(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
自律航法により３次元上の位置情報を検出し、所定時間に移動した移動距離と、前記移動距離を水平面に投影した平面距離とに基づき、道路上の所定地点の第１の勾配値を演算する第１の演算手段と、
道路を、位置情報の知られたノードと、ノードを連結したリンクとにより表現する道路地図情報を記憶する道路地図情報記憶手段と、
予め計測されている標高データからノードの標高を推定し、ノード間の標高差及びリンク長からリンクの第２の勾配値を演算する第２の演算手段と、
道路区分毎に勾配の勾配上限を定めたガイドライン情報を記憶するガイドライン情報記憶手段と、
道路区分に基づき勾配上限を読み出し、演算により得た第２の勾配値が勾配上限よりも大きい場合、勾配上限を前記所定地点又はリンクの前記第２の勾配値に採用する勾配上限決定手段と、
第１の勾配値と第２の勾配値を比較して、第１の勾配値が第２の勾配値よりも所定値以上大きい場合、第２の勾配値を前記所定地点又はリンクの勾配値に採用し、
第１の勾配値が第２の勾配値よりも所定値以上大きくない場合、第１の勾配値を前記所定地点又はリンクの勾配値に採用すると決定する勾配データ選択手段と、
を有することを特徴とする勾配情報演算装置。
【請求項２】
第２の演算手段は、
緯度及び経度を所定間隔に区分したメッシュ毎に計測された前記標高データのうち、ノードから所定距離内の複数の前記標高データの計測位置とノードとの距離の平均値で前記距離を除した値によって、複数の前記標高データを重み付けし、
重み付けされた複数の前記標高データの合計をノードの標高と推定する、
ことを特徴とする請求項１記載の勾配情報演算装置。
【請求項３】
前記道路地図情報のリンクが、標高情報が登録された人工地物の場合、
第２の演算手段は、人工地物の端点の標高情報及びリンク長から演算した第３の勾配値を、第２の勾配値に優先して人工地物の勾配値に採用する、
ことを特徴とする請求項１又は２記載の勾配情報演算装置。
【請求項４】
第１の演算手段が演算した第１の勾配値を、サーバに送信する送信手段と、
前記サーバから、他の車両が演算した第１の勾配値を受信する受信手段と、
を有することを特徴とする請求項１記載の勾配情報演算装置。
【請求項５】
請求項１〜４いずれか１項記載の勾配情報演算装置と、
前記勾配データ選択手段が決定した第１又は第２の勾配値を用いて、車両制御する車両制御手段と、
を有することを特徴とする車両走行制御装置。
【請求項６】
請求項１〜４いずれか１項記載の勾配情報演算装置と、
ＧＰＳ受信装置と自律航法により検出された位置を含む道路地図を表示する表示部と、
を有することを特徴とするナビゲーションシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、道路の勾配情報を取得可能な勾配情報演算装置、車両走行制御装置及びナビゲーションシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ハイブリッド車など回生電力を発生させることができる車両では、例えば下り坂でエンジン出力を低減し発電したり、登り坂ではエンジン走行を基本に電気モータによる補助駆動するなど、道路の勾配に応じた駆動制御を実行することで効率的な走行が可能となる。このような考え方を、予め勾配の記憶された道路に適用して車両制御することで、さらに燃費の向上が期待できることが知られている（エネルギー消費事前計画）。
【０００３】
しかしながら、ナビゲーションシステムが記憶している地図ＤＢ（Ｄａｔａ  Ｂａｓｅ）には高速道路の進入路など一部の道路にのみ勾配情報を有するため、エネルギー消費事前計画を立てるには十分でない。仮に、全てのリンクの勾配情報を測量などにより地図ＤＢに記憶するように計画とすると、多大な費用がかかることが予想されるため現実的でない。
【０００４】
ところで、ナビゲーションシステムではＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）を利用して車両の位置情報を算出しているが、ＧＰＳによれば３次元上の位置を検出できるので車両の標高を検出することができる。しかし、民間で利用できるＧＰＳ電波は意図的に精度が低下させられているため、標高を検出するには不向きとされている。また、標高を検出するには原理上４個以上のＧＰＳ衛星を捕捉しなければならないため、市街地を走行する際には標高を検出できない場合も少なくない。
【０００５】
そこで、国土地理院によって公開されている５０ｍ（メートル）メッシュのメッシュ標高データを利用してリンクの勾配情報を算出する技術が提案されている（例えば、特許文献１参照。）。しかし、メッシュ標高データは、道路の有無に関わらず、地図を経線と緯線で縦横に格子状に分割し、該格子状に分割された地図毎の標高を示すデータであるので、すべての道路でメッシュ標高データをそのまま利用することが困難である。特許文献１には、橋やトンネル等、実際の道路の標高、勾配等のデータが判明している箇所（特定点データ）と、メッシュ標高データから、道路の勾配を推測するナビゲーションシステムが記載されている。
【特許文献１】特許第３９８５６２２号公報
【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記載のナビゲーションシステムは、地図データに記憶された特定点データとメッシュ標高データを利用するものであるため、特定点データの付近でしか正確な標高であることを保証できず、正確な勾配を推測できる道路が限られるという問題がある。すなわち、特定点データから離れた位置の道路では正確な勾配情報を取得することは困難である。
【０００７】
本発明は、上記課題に鑑み、道路の勾配値を高密度に取得可能な勾配情報演算装置、ナビゲーションシステム、及び、車両走行制御装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題に鑑み、本発明は、自律航法により３次元上の位置情報を検出し、所定時間に移動した移動距離と、前記移動距離を水平面に投影した平面距離とに基づき、道路上の所定地点の第１の勾配値（例えば、勾配データＢ）を演算する第１の演算手段（例えば、道路勾配学習部１４）と、
道路を、位置情報の知られたノードと、ノードを連結したリンクとにより表現する道路地図情報を記憶する道路地図情報記憶手段と、
予め計測されている標高データからノードの標高を推定し、ノード間の標高差及びリンク長からリンクの第２の勾配値を演算する第２の演算手段（例えば、固定データ処理部１６）と、道路区分毎に勾配の勾配上限を定めたガイドライン情報を記憶するガイドライン情報記憶手段と、道路区分に基づき勾配上限を読み出し、演算により得た第２の勾配値が勾配上限よりも大きい場合、勾配上限を前記所定地点又はリンクの前記第２の勾配値に採用する勾配上限決定手段と、第１の勾配値と第２の勾配値を比較して、第１の勾配値が第２の勾配値よりも所定値以上大きい場合、第２の勾配値を前記所定地点又はリンクの勾配値に採用し、第１の勾配値が第２の勾配値よりも所定値以上大きくない場合、第１の勾配値を前記所定地点又はリンクの勾配値に採用すると決定する勾配データ選択手段と、を有することを特徴とする勾配情報演算装置を提供する。
【０００９】
本発明によれば、自律航法により実測した第１の勾配値を、予め計測されている標高データから求めた第２の勾配値で検証することで、信頼性を保ちながら第１の勾配値を高密度に取得できる。
【発明の効果】
【００１０】
道路の勾配値を高密度に取得可能な勾配情報演算装置、ナビゲーションシステム、及び、車両走行制御装置を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、本発明を実施するための最良の形態について図面を参照しながら説明する。
図１は、本実施形態のナビゲーションシステム５０を備えた車両走行制御装置６０のブロック図の一例を示す。ナビゲーションシステム（以下、ナビシステムという）５０は、３つの勾配データ（勾配データＡ〜Ｃ）から勾配値を取得する。
【００１２】
勾配データＡは、次の３つの方法のいずれかを用いて決定される固定的な勾配値である。すなわち、勾配データＡは固定的な値であるので必ず入手可能であり、データとしての値そのものは信頼してよいが、道路毎に入手可能であるとは限らない。
Ａ１）国土地理院が公開しているメッシュ標高データから算出される勾配
Ａ２）標高が知られている人工地物を利用して検出された勾配
Ａ３）法令で定められている道路勾配ガイドラインの勾配
これに対し、勾配データＢは実際に道路を走行して検出された勾配値である。また、勾配データＣは、プローブカーとしての各車両がサーバ７０に蓄積した勾配データＢを、例えばその道路をまだ走行していない車両に配信された勾配値である。したがって、勾配データＢと勾配データＣとは同じ方法で算出されたものである。
【００１３】
このように本実施形態のナビシステム５０は勾配データＡ〜Ｃを検出するが、車両走行制御装置６０が車両を制御する際は、勾配データＢ又は勾配データＣと、勾配データＡを比較して、より信頼性の高い方に基づきエネルギー消費事前計画を立てる。勾配データＢ又はＣは算出された値であるので、車両の振動等によりセンサ類１１の検出値が含む誤差が累積して勾配データＢ又はＣが実際の勾配と異なる場合があると考えられる。これに対し、勾配データＡは信頼性の高い固定的な値である。したがって、「信頼性が高い」とは、勾配データＢ又はＣが勾配データＡとよりも極端に大きくないことをいう。具体的には、例えば、勾配データＢ又はＣを勾配データＡの勾配値以下に限定してもよいし、例えば勾配データＢ又はＣが勾配データＡより５０％以上大きい場合に、極端に大きいとしてもよい。
【００１４】
したがって、本実施形態のナビシステム５０は、車両の実測データから勾配値を検出するので高密度に実測した勾配データＢを取得でき、勾配データＢの信頼性によっては固定的な勾配データＡにより補間するので、勾配値の信頼性を保つことができる。なお、以下では、勾配データＡ〜Ｃを構成する値を勾配値というが、勾配データＡ〜Ｃと勾配値は厳密に区別しなくてもよく、両者は一部重複した概念である。
【００１５】
〔ナビシステム５０〕
センサ類１１は、ＧＰＳ（Global  Positioning  System）受信装置、車速センサ、ヨーレートセンサ、ジャイロセンサ等であって、車両の現在地情報１２及び経路情報１３を検出するために用いられる。ナビシステム５０はこれらのセンサの検出値から後述する方法で車両の現在地を検出する。過去の現在地情報１２の履歴と最新の現在地情報１２から経路情報１３を検出することができる。経路情報１３から走行する道路を予測でき、また、目的地を設定している場合は目的地までの経路情報１３がナビシステム５０に登録されている。経路情報１３が既知となれば各道路の勾配値からエネルギー消費事前計画を立てることができる。
【００１６】
なお、ナビシステム５０は現在地情報１２又は経路情報１３を含む道路地図を表示する表示部を有し、現在地情報１２に応じて地図ＤＢ１７に記憶された道路地図情報を読み出し、車両のアイコンと共に表示部に表示する。
【００１７】
〔勾配データＢ〕
勾配データＢの算出について説明する。ナビシステム５０は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、不揮発メモリ、ＥＣＵ間通信部及び入出力インターフェイスが内部バスを介して接続されたコンピュータであって、ＣＰＵがプログラムを実行することで道路勾配学習部１４が実現される。道路勾配学習部１４は、走行した道路の勾配を検出し、地図ＤＢ１７のリンクに対応づけて勾配データＢを記憶していく。
【００１８】
図２は、道路勾配学習部１４の機能ブロック図の一例を示す図である。なお、図２において図１と同一構成部には同一の符号を付した。ＧＰＳ受信装置は、複数のＧＰＳ衛星から送信される電波の到達時間から車両の位置情報を検出する。車速センサは、自車両の各輪に備えられたロータの円周上に定間隔で設置された凸部が通過する際の磁束の変化を検出して、所定距離走行する毎にパルスを出力する。
【００１９】
ヨーレートセンサ又はジャイロセンサ（図ではジャイロセンサ）は、例えばマイクロマシニングで形成された震動片型ジャイロセンサであり、自車両の旋回速度に応じて生じるコリオリ力を電極間の変化による電圧信号として取り出す。この旋回速度を時間に対し積分すると旋回角度が得られるので、ヨーレートセンサ又はジャイロセンサの出力を時間積分することで進行方向情報を検出することができる。車両の進行方向は、水平方向及び仰角方向に分けられ、ヨーレートセンサ又はジャイロセンサは少なくとも２軸又は３軸の旋回速度を検出し、方位（水平方向）及び仰角（ピッチング角方向）の進行方向をそれぞれ検出できるようになっている。本実施形態では、特に仰角を用いて勾配データＢを算出する。
【００２０】
地図ＤＢ１７は、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）やフラッシュメモリ等の不揮発メモリにより構成され、緯度や経度などの位置情報に対応づけて道路地図情報を記憶している。道路地図情報は、道路を構成するリンクのリンク情報と、リンクとリンクを接続するノード（交差点やリンク上の所定間隔毎の点）のノード情報とを対応づけたテーブル状のデータベースである。リンク情報にはリンク長、幅員、接続ノード、接続方向等が含まれるため、道路地図情報により実際の道路網が再現される。また、地図ＤＢ１７は、リンク毎に、山間部のトンネル、橋梁、踏切等の道路属性、高速道路や一般道などの道路種別、が登録されている。本実施形態では、リンクの例えば１メートル〜数メートル間隔毎に勾配値（勾配データＢ）を記憶していく。
【００２１】
走行距離演算部１４１は、車速センサが検出する車速を時間で積分するか、又は、車速センサが検出するパルスを累積して車両の走行距離ｍを検出する。また、自車位置演算部１４２は、ＧＰＳ受信装置が検出した位置情報を起点に、ジャイロセンサ等が検出する方位に、走行距離演算部１４１が検出する走行距離ｍを累積することで現在地情報１２を検出している。また、自車位置演算部１４２は、車両が道路上を走行するという前提の元、現在地情報１２や経路情報１３に基づき確からしい地図ＤＢ１７の位置（リンク）に車両の位置をマッピングするマップマッチングにより車両の位置を決定している。
【００２２】
自車位置演算部１４２は、所定サイクル時間（例えば１００ミリ秒〜数秒）毎に、方位及び仰角から３次元空間上の現在地情報１２を検出しているので、ある所定位置を基準にした車両の座標情報（Ｘ、Ｙ、Ｚ）を取得する。この座標情報から勾配値が算出される。
【００２３】
図３は、勾配値の算出を模式的に示す図である。車両がサイクル時間にＰ点（Ｘ１、Ｙ１、Ｚ１）からＱ点（Ｘ２、Ｙ２、Ｚ２）まで移動したとすると、その時の走行距離ｍは走行距離演算部１４１により算出されている。勾配値θbは、ＸＹ平面（水平面）と線分ＰＱのなす角である。したがって、線分ＰＱをＸＹ平面に投影した場合の平面距離Ｌ１と走行距離ｍから勾配値θbを算出できる。
【００２４】
まず、平面距離演算部１４３は、平面距離Ｌ１を次式から算出する。
平面距離Ｌ１  ＝  √｛（Ｘ２−Ｘ１）２＋（Ｙ２−Ｙ１）２｝
そして、勾配演算部１４４は、次式から勾配値θbを算出する。
勾配値θb＝arccos（Ｌ１／ｍ）  …（１）
サイクル時間を十分に短く取れば、線分ＰＱの長さと走行距離ｍの違いは無視してよい。本実施形態では走行距離ｍを好ましくは１〔ｍ〕程度の短い距離にすることで、走行距離ｍを線分ＰＱに近似することを可能とする。
【００２５】
出力部１４５は、自車位置演算部１４２が検出した座標情報（Ｘ１，Ｙ１）に勾配値θbを対応づけて記録部１４６に出力する。記録部１４６は、座標情報（Ｘ１，Ｙ１）に特定されるリンクの例えば１〔ｍ〕毎に勾配値θbを記憶する。したがって、道路勾配学習ＤＢ２１には高密度に勾配値θbが記憶されることになる。なお、地図ＤＢ１７に直接、勾配値θbを記憶してもよい。
【００２６】
図４は、道路勾配学習ＤＢ２１に記憶される勾配値θbの一例を示す。（Ｘ１、Ｙ１）〜（Ｘ６、Ｙ６）はリンク００１上の所定位置である。なお、所定位置の標高の絶対値が明らかであれば、（Ｘ１、Ｙ１）〜（Ｘ６、Ｙ６）の標高を求めることができるので、勾配値θbと共に標高情報を記憶してもよい。所定位置の標高の絶対値は、例えばＧＰＳ受信装置で求めることができる。またはθbの累積から求めてもよい。
【００２７】
〔勾配データＡ〕
勾配データＡについて説明する。勾配データＡは下記の３つの勾配値θa1〜θa3から選択的に決定される。図１の勾配上限決定部１８は、３つの勾配値θa1〜θa3から最も適切な勾配値を勾配データＡに採用する。
Ａ１）国土地理院が公開しているメッシュ標高データから算出される勾配
図５は、メッシュ標高データから算出される勾配値を模式的に示す図である。図２の国土地理院数値地図１５には、図５に示すように地図を経線と緯線で縦横に５０ｍ（メートル）毎に格子上に分割し、該格子状に分割されたメッシュ毎に標高を示すメッシュ標高データを記憶している。したがって、勾配データＢに比べ粗いデータといえるが、勾配データＡは勾配データＢの代わりに補完的に用いられるので粗さによる影響は少ない。なお国土地理院数値地図１５は予め車両に記憶しておいてもよいし、サーバからダウンロードして使用してもよい。
【００２８】
図１のメッシュ標高演算部１６１は、現在地情報１２に基づき地図ＤＢ１７を参照し、現在値情報１２に最も近いノード（以下、注目ノードという）Ｄを順番に検出する。注目ノードＤの周囲には、それを取り囲むメッシュがあり各メッシュのメッシュ標高データが計測されている。図５では注目ノードＤを取り囲むメッシュのメッシュ標高データをＺ１〜Ｚ９で示した。
【００２９】
メッシュ標高演算部１６１は、周辺のメッシュのメッシュ標高データＺ１〜Ｚ９を注目ノードＤからの距離に応じて平均処理して、注目ノードＤの推定標高Ｋ１を算出する。推定標高Ｋ１は、例えば次式により算出できる。ただし、Ｎは演算に使用するメッシュ標高データＺ１〜Ｚ９の数、Ｌｉは注目ノードＤからメッシュ標高データＺ１〜Ｚ９が測定された位置までの距離である。
【００３０】
【数１】
0004582170.tif 000002
【００３１】
Ａ２）標高が知られている人工地物を利用して検出された勾配
国土地理院数値地図１５に記憶されたメッシュ標高データは、地形図を表すための測定値なので、人工地物の標高とは一致しない。例えば、メッシュ標高データは、山、谷や河等の標高を示すのに対し、橋梁は谷や河に架橋されるのでリンクの標高はメッシュ標高データよりも高く、また、山を掘削して形成されたトンネルの標高はメッシュ標高データよりも低くなる。したがって、Ａ１）で求めた勾配値θa1は場所によっては大きな誤差を含む場合がある。
【００３２】
そこで、本実施形態では、地図ＤＢ１７に標高の知られた人工地物が記憶されている場合、勾配値θa1に優先して人工地物から算出した勾配値θa2を用いる。
図６は、人工地物に基づく勾配値θa2の算出を模式的に示す図である。図６では、Ｐ地点とＱ地点の間に橋梁８０が架橋されている。
【００３３】
多くの場合、橋梁８０のような人工地物の標高は地図ＤＢ１７に記憶されており、人工地物の端点（Ｐ，Ｑ）はノードに一致することが多い。また、地図ＤＢ１７にはリンク毎に橋梁８０，トンネル等の道路属性が登録され、リンク長が記憶されているので、標高が記憶された人工地物に対しては勾配値θa2を算出することができる。
【００３４】
人工地物標高演算部１６２は、Ｐ地点の標高Ｐ（Ｚ）、Ｑ地点の標高Ｑ（Ｚ）、リンク長Ｏ、から次式により、勾配値θa2を算出する。
【００３５】
θa2＝  arctan｛（Ｑ（Ｚ）−Ｐ（Ｚ））／リンク長Ｏ｝  …（３）
なお、ノードと人工地物の端点（Ｐ，Ｑ）が一致しない場合があるが、その場合、人工地物の端点（Ｐ，Ｑ）に最も近い標高が知られているノードの標高を用いて式（３）から勾配値θa2を算出する。
【００３６】
人工地物標高演算部１６２は、走行中の現在地情報１２に基づき地図ＤＢ１７を参照し人工地物を検出すると、式（３）により勾配値θa2を算出し、人工地物のノードに対応づけて勾配値θa2を記憶する。勾配値θa2は、その人工地物を走行しなくても演算可能なので、予め地図ＤＢ１７に勾配値θa2を記憶しておいてもよい。
【００３７】
人工地物により検出した勾配値θa2は、メッシュ標高データから求めた勾配値θa1よりも信頼性が高いとしてよいので、勾配上限決定部１８は、勾配値θa2が求められているリンクでは、勾配値θa1よりも勾配値θa2を優先して勾配データＡに採用する。
【００３８】
Ａ３）法令で定められている道路勾配ガイドラインにより検出される勾配
道路を建設する際は、急峻な勾配とならないように勾配の上限が道路勾配ガイドラインにより定められていることが多い。例えば、日本では、「国土交通省  道路構造例  第２０条」に「車道の縦断勾配は、当該道路の設計速度に応じ、次の表の右側に掲げる値以下とするものとする。ただし、地形の状況その他の特別の理由によりやむを得ない場合においては、同欄に掲げる値に第1種、第2種または第3種の道路にあっては３％、第4種の道路にあっては２％を加えた値以下とすることができる。」と定められている。
【００３９】
図７（ａ）は、道路の区分に応じて法令で定められた縦断勾配の一例を、図7（ｂ）は道路の区分の一例を、それぞれ示す図である。第１種〜第４種が道路の区分である。以下、法令に推奨される勾配の上限値を勾配値θa3という。図７（ａ）の勾配値θa3はガイドライン情報２６に記憶されている。
【００４０】
多くの道路では法令に従って勾配が決定され、仮に法令が定める勾配値θa3を超過することがあっても大きく超過することは少ないと考えられる。したがって、勾配上限決定部１８は、勾配値θa1が勾配値θa3よりも大きければ、勾配値θa3を勾配データＡに採用し、勾配値θa1が勾配値θa3以下であれば、勾配値θa1を勾配データＡに採用する。また、勾配値θa2が算出されたリンクでは、勾配値θa1に優先して勾配値θa2を採用するので、勾配上限決定部１８は、勾配値θa2が勾配値θa3よりも大きければ、勾配値θa3を勾配データＡに採用し、勾配値θa2が勾配値θa3以下であれば、勾配値θa2を勾配データＡに採用する。
【００４１】
このように、固定的な勾配データＡのうち、勾配値θa1又はθa2を算出し、これを法令に基づき定められた勾配値θa3により検証するので、固定的に求められる勾配値θa1〜θa3のうち最も適切な勾配値を勾配データＡに採用することができる。
【００４２】
〔勾配データＡと勾配データＢの選択〕
図１の勾配データ選択部１９は、以上のようにして決定された勾配データＡと勾配データＢから信頼性の高い値を抽出し、車両制御ＥＣＵ（electronic  control  unit）２２に送出する。本実施形態のナビシステム５０は、実際に走行して得られる勾配データＢを用いることで、高密度に得られた勾配値θbを用いて車両制御が可能となる。しかしながら、例えば、走行していくうちに仰角の誤差が累積し、勾配値θbの信頼性が低下する場合があり得ると考えられる。この場合の補正の方法としては、後述するようにサーバ７０側で複数の車両が送信した勾配値θbを用いて確からしい勾配値θbを決定してもよいが、他の車両でも同様に勾配値θbを算出するため、同じように信頼性が低下した勾配値θbとなってしまう場合がある。
【００４３】
そこで、本実施形態では、原則的に勾配データＢを採用して車両制御するが、勾配データＢが勾配データＡと大きく異なっている場合には、勾配データＡを採用することで、勾配データＡと大きく異なる勾配データＢを用いて車両制御することを防止する。
【００４４】
したがって、勾配データ選択部１９は、原則的に勾配データＢを採用するが、勾配データＢと勾配データＡと比較し、勾配データＢが勾配データＡよりも、例えば５０％以上大きい場合、勾配データＡを採用する。
【００４５】
このように本実施形態のナビシステム５０は、走行時の仰角により算出した勾配データＢを、メッシュ標高データのような固定的な勾配データＡで検証するので、高密度にリンクの勾配値θbを取得し、かつ、勾配データＢの算出時に誤差が含まれてもその影響を一定以下に保つ（勾配データＡを採用する）ことができる。
【００４６】
〔サーバ７０（勾配データＣ）〕
ナビシステム５０は、プローブ送受信部２３を有し、サーバ７０にプローブ情報
を送信し、また、サーバ７０からプローブ情報を受信する。図８は、サーバ７０と車両の関係を概略的に示す図の一例である。
【００４７】
プローブ送受信部２３は、携帯電話や無線ＬＡＮ等の通信網から携帯電話等の事業者サーバを介してネットワークに接続し、ＴＣＰ／ＩＰ等のプロトコルに基づきプローブ情報をサーバ７０に送信する。プローブ情報は、例えば、位置情報、車速情報、及び、勾配値θbである。
【００４８】
サーバ７０は、ＣＰＵ等を備えたコンピュータで、ハードディスクドライブなどの不揮発メモリに道路勾配収集ＤＢ２５を記憶している。サーバ７０のセンタ送受信部２４は、例えばＮＩＣ（Network  Interface  Card）であって、パケットに分解されて送信されるデータにプロトコル処理を施しプローブ情報を受信する。なお、サーバ７０には各車両の通信識別番号（例えば、電話番号）が登録されているので、サーバ７０のセンタ送受信部２４はプローブ情報を車両に送信することができる。
【００４９】
プローブ送受信部２３は、道路勾配学習ＤＢ２１に記憶された勾配値θbをリンク番号等の位置情報に対応づけてサーバ７０に送信する。送信するタイミングは、例えば定期的（数分〜数時間等）であったり、通信が混雑していない時である。
【００５０】
したがって、サーバ７０には全国の道路の勾配値θbが送信される。センタ送受信部２４は、全国の車両から受信した勾配値θbを道路勾配収集ＤＢ２５に記憶する。ところで、同じリンクの勾配値θbが複数の車両から送信されると考えられるが、車両間でほぼ同程度（分散が小さい）勾配値θbが送信される場合には、単にそれらの勾配値θbの平均値を道路勾配収集ＤＢ２５に記憶すればよい。
【００５１】
しかし、同一視できない程度に異なる場合、平均を取っても正確とは限らない場合がある。そこで、異なる勾配値θbが送信された場合、よりエネルギー消費効率に適切な勾配値θbを採用することが考えらえる。この場合、サーバ７０は送信された値の異なる複数の勾配値θbをそのまま記憶しておき、複数の車両に配信する。そして複数の車両から、勾配値θbが算出されたリンクを走行する毎に燃費情報（そのリンクのガソリン消費量、使用電力、回生電力）を受信し、最も燃費向上に優れた勾配値θbをそのリンクの勾配値に決定する。これにより、異なる勾配値θbが送信された場合に、エネルギー消費事前計画に適切な勾配値θbを採用することができる。
【００５２】
プローブ送受信部２３は、道路勾配学習ＤＢ２１に勾配値θbが記憶されていない道路にさしかかると、サーバ７０に勾配値θbの送信を要求する。このように、勾配値θbが必要な場合にのみサーバ７０から勾配値θbを受信するので、通信網の混雑を抑制できる。
【００５３】
〔動作手順〕
ナビシステム５０が勾配データＡ〜Ｃを決定する手順を図９のフローチャート図に基づき説明する。図９のフローチャート図は、厳密な手順を示すものではなく、例えば、勾配データＢは走行中、常に演算されているし、勾配データＡは予め演算され記憶されている場合には演算しなくてもよい。
【００５４】
道路勾配学習部１４は走行中、例えば所定のサイクル時間毎に勾配値θbを算出する（Ｓ５）。メッシュ標高演算部１６１は勾配値θa1を、人工地物標高演算部１６２は勾配値θa2をそれぞれ算出し、また、勾配上限決定部１８は勾配値θa3をガイドライン情報２６から読み出す（Ｓ１０）。
【００５５】
ついで、勾配上限決定部１８は、車両の経路に人工地物があるか否かを判定する（Ｓ２０）。人工地物がある場合（Ｓ２０のＹｅｓ）、上記のように勾配値θa1よりも勾配値θa2の方が信頼性が高いので、勾配上限決定部１８は勾配値θa2が勾配値θa3よりも大きいか否かを判定する（Ｓ３０）。同様に、人工地物がない場合（Ｓ２０のＮｏ）、勾配上限決定部１８は勾配値θa1が勾配値θa3よりも大きいか否かを判定する（Ｓ４０）。
【００５６】
勾配値θa2が勾配値θa3よりも大きくない場合（Ｓ３０のＮｏ）、勾配値θa2を採用してよいと考えられるので、勾配値θa2を勾配データＡに決定する（Ｓ５０）。勾配値θa2が勾配値θa3よりも大きい場合（Ｓ３０のＹｅｓ）、勾配値θa3を勾配データＡに決定する（Ｓ６０）。
【００５７】
勾配値θa1が勾配値θa3よりも大きくない場合（Ｓ４０のＮｏ）、勾配値θa1を採用してよいと考えられるので、勾配値θa1を勾配データＡに決定する（Ｓ７０）。勾配値θa1が勾配値θa3よりも大きい場合（Ｓ４０のＹｅｓ）、勾配値θa1を勾配データＡに決定する（Ｓ８０）。
【００５８】
ついで、勾配データ選択部１９は、経路上の勾配データＢを記憶しているか否かを判定する（Ｓ９０）。記憶していない場合（Ｓ９０のＮｏ）、勾配データ選択部１９はサーバ７０に勾配データＣの送信を要求する（Ｓ１００）。
【００５９】
勾配データ選択部１９は、サーバ７０が勾配データＣを記憶しており、かつ、通信エラー等がなく勾配データＣを受信できたか否かを判定し（Ｓ１１０）、受信できた場合には（Ｓ１１０のＹｅｓ）、勾配データ選択部１９は勾配データＢではなく勾配データＣと勾配データＡとを比較する（Ｓ１２０）。
【００６０】
なお、勾配データＣを受信できない場合（Ｓ１１０のＮｏ）、勾配データ選択部１９は勾配データＡを採用し、車両制御ＥＣＵ２２に送出する（Ｓ１３０）。
【００６１】
勾配データ選択部１９は、勾配データＢ（Ｃ）が勾配データＡよりも、所定以上大きいか否かを判定する（Ｓ１２０）。所定以上大きい場合（Ｓ１２０のＹｅｓ）、勾配データＢの信頼性が低いとして勾配データ選択部１９は勾配データＡを使用する（Ｓ１３０）。
【００６２】
所定以上大きくない場合（Ｓ１２０のＮｏ）、勾配データＢの信頼性が十分であるとして勾配データ選択部１９は勾配データＢを使用する（Ｓ１４０）。
【００６３】
以上のように、本実施形態のナビシステム５０は、実測した高密度な勾配データＢを採用して車両制御ＥＣＵ２２に出力することができる。
【００６４】
なお、図9では、勾配値θa1〜θa3から選択された値と勾配データＡとして勾配データＢと比較したが、勾配値θa1〜θa3を選別することなく、直接、勾配値θa1と勾配データＢ、勾配値θa2と勾配データＢ、又は、勾配値θa3と勾配データＢ、のいずれかの比較を実行して採用する勾配値を決定してもよい。
【００６５】
〔エネルギー消費事前計画に基づく車両制御〕
ハイブリッド車又は電気自動車では、下り勾配では回生エネルギーを充電するが、勾配データＡ〜Ｃが得られていれば、より効率的な燃費効率が図れる。例えば、前方の道路に登り勾配に次いで下り勾配が予測される場合、登り勾配では電気モータの駆動力を大きめに制御し下り勾配で充電すれば、登り勾配のガソリン消費が低減できるので燃費が向上する。また、連続した登り勾配が予想される場合は、バッテリが過放電とならないようにモータ走行の比率を低減しておくことができる。
【００６６】
また、下り勾配が予想される場合、予めシフトアップを禁止してエンジンブレーキの制動を大きくすることで回生電力の発電量を増加させることができる。
【００６７】
また、先行車両に追従走行したり一定車速で走行するＡＣＣ（Adaptive  Cruise  Control）において燃費を向上させることができる。ＡＣＣ走行時、先行車両が検出されなければ一定車速で走行するがそこに登り勾配があると、いったん車速が低下した後、元の一定車速になるように加速するという制御を行う。また、先行車両に追従走行している場合、先行車両が登り勾配にさしかかり車間距離が短くなると自車両も減速し、先行車両が下り勾配にさしかかると車間距離が長くなるので自車両が加速する。このため、ＡＣＣでは自車両の車速又は車間制御のために燃費が低下するおそれがある。この点、勾配データＡ〜Ｃが事前に記憶されていれば、一定車速で走行中に登り勾配があると、勾配データＡ〜Ｃに応じて登り勾配にさしかかる前に車速を上げておくことで、登り勾配にさしかかることで元の一定車速に近い車速とすることができ、登り勾配を走行時に加速する必要がなく燃料消費を大きく低減できる。また、追従走行時に登り勾配と下り勾配が連続して予測される場合、車間距離を一定に保つための減速度や加速度を小さくすることで、下り勾配にさしかかる前の加速を小さくでき燃料消費を低減できる。
【００６８】
また、ＰＣＳ（Pre-Crush  Safety  System）では、障害物に対するＴＴＣ（Time  To
Collision）により、例えば衝突のおそれがある場合は警告し、衝突する可能性が高まると減速するなど、運転者の運転を支援する。この場合、ＴＴＣは制動距離により変化すると考えられる。例えば、先行車両が下り勾配から登り勾配にさしかかり始めている場合、先行車両が減速するのでＴＴＣが短くなることが予測できる。したがって、ＰＣＳにおいて勾配データＡ〜Ｃが得られていれば、登り勾配が予想される場合には早めに警告を出力し又は制動することや、下り勾配が予測される場合には警告を遅らせて不要警報を低減するなど、より適切な制御が可能となる。
【００６９】
また、サスペンションの特性を車速や操舵、積載重量等に応じて可変に制御するアクティブサスペンションが知られている。勾配データＡ〜Ｃから、予め登り勾配が予想される場合には前輪のサスペンションを柔らかくすることで、後傾姿勢となることを防止しやすくなり、予め下り勾配が予想される場合には前輪のサスペンションを硬くすることで、前傾姿勢となることを防止しやすくなる。このように、勾配データＡ〜Ｃにより下りと登りでサスペンションの前後のバランスを制御でき、乗員の乗り心地を改善できる。
【００７０】
したがって、図１の車両制御ＥＣＵ２２は、例えば、ハイブリッド自動車の駆動源を制御するハイブリッドＥＣＵ、シフトポジションを制御するトランスミッションＥＣＵ、各車輪のホイルシリンダ圧を独立に制御するブレーキＥＣＵ、アクティブサスペンションを制御するサスペンションＥＣＵ、等であって、これらのＥＣＵがＣＡＮ（Controller  Area  Network）等を介して勾配データＡ〜Ｃを受信して、上記の制御を実現する。
【００７１】
以上説明したように、本実施形態のナビシステム５０は、実走行により入手の困難なリンク毎の勾配値を高密度に算出することができ、かつ、勾配データＢの算出時に誤差が含まれてもメッシュ標高データのような固定的な勾配データＡで検証するので、勾配値の精度を保つことができる。また、車両走行制御装置６０は、勾配データＡ〜Ｃから下り勾配又は登り勾配を予測し、エネルギー消費事前計画をたて燃費を向上させることができ、また、適切なタイミングの運転支援や車両の姿勢制御を実行できる。
【図面の簡単な説明】
【００７２】
【図１】ナビゲーションシステムを備えた車両走行制御装置のブロック図の一例である。
【図２】道路勾配学習部の機能ブロック図の一例である。
【図３】勾配値の算出を模式的に示す図である。
【図４】道路勾配学習ＤＢに記憶される勾配値θbの一例を示す図である。
【図５】メッシュ標高データから算出される勾配値を模式的に示す図である。
【図６】人工地物に基づく勾配値θa2の算出を模式的に示す図である。
【図７】道路の区分に応じて法令で定められた縦断勾配の一例を示す図である。
【図８】サーバと車両の関係を概略的に示す図の一例である。
【図９】ナビシステムが勾配データＡ〜Ｃを決定する手順を示すフローチャート図である。
【符号の説明】
【００７３】
１１    センサ類
１４    道路勾配学習部
１５    国土地理院数値地図
１６    固定データ処理部
１８    勾配上限決定部
１９    勾配データ選択部
２１    道路勾配学習ＤＢ
２２    車両制御ＥＣＵ
２６    ガイドライン情報
５０    ナビゲーションシステム
６０    車両走行制御装置
７０    サーバ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
0004582170.tif 000006
【図５】
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【図６】
0004582170.tif 000008
【図７】
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【図９】
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【図８】
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