(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両ロック状態検出器において、
車のドアの開閉運動を感知する運動センサ、
標的イベントにより発生した音パターンを記録するためのマイクロフォン、
無線通信モジュール、
メモリ、
電気供給のためのバッテリ、及び
前記運動センサ、マイクロフォン、無線通信モジュール、メモリ及びバッテリにそれぞれ接続されており、前記運動センサから提供される信号に基づいて前記マイクロフォンと無線通信モジュールのオン／オフを切替えるとともに、前記無線通信モジュールが前記標的イベントにより発生した音パターンの音ファイルをスマートフォンにワイヤレス伝送するよう制御する制御装置、を含み、
前記音ファイルをワイヤレス受信した前記スマートフォンは、前記音ファイルを処理及び対応する前記標的イベントを識別して車両のロック状態を特定し、前記車両のロック状態を表示し、
前記車両ロック状態検出器は、前記車のドアの開閉運動を感知した後、前記マイクロフォンと無線通信モジュールを起動し、前記音ファイルを前記スマートフォンにワイヤレス伝送させるために、前記車のドアに貼付されることを特徴とする車両ロック状態検出器。
【請求項２】
前記運動センサ、前記無線通信モジュール、前記メモリ及び前記制御装置はシステムオンチップに集積されることを特徴とする請求項１に記載の車両ロック状態検出器。
【請求項３】
前記無線通信モジュールは、ブルートゥース通信モジュール、Ｗｉ−Ｆｉ通信モジュール又はワイヤレスＷＡＮ通信モジュールであることを特徴とする請求項１に記載の車両ロック状態検出器。
【請求項４】
前記標的イベントは、リモートキーのロック及びアンロック、車のドア及びサイドミラーの開閉、エンジンの起動又は停止、及び、パーキングブレーキの起動又は解除を含み、前記車両ロック状態検出器は、更に、前記サイドミラー、エンジン及びパーキングブレーキの状態検出にも適用されることを特徴とする請求項１に記載の車両ロック状態検出器。
【請求項５】
車両ロック状態検出システムにおいて、
前記車のドアの開閉運動を感知すべく、前記車のドアへの貼付に適するように設計された車両ロック状態検出器であって、
車のドアの開閉運動を感知する運動センサ、
標的イベントにより発生した音パターンを記録するためのマイクロフォン、
無線通信モジュール、
メモリ、
電気供給のためのバッテリ、及び、
前記運動センサ、マイクロフォン、無線通信モジュール、メモリ及びバッテリにそれぞれ接続されており、前記運動センサから提供される信号に基づいて前記マイクロフォンと無線通信モジュールのオン／オフを切替えるとともに、前記無線通信モジュールが前記標的イベントにより発生した音パターンの音ファイルをスマートフォンにワイヤレス伝送するよう制御する制御装置、
を備える前記車両ロック状態検出器と、
前記車両ロック状態検出器から送信される前記音パターンの音ファイルをワイヤレス受信するとともに、車両のロック状態を表示する前記スマートフォン、を含み、
前記スマートフォンには、対応する前記標的イベントを識別して車両のロック状態を特定すべく、前記音ファイルの処理及び前記音パターンの検出に用いられるソフトウェアプログラムがインストールされていることを特徴とする車両ロック状態検出システム。
【請求項６】
前記運動センサ、前記無線通信モジュール、前記メモリ及び前記制御装置はシステムオンチップに集積されることを特徴とする請求項５に記載の車両ロック状態検出システム。
【請求項７】
前記無線通信モジュールは、ブルートゥース通信モジュール、Ｗｉ−Ｆｉ通信モジュール又はワイヤレスＷＡＮ通信モジュールであることを特徴とする請求項５に記載の車両ロック状態検出システム。
【請求項８】
前記標的イベントは、リモートキーのロック及びアンロック、車のドア及びサイドミラーの開閉、エンジンの起動又は停止、及び、パーキングブレーキの起動又は解除を含み、前記車両ロック状態検出器は、更に、前記サイドミラー、エンジン及びパーキングブレーキの状態検出にも適用されることを特徴とする請求項５に記載の車両ロック状態検出システム。
【請求項９】
前記車両ロック状態検出システムは、前記ソフトウェアプログラム及び音パターンサンプルを蓄積するクラウドサーバを更に含み、前記スマートフォンは、更に、前記ソフトウェアプログラム及び音パターンサンプルを前記クラウドサーバから前記スマートフォンにダウンロードするために用いられることを特徴とする請求項５に記載の車両ロック状態検出システム。
【請求項１０】
前記ソフトウェアプログラムは、前記スマートフォンに前記音パターンサンプルを記録させることを特徴とする請求項９に記載の車両ロック状態検出システム。
【請求項１１】
前記ソフトウェアプログラムは、ラベリングされた音データセットと機械学習ネットワークを含み、
前記音データセットとして、イベント情報を備える異なる音ファイルが収集され、前記イベント情報には、自動車メーカー、車両モデル、生産日、ユーザ及び前記音パターンサンプルが含まれており、
前記機械学習ネットワークのトレーニングとは、前記音データセットをインプットとして前記機械学習ネットワークに提供するとともに、高精度のアウトプットを予測させて前記音データセットのラベルに提供するプロセスであることを特徴とする請求項１０に記載の車両ロック状態検出システム。
【請求項１２】
各前記異なる音ファイルを前処理してトレーニングに適したその他の形式に変換し、
トレーニング過程では、変換した前記音データセットを更にトレーニングセット、バリデーションセット及びテストセットに分割し、
前記トレーニングセットは前記機械学習ネットワークのトレーニングに用いられ、前記バリデーションセットは、過剰適合を回避すべく機械学習ネットワークのハイパーパラメータを微調整するために用いられ、前記テストセットは、前記機械学習ネットワークの性能を検査するために用いられることを特徴とする請求項１１に記載の車両ロック状態検出システム。
【請求項１３】
請求項５に記載の車両ロック状態検出システムの車両ロック状態検出方法において、
車のドアの開放又は閉止運動を検出すると前記標的イベントにより発生した音パターンを記録し、
前記音パターンの音ファイルを前記スマートフォンにワイヤレス伝送し、
前記スマートフォンは前記音ファイルをワイヤレス受信して処理し、前記ソフトウェアプログラムが前記音パターンを検出することで対応する前記標的イベントを識別するとともに、前記音パターンと対応する前記標的イベントの順番の特徴から車両のロック状態を特定して、前記車両のロック状態を表示することを特徴とする車両ロック状態検出方法。
【請求項１４】
前記車両ロック状態検出方法は、更に、
イベント情報を備える異なる音ファイルをラベリングされた音データセットとして収集し、前記イベント情報には、自動車メーカー、車両モデル、生産日、ユーザ及び音パターンサンプルが含まれ、
各前記異なる音ファイルを前処理し、トレーニングに適したその他のデータ形式に変換し、
前記音データセットをインプットとして前記機械学習ネットワークに提供するとともに、高精度のアウトプットを予測させて前記データセットのラベルに提供することで前記機械学習ネットワークをトレーニングすることを特徴とする請求項１３に記載の車両ロック状態検出方法。
【請求項１５】
トレーニング過程では、変換した音データセットを更にトレーニングセット、バリデーションセット及びテストセットに分割し、
前記トレーニングセットは前記機械学習ネットワークのトレーニングに用いられ、前記バリデーションセットは、過剰適合を回避すべく機械学習ネットワークのハイパーパラメータを微調整するために用いられ、前記テストセットは、前記機械学習ネットワークの性能を検査するために用いられることを特徴とする請求項１３に記載の車両ロック状態検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は自動車付属品の技術分野に関し、特に、車のドアに貼付される車両ロック検出器、車両ロック状態検出システム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
人は、運転手、例えば自動車の運転手となった場合に、自動車ロック・シンドロームに陥ることがある。車をロックしてその場を離れた後に、本当にロックしただろうかと自問自答を始めてしまうのだ。これは自動車の運転手にとって非常に普遍的な問題である。なぜなら、キーからは車をロックしたか否かを知りようがないためである。一つの事象を繰り返し確認せずにはいられない精神障害の一種、強迫性障害を患う人々にとっては尚更だ。
【０００３】
そこで、一部の技術方案では、車載診断インターフェースを用いて車載システムを接続し、例えばマイレージ数、バッテリ状態、走行距離といった自動車の状況に関する信号及びコンディションを取得している。しかし、これらの電気製品は装着が難しく、操作しにくいほか、非常に高価である。
【０００４】
そのため、現在のところ、自動車をロックしたか否かを知り得る経済的な方式は存在していない。よって、通常、運転手は長い道のりを歩いて引き返し、車をロックしたか否かを確認する必要がある。
【０００５】
このことから、使用しやすく、装着が容易であり、且つ価格が手ごろな車両ロック検出器（ＶＬＤ）の開発が求められている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明の実施例が解決しようとする技術的課題は、従来技術の欠点に対し、使用しやすく、装着が容易で価格が手ごろであり、車両のロック状態を検出するとともに、運転手が遠く離れてしまったとしても当該状態を運転手に表示可能な車両ロック検出器を提供することである。本発明の実施例は、更に、使用しやすく価格が手ごろな車両ロック状態検出システム及び方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は、技術的課題を解決するために以下の技術方案を用いる。
【０００８】
一の局面において、本発明の実施例は、車のドアの開閉運動を感知する運動センサ、標的イベントにより発生した音パターンを記録するためのマイクロフォン、無線通信モジュール、メモリ、電気供給のためのバッテリ、及び前記運動センサ、マイクロフォン、無線通信モジュール、メモリ及びバッテリにそれぞれ接続されており、前記運動センサから提供される信号に基づいて前記マイクロフォンと無線通信モジュールを開閉するとともに、前記無線通信モジュールが音ファイルをワイヤレス伝送するよう制御する制御装置、を含み、前記検出器は、前記車のドアの開閉運動を感知すべく、前記車のドアへの貼付に適するように設計される車両ロック状態検出システムを提供する。
【０００９】
好ましくは、前記運動センサ、前記無線通信モジュール、前記メモリ及び前記制御装置はシステムオンチップに集積される。
【００１０】
好ましくは、前記無線通信モジュールは、ブルートゥース（登録商標）通信モジュール、Ｗｉ−Ｆｉ通信モジュール又はワイヤレスＷＡＮ通信モジュールである。
【００１１】
好ましくは、前記標的イベントは、リモートキーのロック及びアンロック、車のドア、サイドミラーの開閉、エンジンの起動又は停止、及び、パーキングブレーキの起動又は解除を含み、前記検出器は、更に、サイドミラー、エンジン及びパーキングブレーキの状態検出にも適用される。
【００１２】
他の局面において、本発明の実施例は、更に、前記車のドアの開閉運動を感知すべく、前記車のドアへの貼付に適するように設計された検出器であって、車のドアの開閉運動を感知する運動センサ、標的イベントにより発生した音パターンを記録するためのマイクロフォン、無線通信モジュール、メモリ、電気供給のためのバッテリ、及び、前記運動センサ、マイクロフォン、無線通信モジュール、メモリ及びバッテリにそれぞれ接続されており、前記運動センサから提供される信号に基づいて前記マイクロフォンと無線通信モジュールを開閉するとともに、前記無線通信モジュールが音ファイルをワイヤレス伝送するよう制御する制御装置、を備える検出器と、前記検出器から送信される前記音ファイルをワイヤレス受信するとともに、車両のロック状態を表示するスマートフォン、を含み、前記スマートフォンには、対応するイベントを識別して車両のロック状態を特定すべく、前記音ファイルの処理及び音パターンの検出に用いられるソフトウェアプログラムがインストールされている車両ロック状態検出システムを提供する。
【００１３】
好ましくは、前記運動センサ、前記無線通信モジュール、前記メモリ及び前記制御装置はシステムオンチップに集積される。
【００１４】
好ましくは、前記無線通信モジュールは、ブルートゥース通信モジュール、Ｗｉ−Ｆｉ通信モジュール又はワイヤレスＷＡＮ通信モジュールである。
【００１５】
好ましくは、前記標的イベントは、リモートキーのロック及びアンロック、車のドア、サイドミラーの開閉、エンジンの起動又は停止、及び、パーキングブレーキの起動又は解除を含み、前記検出器は、更に、サイドミラー、エンジン及びパーキングブレーキの状態検出にも適用される。
【００１６】
好ましくは、前記システムは、前記ソフトウェアプログラム及び音パターンサンプルを蓄積するクラウドサーバを更に含み、前記スマートフォンは、更に、前記ソフトウェアプログラム及び音パターンサンプルを直接ダウンロードするために用いられる。
【００１７】
好ましくは、前記ソフトウェアプログラムは、前記スマートフォンに音パターンサンプルを直接記録させる。
【００１８】
好ましくは、前記ソフトウェアプログラムは、ラベリングされた音データセットと機械学習ネットワークを含み、前記データセットとして、イベント情報を備える異なる音ファイルが収集され、前記イベント情報には、自動車メーカー、車両モデル、生産日、ユーザ及びサンプルが含まれており、前記機械学習ネットワークのトレーニングとは、データセットをインプットとして前記機械学習ネットワークに提供するとともに、高精度のアウトプットを予測させて前記データセットのラベルに提供するプロセスである。
【００１９】
好ましくは、各音ファイルを前処理してトレーニングに適したその他の形式に変換し、トレーニング過程では、変換したデータセットを更にトレーニングセット、バリデーションセット及びテストセットに分割し、前記トレーニングセットは前記機械学習ネットワークのトレーニングに用いられ、前記バリデーションセットは、過剰適合を回避すべく機械学習ネットワークのハイパーパラメータを微調整するために用いられ、前記テストセットは、前記機械学習ネットワークの性能を検査するために用いられる。
【００２０】
更なる局面において、本発明の実施例は、車のドアの開放又は閉止運動を検出すると音パターンを記録し、音ファイルをワイヤレス伝送し、前記音ファイルをワイヤレス受信して処理し、音パターンを検出することで対応するイベントを識別するとともに、車両のロック状態を特定して前記車両のロック状態を表示する車両ロック状態検出方法を更に提供する。
【００２１】
好ましくは、前記方法は、更に、イベント情報を備える異なる音ファイルをラベリングされた音データセットとして収集し、前記イベント情報には、自動車メーカー、車両モデル、生産日、ユーザ及びサンプルが含まれ、各音ファイルを前処理し、トレーニングに適したその他のデータ形式に変換し、データセットをインプットとして前記機械学習ネットワークに提供するとともに、高精度のアウトプットを予測させて前記データセットのラベルに提供することで前記機械学習ネットワークをトレーニングする。
【００２２】
好ましくは、トレーニング過程では、変換したデータセットを更にトレーニングセット、バリデーションセット及びテストセットに分割し、前記トレーニングセットは前記機械学習ネットワークのトレーニングに用いられ、前記バリデーションセットは、過剰適合を回避すべく機械学習ネットワークのハイパーパラメータを微調整するために用いられ、前記テストセットは、前記機械学習ネットワークの性能を検査するために用いられる。
【発明の効果】
【００２３】
本発明の車両ロック検出器は使用しやすく装着が容易であり、且つ価格が手ごろである。また、車両のロック状態を検出可能であり、運転手が遠く離れたとしても当該状態を運転手に表示できる。車両ロック状態の検出システム及び方法は、使用しやすく、且つ価格が手ごろである。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】図１は、本発明で提供する車両ロック状態検出器の構造を示す図である。
【図２】図２は、本発明で提供する車両ロック状態検出システムの構造を示す図である。
【図３】図３は、本発明で提供する車両ロック状態検出方法のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
以下に、本発明の実施例にかかる図面を組み合わせて、あくまで例示的に本発明の実施例における技術方案について具体的に述べる。なお、図面は本発明をより良く理解するためのものであって、本発明を限定するものではない。また、部材のサイズ及び図中に示す特徴については、一般的にはより明瞭簡潔に詳述するためのものであって、実際のサイズに基づいて示しているのではない。
【００２６】
ただし、本件特許は異なる形式で実施してもよく、本明細書に記載する実施例を本件特許について限定するものと解釈すべきではない。反対に、これらの実施例は当業者に本発明をより徹底的且つ完全に理解させるとともに、本発明の範囲をしっかりと当業者に伝達するためのものである。また、特許文書全体を通して類似の符号は類似の部材を示している。また、別途説明がない限り、本件特許における「１の」、「１つの」、「前記」には複数の場合も含まれる。また、別途説明がない限り、本件特許における「〜上の」には、「〜の内部」及び「〜の上面」が含まれる。且つ、読者が読みやすいよう、本明細書にはタイトルやサブタイトルを使用していることがあるが、これらはいずれも本件当特許の範囲を限定するものではない。そのほか、本明細書で使用する用語については以下で更に定義する。
【００２７】
車両ロック検出器（ＶＬＤ）
【００２８】
例えば、自動車のような各車両は、車両ロックデバイスによってリモートスタート又はロックを実行すると、ロック機構によって独特の機械音が発生する。車内に座って全てのドアと窓を閉じ、リモートロックキーを押下して開閉動作を起動した場合には、これらの音を明確・明瞭に聞くことができる。エンジンの起動、サイドミラーの格納、車のドアの開閉についても同様である。どの音も独特の音パターンを有しており、人間の耳でもこれらの音パターンを識別可能である。
【００２９】
本発明では、車内で記録した音パターンを利用してイベントの順序を分析し、車がリモートキー又は手動キーでロックされたか否かを特定するとともに、その旨の通知を運転手にワイヤレス送信する。例えば、ブルートゥース通信やその他の適切な無線通信方式で、当該通知を運転手のスマートフォンに送信する。
【００３０】
説明を明瞭化するために、イベント順として以下の音パターンを使用する（ここでは、左側通行の車であって運転手が右側に座る場合を想定する）。
【００３１】
（１）運転手が駐車場に到着する場合
−サイドミラーを閉じる（Ｍ２）。
−エンジンを停止させる（Ｅ２）。
−運転手の右側ドアを開ける（Ｄ１）。
−運転手の右側ドアを閉じる（Ｄ２）。
−リモートキーを押して車のドアをロックする（Ｓ２）。
【００３２】
イベント順は、Ｍ２−Ｅ２−Ｄ１−Ｄ２−Ｓ２となる。
【００３３】
（２）運転手が駐車場を離れる場合
−リモートキーを押してロックを解除する（Ｓ１）。
−運転手の右側ドアを開ける（Ｄ１）。
−運転席に座る。
−エンジンを起動する（Ｅ１）。
−運転手の右側ドアを閉じる（Ｄ２）。
−サイドミラーを開ける（Ｍ１）。
−パーキングブレーキを解除する（Ｐ）。
−アクセルを踏んで自動車を始動させる（Ｇ）。
【００３４】
イベント順は、Ｓ１−Ｄ１−Ｅ１−Ｄ２−Ｍ１−Ｐ−Ｇとなる。
【００３５】
通常、運転手は毎日このようなイベント順で車のドアを開閉する。車の所有者が自動車を離れる際、車両ロック検出器はこれらのイベント順を利用して車両のロックに成功したか否かを特定する。車の所有者が停車地点で下車し、車を離れると、当該車両ロック検出器を通じて、車の所有者のスマートフォンは直ちに車両のロック状態に関する通知を受け取る。よって、車の所有者は、再び車まで戻ってロックしたか否かを更に確認する必要がない。
【００３６】
車両のロック状態が分かるほか、車両ロック検出器はサイドミラーとパーキングブレーキの状態を検出することも可能である。
【００３７】
図１を参照して、車両ロック状態検出器１００は、車のドアの開閉運動を感知する運動センサ１０２、標的イベントにより発生した音パターンを記録するためのマイクロフォン１０４、無線通信モジュール１０６、メモリ１１０、電気供給のためのバッテリ１１２、及び制御装置１０８を含む。前記制御装置１０８は、前記運動センサ１０２、マイクロフォン１０４、無線通信モジュール１０６、メモリ１１０及びバッテリ１１２にそれぞれ接続されており、前記運動センサ１０２から提供される信号に基づいて前記マイクロフォン１０４と無線通信モジュール１０６のオン／オフを切替えるとともに、前記無線通信モジュール１０６が音ファイルをワイヤレス伝送するよう制御する。前記検出器１００は、前記車のドアの開閉運動を感知すべく、前記車のドアへの貼付に適するように設計されている。
【００３８】
好ましくは、前記無線通信モジュール１０６はブルートゥース通信モジュールである。なお、前記無線通信モジュール１０６には、Ｗｉ−Ｆｉ又はワイヤレスＷＡＮ（２Ｇ、３Ｇ、４Ｇ、データネットワーク）のようなその他の適切な無線通信方式を用いてもよい。前記運動センサ１０２、前記ブルートゥース通信モジュール１０６、前記メモリ１１０及び前記制御装置１０８はシステムオンチップ（ＳＯＣ）１１４に集積されている。よって、検出器１００が１つの小さなボックス状となり、車のドアに直接貼付可能なことから、非常に便利である。
【００３９】
通常、車両ロック検出器は省エネのためスリープモードとなっている。スリープモードであっても、システムオンチップ１１４の運動センサ１０２は起動状態となっている。前記運動センサ１０２は運動（開放又は閉止）を検出すると、即座に以下のタスクを始動させる。
【００４０】
ａ）マイクロフォンを起動する。
ｂ）ブルートゥースを起動してペアリングする。
ｃ）音を持続的に記録し、音ファイルをスマートフォンに例えば２分間というように一定の時間送信する。
【００４１】
車両ロック状態検出システム
【００４２】
図２を参照して、車両ロック状態検出システム１０は、前記車のドアの開閉運動を感知すべく、前記車のドアへの貼付に適するように設計された検出器１００と、前記検出器１００から送信される前記音ファイルをワイヤレス受信するとともに、車両のロック状態を表示するスマートフォン２００を含む。検出器１００については上述した通りのため、ここでは再度述べない。前記スマートフォン２００には、対応するイベントを識別して車両のロック状態を特定すべく、前記音ファイルの処理及び音パターンの検出に用いられるソフトウェアプログラム２０２がインストールされている。
【００４３】
好ましくは、前記システム１０は、前記ソフトウェアプログラム及び音パターンサンプルを蓄積するクラウドサーバ３００を更に含んでもよい。また、前記スマートフォン２００は、前記ソフトウェアプログラム及び音パターンサンプルを直接ダウンロードするためにも用いられる。ユーザは、ＶＬＤクラウドサーバ３００から特定のプログラム（Ａｐｐ）を自身のスマートフォンにダウンロードする必要がある。ＶＬＤのＡｐｐは音ファイルを処理し、音パターンを検出することでイベントを識別可能である。また、音パターンとイベント順の特徴から、ソフトウェアプログラムは車両ロックが成功したか否かを特定可能である。
【００４４】
以下のステップで、当該システムの動作フローについて詳述する。
【００４５】
１日の初めに、運転手が駐車場から車を出したいと考えた場合を想定する。
−リモートキーを押してロックを解除する（Ｓ１）。
−運転手の右側ドアを開ける（Ｄ１）（運動センサ１０２が揺動を感知）。
ａ）マイクロフォンが起動し、例えば２ｍｉｎというように予め定められた時間長の音パターンを記録する。
ｂ）ブルートゥースが起動してペアリングを行う。
−運転席に座る。
−エンジンを起動する（Ｅ１）。
−運転手の右側ドアを閉じる（Ｄ２）。
−サイドミラーを開ける（Ｍ１）。
−パーキングブレーキを解除する（Ｐ）。
−アクセルを踏んで自動車を始動させる（Ｇ）。
【００４６】
音ファイルは、イベント順Ｅ１−Ｄ２−Ｍ１−Ｐ−Ｇとしてデコードされる。
【００４７】
すると、ソフトウェアプログラムは時間Ｓ２を見付けられないため、車両ロックイベントではないと判定する。この場合、車両の未ロック及び当日の時間に関するメッセージがスマートフォンのＡｐｐに送信されて記録されるが、運転手に注意を促すようなメッセージは発せられない。
【００４８】
運転手が駐車場に戻った場合には、以下のイベント順が発生し得る。
−サイドミラーを閉じる（Ｍ２）。
−エンジンを停止させる（Ｅ２）。
−運転手の右側ドアを開ける（Ｄ１）（運動センサ１０２が揺動を感知）。
ａ）マイクロフォンが起動し、例えば２ｍｉｎというように予め定められた時間長の音パターンを記録する。
ｂ）ブルートゥースが起動してペアリングを行う。
−運転手の右側ドアを閉じる（Ｄ２）。
−リモートキーを押して車のドアをロックし（Ｓ２）、離れる。
【００４９】
音ファイルは、イベント順Ｄ２−Ｓ２としてデコードされる。すると、ソフトウェアプログラムは、音ファイル末尾のイベントＳ２がデコードされたことから、これに基づいて、車両ロックイベントが成功したと判定する。この場合、車両がロックされたこと、及び当日の時間に関するメッセージがスマートフォンのＡｐｐに送信されるとともに、車両がロックされた旨が表示される。当該記録は蓄積されて、後にユーザが車両のロック状態を再確認したい場合にデータベースから呼び出し可能とされる。
【００５０】
更に、様々な順序のイベントが発生し得る。
【００５１】
ａ）Ｄ２−Ｓ２−Ｄ１−Ｅ１−Ｍ２−Ｅ２−Ｄ１−Ｄ２
これは、運転手が車のドアをロックしたがサイドミラーを閉じるのを忘れたため、再びドアを開放し、エンジンを起動してサイドミラーを閉じてから、エンジンを停止させ、車のドアを開けてから閉めた（しかし、ドアロックを忘れた）ことを意味している。
【００５２】
ｂ）Ｄ２−Ｄ１−Ｄ２−Ｓ２−Ｓ１
これは、運転手がバックドアを開けて物を取り出した後にバックドアを閉じ、リモートキーでドアをロックしたが、意図せずドアオープンボタンを再度押してしまったにも関わらず、それに気付いていない場合を意味している。
【００５３】
音ファイルがイベントＳ２を含んでおり、且つ、その後にイベントＳ１が存在しなければ、車両ロックが完了したものとして確実に取得可能である。
【００５４】
また、ブルートゥースによってＶＬＤとスマートフォンをペアリングしているため、記録される音ファイルはファイルの記録完了を待つことなく持続的に送信される。一般的に、ブルートゥースの有効通信距離は約１０ｍである。省エネのために、ｉ）音の記録時間が例えば２ｍｉｎ等の時間間隔を超えた場合、或いは、ｉｉ）ＶＬＤとスマートフォンとの間でブルートゥース信号の中断が検出された場合（ユーザが車両から１０ｍよりも離れたことを意味している。また、ユーザが車両を離れ、且つ、車両がロックされたと考えていることを示唆している）には、ＶＬＤを強制的にスリープモードとする。
【００５５】
音パターンサンプルの取得
【００５６】
Ａｐｐ／アルゴリズムに所定の自動車イベントを理解させるべく、音パターンサンプルを作製する方法には２種類ある。
【００５７】
以下のイベントが選択される。
−運転手の右側ドアを開ける（Ｄ１）。
−運転手の右側ドアを閉じる（Ｄ２）。
−リモートキーを押してロックを解除する（Ｓ１）。
−リモートキーを押して車のドアをロックする（Ｓ２）。
−エンジンを起動する（Ｅ１）。
−エンジンを停止させる（Ｅ２）。
−サイドミラーを開ける（Ｍ１）。
−サイドミラーを閉じる（Ｍ２）。
−パーキングブレーキをかける（Ｐ１）。
−パーキングブレーキを解除する（Ｐ２）。
【００５８】
ａ）方法１：スマートフォンによって所定の自動車内で音サンプルを直接録音する
前記ソフトウェアプログラムによって、スマートフォンは音パターンサンプルを直接録音可能となる。Ａｐｐには録音に使用可能なソフトウェアモジュールが含まれている。これによれば、スマートフォン上に上記イベントを１つずつ表示してユーザに１つを選択させ、録音を開始することができる。各イベントの間には、例えば２ｓ等のごく短い間隔を開ける。各イベントは、例えば５０回というように複数回録音する必要がある。これは、適切なサンプルサイズを取得することで、アルゴリズムによって正確にこれらの音パターンを識別するためである。また、ユーザは当該プロセスを繰り返して音パターンファイルを修正又は更新することで、摩耗によるイベント形式への影響を考慮してもよい。
【００５９】
ｂ）方法２：ＶＬＤクラウドサーバのビッグデータ
各車両は、例えばトヨタ、Ｒａｖ４、２０１４年というように、メーカー、型番、購入時期を有している。同じメーカー、型番及び購入時期の車であれば、類似の音パターンを有するものと予測される。そこで、ユーザがＡｐｐを登録及びインストールする過程では、新規ユーザに対し、メーカー、型番及び購入時期情報を提供するよう要求する。これらの情報はＶＬＤクラウドサーバ３００にアップロードされて蓄積される。また、ユーザのイベントファイルが蓄積され、且つ、メーカー、型番及び購入時期の違いに応じて分類される。ユーザが自身の車両イベントを更新するたびに、イベントファイルがＶＬＤクラウドサーバ３００に送信されてマスターファイルを更新する。このような構造では、ＶＬＤクラウドサーバ３００が、メーカー、型番及び購入時期に基づいて車両群全体の音イベントを蓄積可能となる。データベースが十分に普及している場合、新規ユーザは音イベントトレーニングを実施しなくとも、自身の車のメーカー、型番及び購入時期と一致するイベントファイルを簡単にダウンロードすることで、ＶＬＤを直ちに使用可能となる。これは、車の所有者のプラグアンドプレイデバイスとなり得る。
【００６０】
解釈としては、初期の間、検出器はそれほどスマート化されていないが、ユーザが何度も使用するうちにスマート化が進んでゆく。ユーザが検出器を使用するたびに、記録されたイベントの音ファイルがクラウドサーバ３００に送信される。そして、ユーザが使えば使うほど検出器のスマート化が進む。また、ユーザの数が多いほど検出器のスマート化は進む。
【００６１】
音の処理及び識別
【００６２】
ソフトウェアプログラム２０２は、ラベリングされた音データセットと機械学習ネットワークを含む。一般的に、音の処理及び識別のアルゴリズムは、ラベリングされた音データセットと機械学習ネットワークに依存する。機械学習ネットワークのトレーニングとは、データセットをインプットとして前記機械学習ネットワークに提供するとともに、高精度のアウトプットを予測させて前記データセットのラベルに提供するプロセスである。よくトレーニングされた機械学習ネットワークの場合には、新たな音情報を処理して正確なラベルを予測可能である。
【００６３】
車両ロックへの応用については、データセットとして、例えばＳ１、Ｓ２、Ｅ１、Ｅ２等のイベント情報を備える異なる音ファイルを収集する。前記イベント情報には、自動車メーカー、車両モデル、生産日、ユーザ及びサンプルが含まれている。データセットの概念を下記の表で示す。
【００６４】
【表１】
0006900403.tif 000002
【００６５】
全ての音ファイルは持続時間が同じであり、例えば２ｓとする。また、全ての音ファイルは前処理されたものであり、トレーニングに適したその他のデータ形式に変換されている。前処理には様々な方式がある。代表的な方式は音をスペクトログラムに変換するものである。スペクトログラムは２Ｄ画像に類似しており、ｘ軸が表示時間、ｙ軸が周波数を示し、画素の強度が振幅を示す。
【００６６】
トレーニング過程では、変換したデータセットを更にトレーニングセット、バリデーションセット及びテストセットに分割する。前記トレーニングセットは前記機械学習ネットワークのトレーニングに用いられる。また、前記バリデーションセットは、過剰適合を回避すべく、機械学習ネットワークのハイパーパラメータを微調整するために用いられる。そして、前記テストセットは、前記機械学習ネットワークの性能、即ち識別精度を検査するために用いられる。よくトレーニングされたネットワークは「予測ネットワーク」となる。即ち、音識別アルゴリズムとなり、音ファイルがインプット、イベントがアウトプットとなる。
【００６７】
車両ロックへの応用では、「予測ネットワーク」が存在する場合、メーカー＋車両モデル（ｎｅｔ−ｍ）及びメーカー＋車両モデル＋時間（ｎｅｔ−ｙ）に基づいて予めトレーニングを実行する。新たな音を識別する際には、ｎｅｔ−ｍをデフォルトで使用する。例えば、ＴＯＹＯＴＡ−ＲＡＶ４からの音の場合には、ＴＯＹＯＴＡ−ＲＡＶ４のデータセグメンテーションによりトレーニングされた予測ネットワークを使用する。また、ｎｅｔ−ｙを選択してもよいが、この場合には、識別が車両モデルの特定の生産時期に基づくものであることを意味する。
【００６８】
データセットの各ファイルは、ラベリングされたイベント１つに対してのみ関連付けられている。また、データセットの音ファイルとは異なり、自然な音は、本来連続した情報ストリームである。取得した音ストリームは、重畳時間を有する音フレームに分割される。時間長２ｓで８０％重畳している場合を例示すると、音ストリームは時間長２ｓのフレームに分割され、そのうち１．６ｓが前方のフレームと重畳している。各フレームは変換されるが、これについては、ラベリングされたデータセットを変換し、選択された「予測ネットワーク」に提供する場合と同様とする。ネットワークからの出力は、テキスト形式の一連の音イベントとなる。そのため、車両イベントの違いによって固有の音パターンを有しており、単純且つ固有のテキスト文字と同様に識別可能である。
【００６９】
車両ロック状態検出方法
【００７０】
図３を参照して、車両ロック状態検出方法は以下のステップを含む。
【００７１】
ステップ１０２：車のドアの開放又は閉止運動を検出すると、音パターンを記録する。
【００７２】
ステップ１０４：音ファイルをワイヤレス伝送する。
【００７３】
ステップ１０６：前記音ファイルをワイヤレス受信して処理し、音パターンを検出することで対応するイベントを識別するとともに、車両のロック状態を特定して前記車両のロック状態を表示する。
【００７４】
好ましくは、前記方法は、イベント情報を備える異なる音ファイルを、ラベリングされた音データセットとして収集するステップであって、前記イベント情報に、自動車メーカー、車両モデル、生産日、ユーザ及びサンプルが含まれるステップと、各音ファイルを前処理し、トレーニングに適したその他のデータ形式に変換するステップと、データセットをインプットとして前記機械学習ネットワークに提供するとともに、高精度のアウトプットを予測させて前記データセットのラベルに提供することで前記機械学習ネットワークをトレーニングするステップ、を更に含む。
【００７５】
トレーニング過程では、変換したデータセットを更にトレーニングセット、バリデーションセット及びテストセットに分割する。前記トレーニングセットは前記機械学習ネットワークのトレーニングに用いられる。また、前記バリデーションセットは、過剰適合を回避すべく、機械学習ネットワークのハイパーパラメータを微調整するために用いられる。そして、前記テストセットは、前記機械学習ネットワークの性能を検査するために用いられる。
【００７６】
なお、１又は複数の好ましい実施例を組み合わせて本発明につき記載したが、当業者であれば明らかなように、本発明には更に多くの変形が存在する。したがって、本発明の範囲は特許請求の範囲によって決定される。
【図１】
0006900403.tif 000003
【図２】
0006900403.tif 000004
【図３】
0006900403.tif 000005