JP2016161475A - 故障診断装置および端末装置 - Google Patents

故障診断装置および端末装置 Download PDF

Info

Publication number
JP2016161475A
JP2016161475A JP2015042191A JP2015042191A JP2016161475A JP 2016161475 A JP2016161475 A JP 2016161475A JP 2015042191 A JP2015042191 A JP 2015042191A JP 2015042191 A JP2015042191 A JP 2015042191A JP 2016161475 A JP2016161475 A JP 2016161475A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
diagnosis
failure
data
user
failure diagnosis
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP2015042191A
Other languages
English (en)
Other versions
JP6380169B2 (ja
Inventor
映 酒井
Ei Sakai
映 酒井
佑基 篠原
Yuki Shinohara
佑基 篠原
耕吉 篠田
Kokichi Shinoda
耕吉 篠田
万寿三 江川
Masuzo Egawa
江川  万寿三
謙太郎 人見
Kentaro Hitomi
謙太郎 人見
誉司 坂東
Yoshiji Bando
誉司 坂東
一仁 竹中
Kazuhito Takenaka
一仁 竹中
秀明 三澤
Hideaki Misawa
秀明 三澤
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Denso Corp
Original Assignee
Denso Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Denso Corp filed Critical Denso Corp
Priority to JP2015042191A priority Critical patent/JP6380169B2/ja
Publication of JP2016161475A publication Critical patent/JP2016161475A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP6380169B2 publication Critical patent/JP6380169B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Landscapes

  • Vehicle Cleaning, Maintenance, Repair, Refitting, And Outriggers (AREA)
  • Debugging And Monitoring (AREA)

Abstract

【課題】診断対象装置の故障診断を行う故障診断装置において、ユーザから故障診断に適切なデータを取得し、故障診断を適切に実施できるようにする。【解決手段】故障診断装置1において、サーバ40は、ユーザが所持する端末装置に対して診断対象装置の故障状態の絞り込みを行うための絞り込み情報を要求する(S450)。また、端末装置からユーザによって入力された絞り込み情報を取得し、ユーザに対して該絞り込み情報の内容に対応する予め設定された診断用データを診断対象装置から収集するよう要求する(S540)。そして、ユーザが端末装置を用いて収集した診断用データを端末装置から取得する(S430)。また、診断用データと予め準備されたモデルとに基づいて、診断対象装置の故障の有無を判定する(S590)。【選択図】図3

Description

本発明は、診断対象装置の故障診断を行う故障診断装置、および故障診断装置とともに用いられる端末装置に関する。
上記の故障診断装置として、ユーザから送信された車両データ(録音データ)を解析することによって車両の故障診断を行うものが知られている(例えば特許文献1参照)。
特許第4706890号公報
しかしながら、上記の故障診断装置では、ユーザが送信したデータに基づく故障診断を行うことはできるが、そもそも故障診断に適切なデータがどのようなデータなのかがユーザに分からないことがある。このため、故障診断を適切に実施できない場合がある。
そこでこのような問題点を鑑み、診断対象装置の故障診断を行う故障診断装置において、ユーザから故障診断に適切なデータを取得し、故障診断を適切に実施できるようにすることを本発明の目的とする。
本発明の故障診断装置において、絞り込み情報要求手段は、ユーザが所持する端末装置に対して診断対象装置の故障状態の絞り込みを行うための絞り込み情報を要求する。また、診断用データ収集要求手段は、端末装置からユーザによって入力された絞り込み情報を取得し、ユーザに対して該絞り込み情報の内容に対応する予め設定された診断用データを診断対象装置から収集するよう要求する。そして、診断用データ取得手段は、ユーザが端末装置を用いて収集した診断用データを端末装置から取得する。また、故障判定手段は、診断用データと予め準備されたモデルとに基づいて、診断対象装置の故障の有無を判定する。
このような故障診断装置によれば、ユーザによって入力された絞り込み情報に対応する診断用データを要求することができるので、故障診断に必要なデータを確実に収集することができる。よって、故障診断を適切に実施することができる。
なお、各請求項の記載は、可能な限りにおいて任意に組み合わせることができる。この際、一部構成を除外してもよい。
第1実施形態の故障診断システム1の概略構成を示すブロック図である。 決定木モデル62の生成例を示す説明図である。 決定木モデル62を用いた故障判定処理の概要を示す説明図である。 携帯端末10のCPU11が実行する端末診断処理を示すフローチャートである。 サーバ40のCPU41が実行するサーバ診断処理を示すフローチャートである。 第2実施形態の故障診断システム2の概略構成を示すブロック図である。 携帯端末10のCPU11が実行する端末更新処理を示すフローチャートである。 サーバ40のCPU41が実行するサーバ更新処理を示すフローチャートである。 学習データの蓄積状態を示す説明図である。
以下に本発明にかかる実施の形態を図面と共に説明する。
[第1実施形態]
[本実施形態の構成]
本発明が適用された故障診断システム1は、車両のユーザに故障判定に必要なデータを入力または取得させ、ユーザによって得られたデータを用いて車両の故障を診断する機能を有する。詳細には、故障診断システム1は、図1に示すように、携帯端末10とサーバ40とを備える。
携帯端末10は、例えば、ユーザが所持するスマートフォンに、故障診断用のアプリケーションをインストールした構成とされる。携帯端末10は、CPU11、メモリ12、HMI部15、通信部20、およびデータ収集部25を備える。
CPU11およびメモリ12は、周知のコンピュータを構成する。メモリ12としては、ROMやRAMを備え、CPU11は、メモリ12に格納されたプログラムによる処理を実施する。
HMI部15は、ユーザと携帯端末10との間で情報の入出力を行うためのユーザインタフェースを構成する。なお、HMIはHuman Machine Interfaceの略である。HMI部15としては、画像出力部16、回答入力部17、質問出力部18を備える。
画像出力部16は、画像を表示させるディスプレイとして構成され、CPU11からの指令に応じた画像をユーザに提供する。回答入力部17は、タッチパネルやボタンとして構成され、ユーザが表示された画像や出力された音声に対する回答や指令を入力するための入力装置として機能する。
質問出力部18は、音声を出力するスピーカとして構成され、画像出力部16とともに、ユーザに対する質問等の各種情報を音声で出力する。
データ収集部25は、目的のデータを収集するためのハードウェアとして構成されている。データ収集部25としては、CAN取得部26、音源取得部27、振動取得部28、温度取得部29、臭気取得部30、および画像取得部31を備えている。
CAN取得部26は、車両内のネットワークを形成するCAN通信線からCAN通信線を流れるデータを取得する。
音源取得部27は、周知のマイクとして構成され、エンジン等の音源から発せられる音を取得する。振動取得部28は、周知の加速度センサとして構成され、振動の発生源に携帯端末10が接触させられたときに振動状態を検出できるよう構成される。
温度取得部29は、周知の温度センサとして構成されており、周囲の温度または対象物の温度を測定する。臭気取得部30は、周知の臭気センサとして構成されており、周囲の臭気の程度を検出する。
画像取得部31は、周知のカメラとして構成されている。
通信部20は、インターネット網8を介して携帯端末10がサーバ40と通信を行うための周知の通信モジュールとして構成されている。通信部20は、図示しない無線基地局を介してインターネット網8に無線接続される。
また、通信部20は、質問受信部21、車両データ送信部22、および回答送信部23としてのそれぞれの機能を有する。質問受信部21としての機能では、サーバ40から送られた質問を受信し、HMI部15に送る。
また、車両データ送信部22としての機能では、データ収集部25にて得られたデータをサーバ40に対して送信する。また、回答送信部23としての機能では、HMI部15を用いてユーザが入力した回答をサーバ40に対して送信する。
次に、サーバ40は、携帯端末10に対してインターネット網8を介して接続されている。サーバ40は、故障の判定に必要となる質問(データ要求を含む)を生成し、この質問の回答に基づいて、新たな質問を生成したり、故障判定を行ったりする故障判定機能を備える。
サーバ40は、CPU41、メモリ42、通信部45、データ処理部50、データベース63を備えている。CPU41およびメモリ42は、周知のコンピュータを構成する。メモリ42としては、ROMやRAMを備え、CPU41は、メモリ42に格納されたプログラムによる処理を実施する。なお、メモリ42には、運転パターン識別モデル61および決定木モデル62が格納されている。
通信部45は、データ受信部46、回答受信部47、質問送信部48としての機能を備えている。データ受信部46としての機能では、携帯端末10から送信されたデータを受信し、データ処理部50に送る。
回答受信部47としての機能では、携帯端末10から送信されたユーザによる回答を受信し、データ処理部50に送る。質問送信部48としての機能では、データ処理部50にて生成された質問を携帯端末10に送る。
データ処理部50は、運転パターン識別部51、車両データ選定部52、特徴抽出部53、推定処理部54、質問生成部55としての機能を備えている。
運転パターン識別部51の機能では、事前に学習した運転パターン識別モデル61を参照して、車両データを取得した際の各時刻での運転パターンを識別する。具体的には、アクセル開度、ブレーキオイル圧、車速、加速度等の車両状態の組み合わせを用いて複数準備された運転パターンの1つが選択されるよう設計されている。
車両データ選定部52は、故障診断に適した運転パターンであるときの車両データ(部分車両データ)を抽出する。つまり、車両(携帯端末10)から取得されたCANデータ、音、振動、温度、臭気等の車両データにおいて、故障の症状を検出しやすい運転パターンの部分のみを抽出する。
特徴抽出部53の機能では、ユーザから得られたデータや回答の特徴量を抽出する。データにおいては平均値、極大値、極小値、分散等、回答においては肯定、否定等を特徴量として抽出する。抽出した特徴量は、特徴量DB63に格納される。
推定処理部54は、特徴量DB63に格納された特徴量と、決定木モデル62とに基づいて、故障状態を推定する。例えば、決定木モデル62には、ユーザに対する質問(質問
項目または要求項目)がツリー状の階層構造で準備されている。質問生成部55は、ユーザから得られた情報に従って上階層から順に質問(または要求)項目を選択することになる。
質問生成部55は、決定木モデル62に従って質問項目を進める際に、必要に応じて故障状態をより詳細に特定するためのユーザに対する質問を生成する。
ここで、決定木モデル62においては、各項目において故障確率が故障の種別毎に対応付けられており、下階層に進むに従って、ある故障の種別に対する故障確率が高くなるよう設定されている。つまり、決定木モデル62に従って下階層に進むにつれて、故障の種別を特定しやすくされる。
決定木モデル62は、例えば以下のようにして生成される。
まず、データXnを準備する。
nはデータ番号を示し、k次元のデータ由来の特徴量を有する。また、(d−k)次元のユーザの回答に基づく特徴量を有する。
また、診断結果の種別を表すラベルynを以下のように定義する。
これらを用いて、N個の(Xn,Yn)の集合として学習データを以下のように定義する。
続いて、図2に示すように、このような学習データを例えばCHAID(CHi-squared Automatic Integration Detector)を用いて処理することで、決定木モデル62が生成される。
決定木モデル62は以下のように定義される。
すなわち、上位の質問(変数番号mi)の回答結果(各条件式の値:True/False)に応じて下位の質問が特定される(P が選定されて次ノードが決定する)ことになる。一方で、各ノードの評価変数番号mに対応するデータ種別ID(m)を参照し、ID(m)=0の場合はユーザへの直接質問を行う。また、データ毎に「データ収集フラグ」を用意しておき、ID(m)≠0の場合であってデータ収集フラグがFalseの場合、ユーザにデータ種別ID(m)のデータ収集を要求する。この場合、算出した特徴量を特徴量DB63に格納する。そして、データ収集フラグをTrueに更新することで、ユーザによるデータ収集作業の重複を防ぐことができる。
より具体的には、図3に示すように、アイドル(アイドリング)不調か否かの質問に対してYESとの回答が得られた場合、例えば、ユーザに振動データを収集させ、この振動データから特徴量の抽出等を実施する。その後、この特徴量等に基づいて、以降の質問や回答を自動生成する。なお、ユーザに質問に対する回答やデータ収集を求める場合には、さらなる質問やデータ収集の指示が生成される。
つまり、データから得られる特徴量に基づいて客観的に質問に対する回答を自動生成することで、回答の手間を省くとともに、ユーザの主観による回答のばらつきを抑制できるようにしている。
[本実施形態の処理]
このように構成された故障診断システム1において、具体的に実施される処理について以下に説明する。携帯端末10は、図4に示す端末診断処理を実施する。端末診断処理は、例えば携帯端末10において故障診断を実施する旨が入力されると開始される処理である。
端末診断処理では、図4に示すように、まず、診断要求をサーバ40に送信する(S110)。続いて、診断結果、質問、およびデータ収集要求の何れかを受信したか否かを判定する(S120、S130、S140)。
診断結果とは、故障診断の結果を示し、また、質問とは、車両の故障状態の絞り込みを行うため選択式で回答を可能なものを示す。診断結果、質問、またはデータ収集要求を受信していなければ(S120、S130、S140の全てでNO)、S120、S130、S140の処理を順に繰り返す。
また、診断結果を受信していれば(S120:YES)、受信した診断結果に基づく画像を画像出力部16に表示させ(S310)、端末診断処理を終了する。また、質問を受信していれば(S120:NOかつS130:YES)、受信内容を画像出力部16に表示させる(S210)。
続いて、受信内容(質問)に対する回答がユーザによって入力されたか否かを判定する(S220)。回答が入力されていなければ(S220:NO)、S220の処理を繰り返す。
また、回答が入力されていれば(S220:YES)、入力された回答をサーバ40に送信し(S230)、S120の処理に戻る。
また、S140の処理においてデータ収集要求を受信していれば(S120:NO、S130:NO、かつS140:YES)、受信内容を画像出力部16に表示させる(S260)。続いて、受信内容に従ってユーザによって車両データの収集がされたか否かを判定する(S270)。
車両データの収集がされていなければ(S270:NO)、S270の処理を繰り返す。また、車両データの収集がされていれば(S270:YES)、収集された車両データをサーバ40に送信し(S280)、S120の処理に戻る。
このような端末診断処理に対応して、サーバ40(CPU41)は図5に示すサーバ診断処理を実施する。サーバ診断処理は、例えば、サーバ40の電源が投入されると開始される処理である。
サーバ診断処理では、図5に示すように、まず、携帯端末10から診断要求、回答、および車両データの何れかを受信したか否かを判定する(S410、S420、S430)。診断要求、回答、または車両データを受信していなければ(S410、S420、S430の全てでNO)、S410、S420、S430の処理を順に繰り返す。
診断要求を受信していれば(S410:YES)、質問を生成する(S440)。質問は前述の決定木モデル62に従って生成される。そして、生成した質問を送信し(S450)、サーバ診断処理を終了する。
回答を受信していれば(S410:NO、かつS420:YES)、受信した回答を分析する(S510)。すなわち、回答で入力された内容に基づく特徴量を抽出し、特徴量DB63に格納する。そして、決定木モデル62に従って下位の階層に移行する。
続いて、診断可能か否かを判定する(S520)。ここで、診断可能か否かについては、質問回数(自動的に回答されたものを含む)や得られた車両データ数が閾値を超えるか否か、或いは、決定木モデル62が持つ各診断種別の確率Pb (数4)を用いる等によって判定する。
診断可能であれば(S520:YES)、後述するS572の処理に移行する。また、診断不可能であれば(S520:NO)、さらなる質問が必要か、或いはデータが必要かを判定する(S530)。
さらなる質問が必要であれば(S530:YES)、前述のS440の処理に移行する。また、データが必要であれば(S530:NO)、データ収集要求を送信する(S540)。ここで、データ収集要求には要求するデータの種別が含まれる。このデータの種別は、質問を生成する処理と同様に、決定木モデル62に従って選択される。
このような処理が終了するとサーバ診断処理を終了する。
また、S410、S420、S430の処理において、車両データを受信していれば(S410:NO、S420:NO、かつS430:YES)、受信した車両データから特
徴量を抽出し、この特徴量を特徴量DB63に格納する(S560)。この際、特徴量取得後の質問項目を自動生成し、車両データの特徴量に基づいて回答可能な項目については回答を自動生成する(図3参照)。
続いて、S520の処理と同様に、診断可能か否かを判定する(S570)。診断不可能であれば(S570:NO)、S530の処理に移行する。また、診断可能であれば(S570:YES)、運転パターンを識別し(S572)、部分車両データを抽出する(S574)。そして、得られたデータを用いて故障診断を実施する(S580)。この処理では、前述のように特徴量と決定木モデル62とに基づいて故障に該当するか否かを判定する。
続いて、診断結果を携帯端末10に送信し(S590)、サーバ診断処理を終了する。
[本実施形態による効果]
以上のように詳述した故障診断システム1においてサーバ40は、ユーザが所持する携帯端末10に対して車両の故障状態の絞り込みを行うための絞り込み情報を要求する(S450)。また、サーバ40は、携帯端末10からユーザによって入力された絞り込み情報を取得し、ユーザに対して該絞り込み情報の内容に対応する予め設定された診断用データを車両から収集するよう要求する(S540)。そして、サーバ40は、ユーザが携帯端末10を用いて収集した診断用データを携帯端末10から取得する(S430)。また、サーバ40は、診断用データと予め準備されたモデルとに基づいて、車両の故障の有無を判定する(S590)。具体的には、診断データを用いてそれぞれの故障種別を求めるモデルにおいて、診断データが何れの項目に該当するかに基づいて故障の種別を推定する。
このような故障診断システム1によれば、ユーザによって入力された絞り込み情報に対応する診断用データを要求することができるので、故障診断に必要なデータを確実に収集することができる。よって、故障診断を適切に実施することができる。
特に、本実施形態の構成では、CAN等の車両ネットワークを流れないデータである車両不取得データ(具体的には、音、振動、臭気等)を診断用データとして要求する。要求するデータは、スマートフォン等の携帯端末10において搭載されているセンサで検出可能な情報とされる。この構成では、ユーザが所持する携帯端末10を用いてユーザに適切な診断用データを取得させることができるので、安価にシステムを構成できる。
また、上記の故障診断システム1においてサーバ40は、診断用データが取得されると、診断用データを解析し、取得された診断用データ解析結果に応じて、予め設定された新たな診断用データが必要か否か、或いは、ユーザに質問に回答させる必要があるか否かを判定する。また、新たな診断用データまたは質問への回答を表す新データが必要である場合、新データを携帯端末10に対して要求する。そして、ユーザによって準備された新データを携帯端末10から取得する。
このような故障診断システム1によれば、診断用データを解析することでさらに必要になるデータや質問への回答を取得することができる。よって、故障診断の精度を向上させることができる。
特に、本実施形態の構成では、CANデータ等の車両データも利用して新データ(新たな診断用データ、或いは質問への回答)の必要性を判定して、質問項目の選択(決定木)を進める。この構成では、故障判定のためにユーザに適切な質問を行うことができる。
また、上記の故障診断システム1においてサーバ40は、ユーザに要求される診断用デ
ータおよび新データは、予めツリー状の階層構造で準備された複数の質問項目または要求項目のそれぞれに対応付けられており、ユーザから得られた情報に従って上階層から順に質問項目または要求項目を選択することでユーザに対する質問または要求する診断用データおよび新データが選択されるよう構成されている。
このような故障診断システム1によれば、診断用データおよび新データを予めツリー状の階層構造で準備してあるので、ユーザが診断する際の手数を削減することができる。
また、上記のサーバ40においては、車両の運転パターンを識別し、診断用データのうち診断に適する運転パターン時の部分のみを抽出する。そして、診断用データとして部分車両データを用いて車両の故障の有無を判定する。
このような故障診断システム1によれば、診断用データとして予め設定された運転パターンが対応する部分車両データを用いるので、診断に適した運転パターンで取得されたデータを用いて故障診断を実施することができる。
また、故障診断システム1において携帯端末10は、車両の故障診断をするための情報をユーザが入力するための装置である。携帯端末10は、サーバ40からの要求をユーザに伝え、要求に対するユーザによる回答を受け付ける。そして、携帯端末10は、受け付けた内容をサーバ40に送信することで車両の故障診断をサーバ40に実施させる。
このような故障診断システム1によれば、携帯端末10がサーバ40と協働することで車両の故障診断を良好に実施することができる。
[第2実施形態]
次に、別形態の故障診断システム2について説明する。本実施形態(第2実施形態)では、第1実施形態の故障診断システム1と異なる箇所のみを詳述し、第1実施形態の故障診断システム1と同様の箇所については、同一の符号を付して説明を省略する。
本実施形態の故障診断システム2では、図6に示すように、整備士による診断結果を利用して決定木モデル62を更新するよう構成されている。詳細には、携帯端末10が有する回答送信部23に換えて、回答・診断送信部24を備え、通信部45が有する回答受信部47に換えて、回答・診断受信部49を備えている。また、データ処理部50には、更新処理部56の機能が備えられている。
回答・診断送信部24は、整備士による回答および診断の内容をサーバ40に送る機能を備えている。また、回答・診断受信部49は、整備士による回答および診断の内容をサーバ40から受信する機能を備えている。
また、更新処理部56の機能では、整備士による回答および診断の内容に基づいて決定木モデル62を更新する処理を実施する。詳細には、携帯端末10およびサーバ40において下記の処理を実施することでモデルを更新する。まず、携帯端末10では、図7に示す端末更新処理を実施する。
端末更新処理は、例えば、携帯端末10において整備士による入力が実施される旨が入力されると開始される処理である。ここで、整備士による診断が入力される際には、携帯端末10が整備士による入力を受け付けるモードに切り替えられ、このモードにおいて整備士が質問に対する回答やデータの取得等を行うことで携帯端末10に対する入力を行う。
詳細には、図7に示すように、まず、整備士による診断結果が入力されたか否かを判定する(S710)。この処理では、予め準備された全ての質問やデータの取得の全てが整
備士によって実施されるようにし、全ての質問に対する回答やデータの取得が完了すると、S710の処理にて肯定判定される。
整備士による診断結果が入力されていなければ(S710:NO)、S710の処理を繰り返す。また、整備士による診断結果が入力されていれば(S710:YES)、診断結果による特徴量を記録する(S720)。この特徴量には、それぞれの質問に対する回答(中間結果)および最終的な故障内容(最終結果)を含む。
続いて、最終結果および中間結果を含むモデル更新要求をサーバ40に送信し(S740)、端末更新処理を終了する。
端末更新処理に対応して、サーバ40ではサーバ更新処理が実施される。サーバ更新処理は、例えばサーバ診断処理と並行して繰り返し実施される処理である。
サーバ更新処理では、図8に示すように、まず、携帯端末10からモデル更新要求を受信したか否かを判定する(S810)。モデル更新要求を受信していなければ(S810:NO)、S810の処理を繰り返す。
また、モデル更新要求を受信していれば(S810:YES)、新規データを生成する(S820)。ここで新規データとは、必要となるデータベースのうちのモデル更新要求に含まれる携帯端末10から得られたデータを示す。この処理では、図9に示すように、整備士による入力にて生成された回答を新たなデータとして蓄積することになる。
続いて、これらのデータを用いて、決定木モデル62を更新する(S830)。この処理では、これらの新たなデータを追加し更新された学習データに対してCHAIDを用いた処理を実施することによって決定木モデル62を更新する。更新されたモデルは、メモリ42に記録される。
このような処理が終了すると、サーバ更新処理を終了する。
すなわち、上記の故障診断システム2においては、故障判定のスペシャリストである整備士による故障診断情報の入力結果を取得し、故障診断情報に基づいて、決定木モデル62を更新する。具体的には、各ノードが保持する情報(次ノードポインタ・条件式・診断種別の確率)が変更される。
このような故障診断システム2によれば、故障判定のスペシャリストによるデータの入力パターンに応じて決定木モデル62を最適化することができる。
[その他の実施形態]
本発明は、上記の実施形態によって何ら限定して解釈されない。また、上記の実施形態の説明で用いる符号を特許請求の範囲にも適宜使用しているが、各請求項に係る発明の理解を容易にする目的で使用しており、各請求項に係る発明の技術的範囲を限定する意図ではない。上記実施形態における1つの構成要素が有する機能を複数の構成要素として分散させたり、複数の構成要素が有する機能を1つの構成要素に統合させたりしてもよい。また、上記実施形態の構成の少なくとも一部を、同様の機能を有する公知の構成に置き換えてもよい。また、上記実施形態の構成の一部を、課題を解決できる限りにおいて省略してもよい。また、上記実施形態の構成の少なくとも一部を、他の上記実施形態の構成に対して付加又は置換してもよい。なお、特許請求の範囲に記載した文言のみによって特定される技術思想に含まれるあらゆる態様が本発明の実施形態である。
上述した故障診断システム1の他、当該故障診断システム1を構成する携帯端末10やサーバ40、当該故障診断システム1としてコンピュータを機能させるためのプログラム、このプログラムを記録した媒体、故障診断方法など、種々の形態で本発明を実現するこ
ともできる。
また、上記実施形態においては、決定木を用いて診断結果を絞り込むよう構成したが、その他の手法を用いてもよい。例えば、診断に必要となる可能性がある全てのデータおよび全ての質問に対する回答をユーザに準備させ、これらのデータに対して多クラスSVMを用いて一括診断してもよい。
[実施形態の構成と本発明の手段との対応関係]
上記実施形態において、サーバ40は本発明でいう故障診断装置に相当し、上記実施形態において、携帯端末10は本発明でいう端末装置に相当する。また、上記実施形態において車両は診断対象装置に相当する。
また、サーバ40が実行する処理のうちの、S420、S430の処理は本発明でいう新データ取得手段に相当し、上記実施形態におけるS430の処理は本発明でいう診断用データ取得手段に相当する。さらに、上記実施形態におけるS450の処理は本発明でいう絞り込み情報要求手段に相当し、上記実施形態におけるS450、S540の処理は本発明でいう新データ要求手段に相当する。
また、上記実施形態におけるS540の処理は本発明でいう診断用データ収集要求手段に相当し、上記実施形態におけるS572の処理は本発明でいう運転パターン識別手段に相当する。さらに、上記実施形態におけるS574の処理は本発明でいう部分車両データ抽出手段に相当し、上記実施形態におけるS590の処理は本発明でいう故障判定手段に相当する。
また、上記実施形態におけるS570の処理は本発明でいう新データ必要性判定手段に相当し、上記実施形態におけるS710の処理は本発明でいう入力取得手段に相当する。さらに、上記実施形態におけるS830の処理は本発明でいうモデル更新手段に相当する。
また、上記実施形態において携帯端末10が実施する処理のうちの、S210、S260の処理は本発明でいう要求伝達手段に相当する。また、上記実施形態におけるS220、S270の処理は本発明でいう受付手段に相当し、上記実施形態におけるS230、S280の処理は本発明でいう受付内容送信手段に相当する。
1,2…故障診断システム、8…インターネット網、10…携帯端末、11…CPU、12…メモリ、15…HMI部、16…画像出力部、17…回答入力部、18…質問出力部、20…通信部、21…質問受信部、22…車両データ送信部、23…回答送信部、24…回答・診断送信部、25…データ収集部、26…CAN取得部、27…音源取得部、28…振動取得部、29…温度取得部、30…臭気取得部、31…画像取得部、40…サーバ、41…CPU、42…メモリ、45…通信部、46…データ受信部、47…回答受信部、48…質問送信部、49…回答・診断受信部、50…データ処理部、51…運転パターン識別部、52…車両データ選定部、53…特徴抽出部、54…推定処理部、55…質問生成部、56…更新処理部、61…運転パターン識別モデル、62…決定木モデル、63…特徴量DB。

Claims (6)

  1. 診断対象装置の故障診断を行う故障診断装置(40)であって、
    ユーザが所持する端末装置(10)に対して診断対象装置の故障状態の絞り込みを行うための絞り込み情報を要求する絞り込み情報要求手段(S450)と、
    前記端末装置からユーザによって入力された絞り込み情報を取得し、ユーザに対して該絞り込み情報の内容に対応する予め設定された診断用データを診断対象装置から収集するよう要求する診断用データ収集要求手段(S540)と、
    ユーザが端末装置を用いて収集した診断用データを前記端末装置から取得する診断用データ取得手段(S430)と、
    前記診断用データと予め準備されたモデルとに基づいて、前記診断対象装置の故障の有無を判定する故障判定手段(S590)と、
    を備えたことを特徴とする故障診断装置。
  2. 請求項1に記載の故障診断装置において、
    前記診断用データが取得されると、該診断用データを解析し、取得された診断用データ解析結果に応じて、予め設定された新たな診断用データが必要か否か、或いは、ユーザに質問に回答させる必要があるか否かを判定する新データ必要性判定手段(S570)と、
    前記新たな診断用データまたは前記質問への回答を表す新データが必要である場合、該新データを前記端末装置に対して要求する新データ要求手段(S450、S540)と、
    ユーザによって準備された新データを前記端末装置から取得する新データ取得手段(S420、S430)と、
    を備え、
    前記故障判定手段は、前記新データも用いて前記診断対象装置の故障の有無を判定すること
    を特徴とする故障診断装置。
  3. 請求項2に記載の故障診断装置において、
    ユーザに要求される診断用データおよび新データは、予めツリー状の階層構造で準備された複数の質問項目または要求項目のそれぞれに対応付けられており、ユーザから得られた情報に従って上階層から順に前記質問項目または前記要求項目を選択することでユーザに対する質問または要求する診断用データおよび新データが選択されるよう構成されていること
    を特徴とする故障診断装置。
  4. 請求項1〜請求項3の何れか1項に記載の故障診断装置において、
    故障判定のスペシャリストによる故障診断情報の入力結果を取得する入力取得手段(S710)と、
    前記故障診断情報に基づいて、前記複数の項目の更新を行うモデル更新手段(S830)、
    を備えたことを特徴とする故障診断装置。
  5. 請求項1〜請求項4の何れか1項に記載の故障診断装置において、
    当該故障診断装置は、車両を診断対象装置とし、
    該車両の運転パターンを識別する運転パターン識別手段(S572)と、
    前記診断用データのうちの診断に適する運転パターン時の部分を表す部分車両データを抽出する部分車両データ抽出手段(S574)と、
    を備え、
    前記故障判定手段は、前記診断用データとして前記部分車両データを用いて前記診断対象装置の故障の有無を判定すること
    を備えたことを特徴とする故障診断装置。
  6. 診断対象装置の故障診断をするための情報をユーザが入力するための端末装置(10)であって、
    故障診断装置からの要求をユーザに伝える要求伝達手段(S210、S260)と、
    前記要求に対するユーザによる回答を受け付ける受付手段(S220、S270)と、
    該受け付けた内容を前記故障診断装置に送信することで診断対象装置の故障診断を前記故障診断装置に実施させる受付内容送信手段(S230、S280)と、
    を備え、
    前記故障診断装置は、請求項1〜請求項5の何れか1項に記載の故障診断装置として構成されていること
    を特徴とする端末装置。
JP2015042191A 2015-03-04 2015-03-04 故障診断装置および端末装置 Active JP6380169B2 (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2015042191A JP6380169B2 (ja) 2015-03-04 2015-03-04 故障診断装置および端末装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2015042191A JP6380169B2 (ja) 2015-03-04 2015-03-04 故障診断装置および端末装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2016161475A true JP2016161475A (ja) 2016-09-05
JP6380169B2 JP6380169B2 (ja) 2018-08-29

Family

ID=56844785

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2015042191A Active JP6380169B2 (ja) 2015-03-04 2015-03-04 故障診断装置および端末装置

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP6380169B2 (ja)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109229034A (zh) * 2017-07-11 2019-01-18 现代自动车株式会社 一体化连接管理方法及其联网车辆
JP2020500351A (ja) * 2016-10-12 2020-01-09 ハーマン インターナショナル インダストリーズ インコーポレイテッド 車内予測不具合検出のシステム及び方法
CN111795835A (zh) * 2020-06-30 2020-10-20 北京汽车研究总院有限公司 车辆的监测方法、装置及车载设备
JP2022037107A (ja) * 2017-12-11 2022-03-08 日本電気株式会社 障害分析装置、障害分析方法および障害分析プログラム
US11586981B2 (en) 2017-12-11 2023-02-21 Nec Corporation Failure analysis device, failure analysis method, and failure analysis program

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7303880B2 (ja) * 2019-08-14 2023-07-05 本田技研工業株式会社 情報提供システム、情報端末、および情報提供方法
WO2021029042A1 (ja) * 2019-08-14 2021-02-18 本田技研工業株式会社 情報提供システム、情報端末、および情報提供方法

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000074790A (ja) * 1998-08-31 2000-03-14 Toyota Motor Corp 車両の診断方法
JP2002331884A (ja) * 2001-05-08 2002-11-19 Mazda Motor Corp 車両の遠隔故障診断用サーバ、車両の遠隔故障診断方法、遠隔故障診断用プログラム、及び、車載の遠隔故障診断装置
JP2004058777A (ja) * 2002-07-26 2004-02-26 Hitachi Ltd 車両の遠隔故障診断システム
JP2004268633A (ja) * 2003-03-05 2004-09-30 Mazda Motor Corp 遠隔故障予測システム
JP2004362347A (ja) * 2003-06-05 2004-12-24 Shimomoto Shoji ユーザー車検支援システム
US20140195099A1 (en) * 2013-01-04 2014-07-10 Innova Electronics, Inc. Smart phone app-based vin decoding and symptomatic diagnostic system and method
JP2014234113A (ja) * 2013-06-04 2014-12-15 株式会社デンソー 車両用基準値生成装置

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000074790A (ja) * 1998-08-31 2000-03-14 Toyota Motor Corp 車両の診断方法
JP2002331884A (ja) * 2001-05-08 2002-11-19 Mazda Motor Corp 車両の遠隔故障診断用サーバ、車両の遠隔故障診断方法、遠隔故障診断用プログラム、及び、車載の遠隔故障診断装置
JP2004058777A (ja) * 2002-07-26 2004-02-26 Hitachi Ltd 車両の遠隔故障診断システム
JP2004268633A (ja) * 2003-03-05 2004-09-30 Mazda Motor Corp 遠隔故障予測システム
JP2004362347A (ja) * 2003-06-05 2004-12-24 Shimomoto Shoji ユーザー車検支援システム
US20140195099A1 (en) * 2013-01-04 2014-07-10 Innova Electronics, Inc. Smart phone app-based vin decoding and symptomatic diagnostic system and method
JP2014234113A (ja) * 2013-06-04 2014-12-15 株式会社デンソー 車両用基準値生成装置

Cited By (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2020500351A (ja) * 2016-10-12 2020-01-09 ハーマン インターナショナル インダストリーズ インコーポレイテッド 車内予測不具合検出のシステム及び方法
JP7203021B2 (ja) 2016-10-12 2023-01-12 ハーマン インターナショナル インダストリーズ インコーポレイテッド 車内予測不具合検出のシステム及び方法
US11605252B2 (en) 2016-10-12 2023-03-14 Harman International Industries, Incorporated Systems and methods for in-vehicle predictive failure detection
US11847873B2 (en) 2016-10-12 2023-12-19 Harman International Industries, Incorporated Systems and methods for in-vehicle predictive failure detection
CN109229034A (zh) * 2017-07-11 2019-01-18 现代自动车株式会社 一体化连接管理方法及其联网车辆
KR20190006741A (ko) * 2017-07-11 2019-01-21 현대자동차주식회사 커넥티비티 통합관리 방법 및 커넥티드 카
KR102394832B1 (ko) * 2017-07-11 2022-05-06 현대자동차주식회사 커넥티비티 통합관리 방법 및 커넥티드 카
CN109229034B (zh) * 2017-07-11 2023-08-18 现代自动车株式会社 一体化连接管理方法及其联网车辆
JP2022037107A (ja) * 2017-12-11 2022-03-08 日本電気株式会社 障害分析装置、障害分析方法および障害分析プログラム
JP7173273B2 (ja) 2017-12-11 2022-11-16 日本電気株式会社 障害分析装置、障害分析方法および障害分析プログラム
US11586981B2 (en) 2017-12-11 2023-02-21 Nec Corporation Failure analysis device, failure analysis method, and failure analysis program
CN111795835A (zh) * 2020-06-30 2020-10-20 北京汽车研究总院有限公司 车辆的监测方法、装置及车载设备

Also Published As

Publication number Publication date
JP6380169B2 (ja) 2018-08-29

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6380169B2 (ja) 故障診断装置および端末装置
KR102426435B1 (ko) 사용자 입력에 기반한 문장을 제공하는 장치 및 방법
JP6093792B2 (ja) 測位装置、測位方法、測位プログラム、および、測位システム
US11475218B2 (en) Apparatus and method for providing sentence based on user input
CN110741331A (zh) 用于图像响应自动助理的系统、方法和装置
CN109254669A (zh) 一种表情图片输入方法、装置、电子设备及系统
WO2020026643A1 (ja) 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム
US20170337098A1 (en) Cloud device, terminal device, and method for handling abnormalities therein
JP6400834B2 (ja) 推薦装置、推薦決定方法、およびコンピュータプログラム
CN109659009A (zh) 情绪管理方法、装置及电子设备
US20150104065A1 (en) Apparatus and method for recognizing object in image
CN112132220A (zh) 一种自训练方法、系统、装置、电子设备及存储介质
JP2020004410A (ja) メディアベースのコンテンツシェアを容易にする方法、コンピュータプログラム及びコンピューティングデバイス
CN113704623A (zh) 一种数据推荐方法、装置、设备及存储介质
CN108572746B (zh) 定位移动设备的方法、装置和计算机可读存储介质
JP2019154613A (ja) 眠気検出システム、眠気検出用データ生成システム、眠気検出方法、コンピュータプログラム、および検出用データ
CN115024690A (zh) 酒精代谢检测方法、计算机设备及存储介质
CN112732379B (zh) 智能终端上应用程序的运行方法、终端和存储介质
JP2019160259A (ja) 情報提示装置、情報提示システム、情報提示方法及びプログラム
JP6985230B2 (ja) 業務分析サーバ、業務分析方法、および業務分析プログラム
CN111198960A (zh) 用户画像数据的确定方法、装置、电子设备及存储介质
US11727273B2 (en) System improvement for deep neural networks
CN112650595A (zh) 一种通讯内容处理方法及相关装置
CN111930919A (zh) 一种面向企业在线教育app语音交互的实现方法
CN113641808A (zh) 基于槽位信息的解答方法、装置、设备及存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20170706

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20180316

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20180417

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20180607

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20180703

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20180716

R151 Written notification of patent or utility model registration

Ref document number: 6380169

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250