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技術 車両制御装置及びその動作方法

出願人 三星電子株式会社ノースカロライナステートユニヴァーシティ
発明者 鄭大奉チョウモ-イェウンハビバララヒミエイチ全晋用
出願日 2017年11月21日 (3年10ヶ月経過) 出願番号 2017-223762
公開日 2018年5月31日 (3年4ヶ月経過) 公開番号 2018-085113
状態 未査定
技術分野 車両の電気的な推進・制動 交通制御システム 航行(Navigation)
主要キーワード 速度関連情報 NNモデル ターゲット速度 風向情報 直接日射 日射情報 散乱日射 流れ情報
関連する未来課題
重要な関連分野

この項目の情報は公開日時点(2018年5月31日)のものです。
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図面 (11)

課題

車両制御装置及びその動作方法を提供する。

解決手段

一実施例は、入力情報に基づいて車両の速度変化量を算出し、算出された速度変化量に基づいて車両の平均速度を予測し、予測された平均速度に基づいて第1速度プロファイルを生成し、第1速度プロファイルに速度雑音情報を適用して第2速プロファイルを生成する。

概要

背景

環境問題及びエネルギー資源問題が重要視される中で電気自動車(Electric Vehicle)が未来運送手段として注目を浴びている。

電気自動車は、現在の走行速度に基づいて速度プロファイルを生成する。このような算出方法によって生成された速度プロファイルは、電気自動車の外部環境情報及び交通情報が考慮されていないため、生成された速度プロファイルは、電気自動車の実際の走行速度プロファイルと差が大きいことがある。

概要

車両制御装置及びその動作方法を提供する。 一実施例は、入力情報に基づいて車両の速度変化量を算出し、算出された速度変化量に基づいて車両の平均速度を予測し、予測された平均速度に基づいて第1速度プロファイルを生成し、第1速度プロファイルに速度雑音情報を適用して第2速プロファイルを生成する。

目的

一実施形態の目的は、車両の実際の速度プロファイルに類似した、リアルな速度プロファイルを生成することにある

効果

実績

技術文献被引用数
0件
牽制数
0件

この技術が所属する分野

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請求項1

入力情報に基づいて車両の速度変化量を算出するステップと、前記算出された速度変化量に基づいて、前記車両の平均速度を予測するステップと、前記予測された平均速度に基づいて、第1速度プロファイルを生成するステップと、前記第1速度プロファイルに速度雑音情報を適用して第2速プロファイルを生成するステップと、を含む、車両制御装置動作方法

請求項2

前記車両の速度変化量を算出するステップは、前記車両の経路上の各地点に関する入力情報に基づいて、前記各地点に対応する速度変化量を算出するステップ、を含む、請求項1に記載の車両制御装置の動作方法。

請求項3

記入力情報は、気象情報交通流れ情報、及び道路タイプ情報のいずれか1つ又はその組み合わせを含む、請求項1または2に記載の車両制御装置の動作方法。

請求項4

前記車両の平均速度を予測するステップは、前記車両の経路上の各地点に対応する速度変化量と前記各地点の基準速度を用いて、前記各地点における前記車両の平均速度を予測するステップ、を含む、請求項1乃至3いずれか一項に記載の車両制御装置の動作方法。

請求項5

前記第1速度プロファイルを生成するステップは、前記車両の経路上の各地点に対して予測された平均速度に基づいて、前記第1速度プロファイルを生成するステップ、を含む、請求項1乃至4いずれか一項に記載の車両制御装置の動作方法。

請求項6

前記第2速度プロファイルに基づいて、前記車両が消耗する電力を予測するステップ、をさらに含む、請求項1乃至5いずれか一項に記載の車両制御装置の動作方法。

請求項7

前記第2速度プロファイルに基づいて、前記車両のパワートレインに伝達される電力を予測するステップと、日射情報及び外気温度情報のいずれか1つ又は両方に基づいて、前記車両の空調システムが消耗する電力を予測するステップと、をさらに含む、請求項1乃至6いずれか一項に記載の車両制御装置の動作方法。

請求項8

前記車両のバッテリの現在の状態情報及び前記車両の現在の燃料量のいずれか1つ又は両方と前記車両が消耗する電力に対する予測値に基づいて、前記車両の走行可能範囲を決定するステップ、をさらに含む、請求項1乃至7いずれか一項に記載の車両制御装置の動作方法。

請求項9

前記車両の走行可能範囲を決定するステップは、前記電力に対する予測値に基づいて目的先における前記バッテリの状態情報及び燃料量のいずれか1つ又は両方を予測するステップと、前記予測された状態情報及び予測された燃料量のいずれか1つ又は両方によって前記車両が目的先まで走行可能であるか否かを決定するステップと、を含む、請求項8に記載の車両制御装置の動作方法。

請求項10

前記第2速度プロファイルに基づいて前記車両の走行に対するガイド情報を生成するステップと、前記ガイド情報を前記車両のユーザに出力するステップと、をさらに含む、請求項1乃至7いずれか一項に記載の車両制御装置の動作方法。

請求項11

前記ガイド情報を生成するステップは、前記第2速度プロファイルから決定された予測平均速度と前記車両の走行履歴情報から決定されたターゲット速度とを比較するステップと、前記比較の結果に基づいてガイド情報を生成するステップと、を含む、請求項10に記載の車両制御装置の動作方法。

請求項12

前記ガイド情報を生成するステップは、前記第2速度プロファイルで予め決定した基準を満足する速度区間識別するステップと、前記識別された速度区間に対応する経路における走行に対するガイド情報を生成するステップと、を含む、請求項10に記載の車両制御装置の動作方法。

請求項13

入力情報に基づいて車両の速度変化量を算出し、前記算出された速度変化量に基づいて前記車両の平均速度を予測し、前記予測された平均速度に基づいて第1速度プロファイルを生成し、前記第1速度プロファイルに速度雑音情報を適用して第2速度プロファイルを生成するプロセッサ、を含む、車両制御装置。

請求項14

前記プロセッサは、前記車両の経路上の各地点に関する入力情報に基づいて前記各地点に対応する速度変化量を算出する、請求項13に記載の車両制御装置。

請求項15

前記入力情報は、気象情報、交通の流れ情報、及び道路タイプ情報のいずれか1つ又は二以上の組み合わせを含む、請求項13または14に記載の車両制御装置。

請求項16

前記プロセッサは、前記車両の経路上の各地点に対応する速度変化量と前記各地点の基準速度を用いて前記各地点における前記車両の平均速度を予測する、請求項13乃至15いずれか一項に記載の車両制御装置。

請求項17

前記プロセッサは、前記車両の経路上の各地点に対して予測された平均速度に基づいて前記第1速度プロファイルを生成する、請求項13乃至16いずれか一項に記載の車両制御装置。

請求項18

前記プロセッサは、前記第2速度プロファイルに基づいて前記車両が消耗する電力を予測する、請求項13乃至17いずれか一項に記載の車両制御装置。

請求項19

前記プロセッサは、前記第2速度プロファイルに基づいて前記車両のパワートレインに伝達される電力を予測し、日射情報及び外気温度情報のいずれか1つ又は両方に基づいて前記車両の空調システムが消耗する電力を予測する、請求項13乃至18いずれか一項に記載の車両制御装置。

請求項20

前記プロセッサは、前記車両のバッテリの現在の状態情報及び前記車両の現在の燃料量のいずれか1つ又は両方と前記車両が消耗する電力に対する予測値に基づいて前記車両の走行可能範囲を決定する、請求項13乃至19いずれか一項に記載の車両制御装置。

請求項21

前記プロセッサは、前記電力に対する予測値に基づいて目的先における前記バッテリの状態情報及び燃料量のいずれか1つ又は両方を予測し、前記予測された状態情報及び予測された燃料量のいずれか1つ又は両方によって前記車両が目的先まで走行可能であるか否かを決定する、請求項20に記載の車両制御装置。

請求項22

前記プロセッサは、前記第2速度プロファイルに基づいて前記車両の走行に対するガイド情報を生成し、前記ガイド情報を前記車両のユーザに出力する、請求項13乃至20いずれか一項に記載の車両制御装置。

請求項23

前記プロセッサは、前記第2速度プロファイルから決定された予測平均速度と前記車両の走行履歴情報から決定されたターゲット速度とを比較し、前記比較の結果に基づいてガイド情報を生成する、請求項22に記載の車両制御装置。

請求項24

前記プロセッサは、前記第2速度プロファイルで予め決定した基準を満足する速度区間を識別し、前記識別された速度区間に対応する経路における走行に対するガイド情報を生成する、請求項22に記載の車両制御装置。

技術分野

0001

本発明は、車両制御装置に関する。

背景技術

0002

環境問題及びエネルギー資源問題が重要視される中で電気自動車(Electric Vehicle)が未来運送手段として注目を浴びている。

0003

電気自動車は、現在の走行速度に基づいて速度プロファイルを生成する。このような算出方法によって生成された速度プロファイルは、電気自動車の外部環境情報及び交通情報が考慮されていないため、生成された速度プロファイルは、電気自動車の実際の走行速度プロファイルと差が大きいことがある。

発明が解決しようとする課題

0004

一実施形態の目的は、車両の実際の速度プロファイルに類似した、リアルな速度プロファイルを生成することにある。また、一実施形態の目的は、車両の走行可能範囲を正確に予測することにもある。

課題を解決するための手段

0005

一側面に係る車両制御装置の動作方法は、入力情報に基づいて車両の速度変化量を算出するステップと、前記算出された速度変化量に基づいて前記車両の平均速度を予測するステップと、前記予測された平均速度に基づいて第1速度プロファイルを生成するステップと、前記第1速度プロファイルに速度雑音情報を適用して第2速プロファイルを生成するステップとを含む。

0006

前記車両の速度変化量を算出するステップは、前記車両の経路上の各地点に関する入力情報に基づいて、前記各地点に対応する速度変化量を算出するステップを含み得る。

0007

記入力情報は、気象情報交通流れ情報、及び道路タイプ情報のいずれか1つ又はその組み合わせを含み得る。

0008

前記車両の平均速度を予測するステップは、前記車両の経路上の各地点に対応する速度変化量と前記各地点の基準速度を用いて、前記各地点における前記車両の平均速度を予測するステップを含み得る。

0009

前記第1速度プロファイルを生成するステップは、前記車両の経路上の各地点に対して予測された平均速度に基づいて、前記第1速度プロファイルを生成するステップを含み得る。

0010

車両制御装置の動作方法は、前記第2速度プロファイルに基づいて、前記車両が消耗する電力を予測するステップをさらに含み得る。

0011

車両制御装置の動作方法は、前記第2速度プロファイルに基づいて、前記車両のパワートレインに伝達される電力を予測するステップと、日射情報及び外気温度情報のいずれか1つ又は両方に基づいて、前記車両の空調システムが消耗する電力を予測するステップとをさらに含み得る。

0012

車両制御装置の動作方法は、前記車両のバッテリの現在の状態情報及び前記車両の現在の燃料量のいずれか1つ又は両方と前記車両が消耗する電力に対する予測値に基づいて、前記車両の走行可能範囲を決定するステップをさらに含み得る。

0013

前記車両の走行可能範囲を決定するステップは、前記電力に対する予測値に基づいて目的先における前記バッテリの状態情報及び燃料量のいずれか1つ又は両方を予測するステップと、前記予測された状態情報及び予測された燃料量のいずれか1つ又は両方によって前記車両が目的先まで走行可能であるか否かを決定するステップとを含み得る。

0014

車両制御装置の動作方法は、前記第2速度プロファイルに基づいて前記車両の走行に対するガイド情報を生成するステップと、前記ガイド情報を前記車両のユーザに出力するステップとをさらに含み得る。

0015

前記ガイド情報を生成するステップは、前記第2速度プロファイルから決定された予測平均速度と前記車両の走行履歴情報から決定されたターゲット速度とを比較するステップと、前記比較の結果に基づいてガイド情報を生成するステップとを含み得る。

0016

前記ガイド情報を生成するステップは、前記第2速度プロファイルで予め決定した基準を満足する速度区間識別するステップと、前記識別された速度区間に対応する経路における走行に対するガイド情報を生成するステップとを含み得る。

0017

一実施形態に係る車両制御装置は、入力情報に基づいて、車両の速度変化量を算出し、前記算出された速度変化量に基づいて、前記車両の平均速度を予測し、前記予測された平均速度に基づいて、第1速度プロファイルを生成し、前記第1速度プロファイルに速度雑音情報を適用して、第2速度プロファイルを生成するプロセッサを含む。

0018

前記プロセッサは、前記車両の経路上の各地点に関する入力情報に基づいて、前記各地点に対応する速度変化量を算出し得る。

0019

前記入力情報は、気象情報、交通の流れ情報、及び道路タイプ情報のいずれか1つ又は二以上の組み合わせを含み得る。

0020

前記プロセッサは、前記車両の経路上の各地点に対応する速度変化量と前記各地点の基準速度を用いて、前記各地点における前記車両の平均速度を予測し得る。

0021

前記プロセッサは、前記車両の経路上の各地点に対して予測された平均速度に基づいて、前記第1速度プロファイルを生成し得る。

0022

前記プロセッサは、前記第2速度プロファイルに基づいて、前記車両が消耗する電力を予測し得る。

0023

前記プロセッサは、前記第2速度プロファイルに基づいて、前記車両のパワートレインに伝達される電力を予測し、日射情報及び外気温度情報のいずれか1つ又は両方に基づいて、前記車両の空調システムが消耗する電力を予測し得る。

0024

前記プロセッサは、前記車両のバッテリの現在の状態情報及び前記車両の現在の燃料量のいずれか1つ又は両方と前記車両が消耗する電力に対する予測値に基づいて、前記車両の走行可能範囲を決定し得る。

0025

前記プロセッサは、前記電力に対する予測値に基づいて目的先における前記バッテリの状態情報及び燃料量のいずれか1つ又は両方を予測し、前記予測された状態情報及び予測された燃料量のいずれか1つ又は両方によって前記車両が目的先まで走行可能であるか否かを決定し得る。

0026

前記プロセッサは、前記第2速度プロファイルに基づいて、前記車両の走行に対するガイド情報を生成し、前記ガイド情報を前記車両のユーザに出力し得る。

0027

前記プロセッサは、前記第2速度プロファイルから決定された予測平均速度と前記車両の走行履歴情報から決定されたターゲット速度とを比較し、前記比較の結果に基づいて、ガイド情報を生成し得る。

0028

前記プロセッサは、前記第2速度プロファイルで予め決定した基準を満足する速度区間を識別し、前記識別された速度区間に対応する経路における走行に対するガイド情報を生成し得る。

発明の効果

0029

本発明によると、車両の実際の速度プロファイルに類似した、リアルな速度プロファイルを生成することができる。また、本発明によると、車両の走行可能範囲を正確に予測することができる。

図面の簡単な説明

0030

一実施形態に係る車両制御装置の動作を説明するためのフローチャートである。
一実施形態に係る車両制御装置が速度変化量を算出することを説明するための図である。
一実施形態に係る所属関数を説明するための図である。
一実施形態に係る所属関数を説明するための図である。
一実施形態に係る所属関数を説明するための図である。
一実施形態に係る車両制御装置が第1及び第2速度プロファイルを生成することを説明するための図である。
一実施形態に係る第2速度プロファイルに基づいて生成される走行関連情報の一例を説明するための図である。
一実施形態に係る第2速度プロファイルに基づいて生成される走行関連情報の一例を説明するための図である。
一実施形態に係る第2速度プロファイルに基づいて生成される走行関連情報の他の一例を説明するための図である。
一実施形態に係る車両制御装置を説明するためのブロック図である。

実施例

0031

以下、添付する図面を参照しながら実施形態を詳細に説明する。

0032

本明細書で開示されている特定の構造的又は機能的な説明は単に実施形態を説明することを目的として例示されたものであり、実施形態は、様々な異なる形態で実施され、本明細書に説明された実施形態に限定されることはない。

0033

本明細書で用いた用語は、単に特定の実施形態を説明するために用いられるものであって、本発明を限定しようとする意図はない。単数表現は、文脈上、明白に異なる意味をもたない限り複数の表現を含む。本明細書において、「含む」又は「有する」等の用語は明細書に記載した特徴、数字、ステップ、動作、構成要素、部品又はこれらの組み合わせが存在することを示すものであって、1つ又はそれ以上の他の特徴や数字、ステップ、動作、構成要素、部品、又はこれらの組み合わせ等の存在又は付加の可能性を予め排除しないものとして理解しなければならない。

0034

異なる定義がされない限り、技術的であるか又は科学的な用語を含むここで用いる全ての用語は、本実施形態が属する技術分野で通常の知識を有する者によって一般的に理解されるものと同じ意味を有する。一般的に用いられる予め定義された用語は、関連技術の文脈上で有する意味と一致する意味を有するものと解釈すべきであって、本明細書で明白に定義しない限り、理想的又は過度形式的な意味として解釈されることはない。

0035

また、添付図面を参照して説明することにおいて、図面符号に関係なく同一の構成要素は同一の参照符号を付与し、これに対する重複説明は省略する。実施形態の説明において、関連する公知技術に対する具体的な説明が実施形態の要旨を不必要に曖昧にすると判断される場合、その詳細な説明は省略する。

0036

図1は、一実施形態に係る車両制御装置の動作を説明するためのフローチャートである。

0037

図1を参照すると、車両制御装置(Vehicle Control Unit:VCU)は、入力情報に基づいて車両の速度変化量を算出する(S110)。車両制御装置は、車両が走行する経路上の各地点に関する入力情報(一例として、気象情報、交通の流れ情報、道路タイプ情報)に基づいて経路上の各地点に対応する速度変化量を算出する。

0038

一実施形態において、速度変化量は、速度変化量算出モデルによって算出される。速度変化量に対しては、図2を参照して詳しく説明する。

0039

車両制御装置は、算出された速度変化量に基づいて車両の平均速度を予測する(S120)。例えば、車両制御装置は、経路上の各地点に対応する速度変化量と経路上の各地点の基準速度情報とを用いて、各地点における車両の平均速度を予測する。一例として、車両制御装置は、各地点における車両の平均速度を「各地点に対応する速度変化量+各地点の基準速度」として予測する。各地点に対応する速度変化量及び/又は各地点の基準速度が異なると、各地点における車両の平均速度は相違して予測される。

0040

車両制御装置は、予測された平均速度に基づいて第1速度プロファイルを生成する(S130)。例えば、車両制御装置は、経路上の各地点に対して予測された平均速度に基づいて経路に対する第1速度プロファイルを生成する。第1速度プロファイルは、予測された平均速度が考慮されて生成され、第1速度プロファイルには車両の加速及び/又は減速が正確に表現されないことがある。

0041

図1に示していないが、車両制御装置は、雑音生成関数を用いて速度雑音情報を生成する。雑音生成関数は、一例として、AWGN(Additive White Gaussian Noise)に対するガウス関数である。雑音生成関数は、前述した関数に制限されない。

0042

車両制御装置は、第1速度プロファイルに速度雑音情報を適用して第2速度プロファイルを生成する(S140)。速度雑音情報は、車両の加速及び/又は減速を表現するための情報である。そのため、速度雑音情報の追加によって第2速度プロファイルは、車両の加速及び/又は減速が反映された実際の速度プロファイルに類似した車両の加速及び/又は減速をリアルに表現できる。

0043

第1及び第2速度プロファイルの生成に対しては図4を参照して説明する。

0044

車両制御装置は、第2速度プロファイルに基づいて車両の走行関連情報を決定する(S150)。例えば、車両制御装置は、第2速度プロファイルに基づいて車両が目的先まで走行するために消耗する電力(又は、車両が目的先まで走行するために必要な電力)を予測する。そのため、車両が消耗する電力に対する予測正確度がより増加する。車両が消耗する電力については図5ないし図6を参照して説明する。異なる一例として、車両制御装置は、第2速度プロファイルに基づいて車両の走行に対するガイド情報を生成する。そのため、車両制御装置により、ユーザが車両をより効率よく利用することができ、ユーザがバッテリをより長く使用することができる。ガイド情報については図7を参照して説明する。

0045

車両制御装置は、車両の走行が完了したか否かを決定する(S160)。例えば、車両制御装置は、車両が目的先に到着したか否かを決定する。

0046

車両の走行が完了していない場合、車両制御装置は、アップデート周期に応じて動作する。言い換えれば、車両制御装置は、アップデート周期が到来すると、ステップS110ないしステップS150を行う。実現により、アップデート周期は修正可能であり、車両制御装置はユーザのアップデート要求があった時、ステップS110ないしステップS150を行う。

0047

車両の走行が完了した場合、車両制御装置は動作を終了する。

0048

図2は、一実施形態に係る車両制御装置が速度変化量を算出することを説明するための図である。

0049

図2を参照すると、経路210と車両220が示されている。

0050

車両220内の車両制御装置(図示せず)は経路210上の地点(x、x+1、x+2、...、N)のそれぞれに関する入力情報を取得する。入力情報は、例えば、気象情報230、交通の流れ情報231、及びタイプ情報232のいずれか1つ、又はその組み合わせを含む。相違した表現にすると、車両制御装置は、経路210上の各地点の気象情報230、交通の流れ情報231、及び各地点に該当する道路タイプ情報232を取得し得る。まず、気象情報230、交通の流れ情報231、及びタイプ情報232のそれぞれについて説明する。

0051

気象情報230は、降水量(precipitation、P)情報を含む。車両制御装置は、通信インターフェースを介して外部サーバ(例えば、気象庁サーバ又は降水量情報提供サーバ)から経路210上の各地点の降水量情報を受信する。例えば、車両制御装置は、地点xのP=0.2mmのような降水量情報を気象庁サーバから受信する。

0052

交通の流れ情報231は、経路の交通渋滞程度及び遅延時間に基づいて決定される交通インデックスTを含む。車両制御装置は、通信インターフェースを介して外部サーバ(例えば、交通情報提供サーバ)から経路210の交通渋滞程度及び遅延時間を受信する。車両制御装置は、交通渋滞程度及び遅延時間に基づいて交通インデックスTを決定する。図2に示された例において、車両制御装置は、経路210の各地点の交通渋滞程度及び遅延時間を受信し、各地点の交通渋滞程度及び遅延時間に基づいて各地点に対する交通インデックスTを決定する。交通インデックスTは、予め一定の範囲(例えば、0ないし10)内の値である。例えば、地点xの交通渋滞程度が0ないし4のうち3であり、遅延時間が10分であれば、車両制御装置は、ルックアップテーブルを参照して地点xに対するTを4として決定する。実現により、車両制御装置は、交通インデックスTを算出する代わりに、経路210上の各地点に対する交通インデックスTを外部サーバから受信する。

0053

タイプ情報232は、経路210上の各地点が属する道路の種類Rを示す。道路の種類は、例えば、市内道路(street)、国道(local)、及び高速道路(freeway)を含み得る。道路の種類は前述した事項に制限されない。図2に示された例として、地点xに該当する道路はStreetであり、地点x+1に該当する道路はFreewayである。車両制御装置は、車両のナビゲーションシステムからタイプ情報232を受信する。

0054

以下、気象情報230、交通の流れ情報231、及びタイプ情報232のそれぞれをP、T、及びRのように表現する。

0055

経路210上の各地点のP、T、及びRは、速度変化量算出モデル240から入力される。図2に示された速度変化量算出モデル240は、ファジィ推論システム基盤モデルである。速度変化量算出モデル240は、これに制限されることなく、マシンラーニング方式で学習されたモデルである。例えば、速度変化量算出モデル240は、ニューラルネットワークモデル再帰ニューラルネットワーク(Recurrent Neural Network:RNN)モデル、又はLSTM(long short term memory)RNNモデルに基づく。

0056

速度変化量算出モデル240は、経路210上の各地点のP、T、及びRの所属関数を用いて経路210上の各地点のP、T、及びRをファジィ化241する。以下、図3A図3Cを参照しながら、ファジィ化241について説明する。

0057

図3A図3Cは、一実施形態に係る所属関数を説明するための図である。

0058

図3Aを参照すると、Pの所属関数が示されている。

0059

Pの所属関数は、例えば、下記の数式(1)のように示すことができる。

0060

数式(1)で、a及びbは定数である。例えば、a=0.8であり、b=1.1である。a及びbは前述した例に制限されない。

0061

はPがIP=NR(No Rain)に該当する集合にどれほど属するかを示す。相違した表現にすると、

0062

はIP=NRに該当する集合に対するPの所属確率(又は、所属度(degree of membership))を示す。同様に、

0063

はIP=WR(Rain)に該当する集合に対するPの所属確率を示す。例えば、地点xのP=1である場合、

0064

であり、

0065

である。地点xのPのファジィ化結果は、地点xのPがIP=NRに該当する集合に確率1/3だけ所属し、IP=WRに該当する集合に確率2/3だけ所属することを示す。

0066

図3Bを参照すると、Tの所属関数が示されている。

0067

Tの所属関数は、例えば、下記の数式(2)のように示すことができる。

0068

数式(2)で、a1ないしa4は定数である。例えば、a1=1、a2=2、a3=3.5、及びa4=4.5である。a1ないしa4は前述した例に制限されない。

0069

はIT=GR(Green)に該当する集合に対するTの所属確率を示し、

0070

はIT=YW(Yellow)に該当する集合に対するTの所属確率を示し、

0071

はIT=RD(Red)に該当する集合に対するTの所属確率を示す。ここで、GRは円滑(Clear Traffic)、YWは普通(Mild Traffic)、RDは渋滞(Heavy Traffic)を示す。例えば、地点xのT=3であれば、地点xのTはa2<T<a3に該当するため、

0072

であり、

0073

であり、

0074

である。地点xのTのファジィ化結果は、地点xのTがIT=GRに該当する集合に確率0だけ所属し、IT=YWに該当する集合に確率1だけ所属し、IT=RDに該当する集合に確率0だけ所属することを示す。

0075

図3Cを参照すると、Rの所属関数が示されている。

0076

Rの所属関数は、例えば、下記の数式(3)のように示すことができる。

0077

例えば、地点xのR=Streetである場合、地点xのRのファジィ化結果は、地点xのRがIR=STに該当する集合に確率1だけ所属し、IR=LCに該当する集合に確率0だけ所属し、IR=FWに該当する集合に確率0だけ所属していることを示す。

0078

再び図2に戻って、経路210上の各地点のP、T、及びRに対するファジィ化241の結果が生成されれば、速度変化量算出モデル240は、経路210上の各地点のP、T、及びRに対するファジィ化241結果、ファジィ規則、及び出力所属関数に基づいてファジィ推論242を行う。

0079

以下の表1は、ファジィ規則の一例を示す。ファジィ規則は、以下の表1に制限されない。

0080

出力所属関数は、例えば、ガウス関数である。下記の数式(4)は、出力所属関数に対する一例を示す。出力所属関数は、下記の数式(4)に制限されない。

0081

0082

数式(4)で、xは変数であり、m及びσは定数である。

0083

出力所属関数の個数は、ファジィ規則の個数に対応する。例えば、上記の表1の18個のファジィ規則のそれぞれに対する出力所属関数は、下記のように18個である。

0084

0085

速度変化量算出モデル240は、経路210上の各地点のP、T、及びRに対するファジィ化241結果、ファジィ規則、及び出力所属関数にマムダニタイプ(Mamdani Type)方法を適用してファジィ推論242を行う。マムダニタイプ方法は、ファジィ推論242に対する例示的な事項に過ぎず、ファジィ推論242は前述した事項に制限されない。

0086

ファジィ推論242によってファジィ化241結果に対応する出力情報が生成される。

0087

速度変化量算出モデル240は、出力情報を非ファジィ化243する。例えば、速度変化量算出モデル240は、重心法(Center Of Gravity)などによって出力情報を非ファジィ化243する。重心法は、非ファジィ化243に対する例示的な事項に過ぎず、非ファジィ化243は前述した事項に制限されない。

0088

速度変化量算出モデル240は、出力情報を非ファジィ化243することにより経路210上の各地点に対応する速度変化量を算出する。車両制御装置は、車両の走行履歴情報(例えば、走行パターン、以前の速度プロファイルなど)を参照して経路210上の各地点に対応する速度変化量を正数にするか負数にするか決定する。例えば、車両制御装置は、走行履歴情報を用いて運転者が主に低速運転(例えば、20km/h〜50km/h)又は中速運転(例えば、50km/h〜70km/h)するかを決定する。運転者が主に低速運転又は中速運転すれば、車両制御装置は速度変化量を負数として決定する。運転者が主に高速運転(例えば、70km/h以上)をれば、車両制御装置は速度変化量を正数として決定する。

0089

以下の表2は、経路210上の各地点に関する入力情報及び経路210上の各地点に対応する速度変化量の一例を示す。ここで、車両制御装置は、経路210上の各地点に対応する速度変化量を負数として決定したと仮定する。

0090

車両制御装置は、経路210上の各地点に対応する速度変化量に基づいて第1速度プロファイルを生成し、第1速度プロファイルに速度雑音情報を適用して第2速度プロファイルを生成する。以下、図4を参照しながら、第1及び第2速度プロファイルの生成について説明する。

0091

図4は、一実施形態に係る車両制御装置が第1及び第2速度プロファイルを生成することを説明するための図である。

0092

図4を参照すると、経路410と車両420が示されている。

0093

上記で説明したように、車両制御装置は、経路410上の各地点に対応する速度変化量及び経路410上の各地点の基準速度を用いて、経路410上の各地点における車両420の平均速度を予測する。以下の表3は、経路410上の各地点に対して予測された平均速度の一例を示す。

0094

0095

車両制御装置は、経路410上の各地点に対して予測された平均速度に基づいて第1速度プロファイル430を生成する。

0096

車両制御装置は、第1速度プロファイル430に速度雑音情報を適用して第2速度プロファイル440を生成する。

0097

図4に示された例として、地点x+6に事故が発生したと仮定する。地点x+6の交通の流れ情報は渋滞を示す。車両420の現在位置で車両制御装置が地点x+6の交通の流れ情報を含む入力情報を取得すれば、各地点の速度変化量を算出し得る。ここで、車両制御装置は、地点x+6の交通の流れ情報などを考慮して、地点x+6の速度変化量を−90km/hとして算出する。車両制御装置は、各地点における車両420の平均速度を予測し得る。ここで、車両制御装置は、地点x+6における平均速度を20km/hとして予測する。車両制御装置は、各地点に対して予測された平均速度に基づいて第1速度プロファイル430を生成し、第1速度プロファイル430に速度雑音情報を適用して第2速度プロファイル440を生成する。そのため、第2速度プロファイル440は、リアルタイムに交通の流れ情報を反映することができる。

0098

図5図6は、一実施形態に係る第2速度プロファイルに基づいて生成される走行関連情報の一例を説明するための図である。

0099

走行関連情報の一例は、車両が走行の間に消耗する電力を示している。

0100

一実施形態において、車両が走行中に消耗する電力は

0101

及び/又は

0102

を含む。

0103

は車両のバッテリパックが車両の走行中にパワートレインで伝達する電力に対する予測値を示し、

0104

は車両の空調システムが車両の走行中に消耗する電力に対する予測値を示す。走行中に車両によって消耗する電力(又は、電力量)はワイパーによって消耗する電力に対する予測値、車両のヒーティング(heating)システムにより消耗する電力に対する予測値、又は、クルーズコントロール(cruise control)によって消耗する電力に対する予測値のような変数をさらに考慮して算出され得る。

0105

以下、図5を参照しながら、

0106

について説明する。

0107

については図6を参照して説明する。

0108

図5を参照すると、車両520は経路510に沿って走行する。

0109

車両520が現在地点xを通過すると仮定する。車両制御装置は、第2速度プロファイルに基づいて

0110

を算出する。例えば、車両制御装置は、第2速度プロファイルを消耗電力算出関数に適用して

0111

を算出する。言い換えれば、車両制御装置は、車両520が現在地点xから目的先まで走行すために消耗する電力を

0112

として予測する。消耗電力算出関数については以下に説明する。また、車両制御装置は、以降地点の風向風速、及び高度のうちの1つ以上に対する予測値をさらに考慮して

0113

を算出する。以降地点の風向及び風速に対する予測値は、現在地点の風向情報及び風速情報に基づいて算出され、以降地点の高度に対する予測値は現在地点の高度情報に基づいて算出される。車両制御装置は、例えば、下記の数式(5)により

0114

を算出する。

0115

0116

数式(5)で、

0117

は時間tで算出された以降地点iにおける車両速度を示す。言い換えれば、

0118

は上記で説明した第2速度プロファイルを示す。

0119

は時間tで算出された、以降地点iの風向及び風速に対する予測値を示す。

0120

は時間tで算出された、以降地点iの高度に対する予測値を示す。

0121

は消耗電力算出関数を示す。

0122

は、例えば、現在地点i−1と以降地点iの区間の間にパワートレインに伝達される電力を算出する関数を示す。

0123

図5に示された例で、車両制御装置は、地点xで地点x+1における風向(予測値)、風速(予測値)、及び高度(予測値)のうちの1つ以上を算出する。車両制御装置は、地点x+1における風向(予測値)、風速(予測値)、及び高度(予測値)のうちの1つ以上と、地点x+1における車両の速度(予測値)を

0124

に適用して、x〜x+1間にパワートレインに伝達される電力に対する予測値を算出する。車両制御装置は、他の区間に対して、パワートレインに伝達される電力に対する予測値を算出する。車両制御装置は区間x〜x+1、x+1〜x+2、…、N−1〜Nのそれぞれに対して算出された予測値を合わせて

0125

を算出する。

0126

実現により、車両制御装置は、

0127

の正確度を高めるために様々な変数をさらに考慮する。例えば、車両制御装置は、下記の数式(6)により

0128

を算出し得る。

0129

0130

下記の表4は、数式(6)の変数及び関数に対する説明を示す。

0131

0132

数式(6)で、現在地点xにおける速度関連情報

0133

は現在地点xの基準速度Lx、現在地点xにおける車両520の走行速度Fx、現在地点xの降水量Cx、現在地点xの風速/風向Wx、現在地点xで瞬間的にパワートレインに伝達された電力Px、及び現在地点xにおけるSOC Sxを含む。これは、一実施形態に係る例示的な事項に過ぎず、

0134

が含んでいる事項は前述した事項に制限されない。実現により、

0135

は現在地点xの基準速度、現在地点xにおける車両520の走行速度、現在地点xの降水量、現在地点xの風速/風向、現在地点xで瞬間的にパワートレインに伝達された電力、及び現在地点xにおけるSOCのいずれか1つ又は2以上の組合せを含む。

0136

数式(6)で、

0137

は以降地点iにおける速度関連情報に対して、現在時間tで算出された予測値を示す。例えば、

0138

は以降地点iの降水量、以降地点iにおける車両520の走行速度、以降地点iの風速/風向、以降地点iで瞬間的にパワートレインに伝達される電力、及び以降地点iにおけるSOCのうちの1つ以上に対して、時間tで算出された予測値を含む。

0139

数式(6)で、

0140

内の情報と図6を参照して説明する

0141

内の情報のうちの1つ以上を含む。

0142

数式(6)で、道路の種類別及び運転者別に記録された走行記録が、以降地点iにおける車両速度に対する予測値を算出するために用いられる。より具体的に、車両制御装置は、道路の種類別に車両520の走行を記録し、道路の種類別の走行記録関数

0143

を生成する。例えば、車両制御装置は、Streetに対する走行記録関数、Freewayに対する走行記録関数、及びLocalに対する走行記録関数を生成する。また、車両制御装置は、運転者別に車両520の走行を記録し、運転者別の走行記録関数

0144

を生成する。車両制御装置は、以降地点iにおける車両速度に対する予測値を算出するために

0145

を用いる。

0146

数式(6)で、

0147

は時間tで算出された、地点iの風向及び風速に対する予測値を示し、

0148

は時間tで算出された、地点iの高度に対する予測値を示す。

0149

図5に示された例で、車両制御装置は、地点xにおける速度関連情報

0150

以降地点i、すなわち、地点x+1における速度関連情報に対する予測値

0151

地点x+1が属するFreewayに対する走行記録、及び現在の運転者に対する走行記録を

0152

に適用して地点x+1における車両速度に対する予測値を算出する。様々な変数が

0153

に適用され、x+1における車両速度がより正確に予測され得る。

0154

また、車両制御装置は、地点x+1における風向(予測値)、風速(予測値)、及び高度(予測値)のうちの1つ以上と、地点x+1における車両速度に対する予測値を

0155

に適用して、x〜x+1の間にパワートレインに伝達される電力に対する予測値を算出する。同様に、車両制御装置は、他の区間に対してパワートレインに伝達される電力に対する予測値を算出する。車両制御装置は、区間x〜x+1、x+1〜x+2、...、N−1〜Nそれぞれに対して算出された予測値を合わせて

0156

を算出する。

0157

を算出するために様々な環境変数が考慮され、

0158

に対する正確度が増加する。

0159

車両520は、空調システムを稼動する。空調システムが稼動すると、車両520が消耗する電力は増加する。そのため、空調システムが車両520の走行中に間消耗される電力

0160

が予測されれば、車両520が消耗する電力に対する予測正確度を高めることができる。以下、図6を参照しながら、

0161

の算出について説明する。

0162

図6を参照すると、車両610及び太陽620が示されている。

0163

車両610が現在地点xを通過すると仮定する。

0164

日射(solar radiation)と車両610の外気温度は、空調システムの電力消費量に影響を与える。車両制御装置は、日射情報及び外気温度情報のうち少なくとも1つに基づいて

0165

を算出する。例えば、車両制御装置は、現在地点の天気関連情報(例えば、外気温度、太陽の防衛と日射)に基づいて、以降地点(例えば、地点x+1)の天気関連情報に対する予測値を算出し、現在地点の天気関連情報と以降地点の天気関連情報に対する予測値に基づいて

0166

を算出する。車両制御装置は、例えば、下記の数式(7)によって

0167

を算出する。

0168

0169

以下の表5は、数式(7)の変数及び関数に対する説明を示す。

0170

0171

補助電力消耗算出関数である。

0172

は、例えば、地点i−1と地点iの区間の間消耗する補助電力(一例として、空調システムが消耗する電力)に対する予測値を算出する関数を示す。

0173

図6に示された例で、車両制御装置は、地点xにおける車両610の外気温度、太陽620の防衛、及び日射量と地点x+1における車両の外気温度(予測値)、太陽620の防衛(予測値)、及び日射量(予測値)を

0174

に適用して、x〜x+1の間に空調システムが消耗する電力に対する予測値を算出する。車両制御装置は、他の区間に対して、空調システムが消耗する電力に対する予測値を算出する。車両制御装置は、区間x〜x+1、x+1〜x+2、...、N−1〜Nそれぞれに対して算出された予測値を合わせて

0175

を算出する。

0176

実現により、車両制御装置は、

0177

に対する正確度を高めるために車両610内部で発生する熱をさらに考慮する。以下に詳しく説明する。

0178

車両610の内部で発生する熱の原因は多様である。例えば、直接日射(direct solar radiation)、散乱日射(diffuse solar radiation)、反射日射(reflected solar radiation)、外部(又は、車両周辺)(ambient)、空調630、及び人(運転者及び/又は乗客)640のうちの1つ以上によって車両610内部で熱が発生し得る。

0179

以下の表6は、車両内部で発生する熱及び

0180

を見せる。

0181

車両内の温度(又は、運転席の温度)は下記の数式(8)に基づいて決定される。

0182

0183

数式(8)で、mは空気の質量であり、Croomは空気の比熱を示す。

0184

数式(8)に熱伝達効率が考慮されれば、車両内の最適温度を保持するために必要な電力又はエネルギーが導き出される。導き出された電力は

0185

を示す。

0186

一実施形態において、車両制御装置は、車両610が消耗する電力を

0187

に予測できる。言い換えれば、車両制御装置は、車両610が現在地点xから目的先まで走行するために消耗する電力を

0188

に予測し得る。

0189

車両制御装置は、予測された電力に基づいて車両の走行可能範囲を決定する。ここで、予測された電力は、上記で説明した

0190

である。予測された電力は前述した事項に制限されない。以下に、車両の走行可能範囲の決定について説明する。

0191

車両制御装置は、予測された電力及びバッテリの現在の状態情報(例えば、SOC(State Of Charge))に基づいて車両の走行可能範囲を決定する。例えば、車両制御装置は、予測された電力に対応するSOCを現在SOCから差し引いて目的先におけるSOCを予測する。相違した表現にすると、車両制御装置は、車両が目的先に到着したときのSOCに該当する残存SOCを予測する。目的先におけるSOCが予め決定した基準(例えば、0〜1%以内の値)よりも小さければ、車両制御装置は現在SOCで目的先まで走行できないと決定する。この場合、車両制御装置は、経路上に位置する充電所に関する情報を車両のディスプレイに表示する。目的先におけるSOCが予め決定した基準以上であれば、車両制御装置は、現在SOCで車両が目的先まで走行できることを示すメッセージをディスプレイに表示する。また、目的先におけるSOCが予め決定した基準以上であれば、車両制御装置は、現在SOCで往復走行が可能であるか否かを決定する。現在SOCで往復走行が可能でなければ、車両制御装置は戻ってくる経路上に位置する充電所に関する情報をディスプレイに表示する。

0192

実現によって、車両制御装置は、第2速度プロファイルに基づいて車両が消耗する燃料量を予測する。車両制御装置は、予測された燃料量と現在の燃料量に基づいて車両の走行可能範囲を決定する。例えば、車両制御装置は、予測された燃料量を現在の燃料量から差し引いて目的先における燃料量を予測する。目的先の燃料量が予め決定した基準(例えば、0〜1L以内の値)よりも小さければ、車両制御装置は、現在の燃料量で目的先まで行くことができないと決定する。現在の燃料量で車両が目的先まで走行できなければ、車両制御装置は注油が必要であるメッセージ及び/又はガソリンスタンド情報(例えば、ガソリンスタンド位置情報)をディスプレイに表示する。目的先における燃料量が予め決定した基準以上であれば、車両制御装置は、現在の燃料量で往復走行が可能であるか否かを決定する。現在の燃料量で往復走行が可能でなければ、車両制御装置は戻ってくる経路上に位置するガソリンスタンド情報をディスプレイに表示する。

0193

図7は、一実施形態に係る第2速度プロファイルに基づいて生成される走行関連情報の他の一例を説明するための図である。

0194

走行関連情報の他の一例は走行に対するガイド情報である。

0195

車両制御装置は、第2速度プロファイルに基づいてガイド情報710を生成し、ガイド情報710をディスプレイに表示する。

0196

一実施形態において、車両制御装置は、第2速度プロファイルから現在の走行区間の以降区間における予測平均速度を導き出すことができる。例えば、車両が現在Freewayの第1区間を走行する場合、車両制御装置は、第2速度プロファイルからFreewayの第1区間以降の区間における予測平均速度を導き出す。図4を参照して説明した例を参照すると、車両がFreewayの区間(x+1〜x+2)で走行するとするとき、車両制御装置は区間(x+1〜x+2)の以降区間(一例として、x+2〜x+3又はx+2〜x+6)における予測平均速度を導き出す。また、車両制御装置は、走行履歴情報(例えば、以前速度プロファイル、バッテリの充放電回数事故履歴など)から現在の走行区間に対するターゲット速度を導き出す。例えば、車両制御装置は、走行履歴情報を用いてFreewayに対するターゲット速度を導き出してもよい。車両制御装置は、予測平均速度とターゲット速度とを比較する。予測平均速度がターゲット速度よりも大きければ、車両制御装置は、速度減少及びターゲット速度に関する情報を含んでいるガイド情報710を生成する。予測平均速度がターゲットの速度以下であれば、車両制御装置は、現在の走行速度の保持に対するガイド情報710を生成する。

0197

他の実施形態において、車両制御装置は、第2速度プロファイルで予め決定した基準を満足する速度区間を識別し得る。予め決定した基準を満足する速度区間は、例えば、バッテリの寿命に影響を与えることができる速度区間を含む。バッテリの寿命は、車両の急加速及び/又は急減速によって劣化速度が速い場合もある。そのため、バッテリの寿命に影響を与える速度区間は、車両の急加速又は急減速が予想される区間を示し得る。バッテリの寿命に影響を与える速度区間は、前述した事項に制限されない。車両制御装置は、識別された速度区間に対応する経路における走行に対するガイド情報710を生成する。例えば、車両制御装置は、識別された速度区間に対応する経路では安全運転せよとのガイド情報710をディスプレイに表示する。そのため、車両制御装置は、バッテリの寿命状態に適する走行をガイドすることができる。

0198

図1ないし図6を参照して記述された事項は、図7を参照して記述された事項に適用され得るため、その詳細な説明は省略する。

0199

図8は、一実施形態に係る車両制御装置を説明するためのブロック図である。

0200

図8を参照すると、車両制御装置800は、コントローラ810及びメモリ820を含む。

0201

コントローラ810は、入力情報に基づいて車両の速度変化量を算出する。

0202

コントローラ810は、算出された速度変化量に基づいて車両の平均速度を予測する。

0203

コントローラ810は、予測された平均速度に基づいて第1速度プロファイルを生成する。

0204

コントローラ810は、第1速度プロファイルに速度雑音情報を適用して第2速度プロファイルを生成する。

0205

メモリ820は、コントローラ810の動作に関する1つ以上の命令語を格納する。また、メモリ820は、上記の図2を参照して説明した速度変化量算出モデルを格納する。

0206

図1ないし図7を参照して記述された事項は、図8を参照して記述された事項に適用され得るため、その詳細な説明は省略する。

0207

実施形態に係る方法は、多様なコンピュータ手段を介して実施されるプログラム命令の形態で具現され、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録される。記録媒体は、プログラム命令、データファイルデータ構造などを単独又は組合せて含む。記録媒体及びプログラム命令は、本発明の目的のために特別に設計して構成されたものでもよく、コンピュータソフトウェア分野の技術を有する当業者にとって公知のものであり、使用可能なものであってもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体の例としては、ハードディスクフロッピー登録商標ディスク及び磁気テープのような磁気媒体CD−ROM、DVDのような光記録媒体フロティカルディスクのような磁気光媒体、及びROM、RAM、フラッシュメモリなどのようなプログラム命令を保存して実行するように特別に構成されたハードウェア装置を含む。プログラム命令の例としては、コンパイラによって生成されるような機械語コードだけでなく、インタプリタなどを用いてコンピュータによって実行される高級言語コードを含む。ハードウェア装置は、本発明の動作を実行するために1つ以上のソフトウェアモジュールとして作動するように構成してもよく、その逆も同様である。

0208

上述のように実施形態をたとえ限定された図面によって説明したが、当技術分野で通常の知識を有する者であれば、前記に基づいて様々な技術的な修正及び変形を適用することができる。例えば、説明された技術が説明された方法と異なる順序で実行されたり、かつ/あるいは、説明されたシステム、構造、装置、回路などの構成要素が説明された方法と異なる形態で結合又は組み合わせられたり、他の構成要素又は均等物によって置き換えたり置換されても適切な結果を達成することができる。

0209

210経路
220 車両
240速度変化量算出モデル
430 第1速度プロファイル
440 第2速度プロファイル
710 ガイド情報

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