DEIM Forum 2017 E4-2

EV エネルギー消費ログ DB のための GPS データ補正による走行消費電力量推定の精度向上
植村智明†

川沼 大輝†

磯部 康太††

齋藤 祐亮††

富井尚志†††† 横浜国立大学大学院環境情報学府情報メディア環境学専攻 〒 240–8501 横浜市保土ヶ谷区常盤台 79–7†† 横浜国立大学理工学部数物・電子情報工学科 〒 240–8501 横浜市保土ヶ谷区常盤台 79–7††† 横浜国立大学大学院環境情報研究院 〒 240–8501 横浜市保土ヶ谷区常盤台 79–7
E-mail: †{uemura-toshiaki-xh,kawanuma-daiki-yx,isobe-kota-py,saito-yusuke-gb}@ynu.jp,††tommy@ynu.ac.jp
あらまし

電気自動車は，十分な容量のバッテリーを搭載していることから，スマートグリッドへの応用が期待されている．このためには，EV からどれくらい電力の授受が可能であるかを事前に把握する必要がある．そこで我々はスマートフォンを自動車に搭載し，そのセンサデータから EV の消費エネルギー量を推定・蓄積するデータベース，

ECOLOG(Energy COonsumption LOG) システムを構築した．本研究では，消費エネルギー量の推定精度向上のた
めに，スマートフォンで取得した GPS データの補正手法を導入する．GPS 軌跡データには，マップマッチングを適用した．また，GPS から求めた車速データにはローパスフィルタによる補正を行った．実車 EV から得られたバッテ
リー残量データを正解データとして，補正後のデータから推定した走行消費電力量の精度評価を行う．
キーワード センサデータベース，スマートグリッド，日常運転ログ，エネルギー，電気自動車，スマートフォン

1. は じ め に
近年，温室効果ガスの排出量増加による地球温暖化，化石燃料の枯渇といった問題から，省エネへの要求が高まっている．

消費エネルギーは別に推定精度評価を行っている [4]．電装品，エアコンに関しては本論文では評価の対象外とし，走行による消費エネルギーのみを評価対象とする．
本論文では，ECOLOG システムの走行による消費エネル

現在日本におけるエネルギー消費量のおよそ 4 分の 1 が運輸部ギーの推定精度に影響が大きい GPS データに着目した．EV の門から，またそのおよそ 9 割が道路交通分野であることから，走行による消費エネルギー推定において，搭載したセンサデー

道路交通分野からの省エネが必要とされている [1]．省エネをタより実験車両の前後方向の運動を取得することが必要となる．

実現する媒体として電気自動車 (EV) が挙げられる [2]．EV はそのため，ECOLOG システムでは，GPS 軌跡データから参ガソリン車に比べて燃料コストが低く，二酸化炭素排出量も大照・計算された道路勾配・車速を EV 消費エネルギー推定モデ幅に削減される．また，EV は移動手段としての役割のほかにルへの入力として，EV の消費エネルギーを推定する．すなわ

バッテリーとしての役割を持ち，非走行時には EV の内部電源

ち，GPS の計測誤差は道路勾配と車速の誤差となり，最終的にから電気を取り出すことが可能である．EV を利用した省エネ

EV の消費エネルギーの推定精度の誤差としてあらわれる．その手段として，運転に使用しない余剰電力を他の場所に提供すのため，GPS 計測誤差による道路勾配と車速それぞれの誤差

る V2X(Vehicle to X) が考えられている．V2X の形の 1 つとを低減するために，GPS データの補正手法の導入を行う．道路

して，事業所に集まった数台〜数十台の EV から電力を取り出勾配の参照エラーを低減するために，GPS 軌跡データには位して事業所で利用する V2B(Vehicle to Building) が注目され置の誤差を低減するマップマッチングを適用した．車速の誤差ている．V2B では，EV に充電した余剰電力を日中のピーク時を低減するために，GPS から求めた車速データにはローパスに利用することで電力のピークシフトを図ることができる．

フィルタによる補正を行った．さらに，これら補正手法による本研究ではスマートフォンという簡易かつ汎用的なセンサのみを用いて得た走行ログを蓄積し，EV のエネルギー消費モデル（以下，EV モデル）を用いて EV の消費電力量を推定する．
そして，V2B の導入効果を事前に検討する事業所やドライバー
に対して個々人の状況に即した情報提示を行う．本論文では，

ECOLOG システムの消費エネルギーの推定精度への影響も評価する．

2. 関 連 研 究
2. 1 EV と V2X

EV モデルを用いた ECOLOG システムによる消費電力量の推

EV はバッテリーを搭載し，モータによって駆動する新たなモ

定精度の検証を行う．ECOLOG システムによる情報提示に関ビリティである．例えば日産自動車の LEAF は 24〜30kWh のしては [3] で述べる．EV の消費エネルギーの要因は，走行，電バッテリー容量を持ち，最大 280km の走行が可能とされる [5]．

装品，エアコンに大別される．電装品による消費エネルギーはEV の特徴としては，Well-to-Wheel の観点で比較した場合のEV の総消費エネルギーに対して小さい．またエアコンによる燃料コストがガソリン車に比べて低いことや，走行時に二酸化炭素を排出しないことが挙げられ，今後の普及が期待されていエンジンノイズを削減する最適化制御の提案をおこなった [21]．

る [6], [7]．

Karbowski らは大量のプローブカーデータを利用して車両の走一方で，Kempton らは V2G (Vehicle to Grid) をアメリカ

行状況を予測し，予測した状況に基づいた PHEV の燃料消費

電力市場に投入した際にどの程度の効果と利益が得られるのを削減する最適化の提案を行った [22]．一方，Kurtulus らは交かの検証を行った [8], [9]．Jansen らは既存の電力網に V2G を通状況や天気データを利用して，EV や HV (ハイブリッド自投入した際に V2G が果たす役割について論じた [10]．太田ら動車) の消費エネルギーやバッテリーの損耗を考慮したルート

は EV を家庭の電力網に接続することで，再生可能エネルギー決定手法の提案を行った [23]．しかしながら，これらの最適化のような不安定な電源の補助として活用できることを検証しにおいて利用されたデータは個々人の状況に即したものとはいた [11]．また日産自動車が LEAF to Home [12] として，V2H

えない．

の製品化を行った．

また近年では，GPS や加速度センサを搭載したスマートフォ

しかし，V2X の実現のためにはバッテリーの余剰電力を事前ンが身近なデバイスとなった．スマートフォンを自動車に搭載に把握しておく必要がある．その中でも EV に搭載されるバッすることで，自動車の走行ログを日常的に取得することが可能

テリー容量の小ささは EV の普及においても問題とされている．

になった．八木はスマートフォンの加速度センサを用いて走行

この問題に対して，Zhang らは残余走行距離推定を計算資源を時の段差の検出を行う研究に加え，先の東日本大震災において節約しながらも達成する手法を提案した [13]．Martinez らは重発生した路面段差の調査を行った [24]．佐藤らはスマートフォ

要課題に掲げ，運動方程式を用いるのではなく人工ニューラル

ンがプローブ情報取得センサとして十分使用可能であることをネットワークを用いて EV の消費エネルギー推定モデルを構築検証した [25]．

した [14]．これらのことから EV のエネルギー消費量の推定は

2. 3 Controller Area Network

重要な課題であるが，充放電の繰り返しによるバッテリー寿命

CAN は複数の電子制御装置 (Electronic Control Unit:ECU)の短縮，新技術ゆえの社会制度，十分なインフラの整備などの間で通信を行う車載ネットワーク用に開発されたシリアルバス

問題があり，これらに関しては官民が協力して解決するべき課

通信規格である．ドイツの Robert Bosch 社によって開発され，題であるといえる [15], [16]．

現在では国際規格 (ISO11898 [26] および ISO11519 [27]) とし

2. 2 センシング技術とライフログて，ほぼすべての自動車に採用されている．

近年の情報技術の発達により，計算機やネットワークの高速

各自動車メーカーはテレマティクスサービスによって CAN

化，低価格化が進んでいる．さらに無線 IC タグや GPS，加速データを収集し，様々な情報を提供している．トヨタ自動車が度センサのような実空間情報を取得することを目的としたセン提供する T-Connect [28] は，月別，日別の平均燃費，エコ運転

サ類の発達により，いつでもどこでも誰でも計算機の恩恵を受

スコア，燃費ランキングといった情報を表示する．本田技研工

けられるユビキタス環境が実現された．ユビキタス環境では環業のインターナビ [29] でも同様のサービスを受けることができ

境内の様々な場所，モノにセンサを取り付けることで，ユーザる．日産自動車のカーウイングスではリーフ専用のサービスとの無意識下で様々なデータの取得が可能となる．これによってして，「みんなの消費電力」[30] の提供を行っている．これはカーユーザの負担なく日常行動のセンシングデータを記録・蓄積すウイングスデータセンターに蓄積されている走行データを統計るライフログの収集が実現されている．

処理し，出発地から目的地までの間に記録された消費電力量のその発展として，これらのセンサ類を自動車に搭載すること最大値，最小値，平均値などを表示するサービスである．以上

で自動車自体を一つのセンサとして情報収集を行う「プローブのように各社から CAN データを用いたテレマティクスサービ

カーシステム」に関する研究が行われている．Manzoni らはバスが提供されているが，限られた車種やナビゲーションシステ

スのような運転スタイルによって燃費が大きく影響される車両

ムにしか対応していない．また，このデータの問題点として，にセンサを搭載し，運転者別や時間帯別でエネルギー消費に差

カーナビのデータは不特定多数のデータであるので，個人ごとがあることを確認した [17]．森川らはプローブカーデータに気の運転の改善点を示すのには向いていないことが挙げられる．

象状況や道路状況を組み合わせた動的経路案内システムを開発

現在では CAN バス上を流れるデータを個人で容易に取得す

し，その性能評価を行った [18]．秦らは新潟県中越沖地震におる手段が確立されている．車載式故障診断（OBD:On Board

いて，プローブカーのリアルタイム情報を用いた「通れた道路

Diagnosis）システムのインタフェースを利用し，スマートフォ

マップ」を実際に試験提供することで，プローブカー情報を減ンなどの外部機器と車載ネットワークを接続することで，CAN

災目的に利用した [19]．Ito らは大量に収集した EV の消費エ

データを記録することが可能である．CAN バスを流れるデー

ネルギーのデータを道路の特性で集約し，航続距離の推定に用タはメーカや車種によって異なるが，ICV なら燃料噴射量，EVいるモデルを提案した [20]．

ならバッテリー残量といったデータから消費エネルギーを計算

プローブカーなどを利用して収集した大量のデータを用いて，することができる．

REXEV (レンジエクステンダ EV) や PHEV (ブラグインハ

2. 4 想 定 環 境

イブリッド EV) などの消費エネルギーを考慮した制御の最適想定する環境の概略を図 1 に示す．一般家庭に太陽光発電や化を行う研究も盛んにおこなわれている．Styler らは，プロー

風力発電などの再生可能エネルギー発電施設を備えた小さなス

ブカーから取得したデータを用いた REXEV の燃料消費量とマートグリッド (マイクログリッドと定義する) が存在する [31]．

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図 2 ECOLOG システムの全体像*఍♫䠈ᙺᡤ䠈Ꮫᰯ䠈⑓㝔䠈ᕤሙ䠈㎰ሙ䛺䛹

図 1 想定環境概略を行うことができる．事業所においては，V2B の導入を検討す
各家庭には V2H が備わっており，駐車している EV との間でる意思決定者が EV から給電できる電力を事前に把握すること

電力の充放電が可能となる．各マイクログリッドでは EV を用ができる．

いて電力ピークの制御や再生可能エネルギーの安定化を行う．

3. ECOLOG システム

事業所においても同様に通勤で集まる数台〜数十台の EV とのV2B や事業所に設置された太陽光発電などでマイクログリッド

3. 1 ECOLOG システムの概要が構成される．再生可能エネルギーや V2B で供給された電力本研究で開発した ECOLOG システムの全体像を図 2 に示はグリッド内の電力のピークカットに利用される．事業所がマす．本システムは以下のような機能によって構築される．

イクログリッドを構築することで，一般家庭から通勤する EV（ 1 ） 既存の自動車にあとづけで設置した簡易なセンサで，は事業所と家庭のマイクログリッド間を行き来する電力の運び

自動車走行ログを収集する手であると考えることができる．

（ 2 ） 走行ログに対し，EV エネルギー消費モデル (EV モデ

このような状況下で，事業所が新たにマイクログリッドの構ル) を適用して，瞬間の消費電力を推定する

築を検討する場合を考える．事業所の意思決定者は，導入の目（ 3 ） これらのデータに対して効果的な検索と演算を可能的である電力制御が自身の環境でどの程度効果が見込めるのかとするデータベースを構築し，EV エネルギー消費ログを蓄積を見積もる必要がある．そのために，現在使用している自動車

するの日常的な運転ログを活用し，事業所に止まっている多数の自（ 4 ） 運転者に対して，EV への置換え効果や，地点別・時動車をもし仮に EV に置換えた際に事業所側に提供できる総電

点別の消費エネルギーを提示する

力量を事前に見積もりたい．すなわち本研究の目標は，既存の（ 5 ） 事業所に対して，V2B による効果を提示する

自動車から取得したライフログを用いて EV に置き換えた場合

本章では EV の消費エネルギー推定モデルについて説明する．

の消費エネルギーを推定し，図 1 のようなスマートグリッドの3. 2 EV モデルによる消費エネルギー推定

環境下で V2B の効果を事前に検討することである．V2B の効

EV のエネルギー消費は走行に消費されるエネルギー，カー果を検討するにあたって，EV が通勤で消費するエネルギーをナビなどの自動車内の電装品に消費されるエネルギー，エアコ

把握することが必要となる．したがって通勤による往復で利用

ンに消費されるエネルギーに分けられる．EV はガソリン自動される EV の総消費エネルギーの推定精度が重要である．

車 (ICV) や HV に比べて内部構造が簡易であるため，走行のた

このシナリオには電力売買の精度やプライバシー保護の問題

めに消費される電力エネルギーはセンサから取得される速度・など多岐に渡り詳細に検討すべき事項は存在する．これらは別加速度から推定可能である．ECOLOG システムにおける消費の課題とし，本論文の対象外とする．

エネルギー計算の詳細については参考文献 [32] に記述されてい2. 5 ECOLOG システム

るため本論文で計算で利用する式のみを記載する．これを EV

上記のような背景から，我々は自動車の運転ログから EV にモデルと呼ぶ．

おける消費エネルギーを計算し，データベースに蓄積・検索

自動車の駆動力は，空気抵抗 RAIR ，タイヤの変形等によりするシステムを ECOLOG システムとして開発，運用してき発生する転がり抵抗 RROLL ，坂道の勾配が影響する登坂抵抗た [32], [33]．ECOLOG システムに蓄積した現在乗っている自RSLOP E ，自動車の加減速に応じて発生する加速抵抗 RACC の動車の運転ログを利用することで，個々人の状況に即した情報総和であり次式で示される．

提示が可能になる．例えば，エネルギーを時間や区間毎に集計することで，個人ユーザ（ドライバー）は，既存のガソリン車
から電気自動車への置き換え効果の検討や運転の振り返り [3]表1

発生したことを示している．また，走行時には空気抵抗 (黄色)運動方程式のパラメタ

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

空気の密度

定数

転がり抵抗係数定数µと転がり抵抗 (茶色) により常にエネルギーを消費する．このグ
ラフでは走行に関するエネルギー消費量を示しているが，実際には走行以外に消費されるエネルギーとして電装品やエアコンのエネルギーも存在する [4]．

空気抵抗係数 (CD 値)

カタログ値

A

m2

車両前面投影面積

カタログ値

M

kg

車両重量

カタログ値

θ

rad

坂路勾配

地図データから

Ax

m/s2

加速度

GPS から算出

ラフは瞬時値を積算したものを示しており，最終的に EV がエv

m/s

自動車の走行速度

GPS から算出

ネルギーロスした要因によって色分けされている．3 においてCd•

EV のエネルギー消費モデル

図 4 に往復トリップ全体のエネルギー消費量を示す．このグは加速抵抗と登坂抵抗によるエネルギーが瞬間の消費エネル
ギーとして示されたが，これらのエネルギーは減速時や坂道を下るときに回生される．したがって，最終的なエネルギー消費量に影響するのは転がり抵抗，空気抵抗，エネルギー変換ロス(赤色)，摩擦ブレーキによるエネルギーロス，エアコン・電装品による消費エネルギーである．これらの多くは運転中に少しずつ発生するため，ドライバーはこれらのロスを運転の仕方の変更によってコントロールすることは難しい．しかし，たとえば摩擦ブレーキによるロスは急減速を行わないように運転する
ことで減らすことができる．そのため，摩擦ブレーキによるロスを少なくするような運転改善につながると考えられる．

3. 3 ECOLOG データベース
EV モデルにより計算されたエネルギー消費量はセンサデー
図 3 EV モデルによるエネルギー消費の推定の例

タとともにデータベース内に蓄積される．このテーブルを

ECOLOG テーブルと名付けた．ECOLOG テーブルでは 1 秒
Fd (t) = RAIR + RROLL + RSLOP E + RACC
1
= ρCd Av(t)2 + µM g cos θ
2+M g sin θ + M Ax

ごとに時間正規化したデータを蓄積する．これによりエネル
ギーの消費量の計算 (式 (3)) を次に示す単純な加算集約により

(1)

計算する．

(1) における各パラメタを表 1 に示す．出力 Fd (t) に対して
速度 v(t) と変換効率 η を乗じて電力 Pe (t) を求める．

∑

tend

Ee = cPe (t)∆t(ただし∆t = 1sec)(4)

t=tstart

Pe (t) =Fd (t) × v(t)
η(v(t), Fd (t))

ECOLOG テーブルに蓄積される主なデータ要素としてはセン(2)Pe (t) を時間積分することで電力量 Ee が求まる．

気抵抗，転がり抵抗，登坂抵抗，加速抵抗，モータの変換効率，
エネルギー回生量，エネルギー消費量などが含まれる．

∫ tendEe = cPe (t)dt(3)

tstart(2),(3) 式を基に EV の消費電力 (瞬時値) とエネルギー消費について以下に説明する．

•

サから取得される時刻，緯度・経度，車速，3 軸加速度，地図データからの取得される標高，EV モデルにより計算される空EV の消費電力 (瞬時値)

ECOLOG デ ー タ ベ ー ス の ス キ ー マ 図 を 図 5 に 示 す．
ECOLOG テーブルは検索キーとしてドライバー，車種，ト
リップが利用可能である．地図情報として交差点から交差点までを定義した道路リンクに関するデータも蓄積する．さらに，ドライバにとって有意なデータ集計を行うため，意味を持つ区

EV の電力消費について説明する．図 3 は実際に発進から停間の道路リンク集合として定義したセマンティックリンクが存止を行った走行ログから EV モデルでの計算値をグラフ化した

在する [3] ．これを用いることで高速道路区間や坂道などのドものである．ただし，これらはあくまで瞬時値であり，個々のライバーにとって意味のある単位での集約，検索が可能となる．

データには誤差が存在する．図 3 では加速時に自動車を加速さ

リンクデータは国土地理院の “数値地図 2500（空間データ基せるために加速抵抗 (緑色) によるエネルギーを消費した．次に盤）” [34] を利用した．

一定速度を保ちつつ坂道を上り，登坂抵抗 (青色) によるエネル
ギーを消費した．その後減速時にブレーキによる負の加速抵抗

4. GPS データの補正手法(黄緑色) によりエネルギーを回生したが，強い減速を行うため

4. 1 GPS の計測から生じるデータの誤差に摩擦ブレーキを併用したのでエネルギーロス (ピンク色) も

ECOLOG システムにおいて，EV モデルには GPS 軌跡から

90

Velocity from ICV CAN (Correct Data)
Velocity from GPS

85

Speed[km/h]

80
75
70
65

7350

7370

図 4 EV のエネルギー消費モデル

7390
Elapsed Time [s]

7410

7430

図 6 GPS の生データから取得された車速と CAN から取得された
車速(C)GPS データの補正手法(A), (B) の誤差を改善するために，我々は 2 つの GPS デー
タ補正アルゴリズムを導入する．
基本的な方法として，マップマッチングアルゴリズムを用いる [35]．マップマッチングアルゴリズム (以下 Algorithm1) が位置の誤差を改善することで，(A) の参照誤りが改善することはすでに確認済みである [36]．
しかし，マップマッチングは図 7 で示されるように (B) 車速の誤差を改善することができない．図 7 は，図 6 と同じ運転ロ
グに Algorithm1 を適用した際の車速データを示している．
そこで，(B) 車速の誤差を改善するために車速データにロー
パスフィルタを適用する補正手法 (以下 Algorithm2) を提案する．(B) で示したように GPS の誤差は車速データには強い加減
図5

データベーススキーマ

速としてあわられる．つまり周波数空間に車速データを展開した場合，高周波成分が車速の誤差に相当する．そのため，ロー計算された車速データと道路勾配データを入力する．GPS 軌跡
データには計測誤差が含まれるため，入力するデータには以下

パスフィルタを車速に適用することで車速データの誤差が改善されることが見込まれる．

で説明するような誤差が含まれる．これらの誤差はエネルギー

Algorithm2 の流れを以下に示す．

推定の大きな誤差となりうる．

(1) 1 トリップ分の GPS 座標データに対し，Algorithm1 を(A) 道路勾配の誤差
道路勾配は，GPS で計測された位置を基に，国土地理院の基盤地図情報数値標高モデルを参照して求めている．このモデ
ルは地表メッシュの標高を示す．計測された GPS 軌跡が位置の誤差を含む場合，標高モデルへの参照誤りによって道路勾配に誤差が生じる．

(B) 車速の誤差
車速は GPS で計測された位置の時間変化量から求める．しかし，実際のデータは GPS の測定誤差を含む．そのため，GPS
データより得られた車速データは，図 6 に示されるように，実際の車速と比較して強い加減速を繰り返すようなデータとなる．
図 6 は，神奈川県内のある高速道路における GPS から求めた
車速データとガソリン車の CAN から取得された車速データを示している．

適用（すなわち，マップマッチングを適用）．

(2) (1) を適用した 1 トリップ分の車速データを高速フーリ
エ変換．

(3) フーリエ変換後のデータに対し，カットオフ周波数以上の高周波成分を０に．

(4) (3) を適用したデータを逆フーリエ変換．
(1) から (4) の処理を図 6,7 と同じデータに適用した車速を図 8 に示す．Algorithm2 適用後の車速データを生データ，

Algorithm1 適用後と比較すると，実際には存在しない加減速
が車速データからなくなり，最も CAN データ（正解データ）に近いデータであることがわかる．このことから，Algorithm2により (B) 車速の誤差を改善できたことを確認した．

Algorithm2 を適用したことによるエネルギー推定の誤差改
善の評価は 6 章にて後述する．

90

ϭϲ͘Ϭ

Velocity from ICV CAN (Correct Data)
Velocity from GPS with Algorithm1 ൌ ͲǤ89
ϭϰ͘Ϭ

85
ϭϮ͘Ϭ

Speed[km/h]

80‫ܤ‬௧௥௜௣ ሾܹ݄݇ሿ

ϭϬ͘Ϭ

75
70
65

ϴ͘Ϭ

ϲ͘Ϭ

ϰ͘Ϭ

7350

7370

7390
Elapsed Time [s]

7410

7430

Ϯ͘Ϭ

Ϭ͘Ϭ

図 7 Algorithm1 適用後の車速と CAN から取得された車速

Ϭ͘Ϭ

Ϯ͘Ϭ

ϰ͘Ϭ

ϲ͘Ϭ

ϴ͘Ϭ

ϭϬ͘Ϭ

ϭϮ͘Ϭ

ϭϰ͘Ϭ

ϭϲ͘Ϭ

௖௛௔௥௚௘ ሾሿ
90

Velocity from ICV CAN (Correct Data)
Velocity from GPS with Algorithm285

図 9 充電量と CAN から取得したバッテリー残量の比較

5. 2 CAN データの検証
Leaf Spy Pro によって取得された CAN データのバッテリー

Speed[km/h]

80

残量が正解データとして妥当であるかの検証を行う．具体的には Leaf Spy Pro を用いて取得された CAN データのうち，運75

転開始前のバッテリー残量 Bstart [kWh] と運転終了時のバッテ

70

る．また電力計を用いて運転終了後に充電した時の充電量を

リー残量 Bend [kWh] を読み取り，その差を Btrip [kWh] とす

Bcharge [kWh] とする．これらの間に相関があるかを検証する
65

7350

7370

7390
Elapsed Time [s]

7410

7430

横軸 x は Bcharge を，縦軸 y は Btrip を表している．グラフよ図 8 Algorithm2 適用後の車速と CAN から取得された車速単位

説明

EV の充電効率は 90% 程度 [39] とされているので，この近似直バッテリー残量の属性値

線の傾きは妥当であると考えられる．また，直線 y = 0.89x に

取得方法

バッテリー残量

GIDs

LeafSpy

充電量

kWh

電力計

り Bcharge と Btrip の間の近似直線の傾きは 0.89 となった．この場合における直線の傾きは充電効率を表している．一般的に

表 2 取得したデータ
データ内容

ため Btrip と Bcharge の比較を行った．その結果を図 9 に示す．

LeafSpy の仕様より 1[GIDs]=0.0775[kWh]
帰宅後の充電時の充電量を記録

対してバラつきが小さいため，本研究ではこのバッテリー残量データから求めた運転に使用された走行消費電力量 Btrip [kWh]を正解データとして扱う．

5. 電気自動車から CAN データの取得
本研究の目的は「簡易かつ汎用的なセンサーで取得した現在使用している自動車の走行ログを用いて，仮に EV に置き換えた場合のエネルギー消費傾向を明らかにする」ことである．そのため，評価用データとして，実車 EV を用いたデータ取得を行った．本章では，実車 EV を用いたデータ取得方法と取得したデータの詳細について述べる．

5. 1 実車 EV を用いた CAN データの取得
EV モデルの精度評価を行うための正解データとして EV のCAN データを収集した．実験用 EV として日産 LEAF(ZAAZE0 型) を用いた．CAN データの取得には Android アプリの Leaf Spy Pro [37] と ODB2 接続用の Bluetooth 通信端末として PLX Devices Kiwi Bluetooth Wireless Trip Computer

and ODBII Scanner [38] を使用してデータ取得を行った．収集したデータを表 2 に示す．この取得したデータについて正解
データとして妥当であるか検証を行った．

6. 精 度 評 価
この章では，ECOLOG による推定消費電力量と Btrip を比較することで ECOLOG システムの推定精度評価を行う．実験
条件を表 3 に示す．
ここで消費電力量に用いた入力は，それぞれ GPS の生デー
タ（ECOLOG），GPS データに Algorithm1 を適用したもの（ECOLOG with Algorithm1），GPS データに Algorithm2 を適用したもの（ECOLOG with Algorithm2) の三種類とし，補正アルゴリズムの推定精度への効果を評価する．推定消費電力
量と Btrip の比較を行った結果を図 10 に示す．
横 軸 x は CAN デ ー タ の バッテ リ ー 残 量 か ら 算 出 した 総 消 費 電 力 量 Btrip を あ ら わ す．縦 軸 y は EV モ デル に よ り 推 定 し た そ れ ぞ れ の 消 費 電 力 量 を 示 す．それ ぞ れ の デ ー タ の RMSE（Root Mean Squared Error）
は ，0.69[kW h](ECOLOG)，0.73[kW h](ECOLOG with Al-

表3 計測条件とローパスフィルタの両方を適用した場合の 3 種類の推定精度

項目

条件の比較を行った．その結果，マップマッチングとローパスフィ

日程2016 年 01 月 05 日〜2017 年 2 月 13 日

ルタの両方により GPS データの補正を行った場合が最も推定

使用車両

日産 LEAF ZAA-ZE0 型 (タイプ G)

被験者

1名

件数

117 件

走行ルート

被験者の通勤ルート

走行ログ

Android タブレット端末

取得端末

REGZA Tablet AT570

CAN データAndroid アプリ “Leaf Spy Pro” [37]

本研究の一部は JSPS 科研費 (26330358) および横浜国立大

計測方法によるデータロギング機能を利用

学大学院環境情報研究院共同研究プロジェクトの助成による．

精度が優れていることがわかった．今後の課題として，エアコ
ンによる消費エネルギーの推定精度検証と気温特性を考慮したエネルギー消費推定モデルの提案が必要である．

謝

辞

また、公益財団法人日産財団研究助成（2011〜2012 年）の支‫ݕ‬ൌ‫ݔ‬援により着想を得た．

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図 10 推定消費電力量と Btrip の比較

gorithm1)，0.63[kW h](ECOLOG with Algorithm2) となり，
Algorithm2 を適用したことにより精度向上が確認された．このことから，マップマッチングにより道路勾配の誤差を解消し，
ローパスフィルタにより車速の誤差を解消した Algorithm2 がECOLOG 推定精度向上に提案手法の中で最も有効であることがわかった．
一方で，Btrip が 5[kW h] 以上のデータに着目すると消費エ
ネルギー量が低めに推定され，推定誤差が増加しているトリップが多い．Btrip が 5[kW h] 以上であるトリップにおける気温は，約 88 ％が 3[◦ C] 〜 10[◦ C] であり気温が低い冬の期間での走行である．そのことから，EV の走行における消費エネル
ギーには，気温に依存した電力消費要因が存在することが示唆される．今後の課題として，気温特性を考慮したエネルギー消費モデルの提案が必要となる．

7. ま と め
本論文では，ECOLOG システムの EV の消費電力量の推定
精度検証を行った．また，GPS データに着目し，マップマッ
チングとローパスフィルタを利用してデータ補正手法の導入を行った．GPS の生データをそのまま利用した場合，GPS デー
タにマップマッチングのみを適用した場合，マップマッチング

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