JP2010203405A - Operation evaluation device for vehicle - Google Patents
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Abstract
【課題】ユーザによる車両の運転を定量的かつ公平に評価することができる車両用運転評価装置を提供する。
【解決手段】
ある走行区間Ｔでの実際の燃費Ｘｒを取得するとともに、その走行区間Ｔにおける車速ｖ（ｔ）を取得し、取得した車速ｖ（ｔ）のもとでの推定最良燃費Ｘｖをシミュレーションモデルにより算出する。そして、実際燃費Ｘｒと推定最良燃費Ｘｖとの比である燃費性能達成率Ｅをユーザに対して表示する。なお、シミュレーションモデルである燃費モデルは、車速及び加速度からエンジントルク及び回転数を逆算するための駆動系モデルと、エンジントルク及び回転数に燃料消費量を関連付けたマップデータとから構成し、マップデータはエンジンの実際の制御結果に基づいて更新可能とする。
【選択図】図２A vehicle driving evaluation apparatus capable of quantitatively and fairly evaluating the driving of a vehicle by a user is provided.
[Solution]
The actual fuel consumption Xr in a certain travel section T is acquired, the vehicle speed v (t) in the travel section T is acquired, and the estimated best fuel consumption Xv under the acquired vehicle speed v (t) is calculated by a simulation model. To do. Then, the fuel efficiency achievement rate E, which is the ratio between the actual fuel efficiency Xr and the estimated best fuel efficiency Xv, is displayed to the user. The fuel consumption model, which is a simulation model, is composed of a drive system model for calculating the engine torque and the rotational speed from the vehicle speed and acceleration, and map data in which the fuel consumption is associated with the engine torque and the rotational speed. Can be updated based on the actual control result of the engine.
[Selection] Figure 2
Description
本発明は、内燃機関によって駆動される車両用の運転評価装置に関し、詳しくは、燃費によってユーザによる車両の運転を評価する装置に関する。 The present invention relates to a driving evaluation apparatus for a vehicle driven by an internal combustion engine, and more particularly to an apparatus that evaluates driving of a vehicle by a user based on fuel consumption.
ユーザが車両を走行させたときの実際の燃費によってユーザによる車両の運転を評価する方法や装置が知られている。例えば、特開２００７−２１０４８７号公報に開示されたものでは、車両の走行試験から運転パターンごとの試験走行燃費データを記憶しておき、測定された実走行燃費データとその運転パターンにおける最も効率の良い試験走行燃費データとを比較し、走行燃費の低下の程度から実走行での運転操作を評価し、運転操作に関する情報を運転評価表示部に表示するようにしている。また、特開２００３−２７８５７３号公報に開示されたものでは、燃費を悪化させる運転が行われた場合、実際に消費された燃料量と、その燃費を悪化させる運転が行なわれずに走行した場合の燃料消費量とをそれぞれ演算し、その差を燃費を悪化させる運転による過剰消費燃料量として算出し、算出した過剰燃料消費量を表示部に表示するようにしている。 There are known methods and apparatuses for evaluating driving of a vehicle by the user based on actual fuel consumption when the user runs the vehicle. For example, in the one disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2007-210487, test driving fuel consumption data for each driving pattern is stored from a driving test of the vehicle, and the measured actual driving fuel consumption data and the most efficient in the driving pattern are stored. Compared with good test driving fuel consumption data, the driving operation in actual driving is evaluated from the degree of decrease in driving fuel consumption, and information related to driving operation is displayed on the driving evaluation display section. Moreover, in what was disclosed by Unexamined-Japanese-Patent No. 2003-278573, when the driving | operation which deteriorates a fuel consumption is performed, the amount of fuel actually consumed and the case where it drive | works without performing the driving | operation which deteriorates the fuel consumption The fuel consumption is calculated, and the difference is calculated as the excessive fuel consumption due to the driving that deteriorates the fuel consumption, and the calculated excessive fuel consumption is displayed on the display unit.
しかしながら、従来提案されている何れの方法や装置も、ユーザに低燃費運転を促すという効果においては不十分であった。ユーザに対して低燃費運転を効果的に促すためには、車両の運転を定量的かつ公平に評価する必要がある。そのためには、現在の実機のポテンシャルが最大限に発揮された場合の燃費を評価基準とすべきところ、従来の方法や装置ではそうはなっていない。例えば、特開２００７−２１０４８７号公報に開示のものは試験走行燃費データから燃費を計算しているが、試験用車両と個々の車両の個体差や各車両個体の経年変化等を考慮すると、必ずしも現在の実機のポテンシャルが最大限に発揮された場合の燃費を計算できているとは言えない。 However, any of the conventionally proposed methods and devices are insufficient in the effect of prompting the user to drive with low fuel consumption. In order to effectively encourage the user to drive with low fuel consumption, it is necessary to evaluate the driving of the vehicle quantitatively and fairly. For that purpose, the fuel consumption when the potential of the current actual machine is maximized should be used as an evaluation standard, but this is not the case with conventional methods and devices. For example, the one disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2007-210487 calculates the fuel consumption from the test traveling fuel consumption data, but considering the individual difference between the test vehicle and each vehicle, the aging of each vehicle individual, etc. It cannot be said that the fuel economy when the potential of the current actual machine is fully utilized can be calculated.
本発明は、上述のような課題を解決するためになされたもので、ユーザによる車両の運転を定量的かつ公平に評価することができる車両用運転評価装置を提供することを目的とする。 The present invention has been made to solve the above-described problems, and an object of the present invention is to provide a vehicle driving evaluation apparatus that can quantitatively and fairly evaluate the driving of a vehicle by a user.
第１の発明は、上記の目的を達成するため、内燃機関によって駆動される車両用の運転評価装置において、
車速及び加速度から前記内燃機関のトルク及び回転数を逆算するための駆動系モデルと、前記内燃機関のトルク及び回転数に燃料消費量を関連付けたマップデータとから構成されるシミュレーションモデルを記憶する記憶手段と、
前記内燃機関の実際の制御結果に基づいて前記マップデータを更新するマップデータ更新手段と、
ある走行区間での実際の燃費を算出する実際燃費算出手段と、
前記走行区間における車速の変化パターンを取得し、取得した車速の変化パターンのもとでの推定最良燃費を前記シミュレーションモデルにより算出する推定最良燃費算出手段と、
前記実際燃費と前記推定最良燃費との比の大きさに応じて表示内容を変化させる表示手段と、
を備えることを特徴としている。
In order to achieve the above object, a first invention is a driving evaluation apparatus for a vehicle driven by an internal combustion engine.
A storage for storing a simulation model composed of a drive system model for calculating back the torque and rotation speed of the internal combustion engine from vehicle speed and acceleration, and map data relating fuel consumption to the torque and rotation speed of the internal combustion engine Means,
Map data updating means for updating the map data based on an actual control result of the internal combustion engine;
An actual fuel consumption calculating means for calculating an actual fuel consumption in a certain traveling section;
An estimated best fuel consumption calculating means for acquiring a vehicle speed change pattern in the travel section, and calculating an estimated best fuel consumption under the acquired vehicle speed change pattern by the simulation model;
Display means for changing the display content in accordance with the magnitude of the ratio between the actual fuel consumption and the estimated best fuel consumption;
It is characterized by having.
第２の発明は、第１の発明において、
前記実際燃費が前記推定最良燃費を上回る場合には、以後算出される実際燃費に基づいて前記シミュレーションモデルのパラメータ値を学習する学習手段と、
前記学習手段による学習が完了するまでの間、前記実際燃費を用いて前記シミュレーションモデルによる推定最良燃費の算出結果を補正する補正手段と、
をさらに備えることを特徴としている。
According to a second invention, in the first invention,
When the actual fuel consumption exceeds the estimated best fuel consumption, learning means for learning parameter values of the simulation model based on the actual fuel consumption calculated thereafter;
Correction means for correcting the calculation result of the estimated best fuel consumption by the simulation model using the actual fuel consumption until learning by the learning means is completed,
Is further provided.
第１の発明によれば、ユーザが車両を運転してある走行区間を走行した場合、その走行区間における車速の変化パターンが取得される。そして、取得した車速の変化パターンのもとでの推定最良燃費がシミュレーションモデルにより算出される。詳しくは、取得した車速の変化パターンのもとでの内燃機関のトルク及び回転数の変化が駆動系モデルによって計算され、その計算結果とトルク及び回転数に燃料消費量を関連付けたマップデータとを用いて推定最良燃費が計算される。このようにして計算された推定最良燃費は、シミュレーションモデルで定義された所定条件のもとで車両を走行させた場合の燃費であって、車両の使用条件やユーザの運転状態の影響は受けていない。しかも、前記マップデータは内燃機関の実際の制御結果に基づいて更新されるので、車両そのものの状態、特に、内燃機関の状態は推定最良燃費の計算結果に着実に反映されている。したがって、シミュレーションモデルにより算出された推定最良燃費は車両の現在のポテンシャルが最大限に発揮された場合の燃費であり、このような燃費に対する実際燃費の比を評価指数とすることで、ユーザによる車両の運転を定量的かつ公平に評価することができる。また、算出した評価指数である比の大きさに応じて表示内容を変化させることで、ユーザに対して低燃費運転を効果的に促すことができる。 According to the first invention, when the user travels in a traveling section where the vehicle is driven, a change pattern of the vehicle speed in the traveling section is acquired. Then, the estimated best fuel consumption under the obtained vehicle speed change pattern is calculated by the simulation model. Specifically, changes in the torque and rotation speed of the internal combustion engine under the acquired vehicle speed change pattern are calculated by the drive system model, and the calculation results and map data in which the fuel consumption is associated with the torque and rotation speed are calculated. The estimated best fuel consumption is used to calculate. The estimated best fuel efficiency calculated in this way is the fuel efficiency when the vehicle is driven under the predetermined conditions defined in the simulation model, and is influenced by the use conditions of the vehicle and the driving state of the user. Absent. Moreover, since the map data is updated based on the actual control result of the internal combustion engine, the state of the vehicle itself, in particular, the state of the internal combustion engine is steadily reflected in the calculation result of the estimated best fuel consumption. Therefore, the estimated best fuel efficiency calculated by the simulation model is the fuel efficiency when the current potential of the vehicle is maximized, and the ratio of the actual fuel efficiency to the fuel efficiency is used as an evaluation index, so that the vehicle by the user Can be evaluated quantitatively and fairly. Further, by changing the display content according to the ratio, which is the calculated evaluation index, it is possible to effectively encourage the user to perform fuel-efficient driving.
第２の発明によれば、実際燃費が推定最良燃費を上回る場合には、以後算出される実際燃費に基づいてシミュレーションモデルのパラメータ値が学習されることにより、シミュレーションモデルにより算出される推定最良燃費の信頼性、すなわち、推定最良燃費が車両の現在のポテンシャルが最大限に発揮された場合の燃費であることの信頼性が担保される。また、学習が完了するまでの間は、実際燃費を用いてシミュレーションモデルによる推定最良燃費の算出結果が補正されるので、学習が完了するまでの間にシミュレーションモデルにより算出される推定最良燃費の信頼性も担保される。 According to the second invention, when the actual fuel consumption exceeds the estimated best fuel consumption, the parameter value of the simulation model is learned based on the actual fuel consumption calculated thereafter, so that the estimated best fuel consumption calculated by the simulation model is obtained. Reliability, that is, reliability that the estimated best fuel efficiency is the fuel efficiency when the current potential of the vehicle is maximized is ensured. Also, until the learning is completed, the calculation result of the estimated best fuel consumption by the simulation model is corrected using the actual fuel consumption. Therefore, the reliability of the estimated best fuel consumption calculated by the simulation model until the learning is completed. Sex is also secured.
以下、本発明の実施の形態について図１乃至図４の各図を参照して説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to FIGS. 1 to 4.
本実施の形態の運転評価装置が適用される車両は、内燃機関（以下、単にエンジンという）によって駆動される車両であり、エンジンの種類に限定はない。また、駆動系に配備される変速機の種類にも限定はない。本実施の形態の運転評価装置は、このような車両に備えられる制御装置の一機能として実現される。車両の制御装置が運転評価装置として機能した場合の構成をブロック図で示したものが図１である。図１に示す構成は、制御装置のメモリに格納されたプログラムに従い制御装置のＣＰＵが動作することで仮想的に実現される構成である。 The vehicle to which the driving evaluation apparatus of the present embodiment is applied is a vehicle driven by an internal combustion engine (hereinafter simply referred to as an engine), and the type of engine is not limited. There is no limitation on the type of transmission provided in the drive system. The driving evaluation device of the present embodiment is realized as one function of a control device provided in such a vehicle. FIG. 1 is a block diagram showing the configuration when the vehicle control device functions as a driving evaluation device. The configuration shown in FIG. 1 is a configuration that is virtually realized by the CPU of the control device operating according to a program stored in the memory of the control device.
本実施の形態の運転評価装置は、ある走行区間Ｔにおける実際燃費Ｘｒと、前記走行区間Ｔにおける推定最良燃費Ｘｖとの比を算出し、その比を評価指数としてユーザの運転を評価する装置である。実際燃費Ｘｒは、区間Ｔの走行距離を燃料消費量で除して得られる平均燃費である。推定最良燃費Ｘｖは、車両の現在のポテンシャルが最大限に発揮された場合の前記走行区間Ｔにおける燃費である。推定最良燃費Ｘｖの計算方法については追って詳細に説明する。走行区間Ｔの設定は開始時点と終了時点とが明確になってさえすれば任意であって、例えば次のような区間に設定することができる。
例１：ユーザが指定した任意の開始タイミングから終了タイミングまでの走行区間
例２：エンジンの始動から停止までの走行区間
例３：ユーザが指定した一定走行距離（例えば１００ｋｍ）を走行した区間
例４：ユーザが指定した一定期間（例えば１カ月）の間の走行区間
The driving evaluation device of the present embodiment is a device that calculates a ratio between an actual fuel consumption Xr in a certain travel section T and an estimated best fuel consumption Xv in the travel section T, and evaluates the user's driving using the ratio as an evaluation index. is there. The actual fuel consumption Xr is an average fuel consumption obtained by dividing the travel distance of the section T by the fuel consumption. The estimated best fuel efficiency Xv is the fuel efficiency in the travel section T when the current potential of the vehicle is maximized. A method of calculating the estimated best fuel consumption Xv will be described in detail later. The travel section T can be set as long as the start time and the end time become clear. For example, the travel section T can be set to the following section.
Example 1: A travel section from an arbitrary start timing to an end timing specified by the user Example 2: A travel section from the start to the stop of the engine Example 3: A section traveled over a certain travel distance (for example, 100 km) specified by the user Example 4 : Running section for a certain period of time specified by the user (for example, one month)
図１に示すように、本実施の形態の運転評価装置は５つの要素２，４，６，８，１０から構成されている。そのうちの一つが燃費性能達成率計算部２であって、前述の実際燃費Ｘｒと推定最良燃費Ｘｖとの比を燃費性能達成率Ｅとして算出する。運転評価装置は、算出した燃費性能達成率Ｅを表示装置６によってユーザに表示する。表示の方法には限定ななく、例えば次のような方法で表示することができる。
例１：燃費性能達成率Ｅを数値で表示
例２：燃費性能達成率Ｅのレベルをマークや文字等で表示（優良（Ｅ＝１００〜９１％）、良（Ｅ＝９０〜７６％）、悪（Ｅ＝７５％以下）等）
As shown in FIG. 1, the driving evaluation apparatus of the present embodiment is composed of five
Example 1: Displaying the fuel efficiency achievement rate E as a numerical value Example 2: Displaying the level of the fuel efficiency performance achievement rate E with marks, letters, etc. (excellent (E = 100 to 91%), good (E = 90 to 76%), Evil (E = 75% or less))
本実施の形態の運転評価装置はその構成要素として推定最良燃費計算部４を備えている。前述の推定最良燃費Ｘｖはここで計算される。推定最良燃費計算部４は燃費モデルを用いて推定最良燃費Ｘｖを計算する。燃費モデルは車速の変化パターンから推定最良燃費Ｘｖを計算するためのシミュレーションモデルである。燃費モデルは駆動系モデルと燃料消費マップとから構成されている。
The driving evaluation device of the present embodiment includes an estimated best fuel
駆動系モデルはエンジンからタイヤまでのトルク及び回転の伝達特性をモデル化したものである。この駆動系モデルを逆方向から計算することで、車速の変化パターンからエンジン回転数及びトルクを逆算することができる。具体的には、まず、走行区間Ｔにおける車速ｖが時間ｔに関連付けられて取得される（以下、時間ｔに関連付けられた車速をｖ（ｔ）と表記する）。ついで、車速ｖ（ｔ）から加速度α（ｔ）が算出される。そして、車速ｖ（ｔ）及び加速度α（ｔ）に基づいて走行抵抗Ｒａｌｌ（ｔ）が算出される。走行抵抗Ｒａｌｌ（ｔ）は予め実験により予め実験によって作成したマップによって、或いは、物理式を用いて算出される。次に、車速ｖ（ｔ）とタイヤの有効半径Ｒとからタイヤ回転数Ｎａ（ｔ）が算出され、また、走行抵抗Ｒａｌｌ（ｔ）とタイヤの有効半径ＲとからタイヤトルクＴａ（ｔ）が算出される。さらに、タイヤ回転数Ｎａ（ｔ）からプロペラシャフト回転数Ｎｐ（ｔ）が算出され、また、タイヤトルクＴａ（ｔ）からプロペラシャフトトルクＴｐ（ｔ）が算出される。そして、プロペラシャフト回転数Ｎｐ（ｔ）からエンジン回転数Ｎｅ（ｔ）が算出され、また、プロペラシャフトトルクＴｐ（ｔ）からエンジントルクＴｅ（ｔ）が算出される。 The drive train model is a model of torque and rotation transmission characteristics from the engine to the tire. By calculating the drive system model from the reverse direction, the engine speed and torque can be calculated backward from the change pattern of the vehicle speed. Specifically, first, the vehicle speed v in the travel section T is acquired in association with the time t (hereinafter, the vehicle speed associated with the time t is expressed as v (t)). Next, the acceleration α (t) is calculated from the vehicle speed v (t). The running resistance R all (t) is calculated based on the vehicle speed v (t) and the acceleration α (t). The running resistance R all (t) is calculated from a map created in advance by experiment or using a physical formula. Next, the tire rotational speed Na (t) is calculated from the vehicle speed v (t) and the effective tire radius R, and the tire torque Ta (t) is calculated from the running resistance R all (t) and the effective tire radius R. Is calculated. Further, the propeller shaft rotational speed Np (t) is calculated from the tire rotational speed Na (t), and the propeller shaft torque Tp (t) is calculated from the tire torque Ta (t). Then, the engine speed Ne (t) is calculated from the propeller shaft speed Np (t), and the engine torque Te (t) is calculated from the propeller shaft torque Tp (t).
燃料消費マップは、エンジン回転数Ｎｅ及びトルクＴｅに燃料消費量ｑが関連付けられたマップデータである。駆動系モデルによる計算結果は燃料消費マップに当てはめられ、走行区間Ｔの開始から終了までの所定時間間隔毎の燃料消費量ｑ（ｔ）が算出される。推定最良燃費計算部４は、車速ｖ（ｔ）の時間積分値と燃料消費量ｑ（ｔ）の時間積分値とを用いて推定最良燃費Ｘｖを算出する。各時間積分の積分区間は走行区間Ｔの開始時点から終了時点までである。
The fuel consumption map is map data in which the fuel consumption amount q is associated with the engine speed Ne and the torque Te. The calculation result by the drive system model is applied to the fuel consumption map, and the fuel consumption q (t) is calculated at predetermined time intervals from the start to the end of the travel section T. The estimated best fuel
また、本実施の形態の運転評価装置の構成要素にはマップデータ学習部８が含まれる。マップデータ学習部８は、エンジンの実際の制御結果に基づいてエンジン回転数及びトルクと燃料消費量との関係を学習し、その学習結果に基づいて所定の更新周期で燃料消費マップを更新する。
Moreover, the map
さらに、本実施の形態の運転評価装置はその構成要素としてモデルパラメータ学習部１０を備えている。駆動系モデルでは、車重やタイヤ径等の車両諸元、転がり摩擦係数等の各種の損失係数、変速機の変速パターン等、車両の燃費に影響する各種のパラメータが用いられている。このうち車両の個体差や経年変化が影響するパラメータに関し、モデルパラメータ学習部１０は、後述するパラメータ学習フラグがオンになった場合に実際燃費と推定最良燃費とのずれに基づいて学習を実施する。
Furthermore, the driving evaluation apparatus of the present embodiment includes a model
本実施の形態の運転評価装置による運転評価結果の表示処理の手順について図２のフローチャートを用いて説明する。最初のステップＳ１０２では、区間Ｔにおける実際燃費Ｘｒの算出結果が取得される。続いてステップＳ１０４では、区間Ｔにおける車速ｖ（ｔ）が取得される。なお、実際燃費Ｘｒの計算、及び、車速ｖ（ｔ）の計測はそれぞれ本ルーチンとは別のルーチンで行われている。 The procedure of the display process of the driving evaluation result by the driving evaluation apparatus of the present embodiment will be described using the flowchart of FIG. In the first step S102, the calculation result of the actual fuel consumption Xr in the section T is acquired. Subsequently, in step S104, the vehicle speed v (t) in the section T is acquired. Note that the calculation of the actual fuel consumption Xr and the measurement of the vehicle speed v (t) are performed in different routines from this routine.
次のステップＳ１０６では、ステップＳ１０４で取得された車速ｖ（ｔ）が燃費モデルに入力され、燃費モデルによって区間Ｔにおける推定最良燃費Ｘｖが算出される。そして、ステップＳ１０６では、以下の式により、実際燃費Ｘｒと推定最良燃費Ｘｖとから燃費性能達成率Ｅが算出される。
Ｅ＝Ｘｒ／Ｘｖ＊１００％
In the next step S106, the vehicle speed v (t) acquired in step S104 is input to the fuel consumption model, and the estimated best fuel consumption Xv in the section T is calculated by the fuel consumption model. In step S106, the fuel efficiency achievement rate E is calculated from the actual fuel efficiency Xr and the estimated best fuel efficiency Xv by the following equation.
E = Xr / Xv * 100%
ステップＳ１０８では、ステップＳ１００で算出された燃費性能達成率Ｅが表示装置６によってユーザに対して表示される。 In step S108, the fuel efficiency achievement rate E calculated in step S100 is displayed to the user by the display device 6.
上述のように、本実施の形態の運転評価装置は、ユーザの運転によって車両がある走行区間Ｔを走行した場合、その走行区間Ｔにおける車速ｖ（ｔ）を取得し、車速ｖ（ｔ）のもとでの推定最良燃費Ｘｖを燃費モデルにより算出する。推定最良燃費Ｘｖは、燃費モデルで定義された所定条件のもとで車両を走行させた場合の燃費であって、車両の使用条件やユーザの運転状態の影響は受けていない。しかも、燃料消費マップはエンジンの実際の制御結果に基づいて更新されるので、エンジンの状態は推定最良燃費Ｘｖの計算結果に着実に反映されている。燃費性能達成率Ｅは、このような推定最良燃費Ｘｖを評価基準とした実際燃費Ｘｒの評価指数であるので、ユーザによる車両の運転を定量的かつ公平に評価することができる。そして、表示装置６を介して燃費性能達成率Ｅをユーザに表示することで、ユーザに対して低燃費運転を効果的に促すことができる。 As described above, the driving evaluation device according to the present embodiment acquires the vehicle speed v (t) in the traveling section T when the vehicle travels in a certain traveling section T by the user's driving, and the vehicle speed v (t). The original estimated best fuel consumption Xv is calculated by the fuel consumption model. The estimated best fuel efficiency Xv is the fuel efficiency when the vehicle is driven under a predetermined condition defined in the fuel efficiency model, and is not affected by the use condition of the vehicle or the driving state of the user. Moreover, since the fuel consumption map is updated based on the actual control result of the engine, the state of the engine is steadily reflected in the calculation result of the estimated best fuel consumption Xv. The fuel efficiency achievement rate E is an evaluation index of the actual fuel efficiency Xr based on the estimated best fuel efficiency Xv as an evaluation criterion, so that the user's driving of the vehicle can be evaluated quantitatively and fairly. Then, by displaying the fuel efficiency achievement rate E to the user via the display device 6, it is possible to effectively encourage the user to operate with low fuel consumption.
ところで、燃費性能達成率Ｅは理論上は１００％を超えることは無い。推定最良燃費Ｘｖは、現在の車両のポテンシャルが最大限に発揮された場合の燃費であるので、推定最良燃費Ｘｖよりも実際燃費Ｘｒのほうが大きくなることはないからである。しかしながら、車両間の個体差や経年変化、或いはモデル化精度等の原因により、推定最良燃費Ｘｖの計算に使用する燃費モデルと実機との間には多少のモデル誤差が存在している。モデル誤差の大きさによっては、現在の車両のポテンシャルが最大限に発揮された場合の燃費よりも推定最良燃費Ｘｖが小さく算出される可能性がある。その場合、燃費性能達成率Ｅは真の値よりも大きくなるので、ユーザによる車両の運転を過大評価しまうことになる。 By the way, the fuel efficiency achievement rate E does not theoretically exceed 100%. This is because the estimated best fuel efficiency Xv is the fuel efficiency when the current potential of the vehicle is maximized, and therefore the actual fuel efficiency Xr does not become larger than the estimated best fuel efficiency Xv. However, there are some model errors between the actual model and the fuel consumption model used for calculating the estimated best fuel consumption Xv due to individual differences between vehicles, changes over time, modeling accuracy, and the like. Depending on the magnitude of the model error, there is a possibility that the estimated best fuel consumption Xv is calculated smaller than the fuel consumption when the current potential of the vehicle is maximized. In that case, since the fuel efficiency achievement rate E becomes larger than the true value, the driving of the vehicle by the user is overestimated.
そこで、本実施の形態の運転評価装置は、燃費モデルにモデル誤差があることが判明したら、モデル誤差を解消するようにモデルパラメータの学習を開始する。モデルパラメータの学習はモデルパラメータ学習部１０によって行われる。また、モデルパラメータの学習が完了するまでの間は、その間に表示される燃費性能達成率Ｅの信頼性を担保するため、燃費モデルによる推定最良燃費Ｘｖの算出結果に対して補正処理を施し、補正処理した推定最良燃費Ｘｖを用いて燃費性能達成率Ｅを計算する。
Therefore, when it is found that the fuel consumption model has a model error, the driving evaluation apparatus of the present embodiment starts learning model parameters so as to eliminate the model error. Model parameter learning is performed by the model
図３は、本実施の形態において実施される推定最良燃費Ｘｖの補正処理の手順を示すフローチャートである。最初のステップＳ２０２では、燃費性能達成率Ｅが１００％を超えているかどうか判定される。前述の理由により、燃費性能達成率Ｅが１００％を超えていれば、燃費モデルにモデル誤差があることは確実だからである。燃費性能達成率Ｅが１００％未満であれば本ルーチンは終了となる。なお、このフローチャートに示すルーチンは、燃費性能達成率Ｅが新たに算出される度に実行される。 FIG. 3 is a flowchart showing the procedure of the correction process for the estimated best fuel consumption Xv performed in the present embodiment. In the first step S202, it is determined whether or not the fuel efficiency achievement rate E exceeds 100%. For the above-described reason, it is certain that there is a model error in the fuel consumption model if the fuel efficiency achievement rate E exceeds 100%. If the fuel efficiency achievement rate E is less than 100%, this routine ends. It should be noted that the routine shown in this flowchart is executed every time the fuel efficiency achievement rate E is newly calculated.
燃費性能達成率Ｅが１００％を超えている場合には、ステップＳ２０４以降の処理が実施される。まず、ステップＳ２０４では、パラメータ学習フラグがオンにされる。パラメータ学習フラグがオンになったことを受けて、モデルパラメータ学習部１０によるモデルパラメータの学習が開始される。モデルパラメータが学習されることにより、燃費モデルにより算出される推定最良燃費Ｘｖの信頼性、すなわち、推定最良燃費が車両の現在のポテンシャルが最大限に発揮された場合の燃費であることの信頼性が担保される。なお、モデルパラメータの学習は本ルーチンとは別のルーチンで行われる。
When the fuel efficiency achievement rate E exceeds 100%, the processing after step S204 is performed. First, in step S204, the parameter learning flag is turned on. When the parameter learning flag is turned on, model parameter learning by the model
次のステップＳ２０６では、走行区間Ｔにおける瞬時の実際燃費と瞬時の推定最良燃費との比較解析が実施される。ここでいう瞬時の実際燃費とは時間ｔに関連付けられた実際燃費のことであり、以下ではＸｒ（ｔ）と表記する。前述の実際燃費Ｘｒは走行区間Ｔにおける平均の実際燃費である。同様に、瞬時の推定最良燃費とは時間ｔに関連付けられた推定最良燃費のことであり、以下ではＸｖ（ｔ）と表記する。前述の推定最良燃費Ｘｒは走行区間Ｔにおける平均の推定最良燃費である。 In the next step S206, a comparative analysis is performed between the instantaneous actual fuel consumption in the travel section T and the instantaneous estimated best fuel consumption. The instantaneous actual fuel consumption referred to here is the actual fuel consumption associated with the time t, and is expressed as Xr (t) below. The aforementioned actual fuel consumption Xr is an average actual fuel consumption in the travel section T. Similarly, the instantaneous estimated best fuel consumption is the estimated best fuel consumption associated with the time t, and is expressed as Xv (t) below. The estimated best fuel consumption Xr is an average estimated best fuel consumption in the travel section T.
ステップＳ２０６の比較解析は誤差の発生傾向に関して行われる。具体的には、走行区間Ｔがｎ等分され、等分された区間毎に実際瞬時燃費Ｘｒ（ｔ）と推定瞬時最良燃費Ｘｖ（ｔ）との比較が行われる。図４は、実際瞬時燃費と推定瞬時最良燃費との間の誤差の発生イメージを示す図である。図中に破線で示すのが推定瞬時最良燃費である。両者の間の誤差には、実際瞬時燃費が推定瞬時最良燃費を全体的に上回るオフセット的な誤差と、特定領域においてのみ上回るオフセ誤差とがある。生じている誤差が図４に示すどちらの種類の誤差であるか判断するため、比較の結果、実際瞬時燃費Ｘｒ（ｔ）が推定瞬時最良燃費Ｘｖ（ｔ）を上回っている区間（１００％超え区間）の数がカウントされる。また、各１００％超え区間では、下式のように、車速及び水温に補正燃料消費量ｑ′を関連付けるマップが作成される。補正燃料消費量ｑ′は、その区間における実際瞬時燃費Ｘｒ（ｔ）と推定瞬時最良燃費Ｘｖ（ｔ）との差から算出される。
ｑ′＝ｍａｐ（車速，水温）
The comparison analysis in step S206 is performed with respect to the error generation tendency. Specifically, the traveling section T is divided into n equal parts, and the actual instantaneous fuel consumption Xr (t) and the estimated instantaneous best fuel consumption Xv (t) are compared for each equally divided section. FIG. 4 is a diagram illustrating an image of occurrence of an error between the actual instantaneous fuel consumption and the estimated instantaneous best fuel consumption. The broken line in the figure indicates the estimated instantaneous best fuel consumption. The error between the two includes an offset error in which the actual instantaneous fuel consumption generally exceeds the estimated instantaneous best fuel consumption, and an offset error that exceeds only in a specific region. In order to determine which type of error shown in FIG. 4 is occurring, as a result of comparison, a section where the actual instantaneous fuel consumption Xr (t) exceeds the estimated instantaneous best fuel consumption Xv (t) (over 100%) The number of sections) is counted. In each section exceeding 100%, a map that associates the corrected fuel consumption q ′ with the vehicle speed and the water temperature is created as in the following equation. The corrected fuel consumption q ′ is calculated from the difference between the actual instantaneous fuel consumption Xr (t) and the estimated instantaneous best fuel consumption Xv (t) in that section.
q '= map (vehicle speed, water temperature)
ステップＳ２０８では、ステップＳ２０６の比較解析の結果に基づいて、誤差の発生傾向がオフセット型かどうか判定される。この判定は１００％超え区間の割合を判定基準と比較することでよい。例えば１００％超え区間の割合がｎ／２を超えている場合にはオフセット的な誤差であり、超えていない場合には特定領域のみの誤差であると判定する。ここでの判定結果は、推定最良燃費Ｘｖの補正処理の内容に反映される。 In step S208, based on the result of the comparison analysis in step S206, it is determined whether the error generation tendency is an offset type. This determination may be made by comparing the ratio of the section exceeding 100% with the determination criterion. For example, when the ratio of the section exceeding 100% exceeds n / 2, it is determined that the error is an offset error, and when it does not exceed, the error is determined only for a specific area. The determination result here is reflected in the content of the correction process for the estimated best fuel consumption Xv.
オフセット的な誤差が生じていると判定された場合、ステップＳ２１０の処理が実施される。Ｓ２１０では、今後算出される推定最良燃費Ｘｖの値に一律の補正係数Ｃｒを乗じる補正処理が行われる。例えば、燃費性能達成率Ｅを補正係数Ｃｒとして用いることもできる。 If it is determined that an offset error has occurred, the process of step S210 is performed. In S210, a correction process for multiplying the estimated best fuel consumption Xv calculated in the future by a uniform correction coefficient Cr is performed. For example, the fuel efficiency achievement rate E can be used as the correction coefficient Cr.
一方、特定領域のみの誤差が生じていると判定された場合、ステップＳ２１２の処理が実施される。Ｓ２１２では、大きな誤差が生じている特定領域のみ、ステップＳ２０６で算出した補正燃料消費量ｑ′を推定最良燃費Ｘｖの計算に使用する補正処理が行われる。ある区間が特定領域かどうかは、その区間の車速及び水温とステップＳ２０６で作成したマップの引数との一致性によって判断することができる。 On the other hand, if it is determined that an error in only the specific region has occurred, the process of step S212 is performed. In S212, a correction process is performed in which the corrected fuel consumption q ′ calculated in step S206 is used for calculating the estimated best fuel consumption Xv only in a specific region where a large error occurs. Whether or not a certain section is a specific area can be determined by the coincidence between the vehicle speed and water temperature of the section and the argument of the map created in step S206.
以上のような手順で推定最良燃費Ｘｖの補正処理が実施されることで、モデルパラメータの学習が完了するまでの間に燃費モデルにより算出される推定最良燃費Ｘｖの信頼性が担保される。 By performing the correction process of the estimated best fuel consumption Xv according to the procedure as described above, the reliability of the estimated best fuel consumption Xv calculated by the fuel consumption model until the learning of the model parameter is completed is ensured.
以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明は上述の実施の形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施することができる。 Although the embodiments of the present invention have been described above, the present invention is not limited to the above-described embodiments, and various modifications can be made without departing from the spirit of the present invention.
２ 燃費性能達成率計算部
４ 推定最良燃費計算部
６ 表示装置
８ マップデータ学習部
１０ モデルパラメータ学習部
2 Fuel consumption performance achievement
Claims (2)
車速及び加速度から前記内燃機関のトルク及び回転数を逆算するための駆動系モデルと、前記内燃機関のトルク及び回転数に燃料消費量を関連付けたマップデータとから構成されるシミュレーションモデルを記憶する記憶手段と、
前記内燃機関の実際の制御結果に基づいて前記マップデータを更新するマップデータ更新手段と、
ある走行区間での実際の燃費を算出する実際燃費算出手段と、
前記走行区間における車速の変化パターンを取得し、取得した車速の変化パターンのもとでの推定最良燃費を前記シミュレーションモデルにより算出する推定最良燃費算出手段と、
前記実際燃費と前記推定最良燃費との比の大きさに応じて表示内容を変化させる表示手段と、
を備えることを特徴とする車両用運転評価装置。 In a driving evaluation apparatus for a vehicle driven by an internal combustion engine,
A storage for storing a simulation model composed of a drive system model for calculating back the torque and rotation speed of the internal combustion engine from vehicle speed and acceleration, and map data relating fuel consumption to the torque and rotation speed of the internal combustion engine Means,
Map data updating means for updating the map data based on an actual control result of the internal combustion engine;
An actual fuel consumption calculating means for calculating an actual fuel consumption in a certain traveling section;
An estimated best fuel consumption calculating means for acquiring a vehicle speed change pattern in the travel section, and calculating an estimated best fuel consumption under the acquired vehicle speed change pattern by the simulation model;
Display means for changing the display content in accordance with the magnitude of the ratio between the actual fuel consumption and the estimated best fuel consumption;
A vehicle driving evaluation apparatus comprising:
前記学習手段による学習が完了するまでの間、前記実際燃費を用いて前記シミュレーションモデルによる推定最良燃費の算出結果を補正する補正手段と、
をさらに備えることを特徴とする請求項１記載の車両用運転評価装置。 When the actual fuel consumption exceeds the estimated best fuel consumption, learning means for learning parameter values of the simulation model based on the actual fuel consumption calculated thereafter;
Correction means for correcting the calculation result of the estimated best fuel consumption by the simulation model using the actual fuel consumption until learning by the learning means is completed,
The vehicle driving evaluation apparatus according to claim 1, further comprising:
Priority Applications (1)
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