能量估算装置

技术领域

本公开涉及一种能量估算装置。

背景技术

无论车辆是使用电池作为能量供给源的电动汽车还是具有使用化石燃料作为能量供给源的内燃机的汽车，都需要确定车辆的剩余巡航范围以使车辆稳定运行。

在JP2019-108014A中，作为用于估算车辆的巡航范围的方法，根据路径信息和交通信息来估算车辆的行驶模式。考虑道路的坡度和车辆的加速度来估算车辆的行驶负荷。然后，估算巡航范围。

在JP2019-108014A中，仅考虑车辆所行驶的道路的坡度和车辆的加速度。对于估算减速侧的电力消耗和燃料消耗较为重要的减速和车辆停车发生在预先规定的位置处，例如具有交通信号灯或公交站的十字路口。然而，这些事件的发生是不确定的。

因此，期望提供一种能量估算装置，该能量估算装置能够在考虑车速变化模式的情况下估算车辆的巡航范围。

发明内容

本公开的一个方面提供了一种能量估算装置，该能量估算装置包括概率设定单元、车速模式估算单元、行驶负荷估算单元和能量估算单元。概率设定单元设定车速概率，该车速概率是车辆在由行驶路径信息指定的行驶路径上达到特定车速的概率。车速模式估算单元基于行驶路径信息和车速概率来估算车辆在行驶路径上的车速变化模式。行驶负荷估算单元估算车辆在行驶路径上的行驶负荷特性。能量估算单元使用行驶负荷特性和车速变化模式来估算车辆的行驶所需的能量。

根据本公开，可以提供一种能量估算装置，该能量估算装置能够在考虑车速变化模式的情况下估算车辆的巡航范围。

附图说明

在附图中：

图1是用于说明根据本实施方式的能量估算装置的构造框图；

图2是用于说明使用图1所示的能量估算装置的信息处理流程的流程图；

图3是示出加速度信息的示例的图；

图4是示出减速度信息的示例的图；

图5是示出行驶数据的示例的图；

图6是示出车辆停车概率数据的示例的图；

图7是示出车速估算数据的示例的图；

图8A和图8B是示出将车速与距离之间的关系转换为车速与时间之间的关系的示例的图；

图9是示出能量估算的示例的图；

图10是用于说明电动汽车中的能量估算的图；

图11是示出能量估算中的电气系统效率的示例的图；

图12是示出发动机汽车中的能量估算中的发动机效率的示例的图；

图13是示出能量估算中的发动机效率的示例的图；

图14是示出信息显示的示例的图；

图15是用于说明使用图1所示的能量估算装置的信息处理流程的流程图，该信息处理流程包括用于根据累积的车速数据来计算车速变化模式的处理；

图16A至图16C是示出加速度、减速度和车速的计算的示例的图；

图17是示出车辆停车概率的计算的示例的图；

图18是用于说明使用图1所示的能量估算装置的信息处理流程的流程图，该信息处理流程包括用于针对每个驾驶员执行能量估算的处理；

图19是用于说明使用图1所示的能量估算装置的信息处理流程的流程图，该信息处理流程包括考虑时间的路径概率计算处理；以及

图20是用于说明使用图1所示的能量估算装置的信息处理流程的流程图，该信息处理流程包括考虑天气条件的路径概率计算处理。

具体实施方式

以下将参照附图来描述本实施方式。为了便于理解描述，在可能的情况下，相同的构成元件在附图中被标注相同的附图标记。省略冗余的描述。

图1是用于说明根据本实施方式的能量估算装置2的功能组成元件的图。如图1所示，能量估算装置2包括行驶数据存储单元20、特性设定单元31、概率设定单元32、车速特性信息存储单元41、行驶路径信息存储单元42、路径交通信息存储单元43、车速概率信息存储单元44、行驶负荷信息存储单元45、驾驶员选择单元51、车速模式估算单元52、行驶负荷估算单元54、能量估算单元55、效率计算单元56和信息显示单元57。在硬件构造方面，能量估算装置2是包括中央处理单元(CPU)、存储器、通信接口等的计算机系统。

车辆10是作为根据本实施方式的能量估算装置2的估算目标的车辆的示例。车辆10连接到网络NW。车辆10的行驶数据经由网络NW传输到行驶数据存储单元20。为了便于说明，仅示出了单个车辆10。然而，行驶数据可以从许多车辆中收集。此外，能量估算的目标可以是许多车辆。

行驶数据存储单元20在其中存储从车辆10发送的行驶数据。行驶数据包括与行驶有关的信息，例如与车辆10的加速度及减速度相关的信息以及与行驶时间相关的信息。作为行驶数据，可以针对每个驾驶员累积与车辆10的加速度及减速度相关的信息以及与行驶时间相关的信息。此外，作为行驶数据，可以与同车辆10的行驶状态发生的时间有关的时间信息相关联地累积与车辆10的加速度及减速度相关的信息以及与行驶时间相关的信息。此外，作为行驶数据，可以与同车辆10的行驶状态发生时的天气有关的天气信息相关联地累积与车辆10的加速度及减速度相关的信息以及与行驶时间相关的信息。

特性设定单元31基于存储在行驶数据存储单元20中的行驶数据来设定车辆10的车速基本特性。车速基本特性包括与车速变化模式中的加速度及减速度相关的信息。车速基本特性还包括与路径有关的交通信息。特性设定单元31将与加速度及减速度相关的信息存储在车速特性信息存储单元41中。特性设定单元31将与路径有关的交通信息存储在路径交通信息存储单元43中。

概率设定单元32设定车速概率，该车速概率是车辆在行驶路径上达到预定车速的概率。可以任意地确定设定了车速概率的车速。例如，可以将车速变为零且车辆停车的车辆停车概率设定为车速概率。车辆停车的概率极低且基本上车辆不停车的位置具有0％的车辆停车概率。车辆停车的概率极高且基本上所有车辆都停车的位置具有100％的车辆停车概率。例如，在高速公路上几乎不发生交通拥堵的位置处，车辆停车概率被设定为0％。在临时停车的位置处，由于只要遵守交通法规，车辆就会临时停车，因此，车辆停车的概率被设定为100％。例如，当位置是公交站时，许多乘客上下公共汽车的公交站的车辆停车概率被设定为80％，而很少乘客上下公共汽车的公交站具有被设定为20％的车辆停车概率。

车速特性信息存储单元41在其中存储车速变化模式作为车速特性信息。可以针对每种车辆类型来设定车速特性信息。替代地，车速特性信息可以被设定为在多种车辆类型中通用的信息。例如，如图3所示，对车速与加速度之间关系进行识别的信息被存储作为车速变化模式。此外，如图4所示，对车速与减速度之间关系进行识别的信息被存储作为车速变化模式。存储在车速信息存储单元41中的车速变化模式不限于此。加速度或减速度可以是固定值。车速特性信息可以被预先存储。替代地，车速特性信息可以从服务器获取或者每次由用户设定。

行驶路径信息存储单元42在其中存储与车辆10行驶的行驶路径有关的路径信息，直到执行对车辆10的巡航范围进行估算的控制的时刻为止。在此，例如，路径信息包括沿着在车辆10预期行驶的行驶路径上从当前位置到目的地的路线的纬度信息、经度信息、高程信息和位置分类信息。纬度信息表示特定位置处的纬度。经度信息表示特定位置处的经度。高程信息表示特定位置处的高程。

位置分类信息是表示特定位置的分类的信息。位置的分类对影响车辆的车速变化的因素进行识别。例如，分类类型0表示车辆行驶和经过的位置。分类类型1表示具有交通信号灯的车辆停车点。分类类型2表示公交站中的车辆停车点。分类类型3表示临时停车位置。分类类型4表示没有交通信号灯的左/右转弯位置。

路径交通信息存储单元43在其中存储与车辆10行驶的行驶路径有关的交通信息，直到执行车辆10的巡航范围的估算的时刻为止。在此，例如，交通信息表示与行驶路径有关的拥堵信息、施工信息、事故信息和影响车辆行驶速度的行驶条件，例如十字路口或交通信号灯的存在/不存在。交通信息还包括与法定限速有关的信息。

车速概率信息存储单元44在其中存储车辆10所行驶的行驶路径的车速概率，直到执行车辆10的巡航范围的估算的时刻为止。由概率设定单元32计算出的车辆停车概率被存储在车速概率信息存储单元44中作为车速概率。

行驶负荷信息存储单元45在其中存储车辆10的行驶负荷的估算所需的行驶负荷信息。使用加速阻力、空气阻力、坡度阻力和滚动阻力来计算行驶负荷。因此，关于加速阻力、空气阻力、坡度阻力和滚动阻力的信息被存储作为行驶负荷信息。

车速特性信息存储单元41、行驶路径信息存储单元42、路径交通信息存储单元43、车速概率信息存储单元44和行驶负荷信息存储单元45可以设置在物理上不同的存储装置中。替代地，例如，可以将车速特性信息存储单元41、行驶路径信息存储单元42、路径交通信息存储单元43、车速概率信息存储单元44和行驶负荷信息存储单元45设置成诸如集成在单个存储装置中。

驾驶员选择单元51选择要作为估算目标的驾驶员。驾驶员选择单元51将识别所选择的驾驶员的信息输出到车速模式估算单元52。

车速模式估算单元52基于车速概率和加速/减速模式来估算距离与车速之间的关系的模式。当选择特定的目标驾驶员时，车速模式估算单元52对适合于目标驾驶员的距离与车速之间的关系的模式进行估算。车速模式估算单元52通过考虑在距离与车速之间的关系模式中维持车速的时间量来估算车速与时间之间的关系的模式。

行驶负荷估算单元54基于由车速模式估算单元52估算出的距离与车速之间的关系模式以及存储在行驶负荷信息存储单元45中的行驶负荷信息来估算行驶负荷。能量估算单元55基于由行驶负荷估算单元54估算出的行驶负荷来估算行驶所需的能量。

效率计算单元56基于由能量估算单元55估算出的所需能量和行驶距离来计算效率，例如电力消耗和燃料消耗。行驶距离可以通过由车速模式估算单元52估算出的车速变化模式的时间积分来确定。替代地，可以通过对由纬度信息和经度信息识别的位置之间的距离进行积分来确定行驶距离。信息显示单元57向用户通知由效率计算单元56计算出的效率。

接着，将参照图2来描述使用能量估算装置2的信息处理流程。在步骤S101中，车速模式估算单元52选择车辆类型。可以基于由用户输入的信息来选择车辆类型。替代地，可以预先设定车辆类型。

在步骤S101之后的步骤S102中，车速模式估算单元52设定车速变化模式基本特性。更具体地，车速模式估算单元52获取并设定与车速变化模式中的加速度及减速度相关的信息。车速模式估算单元52从存储在车速特性信息存储单元41中的信息中获取与加速度及减速度相关的信息。

车速模式估算单元52可以从存储在另一服务器上的信息中获取与加速度及减速度相关的信息。车速模式估算单元52可以从由用户手动地设置的信息中获取与加速度及减速度相关的信息。加速度及减速度可以是固定值。替代地，加速度及减速度可以由与车速相关的函数定义，如图3和图4中的示例所示。车速模式估算单元52将所设定的车速变化模式基本特性输出到行驶负荷估算单元54。

在步骤S102之后的步骤S103中，车速模式估算单元52获取行驶路径信息。行驶路径信息被存储在行驶路径信息存储单元42中。在步骤S103之后的步骤S104中，车速模式估算单元52获取交通信息。交通信息被存储在路径交通信息存储单元43中。在步骤S104之后的步骤S105中，车速模式估算单元52获取车辆停车概率。车辆停车概率被存储在车速概率信息存储单元44中。

将参照图5和图6来描述由车速模式估算单元52获取的行驶路径信息、交通信息和车辆停车概率的示例。图5是行驶路径信息的示例。针对位置i＝1、2、3、4、5、6、7、8和9这九个位置，设定纬度信息和经度信息。

图6示出了作为图5中地示例给出的每个位置的行驶路径信息、交通信息和概率信息的示例。位置i＝1具有纬度(1)、经度(1)、高程(1)、分类类型2、50km/h的法定限速以及100％的车辆停车概率。分类类型2是公交站中的车辆停车点。在本示例的情况下，假设公共汽车的起点/终点站。位置i＝2具有纬度(2)、经度(2)、高程(2)、分类类型2、50km/h的法定限速以及10％的车辆停车概率。分类类型2是公交站中的车辆停车点。位置i＝3具有纬度(3)、经度(3)、高程(3)、分类类型1、50km/h的法定限速以及10％的车辆停车概率。分类类型1是具有交通信号灯的车辆停车点。

位置i＝4具有纬度(4)、经度(4)、高程(4)、分类类型3、50km/h的法定限速以及100％的车辆停车概率。分类类型3是临时停车位置。位置i＝5具有纬度(5)、经度(5)、高程(5)、分类类型0、40km/h的法定限速以及0％的车辆停车概率。分类类型0是车辆行驶和经过的位置。位置i＝6具有纬度(6)、经度(6)、高程(6)、分类类型1、40km/h的法定限速以及80％的车辆停车概率。分类类型1是具有交通信号灯的车辆停车点。

位置i＝7具有纬度(7)、经度(7)、高程(7)、分类类型4、50km/h的法定限速以及100％的车辆停车概率。分类类型4是没有交通信号灯的左/右转弯位置。位置i＝8具有纬度(8)、经度(8)、高程(8)、分类类型2、50km/h的法定限速以及20％的车辆停车概率。分类类型2是公交站中的车辆停车点。位置i＝9具有纬度(9)、经度(9)、高程(9)、分类类型2、50km/h的法定限速以及100％的车辆停车概率。分类类型2是公交站中的车辆停车点。

下面将参照图2继续进行描述。在步骤S105之后的步骤S106中，车速模式估算单元52估算车速变化模式。车速模式估算单元52基于在步骤S102中设定的基本特性以及在步骤S103、S104和S105中获取的行驶路径信息、交通信息和车辆停车概率来估算车速变化模式。

将参照图7来描述由车速模式估算单元52估算出的车速变化模式。图7所示的车速变化模式由车速模式估算单元52基于图5和图6中的示例给出的行驶路径信息、交通信息和车辆停车概率来估算。离开位置i＝1的车辆加速至50km/h的法定限速。加速度是在步骤S102中设定的加速度。位置i＝2具有10％的低车辆停车概率。因此，根据本实施方式，假设车辆10经过位置i＝2而不停车。

位置i＝3具有10％的低车辆停车概率。因此，根据本实施方式，假设车辆10经过位置i＝3而不停车。位置i＝4具有100％的车辆停车概率。因此，车辆停车。朝向位置i＝4行驶的车辆从50km/h的法定限速减速。减速度是在步骤S102中设定的减速度。在位置i＝4处临时停车的车辆加速至40km/h的法定限速。加速度是在步骤S102中设定的加速度。

位置i＝5具有0％的车辆停车概率。因此，车辆经过位置i＝5。位置i＝6具有80％的高车辆停车概率。因此，根据本实施方式，假设车辆在位置i＝6处停车。朝向位置i＝6行驶的车辆从40km/h的法定限速减速。减速度是在步骤S102中设定的减速度。在位置i＝6处临时停车的车辆加速至50km/h的法定限速。加速度是在步骤S102中设定的加速度。

位置i＝7具有100％的车辆停车概率。因此，车辆在位置i＝7处停止。朝向位置i＝7行驶的车辆从50km/h的法定限速减速。该减速度是在步骤S102中设定的减速度。在位置i＝7处临时停车的车辆加速至50km/h的法定限速。加速度是在步骤S102中设定的加速度。

位置i＝8具有20％的低车辆停车概率。因此，根据本实施方式，车辆被认为经过位置i＝8而不停车。位置i＝9具有100％的车辆停车概率。因此，车辆在位置i＝9处停止。朝向位置i＝9行驶的车辆从50km/h的法定限速减速。减速度是在步骤S102中设定的减速度。

在估算了针对诸如图7所示的位置的车速变化模式之后，车速模式估算单元52将车速变化模式转换为相对于时间轴的车速变化模式。车速模式估算单元52基于位置的分类类型来改变车辆停车持续时间。将参照图8A、图8B来描述正在改变的车辆停车持续时间的示例。图8A示出了车速变化模式相对于位置的示例。在图8A所示的示例中，第一个车辆停车位置为分类类型1，下一个车辆停车位置为分类类型2。分类类型1是具有交通信号灯的车辆停车点。因此，将40秒设定为车辆停车持续时间。分类类型2是公交站中的车辆停车点。因此，将30秒设定为车辆停车持续时间。当反映车辆停车持续时间时，可以生成图8B所示的相对于时间轴的车速变化模式。

下面将参照图2继续进行描述。在步骤S106之后的步骤S107中，行驶负荷估算单元54估算行驶负荷。行驶负荷可以根据加速阻力、空气阻力、坡度阻力和滚动阻力来估算。行驶负荷可以由行驶阻力或行驶马力来表示。行驶阻力可以使用诸如车辆总重、阻力系数、迎面投影面积和滚动阻力系数的参数来计算。针对在步骤S101中选择的每种车辆类型，这些参数被存储在行驶负荷信息存储单元45中。

使用以下的表达式(f01)来估算行驶阻力F

F

其中：

t：时间；

W：车辆总重；

a(t)：时间t处的加速度；

ρ：空气密度；

Cd：阻力系数；

A：迎面投影面积；

v(t)：时间t处的速度；

μ：滚动阻力系数；

g：重力加速度；

θ(t)：时间t处的位置与时间t－1处的位置之间的坡度。

空气密度ρ可以是1.293kg/m

使用以下的表达式(f02)来估算行驶马力P

P

在时刻t处的车辆停车概率为Prob(t)的情况下，针对概率为Prob(t)时可能发生的车辆停车的车速变化模式v

F

F

P

P

图9示出了计算结果的示例。

下面将参照图2继续进行描述。在步骤S107之后的步骤S108中，能量估算单元55计算驱动系统效率。在步骤S108之后的步骤S109中，能量估算单元55估算所需能量数量。

图10示出了电动汽车的情况下的系统的示例。在图10的示例所示的系统中，电气系统(MG－I NV)的系统效率为R

P’

P’

如图11的示例所示，电气系统的效率R

R

R

供给到电气系统的用于行驶的能量P”

P”

P”

驱动空调和辅助设备所需的能量是P

可以使用车辆停车概率Prob(t)，通过以下的表达式(f13)来计算所需功率的预测值P

P

/100*P”

当P

E

除了电动汽车之外，本实施方式还可以应用于发动机汽车。图12示出了发动机汽车的情况下的系统示例。在图12的示例所示的系统中，发动机效率为R

P’

P’

除了用于行驶的能量外，用于驱动空调和辅助设备的能量也由发动机供给。驱动空调和辅助设备所需的能量是P

发动机效率R

R

使用车辆停车概率Prob(t)，通过以下的表达式(f18)、(f19)计算功率的预测值P’

P

+Prob(t)/100*P’

P’

由于在发动机汽车中不执行利用再生能量的充电，因此，只有正的数值是适用的。

P”

能量估算单元55执行P”

E

在步骤S109之后的步骤S110中，效率计算单元56估算能源效率信息。在步骤S109中计算出的所需能量数量Esum被用作所需能量数量E

EC

效率计算单元56使用能量效率EC

L

在发动机汽车的情况下，使用发热量C

L

效率计算单元56通过以下的表达式(f25)来计算能量效率EC

EC

效率计算单元56使用能量效率EC

L

在步骤S110之后的步骤S111中，信息显示单元57向用户通知与步骤S110中计算出的能源效率有关的信息。通知的方式没有特别限制。通过使用应用程序等，向用户通知信息、例如图14的示例中的信息。

接着，将参照图15来描述设定车速变化模式基本特性的方式。在步骤S201中，特性设定单元31使用存储在行驶数据存储单元20中的数据来计算车速变化模式基本特性。图16A至图16C示出了存储在行驶数据存储单元20中的信息的示例。

图16A示出了车速相对于时间轴增加的加速状态的数据被累积的状态。平均加速度可以基于数据、例如图16A的示例中的数据进行计算。

图16B示出了车速相对于时间轴降低的减速状态的数据被累积的状态。平均减速度可以基于数据、例如图16B的示例中的数据进行计算。

图16C示出了当车速相对于时间轴处于固定范围内时数据被累积的状态。平均稳态速度可以基于数据、例如图16C的示例中的数据进行计算。例如，当许多车辆以高于法定限速的车速行驶时，可以执行更好地对应于实际状态的车速设定。

在步骤S201之后的步骤S202中，概率设定单元32对与路径有关的车辆停车概率信息进行计算。例如，当位置的分类类型为0时，该位置是车辆经过的位置。因此，概率设定单元32不计算车辆停车概率。例如，当位置的分类类型为1时，该位置是具有交通信号灯的车辆停车点。因此，概率设定单元32计算车辆停车概率。例如，当位置的分类类型为2时，该位置是公交站中的车辆停车点。因此，概率设定单元32计算车辆停车概率。

例如，概率设定单元32将包括对车辆停车概率进行计算的位置的固定区域设定为计算目标区域。当车辆在计算目标区域内停止时，概率设定单元32认为车辆已经停止。如图17中的示例所示，车辆在计算目标区域内停了两次。在这种情况下，概率设定单元32可以认为车辆已经停了一次。

当在计算目标区域内的N条数据中发现M次指示车辆停车的数据时，概率设定单元32通过以下的表达式(f27)来计算车辆停车概率Prob(i)。

Prob(i)＝M/N*100···(f27)

当步骤S202的处理结束时，处理前进到图2中的步骤S101。随后的处理与已经描述的处理类似。因此，省略对其的描述。

接着，将参照图18来描述用于设定针对每个驾驶员的车速变化模式基本特性的方式。在步骤S301中，驾驶员选择单元51设定目标驾驶员。驾驶员选择单元51基于用户等在屏幕上的选择操作来设定目标驾驶员。

在步骤S301之后的步骤S302中，车速模式估算单元52提取所选择的驾驶员的加速度数据、减速度数据和平均稳态车速数据作为车速变化模式基本特性。

当步骤S302的处理结束时，处理前进到图2中的步骤S101。随后的处理与已经描述的处理类似。因此，省略对其的描述。

接着，将参照图19来描述每次计算路径概率信息的方式。在步骤S401中，概率设定单元32设定目标时间。在步骤S401之后的步骤S402中，对针对所设定的目标时间的路径概率信息进行计算。更具体地，基于与时间相关联地累积的车速数据来计算目标时间处的位置的车辆停车概率。车速模式估算单元52使用目标时间处的数据作为车速概率信息。

当步骤S402的处理结束时，处理前进到图2中的步骤S101。随后的处理与已经描述的处理类似。因此，省略对其的描述。

接着，将参照图20来描述用于计算考虑天气的路径概率信息的方式。移动数据存储单元20在其中存储与天气信息相关联的行驶数据。在步骤S501中，概率设定单元32设定目标时间。在步骤S501之后的步骤S502中，设定天气。在步骤S502之后的步骤S503中，计算与时间信息及天气信息对应的车辆停车概率信息。更具体地，基于与时间及天气相关联地累积的车速数据来计算该位置在目标时间和目标天气下的车辆停车概率。车速模式估算单元52使用目标时间和目标天气下的数据作为车速概率信息。

当步骤S502的处理结束时，处理前进到图2中的步骤S101。随后的处理与已经描述的处理类似。因此，省略对其的描述。

根据本实施方式的能量估算装置2包括概率设定单元32、车速模式估算单元52、行驶负荷估算单元54和能量估算单元55。概率设定单元32设定车速概率，该车速概率是车辆在由行驶路径信息识别的行驶路径上达到特定车速的概率。车速模式估算单元52基于行驶路径信息和车速概率来估算车辆在行驶路径上的车速变化模式。行驶负荷估算单元54估算车辆在行驶路径上的行驶负荷特性。能量估算单元55使用行驶负荷特性和车速变化模式来估算车辆的行驶所需的能量。

使用作为车辆达到特定车速的概率的车速概率来估算车速变化模式。行驶所需的能量与行驶负荷一起进行估算。因此，可以进行更接近实际的能量估算。

根据本实施方式，车速概率是车辆在特定位置处停车的车辆停车概率。车速变化中的车辆停车状态显著地影响行驶所需的能量。因此，可以通过使用车辆停车概率作为车速概率来执行更接近实际的能量估算。

根据本实施方式，车速模式估算单元52使用车速概率来估算当车辆在特定位置处停车时的车速变化模式作为车辆停车模式。车速模式估算单元52使用车速概率来估算当车辆经过特定位置时的车速变化模式作为经过模式。行驶负荷估算单元54估算与车辆停车模式及经过模式中的每一个对应的车辆的行驶负荷特性。能量估算单元55估算与车辆停车模式及经过模式中的每一个对应的车辆的行驶所需的能量。

作为将车辆停车模式和经过模式组合的结果，可以执行基于车辆停车模式和经过模式的各个预测值的能量估算。

根据本实施方式，车速概率是车辆在特定位置处停车的车辆停车概率。车速模式估算单元52使用车辆停车概率来估算车辆停车模式。车速模式估算单元52使用车辆停车概率来计算当车辆经过特定位置时的经过概率，并且使用该经过概率来估算经过模式。

车速变化中的车辆停车状态显著地影响行驶所需的能量。因此，可以通过使用车辆停车概率来估算车辆停车模式来执行更接近实际的能量估算。由于车辆不停车的状态是车辆经过特定位置的状态，因此，可以使用车辆停车概率来计算经过概率。作为使用经过概率来估算经过模式的结果，可以执行更接近实际的能量估算。

根据本实施方式，车速模式估算单元52使用与行驶路径有关的交通信息来估算车速变化模式。

根据本实施方式，能量估算装置2包括行驶数据存储单元20，该行驶数据存储单元20累积通用车辆的行驶数据。概率设定单元32使用行驶数据来设定车辆停车概率。车速模式估算单元52使用行驶数据来估算车速变化模式。

根据本实施方式，能量估算装置2包括选择驾驶员的驾驶员选择单元51。行驶数据存储单元20累积与驾驶员相关联的通用车辆的行驶数据。车速模式估算单元52使用与由驾驶员选择单元51选择的驾驶员相关联的行驶数据来估算车速变化模式。

根据本实施方式，行驶数据存储单元20累积与时间段相关联的通用车辆的行驶数据。概率设定单元32使用每个时间段的行驶数据来设定车辆停车概率。

根据本实施方式，行驶数据存储单元20累积与天气相关联的通用车辆的行驶数据。概率设定单元32使用与天气相关联的行驶数据来设定车辆停车概率。

以上参照具体示例描述了本实施方式。然而，本公开不限于这些具体示例。只要包括本公开的特征，本领域技术人员对如上所述的具体示例的适当设计修改就包括在本公开的范围内。包括在如上所述的具体示例中的元件及其布置、条件、形状等不限于作为示例给出的那些，并且可以适当地修改。只要不发生技术上的不一致，如上所述的具体示例中包括的元件的组合可以适当地改变。

例如，本实施方式的第一变型可以提供一种能量估算系统，该能量估算系统包括：处理器；非暂时性计算机可读存储介质；一组计算机可执行指令，上述计算机可执行指令存储在计算机可读存储介质中，并且当由上述处理器读取并执行时，使上述处理器实现如下功能：设定车速概率，上述车速概率是车辆在由行驶路径信息指定的行驶路径上达到特定车速的概率；基于行驶路径信息和车速概率来估算车辆在行驶路径上的车速变化模式；估算车辆在行驶路径上的行驶负荷特性；以及使用行驶负荷特性和车速变化模式来估算车辆的行驶所需的能量。

本实施方式的第二变型可以提供一种能量估算方法，该能量估算方法包括：设定车速概率，上述车速概率是车辆在由行驶路径信息指定的行驶路径上达到特定车速的概率；基于行驶路径信息和车速概率来估算车辆在行驶路径上的车速变化模式；估算车辆在行驶路径上的行驶负荷特性；以及使用行驶负荷特性和车速变化模式来估算车辆的行驶所需的能量。