JP2020158000A - 異常判定方法及び異常判定装置 - Google Patents

Abstract

【課題】車両のサービスレベル低下や車両間のサービスレベル差を検知できる異常判定方法及び異常判定装置を提供する。【解決手段】異常判定方法及び異常判定装置は、車両に搭載されたセンサによって計測したデータから車両特性値を算出し、車両特性値のうち、第１車両のデータに基づいて算出された第１特性値と、第１車両に紐づけられた制約条件とに基づいて、第１車両のサービスレベルが維持されているか否かを判定し、判定結果を出力する。【選択図】図１

Description

本発明は、異常判定方法及び異常判定装置に関する。

個々の車両に搭載される制御装置で自己診断したセンサの診断情報に基づいて、センサの作動状態を解析し、センサ自身の異常を検知する方法が提案されている（特許文献１参照）。

特開２００２−３２２９４２号公報

しかしながら、特許文献１に記載の技術によれば、個々の車両におけるセンサの自己診断結果に基づいてセンサ自身の異常検知を行うものである。そのため、車両のボルトの緩み等による異音や、ブッシュやタイヤなどの劣化や摩耗に起因する直進性の低下といった、センサ異常とは異なる車両のサービスレベル低下を検出することができない。さらには、他の車両と比較した個々の車両のサービスレベルの差を検出することもできない。こうした問題は、無人で移動サービスを提供する自動運転車において生じ易い。

本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、車両のサービスレベル低下や車両間のサービスレベル差を検知できる異常判定方法及び異常判定装置を提供することにある。

上述した問題を解決するために、本発明の一態様に係る異常判定方法及び異常判定装置は、車両に搭載されたセンサによって計測したデータから車両特性値を算出し、車両特性値のうち、第１車両のデータに基づいて算出された第１特性値と、第１車両に紐づけられた制約条件とに基づいて、第１車両のサービスレベルが維持されているか否かを判定し、判定結果を出力する。

本発明によれば、車両のサービスレベル低下や他車両と比較した車両間のサービスレベル差を検知できる。

図１は、本発明の一実施形態に係る異常判定装置の構成を示すブロック図である。 図２は、本発明の一実施形態に係る異常判定装置の動作を示すフローチャートである。 図３Ａは、サービスレベルが低下した車両を特定する場合の一例を示す図である。 図３Ｂは、緊急メンテナンスが必要な車両を特定する場合の一例を示す図である。

次に、図面を参照して、本発明の実施の形態を詳細に説明する。説明において、同一のものには同一符号を付して重複説明を省略する。

図１は、本実施形態に係る異常判定装置の構成を示すブロック図である。

［異常判定装置の構成］
異常判定装置２００は、無線又は有線によって１台以上の車両１００と通信可能なように接続され、車両１００のサービスレベル（ＬＯＳ）の低下や、他の車両と比較したサービスレベルの差が生じているか否かを判定する。なお、異常判定装置２００は、車両１００に搭載されるものであってもよいし、車両１００の外部に設置されるものであってもよい。

車両１００は、例えば、自動運転サービス業者（サービサ）が提供する自動運転車両である。車両１００は、サービサによって提供される自動運転車両に限定されず、運転者なしに走行が可能な一般的な自動運転車両であってもよい。なお、サービサとしては、例えばＤｅＮＡ（登録商標）、ＵＢＥＲ（登録商標）などの配車サービス提供会社が挙げられる。

図１に示すように、車両１００は車載センサ１１０を備える。車載センサ１１０は車両１００のデータを取得する。車載センサ１１０は、例えば、車室内マイク、速度計、加速度計、タイヤ空気圧センサ、雨滴センサ、ブレーキアクチュエータの電流値を計測する電流計、ステアリングホイールの操舵角を検出する舵角センサ、振動計などから構成され、車両１００のデータとして、車室内の音圧や音の周波数、車速、加速度、タイヤの空気圧、雨滴センサの電流値、ブレーキアクチュエータの電流値、操舵角、振動量などを取得する。取得したデータは、異常判定装置２００に送信される。

なお、車両１００のデータには、車載センサ１１０によって取得したデータ以外にも、車両１００の走行ルートの情報や車両１００が走行する路面状態を示す路面データの情報などが含まれていてもよい。

図１に示すように、異常判定装置２００は、取得部２１０と、データベース２２０と、制御部２３０（コントローラ）と、出力部２４０とを備える。制御部２３０は、取得部２１０、データベース２２０、出力部２４０と通信可能なように接続される。

取得部２１０は、車載センサ１１０から送信されたデータを受信する。取得部２１０は逐次、データを受信し、各車載センサ１１０から取得したデータの時間変化を表す時系列データを生成する。なお、取得部２１０は、特定の車両１００の車載センサ１１０からデータを受信するだけでなく、複数台の車両１００の車載センサ１１０からデータを受信するものであってもよい。

異常判定装置２００が車両１００に搭載される場合には、取得部２１０はＣＡＮ（Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）などの車載ネットワークを介して車載センサ１１０と接続されるものであってもよい。また、異常判定装置２００が車両１００に搭載されない場合には、取得部２１０は、４Ｇ、ＬＴＥなどの無線ネットワーク等で車載センサ１１０と接続されるものであってもよい。

データベース２２０は、取得部２１０によって生成された時系列データを記憶する。また、データベース２２０は、後述する制御部２３０において算出された各種の車両特性値や、異常判定に使用する基準値などを記憶する。その他、データベース２２０は、車両１００を特定するための識別情報や、車両１００の走行条件（走行ルート、走行時間帯、天候、積載貨物重量など）と紐づけて、時系列データ、車両特性値、基準値などを記憶するものであってもよい。

出力部２４０は、制御部２３０での処理の結果を、車両１００を管理するための管理用端末（不図示）などに出力する。具体的には、出力部２４０は、車両１００に関する異常判定の結果を出力する。

車両１００を管理する管理者（サービサなど）は、出力部２４０から出力された結果を確認することにより、車両１００の状態を把握する。例えば、管理者は、車両１００の状態に基づいて、車両１００のサービスレベル低下に基づいたメンテナンス計画の変更を行ったり、車両１００に対して緊急メンテナンスを行ったりする。

制御部２３０（コントローラ、処理部の一例）は、ＣＰＵ（中央処理装置）、メモリ、及び入出力部を備える汎用のマイクロコンピュータである。制御部２３０には、異常判定装置の一部として機能させるためのコンピュータプログラム（異常判定プログラム）がインストールされている。コンピュータプログラムを実行することにより、制御部２３０は、複数の情報処理回路（２３１、２３３、２３５、２３７）として機能する。

なお、ここでは、ソフトウェアによって制御部２３０が備える複数の情報処理回路（２３１、２３３、２３５、２３７）を実現する例を示す。ただし、以下に示す各情報処理を実行するための専用のハードウェアを用意して、情報処理回路（２３１、２３３、２３５、２３７）を構成することも可能である。また、複数の情報処理回路（２３１、２３３、２３５、２３７）を個別のハードウェアにより構成してもよい。

制御部２３０は、複数の情報処理回路（２３１、２３３、２３５、２３７）として、特性値算出部２３１と、基準値決定部２３３と、偏差算出部２３５と、異常判定部２３７とを備える。

特性値算出部２３１（特性値算出手段）は、データベース２２０に記憶された時系列データに基づいて、車両１００の車両特性値を算出する。ここで、車両特性値とは、１つ又は複数の時系列データを統計処理して得られる指標値であり、例えば、移動平均や、分散などである。その他、特性値算出部２３１は、時系列データを周波数解析して得られる特定の周波数の成分量を、車両１００の車両特性値として算出するものであってもよい。

また、特性値算出部２３１は、ニューラルネットワークを用いて車両特性値を算出するものであってもよい。具体的には、時系列データを入力データとする機械学習を行うことで、入力データをよく表す特徴をニューラルネットワークに獲得させ、ニューラルネットワークの出力データを車両特性値として用いるものであってもよい。

また、車両特性値同士の比較を可能にするため、特性値算出部２３１は、同一の走行条件の下で得られた時系列データに基づいて、車両特性値を算出するものであってもよい。具体的には、車両１００が特定の走行ルートを走行する場合に車載センサ１１０によって得られるデータから構成される時系列データに基づいて、特性値算出部２３１は車両特性値を算出するものであってもよい。

さらに、特性値算出部２３１は、車載センサ１１０によって取得した現在の車両１００のデータと、車両１００の初期データとを比較することで、車両特性値を算出するものであってもよい。ここで、車両１００の初期データとは、車両１００の納品直後に所定の走行条件の下で計測したデータを意味する。

特性値算出部２３１は、現在の車両１００のデータで構成される時系列データを統計処理して得られる現在指標値と、初期データから構成される時系列データを統計処理して得られる初期指標値の両者を算出し、初期指標値に対する現在指標値の比を、車両特性値として算出するものであってもよい。

その他、特性値算出部２３１は、１台の車両の車両特性値のみを算出することに限定されない。特性値算出部２３１は、第１車両のデータに基づいて算出した車両特性値を第１特性値として算出し、第１車両とは異なる第２車両のデータに基づいて算出した車両特性値を第２特性値として算出するものであってもよい。

さらには、特性値算出部２３１は、車種が同一である複数の車両を対象として、車両ごとに車両特性値を算出し、得られた複数の車両特性値の平均値を、車種を代表する平均特性値として算出するものであってもよい。

基準値決定部２３３（基準値決定手段）は、異常判定に使用する基準値を決定する。具体的には、データベース２２０に記憶されている異常判定に使用する基準値のうち、異常判定の対象となる車両１００に紐付けられた基準値を読み出し、偏差算出部２３５及び異常判定部２３７に送信する。

基準値は第１基準値Ｔ１と第２基準値Ｔ２とから構成される。第１基準値Ｔ１は車両１００の軽度の異常を判定するために用いられ、第２基準値Ｔ２は車両１００の重度の異常を判定するために用いられる。より具体的には、第１基準値Ｔ１は、車両１００のサービスレベル低下の判定を行う基準となる値であり、第２基準値Ｔ２は、車両１００の緊急メンテナンスが必要か否かの判定を行う基準となる値である。

なお、第１基準値Ｔ１と第２基準値Ｔ２は、車両１００の車種や、車両１００によって提供するサービス内容に応じて、適宜、車両１００を管理する管理者によって設定され、データベース２２０に記憶されるものであってもよい。さらには、第１基準値Ｔ１は、特性値算出部２３１で算出された平均特性値であってもよい。

偏差算出部２３５（偏差算出手段）は、基準値決定部２３３で設定された基準値を比較対象として、特性値算出部２３１で算出された車両特性値の偏差を算出する。具体的には、偏差算出部２３５は、車両特性値から第１基準値Ｔ１を差し引いた値と、車両特性値から第２基準値Ｔ２を差し引いた値と、をそれぞれ算出し、基準値に対する車両特性値の偏差を得る。

異常判定部２３７（異常判定手段）は、偏差算出部２３５で算出した偏差に基づいて、車両１００の車両特性値が、車両１００に紐付けられた制約条件を満たしているかを判定する。例えば、制約条件とは、車両特性値が第１基準値Ｔ１以下であること、及び、車両特性値が第２基準値Ｔ２以下であること、によって定義される。その他、制約条件とは、偏差算出部２３５で算出した偏差が所定の閾値以下であることによって定義されるものであってもよい。

なお、本実施形態では、車両１００に紐付けられた制約条件が第１基準値Ｔ１と第２基準値Ｔ２によって定義される場合を示すが、制約条件には種々のものがあり、本実施形態の例に限定されない。

異常判定部２３７における処理の例を、図３Ａ及び図３Ｂを用いて説明する。図３Ａは、サービスレベルが低下した車両を特定する場合の一例を示す図である。図３Ｂは、緊急メンテナンスが必要な車両を特定する場合の一例を示す図である。図３Ａ、図３Ｂでは、特性値算出部２３１が、車両Ａ、車両Ｂ、車両Ｃのそれぞれの車両特性値を算出した結果が示されている。

図３Ａでは、車両Ａと車両Ｃの車両特性値は第１基準値Ｔ１を下回っているものの、車両Ｂの車両特性値は、第１基準値Ｔ１を上回っている。したがって、異常判定部２３７は、車両Ｂについて制約条件を満たしていないと判定する。特に、異常判定部２３７は、車両Ｂを、サービスレベルが低下した車両であると判定する。一方、異常判定部２３７は、車両Ａ及び車両Ｃについて、サービスレベルが維持された車両であると判定する。

図３Ｂでは、車両Ａと車両Ｃの車両特性値は第１基準値Ｔ１を下回っているものの、車両Ｂの車両特性値は、第２基準値Ｔ２を上回っている。したがって、異常判定部２３７は、車両Ｂについて制約条件を満たしていないと判定する。特に、異常判定部２３７は、車両Ｂを、緊急メンテナンスが必要な車両であると判定する。一方、異常判定部２３７は、車両Ａ及び車両Ｃについて、緊急メンテナンスは不要な車両であると判定する。

より具体的な事例を挙げて説明すると、例えば、車両１００のボルトの緩み等による異音や、ブッシュやタイヤなどの劣化や摩耗に起因する直進性の低下などといった車両１００のサービスレベルが低下した状態は、車両１００の車両特性値が徐々に増加して、第１基準値Ｔ１を下回る状態から第１基準値Ｔ１を上回る状態への変化するケースとして検出することができる。

車両特性値が第１基準値Ｔ１を上回る状態は、車両１００の乗員に対して違和感を与える場合があるため、車両１００の管理者は車両特性値が第１基準値Ｔ１を上回る状態を把握する必要がある。異常判定装置２００を利用できない場合には、このような状態を把握するために、作業者が車両１００に乗車するなどして、作業者の視覚や聴覚により車両１００の状態を直接確認する必要があった。

しかしながら、本実施形態では、第１基準値Ｔ１で特徴づけられる制約条件を車両１００の車両特性値が満たしているか否かを異常判定部２３７によって判定するため、作業者や管理者は、車両１００の状態を直接確認する必要がない。

その他、タイヤのパンクや、フロントガラスの破損といった、緊急メンテナンスが必要な状態は、車両１００の車両特性値が、第２基準値Ｔ２を下回る状態から急激に変化して第２基準値Ｔ２を上回る状態へ変化するケースとして検出することができる。

車両特性値が第２基準値Ｔ２を上回る状態は、車両１００の乗員に対して影響を及ぼす可能性があり、車両１００による移動サービスを中断せざるを得ない状態である。そのため、車両１００の管理者にとっては、車両特性値が第２基準値Ｔ２を上回る状態を早期に把握する必要がある。異常判定装置２００を利用できない場合には、このような状態を把握するために、作業者が車両１００に乗車するなどして、作業者の視覚や聴覚により車両１００の状態を直接確認する必要があった。

しかしながら、本実施形態では、第２基準値Ｔ２で特徴づけられる制約条件を車両１００の車両特性値が満たしているか否かを異常判定部２３７によって判定するため、作業者や管理者は、車両１００の状態を直接確認する必要がない。

［異常判定の処理手順］
次に、図２のフローチャートに基づき、本実施形態に係る異常判定の処理手順の一例を説明する。図２は、本実施形態に係る異常判定装置の動作を示すフローチャートである。図２に示す異常判定の処理は、異常診断開始の指示がサービサからあった場合や、車両１００が走行している期間中の所定のタイミングで開始される。

まず、ステップＳ１０１において、取得部２１０は、車載センサ１１０から車両１００に関するデータを取得する。そして、データベース２２０は、取得部２１０によって取得した車両１００に関するデータを記憶する。

ステップＳ１０３において、特性値算出部２３１は、データベース２２０に記憶された車両１００に関するデータに基づいて、車両１００の車両特性値を算出する。

ステップＳ１０５において、基準値決定部２３３は、異常判定部２３７で行う異常判定に使用する基準値を決定する。

ステップＳ１０７において、偏差算出部２３５は、特性値算出部２３１で算出された車両特性値の偏差を算出する。

ステップＳ１１１において、異常判定部２３７は、偏差算出部２３５で算出した偏差に基づいて、車両１００の車両特性値が、車両１００に紐付けられた制約条件を満たしているかを判定する。例えば、異常判定部２３７は、偏差算出部２３５で算出された偏差が所定の閾値よりも大きいか否かを判定する。

偏差算出部２３５で算出された偏差が所定の閾値よりも大きい場合（ステップＳ１１１でＹＥＳ、制約条件を満たさない場合）には、ステップＳ１１３に進む。一方、偏差算出部２３５で算出された偏差が所定の閾値以下である場合（ステップＳ１１１でＮＯ、制約条件を満たす場合）には、ステップＳ１２１に進み、異常判定部２３７は、車両１００のサービスレベル（ＬＯＳ）が維持されていると判定する。

ステップＳ１１３において、異常判定部２３７は、特性値算出部２３１で算出された車両特性値が、規範上限値以下であるか否かを判定する。例えば、規範上限値とは、第２基準値Ｔ２（緊急メンテナンスが必要か否かの判定を行う基準値）である。

特性値算出部２３１で算出された車両特性値が、規範上限値以下である場合（ステップＳ１１３でＹＥＳの場合）には、ステップＳ１２３に進み、異常判定部２３７は、車両１００のサービスレベルが低下していると判定する。一方、特性値算出部２３１で算出された車両特性値が、規範上限値よりも大きい場合（ステップＳ１１３でＮＯの場合）には、ステップＳ１２３に進み、異常判定部２３７は、車両１００の緊急メンテナンスが必要であると判定する。

ステップＳ１２１、Ｓ１２３、Ｓ１２５の処理が終わった後、ステップＳ１２７において、出力部２４０は、ステップＳ１２１、Ｓ１２３、Ｓ１２５での判定結果を出力する。

なお、図２のフローチャートでは、ステップＳ１１１及びステップＳ１１３での２段階の判定を行い、「車両１００のサービスレベルが維持されている」、「車両１００のサービスレベルが低下している」、「車両１００の緊急メンテナンスが必要である」の３種類の判定結果を得るものとして説明した。

しかしながら、本実施形態はこれに限定されず、ステップＳ１１１及びステップＳ１１３のいずれかの判定を省略して、１段階の判定を行うものであってもよい。

例えば、ステップＳ１１１の判定を省略してステップＳ１１３の判定のみを行い、「車両１００の緊急メンテナンスが必要である」若しくは「車両１００の緊急メンテナンスが不要である」の２種類の判定結果を得るものであってもよい。また、ステップＳ１１３の判定を省略してステップＳ１１１の判定のみを行い、「車両１００のサービスレベルが維持されている」、「車両１００のサービスレベルが低下している」の２種類の判定結果を得るものであってもよい。

［実施形態の効果］
以上詳細に説明したように、本実施形態に係る異常判定方法及び異常判定装置によれば、車両に搭載されたセンサによって計測したデータから算出される車両特性値に基づいて異常を判定する際、車両特性値のうち、第１車両のデータに基づいて算出された第１特性値と、第１車両に紐づけられた制約条件と、に基づいて、第１車両のサービスレベルが維持されているか否かの判定を行い、判定の結果を出力する。

これにより、車両のサービスレベルが低下した状態を検出することができる。特に、センサ自身の異常が伴わない場合であっても、サービスレベルが低下した状態を検出することができる。また、車両に搭載されたセンサによって計測したデータから算出される第１特性値が制約条件を満たしているか否かを判定するため、作業者や管理者は、車両の状態を直接確認せずとも、車両のサービスレベルが低下した状態を把握することができる。その結果、車両の緊急メンテナンスを行うことができる。

また、本実施形態に係る異常判定方法及び異常判定装置によれば、第１特性値と、車両特性値のうち、第１車両とは異なる第２車両のデータに基づいて算出された第２特性値と、の間の偏差に基づいて、判定を行うものであってもよい。これにより、複数台の車両が存在する場合において、第１車両のサービスレベルと、第２車両のサービスレベルの差を検出することができる。その結果、複数の車両のうち特定の車両におけるサービスレベルが、その他の車両のサービスレベルと比較して低下している状態を検出することができ、サービスレベル低下に基づいた車両のメンテナンス計画の変更を行うことができる。

さらに、本実施形態に係る異常判定方法及び異常判定装置によれば、車両に搭載されたセンサによって計測したデータから算出される車両特性値に基づいて異常を判定する際、 車両特性値のうち、第１車両のデータに基づいて算出された第１特性値と、車両特性値のうち、第１車両とは異なる第２車両のデータに基づいて算出された第２特性値と、の間の偏差に基づいて、第１車両のサービスレベルが維持されているか否かの判定を行い、判定の結果を出力するものであってもよい。

これにより、車両のサービスレベルが低下した状態を検出することができる。特に、センサ自身の異常が伴わない場合であっても、サービスレベルが低下した状態を検出することができる。また、複数の車両のうち特定の車両におけるサービスレベルが、その他の車両のサービスレベルと比較して低下している状態を検出することができる。その結果、サービスレベル低下に基づいた車両のメンテナンス計画の変更を行ったり、車両の緊急メンテナンスを行ったりできる。

また、本実施形態に係る異常判定方法及び異常判定装置によれば、車両特性値は、車両に搭載されたセンサによって計測した現在のデータと、車両の初期データとを比較して算出されるものであってもよい。これにより、車両を継続運用した場合における車両の経年変化を検知することができる。さらには、車両の経年変化の度合いから、将来における車両メンテナンスの時期を予測することができる。

さらに、本実施形態に係る異常判定方法及び異常判定装置によれば、初期データは、車両の納車直後に所定の走行条件の下で計測したデータであるものであってもよい。これにより、車両特性値を評価する基準となる初期データの取得時の条件を揃えることが可能となり、同一車種間での比較が可能となる。さらには、車両特性値を用いた判定の精度を向上させることができる。

上述の実施形態で示した各機能は、１又は複数の処理回路によって実装されうる。処理回路には、プログラムされたプロセッサや、電気回路などが含まれ、さらには、特定用途向けの集積回路（ＡＳＩＣ）のような装置や、記載された機能を実行するよう配置された回路構成要素なども含まれる。

以上、実施形態に沿って本発明の内容を説明したが、本発明はこれらの記載に限定されるものではなく、種々の変形及び改良が可能であることは、当業者には自明である。この開示の一部をなす論述及び図面は本発明を限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替実施形態、実施例及び運用技術が明らかとなろう。

本発明はここでは記載していない様々な実施形態等を含むことは勿論である。したがって、本発明の技術的範囲は上記の説明から妥当な特許請求の範囲に係る発明特定事項によってのみ定められるものである。

１００ 車両
１１０ 車載センサ
２００ 異常判定装置
２１０ 取得部
２２０ データベース
２３０ 制御部
２３１ 特性値算出部
２３３ 基準値決定部
２３５ 偏差算出部
２３７ 異常判定部
２４０ 出力部

Claims (7)

1. 車両に搭載されたセンサによって計測したデータから算出される車両特性値に基づいて異常を判定する異常判定方法であって、
   前記車両特性値のうち、第１車両のデータに基づいて算出された第１特性値と、
   前記第１車両に紐づけられた制約条件と、
   に基づいて、前記第１車両のサービスレベルが維持されているか否かの判定を行い、
   前記判定の結果を出力すること
   を特徴とする異常判定方法。
2. 請求項１に記載の異常判定方法であって、
   前記第１特性値と、
   前記車両特性値のうち、前記第１車両とは異なる第２車両のデータに基づいて算出された第２特性値と、
   の間の偏差に基づいて、前記判定を行うこと
   を特徴とする異常判定方法。
3. 車両に搭載されたセンサによって計測したデータから算出される車両特性値に基づいて異常を判定する異常判定方法であって、
   前記車両特性値のうち、第１車両のデータに基づいて算出された第１特性値と、
   前記車両特性値のうち、前記第１車両とは異なる第２車両のデータに基づいて算出された第２特性値と、
   の間の偏差に基づいて、前記第１車両のサービスレベルが維持されているか否かの判定を行い、
   前記判定の結果を出力すること
   を特徴とする異常判定方法。
4. 請求項１〜３のいずれか一項に記載の異常判定方法であって、
   前記車両特性値は、前記車両に搭載されたセンサによって計測した現在のデータと、前記車両の初期データとを比較して算出されること
   を特徴とする異常判定方法。
5. 請求項４に記載の異常判定方法であって、
   前記初期データは、前記車両の納車直後に所定の走行条件の下で計測したデータであること
   を特徴とする異常判定方法。
6. 車両に搭載されたセンサによって計測したデータを取得する取得部と、コントローラとを備える異常判定装置であって、
   前記コントローラは、
   前記車両ごとに前記データから車両特性値を算出し、
   前記車両特性値のうち、第１車両のデータに基づいて算出された第１特性値と、
   前記第１車両に紐づけられた制約条件と、
   に基づいて、前記第１車両のサービスレベルが維持されているか否かの判定を行い、
   前記判定の結果を出力すること
   を特徴とする異常判定装置。
7. 車両に搭載されたセンサによって計測したデータを取得する取得部と、コントローラとを備える異常判定装置であって、
   前記コントローラは、
   前記車両ごとに前記データから車両特性値を算出し、
   前記車両特性値のうち、第１車両のデータに基づいて算出された第１特性値と、
   前記車両特性値のうち、前記第１車両とは異なる第２車両のデータに基づいて算出された第２特性値と、
   の間の偏差に基づいて、前記第１車両のサービスレベルが維持されているか否かの判定を行い、
   前記判定の結果を出力すること
   を特徴とする異常判定装置。

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