(57)【要約】      （修正有）【課題】惰行走行時に運転者の運転性向に応じてモータの回生トルクを調整し、走行距離延長と燃費向上を達成する親環境車両のモータトルク制御方法を提供する。【解決手段】設定した期間の間のブレーキペダルの作動回数と踏力を分析して、運転者の運転性向を学習する過程、及びＥＶ／ＨＥＶモードで加速ペダルセンサＡＰＳのチップアウトとブレーキペダルセンサＢＰＳの作動が検出されれば、学習された運転者の運転性向を判断して、運転者の運転性向に応じてモータの回生トルクを調整する過程を含むことを特徴とする。【選択図】図２
2013255411.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
回生制動が可能な親環境車両において、
ブレーキペダルの作動の有無とブレーキペダルが踏まれる深さ（踏力）を検出するブレーキペダル検出部と、
ブレーキペダルの作動回数と踏まれる深さ（踏力）を分析して、運転者の運転性向を判断し、ＥＶモードあるいはＨＥＶモードの運行でブレーキペダルの作動が検出されれば、運転者の運転性向に応じてモータの回生トルクを調整するハイブリッド制御機と、
前記ハイブリッド制御機の制御によってモータの回生トルクを調節するインバータと、
を含むことを特徴とする親環境車両のモータトルク制御装置。
【請求項２】
前記ハイブリッド制御機は、設定したドライビングサイクルの間のブレーキペダルの作動回数を累積して平均作動回数を抽出し、ブレーキペダルが踏まれる深さ（踏力）の平均を抽出して、ブレーキペダルの平均作動回数と踏まれる平均深さ（踏力）によって運転者の運転性向を判断することを特徴とする請求項１に記載の親環境車両のモータトルク制御装置。
【請求項３】
前記ハイブリッド制御機は、ブレーキペダルの作動回数が設定した基準回数範囲を超え、踏まれる平均深さ（平均踏力）が設定した基準範囲を超えれば、攻撃的性向であると判断することを特徴とする請求項２に記載の親環境車両のモータトルク制御装置。
【請求項４】
前記ハイブリッド制御機は、ブレーキペダルの作動によって検出される運転者の運転性向が攻撃的運転であると判断されれば、
回生制動量を高めるようにモータの回生トルクを増大することを特徴とする請求項３に記載の親環境車両のモータトルク制御装置。
【請求項５】
前記ハイブリッド制御機は、
ブレーキペダルの作動回数が設定した基準回数範囲未満であり、踏まれる平均深さ（平均踏力）が設定した基準範囲未満であれば、マイルド性向であると判断することを特徴とする請求項２に記載の親環境車両のモータトルク制御装置。
【請求項６】
前記ハイブリッド制御機は、ブレーキペダルの作動によって検出される運転者の運転性向がマイルド運転であれば、モータの回生トルクを減少することを特徴とする請求項５に記載の親環境車両のモータトルク制御装置。
【請求項７】
前記ハイブリッド制御機は、
ブレーキペダルの作動回数が設定した基準回数範囲に含まれて、踏まれる平均深さ（踏力）が設定した基準範囲に含まれれば、ノーマル性向であると判断することを特徴とする請求項２に記載の親環境車両のモータトルク制御装置。
【請求項８】
前記ハイブリッド制御機は、ブレーキペダルの作動によって検出される運転者の運転性向がノーマルであれば、
モータの回生トルクを設定した基本値に制御することを特徴とする請求項７に記載の親環境車両のモータトルク制御装置。
【請求項９】
前記モータトルク制御装置は、
加速ペダルのチップインとチップアウト、及び加速ペダルの位置を検出する加速ペダル検出部、
をさらに含み、
前記ハイブリッド制御機は、設定したドライビングサイクル間の加速ペダルの作動回数と作動深さをさらに含んで運転者の運転性向を判断することを特徴とする請求項２に記載の親環境車両のモータトルク制御装置。
【請求項１０】
回生制動が可能な親環境車両のトルク制御方法において、
設定した期間の間のブレーキペダルの作動回数と踏力を分析して、運転者の運転性向を学習する過程、及び
ＥＶまたはＨＥＶモードでチップアウトとブレーキペダルの作動が検出されれば、学習された運転者の運転性向に応じてモータの回生トルクを調整する過程、
を含むことを特徴とする親環境車両のモータトルク制御方法。
【請求項１１】
前記運転者の運転性向の学習は、設定した期間の間のブレーキペダルの作動回数を累積して平均作動回数を抽出し、ブレーキペダルの踏力の平均を抽出して、ブレーキペダルの平均作動回数と踏力によって運転者の運転性向を判断することを特徴とする請求項１０に記載の親環境車両のモータトルク制御方法。
【請求項１２】
前記ブレーキペダルの作動回数が基準回数範囲を超え、平均踏力が設定した基準範囲を超えれば、攻撃的性向であると判断して、
モータの回生トルクを増大することを特徴とする請求項１０に記載の親環境車両のモータトルク制御方法。
【請求項１３】
ブレーキペダルの作動回数が基準回数範囲未満であり、平均踏力が設定した基準範囲未満であれば、マイルド性向であると判断して、
モータの回生トルクを減少することを特徴とする請求項１０に記載の親環境車両のモータトルク制御方法。
【請求項１４】
ブレーキペダルの作動回数が基準回数範囲に含まれて、踏力の平均が設定した基準範囲に含まれれば、ノーマル性向であると判断して、
モータの回生トルクを設定した基本値に制御することを特徴とする請求項１０に記載の親環境車両のモータトルク制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、親環境車両のモータトルク制御装置に係り、より詳しくは惰行走行時に運転者の運転性向に応じてモータの回生トルクを調整して、走行距離の延長と燃費向上を達成できるようにする親環境車両のモータトルク制御装置及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
車両に対する燃費向上の要求と、強化された排出ガス規制によって、親環境車両に対する要求が増大している。
【０００３】
親環境車両は、燃料電池車両、電気自動車、プラグイン電気自動車、及びハイブリッド車両などを包括するもので、一つ以上のモータとエンジンが備えられ、モータを駆動するための高電圧の電源が保存されるバッテリ、バッテリの直流電圧を交流電圧に変換するインバータ、エンジンの始動と発電のためのＨＳＧ（Ｈｙｂｒｉｄ  Ｓｔａｒｔｅｒ  Ｇｅｎｅｒａｔｏｒ）、及びエンジンの動力を駆動側に伝達するためにエンジンとモータの間に装着されたエンジンクラッチを含む。
【０００４】
親環境車両の中、ハイブリッド車両は、走行状況に応じてエンジンとモータとの特性を調和するように動作させて、エネルギー効率と排気ガス節減を達成することができる。
【０００５】
親環境車両の中、ハイブリッド車両は、運転者の加速ペダルとブレーキペダルの操作を通して伝達される加減速意志と、負荷及びバッテリの充電状態（ＳＯＣ）によって、モータだけの作動で走行を提供するＥＶ（ｅｌｅｃｔｒｉｃ  ｍｏｄｅ）モードと、エンジンクラッチにモータとエンジンを結合して、エンジンとモータの効率が最も良い領域に走行を提供するＨＥＶ（ｈｙｂｒｉｄ  ｍｏｄｅ）モードが提供される。
【０００６】
前記ハイブリッド車両が加速ペダルのチップイン（Ｔｉｐ  ｉｎ）でＥＶモードあるいはＨＥＶモードで走行する状態で、チップアウト（Ｔｉｐ  ｏｕｔ）が発生して惰行（ｃｏａｓｔｉｎｇ）走行が実行されると、回生（ｒｅｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ）トルクが発生し、エネルギーを回収することによってバッテリを充電させる回生充電が実現される。
（例えば参照特許文献１。）
【０００７】
しかし、惰行走行が実行される時、回生トルクの大きさと走行距離は互いに相関関係があり、回生トルクを大きくしてバッテリ充電を高めるようになれば、移動距離が短くなる。したがって、燃費向上のために適切な水準で回生トルクを調整しなければならないが、走行状況、特に運転者の運転性向が異なる理由により、回生トルクと移動距離の相関関係を全ての走行状況に応じるように正確に決められない問題点がある。
【０００８】
特に、運転者の運転性向によって頻繁な駆動トルクと回生トルクの変換が発生すれば、不必要なエネルギーの再循環が頻繁に発生する恐れがあり、走行距離を短縮させ燃費低下を招くようになる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特開２０１２−１１６２７２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
本発明は前記のような点に鑑みてなされたものであって、本発明の目的は、運転者の性向を学習して、惰行走行が実行されると、運転者の性向に応じてモータの回生トルクを可変調整して、安定したバッテリ充電と、走行距離の延長、及び燃費向上を達成することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
このような目的を達成するための、本発明の実施例による親環境車両のモータトルク制御装置は、回生制動が可能な親環境車両に適用されるものであって、加速ペダルのチップインとチップアウト、及びブレーキペダルの作動の有無とブレーキペダルが踏まれる深さ（踏力）を検出するブレーキペダル検出部、ブレーキペダルの作動回数と踏まれる深さ（踏力）を分析して、運転者の運転性向を判断し、ＥＶモードあるいはＨＥＶモードの運行でブレーキペダルの作動が検出されれば、運転者の運転性向に応じてモータの回生トルクを調整するハイブリッド制御機、及びハイブリッド制御機の制御によってモータの回生トルクを調節するインバータ、を含むことを特徴とする。
【００１２】
前記ハイブリッド制御機は、設定したドライビングサイクル間のブレーキペダルの作動回数を累積して平均作動回数を抽出し、ブレーキペダルが踏まれる深さ（踏力）の平均を抽出して、ブレーキペダルの平均作動回数と踏まれる平均深さ（踏力）によって運転者の運転性向を判断することを特徴とする。
【００１３】
前記ハイブリッド制御機は、ブレーキペダルの作動回数が設定した基準回数範囲を超え、踏まれる平均深さ（平均踏力）が設定した基準範囲を超えれば、攻撃的性向であると判断することを特徴とする。
【００１４】
前記ハイブリッド制御機は、ブレーキペダルの作動によって検出される運転者の運転性向が攻撃的運転であると判断されれば、回生制動量を高めるようにモータの回生トルクを増大することを特徴とする。
【００１５】
前記ハイブリッド制御機は、ブレーキペダルの作動回数が設定した基準回数範囲未満であり、踏まれる平均深さ（平均踏力）が設定した基準範囲未満であれば、マイルド性向であると判断することを特徴とする。
【００１６】
前記ハイブリッド制御機は、ブレーキペダルの作動によって検出される運転者の運転性向がマイルド運転であれば、モータの回生トルクを減少することを特徴とする。
【００１７】
前記ハイブリッド制御機は、ブレーキペダルの作動回数が設定した基準回数範囲に含まれ、踏まれる平均深さ（踏力）が設定した基準範囲に含まれれば、ノーマル性向であると判断することを特徴とする。
【００１８】
前記ハイブリッド制御機は、ブレーキペダルの作動によって検出される運転者の運転性向がノーマルであれば、モータの回生トルクを設定した基本値に制御することを特徴とする。
【００１９】
前記モータトルク制御装置は、加速ペダルのチップインとチップアウト、及び加速ペダルの位置を検出する加速ペダル検出部をさらに含み、前記ハイブリッド制御機は、設定したドライビングサイクルの間の加速ペダルの作動回数と作動深さをさらに含んで運転者の運転性向を判断することを特徴とする。
【００２０】
本発明の実施例による回生制動が可能な親環境車両のトルク制御方法は、設定した期間の間のブレーキペダルの作動回数と踏力を分析して、運転者の運転性向を学習する過程、及びＥＶまたはＨＥＶモードでチップアウトとブレーキペダルの作動が検出されれば、学習された運転者の運転性向に応じてモータの回生トルクを調整する過程、を含むことを特徴とする。
【００２１】
前記運転者の運転性向の学習は、設定した期間の間のブレーキペダルの作動回数を累積して平均作動回数を抽出し、ブレーキペダルの踏力の平均を抽出して、ブレーキペダルの平均作動回数と踏力によって運転者の運転性向を判断することを特徴とする。
【００２２】
前記ブレーキペダルの作動回数が基準回数範囲を超え、平均踏力が設定した基準範囲を超えれば、攻撃的性向であると判断して、モータの回生トルクを増大することを特徴とする。
【００２３】
ブレーキペダルの作動回数が基準回数範囲未満であり、平均踏力が設定した基準範囲未満であれば、マイルド性向であると判断して、モータの回生トルクを減少することを特徴とする。
【００２４】
ブレーキペダルの作動回数が基準回数範囲に含まれ、踏力の平均が設定した基準範囲に含まれれば、ノーマル性向であると判断して、モータの回生トルクを設定した基本値に制御することを特徴とする。
【発明の効果】
【００２５】
このように本発明による親環境車両は、チップアウトによる惰行走行で、運転者の運転性向に応じて回生トルクを可変制御することによって、走行距離を延長させ、燃費向上を達成できる効果がある。
【００２６】
また、本発明は、チップアウトによる惰行走行で、運転者の運転性向がマイルド（Ｍｉｌｄ）である場合、回生トルクを減少させてエネルギーの再循環が頻繁に発生することを防止して、燃費向上を達成できる。
【００２７】
さらに、本発明は、チップアウトによる惰行走行で、運転者の運転性向が攻撃的である場合、回生トルクを増大させて頻繁な減速及び急減速のためのブレーキペダルの作動回数を減らす運転を誘導できる。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１】本発明の実施例による親環境車両のモータトルク制御装置を示した図面である。
【図２】本発明の実施例による親環境車両のモータトルク制御手続きを示したフローチャートである。
【図３】本発明の実施例による親環境車両でモータトルク制御のための運転者の運転性向学習手続きを示したフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２９】
以下、添付した図面を参照して、本発明の実施例について本発明が属する技術分野における通常の知識を有する者が容易に実施できるように詳細に説明する。
【００３０】
本発明は、種々の異なる形態に実現でき、ここで説明する実施例に限られない。
【００３１】
本発明を明確に説明するために、説明上不必要な部分は省略し、明細書の全体にわたって同一または類似する構成要素に対しては同一の参照符号を付けた。
【００３２】
また、図面における各構成は、説明の便宜のために任意に示したものであり、本発明が必ず図示されたものによって限られない。
【００３３】
図１は、本発明の実施例による親環境車両のモータトルク制御装置を示した図面である。
【００３４】
図１を参照すれば、本発明の実施例は、ＡＰＳ（Ａｃｃｅｌｅｒａｔｉｏｎ  Ｐｅｄａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎ  Ｓｅｎｓｏｒ）１０１とＢＰＳ（Ｂｒａｋｅ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎ  Ｓｅｎｓｏｒ）１０２、ハイブリッド制御機１０３、インバータ１０４、バッテリ１０５、バッテリ管理機１０６、エンジン制御機１０７、モータ１０８、エンジン１０９、ＨＳＧ（Ｈｙｂｒｉｄ  Ｓｔａｒｔｅｒ  ａｎｄ  Ｇｅｎｅｒａｔｏｒ）１１０、エンジンクラッチ１１１、及び変速機１１２を含む。
【００３５】
ＡＰＳ１０１は、加速ペダルのチップインあるいはチップアウトと加速ペダルの位置を検出して、それに対する情報を電気的信号でハイブリッド制御機１０３に提供する。
【００３６】
ＢＰＳ１０２は、ブレーキペダルの作動の有無とブレーキペダルが踏まれる深さである踏力（ブレーキペダルのポジション）を検出して、それに対する情報を電気的信号でハイブリッド制御機１０３に提供する。
【００３７】
ハイブリッド制御機１０３は、ＥＶモードあるいはＨＥＶモードで運行される状態で、設定したドライビングサイクル（Ｎ  Ｄｒｉｖｉｎｇ  Ｃｙｃｌｅ）の間のＢＰＳ１０２から検出されるブレーキペダルの作動回数と踏まれる深さである踏力を分析して、運転者の運転習慣を学習し、運転習慣から運転者の運転性向をマイルド（Ｍｉｌｄ）／ノーマル（Ｎｏｒｍａｌ）／攻撃的（Ａｇｇｒｅｓｓｉｖｅ）性向などに区分して判断する。
【００３８】
前記ハイブリッド制御機１０３は、ＥＶモードあるいはＨＥＶモードで運行される状態で、設定したドライビングサイクルの間にＢＰＳ１０２から検出されるブレーキペダルの作動回数を累積して平均回数を抽出し、ブレーキペダルが踏まれる深さである踏力の平均を抽出した後、ブレーキペダルの平均作動回数と平均踏力によって運転運転者の性向を判断する。
【００３９】
例えば、ブレーキペダルの作動回数が設定した基準回数を超え、平均踏力が設定した基準踏力を超えれば、運転者の運転性向を攻撃的であると判定する。
【００４０】
ここで、ドライビングサイクル（Ｎ  Ｄｒｉｖｉｎｇ  Ｃｙｃｌｅ）は、運転者の運転性向を判断できる適切な回数で、車両によって予め任意に設定される。
【００４１】
そして、ブレーキペダルの作動回数が設定した基準回数未満であり、平均踏力が設定した基準踏力範囲を超えなければ、運転者を安定した運転を追求するマイルド性向であると判定し、ブレーキペダルの作動回数が設定した基準回数範囲に含まれて、平均踏力が基準踏力範囲に含まれれば、ノーマル性向であると判定する。
【００４２】
本発明の実施例において、運転者の運転性向を学習するために設定されるブレーキペダルの基準踏力範囲及びブレーキ作動の基準回数範囲は、車両の種類などによって予め設定することができる。また、本発明の実施例において、ブレーキペダルの基準踏力範囲及びブレーキ作動の基準回数範囲によって、運転者の運転性向をマイルド、ノーマル、攻撃的運転習慣の３つに分けて説明するが、これに限定されることではなく、２つまたは４つ以上の運転性向に区分し、これによってモータトルクを制御することも可能である。
【００４３】
上述でハイブリッド制御機１０３は、ブレーキペダルの作動回数と踏力の情報だけを分析して運転者の運転性向を判断することもでき、加速ペダルの作動回数と変位を共に適用する場合は、運転者の運転性向をさらに正確に判断することができるので、運転者の運転性向の学習にＡＰＳ１０１から提供される情報をさらに含んでもよい。
【００４４】
前記ハイブリッド制御機１０３は、運転者の性向を学習した状態で、ＡＰＳ１０１から提供される情報がチップアウトであり、ＢＰＳ１０２から提供される情報がブレーキペダルの作動であると検出されれば、学習された運転者の性向を判断した後、インバータ１０４を通じてモータ１０８の回生トルクを可変制御する。
【００４５】
前記ハイブリッド制御機１０３は、学習された運転者の性向が攻撃的運転であると判断されれば、インバータ１０４を通じてモータ１０８の回生トルクを大きく制御して、回生制動発電量を増大することによって減速効果を増加させる。そのためにバッテリ１０５の充電効率が高まり、ブレーキペダルの作動頻度が減ってエネルギー再循環が頻繁に発生しないようにできる。
【００４６】
前記ハイブリッド制御機１０３は、学習された運転者の性向がマイルド運転であると判断されれば、インバータ１０４を通じてモータ１０８の回生トルクを少なく制御して、走行距離を延長することができる。そのため燃費向上が可能である。
【００４７】
前記ハイブリッド制御機１０３は、学習された運転者の性向がノーマル運転であると判断されれば、インバータ１０４を通じてモータ１０８の回生トルクを基本値に制御する。
【００４８】
インバータ１０４は、惰行走行が実行される時に、ハイブリッド制御機１０３からネットワークに提供される制御信号によってモータ１０８の回生トルクを制御する。
【００４９】
前記インバータ１０４は複数の電力スイッチング素子で構成され、電力スイッチング素子は、ＩＧＢＴ（Ｉｎｓｕｌａｔｅｄ  Ｇａｔｅ  Ｂｉｐｏｌａｒ  Ｔｒａｎｓｉｓｔｏｒ）、ＭＯＳＦＥＴ、及びトランジスタのいずれか一つで構成してもよい。
【００５０】
バッテリ１０５は、複数個の単位セルで構成され、モータ１０８に駆動電圧を提供するための高電圧、例えば直流３５０Ｖ乃至４５０Ｖの電圧が保存される。
【００５１】
バッテリ管理機１０６は、バッテリ１０５の作動領域内で各セルの電流、電圧、温度などを検出して、充電状態（ＳＯＣ：Ｓｔａｔｅ  Ｏｆ  Ｃｈａｒｇｅ）を管理し、バッテリ１０５の充放電電圧を制御して、限界電圧以下に過放電するか、または限界電圧以上に過充電することによって、寿命が短縮することを防止する。
【００５２】
エンジン制御機１０７は、ハイブリッド制御機１０３からネットワークを通して印加される制御信号によって、エンジン１０９の作動を制御する。
【００５３】
モータ１０８は、インバータ１０４から印加される３相交流電圧により作動して駆動トルクを発生させ、惰行走行で発電機として動作し、回生エネルギーをバッテリ１０５に供給する。
【００５４】
エンジン１０９は、エンジン制御機１０７の制御によってエンジンの始動オン／オフと出力が制御される。
【００５５】
ＨＳＧ１１０は、スタータ及びゼネレータで動作し、ハイブリッド制御機１０３から印加される制御信号によってエンジン１０９の始動オンを実行し、エンジン１０９が始動オンを維持する状態でゼネレータで動作して電気エネルギーを生成し、生成された電気エネルギーをインバータ１０４を通じてバッテリ１０５に提供する。
【００５６】
エンジンクラッチ１１１は、エンジン１０９とモータ１０８の間に配置されて、ＥＶモードとＨＥＶモードの切換えによってエンジン１０９とモータ１０８の間の動力を連結または遮断する。
【００５７】
変速機１１２は、ハイブリッド制御機１０３とネットワークで連結されて、目標変速段に変速を行う。
【００５８】
以下、上述したような機能を含んで構成される本発明による親環境車両のモータトルク制御手続きについて説明する。
【００５９】
図２は、本発明の実施例による親環境車両のモータトルク制御手続きを示したフローチャートであり、図３は、本発明の実施例による親環境車両におけるモータトルク制御のための運転者の運転性向の学習手続きを示したフローチャートである。
【００６０】
図２を参照すれば、本発明が適用される親環境車両がＥＶモードあるいはＨＥＶモードで運行される状態で、ハイブリッド制御機１０３は、設定したドライビングサイクルの間のＢＰＳ１０２から提供されるブレーキペダルの作動回数と踏まれる深さである踏力を分析して、運転習慣を学習し、運転習慣から運転者の性向を学習する（Ｓ１０１）。
【００６１】
前記ハイブリッド制御機１０３は、ブレーキペダルの作動回数と、踏まれる深さである踏力を分析して運転者の運転習慣を学習して、運転習慣から運転者の運転性向をマイルド（Ｍｉｌｄ）／ノーマル（Ｎｏｒｍａｌ）／攻撃的（Ａｇｇｒｅｓｓｉｖｅ）性向などに区分する。
【００６２】
次に、前記運転者の運転性向の学習について、図３を参照してさらに具体的に説明する。
【００６３】
本発明が適用される親環境車両が、ＥＶモードあるいはＨＥＶモードで運行される状態で（Ｓ２０１）、ハイブリッド制御機１０３は、設定したドライビングサイクルの間のＢＰＳ１０２から検出されるブレーキペダルの作動回数を累積した後（Ｓ２０２）、累積した作動回数に対する平均回数を抽出し（Ｓ２０３）、ブレーキペダルが踏まれる深さである踏力の平均を抽出する（Ｓ２０４）。
【００６４】
そして、ハイブリッド制御機１０３は、前記Ｓ２０３で抽出されたブレーキペダルの平均作動回数と前記Ｓ２０４で抽出された平均踏力によって、運転者の運転習慣を分析し、運転者の運転性向を判断する（Ｓ２０５）。
【００６５】
例えば、ブレーキペダルの作動回数が設定した基準回数範囲を超え、平均踏力が設定した基準踏力範囲を超えれば、運転者の運伝性向を攻撃的であると判定する。
【００６６】
そして、ブレーキペダルの作動回数が設定した基準回数範囲未満であり、平均踏力が設定した基準踏力範囲を超えなければ、運転者を安定した運転を追求するマイルド性向であると判定し、ブレーキペダルの作動回数が設定した基準回数範囲に含まれて、平均踏力が基準踏力範囲に含まれれば、ノーマル性向であると判定する。
【００６７】
前記でハイブリッド制御機１０３は、ブレーキペダルの作動回数と踏力の情報だけを分析して運転者の運転性向を判断することを例に挙げたが、加速ペダルの作動回数と変位を共に適用すると、運転者の運転性向をさらに正確に判断することができるので、運転者の運転性向の学習にＡＰＳ１０１から提供される情報をさらに含んでもよい。
【００６８】
図２を参照すれば、上述の手続によってハイブリッド制御機１０３が運転者の性向を学習した状態で、ＡＰＳ１０１から提供される情報がチップアウトであり、ＢＰＳ１０２から提供される情報を通してブレーキペダルが作動するかを判断する（Ｓ１０２）。
【００６９】
前記Ｓ１０２で、ハイブリッド制御機１０３は、ＡＰＳ１０１の情報がチップアウトであり、ＢＰＳ１０２の情報がブレーキペダルの作動であると検出されれば、学習された運転者の性向を判断して（Ｓ１０３）、攻撃的性向を有する運転者なのかを判断する（Ｓ１０４）。
【００７０】
前記Ｓ１０４で、ハイブリッド制御機１０３は、運転者の性向が攻撃的運転であると判断されれば、インバータ１０４を通じてモータ１０８の回生トルクを大きく制御して（Ｓ１０５）、回生制動発電量を増大する。そのために車両の減速効果が増加する。
【００７１】
つまり、運転者の運転性向が攻撃的な場合には、回生トルクを大きくしてバッテリ１０５の充電効率を上げ、ブレーキペダルの作動頻度を緩和させて、エネルギー再循環が頻繁に発生しないようにする。
【００７２】
また、ハイブリッド制御機１０３は、運転者の性向がマイルド運転であると判断すれば（Ｓ１０８）、インバータ１０４を通じてモータ１０８の回生トルクを少なく制御する（Ｓ１０９）。そのために車両の走行距離が延長され、燃費向上が図られる。
【００７３】
そして、ハイブリッド制御機１０３は、学習された運転者の性向がノーマル運転であると判断すれば（Ｓ１１１）、インバータ１０４を通じてモータ１０８の回生トルクを基本値に制御して、通常の運行を提供する。
【００７４】
本発明の実施例において、ブレーキペダルの基準踏力範囲及びブレーキ作動の基準回数範囲によって、運転者の運転性向をマイルド、ノーマル、攻撃的運転習慣の３つに分けて説明したが、これに限定されることではなく、２つまたは４つ以上の運転性向に区分して、これによってモータトルクを制御することもできる。
【００７５】
先にハイブリッド車両を中心に説明したが、これに限定されることではなく、本発明の実施例による車両のモータトルク制御装置及びモータトルク制御方法は、ブレーキの作動時に回生制動が可能な全ての形式の車両へ適用可能である。
【００７６】
以上、本発明を限定された実施例と図面によって説明したが、本発明はこれによって限定されず、本発明が属する技術分野における当業者によって、本発明の技術的範囲内で多様な修正及び変形が可能である。
【産業上の利用可能性】
【００７７】
本発明は、惰行走行時に運転者の運転性向に応じてモータの回生トルクを調整し、走行距離の延長と燃費向上を達成できる親環境車両のモータトルク制御装置及び方法の分野に適用できる。
【符号の説明】
【００７８】
１０１  ＡＰＳ
１０２  ＢＰＳ
１０３  ハイブリッド制御機
１０４  インバータ
１０５  バッテリ
１０６  バッテリ管理機
１０７  エンジン制御機
１０８  モータ
【図１】
2013255411.tif 000003
【図２】
2013255411.tif 000004
【図３】
2013255411.tif 000005