JP2023032746A

JP2023032746A - Abnormal sound diagnostic apparatus, abnormal sound diagnostic method and abnormal sound diagnostic program

Info

Publication number: JP2023032746A
Application number: JP2021139046A
Authority: JP
Inventors: 智之春日; Tomoyuki Kasuga
Original assignee: Toyota Motor Corp
Current assignee: Toyota Motor Corp
Priority date: 2021-08-27
Filing date: 2021-08-27
Publication date: 2023-03-09
Also published as: CN115900929A

Abstract

To accurately identify an abnormal sound.SOLUTION: An abnormal sound diagnostic apparatus comprises first reception means that receives input of vehicle information associated with a configuration of an object vehicle of an abnormal sound diagnostic object. The abnormal sound diagnostic apparatus comprises second reception means that receives at least one of an abnormal sound travel condition and an abnormal sound environment condition, in which an abnormal sound is generated in the object vehicle. The abnormal sound diagnostic apparatus comprises extraction means that extracts one or more related pronunciation maps associated with the object vehicle from a pronunciation map database storing a plurality of pronunciation maps on the basis of at least one of the input vehicle information, the abnormal sound travel condition and the abnormal sound environment condition. The pronunciation map is a map that indicates correlation between a protrusion amount from a dark noise of the abnormal sound generated in the vehicle and at least one of the travel condition and the environment condition. The abnormal sound diagnostic apparatus comprises first determination means that determines at least one of the first travel condition and the first environment condition in which a protrusion amount of the abnormal sound increases in the object vehicle, on the basis of the extracted related pronunciation map.SELECTED DRAWING: Figure 4

Description

本明細書に開示の技術は、異音診断装置、異音診断方法、及び、異音診断プログラムに関する。 The technology disclosed herein relates to an abnormal noise diagnosis device, an abnormal noise diagnosis method, and an abnormal noise diagnosis program.

特許文献１には、走行状態を表す車両データと、車両走行時の音データとを収集し、音データと車両データとを関連付けて診断することが可能な異音診断装置が開示されている。 Japanese Patent Laid-Open No. 2002-200001 discloses an abnormal noise diagnostic device that collects vehicle data representing a running state and sound data while the vehicle is running, and is capable of diagnosing the sound data and the vehicle data in association with each other.

特開２０１９－８５０５９号公報JP 2019-85059 A

車両の走行条件や環境条件によっては、車両で発生する異音の暗騒音からの突出量が十分でない場合がある。この場合、異音の特定や発生原因の特定が困難となってしまう。本明細書では、異音を精度よく特定する技術を提案する。 Depending on the driving conditions and environmental conditions of the vehicle, the amount of abnormal noise generated in the vehicle that protrudes from the background noise may not be sufficient. In this case, it becomes difficult to identify the noise and identify the cause of the noise. This specification proposes a technique for accurately identifying abnormal noise.

本明細書が開示する異音診断装置は、異音診断対象の対象車両の構成に関する車両情報の入力を受け付ける第１受付手段を備える。異音診断装置は、対象車両で異音が発生する走行条件である異音走行条件、および、対象車両で異音が発生する環境条件である異音環境条件の少なくとも一方の入力を受け付ける第２受付手段を備える。異音診断装置は、入力された車両情報、異音走行条件、および異音環境条件の少なくとも１つに基づいて、複数の発音マップを記憶している発音マップデータベースから、対象車両に関連する関連発音マップを１つ以上抽出する抽出手段を備える。発音マップは、車両で発生する異音の暗騒音からの突出量と走行条件および環境条件の少なくとも一方との相関を示すマップである。異音診断装置は、抽出された関連発音マップに基づいて、対象車両での異音の突出量が大きくなる走行条件である第１走行条件、および、対象車両での異音の突出量が大きくなる環境条件である第１環境条件の少なくとも一方を決定する第１決定手段を備える。 The abnormal noise diagnosis apparatus disclosed in the present specification includes first receiving means for receiving input of vehicle information regarding the configuration of a vehicle subject to abnormal noise diagnosis. The abnormal noise diagnostic device receives at least one input of an abnormal noise driving condition, which is a driving condition in which the target vehicle generates abnormal noise, and an abnormal noise environmental condition, which is an environmental condition in which the target vehicle generates abnormal noise. A reception means is provided. Based on at least one of the input vehicle information, abnormal noise driving conditions, and abnormal noise environment conditions, the abnormal noise diagnosis device extracts information related to the target vehicle from a pronunciation map database that stores a plurality of pronunciation maps. An extraction means is provided for extracting one or more pronunciation maps. The pronunciation map is a map that indicates the correlation between the amount of abnormal sound generated in the vehicle that stands out from the background noise and at least one of the driving conditions and the environmental conditions. Based on the extracted related pronunciation map, the abnormal noise diagnosis device performs a first driving condition, which is a driving condition in which the amount of abnormal noise in the target vehicle increases, and a driving condition in which the amount of abnormal noise in the target vehicle increases. a first determination means for determining at least one of a first environmental condition which is an environmental condition of

この異音診断装置では、車両情報、異音走行条件、異音環境条件の入力を受け付けることに応じて、対象車両に関連する関連発音マップを抽出することができる。そして関連発音マップに基づいて、異音の暗騒音からの突出量が大きくなる第１走行条件および第１環境条件の少なくとも一方を決定することができる。第１走行条件や第１環境条件に従って車両を走行等させることにより、暗騒音からの突出量が十分に大きい異音を発生させることができる。異音およびその原因の特定を精度よく行うことが可能となる。 This abnormal noise diagnosis device can extract a related pronunciation map related to the target vehicle in response to receiving inputs of vehicle information, abnormal noise driving conditions, and abnormal noise environment conditions. Then, based on the related sound map, at least one of the first driving condition and the first environmental condition in which the amount of extraneous sound that stands out from the background noise can be determined can be determined. By causing the vehicle to travel according to the first travel condition and the first environmental condition, it is possible to generate abnormal noise with a sufficiently large amount of protrusion from the background noise. Abnormal noise and its cause can be identified with high accuracy.

異音診断システム１の概要を示すブロック図である。1 is a block diagram showing an overview of an abnormal noise diagnosis system 1; FIG. 異音および暗騒音の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of abnormal sound and background noise. 発音マップの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of a pronunciation map. 異音診断処理の内容を示すフロー図である。FIG. 5 is a flowchart showing the details of abnormal noise diagnosis processing; 異音診断処理の内容を示すフロー図である。FIG. 5 is a flowchart showing the details of abnormal noise diagnosis processing; 特定発音マップの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of a specific pronunciation map.

本明細書が開示する一例の異音診断装置は、異音を録音する手段を備えていてもよい。異音診断装置は、録音された異音の音圧レベルと走行条件および環境条件の少なくとも一方との相関を示す特定発音マップであって、録音時の走行条件および環境条件の変化範囲の外側における異音の音圧レベルが外挿されている特定発音マップを生成する生成手段を備えていてもよい。異音診断装置は、生成された特定発音マップに基づいて、異音の突出量が大きくなる走行条件である第２走行条件、および、異音の突出量が大きくなる環境条件である第２環境条件の少なくとも一方を決定する第２決定手段を備えていてもよい。この構成によれば、実際に録音された異音を用いて、第２走行条件および第２環境条件を決定することができる。よって、第２走行条件および第２環境条件を現実に即した条件とすることができる。異音の突出量を確実に大きくすることが可能となる。 An example of the abnormal noise diagnostic device disclosed in this specification may include means for recording abnormal noise. The abnormal noise diagnostic device is a specific sound map indicating the correlation between the sound pressure level of the recorded abnormal noise and at least one of the driving conditions and the environmental conditions. A generating means may be provided for generating a specific pronunciation map in which sound pressure levels of allophones are extrapolated. Based on the generated specific sound map, the abnormal noise diagnosis device determines a second driving condition, which is a driving condition in which the amount of protrusion of the abnormal noise increases, and a second environment, which is an environmental condition in which the amount of protrusion of the abnormal noise increases. A second determining means for determining at least one of the conditions may be provided. According to this configuration, it is possible to determine the second driving condition and the second environmental condition using the actually recorded noise. Therefore, the second driving condition and the second environmental condition can be made realistic. It is possible to reliably increase the protrusion amount of abnormal noise.

本明細書が開示する一例の異音診断装置は、特定発音マップを、発音マップデータベースに記憶されている複数の発音マップに反映させる手段をさらに備えていてもよい。特定発音マップは、実際に録音された異音を用いて生成されたマップであるため、精度が高い。この特定発音マップを複数の発音マップにフィードバックすることで、複数の発音マップの精度を向上させることが可能となる。 An example of the allophone diagnosis apparatus disclosed in this specification may further include means for reflecting the specific pronunciation map on a plurality of pronunciation maps stored in the pronunciation map database. The specific pronunciation map is highly accurate because it is a map generated using actually recorded allophones. By feeding back this specific pronunciation map to a plurality of pronunciation maps, it is possible to improve the accuracy of the plurality of pronunciation maps.

本明細書が開示する一例の異音診断装置は、地図上の特定地点を示す異音環境条件の入力が第２受付手段によって受け付けられた場合に、地図上の各地点の道路状態を記憶している地図データベースから、特定地点の道路状態を示す特定地点道路情報を取得する道路情報取得手段をさらに備えていてもよい。抽出手段は、取得された特定地点道路情報に基づいて関連発音マップを抽出してもよい。この構成によれば、地図上の特定地点を指定することにより、関連発音マップを抽出することが可能となる。抽出の手続きを簡易化することができる。 An example of the abnormal noise diagnosis apparatus disclosed in the present specification stores the road conditions at each point on the map when the input of the abnormal noise environment condition indicating the specific point on the map is received by the second receiving means. It may further include road information acquisition means for acquiring specific point road information indicating road conditions at the specific point from the map database. The extraction means may extract a related pronunciation map based on the acquired specific point road information. According to this configuration, it is possible to extract a related pronunciation map by designating a specific point on the map. Extraction procedures can be simplified.

本明細書が開示する一例の異音診断装置は、車両の異音に関する情報である異音情報を記憶している異音データベースから、対象車両に関連する関連異音情報を取得する異音情報取得手段をさらに備えていてもよい。抽出手段は、取得された関連異音情報に基づいて関連発音マップを抽出してもよい。異音情報の一例としては、車両の開発時に得られた異音に関する情報や、異音に関するクレーム情報が挙げられる。この構成によれば、異音データベースに蓄積された過去の異音情報に基づいて、関連発音マップを抽出することが可能となる。大量の異音情報を用いて抽出できるため、抽出精度を高めることが可能となる。 An abnormal noise diagnostic apparatus disclosed in the present specification acquires related abnormal noise information related to a target vehicle from an abnormal noise database that stores abnormal noise information that is information about abnormal noise of a vehicle. Acquisition means may be further provided. The extraction means may extract the related pronunciation map based on the acquired related allophone information. Examples of abnormal noise information include information about abnormal noise obtained during vehicle development and complaint information about abnormal noise. According to this configuration, it is possible to extract a related pronunciation map based on past allophone information accumulated in the allophone database. Since extraction can be performed using a large amount of abnormal noise information, extraction accuracy can be improved.

本明細書が開示する一例の異音診断装置では、第１走行条件は、異音に対して暗騒音を低下させることが可能な走行条件を含んでいてもよい。この構成によれば、暗騒音を低下させることができるため、異音の暗騒音からの突出量を増大させることが可能となる。 In one example of the abnormal noise diagnosis device disclosed in this specification, the first driving condition may include a driving condition under which the background noise can be reduced with respect to the abnormal noise. According to this configuration, background noise can be reduced, so it is possible to increase the amount of abnormal sound that protrudes from the background noise.

＜異音診断システム１の構成＞
本形態の異音診断システム１の概要を図１に示す。異音診断システム１は、サービス現場などで、各種異音を収録および解析し、異音発生要因特定に繋げるシステムである。異音診断システム１は、異音診断装置であるスマートフォン１０およびサーバ２０を備えている。スマートフォン１０とサーバ２０とは、基地局５０およびインターネット４０を介して接続されており、各種のデータが通信可能とされている。なおサーバ２０に接続する端末装置は、スマートフォン１０に限るものではないが、図１では説明の簡略化のため、スマートフォン１０のみを図示する。 <Configuration of Abnormal Sound Diagnosis System 1>
FIG. 1 shows an outline of an abnormal noise diagnosis system 1 of this embodiment. The abnormal noise diagnosis system 1 is a system that records and analyzes various abnormal sounds at a service site or the like, and connects them to the identification of the cause of the abnormal noise. The abnormal noise diagnostic system 1 includes a smartphone 10 and a server 20, which are abnormal noise diagnostic devices. The smartphone 10 and the server 20 are connected via a base station 50 and the Internet 40, and are capable of communicating various data. Although the terminal device connected to the server 20 is not limited to the smartphone 10, only the smartphone 10 is illustrated in FIG. 1 for simplification of explanation.

スマートフォン１０は、ＣＰＵ１１、記憶部１２、通信部１３、操作パネル１４、スピーカ１５、マイク１６、を主に備えている。ＣＰＵ１１は、スマートフォン１０の各構成要素を制御する。記憶部１２は、例えばＥＥＰＲＯＭを備えている。記憶部１２は、異音診断プログラム１７などの各種のプログラムや、録音データ１８を記憶している。記憶部１２に格納された異音診断プログラム１７をＣＰＵ１１が実行するとき、スマートフォン１０は、第１受付手段、第２受付手段、抽出手段、第１決定手段、生成手段、第２決定手段、などとして機能する。 The smartphone 10 mainly includes a CPU 11 , a storage unit 12 , a communication unit 13 , an operation panel 14 , a speaker 15 and a microphone 16 . The CPU 11 controls each component of the smartphone 10 . The storage unit 12 has, for example, an EEPROM. The storage unit 12 stores various programs such as an abnormal noise diagnosis program 17 and recorded data 18 . When the CPU 11 executes the abnormal sound diagnosis program 17 stored in the storage unit 12, the smartphone 10 performs first reception means, second reception means, extraction means, first determination means, generation means, second determination means, and the like. function as

通信部１３は、不図示のアンテナ部を介して、基地局５０との間で携帯電話通信の方式に準拠する無線通信５１を行う部位である。スピーカ１５は通話等の音声を出力するための部位である。マイク１６は、音の入力を行うための部位である。マイク１６で収録された音は、録音データ１８として記憶部１２に記憶される。操作パネル１４は、ユーザ操作を受け付ける各種のボタンと、文字情報やボタン等を表示するタッチパネル画面とを有している。 The communication unit 13 is a part that performs wireless communication 51 conforming to a mobile phone communication system with a base station 50 via an antenna unit (not shown). The speaker 15 is a part for outputting voice such as a call. The microphone 16 is a part for inputting sound. Sounds recorded by the microphone 16 are stored in the storage unit 12 as recording data 18 . The operation panel 14 has various buttons for accepting user operations, and a touch panel screen for displaying character information, buttons, and the like.

サーバ２０は、ＣＰＵ２１、記憶部２２、外部接続インターフェース２３を備えている。ＣＰＵ２１は、サーバ２０の各構成要素を制御する。外部接続インターフェース２３は、インターネット４０を介して外部装置とのデータ通信を可能にするインターフェースである。 The server 20 includes a CPU 21 , a storage section 22 and an external connection interface 23 . The CPU 21 controls each component of the server 20 . The external connection interface 23 is an interface that enables data communication with external devices via the Internet 40 .

記憶部２２は、車両データベース３１、発音マップデータベース３２、地図データベース３３、異音データベース３４、を記憶している。車両データベース３１は、様々な車種について、車両諸元（例：車両寸法、エンジン形式、サスペンション形式など）を記憶している。発音マップデータベース３２は、複数の発音マップを記憶している。発音マップの内容については後述する。 The storage unit 22 stores a vehicle database 31, a pronunciation map database 32, a map database 33, and an abnormal sound database . The vehicle database 31 stores vehicle specifications (eg, vehicle dimensions, engine type, suspension type, etc.) for various types of vehicles. The pronunciation map database 32 stores a plurality of pronunciation maps. The contents of the pronunciation map will be described later.

地図データベース３３は、地図上の各地点の道路状態を記憶しているデータベースである。道路状態としては、勾配、カーブの曲率、舗装の表面の荒れ具合、段差の有無、などが挙げられる。 The map database 33 is a database that stores road conditions at each point on the map. The road conditions include slope, curve curvature, surface roughness of the pavement, presence/absence of steps, and the like.

異音データベース３４は、車両の異音に関する情報である異音情報のデータベースである。異音情報は、車種ごとに記憶されている。異音情報は、異音の発生する走行条件および環境条件、異音内容（例：音の高さ、音の種類）、異音発生場所（例：エンジンルーム、前輪、エアコン吹き出し口）、などを含んだ情報である。異音情報は、車両の開発時に取得したり、クレーム情報に基づいて取得することができる。 The abnormal noise database 34 is a database of abnormal noise information, which is information relating to abnormal noise of the vehicle. The noise information is stored for each vehicle type. Abnormal noise information includes the driving conditions and environmental conditions under which the abnormal noise occurs, the content of the abnormal noise (e.g. pitch, type of sound), the location of the abnormal noise (e.g. engine room, front wheels, air conditioner outlet), etc. It is information that includes Abnormal noise information can be obtained during vehicle development or based on complaint information.

（発音マップの内容）
発音マップは、車両で発生する異音の暗騒音からの突出量と、走行条件および環境条件の少なくとも一方と、の相関を示すマップである。発音マップは、様々な形態であってよい。例えば２次元グラフ、や等高線を用いた３次元グラフでもよいし、数式などでもよい。また発音マップに用いられる変数は、２つや３つに限られず、４つ以上であってもよい。暗騒音とは、異音発生源からの異音以外のすべての騒音である。例えば、ロードノイズや風切り音などが挙げられる。 (Pronunciation map content)
The pronunciation map is a map that indicates the correlation between the amount of abnormal sound generated in the vehicle that stands out from the background noise and at least one of the driving conditions and the environmental conditions. The pronunciation map may be in various forms. For example, a two-dimensional graph, a three-dimensional graph using contour lines, or a numerical formula may be used. Also, the number of variables used in the pronunciation map is not limited to two or three, and may be four or more. Background noise is all noise other than noise from the noise source. Examples include road noise and wind noise.

走行条件は、運転者の操作によって制御される条件である。走行条件の一例としては、速度、加速度、トルク、アクセル開度、走行状態（走行開始初期、一定速度での巡航走行中、など）、ギア段、などが挙げられる。環境条件は、車両の周囲の環境である。環境条件の一例としては、外気温、内気温、湿度、気圧、道路環境（例：勾配、曲率半径）、走行地点（例：駐車場出口）、などが挙げられる。 A driving condition is a condition controlled by a driver's operation. Examples of running conditions include speed, acceleration, torque, accelerator opening, running state (at the beginning of running, during cruising at a constant speed, etc.), gear stage, and the like. Environmental conditions are the surrounding environment of the vehicle. Examples of environmental conditions include outside temperature, inside temperature, humidity, atmospheric pressure, road environment (eg, gradient, radius of curvature), driving point (eg, parking lot exit), and the like.

図２に、異音および暗騒音の一例を示す。横軸は周波数であり、縦軸は音圧レベルである。異音ＡＮ１およびＡＮ２は、異なる走行条件で発生する音である。異音ＡＮ１は、全周波数帯域において、音圧レベルが暗騒音ＢＮと同等以下である。よって異音ＡＮ１は暗騒音ＢＮに埋もれてしまうため、特定が困難である。一方、異音ＡＮ２は、暗騒音からの突出量が異音ＡＮ１に比して大きい。すなわち異音ＡＮ２は、全周波数帯域において、音圧レベルが暗騒音ＢＮよりも十分に大きい。よって異音ＡＮ２を暗騒音ＢＮから区別することができるため、異音ＡＮ２を特定することが可能となる。本明細書の技術では、後述するように、走行条件を適切に決定することで、異音ＡＮ１を異音ＡＮ２に変化させることができる（矢印Ｙ１参照）。これにより、異音の特定および原因の特定を精度よく行うことが可能となる。 FIG. 2 shows an example of abnormal noise and background noise. The horizontal axis is frequency and the vertical axis is sound pressure level. The abnormal sounds AN1 and AN2 are sounds generated under different driving conditions. The abnormal noise AN1 has a sound pressure level equal to or lower than that of the background noise BN in all frequency bands. Therefore, since the abnormal noise AN1 is buried in the background noise BN, it is difficult to identify it. On the other hand, the abnormal noise AN2 has a larger amount of protrusion from the background noise than the abnormal noise AN1. That is, the abnormal noise AN2 has a sound pressure level sufficiently higher than that of the background noise BN in all frequency bands. Therefore, since the abnormal noise AN2 can be distinguished from the background noise BN, it is possible to identify the abnormal noise AN2. As will be described later, the technique of the present specification can change the noise AN1 to the noise AN2 by appropriately determining the driving conditions (see arrow Y1). As a result, it is possible to accurately identify the abnormal noise and identify the cause thereof.

図３に、発音マップの一例を示す。図３では、異音の暗騒音からの突出量を、等高線を用いた３次元グラフで示している。横軸は、車両の速度を示している。縦軸は、加速時の加速度を正、減速時の加速度を負で示している。等高線は、色が濃くなるほど異音の暗騒音からの突出量が大きいことを示している。図３の例では、最大点ＰａおよびＰｂにおいて、異音の突出量が最大となることが分かる。 FIG. 3 shows an example of a pronunciation map. FIG. 3 shows a three-dimensional graph using contour lines showing the amount of protrusion of abnormal sound from background noise. The horizontal axis indicates the speed of the vehicle. The vertical axis indicates positive acceleration during acceleration and negative acceleration during deceleration. The contour lines show that the darker the color, the greater the amount of extraneous noise that protrudes from the background noise. In the example of FIG. 3, it can be seen that the projection amount of abnormal noise is maximized at the maximum points Pa and Pb.

複数の発音マップのそれぞれには、複数のタグが付与されている。タグは、発音マップの属性や特徴を示す情報である。タグの一例としては、車種、異音発生場所、異音内容、環境条件（例：上り坂）、などが挙げられる。タグを付すことで、大量の発音マップの各々を、車種ごとや発生場所ごとに分類することができる。 A plurality of tags are attached to each of the plurality of pronunciation maps. A tag is information indicating attributes and features of a pronunciation map. Examples of tags include vehicle type, location of abnormal noise, contents of abnormal noise, environmental conditions (eg, uphill), and the like. By adding tags, each of the large number of pronunciation maps can be categorized by vehicle type and location of occurrence.

（異音診断処理の内容）
スマートフォン１０が実行する異音診断処理の内容について、図４および図５のフローを用いて説明する。図４および図５のフローは、ＣＰＵ１１が異音診断プログラム１７を実行することで開始される。 (Details of abnormal noise diagnosis processing)
The content of the abnormal sound diagnosis process executed by the smartphone 10 will be described using the flows of FIGS. 4 and 5. FIG. The flows of FIGS. 4 and 5 are started by the CPU 11 executing the abnormal noise diagnosis program 17. FIG.

ステップＳ１０において、スマートフォン１０は、車両情報の入力を受け付ける。車両情報は、診断対象の対象車両の構成に関する情報である。車両情報の一例としては、車種、プラットフォーム、パワートレーン、各部の構成部品、などが挙げられる。車両情報の入力態様は様々であって良い。例えば、対象車両の車両識別番号をスマートフォン１０に入力すると、インターネット４０を介してサーバ２０の車両データベース３１にアクセスし、車両情報をダウンロードする形態であってもよい。また例えば、診断対象車両とスマートフォン１０との間でＣＡＮ（Controller Area Network）通信を行うことで、車両情報を取得する形態であってもよい。 In step S10, the smartphone 10 receives input of vehicle information. The vehicle information is information relating to the configuration of the target vehicle to be diagnosed. Examples of vehicle information include vehicle type, platform, power train, components of each section, and the like. Various modes of inputting vehicle information may be used. For example, when the vehicle identification number of the target vehicle is entered into the smartphone 10, the vehicle database 31 of the server 20 may be accessed via the Internet 40, and the vehicle information may be downloaded. Further, for example, the vehicle information may be acquired by performing CAN (Controller Area Network) communication between the vehicle to be diagnosed and the smartphone 10 .

ステップＳ２０においてスマートフォン１０は、異音走行条件および異音環境条件の少なくとも一方の入力を受け付ける。異音走行条件は、対象車両で異音が発生する走行条件である。異音環境条件は、対象車両で異音が発生する環境条件である。異音走行条件および異音環境条件の入力態様は、様々であって良い。例えば、ユーザに問診した内容を、操作パネル１４を介して入力してもよい。また例えば、診断対象車両とスマートフォン１０との間でＣＡＮ通信を行うことで、異音発生時の車両速度やアクセル開度を取得する形態であってもよい。 In step S20 , the smartphone 10 receives input of at least one of the abnormal noise driving condition and the abnormal noise environment condition. The abnormal noise driving condition is a driving condition under which abnormal noise is generated in the target vehicle. The abnormal noise environmental condition is an environmental condition under which abnormal noise is generated in the target vehicle. There may be various ways of inputting the abnormal noise driving condition and the abnormal noise environment condition. For example, the contents of the medical examination of the user may be input via the operation panel 14 . Alternatively, for example, the CAN communication may be performed between the vehicle to be diagnosed and the smartphone 10 to acquire the vehicle speed and the accelerator opening at the time of occurrence of abnormal noise.

またステップＳ２０では、異音内容の入力を受け付けてもよい。異音内容は、ユーザへ問診することで得られる、異音に関する情報である。異音内容の一例としては、異音の発生場所、異音の発生タイミング、異音の高さ、異音種類（例：「カタカタ」などの周期音、「キー」などの連続音）、が挙げられる。 Further, in step S20, an input of the content of the abnormal noise may be accepted. The content of the abnormal sound is information about the abnormal sound obtained by interviewing the user. As an example of the content of the abnormal noise, the location of the abnormal noise, the timing of the abnormal noise, the height of the abnormal noise, and the type of abnormal noise (e.g., periodic sounds such as "clattering", continuous sounds such as "keys"), etc. mentioned.

ステップＳ３０においてスマートフォン１０は、異音データベース３４から異音情報を取得する。異音情報の取得態様は、様々であって良い。例えば、対象車両の車種が異音データベース３４に送信されると、その車種に関連する異音情報が返信されてくる態様であってもよい。 In step S30 , the smartphone 10 acquires abnormal sound information from the abnormal sound database 34 . Abnormal sound information may be acquired in various manners. For example, when the vehicle type of the target vehicle is transmitted to the abnormal noise database 34, abnormal noise information related to the vehicle type may be returned.

ステップＳ４０においてスマートフォン１０は、発音マップデータベース３２にアクセスする。そして、車両情報、異音走行条件、異音環境条件、異音情報の少なくとも１つに基づいて、対象車両に関連する関連発音マップを１つ以上抽出する。 In step S40 , the smartphone 10 accesses the pronunciation map database 32 . Then, based on at least one of the vehicle information, the abnormal noise driving condition, the abnormal noise environment condition, and the abnormal noise information, one or more related pronunciation maps related to the target vehicle are extracted.

抽出方法の態様は、様々であって良い。例えば、フィルタ機能を用いてもよい。以下に抽出方法の一例を列挙する。車両情報（車種）を用いて抽出する場合には、当該車種に対応するタグが付されている発音マップを抽出してもよい。異音走行条件（速度）を用いて抽出する場合には、速度を変数として用いている発音マップを抽出してもよい。異音環境条件（地図上の特定地点）を用いて抽出する場合には、地図データベース３３にアクセスし、特定地点の道路状態を示す特定地点道路情報（例：上り坂）を取得してもよい。そして特定地点道路情報に対応するタグが付されている発音マップを抽出してもよい。異音情報（異音内容：周期音）を用いて抽出する場合には、異音内容に対応するタグが付されている発音マップを抽出してもよい。これらの抽出処理を複数実行することで、大量の発音マップのうちから、対象車両に関連する関連発音マップを適切に抽出することができる。 Aspects of the extraction method may vary. For example, a filter function may be used. Examples of extraction methods are listed below. When extracting using vehicle information (vehicle type), a pronunciation map attached with a tag corresponding to the vehicle type may be extracted. In the case of extraction using the abnormal running condition (speed), a pronunciation map using speed as a variable may be extracted. When extracting using the abnormal noise environment condition (specific point on the map), the map database 33 may be accessed and specific point road information (eg, uphill) indicating the road condition at the specific point may be obtained. . Then, a pronunciation map attached with a tag corresponding to the specific point road information may be extracted. In the case of extraction using allophone information (allophone content: periodic sound), a pronunciation map attached with a tag corresponding to the allophone content may be extracted. By executing a plurality of these extraction processes, it is possible to appropriately extract related pronunciation maps related to the target vehicle from among a large number of pronunciation maps.

ステップＳ５０においてスマートフォン１０は、抽出された関連発音マップに基づいて、第１走行条件および第１環境条件の少なくとも一方を決定する。第１走行条件および第１環境条件は、異音の突出量が大きくなる条件である。 In step S50, the smartphone 10 determines at least one of the first driving condition and the first environmental condition based on the extracted related pronunciation map. The first driving condition and the first environmental condition are conditions in which the amount of protrusion of abnormal noise increases.

なお、第１走行条件に複数の候補がある場合には、より走行しやすい条件（例：低車速側）を採用すればよい。図３の発音マップを用いて、第１走行条件を決定する場合の具体例を説明する。最大点ＰａおよびＰｂにおいて、異音の暗騒音からの突出量が最大となることが分かる。そして、最大点Ｐａの走行速度Ｓ１ａは、最大点Ｐｂの走行速度Ｓ１ｂよりも低い。従って、最大点Ｐａの走行速度Ｓ１ａおよび加速度Ａ１ａが、第１走行条件として決定される。 If there are a plurality of candidates for the first driving condition, a condition that facilitates driving (eg, low vehicle speed side) may be adopted. A specific example of determining the first driving condition will be described using the pronunciation map of FIG. It can be seen that, at the maximum points Pa and Pb, the amount of extraneous sound that protrudes from the background noise is maximized. The running speed S1a at the maximum point Pa is lower than the running speed S1b at the maximum point Pb. Therefore, the running speed S1a and the acceleration A1a at the maximum point Pa are determined as the first running condition.

第１走行条件とともに、第１走行条件で走行するために適した場所を提案してもよい。場所の提案は、地図データベース３３にアクセスすることで実現してもよい。例えば、第１走行条件で提示された走行速度が時速８０ｋｍである場合には、最寄りの高速道路を提案してもよい。 Along with the first driving condition, suitable locations for driving under the first driving condition may be suggested. Location suggestions may be implemented by accessing the map database 33 . For example, if the travel speed presented under the first travel condition is 80 km/h, the nearest expressway may be suggested.

第１環境条件とともに、第１環境条件を実現するために適した場所を提案してもよい。場所の提案は、風向きや雨などの気象情報を不図示のサーバから取得することで実現してもよい。例えば、第１環境条件が「濡れた路面」である場合には、現在雨が降っている地域を提案してもよい。 Along with the first environmental conditions, suitable locations may be suggested for achieving the first environmental conditions. The location proposal may be implemented by acquiring weather information such as wind direction and rain from a server (not shown). For example, if the first environmental condition is "wet road surface", areas where it is currently raining may be suggested.

第１走行条件は、暗騒音を低下させることが可能となるように決定してもよい。例えば、変速比をハイギヤにする第１走行条件にしてもよい。これにより、エンジン回転数を低下させることができるため、エンジンノイズの暗騒音を低下させることができる。また、ハイブリッド車では、バッテリのＳＯＣを高くする第１走行条件にしてもよい。これによりモータ走行ができるため、エンジンノイズの暗騒音を無くすことができる。また、ハイブリッド車では、急加速を禁止する第１走行条件にしてもよい。これにより、急激な電流出し入れを防止できるため、バッテリ冷却ブロワの暗騒音を低下させることができる。また、燃料電池車では、緩やかなアクセル操作を行う第１走行条件にしてもよい。これにより、ＦＣスタックのコンプレッサの暗騒音を低下させることができる。 The first driving condition may be determined such that background noise can be reduced. For example, the first running condition may be such that the gear ratio is set to a high gear. As a result, the engine speed can be reduced, so that the background noise of the engine noise can be reduced. Also, in a hybrid vehicle, the first driving condition may be set to increase the SOC of the battery. As a result, the vehicle can be driven by the motor, and the background noise of the engine noise can be eliminated. Also, in a hybrid vehicle, the first driving condition may be set to prohibit sudden acceleration. As a result, it is possible to prevent abrupt inflow and outflow of current, so that the background noise of the battery cooling blower can be reduced. Further, in the case of a fuel cell vehicle, the first running condition may be a gentle accelerator operation. This can reduce the background noise of the compressor of the FC stack.

第１環境条件は、暗騒音を低下させることが可能となるように決定してもよい。例えば、走行抵抗の小さい第１環境条件（例：平地、下り坂、追い風）にすることで、エンジン、コンプレッサ、ロードノイズなどの暗騒音を低下させることができる。 The first environmental condition may be determined such that background noise can be reduced. For example, background noise such as engine, compressor, and road noise can be reduced by setting the first environmental condition (eg, level ground, downhill, tailwind) with low running resistance.

ステップＳ６０においてスマートフォン１０は、決定された第１走行条件および／または第１環境条件を出力する。出力態様は様々であってよい。例えば操作パネル１４に表示してもよいし、スピーカ１５に音声出力してもよい。また例えば、ＣＡＮ通信によって対象車両に第１走行条件を送信してもよい。この場合、対象車両が自動運転により第１走行条件で走行することが可能となる。 In step S60, the smartphone 10 outputs the determined first driving condition and/or first environmental condition. The output mode may vary. For example, it may be displayed on the operation panel 14 or may be output as an audio signal to the speaker 15 . Further, for example, the first driving condition may be transmitted to the target vehicle by CAN communication. In this case, it is possible for the target vehicle to travel under the first travel condition by automatic operation.

ステップＳ７０において、録音データおよび走行データの取得が行われる。具体的には、第１走行条件または／および第１環境条件で対象車両を走行させながら、スマートフォン１０のマイク１６で異音を録音すればよい。また録音時の走行条件や環境条件を記録すればよい。 In step S70, recording data and travel data are acquired. Specifically, the abnormal noise may be recorded with the microphone 16 of the smartphone 10 while the target vehicle is being driven under the first driving condition and/or the first environmental condition. Also, the driving conditions and environmental conditions at the time of recording may be recorded.

ステップＳ８０において、録音された異音の暗騒音からの突出量が、異音解析に十分であるかを判断する。例えば、周知の異音解析プログラムによって、録音データから暗騒音成分を除去してもよい。そして異音の音圧レベルが、予め定められたしきい値を超えているかを判断してもよい。肯定判断される場合にはステップＳ１８０へ進み、否定判断される場合にはステップＳ９０へ進む。 In step S80, it is determined whether the amount of protrusion of the recorded abnormal sound from the background noise is sufficient for abnormal sound analysis. For example, background noise components may be removed from recorded data by a well-known noise analysis program. Then, it may be determined whether the sound pressure level of the abnormal sound exceeds a predetermined threshold value. If the determination is affirmative, the process proceeds to step S180, and if the determination is negative, the process proceeds to step S90.

ステップＳ９０においてスマートフォン１０は、走行条件の変化に対する異音の感度があるかを判断する。異音の感度がある場合には、走行条件の変化に応じて、異音の音圧レベルが大きく変化する。この判断態様は、様々であってよい。 In step S90 , the smartphone 10 determines whether there is noise sensitivity to changes in driving conditions. When there is sensitivity to abnormal noise, the sound pressure level of the abnormal noise changes greatly according to changes in running conditions. This judgment mode may be various.

図６の例を用いて、異音の感度の有無の判断方法を説明する。横軸は走行速度であり、縦軸は音圧レベルである。実線の実測曲線ＣＬ０は、実際に録音した異音の音圧レベルの変動を示すグラフである。実測曲線ＣＬ０は、走行速度ＳａからＳｂまでの変化範囲ＦＲ内で生成されている。変化範囲ＦＲは、録音時に走行速度が変化した範囲である。実走行では、走行抵抗や操作に変動があり、結果的に走行速度が変動している場合が多いためである。この変化範囲ＦＲ内での異音の音圧レベルの変化率が、予め定められたしきい値を超えている場合に、異音の感度があると判断してもよい。 A method of determining the presence or absence of sensitivity to abnormal noise will be described using the example of FIG. The horizontal axis is the traveling speed, and the vertical axis is the sound pressure level. A solid-line measured curve CL0 is a graph showing a change in the sound pressure level of an abnormal noise that is actually recorded. The measured curve CL0 is generated within the change range FR from the traveling speed Sa to Sb. The change range FR is the range in which the running speed changed during recording. This is because, in actual running, the running resistance and operation fluctuate, and as a result, the running speed often fluctuates. If the rate of change in the sound pressure level of abnormal noise within this change range FR exceeds a predetermined threshold value, it may be determined that there is sensitivity to abnormal noise.

否定判断される場合（ステップＳ９０：ＮＯ）には、ステップＳ１７０へ進み、操作パネル１４にエラー表示する。そしてフローを終了する。一方、肯定判断される場合（ステップＳ９０：ＹＥＳ）には、ステップＳ１１０へ進む。 If the determination is negative (step S90: NO), the process proceeds to step S170 to display an error on the operation panel 14. FIG. Then end the flow. On the other hand, if the determination is affirmative (step S90: YES), the process proceeds to step S110.

ステップＳ１１０においてスマートフォン１０は、特定発音マップを生成する。特定発音マップは、録音された異音の音圧レベルと走行条件および／または環境条件の少なくとも一方との相関を示す発音マップである。また特定発音マップは、録音時の走行条件および環境条件の変化範囲の外側における異音の音圧レベルが外挿されているマップである。 In step S110, the smartphone 10 generates a specific pronunciation map. The specific pronunciation map is a pronunciation map that indicates the correlation between the sound pressure level of the recorded abnormal noise and at least one of driving conditions and/or environmental conditions. The specific sound generation map is a map in which the sound pressure levels of abnormal sounds outside the changing range of driving conditions and environmental conditions at the time of recording are extrapolated.

図６の例を用いて、特定発音マップの生成方法を説明する。点線の外挿曲線ＣＬ１およびＣＬ２は、実測曲線ＣＬ０に基づいて外挿されたグラフである。すなわち外挿曲線ＣＬ１およびＣＬ２は、実測曲線ＣＬ０に基づいて予想されたグラフである。外挿の態様は、様々であって良い。例えば、１次式やｎ次式を用いてもよい。また、近似線を複数設定してもよい。 A method of generating a specific pronunciation map will be described using the example of FIG. Dotted extrapolation curves CL1 and CL2 are graphs extrapolated based on the measured curve CL0. That is, the extrapolated curves CL1 and CL2 are graphs predicted based on the measured curve CL0. The manner of extrapolation may vary. For example, a linear expression or an n-order expression may be used. Also, a plurality of approximation lines may be set.

ステップＳ１２０においてスマートフォン１０は、生成された特定発音マップに基づいて、第２走行条件および第２環境条件の少なくとも一方を決定する。第２走行条件および第２環境条件は、異音の突出量が大きくなる条件である。図６の特定発音マップを用いて、第２走行条件を決定する場合の具体例を説明する。図６において、外挿曲線ＣＬ１に示すように、走行速度を上げるほど異音の音圧レベルが上昇することが分かる。従って、第２走行条件として、法定速度内の最大速度である走行速度Ｓ２が決定される。これにより、異音の音圧レベルをＳＰＬ１からＳＰＬ２へ上昇させることができる。 In step S120, the smartphone 10 determines at least one of the second driving condition and the second environmental condition based on the generated specific pronunciation map. The second driving condition and the second environmental condition are conditions in which the amount of protrusion of abnormal noise increases. A specific example of determining the second driving condition will be described using the specific pronunciation map of FIG. In FIG. 6, as shown by the extrapolation curve CL1, it can be seen that the sound pressure level of abnormal noise increases as the traveling speed increases. Therefore, the running speed S2, which is the maximum speed within the legal speed limits, is determined as the second running condition. As a result, the sound pressure level of abnormal noise can be increased from SPL1 to SPL2.

ステップＳ１３０においてスマートフォン１０は、決定された第２走行条件および／または第２環境条件を出力する。ステップＳ１３０の内容は前述したステップＳ６０の内容と同様であるため、説明を省略する。 In step S130, the smartphone 10 outputs the determined second driving conditions and/or second environmental conditions. Since the content of step S130 is the same as the content of step S60 described above, the description thereof is omitted.

ステップＳ１４０においてスマートフォン１０は、生成した特定発音マップを、発音マップデータベース３２に記憶されている複数の発音マップに反映させる。反映の態様は、様々であってよい。例えば、スマートフォン１０が特定発音マップをサーバ２０に送信してもよい。そしてサーバ２０は、特定発音マップに関連する発音マップを抽出し、内容を修正してもよい。効果を説明する。発音マップのデータが、外挿による予測値である場合がある。この場合、実走行データに基づいて作成された特定発音マップのデータを用いることで、予測値を実測値に修正することができる。発音マップの精度を高めることができる。 In step S140 , the smartphone 10 reflects the generated specific pronunciation map on multiple pronunciation maps stored in the pronunciation map database 32 . The manner of reflection may vary. For example, smartphone 10 may transmit a specific pronunciation map to server 20 . The server 20 may then extract the pronunciation map associated with the specific pronunciation map and modify the content. Explain the effect. The pronunciation map data may be extrapolated predictions. In this case, the predicted values can be corrected to the actual measured values by using the specific pronunciation map data created based on the actual running data. The accuracy of the pronunciation map can be improved.

ステップＳ１５０において、録音データおよび走行データの取得が行われる。具体的には、第２走行条件または／および第２環境条件で対象車両を走行させながら、スマートフォン１０のマイク１６で録音すればよい。また録音時の走行条件や環境条件を記録すればよい。 In step S150, recording data and travel data are acquired. Specifically, the microphone 16 of the smartphone 10 may record while the target vehicle is running under the second running condition and/or the second environmental condition. Also, the driving conditions and environmental conditions at the time of recording may be recorded.

ステップＳ１６０において、録音された異音の暗騒音からの突出量が、異音解析に十分であるかを判断する。ステップＳ１６０の内容はステップＳ８０の内容と同様であるため、説明を省略する。否定判断される場合にはステップＳ１７０へ進み、肯定判断される場合にはステップＳ１８０へ進む。ステップＳ１８０において、録音された異音に基づいて異音解析が行われる。異音解析には周知の様々な方法を用いることができるため、説明を省略する。そしてフローが終了する。 In step S160, it is determined whether the amount of protrusion of the recorded abnormal sound from the background noise is sufficient for abnormal sound analysis. Since the content of step S160 is the same as the content of step S80, description thereof is omitted. If the determination is negative, the process proceeds to step S170, and if the determination is positive, the process proceeds to step S180. In step S180, abnormal noise analysis is performed based on the recorded abnormal noise. Since various well-known methods can be used for abnormal sound analysis, description thereof is omitted. Then the flow ends.

（効果）
本明細書の技術では、車両情報、異音走行条件、異音環境条件の入力を受け付けることに応じて、対象車両に関連する関連発音マップを抽出することができる（ステップＳ４０）。そして関連発音マップに基づいて、異音の暗騒音からの突出量が大きくなる第１走行条件および第１環境条件の少なくとも一方を決定することができる（ステップＳ５０）。第１走行条件や第１環境条件に従って車両を走行等させることにより、暗騒音からの突出量が十分に大きい異音を発生させることができる（ステップＳ７０）。録音データの収録精度を高めることができるため、異音解析（ステップＳ１８０）において、異音の特定および原因の特定を精度よく行うことが可能となる。 (effect)
According to the technology of the present specification, a related pronunciation map related to the target vehicle can be extracted in response to receiving input of vehicle information, unusual noise driving conditions, and unusual noise environment conditions (step S40). Then, based on the related pronunciation map, it is possible to determine at least one of the first driving condition and the first environmental condition in which the amount of abnormal sound that protrudes from the background noise is large (step S50). By causing the vehicle to travel according to the first travel condition and the first environmental condition, it is possible to generate an abnormal noise with a sufficiently large amount of protrusion from the background noise (step S70). Since the recording accuracy of the recorded data can be improved, it is possible to accurately identify the abnormal noise and the cause thereof in the abnormal noise analysis (step S180).

本明細書の技術では、録音時の走行条件および環境条件の変化範囲の外側における異音の音圧レベルが外挿されている、特定発音マップを生成することができる（ステップＳ１１０）。そして特定発音マップに基づいて、異音の暗騒音からの突出量が大きくなる第２走行条件および第２環境条件の少なくとも一方を決定することができる（ステップＳ１２０）。実際に録音された異音したデータを用いて第２走行条件および第２環境条件を決定することができるため、異音の突出量を確実に大きくすることが可能となる。 The technique of the present specification can generate a specific pronunciation map in which the sound pressure levels of abnormal sounds outside the range of changes in driving and environmental conditions at the time of recording are extrapolated (step S110). Then, based on the specific sound generation map, it is possible to determine at least one of the second driving condition and the second environmental condition in which the amount of abnormal sound that protrudes from the background noise is large (step S120). Since it is possible to determine the second driving condition and the second environmental condition using actually recorded noise data, it is possible to reliably increase the amount of protrusion of the noise.

スマートフォン１０に内蔵されているマイク１６は、車両開発中に用いられる専用マイクに比して、感度や指向性などの性能が低い。従って、人間の耳で明確に認知出来る異音であっても、録音データでは異音が認知できない場合がある。本明細書の技術では、暗騒音からの突出量が十分に大きい異音を発生させることができるため、性能の低いマイクであっても、異音を認知可能な録音データを生成することができる。スマートフォン１０で異音計測や解析が可能となるため、異音解析用の専用装置や専門技術者を不要とすることができる。異音解析を広く一般的に実行することが可能となる。 The microphone 16 built into the smartphone 10 has lower performance such as sensitivity and directivity than a dedicated microphone used during vehicle development. Therefore, even if the noise is clearly recognizable by the human ear, it may not be recognizable in recorded data. The technology of the present specification can generate an abnormal sound that protrudes sufficiently from the background noise, so even with a low-performance microphone, it is possible to generate recorded data that allows the user to perceive the abnormal sound. . Since the smartphone 10 can measure and analyze abnormal noise, it is possible to eliminate the need for a special device for analyzing abnormal noise and a specialized engineer. Abnormal sound analysis can be widely and generally executed.

以上、実施形態について詳細に説明したが、これらは例示にすぎず、特許請求の範囲を限定するものではない。特許請求の範囲に記載の技術には、以上に例示した具体例をさまざまに変形、変更したものが含まれる。本明細書または図面に説明した技術要素は、単独あるいは各種の組み合わせによって技術有用性を発揮するものであり、出願時請求項記載の組み合わせに限定されるものではない。また、本明細書または図面に例示した技術は複数目的を同時に達成するものであり、そのうちの１つの目的を達成すること自体で技術有用性を持つものである。 Although the embodiments have been described in detail above, they are merely examples and do not limit the scope of the claims. The technology described in the claims includes various modifications and changes of the specific examples illustrated above. The technical elements described in this specification or drawings exhibit technical usefulness alone or in various combinations, and are not limited to the combinations described in the claims at the time of filing. In addition, the techniques exemplified in this specification or drawings simultaneously achieve a plurality of purposes, and achieving one of them has technical utility in itself.

（変形例）
図４および図５のフロー図は一例であり、この形態に限られない。例えば、車両情報の入力（ステップＳ１０）、異音走行条件および異音環境条件の入力（ステップＳ２０）、異音情報の取得（Ｓ３０）、の順番は、自由に入れ替えてもよいし、何れかのステップを省略してもよい。 (Modification)
The flow diagrams of FIGS. 4 and 5 are examples, and the present invention is not limited to this form. For example, the order of inputting vehicle information (step S10), inputting abnormal noise driving conditions and abnormal noise environment conditions (step S20), and acquiring abnormal noise information (S30) may be freely changed. step may be omitted.

異音診断システム１の活用主体がサービス現場である場合を説明したが、この形態に限られず、様々な主体によって活用可能である。例えば、自動車メーカー、自動車販売業者、メンテナンス業者、リース業者、カーシェア業者、社有車管理部署、自動車部品サプライヤ、音響解析ツール業界、通信サービス業、データサイエンス業界、携帯アプリ開発業界、などが主体であってもよい。 Although the case where the abnormal noise diagnosis system 1 is used by a service site has been described, the present invention is not limited to this form, and can be used by various entities. For example, automakers, car dealers, maintenance companies, leasing companies, car sharing companies, company car management departments, auto parts suppliers, acoustic analysis tool industry, communication service industry, data science industry, mobile application development industry, etc. may be

異音診断装置としてスマートフォン１０を用いる場合を説明したが、この形態に限られない。タブレット端末、ＰＣなど、様々な装置を使用可能である。 Although the case where the smartphone 10 is used as the abnormal sound diagnosis device has been described, the present invention is not limited to this form. Various devices such as tablet terminals and PCs can be used.

車両データベース３１～異音データベース３４がサーバ２０に記憶されている場合を説明したが、この形態に限られない。例えば、これらのデータベースを異音診断装置自身に記憶していてもよい。 Although the case where the vehicle database 31 to the abnormal noise database 34 are stored in the server 20 has been described, the configuration is not limited to this. For example, these databases may be stored in the abnormal noise diagnosis device itself.

１：異音診断システム１０：スマートフォン１１：ＣＰＵ１２：記憶部１６：マイク１７：異音診断プログラム１８：録音データ２０：サーバ３１：車両データベース３２：発音マップデータベース３３：地図データベース３４：異音データベース
1: Abnormal Sound Diagnosis System 10: Smartphone 11: CPU 12: Storage Unit 16: Microphone 17: Abnormal Sound Diagnosis Program 18: Recorded Data 20: Server 31: Vehicle Database 32: Pronunciation Map Database 33: Map Database 34: Abnormal Sound Database

Claims

異音診断対象の対象車両の構成に関する車両情報の入力を受け付ける第１受付手段と、
前記対象車両で異音が発生する走行条件である異音走行条件、および、前記対象車両で異音が発生する環境条件である異音環境条件の少なくとも一方の入力を受け付ける第２受付手段と、
入力された前記車両情報、前記異音走行条件、および前記異音環境条件の少なくとも１つに基づいて、複数の発音マップを記憶している発音マップデータベースから、前記対象車両に関連する関連発音マップを１つ以上抽出する抽出手段であって、前記発音マップは、車両で発生する異音の暗騒音からの突出量と走行条件および環境条件の少なくとも一方との相関を示すマップである、前記抽出手段と、
抽出された前記関連発音マップに基づいて、前記対象車両での前記異音の前記突出量が大きくなる走行条件である第１走行条件、および、前記対象車両での前記異音の前記突出量が大きくなる環境条件である第１環境条件の少なくとも一方を決定する第１決定手段と、
を備える異音診断装置。 a first receiving means for receiving an input of vehicle information regarding the configuration of a target vehicle to be diagnosed with abnormal noise;
a second reception unit that receives input of at least one of an abnormal noise driving condition, which is a driving condition in which the target vehicle generates abnormal noise, and an abnormal noise environment condition, which is an environmental condition in which the target vehicle generates abnormal noise;
A related pronunciation map related to the target vehicle, from a pronunciation map database storing a plurality of pronunciation maps, based on at least one of the input vehicle information, the abnormal noise driving condition, and the abnormal noise environment condition. wherein the pronunciation map is a map showing the correlation between the amount of abnormal sound generated in the vehicle and background noise, and at least one of the driving conditions and the environmental conditions. means and
Based on the extracted related pronunciation map, a first driving condition, which is a driving condition in which the amount of protrusion of the abnormal sound in the target vehicle is increased, and the amount of protrusion of the abnormal sound in the target vehicle. a first determination means for determining at least one of a first environmental condition that is an increasing environmental condition;
Abnormal sound diagnostic device.

前記異音を録音する手段と、
録音された前記異音の音圧レベルと走行条件および環境条件の少なくとも一方との相関を示す特定発音マップであって、録音時の走行条件および環境条件の変化範囲の外側における前記異音の音圧レベルが外挿されている前記特定発音マップを生成する生成手段と、
生成された前記特定発音マップに基づいて、前記異音の前記突出量が大きくなる走行条件である第２走行条件、および、前記異音の前記突出量が大きくなる環境条件である第２環境条件の少なくとも一方を決定する第２決定手段と、
をさらに備える、請求項１に記載の異音診断装置。 means for recording the abnormal noise;
A specific sound map indicating the correlation between the sound pressure level of the recorded abnormal noise and at least one of driving conditions and environmental conditions, wherein the abnormal noise is outside the range of change of the driving conditions and the environmental conditions at the time of recording. generating means for generating the specific pronunciation map in which pressure levels are extrapolated;
Based on the generated specific sound map, a second driving condition, which is a driving condition in which the amount of projection of the abnormal noise is increased, and a second environmental condition, which is an environmental condition in which the amount of projection of the abnormal noise is increased. a second determining means for determining at least one of
The abnormal noise diagnosis device according to claim 1, further comprising:

前記特定発音マップを、前記発音マップデータベースに記憶されている複数の前記発音マップに反映させる手段をさらに備える、請求項２に記載の異音診断装置。 3. The abnormal sound diagnostic apparatus according to claim 2, further comprising means for reflecting said specific pronunciation map on a plurality of said pronunciation maps stored in said pronunciation map database.

地図上の特定地点を示す前記異音環境条件の入力が前記第２受付手段によって受け付けられた場合に、地図上の各地点の道路状態を記憶している地図データベースから、前記特定地点の道路状態を示す特定地点道路情報を取得する道路情報取得手段をさらに備えており、
前記抽出手段は、取得された前記特定地点道路情報に基づいて前記関連発音マップを抽出する、請求項１～３の何れか１項に記載の異音診断装置。 When the input of the abnormal noise environment condition indicating the specific point on the map is received by the second receiving means, the road condition at the specific point is obtained from a map database storing the road conditions at each point on the map. further comprising road information acquisition means for acquiring specific point road information indicating
4. The abnormal sound diagnostic apparatus according to claim 1, wherein said extraction means extracts said related pronunciation map based on said acquired specific point road information.

前記異音診断装置は、車両の異音に関する情報である異音情報を記憶している異音データベースから、前記対象車両に関連する関連異音情報を取得する異音情報取得手段をさらに備えており、
前記抽出手段は、取得された前記関連異音情報に基づいて前記関連発音マップを抽出する、請求項１～４の何れか１項に記載の異音診断装置。 The abnormal noise diagnostic apparatus further includes abnormal noise information acquisition means for acquiring related abnormal noise information related to the target vehicle from an abnormal noise database storing abnormal noise information that is information related to vehicle abnormal noise. cage,
5. The abnormal sound diagnosis apparatus according to claim 1, wherein said extraction means extracts said related pronunciation map based on said acquired related abnormal sound information.

前記第１走行条件は、前記異音に対して前記暗騒音を低下させることが可能な走行条件を含んでいる、請求項１～５の何れか１項に記載の異音診断装置。 6. The abnormal noise diagnostic device according to claim 1, wherein said first running condition includes a running condition that can reduce said background noise with respect to said abnormal noise.

異音診断対象の対象車両の構成に関する車両情報の入力を受け付ける第１受付ステップと、
前記対象車両で異音が発生する走行条件である異音走行条件、および、前記対象車両で異音が発生する環境条件である異音環境条件の少なくとも一方の入力を受け付ける第２受付ステップと、
入力された前記車両情報、前記異音走行条件、および前記異音環境条件の少なくとも１つに基づいて、複数の発音マップを記憶している発音マップデータベースから、前記対象車両に関連する関連発音マップを１つ以上抽出する抽出ステップであって、前記発音マップは、車両で発生する異音の暗騒音からの突出量と走行条件および環境条件の少なくとも一方との相関を示すマップである、前記抽出ステップと、
抽出された前記関連発音マップに基づいて、前記対象車両での前記異音の前記突出量が大きくなる走行条件である第１走行条件、および、前記対象車両での前記異音の前記突出量が大きくなる環境条件である第１環境条件の少なくとも一方を決定する第１決定ステップと、
を備える異音診断方法。 a first receiving step of receiving input of vehicle information regarding the configuration of a target vehicle to be diagnosed with abnormal noise;
a second receiving step of receiving input of at least one of an abnormal noise driving condition, which is a driving condition in which the target vehicle generates abnormal noise, and an abnormal noise environment condition, which is an environmental condition in which the target vehicle generates abnormal noise;
A related pronunciation map related to the target vehicle, from a pronunciation map database storing a plurality of pronunciation maps, based on at least one of the input vehicle information, the abnormal noise driving condition, and the abnormal noise environment condition. wherein the pronunciation map is a map showing the correlation between the amount of abnormal sound generated in the vehicle and background noise, and at least one of driving conditions and environmental conditions. a step;
Based on the extracted related pronunciation map, a first driving condition, which is a driving condition in which the amount of protrusion of the abnormal sound in the target vehicle is increased, and the amount of protrusion of the abnormal sound in the target vehicle. a first determining step of determining at least one of the first environmental condition being the increasing environmental condition;
A method for diagnosing abnormal noise.

異音診断装置に読み込まれる異音診断プログラムであって、
異音診断対象の対象車両の構成に関する車両情報の入力を受け付ける第１受付手段と、
前記対象車両で異音が発生する走行条件である異音走行条件、および、前記対象車両で異音が発生する環境条件である異音環境条件の少なくとも一方の入力を受け付ける第２受付手段と、
入力された前記車両情報、前記異音走行条件、および前記異音環境条件の少なくとも１つに基づいて、複数の発音マップを記憶している発音マップデータベースから、前記対象車両に関連する関連発音マップを１つ以上抽出する抽出手段であって、前記発音マップは、車両で発生する異音の暗騒音からの突出量と走行条件および環境条件の少なくとも一方との相関を示すマップである、前記抽出手段と、
抽出された前記関連発音マップに基づいて、前記対象車両での前記異音の前記突出量が大きくなる走行条件である第１走行条件、および、前記対象車両での前記異音の前記突出量が大きくなる環境条件である第１環境条件の少なくとも一方を決定する第１決定手段と、
して前記異音診断装置を機能させる、異音診断プログラム。

An abnormal noise diagnosis program loaded into an abnormal noise diagnosis device,
a first receiving means for receiving an input of vehicle information regarding the configuration of a target vehicle to be diagnosed with abnormal noise;
a second reception unit that receives input of at least one of an abnormal noise driving condition, which is a driving condition in which the target vehicle generates abnormal noise, and an abnormal noise environment condition, which is an environmental condition in which the target vehicle generates abnormal noise;
A related pronunciation map related to the target vehicle, from a pronunciation map database storing a plurality of pronunciation maps, based on at least one of the input vehicle information, the abnormal noise driving condition, and the abnormal noise environment condition. wherein the pronunciation map is a map showing the correlation between the amount of abnormal sound generated in the vehicle and background noise, and at least one of the driving conditions and the environmental conditions. means and
Based on the extracted related pronunciation map, a first driving condition, which is a driving condition in which the amount of protrusion of the abnormal sound in the target vehicle is large, and the amount of protrusion of the abnormal sound in the target vehicle are determined. a first determination means for determining at least one of a first environmental condition that is an increasing environmental condition;
and causing the abnormal noise diagnosis device to function.