(57)【要約】【課題】バッテリの容量劣化を正確に検出できるバッテリ劣化情報処理装置及び方法を提供する。【解決手段】バッテリが搭載された車両Ｖ１の走行速度、前記車両の平均走行速度、前記車両が走行した地域及び前記車両が走行した道路勾配を含む走行データを第１サンプリング間隔で取得し、当該第１サンプリング間隔で取得した第１走行データＡを、前記走行速度、前記平均走行速度、前記地域及び前記道路勾配を属性としてインデックス化するデータベース作成手段１２と、前記インデックス化された第１走行データを格納するデータベース１３と、前記走行速度、前記平均走行速度、前記地域及び前記道路勾配を含む走行データを、前記第１サンプリング間隔より時間間隔が長い第２サンプリング間隔で取得し、当該第２サンプリング間隔で取得した第２走行データＢの補間波形を、上記データベースに格納された第１走行データを参照して作成する波形補間手段１４と、を備える。【選択図】  図２
2016050790.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
バッテリが搭載された車両の走行速度、前記車両の平均走行速度、前記車両が走行した地域及び前記車両が走行した道路勾配を含む走行データを第１サンプリング間隔で取得し、当該第１サンプリング間隔で取得した第１走行データを、前記走行速度、前記平均走行速度、前記地域及び前記道路勾配を属性としてインデックス化するデータベース作成手段と、
前記インデックス化された第１走行データを格納するデータベースと、
前記走行速度、前記平均走行速度、前記地域及び前記道路勾配を含む走行データを、前記第１サンプリング間隔より時間間隔が長い第２サンプリング間隔で取得し、当該第２サンプリング間隔で取得した第２走行データの補間波形を、上記データベースに格納された第１走行データを参照して作成する波形補間手段と、を備え、
前記波形補間手段は、前記第２走行データに含まれる前記走行速度、前記平均走行速度、前記地域及び前記道路勾配を検索キーにして、これらの属性にそれぞれ一致する走行速度、前記平均走行速度、地域情報及び道路勾配を含む第１走行データを前記データベースから検索処理して抽出し、当該抽出された第１走行データを用いて前記第２走行データを補間するバッテリ劣化情報処理装置。
【請求項２】
前記走行データは、前記車両が走行した走行路の道路種別、前記車両が走行した時間帯、前記車両が走行した暦データの少なくともいずれかをさらに含む請求項１に記載のバッテリ劣化情報処理装置。
【請求項３】
前記波形補間手段により補間された第２走行データに基づいて、前記バッテリの消費電力を推定する消費電力推定手段をさらに備える請求項１又は２に記載のバッテリ劣化情報処理装置。
【請求項４】
前記消費電力推定手段により推定された前記バッテリの消費電力に基づいて、前記バッテリの劣化を推定する劣化推定手段をさらに備える請求項３に記載のバッテリ劣化情報処理装置。
【請求項５】
コンピュータが以下のステップを実行するバッテリ劣化情報処理方法において、
バッテリが搭載された車両の走行速度、前記車両の平均走行速度、前記車両が走行した地域及び前記車両が走行した道路勾配を含む走行データを第１サンプリング間隔で取得し、当該第１サンプリング間隔で取得した第１走行データを、前記走行速度、前記平均走行速度、前記地域及び前記道路勾配を属性としてインデックス化するデータベース作成ステップと、
前記インデックス化された第１走行データをデータベースに格納するステップと、
前記走行速度、前記平均走行速度、前記地域及び前記道路勾配を含む走行データを、前記第１サンプリング間隔より時間間隔が長い第２サンプリング間隔で取得し、当該第２サンプリング間隔で取得した第２走行データの補間波形を、上記データベースに格納された第１走行データを参照して作成する波形補間ステップと、を備え、
前記波形補間ステップは、前記第２走行データに含まれる前記走行速度、前記平均走行速度、前記地域及び前記道路勾配を検索キーにして、これらの属性にそれぞれ一致する走行速度、前記平均走行速度、地域情報及び道路勾配を含む第１走行データを前記データベースから検索処理して抽出し、当該抽出された第１走行データを用いて前記第２走行データを補間するバッテリ劣化情報処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、バッテリの容量劣化を正確に検出することができるバッテリ劣化情報処理装置及び方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
ハイブリッド車両や電気自動車において、目的地までの燃料消費量又は電力消費量を最小にしつつ走行に必要な駆動力が得られるように、バッテリの充放電およびエンジンの燃料消費のスケジュールを決定するエネルギマネジメントシステムが知られている。この種のエネルギマネジメントシステムに適用される走行パターンの予測方法及び装置として、特許文献１に記載のものが提案されている。同文献に記載された走行パターンの予測方法及び装置は、目的地までの経路において、道路情報に基づいて画成される区間ごとに予め定めた巡航速度を設定し、その区間の変化点において加速を要するか否かをチェックし、加速を要する場合には上記の巡航速度に至るまでの速度変化を含めた速度パターンを予測するものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００１−２８９６４３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、ハイブリッド車両や電動自動車に搭載されるバッテリ（二次電池）は、充放電を繰り返すこと、及び稼働時間を経ることにより、徐々に充電容量が低下する。
【０００５】
したがって、走行によるバッテリの容量劣化を精度よく求めるには、走行状態に応じて容量劣化の程度が変化する為短いサンプリング間隔でどのような充放電を行っているかのデータが必要である。
【０００６】
しかしながら、上記従来技術のように道路情報に基づく速度パターンからは、バッテリの容量劣化を正確に検出できないという問題がある。
【０００７】
本発明が解決しようとする課題は、バッテリの容量劣化を正確に検出できるバッテリ劣化情報処理装置及び方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は、車両の走行速度、平均走行速度、走行地域及び道路勾配を含む走行データを短いサンプリング間隔で取得し、この第１走行データを、走行速度、平均走行速度、走行地域及び道路勾配を属性としてインデックス化してデータベースに格納する。一方において、第１走行データのサンプリング間隔より長いサンプリング間隔で第２走行データを取得し、これを記憶する。そして、第２走行データの各属性と一致する第１走行データをデータベースから検索し、抽出した第１走行データとその走行速度波形が同等になるように第２走行データの走行速度波形を補間することによって上記課題を解決する。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、サンプリング間隔の長い第２走行データが、サンプリング間隔の短い第１走行データと同等に補間されるので、サンプリング間隔の長い第２走行データを用いてバッテリの容量劣化を正確に求めることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明に係るバッテリ劣化情報処理装置を適用した情報収集システムの一実施の形態を示す概念図である。
【図２】本発明に係るバッテリ劣化情報処理装置の一実施の形態を示すブロック図である。
【図３Ａ】図２のバッテリ劣化情報処理装置のデータベースのモデル例を示す図である。
【図３Ｂ】図２のバッテリ劣化情報処理装置のデータベースの他のモデル例を示す図である。
【図４】図２のデータベース作成部による処理内容を示すフローチャートである。
【図５】図４のステップＳ３の処理を説明するためのイメージ図である。
【図６】図２の波形補間部の処理内容を示すフローチャートである。
【図７】本発明に係るバッテリ劣化情報処理装置の他の実施の形態を示すブロック図である。
【図８】図７のデータベースのモデル例を示す図である。
【図９】図７のデータベース作成部による処理内容を示すフローチャートである。
【図１０】図９のステップＳ２３の処理を説明するためのイメージ図である。
【図１１】図７の波形補間部の処理内容を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
本発明に係るバッテリ劣化情報処理装置１０は、バッテリを搭載した車両からバッテリの容量劣化に関連する各種データを受信し、これら各種データを各車両のバッテリの容量劣化の状態を検出することに用いる装置である。たとえば、新しいバッテリに交換されて車両から取り外された中古のバッテリが、再使用可能か又は廃棄すべきかを判定するために、その容量劣化状態を検出することに本実施形態の各種データが用いられる。本実施形態のバッテリには、電気自動車やハイブリッド自動車などの走行駆動用モータに電力を供給するバッテリのほか、車載電装機器に電力を供給するための各種の二次電池が含まれる。
【００１２】
バッテリの容量劣化を示す容量維持率ＳＯＨ(State of Health)は、バッテリの稼働時間Ｎｐと受放電回数Ｎｃｙｃに相関するので、これら稼働時間Ｎｐと充放電回数Ｎｃｙｃのデータを全てのバッテリについて収集すれば、各バッテリの容量維持率ＳＯＨが正確に求められる。しかしながら、このようにするとそのデータ容量が膨大なものとなり、これらのデータを蓄積するための大容量のデータ記憶装置が必要となって現実的でない。そこで本実施形態では、以下に説明するように、特定の少数の車両についてはサンプリング間隔が短い詳細なデータを収集してデータベース化する一方、その他の多数の車両についてはサンプリング間隔が長いデータを収集して記憶する。そして、実際に、ある特定のバッテリの容量劣化を検出する際において、サンプリング間隔が短い詳細なデータを用いてサンプリング間隔が長いデータを補間する。これにより、記憶装置の容量を最小限に設定しつつ、正確な容量劣化の状態を検出することができるものである。以下、本実施形態のバッテリ劣化情報処理装置を適用した情報収集システム１を用いて本発明を具体的に説明する。
【００１３】
図１は、本発明に係るバッテリ劣化情報処理装置１０を適用した情報収集システム１の一実施の形態を示す概念図である。本実施形態の情報収集システム１においては、市場に投入されたバッテリを備える車両Ｖ２−１〜Ｖ２−４（以下、これらの車両を総称して車両Ｖ２という。）から、システム運営上現実的な通信コストや渋滞情報などの情報作成に最低限必要な第２サンプリング間隔で車両情報を取得し、これを所定又は任意のタイミングでデータセンタＤＣに設置されたバッテリ劣化情報処理装置１０へ送信する。また、同様に市場に投入された別の車両Ｖ１−１〜Ｖ１−２（以下、これらの車両を総称して車両Ｖ１という。）は、上記車両Ｖ２よりも短い第１サンプリング間隔で同様の車両情報を取得し、これを所定又は任意のタイミングで同じくバッテリ劣化情報処理装置１０へ送信する。本実施形態においては、車両Ｖ２は車両Ｖ１に比べて圧倒的に多数存在するものとする。また、後述するバッテリ劣化情報処理装置１０はデータセンタＤＣに設置され、車両端末装置２０は各車両Ｖ１，Ｖ２に搭載されているものとする。
【００１４】
上述したとおり本実施形態では、サンプリング間隔の短い第１サンプリング間隔で取得した車両Ｖ１の車両情報をインデックス化し、車両Ｖ１に比べて圧倒的に数が多い車両Ｖ２の、サンプリング間隔の長い第２サンプリング間隔の車両情報を補間する。ここでいう車両情報には、バッテリの消費電力、車両の走行速度情報、車両の位置情報などを含み、時間間隔の短い第１サンプリング間隔で取得した車両情報を第１車両情報、相対的に時間間隔の長い第２サンプリング間隔で取得して車両情報を第２車両情報と称する。また以下に説明する第１実施形態においては、車両情報として車両の走行速度を採用した例を挙げ、第２実施形態においては、車両情報としてバッテリの消費電力を採用した例を挙げる。
【００１５】
《第１実施形態》
図２は、本実施形態の情報収集システム１を構成するバッテリ劣化情報処理装置１０及び車両端末装置２０を示すブロック図である。本実施形態では、車両情報として、車両の走行速度、車両の平均走行速度、車両が走行した地域及び車両が走行した道路勾配、車両が走行した走行路の道路種別、車両が走行した時間帯、車両が走行した暦データ（年月日、曜日、休日か否か）を含む走行データを取得するものとする。ただし、車両が走行した走行路の道路種別、車両が走行した時間帯、車両が走行した暦データ（年月日、曜日、休日か否か）については、少なくともいずれかを必要に応じて省略してもよい。
【００１６】
各車両Ｖ１，Ｖ２に搭載される車両端末装置２０は、ＣＰＵ，ＲＯＭ及びＲＡＭを含むコンピュータからなり、各車両Ｖ１，Ｖ２に搭載されている。車両端末装置２０は、バッテリ劣化情報処理装置１０の通信部１１との間でデータの送受信を実行する通信部２１と、暦及び時間を検出する暦・時計装置２２と、自車両の走行速度を検出する速度検出部２３と、自車両の走行位置及び自車両が走行している道路の道路勾配を検出する、地図データベース２５を含むナビゲーション装置２４と、を備える。
【００１７】
暦・時計装置２２は、自車両の走行データを取得した年月日、時間帯、曜日、休日か否かのデータを検出し、通信部２１を介してバッテリ劣化情報処理装置１０の通信部１１へ送信する。車両が走行する時間帯、曜日、休日（いわゆる国民の休日）か否かによって道路の渋滞状況が異なり、これにより最終的にはバッテリの稼働時間Ｎｐ及び充放電回数Ｎｃｙｃに影響を及ぼすので、これらのデータを走行データに含めることが好ましい。時間帯は、早朝，午前中，昼，夕，夜，深夜といった区分けをしてもよいし、０〜１時，１〜２時といったように１時間ごとに区分けしてもよい。
【００１８】
速度検出部２３は、自車両の走行速度を検出する速度センサであって、サンプリング時の走行速度データを通信部２１を介してバッテリ劣化情報処理装置１０の通信部１１へ送信する。速度検出部２３は、車輪の回転速度、ドライブシャフトの回転速度又は駆動用モータの回転速度などを検出することで車両の走行速度を算出するものであればよいが、車両の統括制御装置において算出される走行速度、たとえばスピードメータに出力される走行速度データをそのまま共用してもよい。
【００１９】
ナビゲーション装置２４は、地図データベース２５を含んで構成され、サンプリング時の自車両の位置（地域）データ、道路勾配データ（走行方向に向かって何度の勾配か）、道路種別（一般道、有料道路、高速道など）を通信部２１を介してバッテリ劣化情報処理装置１０の通信部１１へ送信する。車両が走行する地域、たとえば東京都北海道では道路の走行方法が異なり、道路勾配によって車両の加減速の状況が異なり、道路種別によって車両の走行状況が異なり、これらにより最終的にはバッテリの稼働時間Ｎｐ及び充放電回数Ｎｃｙｃに影響を及ぼすので、これらのデータを走行データに含めることが好ましい。地域の情報は、地図データベース２５の位置情報から取得されるものであるが、都道府県や市町村毎に分けてもよいし、国土をメッシュ毎に分類してもよい。
【００２０】
通信部２１は、暦・時計装置２２からの年月日、時間帯、曜日、休日か否かのデータ、速度検出部２３からの速度データ、ナビゲーション装置２４からの地域データ、道路勾配データ、道路種別データを、所定又は任意のタイミングで、電気通信回線網などを介してバッテリ劣化情報処理装置１０の通信部１１へ送信する。
【００２１】
データセンタＤＣに設置されるバッテリ劣化情報処理装置１０は、ＣＰＵ，ＲＯＭ及びＲＡＭを含むコンピュータからなり、車両端末装置２０の通信部２１との間でデータの送受信を実行する通信部１１と、サンプリング間隔の短い第１走行データＡを用いてリレーショナルデータモデルなどのデータベースを作成するデータベース作成部１２と、データベース作成部１２にて作成されたデータを管理するデータベース１３と、サンプリング間隔の長い第２走行データＢをデータベース１３を用いて補間する波形補間部１４と、波形補間部１４にて補間された走行データからバッテリの消費電力を推定する消費電力推定部１５と、消費電力推定部１５により推定されたバッテリの消費電力からそのバッテリの容量劣化（容量維持率）を推定するバッテリ劣化推定部１６と、を備える。
【００２２】
なお理解を容易にするために、以下の説明においては、車両Ｖ１から取得される、サンプリング間隔を１秒とする時間間隔の短い走行データを第１走行データＡと称し、車両Ｖ２から取得される、サンプリング間隔を６０秒とする時間間隔の長い走行データを第２走行データＢと称する。ただし本発明におけるサンプリング間隔の数値はこれら１秒や６０秒に限定される趣旨ではない。また、図３Ａに示すデータベース例において、第１走行データＡ及び第２走行データＢに含まれる走行データは、現在の走行速度、１回前のサンプリング時の走行速度、その間の平均走行速度、走行地域、道路勾配とし、図３Ｂに示すデータベース例において、第１走行データＡ及び第２走行データＢに含まれる走行データは、現在の走行速度、１回前のサンプリング時の走行速度、その間の平均走行速度、走行地域、道路勾配、道路種別、走行時間帯、走行暦（休日か否か）とする。
【００２３】
データベース作成部１２は、車両Ｖ１−１，Ｖ１−２の各車両端末装置２０から取得した第１走行データＡをインデックス化して、データベース１３に格納する。ここで、本例のインデックス化について説明する。図３Ａは、本実施形態のリレーショナルデータモデルのデータベース１３の一例を示すフォーマット図であり、最上段の見出し（heading）の行（row）と、それより下の複数行の本体（body）からなる。最上段の見出しのうち、最左列がｉｎｄｅｘ、左から第２番目〜第６番目の列（column）の走行速度（１サンプリング前）、走行速度（現在）、平均走行速度、走行地域、道路勾配がデータベースの属性（attribute）を示し、これより右の欄の上昇、維持、下降がフィールドである。
【００２４】
データベース作成部１２は、車両Ｖ１からの第１走行データＡを読み込み、この第１走行データＡを、図３Ａに示すｉｎｄｅｘ、１サンプリング前の走行速度、現在の走行速度、その間の平均走行速度、走行地域、道路勾配という属性と、後述する走行パターンのフィールドで構成されるデータベースの本体に配して格納する。これに対して、図３Ｂは、本実施形態のリレーショナルデータモデルのデータベース１３の他の例である。図３Ｂに示すデータベースは、図３Ａに示すデータベースに比べて、データベースの属性に関して道路種別、走行時間帯、走行暦（休日か否か）が追加されている点が相違する。なお、１サンプリング前の走行速度、現在の走行速度、その間の平均走行速度については、０〜１０ｋｍ／ｈ，１０〜２０ｋｍ／ｈ…、道路勾配については、…，−５〜０％，０〜＋５％，＋５〜＋１０％（マイナス勾配は下り勾配、プラス勾配は上り勾配）といったように任意の値域をもつこととする。ただしこれらの具体的数値は本発明を限定する趣旨ではなく適宜の数値を選択することができる。
【００２５】
図４は、本実施形態におけるデータベース作成部１２の処理内容を示すフローチャートである。まずステップＳ１において、任意の車両Ｖ１から、第１走行データＡを任意の時間長だけ読み出す。本実施形態では、第２走行データＢのサンプリング間隔が６０秒であるので、これに合わせて第１走行データＡは６０秒分（＝６０サンプル）読み出すこととする。次に、ステップＳ２において、読み出した第１走行データＡの最初のサンプリング点（６０サンプル中の第１点）の走行速度と、最後のサンプリング点（６０サンプル中の第６０点）の走行速度、６０サンプルから算出した平均走行速度、走行地域、及び最初のサンプリング点と最後のサンプリング点を結ぶ直線の道路勾配から、これと合致するデータベースの行（ロー, row）を選択する。たとえば、読み出した第１走行データＡの最初のサンプリング点における走行速度が５５ｋｍ／ｈ，最後のサンプリング点の走行速度が４５ｋｍ／ｈ，６０サンプルの平均走行速度が４８ｋｍ／ｈ，当該６０サンプルを取得した際の走行地域がＸ３，最初のサンプリング点と最後のサンプリング点を結ぶ直線の道路勾配が−５％である場合は、図３Ａのｉｎｄｅｘ００１００がこれに合致する行となるので、この行を選択する。
【００２６】
次に、ステップＳ３において、第１走行データＡの６０サンプルを参照し、当該時間長内で走行速度が上昇（加速）しているのか、維持（定速）されているのか、下降（減速）しているのか、またそれぞれその時間、総速度変化量、回数はどうかを算出する。例えば、走行速度が＋１０ｋｍ／ｈ以上変化したら上昇（加速）、−１０〜＋１０ｋｍ／ｈの範囲内であったら維持（定速）、−１０ｋｍ／ｈ以上変化したら下降（減速）というように閾値を設けることでこの算出を実行する。図５は、ステップＳ３の処理を説明するためのイメージ図であり、横軸が時間（秒）、縦軸が走行速度（ｋｍ／ｈ）を表し、読み出した第１走行データＡの６０サンプルをプロットして線で結んだものである。上述した閾値に従った場合、走行速度の上昇（加速）は地点Ｙ２〜Ｙ３とＹ５〜Ｙ６の２回、維持（定速）は地点Ｙ４〜Ｙ５の１回、下降（減速）は地点Ｙ１〜Ｙ２とＹ３〜Ｙ４の２回生じていることになる。また、ステップＳ３においては、上昇、維持、下降の回数だけでなく、当該時間長ごとに上昇、維持又は下降の時間の総量と走行速度の総変化量を算出する。
【００２７】
図４のステップＳ４に戻り、ステップＳ２で選択した行「００１００」のフィールドにデータが格納されていなかったら（Ｓ４においてＮｏ）、ステップＳ６へ進んで該データをデータベースの該当する行のフィールドに登録したのち、ステップＳ７へ進む。これに対して、ステップＳ２で選択した行「００１００」のフィールドに既にデータが格納されていたら（Ｓ４においてＹｅｓ）、ステップＳ５へ進んで登録済みのデータとの平均化を行い、それぞれの時間、総量、回数を更新する。その後にステップＳ７へ進む。
【００２８】
次に、ステップＳ７において、データベースを作成するにあたって、次の算出時間長がある場合は（Ｓ７においてＹｅｓ）、ステップＳ８へ進んで次の時間長（６０サンプル）の第１走行データＡを読み出し、ステップＳ２へ戻り、ステップＳ２〜Ｓ８を繰り返す。次の算出時間長がない場合は（Ｓ７においてＮｏ）、本処理を終了する。
【００２９】
以上が本実施形態における車両Ｖ１から取得した第１走行データＡのインデックス化によるデータベースの作成処理である。図３Ａのデータベースにおいて、１サンプリング前の走行速度、現在の走行速度、その間の平均走行速度、走行地域及び道路勾配という属性が、第２走行データを補間するための条件であり、走行速度の上昇、維持、下降のフィールドがどう補間するかという走行パターン（走行波形）に相当する。なお、図３Ｂのデータベース例については、１サンプリング前の走行速度、現在の走行速度、その間の平均走行速度、走行地域、道路勾配、道路種別、走行時間帯及び走行暦という属性が、第２走行データを補間するための条件であり、走行速度の上昇、維持、下降のフィールドがどう補間するかという走行パターン（走行波形）に相当する。
【００３０】
図２に戻り、上述したとおり複数の車両Ｖ１から取得したサンプリング間隔の短い第１走行データＡは、図３Ａや図３Ｂに示すようにインデックス化されてデータベース１３に格納される。これに対して、車両Ｖ１に比べて圧倒的に多数の車両Ｖ２からは、サンプリング間隔が長い第２走行データＢを取得し、これをデータベース１３又は別の記憶装置に格納する。本実施形態では、データベースを格納する記憶装置を共用して第２走行データＢを格納するものとする。本実施形態における第２走行データＢは、第１走行データＡに比べてサンプリング間隔が長い分だけ車両１台当たりのサンプリング数が１／６０であり、また図３Ａや図３Ｂに示すデータベース化しないので、最小限の記憶容量で足りる。
【００３１】
波形補間部１４は、車両Ｖ２から取得した第２走行データＢに含まれる走行速度（現在及び１サンプリング前）、平均走行速度、走行地域及び道路勾配を検索キーにして、これらの属性とそれぞれ一致する走行速度、平均走行速度、走行地域情報及び道路勾配を含む第１走行データＡをデータベース１３から検索して、第２走行データＢの途中の波形を補間する。すなわち、第２走行データＢは、第１走行データＡの最初のサンプリング点と最後のサンプリング点のみの走行データに相当するので、この間の５８サンプリング点を補間する。図６は、本実施形態における波形補間部１４の処理内容を示すフローチャートであり、サンプリング間隔が６０秒である第２走行データＢを、第１走行データＡと同様に１秒間隔の走行データに補間する処理を実行する。
【００３２】
まず図６のステップＳ１０において、第２走行データＢの第１番目の時間長（６０秒間）の走行データを読み出す。次にステップＳ１１にて、第２走行データＢの平均走行速度が０であるか否かを判断し、平均走行速度が０である場合は（ステップＳ１１においてＹｅｓ）、ステップＳ１５へ進んで当該時間長の平均走行速度を全て０として補間したのち、ステップＳ１６へ進む。それ以外は（ステップＳ１１においてＮｏ）、ステップＳ１２へ進む。
【００３３】
ステップＳ１２では、第２走行データＢの１サンプリング前の走行速度と現在の走行速度、平均走行速度、走行地域及び道路勾配を検索キーにして、データベース１３を検索し、これらの属性が合致する行を選択する。なお図示は省略するが、データベース１３に合致する行が存在しない場合はその旨を出力して処理を終了する。
【００３４】
次のステップＳ１３では、データベース１３に格納された、合致する行の第１走行データの上昇、維持、下降のフィールドを参照し、走行速度の上昇、維持、下降が連続しないように、かつ当該時間長（６０秒）での走行速度変化量に差が出ないよう補間波形を作成する。そして、ステップＳ１４では、作成した補間波形は、第２走行データＢの１サンプリング前の走行速度と現在の走行速度の値に合うよう傾きを与えて合成する。
【００３５】
ステップＳ１６では、補間すべき次のデータ（算出区間）がある場合は（Ｓ１６においてＹｅｓ）、ステップＳ１７へ進んで次の区間のデータを取り出し、ステップＳ１１へ戻ってステップＳ１１〜Ｓ１６を繰り返す。ステップＳ１６において補間すべき次のデータがない場合は（Ｓ１６においてＮｏ）、本処理を終了する。
【００３６】
図２に戻り、以上の方法により、サンプリング間隔の長い第２走行データＢが、サンプリング間隔が短い第１走行データＡと同等に補間されることになるので、この補間された第２走行データを消費電力推定部１５に出力する。電動モータを走行駆動源に含む電気自動車やハイブリッド車両において、車両の走行速度はバッテリの消費電力に相関する。たとえば、車両の加速は消費電力値の上昇に、車両の定速は消費電力値の維持に、車両の減速は消費電力値の下降にそれぞれ対応する。したがって、予め車両の走行速度ｖとバッテリの消費電力Ｗとの関係式Ｗ＝ｆ（ｖ）を実車又はコンピュータシミュレーションを用いて求め、消費電力推定部１５において、この関係式Ｗ＝ｆ（ｖ）を用いてバッテリの消費電力を推定する。
【００３７】
バッテリ劣化推定部１６は、波形補間部１４で補間された第２走行データと、消費電力推定部１５で推定された消費電力Ｗに基づいて、稼働時間Ｎｐ，充放電回数Ｎｃｙｃの関数である容量維持率ＳＯＨ＝１−｛ｆ（Ｎｐ）＋ｇ（Ｎｃｙｃ）｝から容量維持率を算出する。
【００３８】
したがって、走行によるバッテリの容量劣化を精度良く求めるには、短いサンプリング間隔でどのような充放電を行っているかのデータが必要であり、これはその車両がどのような加減速走行を行っているかのデータと等価であると言える。すなわち、バッテリの容量劣化を求める為に必要なデータは、ドライバの走り方に応じたバッテリの充放電データである。同じ道路を走行した場合でも、急加速・急減速をしながら走行した車両のバッテリと、緩やかな加減速で走行した車両のバッテリとでは、その容量劣化の程度が異なるからである。しかしながら、従来技術のように道路情報に基づいて速度パターンなどを求めることとすると、どんな走り方をしても唯一の走行パターンしか再現できず、したがってこうした走行パターンからは、バッテリの容量劣化を正確に検出できないという問題がある。これに対して、本実施形態のバッテリ劣化情報処理装置１０によれば、サンプリング間隔の長い第２走行データＢが、サンプリング間隔の短い第１走行データＡと同等に補間されるので、サンプリング間隔の長い第２走行データＢを用いてバッテリの容量劣化を正確に求めることができる。また、データベース１３などの記憶装置に記憶するのは、相対的に少数の車両Ｖ１から取得する第１走行データＡと、相対的に多数ではあるが単位当たりのデータ容量が小さい第２走行データのみであるため、膨大な容量の記憶装置を準備する必要もない。
【００３９】
また本実施形態のバッテリ劣化情報処理装置１０によれば、車両情報として車両の走行速度だけでなく車両が走行した地域及び車両が走行した道路勾配を含む走行データを用いるので、第１走行データＡを用いて第２走行データＢを補間する際のデータ精度及び信頼性が高くなる。この結果、より正確にバッテリの劣化状態を検出することができる。
【００４０】
また本実施形態のバッテリ劣化情報処理装置１０によれば、車両情報として車両の走行速度、車両が走行した地域及び車両が走行した道路勾配だけでなく、車両が走行した走行路の道路種別、車両が走行した時間帯、車両が走行した暦データを含む走行データを用いるので、第１走行データＡを用いて第２走行データＢを補間する際のデータ精度及び信頼性がより一層高くなる。この結果、より一層正確にバッテリの劣化状態を検出することができる。
【００４１】
《第２実施形態》
図７は、本発明の他の実施形態の情報収集システム１を構成するバッテリ劣化情報処理装置１０及び車両端末装置２０を示すブロック図である。上述した第１実施形態では、車両情報として、車両の走行速度、車両の平均走行速度、車両が走行した地域及び車両が走行した道路勾配、車両が走行した走行路の道路種別、車両が走行した時間帯、車両が走行した暦データ（年月日、曜日、休日か否か）を含む走行データを取得したが、本実施形態では、車両情報として、バッテリの消費電力、バッテリの平均消費電力、車両が走行した地域及び車両が走行した道路勾配、車両が走行した走行路の道路種別、車両が走行した時間帯、車両が走行した暦データ（年月日、曜日、休日か否か）を含む充放電データを取得するものとする。ただし、車両が走行した走行路の道路種別、車両が走行した時間帯、車両が走行した暦データ（年月日、曜日、休日か否か）については、少なくともいずれかを必要に応じて省略してもよい。
【００４２】
各車両Ｖ１，Ｖ２に搭載される車両端末装置２０は、ＣＰＵ，ＲＯＭ及びＲＡＭを含むコンピュータからなり、各車両Ｖ１，Ｖ２に搭載されている。車両端末装置２０は、バッテリ劣化情報処理装置１０の通信部１１との間でデータの送受信を実行する通信部２１と、暦及び時間を検出する暦・時計装置２２と、バッテリの消費電力を検出する消費電力検出部２６と、自車両の走行位置及び自車両が走行している道路の道路勾配を検出する、地図データベース２５を含むナビゲーション装置２４と、を備える。
【００４３】
暦・時計装置２２は、自車両のバッテリの充放電データを取得した年月日、時間帯、曜日、休日か否かのデータを検出し、通信部２１を介してバッテリ劣化情報処理装置１０の通信部１１へ送信する。車両が走行する時間帯、曜日、休日（いわゆる国民の休日）か否かによって道路の渋滞状況が異なり、これにより最終的にはバッテリの稼働時間Ｎｐ及び充放電回数Ｎｃｙｃに影響を及ぼすので、これらのデータを充放電データに含めることが好ましい。時間帯は、早朝，午前中，昼，夕，夜，深夜といった区分けをしてもよいし、０〜１時，１〜２時といったように１時間ごとに区分けしてもよい。
【００４４】
消費電力検出部２６は、自車両のバッテリの消費電力（Ｗｈ）を検出する電圧センサ及び電流センサであって、サンプリング時の消費電力データを通信部２１を介してバッテリ劣化情報処理装置１０の通信部１１へ送信する。消費電力検出部２６は、バッテリの電圧Ｖ、電流Ｉ及び通電時間ｔを検出することで消費電力（Ｗ＝Ｖ・Ｉ・ｔ）を算出するものであればよいが、バッテリの統括制御装置において算出される消費電力、たとえばバッテリ残量メータに出力される消費電力データを共用してもよい。
【００４５】
ナビゲーション装置２４は、地図データベース２５を含んで構成され、サンプリング時の自車両の位置（地域）データ、道路勾配データ（走行方向に向かって何度の勾配か）、道路種別（一般道、有料道路、高速道など）を通信部２１を介してバッテリ劣化情報処理装置１０の通信部１１へ送信する。車両が走行する地域、たとえば東京都北海道では道路の走行方法が異なり、道路勾配によって車両の加減速の状況が異なり、道路種別によって車両の走行状況が異なり、これらにより最終的にはバッテリの稼働時間Ｎｐ及び充放電回数Ｎｃｙｃに影響を及ぼすので、これらのデータを充放電データに含めることが好ましい。地域の情報は、地図データベース２５の位置情報から取得されるものであるが、都道府県や市町村毎に分けてもよいし、国土をメッシュ毎に分類してもよい。
【００４６】
通信部２１は、暦・時計装置２２からの年月日、時間帯、曜日、休日か否かのデータ、消費電力検出部２６からの消費電力データ、ナビゲーション装置２４からの地域データ、道路勾配データ、道路種別データを、所定又は任意のタイミングで、電気通信回線網などを介してバッテリ劣化情報処理装置１０の通信部１１へ送信する。
【００４７】
データセンタＤＣに設置されるバッテリ劣化情報処理装置１０は、ＣＰＵ，ＲＯＭ及びＲＡＭを含むコンピュータからなり、車両端末装置２０の通信部２１との間でデータの送受信を実行する通信部１１と、サンプリング間隔の短い第１充放電データＡを用いてリレーショナルデータモデルなどのデータベースを作成するデータベース作成部１２と、データベース作成部１２にて作成されたデータを管理するデータベース１３と、サンプリング間隔の長い第２充放電データＢをデータベース１３を用いて補間する波形補間部１４と、波形補間部１４にて補間された充放電データからそのバッテリの容量劣化（容量維持率）を推定するバッテリ劣化推定部１６と、を備える。
【００４８】
なお理解を容易にするために、以下の説明においては、車両Ｖ１から取得される、サンプリング間隔を１秒とする時間間隔の短い充放電データを第１充放電データＡと称し、車両Ｖ２から取得される、サンプリング間隔を６０秒とする時間間隔の長い充放電データを第２充放電データＢと称する。ただし本発明におけるサンプリング間隔の数値はこれら１秒や６０秒に限定される趣旨ではない。また、図８に示すデータベース例において、第１充放電データＡ及び第２充放電データＢに含まれる充放電データは、現在の消費電力、１回前のサンプリング時の消費電力、その間の平均消費電力、走行地域、道路勾配、道路種別、走行時間帯、走行暦（休日か否か）とする。
【００４９】
データベース作成部１２は、車両Ｖ１−１，Ｖ１−２の各車両端末装置２０から取得した第１充放電データＡをインデックス化して、データベース１３に格納する。ここで、本例のインデックス化について説明する。図８は、本実施形態のリレーショナルデータモデルのデータベース１３の一例を示すフォーマット図であり、最上段の見出し（heading）の行（row）と、それより下の複数行の本体（body）からなる。最上段の見出しのうち、最左列がｉｎｄｅｘ、左から第２番目〜第９番目の列（column）の消費電力（１サンプリング前）、消費電力（現在）、平均消費電力、走行地域、道路勾配、道路種別、走行時間帯、走行暦（休日か平日か）がデータベースの属性（attribute）を示し、これより右の欄の上昇、維持、下降がフィールドである。
【００５０】
データベース作成部１２は、車両Ｖ１からの第１走行データＡを読み込み、この第１充放電データＡを、図８に示すｉｎｄｅｘ、１サンプリング前の消費電力、現在の消費電力、その間の平均消費電力、走行地域、道路勾配、道路種別、走行時間帯、走行暦（休日か平日か）という属性と、後述する充放電パターンのフィールドで構成されるデータベースの本体に配して格納する。なお、１サンプリング前の消費電力、現在の消費電力、その間の平均消費電力については、０〜１０Ｗｈ，１０〜２０Ｗｈ…、道路勾配については、…，−５〜０％，０〜＋５％，＋５〜＋１０％（マイナス勾配は下り勾配、プラス勾配は上り勾配）といったように任意の値域をもつこととする。ただしこれらの具体的数値は本発明を限定する趣旨ではなく適宜の数値を選択することができる。
【００５１】
図９は、本実施形態におけるデータベース作成部１２の処理内容を示すフローチャートである。まずステップＳ２１において、任意の車両Ｖ１から、第１充放電データＡを任意の時間長だけ読み出す。本実施形態では、第２充放電データＢのサンプリング間隔が６０秒であるので、これに合わせて第１充放電データＡは６０秒分（＝６０サンプル）読み出すこととする。次に、ステップＳ２２において、読み出した第１充放電データＡの最初のサンプリング点（６０サンプル中の第１点）の消費電力と、最後のサンプリング点（６０サンプル中の第６０点）の消費電力、６０サンプルから算出した平均消費電力、走行地域、及び最初のサンプリング点と最後のサンプリング点を結ぶ直線の道路勾配から、これと合致するデータベースの行（ロー, row）を選択する。たとえば、読み出した第１充放電データＡの最初のサンプリング点における消費電力が５５Ｗｈ，最後のサンプリング点の走行速度が４５ｋｍ／ｈ，６０サンプルの平均走行速度が４８ｋｍ／ｈ，当該６０サンプルを取得した際の走行地域がＸ３，最初のサンプリング点と最後のサンプリング点を結ぶ直線の道路勾配が−５％、道路種別が高速道路（ＨＷ）、走行時間帯が１２〜１３時、走行暦が休日（ＨＤ）である場合は、図８のｉｎｄｅｘ００１００がこれに合致する行となるので、この行を選択する。
【００５２】
次に、ステップＳ２３において、第１充放電データＡの６０サンプルを参照し、当該時間長内で消費電力が上昇しているのか、維持されているのか、下降しているのか、またそれぞれその時間、総消費量、回数はどうかを算出する。例えば、消費電力が＋５Ｗｈ以上変化したら上昇、−５〜＋５Ｗｈの範囲内であったら維持、−５Ｗｈ以上変化したら下降というように閾値を設けることでこの算出を実行する。図１０は、ステップＳ２３の処理を説明するためのイメージ図であり、横軸が時間（秒）、縦軸が消費電力（Ｗｈ）を表し、読み出した第１充放電データＡの６０サンプルをプロットして線で結んだものである。上述した閾値に従った場合、消費電力の上昇は地点Ｙ２〜Ｙ３とＹ５〜Ｙ６の２回、維持は地点Ｙ４〜Ｙ５の１回、下降は地点Ｙ１〜Ｙ２とＹ３〜Ｙ４の２回生じていることになる。また、ステップＳ２３においては、上昇、維持、下降の回数だけでなく、当該時間長ごとに上昇、維持又は下降の時間の総量と消費電力の総変化量を算出する。
【００５３】
図９のステップＳ２４に戻り、ステップＳ２２で選択した行「００１００」のフィールドにデータが格納されていなかったら（Ｓ２４においてＮｏ）、ステップＳ２６へ進んで該データをデータベースの該当する行のフィールドに登録したのち、ステップＳ２７へ進む。これに対して、ステップＳ２２で選択した行「００１００」のフィールドに既にデータが格納されていたら（Ｓ２４においてＹｅｓ）、ステップＳ２５へ進んで登録済みのデータとの平均化を行い、それぞれの時間、総量、回数を更新する。その後にステップＳ２７へ進む。
【００５４】
次に、ステップＳ２７において、データベースを作成するにあたって、次の算出時間長がある場合は（Ｓ２７においてＹｅｓ）、ステップＳ２８へ進んで次の時間長（６０サンプル）の第１充放電データＡを読み出し、ステップＳ２２へ戻り、ステップＳ２２〜Ｓ２８を繰り返す。次の算出時間長がない場合は（Ｓ２７においてＮｏ）、本処理を終了する。
【００５５】
以上が本実施形態における車両Ｖ１から取得した第１充放電データＡのインデックス化によるデータベースの作成処理である。図８のデータベースにおいて、１サンプリング前の消費電力、現在の消費電力、その間の平均消費電力、走行地域、道路勾配、道路種別、走行時間帯及び走行暦という属性が、第２充放電データを補間するための条件であり、消費電力の上昇、維持、下降のフィールドがどう補間するかという充放電パターン（充放電波形）に相当する。
【００５６】
図７に戻り、上述したとおり複数の車両Ｖ１から取得したサンプリング間隔の短い第１充放電データＡは、図８に示すようにインデックス化されてデータベース１３に格納される。これに対して、車両Ｖ１に比べて圧倒的に多数の車両Ｖ２からは、サンプリング間隔が長い第２充放電データＢを取得し、これをデータベース１３又は別の記憶装置に格納する。本実施形態では、データベースを格納する記憶装置を共用して第２充放電データＢを格納するものとする。本実施形態における第２充放電データＢは、第１充放電データＡに比べてサンプリング間隔が長い分だけ車両１台当たりのサンプリング数が１／６０であり、また図８に示すデータベース化しないので、最小限の記憶容量で足りる。
【００５７】
波形補間部１４は、車両Ｖ２から取得した第２充放電データＢに含まれる消費電力（現在及び１サンプリング前）、平均消費電力、走行地域、道路勾配、道路種別、走行時間帯及び走行暦を検索キーにして、これらの属性とそれぞれ一致する走行速度、平均走行速度、走行地域情報、道路勾配、道路種別、走行時間帯及び走行暦を含む第１充放電データＡをデータベース１３から検索して、第２充放電データＢの途中の波形を補間する。すなわち、第２充放電データＢは、第１充放電データＡの最初のサンプリング点と最後のサンプリング点のみの充放電データに相当するので、この間の５８サンプリング点を補間する。図１１は、本実施形態における波形補間部１４の処理内容を示すフローチャートであり、サンプリング間隔が６０秒である第２充放電データＢを、第１充放電データＡと同様に１秒間隔の充放電データに補間する処理を実行する。
【００５８】
まず図１１のステップＳ３０において、第２充放電データＢの第１番目の時間長（６０秒間）の充放電データを読み出す。次にステップＳ３１にて、第２充放電データＢの平均消費電力が０であるか否かを判断し、平均消費電力が０である場合は（ステップＳ３１においてＹｅｓ）、ステップＳ３５へ進んで当該時間長の平均消費電力を全て０として補間したのち、ステップＳ３６へ進む。それ以外は（ステップＳ３１においてＮｏ）、ステップＳ３２へ進む。
【００５９】
ステップＳ３２では、第２充放電データＢの１サンプリング前の消費電力と現在の消費電力、平均消費電力、走行地域、道路勾配、道路種別、走行時間帯及び走行暦を検索キーにして、データベース１３を検索し、これらの属性が合致する行を選択する。なお図示は省略するが、データベース１３に合致する行が存在しない場合はその旨を出力して処理を終了する。
【００６０】
次のステップＳ３３では、データベース１３に格納された、合致する行の第１充放電データの上昇、維持、下降のフィールドを参照し、消費電力の上昇、維持、下降が連続しないように、かつ当該時間長（６０秒）での消費電力量に差が出ないよう補間波形を作成する。そして、ステップＳ１４では、作成した補間波形は、第２充放電データＢの１サンプリング前の消費電力と現在の消費電力の値に合うよう傾きを与えて合成する。
【００６１】
ステップＳ３６では、補間すべき次のデータ（算出区間）がある場合は（Ｓ３６においてＹｅｓ）、ステップＳ３７へ進んで次の区間のデータを取り出し、ステップＳ３１へ戻ってステップＳ３１〜Ｓ３６を繰り返す。ステップＳ３６において補間すべき次のデータがない場合は（Ｓ３６においてＮｏ）、本処理を終了する。
【００６２】
図２に戻り、以上の方法により、サンプリング間隔の長い第２充放電データＢが、サンプリング間隔が短い第１充放電データＡと同等に補間されることになるので、この補間された第２充放電データをバッテリ劣化推定部１６に出力する。バッテリ劣化推定部１６は、波形補間部１４で補間された第２充放電データに基づいて、稼働時間Ｎｐ，充放電回数Ｎｃｙｃの関数である容量維持率ＳＯＨ＝１−｛ｆ（Ｎｐ）＋ｇ（Ｎｃｙｃ）｝から容量維持率を算出する。
【００６３】
以上のとおり、本実施形態のバッテリ劣化情報処理装置１０によれば、サンプリング間隔の長い第２充放電データＢが、サンプリング間隔の短い第１充放電データＡと同等に補間されるので、サンプリング間隔の長い第２充放電データＢを用いてバッテリの容量劣化を正確に求めることができる。また、データベース１３などの記憶装置に記憶するのは、相対的に少数の車両Ｖ１から取得する第１充放電データＡと、相対的に多数ではあるが単位当たりのデータ容量が小さい第２充放電データのみであるため、膨大な容量の記憶装置を準備する必要もない。
【００６４】
また本実施形態のバッテリ劣化情報処理装置１０によれば、車両情報として車両の走行速度といった間接的な属性ではなく、バッテリの劣化状態に直接関係するバッテリの消費電力を車両情報として用いるので、第１走行データＡを用いて第２走行データＢを補間する際のデータ精度及び信頼性がより高くなる。この結果、より正確にバッテリの劣化状態を検出することができる。
【００６５】
また本実施形態のバッテリ劣化情報処理装置１０によれば、車両情報としてバッテリの消費電力だけでなく、車両が走行した地域、車両が走行した道路勾配、車両が走行した走行路の道路種別、車両が走行した時間帯、車両が走行した暦データを含む充放電データを用いるので、第１走行データＡを用いて第２走行データＢを補間する際のデータ精度及び信頼性がより一層高くなる。この結果、より一層正確にバッテリの劣化状態を検出することができる。
【００６６】
上記データベース作成部１２は本発明に係るデータベース作成手段に相当し、上記波形補間部１４は本発明に係る波形補間手段に相当し、上記消費電力推定部１５は本発明に係る消費電力推定手段に相当し、上記バッテリ劣化推定部１６は本発明に係るバッテリ劣化推定手段に相当する。
【符号の説明】
【００６７】
１…情報収集システム
ＤＣ…データセンタ
Ｖ１，Ｖ２…車両
１０…バッテリ劣化情報処理装置
１１…通信部
１２…データベース作成部
１３…データベース
１４…波形補間部
１５…消費電力推定部
１６…バッテリ劣化推定部
２０…車両端末装置
２１…通信部
２２…暦・時計装置
２３…速度検出部
２４…ナビゲーション装置
２５…地図データベース
２６…消費電力検出部
【図３Ａ】
2016050790.tif 000003
【図３Ｂ】
2016050790.tif 000004
【図４】
2016050790.tif 000005
【図５】
2016050790.tif 000006
【図６】
2016050790.tif 000007
【図８】
2016050790.tif 000008
【図９】
2016050790.tif 000009
【図１０】
2016050790.tif 000010
【図１１】
2016050790.tif 000011
【図１】
2016050790.tif 000012
【図２】
2016050790.tif 000013
【図７】
2016050790.tif 000014