(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
主電池によって電気が供給される少なくとも１つの電気モータと燃料が供給される内燃エンジンとを備えるハイブリッドモータ車両の燃料および電気消費を管理するための設定点を計算するための計算方法であって、
ａ）ナビゲーションシステムにより、とるべき行程を取得するステップと、
ｂ）前記行程を連続的な複数の区間（Ｔｉ，ｉ∈｛１．．．Ｎ｝）に分割するステップと、
ｃ）各区間（Ｔｉ）について、当該区間（Ｔｉ）を特徴付ける属性（ＦＣ、ＳＣ、ＳＬ、ＴＳ、ＲＧ、ＬＬ、ＮＬ、ＳＭＳ）を取得するステップと、
ｄ）区間（Ｔｉ）毎に、燃料消費（ＣＣ）値を電気エネルギー消費（ΔＳＯＥ）値にリンクする複数の所定の関係（ＣＥｊ，ｊ∈｛１．．．Ｍ｝）の中から、区間の属性（ＦＣ、ＳＣ、ＳＬ、ＴＳ、ＲＧ、ＬＬ、ＮＬ、ＳＭＳ）に基づいて、当該区間（Ｔｉ）について、ハイブリッドモータ車両の燃料消費（ＣＣ）値を電気エネルギー消費（ΔＳＯＥ）値にリンクする関係（ＣＥｊ）を基準曲線として選択するステップと、
ｅ）行程全体に対するハイブリッドモータ車両の燃料消費値が最小になり、かつ行程の終点における主電池の放電が最大になるという条件が、全区間（Ｔｉ，ｉ∈｛１．．．Ｎ｝）に対する最適な点のセット（Ｐｉ，ｉ∈｛１．．．Ｎ｝）によって満たされるように、各基準曲線上から消費の最適な点（Ｐｉ）を決定するステップと、
ｆ）全区間（Ｔｉ，ｉ∈｛１．．．Ｎ｝）に対する最適な点のセット（Ｐｉ，ｉ∈｛１．．．Ｎ｝）に基づいて、全行程を通してエネルギー管理設定点を定めるステップとを含み、
ステップｄ）では、前記関係（ＣＥｊ）は、前記区間（Ｔｉ）の勾配（ＲＧ）にかかわりなく選択され、ステップｅ）の前に、前記勾配（ＲＧ）を考慮して前記関係（ＣＥｊ）を補正するための補正ステップｄ１）が提供される、計算方法。
【請求項２】
前記所定の関係（ＣＥｊ）は、前記内燃エンジンの燃料消費（ＣＣ）値を前記主電池の充電または放電（ΔＳＯＥ）値にリンクする曲線またはマップである、請求項１に記載の計算方法。
【請求項３】
前記補正ステップｄ１）は、一定の充電または放電（ΔＳＯＥ）値において、前記勾配（ＲＧ）による値だけ前記燃料消費（ＣＣ）値を修正するように前記関係（ＣＥｊ）の各点をシフトすることにある、請求項１または２に記載の計算方法。
【請求項４】
主電池によって電気が供給される少なくとも１つの電気モータと燃料が供給される内燃エンジンとを備えるハイブリッドモータ車両の燃料および電気消費を管理するための設定点を計算するための計算方法であって、
ａ）ナビゲーションシステムにより、とるべき行程を取得するステップと、
ｂ）前記行程を連続的な複数の区間（Ｔｉ，ｉ∈｛１．．．Ｎ｝）に分割するステップと、
ｃ）各区間（Ｔｉ）について、当該区間（Ｔｉ）を特徴付ける属性（ＦＣ、ＳＣ、ＳＬ、ＴＳ、ＲＧ、ＬＬ、ＮＬ、ＳＭＳ）を取得するステップと、
ｄ）区間（Ｔｉ）毎に、燃料消費（ＣＣ）値を電気エネルギー消費（ΔＳＯＥ）値にリンクする複数の所定の関係（ＣＥｊ，ｊ∈｛１．．．Ｍ｝）の中から、区間の属性（ＦＣ、ＳＣ、ＳＬ、ＴＳ、ＲＧ、ＬＬ、ＮＬ、ＳＭＳ）に基づいて、当該区間（Ｔｉ）について、ハイブリッドモータ車両の燃料消費（ＣＣ）値を電気エネルギー消費（ΔＳＯＥ）値にリンクする関係（ＣＥｊ）を基準曲線として選択するステップと、
ｅ）行程全体に対するハイブリッドモータ車両の燃料消費値が最小になり、かつ行程の終点における主電池の放電が最大になるという条件が、全区間（Ｔｉ，ｉ∈｛１．．．Ｎ｝）に対する最適な点のセット（Ｐｉ，ｉ∈｛１．．．Ｎ｝）によって満たされるように、各基準曲線上から消費の最適な点（Ｐｉ）を決定するステップと、
ｆ）全区間（Ｔｉ，ｉ∈｛１．．．Ｎ｝）に対する最適な点のセット（Ｐｉ，ｉ∈｛１．．．Ｎ｝）に基づいて、全行程を通してエネルギー管理設定点を定めるステップとを含み、
ステップｄ）では、前記関係（ＣＥｊ）は、前記電気モータから分離されており前記主電池によって給電される補助デバイスの電気消費にかかわりなく選択され、ステップｅ）の前に、前記補助デバイスの前記電気消費を考慮して前記関係（ＣＥｊ）を補正するための補正ステップｄ２）が提供される、計算方法。
【請求項５】
前記補正ステップｄ２）は、一定の燃料消費（ＣＣ）値において、前記補助デバイスの前記電気消費による値だけ充電または放電（ΔＳＯＥ）値を修正するように前記関係（ＣＥｊ）の各点をシフトすることにある、請求項４に記載の計算方法。
【請求項６】
前記行程中、前記補助デバイスの前記電気消費が実質的に変動したとき、ステップｄ）以下のステップが繰り返される、請求項５に記載の計算方法。
【請求項７】
主電池によって電気が供給される少なくとも１つの電気モータと燃料が供給される内燃エンジンとを備えるハイブリッドモータ車両の燃料および電気消費を管理するための設定点を計算するための計算方法であって、
ａ）ナビゲーションシステムにより、とるべき行程を取得するステップと、
ｂ）前記行程を連続的な複数の区間（Ｔｉ，ｉ∈｛１．．．Ｎ｝）に分割するステップと、
ｃ）各区間（Ｔｉ）について、当該区間（Ｔｉ）を特徴付ける属性（ＦＣ、ＳＣ、ＳＬ、ＴＳ、ＲＧ、ＬＬ、ＮＬ、ＳＭＳ）を取得するステップと、
ｄ）区間（Ｔｉ）毎に、燃料消費（ＣＣ）値を電気エネルギー消費（ΔＳＯＥ）値にリンクする複数の所定の関係（ＣＥｊ，ｊ∈｛１．．．Ｍ｝）の中から、区間の属性（ＦＣ、ＳＣ、ＳＬ、ＴＳ、ＲＧ、ＬＬ、ＮＬ、ＳＭＳ）に基づいて、当該区間（Ｔｉ）について、ハイブリッドモータ車両の燃料消費（ＣＣ）値を電気エネルギー消費（ΔＳＯＥ）値にリンクする関係（ＣＥｊ）を基準曲線として選択するステップと、
ｅ）行程全体に対するハイブリッドモータ車両の燃料消費値が最小になり、かつ行程の終点における主電池の放電が最大になるという条件が、全区間（Ｔｉ，ｉ∈｛１．．．Ｎ｝）に対する最適な点のセット（Ｐｉ，ｉ∈｛１．．．Ｎ｝）によって満たされるように、各基準曲線上から消費の最適な点（Ｐｉ）を決定するステップと、
ｆ）全区間（Ｔｉ，ｉ∈｛１．．．Ｎ｝）に対する最適な点のセット（Ｐｉ，ｉ∈｛１．．．Ｎ｝）に基づいて、全行程を通してエネルギー管理設定点を定めるステップとを含み、
ステップｄ）で、各区間（Ｔｉ）について、前記所定の関係（ＣＥｊ）と、前記区間（Ｔｉ）が前記所定の関係（ＣＥｊ）の１つまたは他のものに関連付けられる確率を各属性値（ＦＣ、ＳＣ、ＳＬ、ＴＳ、ＲＧ、ＬＬ、ＮＬ、ＳＭＳ）に関連付ける表（ＴＡＢ）とを記憶するメモリが作成され、
前記表（ＴＡＢ）により、この区間（Ｔｉ）に関連付けられた前記属性（ＦＣ、ＳＣ、ＳＬ、ＴＳ、ＲＧ、ＬＬ、ＮＬ、ＳＭＳ）の前記値を考慮して、前記区間（Ｔｉ）が前記所定の関係（ＣＥｊ）の１つまたは他のものに属する確率の和を決定し、
最も高い確率和を有する関係（ＣＥｊ）を選択する、計算方法。
【請求項８】
主電池によって電気が供給される少なくとも１つの電気モータと燃料が供給される内燃エンジンとを備えるハイブリッドモータ車両の燃料および電気消費を管理するための設定点を計算するための計算方法であって、
ａ）ナビゲーションシステムにより、とるべき行程を取得するステップと、
ｂ）前記行程を連続的な複数の区間（Ｔｉ，ｉ∈｛１．．．Ｎ｝）に分割するステップと、
ｃ）各区間（Ｔｉ）について、当該区間（Ｔｉ）を特徴付ける属性（ＦＣ、ＳＣ、ＳＬ、ＴＳ、ＲＧ、ＬＬ、ＮＬ、ＳＭＳ）を取得するステップと、
ｄ）区間（Ｔｉ）毎に、燃料消費（ＣＣ）値を電気エネルギー消費（ΔＳＯＥ）値にリンクする複数の所定の関係（ＣＥｊ，ｊ∈｛１．．．Ｍ｝）の中から、区間の属性（ＦＣ、ＳＣ、ＳＬ、ＴＳ、ＲＧ、ＬＬ、ＮＬ、ＳＭＳ）に基づいて、当該区間（Ｔｉ）について、ハイブリッドモータ車両の燃料消費（ＣＣ）値を電気エネルギー消費（ΔＳＯＥ）値にリンクする関係（ＣＥｊ）を基準曲線として選択するステップと、
ｅ）行程全体に対するハイブリッドモータ車両の燃料消費値が最小になり、かつ行程の終点における主電池の放電が最大になるという条件が、全区間（Ｔｉ，ｉ∈｛１．．．Ｎ｝）に対する最適な点のセット（Ｐｉ，ｉ∈｛１．．．Ｎ｝）によって満たされるように、各基準曲線上から消費の最適な点（Ｐｉ）を決定するステップと、
ｆ）全区間（Ｔｉ，ｉ∈｛１．．．Ｎ｝）に対する最適な点のセット（Ｐｉ，ｉ∈｛１．．．Ｎ｝）に基づいて、全行程を通してエネルギー管理設定点を定めるステップとを含み、
前記関係が曲線であるため、各曲線（ＣＥｊ）は、２次多項式として定義され、前記主電池の充電および放電（ΔＳＯＥ）の変動は、最小閾値（ΔＳＯＥｍｉｎ）と最大閾値（ΔＳＯＥｍａｘ）との間で境界を画される、計算方法。
【請求項９】
前記多項式は、２つの不変係数（Ψ１、Ψ２）を有する、請求項８に記載の計算方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般に再充電可能なハイブリッド車両に関する。
【０００２】
より詳細には、本発明は、主電池によって電気が供給される少なくとも１つの電気モータと燃料が供給される内燃エンジンとを備えるハイブリッドモータ車両の燃料および電気消費を管理するための設定点を計算するための計算方法に関する。
【０００３】
本発明は、長距離ハイブリッド電気車両、すなわちそれらの電気モータだけを用いて１０キロメートルを超える距離を移動することが可能な車両に特に有利に応用される。
【背景技術】
【０００４】
再充電可能なハイブリッド車両は、従来の燃焼ドライブトレーン（内燃エンジンおよび燃料タンクを有する）と、電気ドライブトレーン（電気モータおよび特に電力コンセントで充電することが可能な主電池を有する）とを備える。
【０００５】
そのようなハイブリッド車両は、その電気ドライブトレーンだけによって、またはその燃焼ドライブトレーンだけによって、さらには同時にその２つの電気ドライブトレーンおよび燃焼ドライブトレーンによって進ませることが可能である。内燃エンジンによって創出される電力を利用することによって、または、制動時にモータ車両によって創出される運動エネルギーを回収することによっても、主電池を再充電することが可能である。
【０００６】
車両の将来の行程（ｊｏｕｒｎｅｙ）がわからないことにより、これらのドライブトレーンの１つまたは他のものを使用するための現在実施されている方針は、行程の開始時に主電池を放電することによって体系的に始めて、最小エネルギーのレベルに達してから、燃焼ドライブトレーンを使用することにある。このようにして、運転者が短い行程をとり、主電池を再充電するための規則的な機会を有するとき、運転者は、最大まで電気ドライブトレーンを使用し、それにより車両の汚染物質放出が低減される。
【０００７】
しかし、この方針は、必ずしも最小の燃料消費を保証しない。これは、特にユーザがフリーウェイ部分を介して行程を始め、都市の一部で終わる場合にあてはまる。実際、電気ドライブトレーンの使用は、フリーウェイでは主電池が非常に速く放電するのでフリーウェイに適さず、燃焼ドライブトレーンの使用は、内燃エンジンの性能がフリーウェイより都市において低いために都市に適さない。
【０００８】
この欠点を克服するために、文献米国特許第８８２５２４３号は、ナビゲーションシステムにとって既知の行程予測におけるバッテリの「理想的な」放電曲線をどのように構築するかについて開示しており、この曲線は、バッテリの充電状態が行程の終了時にのみその可能な最小値に達するように構築され、次いでハイブリッドシステムをこの放電曲線に最もよく従うようにこの行程予測でいかに制御するかについて開示している。そのような解決策の欠点は、行程におけるハイウェイ条件が著しく多様である場合、たとえば、都市での第１の区間で開始し、次いで第２のフリーウェイ区間に続き、最後に都市での第３の区間で終わる単純な、しかし非常に一般的な場合には、エネルギー消費から見て行程は非最適に実施される。
【０００９】
さらに、都市での燃焼ドライブトレーンの使用は、運転者にとって電気ドライブトレーンの使用ほど心地よいものにならない。
【００１０】
最後に、都市での内燃エンジンの使用が法律によって妨げられることがあり、その結果、運転者はその場合、もはや都市に行くことができない。
【発明の概要】
【００１１】
従来技術の前述の欠点を改善するために、本発明は、車両内に埋め込まれたナビゲーションシステムからのデータを利用することによって、将来の行程がわからないことを克服することを可能にする。
【００１２】
より具体的には、本発明は、導入部に定義されているように計算方法を提供し、
ａ）ナビゲーションシステムにより、とるべき行程を獲得するステップと、
ｂ）前記行程を連続的な区間に分割するステップと、
ｃ）各区間について、前記区間を特徴付ける属性を獲得するステップと、
ｄ）前記区間のそれぞれについて、かつその属性を考慮して、燃料消費値を電気エネルギー消費値にリンクする複数の所定の関係の中から、区間にわたるハイブリッドモータ車両の燃料消費をその電気エネルギー消費にリンクする関係を選択するステップと、
ｅ）選択された関係のそれぞれにおいて消費の最適な点を決定するステップであって、最適な点のセットが行程全体にわたるハイブリッドモータ車両の燃料消費を最小限に抑え、前記行程の終了時に主電池の放電を最大にするように決定するステップと、
ｆ）前記最適な点の座標に従って、行程を通してエネルギー管理設定点を創出するステップとが提供される。
【００１３】
したがって、本発明により、車両の燃料消費を車両がとらなければならない行程にわたって最もよく低減するために、電気モータまたは内燃エンジンがいつ使用されるべきか決定することが可能である。
【００１４】
例として、その性能が最良である場合燃焼ドライブトレーンをフリーウェイ上で使用すること、ならびにその性能およびその心地よさが最適である場合電気ドライブトレーンを都市で使用することを優先することが可能となろう。
【００１５】
また、最も望ましくない動作点で電気モータにより負担を減らすことによって内燃エンジンの性能を改善することも可能となろう。
【００１６】
本発明による計算方法の他の利点および非制限的な特徴は、以下のとおりである。
−  所定の関係は、内燃エンジンの燃料消費値を主電池の充電または放電値にリンクする曲線またはマップである。
−  ステップｄ）では、関係は、前記区間の勾配にかかわりなく選択され、ステップｅ）の前に、前記勾配を考慮して前記関係を補正するための補正ステップｄ１）が提供される。
−  前記補正ステップｄ１）は、一定の充電または放電値において、勾配による値だけ燃料消費を修正するように関係の各点をシフトすることにある。
−  ステップｄ）では、関係は、電気モータから分離されており主電池によって給電される補助デバイスの電気消費にかかわりなく選択され、ステップｅ）の前に、補助デバイスの前記電気消費を考慮して前記関係を補正するための補正ステップｄ２）が提供される。
−  前記補正ステップｄ２）は、一定の燃料消費値において、補助デバイスの前記電気消費による値だけ充電または放電を修正するように関係の各点をシフトすることにある。
−  行程中、補助デバイスの電気消費が実質的に変動したとき、ステップｄ）および以下が繰り返される。
−  所定の関係と、区間が所定の関係の１つまたは他のものに関連付けられる確率を各属性値に関連付ける表とを記憶するメモリが、ステップｄ）で、各区間について提供され、前記表により、この区間に関連付けられた属性の値を考慮して、区間が所定の関係の１つまたは他のものに属する確率の和を決定し、最も高い確率和を有する関係を選択する。
−  関係が曲線であるため、各曲線は、２次多項式として定義され、主電池の充電および放電の変動は、最小閾値と最大閾値との間で境界を画される。
−  前記多項式は、２つの不変係数を有する。
−  ステップｂ）では、各区間は、その長さを通して少なくとも１つの不変属性を含む行程の最大長さの一部分であるものとして定義される。
−  各区間にわたる前記不変属性は、以下のリスト、すなわち区間の勾配、区間にわたる車両の特徴的な速度、およびナビゲーションシステムによって区間に割り当てられたカテゴリから選ばれる。
−  ステップ（ｅ）では、各区間に関連付けられた関係の最適な消費点は、最適化アルゴリズムにより決定される。
【００１７】
非制限的な例として与えられている添付の図面を共に、以下の説明は、本発明の内容、およびそれがいかに実施され得るかを説明する。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】車両がとらなければならない行程の区間を特徴付ける属性値を示す表である。
【図２】とるべき行程の区間を特徴付ける基準曲線のパラメータを示す表である。
【図３】テスト走行中に獲得された比消費曲線の分布を示すグラフである。
【図４】複数の基準曲線を示すグラフである。
【図５】ある区間に割り当てられた各属性値に、その区間が図４における基準曲線の１つまたは他のものに関連付けられる確率を関連付ける表である。
【図６】車両の補助デバイスの電気消費を考慮して基準曲線に対して実施予定の補正を示すグラフである。
【図７】対応する行程の区間の勾配を考慮して基準曲線に対して実施予定の補正を示すグラフである。
【図８】各区間に関連付けられた各基準曲線についての異なる点、およびこれらの基準曲線の最適な点を通過する曲線を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
従来は、モータ車両は、特にパワートレーン、車体構造要素、および乗員室要素を支持するシャシを備える。
【００２０】
再充電可能なハイブリッド車両では、パワートレーンは、燃焼ドライブトレーンおよび電気ドライブトレーンを含む。
【００２１】
特に燃焼ドライブトレーンは、燃料タンクと、そのタンクによって燃料が供給される内燃エンジンとを含む。
【００２２】
電気ドライブトレーンは、主電池と、主電池によって電気が供給される１つまたは複数の電気モータとを含む。
【００２３】
ここで、モータ車両は、主電池をローカルで、たとえば家庭電力グリッドまたは任意の他の電力グリッドにおいて充電するための電力コンセントをも備える。
【００２４】
モータ車両は、ここでは主電池によって給電される電気デバイスとして定義される補助デバイスをも備える。
【００２５】
これらの補助デバイスは、空調モータ、電動窓モータ、またはジオロケーションおよびナビゲーションシステムを含むことがある。
【００２６】
このジオロケーションおよびナビゲーションシステムは、従来、モータ車両の地理的局所化された位置に関する信号を受信するためのアンテナと、国または地域の地図を記憶するためのメモリと、この地図上で車両の位置を示すための画面とを備える。
【００２７】
ここで、この画面が、運転者が情報を入力することができるタッチスクリーンである場合を考えてみる。当然ながら、他の形とすることもできる。
【００２８】
最後に、ジオロケーションおよびナビゲーションシステムは、運転者によって入力された情報と、そのメモリ内に記憶された地図と、モータ車両の位置とを考慮してとるべき行程を計算するためのコントローラを備える。
【００２９】
モータ車両１は、ここではコンピュータと称される、特に２つの前述のドライブトレーン（特に電気モータおよび内燃エンジンによって創出される電力）を制御することを可能にする電子制御ユニット（またはＥＣＵ）をさらに含む。
【００３０】
本発明の文脈では、このコンピュータは、ジオロケーションおよびナビゲーションシステムのコントローラに接続され、その結果、これらの２つの要素は、情報を互いに通信することができる。
【００３１】
ここでは、これらは、車両の主ユニット間通信ネットワークを介して（典型的にはＣＡＮバスを介して）共に接続される。
【００３２】
コンピュータは、プロセッサと、メモリユニット（以下、メモリと称する）とを含む。
【００３３】
このメモリは、下記の方法の一部として使用されるデータを記録する。
【００３４】
特に、メモリは、図５に示されているタイプの表を記録する（これについては、本開示において後で詳細に述べる）。
【００３５】
また、メモリは、プロセッサによって実行されるとコンピュータが下記の方法を実施することを可能にする命令を含むコンピュータプログラムからなるコンピュータアプリケーションを記録する。
【００３６】
前置きとして、ここで、下記の方法の開示において使用されるいくつかの概念を定義する。
【００３７】
したがって、「行程」という用語は、出発ステーションから到着ステーションに到着するためにモータ車両がとらなければならない経路であるものと定義することができる。
【００３８】
この到着ステーション、すなわち行程のゴールは、車両に装着された電力コンセントを介して主電池を再充電するための充電ステーションを備えるものと考えられる。
【００３９】
各行程は、「隣接するセグメント」または「隣接する区間」に分けられ得る。
【００４０】
セグメントという概念は、ジオロケーションおよびナビゲーションシステムに装着されたコントローラによってネイティブに使用されるものとなる。
【００４１】
実際には、各セグメントは、２つのハイウェイ交差点間に延びる行程の一部に対応する。したがって、最も短い行程または最も早い行程を定義するために、コントローラは、どのハイウェイセグメントを介して行程が通らなければならないか決定することになる。
【００４２】
区間という概念は異なる。区間は、本開示の残りの部分において詳細が十分に述べられることになる。簡単に言えば、行程の各区間は、ハイウェイの特性が実質的に現れない行程の一部に対応する。したがって、例として、行程は、そのそれぞれにわたって速度制限が一定である複数の区間に分けることができる。
【００４３】
これらの区間は、ここで「属性」と称されるパラメータによって特徴付けられる。以下は、各区間を特徴付ける属性の例である。
【００４４】
第１の属性は、「ハイウェイカテゴリＦＣ」となる。ジオロケーションおよびナビゲーションシステムに装着されたコントローラは、一般に、様々なタイプのハイウェイを区別するためにこの種のカテゴリを使用する。ここでは、このカテゴリは、１から６の間の整数値をとり得る。１に等しい属性は、フリーウェイに対応することがあり、２に等しい属性は幹線道路に対応することがある、などである。
【００４５】
第２の属性は、度で、または百分率として表される区間の「勾配ＲＧ」となる。
【００４６】
第３、第４、第５、および第６の属性は、区間を使用する車両の特徴的な速度に関することになる。
【００４７】
第３の属性は、区間の「速度カテゴリＳＣ」となる。ジオロケーションおよびナビゲーションシステムに装着されたコントローラは、やはり、様々なタイプのハイウェイを区別するためにこの種のカテゴリを使用する。ここでは、このカテゴリは、１から６の間の整数値をとり得る。１に等しい属性は、高速ハイウェイ（１２０ｋｐｈ超）に対応することがあり、２に等しい属性はエクスプレスウェイ（１００ｋｐｈから１２０ｋｐｈの間）に対応することがある、などである。
【００４８】
第４の属性は、区間にわたる「速度制限ＳＬ」となる。
【００４９】
第５の属性は、区間上に見出される「平均速度ＳＭＳ」となる（その値は、各ハイウェイでの統計的測定から導出される）。
【００５０】
第６の属性は、区間上に見出される「瞬間速度ＴＳ」となる（その値は、リアルタイムに交通の状態で情報システムから導出される）。
【００５１】
第７の属性は、区間の「長さＬＬ」となる。
【００５２】
第８の属性は、区間の「平均曲率半径ＬＣ」となる。
【００５３】
第９の属性は、車両によってとられる移動の方向における区間の「レーン数ＮＬ」となる。
【００５４】
以下の開示では、これらの９つの属性を使用し、行程の各区間を特徴付けることになる。
【００５５】
変形形態として、行程の各区間は、より少ない属性またはより多い属性によって特徴付けられてもよい。
【００５６】
さらに、主電池のエネルギー状態ＳＯＥは、この主電池内の残りのエネルギーを特徴付けるためのパラメータであるものとして定義されることになる。変形形態として、バッテリの充電状態ＳＯＣまたは同じタイプの任意の他のパラメータ（バッテリの内部抵抗、バッテリ端子での電圧など）など、別のパラメータが使用されてもよい。
【００５７】
次いで、主電池の充電または放電ΔＳＯＥは、２つの異なる時間において考慮される２つのエネルギー状態間の差に等しいと考えられることになる。
【００５８】
次いで、車両の「比消費曲線（ｓｐｅｃｉｆｉｃ  ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ  ｃｕｒｖｅ）」は、車両の各燃料消費値ＣＣに主電池の充電または放電ΔＳＯＥを関連付ける曲線であるものと考えられる区間に対して定義される。実際、決定されている区間にわたって、車両の燃料消費ＣＣがどうなるか（移動したキロメートル当たりのリットル）、および主電池の充電または放電ΔＳＯＥ（キロメートル当たりのワット時）を推定することが可能である。これらの２つの値は、車両を推進するために電気ドライブトレーンが使用されるか、それとも燃焼ドライブトレーンが使用されるかに従って変動することになるので、曲線によってリンクされることになる。
【００５９】
最後に、無限の数の比消費曲線があるため、「基準曲線」が特定の比消費曲線であるものとして定義され、その特性は、周知であるものとなり、各比消費曲線を近似することを可能にすることになる。換言すれば、本開示において後でより明確にわかるように、比消費曲線ではなく基準曲線（比消費曲線の最良の近似となるもの）が各行程区間に関連付けられることになる。
【００６０】
ジオロケーションおよびナビゲーションシステムのコントローラによって、また車両のコンピュータによって共同で実施される方法は、車両の燃料および電気消費を管理するための設定点を計算するための計算方法である。
【００６１】
より正確には、この方法は、予め定義された行程にわたって、車両の燃料消費ならびにその汚染物質放出を最もよく低減するようにして電気ドライブトレーンおよび燃焼ドライブトレーンを使用することがどのように必要になるか決定することにある。
【００６２】
本発明の１つの特定の有利な特徴によれば、この方法は、以下の６つの主なステップ、すなわち、
−  とるべき行程を獲得するステップと、
−  前記行程を連続的な隣接する区間Ｔｉに分割するステップと、
−  各区間Ｔｉについて、この区間Ｔｉを特徴付ける属性ＦＣ、ＳＣ、ＳＬ、ＴＳ、ＲＧ、ＬＬ、ＮＬ、ＳＭＳを獲得するステップと、
−  区間Ｔｉのそれぞれについて、この区間Ｔｉの属性ＦＣ、ＳＣ、ＳＬ、ＴＳ、ＲＧ、ＬＬ、ＮＬ、ＳＭＳを考慮して、区間にわたるハイブリッドモータ車両の各燃料消費値ＣＣを主電池の充電または放電ΔＳＯＥにリンクする関係（ここでは基準曲線ＣＥｊと称する）を決定するステップと、
−  行程全体にわたるハイブリッドモータ車両の燃料消費を最小限に抑え、前記行程の終了時に主電池の完全な放電を得るために、各基準曲線ＣＥｊの最適な点Ｐｉを決定するステップと、
−  前記最適な点Ｐｉの座標に従って、エネルギー管理設定点を創出するステップとを含む。
【００６３】
これらの６つの連続的なステップについては、本開示において後で詳細に述べる。
【００６４】
第１のステップは、モータ車両がとらなければならない行程を獲得することにある。
【００６５】
このステップは、ジオロケーションおよびナビゲーションシステム内に埋め込まれたコントローラによって実施され得る。
【００６６】
次いで、このステップは、従来のように実施される。
【００６７】
したがって、運転者が到着ステーションを定義するためにジオロケーションおよびナビゲーションシステムのタッチスクリーンを使用するとき、このシステムのコントローラは、とるべき行程を、特に運転者によって選択されたルート設定パラメータ（最も早い行程、最も短い行程など）に従って計算する。
【００６８】
この段階では、この方法は、車両がジオロケーションおよびナビゲーションシステムによって定義されたものと異なる行程をとったとき直ちに再初期化されなければならないことに留意されたい。
【００６９】
変形形態として、この第１のステップは、異なるように実施されてもよい。
【００７０】
したがって、運転者がタッチスクリーン上で到着ステーションを入力することなしに済ますことが可能となる。このためには、コントローラは、運転者の習慣を検出し、そこから到着ステーションを自動的に推定してもよい。
【００７１】
たとえば、運転者がその週の毎日、職場へ同じ行程をとるとき、運転者がジオロケーションおよびナビゲーションシステムのタッチスクリーン上で情報を入力する必要なしに、この行程が自動的に獲得されてもよい。
【００７２】
この第１のステップの終了時、ジオロケーションおよびナビゲーションシステム内に埋め込まれたコントローラは、車両の行程を知っており、次いでこの行程は、複数の隣接するセグメントから構成され、これらのセグメントは、それぞれが２つのハイウェイ交差点間に延びることを銘記する。
【００７３】
第２のステップは、行程を区間Ｔｉに分割することにある。
【００７４】
行程をセグメントではなく区間に再分割することの利点は、まず、行程の下位区分の数を削減することである。実際、２つの連続的なセグメントの属性が同一であることがしばしば起こる。これらの２つの連続的なセグメントが別々に処理された場合、計算時間は、無意味に増えることになろう。同じ区間内で同一のセグメントを集めることによって、計算時間を削減することが可能となる。
【００７５】
別の利点は、同じセグメントにわたるハイウェイの特性が実質的に変動し得ることである（セグメントのある部分がゼロ勾配のハイウェイに対応することがあり、このセグメントの別の部分が著しい勾配を有するハイウェイに対応することがある）。ここで、目的は、各区間にわたってハイウェイの特性が均質のままである区間に行程を分割することである。
【００７６】
ここで、各区間Ｔｉは、その長さを通して少なくとも１つの不変属性を含む行程の一部分であるものとして定義されることになる。
【００７７】
この属性は、勾配ＲＧおよび／または速度カテゴリＳＣおよび／またはハイウェイカテゴリＦＣからなり得る。
【００７８】
ここで、このステップは、ジオロケーションおよびナビゲーションシステム内に埋め込まれたコントローラによって実施されることになる。このために、コントローラは、前述の３つの属性（ＲＧ、ＳＣ、ＦＣ）が一定である最大長さの区間Ｔｉに行程を分けることになる。
【００７９】
したがって、この第２のステップの終了時、コントローラは、Ｎ個の区間を定義し終えている。
【００８０】
第３のステップは、各区間Ｔｉの属性を獲得することにある。
【００８１】
属性の１つが、考えられている区間にわたって変動するとき、この属性の平均値が、区間全体にわたって考えられることになる。
【００８２】
実際には、この第３のステップは、以下のようにして実施される。
【００８３】
最初に、ジオロケーションおよびナビゲーションシステム内に埋め込まれたコントローラは、新しい行程が計算されたことをコンピュータに通知する。次いで、コンピュータは、たとえば図１に示されているタイプの表の形態で、各区間の属性が送られることを依頼する。
【００８４】
次いで、コントローラは、各区間の属性を以下のようにして獲得する。
【００８５】
コントローラは、属性の一部、特に区間の長さＬＬを計算する。
【００８６】
コントローラは、ジオロケーションおよびナビゲーションシステムのメモリ内の属性の別の一部、特にハイウェイカテゴリＦＣ、勾配ＲＧ、速度カテゴリＳＣ、速度制限ＳＬ、平均速度ＳＭＳ、平均曲率半径ＬＣ、およびレーン数ＮＬを読み取る。
【００８７】
これらの属性の最後の一部が別のデバイスを介して、特にリアルタイム交通の状態にある情報システムが通信してくる瞬間速度ＴＳが通信される。
【００８８】
次いで、コントローラは、この情報すべてを、ＣＡＮバスを介して車両の主コンピュータに送信する。
【００８９】
最初の３つのステップを実施するために車両の主コンピュータではなくジオロケーションおよびナビゲーションシステム内に埋め込まれたコントローラを使用することの利点は、ＣＡＮバスを介してコンピュータに送信されることになる情報の量を削減することにある。実際、同じ属性を有する行程の隣接するセグメントを合体することによって、送信されるデータのボリュームが削減され、これはＣＡＮバスを介したデータ送信を高速化する。
【００９０】
コンピュータは、情報を受信したとき、以下のステップを実施する。
【００９１】
次いで、第４のステップは、区間Ｔｉのそれぞれについて、コンピュータのメモリ内に記録された基準曲線ＣＥｊの中から、考えられている区間Ｔｉにわたる車両のエネルギー消費（燃料および電流における）を最もよく推定することを可能にすることになるものを決定することにある。
【００９２】
次いで、このステップは、属性による各区間の特徴付けからエネルギーコストによる特徴付けに進むことを可能にする。
【００９３】
この第４のステップの過程で、コンピュータは、そのメモリ内に記録されている、図５に示されている表ＴＡＢを使用することになる。
【００９４】
図５に示されているように、この表ＴＡＢは、それぞれが属性の値（または値の範囲）に対応する線を示す。これは、それぞれが基準曲線ＣＥｊの１つに対応する列を示す。図の例では、コンピュータのメモリは、Ｍ個の基準曲線ＣＥｊを記憶することが考えられており、ここでＭは１１に等しい。
【００９５】
図５では、表ＴＡＢのボックスは空のままである。なぜなら、これらのボックスが含む値は、車両の特性に依存することになるからである。
【００９６】
実際には、この表ＴＡＢは、これらのボックスのそれぞれに値を有してコンピュータのメモリ内に記憶されることになる。
【００９７】
これらの値は、各属性値が基準曲線ＣＥｊの１つまたは他のものに対応する確率に対応する確率値（０から１の間）となる。
【００９８】
例として、区間ＴｉのハイウェイカテゴリＦＣが２に等しい値を有する場合、表では、この区間が基準曲線ＣＥ１によってエネルギーコストで表して十分に特徴付けられる確率がａ１に等しくなること、この区間が基準曲線ＣＥ２によってエネルギーコストで表して十分に特徴付けられる確率がａ２に等しくなること、などが読み取られ得る。
【００９９】
勾配ＲＧ値および長さＬＬ値は、設計によりこの表ＴＡＢ内で使用されていないことに留意されたい。
【０１００】
この段階では、次いでコンピュータは、考えられている区間Ｔｉの各属性の値に対応する各確率値を読み取ることができる。
【０１０１】
図の例では、属性ＦＣが２に等しいこと、属性ＳＣが６に等しいこと、属性ＳＬが３０に等しいこと、属性ＮＬが２に等しいこと、属性ＳＭＳが６０と８０の間であること、および属性ＴＳが４０と６０の間であることが考えられる場合、コンピュータは、ａ１からａ１１、ｂ１からｂ１１、ｃ１からｃ１１、ｄ１からｄ１１、ｅ１からｅ１１、およびｆ１からｆ１１によって示されている値を読み取る。
【０１０２】
次いで、コンピュータは、考えられている区間Ｔｉが１１本の基準曲線ＣＥｊのそれぞれによってエネルギーコストで表して十分に特徴付けられる確率を合計する。
【０１０３】
したがって、図の例では、コンピュータは、ａ１からｆ１、次いでａ２からｆ２などによって示されている値を合計する。
【０１０４】
最後に、コンピュータは、１１個の和のどれが最も高い結果をもたらすか決定する。
【０１０５】
次いで、コンピュータは、この高い確率の和が関連付けられる基準曲線ＣＥｊが、エネルギーコストで表して区間Ｔｉを最もよく特徴付けるものであると考える。
【０１０６】
次いで、コンピュータは、そのメモリ内に、この基準曲線ＣＥｊを特徴付けるパラメータの値を獲得することができる。
【０１０７】
本開示のこの段階では、焦点は、より具体的には、これらの基準曲線がどのように得られモデル化されるかにある。
【０１０８】
各車両モデルについて（または、各エンジン／モータモデルについて、または自動車モデルの各セットについて、またはエンジン／モータモデルの各セットについて）、ハイウェイの異なる地理的局所化された区間に対して多数のテスト走行（またはテスト走行のシミュレーション）を実施することが必要である。
【０１０９】
これらのテスト走行は、その属性が既知である異なる区間にわたって車両の燃料消費および電気消費を決定することを可能にする。このために、車両は、電気モータによって創出される牽引力の割当てが増大するたびに、各区間にわたって複数回運転される。
【０１１０】
次いで、各区間について比消費曲線ＣＣＳを生成することが可能である。これらの比消費曲線は、図４に示されているタイプの曲線である。
【０１１１】
これらの曲線のそれぞれにおいて、電気エネルギーがより多く使用されるほど（すなわち、ΔＳｏＥ＜０）、燃料消費は、電気ドライブトレーンだけを使用する走行中、０に達するまで、より低下することが観察され得る。逆に、燃焼エンジンを介してバッテリをより多く充電しようとするほど（ΔＳｏＥ＞０）、燃料消費はより増大する。最後に、各比消費曲線ＣＣＳは、補助デバイスによる電気消費なしで水平なハイウェイ走行（ゼロ勾配）の状況について車両の平均エネルギー消費を表すことを想起されたい。
【０１１２】
これらのテスト走行は、テストされた区間と同数の比消費曲線ＣＣＳを見出すことを可能にする。
【０１１３】
各比消費曲線ＣＣＳは、主電池の充電および放電の変動ΔＳＯＥが最小閾値ΔＳＯＥｍｉｎと最大閾値ΔＳＯＥｍａｘとの間で境界を画される２次多項式によってモデル化することができ、これは以下のように書くことができる。
0006717860.tif 000002
ここで、Ψ０、Ψ１、Ψ２は、多項式の係数である。
【０１１４】
図４における曲線が示すように、このモデルを単純化するために、２つの係数Ψ１、Ψ２は曲線間で同一であることが推定され得る。また、最小閾値ΔＳＯＥｍｉｎは多項式の３つの係数に依存することが観察され得る。したがって、係数Ψ０および最大閾値ΔＳＯＥｍａｘだけが変動する。したがって、これらの２つの値が、書く比消費曲線ＣＣＳを特徴付けることを可能にする。
【０１１５】
次いで、図３は、その座標がこれらの２つの変数Ψ０およびΔＳＯＥｍａｘに対応する点を示す。図３は、行われたテスト走行中に得られた比消費曲線ＣＣＳの分布を示す。ここで、これらの点は、１１個の異なるエリア内に分布すると考えられる。次いで、各エリアは、その重心によって定義される。
【０１１６】
したがって、上記で開示されているように、この方法では、考えられている区間に正確に対応するであろう比消費曲線が取得されるのではなく、それらの変数Ψ０およびΔＳＯＥｍａｘが１１個のエリアのうちの１つの重心に対応する１１個の基準曲線の１つが考えられる。
【０１１７】
この方法のこの段階では、次いで、各区間Ｔｉは、図２に示されているように、前述のパラメータΨ０、Ψ１、Ψ２、ΔＳＯＥｍｉｎおよびΔＳＯＥｍａｘによって、また各区間Ｔｉの長さＬＬｉによって、またその勾配ＲＧｉによって定義される。
【０１１８】
上述のように、選択された基準曲線ＣＥｊは、区間Ｔｉの勾配も補助デバイス（空調モータなど）の電気消費も考慮していない。
【０１１９】
各区間Ｔｉの勾配を考慮するために、勾配ＲＧｉに従って各基準曲線ＣＥｊを補正するための補正ステップが提供される。
【０１２０】
図７に明確に示されているように、この補正ステップは、単純に、勾配ＲＧｉによる値だけ区間Ｔｉに関連付けられた基準曲線ＣＥｊを上方または下方に（すなわち、一定の充電または放電ΔＳＯＥで）シフトすることにある。
【０１２１】
実際、考えられているハイウェイの区間が坂を上るとき、燃料消費は、最初に予想されたより高くなることを理解されたい。逆に、考えられているハイウェイの区間が坂を下るとき、燃料消費は、最初に予想されたより低くなる。
【０１２２】
さらに、制動段階中には、上り坂より下り坂の方がより多くの電気を回収することが可能になる。
【０１２３】
実際には、補正ステップは、以下の式に従ってパラメータΨ０を補正することになる。
Ψ０’＝Ψ０＋Ｋ．ＲＧｉ
ここで、Ｋは、考えられている車両モデルおよびその特性（例として、ここではＫ＝０．０１３２７  ｌ．ｋｍ−１を考えることができる）に依存する値にある係数である。
【０１２４】
補助デバイスの電気消費を考慮するために、これらの補助デバイスによって消費される電力Ｐａｕｘに従って各基準曲線ＣＥｊを補正するための第２の補正ステップが提供される。
【０１２５】
ここで、考えられている電力値Ｐａｕｘは、計算時に測定することができる値であることに留意されたい。したがって、この方法では、消費される電力は、行程中、実質的に一定のままであると仮定される。仮に（たとえば空調がオンにされたので）コンピュータが著しい持続時間にわたってこの電力の大きな変動を検出することになったとしても、この段階で、新しい電力値Ｐａｕｘを考慮するために、この方法を再起動することをプログラムすることができる。
【０１２６】
より正確には、この方法は、計算において考えられている電力と測定された電力との差がある閾値（たとえば、５分）を超える持続時間にわたってある閾値（たとえば、１０％）より高いままでなければならない場合、この第２の補正ステップに対して再初期化することができる。
【０１２７】
図６に明確に示されているように、第２の補正ステップは、単純に、電力値Ｐａｕｘによる値だけ区間Ｔｉに関連付けられた基準曲線ＣＥｊを左に（すなわち、一定の燃料消費で）シフトすることにある。
【０１２８】
実際、電気デバイスが使用されるとき、バッテリ充電は予想されたより遅くなり、このバッテリの放電は予想されたより早くなることを理解されたい。
【０１２９】
実際には、補正ステップは、以下の式から計算される値ＥＡＵＸだけ基準曲線ＣＥｊをシフトすることなる。
0006717860.tif 000003
上式で、
0006717860.tif 000004
は、区間にわたる平均速度（単位ｋｐｈ）を表す。この値は、交通速度の値または統計的平均速度または速度制限に等しくなると推定することによって、ジオロケーションおよびナビゲーションシステムによって直接供給されてもよい。
【０１３０】
次いで、この方法の第５のステップは、基準曲線ＣＥｊのそれぞれにおいて、行程全体にわたるハイブリッドモータ車両の燃料消費を最小限に抑え、前記行程の終了時に主電池の完全な放電を得るために、最適な点Ｐｉを決定することにある。
【０１３１】
このステップは、ここでは、タイプＡ＊最適化アルゴリズムにより実施される。これは、従来技術で知られているアルゴリズムであり、したがってここでは詳細に述べない。しかし、その動作については簡単に述べることができる。
【０１３２】
このために、図８を参照する。
【０１３３】
図８では、各区間について、一連の交差する点が、縦軸に平行なエネルギー状態ＳＯＥによってプロットされており、横座標は、出発ステーションと区間の最終点との間の距離（単位キロメートル）に等しいことがわかる。この線の各点は、この区間に関連付けられた基準曲線ＣＥｊから推定された達成可能なエネルギー状態ＳＯＥに対応する。エネルギー状態ＳＯＥ空間は、有限数の点で離散化される。
【０１３４】
次いで、各点の縦座標は、主電池に適用される充電または放電を考慮して、車両が基準曲線ＣＥｊの対応する点に従って運転された場合区間の終了時に残っているはずの主電池のエネルギー状態ＳＯＥに等しい。
【０１３５】
したがって、各点は、ノードｎを構成する。
【０１３６】
次いで、アルゴリズムＡ＊の目標は、車両の燃料消費を最小限に抑えることになる経路Ｃｌを見出すことである。
【０１３７】
ノードｎを探索するための順序の選択肢は、以下の式によって示されているように、コスト関数ｇとヒューリスティック関数ｈの和である関数ｆを最小限に抑えるように試みることによって決定される。
ｆ（ｎ）＝ｇ（ｎ）＋ｈ（ｎ）
上式でｇ（ｎ）は、先行する区間にわたる、バッテリに適用されることになる充電または放電ΔＳＯＥの選択肢による最良の使用可能な軌道にわたって最初のノード（行程の開始）からノードｎに到着するために必要とされる燃料の量を表し、
上式でｈ（ｎ）は、ノードｎからの主電池の線形放電の場合を考えることによってノードｎから最終ノードへ進むために主電池に適用することができる充電または放電ΔＳＯＥで消費されることになる残りの燃料の量の最適な推定値を表す。
【０１３８】
関数ｆは、アルゴリズムが各計算ステップにおいて、現在のノードに到着するためのコストを最小限に抑えるだけでなくこのノードから行程の終わりまで残りのコストをも最小限に抑える軌道を探索することを可能にする。
【０１３９】
したがって、関数ｆの使用は、このアルゴリズムが最適な軌道に最も近い軌道を探索させ、これは、最適に満たない軌道の探索を制限し、これは、アルゴリズムが最小限の計算ステップで良好な結果を得ることを可能にする。
【０１４０】
最適な経路（基準曲線ＣＥｊの最適な点を通過する）が見出された後で、コンピュータは、最適な点Ｐｉの座標に従ってエネルギー管理設定点を創出する。
【０１４１】
次いで、このエネルギー管理設定点は、軌道を追跡するためにコンピュータによって行程の過程で使用され、その結果、主電池のエネルギー状態ＳＯＥは、図８に示されている経路Ｃｌに従う。
【０１４２】
複数の方法が、そのような追跡を実施することを可能にする。特に、一例は、本出願人によって出願された特許出願ＦＲ２９８８６７４、または文献ＷＯ２０１３１５０２０６およびＷＯ２０１４００１７０７に十分に示されている。
【０１４３】
本発明は、決して記載され表されている実施形態に制限されず、当業者ならその精神に入る任意の変形形態をどのように適用するかわかるであろう。
【０１４４】
具体的には、基準曲線のパラメータΨ０、Ψ１、Ψ２、ΔＳＯＥｍｉｎ、ΔＳＯＥｍａｘを記憶する代わりに、各基準曲線の形態をグローバルに特徴付ける点を記憶するようにコンピュータに用意してもよい。次いでこれはマップとして参照される。
【０１４５】
本発明の別の変形形態によれば、ジオロケーションおよびナビゲーションシステムが行程の区間の属性の値を知らない場合、以下のようになっていてもよい。
−  確率の和の計算では、この属性に割り当てられる確率の値が考慮されない。
−  計算では、その未知の値が所定の値で置き換えられる。
【図１】
0006717860.tif 000005
【図２】
0006717860.tif 000006
【図３】
0006717860.tif 000007
【図４】
0006717860.tif 000008
【図５】
0006717860.tif 000009
【図６】
0006717860.tif 000010
【図７】
0006717860.tif 000011
【図８】
0006717860.tif 000012