特開 2024-14250 電子制御装置、及び評価の十分性を評価するためのデータを出力する方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024014250

(43)【公開日】2024-02-01

(54)【発明の名称】電子制御装置、及び評価の十分性を評価するためのデータを出力する方法

(51)【国際特許分類】

   G06F 11/36 20060101AFI20240125BHJP

   G06F 11/22 20060101ALI20240125BHJP

【ＦＩ】

G06F11/36 176

G06F11/22 675Z

【審査請求】未請求

【請求項の数】5

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022116935

(22)【出願日】2022-07-22

(71)【出願人】

【識別番号】509186579

【氏名又は名称】日立Ａｓｔｅｍｏ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110001678

【氏名又は名称】藤央弁理士法人

(72)【発明者】

【氏名】村上 隆

【テーマコード（参考）】

5B042

5B048

【Ｆターム（参考）】

5B042GB08

5B042HH18

5B042MA08

5B042MA11

5B042MC08

5B048CC17

(57)【要約】

【課題】出荷後の電子制御装置のソフトウェアの評価十分性を評価するためのデータを生成する。
【解決手段】外部認識情報データを処理するプログラムの評価の十分性を評価するためのデータを出力する電子制御装置であって、プログラムを実行する演算装置と、前記演算装置がアクセス可能な記憶装置とを備え、前記演算装置が、前記入力された外部認識情報データで外部を認識する認識部と、前記演算装置が、シーン分類データに基づいて、前記認識部による認識結果のシーンを判定し、前記外部認識情報データと共に判定されたシーンを記録するシーン判定部と、前記演算装置が、前記認識部による認識結果と、前記シーン判定部による判定結果を関連付けた評価結果を記録する評価結果記録部と、前記評価結果を出力する出力部と、を有する。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

外部認識情報データを処理するプログラムの評価の十分性を評価するためのデータを出力する電子制御装置であって、
プログラムを実行する演算装置と、前記演算装置がアクセス可能な記憶装置とを備え、
前記演算装置が、前記入力された外部認識情報データで外部を認識する認識部と、
前記演算装置が、シーン分類データに基づいて、前記認識部による認識結果のシーンを判定し、前記外部認識情報データと共に判定されたシーンを記録するシーン判定部と、
前記演算装置が、前記認識部による認識結果と、前記シーン判定部による判定結果を関連付けた評価結果を記録する評価結果記録部と、
前記評価結果を出力する出力部と、を有することを特徴とする電子制御装置。

【請求項2】

請求項１に記載の電子制御装置であって、
前記シーン分類データは、有限個数のシーンに分類された前記外部認識情報データによって学習され、前記入力された外部認識情報データが分類されたシーンを出力するモデルで構成されることを特徴とする電子制御装置。

【請求項3】

請求項１に記載の電子制御装置であって、
前記シーン判定部は、予め用意されたいずれのシーンにも分類不能と判定された場合、当該分類不能と判定されたデータを未分類データとして記録することを特徴とする電子制御装置。

【請求項4】

請求項１に記載の電子制御装置であって、
前記電子制御装置は、車両に搭載され、前記車両の外部の物体を認識する制御装置であって、
前記認識部は、既存版認識部と、前記既存版認識部のプログラムが更新された更新版認識部とを含み、
前記既存版認識部と前記更新版認識部とは、並列に実行され、同じ外部認識情報データの認識結果を出力することを特徴とする電子制御装置。

【請求項5】

電子制御装置が実行する、外部認識情報データを処理するプログラムの評価の十分性を評価するためのデータを出力する方法であって、
前記電子制御装置は、プログラムを実行する演算装置と、前記演算装置がアクセス可能な記憶装置とを有し、
前記方法は、
前記演算装置が、前記入力された外部認識情報データで外部を認識する認識手順と、
前記演算装置が、シーン分類データに基づいて、前記認識手順における認識結果のシーンを判定し、前記外部認識情報データと共に判定されたシーンを記録するシーン判定手順と、
前記演算装置が、前記認識手順における認識結果と、前記シーン判定手順における判定結果を関連付けた評価結果を記録する評価結果記録手順と、
前記評価結果を出力する出力手順と、を含むことを特徴とする評価十分性評価方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、電子制御装置に関し、特に、ソフトウェアのテスト十分性評価方法に関する。

【背景技術】

【0002】

一般的なソフトウェアのテストでは、テストの十分性を評価するためにテストカバレッジを用いてテスト十分性を判断している。ソフトウェアのソースコードでの全ての命令の実行、全ての分岐条件の実行によりテストの十分性を評価できる。

【0003】

また、電子制御装置のシステムテストでは、仕様で決められたシステムへの入力データと条件に基づいてテストを実施することで、テストの十分性を評価する。特に、画像認識などの外界認識情報に基づいて動作するソフトウェアでは、全ての外界認識情報を用意できないため、ソフトウェアの評価者が考えるテスト用の外界認識情報をできるだけ多く用意してテストすることでテストの十分性を評価している。

【0004】

近年、出荷後の電子制御装置に対してネットワークを通じたソフトウェアの更新が増えている。出荷後の電子制御装置は利用者により様々な状態であり、その全てをテスト環境として用意できないため、更新版のソフトウェアを出荷後の電子制御装置にネットワーク通じて転送し、出荷後の電子制御装置にてソフトウェアを評価することで、テストの効率を上げる方式が模索されている。

【0005】

本技術分野の背景技術として、以下の先行技術がある。特許文献１（特開平７－１４６８０６号公報）には、ソフトウェア品質に関するテストデータを入力するデータ入力部と、前記データ入力部からの入力データ中のテストの作業内容に関する信頼度データに基づいてソフトウェア品質の信頼度を推定するテスト信頼度推定部と、前記データ入力部からの入力データ中のテストの網羅度に関するテスト十分性データに基づいてテスト十分性を推定するテスト十分性推定部とを備えた推定部と、前記推定部からの出力データを表示するデータ出力部とを備えていることを特徴とするテスト作業管理支援装置が記載されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0006】

【特許文献1】特開平７－１４６８０６号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0007】

外界認識情報に基づいて動作する電子制御装置では外界認識情報が無限に存在し、また、評価者の意図した外界認識情報を出荷後の電子制御装置に与えることは困難で、テストカバレッジなどの指標によるテスト十分性の判断も困難であるため、評価の終了を判断する方法が必要となる。特に、出荷後の電子制御装置の稼働中に並行して評価を行うＳｈａｄｏｗ Ｍｏｄｅにおいては、評価終了が不明となる。

【0008】

このため、事前に分類された外界認識情報の分類情報に基づいて、有限数の評価実行後に評価終了基準に従って出荷後の電子制御装置でのソフトウェアテストの十分性を効率的に評価する方法が必要となる。ソフトウェアテストの十分性を推定してアドバイスを表示することで、ソフトウェア評価者にソフトウェアテストの十分性の指標を提示する方法が考えられる。しかしながら、特許文献１では、ソフトウェアテストの十分性の評価としてカバレッジデータ、不具合検出数等を用いており、出荷後の電子制御装置では現実的に用いることが難しい指標である。

【課題を解決するための手段】

【0009】

本願において開示される発明の代表的な一例を示せば以下の通りである。すなわち、外部認識情報データを処理するプログラムの評価の十分性を評価するためのデータを出力する電子制御装置であって、プログラムを実行する演算装置と、前記演算装置がアクセス可能な記憶装置とを備え、前記演算装置が、前記入力された外部認識情報データで外部を認識する認識部と、前記演算装置が、シーン分類データに基づいて、前記認識部による認識結果のシーンを判定し、前記外部認識情報データと共に判定されたシーンを記録するシーン判定部と、前記演算装置が、前記認識部による認識結果と、前記シーン判定部による判定結果を関連付けた評価結果を記録する評価結果記録部と、前記評価結果を出力する出力部と、を有することを特徴とする。

【発明の効果】

【0010】

本発明の一態様によれば、出荷後の電子制御装置のソフトウェアの評価十分性を評価するためのデータを生成できる。前述した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施例の説明によって明らかにされる。

【図面の簡単な説明】

【0011】

【図1】本発明の実施例の電子制御装置の構成を示す図である。

【図2】本発明の実施例の既存版認識プログラムの動作を示すフローチャートである。

【図3】本発明の実施例の更新版認識プログラムが電子制御装置で実行される処理のフローチャートである。

【図4】本発明の実施例の制御プログラムが電子制御装置で実行される処理のフローチャートである。

【図5】本発明の実施例のシーン判定プログラムが電子制御装置で実行される処理のフローチャートである。

【図6】本発明の実施例の評価結果記録プログラムが電子制御装置で実行される処理のフローチャートである。

【図7】本発明の実施例の評価結果アップロードプログラムが電子制御装置で実行される処理のフローチャートである。

【図8】本発明の実施例の外部認識情報データを有限個数のシーンに分類し、シーン分類データを作成する処理のフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0012】

以下、本発明の実施例を、図面を参照して説明する。

【0013】

＜実施例１＞
図１は、本発明の実施例の電子制御装置１００の構成を示す図である。

【0014】

図１に示す通り、本実施例の電子制御装置１００には、センサ１０１及び通信装置１０２が接続される。例えば、センサ１０１及び通信装置１０２は外部バス又はアダプタなどを介して相互に接続されるとよい。

【0015】

電子制御装置１００は、メモリ１０及びＣＰＵ１１を有する。メモリ１０及びＣＰＵ１１は、内部バス又はアダプタなどを介して相互に接続される。

【0016】

メモリ１０は、ＣＰＵ１１で実行される種々のプログラムを含む種々の情報を記憶する記憶部である。本実施例のメモリ１０は、既存版認識プログラム２０と、既存版認識結果一時保持データ０と、更新版認識プログラム２１と、更新版認識結果一時保持データ１と、制御プログラム２２と、シーン判定プログラム２３と、既存版認識結果一時保持データ０と、更新版認識結果一時保持データ１、評価結果記録プログラム２４と、評価結果アップロードプログラム２５とを記憶する。

【0017】

ＣＰＵ１１は、メモリ１０に記憶されてプログラムを読み取り、読み取ったプログラムを実行して制御を行う制御部である。

【0018】

具体的には、既存版認識プログラム２０は、センサ１０１から入力された外部認識情報データで外部を認識し、認識結果を既存版認識結果一時保持データ０に保持する。既存版認識結果一時保持データ０は、既存版認識プログラム２０の出力結果を保持し、制御プログラム２２に読み込まれることによって、装置が制御される。

【0019】

更新版認識プログラム２１は、既存版認識プログラム２０が更新された新しい認識プログラムであって、センサ１０１から入力された外部認識情報データに基づいて外部を認識し、更新された認識処理の結果を更新版認識結果一時保持データ１に保持する。更新版認識結果一時保持データ１は、更新版認識プログラム２１の出力結果を保持する。既存版認識プログラム２０と更新版認識プログラム２１は、並列に実行され、同じ外部認識情報データ５の認識結果を出力する。

【0020】

制御プログラム２２は、既存版認識結果一時保持データ０を用いた制御処理を実行する。

【0021】

シーン判定プログラム２３は、シーン分類データ３を用いて、センサ１０１から入力された外部認識情報データのシーンを判定し、判定結果をシーン判定一時保持データ２に格納する。シーン判定プログラム２３が使用するシーン分類データ３は、シーン判定プログラム２３が外部認識情報データ５をシーンに分類するために使用されるデータであり、説明変数として画像（外部認識情報データ５）が入力されると、目的変数として分類を出力してシーンを判定するためのモデルであり、学習済ニューラルネットワークで構成するとよい。

【0022】

評価結果記録プログラム２４は、既存版認識結果一時保持データ０と、更新版認識結果一時保持データ１とシーン判定一時保持データ２とを関連付けた評価結果を、評価結果記録データ４に格納する。

【0023】

評価結果アップロードプログラム２５は、評価結果記録データ４の入力を監視して、評価結果記録データ４の更新データを通信装置１０２を介してクラウドに設けられた評価結果集計データ１０３に格納する。

【0024】

図２は、既存版認識プログラム２０の動作を示すフローチャートである。

【0025】

電子制御装置１００（既存版認識プログラム２０）は、センサ１０１から入力された外部認識情報データを取り込み（Ｓ１０１）、取り込んだ外部認識情報データ５を使って外部の認識処理を実行し（Ｓ１０２）、認識結果を既存版認識結果一時保持データ０に格納する。既存版認識結果一時保持データ０に格納された認識結果は、制御プログラム２２が制御用にアクセスし、評価結果記録プログラム２４が評価用にアクセスする。

【0026】

図３は、更新版認識プログラム２１が電子制御装置１００で実行される処理のフローチャートである。

【0027】

更新版認識プログラム２１は、センサ１０１からの外部認識情報データ５を入力し（Ｓ２０１）、入力された外部認識情報データを使って外部の認識処理を実行し（Ｓ２０２）、認識結果を更新版認識結果一時保持データ１に格納する（Ｓ２０３）。更新版認識結果一時保持データ１は、制御プログラム２２及び評価結果記録プログラム２４がアクセスできる。

【0028】

図４は、制御プログラム２２が電子制御装置１００で実行される処理のフローチャートである。

【0029】

制御プログラム２２は、既存版認識結果一時保持データ０から認識結果を入力し（Ｓ３０１）、認識結果に基づいてアクチュエータを制御する（Ｓ３０２）。

【0030】

図５は、シーン判定プログラム２３が電子制御装置１００で実行される処理のフローチャートである。

【0031】

シーン判定プログラム２３は、センサ１０１から入力された外部認識情報データをプログラムに取り込む（Ｓ４０１）、次に、シーン分類データ３をプログラムに取り込む（Ｓ４０２）、取り込んだ外部入力情報をシーン分類データ３を使い、分類されたどのシーンかを判定し（Ｓ４０３）、判定結果をシーン判定一時保持データ２に出力する（Ｓ４０４）。

【0032】

なお、ステップＳ４０３で、予め用意されたシーンである確率が所定の閾値より低く、いずれのシーンにも分類不能と判定された場合、新しいシーン分類を作るための情報として、当該分類不能と判定されたデータを未分類データとして記録するとよい。低確率で分類して外部認識情報データ５の記録を防止して、外部認識情報データ５のシーンへの分類の正確性を向上できる。

【0033】

図６は、評価結果記録プログラム２４が電子制御装置１００で実行される処理のフローチャートである。

【0034】

評価結果記録プログラム２４は、既存版認識プログラム２０が出力した既存版認識結果一時保持データ０を入力し（Ｓ５０１）、更新版認識プログラム２１が出力した更新版認識結果一時保持データ１を入力し（Ｓ５０２）、シーン判定プログラム２３が出力したシーン判定一時保持データ２を入力する（Ｓ５０３）。そして、既存版認識結果一時保持データ０、更新版認識結果一時保持データ１、シーン判定一時保持データ２を対応付けて評価結果記録データ４に出力する（Ｓ５０４）。

【0035】

図７は、評価結果アップロードプログラム２５が電子制御装置１００で実行される処理のフローチャートである。

【0036】

評価結果アップロードプログラム２５は、評価結果記録プログラム２４が出力した評価結果記録データ４を入力し（Ｓ６０１）、新規のシーンのデータが有るかを判定する（Ｓ６０２）。その結果、新規シーンのデータが有ればクラウド（評価結果集計データ１０３）にアップロードし（Ｓ６０３）、新規シーンのデータが無ければステップＳ６０１に戻り、評価結果記録データ入力処理を実行する。

【0037】

図８は、外部認識情報データ５を有限個数のシーンに分類し、シーン分類データ３を作成する処理のフローチャートである。

【0038】

センサ１０１から得られる映像データや物体検出データは外部認識情報データ５に格納されている。まず、外部認識情報データ５を入力し（Ｓ７０１）、人工知能の機械学習に代表される分析・学習によって外部認識情報データ５を分類する（Ｓ７０２）。分類は、シーン数がより少ないシーンに分類されるまで繰り返し実行される（Ｓ７０３）。シーン数が最小になるまで学習を進めると（Ｓ７０３でＹＥＳ）、学習結果をシーン分類データ３へ出力して、学習を終了する（Ｓ７０４）。シーン分類データ３は、図示するように、センサ１０１からの入力を分類するための学習ネットワークに代表される指標データである。

【0039】

以上に説明したように、本発明の実施例の電子制御装置１００は、入力された外部認識情報データで外部を認識する認識部（既存版認識プログラム２０、更新版認識プログラム２１）と、シーン分類データ３に基づいて、認識部２０、２１による認識結果のシーンを判定し、外部認識情報データ５と共に判定されたシーンを記録するシーン判定部（シーン判定プログラム２３）と、認識部２０、２１による認識結果と、シーン判定部２３による判定結果を関連付けた評価結果を記録する評価結果記録部（評価結果記録プログラム２４）と、評価結果を出力する出力部（評価結果アップロードプログラム２５）と、を有するので、記録された評価データによって既存版認識プログラム２０及び更新版認識プログラム２１による認識結果が何れのシーンであると判定したか、すなわち、シーン判定プログラム２３が何れのパターンを実行したかが分かる。これにより、出荷後の電子制御装置１００において、Ｓｈａｄｏｗ Ｍｏｄｅにおける評価の十分性を判定でき、出荷後の電子制御装置１００のソフトウェアを評価できる。

【0040】

なお、本発明は前述した実施例に限定されるものではなく、添付した特許請求の範囲の趣旨内における様々な変形例及び同等の構成が含まれる。例えば、前述した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに本発明は限定されない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えてもよい。また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えてもよい。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をしてもよい。

【0041】

また、前述した各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等により、ハードウェアで実現してもよく、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し実行することにより、ソフトウェアで実現してもよい。

【0042】

各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリ、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の記憶装置、又は、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に格納することができる。

【0043】

また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、実装上必要な全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には、ほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてよい。

【符号の説明】

【0044】

０：既存版認識結果一時保持データ
１：更新版認識結果一時保持データ
２：シーン判定一時保持データ
３：シーン分類データ
４：評価結果記録データ
５：外部認識情報データ
１０：メモリ
１１：ＣＰＵ
２０：既存版認識プログラム
２１：更新版認識プログラム
２２：制御プログラム
２３：シーン判定プログラム
２４：評価結果記録プログラム
２５：評価結果アップロードプログラム
１００：電子制御装置
１０１：センサ
１０２：通信装置
１０３：評価結果集計データ

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】