(57)【要約】【課題】統計モデルを用いたプラントモデルの予測精度の向上を可能とする車載制御装置を提供すること。【解決手段】車両を走行させている時のプラントに対する操作量を示す制御データと、当該操作量に対するプラントの挙動を示すセンサデータとを関連付けて、車載制御装置が有する記憶部に格納するデータ記憶部１５０と、制御データとセンサデータとを、プラントモデルの学習データとして管理サーバ２００に送信するデータ送信部１６０と、管理サーバ２００にて学習データを用いて機械学習が施されたプラントモデルに係るデータを、管理サーバ２００から受信して、当該車載制御装置内に記憶されたプラントモデルのデータを更新するデータ更新部１７０と、を備える車載制御装置。【選択図】図５
2020051305.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
学習器により構成される車両のプラントのプラントモデルと、前記車両の走行位置の前方区間の道路情報とに基づいて、前記車両が目標速度で走行するように、前記プラントのモデル予測制御を行う車載制御装置であって、
前記車両を走行させている時の前記プラントに対する操作量を示す制御データと、当該操作量に対する前記プラントの挙動を示すセンサデータとを関連付けて、当該車載制御装置が有する記憶部に格納するデータ記憶部と、
前記制御データと前記センサデータとを、前記プラントモデルの学習データとして管理サーバに送信するデータ送信部と、
前記管理サーバにて前記学習データを用いて機械学習が施された前記プラントモデルに係るデータを、前記管理サーバから受信して、当該車載制御装置内に記憶された前記プラントモデルのデータを更新するデータ更新部と、
を備える車載制御装置。
【請求項２】
前記プラントは、前記車両に搭載されたエンジン、及び前記エンジンから排出される排ガスを浄化する排気浄化装置を含む、
請求項１に記載の車載制御装置。
【請求項３】
前記プラントモデルを用いて、前記エンジンの燃費、及び前記エンジンの排ガス中のＮＯｘ量のバランスが最適化するように、前記エンジンの操作量を決定する運転状態決定部を更に備える、
請求項２に記載の車載制御装置。
【請求項４】
前記制御データは、前記エンジンにおける燃料噴射量、及び、前記車両のアクセル開度に係るデータを含み、
前記センサデータは、前記エンジンの排ガス中のＮＯｘ量を含む、
請求項２又は３に記載の車載制御装置。
【請求項５】
前記プラントモデルは、前記管理サーバにおいて、前記車両の識別情報と関連付けて記憶される、
請求項１乃至４のいずれか一項に記載の車載制御装置。
【請求項６】
学習器により構成される車両のプラントのプラントモデルと、前記車両の走行位置の前方区間の道路情報とに基づいて、前記車両が目標速度で走行するように、前記プラントのモデル予測制御を行う車載制御装置と通信接続された管理サーバであって、
前記車両から、前記車両が走行している時の前記プラントの操作量を示す制御データと、当該操作量に対する前記プラントの挙動を示すセンサデータとを、前記プラントモデルの学習データとして取得するデータ取得部と、
前記車両から前記学習データを受信した場合、当該学習データを用いて、当該車両の前記プラントモデルに対して機械学習を施す学習処理部と、
前記車両に対して学習済みの前記プラントモデルに係るデータを送信する更新指令部と、
を備える管理サーバ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、車載制御装置、及び管理サーバに関する。
【背景技術】
【０００２】
車両の各部を制御する手法として、モデル予測制御（MPC:Model Predictive Control）と称される手法が知られている。モデル予測制御とは、制御対象のモデルを利用して、未来の挙動を予測し、各時刻で最適化問題を解きながら、制御対象の操作量を決定する制御方法である。
【０００３】
図１は、モデル予測制御を実現する一般的なシステム構成を簡易的に示す図である。図２は、モデル予測制御の一般的な制御態様に示すタイミングチャートである。
【０００４】
この種の制御システムにおいて、モデル予測制御コントローラＴ１は、制御対象（以下、「プラント」とも称する）をモデル化した予測モデル（以下、「プラントモデル」とも称する）を用いて、プラントの挙動を予測する予測部Ｔ１ｂと、予測部Ｔ１ｂの予測結果に基づいて、プラントＴ２の挙動が最適化するように、プラントＴ２の操作量を決定する最適化部Ｔ１ａと、を含んで構成される。
【０００５】
モデル予測制御コントローラＴ１は、目標値γが設定されると、現時点におけるプラントＴ２の挙動（ｙ（ｔ））を考慮しながら、プラントＴ２の出力を当該目標値γに近づけるためのプラントＴ２の制御態様（即ち、操作量）を決定する。具体的には、予測部Ｔ１ｂは、プラントモデルを用いて、設定された目標値γを充足するためのプラントＴ２の種々の制御態様について、現時点から先の予測区間（時刻ｔ〜ｔ＋Ｎ）におけるプラントＴ２の挙動（即ち、プラント出力予測ｙｐ）のシミュレーションを実行する。そして、最適化部Ｔ１ａは、当該シミュレーションから得られる結果に基づいて、プラントＴ２の挙動を規定する所定の損失関数が最小化するように、制御区間（時刻ｔ〜ｔ＋１）のプラントＴ２の制御態様（即ち、操作量）を決定し、当該制御態様にて、プラントＴ２を制御する。モデル予測制御コントローラＴ１は、以下、時刻ｔ＋１以降も同様の処理を実施する。
【０００６】
車両においては、特に、内燃機関（以下、「エンジン」と称する）のプラントをモデル化して、エンジンの燃費が良好となり、且つ、エンジンから排出されるＮＯｘ量が低減するように、エンジンのモデル予測制御を行う態様が種々に検討されている（例えば、特許文献１を参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２０１７−２２３２２９号公報
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】Jaehoon Lee, et al. "Deep Neural Networks as Gaussian Processes", arXiv:1711.00165v3 [stat.ML], 3 Mar 2018, ("URL:https://arxiv.org/abs/1711.00165")
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
ところで、テストベンチで採取されたデータをもとに機械学習により構築されたプラントモデル（以下、「統計モデル」とも称する）が知られている。この種のプラントモデルにおいては、データ点数の不足等に起因して、走行状態によっては、予測精度が悪化するおそれがある。加えて、実際には、車両の使用態様（例えば、車両の走行環境）は、車両毎に異なり、画一化されたプラントモデルでは、必ずしもプラントモデルが最適化されているとは言えない。
【００１０】
しかしながら、かかるプラントモデルにおいては、データ点数の不足等に起因して、走行状態によっては、予測精度が悪化するおそれがある。加えて、実際には、車両の使用態様（例えば、車両の走行環境）は、車両毎に異なり、画一化されたプラントモデルでは、必ずしもプラントモデルが最適化されているとは言えない。
【００１１】
本開示は、上記問題点に鑑みてなされたもので、統計モデルを用いたプラントモデルの予測精度の向上を可能とする車載制御装置、及び管理サーバ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】
【００１２】
前述した課題を解決する主たる本開示は、
学習器により構成される車両のプラントのプラントモデルと、前記車両の走行位置の前方区間の道路情報とに基づいて、前記車両が目標速度で走行するように、前記プラントのモデル予測制御を行う車載制御装置であって、
前記車両を走行させている時の前記プラントに対する操作量を示す制御データと、当該操作量に対する前記プラントの挙動を示すセンサデータとを関連付けて、当該車載制御装置が有する記憶部に格納するデータ記憶部と、
前記制御データと前記センサデータとを、前記プラントモデルの学習データとして管理サーバに送信するデータ送信部と、
前記管理サーバにて前記学習データを用いて機械学習が施された前記プラントモデルに係るデータを、前記管理サーバから受信して、当該車載制御装置内に記憶された前記プラントモデルのデータを更新するデータ更新部と、
を備える車載制御装置である。
【００１３】
又、他の局面では、
学習器により構成される車両のプラントのプラントモデルと、前記車両の走行位置の前方区間の道路情報とに基づいて、前記車両が目標速度で走行するように、前記プラントのモデル予測制御を行う車載制御装置と通信接続された管理サーバであって、
前記車両から、前記車両が走行している時の前記プラントの操作量を示す制御データと、当該操作量に対する前記プラントの挙動を示すセンサデータとを、前記プラントモデルの学習データとして取得するデータ取得部と、
前記車両から前記学習データを受信した場合、当該学習データを用いて、当該車両の前記プラントモデルに対して機械学習を施す学習処理部と、
前記車両に対して学習済みの前記プラントモデルに係るデータを送信する更新指令部と、
を備える管理サーバである。
【発明の効果】
【００１４】
本開示に係る車両の車載制御装置によれば、統計モデルを用いたプラントモデルの予測精度の向上が可能である。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】モデル予測制御を実現するための一般的なシステム構成を簡易的に示す図
【図２】モデル予測制御の一般的な制御態様に示すタイミングチャート
【図３】一実施形態に係る車両の構成を示す図
【図４】一実施形態に係る車両ＥＣＵの構成を示す図
【図５】一実施形態に係る車両ＥＣＵのモデル予測制御を実現するためのシステム構成を示す図
【図６】車両を目標車速で走行させようとした場合における、エンジンの燃費に関する損失、尿素水噴射装置における尿素水噴射量に関する損失、及び排ガス中のＮＯｘ量に関する損失の関係を示す図
【図７】一実施形態に係る車両ＥＣＵの動作を示すフローチャート
【図８】一実施形態に係る管理サーバの動作を示すフローチャート
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施形態について詳細に説明する。尚、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００１７】
［車両の構成］
以下、図３を参照して、一実施形態に係る車両１の構成の一例について説明する。
【００１８】
図３は、本実施形態に係る車両１の構成を示す図である。
【００１９】
本実施形態に係る車両１は、エンジン１１、クラッチ１２、トランスミッション１３、駆動輪１４、制動装置２０、排気浄化装置３０、目標車速設定装置４０、現在地情報取得装置５０、各種センサ６０、及び、車両ＥＣＵ（Electronic Control Unit）１００を備えている。
【００２０】
エンジン１１は、燃料を燃焼して、車両１を走行させるための駆動力を生成する。エンジン１１は、例えば、ディーゼルエンジンであり、燃料噴射量等を制御することで任意の駆動力を生成する。
【００２１】
尚、エンジン１１は、燃料を噴射するインジェクタや、吸排気バルブのバルブタイミングを制御するエンジンＥＣＵ（図示せず）を有する。そして、エンジン１１は、車両ＥＣＵ１００からの制御信号に基づいて、所定の運転特性となるように、燃料の噴射圧力、燃料の噴射タイミング、燃料の噴射量、及び吸排気バルブのバルブタイミング等を制御する。
【００２２】
クラッチ１２は、エンジン１１とトランスミッション１３との間に介装され、エンジン１１の出力軸とトランスミッション１３の入力軸とを断接可能に連結する。
【００２３】
トランスミッション１３は、エンジン１１から入力される回転を変速して、駆動輪１４側に出力する。トランスミッション１３としては、例えば、ベルト式の無段変速機が用いられる。尚、クラッチ１２及びトランスミッション１３は、それぞれ、これらの状態を制御するアクチュエータ（図示せず）を有している。そして、当該アクチュエータは、車両ＥＣＵ１００からの制御信号に基づいて制御される。
【００２４】
駆動輪１４は、トランスミッション１３を介して伝達される駆動力によって、車両１を走行させる。
【００２５】
制動装置２０は、駆動輪１４等に対して摩擦抵抗による抵抗力を与え、車両１を減速させる。
【００２６】
排気浄化装置３０は、例えば、エンジン１１から排出される排ガス中のＮＯｘを浄化する装置であって、エンジン１１の排気管中に配設されたＳＣＲ（Selective Catalytic Reduction）３０ａ、及び、当該ＳＣＲ３０ａの上流の排気管中で尿素水を噴射する尿素水噴射装置３０ｂを含んで構成される（後処理装置とも称される）。
【００２７】
尚、排気浄化装置３０においては、ＳＣＲ３０ａが、例えば、尿素水噴射装置３０ｂから供給される尿素水が加水分解したアンモニアを吸着すると共に、当該吸着したアンモニアによって排ガス中のＮＯｘを選択的に還元浄化する。尿素水噴射装置３０ｂから排気管中に噴射する尿素水の噴射量は、車両ＥＣＵ１００からの制御信号によって制御される。
【００２８】
目標車速設定装置４０は、車両１の自動走行時の目標車速を、車両ＥＣＵ１００に設定する。目標車速設定装置４０は、例えば、運転席のダッシュボード（図示せず）に配置されたタッチパネル付きディスプレイ等の情報入力インタフェースを含み、運転者から目標車速の設定を受け付ける。尚、目標車速設定装置４０が設定する目標車速は、目標車速幅として設定されてもよい。
【００２９】
現在地情報取得装置５０は、車両１の現在位置を示す情報を取得し、当該情報を車両ＥＣＵ１００へ出力する。現在地情報取得装置５０は、例えば、衛星測位システム（ＧＰＳ）の受信機である。
【００３０】
各種センサ６０は、車両１の各部の状態等を検出するために設けられている。具体的には、各種センサ６０としては、エンジン１１のクランクシャフトの回転数を検出するエンジン回転センサ、エンジン１１のカムシャフトの回転位相を検出するカムポジションセンサ、エンジン１１の燃焼室内の圧力を検出する圧力センサ、エンジン１１の出力トルクを検出するトルクセンサ、アクセル開度を検出するアクセル開度センサ、冷却水循環路内（図示せず）を流れる冷却水温を検出する冷却水温センサ、排ガスの温度を検出する排気温度センサ、排ガスの空燃比を検出するＡ／Ｆ（空燃比)センサ、及び、ＳＣＲ３０ａの触媒温度を検出する温度センサ等が備え付けられている。尚、これらのセンサは、いずれも公知のセンサで実現することができる。
【００３１】
これら各種センサ６０で検出される検出値（以下、「センサデータ」とも称する）は、車両ＥＣＵ１００に送信される。
【００３２】
車両ＥＣＵ１００は、車両１の各部を統括制御するもので、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、入力ポート、及び、出力ポート等を含んで構成されている。
【００３３】
本実施形態に係る車両ＥＣＵ１００は、車両１を目標車速設定装置４０に設定された目標速度で自動走行させるように、車両１の各部を自動制御可能に構成されている（オートクルーズモードとも称される）。車両ＥＣＵ１００は、車両１を目標速度で自動走行させる際には、道路情報及び車両情報等に基づいて、車両１の走行位置の前方の所定区間における車両１の挙動を予測し、エンジン１１の燃費、及びエンジン１１から排出される排ガス中のＮＯｘ量等の観点から、最適となるように、エンジン１１等の車両１の各部を制御する（詳細は後述）。
【００３４】
尚、車両ＥＣＵ１００は、車両１の各部（エンジン１１、クラッチ１２、トランスミッション１３、制動装置２０、排気浄化装置３０、目標車速設定装置４０、現在地情報取得装置５０、及び、各種センサ６０等）と車載ネットワークにより相互に接続され、必要なデータや制御信号を相互にやり取りしている。図３中の点線矢印は、信号経路を表している。
【００３５】
［ＥＣＵの構成］
次に、図４〜図８を参照して、本実施形態に係る車両ＥＣＵ１００（本発明の「車載制御装置」に相当）の構成の一例について、説明する。
【００３６】
図４は、本実施形態に係る車両ＥＣＵ１００の構成を示す図である。図５は、本実施形態に係る車両ＥＣＵ１００のモデル予測制御を実現するためのシステム構成を示す図である。
【００３７】
本実施形態に係る車両ＥＣＵ１００は、道路情報取得部１１０、車両情報取得部１２０、運転状態決定部１３０、制御部１４０、データ記憶部１５０、データ送信部１６０、及び、データ更新部１７０を備えている。
【００３８】
道路情報取得部１１０は、車両１が現在走行する位置の前方の所定区間（以下、「前方予測区間」と称する）における道路情報を取得する。
【００３９】
具体的には、道路情報取得部１１０は、現在地情報取得装置５０が取得した車両１の現在地をもとに、車両１が現在走行する位置から、予め規定された距離だけ前方まで離れた区間を前方予測区間として決定する。そして、道路情報取得部１１０は、予め記憶しておいた地図データ又は外部サーバ等から、当該前方予測区間の道路情報を取得する。
【００４０】
尚、道路情報は、例えば、道路各所の水平位置（緯度経度情報等）に対応付けて、道路の各地点の勾配情報、カーブ、及び信号の有無の情報等が記述されたデータである。
【００４１】
車両情報取得部１２０は、車両１を自動走行させるために必要な車両情報を取得する。車両情報取得部１２０は、例えば、各種センサ６０のセンサデータ、現時点の車両１の各部の制御データ（例えば、エンジン１１における燃料噴射量、尿素水噴射装置３０ｂにおける尿素水噴射量）、及び、目標車速設定装置４０に設定された目標車速のデータ等を取得する。
【００４２】
運転状態決定部１３０は、車両１が目標車速設定装置４０に設定された目標車速で走行しつつ、且つ、エンジン１１の燃費、及びエンジン１１から排出される排ガス中のＮＯｘ量等の観点から最適となるエンジン１１等の制御態様を決定する。尚、運転状態決定部１３０は、図１、図２を参照して説明したモデル予測制御を行う機能部である。
【００４３】
より詳細には、運転状態決定部１３０には、目標車速、前方予測区間の道路情報、及び、各種センサ６０のセンサデータが入力されている。そして、運転状態決定部１３０は、これらの情報を考慮しながら、制御モデル１３２ａ及びプラントモデル１３２ｂを用いて、現時点から先の時点における車両１の各部の挙動を予測し、次の時点（即ち、制御区間）において最適となるエンジン１１等の制御態様を決定する。
【００４４】
運転状態決定部１３０は、予測部１３２及び最適化部１３１を有している。
【００４５】
最適化部１３１は、前方予測区間において車両１が目標速度で走行するためのエンジン１１等の制御態様を複数パターン設定し、複数パターンの制御態様それぞれについて予測部１３２にシミュレーションを実行させる。そして、最適化部１３１は、予測部１３２から出力されるシミュレーション結果に基づいて、所定の損失関数を用いて、複数パターンの制御態様それぞれの損失を算出し、当該損失が最小化するエンジン１１等の制御態様を、エンジン１１の最適動作として決定する。
【００４６】
最適化部１３１が予測部１３２にシミュレーションを実行させるエンジン１１等の制御態様（例えば、操作量）は、例えば、現時点の車両１の各部の状態情報、目標速度、及び、道路情報取得部１１０が取得した前方予測区間の道路情報から推定される要求駆動力等を基準として設定される。
【００４７】
尚、この際、最適化部１３１が取得する現時点の各部の状態情報としては、例えば、後述する制御部１４０（噴射系制御部１４２、ＳＣＲ制御部１４３、トランスミッション制御部１４４）の現時点における操作量を示す制御データ、及び、実際のプラント（例えば、エンジン１１、排気浄化装置３０、及びトランスミッション１３）の状態を検出する各種センサ６０からのセンサデータが含まれる。
【００４８】
最適化部１３１は、例えば、以下の式（１）の損失関数を用いて、エンジン１１等の制御態様毎に、前方予測区間全体としての損失を算出する。
【数１】
2020051305.tif 000003
【００４９】
式（１）は、前方予測区間を走行した際の各タイミングにおけるエンジン１１の燃費、エンジン１１から排出される排ガス中のＮＯｘ量、及び、尿素水噴射装置３０ｂにおける尿素水噴射量それぞれを単位時間当たりの損失として、前方予測区間を走行した際のＮ時刻先までの積算値を、前方予測区間全体の損失として決定することを表している。そして、最適化部１３１は、式（１）の損失が最小となるエンジン１１等の制御態様を、次のタイミングにおけるエンジン１１等の制御態様として決定する。
【００５０】
図６は、車両１を目標車速で走行させようとした場合における、エンジン１１の燃費に関する損失、尿素水噴射装置３０ｂにおける尿素水噴射量に関する損失、及び排ガス中のＮＯｘ量に関する損失の関係を示す図である。通常、エンジン１１の燃費に関する損失（又は尿素水噴射量に関する損失）と排ガス中のＮＯｘ量に関する損失とは、図６に示すように、トレードオフの関係にある。式（１）は、かかるトレードオフの関係を考慮して、設定されている。
【００５１】
予測部１３２は、車両１内の各部の制御モデル１３２ａ及び車両１内のエンジン１１等のプラントモデル１３２ｂを用いて、最適化部１３１に設定された複数パターンのエンジン１１等の制御態様それぞれについてシミュレーションを実行する。
【００５２】
制御モデル１３２ａは、制御部１４０（エンジン１１の噴射系の制御部１４２、ＳＣＲ３０ａの尿素水噴射の制御部１４３、トランスミッション１３の制御部１４４）の構成をモデル化したものであり、例えば、エンジン１１の噴射系の制御モデル１３２ａａ（例えば、燃焼室内への燃料噴射量及び燃料噴射タイミングを規定するモデル）、ＳＣＲ３０ａにおける尿素水噴射の制御モデル１３２ａｂ（例えば、尿素水噴射量及び尿素水噴射タイミングを規定するモデル）、及び、トランスミッション１３の制御モデル１３２ａｃ（例えば、トランスミッション１３の変速比を規定するモデル）を含む。
【００５３】
プラントモデル１３２ｂは、プラント（エンジン１１、排気浄化装置３０、トランスミッション１３）の構成をモデル化したものであり、例えば、エンジン１１のプラントモデル１３２ｂａ（例えば、エンジン回転数、エンジン出力、及び、排ガスの状態を規定するモデル）、排気処置装置３０のプラントモデル１３２ｂｂ（例えば、排ガスに含まれるＮＯｘ量の浄化率を規定するモデル）、車両１の動力伝達機構のプラントモデル１３２ｂｃ（例えば、動力伝達効率を規定するモデル）を含む。
【００５４】
尚、エンジン１１のプラントモデル１３２ｂａは、例えば、主にエンジン１１の噴射系の制御モデル１３２ａａの制御態様に基づいて、その状態情報（例えば、エンジン出力、エンジン回転数、排ガスの温度、排ガスの流量、及び、排ガス中のＮＯｘ量等）を出力する。又、排気浄化装置３０のプラントモデル１３２ｂｂは、例えば、主にＳＣＲ３０ａにおける尿素水噴射の制御モデル１３２ａｂの制御態様に基づいて、その状態情報（例えば、ＳＣＲ３０ａにおける浄化率等）を出力する。又、車両１の動力伝達機構のプラントモデル１３２ｂｃは、例えば、主にトランスミッション１３の制御モデル１３２ａｃの制御態様に基づいて、その状態情報（例えば、エンジン１１から駆動輪１４への動力伝達効率、及び車両１の加速度等）を出力する。
【００５５】
予測部１３２は、例えば、最適化部１３１で設定されたエンジン１１等の制御態様（例えば、操作量や又は制御タイミングに係る態様）を制御モデル１３２ａに適用し、その際のプラントモデル１３２ｂにおける状態情報を算出する。尚、ここで、予測部１３２が算出するプラントモデル１３２ｂにおける状態情報は、例えば、前方予測区間内の各タイミングにおけるプラントモデル１３２ｂの状態に係る情報である。
【００５６】
そして、予測部１３２は、プラントモデル１３２ｂにおける状態情報を、最適化部１３１に対して出力する。最適化部１３１は、これにより、複数パターンのエンジン１１等の制御態様それぞれについて損失を算出し、最適な制御態様を決定する。
【００５７】
制御部１４０は、運転状態決定部１３０（最適化部１３１）で決定されたエンジン１１等の制御態様に基づいて、各部を制御する。そして、制御部１４０の制御によって、プラント（ここでは、エンジン１１、排気浄化装置３０、トランスミッション１３）は、動作する。
【００５８】
制御部１４０は、例えば、運転状態決定部１３０で決定されたエンジン１１等の制御態様を取得して各部に展開する統括制御部１４１、エンジン１１の噴射系の制御を行う制御部１４２、尿素水噴射装置３０ｂの尿素水噴射を制御する制御部１４３、及び、トランスミッション１３の制御を行う制御部１４４を含む。
【００５９】
尚、本実施形態に係るモデル予測制御自体は、公知の手法と同様であるため、ここでの説明は省略する。
【００６０】
ここで、本実施形態に係るプラントモデル１３２ｂの構築手法について、説明する。
【００６１】
本実施形態に係るプラントモデル１３２ｂは、機械学習が施された学習器により構成される（統計モデルとも称される）。プラントモデル１３２ｂに使用される学習器としては、例えば、公知のガウス過程モデル（例えば、非特許文献１を参照）が用いられる。但し、プラントモデル１３２ｂは、公知の任意の統計モデルで構成されてよく、ニューラルネットワーク、ベイズモデル、又は、ＳＶＭ（Support Vector Machine）等が用いられてもよい。又、プラントモデル１３２ｂの一部のみが学習器により構成され、他の一部は、流体方程式等の物理モデルにより構成されていてもよい。
【００６２】
車両１に実装されるプラントモデル１３２ｂは、車両１が出荷される前に、テストベンチで採取されたデータをもとに機械学習が施されている。しかしながら、かかるプラントモデル１３２ｂにおいては、上記したように、データ点数の不足等に起因して、走行状態によっては、予測精度が悪化するおそれがある。加えて、実際には、車両１の使用態様（例えば、車両１の走行環境）は、車両１毎に異なり、画一化されたプラントモデルでは、必ずしもプラントモデル１３２ｂが最適化されているとは言えない。例えば、寒冷地で使用される車両のプラントモデルは、寒冷地に適応したものとしなければ、高い予測精度を確保することはできない。
【００６３】
そこで、本実施形態に係るプラントモデル１３２ｂは、出荷後、車両１が実際に使用されている際の当該車両１の状態情報に基づいて、個別的に、機械学習が施される。具体的には、エンジン１１を動作させている際のエンジン１１等の操作量を示す制御データ、及び当該操作量に対するエンジン１１等の挙動を示すセンサデータが、プラントモデル１３２ｂに対して機械学習を施すための学習データＤ１とされる。データ記憶部１５０、データ送信部１６０及びデータ更新部１７０は、かかるプラントモデル１３２ｂの更新を実現するための機能部である。
【００６４】
データ記憶部１５０は、エンジン１１を動作させている際、逐次的に、エンジン１１等に対する操作量を示す制御データと、当該操作量に対するエンジン１１等の挙動を示すセンサデータとを、学習データＤ１として、車両ＥＣＵ１００が有する記憶部（例えば、ＲＡＭ）に記憶する。換言すると、学習データＤ１は、エンジン１１のプラントの各部への操作量と、当該操作量で当該プラントを制御した際の当該プラントの各部の出力値に関するデータセットである。
【００６５】
ここで、制御データとしては、例えば、アクセル開度、エンジン１１における燃料噴射量、及び尿素水噴射装置３０ｂにおける尿素水噴射量等が含まれる。又、センサデータとしては、エンジン１１から排出される排ガス中のＮＯｘ量（ＮＯｘセンサのセンサ値）、及び、エンジン１１の出力（エンジン回転センサのセンサ値、及びトルクセンサのセンサ値）等が含まれる。
【００６６】
データ送信部１６０は、エンジン１１等の操作量を示す制御データ、及び当該操作量に対するエンジン１１等の挙動を示すセンサデータを、学習データＤ１として管理サーバ２００に送信する。この際、データ送信部１６０は、当該学習データＤ１を、車両１の識別情報と共に管理サーバ２００に送信する。
【００６７】
データ更新部１７０は、管理サーバ２００にて学習データＤ１を用いて機械学習が施された後のプラントモデル１３２ｂに係るデータを、管理サーバ２００から受信して、車両ＥＣＵ１００に記憶されたプラントモデル１３２ｂのデータを更新する。
【００６８】
尚、データ送信部１６０及びデータ更新部１７０が管理サーバ２００とデータ通信するタイミングは、任意であってよい。例えば、データ送信部１６０は、車両１を走行させて運転を終了する際に、当該走行中に得られた学習データＤ１（即ち、制御データ、及びセンサデータ）を、管理サーバ２００に対して送信する。又、例えば、データ更新部１７０は、車両１の走行を開始する際に（例えば、キーオン時）、管理サーバ２００から、プラントモデル１３２ｂのデータを受信する。
【００６９】
図７は、本実施形態に係る車両ＥＣＵ１００の動作を示すフローチャートである。
【００７０】
車両ＥＣＵ１００（車両情報取得部１２０）は、まず、目標車速設定装置４０から目標車速を取得する（ステップＳ１）。次に、車両ＥＣＵ１００（道路情報取得部１１０、車両情報取得部１２０）は、車両情報及び道路情報を取得する（ステップＳ２）。次に、車両ＥＣＵ１００（運転状態決定部１３０）は、種々の制御態様について、エンジン１１等の運転状態のシミュレーションを実行する（ステップＳ３）。次に、車両ＥＣＵ１００（運転状態決定部１３０）は、ステップＳ３のシミュレーション結果に基づいて、エンジン１１等の運転状態を決定する（ステップＳ４）。次に、車両ＥＣＵ１００（制御部１４０）は、ステップＳ４で決定したエンジン１１等の運転状態にて、エンジン１１等の制御を行う（ステップＳ５）。次に、車両ＥＣＵ１００（データ記憶部１５０）は、ステップＳ４で決定した制御データ、及びステップＳ５でエンジン１１等の制御を行った際に検出されたエンジン１１等のセンサデータを取得し、記憶部に格納する（ステップＳ６）。そして、車両ＥＣＵ１００は、上記ステップＳ１〜ステップＳ６の処理を繰り返し実行する。
【００７１】
管理サーバ２００は、データベース２０１、データ取得部２０２、学習処理部２０３、及び、更新指令部２０４を備えている。
【００７２】
データベース２０１は、車両１のプラントモデル１３２ｂのデータを、当該車両１の識別情報と関連付けて記憶している。そして、データベース２０１は、管理対象の複数の車両１それぞれについて、別個に、プラントモデル１３２ｂのデータを記憶している。
【００７３】
データ取得部２０２は、車両ＥＣＵ１００から、プラントモデルの学習データＤ１を取得する。学習処理部２０３は、車両１から学習データＤ１を受信した場合、当該学習データＤ１を用いて、当該車両１のプラントモデル１３２ｂに対して機械学習を施す。更新指令部２０４は、車両１に対して学習済みのプラントモデル１３２ｂに係るデータを送信する。
【００７４】
尚、管理サーバ２００における機械学習の学習処理は、公知の手法と同様であるため、ここでの説明は省略する。
【００７５】
図８は、本実施形態に係る管理サーバ２００の動作を示すフローチャートである。
【００７６】
管理サーバ２００は、車両１から学習データＤ１が送信されてくることを待ち受ける（ステップＳ１１：ＮＯ）。そして、管理サーバ２００は、車両１から学習データＤ１を受信した場合（ステップＳ１１：ＹＥＳ）、当該学習データＤ１に付帯された当該車両１の識別情報に基づいて、当該学習データＤ１を対応する車両１のプラントモデル１３２ｂのデータを、データベース２０１から取得し、当該学習データＤ１を用いて、プラントモデル１３２ｂのデータに対して機械学習を施す（ステップＳ１２）。そして、管理サーバ２００は、データベース２０１に記憶された当該車両１のプラントモデルを、機械学習を施したプラントモデル１３２ｂのデータにより更新すると共に、当該車両１に対して学習済みのプラントモデル１３２ｂのデータを送信する（ステップＳ１３）。
【００７７】
このようにして、車両ＥＣＵ１００（データ更新部１７０）は、自身の記憶部に記憶されたプラントモデル１３２ｂのデータを更新する。
【００７８】
［効果］
以上のように、本実施形態に係る車両ＥＣＵ（車載制御装置）１００は、車両１を走行させている時のプラント（エンジン１１、排気浄化装置３０、トランスミッション１３）の操作量を示す制御データと、当該操作量に対するプラント（エンジン１１、排気浄化装置３０、トランスミッション１３）の挙動を示すセンサデータとを、車両ＥＣＵ１００が有する記憶部に格納するデータ記憶部１５０と、上記制御データと上記センサデータとを、プラントモデルの学習データＤ１として管理サーバ２００に送信するデータ送信部１６０と、管理サーバ２００にて学習データＤ１を用いて機械学習が施されたプラントモデル１３２ｂに係るデータを、管理サーバ２００から受信して、当該車両ＥＣＵ１００内に記憶されたプラントモデル１３２ｂのデータを更新するデータ更新部１７０と、を備えている。
【００７９】
従って、本実施形態に係る車両ＥＣＵ１００によれば、車両１が使用されている際に、随時、プラントモデル１３２ｂを更新していくことができるため、当該プラントモデル１３２ｂを当該車両１の使用態様（典型的には、車両１の走行環境）にあわせて最適化することが可能である。例えば、寒冷地で使用される車両のプラントモデル１３２ｂは、寒冷地に適応していくことになる。
【００８０】
統計モデル（学習器）により構成されるプラントモデル１３２ｂの予測精度は、学習データＤ１のデータ量や学習データＤ１の正確性に依拠するところ、本実施形態に係る車両１の制御システムによれば、当該車両１の実際の使用態様から得られる走行データを、当該車両１のプラントモデル１３２ｂを更新するための学習データＤ１とできる点で、特に有用である。
【００８１】
又、本実施形態に係る車両ＥＣＵ１００によれば、プラントモデル１３２ｂを構築する際に開発段階で用いられた実験データ（即ち、学習データＤ１）よりも多くの走行データ（即ち、学習データＤ１）を、リアルタイムで、取得することが可能である。これによって、実験データでは得られていない外挿領域の走行データを、プラントモデル１３２ｂを更新する学習データＤ１として補完することも可能である。
【００８２】
（その他の実施形態）
本発明は、上記実施形態に限らず、種々に変形態様が考えられる。
【００８３】
上記実施形態では、運転状態決定部１３０の一例として、プラントの制御態様を決定する際に、損失関数を用いる手法を示した。しかしながら、運転状態決定部１３０がプラントの制御態様を決定する手法は、当該手法に限られない。例えば、最適化部１３１は、現時点における状態情報と目標値とに基づいて予測区間における参照軌道を設定し、予測部１３２にて、種々の制御態様についてプラントの挙動のシミュレーションを実施させたときに、参照軌道に近づく制御態様を最適解として決定してもよい。
【００８４】
又、上記実施形態では、車両ＥＣＵ１００のモデル予測制御の一例として、エンジン１１をプラントとした態様を示した。しかしながら、車両１として電気自動車が適用される場合には、エンジン１１に代えて、モータをモデル予測制御の対象としてもよい。
【００８５】
又、上記実施形態では、車両ＥＣＵ１００の構成の一例として、道路情報取得部１１０、車両情報取得部１２０、運転状態決定部１３０、制御部１４０、データ送信部１６０、及び、データ更新部１７０の機能が一のコンピュータによって実現されるものとして記載したが、複数のコンピュータによって実現されてもよいのは勿論である。
【００８６】
以上、本発明の具体例を詳細に説明したが、これらは例示にすぎず、請求の範囲を限定するものではない。請求の範囲に記載の技術には、以上に例示した具体例を様々に変形、変更したものが含まれる。
【産業上の利用可能性】
【００８７】
本開示に係る車両の車載制御装置によれば、統計モデルを用いたプラントモデルの予測精度の向上が可能である。
【符号の説明】
【００８８】
１  車両
１１  エンジン
１２  クラッチ
１３  トランスミッション
１４  駆動輪
２０  制動装置
３０  排気浄化装置
３０ａ  ＳＣＲ
３０ｂ  尿素水噴射装置
４０  目標車速設定装置
５０  現在地情報取得装置
６０  各種センサ
１００  車両ＥＣＵ
１１０  道路情報取得部
１２０  車両情報取得部
１３０  運転状態決定部
１３１  最適化部
１３２  予測部
１４０  制御部
１５０  データ記憶部
１６０  データ送信部
１７０  データ更新部
２００  管理サーバ
２０１  データベース
２０２  データ取得部
２０３  学習処理部
２０４  更新指令部
【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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【図７】
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【図８】
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