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(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】P2024155528
(43)【公開日】2024-10-31
(54)【発明の名称】車両用熱管理制御システム
(51)【国際特許分類】
B60H 1/24 20060101AFI20241024BHJP
B60H 1/22 20060101ALI20241024BHJP
B60H 1/00 20060101ALI20241024BHJP
【ＦＩ】
B60H1/24 661A
B60H1/22 651C
B60H1/00 101Z
【審査請求】未請求
【請求項の数】8
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023070313
(22)【出願日】2023-04-21
(71)【出願人】
【識別番号】000001845
【氏名又は名称】サンデン株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110000383
【氏名又は名称】弁理士法人エビス国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】岩▲崎▼ 渉
(72)【発明者】
【氏名】高沢 修
(72)【発明者】
【氏名】蓼沼 厚博
(72)【発明者】
【氏名】大庭 健三
【テーマコード（参考）】
3L211
【Ｆターム（参考）】
3L211BA12
3L211BA27
3L211EA20
3L211EA43
3L211EA79
3L211GA04
(57)【要約】
【課題】車両用の熱管理制御システムにおいて、高価なセンサを省いて車両コストの高騰を抑えながら、省いたセンサを搭載する場合と同等の高精度な熱管理制御を実現できるようにする。
【解決手段】車両用熱管理制御システムは、特定の熱管理情報を検知するための特定センサと、特定の熱管理情報とは異なる他の情報を検知する複数のセンサと、特定センサと複数のセンサの検知情報に基づいた熱管理制御を含む車両制御を行う制御装置とを備える第１車両と、特定センサを省き、第１車両と同等の熱管理制御を含む車両制御を行う制御装置を備える第２車両とを有し、第２車両の制御装置は、第１車両が検知した特定の熱管理情報及び特定の熱管理情報との関連性がある関連情報を教師データとした学習済み推定モデルを用い、当該学習済み推定モデルによって求められる特定センサの推定情報に基づいて熱管理制御を行う。
【選択図】図１
【解決手段】車両用熱管理制御システムは、特定の熱管理情報を検知するための特定センサと、特定の熱管理情報とは異なる他の情報を検知する複数のセンサと、特定センサと複数のセンサの検知情報に基づいた熱管理制御を含む車両制御を行う制御装置とを備える第１車両と、特定センサを省き、第１車両と同等の熱管理制御を含む車両制御を行う制御装置を備える第２車両とを有し、第２車両の制御装置は、第１車両が検知した特定の熱管理情報及び特定の熱管理情報との関連性がある関連情報を教師データとした学習済み推定モデルを用い、当該学習済み推定モデルによって求められる特定センサの推定情報に基づいて熱管理制御を行う。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
車両が取得した熱管理情報に基づいて車両の熱管理制御を行う車両用熱管理制御システムであって、
特定の熱管理情報を検知するための特定センサと、前記特定の熱管理情報とは異なる他の情報を検知する複数のセンサと、前記特定センサと前記複数のセンサの検知情報に基づいた熱管理制御を含む車両制御を行う制御装置とを備える第１車両と、
前記特定センサを省き、前記第１車両と同等の熱管理制御を含む車両制御を行う制御装置を備える第２車両とを有し、
前記第２車両の制御装置は、前記第１車両が検知した前記特定の熱管理情報及び前記特定の熱管理情報との関連性がある関連情報を教師データとした学習済み推定モデルを用い、当該学習済み推定モデルによって求められる前記特定センサの推定情報に基づいて熱管理制御を行うことを特徴とする車両用熱管理制御システム。
特定の熱管理情報を検知するための特定センサと、前記特定の熱管理情報とは異なる他の情報を検知する複数のセンサと、前記特定センサと前記複数のセンサの検知情報に基づいた熱管理制御を含む車両制御を行う制御装置とを備える第１車両と、
前記特定センサを省き、前記第１車両と同等の熱管理制御を含む車両制御を行う制御装置を備える第２車両とを有し、
前記第２車両の制御装置は、前記第１車両が検知した前記特定の熱管理情報及び前記特定の熱管理情報との関連性がある関連情報を教師データとした学習済み推定モデルを用い、当該学習済み推定モデルによって求められる前記特定センサの推定情報に基づいて熱管理制御を行うことを特徴とする車両用熱管理制御システム。
【請求項2】
前記関連情報は、前記検知情報と前記第１車両及び前記第２車両の制御出力から選択された情報であることを特徴とする請求項１記載の車両用熱管理制御システム。
【請求項3】
前記特定センサが、車室内ＣＯ２濃度センサであり、
前記特定の熱管理情報に基づいて前記第１車両と前記第２車両が行う熱管理制御は、車両空調における内気循環と外気導入の切り替え制御であることを特徴とする請求項１記載の車両用熱管理制御システム。
前記特定の熱管理情報に基づいて前記第１車両と前記第２車両が行う熱管理制御は、車両空調における内気循環と外気導入の切り替え制御であることを特徴とする請求項１記載の車両用熱管理制御システム。
【請求項4】
前記特定センサが、着霜検知センサであり、
前記特定の熱管理情報に基づいて前記第１車両と前記第２車両が行う熱管理制御は、車両空調における除霜モードへの切り替え制御であることを特徴とする請求項１記載の車両用熱管理制御システム。
前記特定の熱管理情報に基づいて前記第１車両と前記第２車両が行う熱管理制御は、車両空調における除霜モードへの切り替え制御であることを特徴とする請求項１記載の車両用熱管理制御システム。
【請求項5】
前記第１車両及び前記第２車両と情報交換可能なサーバーを備え、
前記サーバーが前記第１車両から前記教師データを受信して前記学習済み推定モデルを作成することを特徴とする請求項１記載の車両用熱管理制御システム。
前記サーバーが前記第１車両から前記教師データを受信して前記学習済み推定モデルを作成することを特徴とする請求項１記載の車両用熱管理制御システム。
【請求項6】
前記第１車両は、設定された時間毎に前記教師データを前記サーバーに送信し、前記サーバーは、更新された前記学習済み推定モデルを設定された時間毎に前記第２車両に配信することを特徴とする請求項１記載の車両用熱管理制御システム。
【請求項7】
前記第１車両は、前記特定センサとして第１特定センサを備え、前記第２車両が備える第２特定センサが省かれており、
前記第２車両の制御装置は、前記第２特定センサの検知情報に基づく熱管理制御を含む車両制御を行い、
前記第１車両の制御装置は、前記第２特定センサの検知情報とそれに関連する関連情報を教師データとした学習済み推定モデルを用い、当該学習済み推定モデルによって求められる前記第２特定センサの推定情報に基づいて熱管理制御を行うことを特徴とする請求項１記載の車両用熱管理制御システム。
前記第２車両の制御装置は、前記第２特定センサの検知情報に基づく熱管理制御を含む車両制御を行い、
前記第１車両の制御装置は、前記第２特定センサの検知情報とそれに関連する関連情報を教師データとした学習済み推定モデルを用い、当該学習済み推定モデルによって求められる前記第２特定センサの推定情報に基づいて熱管理制御を行うことを特徴とする請求項１記載の車両用熱管理制御システム。
【請求項8】
前記第１特定センサが車室内ＣＯ２濃度センサであり、前記第２特定センサが車室外微小粒子状物質検知センサであることを特徴とする請求項７記載の車両用熱管理制御システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、車両用の熱管理制御システムに関するものである。
【背景技術】
【0002】
車室内空調を含む車両用の熱管理制御装置は、冷媒回路における冷媒温度や冷媒圧力などを検知するためのセンサや、冷媒と熱交換する熱媒体の温度や流速などを検知するセンサを備えており、これらセンサの検知情報に基づいて、冷媒回路及び熱媒体回路或いは空調ユニットなどを制御する。
【0003】
また、車両用の熱管理制御装置は、更にきめ細かな制御を行う場合、前述した冷媒の状態や熱媒体の状態などを検知するセンサだけでなく、車室内の二酸化炭素濃度を検知するためのＣＯ２濃度センサなどを備えたものが知られている（下記特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【特許文献1】特開２００８－２９０７０１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
車両用の熱管理制御装置において、各種制御を行うためには、前述したように各種センサが必要になる。しかしながら、各車両において、ＣＯ２濃度センサのように高価なセンサを搭載させると、複数車両を統括管理する場合には、各車両のコスト高で統括車両全体での管理コストが大きく高騰してしまう問題が生じる。
【0006】
これに対しては、車両単体の中で各種センサの検知情報からＣＯ２濃度などの高価なセンサの検知情報を推定して熱管理制御を行い、高価なセンサを省いてコストを抑えることが考えらえる。しかしながら、これによると、実際にＣＯ２濃度センサを用いる場合と比較して、精度の高い熱管理制御を行うことができない問題があった。
【0007】
本発明は、このような問題に対処することを課題としている。すなわち、車両用の熱管理制御システムにおいて、高価なセンサを省いて車両コストの高騰を抑えながら、省いたセンサを搭載する場合と同等の高精度な制御を実現できるようにすること、などが本発明の課題である。
【課題を解決するための手段】
【0008】
このような課題を解決するために、本発明は、以下の構成を具備するものである。
車両が取得した熱管理情報に基づいて車両の熱管理制御を行う車両用熱管理制御システムであって、特定の熱管理情報を検知するための特定センサと、前記特定の熱管理情報とは異なる他の情報を検知する複数のセンサと、前記特定センサと前記複数のセンサの検知情報に基づいた熱管理制御を含む車両制御を行う制御装置とを備える第１車両と、前記特定センサを省き、前記第１車両と同等の熱管理制御を含む車両制御を行う制御装置を備える第２車両とを有し、前記第２車両の制御装置は、前記第１車両が検知した前記特定の熱管理情報及び前記特定の熱管理情報との関連性がある関連情報を教師データとした学習済み推定モデルを用い、当該学習済み推定モデルによって求められる前記特定センサの推定情報に基づいて熱管理制御を行うことを特徴とする車両用熱管理制御システム。
車両が取得した熱管理情報に基づいて車両の熱管理制御を行う車両用熱管理制御システムであって、特定の熱管理情報を検知するための特定センサと、前記特定の熱管理情報とは異なる他の情報を検知する複数のセンサと、前記特定センサと前記複数のセンサの検知情報に基づいた熱管理制御を含む車両制御を行う制御装置とを備える第１車両と、前記特定センサを省き、前記第１車両と同等の熱管理制御を含む車両制御を行う制御装置を備える第２車両とを有し、前記第２車両の制御装置は、前記第１車両が検知した前記特定の熱管理情報及び前記特定の熱管理情報との関連性がある関連情報を教師データとした学習済み推定モデルを用い、当該学習済み推定モデルによって求められる前記特定センサの推定情報に基づいて熱管理制御を行うことを特徴とする車両用熱管理制御システム。
【発明の効果】
【0009】
このような特徴を有する本発明は、車両用の熱管理制御システムにおいて、高価なセンサを省いて車両コストの高騰を抑えながら、省いたセンサを搭載する場合と同等の高精度な熱管理制御を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【0010】
【図1】本発明の実施形態に係る車両用熱管理制御システムの構成例を示した説明図。
【図2】本発明の実施形態に係る車両用熱管理制御システムにおける第１車両の制御装置を示した説明図。
【図3】本発明の実施形態に係る車両用熱管理制御システムにおける第２車両の制御装置を示した説明図。
【図4】教師データテーブルの一例を示した説明図。
【図5】第２車両の制御装置における熱管理制御ＥＣＵの制御ロジックの一例を説明する説明図。
【図6】第２車両の制御装置における熱管理制御ＥＣＵの制御ロジックの他の例を説明する説明図。
【図7】第２車両の制御装置における熱管理制御ＥＣＵの制御ロジックの他の例を説明する説明図。
【図8】本発明の実施形態に係る車両用熱管理制御システムの活用例を示した説明図。
【発明を実施するための形態】
【0011】
以下、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。以下の説明で、異なる図における同一符号は同一機能の部位を示しており、各図における重複説明は適宜省略する。
【0012】
図１に、本発明の実施形態に係る車両用熱管理制御システム（以下、システム）の構成例を示す。図示の例では、第１車両Ｖ１と第２車両Ｖ２とクラウドＣＲ上のサーバーＣＳによってシステム１が構築される。ここでは、クラウドＣＲ上のサーバーＣＳを用いる例を示しているが、第１車両Ｖ１と第２車両Ｖ２が相互に情報通信可能な状況であれば、クラウドＣＲ上のサーバーＣＳと同様の機能を第１車両Ｖ１又は第２車両Ｖ２が備える制御装置（図示省略）に持たせて、サーバーＣＳを介することなく、車両間でシステム１の制御を行うことができる。
【0013】
第１車両Ｖ１は、特定センサＳ１が搭載されている車両である。特定センサＳ１は、システム１が、熱管理制御を行う上で必要な特定の熱管理情報を検知するためのセンサである。特定センサＳ１は、一種類のセンサであってもよいし、複数種類のセンサであってもよい。また、特定センサＳ１は、単体のセンサであってもよいし、複数個からなるセンサ群であってもよい。
【0014】
第２車両Ｖ２は、前述した特定センサＳ１が搭載されていない車両である。ここでは、特定センサＳ１は、比較的コスト高のセンサであり、この特定センサＳ１を省いた第２車両Ｖ２は、特定センサＳ１が搭載されている第１車両Ｖ１に対して低コストでの生産が可能になる。因みに、第２車両Ｖ２は、特定センサＳ１が非搭載である以外は、第１車両Ｖ１と同等（同機種・同サイズ・同型式）であることが好ましい。
【0015】
また、第２車両Ｖ２は、システム１の構成要素として、一つの第１車両Ｖ１に対して複数（例えば、１０００台の車両を含むシステム１においては、１台の第１車両Ｖ１に対して９９９台の第２車両Ｖ２）存在することが好ましい。なお、第１車両Ｖ１は、システム１内に複数存在してもよい。
【0016】
特定センサＳ１を有する第１車両Ｖ１の情報に基づいて特定センサＳ１を有していない第２車両Ｖ２でも同様の制御ができるように制御モデルを構築・追加することで、第２車両Ｖ２に特定センサＳ１を追加することなく、精度の高い制御を実行することができるため、第２車両Ｖ２のセンサ増加を抑制し、結果として車両のコストダウンを実現することができる。
【0017】
第１車両Ｖ１は、図２に示すような制御装置１００を備えている。制御装置１００は、ＣＡＮ（Controller Area Network）やＬＩＮ(Local Interconnect Network)などの車載ネットワーク１０１を介して複数の車載ＥＣＵ（Electronic Control Unit）が相互に情報通信可能に接続されることで構成されている。複数の車載ＥＣＵは、その一つが、車載ネットワーク１０１における複数系統のバスライン間の中継機能を有する中継用ＥＣＵ１０２（ＣＧＷＥＣＵ：Central Gateway ECU）であり、他の一つが、車両と外部との情報通信を双方向で行うための通信用ＥＣＵ１０３（ＴＣＵ：Telematics Control Unit）であり、他の一つが、車両の熱管理制御を行う熱管理制御ＥＣＵ１０４である。
【0018】
前述した各車載ＥＣＵは、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）又はＭＰＵ（Micro Processing Unit）などのプロセッサや電気回路、ＲＡＭ（Random Access Memory）やＲＯＭ（Read Only Memory）などの記憶素子により構成することができる。また、車載ＥＣＵが実行する動作の一部又は全部を、ＡＳＩＣ（application specific integrated circuit）、ＦＰＧＡ（field-programmable gate array）やＧＰＵ（Graphics Processing Unit）などのハードウェアにより実現することもできる。
【0019】
図示の例では、熱管理制御ＥＣＵ１０４は、ＣＰＵ１１０、ＲＯＭ１１１、ＲＡＭ１１２、および外部Ｉ／Ｆ（Interface）１１３を備え、これらの各ハードウェアが、バスライン１１４を介して相互に接続され、バスライン１１４がゲートウェイ１１５を介して車載ネットワーク１０１に接続されている。ここで、ＣＰＵ１１０は、ＲＯＭ１１１に記憶されている各種プログラムを実行することにより、熱管理制御ＥＣＵ１０４の動作を制御する。ＲＯＭ１１１は、不揮発性メモリであり、例えば、ＣＰＵ１１０により実行されるプログラム、ＣＰＵ１１０がプログラムを実行するために必要なデータなどを記憶する。ＲＡＭ１１２は、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）やＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）などの主記憶装置であり、例えば、ＣＰＵ１１０がプログラムを実行する際に利用する作業領域として機能する。外部Ｉ／Ｆ１１３は、外部に対する信号の送受信を制御するものであり、例えば、複数のセンサからなるセンサ部から制御に必要な検知情報を受信し、制御対象の動作を実行するアクチュエータに制御信号を送信する。なお、全ての車載ＥＣＵは、図示した熱管理制御ＥＣＵと同様のハードウェア構成を採用することができる。
【0020】
そして、熱管理制御ＥＣＵ１０４の外部Ｉ／Ｆ１１３には、熱管理制御を行う上で必要となる熱管理情報を検知するためのセンサ部１２０が接続されている。センサ部１２０は、各所に設置される複数の各種センサの群（センサ群）であり、その一つが前述した特定センサＳ１である。また、センサ部１２０は、外気温度、内気温度、吹出風量、冷媒温度、冷媒圧力、熱媒体温度、熱媒体流速、バッテリー温度などを検知するための複数のセンサ（センサ（１）、センサ（２）、センサ（３）…）１２１を含んでいる。
【0021】
また、熱管理制御ＥＣＵ１０４の外部Ｉ／Ｆ１１３には、熱管理制御ＥＣＵ１０４の制御対象である、空調ユニット（ＨＶＡＣ：Heating, Ventilation, and Air Conditioning）１３０、冷媒回路１３１、熱媒体回路１３２などが接続されており、熱管理制御ＥＣＵ１０４は、この制御対象に制御信号を送信する。空調ユニット１３０は、外気導入モードと内気循環モードの切り替え制御を適宜行いながら、車室内に冷暖房の空調風を送風する。冷媒回路１３１は、車両の熱源となるものであり、圧縮機で加圧した気体冷媒を凝縮・減圧・気化させる冷凍サイクルを実行して冷媒の吸放熱を行う。熱媒体回路１３２は、冷媒回路１３１の冷媒と熱交換する熱媒体を循環させて車両各所の熱管理を行う。
【0022】
車載ネットワーク１０１には、前述した車載ＥＣＵに加えて、車両の各種制御を行うために、多数の車載ＥＣＵが接続されている。図２には、その一例を示している。駆動系ＥＣＵ１０５は、センサ部として車速センサなどを有し、駆動用モーターなどを制御する。ドア制御ＥＣＵ１０６は、センサ部として、ドア開閉センサや窓開閉センサなどを有し、ドアロック機構やパワーウインドウなどの動作を制御する。シート制御ＥＣＵ１０７は、センサ部として、乗員の着座センサやシートベルトの装着検知センサなどを有し、座席シートの調整移動やシートヒータのオンオフなどを制御する。車載カメラ制御ＥＣＵ１０８は、センサ部として、車室内カメラや車外カメラを有し、取得画像の画像処理などを行う。
【0023】
これに対して、第２車両Ｖ２は、図３に示すような制御装置２００を備えている。制御装置２００は、前述した特定センサＳ１を備えていないという以外は、第１車両Ｖ１の制御装置１００と同様であるから、重複説明を省略する。
【0024】
以下、システム１の制御について説明する。ここでは、特定センサＳ１として、車室内のＣＯ２濃度センサを例にして説明するが、本発明の実施形態としては、特にこれに限定されるものでは無い。
【0025】
図１において、第１車両Ｖ１が、制御装置１００の熱管理制御ＥＣＵ１０４による熱管理制御を行いつつ、制御装置１００の各種車載ＥＣＵによる車両制御を行いながら走行することで、制御装置１００の通信用ＥＣＵ１０３から各種の情報が随時クラウドＣＲ上のサーバーＣＳに送信される。この際、第１車両Ｖ１は、教師データをサーバーＣＳに送信する。教師データは、特定の熱管理情報（車室内のＣＯ２濃度）を検知するための特定センサＳ１であるＣＯ２濃度センサの検知情報とこれに関連する関連情報からなる。関連情報は、複数のセンサの検知情報及び、熱管理制御を含む車両制御を行う上での制御装置１００の制御出力から選択される情報であり、特定の熱管理情報（車室内のＣＯ２濃度）との相関性がある情報である。
【0026】
具体的には、第１車両Ｖ１からサーバーＣＳに送信される情報は、車両運転中に特定センサＳ１が検知した車室内のＣＯ２濃度の情報と、これに関連する情報であり、例えば、第１車両Ｖ１運転中における、車速、空調ユニット１３０の吹出風量、乗員数、乗員属性（大人と子供の割合など）、空調ユニット１３０の内気循環モードと外気導入モードの切り替え、ドア窓開閉、ドア開閉、などの情報である。ここで、車速は駆動系ＥＣＵ１０５のセンサ部から得られ、吹出風量は熱管理制御ＥＣＵ１０４のセンサ部から得られ、乗員数はシート制御ＥＣＵ１０７のセンサ部から得られ、乗員属性は車載カメラ制御ＥＣＵの画像処理出力から得られ、内気循環モードと外気導入モードの切り替え（以下、モード切り替え）は熱管理制御ＥＣＵ１０４の制御出力から得られ、ドア窓開閉とドア開閉はドア制御ＥＣＵのセンサ部から得られる。
【0027】
サーバーＣＳ或いはサーバーＣＳが接続されるクラウドＣＲには、図１に示すように、送信されてきた教師データのデータベースＤＢが構築される。図４は、教師データをデータベース化するための一形態を示し、時系列毎に教師データをテーブル化した教師データテーブルＴｂを示している。図中の「ＩＤ」は、特定センサＳ１を搭載した第１車両Ｖ１を識別するためのＩＤ（identification）である。ここでは、第１車両Ｖ１が複数存在する場合を示している。図中の「ＴＩＭＥ」は、教師データの受信日時を示す。図中の「ＩＧＮ」は、車両の作動状態を示し、「ＯＮ」が作動状態、「ＯＦＦ」が非作動状態を示す。図中の「ＳＰＥＥＤ」の数値は、車速をｋｍ／ｈ単位で示す。図中の「ＢＡＶ」は、吹出風量の風量大を「Ｈ」、風量小を「Ｌ」で示す。図中の「ＯＰＡ」は、乗員属性（Occupant attributes）を考慮して、大人を「１」子供を「０．５」とした合算値を示す。図中の「ＷＯＣ」は窓開閉であり、「０」がドア窓の閉を示し、「１」がドア窓の開を示す。図中の「ＤＯＣ」はドア開閉であり、「０」がドア閉を示し、「１」がドア開を示す。図中の「ＭＯＤＥ」は、内気循環・外気導入のモード切り替えを示し、「０」が内気循環モード、「１」が外気導入モードを示す。図中の「ＣＯ２」はＣＯ２濃度であり、特定センサＳ１で検知したＣＯ２濃度をｐｐｍ単位で示している。
【0028】
第１車両Ｖ１は、通信用ＥＣＵ１０３がサーバーＣＳと通信可能なタイミングで随時教師データを送信するようにしてもよいし、第１車両Ｖ１の制御装置１００内のメモリで、一定期間（例えば１日分）の教師データを蓄積して教師データテーブルＴｂを作成し、所定のタイミングで一定期間（１日分）の教師データテーブルＴｂをサーバーＣＳに送信するようにしてもよい。第１車両Ｖ１の運転期間を十分に確保することで、教師データテーブルＴｂは大量のデータ量になり、データベースＤＢには教師データのビックデータが構築されることになる。
【0029】
クラウドＣＲ上のサーバーＣＳは、自身が備えるか或いはクラウドＣＲ上で利用可能なＡＩ（人工知能：Artificial Intelligence）による機械学習機能（機械学習プログラム）を用い、データベースＤＢに蓄積された教師データテーブルＴｂに基づいて、特定センサＳ１の検知情報（ＣＯ２濃度）を推定するためのＡＩモデル（推定モデル）を作成する。推定モデルの一例としては、推定する特定センサＳ１の検知情報（ＣＯ２濃度）を目的変数として、教師データにおける関連情報を説明変数とする多重回帰分析モデルを採用することができるが、これに限らず、既知の機械学習機能によって作成される適宜の推定モデルを採用することができる。
【0030】
サーバーＣＳが多数の教師データテーブルＴｂを機械学習して作成した推定モデルは、学習済み推定モデルとして、複数の第２車両Ｖ２に配信される。第２車両Ｖ２は、サーバーＣＳが配信した学習済み推定モデルを受信すると、自身の制御装置２００内に格納することで、学習済み推定モデルを用いて、特定センサＳ１の推定情報を出力する。
【0031】
第１車両Ｖ１と第２車両Ｖ２における車室内のＣＯ２濃度に関する熱管理制御ロジックを説明する。第１車両Ｖ１の制御装置１００における熱管理制御ＥＣＵ１０４は、センサ部１２０からの各種検知情報を取得して空調制御を含む熱管理制御を行いながら、特定センサＳ１が検知したＣＯ２濃度の検知情報を取得して、検知されたＣＯ２濃度が設定値より高いか低いかの判断を行い、設定値より高い場合には、空調ユニット１３０を外気導入モードに切り替え、設定値より低い場合には、現状が内気循環モードの場合は現状を維持し、現状が外気導入モードの場合には内気循環モードに切り替える。
【0032】
これに対して、第２車両Ｖ２の制御装置２００における熱管理制御ＥＣＵ１０４は、図５に示すように、熱管理制御部１０４Ａと、サーバーＣＳから配信された学習済み推定モデル１０４Ｃと、学習済み推定モデル１０４Ｃに入力する関連情報を選択する関連情報選択部１０４Ｂと、学習済み推定モデル１０４Ｃによって推定された推定ＣＯ２濃度（推定情報）に基づいてＣＯ２濃度の判定を行うＣＯ２濃度判定部１０４Ｄの各機能（プログラム）を備える。
【0033】
熱管理制御部１０４Ａは、センサ部１２０の各種検知情報に基づいて、冷媒回路１３１や熱媒体回路１３２や空調ユニット１３０に制御信号を送り、冷媒回路１３１と熱媒体回路１３２における熱管理制御と、空調ユニット１３０における通常空調動作（１３０Ａ）を行う。また、熱管理制御部１０４Ａは、ＤＥＦモードや乗員によるモード選択によって、内気循環・外気導入モードの切り替え制御を行う。これによって、車室内のＣＯ２濃度は変化するが、この際のモード切り替えの情報は、関連情報として、後述する学習済み推定モデル１０４Ｃに入力される。
【0034】
関連情報選択部１０４Ｂは、センサ部１２０の各種検知情報の一部を取得すると共に、他の車載ＥＣＵ（駆動系ＥＣＵ１０５、ドア制御ＥＣＵ１０６、シート制御ＥＣＵ１０７、車載カメラ制御ＥＣＵ１０８など）から制御出力を取得して、学習済み推定モデル１０４Ｃに入力するために関連情報（ここでは、車速、吹出風量、乗員数、乗員属性、外気導入と内気循環モードの切り替え情報、ドア窓開閉情報、ドア開閉情報など）を選択して、選択した関連情報を学習済み推定モデル１０４Ｃに入力する。
【0035】
学習済み推定モデル１０４Ｃは、入力された関連情報に基づいて、第２車両Ｖ２が搭載していない特定センサＳ１の推定情報（推定ＣＯ２濃度）を求め、これをＣＯ２濃度判定部１０４Ｄに出力する。ＣＯ２濃度判定部１０４Ｄは、入力された推定ＣＯ２濃度が設定値より高いか低いかの判断を行い、設定値より高い場合には、空調ユニット１３０の内気循環・外気導入モード切り替え（１３０Ｂ）を実行することで、外気導入モードに切り替え、設定値より低い場合には、同切り替え（１３０Ｂ）の実行で、現状が内気循環モードの場合は現状を維持し、現状が外気導入モードの場合には内気循環モードに切り替える。
【0036】
このように、第２車両Ｖ２の制御装置２００における熱管理制御ＥＣＵ１０４は、センサ部１２０が高価な特定センサ（ＣＯ２濃度センサ）Ｓ１を搭載していなくても、特定センサＳ１を搭載している第１車両Ｖ１と同等の制御を行うことができ、これによって、車室内におけるＣＯ２濃度を適正化することができる。
【0037】
第１車両Ｖ１における特定センサＳ１は、前述した車室内ＣＯ２濃度センサだけでなく、様々なセンサを対象とすることができる。その一例は、着霜検知センサである。着霜検知センサは、冷媒回路１３１における室外熱交換器が着霜したことを検知するセンサであり、冷媒回路１３１の室外熱交換器を撮像するカメラや室外熱交換器の通風量を検知するセンサなどで構成することができる。
【0038】
特定センサＳ１が前述した着霜検知センサの場合には、第１車両Ｖ１からサーバーＣＳに送信される教師データは、着霜検知センサの検知情報（カメラ画像や痛風量センサの値）とこれに関連する関連情報である。この際の関連情報は、車速、吹出風量、冷媒回路１３１の圧縮機回転数、外気温度、室外熱交換器の出口水温（熱媒体温度）、冷媒回路１３１の冷媒圧力、などである。そして、サーバーＣＳは、この教師データにより着霜検知センサの推定情報を得るために学習済み推定モデルを作成して、これを第２車両Ｖ２に配信する。
【0039】
特定センサＳ１が着霜検知センサの場合における、第２車両Ｖ２の制御装置２００における熱管理制御ＥＣＵ１０４の制御ロジックを、図６にて説明する。この場合は、第２車両Ｖ２の制御装置２００における熱管理制御ＥＣＵ１０４は、除霜モードの切り替え制御を行わない熱管理制御部１０４Ａ１と、サーバーＣＳから配信された着霜検知センサの推定情報を得るための学習済み推定モデル１０４Ｃ１と、学習済み推定モデル１０４Ｃ１に入力する関連情報を選択する関連情報選択部１０４Ｂ１と、学習済み推定モデル１０４Ｃ１によって推定された推定情報に基づいて室外熱交換器の着霜判定を行う着霜判定部１０４Ｄ１の各機能（プログラム）を備える。
【0040】
熱管理制御部１０４Ａ１は、センサ部１２０の各種検知情報に基づいて、空調ユニット１３０や冷媒回路１３１や熱媒体回路１３２に制御信号を送り、空調ユニット１３０及び熱媒体回路１３２における熱管理制御と、冷媒回路１３１における通常熱管理動作（１３１Ａ）を行う。
【0041】
関連情報選択部１０４Ｂ１は、センサ部１２０の各種検知情報の一部を取得すると共に、他の車載ＥＣＵ（駆動系ＥＣＵ１０５、ドア制御ＥＣＵ１０６、シート制御ＥＣＵ１０７、車載カメラ制御ＥＣＵ１０８など）から制御出力を取得して、学習済み推定モデル１０４Ｃ１に入力するために前述した関連情報を選択して、選択した関連情報を学習済み推定モデル１０４Ｃ１に入力する。
【0042】
学習済み推定モデル１０４Ｃ１は、入力された関連情報に基づいて、第２車両Ｖ２が搭載していない特定センサＳ１の推定情報（着霜検知情報）を求め、これを着霜判定部１０４Ｄ１に出力する。着霜判定部１０４Ｄ１は、入力された推定情報が設定状態より高いか低いかの判断を行い、設定状態より高い場合（着霜が進んでいる場合）には、冷媒回路１３１の除霜モード切り替え動作（１３１Ｂ）を実行して、除霜モードを実行し、設定状態より低い場合（着霜が進んでいない場合）には、冷媒回路１３１の除霜モードへの切り替えを行わない。
【0043】
特定センサＳ１の他の例は、バッテリーセルの温度分布を検知するためのバッテリー温度センサである。バッテリー温度センサは、通常、バッテリーを冷却する熱媒体回路におけるバッテリーケースへの入り口と出口に設けられている。ところが、バッテリーケース内のバッテリーセル間で温度差が大きくなると、バッテリーの劣化に繋がるため、バッテリーを精緻に温度管理するためには、バッテリーケース内に複数個（好ましくはバッテリーセル毎に）バッテリー温度センサを設けて、バッテリーセルの温度分布を把握することが必要になる。
【0044】
しかしながら、バッテリー温度センサの数が増えると、その分コストが増すため、第１車両Ｖ１では、バッテリーケース内に複数個のバッテリー温度センサを設けてバッテリーセルの温度分布に対応した精緻なバッテリーの温度管理を行い、第２車両Ｖ２では、通常のバッテリー温度センサでバッテリーの温度管理を行いながら、学習済み推定モデルを用いてバッテリーセルの温度分布を推定し、推定情報に基づいて、バッテリーセルの温度分布に対応した熱管理制御を行う。
【0045】
特定センサＳ１が、バッテリーセルの温度分布を検知する複数個のバッテリー温度センサの場合には、第１車両Ｖ１からサーバーＣＳに送信される教師データは、複数個のバッテリー温度センサによって検知されたバッテリーセルの温度分布の検知情報と、これに関連する関連情報である。この際の関連情報は、車速、バッテリー残量、バッテリー電流、外気温度、バッテリー温調水温、バッテリー温調水流量、などである。そして、サーバーＣＳは、この教師データによりバッテリーセルの温度分布を検知する推定情報を得るために学習済み推定モデルを作成して、これを第２車両Ｖ２に配信する。
【0046】
特定センサＳ１がバッテリーセルの温度分布を検知する複数個のバッテリー温度センサの場合における、第２車両Ｖ２の制御装置２００における熱管理制御ＥＣＵ１０４の制御ロジックを、図７にて説明する。この場合は、第２車両Ｖ２の制御装置２００における熱管理制御ＥＣＵ１０４は、バッテリーセル温度分布対応制御を行わない熱管理制御部１０４Ａ２と、サーバーＣＳから配信された学習済み推定モデル１０４Ｃ２と、学習済み推定モデル１０４Ｃ２に入力する関連情報を選択する関連情報選択部１０４Ｂ２と、学習済み推定モデル１０４Ｃ２によって推定された推定情報に基づいてバッテリーセルの温度分布を判定するバッテリーセル温度分布判定部１０４Ｄ２の各機能（プログラム）を備える。
【0047】
熱管理制御部１０４Ａ２は、センサ部１２０の各種検知情報に基づいて、空調ユニット１３０や冷媒回路１３１や熱媒体回路１３２に制御信号を送り、空調ユニット１３０及び熱媒体回路１３２における熱管理制御と、熱媒体回路１３２における通常熱管理動作（１３２Ａ）を行う。
【0048】
関連情報選択部１０４Ｂ２は、センサ部１２０の各種検知情報の一部を取得すると共に、他の車載ＥＣＵ（駆動系ＥＣＵ１０５、ドア制御ＥＣＵ１０６、シート制御ＥＣＵ１０７、車載カメラ制御ＥＣＵ１０８など）から制御出力を取得して、学習済み推定モデル１０４Ｃ２に入力するために前述した関連情報を選択して、選択した関連情報を学習済み推定モデル１０４Ｃ２に入力する。
【0049】
学習済み推定モデル１０４Ｃ２は、入力された関連情報に基づいて、第２車両Ｖ２が搭載していない特定センサＳ１であるバッテリーセルの温度分布を検知する複数個のバッテリー温度センサ推定情報を求め、これをバッテリーセル温度分布判定部１０４Ｄ２に出力する。バッテリーセル温度分布判定部１０４Ｄ２は、入力された推定情報が設定状態より高いか低いかの判断を行い、設定状態より高い場合（バッテリーセル毎の温度差が大きい場合）には、熱媒体回路１３２をバッテリーセル温度分布対応動作（１３２Ｂ）に切り替え、バッテリーセルの温度が小さくなるように温調制御を行い、設定状態より低い場合（バッテリーセル毎の温度差が小さい場合）には、熱媒体回路１３２のバッテリーセル温度分布対応動作を行わない。
【0050】
図８には、システム１の活用例を示している。この例では、前述した特定センサＳ１を第１特定センサＳ０１と第２特定センサＳ０２として、第１車両Ｖ１は、第１特定センサＳ０１を搭載しているが、第２特定センサＳ０２は非搭載であり、第２車両Ｖ２は、第１特定センサＳ０１を非搭載で、第２特定センサＳ０２を搭載しているシステム構成にする。そして、第１車両Ｖ１は、第１特定センサＳ０１の検知情報とそれに関連した関連情報からなる教師データをサーバーＣＳに送信し、第２車両Ｖ２は、第２特定センサＳ０２の検知情報とそれに関連した関連情報からなる教師データをサーバーＣＳに送信する。
【0051】
この際のサーバーＣＳは、第１車両Ｖ１から送信された教師データを基にして第２車両Ｖ２に配信するための学習済み推定モデルを作成すると共に、第２車両Ｖ２から送信された教師データを基にして第１車両Ｖ１に配信するための学習済み推定モデルを作成する。ここで、第１車両Ｖ１に配信される学習済み推定モデルは、第１車両Ｖ１が非搭載の第２特定センサＳ０２の推定情報をえるためのモデルであり、第２車両Ｖ２に配信される学習済み推定モデルは、第２車両Ｖ２の非搭載の第１特定センサＳ０１の推定情報を得るためのモデルである。
【0052】
このようなシステム１の活用例によると、第１車両Ｖ１と第２車両Ｖ２で相互に非搭載のセンサを推定情報によって補うことができるので、コストを抑えながら精緻な熱管理制御を実行することができる。第１特定センサＳ０１の一例は、車室内のＣＯ２濃度センサとすることができ、第２特定センサＳ０２の一例は、車外のＰＭ２．５検知センサ（微小粒子状物質検知センサ）とすることができる。
【0053】
この例では、第１車両Ｖ１と第２車両Ｖ２の熱管理制御ＥＣＵ１０４で空調ユニット１３０における内気循環・外気導入モード切り替え制御を行うに際して、第１車両Ｖ１では、ＣＯ２濃度センサの検知情報で車室内のＣＯ２濃度が高いと判断される場合に外気導入モードへの切り替えを行い、ＰＭ２．５検知センサの推定情報で車外のＰＭ２．５が高いと判断される場合に外気導入モードから内気循環モードへの切り替えを行うことができる。また、第２車両Ｖ２では、ＣＯ２濃度センサの推定情報で車室内のＣＯ２濃度が高いと判断される場合に外気導入モードへの切り替えを行い、ＰＭ２．５検知センサの検知情報で車外のＰＭ２．５が高いと判断されると外気導入モードから内気循環モードへの切り替えを行うことができる。
【0054】
以上、本発明の実施の形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこれらの実施の形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計の変更などがあっても本発明に含まれる。また、上述の各実施の形態は、その目的及び構成などに特に矛盾や問題がない限り、互いの技術を流用して組み合わせることが可能である。
【符号の説明】
【0055】
１：車両用熱管理制御システム（システム），
Ｖ１：第１車両，Ｖ２：第２車両，ＣＳ：サーバー，ＣＲ：クラウド，
Ｓ１：特定センサ，Ｓ０１：第１特定センサ，Ｓ０２：第２特定センサ，
ＤＢ：データベース，Ｔｂ：教師データテーブル，
１００，２００：制御装置，
１０１：車載ネットワーク，１０２：中継用ＥＣＵ，１０３：通信用ＥＣＵ，
１０４：熱管理制御ＥＣＵ，１０５：駆動系ＥＣＵ，１０６：ドア制御ＥＣＵ，
１０７：シート制御ＥＣＵ，１０８：車載カメラ制御ＥＣＵ，
１１０：ＣＰＵ，１１１：ＲＯＭ，１１２：ＲＡＭ，１１３：外部Ｉ／Ｆ，
１１４：バスライン，１１５：ゲートウェイ，
１２０：センサ部，１２１：センサ，
１３０：空調ユニット，１３１：冷媒回路，１３２：熱媒体回路，
１０４Ａ，１０４Ａ１，１０４Ａ２：熱管理制御部，
１０４Ｂ，１０４Ｂ１，１０４Ｂ２：関連情報選択部，
１０４Ｃ，１０４Ｃ１，１０４Ｃ２：学習済み推定モデル，
１０４Ｄ：ＣＯ２濃度判定部，１０４Ｄ１：着霜判定部，
１０４Ｄ２：バッテリーセル温度分布判定部，
１３０Ａ：通常空調動作，１３１Ａ，１３２Ａ：通常熱管理動作，
１３０Ｂ：内気循環・外気導入モード切り替え，
１３１Ｂ：除霜モード切り替え動作，
１３２Ｂ：バッテリーセル温度分布対応動作
Ｖ１：第１車両，Ｖ２：第２車両，ＣＳ：サーバー，ＣＲ：クラウド，
Ｓ１：特定センサ，Ｓ０１：第１特定センサ，Ｓ０２：第２特定センサ，
ＤＢ：データベース，Ｔｂ：教師データテーブル，
１００，２００：制御装置，
１０１：車載ネットワーク，１０２：中継用ＥＣＵ，１０３：通信用ＥＣＵ，
１０４：熱管理制御ＥＣＵ，１０５：駆動系ＥＣＵ，１０６：ドア制御ＥＣＵ，
１０７：シート制御ＥＣＵ，１０８：車載カメラ制御ＥＣＵ，
１１０：ＣＰＵ，１１１：ＲＯＭ，１１２：ＲＡＭ，１１３：外部Ｉ／Ｆ，
１１４：バスライン，１１５：ゲートウェイ，
１２０：センサ部，１２１：センサ，
１３０：空調ユニット，１３１：冷媒回路，１３２：熱媒体回路，
１０４Ａ，１０４Ａ１，１０４Ａ２：熱管理制御部，
１０４Ｂ，１０４Ｂ１，１０４Ｂ２：関連情報選択部，
１０４Ｃ，１０４Ｃ１，１０４Ｃ２：学習済み推定モデル，
１０４Ｄ：ＣＯ２濃度判定部，１０４Ｄ１：着霜判定部，
１０４Ｄ２：バッテリーセル温度分布判定部，
１３０Ａ：通常空調動作，１３１Ａ，１３２Ａ：通常熱管理動作，
１３０Ｂ：内気循環・外気導入モード切り替え，
１３１Ｂ：除霜モード切り替え動作，
１３２Ｂ：バッテリーセル温度分布対応動作
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
