(57)【要約】【課題】地質学上の変化や人為的な変化があった場合でも、車両の制御のための学習済モデルの精度の悪化を抑制すること。【解決手段】機械学習に用いる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モデルを生成する機械学習装置であって、入力パラメータが、車両の内部または外部の状態を制御する制御情報と、地図情報とを含み、地図情報に基づく複数の所定領域ごとにそれぞれ学習済モデルが設定され、地図情報における複数の所定領域において、地質学上の変化、または人為的な変化を認識した場合に、複数の所定領域から地質学上の変化または人為的な変化が生じた所定領域を特定し、特定した所定領域に設定されている学習済モデルを削除、または学習済モデルを生成して更新する制御部を備える。【選択図】図１
2020071611.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
機械学習に用いる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モデルを生成する機械学習装置であって、
前記入力パラメータが、車両の内部または外部の状態を制御する制御情報と、地図情報とを含み、
前記地図情報に基づく複数の所定領域ごとにそれぞれ学習済モデルが設定され、
前記地図情報における前記複数の所定領域において、地質学上の変化、または人為的な変化を認識した場合に、前記複数の所定領域から前記地質学上の変化または人為的な変化が生じた所定領域を特定し、前記特定した所定領域に設定されている学習済モデルを削除、または前記学習済モデルを生成して更新する制御部を備える
ことを特徴とする機械学習装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、機械学習装置に関する。
【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】
ところで、将来的に、車両の制御のための学習済モデルを、ルート、地域、または仮想的に碁盤の目のように分けた所定領域ごとに作成し、所定領域ごとの学習済モデルを管理するシステムが考えられている。この場合、所定領域において、自然環境による地質学上の変化や、新たな道路の建設などによる人為的な変化が生じると、所定領域内の変化が生じた部分に、既存の学習済モデルが使用できなくなったり、学習済モデルの精度が極端に悪化したりする可能性がある。そこで、地質学上の変化や人為的な変化に対応した学習済モデルを早期に生成することができるシステムの開発が望まれている。
【０００５】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、その目的は、地質学上の変化や人為的な変化があった場合でも、車両の制御のための学習済モデルの精度の悪化を抑制できる機械学習装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上述した課題を解決し、上記目的を達成するために、本発明に係る機械学習装置は、機械学習に用いる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モデルを生成する機械学習装置であって、前記入力パラメータが、車両の内部または外部の状態を制御する制御情報と、地図情報とを含み、前記地図情報に基づく複数の所定領域ごとにそれぞれ学習済モデルが設定され、前記地図情報における前記複数の所定領域において、地質学上の変化、または人為的な変化を認識した場合に、前記複数の所定領域から前記地質学上の変化または人為的な変化が生じた所定領域を特定し、前記特定した所定領域に設定されている学習済モデルを削除、または前記学習済みモデルを生成して更新する制御部を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明に係る機械学習装置によれば、地質学上の変化や人為的な変化があった場合でも、車両の制御のための学習済モデルの精度の悪化を抑制することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、本発明の一実施形態による機械学習装置を適用可能な機械学習システムを示す概略図である。
【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、本発明の一実施形態による機械学習装置が実行する機械学習および入出力データセットを説明するための図である。
【図５】図５は、本発明の一実施形態による機械学習装置が実行する学習済モデルの更新方法を説明するためのフローチャートである。
【図６】図６は、本発明の一実施形態による機械学習装置が学習済モデルを更新する際の地図情報の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明の実施形態について図面を参照しつつ説明する。なお、以下の実施形態の全図においては、同一または対応する部分には同一の符号を付す。また、本発明は以下に説明する実施形態によって限定されるものではない。
【００１０】
まず、本発明の一実施形態による機械学習装置を適用可能な機械学習システムについて説明する。図１は、この一実施形態による機械学習システムを示す。図１に示すように、機械学習システム１は、ネットワーク１０を介して互いに通信可能な、機械学習サーバ２と、複数の車両３と、地図サーバ４とを有する。
【００１１】
本実施形態において、機械学習装置としての機械学習サーバ２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、車両から排出される窒素酸化物（ＮＯｘ）の排出量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モデルを生成する。また、車両３においては、機械学習によって生成された学習済モデルを用いて、ＮＯｘの排出量を予測する。
【００１２】
ネットワーク１０は、インターネット回線網や携帯電話回線網などから構成される。ネットワーク１０は、例えば、インターネットなどの公衆通信網であって、例えばＬＡＮ（Local  Area  Network）、ＷＡＮ（Wide  Area  Network）、携帯電話などの電話通信網や公衆回線、ＶＰＮ（Virtual  Private  Network）、および専用線などの一または複数の組み合わせからなる。ネットワーク１０は、有線通信および無線通信が適宜組み合わされている。
【００１３】
（機械学習サーバ）
機械学習サーバ２は、通信部３２を有する複数の車両３から送信された種々の情報を、ネットワーク１０を介して収集するデータ収集処理を実行する。機械学習サーバ２は、収集した種々の情報によって機械学習を実行可能である。機械学習サーバ２は、制御部２１、記憶部２２、および通信部２３を備える。
【００１４】
制御部２１は、具体的に、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）、ＤＳＰ（Digital  Signal  Processor）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable  Gate  Array）などのプロセッサ、およびＲＡＭ（Random  Access  Memory）やＲＯＭ（Read  Only  Memory）などの主記憶部（いずれも図示せず）を備える。
【００１５】
制御部２１は、記憶部２２に記憶されたプログラムを主記憶部の作業領域にロードして実行し、プログラムの実行を通じて各構成部などを制御することで、所定の目的に合致した機能を実現できる。
【００１６】
記憶部２２は、物理的には、ＲＡＭ等の揮発性メモリ、ＲＯＭ等の不揮発性メモリ、ＥＰＲＯＭ（Erasable  Programmable  ROM）、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ、Hard  Disk  Drive）、およびリムーバブルメディアなどから選ばれた記憶媒体から構成される。なお、リムーバブルメディアは、例えば、ＵＳＢ（Universal  Serial  Bus）メモリ、または、ＣＤ（Compact  Disc）、ＤＶＤ（Digital  Versatile  Disc）、またはＢＤ（Blu-ray（登録商標）  Disc）のようなディスク記録媒体である。また、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２２を構成してもよい。記憶部２２には、機械学習サーバ２の動作を実行するための、オペレーティングシステム（Operating  System  :ＯＳ）、各種プログラム、各種テーブル、各種データベースなどが記憶可能である。各種プログラムには、本実施形態によるモデル更新処理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。
【００１７】
本実施形態においては、制御部２１によるプログラムの実行によって、学習部２１ａの機能が実行される。学習部２１ａは、機械学習サーバ２が受信した入出力データセットをもとに機械学習を行う。学習部２１ａは、学習した結果を記憶部２２に書き込んで記憶させる。学習部２１ａ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モデルを、記憶部２２に記憶させる。記憶部２２に記憶させる際には、古い学習済モデルを削除して最新の学習済モデルを記憶させる更新でもよいし、古い学習済モデルの一部または全部を保存したまま最新の学習済モデルを記憶させる蓄積でもよい。
【００１８】
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２１ａ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２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。
【００１９】
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。
【００２０】
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。
【００２１】
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。
【００２２】
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。
【００２３】
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。
【００２４】
上述したように、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。
【００２５】
学習部２１ａ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。
【００２６】
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。
【００２７】
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２１ａは、制御部２１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、本実施形態においても適用可能である。この際に抽出する学習データの数は１つに限定されず、記憶部２２が記憶する学習データの一部でもよい。
【００２８】
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２１ａ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。
【００２９】
図４は、本実施形態による機械学習サーバ２が実行する機械学習および入出力データセットを説明するための図である。図４に示すように、本実施形態においては、入力パラメータが「点火時期、燃料の噴射量、噴射時期、スロットル開度、可変バルブタイミング（ＶＶＴ：Variable  Valve  Timing）、および排気再循環装置（ＥＧＲ）のガス流量を調整するＥＧＲバルブの制御量、地図情報、天候情報」であり、出力パラメータが「ＮＯｘの排出量」である。学習部２１ａによって、ニューラルネットワーク１００を用いた深層学習により生成された学習済モデルから、出力パラメータとして出力されるＮＯｘの排出量が最小になるように、入力パラメータが設定される。ここで、入力パラメータの内で、車両３の外部または内部において制御部３１による制御が可能な制御情報である、点火時期、燃料の噴射量、噴射時期、スロットル開度、ＶＶＴ、およびＥＧＲバルブの制御量に関して目標値が設定される。
【００３０】
地図情報としては、地図上の領域を、緯度および経度に基づいて分割してそれぞれを所定領域として設定したり、道路の路線（ルートＩＤ）ごとに分割してそれぞれを所定領域として設定したりする。その上で、それぞれの所定領域ごとに、個別に学習済モデルが生成されて設定される。すなわち、設定された所定領域ごとに個々に学習済モデルが設定される。これにより、機械学習によって地図情報が加味されて最適化された学習済モデルが得られるので、車両３において制御部３１により制御可能なアクチュエータ量を、地図情報および天候情報に応じてＮＯｘが最小となるように制御できる。ＮＯｘが最小になるようにアクチュエータ量を制御することにより、従来に比してエミッションを改善することが可能になる。
【００３１】
図１に示す記憶部２２には、上述のように生成された学習済モデルが検索可能に記憶される。記憶部２２は、制御部２１の学習部２１ａによって生成された学習済モデルを、蓄積したり更新したりして記憶する。学習済モデルは、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。学習済モデルを記憶するとは、学習済モデルにおけるネットワークパラメータｗや演算のアルゴリズムなどの情報を記憶することを意味する。また、記憶部２２は、上述した入力パラメータと出力パラメータとの組からなる入出力データセットを記憶する。記憶部２２は、学習部２１ａが入力パラメータをニューラルネットワーク１００に入力して算出した出力パラメータを当該入力パラメータとともに学習データとして記憶する。
【００３２】
通信部２３は、例えば、ＬＡＮ（Local  Area  Network）インターフェースボード、無線通信のための無線通信回路である。ＬＡＮインターフェースボードや無線通信回路は、公衆通信網であるインターネットなどのネットワーク１０に接続される。送信部および受信部としての通信部２３は、ネットワーク１０に接続して、複数の車両３との間で通信を行う。通信部２３は、それぞれの車両３との間で、車両識別情報、走行履歴情報、車両情報、地図情報、および学習済モデルなどの種々の情報を受信したり、車両３に対して地図情報、学習済モデル、および制御信号などの種々の情報を送信したりする。
【００３３】
車両識別情報は、個々の車両３を互いに識別するための種々の情報を含む。走行履歴情報は、それぞれの車両３における走行経路ならびに走行地域、地図情報、および天候情報などの情報を含む。走行経路の情報は、特定の道路の上りか下りかの情報、または特定の道路の上りか下りかの情報などである。走行地域の情報は、走行路線の情報、市町村の情報、都道府県の情報、または関東や東海などの地域の情報などである。地図情報は、具体的な地図画像を出力可能な情報、および道路の状態の情報を含む。天候情報は、外気温や湿度の情報や、晴れ、曇り、雨、または雪などの天気の情報を含む。外気温や湿度の情報は、走行時における気温や湿度の情報のみならず、外気の実際の計測温度や計測湿度の情報を含んでもよい。また、天候情報は、風向き、風速、および車両３の進行方向が関連付けられた情報などを含んでもよい。車両情報は、車両３の特に内燃機関に関する情報として、点火時期、燃料の噴射量、噴射時期、スロットル開度、ＶＶＴ、およびＥＧＲバルブの制御量に関する情報を含む。車両情報はさらに、総走行距離、位置情報、速度情報、加速度情報、センサ群取得情報、および車種などの情報を含んでもよい。
【００３４】
（車両）
車両３は、運転者による運転によって走行する車両や、与えられた運行指令に従って自律走行可能に構成された自律走行車両である。車両３は、制御部３１、通信部３２、駆動部３３、および記憶部３４を備える。制御部３１および記憶部３４はそれぞれ、物理的には上述した制御部２１および記憶部２２と同様である。制御部３１は、記憶部３４に記憶されたプログラムの実行によって、車両３に搭載される各種構成要素の動作を統括的に制御する。
【００３５】
送信部および受信部としての通信部３２は、ネットワーク１０を介した無線通信によって、少なくとも機械学習サーバ２との間で通信を行う、例えば車載通信モジュール（ＤＣＭ：Data  Communication  Module）などからなる。
【００３６】
駆動部３３は、車両３の走行に必要な従来公知の駆動部である。具体的には、車両３は、駆動源となる内燃機関であるエンジン、エンジンの駆動力を伝達する駆動伝達機構、および走行するための駆動輪などを備える。車両３のエンジンは、燃料の燃焼による駆動によって電動機などを用いて発電可能に構成される。発電された電力は充電可能なバッテリに充電される。
【００３７】
記憶部３４には、車両３における、上述した車両識別情報、地図情報、走行履歴情報、車両情報、学習済モデルを含む各種情報が、蓄積可能および更新可能に記憶されている。記憶部３４には、車両３における各種センサ（図示せず）によって検出された種々のデータが、センサ情報として蓄積可能および更新可能に記憶される。車両３はさらに、入出力部、センサ群、およびＧＰＳ部（いずれも図示せず）などを備える。
【００３８】
制御部３１は、車両３の走行時や停車時においてセンサ群（図示せず）から取得した情報に基づいて、地図情報、走行履歴情報、および車両情報などの情報を記憶部３４に逐次記憶させる。制御部３１は、記憶部３４に記憶させた地図情報、走行履歴情報、および車両情報などの情報を、所定のタイミングで通信部３２を通じて機械学習サーバ２に送信する。機械学習サーバ２においては、それぞれの車両３から受信した地図情報、走行履歴情報、および車両情報などの情報を、記憶部２２に記憶させる。これにより、機械学習サーバ２においては、記憶部２２に、地図情報、走行履歴情報、および車両情報などの情報が蓄積されたり、更新されたり、併合されたりする。
【００３９】
（地図サーバ）
地図サーバ４は、機械学習サーバ２および複数の車両３から送信された地図に関する情報を、ネットワーク１０を介して収集するデータ収集処理を実行する。地図サーバ４は、制御部４１、記憶部４２、および通信部４３を備える。制御部４１、記憶部４２、および通信部４３はそれぞれ、物理的には機械学習サーバ２における、制御部２１、記憶部２２、および通信部２３と同様である。
【００４０】
地図サーバ４の制御部４１は、記憶部４２に記憶されたプログラムの実行により、データ収集部４１ａの機能を実行する。データ収集部４１ａは、地図情報や、地図情報に関連する情報（以下、地図関連情報）を収集する。上述したように地図情報は、具体的な地図画像を出力可能な情報、および道路の状態の情報を含む。地図関連情報とは、自然環境に基づく地質学上の変化の情報や、道路の工事や橋梁の架設などの人為的な変化の情報などの情報である。データ収集部４１ａは、これらの地図情報および地図関連情報を、所定のタイミングで通信部４３を通じて、機械学習サーバ２、複数の車両３、および他の情報サーバ（図示せず）から収集して、記憶部４２に記憶させる。これにより、地図サーバ４においては、記憶部４２に、地図情報および地図関連情報などの情報が蓄積されたり、更新されたり、併合されたりする。地図サーバ４は、蓄積、更新、または併合された地図情報、および地図関連情報を機械学習サーバ２に送信し、機械学習サーバ２においては、地図サーバ４から受信した地図情報および地図関連情報を、記憶部２２に記憶させる。
【００４１】
記憶部４２には、具体的な地図画像を出力可能な情報および走行路の状態を含む地図情報が記憶されている。制御部４１は、データ収集部４１ａによって収集された地図情報に関連する情報に基づいて、記憶部４２に記憶された地図情報を適宜更新する。更新された地図情報は、機械学習サーバ２や車両３に送信される。機械学習サーバ２においては、更新された地図情報に基づいて、学習済モデルが更新される。
【００４２】
以下に、本実施形態による学習済モデルの更新方法の具体的な一例について説明する。以下の説明において、情報の送受信はネットワーク１０を介して行われるが、この点についての都度の説明は省略する。図５は、本実施形態による機械学習サーバ２が実行する学習済モデルの更新方法を説明するためのフローチャートである。図６は、本実施形態による機械学習サーバ２が学習済モデルを更新する際の地図情報の一例を示す図である。図６に示すように、本実施形態においては、地図が碁盤状に分割されて設定され、それぞれの領域にそれぞれ学習済モデルが割り当てられた状態を例にする。図６においては、それぞれの領域にカウントｉ（ｉ＝１，２，…，２４，２５）が割り当てられ、所定領域として設定された領域ごとに学習済モデルｉが設定されている。また、地図情報は、地図サーバ４から機械学習サーバ２に適切なタイミングで送信される。
【００４３】
図５に示すように、まず、ステップＳＴ１において機械学習サーバ２の制御部２１は、カウントｉの初期化を行って、ｉ＝０とする。ステップＳＴ２に移行して制御部２１は、カウントアップを行ってカウントｉを１増加させる。次に，ステップＳＴ３において制御部２１は、図６に示す地図におけるカウントｉの現在の状態が、過去の地図情報と異なるか否かを判定する。具体的に例えば、車両３が地図上においてカウントｉの領域を走行した際の走行路の状況に関して車両３から受信した地図情報や、地図サーバ４から受信した地図情報および地図関連情報や、記憶部２２に記憶されている地図情報および地図関連情報に基づいて、制御部２１は、カウントｉの領域における現在の状態を認識する。その後、制御部２１は、過去の地図情報と現在の状態とを比較したり、地図サーバ４から受信した地図関連情報に含まれる変化の情報に基づいたりして、カウントｉの領域の現在の状態が、過去の地図情報と異なるか否かを判定する。
【００４４】
制御部２１がカウントｉの現在の状態が過去の地図情報と同じであると判定した場合（ステップＳＴ３：Ｎｏ）、ステップＳＴ２に復帰する。一方、制御部２１がカウントｉの現在の状態が過去の地図情報と異なると判定した場合（ステップＳＴ３：Ｙｅｓ）、ステップＳＴ４に移行する。図６に示す例においては、変更領域は実線で囲まれた打点領域であり、地図情報においてカウントｉがｉ＝１１，１２，１６，１７の領域に跨がった領域である。
【００４５】
ステップＳＴ４において制御部２１の学習部２１ａは、図４に示すニューラルネットワーク１００に、入力パラメータとして更新された地図情報を入力する。これにより、カウントｉの地図情報の部分に適用される新しい学習済モデルｉが生成される。一方、記憶部２２においては、古い学習済モデルｉが削除され、生成された学習済モデルｉによって更新される。なお、必要に応じて、新たな学習済モデルｉを生成することなく、古い学習済モデルｉを削除することも可能である。
【００４６】
ステップＳＴ５に移行すると制御部２１は、カウントｉが、地図情報において地図を分割した数と一致するか否かを判定する。制御部２１が、カウントｉは分割した数（ここでは、２５）と一致しないと判定した場合（ステップＳＴ５：Ｎｏ）、ステップＳＴ２に復帰する。一方、制御部２１が、カウントｉは分割した数（ここでは、２５）と一致すると判定した場合（ステップＳＴ５：Ｙｅｓ）、学習済モデルの更新処理を終了する。以上により、地図情報の中で状態が変化した部分に対応する学習済モデルが更新される。
【００４７】
（第１変形例）
次に、上述した一実施形態の変形例について説明する。第１変形例においては、機械学習サーバ２における学習部２１ａが車両３に搭載されている。すなわち、車両３が機械学習装置を搭載している。この場合、車両３において機械学習を実行して、学習済モデルを生成できる。車両３において学習済モデルが生成された場合には、機械学習サーバ２に対して生成した学習済モデルを送信する。機械学習サーバ２は、複数の車両３から送信された学習済モデルに基づいて、新たに汎用的な学習済モデルを生成することが可能である。
【００４８】
（第２変形例）
第２変形例においては、車両３が機械学習装置を搭載し、かつ上述した学習済モデルの更新も車両３において実行する。この場合、車両３が、実際に走行した道路の状態が記憶部３４に記憶された地図情報と異なる状態であると検知した場合、制御部３１は、地図情報の当該道路の部分を車両３が実際に走行した道路の状態に変更して、地図情報を更新する。その後、車両３の学習部は、更新した地図情報に基づいて、図５に示すフローチャートに従って、更新された少なくとも１つの地図情報に対応する学習済モデルを更新する。一方、車両３は、更新した地図情報を地図サーバ４に送信する。地図サーバ４は、複数の車両３から更新された地図情報を受信し、これらの更新された地図情報に基づいて、記憶部４２に格納されている地図情報を更新する。なお、車両３は、更新した地図情報の代わりに、地図情報に関連する情報を地図サーバ４に送信するようにしてもよい。
【００４９】
以上説明した本発明の一実施形態によれば、地図情報の変化に対応して、学習済モデルを更新することができるので、車両３が走行する道路に、地質学上の変化や人為的な変化があった場合でも、車両３の制御のための学習済モデルの精度の悪化を抑制することが可能となる。
【００５０】
以上、本発明の一実施形態について具体的に説明したが、本発明は、上述の一実施形態に限定されるものではなく、本発明の技術的思想に基づく各種の変形が可能である。例えば、上述の一実施形態において、機械学習サーバ２と地図サーバ４とは同一のサーバから構成してもよい。
【符号の説明】
【００５１】
１  機械学習システム
２  機械学習サーバ
３  車両
４  地図サーバ
１０  ネットワーク
２１，３１，４１  制御部
２１ａ  学習部
２２，３４，４２  記憶部
２３，３２，４３  通信部
３３  駆動部
４１ａ  データ収集部
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
【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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