特開 2025-8496 情報処理装置

(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】P2025008496

(43)【公開日】2025-01-20

(54)【発明の名称】情報処理装置

(51)【国際特許分類】

   G06Q 50/10 20120101AFI20250109BHJP

   G01M 17/007 20060101ALI20250109BHJP

【ＦＩ】

G06Q50/10

G01M17/007 H

【審査請求】未請求

【請求項の数】5

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023110718

(22)【出願日】2023-07-05

(71)【出願人】

【識別番号】000003207

【氏名又は名称】トヨタ自動車株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100105957

【弁理士】

【氏名又は名称】恩田 誠

(74)【代理人】

【識別番号】100068755

【弁理士】

【氏名又は名称】恩田 博宣

(72)【発明者】

【氏名】市村 和之

【テーマコード（参考）】

5L049

【Ｆターム（参考）】

5L049CC15

(57)【要約】

【課題】部品交換以外の方法によっても車両の故障を回避可能にする情報処理装置を提供する。
【解決手段】情報処理装置２００には、発生が予測される故障の種類を出力する故障予測モデル１４０と、運転操作の時系列データを入力すると車両各部の挙動の時系列データを出力するシミュレーションモデル２４０が記憶されている。情報処理装置２００は、故障予測装置１００から予測される故障の種類を出力したときの入力変数のデータを取得すると、そのうちの運転操作の時系列データをシミュレーションモデル２４０に入力して車両４００の制御パラメータの値を変更した場合の車両各部の挙動の時系列データの模擬データを算出する。情報処理装置２００は、運転操作の時系列データと模擬データとからなる試行用入力変数を故障予測モデル１４０に入力して故障の発生が予測されなくなる制御パラメータの値を探索し、得られた値への変更を車両４００のユーザーに提示する。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

処理装置と、記憶装置と、を備え、
運転操作及び車両各部の挙動の時系列データからなる入力変数を入力すると発生が予測される故障の種類を出力するように教師有り学習によって学習した故障予測モデルと、
運転操作の時系列データを入力すると車両各部の挙動の時系列データを出力するシミュレーションモデルと、が前記記憶装置に記憶されており、
前記処理装置が、
前記故障予測モデルと同一の故障予測モデルを用いて車両の故障を予測する故障予測装置から、前記故障予測装置が予測される故障の種類を出力したときの前記入力変数のデータを取得することと、
取得した前記入力変数のデータにおける前記運転操作の時系列データを前記シミュレーションモデルに入力して、前記車両の制御パラメータの値を変更した場合の車両各部の挙動の時系列データを模擬した模擬データを算出することによって、取得した前記入力変数のデータにおける前記運転操作の時系列データと前記模擬データとからなる試行用入力変数を生成し、生成した前記試行用入力変数を前記故障予測モデルに入力して故障の発生が予測されなくなる制御パラメータの値を探索することと、
探索によって得られた故障の発生が予測されなくなる値への制御パラメータの変更を前記車両のユーザーに提示することと、を実行する
情報処理装置。

【請求項2】

探索により、故障の発生が予測されなくなる制御パラメータの値が複数得られた場合、前記処理装置が、得られた複数の値のうち、前記車両の運動性能への悪影響がもっとも少ない値を選択して、選択した値への制御パラメータの変更をユーザーに提示する
請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項3】

前記処理装置が、
提示した値への制御パラメータの変更を前記車両に実行させる
請求項１又は２に記載の情報処理装置。

【請求項4】

前記故障予測装置により予測される故障の種類に対応させて探索時に変更する制御パラメータの種類をまとめたデータベースが前記記憶装置に記憶されており、
前記処理装置が、
前記故障予測装置が予測した故障の種類の情報を取得することと、
探索時に変更する制御パラメータの種類を、予測された故障の種類の情報に基づいて前記データベースから抽出することで、探索時に変更する前記制御パラメータの種類を絞り込むことと、を実行する
請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項5】

車両と通信ネットワークを通じて接続されている情報処理装置であり、
処理装置と、記憶装置と、を備え、
運転操作及び車両各部の挙動の時系列データからなる入力変数を入力すると発生が予測される故障の種類を出力するように教師有り学習によって学習した故障予測モデルと、
運転操作の時系列データを入力すると車両各部の挙動の時系列データを出力するシミュレーションモデルと、が前記記憶装置に記憶されており、
前記処理装置が、
前記車両から前記入力変数のデータを受信し、前記故障予測モデルに入力することで発生が予測される故障の種類を出力することと、
発生が予測される故障の種類を出力したときの前記入力変数のデータにおける前記運転操作の時系列データを前記シミュレーションモデルに入力して、前記車両の制御パラメータの値を変更した場合の車両各部の挙動の時系列データを模擬した模擬データを算出することによって、取得した前記入力変数のデータにおける前記運転操作の時系列データと前記模擬データとからなる試行用入力変数を生成し、生成した前記試行用入力変数を前記故障予測モデルに入力して故障の発生が予測されなくなる制御パラメータの値を探索することと、
探索によって得られた故障の発生が予測されなくなる値への制御パラメータの変更を前記車両のユーザーに提示することと、を実行する
情報処理装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

この発明は情報処理装置に関するものである。

【背景技術】

【0002】

特許文献１には、故障予測装置が開示されている。この故障予測装置は、監視対象の機器が故障するまでの時系列のセンサデータを教師データとして故障予測のための学習モデルを生成する。故障予測装置は、生成した学習モデルを用い、監視対象機器から受信した時系列のセンサデータを入力として監視対象機器が故障する確率を予測する。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０１６－１７３７８２号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

こうした教師有り学習によって学習した故障予測モデルを搭載した故障予測装置を車両に適用して、車両の部品の故障が予測された場合、車両のユーザーは故障の発生を回避するために当該部品を交換せざるを得ない。

【課題を解決するための手段】

【0005】

以下、上記課題を解決するための手段及びその作用効果について記載する。
上記課題を解決するための情報処理装置は、処理装置と記憶装置とを備える。情報処理装置において、運転操作及び車両各部の挙動の時系列データからなる入力変数を入力すると発生が予測される故障の種類を出力するように教師有り学習によって学習した故障予測モデルが前記記憶装置に記憶されている。また、情報処理装置において、運転操作の時系列データを入力すると車両各部の挙動の時系列データを出力するシミュレーションモデルが前記記憶装置に記憶されている。この情報処理装置では、前記処理装置が、前記故障予測モデルと同一の故障予測モデルを用いて車両の故障を予測する故障予測装置から、前記故障予測装置が予測される故障の種類を出力したときの前記入力変数のデータを取得する。この情報処理装置では、前記処理装置が、取得した前記入力変数のデータにおける前記運転操作の時系列データを前記シミュレーションモデルに入力して、前記車両の制御パラメータの値を変更した場合の車両各部の挙動の時系列データを模擬した模擬データを算出することによって、取得した前記入力変数のデータにおける前記運転操作の時系列データと前記模擬データとからなる試行用入力変数を生成し、生成した前記試行用入力変数を前記故障予測モデルに入力して故障の発生が予測されなくなる制御パラメータの値を探索する。この情報処理装置では、前記処理装置が、探索によって得られた故障の発生が予測されなくなる値への制御パラメータの変更を前記車両のユーザーに提示する。

【0006】

上記課題を解決するための第２の情報処理装置は、車両と通信ネットワークを通じて接続されている。この情報処理装置は処理装置と記憶装置とを備える。この情報処理装置において、運転操作及び車両各部の挙動の時系列データからなる入力変数を入力すると発生が予測される故障の種類を出力するように教師有り学習によって学習した故障予測モデルが前記記憶装置に記憶されている。また、この情報処理装置において、運転操作の時系列データを入力すると車両各部の挙動の時系列データを出力するシミュレーションモデルが前記記憶装置に記憶されている。この情報処理装置では、前記処理装置が、前記車両から前記入力変数のデータを受信し、前記故障予測モデルに入力することで発生が予測される故障の種類を出力する。この情報処理装置では、前記処理装置が、発生が予測される故障の種類を出力したときの前記入力変数のデータにおける前記運転操作の時系列データを前記シミュレーションモデルに入力して、前記車両の制御パラメータの値を変更した場合の車両各部の挙動の時系列データを模擬した模擬データを算出することによって、取得した前記入力変数のデータにおける前記運転操作の時系列データと前記模擬データとからなる試行用入力変数を生成し、生成した前記試行用入力変数を前記故障予測モデルに入力して故障の発生が予測されなくなる制御パラメータの値を探索する。この情報処理装置では、前記処理装置が、探索によって得られた故障の発生が予測されなくなる値への制御パラメータの変更を前記車両のユーザーに提示する。

【発明の効果】

【0007】

これらの情報処理装置により、ユーザーは、部品交換以外の方法によっても車両の故障を回避できるようになる。

【図面の簡単な説明】

【0008】

【図1】図１は、一実施形態の情報処理装置を含む、故障回避システムの構成を示す模式図である。

【図2】図２は、実施形態の故障回避システムにおける車両制御装置と、故障予測装置と、情報処理装置とによる処理の流れを示すシーケンス図である。

【図3】図３は、実施形態の故障回避システムにおける情報処理装置が実行する処理の流れを示すフローチャートである。

【図4】図４は、実施形態の故障回避システムにおける故障予測装置が実行する車両の故障の予測に関する処理の流れを示すフローチャートである。

【図5】図５は、実施形態の故障回避システムにおける故障予測装置が実行する制御パラメータの提示に関する処理の流れを示すフローチャートである。

【図6】図６は、変更例の情報処理装置を含む、故障回避システムの構成を示す模式図である。

【発明を実施するための形態】

【0009】

以下、情報処理装置の一実施形態について、図１～図５を参照して説明する。
＜故障回避システム１０の構成＞
図１に示すように、故障回避システム１０は、情報処理装置２００と、車両４００とによって構成されている。情報処理装置２００は、通信ネットワーク３００を介して、車両４００と通信可能に接続されている。

【0010】

車両４００は、故障予測装置１００と、車両制御装置４１０と、表示装置４２０と、を備えている。
故障予測装置１００は、プログラムと故障予測モデル１４０が記憶されている記憶装置１２０と、記憶装置１２０に記憶されているプログラムを実行して各種の処理を実行する処理装置１１０とを備えている。なお、処理装置１１０は、プロセッサを含んでいる。

【0011】

故障予測モデル１４０は、運転操作及び車両各部の挙動の時系列データからなる入力変数を入力すると発生が予測される故障の種類を出力するように教師有り学習によって学習したモデルである。運動操作の時系列データとは、例えば、アクセル開度、ブレーキ操作量、ステアリング操作量などといった、車両４００に対してユーザーが加えた操作量を示すデータである。車両各部の挙動の時系列データとは、例えば、エンジンの回転数、車速、エンジン冷却水温、過給圧、吸入空気量などといった、車両４００の各部の状態を示すデータである。

【0012】

故障予測装置１００は、通信装置１３０を備えている。通信装置１３０は、ネットワークアダプタなどのハードウェア、各種の通信用ソフトウェア、又はこれらの組合せとして実装されている。そして、通信装置１３０は、通信ネットワーク３００を介した情報処理装置２００との無線の通信を実現できるように構成されている。また、故障予測装置１００は、車両制御装置４１０及び表示装置４２０と情報をやり取りできるように接続されている。

【0013】

車両制御装置４１０は、車両４００の各部を制御する。車両制御装置４１０には、車両４００の状態を検出する各種のセンサが接続されている。車両制御装置４１０は、車両４００における前述した入力変数のデータを各種のセンサから取得することができる。

【0014】

表示装置４２０は、ユーザーが情報を打ち込むインプット装置と、ユーザーに対して情報を表示する表示装置と、を備えて構成されている。表示装置４２０は、故障予測装置１００から受信した情報を車両４００のユーザーに表示する。表示装置４２０は、例えば、車両４００に搭載されているカーナビゲーション装置である。表示装置４２０は、例えば、表示部として故障予測装置１００の一部を構成するものであってもよい。

【0015】

情報処理装置２００は、処理装置２１０と、記憶装置２２０と、通信装置２３０と、を備えている。情報処理装置２００は、複数のコンピュータを用いて構成され得る。例えば、情報処理装置２００は、複数のサーバ装置によって構成され得る。

【0016】

記憶装置２２０は、プログラムと、故障予測モデル１４０と、シミュレーションモデル２４０と、を記憶している。記憶装置２２０に記憶されている故障予測モデル１４０は、故障予測装置１００と同一のモデルである。シミュレーションモデル２４０は、運転操作の時系列データを入力すると車両各部の挙動の時系列データを出力する。

【0017】

処理装置２１０は、記憶装置２２０に記憶されているプログラムを実行して各種の処理を実行する。なお、処理装置１１０は、プロセッサを含んでいる。通信装置２３０は、ネットワークアダプタなどのハードウェア、各種の通信用ソフトウェア、又はこれらの組合せとして実装されている。そして、通信装置２３０は、通信ネットワーク３００を介した故障予測装置１００との無線の通信を実現できるように構成されている。

【0018】

＜故障回避システム１０におけるデータの送受信＞
次に、故障予測装置１００と、情報処理装置２００と、車両制御装置４１０と、のデータの送受信について図２を参照して説明する。

【0019】

図２の上部に示すように、車両制御装置４１０は、故障予測装置１００に対して車両４００の各種センサから取得した入力変数のデータを故障予測装置１００に送信する。このようなデータの受け渡しは、故障予測装置１００が車両４００について定期的に故障予測を行うために設定された一定期間ごとのタイミングで行われる。

【0020】

入力変数のデータを受信した故障予測装置１００は、受信した入力変数を故障予測モデル１４０に入力し、車両４００について発生が予測される故障の種類を出力する。故障予測装置１００は、いずれの種類の故障の発生確率も低い場合には、故障の種類を出力しない。すなわち、この場合には、故障予測装置１００によって故障の発生が予測されない。

【0021】

図２の上部に示すように、故障予測装置１００は、いずれかの故障の発生を予測した場合に、発生が予測された故障の種類の情報と故障の種類を出力したときの入力変数のデータを情報処理装置２００に送信する。

【0022】

そして、情報処理装置２００は、故障予測モデル１４０を用いて車両４００における故障の発生が予測されなくなる制御パラメータの値を探索する。図２の下部に示すように、情報処理装置２００は、故障を回避できる制御パラメータの値を探索によって獲得できた場合、当該制御パラメータの値を故障予測装置１００に送信する。

【0023】

その後、故障予測装置１００は、車両４００の制御パラメータについて情報処理装置２００から受信した値への変更を車両４００のユーザーに提示する。図２の下部に示すように、ユーザーが提示された値への変更を許諾した場合、故障予測装置１００は、当該制御パラメータの値を車両制御装置４１０に送信する。車両制御装置４１０は受信した値に基づいて、車両４００の制御パラメータを変更する。このようにして、故障回避システム１０は、故障の発生が予測されなくなるように車両４００の制御パラメータの変更を提案する。

【0024】

以下、図３～図５を参照して、上記のような制御パラメータの変更の提案を実現するために、情報処理装置２００において実行される処理の流れと、故障予測装置１００において実行される処理の流れと、をより具体的に説明する。

【0025】

＜情報処理装置２００が実行する処理＞
図３は、情報処理装置２００において実行する一連の処理の流れを示している。この一連の処理は、情報処理装置２００の処理装置２１０によって実行される。この一連の処理は、図２の上部に示したよう故障予測装置１００から故障の種類の情報及び入力変数のデータを受信したときに、情報処理装置２００が実行する処理に相当する。

【0026】

図３に示すように、この一連の処理を開始すると、処理装置２１０は、まずステップＳ１００の処理において抽出処理を行う。抽出処理は、故障予測装置１００から受信した故障の種類の情報に基づいて、後述する探索処理の際に変更する車両４００における制御パラメータの種類を絞り込む処理である。

【0027】

記憶装置２２０には、故障予測装置１００により予測される故障の種類に対応させて探索処理の際に変更する制御パラメータの種類をまとめたデータベースが記憶されている。抽出処理において、処理装置２１０は、故障の種類の情報に基づいて探索処理の際に変更する制御パラメータの種類をデータベースから抽出する。これにより、処理装置２１０は、探索処理の際に変更する制御パラメータの種類を絞り込む。変更する制御パラメータの種類に応じて探索処理の際に探索する範囲は予め決められている。抽出処理を終えると、処理は次のステップＳ１１０へと進む。

【0028】

ステップＳ１１０の処理において、処理装置２１０は、探索処理を開始する。探索処理は、故障予測モデル１４０において車両４００における発生が予測される故障の種類が出力されなくなる制御パラメータの値を探索する処理である。以降、ステップＳ１２０～ステップＳ１６０までの一連の処理はすべて探索処理の過程として行われるものである。探索処理において、処理装置２１０は、ステップＳ１２０～ステップＳ１６０の処理を繰り返し、ステップＳ１７０の条件を達成した場合に探索処理を終了させる。

【0029】

ステップＳ１２０の処理において、処理装置２１０は、次のステップＳ１３０のシミュレーション処理で変更する制御パラメータの種類及び変更後の値を１つ決定する。変更する制御パラメータの種類は、抽出処理で絞り込んだ種類の中から決定される。決定した制御パラメータの変更後の値は、予め決められた範囲の中から決定される。

【0030】

ステップＳ１３０において、処理装置２１０は、シミュレーション処理を行う。シミュレーション処理とは、試行用入力変数を生成する処理である。試行用入力変数とは、ステップＳ１４０の故障予測処理で故障予測モデル１４０に入力するための入力変数である。

【0031】

シミュレーション処理において、処理装置２１０は、故障予測装置１００から受信した入力変数のうちの運転操作の時系列データをシミュレーションモデル２４０に入力する。そして、処理装置２１０は、ステップＳ１２０で決定した制御パラメータの変更を実行した場合の車両４００における各部の挙動の時系列データである模擬データを、シミュレーションモデル２４０を用いて算出する。その後、処理装置２１０は、シミュレーションモデル２４０に入力した運転操作の時系列データと、シミュレーションモデル２４０が算出した模擬データと、を組み合わせて試行用入力変数を生成する。

【0032】

ステップＳ１４０の処理において、処理装置２１０は、故障予測処理を行う。故障予測処理において、処理装置２１０は、試行用入力変数を故障予測モデル１４０に入力する。
ステップＳ１５０の処理において、処理装置２１０は、ステップＳ１４０の故障予測処理の結果、車両４００における故障の発生が予測されたかどうかを判定する。具体的には、処理装置２１０は、ステップＳ１４０の処理において試行用入力変数を故障予測モデル１４０に入力した結果、車両４００について発生が予測される故障の種類が出力されるかどうかを判定する。処理装置２１０は、故障予測モデル１４０が、発生が予測される故障の種類を出力した場合、故障が予測されたと判定する。一方、処理装置２１０は、故障予測モデル１４０が、発生が予測される故障の種類を出力しなかった場合、故障が予測されなかったと判定する。

【0033】

ステップＳ１５０の処理において、故障が予測されなかったと処理装置２１０が判定した場合（ステップＳ１５０：ＮＯ）、処理はステップＳ１６０に進む。
次のステップＳ１６０の処理において、処理装置２１０は、ステップＳ１２０で決定した制御パラメータの値及びステップＳ１３０のシミュレーション処理で出力した試行用入力変数のデータを記憶装置２２０に記憶する。ステップＳ１６０の処理を行うことによって、情報処理装置２００は、車両４００について故障の発生が予測されなくなる制御パラメータの値を把握することができる。ステップＳ１６０の処理が終了すると、処理装置２１０は、処理をステップＳ１７０に移さずにステップＳ１２０に戻す。

【0034】

ステップＳ１５０の処理において、故障が予測されたと処理装置２１０が判定した場合（ステップＳ１５０：ＹＥＳ）、処理装置２１０は、ステップＳ１６０の処理を行わない。このとき、処理装置２１０は、処理をステップＳ１２０に戻す。このように、ステップＳ１２０～ステップＳ１６０の一連の処理は、ステップＳ１５０において故障が予測されたかどうかにかかわらず繰り返される。

【0035】

ステップＳ１００で絞り込んだ制御パラメータのすべてについて、探索する範囲全体に対してステップＳ１２０～ステップＳ１６０の処理を行った場合、処理は次のステップＳ１７０に移行する。つまり、ステップＳ１２０～ステップＳ１６０の処理は、抽出処理で絞り込んだ制御パラメータのすべてについて、探索する範囲全体の探索が完了するまで繰り返される。ステップＳ１７０に移行すると、探索処理が終了する。

【0036】

次のステップＳ１８０の処理において、処理装置２１０は、制御パラメータ選択処理を行う。制御パラメータ選択処理とは、記憶装置２２０がステップＳ１６０で記憶した車両４００について故障の発生が予測されなくなる制御パラメータの値が複数あった場合に、その中からユーザーに提示する値を選択する処理である。

【0037】

処理装置２１０は、ステップＳ１６０の処理で記憶装置２２０が制御パラメータの値と一緒に記憶した試行用入力変数に基づいて記憶した複数の制御パラメータの値の中から１つの値を選択する。処理装置２１０は、試行用入力変数のうちステップＳ１３０のシミュレーション処理で算出した模擬データをもとに、車両４００において制御パラメータの値を変更した場合の運動性能への影響を評価する。車両４００における運動性能とは、例えば、車両４００における加速、制動、旋回など、車両４００の走行に関わる性能のことである。処理装置２１０は、複数の制御パラメータの値の中から車両４００の走行性能への悪影響がもっとも少ないと評価された制御パラメータの値をユーザーに提示する値として選択する。探索処理においてステップＳ１６０で記憶した故障の発生が予測されなくなる制御パラメータの値が１つしかない場合はその値をユーザーに提示する値として選択する。

【0038】

ステップＳ１９０の処理において、処理装置２１０は、ユーザーに提示するのに適切な制御パラメータの値の有無を判定する。ステップＳ１９０の処理において、処理装置２１０は、ステップＳ１８０を通じてユーザーに提示する制御パラメータの値が選択されていた場合には適切な制御パラメータの値があると判定する。一方、ステップＳ１１０～ステップＳ１７０までの探索処理を通じて車両４００について故障の発生が予測されなくなる制御パラメータの値を得ることができないこともある。この場合、ステップＳ１９０の処理において、処理装置２１０は、適切な制御パラメータの値がないと判定する。

【0039】

ステップＳ１９０の処理において、処理装置２１０が適切な制御パラメータの値があると判定した場合（ステップＳ１９０：ＹＥＳ）には、処理はステップＳ２００に進む。ステップＳ２００の処理において、処理装置２１０は、ステップＳ１８０で選択した制御パラメータの値を示すデータを故障予測装置１００に送信する。制御パラメータの値を示すデータを送信した場合、処理装置２１０はこの一連の処理を終了させる。

【0040】

ステップＳ１９０の処理において、処理装置２１０が適切な制御パラメータの値が無いと判定した場合（ステップＳ１９０：ＮＯ）には、処理はステップＳ２１０に進む。ステップＳ２１０の処理において、処理装置２１０は、適切な制御パラメータの値がないことを示す信号を故障予測装置１００に送信する。信号を送信した場合、処理装置２１０はこの一連の処理を終了させる。

【0041】

＜情報処理装置２００が実行する処理の一例＞
以下では、図３で説明した情報処理装置２００が実行する処理について、具体的な例を提示する。今回提示する例では、ユーザーがサーキット走行を楽しむために、車両制御装置４１０に設定された過給圧の制御パラメータを書き換えて過給圧を高めている。ここでは、そのような状況下で、故障予測装置１００が、ターボチャージャのタービン翼の破損を出力した場合を想定した事例を示す。このとき、図２の上部に示す通り、情報処理装置２００の処理装置２１０は、故障予測装置１００からターボチャージャのタービン翼の破損を示す情報と当該破損を出力した際に故障予測モデル１４０に入力した入力変数のデータを受信する。

【0042】

データを受信した処理装置２１０は、ステップＳ１００の抽出処理を行う。処理装置２１０は、記憶装置２２０に記憶されたデータベースから、ターボチャージャのタービン翼の破損に対応して探索処理の際に変更する制御パラメータの種類を抽出する。このような制御パラメータの種類として、例えば、過給圧を下げることによりターボチャージャのタービン翼に係る負担が減ることから、過給圧についての制御パラメータが挙げられる。また、このような制御パラメータの種類として、例えば、スロットル開度を小さくすることにより、ターボチャージャのタービン翼に係る負担が減ることから、スロットル開度についての制御パラメータが挙げられる。また、このような制御パラメータの種類として、例えば、燃料噴射量を増やすことで、燃焼室内の温度が下がり、ターボチャージャのタービン翼への負担を減らせることから、燃料噴射量についての制御パラメータが挙げられる。

【0043】

処理装置２１０は、ステップＳ１００の抽出処理が終了した後、過給圧、燃料噴射量、スロットル開度に関する制御パラメータについてそれぞれ予め決められた範囲内でステップＳ１１０～ステップＳ１７０の探索処理を行う。

【0044】

探索処理において、過給圧、燃料噴射量、スロットル開度についての制御パラメータにおいて、故障の発生が予測されなくなる制御パラメータの値がそれぞれ得られた場合、処理装置２１０は、ステップＳ１８０の制御パラメータ選択処理を行う。処理装置２１０は、得られたそれぞれの制御パラメータにおける車両４００への運動性能への影響を評価する。そして、例えば、燃料噴射量を増やす制御パラメータの変更が運動性能への悪影響が最も少ない場合には、ユーザーに提示する制御パラメータの値としては燃料噴射量を減ら値が選択される。選択処理を実行した処理装置２１０は、ステップＳ２００において選択した制御パラメータの値を示すデータを故障予測装置１００に送信する。

【0045】

このようにして、情報処理装置２００は、タービン翼の破損を回避できるような制御パラメータの値を探索し、ユーザーに提示する。
＜故障予測装置１００が車両４００の故障を予測するときの処理＞
図４は、故障予測装置１００が車両４００の故障を予測するときに実行される一連の処理の流れを示している。この一連の処理は、故障予測装置１００の処理装置１１０によって実行される。この一連の処理は、図２の上部に示したように、故障予測装置１００が車両制御装置４１０から入力変数のデータを受信したときに、故障予測装置１００の処理装置１１０が実行する処理に相当する。

【0046】

図４に示すように、この一連の処理を開始すると、処理装置１１０は、まずステップＳ３００の処理において、故障予測処理を行う。故障予測処理において、処理装置１１０は、車両制御装置４１０から受信した入力変数のデータを入力として、記憶装置１２０に記憶されている故障予測モデル１４０を用いて発生が予測される故障の種類を出力する。

【0047】

ステップＳ３１０の処理において、処理装置１１０は、ステップＳ３００の処理の結果、車両４００における故障の発生が予測されたかどうかを判定する。具体的には、処理装置１１０は、ステップＳ３００の処理において車両制御装置４１０から受信した入力変数を故障予測モデル１４０に入力する。処理装置１１０は、その結果、車両４００について発生が予測される故障の種類が出力されたかどうかを判定する。処理装置１１０は、故障予測モデル１４０が、発生が予測される故障の種類を出力した場合、車両４００における故障の発生が予測されたと判定する。一方、処理装置１１０は、故障予測モデル１４０が、発生が予測される故障の種類を出力しなかった場合、車両４００における故障の発生が予測されなかったと判定する。

【0048】

ステップＳ３１０の処理において、車両４００における故障の発生が予測されたと処理装置１１０が判定した場合（ステップＳ３１０：ＹＥＳ）、処理はステップＳ３２０に進む。ステップＳ３２０において、処理装置１１０は、ステップＳ３００で出力された予測される故障の種類の情報と当該故障の種類を出力したときの入力変数のデータを情報処理装置２００に送信する。ステップＳ３２０の処理を終えた処理装置１１０は、この一連の処理を終了させる。

【0049】

ステップＳ３１０の処理において、車両４００における故障の発生が予測されなかったと処理装置１１０が判定した場合（ステップＳ３１０：ＮＯ）、処理装置１１０は、この一連の処理を終了させる。つまり、処理装置１１０は、ステップＳ３２０の処理を行うことなくこの一連の処理を終了させる。

【0050】

＜情報処理装置２００から情報を受信した故障予測装置１００が実行する処理＞
図５は、故障予測装置１００が情報処理装置２００から情報を受信したときに実行される一連の処理の流れを示している。この一連の処理は、故障予測装置１００の処理装置１１０によって実行される。この一連の処理は、図２の下部に示したように、故障予測装置１００が情報処理装置２００から情報を受信したときに実行される処理に相当する。

【0051】

図５に示すように、この一連の処理を開始すると、処理装置１１０は、まずステップＳ４００において、情報処理装置２００から適切な制御パラメータの値が無いことを示す情報を受信したかどうかを判定する。ステップＳ４００の処理において、処理装置１１０が、信号を受信していないと判定した場合（ステップＳ４００：ＮＯ）には、処理はステップＳ４１０へと進む。

【0052】

ステップＳ４１０の処理において、処理装置１１０は、情報処理装置２００から制御パラメータの値を示すデータを受信したかどうかを判定する。ステップＳ４１０の処理において、処理装置１１０は、制御パラメータの値を示すデータを受信していないと判定した場合（ステップＳ４１０：ＮＯ）には、ステップＳ４１０の処理が繰り返される。

【0053】

ステップＳ４１０の処理において、処理装置１１０が、制御パラメータの値を示すデータを受信したと判定した場合（ステップＳ４１０：ＹＥＳ）には、処理はステップＳ４２０へと進む。ステップＳ４２０の処理において、処理装置１１０は、ユーザーに対して、情報処理装置２００から受信した制御パラメータへの変更を提示する。例えば、処理装置１１０は、変更すべき制御パラメータの種類と、変更後の値、値の変更に伴う車両４００への影響を示す文字情報を表示装置４２０に表示する。

【0054】

次のステップＳ４３０の処理において、処理装置１１０は、ステップＳ４２０で提示した制御パラメータについてユーザーが変更を許諾したかどうかを判定する。つまり、処理装置１１０は、情報処理装置２００から受信した制御パラメータの値への変更を提示した後、提示した制御パラメータへの変更を希望するか否かを問い合わせる。

【0055】

例えば、処理装置１１０は、表示装置４２０上にメッセージを表示して制御パラメータの値の変更を許諾するか否かの回答を求める。この問合せに対して、ユーザーが変更を許諾する意志を示す操作を行った場合には、処理装置１１０は、ユーザーが値の変更を許諾したと判定する。一方で、ユーザーが変更を許諾しない意志を示す操作を行った場合には、処理装置１１０は、ユーザーが値の変更を許諾しなかったと判定する。

【0056】

ステップＳ４３０の処理において、ユーザーが提示された制御パラメータの値への変更を許諾したと処理装置１１０が判定した場合（ステップＳ４３０：ＹＥＳ）には、処理はステップＳ４４０へと進む。ステップＳ４４０の処理において、処理装置１１０は、提示した制御パラメータの値のデータを車両制御装置４１０に送信する。データを送信した処理装置１１０は、この一連の処理を終了させる。また、ステップＳ４４０の処理により送信されたデータを受信した車両制御装置４１０は、制御パラメータの値を受信した値に変更する。

【0057】

一方、ステップＳ４００の処理において、処理装置１１０が情報処理装置２００から適切な制御パラメータの値が無いことを示す信号を受信したと判定した場合（ステップＳ４００：ＹＥＳ）には、処理はステップＳ４５０に進む。また、ステップＳ４３０において、処理装置１１０が、ユーザーが制御パラメータの値の変更を許諾しなかったと判定した場合（ステップＳ４３０：ＮＯ）についても、処理はステップＳ４５０に進む。ステップＳ４５０の処理において、処理装置１１０は、予測される故障の種類に従い、ユーザーに対して故障が予測される部品の交換を提案する。処理装置１１０は、例えば、表示装置４２０上に文字情報を表示することで、故障が予測される部品の交換を提案する。

【0058】

＜本実施形態の作用＞
故障回避システム１０における情報処理装置２００は、故障の発生が予測されなくなる制御パラメータの値を探索し、発見した値への制御パラメータの変更をユーザーに提示する。すなわち、情報処理装置２００は、故障の発生を回避する対応策として制御パラメータの値の変更を提示する。

【0059】

＜本実施形態の効果＞
（１）故障回避システム１０により、ユーザーは、部品交換以外の方法によっても車両４００の故障を回避できるようになる。

【0060】

（２）探索により、故障の発生が予測されなくなる制御パラメータの値が複数得られた場合、情報処理装置２００の処理装置２１０は、得られた複数の値のうち、車両４００の運動性能への悪影響がもっとも少ない値を選択する。その後、処理装置２１０は、選択した値への制御パラメータの変更をユーザーに提示する。そのため、情報処理装置２００は、発見した複数の値のうち、車両４００の運動性能への悪影響がもっとも少ないものをユーザーに提示する。これにより、情報処理装置２００は、制御パラメータの値の変更による運動性能の低下を抑えることができる。

【0061】

（３）情報処理装置２００の記憶装置２２０には、故障予測装置１００により予測される故障の種類に対応させて探索時に変更する制御パラメータの種類をまとめたデータベースが記憶されている。処理装置２１０は、故障予測装置１００が予測した故障の種類の情報を取得する。そして、探索時に変更する制御パラメータの種類を、予測された故障の種類の情報に基づいてデータベースから抽出することで、探索時に変更する制御パラメータの種類を絞り込む。そのため、情報処理装置２００は、故障予測装置１００により予測される故障の種類の情報に基づいて、探索時に変更する制御パラメータの種類を絞り込む。これにより、情報処理装置２００は、故障の発生が予測されなくなる制御パラメータの値を素早く発見することができる。

【0062】

＜変更例＞
本実施形態は、以下のように変更して実施することができる。本実施形態及び以下の変更例は、技術的に矛盾しない範囲で互いに組み合わせて実施することができる。

【0063】

・変更例の情報処理装置を含む故障回避システム１０の構成について、図６を参照して説明する。
＜変更例の情報処理装置を含む故障回避システム１０の構成＞
図６は、情報処理装置２００について、図１～図５を参照して説明した形態とは異なる形態を採用した場合の故障回避システム１０全体の構成を示している。

【0064】

図６に示す情報処理装置２００を採用した故障回避システム１０は、図１を参照して説明した故障回避システム１０と異なり、車両４００が故障予測装置１００を搭載していない。その代わりに、情報処理装置２００は、故障予測部５００を備えている。故障予測部５００は、プログラムと故障予測モデル１４０が記憶されている記憶装置５２０と、記憶装置５２０に記憶されているプログラムを実行して各種の処理を実行する処理装置５１０とを備えている。なお、処理装置５１０は、プロセッサを含んでいる。

【0065】

図６に示す情報処理装置２００を採用した故障回避システム１０では、情報処理装置２００の故障予測部５００が車両４００から入力変数のデータを取得し、車両４００において発生が予測される故障の種類を出力する。このように、図６に示す情報処理装置２００を採用した故障回避システム１０では、図１を参照して説明した故障回避システム１０において故障予測装置１００が担っていた役割を情報処理装置２００の故障予測部５００が担っている。

【0066】

こうした情報処理装置２００によっても図１を参照して説明した構成の情報処理装置２００と同様の効果を得ることができる。
・上記の実施形態では、処理装置１１０が車両４００に設けられている表示装置４２０に、変更すべき制御パラメータの種類と、変更後の値、値の変更に伴う車両４００への影響を示す文字情報を表示する例を示した。処理装置１１０が、表示装置４２０上にメッセージを表示して制御パラメータの値の変更を許諾するか否かの回答を求める例を示した。こうした表示を行う表示装置は、車両４００に設けられている表示装置４２０でなくてもよい。例えば、ユーザーが所有しているスマートフォンなどのデバイスを表示装置として利用することもできる。

【0067】

・情報処理装置２００が、抽出処理を実行して探索時に変更する制御パラメータの種類を絞り込む例を示した。情報処理装置２００は、必ずしも抽出処理を実行しなくてもよい。例えば、変更できる制御パラメータの種類がもともと限られている場合もある。そのような場合、抽出処理を実行して探索時に変更する制御パラメータの種類を絞り込む必要がない。

【0068】

・上記の故障回避システム１０において、故障予測装置１００は車両制御装置４１０から入力変数のデータを取得している。これに対し、故障予測装置１００は、車両４００における各部のセンサから直接入力変数のデータを取得してもよい。

【0069】

・図１及び図６の構成を採用した故障回避システム１０における情報処理装置２００は、複数のサーバ装置として車両４００の外に設置されている。これに対し、情報処理装置２００は、車両４００に搭載されて車両４００の一部を構成するという形態を採用してもよい。

【0070】

・上記の故障回避システム１０において、故障予測装置１００は、情報処理装置２００が図３のステップＳ１８０の制御パラメータ選択処理において選択した１つの制御パラメータの値のみを図５のステップＳ４２０において提示した。これに対し、故障予測装置１００は、提示する制御パラメータの値として複数の値を提示し、変更を適用する制御パラメータの値をユーザーに選択させてもよい。

【0071】

・上記の故障回避システム１０では、故障予測装置１００が、ユーザーに対して制御パラメータの値の変更を許諾するかを問い合わせ、ユーザーが許諾した場合に車両４００における制御パラメータの値を変更した。これに対し、故障予測装置１００は、ユーザーの許諾を必要とせずに制御パラメータの値を変更してもよい。すなわち、この場合には、処理装置２１０は、故障の発生が予測されなくなる制御パラメータの値を送信して提示し、提示した値への制御パラメータの変更を車両４００に実行させる。これにより、情報処理装置２００は、車両４００の故障を防止することができる。

【符号の説明】

【0072】

１０…故障回避システム、１００…故障予測装置、１１０…処理装置、１２０…記憶装置、１３０…通信装置、１４０…故障予測モデル、２００…情報処理装置、２１０…処理装置、２２０…記憶装置、２３０…通信装置、２４０…シミュレーションモデル、３００…通信ネットワーク、４００…車両、４１０…車両制御装置、４２０…表示装置、５００…故障予測部、５１０…処理装置、５２０…記憶装置

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】