WO2021065372A1 - 車両制御装置 - Google Patents

Abstract

本発明は、運転者や自動運転システムの運転特性を考慮したうえで、燃費を改善するようにエンジンを制御する車両制御装置を提供することを目的とする。先行車と自車の車間距離に基づいて、自車の運転特性パラメータを演算する運転特性演算部と、前記車間距離に基づいて、所定時間後の前記先行車の状態を予測する先行車状態予測部と、前記先行車状態予測部が予測した所定時間後の前記先行車の状態と、前記運転特性演算部が演算した前記自車の運転特性パラメータと、に基づいて、所定時間後の前記自車の駆動状態を推定する駆動状態推定部と、を備える車両制御装置。

Description

車両制御装置

　本発明は、運転者や自動運転システムの運転特性を考慮したうえで、燃費を改善するようにエンジンを制御する車両制御装置に関する。

　車両制御装置に関連する従来技術として、例えば、特許文献１、２に記載されるものがある。

　特許文献１は、モータ駆動による走行中に、エンジンを始動させてエンジン駆動により走行させる際に、エンジン始動の直後にエンジンが停止されると予想される場合はエンジンの始動を抑制するものである。

　この特許文献１によれば、自車の前方に割り込む車両を検知した場合に、運転者が減速操作行うか否かの予測に基づき、減速が予想される場合に、モータモードからエンジンモードへの切り替えを中断させるエンジン始動抑制手段を設けることで、エンジン始動と停止の繰り返しによる燃費悪化を改善し、さらに良好な加速性能を得ることができるとされる。

　また、特許文献２は、追従制御中にアクセル操作によって車間距離を狭める場合に、アクセルをＯＦＦした後は自車速度が先行車速度よりも高速であるため、車間距離が狭まり続けることを回避するためにアクセルをＯＦＦした時に目標車間距離を設定すると、減速、加速、減速の順の速度変化が発生し、ドライバビリティが悪化することを抑制する車間距離制御装置に係るものである。

　この特許文献２によれば、運転者の加速操作を検出する加速操作検出手段と運転者の減速操作を検出する減速操作検出手段の少なくとも１つの操作検出手段と、自車と先行車との車間距離を取得する車間距離取得手段と、操作検出手段により検出した運転者の加速操作又は減速操作に応じて、車間距離取得手段により取得した車間距離に基づいて目標車間距離を変更する目標車間距離変更手段と、自車と先行車との相対速度を取得する相対速度取得手段とを備え、目標車間距離変更手段は、加速操作検出手段により加速操作終了を検出した後又は減速操作検出手段により減速操作終了を検出した後に、相対速度取得手段により取得した自車と先行車との相対速度が零になったときの車間距離取得手段により取得した車間距離に基づいて目標車間距離を変更することにより、加減速操作終了後の自車と先行車との相対速度とが零（すなわち、自車と先行車とが同じ車速）という条件が成立したときの実車間距離に基づいて目標車間距離を変更することにより、余分な加減速によるドライバビリティの悪化を防止でき、運転者は違和感を受けないとされる。

特開２０１８－１１８６９０号公報 特開２０１０－１４３３２３号公報

　しかしながら、特許文献１では、燃費改善の機会が割込み車両の検出時に限られ、効果を得られる機会の拡大に改善の余地があり、また、特許文献２ではアクセルペダルの戻し操作、あるいはブレーキペダルの戻し操作のタイミングで運転者の特徴と得ようする試みではあるものの、運転者がアクセル、あるいはブレーキを操作し続ける状態、すなわち運転操作の大部分の時間についてはその情報を利用できていない。また、いずれの文献においても、運転者の行動の予測という観点で、運転者の志向や癖といった運転者ごとに異なると思われる情報に対する考慮が十分になされていない。

　運転者、あるいは運転者に代わる自動運転システムが車両に加減速を要求するにあたり、運転者が持つ志向や癖等を反映させることができれば、加減速に係る要求駆動力、あるいは制動力、ないしは加速度をより精度高く予測することが可能になる。

　これにより、モータとエンジンを併用する車両においては、駆動力の適切な分配を可能にし、バッテリの出力制限やエンジン始動判定の正確性を高めることができる。あるいは、エンジンを主たる動力源とする車両にあっては、応答遅れが比較的大きなＥＧＲや過給を伴う省燃費制御に対して、その応答性を犠牲にすることなく制御の実行機会を拡大することができる。

　すなわち、本発明は、運転者や自動運転システムの運転特性を考慮したうえで、燃費を改善するようにエンジンを制御する車両制御装置を提供することを目的とする。

　本発明に係る車両制御装置は、先行車と自車の車間距離に基づいて、自車の運転特性パラメータを演算する運転特性演算部と、前記車間距離に基づいて、所定時間後の前記先行車の状態を予測する先行車状態予測部と、前記先行車状態予測部が予測した所定時間後の前記先行車の状態と、前記運転特性演算部が演算した前記自車の運転特性パラメータと、に基づいて、所定時間後の前記自車の駆動状態を推定する駆動状態推定部と、を備えるものとした。

　本発明の車両制御装置によれば、運転者や自動運転システムの運転特性を考慮したうえで、燃費を改善するようにエンジンを制御することができる。

実施例１の車両の制御装置を示すブロック線図 実施例１に係る先行車状態推定部の機能を説明する図 実施例１に係る運転特性演算フローを示す図 実施例１に係る駆動状態推定部の機能を説明する図 実施例１に係る推定加速度と要求駆動力を整理したマップの例 実施例１に係る加速度推定結果の一例を説明する図 実施例１に係る加速度推定結果の一例を説明する図 実施例１に係る加速度推定結果の一例を説明する図 実施例２に係るハイブリッド電気自動車の模式図 実施例２に係る制御ユニットのブロック線図 実施例２に係る運転計画生成部を備える車両の制御装置を示すブロック線図 実施例２に係るシステム出力とバッテリ上限出力とマージンの関係を説明する図 先行車に追従する自車の走行シーンを説明する図 実施例２に係る運転計画部の機能を説明する図 実施例２に係る運転計画の変更例を説明する図 実施例２に係る運転計画の変更例を説明する図 実施例２に係る発明の効果を説明する図 実施例３～７に係る、エンジンを主たる駆動力源とする車両の模式図 実施例３、５～８に係る、車両の制御装置を示すブロック図 実施例３、４に係るエンジンを説明する模式図 実施例３に係るエンジン回転速度とエンジン負荷に対するＥＧＲ弁開度の設定マップの一例 実施例９に係る車両の制御装置を示すブロック図 実施例１０に係る車両の制御装置を示すブロック図 実施例１１に係る通信モジュールを搭載した車両の模式図

　以下、図面を参照して、本発明に係る車両の制御装置の実施例について説明する。なお、図面においては、同一の要素には同一符号を付し、その重複説明を省略する。

　まず、図１から図６Ｃを用いて、本発明の実施例１を説明する。

　図１は、本発明の実施例１に係る車両制御装置の要部を示すブロック図である。ここに示すように、本実施例の車両制御装置１０は、将来の先行車状態を予測する先行車状態予測部１１と、自車の運転特性を抽出する運転特性演算部１２と、将来の自車の駆動状態を推定する駆動状態推定部１３を備える。なお、車両制御装置１０は、具体的には、ＣＰＵ等の演算装置、半導体メモリ等の記憶装置、および、通信装置などのハードウェアを備えた計算機である。そして、記憶装置にロードされたプログラムを演算装置が実行することで、各部の機能を実現するが、以下では、このような計算機分野での周知技術を適宜省略しながら、各部の詳細を順次説明する。

　＜先行車状態予測部１１＞
　先行車状態予測部１１は、先行車と自車の車間距離ｄｘ、先行車と自車の相対速度ｄｖ、および、自車速度ｖ_ｅに基づいて、将来の先行車状態を予測する。ここでいう将来の先行車状態とは、５秒後や２０秒後といった将来時刻において、先行車と自車の位置関係（車間距離ｄｘ）や相対速度ｄｖがどのように変化するのかを予測した情報である。これは、例えば、次の式１を用いて求めることができる。

　なお、式１において、τは仮想的な時間軸τ_axis上の任意の時刻を表し、τ＋１は時刻τから時間ステップｄτが経過した仮想的な時刻を意味する。この時間ステップｄτは、例えば、０．１秒や１秒である。また、ｘ_ｐは先行車位置、ｖ_ｐは先行車速度、α_ｐは先行車加速度である。先行車速度ｖ_ｐの変化は、任意の時刻τにおける、先行車速度ｖ_ｐ（τ）と、先行車加速度α_ｐ（τ）から、式２のように求めることができる。

　式１や式２の先行車速度ｖ_ｐの初期値ｖ_ｐ（τ_０）は、例えば、式３のように計算できる。

　なお、式３において、ｖ_ｅｓは速度センサで計測した自車速度、ｄｖ_ｓは先行車と自車の現時点の相対速度である。式１や式２の先行車加速度α_ｐは、式３で求めた先行車速度ｖ_ｐ（τ_０）と、車両制御装置１０の１処理周期ｄｔ_job前に式３で求めた先行車速度ｖ_ｐoldを用いて式４のごとく求める。

　この関係を模式したものを図２に示す。同図において、ｔ_axisは実時間軸、τ_axisは仮想時間軸、ｖ_axisは速度軸である。また、実時間軸ｔ_axisの一目盛は車両制御装置１０の処理周期ｄｔ_jobであり、仮想時間軸τ_axisの一目盛は任意に設定可能な時間ステップｄτ（例えば０．１秒や１秒）である。

　先行車がいる場合、先行車状態予測部１１は、処理周期ｄｔ_job毎に次の演算を行う。
すなわち、まず、式３を用いて先行車速度ｖ_ｐ（τ_０）を演算する（図２中の黒丸参照）。次に、その先行車速度ｖ_ｐ（τ_０）を初期値として、式２を用いて、所定時間後（例えば、５秒後）までの先行車状態を、仮想的な時間ステップｄτ（例えば、０．１秒や１秒）毎に演算する（図２中の点線で連結された白丸参照）。これにより処理周期ｄｔ_job毎に先行車状態の検出結果に基づいた先行車状態の予測を行うことができる。

　一方、先行車がいない場合には、先行車状態予測結果として無効値を出力し、駆動状態推定部１３で先行車不在時の駆動力予測を実施できるようにする。

　先行車速度ｖ_ｐや先行車加速度α_ｐの演算値や計測値は、量子化誤差やセンサ誤差を含んでいるため、適当なフィルタを適用しても構わない。このようなフィルタとしてローパスフィルタやカルマンフィルタを好適に用いることができる。なお、先行車速度の初期値ｖ_ｐ（τ_０）や先行車加速度α_ｐは、上記のごとく演算により求めるほか、センサを使って直接検出しても構わないし、通信装置などを経由して先行車から提供される値を用いてもよい。

　＜運転特性演算部１２＞
　運転特性演算部１２は、車間距離ｄｘ、相対速度ｄｖ、自車速度ｖ_ｅ、アクセルペダル操作量、および、ブレーキペダル操作量に基づいて、要求駆動力を推定するための運転特性パラメータθを算出する。運転特性演算部１２で実施する処理について図３のフローチャートにより説明する。

　運転特性抽出処理が開始されると、まず、ステップＳ１では、自車加速度α_ｅを取得する。自車加速度α_ｅは、速度センサで計測した現時点の自車速度ｖ_ｅｓから式５のように計算してもよく、車両の加速度を計測する加速度センサによって計測してもよい。また、計算結果や計測結果に適当なフィルタを適用しても構わない。

　なお、式５において、ｖ_ｅoldは１処理周期ｄｔ_job前の自車速度ｖ_ｅｓである。

　ステップＳ２では、先行車を検出している状態であるか（すなわち、先行車状態予測部１１の出力が有効値であるか）を判定する。先行車を検出している状態であれば、ステップＳ３へ進み、そうでなければ、ステップＳ７へ進む。

　ステップＳ３では、距離センサで計測した現時点の車間距離ｄｘ_ｓと速度センサで計測した自車速度ｖ_ｅｓに基づいて、車間時間ＴＨＷを計測する。車間時間ＴＨＷは、現在の自車速度ｖ_ｅｓを継続した場合に先行車位置にたどり着くと予想される時間であり、式６のごとく計算される。

　ステップＳ４では、ステップＳ３で求めた車間時間ＴＨＷと閾値ＴＨＷ_ｔｈを比較し、自車が追従走行しているか、実質的に単独走行しているかを推測する。車間時間ＴＨＷが閾値ＴＨＷ_ｔｈより小さい場合はステップＳ５に進み、車間時間ＴＨＷが閾値ＴＨＷ_ｔｈ以上であり実質的に単独走行していると見做すことができる場合はステップＳ７に進む。

　一般的な運転者は、先行車に追従する場合、先行車から２～３秒遅れで走行することが多く、この場合、車間時間ＴＨＷは比較的小さくなる。一方で、先行車がいる場合でも車間距離ｄｘが極端に大きい場合は、先行車速度ｖ_ｐの大小に関係なく自車速度ｖ_ｅを決定することが多いため、この状態を実質的な単独走行と判定する必要がある。このため、追従走行と実質的な単独走行を識別するための閾値ＴＨＷ_ｔｈは、２～３秒より大きく、かつ、大きすぎない値を設定する必要がある。従って、閾値ＴＨＷ_ｔｈは、５秒から２０秒の範囲が好適であり、例えば、１５秒程度が特に好適である。

　また、閾値ＴＨＷ_ｔｈは、車速に基づいて変化させても良い。例えば、低速走行時にはＴＨＷ_ｔｈを１５秒程度に設定しておき、車速が高速になるにしたがって５秒程度にまで小さくするなどの方法が考えられる。このようにすることで、実質的な単独走行時に、追従走行用の不適切な運転特性パラメータθを設定することを抑制できる。

　ステップＳ４で追従走行中と判定した場合は、ステップＳ５へ移行し、追従走行時の運動特性パラメータθを計算するために必要なデータを取得する。まず、ステップＳ５ａにて自車速度ｖ_ｅをバッファへ格納する。次いで、ステップＳ５ｂで車間距離ｄｘをバッファへ格納する。また、ステップＳ５ｃでは相対速度ｄｖをバッファに格納する。さらに、ステップＳ５ｄで自車加速度α_ｅをバッファに格納する。なお、この格納処理の順番は特に限定されず、また、バッファに格納する情報もこれに限らない。バッファに格納する情報を増やすことで運転特性を説明する情報量が増加し、駆動状態推定部１３における駆動状態の推定精度が高まり、一方、バッファに格納する情報を減らすことで、計算処理の高速化やメモリ消費量の低減が期待できる。

　少なくとも車間距離ｄｘと相対速度ｄｖと自車加速度α_ｅをバッファに格納することで運転特性パラメータθを算出できる。ここで言うバッファは、運転特性演算部１２の処理周期ｄｔ_job毎に、車間距離ｄｘ等を格納し、所定時間分をさかのぼって参照できるような配列やリスト構造として保持が可能なデータベースであり、このような時間として３０秒間や１分間、ないしは１０分間程度の時間を設定することが好適である。また、バッファへの格納は処理周期ｄｔ_job毎になされていなくてもよく、例えば、１秒毎や５秒毎のように所定時間間隔でダウンサンプリングしても良く、または、５ｍ走行毎や１０ｍ走行毎といった走行距離に応じたサンプリングがなされても構わない。さらには自車速度ｖ_ｅが１ｋｍ／ｈや５ｋｍ／ｈ変動毎といったサンプリングも可能であり、これらを組み合わせて用いても構わない。

　ステップＳ６では、ステップＳ５で取得した情報を用いて、運転特性パラメータθを計算する。ここで計算した運転特性パラメータθが反映される、駆動状態推定モデルの一例を式７に示す。

　式７は、自車の駆動状態ｙを、２つの説明変数ｘ_１、ｘ_２に基づいて推定する駆動状態推定モデルの一例であり、説明変数ｘ_１（例えば、車間距離ｄｘ）と、説明変数ｘ_２（例えば、相対速度ｄｖ）に基づいて、駆動状態ｙ（例えば、自車加速度α_ｅ）を推定する。式７では、θ_０、θ_１、θ_２がステップＳ６で求めたい運転特性パラメータθであり、これらの運転特性パラメータθの精度を高めることで、駆動状態ｙの推定精度を高めることができる。

　また、式８のように、ステップＳ５で取得する情報を［ｘ_０，ｘ_１，ｘ_２，・・・，ｘ_{（ｎ－１）}，ｘ_ｎ］のごとく増やした場合には、ステップＳ６で求めたい運転特性パラメータθも［θ_０，θ_１，θ_２，・・・，θ_{（ｎ－１）}，θ_ｎ］のごとく増加する。

　式７や式８の運転特性パラメータθは、ステップＳ５で取得した情報を用いて、最小二乗法により決定する。式９は求めたい運転特性パラメータθを含む仮説関数ｈ_ｇ（ｘ）である。

　ステップＳ５で取得した情報は、例えば表１に示す形に可視化される。

　表１に示すように、バッファにｎ個のサンプルが格納されているとき、仮説関数ｈ_ｇ（ｘ）と自車加速度α_ｅの誤差の合計を式１０のように置き、Ｊ（θ_０，θ_１，θ_２）を最小にする、θ_０，θ_１，θ_２を運転特性パラメータθとして演算する。

　式９の仮説関数ｈ_ｇ（ｘ）を行列表現するため、式１１のように、運転特性パラメータθと説明変数ｘを定義すれば、

　仮説関数ｈ_ｇ（ｘ）は式１２のように運転特性パラメータθの転置行列と説明変数ｘの行列の積として表現することができる。

　表１のサンプル番号ごとのデータの組み合わせ（行ごとのデータの組み合わせ）をデータセットとして与えた行列Ｘを式１３のように表現できるため、式１４を求めることで各々の運転特性パラメータθを導出する。そして、このようにして計算した運転特性パラメータθを駆動状態推定部１３に送信する。

　一方、ステップＳ２にて先行車を検出していない場合や、ステップＳ４にて実質的な単独走行と判定された場合は、ステップＳ７で、単独走行時の運転特性パラメータθを算出するために必要なデータを取得する。

　ステップＳ７での処理は、基本的には、ステップＳ５での処理と同様であり、式７における自車の駆動状態ｙ（例えば、自車加速度α_ｅ）を説明するための説明変数ｘをバッファへ格納する。具体的には、ステップＳ７ａでは自車速度ｖ_ｅをバッファへ格納し、ステップＳ７ｂでは自車加速度α_ｅをバッファに格納する。

　さらにステップＳ８では、ステップＳ６と同様の方法で運転特性パラメータθを算出し、算出した単独走行時の運転特性パラメータθを駆動状態推定部１３へ出力する。

　以上で、追従走行時と単独走行時の夫々における、運転特性パラメータθの算出方法を説明したが、本実施例の運転特性演算部１２で行う運転パラメータの算出方法は上記の方法に限らず、運転者の操作によって生じる加速度を予見できれば良い。例えば、前述のように加速度の検出結果と、これを説明する説明変数を使って、カーネル密度推定法や混合ガウス分布に従う確率モデルとして運転特性をモデル化し、これら分布を生成するための情報を運転特性パラメータとしてもよい。

　あるいは、運転者の車間時間ＴＨＷと加速側と減速側の加速度を計測し、現時点の車間時間ＴＨＷが、得られた車間時間の平均値よりも大きい場合には、加速側の平均加速度で加速し、一方、現時点の車間時間が、得られた車間時間の平均値よりも小さい場合には、減速側の平均加速度で減速するように運転者要求加速度を求めてもよく、加速度の平均値や平均車間時間、ないしは平均衝突余裕時間を運転特性パラメータとしても構わない。

　＜駆動状態推定部１３＞
　駆動状態推定部１３では、先行車状態予測部１１で予測した将来の先行車状態（位置、速度）と、運転特性演算部１２で抽出した自車の運転特性パラメータθと、式７や式８に示した駆動状態推定モデルに基づいて、自車の将来における運転者の要求加速度を計算し、駆動状態を予測する。以下、その計算内容について説明する。

　図４は、駆動状態推定部１３による、駆動状態の導出過程を説明する概略図である。

　図４（ａ）において、ｔ_axisは実時間軸、τ_axisは仮想時間軸、ｖ_axisは速度軸である。同図から明らかなように、黒丸で示す各時刻の先行車速度ｖ_ｐと、黒四角で示す各時刻の自車速度ｖ_ｅが、実時間軸ｔ_axis・速度軸ｖ_axis平面上にプロットされている。また、現在時刻ｔ_nowの先行車速度ｖ_ｐ（τ_０）を初期値として、先行車状態予測部１１が予測した、白丸で示す将来の先行車速度ｖ_ｐ（τ_ｎ）が仮想時間軸τ_axis方向に時間ステップｄτ間隔でプロットされている。さらに、現在時刻ｔ_nowの自車速度ｖ_ｅ（τ_０）を初期値とし、また、運転特性演算部１２で演算した運転特性パラメータθを用いて、駆動状態推定部１３が自車の要求駆動力を予測しながら推定した、白四角で示す自車速度ｖ_ｅ（τ_ｎ）が仮想時間軸τ_axis方向に時間ステップｄτ間隔でプロットされている。なお、図４（ａ）は、自車速度ｖ_ｅ（τ_ｎ）の演算途中の状態を表しているため、ｖ_ｅ（τ_２）までしか表示されていないが、ｖ_ｅ（τ_３）以降も演算されプロットされる。

　同様に、図４（ｂ）において、ｔ_axisは実時間軸、τ_axisは仮想時間軸、ｘ_axisは位置軸である。黒丸で示した各時刻の先行車位置ｘ_ｐと、黒四角で示した各時刻の自車位置ｘ_ｅが、実時間軸ｔ_axis・位置軸ｘ_axis平面上にプロットされている。また、現在時刻ｔ_nowの先行車位置ｘ_ｐ（τ_０）を初期値として、先行車状態予測部１１が予測した、白丸で示す将来の先行車位置ｘ_ｐ（τ_ｎ）が仮想時間軸τ_axis方向に時間ステップｄτ間隔でプロットされている。さらに、現在時刻ｔ_nowの自車位置ｘ_ｅ（τ_０）＝０を初期値とし、また、運転特性演算部１２で演算した運転特性パラメータθを用いて、駆動状態推定部１３が自車の要求駆動力を予測しながら推定した、白三角で示す自車位置ｘ_ｅ（τ_ｎ）が仮想時間軸τ_axis方向に時間ステップｄτ間隔でプロットされている。なお、図４（ｂ）は、自車位置ｘ_ｅ（τ_ｎ）の演算途中の状態を表しているため、ｘ_ｅ（τ_２）までしか表示されていないが、ｖ_ｅ（τ_３）以降も演算されプロットされる。

　本実施例の車両制御装置１０の特徴は、仮想時間軸τ_axis方向の自車の挙動予測や駆動力要求の予測処理であるため、以下では、現在時刻ｔ_nowにおける、仮想時間軸τ_axis方向の予測に焦点を当てて説明する。

　図４（ｃ）は、３次元表現の図４（ａ）の現在時刻ｔ_nowにおける仮想時間軸τ_axis方向の速度予測結果を抜粋し２次元表現したグラフであり、図４（ｄ）は、３次元表現の図４（ｃ）の現在時刻ｔ_nowにおける仮想時間軸τ_axis方向の位置予測結果を抜粋し２次元表現したグラフである。

　図４（ｃ）、図４（ｄ）において、τの添え字がｎ＝１以上の任意の時間における、自車速度ｖ_ｅ（τ_ｎ）や自車位置ｘ_ｅ（τ_ｎ）を推定するには、式１や式２からも明らかなように、その前提として、自車加速度α_ｅ（τ_ｎ）を予測しておく必要がある。この自車加速度α_ｅ（τ_ｎ）は、運転特性演算部１２で演算した運転特性パラメータθを、式７へ代入することで算出する。なお、τ＝０では、式５により求めた加速度を、初期値α_ｅ（τ_０）として採用する。

　ここで求めた加速度α_ｅ（τ_ｎ）から、式１５のように次の時間ステップの速度ｖ_ｅ（τ_ｎ＋１）を順次推定する。自車状態を仮想時刻上で変化させ、これに基づいて式７により運転特性パラメータθに基づいた要求加速度を推定する。

　なお、先行車がいない場合には、先行車状態予測結果として無効値が出力されるため、予測ステップ毎に自車状態を逐次更新することで再帰的に自車加速度変化を推定する。この場合、図３のステップＳ６で算出した運転特性パラメータθではなく、ステップＳ８で算出した運転特性パラメータθを用いることにより、単独走行時に運転者が要求する加速度α_ｅを推定することができる。

　以上のように、駆動状態推定部１３では、運転特性パラメータθから仮想時間軸τ_axis方向の自車加速度α_ｅの予測値を生成する。

　さらに、駆動状態推定部１３では、推定した自車加速度α_ｅ（τ_ｎ）から、車両に要求される駆動力を推定する。駆動力の推定は、式１７ごとく、車両の運動を質点系の運動に置き換えた運動モデルを用いて加速度を換算することにより実施してもよく、単に加速度と車両の速度に対して要求駆動力を整理したマップを用意してもよい。

　車両の運動を質点系の運動に置き換えた運動モデルを用いる例を説明する。

　式１７において、Ｆ_ｄ（τ_ｎ）は求める駆動力である。また、Ｒ_ａ（τ_ｎ）は空気抵抗、Ｒ_ｒ（τ_ｎ）は転がり抵抗、Ｒ_ｓ（τ_ｎ）は登坂抵抗、Ｒ_ａｃｃ（τ_ｎ）は加速抵抗の効力成分であり、それぞれ次の式で求める。

　式１８における、ρは空気密度であり、２５℃、１気圧を想定して、1.1841kg/m³などの所定値を設定してもよく、環境温度や気圧に基づいて補正してもよい。Ｃ_ｄは抗力係数であり、本実施例の車両の制御装置を搭載する車両の諸元に基づいて０．３や０．２５、０．３５などといった値を設定できる。Ａは車両の前方投影面積であり、車両の諸元に基づいて決定でき、２ｍ^２～１０ｍ^２のなどと決定できる。ｖ_ｅ（τ_ｎ）は、式１５のごとく算出した各時刻における車両の速度の推定値である。

　式１９における、μは転がり抵抗係数であり、車両１００が装着する車輪や走行路面の状態により決定でき、0.02や0.005などといった値を設定できる。Ｍは車両１００の重量であり、車両の乾燥重量に燃料の重量や乗員の人数、積載量に応じた値を設定できる。車両が乗員の人数や積載量、燃料重量を把握できない場合には乾燥重量に所定の重量を加えた所定値や車両の乾燥重量を代表的な所定値として設定しても構わない。ｇは重力加速度であり、9.80665m/s²や9.8m/s²や10m/s²などの所定値を設定すればよい。θ（τ_ｎ）は、式１６のごとく推定した車両の位置における路面勾配である。式２０も同様である。

　式２１における、ΔＭは車両の慣性重量であり、車両重量Ｍの３％や８％といった所定値を設定してもよく、または計測した値を用いても構わない。α（τ_ｎ）は式７により推定した加速度である。

　なお、式１８～式２１で定義される各効力成分は必ずしもすべてを正確に導出する必要なく、例えば経路の勾配が未知数である場合は一定値として代替するか、または、平面の移動として考えてこれを０としても構わないがこの場合は駆動力の推定が悪化する。各パラメータを正確に設定できるほど駆動力の推定精度が向上することは言うまでもない。

　以上質点系の運動モデルを使った例を述べたが、図５のような予測により得られた加速度と、車両の速度と、要求駆動力の関係を整理したマップを用いても構わない。

　運転特性パラメータθに基づく加速度変化を上述のごとく先行車状態予測部により得られた将来の先行車状態に従って再帰的に算出することで、自車の将来にわたる駆動力状態の推定を行うことができる。

　次に、図６Ａ～図６Ｃを用いて、駆動状態推定部１３が推定した駆動状態の一例を説明する。

　まず、図６Ａにおいて、図６Ａ（ａ）には自車速度ｖ_ｅｓの変化、図６Ａ（ｂ）には自車加速度α_ｅの変化、図６Ａ（ｃ）には駆動状態推定部１３の推定結果の一例として、運転者要求加速度の推定結果を示している。なお、図６Ａ（ｃ）において、横軸は実時間軸ｔ_axis、縦軸は仮想時間軸τ_axisである。また、図６Ａ（ｃ）の右側に示すように、明度が低いほど（黒色に近いほど）要求加速度は小さく、明度が高いほど（白色に近いほど）要求加速度が大きいことを示している。

　この例では、図６Ａ（ｂ）の自車加速度α_ｅが正である期間（矢印ｉ，ｉｉ，ｉｉｉの起点付近参照）では、図６Ａ（ａ）に示す自車速度ｖ_ｅが増加しており、一方で、自車加速度α_ｅが負である期間では自車速度ｖ_ｅが減少している。図６Ａ（ｂ）と（ｃ）を比較すると、図６Ａ（ｂ）で自車加速度α_ｅが増加する期間に先行して、図６Ａ（ｃ）では明度の高い白い領域が存在していることが分かる。つまり、駆動状態推定部１３は、運転特性演算部１２が自車の運転者の運転傾向から抽出した運転特性パラメータθを用いることで、自車が実際に加速される前に、運転者の加速操作を正確に予測している。同様に、図６Ａ（ｂ）で自車加速度α_ｅが減少する期間に先行して、図６Ａ（ｃ）では明度の低い黒い領域が存在しているため、駆動状態推定部１３は、自車が実際に減速される前に、運転者の減速操作を正確に予測している。なお、図６Ａ（ｃ）では、紙面の上方向が仮想時間τの正方向（将来方向）に相当しており、実時間ｔの各時刻に、下から上へ向かって近い将来から遠い将来への加速度要求の変化を予測していることを示している。

　図６Ｂは、ある時刻ｔ_ａに、駆動状態推定部１３が推定した運転者要求加速度の予測結果を抜き出したものである。これは、図６Ａ（ｃ）の時刻ｔ_ａにおける仮想時間軸τ_axis方向のデータを紙面横方向に書き直したものである。従って、図６Ｂにおける仮想時間τの紙面右側への経過は、図６Ａ（ｃ）の時刻ｔ_ａにおける仮想時間τの紙面上側への経過と等価である。図６Ｂでは、仮想時間τの経過とともに、明度が高くなり白色に近づいていることから、時刻ｔ_ａの時点では、駆動状態推定部１３が将来の運転者要求加速度の増加を予想していることが分かる。

　図６Ｃは、図６Ｂの濃淡の変化を、加速度要求の変化に描きなおしたものである。ここに示すように、図６Ｂでの明度の濃色から淡色への変化は、図６Ｃでは、仮想時間τの経過とともに、要求加速度が小から大へと増加するものとして表現される。

　以上のように、実施例１に係る車両制御装置１０は、先行車検出部と、先行車検出部により得られた先行車状態に基づいて将来の先行車状態を予測する先行車状態予測部と、予測した先行車状態に合わせて自車がどのような駆動状態となるかを予測するために、運転特性を演算する運転特性演算部と、先行車状態予測部により得られた将来の先行車状態に対して、再帰的に駆動状態推定を行うことで、自車の将来にわたる駆動状態について、運転特性を反映してこれを予測できる。

　このようにすることで、運転者のアクセルペダル、あるいはブレーキペダル操作によって変化する自車の駆動状態を正確に予測でき、運転者の運転特性を考慮したうえで、将来の運転者要求加速度を推定することができる。

　次に、図７から図１５を用いて、本発明の実施例２を説明する。なお、実施例１との共通点は重複説明を省略する。

　図７は、本発明の実施例２に係る、実施例１車両制御装置１０を含む制御ユニット１を搭載する車両１００の構成図を示している。

　図７に示す車両１００は、モータの駆動力によってのみ車両が駆動されるシリーズ式のハイブリッド電気自動車であり、燃料タンク１０１に蓄えられた燃料をエンジン１０２（内燃機関）で化学エネルギから、燃焼によって熱、圧力エネルギへの変換を介して図示しないピストン機構やクラン機構を介して運動エネルギへ（回転力）変換し、発電機１０３を駆動する。発電機１０３はエンジン１０２の回転力により入力軸が回転し、図示しない磁石が回転し、電磁誘導により電力を発生させる。発電機１０３で作られた電力は、バッテリ１０４へ充電されるほか、インバータ１０５を介してモータ１０６で運動エネルギ（回転力）へ変換される。また、エンジン１０２が停止状態であるときは、バッテリ１０４の電力のみをインバータ１０５を介してモータ１０６へ入力し、電力を運動エネルギへ変換する。加えて、エンジン１０２が停止状態にあって、モータ１０６がさらなる電力を必要とするときは、バッテリ１０４の電力を使って発電機１０３をモータ駆動し、エンジン１０２の始動を行う。

　モータ１０６で変換された運動エネルギは、車両１００を走行するための駆動力となり、走行装置１０７を介して車輪１０８を回転させることで車両１００を前進、あるいは後退させることで車両１００を走行させる。また、舵取り装置１０９によって車輪１０８の角度を変更することで、車両１００は左右に旋回する。ブレーキアクチュエータ１１０は車輪１０８とともに回転するドラム、あるいはディスクに摩擦材を押し当てることにより運動エネルギを熱エネルギへ変換し、車両１００の制動を行う。以上簡単な説明ではあるが、車両１００は上記構成により走る、曲がる、止まるといった運動を実現できる。

　制御ユニット１は、運転者からの加速要求をアクセルペダル１１１の操作量として受け付け、これを図示しないアクセルペダルポジションセンサにより検出する。制動の要求をブレーキペダル１１２の操作量として図示しないブレーキスイッチや図示しないブレーキ液圧としてこれを検出する。運転者が舵取り装置１０９を操作した量を舵角センサ１１３により検出し、車両に旋回要求があることを検出する。車速センサ１１４は車輪１０８の回転数を検出し、これを車両１００の走行速度として検出する。また、前方認識センサ１１５により、車両１００の前方を走行するほかの車両や、歩行者、道路上の障害物等を検知し、移動速度や物体までの距離を測距しこれを検出する。

　前方認識センサ１１５には、撮像装置、レーダ装置、ソナーやレーザスキャナを好適に用いることができる。例えば撮像装置は、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）やＣＭＯＳ（Complementary Metal-Oxide Semiconductor）等の固体撮像素子を用いた単眼カメラやステレオカメラにより構成されており、可視光、赤外光を検出することにより自車前方の道路状態、先行車を含む障害物の様子、規制情報、環境状態等を取得する。可視光を検出する場合には色差や輝度差に基づきを物体の形状に関する特徴量を抽出する。赤外光を検出する場合には、赤外光によって放射を検出し、温度差から物体の形状に関する特徴量を抽出する。

　ステレオカメラは、このように特徴を抽出可能な撮像素子を任意の間隔で設置するとともにシャッタ同期させて、例えば左右にずれた画像について画素ずれ量を視差として求めて、距離を算出する。また、このような特徴量が画素上のどこに存在するのかといった情報に基づき、対象の方向を算出する。このように取得した情報を制御ユニット１に出力する。

　例えば、レーダ装置は、自車の前方、側方、後方等に存在する他車両等の障害物を検出し、自車と障害物との距離、他車両の識別情報や相対速度ｄｖといった情報を取得する。
レーダ装置には、電波を発振する発振器と、電波を受信する受信部を備えており、発振器で発振させた電波を外部空間に向けて送信する。発振された電波の一部は物体に到達して反射波として受信部で検出される。送信する電波の振幅や周波数。あるいは位相に適当な変調を加えることで、これと受信部で検出した信号との相関によって検出される送受信の時間差を求めて、これを距離に変換する。

　また、電波を限られた方向にのみ送信し、送信方向を走査するように変更することで、物体が存在する角度を検出できる。取得した情報を制御ユニット１に出力する。前方認識センサ１１５がソナーの場合には電波を音波に読み替えることで同様にして検出できる。
また、レーザスキャナを用いる場合には電波をレーザ光に読み替えることでやはり同様に検出が可能となる。

　制御ユニット１は、エンジン１０２や発電機１０３、バッテリ１０４、インバータ１０５、モータ１０６の制御状態を検出し、前述のごとく運転者からの加速、制動、あるいは旋回の要求を実現するように、エンジン１０２や発電機１０３、バッテリ１０４、インバータ１０５、モータ１０６を制御する。

　図７には、制御ユニット１と接続がないものが一部に示されているが、基本的にはすべての要素が何らかの形で接続されていて構わない。本発明を特徴づけることはしないが、制御ユニット１では、車両１００を運用するために必要な処理を実行するため、制御ユニット１と接続ない要素、あるいは図１に図示しない要素との接続があることはこれを制限せず、また制御ユニット１は発明の開示に含まれる処理以外の処理を実行していても問題ない。

　図８は、制御ユニット１を説明する概略図である。制御ユニット１は、演算を行うマイクロコンピュータや中央処理演算装置（Central Processing Unit：ＣＰＵ）、演算処理を記述したプログラムを格納する不揮発性のメモリ（Read only memory：ＲＯＭ）、演算途中の情報を記憶するための主記憶装置（Radom access memory：ＲＡＭ）、センサ信号のアナログ量を量子化してプログラムで利用可能な情報に変換するＡ／Ｄコンバータ（Analog-to-Digital-Converter）やほかの制御ユニット１と通信を行うための通信ポートなどにより構成されており、車両１００を運用するための各種処理を実行する。

　以下は処理の内容によって多少の周波数幅を持っているものの、１０００Ｈｚから１０Ｈｚ程度の周期で繰り返し実行される。目標駆動力演算部２０１は、自車速度ｖ_ｅと、アクセルペダル操作量とに基づいて車両１００に対する運転者の加速要求を算出する。駆動力分配演算部２０２は、目標駆動力演算部２０１で算出した目標駆動力に対して、これを実現する目標モータ状態をインバータ制御部２０３へ出力するとともに、バッテリの充電状態から、エンジン１０２が発電機１０３を駆動して発生させるべき電力と、バッテリの放電によって賄うと電力とを算出し、エンジン制御部２０４にむけて、発電機１０３が所望の電力を発生できる目標エンジン状態を出力する。

　エンジン制御部２０４は目標エンジン状態を実現するために、エンジン１０２が備える図示しない絞り弁開度を制御する。エンジン１０２が備える絞り弁は、エンジン１０２の流入空気量を制御しており、エンジン１０２への流入空気量が増加すると燃焼させることのできる燃料量を増量でき、すなわちエンジン出力を増加させることができる。これによって発電機１０３が発電できる電力量が増加し、これに伴ってインバータ１０５を介してモータ１０６へ供給できる電力量が増大するため、車両１００を走行させるための駆動力を増加することができる。

　目標制動力演算部２０５は、運転者のブレーキペダル操作量とアクセルペダル操作量とに基づいて車両１００の制動力を演算する。基本的には、ブレーキ制御部２０６は、ブレーキペダル操作量に基づいてブレーキアクチュエータ１１０を制御している。

　目標駆動力演算部２０１は、アクセルペダルが操作されていない状態では、ブレーキペダルの操作量に基づいて車両１００に対する運転者の減速要求を算出する。制動力分配演算部２０７は、車両１００に発生させる制動力に対してブレーキアクチュエータ１１０を介して車両１００の運動エネルギを熱エネルギに変換する量と、バッテリ充電状態に基づいて、インバータ制御部２０３を介して、インバータ１０５さらにはモータ１０６を回生動作させ、車両１００の運動エネルギを電気エネルギとして回生する量とを演算する。

　ブレーキ制御部２０６は制動力分配演算部２０７により制動力の分配を通知されると、ブレーキペダル操作量に基づく制動力に代わって、制動力分配部が決定した制動力を実現するようにブレーキアクチュエータ１１０を制御する。インバータ制御部２０３はモータ１０６の同期速度よりも低い周波数を出力するようにインバータ１０５を制御する。一方、モータ１０６は車両１００の慣性力によって車輪１０８、走行装置１０７を通じて外部から連れまわされる状態にあり、車両１００の速度に応じた回転数で回転する。モータ１０６は、インバータ１０５による運転周波数を維持しようとして滑りを生じ、滑り周波数に比例するような制動トルクが発生する。この結果インバータ１０５へ制動トルクによる電気エネルギが返還され、これをバッテリ１０４へ充電することで、走行エネルギを電力として回生できる回生ブレーキを利用でき、車両１００の燃費を向上できる。

　また、アクセルペダル操作、ブレーキペダル操作ともになされていない場合は、目標制動力演算部は、自車速度ｖ_ｅに基づいた機関ブレーキを模擬する制動力を実現するように制動力を演算し、制動力分配演算部２０７、さらにはインバータ制御部２０３を介して回生ブレーキを行う。このようにすることで、エンジンのみが搭載された車両と同様の乗り味を実現でき、運転者がこのような車両から車両１００へ乗り換えた場合に生ずる違和感を抑制できる。

　運転計画部２０９は実施例１車両制御装置１０を含み、アクセルペダル操作量、ブレーキペダル操作量、自車速度ｖ_ｅ、バッテリ充電状態に加えて前方認識センサ１１５により取得した、先行車との車間距離ｄｘ、先行車との相対速度ｄｖに基づいて、上記した駆動力分配演算部２０２と制動力分配演算部２０７の動作を修正する。

　図９は、運転計画部２０９のブロック図である。ここに示すように、運転計画部２０９は、車両制御装置１０と、車両制御装置１０により推定した駆動状態推定結果に基づいて運転計画を生成する運転計画生成部２１０を備えている。なお、車両制御装置１０は、制御ユニット１の構成要素であっても良い。

　運転計画生成部２１０は、駆動状態推定部１３により生成した駆動状態の推定結果と、車両１００の備える、モータ１０６の出力特性、バッテリ１０４の特性、走行装置１０７、車輪１０８の特性から、式２２～式２６を用いて、モータ１０６の要求電力を計算する。

　式２２は、車両１００の駆動トルクＴｑ_demを表す式であり、Ｄ_tireは車輪１０８の直径である。

　式２３は、車輪１０８と接続される走行装置１０７の出力軸側の回転数Ｎ_shaftを表す式であり、ｖ_ｅは自車速度、πは円周率を示している。

　式２４は、モータ１０６の回転数Ｎ_motを表す式であり、ＧＲは、走行装置１０７を構成する図示しない変速機やファイナルギアの変速比である。

　式２５は、モータ１０６に要求される出力トルクＴｑ_motを示す式である。

　式２４、式２５により、モータ１０６の出力トルクＴｑ_motと回転数Ｎ_motが得られるため、式２６のようにモータ１０６の要求電力Ｐ_mot（ないし消費電力）を予測できる。なお、η_ｍｏｔはモータ１０６の効率である。

　以上のようにして予測したモータ１０６の要求電力Ｐ_motと、バッテリ１０４の出力可能な電力を照らし合わせることで、運転計画生成部２１０は、駆動力分配演算部２０２や制動力分配演算部２０７への指令値を生成する。具体的には、モータ１０６が駆動力を実現するためにモータ１０６へ供給する電力の分配を決定するバッテリ１０４の充電状態に対するエンジン始動判定閾値が変更される。

　モータ１０６へ供給する電力の電源を決定する際に利用する、バッテリ充電率とシステム出力の関係を、図１０を用いて説明する。図１０では、縦軸がシステム出力を示しており、横軸がバッテリ充電率を示している。上部に示すシステム上限出力は、車両１００を走行駆動させるモータ１０６の最大出力でもある。

　モータ１０６を最大出力で駆動するには、バッテリ１０４に蓄積された電力と発電機１０３で発電した電力の双方をインバータ１０５へ供給する必要がある。図１０では、発電機１０３とバッテリ１０４の双方を電源としなければならない高いシステム出力の領域を「ハイブリッド領域」と称している。

　一方、バッテリ１０４の最大出力は、バッテリ上限出力として図示する実線であるため、出力動作点がこの実線以下であれば、本来は、バッテリ１０４からの電力だけでモータ１０６を駆動することができる。但し、エンジン１０２の始動時には発電機１０３の駆動をバッテリ１０４からの電力で補助するため、バッテリ１０４にはある程度の余力を残しておく必要がある。このような事情のため、バッテリ上限出力を示す実線の下方の、斜線で示すマージン領域に出力動作点があるときは、バッテリ１０４だけでモータ１０６を駆動することができず、マージン領域よりも更に下方にあるドット模様で示す電動モード域に出力動作点があるときに限り、バッテリ１０４だけでモータ１０６を駆動することができる。なお、実線で示したバッテリ上限出力は、バッテリ充電率によって異なるほか、バッテリの温度や充電状態によっても変動するが、説明簡単化のため図１０ではバッテリ充電率との関係のみを示している。

　従来技術では、如何なるタイミングでもエンジン１０２を始動させることができるように、斜線で示したマージンを大きくとる必要があり、その結果として、バッテリ１０４のみで車両１００を走行させる電動モード域が狭くなっていた。これに対し、本実施例では、状況に応じて、マージンの大きさを抑制することで、電動モード域を広げ、その結果として、エンジン１０２の始動回数を抑制し、燃費を向上させることができるようにした。
以下、本実施例により、エンジン１０２の始動回数を抑制し、燃費を向上させることができる理由を順次説明する。

　図１１は、本実施例の車両制御装置１０を搭載した自車３０２が、先行車３０１に追従走行するシーンを例示している。図１１のチャートは紙面の上側方向から順に、速度変化、加速度変化、車間距離ｄｘの変化、アクセルペダル操作量、アクセルペダル操作速度の変化を示している。速度変化については、先行車３０１の速度変化（ｖ_ｐ）を破線で示し、自車３０２の速度変化（ｖ_ｅ）を実線で示した。

　時刻ｔ_０の時点で自車３０２はより高速な先行車３０１に追従しており、時刻ｔ_１で車間距離が拡大したため、時刻ｔ_２の時点まで加速を行って速度を上げ、時刻ｔ_３から車間距離が詰まったために、減速を行って、時刻ｔ_４の時点で先行車３０１の速度に合わせて所定の車間距離を保ちながら追従している。時刻ｔ_０から時刻ｔ_１の時点までは車間距離が拡大するため、自車３０２の運転者はいずれかのタイミングでアクセルペダルを踏み増し、自車を加速する可能性が高いことが予想される。時刻ｔ_４の時点では自車３０２は先行車３０１へ追従するよう運転方法を変更しており、素早くアクセル操作を行うものの要求する駆動力は時刻ｔ_１に対して小さい。時刻ｔ_４以降は、先行車３０１が障害となるため駆動力を増して速度を上げることできないためである。

　図１２はそのようなシーンにおいて、図９に示した駆動状態推定部１３による駆動状態の推定結果、並びに運転計画生成部２１０で運転計画を修正するために利用可能なエンジン１０２の始動判断結果を可視化したものである。

　図１２の上から順に（ａ）速度の時間変化、（ｂ）加速度の時間変化、（ｃ）運転者のアクセルペダル操作量の時間変化、（ｄ）駆動状態推定部１３における駆動力要求変化の可視化結果、（ｅ）運転計画生成部２１０で駆動力分配演算に使用するバッテリ出力超過判定の可視化結果と、（ｆ）実際にシステム出力を増加させるためにエンジン１０２を始動したタイミングとを示している。（ｅ）駆動力予測の可視化結果の横軸は、（ａ）～（ｃ）に示した速度等の時間変化と同じ実時間軸上の時間変化を示し、（ｄ）及び（ｅ）の縦軸に各実時刻における仮想的な時間方向（将来の駆動力変化）の予測を示している。なお、図１２（ｄ）の読み方は、図６Ａ（ｃ）と同様である。

　図１２（ｅ）バッテリ出力超過判定は、駆動状態推定部３０３により予測を行った結果に基づいて、システム出力が大きくなり、モータ出力を高めるためにエンジン始動が必要と予測される領域を白色で示している。黒色の領域はバッテリ単独の出力により車両を走行できる領域であることを示している。

　図１２（ｆ）エンジン始動タイミングでは、図１２に示す一連の操作の間にエンジン始動が実施されたタイミングを示しておりこの例では２０～２５秒付近でエンジン始動がなされ、モータ出力をサポートするほか、バッテリの充電などのためその後、エンジン１０２が一定時間運転されている。

　この例の（ｃ）では、１５秒目付近からアクセルペダルの操作量は減少しており、一見すると運転者は駆動力を要求しない状態にあるように見受けられるが、その後２０秒目付近ではアクセルを踏み込み再加速していることが示されている。（ｄ）の駆動状態推定部３０３による予測結果を見れば、１５秒目付近から淡色の領域が出現し、運転者が加速方向駆動力を要求する見通しを得られている。また、（ｅ）バッテリ出力超過判定では、１５秒目付近ではおおむね５秒先程度にバッテリ出力を超過してエンジン始動が必要なことが示され、２０秒目付近に向かって、より短時間後にエンジン始動が必要であることが予測されている。

　一方、３０秒目付近の予測では、（ｄ）の要求駆動力推定結果は濃色、中間色の分布を示す予測結果となり、バッテリのみの出力で車両を走行できる見通しを得られていることが示されている。このように本実施例の車両制御装置１０では、運転特性の抽出とこれに基づく予測を行うことで、実際のエンジン始動タイミングを迎える以前から運転特性を踏まえた駆動力の分配を行うことができることが示される。

　これらの過程をシステム出力の点から模式したものが図１３と図１４である。

　図１３は、図１１における時刻ｔ_１や、図１２における２０秒目付近にみられるような加速シーンにおけるシステム出力の変化を模式したものである。図１３における、プロットにはそれぞれの時刻τ_＊を示しており、時刻τ_０から、時刻τ_８に向けて、出力点が遷移しており、比較例を白四角のプロット、本実施例を黒丸と白丸のプロットで示している。時刻τ_０から時刻τ_４までは、出力変化の実績を示しており、比較例、本実施例ともにプロットが存在する。比較例は、本実施例に示すような予測機能を備えていないため、時刻τ_４以降については、プロットがなく出力変化の見通しを得られていない。このため、時刻τ_４時点でマージンを超過する出力要求が発生していることから、エンジン１０２を始動してモータへ供給する電力を増大させる。

　一方、本実施例も同様に、出力変化の見通しを得られていても、バッテリ出力を超過する出力要求がなされることが予測されていることから、マージンを比較例の位置から変更せずにエンジン１０２を始動している。あるいは、このようにバッテリ出力を超過する見通しが得られた時点で、出力マージンを増量し、早めにエンジン１０２を始動するようにしても構わない。しかしながら、遠くの未来の予測であるほど、不確定な予測となるため、かえってエンジン始動回数が増加してしまう可能性もある。このため、この例では、バッテリ出力を超過するような出力要求の見通しが得られている状態ではマージンカットを実施せず、比較例と同様に制御を行うようにしている。

　図１４は、図１１における、時刻τ_４や、図１２における３０秒目付近にみられるような加速シーンにおけるシステム出力変化を模式したものである、図１３と同様に、比較例を白四角のプロットで示し、本実施例を黒丸と白丸のプロットで示した。この例では、時刻τ_７の時点で、比較例は先の出力変化の見通しを得られていないため、マージン領域を超過した出力要求がなされたと判断してエンジン１０２を始動する。一方、本実施例では、時刻τ_１１に向けて時刻τ_７以上のシステム出力要求がない見通しが得られていることから、マージンカットを実施して、図１４に二点鎖線で示すようにマージン領域を狭くすることで、電動モード域を広げている。これにより、本実施例では、エンジン始動を行うことなく、バッテリの出力のみで車両を走行させることができ、エンジン１０２の無用な始動を抑制して燃費を向上できる。

　図１５には、このような出力マージンと実測した出力点の分布を示した。図１５においては、横軸に速度を増加させる方向の加速度を取り、縦軸に自車速度ｖ_ｅを取った。図中のグラデーションがシステム出力の分布であり、淡色になるほど高出力が要求されることを示している。右上側の白色領域はシステムの設計出力を超える範囲となり、実際には実現できない出力である。また、灰色四角で示す多数のプロットが実測した動作点の分布である。

　図１５に示す実線のち、最も左下が、バッテリ出力マージンを設定した状態でエンジン始動を行うシステム出力の境界を示している。本実施例のマージン制御を用いて、バッテリ出力のマージンを小さく（低出力に）するほど、この境界線は右上方向に移動し、図に示す実線のもっとも右のものが、マージンをすべてカットした状態で車両を走行できるシステム出力の最大値を示している。

　したがって、本実施例のマージン制御により、マージンカット量を変更することで、中央の黒い実線として示す境界線が移動し、この境界線より左下の動作点についてはバッテリ出力のみで車両を走行させることができる。走行計画部３０４は、将来の駆動力要求により推定したモータ１０６の出力予測に基づき、要求駆動力が前述の出力マージンを減少させることで、電動モードでの走行を継続できると判断した場合に、電動モードが継続できるように、出力マージンを減ずる補正を行う要求を駆動力配分演算部２０２へ送信する。この要求に基づき、駆動力配分演算部２０２は、要求駆動力のすべてをバッテリ１０４からの電力でのみ実現するように駆動力分配を変更し、エンジン１０２を始動しないように準備をする。

　実施例２では、以上に述べたような特徴を備えることで、将来のある時刻において運転者から車両１００に要求される駆動力が見通し良く判断でき、無用なエンジン始動を抑制して車両１００の燃費悪化を抑制できる効果がもたらされる。すなわち、運転者の運転特性を踏まえて、エンジン１０２の無用な始動が抑制されて燃料消費の低減を図ることができ、ひいては車両１００の燃費を改善することができる。

　なお、本実施例の図７では、モータの駆動力によってのみ車両が駆動されるシリーズハイブリッド電気自動車を例に挙げたが、必ずしもこれに限らず、電力によってのみ車両を駆動するＥＶモードと、モータとエンジンの動力との両方により車両を駆動するＨＥＶモードとを備えるシリーズパラレルハイブリッド電気自動車あるいはスプリットハイブリッド電気自動車であっても構わない。

　次に、図１６から図１９を用いて、本発明の実施例３を説明する。なお、上述した実施例との共通点は重複説明を省略する。

　実施例３は、実施例２の車両１００に替えて、エンジンを主たる動力源とする車両４００に置き換えたものである。図１６に車両４００の模式図を示す。車両４００は、燃料タンク４０１に蓄えられた燃料の化学エネルギを動力に変換するエンジン４０２と、エンジン４０２に駆動され発電を行い、あるいは、バッテリ４０３の電力によってエンジン４０２を始動するスタータジェネレータ４０４を備えている。

　エンジン４０２で発生した動力は、その全量、あるいは一部を伝達し、または非伝達状態に制御可能な、クラッチ４０５を通じて、変速機４０６、また、作動機構などにより構成される走行装置４０７より車輪４０８へ伝達され車両４００を加速し、車両１００と同様に、舵取り装置４０９による旋回や、ブレーキアクチュエータ４１０による減速によって走る、曲がる、止まるを実現している。また、車両１００と同様に、アクセルペダル４１１やブレーキペダル４１２、舵角センサ４１３により運転者の要求を検出する。また、車輪速度センサ４１４や前方認識センサ４１５により、自車の状態や周辺環境の状態等を検出し、これらを制御ユニット４１６で処理する。

　制御ユニット４１６の構成を図１７に示す。本実施例の制御ユニット４１６は、図８に示した実施例２の制御ユニット１からハイブリッド電気自動車特有の構成（駆動力分配演算部２０２、制動力分配演算部２０７）を省略し、エンジンを主たる動力源とする車両特有の構成（クラッチ制御部４２５）を追加した構成であり、具体的には、アクセルペダル操作量と車両４００の速度に基づいて車両４００に発生させる加速度や駆動力を演算する目標駆動力演算部４２１と、アクセルペダル操作量と車両４００の速度とブレーキペダル操作量とに基づいて車両４００の制動力を演算する目標制動力演算部４２２と、本実施例の特徴部となる運転計画部４２３と、運転計画部４２３の指令により車両加速するためにエンジン４０２を制御するエンジン制御部４２４と、運転計画部４２３の指令によりクラッチ４０５の状態を制御するクラッチ制御部４２５と、運転計画部４２３の指令によりブレーキアクチュエータ４１０を制御するブレーキ制御部４２６を有している。

　運転計画部４２３は、図９に示した運転計画生成部２１０に相当する機能ブロックへ入出力する指令のみが、図９の運転計画部２０９と異なっているものであるため、図示は省略する。

　実施例２の運転計画生成方法の適用によって、エンジンを主たる動力源とする車両４００においても、運転計画部４２３がエンジン制御部４２４、クラッチ制御部４２５、ブレーキ制御部４２６へ指令する指令によりエンジン４０２、クラッチ４０５、ブレーキアクチュエータ４１０の動作状態が変化する。この点を詳述する。

　図１８は、車両４００のエンジン４０２を模式したものであり、エアクリーナ４３１により吸入した空気が、空気質量流量センサ４３２により計量される。その後低圧ＥＧＲ弁４３３を通過した排気が混合され、コンプレッサ４３４で圧縮される。圧縮された混合気はインタークーラ４３５で冷却され、スロットル弁４３６で調量される。

　スロットル弁４３６の下流にはインテークマニホールド４３７が設けられ、マニホールド圧力センサ４３８によりマニホールド圧力が計測される、空気質量流量センサ４３２やマニホールド圧力センサ４３８は、燃焼室４３９に流入する新気の量を計測することで、燃料噴射弁４４０が噴射する燃料や点火プラグ４４１による点火タイミングを調整し、所望の出力を実現する。

　燃焼室４３９へ導入する新気の量は、スロットル弁４３６の開度を変更するほか、低圧ＥＧＲ弁４３３の開度、コンプレッサ４３４により実現する過給圧、吸気バルブ４４２の開閉期間を図示しないカムの位相を変更することや同様に排気バルブ４４３の位相を変更すること、または吸気バルブ４４２や排気バルブ４４３のリフト量を変更することなどにより実現する。

　燃焼室４３９へ導入した新気に含まれる酸素の量に合わせて、燃料噴射弁４４０により燃料を供給して、混合ガスを形成し、点火プラグ４４１によって火花点火を行うことで、酸素と燃料の混合気を燃焼させ、燃焼室４３９の圧力を高めることで、ピストン４４４を押し下げ、クランク機構４４５により回転力を取り出すことができる。

　また、ピストン４４４を逆にクランク機構からの回転力により引き下げることにより、燃焼室４３９内部の圧力を下げて新気を吸入する。また、燃焼後の排気は、排気バルブ４４３をリフトして開くとともに、ピストン４４４が押し上げられることにより掃気される。掃気された圧力と熱を伴った排気をタービン４４６にあてることで、コンプレッサ４３４を駆動している。また、排気の一部は、前述のようにＥＧＲクーラ４４７を通過して冷却されたのちに、低圧ＥＧＲ弁４３３により調量され、吸気側へ還流される。

　そのほかの排気は、触媒コンバータ４４８により未燃焼の燃料や燃焼の過程で不完全燃焼することにより生じた有害物質を取り除き、浄化した排気を図示しない消音機構を通じてテールパイプより排出する。

　以上簡単ではあるが、車両４００に搭載される過給機や低圧ＥＧＲを備えるエンジン４０２について説明した。

　エンジン４０２が所望の出力を実現するために新規の量を調量し、供給する燃料を合わせて調量することは上述の通り複数の方法によることを示した。スロットル弁４３６や吸気バルブ４４２による方法は、図１８に示すように燃焼室４３９との位置関係が近いため急速な出力応答の変化に対応できる。

　一方で、スロットル弁４３６により低出力を実現する場合には、スロットル弁４３６を絞ることにより、流入する空気量を減ずることが想定されるが、この場合にはインテークマニホールド４３７内が大気圧に対して負圧となるため、ピストン４４４を引き下げて新気を吸入する場合に圧力差によって損失を生じる。したがってエンジン４０２の効率を下げ、燃費が悪化してしまう。

　一方で、低圧ＥＧＲ弁４３３の開度を開き、還流する排気を増量することで、新気に含まれる酸素の量を減少させることでも、エンジン４０２を低出力で運転することができる。排気は燃焼によって酸素が消費されているため、外気から取り入れる吸気に対して不活性であり、排気と外気を混合することで相対的に酸素濃度が低下し、すなわち酸素の量が減少するため、ＥＧＲ量の調量によってエンジン４０２を低出力で運転できる。

　しかしながら、図１８に示すように、排気の還流は経路を大回りした排気が燃焼室４３９へたどり着くまでに時間差があり、応答性に劣る制御方式である。また、エンジン４０２が複数の燃焼室４３９を備える多気筒エンジンである場合には、その燃焼気筒数を変更することでも出力制御が可能となる。

　燃焼気筒数を減ずることで見かけの排気量が減少し、同一出力を実現するために必要な１気筒辺りの吸入空気量は増加する。これによりスロットル弁４３６を開いたままで、インテークマニホールド４３７内の圧力が高い状態でもエンジン４０２を低出力にすることができる。しかしながら、この方法では燃焼気筒数によって階段状に発生出力が変化することから、連続的な出力変化への対応は難しいため、やはり応答性に劣る制御方式である。加えて吸入した新気を燃焼させずに排気へ捨てることは触媒コンバータ４４８の焼損につながる恐れがあり、これを避けるために燃焼させない気筒の吸気バルブ４４２のリフト量を０にするなど対応が挙げられる。

　ところで、エンジン４０２を逆に高出力で運転する場合には、新気量を増大する必要があり、エンジン４０２では、過給圧を高める対応を行う。過給圧を高めることで新気を圧縮し、エンジン４０２の燃焼室４３９へ導入できる酸素の量を増大できる。前述のようにコンプレッサ４３４は、タービン４４６のエネルギにより駆動されるため、タービン４４６で回収する仕事が増加するまではコンプレッサ４３４により昇圧できる過給圧が低く、いわゆるターボラグという形で応答遅れを生じる。

　すなわち、このようなＥＧＲによる出力制御や過給圧の上昇を伴う出力制御方式は、エンジン４０２の要求出力を燃費良く実現するためにエンジン４０２の応答遅れを考慮した準備制御が必要となる。

　エンジン４０２の低負荷運転を低圧ＥＧＲ弁４３３の開度で実現する場合、車両４００が加速するなどして高出力が要求される場合には、低圧ＥＧＲ弁４３３を閉じたのちに、インテークマニホールド４３７に流入したＥＧＲを燃焼とともに排気へ捨てる必要があるため、低負荷運転時に高出力が要求される見通しが得られた時点で低圧ＥＧＲ弁４３３を閉じる駆動準備を行うことで応答性を犠牲にすることなく、ＥＧＲを行うことができる。

　このように、エンジン４０２を高出力にする必要がある場合には、高出力が要求される見通しが得られた時点で、ＥＧＲ弁開度を閉弁方向へ補正し、ＥＧＲを減ずる補正を行う駆動準備によって、ＥＧＲが掃気されるまではエンジン４０２へ高出力が要求されるにもかかわらず、エンジン４０２の出力を高められないという応答遅れの発生を防ぐことができる。

　駆動状態推定部１３では、図４に示したように、自車の駆動力状態に加えて、自車の将来の速度変化を予測している。これらの予測によって、将来のエンジン４０２の回転速度やエンジン４０２の駆動力、すなわち負荷状態を推定する。例えば、図１９のようにエンジン回転数とエンジン負荷が設定されると、目標となるＥＧＲ弁開度が設定されるマップ上を、時刻ｋ_０から、ｋ_５に向かってエンジン４０２の駆動状態が移動することを駆動状態推定部により予測できるため、将来の目標ＥＧＲ弁開度の見通しが得られることによりＥＧＲ弁開度をあらかじめ変更するなどの駆動準備を行うことができる。エンジンの回転速度の予測は、先に述べたように、車両４００の速度と、車輪４０８の諸元、走行装置４０７からクラッチ４０５に至るまでの、変速比などの情報に基づいて算出できる。モータ１０６の電力を求める過程で、モータ１０６に要求されるトルクを算出したように、車両４００の速度と、運転者の要求する加速度などに基づいて、エンジン４０２に要求されるトルクを計算できる。

　なお、本実施例の図１８では、オットーサイクルガソリンエンジンを意図して描かれているが、エンジンの種別はこれに限られたものではなく、ディーゼルエンジンでもよく、また気筒数に制限が設けられるものでもない。さらにはピストンによる往復運動をクランク機構によって動力に変換するレシプロエンジンに限られたものでもなく、ヴァンケル式ロータリエンジンであっても構わない。

　次に、本発明の実施例４を説明する。なお、上述した実施例との共通点は重複説明を省略する。

　実施例４は、図１８に示す過給機によってエンジン４０２の出力を増大させるに際してエンジン４０２の応答遅れを解消し得るものである。具体的には、駆動状態推定部により推定した車両の駆動状態の予測結果に基づいて、車両の運転計画を生成する運転計画生成部をさらに備え、自車は過給機を備えたエンジンを主たる走行の動力源とする車両であり、駆動状態推定部により推定した駆動状態が、車両を加速させるように遷移する駆動状態である場合に、過給圧を増加する補正を伴う駆動準備を行うことを特徴とする車両の制御装置を用いることで、過給圧を高めてさらにエンジンを高出力する必要がある場合にも、高出力が要求される見通しが得られた時点で、ウエイストゲートバルブを閉じるなどして、過給圧を高める駆動準備を行うことができる。

　過給圧を常に高い状態とすることでこの応答遅れを抑制しようとすることでは、タービン４４６には不要な仕事が発生しており、これが排気損失の増加という形でエンジン４０２の効率低下を招くため好適ではない。また、常に十分な排気の量があるとは言えず、エンジン４０２が低負荷領域で運転され続ければ、過給を維持できなくなる。

　実施例４では、エンジン４０２に要求される出力の見通しが得られる場合に、コンプレッサ４３４によってエンジン４０２の過給圧力を高めるため、エンジン４０２が高出力で運転されない場合は、エンジン４０２の過給圧力を下げコンプレッサ４３４の仕事、ひいてはタービン４４６の仕事が低下する。これによってエンジン４０２の排気損失の増大を抑制することができ、エンジン４０２の熱効率の低下を抑制し、以て車両４００の燃費悪化を抑制しながら、エンジン４０２の出力増加の応答遅れ、いわゆるターボラグを抑制することができる。

　基本的には、図１９に示したエンジン４０２の回転速度と負荷に対する目標ＥＧＲ弁開度のように、エンジン４０２の回転速度と負荷に対して、目標過給圧力を決定するようなマップ上を、駆動状態推定部により推定した駆動状態に基づき、エンジン４０２の運転状態がどのように遷移するかに基づいて目標過給圧が高まる見通しがある場合に、目標過給圧力を増加させるようにするのが好適である。

　次に、本発明の実施例５を説明する。なお、上述した実施例との共通点は重複説明を省略する。

　本発明の実施例５は、図１７に示したクラッチ制御部４２５の動作に関するものである。図１１の時刻ｔ_２からｔ_３の期間のように、車両４００（自車３０２）が先行車３０１より高速度で車間距離ｄｘを詰めるような場合、クラッチ制御部４２５はクラッチ４０５の締結状態を解放するように制御する。このようにすることで、車両４００が先行車３０１へ接近する際に、惰性走行によって車両４００を走行させることで、車両４００の速度を維持するためのエンジン４０２の仕事量を低減することができる。

　図１１のような状況でも、駆動状態推定部１３により、自車３０２と先行車３０１の状態を予測していることから、自車３０２が先行車３０１へ追従を継続することや、やがて先行車３０１へ自車３０２が追いつき、運転者は追突を回避するために自車３０２を減速させるようにすること等を予測することができる。

　したがって、この間は自車３０２を加速させる必要がないことが見通せることから、車両４００は、クラッチ４０５の駆動力伝達を開放するように駆動準備を行うことができる。

　一方、先行車３０１が加速し、自車３０２との車間距離が拡大して、運転者が加速を所望し、駆動状態推定部により車両４００を加速させるように駆動状態が遷移することを見通せることから、クラッチ４０５を再び締結状態として車両４００の駆動力を回復することもできる。

　車両４００のクラッチ４０５を解放状態とすれば、エンジン４０２は待機運転状態となり、車両４００の走行に伴う走行抵抗がエンジン４０２の負荷ではなくなるため、エンジン４０２の仕事が減少し、したがってエンジン４０２の燃料消費量を低減できる。このため、車両４００の燃費を向上させることができる。

　次に、本発明の実施例６を説明する。なお、上述した実施例との共通点は重複説明を省略する。

　本発明の実施例６は、実施例５を改良したものであり、図１１のように自車３０２（車両４００）が先行車３０１へ接近中であれば、実施例５のように図１６や図１７に示すクラッチ４０５の動力伝達を解放状態にするだけでなく、更に、エンジン４０２を停止させるというものである。これにより、単にクラッチ４０５を開放状態にするだけの実施例５に比べ、エンジン４０２を停止させることでさらなる燃料消費量の低減を期待できる。

　次に、本発明の実施例７を説明する。なお、上述した実施例との共通点は重複説明を省略する。

　本発明の実施例７は、実施例６を改良したものであり、エンジン４０２が停止状態で先行車３０１に追従中に、駆動状態推定部１３が車両４００を加速させる駆動状態を推定したことをきっかけにエンジン４０２を再始動させるようにした。

　運転者は自車３０２が先行車３０１へ接近中に、アクセルペダルやブレーキペダルを操作していない可能性がある。したがって、これらが操作されることを契機としてエンジン４０２を再始動すると、エンジン４０２の回転速度と、車両４００の車輪４０８、あるいは走行装置４０７、変速機４０６、クラッチ４０５の回転速度とが一致、あるいは回転速度差が小さくなるまで、クラッチ４０５による動力伝達を再開できず、すなわち応答の遅れを生じる。

　そこで、実施例７では、実施例６によるエンジン４０２の停止中に、駆動状態推定部１３が車両４００を加速させる駆動状態を推定したことを契機に、エンジン４０２を再始動させる。これにより、アクセルペダルないしはブレーキペダル等から運転者の要求が得られない場合であっても、エンジン４０２を再始動することができ、すなわちエンジン４０２の応答遅れを少なくして、クラッチ４０５による動力伝達を再開できる。

　一方、自車３０２が先行車３０１へ接近中に、先行車３０１が急制動を行うなどしてさらに制動力が必要になることも考えられる。この場合に運転者はブレーキペダルを操作し、ブレーキアクチュエータ４１０が動作するが、この踏力を増加させることを目的として車両４００には、図示しないブレーキ倍力装置が設けられる。

　このブレーキ倍力装置は、エンジン４０２を低負荷運転するに際して発生したインテークマニホールド４３７と外気との圧力差によって作動するのが一般的であり、この圧力差を発生させるために、エンジン４０２が少なくとも運転される必要がある。

　したがって、実施例７では、駆動状態推定部１３により車両４００をさらに減速させるように駆動状態が遷移することを契機としてもエンジン４０２を再始動するようにした。

　これによって自車３０２が先行車３０１へ接近中に、先行車３０１が急制動するなどして大きな制動力が必要となるに際して、エンジン４０２を始動し、図示しないブレーキ倍力装置の駆動に必要な、インテークマニホールド４３７と外気との圧力差を得ることができる。

　次に、本発明の実施例８を説明する。なお、上述した実施例との共通点は重複説明を省略する。

　本発明の実施例８は、図１７に示すブレーキ制御部４２６の動作に関するものである。
図１１の時刻ｔ_３からｔ_４の期間のように、車両４００（自車３０２）が減速する場合、ブレーキ制御部４２６は、ブレーキアクチュエータ４１０で実現する制動力を減少方向へ修正しながら、クラッチ制御部４２５はクラッチ４０５を締結状態で維持し、スタータジェネレータ４０４の発電目標電圧を増加させる方向に制御する。

　スタータジェネレータ４０４は、エンジン４０２とクラッチ４０５の間設けられるか、あるいはエンジン４０２と巻きかけ伝達機構によりベルト駆動されるかによってエンジン４０２の発生する駆動力や、車両４００の走行に伴う運動エネルギを走行装置４０７、変速機４０６、クラッチ４０５を通じてエンジン４０２が連れまわされる際の回転力によって発電駆動される。発電駆動することによって制動力が作用することはすでに述べた通りであるが、スタータジェネレータを使用して、車両４００の運動エネルギを電力として回収することで車両４００の燃費を向上させることができる。運転計画部４２３は、目標制動力演算部４２２が演算した目標制動力をスタータジェネレータ４０４により発電に伴って発生する制動力とブレーキアクチュエータ４１０を制御することによって実現する制動力とに分配するように指令を出力する。

　スタータジェネレータ４０４を発電駆動するために、クラッチ制御部４２５を通じて、クラッチ４０５を締結状態とするほか、スタータジェネレータ４０４の目標発電電圧を高めるために、本実施例では、スタータジェネレータ４０４の図示しない界磁巻き線電流を増量するなどの処置を駆動準備として実施する。

　このようにすることで、車両４００の運動エネルギを電力として回生することができ、車両４００がエンジン４０２を駆動して燃料消費を伴う発電をスタータジェネレータ４０４で実施する機会が減少して、発電により消費される燃料使用量を削減し、以て車両４００の燃費悪化を抑制することができる。

　なお、実施例８として、エンジン４０２を始動可能で、かつエンジン４０２や車両４００の慣性力により回転駆動されることで発電を行うことができるスタータジェネレータ４０４を例にとったが、エンジン４０２の始動を行うスタータモータと発電を行うオルタネータとを分けて設ける構成の車両であっても、オルタネータの発電を、車両４００の運動エネルギの回生により行うことで、同様の効果を得られるものである。したがって、スタータジェネレータ４０４はこれに限らず、オルタネータとスタータモータとを備える構成であっても構わない。

　次に、図２０を用いて、本発明の実施例９を説明する。なお、上述した実施例との共通点は重複説明を省略する。

　上述した実施例の運転特性演算部１２では、運転者の運転特性に基づいて運転特性パラメータθを演算したが、本発明の実施例９では、運転特性演算部５０２での演算に、自動運転システムの一種である定速車間距離追従制御システムの特性を反映させるものである。

　図２０は本実施例における運転計画部５００のブロック図である。先行車状態予測部５０１は図１の先行車状態予測部１１と同等であり、駆動状態推定部５０３も図１の駆動状態推定部１３と同等である。

　本実施例の運転特性演算部５０２には、定速車間距離追従制御（いわゆるアダプティブクルーズコントロールやＡＣＣと呼ばれる技術）の特性が反映される。定速車間距離追従制御では、運転者の設定した上限速度、あるいは前方認識センサ１１５により取得された道路の制限速度などを上限として、先行する車両が前方におらず、衝突の危険が認められない場合には、その速度を維持するように車両を加速させる。

　一方で、自車を先行する車両（先行車）が検出され、前述の速度を下回る速度で走行する場合には、衝突を回避するために、所定の車間距離を維持するように走行する。このような車間距離は、先行車と自車との車間距離を自車の速度で除した車間時間が、０．５秒から５秒程度の範囲で一定となるように車間距離を調整する。

　運転者は、定速車間距離追従制御の実行中に、先行車に対して保持する車間距離を短、中、長の３段階や、あるいはそれ以上の水準の中からの、運転者が運転を行う感覚に近いあるいは心理的負担の少ない車間距離となるよう選択する。

　定速車間距離追従制御では、式のように、車間距離と相対速度ｄｖ（あるいは相対加速度）によって自車の目標加速度が決定されるため、運転特性演算部５０２は、運転者が選択した、目標車間距離の設定状態に応じて、あらかじめ設計された運転特性パラメータθを選択することに特徴がある。

　定速車間距離追従制御では、式２７に示すように自車と先行車の相対的関係と自車状態に基づいて加速度α_contorl（τ_ｎ）が決定されるため、運転特性演算結果を、定速車間距離追従制御の設計諸元に読み替えることで、駆動状態推定部５０３で将来の要求駆動力を推定し、また、運転計画生成部５０４で、運転計画を適宜修正することができ、車両が車両１００のようなシリーズハイブリッド電気自動車であれば、その駆動力、あるいは制動力の分配を変更し、車両が車両４００のような、エンジンを主たる駆動力源とする車両であっても、運転計画部５００が指令を出力することにより、車両の燃費を向上させることができる。

　すなわち、実施例９は、車両が定速車間距離追従制御あるいはそれに準ずる機能を備える場合に、運転特性演算部５０２は目標車間距離設定状態に応じて、駆動状態推定部に出力する運転特性パラメータを変更する。

　このようにすることで、車両が自動運転システムによって運転される場合であっても、車両が運転者によって運転される場合と同様に、運転計画部５００は、車両の燃費悪化を抑制することができる。

　また、実施例９は、車両が運転者によって運転される場合と運転支援機能の実行状態のいずれであっても、運転特性パラメータを切り替えることにより、上記した実施例の発明を実現できるようにしたものである。

　このようにすることで、運転支援システムによって車両の加減速を制御する場合にあっても、車両の燃費を向上させることができる。

　次に、図２１を用いて、本発明の実施例１０を説明する。なお、上述した実施例との共通点は重複説明を省略する。

　本発明の実施例１０は、実施例１で得られた運転特性パラメータθを短時間で取得する方法に関するものである。実施例１の運転特性演算部１２は、運転の開始後に、運転特性パラメータθを演算するために必要な諸情報を収集するため、現在の運転者に応じた運転特性パラメータθを決定するまでに数分の時間を要し、その間は燃費改善が実現されないという問題があった。

　この問題を解消するため、図２１に示す実施例１０の車両制御装置６００では、さらに運転者情報識別部６０１と運転特性パラメータ格納部６０２を備えた。また、運転者情報識別部６０１は、車両において車両制御装置６００の外部に設けられる読み取り装置６０３と情報の送受信を行うものとした。

　読み取り装置６０３は、運転者を識別する情報を取得する装置であり、例えば、車両の運転席周辺や速度計、インフォテイメント装置などが設けられる車室内に設置される。この読み取り装置６０３に、運転者がＩＣチップ等の搭載されたカードや免許証、スマートフォンや運転者の体に埋め込んだにマイクロチップなどをかざしたり、あるいは指紋や静脈、網膜、顔、声紋などの生体情報を読み取らせたりすることで、運転者情報識別部６０１は、現在の運転者が誰であるかを特定することができる。なお、読み取り装置６０３は、非接触型の検出器であっても良いし、タッチパネルやカメラ、マイクなどの装置であってもよく、また、前述のインフォテイメント装置を通じて合言葉や暗証番号の入力を行うことによる手法に代替されていてもよい。

　運転特性パラメータ格納部６０２は、運転特性演算部１２で演算した運転特性パラメータθと、運転者情報識別部６０１で生成された運転者の識別情報とを紐づけて格納しており、運転者識別結果に基づいて対応する運転特性パラメータを運転特性演算部１２へ展開してこれを運転特性パラメータθとして即時に反映させる。

　このようにすることで、車両が複数の運転者によって運転される場合であっても、運転特性パラメータを短時間で車両に反映することができる。

　次に、図２２を用いて、本発明の実施例１１を説明する。なお、上述した実施例との共通点は重複説明を省略する。

　図２１は、本発明の実施例１１を説明する図であり、実施例１０における運転者情報識別部６０１と運転特性パラメータ格納部６０２が、車両６１０以外の場所（例えば、クラウド上）に設けられる例を示している。

　車両６１０には、本実施例の車両制御装置を搭載した制御ユニット６１１が設けられており、また、運転者識別情報を取得する読み取り装置６０３と通信モジュール６１２が接続される。

　通信モジュール６１２は、携帯電話網６１３やインターネット６１４を介して、データセンタ６１５と情報の送受信が可能である。読み取り装置６０３により読み出した運転者識別情報は、制御ユニット６１１、通信モジュール６１２を介して、データセンタ６１５へ送信され、データセンタ６１５では、データセンタ６１５内で管理するストレージ６１６に保存された運転特性パラメータを読み出す。実施例１０における、運転者情報識別部６０１と運転特性パラメータ格納部６０２をデータセンタ６１５とストレージ６１６の機能により代替する構成となる。

　このようにすることで、車両６１０を運転者が一度も運転したことがなくても、ほかの車両を運転した際に生成した運転特性パラメータθを車両６１０へ反映することができる。

　今回の運転時に作成された、あるいは、更新された運転特性パラメータθは、車両６１０の運転を完了した時点で、通信モジュール６１２を経由してデータセンタ６１５のストレージ６１６の内容を更新することや、所定時間ごとにこの更新を実施しても構わない。

　更新間隔を短くすることで、運転特性パラメータを短時間で修正でき、一方で車両の運転を完了した時点に行うようにすることで通信にかかるコストを削減できる。また、時間ごとや運転終了ごとではなく、走行実績のない地点を経由した場合など運転特性パラメータを様々なシーンで取得できると予想されるごとに実施しても構わない。

　以上、本発明の好適な実施例についてその一例を示した。本発明の実施例、並びに、その説明に用いた図では発明の説明に必要な構成のみを記載している。実際に発明を実施する場合にあっては従来公知の技術を使って本発明のある実施形態において説明の無い制御や機能は当然達成されるものである。従って、本発明は必ずしも説明したすべての構成が含まれることによって特徴づけられるものでは無く、説明した実施例の構成に限定されるものでは無い。ある実施例の一部構成を別の実施例や従来公知の構成に置き換えることが可能であり，その特徴を著しく変更しない限り各実施例の構成の一部について，他の構成の追加・削除・置換が可能である。

１、４１６、６１１　制御ユニット、
１００、４００、６１０　車両、
１０、６００　車両制御装置、
１１、５０１　先行車状態予測部、
１２、５０２　運転特性演算部、
１３、５０３　駆動状態推定部、
１０１、４０１　燃料タンク、
１０２、４０２　エンジン、
１０３　発電機、
１０４、４０３　バッテリ、
１０５　インバータ、
１０６　モータ、
１０７、４０７　走行装置、
１０８、４０８　車輪、
１０９、４０９　舵取り装置、
１１０、４１０　ブレーキアクチュエータ、
１１１、４１１、　アクセルペダル、
１１２、４１２　ブレーキペダル、
１１３、４１３　舵角センサ、
１１４、４１４　車速センサ、
１１５、４１５　前方認識センサ、
２０１、４２１　目標駆動力演算部、
２０２　駆動力分配演算部、
２０３　インバータ制御部、
２０４、４２４　エンジン制御部、
２０５、４２２　目標制動力演算部、
２０６　ブレーキ制御部、
２０７　制動力分配演算部、
２０９、４２３　運転計画部
２１０、５０４　運転計画生成部、
３０１　先行車、
３０２　自車、
４０４　スタータジェネレータ、
４０５　クラッチ、
４０６　変速機、
４２５　クラッチ制御部、
４２６　ブレーキ制御部、
４３１　エアクリーナ、
４３２　空気質量流量センサ（エアフローメータ）、
４３３　低圧ＥＧＲ弁、
４３４　コンプレッサ、
４３５　インタークーラ、
４３６、スロットル弁、
４３７　インテークマニホールド、
４３８　マニホールド圧力センサ、
４３９　燃焼室、
４４０　燃料噴射弁、
４４１　点火プラグ、
４４２　吸気バルブ、
４４３　排気バルブ、
４４５　クランク機構、
４４６　タービン、
４４７　ＥＧＲクーラ、
４４８　触媒コンバータ、
６０１　運転者情報識別部、
６０２　運転特性パラメータ格納部、
６０３　読み取り装置、
６１２　通信モジュール、
６１３　携帯電話網、
６１４　インターネット、
６１５　データセンタ、
６１６　ストレージ

Claims (11)

1. 　先行車と自車の車間距離に基づいて、自車の運転特性パラメータを演算する運転特性演算部と、
   　前記車間距離に基づいて、所定時間後の前記先行車の状態を予測する先行車状態予測部と、
   　前記先行車状態予測部が予測した所定時間後の前記先行車の状態と、前記運転特性演算部が演算した前記自車の運転特性パラメータと、に基づいて、所定時間後の前記自車の駆動状態を推定する駆動状態推定部と、
   　を備えることを特徴とする車両制御装置。
2. 　請求項１に記載の車両制御装置において、
   　前記自車はモータとバッテリとエンジンを備えるハイブリッド電気自動車であり、
   　前記駆動状態推定部が推定した所定時間後の前記自車の駆動状態に基づいて、前記自車の運転計画を生成する運転計画生成部をさらに備え、
   　前記駆動状態推定部が推定した所定時間後の前記自車の駆動状態が、前記バッテリのみによって前記モータを駆動できる駆動状態である場合に、前記バッテリの出力マージンを減ずるとともに、前記エンジンの始動を禁止することを特徴とする車両制御装置。
3. 　請求項１に記載の車両制御装置において、
   　前記自車はＥＧＲを備えたエンジンを動力源とする車両であり、
   　前記駆動状態推定部が推定した所定時間後の前記自車の駆動状態に基づいて、前記自車の運転計画を生成する運転計画生成部をさらに備え、
   　前記駆動状態推定部が推定した所定時間後の前記自車の駆動状態が、前記自車を加速させる駆動状態である場合に、前記ＥＧＲのＥＧＲ量を減ずることを特徴とする車両制御装置。
4. 　請求項１に記載の車両制御装置において、
   　前記自車は過給機を備えたエンジンを動力源とする車両であり、
   　前記駆動状態推定部が推定した所定時間後の前記自車の駆動状態に基づいて、前記自車の運転計画を生成する運転計画生成部をさらに備え、
   　前記駆動状態推定部が推定した所定時間後の前記自車の駆動状態が、前記自車を加速させる駆動状態である場合に、前記過給機の過給圧を増加することを特徴とする車両制御装置。
5. 　請求項１に記載の車両制御装置において、
   　前記自車はエンジンを動力源とするとともに、該エンジンの動力伝達を走行中であっても切断できるクラッチを備える車両であり、
   　前記駆動状態推定部が推定した所定時間後の前記自車の駆動状態に基づいて、前記自車の運転計画を生成する運転計画生成部をさらに備え、
   　前記駆動状態推定部が推定した所定時間後の前記自車の駆動状態が、前記自車を減速させる駆動状態である場合に、前記クラッチを介した前記エンジンの動力伝達を切断し、前記自車を慣性走行させることを特徴とする車両制御装置。
6. 　請求項５に記載の車両制御装置において、
   　前記駆動状態推定部が推定した所定時間後の前記自車の駆動状態が、前記自車をさらに減速させる駆動状態である場合に、前記エンジンを停止することを特徴とする車両制御装置。
7. 　請求項６に記載の車両制御装置において、
   　前記駆動状態推定部が推定した所定時間後の前記自車の駆動状態が、前記自車を加速させる駆動状態である場合に、前記エンジンを再始動することを特徴とする車両制御装置。
8. 　請求項１に記載の車両制御装置において、
   　前記自車はエンジンを動力源とするとともに、該エンジンの動力で駆動される発電機を備える車両であり、
   　前記駆動状態推定部が推定した所定時間後の前記車両の駆動状態に基づいて、前記自車の運転計画を生成する運転計画生成部をさらに備え、
   　前記駆動状態推定部が推定した所定時間後の前記自車の駆動状態が、前記自車を減速させる駆動状態である場合に、前記発電機の出力を増加させることを特徴とする車両制御装置。
9. 　請求項１に記載の車両制御装置において、
   　前記運転特性演算部は、前記自車が運転者によって運転される場合と、前記自車が自動運転システムによって運転される場合で、前記運転特性パラメータを変更することを特徴とする車両制御装置。
10. 　請求項１に記載の車両制御装置において、
    　運転者を識別して運転者識別情報を出力する運転者情報識別部と、
    　前記運転特性パラメータを前記運転者識別情報と紐づけて記録する運転特性パラメータ格納部と、をさらに備え、
    　前記運転者識別情報に基づいて、前記運転特性パラメータ格納部に記録した運転特性パラメータを前記運転特性演算部へ出力することを特徴とする車両制御装置。
11. 　請求項１０に記載の車両制御装置において、
    　前記運転者情報識別部と前記運転特性パラメータ格納部が、前記自車の外部に設けられており、
    　通信モジュールを介して、前記運転者情報識別部と前記運転特性パラメータ格納部と通信することを特徴とする車両制御装置。

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