DEIM2020 I4-5(day1 d15)

ライフログを活用した区間正規化に基づく
EV のエネルギー損失の可視化
吉瀬 雄大†

植村

智明†

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 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: †{kichise-yudai-vb,uemura-toshiaki-xh}@ynu.jp, ††tommy@ynu.ac.jp
あらまし

電気自動車 (EV: Electric Vehicle) は走行時の二酸化炭素の排出が無いという特徴から, 脱炭素化や省エネを実現するための次世代自動車として期待されている. 我々は, 自動車による走行の GPS ログを長期間に渡って蓄積し, その GPS ログを元に EV の走行時の消費電力量を推定する ECOLOG (Energy COnsumption LOG) システムを構築してきた. 我々の先行研究では, これらのデータを分析することによって EV での走行の仕方とエネルギー損失量の間に関係があることを示してきた. 本研究では, 特定道路区間におけるエネルギー損失量を, その場所におけるエネ
ルギー損失の統計量と比較する可視化システムを構築する. それによりドライバーに対して EV の運転改善のための情報提示やデータ分析者に対する分析の支援を行う. 本可視化システムの有用性を評価するために, EV の多量の走行ログを用いて本可視化システムが有効であった事例を示す.
キーワード 情報可視化, データベース, 電気自動車, EV, エネルギー
消費量推定モデル [2] を用いており, 登坂抵抗や転がり抵抗な

1 はじめに近年, スマートフォンやセンサデバイスの普及により, 人間の生活や社会の動きのデータであるライフログが大量に取得可能になった. また, ストレージデバイスの大容量・低価格によりそれらの蓄積も可能になった. しかし, 蓄積した大量のライフログの活用方法が確立されてるとは言えない. ライフログを有効に活用するためには, それらを蓄積し検索可能にするデータ
ベースと, それらを利用するアプリケーションが必要である.
一方で, 自動車業界では 電気自動車 (EV: Electric Vehicle)
や自動運転車などの次世代自動車の開発・普及が促進されている. ヨーロッパ・中国を中心としてガソリン車から EV へのシ
フトが進んでいる. 加えて, 日本においては一つの目標として2050 年までに乗用車の 100% を EV とすることが掲げられている [1]. しかし, EV への乗り換えが進んでいるとは言えない.
一般に EV には航続距離が短く, 充電に時間を要する. また導入コストが高いのが実情である. そのような EV の特徴がある
上で, ドライバーの視点に立った時に「自分が EV に乗り換えた時に, 自身の生活に EV が適しているか」が明確でないために EV への乗り換えが進んでいないと考えられる.
そこで我々は, 広く普及しており GPS により位置情報を取得可能なスマートフォンをロギングデバイスとして既存の車両に搭載することで, GPS から得られる自動車走行ログをドラ
イバーの負担無く蓄積できることに着目した. これにより, EV
を用いずに, EV で走行した場合のエネルギー消費量を GPS
データと地理情報から算出し, 蓄積・分析することができる

ECOLOG (Energy COnsumption LOG) システムを構築した.
ECOLOG システムでは, 運動方程式を基にしたエネルギー

どの各種抵抗成分についてそれぞれエネルギー消費量を求めることができる. EV には力学的エネルギーを電気エネルギーに変換することで車両の減速を行う回生ブレーキと呼ばれる仕組みが搭載されている. 我々は, EV のエネルギー消費が, 回生ブ
レーキによって回収できる要因とそうでない要因に分けられると考えた. 回収できないエネルギー消費要因である転がり抵抗
や空気抵抗によるエネルギー消費などを EV のエネルギー損失であると考えて, EV のエネルギー損失を分析する研究を行ってきた. その中で我々は, 蓄積したライフログを道路ごとに集約して分析した. その結果, 道路ごとにエネルギー損失を少なくするようなドライバーの運転行動や道路状況が存在することを明らかにしてきた [3].
このように, 道路ごとにエネルギー損失のデータを集約して道路におけるエネルギー損失を分析したが, どのような走行状
況や運転行動が道路におけるエネルギー損失に寄与したかの関連付けが難しいことが課題であった. そのような課題を解決するために, ミクロなエネルギー損失のデータと, 道路におけるエネルギー損失の統計値を比較・分析できるようなシステムが必要であると我々は考えた. 本研究では, 特定道路区間における要因別のエネルギー損失量を, その場所におけるエネルギー損
失の統計量と比較する可視化システムを構築する. 提案システ
ムにより, ドライバーに対して EV の損失エネルギーに着目した運転改善のための情報提示やデータ分析者に対する分析の支援を行う.
本論文の構成を以下に示す. 2 章では, 本研究の関連研究を示す. 3 章では, ECOLOG システムについて述べ, 本研究の提案システムで用いるデータの定義を行う. 4 章では, 本研究の提案
システムの設計を行う. 5 章では, 提案システムの実装について

述べる. 6 章では, 提案システムの可視化事例について述べる.

消費とバッテリ損耗を考慮した経路決定アルゴリズムを提案し7 章では, 本論文のまとめと今後の課題について述べる.

た [16]. De Sauza らは, EV の走行時間と消費エネルギーを最小化するような交通量分配問題を解くアルゴリズムの提案を

2 関連研究2. 1 EV のエネルギー消費量推定行った [17]. しかし, これらの研究は個々の車両の走行データの使用は想定しておらず, 個人の運転や車両の特性等によって変化する最適解とは乖離した結果を招く可能性がある.

EV のエネルギー消費量・航続距離を評価するために, 走行
データを活用した EV の消費電力や電費推定の研究が多く行

2. 3 走行ログのデータ管理

われている. EV は運動方程式を用いることで, EV の消費電力

自動車より収集した走行データをログとして蓄積し, そのロや電費推定を行うことが可能である [4], [5]. 岩坪らは, EV のグをデータ管理する仕組みの提案も行われている. 矢野らは,

電費シミュレーションモデルを開発し, 実際の走行ログを元にプローブカーデータを基にした EV の消費エネルギーを分散処

電池容量増加による EV の航続距離の変化がシミュレーション

理基盤上で管理し, EV のバッテリ残量を考慮した EV 経路探できることを示した [6]. Grubwinkler らは, 収集した多様な車

索プラットフォームの提案を行った [18]. Fouladgar らは, 道路

両走行データを元に統計的に車両走行データを生成し, その生

ネットワーク上を移動する移動オブジェクトとして自動車を扱

成データを入力として EV のエネルギー消費推定を行った [7].

い, その GPS ログを空間, 時間, ID での検索が可能な DB の

Ito らは, EV を含めたプローブカーデータベースを元に, 速度構築とクエリの定式化を行った [19]. これらのデータ管理に関や加速度に対するエネルギー消費量の期待値の MAP を生成すする研究は, 任意の道路区間で集計を考慮していない.

ることで, EV の航続距離推定を行った [8]. Zhang らは, 自動車の走行ログや走行時の交通状況, 天気情報を使用して, 精度と計算資源を考慮した EV の航続距離推定方法を提案した [9].
一方で, 機械学習を利用した EV の消費電力推定の研究も行われている. Felipe らは, 人工ニューラルネットワークにドライ
バーの運転スタイルと走行ルートの特徴を入力することで, EVの走行時の消費電力量推定を行った [10]. Fei らと Martinez ら
は, 運動方程式を利用した消費電力量推定モデルに, 機械学習を利用したモデルを組み合わせたハイブリッドモデルの提案を行った [11], [12]. 一方で, Yang らは自動車にセンサを設置せずに, 交差点に車の通過を感知するセンサを設置することで, 道路ごとの平均速度や停止頻度から区間ごとのエネルギー消費量推定や, 二酸化炭素排出量を推定する手法を提案した [13]. これらの研究の目的は, EV のバッテリ残量や航続距離, 運転スタイルなどの推定のみで, エネルギーの消費要因を細かく分析を行う
ことを考慮していない. そのため, 走行データの応用先が限られてしまうことが考えられる. また, これらの手法は, 取得した

2. 4 自動車の走行ログに関連する可視化システム
近年, 自動車より収集した走行ログを活用する取り組みが展開されている. 自動車や人など移動するオブジェクトにセンサを持たせて取得したデータを可視化するような研究は多く行われている [20]. 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 [21]. 平岡らは, 運転者に自発的なエコドライブを促すための
エコドライブ支援システムを提案し, 情報提示の重要性を示した [22]. Wilmink らは, 情報提示による運転改善が二酸化炭素
排出量を削減することをシミュレートした [23]. Komamizu らは, EV の運転軌跡をドライバの属性情報と共に可視化するフレームワークを提案した [24].
本研究では, 蓄積したライフログを元に EV の損失エネル
ギーに着目した可視化を行っているという点で, これらの研究と異なる.

データをライフログとして蓄積, 後から運転者や車両, 時間, 道

3 ECOLOG システム路区間, 車両の速度や加減速などの走行状況を元にライフログ

3. 1 ECOLOG システムの概要の分析を行うことを考慮していない.

2. 2 EV のエネルギー消費最適化
EV のエネルギー消費量を最小することを目的とした EV の制御手法や経路決定問題を扱った研究も存在する. これらの研究は, 運動方程式を基にした消費電力量推定モデルを利用している. Styler らは, プローブカーデータを基に REX (レンジエ
クステンダー) EV のエネルギー消費量を推定した上で, 省エネ
ルギーなレンジエクステンダーの制御方法の提案を行った [14].

Karbowski らは, 交通情報や道路データ, マルコフ連鎖により生成した仮想車速データを入力として, PHV (プラグインハイブリッド) EV のエネルギー消費シミュレーションとそれを基にした制御方法を提案した [15]. Kurtulus らは, 交通情報や天気, 地図情報, 目的地を入力として, REXEV 向けのエネルギー

我々が開発した ECOLOG システムについて述べる. 本シス
テムは以下の機能で構成される.
（ 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 (GPS) ログを収集する.
（ 2 ） 走行ログに対して, 我々が構築した EV エネルギー消費モデル (EV モデル) を適用して, 1 秒ごとのエネルギー消費量を推定する.
（ 3 ） 推定した瞬間のエネルギー消費量をデータベースに蓄積する.
（ 4 ） 地点別・時点別・走行状況別の消費エネルギーを検索・集約する.
図 1 に ECOLOG システムの概要を示す.

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は主キーを表す

ECOLOG
Trip ID
Sensor ID
JST
LatitudeLongitude
Speed
Terrain Altitude
Air Resistance Energy
Rolling Resistance Energy
Climbing Resistance Energy
Acc Resistance Energy
Convert Loss
Regene Loss
Regene Energy
Lost Energy
Efficiency
Electric Consumption Energy
Mesh ID
Link ID
Road Theta㻱㼂䜶䝛䝹䜼䞊䝷䜲䝣䝻䜾䝕䞊䝍䝧䞊䝇

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Segment ECOLOG
Semantic Link ID
Segment Length
Segment ID
Trip IDJST

Trip

Semantic Link

Trip ID
Driver ID
Car ID
Start Time
End Time
Start Position
End Position
Trip Direction

Semantic Link ID
Driver ID
Link ID
Semantics

時間正規化されたEVエネルギー
ライフログ
Trip AC Energy

図 1 ECOLOG システム

推定エアコン
消費エネルギー

Trip ID
Sensor ID
AC Consumed Energy

集約単位とECOLOG の対応

集約単位

3. 2 EV モデルによる消費エネルギー推定

Segments
Semantic Link ID
Segment Length
Segment ID
SerialStart LatitudeStart Longitude
End Latitude
End Longitude
DISTANCE

人や車など走行とは別に存在するオブジェクト群

本研究で用いる EV 消費エネルギー推定モデル (EV モデル)Car
Car ID
Model
Battery
WeightTire Radius
Reduction Ratio
Cd Value
Frontal Projected Area

は, 先行研究 [2] で定義したものを利用する. この EV モデル
は, 走行ログのサンプリングレート (1Hz) に合わせ, EV の瞬
間のエネルギー消費量を消費要因ごとに推定を行う. これによ

Place
Place ID
Place Name
Start Latitude
End LatitudeStart Longitude
End LongitudeStart Date
End Date
Property

Sensorり, ECOLOG データは時間に正規化されたエネルギー消費要

Sensor ID
Sensor Model
Brand
Ordinal因データとして, データベースに格納される.

DriverDriver ID
Name

Road Link
Link Number
Link ID
LatitudeLongitude
Node ID
Direction
Altitude 10m Mesh
Mesh ID
Lower Latitude
Lower Longitude
Upper Latitude
Upper Longitude
AltitudeWeather
Place
DateTime
Barometric Value
Atmospheric Pressure
Precipitation
Temperature
HumidityWind Speed
Wind Direction
Max Wind Speed
Max Wind Direction
Sunlight

ここで, EV のエネルギー消費要因について述べる. EV の消費エネルギーは, 加速抵抗によるエネルギー, 登坂抵抗によるエネルギー, 転がり抵抗によるエネルギー, 空気抵抗によるエ
図 2 ECOLOG スキーマ

ネルギー, 力学的エネルギーと電気エネルギー間のエネルギー
変換時の損失, 摩擦ブレーキによるエネルギー損失が存在する.
このとき, 加速抵抗と登坂抵抗によるエネルギーは消費エネル
ギーとして計上されるが, これらのエネルギーは減速時や坂道を下るときに回生ブレーキにより電気エネルギーとして回収される. このことから, 回収することが不可能であるためにエネル
ギー損失となるのは, 転がり抵抗, 空気抵抗, 摩擦ブレーキによる抵抗, 及びエネルギー変換時の損失の 4 つである. したがって, これらの和をエネルギー損失として ECOLOG データベー
スに蓄積する. EV の消費エネルギー推定の精度に関しては, 文
献 [2] で議論しているため, 本論文の対象外とする.

3. 3 集約用道路区間
本研究で提案する可視化システムにおける, エネルギー損失
量集約のための道路区間について述べる.

タベースの集約演算で算出できるようになる.

3. 4 ECOLOG データベース設計
図 2 に ECOLOG システムにおけるスキーマ図を示す. ある運転者がある車を運転して, ある時間にある始点からある終点へと走行することをトリップとする. 例えば, 運転者「運転者A」が車「車 1」を運転して, 時刻「2020/03/02 08:53:54」に始点「運転者 A の自宅」を出発し, 時間「2020/03/02 10:31:11」に終点「運転者 A のオフィス」に到着した走行は, 「往路」のトリップであるといえる. すなわちトリップは, 運転者, 車, 時
刻, 始点, 終点のリレーションシップである. また, ECOLOG
テーブルは, あるトリップにおけるあるセンサにより取得した走行データによって推定された瞬間のエネルギー消費量が格納

道路リンクは, 国土交通省が公開している交差点を端点 (ノーされる. この格納されるデータは, 3. 2 節で述べた ECOLOGド) とした道路区間である [25]. 道路リンクは, 各交差点や道路データである. ECOLOG テーブルを参照することで, その時の終端を表すノードと道路形状を表すリンク構成点で構成され

点, その地点で生じたミクロなエネルギー消費量を取得するこている. ノードとリンク構成点は, それぞれの緯度経度の座標とができる.

を持つ. 道路リンクは道路の物理的な形を表しているだけであECOLOG データの集約単位として 3. 3 節 で述べた道路リり, 分析者やドライバーにとっては意味を持たない区間である.

ンク, セマンティックリンク, 道路セグメントを用いることが我々は, 有意な道路リンクの集合であるセマンティックリンクできる. これらの集約単位は, それぞれテーブルとして定義しを定義した. これは, 分析者やドライバーが興味を持つ任意のた. また, 道路セグメントと ECOLOG データを紐付けるため道路区間である.

のテーブルも定義した. これらのテーブルと ECOLOG テーブ

本研究ではこのセマンティックリンクを等間隔に分割した道ルを結合し集約することによって, 道路ごとにエネルギー消費

路区間である道路セグメントを作成した. 道路セグメントを用量の総量の計算や, エネルギー消費要因別の集計分析が可能にいることで, 詳細な地点ごとのエネルギー損失の統計量をデー

なる.

表 1 ECOLOG 区間正規化時のパラメタ

4 提案システムの設計本研究で提案する可視化システムの設計を行う.

4. 1 問 題 設 定
ECOLOG データは時空間データであり, レコード数が多い
上に属性数が多く, 人間の手で分析することは難しい. そのため, データ集約をすることによって, 統計値でデータの傾向を大

パラメタ

意味

単位

i

トリップ中のデータ点の番号-

diei,Airei,Roll

まかに把握することが可能になる.
一方で, EV のエネルギー損失と道路の交通状況やドライバー

ei,F ricの運転の仕方との関係などの細かい情報は, データ集約せずにデータを時系列にみることにより把握することができる.
このように, データを集約するか否かによって, データの見え方が変化する. これらのことから, EV のエネルギー損失量や回生量について, 元データと集約データを組み合わせて閲覧できるような可視化システムを構築することを目指す.

4. 2 システム設計
図 3 に, 提案システムで表示するグラフの模式図を示す. 本

ei,Conv
ei,Regenejpointsjlj
Lossj

システムでは, あるトリップにおけるエネルギー損失量や回生

i − 1 番目のデータ点からm

i 番目までのデータ点の移動距離
i 番目のデータ点におけるkWh

空気抵抗によるエネルギー損失量

i 番目のデータ点におけるkWh

転がり抵抗によるエネルギー損失量

i 番目のデータ点におけるkWh

摩擦ブレーキによるエネルギー損失量

i 番目のデータ点におけるkWh

エネルギー変換時のエネルギー損失量

i 番目のデータ点におけるkWh

回生エネルギー量
始点から終点までの道路区間の番号-

j 番目の道路区間に存在する-

トリップ中のデータ点の番号の集合

j 番目の道路区間の距離m

現在着目しているトリップの j 番目のkWh

道路区間におけるエネルギー損失量
現在着目しているトリップの j 番目の量を, 道路区間ごとのエネルギー量の平均値や標準偏差の値とRegenej

比較することを目指す. それらを比較するために, 以下の 3 つ

T rips

平均値・標準偏差の算出対象となるトリップ集合n

トリップ集合のトリップの数の要素を単一のグラフに重ねて描画する.

(A) 集約前: 特定トリップにおける ECOLOG レコードの各属性値(B) 集約後: 特定トリップにおける 道路区間ごとの エネ

Losst,jRegenet,j

ルギー損失量と回生量のそれぞれの合計値(C) 集約後: 道路区間ごとのエネルギー損失量と回生量のAvgLossj

平均値と標準偏差
画面に描画する各パラメタを 表 1 に示す. (A), (B), (C) のAvgRegenej

それぞれについて順番に述べる.

(A) の特定トリップにおける ECOLOG レコードの要因別のエネルギー損失量と回生量を図示するグラフの模式図を図4 に示す. ECOLOG データは時間正規化されたデータ構造でSDLossj
SDRegenej

kWh

道路区間における回生エネルギー量-

トリップ t における-

j 番目の道路区間におけるエネルギー損失量
トリップ t における-

j 番目の道路区間におけるエネルギー回生量
j 番目の道路区間におけるkWh

エネルギー損失量の平均値

j 番目の道路区間におけるkWh

回生エネルギー量の平均値

j 番目の道路区間におけるkWh

エネルギー損失量の標準偏差

j 番目の道路区間におけるkWh

回生エネルギー量の標準偏差ある. ECOLOG レコード 1 つを, 幅が 1 秒間に移動した距離(di ) として, 面積を要因別のエネルギーとした 1 本の積み上げ

した積み上げグラフとして描画する. 式 (1) によって計算されグラフとして描画する. 積み上げグラフの描画色を塗り分ける

る, エネルギー損失量の合計値 (Lossj ) を桃色の面積としてグことで, EV の要因別のエネルギー量を示す. 空気抵抗による

ラフ縦軸の正領域に描画する. 式 (2) によって算出される, エ

損失 (ei,Air ) を黄色, 転がり抵抗による損失 (ei,Roll ) を橙色,

ネルギー回生量の合計値 (Regenej ) を黄緑色の面積としてグ

エネルギー変換時の損失 (ei,Conv ) を赤色, 摩擦ブレーキによラフ縦軸の負領域に描画する.

る損失 (ei,F ric ) を桃色, 回生ブレーキによるエネルギー回生
量 (ei,Regene ) を黄緑色で描画した. EV の力行時の要因別のエネルギー損失量 (ei,Air , ei,Roll , ei,Conv ) をグラフ縦軸の正の領Lossj = Σi∈pointsj (ei,Air + ei,Roll + ei,F ric + ei,Conv ) (1)域に描画する. EV 減速時のエネルギー回生量 (ei,Regene ) とエネルギー変換時の損失 (ei,Conv ), 摩擦ブレーキによる損失(ei,F ric ) をグラフ縦軸の負の領域に描画する.

Regenej = Σi∈pointsj ei,Regene(2)(B) の特定トリップにおける道路区間ごとのエネルギー損失(C) の道路区間におけるエネルギー損失量や回生量の平均値

量や回生量の合計値を図示するグラフの模式図を 図 5 に示す.

と標準偏差を図示するグラフの模式図を図 6 に示す. 道路区間

道路区間ごとにエネルギー損失量や回生量の合計値を算出し,ごとのエネルギー損失量と回生量の算出は, 算出対象のトリッ

道路区間の長さ (lj ) を幅とし, エネルギー量の合計値を面積とプ集合 T rips から行う. トリップ集合に含まれるトリップのkWh/mm

図 3 提案システム模式図

kWh/m

kWh/m
𝑑𝑖

±𝑆𝐷𝐿𝑜𝑠𝑠𝑗

𝑒𝑖,𝑅𝑜𝑙𝑙𝑒𝑖,𝐴𝑖𝑟𝑒𝑖,𝐶𝑜𝑛𝑣

𝐴𝑣𝑔𝐿𝑜𝑠𝑠𝑗

m

𝑶

𝑶

m

𝐴𝑣𝑔𝑅𝑒𝑔𝑒𝑛𝑒𝑗

𝑒𝑖,𝐹𝑟𝑖𝑐±𝑆𝐷𝑅𝑒𝑔𝑒𝑛𝑒𝑗

𝑒𝑖,𝑅𝑒𝑔𝑒𝑛𝑒𝑙𝑗
図 4 (A) 距離正規化した 1 秒間のエネルギー損失量の積み上げグラ
フの模式図

図 6 (C) 特定の道路区間におけるエネルギー損失量の統計量を示す
グラフの模式図kWh/m

掛けとして描画する. また, 平均値に標準偏差の値を加減した

2 つの値を 2 本の破線でそれぞれ描画した. この破線の範囲か
ら, 道路区間におけるエネルギー量の分布が分かる.

𝐿𝑜𝑠𝑠𝑗
𝑶

m

𝑅𝑒𝑔𝑒𝑛𝑒𝑗

AvgLossj = (Σt∈T rips Losst,j )/n(3)

AvgRegenej = (Σt∈T rips Regenet,j )/n(4)𝑙𝑗
図 5 (B) 特定の道路区間におけるエネルギー損失量を示すグラフ模式図

数を n とする. 式 (3) 〜 (6) を用いて, 平均値と標準偏差を求める. 平均値については, 道路区間の長さ (lj ) を幅とし, エ
ネルギー量の平均値を面積とした網掛けの長方形として描画する. エネルギー損失量の平均値 (AvgLossj ) を桃色の網掛けとして, エネルギー回生量の平均値 (AvgRegenej ) を黄緑色の網√
SDLossj =1Σt∈T rips (Losst,j − AvgLossj )2n√SDRegenej =(5)1Σt∈T rips (Regenet,j − AvgRegenej )2n(6)

図 4, 5, 6 のグラフを組み合わせて, 1 つのグラフとしたもの
が 図 3 である. このグラフによって, EV の詳細な走行状況やエネルギー損失量を, 道路区間ごとのエネルギー損失量の統計おける損失の平均値よりも高い値となっている. 一方, トリッ

表 2 トリップごとのエネルギー量
トリップ

エネルギー損失量 エネルギー回生量

トリップ A (信号 1 停止)

0.0454 kWh

0.0236 kWh

トリップ B (信号 1 通過)

0.0308 kWh

0 kWh

平均値

0.0402 kWh

0.011 kWh

標準偏差0.0097 kWh

0.0146 kWhプ B では, 信号停止による損失が発生しなかったために, 他の走行における損失の平均値よりも低い値となっている.
この例では, 「信号で停止するとそうでない場合に比べて, 減
速や再加速のためにエネルギー損失が増大する.」という結果を得た. EV は, 回生によってエネルギーが回収可能であるため値と比較することができるようになる.

5 提案システムの実装
本章では, 4 章で述べた提案システムの設計にしたがって行っに, エネルギー損失が無いように感じられるが, 信号で停止したことによって減速・再加速の際のエネルギー変換ロスが増大するため, このような結果となる. これは, ドライバーが暗に日常的に感じていることであり, 本システムではそのような知見を可視化することができた.

た提案システムの実装について述べる.

5. 1 システムの実装
図 7 に実装した画面を示す. 4. 2 節で述べた内容に従って,
画面下部のグラフを描画した. 画面左上に描画されている地図
により, 着目しているトリップのデータ点を確認できる. 画面
右上には実験用として取得している車両の前方画像を表示した.
本画面により, 地点ごとのエネルギーの統計量と EV の細かいエネルギー損失量や回生量, その時の前方の状況を確認する
ことができる.

7 まとめと今後の課題
本論文では, 特定道路区間におけるエネルギー損失量を, その場所におけるエネルギー損失の統計量と比較する可視化システ
ムを構築した. 本システムが, ドライバーの知見を統計量と比較して示すことができる例題として, ある信号を通過できたト
リップと通過できなかったトリップを選びそれぞれ可視化した.
今後の課題として, 表示する特定道路区間における統計量の算出に用いるデータを条件によって選択することを可能にし,それを利用した有用な事例の発見が必要である. 用いる条件と

5. 2 実 装 方 法
本システムは, 幅広い環境で動作することを意図して, Web

しては, 季節や曜日, 時間帯をはじめとした時間による条件や,あらかじめラベル付けをした信号パターンなどが考えられる.

ブラウザ上で動作するように実装した. DB への問い合わせ処理

本システムでは, エネルギー量を表示しているグラフの範囲などのサーバーサイド処理の実装には Node.js を, 画面の描画

が, 地図上のどの区間に対応しているかがわからない. グラフなどのクライアント処理の実装には HTML, CSS, JavaScriptに表示した値を地図上に描画することによって, より道路に注を 用いた.

目した可視化方法を検討する必要がある.

6 情報可視化例

謝

辞

本章では, 提案システムの利用例について述べる. 本システム

本研究の主要な部分は JSPS 科研費（課題番号 18K11750）

では, 特定の道路区間における走行の比較を行うことができる.

の支援による. また, 一部については横浜国立大学教育・研究改ある信号 1 において赤信号であったため停止したトリップ A

革推進事業「先端的な数理・情報手法に基づくビッグデータ解と, 青信号であったため通過できたトリップ B についてそれぞれ提案システムによる可視化を行った. 信号が存在する道路区間におけるトリップのそれぞれのエネルギー量と, 統計値を表2 に示す. トリップ A の可視化結果を図 8 に, 通過できたト
リップ B の可視化結果を図 9 に示す. トリップ A では信号停止のために減速が発生した. その際に, 回生ブレーキが働き車両の持つ力学的エネルギーの一部が回生エネルギーとしてエネル
ギーの回収が行われているが, 同時にエネルギー変換時の損失が発生している. また, 回生ブレーキにより回収できなかった
力学的エネルギーは摩擦ブレーキの利用により損失していることがわかる. また, 信号停止後の再加速時に, エネルギー変換時の損失が多く発生していることも可視化した図からわかる. 一方, トリップ B では信号停止の減速が発生せず, ほとんど一定
速度で通過できていることが分かる. そのため, トリップ A で発生していたような損失や回生は発生していない. その結果が,統計値と比較しても確認することができる. トリップ A では,
信号 1 が存在する区間におけるエネルギー損失は, 他の走行に

析技術の改革推進」の支援を受けた.
文

献[1] 経済産業省. 自動車新時代戦略会議. http://www.meti.go.jp/
shingikai/mono_info_service/jidosha_shinjidai/index.
html, 参照 Jan, 2, 2020.
[2] 齊藤祐亮, 植村智明, 富井尚志. EV 消費エネルギーログデータ
ベースにおける消費電力量推定の精度検証. 情報処理学会論文誌
データベース（TOD）, Vol.12, No.4, pp. 40–52, 2019.
[3] Daiki Kawanuma, Yuta Kashiwabara, Toshiaki Uemura,and Takashi Tomii. Data analysis framework for visualizing
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道路区間ごとのエネルギー統計値
損失(縦軸正領域の面積)
回生(縦軸負領域の面積)• 網掛け: 平均値• 黒破線: ±𝟏𝝈• 塗りつぶし: 着目している走行での値

現在地をグラフの原点にプロット

エネルギー変換時のエネルギー損失
空気抵抗によるエネルギー損失
転がり抵抗によるエネルギー損失
摩擦ブレーキによるエネルギー損失
回生ブレーキによる回生エネルギー量

1秒間の距離正規化された瞬間の要因別エネルギー• 幅: 1秒間に走行した距離• 面積: 1秒間に損失または回生したエネルギー
図 7 提案システム実装画面

加減速に伴ってエネルギー変換ロスが増大

エネルギー変換時のエネルギー損失
空気抵抗によるエネルギー損失
転がり抵抗によるエネルギー損失
摩擦ブレーキによるエネルギー損失
回生ブレーキによる回生エネルギー量

摩擦ブレーキによる損失が発生

図 8 トリップ A: 信号 1 停止トリップにおけるエネルギー量のグラフ

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空気抵抗によるエネルギー損失
転がり抵抗によるエネルギー損失
摩擦ブレーキによるエネルギー損失
回生ブレーキによる回生エネルギー量

図 9 トリップ B: 信号 1 通過トリップにおけるエネルギー量のグラフ

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