JP2021068253A - 車両の異常検査システム - Google Patents

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Abstract

【課題】車両データの多様性を確保し、車両データ収集の際の通信量を抑える。【解決手段】車両の異常検査を行なうために複数の車両から車両データを集める検査用データ収集システムは、複数の車両と通信を行なう通信部と、複数の車両の中から車両データを集める対象とする複数の対象車両を選択する選択部と、対象車両から各々の対象車両の車両データを集めるデータ収集部と、を備える。選択部は、複数の車両の各々について車両環境情報を取得し、車両環境情報を複数の階級に割り当てて、階級ごとに属する車両の数である度数を求め、階級のうち、度数が基準値以上である第１階級は、度数が基準値未満である第２階級に比べて、各々の階級の度数に対する対象車両の数の割合が小さくなるように、各々の階級について対象車両を選択する。【選択図】図５

Description

本開示は、車両の異常検査システムに関する。
車両の異常を検査するシステムとして、車両から、車両動作の時系列データを集めることによって評価モデルを学習させ、得られた評価モデルを用いて車両の異常を検知する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。
特開２０１５−０２６２５２号公報
しかしながら、車両の異常検知に用いるために、車両からデータを集める際には、例えばデータを集める対象とする車両を使用する環境が偏ることにより、集めたデータにおいて望ましい多様性を確保することが困難となる場合がある。また、集めるデータの多様性を確保するためにデータ収集の対象となる車両の数を増やすと、データ収集の際の通信量が膨大となり得る。
本開示は、以下の形態として実現することが可能である。
（１）本開示の一形態によれば、車両の異常検査を行なうために、複数の車両から車両データを集める検査用データ収集システムが提供される。この検査用データ収集システムは、前記複数の車両と通信を行なう通信部と、前記複数の車両の中から、前記車両データを集める対象とする複数の対象車両を選択する選択部と、前記複数の対象車両から、前記通信部を介して、各々の前記対象車両の前記車両データを集めるデータ収集部と、を備え、前記選択部は、前記複数の車両の各々について、車両環境を表わす車両環境情報を取得し、前記車両環境情報を、予め定めた複数の階級に割り当てて、前記階級ごとに、前記階級に属する前記車両の数である度数を求め、前記階級のうち、前記度数が予め定めた基準値以上である第１階級は、前記度数が前記基準値未満である第２階級に比べて、各々の階級の度数に対する前記対象車両として選択される車両の数の割合が小さくなるように、各々の前記階級について前記対象車両を選択する。
この形態の検査用データ収集システムによれば、複数の車両から対象車両を選択する際に、選択された複数の対象車両における車両環境の偏りを抑えて、対象車両から集めた車両データの多様性を確保することができる。また、車両データを集める対象となる対象車両の数を抑えることができるため、車両データ取得の際の通信量の増加を抑えることができる。
（２）上記形態の検査用データ収集システムにおいて、前記選択部は、前記第１階級については、各々の前記第１階級に属する全ての前記車両から、前記基準値の数の車両を、前記対象車両として選択することとしてもよい。この形態の検査用データ収集システムによれば、対象車両において、第１階級に属する車両の数を確保しつつ、第１階級に属する車両の数が過度に増加することを抑えることができるため、対象車両から集める車両データにおける多様性の確保が容易になる。
（３）上記形態の検査用データ収集システムにおいて、前記選択部は、前記第１階級については、各々の前記第１階級に属する全ての前記車両から、前記基準値の数の前記車両を、前記対象車両としてランダムに選択することとしてもよい。この形態の検査用データ収集システムによれば、対象車両において、階級に係る車両環境情報以外の条件の偏りを抑えることができる。
（４）上記形態の検査用データ収集システムにおいて、前記選択部は、前記第２階級については、各々の前記第２階級に属する全ての前記車両を、前記対象車両として選択することとしてもよい。この形態の検査用データ収集システムによれば、度数が比較的小さい第２階級において、当該第２階級に属する対象車両の数を確保して、対象車両から集める車両データにおける多様性を確保することができる。
（５）上記形態の検査用データ収集システムにおいて、前記車両環境は、各々の前記車両が使用される外部環境と、各々の前記車両自身の状態に係る内部環境と、のうちの少なくとも一方を含むこととしてもよい。この形態の検査用データ収集システムによれば、対象車両から集めた車両データを用いて車両の異常検査を行なう際に、複数の対象車両の外部環境や内部環境が偏ることによる影響を抑えて、検査の精度を高めることができる。
（６）上記形態の検査用データ収集システムにおいて、前記車両環境は、前記外部環境として、各々の前記車両が使用される環境の外気温を含むこととしてもよい。この形態の検査用データ収集システムによれば、対象車両から集めた車両データを用いて車両の異常検査を行なう際に、複数の対象車両における外気温が偏ることによる影響を抑えて、検査の精度を高めることができる。
（７）上記形態の検査用データ収集システムにおいて、前記車両は、燃料電池車両であることとしてもよい。この形態の検査用データ収集システムによれば、燃料電池車両の異常検査を行なう際の精度を向上させることができる。
本開示は、検査用データ収集システム以外の種々の形態で実現することも可能である。例えば、検査用データ収集方法、その方法を実現するコンピュータプログラム、そのコンピュータプログラムを記録した一時的でない記録媒体等の形態で実現することができる。
検査システムの概略構成を表わす説明図。 検査システムの機能ブロックを表わす説明図。 車両データを収集する動作を表わす工程図。 車両環境情報を例示する説明図。 工程Ｔ１１０で車両数の分布を解析した結果を示す説明図。 工程Ｔ１１０で車両数の分布を解析した結果を示す説明図。 対象車両選択処理ルーチンを表わすフローチャート。 車両データ送信処理ルーチンを表わすフローチャート。
Ａ．システムの構成：
図１は、本開示の一実施形態としての、車両の異常を検査するための検査システム１０の概略構成を表わす説明図である。また、図２は、検査システム１０の機能ブロックを表わす説明図である。以下では、図１および図２を用いて、検査システム１０の構成について説明する。本実施形態の検査システム１０は、複数の車両２０と、検査の対象となる車両の異常検査を行なうために、各々の車両の状態を表わす車両データを複数の車両２０から集める検査用データ収集システム３０と、を備える。
車両２０は、検査用データ収集システム３０との間で通信する機能を有し、検査用データ収集システム３０との間で通信可能な地域を走行する複数の車両である。図２では、車両２０としては単一の車両２０のみを記載している。車両２０は、検査用データ収集システム３０が車両データを集める対象となり得る車両である。本実施形態の車両２０は、燃料電池を駆動エネルギ源の一つとして搭載する燃料電池車両である。複数の車両２０は、例えば、特定の地域、国、あるいは全世界に存在する燃料電池車両のうち、検査用データ収集システム３０との間で通信する機能を有する全ての車両とすることができる。
図２に示すように、車両２０は、送受信部２２と、車両データ処理部２４と、車両記憶部２６と、を備える。以下の説明では、個々の車両２０自身のことを、「自車」とも呼ぶ。送受信部２２は、検査用データ収集システム３０との間で通信するための装置である。車両データ処理部２４は、ＣＰＵと、ＲＯＭと、ＲＡＭと、入出力ポートと、を備える。この車両データ処理部２４は、自車の状態を表わす車両データを取得する動作、車両記憶部２６に記憶した自車の車両データを更新する動作、および、自車の車両データを検査用データ収集システム３０に送信する動作、を行なうための処理を実行する。具体的には、車両データ処理部２４は、車両データを取得する動作として、自車の各部に設けられた種々のセンサによる検出結果や、自車の使用者による指示入力の内容等を、継続的に取得する動作を行なう。そして、車両データ処理部２４は、車両データを更新する動作として、新たに取得した車両データを用いて、車両記憶部２６に記憶した車両データの内容を更新させる動作を行なう。また、車両データ処理部２４は、車両データを送信する動作として、後述する一定の条件下において、上記のように継続的に取得している自車の車両データ、および、車両記憶部２６に記憶した車両データを、送受信部２２を介して検査用データ収集システム３０に送信する動作を行なう。
ここで、車両の状態を表わす車両データとは、例えば、車両２０の車速、加速度、ナビ情報、位置情報、車両２０の使用者からの指示入力の内容、燃料電池システムを搭載する車両２０の各部に設けたセンサの検出値、のうちの少なくとも一つを含む情報とすることができる。車両２０の使用者からの指示入力の内容としては、車両のアクセルやブレーキの操作状態や、空調装置の操作状態、燃料電池システムの起動および停止を指示するためのスタートスイッチに対する入力状態、のうちの少なくとも一つを含むことができる。燃料電池システムを搭載する車両２０の各部に設けたセンサの検出値としては、例えば、燃料電池に供給する反応ガスの圧力や流量を検出するセンサの検出値、燃料電池内を流れる冷媒の温度や流量を検出するセンサの検出値、燃料電池の出力電流や出力電圧を検出するセンサの検出値、のうちの少なくとも一つを含むことができる。
車両記憶部２６は、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭなどの記録媒体や、これら記録媒体のドライブ装置を備える。本実施形態の車両記憶部２６は、上記したメモリ内に、自車の車両データの少なくとも一部を記憶する。具体的には、例えば、現在を起点として、現在から一定期間遡った過去までの、車両データの少なくとも一部を記憶することができる。この場合には、車両データ処理部２４が、車両記憶部２６内の車両データを更新する際には、例えば、最も古いデータを破棄しつつ、新たなデータを加える動作を繰り返すこととしてもよい。あるいは、車両データが、例えば車速等の平均値の場合には、平均値の算出に用いる車速のデータのうちの最も古いデータを破棄しつつ新たに検出した車速を加えて平均値を算出して、記憶する平均車速を更新する動作を繰り返してもよい。
車両記憶部２６は、上記した車両データに加えて、あるいは、車両データに代えて、自車の車両環境を表わす車両環境情報を記憶してもよい。また、車両記憶部２６に記憶された車両データの少なくとも一部が、車両環境情報として用いられてもよい。車両環境情報は、検査用データ収集システム３０が、複数の車両２０の中から車両データを集める対象とする車両を選択する際に用いられる。車両データを集める対象とする車両を車両環境情報を用いて選択する動作については、後に詳しく説明する。
検査用データ収集システム３０は、全車両２０との間で通信する機能を有し、検査の対象となる車両の異常検査を行なうために、車両２０から選択した車両から車両データを集める。図２に示すように、検査用データ収集システム３０は、通信部３１と、処理部３２と、センター記憶部３３と、を備える。
通信部３１は、車両データを送信可能な各車両２０との間で通信するための装置である。
処理部３２は、ＣＰＵと、ＲＯＭと、ＲＡＭと、入出力ポートと、を備える。この処理部３２は、検査用データ収集システム３０と通信可能な全ての車両２０の中から車両データを取得する車両を選択する動作、および、選択した車両から車両データを取得する動作、を行なうための処理を実行する。本実施形態の処理部３２は、さらに、取得した車両データを車両の異常検査に供するために、センター記憶部３３に記憶された評価モデルを更新する動作を行なうための処理を実行する。
図２に示すように、処理部３２は、選択部３５と、データ収集部３６と、学習部３７と、を備える。選択部３５は、検査用データ収集システム３０と通信可能な全ての車両２０に関する車両環境情報を取得して、これらの車両の中から、車両データを集める対象とする複数の車両２０を選択する。車両データを集める対象とする車両２０を、「対象車両」とも呼ぶ。データ収集部３６は、選択した複数の対象車両から、各々の対象車両の車両データを取得する。学習部３７は、データ収集部３６が新たに取得した車両データを用いて、センター記憶部３３に記憶された、車両の異常検査に用いるための評価モデルを更新する。上記した車両環境情報、および、処理部３２で実行される処理については、後に詳しく説明する。
センター記憶部３３は、メモリを備え、このメモリ内に、各々の車両に関する車両環境情報や、各々の車両に関する車両環境情報を取得するために用いる情報を記憶する。本実施形態のセンター記憶部３３は、さらに、データ収集部３６が対象車両から取得した車両データを用いて構築した、検査の対象となる車両の異常検査に用いる評価モデルを記憶している。
Ｂ．システムの動作：
図３は、検査システム１０において実行される、車両２０から車両データを収集する動作を表わす工程図である。評価モデルを更新する際には、まず、検査用データ収集システム３０の選択部３５が、通信可能なすべての車両２０の各々について、車両環境情報を取得する（工程Ｔ１００）。車両環境情報とは、自車の車両環境を表わす情報であり、車両環境とは、各々の車両が使用される外部環境と、各々の車両自身の状態に係る内部環境と、のうちの少なくとも一方を含むことができる。このような車両環境情報は、各々の車両の車両データに影響を与え得る。以下では、図４を用いて車両環境情報について説明する。
図４は、燃料電池車両である車両２０における車両環境情報を例示する説明図である。図４では、「異常関連項目」と、「異常と影響し合う事項」と、「車両環境情報」と、についてまとめて示している。ここで、「異常関連項目」とは、車両２０における「異常発生に係る部位」、および、車両２０において「異常を引き起こす可能性が高い事項」をいう。図４では、「異常発生に係る部位」として、燃料電池に酸化ガスである空気を供給するための「空気供給系」、燃料電池に燃料ガスである水素を供給するための「水素供給系」、燃料電池を冷却する冷媒の循環に係る「冷却系」、および、「燃料電池スタック」を例示している。また、図４では、「異常を引き起こす可能性が高い事項」として、「氷点下環境」を例示している。
図４に示すように、「異常と影響し合う事項」は、上記した「異常関連項目」のうちのいずれかに対応する事項とすることができる。これらの「異常と影響し合う事項」は、各々の「異常発生に係る部位」における異常発生と影響し合う事項、および、「異常を引き起こす可能性が高い事項」に起因して異常が発生したときに影響を受ける事項、を含む。「空気供給系」に対応する「異常と影響し合う事項」としては、例えば、燃料電池に供給する空気圧力および空気流量を例示することができる。「水素供給系」に対応する「異常と影響し合う事項」としては、例えば、燃料電池に供給する水素圧力および水素純度を例示することができる。「冷却系」に対応する「異常と影響し合う事項」としては、例えば、燃料電池を冷却するための冷媒温度を例示することができる。「燃料電池スタック」に対応する「異常と影響し合う事項」としては、例えば、燃料電池のインピーダンスおよび燃料電池の出力電圧を例示することができる。「氷点下環境」に対応する「異常と影響し合う事項」としては、例えば、冷媒温度、および、燃料電池スタックからの排水動作を例示することができる。
図４に示すように、「車両環境情報」は、上記した「異常関連項目」のうちのいずれかに対応する情報を含むことができる。「空気供給系」に対応し、燃料電池に供給する空気圧力や空気流量に影響し得る車両環境情報としては、例えば、車両２０が使用される環境の大気圧や外気温を例示することができる。「水素供給系」に対応し、燃料電池に供給する水素圧力や水素純度に影響し得る車両環境情報としては、例えば、車両２０が使用される環境の大気圧や、車両２０が水素充填に用いた水素ステーションを示す情報を例示することができる。用いた水素ステーションの地域や運営組織等によって、提供される水素の純度が異なる可能性があるため、水素ステーションに関する情報は、「水素供給系」に対応する車両環境情報となり得る。「冷却系」に対応し、冷媒温度に影響し得る車両環境情報としては、例えば、車両２０が使用される環境の外気温や、車両２０の車速を例示することができる。「燃料電池スタック」に対応し、燃料電池のインピーダンスや燃料電池の出力電圧に影響し得る車両環境情報としては、例えば、車両２０（あるいは車両２０が搭載する燃料電池スタック）の出荷時期、車両２０が水素充填に用いた水素ステーションを示す情報、車両２０が使用される環境の空気中の含有物、車両２０の走行距離、を例示することができる。例えば燃料電池スタックのロット等によって、燃料電池スタックの性質が異なる可能性がある。また、例えば硫黄化合物等の空気中の含有物や車両２０の走行距離によって、燃料電池スタックの劣化の程度が異なる可能性がある。そのため、これらの情報は、「燃料電池スタック」に対応する車両環境情報になり得る。「氷点下環境」に対応し、冷媒温度や燃料電池スタックからの排水動作に影響し得る車両環境情報としては、例えば、車両２０が使用される環境の外気温や、車両２０の駐車時の傾斜角度を例示することができる。車両２０の駐車時の傾斜角度によって、燃料電池スタック内で液水が滞留する箇所が変化して、燃料電池内の液水が凍結することにより燃料電池の性能が変化する程度が変わる可能性がある。
上記のように例示した各車両環境情報のうち、例えば、車両２０が使用される環境の大気圧、外気温、車両２０が水素充填に用いた水素ステーションを示す情報、空気中の含有物、および、駐車時傾斜角度等は、車両が使用される外部環境ということができる。また、車両２０の車速や、出荷時期、走行距離等は、車両自身の状態に係る内部環境ということができる。
工程Ｔ１００において、検査用データ収集システム３０の選択部３５が、各々の車両について取得する車両環境情報は、センター記憶部３３に記憶された情報であってもよく、センター記憶部３３に記憶された情報を用いて推定される情報であってもよく、個々の車両から取得した情報であってもよい。以下に、一例として、車両環境情報である外気温の推定方法について説明する。
例えば、車両２０が次回に走行する位置と、車両２０が次回に走行する時間帯と、を推定し、これらの推定結果を用いることにより、車両２０が次回に使用される環境の外気温を推定することができる。車両２０が次回に走行する位置は、例えば、車両２０が前回に走行した位置を各々の車両２０から取得してセンター記憶部３３に記憶している場合には、この位置情報を用いればよい。また、各車両の車両登録地を予めセンター記憶部３３に記憶しておき、上記車両登録地を、車両２０が次回に走行する位置として推定してもよい。例えば、車両２０が前回に走行した位置をセンター記憶部３３が記憶している場合には、当該記憶した位置を、車両２０が次回に走行する位置として推定し、記憶していない場合には、上記車両登録地を、車両２０が次回に走行する位置として推定してもよい。車両２０が次回に走行する時間帯は、例えば、各車両２０の運転履歴を用いて平均的な使用時間帯を継続的に更新してセンター記憶部３３に記憶する場合には、記憶された最新の情報を用いればよい。あるいは、各車両２０の運転履歴を用いて機械学習により適宜重み付けを行なう等により継続的に使用時間帯を推定してセンター記憶部３３に記憶する場合には、記憶された最新の情報を用いればよい。そして、上記した車両２０が次回に走行する位置と、車両２０が次回に走行する時間帯と、の推定結果を用いて、次回運転時の車両環境としての外気温を推定すればよい。その際には、地域ごとの過去の平均気温や気象予測等を、予めセンター記憶部３３に記憶して、あるいは、新たに通信部３１を介して検査用データ収集システム３０の外部から取得して、これらの情報を参照すればよい。
外気温や位置情報のように、各々の車両２０が、現在の車両２０に係る情報として取得可能な情報については、工程Ｔ１００の実行時に、検査用データ収集システム３０が各々の車両２０からその都度、直接的に取得することとしてもよい。ただし、上記のように過去の使用の態様に係る情報を用いて、次回の使用時の態様を推定することにより、車両データを集める対象となる車両を選択する後述する動作を、より適切に行なうことができる。選択された車両が車両データを送信する際の当該車両の車両環境情報の状態は、現在の車両２０の車両環境情報よりも、上記のように推定した車両環境情報の方が、精度良く表わすと考えられるためである。
車両環境情報として大気圧を用いる場合には、例えば、外気温の場合と同様にして車両２０が次回に走行する位置を推定すると共に、センター記憶部３３に予め記憶した地域ごとの大気圧を示す情報を参照して、車両２０が次回に走行する地域の大気圧を推定すればよい。車両環境情報として、硫黄化合物等の空気中の含有物を用いる場合には、例えば、車両２０が走行し得る地域全体を、空気中の含有物の濃度の違いに応じて複数に分割してセンター記憶部３３に記憶しておけばよい。そして、外気温の場合と同様にして車両２０が次回に走行する位置を推定すると共に、上記した分割した地域情報を参照して、車両２０が次回に走行する地域が、分割されたいずれの地域に属するのかを推定すればよい。
車両環境情報として、水素ステーションや、車速や、走行距離や、駐車時傾斜角度を用いる場合には、自車に関するこれらの情報を各々の車両２０が継続的に更新しつつ車両記憶部２６に記憶することとすればよい。そして、工程Ｔ１００の実行時に検査用データ収集システム３０が各々の車両２０から取得することとすればよい。あるいは、予め定めたタイミングで、検査用データ収集システム３０が各々の車両２０から上記情報を取得してセンター記憶部３３に記憶しておき、工程Ｔ１００の実行時に利用可能としてもよい。駐車時傾斜角度等は、例えば、各車両２０のスタートスイッチがオンあるいはオフにされるタイミングにおける、車両２０に設けた加速度センサの検出値から推定することができる。車両環境情報として出荷時期を用いる場合には、工程Ｔ１００の実行時に利用可能となるように、当該情報を、センター記憶部３３に予め記憶しておけばよい。
上記のように、工程Ｔ１００において、車両環境情報を取得可能な全ての車両の車両環境情報を取得すると、次に、検査用データ収集システム３０の選択部３５が、取得した車両環境情報について、車両数の分布を解析する（工程Ｔ１１０）。
図５は、一例として、車両環境情報として外気温を用いる場合に、工程Ｔ１１０において車両数の分布を解析した結果を示す説明図である。また、図６は、他の例として、車両環境情報として水素充填に用いた水素ステーションを示す情報を用いる場合に、工程Ｔ１１０において車両数の分布を解析した結果を示す説明図である。
図５では、車両環境情報である外気温として取り得る温度範囲を、予め定めた複数の階級に割り当て、階級ごとに、各々の階級に属する車両の数である度数を求めた結果を示す。図５では、横軸に外気温を示し、縦軸に、各階級に属する車両数を示している。そして図５では、予め定めた温度幅を階級幅として、取り得る外気温の範囲を分割している。
また、両環境情報として水素充填に用いた水素ステーションを示す情報を用いる場合には、例えば水素ステーションが設置される地域全体を複数の階級に割り当て、階級ごとに、各階級に属する水素ステーションで水素充填した車両の数を求めて、度数分布を求めることができる。図６では、このようにして水素ステーションが設置された地域ごとに階級を定めて、各々の階級に属する車両の数である度数を求めた結果を示す。図６では、横軸に地域の別を示し、縦軸に、各階級に属する車両数を示している。
工程Ｔ１１０において、車両環境情報について車両数の分布を解析すると、次に、検査用データ収集システム３０の選択部３５が、車両データを集める対象とする対象車両を選択する（工程Ｔ１２０）。工程Ｔ１２０において、本実施形態では、車両環境情報について定めた階級を、当該階級に属する車両数である度数が、予め定めた基準値以下である第１階級と、当該階級の度数が基準値未満である第２階級と、に分けている。そして、各々の第１階級については、当該第１階級に属する全ての車両から、基準値の数の車両を、第２の車両として選択する。本実施形態では、第１階級については、各々の第１階級に属する全ての車両から、基準値の数の対象車両をランダムに選択する。また、各々の第２階級については、当該第２階級に属する全ての車両を、対象車両として選択する。図５では、車両環境情報である外気温が温度ＴａからＴｂの範囲である各階級は、第１階級であり、それ以外の階級は、第２階級である様子を示している。また、図５および図６では、階級ごとに、対象車両として選択される車両数を、ハッチングを付して示している。
工程Ｔ１２０において、検査用データ収集システム３０の選択部３５が対象車両を選択すると、検査用データ収集システム３０のデータ収集部３６が、選択された各対象車両から、各々の車両の車両データを受信する（工程Ｔ１３０）。図１では、複数の車両２０が、工程Ｔ１２０で選択された対象車両２０ａと、選択されなかった非対象車両２０ｂとに分けられて、検査用データ収集システム３０が、対象車両２０ａから車両データを受信する様子が示されている。以下では、車両データの収集に係る動作を、検査用データ収集システム３０の処理部３２における動作と、車両２０の車両データ処理部２４における動作と、に分けて説明する。
図７は、検査用データ収集システム３０の処理部３２において繰り返し実行される対象車両選択処理ルーチンを表わすフローチャートである。本ルーチンが起動されると、処理部３２は、更新タイミングであるか否かを判断する（ステップＳ２００）。既述したように、車両２０から車両データを集める動作は、車両の異常検査に用いるための評価モデルを更新するために行なわれる。上記評価モデルの更新は、予め定められたタイミングで繰り返し実行され、ステップＳ２００では、前回の更新からの経過時間を参照して、更新タイミングになったか否かを判断する。更新タイミングではないと判断すると（ステップＳ２００：ＮＯ）、処理部３２は、本ルーチンを終了する。
更新タイミングであると判断すると（ステップＳ２００：ＹＥＳ）、処理部３２は、新たなデータを取得して、センター記憶部３３に記憶された情報を更新する（ステップＳ２１０）。このステップＳ２１０で更新するセンター記憶部３３に記憶された情報とは、既述した車両の車両環境情報を取得する際に参照する情報である。具体的には、例えば、既述したように車両環境情報として外気温を推定する場合には、車両２０が前回に走行した位置として、各々の車両２０が自車のＧＰＳにより取得して車両記憶部２６に記憶した情報が得られるならば、この前回に走行した位置に係る情報を、個々の車両２０から取得する。また、前回の更新タイミング以後に、新たに登録された車両２０が存在する場合には、当該車両２０の車両登録地を取得して、センター記憶部３３に新たに記憶する。このように、前回の更新タイミング以後の個々の車両２０の運転履歴に係る情報を個々の車両２０から取得して、センター記憶部３３に記憶した使用時間帯に係る情報を更新すればよい。また、各地の平均気温や気象予測に係る新たな情報が入力されたときには、これらに係るセンター記憶部３３内の記憶を更新してもよい。なお、車両２０から検査用データ収集システム３０へのデータ送信は、車両２０が起動されているときに可能となるため、処理部３２がステップＳ２１０の動作を行なう期間に起動されない車両２０からは、当該ステップＳ２１０の実行中には、データが受信されない。
ステップＳ２１０の後、処理部３２は、全ての車両の中から対象車両２０ａを選択する（ステップＳ２２０）。このステップＳ２２０で実行される処理は、既述した図３の工程Ｔ１００〜工程Ｔ１２０の各々の動作に対応する処理であるため、詳しい説明は省略する。例えば、車両環境情報として外気温を用いる場合には、図５に示したようにして対象車両２０ａを選択する。
ステップＳ２２０において対象車両２０ａを選択すると、処理部３２は、対象車両２０ａと非対象車両２０ｂとの間で変更を要する車両に対して変更指令を送信して（ステップＳ２３０）、本ルーチンを終了する。すなわち、今まで対象車両２０ａであった車両のうち、今回実行した対象車両選択処理ルーチンにおいて対象車両２０ａに選択されなかった車両に対しては、非対象車両２０ｂに変更されることを通知する信号を送信する。また、今まで非対象車両２０ｂであった車両のうち、今回実行した対象車両選択処理ルーチンにおいて対象車両２０ａに選択された車両に対しては、対象車両２０ａに変更されることを通知する信号を送信する。ここで、車両２０は、起動されていないと信号を受信できないため、例えば、送信対象の車両が上記信号を受信するまで、信号の送信を行なうこととしてもよい。対象車両２０ａになることが通知されて、車両データを検査用データ収集システム３０に対して送信可能となっている対象車両２０ａの状態を、「アクティブ状態」とも呼ぶ。また、非対象車両２０ｂになることが通知されて、車両データを検査用データ収集システム３０に対して送信しない非対象車両２０ｂの状態を、「非アクティブ状態」とも呼ぶ。
図８は、車両２０の車両データ処理部２４において繰り返し実行される車両データ送信処理ルーチンを表わすフローチャートである。本ルーチンが起動されると、車両データ処理部２４は、車両データを送信するタイミングであるか否かを判断する（ステップＳ３００）。車両２０においては、車両データを送信すべき送信タイミングが予め設定されており、対象車両２０ａは、予め定められた時間間隔で、繰り返し車両データを、送受信部２２を介して送信する。ステップＳ３００では、上記送信タイミングであるか否かが判断される。送信タイミングではないと判断すると（ステップＳ３００：ＮＯ）、車両データ処理部２４は、本ルーチンを終了する。
送信タイミングであると判断すると（ステップＳ３００：ＹＥＳ）、車両データ処理部２４は、自車の状態がアクティブ状態であるか否かを判断する（ステップＳ３１０）。非アクティブ状態であると判断すると（ステップＳ３１０：ＮＯ）、車両データ処理部２４は、本ルーチンを終了する。
自車の状態がアクティブ状態であると判断すると（ステップＳ３１０：ＹＥＳ）、車両データ処理部２４は、送受信部２２を介した車両データの送信を実行し（ステップＳ３２０）、本ルーチンを終了する。上記した車両データ送信処理を繰り返し実行することにより、アクティブ状態の車両２０（対象車両２０ａ）は、予め定められた時間間隔の送信タイミングごとに、車両データを送信する動作を繰り返す。このような対象車両２０ａは、非アクティブに変更されるか、車両のシステムが停止されるまで、車両データを送信する動作を繰り返す。車両２０がアクティブ状態に設定されているという記憶は、自車の車両記憶部２６に保持される。そのため、車両２０が一旦停止された後に再起動されるときには、図８の処理を繰り返し実行することにより、再び車両データの送信を繰り返す動作を行なう。なお、ステップＳ３００の処理とステップＳ３１０の処理とは、逆の順序で実行してもよく、同時に実行してもよい。
上記のように、選択された複数の対象車両２０ａから車両データが繰り返し送信されると、これらを受信した検査用データ収集システム３０の処理部３２では、学習部３７が、新たに取得した車両データを用いた学習を行なって、センター記憶部３３に記憶された車両の異常検査に用いるための評価モデルを更新する。評価モデルとは、上記のように複数の車両２０の車両データを蓄積して構築され、正常な車両であるか、正常範囲から外れた性質を示す異常車両であるか、を判定する基準として用いるためのものである。複数の対象車両２０ａから送信される時系列データである車両データを用いて更新される評価モデルは、車両が正常であるときの経時的な車両状態の変化の傾向（車両の動作の傾向）を示すモデルとすることができる。車両の異常検査の際には、検査対象の車両から当該車両における特定種類の車両データを取得して、評価モデルと対比し、評価モデルにより正常範囲とされる範囲から外れる場合には、当該検査対象の車両が異常であると判断される。このような評価モデルを用いて異常を検査する対象とする車両は、全ての車両２０のうちの少なくとも一部とすることができる。異常検査の対象とする車両は、例えば、上記評価モデルを用いた異常検査を行なう組織と契約を結んだ契約者が使用する車両とすることができる。
評価モデルによって判定したい異常の種類に応じて、当該評価モデルの構築、更新、および異常検査のために用いる車両データの種類が適宜選択される。例えば、空気供給系の異常を判定するためには、異常と影響し合う事項である燃料電池に供給する空気の圧力や流量を表わす数値を含む車両データを用いて、評価モデルを構築および更新することができる（図４参照）。そして、本実施形態では、このような評価モデルを更新するために用いる車両データを集める際に、評価モデルによって判定したい異常の種類に応じて定められる車両環境情報を用いて、車両データを集める対象となる車両を絞り込んでいる。例えば、空気供給系の異常を判定するための評価モデルを更新するためには、車両２０のが使用される環境の大気圧や外気温を車両環境情報として用いて、車両データを集める対象となる対象車両２０ａの絞り込みを行なえばよい（図４参照）。例えば、車両環境情報としての外気温は、図４に示すように、空気供給系の異常や、冷却系の異常や、氷点下環境に係る異常等、燃料電池車両に係る種々の異常に関連する。そのため、車両環境情報として外気温を用いて対象車両２０ａの絞り込みを行なって車両データを集めるならば、燃料電池車両に係る種々の異常を検査するための評価モデルの更新を行なうことができる。このようにして車両データを集める動作を繰り返し、評価モデルの更新を繰り返すことにより、評価モデルを用いて行なう異常判定の精度を高めることができる。
以上のように構成された本実施形態の検査用データ収集システム３０によれば、評価モデルの更新に用いる車両データを集める対象となる対象車両２０ａを絞り込む際に、各車両２０から車両環境情報を取得して、車両環境情報を予め定めた複数の階級に割り当て、階級ごとに、当該階級に属する車両の数である度数を求めている。そして、上記階級のうち、度数が基準値以上である第１階級については、当該第１階級に属する全ての車両から、基準値の数の車両を、対象車両２０ａとして選択している。また、上記階級のうち、度数が基準値未満である第２階級については、各々の第２階級に属する全ての車両を、対象車両２０ａとして選択している。そのため、車両データを集める対象となる対象車両２０ａを絞り込む際に、選択された複数の対象車両２０ａにおける車両環境の偏りを抑えることができる。すなわち、対象車両２０ａから集める車両データにおける多様性の確保が容易になる。多様性が確保された車両データを用いて更新した評価モデルを用いることにより、異常検査の精度を高めることができる。例えば、正常な車両を異常であると誤判定することを抑えることができる。また、このように対象車両２０ａにおける車両環境の偏りを抑えつつ、対象車両２０ａを選択することができるため、集める車両データにおける多様性を確保するために対象車両２０ａの数を増加させる必要性が抑えられ、車両データ取得の際の通信量の増加を抑制することができる。
Ｃ．他の実施形態：
（Ｃ１）対象車両の選択の態様の変形：
上記実施形態では、対象車両２０ａを選択する際に、度数が基準値以上である第１階級については、当該第１階級に属する全ての車両から、基準値の数の車両を対象車両２０ａとして選択しているが、異なる構成としてもよい。すなわち、第１階級と第２階級とを分けるための基準値と、各々の第１階級について対象車両２０ａとして選択する車両の数とは、異なる値であってもよい。また、上記実施形態では、度数が基準値未満である第２階級については、各々の第２階級に属する全ての車両を対象車両２０ａとして選択しているが、異なる構成としてもよい。すなわち、各々の第２階級に属する車両のうちの一部を、対象車両２０ａとして選択してもよい。第１階級は、第２階級に比べて、各々の階級の度数に対する前記対象車両として選択される車両の数の割合が小さくなるように、各々の前記階級について前記対象車両を選択するならば、実施形態と同様に、対象車両から集める車両データにおける多様性を確保する同様の効果が得られる。
また、上記実施形態では、各々の第１階級について対象車両２０ａを選択する際に、第１階級に属する車両から、対象車両をランダムに選択している。このようにランダムに選択する場合には、選択される対象車両２０ａにおいて、階級に係る車両環境情報以外の条件の偏りを抑えることができるが、異なる構成としてもよい。例えば、各々の車両２０ごとに、過去に対象車両２０ａとして選択された頻度を記憶しておき、選択された頻度が低い車両２０を優先的に対象車両２０ａとして選択することとしてもよい。
（Ｃ２）対象車両の選択に用いる車両環境情報の変形：
上記実施形態では、いずれかの車両環境情報について、予め定めた階級ごとに、当該階級に属する車両の数である度数の分布を調べて、各々の階級ごとに対象車両２０ａを選択したが、異なる構成としてもよい。例えば、複数種類の車両環境情報を組み合わせて、対象車両２０ａの絞り込みを行なってもよい。複数種類の車両環境情報を用いて対象車両２０ａの絞り込みを行なう場合には、例えば、各々の車両環境情報について、実施形態と同様にして階級ごとの度数を求めて対象車両２０ａの絞り込みを行ない、各々の車両環境情報について選択した対象車両２０ａを全て足し合わせた全体を、車両データを集める対象とする車両として決定することができる。このとき、各々の車両環境情報について各第１階級から対象車両２０ａを選択する動作は、例えば、実施形態と同様にランダムに行なうこととすればよい。このようにすれば、用いる複数種類の車両環境情報の各々に関する偏りを抑えて、車両データを集める対象とする車両を決定することができる。
あるいは、複数種類の車両環境情報のうちの一つの車両環境情報であるメイン車両環境情報と、メイン車両環境情報以外の車両環境情報であるサブ車両環境情報とでは、異なる態様で対象車両２０ａを選択してもよい。具体的には、メイン車両環境情報については、上記実施形態と同様にして階級ごとの度数を求めて、対象車両２０ａの絞り込みをランダムに行なえばよい。そして、サブ車両環境情報については、各々のサブ車両環境情報における各第１階級から対象車両２０ａを選択する際に、メイン車両環境情報に関して対象車両として選択された車両を優先して、対象車両として選択することとすればよい。そして、各々のメイン車両環境情報およびサブ車両環境情報について選択した対象車両２０ａを全て足し合わせた全体を、車両データを集める対象とする車両として決定すればよい。このようにすれば、最終的に対象車両２０ａとして決定される車両の数を抑制して、対象車両２０ａから車両データを集める際の通信量を抑えることができる。
（Ｃ３）更新タイミングの変形：
上記実施形態では、図７のステップＳ２００で判断する更新タイミングは、前回の更新から予め定めた時間が経過したときとしたが、異なる構成としてもよい。例えば、車両データを集める対象となる対象車両２０ａの数が相対的に少ない第２階級に属する車両の数が増加する時期には、対象車両２０ａを新たに選択し直す更新の頻度を高めることとしてもよい。具体的には、例えば、車両環境情報が外気温である場合には、一般的には図５に示すように、外気温が比較的低くなる階級および外気温が比較的高くなる階級において、属する車両の数が少ないことに起因して、選択される対象車両２０ａの数が相対的に少なくなる。また、外気温が高くなり易い夏などの季節では、外気温が比較的高くなる階級において、対象車両２０ａの数を確保し易く、外気温が低くなり易い冬などの季節では、外気温が比較的低くなる階級において、対象車両２０ａの数を確保し易い。そのため、夏や冬のように、対象車両２０ａの数が少なくなり易いいずれかの階級について対象車両２０ａの数を確保し易い時期に、対象車両２０ａを選択し直す頻度を高めることにより、対象車両２０ａから集める車両データにおける多様性が確保されやすくなり、更新して得られた評価モデルを用いた異常検査の精度を高めることができる。
（Ｃ４）システム構成の変形：
上記実施形態では、検査用データ収集システム３０は、車両と通信を行なう通信部３１と、対象車両を選択する処理を行なう選択部３５と、対象車両が送信した車両データを集めるデータ収集部とを、処理部３２として一体で備え、さらに、新たに取得した車両データを用いた学習により評価モデルを更新する学習部３７と、センター記憶部３３とを一体で備えることとしたが、異なる構成としてもよい。上記した各構成要素のうちの少なくとも一つは別体で設け、互いに情報をやり取り可能に接続してもよい。また、更新した評価モデルと、検査対象の車両から取得した車両データとを用いた異常検査は、検査用データ収集システム３０において行なってもよく、更新された評価モデルにアクセス可能な他のシステムにより行なってもよい。
（Ｃ５）車両の変形：
上記実施形態では、車両環境情報をや車両データを取得する対象となる車両２０、および、更新した評価モデルを用いて異常検査を行なう対象となる車両は、燃料電池車両としたが、異なる構成としてもよい。燃料電池車両の他、例えば、駆動エネルギ源としてバッテリのみを搭載する電気自動車、バッテリと内燃機関の両方を搭載するハイブリッド車、駆動エネルギ源として内燃機関のみを搭載する車両等、種々の車両とすることができる。異常検査の対象とする車両の種類、および、その車両で生じ得る異常であって検査に係る異常の種類に応じて、車両環境情報を適宜設定し、選択した対象車両から、必要な車両情報を取得することとすればよい。
本開示は、上述の実施形態に限られるものではなく、その趣旨を逸脱しない範囲において種々の構成で実現することができる。例えば、発明の概要の欄に記載した各形態中の技術的特徴に対応する実施形態の技術的特徴は、上述の課題の一部又は全部を解決するために、あるいは、上述の効果の一部又は全部を達成するために、適宜、差し替えや、組み合わせを行うことが可能である。また、その技術的特徴が本明細書中に必須なものとして説明されていなければ、適宜、削除することが可能である。
１０…検査システム、２０…車両、２０ａ…対象車両、２０ｂ…非対象車両、２２…送受信部、２４…車両データ処理部、２６…車両記憶部、３０…検査用データ収集システム、３１…通信部、３２…処理部、３３…センター記憶部、３５…選択部、３６…データ収集部、３７…学習部

Claims (8)

  1. 車両の異常検査を行なうために、複数の車両から車両データを集める検査用データ収集システムであって、
    前記複数の車両と通信を行なう通信部と、
    前記複数の車両の中から、前記車両データを集める対象とする複数の対象車両を選択する選択部と、
    前記複数の対象車両から、前記通信部を介して、各々の前記対象車両の前記車両データを集めるデータ収集部と、
    を備え、
    前記選択部は、
    前記複数の車両の各々について、車両環境を表わす車両環境情報を取得し、
    前記車両環境情報を、予め定めた複数の階級に割り当てて、前記階級ごとに、前記階級に属する前記車両の数である度数を求め、
    前記階級のうち、前記度数が予め定めた基準値以上である第１階級は、前記度数が前記基準値未満である第２階級に比べて、各々の階級の度数に対する前記対象車両として選択される車両の数の割合が小さくなるように、各々の前記階級について前記対象車両を選択する
    検査用データ収集システム。
  2. 請求項１に記載の検査用データ収集システムであって、
    前記選択部は、前記第１階級については、各々の前記第１階級に属する全ての前記車両から、前記基準値の数の車両を、前記対象車両として選択する
    検査用データ収集システム。
  3. 請求項２に記載の検査用データ収集システムであって、
    前記選択部は、前記第１階級については、各々の前記第１階級に属する全ての前記車両から、前記基準値の数の前記車両を、前記対象車両としてランダムに選択する
    検査用データ収集システム。
  4. 請求項１から請求項３までのいずれか一項に記載の検査用データ収集システムであって、
    前記選択部は、前記第２階級については、各々の前記第２階級に属する全ての前記車両を、前記対象車両として選択する
    検査用データ収集システム。
  5. 請求項１から請求項４までのいずれか一項に記載の検査用データ収集システムであって、
    前記車両環境は、各々の前記車両が使用される外部環境と、各々の前記車両自身の状態に係る内部環境と、のうちの少なくとも一方を含む
    検査用データ収集システム。
  6. 請求項５に記載の検査用データ収集システムであって、
    前記車両環境は、前記外部環境として、各々の前記車両が使用される環境の外気温を含む
    検査用データ収集システム。
  7. 請求項１から請求項６までのいずれか一項に記載の検査用データ収集システムであって、
    前記車両は、燃料電池車両である
    検査用データ収集システム。
  8. 車両の異常検査を行なうために、複数の車両から車両データを集める検査用データ収集方法であって、
    前記複数の車両の中から、前記車両データを集める対象とする複数の対象車両を選択し、
    前記複数の対象車両から、各々の前記対象車両の前記車両データを集め、
    前記対象車両を選択する際には、
    前記複数の車両の各々について、車両環境を表わす車両環境情報を取得し、
    前記車両環境情報を、予め定めた複数の階級に割り当てて、前記階級ごとに、前記階級に属する前記車両の数である度数を求め、
    前記階級のうち、前記度数が予め定めた基準値以上である第１階級は、前記度数が前記基準値未満である第２階級に比べて、各々の階級の度数に対する前記対象車両として選択される車両の数の割合が小さくなるように、各々の前記階級について前記対象車両を選択する
    検査用データ収集方法。
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