(57)【要約】【課題】  自動車の走行データに基づく自動車部品の故障診断において、運転車の運転パターンへの依存性を排除するために理想的な運転パターンへ運転者の運転を誘導する際に、運転車の運転パターンが理想的な運転パターンと離れていても、運転者の運転を誘導しやすくする。【解決手段】  車両部品の診断に用いる特徴量について診断に利用できる利用可能範囲と基準点を規定した診断モデルを出力する診断モデル選定手段と、運転者の運転パターンに相当する前記特徴量の代表点をドライバモデルとして生成するドライバモデル生成手段と、前記代表点が前記利用可能範囲外にあるときは、前記利用可能範囲の前記代表点側の境界を推薦点とした推薦モデルを生成する推薦モデル生成手段と、を具備する故障診断支援装置。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両部品の診断に用いる特徴量について診断に利用できる利用可能範囲と基準点を規定した診断モデルを出力する診断モデル選定手段と、
運転者の運転パターンに相当する前記特徴量の代表点をドライバモデルとして生成するドライバモデル生成手段と、
前記代表点が前記利用可能範囲外にあるときは、前記利用可能範囲の前記代表点側の境界を推薦点とした推薦モデルを生成する推薦モデル生成手段と、
を具備することを特徴とする故障診断支援装置。
【請求項２】
請求項１に記載の故障診断支援装置において、
前記代表点が、前記利用可能範囲の上限値よりも大きいときは、当該上限値を前記推薦点に設定し、
前記代表点が、前記利用可能範囲の下限値よりも小さいときは、当該下限値を前記推薦点に設定することを特徴とする故障診断支援装置。
【請求項３】
請求項１に記載の故障診断支援装置において、
診断に用いる特徴量が複数あり、前記利用可能範囲が超球面で規定される場合、
前記代表点が、前記超球面の外にあるときには、前記基準点と前記代表点を結ぶ直線と、前記超球面の交点を、前記推薦点に設定することを特徴とする故障診断支援装置。
【請求項４】
請求項１に記載の故障診断支援装置において、
車両から環境情報とセンサ情報を取得して環境推定情報を出力する環境情報推定手段と、
車両部品と環境情報と前記診断モデルを紐付けた部品選定情報を複数記憶した診断モデル記憶手段と、をさらに具備し、
前記診断モデル選定手段は、前記環境推定情報の環境情報に基づいて、前記部品選定情報から、診断対象となる車両部品とその診断モデルを選定することを特徴とする故障診断支援装置。
【請求項５】
請求項４に記載の故障診断支援装置において、
前記診断モデル選定手段は、前記環境推定情報に対応する車両部品が複数ある場合に、重要度の高い車両部品と診断モデルを優先して選定することを特徴とする故障診断支援装置。
【請求項６】
請求項４に記載の故障診断支援装置において、
故障診断装置の診断履歴に基づいて診断情報を出力する診断状況取得手段をさらに具備し、
前記診断モデル選定手段は、車両部品毎の診断頻度または診断間隔を考慮して、診断対象となる車両部品とその診断モデルを選定することを特徴とする故障診断支援装置。
【請求項７】
請求項１から請求項６の何れか一項に記載の故障診断支援装置において、
前記ドライバモデルと前記推薦モデルの差分を差分モデルとして出力する差分モデル生成手段をさらに具備することを特徴とする故障診断支援装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自動車の故障診断に必要な走行データの取得を支援する故障診断支援装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
走行データに基づいて自動車部品の故障やその予兆を診断する方法が知られているが、走行データは運転者の運転の仕方への依存性が高く、運転の仕方によっては故障診断等に利用しにくい走行データしか取得できない場合がある。これを回避するため、故障診断等に利用しやすい走行データを取得できる運転パターンで運転するように運転者を誘導し、より正確に故障等を診断することが望ましい。
【０００３】
運転者を所望の運転パターンに誘導する技術として、特許文献１に記載の技術がある。例えば、同文献の段落００９１には、「（１）情報処理システム２０は、個人ドライバモデルと最良ドライバモデルを用いることにより、車両２のドライバが行うと予測される運転操作と、最良のドライバが車両２を運転していた場合に行うと予測される運転操作を比較することができる。（２）情報処理システム２０は、比較の結果、その差分に基づく運転操作指示をドライバモデルに提示することができる。（３）ドライバは、これから行う運転操作に先立って指示を受けることにより、最良のドライバに倣って運転操作を行うことができる。」という記載がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００９−２３４４４２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１は、通常の運転パターンが、最良のドライバの運転パターンからかけ離れている運転者を想定していないため、このような運転者にとっては、提示された運転パターンに近づけることが、技量的に困難な場合やストレスとなる場合もあると考えられる。
【０００６】
そこで、本発明では、運転者の通常の運転パターンが診断に最適な運転パターンからかけ離れていたときに、診断に利用可能な走行データが得られ、かつ、運転者の負荷も小さい運転パターン（推薦モデル）を新たに生成する故障診断支援装置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】
【０００７】
上記課題を解決するために、本発明の故障診断支援装置の一つは、車両部品の診断に用いる特徴量について診断に利用できる利用可能範囲と基準値を規定した診断モデルを出力する診断モデル選定手段と、運転者の運転パターンに相当する前記特徴量の代表点をドライバモデルとして生成するドライバモデル生成手段と、前記代表点が前記利用可能範囲外にあるときは、前記利用可能範囲の前記代表点側の境界を推薦点とした推薦モデルを生成する推薦モデル生成手段と、を具備するものとした。
【発明の効果】
【０００８】
本発明の故障診断支援装置によれば、運転者の通常の運転パターンが診断に最適な運転パターンからかけ離れていたときに、診断に利用可能な走行データを取得できる範囲内で、運転者の通常の運転パターンにより近い新たな運転パターン（推薦モデル）を生成することができる。そして、提示された新たな運転パターン（推薦モデル）に近づけるように運転すれば、運転者は技量の範囲内でストレスなく、所望の走行データが取得できる運転を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】実施例１の故障診断支援装置の構成図。
【図２】実施例１の診断モデルの特徴量の例を示す図。
【図３】実施例１の診断モデルの例を示す図。
【図４】実施例１の診断モデルの例を示す図。
【図５】実施例１の診断モデル記憶手段にて管理される部品選定情報の例を示す図。
【図６】実施例１における診断モデル選定部の動作を示すフローチャート。
【図７】実施例１における推薦モデルの生成の例を示す図。
【図８】実施例１における推薦モデルの生成の例を示す図。
【図９】実施例１における差分モデルの生成の例を示す図。
【図１０】実施例１における差分モデルの生成の例を示す図。
【図１１】実施例２の故障診断支援装置の構成図。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面を用いて、本発明の実施例を説明する。
【実施例１】
【００１１】
図１から図１０を用いて、本発明の実施例１の故障診断支援装置１を説明する。
【００１２】
図１は、ネットワークを介してコネクティッドカー２に接続された、本実施例の故障診断支援装置１の構成図である。ここに示すように、故障診断支援装置１は、複数台のコネクティッドカー２と接続されており、各々のコネクティッドカー２からは、各車の位置や経路を含む環境情報や、車両のセンサ情報が入力され、コネクティッドカー２に対して、後述する差分モデルを出力する。
【００１３】
また、図１に示すように、故障診断支援装置１は、環境情報推定部１０１、診断モデル記憶部１０２、診断モデル選定部１０３、ドライバモデル生成部１０４、推薦モデル生成部１０５、差分モデル生成部１０６を備えている。これらの機能は、故障診断支援装置１が備える、ハードディスク等の補助記憶装置に記録されたプログラムを、半導体メモリ等の主記憶装置にロードし、これをＣＰＵ等の演算装置が実行する等して実現されるが、以下では、このような周知動作を適宜省略しながら説明する。
【００１４】
環境情報推定部１０１は、コネクティッドカー２から入力された環境情報・センサ情報から、コネクティッドカー２の車両環境を推定し、環境推定情報として出力する。環境推定情報には、各車の位置情報や経路情報のほか、天候情報、気温情報、路面状況情報、道路混雑状況情報、道路種別情報などが含まれる。天候や気温、路面状況は、コネクティッドカー２の車両に備えた車載カメラなどのセンサで認識しても良いし、インターネット経由などで当該経路地点における天候情報や路面情報を取得しても良い。道路混雑状況は、コネクティッドカー２から送信された車両の位置情報や速度情報に基づく平均移動速度に基づいて判定しても良いし、インターネット経由などで当該経路地点における道路混雑情報を取得しても良い。道路種別は、経路情報に基づいて、地図情報より取得する。
【００１５】
診断モデル記憶部１０２は、自動車部品毎の診断に必要な診断モデルが、診断対象部品名、及び、環境情報と紐付けて記憶されている。
【００１６】
ここで、図２を用いて、診断モデル記憶部１０２に記憶された診断モデルの詳細について説明する。図２は、診断モデル記憶部１０２に記憶された多数の診断モデルのうち、三種類についてその特徴量を例示したものである。例えば、ブレーキの診断に用いるブレーキ診断モデル２１では、「減速度」や「減速距離」等が特徴量として設定されている。同様に、エンジン診断モデル２２では、「エンジン回転数」や「エンジン冷却液温」が特徴量となり、バッテリー診断モデル２３では、「バッテリー電圧」や「加速度」が特徴量となる。ここでは、診断対象部品毎に一種類の診断モデルを例示しているが、診断対象部品毎に特徴量の組合せの異なる複数の診断モデルを用意しても良い。なお、各々の特徴量には、コネクティッドカー２のセンサ情報から直接得られるものを利用するのが適しているが、車両の運動モデルなどの物理特性の条件から演算して得られる推定値を特徴量としても良い。
【００１７】
図３は、各特徴量を独立して評価することで診断する場合に利用される診断モデルの例である。この例のように、三種類の特徴量Ｘ，Ｙ，Ｚからなる診断モデルの場合は、各特徴量に対して、診断に最も適した基準値３２（３２ｘ、３２ｙ、３２ｚ）と、診断に利用できる上限値３１（３１ｘ、３１ｙ、３１ｚ）及び下限値３３（３３ｘ、３３ｙ、３３ｚ）が設定されている。なお、基準値３２は、上限値３１と下限値３３の中心である必要はない。
【００１８】
一方、図４は、各特徴量を総括して評価することで診断する場合に利用される診断モデルの例である。この診断モデルも、三種類の特徴量Ｘ，Ｙ，Ｚからなる診断モデルであり、各特徴量の基準値の多次元空間中の座標である基準値４１と、各特徴量の上限、下限を現す超球面４２（図４は三次元のため通常の球面）が設定されている。この診断モデルが図３の診断モデルと異なるのは、各特徴量の値に応じて他の特徴量の上限値及び下限値が変化する点である。なお、基準値４１は超球面の中心である必要はない。
【００１９】
図３、図４の診断モデルにおける基準値、上限値及び下限値は、過去の故障診断における故障または故障予兆の有無と、診断可否の結果に応じて経験的に設定しても良いし、物理的な拘束条件や、自動車部品の仕様に基づいて理論的に設定しても良い。
【００２０】
次に、図５を用いて、診断モデル記憶部１０２でのデータ管理例を説明する。ここに示すように、診断モデル記憶部１０２では、列５１「診断対象部品」、列５２「環境条件」、列５３「診断モデル」の三種類のデータを組み合わせた、部品選定情報が管理されている。図の例では、一つ目、二つ目の部品選定情報から、診断対象部品「エンジン」に関しては、環境条件「高速道路」での診断に適した「モデルＡ」と、環境条件「渋滞時」での診断に適した「モデルＢ」の二つの診断モデルが用意されていることが分かる。また、三つ目の部品選定情報からは、診断対象部品「ブレーキ」に関しては、環境条件「市街地、渋滞時」に対応した「モデルＣ」が用意されていることが分かる。このように、各診断対象部品に対して、診断に適した環境条件と、そのときの診断モデルを紐付けて管理されている。
【００２１】
再び図１に戻って故障診断支援装置１の他要素の説明を続ける。
【００２２】
診断モデル選定部１０３は、診断モデル記憶部１０２に記憶された部品選定情報に基づいて、環境推定情報に対応する診断対象の自動車部品を選定し、当該自動車部品の診断モデルを出力するものである。
【００２３】
この診断モデル選定部１０３の動作の詳細を、図６を用いて説明する。
【００２４】
先ず、Ｓ１では、環境情報推定部１０１の出力である環境推定情報に基づいて、診断可能な自動車部品の診断モデルのリストを生成する。例えば、環境推定情報が「市街地、渋滞時、晴れ」であれば、図５の例では、環境条件「渋滞時」に対応する診断対象部品「エンジン」の診断モデル「モデルＢ」と、環境条件「市街地、渋滞時」に対応する診断対象部品「ブレーキ」の診断モデル「モデルＣ」が選定され、これらを列挙したリスト「[モデルＢ、モデルＣ]」が生成される。
【００２５】
次に、Ｓ２で、部品の重要度に応じてリストをソートする。部品の重要度は、設計者の観点で予め設定されており、例えばブレーキがエンジンより重要と設定されていたときには、当初のリスト「[モデルＢ、モデルＣ]」は、「ブレーキ」に関する「モデルＣ」を優先した、新たなリスト「[モデルＣ、モデルＢ]」にソートされる。
【００２６】
Ｓ３では、最も重要度の高い部品の診断モデルを選択するとともに、同時に診断可能な診断モデルがあれば、これも追加で選択する。ここで、同時に診断可能とは、診断モデル間で特徴量の重複が一つも無いことを意味する。Ｓ２でソートしたリスト「[モデルＣ、モデルＢ]」の例の場合、モデルＢとモデルＣで特徴量の重複が一つも無ければ、モデルＣに加えて、モデルＢも選択される。
【００２７】
Ｓ４では、選択した診断モデルを出力する。Ｓ３の例では、モデルＢとモデルＣが選択されたため、この二つの診断向けドライバモデルが出力される。
【００２８】
再び図１に戻って故障診断支援装置１の他要素の説明を続ける。
【００２９】
ドライバモデル生成部１０４は、コネクティッドカー２から送信されたセンサ情報に基づいて、運転者の運転の仕方の特徴を表現するドライバモデルを生成する。このドライバモデルは、コネクティッドカー２の車両から得られるセンサ情報に基づいて、図２に示した各特徴量（減速度、エンジン回転数、等）について、代表点を生成したものであり、図３、図４とは異なり、各特徴量に対して代表点のみをもつ。
【００３０】
推薦モデル生成部１０５は、診断モデル選定部１０３が選択した診断モデルと、ドライバモデル生成部１０４が生成したドライバモデルの両モデルに基づいて、運転者のドライバモデルに似ており、かつ、診断に利用可能な新たなドライバモデルを推薦モデルとして生成し、出力する。なお、この推薦モデルは、運転者の運転パターンが診断モデルから乖離する場合に生成される運転パターンであり、診断に利用可能な走行データが得られ、かつ、運転者の技量的およびストレス的な負荷も小さい運転パターンである。
【００３１】
推薦モデル生成部１０５で生成される、推薦モデルの例を図７及び図８を使って示す。
【００３２】
図７は、図３の診断モデルを基にした推薦モデルの生成方法の例である。診断モデルの各特徴量Ｘ，Ｙ，Ｚに対する、運転者のドライバモデルはそれぞれ代表点７１ｘ、７１ｙ、７１ｚである。これらのうち代表点７１ｘは診断モデルの上限値３１ｘを超えているため、診断に用いることができない。そこで、推薦モデル生成部１０５は、上限値３１ｘを推薦点７２ｘに設定する。一方、代表点７１ｙ、７１ｚは、診断モデルの上限値３１と下限値３３の範囲内にあるため、推薦モデル生成部１０５は、代表点７１ｙ、７１ｚを、そのまま、推薦点７２ｙ、７２ｚに設定する。これらの処理により、推薦モデル生成部１０５では、何れも特徴量の利用可能範囲に収まる、推薦点７２ｘ，７２ｙ，７２ｚから構成される推薦モデルを生成し、出力する。
【００３３】
また、図８は、図４の診断モデルを基にした推薦モデルの生成方法の例である。この例では、推薦モデル生成部１０５は、診断モデルの基準値４１と運転者のドライバモデルの代表点８１を直線８２で結び、この直線８２と超球面４２の交点を推薦点８３とした推薦モデルを生成し、出力する。
【００３４】
上記に示した方法で推薦モデルを生成することにより、診断モデルの基準値と運転者のドライバモデルの代表点が離れていても、診断可能な範囲で運転者のドライバモデルに最も近い推薦モデルを生成することができる。そして、この推薦モデルに従って運転すれば、運転者の技量的およびストレス的な負荷をなるべく小さくしつつ、診断に利用可能な走行データを取得することができる。
【００３５】
差分モデル生成部１０６は、ドライバモデル生成部１０４が出力した運転者のドライバモデルと、推薦モデル生成部１０５が出力した推薦モデルの差分を、差分モデルとして生成し、出力するものである。この差分モデルについて図９及び図１０を使って示す。
【００３６】
図９は、図７の推薦モデルに基づいて差分モデルを求める例である。上述したように、特徴量Ｙと特徴量Ｚに関しては、運転者のドライバモデルの代表点７１ｙ、７１ｚと推薦点７２ｙ、７２ｚが一致しているため、差分モデル生成部１０６が求める差分はゼロとなる。一方で、特徴量Ｘに関しては、運転者のドライバモデルの代表点７１ｘが推薦点７２ｘを上回っているため、差分モデル生成部１０６は、特徴量Ｘに関する差分７３ｘのみを差分モデルとして出力する。例えば、特徴量Ｘが「速度」であり、運転者のドライバモデルの代表点７１ｘが「３０ｋｍ／ｈ」、推薦点７２ｘが「２０ｋｍ／ｈ」であった場合、差分モデル生成部１０６は、特徴量「速度」に関して「−１０ｋｍ／ｈ」という差分モデルを出力する。
【００３７】
また、図１０は、図８の推薦モデルに基づいて差分モデルを求める例である。差分モデル生成部１０６は、運転者のドライバモデルの代表点８１と推薦点８３の差分８４に対して、各特徴量に対する成分を求めることで、差分モデルを生成できる。図の場合は、特徴量Ｙと特徴量Ｚに関する成分はゼロとしており、特徴量Ｘに関する成分のみが差分モデル（図９の例によれば「−１０ｋｍ／ｈ」）として出力される。
【００３８】
図９や図１０のように生成された差分モデルはコネクティッドカー２に送信され、例えば、運転席の表示装置に「エンジンを診断するため、１０ｋｍ／ｈ  減速してください。」のように提示される。そして、それに従って運転することで、運転者の運転パターンが推薦モデルに近づき、そのときに採取されたセンサ情報等を用いることで、所望の診断対象部品を適切に診断することができるようになる。
【００３９】
以上で説明したように、本実施例の故障診断支援装置によれば、診断に利用可能であり、かつ、実際の運転の仕方に近い推薦モデルを容易に生成できる。そして、この推薦モデルと運転者の実際の運転に基づくドライバモデルとの差分をコネクティッドカーに伝達することで、運転者の負荷が小さく、かつ、部品診断に適した運転パターンに運転者を誘導することができる。
【実施例２】
【００４０】
次に、図１１を用いて、本発明の実施例２の故障診断支援装置１ａを説明する。なお、実施例１との共通点は重複説明を省略する。
【００４１】
本実施例の故障診断支援装置１ａは、実施例１の診断モデル選定部１０３の診断モデル選定機能を向上させたものであり、故障診断装置１１に接続される診断状況取得部１０７を有する点、および、診断モデル選定部１０３を診断状況取得部１０７に接続される診断モデル選定部１０３ａに置換した点で、実施例１の故障診断支援装置１と相違する。
【００４２】
本実施例の故障診断装置１１は、コネクティッドカー２の車両の故障または故障の予兆を診断し、その診断履歴を出力するものである。なお、故障診断装置１１は、図示していないがコネクティッドカー２の車両から走行データとしてセンサ情報や環境情報を取得し、診断を実施している。
【００４３】
診断状況取得部１０７は、故障診断装置１１から出力された診断履歴を入力とし、診断部品の診断頻度などの診断情報を生成し、出力するものである。
【００４４】
診断モデル１０３ａは、環境情報推定部１０１が出力する環境推定情報、診断モデル記憶部１０２に記憶された診断モデルに加え、診断状況取得部１０７が出力する診断情報に基づいて、複数の診断モデルから所定の診断モデルを選定する。すなわち、診断対象部品の重要度に加え、各部品の診断状況を加味して、適切な診断モデルを選定することが可能となり、診断モデルの機能が向上する。これにより、最近診断された診断対象部品の診断モデルの重要度を下げ、長期間診断が行われていない診断対象分品の診断モデルの重要度を上げるなど、診断間隔や診断頻度を考慮した診断モデルのリストを生成することができるようになる。
【００４５】
以上の実施例１及び実施例２における故障診断支援装置により、診断が可能な範囲で運転者のドライバモデルに近いモデルを推薦モデルとして生成し、その差分を出力することにより、コネクティッドカー２の車両が、受信した差分モデルに基づいて運転の支援、例えば運転者に対して目標の速度を案内するなどが可能となる。これにより、運転者は案内に従うことへの負担が小さくなる。さらに、自動車部品の故障診断に必要な走行データにおいて、運転者の運転パターンへの依存を低下させることが可能となる。
【００４６】
また、上記実施例１及び実施例２では、故障診断装置は、運転者が介在するコネクティッドカーを前提とし、説明してきたが、運転者必ずしも介在しない自動運転機能を備えたコネクティッドカーでもよい。この場合、故障診断支援装置１の出力結果である差分モデルに基づいて、自動運転車は自車の持つドライバモデルに対して、差分モデルを適用して運転すればよい。
【００４７】
さらに、上記実施例１及び実施例２では、故障診断装置は、コネクティッドカーに接続され、ネットワークを介してセンサ情報、環境情報及び差分モデルを授受しているが、故障診断装置を各車両に搭載するようにしても良い。
【００４８】
なお、本発明は上記した実施例の構成に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明をわかりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の公正に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段などは、それらの一部または全部を、例えば集積回路で設計する等により、ハードウェアで実現しても良い。また、上記の各構成、機能などは、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現しても良い。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイルなどの情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記録装置、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤなどの記録媒体に置くことができる。
【符号の説明】
【００４９】
１、１ａ…故障診断支援装置、
２…コネクティッドカー、
１１…故障診断装置、
２１…ブレーキ診断モデル、
２２…エンジン診断モデル、
２３…バッテリー診断モデル、
３１、３１ｘ、３１ｙ、３１ｚ…上限値、
３２、３２ｘ、３２ｙ、３２ｚ、４１…基準値、
３３、３３ｘ、３３ｙ、３３ｚ…下限値、
４２…超球面、
７１、７１ｘ、７１ｙ、７１ｚ、８１…代表点、
７２、７２ｘ、７２ｙ、７２ｚ、８３…推薦点、
７３、７３ｘ、７３ｙ、７３ｚ、８４…差分、
８２…直線、
１０１…環境情報推定部、
１０２…診断モデル記憶部、
１０３、１０３ａ…診断モデル選定部、
１０４…ドライバモデル生成部、
１０５…推薦モデル生成部、
１０６…差分モデル生成部、
１０７…診断状況取得部、
Ｘ，Ｙ，Ｚ…特徴量
【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】
2019123351.tif 000011
【図１０】
2019123351.tif 000012
【図１１】
2019123351.tif 000013