(57)【要約】【課題】エネルギーの管理をより適切に行う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。【解決手段】車両制御システムは、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、前記発電部または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、車両に搭載される特定車載機器と、車両の乗員に応じて前記特定車載機器の使用状況を予測する予測部と、前記予測部の予測結果に基づいて、前記発電部を稼働させる制御部とを備える。【選択図】図１
2019084979.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
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、前記発電部または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、
車両に搭載される特定車載機器と、
車両の乗員に応じて前記特定車載機器の使用状況を予測する予測部と、
前記予測部の予測結果に基づいて、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】
前記特定車載機器は、エアコンディショナー、ヒータ、デフロスター、ヘッドライト、オーディオ、ナビゲーション装置、または車室内の電源部のうち、少なくとも一つを含む、
請求項１に記載の車両制御システム。
【請求項３】
前記制御部は、前記予測部の予測結果に基づいて、前記特定車載機器が使用されると予測される前に前記発電部を稼働させる、
請求項１または請求項２に記載の車両制御システム。
【請求項４】
前記予測部が、前記特定車載機器の使用に関する乗員に応じて、第１の乗員が前記特定車載機器を使用する場合、第２の乗員が前記特定車載機器を使用する場合に比して、電力の消費度合が高いと予測したとき、
前記制御部は、前記第１の乗員が車両を使用している場合、前記第２の乗員が車両を使用している場合に比して、前記発電部に発電させる電力量を大きくする、
請求項１から３のうちいずれか１項に記載の車両制御システム。
【請求項５】
前記予測部が、前記乗員に応じて、第１の乗員が前記特定車載機器を使用する場合、第２の乗員が前記特定車載機器を使用する場合に比して、電力の消費度合が高いと予測したとき、
前記制御部は、前記第１の乗員が車両を使用している場合、前記第２の乗員が車両を使用している場合に比して、前記発電部を稼働させるタイミングを早めることにより前記発電部に発電させる電力量を大きくする、
請求項４に記載の車両制御システム。
【請求項６】
前記制御部は、発電部により発電された電力を蓄える蓄電池の電力が所定値を下回らないように、前記発電部を稼働させる、
請求項１から５のうちいずれか１項に記載の車両制御システム。
【請求項７】
前記予測部の予測結果に基づいて、前記発電部を稼働させる計画部を更に備え、
前記制御部は、前記計画部により計画された発電計画に基づいて、前記発電部を稼働させる、
請求項１から６のうちいずれか１項に記載の車両制御システム。
【請求項８】
前記予測部の予測結果に基づいて、前記特定車載機器が使用されると予測されるタイミングの前であり、且つ、前記車両が、設定された目的地に到着するまでの間において、前記特定車載機器が使用されたと仮定した場合に前記特定車載機器の使用によって消費される電力量を発電可能なタイミングで前記発電部を稼働させる発電計画を生成する計画部を更に備える、
請求項１から７のうちいずれか１項に記載の車両制御システム。
【請求項９】
前記予測部の予測結果に基づいて、前記特定車載機器が使用されると予測されるタイミングの前であり、且つ、前記特定車載機器が使用されると予測されるタイミングから所定時間の間、前記特定車載機器が使用されたと仮定した場合に前記特定車載機器の使用によって消費される電力量を発電可能なタイミングで前記発電部を稼働させる発電計画を生成する計画部を更に備える、
請求項１から８のうちいずれか１項に記載の車両制御システム。
【請求項１０】
前記内燃機関の動力は、専ら前記発電機によって使用される、
請求項１から９のうちいずれか１項に記載の車両制御システム。
【請求項１１】
前記内燃機関が出力可能な動力は、前記発電機がリアルタイムで前記走行用電動機を駆動させるための電力量を発電するために必要な動力未満の動力である、
請求項１から１０のうちいずれか１項に記載の車両制御システム。
【請求項１２】
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、前記発電部または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、
車両に搭載される特定車載機器と、を備える車両の車載コンピュータが、
車両の乗員に応じて前記特定車載機器の使用状況を予測し、
前記予測の結果に基づいて、前記発電部を稼働させる、
車両制御方法。
【請求項１３】
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、前記発電部または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、
車両に搭載される特定車載機器と、を備える車両の車載コンピュータに、
車両の乗員に応じて前記特定車載機器の使用状況を予測させ、
前記予測の結果に基づいて、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、走行経路情報及び時刻に基づきヘッドライトや、パワーステアリング、エアコンの使用予測に基づき、消費電力量を予測し、予測した消費電力量を発電機に発電させる発電量を定める際に用いる制御装置が開示されている（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２００９−２１９４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、上記の制御装置においては、車両の乗員の使用状況については考慮されていなかった。このため、将来の消費電力を精度よく予測することが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、将来の消費電力を精度よく予測し、エネルギーの管理をより適切に行う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）：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、前記発電部または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、車両に搭載される特定車載機器と、車両の乗員に応じて前記特定車載機器の使用状況を予測する予測部と、前記予測部の予測結果に基づいて、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である。
【０００７】
（２）：（１）の車両制御システムであって、前記特定車載機器は、エアコンディショナー、ヒータ、デフロスター、ヘッドライト、オーディオ、ナビゲーション装置、または車室内の電源部のうち、少なくとも一つを含むものである。
【０００８】
（３）：（１）または（２）の車両制御システムであって、前記制御部は、前記予測部の予測結果に基づいて、前記特定車載機器が使用されると予測される前に前記発電部を稼働させるものである。
【０００９】
（４）：（１）から（３）のうちいずれかの車両制御システムであって、前記予測部が、前記特定車載機器の使用に関する乗員に応じて、第１の乗員が前記特定車載機器を使用する場合、第２の乗員が前記特定車載機器を使用する場合に比して、電力の消費度合が高いと予測したとき、前記制御部は、前記第１の乗員が車両を使用している場合、前記第２の乗員が車両を使用している場合に比して、前記発電部に発電させる電力量を大きくするものである。
【００１０】
（５）：（４）の車両制御システムであって、前記予測部が、前記乗員に応じて、第１の乗員が前記特定車載機器を使用する場合、第２の乗員が前記特定車載機器を使用する場合に比して、電力の消費度合が高いと予測したとき、前記制御部は、前記第１の乗員が車両を使用している場合、前記第２の乗員が車両を使用している場合に比して、前記発電部を稼働させるタイミングを早めることにより前記発電部に発電させる電力量を大きくするものである。
【００１１】
（６）：（１）から（５）のうちいずれかの車両制御システムであって、前記制御部は、発電部により発電された電力を蓄える蓄電池の電力が所定値を下回らないように、前記発電部を稼働させるものである。
【００１２】
（７）：（１）から（６）のうちいずれかの車両制御システムであって、前記予測部の予測結果に基づいて、前記発電部を稼働させる計画部を更に備え、前記制御部は、前記計画部により計画された発電計画に基づいて、前記発電部を稼働させるものである。
【００１３】
（８）：（１）から（７）のうちいずれかの車両制御システムであって、前記予測部の予測結果に基づいて、前記特定車載機器が使用されると予測されるタイミングの前であり、且つ、前記車両が、設定された目的地に到着するまでの間において、前記特定車載機器が使用されたと仮定した場合に前記特定車載機器の使用によって消費される電力量を発電可能なタイミングで前記発電部を稼働させる発電計画を生成する計画部を更に備えるものである。
【００１４】
（９）：（１）から（８）のうちいずれかの車両制御システムであって、前記予測部の予測結果に基づいて、前記特定車載機器が使用されると予測されるタイミングの前であり、且つ、前記特定車載機器が使用されると予測されるタイミングから所定時間の間、前記特定車載機器が使用されたと仮定した場合に前記特定車載機器の使用によって消費される電力量を発電可能なタイミングで前記発電部を稼働させる発電計画を生成する計画部を更に備えるものである。
【００１５】
（１０）：（１）から（９）のうちいずれかの車両制御システムであって、前記内燃機関の動力は、専ら前記発電機によって使用されるものである。
【００１６】
（１１）：（１）から（１０）のうちいずれかの車両制御システムであって、前記内燃機関が出力可能な動力は、前記発電機がリアルタイムで前記走行用電動機を駆動させるための電力量を発電するために必要な動力未満の動力である。
【００１７】
（１２）：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、前記発電部または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、車両に搭載される特定車載機器と、を備える車両の車載コンピュータが、車両の乗員に応じて前記特定車載機器の使用状況を予測し、前記予測の結果に基づいて、前記発電部を稼働させる車両制御方法である。
【００１８】
（１３）：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、前記発電部または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、車両に搭載される特定車載機器と、を備える車両の車載コンピュータに、車両の乗員に応じて前記特定車載機器の使用状況を予測させ、前記予測の結果に基づいて、前記発電部を稼働させるプログラムである。
【発明の効果】
【００１９】
（１）〜（１３）によれば、エネルギーの管理をより適切に行うことができる。
【００２０】
（１２）によれば、内燃機関の体格を小さくすることが可能であり、車載レイアウトが容易になる。更に、内燃機関の体格が小さくても、特定車載機器の使用状況予測に基づき、発電制御を行なうことで、電欠することなく、目的地まで到達することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】車両制御システムを含む車両システム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】パターン情報１２４の内容の一例を示す図である。
【図４】空調ユニットの消費パターンの一例を示す図である。
【図５】所定の環境（例えば外気が所定温度）である場合の空調ユニットの制御パターンの他の一例を示す図である。
【図６】ライト９２の消費パターンの一例を示す図である。
【図７】環境情報１２６に含まれる外気の温度に関する情報の一例を示す図である。
【図８】環境情報１２６に含まれる照度に関する情報の一例を示す図である。
【図９】時間Ｔにおける特定消費電力量の一例を示す図である。
【図１０】発電部の稼働可否の判定について説明するための図である。
【図１１】発電計画について説明するための図である。
【図１２】計画制御部１００により実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図１３】学習装置２００の機能構成を示す図である。
【図１４】利用者情報２１２の一例を示す図である。
【図１５】学習装置２００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１６】消費パターンの導出について説明するための図である。
【図１７】実施形態の制御部（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】
【００２２】
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。
【００２３】
＜第１実施形態＞
［全体構成］
図１は、車両制御システムを含む車両システム１を搭載した車両（以下、自車両Ｍと称する）の構成の一例を示す図である。車両システム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などの内燃機関、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発電機による発電電力、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、エンジンの動力は専ら発電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、この自車両Ｍは、バッテリをプラグイン充電可能な車両であってよい。
【００２４】
図１に示すように、自車両Ｍには、例えば、エンジン１０と、第１モータ（発電機）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６０と、動力制御部７０と、車両センサ７８と、温度センサ８０と、照度センサ８２と、カメラ８４と、通信部８６と、エアコン８８と、デフロスター９０と、ライト９２と、計画制御部１００とが搭載される。
【００２５】
エンジン１０は、ガソリンなど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、クランクシャフトなどを備えるレシプロエンジンである。また、エンジン１０は、ロータリーエンジンであってもよい。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（または自車両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。
【００２６】
第１モータ１２は、例えば、三相交流発電機である。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。以下、エンジン１０および第１モータ１２を合わせたものを「発電部」と称する場合がある。
【００２７】
第２モータ１８は、例えば、三相交流電動機である。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ーを用いて発電する。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。
【００２８】
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。
【００２９】
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。
【００３０】
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。
【００３１】
バッテリ６０は、例えば、リチウムイオン電池などの二次電池である。
【００３２】
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。
【００３３】
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、燃料カット制御などを行う。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。
【００３４】
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。
【００３５】
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。
【００３６】
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SOC；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。
【００３７】
車両センサ７８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。
【００３８】
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の電力量などとに基づいて、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。
【００３９】
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。
【００４０】
温度センサ８０は、例えば、車室外または車室内の温度を検出し、検出結果を計画制御部１００に出力する。照度センサ８２は、自車両Ｍの周囲の照度を検出し、検出結果を計画制御部１００に出力する。
【００４１】
カメラ８４は、例えば、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）やＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）等の固体撮像素子を利用したデジタルカメラである。カメラ８４は、車両システム１が搭載される車両の任意の箇所に一つまたは複数が取り付けられる。例えば、カメラ８４は、車両の利用者（例えば運転者、または乗員）を撮像可能な位置に取り付けられる。カメラ８４は、例えば、所定の周期的で撮像対象の領域を撮像し、撮像した画像を計画制御部１００に出力する。カメラ８４は、ステレオカメラであってもよい。
【００４２】
通信部８６は、例えば、セルラー網やＷｉ−Ｆｉ網、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＤＳＲＣ（Dedicated Short Range Communication）などを利用して、自車両Ｍの周辺に存在する他車両と通信し、或いは無線基地局を介して各種サーバ装置と通信する。
【００４３】
エアコン（エアコンディショナー）８８は、自車両Ｍの車室内の空気の状態を制御する。エアコン８８は、車両システム１の制御部（不図示）によって制御される。なお、エアコン８８には、ヒータが含まれているものとして説明するが、ヒータはエアコン８８とは別途設けられてもよい。
【００４４】
デフロスター９０は、自車両Ｍのフロントウインドウ等の曇りを緩和させて視認性を向上させる。デフロスター９０は、車両システム１の制御部（不図示）によって制御される。デフロスター９０の吹出口は、インストルメントパネルの車体前端側に設けられる。デフロスター９０は、車両システム１の制御部の制御に基づいて、吹出口からフロントウインドウに向けてエアを吹き出す。これにより、フロントウインドウに発生した曇り（水滴）が緩和、または取り除かれる。なお、デフロスターは、車両のリアウインドウやサイドミラーに設けられる電熱線であってもよい。
【００４５】
なお、本実施形態では、エアコン８８とデフロスター９０とは、別の機能構成として説明するが、エアコン８８とデフロスター９０とは１つの空調ユニットとして機能構成されてもよい。
【００４６】
ライト９２は、車両の前方に設けられた前照灯（ヘッドライト）や、車幅灯を含む。ライト９２は、所定のスイッチに対する操作が利用者によってなされた場合に、車両システム１の制御部の制御に基づいて、消灯状態から点灯状態に遷移したり、点灯状態から消灯状態に遷移したりする。
【００４７】
以下、エアコン８８、デフロスター９０と、ライト９２とを、特段区別しない場合は、「特定車載機器」と称する場合がある。この特定車載機器は、エアコン８８等に加え（または代えて）、他の車載機器を含んでもよい。他の車載機器とは、例えば、オーディオやナビゲーション装置、車室内の電源部（例えばシガーソケット）等である。
【００４８】
また、車両システム１は、上記の構成に加え、更に不図示のナビゲーション装置等を備える。ナビゲーション装置は、例えば、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）受信機と、ナビＨＭＩと、経路決定部とを備え、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やフラッシュメモリなどの記憶装置に地図情報を保持している。ＧＮＳＳ受信機は、ＧＮＳＳ衛星から受信した信号に基づいて、自車両Ｍの位置を特定する。ナビＨＭＩは、表示装置、スピーカ、タッチパネル、キーなどを含む。経路決定部は、例えば、ＧＮＳＳ受信機により特定された自車両Ｍの位置（或いは入力された任意の位置）から、ナビＨＭＩを用いて利用者により入力された目的地までの経路（以下、地図上経路）を、第１地図情報を参照して決定する。地図情報は、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。なお、ナビゲーション装置は、例えば、利用者の保有するスマートフォンやタブレット端末等の端末装置の機能によって実現されてもよい。
【００４９】
［計画制御部］
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、識別処理部１０２と、予測部１０４と、環境情報取得部１０６と、発電計画部１０８と、制御部１１０と、記憶部１２０とを備える。識別処理部１０２、予測部１０４、環境情報取得部１０６、発電計画部１０８、および制御部１１０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）など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）などのハードウェア（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。
【００５０】
記憶部１２０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１２０には、例えば、識別情報１２２と、パターン情報１２４と、環境情報１２６とが記憶されている。各情報の詳細については後述する。
【００５１】
［識別処理部］
識別処理部１０２は、例えば、カメラ８４により撮像された画像に対して、画像認識処理を行う。識別処理部１０２は、画像認識処理の結果と、識別情報１２２に含まれるテンプレートとを比較して、画像認識処理の結果に類似するテンプレートを抽出する。そして、識別処理部１０２は、抽出したテンプレートに対応付けられた利用者を示す識別情報を取得する。識別情報１２２には、利用者が撮像された画像に対する画像認識処理によって抽出された特徴量を含むテンプレートが記憶されている。このテンプレートは、利用者ごとに用意され、利用者の識別情報が対応づけられている。
【００５２】
なお、識別処理部１０２は、画像に代えて（加えて）、利用者の操作に基づいて利用者の識別情報を特定してもよい。例えば、識別処理部１０２は、自車両Ｍに設けられた操作部に対して行われた操作（数字を入力するなどの操作）により出力された情報を取得し、取得した情報に基づいて、利用者の識別情報を特定する。この場合、識別情報１２２には、上記の出力された情報に対して、利用者の識別情報が対応付けられている。
【００５３】
［予測部］
予測部１０４は、車両の乗員に応じて特定車載機器の使用状況を予測する。例えば、予測部１０４は、特定車載機器の使用に関する乗員の消費パターンを示すパターン情報１２４に基づいて、乗員の特定車載機器の使用状況を予測する。
【００５４】
図３は、パターン情報１２４の内容の一例を示す図である。パターン情報１２４は、利用者の特定車載機器の使用に関する消費パターンを示す情報である。パターン情報１２４には、例えば、利用者の識別情報に対して、特定車載機器（空調ユニットおよびライト９２）の消費パターン（図中、消費パターン１Ａ等）が対応付らえた情報である。空調ユニットは、例えば、エアコン８８およびデフロスター９０を含む。消費パターンは、所定のパターンを有する利用者によって、特定車載機器の使用によって消費される電力と、環境（例えば温度または照度）とが対応付けられた情報である。
【００５５】
図４は、空調ユニットの消費パターンの一例を示す図である。図４の縦軸は空調ユニットにより消費される電力を示し、横軸は外気の温度を示している。例えば、消費パターン１Ａは、消費パターン２Ａに対して、外気の温度が同じ条件であっても、空調ユニットの出力が大きくなるように制御されるため、電力の消費量が大きい傾向である。
【００５６】
また、例えば、消費パターン３Ａは、他の消費パターンに対して、比較的、外気の温度が低い際、空調ユニットの出力が小さくなるように制御されるため、電力の消費量が小さい傾向であるが、比較的、外気の温度が高い際、空調ユニットの出力が大きくなるように制御されるため、電力の消費量が大きい傾向である。例えば、消費パターン３Ａは、暑がりである（または寒さにつよい）利用者に対応付けられる消費パターンである。
【００５７】
また、外気の温度が同じ条件であっても、利用者ごとに空調ユニットを使用し始めるタイミング（消費パターン）が異なる。図５は、所定の環境（例えば外気が所定温度）である場合の空調ユニットの制御パターンの他の一例を示す図である。図５の縦軸は空調ユニットがオン状態またはオフ状態であるかを示し、横軸は時間を示している。図示する例では、外気の温度が同じ条件であっても、時刻ｔ１に利用者００１が空調ユニットをオン状態に制御し、時刻ｔ２（時刻ｔ１から所定時間後）に利用者００２が空調ユニットをオン状態に制御し、更に時刻ｔ３（時刻ｔ２から所定時間後）に利用者００３が空調ユニットをオン状態に制御している。このように、利用者ごとに、空調ユニットを使用するタイミングが異なる場合がある。この結果、電力の消費パターンが利用者ごとに異なる。
【００５８】
なお、エアコン８８と、デフロスター９０との消費パターンは、別々に用意されてもよい。
【００５９】
図６は、ライト９２の消費パターンの一例を示す図である。図６の縦軸はライト９２により消費される電力を示し、横軸は車両の外界の照度を示している。例えば、消費パターン１Ｂは、他の消費パターンに対して、電力の消費量が小さい傾向である。消費パターン１Ｂに対応する利用者は、他の消費パターンに対応する利用者よりも車幅灯を点灯させるタイミングは早いが、前照灯を点灯するタイミングは遅く、電力の消費量を合算すると電力の消費量は、他の消費パターンの電力の消費量に比して小さくなるためである。
【００６０】
また、例えば、消費パターン２Ｂは、消費パターン３Ｂに対して、電力の消費量が小さい傾向である。消費パターン２Ｂに対応する利用者は、消費パターン３Ｂに対応する利用者よりも前照灯を点灯するタイミングは遅いためである。このように、外界の照度が同じ条件であっても、利用者ごとに前照灯や車幅灯を点灯し始めるタイミングが異なる。この結果、電力の消費パターンが利用者ごとに異なる。
【００６１】
なお、車載機器の消費パターンは、天候や、時間帯、地域ごとに用意されてもよい。これにより、より適切な消費パターンを特定することができる。
【００６２】
［環境情報取得部］
環境情報取得部１０６は、環境情報１２６から車両が出発地から目的地に向かう経路における環境情報を取得する。目的地および目的地に向かう経路は、例えば、利用者がナビゲーション装置を操作して決定したものである。環境情報は、所定の地域の気候や、照度、道路の状態、道路の周辺の状態、および将来の上記の情報の予測結果を示す情報である。環境情報１２６は、上記の情報を提供するサーバ装置により送信された情報である。
【００６３】
図７は、環境情報１２６に含まれる外気の温度に関する情報の一例を示す図である。図７の縦軸は外気の温度を示し、横軸は時間を示している。図示する例は、所定の日の時間に対する温度の変化を示している。現在の時刻Ｃとした場合、時刻Ｃ以前の温度の変化は実際に測定されたものであり、時刻Ｃを超える時間における温度の変化は予測された結果である。なお、図中、時間Ｔは、後述する車両Ｍが出発地から目的地に向かう場合に、経路上を走行する時間である。
【００６４】
図８は、環境情報１２６に含まれる照度に関する情報の一例を示す図である。図８の縦軸は外界の照度を示し、横軸は時間を示している。図示する例は、所定の日の時間に対する外界の照度の変化を示している。現在の時刻Ｃとした場合、時刻Ｃ以前の照度の変化は実際に測定されたものである、時刻Ｔを超える時間における照度の変化は予測結果である。
【００６５】
［発電計画部］
発電計画部１０８は、予測部１０４の予測結果に基づいて、発電部を稼働させる発電計画を生成する。例えば、以下の処理を行って発電計画を生成する。発電計画部１０８は、目的地まで走行するのに必要な（第２モータ１８に消費される）電力量（以下、走行消費電力量）を推定する。
【００６６】
［特定消費電力量の推定］
発電計画部１０８は、予測部１０４により予測された乗員の特定車載機器の使用状況（例えば、消費パターン）と、環境情報取得部１０６により取得された目的地までの経路の環境情報とに基づいて、特定車載機器により消費される電力量（以下、特定消費電力量）を推定する。
【００６７】
具体的には、発電計画部１０８は、例えば、時間Ｔを所定の時間ごとに分割し、分割した時間（分割時間）における環境情報を、消費パターンの環境情報（例えば、図４、図６の横軸）に適用して、その環境情報において消費される電力量を導出する。この処理が繰り返され、分割時間において消費される電力量（図９参照）が積算されることにより、時間Ｔにおいて消費される特定消費電力量が導出される。なお、分割時間における環境情報は、その時間における環境情報の平均値や中央値等である。
【００６８】
図９は、時間Ｔにおける特定消費電力量の一例を示す図である。図９の縦軸は特定消費電力量を示し、横軸は時間Ｔ（分割時間ｔ１〜ｔｎ）に対応する時間を示している。また、図９の電力量は、空調ユニットおよびライトに消費される電力量を含む。分割時間ｔ１〜ｔｎの電力量が合算された電力量が時間Ｔにおける特定消費電力量である。以下、上記のように推定された特定消費電力量と、走行消費電力量とが合算された電力量を、「消費予定電力量」と称する場合がある。
【００６９】
［発電部の稼働可否の判定］
発電計画部１０８は、目的地に到着するまでに発電部を稼働させる必要があるか否かを判定する。発電計画部１０８は、例えば、現在のＳＯＣから消費予定電力量を差し引いた際に、目的地に到着した際のＳＯＣが下限閾値を下回る場合、目的地に向かう経路において発電部を稼働させる必要があると判定する。下限閾値は、目的地に到着した際の目標のＳＯＣである。
【００７０】
図１０は、発電部の稼働可否の判定について説明するための図である。図１０の縦軸はＳＯＣを示し、横軸は目的地までの距離を示している。図１０の例では、ＳＯＣの推移について、走行消費電力量のみを考えた場合、目的地におけるＳＯＣは下限閾値を上回るが、特定消費電力量を加味した消費予定電力量を考えた場合、目的地におけるＳＯＣは下限閾値を下回る。すなわち、電力量ｓｈが目的地に到着した時点で不足する。電力量ｓｈは、下限閾値から消費予定電力量を考えた場合の目的地におけるＳＯＣとの差分である。図中、時刻Ｔｘは、特定車載機器により電力の消費が開始される時刻である。すなわち、車載機器の使用が開始される時刻である。上述したように、消費予定電力量を考えた場合の目的地におけるＳＯＣが下限閾値を下回る場合、発電部の稼働が必要であると判定される。
【００７１】
［発電計画の生成］
発電計画部１０８は、消費予定電力量を考えた場合の目的地におけるＳＯＣが下限閾値を上回るように、発電部を稼働させる発電計画を生成する。例えば、発電計画部１０８は、特定車載機器の使用が開始される前に発電部を稼働させる発電計画を生成する。また、発電計画部１０８は、特定消費電力量が第２の乗員に比して大きい第１の乗員が車両を使用している場合、第２の乗員が車両を使用している場合に比して、発電部を稼働させるタイミングを早めたり、発電部を単位時間あたりの出力を大きくしたりする。
【００７２】
図１１は、発電計画について説明するための図である。図１０と同様の説明については説明を省略する。図１１の例では、ＳＯＣの推移について、消費予定電力量のみを考えた場合（発電部を稼働させたない場合）のＳＯＣの推移と、時刻Ｔｘ前に発電部を稼働させた場合のＳＯＣの推移を示している。発電部を稼働させた場合、特定車載機器によって電力が消費されても、消費された電力は発電された電力によって補填されるため、目的地における電力量は下限閾値を上回る。
【００７３】
なお、発電部が稼働するタイミングは、限定されない。発電部は、目的地に到着するまでＳＯＣが下限閾値を下回らないように制御されればよい。例えば、発電部が稼働するタイミングは、予測部１０４によって予測された特定車載機器の使用状況において、目的地に到着するまでの間に、特定車載機器を使用した場合に消費される電力量を、特定車載機器の使用が開始されると予測されるときまでにバッテリ６０に蓄えることが可能なタイミングであってもよい。また、例えば、発電部の稼働は、特定車載機器の使用が開始されると予測されるときより前から開始され、開始された後も稼働が継続されてもよい。また、発電部の稼働は、特定車載機器の使用が開始された後に開始されてもよい。
【００７４】
これにより、利用者による電力不足に対する不安を抑制することができる。また、電力不足によって、目的地に到着することができなくなったり、特定車載機器の使用によって航続距離が短くなることを抑制できたりする。上述したように、発電計画部１０８が、発電計画を生成することにより、エネルギーの管理をより適切に行うことができる。
【００７５】
［制御部］
制御部１１０は、予測された乗員の特定車載機器の使用状況に基づいて、発電部を制御する。例えば、制御部１１０は、発電計画部１０８により生成された発電計画に基づいて、発電部を稼働させたり、発電部の稼働を停止させたりする。
【００７６】
［フローチャート］
図１２は、計画制御部１００により実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。まず、識別処理部１０２は、カメラ８４により撮像された画像を取得する（ステップＳ１００）。次に、識別処理部１０２は、取得した画像に対して画像認識処理を行って特徴量を抽出し、抽出した特徴量と、識別情報１２２に含まれる情報とを照合して、利用者の識別情報を特定する（ステップＳ１０２）。
【００７７】
次に、予測部１０４は、パターン情報１２４を参照して、特定した利用者に対応付けられた消費パターンを特定することにより、利用者の特定車載機器の使用状況を予測する（ステップＳ１０４）。
【００７８】
次に、環境情報取得部１０６は、環境情報１２６から車両が出発地から目的地に向かう経路における環境情報を取得する（ステップＳ１０６）。次に、発電計画部１０８は、ステップＳ１０４で予測した特定車載機器の使用状況と、ステップＳ１０６で取得した環境情報とに基づいて、特定消費電力量を予測する（ステップＳ１０８）。
【００７９】
次に、発電計画部１０８は、走行消費電力量を予測し、予測した走行消費電力量に、ステップＳ１０８で予測した特定消費電力量を加算して消費予定電力量を導出する（ステップＳ１１０）。
【００８０】
次に、発電計画部１０８は、消費予定電力量と、現在のＳＯＣとに基づいて、目的地までの経路において発電部を稼働させる必要があるか否かを判定する（ステップＳ１１２）。発電部を稼働させる必要がない場合、本フローチャートの１ルーチンの処理は終了する。発電部を稼働させる必要がある場合、発電計画部１０８は、目的地までの経路において発電部を稼働させる発電計画を生成する（ステップＳ１１４）。これにより本フローチャートの１ルーチンの処理は終了する。
【００８１】
上述した処理により、予測部１０４は、特定車載機器の使用に関する乗員の消費パターンを示すパターン情報１２４に基づいて、特定車載機器の使用状況を予測するため、将来の消費電力を精度よく予測することができる。また、発電計画部１０８は、予測部１０４の予測結果に基づいて、発電部を稼働させる発電計画を生成するため、エネルギーの管理をより適切に行うことができる。
【００８２】
［学習］
以下、パターン情報２１４を生成する学習装置２００について説明する。図１３は、学習装置２００の機能構成を示す図である。以下の例では、学習装置２００は、自車両Ｍとは別に設けられているものとして説明するが、自車両Ｍに搭載されてもよい。
【００８３】
学習装置２００は、例えば、通信部２０２と、学習生成部２０４と、記憶部２１０とを備える。記憶部２１０には、例えば、利用者情報２１２と、パターン情報２１４（１２４）とが記憶されている。
【００８４】
利用者情報２１２は、利用者の識別情報ごとに、その利用者によって車載機器の使用によって消費された電力と、環境（例えば温度または照度）とが対応付けられた情報である。図１４は、利用者情報２１２の一例を示す図である。図１４の縦軸は空調ユニットにより消費された電力を示し、横軸は外気の温度を示している。
【００８５】
パターン情報２１４は、パターン情報１２４と同様の情報であって、学習装置２００により生成される情報である。
【００８６】
通信部２０２は、ネットワークを介して他のサーバ装置や自車両Ｍ等と通信する。学習生成部２０４は、例えば、利用者情報２１２に対して機械学習や、回帰分析などの統計的な処理を行ってパターン情報２１４を生成する。また、学習生成部２０４は、所定のアルゴリズムや、所定の分析手法を適用してパターン情報２１４を生成してもよい。学習装置２００は、生成したパターン情報２１４（１２４）を計画制御部１００に送信する。計画制御部１００は、学習装置２００により生成されたパターン情報２１４を取得し、取得したパターン情報２１４を記憶部２１０にパターン情報１２４として記憶させる。
【００８７】
［フローチャート］
図１５は、学習装置２００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。まず、学習生成部２０４は、対象の利用者を抽出し（ステップＳ２００）、利用者情報２１２から抽出した利用者の情報を取得する（ステップＳ２０２）。利用者の情報とは、例えば、図１４で示した利用者による車載機器の使用によって消費された電力と、温度（または照度などの環境）とが対応付けられた情報である。
【００８８】
次に、学習生成部２０４は、抽出した利用者の情報に基づいて、温度と消費された電力量との関係を学習し、電力の消費傾向を導出する（ステップＳ２０４）。次に、学習生成部２０４は、図１６で示すように対象の利用者の消費パターンを導出する（ステップＳ２０６）。これにより本フローチャートの１ルーチンの処理は終了する。
【００８９】
図１６は、消費パターンの導出について説明するための図である。図１６の縦軸は、空調ユニットにより消費された電力を示し、横軸は外気の温度を示している。図中の実線で示す推移線は、導出された消費パターンである。この消費パターンは、パターン情報１２４の所定の利用者の消費パターンに相当する。
【００９０】
このように、学習装置２００は、利用者の情報に基づいて温度と消費された電力量とを学習し、電力の消費傾向を導出することにより、パターン情報１２４に含まれる利用者の消費パターンを導出する。計画制御部１００は、学習装置２００により生成されたパターン情報１２４に基づいて、乗員の特定車載機器の使用状況を予測し、予測結果に基づいて、発電部を稼働させる発電計画を生成する。この結果、将来の消費電力を精度よく予測し、エネルギーの管理をより適切に行うことができる。
【００９１】
なお、上述した例では、空調ユニットの消費パターンが導出される例について説明したが、ライトの消費パターンについても上記と同様の考え方によって導出される。
【００９２】
また、上述した例では、対象の利用者の利用者情報２１２に基づいて、対象の利用者の消費パターンを導出する例について説明したが、これに限定されない。例えば、以下のような処理により、同様の消費傾向を有する利用者に共通する消費パターンが導出されてもよい。例えば、学習生成部２０４は、複数の利用者の利用者情報２１２に基づいて、各利用者の温度と消費された電力量との関係を学習し、各利用者の電力の消費パターンを導出する。そして、学習生成部２０４は、導出した複数の消費パターンのうち、近似する消費パターンをグループ化し、グループ化した消費パターンに基づいて、代表消費パターンを導出する。この代表消費パターンは、近似する消費パターンのグループに含まれる利用者に適用される消費パターンである。このように消費パターンが導出されることにより、同様の消費パターンを有する利用者に対して共通の消費パターンを適用できる。この結果、予め用意しておく消費パターンを簡素化することができる。
【００９３】
また、上述した例では、自車両Ｍの目的地が設定されているものとして説明したが、目的地が設定されていない場合においても、パターン情報１２４に基づいて、発電部を稼働させるタイミングが制御されてもよい。例えば、計画制御部１００は、パターン情報１２４の利用者の消費パターンに基づいて、利用者が特定車載機器を使用すると予測されるタイミングを予測し、予測したタイミングの前に発電部を稼働させる。この場合、発電部が稼働するタイミングは、設定されたＳＯＣの閾値を下回らないように調整される。
【００９４】
例えば、以下のように発電部が稼働するタイミングが調整されてもよい。発電計画部１０８は、予測部１０４によって予測された特定車載機器の使用状況において、特定車載機器が使用されると予測されるときから所定時間（例えば１時間〜数時間）の間、特定車載機器を使用した場合に消費される電力量を、特定車載機器の使用が開始されると予測されるときまでに発電部に発電させる。そして、発電計画部１０８は、上記のように特定車載機器を使用した場合に消費される電力量をバッテリ６０に蓄えることができるタイミングを、発電部を稼働させるタイミングとして決定する。また、例えば、発電部の稼働は、特定車載機器の使用が開始されると予測されるときより前から開始され、開始された後も稼働が継続されてもよい。また、発電部の稼働は、特定車載機器の使用が開始された後に開始されてもよい。これにより、利用者の電欠不安を軽減させることができる。
【００９５】
また、上述した例では、主に特定車載機器として空調ユニット、およびライト９２の使用状況が予測され、予測結果に基づいて、発電部の稼働が制御される例について説明したが、その他の車載機器（例えば、オーディオ、ナビゲーション装置、または車室内の電源部）の使用状況が予測され、予測結果に基づいて、発電部の稼働が制御されてもよい。この場合、学習装置２００は、上述した処理と同等の処理を行って、その他の車載機器に対する利用者ごとの消費パターンを導出する。そして、計画制御部１００は、導出された消費パターンに基づいて、発電部を制御する。これにより、将来の消費電力を精度よく予測し、エネルギーの管理をより適切に行うことができる。
【００９６】
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発電機とを含む発電部と、発電部により発電された電力を蓄えるバッテリ６０と、車両の駆動輪２５に連結され、発電部またはバッテリ６０から供給される電力を用いて駆動することで駆動輪２５を回転させる第２モータ１８と、車両に搭載される特定車載機器と、車両の乗員に応じて前記特定車載機器の使用状況を予測する予測部１０４と、予測部１０４の予測結果に基づいて、発電部を稼働させる制御部１０８とを備えることにより、将来の消費電力を精度よく予測し、エネルギーの管理をより適切に行うことができる。
【００９７】
［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１７に示すようなハードウェアの構成により実現される。図１７は、実施形態の制御部（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。
【００９８】
制御部は、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などの二次記憶装置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、光ディスクなど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）などによってＲＡＭ１００−３に展開され、ＣＰＵ１００−２によって実行されることで、制御部が実現される。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。
【００９９】
上記実施形態は、以下のように表現することができる。
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発電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、前記発電部または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、
車両に搭載される特定車載機器と、
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、
車両の乗員に応じて前記特定車載機器の使用状況を予測し、
前記予測結果に基づいて、前記発電部を稼働させる、
車両制御システム。
【０１００】
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】
【０１０１】
１０  エンジン
１２  第１モータ
１８  第２モータ
６０  バッテリ
７０  動力制御部
１００  計画制御部
１０２  識別処理部
１０４  予測部
１０６  環境情報取得部
１０８  発電計画部
１１０  制御部
１２０  記憶部
１２２  識別情報
１２４、２１４  パターン情報
２００  学習装置
２０２  通信部
２０４  学習生成部
２１０  記憶部
２１２  利用者情報
【図１】
2019084979.tif 000003
【図２】
2019084979.tif 000004
【図３】
2019084979.tif 000005
【図４】
2019084979.tif 000006
【図５】
2019084979.tif 000007
【図６】
2019084979.tif 000008
【図７】
2019084979.tif 000009
【図８】
2019084979.tif 000010
【図９】
2019084979.tif 000011
【図１０】
2019084979.tif 000012
【図１１】
2019084979.tif 000013
【図１２】
2019084979.tif 000014
【図１３】
2019084979.tif 000015
【図１４】
2019084979.tif 000016
【図１５】
2019084979.tif 000017
【図１６】
2019084979.tif 000018
【図１７】
2019084979.tif 000019