(57)【要約】【課題】故障原因の特定精度を上げることが可能な車両管理システムを提供する。【解決手段】車両管理システムは、車両の故障が発生した場合、故障の種類を示す故障診断コードに対応する車両検出データを取得する取得部と、取得された車両検出データの時間的な変化に基づいて、故障原因を特定する故障原因特定部と、を備える。例えば、故障原因特定部は、車両の故障が発生する前の車両検出データの時間的な変化に基づいて、故障原因を特定する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の故障が発生した場合、前記故障の種類を示す故障診断コードに対応する車両検出データを取得する取得部と、
取得された前記車両検出データの時間的な変化に基づいて、故障原因を特定する故障原因特定部と、
を備える、車両管理システム。
【請求項２】
前記故障原因特定部は、車両の故障が発生する前の前記車両検出データの時間的な変化に基づいて、前記故障原因を特定する、
請求項１に記載の車両管理システム。
【請求項３】
前記故障原因特定部は、さらに、車両の故障が発生した後の前記車両検出データの時間的な変化に基づいて、前記故障原因を特定する、
請求項１または２に記載の車両管理システム。
【請求項４】
前記故障診断コードに対応する車両検出データを記憶する記憶部を備え、
前記故障原因特定部は、車両の故障が発生した場合、前記記憶部から取得された前記故障診断コードに対応する車両検出データの履歴に基づいて故障原因を特定する、
請求項１に記載の車両管理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、車両管理システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、車両に不具合が検出された場合、不具合が検出されたときの車両の各部位における状況を示す車両検出データや故障診断コード（Diagnostic Trouble Code：ＤＴＣ）などが、電子制御モジュール（Electronic Control Module：ＥＣＭ）などに記憶されるようになっている（たとえば、特許文献１を参照）。
【０００３】
ＥＣＭに記憶されたＤＴＣに対応する車両検出データに基づいて、故障原因が特定される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１０−１４４９８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、故障原因の特定は、故障発生時点の瞬時的な車両検出データに基づいている。そのため、故障原因の特定精度が悪く、結果的に故障原因の特定に時間を要するという問題があった。
【０００６】
本開示の目的は、故障原因の特定精度を上げることが可能な車両管理システムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記の目的を達成するため、本開示における車両管理システムは、
車両の故障が発生した場合、前記故障の種類を示す故障診断コードに対応する車両検出データを取得する取得部と、
取得された前記車両検出データの時間的な変化に基づいて、故障原因を特定する故障原因特定部と、
を備える。
【発明の効果】
【０００８】
本開示によれば、故障原因の特定精度を上げることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本開示の実施の形態における車両管理システムの構成を概略的に示すブロック図である。
【図２】故障発生時より後のコモンレール圧および判定内容の一例を示す図である。
【図３】故障発生時より前のコモンレール圧およびコモンレール圧変化量の一例を示す図である。
【図４】故障発生時より前のコモンレール圧、コモンレール圧変化量および判定内容の一例を示す図である。
【図５】故障発生時より前及び後のコモンレール圧の一例を示す図である。
【図６】故障原因の特定処理の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本開示の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。図１は、本開示の実施の形態における車両管理システム１００の構成を概略的に示すブロック図である。
【００１１】
車両管理システム１００は、電子制御モジュール１（ＥＣＭ）、車載端末装置２、センタ装置３、および、ディーラー端末装置４を備える。
【００１２】
ＥＣＭ１は、たとえば、記憶部１１および自己診断部１２を有している。ＥＣＭ１には、車両の各部位に配置された検出センサーＳ１，Ｓ２，…，Ｓｎが接続されている。
【００１３】
記憶部１１は、車両の各部位における状況を示す検出センサーＳ１，Ｓ２，…，Ｓｎからの車両検出データを記憶する。なお、車両検出データとしては、たとえば、コモンレール圧力、エンジン回転数（ｒｐｍ）、アクセル開度などが含まれる。なお、車両検出データは、絶対値であってもよく、基準値に対する百分率、割合又は比であってもよく、車両の各部位の状況を示す何らかのパラメータであってもよい。
【００１４】
自己診断部１２は、故障が発生した際に、故障内容に応じた故障診断コード（ＤＴＣ）を記憶部１１に記憶する。自己診断部１２の機能は、たとえば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）がＲＯＭ（Read Only Memory）に格納された自己診断プログラムをＲＡＭ（Random Access Memory）に展開して、実行することにより実現される。
【００１５】
車載端末装置２は、制御部２１および送受信部２２を有している。制御部２１は、車両検出データおよびＤＴＣをＥＣＭ１から受信し、受信した車両検出データおよびＤＴＣをセンタ装置３に送信するように送受信部２２を制御する。車載端末装置２とセンタ装置３とは、無線ネットワークで通信接続されている。
【００１６】
センタ装置３は、たとえば、相互にデータのやり取りが可能な複数のコンピューターを備える。複数のコンピューターのうちの一台は、たとえば、サーバとしての基本的な機能を有する。センタ装置３は、センタ制御部３１と、送受信部３２と、記憶部３３とを有する。送受信部３２は、車載端末装置２との間で無線ネットワークを介して情報の送受信を行う。また、送受信部３２は、ディーラー端末装置４との間でインターネットを介して情報の送受信を行う。記憶部３３は、車両検出データおよびＤＴＣを記憶する。
【００１７】
センタ制御部３１は、送受信部３２および記憶部３３を統括的に制御する。センタ制御部３１は、たとえば、ＣＰＵ、制御プログラムを格納したＲＯＭ、および、作業用メモリとしてのＲＡＭを有している。センタ制御部３１は、故障原因特定部３４を有している。故障原因特定部３４の機能は、ＣＰＵがＲＯＭに格納された制御プログラムをＲＡＭに展開して実行することにより実現される。
【００１８】
センタ制御部３１は、予め定められたタイミングで車両検出データおよびＤＴＣを取得するように送受信部３２を制御し、取得した車両検出データおよびＤＴＣを記憶部３３に記憶させる。これにより、記憶部３３には、故障発生時より前及び後の車両検出データが記憶される。
【００１９】
故障原因特定部３４は、機械学習部（不図示）を有している。機械学習部は、車両検出データおよびＤＴＣに基づいて、統計機械学習アルゴリズムを利用して、車両の故障原因を特定する。本実施の形態においては、故障原因特定部３４は、ＤＴＣに対応する車両検出データの時間的な変化に基づいて、故障原因を燃料系統異常や、コモンレール系統異常等と特定する。ここで、車両検出データの時間的な変化は、広い意味に解釈されるものであり、例えば、車両検出データが予め定められた時間帯において予め定められた状態に変化する頻度（回数）、各時間の車両検出データの平均値、各時間の車両検出データのうちの最大値又は最小値、車両検出データの時間当たりの変化量などに基づいて定められる。
【００２０】
なお、故障原因特定部３４は、たとえば、上記の機械学習部を有していなくてもよい。たとえば、機械学習部がセンタ装置３を構成するコンピューター以外のコンピューターで構成される場合がある。この場合、故障原因特定部３４は、車両の故障情報に基づく車両の故障原因の推定結果を、センタ装置外の機械学習部から取得すればよい。
【００２１】
ディーラー端末装置４は、制御部４１、送受信部４２、および、表示部４３を備えている。制御部４１は、故障原因特定部３４により特定された故障原因等をレポートとして同時に受信するように送受信部４２を制御する。また、制御部４１は、レポートを、表示部４３に表示させる。
【００２２】
次に、ＤＴＣに対応する車両検出データの時間的な変化について、図２から図５を参照して説明する。図２は、故障発生時より後のコモンレール圧および判定内容の一例を示す図である。
【００２３】
図２は、故障発生時より後のコモンレール圧および判定内容の一例を示す図である。図２に、故障発生時より後の各時間をｔ１，ｔ２，ｔ３，…，ｔｎ−２，ｔｎ−１，ｔｎ（ｎは自然数）で示す。また、各時間におけるコモンレール圧をＰ１２１，Ｐ１２２，Ｐ１２３，…，Ｐ１５８，Ｐ１５９，Ｐ１６０で示す。また、判定内容を、ａ１２１，ａ１２２，ａ１２３，…ａ１５８，ａ１５９，ａ１６０で示す。ここで、判定内容は、「１」又は「０」である。判定内容の「１」は、コモンレール圧が“０”である場合を示す。判定内容の「０」は、コモンレール圧が“０”以外である場合を示す。
【００２４】
故障原因特定部３４は、図２に示す判定内容の積算値が予め定められた数値以上であることを判定基準１として、判定基準１を満たす場合、故障原因を「燃料系統異常」と特定する。一方、故障原因特定部３４は、判定基準１を満たさない場合、判定基準２以降の判定基準を満たすか否かについて判定する。
【００２５】
図３は、故障発生時より前のコモンレール圧およびコモンレール圧変化量の一例を示す図である。図３に、故障発生時より前の各時間を−ｔｉ＋ｍ，−ｔｉ＋ｍ−１，−ｔｉ＋ｍ−２，…，−ｔｉ＋１，−ｔｉ（ｉ，ｍは自然数）で示す。また、各時間におけるコモンレール圧をＰ１，Ｐ２，Ｐ３，…，Ｐ１００，Ｐ１０１で示す。また、各時間におけるコモンレール圧変化量を、Ｐ１−Ｐ４，Ｐ２−Ｐ５，Ｐ３−Ｐ６，…，Ｐ１００−Ｐ１０３，Ｐ１０１−Ｐ１０４で示す。
【００２６】
故障原因特定部３４は、各時間におけるコモンレール圧変化量の最大値が予め定められた数値Ｖ１以上であることを判定基準２として、判定基準２を満たす場合、さらに判定基準３を満たすか否かについて判定する。一方、故障原因特定部３４は、判定基準２を満たさない場合、判定基準９以降について判定する。なお、判定基準９以降についての説明は省略する。
【００２７】
図４は、故障発生時より前のコモンレール圧、コモンレール圧変化量および判定内容の一例を示す図である。図４に示す故障発生時より前の各時間、コモンレール圧、コモンレール圧変化量は、図３に示す故障発生時より前の時間等と同じである。図４に判定内容を、ｂ１，ｂ２，ｂ３，…，ｂ１００，ｂ１０１で示す。
【００２８】
故障原因特定部３４は、各時間におけるコモンレール圧変化量が予め定められた数量Ｖ２を超えていることを判定基準３として、判定基準３を満たす場合、各時間のコモンレール圧とし、判定基準３を満たさない場合、各時間のコモンレール圧をマイナスとする。故障原因特定部３４は、各時間のうちのコモンレール圧のうちの最大値ＭＡＸ（ｂ１−ｂ１０１）を求める。
【００２９】
故障原因特定部３４は、最大値ＭＡＸ（ｂ１−ｂ１０１）が予め定められた数値Ｖ３以上であることを判定基準４として、判定基準４を満たす場合、判定基準５以降を満たすか否かについて判定する。一方、故障原因特定部３４は、判定基準４を満たさない場合、判定基準９以降について判定する。
【００３０】
図５は、故障発生時より前及び後のコモンレール圧の一例を示す図である。図５に、故障発生時より前及び後の各時間を、−ｔｉ，−ｔｉ−１，…ｔｎ−２，ｔｎ−１，ｔｎ（ｉ，ｎは自然数）で示す。各時間におけるコモンレール圧を、Ｐ１０１，Ｐ１０２，…，Ｐ１５８，Ｐ１５９，Ｐ１６０で示す。
【００３１】
故障原因特定部３４は、各時間におけるコモンレール圧の平均値ＡＶＥ（Ｐ１０１−Ｐ１６０）、各時間におけるコモンレール圧のうちの最大値ＭＡＸ（Ｐ１０１−Ｐ１６０）および最小値ＭＩＮ（Ｐ１０１−Ｐ１６０）を求める。
【００３２】
故障原因特定部３４は、平均値ＡＶＥ（Ｐ１０１−Ｐ１６０）が予め定められた数値Ｖ４を超え、かつ、予め定められた数値Ｖ５未満であることを判定基準５として、判定基準５を満たす場合、判定基準６を満たすか否かについて判定する。一方、故障原因特定部３４は、判定基準５を満たさない場合、判定基準９以降について判定する。
【００３３】
故障原因特定部３４は、最大値ＭＡＸ（Ｐ１０１−Ｐ１６０）が予め定められた数値Ｖ６未満であることを判定基準６として、判定基準６を満たす場合、判定基準７を満たすか否かについて判定する。一方、故障原因特定部３４は、判定基準６を満たさない場合、判定基準９以降について判定する。
【００３４】
故障原因特定部３４は、最小値ＭＩＮ（Ｐ１０１−Ｐ１６０）が予め定められた数値Ｖ７を超えることを判定基準７として、判定基準７を満たす場合、判定基準８を満たすか否かについて判定する。一方、故障原因特定部３４は、判定基準７を満たさない場合、判定基準９以降について判定する。
【００３５】
故障原因特定部３４は、最大値ＭＡＸ（Ｐ１０１−Ｐ１６０）から最小値ＭＩＮ（Ｐ１０１−Ｐ１６０）を減算した数値が予め定められた数値Ｖ８未満であることを判定基準８として、判定基準８を満たす場合、故障原因を「コモンレール系統異常」と特定する。一方、故障原因特定部３４は、判定基準８を満たさない場合、判定基準９以降について判定する。
【００３６】
以上説明したように、故障原因特定部３４は、図２に示す故障発生時より後のコモンレール圧、図３及び図４に示す故障発生時より前のコモンレール圧、および、図５に示す故障発生時より前及び後のコモンレール圧に基づいて、故障原因を特定する。
【００３７】
次に、故障原因の特定処理について図６を参照して説明する。図６は、故障原因の特定処理の一例を示すフローチャートである。本フローは、センタ制御部３１が車両検出データおよびＤＴＣを取得した場合に開始される。
【００３８】
先ず、ステップＳ１００において、故障原因特定部３４は、条件１（上述する判定基準１）を満たすか否かについて判定する。条件１を満たす場合（ステップＳ１００：ＹＥＳ）、処理はステップＳ１１０に遷移する。条件１を満たさない場合（ステップＳ１００：ＮＯ）、処理はステップＳ１２０に遷移する。
【００３９】
次に、ステップＳ１１０において、故障原因特定部３４は、故障原因を「燃料系統異常」と特定する。その後、図６に示す処理は終了する。
【００４０】
ステップＳ１２０において、故障原因特定部３４は、条件２（上述する判定基準２、４から８）を満たすか否かについて判定する。条件２を満たす（判定基準２、４から８の全てを満たす）場合（ステップＳ１２０：ＹＥＳ）、処理はステップＳ１３０に遷移する。条件２を満たさない（判定基準２、４から８のいずれかを満たさない）場合（ステップＳ１２０：ＮＯ）、故障原因特定部３４は、判定基準９以降に基づいて、条件１、２以外の条件を満たすか否かについて判定する。
【００４１】
次に、ステップＳ１３０において、故障原因特定部３４は、故障原因を「コモンレール系統異常」と特定する。その後、図６に示す処理は終了する。
【００４２】
上記実施の形態における車両管理システムによれば、車両の故障が発生した場合、故障の種類を示す故障診断コードに対応する車両検出データを取得するセンタ制御部３１と、車両の故障が発生する前の車両検出データの時間的な変化、および、車両の故障が発生する後の車両検出データの時間的な変化に基づいて、故障原因を特定する故障原因特定部３４とを備える。これにより、故障発生時点の車両検出データのみに基づいて故障原因を特定する場合に比べて、故障原因の特定精度を上げることが可能となる。
【００４３】
上記実施の形態における車両管理システムによれば、故障原因特定部３４は、故障発生時より後の車両検出データ（コモンレール圧）に基づいて、故障原因を例えば「燃料系統異常」と特定する。これにより、故障発生時より後の車両検出データの変化に基づいて予め定められた種類の故障原因の特定精度を上げることが可能性となる。
【００４４】
上記実施の形態における車両管理システムによれば、故障発生時より前の車両検出データ（コモンレール圧変化量の最大値が予め定められた数値以上であることが、故障原因を例えば「コモンレール系統異常」と特定する際の判断基準となる。これにより、故障発生時より前の車両検出データの変化に基づいて予め定められた種類の故障原因の特定精度を上げることが可能性となる。
【００４５】
また、上記実施の形態における車両管理システムによれば、故障発生時より前及び後の車両検出データ（コモンレール圧の平均値等）が予め定められた数値を超え、かつ、予め定められた数値未満であることが、故障原因を例えば「コモンレール系統異常」と特定する際の判断基準となる。これにより、故障発生時より前及び後の車両検出データの変化に基づいて予め定められた種類の故障原因の特定精度を上げることが可能性となる。
【００４６】
なお、上記実施の形態では、故障発生時より前及び後の車両検出データを記憶する記憶装置として、センタ装置３を構成する記憶部３３を用いたが、本開示はこれに限らない。記憶装置としては、例えば、センタ装置３の外に設けられた記憶装置、例えば、センタ装置３とネットワークで接続されたサーバ（クラウドサーバ（Cloud Server）を含む）を用いてもよく、また、車両に設けられた記憶装置（例えば、記憶部１１）を用いてもよい。
【００４７】
その他、上記実施の形態は、何れも本開示の実施するにあたっての具体化の一例を示したものに過ぎず、これらによって本開示の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。すなわち、本開示はその要旨、またはその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。
【産業上の利用可能性】
【００４８】
本開示は、故障原因の特定精度を向上することが要求される車両管理システムを備え、車両の全般的な管理を行う車両管理システムに好適に利用される。
【符号の説明】
【００４９】
１  電子制御モジュール（ＥＣＭ）
２  車載端末装置
３  センタ装置
４  ディーラー端末装置
１１  記憶部
１２  自己診断部
２１  制御部
２２  送受信部
３１  センタ制御部
３２  送受信部
３３  記憶部
３４  故障原因特定部
４１  制御部
４２  送受信部
４３  表示部
【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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