[0001]【発明の属する技術分野】本発明は、自車両の走行予定経路に関する情報を用いて走行予定の経路上における走行パターンを自動的に予測する走行パターン生成装置に関する。[0002]【従来の技術】この種の走行パターン生成装置としては、例えば特開平9−324665号公報に記載された内燃機関の補機駆動制御装置が知られている。これは走行予定の経路を「高速道路」や「市街地」といった道路種別で分類し、それぞれの区間における走行速度を予測することで、エネルギーの蓄積および放出スケジュールを決定するものである。[0003]【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の装置では、道路種別で分類した区間内においてエネルギー収支に大きな影響を持つ停止および発進を十分に考慮していないため、実際の走行で必要な停止および発進にともなうエネルギー収支が省略されてしまう。omitted.【0004】このため、停止時における減速エネルギーの回生や発進時の加速のための駆動力アシストなどを考慮した厳密なエネルギーの蓄積および放出スケジューリングができないという問題点があった。stops.【0005】本発明は、このような従来技術の問題点に鑑みてなされたものであり、走行予定経路における停止回数や停止位置を予測することで、より厳密なエネルギーの収支スケジュールが生成できる走行パターン生成装置を提供することを目的とする。より取得された情報を用いて走行予定経路における自車両の停止回数を予測する停止回数予測手段をさらに備えたことを特徴とする。より取得された情報を用いて走行予定経路における自車両の走行速度を予測する走行速度予測手段をさらに備えたことを特徴とする。より取得された情報を用いて走行予定経路における自車両の加減速度を予測する加減速度予測手段をさらに備えたことを特徴とする。予測された加減速度に基づいて、自車両の走行パターンを生成する走行パターン生成手段をさらに備えたことを特徴とする。acceleration,特にハイブリッド車などのエネルギー蓄積手段を備えた車両において、実際の走行で必要な停止および発進にともなうエネルギー収支が考慮された走行パターンとなり、より正確なエネルギーの蓄積および放出のスケジューリングができる。scheduling.【0011】(2)上記発明の停止回数予測手段における予測方法は種々の形態を採用することができる。means,前記自車両の走行予定経路を幾つかの区間に分割して各区間内に存在する交差点および信号機の平均間隔を求め、この平均間隔に基づいて各区間内における自車両の停止回数を予測する第2停止回数予測手段と、を含む。means.【0013】この請求項5記載の発明では、走行予定経路を道路種別や大きな交差点によって幾つかの区間に分割し、分割した区間内に存在する交差点および信号機の平均間隔から停止回数を予測するので、道路の特徴に応じた停止回数の予測ができる。road.【0014】また、請求項6記載の走行パターン生成装置では、前記第2停止回数予測手段は、走行時間帯に応じて停止回数を変動させる。period.【0015】この請求項6記載の発明では、自車両が走行予定経路を通過する時間帯に応じて停止回数の予測値を増減させるので、停止回数を朝夕のラッシュ時は多めに、深夜や早朝は少なめにするなど、実際の交通状況に適応した停止回数の予測ができる。おいて自車両が対向車線を横断する方向に曲がる交差点では、停止すると予測する。stop.【0017】この請求項7記載の発明では、走行予定経路において自車両が対向車線を横断する方向に曲がる交差点、たとえば左側通行では右折、右側通行では左折する交差点では、停止するように予測するので、実際の運転により適合した停止場所の予測ができる。おいて自車両より優先度の高い道路へ右左折または自車両より優先度の高い道路を横断する交差点では、停止すると予測する。stops.【0019】この請求項8記載の発明では、走行予定経路において走行中の道路より優先度の高い道路へ右左折する、または優先度の高い道路を横断する交差点では停止するように予測するので、実際の運転により適合した停止場所の予測ができる。おいて自車両より優先度の高い道路との交差点では、停止すると予測する。stop.【0021】この請求項9記載の発明では、走行予定経略における交差点のうち、より優先度の高い道路との交差点で停止するように予測するので、実際の運転により適合した停止場所の予測ができる。おける料金所では、停止すると予測する。stop.【0023】この請求項10記載の発明では、走行予定経路において料金所がある場合はその場所で停止するように予測するので、実際の運転により適合した停止場所の予測ができる。格納された過去の走行履歴に基づいて走行回数に対する停止回数の割合が大きい交差点または信号機から順に、停止場所を選択する。location.【0025】この請求項11記載の発明では、過去の走行履歴を用いて通った回数に対して停止した回数の割合が高い交差点または信号機から順に、停止場所を選択していくので、実際の運転により適合した停止場所の予測ができる。おける交通状況が変化したときは、変化後の情報に基づいて前記走行パターンを再度生成する。change.【0027】この請求項12記載の発明では、走行予定経路における交通状況が変化した場合は走行パターン予測を再度行うので、目的地へ到達する間の交通情報の変化に対応した走行パターン予測ができる。より得られた振幅の中心とに基づいた周期関数を用いて、走行中の速度パターン波形を生成する走行パターン生成手段と、をさらに備えたことを特徴とする。a.【0029】この請求項13記載の発明では、走行中の加減速の周期と振幅と振幅の中心とに基づいた周期関数で走行パターンを生成するので、走行中の加減速を含めた目的地までの走行パターンを精度良く予測できる。より得られた信号間隔に応じて走行中の加減速振幅を補正する。interval.【0031】この請求項14記載の発明では、信号間隔に応じて加減速周期と加減速振幅とを補正するので、より実走行に近い走行パターンを生成することができる。より得られた道路種別に応じて走行中の加減速振幅を補正する。corrected.【0033】この請求項15記載の発明では、道路種別に応じて加減速周期と加減速振幅とを補正するので、より実走行に近い走行パターンを生成することができる。より得られた混雑度に応じて走行中の加減速振幅を補正する。corrected.【0035】この請求項16記載の発明では、混雑度に応じて加減速周期と加減速振幅とを補正するので、より実走行に近い走行パターンを生成することができる。より得られた道路種別とに応じて、停止からの発進加速と停止までの減速とを除いた加減速の振幅を学習して予測値を補正する。value.【0037】この請求項17記載の発明では、走行中に逐次、信号間隔と道路種別に応じて走行中の加減速周期と加減速振幅とを学習し、走行パターンの予測時にこの学習値を用いるので、より実走行に近い走行パターンを生成することができる。前記カーブ検出手段により得られたカーブにおいては走行中の加減速振幅を補正する。running.【0039】この請求項18記載の発明では、カーブに応じて加減速周期と加減速振幅とを補正するので、より実走行に近い走行パターンを生成することができる。running.【0040】(4)請求項19記載の走行パターン生成装置は、前記走行パターン生成手段で生成された自車両の走行パターンに基づいて、目的地までの走行経路における自車両のエネルギー消費量を演算するエネルギー消費量演算手段をさらに備える。for.【0041】この請求項19記載の発明では、目的地までの走行経路における停止および発進を考慮した走行パターンを用いるので、停止時における減速エネルギーの回生や発進時の加速のための駆動力アシストなどが考慮され、厳密なエネルギー消費量の計算することができる。consumption.【0042】また、請求項20記載の走行パターン生成装置では、前記走行パターン生成手段で生成された自車両の走行パターンに基づいて、目的地までの走行経路における、自車両のエネルギー蓄積手段に対するエネルギーの蓄積および放出スケジュールを演算するエネルギー収支スケジュール演算手段をさらに備える。schedule.【0043】この請求項20記載の発明では、目的地までの走行経路における停止および発進を考慮した走行パターンを用いるので、停止時における減速エネルギーの回生や発進時の加速のための駆動力アシストなどが考慮され、厳密なエネルギーの蓄積および放出スケジュールを決定することができる。[0044]【発明の効果】(1)請求項1乃至4記載の発明によれば、特にハイブリッド車などのエネルギー蓄積手段を備えた車両において、実際の走行で必要な停止および発進にともなうエネルギー収支が考慮された走行パターンとなり、より正確なエネルギーの蓄積および放出のスケジューリングができる。release.【0045】これに加えて、請求項5記載の発明によれば、道路の特徴に応じた停止回数の予測ができる。road.【0046】また、請求項6記載の発明によれば、停止回数を朝夕のラッシュ時は多めに、深夜や早朝は少なめにするなど、実際の交通状況に適応した停止回数の予測ができる。conditions.【0047】さらに請求項7乃至11記載の発明によれば、実際の運転により適合した停止場所の予測ができる。operation.【0048】請求項12記載の発明によれば、目的地へ到達する間の交通情報の変化に対応した走行パターン予測ができる。destination.【0049】(2)請求項13乃至18記載の発明によれば、走行中の加減速の周期と振幅と振幅の中心とに基づいた周期関数で走行パターンを生成するので、走行中の加減速を含めた目的地までの走行パターンを精度良く予測できる。カーブに応じて、または学習機能を用いて、加減速周期と加減速振幅とを補正するので、より実走行に近い走行パターンを生成することができる。running.【0051】(3)請求項19記載の発明によれば、停止時における減速エネルギーの回生や発進時の加速のための駆動力アシストなどが考慮され、厳密なエネルギー消費量の計算することができる。.【0052】さらに請求項20記載の発明によれば、停止時における減速エネルギーの回生や発進時の加速のための駆動力アシストなどが考慮され、厳密なエネルギーの蓄積および放出スケジュールを決定することができる。実施形態を図面に基づいて説明する。15および走行パターン生成手段16を備えている。)に関する情報を検出する。System)受信機で構成され、道路地図データには、道路の曲率、幅員、種類や交差点、信号機の位置などが記録されている。recorded.【0055】本例の時計12は現在の時刻を出力するもので、自車両が走行予定の経路を通過する時刻を推定するために用いられる。11により得られた走行予定経路の道路種別や交差点、信号機の位置の情報および時計12からの時刻を用いて、停止回数を予測する。11により得られる走行予定経路の道路種別や曲率の情報を用いて走行速度を予測する。11により得られる走行予定経路の道路種別や過去の走行履歴に関するデータから走行予定路の加減速度を予測する。14および加減速度予測手段15の予測結果を組み合せて目的地までの走行予定経路における走行パターン、たとえば速度パターンを生成する。.【0060】次に本例の制御内容を説明する。7,本例の走行パターン生成装置1の処理を示したフローチャートであり、ナビゲーション装置または自動変速機やエンジンの制御ユニットのメインプログラムから一定時間間隔で呼び出されるものである。lights,交差点の位置に関する情報を道路地図データから読み出す。S11で設定した目的地までの経路を道路種別が変化する地点や主な交差点を区切りとして、いくつかの区間に分割する。Aからこ車線道路同士の交差点Bまでと、この交差点Bから細街路へ右折する交差点Cまでと、この交差点Cから一車線道路へ出る交差点Dまでと、この交差点Dから目的地までの区間に分割する。以降の速度パターン予測の作業を出発地側の区間から順に行う。prediction.【0063】ステップS13では、交差点や信号機の平均間隔(X)より、例えば下記式1のような単調減少関数を用いて停止回数の予測値(n)を求める。式1は図3のグラフに示すような実験データから求めることができる。1【0065】ただし、nは停止回数予測値、xは平均信号機間隔、lは区間延長[m]とする。3で分割した各区間の予測停止回数を上記式1より求めると、以下の表1のようになる。9時から17時は小数点以下0.5以上切り上げ、20時から7時は小数点以下切り捨てるようにしても良い。ここでの時間帯の設定は場所や進行方向に応じて適宜変えるようにする。1]【0068】次に、一つの区間内で停止する信号機または交差点の選択方法について説明する。直進する交差点については、12車線道路との交差点、21車線道路との交差点といった優先順位に従って停止場所を選択する。1車線道路一2車線道路)の場合は、予測停止回数にかかわらず必ず停止すると予測する。stops.【0069】さて、図2に示す経路を例に挙げて、停止する交差点の選択について説明すると、表1より出発地から交差点Aまでの区間の予測停止回数は2.6であり、小数点以下を切り上げて3回停止すると予測する。A1、および1車線道路との交差点であるA2を選択する。road.【0070】同様に、交差点AからBまでの区間での予測停止回数は表1より1.1であり、小数点以下を切り捨てて1回停止すると予測する。この区間には「必ず停止する」と予測することとした料金所B2と右折する交差点Bがあるので、予測停止回数は1回であるが、料金所B2と交差点Bの2個所で停止すると予測する。predicts.【0071】また、過去に走行したことがある区間の場合には、そのときの走行履歴を用いて、停止確率(停止回数/通った回数)の高い交差点または信号機から順に停止場所を選択するように予測しても良い。predicted.【0072】ステップS14では、ステップS11において収集した情報を用いて走行速度を予測する。走行速度(Vs[km/h])の予測方法の一例としては、以下の式2に示すように道路の種類とカーブの曲率を用いる方法が考えられる。ここで、Vcrv(r)は、例えば図4に示すような道路の曲率半径r[m]についての関数である。2【0074】ただし、Tsは走行予定経路が細街路のときは−10、1車線道路のときは0、2車線道路のときは10、高速道路のときは45とする。road.【0075】ステップS15では、ステップS11において収集した情報を用いて加減速度を予測する。])の予測方法の一例として、下記式3および式4に示すような道路種別を用いる方法がある。-0.03、高速道路の導入路のときは0.15、高速道路の本線のときは−0.03とする。Tdは、走行予定経路が細街路または1車線道路のときは0、2車線道路のときは−0.14、高速道路の導入路のときは0.03、高速道路の本線のときは0.36とする。0.36.【0079】以下にステップS14およびS15における式2から式4を用いて、図2に示す経路上での走行速度、加速度および減速度を予測した結果を表2に示す。組み合せて各区間ごとに走行パターンの予測波形を生成する。予測結果に従って生成した走行パターンを図5に示す。Fig.【0082】ところで、こうした走行パターンをハイブリッド車のバッテリ充放電スケジュールの決定などの車両制御に用いる場合は、時間軸を基準にしている方が都合がよい。図5に示す距離軸から図6に示す時間軸への変換方法を以下に説明する。below.【0083】図6に示すように、加速時および減速時に進む距離をSa[m]およびSd[m]、定速走行時に進む距離をSs[m]、発進から停止までに進む距離(交差点間の距離)をL[m]とすると、以下の式が成り立つ。Vs、加速度Acc、減速度Decを用いて以下のように表せる。7【0087】また、定速走行する時間Ts[sec]は以下のように表せる。5,Tsは以下のようにして求められる。定めて、時間軸を基準にした走行パターンを生成することができる。axis.【0092】最後にステップS17では、目的地までの全区間の走行パターン予測が終了したかどうかを判定する。stop,特に交差点および信号機の平均間隔を用いて停止回数を予測することにより、道路状態を考慮した走行パターンを生成することができる。condition.【0094】また、予測停止回数の小数点以下の数字の処理を、時間帯に応じて、日中は四捨五入し、交通量の多い朝夕のラッシュ時は小数点以下の切り上げ数を4以下に下げ、交通量の少ない深夜や早朝は小数点以下の切り上げ数を6以上に上げるようにすることにより、交通状況により適応した停止回数を予測できる。traffic.【0095】また、右折する交差点や、より優先度の高い道路へ右左折する交差点、または料金所では、その場所で必ず停止すると予測するので、実際の運転により適合した停止回数の予測ができる。operation.【0096】さらに、直進する交差点については、より優先度の高い道路との交差点で停止すると予測するので、この点においても実際の運転により適合した停止回数の予測ができる。stops)/(通った回数))の高い交差点または信号機から順に停止場所を選択するので、実際の運転により適合した停止回数の予測ができる。第2実施形態次に、本発明の第2実施形態について説明する。本実施形態の制御内容は、図7に示したものと基本的には同じであるが、ステップS16において渋滞区間の走行パターンの生成が加わる点が異なる。図8に示す交通状況の変化に対応するための走行パターンの再予測についての処理が追加される。added.【0099】以下、上述した第1実施形態と共通の制御処理については説明を省略し、ステップS16で行われる処理を説明する。ステップS16では、ナビゲーション装置を横成しているVICS受信機にて目的地までの経路上に渋滞情報を受信した場合には、一般道路の場合には渋滞区間における停止回数を次のように予測する。to.【0100】すなわち、渋滞中の走行パターンのモデルを図9に示すが、ここではある一定速度に到達するまで加速したのち、すぐに減速し始めて停止することを繰り返すものとする。図9に示す走行パターンの速度の最大値を、VICSセンターから送信されてくる渋滞区間の平均走行速度(Vj[km/h])にある一定値(例えば2)を乗じた値とすると、一回の発進から停止までに進む距離(lj[m])は以下のようになる。10【0102】よって、渋滞区間の長さをL[m]とすると、渋滞区間での停止回数はL/lj[回]となる。startc]は以下のようになる。11【0104】以上で求めた停止回数と停止から次の発進までの平均時間間隔Tjとに基づいて、図9に示すような渋滞区間における走行パターンを生成する。road,停止せずに低速で走行すると考えられるので、図9に示す走行パターンを一定速度(例えば0.5Vj)上へシフトして用いるようにしてもよい。このとき、式10に示すljと停止回数(n[回])は以下のようになる。lj【0107】また、渋滞区間における最初の一定時間の実測走行パターンと予測走行パターンとを比較して、誤差が大きい(例えば、相互相関係数が0.5以下)ときには、実測走行パターンを渋滞区間の終端まで繰り返すように予測を修正してもよい。end.【0108】本実施形態の制御も図7に示す制御形態と同様に、ナビゲーション装置または自動変速機やエンジンの制御ユニットのメインプログラムから一定時間間隔で呼び出される。ステップS21では、VICS受信機にて目的地までの経路上の交通情報を受信する。ステップS22では、渋滞の新たな発生や解消を検出するために、ステップS21において受信した交通情報とその前に受信した情報の差異を調べる。S21.【0109】ステップS23では、S21において受信した交通情報に変化がある場合に交通状況の変化を考慮するために、図7に示す走行パターンの予測を再び行う。FIG.【0110】したがって、VICS受信機で目的地までの経路における交通情報を受信し、交通状況が変化した場合には、走行パターンの予測を再度行うので、目的地へ到達する間の交通情報の変化に対応した走行パターンの予測ができる。第3実施形態図10は、本発明の第3実施形態に係る走行パターン生成装置10の構成を示すブロック図である。これについて説明すると、測位センサ101は衛星からの電波を受信するGPSアンテナ、車両の進行方向を測定するジャイロコンパスで構成される。102は、FM多重放送や電波ビーコン、光ビーコンなどのインフラからの情報の受信機を備え、道路工事や混雑度といった交通情報をリアルタイムで収集する。time.【0113】速度検出手段103は、磁気センサや光学式センサで構成され、車輪やドライブシャフトの回転速度から車両の走行速度またはエンジンの回転速度を検出する。104は、GPSアンテナから得られた緯度、経度、周辺の地図データ上の道路形状と、ジャイロコンパスと速度検出手段から自車両の走行軌跡を比較して道路地図上の自車位置を特定する。position.【0115】目的地入力手段105は、ドライバが地図の表示画面をスクロールさせて目的地を地図データ上に設定する。104で特定した自車位置から目的地入力手段105で設定した目的地までの経路を地図データから検索する。data.経路の探索条件としては、最短距離や高速道路の優先使用などが考えられる。106で検索した目的地までの経路を道路種別や右左折する交差点、料金所などでいくつかの区間に区分する。応じて走行中の加減速の周期および振幅を予測する。108で検出した信号や交差点、料金所の位置から停止位置を予測する。108で検出した道路種別や曲率から走行速度と発進時の加速度、停止時の減速度を予測する。112の予測結果を用いて目的地までの走行パターンを予測する。110、走行パターン生成手段113等は独立した演算ユニットとしてもよい。good.【0124】このような構成を実現するハードウェアの一例を図11に示す。Charge)の各センサ、ブレーキスイッチからの入力信号によってエンジン、モータの駆動力やバッテリのSOCを制御するハイブリッド制御ユニットで構成されている。switch.ここで、本発明における地図データの記録装置には、走行履歴を記録・更新するために、記録可能なDVDドライブやフラッシュメモリなどが用いられる。used.【0125】次に、制御手順を説明する。図12は本例の基本的な制御手順を示すフローチャートであり、目的地までの経路に関する道路情報を用いて走行パターンを予測する手順の概要を示す。105によってドライバが目的地を入力する。ナビゲーション装置が走行経路の履歴を記録しておき、過去の履歴と同様の時間帯に同様の経路を走行している場合は、運転者が目的地を設定しない場合でも、通勤路などの普段よく通る経路を走行すると予測して、自動的に目的地を設定するようにしてもよい。destination.【0127】ステップ12では、経路探索手段106によってステップ11で設定した目的地までの経路を探索する。経路探索の条件は有料道路の使用や渋滞区間の回避などを、ドライバが選択できるようにしてもよい。gradient,道路の混雑状況によって幾つかの区間に区分する。14,ステップ13で区分した各区間における走行パターンを、現在地から目的地へ向かって順に生成する。111によって交差点や料金所の位置情報から停止位置(S1〜Sm)を予測する。停止位置の予測については、上述した第1実施形態と同様に、交差点の平均間隔から直進する交差点での停止回数を予測する手法を採用することができる。intersection.【0131】すなわち、交差点や信号機の平均間隔(X)より、上記式1のような単調減少関数を用いて停止回数の予測値(n)を求める。21車線道路との交差点といった優先順位に従って停止場所を選択する。料金所、右折(左側通行の場合)、より優先度の高い道路への右左折(細街路→1車線道路、1車線道路→2車線道路)の場合は、予測停止回数にかかわらず必ず停止すると予測する。stop.【0132】既述した図2に示す経路を例に挙げて、停止する交差点の選択について説明すると、表1より出発地から交差点Aまでの区間の予測停止回数は2.6であり、小数点以下を切り上げて3回停止すると予測する。A1、および1車線道路との交差点であるA2を選択する。road.【0133】同様に、交差点AからBまでの区間での予測停止回数は表1より1.1であり、小数点以下を切り捨てて1回停止すると予測する。この区間には「必ず停止する」と予測することとした料金所B2と右折する交差点Bがあるので、予測停止回数は1回であるが、料金所B2と交差点Bの2個所で停止すると予測する。predicts.【0134】また、過去に走行したことがある区間の場合には、そのときの走行履歴を用いて、停止確率(停止回数/通った回数)の高い交差点または信号機から順に停止場所を選択するように予測しても良い。道路種別毎に平均して記録するようにしてもよい。])以下の時は減速中、それ以外のときは走行中とする方法が挙げられる。109に記録された走行中の加減速の周期(Tm[sec])を読み出す。走行中の加減速の周期Tmおよび速度の振幅Wmの記録値は、高速道路や一般道などの複数の道路種別を含む経路の実走行データから走行中の加減速の周期および速度の振幅を抽出し、それらの平均値を求めて設定する。走行中の加減速の周期および速度の振幅に基づいて走行パターンを生成する。走行パターンは、図14に示すように、一定の時間間隔で予測速度V(n)を定めてもよく、また地図データに記録されている道路の座標を表すノードや補完点毎に予測速度V(n)を定めてもよい。Tm、振幅の中心がVm、振幅がWmの周期関数を用いて一定時間間隔で走行パターンを生成する。図14のように周期関数に正弦波を用いると、加速度の変化が連続な走行パターンが生成できる。wave,走行パターン生成の際の演算負荷を軽減することができる。generating.【0139】減速は次の停止位置S2までの残りの距離が、現在の速度V(i)から加速度Dmで停止するのに必要な距離より小さくなった時、すなわち以下の式を満たした時点から速度が0[km/h]になるまで加速度Dmで減速する。S2までの距離、∫V(n)[m]はS1からの走行距離である。S1.【0142】ステップ19では、走行パターンを予測する対象区間が目的地までの経路における最終区間ならば本制御を終了し、そうでなければステップ14へ戻り次の区間の走行パターン予測を行う。embodiment,このうちステップ16およびステップ17の制御内容を以下のように変更することもできる。109によってステップ13で区分した区間の長さを区間内の信号数で除算した信号間隔(Sim[m])に応じて、走行中の加減速の周期Tmを補正する。110によって、ステップ16と同様に信号間隔Simに応じて走行中の加減速における速度の振幅Wmを補正する。した周期Tmおよび振幅Wmの補正値は、例えば図15に示すような関係式から求める方法が挙げられる。small,実走行データを解析した結果得られる傾向を反映させることが望ましい。110によって、ステップ16と同様に道路種別に応じて走行中の加減速における速度の振幅Wmを補正する。(2車線)といった道路種別毎の実走行データから走行中の加減速の周期および速度の振幅を抽出し、それらの平均値を求めて設定することが望ましい。102によりVICSなどのインフラから得られる、ステップ13で区分した区間毎の混雑度情報(平均走行速度:TDm[km/h])に応じて走行中の加減速の周期Tmを補正する。110によって、ステップ16と同様に混雑度(平均走行速度:TDm)に応じて走行中の加減速における速度の振幅Wmを補正する。した周期Tmおよび振幅Wmの補正値は、例えば図16に示すような関係式から求める方法が挙げられる。16の関係式は、例えば混雑度が高いほど走行中の加減速の周期は短く、速度の振幅は大きくなるなどの、実走行データを解析した結果得られる傾向を反映させることが望ましい。混雑度の応じて適宜補正することで、得られる走行パターンをより実走行に近づけることができる。第4実施形態次に本発明の第4実施形態について説明する。fourth実施形態の制御内容は上述した第3実施形態と基本的には同じであるが、走行中の走行パターンを図12のステップ13で区分した区間毎に記録して走行中の加減速の周期および振幅を演算し、その区間の道路種別と信号間隔に応じて学習することで、走行中の加減速の周期および振幅の予測値を逐次補正するものである。走行速度の記録は、例えば図18に示すように一定の時間間隔で行ってもよく、または地図データに記録されている道路の座標を表すノードや補完点毎に行ってもよい。data.【0150】ステップ22では、走行位置が区間の終端であればステップ23へ進み、これまで走行していた区間の走行パターンから走行中の加減速の周期と振幅の演算を開始し、そうでなければステップ21へ戻って走行速度の記録を続ける。21.【0151】ステップ23では、ステップ21で記録した、これまで走行していた区間の走行パターンについて走行速度の差分V(i)−V(i−1)を演算する。far3で演算した差分の符号が連続して同じ区間、すなわち加速または減速継続区間に分割する。Vs(例えば、15[km/h])以下となる部分があるものを除去することで、停止からの発進加速と停止への減速を除く。図18の例では、V(1)からV(2)への区間と、V(8)からV(10)への区間が除かれる対象となる。(10).【0154】ステップ26では、ステップ25で除かれた部分以外の連続している部分の周期を計算する。周期の計算は「加速→減速」または「減速→加速」を繰り返す時間を求め、周期Tmとする方法が挙げられる。区間内に加減速の繰り返しが2周期以上ある場合は、それらの平均値を取る。-T(2)とT(8)−T(4)の平均を走行中の加減速の周期とする。各々の加速または減速継続区間の長さを2倍した値を平均して周期Tmとする方法も採用できる。図10の例では以下の式のようになる。4【0156】ステップ27では、ステップ25で除かれた部分以外の各加速または減速継続区間の速度の変化量の絶対値を求め、その平均値を振幅Vmとする。18の例では、振幅は以下の式のようになる。4【0158】ステップ28では、ステップ26およびステップ27で求めた周期Tmと振幅Wmを用いてこれまでの予測値を補正する。このようにすることで、ドライバの運転傾向に応じた走行中の加減速の周期と振幅を予測することができる。補正は例えば下記のように、これまでの予測値TM(n)およびWM(n)(nは道路種別毎のこれまでの補正回数)との加重平均を用いる方法が挙げられる。2【0160】あるいは、道路種別毎のこれまでの補正回数nを記録しておき、下記のように補正回数nを用いて加重平均を取る方法もある。1)【0162】あるいは、下記のように過去一定回数前までの予測値を記録しておき、それらとの平均値を用いる方法もある。1)【0164】なお、走行中の加減速の周期と振幅の予測値は道路種別毎に記録しておく。図18の例では一般道(2車線)についての予測値を補正する。lanes).【0165】ステップ29では、走行中の加減速の周期と振幅の予測値補正の対象区間が目的までの経路における最終区間ならば本制御を終了し、そうでなければステップ14へ戻って次の区間の補正を行う。第5実施形態図19乃至図21は、本発明のさらに他の実施形態を示すものであり、この第5実施形態の制御内容は上述した第3実施形態と基本的には同じであるが、走行パターン予測を行う区間にカーブがある場合は走行中の加減速の振幅を0に補正する。この他にも、カーブ区間内を走行する時の加減速の周期は長く、振幅は小さく補正する方法を採用しても良い。本制御内容は図12のステップ18から呼び出されるサブルーチンとなっている。α(例えば、1/50)以下であれば、カーブ区間とみなしてステップ212へ進む。48の処理と同様に走行時の走行パターンに加減速を付加する。deceleration.【0168】ステップ212では、曲率r(i)よりカーブ通過速度Vcを求める。曲率とカーブ通過速度との関係式は、例えば図21に示すような単調減少関数を用いることができる。example.【0169】ステップ213では、図20に示すように、走行パターン予測を行う区間内の点Iにおける速度V(i)をステップ212で求めたVcとする。このようにすることで、図20のようにカーブ進入後から脱出前までは一定速度Vcで走行するような走行パターンが生成される。otherwise11へ戻って走行パターンの生成を続ける。11.【0171】以上、第3実施形態乃至第5実施形態の走行パターン生成装置では、走行中の加減速の周期と振幅と振幅の中心とに基づいた周期関数で走行パターンを生成するので、走行中の加減速を含めた目的地までの走行パターンを精度良く予測できる。その結果、従来の走行パターン生成装置では、図22(a)に示すように予測パターンが実走行パターンとの一致性が悪く、燃料消費量の予測信頼性に欠けていたが、本例の走行パターン生成装置では、同図(b)に示すように予測パターンと実走行パターンとが良く一致するので、燃料消費量等の予測信頼性が著しく向上する。)に備えられているバッテリの充放電スケジュールの決定が挙げられる。like.【0173】以下、上記の手順で予測した走行パターンを用いて、目的地までの経路上におけるエネルギーの充放電スケジュールの決定方法の一例を説明する。destination.【0174】本例の充放電スケジュールの決定方法の概要は、図25に示すように以下の処理にしたがって実行される。25.【0175】まず、予測した走行パターンを用いて、目的地までの経路における走行に必要な出力を演算する。destination.そして、走行に必要な出力が負になる、すなわちエネルギー回生ができる区間を境界としていくつかのスケジューリング区間に区切る。boundary.【0176】また、次のスケジューリング区間における回生可能なエネルギーを最大限に充電できるように、スケジューリング区間終端でのバッテリ充電量SOCの値を調節する。そのために該当スケジューリング区間内でのモータ走行などを考える。that.【0177】また、SOCmax−SOCpを出力に換算した値P(SOCmax−SOCp)(w)が、次のスケジューリング区間で回生可能なエネルギーC(v)より小さい場合は、エンジンの作動効率の低い区間からモータ走行を行う。SOCpはスケジューリング区間先頭でのバッテリ充電量である。)さらに、SOCmax−SOCpを出力に換算した値P(SOCmax−SOCp)(w)が、次のスケジューリング区間で回生可能なエネルギーC(w)より大きいときは、エンジンのみで走行した場合とモータ走行のために事前に発電を行った場合の燃料消費量を比較して、少ない方を行うよう充放電スケジュールを決定する。26のフローチャートに従って充放電スケジュール決定の流れを説明する。Sa6へジャンプする。図25に示す経路では、高速道路の出口料金所の手前での減速から一般道の降坂が、この区間に該当する。section.【0180】ステップSa2では、ステップSa1で検索した継続的にエネルギー回生できる区間によって目的地までの経路をスケジューリング区間に区切る。25の例では、高速道路の出口料金所の手前での減速を境に2つのスケジューリング区間に区切る。ステップSa3以降の処理は、出発地側のスケジューリング区間から順に行う。interval.【0181】ステップSa3では、スケジューリング区間の先頭でのバッテリ充電量SOCpが下限値SOCminの近傍である場合は、ステップSa6にジャンプし、そうでない場合はステップSa4へ進む。output−SOCp)(v)が回生できるエネルギーC(v)より小さい場合はステップSa5へ進み、そうでない場合はステップSa6へジャンプする。図25の例では、バッテリ充電量がスケジューリング区間1の先頭における値SOCpであれば、スケジューリング区間2における回生可能なエネルギーC(w)を全て充電できるのでステップSa6へ進む。charged.【0183】ステップSa5では、エンジンの運転点が最良効率線から最も離れた区間をモータ走行またはアシストすることによってバッテリを放電するように充放電スケジュールを決定する。図25の例では、市街地の渋滞の区間が該当する。congestion.【0184】ステップSa6では、エンジンの運転点が最良効率線から離れている、すなわちエンジンの作動効率が低い区間がある場合はステップSa7へ進み、そうでない場合はステップSa8へジャンプする。図25の例では、市街地の渋滞区間が該当する。section.【0185】ステップSa7では、ステップSa6で検出したエンジンの作動効率が低い区間をエンジンのみで走行、またはバッテリ充電量SOCの値がモータ走行可能であればその分を差し引いてエンジン走行した場合の燃料消費量Bと、前記の区間をモータ走行するエネルギーをバッテリに充電するために事前に発電する場合の燃料消費量Aを比較する。燃料消費量AがBよりも少ない場合は事前に発電する。road,市街地の渋滞でのモータ走行によりバッテリを消費するよう充放電スケジュールを決定する。発電量は信号機での停止時にエネルギー回生できるように設定する。lights.【0186】ステップSa8では、次に処理するスケジューリング区間が最終区間であればステップSa9へ進み、そうでなければステップSa3へ戻る。otherwise.【0187】ステップSa9では、エンジンの運転点が最良効率線から最も離れた区間でモータ走行またはアシストしてバッテリを消費するように充放電スケジュールを決定する。図25の例では、最終のスケジューリング区間にはエネルギー回生した後には一般道の登坂しかないので、この区間においてモータアシストすることによってバッテリを消費する。section.【0188】以上がバッテリの充放電スケジュールの決定方法の一例である。schedule.【0189】このように、目的地までの経路における停止・発進を考慮した走行パターンの予測結果を用いることにより、目的地までの経路におけるエネルギー消費量を厳密に計算することができる。destination.【0190】また、目的地までの経路における停止・発進を考慮した走行パターンの予測結果を用いることにより、目的地までの経路におけるエネルギーの蓄積および放出スケジュールを厳密に決定することができる。destination.【0191】本発明の第3実施形態乃至第5実施形態に係る走行パターン生成装置で求められた走行パターンも、上述したエネルギーの充放電スケジュールの決定方法に適用できる。走行負荷からエンジンの作動効率を求め、作動効率の高い区間でバッテリを充電して、作動効率の低い区間はモータで走行するようにバッテリ充放電スケジュールを生成する。12,目的地までの走行速度パターンを生成する。合わせた目的地までの走行負荷パターンを求める。目的地までの走行負荷パターンと目的地における目標SOC(バッテリ充電率)を満たしながら、燃料消費量を低減するようにエンジン/モータの駆動力配分を求める。最後に、その駆動力配分から目的地までのSOCパターンが上限値と下限値の範囲内に収まるように求め、充放電スケジュールを決定する。図27の例では、市街地における低速走行では走行負荷が小さくエンジンの作動効率が低いためモータ走行を優先し、走行負荷が負となる面積が広い信号や交差点手前での減速や降坂区間ではエネルギーを回生し、降坂の後の登坂では回生で充電したエネルギーを用いてモータでエンジンのアシストを行うように充放電スケジュールを決定する。このように走行中の加減速を考慮して生成した走行パターンを用いることで、走行中の減速による回生量や加速に必要なトルクを正確に予測できるので、ハイブリッド車のバッテリ充放電をより効率よく行うことができ、燃費が向上する。本適用例はHEVだけでなくEV(電気自動車)やFCVにも適用することができ、その場合は信号や交差点手前での減速や降坂区間などでのエネルギー回生が可能な区間の手前ではバッテリの放電を行い、登坂などの大きなモータトルクが必要な区間の手前ではバッテリを充電するようにする。battery.【0193】本発明の走行パターン生成装置で生成された走行パターンは、エンジンの作動効率マップと燃料消費率マップを用いることで、目的地までに消費する燃料の総量予測にも利用できる。destination.【0194】図28は目的地までに消費する燃料の総量を予測する手順を示すフローチャートである。destination.【0195】まず、ステップ311では、速度パターンの各サンプル値V(i)から走行負荷P(i)[w]を求める。走行負荷の演算は下記のような関係式を用いる。Gr(i)(%)は道路勾配の計算値である。gradient.【0198】ステップ312では、図29に示すようにステップ311で求めた走行負荷P(i)の仕事に対するハイブリッド制御ユニット内で関係付けられた動作点を読出し、エンジンの燃料消費率マップから、このときの燃料消費率f(i)[cc/sec]を求める。(i)が目的地までの経路における走行パターンの最終サンプルであれば、速度の各サンプル値に対する燃料消費率の演算は目的地まで終了したと判定してステップ314へ進み、そうでない場合はステップ311へ戻る。.【0200】ステップ314では、下記のようにステップ312で求めた燃料消費率f(i)を出発地から目的地まで積分して総燃料消費量F[cc]を求める。dt【0202】この目的地までの燃料消費量予測の適用例としては、図30に示すように、ナビゲーション装置で目的地を設定した時に、複数の経路候補について求めた燃料消費量に単位量当たりの燃料代を乗じて、燃料代を提示するシステムが考えられる。本制御はHEVだけでなくガソリン車やディーゼル車の燃料消費量予測にも適用することができる。HEV.【0203】以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明はハイブリッド車やFCVのバッテリの充放電スケシュールの決定に利用するだけでなく、畜熱アキュムレータを備えたエアコンの畜熱および放熱スケジューリングに用いたり、停止発進に伴うエネルギー収支を考慮した、より正確な目的地までの燃費計算に適用してもよい。本発明は以上の実施形態に限定されるのもでなく、それらのいずれかを組合せて実施してもよい。DRAWINGS【図1】本発明の走行パターン生成装置の第1実施形態を示すブロック図である。invention.【図2】走行予定経路の一例を示す図である。route.【図3】平均信号間隔に対する停止回数の一例を示すグラフである。interval.【図4】道路の曲率半径に対する走行速度の一例を示すグラフである。road.【図5】本発明の走行パターン生成装置により生成された走行パターンの一例を示すパターン図である。invention.【図6】図5に示す走行パターンを時間に対する走行パターンに変換したグラフである。FIG.【図7】本発明の走行パターン生成装置の制御手順を示すフローチャートである。invention.【図8】本発明の第2実施形態の制御手順を示すフローチャートである。invention.【図9】図8に示す実施形態の走行パターンを示すパターン図である。FIG.【図10】本発明の走行パターン生成装置の第3実施形態乃至第5実施形態を示すブロック図である。invention.【図11】図10に示す実施形態をさらに具体化したブロック図である。10.【図12】本発明の第3実施形態の制御手順を示すフローチャートである。invention.【図13】道路種別と走行速度、加減速の関係を示す制御マップである。relationship.【図14】図10に示す走行パターン生成装置で生成された走行パターンを示すグラフである。10.【図15】信号間隔と加減速の周期、振幅の関係を示すグラフである。relationship.【図16】混雑度と加減速の周期、振幅の関係を示すグラフである。relationship.【図17】本発明の第4実施形態の制御手順を示すフローチャートである。invention.【図18】第4実施形態の制御手順を説明するための走行パターンの例である。embodiment.【図19】本発明の第5実施形態の制御手順を示すフローチャートである。invention.【図20】第5実施形態の制御手順を説明するための走行パターンの例である。embodiment.【図21】カーブ通過速度と曲率の関係を示すグラフである。curvature.【図22】本発明で得られた走行パターンと従来の走行パターンを示す図である。invention.【図23】本発明の走行パターン生成装置が適用されるハイブリッド自動車の一例を示すブロック図である。一例を示すブロック図である。applied.【図25】本発明により生成された走行パターンをハイブリッド自動車に適用した一例を示すパターン図である。vehicle.【図26】図25に示す実施形態の制御手順を示すフローチャートである。25.【図27】本発明により生成された走行パターンをハイブリッド自動車に適用した他の例を示すパターン図である。invention.【図28】本発明で得られた走行パターンを用いて燃料消費量を求める手順を示すフローチャートである。invention.【図29】エンジン回転数とエンジン出力トルクの関係を示すグラフである。torque.【図30】図28に示す実施形態をナビゲーション装置に適用した一例を示す図である。より取得された情報を用いて走行予定経路における自車両の停止回数を予測する停止回数予測手段をさらに備えたことを特徴とする走行パターン生成装置。より取得された情報を用いて走行予定経路における自車両の走行速度を予測する走行速度予測手段をさらに備えたことを特徴とする請求項1記載の走行パターン生成装置。より取得された情報を用いて走行予定経路における自車両の加減速度を予測する加減速度予測手段をさらに備えたことを特徴とする請求項1または2記載の走行パターン生成装置。予測された加減速度に基づいて、自車両の走行パターンを生成する走行パターン生成手段をさらに備えた請求項3記載の走行パターン生成装置。前記自車両の走行予定経路を幾つかの区間に分割して各区間内に存在する交差点および信号機の平均間隔を求め、この平均間隔に基づいて各区間内における自車両の停止回数を予測する第2停止回数予測手段と、を含む請求項1記載の走行パターン生成装置。a.【請求項6】前記第2停止回数予測手段は、走行時間帯に応じて停止回数を変動させる請求項5記載の走行パターン生成装置。おいて自車両が対向車線を横断する方向に曲がる交差点では、停止すると予測する請求項5記載の走行パターン生成装置。おいて自車両より優先度の高い道路へ右左折または自車両より優先度の高い道路を横断する交差点では、停止すると予測する請求項5記載の走行パターン生成装置。おいて自車両より優先度の高い道路との交差点では、停止すると予測する請求項5記載の走行パターン生成装置。おける料金所では、停止すると予測する請求項5記載の走行パターン生成装置。of,停止場所を選択する請求項5記載の走行パターン生成装置。おける交通状況が変化したときは、変化後の情報に基づいて前記走行パターンを再度生成する請求項1乃至4記載の走行パターン生成装置。より得られた振幅の中心とに基づいた周期関数を用いて、走行中の速度パターン波形を生成する走行パターン生成手段と、をさらに備えたことを特徴とする走行パターン生成装置。より得られた信号間隔に応じて走行中の加減速振幅を補正する請求項13記載の走行パターン生成装置。より得られた道路種別に応じて走行中の加減速振幅を補正する請求項13記載の走行パターン生成装置。より得られた混雑度に応じて走行中の加減速振幅を補正する請求項13記載の走行パターン生成装置。得られた道路種別とに応じて、停止からの発進加速と停止までの減速とを除いた加減速の振幅を学習して予測値を補正する請求項13記載の走行パターン生成装置。前記カーブ検出手段により得られたカーブにおいては走行中の加減速振幅を補正する請求項13記載の走行パターン生成装置。unit.【請求項19】前記走行パターン生成手段で生成された自車両の走行パターンに基づいて、目的地までの走行経路における自車両のエネルギー消費量を演算するエネルギー消費量演算手段をさらに備える請求項4又は13記載の走行パターン生成装置。means又は13記載の走行パターン生成装置。