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公開番号2025067053
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-04-24
出願番号2023176726
出願日2023-10-12
発明の名称情報処理装置
出願人トヨタ自動車株式会社
代理人個人,個人
主分類F16H 61/12 20100101AFI20250417BHJP(機械要素または単位;機械または装置の効果的機能を生じ維持するための一般的手段)
要約【課題】モデルデータを用いた推定精度を向上する。
【解決手段】車両で取得された走行データが入力されることにより動力伝達装置の故障原因の推定結果を出力するモデルのデータをモデルデータとする。走行データ及び当該走行データに紐づいた真の故障原因を示すデータの組み合わせを第1学習用データとする。走行データ及び当該走行データに紐づいた動力伝達装置が正常であることを示すデータの組み合わせを第2学習用データとする。走行データのうち車両の走行状況を示す予め定められたパラメータを特定パラメータとする。情報処理装置は、第2学習用データ及び第1学習用データの特定パラメータが一致するか否かを判定する(S51)。情報処理装置は、第2学習用データ及び第1学習用データの特定パラメータが一致する場合に、複数の第1学習用データに加えて第2学習用データを用いた機械学習によりモデルデータを生成する(S62)。
【選択図】図3
特許請求の範囲【請求項１】
実行装置と、記憶装置とを備え、
車両で取得された各種のデータである走行データが入力されることにより、動力伝達装置の故障原因の推定結果を出力するモデルのデータをモデルデータとし、
前記走行データ及び当該走行データに紐づいた真の前記故障原因を示すデータの組み合わせを第１学習用データとし、
前記走行データ及び当該走行データに紐づいた前記動力伝達装置が正常であることを示すデータの組み合わせを第２学習用データとし、
前記走行データのうち前記車両の走行状況を示す予め定められたパラメータを特定パラメータとしたとき、
前記記憶装置は、複数の前記第１学習用データを記憶しており、
前記実行装置は、
前記第２学習用データを取得した場合に、当該第２学習用データの前記特定パラメータが、前記第１学習用データの前記特定パラメータと一致するか否かを判定することと、
前記第２学習用データの前記特定パラメータ及び前記第１学習用データの前記特定パラメータが一致する場合に、複数の前記第１学習用データに加えて前記第２学習用データを用いた機械学習により前記モデルデータを生成することと、
生成した前記モデルデータに前記走行データを入力することにより前記推定結果を出力することと、
を実行可能である
情報処理装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置に関する。
続きを表示（約 2,400 文字）【背景技術】
【０００２】
特許文献１のサーバ装置は、実行装置と、記憶装置とを備えている。記憶装置は、機械学習により予め生成されたモデルデータを記憶している。実行装置は、車両に搭載されたセンサによって検出された各種の値を取得する。ここで、各種の値は、車両のメインスイッチがオンにされてからオフにされるまでの間における燃料パイプの燃料圧力の最低値、燃料ポンプの始動からの経過時間等である。実行装置は、取得した各種の値をモデルデータに入力することにより、燃料パイプ内の燃料圧力の低下に関する故障原因を推定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０２１－１９５８７１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１のようなモデルデータを用いた推定の精度を向上する上では、モデルデータを生成するにあたって、対象の部品が故障しているときに取得された各種の値を用いるだけでなく、対象の部品が正常であるときに取得された各種の値を用いることが有効である。ただし、各種の値が取得されたときの車両の状況によっては、モデルデータを用いた推定の精度を向上できないおそれがある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記課題を解決するための情報処理装置は、実行装置と、記憶装置とを備え、車両で取得された各種のデータである走行データが入力されることにより、動力伝達装置の故障原因の推定結果を出力するモデルのデータをモデルデータとし、前記走行データ及び当該走行データに紐づいた真の前記故障原因を示すデータの組み合わせを第１学習用データとし、前記走行データ及び当該走行データに紐づいた前記動力伝達装置が正常であることを示すデータの組み合わせを第２学習用データとし、前記走行データのうち前記車両の走行状況を示す予め定められたパラメータを特定パラメータとしたとき、前記記憶装置は、複数の前記第１学習用データを記憶しており、前記実行装置は、前記第２学習用データを取得した場合に、当該第２学習用データの前記特定パラメータが、前記第１学習用データの前記特定パラメータと一致するか否かを判定することと、前記第２学習用データの前記特定パラメータ及び前記第１学習用データの前記特定パラメータが一致する場合に、複数の前記第１学習用データに加えて前記第２学習用データを用いた機械学習により前記モデルデータを生成することと、生成した前記モデルデータに前記走行データを入力することにより前記推定結果を出力することと、を実行可能である。
【発明の効果】
【０００６】
上記構成によれば、同じ走行状況で取得された第１学習用データ及び第２学習用データを用いてモデルデータが生成される。これにより、走行状況が異なることに起因してモデルデータを用いた推定精度が低下することは抑制される。その結果、異なる走行状況で取得された第１学習用データ及び第２学習用データを用いる場合に比べて、モデルデータを用いた推定精度を向上できる蓋然性が高い。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
図１は、推定システムの概略構成図である。
図２は、モデルデータの説明図である。
図３は、生成制御を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
＜推定システムの概略構成＞
以下、本発明の一実施形態を図１～図３にしたがって説明する。先ず、推定システム１０の概略構成について説明する。
【０００９】
図１に示すように、推定システム１０は、情報処理装置２０、入力デバイス３０、及びディスプレイ４０を備えている。入力デバイス３０は、例えば、キーボード、及びポインティングデバイス等を含んでいる。ディスプレイ４０は、各種の情報を表示可能である。
【００１０】
情報処理装置２０は、実行装置２１、及び記憶装置２２を備えている。実行装置２１の一例は、ＣＰＵである。記憶装置２２は、読み出しのみが可能なＲＯＭと、読み出し及び書き込みが可能な揮発性のＲＡＭと、読み出し及び書き込みが可能な不揮発性のストレージとを含んでいる。記憶装置２２は、各種のプログラム及び各種のデータを予め記憶している。また、記憶装置２２は、各種のプログラムの一つとして制御プログラム２２Ａを予め記憶している。さらに、記憶装置２２は、各種のデータの一つとしてモデルデータＤＭを予め記憶している。モデルデータＤＭは、所定の入力変数と、動力伝達装置の故障原因の推定結果を示す出力変数との関係性が、実行装置２１が認識可能な形式で記述されたものである。ここで、動力伝達装置は、車両のうち、当該車両が備えている駆動源から駆動輪までの動力の伝達経路上の装置である。動力伝達装置の一例は、いわゆるトランスアクスルである。また、モデルデータＤＭは、後述する生成制御において機械学習により生成されたものである。なお、モデルデータＤＭについての具体的な説明は後述する。また、記憶装置２２は、モデルデータＤＭに付随するデータとして、訓練データＤＰ、及びテストデータＤＴを予め記憶している。訓練データＤＰは、モデルデータＤＭを生成するためのデータである。なお、訓練データＤＰについての具体的な説明は後述する。テストデータＤＴは、モデルデータＤＭを評価するためのデータである。なお、テストデータＤＴについての具体的な説明は後述する。実行装置２１は、記憶装置２２に記憶された制御プログラム２２Ａを実行することにより、後述する各種の処理を実現する。情報処理装置２０の一例は、いわゆるパーソナルコンピュータである。
（【００１１】以降は省略されています）

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