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特開2024-97223冷却システム、冷却方法及び冷却プログラム
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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】P2024097223
(43)【公開日】2024-07-18
(54)【発明の名称】冷却システム、冷却方法及び冷却プログラム
(51)【国際特許分類】
   G06F 1/20 20060101AFI20240710BHJP
【FI】
G06F1/20 D
G06F1/20 A
G06F1/20 B
【審査請求】未請求
【請求項の数】8
【出願形態】OL
(21)【出願番号】P 2023000632
(22)【出願日】2023-01-05
(71)【出願人】
【識別番号】591280485
【氏名又は名称】ソフトバンクグループ株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110002147
【氏名又は名称】弁理士法人酒井国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】孫 正義
(57)【要約】
【課題】車両が有する制御装置の温度変化に応じて効率的な冷却を行う冷却システムを提供する。
【解決手段】冷却システムは、制御装置における各集積回路の位置情報と、各集積回路の処理に関する情報と、車両の運転状況に関する情報とに基づいて、制御装置の各位置の温度変化を予測するサーバと、制御装置の各位置の温度変化の予測結果に基づいて、制御装置の冷却を開始する冷却実行装置とを有する。
【選択図】図1
【特許請求の範囲】
【請求項1】
サーバと冷却実行装置とからなる冷却システムであって、
前記サーバは、
制御装置における各集積回路の位置情報と、前記各集積回路の処理に関する情報と、車両の運転状況に関する情報とを、前記冷却実行装置から取得する情報取得部と、
前記情報取得部により取得された、前記制御装置における各集積回路の位置情報と、前記各集積回路の処理に関する情報と、前記車両の運転状況に関する情報とに基づいて、前記制御装置の各位置の温度変化を予測する予測部と
を有し、
前記冷却実行装置は、
前記サーバの前記予測部により予測された前記制御装置の各位置の温度変化の予測結果を、前記サーバから取得する情報取得部と、
前記情報取得部により取得された前記制御装置の各位置の温度変化の予測結果に基づいて、前記制御装置の冷却を開始する冷却実行部と
を有することを特徴とした冷却システム。
【請求項2】
前記予測部は、前記情報取得部により取得された前記制御装置における各集積回路の位置情報と、前記各集積回路の処理に関する情報と、前記車両の運転状況に関する情報とを用いて、前記制御装置の各位置の経時的な温度変化を予測する
ことを特徴とする請求項1に記載の冷却システム。
【請求項3】
前記冷却実行部は、前記情報取得部により取得された前記制御装置の各位置の温度変化の予測結果を用いて、前記制御装置の発熱が起こる位置の冷却を開始する
ことを特徴とする請求項1に記載の冷却システム。
【請求項4】
前記冷却実行部は、前記情報取得部により取得された前記制御装置の各位置の温度変化の予測結果を用いて、前記制御装置が発熱を始める所定時間前から前記制御装置の発熱が起こる位置の冷却を開始する
ことを特徴とする請求項3に記載の冷却システム。
【請求項5】
前記冷却実行部は、前記情報取得部により取得された前記制御装置の各位置の温度変化の予測結果を用いて、前記制御装置の各位置の温度変化に応じて、複数種類の冷却手段から選択した1又は複数の冷却手段を用いて、前記制御装置の発熱が起こる位置の冷却を開始する
ことを特徴とする請求項1に記載の冷却システム。
【請求項6】
前記複数種類の冷却手段は、1又は複数種類の空冷手段、1又は複数種類の水冷手段、
及び液体窒素冷却手段のうちの複数を含む
ことを特徴とする請求項5に記載の冷却システム。
【請求項7】
サーバと冷却実行装置とにより実行される冷却方法であって、
前記サーバが、制御装置における各集積回路の位置情報と、前記各集積回路の処理に関する情報と、車両の運転状況に関する情報とを、前記冷却実行装置から取得する情報取得工程と、
前記サーバが、前記情報取得工程により取得された、前記制御装置における各集積回路の位置情報と、前記各集積回路の処理に関する情報と、前記車両の運転状況に関する情報とから、前記制御装置の各位置の温度変化を予測する予測工程と、
前記冷却実行装置が、前記サーバの前記予測工程により予測された前記制御装置の各位置の温度変化の予測結果を、前記サーバから取得する情報取得工程と、
前記冷却実行装置が、前記情報取得工程により取得された前記制御装置の各位置の温度変化の予測結果に基づいて、前記制御装置の冷却を開始する冷却実行工程と
を含むことを特徴とした冷却方法。
【請求項8】
サーバが実行するプログラムと、冷却実行装置が実行するプログラムとを含む冷却プログラムであって、
前記サーバに、
制御装置における各集積回路の位置情報と、前記各集積回路の処理に関する情報と、車両の運転状況に関する情報とを、前記冷却実行装置から取得する情報取得ステップと、
前記情報取得ステップにより取得された、前記制御装置における各集積回路の位置情報と、前記各集積回路の処理に関する情報と、前記車両の運転状況に関する情報とから、前記制御装置の各位置の温度変化を予測する予測ステップと
を実行させ、
前記冷却実行装置に、
前記サーバの前記予測ステップにより予測された前記制御装置の各位置の温度変化の予測結果を、前記サーバから取得する情報取得ステップと、
前記情報取得ステップにより取得された前記制御装置の各位置の温度変化の予測結果に基づいて、前記制御装置の冷却を開始する冷却実行ステップと
を実行させることを特徴とした冷却プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、冷却システム、冷却方法及び冷却プログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
特許文献1には、自動運転機能を有する車両について記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開2022-035198号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
車両が有する制御装置の温度変化に応じて効率的な冷却を行う冷却システムの実現が望まれている。
【課題を解決するための手段】
【0005】
実施態様によれば、冷却システムが提供される。冷却システムは、サーバと冷却実行装置とからなる冷却システムであって、前記サーバは、制御装置における各集積回路の位置情報と、前記各集積回路の処理に関する情報と、車両の運転状況に関する情報とを、前記冷却実行装置から取得する情報取得部と、前記情報取得部により取得された、前記制御装置における各集積回路の位置情報と、前記各集積回路の処理に関する情報と、前記車両の運転状況に関する情報とから、前記制御装置の各位置の温度変化を予測する予測部とを有し、前記冷却実行装置は、前記サーバの前記予測部により予測された前記制御装置の各位置の温度変化の予測結果を、前記サーバから取得する情報取得部と、前記情報取得部により取得された前記制御装置の各位置の温度変化の予測結果に基づいて、前記制御装置の冷却を開始する冷却実行部とを有してもよい。
【0006】
前記予測部は、前記情報取得部により取得された前記制御装置における各集積回路の位置情報と、前記各集積回路の処理に関する情報と、前記車両の運転状況に関する情報とから、前記制御装置の各位置の経時的な温度変化を予測してもよい。
【0007】
前記冷却実行部は、前記情報取得部により取得された前記制御装置の各位置の温度変化の予測結果を用いて、前記制御装置の発熱が起こる位置の冷却を開始してもよい。
【0008】
前記冷却実行部は、前記情報取得部により取得された前記制御装置の各位置の温度変化の予測結果を用いて、前記制御装置が発熱を始める所定時間前から前記制御装置の発熱が起こる位置の冷却を開始してもよい。
【0009】
前記冷却実行部は、前記情報取得部により取得された前記制御装置の各位置の温度変化の予測結果を用いて、前記制御装置の各位置の温度変化に応じて、複数種類の冷却手段から選択した1又は複数の冷却手段を用いて、前記制御装置の冷却を開始してもよい。
【0010】
前記複数種類の冷却手段は、1又は複数種類の空冷手段、1又は複数種類の水冷手段、及び液体窒素冷却手段のうちの複数を含んでもよい。
【0011】
実施形態によれば、サーバと冷却実行装置とにより実行される冷却実行方法が提供される。前記サーバが、制御装置における各集積回路の位置情報と、前記各集積回路の処理に関する情報と、車両の運転状況に関する情報とを、前記冷却実行装置から取得する情報取得工程を含んでよい。前記サーバが、前記情報取得工程により取得された、前記制御装置における各集積回路の位置情報と、前記各集積回路の処理に関する情報と、前記車両の運転状況に関する情報とから、前記制御装置の各位置の温度変化を予測する予測工程を含んでよい。前記冷却実行装置が、前記サーバの前記予測工程により予測された前記制御装置の各位置の温度変化の予測結果を、前記サーバから取得する情報取得工程を含んでよい。前記冷却実行装置が、前記情報取得工程により取得された前記制御装置の各位置の温度変化の予測結果に基づいて、前記制御装置の冷却を開始する冷却実行工程を含んでよい。
【0012】
実施形態によれば、サーバが実行するプログラムと、冷却実行装置が実行するプログラムとを含む冷却プログラムが提供される。前記プログラムは、前記サーバに、制御装置における各集積回路の位置情報と、前記各集積回路の処理に関する情報と、車両の運転状況に関する情報とを、前記冷却実行装置から取得する情報取得ステップと、前記情報取得ステップにより取得された、前記制御装置における各集積回路の位置情報と、前記各集積回路の処理に関する情報と、前記車両の運転状況に関する情報とから、前記制御装置の各位置の温度変化を予測する予測ステップとを実行させ、前記冷却実行装置に、前記サーバの前記予測ステップにより予測された前記制御装置の各位置の温度変化の予測結果を、前記サーバから取得する情報取得ステップと、前記情報取得ステップにより取得された前記制御装置の各位置の温度変化の予測結果に基づいて、前記制御装置の冷却を開始する冷却実行ステップとを実行させてもよい。
【0013】
なお、上記の発明の概要は、本発明の必要な特徴の全てを列挙したものではない。また、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。
【図面の簡単な説明】
【0014】
図1図1は、システム10の一例を概略的に示す。
図2図2は、システム10における学習フェーズについて説明するための説明図である。
図3図3は、システム10における冷却実行フェーズについて説明するための説明図である。
図4図4は、SoCBox400及び冷却部600の一例を概略的に示す。
図5図5は、SoCBox400及び冷却部600の一例を概略的に示す。
図6図6は、SoCBox400及び冷却部600の一例を概略的に示す。
図7図7は、管理サーバ100、SoCBox400、又は冷却実行装置500として機能するコンピュータ1200のハードウェア構成の一例を概略的に示す。
【発明を実施するための形態】
【0015】
以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。
【0016】
自動運転向けのSoC(System on Chip)が高度な演算処理を行う際に、発熱が課題となる。そこで、本実施形態では、AI(Artificial Intelligence)を活用して複数のSoCを有するSoCBoxの急冷を最適化する技術であるSynchronized Burst Chillingを提供する。
【0017】
SoCBoxはすぐ高温になるため、車両での高度な演算が難しい(完全自動運転への課題)。例えば、運転状況の変化によって、各種センサの検知量の増加や、自動運転制御の複雑化が起こり、SoCBoxがオーバーヒートする場合がある。複数のSoC(集積回路)を有するSoCBoxは、均一に発熱するわけでなく、例えば、ある自動運転制御が行われた場合に、その自動運転制御を司るSoCのみが発熱する。係る場合に、AIがSoCBoxの放熱とその位置を予測し、放熱と同時に放熱が起こる位置を冷却することで、SoCBoxが高温になるのを防ぎ、車両での高度な演算を可能にする。SoCBoxだけではなく、バッテリーの冷却にも転用可能の見込みであり、急速充電による高温化への解決策となる可能性がある。
【0018】
図1は、システム10の一例を概略的に示す。システム10は、管理サーバ100を備える。システム10は、SoCBox400を備える。システム10は、冷却実行装置500を備える。システム10は、冷却部600を備える。
【0019】
SoCBox400、冷却実行装置500、及び冷却部600は、車両に搭載されている。SoCBox400は、複数のSoCを有し、車両に搭載された複数のセンサのセンサ値を用いて、車両の自動運転を制御する制御装置である。車両の自動運転制御には、非常に高い処理負荷がかかるため、SoCBox400は、非常に高温になってしまう場合がある。SoCBox400があまりに高温になると、SoCBox400の動作が正常に行われなくなったり、車両に悪影響を及ぼしたりするおそれがある。
【0020】
本実施形態に係るシステム10は、SoCBox400におけるSoCの位置情報と、SoCの処理に関する情報と、車両の運転状況に関する情報とに基づいて、SoCBox400の各位置の温度変化を予測して、各位置の温度変化に基づいて、SoCBox400の冷却を開始する。例えば、システム10は、直進走行、右左折、停止、各種センサを用いた状況判断等様々な制御処理ごとに起こる発熱とその位置を予測して、即座にSoCBox400の冷却を開始する。発熱開始よりも早く、又は、発熱開始と同時に冷却を開始することによって、SoCBox400が高温になってしまうことを確実に防止することができる。また、SoCBox400を常に冷却する場合と比較して、冷却に要するエネルギーを低減することができる。
【0021】
システム10は、AIによって、SoCBox400の各位置の温度変化を予測してよい。SoCBox400の各位置の温度変化の学習は、車両200によって収集されたデータを用いることによって行われてよい。例えば、管理サーバ100が、車両200からデータを収集して、学習を実行する。学習を実行する主体は、管理サーバ100に限らず、他の装置であってもよい。
【0022】
車両200には、SoCBox400と、SoCBox400の各位置の温度を測定する温度センサ40とが搭載されている。SoCBox400は、車両200に搭載されている複数のセンサのセンサ値や、複数種類のサーバ30から受信する外部情報を用いて、車両200の自動運転を制御する。また、SoCBox400は、SoCBox400に含まれるSoCの位置情報、各SoCの処理に関する情報、車両300の運転状況に関する情報を記憶する。ここで、各SoCの処理に関する情報とは、各SoCが行う処理や制御の情報をいい、各SoCが制御する加速、減速、右左折、停止、走行車検知、歩行者検知、障害物検知、各種センサによる検知や各種演算などの処理の情報が含まれる。また、車両300の運転状況に関する情報とは、車両300の運転状況や操作状況の情報をいい、加速、減速、右左折、停止、走行車検知、歩行者検知、障害物検知、各種センサによる検知や各種演算などの処理の情報が含まれる。なお、上述の処理内容や運転状況は一例であり、記載されたもの以外の処理や運転状況も含まれる。サーバ30は、外部装置の一例であってよい。複数種類のサーバ30の例として、交通情報を提供するサーバ、天候情報を提供するサーバ、等が挙げられる。SoCBox400は、自動運転の制御に用いた、センサ値や外部情報等と、制御したときのSoCBox400の各位置の温度変化とを管理サーバ100に送信する。
【0023】
管理サーバ100は、1又は複数のSoCBox400から受信した情報を用いた学習を実行する。管理サーバ100は、SoCBox400が取得したセンサ値や外部情報等の情報と、SoCBox400がこれらの情報を取得したときのSoCBox400の各位置の温度変化とを学習データとした機械学習を実行することにより、SoCBox400が取得する情報を入力とし、SoCBox400の各位置の温度変化を出力とする学習モデルを生成する。
【0024】
車両300は、本実施形態に係る冷却機能を有する車両である。車両300には、SoCBox400、冷却実行装置500、及び冷却部600が搭載されている。冷却実行装置500は、管理サーバ100によって生成された学習モデルを管理サーバ100から受信して記憶してよい。
【0025】
また、冷却実行装置500は、SoCBox400から取得したSoCBox400における各SoCの位置情報、各SoCの処理に関する情報、車両300の運転状況に関する情報を記憶してよい。
【0026】
冷却実行装置500は、SoCBox400が取得する、車両300に搭載されている複数のセンサのセンサ値や、複数種類のサーバ30から受信する外部情報を、複数のセンサや複数種類のサーバ30から、又は、SoCBox400から取得して、取得した情報を学習モデルに入力することによって、SoCBox400の各位置の温度変化を予測する。また、冷却実行装置500は、後述する管理サーバ100が行う予測処理と同様の処理を行うことができる。
【0027】
冷却実行装置500は、SoCBox400が発熱を開始することを予測した場合や、SoCBox400の各位置の温度が予め定められた閾値より高くなることを予測した場合に、冷却部600によるSoCBox400の冷却を開始する。
【0028】
SoCBox400、冷却実行装置500、管理サーバ100、サーバ30は、ネットワーク20を介して通信してよい。ネットワーク20は、車両ネットワークを含んでよい。ネットワーク20は、インターネットを含んでよい。ネットワーク20は、LAN(Local Area Network)を含んでよい。ネットワーク20は、移動体通信ネットワークを含んでよい。移動体通信ネットワークは、5G(5th Generation)通信方式、LTE(Long Term Evolution)通信方式、3G(3rd Generation)通信方式、及び6G(6th Generation)通信方式以降の通信方式のいずれに準拠していてもよい。
【0029】
図2は、システム10における学習フェーズについて説明するための説明図である。ここでは、車両200に搭載されているセンサ210として、カメラ211、LiDAR(Light Detection And Ranging)212、ミリ波センサ213、超音波センサ214、IMUセンサ215、GNSS(Global Navigation Satellite System)センサ216及びGPS(Global Positioning System)センサ217を例示している。車両200は、これらの全てを備えるのではなく、一部を備えなくてもよく、これら以外のセンサを備えてもよい。
【0030】
SoCBox400は、センサ210に含まれるそれぞれのセンサからセンサ情報を取得する。また、SoCBox400は、ネットワーク20を介した通信を実行してよく、SoCBox400は、ネットワーク20を介して、複数のサーバ30のそれぞれから外部情報を受信する。そして、SoCBox400は、取得した情報を用いて、車両200の自動運転制御を実行する。また、SoCBox400は、SoCBox400が保有する各SoCの位置情報を記憶する。
【0031】
温度センサ40は、SoCBox400の各位置の温度変化を測定する。SoCBox400は、センサ210から受信したセンサ情報、サーバ30から受信した外部情報と、これらの情報を取得して自動運転制御を実行したときに、温度センサ40によって測定された各位置の温度変化とを、管理サーバ100に送信する。
【0032】
管理サーバ100は、情報取得部102、モデル生成部104、モデル提供部106及び予測部108を備える。
【0033】
情報取得部102は、各種情報を取得する。例えば、情報取得部102は、SoCBox400における各SoCの位置情報と、各SoCの処理に関する情報と、車両300の運転状況に関する情報とを取得する。例えば、情報取得部102は、SoCBox400における各SoCの位置情報と、各SoCの処理に関する情報と、車両300の運転状況に関する情報とを冷却実行装置500から取得する。例えば、情報取得部102は、SoCBox400のメーカーや型番といった情報を用いて各SoCの位置を特定することにより各SoCの位置情報を取得してもよい。なお、情報取得部102は、所定タイミング又は周期に基づいて、各種情報を取得してよい。管理サーバ100は、SoCBox400によって送信された情報を受信してよい。
【0034】
モデル生成部104は、情報取得部102が取得した情報を用いた機械学習を実行して、学習モデルを生成する。モデル生成部104は、SoCBox400が取得した情報と、SoCBox400が情報を取得したときのSoCBox400の各位置の温度変化とを学習データとした機械学習を実行することによって、SoCBox400が取得する情報を入力とし、SoCBox400の各位置の温度変化を出力とする学習モデルを生成する。
【0035】
モデル提供部106は、モデル生成部104が生成した学習モデルを提供する。モデル提供部106は、車両300に搭載されている冷却実行装置500に、学習モデルを送信してよい。
【0036】
予測部110は、情報取得部102により取得された、SoCBox400における各SoCの位置情報と、各SoCの処理に関する情報と、車両300の運転状況に関する情報とに基づいて、SoCBox400の各位置の温度変化を予測する。例えば、予測部110は、情報取得部102により取得された、運転状況に関する情報として、障害物検知、歩行者検知をしながら走行しているという情報と、各SoCの処理に関する情報として、障害物検知、歩行者検知、走行を制御するSoCの情報と、SoCBox400におけるSoCの位置情報を用いて、SoCBox400の各位置の温度変化を予測する。
【0037】
また、予測部110は、情報取得部102により取得された、SoCBox400における各SoCの位置情報と、各SoCの処理に関する情報と、車両300の運転状況に関する情報とを用いて、SoCBox400の各位置の経時的な温度変化を予測する。
【0038】
例えば、予測部110は、情報取得部102により取得された、運転状況に関する情報として、障害物検知、歩行者検知をしながら走行しているという情報と、各SoCの処理に関する情報として、障害物検知、歩行者検知、走行を制御するSoCの情報と、SoCBox400におけるSoCの位置情報を用いて、運転状況が継続した場合における、SoCBox400の各位置の温度変化を予測する。
【0039】
システム10は、SoCBox400の複数の部位のそれぞれの温度変化を予測するように構成されてもよい。この場合、車両200には、SoCBox400の複数の部位のそれぞれの温度変化をそれぞれが測定する複数の温度センサ40を備えてよい。SoCBox400は、センサ210から受信したセンサ情報、サーバ30から受信した外部情報と、これらの情報を取得して自動運転制御を実行したときに、複数の温度センサ40によって測定された温度変化とを、管理サーバ100に送信してよい。モデル生成部104は、SoCBox400が取得した情報と、SoCBox400が情報を取得したときのSoCBox400の複数の部位のそれぞれの温度変化とを学習データとして機械学習を実行することによって、SoCBox400が取得する情報を入力とし、SoCBox400の複数の部位のそれぞれの温度変化を出力とする学習モデルを生成する。
【0040】
図3は、システム10における冷却実行フェーズについて説明するための説明図である。ここでは、車両300に搭載されているセンサ310として、カメラ311、LiDAR312、ミリ波センサ313、超音波センサ314、IMUセンサ315、及びGNSSセンサ316及びGPSセンサ317を例示している。車両300は、これらの全てを備えるのではなく、一部を備えなくてもよく、これら以外のセンサを備えてもよい。
【0041】
冷却実行装置500は、モデル記憶部502、情報取得部504、予測部506、及び冷却実行部508を備える。モデル記憶部502は、管理サーバ100から受信した学習モデルを記憶する。情報取得部504は、SoCBox400が取得する情報を取得する。
【0042】
情報取得部504は、SoCBox400がセンサ310から取得するセンサ情報を、センサ310又はSoCBox400から取得する。例えば、情報取得部504は、SoCBox400がセンサ310から取得したセンサ情報を、SoCBox400から受信してよい。情報取得部504は、SoCBox400がセンサ310から取得するセンサ情報と同じセンサ情報を、センサ310から受信してもよい。この場合、センサ310のそれぞれのセンサは、センサ情報をSoCBox400及び冷却実行装置500のそれぞれに送信してよい。また、例えば、情報取得部504は、SoCBox400から、SoCBox400における各SoCの位置の情報を取得する。
【0043】
情報取得部504は、SoCBox400がサーバ30から取得する外部情報を、サーバ30又はSoCBox400から取得する。情報取得部504は、SoCBox400がサーバ30から受信した外部情報を、SoCBox400から受信してよい。情報取得部504は、SoCBox400がサーバ30から受信する外部情報と同じ外部情報を、サーバ30から受信してもよい。この場合、サーバ30は、外部情報をSoCBox400及び冷却実行装置500のそれぞれに送信してよい。
【0044】
情報取得部504は、管理サーバ100の予測部110により予測されたSoCBox400の各位置の温度変化の予測結果を、管理サーバ100から取得する。
【0045】
予測部506は、SoCBox400の温度変化を予測する。予測部506は、AIによってSoCBox400の温度変化を予測してよい。例えば、予測部506は、情報取得部504が取得した情報を、モデル記憶部502に記憶されている学習モデルに入力することによって、SoCBox400の温度変化を予測する。また、予測部506は、管理サーバ100の予測部110が行う予測処理と同様の処理を行うことができる。
【0046】
冷却実行部508は、情報取得部504により取得されたSoCBox400の各位置の温度変化の予測結果に基づいて、SoCBox400の冷却を開始する。例えば、冷却実行部508は、情報取得部504により取得されたSoCBox400の各位置の温度変化の予測結果を用いて、SoCBox400の発熱が起こる位置の冷却を開始する。
【0047】
また、例えば、冷却実行部508は、情報取得部504により取得されたSoCBox400の各位置の温度変化の予測結果を用いて、SoCBox400が発熱を始める所定時間前からSoCBox400の発熱が起こる位置の冷却を開始する。
【0048】
また、例えば、冷却実行部508は、情報取得部504により取得されたSoCBox400の各位置の温度変化の予測結果を用いて、SoCBox400の各位置が所定の温度以上となると予測されたタイミングの所定時間前からSoCBox400の発熱が起こる位置の冷却を開始する。
【0049】
冷却実行部508は、予測部506によって予測されたSoCBox400の温度変化に基づいて、SoCBox400の冷却を開始する。例えば、冷却実行部508は、予測部506によってSoCBox400が発熱を開始すると予測されたことに応じて、SoCBox400の冷却を開始する。例えば、冷却実行部508は、予測部506によってSoCBox400の温度が予め定められた閾値より高くなることが予測されたことに応じて、SoCBox400の冷却を開始する。
【0050】
冷却実行部508は、情報取得部504により取得されたSoCBox400の各位置の温度変化の予測結果を用いて、SoCBox400の各位置の温度変化に応じて、複数種類の冷却手段から選択した1又は複数の冷却手段を用いて、SoCBox400の発熱が起こる位置の冷却を開始する。冷却実行部508は、冷却部600を用いて、SoCBox400の冷却を実行してよい。冷却部600は、空冷手段によってSoCBox400を冷却してよい。冷却部600は、水冷手段によってSoCBox400を冷却してよい。冷却部600は、液体窒素冷却手段によってSoCBox400の発熱が起こる位置を冷却してよい。
【0051】
冷却部600は、複数種類の冷却手段を備えてもよい。例えば、冷却部600は、複数種類の空冷手段を備える。例えば、冷却部600は、複数種類の水冷手段を備える。例えば、冷却部600は、複数種類の液体窒素冷却手段を備える。冷却部600は、1又は複数種類の空冷手段、1又は複数種類の水冷手段、及び1又は複数の液体窒素冷却手段のうちの複数を含んでもよい。
【0052】
複数の冷却手段は、それぞれが、SoCBox400の異なる部位を冷却するように配置されてよい。予測部506は、情報取得部504が取得する情報を用いて、SoCBox400の複数の部位のそれぞれの温度変化を予測してよい。冷却実行部508は、予測部506による予測結果に基づいて、SoCBox400の複数の部位のそれぞれを冷却する複数の冷却手段から選択した冷却手段を用いて、SoCBox400の発熱が起こる位置の冷却を開始してよい。
【0053】
冷却実行部508は、予測部506によって予測されたSoCBox400の温度の高さに応じた冷却手段を用いて、SoCBox400の冷却を実行してもよい。例えば、冷却実行部508は、SoCBox400の温度が高いほど、より多くの冷却手段を用いて、SoCBox400の発熱が起こる位置の冷却を実行する。具体例として、冷却実行部508は、SoCBox400の温度が第1の閾値を超えることが予測された場合に、複数の冷却手段のうちの1つを用いた冷却を開始し、それでも、SoCBox400の温度が上昇して、第2の閾値を超えることが予測された場合に、用いる冷却手段の数を増やす。
【0054】
冷却実行部508は、SoCBox400の温度が高い程、より強力な冷却手段を用いて、SoCBox400の冷却を実行してもよい。例えば、冷却実行部508は、SoCBox400の温度が第1の閾値を超えることが予測された場合に、空冷手段を用いた冷却を開始し、それでも、SoCBox400の温度が上昇して、第2の閾値を超えることが予測された場合に、水冷手段を用いた冷却を開始し、それでも、SoCBox400の温度が上昇して、第3の閾値を超えることが予測された場合に、液体窒素冷却手段を用いた冷却を開始する。
【0055】
SoCBox400は、複数の処理チップを有してよく、複数の処理チップは、それぞれSoCBox400の異なる位置に配置されてよい。複数の冷却手段のそれぞれは、複数の処理チップのそれぞれに対応する位置に配置されてよい。
【0056】
例えば、動運転の制御状況に応じて、使用する処理チップの数が変化する場合に、使用している処理チップに対応する冷却手段による冷却が行われることになるので、効率的な冷却を実現することができる。
【0057】
図4は、SoCBox400及び冷却部600の一例を概略的に示す。図4は、冷却部600が、1つの冷却手段によって構成されている場合を例示している。冷却実行装置500が、SoCBox400が発熱を開始することを予測または、SoCBox400の温度が予め定められた閾値を超えることを予測した場合に、冷却部600による冷却を開始することによって、SoCBox400の全体を冷却することができる。
【0058】
図5は、SoCBox400及び冷却部600の一例を概略的に示す。図5は、冷却部600が、SoCBox400の複数の部位のそれぞれを冷却する複数の冷却手段によって構成されている場合を例示している。冷却実行装置500が、SoCBox400の複数の部位のそれぞれの温度変化を予測して、いずれかの部位が発熱を開始したり、いずれかの部位の温度が予め定められた閾値を超えたりすることを予測したことに応じて、当該部位に対応する冷却手段のみを用いた冷却を実行することにより、効率的な冷却を実現することができる。
【0059】
システム10の冷却実行装置500は、SoCBox400におけるSoCの位置情報と、SoCの制御に関する情報と車両300の運転状況とから予測されたSoCBox400の各位置の温度変化の予測結果に基づいて、SoCBox400の発熱が起こる位置の冷却を開始することで、冷却が必要な箇所のみを冷却し、効率的な冷却を実現することができる。
【0060】
また、システム10の冷却実行装置500は、SoCBox400におけるSoCの位置情報と、SoCの制御に関する情報と車両300の運転状況とから予測されたSoCBox400の各位置の経時的な温度変化の予測結果を用いて、SoCBox400の発熱が起こる位置の冷却を開始することで、効果的なタイミングで、冷却が必要な箇所のみを冷却し、効率的な冷却を実現することができる。
【0061】
また、システム10の冷却実行装置500は、SoCBox400におけるSoCの位置情報と、SoCの制御に関する情報と車両300の運転状況とから予測されたSoCBox400の各位置の温度変化の予測結果を用いて、SoCBox400の発熱が起こる位置を、発熱が起こる前から冷却を開始することで、オーバーヒートを防ぎつつ、冷却が必要な箇所のみを冷却し、効率的な冷却を実現することができる。
【0062】
また、システム10の冷却実行装置500は、SoCBox400の各位置の温度変化の予測結果を用いて、SoCBox400の各位置の温度変化に応じて、複数の冷却手段により冷却を行うことで、温度変化に対応した効率的な冷却を実現することができる。
【0063】
また、システム10の冷却実行装置500は、SoCBox400の各位置の温度変化の予測結果を用いて、SoCBox400の各位置の温度変化に応じて、水冷手段及び液体窒素冷却手段により冷却を行うことで、温度変化に対応した冷却手段を用いて、効率的な冷却を実現することができる。
【0064】
図6は、SoCBox400及び冷却部600の一例を概略的に示す。図6は、冷却部600が、2種類の冷却手段によって構成されている場合を例示している。冷却実行装置500が、SoCBox400の複数の部位のそれぞれの温度変化を予測して、いずれかの部位が発熱を開始したり、いずれかの部位の温度が予め定められた閾値を超えたりすることを予測したことに応じて、当該部位に対応する冷却手段のみを用いた冷却を実行することにより、効率的な冷却を実現することができる。また、冷却実行装置500が、SoCBox400の温度が高まるにつれて、使用する冷却手段を増やす、すなわち、本例においては、まず、2種類の冷却手段のうちの1つを用いた冷却を開始し、更にSoCBox400の温度が高まる場合に、もう1つの冷却手段を用いた冷却を開始することによって、冷却に用いるエネルギーを効率化することができる。
【0065】
図7は、管理サーバ100、SoCBox400、又は冷却実行装置500として機能するコンピュータ1200のハードウェア構成の一例を概略的に示す。コンピュータ1200にインストールされたプログラムは、コンピュータ1200を、本実施形態に係る装置の1又は複数の「部」として機能させ、又はコンピュータ1200に、本実施形態に係る装置に関連付けられるオペレーション又は当該1又は複数の「部」を実行させることができ、及び/又はコンピュータ1200に、本実施形態に係るプロセス又は当該プロセスの段階を実行させることができる。そのようなプログラムは、コンピュータ1200に、本明細書に記載のフローチャート及びブロック図のブロックのうちのいくつか又はすべてに関連付けられた特定のオペレーションを実行させるべく、CPU1212によって実行されてよい。
【0066】
本実施形態によるコンピュータ1200は、CPU1212、RAM1214、及びグラフィックコントローラ1216を含み、それらはホストコントローラ1210によって相互に接続されている。コンピュータ1200はまた、通信インタフェース1222、記憶装置1224、DVDドライブ、及びICカードドライブのような入出力ユニットを含み、それらは入出力コントローラ1220を介してホストコントローラ1210に接続されている。DVDドライブは、DVD-ROMドライブ及びDVD-RAMドライブ等であってよい。記憶装置1224は、ハードディスクドライブ及びソリッドステートドライブ等であってよい。コンピュータ1200はまた、ROM1230及びキーボードのようなレガシの入出力ユニットを含み、それらは入出力チップ1240を介して入出力コントローラ1220に接続されている。
【0067】
CPU1212は、ROM1230及びRAM1214内に格納されたプログラムに従い動作し、それにより各ユニットを制御する。グラフィックコントローラ1216は、RAM1214内に提供されるフレームバッファ等又はそれ自体の中に、CPU1212によって生成されるイメージデータを取得し、イメージデータがディスプレイデバイス1218上に表示されるようにする。
【0068】
通信インタフェース1222は、ネットワークを介して他の電子デバイスと通信する。記憶装置1224は、コンピュータ1200内のCPU1212によって使用されるプログラム及びデータを格納する。DVDドライブは、プログラム又はデータをDVD-ROM等から読み取り、記憶装置1224に提供する。ICカードドライブは、プログラム及びデータをICカードから読み取り、及び/又はプログラム及びデータをICカードに書き込む。
【0069】
ROM1230はその中に、アクティブ化時にコンピュータ1200によって実行されるブートプログラム等、及び/又はコンピュータ1200のハードウェアに依存するプログラムを格納する。入出力チップ1240はまた、様々な入出力ユニットをUSBポート、パラレルポート、シリアルポート、キーボードポート、マウスポート等を介して、入出力コントローラ1220に接続してよい。
【0070】
プログラムは、DVD-ROM又はICカードのようなコンピュータ可読記憶媒体によって提供される。プログラムは、コンピュータ可読記憶媒体から読み取られ、コンピュータ可読記憶媒体の例でもある記憶装置1224、RAM1214、又はROM1230にインストールされ、CPU1212によって実行される。これらのプログラム内に記述される情報処理は、コンピュータ1200に読み取られ、プログラムと、上記様々なタイプのハードウェアリソースとの間の連携をもたらす。装置又は方法が、コンピュータ1200の使用に従い情報のオペレーション又は処理を実現することによって構成されてよい。
【0071】
例えば、通信がコンピュータ1200及び外部デバイス間で実行される場合、CPU1212は、RAM1214にロードされた通信プログラムを実行し、通信プログラムに記述された処理に基づいて、通信インタフェース1222に対し、通信処理を命令してよい。通信インタフェース1222は、CPU1212の制御の下、RAM1214、記憶装置1224、DVD-ROM、又はICカードのような記録媒体内に提供される送信バッファ領域に格納された送信データを読み取り、読み取られた送信データをネットワークに送信し、又はネットワークから受信した受信データを記録媒体上に提供される受信バッファ領域等に書き込む。
【0072】
また、CPU1212は、記憶装置1224、DVDドライブ(DVD-ROM)、ICカード等のような外部記録媒体に格納されたファイル又はデータベースの全部又は必要な部分がRAM1214に読み取られるようにし、RAM1214上のデータに対し様々なタイプの処理を実行してよい。CPU1212は次に、処理されたデータを外部記録媒体にライトバックしてよい。
【0073】
様々なタイプのプログラム、データ、テーブル、及びデータベースのような様々なタイプの情報が記録媒体に格納され、情報処理を受けてよい。CPU1212は、RAM1214から読み取られたデータに対し、本開示の随所に記載され、プログラムの命令シーケンスによって指定される様々なタイプのオペレーション、情報処理、条件判断、条件分岐、無条件分岐、情報の検索/置換等を含む、様々なタイプの処理を実行してよく、結果をRAM1214に対しライトバックする。また、CPU1212は、記録媒体内のファイル、データベース等における情報を検索してよい。例えば、各々が第2の属性の属性値に関連付けられた第1の属性の属性値を有する複数のエントリが記録媒体内に格納される場合、CPU1212は、当該複数のエントリの中から、第1の属性の属性値が指定されている条件に一致するエントリを検索し、当該エントリ内に格納された第2の属性の属性値を読み取り、それにより予め定められた条件を満たす第1の属性に関連付けられた第2の属性の属性値を取得してよい。
【0074】
上で説明したプログラム又はソフトウエアモジュールは、コンピュータ1200上又はコンピュータ1200近傍のコンピュータ可読記憶媒体に格納されてよい。また、専用通信ネットワーク又はインターネットに接続されたサーバシステム内に提供されるハードディスク又はRAMのような記録媒体が、コンピュータ可読記憶媒体として使用可能であり、それによりプログラムを、ネットワークを介してコンピュータ1200に提供する。
【0075】
本実施形態におけるフローチャート及びブロック図におけるブロックは、オペレーションが実行されるプロセスの段階又はオペレーションを実行する役割を持つ装置の「部」を表わしてよい。特定の段階及び「部」が、専用回路、コンピュータ可読記憶媒体上に格納されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプログラマブル回路、及び/又はコンピュータ可読記憶媒体上に格納されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプロセッサによって実装されてよい。専用回路は、デジタル及び/又はアナログハードウェア回路を含んでよく、集積回路(IC)及び/又はディスクリート回路を含んでよい。プログラマブル回路は、例えば、フィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)、及びプログラマブルロジックアレイ(PLA)等のような、論理積、論理和、排他的論理和、否定論理積、否定論理和、及び他の論理演算、フリップフロップ、レジスタ、並びにメモリエレメントを含む、再構成可能なハードウェア回路を含んでよい。
【0076】
コンピュータ可読記憶媒体は、適切なデバイスによって実行される命令を格納可能な任意の有形なデバイスを含んでよく、その結果、そこに格納される命令を有するコンピュータ可読記憶媒体は、フローチャート又はブロック図で指定されたオペレーションを実行するための手段を作成すべく実行され得る命令を含む、製品を備えることになる。コンピュータ可読記憶媒体の例としては、電子記憶媒体、磁気記憶媒体、光記憶媒体、電磁記憶媒体、半導体記憶媒体等が含まれてよい。コンピュータ可読記憶媒体のより具体的な例としては、フロッピー(登録商標)ディスク、ディスケット、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ(RAM)、リードオンリメモリ(ROM)、消去可能プログラマブルリードオンリメモリ(EPROM又はフラッシュメモリ)、電気的消去可能プログラマブルリードオンリメモリ(EEPROM)、静的ランダムアクセスメモリ(SRAM)、コンパクトディスクリードオンリメモリ(CD-ROM)、デジタル多用途ディスク(DVD)、ブルーレイ(登録商標)ディスク、メモリスティック、集積回路カード等が含まれてよい。
【0077】
コンピュータ可読命令は、アセンブラ命令、命令セットアーキテクチャ(ISA)命令、マシン命令、マシン依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、又はSmalltalk(登録商標)、JAVA(登録商標)、C++等のようなオブジェクト指向プログラミング言語、及び「C」プログラミング言語又は同様のプログラミング言語のような従来の手続型プログラミング言語を含む、1又は複数のプログラミング言語の任意の組み合わせで記述されたソースコード又はオブジェクトコードのいずれかを含んでよい。
【0078】
コンピュータ可読命令は、汎用コンピュータ、特殊目的のコンピュータ、若しくは他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサ、又はプログラマブル回路が、フローチャート又はブロック図で指定されたオペレーションを実行するための手段を生成するために当該コンピュータ可読命令を実行すべく、ローカルに又はローカルエリアネットワーク(LAN)、インターネット等のようなワイドエリアネットワーク(WAN)を介して、汎用コンピュータ、特殊目的のコンピュータ、若しくは他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサ、又はプログラマブル回路に提供されてよい。プロセッサの例としては、コンピュータプロセッサ、処理ユニット、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ等を含む。
【0079】
以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更又は改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更又は改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。
【0080】
特許請求の範囲、明細書、及び図面中において示した装置、システム、プログラム、及び方法における動作、手順、ステップ、及び段階などの各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」などと明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現しうることに留意すべきである。特許請求の範囲、明細書、及び図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」などを用いて説明したとしても、この順で実施することが必須であることを意味するものではない。
【0081】
以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更又は改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更又は改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。
【0082】
特許請求の範囲、明細書、及び図面中において示した装置、システム、プログラム、及び方法における動作、手順、ステップ、及び段階などの各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」などと明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現しうることに留意すべきである。特許請求の範囲、明細書、及び図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」などを用いて説明
したとしても、この順で実施することが必須であることを意味するものではない。
【符号の説明】
【0083】
10 システム
20 ネットワーク
30 サーバ
40 温度センサ
100 管理サーバ
102 情報取得部
104 モデル生成部
106 モデル提供部
108 予測部
200 車両
210 センサ
211 カメラ
212 LiDAR
213 ミリ波センサ
214 超音波センサ
215 IMUセンサ
216 GNSSセンサ
217 GPSセンサ
300 車両
310 センサ
311 カメラ
312 LiDAR
313 ミリ波センサ
314 超音波センサ
315 IMUセンサ
316 GNSSセンサ
317 GPSセンサ
400 SoCBox
500 冷却実行装置
502 モデル記憶部
504 情報取得部
506 予測部
508 冷却実行部
600 冷却部
1200 コンピュータ
1210 ホストコントローラ
1212 CPU
1214 RAM
1216 グラフィックコントローラ
1218 ディスプレイデバイス
1220 入出力コントローラ
1222 通信インタフェース
1224 記憶装置
1230 ROM
1240 入出力チップ
図1
図2
図3
図4
図5
図6
図7