JP2007076402A - 車両状態解析装置および車両状態解析システム - Google Patents

Abstract

【課題】車両に対する異常状態の発生傾向を事前に正確に把握することができる車両状態解析装置および車両状態解析システムを提供する。
【解決手段】エンジンＥＣＵ１９０に対して行なわれた基準制御データを、ナビゲーション装置１７０により取得された車両周囲の走行環境データとともに、車両管理センタ２００に送信し、車両管理センタ２００の車両状態判定部２３０により、車両から送信された車両の基準制御データの変動の有無を判定し、車両に対する異常状態の発生有無或いは、異常状態の発生予測判定を行ない、異常状態と判定された車両に対して警報を報知する。
【選択図】 図１

Description

この発明は、車両に備えた各種の電子制御装置（ＥＣＵ）で行なった自車両に対する制御状態を解析する車両状態解析装置および車両状態解析システムに関し、特に、車両が異常状態となる以前に、車両の不具合を検出できるようにした車両状態解析装置および車両状態解析システムに関する。

従来から、車両にはエンジンの制御を行なうための、エンジン制御コンピュータ（以下、「エンジンＥＣＵ」と言う。）を備えており、このエンジンＥＣＵ（電子制御装置）により、例えば、車両のアイドリング時、始動時、走行時における各走行工程時でのエンジン制御が行なわれている。このエンジンＥＣＵは、車両に設けられた各種のセンサで取得したデータを基にして、例えば、エンジンによる燃料噴射量などを決定している。

具体的に説明すると、このエンジンＥＣＵは、燃料の噴射量を調整しているが、燃料の空燃比を正確に調整するためには、エンジンが吸入している吸入空気量を検出する必要があるため、吸気装置の途中に吸入空気量を検出するための吸入空気量検出センサを配置し、この吸入空気量検出センサによって取得された空気量に基づいて、燃料の噴射量を調整している。

さらに、例えば、始動直後のエンジンが冷えたままの状態では、燃料が気化されにくいため、予め、エンジンの冷却を行なう冷却装置に設けた水温センサで冷却水の冷却温度を検出し、この水温センサで取得された冷却温度に応じて、燃料の濃度を調整している。

すなわち、上述したように、エンジンＥＣＵでは、燃料の噴射量や燃料の濃度などを調整する機能を備えており、さらに、一度制御を行なった燃料の噴射量や燃料の濃度などは、記憶部（例えば、ドライブレコーダなど）内に制御データとして記憶されるとともに、最適となる制御結果が得られた制御データは、基準制御データ（学習値）として記憶される。そして、以降は、この基準制御データに基づいて、燃料の噴射量や燃料の濃度などの制御を行なうようにしている。これにより、効率的にエンジンの制御が行なわれるものとなる。

ここで、上述したように、自車両で取得した車両状態（例えば、燃料噴射量の制御データ）を活用すべく、車両内部に配置された各種センサや内燃機関などに関する異常状況（故障状況）を診断することにより、運転者に対して、異常が発生した旨をインジケータの点灯／点滅により警告表示（ダイアグコード表示）する車両診断装置が搭載されている。

このような車両に搭載された車両診断装置は、車両内に設けられたセンサの出力を監視し、センサによる出力値（レベル）が予め設定した閾値を超えた場合に、故障内容に応じた故障コード（ダイアグコード）をインジケータに表示する機能を備えており、運転者は、インジケータに表示された自己診断により車両の故障状態などを知ることができる（特許文献１参照）。

特開２００２−３２２９４０号公報

しかしながら、上述した従来技術の場合、車両による走行状態などを取得し、この取得したデータに基づいて、エンジンＥＣＵ（電子制御コンピュータ）などで制御を行なう場合、取得したデータを有効に活用できないため、これにより、車両の状態を正確に判定できないという問題がある。すなわち、上述したように、エンジンＥＣＵは、予め設定した基準となる制御データに基づいて、エンジンの制御を行なうものであるが、この基準制御データはあくまでも自車両のみで適用される目安であるとともに、エンジンを構成する各装置が故障していたり、何らかの原因で正常状態でない場合には、取得した基準制御データは信頼性が高いものとは言えず、このような基準制御データを取得しても活用することができないばかりか、エンジン制御に関する各センサから車両の状態を取得しても、車両自体が何らかの原因で異常状態である場合には、この異常状態の原因を正確に判定することができないという問題がある。

また、特許文献１に記載の従来技術の場合、運転者は、車両が正常に走行しているうちは、エンジンなどに関する自己診断が表示されても、この診断情報に対して注意することはなく、実際に車両走行に支障をきたす段階になって、ディーラに対して、点検や故障の依頼を行なうことが多い。このため、自己診断による警告は、車両の故障判定や異常状態の判定を行なう管理上および予防的観点からはさほど効果的なものではなかった。以上のような理由から、事前に車両が異常状態となる傾向を予測したり、現時点での異常状態を確実に把握することができる車両状態解析装置の実現が望まれている。

そこで、この発明は、上述した従来技術における課題を解消するためになされたものであり、車両に対する制御時の基準制御データを監視することで、事前に車両状態が異常状態或いは異常となる傾向を予測し、対象となる車両に対して、故障或いは、異常状態が発生する旨を報知することができる車両状態解析装置および車両状態解析システムを提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、請求項１に係る発明は、車両に備えた制御手段に対して行なう制御内容を取得し、該車両に対する車両状態を解析する車両状態解析装置であって、前記制御手段に対する制御結果が最適となるように、所定の制御データの補正を行なう基準制御データを設定する基準制御データ設定手段と、前記基準制御データ設定手段により設定された基準制御データを記憶する基準制御データ記憶手段と、前記基準制御データ設定手段により設定された基準制御データに基づいて、前記制御手段に対する制御を行なう車両制御手段と、前記基準制御データ記憶手段に記憶された基準制御データを解析する基準制御データ解析手段と、前記基準制御データ解析手段により行なわれた解析結果を判定する車両状態判定手段とを備えたことを特徴とする。

この請求項１に係る発明によれば、車両状態解析装置は、車両に備えた制御手段に対する制御結果が最適となるように、所定の制御データの補正を行なう基準制御データを設定する基準制御データ設定手段と、前記基準制御データ設定手段により設定された基準制御データを記憶する基準制御データ記憶手段と、前記基準制御データ設定手段により設定された基準制御データに基づいて、前記制御手段に対する制御を行なう車両制御手段と、前記基準制御データ記憶手段に記憶された基準制御データを解析する基準制御データ解析手段と、前記基準制御データ解析手段により行なわれた解析結果を判定する車両状態判定手段とを備える。

また、請求項２に係る発明は、前記基準制御データ解析手段は、前記基準制御データの変動を解析する機能を備えるとともに、前記車両状態判定手段は、前記基準制御データ解析手段により基準制御データの変動があると解析された場合に、車両に異常があると判定することを特徴とする。

この請求項２に係る発明によれば、前記基準制御データ解析手段は、前記基準制御データの変動を解析する機能を備えるとともに、前記車両状態判定手段は、前記基準制御データ解析手段により基準制御データの変動があると解析された場合に、車両に異常があると判定する。

また、請求項３に係る発明は、請求項１または２に記載の発明において、前記車両の走行位置および／または走行環境を取得するナビゲーションシステムと、前記ナビゲーションシステムにより取得された車両の走行位置および／または走行環境に基づいて、車両の走行状況を判定する走行状況解析手段とを備え、前記基準制御データ設定手段は、前記走行状況解析手段により解析された車両の走行状況に基づいて、前記基準制御データの設定を行なうとともに、前記基準制御データ解析手段は、前記基準制御データの変動を解析する機能を備え、前記車両状態判定手段は、前記基準制御データ解析手段により基準制御データの変動があると解析された場合に、車両に異常があると判定することを特徴とする。

この請求項３に係る発明によれば、前記車両の走行位置および／または走行環境を取得するナビゲーションシステムと、前記ナビゲーションシステムにより取得された車両の走行位置および／または走行環境に基づいて、車両の走行状況を判定する走行状況解析手段とを備え、前記基準制御データ設定手段は、前記走行状況解析手段により解析された車両の走行状況に基づいて、前記基準制御データの設定を行なうとともに、前記基準制御データ解析手段は、前記基準制御データの変動を解析する機能を備え、前記車両状態判定手段は、前記基準制御データ解析手段により基準制御データの変動があると解析された場合に、車両に異常があると判定する。

また、請求項４に係る発明は、請求項１、２または３に記載の発明において、前記制御手段に対する制御結果が最適となるように、制御データの標準パターンを基準制御データ（学習値）として設定する標準制御データ設定手段を備え、前記車両状態判定手段は、前記基準制御データ設定手段により設定された基準制御データの変動が前記標準制御データ設定手段により設定された標準制御データと比較して逸脱していると判定された場合に、車両に異常があると判定することを特徴とする。

この請求項４に係る発明によれば、前記制御手段に対する制御結果が最適となるように、制御データの標準パターンを基準制御データとして設定する標準制御データ設定手段を備え、前記車両状態判定手段は、前記基準制御データ設定手段により設定された基準制御データの変動が前記標準制御データ設定手段により設定された標準制御データと比較して逸脱していると判定された場合に、車両に異常があると判定する。

また、請求項５に係る発明は、車両に備えた制御手段に対して行なう制御内容を取得し、該車両に対する車両状態の解析を行なう車両管理センタを備えた車両状態解析システムであって、前記車両は、前記制御手段に対する制御結果が最適となるように、所定の制御データの補正を行なう基準制御データを設定する基準制御データ設定手段と、前記基準制御データ設定手段により設定された基準制御データを記憶する基準制御データ記憶手段と、前記基準制御データ設定手段により設定された基準制御データに基づいて、前記制御手段に対する制御を行なう車両制御手段とを備え、前記車両管理センタは、前記車両から送信される基準制御データを取得する基準制御データ取得手段と、前記車両の制御手段に対する制御結果が最適となるように、制御データの標準パターンを標準制御データとして設定する標準制御データ設定手段と、前記車両の状態を判定する車両状態判定手段とを備え、前記車両状態判定手段は、前記基準制御データ取得手段により取得された基準制御データと標準制御データ設定手段により設定された標準制御データとを比較して、前記基準制御データの変動が前記標準制御データと比較して逸脱していると判定された場合に、車両に異常があると判定することを特徴とする。

この請求項５に係る発明によれば、車両は制御手段に対する制御結果が最適となるように、所定の制御データの補正を行なう基準制御データを設定する基準制御データ設定手段と、前記基準制御データ設定手段により設定された基準制御データを記憶する基準制御データ記憶手段と、前記基準制御データ設定手段により設定された基準制御データに基づいて、前記制御手段に対する制御を行なう車両制御手段とを備え、車両管理センタは、前記車両から送信される基準制御データを取得する基準制御データ取得手段と、前記車両の制御手段に対する制御結果が最適となるように、制御データの標準パターンを標準制御データとして設定する標準制御データ設定手段と、前記車両の状態を判定する車両状態判定手段とを備え、前記車両状態判定手段は、前記基準制御データ取得手段により取得された基準制御データと標準制御データ設定手段により設定された標準制御データとを比較して、前記基準制御データの変動が前記標準制御データと比較して逸脱していると判定された場合に、車両に異常があると判定する。

また、請求項６に係る発明は、請求項５に記載の発明において、前記車両管理センタは、前記車両状態判定手段により異常状態と判定された車両を対象として、該車両に対して警報を報知することを特徴とする。

この請求項６に係る発明によれば、前記車両管理センタは、前記車両状態判定手段により異常状態と判定された車両を対象として、該車両に対して警報を報知する。

また、請求項７に係る発明は、請求項５または６に記載の発明において、前記車両管理センタは、前記車両状態判定手段により異常状態と判定された車両と同車種の他の車両を対象として、該他の車両に対して、前記基準制御データを送信する旨の要求通知を報知することを特徴とする。

この請求項７に係る発明によれば、前記車両管理センタは、前記車両状態判定手段により異常状態と判定された車両と同車種の他の車両を対象として、該他の車両に対して、前記基準制御データを送信する旨の要求通知を報知する。

また、請求項８に係る発明は、請求項５、６または７に記載の発明において、前記車両状態判定手段は、前記異常状態と判定された車両と同車種の他の車両に異常状態の傾向があるかを判定する機能を備えることを特徴とする。

この請求項８に係る発明によれば、前記車両状態判定手段は、前記異常状態と判定された車両と同車種の他の車両に異常状態の傾向があるかを判定する機能を備える。

また、請求項９に係る発明は、請求項５〜８のいずれか一つに記載の発明において、前記車両管理センタは、前記車両状態判定手段により異常状態と判定された車両と同車種の他の車両を対象として、該他の車両に対して、警報を報知することを特徴とする。

この請求項９に係る発明によれば、前記車両管理センタは、前記車両状態判定手段により異常状態と判定された車両と同車種の他の車両を対象として、該他の車両に対して、警報を報知する。

請求項１に記載の発明によれば、車両状態解析装置は、車両に備えた制御手段に対する制御結果が最適となるように、所定の制御データの補正を行なう基準制御データ（学習値）を設定する基準制御データ設定手段と、前記基準制御データ設定手段により設定された基準制御データを記憶する基準制御データ記憶手段と、前記基準制御データ設定手段により設定された基準制御データに基づいて、前記制御手段に対する制御を行なう車両制御手段と、前記基準制御データ記憶手段に記憶された基準制御データを解析する基準制御データ解析手段と、前記基準制御データ解析手段により行なわれた解析結果を判定する車両状態判定手段とを備えるので、車両の状態を基準制御データに基づいて正確に判定することができ、これによって、事前に車両の状態を把握できるという効果を奏する。

また、請求項２に記載の発明によれば、前記基準制御データ解析手段は、前記基準制御データの変動を解析する機能を備えるとともに、前記車両状態判定手段は、前記基準制御データ解析手段により基準制御データの変動があると解析された場合に、車両に異常があると判定するので、正確に車両状態の判定を行なうことができるという効果を奏する。また、車両に何らかの不具合が生じる傾向を総合的に把握することができ、これにより、車両の状態を常に良好に維持できるという効果を奏する。

また、請求項３に記載の発明によれば、前記車両の走行位置および／または走行環境を取得するナビゲーションシステムと、前記ナビゲーションシステムにより取得された車両の走行位置および／または走行環境に基づいて、車両の走行状況を判定する走行状況解析手段とを備え、前記基準制御データ設定手段は、前記走行状況解析手段により解析された車両の走行状況に基づいて、前記基準制御データ（学習値）の設定を行なうとともに、前記基準制御データ解析手段は、前記基準制御データの変動を解析する機能を備え、前記車両状態判定手段は、前記基準制御データ解析手段により基準制御データの変動があると解析された場合に、車両に異常があると判定し、車両の制御内容および車両の走行状況に応じて車両状態の判定を行なうので、異常状態が発生する可能性および異常状態の発生傾向を正確に把握できるという効果を奏する。

また、請求項４に係る発明によれば、前記制御手段に対する制御結果が最適となるように、制御データの標準パターンを基準制御データとして設定する標準制御データ設定手段を備え、前記車両状態判定手段は、前記基準制御データ設定手段により設定された基準制御データの変動が前記標準制御データ設定手段により設定された標準制御データと比較して逸脱していると判定された場合に、車両に異常があると判定するので、異常状態が発生する可能性および異常状態の発生傾向を正確に把握できるという効果を奏する。

また、請求項５に係る発明によれば、車両状態管理システムにおいて、車両は制御手段に対する制御結果が最適となるように、所定の制御データの補正を行なう基準制御データを設定する基準制御データ設定手段と、前記基準制御データ設定手段により設定された基準制御データを記憶する基準制御データ記憶手段と、前記基準制御データ設定手段により設定された基準制御データに基づいて、前記制御手段に対する制御を行なう車両制御手段とを備え、車両管理センタは、前記車両から送信される基準制御データを取得する基準制御データ取得手段と、前記車両の制御手段に対する制御結果が最適となるように、制御データの標準パターンを標準制御データ（標準学習値）として設定する標準制御データ設定手段と、前記車両の状態を判定する車両状態判定手段とを備え、前記車両状態判定手段は、前記基準制御データ取得手段により取得された基準制御データと標準制御データ設定手段により設定された標準制御データとを比較して、前記基準制御データの変動が前記標準制御データと比較して逸脱していると判定された場合に、車両に異常があると判定するので、基準制御データに基づいて、異常状態が発生する可能性および異常状態の発生傾向を正確に把握できるという効果を奏する。

また、請求項６に記載の発明によれば、前記車両管理センタは、前記車両状態判定手段により異常状態と判定された車両を対象として、該車両に対して警報を報知するので、故障／異常状態の発生が多発している車両を対象とする報知を行なうことができ、これによって、対象となる車両に対する故障／異常状態の発生を未然に防止することができるという効果を奏する。

請求項７に記載の発明によれば、車両管理センタは、前記車両状態判定手段により異常状態と判定された車両と同車種の他の車両を対象として、該他の車両に対して、前記基準制御データを送信する旨の要求通知を報知するので、故障／異常状態の発生が多発している車種を対象とする報知を行なうことができ、これによって、車種が該当する車両に対する故障／異常状態の発生を未然に防止することができる。

また、車両毎の走行時による各種のデータを車両単位または車両管理センタで解析をおこなうことで、事前に異常検出の傾向や車両の車種毎の状況、不具合が発生する以前のデータによりディーラなどでの早期対応を行なうことができるという効果を奏する。

請求項８に記載の発明によれば、車両状態判定手段は、異常状態と判定された車両と同車種の他の車両に異常状態の傾向があるかを判定する機能を備えるので、故障／異常状態の発生が多発している車種を対象とする報知を行なうことができ、これによって、車種が該当する車両に対する故障／異常状態の発生を未然に防止することができる。また、車種が同一の車両を対象とする故障状態の発生傾向や異常状態の判定を迅速に把握できるうえ、各車両毎の解析結果を総合的に判断することができるという効果を奏する。

また、車両に異常状態などの発生或いは異常状態となる可能性が判定された場合は、異常状態の発生或いは異常状態となる可能性となる車両を対象として、車両管理センタからの報知により点検や故障修理を報知することができるため、車両の状態を常に良好に維持できるという効果を奏する。

請求項９に記載の発明によれば、車両管理センタは、車両状態判定手段により異常状態と判定された車両と同車種の他の車両を対象として、該他の車両に対して、警報を報知するので、故障／異常状態の発生が多発している車種を対象とする報知を行なうことができ、これによって、車種が該当する車両に対する故障／異常状態の発生を未然に防止できるという効果がある。

以下に添付図面を参照して、この発明に係る車両状態解析装置および車両状態解析システムの好適な実施例を詳細に説明する。図１は、本実施例に係る車両状態解析装置および車両状態解析システムの概略構成を示す全体構成図である。なお、以下では、本実施例に係る車両状態解析装置の概要および構成を説明した後に、この車両状態解析装置による車両状態の解析処理手順を説明することとする。

ここで、本発明の特徴は、各車両内部で車両制御に関する基準となる基準制御データ（学習値）の監視を行なうとともに、この基準制御データを車両管理センタ２００（図３）に送信し、車両管理センタ２００では、車両１００から送信された車両の基準制御データ（学習値）と車両管理センタ２００で予め設定された標準となる標準制御データ（基準学習値）とを車両状態判定部２３０により判定することにより、車両の現時点での使用状況、異常状態の発生状況の有無或いは、故障が発生する可能性があるかの判定を行なうことにある。

そして、車両管理センタ２００では、車両状態判定部２３０により判定された判定結果に基づいて、対象となる車両１００（異常状態と判定された車両）に対して警報により報知を行なう構成としている。

すなわち、これによって、車両における異常状態や使用状況などの判定を詳細に行なうことができ、また、異常状態と判定された車両に対して警報により、車両が異常状態である旨の報知を確実に行なうことができる。

ここで、本発明において、車両状態の解析内容は、エンジンＥＣＵ１９０における各制御時（アイドル時、始動時、低速走行時、中速走行時、高速走行時）を対象として、複数のパターンで区分し、各区分別に取得したのエンジン制御時の各基準制御データを車両管理センタ２００に送信し、車両管理センタ２００では、各区分別に予め設定した区分別の基準制御データに基づいて、車両状態の判定を行なうようにする。すなわち、これによって、車両における異常状態や使用状況などの判定を詳細に行なうことができる。

（車両状態解析システムの概要および構成）
先ず、図１を参照して、車両状態解析システムを構成する車両制御装置１５０の概要を説明する。図１は、本発明の車両制御装置１５０を備えた車両１００を中心とする車両状態解析システムの全体構成図を示している。同図に示すように、車両制御装置１５０を備えた車両１００は、車両管理センタ２００と、ディーラー３００との間で、各通信Ｉ／Ｆ１６６、２６０、３０１を介して、通信伝達自在に接続されている。また、同図に示すように、車両管理センタ３００は、車両１００だけではなく、複数の車両（本例では、車両１０１〜１０３）と通信接続され、これら複数の車両１０１〜１０３との間で相互に通信伝達自在に構成されている。

ディーラ３００は、複数の車両の管理、点検、修理をおこなうカーディーラなどの修理工場設備を備えおり、本例では、車両から点検、修理要求が通知された車両に対する点検、修理機能を備えている。

同図に示すように、車両制御装置１５０は、概略的に、車両に備えた各種の検出センサ（エンジン制御に関する各種検出センサ１８３〜１８７）などから取得した検出データを取得して、制御部１６０によりエンジンＥＣＵ１９０に対するエンジン制御を行なう機能を備えている。以下、車両制御装置１５０の構成および機能の詳細について説明する。

車両制御装置１５０は、走行環境取得部１６１、走行状態取得部１６２およびエンジン状態取得部１６３により取得された車両の走行環境データ、走行状態およびエンジン状態に応じて、車両１００のエンジンＥＣＵ１９０に対して所定の制御を行なう機能を備えている。

このため、車両制御装置１５０に備えた制御部１６０は、ＯＳ（Operating System）などの制御プログラム、各種の処理手順などを規定したプログラムおよび所要データを格納するための内部メモリを有しており、これらによって種々の処理を実行する処理部であり、特に本発明に密接に関連するものとしては、走行環境取得部１６１と、走行環境記憶部１６１ａと、走行状態取得部１６２と、走行状態記憶部１６２ａと、エンジン状態取得部１６３と、エンジン制御データ記憶部１６４と、エンジン制御データ解析部１６５と、通信Ｉ／Ｆ部１６６と、エンジンＥＣＵ１９０とを備える。

エンジンＥＣＵ１９０（エンジン制御コンピューター）は、エンジン制御に関する各種検出センサ（検出センサ１８３〜１８７）による検出信号に基づいて、エンジン１９５に関する運転状態を検出することにより、燃料噴射制御（ＥＦＩ）や点火時期制御（ＥＳＡ）、アイドル回転数制御（ＩＳＣ）など複数の制御を集中的にコントロールし、エンジン１９５を最適な状態で運転させる機能を備えている。

走行環境取得部１６１は、ナビゲーション装置１７０に接続され、このナビゲーション装置１７０より取得された車両の走行位置および車両周囲の環境状態（雨天時による路面の濡れ状態など）を取得する機能を備えている。また、この走行環境取得部１６１は、走行環境記憶部１６１ａを備えており、走行環境取得部１６１により取得した車両周囲の走行環境を走行環境記憶部１６１ａに記憶するようにしている。

ここで、ナビゲーション装置１７０の概略について、図２を参照して説明する。図２は、ナビゲーション装置１７０の概略を示す機能ブロック図である。図２に示すように、ナビゲーション装置１７０は、ＶＩＣＳ受信機１７１と、ＧＰＳ受信機１７２と、表示部１７７と、入力部１７８とに接続され、内部に制御部１７３を備えており、この制御部１７３は、自車両位置特定部１７４と、ＶＩＣＳ処理部１７５と、ナビゲーション処理部１７６とを有する。

ＶＩＣＳ（Vehicle Information and Communication System）受信機１７１は、車両１００が走行中の道路の交通情報、天気予報、降水量の情報などを受信する機能を備えている。具体的には、このＶＩＣＳ受信機１７１により取得された車両１００の走行状況（雨天時による路面の濡れ状態など）を取得する機能を備えている。

ＧＰＳ受信機１７２は、複数の人工衛星からの電波を受信し、車両の現在位置（走行位置）についての情報を取得する機能を備えている。

自車両位置特定部１７４は、ＧＰＳ受信機１７２から入力された位置情報と地図データとをもとにして、自車両の位置を特定する機能を備えている。

ＶＩＣＳ処理部１７５は、ＶＩＣＳ受信機１７１により取得された道路の交通情報、天気予報、降水量の情報に基づいて、自車両が走行する道路の交通情報および道路状態を検出する機能を備えている。

ナビゲーション処理部１７６は、ＧＰＳ受信機１７２が算出した車両１００の現在位置および運転者による入力部１７８による入力操作に基づいて目的地までの走行予定ルートを作成するとともに、この走行予定ルートおよびＧＰＳ受信機１７２が算出した車両１００の現在位置や目的地までの走行予定ルートを表示部１７７に表示させる機能を備えている。また、入力部１７８から目的地などが入力された場合に、記憶部に記憶されている地図データから目的地までの経路を検出する機能を備えている。

図１に戻り、走行状態取得部１６２は、車両１００に備えた各種センサ（車速センサ１８１、Ｇセンサ１８２）と接続され、これら車速センサ１８１、Ｇセンサ１８２により取得された車両１００に対する走行状態を取得する機能を備えている。また、この走行状態取得部１６２は、走行状態記憶部１６２ａを備えており、走行状態取得部１６２により取得した車両周囲の走行環境を走行状態記憶部１６２ａに記憶するようにしている。

車速センサ１８１は、道路上を走行する車両１００のタイヤの回転速度を検出し、この回転速度から自車両の車速を測定する機能を備えている。Ｇセンサ１８２は、車両１００の加速度と減速度とを検出する機能を備えている。これら、車速センサ１８１、Ｇセンサ１８２により車両１００の走行速度を低速度走行、中速度走行、高速度走行の３パターンに区分し、各走行区分毎に解析用の基準制御データを取得することができる。

なお、車両１００の走行状態を検出するセンサとしては、これら車速センサ１８１、Ｇセンサ１８２の他にも、車両１００の周囲を撮影することにより他車両や後続車との距離を検出するＣＣＤカメラや車両１００によるステアリングの操作角度を検出し、操舵角を検知する操舵角センサなどを利用することができる。

エンジン状態取得部１６３は、車両１００に取り付けられた各種の検出センサ（吸入空気量検出センサ１８３、吸気温検出センサ１８４、ピストン位置検出センサ１８５、冷却温度検出センサ１８６、スロットルセンサ１８７など）に接続されており、これら各種の検出センサ１８３〜１８７により取得されたエンジン１９５に関する各検出データを取得する機能を備えている。

ここで、前述したように、本例で示すエンジン状態取得部１６３は、特にエンジンの状態（例えば、燃料の噴射量）を始動時、アイドリング時、低速走行時、加速時、高速走行時の５パターンに区分して取得する機能を備えている。

吸入空気量検出センサ１８３は、吸気装置内を通過する空気量を測定し、測定した吸入空気量を電気信号に変換してエンジンＥＣＵ１９０に送信する機能を備えている。この吸入空気量検出センサ１８３には、エアフローメータなどを使用することができる。

また、エンジンＥＣＵ１９０は、吸入空気量検出センサ１８３により取得された吸入空気量に基づいて、エンジン１９５が吸入している空気量を判定し、この判定に基づいて、燃料噴射量を設定することができる。

吸気温検出センサ１８４は、吸気装置の途中に配置され、空気の温度を測定する機能を備えている。ピストン位置検出センサ１８５は、クランク角センサなどが使用され、クランクシャフトの回転角度やカムシャフトの回転角度を検出する機能を備えている。このピストン位置検出センサ１８５により検出されたクランクシャフトの回転角度などに基づいて、エンジンＥＣＵ１９０は、燃料の噴射タイミングを制御するようにしている。具体的には、吸気バルブの開閉に合わせ正確なタイミングで燃料を噴射するタイミングを制御することができる。

冷却温度検出センサ１８６は、冷却水温度を検出する機能を備えている。具体的には、エンジン１９５の始動直後に、このエンジン１９５が冷えている状態では、燃料が気化されにくいため、エンジンＥＣＵ１９０は、この冷却温度検出センサ１８６により検出された冷却水の温度に応じて、燃料の混合比（この場合、燃料を濃くする制御を行なう）を制御することができる。スロットルセンサ１８７は、アクセルペダルの踏み込み量を検出する機能を備えている。

エンジン制御データ記憶部１６４は、エンジンＥＣＵ１９０により制御されたエンジン制御に関する基準制御データ（学習値）を記憶する機能を備えている。このエンジン制御データ記憶部１６４には、例えば、ドライブレコーダなどを使用することができる。

エンジン制御データ解析部１６５は、エンジン制御データ記憶部１６４に記憶された基準制御データを一時的に記憶する機能を備えている。また、各走行パターン（アイドル時、始動時、低速走行時、中速走行時、高速走行時）でのエンジン制御に関する基準制御データ（学習値）をそれぞれ解析する機能を備えている。

通信Ｉ／Ｆ部１６６は、車両１００と車両管理センタ２００間での通信を制御する機能を備えている。具体的には、走行環境記憶部１６１ａに記憶した車両１００の走行環境データ（走行時の天気情報、走行道路の路面の濡れ状態や凍結状態、）および走行状態記憶部１６２ａに記憶した車両１００の走行状態と、エンジン制御データ記憶部１６４に記憶された車両１００におけるエンジン制御に関する基準制御データとを車両１００から車両管理センタ２００に送信する機能を備えている。また、後述するように、車両管理センタ２００から送信される車両１００に対する故障状況や異常状態の発生に関する報知を受信する機能を備えている。

（車両管理センタ２００の概要および構成）
次に、図３を参照して、車両管理センタ２００の構成および機能の詳細について説明する。この車両管理センタ２００は、車両１００および他の車両１０１〜１０３から送信されたエンジンＥＣＵ１９０（図１）による走行時（アイドリング、始動時・・・）の基準制御データ（学習値）を取得するとともに、この取得した基準制御データ（学習値）による変動の有無を判定することで、現時点で車両の内部で何らかの異常状態が発生している或いは、異常状態や故障の傾向があるか（車両に対する異常状態の発生有無或いは、異常状態が発生する可能性）を判定する機能を備えている。

具体的には、基準制御データの変動や変化率に基づいて、車両の異常状態或いは故障の可能性（傾向）があると判定された車両１００、他の車両１０１〜１０３に対して、車両が異常状態である事或いは異常状態、故障が発生する可能性を示唆する旨の警報（例えば、「車両は、現在、異常状態です。」、「異常状態が発生しています、ディーラで点検／修理を行なって下さい。」など）を通信により報知する機能を備えている。

また、この車両管理センタ２００は、個別の車両自体に異常状態の可能性が判定されない場合でも、異常状態があると判定された車種で異常状態の発生或いは、異常状態の発生傾向が検出された場合には、異常状態が発生する可能性がある車種に該当する車両に対して警告を報知する機能を備えている。

具体的に説明すると、車種が同一の車両の場合、エンジンや装備などの構成や性能が同一であることから、これら装備の耐久性などもほぼ一致するため、異常状態や故障の発生状況もほぼ同一時期となる可能性がある。このことから、車両管理センタ２００では、異常状態或いは故障などが発生する可能性があると判定された車両の車種と、車種が同一である他の車両を対象として、この他の車両に対して、基準制御データの要求通知を送信するとともに、異常状態或いは故障の発生を予め予測し、車種が該当する車両に対して、事前に異常状態或いは故障の発生を示唆する旨の警報を行なうようにしている。なお、この場合、同一車種においての異常状態発生回数の上限値を設定し、この上限値に到達した際に、同一車種での異常状態が発生する予測を行なう基準としている。

図３に示すように、車両管理センタ２００は、車両制御データ取得部２１０と、標準制御データ設定テーブル２１０ａ、ｂと、車両制御データ記憶部２２０と、車両制御データ記憶テーブル２２１と、車両状態判定部２３０と、車両状態判定テーブル２３１と、車種別管理テーブル２３２と、車両状態解析部２４０と、異常状態報知部２５０とを備えている。

車両制御データ取得部２１０は、車両１００および他の車両１０１〜１０３から送信されるエンジン制御に関する基準制御データを取得する機能を備えている。前述したように、本例の場合、エンジンに関する吸入空気量および燃料噴射量が基準制御データの数値として取得される。

車両制御データ記憶部２２０は、車両制御データ取得部２１０により取得された車両１００および他の車両１０１〜１０３による複数の基準制御データ（学習値）を記憶する機能を備えている。また、車両制御データ記憶テーブル２２１は、図６に示すように、車両１００および他の車両１０１〜１０３による制御データを車両の車両管理番号（×××１２３、×××４２９・・）および車種（車種Ａ、車種Ｂ・・）に対応付けて記憶したテーブルである。

（標準制御データ設定テーブル２１０ａの構成）
次に、図４を参照して、標準制御データ設定テーブル２１０ａの構成内容についての詳細を説明する。図４に示すように、標準制御データ設定テーブル２１０ａは、各電子制御コンピュータ（本例では、エンジンＥＣＵ１９０）によるエンジン制御に関する最適となる制御データが標準制御データ（基準学習値）として設定されている。すなわち、このエンジンＥＣＵ１９０により、制御を行なう時には、この標準制御データ設定テーブル２１０ａに設定された標準制御データ（基準学習値）により、制御を行なえば良好にエンジン１９５の始動や走行を行なうことができる。

具体的に説明すると、エンジンＥＣＵ１９０（図１）による各空気吸気量「１００、１５０、２００」のそれぞれに応じて制御された際の燃料噴射量の数値データ「２０〜７０(cc/min)」および制御結果が最適となるように補正された標準制御データ（基準学習値）とが記憶されたテーブルである。

例えば、この標準制御データ設定テーブル２１０ａでは、吸入空気量１００の場合の燃料噴射量２０、２５、３５の内、「燃料噴射量２５(cc/min)」が最適の燃料噴射量であるとした場合、この「燃料噴射量２５(cc/min)」が標準制御データとして設定され（基準学習値）、同じく吸入空気量１５０の場合では、標準なる燃料噴射量が「燃料噴射量４８（cc/min）」として、吸入空気量２００の場合では、標準となる燃料噴射量が「燃料噴射量６５（cc/min）」としてそれぞれ設定された事を示している。

（標準制御データ設定テーブル２１０ｂの構成）
次に、図５を参照して、車両１００のエンジン状態（エンジン回転数）に応じた標準制御データ設定テーブル２１０ｂの構成および機能についての詳細を説明する。この図５に示す標準制御データ設定テーブル２１０ｂは、車両１００におけるエンジン状態（エンジンの回転数／走行状態）を対象として、エンジンＥＣＵ１９０により制御された時の標準制御データ（基準学習値）が記憶されたテーブルである。

すなわち、本例では、５つ（アイドル時、始動時、低速走行時、中速走行時、高速走行時）のエンジン状態（エンジン回転数／走行速度）に応じて、制御された制御データと最適の燃料噴射量として設定された標準制御データ（基準学習値）とが記憶／設定されたテーブルである。同図に示すように、例えば、低速走行時には最適な標準制御データ（基準学習値）として燃料噴射量２４（cc/min）が設定されている。

すなわち、このエンジンＥＣＵ１９０により、各エンジン状態（例えば、アイドル時、始動時、低速走行時、中速走行時、高速走行時）に応じた制御を行なう場合、この標準制御データ設定テーブル２１０ａに設定された標準制御データ（基準学習値）により、制御を行なうことにより、各エンジン状態に応じたエンジン制御を良好に行なうことができる。具体的には、エンストやノッキングなどの不具合が発生しないエンジン制御を行なうことができる。

同図に示すように、この標準制御データ設定テーブル２１０ｂによると、車両１００がアイドリング時には、標準となる燃料噴射量が８(cc/min)であり、始動時には燃料噴射量が１５(cc/min)であり、低速走行時には標準となる燃料噴射量が２４(cc/min)であり、低速走行時には基準となる燃料噴射量が３１(cc/min)であり、高速走行時には標準となる燃料噴射量が４１(cc/min)であることをそれぞれを示している。

図３に戻り、車両状態判定部２３０は、車両制御データ取得部２１０から取得した車両１００および他の車両１０１〜１０３による基準制御データ（学習値）に基づいて、現時点において、車両が異常状態であるか或いは、故障が発生する可能性があるかを判定する機能を備えており、各車両毎に取得した基準制御データ（学習値）と、予め車両状態判定テーブル２３１（図７）に記憶している標準となる基準制御データとを比較して両者の制御内容が一致するかを判定する機能を備えている。

具体的には、車両１００から送信された基準制御データが標準制御データとほぼ一致する数値データである場合、この車両１００には、何ら問題がないと判定することができ、標準制御データ（基準学習値）と一致はしないが、近似する制御データである場合、現時点で問題はないが、後に故障や異常状態などが発生する可能性があると判定することができ、標準制御データと大きく異なる数値データである場合、現時点において、車両１００に異常が発生していると判定することができる。また、単純に両者の制御データの数値の比較ではなく変動や変化率を算出して、この算出した変化率に応じて車両１００の異常発生状態の傾向を判定することができる。

また、この車両状態判定部２３０は、車両に異常があると判定された場合、この異常状態の発生が車両単独の異常現象であるか、この車両の車種共通で発生する異常現象であるかを判定する機能を備えている。そして、この車両状態判定部２３０により判定された車両状態の判定結果は、車種別管理テーブル２３２に格納される（図８）。

車種別管理テーブル２３２は、各車両に関連付けて、車両の車両管理番号、車種、車両状態の判定結果をそれぞれ記憶したテーブルである。すなわち、車両状態判定テーブル２３１をもとにして、車種別管理テーブル２３２（図８）が自動的に作成される。この車種別管理テーブル２３２は、複数の車両１００および他の車両１０１〜１０３における車種に関連付けて、車両の判定結果が格納されたテーブルである。

後述するように、この車種別管理テーブル２３２により、車種毎の車両状態を総合的に判定することにより、異常状態が判定される車両の車種と該当する車両を対象として、事前に車両に対する異常状態の発生或いは、異常状態の発生傾向があることを示唆する旨の警報を行なうことができる。

車両状態解析部２４０は、車両状態判定部２３０により判定された異常状態或いは異常状態が発生する可能性に対して、これら異常状態の発生（異常状態の可能性）が車両１００単独の現象として起因するのか他の同一の車種全体で発生している異常現象なのかを解析する機能を備えている。車両状態解析部２４０による解析は、例えば、異常状態の判定回数を所定の数値（基準値）に設定し、この設定した基準値を超えた場合、車両単独の異常判定ではなく、車種を対象とする車種別異常状態判定処理を行なう。

異常状態報知部２５０は、車両状態解析部２４０により解析された解析結果に基づいて、単独の車両或いは、複数の車種が同一の車両に対して、異常状態の発生或いは、異常状態が発生する可能性があることを示唆する旨の警報を報知する機能を備えている。

通信Ｉ／Ｆ部２６０は、車両１００および他の車両１０１〜１０３に備えた通信Ｉ／Ｆ部１６６とディーラ３００に備えた通信Ｉ／Ｆ部３０１との間で、相互に通信を行なう機能を備えている。

（車両状態の解析処理手順）
次に、図９を参照して、車両状態の解析手順の処理動作を詳細に説明する。なお、図９に示すフローチャートでは、車両に備えた電子制御コンピュータ（ＥＣＵ）の一例として、エンジン１９５の制御を全般的に行なうエンジンＥＣＵ１９０（図１）を例に説明する。

すなわち、図９のフローチャートに示すように、先ず、車両１００に備えたエンジンＥＣＵ１９０（図１）による何らかの制御があるか否かの判定を行ない（ステップＳ１００）、このエンジンＥＣＵ１９０による制御が作動したと判定された場合（ステップＳ１００肯定）、このエンジンＥＣＵ１９０による任意の基準制御データ（学習値）を取得し（ステップＳ１５０）、次いで、このステップＳ１５０により取得した基準制御データ（学習値）を記憶する（ステップＳ２００）。なお、このステップＳ１５０により取得された基準制御データ（学習値）はエンジン制御データ記憶部１６４（図１）に記憶される。

ここで、ステップＳ１００〜ステップＳ２００までの処理を具体的に説明すると、エンジンＥＣＵ１９０による制御が燃料の噴射量に関する制御であるとすると、ステップＳ１５０の処理では、吸入空気量検出センサ１８３（図１）により取得された吸入空気量（本例では、吸入空気量を１００とする）をもとにして、エンジンＥＣＵ１９０によって制御された燃料の噴射量（制御結果が最適となるように、補正された「基準制御データ（学習値）」）を取得することとなる。前述したように、吸入空気量検出センサ１８３により取得されたエンジンに関する検出データは、エンジン状態取得部１６３（図１）により取得される。

以下、本フローチャートの例では、本処理手順を具体的に説明するために、ステップＳ１５０により取得された吸入空気量１００に応じて、この時にエンジンＥＣＵで１９０（図１）によって制御された時の燃料の噴射量が、３５（cc/min）であるとして説明する。

なお、このフローチャートでは、本処理手順の一例として、エンジン１９５(図１)に関する燃料噴射量の制御のみを説明しているが、この場合、燃料噴射量だけでなく燃料の噴射圧力、燃料の噴射時期などを取得することにより、基準制御データ（学習値）を細分化したデータとしてもよい。

次いで、走行中の自車両においての走行環境状態を取得する（ステップＳ２５０）。このステップＳ２５０による走行環境の取得処理は、ナビゲーション装置１７０(図２)によるＶＩＳＰ受信機１７１により取得した天気情報に基づいて、ＶＩＳＰ処理部１７５により自車両近傍の路面状況を取得することで、走行環境データ（雨天時などでは、路面の濡れ状態）を取得することができる。

以下、車両１００は、車両管理センタ２００に対して、ステップＳ１５０により取得されたエンジン制御に関する基準制御データ（学習値）と、ステップＳ２５０により取得された車両の走行環境に関する走行環境データを併せて送信する（ステップＳ３００）。なお、この時、車両から車両管理センタ２００に送信される基準制御データ（学習値）、車両環境データとともに、車両を特定する車両管理番号（×××１２３、×××３６３１２３・・）も一緒に送信される。

ここで、前述したように、エンジン状態を取得するエンジン状態取得部１６３は、複数のエンジンの状態を、アイドリング時、エンジンの始動時、低速走行時、中速走行時、高速走行時からなる５パターンに区分して取得する機能を備えているため、基準制御データ（学習値）を単独のデータ（燃料噴射量）とするのではなく、複数のエンジン状態（アイドル時、エンジンの始動時、低速走行時、中速走行時、高速走行時）に応じた複数の基準制御データ（学習値）を取得し、この取得した基準制御データ（学習値）を車両管理センタ２００に送信するようにしてもよい。

一方、車両管理センタ２００は、車両１００から送信された送信データ基準制御データ（学習値、走行環境データ、車両管理番号）を受信すると（ステップＳ３１０肯定）、先ず、車両の車両管理番号（×××１２３、×××３６３・・）を取得し（ステップＳ３１１）、次いで、エンジン制御に関する基準制御データおよび車両の周囲環境（路面の濡れ状態など）である車両走行環境データを取得し（ステップＳ３１２）、この受信した基準制御データと車両走行環境データをもとに車両状態の判定を行なう車両状態判定処理に移行する（ステップＳ３１３）。

前述したように、この車両状態判定処理は、車両管理センタ２００に備えた車両状態判定テーブル２３１（図７）を参照して、最適な標準制御データとして登録されている標準制御データ（基準学習値）と、車両１００側から送信された基準制御データ（学習値）とを比較する処理である。

具体的には、車両から送信された基準制御データ（学習値）と、標準制御データとが一致するかの判定を行ない(ステップＳ３１４)、このステップＳ３１４の判定により、基準制御データ（学習値）と標準制御データ（基準学習値）とが一致しない（基準制御データ≠標準制御データ）と判定された場合（ステップＳ３１４否定）、車両１００対して、車両に対する異常状態の発生を示す異常状態通知信号が報知される（ステップＳ３１５）。この異常状態通知信号は、車両１００において、異常状態の発生或いは、異常状態の発生傾向が検出されたことを通知する警報を示している。

図７の車両状態判定テーブル２３１を参照して、具体的に説明すると、この車両状態判定テーブル２３１に示すように、吸入空気量が１００の場合の燃料噴射量（標準制御データ）は、２５（cc/min）であり、前述したように、車両から送信された基準制御データ（学習値）は、３５(cc/min)であるため、この基準制御データ（学習値）である数値の３５cc/minは、標準制御データ（２５cc/min）から逸脱しており、両者の制御データは異なるため（３５cc/min≠２５cc/min）、本例の場合、車両状態は異常状態であると判定され、今回、車両の解析状態を送信した車両（車両管理番号：×××１２３）は、異常状態通知の報知対象となる。

すなわち、報知の対象となる車両（車両管理番号：×××１２３）に対して、異常状態が発生している旨の警報（例えば、「異常状態が発生しています。ディーラで点検／修理を行なって下さい。」）が報知される。

ここで、本例では、両者の制御データの数値が一致しない場合、異常状態が発生していると判定し、警報の報知対象としているが、制御データの数値が一致はしなくても、両者の制御データの数値が近似値である場合には、また、制御データの変動や変化率を算出して、現時点で車両には異常状態が発生してはいないが、異常が発生する可能性がある旨の報知（異常状態予測通知）を報知として行なうようにしてもよい。

一方、車両は、車両管理センタ２００から送信された異常状態通知信号を受信すると(ステップＳ３５０肯定)、車両は、修理工場などによる点検／修理が必要であると判断し、ディーラ３００に対して、車両の点検／修理を依頼する車両点検／修理依頼要求通知の送信を行なう（ステップＳ４００）。以下、車両は、ディーラ３００からの連絡などにより、ディーラ３００の修理工場により車両の点検や修理を行なうこととなる。

ここで、図９のフローチャートに示すように、本例では、車両状態の判定処理を行なった後では、次いで、車両の車種を対象とする車種別異常状態判定処理を行なう（ステップＳ３１６）。この車種別異常状態判定処理は、ステップＳ３１３による車両状態判定処理により、車両に異常があると判定された車両の車種を対象とする判定処理であり、具体的には、異常状態の発生が車両単独の異常現象であるか、この車両の車種共通で発生する異常現象であるかを判定する処理である。

また、個別の車両自体に異常状態の可能性が判定されない場合でも、異常状態があると判定された車種で異常状態の発生或いは、異常状態の発生傾向が検出された場合には、異常状態が発生する可能性がある車種に該当する車両に対して警告を報知する処理である。

すなわち、図９のフローチャートに示すように、車両の車両管理番号（×××１２３、×××３６３１２３・・）に基づいて、この車両の車種（車種Ａ、車種Ｂ・・）を判定する（ステップＳ３１７）。そして、このステップＳ３１７により判定された車種と同一の車種として登録されている他の車両による車両状態の判定結果を取得する（ステップＳ３１８）。

具体的には、同一車種による異常状態判定回数を取得し、このステップＳ３１８により取得した判定結果に基づいて、車種別の車両状態を判定することにより、異常状態判定回数が所定以上あるか否かの判定を行なう（ステップＳ３１９）。そして、このステップＳ３１９の判定により異常状態判定回数が所定以上あると判定された場合には（ステップＳ３１９肯定）、車両に異常があると判定された車両の車種と同一の車種である他の車両に対して、異常状態が発生する可能性がある旨を示す報知を行なう（ステップＳ３２０）。

具体的に説明すると、異常状態と判定された車両の車種が車種Ｂである場合、この車種Ｂによる異常状態の発生回数が多い時には車種Ｂである他の車両を対象として、警報（異常や故障が発生する可能性がある事を示す報知）の報知を行なうようにしている。

すなわち、図８の車種別管理テーブル２３２を参照して説明すると、例えば、異常状態の判定回数の上限値（所定回数）を４回以上と設定した場合、この条件下では異常状態が発生した回数が５回となっている車種Ｂが該当するため、車両管理センタ２００から、この車種Ｂである複数の車両を対象として、異常状態が発生する可能性がある旨の報知（例えば、「異常状態が発生する可能性があります。ディーラで点検を行なって下さい。」）を行なうこととなる。

以上説明したように、本発明によれば、エンジンＥＣＵ１９０に対して行なわれた基準制御データ（学習値）を、ナビゲーション装置１７０により取得された車両周囲の走行環境データとともに、車両管理センタ２００(図４)に送信し、この車両管理センタ２００の車両状態判定部２３０により、車両から送信された車両の基準制御データ（学習値）と、予め設定された標準制御データとの値を判定し、判定された基準制御データ（学習値）の変動や変化率に基づいて、車両に対する異常状態の発生有無或いは、異常状態の発生予測判定を行ない、異常状態と判定された車両に対して警報を報知するので、個々の車両に対する車両状態（使用状態）の把握および異常状態の発生を正確に判定することができる。

（他の実施例）
ここで、上述した実施例では、車両１００内で最適となる制御データとして補正したエンジンＥＣＵ１９０（電子制御コンピュータ）に関する基準制御データ（学習値）を車両管理センタ２００に送信し、この車両１００から送信された基準制御データ（学習値）と車両管理センタ２００において、予め設定された標準となる標準制御データとの一致を判定することにより、車両１００に対する異常状態の発生有無或いは、異常状態の発生予測判定を行ない、異常状態と判定された車両に対して警報を報知する構成を説明したが、これに限らず、車両１００の内部で車両制御に関する基準制御データ（学習値）を監視しておき、取得した基準制御データ（学習値）の変動や変化率に基づいて、自車両の異常状態の発生或いは異常状態の発生傾向を判定し、自車両内部で車両状態の管理を行なうように構成してもよい。

この場合、自車両内部で異常状態の発生有無或いは異常状態の発生傾向を判定した場合、この車両１００からディーラ３００に対して、車両の点検や修理を要求する点検／修理要求通知が送信されることとなる。

また、上述した実施例では、車両として、個人の所有する車（マイカー）を例として説明しているが、本発明の車両状態解析装置および車両状態解析システムが対象とする車両は、個人が所有する車ではなく、例えば、レンタカー、タクシー、バスなどのような営業車などを対象としても、好ましく適用することができる。

以上のように、本発明に係る車両状態解析装置および車両状態解析システムは、車両に対する故障発生傾向／異常状態の発生を正確に把握することを目的とした車両状態解析装置および車両状態解析システムに適している。

本発明に係る車両状態解析システムの概略構成を示す全体機能ブロック図である。 ナビゲーション装置の概略構成を示す全体機能ブロック図である。 車両管理センタの概略構成を示す全体機能ブロック図である。 図３に示した標準制御データ設定テーブルの一例を示す説明図である。 図３に示した標準制御データ設定テーブルの一例を示す説明図である。 図３に示した車両制御データ記憶テーブルの一例を示す説明図である。 同車両状態判定テーブルの一例を示す説明図である。 同車種別管理テーブルの一例を示す説明図である。 車両状態解析システムによる全体処理手順を説明するフローチャートである。

符号の説明

１００、１０１、１０２、１０３ 車両
１５０ 車両制御装置
１６０、１７３、２０１ 制御部
１６１ 走行環境取得部
１６１ａ 走行環境記憶部
１６２ 走行状態取得部
１６２ａ 走行状態記憶部
１６３ エンジン状態取得部
１６４ エンジン制御データ記憶部
１６５ エンジン制御データ解析部
１６６、２６０、３０１ 通信ＩＦ部
１７０ ナビゲーション装置
１７１ ＶＩＣＳ受信機
１７２ ＧＰＳ受信機、
１７４ 自車両位置特定部
１７５ ＶＩＣＳ処理部
１７６ ナビゲーション処理部
１７７ 表示部
１７８ 入力部
１８１ 車速センサ
１８２ Ｇセンサ
１８３ 吸入空気量検出センサ
１８４ 吸気温検出センサ
１８５ ピストン位置検出センサ
１８６ 冷却温度検出センサ
１８７ スロットルセンサ
１９０ エンジンＥＣＵ
１９５ エンジン
２００ 車両管理センタ
２１０ 車両制御データ取得部
２１０ａ、２１０ｂ 標準制御データ設定テーブル
２２０ 車両制御データ記憶部
２２１ 車両制御データ記憶テーブル
２３０ 異常状態判定部
２３１ 車両状態判定テーブル
２３２ 車種別管理テーブル
２４０ 車両状態解析部
２５０ 異常状態報知部
３００ ディーラ

Claims (9)

1. 車両に備えた制御手段に対して行なう制御内容を取得し、該車両に対する車両状態を解析する車両状態解析装置であって、
   前記制御手段に対する制御結果が最適となるように、所定の制御データの補正を行なう基準制御データを設定する基準制御データ設定手段と、
   前記基準制御データ設定手段により設定された基準制御データを記憶する基準制御データ記憶手段と、
   前記基準制御データ設定手段により設定された基準制御データに基づいて、前記制御手段に対する制御を行なう車両制御手段と、
   前記基準制御データ記憶手段に記憶された基準制御データを解析する基準制御データ解析手段と、
   前記基準制御データ解析手段により行なわれた解析結果を判定する車両状態判定手段とを備えたことを特徴とする車両状態解析装置。
2. 前記基準制御データ解析手段は、前記基準制御データの変動を解析する機能を備えるとともに、前記車両状態判定手段は、前記基準制御データ解析手段により基準制御データの変動があると解析された場合に、車両に異常があると判定することを特徴とする請求項１に記載の車両状態解析装置。
3. 前記車両の走行位置および／または走行環境を取得するナビゲーションシステムと、
   前記ナビゲーションシステムにより取得された車両の走行位置および／または走行環境に基づいて、車両の走行状況を判定する走行状況解析手段とを備え、
   前記基準制御データ設定手段は、前記走行状況解析手段により解析された車両の走行状況に基づいて、前記基準制御データの設定を行なうとともに、前記基準制御データ解析手段は、前記基準制御データの変動を解析する機能を備え、前記車両状態判定手段は、前記基準制御データ解析手段により基準制御データの変動があると解析された場合に、車両に異常があると判定することを特徴とする請求項１または２に記載の車両状態解析装置。
4. 前記制御手段に対する制御結果が最適となるように、制御データの標準パターンを標準制御データとして設定する標準制御データ設定手段を備え、
   前記車両状態判定手段は、前記基準制御データ設定手段により設定された基準制御データの変動が前記標準制御データ設定手段により設定された標準制御データと比較して逸脱していると判定された場合に、車両に異常があると判定することを特徴とする請求項１、２または３に記載の車両状態解析装置。
5. 車両に備えた制御手段に対して行なう制御内容を取得し、該車両に対する車両状態の解析を行なう車両管理センタを備えた車両状態解析システムであって、
   前記車両は、前記制御手段に対する制御結果が最適となるように、所定の制御データの補正を行なう基準制御データを設定する基準制御データ設定手段と、
   前記基準制御データ設定手段により設定された基準制御データを記憶する基準制御データ記憶手段と、
   前記基準制御データ設定手段により設定された基準制御データに基づいて、前記制御手段に対する制御を行なう車両制御手段とを備え、
   前記車両管理センタは、
   前記車両から送信される基準制御データを取得する基準制御データ取得手段と、
   前記車両の制御手段に対する制御結果が最適となるように、制御データの標準パターンを標準制御データとして設定する標準制御データ設定手段と、
   前記車両の状態を判定する車両状態判定手段とを備え、
   前記車両状態判定手段は、前記基準制御データ取得手段により取得された基準制御データと標準制御データ設定手段により設定された標準制御データとを比較して、前記基準制御データの変動が前記標準制御データと比較して逸脱していると判定された場合に、車両に異常があると判定することを特徴とする車両状態解析システム。
6. 前記車両管理センタは、
   前記車両状態判定手段により異常状態と判定された車両を対象として、該車両に対して警報を報知することを特徴とする請求項５に記載の車両状態解析システム。
7. 前記車両管理センタは、
   前記車両状態判定手段により異常状態と判定された車両と同車種の他の車両を対象として、該他の車両に対して、前記基準制御データを送信する旨の要求通知を報知することを特徴とする請求項５または６に記載の車両状態解析システム。
8. 前記車両状態判定手段は、
   前記異常状態と判定された車両と同車種の他の車両に異常状態の傾向があるかを判定する機能を備えることを特徴とする請求項５、６または７に記載の車両状態解析システム。
9. 前記車両管理センタは、
   前記車両状態判定手段により異常状態と判定された車両と同車種の他の車両を対象として、該他の車両に対して、警報を報知することを特徴とする請求項５〜８のいずれか一つに記載の車両状態解析システム。

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