(57)【要約】【課題】車両の駆動力を従来よりも正確に予測する。あるいは、ハイブリッド車両の燃費を向上させる。【解決手段】アクセル開度予測部１２が予測した現時点以降のアクセル開度と、車速予測部１８からフィードバックされた現時点以降の車速とに基づいて、現時点以降の駆動力を予測する。駆動力予測部１６は、現時点以降のアクセル開度に基づいて、現時点以降の複数の時点における駆動力を予測する。走行制御部２２は、現時点以降の各時点において、エンジン出力候補及び電池出力候補からなる出力候補組を複数設定し、各出力候補組における等価燃料消費量を算出する。走行制御部２２は、複数の時点先までの等価燃料消費量の和が最小となるように、各時点から１つずつ選択された複数の出力候補組からなる最小動作パスを特定し、最小動作パスに基づいて次時点の動作点（エンジン動作点及び電池出力）を設定する。【選択図】図１
2019137269.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の駆動力を予測する駆動力予測装置であって、
現時点までの前記車両のアクセル開度の履歴に基づいて、現時点以降の前記車両のアクセル開度を予測するアクセル開度予測部と、
現時点以降の前記車両の駆動力を予測する駆動力予測部と、
現時点の前記車両の車速と、前記駆動力予測部が予測した現時点以降の前記車両の駆動力とに基づいて、現時点以降の前記車両の車速を予測する車速予測部と、
を備え、
前記駆動力予測部は、前記アクセル開度予測部が予測した現時点以降の前記車両のアクセル開度と、前記車速予測部からフィードバックされた現時点以降の前記車両の車速とに基づいて、現時点以降の前記車両の駆動力を予測する、
ことを特徴とする駆動力予測装置。
【請求項２】
現時点までの前記車両のブレーキ制動力の履歴に基づいて、現時点以降の前記車両のブレーキ制動力を予測するブレーキ制動力予測部、
をさらに備え、
前記駆動力予測部は、さらに、前記ブレーキ制動力予測部が予測した現時点以降の前記車両のブレーキ制動力に基づいて、現時点以降の前記車両の駆動力を予測する、
ことを特徴とする請求項１に記載の駆動力予測装置。
【請求項３】
前記アクセル開度予測部は、さらに、前記車速予測部からフィードバックされた現時点以降の前記車両の車速に基づいて、現時点以降の前記車両のアクセル開度を予測する、
ことを特徴とする請求項１に記載の駆動力予測装置。
【請求項４】
前記ブレーキ制動力予測部は、さらに、前記車速予測部からフィードバックされた現時点以降の前記車両の車速に基づいて、現時点以降の前記車両のブレーキ制動力を予測する、
ことを特徴とする請求項２に記載の駆動力予測装置。
【請求項５】
前記車速予測部が予測した現時点以降の前記車両の車速と、地図情報と、前記車両の現在位置とに基づいて、現時点以降に前記車両が通行する道路の環境を予測する道路環境予測部と、
をさらに備え、
前記アクセル開度予測部は、さらに、前記道路環境予測部が予測した道路の環境に基づいて、現時点以降の前記車両のアクセル開度を予測する、
ことを特徴とする請求項１又は３に記載の駆動力予測装置。
【請求項６】
前記車速予測部が予測した現時点以降の前記車両の車速と、地図情報と、前記車両の現在位置とに基づいて、現時点以降に前記車両が通行する道路の環境を予測する道路環境予測部と、
をさらに備え、
前記ブレーキ制動力予測部は、さらに、前記道路環境予測部が予測した道路の環境に基づいて、現時点以降の前記車両のブレーキ制動力を予測する、
ことを特徴とする請求項２又は４に記載の駆動力予測装置。
【請求項７】
前記車速予測部が予測した現時点以降の前記車両の車速と、地図情報と、前記車両の現在位置とに基づいて、現時点以降に前記車両が通行する道路の環境を予測する道路環境予測部と、
をさらに備え、
前記車速予測部は、さらに、前記道路環境予測部が予測した道路の環境に基づいて、現時点以降の前記車両の車速を予測する、
ことを特徴とする請求項１に記載の駆動力予測装置。
【請求項８】
ハイブリッド車両の制御装置であって、
現時点以降の複数の時点における前記ハイブリッド車両の駆動力を予測する駆動力予測部と、
前記駆動力予測部が予測した前記複数の時点における前記ハイブリッド車両の駆動力に基づいて、各時点において、エンジン出力候補と電池出力候補からなる出力候補組を複数設定する出力候補組設定部と、
各エンジン出力候補に基づいて各エンジン出力候補に応じたエンジンの燃料消費量を算出し、各電池出力候補の燃料換算値を算出することで、各時点において、前記複数の出力候補組それぞれに関する等価燃料消費量を算出する等価燃料消費量算出部と、
各時点における複数の前記出力候補組から１つずつ出力候補組を選択し、選択された複数の出力候補組の等価燃料消費量の和である評価値が最小となる最小動作パスを特定する最小動作パス特定部と、
前記最小動作パスに基づいて、前記複数の時点のうち現時点の次の時点のエンジン動作点を設定する動作点設定部と、
を備えることを特徴とするハイブリッド車両の制御装置。
【請求項９】
前記最小動作パス特定部は、前時点における前記ハイブリッド車両の走行モードがエンジンの駆動力を用いないＥＶモードであって、次時点における前記ハイブリッド車両の走行モードがエンジンの駆動力を用いるエンジン駆動モードである場合に要するエンジン始動エネルギと、前記動作パスに含まれる複数の出力候補組の等価燃料消費量の和との合計を前記評価値とする、
ことを特徴とする請求項８に記載のハイブリッド車両の制御装置。
【請求項１０】
前記出力候補組は、エンジン駆動モードに対応する第１出力候補組であって、エンジン出力候補と電池出力候補とからなる第１出力候補組と、ＥＶモードに対応する第２出力候補組であって、エンジン出力候補が０であり、電池出力候補が、前記駆動力予測部が予測した前記ハイブリッド車両の駆動力に応じた値である第２出力候補組の２つである、
ことを特徴とする請求項８又は９に記載のハイブリッド車両の制御装置。
【請求項１１】
現時点における電池残量に基づいて、現時点以降の電池残量を予測する電池残量予測部と、
前記電池残量予測部が予測した現時点以降の電池残量に基づいて、現時点以降の充電要求値を予測する充電要求値予測部と、
前記第１出力候補組に含まれる前記エンジン出力候補は、前記駆動力予測部が予測した前記ハイブリッド車両の駆動力と、前記充電要求値予測部が予測した現時点以降の充電要求値とに基づいて算出される、
ことを特徴とする請求項１０に記載のハイブリッド車両の制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、駆動力予測装置及び制御装置に関し、特に、車両の駆動力を予測する駆動力予測装置、及び、ハイブリッド車両の制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
車両の動力源としてエンジン及びモータを用いるハイブリッド車両が知られている。従来、ハイブリッド車両において、エンジン及びモータの動作条件の制御を適切に行う技術が提案されている。
【０００３】
例えば、特許文献１には、ドライバの要求駆動トルクが増加するか否かを予測し、要求駆動トルクの増加が予測されたときに、エンジン駆動トルクを増加させ、エンジン駆動トルクの増加分を相殺する大きさの発電トルクをモータから出力させる技術が開示されている。
【０００４】
また、非特許文献１には、現時点のアクセル開度と車速とに基づいて現時点において必要な駆動力を算出し、算出した駆動力からシステムとしての要求出力を算出し、要求出力が所定値を超える場合は、エンジンの駆動力を用いるエンジン駆動モードに走行モードを設定し、要求出力が所定値以下である場合は、エンジンの駆動力を用いないＥＶモードに走行モードを設定する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１６−７８７０４号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】木村ら、「２モータ式ハイブリッドシステムにおける駆動力制御方法」、自動車技術会、春季講演会前刷（１９９８）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
従来技術においては、現時点以降における具体的な車両の駆動力を予測していなかった。例えば、特許文献１においては、ドライバの要求駆動トルクが増加するか否かのみを予測しているのであって、具体的な駆動力までは予測していない。また、非特許文献１においては、現時点のアクセル開度と車速から、現時点において必要な駆動力が算出されているのみである。
【０００８】
また、現時点以降における具体的な駆動力を予測していなかったことに起因して、車両、特にハイブリッド車両の駆動力に基づく制御（特に燃費向上のための制御）の正確性の点において改善の余地があった。
【０００９】
例えば、特許文献１においては、ドライバの要求駆動トルクが増加するか否かのみを予測しているから、エンジン出力や電池の充放電量などを設定するようなきめ細かな制御を行うことができず、ハイブリッド車両の燃費向上の観点から改善の余地があった。また、非特許文献１においては、現時点の必要駆動力のみに基づいて走行モードを決定するから、例えば、ＥＶモードで走行していて、この先減速するであろう状況でも、アクセルを踏み増した場合にはエンジンを始動させてしまうことになる。また、必要駆動力と燃費との関係性が明確でないため、ＥＶモードで走行した方が燃費が良くなる状況でも、必要駆動力が所定値を超えていたらエンジンを駆動して走行することになる。
【００１０】
本発明の目的は、現時点以降の車両の駆動力を従来よりも正確に予測することにある。あるいは、本発明の目的は、ハイブリッド車両において、予測される現時点以降の駆動力を満足させた上で消費エネルギを低減させることにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明は、車両の駆動力を予測する駆動力予測装置であって、現時点までの前記車両のアクセル開度の履歴に基づいて、現時点以降の前記車両のアクセル開度を予測するアクセル開度予測部と、現時点以降の前記車両の駆動力を予測する駆動力予測部と、現時点の前記車両の車速と、前記駆動力予測部が予測した現時点以降の前記車両の駆動力とに基づいて、現時点以降の前記車両の車速を予測する車速予測部と、を備え、前記駆動力予測部は、前記アクセル開度予測部が予測した現時点以降の前記車両のアクセル開度と、前記車速予測部からフィードバックされた現時点以降の前記車両の車速とに基づいて、現時点以降の前記車両の駆動力を予測する、ことを特徴とする駆動力予測装置である。
【００１２】
望ましくは、現時点までの前記車両のブレーキ制動力の履歴に基づいて、現時点以降の前記車両のブレーキ制動力を予測するブレーキ制動力予測部、をさらに備え、前記駆動力予測部は、さらに、前記ブレーキ制動力予測部が予測した現時点以降の前記車両のブレーキ制動力に基づいて、現時点以降の前記車両の駆動力を予測する、ことを特徴とする。
【００１３】
望ましくは、前記アクセル開度予測部は、さらに、前記車速予測部からフィードバックされた現時点以降の前記車両の車速に基づいて、現時点以降の前記車両のアクセル開度を予測する、ことを特徴とする。
【００１４】
望ましくは、前記ブレーキ制動力予測部は、さらに、前記車速予測部からフィードバックされた現時点以降の前記車両の車速に基づいて、現時点以降の前記車両のブレーキ制動力を予測する、ことを特徴とする。
【００１５】
望ましくは、前記車速予測部が予測した現時点以降の前記車両の車速と、地図情報と、前記車両の現在位置とに基づいて、現時点以降に前記車両が通行する道路の環境を予測する道路環境予測部と、をさらに備え、前記アクセル開度予測部は、さらに、前記道路環境予測部が予測した道路の環境に基づいて、現時点以降の前記車両のアクセル開度を予測する、ことを特徴とする。
【００１６】
望ましくは、前記車速予測部が予測した現時点以降の前記車両の車速と、地図情報と、前記車両の現在位置とに基づいて、現時点以降に前記車両が通行する道路の環境を予測する道路環境予測部と、をさらに備え、前記ブレーキ制動力予測部は、さらに、前記道路環境予測部が予測した道路の環境に基づいて、現時点以降の前記車両のブレーキ制動力を予測する、ことを特徴とする。
【００１７】
望ましくは、前記車速予測部が予測した現時点以降の前記車両の車速と、地図情報と、前記車両の現在位置とに基づいて、現時点以降に前記車両が通行する道路の環境を予測する道路環境予測部と、をさらに備え、前記車速予測部は、さらに、前記道路環境予測部が予測した道路の環境に基づいて、現時点以降の前記車両の車速を予測する、ことを特徴とする。
【００１８】
また、本発明は、ハイブリッド車両の制御装置であって、現時点以降の複数の時点における前記ハイブリッド車両の駆動力を予測する駆動力予測部と、前記駆動力予測部が予測した前記複数の時点における前記ハイブリッド車両の駆動力に基づいて、各時点において、エンジン出力候補と電池出力候補からなる出力候補組を複数設定する出力候補組設定部と、各エンジン出力候補に基づいて各エンジン出力候補に応じたエンジンの燃料消費量を算出し、各電池出力候補の燃料換算値を算出することで、各時点において、前記複数の出力候補組それぞれに関する等価燃料消費量を算出する等価燃料消費量算出部と、各時点における複数の前記出力候補組から１つずつ出力候補組を選択し、選択された複数の出力候補組の等価燃料消費量の和である評価値が最小となる最小動作パスを特定する最小動作パス特定部と、前記最小動作パスに基づいて、前記複数の時点のうち現時点の次の時点のエンジン動作点を設定する動作点設定部と、を備えることを特徴とするハイブリッド車両の制御装置である。
【００１９】
望ましくは、前記最小動作パス特定部は、前時点における前記ハイブリッド車両の走行モードがエンジンの駆動力を用いないＥＶモードであって、次時点における前記ハイブリッド車両の走行モードがエンジンの駆動力を用いるエンジン駆動モードである場合に要するエンジン始動エネルギと、前記動作パスに含まれる複数の出力候補組の等価燃料消費量の和との合計を前記評価値とする、ことを特徴とする。
【００２０】
望ましくは、前記出力候補組は、エンジン駆動モードに対応する第１出力候補組であって、エンジン出力候補と電池出力候補とからなる第１出力候補組と、ＥＶモードに対応する第２出力候補組であって、エンジン出力候補が０であり、電池出力候補が、前記駆動力予測部が予測した前記ハイブリッド車両の駆動力に応じた値である第２出力候補組の２つである、ことを特徴とする。
【００２１】
望ましくは、現時点における電池残量に基づいて、現時点以降の電池残量を予測する電池残量予測部と、前記電池残量予測部が予測した現時点以降の電池残量に基づいて、現時点以降の充電要求値を予測する充電要求値予測部と、前記第１出力候補組に含まれる前記エンジン出力候補は、前記駆動力予測部が予測した前記ハイブリッド車両の駆動力と、前記充電要求値予測部が予測した現時点以降の充電要求値とに基づいて算出される、ことを特徴とする。
【発明の効果】
【００２２】
本発明によれば、現時点以降の車両の駆動力を従来よりも正確に予測することができる。あるいは、本発明によれば、ハイブリッド車両において、予測される現時点以降の駆動力を満足させた上で消費エネルギを低減させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本実施形態に係る制御装置の構成概略図である。
【図２】現時点以降のアクセル開度の予測を示す図である。
【図３】現時点以降のブレーキ制動力の予測を示す図である。
【図４】アクセル開度と車速と駆動力との関係を示すマップである。
【図５】走行制御部の構成概略図である。
【図６】走行制御部の処理の流れを示すフローチャートである。
【図７】複数の出力候補組合せを示す図である。
【図８】エンジントルク、エンジン回転数、駆動出力、及び燃費最適値の関係を示すマップである。
【図９】各時点における複数の動作点（等価燃料消費量）と、動作パスを示す第１の図である。
【図１０】各動作パスの評価値を示す図である。
【図１１】変形例に係る制御装置の構成概略図である。
【図１２】ＳＯＣと充電要求量の関係を示すグラフである。
【図１３】変形例における走行制御部の処理の流れを示すフローチャートである。
【図１４】エンジントルク、エンジン回転数、駆動出力及び充電量の和、並びに燃費最適値の関係を示すマップである。
【図１５】各時点における複数の動作点（等価燃料消費量）と、動作パスを示す第２の図である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
以下、本発明の実施形態について説明する。
【００２５】
＜現時点以降の駆動力の予測＞
図１は、本実施形態に係る駆動力予測装置としても機能する制御装置１０の構成概略図である。制御装置１０は、車両に搭載されるものである。特に、制御装置１０は、エンジン及びモータを動力源として用いるハイブリッド車両に搭載される。
【００２６】
制御装置１０は、例えば、マイクロコンピュータなどから構築されたＥＣＵ（Electronic Control Unit）を含んで構成される。制御装置１０は、制御プログラムが記憶されたＲＯＭあるいはＲＡＭなどのメモリにアクセス可能となっており、当該制御プログラムを実行することで以下に説明する種々の機能を発揮する。
【００２７】
制御装置１０は、現時点以降におけるハイブリッド車両の駆動力、より具体的には現時点以降における複数の時点におけるハイブリッド車両の駆動力を予測する。その上で、予測した車両の駆動力に基づいて、ハイブリッド車両の制御、より具体的にはエンジン動作点（エンジントルクやエンジン回転数）、あるいはモータの出力を制御するものである。以下、詳細に説明する。なお、以下の説明において、「アクセル開度」、「ブレーキ制動力」、「駆動力」、「車速」は、制御装置１０が搭載されたハイブリッド車両のアクセル開度、ブレーキ制動力、駆動力、車速を意味する。
【００２８】
アクセル開度予測部１２は、現時点までのアクセル開度の履歴に基づいて、現時点以降のアクセル開度を予測する。制御装置１０は、ＲＯＭあるいはＲＡＭなどの記憶部（不図示）を有しており、アクセルの開度を検出するアクセルポジションセンサの現時点までの複数の時点における検出値（すなわちアクセル開度の履歴）は、当該記憶部に記憶される。アクセル開度予測部１２は、当該記憶部から現時点までのアクセル開度の履歴を読み出して、現時点以降のアクセル開度を予測する。
【００２９】
図２には、アクセルポジションセンサの現時点までの複数の時点における検出値Ａｐと、アクセル開度予測部１２が予測した現時点以降の複数の時点のアクセル開度Ａｆとが示されている。図２におけるグラフの横軸は時間を示し、縦軸がアクセル開度を示す。アクセル開度予測部１２は、現時点までの検出値Ａｐに基づいて外挿補間することで、現時点以降のアクセル開度Ａｆを予測する。
【００３０】
好適には、後述する車速予測部１８が予測した現時点以降の車速にも基づいて、現時点以降のアクセル開度Ａｆを予測するようにしてもよい。例えば、道路の制限速度に車速が近づいたら、加速しない程度のアクセル開度に収束するよう予測する。例えば、アクセル開度予測部１２は、現時点までの検出値Ａｐと車速の履歴を学習データとして十分に学習された学習器を用いて現時点以降のアクセル開度Ａｆを予測してもよい。
【００３１】
さらに、好適には、後述する道路環境予測部２０が予測した、現時点以降にハイブリッド車両が通行する道路の環境にも基づいて、現時点以降のアクセル開度Ａｆを予測するようにしてもよい。例えば、上り勾配を走行すると予測される場合には、アクセルを踏み増すように補正する。あるいは、カーブに差し掛かると予測される場合には、アクセルを緩めるように補正する。また、車速が大きい場合（例えば所定速度以上の場合）であって、幅員が減少すると予測される場合には、アクセルを緩めるように補正する。
【００３２】
ブレーキ制動力予測部１４は、現時点までのブレーキ制動力の履歴に基づいて、現時点以降のブレーキ制動力を予測する。アクセル開度の履歴と同様に、ブレーキ制動力を検出するブレーキセンサの現時点までの複数の時点における検出値（すなわちブレーキ制動力の履歴）は、記憶部に記憶される。ブレーキ制動力予測部１４は、当該記憶部から現時点までのブレーキ制動力の履歴を読み出して、現時点以降のブレーキ制動力を予測する。
【００３３】
図３には、ブレーキセンサの現時点までの複数の時点における検出値Ｂｐと、ブレーキ制動力予測部１４が予測した現時点以降の複数の時点のブレーキ制動力Ｂｆとが示されている。図３におけるグラフの横軸は時間を示し、縦軸がブレーキ制動力を示す。ブレーキ制動力予測部１４は、現時点までの検出値Ｂｐに基づいて外挿補間することで、現時点以降のブレーキ制動力Ｂｆを予測する。
【００３４】
好適には、後述する車速予測部１８が予測した現時点以降の車速にも基づいて、現時点以降のブレーキ制動力Ｂｆを予測するようにしてもよい。例えば、ブレーキ制動力予測部１４は、現時点までの検出値Ｂｐと車速の履歴を学習データとして十分に学習された学習器を用いて現時点以降のブレーキ制動力Ｂｆを予測してもよい。
【００３５】
さらに、好適には、後述する道路環境予測部２０が予測した、現時点以降にハイブリッド車両が通行する道路の環境にも基づいて、現時点以降のブレーキ制動力Ｂｆを予測するようにしてもよい。例えば、下り勾配を走行すると予測される場合には、ブレーキ制動力を大きくするように補正する。ブレーキ制動力は、ブレーキをかける場合には正の値とし、ブレーキを踏まない場合には０とする。
【００３６】
駆動力予測部１６は、アクセル開度予測部１２が予測した現時点以降のアクセル開度と、ブレーキ制動力予測部１４が予測した現時点以降のブレーキ制動力と、車速予測部１８が予測した現時点以降の車速とに基づいて、現時点以降の駆動力を予測する。具体的には、駆動力予測部１６は、現時点以降の複数の時点における駆動力を予測する。駆動力の予測方法について、以下詳細に説明する。
【００３７】
ブレーキで減速すると予測される時点、すなわち、ブレーキ制動力が０でないと予測される時点における駆動力は、
駆動力＝ブレーキ制動力（予測値）×（−１）
とする。
【００３８】
ブレーキを踏まずに走行すると予測される時点、すなわち、ブレーキ制動力が０であると予測される時点における駆動力は、予測された現時点以降のアクセル開度と、予測された現時点以降の車速から駆動力を予測する。具体的には、アクセル開度と車速の関数として駆動力を求める。あるいは、図４に示されるような、アクセル開度と車速と駆動力との関係を示すマップを用いて駆動力を求める。このような関数あるいはマップは予め制御装置１０の記憶部に記憶されている。
【００３９】
なお、駆動力予測部１６は、現時点以降のブレーキ制動力を考慮せずに、現時点以降のアクセル開度と車速とに基づいて、現時点以降の駆動力を予測するようにしてもよい。
【００４０】
車速予測部１８は、現時点の車速と、駆動力予測部１６が予測した現時点以降の駆動力に基づいて、現時点以降の車速を予測する。具体的には、車速予測部１８は、現時点以降の複数の時点における車速を予測する。現時点の車速は、例えばハイブリッド車両に設けられた車速計の値に基づいて取得できる。本実施形態では、車速予測部１８は、以下に示すようなハイブリッド車両に関する運動方程式を用いて現時点以降の車速を予測する。
【００４１】
現時点をｔ０、車速を予測する次の制御サンプル時点を時点ｔｓ１とすると、ハイブリッド車両に関する運動方程式は以下の式（１）で与えられる。
【００４２】
【数１】
2019137269.tif 000003
【００４３】
ここで、Ｍはハイブリッド車両の重量、α（ｔｓ１）は時点ｔｓ１におけるハイブリッド車両の加速度、Ｆｄｒｖ（ｔｓ１）は時点ｔｓ１における駆動力（予測値）、ρは空気の密度、Ｃｄは空気抵抗係数、Ａは車両前面投影面積、μはころがり抵抗係数、ｇは重力加速度である。
【００４４】
式１は、ハイブリッド車両が受ける力（右辺）は、時点ｔ１における駆動力の予測値からハイブリッド車両の走行抵抗を引いた値であることが示されている。具体的には、右辺第２項はハイブリッド車両が受ける空気抵抗であり、右辺第３項はハイブリッド車両のころがり抵抗である。
【００４５】
さらに、式１から、α（ｔｓ１）を積分値と現時点の車速とに基づいて、以下の式２により、時点ｔｓ１における車速が算出される。
【００４６】
【数２】
2019137269.tif 000004
【００４７】
時点ｔｓ１の次の時点である時点ｔｓ２における車速は、上記式１及び式２においては、ｔ０をｔｓ１に置き換え、ｔｓ１をｔｓ２に置き換えることで求められる。時点ｔｓ３以降の車速についても同様である。
【００４８】
好適には、車速予測部１８は、後述する道路環境予測部２０が予測した、現時点以降にハイブリッド車両が通行する道路の環境にも基づいて、現時点以降の車速を予測するようにしてもよい。その場合においては、ハイブリッド車両に関する運動方程式として、上記式１に代えて以下の式３を用いる。
【００４９】
【数３】
2019137269.tif 000005
【００５０】
ここで、θは時点ｔｓ１においてハイブリッド車両が通行すると予測される道路の勾配である。すなわち、式３は、ハイブリッド車両が受ける力（右辺）は、時点ｔ１における駆動力の予測値から、ハイブリッド車両が受ける空気抵抗（右辺第２項）と、ハイブリッド車両のころがり抵抗（右辺第３項）と、ハイブリッド車両が受ける勾配抵抗（右辺第４項）を引いた値であることが示されている。
【００５１】
車速予測部１８は、予測した現時点以降の車速をアクセル開度予測部１２、ブレーキ制動力予測部１４、及び駆動力予測部１６にフィードバックすると共に、道路環境予測部２０に送る。
【００５２】
道路環境予測部２０は、車速予測部１８が予測した現時点以降の車速と、地図情報と、ハイブリッド車両の現在位置とに基づいて、現時点以降にハイブリッド車両が通行する道路の環境を予測する。地図情報は、例えばハイブリッド車両に設けられたナビゲーションシステムから取得することができる。また、ハイブリッド車両の現在位置は、例えばハイブリッド車両に設けられたＧＰＳに基づいて取得できる。
【００５３】
具体的には、道路環境予測部２０は、車速予測部１８で予測された現時点以降の車速を積分することで現時点以降の移動距離を求める。次に、ハイブリッド車両の現在位置に求めた移動距離を加えて、現時点以降のハイブリッド車両の位置を予測する。その上で、予測した位置と地図情報に基づいて、現時点以降にハイブリッド車両が通行する道路の環境（例えば勾配、カーブの有無、カーブの角度、幅員など）を予測する。
【００５４】
道路環境予測部２０は、予測した道路の環境をアクセル開度予測部１２及びブレーキ制動力予測部１４に送ると共に、車速予測部１８にフィードバックする。
【００５５】
走行制御部２２は、駆動力予測部１６が予測した現時点以降の駆動力に基づいて、エンジンの出力（エンジン動作点）あるいは電池の充放電量（電池出力）を制御する。本実施形態では、特に、ハイブリッド車両における消費エネルギが最小となるように、エンジンの出力あるいは電池の充放電量を制御する。
【００５６】
本実施形態の構成概略は以上の通りである。本実施形態によれば、駆動力予測部１６によって現時点以降の駆動力が予測される。より詳しくは、現時点以降の複数の時点における駆動力が予測される。すなわち、本実施形態によれば、現時点以降の車両の駆動力を従来よりも正確に予測することができる。これにより、例えば、走行制御部２２が従来よりも適切にエンジンの出力あるいは電池の充放電量を制御することができるようになる。なお、予測された現時点以降の駆動力は、エンジンの出力あるいは電池の充放電量の制御以外にも利用し得る。例えば、ハイブリッド車両以外の車両においても、上述のように予測された現時点以降の駆動力を利用し得る。
【００５７】
＜現時点以降の駆動力に基づくエンジンの制御＞
以下、走行制御部２２によるエンジンあるいはモータの制御の詳細について説明する。走行制御部２２は、予測された現時点以降の駆動力に基づいて、ハイブリッド車両における消費エネルギが最小となるように、エンジンの出力あるいは電池の充放電量を制御する。
【００５８】
本実施形態においては、以下の説明における現時点以降の駆動力は、現時点以降のアクセル開度及び現時点以降の車速（あるいはさらに現時点以降のブレーキ制動力）に基づいて、駆動力予測部１６によって予測された駆動力を用いる。また、現時点以降の駆動力としては、その他の方法によって予測されたものであってもよい。例えば、現時点までの駆動力の履歴に基づいて外挿補間によって予測されたものであってもよい。
【００５９】
図５は、走行制御部２２の構成概略図である。図５に示される通り、走行制御部２２は、出力候補組設定部４０、等価燃料消費量算出部４２、最小動作パス特定部４４、及び動作点設定部４６としての機能を発揮する。
【００６０】
以下、図６に示される走行制御部２２の処理の流れを示すフローチャートに従って、出力候補組設定部４０、等価燃料消費量算出部４２、最小動作パス特定部４４、及び動作点設定部４６が実行する処理の詳細について説明する。
【００６１】
ステップＳ１０において、走行制御部２２は、現時点から一定時間後までの期間である予測期間を設定する。本実施形態では、予測期間は数秒程度に設定される。その上で、走行制御部２２は、予測期間内において複数の時点（ｔｓ１〜ｔｓｚ）を設定する。なお、現時点はｔｓ０で表すことができ、現時点の次の時点がｔｓ１となる。本実施形態では、各時点の時間間隔は数〜数百ミリ秒程度に設定される。以下の説明において明らかになるが、走行制御部２２は、予測期間におけるハイブリッド車両の消費エネルギが最小となるように、次時点ｔｓ１のエンジン動作点及び電池出力を設定する。
【００６２】
ステップＳ１０において、時点を表す変数ｔにｔｓ１（つまり現時点の次の時点）が設定される。
【００６３】
ステップＳ１２において、走行制御部２２は、駆動力予測部１６が予測した現時点以降の駆動力（予測駆動力Ｆ（ｔ））を取得する。ここでは、ｔ＝ｔｓ１であるため、時点ｔｓ１における予測駆動力Ｆ（ｔｓ１）を取得する。
【００６４】
ステップＳ１４において、変数ｉが１に初期化される。変数ｉは、以下の説明において明らかになるように、１つの時点において設定される出力候補組の数を意味する。図６に示されるように、以下に説明するステップＳ１６からＳ２８までの処理が、ｉ＝１〜ｎ（ｎは予め定められた出力候補組の最大数）において繰り返し実行される。以下、ステップＳ１６からＳ２８がｉ＝１〜ｎにおいて繰り返されることを前提に説明する。
【００６５】
ステップＳ１６において、出力候補組設定部４０は、時点ｔにおける予測駆動力Ｆ（ｔ）に基づいて、複数のｉ＝１〜ｎに対応する複数のエンジン出力候補と電池出力候補からなる出力候補組を設定する。
【００６６】
具体的には、出力候補組設定部４０は、予測駆動力Ｆ（ｔ）と予測車速Ｖ（ｔ）に基づいて、時点ｔにおける駆動出力Ｐｄｒｖ（ｔ）を算出する。その上で、駆動出力Ｐｄｒｖ（ｔ）を満たすように、エンジン出力候補Ｐｅ（ｉ，ｔ）、及び、電池出力候補Ｐｂａｔ（ｉ，ｔ）を設定する。
【００６７】
図７に、本例において設定される出力候補組が示されている。図７のグラフにおいては、横軸がｉを表し、縦軸が駆動出力を表している。図７の例においては、各時点における出力候補組が６個設定されている。この場合、ｎ＝６である。図７において、棒グラフのうち着色されていない部分はエンジン出力候補Ｐｅ（ｉ，ｔ）を表し、斜線部はモータ出力（電池出力候補ΔＰに基づくモータ出力）を表している。
【００６８】
例えば、ｉ＝１においては、エンジン出力候補Ｐｅ（ｉ，ｔ）が０であり、駆動出力Ｐｄｒｖ（ｔ）が全て電池出力候補ΔＰに基づくモータ出力となっている。
【００６９】
また、ｉ＝２あるいは３においては、駆動出力Ｐｄｒｖ（ｔ）がエンジン出力候補Ｐｅ（ｉ，ｔ）と電池出力候補ΔＰに基づくモータ出力の合計となっている。この場合、電池出力候補ΔＰは電池からの放電量に相当する値である。
【００７０】
また、ｉ＝４においては、エンジン出力候補Ｐｅ（ｉ，ｔ）が駆動出力Ｐｄｒｖ（ｔ）に等しくなっており、駆動出力Ｐｄｒｖが全てエンジン出力候補Ｐｅ（ｉ，ｔ）となっている。
【００７１】
また、ｉ＝５あるいは６においては、エンジン出力候補Ｐｅ（ｉ，ｔ）が駆動出力Ｐｄｒｖ（ｔ）を超えた値となっており、エンジン出力候補Ｐｅ（ｉ，ｔ）と駆動出力Ｐｄｒｖ（ｔ）の差分が電池出力候補ΔＰに基づくモータ出力となっている。この場合、当該モータ出力は負の値であり、すなわち電池出力候補ΔＰは電池への充電量に相当する値である。
【００７２】
このように、本例では、ｉ＝１の出力候補組は、エンジンの駆動力を用いない走行モードであるＥＶモードに相当し、ｉ＝２〜６の出力候補組は、エンジンの駆動力を用いる走行モードであるエンジン駆動モードに相当する。
【００７３】
電池出力候補Ｐｂａｔ（ｉ，ｔ）は、電池からの充放電効率を考慮した上で、ΔＰに基づいて算出される。具体的には、電池から放電される場合（図７のｉ＝１〜３）は、電池出力候補Ｐｂａｔ（ｉ，ｔ）は、以下の式４で算出され、
【数４】
2019137269.tif 000006
電池へ充電される場合（図７のｉ＝５〜６）は、電池出力候補Ｐｂａｔ（ｉ，ｔ）は、以下の式５で算出される。
【００７４】
【数５】
2019137269.tif 000007
【００７５】
ステップＳ１８において、出力候補組設定部４０は、ステップＳ１６で設定した各エンジン出力候補Ｐｅ（ｉ，ｔ）におけるエンジン動作点を導出する。エンジン動作点とは、エンジンの回転数Ｎｅ（ｉ，ｔ）及びトルクＴｅ（ｉ，ｔ）を含む概念である。本例では、出力候補組設定部４０は、エンジンの回転数及びトルク、駆動力、及びエンジンの燃費最適値との関係を示すマップに基づいて、各エンジン出力候補Ｐｅ（ｉ，ｔ）におけるエンジン動作点を導出する。
【００７６】
図８には、そのようなマップの例が示されている。図８のマップにおいては、横軸がエンジン回転数を示し、縦軸がエンジントルクを示す。当該マップにはエンジンの回転数とトルクの組を結ぶ等駆動出力線が含まれており、図８のマップにおいては駆動出力Ｐｄｒｖ（ｔ）に対応する等駆動出力線が破線で示されている。さらに、図８のマップには、エンジンの燃費が最適となる、すなわちエンジンの燃焼効率が最良となる燃費最適点実現するエンジンの回転数とトルクの組を結ぶ燃費最適線が実線で示されている。
【００７７】
本実施形態では、エンジン出力候補Ｐｅ（ｉ，ｔ）におけるエンジン動作点として、駆動出力Ｐｄｒｖ（ｔ）に対応する等駆動出力線と、燃費最適線との交点５０におけるエンジンの回転数Ｎｅ（ｉ，ｔ）及びトルクＴｅ（ｉ，ｔ）の組を導出する。なお、エンジン出力候補Ｐｅ（ｉ，ｔ）が０である場合（図７のｉ＝１の場合）は、エンジン出力候補Ｐｅ（ｉ，ｔ）におけるエンジン動作点として、図８のマップの原点５２におけるエンジンの回転数とトルクの組（すなわちエンジン回転数Ｎｅ（ｉ，ｔ）＝０、トルクＴｅ（ｉ，ｔ）＝０）が導出される。
【００７８】
ステップＳ２０において、等価燃料消費量算出部４２は、ステップＳ１８で導出された各エンジン動作点の燃料消費量ＦＣｅｇ（ｉ，ｔ）を算出する。本実施形態では、等価燃料消費量算出部４２は、エンジンの回転数及びトルクと燃料消費量との関係を示すマップに基づいて、燃料消費量ＦＣｅｇ（ｉ，ｔ）を算出する。
【００７９】
ステップＳ２２において、等価燃料消費量算出部４２は、ステップＳ１６で導出された各電池出力候補Ｐｂａｔ（ｉ，ｔ）の燃料換算値ＦＣｂａｔ（ｉ，ｔ）を算出する。本実施形態では、燃料換算値ＦＣｂａｔ（ｉ，ｔ）は、換算係数Ｋと電池出力候補Ｐｂａｔ（ｉ，ｔ）との乗算により算出される。すなわち、以下の式６で算出される。
【００８０】
【数６】
2019137269.tif 000008
【００８１】
換算係数Ｋは、燃料の低位発熱量の逆数を用いてもよいし、これまでの走行履歴から学習して導出するようにしてもよい。
【００８２】
ステップＳ２４において、等価燃料消費量算出部４２は、ステップＳ２０において算出された各エンジン出力候補Ｐｅ（ｉ，ｔ）に対応する燃料消費量ＦＣｅｇ（ｉ，ｔ）と、ステップＳ２２において算出された各電池出力候補Ｐｂａｔ（ｉ，ｔ）の燃料換算値ＦＣｂａｔ（ｉ，ｔ）とを加算することで、複数の出力候補組それぞれに関する等価燃料消費量ＦＣ（ｉ，ｔ）を算出する。すなわち、以下の式７で算出される。
【００８３】
【数７】
2019137269.tif 000009
【００８４】
ステップＳ２６で、走行制御部２２はｉがｎであるか否かを判定し、ｎでない場合にはステップＳ２８でｉを１インクリメントした上でステップＳ１６からの処理を繰り返す。すなわち、時点ｔｓ１について、予め定められた出力候補組の個数分だけ等価燃料消費量ＦＣ（ｉ，ｔ）が算出される。
【００８５】
時点ｔｓ１について予め定められた出力候補組の個数分だけ等価燃料消費量ＦＣ（ｉ，ｔ）が算出されると、すなわちステップＳ２６でｉ＝ｎであると判定されると、ステップＳ３０においてｔがｔｓｚであるか否かが判定される。ｔがｔｓｚでない場合は、ステップＳ３２でｔが次の時点（ここではｔｓ２）に設定され、時点ｔｓ２についてステップＳ１２からの処理が繰り返される。このようにして、時点ｔｓ１から時点ｔｓｚまでの複数の時点においてステップＳ１２からステップＳ３０までの処理が繰り返される。
【００８６】
つまり、複数回のステップＳ１６において、出力候補組設定部４０によって複数の時点における複数の出力候補組が設定され、複数回のステップＳ２４において、等価燃料消費量算出部４２によって、各時点における複数の出力候補組それぞれに関する等価燃料消費量ＦＣ（ｉ，ｔ）が算出される。
【００８７】
図９には、各時点における複数の出力候補組６０が並べられたマップが示されている。図９のマップにおいては、横軸が時間を表し、各時点における複数の出力候補組６０が縦軸方向に並べられている。また、図９においては、現時点（ｔｓ０）におけるエンジン動作点及び電池出力からなる動作点６２が示されている。また、図９のマップにおいては、ＥＶモードに相当する出力候補組６０ａ（すなわちエンジン出力候補Ｐｅ（ｉ，ｔ）＝０）と、エンジン駆動モードに相当する出力候補組６０ｂ（すなわちエンジン出力候補Ｐｅ（ｉ，ｔ）≠０）が区別されている。上述のように、ステップＳ１０からＳ３２までの処理によって、各時点における各出力候補組６０に関する等価燃料消費量ＦＣ（ｉ，ｔ）が算出されている。
【００８８】
ステップＳ３４において、最小動作パス特定部４４は、時点ｔｓ１からｔｓｚまでの各時点において、複数の出力候補組６０から１つずつ出力候補組６０を選択することで、現時点（ｔｓ０）における動作点６２を始点とした複数の動作パス６４を定義する。本実施形態では、最小動作パス特定部４４は、複数の出力候補組６０と動作点６２との間で定義し得る全ての動作パス６４を定義する。その上で、複数の動作パス６４毎に、当該動作パス６４に含まれる複数の出力候補組６０に関する等価燃料消費量ＦＣ（ｉ，ｔ）の和を評価値として算出する。
【００８９】
走行モードがＥＶモードからエンジン駆動モードに遷移する場合、エンジンを始動させるためのエネルギが必要となる。したがって、好適には、最小動作パス特定部４４は、ある動作パス６４において、前時点がＥＶモードであって次時点がエンジン駆動モードである場合に、当該動作パス６４の等価燃料消費量ＦＣ（ｉ，ｔ）の和と、エンジン始動に要するエンジン始動エネルギとの合計を評価値として算出してもよい。１つの動作パス６４の中に前時点がＥＶモードであって次時点がエンジン駆動モードとなる遷移が複数ある場合は、複数回分のエンジン始動エネルギを等価燃料消費量ＦＣ（ｉ，ｔ）の和に合計した評価値を算出する。
【００９０】
図１０には、各動作パス６４について算出された評価値が示されている。図１０において、等価燃料消費量ＦＣ（ｉ，ｔ）の和を棒グラフで示し、着色されていない部分はエンジンの燃料消費量を表し、斜線部は電池出力の燃料換算値を表し、網掛け部はエンジン始動エネルギを表している。
【００９１】
ステップＳ３６において、最小動作パス特定部４４は、ステップＳ３４で算出された各動作パス６４の評価値に基づいて、評価値が最小となる最小動作パス６４ａ（図９における太線の動作パス）を特定する。
【００９２】
ステップＳ３８において、動作点設定部４６は、ステップＳ３６において特定された最小動作パス６４ａに基づいて、現時点（ｔｓ０）の次の時点である時点ｔｓ１の動作点を設定する。具体的には、最小動作パス６４ａに含まれる時点ｔｓ１の出力候補組６０を構成するエンジン出力候補Ｐｅ（ｉ，ｔ）に対応するエンジン動作点を時点ｔｓ１のエンジン動作点とし、同出力候補組６０を構成する電池出力候補Ｐｂａｔ（ｉ，ｔ）を時点ｔｓ１の電池出力とする。
【００９３】
ここで、動作点設定部４６は、最小動作パス６４ａに基づいて、時点ｔｓ１から時点ｔｓｚまでの複数の時点の動作点を設定するものではない点に留意されたい。時間が経過し、現時点がｔｓ１となったときには、改めて駆動力の予測から始め、上記ステップＳ１０からの処理を繰り返して、次時点（ｔｓ２）のみの動作点が設定される。これは、現時点がｔｓ０であるときに特定した最小動作パス６４ａと、現時点がｔｓ１であるときに特定した最小動作パス６４ａとにおいて、時点ｔｓ２の動作点が一致するとは限らないためである。
【００９４】
このように、本実施形態によれば、複数の時点先までの等価燃料消費量の和（及びエンジンの始動エネルギ）を考慮しながら、次時点のみ動作点を設定するという処理を繰り返すことで、予測される現時点以降の駆動力を満足させた上で、より適切に消費エネルギを低減させることを可能にしている。
【００９５】
＜エンジン制御の変形例＞
図１１は、充電量を評価値で定める方法からＳＯＣで定める方法への変形例に係る制御装置１０ａの構成概略図である。制御装置１０ａにおいて、制御装置１０（図１）と同様の構成要件については同じ符号を付し、その説明を省略する。制御装置１０ａは、制御装置１０に比してＳＯＣ予測部７０及び充電要求値予測部７２が付加されている。
【００９６】
電池残量予測部としてのＳＯＣ予測部７０は、現時点におけるＳＯＣ、すなわち電池残量に基づいて、現時点以降のＳＯＣを予測する。現時点におけるＳＯＣは、例えば電池の電圧を計測する電圧計に基づいて取得可能である。好適には、ＳＯＣ予測部７０は、さらに、充電要求値予測部７２が予測した現時点以降の充電要求値に基づいて現時点以降のＳＯＣを予測する。
【００９７】
充電要求値予測部７２は、ＳＯＣ予測部７０が予測した現時点以降のＳＯＣに基づいて、現時点以降の充電要求値を予測する。具体的には、図１２に示すように、ＳＯＣが低い場合には電池を充電するように、ＳＯＣが高い場合には放電するように充電要求値を設定する。なお、充電要求値は、充電が必要な場合には正の値となり、放電が必要な場合には負の値となる。好適には予測された現時点以降の充電要求値はＳＯＣ予測部７０にフィードバックされる。
【００９８】
以下、図１３に示される走行制御部２２の処理の流れを示すフローチャートに従って、変形例における走行制御部２２の処理の詳細について説明する。
【００９９】
ステップＳ５０において、走行制御部２２は、図６におけるステップＳ１０同様に、現時点から一定時間後までの期間である予測期間、及び予測期間内における複数の時点（ｔｓ１〜ｔｓｚ）を設定する。また、走行制御部２２は、時点を表す変数ｔにｔｓ１（つまり現時点の次の時点）を設定する。
【０１００】
ステップＳ５２において、走行制御部２２は、駆動力予測部１６が予測した現時点以降の予測駆動力Ｆ（ｔ）、及び、充電要求値予測部７２が予測した現時点以降の予測要求充電量Ｐｃｈｇ（ｔ）を取得する。ここでは、ｔ＝ｔｓ１であるため、時点ｔｓ１における予測駆動力Ｆ（ｔｓ１）及び予測要求充電量Ｐｃｈｇ（ｔｓ１）を取得する。
【０１０１】
ステップＳ５４において、出力候補組設定部４０は、時点ｔにおける予測駆動力Ｆ（ｔ）及び予測要求充電量Ｐｃｈｇ（ｔ）に基づいて、エンジン駆動モードの場合のエンジン出力候補Ｐｅ１（ｔ）及び電池出力候補Ｐｂａｔ１（ｔ）、ＥＶモードの場合のエンジン出力候補Ｐｅ２（ｔ）及び電池出力候補Ｐｂａｔ２（ｔ）を算出する。このように、変形例においては、各時点における出力候補組が、エンジン駆動モードに対応する第１出力候補組とＥＶモードに対応する第２出力候補組の２つとなっている。なお、変形例では、エンジン駆動モードは、エンジンのみの駆動力を用いる走行モードである。
【０１０２】
エンジン駆動モードの場合のエンジン出力候補Ｐｅ１（ｔ）は、予測駆動力Ｆ（ｔ）と予測車速Ｖ（ｔ）に基づいて算出される時点ｔにおける駆動出力Ｐｄｒｖ（ｔ）と、予測要求充電量Ｐｃｈｇ（ｔ）との和で算出される。具体的には、以下の式８で算出される。
【０１０３】
【数８】
2019137269.tif 000010
【０１０４】
エンジン駆動モードの場合の電池出力候補Ｐｂａｔ１（ｔ）は、予測要求充電量Ｐｃｈｇ（ｔ）及び充電効率に基づいて算出される。具体的には、以下の式９で算出される。
【０１０５】
【数９】
2019137269.tif 000011
【０１０６】
ＥＶモードの場合のエンジン出力候補Ｐｅ２（ｔ）は０である。
【０１０７】
ＥＶモードの場合の電池出力候補Ｐｂａｔ２（ｔ）は、駆動出力Ｐｄｒｖ（ｔ）及び放電効率に基づいて算出される。具体的には、以下の式１０で算出される。
【０１０８】
【数１０】
2019137269.tif 000012
【０１０９】
ステップＳ５６において、出力候補組設定部４０は、ステップＳ５４で設定した各エンジン出力候補Ｐｅ１（ｔ）におけるエンジン動作点を導出する。変形例においても、出力候補組設定部４０は、エンジンの回転数及びトルク、駆動力及び、及びエンジンの燃費最適値との関係を示すマップに基づいて、各エンジン出力候補Ｐｅ（ｔ）におけるエンジン動作点を導出する。
【０１１０】
図１４には、そのようなマップの例が示されている。図１４のマップにおいては、横軸がエンジン回転数を示し、縦軸がエンジントルクを示す。当該マップにはエンジンの回転数とトルクの組を結ぶ等駆動出力線が含まれており、図１４のマップにおいては駆動出力Ｐｄｒｖ（ｔ）と予測要求充電量Ｐｃｈｇ（ｔ）に応じた駆動出力との和に対応する等駆動出力線が破線で示されている。さらに、図１４のマップには、エンジンの燃費が最適となる、すなわちエンジンの燃焼効率が最良となる燃費最適点実現するエンジンの回転数とトルクの組を結ぶ燃費最適線が実線で示されている。
【０１１１】
変形例では、エンジン出力候補Ｐｅ（ｔ）におけるエンジン動作点として、駆動出力Ｐｄｒｖ（ｔ）と予測要求充電量Ｐｃｈｇ（ｔ）に応じた駆動出力との和に対応する等駆動出力線と、燃費最適線との交点８０におけるエンジンの回転数Ｎｅ（ｔ）及びトルクＴｅ（ｔ）の組を導出する。
【０１１２】
ＥＶモードの場合のエンジン動作点は、図１４の原点８２に示されるように、エンジンの回転数Ｎｅ（ｔ）＝０、トルクＴｅ（ｔ）＝０である。
【０１１３】
ステップＳ５８において、等価燃料消費量算出部４２は、ステップＳ５６で導出された各エンジン動作点の燃料消費量ＦＣｅｇ（ｔ）を算出する。変形例においても、等価燃料消費量算出部４２は、エンジンの回転数及びトルクと燃料消費量との関係を示すマップに基づいて、燃料消費量ＦＣｅｇ（ｔ）を算出する。なお、ＥＶモードの場合の燃料消費量ＦＣｅｇ（ｔ）は０である。
【０１１４】
ステップＳ６０において、等価燃料消費量算出部４２は、ステップＳ５４で算出された各電池出力候補Ｐｂａｔ１（ｔ）及びＰｂａｔ２（ｔ）の燃料換算値ＦＣｂａｔ（ｔ）をそれぞれ算出する。変形例においても、燃料換算値ＦＣｂａｔ（ｔ）は、換算係数Ｋと電池出力候補Ｐｂａｔ１（ｔ）あるいはＰｂａｔ２（ｔ）との乗算により算出される。
【０１１５】
ステップＳ６２において、等価燃料消費量算出部４２は、エンジン駆動モードとＥＶモードの場合のそれぞれについて、ステップＳ５８において算出されたエンジン出力候補Ｐｅ（ｔ）に対応する燃料消費量ＦＣｅｇ（ｔ）と、ステップＳ６０において算出された電池出力候補Ｐｂａｔの燃料換算値ＦＣｂａｔ（ｔ）とを加算することで、等価燃料消費量ＦＣ（ｔ）を算出する。
【０１１６】
ステップＳ６２において、走行制御部２２は、ｔがｔｓｚであるか否かを判定する。ｔがｔｓｚでない場合は、ステップＳ６６でｔが次の時点（ここではｔｓ２）に設定され、時点ｔｓ２についてステップＳ５２からの処理が繰り返される。このようにして、時点ｔｓ１から時点ｔｓｚまでの複数の時点においてステップＳ５２からステップＳ６４までの処理が繰り返される。
【０１１７】
つまり、複数回のステップＳ５４において、出力候補組設定部４０によって複数の時点における、エンジン駆動モード及びＥＶモードにそれぞれ対応する２つの出力候補組が算出され、複数回のステップＳ６２において、等価燃料消費量算出部４２によって、各時点における２つの出力候補組に関する等価燃料消費量ＦＣ（ｔ）が算出される。
【０１１８】
図１５には、各時点における２つ出力候補組９０が並べられたマップが示されている。図１５のマップにおいては、図９同様、横軸が時間を表し、各時点における２つの出力候補組９０（ＥＶモードに対応する出力候補組９０ａ及びエンジン駆動モードに対応する出力候補組９０ｂ）が縦軸方向に並べられている。また、図１４においても、現時点（ｔｓ０）におけるエンジン動作点及び電池出力からなる動作点９２が示されている。上述のように、ステップＳ５０からＳ６４までの処理によって、各時点における各出力候補組９０に関する等価燃料消費量ＦＣ（ｔ）が算出されている。
【０１１９】
ステップＳ６８〜Ｓ７２までの処理は、基本的に図９のステップＳ３４〜Ｓ３８までの処理と同様の処理を行う。
【０１２０】
すなわち、ステップＳ６８において、最小動作パス特定部４４は、時点ｔｓ１からｔｓｚまでの各時点において、２つの出力候補組９０のいずれかを選択することで、現時点（ｔｓ０）における動作点６２を始点とした複数の動作パス９４を定義する。その上で、複数の動作パス９４毎に、当該動作パス９４に含まれる複数の出力候補組９０に関する等価燃料消費量ＦＣ（ｔ）の和を評価値として算出する。また、等価燃料消費量ＦＣ（ｔ）の和にエンジン始動エネルギを合計して評価値としてもよい。
【０１２１】
ステップＳ７０において、最小動作パス特定部４４は、ステップＳ６８で算出された各動作パス９４の評価値に基づいて、評価値が最小となる最小動作パス９４ａ（図１５における太線の動作パス）を特定する。
【０１２２】
ステップＳ７２において、動作点設定部４６は、ステップＳ７０において特定された最小動作パス９４ａに基づいて、現時点（ｔｓ０）の次の時点である時点ｔｓ１の走行モードを設定する。具体的には、最小動作パス９４ａに含まれる時点ｔｓ１の出力候補組９０がＥＶモードに対応する出力候補組９０ａである場合は次時点ｔｓ１の走行モードをＥＶモードとし、最小動作パス９４ａに含まれる時点ｔｓ１の出力候補組９０がエンジン駆動モードに対応する出力候補組９０ｂである場合は次時点ｔｓ１の走行モードをエンジン駆動モードとする。
【０１２３】
以上、本発明に係る実施形態を説明したが、本発明は上記実施形態に限られるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない限りにおいて種々の変更が可能である。
【符号の説明】
【０１２４】
１０，１０ａ  制御装置、１２  アクセル開度予測部、１４  ブレーキ制動力予測部、１６  駆動力予測部、１８  車速予測部、２０  道路環境予測部、２２  走行制御部、４０  出力候補組設定部、４２  等価燃料消費量算出部、４４  最小動作パス特定部、４６  動作点設定部、７０  ＳＯＣ予測部、７２  充電要求値予測部。
【図１】
2019137269.tif 000013
【図２】
2019137269.tif 000014
【図３】
2019137269.tif 000015
【図４】
2019137269.tif 000016
【図５】
2019137269.tif 000017
【図６】
2019137269.tif 000018
【図７】
2019137269.tif 000019
【図８】
2019137269.tif 000020
【図９】
2019137269.tif 000021
【図１０】
2019137269.tif 000022
【図１１】
2019137269.tif 000023
【図１２】
2019137269.tif 000024
【図１３】
2019137269.tif 000025
【図１４】
2019137269.tif 000026
【図１５】
2019137269.tif 000027