(57)【要約】【課題】データセンターを介すことなく、自車両の車両状態を適切に診断可能な車両状態診断装置を提供する。【解決手段】自車両の車両情報を自車情報として取得する車両情報取得手段１４０と、自車両の負荷状態を判定する負荷状態判定手段１４０と、複数の車両の車両情報を該車両の負荷状態ごとに区分して統計処理した統計情報のうち、自車両の負荷状態に対応する統計情報を、一または複数の他車両から取得する統計情報取得手段１４０と、自車情報を用いて前記統計情報を更新する統計情報更新手段１４０と、更新された統計情報と自車情報とに基づいて、自車両の車両状態を診断する車両状態診断手段１４０と、を備えることを特徴とする車両状態診断装置。【選択図】  図１
2014048874.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車両の車両情報を自車情報として取得する車両情報取得手段と、
自車両の負荷状態を判定する負荷状態判定手段と、
複数の車両の車両情報を車両の負荷状態ごとに区分して統計処理した統計情報のうち、前記自車両の負荷状態に対応する前記統計情報を、一または複数の他車両から取得する統計情報取得手段と、
前記自車情報を用いて前記統計情報を更新する統計情報更新手段と、
更新された前記統計情報と前記自車情報とに基づいて、自車両の車両状態を診断する車両状態診断手段と、を備えることを特徴とする車両状態診断装置。
【請求項２】
請求項１に記載の車両状態診断装置であって、
前記統計情報更新手段は、前記車両情報の平均値、分散、および標準偏差のうち少なくとも１つを算出することで、前記統計情報を更新することを特徴とする車両状態診断装置。
【請求項３】
請求項１または２に記載の車両状態診断装置であって、
前記車両の負荷状態とは、バッテリの温度、平均車速、平均走行距離、急速充電使用比率、およびエネルギー消費率のうち少なくとも１つに対応する負荷状態であることを特徴とする車両状態診断装置。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれかに記載の車両状態診断装置であって、
車両の負荷状態ごとに前記統計情報を記憶する記憶手段をさらに備え、
前記車両状態診断手段は、自車両の負荷状態が変化した場合には、変化後の自車両の負荷状態に対応する前記統計情報に基づいて、自車両の車両状態を診断することを特徴とする車両状態診断装置。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれかに記載の車両状態診断装置であって、
自車両の予定走行経路を設定する走行経路設定手段と、
自車両が前記予定走行経路を走行している際の自車両の負荷状態を推定する推定手段と、をさらに備え、
前記車両状態診断手段は、前記推定手段により推定された自車両の負荷状態に対応する前記統計情報に基づいて、自車両の車両状態を診断することを特徴とする車両状態診断装置。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれかに記載の車両状態診断装置であって、
前記車両情報取得手段は、自車両のバッテリの状態を示す車両情報を、前記自車情報として取得し、
前記統計情報取得手段は、複数の車両のバッテリの状態に関する統計情報を前記統計情報として取得し、
前記車両状態診断手段は、前記統計情報と前記自車情報とに基づいて、自車両のバッテリの状態を診断することを特徴とする車両状態診断装置。
【請求項７】
請求項１〜６のいずれかに記載の車両状態診断装置であって、
前記統計情報取得手段は、車車間通信間の通信距離内に存在する他車両から、前記車車間通信により、前記統計情報を取得することを特徴とする車両状態診断装置。
【請求項８】
第１車両に搭載された第１車載装置と第２車両に搭載された第２車載装置とを含む複数の車載装置からなる車両状態診断システムであって、
前記第１車載装置は、
前記第１車両の車両情報を第１車両情報として取得する第１車両情報取得手段と、
前記第１車両の負荷状態を判定する第１負荷状態判定手段と、
複数の車両の車両情報を該車両の負荷状態ごとに区分して統計処理した統計情報のうち、前記第１車両の負荷状態に対応する前記統計情報の送信を前記第２車載装置に要求し、前記第２車載装置から前記第１車両の負荷状態に対応する前記統計情報を受信する統計情報受信手段と、
前記第１車両情報を用いて前記統計情報を更新する第１統計情報更新手段と、
前記第１統計情報更新手段により更新された前記統計情報と前記第１車両情報とに基づいて、自車両の車両状態を診断する車両状態診断手段と、を備え、
前記第２車載装置は、
前記第２車両の車両情報を第２車両情報として取得する第２車両情報取得手段と、
前記第２車両の負荷状態を判定する第２負荷状態判定手段と、
前記第２車両の負荷状態に対応する前記統計情報を、前記第２車両情報を用いて更新する第２統計情報更新手段と、
前記第２統計情報更新手段により更新された前記統計情報のうち、前記第１車両の負荷状態に対応する前記統計情報を、前記第１車載装置の要求に応じて前記第１車載装置に送信する統計情報送信手段と、を備えることを特徴とする車両状態診断システム。
【請求項９】
自車両の車両情報を自車情報として取得するステップと、
複数の他車両の車両情報を車両の負荷状態ごとに区分して統計処理した統計情報のうち、前記自車両の負荷状態に対応する前記統計情報を、一または複数の他車両から取得するステップと、
前記自車情報を用いて前記統計情報を更新するステップと、
更新された前記統計情報と前記自車情報とに基づいて、自車両の車両状態を診断するステップと、を備えることを特徴とする車両状態診断方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両状態診断装置、車両状態診断システム、および車両状態診断方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来より、車車間通信により他車両から車両情報を収集し、収集した他車両の車両情報と自車両の車両情報とをデータセンターに送信することで、データセンターにおいて車両情報の解析を行う技術が知られている（たとえば、特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００８−２７０１１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、従来技術では、自車両が車両情報の解析結果を用いて自車両の車両状態を診断するためには、収集した車両情報を一度データセンターに送信し、データセンターでの解析後、車両情報の解析結果をデータセンターから受信する必要があるため、自車両の車両状態を診断するために要する時間が長くなってしまうという問題があった。
【０００５】
本発明が解決しようとする課題は、データセンターを介すことなく、自車両の車両状態を適切に診断可能な車両状態診断装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、自車両の車両情報を自車情報として取得するとともに、複数の車両の車両情報を該車両の負荷状態ごとに区分して統計処理した統計情報のうち自車両の負荷状態に対応する統計情報を一または複数の他車両から取得し、自車情報を用いて統計情報を更新し、更新した統計情報と自車情報とに基づいて、自車両の車両状態を診断することで、上記課題を解決する。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、データセンターを介すことなく、他車両から取得した自車両の負荷状態に対応する統計情報と自車情報とに基づいて、自車両の車両状態を自車両の負荷状態に応じて適切に診断することができるため、自車両の車両状態を診断するために要する時間を短縮することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本実施形態に係る車両状態診断システムの構成を示す構成図である。
【図２】車両の負荷状態の一例を示す図である。
【図３】車両の負荷状態を説明するための図である。
【図４】車両情報の期待値の推移の一例を示す図である。
【図５】本実施形態に係る車両状態診断処理を示すフローチャートである。
【図６】自車両の負荷状態が変化した場合の車両状態の診断方法を説明するための図である。
【図７】図５に示す車両情報診断処理における、統計情報の通信処理を説明するためのフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。なお、本実施形態においては、本発明の車両状態診断装置を搭載した複数の電気自動車から構成される車両状態診断システムを例示して説明するが、この構成に限定されず、燃料電池自動車、ハイブリッド自動車、エンジン車両などに本発明の車両状態診断装置を搭載し、これら車両の車両状態を診断する構成とすることもできる。
【００１０】
図１は、本実施形態に係る車両状態診断システムの構成を示す構成図である。本実施形態に係る車両状態診断システムは、車両状態診断装置１を搭載する複数の電気自動車（以下、単に車両という。）から構成されており、図１においては、複数の車両に搭載された複数の車両状態診断装置１のうち、１の車両に搭載された車両状態診断装置１ａと、他の車両に搭載された車両状態診断装置１ｂとを例示している。なお、本実施形態に係る車両状態診断装置１ａ，１ｂは同様の構成のため、以下においては、車両状態診断装置１ａ，１ｂを車両状態診断装置１として説明する。
【００１１】
図１に示すように、本実施形態に係る車両状態診断装置１は、バッテリ１００と、バッテリコントローラ１１０と、車両コントローラ１２０と、通信装置１３０と、制御装置１４０と、報知装置１５０とを備える。これらの装置は、ＣＡＮ（Controller Area Network）その他の車載ＬＡＮによって接続され、相互に情報の授受を行う。
【００１２】
バッテリコントローラ１１０は、たとえば、バッテリ１００の温度、バッテリ１００の充放電電流値、バッテリ１００の充電状態ＳＯＣ（Ｓｔａｔｅ  Ｏｆ  Ｃｈａｒｇｅ）、バッテリ１００の劣化状態ＳＯＨ（Ｓｔａｔｅ  Ｏｆ  Ｈｅａｌｔｈ）、およびバッテリ１００の抵抗状態ＳＯＲ（Ｓｔａｔｅ  Ｏｆ  Ｒｅｓｉｓｔａｎｃｅ）などのバッテリ１００の状態を示す情報を、自車両の車両情報として検出する。
【００１３】
また、バッテリコントローラ１１０は、自車両の負荷状態を判定するために、バッテリ１００の劣化度合いを加味したバッテリ１００の温度（バッテリ１００の等価温度）、バッテリ１００の電費（エネルギー消費率）、およびバッテリ１００の充電が急速充電方式で行われた比率（急速充電使用比率）を、負荷状態情報として検出する。たとえば、バッテリコントローラ１１０は、バッテリ１００のエネルギー消費量や充電時の充電方式などの情報を履歴情報として記憶しておくことで、バッテリ１００のエネルギー消費率や急速充電使用比率を検出することができる。なお、バッテリコントローラ１１０により検出された自車情報および負荷状態情報は制御装置１４０に送信される。
【００１４】
車両コントローラ１２０は、各種車載装置と接続しており、自車両の負荷状態を判定するために、これら車載装置から自車両の走行状態に応じた負荷状態情報を検出する。具体的には、車両コントローラ１２０は、図示しない車速センサから自車両の車速情報を取得し、取得した車速情報に基づいて、自車両の平均車速および１日あたりの平均走行距離を負荷状態情報として検出する。なお、車両コントローラ１００により検出された負荷状態情報は制御装置１４０に送信される。
【００１５】
通信装置１３０は、車車間通信により、自車両周辺に存在する他車両との間で情報の授受を行う。具体的には、通信装置１３０は、複数の車両の車両情報を統計処理した他車統計情報（詳細は後述する。）を他車両から受信し、受信した他車統計情報を制御装置１４０に出力するとともに、自車両を含む複数の車両の車両情報を統計処理した自車統計情報（詳細は後述する。）を制御装置１４０から取得し、取得した自車統計情報を他車両に送信する。なお、通信装置１３０の通信距離は所定距離（たとえば数百メートル）内に限定されており、通信装置１３０は、通信距離内に存在する他車両と車車間通信を行うことができる。
【００１６】
制御装置１４０は、本実施形態に係る車両状態診断処理を実行するためのプログラムを格納したＲＯＭ（Read Only Memory）と、このＲＯＭに格納されたプログラムを実行するＣＰＵ（Central Processing Unit）と、アクセス可能な記憶装置として機能するＲＡＭ（Random Access Memory）とから構成される。なお、動作回路としては、ＣＰＵ（Central Processing Unit）に代えて又はこれとともに、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などを用いることができる。
【００１７】
制御装置１４０は、ＲＯＭに格納されたプログラムをＣＰＵにより実行することにより、自車両の車両データを取得する車両データ取得機能と、自車両の負荷状態を判定する負荷状態判定機能と、複数の車両の車両情報を統計処理した統計情報を他車両と交換する統計情報通信機能と、自車両の車両データに基づいて自車両の車両情報を更新する車両情報更新機能と、自車両の車両情報を用いて他車両から取得された統計情報を更新する統計情報更新機能と、更新された統計情報と自車両の車両情報とに基づいて自車両の車両状態を診断する車両状態診断機能とを備える。以下に、制御装置１４０が備える各機能について説明する。
【００１８】
車両情報取得機能は、自車両の車両状態を診断するための車両情報を取得する。たとえば、本実施形態において、車両情報取得機能は、自車両のバッテリ１００の状態を診断するために、バッテリコントローラ１１０から、バッテリ１００の温度、充放電電流値、充電状態ＳＯＣ、劣化状態ＳＯＨ、および抵抗状態ＳＯＲなどのバッテリ１００の状態を示す情報を、自車両の車両情報として取得する。
【００１９】
負荷状態判定機能は、自車両の負荷状態を示す負荷状態情報に基づいて、自車両の負荷状態を判定する。自車両の負荷状態を判定するために、まず、負荷状態判定機能は、車両コントローラ１２０から、自車両の平均車速および１日あたりの平均走行距離などの負荷状態情報を取得するとともに、バッテリコントローラ１１０から、バッテリ１００の等価温度、エネルギー消費率、および急速充電使用比率などの負荷状態情報を取得する。そして、負荷状態判定機能は、各負荷状態情報に応じた負荷状態を「強」または「弱」の２段階で評価する。
【００２０】
ここで、図２は、車両の負荷状態の一例を示す図であり、図２においては、「強」と評価された負荷状態を「○」で示し、「弱」と評価された負荷状態を「−」で示している（後述する図３においても同様）。たとえば、負荷状態判定機能は、バッテリ１００の等価温度が所定温度以上である場合には、バッテリ１００の等価温度に応じた負荷状態を「強」と評価し、バッテリ１００の等価温度が所定温度未満である場合には、図２に示すように、バッテリ１００の等価温度に応じた負荷状態を「弱」と評価する。また、負荷状態判定機能は、自車両の平均速度が所定速度以上である場合には、自車両の平均速度に応じた負荷状態を「強」と評価し、自車両の平均速度が所定速度未満である場合には、図２に示すように、自車両の平均速度に応じた負荷状態を「弱」と評価する。
【００２１】
同様に、負荷状態判定機能は、自車両の１日あたりの平均走行距離が所定距離以上である場合には、図２に示すように、自車両の１日あたりの平均走行距離に応じた負荷状態を「強」と評価し、自車両の１日あたりの平均走行距離が所定距離未満である場合には、自車両の１日あたりの平均走行距離に応じた負荷状態を「弱」と評価する。さらに、負荷状態判定機能は、バッテリ１００のエネルギー消費率が所定値以上である場合には、バッテリ１００のエネルギー消費率に応じた負荷状態を「強」と評価し、バッテリ１００のエネルギー消費率が所定値未満である場合には、図２に示すように、バッテリ１００のエネルギー消費率に応じた負荷状態を「弱」と評価する。また、負荷状態判定機能は、バッテリ１００の急速充電使用比率が所定値以上である場合には、バッテリ１００の急速充電使用比率に応じた負荷状態を「強」と評価し、バッテリ１００の急速充電使用比率が所定値未満である場合には、図２に示すように、バッテリ１００の急速充電使用比率に応じた負荷状態を「弱」と評価する。
【００２２】
そして、負荷状態判定機能は、各負荷状態情報に応じた負荷状態の評価の組み合わせに応じて、自車両の負荷状態を判定する。たとえば、図２に示すように、バッテリ１００の等価温度に応じた負荷状態が「弱」と評価され、自車両の平均速度に応じた負荷状態が「弱」と評価され、、自車両の１日あたりの平均走行距離に応じた負荷状態が「強」と評価され、自車両のバッテリ１００のエネルギー消費率に応じた負荷状態が「弱」と評価され、バッテリ１００の急速充電使用比率に応じた負荷状態が「弱」と評価されている場合、図３に示す例において、負荷状態判定機能は、自車両の負荷状態を負荷状態Ｃと判定する。また、自車両の負荷状態が図３に示す負荷状態Ｃである場合に、自車両の走行環境が変化し、たとえば１日あたりの平均移動距離が所定距離未満となり、１日あたりの平均移動距離に対応する負荷状態が「弱」に変化した場合、自車両の負荷状態は、図３に示す負荷状態Ｃから負荷状態Ａへと変化するため、負荷状態判定機能は、自車両の負荷状態を負荷状態Ａと判定する。なお、図３は、車両の負荷状態を説明するための図である。
【００２３】
車両状態更新機能は、車両情報取得機能により取得された自車両の車両情報に基づいて、自車両の車両状態を示す車両状態情報を更新する。ここで、車両状態情報とは、自車両の車両情報の代表値であり、本実施形態においては、車両状態情報として、自車両の車両情報の平均値が用いられる。たとえば、本実施形態において、車両状態更新機能は、車両情報取得機能によりバッテリ１００の温度が新たに取得された場合に、バッテリ温度に対応する車両状態情報として、バッテリ１００の温度の平均値を更新する。また、車両状態更新機能は、車両情報取得機能によりバッテリ１００の充電状態ＳＯＣが新たに取得された場合に、充電状態ＳＯＣに対応する車両状態情報として、充電状態ＳＯＣの平均値を更新する。同様に、車両状態更新機能は、バッテリ１００の充放電レート、バッテリ１００の劣化状態ＳＯＨ、およびバッテリ１００の抵抗状態ＳＯＲなどの情報についても、これらの情報に対応する車両状態情報として、これらの情報の平均値を更新する。なお、バッテリ１００の温度の平均値、バッテリ１００の充放電レートの平均値、およびバッテリ１００の充電状態ＳＯＣの平均値は、バッテリ１００の使用経過時間により重み付けした重み付け平均値とすることができる。
【００２４】
ここで、車両状態更新機能による車両状態情報（自車両の車両情報の代表値）の更新方法について説明する。なお、以下においては、既にｎ個の車両情報が取得されており、車両情報取得機能により新たにｎ＋１個目の車両情報Ｘｎ＋１が取得され、ｎ＋１個目の車両情報Ｘｎ＋１を用いて、車両状態情報を更新する場面を例示して説明する。なお、既に取得されている車両情報の数ｎと車両情報の平均値Ｘａｖｅｎとは、制御装置１４０のＲＡＭに記憶されている。
【００２５】
車両情報更新機能は、下記式１に示すように、ＲＡＭに記憶されている車両情報の数ｎおよび車両情報の平均値Ｘａｖｅｎと、車両情報取得機能により新たに取得されたｎ＋１個目の車両情報Ｘｎ＋１とに基づいて、新たに取得された車両情報Ｘｎ＋１を含むｎ＋１個の車両情報の平均値Ｘａｖｅｎ＋１を、新たな自車両の車両状態情報として算出する。これにより、ｎ個の車両情報に基づく自車両の車両状態情報を、新たに取得された車両情報Ｘｎ＋１を含むｎ＋１個の車両情報に基づく車両状態情報に更新することができる。そして、車両情報更新機能は、新たに更新された車両状態情報（すなわち、最新の車両情報Ｘｎ＋１を含むｎ＋１個の車両情報の平均値Ｘａｖｅｎ＋１）を、取得した車両情報の数ｎ＋１とともに、制御装置１４０のＲＡＭに記憶する。これにより、次に自車両の車両情報を更新する際に、今回更新された車両状態情報の値および車両情報の数が、ＲＡＭに記憶されている車両状態情報の平均値Ｘａｖｅｎおよび車両状態の数ｎとして用いられることとなる。
【数１】
2014048874.tif 000003
なお、上記式１では、平均値であることを示す「―」を、Ｘｎ＋１の真上、Ｘｎの真上に記載しているが、下記式２に示すように、これらは、上記Ｘａｖｅｎ＋１、Ｘａｖｅｎと同義である。以下、後述するΔＸａｖｅ，ｔａｖｅｎ＋１，ｔａｖｅｎ，Δｔａｖｅについても同様である。
【数２】
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【００２６】
また、本実施形態において、車両情報更新機能は、自車両の車両状態情報のうち、自車両の負荷状態に対応する車両状態情報の更新を行う。具体的には、制御装置１４０のＲＡＭには、自車両の負荷状態ごとに自車両の車両状態情報が記憶されており、たとえば自車両の負荷状態が図３に示す負荷状態Ｃである場合には、車両情報更新機能は、負荷状態Ｃに対応する自車両の車両状態情報（すなわち、自車両の負荷状態が負荷状態Ｃである場合に取得された自車両の車両情報の平均値）を更新する。また、この場合において、たとえば自車両の負荷状態が負荷状態Ｃから負荷状態Ａに変化した場合には、車両状態更新機能は、自車両の車両状態情報のうち、変化後の負荷状態Ａに対応する車両状態情報を更新する。
【００２７】
統計情報通信機能は、自車両周辺に存在する他車両と統計情報の交換を行う。具体的には、統計情報通信機能は、通信装置１３０を介して、車車間通信の通信距離内に存在する他車両から、複数の他車両の車両情報を統計処理した統計情報を他車統計情報として受信するととともに、車車間通信の通信距離内に存在する他車両に対して、自車両を含む複数の車両の車両情報を統計処理した統計情報を自車統計情報として送信する。ここで、他車両の車両情報とは、自車両の車両状態情報と同様に、他車両で検出されたバッテリの温度、充放電レート、充電状態ＳＯＣ、劣化状態ＳＯＨ、および抵抗状態ＳＯＲなどの車両情報の代表値（たとえば平均値）であり、他車統計情報は、複数の他車両の車両情報について平均、分散などの統計処理を行った情報である。なお、他車両から受信した他車統計情報は、制御装置１４０のＲＡＭに記憶され、後述する統計情報更新機能により、自車統計情報を更新するために用いられることとなる。
【００２８】
また、本実施形態において、統計情報通信機能は、自車両の負荷状態に対応する他車統計情報のみを他車両から受信するとともに、他車両の負荷状態に対応する自車統計情報のみを他車両に送信する。具体的には、他車両から送信される他車統計情報は、複数の車両の車両情報を該車両の負荷状態ごとに区分して統計処理したものであり、統計情報通信機能は、車両の負荷状態ごとに区分して統計処理された他車統計情報のうち、自車両の負荷状態に一致する負荷状態に応じて統計処理された他車統計情報を、自車両の車両状態に対応する他車統計情報として受信する。同様に、他車両に送信される自車統計情報は、自車両を含む車両の車両情報を該車両の負荷状態ごとに区分して統計処理したものであり、統計情報通信機能は、車両の負荷状態ごとに区分して統計処理された自車統計情報のうち、他車両の負荷状態に一致する負荷状態に応じて統計処理された自車統計情報を、自車両の車両状態に対応する自車統計情報として送信する。なお、統計情報通信機能は、たとえば、他車両の負荷状態を示す情報を他車両から取得することで、自車両の負荷状態に対応する他車統計情報のみを他車両から受信するとともに、他車両の負荷状態に対応する自車統計情報のみを他車両に送信することができる。
【００２９】
統計情報更新機能は、車両情報更新機能により更新された自車両の車両状態情報と、統計情報通信機能により他車両から受信した他車統計情報とに基づいて、自車両を含む複数の車両の車両情報を統計処理した自車統計情報を更新する。以下に、自車統計情報の更新方法について説明する。なお、以下においては、他車統計情報としてｎ個の車両情報の統計情報が取得されており、車両情報更新機能により新たに車両状態情報Ｘｎ＋１が更新された場合に、自車両の車両状態情報Ｘｎ＋１を含むｎ＋１個の車両情報に基づく統計情報を自車統計情報として更新する場面を例示して説明する。
【００３０】
すなわち、統計情報更新機能は、下記式３に示すように、他車統計情報に含まれるｎ個の他車両の車両情報の平均値Ｘａｖｅｎと、車両情報更新機能により更新された自車両の車両状態情報Ｘｎ＋１とに基づいて、自車両の車両状態情報Ｘｎ＋１を含むｎ＋１個の車両情報の平均値Ｘａｖｅｎ＋１を算出することで、他車統計情報であるｎ個の他車両の車両情報の平均値Ｘａｖｅｎを、自車両の車両状態情報Ｘｎ＋１を含むｎ＋１個の車両情報の平均値Ｘａｖｅｎ＋１に更新する。
【数３】
2014048874.tif 000005
【００３１】
また、統計情報更新機能は、下記式４に示すように、他車統計情報であるｎ個の他車両の車両情報の分散σ（ｘ）ｎ２と、車両情報更新機能により更新された自車両の車両状態情報Ｘｎ＋１と、自車両の車両状態情報Ｘｎ＋１を含む車両情報の平均値Ｘａｖｅｎ＋１とに基づいて、自車両の車両状態情報Ｘｎ＋１を含むｎ＋１個の車両情報の分散σ（ｘ）ｎ＋１２を算出することで、他車統計情報に含まれるｎ個の他車両の車両情報の分散σ（ｘ）ｎ２を、自車両の車両状態情報Ｘｎ＋１を含むｎ＋１個の車両情報の分散σ（ｘ）ｎ＋１２に更新する。
【数４】
2014048874.tif 000006
なお、上記式４において、ΔＸａｖｅは、他車統計情報であるｎ個の他車両の車両情報の平均値Ｘａｖｅｎと、自車統計情報である自車両の車両情報（車両状態情報Ｘｎ＋１）を含むｎ＋１個の車両情報の平均値Ｘａｖｅｎ＋１との差（Ｘａｖｅｎ＋１−Ｘａｖｅｎ）である。
【００３２】
さらに、統計情報更新機能は、下記式５に示すように、他車統計情報であるｎ個の他車両の車両情報とその取得時刻ｔとの共分散σ（ｘ，ｔ）ｎと、車両情報更新機能により更新された自車両の車両状態情報Ｘｎ＋１と、自車両の車両状態情報Ｘｎ＋１を含むｎ＋１個の車両情報の平均値Ｘａｖｅｎ＋１とに基づいて、自車両の車両状態情報Ｘｎ＋１を含む車両情報とその取得時刻ｔとの共分散σ（ｘ，ｔ）ｎ＋１を算出することで、他車統計情報に含まれるｎ個の他車両の車両情報とその取得時刻ｔとの共分散σ（ｘ，ｔ）ｎを、自車両の車両状態情報Ｘｎ＋１を含むｎ＋１個の車両情報とその取得時刻ｔとの共分散σ（ｘ，ｔ）ｎ＋１に更新する。
【数５】
2014048874.tif 000007
なお、上記式５において、ｔｎ＋１は、最新の車両状態情報Ｘｎ＋１が取得された取得時刻であり、ｔａｖｅｎ＋１は、自車両の車両状態情報Ｘｎ＋１を含む車両情報の取得時刻ｔの平均値である。また、Δｔａｖｅは、他車統計情報であるｎ個の他車両の車両情報の取得時刻ｔの平均値ｔａｖｅｎと、自車統計情報である自車両の車両状態情報Ｘｎ＋１を含むｎ＋１個の車両情報の取得時刻ｔの平均値ｔａｖｅｎ＋１との差（ｔａｖｅｎ＋１−ｔａｖｅｎ）である。
【００３３】
そして、統計情報更新機能は、下記式６に従い、図４に示すように、バッテリの使用経過時間に応じた車両情報の期待値の推移を示す回帰直線を算出する。ここで、図４は、車両情報の期待値の推移の一例を示す図であり、横軸にバッテリの使用経過時間、縦軸に車両情報の値を表している。また、図４中、他車統計情報に用いられた複数の他車両の車両情報を白抜きの丸で示しており、各時刻における自車両の車両状態情報をグレーの丸で示している。図４に示すように、下記式６に基づいて算出される回帰直線Ｌは、バッテリの使用経過時間に応じた自車両の車両状態情報と複数の他車両の車両情報との分布に基づく、車両情報の期待値の推移を示すものとなる（なお、図４に示す自車両の車両状態情報および複数の他車両の車両情報の分布は、説明の便宜のために例示したものであり、本実施形態で、これらの車両情報を実際にプロットするものではない。）。
【数６】
2014048874.tif 000008
【００３４】
ここで、上記式６に示す回帰直線の傾きａｎ＋１は、下記式７に示すように、上記式４に基づいて更新された車両情報の分散σ（ｘ）ｎ＋１２と、上記式５に基づいて更新された車両情報の共分散σ（ｘ，ｔ）ｎ＋１とに基づいて算出できる。
【数７】
2014048874.tif 000009
【００３５】
また、上記式６に示す回帰直線の切片ｂｎ＋１は、下記式８に示すように、上記式３に基づいて更新された車両情報の平均値Ｘａｖｅｎ＋１と、上記式４に基づいて更新された車両情報の分散σ（ｘ）ｎ＋１２と、上記式５に基づいて更新された車両情報の共分散σ（ｘ，ｔ）ｎ＋１とに基づいて算出できる。
【数８】
2014048874.tif 000010
【００３６】
このように、統計情報更新機能は、上記式６に基づいて、車両情報の取得時刻ｔにおける車両情報の期待値Ｘを求めることができる。また、本実施形態において、統計情報更新機能は、後述するように、ｎ個の他車両の車両情報に基づく他車統計情報が得られており、かつ、新たにｎ＋１個目の車両情報を取得した場合に、他車統計情報であるｎ個の他車両の車両情報と該車両情報の期待値との残差（たとえば、図４に示す残差ｄ）の標準偏差Ｓｎから、新たに取得したｎ＋１個目の車両情報を含むｎ＋１個の車両情報と該車両情報の期待値との残差の標準偏差Ｓｎ＋１を求める。このため、統計情報更新機能は、まず、上記式６に示す回帰直線の傾きａｎ＋１および切片ｂｎ＋１とを算出する。また、統計情報更新機能は、上記式７，８に基づいて、他車統計情報におけるｎ個の他車両の車両情報に基づく回帰直線Ｌの傾きａｎおよび切片ｂｎも算出する。
【００３７】
そして、統計情報更新機能は、下記式９に示すように、算出した回帰直線Ｌの傾きａｎおよび切片ｂｎを用いて、他車統計情報であるｎ個の他車両の車両情報と該車両情報の期待値との残差（たとえば、図４に示す残差ｄ）の標準偏差Ｓｎを算出する。
【数９】
2014048874.tif 000011
【００３８】
さらに、統計情報更新機能は、算出した回帰直線Ｌの傾きａｎ，ａｎ＋１および切片ｂｎ，ｂｎ＋１を用いて、下記式１０に示すＥと、下記式１１に示すｅｎ＋１とを算出する。
【数１０】
2014048874.tif 000012
【数１１】
2014048874.tif 000013
なお、上記式１０において、Σｔｉ２は他車両統計情報に含まれるｎ個の車両情報の取得時刻ｔの平方和であり、Σｘｉ・ｔｉは他車両統計情報に含まれるｎ個の車両情報の取得時刻ｔと該車両情報ｘとの積の総和であり、Σｘｉは他車両統計情報に含まれるｎ個の車両情報ｘの総和であり、Σｔｉは他車両統計情報に含まれるｎ個の車両情報の取得時刻ｔの総和である（なお、上述した総和関数Σの真下に記載すべきｉおよび総和関数Σの真上に記載すべきｎについては、日本国電子出願の仕様により明細書の本文中で使用できないため省略したが、イメージデータの数式においては記載するものである。）。
【００３９】
そして、統計情報更新機能は、下記式１２に示すように、上記式９に基づいて算出したｎ個の車両情報と該車両情報の期待値との残差の標準偏差Ｓｎと、上記式１０に基づいて算出したＥと、上記式１１に基づいて算出したｅｎ＋１とを用いて、新たにｎ＋１個目の車両情報を取得した場合における、ｎ＋１個の車両情報と該車両情報の期待値との残差の標準偏差Ｓｎ＋１を算出することで、ｎ個の車両情報と該車両情報の期待値との残差の標準偏差Ｓｎを、ｎ＋１個の車両情報と該車両情報の期待値との残差の標準偏差Ｓｎ＋１に更新する。
【数１２】
2014048874.tif 000014
【００４０】
また、本実施形態において、統計情報通信機能により受信される他車統計情報は、自車両の負荷状態に対応する他車統計情報である。また、本実施形態では、車両情報更新機能により更新された車両状態情報は、自車両の負荷状態に対応する車両状態情報である。統計情報更新機能は、このような自車両の負荷状態に対応する他車統計情報および車両状態情報を用いて、自車両の負荷状態に対応する自車統計情報を更新する。たとえば、統計情報更新機能は、自車両の負荷状態が図３に示す負荷状態Ａである場合、負荷状態Ａに対応する他車統計情報と負荷状態Ａに対応する車両状態情報を用いて、負荷状態Ａに対応する自車統計情報を更新し、また、自車両の負荷状態が図３に示す負荷状態Ｂである場合、負荷状態Ｂに対応する他車統計情報と負荷状態Ｂに対応する車両状態情報を用いて、負荷状態Ｂに対応する自車統計情報を更新する。
【００４１】
車両状態診断機能は、統計情報更新機能により更新された自車統計情報と、車両状態更新機能により更新された自車両の車両状態情報とに基づいて、自車両の車両状態を診断する。たとえば、本実施形態において、車両状態診断機能は、自車両のバッテリ１００の温度、充放電レート、充電状態ＳＯＣ、劣化状態ＳＯＨ、および抵抗状態ＳＯＲなどの自車両のバッテリの状態を含む車両状態を診断する。以下に、図４を用いて、自車両の車両状態の診断方法について説明する。
【００４２】
ここで、図４に示す例では、ｎ個の車両情報に基づく他車統計情報が取得されており、かつ、自車両の車両状態情報Ｘｎ＋１がｎ＋１個目の車両情報として取得された場面を例示している。この場合、車両状態診断機能は、自車統計情報として予め算出されている、自車両の車両状態情報Ｘｎ＋１を含むｎ＋１個の車両情報と該車両情報の期待値との残差（たとえば図４に示す残差ｄ）の標準偏差Ｓｎ＋１に基づいて、自車両の車両状態情報Ｘｎ＋１が取得される確率を算出する。具体的には、車両状態診断機能は、上記式６に基づいて、現在の自車両のバッテリの使用経過時間（時刻ｔ）における車両情報の期待値Ｘを算出し、算出した期待値Ｘと自車両の車両状態情報Ｘｎ＋１との差を算出する。そして、車両状態診断機能は、標準偏差Ｓｎ＋１に基づいて、車両情報の期待値Ｘと自車両の車両状態情報Ｘｎ＋１との差が生じる確率を算出する。
【００４３】
そして、車両状態診断機能は、最新の車両状態情報Ｘｎ＋１が得られる確率が所定値以上（たとえば１％以上）である場合には、自車両の車両状態は適切に管理が行われている管理状態であると診断し、一方、図４に示すように、最新車両状態情報Ｘｎ＋１が得られる確率が所定値未満（たとえば１％以上）である場合には、自車両の車両状態は適切な管理範囲を超えた非管理状態であると診断する。たとえば、車両状態診断機能は、バッテリ１００の劣化状態ＲＯＨを車両状態として診断する場合、自車両のバッテリ１００の劣化状態ＳＯＨが得られる確率が所定値以上（たとえば１％以上）である場合には、バッテリ１００の劣化状態は適切な管理状態であると診断し、一方、自車両のバッテリ１００の劣化状態ＲＯＨが得られる確率が所定値未満（たとえば１％未満）である場合には、バッテリ１００の劣化状態ＲＯＨは管理範囲を超えた非管理状態であると診断する。
【００４４】
図１に戻り、報知装置１５０は、制御装置１４０により自車両の車両状態が非管理状態であると判断された場合に、自車両のユーザや管理者に対して、自車両の車両状態が非管理状態である旨の報知を行う。なお、報知装置１５０による報知の方法は、特に限定されないが、たとえば、ディスプレイによるメッセージの表示やスピーカによる音声の出力により報知を行うことができる。
【００４５】
続いて、図５を参照して、本実施形態に係る車両状態診断処理について説明する。図５は、本実施形態に係る車両状態診断処理を示すフローチャートである。なお、以下に説明する処理は、制御装置１４０により実行される。
【００４６】
まず、ステップＳ１０１では、制御装置１４０の車両情報取得機能により自車両の車両情報の取得が行われる。本実施形態においては、車両情報取得機能は、バッテリ１００の状態を示すバッテリ状態情報、すなわち、バッテリ１００の温度、バッテリ１００の充放電電流値、充電状態ＳＯＣ、劣化状態ＳＯＨ、および抵抗状態ＳＯＲなどの情報を自車両の車両情報として取得する。
【００４７】
ステップＳ１０２では、負荷状態判定機能により、自車両の負荷状態の判定が行われる。具体的には、負荷状態判定機能は、バッテリコントローラ１１０や車両コントローラ１２０から自車両の負荷状態を示す負荷状態情報を取得し、図２に示すように、各負荷状態情報に対応する負荷状態を「強」または「弱」の２段階で評価する。そして、負荷状態判定機能は、各負荷状態情報に対応する負荷状態の評価の組み合わせから、自車両の負荷状態を判定する。たとえば、本実施形態において、負荷状態判定機能は、バッテリ１００の等価温度、平均車速、１日あたりの平均走行距離、急速充電使用比率、およびエネルギー消費率などの負荷状態に対する評価の組み合わせから、自車両の負荷状態を判定する。
【００４８】
ステップＳ１０３では、負荷状態判定機能により、自車両の負荷状態が変化したか否かの判断が行われる。具体的には、負荷状態判定機能は、自車両の負荷状態が前回処理時と今回処理時とで一致している場合には、自車両の負荷状態が変化していないものと判断し、ステップＳ１０５に進む。一方、負荷状態判定機能は、自車両の負荷状態が前回処理時と今回処理時とで異なる場合には、自車両の負荷状態が変化したと判断して、ステップＳ１０４に進む。
【００４９】
ステップＳ１０４では、自車両の負荷状態が変化したと判断されているため、自車統計情報の更新対象を、変化前の負荷状態に対応する自車統計情報から、変化後の負荷状態に対応する自車統計情報に変更する処理が行われる。これにより、ステップＳ１０４以降の処理においては、変更後の負荷状態に対応する他車統計情報および車両状態情報を用いて、変更後の負荷状態に対応する自車統計情報の更新が行われることとなる。
【００５０】
ステップＳ１０５では、車両状態更新機能により、自車両の車両状態を示す車両状態情報の更新が行われる。本実施形態では、前回処理時に更新した車両状態情報（すなわち、前回処理時までに取得されたｎ個の自車両の車両情報の平均値Ｘａｖｅｎ）が制御装置１４０のＲＡＭに記憶されており、車両情報更新機能は、上記式１に基づいて、前回処理時の車両状態情報Ｘａｖｅｎと、ステップＳ１０１で取得した自車両の車両状態情報Ｘｎ＋１とを用いて、新たに取得した車両情報Ｘｎ＋１を含むｎ＋１個の車両情報の平均値Ｘａｖｅｎ＋１を算出する。これにより、車両状態更新機能は、ｎ個の自車両の車両情報の平均値Ｘａｖｅｎである前回処理時の車両状態情報を、ｎ＋１個の車両情報の平均値Ｘａｖｅｎ＋１である最新の車両状態情報に更新することができる。
【００５１】
ステップＳ１０６では、統計情報更新機能により、ステップＳ１０５で更新された車両状態情報と、制御装置１４０のＲＡＭに記憶されている他車統計情報とに基づいて、自車統計情報の更新が行われる。たとえば、統計情報更新機能は、ｎ個の他車両の車両情報に基づく他車統計情報が取得されている場合、上記式３〜５に基づいて、他車統計情報であるｎ個の車両情報の平均値、分散、共分散を、自車両の車両状態情報を含むｎ＋１個の車両情報の平均値、分散、共分散に更新する。さらに、統計情報更新機能は、上記式６〜１２に基づいて、他車統計情報であるｎ個の車両情報と該車両情報の期待値との残差（たとえば図４に示す残差ｄ）の標準偏差Ｓｎを、自車両の車両状態情報を含むｎ＋１個の車両情報と該車両情報の期待値と残差の標準偏差Ｓｎ＋１に更新する。
【００５２】
ステップＳ１０７では、統計情報通信機能により、他車両から、自車両の負荷状態に対応する他車統計情報の受信が行われるとともに、他車両に対して、他車両の負荷状態に対応する自車統計情報の送信が行われる。たとえば、統計情報通信機能は、他車統計情報の要求信号を、自車両の負荷状態を示す情報とともに車車間通信の通距離内に存在する全ての他車両に送信することで、自車両の負荷状態に対応する統計情報を保有する他車両から、自車両の負荷状態に対応する他車統計情報を受信することができる。また、統計情報通信機能は、他車両から他車統計情報の要求信号を、他車両の負荷状態を示す情報とともに受信することで、他車両の負荷状態に対応する自車統計情報を送信することができる。
【００５３】
ステップＳ１０８では、統計情報更新機能により、ステップＳ１０７でにおいて他車統計情報が受信されたか否かの判断が行われる。他車統計情報が受信された場合には、ステップＳ１０９に進み、一方、他車統計情報が受信されなかった場合には、ステップＳ１１１に進む。
【００５４】
ステップＳ１０９では、統計情報更新機能により、ステップＳ１０７で受信された他車統計情報に対応する車両ＩＤ（他車統計情報を算出するために用いられた車両情報を提供した車両の車両ＩＤ）と、自車統計情報に対応する車両ＩＤ（自車統計情報を算出するために用いられた車両情報を提供した車両の車両ＩＤ）との照合が行われる。本実施形態では、他車両統計情報とともに、他車統計情報に対応する車両ＩＤのリストを他車両から受信しており、統計情報更新機能は、受信した他車統計情報に対応する車両ＩＤのリストに基づいて、統計情報に対応する車両ＩＤと、自車統計情報に対応する車両ＩＤとの照合を行うことができる。
【００５５】
そして、ステップＳ１１０では、統計情報更新機能により、ステップＳ１０９における照合の結果に基づいて、他車統計情報に対応する車両ＩＤのうち、自車統計情報に対応する車両ＩＤと異なる車両ＩＤが抽出される。そして、統計情報更新機能は、抽出された車両ＩＤに対応する車両の車両情報を加味するように、自車統計情報を更新する。たとえば、統計情報更新機能は、自車統計情報と他車統計情報との差や、自車統計情報に含まれる車両情報の数と他車統計情報に含まれる車両情報の数との差などに基づいて、自車統計情報を算出するために用いられていない車両情報を予測し、予測した車両情報に基づいて、上記式３〜１２に従って、自車統計情報を更新することができる。
【００５６】
ステップＳ１１１では、車両状態診断機能により、自車両の車両状態の診断が行われる。本実施形態において、車両状態診断機能は、ステップＳ１０６またはステップＳ１１０で更新された自車統計情報と、ステップＳ１０５で更新された車両状態情報とに基づいて、自車両の車両状態を診断する。たとえば、本実施形態において、車両状態診断機能は、自車両の車両状態として、自車両のバッテリ１００の温度、充電状態ＳＯＣ、劣化状態ＳＯＨ、抵抗状態ＳＯＲなどの自車両のバッテリの状態を診断する。
【００５７】
具体的には、車両状態診断機能は、図４に示すように、車両状態情報Ｘｎ＋１が取得された時刻ｔにおける車両情報の期待値Ｘと車両状態情報Ｘｎ＋１との残差と、自車統計情報である車両情報と車両情報の期待値との残差の標準偏差Ｓｎ＋１とを比較することで、車両状態情報Ｘｎ＋１が得られる確率を算出する。そして、車両状態診断機能は、車両状態情報Ｘｎ＋１が得られる確率が所定値以上（たとえば１％以上）である場合には、自車両の車両状態は適切に管理が行われている管理状態であると診断し、一方、車両状態情報Ｘｎ＋１が得られる確率が所定値未満（たとえば１％未満）である場合には、自車両の車両状態は適切な管理範囲を超えた非管理状態であると診断する。
【００５８】
また、ステップＳ１０３で自車両の負荷状態が変化した場合、車両状態診断機能は、変化後の負荷状態に対応する自車統計情報に基づいて、自車両の車両状態を診断する。ここで、図６は、自車両の負荷状態が変化した場合の車両状態の診断方法を説明するための図であり、図６（Ａ）は、負荷状態Ａに対応する車両情報の期待値の推移Ｌ１を示しており、図６（Ｂ）は、負荷状態Ｂに対応する車両情報の期待値の推移Ｌ２を示している。また、図６（Ｃ）は、時刻ｔ１において自車両の負荷状態が負荷状態Ａから負荷状態Ｂに変化した場合の車両情報の期待値の推移Ｌ３を示している。
【００５９】
たとえば、時刻ｔ１において、自車両の負荷状態が図６（Ａ）に示す負荷状態Ａから、図６（Ｂ）に示す負荷状態Ｂに変化した場合、車両状態診断機能は、図６（Ｃ）に示すように、負荷状態Ａに対応する車両情報の期待値の推移を示す回帰直線Ｌ１の傾きを、負荷状態が変更された時刻ｔ１から、負荷状態Ｂに対応する車両情報の期待値の推移を示す回帰直線Ｌ２の傾きに変更する。これにより、たとえば、負荷状態が変化した時刻ｔ１後の時刻ｔ２においても、変化後の自車両の負荷状態に対応する車両情報の期待値Ｘを適切に算出することができる。
【００６０】
そして、ステップＳ１１２では、車両状態診断機能により、ステップＳ１１１における診断の結果、自車両の車両状態が管理状態であるか否かの判断が行われる。自車両の車両状態が管理状態であると診断された場合には、ステップＳ１０１に戻り、この車両状態診断処理を繰り返す。一方、自車両の車両状態が非管理状態であると診断された場合には、ステップＳ１１３に進み、報知装置１５０により、自車両の車両状態が非管理状態である旨の報知が行われる。なお、ステップＳ１１３において、たとえば、バッテリ１００の状態が非管理状態であると診断された場合に、バッテリ１００が非管理状態である旨の信号をバッテリコントローラ１１０に送信することで、バッテリコントローラ１１０におけるバッテリ１００の制御を変更する構成としてもよい。
【００６１】
続いて、図７を参照して、複数の車両間における統計情報の通信について説明する。ここで、図７は、図５に示す車両状態診断処理における統計情報の通信処理を説明するためのフローチャートである。なお、図７に示す車両Ａおよび車両Ｂは、本実施形態に係る車両状態診断装置１を備え、図５に示す車両状態診断処理を個々に実行しているものである。すなわち、図７に示す車両Ａおよび車両Ｂの車両状態診断処理は図５に示す車両状態診断処理と同じものであるが、説明の便宜のため、図５に示す車両状態診断処理の一部を省略・変更して記載している。
【００６２】
まず、車両Ａでは、ステップＳ２０１において、自車統計情報更新処理が行われる。ステップＳ２０１の自車統計情報更新処理は、図５に示すステップＳ１０１〜Ｓ１０６と同様の処理であり、これにより、車両Ａにおいて、車両Ａの負荷状態に対応する自車統計情報の更新が行われる。また、車両Ｂでは、ステップＳ３０１において、ステップＳ２０１と同様に、自車統計情報更新処理が行われる。ステップＳ３０１の自車統計情報更新処理も、図５に示すステップＳ１０１〜Ｓ１０６と同様の処理であり、これにより、車両Ｂにおいて、車両Ｂの負荷状態に対応する自車統計情報の更新が行われる。
【００６３】
続いて、車両Ａでは、ステップＳ２０２において、自車両の負荷状態に対応する他車統計情報の受信が行われる。具体的には、車両Ａは、通信装置１３０を介して、車車間通信の通信距離内に存在する全ての他車両に対して、他車統計情報の要求信号を送信する。たとえば、車両Ａの車車間通信の通信距離内に車両Ｂが存在する場合、車両Ｂの車両状態診断装置１は、車両Ａから送信された要求信号を受信する。この要求信号には車両Ａの負荷状態を示す情報が含まれており、車両Ｂの車両状態診断装置１は、車両Ａの負荷状態に対応する自車統計情報を保有しているか否かを判断する。そして、車両Ｂの車両状態診断装置１は、車両Ａの負荷状態に対応する自車統計情報を保有している場合に、車両Ａからの要求信号に対して、車両Ａの負荷状態に対応する自車統計情報を送信する（ステップＳ３０２）。これにより、車両Ａの車両状態診断装置１は、車両Ｂの自車統計情報を、車両Ａの負荷状態に対応する他車統計情報として受信する（ステップＳ２０２）。
【００６４】
また、車両Ａでは、ステップＳ２０３において、他車両の負荷状態に対応する自車統計情報の送信が行われる。たとえば、車両Ｂの車両状態診断装置１が、他車統計情報の要求信号を、車両Ｂの負荷状態を示す情報とともに送信している場合、車両Ａの車両状態診断装置１は、他車統計情報の要求信号と、車両Ｂの負荷状態を示す情報とを車両Ｂから受信する。この場合、車両Ａの車両状態診断装置１は、車両Ｂの負荷状態に対応する自車統計情報を保有しているか否かを判断し、車両Ｂの負荷状態に対応する自車統計情報を保有している場合には、車両Ｂからの要求信号に対して、車両Ｂの負荷状態に対応する自車統計情報を送信する（ステップＳ２０３）。これにより、車両Ｂの車両状態診断装置１は、車両Ａの自車統計情報を、車両Ｂの負荷状態に対応する他車統計情報として受信する（ステップＳ３０３）。このように、車両Ａの車両状態診断装置１と車両Ｂの車両状態診断装置１との間で統計情報の交換が行われる。なお、ステップＳ２０２，２０３、および、ステップＳ３０２，３０３の処理は、図５に示すステップＳ１０７に相当する。
【００６５】
そして、車両Ａでは、他車統計情報が受信されたか否かの判断が行われ（ステップＳ２０５）、他車統計情報が受信された場合には（ステップＳ２０５＝Ｙｅｓ）、車両Ｂから受信した他車統計情報に対応する車両ＩＤと、車両Ａの自車統計情報に対応する車両ＩＤとの照合を行い（ステップＳ２０６）、自車統計情報と異なる他車統計情報の車両情報を加味するように、自車統計情報が更新される。
【００６６】
そして、車両Ａでは、ステップＳ２０７において、車両状態診断処理が行われる。この車両状態診断処理は、図５に示すステップＳ１１１〜Ｓ１１３と同様の処理であり、ステップＳ２０３またはステップＳ２０６で更新された自車統計情報と、ステップＳ２０１で更新した車両状態情報を用いて、自車両の車両状態の診断が行われることとなる。なお、車両Ｂにおいても、ステップＳ２０４〜Ｓ２０７と同様の処理が行われる。
【００６７】
以上のように、本実施形態では、統計処理された他車統計情報を他車両から受信し、受信した他車統計情報と自車両の車両状態情報とを用いて、自車両の車両情報を含む車両情報を統計処理した自車統計情報を更新する。そして、更新した自車統計情報と自車両の車両状態情報とに基づいて、自車両の車両状態を診断する。このように、本実施形態では、他車両の車両情報ではなく、既に統計処理された他車統計情報を他車両から受信して、自車両の車両状態を診断することで、自車両の車両情報を診断する際の通信量や記憶容量を抑制することができ、これにより、データセンターを介すことなく、迅速に、自車両の車両状態を診断することができる。
【００６８】
さらに、本実施形態では、自車両の負荷状態に対応する他車統計情報のみを他車両から受信し、自車両の負荷状態に応じた自車統計情報を更新することで、自車両の車両情報を診断するための通信量や記憶容量をさらに抑制することができる。また、本実施形態では、自車両の負荷状態に応じた自車統計情報に基づいて、自車両の車両情報を診断することができるため、自車両の車両状態を、自車両の負荷状態に応じて適切に診断することができる。さらに、本実施形態では、バッテリの等価温度、平均車速、１日あたりの平均走行距離、急速充電使用比率、およびエネルギー消費率などに基づいて、自車両の負荷状態を判定することで、バッテリ１００の負荷状態を適切に判定することができ、これにより、バッテリ１００の状態を診断する場合に、自車両のバッテリ１００の状態をバッテリ１００の負荷状態に応じて適切に診断することができる。
【００６９】
加えて、本実施形態では、車車間通信により通信可能な範囲に存在する他車両のみから他車統計情報を収集することで、自車両と同一の地域を走行する他車両のみから他車統計情報を収集することができる。そのため、本実施形態では、自車両の車両情報を診断する際の通信量および記憶容量をさらに抑制することができるとともに、車車間通信により通信可能な範囲に存在する他車両は自車両と同様の走行環境にある可能性が高いため、自車両の負荷状態に対応する他車統計情報を収集し易くなる。
【００７０】
また、本実施形態では、図４に示すように、自車両を含む複数の車両の車両情報の平均値や分散などの自車統計情報から、車両情報の期待値の時間推移を求めることができ、この車両情報の期待値と自車両の車両状態情報との残差を、他の車両の車両情報と該車両情報の期待値との残差と比べることで、自車両の車両状態を適切に診断することができる。
【００７１】
さらに、本実施形態では、自車両の負荷状態が変化した場合に、変化後の負荷状態に対応する自車統計情報の更新が行われ、変化後の負荷状態に対応する自車統計情報に基づいて、自車両の車両状態の診断が行われる。これにより、たとえば、車両の使用拠点が温暖な地域から熱地、または平野部から山岳部へと移った場合、あるいは、車両の転売などによりドライバーの操作方法（たとえばアクセル操作やブレーキ操作の方法）が変化した場合など、自車両の負荷状態が変化した場合でも、自車両の車両状態を、変化後の負荷状態に応じて適切に診断することができる。
【００７２】
以上説明した実施形態は、本発明の理解を容易にするために記載されたものであって、本発明を限定するために記載されたものではない。したがって、上記の実施形態に開示された各要素は、本発明の技術的範囲に属する全ての設計変更や均等物をも含む趣旨である。
【００７３】
たとえば、上述した実施形態では、バッテリコントローラ１１０や車両コントローラ１２０から取得した負荷状態情報（実測データ）に基づいて、自車両の負荷状態を判定する構成を例示したが、この構成に加えて、以下のような構成とすることができる。すなわち、制御装置１４０が、自車両の予定走行経路を設定可能なナビゲーション機能を備えている場合、自車両が予定走行経路を走行した際の自車両の負荷状態を推定する構成としてもよい。たとえば、ナビゲーション機能は、予定走行経路の走行履歴を有する他車両から、該他車両が予定走行経路を走行した際の負荷状態の情報を取得することで、自車両が予定走行経路を走行する際の負荷状態を推定することができる。また、ナビゲーション機能は、気温や道路の混雑状況などに応じた負荷状態を取得することで、自車両が予定走行経路を走行する際の負荷状態をより高い精度で推定することができる。このように、予定走行経路を走行している際の自車両の負荷状態を予め推定することで、自車両の負荷状態に応じた車両状態を迅速に診断することが可能となる。
【００７４】
また、上述した実施形態では、バッテリ１００の温度、充放電電流値、充電状態ＳＯＣ、劣化状態ＳＯＨ、および抵抗状態ＳＯＲなどのバッテリ１００の状態を示す情報を自車両の車両情報として取得することで、自車両のバッテリ１００の状態を診断する構成を例示したが、この構成に限定されず、たとえば、アクセルやブレーキなどの状態を示す情報を自車両の車両情報として取得することで、アクセルやブレーキなどの状態を診断する構成としてもよい。
【００７５】
さらに、上述した実施形態では、負荷状態情報に対応する負荷状態を「強」または「弱」の２段階で評価する構成を例示したが、この構成に限定されず、たとえば、負荷状態情報に対応する負荷状態を３段階以上で評価する構成としてもよい。また、上述した実施形態では、自車両の負荷状態を示す負荷状態情報として、バッテリ１００の等価温度、平均車速、１日あたりの平均走行距離情報、バッテリ１００のエネルギー消費率、および急速充電使用比率を例示したが、これに限定されず、たとえば、自車両の累積走行距離などの負荷状態情報に基づいて、自車両の負荷状態を判定する構成としてもよい。
【００７６】
また、上述した実施形態の上記式１０において、総和関数Σで求められる値を、たとえば上記式３に示すように、平均値で求める構成としてもよい。車両情報のデータ数が十分に多い場合には、実用上の問題は少ないためである。
【００７７】
さらに、上述した実施形態では、通信装置１３０を介して他車両と車車間通信を行うことで、他車両から他車統計情報を受信する構成を例示したが、この構成に限定されず、たとえば、通信装置１３０を介して路外に設置された路側機と通信することで、路側機から他車統計情報を受信する構成としてもよい。
【００７８】
また、上述した実施形態では、複数の車両が車両状態診断装置１を備え、一方の車両が他方の車両に自車統計情報を送信するとともに、他方の車両から他車統計情報を受信する構成を例示したが、この構成に限定されず、たとえば、一方の車両のみが車両状態診断装置１を備え、他車両に自車統計情報を送信せず、他方の車両から他車統計情報を受信するだけの構成としてもよい。
【００７９】
なお、上述した実施形態の制御装置１４０の車両情報取得機能および車両情報更新機能は本発明の車両情報取得手段に、制御装置１４０の負荷状態判定機能は本発明の負荷状態判定手段に、制御装置１４０の統計情報通信機能は本発明の統計情報取得手段に、制御装置１４０の統計情報更新機能は本発明の統計情報更新手段に、制御装置１４０の車両状態診断機能は本発明の車両状態診断手段に、制御装置１４０のナビゲーション機能は本発明の経路設定手段および推定手段に、制御装置１４０のＲＡＭは本発明の記憶手段にそれぞれ相当する。
【符号の説明】
【００８０】
１…車両状態診断装置
１００…バッテリ
１１０…バッテリコントローラ
１２０…車両コントローラ
１３０…通信装置
１４０…制御装置
１５０…報知装置
【図１】
2014048874.tif 000015
【図２】
2014048874.tif 000016
【図３】
2014048874.tif 000017
【図４】
2014048874.tif 000018
【図５】
2014048874.tif 000019
【図６】
2014048874.tif 000020
【図７】
2014048874.tif 000021