[发明专利]配车装置、车辆及终端

说明书

提供能够缓和类别间的训练数据的不均衡的配车装置、车辆及终端。配车装置根据来自用户的终端的配车要求而调配车辆，其中，具备车辆选定部，该车辆选定部在取得了配车要求的情况下，从正在针对规定的类别的每一个学习与行驶相关联的参数的输入输出的关系的多个车辆中选定在用户的驾驶时能够学习的类别的学习量相对少的车辆，并对选定出的车辆输出配车指示。

技术领域

本发明涉及配车装置、车辆及终端。

背景技术

在专利文献1中公开了在调配具备动力传递装置的液压控制学习功能的车辆的系统中从液压控制学习的进展度低的车辆起优先地调配的技术。

现有技术文献

专利文献

专利文献1：日本特开2019-032625号公报

发明内容

发明所要解决的课题

如专利文献1那样，在基于分类学习的学习进展度来配车的系统中，在配车用的车辆在某类别(行驶条件、行驶环境)中取得了很多训练数据的情况下，相对于其他类别中的训练数据，在训练数据数上产生不均衡，该其他类别中的学习结果的精度可能会变低。

本发明鉴于上述而完成，目的在于提供能够缓和类别间的训练数据的不均衡的配车装置、车辆及终端。

用于解决课题的手段

为了解决上述的课题而达成目的，本发明的配车装置根据来自用户的终端的配车要求而调配车辆，其特征在于，具备车辆选定部，该车辆选定部在取得了所述配车要求的情况下，从正在针对规定的类别的每一个学习与行驶相关联的参数的输入输出的关系的多个车辆中选定在所述用户的驾驶时能够学习的类别的学习量相对少的车辆，并对选定出的车辆输出配车指示。

由此，配车用的车辆中的在用户的驾驶时能够学习的类别的学习未进展的车辆容易优先地被调配。

另外，在本发明的配车装置中，可以是，所述车辆选定部从所述多个车辆中选定在所述用户的驾驶时能够学习的类别的学习量最少的车辆，并对选定出的车辆输出配车指示。

由此，配车用的车辆中的在用户的驾驶时能够学习的类别的学习最未进展的车辆优先地被调配。

另外，在本发明的配车装置中，可以是，所述车辆选定部在从所述规定的类别中的特定的类别的行驶履历多的用户取得了所述配车要求的情况下，从所述多个车辆中选定所述特定的类别的学习量最少的车辆。

由此，能够基于用户的行驶履历来选定配车用车辆。

另外，在本发明的配车装置中，可以是，具备基于所述配车要求中包含的目的地和所述用户的行驶履历来预测所述用户的行驶计划的行驶计划预测部，所述车辆选定部从所述多个车辆中选定在由所述行驶计划预测部预测出的行驶计划中包含的类别的学习量最少的车辆。

由此，能够基于根据用户的行驶履历预测出的行驶计划来选定配车用车辆。

另外，在本发明的配车装置中，可以是，具备从所述多个车辆将各车辆收集到的参数作为训练数据进行学习的学习部。

由此，通过在配车装置侧进行训练数据的学习，车辆侧的计算负荷被减轻。

另外，在本发明的配车装置中，可以是，所述参数包括气温、湿度、气压、坡度、高度、发动机的吸入空气量、发动机的点火正时及发动机的排气温度。

由此，能够学习各种各样的参数。

为了解决上述的课题而达成目的，本发明的车辆根据来自用户的终端的配车要求而由配车装置调配，其特征在于，针对规定的类别的每一个学习与行驶相关联的参数的输入输出的关系，在与配车用的其他的车辆相比在所述用户的驾驶时能够学习的类别的学习量相对少的情况下，从所述配车装置取得配车指示。