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【発明の名称】 ハイブリッド車両の制御装置
【発明者】 【氏名】出口 欣高
【住所又は居所】神奈川県横浜市神奈川区宝町２番地 日産自動車株式会社内
【要約】 【課題】走行経路の燃料消費量を抑制しながら制駆動力特性を改善する。

【解決手段】燃料を使って発電を行う発電装置１，２と、車両の駆動輪に連結されるモーター４と、発電装置１，２およびモーター４との間で電力の授受を行うバッテリー１５とを有するハイブリッド車両の制御装置に適用される。そして、道路に関する情報（道路情報）を内蔵するとともに外部から入手し、道路情報に基づいて車両の走行経路を探索または予測するナビゲーション装置と、探索または予測した走行経路上の一地点Ｐまでを分割する経路分割手段と、分割区間ごとの道路情報に基づいてバッテリー１５の充放電量を計画する手段であって、地点Ｐに近い区間の道路情報ほど充放電量計画に対する影響が小さくなるように充放電量を計画する充放電計画手段１６と、充放電量の計画に応じて発電装置１，２とモーター４の運転点を調整する運転点調整手段１６とを備える。
【特許請求の範囲】
【請求項１】燃料を使って発電を行う発電装置と、車両の駆動輪に連結されるモーターと、前記発電装置および前記モーターとの間で電力の授受を行うバッテリーとを有するハイブリッド車両の制御装置において、道路に関する情報（以下、道路情報と呼ぶ）を内蔵するとともに外部から入手し、前記道路情報に基づいて車両の走行経路を探索または予測するナビゲーション装置と、前記探索または予測した走行経路上の一地点Ｐまでを分割する経路分割手段と、前記分割区間ごとの前記道路情報に基づいて前記バッテリーの充放電量を計画する手段であって、前記地点Ｐに近い区間の前記道路情報ほど前記充放電量計画に対する影響が小さくなるように充放電量を計画する充放電計画手段と、前記充放電量の計画に応じて前記発電装置と前記モーターの運転点を調整する運転点調整手段とを備えることを特徴とするハイブリッド車両の制御装置。
【請求項２】燃料を使って発電を行う発電装置と、車両の駆動輪に連結されるモーターと、前記発電装置および前記モーターとの間で電力の授受を行うバッテリーとを有するハイブリッド車両の制御装置において、道路に関する情報（以下、道路情報と呼ぶ）を内蔵するとともに外部から入手し、前記道路情報に基づいて車両の走行経路を探索または予測するナビゲーション装置と、前記探索または予測した走行経路上の一地点Ｐまでを分割する経路分割手段と、前記道路情報に基づいて前記分割区間ごとの車両通過時点における渋滞度を予測する渋滞度予測手段と、前記分割区間ごとの予測渋滞度に基づいて前記バッテリーの充放電量を計画する充放電計画手段と、前記充放電量計画に応じて前記発電装置と前記モーターの運転点を調整する運転点調整手段とを備えることを特徴とするハイブリッド車両の制御装置。
【請求項３】燃料を使って発電を行う発電装置と、車両の駆動輪に連結されるモーターと、前記発電装置および前記モーターとの間で電力の授受を行うバッテリーとを有するハイブリッド車両の制御装置において、道路に関する情報（以下、道路情報と呼ぶ）を内蔵するとともに外部から入手し、前記道路情報に基づいて車両の走行経路を探索または予測するナビゲーション装置と、前記探索または予測した走行経路上の一地点Ｐまでを分割する経路分割手段と、前記道路情報に基づいて前記分割区間ごとの車両通過時点における渋滞度を予測する渋滞度予測手段と、前記分割区間ごとの前記道路情報と前記予測渋滞度とに基づいて前記バッテリーの充放電量を計画する手段であって、前記地点Ｐに近い区間の前記道路情報および前記予測渋滞度ほど前記充放電量計画に対する影響が小さくなるように充放電量を計画する充放電計画手段と、前記充放電量計画に応じて前記発電装置と前記モーターの運転点を調整する運転点調整手段とを備えることを特徴とするハイブリッド車両の制御装置。
【請求項４】請求項１または請求項３に記載のハイブリッド車両の制御装置において、前記充放電計画手段は、前記分割区間までの分岐道路数が多くなるほど前記分割区間の前記道路情報が前記充放電量計画に与える影響が小さくなるように、充放電量を計画することを特徴とするハイブリッド車両の制御装置。
【請求項５】請求項１または請求項３に記載のハイブリッド車両の制御装置において、前記充放電計画手段は、前記分割区間までの道のりが長くなるほど前記分割区間の前記道路情報が前記充放電計画に与える影響が小さくなるように、充放電量を計画することを特徴とするハイブリッド車両の制御装置。
【請求項６】請求項１または請求項３に記載のハイブリッド車両の制御装置において、前記充放電計画手段は、前記分割区間までの到達予想時間が長くなるほど前記分割区間の前記道路情報が前記充放電計画に与える影響が小さくなるように、充放電量を計画することを特徴とするハイブリッド車両の制御装置。
【請求項７】請求項２または請求項３に記載のハイブリッド車両の制御装置において、前記渋滞度予測手段は、現在地の前記道路情報に含まれる渋滞情報に基づいて前記分割区間ごとの渋滞度に応じた平均通過車速mvsp1を演算するとともに、過去の走行履歴に基づいて前記分割区間ごとの平均通過車速mvsp2をを演算し、前記地点Ｐに近い区間ほど前記平均通過車速mvsp2に高い重みを付けて前記平均通過車速mvsp1と前記平均通過車速mvsp2とを加重加算し、前記分割区間ごとの渋滞度を表す平均通過車速mvspを演算することを特徴とするハイブリッド車両の制御装置。
【請求項８】請求項７に記載のハイブリッド車両の制御装置において、前記重みは、現在地から前記分割区間まで予測所要時間が長いほど小さい値を付けることを特徴とするハイブリッド車両の制御装置。
【請求項９】請求項７または請求項８に記載のハイブリッド車両の制御装置において、前記分割区間ごとの平均通過車速mvsp2を実際の走行データに基づいて更新することを特徴とするハイブリッド車両の制御装置。
【請求項１０】請求項７〜９のいずれかの項に記載のハイブリッド車両の制御装置において、過去の走行履歴に基づいて現在の前記道路情報に含まれる渋滞情報の確からしさを求め、前記確からしさにより前記平均通過車速mvspを補正することを特徴とするハイブリッド車両の制御装置。
【請求項１１】請求項２または請求項３に記載のハイブリッド車両の制御装置において、前記渋滞度予測手段は、現在の前記道路情報に含まれる渋滞情報に基づいて前記分割区間ごとの渋滞度の変化を表す平均通過車速を演算することを特徴とするハイブリッド車両の制御装置。
【請求項１２】請求項１１に記載のハイブリッド車両の制御装置において、前記渋滞度予測手段は、渋滞を誘発するイベント情報に基づいてイベント発生中を検出し、イベント発生中は走行経路上のイベント地点に向かう分割区間では渋滞が悪化すると予測することを特徴とするハイブリッド車両の制御装置。
【請求項１３】請求項１１または請求項１２に記載のハイブリッド車両の制御装置において、前記渋滞度予測手段は、渋滞を誘発するイベント情報に基づいてイベント完了を検出し、イベント完了後は走行経路上のイベント地点に向かう分割区間では渋滞が緩和すると予測することを特徴とするハイブリッド車両の制御装置。
【発明の詳細な説明】【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は複数の駆動源により走行するハイブリッド車両の制御装置に関し、特に、燃料消費量を改善するものである。
【０００２】
【従来の技術】走行経路における渋滞情報、標高情報、車線数などの道路に関する情報（道路情報）を交通情報受信装置およびナビゲーション装置から入手し、それらの道路情報に基づいてバッテリーの充放電を計画するようにしたハイブリッド車両の制御装置が知られている（例えば特開平１０−１５０７０１号公報参照）。この装置では、道路情報に基づいて良燃費を実現するように目的地までのバッテリー蓄電量目標値を計画するとともに、バッテリーの蓄電量が計画した目標値と一致するようにエンジンとモーターの運転点を調整している。
【０００３】また、本出願人は、走行経路の道路情報に基づいてバッテリーの充放電を計画するハイブリッド車両の制御装置を提案している（特願２００１−０３１０３０号）。この装置では、バッテリーの蓄電量や充放電量を直接、計画する代わりに、計画を決定づけるパラメーター「ＳＯＣ換算指標」を演算し、その演算値に基づいてエンジンとモーターの運転点を調整する。「ＳＯＣ換算指標」はエンジンの燃料消費効率と対応させた指標であり、目的地におけるバッテリー蓄電量を目標値に一致させるという条件を満たしつつ経路を良燃費で走行する値として、走行経路の道路情報を基に演算する。車両の制御装置は、演算した「ＳＯＣ換算指標」、車速検出値および制駆動力指令値に基づいてエンジンとモーターの運転点を決定し、調整することによって、「ＳＯＣ換算指標」に対応するエンジン燃料消費効率で車両を制駆動させ、燃料消費量を抑制するというものである。
【０００４】ところで、ハイブリッド車両は、モーターのみ、あるいはモーターとエンジンを駆動源としているが、上り坂が続くような状況においてはモーターによる駆動力を長い時間にわたって維持するために、バッテリーの蓄電量を予め多くしておくことが望まれる。このような要望に対し、上記ハイブリッド車両の制御装置では、車両の走行経路上の各種道路情報に基づき上り坂手前でバッテリー蓄電量を所定値以上にしておくように、「ＳＯＣ換算指標」を演算する方法も提案している。この方法によれば、上り坂でモーターによる駆動力をより長く維持できるといった効果を得ることができる。
【０００５】このように、提案した上記ハイブリッド車両の制御装置は、車両が走行する経路上の道路情報を基に、バッテリーの充放電を直接的に、あるいは間接的に計画し、その計画に沿ってエンジンとモーターの運転点を調整することにより、良好な燃費や制駆動力特性を実現できる。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来のハイブリッド車両の制御装置では、出発地から遠い地点ほど出発地で入手した道路情報と実際に通行するときの道路情報との差が大きくなることを考慮せずに、バッテリーの充放電を計画しているので、燃料消費量をより抑制し、制駆動力特性をさらに改善する余地がある。
【０００７】出発地で入手した道路情報と実際に通行するときの道路情報との差が大きくなる要因としては、第１に走行経路の逸脱が上げられる。運転者は、常にナビゲーション装置の誘導する経路に沿って走行するとは限らず、道路状況に応じて経路を変更したり、寄り道の欲求により一時的あるいは完全に経路を逸脱することは、日常的によくあることである。特に、誘導経路上の出発地付近の地点Ａを通過する確度と出発地から離れた地点Ｂを通過する確度とを比較すると、地点Ｂの方が脇道が多く経路を逸脱する機会が多いため、地点Ｂを通過する確度は地点Ａを通過する確度よりも低いと考えられる。したがって、出発地から遠くなるほど、出発地で入手した道路情報と実際に通行するときの道路情報との差が大きくなる。
【０００８】第２の要因として渋滞が上げられる。渋滞状況は時々刻々と変化するので、出発地で入手した渋滞情報と実際に通過するときの渋滞情報との間には差が生じやすい。特に、出発地から遠く離れた地点ほど車両がその地点へ到達するまでに時間を要するので、差は大きくなる。
【０００９】本発明の目的は、走行経路の燃料消費量を抑制しながら制駆動力特性を改善することにある。
【００１０】
【課題を解決するための手段】一実施の形態の構成を示す図１および図２に対応づけて本発明を説明すると、（１） 請求項１の発明は、燃料を使って発電を行う発電装置１，２と、車両の駆動輪に連結されるモーター４と、発電装置１，２およびモーター４との間で電力の授受を行うバッテリー１５とを有するハイブリッド車両の制御装置に適用される。そして、道路に関する情報（道路情報）を内蔵するとともに外部から入手し、道路情報に基づいて車両の走行経路を探索または予測するナビゲーション装置３３と、探索または予測した走行経路上の一地点Ｐまでを分割する経路分割手段３３と、分割区間ごとの道路情報に基づいてバッテリー１５の充放電量を計画する手段であって、地点Ｐに近い区間の道路情報ほど充放電量計画に対する影響が小さくなるように充放電量を計画する充放電計画手段１６と、充放電量の計画に応じて発電装置１，２とモーター４の運転点を調整する運転点調整手段１６とを備え、これにより上記目的を達成する。
（２） 請求項２の発明は、燃料を使って発電を行う発電装置１，２と、車両の駆動輪に連結されるモーター４と、発電装置１，２およびモーター４との間で電力の授受を行うバッテリー１５とを有するハイブリッド車両の制御装置に適用される。そして、道路に関する情報（道路情報）を内蔵するとともに外部から入手し、道路情報に基づいて車両の走行経路を探索または予測するナビゲーション装置３３と、探索または予測した走行経路上の一地点Ｐまでを分割する経路分割手段５６と、道路情報に基づいて分割区間ごとの車両通過時点における渋滞度を予測する渋滞度予測手段１６と、分割区間ごとの予測渋滞度に基づいてバッテリー１５の充放電量を計画する充放電計画手段１６と、充放電量計画に応じて発電装置１，２とモーター４の運転点を調整する運転点調整手段１６とを備え、これにより上記目的を達成する。
（３） 請求項３の発明は、燃料を使って発電を行う発電装置１，２と、車両の駆動輪に連結されるモーター４と、発電装置１，２およびモーター４との間で電力の授受を行うバッテリー１５とを有するハイブリッド車両の制御装置に適用される。そして、道路に関する情報（道路情報）を内蔵するとともに外部から入手し、道路情報に基づいて車両の走行経路を探索または予測するナビゲーション装置３３と、探索または予測した走行経路上の一地点Ｐまでを分割する経路分割手段３３と、道路情報に基づいて分割区間ごとの車両通過時点における渋滞度を予測する渋滞度予測手段１６と、分割区間ごとの道路情報と予測渋滞度とに基づいてバッテリー１５の充放電量を計画する手段であって、地点Ｐに近い区間の道路情報および予測渋滞度ほど充放電量計画に対する影響が小さくなるように充放電量を計画する充放電計画手段１６と、充放電量計画に応じて発電装置１，２とモーター４の運転点を調整する運転点調整手段１６とを備え、これにより上記目的を達成する。
（４） 請求項４のハイブリッド車両の制御装置は、充放電計画手段１６によって、分割区間までの分岐道路数が多くなるほど分割区間の道路情報が充放電量計画に与える影響が小さくなるように、充放電量を計画するようにしたものである。
（５） 請求項５のハイブリッド車両の制御装置は、充放電計画手段１６によって、分割区間までの道のりが長くなるほど分割区間の道路情報が充放電計画に与える影響が小さくなるように、充放電量を計画するようにしたものである。
（６） 請求項６のハイブリッド車両の制御装置は、充放電計画手段１６によって、分割区間までの到達予想時間が長くなるほど分割区間の道路情報が充放電計画に与える影響が小さくなるように、充放電量を計画するようにしたものである。
（７） 請求項７のハイブリッド車両の制御装置は、渋滞度予測手段１６によって、現在地の前記道路情報に含まれる渋滞情報に基づいて分割区間ごとの渋滞度に応じた平均通過車速mvsp1を演算するとともに、過去の走行履歴に基づいて分割区間ごとの平均通過車速mvsp2をを演算し、地点Ｐに近い区間ほど平均通過車速mvsp2に高い重みを付けて平均通過車速mvsp1と平均通過車速mvsp2とを加重加算し、分割区間ごとの渋滞度を表す平均通過車速mvspを演算するようにしたものである。
（８） 請求項８のハイブリッド車両の制御装置は、重みを、現在地から分割区間まで予測所要時間が長いほど小さい値を付けるようにしたものである。
（９） 請求項９のハイブリッド車両の制御装置は、分割区間ごとの平均通過車速mvsp2を実際の走行データに基づいて更新するようにしたものである。
（１０） 請求項１０のハイブリッド車両の制御装置は、過去の走行履歴に基づいて現在の道路情報に含まれる渋滞情報の確からしさを求め、この確からしさにより平均通過車速mvspを補正するようにしたものである。
（１１） 請求項１１のハイブリッド車両の制御装置は、渋滞度予測手段１６によって、現在の道路情報に含まれる渋滞情報に基づいて分割区間ごとの渋滞度の変化を表す平均通過車速を演算するようにしたものである。
（１２） 請求項１２のハイブリッド車両の制御装置は、渋滞度予測手段１６によって、渋滞を誘発するイベント情報に基づいてイベント発生中を検出し、イベント発生中は走行経路上のイベント地点に向かう分割区間では渋滞が悪化すると予測するようにしたものである。
（１３） 請求項１３のハイブリッド車両の制御装置は、渋滞度予測手段１６によって、渋滞を誘発するイベント情報に基づいてイベント完了を検出し、イベント完了後は走行経路上のイベント地点に向かう分割区間では渋滞が緩和すると予測するようにしたものである。
【００１１】上述した課題を解決するための手段の項では、説明を分かりやすくするために一実施の形態の図を用いたが、これにより本発明が一実施の形態に限定されるものではない。
【００１２】
【発明の効果】（１） 請求項１の発明によれば、走行経路上の一地点Ｐに近い区間の道路情報ほどバッテリー充放電量の計画に対する影響が小さくなるように、分割区間ごとの道路情報に基づいてバッテリーの充放電量を計画し、その充放電量計画に応じて発電装置とモーターの運転点を調整するようにした。これにより、走行経路の逸脱に起因した、現在地から遠い区間ほど現在地で入手した道路情報と実際に走行するときの道路情報との差が大きくなるという問題が解消され、走行経路の燃料消費量を抑制しながら制駆動力特性を改善することができる。
（２） 請求項２の発明によれば、道路情報に基づいて分割区間ごとの車両通過時点における渋滞度を予測し、この予測渋滞度に基づいてバッテリーの充放電量を計画し、その充放電量計画に応じて発電装置とモーターの運転点を調整するようにした。これにより、渋滞状況の変化に起因した、現在地から遠い区間ほど現在地で入手した渋滞情報と実際に走行するときの渋滞状況との差が大きくなるという問題が解消され、走行経路の燃料消費量を抑制しながら制駆動力特性を改善することができる。
（３） 請求項３の発明によれば、道路情報に基づいて分割区間ごとの車両通過時点における渋滞度を予測し、走行経路上の一地点Ｐに近い区間の道路情報および予測渋滞度ほどバッテリー充放電量の計画に対する影響が小さくなるように、分割区間ごとの道路情報と予測渋滞度とに基づいてバッテリーの充放電量を計画し、その充放電量計画に応じて発電装置とモーターの運転点を調整するようにした。これにより、走行経路の逸脱と渋滞状況の変化に起因した、現在地から遠い区間ほど現在地で入手した道路情報と実際に走行するときの道路情報との差が大きくなるという問題が解消され、走行経路の燃料消費量を抑制しながら制駆動力特性を改善することができる。
（４） 請求項４の発明によれば、分割区間までの分岐道路数が多くなるほど分割区間の道路情報が充放電量計画に与える影響が小さくなるように充放電量を計画するようにしたので、走行経路上の道路分岐数の増加に応じて走行経路逸脱の可能性が増加する傾向を反映させた適切なバッテリー充放電量を計画することができる。
（５） 請求項５の発明によれば、分割区間までの道のりが長くなるほど分割区間の道路情報が充放電計画に与える影響が小さくなるように充放電量を計画するようにしたので、分割区間までの道のりの増加に応じて走行経路逸脱の可能性が増加する傾向を反映させた適切なバッテリー充放電量を計画することができる。
（６） 請求項６の発明によれば、分割区間までの到達予想時間が長くなるほど分割区間の道路情報が充放電計画に与える影響が小さくなるように充放電量を計画するようにしたので、分割区間までの到達予想時間の増加に応じて走行経路逸脱の可能性が増加する傾向を反映させた適切なバッテリー充放電量を計画することができる。
（７） 請求項７の発明によれば、現在地の道路情報に含まれる渋滞情報に基づいて分割区間ごとの渋滞度に応じた平均通過車速mvsp1を演算するとともに、過去の走行履歴に基づいて分割区間ごとの平均通過車速mvsp2をを演算し、走行経路上の一地点Ｐに近い区間ほど平均通過車速mvsp2に高い重みを付けて平均通過車速mvsp1と平均通過車速mvsp2とを加重加算し、分割区間ごとの渋滞度を表す平均通過車速mvspを演算するようにした。これにより、走行経路上の一地点Ｐに近い区間の正確な渋滞度を表す平均通過車速mvspを求めることができる。
（８） 請求項８の発明によれば、現在地から分割区間まで予測所要時間が長いほど小さい重みを付けるようにしたので、分割区間への到達予想時間に応じた正確な渋滞度を表す平均通過車速mvspを演算することができる。
（９） 請求項９の発明によれば、分割区間ごとの平均通過車速mvsp2を実際の走行データに基づいて更新するようにした。周辺の道路整備などで通常の平均通過車速mvsp2が変化するような場合でも、常に最新の道路状況を反映した正確な平均通過車速mvspを得ることができる上に、運転者の運転個性を反映させた平均通過車速mvspを学習することができ、バッテリーの充放電量計画に運転者の運転個性を考慮することができる。
（１０） 請求項１０の発明によれば、過去の走行履歴に基づいて現在の道路情報に含まれる渋滞情報の確からしさを求め、その確からしさにより平均通過車速mvspを補正するようにした。ＶＩＣＳなどから得られる渋滞情報は、必ずしもバッテリー充放電量を計画する際の情報として適しているとは限らない。例えばある交差点において、走行経路は直進であり、直進車線が順調に流れているにも拘わらず、信号の「右折」レーンが混雑しているためにＶＩＣＳが「渋滞中」の情報を提供する場合などがある。このような場合に対しても、ＶＩＣＳが「渋滞中」であるにも拘わらず実際には「渋滞なし」であったという確率を過去の走行履歴から割り出し、その確率を考慮してＶＩＣＳから得られる渋滞情報を補正することができるようになった。このように、過去の履歴に基づいて渋滞情報の確からしさを演算し、その確からしさに応じた信頼度で渋滞度情報を活用できる。
（１１） 請求項１１の発明によれば、現在の道路情報に含まれる渋滞情報に基づいて分割区間ごとの渋滞度の変化を表す平均通過車速を演算するようにしたので、渋滞の悪化または緩和の傾向を考慮して各分割区間に到達する時点における渋滞度を正確に求めることができる。
（１２） 請求項１２および請求項１３の発明によれば、渋滞を誘発するイベント情報に基づいてイベント発生中を検出し、イベント発生中は走行経路上のイベント地点に向かう分割区間では渋滞が悪化すると予測する。また、渋滞を誘発するイベント情報に基づいてイベント完了を検出し、イベント完了後は走行経路上のイベント地点に向かう分割区間では渋滞が緩和すると予測するようにした。これにより、車両が到達する時点における正確な渋滞度を予測することができる。
【００１３】
【発明の実施の形態】図１に一実施の形態の構成を示す。図において、太い実線は機械力の伝達経路を示し、破線は電力線を示す。また、細い実線は制御線を示し、二重線は油圧系統を示す。
【００１４】このハイブリッド車両のパワートレインは、モーター１、エンジン２、クラッチ３、モーター４、無段変速機５、減速装置６、差動装置７および駆動輪８から構成される。エンジン２とモーター４との間にはクラッチ３が介装され、モーター１の出力軸、エンジン２の出力軸およびクラッチ３の入力軸が互いに連結されるとともに、クラッチ３の出力軸、モーター４の出力軸および無段変速機５の入力軸が互いに連結される。
【００１５】クラッチ３締結時はエンジン２とモーター４が車両の推進源となり、クラッチ３解放時はモーター４のみが車両の推進源となる。エンジン２とモーター４のいずれか一方または両方の駆動力は、無段変速機５、減速装置６および差動装置７を介して駆動輪８へ伝達される。無段変速機５には油圧装置９から圧油が供給され、ベルトのクランプと潤滑がなされる。油圧装置９のオイルポンプ（不図示）はモーター１０により駆動される。
【００１６】モータ１，４，１０は三相同期電動機または三相誘導電動機などの交流機であり、モーター１は主としてエンジン始動と発電に用いられ、モーター４は主として車両の推進と制動に用いられる。また、モーター１０は油圧装置９のオイルポンプ駆動用である。なお、モーター１，４，１０には交流機に限らず直流電動機を用いることもできる。また、クラッチ３締結時に、モーター１を車両の推進と制動に用いることもでき、モーター４をエンジン始動や発電に用いることもできる。
【００１７】クラッチ３はパウダークラッチであり、伝達トルクを調節することができる。なお、このクラッチ３に乾式単板クラッチや湿式多板クラッチを用いることもできる。無段変速機５はベルト式やトロイダル式などの無段変速機であり、変速比を無段階に調節することができる。
【００１８】モーター１，４，１０はそれぞれ、インバーター１１，１２，１３により駆動される。インバーター１１〜１３は共通のＤＣリンク１４を介してメインバッテリー１５に接続されており、メインバッテリー１５の直流充電電力を交流電力に変換してモーター１，４，１０へ供給するとともに、モーター１，４の交流発電電力を直流電力に変換してメインバッテリー１５を充電する。なお、インバーター１１〜１３は互いにＤＣリンク１４を介して接続されているので、回生運転中のモーターにより発電された電力をメインバッテリー１５を介さずに直接、力行運転中のモーターへ供給することができる。メインバッテリー１５には、リチウム・イオン電池、ニッケル・水素電池、鉛電池などの各種電池や、電機二重層キャパシターいわゆるパワーキャパシターを用いることができる。
【００１９】車両コントローラー１６はマイクロコンピューターとメモリなどの周辺部品から構成され、モーター１、４、１０の回転速度や出力トルク、エンジン２の回転速度や出力トルク、クラッチ３の締結と解放、無段変速機５の変速比など制御する。
【００２０】車両コントローラー１６には、図２に示すように、キースイッチ２０、ブレーキスイッチ２１、アクセル開度センサー２２、車速センサー２３、バッテリー温度センサー２４、バッテリーＳＯＣセンサー２５、エンジン回転速度センサー２６、スロットルセンサー２７などが接続される。
【００２１】キースイッチ２０は車両のキーがON位置またはSTART位置に設定されるとオン（閉路）する。ブレーキスイッチ２１はブレーキペダル（不図示）の踏み込み状態を検出し、アクセル開度センサー２２はアクセルペダルの踏み込み量（以下、アクセル開度と呼ぶ）を検出する。車速センサー２３は車両の走行速度を検出し、バッテリー温度センサー２４はメインバッテリー１５の温度を検出する。また、バッテリーＳＯＣセンサー２５はメインバッテリー１５の充電状態（ＳＯＣ；State Of Charge）を検出し、エンジン回転速度センサー２６はエンジン２の回転速度を検出する。さらに、スロットル開度センサー２７はエンジン２のスロットルバルブ開度を検出する。
【００２２】車両コントローラー１６にはまた、エンジン２の燃料噴射装置３０、点火装置３１、スロットルバルブ制御装置３２、ナビゲーションシステム３３などが接続される。コントローラー１６は燃料噴射装置３０を制御してエンジン２への燃料の供給と停止および燃料噴射量を調節するとともに、点火装置３１を制御してエンジン２の点火を行い、スロットルバルブ調整装置３３を制御してエンジン２のトルクを調節する。
【００２３】車両コントローラー１６は、マイクロコンピューターのソフトウエア形態により構成されるＳＯＣ換算指標演算部１６ｂとエンジン／モーター運転点演算部１６ｃを有する。これらのＳＯＣ換算指標演算部１６ｂとエンジン／モーター運転点演算部１６ｃについては後述する。
【００２４】ナビゲーションシステム３３は、図２に示すように、現在地および走行方向を検出するＧＰＳ５１、ＶＩＣＳから渋滞情報やイベント情報（工事・事故・祭りなどの地域イベント）を受信する路車間通信装置５２、道路種別、車線数、道路曲率半径、標高あるいは道路勾配、過去の統計に基づいた通常の平均通過車速あるいは平均通過車速の変化率、交差点・トンネル・踏切・料金所などの有無、制限速度などの規制情報、市街路・山岳路などの地域情報など、種々の道路に関する情報（以下、道路情報と呼ぶ）を記憶したＤＶＤ−ＲＯＭ形態の地図データベース５３、運転者が目的地を設定する目的地設定パネル５４、目的地までの誘導経路を探索するとともに、その誘導経路に沿って運転者を誘導する誘導／予測経路算出装置５５の他に、探索あるいは予測した目的地までの経路を分割する経路分割部５６と、目的地におけるメインバッテリー１５の目標ＳＯＣ（t_SOC）を設定する目標ＳＯＣ設定部５８とを備える。なお、道路情報には、地図データべーつ５３に記憶されている情報の他に、ＧＰＳ５１により検出される車両の現在地、路車間通信装置５２で受信される渋滞情報やイベント情報などが含まれる。
【００２５】地図データベース５３内の通常の平均通過車速あるいは平均通過車速の変化率については、統計データに基づき道路区間ごとに時間帯および曜日に応じて記憶されている。誘導／予測経路算出装置５５は、経路誘導を行っていないときには車両の位置と進行方向の情報およびメモリに記憶している過去の走行経路から、車両の目的地および走行経路を予測する。例えば、車両が通勤経路や日常よく走行する経路を走行していることを検出し、過去の走行時の情報から通勤先やスーパーなどの目的地を特定して走行経路を予測する。
【００２６】また、ナビゲーションシステム３３の経路分割部５６は、探索あるいは予測した目的地までの経路を分割し、分割した区間ごとの道路情報を車両コントローラー１６へ送信する。この実施の形態では、目的地までの距離を単純にｍ（ｍ＞１）等分して区分する例を示す。なお、経路の分割方法はこの実施の形態に限定されず、例えば、勾配変化地点、交差点、道路種別変化地点、渋滞開始地点、渋滞終了地点、高速道路の料金所など、道路情報が変化する点や特徴ある点を経路の分割点として分割してもよい。車両コントローラー１６へ送る区間ごとの道路情報としては、区間ごとの道のり、平均勾配、道路種別、車線数、ＶＩＣＳから受信した渋滞度合い、イベント地点までの道のり情報、現在の時間帯および曜日に応じた通常の平均通過車速あるいは平均通過車速の変化率、交差点数、料金所の有無、踏切の有無、制限速度、市街路・山岳路などの地域情報とする。
【００２７】さらに、ナビゲーション装置３３の目標ＳＯＣ設定部５８は、目的地におけるメインバッテリー１５の目標ＳＯＣ（t_SOC）を決定し、車両コントローラー１６へ送信する。以下では、目標ＳＯＣ（t_SOC）を道路環境によらず単純に一定値（例えば７０％）とするが、他にも目的地の標高に応じて決定する方法、例えば標高が高いほど下り坂でのエネルギーをメインバッテリー１５へ回収できることを期待して、小さい目標ＳＯＣ（t_SOC）を設定してもよい。
【００２８】ここで、目的地までの経路途中においては、メインバッテリー１５のＳＯＣが必ずしもこの目標ＳＯＣ（t_SOC）となる必要はなく、走行中にこの目標ＳＯＣ（t_SOC）に基づいてエンジン２とモーター１，４の運転点を決定するものではないことを補足しておく。
【００２９】ナビゲーションシステム３３は、目的地の変更、誘導経路の逸脱、あるいは渋滞状況の変化があったかどうかを経路分割点通過ごと、あるいは一定時間ごと、あるいは一定走行距離ごとに確認する。そして、いずれかがあったときは、目的地までの誘導経路を再探索あるいは再予測した上で経路を分割し、分割した区間ごとの道路情報を車両コントローラー１６へ再送信する。目的地が変更された場合は目標ＳＯＣ（t_SOC）も再設定し、車両コントローラー１６へ再送信する。
【００３０】図３は、ナビゲーションシステム３３の演算処理ルーチンを示すフローチャートである。ナビゲーションシステム３３は、キースイッチ２０がオンしている間、このルーチンを繰り返し実行する。ステップ１において車両の現在地を検出する。続くステップ２で目的地の新規入力または変更、あるいは誘導経路からの逸脱、渋滞状況の変化があったかどうかを確認し、何もなかった場合はステップ８へ進み、現在位置情報を車両コントローラー１６へ送信する。
【００３１】一方、目的地の新規入力または変更、誘導経路からの逸脱、渋滞状況の変化のいずれかがあった場合はステップ３へ進み、誘導経路を探索する。次に、ステップ４で誘導経路をｍ分割し、ステップ５ではｍ分割された経路区間ごとの道路環境情報を抽出する。ステップ６において目的地での目標ＳＯＣ（t_SOC）を決定し、ステップ７でｍ分割された経路区間ごとの道路環境情報と目標ＳＯＣ（t_SOC）とを車両コントローラー１６へ送信する。
【００３２】なお、この実施の形態では「目的地」までの誘導経路を分割し、そこまでの道路情報を車両コントローラー１６へ送信するとしているが、目的地までの道のりが予め設定された道のりより長いと判断される場合には、目的地からＤ０[km]程度の距離にある経路上の１点（地点Ｐ）までを分割し、そこまでの道路情報を車両コントローラー１６へ送信するようにしてもよい。Ｄ０[km]は、走行経路の逸脱や渋滞状況の変化があっても充分に燃料消費量を抑制でき、かつ制駆動力特性を改善できる値とするのが望ましい。
【００３３】車両コントローラー１６は、ナビゲーションシステム３３から受信した分割区間ごとの道路情報および目的地の目標ＳＯＣ（t_SOC）および現在位置と、バッテリーＳＯＣセンサー２５により検出したＳＯＣ検出値とに基づいて、ＳＯＣ換算指標ＳＯＣcを演算する。そして、ＳＯＣ換算指標ＳＯＣc、アクセル開度検出値および車速検出値に応じて、目的地までの経路途中のエンジン２、モーター１，４、クラッチ３および無段変速機５の運転点を演算し、実現する。
【００３４】ここで、ＳＯＣ換算指標ＳＯＣcが大きいときは、バッテリー充電のための単位燃料増加量当たりの充電電力増加量が多くなるような、つまりバッテリー充電時の燃料の利用効率が高くなるような場合にだけ充電を行うようにエンジン／モーター運転点を決定し、反対にＳＯＣ換算指標ＳＯＣcが小さいときにはバッテリー充電時の燃料の利用効率が低い場合でも充電を行うようにエンジン／モーター運転点を決定する。
【００３５】図４はＳＯＣ換算指標ＳＯＣcの演算処理ルーチンを示すフローチャートである。車両コントローラー１６は所定時間ごとにこの演算処理ルーチンを実行する。ステップ１１において現在のＳＯＣを検出し、d_SOCとする。続くステップ１２ではナビゲーションシステム３３から新しいデータ、すなわちｍ分割した区間way(j)(j=1〜m)ごとの道路情報を新しく受信したかどうかを確認し、新しいデータを受信した場合はステップ１３へ進み、受信しなかった場合はステップ３１へ進む。
【００３６】区間way(j)ごとの道路情報を新しく受信した場合は、ステップ１３で車両の動力性能を考慮して区間way(j)ごとの道路情報に応じたＳＯＣの上下限値を設定する。例えば、図５に示すようにway(k)から先５kmにわたって上り坂が続くと見込まれる場合には、モーターによる駆動力を十分に持続させるためにway(k-1)における下限値を５０％とし、１０kmにわたって上り坂が続く場合には下限値を６０％といった具合に設定する。同様に、下り坂が所定距離継続すると見込まれる場合には、下り坂での回生制動特性を確保すべく、下り坂の継続距離に応じたＳＯＣ上限値を設定する。
【００３７】ステップ１４では、ＳＯＣ換算指標に対する各区間ごとの重み付けλ(j)を設定する。重み付けλ(j)の設定に際して、出発点から各区間way(j)の始点までにわたって存在する分岐道路の数num(j)を各区間の道路情報に基づいて演算する。このとき、num(1)≦num(2)≦num(3)≦・・・≦num(m)である。分岐数num(j)に対し、予め記憶させてある図６に示す特性テーブルを表引き演算することによって、区間ごとの重み付けλ(j)を導出する。なお、num(j)に数える分岐経路は、主要な幹線道路のみとしてもよい。また、車両が通行する頻度を記憶しておき、通行する頻度が高い分岐を頻度に応じて整数倍して数えるなどの工夫をしてもよい。重み付けλ(j)の演算結果例を図７に示す。
【００３８】重み付けλ(j)を演算する別の方法としては、出発地点からの道のりに応じて決める方法がある。重み付けλ(j)の設定に際して、出発点から各区間way(j)の始点までの道のりdst(j)[km]を各区間の道路情報に基づいて演算する。このとき、dst(1)≦dst(2)≦dst(3)≦・・・≦dst(m)である。道のりdst(j)に対し、予め記憶させてある図６と同様の特性テーブルを表引き演算することによって、区間ごとの重み付けλ(j)を導出する。道のりdst(j)としては、出発点から各区間の中間点までの道のりとする方法などとしてもよい。
【００３９】重み付けλ(j)を演算する別の方法としては、出発地点からの予測到達時間に応じて求める方法がある。重み付けλ(j)の設定に際して、出発点から各区間way(j)の始点までの予測所要時間rch(j)[h]を各区間の道路情報に基づいて演算する。この予測所要時間の演算方法については後述する。予測所要時間rch(j)〔rch(1)≦rch(2)≦rch(3)≦・・・≦rch(m)〕に対し、予め記憶させてある図６と同様の特性テーブルを表引き演算することによって、区間ごとの重み付けλ(j)を導出する。
【００４０】より簡便に重み付けλ(j)を設定する方法としては、区間番号ｊに対して単調減少となる特性値を表引き演算して設定する方法や、ρ（０＜ρ＜１、例えばρ＝０．９９）の(j-1)乗値として、ｊ番目の区間の重みを設定する方法などもある。
【００４１】図４のステップ１５において、車両到達時における各区間の渋滞度を演算する。渋滞度の演算方法を図８のフローチャートにより説明する。図８のステップ４１においてカウンター値ｋに１を設定する。続くステップ４２で、ＶＩＣＳから得られたｋ番目の区間の渋滞度jam0(k)に基づいてｋ番目の区間の平均通過車速mvsp1(k)[km/h]を求める。
【００４２】なお、この実施の形態では「順調」の場合はjam0(k)＝１、「混雑」の場合はjam0(k)＝２、「渋滞」の場合はjam0(k)＝３とする。平均通過車速mvsp1(j)は、道路種別と渋滞度合いjam0(j)とによって図９に示すように予め対応づけられている。例えば、道路種別が都市間高速道路で渋滞度jam0(j)が１のときには平均通過車速mvsp1(j)＝９０km/hとし、道路種別が片側２車線の一般道で渋滞度jam0(j)が１のときには平均通過車速mvsp1(j)＝３０km/hとし、道路種別が片側２車線の一般道で渋滞度jam0(j)が３のときには平均通過車速mvsp1(j)＝８km/hとする。
【００４３】ステップ４３では、ｋ番目の区間の始点に到達するまでの予測所要時間rch(k)を演算する。ｋ＝１のときrch(1)＝０とし、ｋ≧２のときには予測所要時間rch(k)を、上述した道のりdst(j)を用いて次式で求める。
【数１】rch(k)＝rch(k-1)＋dst(k-1)／mvsp(k-1)なお、mvsp(k-1)については後述する。ステップ４４では、ｋ番目の区間の道路リンク番号ＩＤ、走行日の曜日ＤＹ、ｋ番目の区間の始点に到達するまでの予測所要時間rch(k)にしたがって、ｋ番目の区間における通常の平均通過車速mvsp2(k)を算出する。具体的には、ナビゲーションシステム３３の地図データベース５３から該当するデータを読み出してメモリmvsp2(k)にその値をセットする。
【００４４】ステップ４５において、ｋ番目の区間での車両通過時の平均通過車速mvsp(k)を導出する際に用いる重み付けα(k)を求める。α(k)[１≧α(k)≧０]は、予測所要時間rch(k)を用いて図１０に示す特性から表引き演算する。重み付けα(k)は予測所要時間rchが０のとき１をとり、予測所要時間rchの増加につれて０まで単調減少する特性としておく。ステップ４６では、渋滞度に応じた平均通過車速mvsp1(k)と通常の平均通過車速mvsp2(k)とに基づいて、ｋ番目の区間における渋滞度を表す平均通過車速mvsp(k)[km/h]を次式で演算する。
【数２】
mvsp(k)＝α(k)×mvsp1(k)＋（１−α(k)）×mvsp2(k)【００４５】ステップ４７において、カウンター値ｋをインクリメントし、ｋがｍと等しいかどうかを判定する。ｋ＝ｍのときは処理を終了し、そうでなければステップ４２へ戻って上述した処理を繰り返す。この渋滞度演算処理を実行することによって、各区間に車両が到達する時点を予測し、予測到達時間が長いほどＶＩＣＳ情報の重みを小さくして、車両が区間に到達する時点での渋滞度を平均通過車速として演算することができる。
【００４６】上述したように、この実施の形態では、走行経路の道路情報に基づいてバッテリーの充放電を計画する際に、出発地で入手した道路情報と実際に通行するときの道路情報との差が大きくなることを考慮する。道路情報の差が大きくなる要因としては、走行経路の逸脱と渋滞状況の変化があげられる。渋滞状況の変化おいて、出発地に近い区間では現時点で取得した渋滞情報による状況が実際の走行時も維持される確率が高いので、出発地に近い区間でＳＯＣ変化量を予測する演算を行う際には、現時点で取得した渋滞情報をそのまま採用する。具体的には、図１０に示すように、現時点で取得した渋滞度に応じた区間平均通過車速に対する重み付けαを１とし、通常の区間平均通過車速に対する重みつけ（１−α）を０とする。これに対し出発地から遠い、つまり目的地に近い区間ほど現時点で取得した渋滞情報による状況が実際の走行時には変化している確率が高くなるため、出発地から遠い区間では現時点で取得した渋滞情報をそのまま採用しない。具体的には、現時点で取得した渋滞度に応じた区間平均通過車速に対する重み付けαを０とし、通常の区間平均通過車速に対する重み付け（１−α）を１とする。
【００４７】なお、図８のステップ４４で使用する地図データベース５３の通常の平均通過車速のデータnu_mvspは、道路リンク番号ＩＤ、曜日ＤＹおよび時間帯ＴＴに対応づけられて記憶されている。このデータnu_mvsp(ID,DY,TT)の初期値は、その道路の法定速度などに基づいて設定されており、実際にその道路を走行したときの情報を使って、例えば次式によりデータを更新する。
【数３】nv_mvsp(ID,DY,TT)＝０．８×nv_mvsp(ID,DY,TT)＋０．２×realvsp上式において、realvspは、車両がリンク番号ＩＤの道路を曜日ＤＹ、時間帯ＴＴに実際に通過したときの平均通過車速である。このようにすることで、周辺の道路整備などで通常の平均通過車速が変化するような場合においても、適切な通常の平均通過車速を演算することができる。また、運転者の運転個性（平均車速違い）を反映させた通常の平均通過車速を学習することになるので、結果的に運転者の運転個性を考慮した充放電計画を演算することができる。
【００４８】また、ＶＩＣＳ渋滞情報の確からしさＦpを道路リンクごとにナビゲーションシステム３３内で学習し、経路上の区間に対する確からしさＦpを車両コントローラー１６へ送信し、次式により反映させるようにしてもよい。
【数４】mvsp(k)＝α(k)×Ｆp(k)×mvsp1(k)＋（１−α(k)×Ｆp(k)）×mvsp2(k)この場合、過去に５回以上走行した道路リンクについては、過去に通過した際の実際の平均通過車速とＶＩＣＳ渋滞情報に対応する平均通過車速とが誤差±３０％以内である確率をＶＩＣＳ渋滞情報の確からしさＦpとして、ナビゲーションシステム３３内に道路リンクごとに記憶しておく。ここで、過去の走行回数が５回未満の道路リンクについてはＦp＝１とする。
【００４９】車両到達時における各区間の渋滞度の他の演算方法を図１１のフローチャートにより説明する。この演算方法では、各区間の渋滞度をナビゲーションシステム３３から受信する平均通過車速の変化率から演算するものである。ステップ５１においてカウンター値ｋに１を設定する。続くステップ５２で、ＶＩＣＳから得られたｋ番目の区間の平均通過車速mvsp(k)を図８のステップ４２と同様な方法で求める。ステップ５３で、ナビゲーションシステム３３から受信する通常の平均通過車速の変化率をdvsp0(j)[km/h/h]としてメモリに記憶する。
【００５０】ステップ５４において、ｋ番目の区間の始点に到達する予測所要時間rch(k)[h]を演算する。ｋ＝１のときrch(1)＝０とし、ｋ≧２のときには予測所要時間rch(k)を、上述した道のりdst(j)を用いて次式により演算する。
【数５】rch(k)＝rch(k-1)＋dst(k-1)／mvsp(k-1)ステップ５５では通常の平均通過車速の変化率dvsp0(j)の補正度合いβ(k)を求める。β(k)は、予測所要時間rch(k)を用いて予め記憶してある図１２に示す単調減少特性マップを表引き演算して求める。
【００５１】ステップ５６で、イベント情報（工事、事故、祭りなどの地域イベント）による平均通過車速補正値dvsp_e(k)を演算する。イベント発生中（例えば事故発生から事故処理完了まで）は、ＶＩＣＳから得たイベント地点までの道のり情報dst_e(k)とイベント発生からの経過時間time_eに応じて、予め記憶してある図１３に示す特性マップMAP_A1を表引き演算する。
【数６】dvsp_e(k)＝｛MAP_A1（time_e＋rch(k)，dst_e(k)）−MAP_A1（time_e，dst_e(k)）｝×DIFF13(k)ここで、DIFF13は、区間way(k)の道路種別に応じて割り当てられる。区間way(k)の道路種別において、渋滞度jam0が１のときの平均通過車速と、渋滞度が３のときの平均通過車速との差分値として割り当てられている。図８のステップ４２で示した例では、片側２車線の一般道の場合、【数７】DIFF13＝３０[km/h]−８[km/h]＝２２[km/h]である。
【００５２】また、イベント完了後（事故処理完了後）には、ＶＩＣＳから得たイベント地点までの道のり情報dst_e(k)とイベント完了からの経過時間time_fに応じて、予め記憶してある図１４に示す特性マップMAP_A2を表引き演算する。
【数８】dvsp_e(k)＝｛MAP_A2（time_f＋rch(k)，dst_e(k)）−MAP_A2（time_f，dst_e(k)）｝×DIFF13ただし、上式においてdvsp_e(k)の最大値は０に制限するものとする。イベント発生前は、すべてのｋにおいてdvsp(k)＝０とする。
【００５３】ステップ５７では、ｋ番目の区間における平均通過車速暫定値mvsp0(k)[km/h]を次式により演算する。
【数９】mvsp0(k)＝mvsp1(k)＋β(k)×rch(k)×dvsp0(k)＋dvsp_e(k)ステップ５８で平均通過車速暫定値mvsp0(k)の上下限値を制限することによって平均通過車速mvsp(k)[km/h]を求める。このとき、上下限値は、区間way(k)の道路種別に応じて予め割り当てられており、ＶＩＣＳ情報で渋滞度jam0が１のときの平均通か車速を上限とし、３のときの平均通過車速を下限とする。
【００５４】ステップ５９では、カウンター値ｋをインクリメントし、ｋがｍになったら処理を終了し、そうでなければステップ５２へ戻って上述した処理を繰り返す。この渋滞度演算処理を実行することによって、渋滞悪化あるいは渋滞緩和傾向を予測した上で、車両が区間に到達する時点での渋滞度を平均通過車速として演算することができる。
【００５５】渋滞度を演算後、図４へリターンしてステップ１６へ進む。ステップ１６では、ＳＯＣ換算指標SOCcの初期値SOCc_0に例えば５０％を設定する。続くステップ２１では、各区間way(j)ごとのＳＯＣ予測値p_SOC(j)を演算する。予め道路情報や渋滞度合いごとに走行パターンを想定しておき、その走行パターンをＳＯＣ換算指標SOCcで走行した場合の単位距離当たりのＳＯＣ変化量のデータマップ(MAP2DSOC)として予めＲＯＭに記憶してある。ここでは、各区間way(j)ごとの道路情報、上述した分割区間到達時点での渋滞度を表す平均通過車速、およびＳＯＣ換算指標SOCcに対応した区間ＳＯＣ変化量p_dSOC(j)を、データマップMAP2DSOCの表引き演算によって現時点から目的地にわたって演算する。その各分割区間のp_dSOC(j)と重み付けλ(j)との積λ(j)×p_dSOC(j)を現在のＳＯＣ（d_SOC）を初期値として積分することによって、各分割区間における予測ＳＯＣ（p_SOC(j)）と目的地における予測ＳＯＣ（p_SOC(m)）を求める。このようにして演算した目的地における予測ＳＯＣ（p_SOC(m)）は、目的地における目標ＳＯＣ（t_SOC）に一致するとは限らないので、予測ＳＯＣ（p_SOC(m)）と目標ＳＯＣ（t_SOC）とが一致するまで以下に示すようにステップ２１〜２５にしたがって収束演算を実行していく。
【００５６】上述したように、この実施の形態では、走行経路の道路情報に基づいてバッテリーの充放電を計画する際に、出発地で入手した道路情報と実際に通行するときの道路情報との差が大きくなることを考慮する。道路情報の差が大きくなる要因としては、走行経路の逸脱と渋滞状況の変化があげられる。走行経路の逸脱においては、出発地に近いほど逸脱発生の確率が低いため、目的地におけるＳＯＣを予測する際には出発地に近い区間ほど区間ＳＯＣの変化量をそのまま使用する。具体的には、出発地に近い区間のＳＯＣ換算指標に対する重み付けλに１を設定する。これに対し出発地から遠い、つまり目的地に近い区間ほど走行経路を逸脱する確率が高くなり、ナビゲーションシステム３３が探索または予測した経路と異なる経路を走行することが多くなる。しかし、この場合、出発地から遠い区間における区間ＳＯＣの変化量をどの程度にすればよいのか分からないので、区間ＳＯＣの変化は少ないと仮定する。具体的には、出発地から遠い区間のＳＯＣ換算指標に対する重み付けλを０に近づける。図６に示す特性テーブルでは、出発地に近い区間ほど分岐数が少ないから重み付けλは１となり、出発地から遠い区間ほど分岐数が多くなるから重み付けλが０に近づく。また、上述したように、分岐数に代えて出発地からの道のりや予測所要時間、あるいは区間番目としても、出発地に近い区間では重み付けλは１となり、出発地から遠い区間ほど重み付けλが０に近づく。
【００５７】ＳＯＣ換算指標は大きくすれば目的地における予測ＳＯＣ（p_SOC(m)）が小さくなる関係にあるから、目的地における予測ＳＯＣ（p_SOC(m)）を計算したときに、目的地における予測ＳＯＣ（p_SOC(m)）が目的地における目標ＳＯＣ（t_SOC）より大きい場合はステップ２３へ移行し、ＳＯＣ換算指標を、【数１０】SOCc＝SOCc＋α１ （α１＞０）
に増加させ再計算する。逆に、目的地における予測ＳＯＣ（p_SOC(m)）が目的地における目標ＳＯＣ（t_SOC）より小さい場合はステップ２５へ移行し、ＳＯＣ換算指標を、【数１１】SOCc＝SOCc−α１ （α１＞０）
に減少させ、再計算する。
【００５８】以上の計算を、目的地における予測ＳＯＣ（p_SOC(m)）が目的地における目標ＳＯＣ（t_SOC）とほぼ一致するまで（誤差がＥＰＳ[＞０]となるまで）、つまり両者の差が所定値以下になるまで繰り返し、両者がほぼ一致した場合のSOCcをＳＯＣ換算指標SOCcに決定する。ここで、α１は繰り返し演算が発散しない程度の固定とする。
【００５９】ステップ２６において、予測したp_SOC(j)がバッテリー保護のために設定されている上下限値を超えていないかどうかを確認する。超えていない場合は処理を終了し、超えている場合はステップ２７へ進む。ステップ２７ではＳＯＣ換算指標SOCcを再計算する。図１６に示すように、下限値を下回る（■の線）場合には、ＳＯＣ予測値が下限値を超える（■の線）までSOCcを上記数式１１にしたがって小さく補正し、上限値を上まわる場合にはＳＯＣ予測値が上限値を下回るまでSOCcを上記数式１０にしたがって大きく補正する。ただし、補正の過程で上限値を超え、かつ下限値を下回るケースが生じた場合には、車両の現在に近い方（ｊの値が小さい方）のＳＯＣ予測値p_SOC(j)をより優先させて制限内に収まるようにSOCcを数式１または数式２にしたがって補正していく。また、予測ＳＯＣが制限内に収まるようになった地点（図１６の点ＰＡ）を記憶しておく。このときの目的地における予測ＳＯＣ（p_SOC(m)）は目標ＳＯＣに一致しないため、ステップ２７で演算したＳＯＣ換算指標SOCcを目的地まで使用すれば、目的地における実ＳＯＣは目標ＳＯＣに一致しないことになる。そこで、車両が地点ＰＡに達するまではステップ２７で演算したＳＯＣ換算指標SOCcを使用し、車両が地点ＰＡに達したことを後述のステップ３１で判定した後は、ＳＯＣ換算指標SOCcを演算し直し、その値に基づいて車両の運転点を決定していくことで、結果として目的地における実ＳＯＣを目標ＳＯＣにほぼ一致させる。
【００６０】ステップ１２でナビゲーションシステム３３からｍ分割した区間way(j)（ｊ＝１〜ｍ）の道路情報を新しく受信しなかったと判断した場合には、ステップ３１へ移行する。ステップ３１ではＳＯＣ換算指標を再計算するか否かを判定する。以下の[判定１]から[判定４]までのいずれかにより再計算を実行すると判定された場合はステップ１４へ進み、それ以外の場合は処理を終了する。
【００６１】まず、判定１について説明する。各分割区間way(j)の終点において、現在のＳＯＣ（d_SOC）と予測ＳＯＣ（p_SOC(j)）とのずれが所定値より大きいか否かを判断し、大きい場合は再計算を実行する。なお、ずれの指標としては、例えば次式に示すようなものがある。
【数１２】ERR_3＝（d_SOC−p_SOC(i)）２判定２では、現在のＳＯＣ（d_SOC）とＳＯＣ上限値または下限値との差がδSOC（例えば３％）以下（上下限の制約を受けている場合も含む）の場合には、再計算を実行する。また、判定３では、ステップ２７で演算記憶した図１６の地点ＰＡに車両が到達したら再計算を実行する。さらに、判定４では、前回SOCcを演算してから５分以上経過していたら再計算を実行する。
【００６２】以上の形態により、目的地までの経路に基づいて適切な燃料消費効率値であるＳＯＣ換算指標SOCcを導出する。そして、その指標値に対応する効率を達成するエンジン２とモーター１，４の運転点を決定する。
【００６３】《エンジン／モーターの運転点決定方法》次に、図１７および図１８により、クラッチ締結時のエンジン／モーター運転点の決定方法を説明する。なお、図１７の運転点Ａ、Ｎ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅは図１８の運転点Ａ、Ｎ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅにそれぞれ対応する。
【００６４】ＳＯＣ換算指標SOCcを決定するための演算を行っているときには、仮設定中のSOCcと、各分割区間way(i)ごとの予測車速p_vsp(i)および予測制駆動力指令値p_tTd(i)とに基づいて、エンジン２およびモーター１，４の仮の運転点を決定する。また一方、ＳＯＣ換算指標SOCcの決定が終了し、実際に目的地へ向かって走行しているときには、決定したＳＯＣ換算指標SOCcと、車速検出値d_vspと、制駆動力指令値の演算値d_tTdとに基づいて、エンジン２およびモーター１，４の走行時の正式な運転点を決定する。なお、制駆動力指令値の演算値d_tTdは、車速検出値d_vspとアクセル開度検出値とに基づいて予め設定した制駆動力指令値テーブルから表引き演算して求める。
【００６５】いずれの運転点決定時においても、ＳＯＣ換算指標SOCcが大きいほどバッテリー充電時の燃料利用効率が高くなる場合にだけ充電を行うように運転点を決定する。
【００６６】図１７は車速５０km/h、制駆動力指令値１０００Ｎのときのエンジン／モーター運転点を示し、図１８は同一の車速および制駆動力指令値におけるエンジン／モーター運転点とバッテリー充電量との関係を示す。図１７において、太線は同一エンジン出力を得る場合に燃料消費量が最少となる運転点を結んでできる最適燃費線であり、エンジン２、モーター１，４、無段変速機５の効率を考慮したものとなっている。エンジン／モーター運転点は、必ずこの太線上に定められる。点Ａは、できる限りモーター１，４で車両を駆動（例えばメインバッテリー１５から取り出せる最大の電力をモーター１，４へ供給して車両を駆動）し、不足分をエンジン２の出力でまかなう場合の運転点である。一方、点Ｅは、バッテリー１５の充電量を多くするためにエンジン２で車両を駆動するとともにモーター１，４を駆動して発電させる場合の運転点である。
【００６７】今、メインバッテリー１５が放電している運転点Ａにおいて、エンジン２への燃料供給量を増加していくと点Ｎでメインバッテリー１５の充放電量が０となり、さらに点Ｂ→Ｃ→Ｄ→Ｅの順にメインバッテリー１５の充電量が増加していく。ちなみに、図１８に示すように、点Ｂにおける充電量はc_b[kW]、点Ｃにおける充電量はc_c[kW]、点Ｄにおける充電量はc_d[kW]、点Ｅにおける充電量はc_e[kW]である。
【００６８】点Ａにおける燃料供給量を基準として、燃料増加量Δfuelに対する充電電力増加量Δbatと充電電力Batの関係を図１８の曲線■に示す。また、曲線■から燃料増加量Δfuelに対する充電電力増加量Δbatの比（＝Δbat／Δfuel）を求めたものが曲線■であり、この明細書ではこの比を感度Ｓと呼ぶ。なお、これらの曲線■、■は予め実験などにより車速と制駆動力の条件ごとに求めておく。
【００６９】図１８に示すように、ＳＯＣ換算指標が大きいほど大きな感度Ｓに対応づける。この例では、ＳＯＣ換算指標＝７０％に対して感度Ｓをｓ１７０に、ＳＯＣ換算指標＝５０％に対して感度Ｓをｓ１５０に、ＳＯＣ換算指標＝３０％に対して感度Ｓをｓ１３０にそれぞれ設定している。
【００７０】そして、ＳＯＣ換算指標に応じた感度Ｓの充電電力Batを実現するエンジン／モーター運転点を演算する。例えば、ＳＯＣ換算指標が７０％の場合には、感度曲線■上の感度Ｓ＝ｓ１７０を満たす点Ｂ１を求め、さらに感度ｓ１７０を実現する燃料供給量の曲線■上の点Ｂを求め、この点Ｂに対応する図４の点Ｂをエンジン２およびモーター１，４の運転点とすればよい。なお、感度Ｓを満たす曲線■上の点が２個ある場合は、充電電力Batが多い点を採用する。また、感度Ｓを満たす点が曲線■上にない場合、すなわち感度Ｓで充電を行うことができる運転点が今現在の車速と制駆動力の条件下では存在しない場合、図１７の点Ａをエンジン２およびモーター１，４の運転点とする。曲線■、■は、車速と制駆動力の条件ごとに異なるので、感度Ｓの最高値も車速と制駆動力の条件ごとに異なる。よって、ＳＯＣ換算指標が大きい場合は、限られた車速と制駆動力の条件下でのみ、感度Ｓを満たす運転点を取ることができる。反対にＳＯＣ換算指標が小さい場合は、広い範囲の車速と制駆動力の条件下で感度Ｓを満たす運転点を取ることができる。
【００７１】これにより、ＳＯＣ換算指標が大きいほど、バッテリーへの充電を行う機会が少なくなり、反対にＳＯＣ換算指標が小さいほど充電の機会は多くなる。また、ＳＯＣ換算指標が大きいほど充電実行時の燃料利用効率が高くなり、反対にＳＯＣ換算指標が小さいほど充電実行時の燃料利用効率が低くなる。
【００７２】なお、以上の説明では、ＳＯＣ換算指標に応じた感度Ｓを求め、さらに感度Ｓを実現する充電電力Batを求め、充電電力Batに対応するエンジン／モーター運転点を求める例を示したが、ＳＯＣ換算指標に対する充電電力Batおよびエンジン／モーター運転点を関連付けたデータを記憶しておき、そのデータを読み出して充電電力Batおよびエンジン／モーター運転点を求めるようにしてもよい。これにより、エンジン／モーター運転点の演算を容易にできる。
【００７３】また、図１８の特性曲線■については、電装品の消費電力を考慮した上で、点Ｎより左側の放電時についてはメインバッテリー１５の放電効率を、点Ｎより右側の充電時についてはメインバッテリー１５の充電効率を考慮して関連づけるとよい。
【００７４】無段変速機５の変速比は、車速とエンジン／モーター運転点の回転速度を実現する変速比に調整する。さらに、モーター１と４のトルクは、予め設定した配分にし、モーター１，４とエンジン２により目標制駆動力指令値を実現できる値を演算する。
【００７５】クラッチ３の動作点は予め図１９に示すように関係づけておき、この関係にしたがって締結と解放を制御する。クラッチ解放時は、エンジン２とモーター１の回転速度が一致し、定常的にはエンジン２のトルクと、モーター１のトルクのエンジン軸回り換算値とが等しいという条件のもとに、図１７および図１８により説明した方法によりエンジン２およびモーター１，４の運転点を決定する。
【００７６】これにより、目的地までの誘導経路において、ＳＯＣ換算指標SOCcを用いてエンジン２とモーター１，４の運転点が決定されることになり、目的地までの誘導経路における燃料消費量を最少限に抑制しながら、目的地におけるメインバッテリー１５のＳＯＣをその目標値t_SOCにすることができる。なお、エンジンとモーターの運転点の決定方法は上述した例に限定されない。
【００７７】ＳＯＣ換算指標SOCcを導出する他の方法として、渋滞情報を含めた道路情報から車速パターンと制駆動力パターンとを予測した上で、ＳＯＣ換算指標SOCcを演算してもよい。
【００７８】また、ＳＯＣ換算指標SOCcの他の導出方法として、ＳＯＣ換算指標SOCcを導入せずに、特開平１０−１５０７０１号公報に開示されているように経路上の道路情報から区間ごとに目標ＳＯＣを設定し、その目標ＳＯＣを達成する充放電量を実現するようにエンジン２とモーター１，４の運転点を決定してもよい。この場合、車両が区間を通過する際の予測渋滞度を図８または図１１の渋滞度演算処理にしたがって演算し、その渋滞度情報を含めた道路情報を基に目標ＳＯＣを設定する。また、道路情報に対する目標ＳＯＣの影響度を図６に示す重み付けλで予め関連付けておき、重み付けλに比例した補正量に基づいて目標ＳＯＣを設定する。
【００７９】上述した一実施の形態ではクラッチ３の締結によりパラレルハイブリッド走行を実現するとともに、クラッチ３の解放によりシリーズハイブリッド走行も行う車両を例に上げて説明したが、もちろん、パラレルハイブリッド走行のみ、あるいはシリーズハイブリッド走行のみを行う車両へも同様に適用することができる。また、変速機の種類（無段変速機や有段変速機）やその配置、あるいは駆動方式（前輪駆動、後輪駆動、４輪駆動）とその駆動源の形態（エンジンで前輪を駆動し、モーターで後輪を駆動するなど）についても、この実施の形態に限定されるものではない。
【００８０】また、上述した一実施の形態では渋滞情報、イベント情報の情報源としてＶＩＣＳを用いる例をあげたが、現時点における渋滞情報やイベント情報の情報源はＶＩＣＳに限定されず、プローブカーや他の情報基地局から得られた情報を用いてもよい。渋滞度２の更新やＶＩＣＳ情報の確度の学習を行う情報源としても、自車の過去の走行履歴に限らず、他車（プローブカー）から取得した情報を情報源としてもよい。
【００８１】上述した一実施の形態ではエンジンとモーターを駆動源とするハイブリッド車両を例に上げて説明したが、本願発明は発電装置として燃料電池を搭載し、モーターを走行駆動源とする車両へも適用可能であり、上述したような効果を得ることができる。
【出願人】 【識別番号】０００００３９９７
【氏名又は名称】日産自動車株式会社
【住所又は居所】神奈川県横浜市神奈川区宝町２番地
【出願日】 平成１３年６月２５日（２００１．６．２５）
【代理人】 【識別番号】１０００８４４１２
【弁理士】
【氏名又は名称】永井 冬紀
【公開番号】 特開２００３−９３１０（Ｐ２００３−９３１０Ａ）
【公開日】 平成１５年１月１０日（２００３．１．１０）
【出願番号】 特願２００１−１９１１６５（Ｐ２００１−１９１１６５）