JP4720770B2 - 車両用情報記録システム - Google Patents

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Description

本発明は、車両に関する情報を記録する車両用情報記録システムに関する。
従来技術として、内部に設置されたセンサから得られる運転状況に関する情報を監視し、前記運転に係る要因（ハンドル、ブレーキ、アクセル、エンジン自体等）において異常の状況または異常に近い状況が発生したときこの発生した時間帯よりも前後に広げた時間帯における前記監視された運転状況に関する情報を記憶する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。この従来技術は、各種センサで検出される運転に関係する情報を全て車両挙動ログデータとして記憶装置に記憶するには記憶装置の記憶容量を膨大にしなければならないとして、異常と診断されたイベント発生時間の前後の情報を車両挙動ログデータとして記憶するものである。そして、この従来技術は、記憶された車両挙動ログデータを解析して得られた車両のメインテナンス情報を出力するものである。
特開平１０−２４７８４号公報
ところで、従来技術では、センサから得られるデータの特徴や変化の傾向を知るには、時系列的に複数回記憶させる必要があるため、記憶させるデータ量が増える傾向になりやすかった。この点、上述の従来技術の開示内容によると、異常発生前後のログデータを記憶することによって全ログデータを記憶する場合に比べ記憶容量の削減が図られているものの、センサから得られる離散的なデータ（数値）がそのまま記憶されている。したがって、その記憶された離散的な数値を加工し解析しなければ車両がおかれていた状況を把握することはできないため、異常発生の原因を推定することは必ずしも容易なことではなかった。
そこで、本発明は、記憶容量を節約しつつ、異常発生原因の推定を容易にする、車両用情報記録システムの提供を目的とする。
上記目的を達成するため、第１の発明に係る車両用情報記録システムは、
車両に発生した異常事象の検出をする異常検出手段と、
前記車両の各所に設置されたセンサの出力値と閾値とに基づいて前記車両の走行状態及び／又は走行環境を含む車両状態を判定する車両状態判定手段と、
前記車両状態判定手段によって判定された前記検出時の車両状態と前記閾値を超えた時から前記検出時までの該車両状態の継続時間とを記憶する記憶手段とを備えることを特徴としている。
第２の発明は、第１の発明に係る車両用情報記録システムであって、
前記閾値は、前記車両状態判定手段によって判定される車両状態の判定数に応じて設定されることを特徴としている。
第３の発明は、第１の発明に係る車両用情報記録システムであって、
前記車両状態判定手段によって判定される車両状態は、前記センサの出力値が前記閾値を所定回数超えたときの状態、前記センサの出力値が前記閾値を所定期間超えたときの状態、前記センサの出力値が前記閾値の上方へ超えたときの状態及び前記センサの出力値が前記閾値の下方へ超えたときの状態の少なくとも一つであることを特徴としている。
第４の発明は、第１の発明に係る車両用情報記録システムであって、
前記検出時の車両状態と前記継続時間は、前記異常事象に対応するダイアグコードの発生に基づいて前記記憶手段に記憶されることを特徴としている。
第５の発明は、第１の発明に係る車両用情報記録システムであって、
前記車両状態判定手段によって判定された前記閾値を超える以前の車両状態及び該車両状態の継続時間も、記憶されることを特徴としている。
第６の発明は、第１の発明に係る車両用情報記録システムであって、
前記異常検出手段は、前記車両に対する衝撃を検出することを特徴としている。
第７の発明は、第１の発明に係る車両用情報記録システムであって、
前記継続時間の計時単位は、前記車両状態判定手段によって判定される車両状態の変化速度に応じて設定されることを特徴としている。
第８の発明は、第１の発明に係る車両用情報記録システムであって、
前記閾値を超えた車両状態の継続時間が、記憶されることを特徴としている。
第９の発明は、第１の発明に係る車両用情報記録システムであって、
前記閾値を超えた車両状態の継続時間が、積算されて記憶されることを特徴としている。
第１０の発明は、第１の発明に係る車両用情報記録システムであって、
前記閾値超えが生じたトリップの回数が、記憶されることを特徴としている。
第１１の発明は、第１の発明に係る車両用情報記録システムであって、
前記閾値を超えた回数が、記憶されることを特徴としている。
第１２の発明は、第１の発明に係る車両用情報記録システムであって、
前記閾値は、前記車両の使用環境に応じて設定されることを特徴としている。
本発明によれば、記憶容量を節約しつつ、異常発生原因の推定を容易にできる。
以下、図面を参照して、本発明を実施するための最良の形態の説明を行う。図１は、本発明の一実施形態である車両用情報記録システム１００の構成図である。車両用情報記録システム１００は、車両に搭載されるセンサ（スイッチやＥＣＵ（Electronic Control Unit：電子制御装置）を含む）の出力値に基づいて判定される車両状態等を記録するシステムである。所定の期間やタイミング（例えば、故障等の異常時）における車両状態等を記録しておくことによって、後に車両の動作解析や故障解析をする際にその記録された車両状態等を有効に活用することができるようになる。例えばそのような記録情報に基づいて異常の発生原因の詳細な究明を事後的に実施可能となる。その記録された車両状態等は、ダイアグツール５０やコンピュータ等の記録情報読み取り装置によって読み取られる。表示部や音声部などの情報提供部を有する記録情報読み取り装置又はそれに接続可能な情報提供装置を介して、読み取られた車両状態等の記録情報は、ユーザに提供可能となる。
車両用情報記録システム１００は、メインＥＣＵ１０と、ＥＣＵ２０〜２３と、スイッチ３０〜３２と、センサ４０〜４２とを備える。メインＥＣＵ１０は、スイッチ３０の実状態（例えば、オン／オフ状態）を取得可能なＥＣＵ２０及びセンサ４０の実データを取得可能なＥＣＵ２１と接続される。また、メインＥＣＵ１０は、通信路（例えば、シリアル通信路やＣＡＮバス等の多重通信路）６０を介して、スイッチ３１の実状態を取得可能なＥＣＵ２２及びセンサ４１の実データを取得可能なＥＣＵ２３と接続される。さらに、メインＥＣＵ１０は、スイッチ３２及びセンサ４２と接続される。このように接続されることにより、メインＥＣＵ１０は、スイッチ３０〜３２の実状態やセンサ４０〜４２の実データを直接的に又は間接的に取得可能となる。また、このように接続されることにより、メインＥＣＵ１０は、スイッチ３０，３１の実状態やセンサ４０，４１の実データに基づく所定の処理結果をＥＣＵ２０〜２３から取得可能となる。
メインＥＣＵ１０は、車両状態判定部１２と、記憶部１４と、時間計測部１６とを備える。メインＥＣＵ１０は、センサ４０等からの上述の取得情報に基づいて車両状態を車両状態判定部１２によって判定し、車両に発生した異常事象が検出された時の車両状態と時間計測部１６によって計時された当該車両状態の継続時間とを記憶部１４に記録する。そして、メインＥＣＵ１０は、通信路６０を介して、その記録情報をダイアグツール５０に提供する。
車両状態判定部１２は、センサ４０等からの上述の取得情報（センサの出力値）に基づいて、車両状態（例えば、車両の走行状態や車両の走行環境）を判定する手段である。図２は、車両状態判定部１２が判定する車両状態の種類及び内容、並びにその判定結果を得るための情報元を例示した表である。車両状態判定部１２は、センサの出力値と車両状態を判定するための所定の状態判定条件との関係に基づいて、車両状態を判定する。さらに、車両状態判定部１２は、複数の状態判定条件に基づいて、車両状態を複数の詳細状態に分けて判定してもよい。状態判定条件の数は、車両状態の判定数（詳細状態への分割数）に応じて設定されればよい。これにより、センサの出力値に応じて車両状態を複数の詳細状態に区分することができ、故障解析時の過去の車両状態の再現性を高めることができる。例えば、図２に示されるように、車両状態判定部１２は、通常状態、特定状態Ａ、特定状態Ｂの３つの詳細状態に分けて車両状態を判定する。図２には、車両状態の一例として、カーブ状態、路面状態、傾斜状態、加速状態、速度状態、電流状態、バッテリ（ＢＡＴ）電圧状態、車両電源投入状態、天候状態、温度状態が挙げられている。
例えば、車両状態判定部１２は、ステアリングセンサによる操舵角に関する実データ及びヨーレートセンサによるヨーレートに関する実データに基づいて、カーブを走行する車両の走行状態（カーブ状態）を判定する。カーブ状態は、ステアリングセンサ及びヨーレートセンサによる実データと走行状態を判定するための所定の状態判定条件との関係に基づいて、例えば３つの詳細な走行状態（非カーブの走行状態（通常状態）、ワインディング走行状態、長いカーブの走行状態）に区分けして判定され得る。
また、例えば、車両状態判定部１２は、イグニッションスイッチ（ＩＧスイッチ）の実状態に基づいて、車両の走行状態として、車両の電源投入状態を判定する。車両の電源投入状態は、ＩＧスイッチのスイッチ指示位置に基づいて、例えば、ＩＧ状態、ＢＡＴ状態、ＡＣＣ状態に区分けして判定され得る。
また、例えば、車両状態判定部１２は、外気温センサによる外気温に関する実データに基づいて、車両周囲温度に関する走行環境状態を判定する。車両周囲温度に関する走行環境状態は、外気温センサによる実データと走行環境を判定するための所定の状態判定条件との関係に基づいて、例えば３つの詳細な走行環境状態（通常状態、高温状態、低温状態）に区分けして判定され得る。
図３は、ステアリングセンサによる実データと当該実データに基づきカーブ状態を判定するための判定閾値との関係を示した図である。車両状態判定部１２は、図３に示されるように、ステアリングセンサによる実データが所定の閾値Ａ１を超えた時（例えば、所定値以上の実データが所定期間内に所定回数超えた時）、現在のカーブ状態がワインディング走行状態であると判定してよい。また、車両状態判定部１２は、図３に示されるように、ステアリングセンサによる実データが所定の閾値Ａ２を超えた時（例えば、所定値以上の実データが所定期間超えて維持された時）、現在のカーブ状態が長いカーブの走行状態であると判定してよい。車両状態判定部１２によって判定されたカーブ状態が記憶部１４に記憶されることによって、横Ｇの影響やステアリングを頻繁に動作させていることに起因する不具合の解析が容易になる。
図４は、縦Ｇセンサによる実データと当該実データに基づき路面状態を判定するための判定閾値との関係を示した図である。車両状態判定部１２は、図４に示されるように、縦Ｇセンサによる車両上下方向の加速度に関する実データが所定の閾値Ａ３を超えた時（例えば、所定値以上の実データが所定期間内に所定回数超えた時）、現在の路面状態が悪路状態であると判定してよい。車両状態判定部１２によって判定された路面状態が記憶部１４に記憶されることによって、振動に起因する不具合の解析が容易になる。
図５は、加速度センサによる実データと当該実データに基づき加速状態を判定するための判定閾値との関係を示した図である。車両状態判定部１２は、図５に示されるように、加速度センサによる車両前後方向の加速度に関する実データが所定の閾値Ａ４を超えた時（例えば、実データが所定値を超えた時）、現在の加速状態が急加速状態（又は、急減速状態）であると判定してよい。車両状態判定部１２によって判定された加速状態が記憶部１４に記憶されることによって、加減速に起因する不具合の解析が容易になる。
図６は、車輪速センサやメータ等による実データと当該実データに基づき速度状態を判定するための判定閾値との関係を示した図である。車両状態判定部１２は、図６に示されるように、車輪速センサやメータ等による車速に関する実データが所定の閾値Ａ５を超えた時（例えば、所定値以上の実データが所定期間超えて維持された時）、現在の速度状態が高速走行状態であると判定してよい。また、車両状態判定部１２は、図６に示されるように、車輪速センサやメータ等による車速に関する実データが所定の閾値Ａ６を超えた時（例えば、所定値以下の実データが所定期間超えて維持された時）、現在の速度状態が低速（渋滞）走行状態であると判定してよい。車両状態判定部１２によって判定された速度状態が記憶部１４に記憶されることによって、車速に起因する不具合の解析が容易になる。
図７は、バッテリ電圧（ＢＡＴ）の電圧センサによる実データと当該実データに基づきバッテリ電圧状態を判定するための判定閾値との関係を示した図である。車両状態判定部１２は、図７に示されるように、バッテリ電圧の電圧センサによる実データが所定の閾値Ａ７を超えた時（例えば、実データが所定値を下方に超えた時）、現在のバッテリ電圧状態が低電圧状態（長期放置状態）であると判定してよい。なお、例えばスタータの始動時点から所定期間、バッテリ電圧状態を判定しないようにしてよい。これにより、スタータによるクランキング時の電圧低下を誤検出することを防止することができる。車両状態判定部１２によって判定されたバッテリ電圧状態が記憶部１４に記憶されることによって、バッテリ電圧に起因する不具合の解析が容易になる。
図８は、外気温センサによる実データと当該実データに基づき外気温状態を判定するための判定閾値との関係を示した図である。車両状態判定部１２は、図８に示されるように、外気温センサによる実データが所定の閾値Ａ８を超えた時（例えば、実データが所定値を超えた時）、現在の外気温状態が高温状態であると判定し、実データが所定の閾値Ａ９を超えた時（例えば、実データが所定値を下方に超えた時）、現在の外気温データが低温状態であると判定してよい。車両状態判定部１２によって判定された外気温状態が記憶部１４に記憶されることによって、外気温に起因する不具合の解析が容易になる。
車両状態判定部１２が車両状態を判定するための上述の判定閾値は、車両が定常的に使用される環境に応じて異なるように設定されてよい。上述の「通常状態」とみなせる状態は、車両が定常的に使用される環境によって異なるものである。したがって、車両の使用環境によって異なる判定閾値に設定することによって、車両の使用環境応じた適切な車両状態の判定が可能となる。車両の定常的な使用環境は、日時情報、位置情報、仕向情報（車両が使用される国や地域の情報）などによって、客観的に判断可能である。また、車両の定常的な使用環境は、実使用状態での外気温センサによる実データの平均値によって、客観的に判断可能である。日時情報や位置情報は例えばＧＰＳ装置から取得可能であり、仕向情報は例えばエンジンＥＣＵから取得可能である。また、日時情報によって現在の季節も判断可能となり、位置情報や仕向情報によって現在の使用国や使用地域も判断可能となる。
図９は、外気温状態を判定するための判定閾値が車両の使用地域によって異なる判定閾値に設定されることを示した図である。低緯度地域において一般地域用高温側判定閾値を用いた場合、低緯度地域においては「通常状態」とみなせる通常の外気温状態であるにもかかわらず「高温状態」であると定常的に判定されることになる。また、高緯度地域において一般地域用低温側判定閾値を用いた場合、高緯度地域においては「通常状態」とみなせる通常の外気温状態であるにもかかわらず「低温状態」であると定常的に判定されることになる。したがって、低緯度地域の場合には一般地域用高温側閾値よりも高い温度に低緯度地域用高温側閾値を設定することによって、低緯度地域における適切な外気温状態の判定が可能となる。また、高緯度地域の場合には一般地域用低温側閾値よりも低い温度に高緯度地域用低温側閾値を設定することによって、高緯度地域における適切な外気温状態の判定が可能となる。
上述のように、車両状態判定部１２によって判定された車両状態は、記憶部１４（図１参照）に記憶される。記憶部１４は、ハードディスクや、フラッシュメモリやＥＥＰＲＯＭなどの不揮発性の記憶媒体である。記憶部１４に記憶させる情報を上述の「車両状態」とすることによって、センサの実データ等の出力値をそのまま記憶する場合に比べ、後の異常発生の原因を推定しやすい再利用性の高い記憶情報とすることができる。例えば、車両に記録された情報に基づいて過去の車両状態を再現して動作解析や故障解析を実施する上で、離散的な実データ等の出力値が記憶されている場合に比べ車両状態そのものが記憶されている場合のほうが、記憶された情報を読み出した際に過去に車両がおかれていた状況を一見して把握することができるようになる。
また、記憶部１４に記憶させる情報を上述の「車両状態」とすることによって、センサの実データ等の出力値をそのまま記憶する場合に比べ、記憶部１４に要求される記憶容量を削減することができる。図１０は、実データ等の出力値を記憶するために必要な記憶容量の一例である。図１０に示されるように、実データを１回記憶するだけでも、車速の場合Ｄ１ビット、エンジン回転数の場合Ｄ３３ビット、ステアリング操舵角の場合Ｄ２２ビット、外気温度の場合Ｄ１ビットなど１桁から２桁もの記憶容量を確保しなければならない。これに対し、車両状態判定部１２によって判定された「車両状態」を記憶するには、１ビットの記憶容量があれば２状態の車両状態を記憶できる。さらには、加速状態を示す車両状態として、通常状態と急速状態と急減速状態とに３つに区分したとしても、記憶容量は２ビット分（４状態分）あればよい。このように、センサの実データ等の出力値をそのまま記憶する場合に比べ、過去に車両がおかれていた状態を把握可能にする情報を記憶するための容量を非常に少なくすることができる。
また、車両状態判定部１２によって判定された車両状態は、所定のタイミングで記憶部１４に記憶し保持される。車両状態が記憶部１４に記憶されるタイミングは、例えば車両に発生した異常事象を検出した時である。また、例えば異常事象を検出した時から所定期間経過時でもよい。また、異常事象の検出に「車両に対する衝撃の検出」を含め、車両状態が記憶部１４に記憶されるタイミングは、例えば車両に対する衝撃を検出した時としてもよい。当該異常事象を検出する手段として、例えばメインＥＣＵ１０やＥＣＵ２０〜２３などのＥＣＵが挙げられる。各ＥＣＵは、各センサの実データ等の出力値に基づいて異常事象の検出（例えば、バッテリ等の電圧異常の検出、断線検出、センサの故障検出、衝撃検出など）を行っている。各ＥＣＵは、その出力値が所定の異常事象の発生有無を判定するための所定の異常判定条件を満たした場合、当該異常事象が発生したとして、当該異常事象に対応したダイアグコード等の異常コードをＥＥＰＲＯＭ等の不揮発性のメモリに記録する。記録された異常コードをダイアグツール５０等の記録情報読み取り装置により読み出すことによって、過去に発生した異常事象の内容（例えば、電圧異常や断線やセンサの故障や事故等による衝撃など）をユーザやシステムは把握することができる。メインＥＣＵ１０は、各ＥＣＵから異常事象の検出情報（異常コードの発生情報）を取得可能である。したがって、異常コードの発生等の異常事象の検出をトリガーに、車両状態判定部１２によって判定された車両状態を記憶部１４に記憶させることによって、当該異常事象の検出がされた時の車両状態を記憶部１４に記憶させることができる。
また、異常事象の検出がされた時の車両状態を記憶部１４に記憶し保持されるとともに、当該車両状態が始まった時からの継続時間も記憶部１４に記憶し保持される。車両状態判定部１２によって判定された車両状態の継続時間は、タイマー等の時間計測部１６（図１参照）によって計測される。時間計測部１６は、センサの出力値が所定の車両状態を判定するための判定条件を満たした時（判定閾値を超えた時）からセンサの出力値が所定の異常判定条件を満たした時までの時間（すなわち、異常判定条件を満たした時の車両状態が始まった時からの継続時間）を計測する。例えば、時間計測部１６は、センサの出力値が所定の車両状態を判定するための判定閾値を超えた時から異常コードが発生した時までの時間（すなわち、異常コードは発生した時の車両状態が始まった時からの継続時間）を計測する。また、時間計測部１６は、センサの出力値が第１の車両状態を判定するための第１の判定条件を満たした時（第１の判定閾値を超えた時）から第１の車両状態と異なる第２の車両状態を判定するための第２の判定条件を満たした時（第２の判定閾値を超えた時）までの時間（すなわち、第１の車両状態が継続した時間）を計測してもよい。なお、「センサの出力値が判定閾値を超える」の態様として、例えば、「センサの出力値が判定閾値を所定回数超える」、「センサの出力値が判定閾値を所定期間超える」、「センサの出力値が判定閾値の上方へ超える」、「センサの出力値が判定閾値の下方へ超える」のいずれか、又は、これらの組み合わせが、挙げられる。これにより、センサの種類や車両状態の種別に応じた適切な判定閾値の設定が可能となる。
図１１は、車両状態判定部１２によって判定された車両状態と当該車両状態の継続時間を示した図である。図１１では、時間の経過とともに、通常状態、特定状態Ａ，特定状態Ｂ、通常状態と、所定の状態判定条件に基づき車両状態判定部１２によって判定された図２で例示の車両状態が遷移していることを示している。時間計測部１６は、センサの出力値が通常状態を判定するための判定条件を満たした時からセンサの出力値が特定状態Ａを判定するための判定条件を満たした時までの時間を計測することによって、通常状態の開始から終了までの継続時間ｔ１を計測することができる。また、時間計測部１６は、通常状態から特定状態Ａに変化した時から故障Ｘの検出を示すダイアグコード等の異常コードが発生した時までの時間を計測することによって、特定状態Ａに遷移してから故障Ｘが検出されるまでの特定状態Ａの継続時間ｔ２を計測することができる。特定状態Ａの継続時間ｔ３、特定状態Ｂの継続時間ｔ５、特定状態Ｂに遷移してから故障Ｙが検出されるまでの特定状態Ｂの継続時間ｔ４、通常状態に遷移してから故障Ｚが検出されるまでの通常状態の継続時間ｔ６も、同様に計測可能である。
したがって、異常コードの発生等の異常事象の検出をトリガーに記憶部１４に車両状態の継続時間を記憶することによって、異常コードの発生等の異常事象の検出をトリガーに記憶部１４に時刻を記録する場合に比べ、どの車両状態がどれくらい継続したときに当該異常事象が起こったのかを容易に一見して把握することができる。より具体的な例を挙げて言えば、車両状態判定部１２によって車両状態として判定された「悪路状態」が１０分間続いた時にダイアグコード等の異常コードに対応する異常事象が発生したことを容易に把握することができる。
つまり、時刻を記録する場合、故障解析する際にその記録情報（時刻）を加工しなければ、車両状態がどれくらい継続した状態でその故障が発生したのかを認識することができない。これに対し、車両状態の継続時間を記録する場合、故障解析する際にその記録情報（車両状態の継続時間）を加工することなく、車両状態がどれくらい継続した状態でその故障が発生したのかを認識することができ、記録情報の再利用性を高めることができる。
また、異常コードの発生等の異常事象の検出をトリガーに記憶部１４に車両状態の継続時間を記憶することによって、異常コードの発生等の異常事象の検出をトリガーに記憶部１４にセンサの出力値の瞬間値を記録する場合に比べ、記憶部１４に要求される記憶容量を削減することができる。センサの出力値の瞬間値を記録することによって車両の時系列的な状態変化を把握するためには、特定の時間間隔又は特定のトリガーに基づいてセンサの出力値を複数回記憶しておかなければならない。図１０に示されるように、センサの出力値の瞬間値を記録する場合、一次的や二次的な状態変化を把握するための必要な記憶容量は膨大となる。これに対し、車両状態判定部１２によって判定された車両状態の継続時間自体を記憶すれば、車両の状態変化の把握に必要な記憶容量を節約することができる。
図１２は、車両状態の継続時間の記憶形式を説明するための図である。
車両状態判定部１２によって判定された車両状態の継続時間の計時単位（カウント単位）は、車両状態の変化速度に応じて設定されるとよい。すなわち、車両状態の種類に応じて当該車両状態の継続時間を計時するカウンタの形式を異ならせる。これにより、車両状態の変化速度が遅い場合には速い場合に比べ大きな計時単位に設定変更できるので、車両状態の継続時間の記憶に必要な記憶容量を削減することができる。
図１２（ａ）は、車両状態の変化速度に応じて計時カウンタの最小時間単位を変更することを示している。すなわち、車両状態の変化速度に応じて１ビットに割り当てる計時幅を変更する。例えば、ステアリングセンサによって検出される操舵角データは相対的に変化速度が他のセンサの場合に比べ速いので、操舵角データを用いて判定されるカーブ状態の変化速度も他の車両状態の変化速度に比べ相対的に速い。したがって、操舵角データを用いて判定されるカーブ状態の継続時間を計測するための計時カウンタの最小時間単位は秒単位又はそれより小さい単位とするとよい。また、例えば、外気温度センサによって検出される外気温データは相対的に変化速度が他のセンサの場合に比べ遅いので、外気温データを用いて判定される外気温状態の変化速度も他の車両状態の変化速度に比べ相対的に遅い。したがって、外気温データを用いて判定される外気温状態の継続時間を計測するための計時カウンタの最小時間単位は分単位又はそれより大きい単位とするとよい。
図１２（ｂ）に示されるように、時間計測部１６によって計測された車両状態の継続時間を所定時間幅毎に分けられた時間区分の形式で記憶部１４に記憶させてもよい。例えば、時間計測部１６によって計測された継続時間が１秒未満であればカウンタ値を「１」に設定し、時間計測部１６によって計測された継続時間が１分以上１時間未満であればカウンタ値を「１」に設定する。これにより、例えば、記憶容量を３ビット確保すれば、車両状態の継続時間を最大８つの時間状態（時間区分）で記憶することができ、記憶容量を削減することができる。
記録すべき車両状態が複数ある場合、いくつかの車両状態をまとめて記録してもよい。図１３は、複数の車両状態をまとめて記録する方式を説明するための図である。図１３は、種類の異なる車両状態ＡとＢをまとめて記録することを示す。図１３（ａ）に示されるように、時間の経過とともに、車両状態Ａの詳細状態が状態Ａ１，状態Ａ２，状態Ａ１，状態Ａ３と推移し、車両状態Ｂの詳細状態が状態Ｂ１，状態Ｂ２，状態Ｂ３，状態Ｂ２と推移しているとする。図１３（ｂ）に示されるように、車両状態Ａと車両状態Ｂのいずれかの詳細状態が推移したタイミングのそれぞれの状態を記憶部１４にまとめて記憶するとともにそのタイミングまでの継続時間を記憶する。車両状態Ａと車両状態Ｂの詳細状態をそれぞれ図２に示されるように３状態で区分して判定すると、合計４（＝２＋２）ビット分の記憶容量が必要となるが、このようにまとめて記憶させることによって記憶容量を半減させることができる。状態変化が緩やかな特性の車両状態同士をまとめて記憶させるとよい。
ところで、図１は、車両状態判定部１２と記憶部１４と時間計測部１６とがメインＥＣＵ１０に備える構成であったが、各部は各ＥＣＵに分散させてもよい。例えば、メインＥＣＵ１０以外のＥＣＵのみに備えても、メインＥＣＵ１０とメインＥＣＵ１０以外のＥＣＵとの両方に備えてもよい。また、車両状態判定部１２や時間計測部１６の機能は、ＥＣＵ内の例えば中央演算処理装置等を備えるマイクロコンピュータによって実現されてよい。
図１４は、ＥＣＵ２３に車両状態判定部と記憶部を備えた場合の一構成図である。図１４において、ＳＷ状態サンプリング部２２ａと制御処理部２２ｂとセンサ状態サンプリング部２３ａと制御処理部２４ｂと車両状態判定部２３ｄの機能は、各ＥＣＵ内の例えば中央演算処理装置等を備えるマイクロコンピュータによって実現されてよい。
ＥＣＵ２２の制御処理部２２ｂは、ＳＷ状態サンプリング部２２ａによってサンプリングされたスイッチ３１の状態を用いて所定の処理を実行する一方で、ＥＣＵ２２の通信部２２ｃは、通信路６０を介して、ＳＷ状態サンプリング部２２ａによってサンプリングされたスイッチ３１の状態をＥＣＵ２３に送信する。
ＥＣＵ２３の制御処理部２３ｂは、センサ状態サンプリング部２３ａによってサンプリングされたセンサ４１の状態を用いて所定の処理を実行する。その一方で、車両状態判定部２３ｄは、センサ状態サンプリング部２３ａによってサンプリングされたセンサ４１の状態とＥＣＵ２３の通信部２３ｃによって受信されたスイッチ３１の状態とに基づいて、車両状態を判定する。
図１５は、センサとスイッチの２つの出力値から車両状態を判定する方法を説明するための図である。図１５（ａ）に示されるように、センサとスイッチの組み合わせによって車両状態の詳細状態の内容が異なる。車両状態判定部は、図１５（ａ）に従ったマップに基づいて車両状態を判定する。したがって、センサとスイッチのそれぞれの出力値が例えば１５（ｂ）に示される関係の場合、スイッチの出力値が０且つセンサの出力値が判定閾値Ｘ１以下の場合には通常状態と判定され、スイッチの出力値が０且つセンサの出力値が判定閾値Ｘ１以上判定閾値Ｘ２以下の場合には特定状態１と判定され、スイッチの出力値が１且つセンサの出力値が判定閾値Ｘ２以上の場合には特定状態２と判定される。
ところで、異常事象の検出がされた時の車両状態及び当該車両状態が始まった時からの継続時間が記憶部１４に記憶し保持されることを上述したが、車両状態判定部１２によって判定された判定閾値を超える以前の車両状態及び該車両状態の継続時間も、記憶部１４に記憶し保持させてもよい。このように記憶保持することによって、「異常事象の検出時の車両状態より前の車両状態及びその継続時間」と「異常事象の検出時の車両状態及びその継続時間」との因果関係を把握可能となるので、異常事象の発生原因をより推定しやすくなる。
図１６は、故障時の車両状態及びその車両状態より前の車両状態、並びに当該それぞれの車両状態の継続時間を示した図である。故障時の車両状態より前の車両状態を「ダイアグコード（ＤＴＣ）発生前状態１」と定義し、故障時の車両状態を「ＤＴＣ発生前状態２」と定義する。また、ＤＴＣ発生前状態１の継続時間を「継続時間１」と定義し、ＤＴＣ発生前状態２の継続時間を「継続時間２」と定義する。図１７は、継続時間１と継続時間２のそれぞれの記憶領域を示す。ＤＴＣ発生前状態１とＤＴＣ発生前状態２のそれぞれにそれらの継続時間を記憶する記憶領域が存在する。
図１８は、故障時の車両状態及びその車両状態より前の車両状態、並びに当該それぞれの車両状態の継続時間を記憶部１４に記憶させるタイムフローの一例である。ステップ１０において初期化が行われる。初期化の内容として、ＤＴＣ発生前状態１とＤＴＣ発生前状態２のそれぞれに現状の車両状態が設定され、継続時間１と継続時間２のそれぞれに零が設定される。
ステップ１２において故障の発生が検出されなければ、継続時間２のカウントアップを所定のカウント幅で行う（ステップ１４）。また、センサやスイッチ等のサンプリングが行われ（ステップ１６）、そのサンプリング結果に基づいて車両状態の判定が所定の状態判定条件に基づいて行われる（ステップ１８）。ステップ１８において車両状態の判定が行われた結果、車両状態が遷移していない場合には（ステップ２０，Ｎｏ）、ステップ１２に戻りフローが繰り返される。一方、ステップ１８において車両状態の判定が行われた結果、車両状態が遷移している場合には（ステップ２０，Ｙｅｓ）、ステップ２２に移行する。ステップ２２において、車両状態が遷移したとして、ＤＴＣ発生前状態２に設定された車両状態がＤＴＣ発生前状態１に設定され、現状の車両状態（直前のステップ１８において判定された車両状態）がＤＴＣ発生前状態１に設定される。また、継続時間２に設定された時間が継続時間１に設定され、零が継続時間２に設定される。
一方、ステップ１２において故障の発生が検出されれば、車両状態判定部により判定される車両状態と時間計測部により計測される継続時間との更新が停止される（ステップ２４）。そして、故障の発生が検出された時のＤＴＣ発生前状態１とＤＴＣ発生前状態２に設定された車両状態と継続時間１と継続時間２に設定された時間が記憶部に記憶される（ステップ２６）。
このように、本タイムフローによれば、故障時の車両状態及びその車両状態より前の車両状態、並びに当該それぞれの車両状態の継続時間を記憶部１４に記憶させることができる。
ところで、異常事象の検出がされた時の車両状態及び当該車両状態が始まった時からの継続時間を記憶部１４に記憶し保持させることを上述したが、センサの出力値が第１の車両状態を判定するための第１の判定条件を満たした時（第１の判定閾値を超えた時）から第１の車両状態と異なる第２の車両状態を判定するための第２の判定条件を満たした時（第２の判定閾値を超えた時）までの時間（以下、「閾値超連続継続時間」という）を、記憶部１４に記憶し保持させてもよい。閾値超連続継続時間は、例えば図１１の場合、特定状態Ａの継続時間ｔ３や特定状態Ｂの継続時間ｔ５に相当する。なお、記憶部１４の記憶容量に余裕があれば、通常状態の継続時間ｔ１も含めてもよい。このように、閾値超連続継続時間を記憶させることによって、閾値を超える特定の車両状態が継続した場合に発生する異常を解析することを容易にすることができる。例えば、普通のカーブを走行する程度では発生せずに、立体駐車場を旋回しながら走行して昇降するような長時間横Ｇがかかった状態で発生する異常事象の場合、横Ｇセンサやヨーレートセンサ等のセンサに関する閾値超連続継続時間から特徴を捉えることができる。すなわち、ある異常コードが記憶されていることが故障解析時に発見された場合、当該異常コードの発生時又はその近時に記憶されていた横Ｇセンサやヨーレートセンサ等のセンサに関する閾値超連続継続時間が通常より長ければ、当該異常コードに対応する異常事象が長時間横Ｇのかかる状態で発生しやすい異常事象であることを容易に解析することができる。
また、閾値超連続継続時間を積算して記憶部１４に記憶し保持させてもよい。すなわち、閾値超連続継続時間の累積時間（以下、「閾値超累積継続時間」という）を記憶部１４に記憶し保持させてもよい。閾値超累積継続時間は、例えば図１１の場合、特定状態Ａの継続時間ｔ３の累積値や特定状態Ｂの継続時間ｔ５の累積値に相当する。閾値超累積継続時間によって、その車両固有の特徴の把握が容易となる。閾値超累積継続時間は、車両の運転状況や使用環境の違いによって変動しやすいからである。このように、閾値超累積継続時間を記憶させることによって、閾値を超える特定の車両状態が過去にどの程度発生していたかの把握を容易にすることができる。
また、異常事象の検出がされた時の車両状態の継続時間の累積時間（以下、「異常時状態累積時間」という）を、記憶部１４に記憶し保持させてもよい。異常時状態累積時間は、例えば図１１の場合、故障Ｘ検出時の特定状態Ａの継続時間ｔ２の累積値、特定状態Ｂに遷移してから故障Ｙが検出されるまでの特定状態Ｂの継続時間ｔ４の累積値、通常状態に遷移してから故障Ｚが検出されるまでの通常状態の継続時間ｔ６の累積値に相当する。異常事象の検出がされた時の車両状態の継続時間の累積は、当該異常事象毎に行われるとよい。このように、異常時状態累積時間を記憶させることによって、その異常事象の検出がされた時の車両状態が過去にどのくらいの期間あったのかを把握することができる。例えば、故障Ｘの検出毎に、故障Ｘの検出がされた時の車両状態の継続時間を累積して記憶させることによって、故障Ｘの検出された時の車両状態が過去にどのくらいの期間あったのかを把握することができるようになる。
また、センサの出力値の判定閾値超えが発生したトリップの回数（以下、「閾値超トリップ数」）を記憶部１４に記憶し保持させてもよい。トリップとは、車両運転の周期性を示す基準をいう。１トリップは、例えば、イグニッションスイッチ等の車両の始動スイッチの今回のオン時（オフ→オン）から次回のオン時（オフ→オン）までの期間と定めたり、車両の始動スイッチがオンにされてからオフにされるまでの期間と定めたりしてよい。閾値超トリップ数は、例えば図１１の場合、特定状態ＡやＢへの通常状態からの遷移が１トリップ中に検出されたことのあるトリップの回数に相当する。電源の遮断によりシステムは初期化されるので、閾値超トリップ数は、故障解析する上で、異常事象の発生や閾値超えの規則性を判断する一つの基準となり得る。このように、閾値超トリップ数を記憶させることによって、閾値を超えたことのあるトリップが過去に何回あったのかを把握することができる。なお、車両の始動スイッチがオンした後にエンジンの始動又はエンジン回転数が最初に所定値以上になった場合に１トリップとカウントしてもよいし、車両の始動スイッチがオンした後に走行の開始又は車速が最初に所定値以上になった場合に１トリップとカウントしてもよい。
また、異常事象が検出されたトリップの回数（以下、「異常トリップ数」）を記憶部１４に記憶し保持させてもよい。異常トリップ数は、例えば図１１の場合、故障Ｘ等の異常事象が１トリップ中に検出されたことのあるトリップの回数に相当する。したがって、異常トリップ数を記憶させることによって、異常事象が検出されたトリップが過去に何回あったのかを把握することができる。なお、異常トリップ数は、異常事象毎に独立に累積してもよい。これにより、その異常事象が検出されたトリップが過去に何回あったのかを把握することができる。
また、車両状態を判定するための判定閾値を超えた回数（以下、「閾値超回数」という）を記憶部１４に記憶し保持させてもよい。閾値超回数を記憶させることによって、車両状態の詳細状態が異なる詳細状態に遷移するのが過去にどのくらいあったのかを把握することができる。例えば、通常状態から特定状態（例えば、悪路状態）に過去に遷移した回数を把握することができる。
また、閾値超連続継続時間、閾値超累積継続時間、異常時状態累積時間、閾値超トリップ数、異常トリップ数、閾値超回数などの上述の情報を複数記憶させておくことによって、多方面からの解析が可能となり、故障解析を更に容易にすることができる。例えば、上述の閾値超トリップ数と上述の閾値超累積時間とを記憶されることによって、記憶された閾値超トリップ数に基づいて規則性を観点に解析でき、記憶された閾値超累積時間に基づいて車両固有の情報を観点に解析できるので、後の故障解析を更に容易にすることができる。また、例えば、上述の閾値超トリップ数と上述の閾値超累積時間と上述の閾値超回数とを記憶させることによって、１トリップ当たりの閾値を超えた時間の平均値が把握できるので、閾値超えの発生頻度（例えば、「長時間に閾値超えが時々発生」、「短時間に閾値超えが頻繁に発生」など）の推測を容易にし、結果として異常発生原因の推定が更に容易となる。また、例えば、閾値超トリップ数などの規則性を判断可能な記憶情報に基づいて閾値超えの規則性を見出すことができた場合や記憶情報自体に基づいて閾値超えの規則性を見出すことができた場合において、記憶された閾値超累積継続時間を参照することによって、閾値超えが長期的に発生しているのか短期的に発生しているのかを解析することができる。
図１９は、記憶部１４に記憶される記憶情報の一例を示した図である。図１９には、３トリップ分の記憶情報が記録されている。図１９は、記憶部１４に記憶すべき情報が所定時間（例えば、２０分）毎に記憶されることを示している。その所定時間が２０分であれば、トリップ１は１００分に相当し、トリップ２は６０分に相当する。そして、その所定時間毎に区分された所定期間毎に車両状態が記憶され、当該所定期間内に上述の判定閾値を超えることがなかった場合には当該所定期間内の車両状態として通常状態が記憶され、当該所定期間内に閾値を超えることにより通常状態と異なる特定状態への遷移があった場合には当該特定状態が当該所定期間内の車両状態として記憶される（例えば、トリップ１の期間３及び４、トリップ２の期間８）。
また、所定期間内の閾値超えの有無情報が記憶されてよい。図１９の場合、例えばトリップ１の期間３に、特定状態Ａに関する閾値超えがあったことを示す「有情報」が記憶されている。また、所定期間内の閾値超連続継続時間が記憶されてよい。図１９の場合、トリップ１の期間３における閾値超連続継続時間に特定状態Ａの継続時間として１単位時間（例えば、単位時間を５分と定義すると、１単位時間は５分に相当）が記憶されており、トリップ１の期間４における閾値超連続継続時間に特定状態Ａの継続時間として２単位時間（例えば、同様に定義すれば、１０分に相当）が記憶されている。また、閾値超累積継続時間が記憶されてよい。図１９の場合、閾値超累積継続時間には特定状態Ａに関する閾値超えが発生する毎に閾値超連続継続時間の累積値が記憶されている。また、閾値超トリップ数が記憶されてよい。図１９の場合、閾値超トリップ数には１トリップ中に特定状態Ａに関する閾値超えが最初に発生する度に１が記憶されている。また、所定期間内の閾値超回数が記憶されてよい。図１９の場合、各所定期間における閾値超回数に当該所定期間内において特定状態Ａに関する閾値超えが発生した回数が記憶されている。
ダイアグツール５０やコンピュータ等の記録情報読み取り装置によって、図１９に示されるような記憶情報が記憶部１４から読み取られる。この読み取られた記憶情報に基づいてユーザは車両の動作解析や故障解析が可能となる。図１９では、トリップ３の期間２において異常Ｘの発生を示すダイアグコードＸの情報が記憶されている。
図１９に示される記憶情報は一定時間毎に記憶される情報なので、それらの記憶情報に基づいて、挙動状態や操作状態等の走行状態や走行環境などに関する規則性のある特徴をユーザは捉えることができるようになる。例えば、特定状態Ａが２トリップ連続して発生したことを把握することができる。このように、閾値超連続継続時間、閾値超累積継続時間、閾値超トリップ数、閾値超回数などの図１９に例示したような情報を複数記憶させておくことによって、異常Ｘの発生に関連する可能性のある、挙動状態や操作状態等の走行状態や走行環境などに関する規則性のある特徴を漏れなく検出することが可能になる。
以上、センサの出力値と車両状態を判定するための所定の状態判定条件との関係に基づいて車両状態が判定される上述の実施例によれば、車両のおかれている状況によって様々な値となるセンサの出力値を、予め設定された車両状態という枠組みでパターン化することによって、後の異常発生の原因を推定しやすい再利用可能な情報に作り変えることができる。そして、センサの出力値に基づき判定される車両状態を、挙動状態や操作状態等の走行状態や走行環境などの車両の当時の状況を把握しやすい枠組みにすることによって、故障等の異常の原因を推定しやすくすることができる。
また、車両に記録された異常コードに対応する異常事象の発生原因を究明したい場合、情報源が異常コードだけでは、その異常コードに対応する異常事象の発生原因を推定することは困難なことが多い。この点、上述の実施例によれば、異常事象の検出時の車両状態と通常状態に比べ特殊な車両状態に遷移してから当該異常事象が検出されるまでの継続時間とが記録されるので、その記録された車両状態に基づいて当時の車両状態を容易に把握し再現することができるとともに、その記録された継続時間に基づいて特殊な車両状態への遷移から当該異常事象の検出に至るまでの当時の経過時間を容易に把握し再現することができる。その結果、当該異常事象の発生原因の究明の補助が可能となる。
すなわち、車両の故障や交通事故等による異常事象の検出がされたことをトリガーに、ダイアグコード等の異常コード以外の補助情報として、センサの出力値によって判定される車両状態とその継続時間を記録しておくことによって、センサの出力値をそのまま記録する場合よりも少ない記憶容量でその異常事象の検出当時の車両状態等をより多く記録することができるので、その異常事象の発生原因の推定を容易にすることができる。
以上、本発明の好ましい実施例について詳説したが、本発明は、上述した実施例に制限されることはなく、本発明の範囲を逸脱することなく、上述した実施例に種々の変形及び置換を加えることができる。
例えば、車両状態判定部１２によって判定された判定閾値を超える以前の車両状態及び該車両状態の継続時間も記憶部１４に記憶し保持させることによって、「異常事象の検出時の車両状態より前の車両状態及びその継続時間」と「異常事象の検出時の車両状態及びその継続時間」との因果関係を把握可能にすることにより、異常事象の発生原因をより推定しやすくしたが、「異常事象の検出時の車両状態より後の車両状態及びその継続時間」も記憶部１４に記憶し保持させることによって、「異常事象の検出時の車両状態より後の車両状態及びその継続時間」と「異常事象の検出時の車両状態及びその継続時間」との因果関係を把握可能にすることにより、異常事象の発生原因をより推定しやすくすることもできる。
本発明の一実施形態である車両用情報記録システム１００の構成図である。 車両状態判定部１２が判定する車両状態の種類及び内容、並びにその判定結果を得るための情報元を例示した表である。 ステアリングセンサによる実データと当該実データに基づきカーブ状態を判定するための判定閾値との関係を示した図である。 縦Ｇセンサによる実データと当該実データに基づき路面状態を判定するための判定閾値との関係を示した図である。 加速度センサによる実データと当該実データに基づき加速状態を判定するための判定閾値との関係を示した図である。 車輪速センサやメータ等による実データと当該実データに基づき速度状態を判定するための判定閾値との関係を示した図である。 バッテリ電圧（ＢＡＴ）の電圧センサによる実データと当該実データに基づきバッテリ電圧状態を判定するための判定閾値との関係を示した図である。 外気温センサによる実データと当該実データに基づき外気温状態を判定するための判定閾値との関係を示した図である。 外気温状態を判定するための判定閾値が車両の使用地域によって異なる判定閾値に設定されることを示した図である。 実データ等を記憶するために必要な記憶容量の一例である。 車両状態判定部１２によって判定された車両状態と当該車両状態の継続時間を示した図である。 車両状態の継続時間の記憶形式を説明するための図である。 複数の車両状態をまとめて記録する方式を説明するための図である。 ＥＣＵ２３に車両状態判定部と記憶部を備えた場合の一構成図である。 センサとスイッチの２つの出力値から車両状態を判定する方法を説明するための図である。 故障時の車両状態及びその車両状態より前の車両状態、並びに当該それぞれの車両状態の継続時間を示した図である。 継続時間１と継続時間２のそれぞれの記憶領域を示す。 故障時の車両状態及びその車両状態より前の車両状態、並びに当該それぞれの車両状態の継続時間を記憶部１４に記憶させるタイムフローの一例である。 記憶部１４に記憶される記憶情報の一例を示した図である。
符号の説明
１０ メインＥＣＵ
１２ 車両状態判定部
１４ 記憶部
１６ 時間計測部
２０〜２３ ＥＣＵ
３０〜３２ スイッチ
４０〜４２ センサ

Claims (12)

  1. 車両に発生した異常事象の検出をする異常検出手段と、
    前記車両の各所に設置されたセンサの出力値と閾値とに基づいて前記車両の走行状態及び／又は走行環境を含む車両状態を判定する車両状態判定手段と、
    前記車両状態判定手段によって判定された前記検出時の車両状態と前記閾値を超えた時から前記検出時までの該車両状態の継続時間とを記憶する記憶手段とを備える、車両用情報記録システム。
  2. 前記閾値は、前記車両状態判定手段によって判定される車両状態の判定数に応じて設定される、請求項１に記載の車両用情報記録システム。
  3. 前記車両状態判定手段によって判定される車両状態は、前記センサの出力値が前記閾値を所定回数超えたときの状態、前記センサの出力値が前記閾値を所定期間超えたときの状態、前記センサの出力値が前記閾値の上方へ超えたときの状態及び前記センサの出力値が前記閾値の下方へ超えたときの状態の少なくとも一つである、請求項１に記載の車両用情報記録システム。
  4. 前記検出時の車両状態と前記継続時間は、前記異常事象に対応するダイアグコードの発生に基づいて前記記憶手段に記憶される、請求項１に記載の車両用情報記録システム。
  5. 前記車両状態判定手段によって判定された前記閾値を超える以前の車両状態及び該車両状態の継続時間も、記憶される、請求項１に記載の車両用情報記録システム。
  6. 前記異常検出手段は、前記車両に対する衝撃を検出する、請求項１に記載の車両用情報記録システム。
  7. 前記継続時間の計時単位は、前記車両状態判定手段によって判定される車両状態の変化速度に応じて設定される、請求項１に記載の車両用情報記録システム。
  8. 前記閾値を超えた車両状態の継続時間が、記憶される、請求項１に記載の車両用情報記録システム。
  9. 前記閾値を超えた車両状態の継続時間が、積算されて記憶される、請求項１に記載の車両用情報記録システム。
  10. 前記閾値超えが生じたトリップの回数が、記憶される、請求項１に記載の車両用情報記録システム。
  11. 前記閾値を超えた回数が、記憶される、請求項１に記載の車両用情報記録システム。
  12. 前記閾値は、前記車両の使用環境に応じて設定される、請求項１に記載の車両用情報記録システム。
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