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公開番号2025139697
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-09-29
出願番号2024038669
出願日2024-03-13
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G06F 16/28 20190101AFI20250919BHJP(計算;計数)
要約【課題】オリジナルデータ全体の特徴を捉えた抽出データを得ることができる設定を見つけ出すことができる情報処理装置を提供する。
【解決手段】情報処理装置の処理装置は、オリジナルデータの相対度数分布を算出する第1ステップ(S120)と、オリジナルデータの一部の期間のデータを切り出す複数の時間窓を設定する第2ステップ(S125)と、オリジナルデータからデータを切り出す第3ステップ(S130)と、抽出データにおける相対度数分布を算出する第4ステップ(S140)と、オリジナルデータにおける相対度数分布と抽出データにおける相対度数分布との誤差を算出する第5ステップ(S145)と、を含み、第2ステップから第5ステップまでの試行を複数の時間窓の設定を変更して繰り返し実行する探索処理を実行する。第2ステップでは、特定のメンテナンス前後の期間の割合がオリジナルデータ全体と同等になるように複数の時間窓を設定する。
【選択図】図3
特許請求の範囲【請求項１】
車両に搭載された複数のセンサを用いて既定期間に亘って収集したオリジナルデータから一部のデータを抽出することによって、解析に用いるデータの量を少なくする情報処理装置であり、
処理を実行する処理装置を備え、
前記処理装置が、
前記オリジナルデータに含まれる複数の特徴量についての前記オリジナルデータにおける相対度数分布を前記特徴量毎に算出する第１ステップと、全ての時間窓の期間を合計した期間が、前記既定期間よりも短くなるように、前記オリジナルデータの一部の期間のデータを切り出す複数の時間窓を設定する第２ステップと、前記複数の時間窓によって前記オリジナルデータからデータを切り出す第３ステップと、前記複数の時間窓によって切り出したデータを結合した抽出データにおける前記相対度数分布を、前記特徴量毎に算出する第４ステップと、前記オリジナルデータにおける前記相対度数分布と前記抽出データにおける前記相対度数分布との誤差を算出する第５ステップと、を含み、前記第１ステップを実行したあと、前記第２ステップから前記第５ステップまでの試行を前記複数の時間窓の設定を変更して繰り返し実行する探索処理を実行して、前記誤差が閾値以下になる前記抽出データを抽出し、
前記処理装置が、前記第２ステップにおいて、前記オリジナルデータ全体と、前記抽出データとにおける特定のメンテナンス前のデータと前記特定のメンテナンス後のデータの割合が同等になるように、前記複数の時間窓を設定する
情報処理装置。
続きを表示（約 550 文字）【請求項２】
前記処理装置が、前記オリジナルデータを一定の期間毎に区切った各区間のデータを、既定の数のクラスタに分類する機械学習であるクラスタリングを実行し、
前記処理装置が、前記第２ステップにおいて、前記抽出データにおける各クラスタの比率と、前記オリジナルデータ全体における各クラスタの比率との差が閾値以下になるように、前記複数の時間窓を設定する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記特定のメンテナンスは、オイル交換であり、
前記オリジナルデータは、特徴量として、オイルの流量のデータを含み、
前記処理装置は、前記誤差が閾値以下になる前記抽出データを用いて、オイルフィルタに蓄積しているダメージの大きさを示す指標値を算出する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
算出した前記指標値が既定値以上である場合に、前記処理装置が、故障の発生を予知したことを知らせる通知を行う
請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記処理装置が、所定の期間毎に前記指標値を算出し、前記指標値の推移の傾きから前記オイルフィルタの寿命を予測する
請求項３に記載の情報処理装置。

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。
続きを表示（約 2,100 文字）【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、解析用のオリジナルデータを圧縮することによって解析用のデータのサイズを小さくする情報処理装置が開示されている。解析用のオリジナルデータは、車両に搭載されたセンサを用いて既定期間に亘って収集したデータである。
【０００３】
特許文献１に開示されている情報処理装置は、一定の車速に達した時点で取得したデータと、車速の変曲点の時点で取得したデータとを、オリジナルデータから抽出することによってデータを圧縮する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２００８－１０８２４７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記の情報処理装置は、車速のみに着目してデータを抽出している。そのため、上記の情報処理装置は、車速以外のデータの特徴に応じてデータを抽出することができない。複数の特徴量を含むオリジナルデータ全体の特徴を捉えた抽出データを得ることのできる情報処理装置が求められている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するための情報処理装置は、車両に搭載された複数のセンサを用いて既定期間に亘って収集したオリジナルデータから一部のデータを抽出することによって、解析に用いるデータの量を少なくする。この情報処理装置は、処理を実行する処理装置を備えている。この情報処理装置では、前記処理装置が実行する探索処理は、前記オリジナルデータに含まれる複数の特徴量についての前記オリジナルデータにおける相対度数分布を前記特徴量毎に算出する第１ステップを含む。前記探索処理は、全ての時間窓の期間を合計した期間が、前記既定期間よりも短くなるように、前記オリジナルデータの一部の期間のデータを切り出す複数の時間窓を設定する第２ステップを含む。前記探索処理は、前記複数の時間窓によって前記オリジナルデータからデータを切り出す第３ステップを含む。前記探索処理は、前記複数の時間窓によって切り出したデータを結合した抽出データにおける前記相対度数分布を、前記特徴量毎に算出する第４ステップを含む。前記探索処理は、前記オリジナルデータにおける前記相対度数分布と前記抽出データにおける前記相対度数分布との誤差を算出する第５ステップを含む。前記処理装置は、前記第１ステップを実行したあと、前記第２ステップから前記第５ステップまでの試行を前記複数の時間窓の設定を変更して繰り返し実行する前記探索処理を実行して、前記誤差が閾値以下になる前記抽出データを抽出する。前記処理装置が、前記第２ステップにおいて、前記オリジナルデータ全体と、前記抽出データとにおける特定のメンテナンス前のデータと前記特定のメンテナンス後のデータの割合が同等になるように、前記複数の時間窓を設定する。
【０００７】
情報処理装置の一態様では、前記処理装置が、前記オリジナルデータを一定の期間毎に区切った各区間のデータを、既定の数のクラスタに分類する機械学習であるクラスタリングを実行する。前記処理装置が、前記第２ステップにおいて、前記抽出データにおける各クラスタの比率と、前記オリジナルデータ全体における各クラスタの比率との差が閾値以下になるように、前記複数の時間窓を設定する。
【発明の効果】
【０００８】
この情報処理装置は、オリジナルデータ全体の特徴を捉えた抽出データを得ることができる設定を見つけ出すことができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
図１は、情報処理装置の一実施形態であるデータセンタと、車両と、情報処理端末との関係を示す模式図である。
図２は、オリジナルデータを示すグラフであり、（ａ）はオイルの流量の推移を示し、（ｂ）は変速頻度の推移を示している。
図３は、データセンタの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は、２つの特徴量を用いてオリジナルデータをクラスタリングした一例を示したグラフである。
図５は、オリジナルデータにおけるオイルの流量についての相対度数分布の一例を示したグラフである。
図６は、オリジナルデータにおける変速頻度についての相対度数分布の一例を示したグラフである。
図７は、指標値と走行時間の関係の一例を示したグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、情報処理装置の一実施形態であるデータセンタ５００について、図１～図７を参照して説明する。
＜情報処理システムの構成＞
図１は、データセンタ５００を含む情報処理システムの構成を示している。図１に示すように、データセンタ５００は、車両１０と通信ネットワーク４００を介して通信する。データセンタ５００は、情報処理端末６００とも通信ネットワーク４００を介して通信する。データセンタ５００は、複数の車両１０及び複数の情報処理端末６００と通信ネットワーク４００を介して通信する。
（【００１１】以降は省略されています）

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