(57)【要約】  本発明は、ハイブリッド動力車の燃料および電力消費を管理する管理設定値を計算する方法に関する。本発明によれば、この方法は、ａ）ナビゲーションシステムにより、実行する旅程を取得するステップと、ｂ）前記旅程を連続した部分に分割するステップと、ｃ）各部分について、前記部分を特徴付ける属性を取得するステップと、ｄ）上記部分にわたるハイブリッド動力車の推定燃料消費（ＣＣｅｓｔ）をその推定電力消費に結び付ける関係を推論するステップと、ｅ）動力車の実際の燃料消費（ＣＣｍｅｓ）および実際の電力消費（ΔＳＯＥｍｅｓ）を測定するステップと、ｆ）前記実際の燃料および電力消費を考慮することにより、前記関係を修正するステップと、ｇ）修正した関係それぞれにおいて最適な消費点を決定することにより、旅程全体としての動力車の燃料消費を最小化するステップと、を含む。【選択図】図９
2020505262.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
トラクションバッテリにより電流が供給される少なくとも１つの電気モータと、燃料が供給される内燃機関とを備えたハイブリッド動力車の燃料および電流の消費を管理する設定値を演算するための方法であって、
ａ）ナビゲーションシステムにより、走行するルートを取得するステップと、
ｂ）前記ルートを連続したセグメント（Ｔｉ、ｉ∈｛１．．．Ｎ｝）に分割するステップと、
ｃ）各セグメント（Ｔｉ）について、前記セグメント（Ｔｉ）を特徴付ける属性（ＦＣ、ＳＣ、ＳＬ、ＴＳ、ＲＧ、ＬＬ、ＮＬ、ＳＭＳ）を取得するステップと、
ｄ）前記セグメント（Ｔｉ）それぞれについて、その前記属性（ＦＣ、ＳＣ、ＳＬ、ＴＳ、ＲＧ、ＬＬ、ＮＬ、ＳＭＳ）を考慮して、前記セグメント（Ｔｉ）における前記ハイブリッド動力車の推定燃料消費（ＣＣｅｓｔ）をその推定電気エネルギー消費（ΔＳＯＥｅｓｔ）に関連付ける関係（ＣＥｊ）を取得するステップと、
ｅ）前記動力車の実際の燃料消費（ＣＣｍｅｓ）および実際の電気エネルギー消費（ΔＳＯＥｍｅｓ）を測定するステップと、
ｆ）前記実際の燃料消費（ＣＣｍｅｓ）および前記実際の電気エネルギー消費（ΔＳＯＥｍｅｓ）を考慮して、各関係（ＣＥｊ）を修正するステップと、
ｇ）前記修正した関係（ＣＥｊ）それぞれにおいて最適な消費点（Ｐｉ）を決定するステップと、
ｈ）前記最適点（Ｐｉ）の座標に応じて、前記ルート全体のエネルギー管理設定値を生成するステップと、
を含むことを特徴とする、演算方法。
【請求項２】
ステップｄ）が、燃料消費値（ＣＣ）を電気エネルギー消費値（ΔＳＯＥ）に関連付ける複数の所定関係（ＣＥｊ、ｊ∈｛１．．．Ｍ｝）から、前記セグメント（Ｔｉ）を特徴付ける前記属性（ＦＣ、ＳＣ、ＳＬ、ＴＳ、ＲＧ、ＬＬ、ＮＬ、ＳＭＳ）に対応する関係（ＣＥｊ）を選択することを含む、請求項１に記載の演算方法。
【請求項３】
前記所定関係（ＣＥｊ）が多項式であり、ステップｆ）において、前記選択した多項式の原点における縦座標の値を訂正する、請求項２に記載の演算方法。
【請求項４】
前記選択した多項式の縦座標の値が、一方において走行済みセグメントの少なくとも１つの部分（Ｔｔ−２，ｔ−１）にわたり前記ハイブリッド動力車の実際の燃料消費（ＣＣｍｅｓ）をその実際の電気エネルギー消費（ΔＳＯＥｍｅｓ）に関連付ける多項式の原点における縦座標の値（Ψ＊０，ｍｅｓ）と、他方において前記走行済みセグメントの前記少なくとも１つの部分（Ｔｔ−２，ｔ−１）にわたる前記選択した多項式の原点における縦座標の値（Ψ＊０，ｍｅｓ）との差に等しい変数（ΔΨ０，ｅｘｔ）を加算することにより訂正される、請求項３に記載の演算方法。
【請求項５】
前記多項式が２次であり、前記トラクションバッテリの充電および放電の変化（ΔＳＯＥ）が、最小閾値（ΔＳＯＥｍｉｎ）と最大閾値（ΔＳＯＥｍａｘ）との間に境界を有する、請求項３または４に記載の演算方法。
【請求項６】
前記多項式が、２つの一定係数（Ψ１、Ψ２）と、多項式ごとに変化する原点における縦座標値（Ψ０）とを有する、請求項５に記載の演算方法。
【請求項７】
ステップｄ）において、前記関係（ＣＥｊ）が、前記セグメント（Ｔｉ）の勾配（ＲＧ）とは独立に選択され、ステップｆ）の前に、前記関係（ＣＥｊ）を修正して前記勾配（ＲＧ）を考慮に入れるステップｄ１）が提供される、請求項２から６のいずれか一項に記載の演算方法。
【請求項８】
ステップｄ）において、前記関係（ＣＥｊ）が、運転者が前記動力車を運転する方法とは独立に選択され、ステップｆ）の前に、前記関係（ＣＥｊ）を修正して、前記運転者が前記動力車を運転する前記方法に関連するパラメータ（ｄｓｍｅｓ）を考慮に入れるステップｄ３）が提供される、請求項２から７のいずれか一項に記載の演算方法。
【請求項９】
ステップｄ）において、前記関係（ＣＥｊ）が、前記電気モータとは異なり、かつ前記トラクションバッテリにより電流が供給される補助装置の電流消費とは独立に選択され、ステップｆ）の前に、前記関係（ＣＥｊ）を修正して、前記補助装置の前記電流消費に関連するパラメータ（ｐａｕｘｍｅｓ）を考慮に入れるステップｄ２）が提供される、請求項２から８のいずれか一項に記載の演算方法。
【請求項１０】
ステップｇ）において、前記最適点（Ｐｉ、ｉ∈｛１．．．Ｎ｝）が、前記ルートの全体にわたって前記ハイブリッド動力車の燃料消費を最小化し、かつ前記ルートの最後に前記トラクションバッテリの放電を最大化するように選定される、請求項１から９のいずれか一項に記載の演算方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は一般的に、充電式ハイブリッド車に関する。
【０００２】
より詳細に、本発明は、トラクションバッテリにより電流が供給される少なくとも１つの電気モータと、燃料が供給される内燃機関とを備えたハイブリッド動力車の燃料および電流消費を管理する設定値を演算する方法に関する。
【０００３】
本発明は、バッテリ寿命が長いハイブリッド車すなわち少なくとも１０キロメートル超の距離にわたって電気モータだけを使用して走行可能な車両に特に有利に適用できる。
【背景技術】
【０００４】
充電式ハイブリッド車は、（内燃機関および燃料タンクを含む）従来の内燃駆動系ならびに（電気モータおよび電源プラグを介して充電可能なトラクションバッテリを含む）電気駆動系を備える。
【０００５】
このようなハイブリッド車は、その電気駆動系のみによる駆動、その内燃駆動系のみによる駆動、またはその電気駆動系および内燃駆動系の両者による同時駆動が可能である。また、内燃機関あるいは制動中の動力車が生じる運動エネルギーの取り込みにより生成された電力を用いてトラクションバッテリを再充電することができる。
【０００６】
車両の将来のルートの知識が無いため、駆動系それぞれの使用に関して現在実現されている方策では、最小エネルギーレベルに達するまで、ルートの始点でトラクションバッテリの放電を体系的に開始した後、内燃駆動系を使用する。このように、運転者が短いルートを運転して、トラクションバッテリを規則的に再充電し得る場合は、電気駆動系の使用が最大化されるため、車両の汚染排出物が少なくなる。
【０００７】
ただし、この方策では常に、最小の燃料消費が保証されるわけではない。これは特に、ユーザのルートが高速道路部で始まり、都市部で終了となる場合に当てはまる。具体的に、高速道路では、トラクションバッテリが急速に放電するため、電気駆動系の使用に適さず、都市環境では、内燃機関の効率が高速道路上よりも都市部で低くなるため、内燃駆動系の使用に適さない。
【０００８】
この欠点を軽減する目的で、米国特許第８，８２５，２４３号公報は、ナビゲーションシステムが分かっているルート予測に基づいて、「理想的」なバッテリ放電カーブを構築することを提案している。このカーブは、バッテリの充電状態がルートの最後だけでその最小許容値に達するように構築される。そして、この放電カーブに最も追従するように、ハイブリッドシステムがこのルート予測に従って駆動され得る。このような解決手段の欠点として、ルート上の道路状況が実質的に多様である場合（たとえば、ルートが都市の第１の部分で始まった後、高速道路の第２の部分へと続き、最後に都市の第３の部分で終了となる単純ながら非常に一般的な場合）、エネルギー消費の観点から、ルートの走行が最適とはならない。
【０００９】
さらに、都市部での内燃駆動系の使用は、運転者にとって、電気駆動系の使用よりも快適性に劣る。
【００１０】
最後に、都市部での内燃機関の使用が法律により妨げられている場合もあり、もはや都市部では内燃機関を使用できないことを意味する。
【００１１】
これらさまざまな欠点に対処するため、本出願人は、参照番号ＦＲ１５５６２７１（この出願は、本特許出願の出願時点で公開されていない）としてＩＮＰＩに出願された特許出願に詳しく記載された第１の技術的解決手段を開発した。
【００１２】
この第１の技術的解決手段では概して、
ナビゲーションシステムによって、入力ルートの各セグメントの特徴となるものを決定し、
セグメントそれぞれについて、内燃機関の燃料消費を電気モータの電流消費に関連付ける数学的関係となるものを決定し、
走行するルートに対して燃料消費プロファイルが最適化されるように、各セグメントの数学的関係の最適点を選定する。
【００１３】
言い換えると、この第１の技術的解決手段によれば、下り部、上り部、高速道路部、および都市部等の道路関連のイベントを予測するとともに、ルートの全体を通して車両の燃料消費を少なくするための電気的リソースの最良の使用方法を前もって演算することができる。
【００１４】
この第１の技術的解決手段の欠点として、予想外の因子が車両のエネルギー消費を増大させるため、予測燃料消費プロファイルが不正確となってしまう場合がある。そのリスクとして、バッテリが所望量の電気エネルギーを供給できなくなり、結果としてエンジンの燃料消費が増大する。
【発明の概要】
【００１５】
従来技術の前述の欠点を取り除くため、本発明は、車両のエネルギー消費を修正する予想外の因子に関連する摂動に対してシステムをより堅牢にすることを提案する。
【００１６】
より詳細に、本発明によれば、導入部において規定したような演算方法であって、
ａ）ナビゲーションシステムにより、走行するルートを取得するステップと、
ｂ）前記ルートを連続したセグメントに分割するステップと、
ｃ）各セグメントについて、前記セグメントを特徴付ける属性を取得するステップと、
ｄ）前記セグメントそれぞれについて、その属性を考慮することにより、セグメントにおけるハイブリッド動力車の推定燃料消費をその推定電気エネルギー消費に関連付ける関係を取得するステップと、
ｅ）動力車の実際の燃料消費および実際の電気エネルギー消費を測定するステップと、
ｆ）前記実際の燃料消費および前記実際の電気エネルギー消費を考慮することにより、各関係を修正するステップと、
ｇ）修正した関係それぞれにおいて最適な消費点を決定するステップと、
ｈ）前記最適点の座標に応じて、ルート全体のエネルギー管理設定値を生成するステップと、
を含む、演算方法が提案される。
【００１７】
車両の実際のエネルギー消費（燃料および電気エネルギー）の測定によれば、残りのルート全体にわたるエネルギー消費の予測を「実時間」で修正可能となる。
【００１８】
この修正によれば、より良好な予測が得られるが、この予測は、たとえば
（車両の乗員数、トランクの中身、トレーラのヒッチング等による）車両の負荷の増大、
（車両のルーフへの荷物の載置、開いた窓、または空気の抜けたタイヤ等による）車両の前進に抗する力の増大、
（内燃機関、トラクションバッテリ、電気モータ等の劣化による）車両のコンポーネントの経年劣化、
トラクションバッテリおよび内燃機関の効率に影響することが知られている温度変化、
等の予想外の因子により見当違いとなることはない。
【００１９】
したがって、本発明によれば、外部の摂動および車両のコンポーネントの経年劣化に対して、システムをより堅牢にすることができる。
【００２０】
さらに、ルートの始点で運転者に表示される推定消費と目的地に到達した際に表示される実際の消費との差を小さくすることができる。
【００２１】
したがって、この解決手段によれば、このシステムに対する運転者の信頼が高まるため、運転者は場合により、そのエネルギー消費をさらに抑えようとする。
【００２２】
最後に、公害をもたらす車両の通行が禁止されたゾーンを動力車が通過しなければならない場合、この解決手段によれば、電気モータだけを使用することにより、これらのゾーンの通過に対して十分に充電されたトラクションバッテリでこれらのゾーンに到達することができる。
【００２３】
以下は、本発明に係る演算方法の他の利点および非限定的な特徴である。
ステップｄ）は、燃料消費値を電気エネルギー消費値に関連付ける複数の所定関係から、前記セグメントを特徴付ける属性に対応する関係を選択することを含む。
所定関係は多項式であり、ステップｆ）においては、選択した多項式の原点における縦座標の値を訂正する。
選択した多項式の縦座標の値は、一方において走行済みセグメントの少なくとも１つの部分にわたりハイブリッド動力車の実際の燃料消費をその実際の電気エネルギー消費に関連付ける多項式の原点における縦座標の値と、他方において走行済みセグメントの前記少なくとも１つの部分にわたる選択した多項式の原点における縦座標の値との差に等しい変数を加算することにより訂正される。
多項式は２次であり、トラクションバッテリの充電および放電の変化は、最小閾値と最大閾値との間に境界を有する。
前記多項式は、２つの一定係数と、多項式ごとに変化する原点における縦座標値とを有する。
ステップｄ）において、上記関係は、前記セグメントの勾配とは独立に選択され、ステップｆ）の前に、前記関係を修正して前記勾配を考慮に入れるステップｄ１）が提供される。
ステップｄ）において、上記関係は、運転者が動力車を運転する方法とは独立に選択され、ステップｆ）の前に、前記関係を修正して、運転者が動力車を運転する前記方法を考慮に入れるステップｄ３）が提供される。
ステップｄ）において、上記関係は、電気モータとは異なり、トラクションバッテリにより電流が供給される補助装置の電流消費とは独立に選択され、ステップｆ）の前に、前記関係を修正して、補助装置の前記電流消費を考慮に入れるステップｄ２）が提供される。
ステップｇ）において、最適点は、ルートの全体にわたってハイブリッド動力車の燃料消費を最小化し、前記ルートの最後にトラクションバッテリの放電を最大化するように選定される。
【００２４】
非限定的な例として与えられる添付の図面を参照して与えられる以下の説明によれば、本発明の構成およびその実装方法を明確に理解可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】車両が走行する必要のあるルートのセグメントを特徴付ける属性の値を示したテーブルである。
【図２】走行するルートのセグメントを特徴付ける基準カーブのパラメータを示したテーブルである。
【図３】テスト走行中に取得された個別消費カーブの分布を示したグラフである。
【図４】複数の基準カーブを示したグラフである。
【図５】セグメントに割り当てられた各属性値に対して、このセグメントが図４の基準カーブのいずれかと関連付けられる確率を関連付けるテーブルである。
【図６】車両の補助装置の電気消費を考慮するため、基準カーブに対して行われる修正を示したグラフである。
【図７】ルートの対応するセグメントの勾配または運転者の挙動を考慮するため、基準カーブに対して行われる修正を示したグラフである。
【図８】各セグメントと関連付けられた各基準カーブのさまざまな点と、これら基準カーブの最適点を通過するカーブとを示したグラフである。
【図９】本発明に係る演算方法を実現可能な方法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】
【００２６】
従来、動力車は、パワートレイン、本体要素、および乗員室要素を特に支持するシャシーを備える。
【００２７】
充電式ハイブリッド車において、パワートレインは、内燃駆動系および電気駆動系を備える。
【００２８】
内燃駆動系は特に、燃料タンクと、燃料タンクにより供給される内燃機関とを備える。
【００２９】
電気駆動系としては、トラクションバッテリと、トラクションバッテリにより電流が供給される１つまたは複数の電気モータとを備える。
【００３０】
また、この動力車は、たとえば住居の幹線電源またはその他任意の電気網を介してトラクションバッテリをローカルに充電可能な電源プラグを備える。
【００３１】
また、動力車は、補助装置を備えるが、ここではトラクションバッテリにより電流が供給される電気装置として規定される。
【００３２】
これらの補助装置としては、エアコンのモータ、パワーウィンドウのモータ、あるいは地理定位−ナビゲーションシステムが挙げられる。
【００３３】
この地理定位−ナビゲーションシステムは従来、動力車の地理位置に関する信号を受信可能なアンテナと、国または地域のマップを格納可能なメモリと、車両の位置をこのマップ上に表示可能なスクリーンとを備える。
【００３４】
ここでは、このスクリーンが運転者による情報入力を可能にするタッチスクリーンである場合について考える。当然のことながら、それ以外も可能である。
【００３５】
最後に、地理定位−ナビゲーションシステムは、運転者により入力された情報、メモリに格納されたマップ、および動力車の位置を考慮に入れて、走行するルートを演算可能なコントローラを備える。
【００３６】
動力車１は、特に前述の２つの駆動系（特に、電気モータおよび内燃機関が生じる動力）を制御可能な電子制御ユニット（すなわち、ＥＣＵ）をさらに備える。
【００３７】
本発明に関連して、このＥＣＵは、地理定位−ナビゲーションシステムのコントローラに接続されているため、これら２つの要素は、互いに情報を伝え合うことができる。
【００３８】
ここで、上記要素は、車両の主要な装置間通信ネットワークによって（通常は、ＣＡＮバスを介して）、一体的に接続されている。
【００３９】
ＥＣＵは、プロセッサおよびメモリユニット（以下、メモリと称する）を備える。
【００４０】
このメモリは、以下に記載の方法に関連して用いられるデータを格納する。
【００４１】
特に、図５に示すようなテーブル（以下により詳しく説明する）を格納する。
【００４２】
また、プロセッサによる実行によって以下に記載の方法をＥＣＵにより実現可能な命令を含むコンピュータプログラムから成るコンピュータアプリケーションを格納する。
【００４３】
ここで、本発明の実施のため、ＥＣＵは複数のセンサに接続されているが、これにより特に、内燃機関の瞬時燃料消費、１つもしくは複数の電気モータの瞬時電流消費、補助装置の瞬時電流消費、ならびに動力車の運転者の運転スタイル（派手、普通、平穏等）を把握可能となる。
【００４４】
まず、以下に記載の方法の説明において使用する複数の考え方について規定する。
【００４５】
たとえば、用語「ルート（ｒｏｕｔｅ）」は、目的地点に到達するために動力車が走行する必要のある経路として規定されていてもよい。
【００４６】
この目的地点（ルートの最後）には、車両に装備された電源プラグを介してトラクションバッテリを再充電可能な充電所が存在するものと考えられる。
【００４７】
各ルートは、「隣接レグ」または「隣接セグメント」に分割可能である。
【００４８】
レグの考え方は、地理定位−ナビゲーションシステムに装備されたコントローラが本来使用するものということになる。
【００４９】
実際、各レグは、２つの道路交差点間に存在するルートの部分に対応する。最短または最速のルートを規定するため、コントローラは、ルートが通過する必要のある道路のレグを決定することになる。
【００５０】
セグメントの考え方は異なる。これについては、以下に詳しく規定する。簡素化のため、ルートの各セグメントは、ルートの１つの部分に対応し、その部分で道路の特性が大きく変化することはない。これにより、一例として、ルートは、それぞれにおいて最大許容速度が不変の複数のセグメントに分割することも可能である。
【００５１】
ここで、ルートは、Ｎ個のセグメントＴｉ（ｉは、１〜Ｎの範囲の整数）により構成されると考えられる。
【００５２】
これらのセグメントは、「属性ｃｒ」と称するパラメータを特徴とする。以下は、各セグメントを特徴付け得る属性ｃｒの例である。
【００５３】
第１の属性は、「道路カテゴリＦＣ」となる。地理定位−ナビゲーションシステムに装備されたコントローラは一般的に、この種のカテゴリを使用して、さまざまな種類の道路を区別する。ここで、このカテゴリは、（たとえば）１〜６の範囲の整数値を取り得る。たとえば、１に等しい属性が高速道路に対応し、２に等しい属性が幹線道路に対応していてもよい。
【００５４】
第２の属性は、度またはパーセントで表されるセグメントの「勾配ＲＧ」となる。
【００５５】
第３、第４、第５、および第６の属性は、セグメント上の車両の固有速度に対するものとなる。
【００５６】
第３の属性は、セグメントの「速度カテゴリＳＣ」となる。また、地理定位−ナビゲーションシステムに装備されたコントローラは一般的に、この種のカテゴリを使用して、さまざまな種類の道路を区別する。ここで、このカテゴリは、１〜６の範囲の整数値を取り得る。たとえば、１に等しい属性が超高速の道路（速度制限が１２０ｋｍ／ｈ超）に対応し、２に等しい属性が高速の道路（速度制限が１００〜１２０ｋｍ／ｈの範囲）に対応していてもよい。
【００５７】
第４の属性は、セグメント上の「最大許容速度ＳＬ」となる。
【００５８】
第５の属性は、セグメント上で観測される「平均速度ＳＭＳ」となる（その値は、各道路に実行された統計的測定の結果である）。
【００５９】
第６の属性は、セグメント上で観測される「瞬時速度ＴＳ」となる（その値は、交通状況に関する情報を実時間で提供するシステムから得られる）。
【００６０】
第７の属性は、セグメントの「長さＬＬ」となる。
【００６１】
第８の属性は、セグメントの「平均曲率半径ＬＣ」となる。
【００６２】
第９の属性は、車両の走行方向にセグメントが有する「車線数ＮＬ」となる。
【００６３】
以下の説明においては、これら９つの属性を用いて、ルートの各セグメントを特徴付ける。
【００６４】
一変形例として、ルートの各セグメントは、より多数または少数の属性ｃｒを特徴としていてもよい。
【００６５】
さらに、トラクションバッテリのエネルギー状態（ＳＯＥ）は、このトラクションバッテリに残っているエネルギーを特徴付け得るパラメータとして規定されることになる。一変形例としては、バッテリの充電状態（ＳＯＣ）等の別のパラメータまたは同種のその他任意のパラメータ（バッテリの内部抵抗、バッテリの端子間電圧等）が用いられるようになっていてもよい。
【００６６】
そして、トラクションバッテリの充電または放電ΔＳＯＥは、２つの別個の時間に考えられる２つのエネルギー状態間の差に等しいものと考えられる。
【００６７】
そして、所与のセグメント上の車両の「個別消費カーブ」は、車両の各燃料消費値ＣＣに対して、トラクションバッテリの充電または放電の値ΔＳＯＥを関連付けるカーブとして規定される。具体的に、所与のセグメント上では、車両の燃料消費ＣＣ（走行キロメートル当たりのリットル）ならびにトラクションバッテリの充電もしくは放電（キロメートル当たりのワット時）を推定することができる。これら２つの値は、車両を前進させるのに電気駆動系が用いられるか内燃駆動系が用いられるかに応じて変化するため、カーブにより関連付けられることになる。
【００６８】
個別消費カーブは無限に存在するため、最後に、特性がよく知られており、各個別消費カーブを近似し得る特定の個別消費カーブとして「基準カーブ」が規定される。言い換えると、以下の説明で明らかとなる通り、ルートの各セグメントは、１つの個別消費カーブではなく、（個別消費カーブの最良近似である）１つの基準カーブと関連付けられる。
【００６９】
以下の説明においては、添え字「ｅｓｔ」を伴う推定情報と添え字「ｍｅｓ」を伴う測定情報とをさらに区別する。このため、情報は、一方では推定され、他方では測定されるようになっていてもよい。
【００７０】
地理定位−ナビゲーションシステムのコントローラおよび車両のＥＣＵの協働により実現される方法は、車両の燃料および電流消費を管理する設定値を演算する方法である。
【００７１】
この方法では、より厳密に、たとえばルートの全体にわたる車両の燃料消費およびその汚染排出物を可能な限り少なくするため、所定のルート上で電気駆動系および内燃駆動系をどのように使用する必要があるかを決定する。
【００７２】
本発明の特に有利な一特徴によれば、この方法は概して、
走行するルートを取得するステップと、
ルートを連続した隣接セグメントＴｉに分割するステップと、
各セグメントＴｉについて、このセグメントＴｉを特徴付ける属性（ＦＣ、ＳＣ、ＳＬ、ＴＳ、ＲＧ、ＬＬ、ＮＬ、ＳＭＳ）を取得するステップと、
セグメントＴｉそれぞれについて、このセグメントＴｉの属性（ＦＣ、ＳＣ、ＳＬ、ＴＳ、ＲＧ、ＬＬ、ＮＬ、ＳＭＳ）を考慮することにより、セグメントにおけるハイブリッド動力車の各燃料消費値ＣＣをトラクションバッテリの放電または充電の値ΔＳＯＥに関連付ける関係（ここでは、基準カーブＣＥｊと称する）を決定するステップと、
動力車の実際の燃料消費ＣＣｍｅｓおよび実際の電気エネルギー消費ΔＳＯＥｍｅｓを測定するステップと、
前記実際の燃料消費ＣＣｍｅｓおよび前記実際の電気エネルギー消費ΔＳＯＥｍｅｓを考慮することにより、前記基準カーブＣＥｊを修正するステップと、
修正した各基準カーブＣＥｊの最適点Ｐｉを決定する（たとえば、ルートの全体にわたるハイブリッド動力車の燃料消費の最小化および前記ルートの最後におけるトラクションバッテリの完全放電を可能にする）ステップと、
前記最適点Ｐｉの座標に応じて、エネルギー管理設定値を生成するステップと、
を主に含む。
【００７３】
これらステップの詳細を以下に示す。その一部は、たとえば車両のルートに沿った一定の時間間隔での規則的な実施により、ルートの少なくとも１つの走行済み部分で観測されるエネルギー消費に応じて、エネルギー消費予測を可能な限り修正するようにしてもよい。
【００７４】
図９に示すように、第１のステップ１００では、動力車が走行する必要のあるルートを取得する。
【００７５】
このステップは場合により、動力車が始動した場合は、地理定位−ナビゲーションシステムに組み込まれたコントローラにより実行されることになる。
【００７６】
そして、このステップは、従来通り実行される。
【００７７】
したがって、運転者が地理定位−ナビゲーションシステムのタッチスクリーンを用いて目的地点を規定した場合、このシステムのコントローラは、特に運転者が選択したルートパラメータ（最速ルート、最短ルート等）に応じて、走行するルートを演算する。
【００７８】
この段階において、地理定位−ナビゲーションシステムによる規定と異なるルートを車両が走行し始めた場合あるいは状況（たとえば、交通状況）が変化した場合は、この方法の全体の再設定が必要となることに留意する。
【００７９】
一変形例として、この第１のステップ１００は、別の方法で実行されるようになっていてもよい。
【００８０】
したがって、運転者がタッチスクリーンを介して目的地点を入力することが不要となり得る。コントローラは、運転者のルーチンを検出して、そこから目的地点を自動的に推論可能であってもよい。
【００８１】
たとえば、運転者が毎日同じルートを通って働く場合、このルートは、地理定位−ナビゲーションシステムのタッチスクリーンを介して運転者が情報を入力する必要なく、自動的に取得されるようになっていてもよい。
【００８２】
この第１のステップの最後に、地理定位−ナビゲーションシステムに組み込まれたコントローラは、上述の通り２つの道路交差点間でそれぞれ延びる複数の隣接レグで構成された車両のルートを把握する。
【００８３】
第２のステップ１０１では、ルートをセグメントＴｉに分割する。
【００８４】
ルートをレグではなくセグメントに再分割する利点として、第一に、ルートの細分割数が少なくなる。具体的に、２つの連続したレグの属性は、同一であることが多い。これら２つの連続したレグが別個に処理されるなら、演算の継続時間が無駄に長くなることになる。同じセグメント内で同一のレグを一体的にグループ化することにより、演算の継続時間を短くすることができる。
【００８５】
別の利点として、所与のレグにわたる道路の特性は、著しく変化し得る（レグの一部分がゼロ勾配の道路に対応し、このレグの別の部分が高勾配の道路に対応していてもよい）。ここでは、それぞれにおいて道路の特性が同じままとなるセグメントにルートを分割するのが望ましい。
【００８６】
ここで、各セグメントＴｉは、その全長にわたって変化しない少なくとも１つの属性を含むルートの部分として規定されることになる。
【００８７】
この属性は、勾配ＲＧ、速度カテゴリＳＣ、および／または道路カテゴリＦＣであってもよい。
【００８８】
ここで、このステップは、地理定位−ナビゲーションシステムに組み込まれたコントローラにより実行されることになる。このため、コントローラは、前述の３つの属性（ＲＧ、ＳＣ、ＦＣ）が一定である最大長のセグメントＴｉにルートを切断することになる。
【００８９】
この第２のステップの最後に、コントローラは、このようにしてＮ個のセグメントを規定していることになる。
【００９０】
第３のステップ１０３では、各セグメントＴｉの属性ｃｒｉｅｓｔを取得する。
【００９１】
対象のセグメント全体で属性のうちの１つが可変である場合は、セグメントの全体にわたるこの属性の平均値について考える。
【００９２】
実際のところ、この第３のステップは、以下のように実行される。
【００９３】
第一に、地理定位−ナビゲーションシステムに組み込まれたコントローラは、新たなルートが演算されたことをＥＣＵに知らせる。そして、ＥＣＵは、たとえば図１に示すようなテーブルの形態で、各セグメントの属性の送信を要求する。
【００９４】
その後、コントローラは、以下のように各セグメントの属性を取得する。
【００９５】
コントローラは、その一部、特に、セグメントの長さＬＬを演算する。
【００９６】
コントローラは、地理定位−ナビゲーションシステムのメモリから、その他、特に、道路カテゴリＦＣ、勾配ＲＧ、速度カテゴリＳＣ、最大許容速度ＳＬ、平均速度ＳＭＳ、平均曲率半径ＬＣ、および車線数ＮＬを読み出す。
【００９７】
これらの属性の残りは、別の装置によってコントローラに伝達されるが、特に瞬時速度ＴＳは、交通状況に関する情報を実時間で提供するシステムにより伝達される。
【００９８】
その後、コントローラは、ＣＡＮバスを介して、この情報をすべて車両の主ＥＣＵに送信する。
【００９９】
３つの第１のステップを実行するのに車両の主ＥＣＵではなく地理定位−ナビゲーションシステムに組み込まれたコントローラを使用する利点として、ＣＡＮバスを介してＥＣＵに送信される情報の量が少なくなる。具体的には、同じ属性を有するルートの隣接レグを統合することにより、送信データの量が少なくなるため、ＣＡＮバスを介したデータの送信が加速される。
【０１００】
これらの属性ｃｒｉｅｓｔが受信されたら、ＥＣＵは、この方法の残りのステップを実行する。
【０１０１】
第４のステップ１０３では、セグメントＴｉそれぞれについて、対象のセグメントＴｉ上の車両のエネルギー消費（燃料および電流消費）を可能な限り良好に推定し得る関係を決定する。
【０１０２】
ここで、この第４のステップ１０３は、
ＥＣＵのメモリに格納された基準カーブＣＥｊから、対象のセグメントＴｉ上の車両のエネルギー消費を可能な限り良好に推定し得るカーブを選択することと、その後
選択した基準カーブＣＥｊを修正して、この方法が十分な信頼性を有することを保証するのに必要なすべてのデータを考慮に入れることと、
によって実行される。
【０１０３】
この第４のステップ１０３によれば、属性による各セグメントの特徴付けから、エネルギーコストによる特徴付けへと移行可能となる。
【０１０４】
ここでは、５つの連続する動作によって実行される。
【０１０５】
例示的な本実施形態の第１の動作において、ＥＣＵは、そのメモリに格納された図５に示すテーブルＴＡＢを使用することになる。
【０１０６】
図５に示すように、このテーブルＴＡＢは、それぞれが属性の値（または、値の区間）に対応する各行を含む。また、それぞれが基準カーブＣＥｊのうちの１つに対応する各列を含む。図示の例において、ＥＣＵのメモリは、Ｍ個の基準カーブＣＥｊを格納すると考えられる（ここで、Ｍは１１に等しい）。したがって、添え字ｊは、１〜１１の範囲の整数である。
【０１０７】
図５においては、テーブルＴＡＢのセルに含まれる値が車両の特性によって決まることから、各セルは空白のままとなっている。
【０１０８】
実際、このテーブルＴＡＢは、これらのセルそれぞれに値を入れた状態でＥＣＵのメモリに格納されることになる。
【０１０９】
これらの値は、各属性値が基準カーブＣＥｊのいずれかと対応する確率に対応した確率値（０〜１の範囲）となる。
【０１１０】
一例として、セグメントＴｉの道路カテゴリＦＣが２に等しい値を有する場合は、このテーブルにおいて、たとえばこのセグメントがエネルギーコストに関して基準カーブＣＥ１により十分に特徴付けられる確率がａ１に等しくなり、このセグメントがエネルギーコストに関して基準カーブＣＥ２により十分に特徴付けられる確率がａ２に等しくなるものと読み取れるようになる。
【０１１１】
勾配および長さの属性（それぞれ、ＲＧおよびＬＬ）の値は、このテーブルＴＡＢにおいて意図的に使用されていないことに留意する。
【０１１２】
この段階において、ＥＣＵはその後、対象のセグメントＴｉの各属性の値に対応する各確率値を識別するようにしてもよい。
【０１１３】
図示の例において、属性ＦＣは２に等しいと考えられ、属性ＳＣは６に等しいと考えられ、属性ＳＬは３０に等しいと考えられ、属性ＮＬは２に等しいと考えられ、属性ＳＭＳは６０〜８０の範囲にあると考えられ、属性ＴＳは４０〜６０の範囲にあると考えられ、ＥＣＵは、ａ１〜ａ１１、ｂ１〜ｂ１１、ｃ１〜ｃ１１、ｄ１〜ｄ１１、ｅ１〜ｅ１１、およびｆ１〜ｆ１１で表される値を識別する。
【０１１４】
その後、ＥＣＵは、対象のセグメントＴｉがエネルギーコストに関して１１個の基準カーブＣＥｊそれぞれにより十分に特徴付けられる確率を合計する。
【０１１５】
このため、図示の例において、ＥＣＵは、ａ１〜ｆ１、次いでａ２〜ｆ２等で表された値を合計する。
【０１１６】
最後に、ＥＣＵは、１１個の合計のうち、結果が最大となるものを決定する。
【０１１７】
そして、この最大の確率合計が関連付けられる基準カーブＣＥｊが、エネルギーコストに関してセグメントＴｉを最も特徴付けていると結論付ける。
【０１１８】
その後、ＥＣＵは、そのメモリから、この基準カーブＣＥｊを特徴付けるパラメータの値を取得するようにしてもよい。
【０１１９】
この説明の段階においては、これらの基準カーブを求めてモデル化する方法をより詳細に論じることができる。
【０１２０】
車両モデル（または、エンジン／モータモデル、自動車モデルの範囲、エンジン／モータモデルの範囲）ごとに、道路のさまざまな地理定位セグメント上で多くのテスト走行（または、テスト走行のシミュレーション）を実行する必要がある。
【０１２１】
これらのテスト走行によれば、属性が既知のさまざまなセグメント上で、車両の燃料および電流消費を決定することができる。このため、電気モータによりもたらされる推進力の割合を毎回大きくして、各セグメント上で車両を多数回走行させる。
【０１２２】
これにより、各セグメントの個別消費カーブＣＣＳを生成することができる。これらの個別消費カーブは、図４に示すようなものである。
【０１２３】
これらのカーブそれぞれにおいては、電気エネルギーの使用が増えると（すなわち、ΔＳＯＥ＜０の場合）、燃料消費が減って、電気駆動系のみを使用してセグメントを走行する場合には０に達することが分かる。逆に、内燃機関によるバッテリの再充電がより多く必要になると（ΔＳＯＥ＞０）、燃料消費が増える。最後に、上述の通り、各個別消費カーブＣＣＳは、補助装置が電気を一切消費することなく水平の道路（ゼロ勾配）を走行する状況に関して、車両の平均エネルギー消費を表す。
【０１２４】
これらのテスト走行によれば、テストしたセグメントと同数の個別消費カーブＣＣＳが見出される。
【０１２５】
各個別消費カーブＣＣＳは、トラクションバッテリの充電および放電の変化ΔＳＯＥが最小閾値ΔＳＯＥｍｉｎと最大閾値ΔＳＯＥｍａｘとの間に境界を有する２次多項式によりモデル化されるようになっていてもよく、以下のように記述できる。
2020505262.tif 000003
ここで、Ψ０、Ψ１、Ψ２は、多項式の係数である。
【０１２６】
図４のカーブに示すように、このモデル化を簡素化するため、２つの係数Ψ１、Ψ２がカーブごとに同一となるように近似することができる。また、最小閾値ΔＳＯＥｍｉｎが多項式の３つの係数によって決まることを観測可能である。このため、係数Ψ０および最大閾値ΔＳＯＥｍａｘのみが変動する。したがって、各個別消費カーブＣＣＳを特徴付けられるのは、これら２つの値である。
【０１２７】
図３は、座標がこれら２つの変数Ψ０およびΔＳＯＥｍａｘに対応する点を示している。この図は、実行されたテスト走行中に得られた個別消費カーブＣＣＳの分布を示している。ここで、これらの点は、１１個の異なるゾーンに分布していると考えられる。各ゾーンは、その重心により規定される。
【０１２８】
このため、上述の通り、この方法においては、対象のセグメントに厳密に対応する個別消費カーブが取得されず、変数Ψ０およびΔＳＯＥｍａｘがこれら１１個のゾーンのうちの１つの重心に対応する１１個の基準カーブのうちの１つが考慮される。
【０１２９】
そして、第１の動作の最後に、前述のパラメータΨ０、Ψ１、Ψ２、ΔＳＯＥｍｉｎ、ΔＳＯＥｍａｘ、各セグメントＴｉの長さＬＬｉ、およびその勾配ＲＧｉによって、図２に示すように各セグメントＴｉが規定される。
【０１３０】
上記説明の通り、選択されたエネルギーカーブＣＥｉは、セグメントＴｉの勾配も、補助装置（エアコンのモータ等）の電流消費も、運転者の運転スタイル（派手、平穏等）も、その他の如何なる未知の因子（タイヤの圧力の低下、車両の過積載等）も考慮に入れない。
【０１３１】
道路の勾配を考慮に入れるため、セグメントの勾配ＲＧに応じて各選択基準カーブＣＥｉ（すなわち、各セグメントＴｉに割り当てられた基準カーブＣＥｉ）を修正する第２の動作が提供される。
【０１３２】
図７に明示するように、この修正する第２の動作では、勾配ＲＧによって決まる値だけ、セグメントＴｉと関連付けられた基準カーブＣＥｉを単に上方または下方へ（すなわち、一定の充電または放電ΔＳＯＥで）シフトさせる。
【０１３３】
具体的には、対象の道路セグメントが上り坂である場合、燃料消費が最初の予想よりも多くなることが了解される。これに対して、対象の道路セグメントが下り坂である場合、燃料消費が最初の予想よりも少なくなる。
【０１３４】
さらに、制動が掛けられたフェーズにおいては、上り坂よりも下り坂でより多くの電気エネルギーを取り込めるようになる。
【０１３５】
実際、この修正する第２の動作では、以下の式を用いてパラメータΨ０を修正することになる。
Ψ０＋Ｋ．ＲＧｉ＝＞Ψ０
ここで、Ｋは、対象の車両モデルおよびその特性によって値が決まる係数である（一例として、ここでのＫは、０．０１３２７ｌ．ｋｍ−１に等しいと考えられる）。
【０１３６】
動力車の運転者の運転スタイルを考慮に入れるため、各基準カーブＣＥｉを修正する第３の動作が提供される。
【０１３７】
運転スタイルは、たとえば変数ｄｓｍｅｓによりパラメータ化されていてもよい。この変数は、たとえば最初はゼロに等しく設定されていてもよく、また、運転スタイルが平穏よりも派手である場合に正の値を取り、運転スタイルが派手よりも平穏である場合に負の値を取るようになっていてもよい。
【０１３８】
図７に明示するように、各基準カーブＣＥｉを修正する動作では、変数ｄｓｍｅｓによって決まる値だけ、セグメントＴｉと関連付けられた基準カーブＣＥｉを単に上方または下方へ（すなわち、一定の充電または放電ΔＳＯＥで）シフトさせる。
【０１３９】
具体的には、運転スタイルが派手である場合、燃料消費が最初の予想よりも多くなることが了解される。これに対して、運転スタイルが平穏である場合、燃料消費が最初の予想よりも少なくなる。
【０１４０】
実際、この修正する第３の動作では、以下の式を用いてパラメータΨ０を修正することになる。
Ψ０＋ｄｓｍｅｓ＝＞Ψ０
【０１４１】
補助装置の電流消費を考慮に入れるため、補助装置が消費する電力ｐａｕｘｍｅｓに応じて各基準カーブＣＥｉを修正する第４の動作が提供される。
【０１４２】
図６に明示するように、この修正する動作では単に、電力ｐａｕｘｍｅｓに応じた値だけ、セグメントＴｉと関連付けられた基準カーブＣＥｉｉを左方へ（すなわち、一定の燃料消費で）シフトさせる。
【０１４３】
具体的には、電気装置が用いられている場合、バッテリの充電が予想よりも遅くなり、このバッテリの放電が予想よりも速くなることが了解される。
【０１４４】
実際、この修正するステップでは、以下により演算される値ＥＡＵＸだけ、基準カーブＣＥｊをシフトさせることになる。
2020505262.tif 000004
ここで、
2020505262.tif 000005
は、セグメント全体での平均速度（単位：ｋｍ／ｈ）である。この値は、地理定位−ナビゲーションシステムによって直接供給され得るが、交通の速度の値、統計的平均速度、または最大許容速度に等しいものと推定されることになる。
【０１４５】
そして、この第４の動作の最後には、パラメータΨｉ０，ｅｓｔ、Ψｉ１，ｅｓｔ、Ψｉ２，ｅｓｔ、ΔＳＯＥｉｍｉｎ、ΔＳＯＥｉｍａｘによって、各セグメントＴｉが規定される。
【０１４６】
この段階において、これらのパラメータを求める前述の方法は、一例として示しているに過ぎないことに留意する。特に、図５に示すようなテーブルを用いない解決手段の提供も可能である。
【０１４７】
このため、より一般的な一変形例においては、方策（オフライン）の開発のフェーズにおいて校正されたエネルギーモデルを用いて、係数Ψｉ０，ｅｓｔ、Ψｉ１，ｅｓｔ、Ψｉ２，ｅｓｔを演算することも可能であり、以下のように書くことができる。
2020505262.tif 000006
【０１４８】
関係ｆ０、ｆ１、およびｆ２は、たとえば一組のエネルギー消費のカテゴリのモデル化により導出されるようになっていてもよく、この場合のカテゴリの選定は、（前述の場合と同様に）道路のレグが属する確率によって決まるものの、これらのカテゴリはその他任意の性質であってもよい。
【０１４９】
後述の通り、車両がルートを走行し始めたら、それまでに推定されたパラメータを修正して、その他任意の未知の因子（タイヤの圧力の低下、車両の過積載等）を考慮に入れる第５の動作が提供されることになる。
【０１５０】
この段階においては、車両がまだ出発していないと考えられることから、この第５の動作が実行されることはないため、説明しない。ただし、以下で詳細に説明する。
【０１５１】
そして、この方法の第５のステップ１０４では、修正した各基準カーブＣＥｊにおいて、ルートの全体にわたるハイブリッド動力車の燃料消費の最小化および前記ルートの最後におけるトラクションバッテリの完全放電を可能にする最適点Ｐｉを決定する。
【０１５２】
ここで、このステップは、Ａ＊最適化アルゴリズムにより実行される。これは、当技術分野において知られているアルゴリズムに関するため、ここでは詳しく説明しない。ただし、その動作について簡単に説明する。
【０１５３】
このため、図８を参照する。
【０１５４】
この図においては、セグメントＴｉごとに、車両の位置とセグメントの終点との間の距離に等しい（単位：キロメートル）横座標において、縦座標軸と平行なエネルギー状態ＳＯＥを通過する一連の点が描かれていることが分かる。この線上の各点は、このセグメントＴｉと関連付けられた基準カーブＣＥｊから推論される実現可能なエネルギー状態ＳＯＥに対応する。エネルギー状態ＳＯＥの空間は、有限個の点へと離散化される。
【０１５５】
そして、各点の縦座標は、トラクションバッテリに適用される充電または放電を所与として、基準カーブＣＥｊの対応点に従って車両が走行する場合にセグメントＴｉの最後に残ることになるトラクションバッテリのエネルギー状態ＳＯＥに等しい。
【０１５６】
したがって、各点は、ノードｎを構成する。
【０１５７】
そして、Ａ＊アルゴリズムの目的は、車両の燃料消費を最小化可能となる経路ＣＩを見つけることである。
【０１５８】
ノードｎの探索順序の選定は、以下の式に示すように、コスト関数ｇおよびヒューリスティック関数ｈの合計である関数ｋを最小化する試行によって決まる。
ｋ（ｎ）＝ｇ（ｎ）＋ｈ（ｎ）
ここで、ｇ（ｎ）は、先行セグメントにわたってバッテリに適用される充電または放電ΔＳＯＥに関しての選定に応じて、最も利用可能な軌跡上の始点ノード（ルートの始点）からノードｎに達するのに要する燃料の量であり、
ｈ（ｎ）は、ノードｎから終点ノードまで通過するのにトラクションバッテリに適用可能な充電または放電ΔＳＯＥでの消費に残る燃料の量の楽観的推定である（ノードｎからのトラクションバッテリの放電は、線形と考えられる）。
【０１５９】
関数ｋによれば、アルゴリズムが各演算ループにおいて、現在のノードに達するコストおよびこのノードからルートの終点に達するコストの両者を最小化する軌跡を探索することができる。
【０１６０】
このため、関数ｋの使用により、このアルゴリズムは、最適な軌跡に近い軌跡のみを探索しようとすることから、準最適な軌跡の探索が制限され、最小回数の演算ループで良好な結果が得られる。
【０１６１】
図８に示す関数は、基準カーブＣＥｊの最適点Ｐｉを通過する最適な経路を示しており、ルートの始点からの走行距離をｄとして、ＳＯＥ＝ｆ（ｄ）と表される。
【０１６２】
最適な経路（すなわち、最適点Ｐｉを通過する経路）が見つかったら、ＥＣＵは、最適点Ｐｉの座標に応じて、エネルギー管理設定値ＳＯＥｒｅｆを生成する。
【０１６３】
そして、これらのエネルギー管理設定値がルートの全体を通してＥＣＵにより軌跡の追跡に使用されるため、トラクションバッテリのエネルギー状態ＳＯＥは、図８に示す経路ＣＩに従う。
【０１６４】
複数の方法によって、このような追跡を実行可能である。一例は、本出願人により出願された特許出願ＦＲ２９８８６７４のほか、文献ＷＯ２０１３１５０２０６およびＷＯ２０１４００１７０７に特によく示されている。
【０１６５】
地理定位−ナビゲーションシステムにより示されたルートを車両が走行し始めたら、ＥＣＵは、以下に詳しく説明するステップ１０５〜１０９と併せて、前述のステップ１０３および１０４を何度も繰り返す。
【０１６６】
このステップ１０３および１０４の繰り返しによれば、特にステップ１０３で実行される第５の動作により、走行するルートの残りでの車両のエネルギー消費の推定の品質を最適化することができる。
【０１６７】
このため、第６のステップ１０５において、ＥＣＵは、過去および現在の時間窓における車両のエネルギー消費ＣＣｅｓｔおよび電気消費ΔＳＯＥｅｓｔの推定値を決定する。
【０１６８】
この時間窓は、たとえばルートのセグメントＴｉのうちの１つ、セグメントのうちの１つの一部、または複数のセグメントを走行するのに要した時間間隔に対応し得る。
【０１６９】
一例として、説明を明瞭化するため、この時間窓は、Ｔｔ−２、Ｔｔ−１（Ｔｔは、車両が走行中のセグメントを示す）と表される２つの先行セグメントを走行するのに要した時間に対応するものと考えられる。
【０１７０】
ただし、窓のサイズは、セグメントの長さとは独立に選定されるのが好ましい。これは、十分に安定した平均エネルギー消費を記録可能で、予測エネルギーモデルのダイナミックレンジと互換の時間長となる。
【０１７１】
この時間窓において車両のエネルギー消費ＣＣｅｓｔおよび電気消費ΔＳＯＥｅｓｔの推定値を平均で演算するため、ＥＣＵは、これらのセグメントと関連付けられた最適点Ｐｉの値を使用する。そして、ＥＣＵは、選定された時間窓全体において車両のエネルギー消費ＣＣｅｓｔの推定値および電気消費ΔＳＯＥｅｓｔの推定値を関連付ける個別消費カーブを決定することができる。
【０１７２】
そして、Ψ＊０，ｅｓｔと表されるこの個別消費カーブの原点における縦座標が以下の数学的関係により演算されるようになっていてもよい。
Ψ＊０，ｅｓｔ＝ＣＣｅｓｔ−（Ψ２，ｍｅｓ．ΔＳＯＥｅｓｔ２＋Ψ１，ｍｅｓ．ΔＳＯＥｅｓｔ）
【０１７３】
次に、車両に装備されたセンサにより、ステップ１０７、１０８、および１０９においては、ＥＣＵが、
補助電気装置が消費する電力ｐａｕｘｍｅｓおよび運転者が車両を運転するスタイルに対するパラメータｄｓｍｅｓの新たな測定結果と、
選定された時間窓における内燃機関の実際の燃料消費ＣＣｍｅｓの平均と、
前記時間窓における車両の実際の電気消費ΔＳＯＥｍｅｓの平均と、
を得られる。
【０１７４】
上記説明の通り、ステップ１０６において、ＥＣＵは、実際の燃料消費ＣＣｍｅｓおよび実際の電気消費ΔＳＯＥｍｅｓのこれら２つの推定値を関連付ける個別消費カーブを決定することができる。
【０１７５】
そして、Ψ＊０，ｍｅｓと表されるこのカーブの原点における縦座標が以下の数学的関係により演算されるようになっていてもよい。
Ψ＊０，ｍｅｓ＝ＣＣｍｅｓ−（Ψ２，ｍｅｓ．ΔＳＯＥｍｅｓ２＋Ψ１，ｍｅｓ．ΔＳＯＥｍｅｓ）
【０１７６】
この場合も、係数Ψ２，ｍｅｓおよびΨ１，ｍｅｓが一定かつ既知であるため、パラメータΨ＊０，ｍｅｓを容易に演算可能である。
【０１７７】
そして、ステップ１０３および１０４で推定した値と測定値との誤差ΔΨ０，ｅｘｔを演算することができる。この誤差は、以下の数学的関係により求められる。
ΔΨ０，ｅｘｔ＝Ψ＊０，ｍｅｓ−Ψ＊０，ｅｓｔ
【０１７８】
この誤差は場合により、後続の時間間隔、より厳密には、次にステップ１０３がＥＣＵにより実行される機会に使用されることになる。
【０１７９】
このため、上記規定の第５の動作においては、前記誤差ΔΨ０，ｅｘｔに応じて、各基準カーブＣＥｉが修正されることになる。
【０１８０】
図７に明示するように、この第５の動作では、誤差ΔΨ０，ｅｘｔによって決まる値だけ、セグメントＴｉと関連付けられた基準カーブＣＥｊを単に上方または下方へ（すなわち、一定の充電または放電ΔＳＯＥで）シフトさせることになる。
【０１８１】
実際、この修正する第２の動作では、以下の式を用いてパラメータΨ０を修正することになる。
Ψ０＋ΔΨ０，ｅｘｔ＝＞Ψ０
【０１８２】
本発明は、記載および図示の実施形態に何ら限定されず、当業者であれば、本発明に係る多くの変形例に想到し得るであろう。
【０１８３】
特に、地理定位−ナビゲーションシステムがルートのセグメントの属性の値を把握していない場合は、
この属性に割り当てられた確率の値を考慮しない確率の合計の演算、または
予め設定された値で未知の値を置き換える演算、
が場合により提供されることになる。
【図１】
2020505262.tif 000007
【図２】
2020505262.tif 000008
【図３】
2020505262.tif 000009
【図４】
2020505262.tif 000010
【図５】
2020505262.tif 000011
【図６】
2020505262.tif 000012
【図７】
2020505262.tif 000013
【図８】
2020505262.tif 000014
【図９】
2020505262.tif 000015
【国際調査報告】
2020505262.tif 000016
2020505262.tif 000017
2020505262.tif 000018
2020505262.tif 000019
2020505262.tif 000020
2020505262.tif 000021