JP7203534B2 - ハイブリッド車両の制御方法およびハイブリッド車両の制御装置 - Google Patents

Description

本発明は、ハイブリッド車両の制御方法およびハイブリッド車両の制御装置に関する。

特許文献１には、複数あるルートのうち、充電効率が最も高いルートを選定するようにしている技術が開示されている。

特開２０１３－１７７０８９号公報

上記特許文献１においては、発電ありきのため、車室音が低いときに、エンジンが始動してしまい、ドライバが静かな道路での静かな運転を享受することができないという問題があった。
本発明の目的は、エンジンの始動時の騒音、振動をドライバが感じにくくなるハイブリッド車両の制御方法およびハイブリッド車両の制御装置を提供することにある。

本発明では、現在の走行経路の路面粗さを予測し、予測した路面粗さに基づき、路面粗さが粗い区間の前の路面粗さが粗くない区間で、エンジンが始動していない状態での駆動モータによる走行を優先する。

よって、路面粗さが粗い区間でエンジンを始動し充電ができるので、その手前の路面粗さが粗くない区間において、エンジンが始動していない状態での駆動モータによる走行ができ、ドライバが、静かな運転を充分に享受することができる。

本発明が適用されるハイブリッド車両の制御装置の制御システムブロック図である。 実施例１の制御の処理の流れを示すフローチャートである。 実施例１の制御の処理実行時の一例を示すタイムチャートである。 実施例２の制御の処理の流れを示すフローチャートである。 実施例２の制御の処理実行時の一例を示すタイムチャートである。 実施例３の制御の処理の流れを示すフローチャートである。 実施例３の制御の処理実行時の一例を示すタイムチャートである。

〔実施例１〕
図１は、本発明が適用されるハイブリッド車両の制御装置の制御システムブロック図である。

まず、制御システム全体の構成を、図１により説明する。
ハイブリッド車両用制御装置としてのシリーズハイブリッド車両用のシステムコントローラ１は、車室音予測手段１ａと優先制御手段１ｂを備え、不図示の自動変速機を介して一対の駆動輪７に駆動力を伝達するエンジン２を制御するエンジンコントローラ２ａ、発電機インバータ３ｂを介してエンジン２にて駆動される発電機３を制御する発電機コントローラ３ａ、バッテリ４を制御するバッテリコントローラ４ａ、駆動インバータ５ｂを介して、一対の駆動輪７に減速機６を介して駆動力を伝達する駆動モータ５を制御する駆動モータコントローラ５ａと相互通信を行い、各コントローラに指示を与えて、シリーズハイブリッド車両を制御している。
さらに、システムコントローラ１には、表示装置９を備えるナビゲーションシステム８や車載通信装置１０を介して、外部のデータセンタや他車両１１からの路面情報、マップ情報が、さらに、車室音センサ（マイク等）１２、振動センサとしての車両の上下振動を検知する変位量センサ１３、振動センサとしての車両の上下加速度を検知する加速度センサ１４からの情報が入力されている。

図２は、実施例１の制御の処理の流れを示すフローチャートである。
すなわち、車室音予測手段１ａと、優先制御手段１ｂを備えるシステムコントローラ１の制御の処理の流れを示している。
このフローチャートは、所定の演算周期で繰り返し実行される。

ステップＳ１では、車室音予測手段１ａが、ナビゲーションシステム８から現在地から目的地までの走行経路、さらに、ナビゲーションシステム８や車載通信装置１０を介して外部のデータセンタや他車両１１から、現在の走行経路の道路の路面情報（路面粗さ）を取得する。
なお、ナビゲーションシステム８に現在地から目的地までの走行経路が設定されていない場合には、現在の走行経路がナビゲーションシステム８や車載通信装置１０を介して同じ走行経路を先行して走行している他車両１１からの走行経路情報から、現在の走行経路が枝分かれのない道路であると判定した場合には、枝分かれするまでの走行経路において、現在の走行経路の路面粗さが、車室音が高い粗い区間と車室音が低い粗くない（滑らか）区間を予測している。
これにより、予測する機会を増やすことができ、より、ドライバが、静かな運転を享受することができる。
ステップＳ２では、車室音予測手段１ａが、取得した現在の走行経路の路面情報（路面粗さ）から、路面が粗いと判断する閾値を設定し、現在の走行経路の路面粗さが、車室音が高い粗い区間と車室音が低い粗くない（滑らか）区間を予測する。
閾値としては、例えば路面の状況を４段階に分けて、走行経路の路面状況に応じて、選択するようにし、相対的に車室音が高い粗い区間と車室音が低い粗くない（滑らか）区間を予測する。
このように、走行経路の路面情報に基づき、路面が粗いと判断する閾値を設定することにより、道路状況に応じて、柔軟に、現在の走行経路の路面粗さが、車室音が高い粗い区間と車室音が低い粗くない（滑らか）区間を予測することができる。
ステップＳ３では、車室音予測手段１ａが、路面粗さが粗い区間までの距離を取得する。
ステップＳ４では、車室音予測手段１ａが、現在のバッテリ４の充電状態（ＳＯＣ）および現在の走行経路の勾配情報（走行負荷）を取得する。
なお、取得するバッテリ４の充電状態（ＳＯＣ）情報は、駆動モータ５での走行距離、勾配情報は、走行負荷（バッテリ４の充電状態（ＳＯＣ）の減少度合い）を予測するためである。
ステップＳ５では、車室音予測手段１ａにて、取得した路面情報、バッテリ４の充電状態（ＳＯＣ）および勾配情報から、路面粗さが粗い（車室音が高い）区間まで、エンジン２を始動しない状態での駆動モータ５による走行が可能か否かを判定する。
路面粗さが粗い（車室音が高い）区間まで、エンジン２を始動しない状態での駆動モータ５による走行が可能なときには、ステップＳ６へ進み、路面粗さが粗い（車室音が高い）区間まで、エンジン２を始動しない状態での駆動モータ５による走行が可能でないときには、ステップＳ１へ戻る。
ステップＳ６では、優先制御手段１ｂが、エンジン２を始動しない状態での駆動モータ５による走行を実施する。
ステップ７では、要求駆動力（ドライバによるアクセルペダルの踏込量）によるエンジン２の始動の閾値（ドライバによるアクセルペダルの踏込量の閾値）を高く設定する。
これにより、ドライバによるアクセルペダルのちょっとした踏込みに対するエンジン２の始動を防止することができる。

ステップＳ８では、自車両の車速が、閾値（例えば、４０ｋｍ／ｈ）以上か否か、要求駆動力（ドライバによるアクセルペダルの踏込量）はエンジン始動閾値（例えば、１／４開度）以上か否か、現在のバッテリ４の充電状態（ＳＯＣ）が規定値である下限閾値以下か否か、現在の走行している区間は路面粗さが粗い（車室音が高い）区間（予測）か否かを判定する。
車速が閾値（例えば、４０ｋｍ／ｈ）以上のとき、あるいは、要求駆動力（ドライバによるアクセルペダルの踏込量）がエンジン始動閾値（例えば、１／４開度）以上のとき、現在のバッテリ４の充電状態（ＳＯＣ）が下限閾値以下のとき、現在の走行している区間は路面粗さが粗い（車室音が高い）区間（予測）のときのいずれか１つを満足すると、ステップＳ９へ進み、いずれも満足しないときには、ステップＳ６へ戻る。
なお、車速が閾値（例えば、４０ｋｍ／ｈ）以上のときには風切り音等が増加し、要求駆動力（ドライバによるアクセルペダルの踏込量）がエンジン始動閾値（例えば、１／４開度）以上のときには、駆動力を増加するためにエンジン２の始動による発電が必要であり、現在のバッテリ４の充電状態（ＳＯＣ）が下限閾値以下のときには、駆動モータ５による走行が不可能になるので、エンジン２の始動による発電が必要で、結果として車室音が高い区間になるためである。
ステップＳ９では、優先制御手段１ｂが、エンジン２を始動して、発電機３を駆動して発電し、バッテリ４の充電を開始する。
ステップＳ１０では、バッテリ４の現在の充電状態（ＳＯＣ）が上限閾値以下か否かを判定する。
バッテリ４の現在のＳＯＣが上限閾値以下のときには、ステップＳ１１へ進み、バッテリ４の現在の充電状態（ＳＯＣ）が上限閾値以下でないときには、ステップＳ１へ戻る。
ステップＳ１１では、現在の走行している区間は路面粗さが粗い（車室音が高い）区間（予測）か否かを判定する。
現在の走行している区間は路面粗さが粗い（車室音が高い）区間（予測）のときには、ステップＳ１２へ進み、現在の走行している区間は路面粗さが粗い（車室音が高い）区間（予測）でないときには、ステップＳ１へ戻る。
ステップＳ１２では、目的地に到着したか否かを判定する。
目的地に到着したときには、制御を終了し、目的地に到着していないときには、ステップＳ１へ戻る。

図３は、実施例１の制御の処理実行時の一例を示す第１タイムチャートである。

横軸は、時間であり、一番上が予測による路面状況、つぎに、実際の路面状況、車速、使用可能な範囲である上限閾値と下限閾値を有するバッテリ４の充電状態（ＳＯＣ）、エンジン２の状態の変化を示している。
なお、バッテリ４の充電状態（ＳＯＣ）、エンジン２の状態の変化は、実線は実施例１を、破線は比較例を示している。

実施例１では、時刻ｔ０から時刻ｔ２までは、粗くない滑らかな（車室音が低い）路面の区間、時刻ｔ２から時刻ｔ４までは、粗い路面（車室音が高い）の区間、時刻ｔ４から目的地に到着する時刻ｔ７までは、粗くない滑らかな（車室音が低い）路面の区間と予測している。
なお、実際の路面状況は、予測の路面状況と一致している。
このため、実施例１では、優先制御手段１ｂは、時刻ｔ２から始まる粗い路面（車室音が高い）の区間まで、エンジン２を始動しない状態での駆動モータ５による走行が可能と判断して（図２のステップＳ５）、時刻ｔ０から時刻ｔ２まで、エンジン２を始動しない状態での駆動モータ５による走行を実行する（図２のステップＳ６）。
時刻ｔ２の少し前と時刻ｔ４から時刻ｔ５までは、自車両が減速し、回生によるバッテリ４への充電を行っているので、バッテリ４の充電状態（ＳＯＣ）を増加させている。
このように、自車両の減速タイミングが、予測できる場合には、減速による回生充電を考慮して、エンジン２の停止タイミングを決定するようにしている。
これにより、エンジン２の始動している時間を短くできるので、ドライバが、静かな運転をより享受することができる。
時刻ｔ２から時刻ｔ４までは、粗い路面（車室音が高い）の区間なので、優先制御手段１ｂは、エンジン２を始動して、発電機３を駆動して発電し、バッテリ４の充電を実行する（図２のステップＳ９）。
これにより、粗い路面の区間なので、車室音が高く、エンジン２を始動して、発電機３を駆動して発電し、バッテリ４の充電を実行しても、ドライバに対し、エンジン音が騒音となることを抑制することができる。
また、時刻ｔ４までは、バッテリ４の充電状態（ＳＯＣ）を上限閾値近くまで、充電することができ、次の粗くない滑らかな（車室音が低い）路面の区間でのエンジン２を始動しない状態での駆動モータ５による走行を可能としている。
時刻ｔ４から目的地に到着する時刻ｔ７までは、粗くない滑らかな（車室音が低い）路面の区間と予測しているので、エンジン２を始動しない状態での駆動モータ５による走行を実行する（図２のステップＳ６）。
時刻ｔ７で、目的地に到着するので、制御を終了する（図２のステップＳ１２）。

これに対して、比較例では、粗くない滑らかな（車室音が低い）路面の区間であるにも拘らず、時刻ｔ０から時刻ｔ１の間、時刻ｔ２から時刻ｔ３の間および時刻ｔ５から時刻ｔ６の間では、自車両が加速を開始する（ドライバの操作によりアクセルペダルが大きく踏み込まれる）ため、エンジンを始動して、発電機３を駆動して発電し、バッテリ４の充電を実行する。
このため、粗くない滑らかな（車室音が低い）路面の区間であるにも拘らず、エンジンが始動されるため、ドライバに対し、エンジン音が騒音となってしまう。

次に、作用効果を説明する。
実施例１のハイブリッド車両の制御方法およびハイブリッド車両の制御装置にあっては、以下に列挙する作用効果を奏する。

（１）車室音予測手段１ａが、現在の走行経路の路面粗さが、車室音が高い粗い区間と車室音が低い粗くない（滑らか）区間を予測し、予測した車室音の高低に基づき、優先制御手段１ｂは、車室音が高い粗い区間の前の車室音が低い粗くない（滑らか）区間で、エンジン２が始動していない状態での駆動モータ５による走行を優先し、実行するようにした。
よって、車室音が低い道路において、エンジン２が始動していない状態での駆動モータ５による走行ができ、その後の車室音が高い区間において、エンジン２を始動して、発電機３を駆動して発電し、バッテリ４の充電を実行するので、エンジン始動時の騒音、振動等を、ドライバが、感じにくくなり、車室音が低い区間において、静かな運転を充分に享受することができる。

（２）車室音予測手段１ａが、ナビゲーションシステム８から現在地から目的地までの走行経路、さらに、ナビゲーションシステム８や載通信装置１０を介して外部のデータセンタや他車両１１から、現在の走行経路の路面情報（路面粗さ）を取得するようにした。
よって、車室音の高低の予測の精度を向上することができる。

（３）車室音予測手段１ａは、取得した現在の走行経路の路面情報（路面粗さ）から、路面が粗いと判断する閾値を設定し、現在の走行経路の路面粗さを、閾値に基づき、車室音が高い粗い区間と車室音が低い粗くない（滑らか）区間を予測するようにした。
よって、走行経路の路面情報に基づき、路面が粗いと判断する閾値を設定することにより、走行経路の状況に応じて、柔軟に、現在の走行経路の路面粗さが、車室音が高い粗い区間と車室音が低い粗くない（滑らか）区間を予測することができる。

（４）ナビゲーションシステム８に現在地から目的地までの走行経路が設定されていない場合には、車室音予測手段１ａは、現在の走行経路がナビゲーションシステム８や車載通信装置１０を介して同じ走行経路を先行して走行している他車両１１からの情報から、現在の走行経路が枝分かれのない区間であると判定した場合には、枝分かれするまでの走行経路において、路面が粗いと判断する閾値を設定し、現在の走行経路の路面粗さが、車室音が高い粗い区間と車室音が低い粗くない（滑らか）区間を予測するようにした。
よって、走行経路の路面情報に基づき、路面が粗いと判断する閾値を設定することにより、走行経路の状況に応じて、柔軟に、現在の走行経路の路面粗さが、車室音が高い粗い区間と車室音が低い粗くない（滑らか）区間を予測することができ、また、予測する機会を増やすことができるので、より、ドライバが、静かな運転を享受することができる。

（５）自車両の減速タイミングが、予測できる場合には、減速による回生充電を考慮して、エンジン２の停止タイミングを決定するようにした。
よって、エンジン２の始動している時間を短くできるので、ドライバが、静かな運転をより享受することができる。

図４は、実施例２の制御の処理の流れを示すフローチャートである。
すなわち、車室音予測手段１ａと、優先制御手段１ｂを備えるシステムコントローラ１の制御の処理の流れを示している。
このフローチャートは、所定の演算周期で繰り返し実行される。

実施例１とは異なり、ステップＳ８ａで、車室音センサ１２、自車両の上下動を検知する変位量センサ１３、自車両の上下動を検知する加速度センサ１４からの検知情報（センサ値）に基づいて、路面粗さが粗い（車室音が高い）区間を走行中か否かを判定するようにした。
特に、変位量センサ１３（振動センサ）、加速度センサ１４（振動センサ）からの検知情報（センサ値）により、実際の車両振動が大きくなりバッテリの充電状態（ＳＯＣ）が下限閾値以下のときには、エンジンを始動して、発電機３を駆動して発電し、バッテリ４の充電を実行するようにした。
実際の車両振動が大きいので、エンジン始動時の騒音、振動等を、ドライバが、感じにくいので、ドライバが騒音として感じることを抑制できる。
その他の構成は実施例１と同じであるため、実施例１と共通するステップについては実施例１と同じ符号を付して、説明を省略する。

図５は、実施例２の制御の処理実行時の一例を示すタイムチャートである。

横軸は、時間であり、一番上が予測による路面状況、つぎに、車室音センサ１２、変位量センサ１３，加速度センサ１４からの検知情報（センサ値）による実際の路面状況、車速、使用可能な範囲である上限閾値と下限閾値を有するバッテリ４の充電状態（ＳＯＣ）、エンジン２の状態の変化を示している。
なお、バッテリ４の充電状態（ＳＯＣ）、エンジン２の状態の変化は、実線は実施例２を、一点鎖線は実施例１を示している。

時刻ｔ１ａにて、実施例１の予測による路面状況では、車室音が低い粗くない（滑らか）区間と予測しているが、車室音センサ１２、変位量センサ１３，加速度センサ１４からの検知情報（センサ値）により実際には、車室音が高い粗い区間を走行しているので、実施例２では、優先制御手段１ｂが、時刻ｔ１ａにて、エンジン２を始動して、発電機３を駆動して発電し、バッテリ４の充電を実行する（図４のステップＳ９）。
このように、予測が外れた場合でも、実際の状態を検知することにより、的確に制御することができる。
なお、予測が外れる場合としては、道路工事による騒音、路面の劣化、高速道路のつなぎ目、凹凸のある道路によるロードノイズ等が考えられる。

次に、作用効果を説明する。
実施例２のハイブリッド車両の制御方法およびハイブリッド車両の制御装置にあっては、実施例１の作用効果に加え、以下に列挙する作用効果を奏する。

（１）車室音センサ１２、変位量センサ１３，加速度センサ１４を備え、車室音センサ１２、変位量センサ１３，加速度センサ１４からの検知情報（センサ値）に基づいて、実際には、路面粗さが粗い（車室音が高い）区間を走行中か否かを判定するようにした。
よって、予測が外れた場合でも、実際の車室音等を検知することにより、的確に制御することができる。

（２）変位量センサ１３（振動センサ）、加速度センサ１４（振動センサ）からの検知情報（センサ値）により、実際の車両振動が大きくなりバッテリの充電状態（ＳＯＣ）が下限閾値以下のときには、エンジンを始動して、発電機３を駆動して発電し、バッテリ４の充電を実行するようにした。
よって、実際の車両振動が大きいので、エンジン始動時の騒音、振動等を、ドライバが、感じにくいので、ドライバが騒音として感じることを抑制できる。

図６は、実施例３の制御の処理の流れを示すフローチャートである。
すなわち、車室音予測手段１ａと、優先制御手段１ｂを備えるシステムコントローラ１の制御の処理の流れを示している。
このフローチャートは、所定の演算周期で繰り返し実行される。

実施例１とは異なり、ステップＳ１３とステップＳ１４を追加している。
すなわち、ステップＳ１３では、車室音センサ１２、自車両の上下動を検知する変位量センサ１３、自車両の上下動を検知する加速度センサ１４からの検知情報（センサ値）により、路面粗さが粗い（車室音が高い）区間を走行中か否かを判定するようにした。
なお、振動センサとしての自車両の上下動を検知する変位量センサ１３、振動センサとしての自車両の上下動を検知する加速度センサ１４は、高速道路のつなぎ目、凹凸のある道路等による自車両の上下動を検知する。
路面粗さが粗い（車室音が高い）区間を走行中のときには、ステップＳ９に進み、路面粗さが粗い（車室音が高い）区間を走行中でないときには、ステップＳ１４へ進む。
ステップＳ１４では、不図示のタイマにより、一定時間以上、予測と検知情報（センサ値）が乖離しているか否かを判定する。
一定時間以上、予測とセンサ値が乖離しているときには、制御を終了し、一定時間以上、予測と検知情報（センサ値）が乖離していないときには、ステップＳ６へ戻る。
すなわち、予測した車室音高低区間が、一定時間以上、車室音センサ１２、変位量センサ１３，加速度センサ１４による検知情報（センサ値）による車室音高低区間と乖離があると、予測の精度が悪いので、通常制御に戻すようにして、予測制御自体の精度を向上するようにした。
その他の構成は実施例１と同じであるため、実施例１と共通するステップについては実施例１と同じ符号を付して、説明を省略する。

図７は、実施例３の制御の処理実行時の一例を示すタイムチャートである。

横軸は、時間であり、一番上が予測による路面状況、つぎに、車室音センサ１２等からの検知情報による実際の路面状況、車速、使用可能な範囲である上限閾値と下限閾値を有するバッテリ４の充電状態（ＳＯＣ）、エンジン２の状態の変化を示している。
なお、バッテリ４の充電状態（ＳＯＣ）、エンジン２の状態の変化は、実線は実施例３を、一点鎖線は実施例１を示している。

時刻ｔ２にて、実施例１の予測による路面状況では、車室音が高い粗い区間と予測しているが、車室音センサ１２、変位量センサ１３，加速度センサ１４からの検知情報（センサ値）により実際には、車室音が低い粗くない（滑らか）区間を走行しているので、実施例３では、優先制御手段１ｂが、時刻ｔ２から一定時間後の時刻ｔ３まで、予測した車室音の高低区間と検知情報（センサ値）による車室音の高低区間が、乖離しているので、時刻ｔ３で、予測制御を終了し、エンジン２の停止を実行する（図６のステップＳ１４）。
また、時刻ｔ４にて、実施例１の予測による路面状況では、車室音が低い粗くない（滑らか）区間と予測しているが、車室音センサ１２、変位量センサ１３，加速度センサ１４からの検知情報（センサ値）により実際には、車室音が高い粗い区間を走行しているので、実施例３では、優先制御手段１ｂが、時刻ｔ４から一定時間後の時刻ｔ５まで、予測した車室音の高低区間と検知情報（センサ値）による車室音の高低区間が、乖離しているので、時刻ｔ５で、予測制御を終了し、エンジン２の始動を実行する（図６のステップＳ１４）。
このように、予測した車室音の高低区間と検知情報（センサ値）による車室音の高低区間が、乖離している、すなわち、予測が外れた場合でも、的確に制御することができる。

次に、作用効果を説明する。
実施例３のハイブリッド車両の制御方法およびハイブリッド車両の制御装置にあっては、実施例１の作用効果に加え、以下に列挙する作用効果を奏する。
（１）車室音センサ１２、変位量センサ１３，加速度センサ１４を備え、車室音センサ１２、変位量センサ１３，加速度センサ１４からの検知情報（センサ値）に基づいて、一定時間、予測した車室音の高低区間と検知情報（センサ値）による車室音の高低区間が、乖離しているときには、予測制御を終了するようにした。
よって、予測が外れた場合でも、実際の車室音、自車両の上下動を検知することにより、的確に制御することができる。

［他の実施例］
以上、本発明を実施するための形態を実施例に基づいて説明したが、本発明の具体的な構成は実施例に示した構成に限定されるものではなく、発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等があっても本発明に含まれる。
例えば、実施例では、シリーズハイブリッド車両で説明したが、その他のタイプのハイブリッド車両にも適用できることは言うまでもない。
また、手動運転車両でも自動運転車両でも、本発明は適用可能である。

１ システムコントローラ（ハイブリッド車両の制御装置）
１ａ 車室音予測手段
１ｂ 優先制御手段
２ エンジン
３ 発電機
４ バッテリ
５ 駆動モータ
８ ナビゲーションシステム
１２ 車室音センサ
１３ 変位量センサ（振動センサ）
１４ 加速度センサ（振動センサ）

Claims (9)

1. 発電機と、該発電機を駆動するエンジンと、前記発電機により充電されるバッテリと、該バッテリにより駆動される走行用の駆動モータと、を有し、
   現在の走行経路上で前記エンジンが始動していない状態での前記駆動モータによる走行を制御するハイブリッド車両の制御方法において、
   現在の走行経路の路面粗さを予測し、
   前記予測した路面粗さに基づき、路面粗さが粗い区間の前の路面粗さが粗くない区間で、前記エンジンが始動していない状態での前記駆動モータによる走行を優先し、
   前記路面粗さが粗い区間の前の路面粗さが粗くない区間では、アクセルペダルの踏込量によるエンジン始動の閾値を高く設定する、
   ことを特徴とするハイブリッド車両の制御方法。
2. 請求項１に記載のハイブリッド車両の制御方法において、
   前記路面粗さが粗い区間では、前記エンジンを始動して前記発電機を駆動することにより、バッテリの充電を行う、
   ことを特徴とするハイブリッド車両の制御方法。
3. 請求項１に記載のハイブリッド車両の制御方法において、
   前記現在の走行経路の路面粗さの予測では、ナビゲーションシステムから走行経路情報を入手し、現在の走行経路での路面粗さを判断する閾値を設定する、
   ことを特徴とするハイブリッド車両の制御方法。
4. 請求項３に記載のハイブリッド車両の制御方法において、
   前記ナビゲーションシステムに走行経路が設定されてなく、枝分かれのない走行経路を走行している場合には、前記ナビゲーションシステム、あるいは他車両からの走行経路情報により、枝分かれするまでの路面粗さを予測する、
   ことを特徴とするハイブリッド車両の制御方法。
5. 請求項４に記載のハイブリッド車両の制御方法において、
   前記枝分かれするまでの走行経路の路面粗さの予測では、前記ナビゲーションシステム、あるいは前記他車両からの走行経路情報を入手し、前記枝分かれするまでの走行経路での路面粗さを判断する閾値を設定する、
   ことを特徴とするハイブリッド車両の制御方法。
6. 請求項１に記載のハイブリッド車両の制御方法において、
   車室音センサからの実際の車室音情報を取得し、
   実際の車室音が高のときには、前記エンジンを始動し、前記発電機を駆動して、発電を行う、
   ことを特徴とするハイブリッド車両の制御方法。
7. 請求項１に記載のハイブリッド車両の制御方法において、
   振動センサからの実際の車両振動情報およびバッテリの充電状態情報を取得し、
   実際の車両振動が大きくなり、バッテリの充電状態が規定値よりも低いときには、前記エンジンを始動し、前記発電機を駆動して、発電を行う、
   ことを特徴とするハイブリッド車両の制御方法。
8. 請求項１に記載のハイブリッド車両の制御方法において、
   車室音センサ、振動センサからのセンサ情報を取得し、
   前記予測した路面粗さと前記センサ情報による車室音の高低区間とが、一定時間、乖離しているときには、予測制御を終了するようにした、
   ことを特徴とするハイブリッド車両の制御方法。
9. 発電機と、該発電機を駆動するエンジンと、前記発電機により充電されるバッテリと、該バッテリにより駆動される走行用の駆動モータと、を有し、
   現在の走行経路上で前記エンジンが始動していない状態での前記駆動モータによる走行を制御するハイブリッド車両の制御装置において、
   前記現在の走行経路の路面粗さを予測する路面粗さ予測手段と、
   前記予測した路面粗さに基づき、路面粗さが粗い区間の前の路面粗さが粗くない区間で、前記エンジンが始動していない状態での前記駆動モータによる走行を優先し、前記路面粗さが粗い区間の前の路面粗さが粗くない区間では、アクセルペダルの踏込量によるエンジン始動の閾値を高く設定する、優先制御手段と、を備える、
   ことを特徴とするハイブリッド車両の制御装置。

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