特許 7715090 バッテリ貸出システム

(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】

(24)【登録日】2025-07-22

(45)【発行日】2025-07-30

(54)【発明の名称】バッテリ貸出システム

(51)【国際特許分類】

   B60K 1/04 20190101AFI20250723BHJP

   B60L 15/20 20060101ALI20250723BHJP

   B60L 58/18 20190101ALI20250723BHJP

   B60L 50/16 20190101ALI20250723BHJP

   B60L 50/60 20190101ALI20250723BHJP

   B60L 53/80 20190101ALI20250723BHJP

   B60L 58/12 20190101ALI20250723BHJP

   G01C 21/36 20060101ALI20250723BHJP

   H02J 7/00 20060101ALI20250723BHJP

【ＦＩ】

B60K1/04 A

B60L15/20 J ZHV

B60L58/18

B60L50/16

B60L50/60

B60L53/80

B60L58/12

G01C21/36

H02J7/00 P

【請求項の数】 8

(21)【出願番号】P 2022107862

(22)【出願日】2022-07-04

(65)【公開番号】P2024006711

(43)【公開日】2024-01-17

【審査請求日】2024-05-16

【早期審査対象出願】

(73)【特許権者】

【識別番号】000003207

【氏名又は名称】トヨタ自動車株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110001195

【氏名又は名称】弁理士法人深見特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】花輪 篤

(72)【発明者】

【氏名】堀田 信

(72)【発明者】

【氏名】朝倉 啓太

(72)【発明者】

【氏名】久下 智司

【審査官】結城 健太郎

(56)【参考文献】

【文献】特開２０２０－１９０４８０（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１９－２０２５５９（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０２２－７２１２４（ＪＰ，Ａ）

【文献】特許第５１１３９５０（ＪＰ，Ｂ１）

【文献】国際公開第２０１８／０６１４１５（ＷＯ，Ａ１）

【文献】独国特許出願公開第１０２０１９２１７８１８（ＤＥ，Ａ１）

【文献】特開２００８－２９０７１（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開平１１－３４１６０８（ＪＰ，Ａ）

【文献】米国特許出願公開第２０１１／０２５３４６３（ＵＳ，Ａ１）

【文献】米国特許出願公開第２０１５／００６０１６０（ＵＳ，Ａ１）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｂ６０Ｋ １／０４，

Ｂ６０Ｌ １５／２０，５８／１８，５０／１６，

Ｂ６０Ｌ ５０／６０，５３／８０，５８／１２，

Ｇ０１Ｃ ２１／３６，

Ｈ０２Ｊ ７／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

電動車両に電力を供給する複数のバッテリのうち少なくとも１つを前記電動車両に貸し出すバッテリ貸出システムであって、
前記電動車両の目的地に関する情報を取得する取得部と、
前記電動車両が前記目的地に到着するのに必要な電力量を推定する推定部と、
選択部と、を備え、
前記複数のバッテリの各々は、前記電動車両のトランクルームに積載可能であって、前記トランクルームに積載された状態で、前記電動車両に搭載されている車両バッテリと電気的に接続され、
前記選択部は、推定された前記必要な電力量に基づいて、前記複数のバッテリのうち前記電動車両に貸し出すバッテリを選択する、バッテリ貸出システム。

【請求項2】

前記複数のバッテリは、第１バッテリと、第２バッテリとを含み、
前記電動車両の残りの充電量と前記第１バッテリの充電量との合計は、前記必要な電力量以上であり、
前記第２バッテリは、前記第１バッテリよりも大きい充電量を有し、
前記選択部は、前記第１バッテリおよび前記第２バッテリが貸し出し可能な場合に、前記第１バッテリを前記電動車両に貸し出すバッテリとして選択する、請求項１に記載のバッテリ貸出システム。

【請求項3】

前記推定部は、前記電動車両の走行状態および走行環境と走行に要した電力との関係に関する複数のデータが蓄積されているビッグデータを用いて、少なくとも前記目的地までの走行経路に基づいて前記必要な電力量を推定する、請求項１または２に記載のバッテリ貸出システム。

【請求項4】

前記推定部は、前記ビッグデータに基づいて、電力消費が抑制される前記目的地までの走行経路を算出するとともに、前記電力消費が抑制される走行経路を前記電動車両が走行した場合の前記必要な電力量を推定する、請求項３に記載のバッテリ貸出システム。

【請求項5】

前記電動車両は、エンジンを備えるハイブリッド車両を含み、
前記目的地は、排気ガス量が規制される規制区域の出口を含み、
前記推定部は、前記規制区域の入口から前記出口までの走行経路を前記電動車両が走行するのに必要な電力量を推定し、
前記選択部は、推定された前記必要な電力量に基づいて、前記入口において貸し出し可能な前記複数のバッテリのうち前記電動車両に貸し出すバッテリを選択する、請求項１または２に記載のバッテリ貸出システム。

【請求項6】

前記選択部は、推定された前記必要な電力量に基づいて、自走または牽引による走行が可能な複数のバッテリトレーラのうち少なくとも１つを選択する、請求項１または２に記載のバッテリ貸出システム。

【請求項7】

前記電動車両は、走行時に回生エネルギーを発生させるように構成されており、
前記目的地は、峠路の第１麓を含み、
前記推定部は、前記峠路のうち前記第１麓とは反対側の第２麓から前記第１麓までの走行経路を前記電動車両が走行するのに必要な電力量を推定し、
前記選択部は、推定された前記必要な電力量に基づいて、前記第２麓において貸し出し可能な前記複数のバッテリのうち前記電動車両に貸し出すバッテリを選択する、請求項１または２に記載のバッテリ貸出システム。

【請求項8】

前記電動車両は、走行時に回生エネルギーを発生させるように構成されており、
前記目的地は、高地と低地とを繋ぐ坂路の前記低地を含み、
前記推定部は、前記高地から前記低地までの走行経路を前記電動車両が走行するのに必要な電力量を推定し、
前記選択部は、推定された前記必要な電力量に基づいて、前記高地において貸し出し可能な前記複数のバッテリのうち前記電動車両に貸し出すバッテリを選択する、請求項１または２に記載のバッテリ貸出システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、バッテリ貸出システムに関する。

【背景技術】

【0002】

特許第５１１３９５０号公報（特許文献１）には、電動車両に離脱可能に接続されるバッテリトレーラの貸し出しを行うバッテリトレーラシステムが開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特許第５１１３９５０号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

しかしながら、特許文献１では、電動車両が必要としている電力量に見合っていないバッテリトレーラが貸し出される場合がある。具体的には、電動車両が必要としている電力量に対して充電量が過剰に大きいバッテリトレーラが貸し出される場合などがある。したがって、電動車両が必要とする電力量に見合った充電量を有するバッテリトレーラ（バッテリ）を貸し出すことが望まれている。

【0005】

本開示は、上記課題を解決するためになされたものであり、その目的は、電動車両が必要とする電力量に見合った充電量を有するバッテリを貸し出すことが可能なバッテリ貸出システムを提供することである。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本開示の一の局面に係るバッテリ貸出システムは、電動車両に電力を供給する複数のバッテリのうち少なくとも１つを電動車両に貸し出すバッテリ貸出システムであって、電動車両の目的地に関する情報を取得する取得部と、電動車両が目的地に到着するのに必要な電力量を推定する推定部と、推定された上記必要な電力量に基づいて、複数のバッテリのうち電動車両に貸し出すバッテリを選択する選択部と、を備える。

【0007】

本開示の一の局面に係るバッテリ貸出システムでは、上記のように、目的地に到着するのに必要な電力量の推定値に基づいて電動車両に貸し出すバッテリが選択される。これにより、推定された上記必要な電力量よりも過剰に大きい充電量のバッテリが選択されるのを抑制することができる。その結果、電動車両が必要とする電力量に見合った充電量を有するバッテリを貸し出すことができる。

【0008】

上記一の局面に係るバッテリ貸出システムにおいて、好ましくは、複数のバッテリは、第１バッテリと、第２バッテリとを含み、電動車両の残りの充電量と第１バッテリの充電量との合計は、上記必要な電力量以上であり、第２バッテリは、第１バッテリよりも大きい充電量を有する。選択部は、第１バッテリおよび第２バッテリが貸し出し可能な場合に、第１バッテリを電動車両に貸し出すバッテリとして選択する。このように構成すれば、第１バッテリよりも充電量が大きい第２バッテリが選択されるのを防止することができるので、第２バッテリを必要とするユーザに第２バッテリを貸し出すことができる。

【0009】

上記一の局面に係るバッテリ貸出システムにおいて、好ましくは、推定部は、電動車両の走行状態および走行環境と走行に要した電力との関係に関する複数のデータが蓄積されているビッグデータを用いて、少なくとも目的地までの走行経路に基づいて必要な電力量を推定する。このように構成すれば、ビッグデータを用いることにより、目的地までの走行経路を走行するのに必要な電力量をより正確に推定することができる。

【0010】

この場合、好ましくは、推定部は、ビッグデータに基づいて、電力消費が抑制される目的地までの走行経路を算出するとともに、上記電力制御が抑制される走行経路を電動車両が走行した場合の必要な電力量を推定する。このように構成すれば、ビッグデータを用いることにより電力消費が抑制される目的地までの走行経路をより正確に算出することができる。その結果、推定される上記必要な電力量をより低減することができる。

【0011】

上記一の局面に係るバッテリ貸出システムにおいて、好ましくは、電動車両は、エンジンを備えるハイブリッド車両を含む。目的地は、排気ガス量が規制される規制区域の出口を含む。推定部は、規制区域の入口から出口までの走行経路を電動車両が走行するのに必要な電力量を推定する。選択部は、推定された上記必要な電力量に基づいて、入口において貸し出し可能な複数のバッテリのうち電動車両に貸し出すバッテリを選択する。ここで、規制区域では、排気ガス量が規制されていることにより電動車両の走行に電力が使用される頻度が高くなるので、電動車両の電力の消費量が比較的大きくなる。そこで、規制区域の入口において、規制区域の走行経路を走行するのに必要な電力量に基づいたバッテリが選択されることにより、規制区域内において電動車両のバッテリ切れが生じるのを抑制することができる。

【0012】

上記一の局面に係るバッテリ貸出システムにおいて、好ましくは、選択部は、推定された上記必要な電力量に基づいて、自走または牽引による走行が可能な複数のバッテリトレーラのうち少なくとも１つを選択する。このように構成すれば、電動車両が必要とする電力量に見合った充電量を有するバッテリトレーラを貸し出すことができる。

【0013】

上記一の局面に係るバッテリ貸出システムにおいて、好ましくは、選択部は、推定された上記必要な電力量に基づいて、電動車両に積載可能な複数のバッテリ装置のうち少なくとも１つを選択する。このように構成すれば、電動車両が必要とする電力量に見合った充電量を有するバッテリ装置を貸し出すことができる。

【発明の効果】

【0014】

本開示によれば、電動車両が必要とする電力量に見合った充電量を有するバッテリを貸し出すことができる。

【図面の簡単な説明】

【0015】

【図1】一実施形態によるバッテリ貸出システムの構成を示す図である。

【図2】一実施形態による電動車両とバッテリトレーラとを示す図である。

【図3】一実施形態による電動車両とバッテリトレーラとの間の電力授受に関するシステムの詳細な構成を示す図である。

【図4】一実施形態によるバッテリ貸出システムの詳細を示す図である。

【図5】一実施形態による制御装置の機能的特徴を示すブロック図である。

【図6】一実施形態による制御装置の推定部の制御を示す図である。

【図7】一実施形態によるバッテリ貸出システムにおける処理を示すフロー図である。

【図8】貸出店舗の設置場所の第１変形例を示す図である。

【図9】貸出店舗の設置場所の第２変形例を示す図である。

【図10】一実施形態の変形例によるバッテリ装置が積載された電動車両を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0016】

以下、本開示の実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。図中、同一または相当部分には同一符号を付してその説明は繰り返さない。

【0017】

図１は、本実施形態に係るバッテリ貸出システム１００を示す図である。バッテリ貸出システム１００は、サーバ１０と、貸出店舗２０と、電動車両４０とを備える。図１に示す例では、貸出店舗２０が２つ図示されているが、貸出店舗２０の個数はこれに限られない。

【0018】

貸出店舗２０は、電動車両４０にバッテリトレーラ３０（図２参照）の貸し出しを行っている。電動車両４０は、貸出店舗２０において、バッテリトレーラ３０のレンタルおよび返却が可能である。

【0019】

貸出店舗２０は、ジオフェンシング領域２００の入口２０１（ジオフェンシング領域２００に繋がる連絡幹線路２０１ａ）および出口２０２（ジオフェンシング領域２００に繋がる連絡幹線路２０１ｂ）の各々に設けられている。なお、ジオフェンシング領域２００とは、排気ガス量が規制される規制区域を意味する。また、電動車両４０は、エンジン４５（図２参照）を備えるハイブリッド車両である。なお、ジオフェンシング領域２００は、本開示の「規制領域」の一例である。

【0020】

サーバ１０は、制御装置１１と、記憶装置１２と、通信部１３とを含む。サーバ１０は、貸出店舗２０におけるバッテリトレーラ３０の貸し出しを管理するサーバである。なお、通信部１３は、本開示の「取得部」の一例である。

【0021】

図２に示すように、バッテリトレーラ３０は、内部に所定の充電量を有するトレーラバッテリ３１を備える。また、バッテリトレーラ３０は、接続部５０により電動車両４０と接続された状態で、電動車両４０により牽引されて走行可能である。なお、バッテリトレーラ３０（トレーラバッテリ３１）は、本開示の「バッテリ」の一例である。

【0022】

トレーラバッテリ３１の電力は、接続部５０を介して、電動車両４０の車両バッテリ４１に送電される。これにより、電動車両４０は、自身の車両バッテリ４１の充電量とトレーラバッテリ３１の充電量との合計を使用して走行することが可能である。

【0023】

図３に具体例を示す。バッテリトレーラ３０は、ＢＭＳ（Battery Management System）３２を備える。ＢＭＳ３２は、ＢＭＵ（Battery Management Unit）３２ａと、複数のＢＳＵ（Battery Support Unit）３２ｂと、複数の電池モジュール３２ｃと、蓄電量検知部３２ｄとを含む。なお、複数の電池モジュール３２ｃにより、トレーラバッテリ３１（図２参照）が構成されている。

【0024】

ＢＭＵ３２ａは、ＢＭＳ３２内の電流値をモニタリングし、上位コントローラとの通信制御やログ記憶等を行う。ＢＭＵ３２ｂは、電池モジュール３２ｃの状態（電圧および温度等）のモニタリングをするとともに、ＢＭＵ３２ａへの給電を行っている。蓄電量検知部３２ｄは、電池モジュール３２ｃ（トレーラバッテリ３１）の蓄電量を検知し、検知された蓄電量の情報をサーバ１０の通信部１３（図１参照）に送信している。

【0025】

一方、電動車両４０は、ＢＭＳ４２を備える。ＢＭＳ４２は、ＢＭＵ４２ａと、複数のＢＳＵ４２ｂと、複数の電池モジュール４２ｃと、蓄電量検知部４２ｄとを含む。なお、複数の電池モジュール４２ｃにより、車両バッテリ４１（図２参照）が構成されている。また、ＢＭＳ４２はＢＭＳ３２と同様の構成を有するので、ＢＭＳ４２の各機能の詳細な説明は繰り返さない。

【0026】

また、電動車両４０は、ジャンクションボックス４３を備える。バッテリトレーラ３０からの電力は、ジャンクションボックス４３を介して、ＢＭＳ４２に供給される。ジャンクションボックス４３は、バッテリトレーラ３０（ＢＭＳ３２）からの電力を適切な電力（電圧）に変換する電力変換装置（インバータ）を含む。

【0027】

なお、図３のバッテリトレーラ３０および電動車両４０の各々の構成はあくまで一例であり、他の構成であってもよい。たとえば、ＢＭＳがバッテリトレーラ３０および電動車両４０の一方のみに設けられていてもよい。この場合、バッテリトレーラ３０および電動車両４０の他方には、電池モジュールが設けられている一方、ＢＭＵ、ＢＭＳ、および蓄電量検知部等が設けられていなくてもよい。

【0028】

再び図１を参照して、記憶装置１２には、制御装置１１に実行されるプログラムのほか、プログラムで使用される情報（たとえば、マップ、数式、および各種パラメータ）が記憶されている。通信部１３は、各種通信Ｉ／Ｆを含む。制御装置１１は、通信部１３を制御する。

【0029】

図１に示すように、サーバ１０（通信部１３）は、複数の電動車両４０の各々と通信可能に構成されている。また、通信部１３は、各貸出店舗２０（の図示しないサーバ等）と通信可能に構成されている。

【0030】

図４に示すように、通信部１３は、複数の電動車両４０の各々から、電動車両４０の状態等に関する情報を取得する。たとえば、通信部１３は、電動車両４０のＳＯＣ（State Of Charge）の情報を取得する。また、通信部１３は、電動車両４０の目的地に関する情報（目的地までの距離等）を取得する。また、通信部１３は、電動車両４０の車両状態に関する情報（たとえば積載量に関する情報）を取得する。なお、目的地に関する情報や車両状態に関する情報は、たとえば、電動車両４０の起動時に電動車両４０から通信部１３に送信されるか、または、電動車両４０の走行前にユーザの携帯端末等から通信部１３に送信される。

【0031】

また、通信部１３は、交通状況、路面状態、天気、および気温等の情報を、インターネットを通じて取得する。

【0032】

また、通信部１３は、貸出店舗２０から、貸し出し可能なバッテリトレーラ３０の情報を取得する。また、通信部１３は、貸し出し可能なバッテリトレーラ３０の充電量に関する情報を取得する。図４に示す例では、通信部１３は、バッテリトレーラ３０Ａ～３０Ｃが貸し出し可能で、かつ、バッテリトレーラ３０Ａ～３０Ｃの充電量がそれぞれ１００ｋＷｈ、２００ｋＷｈ、および３００ｋＷｈであることを示す情報を取得する。

【0033】

また、図５に示すように、サーバ１０の制御装置１１は、推定部１１ａと、選択部１１ｂとを含む。なお、推定部１１ａおよび選択部１１ｂの各々は、制御装置１１の機能的特徴をブロック化したソフトウェアを示すものである。

【0034】

また、図６に示すように、サーバ１０の記憶装置１２には、複数のデータが蓄積されているビッグデータ１２ａが格納されている。複数のデータは、電動車両４０の走行状態および走行環境と、走行に要した電力との関係に関するデータである。上記の走行状態は、たとえば、車速、積載量、および車両状態（たとえばタイヤ圧等）等を含む。また、上記の走行環境は、道路状態、交通状況、および天候（気温）等を含む。複数の電動車両４０の各々から送信された上記データがサーバ１０（記憶装置１２）に集約されることにより、ビッグデータ１２ａが形成されている。

【0035】

また、制御装置１１（推定部１１ａ）は、電動車両４０が目的地に到着するのに必要な電力量を推定する。制御装置１１（推定部１１ａ）は、記憶装置１２に格納されているビッグデータ１２ａを用いて、電動車両４０が目的地に到着するのに必要な電力量を推定する。

【0036】

ここで、制御装置１１（推定部１１ａ）は、ビッグデータ１２ａに基づいて学習された人工知能（ＡＩ）を用いて、電動車両４０が目的地に到着するのに必要な電力量を推定する。制御装置１１（推定部１１ａ）は、電動車両４０の走行状態および走行環境と、走行に要した電力との関係に関する複数のデータを学習用のデータとして学習している。

【0037】

そして、制御装置１１（推定部１１ａ）は、目的地までの走行経路の情報（距離、道路状態（凹凸の多さや坂の多さ等）、および交通状態等）、走行環境の情報（気温および気候等）、および、車両状態の情報（積載量およびタイヤ圧等）を入力データとして、上記の学習結果に基づいて、必要な電力量の推定値を出力する。

【0038】

ここで、従来のバッテリ貸出システムでは、電動車両４０が必要としている電力量に対して充電量が過剰に大きいバッテリトレーラ３０が貸し出される場合がある。したがって、電動車両４０が必要とする電力量に見合った充電量を有するバッテリトレーラ３０を貸し出すことが望まれている。

【0039】

そこで、本実施形態では、制御装置１１（選択部１１ｂ、図５参照）は、推定部１１ａにより推定された上記必要な電力量に基づいて、複数のバッテリトレーラ３０のうち電動車両４０に貸し出すバッテリを選択する。

【0040】

図４を参照して具体的に説明する。推定部１１ａにより推定された上記必要な電力量が２５０ｋＷｈであったとする。そして、電動車両４０の残りのＳＯＣが７０ｋＷｈであるとする。この場合、バッテリトレーラ３０Ｂおよびバッテリトレーラ３０Ｃのいずれが選択されても、電動車両４０は目的地に到着することが可能である。この場合、制御装置１１（選択部１１ｂ）は、充電量の小さいバッテリトレーラ３０Ｂを選択する。言い換えると、制御装置１１（選択部１１ｂ）は、電動車両４０が目的地に到着することが可能になる複数のバッテリトレーラ３０のうち、充電量が最小のバッテリトレーラ３０を選択する。そして、通信部１３は、貸出店舗２０に、バッテリトレーラ３０Ｂが選択された旨を通知する。なお、上記の例では、バッテリトレーラ３０Ｂおよびバッテリトレーラ３０Ｃは、それぞれ、本開示の「第１バッテリ」および「第２バッテリ」の一例を示している。

【0041】

ここで、電動車両４０の目的地がジオフェンシング領域２００の出口２０２（図１参照）である場合に、ジオフェンシング領域２００の入口２０１（図１参照）においてバッテリトレーラ３０が貸し出される場合を例に具体的に説明する。この場合、制御装置１１（推定部１１ａ）は、ビッグデータ１２ａに基づいて、目的地（出口２０２）までの複数の走行経路のうち、電力消費が抑制される走行経路２０３を算出する。そして、制御装置１１（推定部１１ａ）は、走行経路２０３を電動車両４０が走行した場合の上記必要な電力量を推定する。

【0042】

具体的には、制御装置１１（推定部１１ａ）は、ビッグデータ１２ａに基づいて学習された人工知能（ＡＩ）を用いて、上記複数の走行経路のうち消費電力が最小となる走行経路２０３を算出する。詳細には、制御装置１１（推定部１１ａ）は、各走行経路の距離、道路状態（凹凸の多さや坂の多さ等）、および、交通状態等を参照して各走行経路を走行した場合の消費電力を推定し、消費電力が最小となる走行経路２０３を算出する。そして、制御装置１１（選択部１１ｂ）は、推定された上記必要な電力量に基づいて、入口２０１の貸出店舗２０において貸し出し可能な複数のバッテリトレーラ３０のうち電動車両４０に貸し出すバッテリトレーラ３０を選択する。

【0043】

なお、バッテリトレーラ３０のレンタルにかかる費用は、バッテリトレーラ３０が貸し出された時間、消費された電力量、および、バッテリトレーラ３０の初期充電量等により決定されてもよい。

【0044】

（サーバの制御フロー）
次に、図７を参照して、サーバ１０によるバッテリトレーラ３０の選択の制御フローを説明する。

【0045】

まず、ステップＳ１において、サーバ１０（通信部１３）は、電動車両４０の目的地に関する情報および電動車両４０のＳＯＣに関する情報を取得する。さらに、ステップＳ１において、サーバ１０（通信部１３）は、電動車両４０の車両状態、交通状況、路面状態、天気、および気温等の情報を取得する。

【0046】

次に、ステップＳ２では、サーバ１０の制御装置１１（推定部１１ａ）は、ステップＳ１において取得された情報に基づいて、電動車両４０が目的地に到着するのに必要な電力量を推定する。なお、ステップＳ２では、上記のように、記憶装置１２に格納されているビッグデータ１２ａにより学習された人工知能（ＡＩ）が用いられることにより、上記必要な電力量が推定される。

【0047】

次に、ステップＳ３では、サーバ１０（通信部１３）は、貸出店舗２０から、貸し出し可能なバッテリトレーラ３０の情報を取得する。この際、サーバ１０（通信部１３）は、貸し出し可能なバッテリトレーラ３０の充電量に関する情報も取得する。なお、ステップＳ３の処理はステップＳ１およびＳ２よりも前または同時に行われてもよい。

【0048】

次に、ステップＳ４では、制御装置１１（選択部１１ｂ）は、ステップＳ３において取得された情報に基づいて、貸し出し可能なバッテリトレーラ３０が複数あるか否かを判定する。貸し出し可能なバッテリトレーラ３０が複数ある場合（Ｓ４においてＹｅｓ）、処理はステップＳ５に進む。貸し出し可能なバッテリトレーラ３０が複数ない場合（Ｓ４においてＮｏ）、処理はステップＳ６に進む。

【0049】

ステップＳ５では、制御装置１１（選択部１１ｂ）は、複数の貸し出し可能なバッテリトレーラ３０のうち、充電量が最小のバッテリトレーラ３０を、電動車両４０に貸し出すバッテリトレーラ３０として選択する。その後、処理はステップＳ８に進む。

【0050】

ステップＳ６では、制御装置１１（選択部１１ｂ）は、貸し出し可能なバッテリトレーラ３０が１台であるか否かを判定する。貸し出し可能なバッテリトレーラ３０が１台である場合（Ｓ６においてＹｅｓ）、処理はステップＳ７に進む。貸し出し可能なバッテリトレーラ３０が１台ではない場合（０台である場合）（Ｓ７においてＮｏ）、処理は終了する。

【0051】

ステップＳ７では、制御装置１１（選択部１１ｂ）は、貸し出し可能な１台のバッテリトレーラ３０を、貸し出すバッテリトレーラ３０として選択する。その後、処理はステップＳ８に進む。

【0052】

ステップＳ８では、サーバ１０（通信部１３）は、電動車両４０に貸し出すバッテリトレーラ３０を貸出店舗２０に通知する。そして、処理は終了する。

【0053】

以上のように、本実施形態においては、制御装置１１は、電動車両４０が目的地に到着するのに必要な電力量を推定する推定部１１ａと、推定された上記必要な電力量に基づいて、複数のバッテリトレーラ３０のうち電動車両４０に貸し出すバッテリトレーラ３０を選択する選択部１１ｂと、を備える。これにより、電動車両４０が目的地に到着するのに必要な電力量を確保可能な複数のバッテリトレーラ３０のうち、充電量が比較的大きいバッテリトレーラ３０が選択されるのを抑制することができる。

【0054】

また、上記実施形態では、貸出店舗２０がジオフェンシング領域２００の入口２０１および出口２０２の各々に設けられている例を示したが、本開示はこれに限られない。図８に示すように、貸出店舗２０が、峠路３００の麓３０１および麓３０１とは反対側の麓３０２の各々に設けられていてもよい。これにより、電動車両４０が下り坂を走行することにより回生エネルギーが発生するので、麓３０１または麓３０２において充電の必要性を低減することが可能である。また、回生エネルギーが発生することによりエンジン４５の負担を低減することができる。なお、バッテリトレーラ３０が、回生エネルギーにより満充電になる程度の充電容量を有する場合、貸出店舗２０において充電する必要性が低減される。これにより、貸出店舗２０において充電設備を設置する必要性が低減される。

【0055】

また、図９に示すように、貸出店舗２０が、高地４０１と低地４０２とを繋ぐ坂路４００の入口および出口の各々に設けられていてもよい。すなわち、貸出店舗２０は、高地４０１および低地４０２の各々に設けられている。高地４０１の貸出店舗２０においては、回生エネルギーにより充電されたバッテリトレーラ３０を低地４０２の貸出店舗２０に返却することを条件に、割安でバッテリトレーラ３０を貸し出されていてもよい。

【0056】

また、上記実施形態では、制御装置１１（選択部１１ｂ）は、電動車両４０に接続されるバッテリトレーラ３０を選択する例を示したが、本開示はこれに限られない。図１０に示すように、電動車両４０に積載可能なバッテリ装置が選択されてもよい。図１０では、貸出店舗２０において貸し出し可能なバッテリ装置１３０Ａ～１３０Ｃのうち、バッテリ装置１３０Ａが選択された例が示されている。バッテリ装置１３０Ａ～１３０Ｃは、電動車両４０のたとえばトランクルーム４４に積載される。バッテリ装置１３０Ａ～１３０Ｃは、トランクルーム４４において接続部４４ａにより電動車両４０（車両バッテリ４１）に電気的に接続される。なお、バッテリ装置１３０Ａ～１３０Ｃは、本開示の「バッテリ」の一例である。

【0057】

また、上記実施形態では、制御装置１１は、目的地までに要する電力量の推定と、バッテリトレーラ３０の選択とを行う例を示したが、本開示はこれに限られない。制御装置は、上記制御に加えて、バッテリトレーラ３０を借りるべき貸出店舗２０の候補をユーザに報知する制御などを行ってもよい。

【0058】

また、上記実施形態では、貸出店舗２０とは別個に設けられるサーバ１０の制御装置１１が、目的地までに要する電力量の推定と、バッテリトレーラ３０の選択とを行う例を示したが、本開示はこれに限られない。たとえば、各貸出店舗２０に設けられるサーバが上記の制御を行ってもよい。

【0059】

また、電動車両４０に設けられる制御装置が上記の制御を行ってもよい。この場合、貸出店舗２０から貸し出し可能なバッテリトレーラ３０の情報が電動車両４０に送信され、送信された上記情報に基づいて、電動車両４０がバッテリトレーラ３０を選択する。また、上記ビッグデータ１２ａを使用するためのアプリが、電動車両４０またはユーザの携帯端末等において利用可能であってもよい。

【0060】

また、上記実施形態では、バッテリトレーラ３０が電動車両４０に牽引される例を示したが、本開示はこれに限られない。バッテリトレーラが自走してもよい。

【0061】

今回開示された実施の形態は、すべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本開示の範囲は、上記した実施の形態の説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

【符号の説明】

【0062】

１１ａ 推定部，１１ｂ 選択部，１２ａ ビッグデータ，１３ 通信部（取得部），３０ バッテリトレーラ（バッテリ），３０Ｂ バッテリトレーラ（第１バッテリ），３０Ｃ バッテリトレーラ（第２バッテリ），４０ 電動車両，４５ エンジン，１００ バッテリ貸出システム，１３０Ａ～１３０Ｃ バッテリ装置（バッテリ），２００ ジオフェンシング領域（規制領域），２０１ 入口，２０２ 出口，２０３ 走行経路。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】