JP5930820B2

JP5930820B2 - エネルギー消費量予測装置

Info

Publication number: JP5930820B2
Application number: JP2012092658A
Authority: JP
Inventors: 雅彦伊川; 優子大田; 竜輔木下; 崇志入江
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 2012-04-16
Filing date: 2012-04-16
Publication date: 2016-06-08
Anticipated expiration: 2032-04-16
Also published as: JP2013221814A

Description

本発明は、経路上の所定区間における車両のエネルギー消費量を予測するエネルギー消費量予測装置に関するものである。

従来、走行経路に対する車両の燃料消費量（エネルギー消費量）を予測する方法として、道路区間の平均速度や距離、道路勾配など、走行経路ごとに固有の各種要因をパラメータとして有する燃費予測式を用いて、上記燃料消費量を算出する方法が提案されている。

このような燃料消費量の予測方法については様々な技術が提案されており、例えば、特許文献１には燃費予測式により予測される燃料消費量の精度を高める技術が記載されている。具体的には、走行しようとしている走行経路に対して燃費予測式により算出される予測燃費と、過去の走行により得られた実燃費または実際の速度及び加速度などの要因をパラメータとして有する燃費推定式により算出される推定燃費との誤差が最小となるように、上述の燃費予測式を補正する。なお、この補正には、例えば、燃費予測式の数式を構成するパラメータ全体に同一の補正係数を掛ける方式、及び、各パラメータに異なる補正係数を掛ける方式などが提案されている。

国際公開第２０１０／１１６４９２号

一般に、従来の燃費予測式では、道路リンクごとの旅行時間、平均速度や道路長、道路勾配などのように、走行経路に依存して変動する要因のみを変数とし、それ以外の要因は変化しないものと想定している。

しかし、実際の車両の燃料消費量は、走行経路以外の要因、例えば、車両の総重量（積載物や搭乗者の重量も含む）や、エアコンなどの補機類の稼働状況、走行時の加減速の多寡などによって大きく変動する。したがって、特許文献１に記載の技術のように、走行経路のパラメータからなる燃費予測式を補正しつつ燃料消費量を予測しても、走行経路以外の要因を考慮していなことから、精度よく燃料消費量を予測できないことがあった。

また、これとは別に、運転者の運転技術の巧拙などの運転者ごとの特性を上述の燃費予測式に反映させ、実際の車両の走行によって得られる実走行燃費を用いて、その燃費予測式を走行ごとに自動的に補正する技術が提案されている。しかしながら、実際の車両の走行においては、上述の要因（搭乗者数やエアコンなどの補機類の使用、加減速の頻度）が走行ごとに異なることから、上述の係数の補正が正確に行うことができないという問題がある。

そこで、本発明は、上記のような問題点を鑑みてなされたものであり、補正の精度ひいてはエネルギー消費量の予測の精度を向上させることが可能な技術を提供することを目的とする。

本発明に係るエネルギー消費量予測装置は、経路上の所定区間における所定の経路情報に基づく車両のエネルギー消費の要因に対応する第１パラメータと、前記第１パラメータに対して重み付けを行う第２パラメータとを含む所定の数式に基づいて、前記車両のエネルギー消費量を予測するエネルギー消費量予測装置である。前記エネルギー消費量予測装置は、前記所定区間における前記車両の過去の走行に関して、前記車両のエネルギー消費量の履歴及び前記車両の移動状態の履歴を管理する移動履歴情報管理部と、前記所定区間における前記車両の過去の走行に関して、前記車両の車両特性情報を取得する車両特性情報取得部とを備える。前記エネルギー消費量予測装置は、前記所定区間における前記車両の過去の走行に関して、前記移動履歴情報管理部で管理されている前記移動状態と、前記車両特性情報取得部で取得された前記車両特性情報とを加味して前記第１パラメータを導出し、当該導出した前記第１パラメータが適用された前記所定の数式に基づいて、前記車両のエネルギー消費量を推定するエネルギー消費量推定部を備える。前記エネルギー消費量予測装置は、前記移動履歴情報管理部で管理されている前記エネルギー消費量と、前記エネルギー消費量推定部で推定された前記エネルギー消費量とに基づいて、新規の前記第２パラメータを算出するパラメータ算出部を備え、前記車両が次回に前記所定区間を走行する前に、前記新規の第２パラメータが適用された前記所定の数式に基づいて、前記所定区間における前記車両のエネルギー消費量を予測する。前記車両特性情報取得部は、前記車両が前記所定区間を走行した際の、前記車両の総重量を含む前記車両特性情報を推定し、前記車両特性情報取得部は、前記所定区間における所定数の微小区間に関して、前記総重量以外の前記車両特性情報を取得し、前記移動履歴情報管理部は、前記所定数の微小区間に関して前記エネルギー消費量の履歴及び前記移動状態の履歴を管理し、前記エネルギー消費量推定部は、前記所定数の微小区間に関して前記エネルギー消費量を推定し、前記車両特性情報取得部は、前記所定数の微小区間に関して、前記移動履歴情報管理部で管理されている前記エネルギー消費量と、前記エネルギー消費量推定部で推定された前記エネルギー消費量との誤差が最小となるように前記車両の総重量を推定する。

本発明によれば、経路情報以外に、移動状態と車両特性情報とを加味して第２パラメータを算出する。したがって、エネルギー消費量の予測に対する補正を、移動状態及び車両特性情報を考慮して行うことができることから、当該補正の精度を高めることができる。その結果、移動状態及び車両特性情報がエネルギー消費量の予測に及ぼす影響を低減することができ、エネルギー消費量の予測の精度を向上させることができる。

実施の形態１に係るエネルギー消費量予測装置の構成を示すブロック図である。実施の形態１に係るエネルギー消費量予測装置の動作を示すフローチャートである。実施の形態１の変形例１に係るエネルギー消費量予測装置の構成を示すブロック図である。

＜実施の形態１＞
図１は、本発明の実施の形態１に係るエネルギー消費量予測装置の構成を示すブロック図である。このエネルギー消費量予測装置は、経路上の所定区間（以下「予測対象区間」）における所定の経路情報に基づく車両のエネルギー消費の要因に対応する第１パラメータと、第１パラメータに対して重み付けを行う第２パラメータとを含む燃費算出式（所定の数式）に基づいて、車両のエネルギー消費量を予測する。

なお、本実施の形態では、エネルギー消費量予測装置は、車両のカーナビゲーション装置に適用されているものとして説明する。また、本実施の形態では、地図データ上の複数の道路リンクのうち所望の一つの道路リンクが、予測対象区間として設定されるものとして説明する。

図１に示すように、エネルギー消費量予測装置１は、ユーザ入力部２と、車両情報取得部３と、移動履歴情報管理部４と、車両特性情報取得部５と、地図データベース６と、エネルギー消費量推定部７と、補正パラメータ算出部８と、エネルギー消費量予測部９とを備える。

ユーザ入力部２は、各パラメータに対する入力をユーザから受け付ける構成部であり、例えば、ユーザからの入力を受け付ける素子が表示装置の画面上に搭載されたタッチパネル等により実現される。

車両情報取得部３は、車両に設置された車両情報を計測するセンサと、ＣＡＮ（Controller Area Network）などの車両ネットワークを通じて通信可能となっており、当該センサから車両情報を適宜取得する。車両情報は、例えば、自車の位置、走行速度、燃料噴射量（または燃料残量）、エアコンの動作状況及び外気温などを含む情報であり、センサによって取得可能な項目は異なる。

移動履歴情報管理部４は、予測対象区間（道路リンク）における車両の過去の走行に関して、車両情報取得部３で取得された車両情報等の実測値からなる移動履歴情報を管理している。本実施の形態では、移動履歴情報は、車両が予測対象区間を過去に走行した際のエネルギー消費量Ｑｒの履歴、及び、移動状態の履歴（ここでは、リンク旅行時間に相当する走行時間Ｔ、リンク走行に相当する走行速度ｖ_ｔ、走行加速度ｖ_ａｃｃ，ｖ_ｄｅｃの履歴）を含んでいるものとする。

この移動履歴情報管理部４で管理されているエネルギー消費量Ｑｒは、補正パラメータ算出部８に入力される。また、移動履歴情報管理部４で管理されている移動状態（走行時間Ｔ、走行速度ｖ_ｔ及び走行加速度ｖ_ａｃｃ，ｖ_ｄｅｃ）は、エネルギー消費量推定部７に入力される。

車両特性情報取得部５は、ユーザ入力部２で受け付けた入力データ、及び、車両情報取得部３で取得された車両情報に基づき、予測対象区間における車両の過去の走行に関して、車両の使用状況等を示す車両特性情報（ここでは、車両が予測対象区間を過去に走行した際の、車両の総重量Ｍ、車両のアイドリング時の単位時間当たりの燃費、及び、車両周辺の空気密度ρを含む情報）を取得する。

すなわち、車両特性情報取得部５は、過去の走行前にユーザ入力部２でおおよその搭乗者及び積載物の重量を受け付けた場合に、当該重量に車両の重量を加えて、車両の総重量Ｍを取得する。なお、ユーザ入力部２が、搭乗者の重量ではなく搭乗者の人数を受け付けた場合には、車両特性情報取得部５は、当該人数に所定の重量を乗じることによって、上述の搭乗者の重量を取得してもよい。

また、車両特性情報取得部５は、車両情報取得部３で取得された車両情報から、当該車両情報に含まれる車両のアイドリング時の単位時間当たりの燃費を取得する。なお、アイドリング時の単位時間当たりの燃費は、走行以外の要因で消費される単位時間当たりの基本エネルギー消費量ｑ_ｂａｓｅ［ｃｃ／ｓまたはＷ］にほぼ一致する。そこで、以下の説明においては、アイドリング時の単位時間当たりの燃費と、単位時間当たりの基本エネルギー消費量ｑ_ｂａｓｅとを区別しないものとする。

さらに、車両特性情報取得部５は、車両情報取得部３で取得された車両情報に含まれる外気温と、既知の大気圧とに基づいて空気密度ρを取得する。

車両特性情報取得部５で取得された車両の総重量Ｍ、基本エネルギー消費量ｑ_ｂａｓｅ及び空気密度ρは、エネルギー消費量推定部７に入力される。なお、基本エネルギー消費量ｑ_ｂａｓｅ及び空気密度ρの２つのパラメータについては、予測対象区間の走行（以下「トリップ」と呼ぶこともある）における平均値として算出してもよいし、所定の時刻ごとの値を適宜算出し、記憶するようにしてもよい。また、ここでは、車両特性情報取得部５が、自身に入力されたユーザ入力及び車両情報から、それに含まれる総重量Ｍ、基本エネルギー消費量ｑ_ｂａｓｅを取得することについて説明した。しかしこれに限ったものではなく、後述する変形例１のように、車両特性情報取得部５が、総重量Ｍ、基本エネルギー消費量ｑ_ｂａｓｅを推定するものであってもよい。

地図データベース６は、経路探索等を実行するナビゲーション機能において利用される地図データを格納するデータベースである。本実施の形態では、この地図データは、ノード、ノード間を結ぶ道路リンク（予測対象区間）、及び、道路リンクの道路属性である道路種別を含んでいる。

また、地図データは、各道路リンクに関して、道路リンク（予測対象区間）の長さＤ、道路リンク（予測対象区間）における上り坂の個数ｎ_ｕｐ、ｋ番目の上り坂の標高差Ｈ_ｕｐ＿ｋ、道路リンク（予測対象区間）における下り坂の個数ｎ_ｄｏｗｎ及びｋ番目の下り坂の標高差Ｈ_{ｄｏｗｎ＿ｋ}を、所定の経路情報としてさらに含んでいる。また、地図データは、各道路リンク（予測対象区間）に関して、リンク旅行時間に相当する所定の走行時間Ｔ、所定の走行速度ｖ_ｔ及び所定の走行加速度ｖ_ａｃｃ，ｖ_ｄｅｃを、所定の移動状態としてさらに含んでいる。

地図データベース６に格納されている所定の経路情報（予測対象区間の長さＤ、上り坂の個数ｎ_ｕｐ、ｋ番目の上り坂の標高差Ｈ_ｕｐ＿ｋ、下り坂の個数ｎ_ｄｏｗｎ及びｋ番目の下り坂の標高差Ｈ_{ｄｏｗｎ＿ｋ}）は、エネルギー消費量推定部７及びエネルギー消費量予測部９に入力される。また、地図データベース６に格納されている所定の移動状態（所定の走行時間Ｔ、所定の走行速度ｖ_ｔ及び所定の走行加速度ｖ_ａｃｃ，ｖ_ｄｅｃ）は、エネルギー消費量予測部９に入力される。

エネルギー消費量推定部７は、予測対象区間（道路リンク）における車両の過去の走行に関して、車両が消費したエネルギー消費量Ｑｓを推定する。エネルギー消費量推定部７は、車両が予測対象区間を走行してから、車両が次回に予測対象区間を走行するまで（エネルギー消費量予測部がエネルギー消費量を予測する前）に、この推定を行う。

本実施の形態では、エネルギー消費量推定部７は、予測対象区間に関して、地図データベース６に格納されている所定の経路情報Ｄ，ｎ_ｕｐ，Ｈ_ｕｐ＿ｋ，ｎ_ｄｏｗｎ，Ｈ_{ｄｏｗｎ＿ｋ}に、移動履歴情報管理部４で管理されている移動状態Ｔ，ｖ_ｔ，ｖ_ａｃｃ，ｖ_ｄｅｃと、車両特性情報取得部５で取得された車両特性情報Ｍ，ｑ_ｂａｓｅ，ρとを加味して第１パラメータＥ_１，…，Ｅ_７を導出する。そして、エネルギー消費量推定部７は、導出した第１パラメータＥ_１，…，Ｅ_７が適用された上述の燃費算出式（エネルギー消費量モデル）に基づいて、車両のエネルギー消費量Ｑｓを推定する。

なお、本実施の形態では、エネルギー消費量推定部７及びエネルギー消費量予測部９で用いる燃費算出式（エネルギー消費量モデル）は同一である。この燃費算出式（エネルギー消費量モデル）については後で詳しく説明する。

補正パラメータ算出部８は、移動履歴情報管理部４で過去の実測データとして管理されているエネルギー消費量Ｑｒと、エネルギー消費量推定部７で推定されたエネルギー消費量Ｑｓとに基づいて、新規の第２パラメータＣ_１，…，Ｃ_７を算出する。補正パラメータ算出部８は、車両が予測対象区間を走行してから、車両が次回に予測対象区間を走行するまで（エネルギー消費量予測部がエネルギー消費量を予測する前）に、上述の算出を行う。なお、新規の第２パラメータＣ_１，…，Ｃ_７の算出については後で詳しく説明する。

エネルギー消費量予測部９は、車両が次回に予測対象区間を走行する前に、自身に記憶されている所定の車両特性情報Ｍ，ｑ_ｂａｓｅ，ρと、地図データベース６に格納されている所定の移動状態Ｔ，ｖ_ｔ，ｖ_ａｃｃ，ｖ_ｄｅｃ及び所定の経路情報Ｄ，ｎ_ｕｐ，Ｈ_ｕｐ＿ｋ，ｎ_ｄｏｗｎ，Ｈ_{ｄｏｗｎ＿ｋ}とに基づいて、エネルギー消費量推定部７と同様に第１パラメータを導出する。なお、エネルギー消費量予測部９で用いる所定の車両特性情報Ｍ，ｑ_ｂａｓｅ，ρは、他の構成要素から入力されてもよい。

エネルギー消費量予測部９は、導出した第１パラメータＥ_１，…，Ｅ_７と、補正パラメータ算出部８で算出された新規の第２パラメータＣ_１，…，Ｃ_７とが適用された燃費算出式に基づいて、予測対象区間（道路リンク）における車両のエネルギー消費量Ｑｐを予測する。その後、エネルギー消費量予測部９で予測されたエネルギー消費量Ｑｐは、例えば、ユーザへの表示などによる通知や経路探索に利用される。

＜燃費算出式（エネルギー消費量モデル）＞
次に、本実施の形態に係るエネルギー消費量推定部７及びエネルギー消費量予測部９で用いる燃費算出式（エネルギー消費量モデル）について説明する。本実施の形態において、燃費算出式（エネルギー消費量モデル）は、次式（１）のように規定されている。

上記式（１）の右辺第１項のＥ_１は、上述の走行時間Ｔ等に依存したエネルギー消費要因を規定する第１パラメータであり、次式（１−１）で表される。

なお、エネルギー消費量推定部７は、車両特性情報取得部５からの基本エネルギー消費量ｑ_ｂａｓｅと、移動履歴情報管理部４からの走行時間Ｔとを、式（１−１）に代入することにより第１パラメータＥ_１を推定する。一方、エネルギー消費量予測部９は、自身に記憶されている所定の基本エネルギー消費量ｑ_ｂａｓｅと、地図データベース６からの所定の走行時間Ｔとを、同式（１−１）に代入することにより第１パラメータＥ_１を予測する。

上記式（１）の右辺第２項のＥ_２は、上述の走行距離Ｄ等に依存したエネルギー消費要因を規定する第１パラメータであり、次式（１−２）で表される。

なお、エネルギー消費量推定部７は、車両特性情報取得部５からの総重量Ｍと、地図データベース６からの予測対象区間の長さＤとを、式（１−２）に代入することにより第１パラメータＥ_２を推定する。一方、エネルギー消費量予測部９は、自身に記憶されている所定の総重量Ｍと、地図データベース６からの予測対象区間の長さＤとを、同式（１−２）に代入することにより第１パラメータＥ_２を予測する。なお、それ以外の値については、エネルギー消費量推定部７及びエネルギー消費量予測部９に共通の一定値を用いる。

上記式（１）の右辺第３項のＥ_３は、上述の上り坂の標高差Ｈ_ｕｐ＿ｋ等に依存したエネルギー消費要因を規定する第１パラメータであり、次式（１−３）で表される。

なお、エネルギー消費量推定部７は、地図データベース６からの上り坂の個数ｎ_ｕｐ及びｋ番目の上り坂の標高差Ｈ_ｕｐ＿ｋを、式（１−３）に代入することにより第１パラメータＥ_３を推定する。エネルギー消費量予測部９も同様に、地図データベース６からの上り坂の個数ｎ_ｕｐ及びｋ番目の上り坂の標高差Ｈ_ｕｐ＿ｋを、同式（１−３）に代入することにより第１パラメータＥ_３を予測する。なお、それ以外の値については、エネルギー消費量推定部７及びエネルギー消費量予測部９に共通の一定値を用いる。

上記式（１）の右辺第４項のＥ_４は、上述の下り坂の標高差Ｈ_{ｄｏｗｎ＿ｋ}等に依存したエネルギー消費要因を規定する第１パラメータであり、次式（１−４）で表される。

なお、エネルギー消費量推定部７は、地図データベース６からの下り坂の個数ｎ_ｄｏｗｎ及びｋ番目の下り坂の標高差Ｈ_{ｄｏｗｎ＿ｋ}を、式（１−４）に代入することにより第１パラメータＥ_４を推定する。エネルギー消費量予測部９も同様に、地図データベース６からの下り坂の個数ｎ_ｄｏｗｎ及びｋ番目の下り坂の標高差Ｈ_{ｄｏｗｎ＿ｋ}を、同式（１−４）に代入することにより第１パラメータＥ_４を予測する。なお、それ以外の値については、エネルギー消費量推定部７及びエネルギー消費量予測部９に共通の一定値を用いる。

上記式（１）の右辺第５項のＥ_５は、自車が受ける空気抵抗に依存したエネルギー消費要因を規定する第１パラメータであり、次式（１−５）で表される。

なお、エネルギー消費量推定部７は、車両特性情報取得部５からの空気密度ρと、移動履歴情報管理部４からの走行速度ｖ_ｔとを、式（１−５）に代入することにより第１パラメータＥ_５を推定する。一方、エネルギー消費量予測部９は、自身に記憶されている所定の空気密度ρと、地図データベース６からの所定の走行速度ｖ_ｔとを、同式（１−５）に代入することにより第１パラメータＥ_５を予測する。なお、それ以外の値については、エネルギー消費量推定部７及びエネルギー消費量予測部９に共通の一定値を用いる。

上記式（１）の右辺第６項のＥ_６は、自車の加速に依存したエネルギー消費要因を規定する第１パラメータであり、次式（１−６）で表される。

なお、エネルギー消費量推定部７は、移動履歴情報管理部４からの走行加速度ｖ_ａｃｃ（ここでは、加速区間及びｋ番目の加速区間の終速度及び初速度に相当）を、式（１−６）に代入することにより第１パラメータＥ_６を推定する。一方、エネルギー消費量予測部９は、地図データベース６からの所定の走行加速度ｖ_ａｃｃ（ここでは、加速区間及びｋ番目の加速区間の終速度及び初速度に相当）を、同式（１−６）に代入することにより第１パラメータＥ_６を予測する。なお、それ以外の値については、エネルギー消費量推定部７及びエネルギー消費量予測部９に共通の一定値を用いる。

上記式（１）の右辺第７項のＥ_７は、自車の減速に依存したエネルギー消費要因を規定する第１パラメータであり、次式（１−７）で表される。

なお、エネルギー消費量推定部７は、移動履歴情報管理部４からの走行加速度ｖ_ｄｅｃ（ここでは、減速区間及びｋ番目の減速区間の終速度及び初速度に相当）を、式（１−７）に代入することにより第１パラメータＥ_７を推定する。一方、エネルギー消費量予測部９は、地図データベース６からの所定の走行加速度ｖ_ｄｅｃ（ここでは、減速区間及びｋ番目の減速区間の終速度及び初速度に相当）を、同式（１−７）に代入することにより第１パラメータＥ_７を予測する。なお、それ以外の値については、エネルギー消費量推定部７及びエネルギー消費量予測部９に共通の一定値を用いる。

＜第２パラメータ（補正パラメータ）の算出手順＞
次に、本実施の形態に係るエネルギー消費量予測装置１が、新規の第２パラメータ（補正パラメータ）Ｃ_１，…，Ｃ_７を算出する処理などについて、図２に示されるフローチャートを用いて説明する。なお、前提として、図２に示される処理は、予測対象区間の走行（トリップ）を完了したタイミング（例えば、カーナビゲーション機能の経路誘導が完了したタイミングなど）で、開始されるものとする。

まず、ステップＳ１にて、車両特性情報取得部５は、今回のトリップｉ（ｉ：トリップごとに順に付与される自然数の番号）に関して、車両特性情報（総重量Ｍ、基本エネルギー消費量ｑ_ｂａｓｅ、空気密度ρ）を取得する。

ステップＳ２にて、エネルギー消費量推定部７は、今回のトリップｉに関して、移動履歴情報管理部４で管理されている移動状態Ｔ，ｖ_ｔ，ｖ_ａｃｃ，ｖ_ｄｅｃと、ステップＳ１により車両特性情報取得部５で取得された車両特性情報Ｍ，ｑ_ｂａｓｅ，ρと、地図データベース６に格納されている所定の経路情報Ｄ，ｎ_ｕｐ，Ｈ_ｕｐ＿ｋ，ｎ_ｄｏｗｎ，Ｈ_{ｄｏｗｎ＿ｋ}とを、上述の式（１−１）〜（１−７）に代入して第１パラメータＥ_１，…，Ｅ_７を導出する。

ステップＳ３にて、エネルギー消費量推定部７は、今回のトリップｉに関して、ステップＳ２で導出した第１パラメータＥ_１，…，Ｅ_７を、（１）に示した燃費算出式に代入して車両のエネルギー消費量Ｑｓを推定する。なお、ここで用いる第２パラメータＣ_１，…，Ｃ_７には、前回、補正パラメータ算出部８で算出されたものを用いる。

ステップＳ４にて、補正パラメータ算出部８は、今回のトリップｉに関して、移動履歴情報管理部４で管理されているエネルギー消費量Ｑｒと、ステップＳ３によりエネルギー消費量推定部７で推定されたエネルギー消費量Ｑｓとの差が所定閾値よりも大きいか否かを判定する。

大きいと判定しなかった場合にはステップＳ５に進み、ステップＳ３で今回推定されたエネルギー消費量Ｑｓを用いて、新規の第２パラメータＣ_１，…，Ｃ_７を算出する。一方、大きいと判定した場合には、車両特性情報などが正確に推定できなかったものと想定して、第２パラメータＣ_１，…，Ｃ_７の算出を行わずに図２に示す処理を終了する。

つまり、本実施の形態では、補正パラメータ算出部８は、エネルギー消費量Ｑｒとエネルギー消費量Ｑｓとの差が所定閾値よりも大きいと判定した場合には、今回推定されたエネルギー消費量Ｑｓを、新規の第２パラメータＣ_１，…，Ｃ_７を算出するために用いるエネルギー消費量から除外するように構成されている。なお、エネルギー消費量Ｑｒとエネルギー消費量Ｑｓとの差に限ったものではなく、エネルギー消費量Ｑｒとエネルギー消費量Ｑｓとの比に基づいて判定を行うものであってもよい。

ステップＳ５にて、補正パラメータ算出部８は、過去のトリップ１，…，（ｉ−１）に関して推定された複数のエネルギー消費量Ｑｓ（以下「Ｑ_１ｓ，…，Ｑ_ｉ−１ｓ」と記すこともある）の複数の燃費算出式のうち、第２パラメータＣ_１，…，Ｃ_７を算出するために過去に用いられた複数のエネルギー消費量Ｑ_１ｓ，…，Ｑ_ｍｓ（ただし、ｍ≦ｉ−１）の燃費算出式を取得する。そして、補正パラメータ算出部８は、当該取得した複数のエネルギー消費量Ｑ_１ｓ，…，Ｑ_ｍｓの燃費算出式に、今回のトリップｉに関してステップＳ３で推定されたエネルギー消費量Ｑｓ（以下「Ｑ_ｉｓ」と記すこともある）の燃費算出式を追加して、次式（２）を生成する。

なお、この式（２）において、Ｅ_１１，…，Ｅ_１７はエネルギー消費量Ｑ_１ｓの第１パラメータであり、…、Ｅ_ｍ１，…，Ｅ_ｍ７はエネルギー消費量Ｑ_ｍｓの第１パラメータであり、Ｅ_ｉ１，…，Ｅ_ｉ７はエネルギー消費量Ｑ_ｉｓの第１パラメータである。

補正パラメータ算出部８は、生成した式（２）を、第２パラメータＣ_１，…，Ｃ_７について解く。これにより、移動履歴情報管理部４で管理されている実測のエネルギー消費量Ｑｒとの推定誤差が小さい新規の第２パラメータＣ_１，…，Ｃ_７が算出される。

ステップＳ６にて補正パラメータ算出部８は、新規の第２パラメータＣ_１，…，Ｃ_７を、エネルギー消費量推定部７及びエネルギー消費量予測部９に出力する。そして、ステップＳ７にて、今回得られたＥ_ｉ１，…，Ｅ_ｉ７及びエネルギー消費量Ｑ_ｉｓを保存し、図２に示す処理を終了する。なお、ステップＳ６及びステップＳ７は同時に行なわれてもよい。

以上のような本実施の形態に係るエネルギー消費量予測装置１によれば、経路情報以外に、速度などの移動状態と、車両の総重量及び基本エネルギー消費量などの車両特性情報とを加味して第２パラメータ（補正パラメータ）を算出する。したがって、エネルギー消費量の予測に対する補正を、移動状態及び車両特性情報を考慮して行うことができることから、当該補正の精度を高めることができる。その結果、移動状態及び車両特性情報がエネルギー消費量の予測に及ぼす影響を低減することができ、エネルギー消費量の予測の精度を向上させることができる。なお、上述の補正処理及び予測処理を運転手ごとに行うように構成された場合には、運転手ごとに適切な補正及び予測を行うことができる。

また、本実施の形態に係るエネルギー消費量予測装置１によれば、管理されているエネルギー消費量Ｑｒと、推定されたエネルギー消費量Ｑｓとの差（または比）が所定閾値よりも大きい場合には、当該推定されたエネルギー消費量Ｑｓを、新規の第２パラメータＣ_１，…，Ｃ_７を算出するために用いるエネルギー消費量から除外する。つまり、正確に推定できないエネルギー消費量Ｑｓを除外するため、誤った補正を行うことを避けることができる。したがって、補正の精度を高めることができ、ひいてはエネルギー消費量の予測の精度を向上させることができる。

なお、以上の説明では、エネルギー消費量予測装置１がカーナビゲーション装置に適用される場合について説明したが、車載用の装置に限ったものではなく、携帯電話端末や携帯情報端末（例えばＰＤＡ（Personal Digital Assistance）など）に適用されてもよい。あるいは、通信を用いて移動履歴や走行経路などを送信するなどして、エネルギー消費量の予測やパラメータの補正をサーバ側で実行し、車両に搭載される装置は、その結果のみを表示・利用するような形態としてもよい。また、本実施の形態では、所望の一つの道路リンクが、予測対象区間として設定されるものとして説明したが、これに限ったものではなく、所望のいくつかの道路リンクが、予測対象区間として設定されるものであってもよい。

＜変形例１＞
図３は、本変形例に係るエネルギー消費量予測装置１の構成を示すブロック図である。本変形例では、車両特性情報取得部５は、実施の形態１とは異なる形態で、車両が予測対象区間を過去に走行した際の、車両の総重量Ｍを含む車両特性情報を推定する。すなわち、車両特性情報取得部５は、予測対象区間におけるＮ個（所定数）の微小区間に関して、総重量Ｍ以外の車両特性情報を取得する。なお、Ｎ個の微小区間には、例えば、微小時間（例えば１秒間）ごとに規定される４０個の微小区間が適用される。

移動履歴情報管理部４は、Ｎ個の微小区間に関して上述と同様のエネルギー消費量Ｑｒの履歴及び移動状態Ｔ，ｖ_ｔ，ｖ_ａｃｃ，ｖ_ｄｅｃの履歴を管理している。そして、エネルギー消費量推定部７は、Ｎ個の微小区間に関して上述と同様のエネルギー消費量Ｑｓを推定する。

そして、車両特性情報取得部５は、Ｎ個の微小区間に関して、移動履歴情報管理部４で管理されているエネルギー消費量Ｑｒと、エネルギー消費量推定部７で推定されたエネルギー消費量Ｑｓとの誤差が最小となるように車両の総重量Ｍを推定する。

以上のような本変形例に係るエネルギー消費量予測装置１によれば、実施の形態１に係るエネルギー消費量予測装置１と同様に、エネルギー消費量の予測に対する補正を、移動状態及び車両特性情報を考慮して行うことができることから、エネルギー消費量の予測の精度を向上させることができる。また、車両の総重量を測定するための特別なセンサを設けなくて済むことから、装置の素子を低減することが期待できる。

なお、上述の所定数の微小区間には、上り勾配の微小区間のみ、または、車両が加速した微小区間のみを適用する構成が好ましい。このように構成した場合には、燃料消費量への影響が大きい微小区間のデータを用いることになり、総重量の推定における誤差を低減することができる。

＜変形例２＞
本変形例では、車両特性情報取得部５は、実施の形態１とは異なる形態で、車両が所定区間を走行した際の、車両のアイドリング時の単位時間当たりのエネルギーの消費（実質的には上述の基本エネルギー消費量）を含む車両特性情報を推定する。

すなわち、車両特性情報取得部５は、車両情報取得部３からの車両情報から、車両に搭載されたエアコンの作動状況、並びに、車両に搭載されたワイパー及びヘッドライトの作動有無を取得した場合には、これらの情報に基づいて、上述の単位時間当たりのエネルギーの消費を推定する。なお、車両特性情報取得部５は、車両情報取得部３からの車両情報から、走行時刻、外気温、天候の情報も取得した場合には、これら情報と上述の情報とに基づいて、上述の単位時間当たりのエネルギーの消費を推定する。

以上のような本変形例に係るエネルギー消費量予測装置１によれば、実施の形態１に係るエネルギー消費量予測装置１と同様に、エネルギー消費量の予測に対する補正を、移動状態及び車両特性情報を考慮して行うことができることから、エネルギー消費量の予測の精度を向上させることができる。また、上述の単位時間当たりのエネルギーの消費を測定するための特別なセンサを設けなくて済むことから、装置の素子を低減することが期待できる。

なお、本発明は、その発明の範囲内において、実施の形態を適宜、変形、省略することが可能である。

１エネルギー消費量予測装置、４移動履歴情報管理部、５車両特性情報取得部、７エネルギー消費量推定部、８補正パラメータ算出部。

Claims

経路上の所定区間における所定の経路情報に基づく車両のエネルギー消費の要因に対応する第１パラメータと、前記第１パラメータに対して重み付けを行う第２パラメータとを含む所定の数式に基づいて、前記車両のエネルギー消費量を予測するエネルギー消費量予測装置であって、
前記所定区間における前記車両の過去の走行に関して、前記車両のエネルギー消費量の履歴及び前記車両の移動状態の履歴を管理する移動履歴情報管理部と、
前記所定区間における前記車両の過去の走行に関して、前記車両の車両特性情報を取得する車両特性情報取得部と、
前記所定区間における前記車両の過去の走行に関して、前記移動履歴情報管理部で管理されている前記移動状態と、前記車両特性情報取得部で取得された前記車両特性情報とを加味して前記第１パラメータを導出し、当該導出した前記第１パラメータが適用された前記所定の数式に基づいて、前記車両のエネルギー消費量を推定するエネルギー消費量推定部と、
前記移動履歴情報管理部で管理されている前記エネルギー消費量と、前記エネルギー消費量推定部で推定された前記エネルギー消費量とに基づいて、新規の前記第２パラメータを算出するパラメータ算出部と
を備え、
前記車両が次回に前記所定区間を走行する前に、前記新規の第２パラメータが適用された前記所定の数式に基づいて、前記所定区間における前記車両のエネルギー消費量を予測し、
前記車両特性情報取得部は、
前記車両が前記所定区間を走行した際の、前記車両の総重量を含む前記車両特性情報を推定し、
前記車両特性情報取得部は、前記所定区間における所定数の微小区間に関して、前記総重量以外の前記車両特性情報を取得し、
前記移動履歴情報管理部は、前記所定数の微小区間に関して前記エネルギー消費量の履歴及び前記移動状態の履歴を管理し、
前記エネルギー消費量推定部は、前記所定数の微小区間に関して前記エネルギー消費量を推定し、
前記車両特性情報取得部は、
前記所定数の微小区間に関して、前記移動履歴情報管理部で管理されている前記エネルギー消費量と、前記エネルギー消費量推定部で推定された前記エネルギー消費量との誤差が最小となるように前記車両の総重量を推定する、エネルギー消費量予測装置。
請求項１に記載のエネルギー消費量予測装置であって、
前記微小区間は、上り勾配の微小区間のみ、または、前記車両が加速した微小区間のみである、エネルギー消費量予測装置。
請求項１または請求項２に記載のエネルギー消費量予測装置であって、
前記車両特性情報取得部は、
前記車両が前記所定区間を走行した際の、前記車両のアイドリング時の単位時間当たりのエネルギーの消費を含む前記車両特性情報を推定する、エネルギー消費量予測装置。
請求項１から請求項３のうちのいずれか１項に記載のエネルギー消費量予測装置であって、
前記車両特性情報取得部は、
前記車両特性情報として、前記車両が前記所定区間を走行した際の外気温を含む情報を取得する、エネルギー消費量予測装置。