WO2022244448A1 - 車両管理システム、車両、および、車両の走行管理方法 - Google Patents

車両管理システム、車両、および、車両の走行管理方法 Download PDF

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    • F02D41/0027—Controlling engines characterised by use of non-liquid fuels, pluralities of fuels, or non-fuel substances added to the combustible mixtures the fuel being gaseous

Definitions

  • the present disclosure relates to a vehicle management system, a vehicle, and a vehicle travel management method, and more specifically to a technique for managing a vehicle equipped with an engine.
  • Patent Document 1 discloses a control device that controls the operation of a power plant (specifically, an engine) that uses a predetermined fuel.
  • Patent Document 1 describes obtaining fuel composition information based on vehicle position information when the vehicle is refueled.
  • the engine control device disclosed in Patent Document 1 is configured to correct the operation of the engine based on fuel composition information.
  • the present disclosure has been made to solve the above problems, and an object of the present disclosure is to provide a technology capable of appropriately correcting the fuel combustion state in an engine even if fuel composition information is not required. is.
  • a vehicle management system includes a target vehicle and a server configured to communicate with the target vehicle and the plurality of vehicles.
  • Each of the subject vehicle and the plurality of vehicles includes at least one sensor that detects fuel combustion conditions in the engine.
  • the server includes a memory that stores a trained model for engine control, and a processor that executes arithmetic processing using the trained model.
  • a correction amount for correcting the fuel combustion state in the engine is learned.
  • the processor provides the learned model with the sensor data of the target vehicle and the gas station data, calculates the correction amount, and transmits the calculated correction amount to the target vehicle.
  • the target vehicle uses the received correction amount to correct the fuel combustion state in the engine of the target vehicle.
  • Gas station data includes data on the installation location of the gas station and data on the timing of refueling at the gas station.
  • correction amounts are learned based on sensor data, gas station data, and data on the traveling positions of multiple vehicles.
  • the processor provides the learned model with data regarding the travel position of the target vehicle, thereby calculating the correction amount of the target vehicle.
  • Sensor data includes the cylinder internal pressure of the engine, the rotation speed of the engine, the temperature of the exhaust gas from the engine, the pressure difference before and after the filter that collects particulate matter in the exhaust gas, and the nitrogen in the exhaust gas. including data relating to at least one of the oxide concentrations;
  • a vehicle is a vehicle that is configured to communicate with a server that includes a learned model regarding engine control.
  • the correction amount for correcting the fuel combustion state in the engine is learned based on sensor data and gas station data collected through communication with multiple vehicles each equipped with an engine.
  • the sensor data is data indicating the detection result of the fuel combustion state in each engine of a plurality of vehicles.
  • Gas station data is data that can identify gas stations where a plurality of vehicles have been supplied with fuel.
  • a vehicle includes a communication device and a control device. The communication device transmits the sensor data of the vehicle and the gas station data to the server, and receives the correction amount calculated by the server giving the sensor data from the vehicle and the gas station data to the learned model. The controller corrects the fuel combustion state in the vehicle engine using the received correction amount.
  • the DCM 12 is configured to wirelessly communicate with the control center 2 in both directions.
  • the control center 2 can manage the travel history of the vehicle 1 by collecting the position information of the vehicle 1 .
  • the position information of the vehicle 1 is also described as "vehicle position data.”
  • the ECU 13 includes a processor 131 such as a CPU (Central Processing Unit), a memory 132 such as a ROM (Read Only Memory) and a RAM (Random Access Memory), and an input/output port 133 through which signals are input/output.
  • the ECU 13 controls the engine 3 based on the input of signals from the sensors 4 and the map and programs stored in the memory 132 so that the vehicle 1 is in a desired state.
  • the in-vehicle network 14 is, for example, a wired network such as a CAN (Controller Area Network).
  • An in-vehicle network 14 connects the navigation system 11, the DCM 12, and the ECU 13 to each other.
  • the control center 2 is configured to manage the running of multiple vehicles 1 .
  • the control center 2 includes a vehicle database 21 , a travel history database 22 , a server 23 , a communication module 24 and an intranet 25 .
  • the vehicle database 21 stores identification information, manufacturing information, etc. regarding each of the plurality of vehicles 1 .
  • the identification information includes, for example, the serial number of vehicle 1 and the communication device ID of DCM 12 .
  • the manufacturing information includes, for example, information on the manufacturer and vehicle type (model, grade, model year, etc.) of the vehicle 1 .
  • the server 23 includes a processor 231, a memory 232, and an input/output port 233, similar to the ECU 13.
  • Server 23 may be a cloud server.
  • Main processing executed by the server 23 in the present embodiment includes processing for improving the combustion state of the engine 3 . This processing is described as "combustion improvement processing”. The combustion improvement process will be described later in detail.
  • the communication module 24 is configured to enable wireless two-way communication with the DCM 12 mounted on the vehicle 1 .
  • the engine 3 further includes a supercharger 35 , a waste gate valve (WGV) device 36 and an EGR device 37 .
  • the supercharger 35 is configured to supercharge intake air using exhaust energy. More specifically, supercharger 35 includes compressor 351 , turbine 352 and shaft 353 . A compressor 351 is arranged in the intake passage 33 and a turbine 352 is arranged in the exhaust passage 34 . Compressor 351 and turbine 352 are configured to be connected to each other via shaft 353 and rotate integrally. The turbine 352 rotates by receiving the flow of exhaust gas discharged from the engine body 31 . The rotational force of turbine 352 is transmitted to compressor 351 via shaft 353 to rotate compressor 351 . The rotation of the compressor 351 compresses intake air directed toward the engine body 31 and supplies the compressed air to the engine body 31 .
  • WUV waste gate valve
  • FIG. 9 is a diagram for explaining an example of combustion improvement processing for correcting the operation of the intake system of the engine 3.
  • FIG. Another factor that causes the in-cylinder pressure to deviate from the target in-cylinder pressure is the amount of air intake to the engine 3 .
  • the in-cylinder pressure can be brought closer to the target in-cylinder pressure by correcting the intake air amount by adjusting the opening of the throttle valve 332 and/or the WGV 362 (variable nozzle device 38) using the correction amount.

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Abstract

車両（１Ａ）および複数の車両（１Ｂ）の各々は、エンジン（３）における燃料の燃焼状態を検出するセンサ類（４）を含む。サーバ（２３）は、エンジン制御に関する学習済みモデルが記憶されたメモリ（２３２）を含む。学習済みモデルでは、複数の車両（１Ｂ）の各々のセンサ類（４）の検出結果を示すセンサデータと、複数の車両（１Ｂ）の各々が燃料の供給を受けた給油所を特定可能な給油所データとに基づいて、エンジン（３）における燃料の燃焼状態を補正するための補正量が学習されている。サーバ（２３）のプロセッサ（２３１）は、車両（１Ａ）のセンサデータおよび給油所データを学習済みモデルに与えることで補正量を算出し、算出された補正量を車両（１Ａ）に送信する。車両（１Ａ）は、受信した補正量を用いて、車両（１Ａ）のエンジン（３）における燃料の燃焼状態を補正する。

Description

車両管理システム、車両、および、車両の走行管理方法
　本開示は、車両管理システム、車両、および、車両の走行管理方法に関し、より特定的には、エンジンが搭載された車両を管理する技術に関する。
　特開２００５－１１３７１５号公報（特許文献１）は、所定の燃料を使用する動力装置（具体的にはエンジン）の動作を制御する制御装置を開示する。
特開２００５－１１３７１５号公報
　特許文献１には、車両に燃料が補給された場合に、車両の位置情報に基づいて燃料の組成情報を取得することが記載されている。特許文献１に開示されたエンジン制御装置は、燃料の組成情報を基にエンジンの動作を補正するように構成されている。
　特許文献１に開示されたエンジン制御装置が効果を奏する、すなわち、エンジンの動作（エンジンにおける燃料の燃焼状態）を適切に補正するためには、燃料の組成情報が求められていることを要する。しかしながら、燃料の組成情報を求めるには、燃料の解析等の複雑な工程が必要となり得る。
　本開示は上記課題を解決するためになされたものであり、本開示の目的は、燃料の組成情報が求められていなくてもエンジンにおける燃料の燃焼状態を適切に補正可能な技術を提供することである。
　（１）本開示のある局面に係る車両管理システムは、対象車両と、対象車両および複数の車両と通信するように構成されたサーバとを備える。対象車両および複数の車両の各々は、エンジンにおける燃料の燃焼状態を検出する少なくとも１つのセンサを含む。サーバは、エンジン制御に関する学習済みモデルが記憶されたメモリと、学習済みモデルを用いた演算処理を実行するプロセッサとを含む。学習済みモデルでは、複数の車両の各々の少なくとも１つのセンサの検出結果を示すセンサデータと、複数の車両の各々が燃料の供給を受けた給油所を特定可能な給油所データとに基づいて、エンジンにおける燃料の燃焼状態を補正するための補正量が学習されている。プロセッサは、対象車両のセンサデータおよび給油所データを学習済みモデルに与えることで補正量を算出し、算出された補正量を対象車両に送信する。対象車両は、受信した補正量を用いて、対象車両のエンジンにおける燃料の燃焼状態を補正する。
　（２）給油所データは、給油所の設置場所に関するデータと、給油所での給油時期に関するデータとを含む。
　（３）学習済みモデルでは、センサデータ、給油所データ、および、複数の車両の走行位置に関するデータに基づいて、補正量が学習されている。プロセッサは、センサデータおよび給油所データに加えて、対象車両の走行位置に関するデータを学習済みモデルに与えることで、対象車両の補正量を算出する。
　（４）センサデータは、エンジンの筒内圧、エンジンの回転速度、エンジンからの排気ガスの温度、排気ガス中の微粒子状物質を捕集するフィルタの前後の圧力差、および、排気ガス中の窒素酸化物濃度のうちの少なくとも１つに関するデータを含む。
　（５）本開示の他の局面に係る車両は、エンジン制御に関する学習済みモデルを含むサーバと通信可能に構成された車両ある。学習済みモデルでは、各々にエンジンが搭載された複数の車両との通信により収集されるセンサデータおよび給油所データに基づいて、エンジンにおける燃料の燃焼状態を補正するための補正量が学習されている。センサデータは、複数の車両の各々のエンジンにおける燃料の燃焼状態の検出結果を示すデータである。給油所データは、複数の車両が燃料の供給を受けた給油所を特定可能なデータである。車両は、通信機と、制御装置とを備える。通信機は、車両のセンサデータおよび給油所データをサーバに送信するとともに、サーバが車両からのセンサデータおよび給油所データを学習済みモデルに与えることで算出された補正量を受信する。制御装置は、受信した補正量を用いて、車両のエンジンにおける燃料の燃焼状態を補正する。
　（６）本開示のさらに他の局面に係る車両の走行管理方法は、エンジン制御に関する学習済みモデルを用いて車両の走行を管理する。学習済みモデルでは、各々にエンジンが搭載された複数の車両との通信により収集されるセンサデータおよび給油所データに基づいて、エンジンにおける燃料の燃焼状態を補正するための補正量が学習されている。センサデータは、複数の車両の各々のエンジンにおける燃料の燃焼状態の検出結果を示すデータである。給油所データは、複数の車両が燃料の供給を受けた給油所を特定可能なデータである。走行管理方法は、第１および第２のステップを含む。第１のステップは、対象車両からのセンサデータおよび給油所データを学習済みモデルに与えることで、対象車両のエンジンにおける燃料の燃焼状態を補正するための補正量を算出するステップである。第２のステップは、第１のステップにより算出された補正量を用いて、対象車両のエンジンにおける燃料の燃焼状態を補正するステップである。
　本開示によれば、燃料の組成情報が求められていなくてもエンジンにおける燃料の燃焼状態を適切に補正できる。
本実施の形態に係る車両管理システムの全体構成を概略的に示す図である。 車両および管制センタの構成をより詳細に示す図である。 エンジンの構成の一例を示す図である。 エンジンの構成の他の一例を示す図である。 センサ類の構成の一例を示す図である。 本実施の形態におけるエンジンの燃焼状態に関する予測モデルの一例を示す機能ブロック図である。 エンジンの噴射系の動作を補正するための燃焼改善処理の一例を説明するための図である。 エンジンの噴射系の動作を補正するための燃焼改善処理の他の一例を説明するための図である。 エンジンのＥＧＲ系の動作を補正するための燃焼改善処理の一例を説明するための図である。 エンジンの吸気系の動作を補正するための燃焼改善処理の一例を説明するための図である。 本実施の形態における燃焼改善処理の処理手順を示すフローチャートである。
　以下、本開示の実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、図中同一または相当部分には同一符号を付して、その説明は繰り返さない。
　［実施の形態］
　＜システム全体構成＞
　図１は、本実施の形態に係る車両管理システムの全体構成を概略的に示す図である。車両管理システム１００は、車両１Ａと、複数の車両１Ｂと、管制センタ２とを備える。図１には車両１Ａが給油所９にて給油される様子が図示されている。車両１Ａは、本開示に係る「対象車両」に相当する。
　車両１Ａと複数の車両１Ｂとは基本的には共通の構成を有する。車両１Ａと車両１Ｂとを互いに区別しない場合には「車両１」とも記載する。各車両１と管制センタ２とは、双方向通信が可能に構成されている。
　車両１は、エンジン３（図３参照）が搭載された車両であり、具体的には、いわゆるコンベ車、ハイブリッド車、または、プラグインハイブリッド車である。エンジン３にて燃焼される燃料の種類は特に限定されない。燃料は、たとえばガソリン燃料、ディーゼル燃料、バイオ燃料（エタノールなど）、気体燃料（プロパンガスなど）である。また、燃料は、水素、アンモニア、ｅ－ｆｕｅｌ（二酸化炭素と水素との合成液体燃料）、ジメチルエーテル（ＤＭＥ：dimethyl　ether）等であってもよい。
　図２は、車両１および管制センタ２の構成をより詳細に示す図である。車両１は、ナビゲーションシステム１１と、ＤＣＭ（Data　Communication　Module）１２と、ＥＣＵ（Electronic　Control　Unit）１３と、車載ネットワーク１４と、エンジン３と、センサ類４とを備える。
　ナビゲーションシステム１１は、ＧＰＳ（Global　Positioning　System）受信器（図示せず）を含み、人工衛星（図示せず）からの電波に基づいて車両１の位置を特定する。ナビゲーションシステムは、ＧＰＳ受信器により特定された車両１の位置情報を用いて、車両１の各種ナビゲーション処理を実行する。
　ＤＣＭ１２は、管制センタ２と無線で双方向に通信するように構成されている。管制センタ２は、車両１の位置情報を収集することで、車両１の走行履歴を管理できる。以下では車両１の位置情報を「車両位置データ」とも記載する。
　ＥＣＵ１３は、ＣＰＵ（Central　Processing　Unit）などのプロセッサ１３１と、ＲＯＭ（Read　Only　Memory）およびＲＡＭ（Random　Access　Memory）などのメモリ１３２と、信号が入出力される入出力ポート１３３とを含む。ＥＣＵ１３は、センサ類４からの信号の入力ならびにメモリ１３２に記憶されたマップおよびプログラムに基づいて、車両１が所望の状態となるようにエンジン３を制御する。
　車載ネットワーク１４は、たとえばＣＡＮ（Controller　Area　Network）などの有線ネットワークである。車載ネットワーク１４は、ナビゲーションシステム１１とＤＣＭ１２とＥＣＵ１３とを互いに接続する。
　エンジン３は、ＥＣＵ１３からの制御指令に従って燃料を燃焼させることによって、車両１が走行するための駆動力を出力する。センサ類４は、車両１に搭載された様々なセンサを包括的に記載したものである。本実施の形態においてセンサ類４は、主にエンジン３の燃焼状態の予測に用いられる。エンジン３およびセンサ類４の構成については図３および図５にて、より詳細に説明する。
　管制センタ２は、複数の車両１の走行を管理するように構成されている。管制センタ２は、車両データベース２１と、走行履歴データベース２２と、サーバ２３と、通信モジュール２４と、イントラネット２５とを備える。
　車両データベース２１は、複数の車両１の各々に関する識別情報および製造情報などを格納する。識別情報は、たとえば、車両１の製造番号、ＤＣＭ１２の通信機ＩＤを含む。製造情報は、たとえば、車両１のメーカー、車種（モデル、グレード、年式など）に関する情報を含む。
　走行履歴データベース２２は、複数の車両１の各々の走行履歴を格納する。走行履歴は、車両位置データに加えて、エンジン３における燃料の燃焼状態（エンジン３の燃焼状態とも記載する）に関するデータなどを含む。走行履歴データベース２２には後述する給油所データも格納される。
　サーバ２３は、ＥＣＵ１３と同様に、プロセッサ２３１と、メモリ２３２と、入出力ポート２３３とを含む。サーバ２３はクラウドサーバであってもよい。本実施の形態においてサーバ２３により実行される主要な処理としては、エンジン３の燃焼状態を改善するための処理が挙げられる。この処理を「燃焼改善処理」と記載する。燃焼改善処理については後に詳細に説明する。
　通信モジュール２４は、車両１に搭載されたＤＣＭ１２との無線での双方向通信が可能に構成されている。
　イントラネット２５は、車両データベース２１と走行履歴データベース２２とサーバ２３と通信モジュール２４とを互いに接続する。
　＜エンジン構成＞
　図３は、エンジン３の構成の一例を示す図である。エンジン３は、たとえば直列４気筒型の火花点火式の内燃機関である。エンジン３は、エンジン本体３１を含む。エンジン本体３１は、一方向に並べられた４つの気筒３１１～３１４を含む。各気筒３１１～３１４の構成は同等であるため、以下では気筒３１１の構成について代表的に説明する。
　気筒３１１には、２つの吸気バルブ３２１と、２つの排気バルブ３２２と、インジェクタ３２３と、点火プラグ３２４とが設けられている。また、気筒３１１には、吸気通路３３と、排気通路３４とが接続されている。吸気通路３３は吸気バルブ３２１により開閉される。排気通路３４は排気バルブ３２２により開閉される。吸気通路３３を通じてエンジン本体３１に供給される空気に燃料を加えることにより、空気と燃料との混合気が生成される。燃料はインジェクタ３２３により気筒３１１内で噴射され、気筒３１１内で混合気が生成される。そして、点火プラグ３２４が気筒３１１内で混合気に点火する。こうして気筒３１１内で混合気が燃焼される。気筒３１１で混合気を燃焼させたときに生じる燃焼エネルギーは、気筒３１１内のピストン（図示せず）により運動エネルギーに変換されて出力される。なお、エンジン３の燃料供給方式は、筒内噴射に限られず、ポート噴射であってもよいし、筒内噴射とポート噴射との併用であってもよい。
　エンジン３は、過給機３５と、ウェイストゲートバルブ（ＷＧＶ：Waste　Gate　Valve）装置３６と、ＥＧＲ装置３７とをさらに含む。過給機３５は、排気エネルギーを利用して吸気を過給するように構成されている。より詳細には、過給機３５は、コンプレッサ３５１と、タービン３５２と、シャフト３５３とを含む。コンプレッサ３５１は吸気通路３３に配置され、タービン３５２は排気通路３４に配置されている。コンプレッサ３５１とタービン３５２とは、シャフト３５３を介して互いに連結されて一体的に回転するように構成されている。タービン３５２は、エンジン本体３１から排出される排気の流れを受けて回転する。タービン３５２の回転力は、シャフト３５３を介してコンプレッサ３５１に伝達され、コンプレッサ３５１を回転させる。コンプレッサ３５１が回転することによって、エンジン本体３１へ向かう吸気が圧縮され、圧縮された空気がエンジン本体３１に供給される。
　吸気通路３３においてコンプレッサ３５１よりも上流側の位置には、エアフローメータ４０５（後述）が設けられている。吸気通路３３においてコンプレッサ３５１よりも下流側の位置には、インタークーラ３３１が設けられている。吸気通路３３においてインタークーラ３３１よりも下流側の位置には、スロットル弁３３２が設けられている。吸気通路３３に流入する空気（吸気）は、コンプレッサ３５１、インタークーラ３３１およびスロットル弁３３２を通ってエンジン本体３１の各気筒３１１～３１４に供給される。インタークーラ３３１は、コンプレッサ３５１により圧縮された吸気を冷却する。スロットル弁３３２は、吸気通路３３内を流れる吸気の流量を調整可能に構成されている。
　排気通路３４には触媒装置３４１と後処理装置３４２とが設けられている。触媒装置３４１は、たとえば三元触媒コンバータを含む。触媒装置３４１は、エンジン３から排出される排気ガスに含まれる未燃成分（たとえば炭化水素（ＨＣ）または一酸化炭素（ＣＯ））を酸化したり、酸化成分（たとえば窒素酸化物（ＮＯｘ））を還元したりする。後処理装置３４２は、触媒装置３４１よりも下流側の位置に設けられている。後処理装置３４２は、ＤＰＦ（Diesel　Particulate　Filter）等のフィルタを含み、エンジン３から排出された微粒子状物質（ＰＭ：Particulate　Matter）を捕集する。
　ＷＧＶ装置３６は、排気通路３４において、触媒装置３４１よりも上流側の位置に設けられている。ＷＧＶ装置３６は、エンジン本体３１から排出される排気をタービン３５２を迂回して流すとともに、迂回させる排気量を調整可能に構成されている。ＷＧＶ装置３６は、バイパス通路３６１と、ＷＧＶ３６２と、ＷＧＶアクチュエータ３６３とを含む。
　バイパス通路３６１は、排気通路３４に接続され、タービン３５２を迂回して排気を流す。具体的には、バイパス通路３６１は、排気通路３４におけるタービン３５２よりも上流側の部位（たとえばエンジン本体３１とタービン３５２との間）から分岐し、排気通路３４におけるタービン３５２よりも下流側の部位（たとえば、タービン３５２と触媒装置３４１との間）に合流する。
　ＷＧＶ３６２は、バイパス通路３６１に配置されている。ＷＧＶ３６２は、ＷＧＶアクチュエータ３６３によって駆動される負圧式のバルブである。ＷＧＶ３６２は、その開度によって、エンジン本体３１からバイパス通路３６１に導かれる排気の流量を調整可能に構成されている。ＷＧＶ３６２が閉じるほど、エンジン本体３１からバイパス通路３６１に導かれる排気流量が少なくなる一方でタービン３５２に流入する排気流量が多くなり、吸気の圧力（過給圧）が高くなる。
　ＥＧＲ装置３７は、排気通路３４に設けられ、排気を吸気通路３３に流入させる。ＥＧＲ装置３７は、ＥＧＲ通路３７１と、ＥＧＲ弁３７２と、ＥＧＲクーラ３７３とを含む。ＥＧＲ通路３７１は、排気通路３４における触媒装置３４１と後処理装置３４２との間の部位と、吸気通路３３におけるコンプレッサ３５１とエアフローメータ４０５との間の部位とを接続することによって、排気通路３４から排気の一部をＥＧＲガスとして取り出して吸気通路３３に導く。ＥＧＲ弁３７２は、ＥＧＲ通路３７１を流れるＥＧＲガスの流量を調整可能に構成されている。ＥＧＲクーラ３７３は、ＥＧＲ通路３７１を流れるＥＧＲガスを冷却する。
　図４は、エンジンの構成の他の一例を示す図である。図４に示すエンジン３Ａは、ＷＧＶ装置３６に代えて可変ノズル装置３８を含む点において、図３に示したエンジン３と異なる。
　可変ノズル装置３８は、タービンホイールの外周に設けられた複数の可変ノズル（ノズルベーン）を含む。可変ノズルは、ＥＣＵ１３からの制御指令に応じて、その開度（ＶＮ開度）が全閉位置の開度から全開位置の開度までの範囲内で変更されるように構成されている。可変ノズルのノズル開度を小さくすると、排気ガスが通過する領域の開口面積が小さくなり、タービン３５２に導入される排気ガスの流速が上がる。その結果、タービンホイールの回収エネルギーが増大して過給圧が増大する。これに対し、可変ノズル開度を大きくすると、排気ガスが通過する領域の開口面積が大きくなり、排気ガスの流速が下がる。その結果、タービンホイールの回収エネルギーが減少して過給圧が減少する。
　＜センサ類の構成＞
　図５は、センサ類４の構成の一例を示す図である。センサ類４は、車速センサ４０１と、アクセル開度センサ４０２と、エンジン回転速度センサ４０３と、ノックセンサ４０４と、エアフローメータ４０５と、スロットル開度センサ４０６と、筒内圧センサ４０７と、冷却水温センサ４０８と、過給圧センサ４０９と、過給温度センサ４１０と、タービン回転速度センサ４１１と、排気温度センサ４１２と、空燃比センサ４１３と、ＮＯｘセンサ４１４と、差圧センサ４１５とを含む。
　車速センサ４０１は、車両１の速度を検出する。アクセル開度センサ４０２は、ドライバによるアクセルペダル（図示せず）の踏み込み量（アクセル開度）を検出する。エンジン回転速度センサ４０３は、クランクシャフト（図示せず）の回転角（クランク角）およびエンジン３の回転速度を検出する。ノックセンサ４０４は、エンジン３におけるノッキングの発生（エンジン本体３１の振動）を検出する。エアフローメータ４０５は、吸気通路３３への吸気量を検出する。
　スロットル開度センサ４０６は、スロットル弁３３２の開度（スロットル開度）を検出する。筒内圧センサ４０７は、燃焼室（図示せず）内の圧力を検出する。冷却水温センサ４０８は、エンジン本体３１に設けられたウォータージャケット（図示せず）を循環する冷却水の温度（冷却水温）を検出する。過給圧センサ４０９は、過給機３５による過給圧（コンプレッサ３５１の下流の圧力）を検出する。過給温度センサ４１０は、インタークーラ３３１によって冷却された吸気の温度（過給温度）を検出する。
　タービン回転速度センサ４１１は、過給機３５のタービン３５２の回転速度を検出する。排気温度センサ４１２は、排気ガスの温度を検出する。空燃比センサ４１３は、排気ガス中の酸素濃度を検出する。ＮＯｘセンサ４１４は、排気ガス中の窒素酸化物（ＮＯｘ）濃度を検出する。差圧センサ４１５は、後処理装置３４２に含まれるフィルタ（図示せず）の前後の圧力差を検出する。上記の各センサは、その検出結果を示す信号をＥＣＵ１３に出力する。
　＜データ収集＞
　車両１Ａの燃費向上およびドライバビリティ向上を実現するためには、エンジン３の燃焼状態を改善することが望ましい。車両１Ａが燃料の組成情報を取得し、その組成情報を基にエンジン３の燃焼状態を改善することも考えられる（たとえば特許文献１参照）。しかしながら、燃料の組成情報を求めるには燃料の解析等の複雑な工程が必要となり得る。そこで、本実施の形態においては、燃料の組成情報を利用する構成に代えて、以下に説明する構成が採用される。
　車両１（ＥＣＵ１３）は、センサ類４に含まれる各センサからの信号により取得されたデータを管制センタ２（サーバ２３）へと送信する。これにより、管制センタ２は、エンジン３（気筒３１１～３１４）における燃料の燃焼状態を取得または推定できる。具体的には、管制センタ２は、筒内圧センサ４０７により検出される信号（筒内圧の波形信号）に基づいて、気筒３１１～３１４における燃料の燃焼状態を取得できる。また、管制センタ２は、ノックセンサ４０４により検出される信号（気筒３１１～３１４で発生した音または振動を表す信号）に基づいて、エンジン３の燃焼状態を推定できる。さらに、管制センタ２は、排気温度センサ４１２、ＮＯｘセンサ４１４および／または差圧センサ４１５により検出される信号に基づいて、エンジン３の燃焼状態を推定することも可能である。以下、車両１から管制センタ２へと送信されて管制センタ２に収集されるデータを包括的に「センサデータ」とも称する。
　図５に示したセンサ類４に含まれるセンサは例示に過ぎないことを確認的に記載する。つまり、センサデータは、これらのセンサから取得されるものに限定されない。センサデータは、これらのセンサのうちの一部から取得されるデータであってもよいし、図５には示されていない他のセンサから取得されるデータを含んでもよい。
　車両１（車両１Ａおよび車両１Ｂ）は、センサデータに加えて、車両１を給油した給油所を特定するためのデータもサーバ２３へと送信する。以下、給油所を特定可能なデータを「給油所データ」とも称する。給油所データは、具体的には、車両１の給油時における車両位置データを含む。管制センタ２にとって給油所の設置場所は地図情報から既知であるため、給油時における車両位置データから給油所を特定できる。
　また、同一の給油所であっても、給油される燃料の性状は給油時期（たとえば季節）に応じて変化し得る。したがって、給油所データは、車両１の給油時における車両位置データに加えて、車両１の給油時期に関するデータを含むことが好ましい。給油所データが給油時期に関するデータ（たとえば日付および時刻に関するデータ）を含むことで、給油された燃料の性状を時間にも関連付けることができる。ただし、給油所データが給油時期に関するデータを含まなくてもよい。
　管制センタ２に設置されたサーバ２３のメモリ２３２には、様々な燃料の燃焼状態に関する機械学習および／またはデータマイニングにより構築された予測モデルが格納されている。予測モデルは車種（モデル、グレード、年式など）毎に構築されている。管制センタ２は、車両１Ｂから収集されるセンサデータおよび給油所データを用いて各予測モデルの学習を継続することで、最新の燃料性状に対応するように各予測モデルを更新することが望ましい。管制センタ２は、車両１Ａからセンサデータおよび給油所データを受けると、それらのデータを車両１Ａの車種に対応する予測モデルに入力して当該予測モデルから出力を得る。これにより、具体的な燃料の組成情報を用いなくとも車両１Ａのエンジン３の燃焼状態を改善することが可能になる。
　＜燃焼予測モデル＞
　図６は、本実施の形態におけるエンジン３の燃焼状態に関する予測モデル（燃焼予測モデル）の一例を示す機能ブロック図である。燃焼予測モデルは、センサデータおよび給油所データを受けると、センサデータおよび給油所データが指し示す指標を特徴量として、機械学習により得られた演算規則に従って補正量を出力する。
　燃焼予測モデルは、学習済みモデルであって、たとえば、教師なし学習または強化学習により構築されたニューラルネットワークモデルである。ニューラルネットワークモデルは、入力層と、隠れ層と、出力層とを含む。入力層への入力変数をｙｉ（ｉは自然数）と記載する。隠れ層から出力層への出力変数をθｊ（ｊは自然数）と記載する。出力層から外部に取り出される出力変数をＺｐと記載する。入力層のｉ番目のノードから隠れ層のｊ番目のノードへのウェイト（重み）をＷｊｉと記載する。隠れ層のｊ番目のノードから出力層のノードへのウェイトをＷｊ’と記載する。
　入力変数ｙｉとは、車両１から収集されたセンサデータおよび給油所データである。図６に示す例では、ナビゲーションシステム１１により取得される車両１Ｂの位置情報（車両位置データ）も入力変数ｙｉに含まれる。出力変数Ｚｐとは、エンジン３への制御指令の補正量である。この補正量を教師データとして用いて機械学習が行われる。
　補正量は、たとえば、噴射系への制御指令の補正量と、吸気系への制御指令の補正量と、ＥＧＲ系への制御指令の補正量とに分類できる。より具体的には、噴射系への制御指令の補正量とは、インジェクタ３２３からの燃料の噴射量の基準量からの変化量、インジェクタ３２３からの燃料の噴射タイミングの基準タイミングからの変化量、点火プラグ３２４の点火タイミングの基準タイミングからの変化量などである。吸気系への制御指令の補正とは、スロットル開度の基準量からの変化量、ＷＧＶ２６２（または可変ノズル装置３８）の開度の基準量からの変化量などである。ＥＧＲ系への制御指令の補正量とは、ＥＧＲ弁３７２の開度の基準量からの変化量などである。これらの補正量は、管制センタ２に設けられた通信モジュール２４によって車両１Ａへと送信される。
　予測モデルの学習には、センサデータおよび給油所データに加えて、車両位置データが用いられることが望ましい。車両位置データには車両１Ｂの走行地点に関する様々な情報（天候、気温、降水量、勾配、制限速度、渋滞の有無などに関する情報）が反映されている。したがって、車両位置データを用いることで、より高精度に学習された予測モデルを構築することが可能になる。
　なお、ニューラルネットワークモデルは、エンジン３の燃焼状態の機械学習に採用可能な手法の一例に過ぎず、機械学習の手法は、これに限定されるものではない。サーバ２３は、たとえばディープラーニングモデル、ロジスティック回帰モデル、サポートベクターマシンなどの他の機械学習モデルを用いてもよい。
　また、サーバ２３は、管制センタ２に収集されたセンサデータおよび給油所データを、いわゆるビッグデータに対するデータマイニングの手法により解析してもよい。データマイニングの手法としては、たとえば以下のような公知の手法を採用できる。サーバ２３は、たとえばインジェクタ３２３からの燃料の噴射タイミングを目的変数として使用するとともに他のパラメータを説明変数として使用し、たとえばクラスタリングにより説明変数間の関係を見出すことで、燃料の噴射タイミングの補正に使用すべき複数の説明変数を選択する。そして、選択された説明変数が変化した場合に目的変数（この例では燃料の噴射タイミング）がどのように変化するかを予測するために、サーバ２３は、説明変数と目的変数との間に成立する規則性を抽出する。抽出された規則性は、目的変数の予測モデルまたは関係式として表される（統計的モデリング）。一例として、複数の説明変数を用いた回帰分析（たとえば重回帰分析）を行う場合、サーバ２３は、回帰分析に用いられる予測モデルのパラメータをパラメータ適合（フィッティング）により算出できる。
　＜燃焼状態の改善＞
　図７は、エンジン３の噴射系の動作を補正するための燃焼改善処理の一例を説明するための図である。図７および後述する図８～図１０において、横軸はエンジン３のクランク角を表す。縦軸はエンジン３の気筒３１１～３１４の筒内圧を表す。
　燃料の性状によっては筒内圧が目標筒内圧（狙いの筒内圧）から乖離する可能性がある（図中、補正前の筒内圧を参照）。このような場合には、たとえば、エンジン３の噴射系の動作を補正量を用いて補正することによって、筒内圧を目標筒内圧に近付けることができる（補正後の筒内圧を参照）。図７には燃料の噴射タイミングを遅角させる例が示されている。この例における燃焼予測モデルの構築（モデルの学習）には、吸気量、排気量（排気量の目標値と実際値との間の差分）、排気ガス中の未燃成分（炭化水素など）および／または窒素酸化物の濃度、混合気への点火タイミング、燃焼音などを使用可能である。
　図８は、エンジン３の噴射系の動作を補正するための燃焼改善処理の他の一例を説明するための図である。典型的な燃料の着火性と比べて、エンジン３に給油された燃料の着火性が良い場合または悪い場合にも、筒内圧が目標筒内圧から乖離する可能性がある。ＥＣＵ１３からインジェクタ３２３に出力されるパルスの大きさ（パルス高さ、および／または、パルス幅）を変更することによってインジェクタ３２３からの燃料の噴射量が調整されるところ、補正量を用いてパルスの大きさを補正することによって、筒内圧を目標筒内圧に近付けることができる。マルチ噴射では本燃焼のための燃料の噴射量を補正することが望ましい。
　図９は、エンジン３の吸気系の動作を補正するための燃焼改善処理の一例を説明するための図である。筒内圧が目標筒内圧からの乖離する他の要因としては、エンジン３への吸気量の多寡が挙げられる。このような場合には、補正量を用いたスロットル弁３３２および／またはＷＧＶ３６２（可変ノズル装置３８）の開度調整により吸気量を補正することで、筒内圧を目標筒内圧に近付けることができる。
　図１０は、エンジン３のＥＧＲ系の動作を補正するための燃焼改善処理の一例を説明するための図である。ＥＧＲガスの多寡も筒内圧が目標筒内圧からの乖離する要因となり得る。このような場合には、補正量を用いたＥＧＲ弁３７２の開度調整におよりＥＧＲガス量を補正することで、筒内圧を目標筒内圧に近付けることができる。
　なお、図７～図１０では筒内圧を目標筒内圧に近付ける例を説明したが、他のパラメータ（たとえばエンジン３の熱発生率）が目標値に近付くように、補正量を用いてエンジン３の燃焼状態が改善されてもよい。
　＜処理フロー＞
　図１１は、本実施の形態における燃焼改善処理の処理手順を示すフローチャートである。このフローチャートに示される処理は、予め定められた条件成立時（たとえば、車両１Ａの走行中などのエンジン３の動作中に所定の制御周期毎）に実行される。図中左側には車両１Ａにおいて実行される処理を示し、右側には管制センタ２において実行される処理を示す。各ステップは、車両１Ａ（ＥＣＵ１３）または管制センタ２（サーバ２３）によるソフトウェア処理により実現されるが、ＥＣＵ１３またはサーバ２３内に配置されたハードウェア（電気回路）により実現されてもよい。ステップをＳと略す。
　この例では、ＥＣＵ１３は、センサデータ、車両位置データおよび給油所データに関する管制センタ２への送信制御をフラグを用いて管理している。このフラグを「データ送信フラグ」と記載する。
　Ｓ１１において、ＥＣＵ１３は、車両１Ａの給油が行われたかどうかを判定する。ＥＣＵ１３は、燃料タンク（図示せず）内の燃料の増加が燃料計（図示せず）により検出された場合に給油が行われたと判定できる。給油が行われた場合（Ｓ１１においてＹＥＳ）、ＥＣＵ２３は、データ送信フラグをオンにする（Ｓ１２）。そして、ＥＣＵ２３は、給油所データを管制センタ２に送信する（Ｓ１３）。給油所データは走行履歴データベース２２に格納される。なお、車両１Ａの給油が行われていない場合（Ｓ１１においてＮＯ）には、Ｓ１２，Ｓ１３の処理はスキップされ、データ送信フラグはオフに維持される。
　Ｓ１４において、ＥＣＵ１３は、データ送信フラグがオンであるかどうかを判定する。データ送信フラグがオンである場合（Ｓ１４においてＹＥＳ）、ＥＣＵ１３は、センサデータおよび車両位置データを管制センタ２に送信する（Ｓ１５）。図中、左側の一連の処理は所定の条件が成立する度（たとえば制御周期毎）に実行されるので、Ｓ１５の処理は繰り返し実行される。つまり、必要な量のデータの収集が完了する（後述）まで、センサデータおよび車両位置データが継続的に送信される。これらのセンサデータおよび車両位置データは、Ｓ１３にて収集された給油所データ１３と関連付けて走行履歴データベース２２に格納される。データ送信フラグがオフである場合（Ｓ１４においてＮＯ）、車両１Ａから管制センタ２へのセンサデータおよび車両位置データの送信は行われない。
　Ｓ２１において、サーバ２３は、燃焼予測モデルを用いて補正量を算出するのに必要な量のデータが収集されたかどうかを判定する。必要なデータの収集が完了した場合（Ｓ２１においてＹＥＳ）、サーバ２３は、収集されたデータ（センサデータ、車両位置データおよび給油所データ）を燃焼予測モデルに与えて補正量を算出する（Ｓ２２）。そして、サーバ２３は、算出された補正量を車両１Ａに送信する（Ｓ２３）。なお、補正量が通常想定される範囲外である場合には、不適切な燃料（たとえば規格外の燃料）が給油されている可能性がある。この場合、サーバ２３は、車両１Ａに対して補正量に代えてまたは加えて警告を送信してもよい。
　Ｓ１６において、ＥＣＵ１３は、管制センタ２から補正量を受信したかどうかを判定する。補正量を受信すると（Ｓ１６においてＹＥＳ）、ＥＣＵ１３は、データ送信フラグをオンからオフに切り替える。さらに、ＥＣＵ１３は、図７～図１０にて説明したように、エンジン３の噴射系、ＥＧＲ系および／または吸気系の動作を補正量を用いて補正する（Ｓ１８）。これにより、エンジン３の燃料状態が改善される。
　以上のように、本実施の形態においては、燃料の燃焼状態に関する予測モデルである燃焼予測モデルを用いることによって、車両１Ａのセンサデータ、車両位置データおよび給油所データから、車両１Ａのエンジン３の燃焼状態を補正するための補正量が算出される。給油所データは、給油所を特定するためのデータであって、給油された燃料組成の解析結果に関するデータではない。本実施の形態によれば、燃料の組成情報が求められていなくてもエンジン３の燃焼状態を適切に補正できる。さらに、エンジン３における燃焼不具合（たとえば失火または異常な燃焼音）の発生も抑制できる。
　燃料タンク内の燃料の性状は給油の度に変化し得る。しかし、燃焼予測モデルは、多数の車両１Ｂから収集された、様々な燃料の燃焼状態の検出結果を表すビッグデータを用いて構築されている。したがって、本実施の形態によれば、特定の燃料だけでなく多種多様な燃料に対してエンジン３の燃焼状態の適切な補正が可能である。
　さらに、一般に、車載ＥＣＵの演算処理能力は限られている。管制センタ２に設置されたサーバ２３を用いることで、高度な演算処理能力を容易に確保できるとともに、ＥＣＵ１３の演算負荷を低減できる。また、サーバ２３が補正量を学習することで、サーバ２３の演算負荷を低減することも可能である。
　今回開示された実施の形態は、すべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本開示の範囲は、上記した実施の形態の説明ではなくて請求の範囲によって示され、請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
　１００　車両管理システム、　１（１Ａ，１Ｂ）　車両、１１　ナビゲーションシステム、１１１　ＧＰＳ受信器、１３　ＥＣＵ、１３１　プロセッサ、１３２　メモリ、１３３　入出力ポート、１４　車載ネットワーク、２　管制センタ、２１　車両データベース、２２　走行履歴データベース、２３　サーバ、２３１　プロセッサ、２３２　メモリ、２３３　入出力ポート、２４　通信モジュール、２５　イントラネット、３，３Ａ　エンジン、３１　エンジン本体、３１１～３１４　気筒、３２１　吸気バルブ、３２２　排気バルブ、３２３　インジェクタ、３２４　点火プラグ、３３　吸気通路、３３１　インタークーラ、３３２　スロットル弁、３４　排気通路、３４１　触媒装置、３４２　後処理装置、３５　過給機、３５１　コンプレッサ、３５２　タービン、３５３　シャフト、３６　ＷＧＶ装置、３６１　バイパス通路、３６２　ＷＧＶ、３６３　ＷＧＶアクチュエータ、３７　ＥＧＲ装置、３７１　ＥＧＲ通路、３７２　ＥＧＲ弁、３７３　ＥＧＲクーラ、３８　可変ノイズ装置、４　センサ類、４０１　車速センサ、４０２　アクセル開度センサ、４０３　エンジン回転速度センサ、４０４　ノックセンサ、４０５　エアフローメータ、４０６　スロットル開度センサ、４０７　筒内圧センサ、４０８　冷却水温センサ、４０９　過給圧センサ、４１０　過給温度センサ、４１１　タービン回転速度センサ、４１２　排気温度センサ、４１３　空燃比センサ、４１４　センサ、４１５　差圧センサ。

Claims (6)

  1. 　対象車両と、
    　前記対象車両および複数の車両と通信するように構成されたサーバとを備え、
    　前記対象車両および前記複数の車両の各々は、エンジンにおける燃料の燃焼状態を検出する少なくとも１つのセンサを含み、
    　前記サーバは、
    　　エンジン制御に関する学習済みモデルが記憶されたメモリと、
    　　前記学習済みモデルを用いた演算処理を実行するプロセッサとを含み、
    　前記学習済みモデルでは、前記複数の車両の各々の前記少なくとも１つのセンサの検出結果を示すセンサデータと、前記複数の車両の各々が燃料の供給を受けた給油所を特定可能な給油所データとに基づいて、前記エンジンにおける燃料の燃焼状態を補正するための補正量が学習されており、
    　前記プロセッサは、前記対象車両の前記センサデータおよび前記給油所データを前記学習済みモデルに与えることで前記補正量を算出し、算出された補正量を前記対象車両に送信し、
    　前記対象車両は、受信した前記補正量を用いて、前記対象車両の前記エンジンにおける燃料の燃焼状態を補正する、車両管理システム。
  2. 　前記給油所データは、前記給油所の設置場所に関するデータと、前記給油所での給油時期に関するデータとを含む、請求項１に記載の車両管理システム。
  3. 　前記学習済みモデルでは、前記センサデータ、前記給油所データ、および、前記複数の車両の走行位置に関するデータに基づいて、前記補正量が学習されており、
    　前記プロセッサは、前記センサデータおよび前記給油所データに加えて、前記対象車両の走行位置に関するデータを前記学習済みモデルに与えることで、前記対象車両の前記補正量を算出する、請求項１または２に記載の車両管理システム。
  4. 　前記センサデータは、前記エンジンの筒内圧、前記エンジンの回転速度、前記エンジンからの排気ガスの温度、前記排気ガス中の微粒子状物質を捕集するフィルタの前後の圧力差、および、前記排気ガス中の窒素酸化物濃度のうちの少なくとも１つに関するデータを含む、請求項１～３のいずれか１項に記載の車両管理システム。
  5. 　エンジン制御に関する学習済みモデルを含むサーバと通信可能に構成された車両であって、
    　前記学習済みモデルでは、各々にエンジンが搭載された複数の車両との通信により収集されるセンサデータおよび給油所データに基づいて、前記エンジンにおける燃料の燃焼状態を補正するための補正量が学習されており、
    　前記センサデータは、前記複数の車両の各々の前記エンジンにおける燃料の燃焼状態の検出結果を示すデータであり、
    　前記給油所データは、前記複数の車両が燃料の供給を受けた給油所を特定可能なデータであり、
    　前記車両は、
    　　前記車両の前記センサデータおよび前記給油所データを前記サーバに送信するとともに、前記サーバが前記車両からの前記センサデータおよび前記給油所データを前記学習済みモデルに与えることで算出された前記補正量を受信する通信機と、
    　　受信した前記補正量を用いて、前記車両の前記エンジンにおける燃料の燃焼状態を補正する制御装置とを備える、車両。
  6. 　エンジン制御に関する学習済みモデルを用いて車両の走行を管理する、車両の走行管理方法であって、
    　前記学習済みモデルでは、各々にエンジンが搭載された複数の車両との通信により収集されるセンサデータおよび給油所データに基づいて、前記エンジンにおける燃料の燃焼状態を補正するための補正量が学習されており、
    　前記センサデータは、前記複数の車両の各々の前記エンジンにおける燃料の燃焼状態の検出結果を示すデータであり、
    　前記給油所データは、前記複数の車両が燃料の供給を受けた給油所を特定可能なデータであり、
    　前記走行管理方法は、
    　対象車両からの前記センサデータおよび前記給油所データを前記学習済みモデルに与えることで、前記対象車両の前記エンジンにおける燃料の燃焼状態を補正するための前記補正量を算出するステップと、
    　前記補正量を用いて、前記対象車両の前記エンジンにおける燃料の燃焼状態を補正するステップとを含む、車両の走行管理方法。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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JP2014043791A (ja) * 2012-08-24 2014-03-13 Denso Corp 車両制御システム

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