JP4338652B2

JP4338652B2 - 車両管理装置

Info

Publication number: JP4338652B2
Application number: JP2005014697A
Authority: JP
Inventors: 大治小笠原
Original assignee: Mitsubishi Electric Information Systems Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Information Systems Corp
Priority date: 2005-01-21
Filing date: 2005-01-21
Publication date: 2009-10-07
Anticipated expiration: 2025-01-21
Also published as: JP2006202142A

Description

本発明は、車両を管理する車両管理システムに係り、車両の故障や劣化を予測し通知す
る技術に関する。

従来の車両情報管理は、運転行動に関して当該車両の情報のみを用いており、他の類似
する車両の運転行動情報を考慮するものではなかった。

その為、実際に故障あるいは兆候が発生しないと、障害や劣化を検出することができな
い場合があった。
特開２００２−２２８５５２号公報特開２００４−９４４４４号公報特開２００４−８２８１５号公報特開２００４−２２７４３９号公報

本発明は、このような問題を解決するものであって、運転行動を含む情報に関して類似
する他の車両を抽出し、それらの故障や修理の情報に基づいて、障害や劣化を予測し、故
障やその兆候が発生する前に忠告できるようにすることを目的とする。

本発明に係る車両管理装置は、車両に搭載された車載装置と通信可能であって、以下の
要素を有することを特徴とする
（１）車載端末から運転行動情報を受信し、運転行動情報記憶部に記憶させる運転行動情
報収集部
（２）運転行動情報を記憶する運転行動情報記憶部
（３）同じ車両分類に含まれる車両同士について、運転行動情報が所定の基準内で近似す
る他の車両を類似する車両と判定する類似車両抽出部
（４）車両毎に故障発生回数を含む故障歴情報を記憶する故障歴情報記憶部
（５）類似する車両群の故障発生回数と比較して、故障発生回数の乖離が所定の基準より
大きい車両について、故障を予測する予測故障判定部。

故障歴情報記憶部は、更に、車両毎に故障最終発生日と故障再発間隔を故障歴情報に含
めて記憶し、
予測故障判定部は、前記事故発生回数が所定の基準より少ない車両について、更に、同
車両群の故障最終発生日に同車両群の故障再発間隔を加えた再発予測日を、現時点で経過
している場合にのみ、故障を予測することを特徴とする。

車両管理装置は、更に、予測した故障を、当該判定した車両に搭載された車載装置へ通
知する予測故障通知部を有することを特徴とする。

本発明によれば、運転行動を含む情報に関して類似する他の車両を抽出し、それらの故
障や修理の情報に基づいて、障害や劣化を予測するので、運転方法に影響されやすい障害
や劣化について、予測精度を向上させることができる。また、これを車載装置に通知する
ので、顧客側での事前の対処を促すことができる。

実施の形態１．
図１は、車両管理システムの構成を示す図である。車載装置１は、必要に応じて車両管
理装置３と常時接続可能な通信装置を有している。車載装置１と中継局２の間は、無線通
信により、中継局２と車両管理装置３の間は、インターネットを介して通信する。

車載装置１は、常時接続可能な場合には、所定のサンプリングレートで情報を車両管理
装置３へ送信し、あるいは必要に応じてデータを一次加工（例えば、データ圧縮など）し
て送信する。また、通信できない場合に、情報を一旦車載装置１内に蓄積し、通信再開と
同時に送信を行うことも有効である。

次に、車載装置１の構成について説明する。図２は、車載装置のハードウェア構成を示
す図である。車載装置１は、コントロールユニット２０８に接続されたセンサ群２０９と
車両制御系インターフェース２１０、気象情報受信アンテナ２０７と渋滞情報受信アンテ
ナ２０６とコントロールユニット２０８から収集した情報を加工するデータ加工装置２０
１を有している。データ加工装置２０１は、プログラムやデータを格納するハードディス
クドライブ２０５とメモリ２０２、インターネットを介して通信を行う通信装置２０４、
及び各種演算処理を行う中央処理装置２０３を有している。

各センサについて説明する。車速パルスセンサは、車速をパルスとして計測する。レー
ダは、電波を発射し、反射波により対象物の方向や距離を計測する。カメラは、画像を撮
影する。空気圧センサは、特定車両部位に関する空気圧を計測する。ヨーレイトセンサは
、ふらつきを計測する。Ｇセンサは、加速度を計測する。超音波センサは、超音波を発射
し、反射波により車体の傾きなどを計測する。ＧＰＳ（ＧｌｏｂａｌＰｏｓｉｔｉｏｎ
ｉｎｇＳｙｓｔｅｍ：位置計測システム）は、車両の位置を計測する。角速度センサは
、カーブ走行時などの角速度を計測する。

車両制御系インターフェース２１０は、走行距離、速度、ＡＢＳ駆動回数のなど車両制
御に関するデータを車両制御系システムから取得するように構成されている。気象情報受
信アンテナ２０７は、気象情報を受信するように構成されている。渋滞情報受信アンテナ
２０６は、渋滞情報を受信するように構成されている。

図３は、車両管理装置のモジュール構成を示す図である。運転行動情報収集部３０１、
車体情報記憶部３０２、顧客情報記憶部３０３、整備歴情報記憶部３０４、運転行動情報
記憶部３０５、故障歴情報記憶部３０６、事故歴情報記憶部３０７、類似車両抽出部３０
８、類似車両記憶部３０９、予測故障判定部３１０、予測故障記憶部３１１、予測故障通
知部３１２を有している。運転行動情報収集部３０１は、車載装置１から当該車両の車台
番号と運転行動情報を収集するように構成されている。類似車両抽出部３０８は、各種情
報により車台番号で特定される車両と類似する車両を抽出するように構成されている。類
似車両記憶部３０９は、抽出した類似車両を記憶するように構成されている。予測故障判
定部３１０は、類似車両の各種情報により当該車両の故障を予測するように構成されてい
る。予測故障記憶部３１１は、予測された当該車両の故障を記憶するように構成されてい
る。予測故障通知部３１２は、車載装置へ予測故障を通知するように構成されている。

車両管理装置３は、車両に関する情報を収集し、型式、初度登録などの項目ごとにデー
タを分類し、年齢、性別、運転行動、走行距離、障害内容などの項目からドライバと車両
をセグメントする。

車体情報記憶部３０２には、車体に関する車体情報として、型式、初度登録、車台番号
などが記憶されている。顧客情報記憶部３０３には、顧客に関する顧客情報として、顧客
コードに対応付けて性別、年齢、趣味、血液型、運転歴、事故歴などが記憶されている。
整備歴情報記憶部３０４には、整備歴に関する整備歴情報として、車台番号に対応付けて
整備日付、整備部品番号、整備内容、整備工数、整備時間、整備料金などが記憶されてい
る。運転行動情報記憶部３０５には、運転に関する運転行動情報として、車台番号に対応
付けて走行距離、速度、ＡＢＳ駆動回数、ふらつき、路面μ（摩擦係数）、位置情報、気
象情報などが記憶されている。故障歴情報記憶部３０６には、故障歴に関する故障歴情報
として、車台番号に対応付けて故障日付、故障部品番号、故障内容などが記憶されている
。事故歴情報記憶部３０７には、事故歴に関する事故歴情報として、車台番号に対応付け
て事故日付、事故部品番号、事故内容、事項発生現場位置情報などが記憶されている。

運転行動情報収集部３０１による運転行動情報収集処理について説明する。図４は、運
転行動情報収集処理フローを示す図である。Ｓ４０１で、車載装置１からの受信を待ち、
受信したデータが運転行動情報であるかを判定する（Ｓ４０２）。運転行動情報の場合に
は、車台番号と対応付けて、運転行動情報を運転行動情報記憶部３０５へ記憶させる（Ｓ
４０３）。

図５は、車両監視処理に用いる情報の例を示す図である。ここでは、便宜的に各種情報
をテーブルの形式で表している。

次に、車両監視全体の処理について説明する。図６は、車両監視処理フローを示す図で
ある。車両分類毎にＳ６０２からＳ６０６の処理を繰り返す（Ｓ６０１）。各車両分類に
ついて、当該車両分類（同じ型式、同じ初度登録など）に含まれる車両毎に以下の処理を
繰り返す（Ｓ６０２）。類似車両抽出部３０８による類似車両抽出処理（Ｓ６０３）では
、車台番号により特定される当該車両と類似する他の車両を抽出する。予測故障判定部３
１０による予測故障判定処理（Ｓ６０４）では、類似車両の情報に基づいて当該車両につ
いて予測される故障を判定する。そして、予測故障通知部３１２による予測故障通知処理
（Ｓ６０５）では、予測される故障を当該車両の車載装置に通知する。当該車両分類に含
まれるすべての車両について処理した時点で車両分類についてのループを終了し（Ｓ６０
６）、すべての車両分類について処理した時点で終了する（Ｓ６０７）。

ここで、類似車両抽出処理（Ｓ６０３）について詳述する。図７は、類似車両抽出処理
フローを示す図である。当該車両分類に含まれる当該車両以外の他の車両毎に以下の処理
を繰り返す（Ｓ７０１）。この例では、ＡＢＳ駆動回数、ふらつき回数、総走行距離、一
乗車当り平均走行距離、及び平均速度の各項目がそれぞれの基準をすべて満たす場合に、
類似車両と判定する。その為に、まず、ＡＢＳ駆動回数が、当該車両のものと乖離率が±
２０％以内か判定する（Ｓ７０２）。±２０％以内は、所定の基準の例である。当該条件
を満たす場合に、次の判定を行う。つまり、判定結果がＹＥＳの場合に、Ｓ７０３に移行
する。当該条件を満たさない場合（判定結果がＮＯの場合）には、類似車両と判定しない
（Ｓ７０８）。同様に、ふらつき回数が、当該車両のものと乖離率が±２０％以内か判定
し（Ｓ７０３）、更に、総走行距離が、当該車両のものと乖離率が±２０％以内か判定し
（Ｓ７０４）、一乗車当り平均走行距離が、当該車両のものと乖離率が±２０％以内か判
定し（Ｓ７０５）、平均速度が、当該車両のものと乖離率が±２０％以内か判定する（Ｓ
７０６）。すべてにおいてＹＥＳの場合に、類似する車両と判定する（Ｓ７０７）。いず
れかの条件でＮＯの場合は、類似する車両と判定しない（Ｓ７０８）。これらの判定をす
べての他の車両について処理した時点で終了する（Ｓ７０９）。この例によらず、他の項
目について別の基準を設けて、判断条件としてもよい。

図５の例で、５０２のグループは、０００００２の車台番号の車両と、同一型式、同一
初度登録の車両であるが、運転行動情報の各属性が±２０％を超えて乖離しているため、
現時点で０００００２の車台番号の車両とは類似しないと判定した車両群である。一方、
５０１のグループは、０００００２の車台番号の車両と、同一型式、同一初度登録の車両
であり、運転行動情報の各属性が±２０％以内の乖離であるため、現時点で０００００２
の車台番号の車両と類似すると判定した車両群である。

次に、予想故障判定処理（Ｓ６０４）について詳述する。図８は、予想故障判定処理フローを示す図である。各種の故障が想定されるので、故障種別毎に以下の処理を繰り返す（Ｓ８０１）。類似する車両群における当該故障の発生回数平均と、当該車両の故障発生回数との乖離率が５０％±以上か判定する（Ｓ８０２）。５０％±以上は、所定の基準の例である。当該条件を満たす場合に、次の判定を行う。つまり、判定結果がＹＥＳの場合に、Ｓ８０３に移行する。当該条件を満たさない場合（判定結果がＮＯの場合）には、故障発生の可能性がないと判定する（Ｓ８０６）。同様に、当該車両の当該故障の最終発生日に類似する車両群における当該故障の再発間隔平均を加えた再発予測日を求め、求めた再発予測日が今日以前である場合、つまり既に再発予測日を経過している場合には（Ｓ８０３）、当該故障発生の可能性が有ると判定する（Ｓ８０４）。そして、当該故障種別と当該車両の車台番号を類似車両記憶部３０９に記憶させる（Ｓ８０５）。上述の処理をすべての故障種別について処理した時点で終了する（Ｓ８０７）。ここでは、乖離の例として、乖離率を用いたが、差分を用いてもよい。また、この例によらず、他の項目について別の基準を設けて、判断条件としてもよい。Ｓ８０２のみで判定し、Ｓ８０３の条件を省略することもできる。

上述の例では、故障再発間隔の平均を用いたが、最終故障についての故障再発間隔や、
最近所定回数分の故障再発間隔の平均などを用いてもよい。

図５の例で、０００００２の車台番号の車両は、５０１のグループの中で故障Ａの発生
回数が少なく、また最終発生日からも日数が経過している。このようなケースで、故障Ａ
が予測される。

そして、図６に示すように予測故障通知処理（Ｓ６０５）により、類似車両記憶部３０
９で対応付けて記憶している故障種別と車台番号について、当該故障種別を当該車台番号
により特定される車載装置１へ予測故障通知として送信する。車台番号と車載装置の関係
は、予め車載装置搭載リスト（図示せず）として記憶されている。

そして、車載装置１は、故障種別を含む予測故障通知を受信し、表示などの出力を行う
。これにより、点検や修理などにより故障に予め対処できるようになる。

本実施の形態では、類似する車両群の故障発生回数と比較して、故障発生回数の乖離が
所定の基準より大きい車両について、故障を予測するので、故障発生頻度を反映して故障
発生の可能性を高い確率で求めることができる。

また、類似する車両群の故障最終発生日に同車両群の故障再発間隔を加えた再発予測日
を、現時点で経過している場合にのみ、故障を予測するので、故障発生間隔を反映して故
障発生の可能性を高い確率で求めることができる。

車両管理装置３は、コンピュータであり、各要素はプログラムにより処理を実行するこ
とができる。また、プログラムを記憶媒体に記憶させ、記憶媒体からコンピュータに読み
取られるようにすることができる。

車両管理システムの構成を示す図である。車載装置のハードウェア構成を示す図である。車両管理装置のモジュール構成を示す図である。運転行動情報収集処理フローを示す図である。車両監視処理に用いる情報の例を示す図である。車両監視処理フローを示す図である。類似車両抽出処理フローを示す図である。予想故障判定処理フローを示す図である。

符号の説明

１車載装置、２中継局、３車両管理装置、２０１データ加工装置、２０２メ
モリ、２０３中央処理装置、２０４通信装置、２０５ハードディスクドライブ、２
０６渋滞情報受信アンテナ、２０７気象情報受信アンテナ、２０８コントロールユ
ニット、２０９センサ群、２１０車両制御系インターフェース、３０１運転行動情
報収集部、３０２車体情報記憶部、３０３顧客情報記憶部、３０４整備歴情報記憶
部、３０５運転行動情報記憶部、３０６故障歴情報記憶部、３０７事故歴情報記憶
部、３０８類似車両抽出部、３０９類似車両記憶部、３１０予測故障判定部、３１
１予測故障記憶部。

Claims

車両に搭載された車載装置と通信可能であり、
（１）車載端末から、少なくともＡＢＳ駆動回数、総走行距離、又は平均速度のいずれかの属性を含む運転行動情報を受信し、運転行動情報記憶部に記憶させる運転行動情報収集部と、
（２）運転行動情報を記憶する運転行動情報記憶部と、
（３）監視車両と同じ型式且つ同じ初度登録の他の車両について、運転行動情報の各属性が監視車両の該当属性と所定割合以内の乖離である場合に、当該他の車両を類似する車両と判定する類似車両抽出部と、
（４）車両毎に故障発生回数を含む故障歴情報を記憶する故障歴情報記憶部と、
（５）類似する車両群の故障発生回数の平均と監視車両の故障発生回数の乖離率又は差分を求め、当該乖離率又は差分が所定の基準より大きい場合に、監視車両について、当該故障を予測する予測故障判定部を有する車両管理装置であって、
前記故障歴情報記憶部は、更に、車両毎に故障種類別の最終発生日と故障種類別の再発間隔を故障歴情報に含めて記憶し、
前記予測故障判定部は、前記乖離率又は差分が所定の基準より大きい場合であって、更に監視車両の前記故障の最終発生日に、類似する車両群における前記故障の再発間隔の平均を加えた再発予測日を求め、その再発予測日が現時点で経過している場合にのみ、前記故障を予測することを特徴とする車両管理装置。
前記車両管理装置は、更に、予測した故障を、当該判定した車両に搭載された車載装置へ通知する予測故障通知部を有することを特徴とする請求項１記載の車両管理装置。