JP6617744B2 - 車両システム - Google Patents

Description

本発明は、複数のアプリを配置可能な複数のＥＣＵ（Electronic Control Unit）を備える車両システムの技術分野に関する。

相互に通信可能とされた複数の電子制御ユニット（ＥＣＵ）を備える車両が知られている。このような車両では、各ＥＣＵにアプリ（ソフトウェア）を配置することで特定の機能が実現される。アプリを配置するＥＣＵは、例えば車内ネットワークにおけるデータの流れ等を考慮して選択される（例えば、特許文献１参照）。

特開２０１２−１７８０３５号公報

しかしながら、特許文献１に記載の技術では、各アプリの稼働率（言い換えれば、電源が供給される時間と供給されない時間との割合）が考慮されていない。このため、アプリの配置次第で、複数のＥＣＵの消費電力が無駄に増加してしまうおそれがある。

具体的には、ＥＣＵは、配置されたアプリのうち最も稼働率が高いアプリに合わせて電力を供給し続けることが要求される。このため、稼働率が比較的低いアプリが多く配置されているＥＣＵであっても、稼働率が比較的高いアプリが１つでも配置されているだけで消費電力は大きく増加してしまう。

本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであり、複数のＥＣＵを備える車両において、消費電力を好適に低減することが可能な車両システムを提供することを課題とする。

本発明の車両システムは上記課題を解決するために、複数のＥＣＵを備える車両システムであって、前記複数のＥＣＵの少なくとも一つに配置される複数のアプリ各々の稼働率を取得する取得手段と、前記複数のＥＣＵに前記複数のアプリを配置し得る複数の配置パターンを算出するパターン算出手段と、前記複数のアプリ各々の稼働率に基づいて、前記複数の配置パターンの各々を実現した場合の前記複数のＥＣＵにおける合計消費電力を算出する消費電力算出手段と、前記複数の配置パターンのうち、前記合計消費電力が最も小さくなる配置パターンとなるように、前記複数のアプリを前記複数のＥＣＵの少なくとも一つに配置する配置手段とを備える。

本発明の車両システムによれば、複数のＥＣＵに複数のアプリを配置する場合に実現し得る複数の配置パターンの各々について、複数のＥＣＵにおける合計消費電力（即ち、複数のＥＣＵの各々の消費電力の合計値）が算出される。複数のＥＣＵの各々の消費電力は、配置されるアプリの稼働率に基づいて算出される値であり、例えばＥＣＵの定格消費電力に、配置されるアプリのうち最も稼働率の高いアプリの稼働率を乗じて算出することができる。

合計消費電力が算出されると、複数の配置パターンのうち合計消費電力が最も小さくなる配置パターンとなるように複数のアプリが配置される（すでに配置済みの場合は再配置される）。このように、アプリの稼働率に基づいて算出される合計消費電力を利用すれば、一部の稼働率が高いアプリによってＥＣＵの消費電力が無駄に増加してしまうことを抑制でき、システム全体としての消費電力を好適に低減することが可能である。

本発明に係る車両システムの他の態様では、前記パターン算出手段は、当該車両システムに新たなＥＣＵが追加された場合に、前記複数の配置パターンを算出する。

新たなＥＣＵを追加する場合、ＥＣＵ数の増加に伴い合計消費電力が増加してしまう可能性がある一方で、追加されたＥＣＵにもアプリを配置できるようになる（言い換えれば、アプリの配置パターンが増える）。よって、このような場合に複数の配置パターンを算出するようにすれば、ＥＣＵが追加されることによる消費電力の増加を抑制することができ、条件次第ではＥＣＵが追加される前よりも消費電力を小さくすることもできる。

本発明に係る車両システムの一態様では、前記パターン算出手段は、当該車両システムに新たなアプリが追加された場合に、前記複数の配置パターンを算出する。

新たなアプリを追加する場合、アプリの稼働率次第では複数のＥＣＵにおける消費電力が増加してしまう可能性がある。また、アプリの容量次第では、アプリの配置を変更せざるを得ない場合がある。よって、このような場合に複数の配置パターンを算出するようにすれば、適切な配置パターンを実現して、アプリが追加されることによる消費電力の増加を抑制することができる。

本発明に係る車両システムの他の態様では、前記パターン算出手段は、当該車両システムに、前記複数のＥＣＵに配置されたアプリが利用する情報を出力する新たな出力手段が追加された場合に、前記複数の配置パターンを算出する。

新たな出力手段（例えば、センサ等）を追加する場合、追加された出力手段から出力される情報を利用するアプリの稼働率が変動し、その結果、合計消費電力が増加してしまう可能性がある。よって、このような場合に複数の配置パターンを算出するようにすれば、出力手段が追加されることによる消費電力の増加を抑制することができる。

本発明に係る車両システムの他の態様では、前記複数のアプリ各々の稼働率を学習して更新する稼働率更新手段を更に備える。

この態様によれば、学習によってアプリの稼働率が最新の値に更新されるため、正確な合計消費電力を算出でき、消費電力をより好適に低減することが可能となる。

本発明の作用及び他の利得は次に説明する実施するための形態から明らかにされる。

実施形態に係る車両システムの構成を示すブロック図である。 アプリの稼働条件及び稼働率の一例を示す表である。 ＥＣＵにおける合計消費電力の計算方法を示す概念図（その１）である。 ＥＣＵにおける合計消費電力の計算方法を示す概念図（その２）である。 実施形態に係る車両システムへの新規ＥＣＵの追加を示す概念図である。 実施形態に係る車両システムへの新規アプリの追加を示す概念図である。 実施形態に係る車両システムへの新規センサの追加を示す概念図である。 接続コネクタが全て埋まっている電源分配ユニットを示す構成図である。 拡張コネクタを用いて新規ＥＣＵを追加した電源分配ユニットを示す構成図である。 拡張コネクタの構成を示す回路図である。 実施形態に係る車両システムによるアプリ再配置処理の流れを示すフローチャートである。 実施形態に係る車両システムによる配置パターン算出処理の流れを示すフローチャートである。 配置パターン算出制御で算出される配置パターンの一例を示す表である。 初期状態の配置パターン及び再配置後の配置パターンを示す概念図である。

本発明の車両システムに係る実施形態を図面に基づいて説明する。

＜車両システムの構成＞
まず、実施形態に係る車両システムの構成について、図１を参照して説明する。ここに図１は、実施形態に係る車両システムの構成を示すブロック図である。

図１において、本実施形態に係る車両システムは、自動車等の車両に搭載されるものであり、バッテリ１０と、電源分配ユニット２０と、電源制御ＥＣＵ３０と、第１ＥＣＵ１１０と、第２ＥＣＵ１２０とを備えて構成されている。

バッテリ１０は、例えばリチウムイオン電池等の二次電池として構成されており、実施形態に係る車両システムの主な電力源として機能する。バッテリ１０は、電源分配ユニット２０に接続されており、電源分配ユニット２０を介して、車両システムの各部に電源を供給可能に構成されている。電源分配ユニット２０は、電源制御ＥＣＵ３０によって動作が制御される。

電源制御ＥＣＵ３０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等の演算回路を有する制御ユニットであり、電源分配ユニット２０を制御することで、電源分配ユニット２０に接続された第１ＥＣＵ１１０及び第２ＥＣＵ１２０に対して、適切なタイミングで電源を供給可能に構成されている。即ち、電源制御ＥＣＵ３０は、第１ＥＣＵ１１０及び第２ＥＣＵ１２０の電源タイミング（即ち、電源がオンとなるタイミング及び電源がオフとなるタイミング）をそれぞれ管理している。

また、電源制御ＥＣＵ３０は、第１ＥＣＵ１１０及び第２ＥＣＵ１２０に配置される複数のアプリを再配置する処理を実行可能に構成されている。電源制御ＥＣＵ３０は、このような処理を実行するための論理的な又は物理的な処理ブロックとして、「取得手段」の一具体例である情報取得部３１、「パターン算出手段」の一具体例であるパターン算出部３２、「消費電力算出手段」の一具体例である消費電力算出部３３、及び「配置手段」の一具体例であるアプリ配置処理部３４を備えている。情報取得部３１、パターン算出部３２、消費電力算出部３３及びアプリ配置処理部３４の動作については後に詳述する。

第１ＥＣＵ１１０及び第２ＥＣＵ１２０（以下では、これらをまとめて「ＥＣＵ１００」と称することがある）は、配置されるアプリ（即ち、図中のアプリＡ〜Ｄ）を実行することで車両における各種機能を実現可能に構成されている。第１ＥＣＵ１１０及び第２ＥＣＵ１２０は、電源分配ユニット２０を介して電力の授受を実行可能なだけではなく、相互に通信可能に構成さている。なお、ここでの図示は省略しているが、第１ＥＣＵ１１０及び第２ＥＣＵ１２０は、各種アクチュエータ（例えば、アクセルアクチュエータや操舵アクチュエータ等）に接続されており、配置されたアプリを実行することで、それらの動作を制御することが可能に構成されている。ただし、第１ＥＣＵ１１０及び第２ＥＣＵ１２０の少なくとも一方は、アクチュエータの動作を制御することに加えて又は代えて、アクチュエータの動作を制御することなく車両の走行に関する任意の動作を実行可能であってもよい。任意の動作として、例えば、車両の駆動装置の一例であるモータジェネレータの制御に関する動作や、車両が備えるナビゲーション装置に関する動作や、車両が走行するためにＥＣＵが行うべき動作であって且つ車両が備えるアクチュエータの制御を必要としない動作が挙げられる。

＜ＥＣＵの消費電力＞
次に、ＥＣＵ１００（即ち、図１における第１ＥＣＵ１１０及び第２ＥＣＵ１２０等）における消費電力について、図２から図４を参照して具体的に説明する。図２は、アプリの稼働条件及び稼働率の一例を示す表である。図３は、ＥＣＵにおける合計消費電力の計算方法を示す概念図（その１）である。図４は、ＥＣＵにおける合計消費電力の計算方法を示す概念図（その２）である。

ＥＣＵ１００の消費電力は稼働時間によって変動する。即ち、稼働時間が長いほど消費電力は大きくなり、稼働時間が短いほど消費電力は小さくなる。ここで特に、ＥＣＵ１００の稼働時間は、配置されるアプリの稼働率（即ち、電源が供給される時間と供給されない時間との割合）によって決まる。具体的には、ＥＣＵ１００は、配置された複数のアプリのうち最も稼働率の高いアプリの稼働率に応じて稼働する。

図２に示すように、アプリの稼働条件は予め決まっており、稼働条件に応じて稼働率を推定することができる。例えば、稼働条件が「常時作動」となっているアプリの稼働率は１００％、稼働条件が「アクセサリ電源時」となっているアプリの稼働率は３０％、「ＩＧ（イグニッション）ＯＮ時」となっているアプリの稼働率は２５％、稼働条件が「ヘッドランプＯＮ時」となっているアプリの稼働率は７．５％、稼働条件が「助手席乗車時」となっているアプリの稼働率は２．５％、稼働条件が「ＡＢＳ（Antilock Brake System）作動時」となっているアプリの稼働率は０．４７５×１０^−７％に設定しておけばよい。

なお、上記稼働率の値は初期値として暫定的に設定されるものであり、その後の学習等によって変更されてもよい。具体的には、各アプリの実際の稼働率をモニタリングして、適宜稼働率を更新するようにすればよい。このようにすれば、正確な稼働率を用いて消費電力を算出することができるようになるため、後述する処理の正確性を高めることができる。この学習は、例えば、電源制御ＥＣＵ３０によって行われる。

図３に示すように、例えば第１ＥＣＵ１１０にアプリＡ及びアプリＢが配置されており、第２ＥＣＵ１２０にアプリＣ及びアプリＤが配置されている場合の消費電力について考える。第１ＥＣＵ１１０には、稼働条件が「常時作動」（即ち、稼働率が１００％）のアプリＡ、及び稼働条件が「アクセサリ電源時」（即ち、稼働率が３０％）のアプリＢが配置されているため、その稼働率は、アプリＡ及びアプリＢのうち最も稼働率が高いアプリＡの稼働率に応じた１００％となる。一方、第２ＥＣＵ１２０には、稼働条件が「ヘッドランプＯＮ時」（即ち、稼働率が７．５％）のアプリＣ、及び稼働条件が「ＩＧ ＯＮ時」（即ち、稼働率が２５％）のアプリＤが配置されているため、その稼働率は、アプリＣ及びアプリＤのうち最も稼働率が高いアプリＤの稼働率に応じた２５％となる。

ここで、第１ＥＣＵ１１０及び第２ＥＣＵ１２０における合計消費電力（即ち、所定の単位時間あたりに第１ＥＣＵ１１０及び第２ＥＣＵ１２０で消費される電力の合計値）は、第１ＥＣＵ１１０及び第２ＥＣＵ１２０の定格消費電力に稼働率を乗じて算出されるＥＣＵ１００毎の消費電力の和として計算することができる。具体的には、第１ＥＣＵ１１０の消費電力は、定格消費電力３０Ｗに稼働率１００％を乗じた３０Ｗとなり、第２ＥＣＵ１１０の消費電力は、定格消費電力２０Ｗに稼働率２５％を乗じた５Ｗとなる。よって、第１ＥＣＵ１１０及び第２ＥＣＵ１２０における合計消費電力は、３０＋５＝３５Ｗとなる。

合計消費電力は、例えば下記の数式（１）を用いて算出することもできる。

なお、Ｐは合計消費電力、ＮｅはＥＣＵ１００の個数、Ｐｅ（ｎ）はｎ番目のＥＣＵの定格消費電力、ＲａｔｅＭａｘ（ｎ）はｎ番目のＥＣＵに配置されているアプリの中で最も稼働率が高いアプリの稼働率である。

他方、図４に示すように、第１ＥＣＵ１１０にアプリＡ及びアプリＣが配置されており、第２ＥＣＵ１２０にアプリＢ及びアプリＤが配置されている場合の消費電力について考える。第１ＥＣＵ１１０には、稼働条件が「常時作動」（即ち、稼働率が１００％）のアプリＡ、及び稼働条件が「ヘッドランプＯＮ時」（即ち、稼働率が７．５％）のアプリＣが配置されているため、その稼働率は、アプリＡ及びアプリＣのうち最も稼働率が高いアプリＡの稼働率に応じた１００％となる。一方、第２ＥＣＵ１２０には、稼働条件が「アクセサリ電源時」（即ち、稼働率が３０％）のアプリＢ、及び稼働条件が「ＩＧ ＯＮ時」（即ち、稼働率が２５％）のアプリＤが配置されているため、その稼働率は、アプリＢ及びアプリＤのうち最も稼働率が高いアプリＢの稼働率に応じた３０％となる。

上述した条件で合計消費電力を同様に計算すると、第１ＥＣＵ１１０の消費電力は、定格消費電力３０Ｗに稼働率１００％を乗じた３０Ｗとなり、第２ＥＣＵ１１０の消費電力は、定格消費電力２０Ｗに稼働率３０％を乗じた６Ｗとなる。よって、第１ＥＣＵ１１０及び第２ＥＣＵ１２０における合計消費電力は、３０＋６＝３６Ｗとなる。

図３及び図４の計算結果を比較すると分かるように、第１ＥＣＵ１１０及び第２ＥＣＵ１２０における合計消費電力は、全く同じアプリを配置する場合であっても、どのアプリをどのＥＣＵ１００に配置するかによって変動する。このため、アプリの配置を適切なものとすれば合計消費電力を低減することも可能である（言い換えれば、アプリの配置が適切でなければ、合計消費電力が増加してしまうおそれがある）。

なお、システム構成が変化しない前提であれば、最初にアプリを適切に配置しておけば、合計消費電力を最小化することもできる。しかしながら、システム構成が途中で変更されるような場合には、合計消費電力を最小にするためのアプリの配置も変化する。よって、状況に応じてアプリの配置を変更しなければ、合計消費電力を最小化することはできない。

＜システム構成の変更例＞
以下では、アプリの配置を変更すべきシステム構成の変更例について、図５から図７を参照して具体的に説明する。図５は、実施形態に係る車両システムへの新規ＥＣＵの追加を示す概念図である。図６は、実施形態に係る車両システムへの新規アプリの追加を示す概念図である。図７は、実施形態に係る車両システムへの新規センサの追加を示す概念図である。

（１）新規ＥＣＵが追加される場合
図５に示す例では、電源分配ユニット２０に接続される新たなＥＣＵ１００として、第３ＥＣＵ１３０が追加される。この場合、車両システムにおけるＥＣＵ１００の数が増加するため、合計消費電力は増加すると考えられる。しかし、ＥＣＵ１００が増加したことにより、複数のアプリの配置先も増えることになる（図５に示す例では、第３ＥＣＵ１３０にもアプリを配置可能となる）。よって、合計消費電力を最小化するためのアプリの配置パターンが変化する可能性がある。

（２）新規アプリが追加される場合
図６に示す例では、複数のＥＣＵ１００に配置すべき新たなアプリとして、アプリＥが追加される。新規アプリは、例えば車外のセンター等から車両の通信装置を利用して取得される。この場合、アプリＥの稼働率次第では、アプリＥが配置されるＥＣＵ１００の稼働率が上昇し、結果として合計消費電力も増加してしまう可能性がある。よって、合計消費電力を最小化するためには、アプリの配置パターンを最適なものに変更することが求められる。

（３）新規センサが追加される場合
図７に示す例では、新たな部材であるセンサ２００が電源分配ユニット２０に接続される。このセンサ２００は特に、複数のＥＣＵ１００に配置される複数のアプリの動作に利用される情報を検出し、提供する（言い換えれば、出力する）ものとして構成されている。このため、センサ２００の追加によって、アプリの稼働条件（言い換えれば、稼働率）の変更が要求される場合がある。この場合、合計消費電力を最小化するためのアプリの配置パターンが変化する可能性がある。

或いは、新たなセンサ２００に限らず、複数のＥＣＵ１００に配置される複数のアプリのうちの少なくとも一つに利用される情報を提供する任意の情報提供装置が車両システムに新たに接続された場合も、同様のことが言える。なお、情報出力装置の一例として、車両又は車両システムと通信可能な外部のサーバ又は路側機から情報を受信し、当該情報をＥＣＵ１００に提供可能な受信装置が挙げられる。

上記例のように、システム構成が変更される場合には、合計消費電力を最小にするためのアプリの配置も変化する。本実施形態に係る車両システムでは、このような状況に対応するために、システム構成が変更される場合に、アプリの新たな配置パターン（即ち、システム構成変更後の合計消費電力を最小にするための配置パターン）を算出する処理を実行する。

＜新規ハードウェアの追加方法＞
ここで、実施形態に係る車両システムにハードウェア（即ち、上述したＥＣＵ１００やセンサ２００等）を追加する場合の方法について、図８から図１０を参照して具体的に説明する。

図８に示すように、電源分配ユニット２０の接続コネクタ（ｎ個）に対して、すでにｎ個のＥＣＵ１００が接続されている場合、全ての接続コネクタが埋まっているため、新たなＥＣＵ１００やセンサ２００を簡単に追加することはできない。この場合の解決策としては、電源分配ユニット２０の追加や、接続コネクタ数の多い電源分配ユニット２０への交換が考えられるが、そのコストは比較的大きくなってしまう。

しかし、図９に示すように、拡張コネクタ３００を利用すれば、比較的簡単に新たなハードウェアを追加することができる。図に示す例では、第ｎＥＣＵ１８０が接続されていたｎ番目の接続コネクタに２つの拡張コネクタ３００が接続されている。この場合、ｎ番目の接続コネクタに、第ｎＥＣＵ１８０だけでなく、第ｎ＋１ＥＣＵ１９０も接続することが可能である。また、更にハードウェアを追加したい場合でも、拡張コネクタ３００の数を増やしていくだけで済む。

図１０に示すように、拡張コネクタ３００は、本体部３０１と、本体部３０１に接続されたＥＣＵ接続コネクタ３５０とを備えて構成されている。

本体部３０１には、第１通信線オス端子３１１及び第１電源線オス端子３１２からなる拡張用オスコネクタ３１０と、第１通信線オス端子３１１と接続された第１通信線メス端子３２１及び第１電源線オス端子３１２と接続された第１電源線メス端子３２２からなる拡張用メスコネクタ３２０とが配置されている。拡張用オスコネクタ３１０は、電源分配ユニット２０、又は電源分配ユニット２０に接続された他の拡張コネクタ３００の拡張用メスコネクタ３２０に接続される。拡張用メスコネクタ３２０は、更に追加される拡張コネクタ３００の拡張用オスコネクタ３１０に接続される。

本体部３０１には更に、第１通信線オス端子３１１及び第１通信線メス端子３１２を接続する通信線用バスバー並びに第１電源線オス端子３１２及び第１電源線メス端子３２２を接続する電源線用バスバーに夫々接続された制御マイコン３３０と、制御マイコン３３０に接続された第２通信線メス端子３４１及び第２電源線メス端子３４２とが配置されている。制御マイコン３３０は、拡張用オスコネクタ３１０を介して入力される電源及び通信情報を、第２通信線メス端子３４１及び第２電源線メス端子３４２を介して、適切なタイミングでＥＣＵ接続コネクタ３５０（言い換えれば、ＥＣＵ接続コネクタ３５０に接続されるＥＣＵ１００）に出力するための制御を実行可能に構成されている。

ＥＣＵ接続コネクタ３５０には、第３通信線メス端子３５１及び第３電源線メス端子３５２が配置されている。ＥＣＵ接続コネクタ３５０は、第３通信線メス端子３５１を介して、接続されたＥＣＵ１００と通信情報を授受可能に構成されている。また、ＥＣＵ接続コネクタ３５０は、第３電源線メス端子３５２を介して、接続されたＥＣＵ１００に対して電源を供給することが可能に構成されている。

＜アプリ再配置処理＞
次に、実施形態に係る車両システムによって実行される複数のアプリを再配置するための制御について、図１１を参照して詳細に説明する。図１１は、実施形態に係る車両システムによるアプリ再配置処理の流れを示すフローチャートである。なお、以下で説明する処理は、電源制御ＥＣＵ３０の各部（図１参照）によって実行されるものであるが、その一部又は全部を各ＥＣＵ１００やその他の部位で実行可能に構成してもよい。

図１１に示すように、本実施形態に係る車両システムでは、システム構成の変更の有無が監視されている（ステップＳ１０１）。即ち、図５から図７で説明したような新たなＥＣＵ、アプリ、センサ等があったか否かが監視されている。そして、システム構成に変更があった場合（ステップＳ１０１：ＹＥＳ）、ステップＳ１０２以降のアプリ再配置処理が開始される。なお、システム構成に変更がなかった場合（ステップＳ１０１：ＮＯ）、以降の処理は省略される。

アプリ再配置処理が開始されると、情報取得部３１は、車両システムが備えている複数のＥＣＵ１００（新たなＥＣＵ１００が追加された場合は、追加されたＥＣＵ１００も含む）に関する情報を取得する（ステップＳ１０２）。ＥＣＵ１００に関する情報は、少なくともＥＣＵ１００の個数を示す情報、及び各ＥＣＵ１００の容量を示す情報を含んでいる。

続いて、情報取得部３１は、複数のＥＣＵ１００に配置されているアプリ（新たながアプリ追加された場合は、追加されたアプリも含む）に関する情報を取得する（ステップＳ１０３）。アプリに関する情報は、少なくともアプリの個数を示す情報、及び各アプリの容量を示す情報を含んでいる。

続いて、パターン算出部３２は、情報取得部３１が取得した複数のＥＣＵ１００に関する情報及び複数のアプリに関する情報に基づいて、複数のＥＣＵ１００に複数のアプリを配置可能な配置パターンを算出する。具体的には、ＥＣＵ１００の容量及びアプリの容量に関する情報を用いて、容量オーバーしない配置パターンを算出する。そして、消費電力算出部３３は、パターン算出部３３で算出された複数の配置パターンの各々の合計消費電力を算出し、合計消費電力が最小となるアプリの配置パターンを算出（決定）する（ステップＳ１０４）。なお、パターン算出部３２及び消費電力算出部３３によって実行される処理については後に詳細に説明する。

続いて、アプリ配置処理部３４は、算出された合計消費電力が最小となるアプリの配置パターンが実現されるように複数のアプリを再配置する（ステップＳ１０５）。なお、算出された配置パターンが現在の配置パターンと全く同じ場合には、アプリを再配置する処理は省略されてよい。また、アプリの再配置によって低減される消費電力が所定値よりも小さい場合（例えば、現在の配置パターンの合計消費電力と、再配置後の配置パターンの合計消費電力との差が極めて小さく、アプリを再配置することによって合計消費電力を低減する効果が十分に得られない場合）にも、アプリを再配置する処理が省略されてもよい。

続いて、電源制御ＥＣＵ３０は、再配置後の各ＥＣＵ１００の電源条件を取得する（ステップＳ１０６）。即ち、再配置後のアプリに応じた各ＥＣＵ１００に電源を供給すべきタイミングを示す情報を取得する。そして、電源制御ＥＣＵ３０は、取得した電源条件に応じて、各ＥＣＵ１００に電源の供給を開始するように電源分配ユニット２０を制御する（ステップＳ１０７）。

＜配置パターン算出処理＞
次に、上述したアプリ再配置処理における合計消費電力が最小となる配置パターンを算出する処理（即ち、図１１のステップＳ１０４に係る処理）について、図１２を参照して詳細に説明する。図１２は、実施形態に係る車両システムによる配置パターン算出処理の流れを示すフローチャートである。なお、以下では、２つのＥＣＵ１００に対して３つのアプリ（Ａ〜Ｃ）が配置される場合の算出フローを説明する。

図１２に示すように、合計消費電力が最小となる配置パターンを算出する場合には、まず実現し得る合計消費電力の最小値を示すパラメータＭｉｎを初期化する（ステップＳ２０１）。初期化によって設定されるＭｉｎの初期値は、以降の処理でより小さい値に更新されることが前提となっているため、想定される合計消費電力に対して十分に大きな値（例えば、１０００Ｗ）として設定するとよい。

続くステップＳ２０２ａから２０２ｂの間、ステップＳ２０３ａからＳ２０３ｂの間、ステップＳ２０４ａからＳ２０４ｂの間、ステップＳ２０５ａからＳ２０５ｂの間の各処理は所定の条件に従いループされる。なお、ステップＳ２０２の“ｉ”はアプリＡが配置されるＥＣＵ１００を示すパラメータであり、ステップＳ２０３の“ｊ”はアプリＢが配置されるＥＣＵ１００を示すパラメータであり、ステップＳ２０４の“ｋ”はアプリＣが配置されるＥＣＵ１００を示すパラメータであり、ステップＳ２０５の“ｎ”は計算対象となっているＥＣＵ１００を示すパラメータである。上記各ステップの数値は、それぞれ（初期値、終わり値、増加分）を示している。なお、各ステップの終わり値はＥＣＵ１００の個数に対応している。

具体的には、ステップＳ２０２ａから２０２ｂの間の各処理は、アプリＡに対応するｉが、初期値である１から終わり値である２になるまで１ずつ増加しながらループされる。ステップＳ２０３ａから２０３ｂの間の各処理は、アプリＢに対応するパラメータｊが、初期値である１から終わり値である２になるまで１ずつ増加しながらループされる。ステップＳ２０４ａから２０４ｂの間の各処理は、アプリＣに対応するパラメータｋが、初期値である１から終わり値である２になるまで１ずつ増加しながらループされる。ステップＳ２０５ａから２０５ｂの間の各処理は、各ＥＣＵ１００に対応するパラメータｎが、初期値である１から終わり値である２になるまで１ずつ増加しながらループされる。

ループ処理では、まずＥＣＵ１００に配置されるアプリの合計容量を算出する（ステップＳ２０６）。アプリの合計容量は、「（ｉ＝＝ｎ）＊アプリＡ容量＋（ｊ＝＝ｎ）＊アプリＢ容量＋（ｋ＝＝ｎ）＊アプリＢ容量」として算出できる。なお、（ｉ＝＝ｎ）、（ｊ＝＝ｎ）及び（ｋ＝＝ｎ）は、ｉ、ｊ及びｋとｎとが同じ場合は“１”、違う場合は“０”となる。

続いて、算出されたアプリの合計容量がＥＣＵ１００の容量以下となっているか否かを判定する（ステップＳ２０７）。算出されたアプリの合計容量がＥＣＵの容量以下である場合には（ステップＳ２０７：ＹＥＳ）、ステップＳ２０５のループを抜けるまでステップＳ２０６及びステップＳ２０７の処理が繰り返される。これにより、全てのＥＣＵ１００に対して容量をオーバーしない配置パターンが算出される。なお、算出されたアプリの合計容量がＥＣＵの容量を超えているである場合には（ステップＳ２０７：ＮＯ）、ステップＳ２０５のループを抜けると共に、後述する合計消費電力を計算する処理が省略される。アプリの合計容量がＥＣＵ１００の容量を超えている場合には、実際にその配置パターンを実現することはできず、合計消費電力を計算しても無意味だからである。

アプリの配置パターンが決まると、その場合の合計消費電力を計算する（ステップＳ２０８）。即ち、図２から図４を用いて説明したように、ＥＣＵ１００に配置される複数のアプリのうち稼働率が最も高いアプリの稼働率に基づいて各ＥＣＵ１００の稼働率を決定し、稼働率から導出される各ＥＣＵ１００の消費電力の和を合計消費電力として算出する。

続いて、算出された合計消費電力が、最小値Ｍｉｎより小さいか否かを判定する（ステップＳ２０７）。算出された合計消費電力が最小値Ｍｉｎより小さい場合（ステップＳ２０７：ＹＥＳ）、計算対象となっている配置パターンが現時点で最も合計消費電力が小さくなるものであると判断できる。よって、最小値Ｍｉｎが算出された合計消費電力に更新されると共に、計算対象となっている配置パターンを示すパラメータｉ、ｊ、ｋの各々が、Ｉｍｉｎ、Ｊｍｉｎ、Ｋｍｉｎとして夫々記憶される（ステップＳ２０８）。なお、算出された合計消費電力が最小値Ｍｉｎより小さくない場合（ステップＳ２０７：ＮＯ）、計算対象となっている配置パターンは現時点で最も合計消費電力が小さくなるものではないと判断できる。よって、ステップＳ２０８の処理は省略される。

以上のような処理が、考えられる全ての組合わせに対して実行されることで、実現し得るアプリの配置パターンのうち、最も合計消費電力が小さくなる配置パターンを算出（決定）することができる。

＜具体的な動作例＞
次に、上述したアプリ再配置処理を実行した場合の具体的な動作例について、図１３及び図１４を参照して説明する。図１３は、配置パターン算出制御で算出される配置パターンの一例を示す表である。図１４は、初期状態の配置パターン及び再配置後の配置パターンを示す概念図である。

図１３に示す配置パターンは、第１ＥＣＵ１１０（定格消費電力３０Ｗ、容量１ＭＢ）、第２ＥＣＵ１２０（定格消費電力２０Ｗ、容量９００ｋＢ）、及び第３ＥＣＵ１３０（定格消費電力２２Ｗ、容量８００ｋＢ）に、アプリＡ（稼働率１００％、容量５００ｋＢ）、アプリＢ（稼働率３０％、容量４００ｋＢ）、アプリＣ（稼働率７．５％、容量６００ｋＢ）、アプリＤ（稼働率２５％、容量２００ｋＢ）を配置する場合の配置パターンである。なお、初期状態では、アプリＡ及びアプリＢが第１ＥＣＵ１１０に配置されており、アプリＣ及びアプリＤが第２ＥＣＵ１２０に配置されているものとする。また、容量的に実現できない配置パターンについては省略されている。

初期状態の合計消費電力と、他の１８パターンの消費電力とを比較すると、パターン１８の合計消費電力（２５．５Ｗ）が最も小さいことが分かる。このため、アプリ再配置処理では、パターン１８の配置パターンとなるように各アプリが再配置される。

図１４に示すように、アプリ再配置処理前には、第１ＥＣＵ１１０にアプリＡ及びアプリＢが配置され、第２ＥＣＵ１２０にアプリＣ及びアプリＤが配置され、第３ＥＣＵ１３０にはいずれのアプリも配置されていない。一方、アプリ再配置処理後には、第１ＥＣＵ１１０にはいずれのアプリも配置されず、第２ＥＣＵ１２０にアプリＡ及びアプリＢが配置され、第３ＥＣＵ１３０にアプリＣ及びアプリＤが配置される。このようにアプリを再配置すれば、ＥＣＵ１００の合計消費電力が初期状態の３５Ｗから２５．５Ｗまで低減される。即ち、アプリの再配置前と再配置後とでは９．５Ｗも消費電力が低減される。

以上説明したように、本実施形態に係る車両システムによれば、システム構成に変化があった場合に、ＥＣＵ１００の合計消費電力が最も小さくなるようなアプリの配置パターンが実現される。これにより、システム全体での消費電力を好適に低減することが可能である。

なお、上述した説明では、複数のＥＣＵ１００に複数のアプリを配置可能な配置パターンを算出する際に、複数のアプリに関する情報（特に、容量に関する情報）が用いられている。しかしながら、複数のアプリの容量に関する情報を用いることなく、複数のＥＣＵ１００に複数のアプリを配置可能な配置パターンが算出されてもよい。要は、複数のＥＣＵ１００に複数のアプリを配置可能な配置パターンが算出される限りは、その算出方法はどのようなものであってもよい。

本発明は、上述した実施形態に限られるものではなく、特許請求の範囲及び明細書全体から読み取れる発明の要旨或いは思想に反しない範囲で適宜変更可能であり、そのような変更を伴う車両システムもまた本発明の技術的範囲に含まれるものである。

１０ バッテリ
２０ 電源分配ユニット
３０ 電源制御ＥＣＵ
３１ 情報取得部
３２ パターン算出部
３３ 消費電力算出部
３４ アプリ配置処理部
１００ ＥＣＵ
２００ センサ
３００ 拡張コネクタ

Claims (5)

1. 複数のＥＣＵを備える車両システムであって、
   前記複数のＥＣＵの少なくとも一つに配置される複数のアプリ各々の稼働率を取得する取得手段と、
   前記複数のＥＣＵに前記複数のアプリを配置し得る複数の配置パターンを算出するパターン算出手段と、
   前記複数のＥＣＵの各々における最も稼働率の高いアプリの稼働率に基づいて、前記複数の配置パターンの各々を実現した場合の前記複数のＥＣＵにおける合計消費電力を算出する消費電力算出手段と、
   前記複数の配置パターンのうち、前記合計消費電力が最も小さくなる配置パターンとなるように、前記複数のアプリを前記複数のＥＣＵの少なくとも一つに配置する配置手段と
   を備えることを特徴とする車両システム。
2. 前記パターン算出手段は、当該車両システムに新たなＥＣＵが追加された場合に、前記複数の配置パターンを算出することを特徴とする請求項１に記載の車両システム。
3. 前記パターン算出手段は、当該車両システムに新たなアプリが追加された場合に、前記複数の配置パターンを算出することを特徴とする請求項１又は２に記載の車両システム。
4. 前記パターン算出手段は、当該車両システムに、前記複数のＥＣＵに配置されたアプリが利用する情報を出力する新たな出力手段が追加された場合に、前記複数の配置パターンを算出することを特徴とする請求項１から３のいずれか一項に記載の車両システム。
5. 前記複数のアプリ各々の稼働率を学習して更新する稼働率更新手段を更に備えることを特徴とする請求項１から４のいずれか一項に記載の車両システム。