(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車両の走行予定経路に関する情報を取得する道路情報取得手段を有し、前記道路情報取得手段により取得された情報を用いて走行予定経路における自車両の走行パターンを生成する走行パターン生成装置において、
前記道路情報取得手段により取得された情報に基づいて走行予定経路を区分する経路区分手段と、
前記経路区分手段で区分された区間における道路情報に基づいて自車両の走行速度を予測する走行速度予測手段と、
前記経路区分手段で区分された区間における走行中の加減速周期を予測する加減速周期予測手段と、
前記経路区分手段で区分された区間における走行中の加減速振幅を予測する加減速振幅予測手段と、
前記加減速周期予測手段により得られた周期と、前記加減速振幅予測手段により得られた振幅と、前記走行速度予測手段により得られた振幅の中心とに基づいた周期関数を用いて、走行中の速度パターン波形を生成する走行パターン生成手段と、
をさらに備えたことを特徴とする走行パターン生成装置。
【請求項２】
前記経路区分手段で区分された区間の長さを当該区間内に存在する信号数で除算して信号間隔を求める信号間隔演算手段をさらに備え、
前記加減速周期予測手段は、前記信号間隔演算手段により得られた信号間隔に応じて走行中の加減速周期を補正し、
前記加減速振幅予測手段は、前記信号間隔演算手段により得られた信号間隔に応じて走行中の加減速振幅を補正する
請求項１記載の走行パターン生成装置。
【請求項３】
前記経路区分手段で区分された区間それぞれの道路種別を検出する道路種別検出手段をさらに備え、
前記加減速周期予測手段は、前記道路種別検出手段により得られた道路種別に応じて走行中の加減速周期を補正し、
前記加減速振幅予測手段は、前記道路種別検出手段により得られた道路種別に応じて走行中の加減速振幅を補正する
請求項１記載の走行パターン生成装置。
【請求項４】
前記経路区分手段で区分された区間それぞれの混雑度を検出する混雑度検出手段をさらに備え、
前記加減速周期予測手段は、前記混雑度検出手段により得られた混雑度に応じて走行中の加減速周期を補正し、
前記加減速振幅予測手段は、前記混雑度検出手段により得られた混雑度に応じて走行中の加減速振幅を補正する
請求項１記載の走行パターン生成装置。
【請求項５】
前記経路区分手段で区分された区間の長さを当該区間内に存在する信号数で除算して信号間隔を求める信号間隔演算手段と、
前記経路区分手段で区分された区間それぞれの道路種別を検出する道路種別検出手段と、
自車両の走行速度を検出する走行速度検出手段とをさらに備え、
前記加減速周期予測手段は、前記走行速度検出手段により得られた走行速度を用い、前記信号間隔演算手段により得られた信号間隔と前記道路種別検出手段により得られた道路種別とに応じて、停止からの発進加速と停止までの減速とを除いた加減速の周期を学習して予測値を補正し、
前記加減速振幅予測手段は、前記走行速度検出手段により得られた走行速度を用い、前記信号間隔演算手段により得られた信号間隔と前記道路種別検出手段により得られた道路種別とに応じて、停止からの発進加速と停止までの減速とを除いた加減速の振幅を学習して予測値を補正する
請求項１記載の走行パターン生成装置。
【請求項６】
前記経路区分手段で区分された区間それぞれのカーブを検出するカーブ検出手段をさらに備え、
前記加減速周期予測手段は、前記カーブ検出手段により得られたカーブにおいては走行中の加減速周期を補正し、前記加減速振幅予測手段は、前記カーブ検出手段により得られたカーブにおいては走行中の加減速振幅を補正する
請求項１記載の走行パターン生成装置。
【請求項７】
前記走行パターン生成手段で生成された自車両の走行パターンに基づいて、目的地までの走行経路における自車両のエネルギー消費量を演算するエネルギー消費量演算手段をさらに備える
請求項１記載の走行パターン生成装置。
【請求項８】
前記走行パターン生成手段で生成された自車両の走行パターンに基づいて、目的地までの走行経路における、自車両のエネルギー蓄積手段に対するエネルギーの蓄積および放出スケジュールを演算するエネルギー収支スケジュール演算手段をさらに備える請求項１記載の走行パターン生成装置。
【請求項９】
前記走行パターン生成手段は、
前記経路区分手段で区分された区分において、停止位置から所定速度に達するまでのパターンを生成し、前記所定速度に達した時点から前記走行中の速度パターン波形を生成する
請求項１記載の走行パターン生成装置。
【請求項１０】
前記周期関数は、正弦波又は三角波を含む
請求項１記載の走行パターン生成装置。
【請求項１１】
前記道路情報取得手段により取得された情報を用いて走行予定経路における自車両の停止回数を予測する停止回数予測手段をさらに備え、
前記走行パターン生成手段は、前記停止回数予測手段で予測された停止回数に基づいて、前記自車両の停止位置の間における前記速度パターンを生成する
請求項１記載の走行パターン生成装置。
【請求項１２】
前記停止回数予測手段は、
前記道路情報取得手段により取得された自車両の走行予定経路における交差点および信号機の位置を検出する第１停止回数予測手段と、
前記自車両の走行予定経路を幾つかの区間に分割して各区間内に存在する交差点および信号機の平均間隔を求め、この平均間隔に基づいて各区間内における自車両の停止回数を予測する第２停止回数予測手段と、を含む
請求項１１記載の走行パターン生成装置。
【請求項１３】
前記第２停止回数予測手段は、走行時間帯に応じて停止回数を変動させる
請求項１２記載の走行パターン生成装置。
【請求項１４】
前記第２停止回数予測手段は、前記走行予定経路において自車両が対向車線を横断する方向に曲がる交差点では、停止すると予測する請求項１２記載の走行パターン生成装置。
【請求項１５】
前記第２停止回数予測手段は、前記走行予定経路において自車両より優先度の高い道路へ右左折または自車両より優先度の高い道路を横断する交差点では、停止すると予測する請求項１２記載の走行パターン生成装置。
【請求項１６】
前記第２停止回数予測手段は、前記走行予定経路において自車両より優先度の高い道路との交差点では、停止すると予測する請求項１２記載の走行パターン生成装置。
【請求項１７】
前記第２停止回数予測手段は、前記走行予定経路における料金所では、停止すると予測する請求項１２記載の走行パターン生成装置。
【請求項１８】
過去の走行履歴を記憶する走行履歴記憶手段をさらに備え、
前記第２停止回数予測手段は、前記走行履歴記憶手段に格納された過去の走行履歴に基づいて走行回数に対する停止回数の割合が大きい交差点または信号機から順に、停止場所を選択する請求項１２記載の走行パターン生成装置。
【請求項１９】
前記走行予定経路における交通状況が変化したときは、変化後の情報に基づいて前記走行パターンを再度生成する請求項１〜１８のいずれか一項に記載の走行パターン生成装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、自車両の走行予定経路に関する情報を用いて走行予定の経路上における走行パターンを自動的に予測する走行パターン生成装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
この種の走行パターン生成装置としては、例えば特開平９−３２４６６５号公報に記載された内燃機関の補機駆動制御装置が知られている。これは走行予定の経路を「高速道路」や「市街地」といった道路種別で分類し、それぞれの区間における走行速度を予測することで、エネルギーの蓄積および放出スケジュールを決定するものである。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来の装置では、道路種別で分類した区間内においてエネルギー収支に大きな影響を持つ停止および発進を十分に考慮していないため、実際の走行で必要な停止および発進にともなうエネルギー収支が省略されてしまう。
【０００４】
このため、停止時における減速エネルギーの回生や発進時の加速のための駆動力アシストなどを考慮した厳密なエネルギーの蓄積および放出スケジューリングができないという問題点があった。
【０００５】
本発明は、このような従来技術の問題点に鑑みてなされたものであり、走行予定経路における停止回数や停止位置を予測することで、より厳密なエネルギーの収支スケジュールが生成できる走行パターン生成装置を提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
（１）上記目的を達成するために、本発明の走行パターン生成装置は、自車両の走行予定経路に関する情報を取得する道路情報取得手段を有し、前記道路情報取得手段により取得された情報を用いて走行予定経路における自車両の走行パターンを生成する走行パターン生成装置において、前記道路情報取得手段により取得された情報を用いて走行予定経路における自車両の停止回数を予測する停止回数予測手段をさらに備えたことを特徴とする。
【０００７】
また、本発明の走行パターン生成装置は、前記道路情報取得手段により取得された情報を用いて走行予定経路における自車両の走行速度を予測する走行速度予測手段をさらに備えたことを特徴とする。
【０００８】
さらに、本発明の走行パターン生成装置は、前記道路情報取得手段により取得された情報を用いて走行予定経路における自車両の加減速度を予測する加減速度予測手段をさらに備えたことを特徴とする。
【０００９】
また、本発明の走行パターン生成装置は、前記停止回数予測手段で予測された停止回数、前記走行速度予測手段で予測された走行速度および前記加減速度予測手段で予測された加減速度に基づいて、自車両の走行パターンを生成する走行パターン生成手段をさらに備えたことを特徴とする。
【００１０】
本発明の走行パターン生成装置では、走行予定経路に関する道路情報を用いて、速度や加速度だけでなく停止回数も予測するので、特にハイブリッド車などのエネルギー蓄積手段を備えた車両において、実際の走行で必要な停止および発進にともなうエネルギー収支が考慮された走行パターンとなり、より正確なエネルギーの蓄積および放出のスケジューリングができる。
【００１１】
（２）上記発明の停止回数予測手段における予測方法は種々の形態を採用することができる。
【００１２】
本発明の走行パターン生成装置では、前記停止回数予測手段は、前記道路情報取得手段により取得された自車両の走行予定経路における交差点および信号機の位置を検出する第１停止回数予測手段と、前記自車両の走行予定経路を幾つかの区間に分割して各区間内に存在する交差点および信号機の平均間隔を求め、この平均間隔に基づいて各区間内における自車両の停止回数を予測する第２停止回数予測手段と、を含む。
【００１３】
本発明では、走行予定経路を道路種別や大きな交差点によって幾つかの区間に分割し、分割した区間内に存在する交差点および信号機の平均間隔から停止回数を予測するので、道路の特徴に応じた停止回数の予測ができる。
【００１４】
また、本発明の走行パターン生成装置では、前記第２停止回数予測手段は、走行時間帯に応じて停止回数を変動させる。
【００１５】
本発明では、自車両が走行予定経路を通過する時間帯に応じて停止回数の予測値を増減させるので、停止回数を朝夕のラッシュ時は多めに、深夜や早朝は少なめにするなど、実際の交通状況に適応した停止回数の予測ができる。
【００１６】
さらに、本発明の走行パターン生成装置では、前記第２停止回数予測手段は、前記走行予定経路において自車両が対向車線を横断する方向に曲がる交差点では、停止すると予測する。
【００１７】
本発明では、走行予定経路において自車両が対向車線を横断する方向に曲がる交差点、たとえば左側通行では右折、右側通行では左折する交差点では、停止するように予測するので、実際の運転により適合した停止場所の予測ができる。
【００１８】
また、本発明の走行パターン生成装置では、前記第２停止回数予測手段は、前記走行予定経路において自車両より優先度の高い道路へ右左折または自車両より優先度の高い道路を横断する交差点では、停止すると予測する。
【００１９】
本発明では、走行予定経路において走行中の道路より優先度の高い道路へ右左折する、または優先度の高い道路を横断する交差点では停止するように予測するので、実際の運転により適合した停止場所の予測ができる。
【００２０】
さらに、本発明の走行パターン生成装置では、前記第２停止回数予測手段は、前記走行予定経路において自車両より優先度の高い道路との交差点では、停止すると予測する。
【００２１】
本発明では、走行予定経略における交差点のうち、より優先度の高い道路との交差点で停止するように予測するので、実際の運転により適合した停止場所の予測ができる。
【００２２】
また、本発明の走行パターン生成装置では、前記第２停止回数予測手段は、前記走行予定経路における料金所では、停止すると予測する。
【００２３】
本発明では、走行予定経路において料金所がある場合はその場所で停止するように予測するので、実際の運転により適合した停止場所の予測ができる。
【００２４】
さらに、本発明の走行パターン生成装置では、過去の走行履歴を記憶する走行履歴記憶手段をさらに備え、前記第２停止回数予測手段は、前記走行履歴記憶手段に格納された過去の走行履歴に基づいて走行回数に対する停止回数の割合が大きい交差点または信号機から順に、停止場所を選択する。
【００２５】
本発明では、過去の走行履歴を用いて通った回数に対して停止した回数の割合が高い交差点または信号機から順に、停止場所を選択していくので、実際の運転により適合した停止場所の予測ができる。
【００２６】
また、本発明の走行パターン生成装置では、前記走行予定経路における交通状況が変化したときは、変化後の情報に基づいて前記走行パターンを再度生成する。
【００２７】
本発明では、走行予定経路における交通状況が変化した場合は走行パターン予測を再度行うので、目的地へ到達する間の交通情報の変化に対応した走行パターン予測ができる。
【００２８】
（３）上記目的を達成するために、本発明の走行パターン生成装置は、自車両の走行予定経路に関する情報を取得する道路情報取得手段を有し、前記道路情報取得手段により取得された情報を用いて走行予定経路における自車両の走行パターンを生成する走行パターン生成装置において、前記道路情報取得手段により取得された情報に基づいて走行予定経路を区分する経路区分手段と、前記経路区分手段で区分された区間における道路情報に基づいて自車両の走行速度を予測する走行速度予測手段と、前記経路区分手段で区分された区間における走行中の加減速周期を予測する加減速周期予測手段と、前記経路区分手段で区分された区間における走行中の加減速振幅を予測する加減速振幅予測手段と、前記加減速周期予測手段により得られた周期と、前記加減速振幅予測手段により得られた振幅と、前記走行速度予測手段により得られた振幅の中心とに基づいた周期関数を用いて、走行中の速度パターン波形を生成する走行パターン生成手段と、をさらに備えたことを特徴とする。
【００２９】
本発明では、走行中の加減速の周期と振幅と振幅の中心とに基づいた周期関数で走行パターンを生成するので、走行中の加減速を含めた目的地までの走行パターンを精度良く予測できる。
【００３０】
また、本発明の走行パターン生成装置は、前記経路区分手段で区分された区間の長さを当該区間内に存在する信号数で除算して信号間隔を求める信号間隔演算手段をさらに備え、前記加減速周期予測手段は、前記信号間隔演算手段により得られた信号間隔に応じて走行中の加減速周期を補正し、前記加減速振幅予測手段は、前記信号間隔演算手段により得られた信号間隔に応じて走行中の加減速振幅を補正する。
【００３１】
本発明では、信号間隔に応じて加減速周期と加減速振幅とを補正するので、より実走行に近い走行パターンを生成することができる。
【００３２】
また、本発明の走行パターン生成装置は、前記経路区分手段で区分された区間それぞれの道路種別を検出する道路種別検出手段をさらに備え、前記加減速周期予測手段は、前記道路種別検出手段により得られた道路種別に応じて走行中の加減速周期を補正し、前記加減速振幅予測手段は、前記道路種別検出手段により得られた道路種別に応じて走行中の加減速振幅を補正する。
【００３３】
本発明では、道路種別に応じて加減速周期と加減速振幅とを補正するので、より実走行に近い走行パターンを生成することができる。
【００３４】
また、本発明の走行パターン生成装置は、前記経路区分手段で区分された区間それぞれの混雑度を検出する混雑度検出手段をさらに備え、前記加減速周期予測手段は、前記混雑度検出手段により得られた混雑度に応じて走行中の加減速周期を補正し、前記加減速振幅予測手段は、前記混雑度検出手段により得られた混雑度に応じて走行中の加減速振幅を補正する。
【００３５】
本発明では、混雑度に応じて加減速周期と加減速振幅とを補正するので、より実走行に近い走行パターンを生成することができる。
【００３６】
また、本発明の走行パターン生成装置は、前記経路区分手段で区分された区間の長さを当該区間内に存在する信号数で除算して信号間隔を求める信号間隔演算手段と、前記経路区分手段で区分された区間それぞれの道路種別を検出する道路種別検出手段と、自車両の走行速度を検出する走行速度検出手段とをさらに備え、前記加減速周期予測手段は、前記走行速度検出手段により得られた走行速度を用い、前記信号間隔演算手段により得られた信号間隔と前記道路種別検出手段により得られた道路種別とに応じて、停止からの発進加速と停止までの減速とを除いた加減速の周期を学習して予測値を補正し、前記加減速振幅予測手段は、前記走行速度検出手段により得られた走行速度を用い、前記信号間隔演算手段により得られた信号間隔と前記道路種別検出手段により得られた道路種別とに応じて、停止からの発進加速と停止までの減速とを除いた加減速の振幅を学習して予測値を補正する。
【００３７】
本発明では、走行中に逐次、信号間隔と道路種別に応じて走行中の加減速周期と加減速振幅とを学習し、走行パターンの予測時にこの学習値を用いるので、より実走行に近い走行パターンを生成することができる。
【００３８】
また、本発明の走行パターン生成装置は、前記経路区分手段で区分された区間それぞれのカーブを検出するカーブ検出手段をさらに備え、前記加減速周期予測手段は、前記カーブ検出手段により得られたカーブにおいては走行中の加減速周期を補正し、前記加減速振幅予測手段は、前記カーブ検出手段により得られたカーブにおいては走行中の加減速振幅を補正する。
【００３９】
本発明では、カーブに応じて加減速周期と加減速振幅とを補正するので、より実走行に近い走行パターンを生成することができる。
【００４０】
（４）本発明の走行パターン生成装置は、前記走行パターン生成手段で生成された自車両の走行パターンに基づいて、目的地までの走行経路における自車両のエネルギー消費量を演算するエネルギー消費量演算手段をさらに備える。
【００４１】
本発明では、目的地までの走行経路における停止および発進を考慮した走行パターンを用いるので、停止時における減速エネルギーの回生や発進時の加速のための駆動力アシストなどが考慮され、厳密なエネルギー消費量の計算することができる。
【００４２】
また、本発明では、前記走行パターン生成手段で生成された自車両の走行パターンに基づいて、目的地までの走行経路における、自車両のエネルギー蓄積手段に対するエネルギーの蓄積および放出スケジュールを演算するエネルギー収支スケジュール演算手段をさらに備える。
【００４３】
本発明では、目的地までの走行経路における停止および発進を考慮した走行パターンを用いるので、停止時における減速エネルギーの回生や発進時の加速のための駆動力アシストなどが考慮され、厳密なエネルギーの蓄積および放出スケジュールを決定することができる。
【００４４】
【発明の効果】
（１）本発明によれば、特にハイブリッド車などのエネルギー蓄積手段を備えた車両において、実際の走行で必要な停止および発進にともなうエネルギー収支が考慮された走行パターンとなり、より正確なエネルギーの蓄積および放出のスケジューリングができる。
【００４５】
これに加えて、本発明によれば、道路の特徴に応じた停止回数の予測ができる。
【００４６】
また、本発明によれば、停止回数を朝夕のラッシュ時は多めに、深夜や早朝は少なめにするなど、実際の交通状況に適応した停止回数の予測ができる。
【００４７】
さらに本発明によれば、実際の運転により適合した停止場所の予測ができる。
【００４８】
本発明によれば、目的地へ到達する間の交通情報の変化に対応した走行パターン予測ができる。
【００４９】
（２）本発明によれば、走行中の加減速の周期と振幅と振幅の中心とに基づいた周期関数で走行パターンを生成するので、走行中の加減速を含めた目的地までの走行パターンを精度良く予測できる。
【００５０】
これに加えて、本発明によれば、信号間隔、道路種別、混雑度、カーブに応じて、または学習機能を用いて、加減速周期と加減速振幅とを補正するので、より実走行に近い走行パターンを生成することができる。
【００５１】
（３）本発明によれば、停止時における減速エネルギーの回生や発進時の加速のための駆動力アシストなどが考慮され、厳密なエネルギー消費量の計算することができる。
【００５２】
さらに本発明によれば、停止時における減速エネルギーの回生や発進時の加速のための駆動力アシストなどが考慮され、厳密なエネルギーの蓄積および放出スケジュールを決定することができる。
【００５３】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。
第１実施形態
図１に示すように、本実施形態の走行パターン生成装置１は、道路情報取得手段１１、時計１２、停止回数予測手段１３、走行速度予測手段１４、加減速度予測手段１５および走行パターン生成手段１６を備えている。
【００５４】
本例の道路情報取得手段１１はナビゲーション装置で構成され、自車両が目的地まで走行する予定の経路（以下、走行予定経路ともいう。）に関する情報を検出する。このナビゲーション装置は自車両位置を測定するためのＧＰＳアンテナ、ジャイロコンパス、道路地図データ、および渋滞などの交通情報を受信するためのＶＩＣＳ(Vehicle Information & Communication System)受信機で構成され、道路地図データには、道路の曲率、幅員、種類や交差点、信号機の位置などが記録されている。
【００５５】
本例の時計１２は現在の時刻を出力するもので、自車両が走行予定の経路を通過する時刻を推定するために用いられる。
【００５６】
停止回数予側手段１３は、道路情報取得手段１１により得られた走行予定経路の道路種別や交差点、信号機の位置の情報および時計１２からの時刻を用いて、停止回数を予測する。
【００５７】
走行速度予測手段１４は、道路情報取得手段１１により得られる走行予定経路の道路種別や曲率の情報を用いて走行速度を予測する。
【００５８】
加減速度予測手段１５は、道路情報取得手段１１により得られる走行予定経路の道路種別や過去の走行履歴に関するデータから走行予定路の加減速度を予測する。
【００５９】
走行パターン生成手段１６は、停止回数予測手段１３、走行速度予測手段１４および加減速度予測手段１５の予測結果を組み合せて目的地までの走行予定経路における走行パターン、たとえば速度パターンを生成する。
【００６０】
次に本例の制御内容を説明する。
図７は、本例の走行パターン生成装置１の処理を示したフローチャートであり、ナビゲーション装置または自動変速機やエンジンの制御ユニットのメインプログラムから一定時間間隔で呼び出されるものである。
【００６１】
これについて説明すると、まずステップＳ１１では、ナビゲーション装置で目的地までの経路を設定し、設定した経路の道路種別、曲率、勾配や信号機、交差点の位置に関する情報を道路地図データから読み出す。
【００６２】
次に、ステップＳ１２では、ステップＳ１１で設定した目的地までの経路を道路種別が変化する地点や主な交差点を区切りとして、いくつかの区間に分割する。たとえば、図２に示す経路の場合は、出発地から二車線道路に突き当たる交差点Ａまでと、この交差点Ａからこ車線道路同士の交差点Ｂまでと、この交差点Ｂから細街路へ右折する交差点Ｃまでと、この交差点Ｃから一車線道路へ出る交差点Ｄまでと、この交差点Ｄから目的地までの区間に分割する。そして、以降の速度パターン予測の作業を出発地側の区間から順に行う。
【００６３】
ステップＳ１３では、交差点や信号機の平均間隔（Ｘ）より、例えば下記式１のような単調減少関数を用いて停止回数の予測値（ｎ）を求める。なお、式１は図３のグラフに示すような実験データから求めることができる。
【００６４】
【数１】
ｎ＝｛−３．８５・ｌｎ（ｘ）＋２３．６｝ｌ／１０００  …式１
【００６５】
ただし、ｎは停止回数予測値、ｘは平均信号機間隔、ｌは区間延長［ｍ］とする。
【００６６】
ここで、図３に示す経路をステップＳ１３で分割した各区間の予測停止回数を上記式１より求めると、以下の表１のようになる。なお、ここでは予測停止回数の小数点以下は四捨五入して用いることにするが、図１に示す時計１２の時刻によって、例えば、７時から９時および１７時から２０時は小数点以下切り上げ、９時から１７時は小数点以下０．５以上切り上げ、２０時から７時は小数点以下切り捨てるようにしても良い。ここでの時間帯の設定は場所や進行方向に応じて適宜変えるようにする。
【００６７】
【表１】
0004470311.tif 000002
【００６８】
次に、一つの区間内で停止する信号機または交差点の選択方法について説明する。
まず、直進する交差点については、１２車線道路との交差点、２１車線道路との交差点といった優先順位に従って停止場所を選択する。また、料金所、右折（左側通行の場合）、より優先度の高い道路への右左折（細街路→１車線道路、１車線道路一２車線道路）の場合は、予測停止回数にかかわらず必ず停止すると予測する。
【００６９】
さて、図２に示す経路を例に挙げて、停止する交差点の選択について説明すると、表１より出発地から交差点Ａまでの区間の予測停止回数は２．６であり、小数点以下を切り上げて３回停止すると予測する。そして、この停止場所として、１車線道路から２車線道路へ左折する交差点Ａ、２車線道路との交差点であるＡ１、および１車線道路との交差点であるＡ２を選択する。
【００７０】
同様に、交差点ＡからＢまでの区間での予測停止回数は表１より１．１であり、小数点以下を切り捨てて１回停止すると予測する。しかし、この区間には「必ず停止する」と予測することとした料金所Ｂ２と右折する交差点Ｂがあるので、予測停止回数は１回であるが、料金所Ｂ２と交差点Ｂの２個所で停止すると予測する。
【００７１】
また、過去に走行したことがある区間の場合には、そのときの走行履歴を用いて、停止確率（停止回数／通った回数）の高い交差点または信号機から順に停止場所を選択するように予測しても良い。
【００７２】
ステップＳ１４では、ステップＳ１１において収集した情報を用いて走行速度を予測する。走行速度（Ｖｓ［ｋｍ／ｈ］）の予測方法の一例としては、以下の式２に示すように道路の種類とカーブの曲率を用いる方法が考えられる。ここで、Ｖｃｒｖ（ｒ）は、例えば図４に示すような道路の曲率半径ｒ［ｍ］についての関数である。
【００７３】
【数２】
Ｖｓ＝Ｖｃｒｖ（ｒ）＋Ｔｓ  …式２
【００７４】
ただし、Ｔｓは走行予定経路が細街路のときは−１０、１車線道路のときは０、２車線道路のときは１０、高速道路のときは４５とする。
【００７５】
ステップＳ１５では、ステップＳ１１において収集した情報を用いて加減速度を予測する。ここで、加速度（Ａｃｃ［ｍ／ｓ２  ］）および減速度（Ｄｅｃ［ｍ／ｓ２  ］）の予測方法の一例として、下記式３および式４に示すような道路種別を用いる方法がある。
【００７６】
【数３】
Ａｃｃ＝０．７６＋Ｔａ    …式３
【００７７】
ただし、Ｔａは、走行予定経路が細街路または１車線道路のときは０、２車線道路のときは−０．０３、高速道路の導入路のときは０．１５、高速道路の本線のときは−０．０３とする。
【００７８】
Ｄｅｃ＝−１．１１＋Ｔｄ  …式４
ただし、Ｔｄは、走行予定経路が細街路または１車線道路のときは０、２車線道路のときは−０．１４、高速道路の導入路のときは０．０３、高速道路の本線のときは０．３６とする。
【００７９】
以下にステップＳ１４およびＳ１５における式２から式４を用いて、図２に示す経路上での走行速度、加速度および減速度を予測した結果を表２に示す。
【００８０】
【表２】
0004470311.tif 000003
【００８１】
次に、ステップＳ１６では、ステップＳ１３からＳ１５において予測した停止回数、走行速度、加減速度を組み合せて各区間ごとに走行パターンの予測波形を生成する。上記表１および表２に示した図３の経路上における停止回数および走行速度、加速度、減速度の予測結果に従って生成した走行パターンを図５に示す。
【００８２】
ところで、こうした走行パターンをハイブリッド車のバッテリ充放電スケジュールの決定などの車両制御に用いる場合は、時間軸を基準にしている方が都合がよい。図５に示す距離軸から図６に示す時間軸への変換方法を以下に説明する。
【００８３】
図６に示すように、加速時および減速時に進む距離をＳａ［ｍ］およびＳｄ［ｍ］、定速走行時に進む距離をＳｓ［ｍ］、発進から停止までに進む距離（交差点間の距離）をＬ［ｍ］とすると、以下の式が成り立つ。
【００８４】
【数４】
Ｌ＝Ｓａ＋Ｓｓ＋Ｓｂ      …式５
【００８５】
ここで、ＳａおよびＳｄは、走行速度Ｖｓ、加速度Ａｃｃ、減速度Ｄｅｃを用いて以下のように表せる。
【００８６】
【数５】
Ｓａ＝（Ｖｓ／３．６）２  ／２Ａｃｃ  …式６
Ｓｄ＝（Ｖｓ／３．６）２  ／２Ｄｅｃ  …式７
【００８７】
また、定速走行する時間Ｔｓ［ｓｅｃ］は以下のように表せる。
【００８８】
【数６】
Ｔｓ＝Ｓｓ／（Ｖｓ／３．６）        …式８
【００８９】
以上の式６から式８を式５に代入すると、Ｔｓは以下のようにして求められる。
【００９０】
【数７】
Ｔｓ＝Ｌ／（Ｖｓ／３．６）
−（Ｖｓ／３．６）（１／Ａｃｃ−１／Ｄｅｃ）／２  …式９
【００９１】
こうして走行速度、加速度および減速度の予測値から加速時間、定速走行時間、減速時間を定めて、時間軸を基準にした走行パターンを生成することができる。
【００９２】
最後にステップＳ１７では、目的地までの全区間の走行パターン予測が終了したかどうかを判定する。
【００９３】
このように、本実施形態の走行パターン生成装置１によれば、目的地までの経路の道路種別やカーブの曲率、交差点や信号機の位置に関する情報を用いて走行速度、加速度、減速度、停止回数を予測するので、特に交差点および信号機の平均間隔を用いて停止回数を予測することにより、道路状態を考慮した走行パターンを生成することができる。
【００９４】
また、予測停止回数の小数点以下の数字の処理を、時間帯に応じて、日中は四捨五入し、交通量の多い朝夕のラッシュ時は小数点以下の切り上げ数を４以下に下げ、交通量の少ない深夜や早朝は小数点以下の切り上げ数を６以上に上げるようにすることにより、交通状況により適応した停止回数を予測できる。
【００９５】
また、右折する交差点や、より優先度の高い道路へ右左折する交差点、または料金所では、その場所で必ず停止すると予測するので、実際の運転により適合した停止回数の予測ができる。
【００９６】
さらに、直進する交差点については、より優先度の高い道路との交差点で停止すると予測するので、この点においても実際の運転により適合した停止回数の予測ができる。
【００９７】
また、過去に走行したことがある区間では、過去の走行履歴を用いて、停止確率｛（停止回数）／（通った回数））の高い交差点または信号機から順に停止場所を選択するので、実際の運転により適合した停止回数の予測ができる。
【００９８】
第２実施形態
次に、本発明の第２実施形態について説明する。
本実施形態の制御内容は、図７に示したものと基本的には同じであるが、ステップＳ１６において渋滞区間の走行パターンの生成が加わる点が異なる。また、図８に示す交通状況の変化に対応するための走行パターンの再予測についての処理が追加される。
【００９９】
以下、上述した第１実施形態と共通の制御処理については説明を省略し、ステップＳ１６で行われる処理を説明する。ステップＳ１６では、ナビゲーション装置を横成しているＶＩＣＳ受信機にて目的地までの経路上に渋滞情報を受信した場合には、一般道路の場合には渋滞区間における停止回数を次のように予測する。
【０１００】
すなわち、渋滞中の走行パターンのモデルを図９に示すが、ここではある一定速度に到達するまで加速したのち、すぐに減速し始めて停止することを繰り返すものとする。図９に示す走行パターンの速度の最大値を、ＶＩＣＳセンターから送信されてくる渋滞区間の平均走行速度（Ｖｊ［ｋｍ／ｈ］）にある一定値（例えば２）を乗じた値とすると、一回の発進から停止までに進む距離（ｌｊ［ｍ］）は以下のようになる。
【０１０１】
【数８】
ｌｊ＝２Ｖｊ２  （１／Ａｃｃ＋１／Ｄｅｃ）  …式１０
【０１０２】
よって、渋滞区間の長さをＬ［ｍ］とすると、渋滞区間での停止回数はＬ／ｌｊ［回］となる。また、停止から次の発進までの平均時間間隔Ｔｊ［ｓｅｃ］は以下のようになる。
【０１０３】
【数９】
Ｔｊ＝（Ｌ／Ｖｊ）／（Ｌ／ｌｊ）＝ｌｊ／Ｖｊ  …式１１
【０１０４】
以上で求めた停止回数と停止から次の発進までの平均時間間隔Ｔｊとに基づいて、図９に示すような渋滞区間における走行パターンを生成する。
【０１０５】
なお、高速道路における渋滞の場合には、停止せずに低速で走行すると考えられるので、図９に示す走行パターンを一定速度（例えば０．５Ｖｊ）上へシフトして用いるようにしてもよい。このとき、式１０に示すｌｊと停止回数（ｎ［回］）は以下のようになる。
【０１０６】
【数１０】
ｌｊ＝（１．５Ｖｊ）２  （１／Ａｃｃ＋１／Ｄｅｃ）／２  …式１２
ｎ＝（Ｌ／２）／ｌｊ
【０１０７】
また、渋滞区間における最初の一定時間の実測走行パターンと予測走行パターンとを比較して、誤差が大きい（例えば、相互相関係数が０．５以下）ときには、実測走行パターンを渋滞区間の終端まで繰り返すように予測を修正してもよい。
【０１０８】
本実施形態の制御も図７に示す制御形態と同様に、ナビゲーション装置または自動変速機やエンジンの制御ユニットのメインプログラムから一定時間間隔で呼び出される。ステップＳ２１では、ＶＩＣＳ受信機にて目的地までの経路上の交通情報を受信する。ステップＳ２２では、渋滞の新たな発生や解消を検出するために、ステップＳ２１において受信した交通情報とその前に受信した情報の差異を調べる。
【０１０９】
ステップＳ２３では、Ｓ２１において受信した交通情報に変化がある場合に交通状況の変化を考慮するために、図７に示す走行パターンの予測を再び行う。
【０１１０】
したがって、ＶＩＣＳ受信機で目的地までの経路における交通情報を受信し、交通状況が変化した場合には、走行パターンの予測を再度行うので、目的地へ到達する間の交通情報の変化に対応した走行パターンの予測ができる。
【０１１１】
第３実施形態
図１０は、本発明の第３実施形態に係る走行パターン生成装置１０の構成を示すブロック図である。
これについて説明すると、測位センサ１０１は衛星からの電波を受信するＧＰＳアンテナ、車両の進行方向を測定するジャイロコンパスで構成される。
【０１１２】
交通情報検出手段１０２は、ＦＭ多重放送や電波ビーコン、光ビーコンなどのインフラからの情報の受信機を備え、道路工事や混雑度といった交通情報をリアルタイムで収集する。
【０１１３】
速度検出手段１０３は、磁気センサや光学式センサで構成され、車輪やドライブシャフトの回転速度から車両の走行速度またはエンジンの回転速度を検出する。
【０１１４】
自車位置検出手段１０４は、ＧＰＳアンテナから得られた緯度、経度、周辺の地図データ上の道路形状と、ジャイロコンパスと速度検出手段から自車両の走行軌跡を比較して道路地図上の自車位置を特定する。
【０１１５】
目的地入力手段１０５は、ドライバが地図の表示画面をスクロールさせて目的地を地図データ上に設定する。
【０１１６】
経路探索手段１０６は、自車位置検出手段１０４で特定した自車位置から目的地入力手段１０５で設定した目的地までの経路を地図データから検索する。経路の探索条件としては、最短距離や高速道路の優先使用などが考えられる。
【０１１７】
経路区分手段１０７は、経路探索手段１０６で検索した目的地までの経路を道路種別や右左折する交差点、料金所などでいくつかの区間に区分する。
【０１１８】
道路情報検出手段１０８は、経路区分手段１０７で区分した目的地までの各区間について、地図データから信号間隔や道路種別、交通情報を検出する。
【０１１９】
加減速周期予測手段１０９および加減速振幅予測手段１１０は、道路情報検出手段１０８で検出した信号間隔や道路種別、交通情報に応じて走行中の加減速の周期および振幅を予測する。
【０１２０】
停止位置予測手段１１１は、道路情報検出手段１０８で検出した信号や交差点、料金所の位置から停止位置を予測する。
【０１２１】
走行速度・加減速予測手段１１２は、道路情報検出手段１０８で検出した道路種別や曲率から走行速度と発進時の加速度、停止時の減速度を予測する。
【０１２２】
走行パターン生成手段１１３は、加減速周期予測手段１０９および加減速振幅予測手段１１０、停止位置予測手段１１１、走行速度・加減速予測手段１１２の予測結果を用いて目的地までの走行パターンを予測する。
【０１２３】
なお、こうした各ブロックの機能は、図１０に示すように、速度検出手段１０３以外をナビゲーション装置内にまとめてもよいし、また加減速周期予測手段１０９および加減速振幅予測手段１１０、走行パターン生成手段１１３等は独立した演算ユニットとしてもよい。
【０１２４】
このような構成を実現するハードウェアの一例を図１１に示す。この例では、ＧＰＳアンテナ、ジャイロコンパスなどで構成される測位センサと、道路勾配や道路種別、交差点の位置などを記録した地図データ、ＶＩＣＳなどのインフラからの交通情報を受信するための受信機で構成されるナビゲーション装置と、アクセル開度、スロットル開度、車速、エンジン回転数、モータ回転数、ＳＯＣ（バッテリの充電率、State of Charge）の各センサ、ブレーキスイッチからの入力信号によってエンジン、モータの駆動力やバッテリのＳＯＣを制御するハイブリッド制御ユニットで構成されている。ここで、本発明における地図データの記録装置には、走行履歴を記録・更新するために、記録可能なＤＶＤドライブやフラッシュメモリなどが用いられる。
【０１２５】
次に、制御手順を説明する。
図１２は本例の基本的な制御手順を示すフローチャートであり、目的地までの経路に関する道路情報を用いて走行パターンを予測する手順の概要を示す。
【０１２６】
まずステップ１１では、目的地入力手段１０５によってドライバが目的地を入力する。なお、ナビゲーション装置が走行経路の履歴を記録しておき、過去の履歴と同様の時間帯に同様の経路を走行している場合は、運転者が目的地を設定しない場合でも、通勤路などの普段よく通る経路を走行すると予測して、自動的に目的地を設定するようにしてもよい。
【０１２７】
ステップ１２では、経路探索手段１０６によってステップ１１で設定した目的地までの経路を探索する。経路探索の条件は有料道路の使用や渋滞区間の回避などを、ドライバが選択できるようにしてもよい。
【０１２８】
ステップ１３では、経路区分手段１０７によってステップ１２で探索した経路の道路情報や交通情報を交通情報検出手段１０８や地図データから抽出し、道路種別や右左折する交差点、料金所、勾配の変化点、道路の混雑状況によって幾つかの区間に区分する。
【０１２９】
次のステップ１４からステップ１８では、ステップ１３で区分した各区間における走行パターンを、現在地から目的地へ向かって順に生成する。
【０１３０】
まずステップ１４では、停止位置予測手段１１１によって交差点や料金所の位置情報から停止位置（Ｓ１〜Ｓｍ）を予測する。停止位置の予測については、上述した第１実施形態と同様に、交差点の平均間隔から直進する交差点での停止回数を予測する手法を採用することができる。
【０１３１】
すなわち、交差点や信号機の平均間隔（Ｘ）より、上記式１のような単調減少関数を用いて停止回数の予測値（ｎ）を求める。一つの区間内で停止する信号機または交差点の選択方法については、まず、直進する交差点については、１２車線道路との交差点、２１車線道路との交差点といった優先順位に従って停止場所を選択する。また、料金所、右折（左側通行の場合）、より優先度の高い道路への右左折（細街路→１車線道路、１車線道路→２車線道路）の場合は、予測停止回数にかかわらず必ず停止すると予測する。
【０１３２】
既述した図２に示す経路を例に挙げて、停止する交差点の選択について説明すると、表１より出発地から交差点Ａまでの区間の予測停止回数は２．６であり、小数点以下を切り上げて３回停止すると予測する。そして、この停止場所として、１車線道路から２車線道路へ左折する交差点Ａ、２車線道路との交差点であるＡ１、および１車線道路との交差点であるＡ２を選択する。
【０１３３】
同様に、交差点ＡからＢまでの区間での予測停止回数は表１より１．１であり、小数点以下を切り捨てて１回停止すると予測する。しかし、この区間には「必ず停止する」と予測することとした料金所Ｂ２と右折する交差点Ｂがあるので、予測停止回数は１回であるが、料金所Ｂ２と交差点Ｂの２個所で停止すると予測する。
【０１３４】
また、過去に走行したことがある区間の場合には、そのときの走行履歴を用いて、停止確率（停止回数／通った回数）の高い交差点または信号機から順に停止場所を選択するように予測しても良い。
【０１３５】
図１２に戻り、ステップ１５では、走行速度・加減速予測手段１１２によって図１３に示すような道路種別と走行速度、加速度、減速度の関係を記録したテーブルを用いて、ステップ１３で収集した道路種別情報から走行速度（Ｖｍ［ｋｍ／ｈ］）、加速度（Ａｍ［ｍ／ｓ２］）、減速度（Ｄｍ［ｍ／ｓ２］）を予測する。なお、図１３に示すテーブルの値は、この演算実行時点までの走行における走行速度、加速度、減速度を道路種別毎に平均して記録するようにしてもよい。加速、減速、走行の区別については、加速度が一定値（例えば０．５［ｍ／ｓ２］）以上の時は加速中、一定値（例えば−０．５［ｍ／ｓ２］）以下の時は減速中、それ以外のときは走行中とする方法が挙げられる。
【０１３６】
次のステップ１６では、走行パターン生成手段１１３において、加減速周期予測手段１０９に記録された走行中の加減速の周期（Ｔｍ［ｓｅｃ］）を読み出す。
【０１３７】
ステップ１７では、走行パターン生成手段１１３において、加減速振幅予測手段１１０に記録された走行中の加減速における速度の振幅（Ｗｍ［ｋｍ／ｈ］）を定める。なお、走行中の加減速の周期Ｔｍおよび速度の振幅Ｗｍの記録値は、高速道路や一般道などの複数の道路種別を含む経路の実走行データから走行中の加減速の周期および速度の振幅を抽出し、それらの平均値を求めて設定する。
【０１３８】
ステップ１８では、ステップ１４からステップ１７で予測した停止位置、走行速度、加速度、減速度と走行中の加減速の周期および速度の振幅に基づいて走行パターンを生成する。走行パターンは、図１４に示すように、一定の時間間隔で予測速度Ｖ（ｎ）を定めてもよく、また地図データに記録されている道路の座標を表すノードや補完点毎に予測速度Ｖ（ｎ）を定めてもよい。図１４の例では、停止位置Ｓ１から走行速度Ｖｍに到達するまでは加速度Ａｍで加速し、走行時は周期Ｔｍ、振幅の中心がＶｍ、振幅がＷｍの周期関数を用いて一定時間間隔で走行パターンを生成する。図１４のように周期関数に正弦波を用いると、加速度の変化が連続な走行パターンが生成できる。また、三角波を用いると、走行パターン生成の際の演算負荷を軽減することができる。
【０１３９】
減速は次の停止位置Ｓ２までの残りの距離が、現在の速度Ｖ（ｉ）から加速度Ｄｍで停止するのに必要な距離より小さくなった時、すなわち以下の式を満たした時点から速度が０［ｋｍ／ｈ］になるまで加速度Ｄｍで減速する。
【０１４０】
【数１１】
Ｌ−∫Ｖ（ｎ）ｄｔ≦Ｖ（ｉ）２／（２｜Ｄｍ｜）…式１３
【０１４１】
ここで、Ｌ［ｍ］は停止位置Ｓ１からＳ２までの距離、∫Ｖ（ｎ）［ｍ］はＳ１からの走行距離である。
【０１４２】
ステップ１９では、走行パターンを予測する対象区間が目的地までの経路における最終区間ならば本制御を終了し、そうでなければステップ１４へ戻り次の区間の走行パターン予測を行う。
【０１４３】
以上が本例の基本的な制御手順であるが、このうちステップ１６およびステップ１７の制御内容を以下のように変更することもできる。
【０１４４】
まずステップ１６にて、加減速周期予測手段１０９によってステップ１３で区分した区間の長さを区間内の信号数で除算した信号間隔（Ｓｉｍ［ｍ］）に応じて、走行中の加減速の周期Ｔｍを補正する。また、ステップ１７にて、加減速振幅予測手段１１０によって、ステップ１６と同様に信号間隔Ｓｉｍに応じて走行中の加減速における速度の振幅Ｗｍを補正する。こうした周期Ｔｍおよび振幅Ｗｍの補正値は、例えば図１５に示すような関係式から求める方法が挙げられる。なお、図１５の関係式は、例えば信号間隔が短いほど走行中の加減速の周期は短く、速度の振幅は小さくなるなどの、実走行データを解析した結果得られる傾向を反映させることが望ましい。
【０１４５】
他の改変例として、ステップ１６にて、加減速周期予測手段１０９によって、ステップ１３で区分した区間毎の道路種別に応じて走行中の加減速の周期Ｔｍを補正する。また、ステップ１７にて、加減速振幅予測手段１１０によって、ステップ１６と同様に道路種別に応じて走行中の加減速における速度の振幅Ｗｍを補正する。こうした走行中の加減速の周期および速度の振幅の補正値は、高速道略や一般道（１車線）、一般道（２車線）といった道路種別毎の実走行データから走行中の加減速の周期および速度の振幅を抽出し、それらの平均値を求めて設定することが望ましい。
【０１４６】
さらに他の改変例として、ステップ１６にて、加減速周期予測手段１０９によって、交通情報検出手段１０２によりＶＩＣＳなどのインフラから得られる、ステップ１３で区分した区間毎の混雑度情報（平均走行速度：ＴＤｍ［ｋｍ／ｈ］）に応じて走行中の加減速の周期Ｔｍを補正する。また、ステップ１７にて、加減速振幅予測手段１１０によって、ステップ１６と同様に混雑度（平均走行速度：ＴＤｍ）に応じて走行中の加減速における速度の振幅Ｗｍを補正する。こうした周期Ｔｍおよび振幅Ｗｍの補正値は、例えば図１６に示すような関係式から求める方法が挙げられる。なお、図１６の関係式は、例えば混雑度が高いほど走行中の加減速の周期は短く、速度の振幅は大きくなるなどの、実走行データを解析した結果得られる傾向を反映させることが望ましい。
【０１４７】
このように、加減速の周期と振幅とを、信号間隔、道路種別あるいは混雑度の応じて適宜補正することで、得られる走行パターンをより実走行に近づけることができる。
【０１４８】
第４実施形態
次に本発明の第４実施形態について説明する。この第４実施形態の制御内容は上述した第３実施形態と基本的には同じであるが、走行中の走行パターンを図１２のステップ１３で区分した区間毎に記録して走行中の加減速の周期および振幅を演算し、その区間の道路種別と信号間隔に応じて学習することで、走行中の加減速の周期および振幅の予測値を逐次補正するものである。
【０１４９】
図１７は本例の制御手順を示すフローチャートであり、まずステップ２１では、走行速度Ｖ（ｉ）を記録する。走行速度の記録は、例えば図１８に示すように一定の時間間隔で行ってもよく、または地図データに記録されている道路の座標を表すノードや補完点毎に行ってもよい。
【０１５０】
ステップ２２では、走行位置が区間の終端であればステップ２３へ進み、これまで走行していた区間の走行パターンから走行中の加減速の周期と振幅の演算を開始し、そうでなければステップ２１へ戻って走行速度の記録を続ける。
【０１５１】
ステップ２３では、ステップ２１で記録した、これまで走行していた区間の走行パターンについて走行速度の差分Ｖ（ｉ）−Ｖ（ｉ−１）を演算する。
【０１５２】
ステップ２４では、図１８に示すように、これまで走行していた区間の走行パターンをステップ２３で演算した差分の符号が連続して同じ区間、すなわち加速または減速継続区間に分割する。
【０１５３】
ステップ２５では、ステップ２４で分割した加速または減速継続区間のうち、速度が一定値Ｖｓ（例えば、１５［ｋｍ／ｈ］）以下となる部分があるものを除去することで、停止からの発進加速と停止への減速を除く。図１８の例では、Ｖ（１）からＶ（２）への区間と、Ｖ（８）からＶ（１０）への区間が除かれる対象となる。
【０１５４】
ステップ２６では、ステップ２５で除かれた部分以外の連続している部分の周期を計算する。周期の計算は「加速→減速」または「減速→加速」を繰り返す時間を求め、周期Ｔｍとする方法が挙げられる。なお、区間内に加減速の繰り返しが２周期以上ある場合は、それらの平均値を取る。図１８の例ではＴ（４）−Ｔ（２）とＴ（８）−Ｔ（４）の平均を走行中の加減速の周期とする。また、各々の加速または減速継続区間の長さを２倍した値を平均して周期Ｔｍとする方法も採用できる。図１０の例では以下の式のようになる。
【０１５５】
【数１２】
Ｔｍ＝２×｛（Ｔ（３）−Ｔ（２））＋（Ｔ（４）−Ｔ（３））
＋（Ｔ（６）−Ｔ（４））＋（Ｔ（８）−Ｔ（６））｝／４
【０１５６】
ステップ２７では、ステップ２５で除かれた部分以外の各加速または減速継続区間の速度の変化量の絶対値を求め、その平均値を振幅Ｖｍとする。図１８の例では、振幅は以下の式のようになる。
【０１５７】
【数１３】
Ｗｍ＝（｜Ｖ（２）−Ｖ（３）｜＋｜Ｖ（３）−Ｖ（４）｜
＋｜Ｖ（４）−Ｖ（６）｜＋｜Ｖ（６）−Ｖ（８）｜）／４
【０１５８】
ステップ２８では、ステップ２６およびステップ２７で求めた周期Ｔｍと振幅Ｗｍを用いてこれまでの予測値を補正する。このようにすることで、ドライバの運転傾向に応じた走行中の加減速の周期と振幅を予測することができる。補正は例えば下記のように、これまでの予測値ＴＭ（ｎ）およびＷＭ（ｎ）（ｎは道路種別毎のこれまでの補正回数）との加重平均を用いる方法が挙げられる。
【０１５９】
【数１４】
ＴＭ（ｎ＋１）＝（ＴＭ（ｎ）＋Ｔｍ）／２
ＷＭ（ｎ＋１）＝（ＷＭ（ｎ）＋Ｗｍ）／２
【０１６０】
あるいは、道路種別毎のこれまでの補正回数ｎを記録しておき、下記のように補正回数ｎを用いて加重平均を取る方法もある。
【０１６１】
【数１５】
ＴＭ（ｎ＋１）＝（ｎ×ＴＭ（ｎ）＋Ｔｍ）／（ｎ＋１）
ＷＭ（ｎ＋１）＝（ｍ×ＷＭ（ｎ）＋Ｗｍ）／（ｎ＋１）
【０１６２】
あるいは、下記のように過去一定回数前までの予測値を記録しておき、それらとの平均値を用いる方法もある。
【０１６３】
【数１６】
ＴＭ（ｎ＋１）
＝｛ＴＭ（ｎ−ｐ）＋…＋Ｔｍ（ｎ−１）＋Ｔｍ（ｎ）｝／（ｐ＋１）
ＷＭ（ｎ＋１）
＝｛ＷＭ（ｎ−ｐ）＋…＋Ｗｍ（ｎ−１）＋Ｗｍ（ｎ）｝／（ｐ＋１）
【０１６４】
なお、走行中の加減速の周期と振幅の予測値は道路種別毎に記録しておく。図１８の例では一般道（２車線）についての予測値を補正する。
【０１６５】
ステップ２９では、走行中の加減速の周期と振幅の予測値補正の対象区間が目的までの経路における最終区間ならば本制御を終了し、そうでなければステップ１４へ戻って次の区間の補正を行う。
【０１６６】
第５実施形態
図１９乃至図２１は、本発明のさらに他の実施形態を示すものであり、この第５実施形態の制御内容は上述した第３実施形態と基本的には同じであるが、走行パターン予測を行う区間にカーブがある場合は走行中の加減速の振幅を０に補正する。なおこの他にも、カーブ区間内を走行する時の加減速の周期は長く、振幅は小さく補正する方法を採用しても良い。本制御内容は図１２のステップ１８から呼び出されるサブルーチンとなっている。
【０１６７】
まずステップ２１１では、走行パターン予測を行う区間内の点Ｉにおける曲率ｒ（ｉ）が設定値α（例えば、１／５０）以下であれば、カーブ区間とみなしてステップ２１２へ進む。そうでない場合はステップ２１５へ進み、図２０に示すように、図４のステップ１８の処理と同様に走行時の走行パターンに加減速を付加する。
【０１６８】
ステップ２１２では、曲率ｒ（ｉ）よりカーブ通過速度Ｖｃを求める。曲率とカーブ通過速度との関係式は、例えば図２１に示すような単調減少関数を用いることができる。
【０１６９】
ステップ２１３では、図２０に示すように、走行パターン予測を行う区間内の点Ｉにおける速度Ｖ（ｉ）をステップ２１２で求めたＶｃとする。このようにすることで、図２０のようにカーブ進入後から脱出前までは一定速度Ｖｃで走行するような走行パターンが生成される。
【０１７０】
ステップ２１４では、走行位置が区間の終端であれば本制御を終了し、そうでなければステップ２１１へ戻って走行パターンの生成を続ける。
【０１７１】
以上、第３実施形態乃至第５実施形態の走行パターン生成装置では、走行中の加減速の周期と振幅と振幅の中心とに基づいた周期関数で走行パターンを生成するので、走行中の加減速を含めた目的地までの走行パターンを精度良く予測できる。その結果、従来の走行パターン生成装置では、図２２（ａ）に示すように予測パターンが実走行パターンとの一致性が悪く、燃料消費量の予測信頼性に欠けていたが、本例の走行パターン生成装置では、同図（ｂ）に示すように予測パターンと実走行パターンとが良く一致するので、燃料消費量等の予測信頼性が著しく向上する。
【０１７２】
他の実施形態
ちなみに、本発明の実施形態で求めた目的地までの経路における走行パターンの利用例としては、図２３に示すＨＥＶ（ハイブリッド車）や図２４に示すＦＣＶ（燃料電池電気自動車）に備えられているバッテリの充放電スケジュールの決定が挙げられる。
【０１７３】
以下、上記の手順で予測した走行パターンを用いて、目的地までの経路上におけるエネルギーの充放電スケジュールの決定方法の一例を説明する。
【０１７４】
本例の充放電スケジュールの決定方法の概要は、図２５に示すように以下の処理にしたがって実行される。
【０１７５】
まず、予測した走行パターンを用いて、目的地までの経路における走行に必要な出力を演算する。そして、走行に必要な出力が負になる、すなわちエネルギー回生ができる区間を境界としていくつかのスケジューリング区間に区切る。
【０１７６】
また、次のスケジューリング区間における回生可能なエネルギーを最大限に充電できるように、スケジューリング区間終端でのバッテリ充電量ＳＯＣの値を調節する。そのために該当スケジューリング区間内でのモータ走行などを考える。
【０１７７】
また、ＳＯＣｍａｘ−ＳＯＣｐを出力に換算した値Ｐ（SOCmax−SOCp）（ｗ）が、次のスケジューリング区間で回生可能なエネルギーＣ（ｖ）より小さい場合は、エンジンの作動効率の低い区間からモータ走行を行う。（但し、SOCmaxはバッテリ充電量の上限値、SOCpはスケジューリング区間先頭でのバッテリ充電量である。）
さらに、ＳＯＣｍａｘ−ＳＯＣｐを出力に換算した値Ｐ（SOCmax−SOCp）（ｗ）が、次のスケジューリング区間で回生可能なエネルギーＣ（ｗ）より大きいときは、エンジンのみで走行した場合とモータ走行のために事前に発電を行った場合の燃料消費量を比較して、少ない方を行うよう充放電スケジュールを決定する。
【０１７８】
以上のような基本的な考えに基づき、図２６のフローチャートに従って充放電スケジュール決定の流れを説明する。
【０１７９】
まず、ステップＳａ１では、目的地までの経路上に、ある一定時間（例えば１分）以上継続的にエネルギー回生できる区間があるかどうかを検索し、ある場合はステップＳａ２へ進み、ない場合はステップＳａ６へジャンプする。例えば、図２５に示す経路では、高速道路の出口料金所の手前での減速から一般道の降坂が、この区間に該当する。
【０１８０】
ステップＳａ２では、ステップＳａ１で検索した継続的にエネルギー回生できる区間によって目的地までの経路をスケジューリング区間に区切る。図２５の例では、高速道路の出口料金所の手前での減速を境に２つのスケジューリング区間に区切る。なお、ステップＳａ３以降の処理は、出発地側のスケジューリング区間から順に行う。
【０１８１】
ステップＳａ３では、スケジューリング区間の先頭でのバッテリ充電量SOCpが下限値SOCminの近傍である場合は、ステップＳａ６にジャンプし、そうでない場合はステップＳａ４へ進む。
【０１８２】
ステップＳａ４では、スケジューリング区間の先頭でのバッテリ充電量SOCpがエネルギー回生の途中で上限値SOCmaxを越えてしまう場合、すなわちＳＯＣｍａｘ−ＳＯＣｐを出力に換算した値Ｐ（ＳＯＣｍａｘ−ＳＯＣｐ）（ｖ）が回生できるエネルギーＣ（ｖ）より小さい場合はステップＳａ５へ進み、そうでない場合はステップＳａ６へジャンプする。図２５の例では、バッテリ充電量がスケジューリング区間１の先頭における値SOCpであれば、スケジューリング区間２における回生可能なエネルギーＣ（ｗ）を全て充電できるのでステップＳａ６へ進む。
【０１８３】
ステップＳａ５では、エンジンの運転点が最良効率線から最も離れた区間をモータ走行またはアシストすることによってバッテリを放電するように充放電スケジュールを決定する。図２５の例では、市街地の渋滞の区間が該当する。
【０１８４】
ステップＳａ６では、エンジンの運転点が最良効率線から離れている、すなわちエンジンの作動効率が低い区間がある場合はステップＳａ７へ進み、そうでない場合はステップＳａ８へジャンプする。図２５の例では、市街地の渋滞区間が該当する。
【０１８５】
ステップＳａ７では、ステップＳａ６で検出したエンジンの作動効率が低い区間をエンジンのみで走行、またはバッテリ充電量SOCの値がモータ走行可能であればその分を差し引いてエンジン走行した場合の燃料消費量Ｂと、前記の区間をモータ走行するエネルギーをバッテリに充電するために事前に発電する場合の燃料消費量Ａを比較する。そして、燃料消費量ＡがＢよりも少ない場合は事前に発電する。図２５の例では、スケジューリング区間１の市街地の渋滞をエンジンのみで走行した場合の燃料消費量Ｂよりも、前の一般道で市街地の渋滞をモータ走行するエネルギーを発電した場合の燃料消費量Ａの方が少ないので、一般道において発電して、市街地の渋滞でのモータ走行によりバッテリを消費するよう充放電スケジュールを決定する。なお、発電量は信号機での停止時にエネルギー回生できるように設定する。
【０１８６】
ステップＳａ８では、次に処理するスケジューリング区間が最終区間であればステップＳａ９へ進み、そうでなければステップＳａ３へ戻る。
【０１８７】
ステップＳａ９では、エンジンの運転点が最良効率線から最も離れた区間でモータ走行またはアシストしてバッテリを消費するように充放電スケジュールを決定する。図２５の例では、最終のスケジューリング区間にはエネルギー回生した後には一般道の登坂しかないので、この区間においてモータアシストすることによってバッテリを消費する。
【０１８８】
以上がバッテリの充放電スケジュールの決定方法の一例である。
【０１８９】
このように、目的地までの経路における停止・発進を考慮した走行パターンの予測結果を用いることにより、目的地までの経路におけるエネルギー消費量を厳密に計算することができる。
【０１９０】
また、目的地までの経路における停止・発進を考慮した走行パターンの予測結果を用いることにより、目的地までの経路におけるエネルギーの蓄積および放出スケジュールを厳密に決定することができる。
【０１９１】
本発明の第３実施形態乃至第５実施形態に係る走行パターン生成装置で求められた走行パターンも、上述したエネルギーの充放電スケジュールの決定方法に適用できる。すなわち、走行負荷からエンジンの作動効率を求め、作動効率の高い区間でバッテリを充電して、作動効率の低い区間はモータで走行するようにバッテリ充放電スケジュールを生成する。
【０１９２】
ＨＥＶのバッテリ充放電スケジューリングの概要について説明すると、図２７に示すように、まず図１２のフローチャートの説明で述べたような手法で、目的地までの走行速度パターンを生成する。次に、目的地までの経路の道路勾配と走行速度パターンを用いて、勾配抵抗と走行抵抗、加速抵抗を合わせた目的地までの走行負荷パターンを求める。そして、目的地までの走行負荷パターンと目的地における目標ＳＯＣ（バッテリ充電率）を満たしながら、燃料消費量を低減するようにエンジン／モータの駆動力配分を求める。最後に、その駆動力配分から目的地までのＳＯＣパターンが上限値と下限値の範囲内に収まるように求め、充放電スケジュールを決定する。図２７の例では、市街地における低速走行では走行負荷が小さくエンジンの作動効率が低いためモータ走行を優先し、走行負荷が負となる面積が広い信号や交差点手前での減速や降坂区間ではエネルギーを回生し、降坂の後の登坂では回生で充電したエネルギーを用いてモータでエンジンのアシストを行うように充放電スケジュールを決定する。このように走行中の加減速を考慮して生成した走行パターンを用いることで、走行中の減速による回生量や加速に必要なトルクを正確に予測できるので、ハイブリッド車のバッテリ充放電をより効率よく行うことができ、燃費が向上する。なお、本適用例はＨＥＶだけでなくＥＶ（電気自動車）やＦＣＶにも適用することができ、その場合は信号や交差点手前での減速や降坂区間などでのエネルギー回生が可能な区間の手前ではバッテリの放電を行い、登坂などの大きなモータトルクが必要な区間の手前ではバッテリを充電するようにする。
【０１９３】
本発明の走行パターン生成装置で生成された走行パターンは、エンジンの作動効率マップと燃料消費率マップを用いることで、目的地までに消費する燃料の総量予測にも利用できる。
【０１９４】
図２８は目的地までに消費する燃料の総量を予測する手順を示すフローチャートである。
【０１９５】
まず、ステップ３１１では、速度パターンの各サンプル値Ｖ（ｉ）から走行負荷Ｐ（ｉ）［ｗ］を求める。走行負荷の演算は下記のような関係式を用いる。
【０１９６】
【数１７】
Ｐ（ｉ）＝｛Ｒｒ＋Ｒａ（ｉ）＋Ｒｃ（ｉ）＋Ｒｇ（ｉ）｝×Ｖ（ｉ）
但し、Ｒｒ＝μＭｇ、Ｒａ＝ａｃｃ（ｉ）Ｍ、
Ｒｃ＝０．５ρＣｄＡＶ（ｉ）２
Ｒｇ＝Ｍｇｓｉｎ｛ａｔａｎ（Ｇｒ（ｉ）／１００）｝
【０１９７】
ここで、Ｍ（ｋｇ）は車重、μは転がり抵抗係数、ρ（ｋｇ／ｍ３）は空気密度、Ｃｄは空気抵抗係数、Ａ（ｍ２）は前影投影面積、ｇ（ｍ／ｓ２）は重力加速度、ａｃｃ（ｍ／ｓ２）は車両の加速度、Ｇｒ（ｉ）（％）は道路勾配の計算値である。
【０１９８】
ステップ３１２では、図２９に示すようにステップ３１１で求めた走行負荷Ｐ（ｉ）の仕事に対するハイブリッド制御ユニット内で関係付けられた動作点を読出し、エンジンの燃料消費率マップから、このときの燃料消費率ｆ（ｉ）［ｃｃ／ｓｅｃ］を求める。
【０１９９】
ステップ３１３では、サンプル値Ｖ（ｉ）が目的地までの経路における走行パターンの最終サンプルであれば、速度の各サンプル値に対する燃料消費率の演算は目的地まで終了したと判定してステップ３１４へ進み、そうでない場合はステップ３１１へ戻る。
【０２００】
ステップ３１４では、下記のようにステップ３１２で求めた燃料消費率ｆ（ｉ）を出発地から目的地まで積分して総燃料消費量Ｆ［ｃｃ］を求める。
【０２０１】
【数１８】
Ｆ＝∫Ｖ（ｉ）ｄｔ
【０２０２】
この目的地までの燃料消費量予測の適用例としては、図３０に示すように、ナビゲーション装置で目的地を設定した時に、複数の経路候補について求めた燃料消費量に単位量当たりの燃料代を乗じて、燃料代を提示するシステムが考えられる。本制御はＨＥＶだけでなくガソリン車やディーゼル車の燃料消費量予測にも適用することができる。
【０２０３】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明はハイブリッド車やＦＣＶのバッテリの充放電スケシュールの決定に利用するだけでなく、畜熱アキュムレータを備えたエアコンの畜熱および放熱スケジューリングに用いたり、停止発進に伴うエネルギー収支を考慮した、より正確な目的地までの燃費計算に適用してもよい。また、本発明は以上の実施形態に限定されるのもでなく、それらのいずれかを組合せて実施してもよい。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の走行パターン生成装置の第１実施形態を示すブロック図である。
【図２】走行予定経路の一例を示す図である。
【図３】平均信号間隔に対する停止回数の一例を示すグラフである。
【図４】道路の曲率半径に対する走行速度の一例を示すグラフである。
【図５】本発明の走行パターン生成装置により生成された走行パターンの一例を示すパターン図である。
【図６】図５に示す走行パターンを時間に対する走行パターンに変換したグラフである。
【図７】本発明の走行パターン生成装置の制御手順を示すフローチャートである。
【図８】本発明の第２実施形態の制御手順を示すフローチャートである。
【図９】図８に示す実施形態の走行パターンを示すパターン図である。
【図１０】本発明の走行パターン生成装置の第３実施形態乃至第５実施形態を示すブロック図である。
【図１１】図１０に示す実施形態をさらに具体化したブロック図である。
【図１２】本発明の第３実施形態の制御手順を示すフローチャートである。
【図１３】道路種別と走行速度、加減速の関係を示す制御マップである。
【図１４】図１０に示す走行パターン生成装置で生成された走行パターンを示すグラフである。
【図１５】信号間隔と加減速の周期、振幅の関係を示すグラフである。
【図１６】混雑度と加減速の周期、振幅の関係を示すグラフである。
【図１７】本発明の第４実施形態の制御手順を示すフローチャートである。
【図１８】第４実施形態の制御手順を説明するための走行パターンの例である。
【図１９】本発明の第５実施形態の制御手順を示すフローチャートである。
【図２０】第５実施形態の制御手順を説明するための走行パターンの例である。
【図２１】カーブ通過速度と曲率の関係を示すグラフである。
【図２２】本発明で得られた走行パターンと従来の走行パターンを示す図である。
【図２３】本発明の走行パターン生成装置が適用されるハイブリッド自動車の一例を示すブロック図である。
【図２４】本発明の走行パターン生成装置が適用される燃料電池電気自動車の一例を示すブロック図である。
【図２５】本発明により生成された走行パターンをハイブリッド自動車に適用した一例を示すパターン図である。
【図２６】図２５に示す実施形態の制御手順を示すフローチャートである。
【図２７】本発明により生成された走行パターンをハイブリッド自動車に適用した他の例を示すパターン図である。
【図２８】本発明で得られた走行パターンを用いて燃料消費量を求める手順を示すフローチャートである。
【図２９】エンジン回転数とエンジン出力トルクの関係を示すグラフである。
【図３０】図２８に示す実施形態をナビゲーション装置に適用した一例を示す図である。
【符号の説明】
１…走行パターン生成装置
１１…道路情報取得手段
１３…停止回数予測手段
１４…走行速度予測手段
１５…加減速度予測手段
１６…走行パターン生成手段
【図１】
0004470311.tif 000004
【図２】
0004470311.tif 000005
【図３】
0004470311.tif 000006
【図４】
0004470311.tif 000007
【図５】
0004470311.tif 000008
【図６】
0004470311.tif 000009
【図７】
0004470311.tif 000010
【図８】
0004470311.tif 000011
【図９】
0004470311.tif 000012
【図１０】
0004470311.tif 000013
【図１１】
0004470311.tif 000014
【図１２】
0004470311.tif 000015
【図１３】
0004470311.tif 000016
【図１４】
0004470311.tif 000017
【図１５】
0004470311.tif 000018
【図１６】
0004470311.tif 000019
【図１７】
0004470311.tif 000020
【図１８】
0004470311.tif 000021
【図１９】
0004470311.tif 000022
【図２０】
0004470311.tif 000023
【図２１】
0004470311.tif 000024
【図２２】
0004470311.tif 000025
【図２３】
0004470311.tif 000026
【図２４】
0004470311.tif 000027
【図２５】
0004470311.tif 000028
【図２６】
0004470311.tif 000029
【図２７】
0004470311.tif 000030
【図２８】
0004470311.tif 000031
【図２９】
0004470311.tif 000032
【図３０】
0004470311.tif 000033