運転スタイルに応じた回生ブレーキ新戦略
電動車両（EV）の世界では、航続距離の延伸とドライバー体験の向上が常に最優先課題となっている。この二つの目標は、しばしば相反するものと見なされてきた。エネルギー回収を最大化するためには、強力な回生ブレーキを用いて多くの運動エネルギーを電気エネルギーに変換する必要があるが、これは時に急激な減速を引き起こし、乗員に不快感を与える。一方、快適なドライブを追求すると、エネルギー回収量が犠牲になり、結果として航続距離が短くなる。この難題を、従来の枠組みを超えた革新的なアプローチで解決しようとする研究が、中国・江蘇理工大学の黄開啓（Huang Kaiqi）教授らの研究チームから発表された。彼らの提案する新しい制動エネルギー回収戦略は、単に技術的な最適化にとどまらず、ドライバーの「運転スタイル」という人間中心の要素をコアに据え、効率と快適性の真の融合を実現する。
従来の回生ブレーキ制御戦略は、主に二つの方向性に分かれていた。一つは、エネルギー回収効率の最大化を第一に考えるもので、制動中に発生する運動エネルギーを可能な限り多く電池に蓄えることを目指す。もう一つは、車両の安定性や安全性を最優先するもので、特に滑りやすい路面や緊急時における挙動を重視する。しかし、どちらのアプローチも、ドライバーの主観的な快適さ、すなわち「乗り心地」を十分に考慮したものではなかった。特に、急な減速による体への「ずれ」や、意図しない減速感は、長距離ドライブや都市部の頻繁な停止・発進では大きなストレスとなる。この「人間の感覚」という要素が、技術開発の最前線において長らく後回しにされてきたのが実情である。
黄教授らの研究が画期的なのは、この「人間の感覚」を、数値化し、制御システムに組み込むことに成功した点にある。彼らは、運転スタイルが大きく二つに分けられることに着目した。一つは、穏やかで慎重な運転を行う「慎重型ドライバー」であり、もう一つは、アクセルワークもブレーキワークもダイナミックな「攻撃型ドライバー」である。この違いを無視して一律の制御を行うことは、いずれか一方のドライバーに不満を抱かせる。そこで彼らは、制御のバランスを決める「快適性重み係数（ωc）」というパラメータを導入した。この係数は0から1の範囲の値を取り、1に近づくほど「快適さ」を、0に近づくほど「エネルギー回収効率」を優先する。この係数を、ドライバーの運転スタイルに応じて自動的に調整する仕組みが、本戦略の心臓部である。
この調整を担っているのが、ファジィ論理制御器である。ファジィ論理は、人間の曖昧な判断を数理モデルに反映するのに非常に有効な手法である。この制御器は、ブレーキペダルを踏み込む「強さ（Z）」、現在の「車速（V）」、そして実際に発生している「減速度（a）」という三つの入力情報をリアルタイムで読み取り、ドライバーの「意図」を推定する。例えば、高速走行中に急激にブレーキを踏み込んだ場合、システムは「このドライバーは素早く停止したい」と判断し、快適性重み係数を低く設定し、エネルギー回収と制動力に重点を置く。逆に、低速域でゆっくりとブレーキを踏み込んだ場合は、「滑らかな停止を求めている」と解釈し、係数を高く設定して、可能な限りスムーズな減速を実現する。このように、システムはドライバーの「癖」を学習し、それに応じた最適な応答を提供する。
この「快適性重み係数」は、その後、より高度な多目的最適化プロセスに組み込まれる。研究チームは、エネルギー回収効率と快適性という二つの目標を、一つの統一的な最適化問題として定式化した。エネルギー回収効率は、前後輪のモーターにどれだけの制動トルクを分配するか（β）という技術的な問題に帰着される。一方、快適性は、減速度の変化の急激さ（ジャーク）として定量化される。これらの二つの目標は、本質的にトレードオフの関係にある。そこで、NSGA-IIと呼ばれる進化的アルゴリズムを用いて、この複雑な最適化問題を解き、エネルギー回収と快適性のバランスが最も良い「パレート最適解」の集合を求めた。そして、その中から、設定された「快適性重み係数」に基づいて、最終的な最適な制動トルク分配比を決定する。このプロセスにより、単なる「効率最適」や「快適最適」ではなく、「そのドライバーにとっての最適」が実現される。
もちろん、この高度な制御戦略は、実際の車両の物理的制約の中で動作しなければならない。研究では、バッテリーの充電状態（SOC）やモーターの出力特性といった現実的な要因も考慮されている。例えば、バッテリーのSOCが95%以上に達した場合は、過充電を防ぐため回生ブレーキを停止する。また、車速が10km/hを下回ると、モーターの発電効率が極端に低下するため、減速の最終段階は従来の摩擦ブレーキに切り替わる。さらに、緊急時（ブレーキ強度Z>0.7）には、安全が最優先されるため、全ての制動力を摩擦ブレーキが担当し、回生ブレーキは完全にオフになる。これらのルールは、安全性とシステムの信頼性を確保する上で不可欠であり、革新的な戦略であっても、現実の走行環境に完全に適合していることを示している。
この戦略の有効性は、MATLAB/Simulinkを用いた詳細なシミュレーションによって検証された。研究チームは、4輪ハブモーターを搭載したEVの高精度モデルを構築し、彼らの提案した戦略（戦略2）と、遺伝的アルゴリズムを用いてエネルギー回収効率のみを最適化した従来の戦略（戦略1）を比較した。シミュレーションは、異なるブレーキ強度（Z=0.1, 0.3, 0.5）の条件下で行われ、それぞれが慎重型、中間型、攻撃型のドライバーの運転を模した。
その結果は、圧倒的だった。ブレーキ強度Z=0.1（慎重型）では、提案戦略は平均減速度を0.14 m/s²低下させ、快適性を向上させた。Z=0.3（中間型）では、低下幅は0.22 m/s²に拡大した。そして、最も顕著な差が現れたのは、Z=0.5（攻撃型）のケースである。従来戦略では、平均減速度が2.61 m/s²に達し、「強い不快感」の域に達していたが、提案戦略では、これを2.16 m/s²まで低下させることに成功した。これは、国際基準ISO 2631-1で定義される「強い不快感」から「軽度の不快感」へのレベルダウンを意味し、ドライバーの体感は劇的に改善される。エネルギー回収効率の面では、提案戦略の方が若干劣る（末期SOCが0.0277%低い）が、その差は極めて微小であり、快適性の大幅な向上に比べれば、全く無視できる程度のものである。
さらに、都市部の実際の走行を模したUDDS（Urban Dynamometer Driving Schedule）サイクルでのシミュレーションは、日常的な使用における利点を如実に示した。このサイクルでは、車両は頻繁に加速と減速を繰り返す。シミュレーションの結果、従来戦略では、ドライバーが「強い不快感」を感じる時間が全体の4.98%を占めていた。しかし、黄教授らの提案戦略では、この「強い不快感」の時間が完全にゼロになった。一方で、「快適」に感じる時間は80.94%から84.34%へと3.4%増加し、「軽度の不快感」の時間も1.58%増加した。つまり、乗員が不快に感じる時間の総量は大幅に削減され、快適に感じる時間にシフトしたのである。エネルギー面では、提案戦略の末期SOCが0.3183%低いというコストが生じたが、これは航続距離に換算すれば微々たる影響であり、得られる快適性の向上に比べれば、非常に割の良い取引である。
この研究の意義は、技術的な成果以上に、自動車開発のパラダイムシフトを示唆している点にある。これまでの自動車技術は、機械としての性能向上に注力してきた。しかし、自動車は最終的には「人間が使う道具」である。黄教授らの研究は、「人間中心の設計（Human-Centered Design）」の重要性を強く訴えている。ドライバーを「操作者」としてではなく、「体験者」として捉え、その個性や好みに応じて車両の挙動をカスタマイズする。これは、単なる機能の追加ではなく、人間とマシンの関係そのものを変える、深い意味を持つ革新である。
将来的には、この技術はさらに進化する可能性がある。現在のシステムは、リアルタイムの運転挙動に基づいて判断しているが、将来的には、AIを用いて個々のドライバーの運転履歴を学習し、その人の「運転スタイルのプロファイル」を構築することができる。例えば、あるドライバーが通勤路では慎重に、週末のドライブではダイナミックに運転する傾向があると学習すれば、同じドライバーでも、時間帯やルートに応じて自動的に制御モードを切り替えることが可能になる。これにより、車両は単なる移動手段ではなく、ドライバーのパートナーとして、より深い関係を築くことができる。
また、この戦略は、EVの普及を促進する上で重要な役割を果たすだろう。多くの消費者がEVの購入をためらう理由の一つに、「回生ブレーキの不快感」がある。この技術が実用化されれば、そのハードルは大きく下がり、EVの乗り心地がガソリン車と同等、あるいはそれ以上になることで、より多くの人々がEVを日常の選択肢として受け入れやすくなる。快適性は、技術的なスペック以上に、製品の評価を左右する重要な要素である。
結論として、黄開啓、熊運振、苑心愿、陳榮華の研究チームが提案したこの制動エネルギー回収戦略は、電動車両の制御技術に新たな地平を開いた。それは、効率と快適性という二律背反の課題を、ドライバーの個性という新たな視点で統合した、知的で洗練された解決策である。技術の進歩が、人間の感覚と調和することの重要性を教えてくれる。この研究は、自動車が単なる「乗り物」から「体験のプラットフォーム」へと進化する過程における、重要な一里塚となるだろう。
黄開啓、熊運振、苑心愿、陳榮華（江蘇理工大学機械電気工学院）は、『重慶理工大学学報（自然科学）』にその成果を発表した。DOI: 10.3969/j.issn.1674-8425(z).2024.08.010。