(57)【要約】【課題】実質的な燃費低減効果を発揮することができる最適な仕様のハイブリッド車両をより高精度に決定することを提供すること。【解決手段】それぞれ仕様の異なるハイブリッド車両（Ａ〜Ｃ）についての基礎的車両重量情報等をデータベース（１）に予め記憶し、入力部（３）に車両諸元情報及び走行プロファイル情報等が入力されると、演算部（２）において車両（Ａ〜Ｃ）毎に、車両諸元情報に応じた車両総重量及び積載量を算出し、算出された車両総重量及び積載量、並びに走行プロファイル情報に基づいて、車両毎の積載量当りの燃費を算出して、出力部に出力する。【選択図】図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
それぞれ仕様の異なる複数のハイブリッド車両について、少なくとも基準となる基礎的車両重量情報を予め記憶する記憶部と、
バッテリ容量情報、バッテリ重量情報、モータ出力情報、及びモータ重量情報のうち少なくとも一つを含む車両諸元情報が入力される第１入力部と、
想定される走行距離を含む走行プロファイル情報が入力される第２入力部と、
前記記憶部に記憶されている前記複数のハイブリッド車両毎に、前記第１入力部に入力された前記車両諸元情報に応じた車両総重量及び積載量を算出する重量算出部と、
前記重量算出部にて算出された車両総重量及び積載量、並びに前記第２入力部に入力された前記走行プロファイル情報に基づいて、少なくとも前記複数のハイブリッド車両毎の積載量当りの燃費を算出する燃費算出部と、
前記燃費算出部により算出された前記積載量当りの燃費情報を出力する出力部と、
を含むハイブリッド車両の最適仕様決定支援システム。
【請求項２】
前記第２入力部には、前記走行プロファイル情報として、さらに、想定される走行ルート、勾配情報、及び車速情報のうちの少なくとも一つが入力される請求項１記載のハイブリッド車両の最適仕様決定支援システム。
【請求項３】
さらに、燃料価格情報及び電気料金情報が入力される第３入力部を備え、
前記記憶部に記憶されるハイブリッド車両には、外部電源からの電力供給によりバッテリの充電が可能なプラグインハイブリッド車両が含まれ、
前記燃費算出部は、前記走行プロファイル情報に加えて、前記第３入力部に入力された前記燃料価格情報及び前記電気料金情報にも基づいて、少なくとも前記複数のハイブリッド車両毎の積載量当りの燃費を算出する請求項１又は２記載のハイブリッド車両の最適仕様決定支援システム。
【請求項４】
前記記憶部に記憶されるハイブリッド車両には、牽引車と前記牽引車と切り離し可能な被牽引車とからなる連結車両を含み、前記連結車両の基礎的車両重量情報は前記牽引車の車体重量、前記牽引車に積載可能な標準積載量、及び前記被牽引車の車体重量を加算した重量とする請求項１から３のいずれか一項に記載のハイブリッド車両の最適仕様決定支援システム。
【請求項５】
それぞれ仕様の異なる複数のハイブリッド車両について、少なくとも基準となる基礎的車両重量情報を記憶部に予め記憶する第１ステップと、
第１入力部に、バッテリ容量情報、バッテリ重量情報、モータ出力情報、及びモータ重量情報のうち少なくとも一つを含む車両諸元情報が入力される第２ステップと、
第２入力部に、想定される走行距離を含む走行プロファイル情報が入力される第３ステップと、
前記第１ステップにて前記記憶部に記憶された前記複数のハイブリッド車両毎に、前記第２ステップにて入力された前記車両諸元情報に応じた車両総重量及び積載量を算出する第４ステップと、
前記第４ステップにて算出された車両総重量及び積載量、並びに前記第３ステップにて入力された前記走行プロファイル情報に基づいて、少なくとも前記複数のハイブリッド車両毎の積載量当りの燃費を算出する第５ステップと、
前記第５ステップにて算出された前記積載量当りの燃費情報を出力部に出力する第６ステップと、
を含むハイブリッド車両の最適仕様決定支援方法。
【請求項６】
前記第３ステップでは、前記走行プロファイル情報として、さらに、想定される走行ルート、勾配情報、及び車速情報のうちの少なくとも一つが入力される請求項５記載のハイブリッド車両の最適仕様決定支援方法。
【請求項７】
さらに、第３入力部に燃料価格情報及び電気料金情報が入力される第７ステップを備え、
前記第１ステップにて前記記憶部に記憶されるハイブリッド車両には、外部電源からの電力供給によりバッテリの充電が可能なプラグインハイブリッド車両が含まれ、
前記第５ステップは、前記走行プロファイル情報に加えて、前記第７ステップにて入力された前記燃料価格情報及び前記電気料金情報にも基づいて、少なくとも前記複数のハイブリッド車両毎の積載量当りの燃費を算出する請求項５又は６記載のハイブリッド車両の最適仕様決定支援方法。
【請求項８】
前記第１ステップにて前記記憶部に記憶されるハイブリッド車両には、牽引車と前記牽引車と切り離し可能な被牽引車とからなる連結車両を含み、前記連結車両の基礎的車両重量情報は前記牽引車の車体重量、前記牽引車に積載可能な標準積載量、及び前記被牽引車の車体重量を加算した重量とする請求項５から７のいずれか一項に記載のハイブリッド車両の最適仕様決定支援方法。
【請求項９】
コンピュータに、請求項５から８のいずれか一項に記載の方法を実行させるためのプログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ハイブリッド車両の販売・購入に際し、使用者の使用条件に合わせた最適な仕様の決定を支援するハイブリッド車両の最適仕様決定支援システム、最適仕様決定支援方法、及び記憶媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
特に物流などを担う運送業者にとっては、競争力を高めるために、より燃費の良い車両を購入し、自社の運送車両の車両維持費を抑えることは非常に重要である。このような背景から、輸送分野、年間移動距離などを入力することで購入すべき最適な車両の構成を選択するシステムが提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特表２０１３−５４３１８８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
運送業界においても、環境に配慮した自動車として、車両の駆動力にモータとエンジンを利用するハイブリッドトラックが注目されている。また、近年、小型トラックのみならず、中・大型トラックにもハイブリッドシステムを採用することや、外部電源から充電可能なプラグインハイブリッドトラックを採用することなども検討されている。
【０００５】
しかしながら、同じ運送業者であっても、近距離運送を主としている場合や長距離運送を主としている場合などの走行距離や、荷台に搭載する荷物の種類による積載量など、トラックの使用条件は運送業者毎に多種多様である。
【０００６】
また、搭載されるモータやバッテリなど、選択されるハイブリッドトラックの仕様により、ハイブリッドトラック自体の重量も変動する。ハイブリッドトラックにおけるその燃費低減効果は、搭載されるバッテリやモータの性能、荷物の積載量と車両自体の重量も含めた総車両重量、走行距離などのトラックの使用条件などによって変動することから、運送業者にとってはどのような仕様のトラックが実質的な燃料費低減効果をもたらすのか、判断することが難しいという問題があった。トラックを販売する販売員としても、運送業者等の使用者の使用条件に合わせた仕様のトラックを適切に提供するというのは難しかった。
【０００７】
本発明はこのような問題を解決するためになされたもので、その目的とするところは、複数のハイブリッド車両の仕様から、想定される走行条件に対し実質的な燃費低減効果を発揮することができる最適な仕様をより高精度に決定することができる最適仕様決定支援システム、最適仕様決定支援方法、および記憶媒体を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は前述の課題の少なくとも一部を解決するためになされたものであり、以下の態様又は適用例として実現することができる。
【０００９】
（１）本適用例に係る最適仕様決定支援システムは、それぞれ仕様の異なる複数のハイブリッド車両について、少なくとも基準となる基礎的車両重量情報を予め記憶する記憶部と、バッテリ容量情報、バッテリ重量情報、モータ出力情報、及びモータ重量情報のうち少なくとも一つを含む車両諸元情報が入力される第１入力部と、想定される走行距離を含む走行プロファイル情報が入力される第２入力部と、前記記憶部に記憶されている前記複数のハイブリッド車両毎に、前記第１入力部に入力された前記車両諸元情報に応じた車両総重量及び積載量を算出する重量算出部と、前記重量算出部にて算出された車両総重量及び積載量、並びに前記第２入力部に入力された前記走行プロファイル情報に基づいて、少なくとも前記複数のハイブリッド車両毎の積載量当りの燃費を算出する燃費算出部と、前記燃費算出部により算出された前記積載量当りの燃費情報を出力する出力部と、を含む。
【００１０】
（２）本適用例に係る最適仕様決定支援システムにおいて、前記第２入力部には、前記走行プロファイル情報として、さらに、想定される走行ルート、勾配情報、及び車速情報のうちの少なくとも一つが入力されてもよい。
【００１１】
（３）本適用例に係る最適仕様決定支援システムにおいて、さらに、燃料価格情報及び電気料金情報が入力される第３入力部を備え、
前記記憶部に記憶されるハイブリッド車両には、外部電源からの電力供給によりバッテリの充電が可能なプラグインハイブリッド車両が含まれ、
前記燃費算出部は、前記走行プロファイル情報に加えて、前記第３入力部に入力された前記燃料価格情報及び前記電気料金情報にも基づいて、少なくとも前記複数のハイブリッド車両毎の積載量当りの燃費を算出してもよい。
【００１２】
（４）本適用例に係る最適仕様決定支援システムにおいて、前記記憶部に記憶されるハイブリッド車両には、牽引車と前記牽引車と切り離し可能な被牽引車とからなる連結車両を含み、前記連結車両の基礎的車両重量情報は前記牽引車の車体重量、前記牽引車に積載可能な標準積載量、及び前記被牽引車の車体重量を加算した重量としてもよい。
【００１３】
（５）本適用例に係る最適仕様決定支援方法は、それぞれ仕様の異なる複数のハイブリッド車両について、少なくとも基準となる基礎的車両重量情報を記憶部に予め記憶する第１ステップと、第１入力部に、バッテリ容量情報、バッテリ重量情報、モータ出力情報、及びモータ重量情報のうち少なくとも一つを含む車両諸元情報が入力される第２ステップと、第２入力部に、想定される走行距離を含む走行プロファイル情報が入力される第３ステップと、前記第１ステップにて前記記憶部に記憶された前記複数のハイブリッド車両毎に、前記第２ステップにて入力された前記車両諸元情報に応じた車両総重量及び積載量を算出する第４ステップと、前記第４ステップにて算出された車両総重量及び積載量、並びに前記第３ステップにて入力された前記走行プロファイル情報に基づいて、少なくとも前記複数のハイブリッド車両毎の積載量当りの燃費を算出する第５ステップと、前記第５ステップにて算出された前記積載量当りの燃費情報を出力部に出力する第６ステップと、を含む。
【００１４】
（６）本適用例に係る最適仕様決定支援方法において、前記第３ステップでは、前記走行プロファイル情報として、さらに、想定される走行ルート、勾配情報、及び車速情報のうちの少なくとも一つが入力されてもよい。
【００１５】
（７）本適用例に係る最適仕様決定支援方法において、さらに、第３入力部に燃料価格情報及び電気料金情報が入力される第７ステップを備え、前記第１ステップにて前記記憶部に記憶されるハイブリッド車両には、外部電源からの電力供給によりバッテリの充電が可能なプラグインハイブリッド車両が含まれ、前記第５ステップは、前記走行プロファイル情報に加えて、前記第７ステップにて入力された前記燃料価格情報及び前記電気料金情報にも基づいて、少なくとも前記複数のハイブリッド車両毎の積載量当りの燃費を算出してもよい。
【００１６】
（８）本適用例に係る最適仕様決定支援方法において、前記第１ステップにて前記記憶部に記憶されるハイブリッド車両には、牽引車と前記牽引車と切り離し可能な被牽引車とからなる連結車両を含み、前記連結車両の基礎的車両重量情報は前記牽引車の車体重量、前記牽引車に積載可能な標準積載量、及び前記被牽引車の車体重量を加算した重量としてもよい。
【００１７】
（９）本適用例に係る記憶媒体は、コンピュータに、前記（５）から（８）のいずれか一つの方法を実行させるためのプログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体である。
【発明の効果】
【００１８】
上記手段を用いる本発明によれば、実質的な燃費低減効果を発揮することができる最適な仕様のハイブリッド車両をより高精度に決定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明の一実施形態に係るハイブリッド車両の最適仕様決定支援システムの概略構成図である。
【図２】車両Ａの概略構成図である。
【図３】車両Ｂの概略構成図である。
【図４】車両Ｃの概略構成図である。
【図５】最適仕様決定支援システムの処理手順を示すブロック図である。
【図６】走行シミュレーションの説明図である。
【図７】車両Ａ〜Ｃの追加バッテリ容量に応じた、燃料消費量と想定される走行距離との関係図（ａ）〜（ｃ）である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、本発明の実施形態を図面に基づき説明する。
【００２１】
図１に本発明の第１実施形態におけるハイブリッド車両の最適仕様決定支援システムの概略構成図が示されており、同図に基づき説明する。
【００２２】
本実施形態に係る最適仕様決定支援システムは、例えば運送業者が所有する情報処理端末に導入される。情報処理端末は図１に示すように、情報を記憶するデータベース１（記憶部）、演算処理を行う演算部２、情報が入力される入力部３、情報を出力する出力部４を有したものである。具体的には、情報処理端末は、データベース１に相当するハードディスク、演算部２に相当するＣＰＵ、入力部３に相当するキーボード及びマウス、出力部４に相当するモニタを備えたパーソナルコンピュータである。その他にも、入力部３がタッチパネルであり、当該タッチパネルが出力部４を兼ね、データベース１及び演算部２が内蔵された携帯情報端末等であってもよい。
【００２３】
データベース１には、それぞれ仕様の異なる複数のハイブリッド車両の基礎情報が予め記憶されている（第１ステップ）。基礎情報はハイブリッド車両に最低限必要となる標準装備を備えたハイブリッド車両の仕様情報である。具体的には基礎情報として、少なくとも車両の重量の計算の基準となる基礎的車両重量情報が含まれている。基礎的車両重量は、単体の車両であれば標準装備を備えた車体重量であり、連結車両の場合は牽引車の車体重量と被牽引車の車体重量を加えた重量となる。
【００２４】
本実施形態では、データベース１に３種類のハイブリッド車両Ａ〜Ｃが記憶されている。
【００２５】
車両Ａは、荷台を備えた単体のハイブリッドトラックである。詳しくは図２に示すように、当該車両Ａは駆動源としてエンジン１１及び第１モータ１２を備えている。エンジン１１は、本実施形態ではディーゼルエンジンとするが、これに限られずガソリンエンジン等の一般的に自動車に用いられる原動機を仕様とする車両であってもよい。エンジン１１と第１モータ１２との間にはクラッチ１３が設けられており、当該クラッチ１３の入力軸（入力側）にはエンジン１１の出力軸が、当該クラッチ１３の出力軸（出力側）には第１モータ１２の回転軸がそれぞれ連結されている。第１モータ１２は発電も可能な例えば永久磁石式同期電動機であり、第１モータ１２の回転軸は変速機１４の入力軸と連結されている。変速機１４は複数のギヤを備えており、選択された変速段に応じたギヤを介することで入力された駆動力を変速して、当該変速機１４の出力軸に伝達する。そして、変速機１４の出力軸からプロペラシャフト１５、差動装置１６、及び左右の車軸１７を介して左右の車輪１８へと駆動力が伝達されるよう構成されている。
【００２６】
また、第１モータ１２は、車両Ａに搭載された第１バッテリ１９と第１インバータ２０を介して接続されており、当該第１バッテリ１９からの電力供給を受けて駆動可能である。第１バッテリ１９は例えばリチウムイオン、ニッケル水素等の二次電池であり、第１インバータ２０が第１バッテリ１９からの直流電力を交流電力に変換して第１モータ１２に電力を供給する。一方、車両減速時等には、第１モータ１２が発電機（ジェネレータ）として機能し、いわゆる回生駆動することで第１バッテリ１９を充電可能である。
【００２７】
次に車両Ｂは、牽引車であるトラクタ１０と被牽引車であるトレーラ３０とがドーリ等の連結器２１を介して連結された連結車両である。トラクタ１０は上記車両Ａと同様の構成をなしていることから説明を省略する。
【００２８】
車両Ｂのトレーラ３０は、左右の車輪３３を有しているが、駆動源ならびに差動装置、車軸は有しておらず主に第２バッテリ３４のみを搭載している。
【００２９】
第２バッテリ３４は、第１バッテリ１９と同様に、例えばリチウムイオン、ニッケル水素等の二次電池であり第２バッテリ３４は第１バッテリ１９と電気的に接続されている。従って、第１モータ１２は第１バッテリ１９及び第１インバータ２０を介して、第２バッテリ３４の電力によっても駆動可能である。また、第１モータ１２が回生駆動することで、第１インバータ２０及び第１バッテリ１９を介して、第２バッテリ３４を充電可能である。
【００３０】
車両Ｃも、牽引車であるトラクタ１０と被牽引車であるトレーラ４０とがドーリ等の連結器２１を介して連結された連結車両である。トラクタ１０は上記車両Ａと同様の構成をなしていることから、説明を省略する。一方、車両Ｃのトレーラ４０はいわゆるフルトレーラであるが、自力で走行可能であるという特徴を持っている。
【００３１】
トレーラ４０は、車両Ｂのトレーラ３０と同様に、差動装置４１、車軸４２、車輪４３、第２バッテリ４４を備えている上、第２モータ４５及び第２インバータ４６を備えている。第２モータ４５は、第１モータ１２と同様に発電も可能な例えば永久磁石式同期電動機である。当該第２モータ４５の回転軸はプロペラシャフト４８を介して差動装置４１と連結されており、左右の車軸４２を介して左右の車輪４３へと駆動力が伝達されるよう構成されている。
【００３２】
第２モータ４５は、第２インバータ４６を介して第２バッテリ４４と接続されており、当該第２バッテリ４４からの電力供給を受けて駆動可能である。第２インバータ４６は、第２バッテリ４４からの直流電力を交流電力に変換して第２モータ４５に電力を供給する。一方、車両減速時等には、第２モータ４５が発電機（ジェネレータ）として機能し、いわゆる回生駆動することで第２バッテリ４４の充電が可能である。
【００３３】
データベース１にはこのように、単体のトラックからなる車両Ａ、第２バッテリ３４を搭載するトレーラ３０が連結された車両Ｂ、第２モータ４５及び第２バッテリ４４を搭載するトレーラ４０が連結された車両Ｃの情報が記憶されている。なお車両Ａ〜Ｃの各車は、外部電源からの電力により少なくとも第１バッテリ１９及び第２バッテリ３４、４４のいずれかを充電可能な充電器を備えた、いわゆるプラグインハイブリッド車両であってもよい。
【００３４】
続いて最適仕様決定支援システムによる最適仕様の決定手順について説明する。図５には、最適仕様決定支援の処理手順を示すブロック図が示されており、以下同図に基づき説明する。なお、以下説明する当該最適仕様決定支援の処理手順は主にコンピュータをなす演算部２に実行させるためのプログラムとしてデータベース１、演算部２が有するメモリ、ＵＳＢメモリ等の外部メモリ、光学ディスク等、記憶媒体に記憶されている。
【００３５】
最適仕様決定支援システムの利用者は、まず入力部３（第１入力部）にて車両Ａ〜Ｃの基礎情報に対し、追加可能なバッテリ容量（kWh）情報、バッテリ重量（kg）情報、モータ出力（kW）情報、及びモータ重量（kg）情報のうちの少なくとも一つを含む車両諸元情報を入力する（第２ステップ）。最適使用決定支援システムの利用者としては、例えば車両を提供する販売員や、車両を購入し使用する運送業者等の使用者が考えられる。従って、利用者は車両を購入するためのコストの範囲内で、追加可能なバッテリ容量等の車両諸元情報を入力する。ここで入力する追加可能なバッテリ容量等は１つに限られず、段階的に複数の候補を入力したり、上限を入力したりしてもよい。
【００３６】
また、利用者は入力部３（第２入力部）にて、車両を使用する場合に想定される平均的な走行距離、走行ルート、各所の路面勾配、平均車速等の情報を含む走行プロファイル情報を入力する（第３ステップ）。
【００３７】
また、利用者は入力部３（第３入力部）にて現在の燃料価格、電気料金、車両Ａ〜Ｃに現在の電気料金の情報を入力してもよい（第６ステップ）。これは特にデータベース１に記憶されている車両Ａ〜Ｃにプラグインハイブリッド車両が含まれる場合、より実質的なプラグインハイブリッドの燃費低減効果を評価することができる。
【００３８】
これらの各情報が入力されると演算部２（重量算出部）は、まず車両諸元情報から各車両Ａ〜Ｃにおける車両総重量（Ｇｒｏｓｓ  Ｖｅｈｉｃｌｅ  Ｗｅｉｇｈｔ：ＧＶＷ）と積載量を算出する（第４ステップ）。
【００３９】
車両総重量は車両の基礎的車両重量に追加するバッテリ重量やモータ重量を加えた上で、最大定員が乗車し、最大積荷量の積荷を積み込んだ場合のトータルの重量である。車両Ｂ、Ｃのような連結車両の場合はトラクタ１０及びトレーラ３０、４０の車体重量に追加のバッテリ重量及びモータ重量を加えた上で、最大限積荷を積み込んだ場合のトータルの重量となる。
【００４０】
本発明における積載量とは、荷台に最大限積み込むことができる積荷の重量であり、車両総重量から基礎的車両重量とバッテリ重量やモータ重量等の付加的装備重量を減算して算出される。例えば、追加可能なバッテリ重量等の車両諸元情報を考慮せず、基礎的車両情報のみから算出される積載量を標準積載量とした場合、車両Ａにおいては、標準積載量から追加のバッテリ重量を除いた重量が積載量となる（積載量＝標準積載量−追加バッテリ重量）。車両Ｂ、Ｃの場合は、追加バッテリは第２バッテリ３４、４４としてトレーラ３０、４０に搭載されることからトラクタ１０に積載可能な積載量は標準積載量から変化しない（積載量＝標準積載量）。
【００４１】
次に演算部２（燃費算出部）は、算出された車両総重量及び積載量と、入力された走行プロファイル情報に基づいて、車両Ａ〜Ｃそれぞれにおいて走行シミュレーションを行い、各車両Ａ〜Ｃの燃料消費量及び積載量当りの燃費を算出する（第５ステップ）。
【００４２】
走行シミュレーションについては詳しくは図６に説明図が示されている。図６に示すように、車両の駆動力Ｆｔは、車速Ｖで勾配θの路面を走行している場合、車両総重量Ｍｖに加速度ｄＶ/ｄｔを乗算した値に、タイヤの回転抵抗Ｆｒ、空気抵抗Ｆｗ、加速抵抗Ｆａを全て加算した値となる。この駆動力Ｆｔは、つまりはトラクション力であり、さらに速度Ｖを乗算することでトータルパワーが算出される。このトータルパワーからモータパワーを除くことでエンジンパワーが算出され、燃料消費量も算出される。そして、この燃料消費量を積載量で除算することで積載量当りの燃費が算出される（積載量当りの燃費＝燃料消費量／積載量）。
【００４３】
また演算部２は、走行プロファイル情報に、想定される走行距離だけでなく、走行ルート情報、勾配情報、車速情報等が入力されている場合には、登坂路におけるトルク増加や、降坂路における回生量等も加味して燃料消費量及び積載量当りの燃費を算出する。
【００４４】
さらに演算部２は、入力された燃料価格も考慮し、バッテリ及びモータを追加するのに要するコストを回収するのに必要な走行距離（コスト回収走行距離）等も算出してもよい。また、データベース１に記憶されている車両Ａ〜Ｃにプラグインハイブリッド車両が含まれている場合であれば、プラグインシステムを採用した場合の燃費コストと採用しない場合の燃費コストも算出してもよい。
【００４５】
演算部２は以上のように算出した車両Ａ〜Ｃの燃料消費量及び積載量当りの燃費等の燃費情報を、出力部４に出力する（第６ステップ）。
【００４６】
これにより、利用者は出力部４にて出力された各車両Ａ〜Ｃの燃料消費量及び積載量当りの燃費を比較することで、最適な仕様となるハイブリッド車両を決定することができる。
【００４７】
出力部４に出力される結果として、例えば図７（ａ）〜（ｃ）に車両Ａ〜Ｃそれぞれの追加バッテリ容量に応じた、積載量当りの燃費（L/km・ton）と走行距離（km）との関係図が示されている。なお、出力部４に出力される結果は、これに限られるものではなく、その他の結果を表示してもよい。
【００４８】
図７（ａ）〜（ｃ）において、例えば追加可能なバッテリ容量の上限が２０ｋＷｈである場合であって、想定される走行距離がＤ１であるときは、図７（ｃ）の円Ｃｃ１で示すように、車両Ｃに２０ｋＷｈまたは２５ｋＷｈのバッテリ容量を追加した仕様が最も積載量当りの燃費がよい。ここで、２０ｋＷｈのバッテリと２５ｋＷｈのバッテリとにおける燃料消費量は実質的に同じであるため、より安価な投資となる２０ｋＷｈバッテリを選択する方が、比較的短距離走行を想定する運送業者にとって、投資額を最適化しつつ、かつ、燃費低減効果を実質的に得ることができるハイブリッド車両の最適仕様を決定することができる。一方、想定される走行距離がＤ２である場合は、図７(ａ）（ｂ）の円Ｃａ２、Ｃｂ２に示すように、車両Ａ又は車両Ｂに２０ｋＷｈのバッテリ容量を追加する方が燃料消費量がよくなることがわかる。なお、バッテリ重量がバッテリ容量に比例する場合も図７（ａ）〜（ｃ）のようなグラフから最適仕様を決定することができる。
【００４９】
以上のように、最適仕様決定支援システムでは、利用者が車両諸元情報及び走行プロファイル情報等を入力することで、各車両Ａ〜Ｃの仕様に応じた燃費情報が出力される。この出力された情報から、運送業者等の使用者の使用条件に合わせた適切なハイブリッド車両の仕様を容易に且つ高精度に決定することができる。特に積載量当りの燃費を算出して出力することで、運送業者にとって実質的な燃費低減効果が得られる最適仕様を決定することができる。
【００５０】
また、走行プロファイル情報として、想定される距離だけでなく、走行ルート、勾配情報、車速情報等も入力し、これらの情報に基づいて燃料消費量及び積載量当りの燃費を算出することで、実際の配送ルートにおける回生量も算出することができ、より精度よく最適な仕様を決定することができる。
【００５１】
また、特にデータベース１に記憶される車両に、プラグインハイブリッド車両を含む場合には、燃料価格情報に加えて電気料金情報も入力することで、プラグインによる燃費改善効果も加味することができる。
【００５２】
さらに、データベース１に、車両Ａのような単車のハイブリッド車両だけでなく、車両Ｂ、Ｃのようなトラクタ１０及びトレーラ３０、４０からなる連結車両の仕様も含めることで、より幅広い車両構成を選択可能とし、より最適な車両の仕様を決定することができる。
【００５３】
以上で本発明に係るハイブリッド車両の最適仕様決定支援システム、最適仕様決定支援方法、及び記憶媒体の実施形態についての説明を終えるが、実施形態は上記実施形態に限られるものではない。
【００５４】
上記各実施形態では、データベース１に記憶されている車両Ｂ、Ｃは、トラクタ１０の第１バッテリ１９とトレーラ３０、４０の第２バッテリ３４、４４とが電気的に接続されているが、トラクタの第１モータとトレーラの第２バッテリとを電気的に接続した構成としてもよい。その場合には、トラクタ又はトレーラにおいて、第１モータと第２バッテリとの間にインバータを介装させることとする。
【００５５】
また、上記実施形態では、データベース１に記憶されている車両Ｂ、Ｃは、トラクタ１０に１台のトレーラ３０、４０が連結された構成であるが、連結されるトレーラの数はこれに限られるものではなく、複数のトレーラを連結した連結車両の情報を記憶していてもよい。
【符号の説明】
【００５６】
１  データベース（記憶部）
２  演算部（重量算出部、燃費算出部）
３  入力部（第１入力部、第２入力部、第３入力部）
４  出力部
１０  トラクタ（牽引車）
３０、４０  トレーラ（被牽引車）
【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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【図６】
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【図７】
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