(57)【要約】【課題】  走行パターンの推定精度を向上し得る走行パターン推定装置を提供する。【解決手段】  ハイブリッド車両の制御装置では、ナビゲーション装置により取得された車両の速度を車速データとして記憶装置に記憶し、同一の経路について複数回走行したときの車速データが記憶されている経路をナビゲーション装置により特定し、当該記憶された車速データに基づいて経路上の交差点の通過状況ごとに特定された経路の走行パターンをナビゲーション装置により推定して記憶する。そして、車両コントローラの走行パターン推定プログラムにより現在走行中の道路が特定された経路であるか否かを判断し（Ｓ１０１）、そのように判断された場合（Ｓ１０１でＹｅｓ）、走行パターン推定プログラムにより現在走行中の交差点の通過経路に合致する走行パターンを記憶装置２３から抽出する（Ｓ１０３、Ｓ１０５、Ｓ１０７、Ｓ１０９）。【選択図】  図５
2005192349.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の速度を車速データとして記憶する車速データ記憶手段と、
同一の経路について、複数回走行したときの前記車速データが記憶されている経路を特定する経路特定手段と、
記憶された前記車速データに基づいて、前記経路上の交差点の通過状況ごとに、前記特定された経路の走行パターンを推定して記憶する走行パターン候補記憶手段と、
現在走行中の道路が前記特定された経路であるか否かを判断する現在経路判断手段と、
現在走行中の道路が前記特定された経路であると判断された場合、現在走行中の交差点の通過経路に合致する前記走行パターンを前記走行パターン候補記憶手段から抽出する走行パターン抽出手段と、
を備えることを特徴とする走行パターン推定装置。
【請求項２】
前記交差点の通過状況は、当該交差点で停車したか否かであることを特徴とする請求項１記載の走行パターン推定装置。
【請求項３】
前記交差点の通過状況は、当該交差点で停車した時間、または当該交差点から停車位置までの距離、であることを特徴とする請求項１記載の走行パターン推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、走行パターン推定装置に関し、例えば、内燃機関と電動機とを駆動力源に用いるハイブリッド車両の駆動制御に好適な走行パターンを推定し得る走行パターン推定装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
エンジン（内燃機関）とモータ（電動機）とを駆動力源に用いるハイブリッド車両では、発進時にはモータを駆動力源として用い、車速がある程度上昇すると、モータを停止させてエンジンを駆動力源に切り替えたり、またはエンジンおよびモータを併用したハイブリッド駆動に切り替える。これは、発進時を含むエンジンの低回転領域ではエンジンの消費燃料に対する出力トルクの効率（以下「エンジン効率」という。）が低いからである。
【０００３】
一方、エンジン効率の良好な回転領域で、駆動に必要なトルク出力以上のトルクを出力させ、余剰のトルクで発電機を作動させて、モータに電力を供給するバッテリに対し、発電した電力を充電する。このようにエンジン効率の悪い領域ではモータで駆動し、エンジン効率の良い領域ではモータを駆動するための電力を補填する技術がハイブリッド車両では一般的に利用されている。なお、当該バッテリの充電は、制動時に発生する回生電力によっても行われている。
【０００４】
ここで、ハイブリッド車両がこれから走行を予定している経路（以下「走行予定経路」という。）の走行パターン（経路の各点での車速の予測値を経路全体に連ねたもので、下記特許文献１の「車速パターン」と同義）を、予め推定できればその走行パターンに基づいて、モータによる駆動力源とエンジンによる駆動力源との配分（以下「駆動力源配分」という。）を、より効率の良いものとすることが可能となる。
【０００５】
そこで、走行パターンを予測するものとして、例えば、下記特許文献１に開示される「ハイブリッド車両の駆動制御装置」が提案されている。この開示技術では、「発進と停止が予測される地点で目的地までの経路を複数の区間に区分し、目的地までの経路の道路状況と運転者の運転履歴とに基づいて各区間ごとに車速パターンを推定し、車速パターンとエンジンの燃料消費特性とに基づいて、目的地までの燃料消費量が最少となるように各区間ごとのエンジンとモーターの運転スケジュールを設定する」としている（特許文献１；段落番号０００７）。また、モータによる走行区間の選定方法として、「エンジンが最も効率の低い運転点で運転される区間を、モータによる走行区間に選定する」としている（特許文献１；段落００４０）。
【特許文献１】特開２０００−３３３３０５号公報（第２頁〜第８頁、図１〜１０）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１に開示される「ハイブリッド車両の駆動制御装置」では、「一般にエンジンは低速になるほど効率が低下する。…（中略）…走行パターンの内、効率の低い２０km/hの走行区間をモーターにより走行し、この区間でモーターにより消費される電力量を、５０km/hのエンジンによる走行区間で予め発電してメインバッテリーに蓄電する」等の充放電スケジュールの一例が示されているが（特許文献１；段落００２０）、一般に、走行パターンはその時々によって変化するものである。例えば、日常的に利用する通勤路等においては、ある信号交差点で停車した場合と当該信号交差点で停車することなく通過した場合とでは、その後の走行パターンが大きく異なるといったことはよく経験することである。
【０００７】
特に、主要幹線道路等には、連続して通過する交差点ごとの交通信号機（以下「信号機」という。）の切替タイミングを系統的に連動させる、いわゆる系統信号システムというものが採用されている。これは、当該主要幹線道路等の交通の流れを円滑にするため、交通量の多い進行方向については連続した信号機を一斉に赤信号から青信号に切り替えることで、複数の交差点を一気に通過可能にすることを目的とするものである。そのため、このような系統信号システムが利用されている道路に他の道路から侵入した場合には、信号交差点侵入時の信号機の切替タイミングにより、その次以降の信号交差点で赤信号により停車するか否かが分かれるといった事例が頻繁に発生し得る。
【０００８】
このような系統信号システムが利用されている道路を日常的に利用する通勤路等に含む場合、自己の、ある交差点侵入パターンとその後の走行パターンに強い相関関係がある可能性が高いことから、その途中の走り方によっては、走行前に推定した走行パターンと実際に走行した走行パターンとが大きく異なる可能性がある。また、当該系統信号システムが利用されている道路を含まない場合においても、これに類似したような現象が発生し得る。そのため、かかる道路交通実状の下においては、走行前の走行パターン予測では、その推定精度が低下するという課題がある。そして、実際の走行パターンが走行前に予測した走行パターンからずれてしまった場合には、燃料消費量の抑制効果は期待できなくなってしまう。
【０００９】
本発明は、上述した課題を解決するためになされたものであり、その目的とするところは、走行パターンの推定精度を向上し得る走行パターン推定装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記目的を達成するため、特許請求の範囲に記載された請求項１の走行パターン推定装置では、車両の速度を車速データとして記憶する車速データ記憶手段と、同一の経路について、複数回走行したときの前記車速データが記憶されている経路を特定する経路特定手段と、記憶された前記車速データに基づいて、前記経路上の交差点の通過状況ごとに、前記特定された経路の走行パターンを推定して記憶する走行パターン候補記憶手段と、現在走行中の道路が前記特定された経路であるか否かを判断する現在経路判断手段と、現在走行中の道路が前記特定された経路であると判断された場合、現在走行中の交差点の通過経路に合致する前記走行パターンを前記走行パターン候補記憶手段から抽出する走行パターン抽出手段と、を備えることを技術的特徴とする。
【００１１】
また、特許請求の範囲に記載された請求項２の走行パターン推定装置では、請求項１において、前記交差点の通過状況は、当該交差点で停車したか否かであることを技術的特徴とする。
【００１２】
さらに、特許請求の範囲に記載された請求項３の走行パターン推定装置では、請求項１において、前記交差点の通過状況は、当該交差点で停車した時間、または当該交差点から停車位置までの距離、であることを技術的特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
本発明では、車速データ記憶手段により車両の速度を車速データとして記憶し、同一の経路について複数回走行したときの車速データが記憶されている経路を経路特定手段により特定し、当該記憶された車速データに基づいて経路上の交差点の通過状況ごとに特定された経路の走行パターンを走行パターン候補記憶手段により推定して記憶する。そして、現在経路判断手段により現在走行中の道路が特定された経路であるか否かを判断し、現在走行中の道路が特定された経路であると判断された場合、現在走行中の交差点の通過経路に合致する走行パターンを走行パターン候補記憶手段から走行パターン抽出手段により抽出する。これにより、複数回走行したことのある経路（例えば通勤路等）については、当該経路上の交差点の通過状況ごとに特定された経路の走行パターンを推定して記憶するので、当該記憶された走行パターンの中から、現在走行中の交差点の通過経路に合致する走行パターンを抽出することができる（請求項１）。そして、交差点の通過状況として、例えば、当該交差点で停車したか否か（請求項２）や、当該交差点で停車した時間または当該交差点から停車位置までの距離（請求項３）、等に基づいて、その後の走行パターンを推定することができる。したがって、走行パターンの推定精度を向上することができる。また、このような走行パターンに基づいてハイブリッド車両の駆動力源配分の制御を行うことにより、ある信号交差点で停車した場合と当該信号交差点で停車することなく通過した場合とでは、その後の走行パターンが大きく異なるといったときも、燃費効果の高い駆動制御を可能にすることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、本発明の走行パターン推定装置を、ハイブリッド車両の制御装置に適用した実施形態について図を参照して説明する。図１は、本実施形態に係るハイブリッド車両およびその制御装置の構成例を示す説明図で、特に、ハイブリッド車両の駆動系の構成例とその制御系の構成例とを模式的に表したものである。そのため、車両を実際に構成する上では必要となる、ブレーキやクラッチ、さらには変速比を変化させたり後進のための出力を反転させるギヤ機構等は図１では省略されていることに留意されたい。
【００１５】
図１に示すように、本実施形態に係るハイブリッド車両１０（以下「車両１０」という。）は、エンジン１１とモータジェネレータ１２とを駆動力源に用いるもので、その駆動系は、エンジン１１、モータジェネレータ１２、バッテリ１３、トランスミッション１４、ディファレンシャルギヤ１５、駆動輪１８等により構成されている。具体的には、例えば、エンジン１１およびモータジェネレータ１２の出力軸がトランスミッション１４に連結され、さらにディファレンシャルギヤ１５を介して駆動輪１８の車軸に連結されている。これにより、エンジン１１および／またはモータジェネレータ１２から出力される駆動力を駆動輪１８に伝達可能にしている。なお、図１では、エンジン１１を「Ｅ／Ｇ」、モータジェネレータ１２を「Ｍ／Ｇ」、トランスミッション１４を「Ｔ／Ｍ」、ディファレンシャルギヤ１５を「ＤＦ」とそれぞれ表記している。
【００１６】
エンジン１１は、例えばレシプロタイプのガソリン機関で、内燃機関とも称されるものである。またモータジェネレータ１２は、例えば交流モータで、電動機としての機能と発電機としての機能とを兼ね備えている。そのため、例えば、制動時にも回転する駆動輪１８の回転力がディファレンシャルギヤ１５やトランスミッション１４を介してモータジェネレータ１２に入力されると発電機としても機能する。
【００１７】
バッテリ１３は、充放電可能な二次電池でモータジェネレータ１２に電気的に接続されている。これにより、モータジェネレータ１２が電動機として機能する場合にはバッテリ１３の放電によりモータジェネレータ１２に電力が供給され、モータジェネレータ１２が発電機として機能する場合には、モータジェネレータ１２からバッテリ１３に電力が供給され充電される。
【００１８】
トランスミッション１４は、図略のプラネタリギヤ等を備えており、例えば、プラネタリギヤのキャリア軸をエンジン１１に、またサンギヤ軸をモータジェネレータ１２に、出力軸としてのリングギヤ軸をディファレンシャルギヤ１５に、それぞれ連結している。
【００１９】
ディファレンシャルギヤ１５は、トランスミッション１４から入力される駆動力を左右の車軸に伝達するとともに、当該車両１０がカーブ等を曲がるときには左右の車軸に回転差を与えながら左右の車軸への駆動力の伝達を可能に構成されている。なお、当該左右の車軸には駆動輪１８が取り付けられている。
【００２０】
このように当該車両１０の駆動系を構成することによって、エンジン１１から出力されるエンジントルクはディファレンシャルギヤ１５とモータジェネレータ１２とに分配され得るため、モータジェネレータ１２を被駆動状態に設定すると、当該エンジントルクは当該車両１０を走行させるためにディファレンシャルギヤ１５へ伝達されると同時に当該エンジントルクの一部はモータジェネレータ１２を駆動するように伝達される。これにより、エンジン１１による駆動力により走行している場合にもモータジェネレータ１２による発電を行うことができる。
【００２１】
また、バッテリ１３からの電力供給によりモータジェネレータ１２を電動機として駆動させると、ディファレンシャルギヤ１５にはエンジン１１からのエンジントルクとモータジェネレータ１２からのモータトルクとの合力トルクを伝達可能となる。そのため、エンジン１１単体から出力されるエンジントルクより大きな駆動トルクで車両１０を走行させることができる。さらに加速時には、エンジン１１とモータジェネレータ１２とを併用したハイブリッド駆動モードにより車両１０としてはエンジン１１の馬力性能以上の加速性能を得ることができる。
【００２２】
さらに、エンジン１１を停止させ、トランスミッション１４のキャリア軸を固定するとモータジェネレータ１２による駆動力のみで当該車両１０を駆動するモータ駆動モードにすることができる。そして、発進時や低車速時等のエンジン駆動においては、燃費効率の低い領域でモータ駆動モードとすることにより、当該車両１０としての燃費効率を向上させることができる。また減速時には、エンジン１１をトランスミッション１４から切り離す一方で、ディファレンシャルギヤ１５を介してトランスミッション１４に入力される駆動輪１８の回転力によってモータジェネレータ１２を駆動することで、減速によるエネルギーをモータジェネレータ１２による発電により電気エネルギに変換できる。これにより、発電機として機能するモータジェネレータ１２から出力される電力をバッテリ１３に効果的に蓄積できる。なお、エンジン１１による駆動力のみで当該車両１０を駆動する場合をエンジン駆動モードという。
【００２３】
次に、当該車両１０の駆動系を制御する制御装置２０の構成を図１を参照して説明する。前述したエンジン１１やモータジェネレータ１２を制御する制御装置２０は、主に、車両コントローラ２１とナビゲーション装置２４とにより構成されている。
【００２４】
車両コントローラ２１は、例えば、マイクロコンピュータ（以下「マイコン」という。）としての制御装置、演算処理装置、記憶装置、入出力インタフェースやその周辺装置としてのＡ／Ｄ変換器等の周辺ＬＳＩや通信用ＬＳＩ等を備えたＡＳＩＣタイプのＭＰＵで、特許請求の範囲に記載の「現在経路判断手段」や「走行パターン抽出手段」に相当し得るものである。この車両コントローラ２１には、記憶装置２３、ナビゲーション装置２４や図略の各種センサが電気的に接続されており、これらとの間において各種データの授受を可能にしている。また、車両コントローラ２１の記憶装置には、基本システムプログラムのほかに、エンジン１１およびモータジェネレータ１２の駆動制御を可能にする駆動系制御プログラムや、後述する走行パターン推定処理を可能にする走行パターン推定プログラム等が格納されており、これらの各プログラムをマイコンが演算処理することによってエンジン１１およびモータジェネレータ１２を駆動制御している。
【００２５】
即ち、例えば、アクセル開度センサから入力される開度信号に基づいて当該車両１０の運転者が要求する加速度を、またバッテリ１３の電圧・電流センサから出力される電圧信号や電流信号に基づいてバッテリ１３の蓄電量を、さらにエンジン１１の回転数センサから入力される回転数信号に基づいてエンジン１１の回転数を、それぞれ算出することによって、当該車両１０の走行状態等を把握することができる。そのため、これらの各センサより得られる、加速度、エンジン回転数、バッテリ１３の蓄電量や、記憶装置２３から得られる車速データ等から、エンジン駆動モード、モータ駆動モードまたはハイブリッド駆動モードのいずれかを選択して目標とする駆動力をエンジン１１およびモータジェネレータ１２に指令する。これにより、走行状態に応じたエンジン１１およびモータジェネレータ１２の駆動制御が可能になる。また車両コントローラ２１は、後述するように、ナビゲーション装置２４と連携して、走行パターンの推定、運転スケジュールの設定、エンジン／モータの駆動制御等を実行し得るが、これらについては後で詳述する。
【００２６】
記憶装置２３は、例えば、ハードディスク装置や半導体不揮発性メモリ装置で、特許請求の範囲に記載の「車速データ記憶手段」や「走行パターン候補記憶手段」に相当し得るものである。即ち、ナビゲーション装置２４によって探索された経路を一時的に記憶したり、また当該車両１０が走行した経路、およびその経路を走行した際に取得される車速データを記憶したり、さらには経路上の交差点の通過状況ごとに特定された経路の走行パターンとして推定されたものを記憶可能に構成されている。なお、この記憶装置２３は、ナビゲーション装置２４のほかに、前述した車両コントローラ２１も共有メモリとしてアクセス可能に車両コントローラ２１に電気的に接続されている。そのため、当該記憶装置２３に記憶されている内容、例えば、車速データ等は、車両コントローラ２１も参照することができる。
【００２７】
ナビゲーション装置２４は、車両コントローラ２１と同様に、例えば、マイコンとしての制御装置、演算処理装置、記憶装置、入出力インタフェースやその周辺装置としてのＡ／Ｄ変換器、時計機能等の周辺ＬＳＩや通信用ＬＳＩ等を備えたＡＳＩＣタイプのＭＰＵを中心に、前述した記憶装置２３、地図データベース２６、ジャイロ２７、ＧＰＳ２８、車速センサ２９や、また図略のディスプレィ、入出力装置等により構成されている。このナビゲーション装置２４は、出発地から目的地までの経路を探索する機能や探索された経路に従い経路を案内する機能等の基本機能のほかに、次の(1) 〜(4) の各機能を有する。
【００２８】
即ち、(1) 当該車両１０が走行している間、ジャイロ２７、ＧＰＳ２８、車速センサ２９等の出力を一定周期ごと、例えば１００ミリ秒周期で取得し、取得された現在位置データや車速データ等から走行軌跡を算出して当該走行軌跡を地図データベース２６内の道路情報と照合して当該車両１０が走行している道路を特定する機能、(2) (1) の機能により特定された各々の道路の道路リンクと当該道路リンクを走行した際の車速、さらには時刻等を、走行データとして随時、記憶装置２３に記憶する機能（例えば、道路リンクが数百ｍに及ぶ場合には、５０ｍごとに記憶させる）、(3) (2) の機能により、走行するごとに毎回、車速データ含む走行データが記憶され、同じ道路リンクを複数回走行した場合には、ひとつの道路リンクに対して複数の車速データを含む走行データが蓄積されていくので、このような走行データに基づいて同一の経路について複数回走行したときの車速データが記憶されている経路を特定する機能、(4) このように記憶装置２３に記憶された車速データに基づいて経路上の交差点の通過状況ごとに特定された経路の走行パターンを推定して記憶装置２３に記憶させる機能、(5) (4) の機能により推定され記憶された走行パターンと当該車両１０の交差点の通過状況（例えば、停車の有無、停車時間、停車位置等）との相関関係を設定して記憶装置２３に記憶させる機能である。
【００２９】
これらの各機能は、いずれもナビゲーション装置２４の記憶装置に格納されている所定のプログラムをナビゲーション装置２４のマイコンが演算処理することによって行われる。例えば、(1) の機能は、走行経路特定プログラム、(2) の機能は、走行データ記憶プログラム、(3) の機能は、経路特定プログラム、(4) の機能は、走行パターン候補推定記憶プログラム、(5) の機能は、相関関係設定プログラム、をそれぞれ実行することにより実現される。なお、ナビゲーション装置２４は、経路特定プログラムや走行パターン候補推定記憶プログラムを実行することから、特許請求の範囲に記載の「経路特定手段」や「走行パターン候補記憶手段」に相当し得るものである。
【００３０】
地図データベース２６は、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤもしくはハードディスク装置等の数百Ｍバイト〜数十Ｇバイトの記憶容量を持つ大容量記憶装置が用いられている。この地図データベース２６には、地図情報と道路情報とが記憶されており、道路情報としては、例えば、道路ネットワークが各々１０ｍから数百ｍ単位の短い距離ごとに細分化されデータ化されている。この細分化された道路を「道路リンク」と称し、各道路リンクごとに両端の座標（東経北緯）、道路の名称、車線数、トンネルか否か、高架であるか否か、一方通行であるか否か、高速道路であるか否か等々、道路に関するデータ、および道路リンクの端点のいずれかが交差点であるか、交差点であればその名称、当該交差点に接続する他の道路のリンクの識別番号、等が記憶されている。
【００３１】
ＧＰＳ２８は、経度・緯度により当該車両１０の現在位置データを出力するためのもので、図略の入出力インタフェースを介してナビゲーション装置２４のＭＰＵに接続されている。このＧＰＳ２８は、複数のＧＰＳ衛星からの信号を受信して利用者の絶対位置を計測するＧＰＳ受信機等から構成されている。
【００３２】
ジャイロ２７および車速センサ２９は、車両の相対位置を計測するためのもので、図略の入出力インタフェースを介してナビゲーション装置２４のＭＰＵに接続されている。これらセンサは、本来、自律航法等に使用されるもので、これらに計測された相対位置は、ＧＰＳ受信機が衛星からの電波を受信できないトンネル内等において位置を得たり、ＧＰＳ受信機により計測された絶対位置の測位誤差を補正する等に利用される。
【００３３】
このように構成することによって、当該車両１０の走行中の車速データを走行データ記憶プログラムにより記憶装置２３に記憶させ、同一の経路について複数回走行したときの車速データが記憶装置２３に記憶されている経路を経路特定プログラムにより特定して、当該記憶された車速データに基づいて経路上の交差点の通過状況ごとに特定された経路の走行パターンを走行パターン候補推定記憶プログラムにより推定して記憶装置２３に記憶させる。これにより、複数回走行したことのある経路（例えば通勤路等）については、当該経路上の交差点の通過状況ごとに特定された経路の走行パターンを推定でき、推定したものを記憶装置２３に記憶することができる。そのため、後述する走行パターン推定処理により現在走行中の道路について合致するものを記憶装置２３に記憶された当該走行パターンから抽出することが可能となる。
【００３４】
なお、(4) の走行パターン候補の推定方法については、例えば、本願出願人による先の出願明細書（出願番号：特願２００３−６８６８５号）等に記載された走行パターンの推定の技術、を利用することにより実現できる。例えば、図２に経路模式図で示したSTART 地点からGOAL地点までの経路において、当該経路が通勤路であると仮定すると、走行のたびに走行データを取得すれば、多くの過去の車速データが蓄積される。それらの過去の車速データを、横軸に経路上の位置、縦軸に各位置における車速をとったグラフ（このグラフが走行パターンに相当する）に表して、そのグラフの形状が類似するものをひとつのグループとして分類し、各グループの形状の特徴をよく表す走行パターンを、そのグループを代表する走行パターンとして生成する。すると、各グループを代表する走行パターンがその経路の走行パターン候補となる。グループを代表する走行パターンは、例えば、そのグループに属する過去の車速データを各経路上の地点の車速ごとに平均化するなどして求めることができる。
【００３５】
例えば、図２の経路模式図に示した経路について、車速パターン候補を推定した場合に、走行パターンＡ〜Ｃのような走行パターン候補が推定される。この例では、交差点αの交差点停止線付近で停車したのち、以後の交差点β〜δまでの各交差点で停車する走行パターン（走行パターンＡ）、交差点αの停止線の手前１００ｍ程度の位置で停車したのち、交差点βおよび交差点γを通過し交差点δで再び停車する走行パターン（走行パターンＢ）、および、交差点γまで停車せずに走行し、交差点γで停車したのち、交差点δを通過する走行パターン（走行パターンＣ）の３つの走行パターン候補が推定された場合を例示している。なお、走行パターン候補を推定する際に、停車した時間も考慮して推定することも好適である。
【００３６】
また、(5) の相関関係の設定方法については、次のように行う。ここで、相関関係の設定方法を図３および図４を参照して説明する。なお、図３および図４は、本願発明者らが行った、ある被験者の通勤路における各交差点の通過状況を視覚的に把握可能な特性図として表現したもので、図３は、１３番交差点での停車時間（秒）に着目したもの、図４は、１３番交差点での停車位置から当該交差点までの距離（ｍ）に着目したものである。
【００３７】
図３に示すように、例えば、当該車両１０が１３番交差点で停車した場合、その停車時間（図３に示す横軸）によって当該１３番交差点以降の交差点（１４番〜２３番）で停車するか否かをほぼ決定することができる。即ち、当該１３番交差点での停車時間が４５秒以上である場合には、次の１４番交差点にほぼ停車する。また１８番交差点で停車するとその次の１９番交差点にほぼ停車する。
【００３８】
また、図４に示すように、例えば、当該車両１０が１３番交差点で停車した場合、その停車した位置から交差点（例えば停車線）までの距離（図４に示す横軸）によって当該１３番交差点以降の交差点（１４番〜２３番）で停車するか否かをほぼ決定することができる。即ち、当該車両１０が１３番交差点で停車したときの停車位置から交差点までの距離が７５ｍ以下というような短い場合には、次の１４番交差点にほぼ停車する。また１３番交差点で停車したときの停車位置から交差点までの距離が８０ｍ以上というような長い場合には、その後の１８番、１９番交差点にほぼ停車する。
【００３９】
このように、この図３および図４の例では、１３番交差点の通過状況（当該交差点で停車したか否か、当該交差点で停車した時間、または当該交差点から停車位置までの距離）と、それ以降のどこの交差点で当該車両１０が停車するか否かとが相関関係にあることがわかる。つまり、１３番交差点の通過状況により当該車両１０のその後の走行パターンを推定することができる。したがって、このような交差点の通過状況と当該交差点以降に存在する他の交差点の通過状況との相関関係を互いにリンクさせた関連付けを相関関係設定プログラムによって設定し記憶装置２３に記憶させる。
【００４０】
例えば、前述した図２に示す例では、交差点αの手前５０ｍ未満で停車する場合には、当該車両１０は、その後、走行パターンＡで走行するものと推定できるリンク情報を当該交差点αと走行パターンＡとの間に関連付ける。同様に、交差点αの手前５０ｍ以上で停車する場合には、当該車両１０は、その後、走行パターンＢで走行するものと推定できるリンク情報を当該交差点αと走行パターンＢとの間に関連付ける。同様に、交差点αで停車することなく通過する場合には、当該車両１０は、その後、走行パターンＣで走行するものと推定できるリンク情報を当該交差点αと走行パターンＣとの間に関連付ける。
【００４１】
これにより、走行パターン候補推定記憶プログラムにより推定され記憶された走行パターンと当該車両１０の交差点の通過状況（例えば、停車の有無、停車時間、停車位置等）との相関関係がリンク情報として記憶装置２３に記憶されるので、交差点の通過状況からそれ以降のどこの交差点で当該車両１０が停車するか否か等を後述する走行パターン推定処理により選択することが可能となる（図５に示すステップＳ１０３〜Ｓ１０９）。
【００４２】
次に、車両コントローラ２１のマイコンにより演算処理される走行パターン推定処理の流れ等を図５を中心に図２〜図４を参照しながら説明する。なお、本走行パターン推定処理が行われる前提として、前述したように、図２に示されるような走行パターン候補（例えば走行パターンＡ〜Ｃ）が生成されており、かつ当該走行パターンと交差点の通過状況との間にそれぞれ相関関係が設定されていることを必要とする。また、この走行パターン推定処理は、車両コントローラ２１の記憶装置に格納される走行パターン推定プログラムを車両コントローラ２１のマイコンが実行することにより実現されるものである。
【００４３】
また、図５に示すフローチャートは、図２に示す交差点α、β、γ、δを含む経路例に対して当該車両１０が交差点αを通過する場合であって、当該交差点αの通過状況に基づいて３つの走行パターンＡ〜Ｃが推定されているものを例に各処理の流れを表現している。そのため、当該走行パターン推定処理を一般的に表現した場合には、ステップＳ１０１は交差点αに固定されるものではなく、通過状況に基づいて複数の走行パターンが推定される任意の交差点となり、またステップＳ１０３により分岐する先は、ステップＳ１０５〜Ｓ１０９に限られることはなく、推定される走行パターンの種類分の分岐先が存在することに留意されたい。
【００４４】
図２に示すように、走行パターン推定処理では、まずステップＳ１０１により、交差点αを通過したか否かを判断する処理が行われる。具体的には、例えば、当該車両１０が現在走行中の道路の交差点αとして、走行パターン候補の走行パターンが複数生成されており、かつ当該複数の走行パターンと当該交差点の通過状況との間にそれぞれ相関関係が設定されているものであるか否かを判断する。なお、このステップＳ１０１による処理は、特許請求の範囲に記載の「現在経路判断手段」に相当し得るものである。このステップＳ１０１により交差点αを通過したと判断された場合には（Ｓ１０１でＹｅｓ）、続くステップＳ１０３に処理を移行し、交差点αを通過したと判断されない場合には（Ｓ１０１でＮｏ）、当該車両１０の走行と当該交差点αとは直接的には関連しないので、本走行パターン推定処理を終了する。
【００４５】
続くステップＳ１０３では、当該交差点αの通過状況を判断する処理が行われる。即ち、当該車両１０は当該交差点αを通過しているので、その通過状況、例えば、当該交差点αの手前５０ｍ未満で停車したか、当該交差点αの手前５０ｍ以上で停車したか、あるいは当該交差点αで停車することなく通過したか、を判断する。これにより、当該交差点αの手前５０ｍ未満で停車した場合にはそのリンク情報から走行パターンＡを設定する処理をステップＳ１０５により行う。一方、当該交差点αの手前５０ｍ以上で停車した場合にはそのリンク情報から走行パターンＢを設定する処理をステップＳ１０９により行う。また当該交差点αで停車することなく通過した場合には、そのリンク情報から走行パターンＣを設定する処理をステップＳ１０７により行う。なお、このステップＳ１０３による処理は、特許請求の範囲に記載の「走行パターン抽出手段」に相当し得るものである。
【００４６】
そして、ステップＳ１０５〜Ｓ１０９のいずれかの走行パターン設定処理を終了すると、本走行パターン推定処理を終了して、例えば、次の交差点βの通過に備えてステップＳ１０１に処理を戻し、今度は交差点βに関してステップＳ１０１〜Ｓ１０９等の各処理を行う。このように図２に示す例では、交差点δを通過するまで上述した走行パターン推定処理を繰り返し行う。これにより、各交差点の通過状況に基づいて、その後の走行パターンをリアルタイムに推定することができる。したがって、当該車両１０の走行パターンの推定精度を向上することができる。なお、このように推定精度を向上し得るため、このような走行パターンに基づいて当該車両１０の運転スケジュールをリアルタイムに設定したり、また変更することによって、適切な運転スケジュールに従った当該車両１０の駆動力源配分の制御をエンジン／モータの駆動制御に対して行うことができるので、ある信号交差点で停車した場合と当該信号交差点で停車することなく通過した場合とでは、その後の走行パターンが大きく異なるといったときでも、燃費効果の高い駆動制御を可能にすることができる。
【００４７】
以上説明したように、本実施形態に係るハイブリッド車両１０の制御装置２０によると、車速センサ２９を介してナビゲーション装置２４により取得された車両の速度を車速データとして記憶装置２３に記憶し、同一の経路について複数回走行したときの車速データが記憶されている経路をナビゲーション装置２４による経路特定プログラムにより特定し、当該記憶された車速データに基づいて経路上の交差点の通過状況ごとに特定された経路の走行パターンをナビゲーション装置２４の走行パターン候補推定記憶プログラムにより推定して記憶する。そして、車両コントローラ２１の走行パターン推定プログラムにより現在走行中の道路が特定された経路であるか否かを判断し（Ｓ１０１）、現在走行中の道路が特定された経路であると判断された場合（Ｓ１０１でＹｅｓ）、現在走行中の交差点の通過経路に合致する走行パターンを記憶装置２３から走行パターン推定プログラムにより抽出する（Ｓ１０３、Ｓ１０５、Ｓ１０７、Ｓ１０９）。
【００４８】
これにより、複数回走行したことのある経路（例えば通勤路等）については、当該経路上の交差点の通過状況ごとに特定された経路の走行パターンを走行パターン候補推定記憶プログラムにより推定して記憶するので、当該記憶された走行パターンの中から、現在走行中の交差点の通過経路に合致する走行パターンを抽出することができる。また、このような交差点の通過状況として、例えば、図２に示すように、当該交差点で停車したか否かや、図３に示すように、当該交差点で停車した時間、または図４に示すように、当該交差点から停車位置までの距離、等に基づいて、その後の走行パターンを推定することができる。したがって、走行パターンの推定精度を向上することができる。また、このような走行パターンに基づいてハイブリッド車両１０の駆動力源配分の制御を行うことにより、ある信号交差点で停車した場合と当該信号交差点で停車することなく通過した場合とでは、その後の走行パターンが大きく異なるといったときも、燃費効果の高い駆動制御を可能にすることができる。
【００４９】
また、上述したように、各交差点の通過状況に基づいてその後の走行パターンをリアルタイムに推定することができるので、［発明が解決しようとする課題］の欄で説明したような系統信号システムが利用されている道路を日常的に利用する通勤路等に含む場合には、本発明は特に効果を発揮することができる。即ち、本発明は、過去の走行パターンから、ある交差点の走行パターンとその後の走行パターンとの強い相関関係を自動的に抽出するものであり、その相関関係を利用して交差点走行パターンから瞬時にその後の走行パターンを推定しようとするものだからである。
【００５０】
なお、上述したように本実施形態に係る制御装置２０では、エンジン１１とモータジェネレータ１２とを並列に配置して構成されるハイブリッド車両１０の駆動制御を行うものとしたが、本発明の適用はこれに限られることはなく、内燃機関（エンジン）と電動機（モータ）とを駆動力源に用いるハイブリッド車両であれば、例えば、内燃機関（エンジン）の出力軸と電動機（モータ）の出力軸とを同一軸として構成するタイプや、変速機にＣＶＴ（無段変速機）を用いてＣＶＴの入力軸を内燃機関（エンジン）に、ＣＶＴの出力軸を電動機（モータ）に連結して構成するタイプ等についても適用することができる。そして、このような各タイプのハイブリッド車両に本発明を適用した場合であっても、上述したハイブリッド車両１０の制御装置２０と同様の作用および効果を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００５１】
【図１】本発明の走行パターン推定装置を適用した一実施形態に係るハイブリッド車両の制御装置の構成例を示す説明図である。
【図２】本実施形態に係るナビゲーション装置により実行される走行パターン候補推定記憶プログラムによって推定される走行パターンの例を示す説明図で、経路模式図の経路例に対して推定される走行パターンＡ〜Ｃの例を示すものである。
【図３】ある被験者の通勤路における各交差点の通過状況を視覚的に把握可能に表した特性図で、１３番交差点での停車時間（秒）に着目したものである。
【図４】ある被験者の通勤路における各交差点の通過状況を視覚的に把握可能に表した特性図で、１３番交差点での停車位置から当該交差点までの距離（ｍ）に着目したものである。
【図５】本実施形態に係る車両コントローラにより実行される走行パターン推定処理の流れを示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００５２】
１０…ハイブリッド車両
１１…エンジン
１２…モータジェネレータ
１３…バッテリ
２０…制御装置
２１…車両コントローラ（現在経路判断手段、走行パターン抽出手段）
２３…記憶装置（車速データ記憶手段、走行パターン候補記憶手段）
２４…ナビゲーション装置（経路特定手段、走行パターン候補記憶手段）
２６…地図データベース
Ｓ１０１（現在経路判断手段）
Ｓ１０３、Ｓ１０５、Ｓ１０７、Ｓ１０９（走行パターン抽出手段）
【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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