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公開番号2025067051
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-04-24
出願番号2023176724
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故障原因毎の推定精度をより確実に向上する。
【解決手段】情報処理装置は、実行装置と、記憶装置とを備えている。記憶装置は、車両に搭載されたセンサによって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データを記憶している。実行装置は、記憶装置に記憶されているモデルデータである第1モデルデータについての故障原因毎の推定精度が、当該推定精度が低いことを示す条件として予め定められた特定条件を満たす場合に、機械学習により新たなモデルデータである第2モデルデータを生成する(S61)。実行装置は、第2モデルデータについての故障原因毎の推定精度が第1モデルデータについての故障原因毎の推定精度よりも高い場合には、第1モデルデータに代えて、第2モデルデータに走行データを入力することにより推定結果を出力する。
【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、
前記記憶装置は、
車両に搭載されたセンサによって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データと、
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組み合わせた学習用データを複数含むデータセットと、
を記憶しており、
前記データセットのうち一部の前記学習用データを訓練データとし、前記データセットのうち前記訓練データではない一部の前記学習用データをテストデータとしたとき、
前記モデルデータは、前記訓練データを用いた機械学習により予め生成されたものであり、
前記実行装置は、
前記テストデータを用いて前記記憶装置に記憶されている前記モデルデータである第１モデルデータについての前記故障原因毎の推定精度を算出することと、
前記第１モデルデータについての前記故障原因毎の推定精度が、当該推定精度が低いことを示す条件として予め定められた特定条件を満たす場合に、前記訓練データを用いた機械学習により新たな前記モデルデータである第２モデルデータを生成することと、
前記テストデータを用いて前記第２モデルデータについての前記故障原因毎の推定精度を算出することと、
前記第２モデルデータについての前記故障原因毎の推定精度が前記第１モデルデータについての前記故障原因毎の推定精度以下である場合には、前記第１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、
前記第２モデルデータについての前記故障原因毎の推定精度が前記第１モデルデータについての前記故障原因毎の推定精度よりも高い場合には、前記第１モデルデータに代えて、前記第２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、
を実行する
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にあたっては、推定した推定原因と、真の故障原因とが一致しないことがある。このような場合には、モデルデータを新たに生成することが考えられる。しかし、新たに生成したモデルデータを用いることで推定精度を向上できるとは限らない。
【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、前記記憶装置は、車両に搭載されたセンサによって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データと、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組み合わせた学習用データを複数含むデータセットと、を記憶しており、前記データセットのうち一部の前記学習用データを訓練データとし、前記データセットのうち前記訓練データではない一部の前記学習用データをテストデータとしたとき、前記モデルデータは、前記訓練データを用いた機械学習により予め生成されたものであり、前記実行装置は、前記テストデータを用いて前記記憶装置に記憶されている前記モデルデータである第１モデルデータについての前記故障原因毎の推定精度を算出することと、前記第１モデルデータについての前記故障原因毎の推定精度が、当該推定精度が低いことを示す条件として予め定められた特定条件を満たす場合に、前記訓練データを用いた機械学習により新たな前記モデルデータである第２モデルデータを生成することと、前記テストデータを用いて前記第２モデルデータについての前記故障原因毎の推定精度を算出することと、前記第２モデルデータについての前記故障原因毎の推定精度が前記第１モデルデータについての前記故障原因毎の推定精度以下である場合には、前記第１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、前記第２モデルデータについての前記故障原因毎の推定精度が前記第１モデルデータについての前記故障原因毎の推定精度よりも高い場合には、前記第１モデルデータに代えて、前記第２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、を実行する。
【発明の効果】
【０００６】
上記構成によれば、モデルデータを用いた故障原因毎の推定精度をより確実に向上できる。
【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、機械学習により予め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、データセットＤＳを予め記憶している。データセットＤＳは、複数の学習用データＤＬを含む。学習用データＤＬは、モデルデータＤＭを生成するためのデータである。なお、学習用データＤＬ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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