JP2009143425A

JP2009143425A - 車載装置

Info

Publication number: JP2009143425A
Application number: JP2007323531A
Authority: JP
Inventors: Kazuo Maeda; 一穂前田; Yoshinori Yaginuma; 義典柳沼; Yusuke Komaba; 祐介駒場
Original assignee: Fujitsu Ltd
Current assignee: Fujitsu Ltd
Priority date: 2007-12-14
Filing date: 2007-12-14
Publication date: 2009-07-02
Anticipated expiration: 2027-12-14
Also published as: JP5228465B2

Abstract

【課題】車載装置の動作状況や車両の走行状態を記録した履歴情報に基づいて、当該装置に不具合が発生した際の状況を容易に知ることができる車載装置を提供すること。
【解決手段】車載装置１０は、当該装置の動作や車両の動作に関するイベントを履歴情報として記憶する動作履歴記憶部１４１と、過去に発生した不具合の種別と、その不具合が発生したと想定される期間のイベントとを対応付けて記憶する不具合発生時動作記憶部１４２と、動作履歴記憶部１４１に記憶されているイベントを分類する動作履歴分類部１３２と、不具合発生時動作記憶部１４２に記憶されているイベントを分類する不具合発生時動作分類部１３３と、分類されたイベントの相関度を求めて、不具合の発生箇所を推定する不具合発生箇所分析部１３４とを有する。
【選択図】図１

Description

この発明は、車両に搭載される車載装置に関し、特に、車載装置の動作状況や車両の走行状態を記録した履歴情報に基づいて、当該装置に不具合が発生した際の状況を容易に知ることができる車載装置に関する。

車両に搭載されるナビゲーション装置等の車載装置には、その車載装置の動作等に関する情報を履歴情報として記憶しておくものがある（例えば、特許文献１参照）。このような車載装置に記憶された履歴情報は、その車載装置に不具合が発生した場合に、車載装置がどのような状態のときに不具合が発生したのかを解析するために利用される。

特開２００７−２５１８２８号公報

しかしながら、車載装置の場合、車載装置自体の動作状況に加えて車両の走行状態によっても挙動が大きく変化するため、履歴情報を参照しても、どの時点で不具合が発生したのかを特定することが非常に困難であった。例えば、車載装置に対して同じ操作をした場合であっても、車両が停止中には不具合が発生せず、車両が所定以上の速度で走行している場合のみ不具合が発生する場合があり、膨大な履歴情報の中から、不具合の発生と関連のある情報を特定することは難しかった。

この発明は、上述した従来技術による問題点を解消するためになされたものであり、車載装置の動作状況や車両の走行状態を記録した履歴情報に基づいて、当該装置に不具合が発生した際の状況を容易に知ることができる車載装置を提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するため、本願の開示する車載装置は、一つの態様において、車両に搭載される車載装置であって、当該車載装置の動作や当該車載装置が搭載されている車両の動作に関するイベントを履歴情報として記憶する動作履歴記憶手段と、過去に発生した不具合の種別と、その不具合が発生したと想定される期間の前記イベントとを対応付けて記憶する不具合発生時動作記憶手段と、当該車載装置の正常時におけるイベントの発生パターンが含まれる正常パターン情報と、当該車載装置の不具合発生時におけるイベントの発生パターンが含まれる異常パターン情報とに基づいて、前記動作履歴記憶手段に記憶されているイベントを第１の正常時イベント群と、第１の異常時イベント群と、第１の相関不明イベント群とに分類する第１の分類手段と、前記正常パターン情報と、前記異常パターン情報とに基づいて、前記不具合発生時動作記憶手段に記憶されているイベントを第２の正常時イベント群と、第２の異常時イベント群と、第２の相関不明イベント群とに分類する第２の分類手段と、前記第１の相関不明イベント群に含まれるイベントの発生パターンと同一の発生パターンを含む前記第２の相関不明イベント群に対応する不具合の種別を取得して、不具合の種別とイベントの発生パターンとの相関を算出し、相関度が所定値よりも高い場合に、該イベントの発生パターンと同一パターンのイベントの発生時に、該イベントの発生パターンと所定値よりも高い相関度をもつ不具合の種別と同種の不具合が発生したと推定する不具合発生箇所分析手段とを備える。

この態様によれば、不具合が発生したことは分かっているがどの箇所で不具合が発生したかが明らかでない過去の動作履歴情報と、新たな動作履歴情報とを比較し、相関度に基づいて新たな動作履歴情報における不具合の発生箇所を制定することとしたので、当該車載装置に不具合が発生した際の状況を容易に知ることができる。

本願の開示する車載装置の一つの態様によれば、車載装置の動作状況や車両の走行状態を記録した履歴情報に基づいて、当該装置に不具合が発生した際の状況を容易に知ることができるという効果を奏する。

以下に添付図面を参照して、本発明に係る車載装置の好適な実施の形態を詳細に説明する。なお、本願における車載装置とは、車両に搭載され、車両の利用者に何らかのサービスを提供する装置であり、例えば、ナビゲーション装置やカーオーディオ装置等に相当する。以下の実施例では、車載装置が、ナビゲーション機能とオーディオ機能を兼ね備えたマルチメディア車載機であることを前提に説明を行うが、本発明は、マルチメディア車載機以外の車載装置であっても有効である。

まず、本実施例に係る車載装置１０の構成について説明する。図１は、本実施例に係る車載装置１０の構成を示す機能ブロック図である。車載装置１０は、車両に搭載される装置であり、同一の車両に搭載されたモニタ２０、ＧＰＳ（Global Positioning System）３０およびＥＣＵ（Engine Control Unit）４０と接続される。モニタ２０は、各種情報を乗客に表示するための表示装置であり、ＧＰＳ３０は、車両の現在位置を取得するための装置であり、ＥＣＵ４０は、車両の走行状況を制御する装置である。

そして、車載装置１０は、ナビゲーション制御部１１と、媒体読取部１２と、不具合分析部１３とを有する。ナビゲーション制御部１１は、ＧＰＳ３０やＥＣＵ４０等から取得した情報に基づいて、車両の現在位置や進路等に関する情報をモニタ２０に表示し、車両を目的地へ誘導する装置である。媒体読取部１２は、音楽等が記録された媒体を読み取る装置であり、例えば、ＣＤドライブである。

不具合分析部１３は、車載装置１０の動作に関する情報や車載装置１０が搭載された車両の動作に関する情報を履歴情報として記憶するとともに、車載装置１０に何らかの不具合が発生した場合に、何時、どのような状況で不具合が発生したのかを分析する処理部である。不具合分析部１３は、動作履歴記録部１３１と、動作履歴分類部１３２と、不具合発生時動作分類部１３３と、不具合発生箇所分析部１３４と、異常パターン更新部１３５と、表示制御部１３６と、動作履歴記憶部１４１と、不具合発生時動作記憶部１４２と、正常パターン記憶部１４３と、異常パターン記憶部１４４とを有する。

動作履歴記録部１３１は、車載装置１０の動作に関する情報や車載装置１０が搭載された車両の動作に関する情報を履歴情報として動作履歴記憶部１４１に記録する処理部である。車載装置１０が搭載された車両の動作に関する情報には、ナビゲーション制御部１１が車両を目的地へ誘導するためにＧＰＳ３０やＥＣＵ４０等から取得したものが含まれる。

図２は、動作履歴記憶部１４１に記憶される履歴情報５０の一例を示す図である。同図に示すように、履歴情報５０には、車載装置１０の動作に関する情報や車載装置１０が搭載された車両の動作に関する情報が時系列に記録される。なお、本願では、履歴情報５０や後述する不具合発生時動作情報８０に含まれる個別の動作に関する情報をイベントと呼ぶこととする。

動作履歴分類部１３２は、分析のために、動作履歴記憶部１４１に記憶されている履歴情報に含まれるイベントを、連続する１以上のイベントからなるイベント群に分類する処理部である。動作履歴分類部１３２は、イベントを、正常時イベント群と、異常時イベント群と、相関不明イベント群という３種類のイベント群に分類する。

正常時イベント群とは、不具合の発生とは関係のないイベントの集合であり、異常時イベント群とは、不具合の発生時に発生していたイベントの集合であり、相関不明イベント群とは、不具合との相関の有無が不明なイベントの集合である。動作履歴分類部１３２は、正常パターン記憶部１４３に記憶された正常パターン情報と、異常パターン記憶部１４４に記憶された異常パターン情報とに基づいてイベントを分類する。

図３は、正常パターン記憶部１４３に記憶される正常パターン情報６０の一例を示す図である。同図に示すように、正常パターン情報６０には、パターンＩＤ、不具合種別、パターンといった項目が含まれる。パターンＩＤは、正常パターン情報に含まれる各レコードを識別するためのＩＤである。不具合種別は、その正常パターンが有効な不具合の種別を表す。例えば、正常パターン情報６０の１レコード目は、不具合種別が「＊」となっており、これは、分析対象の不具合が何であっても、このレコードのパターンを正常なパターンとみなせることを示している。また、正常パターン情報６０の５レコード目は、不具合種別が「ＣＤリードエラー」となっており、これは、分析対象の不具合が「ＣＤリードエラー」である場合のみ、このレコードのパターンを正常なパターンとみなせることを示している。パターンは、正常とみなすイベントの発生シーケンスを表す情報である。

図４は、異常パターン記憶部１４４に記憶される異常パターン情報７０の一例を示す図である。同図に示すように、異常パターン情報７０には、パターンＩＤ、不具合種別、パターンといった項目が含まれる。パターンＩＤは、異常パターン情報に含まれる各レコードを識別するためのＩＤである。不具合種別は、その異常パターンに対応する不具合の種別を表す。パターンは、異常とみなすイベントの発生シーケンスを表す情報である。

分析対象の不具合が「音飛び」であり、履歴情報、正常パターン情報、異常パターン情報がそれぞれ図２、図３、図４の通りであった場合、動作履歴分類部１３２は、履歴情報を図５のように４つのイベント群に分類する。イベント群５０ａは、パターンＩＤが「Ｎ−０００３」の正常パターンにマッチした正常時イベント群である。イベント群５０ｃは、パターンＩＤが「Ｎ−０００４」の正常パターンにマッチした正常時イベント群である。イベント群５０ｄは、パターンＩＤが「Ｎ−０００６」の正常パターンにマッチした正常時イベント群である。イベント群５０ｂは、いずれの正常パターンにも異常パターンにもマッチしなかった相関不明イベント群である。

不具合発生時動作分類部１３３は、分析のために、不具合発生時動作記憶部１４２に記憶されている不具合発生時動作情報に含まれるイベントを、連続する１以上のイベントからなるイベント群に分類する処理部である。不具合発生時動作分類部１３３は、正常パターン記憶部１４３に記憶された正常パターン情報と、異常パターン記憶部１４４に記憶された異常パターン情報とに基づいて、イベントを、正常時イベント群と、異常時イベント群と、相関不明イベント群という３種類のイベント群に分類する。

図６は不具合発生時動作記憶部１４２に記憶される不具合発生時動作情報８０の一例を示す図である。同図に示すように、不具合発生時動作情報８０には、車載装置１０もしくは同種の装置に過去に発生した不具合の種別と、その不具合が発生したと想定される所定期間内のイベント群が記憶される。分析の精度を向上させるため、不具合発生時動作情報８０には、過去に発生した不具合と、その不具合が発生したと想定される所定期間内のイベント群との組合せができるだけ多数記憶されていることが好ましい。

不具合発生時動作情報、正常パターン情報、異常パターン情報がそれぞれ図６、図３、図４の通りであった場合、不具合発生時動作分類部１３３は、不具合発生時動作情報を図７のように４つのイベント群に分類する。イベント群８０ａは、パターンＩＤが「Ｎ−０００１」の正常パターンにマッチした正常時イベント群である。イベント群８０ｂは、パターンＩＤが「Ｎ−０００２」の正常パターンにマッチした正常時イベント群である。イベント群８０ｃは、パターンＩＤが「Ａ−０００１」の異常パターンにマッチした異常時イベント群である。イベント群８０ｄは、パターンＩＤが「Ｎ−０００１」の正常パターンにマッチした正常時イベント群である。

不具合発生箇所分析部１３４は、動作履歴分類部１３２の分類結果と、不具合発生時動作分類部１３３の分類結果に基づいて、分析対象の不具合が、何時、どのような状況で発生したのかを分析する処理部である。具体的には、不具合発生箇所分析部１３４は、動作履歴分類部１３２の分類結果に異常時イベント群が含まれていれば、その異常時イベント群が不具合の発生時に発生していたイベントであると判定する。

また、不具合発生箇所分析部１３４は、動作履歴分類部１３２の分類結果に異常時イベント群が含まれていなければ、動作履歴分類部１３２によって分類された相関不明イベント群に含まれるイベントの発生パターンと、不具合発生時動作分類部１３３よって分類された相関不明イベント群に含まれるイベントの発生パターンとの相関を分析することにより、何時、どのような状況で不具合が発生したのかを分析する。

このように、動作履歴記憶部１４１によって記録された履歴情報中に異常時イベント群が見つからない場合であっても、相関に基づく分析を行うことにより、不具合の発生要因である可能性が高いイベント群を検出することができる。なお、この相関に基づく分析処理の詳細については後述する。

異常パターン更新部１３５は、不具合発生箇所分析部１３４において相関に基づいて抽出されたイベント群を異常パターン情報として異常パターン記憶部１４４に追加登録する処理部である。表示制御部１３６は、不具合発生箇所分析部１３４の分析結果を可視化してモニタ２０に表示する処理部である。

図８は、表示制御部１３６による分析結果の表示例を示す図である。同図に示す例では、動作履歴分類部１３２によって分類されたイベント群毎に、イベントの発生数が時系列で表示されている。図９は、分析結果の他の表示例を示す図である。同図に示す例では、走行開始のイベントから走行停止のイベントの間に発生したイベントの数が、イベントの種別毎に時系列で表示されている。最下位行の「走行」の行には、車両が走行していた時間が表示されている。

このようにイベントの発生状況を時系列に表示することにより、不具合発生箇所分析部１３４の分析結果の確からしさを容易に確認することができる。また、不具合発生箇所分析部１３４が、分析対象の不具合の発生箇所を特定できなかった場合でも、このようにイベントの発生状況を時系列に表示することにより、修理担当者等が不具合の発生箇所の目処を付けやすくなる。

例えば、図９の表示を参照することで、「状態通知（ＣＤ挿入）→状態通知（ＣＤ再生）→状態通知（不正トラック）」という通信が順次行われたことが分かる。また、走行を停止することにより、状態通知（不正トラック）の連続発生も停止しており、走行と状態通知（不正トラック）の発生に何らかの関連があることが推測できる。このように、イベントの発生と走行のような状態を並べて表示することで、状態とイベントの関係の理解が容易になる効果が得られる。

次に、図１に示した車載装置１０に含まれる不具合分析部１３の処理手順について説明する。図１０は、不具合分析部１３の分析処理の処理手順を示すフローチャートである。同図に示すように、まず、不具合分析部１３は、分析対象の不具合の種別を取得するとともに（ステップＳ１０１）、動作履歴の分析範囲を取得する（ステップＳ１０２）。これらの情報は、例えば、分析の実行を指示する修理担当者等によって与えられる。

そして、動作履歴分類部１３２が、後述する動作履歴分類処理を実行して、履歴情報に含まれるイベントを３種類のイベント群に分類する（ステップＳ１０３）。ここで、分類結果に異常時イベント群が含まれていれば（ステップＳ１０４肯定）、不具合発生箇所分析部１３４は、分析処理を終了させ、分析結果の表示を表示制御部１３６に行わせる。

分類結果に異常時イベント群が含まれていなければ（ステップＳ１０４否定）、不具合発生時動作分類部１３３が、後述する不具合発生時動作分類処理を実行して、不具合発生時動作情報に含まれるイベントを３種類のイベント群に分類する（ステップＳ１０５）。そして、不具合発生箇所分析部１３４が後述する不具合発生箇所推定処理を実行して不具合の発生箇所を推定し（ステップＳ１０６）、不具合の発生箇所と推定されたイベント群のパターンを異常パターン更新部１３５が異常パターン情報として異常パターン記憶部１４４に追加し（ステップＳ１０７）、表示制御部１３６が分析結果を表示する（ステップＳ１０８）。

図１１は、動作履歴分類処理の処理手順を示すフローチャートである。同図に示すように、動作履歴分類部１３２は、まず、ポインタを履歴情報の分析範囲の先頭に設定する（ステップＳ２０１）。ここで、ポインタが分析範囲外でなければ（ステップＳ２０２否定）、動作履歴分類部１３２は、ポインタの位置以降のイベント群を、正常パターン情報に含まれる各パターンと照合する（ステップＳ２０３）。なお、ここで照合の対象となる正常パターン情報は、不具合種別の値が「＊」であるか、もしくは、ステップＳ１０１で取得された不具合の種別と一致するものである。そして、合致するパターンがあった場合は（ステップＳ２０４肯定）、合致したイベント群を正常時イベント群として抽出し、ポインタを、抽出したイベント群の次のイベントに設定した後（ステップＳ２０５）、ステップＳ２０２から処理を再開する。

一方、正常パターン情報のいずれのパターンにも合致しなかった場合は（ステップＳ２０４否定）、動作履歴分類部１３２は、ポインタの位置以降のイベント群を、異常パターン情報に含まれる各パターンと照合する（ステップＳ２０６）。なお、ここで照合の対象となる異常パターン情報は、不具合種別の値がステップＳ１０１で取得された不具合の種別と一致するものである。そして、合致するパターンがあった場合は（ステップＳ２０７肯定）、合致したイベント群を異常時イベント群として抽出し、ポインタを、抽出したイベント群の次のイベントに設定した後（ステップＳ２０８）、ステップＳ２０２から処理を再開する。

一方、異常パターン情報のいずれのパターンにも合致しなかった場合は（ステップＳ２０７否定）、動作履歴分類部１３２は、ポインタを、次のイベントに設定した後（ステップＳ２０９）、ステップＳ２０２から処理を再開する。

こうして、ポインタの位置を変更しながら処理を進めていき、ポインタが分析範囲外となった場合は（ステップＳ２０２肯定）、動作履歴分類部１３２は、連続する１以上の未抽出のイベントを組み合わせて、組み合わせた各イベント群を相関不明イベント群とし（ステップＳ２１０）、処理を終了する。

図１２は、不具合発生時動作分類処理の処理手順を示すフローチャートである。同図に示すように、不具合発生時動作分類部１３３は、不具合発生時動作記憶部１４２から１期間分（１つの不具合に対応する期間分の）の未取得のイベント群を取得する（ステップＳ３０１）。そして、イベント群を取得できた場合（ステップＳ３０２肯定）、不具合発生時動作分類部１３３は、ポインタをイベント群の先頭に設定する（ステップＳ３０３）。

ここで、ポインタがイベント群の範囲外でなければ（ステップＳ３０４否定）、不具合発生時動作分類部１３３は、ポインタの位置以降のイベント群を、正常パターン情報に含まれる各パターンと照合する（ステップＳ３０５）。なお、ここで照合の対象となる正常パターン情報は、不具合種別の値が「＊」であるか、もしくは、ステップＳ１０１で取得された不具合の種別と一致するものである。そして、合致するパターンがあった場合は（ステップＳ３０６肯定）、合致したイベント群を正常時イベント群として抽出し、ポインタを、抽出したイベント群の次のイベントに設定した後（ステップＳ３０７）、ステップＳ３０４から処理を再開する。

一方、正常パターン情報のいずれのパターンにも合致しなかった場合は（ステップＳ３０６否定）、不具合発生時動作分類部１３３は、ポインタの位置以降のイベント群を、異常パターン情報に含まれる各パターンと照合する（ステップＳ３０８）。なお、ここで照合の対象となる異常パターン情報は、不具合種別の値がステップＳ１０１で取得された不具合の種別と一致するものである。そして、合致するパターンがあった場合は（ステップＳ３０９肯定）、合致したイベント群を異常時イベント群として抽出し、ポインタを、抽出したイベント群の次のイベントに設定した後（ステップＳ３１０）、ステップＳ３０４から処理を再開する。

一方、異常パターン情報のいずれのパターンにも合致しなかった場合は（ステップＳ３０９否定）、不具合発生時動作分類部１３３は、ポインタを、次のイベントに設定した後（ステップＳ３１１）、ステップＳ３０４から処理を再開する。

こうして、ポインタの位置を変更しながら処理を進めていき、ポインタがステップＳ３０１で取得したイベント群の範囲外となった場合は（ステップＳ３０４肯定）、不具合発生時動作分類部１３３は、連続する１以上の未抽出のイベントを組み合わせて、組み合わせた各イベント群を相関不明イベント群とする（ステップＳ３１２）。

そして、不具合発生時動作分類部１３３は、ステップＳ３０１から処理を再開し、不具合発生時動作記憶部１４２から１期間分の未取得のイベント群の取得を試みる。そして、不具合発生時動作記憶部１４２から全てのイベント群を取得して未取得のイベント群がなくなった場合に（ステップＳ３０２否定）、処理を終了する。

図１３は、不具合発生箇所推定処理の処理手順を示すフローチャートである。同図に示すように、不具合発生箇所分析部１３４は、動作履歴記憶部１４１から抽出された相関不明イベント群のうち未取得のものを１つ取得する（ステップＳ４０１）。そして、取得できた場合（ステップＳ４０２肯定）、不具合発生箇所分析部１３４は、ポインタを相関不明イベント群の先頭に設定する（ステップＳ４０３）。

続いて、不具合発生箇所分析部１３４は、抽出数を１に設定する（ステップＳ４０４）。そして、抽出数が、ポインタ以降のイベント数以下であれば（ステップＳ４０５否定）、ポインタの位置から抽出数分のイベントを抽出し（ステップＳ４０６）、不具合発生時動作記憶部１４２から抽出した相関不明イベント群に同一パターンのイベント群が存在する数（Ｍ）を計数し（ステップＳ４０７）、Ｍのうち不具合の種別も同一である数（Ｎ）を計数する（ステップＳ４０８）。

ここで、Ｎが最小情報数よりも小さければ、すなわち、標本として十分な数でなければ（ステップＳ４０９肯定）、不具合発生箇所分析部１３４は、ステップＳ４０１で取得した相関不明イベント群のポインタを次のイベントに設定する（ステップＳ４１４）。そして、ポインタがイベント群の範囲内であれば（ステップＳ４１５否定）、ステップＳ４０４から処理を再開し、ポインタがイベント群の範囲外であれば（ステップＳ４１５肯定）、ステップＳ４０１から処理を再開する。

一方、Ｎが最小情報数以上であれば、すなわち、標本として十分な数であれば（ステップＳ４０９否定）、不具合発生箇所分析部１３４は、Ｎ、Ｍ等を用いて、分析対象の不具合の種別と、ステップＳ４０６で抽出したイベント群との相関を算出する（ステップＳ４１０）。相関ｗ（１）は、例えば、以下の式（１）〜式（８）を用いて求めることができる。

Ｅ（Ｙ）等の定義は、以下の通りである。

Ｅ（Ｙ）：不具合種別がＹである不具合発生時動作情報の期間数
Ｆ（Ｙ）：不具合種別がＹでない不具合発生時動作情報の期間数
ｐ（０）：不具合種別がＹでない確率
ｐ（１）：不具合種別がＹでない確率
ｐ（０｜１）：Ｘと同一のイベント群を含む場合に、不具合種別がＹでない条件付確率
ｐ（１｜１）：Ｘと同一のイベント群を含む場合に、不具合種別がＹである条件付確率
ｐ（０｜０）：Ｘと同一のイベント群を含まない場合に、不具合種別がＹでない条件付確率
ｐ（１｜０）：Ｘと同一のイベント群を含まない場合に、不具合種別がＹである条件付確率

不具合発生箇所分析部１３４は、算出した相関度が最小相関度以上であれば（ステップＳ４１１否定）、ポインタの位置から抽出数分のイベントを不具合発生箇所と判定する（ステップＳ４１２）。そして、抽出数を１増やした後、ステップＳ４０５から処理を再開する。

一方、算出した相関度が最小相関度より小さければ（ステップＳ４１１肯定）、不具合発生箇所分析部１３４は、ポインタの位置から抽出数分のイベントを不具合発生箇所と判定することなく、抽出数を１増やした後、ステップＳ４０５から処理を再開する。

こうして、抽出数を増やしながら処理を進めていき、抽出数が、ポインタ以降のイベント数よりも大きくなった場合は（ステップＳ４０５肯定）、不具合発生箇所分析部１３４は、ステップＳ４０１で取得した相関不明イベント群のポインタを次のイベントに設定する（ステップＳ４１４）。そして、ポインタがイベント群の範囲内であれば（ステップＳ４１５否定）、ステップＳ４０４から処理を再開し、ポインタがイベント群の範囲外であれば（ステップＳ４１５肯定）、ステップＳ４０１から処理を再開する。そして、不具合発生箇所分析部１３４は、動作履歴記憶部１４１から抽出された相関不明イベント群を全て取得して未取得の相関不明イベント群がなくなった場合に（ステップＳ４０２否定）、処理を終了する。

上述してきたように、本実施例では、不具合が発生したことは分かっているがどの箇所で不具合が発生したかが明らかでない過去の動作履歴情報と、新たな動作履歴情報とを比較し、相関度に基づいて新たな動作履歴情報における不具合の発生箇所を制定することとしたので、当該車載装置に不具合が発生した際の状況を容易に知ることができる。

なお、図１に示した本実施例に係る車載装置１０の構成は、本発明の要旨を逸脱しない範囲で種々に変更することができる。例えば、車載装置１０の不具合分析部１３の機能をソフトウェアとして実装し、これをプロセッサで実行することにより、不具合分析部１３と同等の機能を実現することもできる。この場合、車載装置１０には、プロセッサと、ハードディスク装置や不揮発性メモリ等の記憶手段と、ワーク用メモリであるＲＡＭ（Random Access Memory）とが設けられ、それらの間がバス等で接続される。

記憶手段には、不具合分析部１３と同等の機能を有するソフトウェアである不具合分析プログラムが記憶される。そして、プロセッサは、不具合分析プログラムを読み出して、ＲＡＭに展開して実行可能な状態とし、ＲＡＭのデータ領域を用いて各種データ処理等を実行する。

なお、不具合分析プログラムは、必ずしも車載装置１０内に固定的に設けられた記憶手段に格納されている必要はなく、ＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体に記憶されたこのプログラムを、プロセッサが読み出して実行するようにしてもよい。また、無線ネットワーク等のネットワークを介して車載装置１０に接続されるコンピュータ（またはサーバ）等にこのプログラムを記憶させておき、プロセッサがこれらからプログラムを読み出して実行するようにしてもよい。

以上の各実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。

（付記１）車両に搭載される車載装置であって、
当該車載装置の動作や当該車載装置が搭載されている車両の動作に関するイベントを履歴情報として記憶する動作履歴記憶手段と、
過去に発生した不具合の種別と、その不具合が発生したと想定される期間の前記イベントとを対応付けて記憶する不具合発生時動作記憶手段と
当該車載装置の正常時におけるイベントの発生パターンが含まれる正常パターン情報と、当該車載装置の不具合発生時におけるイベントの発生パターンが含まれる異常パターン情報とに基づいて、前記動作履歴記憶手段に記憶されているイベントを第１の正常時イベント群と、第１の異常時イベント群と、第１の相関不明イベント群とに分類する第１の分類手段と、
前記正常パターン情報と、前記異常パターン情報とに基づいて、前記不具合発生時動作記憶手段に記憶されているイベントを第２の正常時イベント群と、第２の異常時イベント群と、第２の相関不明イベント群とに分類する第２の分類手段と、
前記第１の相関不明イベント群に含まれるイベントの発生パターンと同一の発生パターンを含む前記第２の相関不明イベント群に対応する不具合の種別を取得して、不具合の種別とイベントの発生パターンとの相関を算出し、相関度が所定値よりも高い場合に、該イベントの発生パターンと同一パターンのイベントの発生時に、該イベントの発生パターンと所定値よりも高い相関度をもつ不具合の種別と同種の不具合が発生したと推定する不具合発生箇所分析手段と
を備えたことを特徴とする車載装置。

（付記２）不具合発生箇所分析手段において不具合発生時の発生パターンであると推定されたイベントの発生パターンを前記異常パターン情報に追加する異常パターン情報更新手段をさらに備えたことを特徴とする付記１に記載の車載装置。

（付記３）不具合発生箇所分析手段は、前記第１の相関不明イベント群に含まれるイベントの発生パターンと同一の発生パターンを含む前記第２の相関不明イベント群の数が所定数よりも少ない場合に、該発生パターンを相関度の算出対象外とすることを特徴とする付記１または２に記載の車載装置。

（付記４）不具合発生箇所分析手段は、前記第１の異常時イベント群に分類されたイベント群があった場合に、該イベント群の発生時に不具合が発生したと推定することを特徴とする付記１〜３のいずれか１つに記載の車載装置。

（付記５）前記動作履歴記憶手段に記憶されているイベントを、前記第１の分類手段の分類結果に応じて区別して時系列に表示する表示手段をさらに備えたことを特徴とする付記１〜４のいずれか１つに記載の車載装置。

（付記６）車両に搭載される車載装置の不具合を分析する不具合分析プログラムであって、
当該車載装置の正常時におけるイベントの発生パターンが含まれる正常パターン情報と、当該車載装置の不具合発生時におけるイベントの発生パターンが含まれる異常パターン情報とに基づいて、当該車載装置の動作や当該車載装置が搭載されている車両の動作に関するイベントを履歴情報として記憶する動作履歴記憶手段に記憶されているイベントを第１の正常時イベント群と、第１の異常時イベント群と、第１の相関不明イベント群とに分類する第１の分類手順と、
前記正常パターン情報と、前記異常パターン情報とに基づいて、過去に発生した不具合の種別と、その不具合が発生したと想定される期間の前記イベントとを対応付けて記憶する不具合発生時動作記憶手段に記憶されているイベントを第２の正常時イベント群と、第２の異常時イベント群と、第２の相関不明イベント群とに分類する第２の分類手順と、
前記第１の相関不明イベント群に含まれるイベントの発生パターンと同一の発生パターンを含む前記第２の相関不明イベント群に対応する不具合の種別を取得して、不具合の種別とイベントの発生パターンとの相関を算出し、相関度が所定値よりも高い場合に、該イベントの発生パターンと同一パターンのイベントの発生時に、該イベントの発生パターンと所定値よりも高い相関度をもつ不具合の種別と同種の不具合が発生したと推定する不具合発生箇所分析手順と
をプロセッサに実行させることを特徴とする不具合分析プログラム。

（付記７）車両に搭載される車載装置の不具合を分析する不具合分析方法であって、
当該車載装置の正常時におけるイベントの発生パターンが含まれる正常パターン情報と、当該車載装置の不具合発生時におけるイベントの発生パターンが含まれる異常パターン情報とに基づいて、当該車載装置の動作や当該車載装置が搭載されている車両の動作に関するイベントを履歴情報として記憶する動作履歴記憶手段に記憶されているイベントを第１の正常時イベント群と、第１の異常時イベント群と、第１の相関不明イベント群とに分類する第１の分類工程と、
前記正常パターン情報と、前記異常パターン情報とに基づいて、過去に発生した不具合の種別と、その不具合が発生したと想定される期間の前記イベントとを対応付けて記憶する不具合発生時動作記憶手段に記憶されているイベントを第２の正常時イベント群と、第２の異常時イベント群と、第２の相関不明イベント群とに分類する第２の分類工程と、
前記第１の相関不明イベント群に含まれるイベントの発生パターンと同一の発生パターンを含む前記第２の相関不明イベント群に対応する不具合の種別を取得して、不具合の種別とイベントの発生パターンとの相関を算出し、相関度が所定値よりも高い場合に、該イベントの発生パターンと同一パターンのイベントの発生時に、該イベントの発生パターンと所定値よりも高い相関度をもつ不具合の種別と同種の不具合が発生したと推定する不具合発生箇所分析工程と
を含んだことを特徴とする不具合分析方法。

本実施例に係る車載装置の構成を示す機能ブロック図である。動作履歴記憶部に記憶される履歴情報の一例を示す図である。正常パターン記憶部に記憶される正常パターン情報の一例を示す図である。異常パターン記憶部に記憶される異常パターン情報の一例を示す図である。分類された履歴情報の一例を示す図である。不具合発生時動作記憶部に記憶される不具合発生時動作情報の一例を示す図である。分類された不具合発生時動作情報の一例を示す図である。分析結果の表示例を示す図である。分析結果の他の表示例を示す図である。不具合分析部の分析処理の処理手順を示すフローチャートである。動作履歴分類処理の処理手順を示すフローチャートである。不具合発生時動作分類処理の処理手順を示すフローチャートである。不具合発生箇所推定処理の処理手順を示すフローチャートである。

符号の説明

１０車載装置
１１ナビゲーション制御部
１２媒体読取部
１３不具合分析部
１３１動作履歴記録部
１３２動作履歴分類部
１３３不具合発生時動作分類部
１３４不具合発生箇所分析部
１３５異常パターン更新部
１３６表示制御部
１４１動作履歴記憶部
１４２不具合発生時動作記憶部
１４３正常パターン記憶部
１４４異常パターン記憶部
２０モニタ
３０ＧＰＳ
４０ＥＣＵ
５０履歴情報
５０ａ〜５０ｄイベント群
６０正常パターン情報
７０異常パターン情報
８０不具合発生時動作情報
８０ａ〜８０ｄイベント群

Claims

車両に搭載される車載装置であって、
当該車載装置の動作や当該車載装置が搭載されている車両の動作に関するイベントを履歴情報として記憶する動作履歴記憶手段と、
過去に発生した不具合の種別と、その不具合が発生したと想定される期間の前記イベントとを対応付けて記憶する不具合発生時動作記憶手段と、
当該車載装置の正常時におけるイベントの発生パターンが含まれる正常パターン情報と、当該車載装置の不具合発生時におけるイベントの発生パターンが含まれる異常パターン情報とに基づいて、前記動作履歴記憶手段に記憶されているイベントを第１の正常時イベント群と、第１の異常時イベント群と、第１の相関不明イベント群とに分類する第１の分類手段と、
前記正常パターン情報と、前記異常パターン情報とに基づいて、前記不具合発生時動作記憶手段に記憶されているイベントを第２の正常時イベント群と、第２の異常時イベント群と、第２の相関不明イベント群とに分類する第２の分類手段と、
前記第１の相関不明イベント群に含まれるイベントの発生パターンと同一の発生パターンを含む前記第２の相関不明イベント群に対応する不具合の種別を取得して、不具合の種別とイベントの発生パターンとの相関を算出し、相関度が所定値よりも高い場合に、該イベントの発生パターンと同一パターンのイベントの発生時に、該イベントの発生パターンと所定値よりも高い相関度をもつ不具合の種別と同種の不具合が発生したと推定する不具合発生箇所分析手段と
を備えたことを特徴とする車載装置。
不具合発生箇所分析手段において不具合発生時の発生パターンであると推定されたイベントの発生パターンを前記異常パターン情報に追加する異常パターン情報更新手段をさらに備えたことを特徴とする請求項１に記載の車載装置。
不具合発生箇所分析手段は、前記第１の相関不明イベント群に含まれるイベントの発生パターンと同一の発生パターンを含む前記第２の相関不明イベント群の数が所定数よりも少ない場合に、該発生パターンを相関度の算出対象外とすることを特徴とする請求項１または２に記載の車載装置。
不具合発生箇所分析手段は、前記第１の異常時イベント群に分類されたイベント群があった場合に、該イベント群の発生時に不具合が発生したと推定することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１つに記載の車載装置。
前記動作履歴記憶手段に記憶されているイベントを、前記第１の分類手段の分類結果に応じて区別して時系列に表示する表示手段をさらに備えたことを特徴とする請求項１〜４のいずれか１つに記載の車載装置。