰直線Ｌを算出する。そして、算出した単回帰直線Ｌの傾き（つまり、周波数の軸方向を傾きがゼロであるとして、この軸方向に対する傾き）を角度（スペクトル角度）θの情報に変換する。
【００４５】
例えば、このスペクトル角度θがマイナス方向（加速度スペクトルの減少方向）に増大するほど（つまり、マイナスの符号で絶対値が増大するほど）、加速および減速の動的時間応答の遅れが増大傾向に変化し、速度のばらつきが増大する。これによって、電動車両１のエネルギー効率（燃費または電費など）を優先させる運転領域を限定することが困難となり、渋滞が発生し易くなるとともにエネルギー効率が低下する。
例えば、スペクトル角度θの絶対値が小さい場合は、電動車両走行支援装置１０とともに移動する電動車両１が先行車両から受ける衝撃波（振動、ゆらぎ）が小さい場合に相当し、先行車両に対する反応遅れが小さく、交通流に影響が弱い同調走行がし易い、すなわち渋滞に至る可能性が小さい場合に相当する。
逆に、スペクトル角度θの絶対値が大きい場合は、電動車両走行支援装置１０とともに移動する電動車両１が先行車両から受ける衝撃波（振動、ゆらぎ）が大きい場合に相当し、先行車両に対する反応遅れが大きく、同調走行が難しくなって交通流に影響を与え易い、すなわち渋滞に至る可能性が大きい場合に相当する。なお、ここで言う衝撃波（振動、ゆらぎ）とは、車両が加速および減速の動作を繰り返すことにより、この動作（前後の動き）を後方の車両に一種の振動として伝播させることを意味する。
【００４６】
また、所定期間での加速および減速の総パワーが増大する場合には、渋滞が発生し易くなるとともに電動車両１のエネルギー効率（燃費または電費など）が低下する。
例えば図５に示す時刻ｔａから時刻ｔｂの期間における加速度およびスペクトル角度θの変動および平均的挙動のように、電動車両１の停止状態から適度な加速によって定速走行に移行する場合などにおいては、加速度の変動が小さい。そして、一時的にスペクトル角度θの絶対値が増大したとしても、直ぐにゼロに向かい収束するので、加速および減速の総パワーは小さな値となる。
また、例えば図５に示す時刻ｔａから時刻ｔｂの期間における加速度およびスペクトル角度θの変動および平均的挙動のように、電動車両１の定速走行もしくはエンジンブレーキなどによって緩やかに減速する場合などにおいては、加速度の変動が小さい。そして、スペクトル角度θの絶対値は小さな値を維持するので、加速および減速の総パワーは小さな値となる。この場合、たとえ振動などによって一時的にスペクトル角度θの絶対値が増大したとしても、直ぐにゼロに向かい収束するので、加速および減速の総パワーは小さな値となる。また、例えば３次元加速度センサ１４の検出誤差などに起因して一時的にスペクトル角度θの絶対値が増大したとしても、直ぐにゼロに向かい収束するので、加速および減速の総パワーは小さな値となる。
一方、例えば図５に示す時刻ｔｂから時刻ｔｃの期間における加速度およびスペクトル角度θの変動および平均的挙動のように、電動車両１の急減速、または加速後に直ぐに減速する場合などにおいては、加速度の変動が大きい。そして、スペクトル角度θの絶対値は大きな値となり、ゼロに向かい収束するのに要する時間が長くなるので、加速および減速の総パワーは大きな値となる。
【００４７】
渋滞予兆情報算出部２４は、速度算出部２０によって算出された速度Ｖに関連する値として、速度Ｖの平均的な値を算出する。渋滞予兆情報算出部２４は、例えば、所定時間における速度Ｖの相加平均μ（Ｖ）を算出する。所定時間は、例えば、数分〜数十分程度である。
渋滞予兆情報算出部２４は、単回帰直線算出部２３によって算出されたスペクトル角度θのばらつき度合いに関連する値を算出する。渋滞予兆情報算出部２４は、例えば、所定時間におけるスペクトル角度θの分散σ（θ）を算出する。所定時間は、例えば、数分〜数十分程度である。
渋滞予兆情報算出部２４は、下記数式（２）に示すように、速度Ｖの相加平均μ（Ｖ）とスペクトル角度θの分散σ（θ）との積（＝μ（Ｖ）×σ（θ））を、判定部２５に入力する渋滞予兆指標Ｉとして算出する。
【００４８】
【数２】
2018137917.tif 000004
【００４９】
判定部２５は、渋滞予兆情報算出部２４によって算出される渋滞予兆指標Ｉに応じて、将来的に渋滞（交通渋滞）が発生する可能性または既に渋滞が発生している可能性を示す渋滞予兆を検知する。この渋滞予兆の大小を示す渋滞予兆度は、電動車両走行支援装置１０とともに移動する電動車両１の進行方向前方において渋滞となる可能性が高い場合に大きくなり、可能性が低い場合に小さくなる。
判定部２５は、渋滞予兆指標Ｉが所定条件を満たすか否かを判定することによって、電動車両１のエネルギー効率（燃費または電費など）が低下する傾向および渋滞が発生し易い状況であるか否かを判定する。判定部２５は、例えば、所定時間内で渋滞予兆指標Ｉが所定値以上であるか否かを判定する。判定部２５は、例えば、所定時間内で渋滞予兆指標Ｉが所定割合以上低下するか否かを判定する。判定部２５は、例えば、所定時間内で渋滞予兆指標Ｉが極大となるか否かを判定する。
なお、渋滞予兆指標Ｉの大きさに対する所定値、および渋滞予兆指標Ｉの低下割合に対する所定割合の各データは、例えば表示装置１６に表示される適宜の設定画面などにおいて操作者によって設定可能とされている。
【００５０】
例えば、図６に示すように、渋滞予兆が生じていない時刻ｔ１以前の状態に比べて、渋滞予兆が生じる時刻ｔ１以降の初期状態（予兆初期）においては、速度Ｖの上昇が生じる。また、渋滞予兆が生じていない状態に比べて、渋滞予兆の初期状態では、加速および減速の変動のばらつきが増大することに伴って、スペクトル角度θのばらつき度合いが増大する。渋滞予兆の発生に伴う速度Ｖの上昇およびスペクトル角度θのばらつき度合いの増大は、例えば電動車両１の各種の走行環境および電動車両１の運転者の運転特性などの外乱の影響によって発生有無が変化する現象ではない。予兆初期での速度Ｖの上昇およびスペクトル角度θのばらつき度合いの増大は、予兆初期において一律的に発生する現象であり、予兆初期が有する本質的な特徴である。したがって、判定部２５は、例えば時刻ｔ１から時刻ｔ３までの期間のように、所定時間内で渋滞予兆指標Ｉが所定値Ｉａ以上である状態を、渋滞予兆が生じている状態（渋滞予兆状態）としている。
【００５１】
さらに、渋滞予兆状態である時刻ｔ１から時刻ｔ３までの期間において、渋滞の直前状態である時刻ｔ２以降には、速度Ｖの低下が生じる。また、渋滞の直前状態では、加速および減速の変動のばらつきが減少することに伴って、スペクトル角度θのばらつき度合いが低下する。渋滞の直前状態での速度Ｖの低下およびスペクトル角度θのばらつき度合いの低下は、例えば電動車両１の各種の走行環境および電動車両１の運転者の運転特性などの外乱の影響によって発生有無が変化する現象ではない。渋滞の直前状態での速度Ｖの低下およびスペクトル角度θのばらつき度合いの低下は、渋滞予兆状態における渋滞の直前状態において一律的に発生する現象であり、渋滞の直前状態が有する本質的な特徴である。したがって、判定部２５は、例えば時刻ｔ２から時刻ｔ３までの期間のように、所定時間内で渋滞予兆指標Ｉが所定割合以上低下する状態を、渋滞予兆状態における渋滞の直前状態としている。
【００５２】
渋滞予兆状態である時刻ｔ１から時刻ｔ３までの期間においては、速度Ｖの極大が生じる。また、渋滞予兆状態では、加速および減速の変動のばらつきが増大した後に減少することに伴って、スペクトル角度θのばらつき度合いの極大が生じる。渋滞予兆状態での速度Ｖの極大およびスペクトル角度θのばらつき度合いの極大は、例えば電動車両１の各種の走行環境および電動車両１の運転者の運転特性などの外乱の影響によって発生有無が変化する現象ではない。渋滞予兆状態での速度Ｖの極大およびスペクトル角度θのばらつき度合いの極大は、渋滞予兆状態において一律的に発生する現象であり、渋滞予兆状態が有する本質的な特徴である。したがって、判定部２５は、例えば時刻ｔ１から時刻ｔ３までの期間のように、所定時間内で渋滞予兆指標Ｉが極大となる状態を、渋滞予兆状態において渋滞予兆の初期状態から渋滞の直前状態への遷移が生じている状態としている。
【００５３】
渋滞予兆状態の以後である時刻ｔ３以降の期間においては、渋滞状態が生じる。渋滞状態では、速度Ｖの低下およびスペクトル角度θのばらつき度合いの低下に伴って、渋滞予兆指標Ｉの低下が生じる。したがって、判定部２５は、例えば時刻ｔ３から時刻ｔ４までの期間のように、渋滞予兆状態の以後における所定時間内で渋滞予兆指標Ｉが所定値Ｉａ未満である状態を、渋滞が生じている状態（渋滞状態）としている。
【００５４】
判定部２５は、渋滞予兆情報算出部２４によって逐次に算出される渋滞予兆指標Ｉの時系列データに基づき、所定時間内ごとに渋滞予兆指標Ｉが所定値Ｉａ以上であるか否かを判定する。判定部２５は、渋滞予兆指標Ｉが所定値Ｉａ以上である場合には、渋滞予兆を検知したと判定する。
さらに、判定部２５は、渋滞予兆指標Ｉの時系列データに基づき、所定時間内ごとに渋滞予兆指標Ｉが所定割合以上低下したか否かを判定する。判定部２５は、渋滞予兆指標Ｉが所定割合以上低下した場合には、渋滞予兆状態における渋滞の直前状態を検知したと判定する。
また、判定部２５は、渋滞予兆指標Ｉの時系列データに対して、例えば２以上の任意の自然数ｎによるｎ次関数などを用いて、時間（ｘ）などを変数とする曲線関数（ｙ）のあてはめを行ない、極大が存在するか否かを判定する。判定部２５は、渋滞予兆指標Ｉの時系列データが極大となる場合には、渋滞予兆状態において渋滞予兆の初期状態から渋滞の直前状態への遷移が生じている状態を検知したと判定する。
さらに、判定部２５は、渋滞予兆指標Ｉの時系列データに基づき、渋滞予兆状態の以後において、所定時間内ごとに渋滞予兆指標Ｉが所定値Ｉａ未満であるか否かを判定する。判定部２５は、渋滞予兆指標Ｉが所定値Ｉａ未満である場合には、渋滞状態を検知したと判定する。
【００５５】
なお、交通信号機などに起因した電動車両１の停止状態に対しては、渋滞予兆状態において渋滞予兆指標Ｉが満たす所定条件のような特徴的な現象は観測されないので、渋滞状態とは明確に判別される。
【００５６】
充電量算出部２６は、判定部２５によって判定される渋滞予兆の初期状態および渋滞の直前状態の各々において電動車両１が発電を実行した場合のバッテリ７に対する充電可能量を予測する。
充電量算出部２６は、電動車両１の第１発電モードを、加速時の発電、例えば、オルタネータ８などの発電用モータによる発電とする。充電量算出部２６は、電動車両１の第２発電モードを、減速時の発電、例えば、モータジェネレータ５などの駆動用モータによる減速回生とする。充電量算出部２６は、渋滞予兆の初期状態および渋滞の直前状態の各々において、例えば渋滞予兆指標Ｉおよび速度Ｖの変化などに基づいて、電動車両１の第１発電モードおよび第２発電モードの各々を実行した場合のバッテリ７に対する充電可能量の予測値を算出する。
【００５７】
充電計画部２７は、充電量算出部２６によって算出される充電可能量に基づいて、渋滞予兆状態での電動車両１の発電によるバッテリ７の充電スケジュールを計画する。充電計画部２７は、例えば、渋滞予兆状態での充電可能量に応じてバッテリ７の上限ＳＯＣを設定し、渋滞予兆の初期状態および渋滞の直前状態の各々において上限ＳＯＣに占める第１発電モードおよび第２発電モードの各充電量の割合を設定する。
充電計画部２７は、渋滞予兆の初期状態において電動車両１の減速制御が実行されていない場合に対しては、電動車両１の第２発電モードよりも第１発電モードを優先するように充電スケジュールを計画する。充電計画部２７は、例えば図７に示すように、渋滞予兆の初期状態のように電動車両１の速度変化が大きく、加速による仕事率が増大傾向である状態では、第１発電モードを優先することによって充電効率を増大させる。充電計画部２７は、例えば、オルタネータ８などの発電用モータの発電電圧を増大させ、モータジェネレータ５などの駆動用モータの回生電圧を低下させることによって、バッテリ７の上限ＳＯＣに占める第１発電モードの充電量の割合を増大させる。
充電計画部２７は、渋滞の直前状態に対しては、電動車両１の第１発電モードよりも第２発電モードを優先するように充電スケジュールを計画する。充電計画部２７は、例えば図７に示すように、渋滞の直前状態のように減速による速度低下および発熱によるエネルギー損失が大きく、仕事率が低下傾向である状態では、第２発電モードを優先することによって充電効率を増大させる。充電計画部２７は、例えば、オルタネータ８などの発電用モータの発電電圧を低下させ、モータジェネレータ５などの駆動用モータの回生電圧を増大させることによって、バッテリ７の上限ＳＯＣに占める第２発電モードの充電量の割合を増大させる。
【００５８】
充電計画部２７は、充電量算出部２６によって算出される充電可能量に加えて、電動車両１の渋滞状態で推定される消費電力量に基づいて、充電スケジュールを計画してもよい。充電計画部２７は、予め設定されている渋滞状態での消費電力量の上限予測値を取得することによって、または電動車両１の渋滞状態での消費電力量を推定または予測することによって、充電可能量および消費電力量に基づく充電スケジュールを計画する。充電計画部２７は、渋滞状態での消費電力量を推定する際には、電動車両１の渋滞状態での走行を、例えば、モータジェネレータ５などの駆動用モータによる電動走行を優先する走行とする。充電計画部２７は、例えば、渋滞予兆状態において先行車両から受ける衝撃波（振動、ゆらぎ）の大きさに関連するスペクトル角度θおよび速度Ｖの変化などに基づいて、渋滞状態での消費電力量を予測する。充電計画部２７は、例えば、渋滞予兆状態において先行車両から受ける衝撃波が大きくなることに伴い、渋滞状態での消費電力量を増大傾向に変化させる。
【００５９】
情報提示制御部２８は、判定部２５による判定結果に応じて、表示装置１６における情報提示の内容を変化させる。情報提示制御部２８は、例えば、渋滞の存在を事前に運転者に把握させる情報提示、さらに渋滞を回避または抑制するための情報提示などを実行する。情報提示制御部２８は、例えば、渋滞の回避または抑制のために車間距離、車間時間、および速度などを適切に操作することを促すように情報提示する。
【００６０】
走行制御部２９は、判定部２５による判定結果および充電計画部２７によって計画された充電スケジュールに応じて、電動車両１の走行支援を制御する。走行制御部２９は、渋滞予兆の初期状態および渋滞の直前状態の各々において、充電スケジュールに応じた第１発電モードおよび第２発電モードによってバッテリ７の充電を制御する。走行制御部２９は、渋滞予兆状態の以後における渋滞状態において、電動車両１の走行、例えばモータジェネレータ５などの駆動用モータによる電動走行を優先する走行などを制御する。
【００６１】
本実施形態による電動車両走行支援装置１０は上記構成を備えており、次に、電動車両走行支援装置１０の動作、つまり電動車両走行支援方法について説明する。
【００６２】
先ず、図８に示すステップＳ０１において、機器制御部１８は、３次元加速度センサ１４によってＸ軸、Ｙ軸、およびＺ軸の各軸方向の加速度が検出されたか否かを判定する。
この判定結果が「ＮＯ」の場合、機器制御部１８は、ステップＳ０１の判定処理を繰り返し実行する。
一方、この判定結果が「ＹＥＳ」の場合、機器制御部１８は、処理をステップＳ０２に進める。
次に、ステップＳ０２において、入力データ算出部２１は、３次元加速度センサ１４によって検出されたＸ軸、Ｙ軸、およびＺ軸の各軸方向の加速度を用いて３次元空間における加速度ベクターＡを算出する。そして、サンプリング周期ΔＴの時間間隔をおいた２つの異なるタイミングの加速度ベクターＡの差分（加速度ベクター差分）ΔＡのノルムｕを入力データとして算出する。
【００６３】
次に、ステップＳ０３において、周波数分析部２２は、操作者によって適宜に設定可能な入出力点数において、操作者によって適宜に設定可能な遅れ数を用いて入力データの自己相関を算出する。そして、自己相関に高速フーリエ変換を行なうことによってパワースペクトル（加速度スペクトル）を算出する。
次に、ステップＳ０４において、単回帰直線算出部２３は、加速度スペクトルの所定周波数範囲での単回帰直線を算出し、この単回帰直線の傾きを角度（スペクトル角度）θの情報に変換する。
次に、ステップＳ０５において、速度算出部２０は、３次元加速度センサ１４によって検出されたＸ軸、Ｙ軸、およびＺ軸の各軸方向の加速度を用いて、電動車両走行支援装置１０の速度Ｖを算出する。
次に、ステップＳ０６において、渋滞予兆情報算出部２４は、所定時間に亘って速度算出部２０によって逐次に算出された速度Ｖを用いて、速度Ｖの相加平均μ（Ｖ）を算出する。渋滞予兆情報算出部２４は、所定時間に亘って単回帰直線算出部２３によって算出されたスペクトル角度θを用いて、スペクトル角度θの分散σ（θ）を算出する。渋滞予兆情報算出部２４は、速度Ｖの相加平均μ（Ｖ）とスペクトル角度θの分散σ（θ）との積（＝μ（Ｖ）×σ（θ））を、渋滞予兆指標Ｉとして算出する。
【００６４】
次に、ステップＳ０７において、判定部２５は、渋滞予兆情報算出部２４によって算出された渋滞予兆指標Ｉが所定条件を満たすか否かを判定することによって、渋滞予兆があるか否かを判定する。判定部２５は、例えば、所定時間内ごとに渋滞予兆指標Ｉが所定値Ｉａ以上であるか否かを判定する。判定部２５は、例えば、所定時間内ごとに渋滞予兆指標Ｉが所定割合以上低下したか否かを判定する。判定部２５は、例えば、渋滞予兆情報算出部２４によって逐次に算出される渋滞予兆指標Ｉの時系列データに対して、曲線関数のあてはめを行ない、極大が存在するか否かを判定する。
これらの判定結果の全てが「ＮＯ」の場合、判定部２５は、処理をステップＳ０１に戻す。
一方、これらの判定結果の少なくとも何れかが「ＹＥＳ」の場合、判定部２５は、処理をステップＳ０８に進める。
【００６５】
次に、ステップＳ０８において、判定部２５は、渋滞予兆指標Ｉの時系列データに基づいて、渋滞予兆の初期状態であるか否かを判定する。判定部２５は、例えば、渋滞予兆指標Ｉが所定値Ｉａ以上であり、渋滞予兆指標Ｉが所定割合以上低下せず、渋滞予兆指標Ｉの時系列データにあてはめられる曲線関数の極大が存在しない状態であるか否かを判定する。
ステップＳ０８の判定結果が「ＹＥＳ」の場合、判定部２５は、渋滞予兆の初期状態であると判断して、処理をステップＳ０９に進める。
一方、ステップＳ０８の判定結果が「ＮＯ」の場合、判定部２５は、渋滞予兆状態における渋滞の直前状態であると判断して、処理をステップＳ１１に進める。
【００６６】
次に、ステップＳ０９において、充電量算出部２６は、渋滞予兆の初期状態において電動車両１が第１発電モードおよび第２発電モードの各々を実行した場合のバッテリ７に対する充電可能量を予測する。
次に、ステップＳ１０において、充電計画部２７は、充電量算出部２６によって算出される充電可能量に基づいて、渋滞予兆の初期状態における充電スケジュールを計画する。なお、充電計画部２７は、電動車両１の渋滞状態で推定される消費電力量を算出して、充電量算出部２６によって算出される充電可能量に加えて、消費電力量に基づいて、充電スケジュールを計画してもよい。充電計画部２７は、渋滞予兆の初期状態において電動車両１の減速制御が実行されていない場合に対しては、電動車両１の第２発電モードよりも第１発電モードを優先するように充電スケジュールを計画する。
【００６７】
また、ステップＳ１１において、充電量算出部２６は、渋滞予兆状態における渋滞の直前状態において電動車両１が第１発電モードおよび第２発電モードの各々を実行した場合のバッテリ７に対する充電可能量を予測する。
次に、ステップＳ１２において、充電計画部２７は、充電量算出部２６によって算出される充電可能量に基づいて、渋滞の直前状態における充電スケジュールを計画する。なお、充電計画部２７は、電動車両１の渋滞状態で推定される消費電力量を算出して、充電量算出部２６によって算出される充電可能量に加えて、消費電力量に基づいて、充電スケジュールを計画してもよい。充電計画部２７は、電動車両１の第１発電モードよりも第２発電モードを優先するように充電スケジュールを計画する。
【００６８】
次に、ステップＳ１３において、走行制御部２９は、渋滞予兆の初期状態および渋滞の直前状態の各々において、充電計画部２７によって計画された充電スケジュールに応じて、バッテリ７の充電を制御する。
次に、ステップＳ１４において、判定部２５は、渋滞予兆指標Ｉの時系列データに基づいて、渋滞予兆状態の以後の渋滞状態であるか否かを判定する。
ステップＳ１４の判定結果が「ＹＥＳ」の場合、判定部２５は、渋滞状態であると判断して、処理をステップＳ１５に進める。
一方、ステップＳ１４の判定結果が「ＮＯ」の場合、判定部２５は、処理をステップＳ０１に戻す。
【００６９】
次に、ステップＳ１５において、走行制御部２９は、渋滞予兆状態の以後における渋滞状態において、電動車両１の走行、例えばモータジェネレータ５などの駆動用モータによる電動走行を優先する走行などを制御し、処理をエンドに進める。
【００７０】
上述したように、本実施形態の電動車両走行支援装置１０および電動車両走行支援方法によれば、渋滞予兆状態で特徴的な電動車両１の走行状態に応じて第１発電モードおよび第２発電モードの各々による充電スケジュールを計画することができる。渋滞予兆の初期状態および渋滞の直前状態における充電スケジュールに応じて電動車両１の走行を支援するので、渋滞予兆の初期状態と、渋滞の直前状態と、渋滞状態との一連の状態遷移が繰り返される場合であっても、電動車両１のエネルギー損失を低減することができる。例えば渋滞に向かう周囲の車両の流れ、または道路属性情報に起因する渋滞の存在などによって、渋滞回避が難しい場合であっても、渋滞予兆状態および渋滞状態を含む走行状態の全域におけるエネルギー効率を向上させるように適切な走行支援を行うことができる。
さらに、渋滞予兆の初期状態のように速度変化が大きく、加速による仕事率が増大傾向である状態では、第２発電モードよりも第１発電モードを優先することによって充電効率を向上させることができる。
さらに、渋滞の直前状態のように減速による速度低下および発熱によるエネルギー損失が大きく、仕事率が低下傾向である状態では、第１発電モードよりも第２発電モードを優先することによって充電効率を向上させることができる。
さらに、充電可能量に加えて、消費電力量に基づいて、充電スケジュールを計画する場合には、より一層、電動車両１のエネルギー損失を低減するように充電効率を向上させることができる。
【００７１】
以下、上述した実施形態の変形例について添付図面を参照しながら説明する。
上述した実施形態において、電動車両走行支援装置１０は、渋滞予兆の初期状態と渋滞の直前状態とを判別する際に外部の装置から受信する情報を用いずに、自身の３次元加速度センサ１４によって検出される加速度の情報のみを用いるとしたが、これに限定されない。
実施形態の変形例による電動車両走行支援システム４０は、図９に示すように、少なくとも１つ以上の電動車両走行支援装置１０と、電動車両走行支援装置１０と通信可能なサーバ装置４１と、を備えている。
サーバ装置４１は、サーバ通信装置４２と、サーバ制御部４３と、地図データ記憶部４４と、サーバ判定部４５と、を備えている。
【００７２】
サーバ通信装置４２は、例えば、インフラストラクチャモードの無線通信、または路側通信機を介した路車間通信などによって、複数の電動車両走行支援装置１０の各々の機器通信装置１１と双方向に通信可能であって、各種の情報を送受信する。
【００７３】
サーバ制御部４３は、サーバ通信装置４２によって電動車両走行支援装置１０から受信した各種の情報をサーバ判定部４５に出力する。サーバ制御部４３は、サーバ判定部４５から出力される各種の判定結果の情報を、サーバ通信装置４２によって少なくとも１つ以上の電動車両走行支援装置１０に送信する。
この変形例において電動車両走行支援装置１０は、３次元加速度センサ１４によって検出されたＸ軸、Ｙ軸、およびＺ軸の各軸方向の加速度に基づいた情報を、サーバ装置４１に送信可能である。この情報は、例えば、速度算出部２０によって算出された速度Ｖ、単回帰直線算出部２３によって算出されたスペクトル角度θ、および渋滞予兆情報算出部２４によって算出された渋滞予兆指標Ｉの情報を含む。さらに、この情報は、現在位置取得部１３によって取得された現在位置の履歴および速度算出部２０によって算出された速度Ｖの履歴の情報などを含んでいる。
【００７４】
地図データ記憶部４４は、地図データを記憶する。
地図データは、例えば、電動車両走行支援装置１０の現在位置の情報に基づくマップマッチングの処理に必要とされる道路上の位置座標を示す道路座標データと、誘導経路の算出に必要とされる道路地図データと、を備えている。道路地図データは、例えば、ノード、リンク、リンクコスト、道路構造、道路形状、道路状態、道路種別、施設などのランドマーク、工事個所、交通信号機、および踏切などのデータを備えている。ノードは、交差点および分岐点などの道路上の所定の地点の緯度および経度からなる座標点である。リンクは、各ノード間を結ぶ線であり、地点間を接続する道路区間である。リンクコストは、リンクに対応する道路区間の距離または道路区間の移動に要する時間を示す情報である。
【００７５】
サーバ判定部４５は、上述した実施形態の少なくとも１つ以上の電動車両走行支援装置１０の判定部２５が実行する処理の少なくとも一部と同様の処理を実行する。サーバ判定部４５は、少なくとも１つ以上の電動車両走行支援装置１０から受信する現在位置の情報に基づく適宜の位置範囲内に対して、渋滞予兆があるか否かを判定する。サーバ判定部４５は、例えば、適宜の位置範囲内の電動車両走行支援装置１０から受信する渋滞予兆指標Ｉに基づいて、渋滞予兆指標Ｉが所定条件を満たす電動車両走行支援装置１０の数および割合を取得する。サーバ判定部４５は、渋滞予兆指標Ｉが所定条件を満たす電動車両走行支援装置１０の数および割合の情報に基づいて、適宜の位置範囲内の電動車両走行支援装置１０に渋滞予兆があるか否かを判定する。
サーバ判定部４５は、適宜の位置範囲内の電動車両走行支援装置１０に渋滞予兆があると判定した場合には、適宜の位置範囲内の渋滞予兆指標Ｉに基づいて、渋滞予兆の状態が、渋滞予兆の初期状態であるか、または渋滞の直前状態であるかを判定する。判定部２５は、例えば、渋滞予兆指標Ｉが所定値Ｉａ以上であり、渋滞予兆指標Ｉが所定割合以上低下せず、渋滞予兆指標Ｉの時系列データにあてはめられる曲線関数の極大が存在しない状態である場合に、渋滞予兆の初期状態であると判定する。サーバ判定部４５は、この判定結果の情報を、適宜の位置範囲内の全ての電動車両走行支援装置１０に送信するためにサーバ制御部４３に出力する。
【００７６】
変形例による電動車両走行支援システム４０は上記構成を備えており、次に、電動車両走行支援システム４０の動作について説明する。
【００７７】
先ず、図１０に示すステップＳ２１において、機器制御部１８は、電動車両走行支援装置１０が、無線通信ネットワークシステムなどの通信ネットワークに接続され、通信ネットワークを介して、通信不良など無しに、サーバ装置４１に適正に接続可能であるか否かを判定する。
この判定結果が「ＮＯ」の場合、機器制御部１８は、ステップＳ２１の処理を繰り返し実行する。
一方、この判定結果が「ＹＥＳ」の場合、機器制御部１８は、処理をステップＳ２２に進める。
【００７８】
そして、ステップＳ２２において、機器制御部１８は、電動車両走行支援装置１０の操作者による指示などによってサーバ装置４１などの外部の装置とは独立したスタンドアローン動作の実行指示が発生していないか否かを判定する。
この判定結果が「ＹＥＳ」の場合、つまりスタンドアローン動作の実行指示が無い場合、機器制御部１８は、処理をステップＳ２３に進める。このステップＳ２３において、機器制御部１８は、後述するネットワーク動作を実行し、処理を終了させる。
一方、この判定結果が「ＮＯ」の場合、機器制御部１８は、処理をステップＳ２４に進める。このステップＳ２４において、機器制御部１８は、スタンドアローン動作として、上述した実施形態でのステップＳ０１からステップＳ１５の処理を実行する。
【００７９】
以下に、上述したステップＳ２３でのネットワーク動作について説明する。
先ず、図１１に示すステップＳ３１において、機器制御部１８は、所定の通信インジケータ表示を、表示装置１６に表示する。機器制御部１８は、通信インジケータ表示を、電動車両走行支援装置１０が、無線通信ネットワークシステムなどの通信ネットワークに接続され、この通信ネットワークを介して、通信不良など無しに、サーバ装置４１に適正に接続可能であることを示す表示とする。
【００８０】
次に、ステップＳ３２において、機器制御部１８は、３次元加速度センサ１４によってＸ軸、Ｙ軸、およびＺ軸の各軸方向の加速度が検出され、かつ現在位置取得部１３によって現在位置の情報が取得されたか否かを判定する。
この判定結果が「ＮＯ」の場合、機器制御部１８は、ステップＳ３２の判定処理を繰り返し実行する。
一方、この判定結果が「ＹＥＳ」の場合、機器制御部１８は、処理をステップＳ３３に進める。
次に、ステップＳ３３において、入力データ算出部２１は、３次元加速度センサ１４によって検出されたＸ軸、Ｙ軸、およびＺ軸の各軸方向の加速度を用いて３次元空間における加速度ベクターＡを算出する。そして、サンプリング周期ΔＴの時間間隔をおいた２つの異なるタイミングの加速度ベクターＡの差分（加速度ベクター差分）ΔＡのノルムｕを入力データとして算出する。
【００８１】
次に、ステップＳ３４において、周波数分析部２２は、操作者によって適宜に設定可能な入出力点数において、操作者によって適宜に設定可能な遅れ数を用いて入力データの自己相関を算出する。そして、自己相関に高速フーリエ変換を行なうことによってパワースペクトル（加速度スペクトル）を算出する。
次に、ステップＳ３５において、単回帰直線算出部２３は、加速度スペクトルの所定周波数範囲での単回帰直線を算出し、この単回帰直線の傾きを角度（スペクトル角度）θの情報に変換する。
次に、ステップＳ３６において、速度算出部２０は、３次元加速度センサ１４によって検出されたＸ軸、Ｙ軸、およびＺ軸の各軸方向の加速度を用いて、電動車両走行支援装置１０の速度Ｖを算出する。
【００８２】
次に、ステップＳ３７において、渋滞予兆情報算出部２４は、所定時間に亘って速度算出部２０によって逐次に算出された速度Ｖを用いて、速度Ｖの相加平均μ（Ｖ）を算出する。渋滞予兆情報算出部２４は、所定時間に亘って単回帰直線算出部２３によって算出されたスペクトル角度θを用いて、スペクトル角度θの分散σ（θ）を算出する。渋滞予兆情報算出部２４は、速度Ｖの相加平均μ（Ｖ）とスペクトル角度θの分散σ（θ）との積（＝μ（Ｖ）×σ（θ））を、渋滞予兆指標Ｉとして算出する。
【００８３】
次に、ステップＳ３８において、判定部２５は、渋滞予兆情報算出部２４によって算出された渋滞予兆指標Ｉが所定条件を満たすか否かを判定することによって、渋滞予兆があるか否かを判定する。判定部２５は、例えば、所定時間内ごとに渋滞予兆指標Ｉが所定値Ｉａ以上であるか否かを判定する。判定部２５は、例えば、所定時間内ごとに渋滞予兆指標Ｉが所定割合以上低下したか否かを判定する。判定部２５は、例えば、渋滞予兆情報算出部２４によって逐次に算出される渋滞予兆指標Ｉの時系列データに対して、曲線関数のあてはめを行ない、極大が存在するか否かを判定する。
これらの判定結果の全てが「ＮＯ」の場合、判定部２５は、処理をリターンに進める。
一方、これらの判定結果の少なくとも何れかが「ＹＥＳ」の場合、判定部２５は、処理をステップＳ３９に進める。
【００８４】
次に、ステップＳ３９において、機器制御部１８は、速度Ｖ、スペクトル角度θ、渋滞予兆情報算出部２４によって算出された渋滞予兆指標Ｉの情報、および現在位置の情報などを、機器通信装置１１を介してサーバ装置４１に送信する。これによりサーバ装置４１は、少なくとも１つ以上の電動車両走行支援装置１０から受信する現在位置の情報に基づく適宜の位置範囲内に対して、渋滞予兆があるか否かを判定する。サーバ装置４１は、適宜の位置範囲内の電動車両走行支援装置１０に渋滞予兆があると判定した場合には、適宜の位置範囲内の渋滞予兆指標Ｉに基づいて、渋滞予兆の状態が、渋滞予兆の初期状態であるか、または渋滞の直前状態であるかを判定する。サーバ装置４１は、この判定結果の情報とともに、適宜の位置範囲内の渋滞予兆指標Ｉなどの渋滞予兆状態の情報を、適宜の位置範囲内の全ての電動車両走行支援装置１０に送信する。
【００８５】
次に、ステップＳ４０において、機器制御部１８は、サーバ装置４１によって検知された適宜の位置範囲内における渋滞予兆状態の情報などを、サーバ装置４１から受信したか否かを判定する。
この判定結果が「ＮＯ」の場合、機器制御部１８は、処理をリターンに進める。
一方、この判定結果が「ＹＥＳ」の場合、機器制御部１８は、処理をステップＳ４１に進める。
次に、ステップＳ４１において、充電量算出部２６は、サーバ装置４１から受信した情報に基づいて、渋滞予兆状態における渋滞予兆の初期状態および渋滞の直前状態の各々において、電動車両１が第１発電モードおよび第２発電モードの各々を実行した場合のバッテリ７に対する充電可能量を予測する。
【００８６】
次に、ステップＳ４２において、充電計画部２７は、充電量算出部２６によって算出される充電可能量に基づいて、渋滞予兆の初期状態および渋滞の直前状態の各々における充電スケジュールを計画する。充電計画部２７は、例えば渋滞予兆の初期状態において電動車両１の第２発電モードよりも第１発電モードを優先するように充電スケジュールを計画する。充電計画部２７は、例えば渋滞の直前状態において電動車両１の第１発電モードよりも第２発電モードを優先するように充電スケジュールを計画する。
次に、ステップＳ４３において、走行制御部２９は、渋滞予兆の初期状態および渋滞の直前状態の各々において、充電計画部２７によって計画された充電スケジュールに応じて、バッテリ７の充電を制御する。
【００８７】
次に、ステップＳ４４において、判定部２５は、サーバ装置４１から受信した情報に基づいて、渋滞予兆状態の以後の渋滞状態であるか否かを判定する。
ステップＳ４４の判定結果が「ＹＥＳ」の場合、判定部２５は、渋滞状態であると判断して、処理をステップＳ４５に進める。
一方、ステップＳ４４の判定結果が「ＮＯ」の場合、判定部２５は、処理をリターンに進める。
【００８８】
次に、ステップＳ４５において、走行制御部２９は、渋滞予兆状態の以後における渋滞状態において、電動車両１の走行、例えばモータジェネレータ５などの駆動用モータによる電動走行を優先する走行などを制御し、処理をリターンに進める。
【００８９】
変形例に係る電動車両走行支援システム４０および電動車両走行支援方法によれば、複数の電動車両走行支援装置１０から加速度に基づいた情報を取得し、リアルタイムかつ統括的に渋滞予兆の状態を判定して、適切な走行支援を行うことができる。これにより、例えば電動車両走行支援装置１０が単独で渋滞予兆状態を判定して、走行支援を行う場合に比べて、演算効率を向上させることができると共に、複数の電動車両走行支援装置１０の連動によって複数の電動車両１の走行を効率的に制御することができる。
【００９０】
なお、上述した実施形態において、渋滞予兆情報算出部２４は、速度Ｖの相加平均μ（Ｖ）とスペクトル角度θの分散σ（θ）との積によって渋滞予兆指標Ｉを算出するとしたが、これに限定されない。渋滞予兆情報算出部２４は、他の状態量を用いて渋滞予兆指標Ｉを算出してもよい。他の状態量は、例えば、速度Ｖおよびスペクトル角度θに関する他の統計量、スペクトル角度θの極大値（傾き極大値）などでもよい。
【００９１】
なお、上述した実施形態において、走行制御部２９は、充電スケジュールに応じてバッテリ７の充電を制御するとしたが、これに限定されない。走行制御部２９は、例えば、バッテリ７の代わりに、電動車両１に備えられるフライホイールなどの機械要素に第１発電モードおよび第２発電モードによる発電エネルギーを蓄電してもよい。
【００９２】
なお、上述した実施形態の変形例において、サーバ装置４１は、電動車両走行支援装置１０の判定部２５が実行する処理の少なくとも一部を実行するサーバ判定部４５を備えるとしたが、これに限定されない。サーバ装置４１は、例えば、電動車両走行支援装置１０の充電量算出部２６、充電計画部２７、情報提示制御部２８、および走行制御部２９の少なくとも何れかが実行する処理の少なくとも一部を実行する機能部を備えてもよい。
【００９３】
本発明の実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
例えば、上記の実施形態では、サーバ装置４１を１つの装置として構成した例を示したが、複数の装置を通信回線などで接続して構成してもよい。
【符号の説明】
【００９４】
１…電動車両、５…モータジェネレータ（第２発電部）、７…バッテリ（充電部）、８…オルタネータ（第１発電部）、１０…電動車両走行支援装置（電子機器）、１２…測位信号受信器、１３…現在位置取得部、１４…３次元加速度センサ（加速度取得部）、１５…入力デバイス、１６…表示装置、１７…地図データ記憶部、１８…機器制御部、２０…速度算出部、２１…入力データ算出部、２２…周波数分析部、２３…単回帰直線算出部、２４…渋滞予兆情報算出部（渋滞予兆情報取得部）、２５…判定部、２６…充電量算出部（充電可能量算出部）、２７…充電計画部、２８…情報提示制御部、２９…走行制御部（指示部）、４０…走行支援システム、４１…サーバ装置、４２…サーバ通信装置（サーバ通信部）、４３…サーバ制御部、４５…サーバ判定部
【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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