特許 6052079 電気自動車用情報の推定装置、経路探索システム、及びコンピュータプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】6052079

(24)【登録日】2016年12月9日

(45)【発行日】2016年12月27日

(54)【発明の名称】電気自動車用情報の推定装置、経路探索システム、及びコンピュータプログラム

(51)【国際特許分類】

   G01C 21/34 20060101AFI20161219BHJP

   G08G 1/0969 20060101ALI20161219BHJP

   G08G 1/137 20060101ALI20161219BHJP

【ＦＩ】

   G01C21/34

   G08G1/0969

   G08G1/137

【請求項の数】6

【全頁数】22

(21)【出願番号】特願2013-139958(P2013-139958)

(22)【出願日】2013年7月3日

(65)【公開番号】特開2015-14470(P2015-14470A)

(43)【公開日】2015年1月22日

【審査請求日】2016年2月25日

(73)【特許権者】

【識別番号】000002130

【氏名又は名称】住友電気工業株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110000280

【氏名又は名称】特許業務法人サンクレスト国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】矢野 純史

【審査官】 相羽 昌孝

(56)【参考文献】

【文献】 特開２０１１−５９９２１（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１０−２７１７４９（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１１−２７５０７（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１２−１８１１８３（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１０−２３７１８２（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１４−１０７９２７（ＪＰ，Ａ）

【文献】 米国特許出願公開第２０１３／０１５１０４６（ＵＳ，Ａ１）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｇ０１Ｃ ２１／００−２１／３６

Ｇ０１Ｃ ２３／００−２５／００

Ｇ０８Ｇ １／００−９９／００

Ｂ６０Ｌ １／００− ３／１２

Ｂ６０Ｌ ７／００−１３／００

Ｂ６０Ｌ １５／００−１５／４２

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

電気自動車が道路区間を走行するために要する消費電力に対応するコスト値を推定する装置であって、
下記に定義する実績道路区間を電気自動車が走行した際の走行状態を示すＥＶ走行情報、及びその際の当該電気自動車の消費電力に対応するコスト値を、当該電気自動車の車両情報に基づいて取得し、かつ、下記に定義する対象道路区間を非電気自動車が走行した際の走行状態を示す非ＥＶ走行情報を、当該非電気自動車の車両情報に基づいて取得する取得部と、
前記ＥＶ走行情報及び前記非ＥＶ走行情報を道路区間の類似判定のためのパラメータとして用いて、前記対象道路区間に類似する前記実績道路区間を見つける類似判定部と、
見つけられた前記実績道路区間における前記コスト値を基にして、当該実績道路区間に類似している前記対象道路区間における前記コスト値を推定する処理部と、
を備えている電気自動車用情報の推定装置。
実績道路区間：電気自動車から車両情報を取得できた道路区間
対象道路区間：電気自動車からの車両情報は未取得であるが非電気自動車から車両情報を取得できた道路区間

【請求項2】

前記電気自動車及び前記非電気自動車から取得された前記車両情報それぞれが、当該車両情報に基づいて得られる走行速度の変化を基準として複数のグループに分類され、
前記ＥＶ走行情報及び前記非ＥＶ走行情報それぞれは、分類された前記グループそれぞれに含まれる車両情報の数の割合を示す情報を含む請求項１に記載の電気自動車用情報の推定装置。

【請求項3】

前記類似判定部は、前記電気自動車及び前記非電気自動車それぞれの前記車両情報から得られる車両速度を、所定の変換情報に基づいて、当該車両速度の大小に応じた値をとる指標値に変換し、この指標値を前記ＥＶ走行情報及び前記非ＥＶ走行情報として用いて、前記対象道路区間に類似する前記実績道路区間を見つける請求項１又は２に記載の電気自動車用情報の推定装置。

【請求項4】

前記類似判定部は、前記電気自動車の前記車両情報から得られた前記車両速度を前記指標値に変換する際の前記変換情報を、前記実績道路区間における前記電気自動車の走行抵抗に応じて変化させる請求項３に記載の電気自動車用情報の推定装置。

【請求項5】

電気自動車のための経路を探索する経路探索システムであって、
電気自動車が道路区間を走行するために要する消費電力に対応するコスト値を推定する推定部と、
推定した前記コスト値を用いて前記電気自動車のための経路を探索する経路探索部と、を有し、
前記推定部は、
下記に定義する実績道路区間を電気自動車が走行した際の走行状態を示すＥＶ走行情報、及びその際の当該電気自動車の消費電力に対応するコスト値を、当該電気自動車の車両情報に基づいて取得し、かつ、下記に定義する対象道路区間を非電気自動車が走行した際の走行状態を示す非ＥＶ走行情報を、当該非電気自動車の車両情報に基づいて取得する取得部と、
前記ＥＶ走行情報及び前記非ＥＶ走行情報を道路区間の類似判定のためのパラメータとして用いて、前記対象道路区間に類似する前記実績道路区間を見つける類似判定部と、
見つけられた前記実績道路区間における前記コスト値を基にして、当該実績道路区間に類似している前記対象道路区間における前記コスト値を推定する処理部と、
を備えている経路探索システム。
実績道路区間：電気自動車から車両情報を取得できた道路区間
対象道路区間：電気自動車からの車両情報は未取得であるが非電気自動車から車両情報を取得できた道路区間

【請求項6】

電気自動車が道路区間を走行するために要する消費電力に対応するコスト値を推定する推定装置として、コンピュータを機能させるコンピュータプログラムであって、
前記推定装置は、
下記に定義する実績道路区間を電気自動車が走行した際の走行状態を示すＥＶ走行情報、及びその際の当該電気自動車の消費電力に対応するコスト値を、当該電気自動車の車両情報に基づいて取得し、かつ、下記に定義する対象道路区間を非電気自動車が走行した際の走行状態を示す非ＥＶ走行情報を、当該非電気自動車の車両情報に基づいて取得し、
前記ＥＶ走行情報及び前記非ＥＶ走行情報を道路区間の類似判定のためのパラメータとして用いて、前記対象道路区間に類似する前記実績道路区間を見つけ、
見つけられた前記実績道路区間における前記コスト値を基にして、当該実績道路区間に類似している前記対象道路区間における前記コスト値を推定するコンピュータプログラム。
実績道路区間：電気自動車から車両情報を取得できた道路区間
対象道路区間：電気自動車からの車両情報は未取得であるが非電気自動車から車両情報を取得できた道路区間

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、電気自動車の消費電力に対応するコスト値を推定する推定装置、この推定装置を備えている経路探索システム、及びコンピュータを前記推定装置として機能させるコンピュータプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

近年、自然環境に対する意識の高まりにより、走行時に窒素酸化物や二酸化炭素等のガスを排出しない電気自動車（ＥＶ）が注目されている。しかし、電気自動車の航続距離がガソリンを燃料として走行する自動車（ガソリン車）と比較して短いこと、及び、電気自動車のバッテリに充電を行う充電ステーション（充電設備）が充分に普及していないことが、現在、電気自動車における大きな課題となっている。

【0003】

また、このような電気自動車が、例えば現在地から目的地へ向かって走行するために、その目的地までの推奨経路をコンピュータに探索させることが行われている。このような経路の探索技術（ナビゲーション装置）として特許文献１に記載の装置があり、この装置は、電気自動車（これに搭載のバッテリ）の電力残量（充電率）に基づいて経路探索を行うことが可能である。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２０１１−７５３８２号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

前記のように、電気自動車のためにコンピュータを用いて目的地までの経路探索を行う場合、その目的地や、各地点における電気自動車の電力残量を算出（予測）しているが、この算出のためには、目的地までの経路に含まれる道路区間を通過するために要する消費電力量（又は消費電力）を求める必要がある。
このような、ある道路区間を通過するために要する電気自動車の消費電力量は、その道路区間を実際に走行した電気自動車から送信された車両情報（プローブ情報）を収集して、これら車両情報を統計処理することにより求めることが可能である。

【0006】

しかし、電気自動車が走行した実績のある道路区間については、前記のように、その道路区間における消費電力量を求めることは可能であるが、電気自動車の走行実績が無い道路区間（未走行道路区間）では、車両情報は収集されず、このような未走行道路区間における消費電力量を求めることができない。特に、電気自動車の普及率が低い間は、未走行道路区間が多くなり、多くの道路区間で、電気自動車の消費電力に対応する情報が得られない状態となる。このため、前記経路探索を有効に行うことが困難になる。

【0007】

そこで、本発明は、電気自動車から車両情報を未取得である道路区間における電気自動車の消費電力に対応するコスト値を、精度良く推定する装置、この装置を備えている経路探索システム、及びコンピュータを前記装置として機能させるコンピュータプログラム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】

前記目的を達成する電気自動車用情報の推定装置は、電気自動車が道路区間を走行するために要する消費電力に対応するコスト値を推定する装置であって、下記に定義する実績道路区間を電気自動車が走行した際の走行状態を示すＥＶ走行情報、及びその際の当該電気自動車の消費電力に対応するコスト値を、当該電気自動車の車両情報に基づいて取得し、かつ、下記に定義する対象道路区間を非電気自動車が走行した際の走行状態を示す非ＥＶ走行情報を、当該非電気自動車の車両情報に基づいて取得する取得部と、前記ＥＶ走行情報及び前記非ＥＶ走行情報を道路区間の類似判定のためのパラメータとして用いて、前記対象道路区間に類似する前記実績道路区間を見つける類似判定部と、見つけられた前記実績道路区間における前記コスト値を基にして、当該実績道路区間に類似している前記対象道路区間における前記コスト値を推定する処理部と、を備えている。
実績道路区間：電気自動車から車両情報を取得できた道路区間
対象道路区間：電気自動車からの車両情報は未取得であるが非電気自動車から車両情報を取得できた道路区間

【0009】

また、電気自動車のための経路を探索する経路探索システムであって、電気自動車が道路区間を走行するために要する消費電力に対応するコスト値を推定する推定部と、推定した前記コスト値を用いて前記電気自動車のための経路を探索する経路探索部と、を有し、前記推定部は、下記に定義する実績道路区間を電気自動車が走行した際の走行状態を示すＥＶ走行情報、及びその際の当該電気自動車の消費電力に対応するコスト値を、当該電気自動車の車両情報に基づいて取得し、かつ、下記に定義する対象道路区間を非電気自動車が走行した際の走行状態を示す非ＥＶ走行情報を、当該非電気自動車の車両情報に基づいて取得する取得部と、前記ＥＶ走行情報及び前記非ＥＶ走行情報を道路区間の類似判定のためのパラメータとして用いて、前記対象道路区間に類似する前記実績道路区間を見つける類似判定部と、見つけられた前記実績道路区間における前記コスト値を基にして、当該実績道路区間に類似している前記対象道路区間における前記コスト値を推定する処理部と、を備えている。
実績道路区間：電気自動車から車両情報を取得できた道路区間
対象道路区間：電気自動車からの車両情報は未取得であるが非電気自動車から車両情報を取得できた道路区間

【0010】

また、電気自動車が道路区間を走行するために要する消費電力に対応するコスト値を推定する推定装置として、コンピュータを機能させるコンピュータプログラムであって、前記推定装置は、下記に定義する実績道路区間を電気自動車が走行した際の走行状態を示すＥＶ走行情報、及びその際の当該電気自動車の消費電力に対応するコスト値を、当該電気自動車の車両情報に基づいて取得し、かつ、下記に定義する対象道路区間を非電気自動車が走行した際の走行状態を示す非ＥＶ走行情報を、当該非電気自動車の車両情報に基づいて取得し、前記ＥＶ走行情報及び前記非ＥＶ走行情報を道路区間の類似判定のためのパラメータとして用いて、前記対象道路区間に類似する前記実績道路区間を見つけ、見つけられた前記実績道路区間における前記コスト値を基にして、当該実績道路区間に類似している前記対象道路区間における前記コスト値を推定する。
実績道路区間：電気自動車から車両情報を取得できた道路区間
対象道路区間：電気自動車からの車両情報は未取得であるが非電気自動車から車両情報を取得できた道路区間

【発明の効果】

【0011】

本発明の電気自動車用情報の推定装置、及びコンピュータプログラムによれば、対象道路区間を電気自動車が走行するために要する電気自動車の消費電力に対応するコスト値を、この対象道路区間と類似している実績道路区間におけるコスト値を基にして推定することから、そのコスト値を精度良く得ることが可能となる。
本発明の経路探索システムによれば、精度良く推定したコスト値を用いて、電気自動車のための経路の探索処理が行われることで、精度の良い探索結果を得ることが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【0012】

【図1】経路探索システムの一例を示すブロック図である。

【図2】プローブ情報の一例を示す説明図である。

【図3】取得部が行う処理の説明図である。

【図4】リンクＩＤが「Ｘ」である情報群の一例を示している。

【図5】記憶部に記憶される情報の説明図である。

【図6】規格化されたＥＶ走行情報及び非ＥＶ走行情報の説明図である。

【図7】類似度の計算結果をまとめた表である。

【図8】処理部が行う処理の説明図である。

【図9】（Ａ）は、通常時における規格化するための関数を示しており、（Ｂ）は、走行抵抗に応じて変化させた関数を示している説明図である。

【発明を実施するための形態】

【0013】

〔本発明の実施形態の説明〕
最初に本発明の実施形態の内容を列記して説明する。
（１）本発明は、電気自動車が道路区間を走行するために要する消費電力に対応するコスト値を推定する装置であって、下記に定義する実績道路区間を電気自動車が走行した際の走行状態を示すＥＶ走行情報、及びその際の当該電気自動車の消費電力に対応するコスト値を、当該電気自動車の車両情報に基づいて取得し、かつ、下記に定義する対象道路区間を非電気自動車が走行した際の走行状態を示す非ＥＶ走行情報を、当該非電気自動車の車両情報に基づいて取得する取得部と、前記ＥＶ走行情報及び前記非ＥＶ走行情報を道路区間の類似判定のためのパラメータとして用いて、前記対象道路区間に類似する前記実績道路区間を見つける類似判定部と、見つけられた前記実績道路区間における前記コスト値を基にして、当該実績道路区間に類似している前記対象道路区間における前記コスト値を推定する処理部と、を備えている。
実績道路区間：電気自動車から車両情報を取得できた道路区間
対象道路区間：電気自動車からの車両情報は未取得であるが非電気自動車から車両情報を取得できた道路区間

【0014】

この推定装置によれば、電気自動車からの車両情報が未取得である対象道路区間と、類似している実績道路区間を見つけ、この対象道路区間を電気自動車が走行するために要する電気自動車の消費電力に対応するコスト値を、この対象道路区間と類似している前記実績道路区間におけるコスト値を基にして推定することから、そのコスト値を精度良く求めることが可能となる。
なお、実施形態では、前記コスト値は、消費電力量［Ｗｈ］であるが、その他として消費電力［Ｗ］であってもよい。

【0015】

（２）また、前記電気自動車及び前記非電気自動車から取得された前記車両情報それぞれが、当該車両情報に基づいて得られる走行速度の変化を基準として複数のグループに分類され、前記ＥＶ走行情報及び前記非ＥＶ走行情報それぞれは、分類された前記グループそれぞれに含まれる車両情報の数の割合を示す情報を含むのが好ましい。
この場合、実績道路区間を走行する電気自動車から取得された車両情報を複数のグループに分類した場合の、当該グループそれぞれに含まれる車両情報の数の割合（第１の割合）と、対象道路区間を走行する非電気自動車から取得された車両情報を複数のグループに分類した場合の、当該グループそれぞれに含まれる車両情報の数の割合（第２の割合）と、が道路区間の類似判定のためのパラメータとして用いられる。このため、ある実績道路区間で取得された電気自動車の車両情報に基づく前記第１の割合と、ある対象道路区間で取得された非電気自動車の車両情報に基づく前記第２の割合とが近い場合に、これら実績道路区間と対象道路区間とは類似している関係にあると言える。
なお、前記分類の例としては、前記車両情報が、加速状態に対応する加速情報のグループ、減速状態に対応する減速情報のグループ、及び等速状態に対応する等速情報のグループの内の少なくとも２つのグループに分類される。

【0016】

（３）また、前記類似判定部は、前記電気自動車及び前記非電気自動車それぞれの前記車両情報から得られる車両速度を、所定の変換情報に基づいて、当該車両速度の大小に応じた値をとる指標値に変換し、この指標値を前記ＥＶ走行情報及び前記非ＥＶ走行情報として用いて、前記対象道路区間に類似する前記実績道路区間を見つけるのが好ましい。
この場合、ある実績道路区間とある対象道路区間とで車両速度が多少異なる場合であっても、これら道路区間それぞれの前記コスト値に相関がある場合に有効となる。

【0017】

（４）また、前記（３）の推定装置において、前記類似判定部は、前記電気自動車の前記車両情報から得られた前記車両速度を前記指標値に変換する際の前記変換情報を、前記実績道路区間における前記電気自動車の走行抵抗に応じて変化させるのが好ましい。
電気自動車の場合、消費電力に対応するコスト値は、走行する道路区間（実績道路区間）における走行抵抗の影響を受けやすいことから、この走行抵抗に応じて変換情報を変化させることで、精度の高い類似判定が可能となる。

【0018】

（５）また、電気自動車のための経路を探索する経路探索システムであって、電気自動車が道路区間を走行するために要する消費電力に対応するコスト値を推定する推定部と、推定した前記コスト値を用いて前記電気自動車のための経路を探索する経路探索部と、を有し、前記推定部は、下記に定義する実績道路区間を電気自動車が走行した際の走行状態を示すＥＶ走行情報、及びその際の当該電気自動車の消費電力に対応するコスト値を、当該電気自動車の車両情報に基づいて取得し、かつ、下記に定義する対象道路区間を非電気自動車が走行した際の走行状態を示す非ＥＶ走行情報を、当該非電気自動車の車両情報に基づいて取得する取得部と、前記ＥＶ走行情報及び前記非ＥＶ走行情報を道路区間の類似判定のためのパラメータとして用いて、前記対象道路区間に類似する前記実績道路区間を見つける類似判定部と、見つけられた前記実績道路区間における前記コスト値を基にして、当該実績道路区間に類似している前記対象道路区間における前記コスト値を推定する処理部と、を備えている。
実績道路区間：電気自動車から車両情報を取得できた道路区間
対象道路区間：電気自動車からの車両情報は未取得であるが非電気自動車から車両情報を取得できた道路区間

【0019】

この経路探索システムによれば、推定部は、電気自動車の車両情報が未取得である対象道路区間を電気自動車が走行するために要する電気自動車の消費電力に対応するコスト値を、精度良く推定することが可能となる。このため、その推定したコスト値を用いて、電気自動車のための経路の探索処理が行われることで、精度の良い探索結果を得ることが可能となる。

【0020】

（６）また、電気自動車が道路区間を走行するために要する消費電力に対応するコスト値を推定する推定装置として、コンピュータを機能させるコンピュータプログラムであって、前記推定装置は、下記に定義する実績道路区間を電気自動車が走行した際の走行状態を示すＥＶ走行情報、及びその際の当該電気自動車の消費電力に対応するコスト値を、当該電気自動車の車両情報に基づいて取得し、かつ、下記に定義する対象道路区間を非電気自動車が走行した際の走行状態を示す非ＥＶ走行情報を、当該非電気自動車の車両情報に基づいて取得し、前記ＥＶ走行情報及び前記非ＥＶ走行情報を道路区間の類似判定のためのパラメータとして用いて、前記対象道路区間に類似する前記実績道路区間を見つけ、見つけられた前記実績道路区間における前記コスト値を基にして、当該実績道路区間に類似している前記対象道路区間における前記コスト値を推定する。
実績道路区間：電気自動車から車両情報を取得できた道路区間
対象道路区間：電気自動車からの車両情報は未取得であるが非電気自動車から車両情報を取得できた道路区間
このコンピュータプログラムによれば、前記（１）に記載の推定装置と同様の作用効果を奏することができる。

【0021】

〔本発明の実施形態の詳細〕
本発明の実施形態の具体例を、以下に図面を参照しつつ説明する。
〔１． 経路探索システムについて〕
図１は、経路探索システムの一部を示すブロック図である。このシステムには、電気自動車２、電気自動車２に搭載されている車載装置３、非電気自動車１４、非電気自動車１４に搭載されている車載装置１３、車載装置３，１３それぞれと無線通信する路側通信装置４、及び路側通信装置４と通信可能なサーバ装置５が含まれる。電気自動車２は、バッテリ７、及びこのバッテリ７の電力によって駆動するモータ１０を搭載しており、バッテリ７の電力を消費して各地の道路を走行する。非電気自動車１４は、電気自動車２以外の自動車であって、内燃機関（エンジン）を搭載しており、内燃機関により発生する動力により各地の道路を走行する。

【0022】

サーバ装置５は、車載装置３，１３それぞれから送信された各種情報を、道路の各所に設置された路側通信装置４を通じて収集する。また、サーバ装置５は、これら収集した情報を基にして、電気自動車２（非電気自動車１４）のために、目的地までの推奨経路や到達可能となる位置までの経路探索の処理を行い、探索した経路の情報を生成し、その情報を、路側通信装置４を通じて車載装置３（１３）へ送信する。

【0023】

本実施形態の車載装置３，１３それぞれは、電気自動車２及び非電気自動車１４に固定された装置であるが、それ以外に、例えばドライバ（搭乗者）が携帯しているスマートフォン等の携帯端末であってもよい。車載装置３，１３が携帯端末の場合、路側通信装置４は、この携帯端末と無線通信を行う基地局装置となる。

【0024】

路側通信装置４は、各地域の道路等に多数設置されている。各路側通信装置４は、通信機能を備えており、各地域の道路を走行する電気自動車２の車載装置３、及び非電気自動車１４の車載装置１３とそれぞれ無線通信可能であり、また、有線（又は無線）によりサーバ装置５と通信可能である。

【0025】

電気自動車２は、充電可能なバッテリ７と、このバッテリ７の電力によって駆動するモータ１０と、車輪１２の回転を制動するブレーキ装置１１とを備えており、モータ１０の出力軸の回転力が、ドライブシャフト等の動力伝達部を介して、車輪１２に伝達される。
また、ブレーキ装置１１は、モータ１０を発電機として作動させることで運動エネルギー（走行エネルギー）を電気エネルギーに変換して、電気エネルギーをバッテリ７に回収する回生ブレーキからなる。このために、電気自動車２に搭載の電子制御ユニット（ＥＣＵ）６は、ブレーキ装置１１による回生制御を行う。

【0026】

また、電気自動車２には、モータ１０以外の電気機器である補機が搭載されている。補機には、例えば、空調設備、ヘッドライト、ワイパー、デフォッガー等が含まれる。これら各補機は、モータ１０と同じバッテリ７から電力の供給を受け稼働する電気機器である。本実施形態では、電気自動車２に、３つの補機４１，４２，４３が搭載されている。これら補機４１，４２，４３それぞれには、識別番号として補機ＩＤが付されている。これら補機４１，４２，４３の補機ＩＤをそれぞれ、ＩＤ１，ＩＤ２，ＩＤ３とする。

【0027】

電気自動車２の車載装置３は、コンピュータからなり、この車載装置３を搭載している電気自動車２の車両情報としてプローブ情報を生成し、プローブ情報を、路側通信装置４を通じてサーバ装置５へ無線送信する。また、車載装置３は、サーバ装置５が生成し送信した情報を、路側通信装置４を通じて受信する。
車載装置３は、ドライバ（搭乗者）の操作により各種の情報を入力可能でかつドライバに対して情報を出力可能である入出力部３ａと、現在位置の情報を取得可能な測位部３ｂとを有している。

【0028】

入出力部３ａは、例えばドライバが操作するタッチパネル及びその制御部からなり、タッチパネルを通じて文字入力や選択操作を行う等により例えば目的地を制御部へ入力可能である。目的地が入力されると、その目的地を示す目的地情報が制御部によって生成され、目的地情報は、電気自動車２の識別情報（車両ＩＤ）と共に送信情報に含められてサーバ装置５へ送信される。また、タッチパネルは、ドライバに対して情報を表示（出力）するモニタとしても機能する。

【0029】

本実施形態では、電気自動車２のための経路探索を行う機能を、サーバ装置５が備えており、前記目的地情報を含む前記送信情報は、サーバ装置５に対する経路の探索要求信号となる。
測位部３ｂは、例えばＧＰＳ機能を有した測位装置からなり、現在位置の情報を取得する。取得した現在位置の情報は前記送信情報や前記プローブ情報に含められ、サーバ装置５へ送信される。

【0030】

非電気自動車１４の車載装置１３は、コンピュータからなり、この車載装置１３を搭載している非電気自動車１４の車両情報としてプローブ情報を生成し、プローブ情報を、路側通信装置４を通じてサーバ装置５へ無線送信する。また、車載装置１３は、サーバ装置５が生成し送信した情報を、路側通信装置４を通じて受信する。この車載装置１３も、電気自動車２の車載装置３と同様に、入出力部と測位部とを有している（図示せず）。

【0031】

プローブ情報（フローティングカー情報ともいう）について説明する。
電気自動車２の車載装置３は、プローブ情報を周期的に（１秒毎や数秒毎に）生成して送信する。プローブ情報には、図２に示すように、車種コード、車両ＩＤ、年月日、時刻、リンクＩＤ、速度［ｋｍ／ｈ］、乗車人数［人］、総消費電力量［ｋＷｈ］、バッテリ７の充電率［％］及び残量［ｋＷｈ］、補機情報［オン又はオフ］等の各種情報が含められる。なお、図２に示す表は、周期的に生成されたプローブ情報を複数まとめて記載したものであり、各列の情報が、一つのプローブ情報に相当する。

【0032】

車種コードは、電気自動車２の種類（車種）を識別するための識別情報であり、車体が異なっていても車種が同じであれば、同じ車種コードとなる。
車両ＩＤは、車体毎に付与された識別情報である。
年月日及び時刻の情報は、周期的に生成される各プローブ情報が生成された年月日及び時刻を示す情報である。

【0033】

各道路は複数の道路区間に設定（区画）されており、本実施形態では、この道路区間を道路リンクとしている。そして、リンクＩＤは、プローブ情報の生成時点で走行していた道路リンクの識別情報であり、測位部３ｂが測位して得た位置情報に基づいて設定される。なお、プローブ情報にリンクＩＤが含まれていなくても、測位部３ｂが測位して得た位置情報を含むプローブ情報を取得したサーバ装置５が、例えば道路地図情報とマップマッチングを行って、その位置情報（プローブ情報）に対応するリンクＩＤを生成してもよい。
また、プローブ情報には、リンクＩＤと共に、又は、リンクＩＤの代わりに位置の情報が含まれていてもよい。位置は、周期的に生成される各プローブ情報が生成された際の位置を示す情報であり、測位部３ｂ（図１参照）が測位して得た情報である。

【0034】

速度は、プローブ情報の生成周期間における平均速度であり、測位部３ｂが測位して得た位置情報とその測位時の時刻の情報とに基づいて算出される。
乗車人数は、電気自動車２の乗車人数であり、例えば、シートベルトの装着状態の情報を電子制御ユニット（ＥＣＵ）６が監視し、この情報を、電子制御ユニット６を通じて車載装置３は取得し、プローブ情報に含ませることができる。

【0035】

総消費電力量は、単位時間あたりのバッテリ７の総消費電力量［ｋＷｈ］である。本実施形態の場合、単位時間はプローブ情報の生成周期（又は送信周期）であることから、前記総消費電力量は、プローブ情報の生成周期（又は送信周期）毎のバッテリ７の総消費電力量［ｋＷｈ］である。なお、この総消費電力量の値は、生成周期間でモータ１０及び全ての補機４１，４２，４３が消費したバッテリ７の電力量である。この値は、バッテリ７に付属のバッテリ管理装置（計測器）によって計測される。
バッテリ７の充電率［％］及びバッテリ７の残量（残りの充電量）［ｋＷｈ］は、バッテリ７に付属のバッテリ管理装置が計測して得た値であり、プローブ情報の生成時点における値である。

【0036】

補機情報は、プローブ情報の生成時点における補機４１，４２，４３それぞれの稼働（オン）又は非稼働（オフ）の稼働状態を示す情報であり、この情報を、電子制御ユニット６を通じて車載装置３は取得し、プローブ情報に含ませることができる。なお、本実施形態では、補機４１，４２，４３は全て非稼働の状態としており、総消費電力量は、モータ１０による消費電力量となる。

【0037】

非電気自動車１４の車載装置１３も、プローブ情報を周期的に（１秒毎や数秒毎に）生成して送信する。車載装置１３が生成するプローブ情報には、総消費電力量［ｋＷｈ］、バッテリ７の充電率［％］及び残量［ｋＷｈ］、補機情報［オン又はオフ］は含まれない。車載装置１３が生成するプローブ情報は、速度及び加速度の情報を含んでいればよい。なお、車載装置１３が生成するプローブ情報には、車種コード、車両ＩＤ、年月日、時刻、位置、リンクＩＤ、及び乗車人数［人］等の各種情報が含められていてもよい。これら情報は、電気自動車２の車両情報と同じ内容の情報である。

【0038】

〔２． サーバ装置５（経路探索システム）〕
〔２．１ 全体構成〕
図１において、サーバ装置５は、コンピュータからなり、ハードディスク等からなる記憶装置１５と、路側通信装置４と通信を行うための通信インタフェースからなる通信装置１６と、演算等の処理を行う機能を有する演算処理装置１７とを備えている。通信装置１６は、車載装置３，１３それぞれから送信されたプローブ情報を受信し、演算処理装置１７へ与える。記憶装置１５には、後に説明する経路探索のために用いられるデータベース５１が設けられている。なお、記憶装置１５は、コンピュータ（サーバ装置５）の内部バスまたは外部インタフェースを介して演算処理装置１７が情報を読み取り可能（演算処理装置１７が情報を取得可能）なものであればよく、コンピュータに内蔵されている必要はない。

【0039】

演算処理装置１７は、様々な機能を奏する機能部を有しており、これら機能部として、経路探索部２０、及び消費電力量推定部２１を有している。具体的に説明すると、演算処理装置１７は、ＣＰＵ及び内部メモリ等を有し、この演算処理装置１７を経路探索部２０、及び消費電力量推定部２１として機能させるためのコンピュータプログラムを、記憶装置１５又は前記内部メモリが記憶している。そして、演算処理装置１７が有している各機能部（経路探索部２０、及び消費電力量推定部２１）は、前記コンピュータプログラムが実行されることで動作する。なお、消費電力量推定部２１は、取得部２２と、類似判定部２３と、処理部２４とを備えている。これら各機能部については後で説明する。また、このコンピュータプログラムは、磁気ディスク、光学ディスク又は半導体メモリ等からなる記憶媒体に記憶させることができる。

【0040】

演算処理装置１７が有する各機能部について説明する。
〔２．２ 経路探索部２０について〕
経路探索部２０は、電気自動車２の車載装置３から送信された前記探索要求信号に基づいて、その車載装置３を搭載している電気自動車２のための経路（推奨経路や到達可能な経路範囲等）を探索する。
電気自動車２（車載装置３）それぞれは、現時点におけるバッテリ７の情報を、経路の探索要求信号に含めて、サーバ装置５へ送信する。本実施形態における前記バッテリ７の情報は、探索要求信号を送信する時点での、バッテリ７の充電率［％］及び残量［ｋＷｈ］である。このバッテリ７の情報をサーバ装置５の通信装置１６が受信すると、経路探索部２０は、このバッテリ７の情報、及び記憶装置１５が有しているデータベース５１中の様々な情報等を用いて、この電気自動車２のために、バッテリ７の残量［ｋＷｈ］（又は前記充電率［％］）によって到達可能となる経路を探索する処理を行う。

【0041】

経路探索部２０は、第１の地点（例えば出発地又は現在地）から第２の地点（例えば目的地）まで電気自動車２が走行すべき経路を、道路リンクのリンクコストを用いて所定の探索アルゴリズムに従って探索する機能を有している。探索アルゴリズムは、様々なアルゴリズムを採用可能であるが、本実施形態はダイクストラ法である。経路探索部２０は、道路リンクのリンクコストの総和が小さくなる（最小となる）経路を探すシミュレーションを行う。リンクコストを旅行時間とすることにより、第１の地点から第２の地点まで、できるだけ旅行時間が短くなる経路が探索される。なお、各道路リンクのリンクコストは、記憶装置１５が有するリンク情報用のデータベース５１に蓄積されており、経路探索部２０は、このデータベース５１を参照して、経路探索を行う。

【0042】

また、道路の特性は、道路リンク毎に異なることから、電気自動車２が消費するバッテリ７の電力量は、道路リンクに応じて異なる。例えば、同じ直線道路であっても、路面の勾配（道路の特性）は道路リンク毎で異なることがあるため、電気自動車２が消費するバッテリ７の電力量は、道路リンクに応じて異なると考えられる。このため、経路探索部２０は、道路リンクを、経路探索処理のための一単位として用い経路探索を行う。
つまり、経路探索部２０は、経路探索を行う際、道路リンクの起点（ノード）におけるバッテリ７の電力残量（残り電力量）から、その道路リンクを走行することにより消費される電力量を差し引いた、残り電力量を算出する。そして、算出した残り電力量が所定の値（例えば充電率に換算して２０％）以上であることを条件として、次の道路リンクを探索し続け、第２の地点までの経路探索を行う。算出した残り電力量が所定の値未満になると、航続不可能と判定される。

【0043】

そして、経路探索部２０は、経路探索の処理により推奨する経路を決定すると、その経路の情報を、通信装置１６（図１参照）から路側通信装置４を通じて、車載装置３へ送信する。車載装置３は、この経路の情報を、入出力部３ａ（タッチパネル）に出力し、ドライバに推奨経路の情報を表示する。

【0044】

このように、経路探索部２０は、道路リンク毎にバッテリ７の電力残量を求めつつ、その電力残量に基づいて電気自動車２のための経路の探索を行う。そして、道路リンク毎のバッテリ７の電力残量を求めるためには、各道路リンクを走行することによるバッテリ７の消費電力量の情報が必要であり、この情報は、消費電力量推定部２１によって求められる。この求められた消費電力量の情報は、各道路リンクに対応させてデータベース５１に蓄積される。

【0045】

〔２．３ 消費電力量推定部２１による処理について〕
消費電力量推定部２１の取得部２２は、電気自動車２（車載装置３）から送信されたプローブ情報（以下、ＥＶプローブ情報という）を収集し、また、非電気自動車１４（車載装置１３）から送信されたプローブ情報（以下、非ＥＶプローブ情報という）を、収集する。

【0046】

前記のとおり、プローブ情報（ＥＶプローブ情報）には、各種情報が含まれている（図２参照）ことから、取得部２２はＥＶプローブ情報を取得すると、そのＥＶプローブ情報に含まれている前記各種情報を分類して収集する。
具体的に説明すると、ＥＶプローブ情報には、リンクＩＤが含まれていることから、取得部２２は、図３に示すように、ＥＶプローブ情報を、道路リンク（リンクＩＤ）毎に区分（分類）して収集し、複数のＥＶプローブ情報を含む情報群Ｄ１を、道路リンク（リンクＩＤ）毎に区分して生成する。図４は、リンクＩＤが「Ｘ」である情報群Ｄ１の一例を示している。

【0047】

このような情報群Ｄ１は、全ての道路リンク（図３の場合、ＩＤ１〜１００）について生成され、記憶装置１５に記憶させる。なお、前記のとおり、ＥＶプローブ情報に、リンクＩＤが含まれていない場合、取得部２２は、各ＥＶプローブ情報に含まれている位置情報に基づいて、当該位置情報が示す位置を含む道路リンク（リンクＩＤ）を判別することにより、各ＥＶプローブ情報を道路リンク（リンクＩＤ）毎に区分することができる。
さらに、取得部２２は、道路リンク毎に区分して収集したＥＶプローブ情報を、更に、車種コード毎に収集する（図４参照）。なお、車種コード毎ではなく、車両ＩＤ毎に収集してもよい。

【0048】

また、非電気自動車１４が送信する非ＥＶプローブ情報にも、リンクＩＤが含まれていることから、取得部２２は、非ＥＶプローブ情報を、道路リンク（リンクＩＤ）毎に区分（分類）して収集し、複数の非ＥＶプローブ情報を含む情報群を、道路リンク（リンクＩＤ）毎に区分して生成する。
このように、取得部２２は、電気自動車２のＥＶプローブ情報、及び非電気自動車１４の非ＥＶプローブ情報を、道路リンク毎に収集することができる。

【0049】

〔２．４ 実績道路リンクに関して取得される情報について〕
「実績道路リンク」とは、電気自動車２による走行実績のある道路リンクであり、その道路リンクを走行する電気自動車２からＥＶプローブ情報を取得できた道路リンクである。なお、この実績道路リンクについては、非電気自動車１４からも非ＥＶプローブ情報が取得されていてもよく、取得されていなくてもよい。

【0050】

取得部２２は、ＥＶプローブ情報に含まれている、車両ＩＤ、位置情報、及び時刻情報に基づいて、実績道路リンク（リンクＩＤ）毎に、各車載装置３の道路地図上における所定時間毎の位置（軌跡点）を示す軌跡点を取得することができ、また、この車載装置３についての連続する複数の位置（複数の軌跡点）から、その車載装置３（その車載装置３を搭載している電気自動車２）の各実績道路リンクにおける走行軌跡を取得することができる。このため、取得部２２は、実績道路リンク毎に収集した複数のＥＶプローブ情報を用いて、その実績道路リンクにおいて、各車載装置３（その車載装置３を搭載している電気自動車２）が停止した位置、停止した時刻、及び停止した回数（以下、停止回数という）を取得することができる。このため、取得部２２は、実績道路リンク毎に収集したＥＶプローブ情報を、停止回数毎に区分することができる。

【0051】

前記のとおり、ＥＶプローブ情報には、リンクＩＤ（位置の情報）、及び単位時間あたりのバッテリ７の総消費電力量［ｋＷｈ］の情報が含まれている。
そこで、取得部２２は、各実績道路リンクのＥＶプローブ情報を、実績道路リンク毎であって停止回数毎に収集すると、これら収集したＥＶプローブ情報を解析して、各実績道路リンクを走行するために要するバッテリ７の消費電力に対応するコスト値を、停止回数毎に算出することができる。なお、本実施形態では、このコスト値は、消費電力量［Ｗｈ］であるが、その他として消費電力［Ｗ］であってもよい。この消費電力量は、例えば、速度帯毎に求めた平均値であってもよく、又は、消費電力量を推定するために規定されたモデル式を用いて算出した値であってもよい。

【0052】

この求めた、各実績道路リンクについての停止回数毎の消費電力量（コスト値）は、実績道路リンク（リンクＩＤ）と対応付けられて、演算処理装置１７の内部メモリ等からなる記憶部１９に記憶される。図５は、この記憶部１９に記憶される情報の説明図である。図５において、リンクＩＤが「１〜３」である道路リンクが、実績道路リンクであり、各実績道路リンクに対応させて、算出した停止回数毎の消費電力量の値が記憶される。
更に、各実績道路リンクについての消費電力量の値の情報は、記憶装置１５が有するリンク情報用のデータベース５１にも蓄積される。この情報は、後に説明するが、経路探索部２０による経路探索処理に用いられる。

【0053】

更に、取得部２２は、実績道路リンク毎に収集し、停止回数毎にまとめたＥＶプローブ情報を用いて、各実績道路リンクにおけるＥＶ走行情報を、停止回数毎に求める。本実施形態では、停止回数毎に、電気自動車２から取得された複数のＥＶプローブ情報それぞれが、加速状態に対応する加速情報、減速状態に対応する減速情報、及び等速状態に対応する等速情報に分類され、そして、ＥＶ走行情報として、停止回数毎に、前記加速情報、前記減速情報、及び前記等速情報それぞれが占める割合を示す情報を求める。

【0054】

例えば、ある実績道路リンク（リンクＩＤが「１」である実績道路リンク；以下、実績道路リンクＸ１という。）を停止回数１回で通過した電気自動車２のＥＶプローブ情報を用いて、停止回数１回の場合のＥＶ走行情報を求める場合について説明する。
各ＥＶプローブ情報には、ＥＶプローブ情報の生成周期間における平均速度を示す速度情報が含まれていることから、この平均速度の変化から、加速度を求めることができ、当該ＥＶプローブ情報の生成時点での電気自動車２の走行態様が、加速状態であるのか、減速状態であるのか、等速状態であるのかを、取得部２２は判定することができる。
そこで、ＥＶプローブ情報の生成時点での電気自動車２の走行態様が、加速状態（つまり、加速度＞０）である場合、そのＥＶプローブ情報は加速情報に分類され、その走行態様が、減速状態（つまり、加速度＜０）である場合、そのＥＶプローブ情報は減速情報に分類され、その走行態様が、等速状態（つまり、加速度＝０）である場合、そのＥＶプローブ情報は等速情報に分類される。

【0055】

そして、取得部２２は、分類した等速プローブ情報、加速プローブ情報、及び減速プローブ情報それぞれの数を求め、これら数の割合を求める。ここで、等速情報、加速情報、及び減速情報の割合（比）が、０．５５：０．２２：０．２８であったとする。なお、この割合は、総和が「１」となるように規格化された割合である。この割合（以下、プローブの割合という）は、実績道路リンクＸ１に関して、停止回数が１回の場合の、ＥＶ走行情報である。
そして、他の停止回数（０回、２回、３回、４回・・・）についても、同様にＥＶ走行情報（プローブの割合）を求め、更に、この処理を、他の実績道路リンク（リンクＩＤが「２」「３」・・・）についても実行する。

【0056】

本実施形態のＥＶ走行情報には、このようなプローブの割合の情報以外にも、平均速度の情報も含まれる。例えば、実績道理リンクＸ１を通過する電気自動車２の平均速度が、ＥＶ走行情報に含まれる。そして、このＥＶ走行情報は、実績道路リンクＸ１と対応付けられて、記憶部１９に記憶される（図５参照）。
さらに、この記憶部１９には、各実績道路リンクの静的な情報も記憶される。図５に示すように、静的な情報として、実績道路リンクの勾配、リンク長（距離）、道幅、及び車線数が含まれる。

【0057】

〔２．５ 対象道路リンクに関して取得される情報について〕
「対象道路リンク」とは、電気自動車２からのＥＶプローブ情報は未取得であるが、電気自動車２以外である非電気自動車１４から非ＥＶプローブ情報を取得できた道路リンクである。つまり、対象道路リンクは、電気自動車２による走行実績は無いが、非電気自動車１４による走行実績が有る道路リンクである。
なお、対象道路リンクは、電気自動車２による走行実績が無いことから、対象道路リンクに関するＥＶプローブ情報を取得することができない。このため、対象道路リンクを走行するために要するバッテリ７の消費電力に対応するコスト値（本実施形態では、消費電力量［Ｗｈ］）を、実績道路リンクの場合のように、直接的に算出することができない。そこで、消費電力量推定部２１は、この対象道路リンクにおけるコスト値（消費電力量［Ｗｈ］）を推定する処理を行う。

【0058】

そのため、取得部２２は、対象道路リンクを走行した非電気自動車１４からの非ＥＶプローブ情報を用いて、実績道路リンクに関してＥＶ走行情報を求める場合と同様の処理により、各対象道路リンクにおける非ＥＶ走行情報を、停止回数毎に求める。以下、この処理について説明する。

【0059】

取得部２２は、対象道路リンク毎に収集した複数の非ＥＶプローブ情報を用いて、その対象道路リンクにおいて、各車載装置１３（その車載装置１３を搭載している非電気自動車１４）が停止した回数（以下、停止回数ともいう）を取得することができる。このため、取得部２２は、対象道路リンク毎に収集した非ＥＶプローブ情報を、停止回数毎に区分することができる。

【0060】

そして、取得部２２は、対象道路リンク毎に収集し、停止回数毎にまとめた非ＥＶプローブ情報を用いて、各対象道路リンクにおける非ＥＶ走行情報を、停止回数毎に求める。本実施形態では、停止回数毎に、非電気自動車１４から取得された複数の非ＥＶプローブ情報それぞれが、加速状態に対応する加速情報、減速状態に対応する減速情報、及び等速状態に対応する等速情報に分類され、そして、非ＥＶ走行情報として、停止回数毎に、前記加速情報、前記減速情報、及び前記等速情報それぞれが占める割合を示す情報を求める。

【0061】

例えば、ある対象道路リンク（リンクＩＤが「４」である対象道路リンク；以下、対象道路リンクＸ４という。）を停止回数１回で通過した非電気自動車１４の非ＥＶプローブ情報を用いて、停止回数１回の場合の非ＥＶ走行情報を求める場合について説明する。
各非ＥＶプローブ情報には、非ＥＶプローブ情報の生成周期間における平均速度を示す速度情報が含まれていることから、この平均速度の変化から、加速度を求めることができ、当該非ＥＶプローブ情報の生成時点での非電気自動車１４の走行態様が、加速状態であるのか、減速状態であるのか、等速状態であるのかを、取得部２２は判定することができる。
そこで、非ＥＶプローブ情報の生成時点での非電気自動車１４の走行態様が、加速状態（つまり、加速度＞０）である場合、その非ＥＶプローブ情報は加速情報に分類され、その走行態様が、減速状態（つまり、加速度＜０）である場合、その非ＥＶプローブ情報は減速情報に分類され、その走行態様が、等速状態（つまり、加速度＝０）である場合、その非ＥＶプローブ情報は等速情報に分類される。

【0062】

そして、取得部２２は、分類した等速プローブ情報、加速プローブ情報、及び減速プローブ情報それぞれの数を求め、これら数の割合を求める。ここで、等速情報、加速情報、及び減速情報の割合（比）が、０．４６：０．１９：０．３５であったとする。なお、この割合は、総和が「１」となるように規格化された割合である。この割合（プローブの割合）は、対象道路リンクＸ４に関して、停止回数が１回の場合の、非ＥＶ走行情報である。
そして、他の停止回数（０回、２回、３回、４回・・・）についても、同様に非ＥＶ走行情報（プローブの割合）を求め、更に、この処理を、他の対象道路リンク（リンクＩＤが「５」「６」・・・）についても実行する。

【0063】

本実施形態の非ＥＶ走行情報には、このようなプローブの割合の情報以外にも、平均速度の情報も含まれる。例えば、対象道理リンクＸ４を通過する非電気自動車１４の平均速度が、非ＥＶ走行情報に含まれる。そして、この非ＥＶ走行情報は、対象道路リンクＸ４と対応付けられて、記憶部１９に記憶される（図５参照）。
さらに、この記憶部１９には、各対象道路リンクの静的な情報も記憶される。図５に示すように、静的な情報として、実績道路リンクの勾配、リンク長（距離）、道幅、及び車線数が含まれる。

【0064】

以上、図５に示すように、実績道路リンク（リンクＩＤが「１，２，３」の道路リンク）毎に、実績道路リンクの静的な情報として道路特性、実績道路リンクにおけるＥＶプローブ情報から得られるＥＶ走行情報、及び実績道路リンクでの消費電力量を、関連つけて記憶させることができることができる。
さらに、対象道路リンク（リンクＩＤが「４，５，６」の道路リンク）毎に、対象道路リンクの静的な情報として道路特性、及び対象道路リンクにおける非プローブ情報から得られる非ＥＶ走行情報を、関連つけて記憶させることができる。

【0065】

そして、本実施形態では、取得部２２は、ＥＶ走行情報のデータ、及び非ＥＶ走行情報のデータを規格化している（図６参照）。つまり、ＥＶプローブ情報から得られる前記平均速度を示す車両速度を、所定の変換情報に基づいて、その車両速度の大小に応じた値をとる指標値に変換し、この指標値をＥＶ走行情報の一部として用いている。また、これと同様に、非ＥＶプローブ情報から得られる前記平均速度を示す車両速度を、所定の変換情報に基づいて、その車両速度の大小に応じた値をとる指標値に変換し、この指標値を非ＥＶ走行情報の一部として用いる。
本実施形態では、図９（Ａ）に示すように、最高速度を時速１００ｋｍとしており、車両速度（平均速度）が時速０ｋｍである場合に規格化速度（指標値）が「０」となり、車両速度（平均速度）が時速１００ｋｍである場合に規格化速度が「１」となるような、一次式の関数Ｆａにより規格化速度への変換を行っている。つまり、前記所定の変換情報は、前記一次式の関数Ｆａの情報である。
この関数Ｆａによれば、例えば、図６に示すリンクＩＤが「１」である道路リンクに関して、車両速度（平均速度）が時速３０ｋｍである場合、規格化速度は０．３となる。なお、図６は、図５に示す表から道路特性を除外して、ＥＶ走行情報及び非ＥＶ走行情報をそれぞれ整理して示したものである。

【0066】

〔２．６ 類似判定部２３の機能〕
類似判定部２３（図１参照）は、図６に示す情報を参照して、図６中に含まれるＥＶ走行情報及び非ＥＶ走行情報を基にして、道路リンク間の類似度を算出する。図６に示す各情報を対象として類似度を相関係数により表現すると、図７に示す関係となる。

【0067】

すなわち、類似判定部２３は、ＥＶ走行情報（規格化した車両速度と、プローブの割合）と非ＥＶ走行情報（規格化した車両速度と、プローブの割合）とを、類似度を判定するためのパラメータとして用いて、道路リンク間の類似度、つまり、対象道路リンクと実績道路リンクとの間の類似度を求めている。本実施形態では、その類似度を相関係数により表現している。
具体的に説明すると、例えば、リンクＩＤが「４」である対象道路リンクＸ４と、複数の実績道路リンク（リンクＩＤが「１」〜「３」）それぞれとの類似度を求める。そして、この対象道路リンクＸ４に最も類似する実績道路リンクを見つける（最も類似度の高い実績道路リンクを見つける）。図７によれば、対象道路リンクＸ４に類似する実績道路リンクは、リンクＩＤが「３」である実績道路リンクである。このようにして、他の対象道路リンクについても、同様に類似する実績道路リンクを見つける。図７によれば、リンクＩＤが「５」である対象道路リンクＸ５に類似する実績道路リンクは、リンクＩＤが「２」である実績道路リンクであり、リンクＩＤが「６」である対象道路リンクＸ６に類似する実績道路リンクは、リンクＩＤが「１」である実績道路リンクである。

【0068】

また、本実施形態では、前記のような類似の判定を行うために、類似度についての閾値が設定されており、類似判定部２３は、類似度（本実施形態では相関係数）が閾値以上である場合に「類似している」と決定する。例えば、相関係数の閾値として「０．９５」が設定されており、最も相関係数が高く、かつ、その相関係数が０．９５以上である場合に、道路リンクが類似していると、決定することができる。

【0069】

〔２．７ 処理部２４の機能〕
類似判定部２３が、一つの対象道路リンクＸ４に最も類似する実績道路リンクＸ３を見つけると、処理部２４（図１参照）は、この実績道路リンクＸ３の消費電力量を基にして、対象道路リンクＸ４の消費電力量を推定する。
実績道路リンクＸ３の消費電力量を、そのまま、対象道路リンクＸ４の消費電力量として適用してもよいが、本実施形態では、図８に示すように、これら実績道路リンクＸ３と対象道路リンクＸ４とのリンク長の比（１２２／８３）を求め、実績道路リンクＸ３の停止回数毎の消費電力量（２．４５，３．８７，３．５２）に、このリンク長の比（１２２／８３）をそれぞれ乗算した値（２．８６，６．１６，９．９４）を、対象道路リンクＸ４での消費電力量として推定する。

【0070】

そして、この推定の処理を他の対象道路リンクＸ５，Ｘ６についても行う。これにより、対象道路リンクＸ４，Ｘ５，Ｘ６それぞれの消費電力量の推定値を停止回数毎に求めることができ、これら消費電力量の推定値の情報を、記憶装置１５が有するリンク情報用のデータベース５１に蓄積する。
なお、前記のとおり、実績道路リンクについての消費電力量の値（ＥＶプローブ情報に基づく算出値）の情報も、このデータベース５１に蓄積されていることから、このデータベース５１には、実績道路リンクの消費電力量の値の情報の他に、対象道路リンクの消費電力量の値（推定値）の情報が蓄積された状態となる。
そして、これら実績道路リンクの消費電力量の値と、対象道路リンクの消費電力量の値とが、経路探索部２０による経路探索処理に用いられる。

【0071】

〔２．８ 本実施形態の消費電力量推定部２１について〕
以上のように、本実施形態の消費電力量推定部２１は、対象道路リンクを電気自動車２が走行するために要するバッテリ７の消費電力に対応するコスト値として、消費電力量を推定する装置であり、取得部２２と、類似判定部２３と、処理部２４とを備えている。
取得部２２は、電気自動車２が送信するＥＶプローブ情報に基づいて、実績道路リンクを電気自動車２が走行した際の走行状態を示すＥＶ走行情報、及びその際のバッテリ７の消費電力量を取得する。さらに、取得部２２は、非電気自動車１４が送信する非ＥＶプローブ情報に基づいて、対象道路リンクを非電気自動車１４が走行した際の走行状態を示す非ＥＶ走行情報を取得する。
類似判定部２３は、これらＥＶ走行情報、及び非ＥＶ走行情報を、道路リンクの類似判定のためのパラメータとして用いて、対象道路リンク（Ｘ４，Ｘ５，Ｘ６）それぞれに類似する実績道路リンク（Ｘ３，Ｘ２，Ｘ１）を見つける。

【0072】

そして、処理部２４は、類似判定部２３によって見つけられた実績道路リンク（Ｘ３，Ｘ２，Ｘ１）におけるコスト値を基にして、実績道路リンク（Ｘ３，Ｘ２，Ｘ１）に類似している対象道路リンク（Ｘ４，Ｘ５，Ｘ６）における消費電力量を推定する。

【0073】

この消費電力量推定部２１によれば、電気自動車２からのＥＶプローブ情報が未取得である対象道路リンク（Ｘ４，Ｘ５，Ｘ６）と、類似している実績道路リンク（Ｘ３，Ｘ２，Ｘ１）を見つけ、この対象道路リンク（Ｘ４，Ｘ５，Ｘ６）を電気自動車２が走行するために要するバッテリ７の消費電力量を、この対象道路リンク（Ｘ４，Ｘ５，Ｘ６）と類似している実績道路リンク（Ｘ３，Ｘ２，Ｘ１）における消費電力量を基にして推定することから、その消費電力量を精度良く求めることが可能となる。

【0074】

また、本実施形態では、電気自動車２から取得されたＥＶプローブ情報を分類した等速情報、加速情報及び減速情報それぞれが占めるプローブの割合（第１の割合）と、非電気自動車１４から取得された非ＥＶプローブ情報を分類した等速情報、加速情報、及び減速情報それぞれが占めるプローブの割合（第２の割合）とが、類似判定部２３による道路リンクの類似判定のためのパラメータとして用いられる。このため、例えば、ある実績道路リンクで取得されたＥＶプローブ情報に基づく第１の割合と、ある対象道路リンクで取得された非ＥＶプローブ情報に基づく第２の割合とが近い場合に、これら実績道路リンクと対象道路リンクとは類似している関係にあると言える。このように、プローブの割合を用いていることで、道路リンクの類似度の判定精度を高めることができる。

【0075】

また、本実施形態では、前記類似判定部２３は、電気自動車２及び非電気自動車１４それぞれのプローブ情報から得られる車両速度（平均速度）を、所定の変換情報に基づいて、その車両速度の大小に応じた値をとる指標値に変換し、この指標値をＥＶ走行情報及び非ＥＶ走行情報として用いて、対象道路リンクに類似する実績道路リンクを見つけるように構成されている。前記変換情報は、例えば一次式の関数等であり、この変換情報（関数）は、記憶部１９に記憶させておくことができる。
この構成によれば、ある実績道路リンクとある対象道路リンクとで車両速度（平均速度）が多少異なる場合であっても、これら道路リンクそれぞれにおける消費電力量に相関がある場合に有効となる。

【0076】

また、前記変換情報は、他の関数であってもよく、更に、複数種類が予め設定されていて、指標値を算出する際に、相応しい変換情報を用いることができるように推定部２１は構成されていてもよい。
例えば、電気自動車２のＥＶプローブ情報から得られた車両速度（平均速度）を指標値に変換する際の関数（変換情報）については、複数パターンが設定され、記憶されている。そこで、類似判定部２３は、電気自動車２のＥＶプローブ情報から得られた車両速度（平均速度）を指標値に変換する際の関数を、実績道路リンクにおける電気自動車２の走行抵抗に応じて変化させるようにするのが好ましい。例えば、走行抵抗（路面状態、風の強さ）に応じて、規格化するための関数を変更するのが好ましい。

【0077】

これは、電気自動車２の場合、バッテリ７の消費電力量は、走行する道路リンク（実績道路リンク）における走行抵抗の影響を受けやすいためであり、前記のように走行抵抗に応じて関数を変更することにより、精度の高い類似判定が可能となる。
例えば、電気自動車２にとって、路面抵抗のより大きい道路リンクを低速で通過するために要する消費電力量と、路面抵抗がより小さい道路リンクを高速で通過するために要する消費電力量とが、同程度となる場合、これら二つの速度が同じ規格化速度となるような関数を用いるのが好ましい。また、電気自動車２の場合と非電気自動車１４の場合とで規格化する関数を変えてもよい。例えば、図９（Ａ）は、通常時における規格化するための関数Ｆａを示しており、図９（Ｂ）は、走行抵抗に応じて変化させる関数Ｆｂを示している。電気自動車用の場合、ある道路リンクの車両速度は、関数Ｆｂを用いてその車両速度を規格化するようにすればよい。

【0078】

〔２．９ 経路探索部２０による経路探索〕
以上のように、消費電力量推定部２１は、ＥＶプローブ情報が未取得である対象道路リンクを電気自動車２が走行するために要するバッテリ７の消費電力量を、精度良く推定することが可能となるため、経路探索部２０は、その推定した消費電力量の情報を用いて、電気自動車２のための経路の探索処理が行われることで、精度の良い探索結果を得ることが可能となる。

【0079】

すなわち、経路探索部２０は、道路リンク毎にバッテリ７の電力残量を求めつつ、その電力残量に基づいて電気自動車２のための経路の探索を行う。そして、道路リンク毎のバッテリ７の電力残量を求めるためには、各道路リンクを走行することによるバッテリ７の消費電力量の情報が必要である。この必要となる情報は、実績道路リンク及び対象道路リンクの双方について、前記データベース５１に蓄積されており、このデータベース５１を参照することにより、道路リンク毎にバッテリ７の電力残量を求めつつ、その電力残量に基づいて電気自動車２のための経路の探索を行うことが可能となる。

【0080】

〔３ 付記〕
なお、本実施形態では、類似判定部２３が、道路リンクの類似を判定する際に用いた項目を、実績道路リンク及び対象道路リンクそれぞれを通過する平均速度（車両速度）、及び停止回数毎のプローブの割合としたが、類似判定のために、その他の項目を更に用いてもよい。例えば、道路リンクを特徴付ける項目として、各道路リンクの勾配、各道路リンクの道幅、及び各道路リンクの車線数等があり、これら項目を類似判定に用いても良い。
また、類似判定部２３が、道路リンクの類似性を判定する際に用いる各項目に対して重み付けを行って、類似性を評価してもよい。

【0081】

また、前記実施形態では、類似度（相関係数）に関して閾値を用いたが、閾値を設定せずに、最も類似度が高い実績道路リンクを選択するようにしてもよい。
さらに、処理部２４が、対象道路リンクの消費電力量を算出するために、リンク長の比を考慮したが、コスト値の種類に応じてこのような比を考慮しなくてもよい。

【0082】

また、前記実施形態では、停止回数毎に、電気自動車２（非電気自動車１４）から取得された複数のＥＶプローブ情報（非ＥＶプローブ情報）それぞれが、加速状態に対応する加速情報のグループ、減速状態に対応する減速情報のグループ、及び等速状態に対応する等速情報のグループに分類され、そして、ＥＶ走行情報（非ＥＶプローブ情報）として、停止回数毎に、前記加速情報、前記減速情報、及び前記等速情報それぞれが占める割合を示す情報が求められる場合について説明したが、これ以外であってもよい。分類の例として、ＥＶプローブ情報（非ＥＶプローブ情報）が、加速状態に対応する加速情報のグループ、減速状態に対応する減速情報のグループ、及び等速状態に対応する等速情報のグループの内の２つのグループに分類され、分類されたグループそれぞれに含まれるプローブ情報の数の割合を示す情報が、ＥＶプローブ情報（非ＥＶプローブ情報）に含まれていればよい。つまり、ＥＶプローブ情報（非ＥＶプローブ情報）それぞれが、当該ＥＶプローブ情報（非ＥＶプローブ情報）に基づいて得られる走行速度の変化（加速度）を基準として複数のグループに分類され、ＥＶ走行情報及び非ＥＶ走行情報それぞれには、分類された前記グループそれぞれに含まれるプローブ情報の数の割合を示す情報が含まれていればよい。

【0083】

そして、今回開示した実施形態は、すべての点で例示であって制限的なものではない。本発明の権利範囲は、上述の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された構成と均等の範囲内でのすべての変更が含まれる。
前記実施形態では、サーバ装置５が、経路探索の処理を行う経路探索装置として機能し、また、サーバ装置５が、バッテリ７の消費電力量を推定する消費電力量推定装置として機能する場合について説明したが、経路探索装置又は消費電力量推定装置は、サーバ装置５以外であってもよく、例えば、車載装置３が消費電力量推定装置として機能してもよい。
また、本発明は、前記消費電力量推定装置（消費電力量推定部）、又は前記経路探索システムが行う処理をステップとする消費電力量推定方法、又は経路探索方法とすることもできる。また、前記のとおり説明した各構成の一部を組み合わせた装置やシステムとすることもできる。

【符号の説明】

【0084】

２ 電気自動車
２ 非電気自動車
３ 車載装置
３，１３ 車載装置
３ａ 入出力部
３ｂ 測位部
４ 路側通信装置
５ サーバ装置
６ 電子制御ユニット
７ バッテリ
１０ モータ
１１ ブレーキ装置
１２ 車輪
１３ 車載装置
１４ 非電気自動車
１５ 記憶装置
１６ 通信装置
１７ 演算処理装置
１９ 記憶部
２０ 経路探索部
２１ 消費電力量推定部
２１ 推定部
２２ 取得部
２３ 類似判定部
２４ 処理部
４１，４２，４３ 補機
５１ データベース

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】