JP6922852B2 - 電子制御装置および電子制御システム - Google Patents
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Description
通信ネットワーク(101)を介して他の電子制御装置(102)から送信されたデータフレームを受信する受信部(10)と、
前記データフレームを記憶する第1の記憶部(11)と、
前記データフレームに含まれるデータを予測し生成する複数の予測生成方法を記憶する第2の記憶部(12)と、
前記データフレームの異常の有無を判定する異常判定部(13)と、
前記異常があると判定された前記データフレームに含まれるデータである異常データの種別に基づいて、前記複数の予測生成方法のうち1つの予測生成方法を選択するとともに、前記異常があると判定された前記データフレームに含まれるべき正常なデータと予測される予測データを、選択した前記予測生成方法に基づき、前記第1の記憶部に記憶された前記データフレームに含まれるデータである過去データを用いて生成する予測データ生成部(14)と、
前記予測データを含む予測データフレームを前記通信ネットワークを介して送信する送信部(15)と、を備える。
なお、本発明とは、特許請求の範囲又は課題を解決するための手段の項に記載された発明を意味するものであり、以下の実施形態に限定されるものではない。また、少なくともかぎ括弧内の語句は、特許請求の範囲又は課題を解決するための手段の項に記載された語句を意味し、同じく以下の実施形態に限定されるものではない。
特許請求の範囲の従属項に記載の構成及び方法、従属項に記載の構成及び方法に対応する実施形態の構成及び方法、並びに特許請求の範囲に記載がなく実施形態のみに記載の構成及び方法は、本発明においては任意の構成及び方法である。特許請求の範囲の記載が実施形態の記載よりも広い場合における実施形態に記載の構成及び方法も、本発明の構成及び方法の例示であるという意味で、本発明においては任意の構成及び方法である。いずれの場合も、特許請求の範囲の独立項に記載することで、本発明の必須の構成及び方法となる。
実施形態に記載した効果は、本発明の例示としての実施形態の構成を有する場合の効果であり、必ずしも本発明が有する効果ではない。
複数の実施形態がある場合、各実施形態に開示の構成は各実施形態のみで閉じるものではなく、実施形態をまたいで組み合わせることが可能である。例えば一の実施形態に開示の構成を、他の実施形態に組み合わせても良い。また、複数の実施形態それぞれに開示の構成を集めて組み合わせても良い。
発明が解決しようとする課題に記載した課題は公知の課題ではなく、本発明者が独自に知見したものであり、本発明の構成及び方法と共に発明の進歩性を肯定する事実である。
図1は、複数の電子制御装置から構成される車両用の電子制御システム1を示している。図1に示す電子制御システム1では、複数の電子制御装置が通信ネットワーク101を介して接続されており、本発明の機能を有する電子制御装置100に加えて、2つの電子制御装置(送信元電子制御装置102、送信先電子制御装置103)を備えている。さらに、送信元電子制御装置102、送信先電子制御装置103は、自車両や周辺車両の状況を検知するセンサにそれぞれ接続されている。
本実施形態の電子制御装置100の構成を図2を用いて説明する。電子制御装置100は、受信部10、データフレーム記憶部11、生成方法記憶部12、異常判定部13、予測データ生成部14、及び、送信部15を備える。なお、本実施形態では、電子制御装置100が図2に示す全ての構成を備える例を説明するが、複数の電子制御装置をまたいで図2に示す構成が設けられていてもよい。
なお、以下に説明する本実施形態では、データフレーム記憶部11は、後述する異常判定部13で異常がないと判定された全てのデータフレームを記憶している。しかしながら、データフレーム記憶部11は、特定のフレームIDを有するデータフレームや、特定のシグナル部に格納されたデータのみを記憶してもよく、さらには、メモリ容量を確保するために、データフレームを一定期間のみ、又は一定数のみ記憶するように構成してもよい。
ここで、本発明の「データフレームを記憶」とは、データフレーム全てを記憶する場合の他、データフレームに含まれる内容の一部のみを記憶する場合をも含む。
しかしながら、図4に示す情報テーブルは一例にすぎず、生成方法記憶部12は、図4に示す以外の情報を記憶していてもよい。
ここで、本発明の「データフレームの異常」とは、データフレーム自体又はデータフレームの内容に異常がある場合の他、データフレームが送信又は受信されたタイミングが正常ではない場合をも含む。
例えば、データフレームには、特定の電子制御装置から一定周期で送信されるものがある。このようなデータフレームについては、データフレームの送信周期と、受信部10が最新のデータフレームを受信した受信時刻とに基づいて、次のデータフレームの受信予定時刻を算出することができる。しかしながら、受信予定時刻と、次のデータフレームの実際の受信時刻とに大きなずれがある場合、このデータフレームは正常に送信されたものではない可能性が高い。そこで、異常判定部13は、受信予定時刻と実際の受信時刻との間の差異が一定以上の場合には、この受信時刻に受信したデータフレームには異常があると判定する。
あるいは、受信予定時刻付近に複数のデータフレームを受信した場合についても、これらのデータフレームの一部又は全てに異常がある可能性が高い。そこで、このような場合も、異常判定部13は、受信予定時刻付近に受信した複数のデータフレームの一部又は全てに異常があると判定する。
なお、図4に示す実施形態では、生成方法記憶部12が、予測生成方法と共に予測生成に必要なデータを示すデータリストを記憶しているため、予測データ生成部14はデータリストに示されたデータをデータフレーム記憶部11から読み出して取得すればよい。しかしながら、生成方法記憶部12に記憶される情報テーブルにデータリストが含まれていない場合には、予測データ生成部14は、生成方法記憶部12から読み出した予測生成方法に基づいて、この予測生成方法を実行するのに必要なデータを判定し、その判定結果に基づいて、データフレーム記憶部11から必要なデータを取得してもよい。
ここで、本発明のデータフレームに「含まれるべき正常なデータ」は、異常があると判定されたデータフレームが送信元電子制御装置から送信されたときに本来含まれているであろうデータに限定されない。例えば、「含まれるべき正常なデータ」は、送信元電子制御装置の相違、送信時刻の相違、又は送信するデータの種類や属性等を考慮して予測・生成されるデータをも含み、一例として、異常があると判定されたデータフレームが、送信元電子制御装置から送信された送信時刻とは異なる時刻に送信されたと仮定したときに含まれているであろうデータが挙げられる。
なお、データフレームがデータフィールド内に複数のシグナル部を有する場合には、予測データ生成部14は、複数のシグナル部それぞれに格納する予測データを、それぞれの予測生成方法に基づいて生成する。そして、生成した予測データをそれぞれのシグナル部に格納するとともに、各シグナル部を所定の位置に配置して予測データフレームを生成する。
次に、図5、6を用いて電子制御装置100の動作を説明する。図5は受信部10にて受信したデータフレームに異常がない場合、図6はデータフレームに異常がある場合の動作をそれぞれ示している。
なお、図5に示す実施形態では、異常がないと判定されたデータフレームのみをデータフレーム記憶部11に記憶しているが、受信部10で受信した全てのデータフレームをデータフレーム記憶部11に記憶してもよい。
次に、生成方法記憶部12に記憶される予測生成方法を例示し、具体的な予測データの生成方法を説明する。なお、以下に示す予測生成方法は代表例にすぎず、本発明において使用される予測生成方法は以下に示す例に限定されるものではない。
データフレーム記憶部11に記憶されているデータのうち、異常があると判定されたデータフレームに含まれる異常データと同じ種別のデータから予測される予測データを生成する方法を説明する。
A=a1+(a1−a2)/T×(t0−t1)・・・(1)
ここで、a1はデータフレーム記憶部11に記憶されているデータフレームに含まれる舵角に関する最新のデータであり、a2はデータフレーム記憶部11に記憶されているデータフレームに含まれる舵角に関するデータであって、a1の次に新しいデータである。Tは舵角に関するデータを含むデータフレームの送信周期である。また、t0は予測データ生成部14にて生成したデータフレームを送信部15から送信することを予定している予定送信時刻であり、t1は受信部10がa1を含むデータフレームを受信した受信時刻である。なお、予定送信時刻t0は、異常があると判定されたデータフレームの受信時刻と、予測データを含むデータフレームを生成して送信するまでに要する時間とを加算することで算出することができる。
この場合、舵角の予測データAは、式(1)に基づいて30.1°と算出される。したがって、送信部15は、予定送信時刻10.10秒(10.05+0.05秒)に、生成した30.1°の予測データを含む予測データフレームを送信する。
例えば、車両のフォグランプの点灯状態は一般に頻繁に変化することはない。したがって、異常があると判定されたデータフレームに含まれているであろうデータ、あるいは、異常データフレームが所定のフレーム送信時刻に送信されたと仮定したときに、当該データフレームに含まれるべき正常なデータはいずれも、過去のフォグランプの点灯状態と同じである可能性が高い。そこで、異常があると判定されたデータフレームに含まれる異常データが車両のフォグランプの点灯状態を示すデータの場合、過去のフォグランプの点灯状態を示すデータの平均から予測データを生成する。具体的には、データフレーム記憶部11に、過去のフォグランプの点灯状態を示す10個のデータが記憶されており、そのうち9個がフォグランプの点灯を示し、1個がフォグランプの非点灯を示している場合、予測データ生成部14は、平均以上のデータであるフォグランプの点灯を示すデータを予測データとして生成する。
(a)では、異常データと同じ種別のデータから予測される予測データを生成したが、異常データと異なる種別のデータから予測される予測データを生成してもよい。
B=b1+c1×(t0−t1)・・・(2)
ここで、b1はデータフレーム記憶部に記憶されている車速に関する最新のデータであり、c1はデータフレーム記憶部に記憶されている加速度に関する最新のデータである。また、t1は受信部10がb1を含むデータフレームを受信した受信時刻である。
この場合、車速の予測データBは、式(2)に基づいて30.36km/hと算出される。したがって、送信部15は、送信時刻10.10秒に、30.36km/hの予測データを含む予測データフレームを送信する。
ar1=(vr1−vr2)/(t1−t2)・・・(3)
ここで、vr1はデータフレーム記憶部11に記憶されている前方車両との相対速度に関する最新のデータであり、vr2はデータフレーム記憶部11に記憶されている前方車両との相対速度に関するデータであって、vr1の次に新しいデータである。また、t1、t2はそれぞれ、受信部10におけるvr1、vr2の受信時刻である。なお、ar1は、図8に示すように、t1、t2間の相対速度の変化率に相当する。
a1=a0−ar1・・・(4)
ここで、a0はデータフレーム記憶部11に記憶されている自車両の加速度に関するデータである。
ar0=g−a1・・・(5)
なお、ar0は、図8に示すように、t1後の相対速度の変化率に相当する。
Δt=−vr1/ar0・・・(6)
R0=vr1×Δt+1/2・ar0×Δt2・・・(7)
そして、異常があると判定されたデータフレームに含まれているであろうデータ、あるいは、異常データフレームが所定のフレーム送信時刻に送信されたと仮定したときに、当該データフレームに含まれるべき正常なデータとして、ブレーキ要求の有無を示すデータを送信する。
例えば、車両の識別情報は経時的に変化するものではないため、車両の識別情報が格納されるシグナル部には常に一定のデータが格納される。このような場合、予測データ生成部14は、本発明の予測生成方法に基づいて生成された予測データをシグナル部Aに格納し、車両の識別情報のように、予測生成方法に基づいて生成される予測データとは異なるデータをシグナル部Bに格納してデータフレームを生成する。
さらに、予測データをデータフレームの送信時刻のデータとすることにより、経時的に変化するデータ等についても、送信時点の状態に適した情報で送信先電子制御装置の制御を行うことが可能となる。
上記実施形態1では、予測データ生成部14は、データフレーム記憶部11に記憶されたデータフレームを主として予測データを生成する構成であった。しかしながら、予測データ生成部14はさらに、電子制御装置100に接続されたセンサ等から直接的にデータを取得し、このデータを用いて予測データを生成してもよい。
なお、当然のことながら、電子制御装置100が接続されるセンサは上記の例による測距センサに限定されるものではなく、任意のセンサと接続することができる。
上記実施形態1では、データフレームに異常がある場合には必ず、予測データ生成部14にて予測データを生成する構成を説明した。しかしながら、予測データ生成部14は、データフレームに異常がある場合であっても、特定の条件を満たす場合に限り予測データを生成する構成としてもよい。
これに対し、異常データが52km/hの車速を示しており、データフレーム記憶部11に記憶されている最新のデータが50km/hの車速を示している場合、異常データと最新のデータの差分は2km/hであり、許容差分以下であるため、データ生成判定部16は、予測データの生成を実行しないと判定し、その判定結果を予測データ生成部14に通知する。
そこで、データ生成判定部16は、例えば、通信ネットワーク101の負荷と、予め設定された通信ネットワークの負荷の閾値とを比較し、通信ネットワーク101の負荷が閾値よりも低い場合には予測データの生成を実行すると判定し、通信ネットワーク101の負荷が閾値よりも高い場合には予測データの生成を実行しないと判定し、これらの判定結果を予測データ生成部14に通知する。
ここで、「受信頻度」とは、例えば、異常があるデータフレームを一定期間内に受信した回数、あるいは、異常があるデータフレームを連続して受信した回数のように“回数”を示す場合、及び、異常があるデータフレームの受信間隔のように“間隔”を示す場合のいずれも含む。
そこで、データ生成判定部16は、一定期間内に、あるいは、連続的に異常があるデータフレームを受信した回数をモニタしてカウントするとともに、カウントした受信回数と、予め設定された閾値回数とを比較する。そして、カウントした受信回数が閾値回数よりも高い場合には、一定回数又は一定時間にわたり予測データの生成を実行しないと判定する。一方、一定回数又は一定時間が経過すると、予測データの生成を実行することを判定し、これらの判定結果を予測データ生成部14に通知する。なお、予測データを生成するかどうかの判定基準となる閾値回数や時間は、データの種別によって異なっていてもよい。
以上、本発明の実施形態における電子制御装置及び電子制御システムの特徴について説明した。
Claims (14)
- 通信ネットワーク(101)を介して他の電子制御装置(102)から送信されたデータフレームを受信する受信部(10)と、
前記データフレームを記憶する第1の記憶部(11)と、
前記データフレームに含まれるデータを予測し生成する複数の予測生成方法を記憶する第2の記憶部(12)と、
前記データフレームの異常の有無を判定する異常判定部(13)と、
前記異常があると判定された前記データフレームに含まれるデータである異常データの種別に基づいて、前記複数の予測生成方法のうち1つの予測生成方法を選択するとともに、前記異常があると判定された前記データフレームに含まれるべき正常なデータと予測される予測データを、選択した前記予測生成方法に基づき、前記第1の記憶部に記憶された前記データフレームに含まれるデータである過去データを用いて生成する予測データ生成部(14)と、
前記予測データを含む予測データフレームを前記通信ネットワークを介して送信する送信部(15)と、
を備える電子制御装置(100,200)。 - 通信ネットワーク(101)を介して他の電子制御装置(102)から送信されたデータフレームを受信する受信部(10)と、
前記データフレームを記憶する第1の記憶部(11)と、
前記データフレームに含まれるデータを予測し生成する予測生成方法を記憶する第2の記憶部(12)と、
前記データフレームの異常の有無を判定する異常判定部(13)と、
前記異常があると判定された前記データフレームに含まれるべき正常なデータと予測される予測データを、前記予測生成方法に基づき、前記第1の記憶部に記憶された前記データフレームに含まれるデータであり、且つ、前記異常があると判定された前記データフレームに含まれるデータである異常データと異なる種別のデータである過去データを用いて生成する予測データ生成部(14)と、
前記予測データを含む予測データフレームを前記通信ネットワークを介して送信する送信部(15)と、
を備える電子制御装置(100,200)。 - 前記送信部は、前記予測データの生成後である所定の送信時刻に前記予測データフレームを送信し、
前記予測データ生成部は、前記予測データとして、前記異常があると判定された前記データフレームが前記他の電子制御装置から前記所定の送信時刻に送信されると仮定した場合に前記データフレームに含まれるべき正常なデータを生成する、
請求項1又は2に記載の電子制御装置。 - 前記予測データ生成部はさらに、前記所定の送信時刻を用いて前記予測データを生成する、
請求項3に記載の電子制御装置。 - 前記予測データ生成部は、前記異常があると判定された前記データフレームに含まれるデータである異常データと同じ種別の前記過去データから予測される前記予測データを生成する、
請求項1に記載の電子制御装置。 - 車両に搭載される電子制御装置であって、前記車両の状態を示す車両データを検出するセンサ装置(104)に接続されており、
前記予測データ生成部はさらに、前記車両データを用いて前記予測データを生成する、
請求項1又は2に記載の電子制御装置。 - 前記異常があると判定された前記データフレームに含まれるデータである異常データの種別に基づいて、前記予測データを生成するかどうかを判定する判定部(16)をさらに備える、
請求項1又は2に記載の電子制御装置(200)。 - 前記異常があると判定された前記データフレームに含まれるデータである異常データと、前記異常データと同じ種別の前記過去データのうち最新のデータとの差分に基づいて、前記予測データを生成するかどうかを判定する判定部(16)をさらに備える、
請求項1又は2に記載の電子制御装置(200)。 - 前記通信ネットワークの負荷をモニタし、前記負荷に基づいて前記予測データを生成するかどうかを判定する判定部(16)をさらに備える、
請求項1又は2に記載の電子制御装置(200)。 - 前記異常があると判定された前記データフレームの受信頻度をモニタし、前記受信頻度に基づいて前記予測データを生成するかどうかを判定する判定部(16)をさらに備える、
請求項1又は2に記載の電子制御装置(200)。 - 通信ネットワーク(101)を介してデータフレームを送信する第1の電子制御装置(102)と、
前記データフレームを受信する受信部(10)と、
前記データフレームを記憶する第1の記憶部(11)と、
前記データフレームに含まれるデータを予測し生成する複数の予測生成方法を記憶する第2の記憶部(12)と、
前記データフレームの異常の有無を判定する異常判定部(13)と、
前記異常があると判定された前記データフレームに含まれるデータである異常データの種別に基づいて、前記複数の予測生成方法から1の予測生成方法を選択するとともに、前記異常があると判定された前記データフレームに含まれるべき正常なデータと予測される予測データを、選択した前記予測生成方法に基づき、前記第1の記憶部に記憶された前記データフレームに含まれるデータである過去データを用いて生成する予測データ生成部(14)と、
前記予測データを含む予測データフレームを前記通信ネットワークを介して送信する送信部(15)と、
を備える第2の電子制御装置(100)と、
前記第1の電子制御装置から送信された前記データフレームと、前記第2の電子制御装置から送信された前記予測データフレームとを受信し、前記予測データフレームに基づいて制御を行う第3の電子制御装置(103)と、
を備える、電子制御システム(1)。 - 車両に搭載される電子制御システムであって、
前記第2の電子制御装置に接続された、前記車両の状態を示す車両データを検出するセンサ装置をさらに備え、
前記予測データ生成部は、前記車両データを用いて前記予測データを生成する、
請求項11記載の電子制御システム。 - 通信ネットワークを介して他の電子制御装置から送信されたデータフレームを受信するステップと、
前記データフレームを第1の記憶部に記憶するステップと、
前記データフレームの異常の有無を判定するステップと、
前記異常があると判定された前記データフレームに含まれるデータである異常データの種別に基づいて、第2の記憶部に記憶された複数の予測生成方法から1の予測生成方法を選択するとともに、前記異常があると判定された前記データフレームに含まれるべき正常なデータと予測される予測データを、選択した前記予測生成方法に基づき、前記第1の記憶部に記憶された前記データフレームに含まれるデータである過去データを用いて生成するステップと、
前記予測データを含む予測データフレームを前記通信ネットワークを介して送信するステップと、
を含む、予測データ生成プログラム。 - 通信ネットワークを介して他の電子制御装置から送信されたデータフレームを受信するステップと、
前記データフレームを第1の記憶部に記憶するステップと、
前記データフレームの異常の有無を判定するステップと、
前記異常があると判定された前記データフレームに含まれるデータである異常データの種別に基づいて、第2の記憶部に記憶された複数の予測生成方法から1の予測生成方法を選択するとともに、前記異常があると判定された前記データフレームに含まれるべき正常なデータと予測される予測データを、選択した前記予測生成方法に基づき、前記第1の記憶部に記憶された前記データフレームに含まれるデータである過去データを用いて生成するステップと、
前記予測データを含む予測データフレームを前記通信ネットワークを介して送信するステップと、
を含む、予測データ生成方法。
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