JP7424186B2 - 車両の演算装置、プログラム - Google Patents

Description

本開示は、車両の航続可能距離を演算する演算装置、及びプログラムに関する。

従来、下記の特許文献１に記載の車両の演算装置がある。この演算装置は、車両情報や道路情報に基づいて、車両が走行する所定区間における単位時間当たりのエネルギ消費量を演算する。また、演算部は、演算された単位時間当たりのエネルギ消費量と、所定区間を車両が過去に移動した際に要した走行時間とに基づいて、所定区間における車両のエネルギ消費量を推定する。また、この演算装置は、車両から取得した残存エネルギ量と、所定区間における車両のエネルギ消費量の推定値とから、車両の航続可能距離を演算する。

国際公開第２０１２／０３５８４７号

ところで、特許文献１に記載の演算装置のように航続可能距離を演算する場合、車両情報、道路情報、及び車両の過去の走行履歴等の情報が必要となる。この点、例えば車両が通信装置を用いてサーバ装置等から道路情報を取得しているような場合、通信装置が故障すると、車両の演算部が道路情報を取得できない可能性がある。このような場合、演算装置は航続可能距離を演算することができない。このように、特許文献１に記載の演算装置にあっては、車両情報、道路情報、及び車両の過去の走行履歴のうちのいずれかの情報が何らかの原因により欠損すると、航続可能距離を演算できない可能性がある。

本開示は、こうした実情に鑑みてなされたものであり、その目的は、航続可能距離の演算に関して冗長性を確保することが可能な車両の演算装置及びプログラムを提供することにある。

上記課題を解決する車両の演算装置は、車両の航続可能距離を演算する演算装置（３１）であって、車両の走行経路に関する情報を取得する経路情報取得部（３１１）と、車両の走行に用いることが可能なエネルギの残量に関する情報を取得するエネルギ残量取得部（３１２）と、走行経路に関する情報、及びエネルギの残量に関する情報とは別に航続可能距離を演算するために必要な所定のパラメータを取得するパラメータ取得部（３１０）と、走行経路に関する情報、エネルギの残量に関する情報、及び所定のパラメータに基づいて車両の航続可能距離を演算する演算部（３１３）と、を備える。パラメータ取得部は、所定のパラメータを第１取得手段で取得できない場合、第１取得手段とは異なる第２取得手段で所定のパラメータを取得し、第２取得手段として、自車両において検出可能な情報である自車両検出情報に基づいて所定のパラメータを設定し、第２取得手段として、自車両検出情報から所定のパラメータを演算できない場合には、他車両から取得する情報に基づいて所定のパラメータを設定する。
上記の課題を解決するプログラムは、少なくとも一つの処理部（３１）に、車両の走行経路に関する情報を取得させ、車両の走行に用いることが可能なエネルギの残量に関する情報を取得させ、走行経路に関する情報、及びエネルギの残量に関する情報とは別に車両の航続可能距離を演算するために必要な所定のパラメータを取得させ、走行経路に関する情報、エネルギの残量に関する情報、及び所定のパラメータに基づいて車両の航続可能距離を演算させ、所定のパラメータを第１取得手段で取得できない場合、第１取得手段とは異なる第２取得手段で所定のパラメータを取得させ、第２取得手段として、自車両において検出可能な情報である自車両検出情報に基づいて所定のパラメータを設定させ、第２取得手段として、自車両検出情報から所定のパラメータを演算できない場合には、他車両から取得する情報に基づいて所定のパラメータを設定させる。

この構成によれば、第１取得手段で所定のパラメータを取得できない場合であっても、第２取得手段で所定のパラメータを取得できるため、航続可能距離の演算に関して冗長性を確保することができる。
なお、上記手段、特許請求の範囲に記載の括弧内の符号は、後述する実施形態に記載の具体的手段との対応関係を示す一例である。

本開示の車両の演算装置及びプログラムによれば、航続可能距離の演算に関して冗長性を確保することができる。

図１は、実施形態の車両の概略構成を示すブロック図である。 図２は、実施形態の予測ＥＣＵにより実行される処理の手順を示すフローチャートである。 図３は、実施形態の予測ＥＣＵにより実行される車両パラメータ取得処理の手順を示すフローチャートである。 図４は、実施形態の予測ＥＣＵにより実行される環境パラメータ取得処理の手順を示すフローチャートである。 図５は、実施形態の予測ＥＣＵにより用いられる、外気温、空調パワー、及び天候の関係を示すマップである。 図６は、実施形態の予測ＥＣＵにより用いられる地図情報取得処理の手順を示すフローチャートである。 図７は、実施形態の予測ＥＣＵによる車速プロフィールの設定方法を示すグラフである。 図８は、実施形態の予測ＥＣＵによる限界到達地点及び航続可能距離の演算方法を示すグラフである。 図９は、実施形態のＨＭＩ装置に表示される地図情報を模式的に示す図である。

以下、車両の演算装置の一実施形態について図面を参照しながら説明する。説明の理解を容易にするため、各図面において同一の構成要素に対しては可能な限り同一の符号を付して、重複する説明は省略する。
はじめに、本実施形態の演算装置が搭載される車両の概略構成について説明する。図１に示されるように、本実施形態の車両１０は、モータジェネレータ２０と、インバータ装置２１と、バッテリ２２と、クラッチ２３とを備えている。本実施形態の車両１０は、走行用の動力源としてモータジェネレータ２０を用いる、いわゆる電動車両である。

バッテリ２２は、充電及び放電の可能なリチウムイオン電池等の二次電池からなる。インバータ装置２１は、バッテリ２２に充電されている直流電力を交流電力に変換して、変換された交流電力をモータジェネレータ２０に供給する。モータジェネレータ２０は、インバータ装置２１から供給される交流電力に基づいて駆動し、第１動力伝達軸２４を回転させる。第１動力伝達軸２４はクラッチ２３を介して第２動力伝達軸２５に連結されている。クラッチ２３は、第１動力伝達軸２４と第２動力伝達軸２５とが連結されている連結状態と、それらの連結が解除されている非連結状態とに切り替え可能である。クラッチ２３が連結状態であるとき、第１動力伝達軸２４と第２動力伝達軸２５との間での動力の伝達が可能となる。このとき、例えばモータジェネレータ２０から第１動力伝達軸２４に伝達される動力が第２動力伝達軸２５、ディファレンシャルギア２６、及び駆動軸２７を介して車輪２８に伝達されることで車輪２８が回転し、車両１０が走行する。クラッチ２３が非連結状態であるとき、第１動力伝達軸２４と第２動力伝達軸２５との間での動力の伝達が遮断される。

モータジェネレータ２０は車両１０の制動時に回生発電を行う。具体的には、車両１０の制動時に車輪２８に作用する制動力は、駆動軸２７、ディファレンシャルギア２６、第２動力伝達軸２５、クラッチ２３、及び第１動力伝達軸２４を介してモータジェネレータ２０に入力される。モータジェネレータ２０は、この車輪２８から逆入力される動力に基づいて発電する。モータジェネレータ２０により発電される電力は、インバータ装置２１により交流電力から直流電力に変換されてバッテリ２２に充電される。

車両１０は、ＥＶ（Electric Vehicle）ＥＣＵ（Electronic Control Unit）３０と、予測ＥＣＵ３１と、ＨＭＩ（Human Machine Interface）ＥＣＵ３２とを備えている。各ＥＣＵ３０～３２は、ＣＰＵやＲＯＭ、ＲＡＭ等を有するマイクロコンピュータを中心に構成されており、ＲＯＭに予め記憶されているプログラムを実行することにより各種制御を実行する。

ＥＶＥＣＵ３０はモータジェネレータ２０を制御する部分である。ＥＶＥＣＵ３０には車載センサ４０の出力信号が入力されている。車載センサ４０は、車両１０の各種状態量を検出するために車両１０に搭載されている各種センサを総称したものである。車載センサ４０には、例えば車両１０の走行速度を検出する車速センサや、車両１０の加速度を検出する加速度センサ、アクセルペダルの踏み込み位置を検出するアクセルポジションセンサ等が含まれている。ＥＶＥＣＵ３０は、車載センサ４０により検出される車速やアクセルペダルの踏み込み量等の車両状態量に基づいて、モータジェネレータ２０から出力すべきトルクの目標値であるトルク指令値を演算するとともに、演算されたトルク指令値に基づいて、バッテリ２２からモータジェネレータ２０に供給すべき通電量の制御値を演算する。ＥＶＥＣＵ３０は、演算された通電制御値に基づいてインバータ装置２１を制御する。これにより、通電制御値に応じた電力がバッテリ２２からモータジェネレータ２０に供給されることで、トルク指令値に応じたトルクがモータジェネレータ２０から出力される。また、ＥＶＥＣＵ３０は、車両１０の減速時には、モータジェネレータ２０の回生動作により発電される電力がバッテリ２２に充電されるようにインバータ装置２１を制御する。

ＥＶＥＣＵ３０は、バッテリ２２から、そのＳＯＣ（State Of Charge）値の情報を取得することが可能である。なお、ＳＯＣ値は、バッテリ２２の完全放電状態を「０［％］」と定義し、バッテリ２２の満充電状態を「１００［％］」と定義した上で、バッテリ２２の充電状態を「０［％］」から「１００［％］」の範囲で表したものである。ＥＶＥＣＵ３０は、予測ＥＣＵ３１からの要求に応じてバッテリ２２のＳＯＣ値の情報を予測ＥＣＵ３１に送信する。また、ＥＶＥＣＵ３０は、予測ＥＣＵ３１からの要求に応じて、駆動系のエネルギ効率η＿ｄやモータジェネレータ２０の駆動力、モータジェネレータ２０の効率に関する情報も予測ＥＣＵ３１に送信する。駆動系のエネルギ効率η＿ｄとは、バッテリ２２のエネルギがインバータ装置２１やモータジェネレータ２０、動力伝達軸２４，２５等の動力伝達系を介して車輪２８まで伝達される際のエネルギの伝達効率を示すものである。モータジェネレータ２０の効率に関する情報は、一定値でもよいし、モータジェネレータ２０の回転速度及びトルクを変数とするマップにより表現してもよい。また、バッテリ２２の効率に関する情報は、一定値であってもよいし、バッテリ２２の内部抵抗であってもよい。

予測ＥＣＵ３１は車両１０の航続可能距離を演算する部分である。予測ＥＣＵ３１は、パラメータ取得部３１０と、経路情報取得部３１１と、エネルギ残量取得部３１２と、演算部３１３とを有している。本実施形態では、予測ＥＣＵ３１が演算装置に相当する。
パラメータ取得部３１０は、車載センサ４０の出力信号に基づいて、走行速度や加速度等の車両１０の各種車両状態量を取得する。

また、パラメータ取得部３１０は、車両１０の通信ユニット４１を介して、車両１０の周辺を走行する他車両６０や交通管理システム６１、サーバ装置６２と無線通信を行うことが可能である。パラメータ取得部３１０は、他車両６０や交通管理システム６１、サーバ装置６２等から通信ユニット４１を介して各種情報を取得する。他車両６０から取得可能な情報には、他車両６０の走行速度や動力源の駆動力等の情報が含まれている。交通管理システム６１から取得可能な情報には、車両１０の周辺の渋滞情報等が含まれている。サーバ装置６２から取得可能な情報には、所定地点を走行している他車両の平均車速や、所定地点の気象情報等が含まれている。

また、サーバ装置６２は、複数の車両と通信を行うことにより、各車両において計測された様々な車両の過去の走行履歴に関する情報をデータベース化して記憶している。サーバ装置６２においてデータベース化されている複数の車両の過去の走行履歴に関する情報には、その車両が走行している地点における車両の走行抵抗、駆動力、及び車両の走行速度等が含まれている。パラメータ取得部３１０は、このデータベース化されている複数の車両の過去の走行履歴に関する情報を、通信ユニット４１を介してサーバ装置６２から取得可能である。

さらに、パラメータ取得部３１０は、車両１０の記憶装置４２に記憶されている各種情報を読み込むこともできる。記憶装置４２には、車両１０の重量や走行抵抗のそれぞれの固定値等の情報が記憶されている。
また、パラメータ取得部３１０は、駆動系のエネルギ効率η＿ｄやバッテリ２２のエネルギ効率、モータジェネレータ２０の駆動力に関する情報をＥＶＥＣＵ３０から取得する。さらに、パラメータ取得部３１０は、車両１０に搭載されている他のＥＣＵからも各種情報を取得する。パラメータ取得部３１０は、例えば空調装置を制御する空調ＥＣＵから、空調装置の出力である空調パワーや空調装置のエネルギ効率η＿ａ等の情報を取得することもできる。

経路情報取得部３１１は、記憶装置４２に記憶されている地図情報を取得することもできる。記憶装置４２から取得可能な地図情報には、道路の勾配や曲率等の情報が含まれている。記憶装置４２に記憶されている地図情報には、３次元の道路形状と共に、その経路における制限車速や、ＶＩＣＳ（Vehicle Information and Communication System：登録商標）により取得可能な道路の混雑状況等に関する情報が含まれている。

エネルギ残量取得部３１２は、バッテリ２２の現在のＳＯＣ値をＥＶＥＣＵ３０から取得する。本実施形態では、バッテリ２２の現在のＳＯＣ値が、車両１０の走行に用いることが可能なエネルギの残量の情報に相当する。
演算部３１３は、パラメータ取得部３１０により取得可能な情報、及び経路情報取得部３１１により取得可能な情報に基づいて、車両１０の将来の走行速度の推移である車速プロフィールを作成する。また、演算部３１３は、車速プロフィールから、バッテリ２２の電力消費の推移である消費パワープロフィールを作成する。そして、演算部３１３は、エネルギ残量取得部３１２により取得されるバッテリ２２の現在のＳＯＣ値とバッテリ２２の消費パワープロフィールとに基づいて、バッテリ２２のＳＯＣ値が所定値まで低下するまでに車両１０が走行可能な航続可能距離Ｄを演算する。演算部３１３は、車両１０が現在位置している地点から航続可能距離Ｄで到達可能な地点を演算するとともに、演算された到達可能地点の情報をＨＭＩＥＣＵ３２に送信する。

ＨＭＩＥＣＵ３２は、予測ＥＣＵ３１から送信された到達可能地点を、ＨＭＩ装置５０を用いて車両１０の乗員に報知する。本実施形態のＨＭＩ装置５０は、地図情報等を表示可能な表示装置である。ＨＭＩＥＣＵ３２は、予測ＥＣＵ３１から送信された到達可能地点の情報を、ＨＭＩ装置５０に表示可能な画像情報等に変換するとともに、変換された到達可能地点の画像情報をＨＭＩ装置５０に表示する。これにより、車両１０の乗員は、ＨＭＩ装置５０に表示された到達可能地点を確認することで、車両１０が走行可能なエリアを把握することが可能となる。

次に、予測ＥＣＵ３１及びＨＭＩＥＣＵ３２により実行される航続可能距離の演算及び表示の処理手順について具体的に説明する。
経路情報取得部３１１は、まず、車両１０が将来的に走行する可能性のある予測経路を単数又は複数抽出する。経路情報取得部３１１は、例えば車両１０のナビゲーション装置に目的地が設定されている場合には、車両１０が走行する可能性のある予測経路として、車両１０の現在地から目的地までの走行経路を用いるとともに、その走行経路を単数又は複数抽出する。あるいは、経路情報取得部３１１が車両１０の走行経路を学習している場合には、経路情報取得部３１１は、その学習した走行経路を、車両１０が走行する可能性のある経路として用いることにより、単数又は複数の予測走行経路を抽出してもよい。本実施形態では、このようにして経路情報取得部３１１が抽出する車両１０の予測走行経路が、車両１０の走行経路に関する情報に相当する。

予測ＥＣＵ３１は、以上のようにして車両１０が走行する可能性のある単数又は複数の予測経路を経路情報取得部３１１により抽出した後、抽出された単数の予測経路、又は複数の予測経路のそれぞれに対して図２に示される処理を実行する。
図２に示されるように、パラメータ取得部３１０は、まず、ステップＳ１０の処理として、車両パラメータ取得処理を実行する。この処理の具体的な手順は図３に示される通りである。

パラメータ取得部３１０は、図３に示される車両パラメータ取得処理を開始すると、まずステップＳ１００の処理として、航続可能距離Ｄの演算に用いることが可能な車両１０の重量及び走行抵抗の情報が存在するか否かを判断する。例えば車両重量や走行抵抗等の車両１０の固有情報を車両１０の所有者が操作パネルを操作することにより入力することができる場合には、それらの入力情報が記憶装置４２に記憶されている。この場合、パラメータ取得部３１０は、車両重量入力値ｍａ及び走行抵抗入力値Ｆｒａが記憶装置４２に記憶されていることに基づいてステップＳ１００の処理で肯定的な判断を行う。パラメータ取得部３１０は、ステップＳ１００の処理で肯定的な判断を行った場合、続くステップＳ１０１の処理として、記憶装置４２に記憶されている車両重量入力値ｍａ及び走行抵抗入力値Ｆｒａを車両重量設定値ｍ及び走行抵抗設定値Ｆｒにそれぞれ代入した後、図３に示される処理を終了する。

パラメータ取得部３１０は、車両重量及び走行抵抗の入力情報が記憶装置４２に記憶されていない場合には、ステップＳ１００の処理で否定的な判断を行う。この場合、パラメータ取得部３１０は、ステップＳ１０２の処理として、車両重量及び走行抵抗を推定することが可能であるか否かを判断する。パラメータ取得部３１０は、例えばカルマンフィルタを利用したモデルに基づいて車両１０の走行速度及びモータジェネレータ２０の駆動力等から車両重量及び走行抵抗を推定する。なお、カルマンフィルタを利用したモデルは、予め実験等により作成したものであってもよいし、学習等によりパラメータ取得部３１０が作成したものであってもよい。パラメータ取得部３１０は、カルマンフィルタを用いて車両重量及び走行抵抗のそれぞれの推定値を演算する際に、それらの誤差分散値を演算する。パラメータ取得部３１０は、車両重量の推定値及び走行抵抗の推定値のそれぞれの誤差分散値が所定の閾値未満である場合には、車両重量及び走行抵抗を推定することができると判断して、ステップＳ１０２の処理で肯定的な判断を行う。この場合、パラメータ取得部３１０は、ステップＳ１０３の処理として、カルマンフィルタを利用したモデルから演算される車両重量推定値ｍｂ及び走行抵抗推定値Ｆｒｂを車両重量設定値ｍ及び走行抵抗推定値Ｆｒｂにそれぞれ代入した後、図３に示される処理を終了する。

パラメータ取得部３１０は、車両重量の推定値及び走行抵抗の推定値のそれぞれの誤差分散値が所定の閾値以上である場合には、車両重量及び走行抵抗を推定することが難しいと判断して、ステップＳ１０１の処理で否定的な判断を行う。この場合、パラメータ取得部３１０は、ステップＳ１０４の処理として、記憶装置４２に記憶されている車両重量固定値ｍｃを車両重量設定値ｍに代入する。車両重量固定値ｍｃは、車両１０の重量の値として記憶装置４２に予め記憶されている値である。

パラメータ取得部３１０は、ステップＳ１０４に続くステップＳ１０５の処理として、サーバ装置６２においてデータベース化されている他車両の過去の走行履歴に関する情報から車両１０の走行抵抗の情報を取得可能であるか否かを判断する。
サーバ装置６２は、様々な車両から過去の走行履歴に関する情報を取得することにより、複数の車両のそれぞれの走行履歴に関する情報をデータベース化して記憶している。サーバ装置６２は、例えば複数の車両のそれぞれの走行抵抗の情報をデータベース化して記憶している。走行抵抗の情報は、例えば頻度分布の情報としてサーバ装置６２に記憶されている。本実施形態のサーバ装置６２は、記憶されている走行抵抗の頻度分布の情報を統計的に処理することにより、車両の走行抵抗を決定する。統計的な処理とは、例えば走行抵抗の頻度分布における平均値を求める処理であってもよいし、気象情報に基づいて走行抵抗の頻度分布の値のうちのいずれかの値を用いるかを決定する処理であってもよい。気象情報を用いる処理とは、例えば雨天の場合には頻度分布の値のうち、平均値よりも大きい値を用いる処理等である。

パラメータ取得部３１０は、このように車両の走行抵抗の統計的な情報がサーバ装置６２に記憶されている場合には、サーバ装置６２から車両の走行抵抗の統計的な情報を取得可能であると判断して、ステップＳ１０５の処理で肯定的な判断を行う。この場合、ステップＳ１０６の処理として、サーバ装置６２のデータベースから車両１０の走行抵抗の統計的な情報を取得するとともに、取得した走行抵抗統計値Ｆｒｃを走行抵抗設定値Ｆｒに代入した後、図３に示される処理を終了する。

一方、走行抵抗に関する情報がサーバ装置６２において十分にデータベース化できていない場合や、サーバ装置６２において走行抵抗に関する情報をそもそもデータベース化していない場合、パラメータ取得部３１０は、サーバ装置６２から車両１０の走行抵抗の情報を取得することができない。この場合、パラメータ取得部３１０は、ステップＳ１０５の処理で否定的な判断を行い、続くステップＳ１０７の処理として、記憶装置４２に記憶されている走行抵抗固定値Ｆｒｄを走行抵抗設定値Ｆｒに代入した後、図３に示される処理を終了する。走行抵抗固定値Ｆｒｄは、車両１０の走行抵抗の値として記憶装置４２に予め記憶されている値である。

なお、車両重量設定値ｍに用いられる値のうち、車両重量入力値ｍａが最も精度が高く、車両重量推定値ｍｂ、車両重量固定値ｍｃの順で精度が低くなると考えられる。そのため、図３に示される処理では、車両重量設定値ｍに用いられる優先順位が車両重量入力値ｍａ、車両重量推定値ｍｂ、車両重量固定値ｍｃの順で低くなっている。同様に、図３に示される処理では、走行抵抗設定値Ｆｒに用いられる優先順位が走行抵抗入力値Ｆｒａ、走行抵抗推定値Ｆｒｂ、走行抵抗統計値Ｆｒｃ、走行抵抗固定値Ｆｒｄの順で低くなっている。

パラメータ取得部３１０は、図３に示される処理を終了した後、図２に示されるように、ステップＳ１０に続くステップＳ１１の処理として、環境パラメータ取得処理を実行する。この処理の具体的な手順は図４に示される通りである。
パラメータ取得部３１０は、図４に示される環境パラメータ取得処理を開始すると、まずステップＳ１１０の処理として、車両１０の予測走行経路上の気象情報をサーバ装置６２から取得可能であるか否かを判断する。サーバ装置６２から取得する気象情報には、車両１０の予測走行経路上の各地点における風速、天候、外気温等の情報が含まれている。パラメータ取得部３１０は、車両１０の予測走行経路上の気象情報をサーバ装置６２から取得できる場合には、ステップＳ１１０の処理で肯定的な判断を行う。この場合、パラメータ取得部３１０は、ステップＳ１１１の処理として、車両１０の予測走行経路上の各地点の風速の情報に基づいて風力マップＭ＿Ｆｗを作成する。具体的には、パラメータ取得部３１０は、サーバ装置６２から取得した各地点の風速の情報に基づいて、各地点において車両１０が風の影響により受ける力である風力Ｆｗを演算式やマップ等を用いて演算することにより、風力マップＭ＿Ｆｗを作成する。風速から風力Ｆｗを演算するための演算式やマップは実験等により予め求められている。風力マップＭ＿Ｆｗは、予測走行経路上の各地点と、各地点において車両１０が受ける風力Ｆｗとの関係をマップ化したものである。

パラメータ取得部３１０は、ステップＳ１１１に続くステップＳ１１２の処理として、車両１０の予測走行経路上の各地点の天候及び外気温の情報に基づいて空調パワーマップＭ＿Ｐａを作成する。具体的には、パラメータ取得部３１０は、サーバ装置６２から取得した各地点の天候及び外気温の情報に基づいて、各地点における車両１０の空調装置の出力である空調パワーＰａを演算する。この演算は、例えば図５に示されるマップを利用して行われる。

図５に示されるマップは、天候が「晴天」である場合、天候が「曇天」である場合、及び天候が「雨天」である場合のそれぞれの場合について外気温Ｔｏｕｔと空調パワーＰａとの関係を示したものであり、予測ＥＣＵ３１のＲＯＭに予め記憶されている。図５では、晴天時に対応したマップが実線で、曇天時に対応したマップが一点鎖線で、雨天時に対応したマップが二点鎖線でそれぞれ示されている。

図５に示されるように、外気温Ｔｏｕｔが高い場合には、車室内の冷房のために空調装置が駆動するため、空調パワーＰａが必要となる。そして、外気温Ｔｏｕｔが高くなるほど、冷房のための空調パワーＰａが大きくなる。また、外気温Ｔｏｕｔが低い場合には、車室内の暖房のために空調装置が駆動するため、空調パワーＰａが必要となる。そして、外気温Ｔｏｕｔが低くなるほど、暖房のための空調パワーＰａが大きくなる。

一方、晴天時に空調装置が冷房運転している場合、晴天時の日射の影響により、冷房のための空調パワーＰａがより大きくなる。また、晴天時に空調装置が暖房運転している場合には、晴天時の日射の影響により、より小さい空調パワーＰａでも同等の快適性を実現することができる。このように、天候状態に応じて空調パワーＰａが変化する。

図５に示されるマップは、以上のような外気温Ｔｏｕｔ及び天候の状態に応じた空調パワーＰａを実験等により求めることで予め作成されている。
パラメータ取得部３１０は、図４に示されるステップＳ１１２の処理において、サーバ装置６２から取得した所定地点の天候の情報に基づいて、図５に示される「晴天」に対応したマップ、「曇天」に対応したマップ、及び「雨天」に対応したマップのいずれかを選択するとともに、選択したマップを用いて、その地点の外気温の情報から空調パワーＰａを演算する。パラメータ取得部３１０は、この空調パワーＰａの演算を、車両１０の予測走行経路上の各地点に対して行うことにより空調パワーマップＭ＿Ｐａを作成する。空調パワーマップＭ＿Ｐａは、予測走行経路上の各地点と、各地点における車両１０の空調パワーＰａとの関係をマップ化したものである。パラメータ取得部３１０は、ステップＳ１１２の処理を実行した後、図４に示される処理を終了する。

図４に示されるように、パラメータ取得部３１０は、車両１０の予測走行経路上の気象情報をサーバ装置６２から取得できないと判断した場合には、ステップＳ１１０の処理で否定的な判断を行う。この場合、パラメータ取得部３１０は、ステップＳ１１３の処理として、車両１０が現在地で受けている風力Ｆｗを用いて風力マップＭ＿Ｆｗを作成する。

具体的には、車両１０の駆動力Ｆは、以下の式ｆ１により求めることができる。なお、式ｆ１において、「ｍ」は車両重量を示し、「ｖ」は車両の走行速度を示し、「ｇ」は重力加速度を示し、「θ」は路面勾配を示し、「Ｆｒ」は車両１０の走行抵抗を示し、「Ｆｗ」は車両１０が受けている風力を示す。

式ｆ１において、車両１０の現在の駆動力Ｆは、ＥＶＥＣＵ３０から取得可能なモータジェネレータ２０の現在の出力の情報から求めることができる。また、車両重量ｍ及び走行抵抗Ｆｒは、図３に示される処理で演算される値を用いることができる。さらに、車両の現在の走行速度ｖは、車載センサ４０の一つである車速センサの検出値を用いることができる。また、路面勾配θは、記憶装置４２に記憶されている地図情報から取得することができる。パラメータ取得部３１０は、これらの取得可能な値を用いることにより、上記の式ｆ１から、車両１０が受けている現在の風力Ｆｗを演算する。パラメータ取得部３１０は、このようにして演算した現在の風力Ｆｗを、車両１０の予測走行経路上の各地点の風力として用いることにより風力マップＭ＿Ｆｗを作成する。

また、パラメータ取得部３１０は、ステップＳ１１３に続くステップＳ１１４の処理として、現在の車両１０の空調パワーＰａに基づいて空調パワーマップＭ＿Ｐａを作成する。具体的には、パラメータ取得部３１０が空調ＥＣＵから現在の空調パワーの情報を取得する。そして、パラメータ取得部３１０は、取得した現在の空調パワーを、車両１０の予測走行経路上の各地点の空調パワーとして用いることにより空調パワーマップＭ＿Ｐａを作成する。パラメータ取得部３１０は、ステップＳ１１４の処理を実行した後、図４に示される処理を終了する。

なお、サーバ装置６２から取得する各地点の風速の情報に基づいて作成される風力マップＭ＿Ｆｗの方が、車両の現在地の風力に基づいて作成される風力マップＭ＿Ｆｗよりも精度が高いと考えられる。そのため、図４に示される処理では、前者が優先的に用いられるようになっている。同様に、図４に示される処理では、サーバ装置６２から取得する各地点の天候及び外気温の情報に基づいて作成される空調パワーマップＭ＿Ｐａが、車両の現在地の空調パワーＰａに基づいて作成される空調パワーマップＭ＿Ｐａよりも優先的に用いられるようになっている。

パラメータ取得部３１０は、図４に示される処理を終了した後、図２に示されるように、ステップＳ１１に続くステップＳ１２の処理として、地図情報取得処理を実行する。この処理の具体的な手順は図６に示される通りである。
パラメータ取得部３１０は、図６に示される地図情報取得処理を開始すると、まずステップＳ１２０の処理として、オフラインで用いることが可能な地図情報が存在するか否かを判断する。パラメータ取得部３１０は、例えば記憶装置４２に地図情報が記憶されている場合には、ステップＳ１２０の処理で肯定的な判断を行う。この場合、パラメータ取得部３１０は、ステップＳ１２１の処理として、記憶装置４２に記憶されている地図情報に基づいて勾配マップＭ＿θ及び上限車速マップＭ＿ｖｍａｘを作成する。勾配マップＭ＿θは、予測走行経路上の各地点と、各地点における路面勾配θとの関係をマップ化したものである。上限車速マップＭ＿ｖｍａｘは、予測走行経路上の各地点と、各地点における上限車速ｖｍａｘとの関係をマップ化したものである。上限車速ｖｍａｘとしては、例えば法定速度が用いられる。パラメータ取得部３１０は、ステップＳ１２１の処理において勾配マップＭ＿θ及び上限車速マップＭ＿ｖｍａｘを作成した後、図６に示される処理を終了する。

パラメータ取得部３１０は、オフラインで用いることが可能な地図情報が存在しないと判断した場合には、ステップＳ１２０の処理で否定的な判断を行って、続くステップＳ１２２の処理として、オンラインで用いることが可能な地図情報が存在するか否かを判断する。パラメータ取得部３１０は、例えば通信ユニット４１を介してサーバ装置６２と通信可能な状態であって、且つサーバ装置６２に地図情報が記憶されている場合には、オンラインで用いることが可能な地図情報が存在すると判断して、ステップＳ１２２の処理で肯定的な判断を行う。この場合、パラメータ取得部３１０は、ステップＳ１２３の処理として、予測走行経路上の各地点の路面勾配及び上限車速の情報をサーバ装置６２から取得した後、それらの情報に基づいて勾配マップＭ＿θ及び上限車速マップＭ＿ｖｍａｘを作成して、図６に示される処理を終了する。

パラメータ取得部３１０は、オンラインで用いることが可能な地図情報が存在しないと判断した場合には、ステップＳ１２２の処理で否定的な判断を行う。この場合、パラメータ取得部３１０は、ステップＳ１２４の処理として、路面勾配及び上限車速のそれぞれの推定値の情報がサーバ装置６２に存在するか否かを判断する。例えばサーバ装置６２に、複数の他車両の過去の走行履歴の情報として、各地点における他車両の動力源の駆動力の情報や走行速度の情報がデータベース化されて記憶されている場合には、サーバ装置６２は、路面勾配及び上限車速のそれぞれの推定値を演算することができる。

具体的には、サーバ装置６２にデータベース化されている各地点の他車両の走行速度の情報に、各地点の上限車速の情報が含まれている場合には、その情報から、車両１０の予測走行経路上の各地点における上限車速の推定値を求めることができる。また、各地点における他車両の動力源の駆動力及び走行速度の情報がサーバ装置６２にデータベース化されている場合には、サーバ装置６２は、それらの情報から上記の式ｆ１を用いることにより車両１０の予測走行経路上の各地点における路面勾配の推定値を演算することができる。

なお、サーバ装置６２は、他車両の走行速度等を統計的に処理することにより路面勾配及び上限車速を演算してもよい。統計的な処理とは、例えば他車両の過去の上限速度の平均値を求める処理である。
また、サーバ装置６２に車両１０の予測走行経路上の各地点のデータが存在しない場合であっても、予測走行経路の周辺地点のデータがサーバ装置６２に存在する場合には、そのデータを用いることにより路面勾配及び上限車速のそれぞれの推定値を同様に演算することができる。

パラメータ取得部３１０は、各地点の路面勾配及び上限車速のそれぞれの推定値がサーバ装置６２に記憶されている場合には、ステップＳ１２４の処理で肯定的な判断を行う。この場合、パラメータ取得部３１０は、ステップＳ１２５の処理として、予測走行経路上の各地点の路面勾配の推定値及び上限車速の推定値の情報をサーバ装置６２から取得した後、サーバ装置６２から取得した情報に基づいて勾配マップＭ＿θ及び上限車速マップＭ＿ｖｍａｘを作成して、図６に示される処理を終了する。

パラメータ取得部３１０は、各地点の路面勾配及び上限車速のそれぞれの推定値がサーバ装置６２に記憶されていない場合には、ステップＳ１２４の処理で否定的な判断を行う。この場合、パラメータ取得部３１０は、ステップＳ１２６の処理として、自車両１０の記憶装置４２に記憶されている情報に基づいて勾配マップＭ＿θ及び上限車速マップＭ＿ｖｍａｘを作成する。

具体的には、パラメータ取得部３１０は、各地点の自車両１０の過去の駆動力及び走行速度の情報を記憶装置４２から読み込む。そして、パラメータ取得部３１０は、各地点の自車両１０の過去の走行速度を統計的に処理することにより、上限車速の推定値を演算する。統計的な処理とは、例えば車両１０の過去の上限速度の平均値を求める処理である。また、パラメータ取得部３１０は、各地点におけるモータジェネレータ２０の過去の駆動力の履歴や車両１０の過去の走行速度の履歴等から上記の式ｆ１を用いることにより各地点の路面勾配を演算する。なお、路面勾配を演算する処理に関しても統計的な処理を用いてもよい。パラメータ取得部３１０は、このようにして演算される路面勾配の推定値及び上限車速の推定値に基づいて勾配マップＭ＿θ及び上限車速マップＭ＿ｖｍａｘを作成した後、図６に示される処理を終了する。

なお、今回の予測走行経路を車両１０が過去に走行したことがない場合には、その予測走行経路上の各地点における車両１０の過去の駆動力及び走行速度の情報が記憶装置４２に記憶されていない場合がある。このような場合、パラメータ取得部３１０は、予測走行経路の周辺地点における車両１０の過去の駆動力及び走行速度の情報が記憶装置４２に記憶されている場合には、その情報を用いることにより、予測走行経路上の各地点の路面勾配の推定値及び上限車速の推定値を演算してもよい。また、パラメータ取得部３１０は、予測走行経路の周辺地点における車両１０の過去の駆動力及び走行速度の情報も記憶装置４２に記憶されていない場合には、予測走行経路上の各地点の路面勾配の推定値及び上限車速の推定値として固定値を用いてもよい。

パラメータ取得部３１０が図６に示される処理を終了することにより、すなわちパラメータ取得部３１０が図２に示されるステップＳ１０～Ｓ１２の処理を終了することより、パラメータ取得部３１０は、車両重量固定値ｍｃ、走行抵抗設定値Ｆｒ、風力マップＭ＿Ｆｗ、空調パワーマップＭ＿Ｐａ、勾配マップＭ＿θ、及び上限車速マップＭ＿ｖｍａｘを取得する。本実施形態では、これらのパラメータが、走行経路に関する情報及びエネルギ残量に関する情報とは別に車両１０の航続可能距離を演算するために必要な所定のパラメータに相当する。このようにしてパラメータ取得部３１０が各パラメータを取得した後、図２に示されるステップＳ１３以降の処理を演算部３１３が実行することにより、航続可能距離の演算及び表示が行われる。

具体的には、演算部３１３は、ステップＳ１３の処理として、車両１０の将来の走行速度の推移を示す車速プロフィールｖ（ｘ）を作成する。例えば、演算部３１３は、図６に示される処理を通じて演算される上限車速マップＭ＿ｖｍａｘと、車両１０の停止箇所の情報とに基づいて、図７に実線で示されるような最終的な上限車速マップＭＦ＿ｖｍａｘを作成する。

図７に示されるように、演算部３１３は、上限車速マップＭ＿ｖｍａｘを、所定の停止箇所Ｐｓで「０［ｋｍ／ｈ］」となるように変形することで、実線で示されるような最終的な上限車速マップＭＦ＿ｖｍａｘを作成する。演算部３１３は、記憶装置４２に信号機の位置情報が記憶されている場合には、全ての信号機のうち、乱数によりランダムに定まる信号機の位置を停止箇所Ｐｓとして定める。なお、ランダムとは、例えば全ての信号機のうちの５０％が赤信号であることを条件とする。また、演算部３１３は、現在の時刻における信号機のサイクル情報に基づいて停止箇所Ｐｓを定めてもよい。信号機における停止時間は、６０秒等の一定時間であってもよいし、過去の走行履歴に基づいて定めてもよい。さらに、演算部３１３は、現在の時刻における信号機のサイクル情報を通信ユニット４１により取得して用いてもよい。

演算部３１３は、このようにして最終的な上限車速マップＭＦ＿ｖｍａｘを作成した後、これを満足する車速プロフィールｖ（ｘ）を作成する。例えば、演算部３１３は、最終的な上限車速マップＭＦ＿ｖｍａｘを満足しつつ、できる限り早い車速で走行するというルールのもと、加速度及び減速度は予め定められた値を取るとして車速プロフィールｖ（ｘ）を作成してもよい。また、演算部３１３は、交通流シミュレーションを用いて上限車速マップＭ＿ｖｍａｘを満足する車速プロフィールｖ（ｘ）を作成してもよい。演算部３１３は、以上のような演算を通じて、図７に二点鎖線で示されるような、車両１０の予測走行経路上の各地点の車速の推移を示す車速プロフィールｖ（ｘ）を作成する。なお、「ｘ」は、現在地から車両１０の予測走行経路上の所定地点までの距離を示す。

図２に示されるように、演算部３１３は、ステップＳ１３に続くステップＳ１４の処理として、駆動力プロフィールＦ（ｘ）を作成する。具体的には、演算部３１３は、図３に示される処理を通じて演算される車両重量設定値ｍ及び走行抵抗設定値Ｆｒ、図４に示される処理を通じて演算される風力マップＭ＿Ｆｗ、図６に示される処理を通じて演算される勾配マップＭ＿θ、及びステップＳ１３の処理で演算される車速プロフィールｖ（ｘ）から上記の式ｆ１を用いることにより車両１０の走行経路上の各地点の駆動力Ｆを演算する。これにより、演算部３１３は、車両１０の走行経路上の各地点の駆動力の推移を示す駆動力プロフィールＦ（ｘ）を作成する。

演算部３１３は、ステップＳ１４に続くステップＳ１５の処理として、駆動パワープロフィールＰｄ（ｘ）を作成する。具体的には、演算部３１３は、ステップＳ１４の処理で作成された駆動力プロフィールＦ（ｘ）と、車速プロフィールｖ（ｘ）とから以下の式ｆ２に基づいて駆動パワープロフィールＰｄ（ｘ）を作成する。

演算部３１３は、ステップＳ１５に続くステップＳ１６の処理として、空調パワープロフィールＰａ（ｘ）を作成する。具体的には、演算部３１３は、図４に示される処理を通じて演算される空調パワーマップＭ＿Ｐａに基づいて空調パワープロフィールＰａ（ｘ）を作成する。

演算部３１３は、ステップＳ１６に続くステップＳ１７の処理として、バッテリ２２の消費パワープロフィールＰｂ（ｘ）を作成する。具体的には、演算部３１３は、ステップＳ１５の処理で得られた駆動パワープロフィールＰｄ（ｘ）と、ステップＳ１６の処理で得られた空調パワープロフィールＰａ（ｘ）とから以下の式ｆ３に基づいてバッテリ２２の消費パワープロフィールＰｂ（ｘ）を作成する。なお、式ｆ３において、「η＿ｄ」は駆動系のエネルギ効率を示し、「η＿ａ」は空調装置のエネルギ効率を示す。駆動系のエネルギ効率η＿ｄとしては、例えばパラメータ取得部３１０がＥＶＥＣＵ３０から取得するものが用いられる。空調装置のエネルギ効率η＿ａとしては、例えばパラメータ取得部３１０が空調装置から取得するものが用いられる。

演算部３１３は、ステップＳ１７に続くステップＳ１８の処理として、車両１０の限界到達地点Ｋｂを探索する。具体的には、演算部３１３は、エネルギ残量取得部３１２により取得されているバッテリ２２の現在のＳＯＣ値と、ステップＳ１７の処理で得られるバッテリ２２の消費パワープロフィールＰｂ（ｘ）とに基づいて、図８に示されるようなバッテリ２２のＳＯＣ値の推移を作成する。そして、演算部３１３は、バッテリ２２のＳＯＣ値が所定の閾値に達する地点を車両１０の限界到達地点Ｋｂと判断するとともに、車両１０の現在地Ｋａから限界到達地点Ｋｂまでの距離を航続可能距離Ｄと判断する。

図２に示されるように、演算部３１３は、ステップＳ１８に続くステップＳ１９の処理として、車両１０が走行する可能性のある予測走行経路の全てに関して限界到達地点Ｋｂを演算したか否かを判断する。演算部３１３は、限界到達地点Ｋｂを演算していない予測走行経路が存在する場合には、ステップＳ１９の処理で否定的な判断を行って、ステップＳ１２の処理に戻る。

一方、演算部３１３は、全ての予測走行経路に関して限界到達地点Ｋｂを演算した場合には、ステップＳ１９の処理で肯定的な判断を行う。この場合、演算部３１３は、ステップＳ２０の処理として、自車両１０の周辺の地図情報を表示するようにＨＭＩＥＣＵ３２に対して指示する。これにより、ＨＭＩＥＣＵ３２は、車両１０の周辺の地図情報をＨＭＩ装置５０に表示する。

続いて、演算部３１３は、ステップＳ２１の処理として、各予測走行経路の限界到達地点Ｋｂを表示するようにＨＭＩＥＣＵ３２に対して指示する。これにより、ＨＭＩＥＣＵ３２は、例えば図９に示されるように各予測走行経路の限界到達地点Ｋｂ１１～Ｋｂ１９をＨＭＩ装置５０に表示するとともに、それらの各地点Ｋｂ１１～Ｋｂ１９の隣同士を結んだ直線ｍ１１～ｍ１９を併せて表示する。直線ｍ１１～ｍ１９により囲まれているエリアは、車両１０が到達することが可能なエリアを示す。よって、車両１０の運転者は、ＨＭＩ装置５０に表示されている直線ｍ１１～ｍ１９を見ることにより、車両１０の航続可能距離を把握することが可能となる。

以上説明した本実施形態の予測ＥＣＵ３１によれば、以下の（１）～（７）に示される作用及び効果を得ることができる。
（１）演算部３１３は、経路情報取得部３１１により取得される走行経路に関する情報、エネルギ残量取得部３１２により取得されるバッテリ２２のＳＯＣ値に関する情報、及びパラメータ取得部３１０により取得される車両重量設定値ｍ等の所定のパラメータに基づいて車両１０の航続可能距離Ｄを演算する。パラメータ取得部３１０は、例えば図３に示されるステップＳ１０１の処理により車両重量設定値ｍ及び走行抵抗設定値Ｆｒを設定できない場合には、ステップＳ１０３，Ｓ１０４，Ｓ１０６，Ｓ１０７のいずれかの処理により車両重量設定値ｍ及び走行抵抗設定値Ｆｒを設定する。この場合、ステップＳ１０１の処理が第１取得手段に相当し、ステップＳ１０３，Ｓ１０６の処理が第２取得手段に相当する。また、風力マップＭ＿Ｆｗ及び空調パワーマップＭ＿Ｐａに関しては、図４に示されるステップＳ１１１，Ｓ１１２の処理が第１取得手段に相当し、ステップＳ１１３，Ｓ１１４の処理が第２取得手段に相当する。さらに、勾配マップＭ＿θ及び上限車速マップＭ＿ｖｍａｘに関しては、図６に示されるステップＳ１２１の処理が第１取得手段に相当し、ステップＳ１２３，Ｓ１２５，Ｓ１２６の処理が第２取得手段に相当する。この構成によれば、第１取得手段で車両重量設定値ｍ等の所定のパラメータを取得できない場合であっても、第２取得手段で所定のパラメータを取得することができるため、所定のパラメータの演算に関して冗長性を確保することが可能となる。

（２）パラメータ取得部３１０は、車両重量設定値ｍ及び走行抵抗設定値Ｆｒを取得するための第２取得手段として、図３に示されるステップＳ１０３の処理を実行することにより、自車両１０において検出可能な車両１０の走行速度及びモータジェネレータ２０の駆動力等の自車両検出情報に基づいて車両重量設定値ｍ及び走行抵抗設定値Ｆｒを演算する。風力マップＭ＿Ｆｗ及び空調パワーマップＭ＿Ｐａに関しては、図４に示されるステップＳ１１３，Ｓ１１４の処理が同様の処理に相当する。また、勾配マップＭ＿θ及び上限車速マップＭ＿ｖｍａｘに関しては、図６に示されるステップＳ１２６の処理が同様の処理に相当する。この構成によれば、自車両１０において検出される情報に基づいて各パラメータが演算されるため、各パラメータの演算精度を確保することができる。

（３）図６に示されるステップＳ１２６の処理は、自車両１０の過去の走行速度の履歴及びモータジェネレータ２０の過去の駆動力の履歴等、自車両１０の過去の走行履歴に関する情報に基づいて勾配マップＭ＿θ及び上限車速マップＭ＿ｖｍａｘを演算する処理である。具体的には、パラメータ取得部３１０は、ステップＳ１２６の処理として、自車両１０の過去の走行速度の履歴やモータジェネレータ２０の過去の駆動力の履歴等を統計的に処理することにより勾配マップＭ＿θ及び上限車速マップＭ＿ｖｍａｘを演算する。本実施形態では、自車両１０の過去の走行速度やモータジェネレータ２０の過去の駆動力が過去の自車両検出情報に相当する。この構成によれば、ステップＳ１２１の処理を用いて勾配マップＭ＿θ及び上限車速マップＭ＿ｖｍａｘを取得することができない場合であっても、それらを高い精度で演算することができる。

（４）パラメータ取得部３１０は、走行抵抗設定値Ｆｒを取得するための第２取得手段として、図３に示されるステップＳ１０６の処理を実行することにより、サーバ装置６２に記憶されている他車両の走行抵抗の情報を用いて走行抵抗設定値Ｆｒを設定する。また、パラメータ取得部３１０は、勾配マップＭ＿θ及び上限車速マップＭ＿ｖｍａｘを取得するための第２取得手段として、図６に示されるステップＳ１２５の処理を実行することにより、サーバ装置６２に記憶されている勾配マップＭ＿θ及び上限車速マップＭ＿ｖｍａｘを取得する。サーバ装置６２は、車両１０とは別の複数の他車両から取得可能な情報に基づいて勾配マップＭ＿θ及び上限車速マップＭ＿ｖｍａｘを作成する。この構成によれば、他車両の情報に基づいて各パラメータが演算されるため、各パラメータの演算精度を確保することができる。

（５）パラメータ取得部３１０は、図３に示されるステップＳ１０３の処理を実行できない場合、すなわち自車両１０の検出情報に基づいて走行抵抗設定値Ｆｒを設定することができない場合、ステップＳ１０６の処理を実行することにより、他車両の走行抵抗の情報を用いて走行抵抗設定値Ｆｒを設定する。この構成によれば、自車両の検出情報に基づいて走行抵抗設定値Ｆｒが優先的に設定されることとなるため、走行抵抗設定値Ｆｒの精度を確保することができる。

（６）図６に示されるステップＳ１２５の処理で作成される勾配マップＭ＿θ及び上限車速マップＭ＿ｖｍａｘは、サーバ装置６２が他車両の過去の走行速度や上限車速等、他車両の過去の走行履歴に関する情報を統計的に処理したデータに基づいて作成される。この構成によれば、ステップＳ１２１，Ｓ１２３の処理を用いて勾配マップＭ＿θ及び上限車速マップＭ＿ｖｍａｘを取得することができない場合であっても、勾配マップＭ＿θ及び上限車速マップＭ＿ｖｍａｘを高い精度で演算することができる。

（７）パラメータ取得部３１０は、図３に示されるステップＳ１０１，Ｓ１０３の処理で車両重量設定値ｍを設定できない場合には、ステップＳ１０４の処理として、車両重量設定値ｍを固定値ｍｃに設定する。また、パラメータ取得部３１０は、図３に示されるステップＳ１０１，Ｓ１０３，Ｓ１０６の処理で走行抵抗設定値Ｆｒを設定できない場合には、ステップＳ１０７の処理として、走行抵抗設定値Ｆｒを固定値Ｆｒｄに設定する。この構成によれば、車両重量設定値ｍや走行抵抗設定値Ｆｒを取得できない状況を回避できるため、より確実に航続可能距離Ｄや限界到達地点Ｋｂを演算することができる。

なお、上記実施形態は、以下の形態にて実施することもできる。
・ＨＭＩ装置５０に航続可能距離Ｄを表示する方法は適宜変更可能である。例えば航続可能距離Ｄを数値でＨＭＩ装置５０に表示してもよい。

・上記実施形態の予測ＥＣＵ３１の構成は、モータジェネレータ２０を動力源とする車両１０に限らず、エンジンを動力源とするエンジン車両や、モータジェネレータ及びエンジンの両方を動力源とするハイブリッド車両にも適用可能である。なお、上記実施形態の予測ＥＣＵ３１をエンジン車両に適用した場合、車両の走行に用いることが可能なエネルギ残量に関する情報は、例えば燃料の残量に関する情報となる。

・本開示に記載の予測ＥＣＵ３１及びその制御方法は、コンピュータプログラムにより具体化された１つ又は複数の機能を実行するようにプログラムされたプロセッサ及びメモリを構成することによって提供された１つ又は複数の専用コンピュータにより、実現されてもよい。本開示に記載の予測ＥＣＵ３１及びその制御方法は、１つ又は複数の専用ハードウェア論理回路を含むプロセッサを構成することによって提供された専用コンピュータにより、実現されてもよい。本開示に記載の予測ＥＣＵ３１及びその制御方法は、１つ又は複数の機能を実行するようにプログラムされたプロセッサ及びメモリと１つ又は複数のハードウェア論理回路を含むプロセッサとの組み合わせにより構成された１つ又は複数の専用コンピュータにより、実現されてもよい。コンピュータプログラムは、コンピュータにより実行されるインストラクションとして、コンピュータ読み取り可能な非遷移有形記録媒体に記憶されていてもよい。専用ハードウェア論理回路及びハードウェア論理回路は、複数の論理回路を含むデジタル回路、又はアナログ回路により実現されてもよい。

・本開示は上記の具体例に限定されるものではない。上記の具体例に、当業者が適宜設計変更を加えたものも、本開示の特徴を備えている限り、本開示の範囲に包含される。前述した各具体例が備える各要素、及びその配置、条件、形状等は、例示したものに限定されるわけではなく適宜変更することができる。前述した各具体例が備える各要素は、技術的な矛盾が生じない限り、適宜組み合わせを変えることができる。

３１：予測ＥＣＵ（演算装置）
３１０：パラメータ取得部
３１１：経路情報取得部
３１２：エネルギ残量取得部
３１３：演算部

Claims (9)

1. 車両の航続可能距離を演算する演算装置（３１）であって、
   前記車両の走行経路に関する情報を取得する経路情報取得部（３１１）と、
   前記車両の走行に用いることが可能なエネルギの残量に関する情報を取得するエネルギ残量取得部（３１２）と、
   前記走行経路に関する情報、及び前記エネルギの残量に関する情報とは別に前記航続可能距離を演算するために必要な所定のパラメータを取得するパラメータ取得部（３１０）と、
   前記走行経路に関する情報、前記エネルギの残量に関する情報、及び前記所定のパラメータに基づいて前記車両の航続可能距離を演算する演算部（３１３）と、を備え、
   前記パラメータ取得部は、
   前記所定のパラメータを第１取得手段で取得できない場合、前記第１取得手段とは異なる第２取得手段で前記所定のパラメータを取得し、
   前記第２取得手段として、自車両において検出可能な情報である自車両検出情報に基づいて前記所定のパラメータを設定し、
   前記第２取得手段として、前記自車両検出情報から前記所定のパラメータを演算できない場合には、他車両から取得する情報に基づいて前記所定のパラメータを設定する
   車両の演算装置。
2. 前記パラメータ取得部は、前記自車両検出情報として、過去の自車両検出情報を用いる
   請求項１に記載の車両の演算装置。
3. 前記パラメータ取得部は、
   前記過去の自車両検出情報として、自車両の過去の走行履歴に関する情報を用いるとともに、
   前記第２取得手段として、前記自車両の過去の走行履歴に関する情報を統計的に処理した値に基づいて前記所定のパラメータを設定する
   請求項２に記載の車両の演算装置。
4. 前記自車両の過去の走行履歴に関する情報には、自車両の走行速度の情報、及び自車両の動力源の駆動力の情報の少なくとも一方が含まれている
   請求項３に記載の車両の演算装置。
5. 前記他車両から取得する情報は、前記他車両において検出される情報である
   請求項１～４のいずれか一項に記載の車両の演算装置。
6. 前記パラメータ取得部は、複数の他車両おいて検出される情報を統計的に処理することにより前記所定のパラメータを設定する
   請求項５に記載の車両の演算装置。
7. 前記他車両において検出される情報には、他車両の走行速度の情報、及び他車両の動力源の駆動力の情報の少なくとも一方が含まれている
   請求項６に記載の車両の演算装置。
8. 前記パラメータ取得部は、前記第２取得手段で前記所定のパラメータを取得できない場合には、前記所定のパラメータとして予め定められた値を用いる
   請求項１～７のいずれか一項に記載の車両の演算装置。
9. 少なくとも一つの処理部（３１）に、
   車両の走行経路に関する情報を取得させ、
   前記車両の走行に用いることが可能なエネルギの残量に関する情報を取得させ、
   前記走行経路に関する情報、及び前記エネルギの残量に関する情報とは別に前記車両の航続可能距離を演算するために必要な所定のパラメータを取得させ、
   前記走行経路に関する情報、前記エネルギの残量に関する情報、及び前記所定のパラメータに基づいて前記車両の航続可能距離を演算させ、
   前記所定のパラメータを第１取得手段で取得できない場合、前記第１取得手段とは異なる第２取得手段で前記所定のパラメータを取得させ、
   前記第２取得手段として、自車両において検出可能な情報である自車両検出情報に基づいて前記所定のパラメータを設定させ、
   前記第２取得手段として、前記自車両検出情報から前記所定のパラメータを演算できない場合には、他車両から取得する情報に基づいて前記所定のパラメータを設定させる
   プログラム。
   

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