(57)【要約】【課題】より幅広い場面において、適切な発電計画を生成する。【解決手段】電動機によって使用される動力を出力する内燃機関と、動力を用いて発電する前記電動機とを含む発電部と、発電された電力を蓄える蓄電池と、車両の駆動輪に連結され、前記蓄電池から供給される電力を用いて駆動輪を回転させる走行用電動機と、車両の出発地から目的地までの経路に、車両の消費エネルギと車両の走行環境を示す情報とが対応付けられた走行履歴を記憶する記憶部と、車両の現在の位置情報および走行環境を示す情報と走行履歴とを照合し、合致度が所定値以上の走行履歴を抽出する抽出部と、車両の消費エネルギが最も高い走行履歴、または、出現頻度が最も高い走行履歴のパターンに対応付けられた消費エネルギに基づいて、車両が将来消費する消費量を推定する将来消費量推定部と、推定された消費量に基づいて、前記発電部を稼働させる制御部とを備える。【選択図】図２
2019131108.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
電動機によって使用される動力を出力する内燃機関と、前記内燃機関により出力された動力を用いて発電する前記電動機とを含む発電部と、
前記発電部により発電された電力を蓄える蓄電池と、
車両の駆動輪に連結され、前記蓄電池から供給される電力を用いて駆動することで前記駆動輪を回転させる走行用電動機と、
車両の出発地から目的地までの経路に、前記車両の消費エネルギと前記車両の走行環境を示す情報とが対応付けられた走行履歴を記憶する記憶部と、
前記車両の現在の位置情報および走行環境を示す情報と、前記記憶部に記憶された走行履歴とを照合し、合致度が所定値以上の走行履歴を抽出する抽出部と、
前記抽出部により抽出された走行履歴のうち、前記車両の消費エネルギが最も高い走行履歴、または、出現頻度が最も高い走行履歴のパターンに対応付けられた消費エネルギに基づいて、前記車両が将来消費する消費量を推定する将来消費量推定部と、
前記将来消費量推定部により推定された消費量に基づいて、前記発電部を稼働させる制御部と、
を備える車両制御システム。
【請求項２】
前記将来消費量推定部は、前記出現頻度が閾値以上である場合に、前記出現頻度が最も高い走行履歴のパターンに対応付けられた消費エネルギに基づいて前記車両が将来消費する消費量を推定し、前記出現頻度が閾値未満である場合に、前記車両の消費エネルギが最も高い走行履歴に対応付けられた消費エネルギに基づいて前記車両が将来消費する消費量を推定する、
請求項１に記載の車両制御システム。
【請求項３】
前記将来消費量推定部は、所定時間ごと、または前記車両が所定距離を走行するごとに、前記車両の現在位置および走行環境を示す情報に基づいて、前記車両が将来消費する消費量を推定する、
請求項１または２に記載の車両制御システム。
【請求項４】
前記記憶部は、前記車両の充電が可能な地点に関する充電地点情報を記憶し、
前記将来消費量推定部は、前記記憶部に記憶された充電地点情報に基づいて、前記抽出部により抽出された走行履歴のうち、前記車両の充電が可能な地点がない走行履歴を、前記車両の充電が可能な地点がある走行履歴よりも優先して、取得した走行履歴の消費エネルギに基づいて、前記車両が将来消費する消費量を推定する、
請求項１から３のうち何れか１項に記載の車両制御システム。
【請求項５】
電動機によって使用される動力を出力する内燃機関と、前記内燃機関により出力された動力を用いて発電する前記電動機とを含む発電部と、前記発電部により発電された電力を蓄える蓄電池と、車両の駆動輪に連結され、前記蓄電池から供給される電力を用いて駆動することで前記駆動輪を回転させる走行用電動機と、を備える車両に搭載されたコンピュータが、
車両の出発地から目的地までの経路に、前記車両の消費エネルギと前記車両の走行環境を示す情報とが対応付けられた走行履歴を記憶部に記憶し、
前記車両の現在の位置情報および走行環境を示す情報と、前記記憶部に記憶された走行履歴とを照合し、合致度が所定値以上の走行履歴を抽出し、
抽出された前記走行履歴のうち、前記車両の消費エネルギが最も高い走行履歴、または、出現頻度が最も高い走行履歴のパターンに対応付けられた消費エネルギに基づいて、前記車両が将来消費する消費量を推定し、
推定された前記消費量に基づいて、前記発電部を稼働させる、
車両制御方法。
【請求項６】
電動機によって使用される動力を出力する内燃機関と、前記内燃機関により出力された動力を用いて発電する前記電動機とを含む発電部と、前記発電部により発電された電力を蓄える蓄電池と、車両の駆動輪に連結され、前記蓄電池から供給される電力を用いて駆動することで前記駆動輪を回転させる走行用電動機と、を備える車両に搭載されたコンピュータに、
車両の出発地から目的地までの経路に、前記車両の消費エネルギと前記車両の走行環境を示す情報とが対応付けられた走行履歴を記憶部に記憶させ、
前記車両の現在の位置情報および走行環境を示す情報と、前記記憶部に記憶された走行履歴とを照合し、合致度が所定値以上の走行履歴を抽出させ、
抽出された前記走行履歴のうち、前記車両の消費エネルギが最も高い走行履歴、または、出現頻度が最も高い走行履歴のパターンに対応付けられた消費エネルギに基づいて、前記車両が将来消費する消費量を推定させ、
推定された前記消費量に基づいて、前記発電部を稼働させる、
プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両制御システム、車両制御方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、蓄電池と発電のために動力を出力する内燃機関を搭載したハイブリッド車両が普及している。これに関連して、ナビゲーション装置によりこれから走行しようとする土地の状況信号や車両の実際の走行状態信号から必要回生量を算出し、バッテリ容量から必要回生量を引いた目標充電量と、現在のバッテリ容量とを比較して、小型エンジンを始動させて発電機を作動させたり、小型エンジンの起動を停止させる技術が開示されている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平９−１６８２０６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来の技術では、ナビゲーション装置で目的地を設定せずに走行するような場合には、走行時の消費エネルギを算出することができず、発電計画が生成できない場合があった。
【０００５】
本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、より幅広い場面において、適切な発電計画を生成することができる車両制御システム、車両制御方法、およびプログラムを提供することを目的の一つとする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
（１）：電動機（１２）によって使用される動力を出力する内燃機関（１０）と、前記内燃機関により出力された動力を用いて発電する前記電動機とを含む発電部と、前記発電部により発電された電力を蓄える蓄電池（６０）と、車両の駆動輪に連結され、前記蓄電池から供給される電力を用いて駆動することで前記駆動輪を回転させる走行用電動機（１８）と、車両の出発地から目的地までの経路に、前記車両の消費エネルギと前記車両の走行環境を示す情報とが対応付けられた走行履歴を記憶する記憶部（１５０）と、前記車両の現在の位置情報および走行環境を示す情報と、前記記憶部に記憶された走行履歴とを照合し、合致度が所定値以上の走行履歴を抽出する抽出部（１２０）と、前記抽出部により抽出された走行履歴のうち、前記車両の消費エネルギが最も高い走行履歴、または、出現頻度が最も高い走行履歴のパターンに対応付けられた消費エネルギに基づいて、前記車両が将来消費する消費量を推定する将来消費量推定部と、前記将来消費量推定部により推定された消費量に基づいて、前記発電部を稼働させる制御部（７０）と、を備える車両制御システムである。
【０００７】
（２）：（１）において、前記将来消費量推定部は、前記出現頻度が閾値以上である場合に、前記出現頻度が最も高い走行履歴のパターンに対応付けられた消費エネルギに基づいて前記車両が将来消費する消費量を推定し、前記出現頻度が閾値未満である場合に、前記車両の消費エネルギが最も高い走行履歴に対応付けられた消費エネルギに基づいて前記車両が将来消費する消費量を推定するものである。
【０００８】
（３）：（１）または（２）において、前記将来消費量推定部は、所定時間ごと、または前記車両が所定距離を走行するごとに、前記車両の現在位置および走行環境を示す情報に基づいて、前記車両が将来消費する消費量を推定するものである。
【０００９】
（４）：（１）〜（３）のうち何れか一つにおいて、前記記憶部は、前記車両の充電が可能な地点に関する充電地点情報を記憶し、前記将来消費量推定部は、前記記憶部に記憶された充電地点情報に基づいて、前記抽出部により抽出された走行履歴のうち、前記車両の充電が可能な地点がない走行履歴を、前記車両の充電が可能な地点がある走行履歴よりも優先して、取得した走行履歴の消費エネルギに基づいて、前記車両が将来消費する消費量を推定するものである。
【００１０】
（５）：電動機によって使用される動力を出力する内燃機関と、前記内燃機関により出力された動力を用いて発電する前記電動機とを含む発電部と、前記発電部により発電された電力を蓄える蓄電池と、車両の駆動輪に連結され、前記蓄電池から供給される電力を用いて駆動することで前記駆動輪を回転させる走行用電動機と、を備える車両に搭載されたコンピュータが、車両の出発地から目的地までの経路に、前記車両の消費エネルギと前記車両の走行環境を示す情報とが対応付けられた走行履歴を記憶部に記憶し、前記車両の現在の位置情報および走行環境を示す情報と、前記記憶部に記憶された走行履歴とを照合し、合致度が所定値以上の走行履歴を抽出し、抽出された前記走行履歴のうち、前記車両の消費エネルギが最も高い走行履歴、または、出現頻度が最も高い走行履歴のパターンに対応付けられた消費エネルギに基づいて、前記車両が将来消費する消費量を推定し、推定された前記消費量に基づいて、前記発電部を稼働させる、車両制御方法である。
【００１１】
（６）：電動機によって使用される動力を出力する内燃機関と、前記内燃機関により出力された動力を用いて発電する前記電動機とを含む発電部と、前記発電部により発電された電力を蓄える蓄電池と、車両の駆動輪に連結され、前記蓄電池から供給される電力を用いて駆動することで前記駆動輪を回転させる走行用電動機と、を備える車両に搭載されたコンピュータに、車両の出発地から目的地までの経路に、前記車両の消費エネルギと前記車両の走行環境を示す情報とが対応付けられた走行履歴を記憶部に記憶させ、前記車両の現在の位置情報および走行環境を示す情報と、前記記憶部に記憶された走行履歴とを照合し、合致度が所定値以上の走行履歴を抽出させ、抽出された前記走行履歴のうち、前記車両の消費エネルギが最も高い走行履歴、または、出現頻度が最も高い走行履歴のパターンに対応付けられた消費エネルギに基づいて、前記車両が将来消費する消費量を推定させ、推定された前記消費量に基づいて、前記発電部を稼働させる発電計画を生成させる、プログラムである。
【発明の効果】
【００１２】
（１）〜（６）によれば、より幅広い場面において、適切な発電計画を生成することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】車両システム１を搭載した車両の構成の一例を示す図である。
【図２】計画制御部１００の機能構成の一例を示す図である。
【図３】走行履歴１５２の内容の一例を示す図である。
【図４】充電地点情報１５４の内容の一例を示す図である。
【図５】将来消費量推定部１３０の第１の手法による将来消費量の推定について説明するための図である。
【図６】将来消費量推定部１３０の第２の手法による将来消費量の推定について説明するための図である。
【図７】将来消費量推定部１３０の第４の手法による将来消費量の推定について説明するための図である。
【図８】車両システム１により実行される処理の流れを示すフローチャートである。
【図９】将来消費量推定部１３０の第４の手法による処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図１０】実施形態の計画制御部１００のハードウェア構成の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、図面を参照し、本発明の車両制御システム、車両制御方法、およびプログラムの実施形態について説明する。
【００１５】
［全体構成］
図１は、車両システム１を搭載した車両の構成の一例を示す図である。車両システム（車両制御システムの一例）１が搭載される車両は、例えば、二輪や三輪、四輪等の車両であり、その駆動源は、ディーゼルエンジンやガソリンエンジン等の内燃機関、電動機、或いはこれらの組み合わせである。電動機を備える場合、電動機は、内燃機関に連結された電動機による発電電力、或いは二次電池や燃料電池の放電電力を使用して動作する。以下の説明では、シリーズ方式を採用したハイブリッド車両を例に説明する。シリーズ方式とは、エンジンと駆動輪が機械的に連結されておらず、エンジンの動力は電動機による発電に用いられ、発電電力が走行用の電動機に供給される方式である。また、この車両は、バッテリをプラグイン充電可能な車両であってよい。
【００１６】
図１に示すように、車両（以下、車両Ｍと称する）には、例えば、エンジン１０と、第１モータ（電動機）１２と、第２モータ（電動機）１８と、駆動輪２５と、ＰＣＵ（Power Control Unit）３０と、バッテリ（蓄電池）６０と、動力制御部（制御部の一例）７０と、車両センサ８０と、ナビゲーション装置９０と、計画制御部１００とが搭載される。
【００１７】
エンジン１０は、ガソリン等の燃料を燃焼させることで動力を出力する内燃機関である。エンジン１０は、例えば、シリンダとピストン、吸気バルブ、排気バルブ、燃料噴射装置、点火プラグ、コンロッド、クランクシャフト等を備えるレシプロエンジンである。エンジン１０は、例えば４サイクルエンジンであるが、他のサイクル法域が用いられてもよい。また、エンジン１０は、ディーゼルエンジン、ガスタービンエンジン、ロータリーエンジン、外燃機関等、動力を発生するものであればどのようなものを用いてもよい。また、エンジン１０が出力可能な動力は、第１モータ１２がリアルタイムで第２モータ１８を駆動させるための電力量（または車両Ｍを所定速度以上で走行させることができる電力量）を発電するために必要な動力未満の動力である。エンジン１０は、小型・軽量であるため、車両レイアウトの自由度が高いというメリットを有する。
【００１８】
第１モータ１２は、例えば、三相交流電動機である。第１モータ１２は、エンジン１０の出力軸（例えばクランクシャフト）にロータが連結され、エンジン１０により出力される動力を用いて発電する。
【００１９】
第２モータ１８は、例えば、駆動輪２５を回転させる走行用電動機である。第２モータ１８は、三相交流電動機である。第２モータ１８は、車両の駆動と回生を行う。第２モータ１８のロータは、駆動輪２５に連結される。第２モータ１８は、供給される電力を用いて動力を駆動輪２５に出力する。また、第２モータ１８は、車両の減速時に車両の運動エネルギを用いて発電する。以下、第２モータ１８による発電動作を回生と称する場合がある。
【００２０】
ＰＣＵ３０は、例えば、第１変換器３２と、第２変換器３８と、ＶＣＵ（Voltage Control Unit）４０とを備える。なお、これらの構成要素をＰＣＵ３０として一まとまりの構成としたのは、あくまで一例であり、これらの構成要素は分散的に配置されても構わない。
【００２１】
第１変換器３２および第２変換器３８は、例えば、ＡＣ−ＤＣ変換器である。第１変換器３２および第２変換器３８の直流側端子は、直流リンクＤＬに接続されている。直流リンクＤＬには、ＶＣＵ４０を介してバッテリ６０が接続されている。第１変換器３２は、第１モータ１２により発電された交流を直流に変換して直流リンクＤＬに出力したり、直流リンクＤＬを介して供給される直流を交流に変換して第１モータ１２に供給したりする。同様に、第２変換器３８は、第２モータ１８により発電された交流を直流に変換して直流リンクＤＬに出力したり、直流リンクＤＬを介して供給される直流を交流に変換して第２モータ１８に供給したりする。
【００２２】
ＶＣＵ４０は、例えば、ＤＣ―ＤＣコンバータである。ＶＣＵ４０は、バッテリ６０から供給される電力を昇圧してＤＣリンクＤＬに出力する。
【００２３】
バッテリ６０は、例えば、リチウムイオン電池等の二次電池である。バッテリ６０は、例えば、発電部（エンジン１０および第１モータ１２）により発電された電力を蓄える。また、バッテリ６０は、第２モータ１８による回生電力を蓄えてもよい。
【００２４】
動力制御部７０は、例えば、ハイブリッド制御部７１と、エンジン制御部７２と、モータ制御部７３と、ブレーキ制御部７４と、バッテリ制御部７５とを含む。ハイブリッド制御部７１は、エンジン制御部７２、モータ制御部７３、ブレーキ制御部７４、およびバッテリ制御部７５に指示を出力する。ハイブリッド制御部７１による指示については、後述する。
【００２５】
エンジン制御部７２は、ハイブリッド制御部７１からの指示に応じて、エンジン１０の点火制御、スロットル開度制御、燃料噴射制御、燃料カット制御等を行う。また、エンジン制御部７２は、クランクシャフトに取り付けられたクランク角センサの出力に基づいて、エンジン回転数を算出し、ハイブリッド制御部７１に出力してもよい。
【００２６】
モータ制御部７３は、ハイブリッド制御部７１からの指示に応じて、第１変換器３２および／または第２変換器３８のスイッチング制御を行う。
【００２７】
ブレーキ制御部７４は、ハイブリッド制御部７１からの指示に応じて、不図示のブレーキ装置を制御する。ブレーキ装置は、運転者の制動操作に応じたブレーキトルクを各車輪に出力する装置である。
【００２８】
バッテリ制御部７５は、バッテリ６０に取り付けられたバッテリセンサ６２の出力に基づいて、バッテリ６０の電力量（例えば、State Of Charge；充電率）を算出し、ハイブリッド制御部７１に出力する。
【００２９】
車両センサ８０は、例えば、アクセル開度センサ、車速センサ、ブレーキ踏量センサ等を含む。アクセル開度センサは、運転者による加速指示を受け付ける操作子の一例であるアクセルペダルに取り付けられ、アクセルペダルの操作量を検出し、アクセル開度として動力制御部７０に出力する。車速センサは、例えば、各車輪に取り付けられた車輪速センサと速度計算機とを備え、車輪速センサにより検出された車輪速を統合して車両の速度（車速）を導出し、動力制御部７０に出力する。ブレーキ踏量センサは、運転者による減速または停止指示を受け付ける操作子の一例であるブレーキペダルに取り付けられ、ブレーキペダルの操作量を検出し、ブレーキ踏量として動力制御部７０に出力する。
【００３０】
また、車両センサ８０は、車両Ｍの外気温を検知する気温センサを備えていてもよい。また、車両センサ８０は、車外の天候を取得する天候センサ等を備えていてもよい。
【００３１】
ナビゲーション装置９０は、例えば、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）受信機９１と、ナビＨＭＩ９２と、経路決定部９３とを備え、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やフラッシュメモリ等の記憶装置に地図情報９４を保持している。ＧＮＳＳ受信機９１は、ＧＮＳＳ衛星から受信した信号に基づいて、車両Ｍの位置を特定する。車両Ｍの位置は、車両センサ８０の出力を利用したＩＮＳ（Inertial Navigation System）によって特定または補完されてもよい。ナビＨＭＩ９２は、表示装置、スピーカ、タッチパネル、キー等を含む。経路決定部９３は、例えば、ＧＮＳＳ受信機９１により特定された車両Ｍの位置（或いは入力された任意の位置）から、ナビＨＭＩ９２を用いて乗員により入力された目的地までの経路（以下、地図上経路）を、地図情報９４を参照して決定する。また、経路決定部９３は、経路に含まれる道路を走行する予定時刻等を含む走行計画を生成してもよい。走行計画は、利用者が目的地に到着したい時刻や、道路の渋滞情報、利用者が通行を希望する経路、利用者が通行を希望する道路の種別等が加味された計画である。走行計画は、例えば、ナビＨＭＩ９２に表示される。乗員は、ナビＨＭＩ９２に表示された走行計画に従って車両を制御する。なお、本実施形態の車両Ｍは、走行計画および車両Ｍの周辺状況に基づいて車両の操舵および加減速を自動的に制御する自動運転車両であってもよい。経路決定部９３により決定された地図上経路や走行計画は、計画制御部１００に出力される。地図情報９４は、例えば、道路を示すリンクと、リンクによって接続されたノードとによって道路形状が表現された情報である。地図情報９４は、道路の曲率やＰＯＩ（Point Of Interest）情報等を含んでもよい。また、地図情報９４には、充電可能地点に関する情報が含まれていてもよい。
【００３２】
ここで、ハイブリッド制御部７１による制御について説明する。ハイブリッド制御部７１は、まず、アクセル開度と目標車速に基づいて、駆動軸要求トルクＴｄを導出し、第２モータ１８の出力する駆動軸要求パワーＰｄを決定する。また、ハイブリッド制御部７１は、決定した駆動軸要求パワーＰｄと、補機の消費電力やバッテリ６０の電力量等とに基づいて、エンジン１０を稼働させるか否かを決定し、エンジン１０を稼働させると決定した場合、エンジン１０の出力すべきエンジンパワーＰｅを決定する。
【００３３】
ハイブリッド制御部７１は、決定したエンジンパワーＰｅに応じて、エンジンパワーＰｅに釣り合うように第１モータ１２の反力トルクを決定する。ハイブリッド制御部７１は、決定した情報を、エンジン制御部７２に出力する。運転者によりブレーキが操作された場合、ハイブリッド制御部７１は、第２モータ１８の回生で出力可能なブレーキトルクと、ブレーキ装置が出力すべきブレーキトルクとの配分を決定し、モータ制御部７３とブレーキ制御部７４に出力する。
【００３４】
［計画制御部の機能構成］
図２は、計画制御部１００の機能構成の一例を示す図である。計画制御部１００は、例えば、学習部１１０と、走行履歴抽出部（抽出部の一例）１２０と、将来消費量推定部１３０と、発電計画生成部１４０と、記憶部１５０とを備える。学習部１１０、走行履歴抽出部１２０、将来消費量推定部１３０、および発電計画生成部１４０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等のハードウェアプロセッサがプログラム（ソフトウェア）を実行することにより実現される。また、これらの構成要素のうち一部または全部は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等のハードウェア（回路部；circuitryを含む）によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。
【００３５】
学習部１１０は、車両Ｍの出発地点から到着地点までの消費エネルギを学習する。例えば、学習部１１０は、乗員の操作により車両Ｍがオン状態に制御された（例えば、アクセルペダルが操作された場合に車両Ｍが発進可能な状態に制御された）時点の位置情報を出発地点とし、乗員の操作により車両Ｍをオフ状態に制御された時点の位置情報を到着地点とする。位置情報とは、例えば緯度経度（Ｘ，Ｙ）である。また、学習部１１０は、出発時点から到着地点までの少なくとも一つの中間地点（例えば、５［ｋｍ］間隔の地点）の位置情報を取得してもよい。また、学習部１１０は、ナビゲーション装置９０から目的地の位置情報と、出発地点から目的地点までの中間地点（経由地点）の位置情報を取得してもよい。
【００３６】
また、学習部１１０は、出発地点から到着地点まで（出発地点から中間地点まで、中間地点間、中間地点から到着地点までを含む）の消費エネルギを導出する。この場合、学習部１１０は、例えば、出発時点のバッテリ６０の電力量（State Of Charge）と、到着時点のバッテリ６０の電力量との差分や、第２モータ１８および車載機器の消費エネルギの積算値を算出し、算出した結果に基づいて、車両Ｍが走行時に消費した消費エネルギを導出する。つまり、学習部１１０は、単純距離ではなく、渋滞等の時間や道路勾配等も考慮した実際の消費エネルギを導出する。
【００３７】
また、学習部１１０は、車両の走行環境を示す情報を取得する。走行環境を示す情報ちとは、例えば、気温、天候、日時情報である。例えば、学習部１１０は、車両センサ８０から車外の気温や天候を取得する。また、学習部１１０は、車両Ｍに搭載された通信装置（不図示）を介して外部装置と通信を行い、車両Ｍの走行位置に関する気温情報や天候情報を取得してもよい。また、学習部１１０は、車両Ｍに搭載された計時部より日時情報を取得する。
【００３８】
そして、学習部１１０は、例えば、出発地点の位置情報および到着地点の位置情報の情報に、導出した消費エネルギと、走行環境を示す情報とを対応付けた情報を走行履歴１５２として記憶部１５０に記憶する。図３は、走行履歴１５２の内容の一例を示す図である。走行履歴１５２には、出発地点および到着地点に、走行環境を示す情報（日時、気温、天候）、消費エネルギ、および充電可能地点が対応付けられた情報が１つのレコードとして格納される。なお、図３の走行履歴１５２の出発地点および到着地点に格納される情報には、中間地点の情報が含まれてよい。例えば、図３では、出発地点（Ｘ１、Ｙ１）から到着地点（Ｘ４、Ｙ４）までの経路において、（Ｘ２、Ｙ２）、（Ｘ３、Ｙ３）が中間地点として抽出された例を示している。このように、中間地点の情報も含めて走行履歴１５２に格納することで、より細かな区間の走行環境や消費エネルギを管理することができる。
【００３９】
充電可能地点とは、出発地点から到着地点までの間に通過する充電可能地点に関する情報である。図３の例では、充電可能地点に、予め記憶部１５０に記憶された充電地点情報１５４のＩＤが格納されている。図４は、充電地点情報１５４の内容の一例を示す図である。充電地点情報１５４は、充電可能な地点の識別情報であるＩＤに、地点（位置情報）が対応付けられた情報である。充電地点情報１５４は、地図情報９４から取得してもよく、学習部１１０により過去に自車両Ｍが充電した地点が登録されてもよい。また、充電可能地点は、出発地点または到着地点でもよい。
【００４０】
なお、学習部１１０は、走行履歴１５２に格納されたデータおよび充電地点情報１５４のうち、格納されてから所定期間が経過したデータを削除してもよい。これにより、古いデータを削除してデータ量を調整することができるとともに、走行履歴抽出部１２０において最近のデータを用いて走行履歴を抽出することができる。
【００４１】
走行履歴抽出部１２０は、例えば、乗員による操作により車両Ｍがオン状態に制御された場合に、車両Ｍの位置情報を取得する。また、走行履歴抽出部１２０は、その時点での車両Ｍの走行環境を示す情報を取得する。そして、走行履歴抽出部１２０は、取得した位置情報および走行環境に基づいて、走行履歴１５２と照合する。この場合、車両Ｍの位置情報は、走行履歴１５２の出発地点と照合され、車両Ｍの走行環境は、走行履歴１５２の走行環境と照合される。そして、走行履歴抽出部１２０は、取得した位置情報および走行環境と、走行履歴１５２の位置情報および走行環境との合致度が所定値以上の走行履歴の目的地を目的地候補として抽出する。
【００４２】
例えば、走行履歴抽出部１２０は、まず車両Ｍの現在位置と、走行履歴１５２の出発地点のデータとを照合し、現在位置から所定範囲内にある出発地点を含む走行履歴のレコードを抽出する。次に、走行履歴抽出部１２０は、抽出したレコードのうち、走行環境を示す情報の合致度が所定値以上の走行履歴のパターンを抽出する。合致度は、例えば、車両Ｍの位置情報と、走行履歴１５２の出発地点との誤差が少ないほど、車両Ｍの現在の日時が走行履歴１５２の日時情報に近いほど、または、車両Ｍの現在の気温が走行履歴１５２の気温に近いほど高くなる。また、現在の天候が「晴れ」である場合、「晴れ」が最も合致度が高く、その後は順に「曇り」、「雨」、「雪」となる。
【００４３】
将来消費量推定部１３０は、所定の手法を用いて車両Ｍが将来消費するエネルギ消費量（以下、将来消費量と称する）を推定する。また、将来消費量推定部１３０は、最初に将来消費量を推定してから所定時間が経過するごと、または車両Ｍが所定距離を走行するごとに、将来消費量を推定してもよい。将来消費量推定部１３０の機能の詳細については後述する。
【００４４】
発電計画生成部１４０は、将来消費量推定部１３０により推定された消費量に基づいて、発電部を稼働させる発電計画を生成する。発電計画とは、例えば、バッテリ６０を充電させるための計画や第２モータ１８を作動させて駆動輪２５により車両Ｍを走行させるための計画である。動力制御部７０は、発電計画生成部１４０により生成された発電計画に基づいて、発電部の稼働を制御する。
【００４５】
なお、発電計画生成部１４０は、ナビゲーション装置９０により目的地が設定されている場合には、目的地までの行動計画に基づいて、発電計画を生成してもよい。
【００４６】
記憶部１５０は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable and Programmable Read Only Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等の不揮発性の記憶装置と、ＲＡＭ（Random Access Memory）、レジスタ等の揮発性の記憶装置によって実現される。記憶部１５０には、例えば、走行履歴１５２、充電地点情報１５４、およびその他の情報が格納される。
【００４７】
［将来消費量推定部の機能について］
将来消費量推定部１３０は、例えば、以下に示す四つの手法を用いて車両Ｍの将来消費量を推定する。
【００４８】
（１）将来消費量推定部１３０は、走行履歴抽出部１２０により抽出された走行履歴のパターンのうち、車両Ｍの消費エネルギが最も高い走行履歴に対応付けられた消費エネルギに基づいて、車両Ｍが将来消費する消費量を推定する。図５は、将来消費量推定部１３０の第１の手法による将来消費量の推定について説明するための図である。図５では、将来消費量推定部１３０が、（Ｔ１）〜（Ｔ６）の各時点で将来消費量を推定するものとする。
【００４９】
例えば、走行履歴抽出部１２０は、車両Ｍが出発地点Ａで車両Ｍがオン状態に制御された時点（Ｔ１）で、車両の現在位置および走行環境を示す情報と、走行履歴１５２とを照合して、現在位置および走行環境を示す情報との合致度が所定値以上の走行履歴を抽出し、抽出した走行履歴１５２の到着地点を、目的地候補として抽出する。図５の例では、三つの目的地候補Ａ〜Ｃが抽出されている。将来消費量推定部１３０は、三つの目的地候補Ａ〜Ｃに対応する消費エネルギが最も高い消費エネルギを消費する目的地候補Ｃの走行履歴に対応付けられた消費エネルギに基づいて、車両Ｍの将来消費量を推定する。例えば、将来消費量推定部１３０は、目的地候補Ｃの消費エネルギを将来消費量として推定してもよく、目的地候補Ｃの消費エネルギから所定の消費エネルギを加算した値を将来消費量として推定してもよい。
【００５０】
また、図５に示す（Ｔ２）の時点では、車両Ｍが目的地候補Ａ〜Ｃのどこに向かうか不明である。そのため、将来消費量推定部１３０は、現在位置から消費エネルギが最も高い目的地候補Ｃまでの走行履歴に対応付けられた消費エネルギに基づいて、将来消費量を推定する。また、図５に示す（Ｔ３）の時点では、走行履歴において目的地候補Ｂ、Ｃに向かう経路から外れており、且つ目的地候補Ａに向かう経路を走行しているため、目的地候補Ａに向かう可能性が高い。したがって、将来消費量推定部１３０は、現在位置から目的地候補Ａまでの走行履歴に対応付けられた消費エネルギに基づいて、将来消費量を推定する。
【００５１】
また、図５に示す（Ｔ４）の時点では、走行履歴において目的地候補Ｂ、Ｃに向かう経路を走行しているため、車両Ｍが目的地候補Ｂに向かうか目的地候補Ｃに向かうか不明である。そのため、将来消費量推定部１３０は、消費エネルギが最も高い目的地候補Ｃまでの走行履歴に対応付けられた消費エネルギに基づいて、将来消費量を推定する。また、図５に示す（Ｔ５）の時点では、走行履歴において目的地候補Ａ，Ｃに向かう経路から外れており、且つ目的地候補Ｂに向かう経路を走行しているため、目的地候補Ｂに向かう可能性が高い。したがって、将来消費量推定部１３０は、現在位置から目的地候補Ｂまでの走行履歴に対応付けられた消費エネルギに基づいて、将来消費量を推定する。また、図５に示す（Ｔ６）の時点では、走行履歴において目的地候補Ａ，Ｂに向かう経路から外れており、目的地候補Ｃに向かう経路を走行しているため、目的地候補Ｃに向かう可能性が高い。したがって、将来消費量推定部１３０は、現在位置から目的地候補Ｃまでの走行履歴に対応付けられた消費エネルギに基づいて将来消費量を推定する。
【００５２】
これにより、消費エネルギが不足することがないように安全側で将来消費量を推定することができる。
【００５３】
（２）将来消費量推定部１３０は、走行履歴抽出部１２０により抽出された走行履歴のパターンのうち、出現頻度が最も高い走行履歴のパターンに対応付けられた消費エネルギに基づいて、車両Ｍが将来消費量を推定する。走行履歴のパターンとは、例えば、出発地点から到着地点までの組のパターンであり、出発地点および到着地点には、中間地点の情報を含んでいてもよい。
【００５４】
図６は、将来消費量推定部１３０の第２の手法による将来消費量の推定について説明するための図である。図６の例では、目的地候補Ａ〜Ｃのそれぞれの出現頻度が設定されている。図６では、目的地候補Ａの出現頻度が０．６、目的地候補Ｂの出現頻度が０．３、目的地候補Ｃの出現頻度が０．１であるものとする。この場合、将来消費量推定部１３０は、図６に示す（Ｔ１）、（Ｔ２）の時点で将来消費量を推定する場合に、現在位置から出現頻度が所定値（例えば、０．５）以上である目的地候補Ａまでの走行履歴に対応付けられた消費エネルギに基づいて、将来消費量を推定する。
【００５５】
また、図６に示す（Ｔ３）の時点では、目的地候補Ａに向かう可能性が高いため、将来消費量推定部１３０は、現在位置から目的地候補Ａまでの消費エネルギに基づいて将来消費量を推定する。また、図６に示す（Ｔ４）の時点では、車両Ｍが目的地候補Ｂに向かうかまたは目的地候補Ｃに向かうか不明であるため、将来消費量推定部１３０は、現在位置から出現頻度の高い目的地候補Ｂまでの走行履歴に対応付けられた消費エネルギに基づいて、将来消費量を推定する。また、将来消費量推定部１３０は、図６の示す（Ｔ５）の時点では、現在位置から目的地候補Ｂまでの消費エネルギに基づいて将来消費量を推定し、図６に示す（Ｔ６）の時点では、現在位置から目的地候補Ｃまでの消費エネルギに基づいて将来消費量を推定する。また、第２の手法において、将来消費量推定部１３０は、出現頻度に代えて、出現回数を用いて将来消費量を推定してもよい。
【００５６】
これにより、上記（１）の手法よりも、より実際に近い将来消費量を推定することができる。
【００５７】
（３）将来消費量推定部１３０は、例えば、一又は複数の走行履歴の出現頻度が閾値以上である場合には、出現頻度が最も高い走行履歴のパターンに対応付けられた消費エネルギに基づいて、車両Ｍが将来消費する消費量を推定し、走行履歴の出現頻度が閾値未満である場合（閾値以上の出現頻度の走行履歴が存在しない場合）に、車両Ｍの消費エネルギが最も高い走行履歴に対応付けられた消費エネルギに基づいて、車両Ｍが将来消費する消費量を推定する。これにより、走行する経路にある程度の信頼性が持てない場合は、安全側で将来消費量を推定し、信頼性が持てる場合は、より実際に近い将来消費量を推定することができる。
【００５８】
（４）将来消費量推定部１３０は、現在位置から目的地候補までの経路に充電可能地点がない場合は、現在位置から目的地候補までの経路に充電可能地点がある場合よりも優先順位を高くする。図７は、将来消費量推定部１３０の第４の手法による将来消費量の推定について説明するための図である。図７の例では、目的地候補Ａ〜Ｃのそれぞれの経路に対して充電可能地点が存在するか否かの情報が設定されている。図７では、出発地点から目的地候補ＡおよびＢまでの経路で充電可能地点がなく、出発地点から充電可能地点Ｃまでの経路で充電可能地点があるものとする。
【００５９】
将来消費量推定部１３０は、図７に示す（Ｔ１）、（Ｔ２）の時点で将来消費量を推定する場合に、まず消費エネルギが最も高い目的地候補Ｃを選択する。しかし、目的地候補Ｃまでの経路には充電可能地点があるため、将来消費量推定部１３０は、その次に消費エネルギが高い目的地候補Ｂを選択する。ここで、目的地候補Ｂまでの経路には充電可能地点がないため、将来消費量推定部１３０は、充電可能地点のない目的地候補Ｂを優先して、目的地候補Ｂの走行履歴に対応付けられた消費エネルギに基づいて、将来消費量を推定する。
【００６０】
また、図７に示す（Ｔ３）の時点では、目的地候補Ａに向かう可能性が高いため、将来消費量推定部１３０は、現在位置から目的地候補Ａまで走行履歴に対応付けられた消費エネルギに基づいて、将来消費量を推定する。また、図６に示す（Ｔ４）の時点では、車両Ｍが目的地候補Ｂに向かうかまたは目的地候補Ｃに向かうか不明であるため、将来消費量推定部１３０は、両候補のうち、経路に充電可能地点がない目的地候補Ｂの走行履歴に対応付けられた消費エネルギに基づいて、将来消費量を推定する。また、将来消費量推定部１３０は、図６の示す（Ｔ５）の時点では、現在位置から目的地候補Ｂまでの消費エネルギに基づいて将来消費量を推定し、図６に示す（Ｔ６）の時点では、現在位置から目的地候補Ｃまで走行履歴に基づく消費エネルギに基づいて、将来消費量を推定する。
【００６１】
これにより、経路の充電可能地点の有無に基づいて、充電ができずに消費エネルギが不足することがないように、より安全側で将来消費量を推定することができる。
【００６２】
［処理フロー］
図８は、車両システム１により実行される処理の流れを示すフローチャートである。なお、図８の処理は、学習部１１０による走行履歴１５２の学習が行われているものとする。また、図８の処理フローは、主に上述した将来消費量推定部１３０の第３の手法による処理を説明している。まず、計画制御部１００は、ナビゲーション装置９０により目的地が設定されたか否かを判定する（ステップＳ１００）。ナビゲーション装置９０により目的地が設定されていない場合、走行履歴抽出部１２０は、記憶部１５０に記憶された走行履歴１５２を参照し、目的地候補の走行履歴を抽出する（ステップＳ１０２）。
【００６３】
次に、将来消費量推定部１３０は、抽出された走行履歴の出現頻度が閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ１０４）。走行履歴の出現頻度が閾値以上である場合、出現頻度が最も高い走行履歴に対応付けられた消費エネルギに基づいて、将来消費量を推定する（ステップＳ１０６）。また、走行履歴の出現頻度が閾値以上でない場合、最高消費エネルギに基づいて将来消費量を推定する（ステップＳ１０８）。次に、発電計画生成部１４０は、推定された将来消費量に基づいて、発電計画を生成する（ステップＳ１１０）。
【００６４】
また、ステップＳ１００の処理において、ナビゲーション装置９０により目的地が設定されている場合、発電計画生成部１４０は、ナビゲーション装置９０による目的地までの経路を抽出し（ステップＳ１１２）、抽出した経路までの将来消費量を推定する（ステップＳ１１４）。次に、発電計画生成部１４０は、推定された将来消費量に基づいて、発電計画を生成する（ステップＳ１１６）。ステップＳ１１０およびＳ１１６の処理が終了後、生成した発電計画を実行する（ステップＳ１１８）。これにより、本フローチャートの処理は終了する。また、図８に示す処理は、所定のタイミングまたは周期で繰り返し実行されてよい。
【００６５】
図９は、将来消費量推定部１３０の第４の手法による処理の流れの一例を示すフローチャートである。図９の処理において、図８に示すフローチャートと同様の処理については、説明を省略する。図９に示すフローチャートは、図８に示すフローチャートと比較すると、ステップＳ１０４〜Ｓ１０８の処理に代えて、Ｓ１０９の処理を有する。ステップＳ１０９の処理では、充電地点がない目的地候補のうち、最も消費エネルギの高い目的地候補の走行履歴に基づいて、将来消費量を推定する（ステップＳ１０９）。
【００６６】
以上説明した実施形態によれば、動力を出力するエンジン１０と、エンジン１０により出力された動力を用いて発電する第１モータ１２とを含む発電部と、車両Ｍの出発地から目的地までの経路に、車両Ｍの消費エネルギと車両Ｍの走行環境を示す情報とが対応付けられた走行履歴を記憶する記憶部１５０と、車両Ｍの現在の位置情報および走行環境を示す情報に基づいて、記憶部１５０に記憶された走行履歴と照合し、合致度が所定値以上の走行履歴を抽出する走行履歴抽出部１２０と、走行履歴抽出部１２０により抽出された走行履歴のうち、車両Ｍの消費エネルギが最も高い走行履歴、または、出現頻度が最も高い走行履歴のパターンに対応付けられた消費エネルギに基づいて、車両Ｍが将来消費する消費量を推定する将来消費量推定部１３０と、将来消費量推定部１３０により推定された消費量に基づいて、発電部を稼働させる発電計画を生成する発電計画生成部１４０とを備えることにより、より幅広い場面において、適切な発電計画を生成することができる。
【００６７】
また、本実施形態によれば、ナビゲーション装置９０により目的地を設定しておらず、車両Ｍの目的地と経路が絞り込めないような状況下であっても走行時の消費量を推定することができ、発電エネルギ量のマネジメント制御を最適化することができる。また、本実施形態によれば、ナビゲーション装置９０等により目的地を設定していなくても、経路推定を行って発電計画を生成することができるため、乗員による電欠不安等を軽減することができる。
【００６８】
また、本実施形態によれば、所定時間ごと、または車両Ｍが所定距離を走行するごとに、車両が将来消費する消費量を推定することで、車両の走行環境等に応じて発電計画を見直すことができ、より適切な発電計画を生成することができる。
【００６９】
［ハードウェア構成］
上述した実施形態の車両システム１の計画制御部１００は、例えば、図１０に示すようなハードウェアの構成により実現される。図１０は、実施形態の計画制御部１００のハードウェア構成の一例を示す図である。
【００７０】
計画制御部１００は、通信コントローラ１００−１、ＣＰＵ１００−２、ＲＡＭ１００−３、ＲＯＭ１００−４、フラッシュメモリやＨＤＤ等の二次記憶装置１００−５、およびドライブ装置１００−６が、内部バスあるいは専用通信線によって相互に接続された構成となっている。ドライブ装置１００−６には、光ディスク等の可搬型記憶媒体が装着される。二次記憶装置１００−５に格納されたプログラム１００−５ａがＤＭＡコントローラ（不図示）等によってＲＡＭ１００−３に展開され、ＣＰＵ１００−２によって実行されることで、計画制御部１００の機能部が実現される。また、ＣＰＵ１００−２が参照するプログラムは、ドライブ装置１００−６に装着された可搬型記憶媒体に格納されていてもよいし、ネットワークＮＷを介して他の装置からダウンロードされてもよい。
【００７１】
上記実施形態は、以下のように表現することができる。
記憶装置と前記記憶装置に格納されたプログラムを実行するハードウェアプロセッサと、を備え、
前記ハードウェアプロセッサは、前記プログラムを実行することにより、
電動機によって使用される動力を出力する内燃機関と、前記内燃機関により出力された動力を用いて発電する前記電動機とを含む発電部と、前記発電部により発電された電力を蓄える蓄電池と、車両の駆動輪に連結され、前記蓄電池から供給される電力を用いて駆動することで前記駆動輪を回転させる走行用電動機と、を備える車両の出発地から目的地までの経路に、前記車両の消費エネルギと前記車両の走行環境を示す情報とが対応付けられた走行履歴を記憶部に記憶し、
前記車両の現在の位置情報および走行環境を示す情報と、前記記憶部に記憶された走行履歴とを照合し、合致度が所定値以上の走行履歴を抽出し、
抽出された前記走行履歴のうち、前記車両の消費エネルギが最も高い走行履歴、または、出現頻度が最も高い走行履歴のパターンに対応付けられた消費エネルギに基づいて、前記車両が将来消費する消費量を推定し、
推定された前記消費量に基づいて、動力を出力する内燃機関と、前記内燃機関により出力された動力を用いて発電する発電機とを含む発電部を稼働させる、
ように構成されている車両制御システム。
【００７２】
以上、本発明を実施するための形態について実施形態を用いて説明したが、本発明はこうした実施形態に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形及び置換を加えることができる。
【符号の説明】
【００７３】
１０  エンジン
１２  第１モータ
１８  第２モータ
３０  ＰＣＵ
６０  バッテリ
７０  動力制御部
７１  ハイブリッド制御部
７２  エンジン制御部
７３  モータ制御部
７４  ブレーキ制御部
７５  バッテリ制御部
８０  車両センサ
９０  ナビゲーション装置
１００  計画制御部
１１０  学習部
１２０  走行履歴抽出部
１３０  将来消費量推定部
１４０  発電計画生成部
１５０  記憶部
１５２  走行履歴
１５４  充電地点情報
【図１】
2019131108.tif 000003
【図２】
2019131108.tif 000004
【図３】
2019131108.tif 000005
【図４】
2019131108.tif 000006
【図５】
2019131108.tif 000007
【図６】
2019131108.tif 000008
【図７】
2019131108.tif 000009
【図８】
2019131108.tif 000010
【図９】
2019131108.tif 000011
【図１０】
2019131108.tif 000012