(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の車両データに基づき車両の状態を推定する車両状態推定システムであって、
前記複数の車両データを条件属性とするとともに前記車両の状態を決定属性としたラフ集合理論により定義された定義ルールの集合体であるルールセットを管理する管理部と、
推定対象とする車両の車両データを取得して該取得した車両データに基づく前記ルールセットの参照を通じて車両の状態を推定する状態推定部と、を備えるとともに、
当該車両状態推定システムが、前記管理部及び前記状態推定部を備えて車両内で利用される車両用情報端末と、複数種の車両操作に基づき取得される車両データに基づき定義されたルールセット群を保有する外部端末との協働により車両の状態を推定するものであり、
前記車両用情報端末は、車両の状態を推定可能な定義ルールが存在しない、もしくは、車両の状態を推定可能な定義ルールが複数存在するとき、前記推定対象とする車両の車両データに基づく問い合わせを前記外部端末に行い、
前記外部端末は、問い合わせのあった車両データに対応する定義ルールを自身が保有するルールセット群の中から選択して、該選択した定義ルールを前記車両用情報端末に配信する
ことを特徴とする車両状態推定システム。
【請求項２】
前記管理部は、前記定義ルールに定義された特定の決定属性についての条件属性以外の未定義の車両データが推定対象とする車両の車両データに包含されているとき、該特定の決定属性に対応する条件属性を部分集合とする処理である縮約処理を実行し、該縮約した条件属性に未定義の車両データを付加したデータをデータの管理単位とする
請求項１に記載の車両状態推定システム。
【請求項３】
前記車両用情報端末は、推定対象とする車両の車両データに対応する条件属性が自身の管理部が管理するルールセットに存在しないとき、前記問い合わせとして該車両データを前記外部端末に送信する処理を実行し、
前記外部端末は、前記車両用情報端末から受信した車両データが条件属性として定義された定義ルールを自身が保有するルールセットの中から選択し、該選択した定義ルールを前記車両用情報端末に配信する処理を実行する
請求項１に記載の車両状態推定システム。
【請求項４】
前記車両用情報端末は、推定対象とする車両の車両データが特定の決定属性の確実性を示す基本集合である下近似集合と、該下近似集合を包含する定義ルールに該下近似集合に対応する発生可能性のある条件属性の基本集合である上近似集合に定義されていない条件属性とを共に含むとき、該定義ルールについての下近似集合と前記上近似集合に未定義の条件属性とを前記外部端末に配信する
請求項１〜３のいずれか一項に記載の車両状態推定システム。
【請求項５】
前記外部端末は、
前記車両用情報端末から受信した下近似集合が包含する条件属性と前記未定義の条件属性とを包含する定義ルールが自身の保有するルールセットに存在するとき、該定義ルールを前記外部端末に送信する処理を実行し、
前記車両用情報端末から受信した下近似集合が包含する条件属性と前記未定義の条件属性とを包含する定義ルールが自身の保有するルールセットに存在しないとき、自身が保有する定義ルールに発生可能性として包含される部分集合である上近似集合に前記未定義の条件属性を付加したルールを新たに定義する処理を実行する
請求項４に記載の車両状態推定システム。
【請求項６】
前記車両用情報端末は、推定対象とする車両の車両データが特定の決定属性の確実性を示す基本集合である下近似集合と該下近似集合を包含する定義ルールに未定義の条件属性とを共に含み、かつ、該下近似集合を含む定義ルールが自身の管理部が管理するルールセットに複数存在するとき、該複数の定義ルールについての複数の下近似集合と前記未定義の条件属性とを前記外部端末に配信する
請求項１〜５のいずれか一項に記載の車両状態推定システム。
【請求項７】
前記外部端末は、
前記車両用情報端末から受信した複数の下近似集合のうちのいずれかの下近似集合が包含する条件属性と前記未定義の条件属性とを包含する一つの定義ルールが自身の保有するルールセットに存在するとき、該一つの定義ルールを前記車両用情報端末に配信する処理を実行し、
前記車両用情報端末から受信した複数の下近似集合のうちのいずれかの下近似集合が包含する条件属性と前記未定義の条件属性とを包含する一つの定義ルールが自身の保有するルールセットに存在しないとき、自身が保有する定義ルールに発生可能性として包含される部分集合である上近似集合に前記未定義の条件属性を付加したルールを新たに定義する処理を実行する
請求項６に記載の車両状態推定システム。
【請求項８】
前記外部端末は、車両データの取得源となった車両の種別及び車両データの取得時における時間帯及び走行環境の少なくとも１つの要素の別に自身が保有するルールセットを管理し、前記車両用情報端末から問い合わせがあったとき、前記ルールセットの選定に先立ち、該車両用情報端末が利用される車両の種別及び車両データの取得時における時間帯及び走行環境の少なくとも一つの要素を特定し、該特定した要素の共通もしくは類似するルールセットの中から前記車両用情報端末に配信すべきルールセットを選定する
請求項１〜７のいずれか一項に記載の車両状態推定システム。
【請求項９】
前記車両データには、車両の物理量の推移を示す複数の時系列データが含まれ、
前記状態推定部は、前記時系列データの物理量を段階的に評価する評価項目を前記条件属性として規定し、特定の期間における複数の時系列データが属する評価項目の組み合わせを推定対象とする車両についての条件属性として用いる
請求項１〜８のいずれか一項に記載の車両状態推定システム。
【請求項１０】
前記状態推定部は、
ａ．予め規定したデータ収集期間が経過する都度、前記車両データを収集するとともに該収集した車両データに基づき車両の状態を推定する処理、及び
ｂ．連続した特定の期間における複数の車両データの差分を逐次算出し、該算出する差分値が予め規定した差分閾値を超えたこともしくは該差分閾値以下となったことを条件に車両の状態を推定する処理、
の少なくとも１つの処理を実行する
請求項１〜９のいずれか一項に記載の車両状態推定システム。
【請求項１１】
複数の車両データに基づき推定した車両の状態に応じて車両のドライバの運転を支援する運転支援システムであって、
車両の状態に応じて推奨すべき推奨行動情報が登録された推奨行動データベースと、
請求項１〜１０のいずれか一項に記載の車両状態推定システムにより推定された車両の状態に対応する推奨行動情報を前記推奨行動データベースから抽出し、該抽出した推奨行動情報に基づく運転支援を実行する運転支援部と、を
備えることを特徴とする運転支援システム。
【請求項１２】
複数の車両データに基づきコンピュータ支援により車両の状態を推定する車両状態推定方法であって、
前記車両内で利用される車両用情報端末には、前記複数の車両データを条件属性とするとともに前記車両の状態を決定属性としたラフ集合理論により定義した定義ルールの集合体であるルールセットを管理することと、推定対象とする車両の車両データを取得して、該取得した車両データに基づく前記ルールセットの参照を通じて車両の状態を推定することと、を実行させるものであり、前記車両の状態を推定するに際しては、複数種の車両操作に基づき取得される車両データに基づき定義されたルールセット群を保有する外部端末と該車両用情報端末との協働により車両の状態の推定を行わせ、車両の状態を推定可能な定義ルールが該車両用情報端末に存在しない、もしくは、車両の状態を推定可能な定義ルールが該車両用情報端末に複数存在するとき、前記推定対象とする車両の車両データに基づく問い合わせを前記外部端末に対して行わせ、
前記外部端末には、問い合わせのあった車両データに対応するルールセットを該外部端末自身が保有するルールセット群の中から選択させ、該選択させたルールセットを該外部端末から前記車両用情報端末に配信させる
ことを特徴とする車両状態推定方法。
【請求項１３】
前記ルールセットを管理することは、前記定義ルールに定義された特定の決定属性についての条件属性以外の未定義の車両データが推定対象とする車両の車両データに包含されているとき、該特定の決定属性に対応する条件属性を部分集合とする縮約を行い、該縮約した条件属性に未定義の車両データを付加したデータをデータの管理単位とすることをさらに含む
請求項１２に記載の車両状態推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自動車等の車両の状態の推定に適用して有益な車両状態推定システム及び車両状態推定方法、並びに該車両状態推定を用いた運転支援システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、自動車等の車両の状態や車両の走行環境に応じて、車両に搭載された各種車載機器の制御等を行う運転支援システムの開発が進められている。こうした運転支援システムは、車両に搭載された各種センサにより取得された信号等をもとに車両の状態や走行環境を識別し、この識別結果に基づいて各種車載機器の制御等を行っている。【０００３】
例えば、特許文献１に記載の運転支援システムは、車両に搭載されたキースイッチ、シフトレバー、車速センサ、エアバック、及び盗難防止装置等から、車両の状態を示す情報を取得している。また、この運転支援システムは、キースイッチ、シフトレバー、車速センサ、エアバック、及び盗難防止装置等の情報内容と予め定義された車両状況（車両の状態）とが対応付けされた車両状況定義テーブルを有している。この車両状況定義テーブルには、例えば、車両状況として、「駐車中」、「停止中」、「走行（前進）」、「後退」、「衝突時」、及び「盗難被害時」等の状況が定義されている。こうした車両状況定義テーブルを備えて構成される運転システムは、例えば、キースイッチが「オフ」、シフトレバーが「Ｐ」、車速が「時速０ｋｍ」を示すとき、車両状況定義テーブルの参照を通じて車両状況が「駐車中」であると判別する。また、運転支援システムは、判別した車両状況に基づいて、車両に搭載された各種車載機器の動作の優先度を決定する。そして、運転支援システムは、例えば、判別された車両状況が「駐車中」であるときには、駐車時において動作優先度の高いキーレスエントリ以外の車載機器の優先度が低いとして、キーレスエントリ以外の車載機器に対する電力供給量を低下させる制御を行う。これにより、その都度の車両状況に応じて車載機器に対する電力供給量が制御され、車両内の電力消費量の低減が図られることとなる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００７−２３７９１３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、車両の状態とは、ドライバによる車両操作や走行環境に応じて漸次変化するものである。そして、最近は、より高度な運転支援等を実現すべく、車両の状態を単に「走行中」や「停車中」等の状態のみならず、走行中の車両の状態一つにしても車両挙動が少なく安定した走行状態や車両挙動が多く不安定な走行状態といったように、より詳細に定義することが望まれている。【０００６】
一方、車両の状態を詳細に定義しようとすると、車両の状態の定義に必要な情報量も自ずと増大する。このため、車両状況定義テーブルに登録すべき情報量が増大するばかりか、車両の状態を判別するために処理すべき情報量も膨大なものとなる。この結果、こうした情報を処理する制御装置等の処理負荷の増大や、同情報の送受信に伴う通信データ量の増大が無視できないものとなっている。【０００７】
本発明は、このような実情に鑑みてなされたものであり、その目的は、車両の状態推定にかかる車両データの処理負荷を低減しつつ、車両の状態の詳細な定義を可能とする車両状態推定システム及び車両状態推定方法、並びに該車両状態推定を用いた運転支援システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
以下、上記課題を解決するための手段及びその作用効果について記載する。【０００９】
上記課題を達成するため、本発明に従う車両状態推定システムは、複数の車両データに基づき車両の状態を推定する車両状態推定システムであって、前記複数の車両データを条件属性とするとともに前記車両の状態を決定属性としたラフ集合理論により定義された定義ルールの集合体であるルールセットを管理する管理部と、推定対象とする車両の車両データを取得して該取得した車両データに基づく前記ルールセットの参照を通じて車両の状態を推定する状態推定部と、を備えるとともに、当該車両状態推定システムが、前記管理部及び前記状態推定部を備えて車両内で利用される車両用情報端末と、複数種の車両操作に基づき取得される車両データに基づき定義されたルールセット群を保有する外部端末との協働により車両の状態を推定するものであり、前記車両用情報端末は、車両の状態を推定可能な定義ルールが存在しない、もしくは、車両の状態を推定可能な定義ルールが複数存在するとき、前記推定対象とする車両の車両データに基づく問い合わせを前記外部端末に行い、前記外部端末は、問い合わせのあった車両データに対応する定義ルールを自身が保有するルールセット群の中から選択して、該選択した定義ルールを前記車両用情報端末に配信する。
【００１０】
上記課題を達成するため、本発明に従う車両状態推定方法は、複数の車両データに基づきコンピュータ支援により車両の状態を推定する車両状態推定方法であって、前記車両内で利用される車両用情報端末には、前記複数の車両データを条件属性とするとともに前記車両の状態を決定属性としたラフ集合理論により定義した定義ルールの集合体であるルールセットを管理することと、推定対象とする車両の車両データを取得して、該取得した車両データに基づく前記ルールセットの参照を通じて車両の状態を推定することと、を実行させるものであり、前記車両の状態を推定するに際しては、複数種の車両操作に基づき取得される車両データに基づき定義されたルールセット群を保有する外部端末と該車両用情報端末との協働により車両の状態の推定を行わせ、車両の状態を推定可能な定義ルールが該車両用情報端末に存在しない、もしくは、車両の状態を推定可能な定義ルールが該車両用情報端末に複数存在するとき、前記推定対象とする車両の車両データに基づく問い合わせを前記外部端末に対して行わせ、前記外部端末には、問い合わせのあった車両データに対応するルールセットを該外部端末自身が保有するルールセット群の中から選択させ、該選択させたルールセットを該外部端末から前記車両用情報端末に配信させる。
【００１１】
例えば、車両ネットワーク内を流れる車両データには、様々な車両の状態が反映され、該車両データを解析することで車両の状態を推定することが可能である。しかし、車両ネットワーク内には無数の車両データが存在し、特定の車両状態に対応する車両データのパターンは無数に存在する。よって、車両データに基づき特定のルールを定義しようとすると、この定義したルールを示す車両データは膨大なものとなる。また、この特定のルールと車両ネットワーク内に流れる車両データとに基づいて車両状態を推定しようとすると、推定に要する車両データの数は膨大なものとなり、こうした車両データの処理量や通信量は膨大なものとなる。【００１２】
この点、上記構成あるいは方法によれば、無数に存在する車両データと特定の車両状態との相関関係を示す定義ルールの集合体であるルールセットがラフ集合理論によって定義される。このため、車両データと該車両データの取得時の車両状態とをラフ集合理論に基づき解析するだけで、無数に存在する車両データのうち特定の車両状態に共通する特定の車両データを選定することが可能となる。そして、この特定の車両データを条件属性とし、対応する特定の車両状態を決定属性とした定義ルールを定義すれば、定義ルールが示す車両データさえ車両状態の推定対象とする車両から取得できれば、該車両の状態を推定することが可能となる。これにより、無数の車両データとの相関関係を有する各種車両状態を、特定の車両データによって定義することが可能となり、この定義したルールと必要最小限の車両データとに基づいて車両状態を推定することが可能となる。よって、車両状態を定義するための定義ルールのデータ量の大幅な低減と、該定義ルールを用いた車両状態の推定に要する負荷の大幅な低減とが図られるようになる。したがって、漸次変化する車両状態の推定を、より高いリアルタイム性のもとに行うことが可能となる。
ラフ集合理論にあっては、サンプルデータとなる車両データが豊富なほど、より多くの定義ルールを定義することが可能となり、車両状態を詳細に推定したり、車両状態の多種多様に推定することが可能となる。
この点、上記構成あるいは方法によれば、複数種の車両操作に基づき得られる車両データ、すなわち、同一の車両であっても複数のドライバの車両操作のもとで得られる車両データや、異なる車両から得られる車両データが、外部端末に収集される。そして、こうした車両データに基づき定義ルールが定義されることにより、外部端末は、車両状態をより詳細に定義可能な定義ルールや車両状態を多種多様に推定可能な定義ルールを保有することが可能となる。このため、外部端末は、たとえ車両用情報端末が保有しない定義ルールを保有することも可能となり、車両用情報端末では推定できない状態であっても車両状態を推定することが可能となる。よって、車両用情報端末は、外部端末から配信される定義ルールに基づき車両状態を推定することが可能となり、外部端末との協働を通じて、車両用情報端末自身が保有する定義ルールでは推定できない車両状態であっても推定することが可能となる。これにより、車両の状態推定を、より詳細かつ多様に行うことが可能となる。
また、車両用情報端末には、車両データに様々な条件属性が包含されているために、該条件属性に基づき車両状態を推定可能な定義ルールが複数存在することも想定される。この点、上記構成あるいは方法によれば、豊富な条件属性をもとに定義された豊富な定義ルールを外部端末に保有させることが可能となる。よって、車両用情報端末では車両状態に用いる定義ルールを絞り込むことが困難であっても、外部端末にて車両状態に用いる定義ルールを絞り込むことが可能となる。これにより、車両の状態推定を、より高精度に行うことが可能となる。
さらに、上記構成あるいは方法によれば、車両用情報端末と外部端末との連携を通じて、詳細な車両状態の推定や多様な車両状態の推定を実現しつつも、車両用情報端末に保有させる定義ルールを必要最小限にすることが可能ともなる。
【００１３】
本発明の一態様では、前記管理部は、前記定義ルールに定義された特定の決定属性についての条件属性以外の未定義の車両データが推定対象とする車両の車両データに包含されているとき、該特定の決定属性に対応する条件属性を部分集合とする処理である縮約処理を実行し、該縮約した条件属性に未定義の車両データを付加したデータをデータの管理単位とする。【００１４】
本発明の一態様では、前記ルールセットを管理することは、前記定義ルールに定義された特定の決定属性についての条件属性以外の未定義の車両データが推定対象とする車両の車両データに包含されているとき、該特定の決定属性に対応する条件属性を部分集合とする縮約を行い、該縮約した条件属性に未定義の車両データを付加したデータをデータの管理単位とすることをさらに含む。
【００１５】
車両データは、無数に存在し、たとえ同一の車両状態であっても、一部の車両データのデータ内容が変化することや一部の車両データが新たに含まれることもある。そして、このときに変化した車両データや新たに含まれた車両データは、車両が特定の状態に遷移しているときに可能性として含まれる車両データである。一方で、車両が特定の状態に遷移しているときには、必ず含まれる車両データも存在する。よって、上記定義ルールは、車両状態が特定の状態にあるときに共通して包含される条件属性からなる下近似集合と、車両状態が特定の状態にあるときに可能性として包含され得る条件属性からなる上近似集合とによって示されることとなる。このため、こうした定義ルールと車両から取得される車両データとに基づき車両状態を推定するためには、或る定義ルールの下近似集合と上近似集合とが、推定対象となる車両の車両データに包含されている必要がある。こうしたことから、或る定義ルールの下近似集合を構成する条件属性が推定対象となる車両の車両データに包含されていたとしても、該定義ルールの上近似集合を構成する条件属性が該車両データに包含されていないときには、この取得された車両データに基づいて車両状態を推定することは難しい。また、このように未知の車両データを一部含んでいる車両データから車両状態を定義するための定義ルールを、該車両データの全てを用いて新たに定義することも考えられる。しかし、一部に未知の車両データを含む全ての車両データを用いて定義ルールを新たに定義するとなると、該定義ルールのデータ量の増大や、該車両データの処理負荷の増大、さらには、該車両データの処理に際して該車両データを送受信するための通信負荷の増大も懸念される。【００１６】
この点、上記構成あるいは方法によれば、推定対象とする車両から取得された車両データに、定義ルールに定義された下近似集合に包含される条件属性が存在するものの、該定義ルールの上近似集合に包含される条件属性が存在しないときには、下近似集合からなる条件属性が縮約される。また、この縮約された下近似集合に、上近似集合に未定義の車両データを示す条件属性が付加されたデータがデータの管理単位として定義される。そして、この管理単位をもとに、新たな条件属性のパターンに対応する定義ルールの定義や車両データを示すデータの送受信等を行うことにより、定義ルールを規定するためのデータ量の低減、並びに、定義ルールの定義や車両状態の推定に際しての通信量の低減が図られるようになる。【００１７】
特に、本発明は、車両データのように、条件属性としてのサンプルデータが流動的なときに適用して有効である。すなわち、車両データには様々な要因が反映されることから、車両の状態が共通の状態であり下近似集合が共通するものであっても、車両データの上近似集合が流動的に変化し得る。この点、上記構成あるいは方法によれば、このように条件属性としてのサンプルデータが流動的な車両データであっても、最小限のデータ量での車両状態（決定属性）の定義や車両状態の推定が実現されるようになる。【００２４】
本発明の一態様では、前記車両用情報端末は、推定対象とする車両の車両データに対応する条件属性が自身の管理部が管理するルールセットに存在しないとき、前記問い合わせとして該車両データを前記外部端末に送信する処理を実行し、
前記外部端末は、前記車両用情報端末から受信した車両データが条件属性として定義された定義ルールを自身が保有するルールセットの中から選択し、該選択した定義ルールを前記車両用情報端末に配信する処理を実行する。【００２５】
推定対象とする車両の車両データに対応する条件属性が車両用情報端末の管理部が管理するルールセットに存在しないときには、車両用情報端末にとっては、該条件属性は未知のものとなる。よって、上記構成あるいは方法では、車両用情報端末が未知の条件属性を示す車両データを、車両用情報端末から外部端末に送信させる。そして、この車両データを条件属性として包含する定義ルールが外部端末に存在するときには、この定義ルールを外部端末から車両用情報端末に配信させる。これにより、車両用情報端末にとって未知の条件属性であっても、この条件属性に基づき車両状態を推定可能な定義ルールを、車両用情報端末に後発的に保有させることが可能となる。【００２６】
本発明の一態様では、前記車両用情報端末は、推定対象とする車両の車両データが特定の決定属性の確実性を示す基本集合である下近似集合と、該下近似集合を包含する定義ルールに該下近似集合に対応する発生可能性のある条件属性の基本集合である上近似集合に定義されていない条件属性とを共に含むとき、該定義ルールについての下近似集合と前記上近似集合に未定義の条件属性とを前記外部端末に配信する。【００２７】
車両用情報端末の保有する定義ルールのうちの該定義ルールが示す決定属性の確実性を示す下近似集合に包含される条件属性が車両データに含まれているものの、この定義ルールのうちの上近似集合に包含される条件属性が該車両データに含まれていないときには、この車両データを定義ルールに該当するデータであると特定することは難しい。すなわち、このとき、車両データには、車両用情報端末が保有する定義ルールのうちの上近似集合に未定義の車両データが含まれており車両用情報端末は、この車両データに基づいて車両状態を推定することは難しい。【００２８】
この点、上記構成によれば、車両用情報端末にとって未知の上近似集合と該上近似集合に対応する下近似集合とが、車両用情報端末から外部端末に送信される。このとき、車両用情報端末から外部端末に送信されるデータは、下近似集合に包含される全ての条件属性を示す全ての車両データではなく、この全て車両データを示し得る下近似集合に関するデータと、未定義の上近似集合に関するデータとなる。すなわち、下近似集合としての変数「Ｃ＊１」に包含される条件属性が例えば「ａ」〜「ｈ」といった複数存在するときでも、変数「Ｃ＊１」によって複数の条件属性「ａ」〜「ｈ」を示すことが可能となる。よって、車両用情報端末は、下近似集合に包含される全てのデータを外部端末に送信する必要はなく、下近似集合を示し得る一つのデータと車両データのうちの未定義の上近似集合に関するデータとを外部端末に送信すれば足りる。これにより、車両用情報端末が外部端末に送信するデータ量が大幅に低減されるようになる。【００２９】
本発明の一態様では、前記外部端末は、前記車両用情報端末から受信した下近似集合が包含する条件属性と前記未定義の条件属性とを包含する定義ルールが自身の保有するルールセットに存在するとき、該定義ルールを前記車両用情報端末に配信する処理を実行し、前記車両用情報端末から受信した下近似集合が包含する条件属性と前記未定義の条件属性とを包含する定義ルールが自身の保有するルールセットに存在しないとき、自身が保有する定義ルールに発生可能性として包含される部分集合である上近似集合に前記未定義の条件属性を付加したルールを新たに定義する処理を実行する。【００３０】
上記構成によれば、車両用情報端末から問い合わせを受けた外部端末は、車両用情報端末が保有していない車両状態を推定可能な定義ルールを有しているとき、この定義ルールを車両用情報端末に配信する。よって、車両用情報端末は、外部端末から配信された定義ルールに基づいて車両状態を推定することが可能となる。【００３１】
また、上記構成によれば、車両用情報端末で未定義の条件属性を包含可能な定義ルールが外部端末にも存在しないときには、外部端末は、車両データから送信された下近似集合を含む定義ルールの上近似集合に、車両用情報端末から送信された未定義の条件属性を追加する。このため、以後、外部端末は、未定義の条件属性であった条件属性を含む車両データに基づいて車両状態を推定することが可能となる。これにより、車両状態を定義可能な定義ルールの拡充が図られるようになる。【００３２】
本発明の一態様では、前記車両用情報端末は、推定対象とする車両の車両データが特定の決定属性の確実性を示す基本集合である下近似集合と該下近似集合を包含する定義ルールに未定義の条件属性とを共に含み、かつ、該下近似集合を含む定義ルールが自身の管理部が管理するルールセットに複数存在するとき、該複数の定義ルールについての複数の下近似集合と前記未定義の条件属性とを前記外部端末に配信する。【００３３】
車両用情報端末の保有する定義ルールのうちの該定義ルールが示す決定属性の確実性を示す下近似集合に包含される条件属性が車両データに含まれているものの、この定義ルールのうちの上近似集合に包含される条件属性が該車両データに含まれていないときには、この車両データを定義ルールに該当するデータであると特定することは難しい。すなわち、このとき、車両データには、車両用情報端末が保有する定義ルールのうちの上近似集合に未定義の車両データが含まれており、車両用情報端末は、この車両データに基づいて車両状態を推定することは難しい。さらに、車両用情報端末は、車両データの一部を包含可能な下近似集合を有した定義ルールが複数存在するときには、いずれの定義ルールを用いて車両状態を推定すればよいかを特定することは難しい。【００３４】
この点、上記構成によれば、車両用情報端末にとって未知の上近似集合と該上近似集合に対応する複数の下近似集合とが、車両用情報端末から外部端末に送信される。このとき、車両用情報端末から外部端末に送信されるデータは、複数の下近似集合に包含される全ての条件属性を示す全ての車両データではなく、この全て車両データを示し得る複数の下近似集合に関するデータと、未定義の上近似集合に関するデータとなる。よって、車両用情報端末は、下近似集合に包含される全てのデータを外部端末に送信する必要はなく、下近似集合を示し得る一つのデータと車両データのうちの未定義の上近似集合に関するデータとを外部端末に送信すれば足りる。これにより、車両用情報端末から外部端末に送信するデータ量が大幅に低減されるようになる。【００３５】
本発明の一態様では、前記外部端末は、前記車両用情報端末から受信した複数の下近似集合のうちのいずれかの下近似集合が包含する条件属性と前記未定義の条件属性とを包含する一つの定義ルールが自身の保有するルールセットに存在するとき、該一つの定義ルールを前記車両用情報端末に配信する処理を実行し、前記車両用情報端末から受信した複数の下近似集合のうちのいずれかの下近似集合が包含する条件属性と前記未定義の条件属性とを包含する一つの定義ルールが自身の保有するルールセットに存在しないとき、自身が保有する定義ルールに発生可能性として包含される部分集合である上近似集合に前記未定義の条件属性を付加したルールを新たに定義する処理を実行する。【００３６】
上記構成によれば、車両用情報端末から問い合わせを受けた外部端末は、車両用情報端末から送信された複数の下近似集合を有する定義ルールのうち、車両用情報端末で未定義の条件属性を包含した上近似集合を有する定義ルールを、自身が保有するルールセット群の中から特定する。そして、外部端末は、この特定した定義ルールを、車両用情報端末に配信する。よって、車両用情報端末は、外部端末から配信された定義ルールに基づいて車両状態を推定することが可能となる。【００３７】
また、上記構成によれば、未定義の条件属性を包含可能な定義ルールが外部端末に存在しないときには、外部端末は、車両用情報端末から送信された複数の下近似集合を含む各定義ルールの各上近似集合に、車両用情報端末から送信された未定義の条件属性を追加する。これにより、以後、外部端末は、未定義の条件属性であった条件属性を含む車両データに基づいて車両状態を推定することが可能となり、車両データを定義可能な定義ルールの拡充が図られるようになる。【００３８】
本発明の一態様では、前記外部端末は、自身が保有するルールセットを車両データと取得源となった車両の種別、及び車両データの取得時における時間帯、及び走行環境の少なくとも１つの要素の別に管理し、前記車両用情報端末から問い合わせがあったとき、前記定義ルールの選定に先立ち、該車両用情報端末が利用される車両の種別及び車両データの取得時における時間帯及び走行環境の少なくとも一つの要素を特定し、該特定した要素の共通もしくは類似するルールセットの中から前記車両用情報端末に配信すべき定義ルールを選定する。【００３９】
車両データとは、そのデータ形式や特性が、車種毎に相違する傾向にある。このため、車種が共通もしくは類似する車両から取得された車両データほど近似し、また、この車両データに基づき定義された定義ルールに基づく車両状態の推定精度も向上する。【００４０】
同様に、車両データの取得時における時間帯が共通するときにも、該時間帯に特有の道路状況等が車両状態に反映される傾向にある。また同様に、車両データの取得されたときの車両の走行環境、例えば、道路幅や車線数、一般道や高速道、勾配、道路線形、渋滞の有無、及び走行エリアといった要素が共通するほど、車両状態も近似する傾向にある。このため、推定対象とする車両の車両データと取得時間帯や走行環境の共通もしくは類維する状況下で取得された定義ルールを用いて車両状態を推定することで、推定対象とする車両の局面に適した定義ルールを用いて車両状態の推定を行うことが可能となる。これにより、車両状態の推定精度の向上が図られるようになる。【００４１】
このように上記構成によれば、車種、車両データの取得時における時間帯、走行環境といった要素が推定対象とする車両の車両データと共通もしくは類似する車両データに基づき定義された車両データを用いることで、複数種の車両操作に基づき定義された不特定多数の車両データに基づき定義された定義ルールを用いながらも、該定義ルールに基づく車両状態の推定精度が向上されるようになる。【００４２】
本発明の一態様では、前記車両データには、車両の物理量の推移を示す複数の時系列データが含まれ、前記状態推定部は、前記時系列データの物理量を段階的に評価する評価項目を前記条件属性として規定し、特定の期間における複数の時系列データが属する評価項目の組み合わせを推定対象とする車両についての条件属性として用いる。
【００４３】
車両内を流れる車両ネットワークには、車両の走行速度や加速度、ステアリングの操舵角、各種センサの検出結果等のように、車両の物理量の推移を示す時系列データが複数流れている。そして、こうした時系列データの物理量は、車両状態との相関が強い。また、車両状態が特定の状態にあるときには、複数の時系列データの段階的な物理量の組み合わせが成立していることが多い。よって、こうした複数の時系列データの段階的な物理量の組み合わせのパターンに基づけば、特定の車両状態を推定することが可能となる。【００４４】
そこで、上記構成によるように、時系列データが示す物理量を段階的に評価する評価項目を、定義ルールを構成する条件属性として規定する。そして、時系列データが属する評価項目の組み合わせを推定対象とする車両についての条件属性として用いることで、車両状態との因果関係を有する複数の時系列データの物理量に基づいた定義ルールを定義することが可能となる。これにより、車両データとして大多数を占める時系列データの物理量の組み合わせによって定義ルールを定義し、この時系列データの取得を通じた車両状態の推定が可能となる。【００４５】
本発明の一態様では、前記状態推定部は、ａ．予め規定したデータ収集期間が経過する都度、前記車両データを収集するとともに該収集した車両データに基づき車両の状態を推定する処理、及びｂ．連続した特定の期間における複数の車両データの差分を逐次算出し、該算出する差分値が予め規定した差分閾値を超えたこともしくは該差分閾値以下となったことを条件に車両の状態を推定する処理、の少なくとも１つの処理を実行する。【００４６】
上記構成によれば、上記「ａ」の処理を通じて、定期的に収集される車両データに基づき、車両状態が定期的に推定される。このため、漸次変化する車両データを定期的に収集することが可能となり、漸次変化する車両状態を、この収集した車両データに基づき定期的に推定することが可能となる。【００４７】
また、例えば、車両データのデータ内容が変化したり、新たな車両データが車両ネットワーク内に送信されたり、車両ネットワーク内に送信されていた特定の車両データが途絶えると、連続した特定の期間における車両データに差分が発生する。そして、こうした車両データの変化等が発生したときには、該車両データに相関する車両状態にも変化が生じた蓋然性が高い。そこで、上記構成によれば、上記「ｂ」の処理を通じて、連続した特定の期間における車両データの差分が差分閾値を超えことを条件として、車両状態が推定される。このため、車両データに変化が生じたとき、換言すれば、車両データによって示される車両状態に変化が生じた蓋然性が高いときに限り、車両状態の推定が行われることとなる。これにより、車両状態の推定を、車両状態の変化が予測されるときに限定して行うことが可能となる。【００４８】
また、車両データの差分が差分閾値以下になったとき、換言すれば、漸次変化していた車両状態が特定の状態に遷移すると、車両ネットワーク内に送信される車両データの種類やデータ内容は安定する傾向にある。つまり、車両ネットワーク内に送信される車両データの種類やデータ内容は安定すると、車両状態が一定の状態に安定したと推定することが可能である。そこで、上記構成によれば、上記「ｂ」の処理を通じて、車両データの差分が差分閾値以下になったことを条件として、車両状態の推定が行われる。これにより、漸次変動する車両状態の推定頻度を低減することが可能となり、車両状態の推定に伴う演算負荷の低減が図られるようになる。【００４９】
上記課題を達成するため、本発明に従う運転支援システムは、複数の車両データに基づき推定した車両の状態に応じて車両のドライバの運転を支援する運転支援システムであって、車両の状態に応じて推奨すべき推奨行動情報が登録された推奨行動データベースと、上記車両状態推定システムにより推定された車両の状態に対応する推奨行動情報を前記推奨行動データベースから抽出し、該抽出した推奨行動情報に基づく運転支援を実行する運転支援部と、を備える。【００５０】
車両状態如何によっては、車両状態を別の状態に変更させることが望ましい状況もある。すなわち、例えば、アクセルペダルの踏込み量が過剰であり、車両の加速度や走行速度が必要以上に増大しているときには、アクセルペダルの踏込み量の緩和を促し、車両の加速度や走行速度を安定させることが望ましい。また、例えば、ステアリングの操舵角が不安定であるために車両振動が発生しているときには、ステアリングの操作量を一定範囲内に抑制させ、車両振動の発生量を低減させることが望ましい。そして、こうした推奨すべき車両状態は様々な局面において多数存在するものの、こうした推奨すべき車両状態を案内する前提として、支援対象とする車両の状態を推定する必要がある。また、こうした支援は、車両状態が漸次変動することから、車両状態の推定には高いリアルタイム性が要求される。【００５１】
この点、上記構成によれば、運転支援に際し、まず、上記車両状態推定システムによって、支援対象となる車両の状態を推定する。そして、運転支援部は、この推定した車両状態に対応する推奨行動情報を推奨行動データベースから抽出し、この抽出した推奨行動情報に基づいて運転支援を実行する。これにより、車両の状態をリアルタイムで推定しつつ、この推定した車両状態に応じた運転支援を漸次実行することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００５２】
【図１】本発明にかかる車両状態推定システム、車両状態推定方法、及び運転支援システムの一実施の形態について、車両状態推定システム、車両状態推定方法、及び運転支援システムが適用される車両及び外部端末の概略構成を示すブロック図。
【図２】車両に搭載された状態推定制御装置と外部端末との概略構成を示すブロック図。
【図３】車両データの一例として、操舵角データ、車速データ、及び踏み込みデータの推移例を示すタイムチャート。また、車両データの一例として、ヘッドライトのオン／オフ状態を示すデータ、ナビゲーションシステムの動作状態を示すデータ、緯度経度データ、及び時刻を示すデータの推移例を示すタイムチャート。
【図４】車両データの推移例と共に、該車両データを評価する評価項目の一例を示す図。
【図５】評価項目に基づき符合化された車両データの一例を示すマップ。
【図６】（ａ）は、操舵角データ、車速データ、及び踏み込みデータを条件属性のうちの下近似集合として含む車両データの推移例を示すグラフ。（ｂ）は、データの収集期間毎の車両状態である決定属性の一例を示す図。
【図７】定義ルールの定義態様を示す図であり、定義ルール毎の下近似集合及び上近似集合、並びに、対応する決定属性及び車両状態の一例を示すマップ。
【図８】条件属性と決定属性とが対応付けされた定義ルールの集合体からなるルールセットの一例を示すマップ。
【図９】状態推定制御装置単体で行われる車両状態の推定手順、及び推奨行動の選定手順の一例を示すフローチャート。
【図１０】状態推定制御装置と外部端末との協働により行われる車両状態の推定手順の一例を示すフローチャート。
【図１１】状態推定制御装置と外部端末との協働により行われる車両状態の推定手順の一例を示すフローチャート。
【図１２】（ａ）は、推定対象となる車両の車両データの条件属性の一例を示すマップ。（ｂ）は、自車ルールセットデータベースに登録されているルールセットの一例を示すマップ。
【図１３】推奨行動データベースや推奨行動データベースに登録されている推奨行動情報の一例を示すマップ。
【図１４】（ａ）は、推定対象となる車両の車両データの条件属性の一例を示すマップ。（ｂ）は、ＣＩ値に基づく定義ルールの選定態様の一例を示すマップ。
【図１５】（ａ）及び（ｂ）は、推定対象となる車両の車両データの条件属性の一例を示すマップ。（ｃ）は、状態推定制御装置による自車ルールセットデータベースに登録済みの定義ルールの選定態様の一例を示すマップ。
【図１６】（ａ）及び（ｂ）は、推定対象となる車両の車両データの条件属性の一例を示すマップ。（ｃ）は、外部端末による総合ルールセットデータベースに登録済みの定義ルールの選定態様の一例を示すマップ。
【図１７】（ａ）及び（ｂ）は、推定対象となる車両の車両データの条件属性の一例を示すマップ。（ｃ）は、外部端末による新規な条件属性を包含するパターンの定義ルールの追加態様の一例を示すマップ。
【図１８】（ａ）及び（ｂ）は、推定対象となる車両の車両データの条件属性の一例を示すマップ。（ｃ）は、状態推定制御装置による自車ルールセットデータベースに登録済みの定義ルールの選定態様の一例を示すマップ。
【図１９】（ａ）及び（ｂ）は、推定対象となる車両の車両データの条件属性の一例を示すマップ。（ｃ）は、外部端末による総合ルールセットデータベースに登録済みの定義ルールの選定態様の一例と、外部端末による新規な条件属性を包含するパターンの定義ルールの追加態様の一例とを示すマップ。
【図２０】本発明にかかる車両状態推定システム、車両状態推定方法、及び運転支援システムの他の実施の形態について、動的に変化させたデータ収集期間を単位として取得される車両データの推移例を示すグラフ。
【図２１】本発明にかかる車両状態推定システム、車両状態推定方法、及び運転支援システムの他の実施の形態について、動的に変化させた評価項目にて評価される車両データの推移例を示すグラフ。
【図２２】本発明にかかる車両状態推定システム、車両状態推定方法、及び運転支援システムの他の実施の形態について、動的に変化させた評価項目にて評価される車両データの推移例を示すグラフ。
【発明を実施するための形態】
【００５３】
以下、本発明にかかる車両状態推定システム、車両状態推定方法、及び運転支援システムを具体化した一実施の形態について図１〜図１９を参照して説明する。
【００５４】
図１に示すように、本実施の形態の車両状態推定システム、車両状態推定方法、及び運転支援システムが適用される車両１は、車両内で授受すべき車両データを送受信する車両用ネットワーク２を有している。車両用ネットワーク２には、例えば、情報系制御装置１０、制御系制御装置２０、センサ系制御装置３０、及びボディ系制御装置４０が接続されている。
【００５５】
情報系制御装置１０は、例えば、ナビゲーションシステム等の情報系の機器を制御する装置であり、車両１の走行位置を示す緯度経度データを取得するＧＰＳ等が接続されている。情報系制御装置１０は、例えば、車両１の緯度経度を示す緯度経度データを逐次取得し、この取得した緯度経度データを車両用ネットワーク２に送信する。また、情報系制御装置１０は、例えば、車両１の走行エリアを、国、州、省、市町村、及び番地といった単位で特定し、この特定した走行エリアを示すデータを車両用ネットワーク２に送信する。さらに、情報系制御装置１０は、例えば、ナビゲーションシステムの動作のオン／オフを示すデータを車両用ネットワーク２に送信する。
【００５６】
制御系制御装置２０は、例えば、車両に搭載されたエンジン等の駆動機構を制御する装置であり、各駆動機構の制御量を示す制御データ等を車両用ネットワーク２に送信する。
【００５７】
センサ系制御装置３０は、例えば、アクセルセンサ、ブレーキセンサ、操舵角センサ、車速センサ、加速度センサ、及びジャイロセンサ等の検出結果を取得し、この取得した検出結果を示すデータを車両用ネットワーク２に送信する。また、センサ系制御装置３０は、例えば、車両１に搭載されたフロントランプやウィンカ等の点灯機器が操作される各種スイッチのオン／オフ状態を検知し、この検知内容を示すデータを車両用ネットワーク２に送信する。
【００５８】
ボディ系制御装置４０は、例えば、シートポジション、ステアリングの位置、エアーコンディショナー、及びドアロック等のボディ系の機器を制御する装置である。ボディ系制御装置４０は、例えば、シートポジションの設定値、ステアリングの位置、エアーコンディショナーの設定温度、及びドアロックのロック状態等を示すデータを車両用ネットワーク２に送信する。
【００５９】
また、本実施の形態の車両１には、該車両１の状態を推定する状態推定制御装置１００が搭載されている。なお、本実施の形態では、状態推定制御装置１００によって上記車両用情報端末が構成される。
【００６０】
本実施の形態の状態推定制御装置１００は、例えば、情報系制御装置１０、制御系制御装置２０、センサ系制御装置３０、及びボディ系制御装置４０等が車両用ネットワーク２に送信したデータである車両データを取得する。また、状態推定制御装置１００は、取得した車両データに基づき所定の演算を実行することにより、車両１の状態を推定する。さらに、本実施の形態の状態推定制御装置１００は、推定結果に応じて、車両１に推奨すべき推奨行動を決定する。そして、状態推定制御装置１００は、決定した推奨行動を示すデータを、車両用ネットワーク２を介して、車両１のドライバの運転を支援する支援系制御装置５０に送信する。なお、本実施の形態の状態推定制御装置１００は、自身が保有するデータ等に基づき車両１の状態を特定できないとき、車両用通信機６０及び外部ネットワーク３を介してアクセス可能な外部端末２００との協働により、車両１の状態を特定する処理を行う。また、外部ネットワーク３は、例えば、３Ｇ、３．９Ｇ及び４Ｇ等の広域無線通信による携帯電話網（ＷＡＮ）や、ＷｉＦｉ、ＷｉＭａｘ等の回線網によって構成されている。
【００６１】
支援系制御装置５０は、例えば、状態推定制御装置１００が送信した推奨行動を示すデータに応じて車両１の駆動系の機器等を制御する駆動制御部５１を備えている。駆動制御部５１は、状態推定制御装置１００が送信した減速行動を促すデータを受信すると、例えば、車両１のドライバに減速を促すべくステアリングに振動を発生させる制御を行う。また、駆動制御部５１は、減速行動を促すデータを受信すると、例えば、車両１の走行速度を減速させる制御を行う。また一方、駆動制御部５１は、車両１のスピン回避制御を実行するデータを状態推定制御装置１００から受信すると、ブレーキやエンジン等を制御し、車両１の挙動を安定化させる制御を行う。
【００６２】
また、支援系制御装置５０は、例えば、状態推定制御装置１００が送信した推奨行動を示すデータの内容を、画像及び音声によりドライバに案内する表示制御部５２及び音声制御部５３を備えている。表示制御部５２は、例えば、状態推定制御装置１００が送信したアクセルペダルの踏込み量の低減を促すデータを受信すると、アクセルペダルのオフを促す画像を車両１内に設けられた表示装置に出力する。また、音声制御部５３は、例えば、状態推定制御装置１００が送信した減速とギアシフトとを促すデータを受信すると、同データに基づき音声装置を制御することにより、減速及びギアシフトを促す音声案内を行う。
【００６３】
次に、上記状態推定制御装置１００及び外部端末２００の構成を、図２を参照して説明する。
【００６４】
図２に示すように、本実施の形態の状態推定制御装置１００は、車両用ネットワーク２に送信されている車両データを取得する車両データ取得部１１０を備えている。本実施の形態の車両データ取得部１１０は、例えば、予め規定されたデータ収集期間が経過する都度、車両用ネットワーク２に送信されている車両データを取得する。また、車両データ取得部１１０は、例えば、車両データを取得する都度、該車両データの取得日時を示すタイムスタンプを該車両データに付与する。そして、車両データ取得部１１０は、タイムスタンプを付加した車両データを、該車両データを処理する車両データ処理部１２０に出力する。
【００６５】
車両データ処理部１２０は、車両データが入力されると、車両状態の推定に先立つ事前処理として、例えば車両データを符号化する処理を行う。そして、車両データ処理部１２０は、事前処理を施した車両データを、車両１の状態を定義するための複数の定義ルールからなるルールセットを検索するルールセット検索部１３０に出力する。
【００６６】
ルールセット検索部１３０は、車両データ処理部１２０から事前処理が施された車両データが入力されると、該車両データを検索キーとして、該車両データに相関する車両１の状態を示す１乃至複数の定義ルールを、ルールセット管理部１４０が管理する自車ルールセットデータベース１５０から検索する。
【００６７】
ルールセット管理部１４０は、例えば、車両１の出荷時に自車ルールセットデータベース１５０に予め登録されたルールセットを管理する。このルールセット管理部１４０は、例えば、車両１の車種や車両用ネットワーク２に送信される車両データの種別を把握している。
【００６８】
また、ルールセット管理部１４０は、ルールセット検索部１３０による定義ルールの検索に際し、車両１を定義可能な定義ルールが自車ルールセットデータベース１５０に存在しないとき、車両１を定義可能な定義ルールの問い合わせを外部端末２００に対して行う。なお、ルールセット管理部１４０は、問い合わせに際し、車両１の種別や走行エリアを示すデータを外部端末２００に提供する。
【００６９】
そして、ルールセット管理部１４０は、状態推定制御装置１００を構成する通信部１６０、上記車両用通信機６０、及び外部ネットワーク３を介して、外部端末２００に対する問い合わせを行う。そして、ルールセット管理部１４０は、問い合わせに応じて、車両１の車種や走行エリアに対応した該車両１の状態を定義可能な定義ルールが外部端末２００から配信されると、この配信された定義ルールをルールセット検索部１３０に出力する。
【００７０】
ルールセット検索部１３０は、車両１の状態を定義可能な複数の定義ルールを取得すると、この取得した各定義ルールと検索キーとして用いた車両データとを、該定義ルールに基づき車両１の状態を推定する状態推定部１７０に出力する。
【００７１】
本実施の形態の状態推定部１７０は、複数の定義ルールと車両データとが入力されると、ラフ集合理論に基づく演算を通じて車両１の状態を推定する。また、本実施の形態の状態推定部１７０は、車両１の状態を推定すると、想定され得る車両１の状態と各状態に対応して推奨すべき車両１の推奨行動を示す情報とが予め登録された推奨行動データベース１９０を参照する。そして、推奨行動データベース１９０を参照した状態推定部１７０は、推定した車両１の状態に対応付けされている推奨行動情報の選択を推奨情報選択部１８０に依頼する。推奨情報選択部１８０は、状態推定部１７０が推定した車両状態に対応する推奨行動情報を該推奨行動データベース１９０から取得する。状態推定部１７０は、推奨行動情報を取得すると、この取得した推奨行動状情報を、例えば、車両用ネットワーク２を介して上記支援系制御装置５０に送信する。すると、支援系制御装置５０が、車両１の状態に応じた運転支援を実行する。なお、本実施の形態では、この支援系制御装置５０によって上記運転支援部が構成される。また、本実施の形態では、推奨情報選択部１８０、推奨行動データベース１９０、及び支援系制御装置５０によって、上記運転支援システムが構成される。
【００７２】
一方、外部端末２００は、例えば、複数種の車両と通信が可能なセンターに設けられており、車両１等から送信されたデータを受信するデータ受信部２１０を備えている。データ受信部２１０は、状態推定制御装置１００から、問い合わせ内容と車両１の車種とを示すデータを受信すると、この受信したデータを、複数種の車両の状態を特定するためのルールセット群を管理する総合ルールセット管理部２２０に出力する。
【００７３】
本実施の形態の総合ルールセット管理部２２０は、例えば、車両１を初めとする車両から送信された車両データを用いたラフ集合理論により各車両の状態を定義するためのルールセットを生成するルールセット生成部２２１を備えている。ルールセット生成部２２１は、生成したルールセットを、例えば、車種別、車両データの取得時の時間帯及び走行環境の別に総合ルールセットデータベース２３０に登録する。なお、走行環境としては、例えば、車両データの取得源となった車両が走行した道路の幅、車線数、走行エリア、及び緯度経度等が規定されている。本実施の形態の総合ルールセット管理部２２０は、例えば、車両１から送信される車両データのうちの緯度経度データやヘッドライトの使用状態を示すデータ等に基づき車両１の走行環境を特定する。
【００７４】
また、本実施の形態の総合ルールセット管理部２２０は、問い合わせ内容と車両１の車種とを示すデータがデータ受信部２１０から入力されると、車両１の状態を特定可能な定義ルールを総合ルールセットデータベース２３０から選定するルールセット検索部２２２を有している。なお、本実施の形態の総合ルールセット管理部２２０は、定義ルールとして、車両１と車種が共通もしくは類似する車両から取得された車両データに基づき生成した定義ルールを選定する。さらに、本実施の形態の総合ルールセット管理部２２０は、定義ルールとして、例えば、自身が管理する定義ルールの定義源となった車両データが取得されたときの時間帯及び走行環境が、車両１と共通するもしくは近似する定義ルールを選定する。なお、車両データの時間帯の特定は、例えば、車両データに付与されたタイムスタンプに基づき行われる。また、走行環境の特定は、例えば、車両データのうちの緯度経度データに基づき行われる。
【００７５】
なお、総合ルールセット管理部２２０は、車種が共通もしくは類似する車両から取得された車両データに基づき定義された定義ルールが総合ルールセットデータベース２３０に存在しないとき、車両１とは車種の異なる車両から取得された車両データに基づき定義された定義ルールを総合ルールセットデータベース２３０から選定する。同様に、総合ルールセット管理部２２０は、車両データが取得されたときの時間帯及び走行環境が車両１と共通するもしくは近似する定義ルールが総合ルールセットデータベース２３０に存在しないときには、それらの要素が異なる定義ルールを選定する。
【００７６】
そして、総合ルールセット管理部２２０は、選定したルールセットを、ルール送信部２５０を介して、問い合わせのあった車両１に配信する。
【００７７】
なお、総合ルールセット管理部２２０は、車両１の状態を推定可能な定義ルールが総合ルールセットデータベース２３０に存在しないとき、車両１から取得された車両データを条件属性とした定義ルールをルールセット生成部２２１で新たに定義する。また、このときルールセット生成部２２１は、新たに定義する決定属性である車両１の状態を、例えば、車両１から取得された車両データの解析やその後の車両１の状態遷移の監視を通じて決定する。
【００７８】
こうして、外部端末２００から配信されたルールセットは、車両１の状態推定制御装置１００に取得され、この状態推定制御装置１００による車両１の状態推定に用いられることとなる。
【００７９】
以下、本実施の形態の車両状態推定システム、車両状態推定方法、及び運転支援システムによる車両状態の定義態様について図３〜図８を参照して詳述する。
【００８０】
図３に示すように、例えば、車両データ取得部１１０が取得する車両データは、複数種の時系列データを含んでいる。ここでの例では、時系列データには、例えば、車両１のステアリングの操舵角の推移を示す操舵角データＬ１、車両１の走行速度の推移を示す車速データＬ２、及び車両１のアクセルペダルの踏込み量の推移を示す踏み込みデータＬ３といった量的に変化するデータが含まれている。
【００８１】
また、時系列データには、図３に示すように、例えば、車両１のヘッドライトのオン／オフ、及びナビゲーションシステムによる案内の有無といった離散的に変化するデータが含まれている。さらに、時系列データには、例えば、車両１の緯度経度データ、及び年月日や時刻を示すデータ等が含まれている。
【００８２】
そこで、本実施の形態の車両データ処理部１２０は、図４に示すように、量的に変化する操舵角データＬ１、車速データＬ２、及び踏み込みデータＬ３等を、その物理量に応じて段階評価するための評価項目「ａ」〜「ｆ」、「ｇ」〜「ｋ」を規定する。なお、本実施の形態では、各評価項目「ａ」〜「ｆ」、「ｇ」〜「ｋ」は、図４に例示するように、例えば等間隔に区切られている。
【００８３】
また、本実施の形態の車両データ処理部１２０は、同図４に示すように、ヘッドライトの動作状態を示すデータ、及びナビゲーションシステムによる案内の有無を示すデータに、変数「ｌ」及び「ｍ」をそれぞれ割り当てる。また同様に、車両データ処理部１２０は、緯度経度データ、及び年月日や時刻を示すデータに、変数「ｎ」及び「ｏ」をそれぞれ割り当てる。
【００８４】
そして、本実施の形態の車両データ処理部１２０は、図４に例示する各時系列データを所定の時間間隔で等間隔に区切り、この区切った時間間隔毎に各時系列データを解析する。この解析に際しては、例えば、期間ｔ０−ｔ１において、評価項目「ｃ」の領域に操舵角データＬ１が属し、評価項目「ｇ」〜「ｉ」の領域に車速データＬ２が属し、評価項目「ｈ」の領域に踏み込みデータＬ３が属している。
【００８５】
そこで、車両データ処理部１２０は、図５に例示するように、期間ｔ０−ｔ１においては、量的に変化する時系列データの評価項目のうち、「ｃ」、「ｇ」〜「ｉ」が「１」であると設定することにより、量的（連続的）に変化する時系列データを符号化する。逆に車両データ処理部１２０は、量的に変化する時系列データの評価項目のうち、「ｄ」〜「ｆ」、「ａ」、「ｂ」、「ｊ」、及び「ｋ」については、各データＬ１〜Ｌ３のいずれもが属していないとして「０」を設定することにより、時系列データを符号化する。
【００８６】
また、図４に示すように、期間ｔ０−ｔ１において、ヘッドライトがオンとされている一方、ナビゲーションシステムの案内が行われていない。
【００８７】
そこで、車両データ処理部１２０は、図５に例示するように、期間ｔ０−ｔ１においては、ヘッドライトに関する変数「ｌ」に「１」を設定するとともに、ナビゲーションシステムに関する変数「ｍ」に「０」を設定する。なお、緯度経度データ及び時間を示すデータについては、常時存在することから、対応する変数「ｎ」及び「ｏ」に「１」が設定される。
【００８８】
そして、こうした符号化が行われることにより、例えば、タイミングｔ０〜ｔ１２の各期間における量的に変化する時系列データと離散的に変化する時系列データとがそれぞれ符号化される。
【００８９】
また、本実施の形態の車両データ処理部１２０は、ラフ集合理論に基づき車両１の状態を推定する際の属性値として各時系列データを規定するとともに、評価項目「ａ」〜「ｆ」及び「ｇ」〜「ｋ」並びに変数「ｌ」〜「ｏ」を条件属性として規定する。
【００９０】
なお、図５に状態Ｃ１〜状態Ｃ１１として例示するように、タイミングｔ０〜ｔ１２の各期間において、走行環境、車速や操舵角等が変化することにより、車両１の状態が動的に変化する。そして、こうした車両１の状態は、例えば、各データＬ１〜Ｌ３、車両１の走行環境に応じて動作するヘッドライト、及びナビゲーションシステムの動作状態等といった属性値との相関関係がある。なお、期間ｔ２−ｔ３、及び期間ｔ３−ｔ４においては、車両１の状態が「状態Ｃ３」であり、同期間において各データＬ１〜Ｌ３等が符号化された値も共通している。
【００９１】
そこで、本実施の形態の車両データ処理部１２０は、各期間ｔ０−ｔ１２における車両１の状態を、条件属性に対応する決定属性ｓ１〜ｓ１１として規定する。ちなみに、例えば、期間ｔ２−ｔ３と期間ｔ３−ｔ４とにおいては、条件属性が共通しており、車両状態が共通していることから、車両１の状態を示す決定属性が共に「ｓ３」となっている。
【００９２】
そして、こうした特性に鑑み、本実施の形態の状態推定部１７０は、車両用ネットワーク２に送信される車両データの符号化を通じて得られる条件属性に基づいて車両１の状態を推定する。
【００９３】
すなわち、先の図４に対応する図として、図６（ａ）に例示するように、車両１の状態が共通していても、車両データには、例えば、ジャイロセンサの検出結果を示すジャイロデータＬ４、エアーコンディショナーの動作状態を示すエアコンデータＬ５、及び車両１に搭載された温度センサの検出結果を示す温度データＬ６が含まれている。そして、例えば、期間ｔ０−ｔ１の条件属性には、「ｃ」、「ｇ」、「ｈ」、「ｉ」、及び「ｌ」が含まれているとともに、さらに「ｆ」及び「ｊ」が含まれている。
【００９４】
一方、各期間ｔ０〜ｔ１２における操舵角データＬ１、車速データＬ２、及び踏み込みデータＬ３や、ヘッドライトのオン／オフ、及びナビゲーションシステムの動作状態は、先の図４に例示した推移と図６とで共通したものとなっている。そして、このときの車両１の各期間ｔ０〜ｔ１２の状態は、図６（ｂ）に示すように状態Ｃ１〜Ｃ１１となっており、図４及び図５に例示した車両１の状態と共通したものとなっている。よって、ここでの例では、図４に例示した各車両データが、車両１の状態がそれぞれ状態Ｃ１〜Ｃ１１であるときに確実に含まれるデータとなっている。
【００９５】
逆に、図４に例示した各車両データ以外のデータ、例えば、図６（ａ）に例示したジャイロデータＬ４、エアコンデータＬ５、及び温度データＬ６等のその他のデータについては、車両１の状態がそれぞれ状態Ｃ１〜Ｃ１１にあるときに、車内ネットワーク２に流れる車両データに含まれる可能性のあるデータとなっている。
【００９６】
そして、図７に例示するように、例えば、車両１をはじめとする各種車両の状態が状態Ｃ１となるときに収集された車両データは、パターンａ１〜パターンａ１２として示すように、「ｃ」、「ｇ」、「ｈ」、「ｉ」、及び「ｌ」を共通して含んでいる。また、パターンａ１〜パターンａ１２においては、これら「ｃ」、「ｇ」、「ｈ」、「ｉ」、及び「ｌ」とは別に、「ａ」、「ｂ」、及び「ｄ」等が含まれている。
【００９７】
また、車両１の状態が状態Ｃ１から状態Ｃｎに変化すると、例えば、パターンｂ１〜パターンｂ３として例示するように、状態Ｃ１において含まれていた条件属性「ｌ」が欠けることとなる。そして、状態Ｃｎにおいては、例えば、「ｃ」、「ｇ」、「ｈ」、及び「ｉ」が共通して含まれることとなる。
【００９８】
よって、本実施の形態では、ラフ集合理論に基づき、「ｃ」、「ｇ」、「ｈ」、「ｉ」、及び「ｌ」が、車両の状態が状態Ｃ１であることを、換言すれば、決定属性ｓ１であることを決定付ける条件属性の集合からなる下近似集合であると定義される。すなわち、下近似集合は、特定の決定属性の確実性を示す基本集合である。逆に、「ｃ」、「ｇ」、「ｈ」、「ｉ」、及び「ｌ」以外の条件属性は、車両の状態が状態Ｃ１であるときに含まれ得る条件属性からなる上近似集合であると定義される。すなわち、上近似集合は、近似集合に対応する発生可能性のある条件属性の基本集合である。また、こうした下近似集合及び上近似集合からなる条件属性と該条件属性に対応する決定属性との組み合わせが、車両の状態に関する定義ルールとして定義される。
【００９９】
そして、本実施の形態では、図８に例示するように、車両１や同車両１をはじめとする各種車両から取得された車両データに基づいて、車両データを示す条件属性と対応する車両の状態を示す決定属性ｓ１〜ｓｎとを関連付けた定義ルールのリストであるルールセットが作成される。ちなみに、決定属性ｓ１〜ｓｎは、車両の状態を示しており、例えば、「アクセルペダルの踏込み量が過剰な状態」、「６０ｋｍ以上での走行状態」、「スピンの発生可能性のある走行状態」、「交差点進入のための減速状態」、及び「駐停車中」といった様々な状態を示すものである。
【０１００】
なお、本実施の形態では、決定属性ｓ１〜ｓｎに対応する条件属性の下近似集合は、それぞれＣ＊１〜Ｃ＊ｎとして定義される。すなわち、本実施の形態では、例えば、Ｃ＊１を示す一つのデータによって、「ｃ」、「ｇ」、「ｈ」、「ｉ」、及び「ｌ」に対応する複数の車両データが示されることとなる。
【０１０１】
そして、本実施の形態の車両１に搭載される状態推定制御装置１００の自車ルールセットデータベース１５０には、例えば図８に例示したルールセットが登録されている。
【０１０２】
なお、本実施の形態の外部端末２００が備えるルールセット生成部２２１は、車両１をはじめとする複数台の車両から車両データを収集し、収集した車両データに基づき図８に例示したルールセットを漸次生成する。そして、ルールセット生成部２２１は、生成したルールセットを、車種別及び時間帯の別に、総合ルールセットデータベース２３０に追加登録する。
【０１０３】
よって、本実施の形態では、車両１に搭載された自車ルールセットデータベース１５０に登録されたルールセットよりも、外部端末２００に搭載された総合ルールセットデータベース２３０の方が、バリエーション数が多くなっている。
【０１０４】
そして、本実施の形態では、こうした自車ルールセットデータベース１５０や総合ルールセットデータベース２３０に登録されたルールセットと、車両状態の推定対象となる車両１にて取得された車両データとに基づいて、車両１の状態が推定される。なお、こうした車両１の状態推定に際しても、ラフ集合理論に基づく演算が実行される。
【０１０５】
以下、本実施の形態の車両状態推定システム、車両状態推定方法、及び運転支援システムによる車両状態の作用について図９〜図１９を参照して詳述する。
【０１０６】
図９に示すように、車両状態の推定に際しては、まずステップＳ１００として示すように、車両状態の推定対象となる車両１にて、車両用ネットワーク２に送信されている車両データが取得される。これにより、先の図４等に例示したように、例えば、期間ｔ０−ｔ１といった所定期間の車両データが取得される。なお、こうした車両データの取得は、例えば、予め規定されたデータ収集期間が経過する都度実行され、例えば、図４等の例では、期間ｔ０−ｔ１、期間ｔ１−ｔ２．．．といった期間を単位として行われる。
【０１０７】
次いで、この取得されたデータの事前処理が行われることにより、先の図４に例示した態様で、予め規定された時間間隔毎に車両データが符号化される（ステップＳ１０１）。これにより、データ収集期間で取得された車両データが符号化され、データ収集期間における条件属性が算出される。
【０１０８】
こうして、条件属性が算出されると、該条件属性に基づき、自車ルールセットデータベース１５０に登録された定義ルールが検索される（ステップＳ１０２）。この検索に際しては、まず、車両データが変換された条件属性に、自車ルールセットデータベース１５０に登録されている定義ルールのうちの「下近似集合」が含まれているかが判断される（ステップＳ１０３）。
【０１０９】
ここでの例では、図１２（ａ）に例示するように、推定対象となる車両１の車両データの条件属性が、例えば「ｃ」、「ｇ」、「ｈ」、及び「ｆ」であったとすると、該条件属性のうちの「ｃ」、「ｇ」、及び「ｈ」が、自車ルールセットデータベース１５０に登録済みの定義ルール６の下近似集合Ｃ＊６と一致している（図９  ステップＳ１０３：ＹＥＳ）。よって、推定対象となる車両１の車両データの条件属性のうちの「ｃ」、「ｇ」及び「ｈ」が下近似集合であり、残りの「ｆ」が上近似集合であると特定される。
【０１１０】
次いで、該定義ルール６の上近似集合である「ａ」、「ｂ」、「ｄ」、「ｅ」、「ｆ」、「ｉ」、「ｊ」、「ｋ」、「ｌ」、及び「ｍ」に、推定対象となる車両１の車両データの上近似集合である「ｆ」が包含されているか否かが判断される（ステップＳ１０４）。なお、推定対象となる車両１の車両データの上近似集合が複数の条件属性の組み合わせであるときには、該複数の条件属性が定義ルール６の上近似集合を構成する条件属性に包含されているか否かが判断される。
【０１１１】
ここでの例では、図１２（ｂ）に示すように、自車ルールセットデータベース１５０に登録済みの定義ルール６の上近似集合には、条件属性「ｆ」が包含されている（図９  ステップＳ１０４：ＹＥＳ）。
【０１１２】
また、同図１２（ｂ）に示すように、推定対象となる車両１の車両データの条件属性（「ｃ」、「ｇ」及び「ｈ」）を包含する下近似集合は、該定義ルール６の下近似集合Ｃ＊６のみである（図９  ステップＳ１０５：ＹＥＳ）。よって、推定対象データが、「ｃ」、「ｇ」、「ｈ」、及び「ｆ」であるときには、車両１の状態を定義するための定義ルールとして定義ルール６が選定される。
【０１１３】
次いで、この選定された定義ルール６に基づいて、車両１の状態が推定される（ステップＳ１０６）。すなわち、定義ルール６の決定属性は「ｓ６」であることから、例えば、車両１の状態が「アクセルペダルの踏込み量が過剰な状態」であると推定される。
【０１１４】
次いで、推奨行動データベース１９０に登録されている推奨行動が、推定された車両の状態に応じて選定される（ステップＳ１０７）。ここでの例では、例えば、図１３に例示するマップが推奨行動データベース１９０に登録されているとき、決定属性「ｓ６」に対応する推奨行動である「アクセル踏み込みの緩和」が選定される。
【０１１５】
そして、図９にステップＳ１０８として示すように、この選定された推奨行動を示す情報が状態推定制御装置１００から支援系制御装置５０に出力される。これにより、例えば、「アクセル踏み込みの緩和」を促す音声案内や画像案内が車両１のドライバに対して行われる。また、これにより、例えば、ステアリングやシートに振動を発生させる制御や、アクセルペダルの踏み込みを緩和する制御が行われることにより、車両１の加速度の低減が図られることとなる。こうして、推定された車両１の状態に応じて、該車両１の状態に即した推奨行動が行われることとなり、車両１の状態が推奨すべき状態に誘導される。
【０１１６】
一方、先の図１２（ａ）に対応する図として図１４（ａ）に例示するように、推定対象とする車両データの条件属性が、「ｂ」、「ｃ」、「ｄ」、「ｅ」、「ｇ」、「ｈ」、「ｌ」、及び「ｍ」であったとする。そして、該車両データの条件属性は、図１４（ｂ）に例示するように、定義ルール１、定義ルール５、定義ルール６、及び定義ルール８の複数の下近似集合Ｃ＊１、Ｃ＊５、Ｃ＊６、Ｃ＊８、及びＣ＊１１を含むものとなっている（図９  ステップＳ１０５：ＮＯ）。
【０１１７】
そこで、このように車両データの条件属性に対応する下近似集合が複数存在するときには、図１４（ｂ）に例示するように、各定義ルールにおいて下近似集合の占める割合であるＣＩ値の高い定義ルール、すなわちＣＩ値が例えば約「０．３８５」である定義ルール１が選定される（ステップＳ１０９）。
【０１１８】
一方、先の図１２（ａ）に対応する図として図１５（ａ）に例示するように、推定対象とする車両データの条件属性が、「ａ」、「ｂ」、「ｃ」、「ｍ」、及び「ｌ」であったとする。そして、該車両データの条件属性「ａ」、「ｂ」、「ｃ」、「ｍ」、及び「ｌ」は、図１５（ｃ）に例示するように、自車ルールセットデータベース１５０に登録されている定義ルールのうちのいずれの下近似集合にも包含されていない（図９  ステップＳ１０３：ＮＯ）。すなわち、該車両データが示す車両１の状態は、車両１の状態推定制御装置１００では推定できない未知の状態となっている。
【０１１９】
そこで、本実施の形態では、推定対象となる車両データの変化された条件属性に自車ルールセットデータベース１５０に定義済みの下近似集合が含まれていないときには、未知の条件属性の組み合わせである「ａ」、「ｂ」、「ｃ」、「ｍ」、及び「ｌ」が、車両１から外部端末２００に送信される（図１０  ステップＳ１１０）。
【０１２０】
そして、まずステップＳ１１１において、車両１から送信された条件属性の一部を包含する下近似集合が、外部端末２００が保有する総合ルールセットデータベース２３０に存在するか否かが判断される。
【０１２１】
ここでの例では、例えば、図１６（ｃ）に示すルールセットが総合ルールセットデータベース２３０に登録されているとき、該総合ルールセットデータベース２３０に登録されている定義ルール１２の下近似集合Ｃ＊１２は、車両１から送信された条件属性のうち、「ａ」、「ｂ」、「ｍ」、及び「ｌ」を含んでいる（図１０  ステップＳ１１１：ＹＥＳ）。よって、ここでの例では、車両１から送信された条件属性のうち、「ａ」、「ｂ」、「ｍ」、及び「ｌ」が下近似集合として取り扱われるとともに、下近似集合Ｃ＊１２に包含されない「ｃ」が上近似集合として取り扱われる。すなわち、下近似集合がデータの管理単位となる。
【０１２２】
また、図１６（ｃ）に示すように、総合ルールセットデータベース２３０に登録された定義ルール１２の上近似集合には、車両１から送信された条件属性のうちの上近似集合「ｃ」が包含されている（図１０  ステップＳ１１２：ＹＥＳ）。
【０１２３】
よって、車両１の状態を推定するための定義ルールとして定義ルール１２が選定され、該定義ルール１２が総合ルールセットデータベース２３０から抽出されるとともに該定義ルール１２に対応する推奨行動情報が推奨行動データベース２４０から抽出される（ステップＳ１１３）。そして、これら抽出された定義ルール１２及び推奨行動情報が外部端末２００から車両１に配信される。
【０１２４】
こうして、車両１の状態推定制御装置１００では、この配信された定義ルール１２及び推奨行動情報に基づき、車両１の状態が推定され、推奨行動情報に基づく運転支援が行われる（ステップＳ１０６〜Ｓ１０８）。また、外部端末２００から配信された定義ルール１２及び推奨行動情報が、ルールセット管理部１４０によってそれぞれ自車ルールセットデータベース１５０及び推奨行動データベース１９０に追加登録される。よって、以降、車両１に搭載された状態推定制御装置１００は、この追加登録された定義ルール１２に基づき車両１の状態推定が行うことが可能となる。これにより、外部端末２００との通信を行うことなく、該定義ルール１２に基づく車両の状態推定を行うことが可能となる。
【０１２５】
また、図１０に示すステップＳ１１２にて、車両１から送信された車両データを示す条件属性の一部を包含する下近似集合が総合ルールセットデータベース２３０に存在するものの、対応する上近似集合が総合ルールセットデータベース２３０に存在しないと判断されたとする。この場合には、該上近似集合を包含可能なパターンを有した定義ルールが新たに生成される（ステップＳ１１２：ＮＯ、Ｓ１１４）。
【０１２６】
すなわち、例えば、図１６（ｂ）に例示するように、車両１（状態推定制御装置１００）にて定義不能な車両データを示す条件属性が「ａ」、「ｂ」、「ｍ」、「ｌ」及び「ｘ」であったとする。これら条件属性「ａ」、「ｂ」、「ｍ」、「ｌ」及び「ｘ」のうち、「ａ」、「ｂ」、「ｍ」、及び「ｌ」は、図１６（ｃ）に示すように、外部端末２００の総合ルールセットデータベース２３０に登録済みの定義ルール１２の下近似集合Ｃ＊１２に包含されているＣ＊１２と共通している。しかし、車両１から送信された車両データのうちの条件属性「ｘ」は、外部端末２００の総合ルールセットデータベース２３０に登録済みの定義ルール１２の上近似集合に包含されていない（図１０  ステップＳ１１２：ＮＯ）。
【０１２７】
そこで、本実施の形態では、未登録のパターンである条件属性「ａ」、「ｂ」、「ｍ」、「ｌ」及び「ｘ」の組み合わせそのものを新たな定義ルールとして総合ルールセットデータベース２３０に登録するのではなく、条件属性「ａ」、「ｂ」、「ｍ」、及び「ｌ」からなる下近似集合Ｃ＊１２に「ｘ」を付加したパターンが新たに登録される。この結果、先の図１６（ｃ）に対応する図として図１７（ｃ）に示すように、定義ルール１２の上近似集合には、条件属性「ｘ」が新たに追加されることにより、定義ルール１２が更新される（図９  ステップＳ１１４）。これにより、本実施の形態では、条件属性「ａ」、「ｂ」、「ｍ」、「ｌ」及び「ｘ」の決定属性を導くための定義ルールを新たに生成する必要がなく、既に定義されている下近似集合Ｃ＊１２に条件属性「ｘ」を付加したパターンによって、条件属性「ａ」、「ｂ」、「ｍ」、「ｌ」及び「ｘ」を示すことが可能となる。よって、条件属性「ａ」、「ｂ」、「ｍ」、「ｌ」及び「ｘ」のパターンそのものを総合ルールセットデータベース２３０に新たに登録する場合に比べて、登録に要するデータ量の削減が図られることとなる。なお、こうした条件属性のパターンの登録は、例えば、ルールセット生成部２２１によって行われる。また、本実施の形態では、このように、複数の条件属性からなる既知の下近似集合をデータの管理単位として、車両データの送受信や定義ルールの作成が行われる処理である縮約処理が行われる。
【０１２８】
一方、図１０に示すように、ステップＳ１１１にて、車両１から送信された車両データが示す条件属性に対応する下近似集合が存在しないと判断されたときには、該条件属性のパターンが未定義のパターンとして総合ルールセットデータベース２３０に追加登録される（ステップＳ１１５）。また、このときの車両１の状態（決定属性）は、例えば、車両１から送信された車両データの解析結果や、該車両データの取得後に推移した車両１の状態に基づき定義される。そして、この状態に対応する推奨行動情報が新たに生成され、該生成された推奨行動情報が推奨行動データベース２４０に追加登録される（ステップＳ１１６）。その後、新たに定義された定義ルール及び推奨行動情報が外部端末２００から車両１に配信される。次いで、車両１では、この配信された定義ルールが、自車ルールセットデータベース１５０に追加登録される。
【０１２９】
一方、ステップＳ１０４にて、車両１で取得された車両データの条件属性に対応する下近似集合が車両１の自車ルールセットデータベース１５０に存在するものの、車両データの条件属性に対応する上近似集合が自車ルールセットデータベース１５０に存在しないと判断されたとする。
【０１３０】
すなわち、図１８（ａ）に例示するように、車両１の車両データを示す条件属性が例えば、「ｃ」、「ｇ」、「ｈ」及び「ｘ」であったとする。すると、車両１に搭載された自車ルールセットデータベース１５０の一例を図１８（ｃ）に例示するように、車両データの条件属性のうちの「ｃ」、「ｇ」及び「ｈ」は、定義ルール６の下近似集合Ｃ＊６と共通している。一方、車両データの条件属性のうちの「ｘ」は、自車ルールセットデータベース１５０の定義ルール６の上近似集合に存在しない。なお、このとき対応する下近似集合は、自車ルールセットデータベース１５０に登録された下近似集合のうち、定義ルール６の下近似集合Ｃ＊６の一つとなっている（図１１  ステップＳ１２０：ＹＥＳ）
そして、本実施の形態では、車両データの条件属性のうちの複数のデータ「ｃ」、「ｇ」及び「ｈ」を示す一つの下近似集合Ｃ＊６と自車ルールセットデータベース１５０の定義ルール６の上近似集合に未登録の条件属性「ｘ」とが、車両１から外部端末２００に送信される（図１１  ステップＳ１２１）。すなわち、本実施の形態では、車両データの条件属性「ｃ」、「ｇ」、「ｈ」及び「ｘ」の全てが車両１から外部端末２００に送信されるのではなく、「ｃ」、「ｇ」及び「ｈ」に代えて、それら「ｃ」、「ｇ」及び「ｈ」を示す下近似集合Ｃ＊６と未登録の条件属性「ｘ」とが送信される。よって、車両１から外部端末２００に送信される車両データのデータ量が低減されることとなる。
【０１３１】
次いで、図１１のステップＳ１２２において、下近似集合Ｃ＊６と条件属性「ｘ」とを含むパターンの定義ルールが総合ルールセットデータベース２３０に存在するか否かが判断される。
【０１３２】
ここでは、例えば、図１９（ｃ）に示すように、総合ルールセットデータベース２３０に登録されている定義ルール６の上近似集合には、自車ルールセットデータベース１５０に未定義の条件属性「ｘ」を含むパターンが登録されている（図１１  ステップＳ１２２：ＹＥＳ）。よって、このパターンを含む定義ルール６と対応する推奨行動情報とが、外部端末２００から車両１に配信される（ステップＳ１２３）。次いで、車両１では、この配信された定義ルール６が、自車ルールセットデータベース１５０に登録済みの定義ルール６に置き換えられる。これにより、以降は、下近似集合Ｃ＊６と上近似集合としての条件属性「ｘ」とを包含する車両データの状態推定を、車両１単体で行うことが可能となる。
【０１３３】
一方、図１８（ｂ）に示すように、車両１から送信された車両データの条件属性が「ｃ」、「ｇ」、「ｈ」、「ｉ」及び「ｚ」であったとする。このときには、各条件属性のうちの「ｃ」、「ｇ」、「ｈ」及び「ｉ」が自車ルールセットデータベース１５０に登録済みの定義ルール１１の下近似集合Ｃ＊１１と共通する。しかし、条件属性「ｚ」は、自車ルールセットデータベース１５０の定義ルール１１の上近似集合には包含されていない。
【０１３４】
一方、図１９（ｃ）に示すように、外部端末２００の総合ルールセットデータベース２３０にも、定義ルール１１の上近似集合には、条件属性「ｚ」が定義されていない（図１１  Ｓ１２２：ＮＯ）。そこで、本実施の形態では、先の図１７（ｃ）に例示した態様で、総合ルールセットデータベース２３０の定義ルール１１の上近似集合に条件属性「ｚ」が追加され、定義ルール１１に下近似集合Ｃ＊１１と上近似集合「ｚ」とを含むパターンが新たに追加される（ステップＳ１２４）。これにより、総合ルールセットデータベース２３０に登録されている定義ルール１１が更新される。そして、この総合ルールセットデータベース２３０で更新された定義ルール１１と対応する推奨行動情報とが外部端末２００から状態推定制御装置１００に配信される。次いで、車両１では、この配信された定義ルール１１が、自車ルールセットデータベース１５０に登録済みの定義ルール１１に置き換えられる。これにより、以降は、下近似集合Ｃ＊１１と上近似集合としての条件属性「ｚ」とを包含する車両データの状態推定を、車両１単体で行うことが可能となる。なお、図１１のステップＳ１２４の処理も縮約処理に相当する。
【０１３５】
また、車両データの条件属性に対応する上近似集合が存在せず（図９  ステップＳ１０４：ＮＯ）、図１１に示すステップＳ１２０において、車両データの条件属性の一部を包含する下近似集合が自車ルールセットデータベース１５０に複数存在すると判断されたとする（ステップＳ１２０：ＮＯ）。このときには、例えば、自車ルールセットデータベース１５０に存在する複数の下近似集合Ｃ＊２０、Ｃ＊２１、及びＣ＊２２が車両１から外部端末２００に送信される（ステップＳ１２５）。また併せて、車両データの一部の条件属性であって下近似集合Ｃ＊２０、Ｃ＊２１、及びＣ＊２２に包含されない条件属性、すなわち、車両データの上近似集合である例えば「ｚ」が、車両１から外部端末２００に送信される。このときにも、本実施の形態では、下近似集合Ｃ＊２０、Ｃ＊２１、及びＣ＊２２が示す条件属性の全てが車両１から外部端末２００に送信されず、下近似集合Ｃ＊２０、Ｃ＊２１、及びＣ＊２２を示すデータのみが送信される。よって、下近似集合Ｃ＊２０、Ｃ＊２１、及びＣ＊２２を示す条件属性を車両１から外部端末２００に送信するときよりも、データの送信量が大幅に低減されることとなる。
【０１３６】
次いで、外部端末２００では、総合ルールセットデータベース２３０が参照され、車両１から送信された下近似集合Ｃ＊２０、Ｃ＊２１、及びＣ＊２２を包含する例えば定義ルール２０〜２２の上近似集合に「ｚ」が存在するか否かが判断される（ステップＳ１２６）。
【０１３７】
そして、例えば定義ルール２０の上近似集合に条件属性「ｚ」が存在するとき（ステップＳ１２６：ＹＥＳ）、該定義ルール２０と対応する推奨行動情報とが外部端末２００から車両１に送信される（ステップＳ１２７）。次いで、車両１では、この配信された定義ルール２０〜２２が、自車ルールセットデータベース１５０に登録済みの定義ルール２０〜２２に置き換えられる。これにより、以降は、下近似集合Ｃ＊２０と上近似集合としての条件属性「ｚ」とを包含する車両データの状態推定を、車両１単体で行うことが可能となる。
【０１３８】
一方、総合ルールセットデータベース２３０に登録されたいずれの定義ルール２０〜２２の上近似集合にも、条件属性「ｚ」が存在しないときには（ステップＳ１２６：ＮＯ）、定義ルール２０〜２２の上近似集合のパターンに条件属性「ｚ」が追加される（ステップＳ１２８）。つまり、ステップＳ１２８の処理も縮約処理である。これにより、以後、外部端末２００では、下近似集合Ｃ＊２０〜２２と上近似集合として条件属性「ｚ」とを包含する車両データが、新規のパターンが追加された定義ルール２０〜２２に対応するデータであると認識することが可能となる。
【０１３９】
そして、新規のパターンが追加された定義ルール２０〜２２と、対応する推奨行動情報とが外部端末２００から車両１に配信される。次いで、車両１では、この配信された定義ルール２０〜２２が、自車ルールセットデータベース１５０に登録済みの定義ルール２０〜２２に置き換えられる。これにより、以降は、下近似集合Ｃ＊２０〜２２と上近似集合としての条件属性「ｚ」とを包含する車両データの状態推定を、車両１単体で行うことが可能となる（ステップＳ１２５）。
【０１４０】
以上説明したように、本実施の形態にかかる車両状態推定システム、車両状態推定方法、及び運転支援システムによれば、以下の効果が得られるようになる。
【０１４１】
（１）複数の車両データを条件属性とするとともに車両の状態を決定属性としたラフ集合理論により、車両状態を定義するための定義ルールを定義した。そして、この定義した定義ルールの集合体であるルールセットと、推定対象となる車両１から取得された車両データとに基づき、該車両１の状態を推定した。これにより、無数の車両データとの相関関係を有する各種車両状態を、特定の車両データによって定義することが可能となり、この定義したルールと必要最小限の車両データとに基づいて、車両状態を推定することが可能となる。よって、車両状態を定義するための定義ルールのデータ量の大幅な低減と、該定義ルールを用いた車両状態の推定に要する負荷の大幅な低減とが図られるようになる。したがって、漸次変化する車両状態の推定を、より高いリアルタイム性のもとに行うことが可能となる。
【０１４２】
（２）定義ルールに定義された特定の決定属性についての条件属性以外の未定義の車両データが推定対象とする車両１の車両データに包含されているとき、該特定の決定属性に対応する複数の条件属性を部分集合として取り扱う処理である縮約処理を実行した。そして、該縮約した条件属性に未定義の車両データを付加したデータをデータの管理単位とした。これにより、定義ルールを規定するためのデータ量の低減や、定義ルールの定義や車両状態の推定に際しての通信量の低減が図られるようになる。また、これにより、このように条件属性としてのサンプルが漸次変化する車両データであっても、最小限のデータ量での車両状態の定義や推定が実現されるようになる。
【０１４３】
（３）車両状態の推定を、車両１に搭載された状態推定制御装置１００と、該状態推定制御装置１００と通信可能な外部端末２００との協働により行った。そして、車両１の状態を推定可能な定義ルールが自車ルールセットデータベース１５０に存在しないとき、状態推定制御装置１００は、推定対象とする車両の車両データに基づく問い合わせを外部端末２００に対して行った。そして、外部端末２００は、問い合わせのあった車両データに対応する定義ルールを絞り込み、この絞り込んだ定義ルールを状態推定制御装置１００に配信した。このため、状態推定制御装置１００は、外部端末２００から配信される定義ルールに基づき車両状態を推定することが可能となり、状態推定制御装置１００が保有する定義ルールでは推定できない車両状態であっても推定することが可能となる。これにより、車両１の状態推定を、より詳細かつ多様に行うことが可能となる。また、車両１の状態を推定可能な定義ルールが自車ルールセットデータベース１５０に複数存在するとき、推定対象とする車両の車両データに基づく問い合わせを状態推定制御装置１００から外部端末２００に対して行わせた。そして、問い合わせのあった車両データに対応する定義ルールを外部端末２００から状態推定制御装置１００に配信させた。よって、状態推定制御装置１００単体では車両状態に用いる定義ルールを絞り込むことが困難であっても、外部端末２００にて車両状態に用いる定義ルールを絞り込むことが可能となる。これにより、車両１の状態推定を、より高精度に行うことが可能となる。また、これらによれば、状態推定制御装置１００と外部端末２００との連携を通じて、車両状態の詳細な推定や車両状態の多種多様な推定を実現しつつも、状態推定制御装置１００に保有させる定義ルールを必要最小限のものとすることが可能ともなる。
【０１４４】
（４）推定対象とする車両１の車両データに対応する条件属性が自車ルールセットデータベース１５０に存在しないとき、状態推定制御装置１００は、上記問い合わせとして、該車両データを外部端末２００に送信した。また、外部端末２００は、問い合わせの応答として、状態推定制御装置１００から受信した車両データが条件属性として定義された定義ルールを総合ルールセットデータベース２３０の中から選択し、該選択した定義ルールを状態推定制御装置１００に配信した。これにより、状態推定制御装置１００にとって未知の条件属性であっても、車両状態を推定することが可能になるとともに、この条件属性に基づき車両状態を推定可能な定義ルールを状態推定制御装置１００に後発的に保有させることが可能となる。
【０１４５】
（５）車両１にて取得された車両データが、自車ルールセットデータベース１５０に登録された定義ルールのうちの下近似集合に対応する条件属性を含む一方、該定義ルールの上近似集合に未定義の条件属性とを含むことも想定される。このとき、状態推定制御装置１００は、該下近似集合を示すデータと上近似集合に未定義の条件属性を示すデータとを、外部端末２００に送信した。これにより、状態推定制御装置１００は、下近似集合に包含される全てのデータを外部端末２００に送信する必要はなく、下近似集合を示し得る一つのデータと車両データのうちの未定義の上近似集合に関するデータとを外部端末２００に送信すれば足りる。これにより、状態推定制御装置１００が外部端末２００に送信するデータ量が大幅に低減されるようになる。
【０１４６】
（６）状態推定制御装置１００から受信した下近似集合が包含する条件属性と自車ルールセットデータベース１５０に未定義の条件属性とを包含する定義ルールが総合ルールセットデータベース２３０に存在するとき、外部端末２００は、該定義ルールを状態推定制御装置１００に配信する処理を実行した。これにより、状態推定制御装置１００は、外部端末２００から配信された定義ルールに基づいて車両状態を推定することが可能となる。また、状態推定制御装置１００から受信した下近似集合が包含する条件属性と自車ルールセットデータベース１５０に未定義の条件属性とを包含する定義ルールが、外部端末２００の総合ルールセットデータベース２３０に存在しないことも想定される。このときには、外部端末２００は、総合ルールセットデータベース２３０に登録された定義ルールに発生可能性を有するとして包含される部分集合である上近似集合に、上記未定義の条件属性を付加したルールを新たに定義する処理を実行した。これにより、以後、外部端末２００は、未定義の条件属性であった条件属性を含む車両データに基づいて車両状態を推定することが可能となり、車両データを定義可能な定義ルールの拡充が図られるようになる。また、総合ルールセットデータベース２３０には、上記未定義の条件属性が既存の定義ルールの下近似集合に付加される態様で、新たな条件属性のパターンを包含可能な定義ルールが定義される。よって、新たな条件属性のパターンを包含可能な定義ルールを、より少ないデータ量によって定義することが可能となり、総合ルールセットデータベース２３０のデータ量の低減が図られるようになる。
【０１４７】
（７）車両１の車両データが下近似集合と該下近似集合を包含する定義ルールに未定義の条件属性とを共に含み、かつ、該下近似集合を含む定義ルールが自車ルールセットデータベース１５０に複数存在するとき、該複数の下近似集合と未定義の条件属性とを、状態推定制御装置１００から外部端末２００に送信させた。よって、状態推定制御装置１００は、下近似集合に包含される全てのデータを外部端末２００に送信する必要はなく、下近似集合を示し得る一つのデータと車両データのうちの未定義の上近似集合に関するデータとを外部端末２００に送信すれば足りる。これにより、状態推定制御装置１００が外部端末２００に送信するデータ量が大幅に低減されるようになる。
【０１４８】
（８）状態推定制御装置１００から送信された複数の下近似集合のうちのいずれかの下近似集合が包含する条件属性と自車ルールセットデータベース１５０に未定義の条件属性とを包含する一つの定義ルールを外部端末２００自身が保有するとき、該一つの定義ルールを外部端末２００から状態推定制御装置１００に配信させた。これにより、状態推定制御装置１００は、自身では車両状態の推定に用いる定義ルールを絞り込むことができないとしても、外部端末２００にて特定され、配信された定義ルールに基づいて車両状態を推定することが可能となる。また、外部端末２００自身も、自車ルールセットデータベース１５０に未定義の条件属性を包含可能な定義ルールを保有しないことも想定される。このとき、外部端末２００に、該外部端末２００が保有する定義ルールのうちの状態推定制御装置１００から送信された複数の下近似集合を含む各定義ルールを特定させた。そして、特定した各定義ルールの各上近似集合に、上記未定義の条件属性を追加して新たな条件属性のパターンを包含可能な定義ルールを外部端末２００に定義させた。このため、以後、外部端末２００は、未定義の条件属性であった条件属性を含む車両データに基づいて車両状態を推定することが可能となる。これにより、車両データを定義可能な定義ルールの拡充が図られるようになる。
【０１４９】
（９）外部端末２００の総合ルールセット管理部２２０に、ルールセットを、車両データの取得源となった車両の種別及び車両データの取得時における時間帯及び走行環境の少なくとも１つの要素の別に管理させた。そして、外部端末２００は、状態推定制御装置１００から問い合わせがあったとき、配信すべき定義ルールの選定に先立ち、車両１の種別及び車両データの取得時における時間帯及び走行環境の少なくとも一つの要素を特定した。また、外部端末２００は、特定した要素の共通もしくは類似するルールセットの中から、状態推定制御装置１００に配信すべき定義ルールを選定した。これにより、複数種の車両操作に基づき定義された不特定多数の車両データに基づき定義された定義ルールを用いながらも、該定義ルールに基づく車両状態の推定精度が向上されるようになる。
【０１５０】
（１０）状態推定制御装置１００に、車両の物理量の推移を示す複数の時系列データの物理量を段階的に評価する評価項目を上記条件属性として規定させた。そして、状態推定制御装置１００に、特定の期間における複数の時系列データが属する評価項目の組み合わせを、推定対象とする車両１についての条件属性として利用させた。これにより、車両データとして大多数を占める時系列データの物理量の組み合わせによって定義ルールを定義し、この時系列データの取得を通じた車両状態の推定が可能となる。
【０１５１】
（１１）状態推定制御装置１００に、予め規定したデータ収集期間が経過する都度、車両データを収集させるとともに、該収集させた車両データに基づき車両の状態を推定させた。このため、状態推定制御装置１００は、漸次変化する車両データを定期的に収集することが可能となり、漸次変化する車両状態を、この収集した車両データに基づき定期的に推定することが可能となる。
【０１５２】
（１２）車両１の状態推定制御装置１００に、車両１の状態に応じて推奨すべき推奨行動情報が登録された推奨行動データベース１９０を保有させた。また、運転支援部を構成する支援系制御装置５０は、推奨情報選択部１８０により選択された推奨行動情報に基づいて運転支援を実行した。これにより、車両の状態をリアルタイムで推定しつつ、この推定した車両状態に応じた運転支援を漸次実行することが可能となる。
【０１５３】
なお、上記実施の形態は、以下のような形態をもって実施することもできる。
【０１５４】
・車両データ処理部１２０による事前処理として、車両データの符号化のみを行った。これに限らず、例えば、車両データの符号化に先立ち、該車両データの正規化や平均化等行う処理を、上記事前処理として行ってもよい。これによれば、例えば、正規化された車両データの中央値や車両データの平均値が上記段階評価された評価項目に属するか否かに基づき、車両データが条件属性に変換される。
【０１５５】
・車両データのデータ収集単位を、図４に例示したように各時系列データを所定の時間間隔で等間隔に区切り、この区切った時間間隔毎に各時系列データの条件属性を求めた。これに限らず、例えば、先の図４に対応する図として図２０に例示するように、例えば、車速データＬ２が示す車両１の走行速度が予め規定された高速領域内にある期間Ｔａにおいては、各車両データの収集期間を短縮してもよい。そして、車両１の走行速度が予め規定された低速領域内にある期間Ｔｂにおいては、各車両データの収集期間を延長してもよい。これによれば、車両１の走行速度に応じて車両データの収集期間が動的に変更され、ひいては、この収集された車両データに基づく車両状態の推定周期が動的に変更されるようになる。これにより、車両データの収集、及び収集された車両データに基づく車両状態の推定を、より柔軟に行うことが可能となる。なお、車速データＬ２に限らず、例えば、操舵角データＬ１や踏み込みデータＬ３の変化量が所定の変化量を超えたときや、加速度等のその他の要素を示す時系列データの変化量が所定の変化量を超えたときに、同様に車両データの収集期間を変更することも可能である。
【０１５６】
・上記下近似集合を構成する車両データとして、操舵角データＬ１、車速データＬ２、踏み込みデータＬ３、ヘッドライトのオン／オフを示すデータ、及びナビゲーションシステムの動作の有無を示すデータを規定した。これに限らず、下近似集合を構成する車両データとは、例えば、加速度の推移を示すデータ、エンジンに対する燃料供給量を制御するための制御データ、温度データ、及びワイパーの動作状態を示すデータ等であってもよい。要は、下近似集合を構成する車両データとは、車両用ネットワーク２内に送信されるデータであって、ラフ集合理論に基づく解析を通じて、車両の状態が特定の状態にあるときに共通して包含されるデータであればよい。
【０１５７】
・車両状態の推定を、予め規定されたデータの収集単位で車両データが取得される都度、周期的に行った。これに限らず、例えば、データの収集単位で取得された車両データの差分値が予め規定された差分閾値を超えたことを条件に、車両状態の推定を行ってもよい。これによれば、例えば、先の図４に例示した車両データにおいては、期間ｔ０−ｔ１及び期間ｔ１−ｔ２の２つの連続する期間において、例えば操舵角データＬ１、車速データＬ２、及び踏み込みデータＬ３の少なくとも１つのデータの差分が差分閾値を超えたときに車両状態の推定が行われる。これによれば、車両データに変化が生じたときに限り、換言すれば、車両データによって示される車両状態に変化が生じた蓋然性が高いときに限り、車両状態の推定が行われることとなる。これにより、車両状態の推定を、車両状態の変化が予測されるときに限定して行うことが可能となる。また逆に、連続する車両データの差分が差分閾値以下になったことを条件に車両状態を行ってもよい。これによれば、車両データの差分が差分閾値以下となり、該車両データによって示された車両状態が安定した慨然性の高いときに限って、車両状態の推定が行われることとなる。これにより、漸次変動する車両状態の推定頻度を低減することが可能となり、車両状態の推定に伴う演算負荷の低減が図られるようになる。また、例えば、予め規定された期間、複数の車両データを収集し、この間に収集した複数の車両データのうちの特定の車両データの物理量が最小となったときの車両状態を推定することとしてもよい。これによれば、車両状態の転換が想定されることを条件として、車両状態の推定を行うことが可能となる。
【０１５８】
・車両状態の物理量を示す車両データを条件属性に変換するための評価項目「ａ」〜「ｆ」、「ｇ」〜「ｋ」を、等間隔に区切ることとした。これに限らず、先の図４に対応する図として例えば図２１に示すように、或る決定属性における下近似集合を構成するデータＬｘが存在するとき、例えば、期間ＴｃにおいてデータＬｘの変化量が予め規定された閾値を超えたとき、データＬｘを包含する例えば評価項目「ａ」及び「ｂ」の領域を動的に拡大してもよい。これによれば、データＬｘに急激な変動が生じたときは、該データＬｘによって示される条件属性の数が不要に増大し、該条件属性に対応する決定属性である車両状態が細分化されることが抑制されるようになる。逆に、先の図４に対応する図として例えば図２２に示すように、或る決定属性における下近似集合を構成するデータＬｘが存在するとき、例えば、期間ＴｃにおいてデータＬｘの変化量が予め規定された閾値を超えたとき、データＬｘを包含する例えば評価項目「ａ」等の領域を「ａ１」及び「ａ２」といった態様で細分化してもよい。これによれば、データＬｘに急激な変動が生じたときは、車両１の状態を示す条件属性を詳細に規定することが可能となる。これにより、車両１の状態の急変が予測されるときには、該条件属性に対応する決定属性のパターンが詳細に生成され、ひいては、車両状態をより詳細に推定することが可能となる。
【０１５９】
・上記車両データが評価項目「ａ」〜「ｆ」、「ｇ」〜「ｋ」に対応する領域に属するが否かに基づき、該車両データを「０」及び「１」に符号化した。これに限らず、例えば、先の図４に示すように、期間ｔ２−ｔ３において、車速データＬ２が評価項目「ａ」及び「ｂ」を例えば５対５の比率で跨いでいるときには、ファジイメンバシップ関数により、車速データＬ２を、評価項目（条件属性）「ａ」については約「０．５」、評価項目「ｂ」については約「０．５」といった態様で、変換してもよい。これによれば、車両データから条件属性への変換をより精密に行うことが可能となり、該条件属性に対応する決定属性をより詳細に規定することが可能となり、ひいては、車両状態の推定をより詳細に行うことが可能となる。なお、ファジイメンバシップ関数を用いた車両データの解析手法については、特開２００５−２８３２３９号公報（非特許文献）に記載されているので詳細を割愛する。
【０１６０】
・総合ルールセットデータベース２３０に、走行環境、時間帯、及び車種の別に定義ルールを管理した。これに限らず、走行環境、時間帯、及び車種の少なくとも１つの要素の別に定義ルールを管理してもよい。また、走行環境、時間帯、及び車種を加味することなく定義ルールを管理してもよい。
【０１６１】
・図１０及び図１１に示したステップＳ１１３、Ｓ１２３、Ｓ１２７のように、外部端末２００から車両１に定義ルールを配信するとき、併せて、該定義ルールが示す車両状態に対応する推奨行動情報を外部端末２００から車両１に配信した。これに限らず、図１０及び図１１に示したステップＳ１１３、Ｓ１２３、Ｓ１２７において、定義ルールのみを外部端末２００から車両１に配信するようにしてもよい。これによれば、車両１の推奨情報選択部１８０は、配信された定義ルールを受信すると、該定義ルールが示す車両状態に対応する推奨行動情報を推奨行動データベース１９０から選定する。そして、推奨情報選択部１８０は、この選定した推奨行動情報を支援系制御装置５０に出力する。このように、定義ルールのみを外部端末２００から車両１に配信することとすれば、車両１と外部端末２００との間での通信量がさらに低減されるようになる。
【０１６２】
・図１１にステップＳ１２０及びステップＳ１２５〜Ｓ１２８として示したように、車両データの条件属性に対応する上近似集合が存在せず、車両データの条件属性の一部を包含する下近似集合が自車ルールセットデータベース１５０に複数存在すると判断されたとき、複数の下近似集合Ｃ＊２０〜Ｃ＊２２と未登録の条件属性「ｚ」とを車両１から外部端末２００に送信した。これに限らず、複数の下近似集合Ｃ＊２０〜Ｃ＊２２のうちの一つの下近似集合と自車ルールセットデータベース１５０に未登録の条件属性「ｚ」とを、車両１から外部端末２００に送信するようにしてもよい。この場合には、外部端末２００では、車両１から送信された一つの下近似集合と条件属性「ｚ」とに基づいて、図１１のステップＳ１２１〜１２３と同様の処理が行われることとなる。これによれば、車両１と外部端末２００との間での通信量のさらなる低減が図られるようになる。
【０１６３】
・図９のステップＳ１０３において、車両１にて取得された車両データの条件属性に対応する下近似集合が自車ルールセットデータベース１５０に存在するか否かを判断した。さらに、図９のステップＳ１０４において、車両１にて取得された車両データの条件属性に対応する上近似集合が自車ルールセットデータベース１５０に存在するか否かを判断した。これに限らず、ステップＳ１０４の処理を割愛し、車両データの条件属性に対応する下近似集合が自車ルールセットデータベース１５０に存在するか否かのみを判断してもよい。これによれば、車両データの条件属性に対応する下近似集合が自車ルールセットデータベース１５０に存在しないときには、例えば、車両データが示す条件属性の全てが車両１から外部端末２００に送信される。そして、図１０のステップＳ１１０〜Ｓ１１３に例示した処理が外部端末２００で行われることとなる。
【０１６４】
・上記構成では、新たな条件属性のパターンを定義ルールに追加することや定義ルールを新たに生成することを行うルールセット生成部２２１を外部端末２００に設ける構成とした。これに限らず、ルールセット生成部２２１を車両１に搭載された状態推定制御装置１００等に設ける構成としてもよい。この構成では、例えば、図９に示したステップＳ１０３において車両データに対応する下近似集合が存在しないと判断されると車両データに基づいて、該車両データを条件属性とした定義ルールが車両１で新たに生成される。次いで、例えば、その後の車両１の状態を監視したり、該車両データを解析することにより、該車両データが取得されたときの車両１の状態である決定属性が規定される。そして、この規定された決定属性と条件属性とが対応付けされることにより、新たな定義ルールが生成され、この生成された定義ルールが自車ルールセットデータベース１５０に追加登録される。これによれば、以後は、該車両データを条件属性としたときの該条件属性に対応する決定属性、すなわち、車両状態を車両１単体で導くことが可能となる。また、図９のステップＳ１０４において、車両データの条件属性に対応する下近似集合が自車ルールセットデータベース１５０に存在するものの、車両データの条件属性である例えば「ｚ」に対応する上近似集合が自車ルールセットデータベース１５０に存在しないと判断されたとする。すると、この変形例では、自車ルールセットデータベース１５０に登録されている車両データの条件属性に対応する下近似集合を有した定義ルールの上近似集合に、例えば条件属性「ｚ」が新たに追加される処理が外部端末２００ではなく車両１単体で行われる。これにより、以後は、取得された車両データに条件属性「ｚ」が上近似集合として含まれていたとしても、該車両データに対応する決定属性を車両１単体で導くことが可能となる。そして、このように、自車ルールセットデータベース１５０に未登録の車両データが取得される都度、定義ルールの生成や新たな上近似集合の追加が適宜行われることにより、自車ルールセットデータベース１５０に登録されているルールセットが拡充されるようになる。これにより、状態推定制御装置１００が推定可能な車両状態のバリエーションの充足が図れるようになる。また、この構成では、車両１と他車両との車車間通信により、他車両で取得された複数種の車両操作に基づく車両データを車両１に収集させてもよい。そして、車両１に搭載させたルールセット生成部によって、他車両から収集された車両データに基づき定義ルールの生成や条件属性のパターンを車両１内で生成してもよい。これによれば、車両１内で、該車両１のみならず複数の車両から収集された車両データに基づき、より多くのパターンの定義ルールを生成することが可能となり、ひいては、推定可能な車両状態の多様化が図れるようになる。
【０１６５】
・車両状態を推定可能な定義ルールが自車ルールセットデータベース１５０に存在しないとき、状態推定制御装置１００は、対応する定義ルールを外部端末２００に問い合わせた。そして、外部端末２００は、問い合わせに対する応答として、車両状態を推定可能な定義ルールを車両１に配信した。これに限らず、車両状態を推定可能な定義ルールが自車ルールセットデータベース１５０に存在しないときには、状態推定制御装置１００は、車両状態の推定結果を外部端末２００に問い合わせることとしてもよい。これによれば、状態推定制御装置１００は、自車ルールセットデータベース１５０に未定義の条件属性、下近似集合や上近似集合を示すデータ等を、外部端末２００に送信する。そして、外部端末２００は、車両１から受信したデータに基づき車両１の状態を推定し、推定結果や対応する推奨行動情報を車両１の状態推定制御装置１００に配信する。これにより、状態推定制御装置１００の演算負荷のさらなる低減が図られるようになる。
【０１６６】
・新規の条件属性のパターンの登録（縮約処理）を、既に定義済みの定義ルールの条件属性に、新規の上近似集合の条件属性を追加する態様で行った。これに限らず、例えば、新規の条件属性のパターンの登録を、既知の下近似集合に新規の上近似集合の条件属性を追加し、これら下近似集合と上近似集合とによって、新規の定義ルールを定義してもよい。すなわち、上記実施の形態では、定義ルールに登録済みの下近似集合が車両１から取得された車両データに含まれているものの、残りの車両データが該定義ルールの上近似集合に存在しないとき、該残りの車両データを条件属性とする上近似集合のパターンを追加した。これに代えて、例えば、車両状態の推定に供される車両データが「ｃ」，「ｇ」，「ｈ」，及び「ｘ」であり、定義ルール６の下近似集合が条件属性「ｃ」，「ｇ」及び「ｈ」からなるＣ＊６によって示されていたとする。また、定義ルール６の上近似集合には、条件属性「ｘ」が未定義であったとする。このとき、本変形例では、下近似集合Ｃ＊６を縮約として、該下近似集合Ｃ＊６に条件属性「ｈ」を上近似集合として対応付けされた例えば定義ルール６’が新たに定義される。これによれば、このように定義ルールを新たに定義したとしても、複数の条件属性を示す下近似集合を示すデータに未知の条件属性を対応付けすることで、定義ルールを新たに定義することが可能となる。これにより、下近似集合を構成する全ての条件属性を用いて定義ルールを新たに定義する必要もなく、定義ルールを示すデータのデータ量の低減が図られることとなる。また、これに限らず、新規の条件属性のパターンや新規の定義ルールを、下近似集合を構成する全ての条件属性を示すデータと新規の上近似集合の条件属性を示すデータとによって、新たに生成してもよい。
【０１６７】
・車両状態の推定に用いる定義ルールとして、車両データの条件属性の一部を上近似集合として包含する定義ルールを選定した。これに限らず、車両状態の推定に用いる定義ルールとして、車両データの条件属性の全てを下近似集合として包含する定義ルールを選定してもよい。そして、この選定した定義ルールに基づき車両状態を推定してもよい。
【０１６８】
・上記車両用情報端末を、車両１に組み込まれた状態推定制御装置１００によって構成した。これに限らず、車両用情報端末を、例えば、スマートフォンやタブレット端末等の情報端末によって構成してもよい。この構成では、例えば、該情報端末は、状態推定制御装置１００が備える車両データ取得部１１０、車両データ処理部１２０、ルールセット検索部１３０、及びルールセット管理部１４０に準じた機能を有する。また、この構成では、情報端末は、自車ルールセットデータベース１５０、通信部１６０、状態推定部１７０、推奨情報選択部１８０、及び推奨行動データベース１９０に準じた機能を有する。そして、情報端末は、車両１内に設けられた車両用ネットワーク２との無線通信や、データ・リンク・コネクタ（ＤＬＣ）を介した有線通信等により、車両用ネットワーク２内に送信されている車両データを取得する。次いで、情報端末は、この取得した車両データに基づき車両状態の推定を行い、推奨行動情報を、該情報端末が備える音声装置や表示装置を介してドライバに案内する。また、情報端末は、車両データに基づき車両状態を推定できないとき、下近似集合や上近似集合を示す車両データを外部端末２００に送信する。これによれば、上記（１）〜（１２）に準じた効果が得られるとともに、車両１の状態推定をより高い自由度のもとに行うことが可能となる。
【０１６９】
・車両状態の推定を、車両用情報端末と外部端末２００との協働により行った。これに限らず、車両状態の推定を、車両用情報端末単体、あるいは、外部端末２００単体で行ってもよい。これによれば、車両用情報端末や外部端末２００が、推定対象とする車両の車両データを取得し、この取得した車両データに基づいて車両状態を推定する。
【０１７０】
・車両状態の推定結果を、支援系制御装置５０による運転支援に用いた。これに限らず、例えば、車両状態の推定結果を、車両の故障診断等に用いてもよい。これによれば、例えば、推奨行動データベース１９０や推奨行動データベース２４０に代えて、予め規定された各種車載機器や各種車載制御装置等の故障の有無が決定属性に対応する車両状態に対応付けされたデータベースが状態推定制御装置１００や外部端末２００に搭載される。そして、車両状態が推定される都度、各種車載機器や各種車載制御装置等の故障の有無を診断するようにしてもよい。あるいは、車両状態が異常の発生が想定される状態に遷移したことを条件として、各種車載機器や各種車載制御装置等の故障の有無を診断するようにしてもよい。
【０１７１】
・車両状態の推定を、車両データが取得される都度行った。これに限らず、車両状態の推定とは、車両データが取得される都度、リアルタイムに行わなくてもよい。すなわち、例えば、車両１等で取得される車両データを特定のデータベース等に蓄積し、この蓄積した車両データを条件属性として、過去の車両状態を推定してもよい。これにより、車両状態を事後的に推定するときにおいても、車両状態の推定を簡易な処理のもとに行うことが可能となる。
【符号の説明】
【０１７２】
１…車両、２…車両用ネットワーク、３…外部ネットワーク、１０…情報系制御装置、２０…制御系制御装置、３０…センサ系制御装置、４０…ボディ系制御装置、５０…支援系制御装置、５１…駆動制御部、５２…表示制御部、５３…音声制御部、６０…車両用通信機、１００…状態推定制御装置、１１０…車両データ取得部、１２０…車両データ処理部、１３０…ルールセット検索部、１４０…ルールセット管理部、１５０…自車ルールセットデータベース、１６０…通信部、１７０…状態推定部、１８０…推奨情報選択部、１９０…推奨行動データベース、２００…外部端末、２１０…データ受信部、２２０…総合ルールセット管理部、２２１…ルールセット生成部、２３０…総合ルールセットデータベース、２４０…推奨行動データベース、２５０…ルール送信部、Ｌ１…操舵角データ、Ｌ２…車速データ、Ｌ３…踏み込みデータ、Ｃ１−Ｃ１１…車両状態。
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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