JP7447926B2 - Model creation device and model creation method - Google Patents
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Description
本開示は、車両に関連するデータを生成するためのモデル作成装置、データ生成装置、モデル作成方法及びデータ生成方法に関する。 The present disclosure relates to a model creation device, a data generation device, a model creation method, and a data generation method for generating data related to a vehicle.
車両の速度及び加速度等のデータを取得し、取得したデータに基づいて車両を管理するシステムが知られている(例えば、特許文献1を参照)。 BACKGROUND ART A system is known that acquires data such as speed and acceleration of a vehicle and manages the vehicle based on the acquired data (for example, see Patent Document 1).
車両の状態を把握するためには、時間経過に伴って変化する多数のデータから構成される時系列データをシステムが解析することが望ましい。しかしながら、時系列データはデータサイズが大きいので、車両が時系列データを送信し続けると通信時の負荷が大きい。そこで、車両が送信するデータ量を抑制しつつ、車両の状態を把握しやすくする方法が求められている。 In order to understand the state of a vehicle, it is desirable for the system to analyze time-series data consisting of a large amount of data that changes over time. However, since time series data has a large data size, if the vehicle continues to transmit time series data, the load during communication will be large. Therefore, there is a need for a method that makes it easier to understand the state of a vehicle while suppressing the amount of data transmitted by the vehicle.
本出願の出願人は、特許文献2において、頻度情報から時系列データを生成する技術を提案している。一例として、特許文献2には、車速の時系列データと、それに対応する車速頻度及び加減速頻度を学習データとして用いて機械学習を行うことで、それら頻度データの入力に応じて生成した車速時系列データを出力する機械学習モデルの作成方法が記載されている。
The applicant of the present application has proposed a technique for generating time series data from frequency information in
ところで、特許文献2に記載された技術においては、生成時系列データと学習用時系列データの差分を用いて機械学習モデルの重みを更新していることから、大まかに時系列データを再現できる。
By the way, in the technique described in
しかし、細かな変化などは差分としては小さな値となってしまうので、細かな変化などの再現が困難な問題がある。一方で、この細かな変化は、前記時系列データが車両の速度の時系列データである場合、例えば燃費を評価する際の加速抵抗として重要である。つまり、頻度データから時系列データを生成する技術において、細かな変化が再現された時系列データを生成することができる機械学習が望まれる。 However, since small changes result in small values as differences, there is a problem in that it is difficult to reproduce small changes. On the other hand, when the time-series data is time-series data of vehicle speed, this small change is important as acceleration resistance when evaluating fuel efficiency, for example. In other words, in the technology of generating time series data from frequency data, machine learning that can generate time series data that reproduces minute changes is desired.
本発明は、以上の点を考慮してなされたものであり、機械学習モデルを用いて頻度データから時系列データを生成する場合に、細かな変化が再現された時系列データを生成することができる、モデル作成装置、データ生成装置、モデル作成方法及びデータ生成方法を提供する。 The present invention has been made in consideration of the above points, and it is possible to generate time series data that reproduces minute changes when generating time series data from frequency data using a machine learning model. Provided are a model creation device, a data generation device, a model creation method, and a data generation method.
本発明のモデル作成装置の一つの態様は、
車両が走行中に測定された前記車両の走行中の時系列データを学習用時系列データとして取得する学習用時系列データ取得部と、
前記学習用時系列データに関する発生頻度分布を示すデータを学習用頻度データとして取得する学習用頻度データ取得部と、
前記学習用時系列データと、前記学習用頻度データと、を教師データとして差分に基づく重み付け処理を用いて機械学習することにより、頻度データが入力されたことに応じて生成時系列データを出力する機械学習モデルを作成するモデル作成部と、
前記学習用時系列データをフーリエ変換することで学習用周波数データを得る第1のフーリエ変換部と、
前記生成時系列データをフーリエ変換することで生成周波数データを得る第2のフーリエ変換部と、
前記生成時系列データと前記学習用時系列データとの差分、及び、前記生成周波数データと前記学習用周波数データとの差分を、前記重み付け処理のために前記モデル作成部に出力する差分算出部と、
を備える。
One aspect of the model creation device of the present invention is
a learning time-series data acquisition unit that acquires time-series data during running of the vehicle, which is measured while the vehicle is running, as learning time-series data;
a learning frequency data acquisition unit that acquires data indicating an occurrence frequency distribution regarding the learning time series data as learning frequency data;
By performing machine learning using the learning time series data and the learning frequency data as teacher data using weighting processing based on differences, generated time series data is output in response to input of frequency data. a model creation section that creates a machine learning model;
a first Fourier transform unit that obtains learning frequency data by Fourier transforming the learning time series data;
a second Fourier transform unit that obtains generated frequency data by Fourier transforming the generated time series data;
a difference calculation unit that outputs a difference between the generated time series data and the learning time series data and a difference between the generated frequency data and the learning frequency data to the model creation unit for the weighting process; ,
Equipped with.
本発明のデータ生成装置の一つの態様は、
車両が走行中に測定された前記車両の走行中の時系列データから前記時系列データに関する発生頻度分布を示す頻度データを取得する頻度データ取得部と、
学習用時系列データと、前記学習用時系列データに関する発生頻度分布を示す学習用頻度データと、を教師データとして差分に基づく重み付け処理を用いて機械学習することにより、頻度データが入力されたことに応じて生成時系列データを出力する機械学習モデルを作成するモデル作成部と、前記機械学習モデルから出力される前記生成時系列データの発生頻度分布を示す頻度データを生成頻度データとして得る生成頻度データ取得部と、前記生成時系列データと前記学習用時系列データとの差分、及び、前記生成時系列データをフーリエ変換することで得られる生成周波数データと前記学習用時系列データをフーリエ変換することで得られる学習用周波数データとの差分を、前記重み付け処理のために前記機械学習モデルに出力する差分算出部と、を有するモデル作成部によって得られた前記機械学習モデルに、前記頻度データを入力することにより、前記頻度データに対応する時系列データである生成時系列データを生成するデータ生成部と、
を備える。
One aspect of the data generation device of the present invention is
a frequency data acquisition unit that acquires frequency data indicating an occurrence frequency distribution regarding the time series data from time series data while the vehicle is running, which is measured while the vehicle is running;
Frequency data is input by machine learning using weighting processing based on differences using learning time series data and learning frequency data indicating an occurrence frequency distribution regarding the learning time series data as teacher data. a model creation unit that creates a machine learning model that outputs generated time series data according to the machine learning model; and a generation frequency that obtains frequency data indicating an occurrence frequency distribution of the generated time series data output from the machine learning model as the generation frequency data. a data acquisition unit, a difference between the generated time series data and the learning time series data, and a Fourier transform of the generated frequency data obtained by Fourier transforming the generated time series data and the learning time series data; The frequency data is input to the machine learning model obtained by the model creation unit, which includes a difference calculation unit that outputs the difference with the learning frequency data obtained by the above to the machine learning model for the weighting process. a data generation unit that generates generated time series data that is time series data corresponding to the frequency data by inputting the frequency data;
Equipped with
本発明のモデル作成方法の一つの態様は、
コンピューターが実行するモデル作成方法であって、
車両が走行中に測定された前記車両の走行中の時系列データを学習用時系列データとして取得するステップと、
前記学習用時系列データに関する発生頻度分布を示すデータを学習用頻度データとして取得するステップと、
前記学習用時系列データと、前記学習用頻度データと、を教師データとして差分に基づく重み付け処理を用いて機械学習することにより、頻度データが入力されたことに応じて生成時系列データを出力する機械学習モデルを作成するステップと、
前記学習用時系列データをフーリエ変換することで学習用周波数データを得るステップと、
前記生成時系列データをフーリエ変換することで生成周波数データを得るステップと、
前記生成時系列データと前記学習用時系列データとの差分、及び、前記生成周波数データと前記学習用周波数データとの差分を、前記機械学習モデルにフィードバックすることで前記機械学習モデルの重みを更新するステップと、
を含む。
One aspect of the model creation method of the present invention is
A computer-implemented model creation method, the method comprising:
a step of acquiring time-series data of the vehicle while it is running, which is measured while the vehicle is running, as time-series data for learning;
acquiring data indicating an occurrence frequency distribution regarding the learning time series data as learning frequency data;
By performing machine learning using the learning time series data and the learning frequency data as teacher data using weighting processing based on differences, generated time series data is output in response to input of frequency data. creating a machine learning model;
obtaining frequency data for learning by Fourier transforming the time series data for learning;
obtaining generated frequency data by Fourier transforming the generated time series data;
The weight of the machine learning model is updated by feeding back to the machine learning model the difference between the generated time series data and the learning time series data and the difference between the generated frequency data and the learning frequency data. the step of
including.
本発明のデータ生成方法の一つの態様は、
コンピューターが実行するデータ生成方法であって、
車両が走行中に測定された前記車両の走行中の時系列データから前記時系列データに関する発生頻度分布を示す頻度データを取得するステップと、
学習用時系列データと、前記学習用時系列データに関する発生頻度分布を示す学習用頻度データと、を教師データとして差分に基づく重み付け処理を用いて機械学習することにより、頻度データが入力されたことに応じて生成時系列データを出力する機械学習モデルを作成するステップと、前記学習用時系列データをフーリエ変換することで学習用周波数データを得るステップと、前記生成時系列データをフーリエ変換することで生成周波数データを得るステップと、前記生成時系列データと前記学習用時系列データとの差分、及び、前記生成周波数データと前記学習用周波数データとの差分を、前記機械学習モデルにフィードバックすることで前記機械学習モデルの重みを更新するステップと、を含む処理を行うことで作成された前記機械学習モデルに、前記頻度データを入力することにより、前記頻度データに対応する時系列データである生成時系列データを生成するステップと、
を含む。
One aspect of the data generation method of the present invention is
A data generation method performed by a computer, the method comprising:
acquiring frequency data indicating an occurrence frequency distribution regarding the time series data from time series data of the vehicle while the vehicle is running, which is measured while the vehicle is running;
Frequency data is input by machine learning using weighting processing based on differences using learning time series data and learning frequency data indicating an occurrence frequency distribution regarding the learning time series data as teacher data. a step of creating a machine learning model that outputs generated time series data in accordance with the above, a step of obtaining frequency data for learning by Fourier transforming the learning time series data, and a step of Fourier transforming the generated time series data. and feeding back the difference between the generated time series data and the learning time series data, and the difference between the generated frequency data and the learning frequency data to the machine learning model. By inputting the frequency data into the machine learning model created by performing a process including updating the weights of the machine learning model, generation of time series data corresponding to the frequency data is performed. a step of generating time series data;
including.
本発明によれば、学習用時系列データをフーリエ変換することで学習用周波数データを得るとともに、生成時系列データをフーリエ変換することで生成周波数データを得、さらに、生成時系列データと学習用時系列データとの差分、及び、生成周波数データと学習用周波数データとの差分を、機械学習モデルにフィードバックすることで機械学習モデルの重みを更新するようにしたので、機械学習モデルを用いて頻度データから時系列データを生成する場合に、学習用時系列データに対する生成時系列データの再現度を向上させることができるようになる。 According to the present invention, the learning frequency data is obtained by Fourier transforming the learning time series data, the generated frequency data is obtained by Fourier transforming the generated time series data, and the generated time series data and the learning frequency data are obtained by Fourier transforming the generated time series data. The weights of the machine learning model are updated by feeding back the difference between the time series data and the difference between the generated frequency data and the learning frequency data to the machine learning model. When generating time series data from data, it becomes possible to improve the reproducibility of generated time series data with respect to learning time series data.
以下、本開示の実施の形態を、図面を参照して説明する。 Embodiments of the present disclosure will be described below with reference to the drawings.
<1>データ生成システムSの概要
図1及び図2は、データ生成システムSの概要を説明するための図である。データ生成システムSは、車両Tにおいて測定された各種のパラメータの頻度データに基づいて、当該パラメータの時系列データを生成するためのシステムである。データ生成システムSは、データ収集装置1及びデータ生成装置2を備えている。データ生成装置2は、機械学習モデルを用いて、頻度データに基づいて時系列データを生成する装置である。データ生成装置2は、機械学習モデルを作成するモデル作成装置としても機能する。当該機械学習モデルは、例えば条件付VAE(Variational Auto Encoder)又は条件付GAN(Generative Adversarial Networks)を含んで構成されている。
<1> Overview of data generation system S FIGS. 1 and 2 are diagrams for explaining an overview of the data generation system S. The data generation system S is a system for generating time series data of various parameters measured in the vehicle T based on frequency data of the parameters. The data generation system S includes a
図3は、時系列データ及び頻度データの概要を示す図である。図3Aに示すように、時系列データは、時間によって変化するパラメータの値を示すデータであり、例えば1秒ごとの車両Tの速度の値から構成されている。図3Bに示すように、頻度データは、所定の期間内における、パラメータの値(速度)の発生頻度の分布を示すデータである。頻度データは、図3Cに示したように、パラメータを一階微分した値(加速度)の発生頻度の分布を示すデータであってもよい。 FIG. 3 is a diagram showing an overview of time series data and frequency data. As shown in FIG. 3A, the time series data is data indicating values of parameters that change over time, and is composed of, for example, values of the speed of the vehicle T every second. As shown in FIG. 3B, the frequency data is data indicating the distribution of the frequency of occurrence of parameter values (velocity) within a predetermined period. The frequency data may be data indicating the distribution of the frequency of occurrence of a value (acceleration) obtained by first-order differentiation of a parameter, as shown in FIG. 3C.
パラメータが車両Tの速度である場合、頻度データは、例えば単位時間(例えば1時間)内に時速1kmの状態が発生した時間、時速2kmの状態が発生した時間等のように、時速Nkm(Nは0以上の整数)の状態が発生した時間又は割合を示すデータである(図3(B)参照)。パラメータが車両Tの速度である場合、頻度データは、単位時間内に所定の加速度が発生した時間又は割合を示すデータであってもよい(図3(C)参照)。なお、車両Tが加速している間は加速度が正の値となり、減速している間は加速度が負の値となる。 When the parameter is the speed of the vehicle T, the frequency data may be Nkm/h (N is an integer greater than or equal to 0) is data indicating the time or rate at which the state occurs (see FIG. 3(B)). When the parameter is the speed of the vehicle T, the frequency data may be data indicating the time or rate at which a predetermined acceleration occurs within a unit time (see FIG. 3(C)). Note that while the vehicle T is accelerating, the acceleration has a positive value, and while the vehicle T is decelerating, the acceleration has a negative value.
車両Tにおいて測定されるパラメータは、データ生成システムSは、車両Tにおいて測定されたパラメータの時系列データ及び頻度データを教師データとして機械学習(例えば深層学習)した機械学習モデルを作成し、作成した機械学習モデルを用いて、車両Tから得られた頻度データに基づいて時系列データを生成することを可能にする。 For the parameters measured in the vehicle T, the data generation system S creates a machine learning model that performs machine learning (for example, deep learning) using time series data and frequency data of the parameters measured in the vehicle T as training data. Using a machine learning model, it is possible to generate time series data based on frequency data obtained from the vehicle T.
これにより、データ量の少ない頻度データに基づいて、データ量の大きい時系列データを生成できるようになる。 This makes it possible to generate time-series data with a large amount of data based on frequency data with a small amount of data.
車両Tの管理者は、データ生成システムSにおいて生成される時系列データを分析することで、車両Tの燃費、劣化度、運転の質等の各種の情報を得ることが可能になる。 By analyzing the time-series data generated by the data generation system S, the administrator of the vehicle T can obtain various information such as the fuel efficiency, degree of deterioration, and driving quality of the vehicle T.
以下、図1及び図2を参照しながら、データ生成システムSの概要を説明する。データ収集装置1は、ネットワークNを介して多数の車両Tにおいて測定されたパラメータのデータを取得する装置であり、例えばコンピューターである。
Hereinafter, an overview of the data generation system S will be explained with reference to FIGS. 1 and 2. The
図1に示したように、データ生成装置2は、データ収集装置1を介して車両Tから取得した時系列データ及び当該時系列データに対応する頻度データを教師データとして機械学習した機械学習モデルを作成するコンピューターである。また、図2に示したように、データ生成装置2は、作成した機械学習モデルを用いて、車両Tから得られた頻度データに基づいて時系列データを生成する。
As shown in FIG. 1, the
図1は、データ生成装置2が機械学習をして機械学習モデルを作成する際のデータ生成システムSの動作を示す図である。データ収集装置1は、予め登録された車両Tから所定のパラメータ(例えば速度)の測定データを取得する(図1における(1))。データ収集装置1は、取得した測定データの時系列データをデータ生成装置2に送信する(図1における(2))。
FIG. 1 is a diagram showing the operation of the data generation system S when the
データ生成装置2は、データ収集装置1から受信した時系列データに基づいて頻度データを生成し、時系列データ及び頻度データを教師データとして、頻度データが入力されると時系列データを出力する機械学習モデルを作成する(図1における(3))。データ生成装置2が頻度データを生成する代わりに、データ収集装置1が時系列データから頻度データを生成し、データ収集装置1が時系列データ及び頻度データをデータ生成装置2に送信してもよい。
The
続いて、図2を参照して、データ生成装置2が機械学習モデルを作成した後の動作を説明する。車両Tは、測定したパラメータの頻度データをデータ収集装置1に送信する(図2における(4))。データ収集装置1は車両Tから受信した頻度データをデータ生成装置2に送信する(図2における(5))。データ生成装置2は、受信した頻度データを機械学習モデルに入力し、機械学習モデルから出力される時系列データを取得することにより時系列データを生成する(図2における(6))。データ生成装置2は生成した時系列データをデータ収集装置1に送信する(図2における(7))。
Next, with reference to FIG. 2, the operation after the
以上の流れにより、データ生成装置2を利用する車両Tの管理者等のユーザが、頻度データに基づいて、所望のパラメータの時系列データを取得することができる。データ生成装置2は、生成した時系列データをデータ収集装置1以外の任意のコンピューターに送信したり、ディスプレイに表示したり、印刷したりしてもよい。
Through the above-described flow, a user such as an administrator of the vehicle T using the
<2>データ生成装置2の構成及び動作
図4は、データ生成装置2の構成を示す図である。データ生成装置2は、通信部21と、記憶部22と、制御部23と、を有する。制御部23は、学習用時系列データ取得部231と、学習用頻度データ取得部232と、生成用頻度データ取得部233と、データ出力部234と、モデル作成部235と、データ生成部236とを有する。
<2> Configuration and operation of
データ生成装置2が生成用頻度データ取得部233、データ出力部234及びデータ生成部236を有しない場合、データ生成装置2は、機械学習モデルMを作成するモデル作成装置として機能する。
When the
通信部21は、データ収集装置1又はその他の外部装置との間でデータを送受信するための通信インターフェースである。通信部21は、受信したデータを制御部23に送るとともに、制御部23から入力したデータを外部装置に送る。
The
記憶部22は、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)及びハードディスク等の記憶媒体を含む。記憶部22は、制御部23が実行するプログラムを記憶する。また、記憶部22は、データ収集装置1から受信した時系列データ及び頻度データを一時的に記憶する。
The storage unit 22 includes storage media such as a ROM (Read Only Memory), a RAM (Random Access Memory), and a hard disk. The storage unit 22 stores programs executed by the
制御部23は、例えばCPU(Central Processing Unit)である。制御部23は、記憶部22に記憶されたプログラムを実行することにより、学習用時系列データ取得部231、学習用頻度データ取得部232、生成用頻度データ取得部233、データ出力部234、モデル作成部235及びデータ生成部236として機能する。
The
学習用時系列データ取得部231は、車両Tが走行中に測定されたパラメータの時系列データを学習用時系列データとして取得する。学習用時系列データ取得部231は、例えば、車両Tが走行中に測定された車両の速度の時系列データを取得する。
The learning time series
学習用頻度データ取得部232は、学習用時系列データ取得部231が取得した学習用時系列データに対応する学習用頻度データを取得する。学習用頻度データ取得部232は、例えば、通信部21を介して学習用頻度データを取得するが、学習用頻度データ取得部232は、学習用時系列データ取得部231から出力される学習用時系列データに基づいて学習用頻度データを得るようにしてもよい。
The learning frequency
学習用頻度データ取得部232は、学習用頻度データとして、例えば学習用時系列データに関するパラメータの発生頻度分布を示すデータ(図3B参照)を取得する。また、学習用頻度データ取得部232は、学習用頻度データとして、学習用時系列データの一階微分値の発生頻度分布を示すデータ(図3C参照)を取得してもよい。
The learning frequency
学習用時系列データが速度の時系列データである場合、学習用頻度データ取得部232は、時系列データにおける速度の発生頻度分布を示す学習用速度頻度データ、及び/又は、時系列データにおける加速度の発生頻度分布を示す学習用加速度頻度データを取得する。学習用頻度データ取得部232は、取得した学習用頻度データをモデル作成部235に送る。
When the learning time series data is speed time series data, the learning frequency
生成用頻度データ取得部233は、機械学習モデルMを用いて時系列データを生成するために用いられる生成用頻度データを取得する。本明細書において、機械学習モデルMを用いて生成される時系列データを生成時系列データという。生成用頻度データ取得部233は、生成用頻度データとして、生成用速度頻度データ及び/又は生成用加速度頻度データを取得する。生成用頻度データ取得部233は、取得した生成用頻度データをデータ生成部236に送る。
The generation frequency
データ出力部234は、データ生成部236が生成用頻度データに基づいて機械学習モデルMから生成した生成時系列データを出力する。データ出力部234は、データ生成部236から出力された生成時系列データを、通信部21などの外部の装置に送信する。
The
モデル作成部235は、機械学習モデルMを作成し、作成した機械学習モデルMの重みを記憶部22に記憶させる。モデル作成部235は、モデル作成部235が有するメモリ(不図示)に重みを記憶させてもよい。
The
モデル作成部235は、学習用時系列データと、学習用頻度データと、を教師データとして重み付け処理を用いて機械学習することにより、頻度データが入力されたことに応じて頻度データに対応する時系列データである生成時系列データを出力するための機械学習モデルMを作成する。
The
学習用時系列データが、車両Tの速度の時系列データであり、学習用頻度データが、車両Tの速度の頻度データ及び/又は加速度の頻度データであり、生成時系列データが速度の時系列データである場合、機械学習モデルMは、速度頻度データ及び/又は加速度頻度データが入力されたことに応じて車両Tの速度の時系列データである生成時系列データを出力する。 The learning time series data is the speed time series data of the vehicle T, the learning frequency data is the speed frequency data and/or the acceleration frequency data of the vehicle T, and the generated time series data is the speed time series In the case of data, the machine learning model M outputs generated time series data that is time series data of the speed of the vehicle T in response to input of the speed frequency data and/or the acceleration frequency data.
データ生成部236は、生成用頻度データ取得部233から入力された生成用頻度データを機械学習モデルMに入力することにより生成時系列データを得る。生成用頻度データ取得部233から入力された生成用頻度データが、車両Tの速度の頻度データ及び/又は加速度の頻度データである場合、データ生成部236は、車両Tの速度の頻度データ及び/又は車両Tの加速度の頻度データを機械学習モデルMに入力する。これにより、機械学習モデルMから生成時系列データとして車両Tの速度の時系列データが出力される。このようにして、データ生成部236は生成時系列データを得て、これをデータ出力部234を介して外部に出力する。
The
<3>機械学習モデルMの作成方法
図5Aは、機械学習モデルMの一例として、条件付きVAEにより構成される機械学習モデルMをモデル作成部235が作成する処理の概要を示す図である。図5Bは、データ生成部236が機械学習モデルMを用いて生成時系列データを生成する過程を示す図である。
<3> Method for Creating Machine Learning Model M FIG. 5A is a diagram illustrating an overview of a process in which the
図5に示すように、機械学習モデルMは、一例としてのディープニューラルネットワーク(DNN)により構成されている。DNNは、入力層から出力層までの間に複数の層を有しており、それぞれの層に含まれる複数のノードそれぞれに可変の重みが設けられている。機械学習モデルMが学習する前の重みは初期値となっている。 As shown in FIG. 5, the machine learning model M is configured by a deep neural network (DNN) as an example. A DNN has a plurality of layers between an input layer and an output layer, and a variable weight is provided to each of a plurality of nodes included in each layer. The weights before the machine learning model M learns are initial values.
図5Aに示すように、モデル作成部235は、学習用時系列データ及び学習用頻度データのペアが入力される機械学習モデルM-1と、潜在変数ベクトルz及び学習用頻度データが入力される機械学習モデルM-2とで構成され、機械学習モデルM-2から出力される生成時系列データと、入力した学習用時系列データとを比較する。
As shown in FIG. 5A, the
加えて、モデル作成部235は、学習用時系列データをフーリエ変換して学習用周波数データを得るフーリエ変換部301と、機械学習モデルM-2から出力される生成時系列データをフーリエ変換して生成周波数データを得るフーリエ変換部302とを有する。モデル作成部235は、生成周波数データと、学習用周波数データと比較する。
In addition, the
すなわち、本実施の形態のモデル作成部235は、生成時系列データと学習用時系列データとの差分、及び、生成周波数データと学習用周波数データとの差分を、重み付け処理のために機械学習モデルに出力する差分算出部400を有する。
That is, the
モデル作成部235は、機械学習モデルM-1及び機械学習モデルM-2に学習用頻度データを入力した際に機械学習モデルM-2から出力される生成時系列データと、学習用時系列データとの差分に基づいて、機械学習モデルM-1及び機械学習モデルM-2の重みを更新する。
The
加えて、モデル作成部235は、機械学習モデルM-1及び機械学習モデルM-2に学習用頻度データを入力した際に機械学習モデルM-2から出力される生成時系列データを基に得られた生成周波数データと、学習用周波数データとの差分に基づいて、機械学習モデルM-1及び機械学習モデルM-2の重みを更新する。
In addition, the
モデル作成部235は、例えば生成時系列データと学習用時系列データとの差が閾値以上である場合に、前記差を逆伝搬させ、逆伝搬させた経路上のノードの重みを更新する。モデル作成部235は、生成時系列データと学習用時系列データとの差が閾値未満になるまで、学習用頻度データを機械学習モデルM-1及び機械学習モデルM-2に入力したことにより生成される生成時系列データと学習用時系列データとの比較と重みの更新とを繰り返す。モデル作成部235は、多数の学習用頻度データ及び学習用時系列データのペアを用いて上記の処理を実行することにより、図5Bに示す機械学習モデルM-3(機械学習モデルM-2と実質的に同一のモデル)を作成する。
For example, when the difference between the generated time series data and the learning time series data is greater than or equal to a threshold, the
同様に、モデル作成部235は、例えば生成周波数データと学習用周波数データとの差が閾値以上である場合に、前記差を逆伝搬させ、逆伝搬させた経路上のノードの重みを更新する。モデル作成部235は、生成周波数データと学習用周波数データとの差が閾値未満になるまで、学習用頻度データを機械学習モデルM-1及び機械学習モデルM-2に入力したことにより生成される生成周波数データと学習用周波数データとの比較と重みの更新とを繰り返す。モデル作成部235は、多数の学習用頻度データ及び学習用時系列データのペアを用いて上記の処理を実行することにより、図5Bに示す機械学習モデルM-3(機械学習モデルM-2と実質的に同一のモデル)を作成する。
Similarly, for example, when the difference between the generated frequency data and the learning frequency data is greater than or equal to a threshold, the
モデル作成部235が機械学習モデルM-1及び機械学習モデルM-2を更新して機械学習モデルM-3として完成した後には、図5Bに示すように、データ生成部236が、車両Tから取得された頻度データ(生成用頻度データ)を機械学習モデルM-3に入力することにより、機械学習モデルM-3が、入力された頻度データに対応する生成時系列データを出力する。
After the
<4>データ生成装置2における処理の流れ
図6は、データ生成装置2における処理の流れを示すフローチャートである。図6に示すフローチャートは、データ生成装置2が機械学習モデルMの作成を開始する指示を受けた時点から開始される。
<4> Flow of processing in
ステップS11において、学習用時系列データ取得部231が学習用時系列データを取得し、ステップS12において、学習用頻度データ取得部232が学習用頻度データを取得する。ステップS11、S12を実行する順序は任意であり、モデル作成部235には、学習用時系列データと学習用頻度データとが同時に入力されてもよい。
In step S11, the learning time series
ステップS13において、フーリエ変換部301、302が学習用周波数データ及び生成周波数データを得る。
In step S13, the
続くステップS14において、差分算出部400が生成時系列データと学習用時系列データの差分、及び、生成周波数データと学習用周波数データの差分を、機械学習モデルMに出力する。
In subsequent step S14, the
ステップS15において、モデル作成部235は、学習用時系列データと学習用頻度データのセットを教師データとして機械学習することにより機械学習モデルMを更新する。具体的には、モデル作成部235は、記憶部22に記憶された機械学習モデルMの重みを更新する。
In step S15, the
モデル作成部235は、更新された機械学習モデルMの性能を評価し、評価した結果が基準レベル以上であるか否かを判定する(ステップS16)。モデル作成部235は、第1の判定として、学習用頻度データを機械学習モデルMに入力した際に機械学習モデルMから出力される生成時系列データと、学習用時系列データとの差分が閾値未満である場合に、評価した結果が基準レベル以上であると判定する。同様に、モデル作成部235は、第2の判定として、学習用頻度データを機械学習モデルMに入力した際に機械学習モデルMから出力される生成時系列データに基づいて得られた生成周波数データと、学習用時系列データに基づいて得られた学習用周波数データとの差分が閾値未満である場合に、評価した結果が基準レベル以上であると判定する。モデル作成部235は、第1及び第2の判定のいずれにおいても評価した結果が基準レベル以上であると判定した場合に、ステップS16で肯定結果(ステップS16においてYES)を得る。
The
モデル作成部235は、評価した結果が基準レベルに達していないと判定した場合(ステップS16においてNO)、ステップS11に戻り、さらなる学習用時系列データ及び学習用頻度データを用いて機械学習を繰り返す。モデル作成部235は、評価した結果が基準レベルに達していると判定した場合(ステップS16においてYES)、機械学習モデルMの更新を終了する(ステップS17)。
If the
その後、データ生成部236は、時系列データを生成するための生成用頻度データを取得すると(ステップS18)、生成用頻度データを機械学習モデルMに入力する(ステップS19)。すると、ステップS20において、データ生成部236は、機械学習モデルMから生成時系列データを得る。
After that, the
<5>まとめ
以上説明したように、本実施の形態のモデル作成装置(制御部23)は、車両Tが走行中に測定された車両Tの走行中の時系列データを学習用時系列データとして取得する学習用時系列データ取得部231と、学習用時系列データに関する発生頻度分布を示すデータを学習用頻度データとして取得する学習用頻度データ取得部232と、学習用時系列データと、学習用頻度データと、を教師データとして差分に基づく重み付け処理を用いて機械学習することにより、頻度データが入力されたことに応じて生成時系列データを出力する機械学習モデルMを作成するモデル作成部235と、学習用時系列データをフーリエ変換することで学習用周波数データを得る第1のフーリエ変換部301と、生成時系列データをフーリエ変換することで生成周波数データを得る第2のフーリエ変換部302と、生成時系列データと学習用時系列データとの差分、及び、生成周波数データと学習用周波数データとの差分を、重み付け処理のためにモデル作成部235に出力する差分算出部400と、を備える。
<5> Summary As explained above, the model creation device (control unit 23) of the present embodiment uses time-series data of the running vehicle T, which is measured while the vehicle T is running, as learning time-series data. A learning frequency
本実施の形態のデータ生成装置(制御部23)は、車両Tが走行中に測定された車両Tの走行中の時系列データから時系列データに関する発生頻度分布を示す頻度データを取得する頻度データ取得部233と、学習用時系列データと、学習用時系列データに関する発生頻度分布を示す学習用頻度データと、を教師データとして差分に基づく重み付け処理を用いて機械学習することにより、頻度データが入力されたことに応じて生成時系列データを出力する機械学習モデルMを作成するモデル作成部235と、生成時系列データと学習用時系列データとの差分、及び、生成時系列データをフーリエ変換することで得られる生成周波数データと学習用時系列データをフーリエ変換することで得られる学習用周波数データとの差分を、重み付け処理のために機械学習モデルに出力する差分算出部と、を有するモデル作成部235によって得られた機械学習モデルMに、頻度データを入力することにより、頻度データに対応する時系列データである生成時系列データを生成するデータ生成部236と、を備える。
The data generation device (control unit 23) of the present embodiment acquires frequency data indicating an occurrence frequency distribution regarding time series data from time series data during running of the vehicle T measured while the vehicle T is running. The frequency data is obtained by performing machine learning using the
これにより、生成時系列データと学習用時系列データの差分のみならず、生成周波数データと学習用周波数データの差も反映された機械学習モデルMを作成するので、学習用時系列データと生成時系列データとを比較した場合に、周波数及び振幅が近づき、高周波で表される細かな変化が再現された生成時系列データを得ることができるようになる。 This creates a machine learning model M that reflects not only the difference between the generated time series data and the learning time series data, but also the difference between the generated frequency data and the learning frequency data. When compared with series data, the frequencies and amplitudes become close, making it possible to obtain generated time series data that reproduces minute changes represented by high frequencies.
以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されず、その要旨の範囲内で種々の変形及び変更が可能である。例えば、装置の全部又は一部は、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。また、複数の実施の形態の任意の組み合わせによって生じる新たな実施の形態も、本発明の実施の形態に含まれる。組み合わせによって生じる新たな実施の形態の効果は、もとの実施の形態の効果を併せ持つ。 Although the present invention has been described above using the embodiments, the technical scope of the present invention is not limited to the scope described in the above embodiments, and various modifications and changes can be made within the scope of the gist. be. For example, all or part of the device can be functionally or physically distributed and integrated into arbitrary units. In addition, new embodiments created by arbitrary combinations of multiple embodiments are also included in the embodiments of the present invention. The effects of the new embodiment resulting from the combination have the effects of the original embodiment.
上述の実施の形態では、主に時系列データが車両Tの速度である場合について述べたが、上述したように時系列データは、これに限らず、例えば、車両Tの加速度、車両Tで使用される冷却水の温度、車両Tで使用される油の温度、車両Tのアクセル開度、車両Tの振動量など、車両Tの走行によりであり時間的に変化する種々のパラメータについての時系列データであり得る。 In the above-described embodiment, the case where the time-series data is mainly the speed of the vehicle T has been described, but as described above, the time-series data is not limited to this, and for example, the acceleration of the vehicle T, and the case where the time-series data is used in the vehicle T are described. Time series of various parameters that change over time as the vehicle T travels, such as the temperature of the cooling water used in the vehicle T, the temperature of the oil used in the vehicle T, the accelerator opening of the vehicle T, and the amount of vibration of the vehicle T. It can be data.
また、上述の実施の形態では、データ生成装置2がデータ収集装置1から時系列データ及び頻度データを取得する場合を例示したが、データ生成装置2がデータ収集装置1の機能を有しており、データ生成装置2が複数の車両Tから測定データを受信してもよい。
Further, in the above-described embodiment, the case where the
また、上述の実施の形態では、モデル作成部235に学習用時系列データ及び学習用頻度データを入力して機械学習を行う場合について述べたが、これに加えて、フーリエ変換部301による得られた学習用周波数データをモデル作成部235に入力して機械学習を行うようにしてもよい。このようにすれば、学習用時系列データに周波数情報を付加する役割を学習用周波数データに持たせた学習を行うことができるようになるので、より周波数の再現性の良い機械学習モデルMを得ることができる。
Furthermore, in the above embodiment, a case has been described in which machine learning is performed by inputting learning time series data and learning frequency data to the
また、以上の説明においては、データ生成装置2として機能するコンピューターが、モデル作成装置の機能を有するとともに、生成用頻度データが入力されたことに応じて機械学習モデルMから出力された生成時系列データを出力する機能も有する場合を例示したが、データ生成装置2の構成はこれに限らない。データ生成装置2は、モデル作成装置として機能する第1コンピューターと、第1コンピューターに生成用頻度データを入力し、第1コンピューターから生成時系列データを取得する第2コンピューターとによって構成されていてもよい。
In addition, in the above description, the computer functioning as the
本発明は、車両走行中の車両に関する時系列データを、学習により少ないデータから再現する技術として広く用いることができる。 INDUSTRIAL APPLICATION This invention can be widely used as a technique which reproduces the time series data regarding a vehicle while the vehicle is running from a small amount of data through learning.
1 データ収集装置
2 データ生成装置
21 通信部
22 記憶部
23 制御部
231 時系列データ取得部
232 学習用頻度データ取得部
233 生成用頻度データ取得部
234 データ出力部
235 モデル作成部
236 データ生成部
301、302 フーリエ変換部
400 差分算出部
M 機械学習モデル
S データ生成システム
T 車両
1
Claims (4)
前記学習用時系列データに関する発生頻度分布を示すデータを学習用頻度データとして取得する学習用頻度データ取得部と、
前記学習用時系列データと、前記学習用頻度データと、を教師データとして差分に基づく重み付け処理を用いて機械学習することにより、頻度データが入力されたことに応じて生成時系列データを出力する機械学習モデルを作成するモデル作成部と、
前記学習用時系列データをフーリエ変換することで学習用周波数データを得る第1のフーリエ変換部と、
前記生成時系列データをフーリエ変換することで生成周波数データを得る第2のフーリエ変換部と、
前記生成時系列データと前記学習用時系列データとの差分、及び、前記生成周波数データと前記学習用周波数データとの差分を、前記重み付け処理のために前記モデル作成部に出力する差分算出部と、
を備えるモデル作成装置。 a learning time-series data acquisition unit that acquires time-series data during running of the vehicle, which is measured while the vehicle is running, as learning time-series data;
a learning frequency data acquisition unit that acquires data indicating an occurrence frequency distribution regarding the learning time series data as learning frequency data;
By performing machine learning using the learning time series data and the learning frequency data as teacher data using weighting processing based on differences, generated time series data is output in response to input of frequency data. a model creation section that creates a machine learning model;
a first Fourier transform unit that obtains learning frequency data by Fourier transforming the learning time series data;
a second Fourier transform unit that obtains generated frequency data by Fourier transforming the generated time series data;
a difference calculation unit that outputs a difference between the generated time series data and the learning time series data and a difference between the generated frequency data and the learning frequency data to the model creation unit for the weighting process; ,
A model creation device comprising:
請求項1に記載のモデル作成装置。 The model creation unit performs machine learning using the learning frequency data as teacher data in addition to the learning time series data and the learning frequency data.
The model creation device according to claim 1.
前記学習用頻度データは、前記車両の速度の時系列データにおける速度又は加速度の発生頻度分布を示すデータである、
請求項1又は2に記載のモデル作成装置。 The time series data is time series data of the speed of the vehicle,
The learning frequency data is data indicating an occurrence frequency distribution of speed or acceleration in the time series data of the speed of the vehicle.
The model creation device according to claim 1 or 2.
車両が走行中に測定された前記車両の走行中の時系列データを学習用時系列データとして取得するステップと、
前記学習用時系列データに関する発生頻度分布を示すデータを学習用頻度データとして取得するステップと、
前記学習用時系列データと、前記学習用頻度データと、を教師データとして差分に基づく重み付け処理を用いて機械学習することにより、頻度データが入力されたことに応じて生成時系列データを出力する機械学習モデルを作成するステップと、
前記学習用時系列データをフーリエ変換することで学習用周波数データを得るステップと、
前記生成時系列データをフーリエ変換することで生成周波数データを得るステップと、
前記生成時系列データと前記学習用時系列データとの差分、及び、前記生成周波数データと前記学習用周波数データとの差分を、前記機械学習モデルにフィードバックすることで前記機械学習モデルの重みを更新するステップと、
を含むモデル作成方法。 A computer-implemented model creation method, the method comprising:
acquiring time-series data of the vehicle while it is running, which is measured while the vehicle is running, as time-series data for learning;
acquiring data indicating an occurrence frequency distribution regarding the learning time series data as learning frequency data;
By performing machine learning using weighting processing based on differences using the learning time series data and the learning frequency data as teacher data, generated time series data is output in response to input of frequency data. creating a machine learning model;
obtaining frequency data for learning by Fourier transforming the time series data for learning;
obtaining generated frequency data by Fourier transforming the generated time series data;
The weight of the machine learning model is updated by feeding back the difference between the generated time series data and the learning time series data and the difference between the generated frequency data and the learning frequency data to the machine learning model. the step of
Model creation methods including.
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