WO2020240619A1 - 情報処理装置、車両制御装置、情報処理方法、及びプログラム - Google Patents

情報処理装置、車両制御装置、情報処理方法、及びプログラム Download PDF

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Definitions

  • the information processing device, vehicle control device, information processing method, and program according to the present invention have the following configurations.
  • One aspect (1) of the present invention includes an acquisition unit that acquires first data indicating the usage status of the target vehicle and second data indicating the usage status of the battery mounted on the target vehicle, and the said vehicle.
  • the first data and the second data are input, the first data and the first data acquired by the acquisition unit are stored in a classifier learned to output the third data indicating the presence or absence of unauthorized use of a certain vehicle.
  • a determination unit that inputs the second data and determines whether or not the target vehicle has been illegally used based on the first data and the third data output by the classifier that has input the second data. It is an information processing device equipped with.
  • the aspect (3) is a response of the first information from the information processing device according to the aspect (2) to the elapse of a predetermined time after the first information is transmitted to the terminal device.
  • the communication unit does not receive the second information from the terminal device, it further includes a remote control unit that remotely controls the target vehicle via the communication unit.
  • the classifier is based on the first data and the second data of the vehicle in which the information processing device according to any one of the above (1) to (5) is abused. It is further provided with a learning unit for learning.
  • FIG. 1 is a diagram showing a configuration example of an unauthorized use detection system 1 including an information processing device and a vehicle control device according to the first embodiment.
  • the fraudulent use detection system 1 is a system that detects that the vehicle 10 which is an electric vehicle has been fraudulently used. Unauthorized use includes, for example, stealing the vehicle 10, removing a battery (hereinafter, synonymous with a secondary battery) from the vehicle 10, and driving the vehicle 10 without the permission of the owner.
  • Each of the plurality of terminal devices 200 is a terminal device that can be used by the owner of each vehicle 10.
  • the terminal device 200 is a mobile phone or tablet terminal including a touch panel that also serves as a user interface and a display, a wireless communication interface including an antenna, a storage, and an arithmetic unit such as a CPU (Central Processing Unit).
  • a CPU Central Processing Unit
  • the VCU34 is, for example, a DC-DC converter.
  • the VCU 34 boosts the power supplied from the battery 40 and outputs it to the DC link DL.
  • control unit 36 Some or all of the components of the control unit 36 are realized by, for example, a processor such as a CPU (Central Processing Unit) or a GPU (Graphics Processing Unit) executing a program (software). In addition, some or all of these components are determined by hardware (including circuit section; circuitry) such as LSI (Large Scale Integration), ASIC (Application Specific Integrated Circuit), and FPGA (Field-Programmable Gate Array). It may be realized, or it may be realized by the cooperation of software and hardware.
  • the program may be stored in advance in the HDD or flash memory of the storage unit 38, or is stored in a removable storage medium such as a DVD or CD-ROM, and the storage medium is mounted on the drive device. It may be installed in the storage unit 38.
  • the motor control unit 36A controls the motor 12 based on the output of the vehicle sensor 20.
  • the brake control unit 36B controls the brake device 16 based on the output of the vehicle sensor 20.
  • the communication control unit 36D controls the communication device 50 to represent data representing the characteristics of the behavior of the vehicle 10 under manual driving (hereinafter referred to as vehicle characteristic data) and the operation of the battery 40 used under manual driving. Data representing the characteristics of the above (hereinafter referred to as battery characteristic data) and biometric information detected by the biosensor 24 are transmitted to the center server 100 via the network NW.
  • vehicle characteristic data data representing the characteristics of the behavior of the vehicle 10 under manual driving
  • battery characteristic data data representing the characteristics of the above
  • biometric information detected by the biosensor 24 are transmitted to the center server 100 via the network NW.
  • the battery sensor 42 includes, for example, a current sensor, a voltage sensor, and a temperature sensor.
  • the battery sensor 42 detects, for example, the current value, the voltage value, and the temperature of the battery 40.
  • the battery sensor 42 outputs the detected current value, voltage value, temperature, etc. to the control unit 36.
  • the first display unit 60A is provided near the front of the driver's seat (the seat closest to the steering wheel 91) on the instrument panel 93, and is located at a position where the occupant can see through the gap of the steering wheel 91 or through the steering wheel 91. Will be installed.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of the configuration of the center server 100 according to the first embodiment.
  • the center server 100 includes, for example, a communication unit 110, a control unit 120, and a storage unit 150.
  • the program may be stored in advance in the HDD or flash memory of the storage unit 150, or is stored in a removable storage medium such as a DVD or CD-ROM, and the storage medium is mounted on the drive device. This may be installed in the storage unit 150.
  • the classifier information 154 is information (program or data structure) that defines a classifier MDL for performing pattern classification as to whether the vehicle 10 is being abused or not being abused. Details of the classifier MDL will be described later.
  • FIG. 5 is a flowchart showing a series of run-time processing flows by the control unit 120 in the first embodiment. The processing of this flowchart may be repeated, for example, at a predetermined cycle.
  • the authentication unit 124 determines whether or not the biometric information acquired by the acquisition unit 122 matches the biometric information included in the authentication information 152. When the biometric information acquired by the acquisition unit 122 and the biometric information included in the authentication information 152 match, the authentication unit 124 determines that the biometric authentication of the driver of the target vehicle 10T has succeeded.
  • FIG. 6 is a diagram schematically showing the classifier MDL.
  • the classifier MDL may be implemented using a deep neural network.
  • the classifier MDL is not limited to deep neural networks, but is realized by other models such as logistic regression, SVM (Support Vector Machine), k-NN (k-Nearest Neighbor algorithm), decision tree, naive Bayes classifier, and random forest. You may.
  • the deep neural network may be, for example, a convolutional neural network or a recurrent neural network.
  • the activation function that realizes the neuron may be, for example, a rectified linear function (ReLU function), a sigmoid function, a step function, or other function.
  • ReLU function rectified linear function
  • sigmoid function a sigmoid function
  • step function a function that realizes the neuron.
  • the determination unit 126 determines whether or not the target vehicle 10T has been illegally used based on the classification result of the classifier MDL (step S108).
  • the classifier MDL By learning the classifier MDL in this way, for example, when a third party other than the owner drives the vehicle 10, it can be determined that the driving is illegal. For example, if the owner is a user who frequently depresses the accelerator pedal, a large amount of current is supplied from the battery 40 to the motor 12. On the other hand, when the third party depresses the accelerator pedal less frequently or depresses the accelerator pedal per unit time than the owner, the battery 40 supplies the motor 12 to the motor 12 more than when the owner operates the accelerator pedal. The current that is generated tends to decrease. Therefore, by learning the classifier MDL in advance using characteristic data that clearly reflects such driving habits and individual differences, it is not necessary to monitor with a camera or require biometric authentication. In both cases, unauthorized use can be detected.
  • the center server 100 shows the vehicle characteristic data showing the characteristics of the behavior when the target vehicle 10T is used, and the operation characteristics of the battery 40 mounted on the target vehicle 10T.
  • the target vehicle 10T is invalid based on the output result of the classifier MDL that acquires the battery feature data, inputs the acquired vehicle feature data and the battery feature data into the pre-learned classifier MDL, and inputs the data.
  • the second embodiment will be described.
  • the center server 100 has been described as determining the unauthorized use of the vehicle 10.
  • the control unit 36 of the PCU 30 determines the unauthorized use of the vehicle 10 (hereinafter referred to as the own vehicle 10S) on which the PCU 30 is mounted, as compared with the first embodiment described above. different.
  • the differences from the first embodiment will be mainly described, and the description of the functions and the like common to the first embodiment will be omitted.
  • the communication control unit 36D transmits confirmation information to the terminal device 200 owned by the owner of the own vehicle 10S via the communication device 50.

Abstract

情報処理装置は、対象車両の利用状況を示す第１データと、前記対象車両に搭載されたバッテリの利用状況を示す第２データとを取得する取得部と、ある車両の前記第１データ及び前記第２データが入力されると、ある車両の不正利用の有無を示す第３データを出力するように学習された分類器に、前記取得部により取得された前記第１データ及び前記第２データを入力し、前記第１データ及び前記第２データを入力した前記分類器によって出力された前記第３データに基づいて、前記対象車両が不正利用されたか否かを判定する判定部と、を備える。

Description

情報処理装置、車両制御装置、情報処理方法、及びプログラム
　本発明は、情報処理装置、車両制御装置、情報処理方法、及びプログラムに関する。
　バッテリの収容室を開閉するボンネットが閉じられたことを条件に、閉じられたボンネットの外側を車載カメラが撮像し、車載カメラが撮像した画像を盗難追跡サービスプロバイダのデータベース等に送信することで、車両の盗難を抑止する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。
特開２０１６－５２８４７号公報
　しかしながら、従来の技術では、盗難のような車両の不正利用を精度よく検出できない場合があった。
　本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、車両の不正利用を精度よく検出することができる情報処理装置、車両制御装置、情報処理方法、及びプログラムを提供することを目的の一つとする。
　本発明に係る情報処理装置、車両制御装置、情報処理方法、及びプログラムは、以下の構成を採用した。
　本発明の一態様（１）は、対象車両の利用状況を示す第１データと、前記対象車両に搭載されたバッテリの利用状況を示す第２データとを取得する取得部と、ある車両の前記第１データ及び前記第２データが入力されると、ある車両の不正利用の有無を示す第３データを出力するように学習された分類器に、前記取得部により取得された前記第１データ及び前記第２データを入力し、前記第１データ及び前記第２データを入力した前記分類器によって出力された前記第３データに基づいて、前記対象車両が不正利用されたか否かを判定する判定部と、を備える情報処理装置である。
　（２）の態様は、上記（１）の態様に係る情報処理装置が、前記対象車両の所有者の端末装置と通信する通信部と、前記判定部によって前記対象車両が不正利用されたと判定された場合、前記所有者に前記対象車両を確認するように促す第１情報を、前記通信部を介して前記端末装置に送信する通信制御部と、を更に備えるものである。
　（３）の態様は、上記（２）の態様に係る情報処理装置が、前記端末装置に前記第１情報が送信されてから所定時間が経過するまでの間に、前記第１情報のレスポンスである第２情報を、前記通信部が前記端末装置から受信しない場合、前記通信部を介して前記対象車両を遠隔制御する遠隔制御部を更に備えるものである。
　（４）の態様は、上記（２）または（３）の態様に係る情報処理装置において、前記取得部は、更に、前記対象車両を利用するユーザの生体情報を取得し、前記取得部によって取得された前記生体情報に基づいて、前記対象車両を利用するユーザが、前記対象車両の所有者であることを認証する認証部を更に備え、前記通信制御部は、前記認証部によって前記ユーザが前記所有者であることが認証されず、且つ前記判定部によって前記対象車両が不正利用されたと判定された場合、前記第１情報を前記端末装置に送信し、前記認証部によって前記ユーザが前記所有者であることが認証された場合、または前記判定部によって前記対象車両が不正利用されたと判定されなかった場合、前記第１情報を前記端末装置に送信しないものである。
　（５）の態様は、上記（１）の態様に係る情報処理装置が、前記対象車両と通信する通信部と、前記判定部によって前記対象車両が不正利用されたと判定された場合、前記通信部を介して前記対象車両を遠隔制御する遠隔制御部と、を更に備えるものである。
　（６）の態様は、上記（１）から（５）のいずれか一つの態様に係る情報処理装置が、不正利用された車両の前記第１データ及び前記第２データに基づいて、前記分類器を学習する学習部を更に備えるものである。
　本発明の他の態様（７）は、対象車両に搭載された少なくとも一つのバッテリと、前記バッテリに蓄えられた電力を利用して前記対象車両を走行させる制御部と、前記対象車両の利用状況を示す第１データと、前記バッテリの利用状況を示す第２データとを取得する取得部と、ある車両の前記第１データ及び前記第２データが入力されると、ある車両の不正利用の有無を示す第３データを出力するように学習された分類器に、前記取得部により取得された前記第１データ及び前記第２データを入力し、前記第１データ及び前記第２データを入力した前記分類器によって出力された前記第３データに基づいて、前記対象車両が不正利用されたか否かを判定する判定部と、を備える車両制御装置である。
　本発明の他の態様（８）は、コンピュータが、対象車両の利用状況を示す第１データと、前記対象車両に搭載されたバッテリの利用状況を示す第２データとを取得し、ある車両の前記第１データ及び前記第２データが入力されると、ある車両の不正利用の有無を示す第３データを出力するように学習された分類器に、前記取得した第１データ及び第２データを入力し、前記第１データ及び前記第２データを入力した前記分類器によって出力された前記第３データに基づいて、前記対象車両が不正利用されたか否かを判定する情報処理方法である。
　本発明の他の態様（９）は、コンピュータに、対象車両の利用状況を示す第１データと、前記対象車両に搭載されたバッテリの利用状況を示す第２データとを取得する処理と、ある車両の前記第１データ及び前記第２データが入力されると、ある車両の不正利用の有無を示す第３データを出力するように学習された分類器に、前記取得した第１データ及び第２データを入力し、前記第１データ及び前記第２データを入力した前記分類器によって出力された前記第３データに基づいて、前記対象車両が不正利用されたか否かを判定する処理と、を実行させるためのプログラムである。
　（１）～（９）のいずれかの態様によれば、車両の不正利用を精度よく検出することができる。
第１実施形態に係る情報処理装置及び車両制御装置を含む不正利用検出システム１の構成例を示す図である。 第１実施形態に係る車両１０の構成の一例を示す図である。 第１実施形態に係る車両１０の車室内の構成を例示した図である。 第１実施形態に係るセンターサーバ１００の構成の一例を示す図である。 第１実施形態における制御部１２０によるランタイムの一連の処理の流れを示すフローチャートである。 分類器ＭＤＬを模式的に示す図である。 第１実施形態における制御部１２０によるトレーニングの一連の処理の流れを示すフローチャートである。 第２実施形態に係るＰＣＵ３０Ｘの一例を示す図である。 実施形態に係るＰＣＵ３０およびセンターサーバ１００のハードウェア構成の一例を示す図である。
　以下、図面を参照し、本発明の情報処理装置、車両制御装置、情報処理方法、及びプログラムの実施形態について説明する。以下の説明において、車両１０は電気自動車であるものとするが、車両１０は、走行用の電力を供給する二次電池を搭載した車両であればよく、ハイブリッド自動車や燃料電池を搭載した車両であってもよい。
　＜第１実施形態＞
　［全体構成］
　図１は、第１実施形態に係る情報処理装置及び車両制御装置を含む不正利用検出システム１の構成例を示す図である。不正利用検出システム１は、電気自動車である車両１０が不正利用されたことを検出するシステムである。不正利用は、例えば、車両１０を盗難することや、車両１０からバッテリ（以下、二次電池と同義であるものとする）を取り出すこと、所有者の許可なく車両１０を運転することなどを含む。
　図１に示すように、不正利用検出システム１は、複数の車両１０と、複数の端末装置２００と、センターサーバ１００と、を備える。車両１０、センターサーバ１００、および端末装置２００は、ネットワークＮＷを介して通信する。ネットワークＮＷは、例えば、インターネット、ＷＡＮ（Wide Area Network）、ＬＡＮ（Local Area Network）、プロバイダ装置、無線基地局などを含む。
　センターサーバ１００は、複数の車両１０のそれぞれが送信した情報に基づいて、各車両１０について不正利用されたことを検出する。
　複数の端末装置２００のそれぞれは、各車両１０の所有者が利用可能な端末装置である。典型的には、端末装置２００は、ユーザインターフェースとディスプレイを兼ねるタッチパネルや、アンテナなどを含む無線通信インターフェース、ストレージ、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などの演算装置を備える携帯電話やタブレット端末である。
　端末装置２００では、ウェブブラウザやアプリケーションプログラムなどのＵＡ（User Agent）が起動する。ＵＡが起動した端末装置２００は、ユーザから各種入力操作を受け付け、受け付けた入力操作に応じて各種処理を行う。端末装置２００には、指紋センサやマイクロフォン、カメラといったデバイスが含まれていてもよい。この場合、端末装置２００は、指紋センサによって検出された所有者の指紋や、マイクロフォンによって収音された所有者の音声、カメラによって撮像された所有者の顔画像といった生体情報を、ネットワークＮＷを介してセンターサーバ１００に送信してもよい。
　［車両の構成］
　図２は、第１実施形態に係る車両１０の構成の一例を示す図である。図２に示すように、車両１０には、例えば、モータ１２と、駆動輪１４と、ブレーキ装置１６と、車両センサ２０と、運転操作センサ２２と、生体センサ２４と、ＰＣＵ（Power Control Unit）３０と、バッテリ４０と、バッテリセンサ４２と、通信装置５０と、表示装置６０と、充電口７０と、コンバータ７２とを備える。
　モータ１２は、例えば、三相交流電動機である。モータ１２のロータは、駆動輪１４に連結される。モータ１２は、供給される電力を用いて動力を駆動輪１４に出力する。モータ１２は、車両の減速時に車両の運動エネルギーを用いて発電する。
　ブレーキ装置１６は、例えば、ブレーキキャリパーと、ブレーキキャリパーに油圧を伝達するシリンダと、シリンダに油圧を発生させる電動モータと、を備える。ブレーキ装置１６は、ブレーキペダルの操作によって発生した油圧を、マスターシリンダを介してシリンダに伝達する機構をバックアップとして備えてよい。ブレーキ装置１６は、上記説明した構成に限らず、マスターシリンダの油圧をシリンダに伝達する電子制御式油圧ブレーキ装置であってもよい。
　車両センサ２０は、例えば、アクセル開度センサや、車速センサ、ブレーキ踏量センサ、ステアリングセンサ、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）センサ、ヨーレートセンサ、方位センサなどを備える。
　アクセル開度センサは、アクセルペダルに取り付けられ、そのアクセルペダルの操作量を検出する。アクセル開度センサは、検出した操作量を示す信号をアクセル開度として制御部３６に出力する。
　車速センサは、例えば、複数の車輪速センサと速度計算機とを備える。複数の車輪速センサのそれぞれは、各車輪に取り付けられる。車輪速センサは、取り付けられた車輪の速度や加速度を検出する。速度計算機は、複数の車輪速センサによって検出された速度や加速度を統計的に計算し、車両１０の速度や加速度を算出する。車速センサは、算出した車両１０の速度や加速度を示す信号を制御部３６及び表示装置６０に出力する。
　ブレーキ踏量センサは、ブレーキペダルに取り付けられ、ブレーキペダルの操作量を検出する。ブレーキ踏量センサは、検出した操作量を示す信号をブレーキ踏量として制御部３６に出力する。
　ステアリングセンサは、ステアリングホイールに取り付けられ、ステアリングホイールの操作量を検出する。例えば、ステアリングセンサは、ステアリングホイールに乗員が触れることで発生した微弱な電流を検出する。ステアリングセンサは、ステアリングホイールの回転軸（シャフト）回りに生じた操舵トルクを検出してもよい。ステアリングセンサは、電流や操舵トルクを検出すると、その検出結果を示す信号を制御部３６に出力する。
　ＧＮＳＳセンサは、ＧＰＳ（Global Positioning System）などのＧＮＳＳ衛星から信号を受信し、受信した信号に基づいて、車両１０の位置を検出する。ＧＮＳＳセンサは、車速センサやヨーレートセンサなどの出力を利用したＩＮＳ（Inertial Navigation System）を用いて、検出した車両１０の位置を補正してもよい。ＧＮＳＳセンサは、検出した車両１０の位置を示す信号を制御部３６に出力する。
　ヨーレートセンサは、車両１０の鉛直軸回りの角速度を検出する。ヨーレートセンサは、検出した角速度を示す信号をヨーレートとして制御部３６に出力する。
　方位センサは、車両１０の向きを検出する。方位センサは、検出した向きを示す信号を方位として制御部３６に出力する。
　生体センサ２４は、車両１０の運転者の生体情報を検出する。例えば、生体センサ２４は、運転者の指紋や掌紋、虹彩、静脈、顔画像、音声といった情報を検出する。指紋や掌紋を検出する場合、生体センサ２４は、ステアリングホイールに設けられてよい。生体センサ２４は、検出した生体情報を制御部３６に出力する。
　ＰＣＵ３０は、例えば、変換器３２と、ＶＣＵ（Voltage Control Unit）３４と、制御部３６と、記憶部３８とを備える。図示の例では、これらの構成要素をＰＣＵ３０として一つのまとまりに構成しているがこれに限られず、複数の構成要素を分散的に配置しても構わない。
　変換器３２は、例えば、ＡＣ－ＤＣ変換器である。変換器３２の直流側端子は、直流リンクＤＬに接続されている。直流リンクＤＬには、ＶＣＵ３４を介してバッテリ４０が接続されている。変換器３２は、モータ１２により発電された交流を直流に変換して直流リンクＤＬに出力する。
　ＶＣＵ３４は、例えば、ＤＣ―ＤＣコンバータである。ＶＣＵ３４は、バッテリ４０から供給される電力を昇圧して直流リンクＤＬに出力する。
　制御部３６は、例えば、モータ制御部３６Ａと、ブレーキ制御部３６Ｂと、バッテリ・ＶＣＵ制御部３６Ｃと、通信制御部３６Ｄとを備える。モータ制御部３６Ａ、ブレーキ制御部３６Ｂ、バッテリ・ＶＣＵ制御部３６Ｃ、及び通信制御部３６Ｄは、それぞれ別体の制御装置に置き換えられてもよい。別体の制御装置は、例えば、モータＥＣＵ（Electronic Control Unit）、ブレーキＥＣＵ、バッテリＥＣＵである。
　制御部３６の構成要素のうち一部または全部は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＧＰＵ（Graphics Processing Unit）などのプロセッサがプログラム（ソフトウェア）を実行することにより実現される。また、これらの構成要素のうち一部または全部は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）などのハードウェア（回路部；circuitryを含む）によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。プログラムは、予め記憶部３８のＨＤＤやフラッシュメモリなどに格納されていてもよいし、ＤＶＤやＣＤ－ＲＯＭなどの着脱可能な記憶媒体に格納されており、その記憶媒体がドライブ装置に装着されることで記憶部３８にインストールされてもよい。
　モータ制御部３６Ａは、車両センサ２０の出力に基づいて、モータ１２を制御する。ブレーキ制御部３６Ｂは、車両センサ２０の出力に基づいて、ブレーキ装置１６を制御する。
　バッテリ・ＶＣＵ制御部３６Ｃは、バッテリ４０に取り付けられたバッテリセンサ４２の出力に基づいて、バッテリ４０のＳＯＣ（State Of Charge）を算出する。バッテリ・ＶＣＵ制御部３６Ｃは、算出したバッテリ４０のＳＯＣが閾値以上である場合、ＶＣＵ３４に対して、直流リンクＤＬの電圧を上昇するように指示する。
　通信制御部３６Ｄは、通信装置５０を制御して、手動運転下における車両１０の挙動の特徴を表すデータ（以下、車両特徴データと称する）と、手動運転下おいて利用されるバッテリ４０の動作の特徴を表すデータ（以下、バッテリ特徴データと称する）と、生体センサ２４によって検出された生体情報とをネットワークＮＷを介してセンターサーバ１００に送信する。
　車両特徴データには、例えば、車両センサ２０の検出結果や、車両１０を識別する車両ＩＤ、車両１０の車種、車両１０のサイズ、車両１０の位置情報、時刻といった情報が含まれる。バッテリ特徴データには、例えば、バッテリ・ＶＣＵ制御部３６Ｃによって算出されたバッテリ４０のＳＯＣや、バッテリセンサ４２の検出結果、バッテリ４０を識別するバッテリＩＤ、バッテリ４０の容量、バッテリ４０の公称電圧、バッテリ４０の種類、時刻といった情報が含まれる。
　記憶部３８は、例えば、ＨＤＤ、フラッシュメモリ、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、またはＲＡＭ（Random Access Memory）などにより実現される。記憶部３８は、例えば、プロセッサによって読み出されて実行されるプログラムなどを格納する。
　バッテリ４０は、例えば、リチウムイオン電池などの二次電池である。バッテリ４０には、車両１０の外部の充電器２１０から導入される電力を蓄え、車両１０の走行のために蓄えた電力を放電する。
　バッテリセンサ４２は、例えば、電流センサ、電圧センサ、温度センサを備える。バッテリセンサ４２は、例えば、バッテリ４０の電流値、電圧値、温度を検出する。バッテリセンサ４２は、検出した電流値、電圧値、温度等を制御部３６に出力する。
　通信装置５０は、ネットワークＮＷに接続するための無線モジュールを含む。通信装置５０は、制御部３５の指示に従って、車両特徴データやバッテリ特徴データといった各種情報をセンターサーバ１００に送信する。通信装置５０は、ネットワークＮＷを介してセンターサーバ１００から情報を受信する。通信装置５０は、受信した情報を制御部３６や表示装置６０に出力する。
　表示装置６０は、第１表示部６０Ａと、第２表示部６０Ｂとを備える。第１表示部６０Ａ及び第２表示部６０Ｂは、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）や有機ＥＬ（Electro Luminescence）表示装置などである。第１表示部６０Ａ及び第２表示部６０Ｂは、制御部３６が出力した情報や、通信装置５０がセンターサーバ１００から受信した情報を表示する。
　充電口７０は、車両１０の車体外部に向けて設けられている。充電口７０は、充電ケーブル２２０を介して充電器２１０に接続される。充電ケーブル２２０は、第１プラグ２２２と第２プラグ２２４を備える。第１プラグ２２２は、充電器２１０に接続され、第２プラグ２２４は、充電口７０に接続される。充電器２１０から供給される電気は、充電ケーブル２２０を介して充電口７０に供給される。
　また、充電ケーブル２２０は、電力ケーブルに付設された信号ケーブルを含む。信号ケーブルは、車両１０と充電器２１０の間の通信を仲介する。したがって、第１プラグ２２２と第２プラグ２２４のそれぞれには、電力コネクタと信号コネクタが設けられている。
　コンバータ７２は、充電口７０とバッテリ４０の間に設けられる。コンバータ７２は、充電口７０を介して充電器２１０から導入される電流、例えば交流電流を直流電流に変換する。コンバータ７２は、変換した直流電流をバッテリ４０に対して出力する。
　図３は、第１実施形態に係る車両１０の車室内の構成を例示した図である。図３に示すように、車両１０には、例えば、ステアリングホイール９１と、フロントウインドシールド９２と、インストルメントパネル９３とが設けられる。フロントウインドシールド９２は、光透過性を有する部材である。
　第１表示部６０Ａは、インストルメントパネル９３における運転席（ステアリングホイール９１に最も近い座席）の正面付近に設けられ、乗員がステアリングホイール９１の間隙から、或いはステアリングホイール９１越しに視認可能な位置に設置される。
　第２表示部６０Ｂは、例えば、インストルメントパネル９３の中央に設置される。第２表示部６０Ｂは、例えば、ナビゲーション装置（不図示）によるナビゲート結果を画像として表示したり、テレビ番組を表示したり、ＤＶＤを再生したり、ダウンロードされた映画等のコンテンツを表示したりする。
　［センターサーバの構成］
　図４は、第１実施形態に係るセンターサーバ１００の構成の一例を示す図である。図４に示すように、センターサーバ１００は、例えば、通信部１１０と、制御部１２０と、記憶部１５０とを備える。
　通信部１１０は、例えば、アンテナやＮＩＣ（Network Interface Card）などの通信インターフェースを含む。通信部１１０は、ネットワークＮＷを介して、複数の車両１０のそれぞれと通信する。例えば、通信部１１０は、各車両１０から車両特徴データとバッテリ特徴データとを受信する。
　制御部１２０は、例えば、取得部１２２と、認証部１２４と、判定部１２６と、通信制御部１２８と、遠隔制御部１３０と、学習部１３２とを備える。これらの各構成要素の処理について後述する。
　制御部１２０の構成要素のうち一部または全部は、例えば、ＣＰＵやＧＰＵなどのプロセッサがプログラム（ソフトウェア）を実行することにより実現される。また、これらの構成要素のうち一部または全部は、ＬＳＩやＡＳＩＣ、ＦＰＧＡなどのハードウェア（回路部；circuitryを含む）によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。
　プログラムは、予め記憶部１５０のＨＤＤやフラッシュメモリなどに格納されていてもよいし、ＤＶＤやＣＤ－ＲＯＭなどの着脱可能な記憶媒体に格納されており、その記憶媒体がドライブ装置に装着されることで記憶部１５０にインストールされてもよい。
　記憶部１５０は、例えば、ＨＤＤ、フラッシュメモリ、ＥＥＰＲＯＭ、ＲＯＭ、またはＲＡＭなどにより実現される。記憶部１５０は、例えば、プロセッサによって読み出されて実行されるプログラムの他に、認証情報１５２や分類器情報１５４などを格納する。
　認証情報１５２は、例えば、各車両１０の車両ＩＤに対して、予め決められたユーザ（例えば車両１０の所有者など）の生体情報が登録されたデータベースである。
　分類器情報１５４は、車両１０が不正利用されているのか、或いは不正利用されていないのかのパターン分類を行うための分類器ＭＤＬを定義した情報（プログラムまたはデータ構造）である。分類器ＭＤＬの詳細については後述する。
　［ランタイム時の処理フロー］
　以下、ランタイム時の制御部１２０の一連の処理の流れについてフローチャートを用いて説明する。ランタイムとは、既に学習された分類器ＭＤＬを利用して各種処理を実行する時である。図５は、第１実施形態における制御部１２０によるランタイムの一連の処理の流れを示すフローチャートである。本フローチャートの処理は、例えば、所定の周期で繰り返し行われてよい。
　まず、取得部１２２は、通信部１１０を介して、車両１０から車両特徴データと、バッテリ特徴データと、生体情報とを取得する（ステップＳ１００）。取得部１２２は、車両１０から生体情報を取得する代わりに、車両１０の所有者などが保有する端末装置２００から生体情報を取得してもよい。以下、少なくとも車両特徴データ及びバッテリ特徴データをセンターサーバ１００に送信した車両１０を、ターゲット車両１０Ｔと称して説明する。
　次に、認証部１２４は、取得部１２２によって取得された生体情報と、認証情報１５２とに基づいて、ターゲット車両１０Ｔの運転者の生体認証が成功したか否かを判定する（ステップＳ１０２）。
　例えば、認証部１２４は、取得部１２２によって取得された生体情報と、認証情報１５２に含まれる生体情報とが一致するか否かを判定する。認証部１２４は、取得部１２２によって取得された生体情報と、認証情報１５２に含まれる生体情報とが一致する場合、ターゲット車両１０Ｔの運転者の生体認証が成功したと判定する。
　一方、認証部１２４は、取得部１２２によって取得された生体情報と、認証情報１５２に含まれる生体情報とが一致しない場合や、取得部１２２によって生体情報が取得されなかった場合、ターゲット車両１０Ｔの運転者の生体認証が失敗したと判定する。
　制御部１２０は、ターゲット車両１０Ｔの運転者の生体認証が成功した場合、本フローチャートの処理を終了する。
　一方、ターゲット車両１０Ｔの運転者の生体認証が失敗した場合、判定部１２６は、取得部１２２によって取得された車両特徴データ及びバッテリ特徴データを、分類器情報１５４が示す分類器ＭＤＬに入力する（ステップＳ１０４）。
　図６は、分類器ＭＤＬを模式的に示す図である。図示の例のように、分類器ＭＤＬは、ディープニューラルネットワークを利用して実現されてよい。分類器ＭＤＬは、ディープニューラルネットワークに限られず、ロジスティック回帰やＳＶＭ（Support Vector Machine）、ｋ－ＮＮ（k-Nearest Neighbor algorithm）、決定木、単純ベイズ分類器、ランダムフォレストといった他のモデルによって実現されてもよい。
　分類器ＭＤＬがディープニューラルネットワークを用いて実現される場合、そのディープニューラルネットワークは、例えば、コンボリューショナルニューラルネットワークや、リカレントニューラルネットワークであってよい。
　分類器ＭＤＬがディープニューラルネットワークである場合、分類器情報１５４には、例えば、各ニューラルネットワークを構成する入力層、一以上の隠れ層（中間層）、出力層の其々に含まれるニューロン（ユニット）が互いにどのように結合されるのかという結合情報や、結合されたニューロン間で入出力されるデータに付与される結合係数などの各種情報が含まれる。
　結合情報とは、例えば、各層に含まれるニューロン数や、各ニューロンの結合先のニューロンの種類を指定する情報、各ニューロンを実現する活性化関数、隠れ層のニューロン間に設けられたゲートなどの情報を含む。
　ニューロンを実現する活性化関数は、例えば、正規化線形関数（ＲｅＬＵ関数）であってもよいし、シグモイド関数や、ステップ関数、その他の関数などであってもよい。
　ゲートは、例えば、活性化関数によって返される値（例えば１または０）に応じて、ニューロン間で伝達されるデータを選択的に通過させたり、重み付けたりする。
　結合係数は、活性化関数のパラメータであり、例えば、ニューラルネットワークの隠れ層において、ある層のニューロンから、より深い層のニューロンにデータが出力される際に、出力データに対して付与される重みを含む。また、結合係数は、各層の固有のバイアス成分などを含んでもよい。
　例えば、分類器ＭＤＬは、上述したような車両特徴データ及びバッテリ特徴データが入力されると、ターゲット車両１０Ｔが不正利用されたことの尤もらしさを表す確率（或いは尤度）を出力する。具体的には、ターゲット車両１０Ｔが不正利用されたことを表す確率Ｐ１とし、ターゲット車両１０Ｔが不正利用されていないことを表す確率Ｐ２とし、Ｐ１とＰ２の総和が１である場合、分類器ＭＤＬは、確率Ｐ１が要素ｅ１として含まれ、確率Ｐ２が要素ｅ２として含まれるベクトルＶ（＝［ｅ１，ｅ２］）を出力する。ベクトルＶは、「第３データ」の一例である。
　図５のフローチャートの説明に戻る。次に、判定部１２６は、ターゲット車両１０Ｔの車両特徴データ及びバッテリ特徴データを入力した分類器ＭＤＬから分類結果（ベクトルＶ）を取得する（ステップＳ１０６）。
　次に、判定部１２６は、分類器ＭＤＬの分類結果に基づいて、ターゲット車両１０Ｔが不正利用されたか否かを判定する（ステップＳ１０８）。
　例えば、判定部１２６は、分類器ＭＤＬによって不正利用の確率を表すベクトルＶが出力されると、そのベクトルＶに含まれる各要素の値に基づいて、不正利用の発生有無を判定する。具体的には、判定部１２６は、要素ｅ１の値、すなわち確率Ｐ１が閾値以上である場合、ターゲット車両１０Ｔが不正利用されたと判定する。
　通信制御部１２８は、判定部１２６によってターゲット車両１０Ｔが不正利用されたと判定された場合、通信部１１０を介して、ターゲット車両１０Ｔの所有者が保有する端末装置２００に確認情報を送信する（ステップＳ１１０）。確認情報は、ターゲット車両１０Ｔの所有者に、ターゲット車両１０Ｔが不正利用されていないか確認するように促すための情報である。確認情報は、「第１情報」の一例である。
　次に、遠隔制御部１３０は、ターゲット車両１０Ｔの所有者が保有する端末装置２００に確認情報が送信されてから所定時間（例えば１時間）が経過するまでの間に、確認情報が送信された端末装置２００から通信部１１０が返答情報を受信したか否かを判定する（ステップＳ１１２）。返答情報とは、確認情報に対して、ターゲット車両１０Ｔの所有者が何らかの返答（例えば、ターゲット車両１０Ｔが不正利用されていなかったという内容の返答）を行ったことを示す情報である。返答情報は、「第２情報」の一例である。
　例えば、通信部１１０が所定時間が経過するまでの間に返答情報を受信しなかった場合、遠隔制御部１３０は、通信部１１０を介してターゲット車両１０Ｔに制御コマンドを送信することで、ターゲット車両１０Ｔを遠隔制御する（ステップＳ１１４）。これによって、本フローチャートの処理が終了する。
　例えば、遠隔制御部１３０は、ターゲット車両１０Ｔに対して、ターゲット車両１０Ｔを停止させる停止コマンドや、ターゲット車両１０Ｔの一部機能を制限する機能制限コマンドを送信する。
　例えば、ターゲット車両１０Ｔの制御部３６は、通信装置５０によって停止コマンドが受信された場合、モータ１２やブレーキ装置１６、変換器３２、ＶＣＵ３４などを制御して、ターゲット車両１０Ｔを減速させて停止させる。
　また、例えば、ターゲット車両１０Ｔの制御部３６は、通信装置５０によって機能制限コマンドが受信された場合、表示装置６０に各種情報を表示させることを制限したり、コンバータ７２を制御して充電口７０から供給された電力をバッテリ４０に充電することを制限したりする。
　［トレーニングの処理フロー］
　以下、トレーニング時の制御部１２０の一連の処理の流れについてフローチャートを用いて説明する。トレーニングとは、ランタイムに利用される分類器ＭＤＬを学習させる時である。図７は、第１実施形態における制御部１２０によるトレーニングの一連の処理の流れを示すフローチャートである。本フローチャートの処理は、例えば、所定の周期で繰り返し行われてよい。
　まず、学習部１３２は、分類器ＭＤＬを学習させるために、教師データを分類器ＭＤＬに入力する（ステップＳ２００）。教師データは、例えば、所有者の同意を得たうえで、その所有者が車両１０を使用していないときに、第３者が車両１０を運転したときに得られる車両特徴データ及びバッテリ特徴データ、すなわち、盗難のような不正利用と同じような状況下で得られた車両特徴データ及びバッテリ特徴データに対して、不正利用されたという情報が教師ラベルとして対応付けられたデータである。教師ラベルは、例えば、ｅ１が１、ｅ２が０のベクトルＶであってよい。
　次に、学習部１３２は、教師データを入力した分類器ＭＤＬから分類結果であるベクトルＶを取得する（ステップＳ２０２）。
　次に、学習部１３２は、分類器ＭＤＬから取得したベクトルＶと、車両特徴データ及びバッテリ特徴データに教師ラベルとした対応付けられたベクトルＶとの誤差を算出する（ステップＳ２０４）。
　次に、学習部１３２は、算出した誤差が閾値以内であるか否かを判定し（ステップＳ２０６）、その誤差が閾値を超える場合、誤差逆伝番等の勾配法に基づいて、分類器ＭＤＬのパラメータを学習する（ステップＳ２０８）。パラメータは、例えば、重み係数やバイアス成分などである。これによって、本フローチャートの処理が終了する。
　このように分類器ＭＤＬを学習することで、例えば、所有者以外の第３者が車両１０を運転した場合に、その運転が不正なものであると判定することができる。例えば、所有者が頻繁にアクセルペダルを踏みこみようなユーザである場合、バッテリ４０からモータ１２に多くの電流が供給される。一方で、第３者が、所有者よりもアクセルペダルの単位時間当たりの踏み込み回数が少なかったり、踏み込み量が少なかったりした場合、所有者が運転するときよりも、バッテリ４０からモータ１２へと供給される電流が少なくなりやすい。そのため、このような運転時の癖や個人差などを如実に反映した特性データを用いて分類器ＭＤＬを事前に学習しておくことで、カメラで監視したり、生体認証を必須としたりせずとも、不正利用を検出することができる。
　以上説明した第１実施形態によれば、センターサーバ１００が、ターゲット車両１０Ｔが利用されるときの挙動の特徴を示す車両特徴データと、ターゲット車両１０Ｔに搭載されたバッテリ４０の動作の特徴を示すバッテリ特徴データとを取得し、予め学習された分類器ＭＤＬに、取得した車両特徴データ及びバッテリ特徴データを入力し、それらデータを入力した分類器ＭＤＬの出力結果に基づいて、ターゲット車両１０Ｔが不正利用されたか否かを判定する、これによって、車両の不正利用を精度よく検出することができる。
　また、上述した第１実施形態によれば、不正利用された（またはその蓋然性が高い）車両の所有者に、自身の車両を確認させたり、その車両を遠隔制御したりするため、より効果的に車両の不正利用を抑止することができる。
　＜第２実施形態＞
　以下、第２実施形態について説明する。上述した第１実施形態では、センターサーバ１００が車両１０の不正利用を判定するものとして説明した。これに対して、第２実施形態では、ＰＣＵ３０の制御部３６が、自身が搭載された車両１０（以下、自車両１０Ｓと称する）の不正利用を判定する点で、上述した第１実施形態と異なる。以下、第１実施形態との相違点を中心に説明し、第１実施形態と共通する機能等についての説明は省略する。
　図８は、第２実施形態に係るＰＣＵ３０Ｘの一例を示す図である。第２実施形態に係るＰＣＵ３０Ｘの制御部３６Ｘは、上述したモータ制御部３６Ａ、ブレーキ制御部３６Ｂ、バッテリ・ＶＣＵ制御部３６Ｃ、および通信制御部３６Ｄに加えて、更に取得部３６Ｅと、認証部３６Ｆと、判定部３６Ｇとを備える。
　第２実施形態に係るＰＣＵ３０Ｘの記憶部３８Ｘには、プロセッサによって読み出されて実行されるプログラムの他に、上述した認証情報１５２と、分類器情報１５４とが格納される。例えば、分類器情報１５４は、センターサーバ１００によって分類器ＭＤＬが学習されると、その学習済みの分類器ＭＤＬの情報が分類器情報１５４として記憶部３８Ｘにインストールされる。
　取得部３６Ｅは、車両センサ２０から、アクセル開度や車速、ブレーキ踏量、ステアリングホイールの操作量、位置情報、ヨーレート、方位といった各種検出結果を車両特徴データとして取得する。また、取得部３６Ｅは、バッテリ・ＶＣＵ制御部３６ＣからＳＯＣの算出結果をバッテリ特徴データとして取得したり、バッテリセンサ４２から、バッテリ４０の電流値、電圧値、温度といった検出結果をバッテリ特徴データとして取得したりする。
　認証部３６Ｆは、取得部３６Ｅによって生体情報が取得されると、その生体情報と、認証情報１５２とに基づいて、自車両１０Ｓの運転者の生体認証が成功したか否かを判定する。
　判定部３６Ｇは、取得部３６Ｅによって取得された自車両１０Ｓの車両特徴データ及びバッテリ特徴データを、分類器情報１５４が示す分類器ＭＤＬに入力する。判定部３６Ｇは、自車両１０Ｓの車両特徴データ及びバッテリ特徴データを入力した分類器ＭＤＬの分類結果に基づいて、自車両１０Ｓが不正利用されたか否かを判定する。
　通信制御部３６Ｄは、判定部３６Ｇによって自車両１０Ｓが不正利用されたと判定された場合、通信装置５０を介して、自車両１０Ｓの所有者が保有する端末装置２００に確認情報を送信する。
　また、判定部３６Ｇによって自車両１０Ｓが不正利用されたと判定された場合、モータ制御部３６Ａはモータ１２を制御し、ブレーキ制御部３６Ｂはブレーキ装置１６を制御し、バッテリ・ＶＣＵ制御部３６ＣはＶＣＵ３４を制御することで、、自車両１０Ｓを停止させてもよい。
　以上説明した第２実施形態によれば、ＰＣＵ３０Ｘが、自車両１０Ｓが利用されるときの挙動の特徴を示す車両特徴データと、自車両１０Ｓに搭載されたバッテリ４０の動作の特徴を示すバッテリ特徴データとを取得し、予め学習された分類器ＭＤＬに、取得した車両特徴データ及びバッテリ特徴データを入力し、それらデータを入力した分類器ＭＤＬの出力結果に基づいて、自車両１０Ｓが不正利用されたか否かを判定する、この結果、上述した第１実施形態と同様に、車両の不正利用を精度よく検出することができる。
　［ハードウェア構成］
　図９は、実施形態に係るＰＣＵ３０およびセンターサーバ１００のハードウェア構成の一例を示す図である。
　図示するように、ＰＣＵ３０は、通信コントローラ３０－１、ＣＰＵ３０－２、ワーキングメモリとして使用されるＲＡＭ３０－３、ブートプログラムなどを格納するＲＯＭ３０－４、フラッシュメモリやＨＤＤなどの記憶装置３０－５、ドライブ装置３０－６などが、内部バスあるいは専用通信線によって相互に接続された構成となっている。通信コントローラ３０－１は、車両１０に搭載された他装置と通信する。記憶装置３０－５には、ＣＰＵ３０－２が実行するプログラム３０－５ａが格納されている。このプログラム３０－５ａは、ＤＭＡ（Direct Memory Access）コントローラ（不図示）などによってＲＡＭ３０－３に展開されて、ＣＰＵ３０－２によって実行される。これによって、制御部３６が実現される。
　センターサーバ１００は、通信コントローラ１００－１、ＣＰＵ１００－２、ワーキングメモリとして使用されるＲＡＭ１００－３、ブートプログラムなどを格納するＲＯＭ１００－４、フラッシュメモリやＨＤＤなどの記憶装置１００－５、ドライブ装置１００－６などが、内部バスあるいは専用通信線によって相互に接続された構成となっている。通信コントローラ１００－１は、車両１０に搭載された通信装置５０や端末装置２００と通信する。記憶装置１００－５には、ＣＰＵ１００－２が実行するプログラム１００－５ａが格納されている。このプログラム１００－５ａは、ＤＭＡコントローラ（不図示）などによってＲＡＭ１００－３に展開されて、ＣＰＵ１００－２によって実行される。これによって、制御部１２０が実現される。
　上記説明した実施形態は、以下のように表現することができる。
　少なくとも一つのプログラムを格納した少なくとも一つのメモリと、
　少なくとも一つのプロセッサと、を備え、
　前記プロセッサは、前記プログラムを実行することにより、
　対象車両の利用状況を示す第１データと、前記対象車両に搭載されたバッテリの利用状況を示す第２データとを取得し、
　ある車両の前記第１データ及び前記第２データが入力されると、ある車両の不正利用の有無を示す第３データを出力するように学習された分類器に、前記取得した第１データ及び第２データを入力し、前記第１データ及び前記第２データを入力した前記分類器によって出力された前記第３データに基づいて、前記対象車両が不正利用されたか否かを判定する、
　ように構成されている、情報処理装置。
　以上、本発明を実施するための形態について実施形態を用いて説明したが、本発明はこうした実施形態に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形及び置換を加えることができる。
　１…不正利用検出システム、１０…車両、１２…モータ、１４…駆動輪、１６…ブレーキ装置、２０…車両センサ、２２…運転操作センサ、２４…生体センサ、３０…ＰＣＵ、３２…変換器、３４…ＶＣＵ、３６…制御部、３８…記憶部、４０…バッテリ、４２…バッテリセンサ、５０…通信装置、６０…表示装置、７０…充電口、７２…コンバータ、１００…センターサーバ、１１０…通信部、１２０…制御部、１２２…取得部、１２４…認証部、１２６…判定部、１２８…通信制御部、１３０…遠隔制御部、１３２…学習部、１５０…記憶部、２００…端末装置

Claims (9)

  1. 　対象車両の利用状況を示す第１データと、前記対象車両に搭載されたバッテリの利用状況を示す第２データとを取得する取得部と、
    　ある車両の前記第１データ及び前記第２データが入力されると、ある車両の不正利用の有無を示す第３データを出力するように学習された分類器に、前記取得部により取得された前記第１データ及び前記第２データを入力し、前記第１データ及び前記第２データを入力した前記分類器によって出力された前記第３データに基づいて、前記対象車両が不正利用されたか否かを判定する判定部と、
    　を備える情報処理装置。
  2. 　前記対象車両の所有者の端末装置と通信する通信部と、
    　前記判定部によって前記対象車両が不正利用されたと判定された場合、前記所有者に前記対象車両を確認するように促す第１情報を、前記通信部を介して前記端末装置に送信する通信制御部と、を更に備える、
    　請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 　前記端末装置に前記第１情報が送信されてから所定時間が経過するまでの間に、前記第１情報のレスポンスである第２情報を、前記通信部が前記端末装置から受信しない場合、前記通信部を介して前記対象車両を遠隔制御する遠隔制御部を更に備える、
    　請求項２に記載の情報処理装置。
  4. 　前記取得部は、更に、前記対象車両を利用するユーザの生体情報を取得し、
    　前記取得部によって取得された前記生体情報に基づいて、前記対象車両を利用するユーザが、前記対象車両の所有者であることを認証する認証部を更に備え、
    　前記通信制御部は、
    　　前記認証部によって前記ユーザが前記所有者であることが認証されず、且つ前記判定部によって前記対象車両が不正利用されたと判定された場合、前記第１情報を前記端末装置に送信し、
    　　前記認証部によって前記ユーザが前記所有者であることが認証された場合、または前記判定部によって前記対象車両が不正利用されたと判定されなかった場合、前記第１情報を前記端末装置に送信しない、
    　請求項２または３に記載の情報処理装置。
  5. 　前記対象車両と通信する通信部と、
    　前記判定部によって前記対象車両が不正利用されたと判定された場合、前記通信部を介して前記対象車両を遠隔制御する遠隔制御部と、を更に備える、
    　請求項１に記載の情報処理装置。
  6. 　不正利用された車両の前記第１データ及び前記第２データに基づいて、前記分類器を学習する学習部を更に備える、
    　請求項１から５のうちいずれか一項に記載の情報処理装置。
  7. 　対象車両に搭載された少なくとも一つのバッテリと、
    　前記バッテリに蓄えられた電力を利用して前記対象車両を走行させる制御部と、
    　前記対象車両の利用状況を示す第１データと、前記バッテリの利用状況を示す第２データとを取得する取得部と、
    　ある車両の前記第１データ及び前記第２データが入力されると、ある車両の不正利用の有無を示す第３データを出力するように学習された分類器に、前記取得部により取得された前記第１データ及び前記第２データを入力し、前記第１データ及び前記第２データを入力した前記分類器によって出力された前記第３データに基づいて、前記対象車両が不正利用されたか否かを判定する判定部と、
    　を備える車両制御装置。
  8. 　コンピュータが、
    　対象車両の利用状況を示す第１データと、前記対象車両に搭載されたバッテリの利用状況を示す第２データとを取得し、
    　ある車両の前記第１データ及び前記第２データが入力されると、ある車両の不正利用の有無を示す第３データを出力するように学習された分類器に、前記取得した第１データ及び第２データを入力し、前記第１データ及び前記第２データを入力した前記分類器によって出力された前記第３データに基づいて、前記対象車両が不正利用されたか否かを判定する、
    　情報処理方法。
  9. 　コンピュータに、
    　対象車両の利用状況を示す第１データと、前記対象車両に搭載されたバッテリの利用状況を示す第２データとを取得する処理と、
    　ある車両の前記第１データ及び前記第２データが入力されると、ある車両の不正利用の有無を示す第３データを出力するように学習された分類器に、前記取得した第１データ及び第２データを入力し、前記第１データ及び前記第２データを入力した前記分類器によって出力された前記第３データに基づいて、前記対象車両が不正利用されたか否かを判定する処理と、
    　を実行させるためのプログラム。
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