(57)【要約】【課題】機械学習による学習済みモデルを用いた機器の制御を的確に支援する。【解決手段】制御支援装置は、機器の内部または外部の状態に関するデータであって学習済みモデルの入力パラメータおよび出力パラメータを含むデータである入出力のデータセットを取得するデータ取得部と、データ取得部が取得した入出力のデータセットを用いて機械学習を行うことによって学習済みモデルを生成する学習部と、データ取得部が取得した入力パラメータと学習部における機械学習の学習状況とに基づいて、生成が完了した学習済みモデルを含む複数の学習済みモデルであって前記制御に使用可能な複数の学習済みモデルから、制御に用いる学習済みモデルを判定する判定部と、を備える。【選択図】図１
2020067762.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
機械学習による学習済みモデルを用いて機器の制御を支援する制御支援装置であって、
前記機器の内部または外部の状態に関するデータであって前記学習済みモデルの入力パラメータおよび出力パラメータを含むデータである入出力のデータセットを取得するデータ取得部と、
前記データ取得部が取得した入出力のデータセットを用いて前記機械学習を行うことによって学習済みモデルを生成する学習部と、
前記データ取得部が取得した入力パラメータと前記学習部における前記機械学習の学習状況とに基づいて、生成が完了した学習済みモデルを含む複数の学習済みモデルであって前記制御に使用可能な複数の学習済みモデルから、前記制御に用いる学習済みモデルを判定する判定部と、
を備えたことを特徴とする制御支援装置。
【請求項２】
前記判定部は、
前記学習状況が、生成が完了した学習済みモデルの精度を保証する条件を満足している場合、該学習済みモデルを選択することを特徴とする請求項１に記載の制御支援装置。
【請求項３】
前記条件は、前記制御の際に入力する入力パラメータの少なくともいずれか一つが前記学習部による学習の際に取得した範囲内の値を有するデータであることを特徴とする請求項２に記載の制御支援装置。
【請求項４】
前記判定部が、前記学習部によって生成が完了した学習済みモデルの使用を判定した場合、該生成が完了した学習済みモデルと、予め生成された学習済みモデルとを用いて、前記入力パラメータと前記出力パラメータとを対応づけるマップを作成するマップ作成部をさらに備えたことを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載の制御支援装置。
【請求項５】
前記マップ作成部は、
前記入力パラメータの値の範囲に応じて異なる学習済みモデルの入力パラメータと出力パラメータを対応づけることを特徴とする請求項４に記載の制御支援装置。
【請求項６】
前記学習部は、
前記入力パラメータが入力される入力層と、前記入力層が出力する信号が入力され、多層構造を有する中間層と、前記中間層が出力する信号が入力され、出力パラメータを出力する出力層と、を有し、各層が一または複数のノードからなるニューラルネットワークを用いて機械学習を行い、
前記入力パラメータの前記入力層への入力に応じて前記出力層が出力する出力パラメータと前記入出力のデータセットに含まれる出力パラメータとに基づいて、前記ニューラルネットワークのネットワークパラメータを更新しながら学習することを特徴とする請求項１〜５のいずれか一項に記載の制御支援装置。
【請求項７】
前記学習部は、
前記入力パラメータの値を取得する頻度が所定の基準よりも高い領域に含まれる前記入力パラメータの数を減らして学習することを特徴とする請求項６に記載の制御支援装置。
【請求項８】
前記学習済みモデルを用いて前記機器を制御する処理は、
前記データ取得部が取得した入力パラメータを前記入力層に入力し、学習済の前記ネットワークパラメータに基づく演算を行い、前記出力層から前記機器の所定の状態を定量化した出力パラメータを出力することを特徴とする請求項６または７に記載の制御支援装置。
【請求項９】
前記機器は内燃機関を有する車両であり、
前記車両に搭載されていることを特徴とする請求項１〜８のいずれか一項に記載の制御支援装置。
【請求項１０】
前記機器を制御する機器制御装置との間で通信ネットワークを介した情報の送受信が可能な通信部をさらに備え、
前記学習部は、
前記通信部が前記機器制御装置から受信した前記入出力のデータセットをもとに前記機械学習を行い、
前記通信部は、
前記学習部が生成した学習済みモデルおよび前記判定部の判定結果を前記機器制御装置に送信することを特徴とする請求項１〜８のいずれか一項に記載の制御支援装置。
【請求項１１】
前記機器を制御する機器制御装置との間で通信ネットワークを介した情報の送受信が可能な通信部をさらに備え、
前記学習部は、
前記通信部が前記機器制御装置から受信したデータをもとに前記機械学習を行うための入出力のデータセットを生成し、
前記入出力のデータセットをもとに前記機械学習を行い、
前記通信部は、
前記学習部が生成した学習済みモデルおよび前記判定部の判定結果を前記機器制御装置に送信することを特徴とする請求項１〜８のいずれか一項に記載の制御支援装置。
【請求項１２】
前記学習部と前記判定部は、並行して処理を行うことを特徴とする請求項１〜１１のいずれか一項に記載の制御支援装置。
【請求項１３】
機器の制御を支援する制御支援装置と通信可能であり、機械学習による学習済みモデルを用いて前記機器を制御する機器制御装置であって、
前記制御支援装置は、
前記機器の内部または外部の状態に関するデータであって前記学習済みモデルの入力パラメータおよび出力パラメータを含むデータである入出力のデータセットを用いて前記機械学習を行うことによって学習済みモデルを生成する学習部と、
前記入力パラメータと前記学習部における学習状況とに基づいて、生成が完了した学習済みモデルを含む複数の学習済みモデルであって前記制御に使用可能な複数の学習済みモデルから、前記制御に用いる学習済みモデルを判定する判定部と、
を備え、
当該機器制御装置は、
前記入出力のデータセットを取得するデータ取得部と、
前記データ取得部が取得した前記入出力のデータセットを前記制御支援装置へ送信し、前記制御支援装置から少なくとも前記判定部による判定結果を受信する通信部と、
を備えたことを特徴とする機器制御装置。
【請求項１４】
機械学習による学習済みモデルを用いて機器の制御を支援する制御支援装置が実行する制御支援方法であって、
前記機器の内部または外部の状態に関するデータであって前記学習済みモデルの入力パラメータおよび出力パラメータを含むデータである入出力のデータセットを取得するデータ取得ステップと、
前記データ取得ステップで取得した入出力のデータセットを記憶部から読み出し、読み出した前記入出力のデータセットを用いて前記機械学習を行うことによって学習済みモデルを生成する学習ステップと、
前記データ取得ステップで取得した入力パラメータと前記機械学習の学習状況とに基づいて、生成が完了した学習済みモデルを含む複数の学習済みモデルであって前記制御に使用可能な複数の学習済みモデルから、前記制御に用いる学習済みモデルを判定する判定ステップと、
を含むことを特徴とする制御支援方法。
【請求項１５】
機械学習による学習済みモデルを用いて機器の制御を支援する制御支援装置に、
前記機器の内部または外部の状態に関するデータであって前記学習済みモデルの入力パラメータおよび出力パラメータを含むデータである入出力のデータセットを取得するデータ取得ステップと、
前記データ取得ステップで取得した入出力のデータセットを記憶部から読み出し、読み出した前記入出力のデータセットを用いて前記機械学習を行うことによって学習済みモデルを生成する学習ステップと、
前記データ取得ステップで取得した入力パラメータと前記機械学習の学習状況とに基づいて、生成が完了した学習済みモデルを含む複数の学習済みモデルであって前記制御に使用可能な複数の学習済みモデルから、前記制御に用いる学習済みモデルを判定する判定ステップと、
を実行させることを特徴とする制御支援プログラム。
【請求項１６】
機器の内部または外部の状態を定量化した入力パラメータが入力される入力層と、
前記入力層が出力する信号が入力され、多層構造を有する中間層と、
前記中間層が出力する信号が入力され、前記機器の所定の状態を定量化した出力パラメータを出力する出力層と、
を有し、各層が一または複数のノードからなるニューラルネットワークから構成され、
前記入力パラメータを前記入力層に入力し、前記ニューラルネットワークのネットワークパラメータであって学習済みのネットワークパラメータに基づく演算を行い、前記出力層から前記機器の所定の状態を定量化した値を出力するよう、コンピュータを機能させるための学習済みモデル。
【請求項１７】
機器の所定の状態を定量化した値を出力するよう、コンピュータを機能させるための学習済みモデルを生成する学習済みモデルの生成方法であって、
前記コンピュータが、
前記機器の内部または外部の状態を定量化した入力パラメータが入力される入力層と、前記入力層が出力する信号が入力され、多層構造を有する中間層と、前記中間層が出力する信号が入力され、出力パラメータを出力する出力層と、を有し、各層が一または複数のノードからなるニューラルネットワークを用いて、
前記入力パラメータの入力に応じて前記出力層が出力する出力パラメータと、前記入力パラメータとともに入出力のデータセットを構成する出力パラメータとに基づいて、前記ニューラルネットワークのネットワークパラメータを更新して記憶部に記憶させながら学習することを特徴とする学習済みモデルの生成方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、制御支援装置、機器制御装置、制御支援方法、制御支援プログラム、コンピュータを機能させるための学習済みモデル、および学習済みモデルの生成方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
ニューラルネットワークに基づいた機械学習による学習済みモデルを用いて内燃機関を制御する技術が知られている（例えば、特許文献１を参照）。この技術では、学習済みモデルを用いて内燃機関の所定の通路におけるガスの流量を推定し、推定結果に基づいて内燃機関を制御する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１２−１１２２７７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１の技術では、車両生産時または車両開発時に学習した学習済みモデルを搭載しているため、実際の車両との機差のばらつきが制御に影響を及ぼすおそれがある。
【０００５】
そこで、車両が走行中に学習データを取得して機械学習を行わせることが考えられる。実際の車両走行中に生成された学習済みモデルを使用すれば、車両の状態を推定したり予測したりする精度の向上が期待できるものの、学習済みモデルを生成するために必要な学習データが揃うまでに時間がかかる。
【０００６】
このような状況の下、車両等の機器に対して、機械学習による学習済みモデルを用いた的確な支援を行う技術が待望されていた。
【０００７】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、機械学習による学習済みモデルを用いた機器の制御を的確に支援することができる制御支援装置、機器制御装置、制御支援方法、制御支援プログラム、コンピュータを機能させるための学習済みモデル、および学習済みモデルの生成方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る制御支援装置は、機械学習による学習済みモデルを用いて機器の制御を支援する制御支援装置であって、前記機器の内部または外部の状態に関するデータであって前記学習済みモデルの入力パラメータおよび出力パラメータを含むデータである入出力のデータセットを取得するデータ取得部と、前記データ取得部が取得した入出力のデータセットを用いて前記機械学習を行うことによって学習済みモデルを生成する学習部と、前記データ取得部が取得した入力パラメータと前記学習部における前記機械学習の学習状況とに基づいて、生成が完了した学習済みモデルを含む複数の学習済みモデルであって前記制御に使用可能な複数の学習済みモデルから、前記制御に用いる学習済みモデルを判定する判定部と、を備えたことを特徴とする。
【０００９】
また、前記判定部は、前記学習状況が、生成が完了した学習済みモデルの精度を保証する条件を満足している場合、該学習済みモデルを選択してもよい。
【００１０】
これによれば、生成が完了した学習済みモデルを制御に適用する場合にも、精度の高い制御を支援することができる。
【００１１】
また、前記条件は、前記制御の際に入力する入力パラメータの少なくともいずれか一つが前記学習部による学習の際に取得した範囲内の値を有するデータであってもよい。
【００１２】
これによれば、学習部が学習の際に取得した範囲内の値を有する入力パラメータに基づく学習済みモデルを用いた精度の高い制御を支援することができる。
【００１３】
また、前記判定部が、前記学習部によって生成が完了した学習済みモデルの使用を判定した場合、該生成が完了した学習済みモデルと、予め生成された学習済みモデルとを用いて、前記入力パラメータと前記出力パラメータとを対応づけるマップを作成するマップ作成部をさらに備えてもよい。
【００１４】
これによれば、マップを用いた制御を支援することができ、機器の制御を行う装置に加わる負荷を軽減して該装置の計算を早く実行させることができる。
【００１５】
前記マップ作成部は、前記入力パラメータの値の範囲に応じて異なる学習済みモデルの入力パラメータと出力パラメータを対応づけてもよい。
【００１６】
これによれば、入力パラメータの値の範囲に応じて適切な学習済みモデルに基づくマップを提供することができる。
【００１７】
また、前記学習部は、前記入力パラメータが入力される入力層と、前記入力層が出力する信号が入力され、多層構造を有する中間層と、前記中間層が出力する信号が入力され、出力パラメータを出力する出力層と、を有し、各層が一または複数のノードからなるニューラルネットワークを用いて機械学習を行い、前記入力パラメータの前記入力層への入力に応じて前記出力層が出力する出力パラメータと前記入出力のデータセットに含まれる出力パラメータとに基づいて、前記ニューラルネットワークのネットワークパラメータを更新しながら学習してもよい。
【００１８】
これによれば、深層学習に基づく精度の高い学習済みモデルを生成することができる。
【００１９】
また、前記学習部は、前記入力パラメータの値を取得する頻度が所定の基準よりも高い領域に含まれる前記入力パラメータの数を減らして学習してもよい。
【００２０】
これによれば、学習データに疎密のばらつきがある場合であっても、疎な部分にもニューラルネットワークのノードが使用され、疎な部分における予測精度の低下を抑制することができる。
【００２１】
また、前記学習済みモデルを用いて前記機器を制御する処理は、前記データ取得部が取得した入力パラメータを前記入力層に入力し、学習済の前記ネットワークパラメータに基づく演算を行い、前記出力層から前記機器の所定の状態を定量化した出力パラメータを出力してもよい。
【００２２】
これによれば、学習済みモデルによって機器の所定の状態を定量化した値を用いた制御を行うため、機器を的確に制御することができる。
【００２３】
また、前記機器は内燃機関を有する車両であり、前記車両に搭載されていてもよい。
【００２４】
これによれば、車両自体の制御を車両内で的確に支援することができる。
【００２５】
また、前記機器を制御する機器制御装置との間で通信ネットワークを介した情報の送受信が可能な通信部をさらに備え、前記学習部は、前記通信部が前記機器制御装置から受信した前記入出力のデータセットをもとに前記機械学習を行い、前記通信部は、前記学習部が生成した学習済みモデルおよび前記判定部の判定結果を前記機器制御装置に送信してもよい。
【００２６】
これによれば、機器制御装置は、学習済みモデルを生成したり、制御に用いる学習済みモデルを判定したりする必要がないため、計算の負荷を少なくすることができ、バッテリの電力消費を抑制することができる。
【００２７】
また、前記機器を制御する機器制御装置との間で通信ネットワークを介した情報の送受信が可能な通信部をさらに備え、前記学習部は、前記通信部が前記機器制御装置から受信したデータをもとに前記機械学習を行うための入出力のデータセットを生成し、前記入出力のデータセットをもとに前記機械学習を行い、前記通信部は、前記学習部が生成した学習済みモデルおよび前記判定部の判定結果を前記機器制御装置に送信してもよい。
【００２８】
これによれば、機器制御装置は、入出力パラメータや学習済みモデルを生成したり、制御に用いる学習済みモデルを判定したりする必要がないため、計算の負荷を少なくすることができ、バッテリの電力消費を抑制することができる。
【００２９】
また、前記学習部と前記判定部は、並行して処理を行ってもよい。
【００３０】
これによれば、入出力のデータセットを取得しながら学習を行うため、学習部が生成する学習済みモデルの適用を早めることができ、早期に的確な支援を行うことができる。
【００３１】
本発明に係る機器制御装置は、機器の制御を支援する制御支援装置と通信可能であり、機械学習による学習済みモデルを用いて前記機器を制御する機器制御装置であって、前記制御支援装置は、前記機器の内部または外部の状態に関するデータであって前記学習済みモデルの入力パラメータおよび出力パラメータを含むデータである入出力のデータセットを用いて前記機械学習を行うことによって学習済みモデルを生成する学習部と、前記入力パラメータと前記学習部における学習状況とに基づいて、生成が完了した学習済みモデルを含む複数の学習済みモデルであって前記制御に使用可能な複数の学習済みモデルから、前記制御に用いる学習済みモデルを判定する判定部と、を備え、当該機器制御装置は、前記入出力のデータセットを取得するデータ取得部と、前記データ取得部が取得した前記入出力のデータセットを前記制御支援装置へ送信し、前記制御支援装置から少なくとも前記判定部による判定結果を受信する通信部と、を備えたことを特徴とする。
【００３２】
これによれば、学習済みモデルを生成したり、制御に用いる学習済みモデルを判定したりする必要がないため、計算の負荷を少なくすることができ、バッテリの電力消費を抑制することができる上、制御支援装置から的確に機器を制御するための支援を受けることができる。
【００３３】
本発明に係る制御支援方法は、機械学習による学習済みモデルを用いて機器の制御を支援する制御支援装置が実行する制御支援方法であって、前記機器の内部または外部の状態に関するデータであって前記学習済みモデルの入力パラメータおよび出力パラメータを含むデータである入出力のデータセットを取得するデータ取得ステップと、前記データ取得ステップで取得した入出力のデータセットを記憶部から読み出し、読み出した前記入出力のデータセットを用いて前記機械学習を行うことによって学習済みモデルを生成する学習ステップと、前記データ取得ステップで取得した入力パラメータと前記機械学習の学習状況とに基づいて、生成が完了した学習済みモデルを含む複数の学習済みモデルであって前記制御に使用可能な複数の学習済みモデルから、前記制御に用いる学習済みモデルを判定する判定ステップと、を含むことを特徴とする。
【００３４】
本発明に係る制御支援プログラムは、機械学習による学習済みモデルを用いて機器の制御を支援する制御支援装置に、前記機器の内部または外部の状態に関するデータであって前記学習済みモデルの入力パラメータおよび出力パラメータを含むデータである入出力のデータセットを取得するデータ取得ステップと、前記データ取得ステップで取得した入出力のデータセットを記憶部から読み出し、読み出した前記入出力のデータセットを用いて前記機械学習を行うことによって学習済みモデルを生成する学習ステップと、前記データ取得ステップで取得した入力パラメータと前記機械学習の学習状況とに基づいて、生成が完了した学習済みモデルを含む複数の学習済みモデルであって前記制御に使用可能な複数の学習済みモデルから、前記制御に用いる学習済みモデルを判定する判定ステップと、を実行させることを特徴とする。
【００３５】
本発明に係るコンピュータを機能させるための学習済みモデルは、機器の内部または外部の状態を定量化した入力パラメータが入力される入力層と、前記入力層が出力する信号が入力され、多層構造を有する中間層と、前記中間層が出力する信号が入力され、前記機器の所定の状態を定量化した出力パラメータを出力する出力層と、を有し、各層が一または複数のノードからなるニューラルネットワークから構成され、前記入力パラメータを前記入力層に入力し、前記ニューラルネットワークのネットワークパラメータであって学習済みのネットワークパラメータに基づく演算を行い、前記出力層から前記機器の所定の状態を定量化した値を出力する。
【００３６】
これによれば、ニューラルネットワークを用いた深層学習に基づいて生成される学習済みモデルを提供し、該学習済みモデルを用いた機器の制御を的確に支援することができる。
【００３７】
本発明に係る学習済みモデルの生成方法は、機器の所定の状態を定量化した値を出力するよう、コンピュータを機能させるための学習済みモデルを生成する学習済みモデルの生成方法であって、前記コンピュータが、前記機器の内部または外部の状態を定量化した入力パラメータが入力される入力層と、前記入力層が出力する信号が入力され、多層構造を有する中間層と、前記中間層が出力する信号が入力され、出力パラメータを出力する出力層と、を有し、各層が一または複数のノードからなるニューラルネットワークを用いて、前記入力パラメータの入力に応じて前記出力層が出力する出力パラメータと、前記入力パラメータとともに入出力のデータセットを構成する出力パラメータとに基づいて、前記ニューラルネットワークのネットワークパラメータを更新して記憶部に記憶させながら学習することを特徴とする。
【００３８】
これによれば、機器の制御を的確に支援する学習済みモデルを提供することができる。
【発明の効果】
【００３９】
本発明によれば、機器の内部または外部の状態に関する入出力のデータセットを用いて機械学習を行うことによって学習済みモデルを生成し、取得した入力パラメータと機械学習の学習状況とに基づいて、生成が完了した学習済みモデルを含む複数の学習済みモデルであって前記制御に使用可能な複数の学習済みモデルから機器の制御に用いる学習済みモデルを判定するため、適切な学習済みモデルを選択して、機械学習による学習済みモデルを用いた機器の制御を的確に支援することができる。
【図面の簡単な説明】
【００４０】
【図１】図１は、実施の形態１に係る制御支援装置を含む車両制御装置の機能構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、学習部が学習するニューラルネットワークの構成を模式的に示す図である。
【図３】図３は、ニューラルネットワークが有するノードの入出力の概要を説明する図である。
【図４】図４は、実施の形態１に係る制御支援装置を含む車両制御装置が行う処理の概要を示すフローチャートである。
【図５】図５は、エンジン総使用時間とエンジンフリクションとの関係を模式的に示す図である。
【図６】図６は、実施の形態２に係る制御支援装置を含む車両制御装置が行う処理の概要を示すフローチャートである。
【図７】図７は、実施の形態２の変形例に係る制御支援装置を含む車両制御装置の処理の概要を示すフローチャートである。
【図８】図８は、実施の形態３に係る制御支援装置を含む車両制御装置の機能構成を示すブロック図である。
【図９】図９は、マップ作成部が作成するマップを模式的に示す図である。
【図１０】図１０は、実施の形態３に係る制御支援装置を含む車両制御装置が行う処理の概要を示すフローチャートである。
【図１１】図１１は、実施の形態４に係る制御支援装置を備えた通信システムの機能構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００４１】
以下、添付図面を参照して、本発明を実施するための形態（以下、「実施の形態」という）を説明する。
【００４２】
（実施の形態１）
図１は、実施の形態１に係る制御支援装置を含む車両制御装置の機能構成を示すブロック図である。同図に示す車両制御装置１は、内燃機関を有する車両に搭載されており、機器としての車両の動作を制御する装置である。車両制御装置１は、入力部２、センサ群３、制御部４および記憶部５を有する。車両制御装置１は、車両の環境条件やエンジン状態における所定のデータを入力パラメータとし、車両のアイドルストップ（Idle  Reduction）を行ったときの再始動に必要な消費電力（以下、単に消費電力ともいう）を出力パラメータとする機械学習を行うことによって学習済みモデルを生成する。また、車両制御装置１は、機械学習によって生成された学習済みモデルを用いて、アイドルストップ後の再始動に必要な消費電力を予測する。
【００４３】
入力部２は、キーボードや入力用のボタン、レバーや、液晶等のディスプレイに積層して設けられるタッチパネル等のユーザインターフェースを用いて構成されており、各種情報の入力を受け付ける。
【００４４】
センサ群３は、エンジンの冷却水の水温（冷却水温）を検出する水温センサ３１、エンジンの吸気温を検出する吸気温センサ３２、大気圧を検出する大気圧センサ３３、エンジンの油温を検出する油温センサ３４、排気中の酸素濃度を検出するＡ／Ｆセンサ３５、およびバッテリの充電状態を検出する電流センサ３６を含む。
【００４５】
制御部４は、データ取得部４１と、予測部４２と、学習部４３と、判定部４４と、タイマ４５とを有する。制御部４は、車両を電子的に制御するＥＣＵ（Electronic  Control  Unit）である。
【００４６】
データ取得部４１は、冷却水温、吸気温、大気圧、油温、排気中の酸素濃度およびバッテリの残量を、水温センサ３１、吸気温センサ３２、大気圧センサ３３、油温センサ３４、Ａ／Ｆセンサ３５および電流センサ３６からそれぞれ取得する。データ取得部４１は、制御部４が制御する燃料噴射量とＡ／Ｆセンサ３５から取得した排気中の酸素濃度を用いた所定の演算を行うことによってオイル中燃料量を算出する。データ取得部４１は、電流センサ３６から取得したバッテリの充電状態の時間変化に基づいてアイドルストップ後の再始動に必要な消費電力を算出する。
【００４７】
データ取得部４１は、冷却水温、吸気温、大気圧、油温、オイル中燃料量、オイル交換後の経過時間、エンジン総使用時間、およびオイル粘度（または粘度グレード）を入力パラメータとし、この入力パラメータに対応して算出した消費電力を出力パラメータとする入出力のデータセットを、記憶部５のデータセット記憶部５３に書き込んで記憶させる。入力パラメータのうち、オイル交換後の経過時間およびエンジン総使用時間は、タイマ４５が計測して記憶部５のエンジン状態記憶部５５がそれぞれ記憶しており、オイル粘度（または粘度グレード）は、記憶部５のエンジン状態記憶部５５が記憶している。また、データ取得部４１は、入出力のデータセットのうち入力パラメータを、学習データの入力パラメータとして、記憶部５の学習データ記憶部５４に書き込んで記憶させる。なお、内燃機関がディーゼルエンジンである場合、データ取得部４１は、セタン価に関するデータを取得して、入力パラメータに加えてもよい。
【００４８】
予測部４２は、データ取得部４１が取得した入力パラメータを所定の学習済みモデルに入力することによって、アイドルストップ後の再始動に必要な消費電力を定量化した出力パラメータを算出する。予測部４２が消費電力を定量化する際に使用する学習済みモデルについては後述する。
【００４９】
学習部４３は、データ取得部４１が取得した入出力のデータセットをもとに機械学習を行う。学習部４３は、学習した結果を記憶部５の学習済みモデル記憶部５１に書き込んで記憶させる。学習部４３は、学習を行っているニューラルネットワークとは別に、所定のタイミングで、当該タイミングにおける最新の学習済みモデルを、記憶部５の学習済みモデル記憶部５１に記憶させる。学習済みモデル記憶部５１に記憶させる際には、古い学習済みモデルを削除して最新の学習済みモデルを記憶させてもよいし、古い学習済みモデルの一部または全部を保存したまま最新の学習済みモデルを記憶させてもよい。
【００５０】
以下、具体的な機械学習の一例として、ニューラルネットワークを用いた深層学習について説明する。図２は、学習部４３が学習するニューラルネットワークの構成を模式的に示す図である。同図に示すニューラルネットワーク１００は、順伝播型ニューラルネットワークであり、入力層１０１と、中間層１０２と、出力層１０３とを有する。入力層１０１は複数のノードからなり、各ノードには互いに異なる入力パラメータが入力される。中間層１０２は入力層１０１からの出力が入力される。中間層１０２は、入力層１０１からの入力を受ける複数のノードからなる層を含む多層の構造を有する。出力層１０３は、中間層１０２からの出力が入力され、出力パラメータを出力する。中間層１０２が多層構造を有するニューラルネットワークを用いた機械学習は、深層学習と呼ばれる。本実施の形態１では、入力パラメータが「冷却水温、吸気温、大気圧、油温、オイル中燃料量、オイル交換後の経過時間、エンジン総使用時間、オイル粘度（または粘度グレード）」であり、出力パラメータが「アイドルストップ後の再始動に必要な消費電力」である。
【００５１】
図３は、ニューラルネットワーク１００が有するノードにおける入出力の概要を説明する図である。図３においては、ニューラルネットワーク１００のうち、Ｉ個のノードを有する入力層１０１と、Ｊ個のノードを有する第１中間層１２１と、Ｋ個のノードを有する第２中間層１２２におけるデータの入出力の一部を模式的に示している（Ｉ、Ｊ、Ｋは正の整数）。入力層１０１の上からｉ番目のノードには、入力パラメータｘi（ｉ＝１，２，…，Ｉ）が入力される。以下、全ての入力パラメータの集合を「入力パラメータ｛ｘi｝」と記載する。
【００５２】
入力層１０１の各ノードは、隣接する第１中間層１２１の各ノードに対し、入力パラメータに所定の重みを乗じた値を有する信号を出力する。例えば、入力層１０１の上からｉ番目のノードは、第１中間層１２１の上からｊ番目（ｊ＝１，２，…，Ｊ）のノードに対して、入力パラメータｘiに重みαijを乗じた値αijｘiを有する信号を出力する。第１中間層１２１の上からｊ番目のノードには、合計で入力層１０１の各ノードからの出力に所定のバイアスｂ(1)jを加えた値Σi=1〜Iαijｘi＋ｂ(1)jが入力される。ここで第１項目のΣi=1〜Iは、ｉ＝１，２，…，Ｉの和を取ることを意味する。
【００５３】
第１中間層１２１の上からｊ番目のノードの出力値ｙjは、そのノードへの入力層１０１からの入力値Σi=1〜Iαijｘi＋ｂ(1)jの関数として、
ｙj＝Ｓ（Σi=1〜Iαijｘi＋ｂ(1)j）と表される。この関数Ｓは活性化関数と呼ばれる。具体的な活性化関数として、
例えばシグモイド関数Ｓ（ｕ）＝１／｛１＋ｅｘｐ（−ｕ）｝や、
正規化線形関数（ＲｅＬＵ）Ｓ（ｕ）＝ｍａｘ（０，ｕ）などを挙げることができる。活性化関数は、非線形関数が用いられることが多い。
【００５４】
第１中間層１２１の各ノードは、隣接する第２中間層１２２の各ノードに対し、入力パラメータに所定の重みを乗じた値を有する信号を出力する。例えば、第１中間層１２１の上からｊ番目のノードは、第２中間層１２２の上からｋ番目（ｋ＝１，２，…，Ｋ）のノードに対して、入力値ｙjに重みβjkを乗じた値βjkｙjを有する信号を出力する。第２中間層１２２の上からｋ番目のノードには、合計で第１中間層１２１の各ノードからの出力に所定のバイアスｂ(2)kを加えた値Σj=1〜Jβjkｙj＋ｂ(2)kが入力される。ここで第１項目のΣj=1〜Jは、ｊ＝１，２，…，Ｊの和を取ることを意味する。
【００５５】
第２中間層１２２の上からｋ番目のノードの出力値ｚkは、そのノードへの第１中間層１２１からの入力値Σj=1〜Jβjkｙj＋ｂ(2)kを変数とする活性化関数を用いて、
ｚk＝Ｓ（Σj=1〜Jβjkｙj＋ｂ(2)k）と表される。
【００５６】
このようにして、入力層１０１の側から出力層１０３の側へ向かう順方向に沿って順次繰り返すことにより、最終的に出力層１０３から一つの出力パラメータＹが出力される。以下、ニューラルネットワーク１００が含む重みおよびバイアスをまとめてネットワークパラメータｗという。このネットワークパラメータｗは、ニューラルネットワーク１００の全ての重みおよびバイアスを成分とするベクトルである。
【００５７】
学習部４３は、入力パラメータ｛ｘi｝をニューラルネットワーク１００へ入力することによって算出した出力パラメータＹと、入力パラメータ｛ｘi｝とともに入出力のデータセットを構成する出力パラメータ（目標出力）Ｙ0とに基づいて、ネットワークパラメータを更新する演算を行う。具体的には、２つの出力パラメータＹとＹ0との誤差を最小化するための演算を行うことによってネットワークパラメータｗを更新する。この際には、確率的勾配降下法がよく用いられる。以下、入力パラメータ｛ｘi｝および出力パラメータＹの組（｛ｘi｝，Ｙ）を総称して「学習データ」という。
【００５８】
以下、確率的勾配降下法の概要を説明する。確率的勾配降下法は、２つの出力パラメータＹとＹ0を用いて定義される誤差関数Ｅ（ｗ）のネットワークパラメータｗの各成分に対する微分から求まる勾配∇wＥ（ｗ）を最小化するように、ネットワークパラメータｗを更新する方法である。誤差関数は、例えば学習データの出力パラメータＹと入出力のデータセットの出力パラメータＹ0の２乗誤差｜Ｙ−Ｙ0｜2により定義される。また、勾配∇wＥ（ｗ）は、誤差関数Ｅ（ｗ）のネットワークパラメータｗの成分に関する微分である∂Ｅ（ｗ）／∂αij、∂Ｅ（ｗ）／∂βjk、∂Ｅ（ｗ）／∂ｂ(1)j、
∂Ｅ（ｗ）／∂ｂ(2)k（ここで、ｉ＝１〜Ｉ、ｊ＝１〜Ｊ、ｋ＝１〜Ｋ）などを成分に有するベクトルである。
【００５９】
確率的勾配降下法では、ネットワークパラメータｗを、自動または手動で定まる所定の学習率ηを用いて、ｗ’＝ｗ−η∇wＥ（ｗ）、ｗ’’＝ｗ’−η∇w’Ｅ（ｗ’）、…と順次更新する。なお、学習率ηは、学習の途中で変更してもよい。学習部４３は、データ取得部４１が学習データを取得するたびに、上述した更新処理を繰り返す。これにより、誤差関数Ｅ（ｗ）は徐々に極小点に近づいていく。なお、より一般的な確率的勾配降下法の場合、誤差関数Ｅ（ｗ）は、全学習データを含むサンプルの中からランダムに抽出することによって更新処理のたびに定義され、本実施の形態１でも適用可能である。この際に抽出する学習データの数は１つに限られるわけではなく、学習データ記憶部５４が記憶する学習データの一部でもよい。
【００６０】
勾配∇wＥ（ｗ）の計算を効率的に行うための方法として、誤差逆伝播法が知られている。誤差逆伝播法は、学習データ（｛ｘi｝、Ｙ）を算出後、出力層における目標出力Ｙ0と出力パラメータＹの誤差に基づいて、出力層→中間層→入力層へと勾配∇wＥ（ｗ）の成分を逆にたどって計算していく方法である。学習部４３は、誤差逆伝播法を用いて勾配∇wＥ（ｗ）の全ての成分を算出した後、算出した勾配∇wＥ（ｗ）を用いて上述した確率的勾配降下法を適用することにより、ネットワークパラメータｗを更新する。
【００６１】
判定部４４は、記憶部５を参照して、予測部４２が消費電力を予測する際に用いる学習済みモデルを判定する。判定部４４は、記憶部５が記憶する学習済みモデルの選択条件、入出力のデータセット、および学習データ等を参照して、学習部４３における学習状況が規定の切替条件を満たしているか否かを判定し、切替条件を満たしていない場合には第１の学習済みモデルの使用を選択する一方、切替条件を満たしている場合には第２の学習済みモデルの使用を選択する。具体的な切替条件としては、例えば「入力パラメータのうち冷却水温が所定の温度範囲（例えば−１０〜９０℃）で所定点数（例えば１００点）の学習データを取得している」という条件を挙げることができる。
【００６２】
タイマ４５は、制御部４の処理で必要な時間を計測する。タイマ４５は、例えば機械学習を行う際に必要なオイル交換後の経過時間や、エンジンの総使用時間を計測する。制御部４がオイル交換に関する情報を取得した場合、タイマ４５は、計測しているオイル交換後の経過時間をリセットする。タイマ４５の計測結果は、記憶部５のエンジン状態記憶部５５が記憶する。
【００６３】
制御部４は、例えばＣＰＵ（Central  Processing  Unit）等の汎用プロセッサや、ＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等の特定の機能を実行する専用集積回路等のハードウェアを単独でまたは組み合わせることによって構成されるプロセッサである。制御部４は、記憶部５が記憶する各種プログラムを読み込むことによって車両制御装置１を動作させるための各種演算処理を実行する。
【００６４】
記憶部５は、学習済みモデル記憶部５１と、選択条件記憶部５２と、データセット記憶部５３と、学習データ記憶部５４と、エンジン状態記憶部５５とを有する。
【００６５】
学習済みモデル記憶部５１は、当該車両の製造または車両の開発等の段階で予め実験室において機械学習された学習済みモデル（以下、第１の学習済みモデルという）と、制御部４の学習部４３が学習することによって生成する学習済みモデル（以下、第２の学習済みモデルという）とを記憶する。第１および第２の学習済みモデルは、同じニューラルネットワークを用いた深層学習に基づいて生成された学習済みモデルである。学習済みモデルを記憶するとは、学習済みモデルにおけるネットワークパラメータや演算のアルゴリズム等の情報を記憶することを意味する。学習済みモデル記憶部５１は、学習部４３による第２の学習済みモデルの生成過程におけるネットワークパラメータを逐次更新しながら記憶する。また、学習済みモデル記憶部５１は、学習部４３が学習している過程で、所定のタイミングにおける最新のネットワークパラメータを用いて構成される第２の学習済みモデルを、そのタイミングで生成が完了した第２の学習済みモデルとして記憶する。学習済みモデル記憶部５１は、生成が完了した最新の第２の学習済みモデルのみを記憶してもよいし、各タイミングにおいて生成が完了した複数の第２の学習済みモデルの一部または全部を記憶してもよい。なお、第２の学習済みモデルとして、第１の学習済みモデルに対して途中で中間層のある層のノードの数を増やしたり、層を増やして転移学習をしたりしたものを適用してもよい。また、学習済みモデル記憶部５１は、車両の制御に使用可能な他の学習済みモデルを記憶してもよい。
【００６６】
選択条件記憶部５２は、制御部４の学習部４３が消費電力を予測する際に使用する学習済みモデルを選択するための条件を記憶する。選択条件記憶部５２は、具体的な選択条件として、第１の学習済みモデルから第２の学習済みモデルに切り替えるための切替条件を記憶する。切替条件は、学習部４３による生成が完了した最新の第２の学習済みモデルが信頼できる精度とみなすことができ、予測部４２が用いる学習済みモデルを第２の学習済みモデルに切り替えることができる条件に相当する。
【００６７】
データセット記憶部５３は、上述した入力パラメータと出力パラメータの組からなる入出力のデータセットを記憶する。上述した通り、本実施の形態１では、入力パラメータが「冷却水温、吸気温、大気圧、油温、オイル中燃料量、オイル交換後の経過時間、エンジン総使用時間、オイル粘度（または粘度グレード）」であり、出力パラメータが「アイドルストップ後の再始動に必要な消費電力」である。
【００６８】
学習データ記憶部５４は、学習部４３が入力パラメータ｛ｘi｝をニューラルネットワーク１００に入力して算出する出力パラメータＹを入力パラメータ｛ｘi｝とともに学習データとして記憶する。
【００６９】
エンジン状態記憶部５５は、タイマ４５が計測したオイル交換後の経過時間およびエンジンの総使用時間を記憶する。また、エンジン状態記憶部５５は、入力部２が入力を受け付けたオイル粘度または粘度グレードの情報を記憶する。
【００７０】
記憶部５は、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）等の揮発性メモリおよびＲＯＭ（Read  Only  Memory）等の不揮発性メモリを用いて構成される。なお、外部から装着可能なメモリカード等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体を用いて記憶部５を構成してもよい。記憶部５は、車両制御装置１の動作を実行するための各種プログラムを記憶する。各種プログラムには、実施の形態１に係る制御支援プログラムも含まれる。これらの各種プログラムは、ハードディスク、フラッシュメモリ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して広く流通させることも可能である。
【００７１】
図４は、車両制御装置１が行う処理の概要を示すフローチャートである。データ取得部４１が入力パラメータを取得した場合（ステップＳ１：Ｙｅｓ）、判定部４４は、学習部４３による学習状況が所定の切替条件を満たすか否かを判定する（ステップＳ２）。判定部４４が切替条件を満たさないと判定した場合（ステップＳ２：Ｎｏ）、予測部４２は第１の学習済みモデルを用いてアイドルストップ後の再始動に必要な消費電力を予測する演算を行う（ステップＳ３）。
【００７２】
ステップＳ２において、判定部４４が切替条件を満足すると判定した場合（ステップＳ２：Ｙｅｓ）、予測部４２は第２の学習済みモデルを用いてアイドルストップ後の再始動に必要な消費電力を予測する演算を行う（ステップＳ４）。
【００７３】
ステップＳ１において、データ取得部４１が入力パラメータを取得しない場合（ステップＳ１：Ｎｏ）、車両制御装置１はステップＳ１を繰り返す。
【００７４】
車両制御装置１では、ステップＳ２〜Ｓ４の処理と並行して、学習部４３はニューラルネットワーク１００を用いた機械学習を行う。ステップＳ１でデータ取得部４１が入力パラメータを取得した場合（ステップＳ１：Ｙｅｓ）において、データ取得部４１が出力パラメータを取得したとき（ステップＳ５：Ｙｅｓ）、学習部４３は、取得した入出力のデータセットを用いて学習中のネットワークパラメータを更新する（ステップＳ６）。具体的には、学習部４３は、上述した確率的勾配降下法および誤差逆伝播法を適用することにより、取得した入出力のデータセットのうち入力パラメータを学習中のニューラルネットワークに入力して出力パラメータを算出し、この出力パラメータと入出力のデータセットの目標出力を用いてネットワークパラメータを更新する。学習部４３が算出した出力パラメータは、対応する入力パラメータとともに学習データ記憶部５４に記憶される。また、学習部４３が更新したネットワークパラメータは、学習済みモデル記憶部５１に記憶される。
【００７５】
ステップＳ３またはＳ４と、ステップＳ６の処理とが終了後、車両制御装置は一連の処理を終了する。
【００７６】
車両制御装置１は、以上の処理を所定の時間間隔で実行する。なお、以上の説明では、第２の学習済みモデルは常に更新されるが、判定部４４がステップＳ２において切替条件を満足していると判定した場合（ステップＳ２：Ｙｅｓ）には、学習部４３による学習処理を停止してもよい。また、学習部４３による学習処理を予測部４２による予測処理と並行して行わなくてもよい。例えば、所定の点数の入出力のデータセットが蓄積されるごとに、学習部４３が間欠的に学習処理を行うようにしてもよい。
【００７７】
車両制御装置１は、アイドルストップ条件が成立している場合に、予測部４２が予測した消費電力が車両のバッテリ残量以下であるとき、アイドルストップを実施する。一方、車両制御装置１は、アイドルストップ条件が成立していても、予測部４２が予測した消費電力が車両のバッテリ残量より大きいとき、アイドルストップを実施しない。アイドルストップ条件の例として、「車両が停止している」、「ブレーキが踏まれている」等を挙げることができる。なお、消費電力と比較するバッテリ残量の値は、安全を考慮して実際のバッテリ残量よりも所定量だけ少ない値としてもよい。
【００７８】
以上説明した実施の形態１によれば、内燃機関を有する車両の内部または外部の状態に関する入出力のデータセットを用いて機械学習を行うことによって学習済みモデルを生成し、取得した入力パラメータと機械学習の学習状況とに基づいて、生成が完了した学習済みモデルを含む複数の学習済みモデルであって前記制御に使用可能な複数の学習済みモデルから車両の制御に用いる学習済みモデルを判定するため、内燃機関を有する車両の機械学習による学習済みモデルを用いた制御を的確に支援することができる。
【００７９】
また、本実施の形態１では、車両が走行中に学習部が学習する第２の学習済みモデルが所定の切替条件を満たす場合には、第２の学習済みモデルに切り替えてアイドルストップ後の再始動に必要な消費電力の予測するため、より適切な学習モデルを用いて消費電力の予測精度を向上させることができる。
【００８０】
また、本実施の形態１によれば、アイドルストップ後の再始動に必要な消費電力の予測精度を向上させることができるため、制御の際に消費電力と比較するバッテリ残量を所定量だけ少なくする場合の所定量を減らすことが可能となり、結果的にアイドルストップの回数を増やすことができる。
【００８１】
（実施の形態１の変形例１）
ニューラルネットワークの特性上、学習データの取得頻度にばらつきがあると、取得頻度が相対的に高い領域の学習にノードが使用され、取得頻度が相対的に低い領域での予測精度が低下する可能性がある。実施の形態１の変形例では、学習データの取得頻度が所定の基準よりも高い領域の学習データの点数を減らす。
【００８２】
図５は、変形例１を適用する入力パラメータの一例であるエンジン総使用時間とエンジンフリクションとの関係を模式的に示す図である。図５に示すように、エンジン総使用時間に対するエンジンフリクションは、時間が経過するにつれて減少する減少期Ａを経た後に、略一定の値を取る安定期Ｂが比較的長く続き、その後値が増加する増加期Ｃを迎える。安定期Ｂの学習データの取得頻度は、減少期Ａや増加期Ｃの取得頻度よりも高い。
【００８３】
このような場合、学習部４３は、安定期Ｂの学習データの点数を減らして深層学習を行う。例えば、安定期Ｂにおいて、エンジン総使用時間以外の入力パラメータが学習済みの入力パラメータから所定範囲内にある場合には、学習部４３がそれ以上の学習は行わないことによって安定期Ｂの学習データの点数を減らす。なお、冷却水温についても、エンジン総使用時間と同様に、安定期Ｂの学習データの点数を減らしてもよい。
【００８４】
本変形例１によれば、学習データに取得頻度のばらつきがある場合であっても、取得頻度が基準よりも高い領域の学習データの点数を減らすことにより、取得頻度が基準以下の領域の学習にもニューラルネットワークのノードが使用され、取得頻度が基準以下の領域における予測精度の低下を抑制することができる。なお、本変形例１は、以下に示す実施の形態においても適用可能である。
【００８５】
（実施の形態１の変形例２）
学習部４３は、第２の学習済みモデルを生成するのと並行して、第１の学習済みモデルのネットワークパラメータを更新することによって第３の学習済みモデルを生成してもよい。この場合、選択条件記憶部５２はさらに別の切替条件を記憶しておき、判定部４４が第３の学習済みモデルを選択可能としてもよい。本変形例２によれば、より多様な学習モデルの中から適切な学習済みモデルを選択して車両の制御を支援することができる。なお、本変形例２は、以下に示す実施の形態においても適用可能である。
【００８６】
（実施の形態２）
実施の形態２に係る車両制御装置の構成は、実施の形態１で説明した車両制御装置１の構成と同様である。ただし、実施の形態２においては、選択条件記憶部５２が記憶する選択条件が異なる。以下、実施の形態１で説明した車両制御装置１の構成要素と同様の機能を有する構成要素には、車両制御装置１の構成要素と同じ符号を付して説明する。
【００８７】
本実施の形態２における選択条件は、データ取得部４１が取得した入力パラメータの少なくともいずれか一つが、基準よりも高い予測精度を保証する条件、すなわち内挿条件を満たす場合には、学習部４３による生成が完了した第２の学習済みモデルを使用し、それ以外の場合には第１の学習済みモデルを使用する、というものである。内挿条件は、より具体的には、データ取得部４１が取得した入力パラメータの少なくともいずれか一つが、学習部４３による学習の際に取得した範囲内の値を有するデータである、というものである。学習済みモデル記憶部５１が、学習部４３による生成が完了した複数の第２の学習済みモデルを記憶している場合には、その中から内挿条件に応じて最適なモデルを選択するようにしてもよいし、その中で最新のモデルを選択するようにしてもよい。なお、入力パラメータのうち、オイル交換後の経過時間やエンジンの総使用時間に関しては、急激な変化が少ないため、内挿条件からは除外する。
【００８８】
図６は、実施の形態２に係る車両制御装置が実行する処理の概要を示すフローチャートである。図６において、ステップＳ１２を除くステップＳ１１、Ｓ１３〜Ｓ１６の処理は、図４に示すステップＳ１、Ｓ３〜Ｓ６の処理にそれぞれ対応している。ステップＳ１２において、判定部４４は、学習済みモデルの選択条件として、入力パラメータが上述した内挿条件を満足するか否かを判定する。判定部４４が内挿条件を満足しないと判定した場合（ステップＳ１２：Ｎｏ）、予測部４２は第１の学習済みモデルを用いて消費電力を予測する（ステップＳ１３）。一方、判定部４４が内挿条件を満足すると判定した場合（ステップＳ１２：Ｙｅｓ）、予測部４２は第２の学習済みモデルを用いて消費電力を予測する（ステップＳ１４）。
【００８９】
以上説明した処理の場合、データ取得部４１が入力パラメータを取得するたびに内挿条件を満たすか否かが変化するため、例えば判定部４４が第２の学習済みモデルの使用を判定した後に、再び第１の学習済みモデルの使用を判定することもあり得る。この点は、判定部４４がひとたび第２の学習済みモデルを使用すると、その後は常に第２の学習済みモデルを使用して予測を行うことになる実施の形態１と異なる点である。
【００９０】
以上説明した実施の形態２によれば、実施の形態１と同様、内燃機関を有する車両の機械学習による学習済みモデルを用いた制御を的確に支援することができる。
【００９１】
また、本実施の形態２によれば、ニューラルネットワークの特性上、学習データの集合に対して所定の範囲にある入力パラメータが内挿条件を満たす場合には、学習データの点数が少なくても、予測に使用する学習済みモデルを第２の学習済みモデルに切り替えることができる。
【００９２】
また、本実施の形態２によれば、判定部４４が判定する際の選択条件として内挿条件を用いることにより、実施の形態１よりも早く、学習部４３が生成する第２の学習済みモデルを使用することができる。
【００９３】
（実施の形態２の変形例）
図７は、実施の形態２の変形例に係る車両制御装置が実行する処理の概要を示すフローチャートである。本変形例では、データ取得部４１が入力パラメータを取得（ステップＳ３１：Ｙｅｓ）した後、判定部４４は実施の形態１で説明した切替条件を満足しているか否かを判定する（ステップＳ３２）。切替条件を満足していない場合（ステップＳ３２：Ｎｏ）、判定部４４は内挿条件を満足しているか否かを判定する（ステップＳ３３）。内挿条件を満足していない場合（ステップＳ３３：Ｎｏ）、予測部４２は第１の学習済みモデルを用いてアイドルストップ後の再始動に必要な消費電力を予測する演算を行う（ステップＳ３４）。
【００９４】
ステップＳ３２において切替条件を満足している場合（ステップＳ３２：Ｙｅｓ）、またはステップＳ３３において内挿条件を満足している場合（ステップＳ３３：Ｙｅｓ）、予測部４２は第２の学習済みモデルを用いてアイドルストップ後の再始動に必要な消費電力を予測する演算を行う（ステップＳ３５）。
【００９５】
ステップＳ３２〜Ｓ３５と並行して実行するステップＳ３６、Ｓ３７の処理は、実施の形態１で説明したステップＳ５、Ｓ６の処理にそれぞれ対応している。
【００９６】
本変形例によれば、切替条件を満たすまでは内挿条件に基づいて学習済みモデルを選択し、切替条件を満たした場合には学習部４３が生成する第２の学習済みモデルを選択することにより、消費電力の予測精度を向上させることができる。
【００９７】
（実施の形態３）
図８は、実施の形態３に係る制御支援装置を含む車両制御装置の機能構成を示すブロック図である。同図に示す車両制御装置１Ａは、車両に搭載されており、車両の動作を制御する装置である。車両制御装置１Ａは、入力部２、センサ群３、制御部４Ａおよび記憶部５Ａを有する。以下、実施の形態１で説明した車両制御装置１の構成要素と同様の機能を有する構成要素には、車両制御装置１の構成要素と同じ符号を付して説明する。
【００９８】
制御部４Ａは、データ取得部４１、予測部４２、学習部４３、判定部４４、タイマ４５およびマップ作成部４６を有する。制御部４Ａは、ＣＰＵまたはＦＰＧＡ等のハードウェアを単独でまたは組み合わせることによって構成されるプロセッサである。
【００９９】
記憶部５Ａは、学習済みモデル記憶部５１、選択条件記憶部５２、データセット記憶部５３、学習データ記憶部５４、エンジン状態記憶部５５、よびマップ記憶部５６を有する。記憶部５Ａは、ＲＯＭやＲＡＭ等のハードウェアを用いて構成される。
【０１００】
本実施の形態３において、予測部４２は、マップ記憶部５６が有するマップを参照して、アイドルストップ後の再始動に必要な消費電力を予測する演算を行う。ここでいうマップとは、学習済みモデルに基づいて作成された入力パラメータと出力パラメータの関係を示すものであり、例えば、出力パラメータが、入力パラメータ（ｘ1，ｘ2，・・・，ｘI）（Ｉは正の整数）を変数とする所定の関数ｆ（ｘ1，ｘ2，・・・，ｘI）によって定められる。以下、第１の学習済みモデルに基づいて作成されたマップを第１のマップという。
【０１０１】
マップ作成部４６は、判定部４４が切替条件を満足すると判定した場合、学習部４３が学習した第２の学習済みモデルに基づいてマップ（以下、第２のマップという）を作成する。図９は、マップ作成部４６が作成する第２のマップを模式的に示す図である。同図に示す第２のマップは、入力パラメータの組（ｘ1，ｘ2，・・・，ｘI）からなるＩ次元空間を模式的に１次元で横軸に表現し、それらを変数とする関数ｆによって定まる出力パラメータｆ（ｘ1，ｘ2，・・・，ｘI）を縦軸に表現している。マップ中の斜線領域Ｒは、第２の学習済みモデルに基づいて関数ｆが定められる領域を示している。すなわち、マップ中の曲線Ｌ１１、Ｌ１２は、第１の学習済みモデルに基づいて作成されたマップを示す曲線であるのに対して、曲線Ｌ２は第２の学習済みモデルに基づいて作成されたマップを示す曲線である。なお、図９では説明の便宜上、連続的な曲線を用いてマップを説明しているが、マップは連続的である必要はない。
【０１０２】
図１０は、車両制御装置１Ａが実行する処理の概要を示すフローチャートである。データ取得部４１が入力パラメータを取得した場合（ステップＳ４１：Ｙｅｓ）、判定部４４は、学習部４３の学習状況が所定の切替条件を満足するか否かを判定する（ステップＳ４２）。判定部４４が切替条件を満足しないと判定した場合（ステップＳ４２：Ｎｏ）、予測部４２は第１のマップを用いてアイドルストップ後の再始動に必要な消費電力を予測する演算を行う（ステップＳ４３）。
【０１０３】
ステップＳ４２において、判定部４４が切替条件を満足すると判定した場合（ステップＳ４２：Ｙｅｓ）、マップ作成部４６は第１のマップおよび第２の学習済みモデルを用いて第２のマップを作成する（ステップＳ４４）。その後、予測部４２は第２のマップを用いてアイドルストップ後の再始動に必要な消費電力を予測する演算を行う（ステップＳ４５）。
【０１０４】
ステップＳ４２〜Ｓ４５と並行して実行するステップＳ４６、Ｓ４７の処理は、実施の形態１で説明したステップＳ５、Ｓ６の処理にそれぞれ対応している。
【０１０５】
以上説明した実施の形態３によれば、実施の形態１と同様、内燃機関を有する車両の機械学習による学習済みモデルを用いた制御を的確に支援することができる。
【０１０６】
また、本実施の形態３によれば、予測部４２はマップを用いて出力パラメータを算出するため、ニューラルネットを用いるよりも迅速にアイドルストップ後の再始動に必要な消費電力を予測することができる。
【０１０７】
なお、マップにおける領域を細分化して、切替条件を満たした領域ごとに順次マップを更新するようにしてもよい。これにより、さらに早期に学習部４３の学習結果を取り入れてアイドルストップ後の再始動に必要な消費電力を予測することができる。
【０１０８】
また、判定部４４が判定する際に参照する選択条件は、実施の形態２で説明した内挿条件としてもよいし、実施の形態２の変形例で説明した切替条件と内挿条件の組み合わせとしてもよい。
【０１０９】
（実施の形態４）
図１１は、実施の形態４に係る制御支援装置を備えた通信システムの機能構成を示すブロック図である。同図に示す通信システム２００は、機器制御装置としての車両制御装置１Ｂと、制御支援装置１１とを備える。車両制御装置１Ｂと制御支援装置１１は、通信ネットワーク２０１を介して通信可能に接続されている。車両制御装置１Ｂは、無線通信によって通信ネットワーク２０１に接続可能である。通信ネットワーク２０１は、例えばＬＡＮ（Local  Area  Network）、ＷＡＮ（Wide  Area  Network）、公衆回線、ＶＰＮ（Virtual  Private  Network）、専用線などの一または複数の組み合わせからなる。通信ネットワーク２０１は、有線通信および無線通信が適宜組み合わされている。
【０１１０】
車両制御装置１Ｂは、入力部２、センサ群３、制御部４Ｂ、記憶部５Ｂおよび通信部６を有する。以下、実施の形態１で説明した車両制御装置１の構成要素と同様の機能を有する構成要素には、車両制御装置１の構成要素と同じ符号を付して説明する。
【０１１１】
制御部４Ｂは、データ取得部４１と、予測部４２と、タイマ４５とを有する。制御部４Ｂは、ＣＰＵまたはＦＰＧＡ等のハードウェアを単独でまたは組み合わせることによって構成されるプロセッサである。
【０１１２】
記憶部５Ｂは、学習済みモデル記憶部５１と、エンジン状態記憶部５５とを有する。記憶部５Ｂは、ＲＯＭやＲＡＭ等のハードウェアを用いて構成される。
【０１１３】
通信部６は、制御部４Ｂの制御のもとで制御支援装置１１と通信ネットワーク２０１を介した通信を行うインターフェースである。
【０１１４】
制御支援装置１１は、通信部７と、制御部８と、記憶部９とを備える。制御支援装置１１は、車両制御装置１Ｂから送られてくる入力パラメータをもとにニューラルネットワークを用いた機械学習を行って第２の学習済みモデルを生成するとともに、車両制御装置１Ｂの予測部４２が使用する学習済みモデルを判定して、少なくとも判定結果を車両制御装置１Ｂへ送信する。
【０１１５】
通信部７は、制御部８の制御のもとで車両制御装置１Ｂと通信ネットワーク２０１を介した通信を行うインターフェースである。
【０１１６】
制御部８は、データ取得部８１と、学習部８２と、判定部８３とを有する。データ取得部８１は、通信部７が車両制御装置１Ｂから受信した入出力のデータセットを取得する。学習部８２および判定部８３は、実施の形態１で説明した学習部４３および判定部４４とそれぞれ同様の機能を有する。判定部８３は、第２の学習済みモデルの使用を判定した場合には、記憶部９の学習済みモデル記憶部９１が記憶する第２の学習済みモデルを車両制御装置１Ｂに送信する制御を行う。制御部８は、ＣＰＵまたはＦＰＧＡ等のハードウェアを単独または組み合わせることによって構成されるプロセッサである。
【０１１７】
記憶部９は、学習済みモデル記憶部９１、選択条件記憶部９２、データセット記憶部９３、および学習データ記憶部９４を有する。これらは、実施の形態１で説明した学習済みモデル記憶部５１、選択条件記憶部５２、データセット記憶部５３、および学習データ記憶部５４とそれぞれ同様のデータを記憶する。記憶部９は、ＲＯＭやＲＡＭ等のハードウェアを用いて構成されている。
【０１１８】
以上説明した実施の形態４によれば、実施の形態１と同様、内燃機関を有する車両の機械学習による学習済みモデルを用いた制御を的確に支援することができる。
【０１１９】
また、本実施の形態４によれば、制御支援装置が第２の学習済みモデルの学習と、車両制御装置が予測する際に用いる学習済みモデルの判定を行うため、車両側でこれらの演算を行う場合と比較して、より高速に演算を行うことができる。
【０１２０】
また、本実施の形態４によれば、車両制御装置は学習済みモデルを生成したり、予測に用いる学習済みモデルを判定したりする必要がないため、計算の負荷を少なくすることができ、バッテリの電力消費を抑制することができる。
【０１２１】
なお、オイル中燃料量やアイドルストップ後の再始動に必要な消費電力などのように、所定の演算により算出する必要がある入出力のデータセットについては、データ取得部８１が演算を行って取得するようにしてもよい。
【０１２２】
また、制御支援装置１１が車両制御装置１Ｂから検出値等のデータのみを受信し、制御支援装置１１のデータ取得部８１が、受信したデータをもとに入出力のデータセットを生成するようにしてもよい。このように、制御支援装置１１が入出力のデータセットに関する演算を行うことにより、車両制御装置１Ｂにおける計算の負荷を減らしてバッテリの電力消費を抑制することができる一方、高い計算能力を有する制御支援装置１１の側で入出力のデータセットを迅速に生成することができる。
【０１２３】
また、予測部４２の機能を制御支援装置１１に具備させ、制御支援装置１１が予測した結果を車両制御装置１Ｂに送信するようにしてもよい。この場合、制御支援装置１１がマップ生成部をさらに備え、判定部８３が予測の際に用いるマップを判定し、予測部が判定部８３によって判定されたマップを用いて予測をするようにしてもよい。
【０１２４】
また、判定部８３が判定する際に参照する選択条件は、実施の形態２で説明した内挿条件としてもよいし、実施の形態２の変形例で説明した切替条件と内挿条件の組み合わせとしてもよい。
【０１２５】
（その他の実施の形態）
ここまで、アイドルストップ後の再始動に必要な消費電力の予測処理を例にとって説明してきたが、上述した実施の形態を他の車両制御に適用してもよい。例えば、ディーゼルエンジンを搭載した車両において、ＤＰＦ（Diesel  Particulate  Filter）のつまり防止の際に行うＰＭ（Particulate  Matter）再生時の触媒温度を予測する処理に適用することも可能である。この場合、予測部は、空気量、排気温度、燃料添加量等の状態量を入力パラメータとし、触媒温度を出力パラメータとする入出力のデータセットを用いた機械学習によって生成した学習済みモデルを用いて安定する触媒温度を予測する。予測値が規定温度よりも高い場合、制御部は燃料添加量を減らす。これにより、触媒の過熱を回避しつつ触媒温度を上げることができる。
【０１２６】
また、ディーゼルエンジンの場合、燃費向上に向けて熱発生率重心を制御する技術（例えば特開２０１６−１１６００号公報を参照）に適用することも可能である。この場合、予測部は、空気量、過給圧、温度等の状態量と、レール圧、メイン噴射時期等の適合値とを入力パラメータとし、熱発生率重心を出力パラメータとする入出力のデータセットを用いた機械学習によって生成した学習済みモデルを用いて熱発生率重心を予測する。予測値が熱発生率重心の規定値からずれている場合、制御部は燃料噴射時期をフィードフォワード制御することによって補正する。これにより、熱発生率重心を規定値に合わせるために各気筒の燃焼状態を変更する燃焼パラメータのフィードバック制御の遅れが抑制され、燃費を向上させることができる。また、熱発生率重心は、圧縮比等のエンジン機差によって変化するため、学習部の学習によって生成される第２の学習済みモデルを用いれば、予測精度を向上させることができる。
【０１２７】
また、車両以外の機器の制御に適用してもよい。機器の一例として、エア・コンディショナを挙げることができる。この場合には、部屋内の気温、湿度、季節、日時等を入力パラメータとし、風量および風向きを出力パラメータとする入出力のデータセットを用いた機械学習によって生成した学習済みモデルを使用して、通常時の気候の制御を支援する。また、フェーン現象やヒートアイランド現象などの異常気象や季節外れの台風などの場合には、エア・コンディショナが新たに生成する学習済みモデルは精度を担保することができないため、出荷時に予め設定された学習済みモデルを使用して制御を支援する。
【０１２８】
別の機器の例として、スマートフォンを挙げることができる。この場合には、日時や、その日時に見ている記事の分類またはアドレス等を入力パラメータとし、広告を出力パラメータとする入出力のデータセットを用いた機械学習によって生成した学習済みモデルを使用して、日中における制御を支援する。また、普段スマートフォンを使用しない深夜等の時間帯の場合には、スマートフォンが新たに生成する学習済みモデルは精度を担保することができないため、出荷時に予め設定された学習済みモデルを使用して制御を支援する。
【０１２９】
以上の説明では、機械学習の一例としてニューラルネットワークを用いた深層学習を説明してきたが、それ以外の方法に基づく機械学習を適用してもよい。例えば、サポートベクターマシン、決定木、単純ベイズ、ｋ近傍法など、他の教師あり学習を用いてもよい。また、教師あり学習に代えて半教師あり学習を用いてもよい。
【０１３０】
入出力のデータセットや学習データの一部をなす入力パラメータとして、車両が有するセンサ群から取得するデータ以外にも、例えば路車間通信や車車間通信などによって得られるデータを用いてもよい。また、一般の機器の場合にも、通信ネットワークを介したデータ通信を用いて入力パラメータを取得するようにしてもよい。
【０１３１】
さらなる効果や変形例は、当業者によって容易に導き出すことができる。本発明のより広範な態様は、以上のように表しかつ記述した特定の詳細および代表的な実施の形態に限定されるものではない。したがって、添付のクレームおよびその均等物によって定義される総括的な発明の概念の精神または範囲から逸脱することなく、様々な変更が可能である。
【符号の説明】
【０１３２】
１、１Ａ、１Ｂ  車両制御装置
４、４Ａ、４Ｂ、８  制御部
５、５Ａ、５Ｂ、９  記憶部
６、７  通信部
１１  制御支援装置
４１、８１  データ取得部
４２  予測部
４３、８２  学習部
４４、８３  判定部
４５  タイマ
４６  マップ作成部
５１、９１  学習済みモデル記憶部
５２、９２  選択条件記憶部
５３、９３  データセット記憶部
５４、９４  学習データ記憶部
５５  エンジン状態記憶部
５６  マップ記憶部
１００  ニューラルネットワーク
１０１  入力層
１０２  中間層
１０３  出力層
１２１  第１中間層
１２２  第２中間層
２００  通信システム
２０１  通信ネットワーク
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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