JP7363676B2

JP7363676B2 - ハイブリッド車両の制御システム及び制御方法

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Publication number: JP7363676B2
Application number: JP2020103721A
Authority: JP
Inventors: 大樹横山; 真典嶋田
Original assignee: Toyota Motor Corp
Current assignee: Toyota Motor Corp
Priority date: 2020-06-16
Filing date: 2020-06-16
Publication date: 2023-10-18
Anticipated expiration: 2040-06-16
Also published as: US11491967B2; JP2021195043A; US20210387611A1; CN113799763A; EP3925841A1

Description

本開示はハイブリッド車両の制御システム及び制御方法に関する。

内燃機関及び電気モータを備え、運転モードが、内燃機関の運転が停止されつつ電気モータが運転されるＥＶモードと、内燃機関及び電気モータが運転されるＨＶモードとの間で切り換えられるハイブリッド車両が公知である。

ところで、排気エミッションや騒音のことを考えると、住宅地のような特定領域内では、運転モードをＥＶモードにするのが好ましい。ところが、そのためには、特定領域内でＥＶモードを継続するのに必要な電力が必要となる。そこで、ハイブリッド車両が特定領域内に入る前に、減速運転時に回生制御による発電を行い、バッテリの充電率をできるだけ高くしておく、ハイブリッド車両が公知である（例えば、特許文献１参照）。

特開２０１２－１１１３６９号公報

しかしながら、バッテリの容量や回生制御の頻度のことを考えると、バッテリの充電率を高くするにも限界がある。したがって、特定領域内でバッテリの充電率が過度に低くなるおそれがあり、ＥＶモードを継続できないおそれがある。この場合、特定領域内で車両走行を継続するために内燃機関を運転せざるを得ない。

本開示によれば、以下が提供される。
［構成１］
内燃機関及び電気モータを備え、運転モードが、前記内燃機関の運転が停止されつつ前記電気モータが運転されるＥＶモードと、前記内燃機関及び前記電気モータが運転されるＨＶモードとの間で切り換えられるハイブリッド車両の制御システムであって、
前記ハイブリッド車両に設けられ、学習作用を行うように構成されているオンボード学習部と、
前記内燃機関の運転を制限すべき低エミッション領域内に前記ハイブリッド車両があるか否かを判別するように構成されている位置判別部と、
前記ハイブリッド車両が前記低エミッション領域内にあると判別されたときに、前記オンボード学習部による学習作用を少なくとも部分的に停止するように構成されている学習制御部と、
を備える、制御システム。
［構成２］
前記学習制御部は、前記ハイブリッド車両が前記低エミッション領域内にあると判別されたときにおいて、前記オンボード学習部による学習作用を全体的に停止するように構成されている、構成１に記載の制御システム。
［構成３］
前記学習制御部は、前記ハイブリッド車両が前記低エミッション領域内にあると判別されたときにおいて、前記ハイブリッド車両のバッテリの充電率があらかじめ定められたしきい値よりも低いと判別されたときに、前記オンボード学習部による学習作用を少なくとも部分的に停止し、前記バッテリの充電率が前記しきい値よりも高いと判別されたときに、前記オンボード学習部による学習作用を停止しないように構成されている、構成１又は２に記載の制御システム。
［構成４］
前記学習制御部は、前記ハイブリッド車両が前記低エミッション領域内にあると判別されかつ前記バッテリの充電率が前記しきい値よりも低いと判別されたときにおいて、前記バッテリの充電率が低くなるにつれて前記オンボード学習部による学習作用の停止割合を高くするように構成されている、構成３に記載の制御システム。
［構成５］
前記ハイブリッド車両外のサーバに設置され、学習作用を行うように構成されているサーバ学習部を更に備え、
前記サーバ学習部は、
前記オンボード学習部による学習作用が停止されたときに、前記ハイブリッド車両から前記サーバに送信されたデータを用いて、前記オンボード学習部が行うべき学習作用を行い、
前記サーバ学習部の学習結果を前記ハイブリッド車両に送信する、
ように構成されている、構成１から４までのいずれか１に記載の制御システム。
［構成６］
前記学習制御部は、前記ハイブリッド車両が前記低エミッション領域外にあると判別されたときに、前記データを前記ハイブリッド車両から前記サーバに送信するように構成されている、構成５に記載の制御システム。
［構成７］
前記学習制御部は、前記ハイブリッド車両が前記低エミッション領域外にあると判別されたときにおいて、前記ハイブリッド車両が前記低エミッション領域の非隣接領域内にあると判別されたときに、前記データを前記ハイブリッド車両から前記サーバに送信せず、前記ハイブリッド車両が前記低エミッション領域の隣接領域内にあると判別されたときに、前記データを前記ハイブリッド車両から前記サーバに送信するように構成されている、構成６に記載の制御システム。
［構成８］
内燃機関及び電気モータを備え、運転モードが、前記内燃機関の運転が停止されつつ前記電気モータが運転されるＥＶモードと、前記内燃機関及び前記電気モータが運転されるＨＶモードとの間で切り換えられるハイブリッド車両の制御方法であって、
前記ハイブリッド車両に設けられたオンボード学習部により学習作用を行うことと、
前記内燃機関の運転を制限すべき低エミッション領域内に前記ハイブリッド車両があるか否かを判別することと、
前記ハイブリッド車両が前記低エミッション領域内にあると判別されたときに、前記オンボード学習部による学習作用を少なくとも部分的に停止することと、
を含む、制御方法。

内燃機関の運転を制限すべき低エミッション領域内においてＥＶモードを確実に継続することができる。

本開示による第１実施例の制御システムの概略全体図である。本開示による第１実施例の低エミッション領域の概略図である。本開示による第１実施例における車両の機能ブロック図である。本開示による第１実施例におけるサーバの機能ブロック図である。本開示による第１実施例を説明するためのタイムチャートである。本開示による第１実施例の車両制御ルーチンを実行するためのフローチャートである。本開示による第１実施例のサーバ制御ルーチンを実行するためのフローチャートである。本開示による第２実施例における車両の機能ブロック図である。本開示による第２実施例における停止割合の一例を示す線図である。本開示による第２実施例における停止割合の別の例を示す線図である。本開示による第２実施例の車両制御ルーチンを実行するためのフローチャートである。本開示による第３実施例におけるサーバの機能ブロック図である。本開示による第３実施例を説明するためのタイムチャートである。本開示による第３実施例の車両制御ルーチンを実行するためのフローチャートである。本開示による第３実施例のサーバ制御ルーチンを実行するためのフローチャートである。本開示による第４実施例の低エミッション領域及び隣接領域の概略図である。本開示による第４実施例を説明するためのタイムチャートである。本開示による第４実施例のサーバ制御ルーチンを実行するためのフローチャートである。

図１から図７を参照して、本開示による第１実施例を説明する。図１を参照すると、本開示による第１実施例のハイブリッド車両の制御システム１は、ハイブリッド車両１０と、ハイブリッド車両１０の外部のサーバ３０とを備える。

本開示による第１実施例のハイブリッド車両１０は、内燃機関１１及びモータジェネレータ（Ｍ／Ｇ）１２、バッテリ１３、少なくとも１つのセンサ１４、ＧＰＳレシーバ１５、記憶装置１６、通信装置１７、及び電子制御ユニット２０を備える。内燃機関１１は、例えば火花点火機関又は圧縮着火機関から構成される。内燃機関１１（例えば、燃料噴射弁、点火栓、スロットル弁、など）は電子制御ユニット２０からの信号に基づいて制御される。また、モータジェネレータ１２は電気モータ又は発電機として作動する。モータジェネレータ１２は電子制御ユニット２０からの信号に基づいて制御される。

本開示による第１実施例では、ハイブリッド車両１０の運転モードをＥＶモードとＨＶモードとの間で切り換えることができる。本開示による第１実施例のＥＶモードでは、内燃機関１１が停止されつつモータジェネレータ１２が電気モータとして運転される。この場合、モータジェネレータ１２の出力が車軸に伝達される。一方、本開示による第１実施例のＨＶモードでは、内燃機関１１が運転されるとともにモータジェネレータ１２が電気モータとして運転される。この場合、一例では、内燃機関１１の出力及びモータジェネレータ１２の出力が車軸に伝達される。別の例では、モータジェネレータ１２の出力が車軸に伝達され、内燃機関１１の出力は発電機（図示しない）に伝達され、発電機が作動される。発電機で発生された電力はモータジェネレータ１２又はバッテリ１３に送られる。更に別の例では、内燃機関１１の出力の一部とモータジェネレータ１２の出力が車軸に伝達され、内燃機関１１の出力の残りが発電機に伝達される。発電機で発生された電力はモータジェネレータ１２又はバッテリ１３に送られる。また、本開示による第１実施例では、ＥＶモード及びＨＶモードにおいて、例えば減速運転時にモータジェネレータ１２を発電機として用いる回生制御が行われる。回生制御で発生された電力はバッテリ１３に送られる。

本開示による第１実施例のバッテリ１３は、発電機として作動するモータジェネレータ１２又は発電機（図示しない）からの電力でもって充電される。別の実施例（図示しない）では、バッテリ１３は外部電源によっても充電可能である。一方、本開示による第１実施例では、電力がバッテリ１３から、電気モータとして作動するモータジェネレータ１２、電子制御ユニット２０、その他の車載機器に供給される。

本開示による第１実施例のセンサ１４は種々の生データを検出する。本開示による第１実施例のセンサ１４には、例えば、アクセルペダルの踏み込み量により表される要求車両負荷を検出するための負荷センサ、内燃機関１１のスロットル開度を検出するためのスロットル開度センサ、内燃機関１１の排気ガス中のＮＯｘ濃度を検出するためのＮＯｘセンサ、内燃機関１１の回転数を検出するための回転数センサ、バッテリ１３の電圧及び電流を検出するための電圧計及び電流計、などが含まれる。これらセンサ１４の出力信号は電子制御ユニット２０に入力される。

本開示による第１実施例のＧＰＳレシーバ１５は、ＧＰＳ衛星からの信号を受信し、それにより車両１０の絶対位置（例えば、経度及び緯度）を表す情報を検出する。車両１０の位置情報は電子制御ユニット２０に入力される。

本開示による第１実施例の記憶装置１６には、種々のデータがあらかじめ記憶されている。本開示による第１実施例の通信装置１７は例えばインターネットのような通信網Ｎに接続可能である。

本開示による第１実施例の車両１０の電子制御ユニット２０は、双方向性バスによって互いに通信可能に接続された１又は複数のプロセッサ２１、１又は複数のメモリ２２、及び、入出力（Ｉ／Ｏ）ポート２３を備える。メモリ２２は例えばＲＯＭ、ＲＡＭなどを備える。メモリ２２には種々のプログラムが記憶されており、これらプログラムがプロセッサ２１で実行されることにより種々の機能が実現される。本開示による第１実施例の入出力ポート２３には、上述の内燃機関１１、モータジェネレータ１２、センサ１４、ＧＰＳレシーバ１５、記憶装置１６、及び通信装置１７が通信可能に接続される。また、本開示による第１実施例のプロセッサ２１では、バッテリ１３のＳＯＣないし充電率が、例えばバッテリ１３の電圧及び電流に基づいて算出される。

更に図１を参照すると、本開示による第１実施例のサーバ３０は、記憶装置３１、通信装置３２、及び電子制御ユニット４０を備える。

本開示による第１実施例の記憶装置３１には、内燃機関１１の運転を制限すべき低エミッション領域の位置情報（例えば、緯度及び経度）が記憶されている。図２には、本開示による第１実施例の低エミッション領域ＬＥＺの一例が模式的に示される。本開示による第１実施例の低エミッション領域ＬＥＺは閉じた境界又はジオフェンスＧＦによって囲まれている。低エミッション領域ＬＥＺは例えば都市部に設定される。

本開示による第１実施例の通信装置３２は通信網Ｎに接続可能である。したがって、車両１０とサーバ２０とは通信網Ｎを介して互いに接続可能になっている。

本開示による第１実施例のサーバ３０の電子制御ユニット４０は、車両１０の電子制御ユニット２０と同様に、双方向性バスによって互いに通信可能に接続された１又は複数のプロセッサ４１、１又は複数のメモリ４２、及び、入出力ポート４３を備える。本開示による第１実施例の入出力ポート４３には、上述の記憶装置３１、及び通信装置３２が通信可能に接続される。

図３は、本開示による第１実施例の車両１０の機能ブロック図を示している。図３を参照すると、車両１０の電子制御ユニット２０は、位置情報取得部２０ａ、オンボード学習部２０ｂ、学習結果利用部２０ｃ、運転モード制御部２０ｄ、及び、学習制御部２０ｅを含む。

本開示による第１実施例の位置情報取得部２０ａは、ＧＰＳレシーバ１５から車両１０の位置情報を取得する。また、位置情報取得部２０ａは、この位置情報をサーバ３０に送信する。

本開示による第１実施例のオンボード学習部２０ｂは、学習作用を行う。オンボード学習部２０ｂは、生データ取得部２０ｂ１、データ前処理部２０ｂ２、及び学習演算部２０ｂ３を含む。

本開示による第１実施例の生データ取得部２０ｂ１は、学習に必要な生データを取得する。この生データには、例えば、センサ１４の出力、プロセッサ２１での演算結果、などが含まれる。

本開示による第１実施例のデータ前処理部２０ｂ２は、生データ取得部２０ｂ１が取得した生データに前処理を施して、学習に適したデータセットを生成する。この前処理には、フィルタリング、クレンジング、正規化、標準化、などが含まれる。データセットの例には、教師あり学習に適したデータセット、教師なし学習に適したデータセット、及び、強化学習に適したデータセット、などが含まれる。

本開示による第１実施例の学習演算部２０ｂ３は、データ前処理部２０ｂ２によって生成されたデータセットを用いて学習を行う。一例では、ニューラルネットワークを用いた教師あり学習が行われる。すなわち、或る値を入力したときのニューラルネットワークの出力と、当該或る値に対応する教師データとの差が収束値よりも小さくなるまで、ニューラルネットワークの重みが繰り返し演算される。別の例では、ランダムフォレストを用いた学習、サポートベクトルマシンを用いた学習、又は、複数の計算モデルが並列的又は直列的に用いられるアンサンブル学習、などが行われる。

学習演算部２０ｂ３又はオンボード学習部２０ｂの学習結果は、一例では計算モデルを表している。言い換えると、学習演算部２０ｂ３又はオンボード学習部２０ｂによる学習作用によって、計算モデルが作成又は更新される。計算モデルの一例には、スロットル開度、機関回転数、及び点火時期から、内燃機関１１のＮＯｘ排出量を出力する計算モデルが含まれる。この例では、生データ取得部２０ｂ１は、学習を行うのに必要な生データ、例えばスロットル開度、機関回転数、点火時期、などを取得する。計算モデルの別の例には、気温、バッテリ１３の温度、バッテリ１３の放電時間、及びバッテリ１３の単位時間当たりの放電エネルギから、バッテリ１３の劣化度を出力する計算モデルが含まれる。

更に図３を参照すると、本開示による第１実施例の学習結果利用部２０ｃは、学習演算部２０ｂ３又はオンボード学習部２０ｂによる学習結果を利用して、あらかじめ定められた処理を行う。一例では、オンボード学習部２０ｂにより作成又は更新された計算モデルを用いて、車両１０の制御、例えば、内燃機関１１、モータジェネレータ１２、車載インフォテインメントシステム（図示しない）、などが制御される。

なお、本開示による第１実施例のオンボード学習部２０ｂによる学習作用には、オンボード学習部２０ｂの機能、すなわち、生データ取得部２０ｂ１による生データの取得、データ前処理部２０ｂ２によるデータの前処理、及び、学習演算部２０ｂ３による学習のうちの少なくとも１つが含まれる。

更に図３を参照すると、本開示による第１実施例の運転モード制御部２０ｄは、運転モードを、ＥＶモードとＨＶモードとの間で変更する。一例では、要求車両負荷があらかじめ定められた設定負荷よりも低いときにＥＶモードが行われ、要求車両負荷が設定負荷よりも高くなると運転モードがＨＶモードに切り換えられる。また、バッテリ１３のＳＯＣがあらかじめ定められた設定ＳＯＣよりも高いときにＥＶモードが行われ、バッテリ１３のＳＯＣが設定ＳＯＣよりも低くなると運転モードがＨＶモードに切り換えられる。

本開示による第１実施例の学習制御部２０ｅは、オンボード学習部２０ｂによる学習作用の実行又は停止を制御する。

一方、図４は、本開示による第１実施例のサーバ３０の機能ブロック図を示している。図４を参照すると、サーバ３０の電子制御ユニット４０は、位置判別部４０ａを含む。

本開示による第１実施例の位置判別部４０ａは、車両１０からサーバ３０に送信された車両１０の位置情報と、記憶装置３１内に記憶されている低エミッション領域ＬＥＺの位置情報とから、車両１０が低エミッション領域ＬＥＺ内にあるか否かを判別する。また、位置判別部４０ａは、判別結果に応じた指示データを作成し、指示データを車両１０に送信する。

さて、本開示による第１実施例では、車両１０が車両１０の位置情報を取得すると、車両１０の位置情報がサーバ３０に送信される。サーバ３０の位置判別部４０ａは、車両１０の位置情報を受信すると、受信した車両１０の位置情報と、記憶装置３１に記憶されている低エミッション領域ＬＥＺの位置情報とから、車両１０が低エミッション領域ＬＥＺ内にあるかを判別する。車両１０が低エミッション領域ＬＥＺ外にあると判別されたときには、位置判別部４０ａは、学習許容指示を含む指示データを作成し、車両１０に送信する。これに対し、車両１０が低エミッション領域ＬＥＺ内にあると判別されたときには、サーバ３０の位置判別部４０ａは、学習停止指示を含む指示データを作成し、車両１０に送信する。

車両１０がサーバ３０から指示データを受信すると、車両１０の学習制御部２０ｅは受信した指示データが学習停止指示を含むかを判別する。指示データが学習許容データを含むと判別されると、学習制御部２０ｅはオンボード学習部２０ｂ又は車両１０による学習作用を許容する。その結果、例えば計算モデルが正確に作成又は更新され、良好な制御が維持される。これに対し、指示データが学習停止指示を含むと判別されると、学習制御部２０ｅはオンボード学習部２０ｂ又は車両１０による学習作用を停止する。その結果、車両１０が低エミッション領域ＬＥＺ内にあるときに、車両１０における電力消費が制限される。したがって、バッテリ１３のＳＯＣが上述の設定ＳＯＣを下回りにくくなる。これにより、低エミッション領域ＬＥＺ内において、ＥＶモードを確実に継続することができる。

すなわち、図５に示される例では、時間ｔａ１までは車両１０が低エミッション領域ＬＥＺ外にあると判別され、このとき車両１０又はオンボード学習部２０ｂでの学習作用が許容される。次いで、時間ｔａ１において車両１０が低エミッション領域ＬＥＺ内に入ったと判別されると、車両１０での学習作用が停止される。次いで、時間ｔａ２において車両１０が低エミッション領域ＬＥＺから出たと判別されると、車両１０での学習作用が再び許容される。

オンボード学習部２０ｂによる学習作用を停止すべきときに、一例では、オンボード学習部２０ｂによる学習作用が全体的に停止される。その結果、車両１０での電力消費が大幅に低減される。別の例では、オンボード学習部２０ｂによる学習作用が部分的に停止される。その結果、車両１０での電力消費が制限されつつ、オンボード学習部２０ｂによる学習作用が部分的に継続される。オンボード学習部２０ｂによる学習作用を部分的に停止するために、例えば、オンボード学習部２０ｂの上述した機能、すなわち、生データ取得部２０ｂ１による生データの取得、データ前処理部２０ｂ２によるデータの前処理、及び、学習演算部２０ｂ３による学習のうちの少なくとも１つが停止される。あるいは、オンボード学習部２０ｂによる学習作用の実行頻度が正規の頻度よりも低くされる。あるいは、学習にニューラルネットワークが用いられる場合には、上述の収束値が正規の値よりも大きくされる。学習にランダムフォレストが用いられる場合には、決定木の数が正規の数よりも少なくされる。学習にアンサンブル学習が用いられる場合には、アンサンブル学習に用いられる学習器の数が正規の数よりも少なくされる。あるいは、学習作用に用いられる生データの数又は前処理されたデータの数が正規の数よりも少なくされる。

なお、停止されるオンボード学習部２０ｂの機能の数が大きくなるにつれて、オンボード学習部２０ｂによる学習作用の停止割合が高くなる。あるいは、オンボード学習部２０ｂによる学習作用の実行頻度が低くなるにつれて、収束値が大きくなるにつれて、決定木の数が少なくなるにつれて、学習器の数が少なくなるにつれて、又は、学習作用に用いられるデータ数が少なくなるにつれて、学習作用の停止割合が高くなる。学習作用の停止割合は、例えばゼロから１までの間の数値の形で表される。停止割合がゼロであると、学習作用は停止されず、停止割合が１であると学習作用が全体的に停止される。

図６は、本開示による第１実施例における、車両１０での制御を実行するためのルーチンを示している。このルーチンは例えばあらかじめ定められた設定時間ごとに繰り返される。図６を参照すると、ステップ１００では、車両１０の位置情報が取得される。続くステップ１０１では、車両１０の位置情報がサーバ３０に送信される。続くステップ１０２では、サーバ３０から指示データを受信したか否かが判別される。サーバ３０から指示データを受信したと判別されるまでステップ１０２が繰り返される。サーバ３０から指示データを受信した判別されると、次いでステップ１０３に進み、指示データに学習許容指示が含まれているか学習停止指示が含まれているかが判別される。指示データに学習許容指示が含まれていると判別されたときには、次いでステップ１０４に進み、車両１０での学習作用が許容される。次いでステップ１０６に進む。これに対し、指示データに学習停止指示が含まれていると判別されたときには、次いでステップ１０５に進み、車両１０での学習作用が停止される。次いでステップ１０６に進む。

ステップ１０６では、学習結果を利用して、例えば車両１０の制御が行われる。なお、ステップ１０５からステップ１０６に進んだときには、学習作用が停止される前に得られた学習結果が利用される。

図７は、本開示による第１実施例における、サーバ３０での制御を実行するためのルーチンを示している。このルーチンは例えばあらかじめ定められた設定時間ごとに繰り返される。図７を参照すると、ステップ２００では、車両１０から車両１０の位置情報を受信したか否かが判別される。車両１０の位置情報を受信していないと判別されたときには処理サイクルを終了する。車両１０の位置情報を受信したと判別されると、ステップ２０１に進み、車両１０が低エミッション領域ＬＥＺ内にあるか否かが判別される。車両１０が低エミッション領域ＬＥＺ外にあると判別されたときには、次いでステップ２０２に進み、学習許容指示を含む指示データが作成される。次いでステップ２０４に進む。これに対し、車両１０が低エミッション領域ＬＥＺ内にあると判別されたときには、次いでステップ２０３に進み、学習停止指示を含む指示データが作成される。次いでステップ２０４に進む。ステップ２０４では、指示データが車両１０に送信される。

なお、本開示による第１実施例では、上述したように、要求車両負荷及びバッテリ１３のＳＯＣに基づいて、運転モードがＥＶモード又はＨＶモードに制御される。したがって、低エミッション領域ＬＥＺ内で運転モードがＥＶモードに維持されるように又はＨＶモードに切り換えられないようにするために、車両１０のドライバには、要求車両負荷（例えば、アクセルペダルの踏み込み量）の調節、バッテリ１３のＳＯＣの管理、などが求められる。別の実施例（図示しない）では、車両１０が低エミッション領域ＬＥＺ内にあると判別されると、運転モード制御部２０ｄにより、運転モードが自動的にＥＶモードに切り換えられ、維持される。

次に、図８から図１１を参照して、本開示による第２実施例を説明する。本開示による第２実施例は次の点で本開示による第１実施例と相違する。すなわち、図８に示されるように、本開示による第２実施例の車両１０の電子制御ユニット２０はＳＯＣ取得部２０ｆを備える。ＳＯＣ取得部２０ｆは、バッテリ１３のＳＯＣを、例えばプロセッサ２１から取得する。

上述の本開示による第１実施例では、車両１０が低エミッション領域ＬＥＺ内にあると判別されると、車両１０での学習作用が少なくとも部分的に停止される。その結果、車両１０での電力消費が制限され、バッテリ１３のＳＯＣの低下が制限される。しかしながら、バッテリ１３のＳＯＣが高いときには、車両１０での電力消費を制限する必要性は低い。

そこで本開示による第２実施例では、車両１０が低エミッション領域ＬＥＺ内にあると判別されたときにおいて、バッテリ１３のＳＯＣがあらかじめ定められたしきい値ＳＯＣｘよりも高いときには、車両１０での学習作用が停止されず、許容される。これに対し、バッテリ１３のＳＯＣがしきい値ＳＯＣｘよりも低いときには、車両１０での学習作用が停止される。

一例では、バッテリ１３のＳＯＣがしきい値ＳＯＣｘよりも低いときには、バッテリ１３のＳＯＣに関わらず、車両１０での学習作用が全体的に停止される。すなわち、上述した車両１０での学習作用の停止割合Ｒを用いて表現すると、図９に示されるように、バッテリ１３のＳＯＣがしきい値ＳＯＣｘよりも高いときには、停止割合Ｒがゼロとされ、バッテリ１３のＳＯＣがしきい値ＳＯＣｘよりも低いときに、停止割合Ｒが１とされる。

別の例では、バッテリ１３のＳＯＣがしきい値ＳＯＣｘよりも低いときには、バッテリ１３のＳＯＣが低くなるにつれて、車両１０での学習作用の停止割合Ｒが高くされる。すなわち、図１０に示されるように、バッテリ１３のＳＯＣがしきい値ＳＯＣｘよりも高いときには、車両１０の学習作用の停止割合Ｒがゼロとされ、バッテリ１３のＳＯＣがしきい値ＳＯＣｘよりも低いときに、バッテリ１３のＳＯＣが低くなるにつれて停止割合Ｒが大きくされる。図１０に示される例では、バッテリ１３のＳＯＣが別のしきい値ＳＯＣｙよりも低いと、停止割合Ｒが１に維持され、学習作用が全体的に停止される。停止割合Ｒが大きくなると、車両１０での電力消費がより大きく制限される。

図１１は、本開示による第２の実施例における、車両１０での制御を実行するためのルーチンを示している。図６に示されるルーチンとの相違点について説明すると、図１１に示されるルーチンでは、まずステップ１００ａにおいて、バッテリ１３のＳＯＣがしきい値ＳＯＣｘよりも低いか否かが判別される。ＳＯＣ＜ＳＯＣｘのときには次いでステップ１００に進む。したがって、ＳＯＣ＜ＳＯＣｘでありかつ車両１０が低エミッション領域ＬＥＺ内にあると判別されると、車両１０での学習作用が停止されることになる。これに対し、ＳＯＣ≧ＳＯＣｘのときにはステップ１００ａからステップ１０５に進む。したがって、車両１０が低エミッション領域ＬＥＺ内にあるか否かに関わらず、車両１０での学習作用が許容される。

上述の本開示による第２実施例では、バッテリ１３のＳＯＣが高いときに、車両１０での学習作用の停止が制限される。別の実施例（図示しない）では、車両１０の要求負荷が低いとき、又は、車両１０の回生制御による発電量が多いときに、車両１０での学習作用の停止が制限される。この場合には、バッテリ１３のＳＯＣが過度に低くなるおそれがない。

次に、図１２から図１５を参照して、本開示による第３実施例を説明する。本開示による第３実施例は次の点で本開示による第１実施例と相違する。すなわち、図１２に示されるように、本開示による第３実施例のサーバ３０の電子制御ユニット４０は、サーバ学習部４０ｂを備える。サーバ学習部４０ｂは学習作用を行う。サーバ学習部４０ｂは、データ前処理部４０ｂ２、学習演算部４０ｂ３、及び学習結果利用部４０ｂ４を含む。

本開示による第３実施例のデータ前処理部４０ｂ２、学習演算部４０ｂ３、及び学習結果利用部４０ｂ４はそれぞれ、オンボード学習部２０ｂのデータ前処理部２０ｂ２、学習演算部２０ｂ３、及び学習結果利用部２０ｂ４と同様に構成される。

上述の本開示による第１実施例では、車両１０が低エミッション領域ＬＥＺ内にあると判別されると、車両１０での学習作用が少なくとも部分的に停止される。ところが、車両１０での学習作用が停止されている間は、例えば計算モデルの作成又は更新が行われず、良好な制御を行えないおそれがある。

そこで本開示による第３実施例では、車両１０での学習作用が停止されたときに、車両１０が行うべき学習作用がサーバ３０で行われ、サーバ３０での学習結果が車両１０に送信される。車両１０では、受信した学習結果を利用して例えば内燃機関１１の制御が行われる。

すなわち、本開示による第３実施例では、サーバ３０の位置判別部４０ａは、車両１０が低エミッション領域ＬＥＺ外にあると判別されると、学習許容指示及びデータ送信指示を含む指示データを作成し、車両１０に送信する。車両１０の学習制御部２０ｅは、データ送信指示を受信すると、学習作用に必要なデータを車両１０からサーバ３０に送信する。この場合、サーバ３０に送信されるデータは、例えば生データ取得部２０ｂ１が取得した生データである。

サーバ学習部４０ｂのデータ前処理部４０ｂ２は、生データを受信すると、生データから学習に適したデータセットを生成する。次いで、サーバ学習部４０ｂの学習演算部４０ｂ３は、データ前処理部４０ｂ２によって生成されたデータセットを用いて学習を行う。次いで、学習演算部４０ｂ３は、学習結果を車両１０に送信する。

車両１０の学習結果利用部２０ｃは、学習結果を受信すると、学習結果を利用して、あらかじめ定められた処理、例えば内燃機関１１の制御、を行う。したがって、車両１０の電力消費が制限されつつ、車両１０において良好な制御が継続される。

別の実施例（図示しない）では、車両１０からサーバ３０に送信されるデータは、車両１０のデータ前処理部２０ｂ２が生成したデータセットである。この場合、サーバ３０はデータ前処理部４０ｂ２を備える必要はない。

すなわち、図１３に示される例では、時間ｔｂ１までは車両１０が低エミッション領域ＬＥＺ外にあると判別され、このとき車両１０からサーバ３０に、学習に必要なデータが送信される。次いで、時間ｔｂ１において車両１０が低エミッション領域ＬＥＺ内に入ったと判別されると、車両１０での学習作用が停止され、サーバ３０での学習作用が開始される。次いで、時間ｔｂ２において、サーバ３０での学習作用が完了すると、学習結果がサーバ３０から車両１０に送信される。次いで、時間ｔｂ３において車両１０が低エミッション領域ＬＥＺから出たと判別されると、車両１０での学習作用が再び許容される。また、車両１０からサーバへのデータの送信が再開される。

なお、本開示による第３実施例では、車両１０が低エミッション領域ＬＥＺ外にあると判別されたときに、車両１０からサーバ３０へのデータ送信が繰り返し行われる。サーバ３０では、受信したデータのうち最新のデータを用いて学習作用が行われる。

別の実施例（図示しない）では、車両１０が低エミッション領域ＬＥＺ内にあると判別されたときに、学習作用に必要なデータが車両１０からサーバ３０に送信される。しかしながら、データの送信に電力が消費される。そこで本開示による第３実施例では、車両１０が低エミッション領域ＬＥＺ外にあると判別されたときに、車両１０からサーバにデータが送信される。

図１４は、本開示による第３実施例における、車両１０での制御を実行するためのルーチンを示している。図６に示されるルーチンとの相違点について説明すると、図１４に示されるルーチンでは、ステップ１０４に続いてステップ１０４ａに進み、受信した指示データに送信指示が含まれているか否かが判別される。送信指示が含まれていないときには処理サイクルを終了する。送信指示が含まれているときには次いでステップ１０４ｂに進み、学習作用に必要なデータが車両１０からサーバ３０に送信される。

また、図１４に示されるルーチンでは、ステップ１０５に続いてステップ１０５ａに進み、サーバ３０から学習結果を受信したか否かが判別される。学習結果を受信したと判別されるまでステップ１０５ａが繰り返される。学習結果を受信した判別されると、次いでステップ１０６に進む。なお、ステップ１０５ａからステップ１０６に進んだときには、サーバ３０からの学習結果が利用される。

図１５は、本開示による第３実施例における、サーバ３０での制御を実行するためのルーチンを示している。図７に示されるルーチンとの相違点について説明すると、図１５に示されるルーチンでは、ステップ２０２に続いてステップ２０２ａに進み、データ送信指示を作成する。続くステップ２０２ｂでは、学習許容指示及びデータ送信指示を含む指示データが車両１０に送信される。続くステップ２０２ｃでは、学習作用に必要なデータを車両１０から受信したか否かが判別される。データを受信したと判別されるまでステップ２０２ｃが繰り返される。データを受信したと判別されると、次いでステップ２０２ｄに進み、データが例えば記憶装置３１に記憶される。一例では、最新のデータのみが記憶される。

また、図１５に示されるルーチンでは、ステップ２０３に続いてステップ２０３ａに進み、学習停止指示を含む指示データが車両１０に送信される。続くステップ２０３ｂでは、サーバ３０での学習作用が未実行か否かが判別される。サーバ３０での学習作用が未実行と判別されたときには次いでステップ２０３ｃに進み、学習作用が実行される。続くステップ２０３ｄでは、サーバ３０での学習結果が車両１０に送信される。これに対し、サーバ３０での学習作用が実行又は完了されているときには処理サイクルを終了する。このようにしているのは、学習作用を行うためのデータを新たに受信していないからである。

次に、図１６から図１８を参照して、本開示による第４実施例を説明する。本開示による第４実施例は次の点で本開示による第３実施例と相違する。すなわち、本開示による第４実施例では、図１６に示されるように、低エミッション領域ＬＥＺの外側に、低エミッション領域ＬＥＺに隣接する隣接領域ＡＤＺと、隣接領域ＡＤＺよりも外側の非隣接領域ＮＡＤＺとが画定される。隣接領域ＡＤＺは例えば、低エミッション領域ＬＥＺの境界ＧＦからの距離があらかじめ定められた値Ｄよりも短い領域である。隣接領域ＡＤＺの位置情報は例えばサーバ３０の記憶装置３１内に記憶されている。

上述の本開示による第３実施例では、車両１０が低エミッション領域ＬＥＺ外にあると判別されたときに、学習作用に必要なデータが車両１０からサーバ３０に繰り返し送信される。しかしながら、サーバ３０での学習作用に用いられるデータは最新のもののみである。また、車両１０が低エミッション領域ＬＥＺ内に入らなければ、サーバ３０で学習作用は行われない。

そこで本開示による第４実施例では、車両１０が非隣接領域ＮＡＤＺ内にあると判別されたときには、学習作用に必要なデータの車両１０からサーバ３０への送信が行われず、車両１０が隣接領域ＡＤＺ内にあると判別されたときに、データが送信される。その結果、データ送受信の回数が制限され、データの送受信に必要な電力消費が制限される。

特に、車両１０が非隣接領域ＮＡＤＺから隣接領域ＡＤＺ内に入ったと判別されたときには、車両１０がその後に低エミッション領域ＬＥＺ内に入ると予想される。そこで本開示による第４実施例では、車両１０が非隣接領域ＮＡＤＺから隣接領域ＡＤＺ内に入ったと判別されたときに、車両１０からサーバ３０へのデータ送信が行われる。この場合、車両１０が低エミッション領域ＬＥＺ内に入ると予想されたときに、車両１０からサーバ３０へのデータ送信が行われる、ということになる。

すなわち、図１７に示される例では、時間ｔｃ１までは車両１０が非隣接領域ＮＡＤＺ内にあると判別され、このとき車両１０からサーバ３０への、学習作用に必要なデータの送信は行われない。次いで、時間ｔｃ１において車両１０が隣接領域ＡＤＺ内に入ったと判別されると、車両１０からサーバ３０へデータが送信される。次いで、時間ｔｃ２において車両１０が低エミッション領域ＬＥＺ内に入ったと判別されると、車両１０での学習作用が停止され、サーバ３０での学習作用が開始される。次いで、時間ｔｃ３において、サーバ３０での学習作用が完了すると、学習結果がサーバ３０から車両１０に送信される。次いで、時間ｔｃ４において車両１０が低エミッション領域ＬＥＺから出たと判別されると、車両１０での学習作用が再び許容される。

図１８は、本開示による第４実施例における、サーバ３０での制御を実行するためのルーチンを示している。図１５に示されるルーチンとの相違点について説明すると、図１８に示されるルーチンでは、ステップ２０２からステップ２０２ｘに進み、車両１０が非隣接領域ＮＡＤＺから隣接領域ＡＤＺ内に入ったか否かが判別される。車両１０が非隣接領域ＮＡＤＺから隣接領域ＡＤＺ内に入ったと判別されないときには次いでステップ２０２ｂに進み、指示データが車両１０に送信される。この場合の指示データにはデータ送信指示が含まれない。これに対し、車両１０が非隣接領域ＮＡＤＺから隣接領域ＡＤＺ内に入ったと判別されたときには、ステップ２０２ｘからステップ２０２ａに進み、データ送信指示が作成される。続くステップ２０２ｂでは、データ送信指示を含む指示データが車両１０に送信される。

上述の本開示による第３実施例および第４実施例では、車両１０が低エミッション領域ＬＥＺ内にあると判別されたときに、サーバ３０での学習結果が車両１０に送信される。別の実施例（図示しない）では、車両１０が低エミッション領域ＬＥＺ外に出た後に、サーバ３０での学習結果が車両１０に送信される。このようにすると、車両１０が低エミッション領域ＬＥＺ内にあるときの電力消費が更に制限される。

また、上述の本開示による種々の実施例では、車両１０が低エミッション領域ＬＥＺ内にあるか否かの判別がサーバ３０で行われる。別の実施例（図示しない）では、車両１０の電子制御ユニット２０が位置判別部を備え、当該判断が車両１０で行われる。この場合、一例では、低エミッション領域ＬＥＺの位置情報は車両１０内に記憶される。別の例では、低エミッション領域ＬＥＺの位置情報はサーバ３０内に記憶されており、車両１０はサーバ３０から低エミッション領域ＬＥＺの位置情報を受信して、当該判断を行う。

更に別の実施例（図示しない）では、上述の本開示による種々の実施例のうちの少なくとも２つが組み合わされる。

１制御システム
１０ハイブリッド車両
１１内燃機関
１２モータジェネレータ
２０車両の電子制御ユニット
２０ｂオンボード学習部
２０ｅ学習制御部
３０サーバ
４０サーバの電子制御ユニット
４０ａ位置判別部

Claims

内燃機関及び電気モータを備え、運転モードが、前記内燃機関の運転が停止されつつ前記電気モータが運転されるＥＶモードと、前記内燃機関及び前記電気モータが運転されるＨＶモードとの間で切り換えられるハイブリッド車両の制御システムであって、
前記ハイブリッド車両に設けられ、学習作用を行うように構成されているオンボード学習部と、
前記内燃機関の運転を制限すべき低エミッション領域内に前記ハイブリッド車両があるか否かを判別するように構成されている位置判別部と、
前記ハイブリッド車両が前記低エミッション領域内にあると判別されたときに、前記オンボード学習部による学習作用を少なくとも部分的に停止するように構成されている学習制御部と、
を備え、
前記学習制御部は、前記ハイブリッド車両が前記低エミッション領域内にあると判別されたときにおいて、前記ハイブリッド車両のバッテリの充電率があらかじめ定められたしきい値よりも低いと判別されたときに、前記オンボード学習部による学習作用を少なくとも部分的に停止し、前記バッテリの充電率が前記しきい値よりも高いと判別されたときに、前記オンボード学習部による学習作用を停止しないように構成されており、
前記学習制御部は、前記ハイブリッド車両が前記低エミッション領域内にあると判別されかつ前記バッテリの充電率が前記しきい値よりも低いと判別されたときにおいて、前記バッテリの充電率が低くなるにつれて前記オンボード学習部による学習作用の停止割合を高くするように構成されている、
制御システム。
前記学習制御部は、前記ハイブリッド車両が前記低エミッション領域内にあると判別されたときにおいて、前記オンボード学習部による学習作用を全体的に停止するように構成されている、請求項１に記載の制御システム。
前記ハイブリッド車両外のサーバに設置され、学習作用を行うように構成されているサーバ学習部を更に備え、
前記サーバ学習部は、
前記オンボード学習部による学習作用が停止されたときに、前記ハイブリッド車両から前記サーバに送信されたデータを用いて、前記オンボード学習部が行うべき学習作用を行い、
前記サーバ学習部の学習結果を前記ハイブリッド車両に送信する、
ように構成されている、請求項１又は２に記載の制御システム。
前記学習制御部は、前記ハイブリッド車両が前記低エミッション領域外にあると判別されたときに、前記データを前記ハイブリッド車両から前記サーバに送信するように構成されている、請求項３に記載の制御システム。
前記学習制御部は、前記ハイブリッド車両が前記低エミッション領域外にあると判別されたときにおいて、前記ハイブリッド車両が前記低エミッション領域の非隣接領域内にあると判別されたときに、前記データを前記ハイブリッド車両から前記サーバに送信せず、前記ハイブリッド車両が前記低エミッション領域の隣接領域内にあると判別されたときに、前記データを前記ハイブリッド車両から前記サーバに送信するように構成されている、請求項４に記載の制御システム。
内燃機関及び電気モータを備え、運転モードが、前記内燃機関の運転が停止されつつ前記電気モータが運転されるＥＶモードと、前記内燃機関及び前記電気モータが運転されるＨＶモードとの間で切り換えられるハイブリッド車両の制御システムであって、
前記ハイブリッド車両に設けられ、学習作用を行うように構成されているオンボード学習部と、
前記内燃機関の運転を制限すべき低エミッション領域内に前記ハイブリッド車両があるか否かを判別するように構成されている位置判別部と、
前記ハイブリッド車両が前記低エミッション領域内にあると判別されたときに、前記オンボード学習部による学習作用を少なくとも部分的に停止するように構成されている学習制御部と、
前記ハイブリッド車両外のサーバに設置され、学習作用を行うように構成されているサーバ学習部と、
を備え、
前記サーバ学習部は、
前記オンボード学習部による学習作用が停止されたときに、前記ハイブリッド車両から前記サーバに送信されたデータを用いて、前記オンボード学習部が行うべき学習作用を行い、
前記サーバ学習部の学習結果を前記ハイブリッド車両に送信する、
ように構成されており、
前記学習制御部は、前記ハイブリッド車両が前記低エミッション領域外にあると判別されたときにおいて、前記ハイブリッド車両が前記低エミッション領域の非隣接領域内にあると判別されたときに、前記データを前記ハイブリッド車両から前記サーバに送信せず、前記ハイブリッド車両が前記低エミッション領域の隣接領域内にあると判別されたときに、前記データを前記ハイブリッド車両から前記サーバに送信するように構成されている、
制御システム。
内燃機関及び電気モータを備え、運転モードが、前記内燃機関の運転が停止されつつ前記電気モータが運転されるＥＶモードと、前記内燃機関及び前記電気モータが運転されるＨＶモードとの間で切り換えられるハイブリッド車両の制御方法であって、
前記ハイブリッド車両に設けられたオンボード学習部により学習作用を行うことと、
前記内燃機関の運転を制限すべき低エミッション領域内に前記ハイブリッド車両があるか否かを判別することと、
前記ハイブリッド車両が前記低エミッション領域内にあると判別されたときに、前記オンボード学習部による学習作用を少なくとも部分的に停止することと、
を含み、
前記ハイブリッド車両が前記低エミッション領域内にあると判別されたときにおいて、前記ハイブリッド車両のバッテリの充電率があらかじめ定められたしきい値よりも低いと判別されたときに、前記オンボード学習部による学習作用を少なくとも部分的に停止し、前記バッテリの充電率が前記しきい値よりも高いと判別されたときに、前記オンボード学習部による学習作用を停止せず、
前記ハイブリッド車両が前記低エミッション領域内にあると判別されかつ前記バッテリの充電率が前記しきい値よりも低いと判別されたときにおいて、前記バッテリの充電率が低くなるにつれて前記オンボード学習部による学習作用の停止割合を高くする、
制御方法。
内燃機関及び電気モータを備え、運転モードが、前記内燃機関の運転が停止されつつ前記電気モータが運転されるＥＶモードと、前記内燃機関及び前記電気モータが運転されるＨＶモードとの間で切り換えられるハイブリッド車両の制御方法であって、
前記ハイブリッド車両に設けられたオンボード学習部により学習作用を行うことと、
前記内燃機関の運転を制限すべき低エミッション領域内に前記ハイブリッド車両があるか否かを判別することと、
前記ハイブリッド車両が前記低エミッション領域内にあると判別されたときに、前記オンボード学習部による学習作用を少なくとも部分的に停止することと、
を含み、
前記オンボード学習部による学習作用が停止されたときに、前記ハイブリッド車両外のサーバに設置されたサーバ学習部により、前記ハイブリッド車両から前記サーバに送信されたデータを用いて、前記オンボード学習部が行うべき学習作用を行い、前記サーバ学習部の学習結果を前記ハイブリッド車両に送信し、
前記ハイブリッド車両が前記低エミッション領域外にあると判別されたときにおいて、前記ハイブリッド車両が前記低エミッション領域の非隣接領域内にあると判別されたときに、前記データを前記ハイブリッド車両から前記サーバに送信せず、前記ハイブリッド車両が前記低エミッション領域の隣接領域内にあると判別されたときに、前記データを前記ハイブリッド車両から前記サーバに送信する、
制御方法。