(57)【要約】  車両（１０）に搭載されたバッテリの充電中に、外部充電器（２００）によって検出される第一の検出値を含む第一充電情報と、前記バッテリの充電中に、前記車両によって検出される第二の検出値を含む第二充電情報と、を取得する取得部（１０１）と、前記バッテリの劣化度合いを示す劣化度を、前記第一充電情報と前記第二充電情報とに基づいて推定する劣化推定部（１０５）と、を備える、診断装置（１００）である。
2020045059.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両に搭載されたバッテリの充電中に、外部充電器によって検出される第一の検出値を含む第一充電情報と、前記バッテリの充電中に、前記車両によって検出される第二の検出値を含む第二充電情報と、を取得する取得部と、
前記バッテリの劣化度合いを示す劣化度を、前記第一充電情報と前記第二充電情報とに基づいて推定する劣化推定部と、
を備える、診断装置。
【請求項２】
前記劣化推定部は、前記バッテリの劣化度合いを示す劣化度を、前記第一充電情報と前記第二充電情報とを切り替えながら推定する、
請求項１記載の診断装置。
【請求項３】
前記第一充電情報は、前記第一の検出値の誤差の特性を表す第一誤差情報をさらに含み、
前記第二充電情報は、前記第二の検出値の誤差の特性を表す第二誤差情報をさらに含み、
前記第一の検出値と前記第一誤差情報とに基づいて前記第一の検出値の誤差を表す第一誤差を算出し、前記第二の検出値と前記第二誤差情報とに基づいて前記第二の検出値の誤差を表す第二誤差とを算出する、誤差算出部をさらに備え、
前記劣化推定部は、前記第一誤差と前記第二誤差とに基づいて前記劣化度を推定する、
請求項２に記載の診断装置。
【請求項４】
前記第一誤差と前記第二誤差とを比較する比較部をさらに備え、
前記劣化推定部は、前記比較の結果に基づいて前記劣化度を推定する、
請求項３に記載の診断装置。
【請求項５】
前記劣化推定部は、
前記第一誤差が前記第二誤差よりも大きい期間において、前記第二の検出値を積算し、
前記第一誤差が前記第二誤差以下である期間において、前記第一の検出値を積算し、
積算された前記第一の検出値と前記第二の検出値とを統合して劣化度を推定する、
請求項４に記載の診断装置。
【請求項６】
前記劣化度を表示する表示部をさらに備える、
請求項１から５のうちのいずれか一項に記載の診断装置。
【請求項７】
前記第一の検出値と前記第二の検出値とは、電流値である、
請求項１から６のうちのいずれか一項に記載の診断装置。
【請求項８】
前記劣化推定部は、前記第一の検出値又は前記第二の検出値を積算することで前記劣化度を推定する、
請求項７に記載の診断装置。
【請求項９】
請求項１から８のうちいずれか一項に記載の診断装置と、
前記診断装置と通信し、車両に搭載されたバッテリの充電中に検出される第一の検出値を含む第一充電情報を前記診断装置に送信する前記外部充電器と、
を備える、診断システム。
【請求項１０】
コンピュータを用いて実行される診断方法であって、
車両に搭載されたバッテリの充電中に、外部充電器によって検出される第一の検出値を含む第一充電情報と、前記バッテリの充電中に、前記車両によって検出される第二の検出値を含む第二充電情報と、を取得することと、
前記バッテリの劣化度合いを示す劣化度を、前記第一充電情報と前記第二充電情報とに基づいて推定することと、
を備える診断方法。
【請求項１１】
コンピュータに、
車両に搭載されたバッテリの充電中に、外部充電器によって検出される第一の検出値を含む第一充電情報と、前記バッテリの充電中に、前記車両によって検出される第二の検出値を含む第二充電情報と、を取得させ、
前記バッテリの劣化度合いを示す劣化度を、前記第一充電情報と前記第二充電情報とに基づいて推定させる、
プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、診断装置、診断方法、診断システム及びプログラムに関する。
本願は、２０１８年８月２８日に、日本に出願された特願２０１８−１５９０８７号に基づき優先権を主張し、その内容をここに援用する。
【背景技術】
【０００２】
電気自動車等の電動車両は、走行以外の用途で二次利用可能なバッテリを搭載する。バッテリの二次利用には、例えば、家庭への電力の供給等が挙げられる。バッテリの二次利用を普及させるには、バッテリの劣化度を客観性のある方法で診断する必要がある。バッテリの劣化度を診断する方法として、バッテリの充電中にセンサによって検出された値（例えば、電流値）を積算することでバッテリの劣化度を診断する方法がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第６２０７１２７号公報
【特許文献２】特許第４９６００２２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、センサによって検出される値はセンサの精度によって異なる。このため、検出に用いられるセンサの精度によっては、バッテリの劣化度を精度よく診断できない場合があった。【０００５】
本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、より精度よくバッテリの劣化度を診断できる診断装置、診断方法、診断システム及びプログラムを提供することを目的の一つとする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
この発明に係る診断装置、診断方法、診断システム及びプログラムは、以下の構成を採用した。
（１）：この発明の一態様は、車両に搭載されたバッテリの充電中に、外部充電器によって検出される第一の検出値を含む第一充電情報と、前記バッテリの充電中に、前記車両によって検出される第二の検出値を含む第二充電情報と、を取得する取得部と、前記バッテリの劣化度合いを示す劣化度を、前記第一充電情報と前記第二充電情報とに基づいて推定する劣化推定部と、を備える、診断装置である。【０００７】
（２）：上記（１）の態様において、前記劣化推定部は、前記バッテリの劣化度合いを示す劣化度を、前記第一充電情報と前記第二充電情報とを切り替えながら推定するものである。【０００８】
（３）：上記（２）の態様において、前記第一充電情報は、前記第一の検出値の誤差の特性を表す第一誤差情報をさらに含み、前記第二充電情報は、前記第二の検出値の誤差の特性を表す第二誤差情報をさらに含み、前記第一の検出値と前記第一誤差情報とに基づいて前記第一の検出値の誤差を表す第一誤差を算出し、前記第二の検出値と前記第二誤差情報とに基づいて前記第二の検出値の誤差を表す第二誤差とを算出する、誤差算出部をさらに備え、前記劣化推定部は、前記第一誤差と前記第二誤差とに基づいて前記劣化度を推定するものである。【０００９】
（４）：上記（３）の態様において、前記第一誤差と前記第二誤差とを比較する比較部をさらに備え、前記劣化推定部は、前記比較の結果に基づいて前記劣化度を推定するものである。【００１０】
（５）：上記（４）の態様において、前記劣化推定部は、前記第一誤差が前記第二誤差よりも大きい期間において、前記第二の検出値を積算し、前記第一誤差が前記第二誤差以下である期間において、前記第一の検出値を積算し、積算された前記第一の検出値と前記第二の検出値とを統合して劣化度を推定するものである。【００１１】
（６）：上記（１）から（５）のいずれかの態様において、前記劣化度を表示する表示部をさらに備えるものである。【００１２】
（７）：上記（１）から（６）のいずれかの態様において、前記第一の検出値と前記第二の検出値とは、電流値である。【００１３】
（８）：上記（７）の態様において、前記劣化推定部は、前記第一の検出値又は前記第二の検出値を積算することで前記劣化度を推定するものである。【００１４】
（９）：この発明の一態様は、上記（１）から（６）のいずれかの態様における診断装置と、前記診断装置と通信し、車両に搭載されたバッテリの充電中に検出される第一の検出値を含む第一充電情報を前記診断装置に送信する前記外部充電器と、を備える、診断システムである。【００１５】
（１０）：この発明の一態様は、コンピュータを用いて実行される診断方法であって、
車両に搭載されたバッテリの充電中に、外部充電器によって検出される第一の検出値を含む第一充電情報と、前記バッテリの充電中に、前記車両によって検出される第二の検出値を含む第二充電情報と、を取得することと、前記バッテリの劣化度合いを示す劣化度を、前記第一充電情報と前記第二充電情報とに基づいて推定することと、を備える診断方法である。【００１６】
（１１）：この発明の一態様は、コンピュータに、車両に搭載されたバッテリの充電中に、外部充電器によって検出される第一の検出値を含む第一充電情報と、前記バッテリの充電中に、前記車両によって検出される第二の検出値を含む第二充電情報と、を取得させ、前記バッテリの劣化度合いを示す劣化度を、前記第一充電情報と前記第二充電情報とに基づいて推定させる、プログラムである。
【発明の効果】
【００１７】
（１）〜（１１）によれば、より精度よくバッテリの劣化度を診断できる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】第１実施形態に係る診断システム１の構成例を示す図である。
【図２】第１実施形態に係る車両１０の構成の一例を示す図である。
【図３】車両１０の車室内の構成を例示した図である。
【図４】表示部６２に表示される画面の一例を示す図である。
【図５】電流センサの誤差の特性を表す誤差要素とＩＳＯＣ値との一具体例をを示す図である。
【図６】充電情報選択部１０４の処理の一具体例を示すブロック図である。
【図７】電流センサによって検出された電流値の経時変化を示すグラフである。
【図８】第１実施形態に係る劣化度の推定の処理の流れを示すシーケンスチャートである。
【図９】第１実施形態に係る電流値の選択の処理の流れを示すフローチャートである。
【図１０Ａ】従来のバッテリ４０の劣化度の推定の概要を示す概要図である。
【図１０Ｂ】第１実施形態のバッテリ４０の劣化度の推定の概要を示す概要図である。
【図１１】第２実施形態に係る車両１０ａの構成の一例を示す図である。
【図１２】第２実施形態に係る劣化度の推定の処理の流れを示すシーケンスチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、図面を参照し、本発明の診断装置、診断方法、及びプログラムの実施形態について説明する。以下の説明において、車両１０は電気自動車であるものとするが、車両１０は、走行用の電力を供給する二次電池を搭載した車両であればよく、ハイブリッド自動車や燃料電池車両であってもよい。
【００２０】
＜第１実施形態＞
[全体構成]
図１は、第１実施形態に係る診断システム１の構成例を示す図である。診断システム１は、車両１０に搭載されるバッテリ（以下、二次電池と同義であるものとする）の劣化を診断するバッテリの劣化診断システムである。図１に示すように、診断システム１は、車両１０、診断装置１００及び外部充電器２００を備える。車両１０、診断装置１００及び外部充電器２００は、ネットワーク３００を介して通信可能に接続される。ネットワーク３００は、例えば、インターネット、ＷＡＮ（Wide Area Network）、ＬＡＮ（Local Area Network）、プロバイダ装置、無線基地局等を含む。
【００２１】
[車両１０]
まず、車両１０について説明する。図２は、第１実施形態に係る車両１０の構成の一例を示す図である。図２に示すように、車両１０には、例えば、モータ１２と、駆動輪１４と、ブレーキ装置１６と、車両センサ２０と、ＰＣＵ（Power Control Unit）３０と、バッテリ４０と、電圧センサ、電流センサ、温度センサ等のバッテリセンサ４２と、通信装置５０と、表示装置６０と、充電口７０と、コンバータ７２と、を備える。
【００２２】
モータ１２は、例えば、三相交流電動機である。モータ１２のロータは、駆動輪１４に連結される。モータ１２は、供給される電力を用いて動力を駆動輪１４に出力する。また、モータ１２は、車両の減速時に車両の運動エネルギーを用いて発電する。
【００２３】
ブレーキ装置１６は、例えば、ブレーキキャリパーと、ブレーキキャリパーに油圧を伝達するシリンダと、シリンダに油圧を発生させる電動モータと、を備える。ブレーキ装置１６は、ブレーキペダルの操作によって発生した油圧を、マスターシリンダを介してシリンダに伝達する機構をバックアップとして備えてよい。なお、ブレーキ装置１６は、上記説明した構成に限らず、マスターシリンダの油圧をシリンダに伝達する電子制御式油圧ブレーキ装置であってもよい。
【００２４】
車両センサ２０は、アクセル開度センサと、車速センサと、ブレーキ踏量センサと、を備える。アクセル開度センサは、運転者による加速指示を受け付ける操作子の一例であるアクセルペダルに取り付けられ、アクセルペダルの操作量を検出し、アクセル開度として制御部３６に出力する。車速センサは、例えば、各車輪に取り付けられた車輪速センサと速度計算機とを備え、車輪速センサにより検出された車輪速を統合して車両の速度（車速）を算出し、制御部３６及び表示装置６０に出力する。ブレーキ踏量センサは、ブレーキペダルに取り付けられ、ブレーキペダルの操作量を検出し、ブレーキ踏量として制御部３６に出力する。
【００２５】
ＰＣＵ３０は、例えば、変換器３２と、ＶＣＵ（Voltage Control Unit）３４と、制御部３６と、を備える。なお、これらの構成要素をＰＣＵ３４として一まとまりの構成としたのは、あくまで一例であり、これらの構成要素は分散的に配置されても構わない。
【００２６】
変換器３２は、例えば、ＡＣ−ＤＣ変換器である。変換器３２の直流側端子は、直流リンクＤＬに接続されている。直流リンクＤＬには、ＶＣＵ３４を介してバッテリ４０が接続されている。変換器３２は、モータ１２により発電された交流を直流に変換して直流リンクＤＬに出力する。
【００２７】
ＶＣＵ３４は、例えば、ＤＣ―ＤＣコンバータである。ＶＣＵ３４は、バッテリ４０から供給される電力を昇圧して直流リンクＤＬに出力する。
【００２８】
制御部３６は、例えば、モータ制御部と、ブレーキ制御部と、バッテリ・ＶＣＵ制御部と、を備える。モータ制御部、ブレーキ制御部、及びバッテリ・ＶＣＵ制御部は、それぞれ別体の制御装置、例えば、モータＥＣＵ、ブレーキＥＣＵ、バッテリＥＣＵといった制御装置に置き換えられてもよい。
【００２９】
モータ制御部は、車両センサ２０の出力に基づいて、モータ１２を制御する。ブレーキ制御部は、車両センサ２０の出力に基づいて、ブレーキ装置１６を制御する。バッテリ・ＶＣＵ制御部は、バッテリ４０に取り付けられたバッテリセンサ４２の出力に基づいて、バッテリ４０のＳＯＣ（State Of Charge；以下「バッテリ充電率」ともいう）を算出し、ＶＣＵ３４及び表示装置６０に出力する。ＶＣＵ３４は、バッテリ・ＶＣＵ制御からの指示に応じて、直流リンクＤＬの電圧を上昇させる。
【００３０】
バッテリ４０は、例えば、リチウムイオン電池等の二次電池である。バッテリ４０には、外部充電器２００から導入される電力を蓄え、車両１０の走行のための放電を行う。
バッテリセンサ４２は、例えば、電流センサと、電圧センサと、温度センサ等のセンサを備える。バッテリセンサ４２は、例えば、バッテリ４０の電流値と、電圧値と、温度と、を検出する。バッテリセンサ４２は、検出された電流値と、電圧値と、温度等のバッテリ使用状況情報を制御部３６に出力する。第１実施形態では、バッテリセンサ４２は、バッテリ４０の充電中の電流値を第二電流値として検出する。第二流値は、第二の検出値の一態様である。バッテリセンサ４２は、バッテリセンサ４２によって検出された第二電流値の誤差の特性を表す第二誤差情報を記憶する。第二誤差情報は、予めバッテリセンサ４２に記憶される。バッテリセンサ４２は、バッテリ４０の充電中に検出したバッテリ使用状況情報と、第二誤差情報と、バッテリ使用状況が検出された時刻と、を含む情報を充電情報として通信装置５０に出力する。バッテリセンサ４２によって出力される充電情報は、第二充電情報の一態様である。バッテリセンサ４２は、電流センサと、電圧センサと、温度センサ等のセンサをそれぞれ複数備えていてもよい。バッテリセンサ４２は、センサを複数備える場合、バッテリ使用状況情報にバッテリセンサ識別子を含めてもよい。バッテリセンサ識別子は、車両１０に備えられた複数のセンサを識別可能な識別子である。バッテリセンサ識別子は、例えば、予め定められた英数字で表されてもよい。
【００３１】
通信装置５０は、セルラー網やＷｉ−Ｆｉ網に接続するための無線モジュールを含む。
通信装置５０は、バッテリ４０の充電中にバッテリセンサ４２から出力される充電情報を取得し、図１に示すネットワーク３００を介して、診断装置１００に送信する。通信装置５０は、送信する充電情報に自車両のバッテリの種別情報及び車種情報を付加してもよい。また、通信装置５０は、ネットワーク３００を介して診断装置１００から送信された情報（例えば、バッテリ４０の劣化度）を受信する。通信装置５０は、受信した情報を表示装置６０に出力する。
【００３２】
表示装置６０は、例えば、表示部６２と、表示制御部６４と、を備える。表示部６２は、表示制御部６４の制御に応じた情報を表示する。表示制御部６４は、制御部３６及び通信装置５０から出力される情報に応じて、バッテリ劣化度、バッテリ充電率又は指定劣化度到達日数を表示部６２に表示させる。また、表示制御部６４は、車両センサ２０から出力された車速等を表示部６２に表示させる。
【００３３】
充電口７０は、車両１０の車体外部に向けて設けられている。充電口７０は、充電ケーブル２２０を介して外部充電器２００に接続される。充電ケーブル２２０は、第１プラグ２２２と第２プラグ２２４を備える。第１プラグ２２２は、外部充電器２００に接続され、第２プラグ２２４は、充電口７０に接続される。外部充電器２００から供給される電気は、充電ケーブル２２０を介して充電口７０に供給される。
【００３４】
また、充電ケーブル２２０は、電力ケーブルに付設された信号ケーブルを含む。信号ケーブルは、車両１０と外部充電器２００の間の通信を仲介する。したがって、第１プラグ２２２と第２プラグ２２４のそれぞれには、電力コネクタと信号コネクタが設けられている。
【００３５】
コンバータ７２は、充電口７０とバッテリ４０の間に設けられる。コンバータ７２は、充電口７０を介して外部充電器２００から導入される電流、例えば交流電流を直流電流に変換する。コンバータ７２は、変換した直流電流をバッテリ４０に対して出力する。
【００３６】
車両１０は、充電情報の送信を、所定時間毎、例えば１時間ごとや１日ごとに行ってもよいし、車両１０のユーザの指示に基づいて行ってもよい。また、車両１０は、充電情報の送信を、診断装置１００の要求に応じて行ってもよい。また、車両１０は、所定の条件が成立しているとき、例えば、バッテリ４０の負荷が一定量を超えているときや、前回の送信からのバッテリ４０の負荷の増加量が一定量となったときに所定の条件が成立するようにしてもよい。また、車両１０は、これらのタイミングのいずれか複数で充電情報の送信を行ってもよい。ユーザは、車両１０の所有者であってもよいし、車両１０をレンタカー等の手段で借りた者であってもよい。
【００３７】
[診断装置１００]
図１に戻って、診断装置１００の説明を行う。診断装置１００は、パーソナルコンピュータ又はサーバ等の情報処理装置である。診断装置１００は、車両１０及び外部充電器２００から送信された情報に基づいて、車両１０に搭載されたバッテリ４０の劣化度合いを示す劣化度を推定する。車両１０及び診断装置１００は、ネットワーク３００を介して通信する。診断装置１００は、診断プログラムを実行することによって通信部１０１、記憶部１０２及び制御部１０３を備える装置として機能する。診断装置１００は、バッテリ４０の劣化度を推定することで、バッテリ４０の診断を行う。劣化度は、バッテリを満充電した場合におけるバッテリの充電容量が、新品のバッテリの充電容量と比べてどの程度減少したかを表す指標である。
【００３８】
通信部（取得部）１０１は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）などのネットワークインタフェースである。通信部１０１は、ネットワーク３００を介して車両１０及び外部充電器２００と通信する。通信部１０１は、車両１０及び外部充電器２００からそれぞれの充電情報を取得する。第１実施形態では、通信部１０１は、外部充電器２００と通信することで、外部充電器２００から第一電流値及び第一誤差情報を含む充電情報を取得する。第一電流値は、車両１０に搭載されたバッテリ４０の充電中に外部充電器２００が備える充電センサ２０２が検出する電流値である。第一誤差情報は、充電センサ２０２によって検出された第一電流値の誤差の特性を表す。通信部１０１は、車両１０と通信することで、第二電流値及び第二誤差情報を含む充電情報を取得する。通信部１０１は、例えば無線ＬＡＮ、有線ＬＡＮ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）又はＬＴＥ（Long TermEvolution）（登録商標）等の通信方式で通信してもよい。
【００３９】
記憶部１０２は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置等の記憶装置を用いて構成される。記憶部１０２は、取得された充電情報を対応付けて記憶する。記憶部１０２に記録された充電情報は、バッテリ４０の劣化度を推定するために用いられる。
【００４０】
制御部１０３は、診断装置１００の各部の動作を制御する。制御部１０３は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等のハードウェアプロセッサがプログラム（ソフトウェア）を実行することにより実現される。これらの構成要素のうち一部または全部は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等のハードウェア（回路部；circuitryを含む）によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。プログラムは、予めＨＤＤ（Hard Disk Drive）やフラッシュメモリ等の記憶装置（非一過性記憶媒体）に格納されていてもよいし、ＤＶＤやＣＤ−ＲＯＭ等の着脱可能な記憶媒体（非一過性記憶媒体）に格納されており、記憶媒体がドライブ装置に装着されることでインストールされてもよい。
制御部１０３は、プログラムを実行することによって、充電情報選択部１０４及び劣化推定部１０５として機能する。
【００４１】
充電情報選択部１０４は、車両１０から取得された充電情報と、外部充電器２００から取得された充電情報と、のうちバッテリ４０の劣化度を推定するために用いられる充電情報を選択する。充電情報選択部１０４は、選択された充電情報を劣化推定部１０５に出力する。充電情報選択部１０４は、取得される充電情報に応じて、車両１０から取得された充電情報と、外部充電器２００から取得された充電情報と、を切り替えながら、充電情報を劣化推定部１０５に出力する。充電情報選択部１０４は、選択された充電情報を記憶部１０２に記録する。充電情報選択部１０４における詳細な処理については、後述する。
【００４２】
劣化推定部１０５は、バッテリ４０の劣化度を推定する。例えば、劣化推定部１０５は、充電情報選択部１０４から出力される、車両１０から取得された充電情報と外部充電器２００から取得された充電情報とを切り替えながら、バッテリ４０の劣化度を推定する。
バッテリ４０の劣化度は、例えば、バッテリ容量であってもよい。劣化推定部１０５は、公知の手法を用いてバッテリ４０の劣化度を推定する。公知の手法は、例えば、充電情報に含まれる電流値を、時間の経過に応じて積算していく電流積算法であってもよい。劣化推定部１０５は、充電情報に含まれる電流値又は電圧値から逐次最小二乗法を用いて抵抗値を算出してもよい。劣化推定部１０５は、算出された抵抗値に基づいて、ＳＯＣを予測することで、ΔＡｈ／ΔＳＯＣからバッテリ容量を推定してもよい。劣化推定部１０５は、推定されたバッテリ容量を、劣化していない状態におけるバッテリ容量で除算することによってバッテリ４０の劣化度を算出する。劣化推定部１０５は、推定されたバッテリ４０の劣化度を車両１０に送信してもよい。この場合、車両１０の表示部６２に、バッテリ４０の劣化度が表示されてもよい。また、劣化推定部１０５は、記憶部１０２に記録された１つ以上の充電情報に対して、公知の手法を用いてバッテリ４０の劣化度を推定するように構成されてもよい。
【００４３】
［外部充電器２００］
外部充電器２００は、車両１０に電気を供給することで、車両１０に搭載されたバッテリ４０を充電する。外部充電器２００は、充電口２０１、充電センサ２０２及び通信部２０３を備える。
【００４４】
充電センサ２０２は、例えば、電流センサ、電圧センサ、温度センサ等のセンサを備える。充電センサ２０２は、例えば、車両１０に搭載されたバッテリ４０を充電する場合の電流値と、電圧値と、温度と、を検出する。第１実施形態では、充電センサ２０２は、バッテリ４０の充電中の電流値を第一電流値として検出する。第一電流値は、第一の検出値の一態様である。充電センサ２０２は、充電センサ２０２によって検出された第一電流値の誤差の特性を表す第一誤差情報を記憶する。第一誤差情報は、予め充電センサ２０２に記憶される。充電センサ２０２は、バッテリ４０の充電中に検出された第一電流値と、第一誤差情報と、第一電流値が検出された時刻と、を含む情報を充電情報として通信部２０３に出力する。充電センサ２０２によって検出される充電情報は、第一充電情報の一態様である。充電センサ２０２は、電流センサと、電圧センサと、温度センサ等のセンサをそれぞれ複数備えていてもよい。充電センサ２０２は、センサを複数備える場合、充電情報に充電センサ識別子を含めてもよい。充電センサ識別子は、外部充電器２００に備えられた複数のセンサを識別可能な識別子である。充電センサ識別子は、例えば、予め定められた英数字で表されてもよい。
【００４５】
通信部２０３は、ネットワークインタフェースである。通信部２０３はネットワーク３００を介して、診断装置１００と通信する。通信部２０３は、充電センサ２０２から充電情報を取得する。通信部２０３は、取得した充電情報を診断装置１００に送信する。通信部２０３は、例えば無線ＬＡＮ、有線ＬＡＮ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ又はＬＴＥ等の通信方式で通信してもよい。
【００４６】
図３は、車両１０の車室内の構成を例示した図である。図３に示すように、車両１０には、例えば、車両１０の操舵を制御するステアリングホイール９１と、車外と車室内とを区分するフロントウインドシールド９２と、インストルメントパネル９３とが設けられる。フロントウインドシールド９２は、光透過性を有する部材である。
【００４７】
また、車室内のインストルメントパネル９３における運転席９４の正面付近には、表示装置６０の表示部６２が設けられる。表示部６２は、運転者がステアリングホイール９１の間隙から、或いはステアリングホイール９１越しに視認可能である。また、インストルメントパネル９３の中央には、第２表示装置９５が設けられる。第２表示装置９５は、例えば、車両１０に搭載されるナビゲーション装置（不図示）により実行されるナビゲーション処理に対応する画像を表示したり、テレビ電話における相手の映像等を表示したりする。また、第２表示装置９５は、テレビ番組を表示したり、ＤＶＤを再生したり、ダウンロードされた映画等のコンテンツを表示してもよい。
【００４８】
図４は、表示部６２に表示される画面の一例を示す図である。図４に示すように、表示部６２には、例えば、バッテリ４０の劣化度Ｔ１及びバッテリ充電率メータＭ１が表示される。バッテリの劣化度Ｔ１は数字によって表示され、バッテリ充電率メータＭ１はメータによって表示される。図４に示す例では、バッテリ４０の劣化度Ｔ１として７５％、バッテリ充電率メータＭ１として約９０％を表示させる。なお、表示装置６０は、バッテリ４０の劣化度Ｔ１及びバッテリ充電率メータＭ１以外の情報、例えば、指定劣化度到達日数又は指定劣化度を表示部６２に表示させてもよい。この場合、診断装置１００は、指定劣化度到達日数又は指定劣化度を車両１０に送信するように構成されてもよい。
【００４９】
図５は、電流センサの誤差の特性を表す誤差要素とＩＳＯＣ値との一具体例をを示す図である。誤差要素及びＩＳＯＣ値は、第一誤差情報又は第二誤差情報の具体的な要素及び値を表す。図５によると、誤差要素には、オフセット電流温度特性、オフセット電流温度特性＋ヒステリシス特性（オフセット電流温度特性とヒステリシス特性とを足し合わせた特性）、ゲイン温度特性、ゲイン誤差及び直線性が存在する。図５によると、オフセット電流温度特性のＩＳＯＣ値は、−Ａから＋Ａである。オフセット電流温度特性＋ヒステリシス特性のＩＳＯＣ値は、−Ｂから＋Ｂである。、ゲイン温度特性のＩＳＯＣ値は、−Ｃから＋Ｃである。ゲイン誤差のＩＳＯＣ値は、−Ｄから＋Ｄである。直線性のＩＳＯＣ値は、−Ｅから＋Ｅである。充電情報選択部１０４は、誤差要素に基づいて、オフセット温度特性誤差、ヒステリシス特性誤差、ゲイン温度特性誤差及びリニアリティ誤差を算出する。誤差要素及びＩＳＯＣ値は、電流センサの仕様で規定されている。このため、充電情報選択部１０４は、電流センサの仕様で規定されている誤差要素であれば、上記以外の誤差要素を用いて誤差を算出してもよい。
【００５０】
図６は、充電情報選択部１０４の処理の一具体例を示すブロック図である。充電情報選択部１０４は、第一誤差算出部１０６、第二誤差算出部１０７、比較部１０８及び選択部１０９を備える。充電情報選択部１０４は、通信部１０１を介して充電センサ２０２から第一電流値と第一誤差情報とを含む充電情報を取得する。充電情報選択部１０４は、通信部１０１を介してバッテリセンサ４２から第二電流値と第二誤差情報とを含む充電情報を取得する。
【００５１】
第一誤差算出部１０６は、充電センサ２０２から取得した充電情報に含まれる第一電流値と第一誤差情報とに基づいて、第一総合誤差を算出する。第一総合誤差は、第一電流値の真値との誤差を表す。第一総合誤差は、第一誤差の一態様である。具体的には、第一誤差算出部１０６は、第一電流値と、第一誤差情報に含まれる誤差要素及びＩＳＯＣ値と、に基づいて、充電センサ２０２が備える各電流センサのオフセット誤差Ｉｏｆｆｓｅｔを算出する。第一誤差算出部１０６は、各電流センサのオフセット誤差の平均値μｏｆｆｓｅｔを算出する。第一誤差算出部１０６は、各電流センサのオフセット誤差の標準偏差σｏｆｆｓｅｔを算出する。
【００５２】
第一誤差算出部１０６は、第一電流値と、第一誤差情報に含まれる誤差要素及びＩＳＯＣ値と、に基づいて、各電流値のヒステリシス誤差Ｉｈｙｓを算出する。第一誤差算出部１０６は、各電流値のヒステリシス誤差Ｉｈｙｓの平均値μｈｙｓを算出する。第一誤差算出部１０６は、各電流値のヒステリシス誤差Ｉｈｙｓの標準偏差σｈｙｓを算出する。
【００５３】
第一誤差算出部１０６は、第一電流値と、第一誤差情報に含まれる誤差要素及びＩＳＯＣ値と、に基づいて、各電流値のゲイン温度特性誤差Ｇｇａｉｎを算出する。第一誤差算出部１０６は、各電流値のゲイン温度特性誤差Ｇｇａｉｎの平均値μｇａｉｎを算出する。第一誤差算出部１０６は、各電流値のゲイン温度特性誤差Ｇｇａｉｎの標準偏差σｇａｉｎを算出する。
【００５４】
第一誤差算出部１０６は、第一電流値と、第一誤差情報に含まれる誤差要素及びＩＳＯＣ値と、に基づいて、各電流値のリニアリティ誤差Ｇｌｉｎｅａｒを算出する。第一誤差算出部１０６は、各電流値のリニアリティ誤差Ｇｌｉｎｅａｒの平均値μｌｉｎｅａｒを算出する。第一誤差算出部１０６は、各電流値のゲイン温度特性誤差Ｇｌｉｎｅａｒの標準偏差σｌｉｎｅａｒを算出する。
【００５５】
次に、第一誤差算出部１０６は、算出された誤差の平均値と誤差の標準偏差とに基づいて、第一総合誤差Ｉｅｒｒｏｒ＿ｔｏｔａｌを算出する。第一誤差算出部１０６は、算出された第一総合誤差Ｉｅｒｒｏｒ＿ｔｏｔａｌを比較部１０８に出力する。第一誤差算出部１０６は、誤差算出部の一態様である。
【００５６】
第二誤差算出部１０７は、バッテリセンサ４２から取得した充電情報に含まれる第二電流値と第二誤差情報とに基づいて、第二総合誤差を算出する。第二総合誤差は、第二電流値の真値との誤差を表す。第二総合誤差は、第二誤差の一態様である。具体的には、第二誤差算出部１０７は、第一誤差算出部１０６と同様の手段を用いて、第二電流値と、第二誤差情報に含まれる誤差要素及びＩＳＯＣ値と、に基づいて、バッテリセンサ４２が備える各電流センサのオフセット誤差Ｉｏｆｆｓｅｔ、各電流センサのオフセット誤差の平均値μｏｆｆｓｅｔ、各電流センサのオフセット誤差の標準偏差σｏｆｆｓｅｔ、各電流値のヒステリシス誤差Ｉｈｙｓ、各電流値のヒステリシス誤差の平均値μｈｙｓ、各電流値のヒステリシス誤差の標準偏差σｈｙｓ、各電流値のゲイン温度特性誤差Ｇｇａｉｎ、各電流値のゲイン温度特性誤差の平均値μｇａｉｎ、各電流値のゲイン温度特性誤差の標準偏差σｇａｉｎ、各電流値のリニアリティ誤差Ｇｌｉｎｅａｒ、各電流値のリニアリティ誤差の平均値μｌｉｎｅａｒ及び各電流値のリニアリティ誤差の標準偏差σｌｉｎｅａｒを算出する。
【００５７】
次に、第二誤差算出部１０７は、算出された誤差の平均値と誤差の標準偏差とに基づいて、第二総合誤差Ｉｅｒｒｏｒ＿ｔｏｔａｌを算出する。第二誤差算出部１０７は、算出された第二総合誤差Ｉｅｒｒｏｒ＿ｔｏｔａｌを比較部１０８に出力する。第二誤差算出部１０７は、誤差算出部の一態様である。誤差算出部は、第一誤差算出部１０６及び第二誤差算出部１０７の機能を有していてもよい。
【００５８】
なお、充電センサ２０２が備える電流センサとバッテリセンサ４２が備える電流センサとは、独立した部品である。このため、互いに独立したｘｉからなる関数ｙ＝ｆ（ｘ１、ｘ２、…、ｘｎ）を考える。ここで、ｘｉにはばらつきがある。ｘｉに対する標準偏差をσｘｉとした場合、関数ｙ＝ｆ（ｘ１、ｘ２、…、ｘｎ）の標準偏差σｙは以下の数式（１）で表される。数式（１）で表される標準偏差σｙは、第一誤差算出部１０６又は第二誤差算出部１０７によって算出される誤差の標準偏差（σｏｆｆｓｅｔ、σｈｙｓ、σｇａｉｎ、σｌｉｎｅａｒ）を表す。
【００５９】
【数１】
2020045059.tif 000003
【００６０】
第一誤差算出部１０６によって算出される第一総合誤差又は第二誤差算出部１０７によって算出される第二総合誤差は、以下の数式（２）で表される。第一総合誤差及び第二総合誤差はいずれも数式（２）で算出される。
【００６１】
【数２】
2020045059.tif 000004
【００６２】
比較部１０８は、第一総合誤差と第二総合誤差とを比較する。比較部１０８は、比較の結果を選択部１０９に出力する。例えば、比較部１０８は、第一総合誤差が第二総合誤差よりも大きいか否かを比較する。比較部１０８は、第一総合誤差が第二総合誤差よりも大きい場合、比較結果として第一総合誤差が第二総合誤差よりも大きいことを示す信号を選択部１０９に出力する。比較部１０８は、第一総合誤差が第二総合誤差以下である場合、比較結果として第一総合誤差が第二総合誤差以下であることを示す信号を選択部１０９に出力する。すなわち、比較部１０８は、バッテリ４０の充電中において、第一総合誤差が第二総合誤差よりも大きい期間において、第一総合誤差が第二総合誤差よりも大きいことを示す信号を選択部１０９に出力する。比較部１０８は、バッテリ４０の充電中において、第一総合誤差が第二総合誤差以下である期間において、第一総合誤差が第二総合誤差以下であることを示す信号を選択部１０９に出力する。
【００６３】
選択部１０９は、比較結果と第一電流値と第二電流値とに基づいて、劣化推定部１０５に出力される電流値を選択する。具体的には、比較部１０８から第一総合誤差が第二総合誤差よりも大きいことを示す信号を受け付けた場合、選択部１０９は、劣化推定部１０５に出力される電流値として第二電流値を選択する。比較部１０８から第二総合誤差が大きいことを示す信号を受け付けた場合、選択部１０９は、劣化推定部１０５に出力される電流値として第一電流値を選択する。選択部１０９は、比較部１０８から出力された比較の結果を示す信号に応じて、第一電流値と第二電流値とを切り替えながら劣化推定部１０５に出力する。また、充電情報選択部１０４は、比較部１０８から出力された比較の結果を示す信号に応じて、充電情報を切り替えながら記憶部１０２に記録する。
【００６４】
図７は、電流センサによって検出された電流値の経時変化を示すグラフである。図７（ａ）は、外部充電器２００に搭載された充電センサ２０２によって検出された第一電流値の経時変化を示す図である。図７（ｂ）は、車両１０に搭載されたバッテリセンサ４２によって検出された第二電流値の経時変化を示す図である。図７の横軸は、時間を表す。図７の縦軸は、検出された電流値を表す。図７によると、充電センサ２０２及びバッテリセンサ４２は、充電開始後、所定の条件を満たすまでは、一定の電流値を検出する。所定の条件を満たした場合、検出される電流値は時間の経過に応じて下がる。所定の条件は、例えば、バッテリ４０の充電率が予め定められた充電率を超えたことであってもよいし、予め定められた時間が経過したことであってもよい。図７（ａ）及び図７（ｂ）のグラフに示される実線は、電流センサによって検出された電流値を示す。図７（ａ）及び図７（ｂ）のグラフに示される点線は、電流値の真値を示す。図７（ａ）のグラフにおける電流値の真値は、第一電流値に第一総合誤差を減算することで求められる。図７（ｂ）のグラフにおける電流値の真値は、第二電流値に第二総合誤差を減算することで求められる。
【００６５】
図７によると、充電が開始されたときには、選択部１０９は、バッテリセンサ４２によって検出された第二電流値を選択する。これに対して、選択部１０９は、バッテリ４０の充電率が満充電が近づき、検出される電流値が下がる頃に、充電センサ２０２によって検出された第一電流値を選択する。これは、充電センサ２０２の電流センサの方が分解能が高く、バッテリセンサ４２よりも詳細に電流値を測定できるためである。
【００６６】
図８は、第１実施形態に係る劣化度の推定の処理の流れを示すシーケンスチャートである。図８では、充電情報に電流値が含まれるものとして説明する。なおステップＳ１０２からステップＳ１０５と、ステップＳ１０６〜ステップＳ１０９とは、並列に処理が行われる。ステップＳ１０６は、ステップＳ１０１が行われた後に開始される。
【００６７】
まず、外部充電器２００は、車両１０に搭載されたバッテリ４０に対して充電を開始する（ステップＳ１０１）。充電センサ２０２は、充電センサ２０２が記録する第一誤差情報を取得する（ステップＳ１０２）。充電センサ２０２は、バッテリ４０に対する充電電流から第一電流値を検出する（ステップＳ１０３）。充電センサ２０２は、通信部２０３を介して、第一誤差情報と第一電流値と第一電流値が検出された時刻とを含む充電情報を診断装置１００に送信する（ステップＳ１０４）。
【００６８】
外部充電器２００は、充電が終了したか否かを判定する（ステップＳ１０５）。充電が終了したか否かは、例えば、充電口２０１から第１プラグ２２２が外されたか否かで判断してもよいし、バッテリ４０の充電率が所定の閾値（例えば９５％）以上になったか否かで判断してもよい。充電が終了した場合（ステップＳ１０５：ＹＥＳ）、外部充電器２００は、診断装置１００に対して充電情報の送信を終了する。充電が終了していない場合（ステップＳ１０５：ＮＯ）、処理はステップＳ１０３に遷移する。
【００６９】
バッテリセンサ４２は、バッテリセンサ４２が記録する第二誤差情報を取得する（ステップＳ１０６）。バッテリセンサ４２は、バッテリ４０に対する充電電流から第二電流値を検出する（ステップＳ１０７）。通信装置５０は、第二誤差情報と第二電流値と第二電流値が検出された時刻とを含む充電情報を診断装置１００に送信する（ステップＳ１０８）。
【００７０】
バッテリセンサ４２は、充電が終了したか否かを判定する（ステップＳ１０９）。充電が終了したか否かは、例えば、充電口７０から第２プラグ２２４が外されたか否かで判断してもよいし、バッテリ４０の充電率が所定の閾値（例えば９５％）以上になったか否かで判断してもよい。充電が終了した場合（ステップＳ１０９：ＹＥＳ）、バッテリセンサ４２は、診断装置１００に対して充電情報の送信を終了する。充電が終了していない場合（ステップＳ１０９：ＮＯ）、処理はステップＳ１０７に遷移する。
【００７１】
通信部１０１は、送信された充電情報を充電情報選択部１０４に出力する。充電情報選択部１０４は、バッテリ４０の劣化度を推定するための電流値を充電情報に基づいて選択する（ステップＳ１１０）。電流値の選択については、後述する。充電情報選択部１０４は、充電が終了したか否かを判定する（ステップＳ１１１）。充電が終了したか否かは、例えば、充電終了の通知を外部充電器２００又は車両１０から受信したか否かで判断してもよいし、バッテリ４０の充電率が所定の閾値（例えば９５％）以上になったか否かで判断してもよい。
【００７２】
バッテリ４０の充電が終了した場合（ステップＳ１１１：ＹＥＳ）、劣化推定部１０５は、バッテリ４０の劣化度を推定する（ステップＳ１１２）。例えば、電流積算法を用いて劣化度を推定する場合、劣化推定部１０５は、第一総合誤差が第二総合誤差よりも大きい期間において、第二電流値を積算し、第一総合誤差が第二総合誤差以下である期間において、第一電流値を積算し、積算された第一電流値及び第二電流値を統合して劣化度を推定する。充電が終了していない場合（ステップＳ１１１：ＮＯ）、診断装置１００は、外部充電器２００から処理はステップＳ１１０に遷移する。
【００７３】
図９は、第１実施形態に係る電流値の選択の処理の流れを示すフローチャートである。
図９では、充電情報に電流値が含まれるものとして説明する。充電情報選択部１０４の第一誤差算出部１０６は、充電センサ２０２から取得した充電情報に含まれる第一電流値及び第一誤差情報に基づいて、第一総合誤差を算出する（ステップＳ２０１）。第一総合誤差は、数式（１）及び数式（２）に基づいて算出される。充電情報選択部１０４の第二誤差算出部１０７は、バッテリセンサ４２から取得した充電情報に含まれる第二電流値及び第二誤差情報に基づいて、第二総合誤差を算出する（ステップＳ２０２）。第二総合誤差は、数式（１）及び数式（２）に基づいて算出される。
【００７４】
比較部１０８は、第一総合誤差が第二総合誤差よりも大きいか否かを比較する（ステップＳ２０３）。第一総合誤差が第二総合誤差よりも大きい場合（ステップＳ２０３：ＹＥＳ）、選択部１０９は、劣化推定部１０５に出力される電流値として第二電流値を選択する。充電情報選択部１０４は、第二電流値を含む充電情報を劣化推定部１０５に出力する（ステップＳ２０４）。第一総合誤差が第二総合誤差以下である場合（ステップＳ２０３：ＮＯ）、選択部１０９は、劣化推定部１０５に出力される電流値として第一電流値を選択する。充電情報選択部１０４は、第一電流値を含む充電情報を劣化推定部１０５に出力する（ステップＳ２０５）。
【００７５】
以上、説明した第１実施形態によれば、診断装置１００の通信部１０１において、ネットワーク３００を介して、外部充電器２００及び車両１０から充電情報を取得する。充電情報には、外部充電器２００又は車両１０によって検出された電流値と、外部充電器２００又は車両１０によって保持される誤差情報と、電流値が検出された時刻と、が含まれる。充電情報選択部１０４は、外部充電器２００又は車両１０によって検出された電流値のうち、どちらの電流値をバッテリ４０の劣化度の推定に用いるか選択する。充電情報選択部１０４は、誤差が少ない電流値を選択する。充電情報選択部１０４は、選択された電流値を含む充電情報を記憶部１０２に記録する。劣化推定部１０５は、記憶部１０２に記録された充電情報に含まれる電流値を積算することでバッテリ４０の劣化度を推定する。このように、劣化推定部１０５は、外部充電器２００によって検出された電流値と車両１０によって検出された電流値とで、検出された時刻に応じて、誤差が少ない電流値を用いて、劣化度を推定する。したがって、より高い精度でバッテリ４０の劣化度を推定することができる。
【００７６】
また、第１実施形態におけるバッテリ４０の劣化度推定手段を用いることで、バッテリ４０の劣化度の可視化を促進させることが可能になる。図１０Ａは、従来のバッテリ４０の劣化度の推定の概要を示す概要図である。図１０Ａによると、従来の手法では、車両に搭載されたバッテリセンサ４２によって、電流値、電圧値及び温度が検出される。しかし、従来の劣化度算出手法は、ブラックボックス化されている。このため、算出されたバッテリ４０の劣化度は、手法に応じて基準が異なる。
【００７７】
図１０Ｂは、第１実施形態のバッテリ４０の劣化度の推定の概要を示す概要図である。図１０Ｂは、例として、外部充電器２００及び車両１０に搭載されるセンサが規格化された場合の概要図を表す。外部充電器２００及び車両１０に搭載される電流センサが規格化された場合、検出される電流値は規格化された規格電流値である。外部充電器２００及び車両１０に搭載される電圧センサが規格化された場合、検出される電圧値は規格化された規格電圧値である。第１実施形態では、劣化推定部１０５が、検出された電流値を積算することでバッテリ４０の劣化度を推定する。このように、バッテリの劣化度推定手法を明確にすることで、バッテリ４０の劣化度の基準の統一が図られる。これによって、ユーザのバッテリ４０の劣化度に対する信頼性を向上させることができる。また、バッテリ４０の残価値判断も容易になるため、中古市場における中古価格の算出も容易になる。また、外部充電器２００及び車両１０は、既存の設備であるため、追加投資をすることなく、バッテリ４０の劣化度の推定方法を明確にすることができる。
【００７８】
＜第２実施形態＞
次に、第２実施形態について説明する。図１１は、第２実施形態に係る車両１０ａの構成の一例を示す図である。第２実施形態の構成は、第１実施形態の構成と比較すると、診断装置１００に設けられた記憶部１０２、充電情報選択部１０４及び劣化推定部１０５と同様の機能を有する構成要素が、記憶部１０２ａ、充電情報選択部１０４ａ及び劣化推定部１０５ａとして車両１０ａに設けられる点が異なる。その他の点では、上記の第１実施形態の構成とおおよそ共通する。以下、第２実施形態における処理について、第１実施形態との相違点を中心として説明する。
【００７９】
車両１０ａは、充電情報を診断装置１００に送信する代わりに、充電情報選択部１０４ａに出力する点が第１実施形態と異なる。また、車両１０ａは、充電口７０から外部充電器２００によって検出された充電情報を取得する点が、第１実施形態と異なる。
【００８０】
記憶部１０２ａは、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置等の記憶装置を用いて構成される。記憶部１０２ａは、充電情報を記憶する。記憶部１０２ａに記録された充電情報は、バッテリ４０の劣化度を推定するために用いられる。
【００８１】
充電情報選択部１０４ａは、充電情報をバッテリセンサ４２から取得する。充電情報選択部１０４ａは、外部充電器２００によって検出された充電情報を充電口７０から取得する。充電情報選択部１０４ａは、バッテリセンサ４２から取得された充電情報と、外部充電器２００から取得された充電情報と、のうちバッテリ４０の劣化度を推定するために用いられる充電情報を選択する。充電情報選択部１０４ａは、選択された充電情報を記憶部１０２ａに記録する。充電情報選択部１０４ａにおける詳細な処理については、充電情報選択部１０４と同等であるため説明を省略する。
【００８２】
劣化推定部１０５ａは、バッテリ４０の劣化度を推定する。具体的には、劣化推定部１０５ａは、記憶部１０２ａに記録された１つ以上の充電情報に対して、公知の手法を用いてバッテリ４０の劣化度を推定する。バッテリ４０の劣化度は、例えば、バッテリ容量であってもよい。劣化推定部１０５ａによって用いられる公知の手法は、例えば、電流積算法であってもよい。
【００８３】
図１２は、第２実施形態に係る劣化度の推定の処理の流れを示すシーケンスチャートである。図１２では、充電情報には電流値が含まれるものとして説明する。なお、ステップＳ１０２、ステップＳ１０３及びステップＳ１０５と、ステップＳ１０６、ステップＳ１０７及びステップＳ１０９とは、並列に処理が行われる。ステップＳ１０６は、ステップＳ１０１が行われた後に開始される。なお、ステップＳ１０１〜ステップＳ１０３、ステップＳ１０５〜ステップＳ１０７、ステップＳ１１０は、第１実施形態と同じであるため説明を省略する。
【００８４】
充電センサ２０２は、充電口２０１を介して、第一誤差情報と第一電流値と第一電流値が検出された時刻とを含む充電情報を車両１０ａに送信する（ステップＳ１０４ａ）。充電口７０は、充電センサ２０２から送信された充電情報を充電情報選択部１０４ａに出力する。
【００８５】
バッテリセンサ４２は、充電が終了したか否かを判定する（ステップＳ３０１）。充電が終了したか否かは、例えば、充電口７０から第２プラグ２２４が外されたか否かで判断してもよいし、バッテリ４０の充電率が所定の閾値（例えば９５％）以上になったか否かで判断してもよい。充電が終了した場合（ステップＳ３０１：ＹＥＳ）、劣化推定部１０５は、バッテリ４０の劣化度を推定する（ステップＳ３０２）。充電が終了していない場合（ステップＳ３０１：ＮＯ）、処理はステップＳ１０７に遷移する。
【００８６】
以上説明した第２実施形態によれば、第１実施形態と同様、充電情報選択部１０４ａは、外部充電器２００又は車両１０ａによって検出された電流値のうち、どちらの電流値をバッテリ４０の劣化度の推定に用いるか選択する。充電情報選択部１０４ａは、誤差が少ない電流値を選択する。充電情報選択部１０４ａは、選択された電流値を含む充電情報を記憶部１０２ａに記録する。劣化推定部１０５ａは、記憶部１０２ａに記録された充電情報に含まれる電流値を積算することでバッテリ４０の劣化度を推定する。このように、劣化推定部１０５ａは、外部充電器２００によって検出された電流値と車両１０ａによって検出された電流値とで、検出された時刻に応じて、誤差が少ない電流値を用いて、劣化度を推定する。したがって、より高い精度でバッテリ４０の劣化度を推定することができる。
【００８７】
＜変形例＞
【００８８】
上述の実施形態では、診断装置１００又は車両１０がバッテリ４０の劣化度を推定した。しかし、バッテリ４０の劣化度は、診断装置１００又は車両１０以外の装置が推定してもよい。例えば、車両１０のユーザ等が所持する情報端末（例えば、スマートフォン又はタブレットコンピュータ等の情報処理装置）が、バッテリ４０の劣化度を推定するように構成されてもよい。この場合、情報端末は、記憶部、センサ選択部及び劣化推定部を備える。情報端末は、バッテリ４０の劣化度を車両１０に送信する。
【００８９】
また、外部充電器２００がバッテリ４０の劣化度を推定してもよい。この場合、外部充電器２００は、記憶部、センサ選択部及び劣化推定部を備える。外部充電器２００は、バッテリ４０の劣化度を車両１０に送信してもよいし、外部充電器２００が備える表示装置（不図示）に表示してもよい。
【００９０】
なお、外部充電器２００がバッテリ４０の劣化度を推定する場合、外部充電器２００は、ユーザから所定の暗号の入力を受け付けてもよい。所定の暗号は、例えば、ユーザによって予め定められた暗証番号であってもよいし、ＩＣカード又は鍵等の物理媒体であってもよい。外部充電器２００は、所定の暗号が入力された場合、車両１０からユーザの情報を取得してもよい。ユーザの情報とは、例えば、車両１０の走行距離、バッテリ４０の初期ＳＯＣ情報又は車両１０に対する放充電の履歴である。外部充電器２００は、取得されたユーザの情報に基づいて、定電流充電を行ってもよい。外部充電器２００は、定電流充電を行うことで、より精度の高いバッテリ４０の劣化度の推定が可能となる。
【００９１】
上記の実施形態では、劣化推定部１０５は、電流値を積算することでバッテリ４０の劣化度を推定したが、これに限定されない。例えば、劣化推定部１０５は、電圧値又は温度に基づいてバッテリ４０の劣化度を推定してもよい。
【００９２】
上記の各実施形態では、表示装置６０は、通信装置５０が受信したバッテリ４０の劣化度を、車両１０の表示部６２に表示させているが、他の対象物に表示させてもよい。例えば、車両１０における表示装置６０の表示制御部６４が表示部６２にバッテリ４０の劣化度を表示させるのに代えてまたは加えて、外部充電器２００の表示制御部が、外部充電器２００が備える表示装置（不図示）にバッテリ４０の劣化度を表示するように構成されてもよい。あるいは、車両１０のユーザ等が所持する情報端末（例えば、スマートフォン又はタブレットコンピュータ等の情報処理装置）に表示するように構成されてもよい。
【００９３】
上述の実施形態では、診断装置１００は１台の装置であるとして説明したが、複数の装置で構成されてもよい。診断装置１００は、クラウドコンピューティングシステムによって構成されてもよい。
【００９４】
以上、本発明を実施するための形態について実施形態を用いて説明したが、本発明はこうした実施形態に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形及び置換を加えることができる。
【符号の説明】
【００９５】
１…診断システム
１０…車両
１２…モータ
４０…バッテリ
４２…バッテリセンサ
５０…通信装置
６０…表示装置
６２…表示部
６４…表示制御部
７０…充電口
７２…コンバータ
１００…診断装置
１０１…通信部（取得部）
１０２，１０２ａ…記憶部
１０３…制御部
１０４，１０４ａ…充電情報選択部
１０５，１０５ａ…劣化推定部
２００…外部充電器
２０１…充電口
２０２…充電センサ
２０３…通信部
２２０…充電ケーブル
２２２…第１プラグ
２２４…第２プラグ
３００…ネットワーク
Ｍ１…バッテリ充電率メータ
Ｔ１…バッテリの劣化度
【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１０Ａ】
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【図１０Ｂ】
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【図１１】
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【図１２】
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【国際調査報告】
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