(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
走行道路の実際の道路勾配を検出するための道路勾配検出手段と、
前記道路勾配検出手段を用いて特定された区間毎の道路勾配値を取得する第１の道路勾配取得手段と、
標高データに基づいて推定された区間毎の道路勾配値を取得する第２の道路勾配取得手段と、
前記第２の道路勾配取得手段により取得された前記道路勾配値と前記第１の道路勾配取得手段により取得された同一区間の道路勾配値との差分を算出し、その大きさが予め定められた規定値以上であることを判定した場合に限り、前記道路勾配検出手段を用いて検出された前記道路勾配値をその区間の道路勾配値として記憶手段に記憶させる記憶制御手段と、
前記記憶手段に記憶された前記道路勾配値を区間単位で平均処理して学習する学習制御手段と、を備えたことを特徴とする道路勾配推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、予め定められた区間毎の道路勾配を推定する道路勾配推定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ナビゲーション装置によって特定された自車位置情報や走行道路情報等を利用して走行先の道路状況に適した車両制御を行う車両制御装置がある。例えば、エンジンとモータを動力源とするハイブリッド車両のモータ制御装置では、ナビゲーション装置から走行先の道路状況を取得して、バッテリの充放電を効率的に行うようにしている。
【０００３】
しかし、ナビゲーション装置に格納されている地図データには、道路勾配に関する情報が含まれていない。そこで、地形図の等高線データ等を利用して区間毎の道路勾配を推定する装置（例えば、特許文献１参照）から走行先の道路勾配を取得して、バッテリの充放電を効率的に行うようにしたものがある。
【特許文献１】特開２０００−１２３２９２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、特許文献１に記載の装置では、例えば、橋となっている区間の道路勾配を推定する場合に、橋より下の地面の標高情報を用いてその区間の道路勾配が推定されたり、トンネルとなっている区間の道路勾配を推定する場合に、トンネル上部の地面の標高情報を用いてその区間の道路勾配が推定されるため、道路勾配を正確に特定できない場合があるといった問題がある。
【０００５】
本発明は上記問題に鑑みたもので、より正確に道路勾配を推定できるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の第１の特徴は、走行道路の実際の道路勾配を検出するための道路勾配検出手段と、道路勾配検出手段を用いて特定された区間毎の道路勾配値を取得する第１の道路勾配取得手段と、標高データに基づいて推定された区間毎の道路勾配値を取得する第２の道路勾配取得手段と、第２の道路勾配取得手段により取得された道路勾配値と第１の道路勾配取得手段により取得された同一区間の道路勾配値との差分を算出し、その大きさが予め定められた規定値以上であることを判定した場合に限り、道路勾配検出手段を用いて検出された道路勾配値をその区間の道路勾配値として記憶手段に記憶させる記憶制御手段と、記憶手段に記憶された道路勾配値を区間単位で平均処理して学習する学習制御手段と、を備えたことである。
【０００７】
このような構成では、地形の標高を表す標高データに基づいて推定された道路勾配値と道路勾配検出手段を用いて特定された同一区間の道路勾配値との差分を算出し、その大きさが予め定められた規定値以上であることを判定した場合、道路勾配検出手段を用いて検出された道路勾配値がその区間の道路勾配として記憶手段に記憶され、記憶手段に記憶された道路勾配値が区間単位で平均処理して学習される。
【０００８】
したがって、例えば、車両が橋やトンネルとなっている区間を走行して、標高データに基づいて推定したその区間の道路勾配値と道路勾配検出手段を用いて検出されたその区間の道路勾配値との差分の大きさが予め定められた規定値以上となった場合、道路勾配検出手段を用いて検出された道路勾配値がその区間の道路勾配値として記憶手段に記憶され、更に、記憶手段に記憶された道路勾配が区間単位で平均処理して学習されるので、より正確に道路勾配を推定することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
（第１実施形態）
本発明の第１実施形態に係る道路勾配推定装置を搭載したハイブリッド車両の概略構成を図１に示す。このハイブリッド車両には、エンジン１、発電機２、モータ３、差動装置４、タイヤ５ａ、タイヤ５ｂ、インバータ６、ＤＣリンク７、インバータ８、バッテリ９、ＨＶ制御部１０が搭載されている。また、このハイブリッド車両には、ＧＰＳセンサ１１、方位センサ１２、車速センサ１３、地図ＤＢ記憶部１４、加速度センサ１５およびナビゲーションＥＣＵ２０を有するナビゲーション装置が搭載されている。本実施形態における道路勾配推定装置は、このナビゲーション装置により構成されている。
【００２２】
ハイブリッド車両は、エンジン１およびモータ３を動力源として走行する。エンジン１を動力源とする場合は、エンジン１の回転力が、図示しないクラッチ機構および差動装置４を介してタイヤ５ａ、５ｂに伝わる。また、モータ３を動力源とする場合は、バッテリ９の直流電力がＤＣリンク７およびインバータ８を介して交流電力に変換され、その交流電力によってモータ３が作動し、このモータ３の回転力が、差動装置４を介してタイヤ５ａ、５ｂに伝わる。以下、エンジン１のみを動力源とする走行のモードを、エンジン走行という。また、エンジン１およびモータ３のうち少なくともモータ３を動力源とする走行のモードを、アシスト走行という。
【００２３】
また、エンジン１の回転力は発電機２にも伝えられ、その回転力によって発電機２が交流電力を生成し、生成された交流電力はインバータ６、ＤＣリンク７を介して直流電力に変換され、その直流電力がバッテリ９に蓄積される場合がある。このようなバッテリ９への充電は、燃料を使用したエンジン１の作動による充電である。以下、この種の充電を、内燃充電という。
【００２４】
また、図示しない制動機構によりハイブリッド車両が減速すると、その減速時の抵抗力がモータ３に回転力として加わり、この回転力によってモータ３が交流電力を生成し、生成された交流電力がインバータ８、ＤＣリンク７を介して直流電力に変換され、その直流電力がバッテリ９に蓄積される。以下、この種の充電を、回生充電という。
【００２５】
ＨＶ制御部１０は、ナビゲーションＥＣＵ２０からの指令等に応じて、発電機２、モータ３、インバータ６、インバータ８、バッテリ９の上述のような作動の実行・非実行等を制御する。ＨＶ制御部１０は、例えばマイクロコンピュータを用いて実現してもよいし、下記のような機能を実現するための専用の回路構成を有するハードウェアであってもよい。
【００２６】
より具体的には、ＨＶ制御部１０は、現在ＳＯＣ、基準ＳＯＣ（基準残量の一例に相当する）という２つの値を記憶しており、また、以下の（Ａ）、（Ｂ）の処理を行う。
（Ａ）ナビゲーションＥＣＵ２０からの指令に基づいて、アシスト走行、内燃充電のタイミングの切り替えを行う。
（Ｂ）定期的に現在ＳＯＣをナビゲーションＥＣＵ２０に通知する。
【００２７】
ＳＯＣ（Ｓｔａｔｅ  ｏｆ  Ｃｈａｒｇｅ）とは、バッテリの残量を表す指標であり、その値が高いほど残量が多い。現在ＳＯＣは、現在のバッテリ９のＳＯＣを示す。ＨＶ制御部１０は、この現在ＳＯＣの値を、逐次バッテリ９の状態を検出することで、繰り返し更新する。
【００２８】
ＧＰＳセンサ１１、方位センサ１２、および車速センサ１３は、それぞれハイブリッド車両の位置、進行方向、走行速度を特定する周知のセンサである。地図ＤＢ記憶部１４は、地図データを記憶する記憶媒体である。加速度センサ１５は車両の加速度を特定する周知のセンサである。道路勾配（傾斜角）は車速センサ１３と加速度センサ１５を利用し算出する。なお、車速センサ１３と加速度センサ１５を利用して道路勾配を算出する手法は、周知技術である（例えば、特開平１１−３５１８６４参照）。
【００２９】
地図データは、複数の交差点のそれぞれに対応するノードデータ、および、交差点と交差点を結ぶ道路区間すなわちリンクのそれぞれに対応するリンクデータを有している。１つのノードデータは、当該ノードの識別番号、所在位置情報、種別情報を含む。また、１つのリンクデータは、当該リンクの識別番号（以下、リンクＩＤという）、位置情報、種別情報等を含んでいる。
【００３０】
ここで、リンクの位置情報には、当該リンクが含む形状補完点の所在位置データ、および、当該リンクの両端のノードおよび形状補完点のうち隣り合う２つを繋ぐセグメントのデータを含んでいる。各セグメントのデータは、当該セグメントのセグメントＩＤ、当該セグメントの向き、長さ等の情報を有している。
【００３１】
図２に示す様に、ナビゲーションＥＣＵ２０は、ＲＡＭ２１、ＲＯＭ２２、データ書き込み可能な耐久記憶媒体２３、および制御部２４を有している。耐久記憶媒体とは、ナビゲーションＥＣＵ２０の主電源の供給が停止してもデータを保持し続けることができる記憶媒体をいう。耐久記憶媒体２３としては、例えば、ハードディスク、フラッシュメモリ、ＥＥＰＲＯＭ等の不揮発性記憶媒体、および、バックアップＲＡＭがある。
【００３２】
制御部２４は、ＲＯＭ２２または耐久記憶媒体２３から読み出したプログラムを実行し、その実行の際にはＲＡＭ２１、ＲＯＭ２２、および耐久記憶媒体２３から情報を読み出し、ＲＡＭ２１および耐久記憶媒体２３に対して情報の書き込みを行い、ＨＶ制御部１０、ＧＰＳセンサ１１、方位センサ１２、車速センサ１３、地図ＤＢ記憶部１４、加速度センサ１５等と信号の授受を行う。
【００３３】
制御部２４の処理としては、ＧＰＳセンサ１１、方位センサ１２および車速センサ１３から入力される信号に基づいてハイブリッド車両の自車位置を特定する自車位置特定処理、自車位置周辺の地図上に自車位置マークを表示させる地図表示処理、車速センサ１３と加速度センサ１５から入力される信号に基づいて走行道路における道路勾配を一定距離（例えば、１０メートル）毎に算出するとともに同一セグメント内で算出された道路勾配を平均化することにより各セグメントの道路勾配を特定する道路勾配特定処理、標高メッシュデータを用いて走行道路のセグメント毎の道路勾配を推定する道路勾配推定処理等がある。
【００３４】
また、制御部２４は、ナビゲーション処理４０、勾配学習処理５０、勾配特定処理６０、学習制御処理１００、経路算出処理２００、充電計画処理３００、走行時処理４００等の処理を、所定のプログラムを実行することで実現する。
【００３５】
ナビゲーション処理４０は、ユーザ操作により特定された目的地までの案内経路を特定し、この案内経路に沿ってハイブリッド車両を走行させるための案内を、図示しない画像表示装置、スピーカ等を用いてドライバに対して行う処理である。
【００３６】
勾配学習処理５０は、車速センサ１３と加速度センサ１５を利用して検出した道路勾配を耐久記憶媒体２３に学習する処理である。図３に、勾配学習処理５０のフローチャートを示す。制御部２４は、走行中の道路のセグメントの端点（形状補完点）に到達する毎に、この勾配学習処理５０を繰り返し実行する。
【００３７】
この勾配学習処理５０では、まず、センサを利用して検出された走行道路の実際の道路勾配を取得する（Ｓ５２）。具体的には、直前に走行したセグメントについてセンサを利用して検出された道路勾配を取得する。この直前に走行したセグメントの道路勾配は、道路勾配特定処理の処理結果から得ることができる。
【００３８】
次に、標高メッシュデータを用いて特定された走行道路の道路勾配を取得する（Ｓ５４）。具体的には、直前に走行したセグメントについて標高メッシュデータを用いて推定された道路勾配を取得する。この直前に走行したセグメントの道路勾配は、道路勾配推定処理の処理結果から得ることができる。なお、標高メッシュデータを用いて走行道路の道路勾配を推定する手法は周知である（例えば、特開２００４−４５３４０号公報参照）。
【００３９】
次に、標高メッシュデータを用いて推定された道路勾配値（標高勾配値）とセンサを用いて特定された道路勾配値（センサ勾配値）との差分が規定値以上か否かを判定する（Ｓ５６）。具体的には、Ｓ５４にて推定されたセグメントの道路勾配値とＳ５２にてセンサを用いて特定された同一セグメントの道路勾配値との差分を算出し、その大きさが予め定められた規定値以上であるか否かを判定する。
【００４０】
ここで、例えば、ハイブリッド車両が橋やトンネルとなっている区間を走行し、各道路勾配値の差分の大きさが予め定められた規定値以上となった場合、Ｓ５６の判定はＹＥＳとなり、次に、センサを利用して特定された道路勾配値を耐久記憶媒体２３に記憶する（Ｓ５８）。具体的には、Ｓ５２にて取得した道路勾配値をその区間の道路勾配値としてセグメントＩＤ、リンクＩＤと関連付けて耐久記憶媒体２３に記憶する。
【００４１】
また、ハイブリッド車両が地面とほぼ同一高さの道路を走行し、上記差分の大きさが規定値以上とならない場合には、Ｓ５６の判定はＮＯとなり、耐久記憶媒体２３に道路勾配を記憶することなく本処理を終了する。
【００４２】
上記した道路勾配学習処理５０により、ハイブリッド車両が橋やトンネルとなっている区間を走行し、標高メッシュデータに基づいて推定された道路勾配値とセンサを利用して特定された道路勾配値の差分の大きさが規定値以上となった場合に限り、センサを利用して特定された道路勾配がその区間の道路勾配として耐久記憶媒体２３に記憶され、道路勾配の学習が行われる。
【００４３】
次に、図４に従って、制御部２４による勾配特定処理について説明する。制御部２４は、充電計画処理３００にて特定区間の道路勾配の要求があると、この勾配特定処理６０を実施する。
【００４４】
まず、学習した勾配情報があるか否かを判定する（Ｓ６２）。具体的には、特定区間の道路勾配が耐久記憶媒体２３に記憶されているか否かを判定する。
【００４５】
特定区間の道路勾配が耐久記憶媒体２３に記憶されている場合、Ｓ６２の判定はＹＥＳとなり、次に、学習情報より道路勾配を特定する（Ｓ６４）。具体的には、耐久記憶媒体２３からその区間の道路勾配を読み出してその区間の道路勾配として特定する。
【００４６】
また、特定区間の道路勾配が耐久記憶媒体２３に記憶されていない場合、Ｓ６２の判定はＮＯとなり、標高メッシュデータを用いて道路勾配を特定する（Ｓ６６）。具体的には、道路勾配特定処理によって標高メッシュデータを用いて推定された道路勾配をその区間の道路勾配として特定する。
【００４７】
上記勾配特定処理６０により、耐久記憶媒体２３に道路勾配が記憶されている区間については耐久記憶媒体２３に記憶されている道路勾配がその区間の道路勾配として特定され、耐久記憶媒体２３に道路勾配が記憶されていない区間については標高メッシュデータから推定した道路勾配がその区間の道路勾配として特定される。
【００４８】
学習制御処理１００において、制御部２４は、ハイブリッド車両が走行した道路と、当該道路の走行時におけるバッテリ９の電力消費に影響する走行状況の履歴を、セグメント毎に、耐久記憶媒体２３に記憶する。図５に、学習制御処理１００のフローチャートを示す。なお、この処理において、同じセグメントでも走行方向が違えば異なるセグメントであるとして扱う。
【００４９】
制御部２４は、この図に示す学習制御処理１００を繰り返し実行し、その繰り返しの各回において、まずステップ１１０で、現在の走行状況の情報を取得する。走行状況とは、走行時の外部環境、および、走行時の車両挙動のうちいずれかまたは両方の情報をいう。走行状況の情報として取得する情報は、例えば、現在走行中のリンクのリンクＩＤ、現在走行中のセグメントのセグメントＩＤ、現在の車両の向き、現在の車両の速度、当該リンクの道路種別、当該セグメントにおける消費電気量等を含む。
【００５０】
ここで、車両の向きは方位センサ１２から取得できる。また、現在の車両の速度は車速センサ１３から取得できる。また、当該道路の道路種別は、地図データから取得する。
【００５１】
続いてステップ１４０では、既存の学習情報の読み出しを行う。具体的には、ステップ１１０で取得したセグメントＩＤについての走行状況の履歴情報が、耐久記憶媒体２３にあれば、それを読み出す。
【００５２】
続いてステップ１５０では、ステップ１４０で読み出した当該セグメントの情報と、ステップ１１０で新たに取得した当該セグメントの走行状況の情報とを組み合わせて最適化する。最適化としては、例えば、読み出した情報と新たに取得した情報の平均を算出する方法を採用してもよい。なお、ステップ１４０で、当該セグメントについての走行状況の履歴がなかった場合には、ステップ１５０では、ステップ１１０で取得したデータそのものを最適化されたデータとする。最適化された走行状況データは、セグメントＩＤが含まれているので、道路と、その道路における走行状況の情報とが紐付けられたデータである。
【００５３】
続いてステップ１６０では、最適化されたデータを、当該セグメントについての新たな走行状況の履歴、すなわち学習情報として、耐久記憶媒体２３に記憶する。ステップ１６０の後、学習制御処理１００の１回分の実行が終了する。
【００５４】
上記した勾配学習処理５０および学習制御処理１００を実行することで、充電可能地点周辺のセグメントのそれぞれについての走行状況の履歴が耐久記憶媒体２３に記憶されることになる。
【００５５】
図６に、耐久記憶媒体２３に記憶される走行状況の履歴のテーブルの一例を、当該履歴に紐付けられた道路と併せて示す。この走行状況の履歴のテーブルにおいては、ノード２１、補完形状点２５、補完形状点２６、ノード２２の間に挟まれたセグメント３１〜３３について、当該セグメントを走行したときの車速、そのセグメントの道路勾配が記憶されている。なお、ノード２１とノード２２との間には橋が存在しており、勾配学習処理５０によりセンサを利用して検出された各セグメント３１〜３３の道路勾配が記憶されている。これらの情報は、当該セグメントの走行時におけるバッテリ９の電力消費量、充電量に影響する。例えば、道路勾配が上り方向に急であればあるほど、車速が大きければ大きいほど、エンジン負荷が高まるので、そのセグメントでアシスト走行を行ったときの電力消費量は高くなる。また例えば、道路勾配が下り方向に急であればあるほど、そのセグメントで回生充電を行ったときの充電量は高くなる。
【００５６】
また、制御部２４は、ステップ１６０において、自車両がどのような経路を走行したかの情報（以下、経路履歴という）を、自車両が走行する度に、学習情報の一部として耐久記憶媒体２３に記憶する。具体的には、車両の走行（例えばエンジン始動からエンジンオフまで）毎に、その走行のあった日時、その走行において通ったリンクの順序、および目的地（すなわちその走行の終点）の情報を、周知のベイジアンネットモデルの学習データとして、耐久記憶媒体２３に記憶する。
【００５７】
経路算出処理２００は、現在位置から目的地に至る予定経路の経路算出を行い、この予定経路から後述する充電計画処理３００の対称となる計画区間を決定する。なお、目的地については、ユーザ操作に基づいて決定してもよく、また、耐久記憶媒体２３に記憶された学習データに基づいて決定してもよい。
【００５８】
充電計画処理３００において、制御部２４は、ＨＶ制御部１０から現在ＳＯＣを取得し、当該現在ＳＯＣと耐久記憶媒体２３に記憶された道路勾配等の学習情報に基づいて計画区間内の各セグメントにおいて当該セグメントを走行した場合にどれだけの量のエネルギーが必要かを算出し、目的地までのセグメント毎にアシスト走行と内燃充電の最適な切り替えタイミングを決定して充電計画を作成する。なお、セグメントの道路勾配を特定する際には、上記勾配特定処理６０に従って道路勾配を特定する。更に、耐久記憶媒体２３に記憶された道路勾配等の学習情報に基づいて目的地までの各地点における目標ＳＯＣを算出し、目的地までのＳＯＣの推移を予想し、ＳＯＣ管理計画を作成する。
【００５９】
走行時処理４００において、制御部２４は、車両の走行に伴って現在位置に対応する目標ＳＯＣを現在のＳＯＣ管理計画から読み出し、読み出した目標ＳＯＣをＨＶ制御部１０に送信する。
【００６０】
この目標ＳＯＣを受けることで、ＨＶ制御部１０は、計画区間において、充電計画による走行方向から導かれたＳＯＣ管理計画に沿うように車両の走行方法を制御する。その結果、ＨＶ制御部１０は、充電計画通りに車両の制御方法を制御することができ、燃費の低減を実現することができる。
【００６１】
上記した構成によれば、地形の標高を表す標高データに基づいて推定された区間毎の道路勾配とセンサを用いて検出された同一区間の道路勾配との差分を算出し、その大きさが予め定められた規定値以上であることを判定した場合、センサを用いて検出された道路勾配をその区間の道路勾配として耐久記憶媒体２３に記憶し、耐久記憶媒体２３に道路勾配が記憶されている区間については耐久記憶媒体２３に記憶されている道路勾配がその区間の道路勾配として特定され、耐久記憶媒体２３に道路勾配が記憶されていない区間については標高データに基づいて推定された道路勾配がその区間の道路勾配として特定される。
【００６２】
例えば、車両が橋やトンネルとなっている区間を走行して、地形の標高を表す標高データに基づいて推定されたその区間の道路勾配とセンサを用いて検出されたその区間の道路勾配との差分の大きさが予め定められた規定値以上となった場合、センサを用いて検出された道路勾配がその区間の道路勾配として耐久記憶媒体２３に記憶され、このようにして耐久記憶媒体２３に道路勾配が記憶されている区間については耐久記憶媒体２３に記憶されている道路勾配がその区間の道路勾配として特定されるので、橋やトンネルとなっている区間についても標高情報を用いて道路勾配を推定する場合と比較して、より正確に道路勾配を推定することができる。
【００６３】
（第２実施形態）
本発明の第２実施形態に係る道路勾配推定装置の構成は、第１実施形態と同一となっている。第１実施形態における制御部２４は、車速センサ１３と加速度センサ１５を利用して特定した道路勾配を学習する勾配学習処理を実施する構成となっているが、本実施形態における制御部２４は、これらのセンサを利用することなく標高メッシュデータに基づいて区間毎の道路勾配を推定する道路勾配推定処理を実施する。
【００６４】
図７に、本実施形態における制御部２４による道路勾配推定処理のフローチャートを示す。制御部２４は、経路算出処理２００により現在位置から目的地に至る予定経路が特定されると、図７に示す道路勾配推定処理を実施する。
【００６５】
まず、現在位置から目的地までの道路区間に存在する地点の標高情報を一定距離毎に標高メッシュデータから読み込む（Ｓ３００）。具体的には、現在位置から目的地に至る予定経路上に一定距離（例えば、１０メートル）毎に存在する各地点の標高情報を標高メッシュデータから読み込む。
【００６６】
次に、標高情報から道路勾配を算出する（Ｓ３０２）。具体的には、予定経路における現在位置から一定距離区間（例えば、１キロメートル）について、隣り合う地点間の標高差および距離から各地点間の道路勾配（変換勾配）を算出する。
【００６７】
次に、Ｓ３０２にて算出された道路勾配と道路構造上取りうる道路勾配の最大値（閾値）とを比較して、道路構造上取りうる道路勾配の最大値よりも道路勾配が大きくなる区間が規定値Ｍ以上連続する区間があるか否かを判定する（Ｓ３０４）。この道路構造上取りうる勾配値は、例えば、国土交通省により定められた道路構造上取りうる道路勾配の最大値であり道路種別により異なる。例えば、高速道路の道路勾配の最大値は、一般道路の道路勾配の最大値よりも小さくなっている。なお、本実施形態では、予定経路として特定された道路の道路種別に応じて、この道路構造上取りうる勾配値を変更するようにしている。
【００６８】
ここで、道路構造上取りうる道路勾配の最大値よりも道路勾配が大きくなる区間が規定値Ｍ以上連続する区間がない場合、Ｓ３０４の判定はＮＯとなり、標高情報に基づいて各地点間の道路勾配を算出する（Ｓ３０６）。
【００６９】
また、道路構造上取りうる道路勾配の最大値よりも道路勾配が大きくなる区間が規定値Ｍ以上連続する区間がある場合、Ｓ３０４の判定はＹＥＳとなり、次に、道路構造上取りうる道路勾配の最大値よりも道路勾配が大きくなる連続した区間の両端の標高情報を用いてその区間の道路勾配を算出する（Ｓ３１０）。具体的には、その連続する区間の途中地点で読み込まれた標高情報を除外して、その区間の両端の標高差および距離から各地点間の道路勾配を算出する。
【００７０】
次に、道路構造上取りうる勾配値よりも道路勾配が規定値Ｍ以上連続して大きくなった区間について道路勾配を変更する（Ｓ３１２）。具体的には、道路構造上取りうる勾配値よりも道路勾配が規定値Ｍ以上連続して大きくなった区間について、Ｓ３０２にて算出された各地点間の道路勾配をＳ３１０にて算出された道路勾配に置き換える。
【００７１】
Ｓ３０８では、目的地までの道路区間（予定経路）の全区間に対してＳ３０４〜Ｓ３１２に示した処理を実施したか否かを判定する。
【００７２】
予定経路の全区間に対してＳ３０４〜３１２に示した処理を実施していない場合、Ｓ３０８の判定はＮＯとなり、Ｓ３０２へ戻る。そして、予定経路における次の一定距離毎に、上記Ｓ３０４〜Ｓ３１２に示した処理を繰り返し実施する。
【００７３】
そして、予定経路の全区間に対してＳ３０４〜Ｓ３１２に示した処理を実施すると、Ｓ３０８の判定はＹＥＳとなり、本処理を終了する。
【００７４】
上記した構成によれば、道路構造上取り得る道路勾配の最大値よりも大きくなる区間が連続して存在すると判定された場合、道路構造上取り得る道路勾配の最大値よりも道路勾配が大きくなる連続した区間の両端の標高を用いて連続した区間の道路勾配が推定される。
【００７５】
例えば、橋やトンネル等により、地形の標高を表す標高データに基づいて推定された道路勾配が道路構造上取り得る道路勾配の最大値よりも大きくなる区間が連続して存在すると判定された場合、標高データに基づいて推定された道路勾配が道路構造上取り得る道路勾配の最大値よりも道路勾配が大きくなる連続した区間の両端の標高を用いて連続した区間の道路勾配が推定される。したがって、道路構造上取り得ない値として道路勾配を推定してしまうことがなくなり、より正確に道路勾配を推定することができる。
【００７６】
（第３実施形態）
本発明の第３実施形態に係る道路勾配推定装置の制御部２４による道路勾配推定処理のフローチャートを図８に示す。本実施形態に係る道路勾配推定装置は、第２実施形態に係る道路勾配推定装置と比較して、道路勾配推定処理が異なる。
【００７７】
まず、現在位置から目的地までの道路区間の標高情報をセグメントの端点（形状補完点）毎に標高メッシュデータから読み込む（Ｓ４００）。具体的には、現在位置から目的地に至る予定経路上に設定された各形状補完点の標高情報を標高メッシュデータから読み込む。
【００７８】
次に、標高情報から道路勾配を算出する（Ｓ４０２）。具体的には、予定経路における隣り合う形状補完点間の標高差および距離から各地点間（セグメント）の道路勾配を算出する。
【００７９】
次に、Ｓ４０２にて算出された道路勾配に道路構造上取りうる道路勾配の最大値（閾値）より大きくなるものが含まれるか否かを判定する（Ｓ４０４）。なお、この道路構造上取りうる道路勾配の最大値（閾値）は、その道路の種別に応じて変更することも可能となっている。
【００８０】
ここで、Ｓ４０２にて算出された道路勾配に道路構造上取りうる道路勾配の最大値（閾値）より大きくなるものが含まれない場合、Ｓ４０４の判定はＮＯとなり、標高情報に基づいて各地点間の道路勾配を算出する（Ｓ４０６）。
【００８１】
また、Ｓ４０２にて算出された道路勾配に道路構造上取りうる道路勾配の最大値（閾値）より大きくなるものが含まれる場合、Ｓ４０４の判定はＹＥＳとなり、次に、道路勾配が大きくなっている箇所が含まれる区間（リンク）の両端の標高情報を用いて道路勾配を算出する（Ｓ４１０）。具体的には、道路勾配が大きくなっている箇所が含まれる区間（リンク）の途中地点で読み込まれた標高情報を除外して、その区間（リンク）の両端の標高差および距離から各地点間の道路勾配を算出する。
【００８２】
次に、道路勾配が大きくなっている箇所が含まれる区間について道路勾配を変更する（Ｓ４１２）。具体的には、道路勾配が大きくなっている箇所が含まれる区間について、Ｓ４０２にて算出された各地点間の道路勾配をＳ４１０にて算出された道路勾配に置き換える。
【００８３】
Ｓ４０８では、目的地までの道路区間（予定経路）の全区間に対してＳ４０４〜Ｓ４１２に示した処理を実施したか否かを判定する。
【００８４】
予定経路の全区間に対してＳ４０４〜４１２に示した処理を実施していない場合、Ｓ４０８の判定はＮＯとなり、Ｓ４０２へ戻る。そして、予定経路における次の一定距離毎に、上記Ｓ４０４〜Ｓ４１２に示した処理を繰り返し実施する。
【００８５】
そして、予定経路の全区間に対してＳ４０４〜Ｓ４１２に示した処理を実施すると、Ｓ４０８の判定はＹＥＳとなり、本処理を終了する。
【００８６】
上記した構成によれば、地形の標高を表す標高データに基づいて推定された道路勾配に道路構造上取り得る道路勾配の最大値よりも大きいものが含まれるか否かを判定し、標高データに基づいて推定された道路勾配に道路構造上取り得る道路勾配の最大値よりも大きいものが含まれると判定された場合、道路構造上取り得る道路勾配の最大値よりも推定された道路勾配が大きくなっている箇所を含む区間の両端の標高を用いて当該区間の道路勾配が推定される。
【００８７】
例えば、橋やトンネル等により、地形の標高を表す標高データに基づいて推定された道路勾配に道路構造上取り得る道路勾配の最大値よりも大きいものが含まれると判定された場合、道路構造上取り得る道路勾配の最大値よりも推定された道路勾配が大きくなっている箇所を含む区間の両端の標高を用いて当該区間の道路勾配が推定される。したがって、道路構造上取り得ない値として道路勾配を推定してしまうことがなくなり、より正確に道路勾配を推定することができる。
【００８８】
（その他の実施形態）
上記実施形態では、Ｓ５４、Ｓ６６において、標高メッシュデータを用いて道路勾配を推定する例を示したが、標高メッシュデータに限定されるものではなく、例えば、等高線データを用いて道路勾配を推定してもよい。
【００８９】
また、上記第１実施形態では、車速センサ１３と加速度センサ１５から入力される信号に基づいて走行道路における道路勾配を特定する道路勾配特定処理を実施する例を示したが、これらのセンサに限定されるものではなく、例えば、３軸ジャイロセンサから出力されるピッチ角情報や、傾斜計から出力される信号を利用して走行道路における道路勾配を検出してもよい。
【００９０】
また、上記実施形態では、一定距離毎あるいはセグメント毎に道路勾配を算出する例を示したが、このような区間に限定されるものではなく、他の条件に従って区間毎の道路勾配を算出するようにしてもよい。
【００９１】
なお、上記実施形態における構成と特許請求の範囲の構成との対応関係について説明すると、車速センサ１３と加速度センサ１５が道路勾配検出手段に相当し、Ｓ５２が第１の道路勾配取得処理に相当し、Ｓ５４が第２の道路勾配取得手段に相当し、耐久記憶媒体２３が記憶手段に相当し、学習制御処理１００が記憶制御手段に相当し、Ｓ６２、Ｓ６４、Ｓ６６が道路勾配特定手段に相当し、Ｓ３００、Ｓ３０２、Ｓ３１０、Ｓ３１２が第１の道路勾配推定手段に相当し、Ｓ３０４が道路勾配判定手段に相当し、Ｓ４００、Ｓ４０２、Ｓ４１０、Ｓ４１２が第２の道路勾配推定手段に相当し、Ｓ４０４が第２の道路勾配判定手段に相当する。
【図面の簡単な説明】
【００９２】
【図１】本発明の第１実施形態に係る道路勾配推定装置を搭載したハイブリッド車両の概略構成を示す図である。
【図２】ナビゲーションＥＣＵの構成を示す図である。
【図３】本発明の第１実施形態に係る道路勾配推定装置の制御部による勾配学習処理のフローチャートである。
【図４】本発明の第１実施形態に係る道路勾配推定装置の制御部による勾配特定処理のフローチャートである。
【図５】本発明の第１実施形態に係る道路勾配推定装置の制御部による学習制御処理のフローチャートである。
【図６】走行状況の履歴のテーブルの一例を示す図である。
【図７】本発明の第２実施形態に係る道路勾配推定装置の制御部による道路勾配推定処理のフローチャートである。
【図８】本発明の第３実施形態に係る道路勾配推定装置の制御部による道路勾配推定処理のフローチャートである。
【符号の説明】
【００９３】
１…エンジン、２…発電機、３…モータ、４…差動装置、５ａ、５ｂ…タイヤ、
６…インバータ、７…ＤＣリンク、８…インバータ、９…バッテリ、
１０…ＨＶ制御部、１１…ＧＰＳセンサ、１２…方位センサ、１３…車速センサ、
１４…地図ＤＢ記憶部、１５…加速度センサ、２０…ナビゲーションＥＣＵ、
２１…ＲＡＭ、２２…ＲＯＭ、２３…耐久記憶媒体、２４…制御部。 
【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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【図８】
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