DEIM Forum 2023 5c-9-2

空間サンプリングされた道路データのスキーマによるEV エネルギーライフログの有効活用
七里 祐輔†劉屹†

曽我紗代子†

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: †{shichiri-yusuke-st,liu-yi-tk,soga-sayoko-cz}@ynu.jp, ††{tanaka-yuto-kt,he-xin-fw}@ynu.jp,†††tommy@ynu.ac.jp
あらまし 本稿では，電気自動車（Electric Vehicle：EV）のエネルギーライブログを収集し，空間に紐づいたエネル
ギーデータ解析手法を提案する．EV のエネルギー消費は，道路勾配を始めとした道路条件や，加減速や速度帯などの走行条件によって大きく変化する．したがって，EV のエネルギー消費を推定し，地点ごとに集約・可視化したいという需要がある．本稿では，道路を一定距離で分割した「セグメント」を集約単位とし，地点ごとに消費したエネル
ギーを明らかにした．これにより走行や道路の分析をより精密に行うことができ，運転の意志決定支援や運転の振り
返りに役立つ．様々な解析例から，EV のエネルギーライフログが有用であることを示した．
キーワード 電気自動車，時空間データ処理，地理データ活用，CAN データ
条件によって大きく変化する．さらに，季節による変動も大き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，実世界の大量かつ多様なデータを気軽に取得・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（Internet of 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，ライフログは膨大かつ多様であるため，蓄積されずに捨てられているものも多い．それに対し，データの特性や利用用途に適したスキーマを設計しデータベースを構築することで，検索によって有用な情報を発見できるようになる．
一方で，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．日本では，2030 年度において，2013 年度比で温室効果ガス 46%削減を目指すという目標が掲げられている [2]．目標達成のために，現在の日本におけるエネルギー消費の 2 割以上を占める運輸部門についても，対策が必要である．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 [3]．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 Combustion Vehicle：ICV）と比べて 6 割程度であるという特徴がある [4]．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 [5]．しかし，EV に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，
道路勾配を始めとした道路条件や，加減速や速度帯などの走行

く，特に冬の低温下ではエネルギー消費が大きく増加する [6]．
したがって EV で走行する際に，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．
以上に対し我々は，車のライフログを収集し，EV のエネ
ルギーデータを蓄積するデータベースを構築することを考えた．本稿における車のライフログとは，自動車の移動軌跡である GPS（Global Positioning System）データおよび，EV のエネルギー消費に関するデータを含む CAN（Controller Area

Network）データの 2 種類のデータを指す．我々の先行研究では，GPS データを収集し，運動方程式に基づく物理モデル [7]により EV の要因別のエネルギー消費を推定する，「ECOLOGシステム」を提案した [8]，[9]，[10]．また，我々の別の先行研究
では，CAN データを収集することで実際のエネルギー消費を知ることができるだけでなく，ECOLOG システムと組み合わせることで，CAN データを本来の目的とは異なる目的にも利用できることを示した [11]，[12]．
ここで，我々の先行研究における EV エネルギーデータベー
スでは，GPS データや CAN データから得られるエネルギー
消費データを，時系列データとして蓄積していた．一方で，エネルギー消費を空間単位の時間積算値で示し，地点ごとの消費を可視化したいという需要もある．そこで，EV のエネルギー
消費計算を，空間単位で高速かつ一貫性を保ちながら行えるス
キーマを提案した [13]．この空間サンプリングされた道路デー
タのスキーマ（以下，「空間サンプリングスキーマ」と呼ぶ）では，道路を一定距離で分割したものを「セグメント」と定義し，セグメント単位でエネルギー消費の集約を行う．本稿では，空間サンプリングスキーマに基づく EV エネルギーライフログの有効活用の例を示す．時系列データを空間データに変換するこ

2. 3 ECOLOG システムとで，走行や道路の分析をより精密に行うことができ，運転の

我々は先行研究 [8]，[9]，[10] で，ECOLOG（Energy COn-

意志決定支援や運転の振り返りに役立つ．様々な解析例から，

sumption LOG）システムを提案してきた．ECOLOG システ

EV のエネルギーライフログが有用であることを示す．

ムでは，EV のエネルギー消費に関する検索可能なデータベー

本論文の構成を次に示す．2 章では関連研究を示し，我々のスを EV のライフログから作成する．ECOLOG システムは以研究との比較を行う．3 章では，我々が提案する空間サンプリ

下の機能で構成される．
ングされた道路データのスキーマについて説明する．4 章では，
（ 1 ） 自動車に後付けで搭載するセンサによって，自動車の走行
空間サンプリングスキーマに基づき，EV のエネルギー消費とログ（GPS データおよび CAN データ）を収集する．
いう観点から，道路や走行の特徴を解析した例を示す．5 章で（ 2 ） GPS データに対して，我々が構築した EV エネルギー消は結論を述べる．
費モデル（以下「EV モデル」と呼ぶ）を適用し，1 秒ご

2 研究背景との消費電力 [W] を推定する．
（ 3 ） GPS データや EV モデルにより推定した消費電力の瞬時

2. 1 関 連 研 究

値などを，データベースに蓄積する．

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 （ 4 ） 地点別・時点別・走行状況別の消費電力を検索・集約する．
行われている. 特に, ITS（Intelligent Transport System：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 [14] や,交通データの可視化 [15] 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

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 のエネルギー消費を要因ごとに推定する EV モデルを定義した [10]．この EV モデル
では，移動軌跡のライフログを用いて，EV のエネルギー消費の瞬時値を要因ごとに推定する．これにより，ECOLOG データ

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

地図の色分けで可視化するシステムを構築した [16]. 矢野らは,タベースに格納される．

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 経路
探索プラットフォームの提案を行った [17]. これらはいずれ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する
我々とは立場が異なる. 芳澤らや Wu らは我々の先行研究 [9] と同様に，運動方程式を用いて EV のエネルギー消費を推定するモデルを提案し，走行ログを用いてその推定結果の精度を示した [18]，[19]. 本研究ではさらに，空間単位での集約により，走行や道路に関する様々な解析を行えることを示す．

2. 2 CAN データ
CAN は，複数の電子制御装置（Electric Control Unit：ECU）
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
ス通信規格である．ドイツの Robert Bosch 社によって開発され，現在では国際規格（ISO11898 [20] 及び ISO11519 [21]）として，ほぼすべての自動車に採用されている．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電流，バッテリー残量，エアコンや電装品による電力出力といったデータが存在する．現在
では CAN データを個人で容易に取得することができる．CAN
データを利用した他の研究として，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 [22]．Hjelkrem らは，電気バスの

CAN データを利用して HVAC によるエネルギー消費の推定モデルの評価を行った [23]．一方本研究では，CAN データを車の日常的なライフログと見なし，走行や道路の分析に活用する．

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．
力行時のモータの消費電力 PELECT RIC (t)[W] を考える．モー
タには，電気エネルギーを機械エネルギー（運動エネルギー）に変換する変換効率が存在する．EV のモータはインバータモー
タであるため，変換効率としてモータ・インバータ総合効率 η を考える．η はモータ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．力行時の EV の瞬時消費電力 PELECT RIC (t)[W]
1
は PDRIV IN G (t) と変換効率の逆数 η(v(t),Tの積で表すこと(t))

ができる (式 (7))．

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

PACC (t) =PROLL (t) = µM g cos θ × v(t)1
PAIR (t) = ρCd Av(t)2 × v(t)2
PDRIV IN G (t) = PACC (t) + PSLOPE (t) + PROLL (t)+PAIR (t)

(1)
(2)
(3)
(4)

(5)

置エネルギーは下り坂の走行時に加速抵抗のエネルギーや回生

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

エネルギーとして一部が回収されるため，損失とは見なさない．

空気密度

定数

式（3）は転がり抵抗による損失である．式（4）は空気抵抗によµ

転がり抵抗係数定数

る損失である．電気エネルギーから機械エネルギーへの変換に

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

伴って発生する変換ロス PCON V ERT (t)[W] を式（9）に示す．

M

kg

車両重量

カタログ値

また，式（8）のように，エネルギー回生では全ての力学的エ

Mi

kg

慣性重量

定数

m

タイヤ径

カタログ値

ネルギーは回収されず，エネルギー変換や回生限界によって失T ireRadius

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

われる回生ロスも存在する．この回生ロス PREGEN E LOSS (t)を式（10）に示す．

PCON V ERT (t) = PELECT RIC (t) − PDRIV IN G (t)(9)

PREGEN E LOSS (t) = PREGEN E (t) − PDRIV IN G (t) (10)PDRIV IN G (t) × 1000 × 3600 × T ireRadius
T (t) =
v(t) × ReductionRatio
PELECT RIC (t) = PDRIV IN G (t) ×1
η(v(t), T (t))

(6)
(7)

次に回生時のエネルギー回収 PREGENE (t)[W] について考える．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．ただし，g は重力加速度を表す．

•

式（5）により， PDRIV IN G (t) の一部には転がり抵抗や空気抵抗による回収不能なロスが含まれる．よって式（9）に影加速度が −0.15g 以下の際には，−0.15g 分の運動エネル

響を与えるのは加速抵抗と登坂抵抗による電力消費と変換効率

η(v(t), T (t)) である．以上をまとめると，EV の走行におけるエネルギー損失の瞬時値 PLOST [W] は式（11）のようになる．
つまり EV のエネルギー損失は，エネルギー変換ロス，回生ロ
ス，転がり抵抗によるエネルギー消費，空気抵抗によるエネル
ギー消費の合計である．

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．

PLOST (t) = PCON V ERT (t) + PREGEN E LOSS (t)この定義に従い，回生エネルギーの瞬時値 PREGENE (t) を式（8）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，回生時もモータ・インバータ総合効率

η(v(t), T (t)) に影響される [7]．

(11)

+PROLL (t) + PAIR (t)
ここまでで説明した，EV の要因別のエネルギー消費推定を「ECOLOG 推定」と呼ぶ．すなわち ECOLOG 推定とは，式（1）〜（11）の各瞬時値を物理モデルにより算出することを意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)),
(8)





(PDRIV IN G (t)/(M v(t)) <= −0.15g






かつ v(t) > 7km/h)










0 , (v(t) < 7km/h)=

味する．

ここで，EV の走行におけるエネルギー損失について説明す「勤務地 A」に到着したという移動は一つのトリップであるとる．EV の走行で一時的に消費するエネルギーの中には，エネ言える．ここで，トリップは運転者，車，時間，場所から構成

ルギー回生によって後から回収されるものも含まれる．したされるリレーションシップであるが，ID を割り振り，エンティ

がって EV の走行によるエネルギー消費のうち，後から回収さティと見なすことにする．この冗長化された構造により，ト

れない，その道路で本当に失ったエネルギーに着目する．これ

リップ単位での集約を容易に行えるようになる．各トリップでを「エネルギー損失」と呼ぶ．式（1）は積算された量が運動エ

は，GPS 軌跡データと CAN データの 2 種類のデータを取得

ネルギーに相当する．EV では，運動エネルギーは減速時に回する．GPS 軌跡データは，2. 3 節で述べた ECOLOG 推定およ生エネルギーによって一部が回収され，回生時の損失は回生ロ

び，3. 2 節で述べるセグメントのラベル付けに利用する．推定結スとして計上する．そのため，式（1）は損失とは見なさない．

果は EV の 1 秒ごとのエネルギー消費 [W] として，ECOLOG

また，式（2）は積算された量が位置エネルギーに相当する．位

テーブルに格納する．CAN データには，バッテリーパックの3 空間サンプリングされた道路データのスキーマ
本稿では，先行研究 [13] で提案し本稿で用いる，空間サンプ
リングされた道路データのスキーマ（以下，「空間サンプリング
スキーマ」と呼ぶ）について説明する．

3. 1 トリップの定義
ある時刻からある時刻まで運転者が車を運転し，ある場所からある場所へと移動することを，1 回のトリップと定義する．例えば，「運転者 A」が「車 1」に乗車し，時刻「2022/04/21 09:41:30」に「運転者 A 自宅」を出発し時刻「2022/04/21 10:47:47」に

する．

2. 車
車の情報を一意的に保持する．ECOLOG 推定に用いる車両
諸元の値を保持する．

3. 運転者
運転者の情報を一意的に保持する．

4. トリップ
図1

セグメントの生成例

トリップを定義する．あるトリップは，開始日時と終了日時，
始点と終点，車，運転者が決まれば一意に定まる（3. 1 節）．

セル電圧や電流などのデータが含まれ，実際のエネルギー消費の計算に利用する．

5. センサGPS データを取得するためのセンサを定義する．
6. トリップ・センサセット

3. 2 セグメントの定義と意義
2. 3 節で述べた ECOLOG 推定値はエネルギー消費の瞬時値[W] となる．一方で，エネルギー消費の時間積算値 [J] を地図

あるトリップにおいて，GPS データ取得に用いたセンサのID を保持する．
7. ECOLOG テーブル

上に示し，地点ごとのエネルギー消費を可視化したいという需

GPS データを用いて 2. 3 節に示した ECOLOG 推定を行い，要もある．すなわち，単位距離当たりのエネルギー消費である

その結果を 1 秒ごとのエネルギー消費などのデータとして保持[J/m] の次元で電費を可視化する 1 ．そのために本節では，検する．属性値の詳細は文献 [28] に示されている．

索や集約の単位として利用する地図情報として，セマンティッ

8. CAN データテーブル

クリンクとセグメントを定義する．
まずセマンティックリンク（SL）は，高速道路や渋滞が起こりやすい区間といった「運転者やデータ解析者にとって有意なあるトリップで取得した CAN データを保持する．

9. セマンティックリンク
セマンティックリンクは，「運転者やデータ解析者にとって有道路区間」である [24]．さらに，「セマンティックリンクをある意な道路区間」である（3. 2 節）．

一定間隔 d[m] で分割した区間単位」をセグメントと定義する．

10. セグメント

セマンティックリンクからセグメントを生成する例を図 1 に示

セグメントは，「セマンティックリンクをある一定間隔 d[m]す．図 1 の橙枠で囲った拡大図の中で，青いピンの間が 1 つので分割した区間単位」である（3. 2 節）．

セグメントとなる．GPS データを用いてエネルギーの時系列

11. セマンティックリンク・セグメント

レコードにセグメントの対応付けを行うことで，地点ごとのエ
ネルギー消費の分析や可視化がクエリ処理により瞬時に容易に行えるようになる．これは EV のユーザやデータ解析者にとって有用である．

3. 3 EV エネルギー消費データベーススキーマ
本節では，スキーマ全体の構造を説明する．空間サンプリン
グスキーマのインスタンス図を図 2，図 3 に示す．図 2 にはトリップ関連のスキーマを示す．また，図 3 には道路データ
および空間集約関連のスキーマを示す．スキーマの記述には

ER ダイアグラム [25] を用いた．ただし，リレーションシップ

セマンティックリンクを構成するセグメントの ID を保持する．

12. セグメント対応
あるトリップのあるレコードがどのセグメントに属しているかを保持する．

13. ECOLOG セグメント集約
ECOLOG テーブルとセグメント対応テーブルをトリップ IDと時間で結合することで，ECOLOG 推定結果の空間集約ができる．

14. CAN データセグメント集約
CAN データテーブルとセグメント対応テーブルをトリップ
ID と時間で結合することで，CAN データの空間集約ができる．

をあえてエンティティと見なす「リレーションシップエンティ
ティ」[26] も用いた．エンティティを白丸，リレーションシッ
プを黒丸，リレーションシップエンティティを二重丸で表した．

4 空間サンプリングスキーマに基づく EV のエネ
ルギー消費データ解析

また，IS-A 関係 [27] も用いた．
以下，各エンティティについて説明する．

0. 時間
本稿では 1 秒を時間のサンプリング間隔とする．

1. 場所
リップにおける「始点」や「終点」となる場所の情報を保持
1：EV の電費の単位は一般に [Wh/km] または [km/kWh] が用いられる．これらはそれぞれ [J/m]，[m/J] の次元に一致する．[km/kWh] および [m/J]
は，ガソリン自動車の燃費 [km/L] に相当する．

本章では，3 章で示した空間サンプリングスキーマに基づいた EV のエネルギー消費データの解析例を示す．4 つの解析例
により，EV のエネルギーライフログが有用であることを示す．

4. 1 利用データ
EV のライフログとして，本稿では GPS データと CAN デー
タの 2 種類のデータを利用する．データ収集のために，表 2 に示す日産 LEAF を用いた．CAN データの取得には Android

図2

空間サンプリングスキーマ（トリップ関連）

図3

空間サンプリングスキーマ（セグメント関連）

アプリ Leaf Spy Pro 2 を使用した．また，OBD2（On Board

表 2 EV ライフログ取得環境
属性

値

日程

して Kiwi3 OBD2 Wireless Bluetooth Diagnostic Scanner 32020 年 06 月 28 日〜2022 年 12 月 11 日

使用車両

日産 LEAF ZAA-ZE1 型を使用した．本研究では，Leaf Spy Pro の仕様書において，EV

被験者数

1名

EV 使用用途

通勤および観光

GPS データ

自作の Android アプリ，

Diagnosis second generation）接続用の Bluetooth 通信端末と内部を流れる電流および電圧，エアコンの電力，電装品の電力とされる値を用いて，エネルギー消費を算出した．GPS デー
2： Leaf Spy Pro , Google Play, https://play.google.com/store/

取得方法・取得端末

Android タブレット端末

CAN データAndroid アプリ”Leaf Spy Pro”，

取得方法・取得端末

PLX Kiwi 3 OBD2, Android タブレット端末

apps/details?id=com.Turbo3.Leaf\_Spy\_Pro\&hl=ja\&gl=US, 参照 Dec
26, 2022.
3： PLX Devices model Kiwi3 , Inc. PLX Devices, https://www.

タの取得には自作の Android アプリを利用した．

plxdevices.com/Kiwi-3-OBD-Car-to-Smartphone-Connection-p/897346002832.
html, 参照 Dec 26, 2022.

図 4 RDB スキーマ

表3

実験機および実験環境の諸元

図 3 に対応している．実験環境として，Microsoft SQL Server

パラメタ

単位

値

g

m/s2

9.806652019 を利用した．作成した主なテーブルおよびカラムを表 4，

ρ

kg/m3

表 5 に示す．収集した GPS データは ECOLOG 推定を経てエ

1.22

µ

0.015

Cd

0.28

ネルギーデータとともに ECOLOG テーブルに，CAN データ
は CAN データテーブルに挿入した．ECOLOG 推定で利用し

A

m2

2.19

M

kg

1680

たパラメタを表 3 に示す．さらに ECOLOG テーブルの各レ

T ireRadiusm

0.3155

コードに対し，それぞれどのセグメントに属するのかを判定す

ReductionRatio

表4

8.193

る処理（セグメント対応付け）を行った．この情報を格納したセグメント対応テーブルと，ECOLOG テーブルや CAN デー

作成した主なテーブル

タテーブルを結合することで，セグメント集約がクエリ処理に
テーブル名

図 2・図 3 中の名称

ECOLOG RECORDSECOLOG テーブルCAN DATA RECORDSCAN データテーブル

SEMANTIC LINK

セマンティックリンク

SEGMENT

セグメント

SEGMENT MAPPING

セグメント対応表5

説明

GPS データから推定したエネルギーデータ

CAN から取得したデータ任意に設定した
セマンティックリンクのデータ

より，一貫性を保ちながら瞬時に実行できる．

4. 3 解析例 1: 速度帯の異なるトリップのエネルギー消費の比較

セグメントのデータ

本 節 で は ，高 速 道 路 の あ る 道 路 区 間 SL1（SEMAN-

トリップのレコードとTIC LINK ID=487）を異なる速度帯で走行した際の，地点

セグメントを対応付けるデータ

ごとのエネルギー消費の違いを分析する．SL1 の詳細を表 6に示す．SL1 を，ある日のトリップ（TRIP ID=3921）では速作成した主なカラム
説明度 100km/h で，別の日のトリップ（TRIP ID=3861）では速SEMANTIC LINK ID

セマンティックリンクの ID

度 80km/h でおおむね定速走行した．エネルギー消費のデータ

SEGMENT ID

セグメントの ID

カラム名

SEGMENT LENGTH

単位mセグメント距離は時系列データであるため，そのままの状態では巡航速度が異TRIP ID

トリップの ID

なるトリップを比較できない．したがってセグメントごとに空

JST

時刻

間集約して比較を行う．CAN データテーブル，セグメント対

SPEED

km/h

車速

CONSUMED ELECTRIC ENERGYkWh

ECOLOG 推定エネルギー消費

応テーブルを利用して，エネルギー消費のセグメント集約を行

LOST ENERGYkWh

ECOLOG 推定エネルギー損失

うクエリを SQL1 に示す．また，集約結果を地図上に可視化しPACK VOLTS

V

バッテリー電圧

PACK AMP

A

バッテリー電流AUX POWER 100W

100W

エアコンの電力

AC POWER 250W

250W

電装品の電力たものを図 5 に示す．地図上の可視化ツールとして，本稿ではMicrosoft Excel の 3D Maps 機能 4 を用いた．
全体的に，80km/h のトリップよりも 100km/h のトリップの方がエネルギー消費が大きいことが分かる．これは，速度が速4. 2 空間サンプリングスキーマに基づくデータベースの実装
3 章で述べた空間サンプリングスキーマに基づくデータベースを実装した．RDB スキーマを図 4 に示す．赤番号は図 2，

4： Get started with 3D Maps ,Microsoft,

https://support.

microsoft.com/en-us/office/get-started-with-3d-maps-6b56a50d-3c3e4a9e-a527-eea62a387030, 参照 Dec 26, 2022.

表6

sl1 およびトリップの特徴

表7

sl2 およびトリップの特徴

属性

値

属性

値

距離

約 8.0km

距離

約 1.2km道路の特徴

制限速度 100km/h の高速道路

道路の特徴

信号や踏み切りにより渋滞が頻発する道路

セグメント距離100m

セグメント距離50m

セグメント数80

セグメント数24

トリップ種別通勤トリップ該当トリップ数240

トリップ種別通勤トリップSQL 1 セグメント毎のエネルギー消費を求めるクエリ
SELECT SEGMENT . TRIP_ID, SEGMENT . SEGMENT_ID, SUM ( C A N _ C O N S U M E D _ E N E R G Y _ K W H ) AS
CAN_CONSUMED_ENERGY_KWH_PER_SEGMENT
FROM SEGME NT _M APPI NG
INNER JOIN (SELECT TRIP_ID, JST, PACK_VOLTS * PACK_AMP * SECONDS_DIFF / 3600 / 1000
AS C A N _ C O N S U M E D _ E N E R G Y _ K W H
FROM (
SELECT TRIP_ID, JST, DATEDIFF ( SECOND , LAG ( JST , 1) OVER ( ORDER BY
JST ) , JST ) AS SECONDS_DIFF, PACK_VOLTS, PACK_AMP
FROM CA N_ DA TA _RE C ORD S
WHERE TRIP_ID IN (3861 , 3921)) AS CAN_RA W_RECORD) AS CAN_ENERGY ON SEGM E NT_ MAPP I NG . JST = CAN_ENERGY . JST AND
SEGME NT _M APPING . TRIP_ID = CAN_ENERGY . TRIP_ID
WHERE SE GM ENT_MAPPING . S EM ANT I C_L I NK_ I D = 487
AND SEGMENT_LENGTH = 100
GROUP BY SEGME NT _M APPI NG . TRIP_ID , SEG MEN T _MAPPING . SEGMENT_ID

図6

sl2 におけるエネルギー消費とエネルギー損失

4. 4 解析例 2: エネルギー消費とエネルギー損失の比較
本節では，ある道路区間を繰り返し走行した際のエネルギー
消費とエネルギー損失を比較する．同じ EV で同じ道路区間を走行する場合でも，EV のエネルギー消費は加減速のしかたや速度帯などにより変化する．EV の運転者は走行中，CAN デー
タに現れるエネルギー消費の瞬時値を見ることができる．しかし，これには運動エネルギーや位置エネルギーに変換され，後で回生エネルギーとして回収されるものも含まれる．2. 3 節で示した ECOLOG 推定を用いることで，その瞬間に本当に失ったエネルギーであるエネルギー損失を算出することができる．
そこで，時間帯により渋滞が頻発する道路区間 sl2 について，
エネルギー消費とエネルギー損失をセグメント単位で比較する．

図5

速度帯の異なるトリップのエネルギー消費の比較

sl2 を平日に寄り道や駐車を行うことなく走行し 240 トリッ
プについて，CAN データから算出されるエネルギー消費およ

いほど空気抵抗によるエネルギー消費が増加するためと考えらび，ECOLOG 推定により計算されるエネルギー消費とエネル

れる．EV は走行時間とエネルギー消費はトレードオフの関係

ギー損失を求めた．sl2 およびトリップの特徴を表 7 に示す．こにあり，速く目的地に向かうかエネルギー消費を抑えるかを運の時，CAN データから算出するエネルギー消費は，エアコン

転者が選択することができる．また，80km/h のトリップでは，および電装品による消費を除外した．それぞれの値をセグメン

道路区間の中央で唐突にエネルギー消費が増大しているところ

トごとに中央値で集約したものを図 6 に示す．中央値で集約すがある．これは自動車の追い抜きのために一時的に 90km/h まることで，典型的な走行を行った時のエネルギー量を抽出できで加速し，加速抵抗によるエネルギー消費が増大したためであると考えられる．CAN データおよび ECOLOG 推定により得る．他の部分についてはどちらのトリップのエネルギー消費もられたエネルギー消費を比較すると，どのセグメントでもおお同じように増減している．これは道路の勾配により，登坂抵抗

むね一致する．したがって，ECOLOG 推定は合っていると仮によるエネルギー消費が発生するためである．以上のように，定する．

セグメントを使った空間集約を行うことにより，異なる速度帯

CAN データから得られたエネルギー消費と ECOLOG 推定のトリップ同士を空間に紐付けて分析できることを示した．今により得られたエネルギー損失を，道路の特徴とともに地図上

回は CAN 由来のエネルギー消費のセグメント集約を行ったが，に可視化したものを図 7 に示す．この道路区間の序盤は上り坂目的に応じたクエリを実行することで，CAN データテーブルになっており，エネルギー消費は大きく増加する．しかしこのや ECOLOG テーブルの各カラムについて，セグメント集約を

増加分の多くは後で回収されるため，エネルギー損失はほとん

簡単に行うことができる．

図8

加速方法の違いによるエネルギー消費の比較
表 10

図7

SL2 における道路の特徴によるエネルギー消費とエネルギー損
失の傾向の違い
表8

しっかり加速ゆっくり加速

属性

値

値

距離

約 68km道路の特徴

高速道路と一般道路が混在する経路

セグメント距離1km

セグメント数68

トリップ種別観光トリップ

距離

約 300m

温度帯-7.7〜-5.6 ℃

獲得標高

約 17m

カーエアコン設定

18 ℃オートエアコン

道路の特徴

交差点から始まる上り坂の一般道路

セグメント距離10m

セグメント数30

について，セグメントごとにエネルギー消費を平均値で集約し，トリップ種別通勤トリップ

累積したものを図 8 に示す．しっかり加速した場合とゆっくり

表9
加速種別

sl3 およびトリップの特徴

sl4 およびトリップの特徴

属性

加速した場合を比較すると，累積のエネルギー消費の差は 5%しっかり加速およびゆっくり加速の定義
定義

該当トリップ数

平均通過時間程度とわずかである．ただし，実際の道路においてはゆっくり

23

23.2 秒

加速は後続車両の発進を妨げ，渋滞を誘発する．渋滞は円滑な

70

25.5 秒

10 番目のセグメント到達時に速度 45km/h 以上

走行を妨げるだけでなく，交通全体で余計なエネルギー消費を

10 番目のセグメント到達時に速度 45km/h 未満発生させるため，安全な範囲でしっかり加速を行うのが望まし
いと考えられる．

ど変わらないことが分かる．一方，この道路区間の後半は信号や踏切のために加減速や渋滞が頻発する．余計な加減速が発生すると，定速で走行する場合と比べてエネルギー変換ロスが大きくなるので，エネルギー損失が積み上がっている．したがって EV の運転時は，坂道による一時的なエネルギーの増減を気にするよりも，加減速をなるべく抑制し，エネルギー損失を減らすことが重要であることが分かる．ECOLOG 推定とセグメントによる空間集約を組み合わせることで，CAN データからは見えない知見を得られた．

4. 6 解析例 4: 渋滞時のエアコンによるエネルギー消費の顕在化
解析例 1 では，EV は走行時間とエネルギーはトレードオフの関係にあると述べた．しかし，速度が遅いと空気抵抗によるエネルギー消費は減少するが，走行時間が長くなる分，エアコ
ンや電装品によるエネルギー消費は増加する．特に EV は暖房によるエネルギー消費が顕著であり，また寒冷下でバッテリー性能が低下することから，冬季のエアコンによるエネルギー消費は無視できない．そこで本節では，冬の北海道の高速道路と4. 5 解析例 3: 上り坂の理想的な加速方法の考察

一般道路を走行した際の，要因別のエネルギー消費を可視化す

EV の走行において，道路勾配と加減速はエネルギー消費にる．2021 年 12 月に，北海道で EV の走行実験を行った．その大きな影響を及ぼす．したがって，上り坂で加速が必要になる中で，苫小牧から札幌まで走行したトリップに着目する．この場合，大きなエネルギーを消費する．本節では，信号のある交トリップでは，14 時頃に苫小牧を出発し，苫小牧東 IC から恵差点から始まる上り坂の一般道路 sl3 において，どのような加庭 IC までの約 20km の道のりを，高速道路で速度約 80km/h

速を行うのが理想的かを考察する．具体的には，信号で停車しで 30 分程度走行した．恵庭 IC より先の高速道路は積雪のためた後で発進する時に，しっかり加速して巡航速度まで早く到達通行止めになっており，一般道路を走行したが，渋滞と路面凍する走行をしっかり加速，ゆっくり加速する走行をゆっくり加結のため速度が出せず，約 30km の道のりを約 4 時間かけて走速と定義し，時間とエネルギー消費を比較する．sl3 の詳細を行した．このトリップの走行経路 sl4 の詳細を表 10 に示す．

表 8 に示す．今回は表 9 のように，10 番目のセグメント到達時

このトリップの地図および，走行，エアコン，電装品の要因に速度 45km/h 以上のものをしっかり加速，速度 45km/h 未満

別のセグメントごとのエネルギー消費を図 9 に示す．恵庭 ICのものをゆっくり加速と定義したまでの高速道路区間は，エアコンや電装品の消費割合はほとん

5．

しっかり加速，ゆっくり加速それぞれにに該当するトリップ

どなく，消費の大部分が走行によるものであった．それに対し，渋滞の一般道路を走行した恵庭 IC 以降では，走行による消費

5：この閾値は加速度 0.16g に相当する.

は減少した一方で，消費の 2 割以上をエアコンが，1 割を電装

図9sl4 の地図と要因別のエネルギー消費品が占めるようになった．結果的に，セグメント当たりのエ
ネルギー消費の合計も恵庭 IC 以降の方が多くなった．渋滞によって運転時間が長くなった結果，距離あたりに発生するエア
コンと電装品のエネルギー消費が増加したことが明らかになった．過去のデータから，どの場所でどれくらいのエネルギーを消費するのかが予め分かっていれば，似た条件で走行を行う際に，どこで充電するかの基準にしたり，エネルギー節約のためにエアコンを弱めたりするなどの判断を行うことができる．以
上のように，寒冷地の渋滞時のエアコンによるエネルギー消費を顕在化し，これからの走行における判断に有用であることを示した．

5 ま と め
本稿では，EV のライフログのための，空間サンプリングされた道路データのスキーマについて述べた．道路を一定距離で分割したセグメントを集約単位とすることで，EV が地点ごとに消費した，あるいは失ったエネルギーが明らかになり，運転者にとって有用な情報となることを示した．今後は，走行前に充電計画が必要となる長距離・中距離の走行についても解析を行い，より有益な情報を示すことを目指す．

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
データコムのサポートを得た．

文

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