(57)【要約】【課題】車両乗員の意思を反映させたニューラルネットワークの再学習を実施できるようにする。【解決手段】ニューラルネットワークを用いたモデルに入力パラメータを入力することによって得られた出力パラメータに基づいて、内燃機関１を制御する制御装置６０を備えた車両に搭載され、車両乗員に情報を提供するように構成された情報提供装置１００であって、制御装置６０において車両の運転時に取得された訓練データを用いてニューラルネットワークを再学習するときには、複数の再学習プランを事前に情報提供画面に表示させる情報表示部を備え、情報表示部は、複数の再学習プランの中から車両乗員が任意の再学習プランを選択可能な態様で、複数の再学習プラン毎に、再学習の際に使用する訓練データのデータ量に相当する情報と、再学習のために必要な時間に相当する情報と、を対応付けて、情報提供画面に表示するように構成される。【選択図】図１
2020062914.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ニューラルネットワークを用いたモデルに入力パラメータを入力することによって得られた出力パラメータに基づいて、少なくとも１つの制御部品を制御する制御装置を備えた車両に搭載され、前記車両の乗員に情報を提供するように構成された情報提供装置であって、
前記制御装置において、前記車両の運転時に取得された前記入力パラメータの値と、当該入力パラメータが取得されたときに検出された前記出力パラメータの値と、を訓練データとして用いて前記ニューラルネットワークを再学習するときには、前記訓練データのデータ量を異ならせた複数の再学習プランを事前に情報提供画面に表示させる情報表示部を備え、
前記情報表示部は、
前記複数の再学習プランの中から前記乗員が任意の再学習プランを選択可能な態様で、前記複数の再学習プラン毎に、再学習の際に使用する前記訓練データのデータ量に相当する情報と、前記訓練データのデータ量に応じて変化する再学習のために必要な時間に相当する情報と、を対応付けて、前記情報提供画面に表示するように構成される、
情報提供装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、情報提供装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、内燃機関を制御するために使用するパラメータ（内燃機関の燃焼室に吸入される吸入ガスの流量）を、ニューラルネットワークを用いた学習済みモデルによって推定することができるように構成された、内燃機関の制御装置が開示されている。
【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】
ニューラルネットワークを用いた学習済みモデルの推定精度を向上させるために、ニューラルネットワークの再学習を車両に搭載された制御装置によって行う場合、ニューラルネットワークを再学習する際に使用する訓練データ（教師データ）のデータ量を多くするほど、再学習後の学習済みモデルの推定精度を向上させることができる。
【０００５】
しかしながら、ニューラルネットワークを再学習する際に使用する訓練データのデータ量が多くなるほど、制御装置の演算負荷が高くなるため、制御装置において実施される一部の制御が制限され、その結果、一部の車両機能の実施が制限されるおそれがある。そしてまた、ニューラルネットワークを再学習する際に使用する訓練データのデータ量が多くなるほど、ニューラルネットワークの再学習に必要な時間も長くなるため、一部の車両機能の実施が制限される期間が長くなってしまう。
【０００６】
したがって、車両乗員の意思を無視して車両に搭載された制御装置によってニューラルネットワークの再学習を実施してしまうと、車両乗員の意思に反して一部の車両機能の実施が長時間制限されるおそれがある。
【０００７】
本発明はこのような問題点に着目してなされたものであり、車両乗員の意思を反映させた、ニューラルネットワークの再学習を実施することができるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するために、本発明のある態様によれば、ニューラルネットワークを用いたモデルに入力パラメータを入力することによって得られた出力パラメータに基づいて、少なくとも１つの制御部品を制御する制御装置を備えた車両に搭載され、車両の乗員に情報を提供するように構成された情報提供装置が提供される。この情報提供装置は、制御装置において、車両の運転時に取得された入力パラメータの値と、当該入力パラメータが取得されたときに検出された出力パラメータの値と、を訓練データとして用いてニューラルネットワークを再学習するときには、訓練データのデータ量を異ならせた複数の再学習プランを事前に情報提供画面に表示させる情報表示部を備える。そして情報表示部は、複数の再学習プランの中から乗員が任意の再学習プランを選択可能な態様で、複数の再学習プラン毎に、再学習の際に使用する訓練データのデータ量に相当する情報と、訓練データのデータ量に応じて変化する再学習のために必要な時間に相当する情報と、を対応付けて、情報提供画面に表示するように構成される。
【発明の効果】
【０００９】
本発明のこの態様によれば、車両乗員の意思を反映させた、ニューラルネットワークの再学習を実施させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１は、本発明の一実施形態によるＨＭＩ装置を備える車両のシステム概略図である。
【図２】図２は、ＨＭＩＥＣＵの処理部における機能ブロック図である。
【図３】図３は、エンジンＥＣＵの処理部における機能ブロック図である。
【図４】図４は、ニューラルネットワークの一例を示す図である。
【図５】図５は、ニューラルネットワークの一例を示す図である。
【図６】図６は、ディスプレイに表示させる複数の再学習プランの内容の一例を示した図である。
【図７】図７は、ＨＭＩＥＣＵによって実施される本発明の一実施形態による再学習プランの情報表示制御について説明するフローチャートである。
【図８】図８は、エンジンＥＣＵによって実施される本発明の一実施形態による再学習プランの作成制御について説明するフローチャートである。
【図９】図９は、エンジンＥＣＵによって実施される本発明の一実施形態によるニューラルネットワークの再学習制御について説明するフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、図面を参照して本発明の一実施形態について詳細に説明する。なお、以下の説明では、同様な構成要素には同一の参照番号を付す。
【００１２】
≪車両のシステム構成≫
まず図１から図３を参照して、情報提供装置の一例である本実施形態によるヒューマン・マシン・インターフェース（Human Machine Interface；以下「ＨＭＩ」という。）装置１００を備える車両のシステム構成について説明する。
【００１３】
図１は、本実施形態によるＨＭＩ装置１００を備える車両のシステム概略図である。
【００１４】
車両は、ＨＭＩ装置１００に加えて、車両駆動源としての内燃機関１を備える。
【００１５】
ＨＭＩ装置１００は、車両と車両乗員との間で情報のやり取りを行うことができるように構成されており、車両乗員が視認できる位置に配置された情報表示画面としてのディスプレイ１１０と、車両乗員が入力操作や応答操作を行う操作器としてのタッチパネル１２０と、車両乗員からの入力操作や応答操作に応じた情報（例えば、文字情報や画像情報）をディスプレイ１１０に表示させるためのＨＭＩＥＣＵ１３０と、を備える。
【００１６】
本実施形態では、操作器として、ディスプレイ１１０上に配置されたタッチパネル１２０を用いているが、これに限られるものではない。例えば操作器は、ディスプレイ１１０の周りなどに配置された各種の物理的な操作ボタンとしてもよい。
【００１７】
ＨＭＩＥＣＵ１３０は、デジタルコンピュータから構成され、双方向性バス１３１を介して相互に接続された記憶部１３２、ＣＰＵ（マイクロプロセッサ）を備える処理部１３３、入力ポート１３４、及び出力ポート１３５を備える。記憶部１３２は、揮発性メモリ（例えば、ＲＡＭ）及び不揮発性メモリ（例えば、ＲＯＭ）を備え、処理部１３３において実行されるプログラム等、各種のデータを記憶する。
【００１８】
ＨＭＩＥＣＵ１３０の入力ポート１３４には、タッチパネル１２０上で行われた車両乗員の入力操作や応答操作に対応する信号が操作信号として入力される。またＨＭＩＥＣＵ１３０の出力ポート１３５は、対応する駆動回路１３６を介してディスプレイ１１０に接続されており、ＨＭＩＥＣＵ１３０は、入力ポート１３４から入力された操作信号に応じた情報表示信号を出力ポート１３５から出力して、ディスプレイ１１０に各種の情報を表示させる。またＨＭＩＥＣＵ１３０は、入力ポート１３４及び出力ポート１３５を介して、後述するエンジンＥＣＵ６１との間で各種のデータや生成信号の送受信を行うことができるようになっている。
【００１９】
図２は、ＨＭＩＥＣＵ１３０の処理部１３３における機能ブロック図である。図２に示したように、本実施形態によるＨＭＩＥＣＵ１３０の処理部１３３は、操作検出部１４１と、情報表示部１４２と、を備える。
【００２０】
操作検出部１４１は、タッチパネル１２０上で行われた車両乗員の入力操作や応答操作を検出し、検出した操作に対応する操作信号を情報表示部に送信する。
【００２１】
情報表示部１４２は、操作検出部１４１から操作信号を受信すると、操作信号に応じた情報表示信号を生成し、操作信号に応じた情報をディスプレイ１１０に表示させる。
【００２２】
図１に戻り、内燃機関１は、機関本体１０、燃料供給装置２０、吸気系３０、排気系４０、排気ガス再循環（ＥＧＲ）システム５０、及び制御装置６０を備える。
【００２３】
機関本体１０は、複数の気筒１１が形成されたシリンダブロックと、吸気ポート及び排気ポートが形成されたシリンダヘッドと、クランクケースとを備える。各気筒１１内にはピストンが配置されると共に、各気筒１１は吸気ポート及び排気ポートに連通している。
【００２４】
燃料供給装置２０は、燃料噴射弁２１、コモンレール２２、燃料供給管２３、燃料ポンプ２４、及び燃料タンク２５を備える。燃料噴射弁２１は、各気筒１１の燃焼室内に燃料を直接噴射するようにシリンダヘッドに配置されている。燃料噴射弁２１は、コモンレール２２及び燃料供給管２３を介して燃料タンク２５に連結されている。燃料供給管２３には、燃料タンク２５内の燃料を圧送する燃料ポンプ２４が配置される。燃料ポンプ２４によって圧送された燃料は、燃料供給管２３を介してコモンレール２２に供給され、燃料噴射弁２１から各気筒１１の燃焼室内に直接噴射される。コモンレール２２内の燃料の圧力は燃料ポンプ２４の出力を変更することによって調整される。したがって、燃料ポンプ２４は、燃料噴射弁２１へ供給する燃料の圧力を制御する燃圧制御装置として機能する。なお、燃料噴射弁２１は、吸気ポート内に燃料を噴射するように構成されてもよい。
【００２５】
吸気系３０は、吸気マニホルド３１、吸気管３２、エアクリーナ３３、ターボチャージャ５のコンプレッサ３４、インタークーラ３５、及びスロットル弁３６を備える。各気筒１１の吸気ポートは吸気マニホルド３１及び吸気管３２を介してエアクリーナ３３に連通している。吸気管３２内には、吸気管３２内を流通する吸入空気を圧縮して吐出するターボチャージャ５のコンプレッサ３４と、コンプレッサ３４によって圧縮された空気を冷却するインタークーラ３５とが設けられている。スロットル弁３６は、スロットル弁駆動アクチュエータ３７によって回動させられて、吸気通路の開口面積を変更する。
【００２６】
排気系４０は、排気マニホルド４１、排気管４２、ターボチャージャ５のタービン４３、及びパティキュレートフィルタ（以下、単に「フィルタ」という）４４を備える。各気筒１１の排気ポートは、排気マニホルド４１及び排気管４２を介してフィルタ４４に連通している。排気管４２には、排気のエネルギによって回転駆動させられるターボチャージャ５のタービン４３が設けられている。ターボチャージャ５のタービン４３が回転駆動させられると、これに伴ってコンプレッサ３４が回転し、吸入空気が圧縮される。本実施形態では、ターボチャージャ５のタービン４３には可変ノズルが設けられている。可変ノズルの開度を変更することで、タービン４３の回転速度を変更することができる。したがって可変ノズルの開度を制御することで、過給圧を制御することができる。
【００２７】
フィルタ４４は、排気中の微粒子を捕集する。なお、排気系４０は、排気を浄化した上で外気中に排出するための装置であれば、フィルタ４４に替わって又はフィルタ４４に加えて他の排気浄化装置を備えてもよい。斯かる排気浄化装置には、例えば、三元触媒、排気ガス中のＮＯｘを還元浄化する選択還元型ＮＯｘ触媒、ＮＯｘ吸蔵還元触媒、酸化触媒等が含まれる。
【００２８】
ＥＧＲシステム５０は、機関本体１０から排出された排気ガスの一部を吸気通路に供給する。ＥＧＲシステム５０は、ＥＧＲ管５１と、ＥＧＲ制御弁５２と、ＥＧＲクーラ５３とを備える。ＥＧＲ管５１は、排気マニホルド４１と吸気マニホルド３１とに連結され、これらを互いに連通させる。ＥＧＲ管５１には、ＥＧＲ管５１内を流れるＥＧＲガスを冷却するＥＧＲクーラ５３が設けられている。加えて、ＥＧＲ管５１には、ＥＧＲ管５１によって形成されるＥＧＲ通路の開口面積を変更することができるＥＧＲ制御弁５２が設けられている。ＥＧＲ制御弁５２の開度を制御することによって、排気マニホルド４１から吸気マニホルド３１へ還流させられるＥＧＲガスの流量が調整され、その結果、ＥＧＲ率が変化する。なお、ＥＧＲ率は、燃焼室内に供給される全ガス量（新気量とＥＧＲガス量との合計）に対するＥＧＲガス量の割合である。
【００２９】
なお、本実施形態では、吸気の圧力を高める過給機としてターボチャージャ５が用いられている。しかしながら、吸気の圧力を高めることができれば、電動コンプレッサや機械式スーパーチャージャ等の他の過給機を用いてもよい。
【００３０】
制御装置６０は、エンジンＥＣＵ６１及び各種センサを備える。エンジンＥＣＵ６１は、デジタルコンピュータから構成され、双方向性バス６２を介して相互に接続された記憶部６３、ＣＰＵ（マイクロプロセッサ）を備える処理部６５、入力ポート６６、及び出力ポート６７を備える。記憶部６３は、揮発性メモリ（例えば、ＲＡＭ）及び不揮発性メモリ（例えば、ＲＯＭ）を備え、処理部６５において実行されるプログラム等、各種のデータを記憶する。
【００３１】
吸気管３２には、ターボチャージャ５のコンプレッサ３４の吸気流れ方向上流側に、吸気管３２内を流れる空気の流量を検出するエアフロメータ７１が設けられている。スロットル弁３６には、その開度（スロットル開度）を検出するためのスロットル開度センサ７２が設けられている。吸気マニホルド３１内には吸気マニホルド３１内の吸気ガスの圧力（過給圧）を検出する圧力センサ（以下「過給圧センサ」という。）７３が設けられている。また、コモンレール２２にはコモンレール２２内の燃料の圧力、すなわち燃料噴射弁２１へ供給される燃料の圧力を検出する圧力センサ（以下、「燃圧センサ」という）７４が設けられている。排気マニホルド４１又は排気管４２には、機関本体１０から排出された排気中のＮＯｘ濃度を検出するＮＯｘセンサ７５が設けられている。これらエアフロメータ７１、スロットル開度センサ７２、過給圧センサ７３、燃圧センサ７４及びＮＯｘセンサ７５の出力は、対応するＡＤ変換器６８を介して入力ポート６６に入力される。
【００３２】
また、アクセルペダル７７にはアクセルペダル７７の踏み込み量に比例した出力電圧を発生する負荷センサ７８が接続され、負荷センサ７８の出力電圧は対応するＡＤ変換器６８を介して入力ポート６６に入力される。したがって、本実施形態では、アクセルペダル７７の踏み込み量が機関負荷として用いられる。クランク角センサ７９は機関本体１０のクランクシャフトが例えば１０度回転する毎に出力パルスを発生し、この出力パルスが入力ポート６６に入力される。処理部６５ではこのクランク角センサ７９の出力パルスから機関回転速度が計算される。
【００３３】
一方、エンジンＥＣＵ６１の出力ポート６７は、対応する駆動回路６９を介して、内燃機関１の運転を制御する各アクチュエータに接続される。図１に示した例では、出力ポート６７は、ターボチャージャ５の可変ノズル、燃料噴射弁２１、燃料ポンプ２４、スロットル弁駆動アクチュエータ３７、及びＥＧＲ制御弁５２に接続されている。エンジンＥＣＵ６１は、これらアクチュエータを制御する制御信号を出力ポート６７から出力して、内燃機関１の運転を制御する。
【００３４】
図３は、エンジンＥＣＵ６１の処理部６５における機能ブロック図である。図３に示したように、本実施形態によるエンジンＥＣＵ６１の処理部６５は、パラメータ値取得部８１と、演算部８２と、制御部８３と、学習部８４と、再学習プラン作成部８５と、を備えている。
【００３５】
パラメータ値取得部８１は、内燃機関１の運転状態を示す入力パラメータの値を取得する。具体的には、パラメータ値取得部８１は、エンジンＥＣＵ６１の入力ポート６６を介して、前述した種々のセンサ等の出力を、内燃機関１の運転状態を表す入力パラメータの値として取得する。また、パラメータ値取得部８１は、エンジンＥＣＵ６１から燃料噴射弁２１への指令値等を、内燃機関１の運転状態を表す入力パラメータの値として取得する。
【００３６】
演算部８２は、入力パラメータの値が入力されると、複数の入力層と、隠れ層と、出力層とを備えるニューラルネットワークを用いたモデルを用いて、内燃機関１の性能を表す出力パラメータの値を算出する。以下では、演算部８２の出力パラメータが、排気中のＮＯｘ濃度である場合を例にとって説明するが、演算部８２の出力パラメータは、排気中のその他の物質の濃度、内燃機関１の出力トルク、内燃機関１の燃費等、様々なパラメータとすることができる。或いは、演算部８２の出力パラメータは、内燃機関１を制御するためのパラメータ（例えば、燃料カット制御の可否判定等）であってもよい。
【００３７】
制御部８３は、演算部８２によって算出された出力パラメータの値に基づいて、内燃機関１の運転を制御する。例えば、演算部８２によって算出されたＮＯｘ濃度の予測値が目標濃度よりも高いときには、ＮＯｘ濃度を低下させるべく、ＥＧＲ制御弁５２の目標開度が大きくなるように修正される。一方、演算部８２によって算出されたＮＯｘ濃度の予測値が目標濃度よりも低いときには、ＮＯｘ濃度を上昇させるべく、ＥＧＲ制御弁５２の目標開度が小さくなるように修正される。
【００３８】
学習部８４は、演算部８２において出力パラメータの値を算出する際に用いられるニューラルネットワークの学習を行う。学習部８４において行われる具体的な学習手法については後述する。
【００３９】
再学習プラン作成部８５は、演算部８２において出力パラメータの値を算出する際に用いられるニューラルネットワークを学習するにあたって、ＨＭＩ装置１００を介して車両乗員に提案する複数の異なる内容の再学習プランを作成する。この再学習プランについては後述する。
【００４０】
≪ニューラルネットワークの概要≫
前述したように、本実施形態によるエンジンＥＣＵ６１の処理部６５（より詳細には演算部８２）は、ニューラルネットワークを用いたモデルを用いて、内燃機関１の性能を表す種々のパラメータ（出力パラメータ）の値を算出する。以下では、図４を参照して、演算部８２で用いられるニューラルネットワークについて説明する。
【００４１】
図４は、ニューラルネットワークの一例を示している。図４における丸印は人工ニューロンを表しており、ニューラルネットワークにおいては、この人工ニューロンは、通常、ノード又はユニットと称される（本明細書では、「ノード」と称す）。図４においてＬ＝１は入力層、Ｌ＝２及びＬ＝３は隠れ層、Ｌ＝４は出力層をそれぞれ示している。また、図３において、ｘ１及びｘ２は入力層（Ｌ＝１）の各ノード及びそのノードからの出力値を示しており、ｙは出力層（Ｌ＝４）のノード及びその出力値を示している。同様に、ｚ1(L=2)、ｚ2(L=2)及びｚ3(L=2)は隠れ層（Ｌ＝２）の各ノード及びそのノードからの出力値を示しており、ｚ1(L=3)及びｚ2(L=3)は隠れ層（Ｌ＝３）の各ノード及びそのノードからの出力値を示している。なお、隠れ層の層数は、１個又は任意の個数とすることができ、入力層のノードの数及び隠れ層のノードの数も任意の個数とすることができる。なお、本実施形態では、出力層のノードの数は１個となっている。
【００４２】
入力層の各ノードでは入力がそのまま出力される。一方、隠れ層（Ｌ＝２）の各ノードには、入力層の各ノードの出力値ｘ１及びｘ２が入力され、隠れ層（Ｌ＝２）の各ノードでは、それぞれ対応する重みｗ及びバイアスｂを用いて総入力値ｕが算出される。例えば、図４において隠れ層（Ｌ＝２）のｚｋ(L=2)（ｋ＝１、２、３）で示されるノードにおいて算出される総入力値ｕｋ(L=2)は、次式のようになる（Ｍは入力層のノードの数）。
【数１】
2020062914.tif 000003
【００４３】
次いで、この総入力値ｕｋ(L=2)は活性化関数ｆにより変換され、隠れ層（Ｌ＝２）のｚｋ(L=2)で示されるノードから、出力値ｚｋ(Ｌ=2)（＝ｆ（ｕｋ(L=2)））として出力される。一方、隠れ層（Ｌ＝３）の各ノードには、隠れ層（Ｌ＝２）の各ノードの出力値ｚ１(L=2)、ｚ２(L=2)及びｚ３(L=2)が入力され、隠れ層（Ｌ＝３）の各ノードでは、それぞれ対応する重みｗ及びバイアスｂを用いて総入力値ｕ（＝Σｚ・ｗ＋ｂ）が算出される。この総入力値ｕは同様に活性化関数により変換され、隠れ層（Ｌ＝３）の各ノードから、出力値ｚ１(L=3)、ｚ２(L=3)として出力される、なお、本実施形態では、この活性化関数としてシグモイド関数σが用いられている。
【００４４】
一方、出力層（Ｌ＝４）のノードには、隠れ層（Ｌ＝３）の各ノードの出力値ｚ１(L=3)及びｚ２(L=3)が入力され、出力層のノードでは、それぞれ対応する重みｗ及びバイアスｂを用いて総入力値ｕ（Σｚ・ｗ＋ｂ）が算出されるか、又は、それぞれ対応する重みｗのみを用いて総入力値ｕ（Σｚ・ｗ）が算出される。本実施形態では、出力層のノードでは活性化関数として恒等関数が用いられており、したがって、出力層のノードからは、出力層のノードにおいて算出された総入力値ｕが、そのまま出力値ｙとして出力される。
【００４５】
≪ニューラルネットワークにおける学習≫
本実施形態では、誤差逆伝播法を用いて、ニューラルネットワーク内における各重みｗの値及びバイアスｂの値が学習される。この誤差逆伝播法は周知であり、したがって、誤差逆伝播法についてはその概要を以下に簡単に説明する。なお、バイアスｂは重みｗの一種なので、以下の説明では、バイアスｂは重みｗの一つとされている。さて、図３に示したようなニューラルネットワークにおいて、Ｌ＝２、Ｌ＝３又はＬ＝４の各層のノードへの入力値ｕ（Ｌ）における重みをｗ（Ｌ）で表すと、誤差関数Ｅの重みｗ（Ｌ）による微分、すなわち、勾配∂Ｅ／∂ｗ（Ｌ）は、書き換えると、次式で示されるようになる。
【数２】
2020062914.tif 000004
【００４６】
ここで、ｚ（Ｌ−１）・∂ｗ（Ｌ）＝∂ｕ（Ｌ）であるので、（∂Ｅ／∂ｕ（Ｌ））＝δ（Ｌ）とすると、上記（１）式は、次式にて表すことができる。
【数３】
2020062914.tif 000005
【００４７】
ここで、ｕ（Ｌ）が変動すると、次の層の総入力値ｕ（Ｌ＋１）の変化を通じて誤差関数Ｅの変動を引き起こすので、δ（Ｌ）は、次式で表すことができる（ＫはＬ＋１層におけるノードの数）。
【数４】
2020062914.tif 000006
【００４８】
ここで、z（Ｌ）＝ｆ(u（Ｌ）)と表すと、上記（３）式の右辺に現れる入力値ｕk（Ｌ＋１）は、次式で表すことができる。
【数５】
2020062914.tif 000007
【００４９】
ここで、上記（３）式の右辺第１項（∂Ｅ／∂ｕ（Ｌ＋１））はδ（Ｌ＋１）であり、上記（３）式の右辺第２項（∂uｋ（Ｌ＋１）／∂u（Ｌ））は、次式で表すことができる。
【数６】
2020062914.tif 000008
【００５０】
したがって、δ（Ｌ）は、次式で示される。
【数７】
2020062914.tif 000009
【００５１】
すなわち、δ（Ｌ＋１）が求まると、δ（Ｌ）を求めることができることになる。
【００５２】
さて、或る入力値ｘ及びその入力値ｘに対する出力の正解データｙｔを含む訓練データが求められており、この入力値に対する出力層からの出力値がｙであった場合、誤差関数として二乗誤差が用いられている場合には、二乗誤差Ｅは、Ｅ＝１／２(ｙ−ｙｔ)２で求められる。この場合、図４の出力層（Ｌ＝４）のノードでは、出力値ｙ＝ｆ(u（Ｌ）)となり、したがって、この場合には、出力層（Ｌ＝４）のノードにおけるδ（Ｌ）の値は、次式で示されるようになる。
【数８】
2020062914.tif 000010
【００５３】
ところで、本実施形態では、前述したように、ｆ(u（Ｌ）)は恒等関数であり、ｆ’(u（Ｌl）)＝１となる。したがって、δ（Ｌ）＝ｙ−ｙｔとなり、δ（Ｌ）が求まる。
【００５４】
δ（Ｌ）が求まると、上式（６）を用いて前層のδ（Ｌ−１）が求まる。このようにして順次、前層のδが求められ、これらδの値を用いて、上式（２）から、各重みｗについて誤差関数Ｅの微分、すなわち、勾配∂Ｅ／∂ｗ（Ｌ）か求められる。勾配∂Ｅ／∂ｗ（Ｌ）か求められると、この勾配∂Ｅ／∂ｗ（Ｌ）を用いて、誤差関数Ｅの値が減少するように、重みｗの値が更新される。すなわち、重みｗの値の学習が行われることになる。
【００５５】
≪具体的なモデルの例≫
次に、図５を参照して、ニューラルネットワークを用いた具体的なモデルの例について説明する。図５は、演算部８２において用いられるニューラルネットワークの一例を示す図である。
【００５６】
図５に示したニューラルネットワークは、入力層（Ｌ＝１）、二つの隠れ層（Ｌ＝２、３）及び出力層（Ｌ＝４）を有する。また、図５に示したニューラルネットワークでは、入力層（Ｌ＝１）は六つのノードを、出力層（Ｌ＝４）は一つのノードを、隠れ層（Ｌ＝２、３）はそれぞれ七つのノードを備えている。しかしながら、ニューラルネットワークは、３層以上の任意の層数であればいかなる層数を有していてもよい。また、各層のノードの数も任意の数とすることができる。
【００５７】
本実施形態では、入力層（Ｌ＝１）の各ノードには、内燃機関１の運転状態を表す特定の入力パラメータの値が入力される。図５に示した例では、入力パラメータとして、内燃機関１の回転速度、燃料噴射弁２１からの燃料噴射量及び燃料噴射時期、燃料噴射弁２１へ供給される燃料の圧力（燃圧）、ＥＧＲ率及び過給圧が用いられている。
【００５８】
加えて、本実施形態では、出力層（Ｌ＝４）は一つのノードのみを有し、このノードからは一つの出力パラメータの値（推定値）が出力される。図５に示した例では、出力パラメータとして、内燃機関１から排出された排気中（すなわち、フィルタ４４に流入する前の排気中）のＮＯｘ濃度が用いられている。
【００５９】
したがって、図５に示したニューラルネットワークでは、機関回転速度、燃料噴射量、燃料噴射時期、燃圧、ＥＧＲ率及び過給圧の現在の値が入力パラメータの値として入力されると、ＮＯｘ濃度の推定値（現在の推定値又は将来の推定値）が出力パラメータの値として出力される。
【００６０】
したがって、演算部８２は、内燃機関１の運転中において、前述したような入力パラメータの値が入力されると、ニューラルネットワークを用いたモデルを用いて、出力パラメータの値を算出する。具体的には、演算部８２は、演算部８２に入力されたパラメータの値をニューラルネットワークの入力層に入力すると共に、ニューラルネットワークの出力層から出力された出力パラメータの値を出力する。
【００６１】
演算部８２に入力される各入力パラメータの値は、パラメータ値取得部８１によって取得される。具体的には、機関回転速度は、クランク角センサ７９の出力に基づいてエンジンＥＣＵ６１において算出され、パラメータ値取得部８１はこのようにして算出された機関回転速度をエンジンＥＣＵ６１内から取得する。燃料噴射量及び燃料噴射時期は、エンジンＥＣＵ６１から出力ポートを介して燃料噴射弁２１へ出力される指令値から把握できるため、パラメータ値取得部８１は燃料噴射弁２１への指令値に基づいて燃料噴射量及び燃料噴射時期を取得する。燃圧は、燃圧センサ７４によって検出されることから、パラメータ値取得部８１は、燃圧センサ７４の出力値に基づいて燃圧を取得する。
【００６２】
ＥＧＲ率は、直接計測することができないため、ＥＧＲ率に関連する各種パラメータの値から公知の手法で推定される。例えば、ＥＧＲ制御弁５２の開度、吸気マニホルド３１内の吸気ガスの圧力、排気マニホルド４１内の排気ガスの圧力等に基づいてエンジンＥＣＵ６１において推定される。パラメータ値取得部８１は、このようにして推定されたＥＧＲ率をエンジンＥＣＵ６１内から取得する。過給圧は、過給圧センサ７３によって検出されることから、パラメータ値取得部８１は、過給圧センサ７３の出力値に基づいて過給圧を取得する。
【００６３】
このようにしてパラメータ値取得部８１によって取得された各入力パラメータの現在の値は、演算部８２に入力され、その結果、出力パラメータであるＮＯｘ濃度の推定値が演算部８２から出力される。
【００６４】
≪学習済みモデルの再学習の必要性≫
ところで、図５に示したニューラルネットワークの学習（すなわち、重みｗの値及びバイアスｂの値の学習）は、ニューラルネットワークを用いたモデルを使用して制御される内燃機関１が車両に搭載される前に行われる。すなわち、各車両の出荷前に事前に行われる。
【００６５】
ニューラルネットワークの学習を行うにあたっては、入力パラメータの実測値と、この入力パラメータの実測値に対応した出力パラメータの実測値（正解データ）と、を含む訓練データが多数作成される。そして、作成された多数の訓練データを用いて、前述した誤差逆伝搬法を用いてニューラルネットワーク内の重みｗ及びバイアスｂの値を繰り返し更新することによって、重みｗ及びバイアスｂの値が学習され、ニューラルネットワークを用いた学習済みモデルが生成される。そして、このようにして生成された学習済みモデルが、各車両のエンジンＥＣＵ６１に実装される。
【００６６】
しかしながら、ニューラルネットワークの学習を行うにあたって作成された多数の訓練データは、実際に車両に搭載される内燃機関１を使用して作成されたものではなく、例えばエンジンベンチなどで訓練データ作成用の内燃機関を運転させて取得したデータに基づいて作成されたものである。
【００６７】
そして、実際に車両に搭載される内燃機関１と、訓練データの作成のために使用された内燃機関との間には、許容範囲内ではあるものの、その性能に或る程度の個体差が存在する。また、経時劣化等によって、内燃機関１の性能が車両搭載時の初期性能から変化することも考えられる。
【００６８】
そのため、ニューラルネットワークを用いた学習済みモデルの推定精度を向上させるためには、内燃機関１が車両に搭載された後、ニューラルネットワークを内燃機関１の性能にあわせて個別に再学習させることが望ましいといえる。
【００６９】
そこで本実施形態では、エンジンＥＣＵ６１の処理部６５（より詳細には学習部８４）において、ニューラルネットワークの再学習を行うことができるようにしている。具体的には、車両が出荷（納車）された後の車両運転中に、パラメータ値取得部８１によって取得された入力パラメータの値と、この入力パラメータの値に対応した出力パラメータの値と、を対応付けた訓練データを多数作成して記憶部６３に記憶させておき、このようにして車両の出荷後に作成された訓練データを用いて、学習部８４において前述した誤差逆伝搬法によってニューラルネットワークの再学習を行うことができるようにしている。なお出力パラメータの値は、例えば図５に示したニューラルネットワークの再学習を行う場合であれば、ＮＯｘセンサ７５によって検出された値を用いることができる。
【００７０】
≪学習済みモデルの再学習を行う際の問題点≫
ニューラルネットワークの再学習にあたっては、ニューラルネットワークを再学習する際に使用する訓練データの個数（データ量）を多くするほど、再学習後の学習済みモデルの推定精度を向上させることができる。しかしながら、ニューラルネットワークの再学習を車両に搭載されたエンジンＥＣＵ６１によって行う場合、ニューラルネットワークを再学習する際に使用する訓練データの個数が多くなるほど、エンジンＥＣＵ６１の演算負荷が高くなり、その結果、エンジンＥＣＵ６１の処理能力が低下する。
【００７１】
したがって、ニューラルネットワークを再学習する際に使用する訓練データの個数を多くすると、エンジンＥＣＵ６１の処理能力の低下に起因して、内燃機関１の出力など、内燃機関１を制御する必要のある一部の車両機能（例えば、先行車との車間距離を一定に保つクルーズコントロールや、先行車との追突を回避するためのプリクラッシュセーフティシステム（ＰＣＳ）など）の実施が制限されるおそれがある。そしてまた、ニューラルネットワークを再学習する際に使用する訓練データの個数が多くなるほど、ニューラルネットワークの再学習に必要な時間も長くなる。
【００７２】
そのため、車両乗員の意思を無視してニューラルネットワークの再学習を実施してしまうと、車両乗員の意思に反して一部の車両機能が長時間制限されてしまうおそれがある。
【００７３】
そこで本実施形態では、ニューラルネットワークを再学習する際には、図６に示すように、複数の再学習プラン（図６に示す例ではプラン１からプラン５）の中から車両乗員が任意の再学習プランを選択可能な態様で、複数の再学習プラン毎に、再学習の際に使用する訓練データのデータ量に相当する情報と、訓練データのデータ量に応じて変化する再学習のために必要な時間に相当する情報と、再学習によって向上する学習済みモデルの精度向上率に相当する情報と、再学習中に制限される車両機能に関する情報と、を対応付けて、ディスプレイ１１０に表示することができるようにした。
【００７４】
これにより、ニューラルネットワークの再学習を行うか否か、またニューラルネットワークの再学習を行う場合には、どの程度の訓練データを用いて再学習させるかを、車両乗員の判断に委ねることができる。そのため、車両乗員の意思を反映させた、ニューラルネットワークの再学習を実施することができるので、車両乗員の意思に反して一部の車両機能が長時間制限されてしまうのを抑制することができる。
【００７５】
なお図６では、複数の再学習プラン（図６に示す例ではプラン１からプラン５）の中から車両乗員が任意の再学習プランを選択できる態様の一例として、各プラン１〜５の選択ボタンをそれぞれ画面下部に表示した例を示しているが、表示方法はこのような方法に限られるものではない。
【００７６】
また図６では、再学習の際に使用する訓練データのデータ量に相当する情報として、車両出荷後に作成された訓練データの個数と相関関係にあるパラメータである直近の走行距離を表示しているが、これに限られるものではなく、例えば直近の走行時間を表示するようにしてもよいし、データ量を「小」、「中」、「大」といた文字を表示させて表すようにしもよい。また再学習のために必要な時間に相当する情報として、時間そのものを表示させているが、これに限られるものではなく、例えば、「短」、「中」、「長」といた文字を表示させたり、時間の長さごとに長さが異なるバーなど画像を表示させたりしてもよい。また再学習によって向上する学習済みモデルの精度向上率に相当する情報として、精度向上率そのものを表示させているが、これに限られるものではなく、例えば、「小」、「中」、「大」といた文字を表示させてもよい。また再学習中に制限される車両機能に関する情報として、制限される車両機能を文字によって表示させているが、これに限られるものではく、例えば各車両機能を簡易的に表すマークなどの画像を表示させてもよい。
【００７７】
さらに図６では、複数の再学習プラン毎に、再学習の際に使用する訓練データのデータ量に相当する情報と、訓練データのデータ量に応じて変化する再学習のために必要な時間に相当する情報と、再学習によって向上する学習済みモデルの精度向上率に相当する情報と、再学習中に制限される車両機能に関する情報と、を対応付けて、ディスプレイ１１０に表示している。すなわち本実施形態では、複数の再学習プラン毎に、４つの情報を対応付けて、ディスプレイ１１０に表示している。
【００７８】
しかしながら、必ずしもこれら４つの情報全てを表示する必要はなく、これら４つの情報の中の一部のみを表示させるようにしてもよい。例えば、複数の再学習プラン毎に、再学習の際に使用する訓練データのデータ量に相当する情報と、訓練データのデータ量に応じて変化する再学習のために必要な時間に相当する情報と、を対応付けて、これら２つの情報のみをディスプレイ１１０に表示させるようにしてもよい。
【００７９】
これら２つの情報のみをディスプレイ１１０に表示させるようにしたのは、例えばデータ量に相当する情報が分かれば、基本的にデータ量が多くなるほどニューラルネットワークを用いた学習済みモデルの精度向上率が上昇するため、車両乗員は概ねの精度向上率を推定することができるためである。また再学習のために必要な時間が分かれば、仮に何らかの車両機能が制限されるとしても、車両機能が制限される時間を把握することができるため、車両機能が制限される時間に応じて再学習を行うか否かの判断を車両乗員が行うことができるためである。
【００８０】
≪再学習プランの情報表示制御≫
図７は、ＨＭＩＥＣＵ１３０によって実施される本実施形態による再学習プランの情報表示制御について説明するフローチャートである。ＨＭＩＥＣＵ１３０は、本ルーチンを所定の演算周期で繰り返し実行する。
【００８１】
ステップＳ１において、ＨＭＩＥＣＵ１３０は、再学習プランの表示要求があるか否かを判定する。すなわちＨＭＩＥＣＵ１３０は、再学習プランをディスプレイに表示させるための操作が車両乗員によって行われ、当該操作に対応する操作信号を受信したか否かを判定する。ＨＭＩＥＣＵ１３０は、再学習プランの表示要求があった場合、すなわち再学習プランをディスプレイに表示させるための操作信号を受信した場合は、ステップＳ２の処理に進む。一方でＨＭＩＥＣＵ１３０は、再学習プランの表示要求がない場合は、今回の処理を終了する。
【００８２】
ステップＳ２において、ＨＭＩＥＣＵ１３０は、再学習プラン作成要求フラグＦ１をＯＮに設定する。再学習プラン作成要求フラグＦ１は、初期設定がＯＦＦになっているフラグであって、エンジンＥＣＵ６１に対して再学習プランの作成を要求するときにＯＮに設定され、エンジンＥＣＵ６１において再学習プランの作成が完了したときにＯＦＦに戻されるフラグである。
【００８３】
ステップＳ３において、ＨＭＩＥＣＵ１３０は、再学習プラン作成完了フラグＦ２を読み込み、再学習プラン作成完了フラグＦ２がＯＮに設定されているか否かを判定する。再学習プラン作成完了フラグＦ２は初期設定がＯＦＦに設定されているフラグであって、エンジンＥＣＵ６１において再学習プランの作成が完了したときにＯＮに設定され、後述するステップＳ１１においてＯＦＦに戻されるフラグである。ＨＭＩＥＣＵ１３０は、再学習プラン作成完了フラグＦ２がＯＦＦに設定されていれば、ステップＳ４の処理に進む。一方でＨＭＩＥＣＵは、再学習プラン作成完了フラグＦ２がＯＮに設定されていれば、ステップＳ５の処理に進む。
【００８４】
ステップＳ４において、ＨＭＩＥＣＵ１３０は、再学習プランの作成中であることを示すロード画面をディスプレイ１１０に表示させ、所定時間経過後、ステップＳ３の処理に戻る。
【００８５】
ステップＳ５において、ＨＭＩＥＣＵ１３０は、前述した図６に示したように、再学習プランをディスプレイ１１０に表示させる。
【００８６】
ステップＳ６において、ＨＭＩＥＣＵ１３０は、再学習プランのディスプレイ表示時間Ｔをゼロに戻す。
【００８７】
ステップＳ７において、ＨＭＩＥＣＵ１３０は、再学習プランのディスプレイ表示時間Ｔが所定時間Ｔｔｈ以上であるか否かを判定する。ＨＭＩＥＣＵ１３０は、再学習プランのディスプレイ表示時間Ｔが時間時間Ｔｔｈ未満であれば、ステップＳ８の処理に進む。一方でＨＭＩＥＣＵ１３０は、再学習プランのディスプレイ表示時間Ｔが時間時間Ｔｔｈ以上であれば、ステップＳ１２の処理に進む。
【００８８】
ステップＳ８において、ＨＭＩＥＣＵ１３０は、複数の再学習プランのうちの１つを選択するための操作が、車両乗員によって行われたか否かを判定する。ＨＭＩＥＣＵ１３０は、複数の再学習プランのうちの１つを選択するための操作がまだ行われていないと判定したときは、ステップＳ９の処理に進む。一方でＨＭＩＥＣＵ１３０は、複数の再学習プランのうちの１つを選択するための操作が行われたと判定したときは、ステップＳ１０の処理に進む。
【００８９】
ステップＳ９において、ＨＭＩＥＣＵ１３０は、再学習プランのディスプレイ表示時間Ｔに所定時間ΔＴ（例えば、ＨＭＩＥＣＵ１３０の演算周期に相当する時間）を加算して、再学習プランのディスプレイ表示時間Ｔを更新する。
【００９０】
ステップＳ１０において、ＨＭＩＥＣＵ１３０は、車両乗員によって選択された再学習プランのプラン番号を、エンジンＥＣＵ６１に送信する。
【００９１】
ステップＳ１１において、ＨＭＩＥＣＵ１３０は、再学習プラン作成完了フラグＦ２をＯＦＦに戻す。
【００９２】
ステップＳ１２において、ＨＭＩＥＣＵ１３０は、再学習プランのディスプレイ表示時間Ｔが時間時間Ｔｔｈ以上となっても再学習プレンの選択が行われなかったため、再学習を行う意思が車両乗員にはないと判定して、ディスプレイ１１０の表示画面を、再学習プランの表示要求が行われる直前の表示画面に戻す。
【００９３】
≪再学習プランの作成制御≫
図８は、エンジンＥＣＵ６１によって実施される本実施形態による再学習プランの作成制御について説明するフローチャートである。エンジンＥＣＵ６１は、本ルーチンを所定の演算周期で繰り返し実行する。
【００９４】
ステップＳ２１において、エンジンＥＣＵ６１は、再学習プラン作成要求フラグＦ１を読み込み、再学習プラン作成要求フラグＦ１がＯＮに設定されているか否かを判定する。エンジンＥＣＵ６１は、再学習プラン作成要求フラグＦ１がＯＦＦであれば、今回の処理を終了する。一方でエンジンＥＣＵ６１は、再学習プラン作成要求フラグＦ１がＯＮであれば、ステップＳ２２の処理に進む。
【００９５】
ステップＳ２２において、エンジンＥＣＵ６１は、ニューラルネットワークの再学習の際に使用する訓練データの個数を異ならせた複数の再学習プランを作成する。
【００９６】
本実施形態では、プラン１からプラン５までの５つの再学習プランを作成している。前述した図６に示すように、プラン１からプラン３は、それぞれ、直近１００［ｋｍ］、直近２００［ｋｍ］、直近３００［ｋｍ］を走行しているときに作成された訓練データを用いてニューラルネットワークを再学習するプランである。プラン４は、前回再学習を実施してから現在までの間に作成された訓練データを用いてニューラルネットワークを再学習するプランである。プラン５は、車両が出荷（納車）されてから現在までの間に作成された全ての訓練データを用いてニューラルネットワークを再学習するプランである。
【００９７】
ステップＳ２３において、エンジンＥＣＵ６１は、再学習プラン毎に、再学習のために必要な時間、及び再学習によって向上する学習済みモデルの精度向上率を算出すると共に、再学習中に制限される車両機能を特定する。
【００９８】
ステップＳ２４において、エンジンＥＣＵ６１は、各再学習プランを、再学習時間、精度向上率、及び制限機能と対応付けて保存する。
【００９９】
ステップＳ２５において、エンジンＥＣＵ６１は、再学習プラン作成完了フラグＦ２をＯＮに設定する。
【０１００】
≪再学習制御≫
図９は、エンジンＥＣＵ６１によって実施される本実施形態によるニューラルネットワークの再学習制御について説明するフローチャートである。エンジンＥＣＵ６１は、本ルーチンを所定の演算周期で繰り返し実行する。
【０１０１】
ステップＳ３１において、エンジンＥＣＵ６１は、ＨＭＩＥＣＵ１３０から、車両乗員によって選択された再学習プランのプラン番号を受信したか否かを判定する。エンジンＥＣＵ６１は、再学習プランのプラン番号を受信していなければ、今回の処理を終了する。一方でエンジンＥＣＵ６１は、再学習プランのプラン番号を受信していれば、ステップＳ３２の処理に進む。
【０１０２】
ステップＳ３２において、エンジンＥＣＵ６１は、車両が出荷された後の車両運転中に作成されて記憶部６３に記憶された訓練データの中から、受信した再学習プランのプラン番号に応じた範囲の訓練データを抽出し、その抽出した訓練データを用いて、前述した誤差逆伝搬法によってニューラルネットワークの再学習を行う。
【０１０３】
ステップＳ３３において、エンジンＥＣＵ６１は、ニューラルネットワークの再学習が完了しているか否かを判定する。エンジンＥＣＵ６１は、ニューラルネットワークの再学習が完了していれば、ステップＳ３４の処理に進む。一方でエンジンＥＣＵ６１は、ニューラルネットワークの再学習が完了していなければ、所定時間経過後に、再度ニューラルネットワークの再学習が完了しているか否かを判定する。
【０１０４】
ステップＳ３４において、エンジンＥＣＵ６１は、ニューラルネットワークを用いた学習済みモデルを、再学習したモデルに書き換える。
【０１０５】
以上説明した本実施形態によるＨＭＩ装置１００（情報提供装置）は、ニューラルネットワークを用いたモデルに入力パラメータを入力することによって得られた出力パラメータに基づいて内燃機関１を制御する制御装置６０を備えた車両に搭載され、車両の乗員に情報を提供するように構成される。このＨＭＩ装置１００は、制御装置６０において、車両の運転時に取得された入力パラメータの値と、当該入力パラメータが取得されたときに検出された出力パラメータの値と、を訓練データとして用いてニューラルネットワークを再学習するときには、訓練データのデータ量を異ならせた複数の再学習プランを事前にディスプレイ１１０（情報提供画面）に表示させる情報表示部１４２を備える。そして情報表示部１４２は、複数の再学習プランの中から乗員が任意の再学習プランを選択可能な態様で、複数の再学習プラン毎に、再学習の際に使用する訓練データのデータ量に相当する情報と、訓練データのデータ量に応じて変化する再学習のために必要な時間に相当する情報と、を対応付けて、ディスプレイ１１０に表示するように構成されている。
【０１０６】
これにより、ニューラルネットワークの再学習を行うか否か、またニューラルネットワークの再学習を行う場合には、どの程度の訓練データを用いて再学習させるかを、車両乗員の判断に委ねることができる。そのため、車両乗員の意思を反映させた、ニューラルネットワークの再学習を実施することができるので、車両乗員の意思に反して一部の車両機能が長時間制限されてしまうのを抑制することができる。
【０１０７】
また本実施形態では、再学習の際に使用する訓練データのデータ量に相当する情報、及び訓練データのデータ量に応じて変化する再学習のために必要な時間に相当する情報に加えて、再学習によって向上する学習済みモデルの精度向上率に相当する情報と、再学習中に制限される車両機能に関する情報と、をさらに再学習プラン毎に対応付けて、ディスプレイ１１０に表示している。これにより、再学習プランを選択する際の判断材料が増えるので、車両乗員の意思を一層反映させた、ニューラルネットワークの再学習を実施することができる。
【０１０８】
以上、本発明の実施形態について説明したが、上記実施形態は本発明の適用例の一部を示したに過ぎず、本発明の技術的範囲を上記実施形態の具体的構成に限定する趣旨ではない。
【０１０９】
例えば上記の実施形態では、ニューラルネットワークを用いたモデルに入力パラメータを入力することによって得られた出力パラメータに基づいて制御される制御部品として、内燃機関１を例に挙げて説明したが、制御部品は内燃機関１に限られるものではない。例えばハイブリッド車両であれば、内燃機関１及び走行モータの一方又は双方を、ニューラルネットワークを用いたモデルに入力パラメータを入力することによって得られた出力パラメータに基づいて制御するようにしてもよい。また電気自動車であれば走行モータを、また燃料電池自動車であれば燃料電池を、ニューラルネットワークを用いたモデルに入力パラメータを入力することによって得られた出力パラメータに基づいて制御するようにしてもよい。
【０１１０】
また上記の実施形態では、再学習プランの表示要求があったとき（図７のステップＳ２で再学習プラン作成要求フラグＦ１がＯＮになったとき）に、エンジンＥＣＵ６１によって再学習プランを作成するようにしていたが、再学習プランの作成時期はこれに限られるものではない。例えば、車両の１トリップの終了時ごとに再学習プランを予め作成して記憶させておくようにしてもよい。これにより再学習プレンの作成要求があったときに即座にディスプレイ１１０に再学習プランを表示させることができる。
【符号の説明】
【０１１１】
１    内燃機関（制御部品）
６０    制御装置
１００    ＨＭＩ装置（情報提供装置）
１１０    ディスプレイ（情報表示画面）
１４２    情報表示部
【図１】
2020062914.tif 000011
【図２】
2020062914.tif 000012
【図３】
2020062914.tif 000013
【図４】
2020062914.tif 000014
【図５】
2020062914.tif 000015
【図６】
2020062914.tif 000016
【図７】
2020062914.tif 000017
【図８】
2020062914.tif 000018
【図９】
2020062914.tif 000019