JP2011016464A - ハイブリッド車両の制御装置 - Google Patents

Abstract

【課題】自車の空気抵抗変化が変化した場合であっても適切な運転スケジュールの設定が可能であり、バッテリ充電量の過不足の発生を防止することが可能なハイブリッド車両の制御装置を提供すること。
【解決手段】目的地までの経路状況に応じてモータとエンジンの使用割合である運転スケジュールを設定する運転スケジュール設定手段３０を備えたハイブリッド車両の制御装置１において、自車の空気抵抗変化状態を検出する空気抵抗変化状態検出手段６１〜６５を設け、検出された空気抵抗変化状態を考慮して、必要な走行パワーを算出する。これにより、例えば、窓開度の変化、ルーフキャリアの装着状態などの空気抵抗変化状態を考慮して、運転スケジュールを設定することが可能となり、バッテリ充電量の過不足の発生を防止できる。
【選択図】図１

Description

本発明は、車両の走行パワーを発生させるエンジンとモータを備えたハイブリッド車両の制御装置に関するものである。

ハイブリッド車両は、燃費性能が重要視されており、バッテリの使用可能な電力を効率よく消費できるようにエンジンとモータとの使用割合の変更を行っている（例えば、特許文献１参照）。このようなハイブリッド車両では、エンジンのみによる走行、モータのみによる走行、エンジンおよびモータによる走行を状況に応じて切り替えることで、消費燃料の低減を図っている。

また、特開２００７−２６９２１０号公報（特許文献２）には、運転者による運転操作以外の燃費を悪化させる要因について運転操作とは切り分けて情報提供する車両用情報提供装置が開示されている。この特許文献２に記載の車両用情報提供装置は、定常的な走行抵抗の増加を検出する検出手段を備え、この検出手段によって定常的な走行抵抗の増加が検出されたとき、運転者に上記燃費改善のための情報を提供している。この車両用情報提供装置では、走行抵抗を加速抵抗、空気抵抗、引きずり抵抗などに細分化して検出し、走行抵抗の要因を運転者に情報提供している。

特開２００８−８７５１６号公報 特開２００７−２６９２１０号公報

車体の空気抵抗は、例えば、ルーフキャリアの装着、エアロパーツの装着、窓の開閉などに起因して変更する。しかしながら、上記特許文献に記載の技術では、空気抵抗変化により燃費が変化することを考慮していないため、エンジンとモータの使用割合である運転スケジュールが適切に設定されず、バッテリ充電量の過不足が発生するおそれがあった。

本発明は、このような課題を解決するために成されたものであり、自車の空気抵抗変化により燃費性能が変化した場合であっても適切な運転スケジュールの設定が可能であり、バッテリ充電量の過不足の発生を防止することが可能なハイブリッド車両の制御装置を提供することを目的とする。

本発明によるハイブリッド車両の制御装置は、車両の走行パワーを発生させるエンジンとモータを備えたハイブリッド車両の制御装置において、目的地までの経路を設定する経路設定手段と、経路設定手段によって設定された経路を走行する場合に必要な走行パワーである必要走行パワー算出する必要走行パワー算出手段と、自車の空気抵抗変化状態を検出する空気抵抗変化状態検出手段と、必要走行パワー算出手段によって算出された必要走行パワー、空気抵抗変化状態検出手段によって検出された空気抵抗変化状態、及び、バッテリの充電量に基づいて、エンジンとモータの使用割合である運転スケジュールを設定する運転スケジュール設定手段と、を備えることを特徴としている。

このようなハイブリッド車両の制御装置は、目的地までの経路状況に応じてモータとエンジンの使用割合である運転スケジュールを設定する運転スケジュール設定手段を備えたハイブリッド車両の制御装置において、自車の空気抵抗変化状態を検出する空気抵抗変化状態検出手段を備える構成であるため、空気抵抗変化状態を取得して、取得された空気抵抗変化状態を考慮して、必要走行パワーを算出し補正することができ、適切な運転スケジュールを設定することができる。これにより、空気抵抗変化によって燃費が変化した場合であっても、空気抵抗変化に応じて運転スケジュールを設定することが可能となるため、バッテリ充電量の過不足の発生を防止することができる。

また、空気抵抗変化状態検出手段は、窓の開閉状態を検出することで、空気抵抗変化状態を検出することが好ましい。これにより、運転スケジュール設定手段は、窓の開閉状態に起因する空気抵抗の増減を反映して、運転スケジュールを設定することができる。また、空気抵抗変化状態検出手段は、空気抵抗変化状態として、例えば、サンルーフの開閉状態、ウインドウバイザーの取り付けの有無などを検出してもよい。

また、空気抵抗変化状態検出手段は、ルーフキャリアの装着の有無を検出することで、空気抵抗変化状態を検出することが好適である。これにより、運転スケジュール設定手段は、ルーフキャリアに起因する空気抵抗の増減を反映して、運転スケジュールを設定することができる。

また、空気抵抗変化状態検出手段は、エアロパーツの装着の有無を検出することで、空気抵抗変化状態を検出することが好ましい。これにより、運転スケジュール設定手段は、エアロパーツに起因する空気抵抗の増減を反映して、運転スケジュールを設定することができる。

本発明のハイブリッド車両の制御装置によれば、自車の空気抵抗変化により燃費性能が変化した場合であっても適切な運転スケジュールの設定が可能であり、バッテリ充電量の過不足の発生を防止することが可能となる。

本実施の形態に係るハイブリッド車両の制御装置の構成図である。 学習データ管理システムの概略構成図である。 ハイブリッド車両の制御装置における空気抵抗変化の演算処理の流れを示すフローチャートである。 ハイブリッド車両の制御装置における空気抵抗変化の演算処理の流れを示すフローチャートである。 空気抵抗変化演算用テーブルの一例を示す図である。 ハイブリッド車両の制御処理における走行パワーの学習制御処理の流れを示すフローチャートである。 学習単位距離及び学習データの一例を示す図である。 ＨＶ−ＥＣＵにおける処理の流れを示すフローチャートである。

以下、図面を参照して、本発明に係るハイブリッド車両の実施の形態を説明する。

本実施の形態では、本発明に係るハイブリッド車両を、ナビゲーションシステムと協調して制御を行うプラグイン方式のハイブリッド車両に適用する。本実施の形態に係るハイブリッド車両は、電気走行（以下、ＥＶ[Electric Vehicle]走行と記載）とハイブリッド走行（以下、ＨＶ[Hybrid Vehicle]走行と記載）との切り替えができ、ＥＶ走行用（プラグイン）とＨＶ走行用の２つのバッテリを備えている。また、本実施の形態に係るハイブリッド車両は、ナビゲーションシステムで目的地までの経路が設定されている場合、その経路におけるＥＶ／ＨＶ走行モードの切替計画を示す走行計画（運転スケジュールに相当）に基づいてＥＶ走行とＨＶ走行との切り替えを行う。特に、本実施の形態では、ナビゲーションシステムで目的地までの経路が設定されている場合のハイブリッド車両におけるＥＶ／ＨＶ走行モードの切り替え制御について詳細に説明する。

本実施の形態に係るハイブリッド車両について図面を参照して説明する。図１は、本実施の形態に係るハイブリッド車両の制御装置の構成図である。ハイブリッド車両は、エンジン（図示せず）とモータ（図示せず）を備えている。ハイブリッド車両では、ＥＶ走行モードの場合、エンジンからモータを切り離してモータのみで走行する。また、ハイブリッド車両では、ＨＶ走行モードの場合、エンジンとモータで走行し、エンジンがメインの駆動源であり、モータがアシストする。

ハイブリッド車両の制御装置１では、車両停止時に、ナビゲーションシステムで目的地が設定され、目的地までの経路が設定されている場合、その経路におけるＥV／ＨＶ走行モードの切り替えを計画した走行計画と目的地でバッテリの使用可能な電力を全て消費するためのバッテリ消費計画を立案する。制御装置１では、走行中に、バッテリの実際の消費量がバッテリ消費計画から乖離した場合、目的地でバッテリの使用可能な電力を全て消費できるように、走行計画及びバッテリ消費計画を修正する。制御装置１では、実際の走行パワーの変化が閾値以上である場合に走行モードを切り替える。また、制御装置１では、自車の空気抵抗変化状態を検出し、空気抵抗変化を考慮して実際の消費エネルギを算出（学習）すると共に必要走行パワーを予測する。

図１に示すように、制御装置１構成（特に、ＥＶ／ＨＶ走行モードの切り替え制御に関するもの）は、ＨＶ走行用バッテリ１０、ＥＶ走行用バッテリ１１、ＨＶ走行用バッテリセンサ２０、ＥＶ走行用バッテリセンサ２１、ＨＶ−ＥＣＵ[Electronic Control Unit]３０及びナビゲーションシステムのナビＥＣＵ４０などからなるHＶ−ＥＣＵ３０とナビＥＣＵ４０とは、ＣＡＮ[Controller Area Network]で通信を行っている。

ＨＶ走行用バッテリ１０は、ＨＶ走行モードの場合に使用されるバッテリであり、モータの回生による充電が可能である。ＨＶ走行用バッテリ１０は、使用可能な下限が規定されており、常に、数１０％以上の残電力量が確保されている。したがって、ＨＶ走行時には、ＨＶ走行用バッテリ１０の一部の電力しか消費できない。

ＥＶ走行用バッテリ１１は、ＥＶ走行モードの場合に使用されるバッテリであり、モータの回生による充電の他に外部電源からの充電が可能である。ＥＶ走行用バッテリ１１は、使用可能な下限がなく、０％になるまで消費可能である。したがって、ＥＶ走行時には、ＥＶ走行用バッテリ１１の全ての電力を消費できる。

ＨＶ走行用バッテリセンサ２０は、ＨＶ走行用バッテリ１０の充電量（残電力量）を検
出するセンサである。ＨＶ走行用バッテリセンサ２０では、一定時間毎に、ＨＶ走行用バ
ッテリ１０の充電量を検出し、その検出値をＨＶ−ＥＣＵ３０に送信する。

ＥＶ走行用バッテリセンサ２１は、ＥＶ走行用バッテリ１１の充電量を検出するセンサ
である。ＥＶ走行用バッテリセンサ２１では、一定時間毎に、ＥＶ走行用バッテリ１１の
充電量を検出し、その検出値をＨＶ−ＥＣＵ３０に送信する。

ナビＥＣＵ４０は、ナビゲーションシステムを統括制御する電子制御ユニットである。ナビＥＣＵ４０は、目的地設定部４１、現在位置算出部４２、空気抵抗変化量演算部４３、ＥＶ走行可能距離予測部４４、走行パワー学習部４５、地図ＤＢ５１、学習ＤＢ５２、走行履歴ＤＢ５３、空気抵抗情報ＤＢ５４を有する。

目的地設定部４１は、操作者による入力操作に基づいて目的地を設定する。現在位置算出部４２は、一定時間毎に、ＧＰＳ衛星から受信したＧＰＳ信号や各種センサで検出した検出値及び地図ＤＢ５１に格納されている各種地図データに基づいて、自車両の現在位置や走行方向を検出する。目的地設定部４１は、現在位置から目的地までの案内経路を設定する。

空気抵抗変化量演算部４３は、自車両の空気抵抗の変化状態を演算するものである。詳しくは後述する。ＥＶ走行可能距離予測部４４は、バッテリ充電量（ＳＯＣ）、目的地までの経路状況、自車両の空気抵抗変化状態に基づいて、ＥＶ走行が可能な距離を算出（予測）するものである。走行パワー学習部４５は、実際に消費した消費エネルギを算出、学習するものである。

地図ＤＢ５１は、各種地図データを記憶する記憶手段である。学習ＤＢ５２は、実際に消費した消費エネルギを記憶する記憶手段である。走行履歴ＤＢ５３は、自車両の走行履歴を記憶する記憶手段である。空気抵抗情報ＤＢ５４は、空気抵抗を算出する際に必要なデータを記憶する記憶手段である。

ここで、ハイブリッド車両の制御装置１は、エアロパーツ装着判定部６１、ルーフキャリア装着判定部６２、パワーウインドウ制御部（ウインドウＥＣＵ）６３、サンルーフ制御部（サンルーフＥＣＵ）６４、ウインドウバイザー状態判定部６５、ボディ形状変化演算部７１、窓開度情報集約部７２を備える。これらのエアロパーツ装着判定部６１、ルーフキャリア装着判定部６２、パワーウインドウ制御部６３、サンルーフ制御部６４、ウインドウバイザー状態判定部６５は、本発明の空気抵抗変化状態検出手段として機能するものである。

エアロパーツ装着判定部６１は、エアロパーツの装着状態を検出する。例えば、運転者による操作入力に基づいて、エアロパーツの装着状態を検出する。エアロパーツ装着判定部６１は、エアロパーツの装着状態に関する情報を、ボディ形状変化演算部７１に送信する。

ルーフキャリア装着判定部６２は、ルーフキャリアの装着状態を検出する。例えば、運転者による操作入力に基づいて、ルーフキャリアの装着状態を検出する。ルーフキャリア装着判定部６２は、ルーフキャリアの装着状態に関する情報を、ボディ形状変化演算部７１に送信する。

パワーウインドウ制御部６３は、各窓の開閉動作を制御する制御手段として機能するものである。パワーウインドウ制御部６３は、各窓の開度に関する情報を、窓開度情報集約部７２に送信する。

サンルーフ制御部６４は、サンルーフの開閉動作を制御する制御手段として機能するものである。サンルーフ制御部６４は、サンルーフの開度に関する情報を、窓開度情報集約部７２に送信する。

ウインドウバイザー状態判定部６５は、ウインドウバイザーの装着状態を検出する。例えば、運転者による操作入力に基づいて、ウインドウバイザーの装着状態を検出する。ルーフキャリア装着判定部６２は、ウインドウバイザーの装着状態に関する情報を、窓開度情報集約部７２に送信する。

ボディ形状変化演算部７１は、エアロパーツ装着状態、ルーフキャリア装着状態を考慮して、ボディ形状の変化を演算する。ボディ形状変化演算部７１は、エアロパーツの装着状態、ルーフキャリアの装着状態に対応した演算用テーブルを参照し、前面投影面積変化量、Ｃｄ値（空気抵抗係数）変化量を演算する。

窓開度情報集約部７２は、各座席の窓の開度情報、サンルーフの開度情報、ウインドウバイザーの装着状態を考慮して、自車の空気抵抗変化（前面投影面積及びＣｄ値）を演算する。

ナビＥＣＵ４０の空気抵抗変化量演算部４３は、ボディ形状変化演算部７１及び窓開度情報集約部７２と協動して、自車の空気抵抗変化（前面投影面積及びＣｄ値）を演算する。ＥＶ走行可能距離予測部４４は、空気抵抗変化を考慮して、ＥＶ走行が可能な距離を補正する。

図２は、学習データ管理システムの概略構成図である。図２に示す学習データ管理システムでは、経路状況にひもづいた必要走行パワー学習情報を収集する管理センターが設定されている。学習データ管理システムの管理センターには、収集された各種情報を管理するサーバ８０（以下、「センターサーバ」という。）が設けられている。センターサーバ８０は、演算処理を行うＣＰＵ、記憶部となるＲＯＭ及びＲＡＭ、入力信号回路、出力信号回路、電源回路などにより構成されている。また、センターサーバ８０は、通信ネットワークに接続され、制御装置１を備えた車両（自車Ａ、他車Ｂ，Ｃ）と通信可能な構成とされている。

センターサーバ８０は、地図データを記憶する地図ＤＢ８１、上記学習情報を記憶する学習ＤＢ８２、渋滞情報を記憶する渋滞情報ＤＢ８３を有する。センターサーバ３０では、車両Ａ〜Ｃから情報を取得する。車両Ａ〜ＣのナビＥＣＵ４０は、センターサーバ３０から情報を取得し、取得した情報に基づいて、必要走行パワーを算出することができる。

ＨＶ−ＥＣＵ３０は、ＣＰＵ[Central ProcessingUnit]、ＲＯＭ[Read Only Memory]、ＲＡＭ[Random Access Memory]などからなる電子制御ユニットである。ＨＶ−ＥＣＵ３０では、ＲＯＭに保持されるアプリケーションプログラムをＲＡＭにロードしてＣＰＵで実行することによって計画立案処理（必要走行パワー算出処理、運転スケジュール設定処理）、計画修正処理、走行モード切替処理などを行う。ＨＶ−ＥＣＵ３０では、各センサ２０，２１から検出情報を受信するとともに、ナビＥＣＵ４０から各種情報を受信する。そして、ＨＶ−ＥＣＵ３０では、これらの取得した情報に基づいて各処理を実行し、エンジンとモータを制御する。

計画立案処理では、ＨＶ−ＥＣＵ３０は学習した経路の走行パワーから走行計画を設定する。ＨＶ−ＥＣＵ３０は、空気抵抗変化状態を考慮して、学習した経路の走行パワーを補正し、補正後の走行パワーに基づいて、高パワー区間と低パワー区間とを設定する。高パワー区間はＨＶ走行区間に設定され、低パワー区間はＥＶ走行区間に設定され、経路における走行計画（エンジンとモータの使用割合）が設定される。ただし、目的地にてバッテリの充電量が余ると予想される場合には、高パワー区間の一部をＥＶ走行区間と設定し、目的地にてバッテリの充電量が不足すると予想される場合には、低パワー区間の一部もＨＶ走行区間と設定する。

ＨＶ−ＥＣＵ３０では、設定した走行計画に基づいて、バッテリの使用可能な電力を目的地で消費し切るようなバッテリ消費計画を算出する。ＨＶ−ＥＣＵ３０では、自車の空気抵抗変化情報（窓開度、キャリアルーフ装着状態）を考慮してバッテリ消費計画を算出する。ＨＶ−ＥＣＵ３０は、現在の車両の「空気抵抗変化状態」を考慮して、「学習した走行パワー」を補正する。例えば、窓開度が大きい場合には、窓開度が小さい場合と比較して、消費電力量が増えバッテリ消費が早くなる。また、キャリアルーフを装着している場合には、キャリアルーフを到着していない場合と比較して、消費電力量が増えバッテリ消費が早くなる。そのため、空気抵抗変化情報を考慮して、「学習した走行パワー」を補正することで、適切な走行計画を設定する。

ここでは、走行計画におけるＨＶ走行モードのときの消費電力量を予測算出するとともにＥＶ走行モードのときの消費電力量を予測算出し、バッテリの使用可能な電力量からその消費電力量を減算していったものをバッテリ消費計画とする。ただし、ある走行区間においてモータで回生すると予測される場合、その回生電力量を予測算出し、その回生電力量を加算する。このように、バッテリ消費計画は、経路において走行計画に従ってＥＶ／ＨＶ走行モードで走行した場合にバッテリに充電されている電力の消費を予測した計画である。

ＨＶ−ＥＣＵ３０では、設定した走行計画に基づいてバッテリ消費計画を算出したが、バッテリの使用可能な電力を目的地で使い切れない場合、バッテリの使用可能な電力を目的地で使い切るように、ＨＶ走行モードとなっている制御区間のうち一部の制御区間をＥＶ走行モードに変更した走行計画を再設定し、その走行計画に基づいてバッテリ消費計画を再算出する。

ＨＶ−ＥＣＵ３０では、設定した走行計画に基づいてバッテリ消費計画を算出したが、バッテリの使用可能な電力を目的地前で消費し切る場合、バッテリの使用可能な電力を目的地で使い切るように、ＥＶ走行モードとなっている区間のうち一部の区間をＨＶ走行モードに変更した走行計画を再設定し、その走行計画に基づいてバッテリ消費計画を再算出する。このように、ＨＶ−ＥＣＵ３０では、バッテリの使用可能な電力を目的地で消費し切るように、バッテリ消費計画と走行計画を立案する。

なお、バッテリの使用可能な電力量は、出発時のＨＶ走行用バッテリセンサ２０で検出されたＨＶ走行用バッテリ１０の充電量と使用可能な下限量との差の量とＥＶ走行用バッテリセンサ２１で検出されたＥＶ走行用バッテリ１１の充電量の全ての量とを加算した電力量である。したがって、ＨＶ−ＥＣＵ３０では、バッテリ走行計画を算出する前に、ＨＶ走行用バッテリセンサ２０からＨＶ走行用バッテリ１０の充電量を取得するとともに、ＥＶ走行用バッテリセンサ２１からＥＶ走行用バッテリ１１の充電量を取得し、２つのバッテリ１０，１１を合わせて使用可能な電力量を算出しておく。

ＨＶ−ＥＣＵ３０では、走行計画及びバッテリ消費計画が決定すると、ドライバへ走行計画に従ってハイブリッド制御を行うことを音声出力や画面表示などで通知する。

計画修正処理について説明する。車両が走行開始すると、ＨＶ−ＥＣＵ３０では、一定時間毎に、ＨＶ走行用バッテリセンサ２０からＨＶ走行用バッテリ１０の充電量を取得するとともに、ＥＶ走行用バッテリセンサ２１からＥＶ走行用バッテリ１１の充電量を取得し、その各時点での２つのバッテリ１０，１１を合わせた残電力量を算出する。また、ＨＶ−ＥＣＵ３０では、一定時間毎に、ナビＥＣＵ４０から現在位置情報を取得する。

そして、ＨＶ−ＥＣＵ３０では、一定時間毎に、現在位置におけるバッテリ消費計画の電力量とバッテリ１０，１１での実際の残電力量とを比較し、その差の絶対値が乖離閾値以上であるか否かを判定する。乖離閾値は、バッテリ走行計画の電力量と実際の残電力量とが乖離しているか否かを判定するための閾値であり、実験などで予め設定される。

実際の残電力量がバッテリ消費計画の電力量よりも乖離閾値以上多くなった場合、目的地でバッテリの使用可能な電力を消費することができないと予測され、燃費が悪化する。そこで、ＨＶ−ＥＣＵ３０では、バッテリの使用可能な電力を目的地で使い切るように、ＨＶ走行モードとなっている制御区間のうち一部の区間をＥＶ走行モードに変更した走行計画に修正し、その走行計画に基づいてバッテリ消費計画を再算出する。例えば、制御区間の途中で、最初に立案したバッテリ消費計画の電力量よりも実際の残電力量が多くなり（回生で予測より多く充電された）、目的地でバッテリの電力が余るので、次の高パワー区間の半分程度の区間をＨＶ走行モードからＥＶ走行モードに変更した走行計画に修正し、消費電力量を多くする。

バッテリ消費計画の電力量が実際の残電力量よりも乖離閾値以上多くなった場合、目的地前にバッテリの使用可能な電力を消費すると予測される。そこで、ＨＶ−ＥＣＵ３０では、バッテリの使用可能な電力を目的地で使い切るように、ＥＶ走行モードとなっている制御区間のうち一部の区間をＨＶ走行モードに変更した走行計画に修正し、その走行計画に基づいてバッテリ消費計画を再算出する。例えば、制御区間の途中で、バッテリ消費計画の電力量よりも実際の残電力量が少なくなり、当該制御区間でバッテリの電力を使い切るので、当該低パワー区間の途中からの区間をＥＶ走行モードからＨＶ走行モードに変更した走行計画に修正し、消費電力量を少なくする。

走行モード切替処理について説明する。ＨＶ−ＥＣＵ３０は、学習した経路の走行パワーに応じて、走行モードの切り替えを行う。ＨＶ−ＥＣＵ３０は、ＥＶ走行モードからＨＶ走行モードへの切り替え、又は、ＨＶ走行モードからＥＶ走行モードへの切り替えを行う。そして、ＨＶ−ＥＣＵ３０では、ＥＶ走行モードに切り替えた場合にはモータのみを制御し、ＨＶ走行モードに切り替えた場合にはエンジン及びモータを制御する。

次に、ハイブリッド車両の制御装置１における動作について説明する。図３及び図４は、ハイブリッド車両の制御装置における空気抵抗変化の演算処理の流れを示すフローチャートである。

図３を参照して、窓開度に対応した空気抵抗変化の演算処理の流れについて説明する。まず、ステップ１では、窓開度情報集約部７２は、パワーウインドウ制御部６３から出力された信号を受信して各窓の開度に関する情報を取得する。また、窓開度情報集約部７２は、サンルーフ制御部６４から出力された信号を受信してサンルーフの開度に関する情報を取得する。また、窓開度情報集約部７２は、ウインドウバイザー状態判定部６５から出力された信号を受信してウインドウバイザーの状態に関する情報を取得する。

続くステップ２では、窓開度情報集約部７２、空気抵抗変化量演算部４３は、各窓の開度、サンルーフの開度、ウインドウバイザーの状態に対応した空気抵抗変化量を演算する。ナビＥＣＵ４０の空気抵抗情報ＤＢ５４には、各窓の開度、サンルーフの開度、ウインドウバイザーの状態に対応した空気抵抗変化演算用のテーブルが記憶されている。このテーブルは車種ごとに異なるものである。窓開度情報集約部７２、空気抵抗変化量演算部４３は、空気抵抗変化演算用テーブルを引用して、前面投影面積変化量、Ｃｄ値（空気抵抗係数）変化量を演算する。現在の自車の空気抵抗に関するデータは、例えば、空気抵抗情報ＤＢ５４に保存される。

図４を参照して、ルーフキャリアの装着状態に対応した空気抵抗変化の演算処理の流れについて説明する。まず、ステップ１１では、ボディ形状変化演算部７１は、ルーフキャリア装着判定部６２から出力された信号を受信してルーフキャリアの装着に関する情報を取得する。また、ボディ形状変化演算部７１は、エアロパーツ装着判定部６１から出力された信号を受信してエアロパーツの装着に関する情報を取得する。例えば、タッチ入力可能な画像表示装置（タッチパネル）を用いて、操作者にルーフキャリアやエアロパーツのタイプを入力させることで、ルーフキャリアやエアロパーツの装着の有無、装着されたルーフキャリアやエアロパーツの仕様などの情報を取得することができる。また、スイッチ入力などにより、装着状態を判定してもよい。

続くステップ１２では、ボディ形状変化演算部７１、空気抵抗変化量演算部４３は、ルーフキャリアやエアロパーツの装着状態に対応した空気抵抗変化量を演算する。ナビＥＣＵ４０の空気抵抗情報ＤＢ５４には、ルーフキャリアのタイプ、エアロパーツのタイプに対応した空気抵抗変化演算用のテーブルが記憶されている。例えば、車両メーカー純正キャリアの空気抵抗変化に関するデータが記憶されている。

図５は、空気抵抗変化演算用テーブルの一例を示す図である。図５では、ルーフキャリアを装着した場合の前面投影面積変化量、Ｃｄ値変化量を示している。例えば、ルーフキャリアＡを装着した場合には、装着していない場合と比較して、前面投影面積が０．５［ｍ^２］増加し、Ｃｄ値が０．５ポイント悪化する。ボディ形状変化演算部７１、空気抵抗変化量演算部４３は、空気抵抗変化演算用テーブルを引用して、前面投影面積変化量、Ｃｄ値（空気抵抗係数）変化量を演算する。

次に、図６及び図７を参照して、走行パワーの学習制御の流れについて説明する。図６は、ハイブリッド車両の制御処理における走行パワーの学習制御処理の流れを示すフローチャート、図７は、学習単位距離及び学習データの一例を示す図である。

まず、ステップ２１では、ナビＥＣＵ４０の走行パワー学習部４５は、自車が走行中であるか否かを判定する。例えば、車輪速センサからの情報、自車の現在位置の変化などに基づいて、自車が走行中であるか否かを判定する。走行中である場合には、ステップ２２に進み、走行中ではない場合には、走行パワーの学習制御処理を終了する。

ステップ２２では、走行パワー学習部４５は、学習単位距離を走行中であるか否かを判定する。例えば、自車の現在位置を検出し、地図ＤＢ５１の地図データを参照して、学習単位距離に対応する走行区間を走行中であるか否かを判定する。地図ＤＢ５１には、予め、学習単位距離に関する情報が記憶されている。学習単位距離は、自車の実際の消費エネルギを学習する際の単位となるものであり、任意に設定される。走行パワー学習部４５は、自車が学習単位距離を走行している場合には、ステップ２３に進み、自車が学習単位距離を走行していない場合には、走行パワーの学習制御処理を終了する。

ステップ２３では、走行パワー学習部４５は、空気抵抗変化量演算部４３によって算出された自車の現在の空気抵抗（前面投影面積変化量、Ｃｄ値変化量）を読み出す。ステップ２４では、走行区間に必要な走行パワーを学習ＤＢ５２に格納する。走行パワー学習部４５は、学習単位距離に対応する走行区間を走行したときの実際の消費走行パワーを算出し、空気抵抗変化量による影響を補正して、「学習した走行パワー」として記憶する。例えば、窓開度０のときの値に正規化して格納する。

図７では、道路上の地点Ｐ１から地点Ｐ２までが、学習単位距離（ａ区間）と設定されている。そして、ａ区間の学習単位距離を走行した場合の実際の走行パワーを、空気抵抗変化量による影響を補正した走行パワーＸ［ｋｗｓ］が、「学習した走行パワー」として記憶される。同様に、地点Ｐ２から地点Ｐ３までが、学習単位距離（ｂ区間）と設定され、地点Ｐ３から地点Ｐ４までが、学習単位距離（ｃ区間）と設定されている。そして、ｂ区間の学習単位距離を走行した場合の実際の走行パワーを、空気抵抗変化量による影響を補正した走行パワーＹ［ｋｗｓ］が、「学習した走行パワー」として記憶され、ｃ区間の学習単位距離を走行した場合の実際の走行パワーを、空気抵抗変化量による影響を補正した走行パワーＺ［ｋｗｓ］が、「学習した走行パワー」として記憶される。

ステップ２５では、学習データをセンターサーバ８０にアップロードし、走行パワーの学習制御処理を終了する。そして、センターサーバ３０は、受信した情報を地図ＤＢ８１、学習ＤＢ８２に記憶する。

次に、図８を参照して、ハイブリッド車両の制御装置１におけるナビゲーションシステムで目的地までの経路が設定されている場合のＥＶ／ＨＶ走行モードの切り替え制御の動作の流れを説明する。特に、ＨＶ−ＥＣＵ３０の処理の流れについては図８のフローチャートに沿って説明する。図８は、ＨＶ−ＥＣＵにおける処理の流れを示すフローチャートである。

車両停止中に、ドライバなどによって目的地が設定された場合、ナビＥＣＵ４０では、地図ＤＢ５１に記憶されている各種データに基づいて目的地までの経路を算出し、その経路情報（地図データの勾配情報も含む）をＨＶ−ＥＣＵ３０に送信する。ＨＶ−ＥＣＵ３０では、その経路情報を受信する（Ｓ３１）。

また、ＨＶ−ＥＣＵ３０は、車両情報を取得する（Ｓ３１）。ナビＥＣＵ４０は、空気抵抗情報ＤＢ５４に記憶されている空気抵抗変化状態に関する情報をＨＶ−ＥＣＵ３０に送信する。ＨＶ−ＥＣＵ３０は、その空気抵抗変化状態に関する情報を含む車両情報を受信する。

ＨＶ−ＥＣＵ３０は、走行パワーに関する情報を取得する（Ｓ３２）。ナビＥＣＵ４０は、学習ＤＢ５２に記憶されている、学習した経路の走行パワーに関する情報（以下、「必要走行パワー学習情報」という。）をＨＶ−ＥＣＵ３０に送信する。ＨＶ−ＥＣＵ３０は、その必要走行パワー学習情報を受信する。

次に、ＨＶ−ＥＣＵ３０は、取得した必要走行パワー学習情報に基づいて、経路における高パワー区間と低パワー区間を設定する（Ｓ３３）。ＨＶ−ＥＣＵ３０は、ステップ３１で取得した「空気抵抗変化状態」を考慮して、必要走行パワー学習情報を補正し、補正後の走行パワー情報に基づいて、経路における高パワー区間と低パワー区間を設定する。

次に、ＨＶ−ＥＣＵ３０は、ＥＶ／ＨＶ切り替え制御区間を設定する（Ｓ３４）。ここでは、高パワー区間をＨＶ走行制御区間に設定し、低パワー区間をＥＶ走行制御区間に設定する。そして、ＨＶ−ＥＣＵ３０では、ＥＶ／ＨＶ切り替え制御区間に基づいて走行計画、バッテリ消費計画を設定する（Ｓ３５）。例えば、充電可能な目的地でバッテリの使用可能な電力を使い切るように、バッテリ消費計画を設定する。すなわち、「空気抵抗変化状態」を考慮した「補正後の走行パワー」、及び「バッテリ充電量」を用いて、バッテリ消費計画を設定することで、運転スケジュールを設定する。

そして、ＨＶ−ＥＣＵ３０では、その設定した走行計画に従ってハイブリッド制御を実施することをドライバに通知する（Ｓ３６）。

次いで、車両が走行を開始すると（Ｓ３７）、ナビＥＣＵ４０では、一定時間毎に、車両情報（空気抵抗変化量など）、自車両の現在位置や走行方向、経路にひもづいた必要走行パワー学習情報、道路の勾配に関する情報などをＨＶ−ＥＣＵ３０に送信する。ＨＶ−ＥＣＵ３０では、その車両情報、現在位置情報、必要走行パワー学習情報を取得する（Ｓ３８）。ここでは、学習ＤＢ５２から必要走行パワー学習情報を読み出す構成を基本とするが、管理センターのサーバ８０と連携し、過去の蓄積データを引用する構成としてもよい。これにより、バッテリ消費計画の精度を向上させることができる。また、上記と同様に、一定時間毎に、ＨＶ−ＥＣＵでは、ＨＶ走行用バッテリセンサ２０及びＥＶ走行用バッテリセンサ２１から各バッテリ１０，１１の充電量（車両情報）を受信する（Ｓ３８）。

ＨＶ−ＥＣＵ３０では、一定時間毎に、現在位置においてバッテリ消費計画の電力量と現在のバッテリの実際の残電力量とが乖離しているか否かを判定する（Ｓ３９）。Ｓ３９にて乖離していると判定した場合、ＨＶ−ＥＣＵ３０では、目的地でバッテリの使用可能な電力を使い切るように、走行計画とバッテリ消費計画を修正する（Ｓ４０）。

Ｓ３９で乖離していないと判定した場合又はＳ４０で計画を修正した場合、ＨＶ−ＥＣＵ３０では、現在位置が走行計画における走行モードの切替地点付近か否かを判定する（Ｓ４１）。Ｓ４１にて走行モードの切替地点付近でないと判定した場合、Ｓ４３の判定に移行する。

Ｓ４１にて走行モードの切替地点付近と判定した場合、ＨＶ−ＥＣＵ３０では、走行モード切替付近フラグをＯＮにする（Ｓ４２）。走行モード切替付近フラグをＯＮに切り替えた場合又はＳ４２にて走行モード切替付近フラグがＯＮと判定した場合、ＨＶ−ＥＣＵ３０では、走行パワーの変化が閾値以上であるか否かを判定する（Ｓ４３）。Ｓ４３にて走行パワーの変化が閾値未満と判定した場合、ＨＶ−ＥＣＵ３０では、Ｓ３８の処理に戻る。

Ｓ４３にて実際の走行パワーの変化が閾値以上と判定した場合、ＨＶ−ＥＣＵ３０では、走行計画に従って走行モードを切り替え、切り替えた走行モードに応じてハイブリッド制御を行う（Ｓ４４）。そして、ＨＶ−ＥＣＵ３０では、走行モード切替付近フラグをＯＦＦにする（Ｓ４５）。

ＨＶ−ＥＣＵ３０では、目的地に到着したか否かを判定する（Ｓ４６）。Ｓ４６にて目的地に到着していないと判定した場合、ＨＶ−ＥＣＵ３０では、Ｓ３８の処理に戻る。一方、Ｓ４６にて目的地に到着したと判定した場合、ＨＶ−ＥＣＵ３０では、処理を終了する。

このようなハイブリッド車両の制御装置１では、自車の空気抵抗変化状態（窓開度、ルーフキャリアの装着状態）を検出し、検出した空気抵抗変化状態を考慮して、「学習した走行パワー」を補正し、「補正後の走行パワー」と「バッテリの充電量」とを利用して、モータとエンジンの使用割合である運転スケジュールを設定し、ＥＶ／ＨＶ走行モードを切り替えることができる。これにより、空気抵抗変化によって燃費が変化した場合であっても、好適な運転スケジュールを設定することができ、バッテリ充電量の過不足を防止することが可能となる。

また、制御装置１では、自車の空気抵抗変化状態を考慮した実際の消費エネルギを算出し、学習することができるため、経路状況に応じた必要走行パワーの算出／利用の際の誤差を低減することが可能となる。

以上、本発明をその実施形態に基づき具体的に説明したが、本発明は、上記実施形態に限定されるものではない。上記実施形態では、空気抵抗変化状態として、窓開度、サンルーフ開度、ウインドウバイザー装着状態、エアロパーツ装着状態、ルーフキャリア装着状態を検出しているが、例えば、窓開度のみを検出して、自車の空気抵抗変化を考慮した必要走行パワーの算出を行ってもよい。また、空気抵抗変化状態として、ワイパーの作動状態、ルーフ上の積雪量などを検出してもよい。

また、上記実施形態では、パワーウインドウ制御部（ＥＣＵ）６３から出力された信号に基づいて、窓開度に関する情報を取得しているが、例えば、自車の各窓をカメラによる画像認識を用いて監視して窓開度を検出してもよい。

また、上記実施形態では、エアロパーツ装着判定部６１、ルーフキャリア装着判定部６２から出力された信号に基づいて、エアロパーツ装着状態、ルーフキャリア装着状態に関する情報を取得しているが、例えば、自車ボディ表面をカメラによる画像認識を用いて監視してエアロパーツ装着状態、ルーフキャリア装着状態に関する情報を取得してもよい。自車ボディ表面を監視するカメラとしては、屋根を認識するカメラ、自車バンパーを認識するカメラなどが挙げられる。例えば、予め演算用テーブルが準備されていないタイプのエアロパーツが装着されている場合には、カメラで取得した画像を認識し解析することで、形状から空気抵抗変化を推測できるという利点もある。

また、上記実施形態では、学習情報をセンターサーバ８０へアップロードしているが、学習情報をアップロードしない構成でもよい。また、自車で学習した情報を自車のみで利用してもよく、センターサーバ８０を介して取得した情報を取得して、バッテリ消費計画を立案してもよい。要は、自車の空気抵抗変化を考慮して、エンジンとモータの使用割合を設定可能であればよい。

１…ハイブリッド車両の制御装置、３０…ＨＶ−ＥＣＵ（ハイブリッドＥＣＵ、必要走行パワー算出手段、運転スケジュール設定手段）、４０…ナビＥＣＵ、４１…目的地設定部（経路設定手段）、４３…空気抵抗変化量演算部、４４…ＥＶ走行可能距離予測部、４５…走行パワー学習部、６１…エアロパーツ装着判定部、６２…ルーフキャリア装着判定部、６３…パワーウインドウ制御部、６４…サンルーフ制御部、６５…ウインドウバイザー状態判定部、７１…ボディ形状変化演算部、７２…窓開度情報集約部。

Claims (4)

1. 車両の走行パワーを発生させるエンジンとモータを備えたハイブリッド車両の制御装置において、
   目的地までの経路を設定する経路設定手段と、
   前記経路設定手段によって設定された前記経路を走行する場合に必要な走行パワーである必要走行パワー算出する必要走行パワー算出手段と、
   自車の空気抵抗変化状態を検出する空気抵抗変化状態検出手段と、
   前記必要走行パワー算出手段によって算出された前記必要走行パワー、前記空気抵抗変化状態検出手段によって検出された前記空気抵抗変化状態、及び、バッテリの充電量に基づいて、前記エンジンと前記モータの使用割合である運転スケジュールを設定する運転スケジュール設定手段と、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。
2. 前記空気抵抗変化状態検出手段は、窓の開閉状態を検出することで、前記空気抵抗変化状態を検出する請求項１記載のハイブリッド車両の制御装置。
3. 前記空気抵抗変化状態検出手段は、ルーフキャリアの装着の有無を検出することで、前記空気抵抗変化状態を検出する請求項１又は２記載のハイブリッド車両の制御装置。
4. 前記空気抵抗変化状態検出手段は、エアロパーツの装着の有無を検出することで、前記空気抵抗変化状態を検出する請求項１〜３の何れか一項に記載のハイブリッド車両の制御装置。

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