DEIM Forum 2016 H2-4

EV エネルギー消費ログ DB のための走行消費電力量推定の精度向上
吉本 亘汰 †

柏原 勇太 †

川沼 大輝 †

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 79-5††† 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: †{yoshimoto-kota-cg,kashiwabara-yuta-zv,kawanuma-daiki-yx,uemura-toshiaki-xh}@ynu.jp,††tommy@ynu.ac.jp
あらまし 環境に配慮したモビリティとして電気自動車（EV）が挙げられるが，EV はバッテリーを搭載していることからスマートグリッドで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を取り出せるか把握する必要がある．そこで我々は既存の自動車の走行ログから，仮に EV に置き換えた際の走行エネルギー量を推定・蓄積するデータベースを構築した．本研究では，通勤に使われる EV に注目し，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，GPS 軌跡データから推定した走行消費電力量の精度評価を行う．マップマッチングによるGPS 軌跡データの補正を行った結果，推定精度に向上が見られた．
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，マップマッチング

1. は じ め に集めている．これらのデータはカーナビ等において細かい地点の渋滞情報や到着時間予測などに活用されている．このデータ

近年，温室効果ガスの排出量増加による地球温暖化，化石燃の問題点として，カーナビのデータは不特定多数のデータであ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．

るので，個人ごとの運転の改善点を示すのには向いていないこ

現在日本におけるエネルギー消費量のおよそ 4 分の 1 が運輸部とが挙げられる．

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，

これを解決する手段として，現在乗っている自動車の個人運

道路交通分野からの省エネが必要とされている [1]．省エネを転状況のデータログを基にして，もし仮に EV に置き換えた実現する媒体として電気自動車 (EV) が挙げられる [2]．EV は場合の細かいエネルギー消費状況を推定することを我々は考え

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た．その方法として自動車に搭載した簡易なセンサから得た走幅に削減される．また，EV は移動としての役割のほかにバッ

行ログを蓄積するデータベースを構築し，EV のエネルギー消

テリーとしての役割を持ち，非走行時には EV の内部電源か費モデルを基に走行エネルギーを推定を行ってきた [3], [4]．そら電気を取り出すことが可能である．EV を利用した省エネののためのセンサデータとして GPS で計測された位置情報のロ手段として，運転に使用しない余剰電力を他の場所に提供する

グデータを用いた．

V2X(Vehicle to X) が考えられている．V2X の形の 1 つとし

ここで，GPS の計測誤差はエネルギー推定に大きな影響をて，事業所に集まった数台〜数十台の EV から電力を取り出し及ぼす．そこで本研究では，マップマッチアルゴリズムを用いて事業所で利用する V2B(Vehicle to Building) がある．V2B

ることによって推定精度を向上させることを提案する．

では，夜間に充電した電力を日中のピーク時に利用すること
で電力のピークシフトを図ることができる．しかし，事業所に

2. 研 究 背 景

集まってくる個々の EV はそれぞれ運転状況が異なるため，各2. 1 EV と V2X

EV から取り出せる電力量の最適値を知ることはできない．

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

また，EV 自体も未だ普及しているとはいえない．この理由

モビリティである．例えば日産自動車の LEAF は 24kWh のは，初期導入コストが高いことや EV の走行可能距離が短いこバッテリー容量を持ち，最大 228km の走行が可能とされる [5]．

と，さらに充電インフラの普及が進んでいないなど，実際の利EV の特徴としては，Well-to-Wheel の観点で比較した場合の用に対して EV が耐えうるか不明瞭であることが原因である．

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EV に関しては世界中の自動車メーカーや地方都市によって運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用実験がなされているが，それらはモデルケースであるため，る [6], [7]．

実際の自分の運転と照らし合わせた定量的な評価は行えない．

また，EV に搭載されたバッテリーに充電した電力を電力網

そのため，EV に乗換える前に個々人の状況に即した効果予測(Grid:V2G) や家 (Home:V2H)，ビル (Building:V2B) に提供を行う必要がある．

する V2X という技術が注目されている．Kempton らは V2G

一方で，自動車の運転データを取得し，活用する取り組みがをアメリカ電力市場に投入した際にどの程度の効果と利益が得行われている．各自動車メーカーは多数の自動車の走行情報をられるのかの検証を行った [8], [9]．Jansen らは既存の電力網に

V2G を投入した際に V2G が果たす役割について論じた [10]．
太田らは 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た [11]．また日産自動車が LEAF to Home [12] として，

V2H の製品化を行った．
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
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．
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節約しながらも達成する手法を提案した [13]．Martinez らは重要課題に掲げ，運動方程式を用いるのではなく人工ニューラル
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
図 1 想定環境概略

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 [23] および ISO11519 [24]) 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 [25] 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 [26] 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」[27] 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．

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

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る手段が確立されている．車載式故障診断（OBD:On Board

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

Diagnosis）システムのインタフェースを利用し，スマートフォ

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

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

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

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

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

災目的に利用した [19]．Ito らは大量に収集した EV の消費エ

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

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することができる．

いるモデルを提案した [20]．

2. 4 想 定 環 境

近年では，このような GPS や加速度センサを搭載したスマー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トフォンが身近なデバイスとなった．スマートフォンを自動車

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に搭載することで，自動車の走行ログを日常的に取得すること

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 [28]．

が可能になった．八木はスマートフォンの加速度センサを用い各家庭には V2H が備わっており，駐車している EV との間でて走行時の段差の検出を行う研究に加え，先の東日本大震災に電力の充放電が可能となる．各マイクログリッドでは EV を用おいて発生した路面段差の調査を行った [21]．佐藤らはスマー

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．

トフォ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

事業所においても同様に通勤で集まる数台〜数十台の EV とのことを検証した [22]．

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

2. 3 Controller Area Network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

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

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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手であると考えることができる．
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の日常的な運転ログデータを活用し，事業所に止まっている多数の自動車をもし仮に 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，既存の自動車から取得したライフログを用いて EV に置き換
図 2 ECOLOG システムの全体像

えた場合の消費エネルギーを推定し，図 1 のようなスマート
グリッドの環境下で V2B の効果を事前に検討することである．

表 1 運動方程式のパラメタ

V2B の効果を検討するにあたって，EV が通勤で消費するエネ

パラメタ

単位

意味

取得方法

ルギーを把握することが必要である．したがって通勤による往

g

m/s2

重力加速度

定数

復で利用される EV の総消費エネルギーの推定精度が重要で

ρ

kg/m3

空気の密度

定数

ある．

µ

転がり抵抗係数定数

Cd

空気抵抗係数 (CD 値)

カタログ値
カタログ値

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

Am2

車両前面投影面積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

M

kg

車両重量

カタログ値

の課題とし，本論文の対象外とする．

θ

rad

坂路勾配

地図データから

Ax

m/s2

加速度

GPS から算出v

m/s

自動車の走行速度

GPS から算出

2. 5 本研究で解決すべき課題
前節の想定に対して我々は，ライフログを用いて EV の問題
点を解決することを提案してきた．具体的には，自動車の走行ロ
グから EV における消費エネルギーを計算し，データベースに蓄積・検索するシステムを ECOLOG システム (Energy COn-

sumption LOG) として運用してきた [3,4,29〜33]．ECOLOG
システムを運用することで，現在乗っている自動車で収集した運転ログから事業所の駐車場に止まっている車をもし仮に EVに置き換えた際に事業所に提供できる電力量の事前見積もりが可能となる．
本研究の目標はこの ECOLOG システムにおけるライフログ
を用いて EV の消費エネルギーを推定することに対してその推定精度検証を行う．EV の消費エネルギーの要因は走行によるもの，電装品によるもの，エアコンによるものに大別される．
電装品による消費エネルギーは EV の総消費エネルギーに対して小さいので評価の対象外とする．またエアコンによる消費エ
ネルギーはすでに評価済みである [33]．
本論文では，ECOLOG システムにおいて特に EV の走行による消費エネルギーの推定精度への影響が大きい GPS の生データに注目した．これは誤差を含み，その誤差によって以下の 2 つが大きな影響を受ける．

•

速度

•

通過した地点の標高

これらの誤差による影響を解決するためにマップマッチングを用いた．さらに，このマップマッチングによる ECOLOG シ
ステムの推定消費エネルギーへの影響も評価する．

3. ECOLOG システム

す．本システムは以下のような機能によって構築される．
（ 1 ） 既存の自動車に後付で設置した簡易なセンサで，自動車走行ログを収集する（ 2 ） 走行ログに対し，EV エネルギー消費モデル (EV モデル) を適用して，瞬間の消費電力を推定する（ 3 ） これらのデータに対して効果的な検索と演算を可能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する（ 4 ） 運転者に対して，EV への置換え効果や，地点別・時
点別の消費エネルギーを提示する（ 5 ） 事業所に対して，V2B による効果を提示する
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．

3. 2 EV モデルによる消費エネルギー推定
EV のエネルギー消費には走行に消費されるエネルギー，カー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
ンに消費されるエネルギーに分けられる．EV はガソリン自動車 (ICV) やハイブリッド自動車 (HV) に比べて内部構造が簡易であるため，走行のた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・加速度から推定可能である．ECOLOG
システムにおける消費エネルギー計算の詳細については参考文
献 [3] に記述されているため本論文で計算で利用する式を記載する．これを EV モデルと呼ぶ．
自動車の出力は空気抵抗 RAIR ，タイヤの転がり抵抗 RROLL ，坂道の勾配が影響する登坂抵抗 RSLOP E ，自動車の加減速に応じて発生する加速抵抗 RACC の総和であり次式で示される．

3. 1 ECOLOG システムの概要
本研究で開発した ECOLOG システムの全体像を図 2 に示

Fd (t) = RAIR + RROLL + RSLOP E + RACC

図 4 EV のエネルギー消費モデル
図 3 EV モデルによるエネルギー消費の推定の例

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=

1
ρCd Av(t)2 + µM g cos θ
2+M g sin θ + M (a(t) − g sin θ)

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(1)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(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．

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Pe (t) =Fd (t) × v(t)
η(v(t), Fd (t))

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(2)

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．

Pe (t) を時間積分することで電力量 Ee が求まる．

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∫ tendPe (t)dt

Ee = c(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．

•

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

EV の消費電力 (瞬時値)

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
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計算する．

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

∑

tend

Ee = cPe (t)∆t(ただし∆t = 1sec)(4)

t=tstart

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

ECOLOG テーブルに蓄積される主なデータ要素としてはセン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

サから取得される時刻，緯度・経度，速度，3 軸加速度，地図

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データからの標高，EV モデルにより計算される空気抵抗，転(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

がり抵抗，登坂抵抗，加速抵抗，モータの変換効率，エネル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

ギー回生量，エネルギー消費量などが含まれる．

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)ECOLOG デ ー タ ベ ー ス の ス キ ー マ 図 を 図 5 に 示 す．

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

ECOLOG テーブルは検索キーとしてドライバー，車種，ト

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

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

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，のエネルギーも存在する [33]．

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 のエネルギー消費モデル

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．このグ在する [34] ．これを用いることで高速道路区間や坂道などの人

ラフは瞬時値を積算したものを示しており，最終的に EV がエにとって意味のある単位での集約，検索が可能となる．リンク

ネルギーロスした要因によって色分けされている．図 3 におい

データは国土地理院の “数値地図 2500（空間データ基盤）” [35]て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を利用した．

図 6 充電量と CAN から取得したバッテリー残量の比較る．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Bcharge [kWh] とする．これらの間に相関があるかを検証する
ため Btrip と Bcharge の比較を行った．その結果を図 6 に示す．
図 5 データベーススキーマ
表2
データ内容

単位

取得方法

バッテリー残量 GIDs

LeafSpy

充電量kWh

横軸 x は Bcharge を，縦軸 y は Btrip を表している．グラフより Bcharge と Btrip の間の相関係数は 0.89 となった．この場合における相関係数は充電効率を表している．一般的に EV の充取得したデータ
説明バッテリー残量の属性値

電効率は 90% 程度 [38] とされているので，この相関係数は妥

LeafSpy の仕様より 1[GIDs]=0.0775[kWh]当であると考えられる．また，直線 y = 0.89x に対してバラつ

帰宅後の充電時の充電量を記録

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電力計

めた運転に使用された走行消費電力量 Btrip [kWh] を正解デー

4. 電気自動車を用いたデータ取得
本研究の目的は「現在使用している自動車 (EV でなくてもかまわない) 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，タとして扱う．

5. マップマッチングによる消費エネルギーの推定精度の向上
5. 1 GPS 計測による誤差

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．

EV の消費エネルギー推定は，3.2 節 (1) 式によって行われ本章では，実車 EV を用いたデータ取得方法と取得したデータ

る．そのためセンサとして，本研究では GPS 位置計測ログをの詳細について述べる．

用いた．GPS による位置計測データを元として，速度の算出

4. 1 実車 EV を用いた CAN データの取得と走路勾配の参照を行う．

．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

しかし，GPS による位置計測には誤差を伴う．このため，位

CAN データを収集した．実験用 EV として日産 LEAF(ZAA-置，道路勾配および速度にはそれぞれ，次の（A）〜（C）に示ZE0 型) を用いた．CAN データの取得には Android アプリ

されるような誤差が含まれる．これらの誤差は消費エネルギーの Leaf Spy Pro [36] と ODB2 接続用の Bluetooth 通信端末との推定に大きな影響を及ぼす．

して PLX Devices Kiwi Bluetooth Wireless Trip Computer（A）GPS 計測による位置の誤差

and ODBII Scanner [37] を使用してデータ取得を行った．収集

GPS のログデータは，道路上を通るような軌跡データとはしたデータを表 2 に示す．この取得したデータについて正解

ならないことがある．たとえば図 7 に示されるように，道路をデータとして妥当であるか検証を行った．

外れたような位置が計測される．

4. 2 CAN データの検証（B）道路勾配の参照誤り

Leaf Spy Pro によって取得された CAN データのバッテリー

道路勾配は，GPS で計測された位置を基として，国土地理

残量が正解データとして妥当であるかの検証を行う．具体的に院の基盤地図情報数値標高モデルを参照して求めた．そもそもは Leaf Spy Pro を用いて取得された CAN データのうち，運

このデータは道路勾配データではなく，地表メッシュの標高を

転開始前のバッテリー残量 Bstart [kWh] と運転終了時のバッテ示す．たとえば，道路が高架になっていたり，橋が架けられたリー残量 Bend [kWh] を読み取り，その差を Btrip [kWh] とす

場所では，正確な道路勾配を示さない．図 8 に高架の箇所での

図 7 GPS の生データ用いて推定した ECOLOG データ
図 9 マップマッチング後の ECOLOG データ

図 8 GPS の生データ用いて推定した ECOLOG データ

図 10

GPS 軌跡を示す．このとき実際には計測車両は高架の道路上を検証する．

を走行していた．しかし，GPS で計測された位置を基に標高（アルゴリズム１）リンク絞込マップマッチングを参照し，勾配を計算してエネルギー推定に用いると，「高架下

アルゴリズム１は通常のマップマッチングである．ただし，に急降下し，高架上に急上昇する」ような運動に必要なエネル

通勤ルートを想定するため，事前に車の通るルートを絞り込む

ギーを計算することになる．図 8 右に見られる瞬時値の乱高下ことができる．具体的なマップマッチングの流れを以下に示す．

は，このような推定によって算出された値であり，誤りである．

（ 1 ） 道路リンク集合から通勤ルート上にあるものを絞込む（C）速度の誤差（ 2 ） GPS 座標から近傍の道路リンクを絞り込む

速度は GPS で計測された位置データの時間変位量から求め（ 3 ） 道路リンク線分上の最近傍点へとマッチングさせる

る．すなわち，GPS の軌跡を時間微分することで速度が得ら（ 4 ） （2）〜（3）を GPS 軌跡データの全ての点に適用する

リンク絞込マップマッチング後の ECOLOG データれる．しかし，実際のデータは（A）で述べたような誤差を含

図 8 に示した GPS 軌跡データを対象として，アルゴリスム

むため，道路上に載った地点群とはかぎらない．そのため，微１によって修正し，エネルギー消費量を推定しなおしたデータ

分して得られた速度ベクトルデータは，より大きな誤差を含むを図 9 に示す．マップマッチングによって GPS 軌跡データがデータとなりえる．たとえば一定速度で巡航している時に，位道路上を走行するデータに修正され，推定エネルギーの大きな置の誤差が進行方向に生じると，加速や減速をしたような速度エラーが見られなくなっている．

データとなってしまう．

（アルゴリズム２）速度保存マップマッチング

5. 2 マップマッチングによる位置・道路勾配・速度の修正
方法

アルゴリズム１では位置のみの修正を行う．このとき，時間変化量を考慮しないため，マップマッチング後のデータは速度

前節で述べた誤りを改善するために，GPS 軌跡データを補正の誤りが多くなる場合がある．そこで，特に安定した等速運することを考える．基本的な方法として，マップマッチング [39]動を行っている巡航区間だけに着目し，速度を保存するようなを用いる．マップマッチングによって（A）GPS による位置の

マップマッチング方法を提案する．

誤差を最小化することが見込まれる．
本研究で対象とする軌跡データは任意の移動ではなく，日常

具体的な流れとして，アルゴリズム１の（1）〜（４）を適用したのち，次の（５）を適用する．

的に同じ道路を利用する通勤データを対象とする．このため，（ 5 ） 巡航区間（速度変位がほとんどない区間）と判断され対象となる道路リンクを予め絞り込むことができる．そこでまた場合には，GPS 位置データを時間上で等間隔に再配置する

ず，道路リンクデータに勾配情報をあらかじめ付与する．これ

図 7 の区間に対して，上記に示した２種類のマップマッチン

によって，マップマッチングが成立すれば（B）道路勾配の参グアルゴリズムを適用した例を，図 10 および図 11 に示す．図照誤りを解消することができる．

10 では，時間変位量が一定であることを考慮せずに最近傍点

したがって，（C）速度の誤差を改善するようなマップマッチにマップマッチさせた結果，加速と減速を繰り返すような運動

ングが求められることになる．本研究では，ECOLOG システ

として推定された．これに対して図 11 では，等速で巡航する

ムによる推定精度向上のために，以下に示す 2 種類のマップ

データに補正されているため，より実際のエネルギー消費に近マッチングアルゴリズムを用い，どちらがより高精度であるか

い推定値が算出されるようになった．

図 11 速度保存マップマッチング後の ECOLOG データ
表3

計測条件

項目
日程
使用車両

条件

2014 年 02 月 20 日〜2014 年 04 月 03 日
2015 年 09 月 15 日〜2015 年 09 月 17 日
日産 LEAF ZAA-ZE0 型 (タイプ G)

被験者
トリップエリアと件数

1名
神奈川県内の自動車専用道路

4件

宗谷国道，オロロンライン

5件

空調設定

エアコンなし走行条件

巡航の多い走行走行ログ

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” [36]

計測方法によるデータロギング機能を利用

図 12

マップマッチング前後での推定電力量と CAN データの比較の正解データとの相関を見ることができる．

Eraw では標準偏差 σ は 0.53kW h となったが，アルゴリズ
ム１を適用した Elink では標準偏差 σ は 0.56kW h と悪化してしまった．この原因は，GPS 軌跡を道路上にマッチングさせたことによる道路勾配の参照誤りの減少よりも，無理矢理道路

6. 実車を用いた精度評価
我々は，ECOLOG の正確性の評価のために通勤による往復で利用される EV の総消費エネルギーの評価を行ってきた [32]．

EV の消費エネルギー要因のうち，電装品による消費エネル
ギーは EV の総消費エネルギーに対して小さいので評価の対象外とする．またエアコンによる消費エネルギーはすでに評価済みである [33]．
データ収集のための計測条件を表 3 に示す．本章では走行による消費エネルギーの推定精度検証を行う．このため，通勤ルートに加え，等速巡航に適した道路環境で収集したデータも用いる．
実車の CAN で取得したデータと EV モデルでの推定消費エ
ネルギーの比較を行い精度評価とする．ここで入力とするデー
タは GPS 軌跡の生データ，アルゴリズム１による補正を行った GPS 軌跡データ，アルゴリズム２による補正を行った GPS
軌跡データとし，消費エネルギーの推定には第 3 章にて述べた

EV モデルを用いた．それぞれの GPS 軌跡データで推定した
消費エネルギーをそれぞれ Eraw ，Elink ，Evelocity とする．

3 章で述べた，CAN データから得られた運転開始時と運転終了時のバッテリー残量の差 Btrip を運転に使われた総消費エ
ネルギーを正解データとする．これを用いて，実車 EV による推定精度の検証を行った．精度検証は表 3 に示されるデータに対して行った．正解データと推定値の比較を行った結果を図 12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 を表す．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 Eraw を青色の円，Elink を橙色の円，

Evelocity の丸で示す．これにより，走行による消費エネルギー

上にマッチングさせたことによる速度の誤りによるエネルギーの誤差の増加のほうが大きかったためと考えられる．一方で，アルゴリズム２を適用した Evelocity は標準偏差 σ は 0.37kW hと減少し，精度の向上が見られた．このことから ECOLOG シ
ステムにおける消費エネルギーの推定精度には，車の速度を考慮したアルゴリズム 2:速度保存マップマッチングが有効である
ことがわかった．

7. ま と め
本論文では，GPS 軌跡データについてリンク絞込マップマッ
チングと速度保存マップマッチング，これら 2 種類のマップマッ
チングアルゴリズムによる補正を行った．また，GPS の生デー
タを用いた ECOLOG システムによる推定消費エネルギーと，2 種類のマップマッチングによる補正を行った GPS それぞれを
ECOLOG システムの入力とした場合の推定消費エネルギー，
これら 3 つの推定消費エネルギーと CAN バスから得られた消費エネルギーの比較を行った．その結果，速度保存マップマッ
チングにより補正を行った GPS を用いた場合が CAN バスから取得した消費エネルギーに最も近いことがわかった．今後の課題としては，より多くのデータでの検証や，加速・減速時の精度の検証が必要である．

謝

辞本研究の一部は JSPS 科研費 (26330358) および横浜国立大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．
また、公益財団法人日産財団研究助成（2011〜2012 年）の支援により着想を得た．

文

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