(58)【調査した分野】(Int.Cl.,DB名)
【発明を実施するための形態】
【0017】
以下、本発明の第1の実施の形態である車両の目的地到達推定装置について説明する。
本発明の車両の目的地到達推定装置は、走行予定経路で目的地に達するまでの走行に必要な電動機及び車載空調機が消費した消費電力量と車載の残留エネルギ量相当の供給電力量を対比し、目的地に到達可能か否か判断するに際して、以下の特徴を有する。
要するに、車両走行に先立ち、その走行中に変化する速度、加速度運転域に関連して得られた走行消費電力量と走行中に変化する速度、加速度運転域の使用頻度相当値とを取得する。更に、これら値を所定反映比率で更新して走行消費電力量演算データとして蓄積する手段を備える。その上で、消費電力量予測値算出手段により蓄積されている車両の走行消費電力量演算データにより演算された今回の走行に必要な電動機及び車載空調機が消費した消費電力量と今回の経路長とに基づき走行消費電力量予測値を算出する点が特徴となっている。
【0018】
なお、車両の始動から停止までとは、例えば電気自動車では車両のスタートスイッチが運転者により押されることによりONにされ、車両が走行可能な起動状態又はREADY状態となった時から、車両のスタートスイッチが運転者によりOFFにされ、車両の電源が落とされた時までを指す。ただし、運転者のスイッチ操作に係わらずリモートスイッチなどにより事前に車両が起動していた場合も、始動から停止までの時間に含める。
【0019】
まず、
図1を参照して、本発明の第1実施形態としての車両の目的地到達推定装置の全体構成を説明する。ここでの車両の目的地到達推定装置は電動車両Cである電気自動車(EV)に搭載される。車両Cには、車両の目的地到達推定装置の車載端末100を成す制御部10及び車両制御装置(PCU)60と、表示装置である車載ナビゲーション装置20と、制御部10にネットワーク受信部101を介して接続される車外のサーバー30と、車両制御装置(PCU)60及び車載の電池(バッテリー)40に接続されモータ(電動回転機)1を制御する電力制御装置(MCU)50と、車両制御装置60と信号の授受を行い車両の空調機(エアコン)710を駆動制御する空調駆動装置70とを備える。
【0020】
車両制御装置(PCU)60は車両の運転情報を取り込み、電力制御装置(MCU)50及び制御部10と信号の授受を行い、車両の駆動制御を行う。運転情報としては車両の速度センサ601、加速度センサ602(車速センサ出力に基づき算出するよう構成してもよい)、モータ1の出力値を出力する消費電力計603、エアコン消費電力計701、バッテリの残存容量(SOC)を出力するバッテリ残存容量計604、を備える。
表示装置である車載ナビゲーション装置20は操作部210、表示部220、GPS電波を受信して現在地を算出する判定部230、表示部220の表示制御等を行う表示制御部240、表示制御部240とのデータの授受を行うデータ記憶部250を備える。操作部210は操作者が入力した入力指示情報を受けて表示制御部240に指示情報を入力する入力手段を成す。表示制御部240は判定部230からの現在地情報に応じ、所定表示モードでの表示を行う表示機能部241と、入力指定された目的地までの走行予定経路を表示する経路表示機能部242と、サーバー30より制御部10を介して受信した走行予定経路の情報や、GPS電波を受信し制御部10に出力可能に道路情報等を一次蓄積するデータ蓄積部243と、現在の走行予定経路の道路情報を読み取り、案内表示する表示機能部244を備える。
【0021】
ここで、これら操作部210及び表示制御部240は、後述の消費電力量蓄積手段110のサーバー30と協働して本発明での設定手段の機能部を成している。即ち、操作部210及び表示制御部240及びサーバー30は、車両の走行予定経路を設定し、後述するように、走行予定経路の少なくとも距離情報と、時間情報と予定経路内の温度情報とを含む経路情報を取得する機能部を成す。
【0022】
制御部10と車両制御装置(PCU)60は送受信可能に接続されて車両の車載端末100を成し、これらが表示装置(車載ナビゲーション装置)と、電力制御装置(MCU)50と、空調制御装置70と、車外のサーバー30とに接続される。
制御部10はネットワーク接続部101よりネットワークを介してサーバー30に連結される。この制御部10は、走行消費電力演算データを蓄積処理しサーバー30との間で送受信する消費電力量蓄積手段(データ処理手段)110と、加速度使用率蓄積手段120と、供給可能電力量予測値算出手段130と、設定手段140と、消費電力量予測値算出手段160と、走行可否判定手段170との機能部を備える。
【0023】
サーバー30は消費電力量蓄積手段(データ処理手段)110より送信された消費電力演算データを蓄積する消費電力データ蓄積手段の一部として機能する。
消費電力量蓄積手段110は車両の始動から停止までに電動機1と空調機(エアコン)710とが使用した消費電力量を取得し、消費電力量データとして蓄積する。加速度使用率蓄積手段120は車両の始動から停止までに、車速ごとに車速に達した際の加速度を順次取得し加速度使用率データとして蓄積する。供給可能電力量予測値算出手段130は車両のバッテリからの充電レベル情報に基づき供給可能電力量予測値を算出する。設定手段140は車両の走行予定経路を設定し、走行予定経路の少なくとも距離情報と、時間情報と、予定経路内の温度情報とを含む経路情報を取得する。消費電力量予測値算出手段160は車両が走行予定経路で消費する消費電力量予測値を経路情報と消費電力量データとで補正された加速度使用率データに基づき算出する。走行可否判定手段170は供給可能電力量予測値と消費電力量予測値に基づき走行予定経路が走破可能かを判断する。
【0024】
消費電力量蓄積手段110の演算部1101は、車両の始動から停止までに電動機1及び車載空調機(エアコン)710が使用した走行消費電力量と空調消費電力量の加算値である消費電力量を取得し、消費電力量データとして蓄積する。
具体的には、車両運転者に
図3に示すように、車両Cが走行予定経路E0である平坦路E1,上り路E2,下り路E3を走行するとする。この際、消費電力量蓄積手段の演算部1101は走行予定経路E0で用いる走行消費電力マップmp1(
図3の左側近傍)を作成し、蓄積する。
【0025】
まず、消費電力量蓄積手段110の蓄積部を成す平坦路消費電力算出マップmp1は、車両の始動から停止までに電動機1が使用した走行消費電力量を取得し、その消費電力量データをサーバー30に蓄積する。
ここでは平坦路E1での単位距離あたりの平坦路走行消費電力量を読み取るよう作成され、平坦路E1の走行毎に最新データを反映するように更新され、その一例を
図4に示す。
図4は過去の平坦路走行時の実績データより求めた平坦路E1での各速度域とその速度域に達した際の加速度情報と関連つけた単位距離あたりの相当の平坦路走行消費電力量(kwh/km)が実績値を反映して作成された走行消費電力マップmp1となっている。
【0026】
この走行消費電力マップmp1では、各速度域(km/h)と、同車速域に達する加速度(m/s
2)が複数域に区分されて、両値の交差する書込みエリアに単位距離あたりの走行消費電力量(kwh/km)値が書き込まれている。ここでは単位距離あたりの走行消費電力量(kwh/km)値が消費電力計603により単位距離毎に計測され、その計測値の所定走行距離毎の平均値を求める。更に、この平均値からなる最新値の走行消費電力量(kwh/km)は先行する値に対して所定反映比率α(例えば0.2)で受入、書き換え、更新することで、運転者の車速での癖である運転特性を反映する程度を適宜調整できる。
【0027】
次に、制御部10の加速度使用率蓄積手段120の演算部1201は車両の始動から停止までに、車速ごとに車速に達した際の加速度を順次取得し加速度使用率データである速度、加速度ヒストグラムmh1としてそれぞれ作成し、サーバー30に蓄積する。
ここで、
図5は、平坦路走行の電力消費運転で用いる加速度使用率を各速度に達する際使用した加速度のデータ個数を加速度使用率の実績値として求めた加速度使用率蓄積手段120の速度、加速度ヒストグラムmh1を示す。
この速度、加速度ヒストグラムmh1は、車両の始動から停止までに、変化する各速度(km/h)の所定走行距離毎の平均速度を求める。その車速毎に、同車速に達する際使用した加速度(m/s
2)のデータ数の比率(全データ数に対する比率)を加速度使用率の実績値として取得する。同使用率の値は先行する車速毎に得られている加速度使用率の値に対して所定反映比率β(例えば0.2)で受入、書き換え、更新されることで、運転者の加速での癖である運転特性を反映する程度を適宜調整できる。得られた更新データはサーバー30に送信され、書き換え蓄積される。
ここで、加速度ヒストグラムmh1中の加速度使用率である加速度(m/s
2)のデータ数の比率は、全書込みエリアの値(全データ数)の加算合計が1となるように設定され、全エリアの加速度使用率の値が車両Cの1走行中での加速度使用率を示すように設定される。
【0028】
次に、加速度使用率蓄積手段120の演算部1201が行う上り路E2走行で用いる加速度使用率データである速度、加速度ヒストグラムmh2を説明する。この上り路E2で用いる速度、加速度ヒストグラムmh2は上り坂の程度や運転者の意思により速度使用率データ(電力消費(消費量+増加)の値の使用率)が平均値に修正されてから所定比率で採用され、蓄積される。このデータは上り路走行毎に更新されるもので、平坦路のヒストグラムmh1と同様のパターンで作成され、
図3の中央近傍に全体概略図を示す。
この場合も、速度(km/h)と、その速度域に達した際の加速度(m/s
2)が複数の車速域に区分され、両値の交差する書込みエリアに上り路E2走行域に達する毎に、速度、加速度に達する加速度使用率の実績値を書き込み、更新する。更新データはサーバー30に蓄積される。
【0029】
次に、制御部10の加速度使用率蓄積手段120の演算部1201が行う下り路E3走行で用いる加速度使用率データである速度、加速度ヒストグラムmh3を説明する。この下り路E3で用いる速度、加速度ヒストグラムmh3は下り路走行毎に更新され、下り坂の程度や運転者の意思により、電力消費(消費量+増加)あるいは電力回生(消費量―増加)の加速度使用率の値が平均化され修正されて蓄積される。この下り路E3で用いる速度、加速度ヒストグラムmh3は平坦路のヒストグラムmh1と同様のパターンで作成され、
図3の右側近傍に全体概略図を示す。
この場合も、速度(km/h)、加速度(m/s
2)が複数の車速域に区分され、両値の交差する書込みエリアに下り路走行域に達する毎に、速度、加速度に達する加速度使用率の実績値を書き込み、更新する。更新データはサーバー30に蓄積される。
【0030】
次に、制御部10は設定手段140を備え、この設定手段140は車両の走行予定経路E0を設定し、走行予定経路の少なくとも距離情報と、時間情報と、予定経路内の温度情報とを含む経路情報を取得する。この設定手段140は、表示装置20であるナビゲーション装置20側の操作部210、表示制御部240及び車外のサーバー30と協働して機能する。即ち、設定手段140は操作部210及び表示制御部240を介して、サーバー30側より経路情報を取得する処理を行う。経路情報としては走行予定経路の距離情報E0,E1,E2,E3と、時間情報(現時点から目的地到達の予想経過時間)と、走行時の予定経路内の温度情報とが取得される。
具体的に述べると、設定手段140は車両Cの走行予定経路E0を設定する。
図3に示すように、出発地点より目的地点に向かうとして、それら位置データを操作部210より表示装置であるナビゲーション装置20に入力し、表示部220に走行予定経路E0が表示される。一方、サーバー30からは走行予定経路E0、平坦路E1,上り路E2,下り路E3の道路情報が取り込まれる。
【0031】
更に、設定手段140は走行予定経路E0の距離と、走行予定経路の出発地での現在の時間と現時点から目的地到達に要する通常時の走行モードでの予想目的地到達時間とを演算し、表示装置20で表示する。
更に、設定手段140は走行予定経路E0の出発地から目的地の経路内の温度情報をサーバー30より読み取る。
【0032】
次に、制御部10内の消費電力量蓄積手段110の演算部1101は走行予定経路E0で用いる空調機消費電力量データである空調消費電力マップme1を作成し、サーバー30に蓄積する。ここで、空調消費電力マップme1は空調機消費電力量蓄積手段の蓄積部を成し、車載空調機(エアコン)710が消費した消費電力量を外気温に応じて区分けして蓄積する。
ここで、車載空調機(エアコン)710は空調駆動装置70に駆動制御され、走行予定経路E0での出発時より目的地到達の間において、外気温度や指定温度差により消費電力が異なる。
【0033】
ここで車両Cの乗員が出発地で車載空調機(エアコン)710に対して好みの空調指定温度をセットし、走行を継続して目的地に向かう場合に、外気温度の相違、および出発時の指定温度の相違を考慮した空調消費電力量(kw)の実績値に応じた空調消費電力マップme1を作成した。
ここで車載空調機710は車両の走行開始時に指定温度に向かいフル作動する空調初期作動モードで駆動し、空調安定後には空調定常運転モードでの駆動に入り、その状態で目的地に向かう。この際、空調指定温度と外気温度とが空調消費電力の変動にかかわり、この乗員の癖と外気温度の相違の2点を考慮した空調消費電力マップme1を作成し、更新してサーバー30に蓄積する。
【0034】
図8には空調消費電力マップme1の一例を示す。ここで、空調初期運転モードより空調定常運転モードにわたる経過時間値と外気温度値が交差する各書込みエリアに、実測値データである空調運転電力値(kw)を空調消費電力計603、外気温度計720より取り込み、実績値で更新し、書き込んでいる。即ち、消費電力量データとして空調機が消費する消費電力量を外気温に応じて区分けして空調消費電力マップme1(空調機消費電力量データ)としている。
この際、各書込みエリアの空調運転電力値(kw)は先行する値に対して最新値を所定反映比率α’(例えば0.2)で受入、書き換え、更新することで、作動モードの変化や、運転者の指定温度、外気温度との差を含む空調消費電力特性を反映した空調消費電力マップme1を更新し、蓄積できる。このため、消費電力量蓄積手段110の演算部1101は、走行消費電力量を最新の温度情報が含まれた経路情報に応じて予測でき、この点で、目的地到達が可能か否かを空調消費電力特性を考慮した道路状態に応じて精度よく判断できる。
【0035】
次に、制御部10の消費電力量予測値算出手段160(
図1参照)を説明する。この消費電力量予測値算出手段160は車両が走行予定経路で消費する消費電力量予測値を経路情報と消費電力量データと加速度使用率データに基づき算出する。ここでの消費電力量予測値算出手段160は走行消費電力量予測値演算機能部1601のと空調消費電力量予測値演算機能部1602とを有し、ここでは走行消費電力量予測値演算機能部1601を説明し、空調消費電力量予測値演算機能部1602は後述する。
具体的に説明する。
図3に示すように、車両Cが出発地点より目的地点に向かうと仮定して、同指令を表示装置であるナビゲーション装置20に入力すると、表示部220に走行予定経路E0が表示される。一方、サーバー30を介して設定手段180は走行予定経路E0、平坦路E1,上り路E2,下り路E3の道路情報を制御部10に供給する。
【0036】
その上で、制御部10の消費電力量予測値算出手段160は走行予定経路E0全域を平坦路と見做して走行消費電力マップmp1を用い、これと速度、加速度ヒストグラムmh1を呼び出し、両値が互いに対向するエリアの値(
図4,5の実績値)を読み取り、乗算し、全値を加算し、単位距離あたりの平坦路走行相当分消費電力量Pw1/L(kwh/km)を演算する。その上で、この単位距離あたりの平坦路走行相当分消費電力量Pw1/L(kwh/km)に走行予定経路E0を平坦路E1と見做しての走行距離Re0を乗算することで、走行予定経路E0全域の走行消費電力量予測値PwA1(=Pw1×Re0:kwh/km)が求められる。
【0037】
更に、消費電力量予測値算出手段160は上り路E2での消費電力補正分を算出する。
この際、上り路E2を平坦路E1相当分消費電力量Pw2がすでにPwA1に含まれている。このため、このPw2を補正して、上り路E2で追加消費されると見做される、
図2(b)に示すような、上り勾配消費電力量(=MG/η×h)(kwh/km)を補正値として演算する。
ここでは、
図2(c)に示すような、上り実効重量を演算式(=MG/η)で算出する。ここでM(車両総重量)とG(重力加速度)の乗算値をη(消費電力量のうち位置エネルギーに変換される割合)で除算し、上り実効重量(
図2(b)、(c)、
図3のmp2参照)を求める。その上り実効重量に上り路E2の標高差h(サーバー30からのデータによる)を乗算して、上り路補正値としての上り勾配消費電力量(=MG/η×h)を求める。
なお、M(車両総重量)は所定標高差dhの上り路走行毎に消費電力量(消費電力計603で求める)を求め、上り勾配消費電力量(=MG/η×h)の式に代入して逆算する。この逆算で求めたM(車両総重量)は最新の乗員や荷物の変動を考慮した車体総重量となる。このような値を車体基準値(前回値を使用)に所定比率で反映させ、更新することで、精度よい最新のM(車両総重量)を使用保持できる。
【0038】
更に、消費電力量予測値算出手段160は下り路E3での消費電力量補正分を算出する。この際、下り路E3を平坦路E1相当分消費電力量Pw3がすでにPwA1に含まれている。
このため、このPw3を補正して、下り路E3で負の消費、即ち発電されると見做される、
図2(b)に示すような、下り勾配回生発電電力量(=−εMGh’)(kwh/km)で補正する。
【0039】
ここでは、M(車両総重量)とG(重力加速度)とε(位置エネルギーのうち走行、回生に変換される割合)を乗算し、下り実効重量εMG(
図2(d)、
図3のmp3参照)を求める。
更に、下り実効重量εMGに下り路E3での下り標高差h’を乗算して、下り回生電力である負の下り勾配消費電力量(=−εMGh’)を求める。なお、この下り勾配消費電力量の値は下り路E3での発電エネルギであるので、消費に対する負の値として演算処理する。なお、この回生エネルギにつき後述の給電力算出手段130において補足説明する。
【0040】
このような演算の後で、消費電力量予測値算出手段160は、
図2(b)の走行消費電力量演算式を用い、走行予定経路E0の全行程での走行消費電力量予測値PwAを演算する走行消費電力算出機能を説明する。
まず、平坦路E1,上り路E2,下り路E3から成る走行予定経路E0の全域を平坦路相当域とした平坦路相当の走行消費電力量予測値PwA1を求める。
その上で、平坦路相当の消費電力量予測値PwA1に、上り勾配消費電力量(=MG/η×h)と、下り勾配消費電力量(=−εMGh’)との補正処理を加えて全走行路での走行消費電力予測値PwAを演算する。
【0041】
次に、制御部10内の供給可能電力量予測値算出手段130を説明する。
供給可能電力量予測値算出手段130は車両の電池(バッテリ)40からの充電レベル情報に基づき供給可能電力量予測値Qpbを算出する。
ここでは出発地におけるバッテリの残存容量(SOC)がバッテリ残存容量計604で読み取られ、残存容量(SOC)である充電レベル情報に基づく放電可能電力量より供給電力量Qpbが供給電力量予測値として算出できる。
【0042】
更に、車両Cの下り路E3走行時に下り標高差h’の走行に応じモータ1が発電量である下り勾配消費電力(=−εMGh’)を発電する。本来、この値も供給電力量予測値Qpbに含まれるが、ここでの下り勾配消費電力(=−εMGh’)は上述の通り、消費電力量の減算値として走行消費電力算出手段120での演算処理の要件にすでに含まれるので、ここではこの値を考慮しない。
このような経緯より、供給電力算出手段130は電池(バッテリ)40からの充電レベル情報に基づく放電可能電力量に応じた発電量のみから供給電力量予測値Qpbが算出される。
【0043】
次に、制御部10内の消費電力量予測値算出手段160が有する空調消費電力量予測値演算機能部1602の機能を説明する。
空調消費電力量予測値演算機能部1602は車両Cの空調を行う空調機(エアコン)710の走行予定経路E0上における駆動状況に応じたエアコン消費電力量予測値を算出するもので、空調機(エアコン)710のエアコン駆動装置70と信号の授受を行う。エアコン駆動装置70は車両制御装置(PCU)60からの駆動指令に応じて空調制御を行う。
【0044】
走行予定経路E0における駆動状況として現在地(出発地)の現在値温度Tsを温度センサ720から、目的地の外気温度Teをサーバー30から、操作者のエアコン指定温度Trをエアコン駆動装置70から読み取る。その上で、前述のデータ処理手段110で作成され蓄積されているエアコン消費電力マップme1を用い、目的地までの経過時間を演算した上でエアコン消費電力量予測値Pa1を演算する。この場合、エアコン消費電力量予測値Pa1は経過時間(
図8の運転開始時(0〜0.5)からの経過時間h参照)の経過時間域の値pawnを外気温(℃)に応じて読み取り、エアコン消費電力量予測値Pa1(=pawa+pawb+pawc+・・・・+pawn)を演算する。
【0045】
ここで、エアコン消費電力マップme1は実績値で更新されている。即ち、出発地の現在値温度Tsと目的地に向かう場合の各外気温度差、指定温度Trと外気温度Teの温度差、および出発時の指定温度に向かいフル作動する空調初期運転モード期間と、その後の空調安定後の空調定常運転モード期間での消費電力の変動を反映して更新されている。
このため、空調消費電力量予測値演算機能部1602エアコン消費電力マップme1を用いることで、作動モードの変化や、運転者の指定温度、外気温度との差を考慮したエアコン消費電力量予測値Pa1を取得できる。
このようなエアコン消費電力量予測値Pa1を取得後、消費電力量予測値算出手段160は、
図2(a)のように、走行予定経路E0の全走行消費電力量予測値PwAAを走行予定経路E0の走行消費電力量予測値PwAにエアコン消費電力量予測値Pa1を加算して求める。
【0046】
この後、制御部10の走行可否判定手段170は走行予定経路E0の全走行消費電力量予測値PwAAと供給可能電力量予測値算出手段130から供給電力量予測値Qpbを対比する。ここで、(全走行消費電力量予測値:PwAA<供給電力量予測値:Qpb)であるか否かを判断し、満たされると走行予定経路の走破が可能と判断し、即ち、目的地到達が可能なエネルギ搭載状態であると精度よく判断できる。
その上で、走行可否判定手段170は目的地到達が可能、あるいは、不可能であることを表示装置20の表示制御部240を介して表示部220で行う。
その表示部220の判断表示に応じて、運転者は目的地到達が不可能であると、出発前に再充電を行うか、適宜到達可能と推定される地点の充電スタンドを確認して走行に入ることが出来る。
【0047】
次に、このような車両の目的地到達推定装置の制御処理における走行実績情報の蓄積処理を
図6のフローチャートに沿い、走行消費電力予測を
図7のフローチャートに沿い、空調消費電力予測と空調実績情報の蓄積処理を
図9のフローチャートに沿い、説明する。
車両Cの走行時に
図6の走行実績情報の蓄積処理のステップs1に達すると、平坦路E1ではステップs2に、上り路E2ではステップs3に、下り路E3ではステップs4に進む。ステップs3で単位距離あたりの走行消費電力マップ(
図4のmp1)を実績値で更新し、平坦路走行中はステップs5、s3が繰り返される。平坦路を抜けるとステップs6,7に進み、平坦路の平均速度を計算し、平坦路E1の速度、加速度ヒストグラムmh1の所定速度化速度エリアを更新する。
【0048】
次いで、上り路E2区間にステップs2で入り、次いで通過すると、ステップs8〜s10に進む。ここで、上り実効重量mp2を演算式(=MG/η)でもとめ、蓄積処理し、ついで、上り路の平均速度計算をし、更に、上り路E2の速度、加速度ヒストグラムmh2(
図3参照)が更新される。
次いで、下り路E3区間にステップs4で入り、次いで通過すると、ステップs11〜s13に進む。ここで、下り実効重量mp3を演算式(=εMG)でもとめ、蓄積処理し、ついで、下り路の平均速度計算をし、更に、下り路E3の速度、加速度ヒストグラムmh3(
図3参照)が更新される。
【0049】
車両Cの走行時に
図7の走行消費電力予測処理のステップa0に達すると表示装置であるナビゲーション装置20にルート設定指示が入力されるのを待つ。入力でステップa1、a2でサーバー30の地図データベース30−1よりルート(走行予定路E0)の標高データh、h’を取得し、平坦路E1、上り路E2、下り路E3の区分け、距離データの取得をする。ステップa3、a4、a5では、まず、サーバーの自車実績情報データベース30−2から単位距離あたりの走行消費電力マップmp1を呼び出し、次いでサーバーの他車の実績情報データベース30−3から自社が通過する予定時間の当該区間の他車の平均車速を予測値として取得する。次いで、当該平均速度域の速度、加速度ヒストグラムmhnを取得する。
【0050】
次いで、ステップa6では平坦路相当のルート(走行予定路E0)走行での単位距離あたりの平坦路走行相当分消費電力値Pw1/L(kwh/km)を演算し、ステップa7に達する。ここでは平坦路E1でステップa12に、上り路E2ではステップa8に、下り路E3ではステップa9に進む。ステップa8、a10で標高差hの上り路E2では上り実効重量を演算式(=MG/η)を用いて演算し、これに上り路E2の標高差hを乗算して、単位距離あたりの上り路走行相当分消費電力値Pw2/L(kwh/km)を演算し、上り勾配消費電力(=MG/η×h)を補正値として求める。
ステップa9、a11で標高差h’の下り路E3であると、下り実効重量を演算式(=εMG)で求め、これに下り路E3の標高差h’を乗算して、単位距離あたりの下り路走行相当分消費電力値Pw3/L(kwh/km)を負の補正値(回生発電量)として演算する。
【0051】
これら処理の後、いずれかよりステップa12、a13に達する。ここでは、平坦路相当の消費電力予測値PwA1(走行予定路E0全域の値)に、上り勾配消費電力(=MG/η×h)と、下り勾配消費電力(=−εMGh’)との補正処理を加えて走行予定路E0の走行消費電力予測値PwAを演算する。
走行消費電力予測値PwAの演算を走行消費電力量予測値演算機能部1601が行うと、更に、空調消費電力量予測値演算機能部1602が最新の空調消費電力予測値Pa1を取得する。
ここで、
図9のフローチャートの空調実績情報の蓄積処理を説明する。ここでのステップb1に達すると、表示装置であるナビゲーション装置20にルート設定指示が入力されるのを待つ。入力でステップb2〜b6の処理を行う。
【0052】
ステップb2ではサーバーの他車の実績情報データベース30−3から自社が通過する予定時間の当該区間の他車の平均車速を予測値として取得し、目的地までの走行時間を予測する。更に、サーバーの気象情報データベース30−4からルート上の走行時間帯の外気温度の予測値を取得する。更に、サーバーの空調消費電力実績情報データベース30−5からルート走行中の空調消費電力Pa1(=pawa+pawb+pawc+・・・・+pawn)を演算し、予測値を取得する。更に、走行中において、空調消費電力実績値を空調消費電力計701より順次取得し、蓄積し、空調消費電力実績情報データベース30−5に蓄積する。
【0053】
更に、ステップb6においては走行継続を判断し、ステップb2〜b6を繰り返し、目的地到着で処理を終了する。
このような
図9のフローチャートの空調実績情報の蓄積処理が成されることで、
図7の走行消費電力予測処理のステップa11では最新の空調消費電力計603、外気温度計720より取り込んだ実績値で演算済みのルート走行中の空調消費電力Pa1を取得する。
その上でステップa14に達し、そこで走行予定経路E0の全走行消費電力予測値PwAAを走行予定経路E0の走行消費電力予測値PwAに空調消費電力予測値Pa1を加算し、走行予定経路E0の全走行消費電力予測値PwAAを算出する。
【0054】
この後、制御部10の走行可否判定手段160において、走行予定経路E0の全走行消費電力予測値PwAAと供給電力算出手段130から供給電力量予測値Qpbを対比し、PwAA<Qpb)を判断する。更に、満たされると判断すると目的地到達が可能との表示を表示装置20の表示制御部240を介して表示部220で行うことが出来る。
このように本発明の車両の目的地到達推定装置によれば、予め、走行消費電力の実績演算データを該実績演算データの蓄積手段(サーバー)30に蓄積し、その上で今回の車両の走行予定経路E0の経路情報に応じた走行消費電力量予測値PwAを実績演算データmp1に基づき算出する。次いで、供給電力算出手段130がバッテリ40からの充電レベル情報SOCに基づく放電可能電力量より供給電力量予測値Qpbを算出する。これら各予測値に基づき目的地到達が可能か否かを制度良く判断できる。特に、走行予定経路の出発地及び目的地の各外気温度の変動、空調指定温度の変動に伴う空調消費電力予測値Pa1を考慮して全走行消費電力量を予測できるので、目的地到達が可能か否かを精度よく判断できる。
【0055】
なお、本実施形態では走行消費電力量予測値の演算中に車両Cの下り路E3の走行中にエンジン1の発電機が発電可能な発電可能電力量相当の発電エネルギを負の消費電力量である下り勾配消費電力量(=−εMGh’)とし設定して走行消費電力量予測値中に含んでいる。このため、本来発電機が発電可能な下り勾配での発電電力(=−εMGh’)を供給電力算出手段130の供給電力量予測値Qpに含ませていない。
【0056】
そこで、このような構成に代えて、他の第2実施形態としての車両の目的地到達推定装置を構成してもよい。この第2実施形態は次の構成のみが第1実施形態と相違するので、他の構成部位の重複説明を略す。この場合において、消費電力量予測値算出手段160’において、エンジン1の発電機が発電可能な発電可能電力量相当の下り勾配での発電電力量(=−εMGh’)を消費電力量予測値Pwに含まない構成とする。その上で、エンジン1の発電機の発電可能電力量相当の下り勾配での発電電力量(=εMGh’)を供給可能電力量予測値算出手段130’において、回生発電量である正の値である供給電力量とする。この供給電力量に、更に、バッテリ40の充電レベル情報に基づく放電可能電力量相当の供給電力量を加算して供給電力量予測値Qpを精度良く算出することができる。
この消費電力量予測値算出手段160’による消費電力量予測値Pwと供給可能電力量予測値算出手段130’による供給電力量予測値Qpとを用いて、Pw<Qpを判断し、目的地到達が可能なエネルギ搭載状態であるか否かを判断してもよい。この場合も、
図1の装置と同様の作用効果を得ることが出来る。
【0057】
上述の車両の目的地到達推定装置は電気自動車(EV)に装着されているが、プラグインハイブリッド車両(PHEV)にも適用でき、その場合には回生発電量と放電可能電力量と発電可能電力量とを加算して供給電力量を算出することとなる。
上述の車両の目的地到達推定装置は、走行消費電力量算出手段120の消費電力量演算の途中において、渋滞消費電力量算出手段140からの渋滞補正指令を受けると、走行消費電力量予測値PwAを渋滞情報で補正していた。しかし、場合により、このような
図2(b)の2点鎖線で示す渋滞時の補正処理を排除し、即ち、
図5の速度、加速度ヒストグラムmh1〜mh3の渋滞時補正値δ1を排除してもよい。この場合、走行消費電力量算出手段120は、
図2(a),(b),(d),(e)を用いの走行予定経路E0の全行程での走行消費電力量予測値PwAを演算し、更に、エアコン消費電力量の補正を行うことで全走行消費電力量予測値PwAAを演算し、装置の簡素化を図るようにしてもよい。
上述の車両の目的地到達推定装置はネットワークを介して車外のサーバー30にデータの蓄積を行うとしたが、場合により、サーバー30を車内に装備してもよい。
【0058】
上述の車両の目的地到達推定装置は消費電力量蓄積手段において、運転者自体の区別を行っていなかった。これに代えて、場合により、運転者認識情報を切換え可能に構成し、各運転者毎に個別の消費電力量データである走行消費電力マップmp1と速度、加速度ヒストグラムmh1を切換えてサーバー30に蓄積しておく。このように構成することで、消費電力量蓄積手段が蓄積する運転者毎の消費電力量データを用いて全走行消費電力量を予測できるので、目的地到達が可能か否かを個々の運転者の運転特性に応じてそれぞれ精度よく判断できる。
【0059】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施することができる。