DEIM2022 A41-3

EV エネルギーマップを実現する
EV 内部データの異目的活用
大橋 弘典†

七里 祐輔†

曽我紗代子††

野村彰吾††

久留島 楓††

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: †{ohashi-hironori-pc,shichiri-yusuke-st}@ynu.jp,††{soga-sayoko-cz,nomura-shougo-ry,kurushima-kaede-ny}@ynu.jp, †††tommy@ynu.ac.jp
あらまし 本研究では，電気自動車（EV）の内部データを活用して，EV 固有のエネルギー消費地図を作成する方法を示す．EV のエネルギー消費は消費電力 [W] として表現され，EV 内部のバス（CAN: Controller Area Network）上にはそのデータが流れている．本研究では，この CAN データをはじめとする諸データを「ライフログ」として蓄積し，活用する．定速走行中の EV は道路種別（速度帯）や道路地形（勾配）に依存したエネルギー消費傾向を示すことから，そのデータは「道路固有の最小限のエネルギー消費」として有用性が高い．しかし，エネルギー消費要因を把握することが困難であった．そこで本研究では次の二つのことを提案した．一つ目に，車間距離制御装置（ACC:

Adaptive Cruise Control）を用いて走行した際の CAN データを収集し，我々の先行研究である「ECOLOG システム」によって消費要因を説明した．ただし，ACC 設定下でのデータしか得られないため，道路の網羅率が低いことが課題となった．二つ目に，エネルギー消費量の観点から「定速走行とみなせる」走行データの選択方法を提案した．この方法により「定速走行に準ずるエネルギー消費地図」が作成され，網羅率は一つ目の方法よりも大幅に向上した．
キーワード ライフログ，CAN データ，電気自動車，地理データ，エネルギー消費量
Combustion Vehicle: ICV）」と比べて 6 割程度であるという

1 はじめに近年，センサ技術やストレージ技術の発達により，実世界の膨大且つ多様なデータを取得・蓄積することが可能になった [1]．
中でもスマートフォンなどのスマートデバイスや IoT（Internetof Things）の普及により，ヒトの生活に関する記録である「ライフログ」が容易に利用できるようになった．しかし集められるデータは膨大であるため，その多くは蓄積されず破棄されている．すなわち，ライフログの有効活用が課題となっている．
一方，気候変動問題が世界的な課題として存在している．

2016 年に発行されたパリ協定には，産業革命前からの地球の平均気温上昇を 2 度未満に抑えることが盛り込まれた．そのため，脱炭素化および省エネルギー化が求められている．日本では，2050 年までに 80%の温室効果ガスの排出削減を目指すという目標が掲げられている．目標達成への取り組みの一つとして，現在の日本におけるエネルギー消費量の 2 割以上を占める
運輸部門のエネルギーを，すべてゼロエミッションにすることが必要とされている [2]．
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 [2]．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（Internal

特徴がある [3]．さらに，EV は十分大きなバッテリーを搭載していることから，非走行時にバッテリーの充給電を行うことで電力系統と電力の融通を行うこと（Vehicle-Grid Integration:

VGI）が期待されている [4]．
本研究では，EV のエネルギー消費に関するデータを含む

CAN（Controller Area Network）データを車のライフログであると考え，本来の目的とは異なる目的で利用することに着目した．CAN データに現れるエネルギー消費データに対し，我々の先行研究である EV の消費電力要因推定を組み合わせることで，走行時に必ず発生する道路固有のエネルギー消費を求める．本稿では，まずは定速走行時でも必ず発生する EV のエネ
ルギー消費地図を作成することを目指す．
一般的に EV の特徴として，減速時に回生ブレーキを用いてエネルギーを回収することや，道路の縦断勾配（勾配）に応じて消費電力が変化することが知られている．このような特徴を持つ EV において，最終的に回収できず損失するエネルギーを小さくするような走行は重要である．EV の運転者は，消費電力の瞬時値が表示されたメーターを見て走行時の消費電力を知ることができる．しかし，いつ，どこで，何を原因としてエネ
ルギーの損失が発生するのか，という情報を知ることは困難である．この問題に対して，我々の先行研究では運動方程式に基づく走行時の消費電力を推定する ECOLOG システムを提案した [5]．このシステムにより，自動車の移動軌跡のライフログ

している．

を基として，仮に EV で走行した場合の消費電力の要因推定を

2. 2 CAN データ

行った．この結果から EV のエネルギー消費は，走行時の加減

CAN は複数の電子制御装置（ECU：Electric Control Unit）

速や車速，勾配の影響を大きく受けることが判明した．

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

以上の EV 固有の特徴と我々の先行研究により判明した要因

通信規格である．ドイツの Robert Bosch 社によって開発され，を考慮して本研究では，EV のエネルギー消費が加減速や車速

現在では国際規格として，ほぼすべての自動車に採用されていなど運転ごとに変化するものと，勾配のように道路に依存しており運転方法によらず必ず消費されるものに分類する．そして，る．CAN データはメーカーや車種によって異なるが，ICV な
ら燃料噴射量，EV ならバッテリーパックのセル電圧やバッテ

特に後者に注目する．すなわち，定速走行中の EV は道路種別

リー残量，モータのトルクといったデータが存在する．現在で（速度帯）や道路地形（勾配）に依存したエネルギー消費傾向を

は CAN データを個人で容易に取得することができる．

示すことから，そのデータは「道路固有の最小限のエネルギー

CAN データを利用した他の研究として，田中らは, スマート消費」として有用性が高い．このデータは元々CAN データに含フォンから取得した位置情報と ICV の CAN データを利用してまれるため，EV のライフログデータから抽出することが可能

3 次元道路情報の生成を行った [10]．この研究では実験のためである．このデータを地図上に示したものを本稿では「EV のの走行時の CAN データを利用しており，CAN データを日常

エネルギー消費地図」と呼ぶ．しかし，このマップを作成するにあたり，エネルギー消費要因を把握することが困難であった．

的な走行におけるライフログと見なして利用を試みる我々とは立場が異なる．

そこで本研究では次の二つのことを提案する．一つ目に，車間距離制御装置（ACC: Adaptive Cruise Control）を用いて

2. 3 ECOLOG システム

走行した際の CAN データを収集し，我々の先行研究である「ECOLOG システム」によって消費要因を説明する．ただし，
この方法では ACC 設定下での走行でしかデータが得られない

我々の先行研究では，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 [5]．本システムは以下の機能で構成さため，道路の網羅率が低いことが課題となる．そこで二つ目のれる．

方法として，エネルギー消費量の観点から「定速走行とみなせる」走行データの選択方法を提案する．この方法により，「定速 （ 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．
走行に準ずるエネルギー消費地図」を作成し，地図上の道路の網羅率が一つ目の ACC による方法よりも大幅に向上すること （ 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（以下「EV モデル」）を適用して，1 秒ごとの消費電を目指す．
力 [W] を推定する．

2 研究背景2. 1 関 連 研 究（ 3 ） 推定した瞬間の消費電力をデータベースに蓄積する．
（ 4 ） 地点別・時点別・走行状況別の消費電力を検索・集約する．

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おこなわれている．特に，ITS（Intelligent Transport Systems:
高度道路交通システム）のための自動車内蔵センサの活用 [6]や，交通データの可視化 [7] は注目されており，多くの研究が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 [11] 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 [5]．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

みられる．しかし，高精度な自動車内蔵センサにより取得した

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

データは膨大であるために，その多くは事故回避や自動運転をる．これにより，ECOLOG データは時間に正規化されたエネ目的とした自動車制御のためだけに使われている．それに対し，
我々は今後の EV 社会を見据え，制御のための高精度センサの

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）〜（8）にログを蓄積し活用する方法を提案していく必要があると考える．

示す．式中の各パラメタについては，表 1 に示す．式（1）〜他の自動車より収集した走行ログを活用する研究として，飯（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

事率 [W]）を表しており，それぞれ加速抵抗，登坂抵抗，転が

地図の色分けで可視化するシステムを構築した [8]．この研究では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
で簡易に集められる EV のライフログを自己のために有効活用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を行った [9]．我々は, ICV と比較して構造が単純で現在普及が進んでいる EV を用いて，EV のライフログから簡易に EV の走行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

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 Pd (t) とする．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．

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

PROLL (t) = µM g cos θ × v(t)(3)

PACC (t) =(1)

まず，自動車が走行する限り，転がり抵抗や空気抵抗による

表 1 EV モデルのパラメタ
パラメタ

単位

意味

取得方法

値

損失は避けることができない．次に，加速時には大きな加速抵

g

m/s2

重力加速度

定数

9.80665

抗が生じ，EV のエネルギー消費は大きな値を示す．これは，一

ρ

kg/m3

空気密度

定数

1.22

転がり抵抗係数定数

時的な運動エネルギーの獲得を意味する．EV には回生ブレー

µ

0.015

Cd

空気抵抗係数定数0.28

キがあるため，運動エネルギーの一部は回収可能なエネルギーであり，すべてがエネルギー損失とはならない．また，登坂時

Am2

車両前方投影面積

カタログ値

2.24

M

kg

車両重量

カタログ値

1600

においても高度上昇に伴い EV のエネルギー消費は大きな値を

Mi

kg

慣性重量

定数

80

示す一方で，これは一時的な位置エネルギーの獲得を意味する．

θ

rad

坂路勾配

地図データ

したがって，下り坂では獲得した位置エネルギーを利用して走

v(t)

m/s

自動車の走行速度

GPS より取得

行することが可能であり，登坂抵抗の全てがエネルギー損失とはならない．ただし，モータは電気−機械エネルギー変換装置1
ρCd Av(t)2 × v(t)(4)
2
Pd (t) = PACC (t) + PSLOPE (t) + PROLL (t) + PAIR (t) (5)であるため，加速時，および，坂道走行時のいずれの場合にお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

ここで，加減速は交通状況や運転の仕方に依存するため，加ル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．

減速によるエネルギー損失は運転時または運転者固有の量にな加速度が −0.15G 以下の際には，−0.15G 分の運動エネ

る．一方，速度帯と道路勾配は道路固有のものであるため，誰PAIR (t) =•速や道路勾配によってエネルギー損失量は異なる．

にとっても共通のエネルギー損失が生じる．本研究では，このルギーが回生される．

•

いても，必ずエネルギー変換損失が生じる [12]．よって，加減「道路固有のエネルギー損失」を地図上に示したものを「EV の速度が 7km/h 以下であれば回生は行われない．

定義に従い，回生エネルギーの瞬時値 PRE (t) を式（6）に示す．このとき，P0 は加速度 −0.15G におけるモータの仕事率である．また η(Pd (t), v(t)) は，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 [11] とする．

エネルギー消費地図」とする．

3. 2 EV のエネルギー消費地図の意義
本節では EV のエネルギー消費地図を作成する意義を説明
する．




Pd (t) × η(Pd (t), v(t))






(Pd (t)/(M v(t)) > −0.15G かつ v(t) > 7km/h)PRE (t) = P0 × η(Pd (t), v(t))





(Pd (t)/(M v(t)) <= −0.15G かつ v(t) > 7km/h)




0
(v(t) <
= 7km/h)(6)
前述した回生ブレーキだけで十分な減速が得られない場合，
摩擦ブレーキによる減速が発生する．車両が失った力学的エネ
ルギーのうち，回生されなかったエネルギーを式（7）として定義した．力行時と回生時それぞれについて，エネルギー変換
時の損失を式（8）に定義した．

まず，3. 1 節で示した「道路固有のエネルギー損失」を基準として，交通状況や運転の仕方に応じて発生する加減速に伴いエネルギー損失は増加する．このときのエネルギー損失と EVのエネルギー消費地図との差分を地図上で比較することで，運転者固有の運転特徴を道路ごとに分析することが可能となる．
したがって，運転者固有のエネルギー損失を説明するための基データとして，EV のエネルギー消費地図は有用であると考える．
次に別の観点からも，定速走行時のエネルギー消費地図の有用性を説明する．まず，EV のエネルギー損失が最小となる走行条件を考える．モータによるエネルギー変換時の損失はモータに入力される電気エネルギーがゼロであるときには生じない．
したがって，最小損失となる条件はモータに入力される電気エPFRIC (t) = Pd (t) − PRE /η(Pd (t), v(t))

ネルギーがゼロとなる場合である．ここで，転がり抵抗と空気(7)

抵抗は避けられない．これらのことから，「転がり抵抗と空気抵抗の和が，下り勾配による下向きの力とちょうど拮抗する下り

PCONV (t) =Pd (t)/η(Pd (t), v(t))(Pd (t) > 0, 力行時)P (t) × η(P (t), v(t))(Pd (t) < 0, 回生時)

一般的な道路では勾配は変化するため，勾配に合わせて速度(8)を変化させることができる場合にのみ，その条件は成立する．

dd

3 EV エネルギーマップを実現する EV 内部デー
タの異目的活用
3. 1 EV のエネルギー消費特性
本節では，EV のエネルギー消費特性に基づき，本研究における「EV のエネルギー消費地図」を定義する．

坂」を，電気エネルギーがゼロになる速度で下り続けることができれば最小損失となる．

しかし，単独走でない場合には速度を交通状況に合わせる必要があるため，勾配条件にあわせて速度を変化させるのは現実的ではない 1 ．よって，勾配に応じて速度を変化させる走行によって EV のエネルギー損失を最小化することは可能だが，他車が
1：下り坂と上り坂が組み合わさった場所でエネルギー消費を最小にする速度変化を行うと，渋滞の原因となる．その結果，他車のエネルギー損失を誘発する．

存在する一般的な交通条件の中では難しい．他車が存在する交通の中で渋滞を起こさずに走行し続けるには，全車の車間距離

DESTINATION

ORGIN

が一定のままで定速巡航できる状況が理想的である．すなわち，

SID = 1

SID = 2

SID = 𝑢

𝑑𝑐

𝑑𝑐

𝑑𝑐

「EV のエネルギー消費地図」では理想的な状況を想定する．ここからの差分が，理想状況との差となる．

……

𝑑𝑐

……

以上をまとめると，「EV のエネルギー消費地図」とは，定速巡航しつづけることができる理想的な状況において，道路の速図1

度帯と道路勾配に応じて変化する道路固有のエネルギー損失を地図上に示したものである．理想的な状況におけるエネルギー表2

損失を明らかにすることで，一回の充電で到達できる限界地点

パラメタを知ることができる．これは，航続距離に不安のある EV におvc

単位

対象道路の分割区間
対象道路の分割パラメタ

意味km/h 制限速度（法定速度）

いて，走行可能距離を試算する指標となる．加えて，運転者固cs

分割区間長決定定数

有のエネルギー損失などは「道路固有のエネルギー損失」であdcm

分割区間長（dc = vc ∗ c ∗ 1000/3600）

るこのエネルギー消費地図との差分として説明される．これらu

分割区間識別番号の理由により，「EV のエネルギー消費地図」を作成することは有用であると考える．

3. 3 EV のエネルギー消費地図の作成方法

エネルギーベースラインマップを作成する方法が最も単純な方法である．しかし，その他多くの道路では，日常的に定速で走り続けることは困難である．よって，ACC による定速走行時

定速走行時においても必ず発生するエネルギーの損失として，の EV のライフログを利用してエネルギーベースラインマップ

2. 3 節で示した EV モデルをもとに要因別に説明する．まず，を作成すると，マップの網羅率は低くなる．一方で，日常の走前提として加減速がゼロである走行をマップ作成対象としてい行においても，限定的な短い道路区間（分割区間）であれば定るため，加速抵抗による消費（式（1））は計上しない．回生エ

速で走行できるケースが存在する．このことから，定速で走行

ネルギーについては，損失するエネルギーに該当しないため対できた時のログだけを選択し，分割区間における定速ログとし象外とする．また，登坂による消費（式（2））は，一時的な位て利用することを考えた．分割区間を図 1 に示す．図中の各パ

置エネルギーの獲得を意味し，回生時に回収されるため計上しラメタを表 2 に示す．

ない．ただし，勾配に応じて一時的にモータのエネルギー消費

まず，図に示したマップ作成の対象道路への進入地点（ORI-

は変化し（式（2）），同時に式（8）に基づいてエネルギー変換

GIN）から退出地点（DESTINATION）までを分割区間長 dc

時の損失も変化する．したがって，道路の勾配状況に応じてエで分割する．分割区間長 dc の決定定数 c については任意に設

ネルギー損失は変化する．このことは，速度に変化がなくても定して良いものとし，本稿では c を 5 秒とした．次に，dc ごと生じる道路固有のエネルギー消費が存在することを意味する．

に分割された区間に対して識別子（SID）を設定し，SID ごと

次に，定速走行時には摩擦ブレーキによる損失が生じないこに定速のログを選択する．通勤などの日常的な利用では，同じとを確認する．定速走行時においては，回生ブレーキのトルク

対象道路を走行したログが繰り返し大量に発生することから，を上回る減速が必要なとき，すなわち，急勾配を下る際にしか様々な分割区間における定速ログを取得することが可能である．

摩擦ブレーキを必要としない．たとえば，日本国内では道路構

このように各分割区間ごとの定速ログを集めてエネルギーベー

造令第二十条に基づき，道路の区分や設計速度に応じて縦断勾スラインマップを作成することで，マップの網羅率を上げるこ配の限界が定められており，その多くが ±10% 以内である．そとを目指す．

の結果多くの場合，定速走行時には摩擦ブレーキを作動させる

以上より，定速ログを選択する二つの手法を提案する．提案必要はない．したがって，本稿では摩擦ブレーキによるエネル

手法 1 では，ACC を用いて定速走行を行ったときのログを選

ギーの損失をマップ作成の対象外とする．

択する．提案手法 2 では，日常的な走行で発生するログから，以上のことから，本稿では定速走行時のエネルギー損失は，定速に準ずる走行時のログを選択する．本稿では，定速で走行

転がり抵抗（式（3）），空気抵抗（式（4）），エネルギー変換

した場合と同程度のエネルギー消費を示す EV のライフログを（式（8））の 3 つの要因により発生すると定義する．この結果

準定速ログと定義する．定速で走行した場合の消費電力についによって得られたエネルギー損失を地図上に示したものが「EVては，我々の先行研究で提案された未知道路消費電力推定シスのエネルギー消費地図」である．

テム [13] を用いて算出する．このシステムによって，仮に EV

3. 4 EV のエネルギーベースラインマップのためのデータ選が定速で走行した場合の移動軌跡と，EV モデルに基づく消費択方法
近年の車間距離制御装置（Adaptive Cruise Control:ACC）技術の発達により，一部の道路では定速による走行が可能になった．したがって，ACC 走行時のライフログを基に EV の

電力の推定値を含む仮想定速走行ログを生成することができる．
この仮想定速走行ログの消費電力を用いて，準定速ログを選択
する．

表4

SID = 1

SID = 2

SID = 𝑢

𝑑𝑐

𝑑𝑐

𝑑𝑐

図2

……

𝑠𝑡
= (𝑡, 𝑝𝑡 , 𝑒𝑡 )

…

パラメタ

𝑑𝑐

…

……
𝑠1
𝑠0
= (0, 𝑝0 , 𝑒0 ) = (1, 𝑝1 , 𝑒1 ): EVの移動軌跡

意味
トリップ識別番号（m = 0, 1, ...）

m
E m,u

ACCTID= 𝑚ACC……
𝑠𝑡 ′= (𝑡 ′ , 𝑝𝑡 ′ , 𝑒𝑡 ′ )日常的な EV の走行ログに関するパラメタ

単位𝑠𝑛= (𝑛, 𝑝𝑛 , 𝑒𝑛 )提案手法 1: ACC による定速走行ログ

区間 u におけるトリップ m の消費電力平均

W

SID = 1

SID = 2

SID = 𝑢

𝑑𝑐

𝑑𝑐

𝑑𝑐

……

表 3 ACC による定速走行ログ選択時のパラメタ
パラメタ

単位

t

s

𝑠Ƹ0
𝑠1Ƹ
= (0, 𝑝0 , 𝑒෡′ 0 ) = (1, 𝑝1 , 𝑒෡′ 1 )意味

時刻 t における座標

W

時刻 t における消費電力
時刻 t における EV のライフログ

st
n

s

対象道路を退出するまでにかかる時間

SID = 1

SID = 2

SID = 𝑢

𝑑𝑐

𝑑𝑐

𝑑𝑐

𝑠0
𝑠1
= (0, 𝑝0 , 𝑒0 ) = (1, 𝑝1 , 𝑒1 )図3

速度: 𝑣ො𝑐……

𝑠Ƹ𝑡= (𝑡, 𝑝𝑡 , 𝑒෡′ 𝑡 ) …

𝑠Ƹ 𝑡 ′= (𝑡 ′ , 𝑝𝑡 ′ , 𝑒෡′ 𝑡 ′ )𝑠𝑛Ƹ= (𝑛, 𝑝𝑛 , 𝑒෡′ 𝑛 )

TID
=𝑚−1

……

……

TID
=𝑚

……

𝑠𝑡
… 𝑠=𝑡′(𝑡′ , 𝑝 ′ , 𝑒 ′ )= (𝑡, 𝑝𝑡 , 𝑒𝑡 )𝑡𝑡𝑠𝑛
= (𝑛, 𝑝𝑛 , 𝑒𝑛 )表5

準定速走行ログ選択時のパラメタ

単位

意味

km/h

仮想の巡行速度𝑑𝑐……

提案手法 2: 仮想定速走行ログ

v
bc
eb′ t

: EVの移動軌跡

……

図4

パラメタ

ACC による定速トリップ識別番号

mACC

𝑑𝑐

対象道路へ進入してからの経過時間

pt
et

……

: EVの移動軌跡

W

仮想の時刻 t における消費電力推定値

sbt
b
E

u

W

区間 u における仮想の消費電力推定値の平均

σ
bu

W

区間 u における仮想の消費電力推定値の標準偏差

時刻 t における EV の仮想定速走行ログ

成する．

提案手法 2: 日常的な EV の走行ログ（ 1 ） 入 力: 走 行 す る ル ー ト と そ の 区 間 の 仮 想 の 巡 航 速 度

vbc [km/h]，停止回数を入力する．仮想定速走行ログ生成に

3. 5 提案手法 1：定速走行時の EV のライフログ選択

おいては，停止回数を 0 とする．

本節では，ACC を用いた定速時の走行ログ選択について述（ 2 ） 走行ログ生成: 一定速度 v
bc で対象道路を走行する仮想定速
べる．走行ログを図 2 に示す．図中の各パラメタを表 3 に示す．
走行ログを生成する．
提案手法 1 では，分割区間 u ごとに定速走行したログを選択す（ 3 ） 消費電力の決定: EV モデルを適用し，仮想定速走行ログ
る．ACC 機能によって一定速度に設定して走行した時の EVの消費電力を推定する．
は，設定速度を基準として ±2% 程度の範囲内の速度で走行が可能であった．このことから，本稿では，ACC を用いて一定

これにより，図 4 に示す，sbt を得る．この仮想定速走行ログに速度に設定したときの走行ログのすべてを定速ログとしてマッ対して，図 3 と同等の分割区間識別番号 u ごとにデータの集約

プ作成のためのデータの対象とする．

を行う．式（10）と式（11）に従い，消費電力の推定値の平均
b [W] と消費電力の推定値の標準偏差 σEb [W] を算出する．
u3. 6 提案手法 2：準定速走行時のライフログ選択u

本節では，地図上の網羅性を向上させるための準定速走行時

′

X
1
eb′ t
t′ − t + 1 t
v
u
′
t
u
X
1
t
b )2
σ
bu =
(eb′ t − E
ut′ − t + 1 t

b =
E
u

のライフログ選択について述べる．被選択対象の EV のライ
フログについて，図 3 を用いて説明する．図中の各パラメタ
を表 4 に示す．EV のライフログとして，時刻 t における座標

pt ，および，CAN データに現れる消費電力データ et [W] を取得する．分割区間識別番号 u と，トリップ番号 m ごとにデー

t

(10)

(11)

タを集約し，式（9）に従い消費電力の平均値 E m,u [W ] を算出

このとき，式（12）に従い，E m,u [W] が仮想定速走行ログにする．E m,u は，あるトリップ m における区間 u の平均消費電

おける消費電力の分布範囲に含まれるか判別を行う．式（12）力を表す．

を満たすとき，トリップ m，分割区間 u で準定速であるとみ
なす．

X
1
et
t −t+1 tt

E m,u =

′

′

(9)

b −σ
b
E
bu <
bu
u
= E m,u <= Eu + σ(12)

次に，仮想定速走行ログについて，図 4 を用いて説明する．
図中の各パラメタを表 5 に示す．まず，未知道路消費電力推定システムにおける，次の手順を実行して仮想定速走行ログを生3. 7 エネルギー消費地図の内訳説明
選択した定速ログの CAN データに含まれる消費電力のデー

SID = 1

SID = 2

SID = 𝑢

𝑑𝑐

𝑑𝑐

𝑑𝑐

……

SID = 1

SID = 2

SID = 𝑢

𝑑𝑐

𝑑𝑐

𝑑𝑐

𝑑𝑐

……
𝑆1 = (𝑠1 , 𝑒1′ ) 𝑆2 = (𝑠2 , 𝑒2′ ):定速走行区間

FLAG(1, 𝑚 − 2) = 0

……

図5
表6

定速ログのエネルギー消費比較

単位

意味

et

W

時刻 t における消費電力

W

時刻 t における消費電力の推定値

図6
表7

時刻 t における EV のライフログ

st

……

……

FLAG(𝑢, 𝑚) = 1

単位

区間 u で定速の走行で消費した電力量平均

E ′ ACC,u

J

区間 u で定速の走行で消費した電力量推定値平均… 𝑆𝑡 ′ = (𝑠𝑡 ′ , 𝑒𝑡′′ )エネルギー消費推定値を含む走行ログ
区間 u，トリップ m における判別式（12）の真偽値
区間 u において準定速のトリップ数

M (u)
Eu

J

区間 u で準定速の走行で消費した電力量の平均E′u

J

区間 u で準定速の走行で消費した電力量の推定値平均

タを用いて，定速走行時のエネルギー消費マップを作成するこ

表8とができる．しかし，このデータは 2. 3 節で示す様々な要因によるエネルギー消費の合計値であり，CAN データのみでは消……

𝑆𝑡 = (𝑠𝑡 , 𝑒𝑡′ )

意味

St

J

FLAG 𝑢, 𝑚 − 1 = 0

準定速ログのエネルギー消費比較

FLAG(u, m)

E ACC,u……

定速ログのエネルギー消費比較時のパラメタ

パラメタ

エネルギー消費推定値を含む走行ログ

St……

𝑆1 = (𝑠1 , 𝑒1′ ) 𝑆2 = (𝑠2 , 𝑒2′ )定速ログのエネルギー消費比較時のパラメタ

パラメタ

e′t

FLAG(𝑢, 𝑚 − 2) = 1

FLAG(1, 𝑚 − 1) = 1
FLAG(1, 𝑚) = 1

𝑑𝑐……

ACCTID = 𝑚ACC

𝑆𝑡 = (𝑠𝑡 , 𝑒𝑡′ ) … 𝑆𝑡 ′ = (𝑠𝑡 ′ , 𝑒𝑡′′ ):定速走行区間

実験データ取得環境日程

2018 年 7 月 1 日〜2020 年 6 月 30 日

使用車両

日産 LEAF ZAA-ZE0 型 2011 年式

費要因を知ることは困難である．これに対し，我々の先行研究

被験者

1名

である ECOLOG システムを用いて，エネルギー消費の内訳を

GPS データ取得端末

Android タブレット端末

要因別に説明することを試みる．CAN データから得られた消CAN データAndroid アプリ “Leaf Spy Pro”

費電力と，EV モデルを用いて推定した消費電力を比較し，消取得方法・取得端末

PLX KIWI 3 OBD2，Android タブレット端末

費電力が同程度のときに EV モデルによる要因別の推定が十分であるとみなす．これにより，定速走行時の消費要因別のエネ
ルギー消費を明らかにし，3. 3 節で示したエネルギー損失だける要因別のエネルギー消費データを利用して，区間 u ごとにエを地図に示す．

ネルギー損失だけを地図に示す．

まず，3. 5 節における提案手法 1 に基づいて選択された定速ログを図 5 に示す．図中の各パラメタを表 6 に示す．区間 u
で定速のトリップだけを対象に，トリップごとに消費電力量を算出し，その平均 E ACC,u を式（13）に従い算出する．また，EV モデルを用いて推定したトリップごとの消費電力量の平均 E ′ ACC,u を式（14）により求める．このときの E ACC,u とE ′ ACC,u を比較する．2 値が同程度であるとき，EV モデルによる要因別のエネルギー消費データを利用して，区間 u ごとにエネルギー損失だけを地図に示す．

M (u) =X

FLAG(u, m)

(15)

m=1
′

1 X X
Eu =
(
et ∗ FLAG(u, m))
M (u) m=1 t
t′

1 X X ′(et ∗ FLAG(u, m))u =M (u) m=1 t
t

E′

(16)

(17)

マップ作成のための可視化ツールには，Microsoft Excel 2016の 3D Maps 機能 2 を用いた．

E ACC,u =E′

ACC,u =

1

X

mACC m

ACC =1

1

X

mACC m′

ACC =1

t
X

et )

(13)

t
X
′
(
et )

(14)

(

t
′

4 エネルギー消費地図の作成実験
4. 1 利用データt

次に，3. 6 節における提案手法 2 に基づいて選択された定速ログを図 6 に示す．図中の各パラメタを表 7 に示す．提案手法

2 では，全トリップ数 m のうち，区間 u で準定速であるトリッ
プ数 M (u)（式（15））だけを対象として区間ごとの消費電力量を求める．式（16）〜（17）に従い，区間 u ごとの消費電力量

マップ作成のためのデータとして，EV モデルによる消費電力推定値を擁する走行ログと，EV 走行時の CAN データを用いる．データの取得のための実験機として，表 8 に示す日産

LEAF を用いた．
まず，ECOLOG システムで利用したパラメタについて説明
2：“Get started with 3D Maps”, Microsoft, https://support.microsoftの平均値 E u と，推定した消費電力量の平均値 E ′ u を求める．

.com/en-us/oﬃce/get-started-with-3d-maps-6b56a50d-3c3e-4a9e-a527-

提案手法 1 と同様に 2 値が同程度であるとき，EV モデルによeea62a387030, 参照 Jan 10, 2022.

表9
road5

road4

road3

road2

対象道路データ

road1：ORIGIN

経路名称

区間名称

道路種別

vc

走行件数

：DESTINATION

Route1

road1

国道（自動車専用道）

2.6 km 70

241 件

Route1

road2

国道（自動車専用道）

6.1 km 80

233 件

Route1road3

県道

2.3 km 60

227 件

Route1

road4

県道

4.0 km 50

232 件

Route1road5

市道

0.6 km 40

159 件

Route2

road6

国道（自動車専用道）

5.1 km 70

14 件

Route2road7

市道

1.3 km 40

11 件

Route2road8

市道

1.7 km 30

11 件

Route2road9

市道

1.1 km 30

13 件

road9

road12

road11

図7

road10

road8 road7

road6

対象道路

距離

Route2

road10市道

0.7 km 40

13 件

する．実験機の諸元を表 1 に示す．本手法では道路勾配に基づ

Route2

road11市道

4.5 km 50

13 件

くその地点固有の消費電力の変化を算出する．そのためには正Route2

road12

市道（一部国道）

5.2 km 40

11 件

確な道路勾配データが必要不可欠である．そこで，勾配につい
0.06ては株式会社ゼンリンデータコムが提供する webAPI サービス

“ルートマッチング（自動車）”API 3 を用いて各地点の正確な
道路標高データを取得した．そして，地点間距離と地点標高差

エネルギー消費 [kWh]の “いつも NAVI API3.0” を利用して取得した．具体的には，

0.05
0.04
0.03
0.02

0.01
0
-0.01 0

20

40

60

-0.03

からその地点の道路勾配を算出した．変換効率 η については，

80

100

120

140

160

180

-0.02

区間番号 𝒖′-0.04

CANデータ

文献 [11] で示されたモータ・インバータ総合効率と呼ばれる値

図8

推定値

エネルギー消費比較実験結果: Route1を用いた．以上の値を用いて 1 秒ごとの要因別の消費電力の推
また，エネルギー消費の正解データとして，CAN データを用いた．CAN データの取得には Android アプリ LeafSpy

Pro を使用した．また，OBD2（On Board Diagnosis second
4generation）接続用の Bluetooth 通信端末として Kiwi3 OBD2エネルギー消費 [kWh]定値を求めた．

0.05
0.04
0.03
0.02
0.01
0
-0.01 0
-0.02
-0.03
-0.04
-0.05
-0.06

50

100

150

図9

では，LeafSpy Pro において，EV 内部を流れる電流，および，

250

300

区間番号 𝒖′CANデータWireless Bluetooth Diagnostic Scanner 5 を使用した．本研究

200

推定値

エネルギー消費比較実験結果: Route2電圧であるとされる値を用いて，エネルギー消費を算出した．
示す二つの経路 Route1 と Route2 における比較結果を図 8 と4. 2 マップ作成対象道路

図 9 に示す．図の横軸は対象道路を巡航速度で走行できた場合

本稿におけるマップ作成対象の道路について，図 7 を用いての移動時間，縦軸はエネルギー消費を表す．水色の折れ線グラ説明する．図中の各道路を表 9 に示す．対象道路として，出発地

フが CAN データに基づくエネルギー消費，緑色の折れ線グラと目的地が同一であり，道路種別の異なる経路 2 つを利用する．

フが ECOLOG システムによるエネルギー消費推定値を表す．

1 つ目の経路（Route1）に含まれる道路の特徴として，road2

いずれの経路においても，おおよそ同じエネルギー消費の概は高速で走行可能な一方で渋滞が生じやすい．また，road3 は形を示した．よって，CAN データに基づくエネルギー消費と，県道であるが，片側 2 車線を有する幹線道路であるため交通の

ECOLOG システムに基づく要因別エネルギー消費推定値の総流れが良い．総合して Route1 は経路全体として巡航速度が大量が同等であるとみなし，このときのエネルギー消費を要因別

きい．2 つ目の経路（Route2）に含まれる道路の特徴として，に示す．

road8 以降は片側 1 車線の市道が多く，巡航速度が小さい．
4. 3 定速走行時のエネルギー消費比較検証実験
3. 7 節で示した，エネルギー消費の比較実験を行う．表 9 に

5 エネルギー消費地図作成結果と考察
5. 1 エネルギー消費地図
3. 5 節．および，3. 6 節で示した 2 つの提案手法ごとに，3. 7

3：“いつも NAVI API 3.0 マニュアル ルートマッチング（自動車）”, ZENRIN
DataCom, https://support.e-map.ne.jp/manuals/v3/?q=road path

節で示したマップ作成方法に従って，エネルギー消費地図を作

drive api man, 参照 Feb 6, 2022.

成した．結果をそれぞれ図 10 と 11 に示す．図中の棒グラフは4：“LeafSpy Pro”, Google Play, https://play.google.com/store/apps/

地図上の位置に対応したエネルギー消費を表す．また，3. 3 節

details?id=com.Turbo3.Leaf Spy Prohl=jagl=US, 参照 Dec 24, 2021.

で定義した 3 種類のエネルギー消費について，空気抵抗由来を

5：“PLX Devices model Kiwi3”, Inc. PLX Devices, https://www.
plxdevices.com/Kiwi-3-OBD-Car-to-Smartphone-Connection-p/897346002832.html, 参照 Dec 24, 2020.

黄色，転がり抵抗換由来を橙色，エネルギー変換由来を赤色に対応させて積み上げ棒グラフで表示する．

が原因として挙げられる．一方で，Route1 にも交差点は複数存在するが，おおよそマップが網羅されていた．以上のことか
ら，データ件数が増加するに従って一時的に定速で走行できたログが蓄積し，マップの網羅率は向上すると考えられる．

6 ま と め1

本論文では，EV のライフログを利用して，走行時に必ず発
図 10エネルギー消費地図: 提案手法 1

生する道路固有のエネルギー消費地図を消費要因別に表示した．
また，ACC を用いて取得した定速走行ログを対象とする提案
手法 1 に対して，準定速走行ログを選択する提案手法 2 によってマップの網羅率が大幅に向上した．

謝

辞本研究の一部は横浜国立大学令和 3 年度学長戦略経費の支援による．道路勾配データの作成については，株式会社ゼンリン
1

データコムのサポートを得た．
図 11

エネルギー消費地図: 提案手法 2

まず，マップが作成できた割合を表す網羅率を比較する．対象道路の総経路長に対するマップ作成のためのデータが存在す
る区間距離の合計を割合表示したものを網羅率とする．このとき，網羅率は経路ごとにそれぞれ，Route1 が 19%，Route2 が82%となった．このように，ACC に基づく定速ログの選択方
法では道路が制限される一方で，選択条件緩和を適用した提案
手法 2 では大幅な網羅率の向上が見られた．
次に，エネルギー消費の要因別の割合を，道路種別ごとに比較する．高速道路である road1，road2，road6 では黄色の空気抵抗に由来した消費が大きく，また全道路を通して転がり抵抗に由来した消費が大きい．エネルギー変換由来の消費は場所ごとに大きく変動し，この変動が道路の勾配に対応していることを確認した．

5. 2 経路別エネルギー消費の比較
本節では 2 つの経路におけるエネルギー損失を比較する．本稿では，同種別の道路において巡航速度が一定であること，道
路勾配が連続的に変化していることから，それぞれの要因別
エネルギー損失も連続的に変化すると仮定する．仮定のもと，
マップの空白区間のエネルギー損失を，空白区間前後のエネル
ギー損失の平均値として算出した．このとき，エネルギー損失
は Route1 が 2.4[kWh]，Route2 が 2.8[kWh] となり，巡行速度に近い走行が可能な場合においては Route1 がエネルギー消費の観点から優位であることが明らかになった．

5. 3 考察3. 6 節で示した提案手法 2 に基づくマップにおいて，特にRoute2 で定速ログが選択できず空白区間となる場所が多く見られた．これは，Route2 における走行件数そのものが少ない
ことに加え，空白区間の多くが交差点付近で加減速が頻繁に発生することから，実験データ内に定速ログが極めて少ないこと

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