DEIM Forum 2023 5c-8-3

実走行データを用いたEV のエネルギーベースラインマップの精度評価
曽我紗代子†劉屹†

七里 祐輔†

田中 悠斗††

何新††

富井 尚志†††† 横浜国立大学大学院環境情報学府情報環境専攻 〒 240–8501 神奈川県横浜市保土ケ谷区常盤台 79–7†† 横浜国立大学理工学部数物・電子情報系学科 〒 240–8501 神奈川県横浜市保土ケ谷区常盤台 79–5††† 横浜国立大学大学院環境情報研究院 〒 240–8501 神奈川県横浜市保土ケ谷区常盤台 79–7
E-mail: †{soga-sayoko-cz,liu-yi-tk,shichiri-yusuke-st}@ynu.jp, ††{tanaka-yuto-kt,he-xin-fw}@ynu.jp,†††tommy@ynu.ac.jp
あらまし

本稿では, 仮想定速走行（Virtual Constant Velocity Running：VCVR）により作成した「EV のエネル

ギーベースラインマップ」が様々な場所で精度が高いことを示す. 「EV のエネルギーベースラインマップ」とは, 定
速走行し続けることができる理想的な状況において, 道路の速度帯と勾配に応じて変化する道路固有の最低限のエネ
ルギー消費を地図上に示したものである. 我々の先行研究では, EV のエネルギーベースラインマップを, 仮想の走行
シミュレーションによって求めた. 本稿では, このマップの精度検証を行う. この時, 実際に EV で定速走行した正解
データに対し, 代表点と線形時間補正 (Linear Time Alignment : LTA) を行うことにより, 計測誤差による時間軸のずれを補正した. そして, 定速走行であることを利用して, 位置座標を決定した. このデータを正解データとして精度検証を行なった結果, 様々な場所で高い精度が確認された.
キーワード 電気自動車, CAN データ, データクレンジング, モビリティ, 時空間データ処理テム」を提案した [8], [9], [10], [11].

1 はじめに近年, 気候変動問題が世界的な課題となり, 脱炭素化および省エネルギー化が求められている. 1992 年の気候変動に関する国
際連合枠組条約 [1] が締約されて以来, その仕組みを基に 1997の京都議定書 [2] と 2015 のパリ協定 [3] の合意に至った. これらの条約締結により, 我々人類が気候問題の深刻化に対する認識が高まっていることと共に努力の姿勢を示し，2030 年までに, 各締結国は自国が設定した CO2 の排出目標を達成すると合意した [3]. 目標達成のために, 現在の世界中における CO2 の排出が最終需要部門の 37%を占める運輸部門 [4] についても対策が必要である.
ここで, 省エネルギー化や CO2 排出量削減を実現する次世代自動車の候補として, 電気自動車（Electric Vehicle：EV）が挙げられる [5]. EV は走行時に CO2 を排出せず, ライフサイ
クルにおける CO2 排出量も同クラスのガソリン車と比べて 6割程度であるという特徴がある [6]. 一方, EV は航続距離が短いという課題がある. また, そのエネルギー消費は, 道路勾配や加減速, 速度帯によって大きく変化する. したがって, EV で走行する際に, エネルギー消費の少ないルート選択や走行を行う
ために, いつ, どこで, 何を原因としてエネルギー消費が発生するのかを知ることは重要である.
我々の先行研究では, 運動方程式に基づく物理モデル [7] により EV の要因別の消費エネルギーを推定する「ECOLOG シス

また, 別の先行研究では仮想定速走行（Virtual Constant Ve-

locity Running：VCVR）により「EV のエネルギーベースラ
インマップ」の作成方法を提案した [12]. 「EV のエネルギー
ベースラインマップ」とは, 定速走行し続けることができる理
想的な状況において, 道路の速度帯と道路勾配に応じて変化する道路固有の最低限のエネルギー消費を地図上に示したものである. 運転者固有の余分なエネルギー消費は, 「その道路の走行で必ず消費する最低限のエネルギー」であるベースラインとの差分として説明される. この先行研究は EV の実際の走行ではなく, VCVR に基づく座標系列に ECOLOG システムの計算モデルを適用することで, 定速走行時の消費エネルギーである VCVR ログを推定し, VCVR によるベースラインマップ（VCVR ベースラインマップ）を作成した. そして, 実際に定速走行を行った時の EV の消費エネルギーのデータを，複数の電子制御装置（ECU：Electric Control Unit）間で通信を行う
シリアルバス (CAN) から取得し, それを正解データとして精度検証を行なった [12]. この時，定速走行は車間距離制御装置（Adaptive Cruise Control：ACC）による機械制御を利用して行った．しかし, 精度検証に用いた実走行データには計測誤差が発生していたため, 時間軸の精度が悪くなった. これに対し, ク
レンジングを十分に行なっておらず, 正解データとしての妥当性が不十分であった. そこで, 本稿では, CAN から取得したエネルギー消費データを線形時間補正 (Linear Time Alignment：

LTA) により補正する. そして, 定速走行であることを利用して

位置座標を決定した. このデータを正解データとしてとして精ク用に開発されたシリアルバス通信規格である．ドイツの Robert

度検証を行い, 様々な場所での VCVR ベースラインマップの正Bosch 社によって開発され，現在では国際規格（ISO11898 [21]確性を示す.

及び ISO11519 [22]）として，ほぼすべての自動車に採用され本論文の構成を次に示す．2 章では関連研究を示し，我々のている．CAN バスを流れるデータはメーカーや車種によって研究との比較を行う．3 章では正解データの時間軸補正の方法異なるが，ICV なら燃料噴射量，EV ならバッテリーパックのについて述べる. 4 章では，精度検証の結果および考察についセル電圧やバッテリー残量，モータのトルクといったデータがて述べる. 5 章では，結論を述べる.

存在する．CAN バス上を流れるデータは, 個人でも容易に取得することができる．

2 研究背景本章では，VCVR エネルギーベースラインマップの位置づけについて, 他の研究と比較して示す.

2. 1 関 連 研 究

CAN データを用いた研究として, 田中らは, スマートフォンから取得した位置情報と ICV の CAN データを利用して 3 次
元道路情報の生成を行った [23]. Hjelkrem らは，電気バスの

CAN データを利用して HVAC による消費エネルギーの推定モ
デルの評価を行った [24]．一方, 我々の先行研究 [25] では, 実際

近年, 自動車より収集した走行ログを活用する研究が盛んにに使用される EV の CAN データをライフログとして収集した.

行われている. 特に, ITS（Intelligent Transport System：高このデータを評価用データとして, EV のエネルギー消費推定

度道路交通システム）のための自動車内蔵センサの活用 [13] や,を高精度に実現可能であることを導いた [9].

交通データの可視化 [14] は注目されており, 多くの研究が見られる.
自動車から収集した走行ログを活用する他の研究として, 飯
島らは, プローブカーで収集した道路状況を元に, 渋滞状況を
地図の色分けで可視化するシステムを構築した [15]. 矢野らは,プローブカーデータをもとにした EV のエネルギー消費を分

2. 3 ECOLOG システム
我々の先行研究 [8], [9], [10], [11] では,EV のエネルギー消費に関する検索可能なデータベースを EV のライフログから作成
する ECOLOG システムを提案してきた. 本システムは以下の機能で構成される.

散処理基盤上で管理し, EV のバッテリ残量を考慮した EV 経 （ 1 ） 自動車に後付けで搭載するセンサによって, 自動車走行
路探索プラットフォームの提案を行った [16]. これらはいずれ（GPS）ログを収集する.

もプローブカーのデータを利用しており, ただ走行するだけで （ 2 ） 走行ログに対して, 我々が構築した EV エネルギー消費モ
簡易に集められる EV の走行データを自己のために有効活用

デル（以下「EV モデル」）を適用して,1 秒ごとの消費電する我々とは立場が異なる. 芳澤らは, 実走行履歴データを元

力 [W] を推定する.

に, 移動経路を特定し EV の電力消費を推定するモデルの提案 （ 3 ） 推定した瞬間の消費電力をデータベースに蓄積する.
を行った [17]. 我々は, EV の走行ログから簡易に EV の走行 （ 4 ） 地点別・時点別・走行状況別の消費電力を検索・集約する.
時の道路固有のエネルギー消費を明らかにすることを目指して
いる. Gebeyehu らは, 2 年間収集した EV の実走行データを基に, 電費に影響を及ぼす様々な要因について明らかにした [18].
ただし彼らは, 実データに対して統計学的な手法を用いており,
実データをそのまま活用する我々とは立場が異なる. Wu らは,
我々の先行研究 [8] と同様に, 運動方程式を用いて EV の消費
エネルギーを推定する手法と走行ログの取得手法を提案し, 走
行ログを用いてその推定結果の精度を示した [19]. 我々は, 定
速走行という前提で, 消費エネルギーを運動方程式から推定し,それを EV 走行時の最低限のエネルギー消費として地図上に可視化したもの, つまりエネルギーベースラインマップの作成と実用化を目指している. Tawﬁq らは, ある開始地点の経度
緯度を input layor として, Double Deep Q-learning Network（DDQN）により, 終了地点までのすべてのルートを自動的に生成し, 消費エネルギーが最も小さいルートを求めた [20]. ただし彼らは, シミレーションの結果の比較を行ったが, 実際の走行による検証は行っていない.

2. 2 CAN データ

ECOLOG システムでは,EV の消費電力が運動方程式を用いて説明可能 [7] である点に着目し,EV のエネルギー消費要因ごとに推定を行う EV モデルを定義した [8]. この EV モデルでは, 移動軌跡のライフログを取得するサンプリングレートに合
わせて,EV の瞬間の消費電力を消費要因ごとに推定する. これにより,ECOLOG データは時間に正規化されたエネルギー消費
要因データとして, データベースに格納される.
要因別の消費電力推定の計算式をそれぞれ式（1）〜（7）に示す. 式中の各パラメタについては, 表 1 に示す. 式（1）〜（4）は, 車両が運動をする際に必要なエネルギーの瞬時値（仕事率 [W]）を表しており, それぞれ加速抵抗, 登坂抵抗, 転がり
抵抗, 空気抵抗によるエネルギー消費を意味する. これらの和を PDRIV IN G (t) とする (式 (5)). この値が正の時は力行, 負の時は回生ブレーキもしくは摩擦ブレーキにより減速していると見ることができる.
まず力行時のモータの消費電力が PELECT RIC (t)[W ] と考える. モータの特性により EV 内部のエネルギー変換効率を表す
モータ・インバータ総合効率 η が存在する [7], [26]. η はモータ

CAN（Controller Area Network）は複数の電子制御装置の回転速度とトルク T (t) によって決定される値である．した（ECU：Electric Control Unit）間で通信を行う車載ネットワー

がって車種固有の 2 変数関数 η(v(t), T (t)) と捉えることができ表 1 EV モデルのパラメタ
パラメタ

単位

意味

取得方法

g

m/s2

重力加速度

定数

ρ

kg/m3

空気密度

定数

µ

転がり抵抗係数定数

Cd

空気抵抗係数（CD 値）

定数

A

m2

車両前方投影面積

カタログ値
カタログ値

M

kg

車両重量

Mi

kg

慣性重量

定数

T ireRadius

m

タイヤ径

カタログ値

減速比

定数

θ

rad

坂路勾配

地図データ

v(t)

m/s

自動車の走行速度

GPS より取得

モータのモータの仕事率

出力軸トルクから算出

ReductionRatio

T (t)

Nm

る．T (t) はモータの出力軸トルクを表し，式（6）により算出できる．η(v(t), T (t)) は文献 [7] に示されたものを用いた．力行

図 1 Segment 割り振りのイメージ

時の EV の瞬時消費電力 PELECT RIC (t)[W ] は PDRIV IN G (t)とモータ・インバータ総合効率の逆数 η1 の積で表すことができる (式 (7)).

dv(t)
1(M + Mi )× v(t)2dt
PSLOPE (t) = M g sin θ × v(t)

PACC (t) =

(1)
(2)

PROLL (t) = µM g cos θ × v(t)(3)

1PAIR (t) = ρCd Av(t)2 × v(t)2

(4)

PDRIV IN G (t) = PACC (t) + PSLOPE (t)(5)+PROLL (t) + PAIR (t)T (t) =PDRIV IN G (t) × 1000 × 3600 × T ireRadiusv(t) × ReductionRatio

PELECT RIC (t) = PDRIV IN G (t) ×1
η(v(t), T (t))

PDRIV IN G (t) × η(v(t), T (t)),






(PDRIV IN G (t)/(M v(t)) > −0.15g





かつ v(t) > 7km/h)









PREGEN E (t) = P0 × η(v(t), T (t)),





(PDRIV IN G (t)/(M v(t)) <= −0.15g






かつ v(t) > 7km/h)











0 , (v(t) < 7km/h)=(8)

ここまでで説明した,EV の要因別の消費エネルギー推定を「ECOLOG 推定モデル」とする.

(6)
(7)

さらに、我々の先行研究 [27] では, ECOLOG システムを基に, 有意な道路空間 (以降, Semantic link と呼ぶ) を予め一定間隔で分割し, 分割されたそれぞれの空間（以降, Segment と呼ぶ）に番号を振ることで空間内の EV 走行エネルギー消費

次に回生時のエネルギー回収 PRE (t)[W ] について考える.

状況を一貫的に蓄積するスキーマを提案した. 有意な道路空間

EV に搭載されている, 車両の力学的エネルギーを電気エネルとは, ある信号から次の信号までの道路のように, 運転者や分ギーとして回収する回生エネルギーは, 次のように定義した. た析者が任意に設定した道路空間である. 走行ログのレコードをだし, g は重力加速度を表す.

Segment に割り振る方法を図 1 に示す. まず Segment の端点•加速度が −0.15g 以下の際には,−0.15g 分の運動エネル

ギーが回生される.

•

速度が 7km/h 以下であれば回生は行われない.

に対して中点を設定する. 次にある走行ログのレコード（緯度と経度の組）と各中点とのユークリッド距離を計算する. この距離が一番短い中点に対応する Segment を選ぶことで割り振

この定義に従い, 回生エネルギーの瞬時値 PRE (t) を式（8）りを行う. また, Segment の長さは, 10[m], 50[m], 500[m] のよに示す. このとき,P0 は加速度 −0.15g におけるモータの仕事

うに分析者が任意に設定することができる. 例えば, 市街地の率である.

ような道路を分析する場合は 50[m], 数 10[km] を超える高速道

また. 回生の時もモータ・インバータ総合効率 η(v(t), T (t))
に影響される [7].

路を分析する場合は 500[m] のように設定する. これにより, 速度帯や規模の違う道路それぞれに対応した分析を行うことができる.

2. 4 EV のエネルギーベースラインマップ
我々の先行研究 [12], [28] では EV のエネルギーベースライン
マップを定義した.
我々は定速走行時のエネルギー消費が理想的だと考えた. これがその道路を走行するのに消費する最低限のエネルギーであり, ベースラインであると定義した. 我々の先行研究 [8], [9], [10]

車種の諸元も入力する. この出力として, その経路を EV で走行した場合のエネルギー消費推定データが得られる. ただし,

ECOLOG 推定モデルには, 経路上の道路勾配データもあらか
じめ入力されている. これが図 3 の青色部分にあたる.
この結果, 得られた EV のエネルギー消費推定データは, 道
路勾配の影響を考慮した定速走行時のエネルギー消費の時系列
データとなる. このデータを地図上に可視化したものを EV の
ベースラインマップとする.

3 線 形 時 間 補 正（Linear Time Alignment :LTA）と仮想走行ログを用いた EV の CAN
データ時間軸補正
図2

ベースラインマップのイメージ

本章では, 正解データとして用いる実走行データの時間軸補正の方法について説明する.

3. 1 CAN を用いた EV の内部データの取得
本研究では，VCVR ベースラインマップの精度検証の正解データとして, EV の CAN データを使用した．実験用の EVとして日産 LEAF（ZAA-ZE1 型 2020 年式）を用いた．CAN
データの取得には Android アプリ LeafSpy Pro 2 を使用した．

Android 端末には SONY 製 XPERIA 1 を用いた. また，OBD2（On Board Diagnosis second generation）接続用の Bluetooth
通信端末として Kiwi3 OBD2 Wireless Bluetooth Diagnostic

Scannar 3 を使用した．これにより, EV の走行中のデータを日常的に収集した. 日常走行の中に ACC（Adaptive Cruise

Control）を用いた定速走行データが存在した. 本研究ではこの
図 3 VCVR ベースラインマップの作成手順

データを VCVR ベースラインマップの正解データとして用いることとした.

では, EV 走行時のエネルギー消費の要因は主に 4 つであることを示した. それらは加速抵抗, 登坂抵抗, 空気抵抗, 転がり抵

3. 2 時間軸補正の意義抗である. ある道路を走行するとき, 転がり抵抗, 登坂抵抗, 空

VCVR ベースラインマップの正解データとして, EV の実走

気抵抗によるエネルギー消費は避けることができない. よって,

行から得た CAN データを用いる. このデータはタイムスタ

加速抵抗のない, 定速で走行しつづけたときのエネルギー消費ンプが記録されている. しかし, この値には不安定な時間のずが, 道路の速度帯と道路勾配に応じて変化する道路固有のエネれが発生することが分かっている. 我々の先行研究 [12] では,

ルギー消費だと我々は考える. これをベースラインと考えて, 地

VCVR ベースラインマップと正解データを比較すると, トリッ

図上に示したものを「EV のエネルギーベースラインマップ」

プ全体の消費エネルギーの合計値はおおむね一致していた. しと呼ぶ. イメージは図 2 に示す.

かし, 瞬時値に関しては誤差が大きかった. この原因は, 計測誤「その道路の走行で必ず消費する最低限のエネルギー」であ差による時間軸のずれであると考えられる. そこで, 特徴点を用るこのベースラインマップとの差分をとることにより, 運転者

いてこのタイムスタンプを補正することを考えた. そして, 定

固有のエネルギー消費が可視化できる.

速走行であることを利用して位置座標を決定することにした.

2. 5 VCVR ベースラインマップ

3. 3 時間軸補正のためのデータ

我々の先行研究 [12] では, 2. 4 節で紹介したベースラインマッ

本研究では, 実走行データの時間軸を補正するために, 地形

プを, EV の実際の走行データではなく, 仮想の走行シミュレー

データに基づく EV のエネルギー出力データを用いた. 2. 3 節

ションデータによって生成した. 作成手順を図 3 に示す.

で示した通り, 一般に, EV のエネルギー出力の瞬時値は運動方

まず, 対象道路と定速の速度を定めることで, その経路上を速度 vc で走行する EV を想定した等間隔の座標系列が生成され2：”LeafSpy Pro”, Google Play, https://play.google.com/store/apps/

る. これが図 3 の緑色部分にあたる.

details?id=com.Turbo3.Leaf_Spy_Pro&hl=ja&gl=US（参照 2021-1-11）．

次 に, こ の デ ー タ を 走 行 ロ グ と み な し, 2. 3 節 で 示 し た

ECOLOG 推定モデルに入力する. この時, 道路勾配と使用

3：Inc. PLX Devices, ”PLX Devices model Kiwi3”
https://www.plxdevices.com/Kiwi-3-OBD-Car-to-Smartphone-Connection-p/897346002832.html（参照 2021-1-11）．

対象道路

10[m]ごとに分割

10[m]単位の座標系列

勾配データ挿入

標高データ

10[m]単位の勾配データ座標系列

ECOLOG
推定モデル

定速速度

図 5 DTW の実行例

車種

地系列仕事率データ

TScorr5FP

TScorr3FP
TScan3FP

時系列変換

TScan5FP

TScan6FP

TScorr0FP
時間軸補正の基準データ

TScan7FP

TScorr6FP

TScan10FP

TScorr7FP

TScorr2FP

TScorr10FP
TScorr12FP

TScan2FP

図4

時間軸補正の基準データの作成手順

TScan12FP

TScan0FP
TScan8FP

程式 (1),(2),(3),(4) で説明できる. 定速走行の場合, 加速抵抗

TScorr8FP
TScorr1FP(式 (1)) は 0 となる. よって, この運動方程式において変数となるのは θ, つまり道路勾配のみである.

TScorr4FP

TScan11FP

TScorr9FP

TScan1FP

そこで我々は, 勾配データを入力とすることで, その地点でTScorr11FP
TScan4FP

TScan9FP

TScorr13FP

TScan13FPのエネルギー出力の瞬時値を算出した. そして定速走行であるという条件の下, その瞬時値データを時系列データに変換した.

図 6 LTA による時間軸補正の過程

そのデータを時間軸補正の基準データとして, 実走行データの時間軸を補正した.
時間軸補正の基準データの作成方法を図 4 に示す.

3. 5 線形時間補正（Linear Time Alignment : LTA）
本稿では，実走行データの時間軸を補正する手法として, 線形

まず, 対象道路を 10[m] 単位で分割する. そして, 標高データ

時間補正（Linear Time Alignment : LTA）を提案する. LTAを用いて, この分割した座標系列に勾配データを付与する. 次は, 2 つの時系列データに対し，特徴点同士を結び付けることに, こうしてできた 10[m] 単位の勾配データ座標系列と定速速で, 時間軸を補正する手法である. 特徴点以外の点については,

度, 車両諸元を 2. 3 節で示した ECOLOG 推定モデルに入力す

線形補間により補正する．

る. この出力として, 地系列の仕事率データが得られる. 最後

実走行データの i 番目の点における補正後のタイムスタンプに, このデータを時系列データに変換する. この結果, 時間軸補alignedT ScanPi の算出は, 式 (9) のように行われる. また, 時

正の基準データが作成できる.

3. 4 動的時間伸縮法（Dynamic Time Warping：DTW）
による時系列補正
時系列データの距離や類似度を測るアルゴリズムとして動的時間伸縮法（Dynamic Time Warping：DTW）がある [29].

DTW を行った例を図 5 に示す.

間軸補正の基準データと実走行データの特徴点は, j 番目の特徴点同士を対応付ける. その例を図 6 に示す.
ただし, 用いられている変数は表 2 で定義した.
P

alignedT ScaniFP
T ScanPi − T Scanj
FP
FP
FP
=
(T Scorrj+1 − T Scorrj ) + T Scorrj
FPP
T Scanj+1 − T ScanFj

この方法は, データの 1 点 1 点を類似度が高いデータと結び(9)つけるため, 対応関係が一意にならず, データが損失してしまう場合がある. 我々の用いる実走行データでは, データの損失は問3. 6 LTA による実走行データの時間軸補正

題となる. そこで, 我々は, データを損失せずに時間軸を補正す

3. 5 節で示した LTA を用いて, 実走行データに対し時間軸補るための手法として, 線形時間補正（Linear Time Alignment :正を行った. 補正前のデータを図 6 に示す. 緑色が時間軸補正LTA）という新たな方法を用いた.

の基準データ, 赤色が実走行データを表している. 実走行デー
タには時間軸のずれが伴うので，特徴点にずれが生じていることが分かる. これに対し, LTA を適用して補正した結果が図 7

表 2 LTA のパラメタ
パラメタ

単位

意味

T ScanPi秒

実走行 CAN データの i 番目の点における元の TimeStampalignedT ScanPi

秒

実走行 CAN データの i 番目の点における修正後の TimeStampP
T ScanFj秒

実走行 CAN データの j 番目の特徴点における元の TimeStamp

T ScorrjF P

秒

正解データの j 番目の特徴点における TimeStamp

図 8–a Semantic link1 の精度検証結果

図 7 LTA による時間軸補正結果である. 特徴点を合わせることで, 時間軸のずれを修正できた.
以上のように，LTA によって時間軸補正されたデータについて, 定速走行であるという条件を基に, 位置座標を決定した.

4 VCVR ベースラインマップの精度検証
図 8–b Semantic link2 の精度検証結果

本章では, 作成した VCVR ベースラインマップの精度検証を行う. 正解データとして, 3 章で示した方法で時間補正すること
で位置座標を決定した実走行データを用いる.

4. 1 精度検証結果
表 3 に示した道路について, 精度検証の結果を表 4 に示す.
この時, EV ユーザの走行におけるシーンを短距離, 中距離, 長
距離の 3 つに分類した. ただし, それぞれのシーンの説明は以
下になる.

•

総量の二分の一以下.

•

中距離：片道のエネルギ消費が満充電されたバッテリー

総量の二分の一ほど.

•

図 8–c Semantic link3 の精度検証結果

短距離：片道のエネルギ消費が満充電されたバッテリー

長距離：片道のエネルギ消費が満充電されたバッテリー

総量ほど、もしくはそれ以上.
精度評価対象とした道路は, 距離や勾配, 速度の条件が様々な道路である. その Segment 間隔は, 距離ごとに設定し, 短距離で50[m], 中距離で 500[m], 長距離で 1000[m] とした.
道路区間における 合計の消費エネルギー量 [kWh] を, VCVR
ベースラインと正解データのそれぞれについて示すことで, マクロ評価を行った. また, VCVR ベースラインと正解データの二乗平均平方根誤差（Root Mean Square Error: RMSE）を算出することで, 瞬時値の評価, つまりミクロ評価を行った.
さらに, 精度検証の結果を可視化したグラフを, 図 8 に示す.
横軸は Segment の番号を示し, 縦軸は 消費エネルギー量 [kWh]を表す. また, 棒グラフの赤色が正解データ, 青色が VCVR

ベースラインを表しており, 2 つの重なり合った部分は紫色になっている.

4. 2 考察

表 4 より, いずれの道路についても精度が高いことが示された. 瞬時値で正解データとずれが生じた原因として, 参照した
モータ・インバータ総合効率の値が不正確であったということが考えられる. この値は, 車種固有である一方で, VCVR ベー
スラインマップの作成には文献 [7] に示された値を用いている.
よって, この値が真値とずれてしまったということが考えられる. しかし, それを考慮しても良い精度が確認できたといえる.

VCVR ベースラインマップの精度が示されたことから, これを用いて EV ユーザの走行に役立つ情報を与えることができる.
例えば, 出発地（Origin）と目的地（Destination）を定めたと
きの OD トリップについて, 複数の経路が考えられたとする.

表3

対象道路

名称

道路種類

距離種別

距離 [km]特徴

Segment 間隔 [m]定速条件 [km/h]

Semantic link1

高速道路 1

短距離

5.4

緩やかな勾配変化あり

5080

Semantic link2

高速道路 2

短距離

1.9

緩やかな勾配変化あり

5070

Semantic link3

高速道路 3

短距離

4

山道

50

50

Semantic link4

高速道路 4

短距離

13.8

環状線

50

50

Semantic link5

一般道路 1

短距離

1.8

山道で下り坂50

30

Semantic link6

高速道路 5中距離31.7

緩やかな勾配変化あり

500

70

Semantic link7

一般道路 2長距離

170

勾配変化が少ない

1000

60

表4

精度検証結果名称

合計消費エネルギー (V CV R)[kWh]合計消費エネルギー（正解データ）[kWh]RM SE[kWh]Semantic link1

0.758

0.773

0.001

Semantic link2

0.358

0.333

0.002

Semantic link3

1.707

1.61

0.002

Semantic link4

1.717

1.763

0.003

Semantic link5-0.098-0.134

0.003

Semantic link6

4.54

4.723

0.013

Semantic link7

21.61520.7370.049

図 8–d Semantic link4 の精度検証結果

ベースラインマップを用いることで, 各経路で消費する最低限のエネルギーを事前に予測することが可能となる. これにより,

EV ユーザは予測データを基に, どの経路で走行するか決定することができる. つまり, VCVR ベースラインマップは, EV ユー
ザの意思決定支援に有用であるといえる.

5 ま と め
図 8–e Semantic link5 の精度検証結果

本論文では, 時間軸補正することで位置座標を決定した実走行データを用いて, EV の VCVR ベースラインマップの精度検証を行った. 距離や勾配, 速度の条件が様々な道路で精度が高いことが示された. 今後は, この VCVR ベースラインマップを用いた有用事例を増やすことを目指す.

謝辞本研究の一部は JSPS 科研費 (課題番号 22H03810) の支援による. 道路勾配データの作成については，株式会社ゼンリン
図 8–f Semantic link6 の精度検証結果

この時, EV ユーザにとってどの経路が最も適しているかを示すのは重要な課題であるといえる. 経路を選択する際の指標として, 時間や消費エネルギーなどが考えられる. ここで, VCVR

データコムのサポートを得た．

文

献[1] United Nations(1992),”United Nations Framework Convention on Climate Change”[2] United Nations(1997),”Kyoto Protocol”

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