JP7377042B2 - 車両システム - Google Patents

Description

本発明は、複数の車両を含む車両システムに関する。

近年、車両において、運転者の癖や好みに合わせた車両特性を提供する技術がある。また、運転者の負担軽減のため、車両特性を類型化し、類型ごとに車両特性を表すモデルを学習し、類型ごとのモデルに従って走行制御を行う技術も開示されている（例えば、特許文献１）。

国際公開第２０１７／２１３０６４号

車両においては、学習機能を通じ、走行位置および走行環境から車両特性を特定することができる。しかし、学習機能では、目的とする走行位置を走行したことがなかったり、走行環境に遭遇したことがない場合、すなわち、学習機能の入力がない場合には車両特性を導出することができない。

このように初めて走行する走行位置や走行環境では車両特性が特定されず、運転者に適切な車両特性を提供することができない。

本発明は、このような課題に鑑み、適切な車両特性で走行することが可能な車両システムを提供することを目的としている。

上記課題を解決するために、本発明の車両システムは、標本車両における、走行位置および走行環境のいずれか一方または双方と車両特性とを組み合わせた車両情報を、標本車両に対応付けて保持させる情報保持部と、任意の走行位置および走行環境のいずれか一方または双方に対応する車両特性が不足している車両である対象車両における複数の車両情報、および、車両特性が不足している走行位置および走行環境のいずれか一方または双方を取得する情報取得部と、対象車両における車両情報と複数の標本車両の車両情報とを比較し、複数の標本車両から対象車両と車両情報が整合する１の標本車両を特定し、１の標本車両における、車両特性が不足している走行位置および走行環境のいずれか一方または双方に対応付けられた車両特性を抽出する車両特性抽出部と、抽出された車両特性を対象車両に送信する車両特性送信部と、を備える。

車両特性抽出部は、整合度が高い標本車両を特定し、特定した標本車両に、車両特性が不足している走行位置および走行環境のいずれか一方または双方が存在しない場合、整合度が次に高い標本車両を特定するとしてもよい。
車両特性抽出部は、複数の標本車両から、対象車両と車両情報が整合する標本車両を抽出することで、対象車両の運転手が好む車両特性と同一または類似する標本車両を特定するとしてもよい。
車両システムは、情報保持部と、車両特性抽出部と、車両特性送信部と、を備えるサーバを含み、情報保持部は、走行位置および走行環境のいずれか一方または双方を含む走行条件と、走行条件で使用された車両特性とを組み合わせた第１車両情報を、複数の標本車両それぞれから取得して標本車両に対応付けて記憶部に保持させ、車両特性抽出部は、対象車両が保持する情報であって、走行条件と、走行条件で使用された車両特性とを組み合わせた第２車両情報のうち、走行条件に対応する車両特性が不足している第３車両情報を対象車両から要求されると、標本車両毎に複数の第１車両情報と複数の第２車両情報とを比較して、一致数から算出する整合度が最も高い標本車両を、対象車両の運転手が好む車両特性と同一または類似する車両特性をもつ標本車両と特定し、特定した標本車両における第１車両情報のうち、第３車両情報の走行条件に対応する車両特性を抽出し、車両特性送信部は、抽出された車両特性を対象車両に送信するとしてもよい。
第２車両情報の一部は、第１車両情報に含まれるとしてもよい。

本発明によれば、適切な車両特性で走行することが可能となる。

車両システムを説明するためのブロック図である。 車両の構成を示したブロック図である。 サーバの構成を示したブロック図である。 車両特性収集処理の流れを示すフローチャートである。 車両特性収集処理を補足する説明図である。 車両特性設定処理の流れを示すフローチャートである。 車両特性設定処理を補足する説明図である。

以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。かかる実施形態に示す寸法、材料、その他具体的な数値などは、発明の理解を容易とするための例示にすぎず、特に断る場合を除き、本発明を限定するものではない。なお、本明細書および図面において、実質的に同一の機能、構成を有する要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略し、また本発明に直接関係のない要素は図示を省略する。

<車両システム１００>
図１は、車両システム１００を説明するためのブロック図である。車両システム１００は、複数の車両１と、サーバ２とを含んで構成される。車両１では、運転者の癖や好みに合わせた車両特性を実現できる。また、車両１では、このような車両特性を機械学習し、運転者の癖や好みに合わせた車両特性を自動的に導出することも可能である。

このような学習機能の一例として、実際に走行した走行位置および走行環境のいずれか一方または双方をモデルの入力とし、実際に採用した車両特性をモデルの出力としてモデル化することが考えられる。ここで、走行位置は、例えば、市街地、高速道路、坂、オフロード、直線、カーブといった車両１が現在走行している位置を示す。走行環境は、例えば、季節、時間帯、天気、交通状況といった走行のシチュエーションを示す。車両特性は、例えば、加速優先、燃費優先、ブレーキ強度、サスペンション強度、パワステ強度、変速態様、エアコン強度といった調整可能な車両１の特性を示す。

しかし、任意の車両１ａが、目的とする走行位置を過去に走行したことがなかったり、走行したことがあったとしてもサンプル数が少ない場合もある。同様に、車両１ａが、その時点の走行環境に遭遇したことがなかったり、遭遇したことがあったとしてもサンプル数が少ない場合もある。このように、車両１ａについて、学習機能の入力がない、もしくは、入力が少ない場合には適切な車両特性が導出されず、運転者は車両特性の手動による調整を強いられることになる。

そこで、本実施形態では、サンプル数の少ない走行位置または走行環境について、運転者の癖や好みが類似する他の車両１を特定し、その車両特性を車両１ａに設定する。

例えば、サーバ２は、車両１のうち標本となる標本車両について、走行位置および走行環境のいずれか一方または双方と車両特性とを組合せた車両情報を逐次収集している。ここで、任意の車両１ａにおいて、走行位置または走行環境を走行したことがなく、対応する車両特性を導出できない場合、サーバ２は、収集した車両情報から、車両１ａで導出できない車両特性を抽出する。そして、サーバ２は、その車両１ａに対し、車両特性を付与する。車両１ａは、取得した車両特性を設定する。こうして、車両１ａにおいて、適切な車両特性で走行することが可能となる。

以下、このような目的を実現するための車両１およびサーバ２の構成について詳述する。ここでは、本実施形態に特徴的な、車両特性の抽出態様について詳細に説明し、本実施形態の特徴と無関係の構成については説明を省略する。

<車両１>
図２は、車両１の構成を示したブロック図である。車両１は、走行状態認識装置１１０と、操作装置１２０と、走行機構１３０と、車両通信装置１４０と、車両制御装置（ＥＣＵ：Electronic Control Unit）１５０と、を含んで構成される。

走行状態認識装置１１０は、例えば、撮像装置、カーナビゲーション、ＧＰＳ（Global Positioning System）、ＩＭＵ（Inertial Measurement Unit）、各種センサ等を通じて車両１の走行状態を取得する。

操作装置１２０は、ステアリングホイール１２２、アクセルペダル１２４、ブレーキペダル１２６等を通じて、運転者の操作入力を受け付ける。走行機構１３０は、操舵機構１３２、駆動機構１３４、制動機構１３６等を通じて、車両１の走行を支援する。

例えば、操舵機構１３２は、主として、ステアリングホイール１２２の操作入力に応じ、車輪の操舵角を制御する。駆動機構１３４は、主として、アクセルペダル１２４の操作入力に応じ、エンジンの回転数を制御する。制動機構１３６は、主として、ブレーキペダル１２６の操作入力に応じ、車両１の制動力を制御する。

車両通信装置１４０は、サーバ２および他の車両１等、外部と無線による通信を行うことができる。車両制御装置１５０は、中央処理装置（ＣＰＵ）、プログラム等が格納されたＲＯＭ、ワークエリアとしてのＲＡＭ等を含む半導体集積回路で構成される。車両制御装置１５０は、プログラムと協働することで、走行制御部１５２、走行位置導出部１５４、走行環境導出部１５６、機械学習部１５８、車両特性設定部１６０としても機能する。

走行制御部１５２は、走行状態認識装置１１０としての、例えば、撮像装置で撮像された画像に基づいて、車両１前方に位置する先行車両等の立体物を特定する。そして、走行制御部１５２は、このような立体物の位置や速度と、操作装置１２０への運転者の操作入力とに基づいて走行機構１３０を制御する。走行制御部１５２は、立体物との衝突を回避したり（衝突回避制御）、先行車両との車間距離を安全な距離に保つように自車両を制御する（Adaptive Cruise Control）こともできる。

走行位置導出部１５４は、走行状態認識装置１１０を通じて車両１が現在走行している走行位置を導出する。走行環境導出部１５６は、走行状態認識装置１１０を通じて車両１が現在走行している走行環境を導出する。

機械学習部１５８は、実際に走行した走行位置および走行環境のいずれか一方または双方と、そのときに採用した車両特性とを組合せた車両情報を逐次取得（学習）する。

車両特性設定部１６０は、機械学習部１５８が取得（学習）した車両情報を、自車両を特定する識別子に対応付け、車両通信装置１４０を通じてサーバ２に送信する。サーバ２は、かかる車両情報を標本として収集する。かかる標本となる車両情報を送信する点で、車両１を標本車両と呼ぶ場合がある。

車両特性設定部１６０は、過去に走行したことのない走行位置または走行環境を走行する場合、それに対応する車両特性を得るために、サーバ２と通信を確立する。そして、サーバ２は、走行位置または走行環境に対応する車両特性を車両１に送信し、車両特性設定部１６０は、受信した車両特性を車両１に設定する。このようにサーバ２が車両特性を付与する対象という点で、車両１を対象車両と呼ぶ場合がある。

なお、対象車両は、設定した車両特性をサーバ２に送信できるので、標本車両にもなり得る。すなわち、車両１は、通常、標本車両として、車両情報をサーバ２に送信し、必要に応じて、対象車両として車両特性をサーバ２から取得する。

<サーバ２>
図３は、サーバ２の構成を示したブロック図である。サーバ２は、サーバ通信装置２１０と、サーバ記憶装置２２０と、サーバ制御装置２３０と、を含んで構成される。また、サーバ２は、単一のコンピュータでもよいが、ネットワークで互いに接続された複数のコンピュータを単一のコンピュータとして仮想化したクラウドコンピュータでもよい。

サーバ通信装置２１０は、車両１等、外部と無線による通信を行うことができる。サーバ記憶装置２２０は、ＲＡＭ、フラッシュメモリ、ＨＤＤ等で構成され、以下に示す各機能部の処理に必要な様々な情報を保持する。

サーバ制御装置２３０は、中央処理装置（ＣＰＵ）、プログラム等が格納されたＲＯＭ、ワークエリアとしてのＲＡＭ等を含む半導体集積回路で構成される。サーバ制御装置２３０は、プログラムと協働することで、情報保持部２３２、情報取得部２３４、車両特性抽出部２３６、車両特性送信部２３８としても機能する。

情報保持部２３２は、サーバ通信装置２１０を通じて、複数の車両１（標本車両）から車両情報を取得すると、車両情報に対応付けられた識別子で特定される車両１に関連付けて車両情報を逐次サーバ記憶装置２２０に保持させる。したがって、１の車両１に複数の車両情報が関連付けられることとなる。

情報取得部２３４は、任意の走行位置および走行環境のいずれか一方または双方に対応する車両特性が不足している車両１である対象車両から、車両特性が不足している走行位置および走行環境のいずれか一方または双方を取得する。

なお、対象車両は、通常、標本車両としても機能しているので、車両特性が不足している車両情報以外の車両情報はサーバ記憶装置２２０に蓄積されているはずである。また、情報取得部２３４は、その対象車両に関連付けられた複数の車両情報をサーバ記憶装置２２０から取得する。ここで、対象車両の車両情報がサーバ記憶装置２２０に蓄積されていない場合、情報取得部２３４は、車両特性が不足している走行位置および走行環境のいずれか一方または双方とともに、対象車両から複数の車両情報を一度に取得するとしてもよい。

車両特性抽出部２３６は、サーバ記憶装置２２０に記憶された複数の標本車両から、対象車両と車両情報が整合する標本車両を特定し、特定した標本車両における、車両特性が不足している走行位置および走行環境のいずれか一方または双方に対応付けられた車両特性を抽出する。

車両特性送信部２３８は、抽出された車両特性を対象車両に送信する。そして、車両特性設定部１６０は、車両特性を受信すると、その車両特性を車両１（対象車両）に設定する。

以下、このような機能部を通じて標本車両から車両特性を収集する車両特性収集処理、および、このように収集した車両特性を対象車両に設定する車両特性設定処理をフローチャートに基づいて説明する。

<車両特性収集処理>
図４は、車両特性収集処理の流れを示すフローチャートであり、図５は、車両特性収集処理を補足する説明図である。ここでは、サーバ２が、標本車両として機能する車両１から車両情報（車両特性）を収集している。

標本車両として機能する複数の車両１が走行している間、車両１の走行位置導出部１５４は、走行状態認識装置１１０を通じて車両１が現在走行している走行位置を導出する（Ｓ３００）。また、同様に、車両１の走行環境導出部１５６は、走行状態認識装置１１０を通じて車両１が現在走行している走行環境を導出する（Ｓ３０２）。

車両１の機械学習部１５８は、車両１が実際に走行した走行位置および走行環境のいずれか一方または双方と、そのときに採用した車両特性とを組合せた車両情報を取得する（Ｓ３０４）。

車両１の車両特性設定部１６０は、機械学習部１５８が取得した車両情報を、自車両を特定する識別子に対応付け、車両通信装置１４０を通じてサーバ２に送信する（Ｓ３０６）。こうして、走行位置や走行環境が互いに異なる複数の車両情報が、１の車両１に対応付けられてサーバ２に送信されることになる。

サーバ２の情報保持部２３２は、複数の車両１から車両情報を取得すると、車両情報に対応付けられた識別子で特定される車両１に関連付けて車両情報を逐次サーバ記憶装置２２０に保持させる（Ｓ３０８）。こうして、図５に示すように、サーバ記憶装置２２０では、複数の車両１それぞれについて、走行位置や走行環境が互いに異なる複数の車両情報が関連付けられて蓄積されることとなる。

なお、対象車両も、標本車両として、サーバ２のサーバ記憶装置２２０に、車両特性が実現された車両情報が自車両に関連付けられて複数保持されていることとなる。

<車両特性設定処理>
図６は、車両特性設定処理の流れを示すフローチャートであり、図７は、車両特性設定処理を補足する説明図である。ここでは、任意の走行位置および走行環境を初めて走行するため、走行位置および走行環境に対応する車両特性が不足している対象車両としての車両１が、サーバ２から、その不足している車両特性を取得し、自車両に設定する。

対象車両としての車両１における車両特性設定部１６０は、過去に走行したことのない走行位置または走行環境を走行する場合、車両特性が不足している走行位置および走行環境のいずれか一方または双方を、自車両の識別子に対応付けてサーバ２に送信する（Ｓ３５０）。

サーバ２の情報取得部２３４は、対象車両から走行位置および走行環境のいずれか一方または双方を受信すると、サーバ記憶装置２２０から、車両１の識別子に関連付けられた複数の車両情報を抽出する（Ｓ３５２）。こうして、図７のように、対象車両について、複数の車両情報、および、車両特性が不足している走行位置および走行環境のいずれか一方または双方が準備される。

車両特性抽出部２３６は、図７のように、対象車両における複数の車両情報と、複数の標本車両における複数の車両情報とを比較（マッチング）して、対象車両に整合する標本車両を特定する（Ｓ３５４）。ここでは、対象車両における複数の車両情報のセットと、標本車両における複数の車両情報のセットとが互いに一致するか否かによって、整合の度合いである整合度が導出される。

そして、車両特性抽出部２３６は、整合度が最も高い標本車両に、対象車両から取得した走行位置および走行環境のいずれか一方または双方に対応する（等しい）車両情報が存在するか否か判定する（Ｓ３５６）。その結果、車両情報が存在しなければ（Ｓ３５６におけるＮＯ）、整合度が次に高い標本車両を特定し（Ｓ３５８）、ステップＳ３５６からの処理を繰り返す。

対象車両から取得した走行位置および走行環境のいずれか一方または双方が存在すれば（Ｓ３５６におけるＹＥＳ）、車両特性送信部２３８は、図７のように、導出された車両特性を対象車両に設定するため、対象車両に送信する（Ｓ３６０）。

こうして、取得した対象車両から走行位置および走行環境のいずれか一方または双方に対応する車両情報が存在し、かつ、存在する標本車両の中で整合度が最も高い、すなわち、運転者同士の癖や好みが対象車両と似ている標本車両を特定することができる。

車両１の車両特性設定部１６０は、サーバ２から車両特性を受信すると、その車両特性を自車両に設定する（Ｓ３６２）。なお、車両特性の設定は、自動的に行われるとしてもよいし、運転者の確認を条件として行われてもよい。

かかる構成により、車両１が初めて走行する走行位置または走行環境であっても、運転者の癖や好みが対象車両と似ている標本車両の車両特性を設定することができるので、運転者は、適切な車両特性で走行することが可能となる。

また、コンピュータを車両システム１００として機能させるプログラムや、当該プログラムを記録した、コンピュータで読み取り可能なフレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ、ＤＶＤ、ＢＤ等の記憶媒体も提供される。ここで、プログラムは、任意の言語や記述方法にて記述されたデータ処理手段をいう。

以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明はかかる実施形態に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。

例えば、上述した実施形態では、車両特性抽出部２３６が、整合度が高い標本車両を特定し、特定した標本車両に、車両特性が不足している走行位置および走行環境のいずれか一方または双方が存在しない場合、整合度が次に高い標本車両を特定する例を挙げて説明した。しかし、対象車両が走行している走行位置や走行環境が特殊であれば、無制限に標本車両の特定を繰り返し、結果的に整合度が低い標本車両が抽出されるおそれがある。そこで、特定する標本車両の数や整合度を制限し、ある程度、整合度が高い標本車両を特定するとしてもよい。

また、上述した実施形態では、サーバ２の情報保持部２３２が、複数の車両１から車両情報を取得すると、車両情報に対応付けられた識別子で特定される車両１に関連付けて車両情報を逐次サーバ記憶装置２２０に保持させる例を挙げて説明した。しかし、情報保持部２３２は、車両１単位に限らず、車種や、車両の種別（ＳＵＶ、４ＷＤ等）、駆動源（エンジン、モータ）等に関連付けて、車両情報を保持させてもよい。

また、上述した実施形態では、走行位置導出部１５４、走行環境導出部１５６、機械学習部１５８といった機能部が車両１に配され、情報保持部２３２、情報取得部２３４、車両特性抽出部２３６といった機能部がサーバ２に配される例を挙げて説明したが、かかる場合に限らず、各機能部は車両１やサーバ２のいずれに配されてもよい。

なお、本明細書の車両特性収集処理や車両特性設定処理の各工程は、必ずしもフローチャートとして記載された順序に沿って時系列に処理する必要はなく、並列的あるいはサブルーチンによる処理を含んでもよい。

本発明は、複数の車両を含む車両システムに利用することができる。

１ 車両
２ サーバ
１００ 車両システム
１５０ 車両制御装置
１５２ 走行制御部
１５４ 走行位置導出部
１５６ 走行環境導出部
１５８ 機械学習部
１６０ 車両特性設定部
２３０ サーバ制御装置
２３２ 情報保持部
２３４ 情報取得部
２３６ 車両特性抽出部
２３８ 車両特性送信部

Claims (5)

1. 標本車両における、走行位置および走行環境のいずれか一方または双方と車両特性とを組み合わせた車両情報を、前記標本車両に対応付けて保持させる情報保持部と、
   任意の走行位置および走行環境のいずれか一方または双方に対応する車両特性が不足している車両である対象車両における複数の前記車両情報、および、車両特性が不足している走行位置および走行環境のいずれか一方または双方を取得する情報取得部と、
   前記対象車両における車両情報と複数の前記標本車両の車両情報とを比較し、複数の前記標本車両から前記対象車両と前記車両情報が整合する１の前記標本車両を特定し、前記１の標本車両における、前記車両特性が不足している走行位置および走行環境のいずれか一方または双方に対応付けられた車両特性を抽出する車両特性抽出部と、
   抽出された前記車両特性を前記対象車両に送信する車両特性送信部と、
   を備える車両システム。
2. 前記車両特性抽出部は、
   整合度が高い前記標本車両を特定し、
   特定した前記標本車両に、前記車両特性が不足している走行位置および走行環境のいずれか一方または双方が存在しない場合、前記整合度が次に高い前記標本車両を特定する請求項１に記載の車両システム。
3. 前記車両特性抽出部は、複数の前記標本車両から、前記対象車両と前記車両情報が整合する前記標本車両を抽出することで、前記対象車両の運転手が好む車両特性と同一または類似する前記標本車両を特定する請求項１に記載の車両システム。
4. 前記車両システムは、前記情報保持部と、前記車両特性抽出部と、前記車両特性送信部と、を備えるサーバを含み、
   前記情報保持部は、走行位置および走行環境のいずれか一方または双方を含む走行条件と、前記走行条件で使用された車両特性とを組み合わせた第１車両情報を、複数の前記標本車両それぞれから取得して前記標本車両に対応付けて記憶部に保持させ、
   前記車両特性抽出部は、
   前記対象車両が保持する情報であって、前記走行条件と、前記走行条件で使用された車両特性とを組み合わせた第２車両情報のうち、前記走行条件に対応する車両特性が不足している第３車両情報を前記対象車両から要求されると、
   前記標本車両毎に複数の前記第１車両情報と複数の前記第２車両情報とを比較して、一致数から算出する整合度が最も高い前記標本車両を、前記対象車両の運転手が好む車両特性と同一または類似する車両特性をもつ前記標本車両と特定し、特定した前記標本車両における前記第１車両情報のうち、前記第３車両情報の走行条件に対応する車両特性を抽出し、
   前記車両特性送信部は、抽出された前記車両特性を前記対象車両に送信する請求項１に記載の車両システム。
5. 前記第２車両情報の一部は、前記第１車両情報に含まれる請求項４に記載の車両システム。

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