WO2023157278A1 - バッテリ状態推定装置、バッテリ状態推定システム、バッテリ状態推定方法、及び記録媒体 - Google Patents

Abstract

バッテリ状態推定装置（１０）は、車両データ取得部（１１０）、気温データ取得部（１２０）、及び推定部（１４０）を備える。車両データ取得部（１１０）は、停車位置情報及びバッテリ情報を取得する。停車位置情報は、バッテリを搭載している車両の停車位置を示す。バッテリ情報は、当該停車した位置におけるバッテリの状態を示す。気温データ取得部（１２０）は、停車位置情報を用いて、停車位置における気温に関するデータである気温データを取得する。推定部（１４０）は、バッテリ情報及び気温データを用いて、車両が停車した後のバッテリの状態を推定する。

Description

バッテリ状態推定装置、バッテリ状態推定システム、バッテリ状態推定方法、及び記録媒体

　本発明は、バッテリ状態推定装置、バッテリ状態推定システム、バッテリ状態推定方法、及び記録媒体に関する。

　車両にはバッテリが搭載されていることが多い。このバッテリは、例えばエンジンを始動するときの動力源として用いられる。また、電動車両においては、このバッテリはモータの動力源として用いられる。このため、バッテリの残量が低下した場合、バッテリから十分な出力を得られず、その結果、車両は動作しないことがある。

　これに対して例えば特許文献１には、以下のバッテリ監視装置が記載されている。
このバッテリ監視装置は、エンジン始動時に、電圧センサが検出するバッテリの出力電圧から電圧降下分を算出し、算出した電圧降下分に基づいてエンジン始動用のスタータの状態も監視する。そしてこのバッテリ監視装置は、バッテリをエンジンの始動が可能な状態に保つために、エンジンを始動して充電を開始すべき自動始動開始電圧Ｖを、電圧降下分に基づいて設定する。また特許文献１には、電圧降下分を算出する際に、気温などの環境の影響を考慮すれば、精度を高めることができる、と記載されている。

特開２００６－３２７４８７号公報

　上述した特許文献１において、気温に関するデータの取得方法は示されていない。このため、気温に関するデータを取得する際の利用者の作業量が増える可能性がある。

　本発明の目的の一例は、上述した課題を鑑み、気温に関するデータを用いてバッテリの状態を推定することができ、かつ、気温に関するデータを取得する際の利用者の作業量が増えることを抑制できるバッテリ状態推定装置、バッテリ状態推定システム、バッテリ状態推定方法、及び記録媒体を提供することにある。

　本発明の一態様によれば、バッテリを搭載している車両の停車位置を示す停車位置情報を取得するとともに、当該停車した位置における前記バッテリの状態を示すバッテリ情報を取得する車両データ取得手段と、
　前記停車位置情報を用いて、前記停車位置における気温に関するデータである気温データを取得する気温データ取得手段と、
　前記バッテリ情報及び前記気温データを用いて、前記車両が停車した後の前記バッテリの状態を推定する推定手段と、
を備えるバッテリ状態推定装置が提供される。

　本発明の一態様によれば、車両に搭載された送信装置と、
　バッテリ状態推定装置と、
を備え、
　前記車両にはバッテリが搭載されており、
　前記送信装置は、前記車両の停車位置を示す停車位置情報、及び当該停車した位置における前記バッテリの状態を示すバッテリ情報を前記バッテリ状態推定装置に送信し、
　前記バッテリ状態推定装置は、
　　前記停車位置情報及び前記バッテリ情報を取得する車両データ取得手段と、
　　前記停車位置情報を用いて、前記停車位置における気温に関するデータである気温データを取得する気温データ取得手段と、
　　前記バッテリ情報及び前記気温データを用いて、前記車両が停車した後の前記バッテリの状態を推定する推定手段と、
を備えるバッテリ状態推定システムが提供される。

　本発明の一態様によれば、コンピュータが、
　　バッテリを搭載している車両の停車位置を示す停車位置情報を取得するとともに、当該停車した位置における前記バッテリの状態を示すバッテリ情報を取得し、
　　前記停車位置情報を用いて、前記停車位置における気温に関するデータである気温データを取得し、
　　前記バッテリ情報及び前記気温データを用いて、前記車両が停車した後の前記バッテリの状態を推定する、バッテリ状態推定方法が提供される。

　本発明の一態様によれば、コンピュータに、
　　バッテリを搭載している車両の停車位置を示す停車位置情報を取得するとともに、当該停車した位置における前記バッテリの状態を示すバッテリ情報を取得する車両データ取得機能と、
　　前記停車位置情報を用いて、前記停車位置における気温に関するデータである気温データを取得する気温データ取得機能と、
　　前記バッテリ情報及び前記気温データを用いて、前記車両が停車した後の前記バッテリの状態を推定する推定機能と、
を持たせるプログラムを記憶する、コンピュータ読取可能な記録媒体が提供される。

　本発明の一態様によれば、気温に関するデータを用いてバッテリの状態を推定することができ、かつ、気温に関するデータを取得する際の利用者の作業量が増えることを抑制できるバッテリ状態推定装置、バッテリ状態推定システム、バッテリ状態推定方法、及び記録媒体を提供できる。

第１の実施形態に係るバッテリ状態推定装置の概要を示す図である。 図１に示したバッテリ状態推定装置の使用環境の一例を示す図である。 バッテリ状態推定装置の使用環境の一例を示す図である。 履歴記憶部が記憶している情報の一例を示す図である。 推定部による推定情報の一例を模式的に示す図である。 バッテリ状態推定装置のハードウェア構成例を示す図である。 バッテリ状態推定装置が行う処理の第１例を示すフローチャートである。 図７のステップＳ２０の詳細例を示すフローチャートである。 バッテリ状態推定装置が行う処理の第２例を示すフローチャートである。 図７に示した処理の変形例を示す図である。 第２の実施形態に係るバッテリ状態推定装置の機能構成を示す図である。 出力部が出力する情報の一例を示している。 第３の実施形態に係るバッテリ状態推定装置の機能構成を示す図である。

　以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて説明する。尚、すべての図面において、同様な構成要素には同様の符号を付し、適宜説明を省略する。

（第１の実施形態）
　図１は、実施形態に係るバッテリ状態推定装置１０の概要を示す図である。バッテリ状態推定装置１０は、車両データ取得部１１０、気温データ取得部１２０、及び推定部１４０を備える。車両データ取得部１１０は、停車位置情報及びバッテリ情報を取得する。停車位置情報は、バッテリを搭載している車両の停車位置を示す。停車位置情報の一例は緯度経度情報であるが、これに限定されない。バッテリ情報は、当該停車した位置におけるバッテリの状態を示す。バッテリ情報は、例えばＳＯＣ及び出力電圧の少なくとも一方を含んでいるが、これに限定されない。気温データ取得部１２０は、停車位置情報を用いて、停車位置における気温に関するデータである気温データを取得する。推定部１４０は、バッテリ情報及び気温データを用いて、車両が停車した後のバッテリの状態を推定する。ここで推定されるバッテリの状態は、ＳＯＣ及び出力電圧の少なくとも一方を含んでいるが、これに限定されない。

　バッテリ状態推定装置１０によれば、推定部１４０は、バッテリ情報及び気温データを用いて、車両が停車した後のバッテリの状態を推定する。このため、利用者は、停車中にバッテリの残量が不足する可能性があるか否かを認識できる。また、気温データ取得部１２０は、停車位置情報を用いて気温データを取得する。このため、気温に関するデータを取得する際に利用者は作業をしなくてよい。

　図２は、図１に示したバッテリ状態推定装置１０の使用環境の一例を示す図である。本図に示す例において、バッテリ状態推定装置１０は、車両２０に搭載された送信装置２２から、停車位置情報及びバッテリ情報を取得する。そして、バッテリ状態推定装置１０及び送信装置２２は、バッテリ状態推定システムの少なくとも一部となっている。

　以下、バッテリ状態推定装置１０の詳細例について説明する。

　図３は、バッテリ状態推定装置１０の使用環境の詳細例を示す図である。バッテリ状態推定装置１０は、例えば車両２０の利用者、所有者、及び管理者の少なくとも一人によって所持されている。バッテリ状態推定装置１０は、例えばスマートフォンやタブレット型端末などの携帯型の通信端末であってもよいし、固定型の装置であってもよい。

　送信装置２２は、車両２０が停車すると、停車位置情報及びバッテリ情報をバッテリ状態推定装置１０に送信する。また送信装置２２は、停車していた車両２０が起動すると、そのことを示す起動情報をバッテリ状態推定装置１０に送信する。

　なお、「車両２０が停車している」とは、車両２０がエンジンを有している場合はこのエンジンが停止していることを意味しており、車両２０が電動車両の場合はモータへの電力供給が行われていない場合、又はこの電力供給を制御する制御部がオフになっていることを意味している。

　またバッテリ状態推定装置１０は、送信装置２２の他に、モデル生成装置３０と共に使用される。バッテリ状態推定装置１０の推定部１４０は、バッテリの状態を推定する際に、機械学習により生成されたモデルを用いる。モデル生成装置３０は、このモデルを生成してバッテリ状態推定装置１０に記憶させる。

　そして、バッテリ状態推定装置１０は、上記したように、車両データ取得部１１０、気温データ取得部１２０、及び推定部１４０を備えている。またバッテリ状態推定装置１０は、さらに、屋内外判定部１３０、出力部１５０、モデル記憶部１６２、履歴記憶部１６４、及び地図データ記憶部１６６を備えている。

　モデル記憶部１６２は、モデル生成装置３０が生成したモデルを記憶している。

　履歴記憶部１６４は、車両別に各種データの履歴を記憶している。履歴記憶部１６４が記憶しているデータは、停車位置情報、バッテリ情報、及び推定部１４０による推定結果を含んでいる。

　地図データ記憶部１６６は、地図データを記憶している。この地図データは、位置情報、例えば緯度経度情報別に、その位置における建物の有無を示す情報も含んでいる。また地図データは、建物がある場合、その建物の内部、例えば駐車スペースに温度センサがあるか否かを示す情報、及びこの温度センサから検出結果を取得する方法も含んでいる。

　なお、モデル記憶部１６２、履歴記憶部１６４、及び地図データ記憶部１６６の少なくとも一つはバッテリ状態推定装置１０の外部に位置していてもよい。

　車両データ取得部１１０は、図１及び図２を用いて説明したように、車両２０に搭載された送信装置２２から、停車位置情報及びバッテリ情報を取得し、取得したデータを履歴記憶部１６４に記憶させる。

　停車位置情報は、車両２０が停車した位置を示している。停車位置情報の一例は、停車位置を示す緯度経度情報である。この場合、車両２０は、例えばＧＰＳを用いて緯度経度情報を生成する。

　バッテリ情報は、図１を用いて説明したように、車両２０が有するバッテリの状態を示すパラメータを有している。このパラメータは、上記したように、例えばＳＯＣ及び出力電圧の少なくとも一方を含んでいるが、これに限定されない。

　気温データ取得部１２０は、図１を用いて説明したように、停車位置情報を用いて、停車位置における気温に関するデータである気温データを取得し、取得したデータを履歴記憶部１６４に記憶させる。この際、気温データ取得部１２０は、屋内外判定部１３０の判定結果を用いる。気温データの一例は、気温の実測値である。ただし気温データは、実測値の他に、気温の推定値や予想値を含んでいてもよい。

　屋内外判定部１３０は、停車位置情報を用いて、停車位置が屋内であるか屋外であるかを判定する。この際、屋内外判定部１３０は、地図データ記憶部１６６が記憶している地図データを用いる。

　そして気温データ取得部１２０は、停車位置が屋外の場合、外部のデータサーバ、例えば気象庁のサーバから、停車位置情報に最も近い測定地点で測定された気温データを取得する。

　一方、気温データ取得部１２０は、停車位置が屋内である場合、以下のいずれかの処理を行う。
１）気温データ取得部１２０は、外部のデータサーバ、例えば気象庁のサーバから、停車位置情報に最も近い測定地点で測定された気温データを取得する。
２）地図データが、停車位置に対応する建物に温度センサがあることを示している場合、気温データ取得部１２０は、この温度センサの検出結果を気温データとして取得する。

　推定部１４０は、図１を用いて説明したように、バッテリ情報及び気温データを用いて、車両が停車した後のバッテリの状態を推定する。以下、推定部１４０による推定結果を、推定情報と記載する。推定情報は、例えば、バッテリのパラメータの推定値、例えばＳＯＣ及び出力電圧の少なくとも一方の推定値を含んでいる。

　より詳細には、推定情報は、例えば以下の少なくとも一つを含んでいる。
Ａ）所定時間経過後のバッテリのパラメータの推定値。所定期間は、例えば１週間後又は２週間後であるが、これらに限定されない。
Ｂ）バッテリのパラメータの経時変化の推定結果。例えば、複数の経過時間（例えば１日後、７日後、及び１４日後）それぞれにおけるバッテリのパラメータの推定値。

　推定部１４０は、推定情報を生成する際、モデル記憶部１６２が記憶しているモデルを使用する。このモデルは、モデル生成装置３０によって生成されている。このモデルの説明変数は、少なくとも停車時のバッテリ情報、及び停車位置の気温データを含んでいる。また、このモデルの目的変数は、上記した推定情報である。

　ここで、説明変数に含まれる気温データは、車両２０が停車した後の、停車位置における気温の推移を示していてもよい。この推移は、実測値であってもよいし、予想値であってもよい。後者の場合、気温の予想値は、例えば外部のデータサーバから取得される。

　なお、気温データ取得部１２０及び推定部１４０は、繰り返し、例えば２４時間ごとに上記した処理を行ってもよい。この場合、気温データ取得部１２０が取得した気温データが気温の実測値を含んでいる場合、気温データ取得部１２０が繰り返し取得した実測値は、停車位置の停車した後の気温の推移を示している。そしてこれらの実測値は、履歴記憶部１６４に記憶される。推定部１４０は、履歴記憶部１６４が記憶しているデータを用いて気温の推移を特定し、この推移を用いて推定情報を生成してもよい。この場合、モデル記憶部１６２が記憶しているモデルの説明変数は、この推移を含んでいる。

　また、車両データ取得部１１０も、繰り返し送信装置２２からバッテリ情報を取得してもよい。この場合、推定部１４０は、車両データ取得部１１０がバッテリ情報を取得する度に推定情報を生成してもよい。この推定において、気温データ取得部１２０は、最新の気温データを取得して推定部１４０に使用させるのが好ましい。

　またこの場合、車両データ取得部１１０が繰り返し取得したバッテリ情報は、バッテリのパラメータの実績値の推移を示している。そしてこれらの実績値は、履歴記憶部１６４に記憶される。推定部１４０は、履歴記憶部１６４が記憶しているデータを用いてバッテリのパラメータの推移を特定し、この推移を用いて推定情報を生成してもよい。この場合、モデル記憶部１６２が記憶しているモデルの説明変数は、この推移を含んでいる。

　また、推定部１４０は、車両２０の停車位置が屋内である場合、気温データ取得部１２０が外部のデータサーバから取得した気温データを補正し、この補正後の気温データを用いて推定情報を生成してもよい。一般的に、外部のデータサーバが記憶している気温データは、屋外の気温を示している。そこで推定部１４０は、気温データ取得部１２０が取得した気温データを高温側に補正することにより、屋内の気温に近づける。これにより、推定部１４０は、精度よくバッテリの状態を推定できる。

　なお、推定部１４０は、車両２０の停車位置が屋外であっても、気温データ取得部１２０が取得した気温データを補正してもよい。この補正が必要な場合の一例は、車両２０の停車位置と気温データの測定地点との標高差が基準値以上の場合である。

　また、推定部１４０は、推定情報を、推定タイミングを示す情報に紐づけて、履歴記憶部１６４に記憶させてもよい。この場合、推定部１４０は、過去の推定情報すなわち過去情報、及び当該過去情報を生成する際に用いられた気温データの少なくとも一方をさらに用いて、推定情報を生成してもよい。この場合、モデル記憶部１６２が記憶しているモデルの説明変数は、ここで用いられる情報をさらに含んでいる。

　出力部１５０は、推定情報を出力する。出力部１５０は、たとえばバッテリ状態推定装置１０が有するディスプレイ、又は外部の印刷装置に、推定情報を出力する。

　また出力部１５０は、推定情報が基準を満たしたとき、すなわち出力条件が満たされたときに所定の出力を行う。ここで用いられる基準は、例えば推定情報に含まれるＳＯＣ及び電圧の少なくとも一方が、基準値を下回ることである。この場合、出力部１５０が行う所定の出力は、バッテリの残容量が不足することによって車両２０が起動しない可能性があることを示している。

　なお、所定の情報の出力条件の詳細例は、例えば以下の少なくとも一つである。
ａ）推定部１４０の推定情報のうち、現在の日時に対応する推定値が基準値を下回った場合。この場合、所定の出力は、基準値の設定内容によっては、すでにバッテリの残容量が不足している可能性があることを示している。
ｂ）ａ）の条件に加え、現在すなわちバッテリの残容量が基準値以下になったタイミングまで車両を起動しなかったとき。
ｃ）推定部１４０の推定情報のうち、「現在の日時から所定時間後」に対応する推定値が基準値を下回った場合。これは、現在はバッテリの残容量は足りているが、所定時間後、例えば２４時間後にはバッテリの残容量が不足する可能性が高い場合である。この場合、所定の出力は、このまま車両２０を起動せずに所定時間が経過すると、バッテリの残容量が不足してしまう可能性が出てくることを示している。

　また上記の条件に加え、出力部１５０は、車両２０が第１の温度以上、または第２の温度以下の環境に所定の時間以上停車していると推定情報から推定されるときに、所定の出力を行ってもよい。ここで第１の温度は、例えば３０℃以上の温度から選択されている。また、第２の温度は、例えば０℃以下の温度から選択されている。

　そして出力部１５０は、所定の出力を行った後、起動情報すなわち車両２０が起動したことを示す情報を送信装置２２から取得するまで、繰り返し、例えば２４時間ごとに所定の情報を出力してもよい。

　なお、バッテリ状態推定装置１０は、クラウドサーバであってもよい。この場合、出力部１５０は、車両２０の利用者、所有者、及び管理者の少なくとも一人によって所持されている端末に、推定情報を出力するとともに、上記した所定の出力を行う。そしてこの端末は、推定情報を表示するとともに、所定の出力も表示する。

　図４は、履歴記憶部１６４が記憶している情報の一例を示す図である。履歴記憶部１６４は、車両別に車両識別情報を記憶するとともに、その車両の停車日時を、停車タイミングにおけるバッテリ情報、停車位置情報、気温データ、推定情報、及び停車してからのバッテリ情報すなわちバッテリのパラメータの実測値の推移、のそれぞれに紐づけて記憶している。なお、気温データは、車両２０が停車した後の、停車位置における気温の推移の実測値又は予想値を示していてもよい。

　図５は、推定部１４０による推定情報の一例を模式的に示す図である。本図に示す例において、推定情報は、車両２０が停車してからのバッテリのパラメータの推移の推定結果、例えばＳＯＣや出力電圧の推移の推定結果を示している。そして出力部１５０は、このパラメータが基準値を下回るタイミングになったときに、所定の出力を行う。

　図６は、バッテリ状態推定装置１０のハードウェア構成例を示す図である。バッテリ状態推定装置１０は、バス１０１０、プロセッサ１０２０、メモリ１０３０、ストレージデバイス１０４０、入出力インタフェース１０５０、及びネットワークインタフェース１０６０を有する。

　バス１０１０は、プロセッサ１０２０、メモリ１０３０、ストレージデバイス１０４０、入出力インタフェース１０５０、及びネットワークインタフェース１０６０が、相互にデータを送受信するためのデータ伝送路である。ただし、プロセッサ１０２０などを互いに接続する方法は、バス接続に限定されない。

　プロセッサ１０２０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＧＰＵ（Graphics Processing Unit）などで実現されるプロセッサである。

　メモリ１０３０は、ＲＡＭ（Random Access Memory）などで実現される主記憶装置である。

　ストレージデバイス１０４０は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、メモリカードなどのリムーバブルメディア、又はＲＯＭ（Read Only Memory）などで実現される補助記憶装置である。ストレージデバイス１０４０はバッテリ状態推定装置１０の各機能（例えば車両データ取得部１１０、気温データ取得部１２０、屋内外判定部１３０、推定部１４０、及び出力部１５０）を実現するプログラムモジュールを記憶している。プロセッサ１０２０がこれら各プログラムモジュールをメモリ１０３０上に読み込んで実行することで、そのプログラムモジュールに対応する各機能が実現される。また、ストレージデバイス１０４０はモデル記憶部１６２、履歴記憶部１６４、及び地図データ記憶部１６６の少なくとも一部としても機能する。

　入出力インタフェース１０５０は、バッテリ状態推定装置１０と各種入出力機器とを接続するためのインタフェースである。

　ネットワークインタフェース１０６０は、バッテリ状態推定装置１０をネットワークに接続するためのインタフェースである。このネットワークは、例えばＬＡＮ（Local Area Network）やＷＡＮ（Wide Area Network）である。ネットワークインタフェース１０６０がネットワークに接続する方法は、無線接続であってもよいし、有線接続であってもよい。バッテリ状態推定装置１０は、ネットワークインタフェース１０６０を介して送信装置２２及びモデル生成装置３０と通信する。

　図７は、バッテリ状態推定装置１０が行う処理の第１例を示すフローチャートである。車両２０が停車すると、送信装置２２は、停車位置情報及びバッテリ情報を生成してバッテリ状態推定装置１０に送信する。バッテリ状態推定装置１０の車両データ取得部１１０は、これら停車位置情報及びバッテリ情報を取得する（ステップＳ１０）。

　次いで、バッテリ状態推定装置１０の気温データ取得部１２０は、ステップＳ１０で取得した停車位置情報を用いて気温データを取得する（ステップＳ２０）。この際、バッテリ状態推定装置１０の屋内外判定部１３０は、停車位置が屋内であるか否かを判定する。ステップＳ２０の詳細については、他の図を用いて後述する。

　次いで、バッテリ状態推定装置１０の推定部１４０は、推定情報を生成する。推定情報は、上記したように、車両が停車した後のバッテリの状態を推定した結果を示している（ステップＳ３０）。推定部１４０が行う処理の詳細は、図３を用いて説明した通りである。

　次いで、バッテリ状態推定装置１０の出力部１５０は、推定情報を出力する（ステップＳ４０）。

　図８は、図７のステップＳ２０の詳細例を示すフローチャートである。まず屋内外判定部１３０は、停車位置情報及び地図データ記憶部１６６を用いて、車両２０の停車位置が屋内であるか否かを判定する（ステップＳ２０２）。

　停車位置が屋内である場合（ステップＳ２０２：Ｙｅｓ）、屋内外判定部１３０は、地図データ記憶部１６６を用いて、車両２０の停車位置に相当する建物に温度センサが設置されているか否かを判断する。温度センサがある場合（ステップＳ２０４：Ｙｅｓ）、気温データ取得部１２０は、この温度センサの検出結果を取得する。気温データ取得部１２０は、例えば温度センサと通信して、この検出結果を取得する（ステップＳ２０６）。

　一方、停車位置が屋外である場合（ステップＳ２０２：Ｎｏ）、又は車両２０の停車位置に相当する建物に温度センサが設置されていない場合（ステップＳ２０４：Ｎｏ）、気温データ取得部１２０は、停車位置情報が示す位置に最も近い測定点における気温データを、外部のサーバから取得する（ステップＳ２０８）。そして推定部１４０は、必要に応じてこの気温データを補正する（ステップＳ２１０，Ｓ２１２）。この補正が必要な場合の例は、車両２０の停車位置が屋内である場合、及び、車両２０の停車位置と気温データの測定地点の標高差が基準値以上である場合である。

　図９は、バッテリ状態推定装置１０が行う処理の第２例を示すフローチャートである。本図は、推定部１４０が推定情報を生成した後、出力部１５０が必要に応じて所定の情報を出力するための処理を示している。出力部１５０は、この処理を繰り返し、例えば２４時間ごとに行っている。

　まず出力部１５０は、現在の日時において、所定の情報の出力条件が満たされているか否かを判断する（ステップＳ１００）。所定の情報は、図３を用いて説明したように、バッテリの残容量が不足することによって車両２０が起動しない可能性があることを示している。また出力条件の例は、図３を用いて説明したａ）及びｃ）のいずれかである。

　出力条件が満たされており（ステップＳ１００：Ｙｅｓ）、かつ、車両２０が未だ起動していない場合（ステップＳ１００：Ｙｅｓ）、出力部１５０は所定の情報を生成し（ステップＳ１２０）、生成した所定の情報を出力する（ステップＳ１３０）。なお、出力先の具体例は、図３を用いて説明した通りである。

　図１０は、図７に示した処理の変形例を示す図である。本図に示す例は、バッテリ情報の取得、気温データの取得、推定情報の生成、及び出力が繰り返される点を除いて、図７に示した例と同様である。

　詳細には、ステップＳ４０の後、所定時間が経過してから、車両データ取得部１１０は、バッテリ情報を取得する（ステップＳ５０）。その後、ステップＳ２０～ステップＳ４０に示した処理が行われる。

　以上、本実施形態によれば、気温データ取得部１２０は、車両２０の停車位置情報を用いて気温データを取得する。そして推定部１４０は、この気温データを用いてバッテリの状態を推定する。従って、バッテリ状態推定装置１０を用いると、気温に関するデータを用いてバッテリの状態を推定することができ、かつ、気温に関するデータを取得する際の利用者の作業量が増えることを抑制できる。

　また、屋内外判定部１３０は、車両２０の停車位置が屋内であるか否かを判定する。そして気温データ取得部１２０は、停車位置が屋内であり、かつ、この屋内に相当する建物に温度センサが設けられている場合、この温度センサから気温データを取得する。従って、推定部１４０によるバッテリの状態の推定結果の精度は高くなる。

　また推定部１４０は、停車位置が屋内であり、かつ、この屋内に相当する建物に温度センサが設けられていない場合は、外部のデータサーバから取得した気温データを補正し、補正後の気温データを用いてバッテリの状態を推定する。従って、推定部１４０によるバッテリの状態の推定結果の精度は高くなる。

（第２の実施形態）
　図１１は、本実施形態に係るバッテリ状態推定装置１０の機能構成を示す図であり、第１の実施形態の図３に相当している。本図に示すバッテリ状態推定装置１０は、以下の点を除いて、第１の実施形態に係るバッテリ状態推定装置１０と同様である。

　まずバッテリ状態推定装置１０は移動先情報記憶部１６８を有している。移動先情報記憶部１６８は、停車している車両２０の移動先の候補となる場所や施設に関する情報を記憶している。以下、この情報を移動先情報と記載する。そして出力部１５０は、所定の出力に、移動先情報を含める。

　一例として、移動先情報記憶部１６８は、移動先情報として、その場所や施設の位置情報と、その場所や施設の詳細情報とを互いに対応付けて記憶している。移動先情報記憶部１６８が記憶している詳細情報は、例えば、その場所や施設で体験できる内容や購入できる商品またはサービスを示している。詳細情報は、広告情報を含んでいてもよい。そして出力部１５０は、移動先情報記憶部１６８から、停車位置情報が示す位置に近い場所や施設を選択し、選択した場所や施設の位置情報及び詳細情報を、所定の出力に含める。

　図１２は、本実施形態において出力部１５０が出力する情報の一例を示している。本図に示す例において、出力部１５０は、バッテリ状態推定装置１０のディスプレイに、バッテリの残容量が不足する可能性があることを示す情報、並びに、車両２０が移動すべき場所の位置情報及び詳細情報を表示させる。

　本実施形態においても、第１の実施形態と同様に、気温に関するデータを用いてバッテリの状態を推定することができ、かつ、気温に関するデータを取得する際の利用者の作業量が増えることを抑制できる。また、出力部１５０は、車両２０が移動すべき場所の位置情報及び詳細情報を出力する。このため、バッテリ状態推定装置１０は、車両２０の利用者や管理者に車両２０を起動させるためのきっかけを与えることができる。

（第３の実施形態）
　図１３は、本実施形態に係るバッテリ状態推定装置１０の機能構成を示す図であり、第２の実施形態の図１１に相当している。本図に示すバッテリ状態推定装置１０は、データ送信部１７０を有している点を除いて、第１又は第２の実施形態に係るバッテリ状態推定装置１０と同様である。

　データ送信部１７０は、停車してから所定時間が経過した場合において、履歴記憶部１６４が記憶しているデータを用いて、バッテリの推定結果とバッテリの状態の実測値との差を特定する。そしてデータ送信部１７０は、この差が基準値以上であった場合、すなわちモデルによる推定結果が実測値と大きく離れていた場合に、少なくともバッテリの状態の実測値及び気温データを、バッテリ状態推定装置１０の外部、例えばモデル生成装置３０に送信する。データ送信部１７０が送信したデータは、機械学習の教師データの少なくとも一部として用いられる。

　そしてモデル生成装置３０は、データ送信部１７０から取得したデータを用いて教師データを更新する。そしてモデル生成装置３０は、更新後の教師データを用いてモデルを修正し、修正後のモデルをバッテリ状態推定装置１０のモデル記憶部１６２に記憶させる。

　なお、データ送信部１７０がデータを送信するための基準値は、例えば、エンジンを起動させるために十分な出力をバッテリから得られない、という基準で定められている。

　本実施形態によっても、第１の実施形態と同様に、気温に関するデータを用いてバッテリの状態を推定することができ、かつ、気温に関するデータを取得する際の利用者の作業量が増えることを抑制できる。また、データ送信部１７０は、バッテリの推定結果とバッテリの状態の実測値との差が基準値以上の場合に、少なくともバッテリの状態の実測値及び気温データを、モデルの再学習のために外部に送信する。従って、バッテリ状態推定装置１０が用いるモデルの精度は高くなる。

　以上、図面を参照して本発明の実施形態について述べたが、これらは本発明の例示であり、上記以外の様々な構成を採用することもできる。

　また、上述の説明で用いた複数のフローチャートでは、複数の工程（処理）が順番に記載されているが、各実施形態で実行される工程の実行順序は、その記載の順番に制限されない。各実施形態では、図示される工程の順番を内容的に支障のない範囲で変更することができる。また、上述の各実施形態は、内容が相反しない範囲で組み合わせることができる。

　上記の実施形態の一部または全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下に限られない。
　１．バッテリを搭載している車両の停車位置を示す停車位置情報を取得するとともに、当該停車した位置における前記バッテリの状態を示すバッテリ情報を取得する車両データ取得手段と、
　前記停車位置情報を用いて、前記停車位置における気温に関するデータである気温データを取得する気温データ取得手段と、
　前記バッテリ情報及び前記気温データを用いて、前記車両が停車した後の前記バッテリの状態を推定する推定手段と、
を備えるバッテリ状態推定装置。
２．上記１に記載のバッテリ状態推定装置において、
　前記気温データ取得手段は、複数の地点別に気温データを記憶している気象情報記憶手段から、前記停車位置情報に対応する前記気温データを取得し、
　さらに、前記停車位置情報を用いて、前記停車位置が屋内であるか屋外であるかを判定する屋内外判定手段を備え、
　前記推定手段は、
　　前記停車位置が屋内である場合、前記気温データを補正してから前記バッテリの状態を推定する、バッテリ状態推定装置。
３．上記１又は２に記載のバッテリ状態推定装置において、
　さらに、前記停車位置情報を用いて、前記停車位置が屋内であるか屋外であるかを判定する屋内外判定手段を備え、
　前記気温データ取得手段は、前記停車位置が屋内である場合、当該停車位置に設置された温度センサから前記気温データを取得する、バッテリ状態推定装置。
４．上記１～３のいずれか一項に記載のバッテリ状態推定装置において、
　前記推定手段は、過去の当該推定手段による推定結果を示す過去情報、及び当該過去情報を生成する際に用いられた前記気温データの少なくとも一方をさらに用いて、前記バッテリの状態を推定する、バッテリ状態推定装置。
５．上記１～４のいずれか一項に記載のバッテリ状態推定装置において、
　前記推定手段は、
　　前記気温データを用いて、前記車両が停車してからの前記停車位置における気温の推移を特定し、
　　前記気温の推移を用いて前記バッテリの状態を推定する、バッテリ状態推定装置。
６．上記１～５のいずれか一項に記載のバッテリ状態推定装置において、
　前記車両が停車した後、当該車両が起動するまで、
　前記車両データ取得手段は、繰り返し前記バッテリ情報を取得し、
　前記推定手段は、繰り返し前記バッテリの状態を推定する、バッテリ状態推定装置。
７．上記１～６のいずれか一項に記載のバッテリ状態推定装置において、
　前記推定手段による推定結果が基準を満たしたときに所定の出力を行う出力手段を備えるバッテリ状態推定装置。
８．上記７に記載のバッテリ状態推定装置において、
　前記推定結果は、前記車両が停車してからのバッテリ残容量を示す値の推移を含んでおり、
　前記出力手段は、前記推移において前記バッテリ残容量が基準値以下になるタイミグまで前記車両が起動しなかったときに、前記所定の出力を行う、バッテリ状態推定装置。
９．上記７又は８に記載のバッテリ状態推定装置において、
　前記出力手段は、前記車両が起動するまで、前記所定の出力を繰り返し行うバッテリ状態推定装置。
１０．上記７～９のいずれか一項に記載のバッテリ状態推定装置において、
　前記所定の出力は、前記車両の移動先の候補を示す移動先情報を含む、バッテリ状態推定装置。
１１．上記１～１０のいずれか一項に記載のバッテリ状態推定装置において、
　前記推定手段は、前記バッテリ情報及び前記気温データを説明変数として、前記バッテリの状態を目的変数として機械学習により生成されたモデルを使用して、前記バッテリの状態を推定し、
　さらに、前記停車してから所定時間が経過した場合において、前記バッテリの推定結果と前記バッテリの状態の実測値との差が基準以上離れていた場合に、少なくとも当該バッテリの状態の実測値及び前記気温データを、前記機械学習の教師データの少なくとも一部として用いるために外部に送信するデータ送信手段を備えるバッテリ状態推定装置。
１２．車両に搭載された送信装置と、
　バッテリ状態推定装置と、
を備え、
　前記車両にはバッテリが搭載されており、
　前記送信装置は、前記車両の停車位置を示す停車位置情報、及び当該停車した位置における前記バッテリの状態を示すバッテリ情報を前記バッテリ状態推定装置に送信し、
　前記バッテリ状態推定装置は、
　　前記停車位置情報及び前記バッテリ情報を取得する車両データ取得手段と、
　　前記停車位置情報を用いて、前記停車位置における気温に関するデータである気温データを取得する気温データ取得手段と、
　　前記バッテリ情報及び前記気温データを用いて、前記車両が停車した後の前記バッテリの状態を推定する推定手段と、
を備えるバッテリ状態推定システム。
１３．上記１２に記載のバッテリ状態推定システムにおいて、
　前記気温データ取得手段は、複数の地点別に気温データを記憶している気象情報記憶手段から、前記停車位置情報に対応する前記気温データを取得し、
　前記バッテリ状態推定装置は、さらに、前記停車位置情報を用いて、前記停車位置が屋内であるか屋外であるかを判定する屋内外判定手段を備え、
　前記推定手段は、
　　前記停車位置が屋内である場合、前記気温データを補正してから前記バッテリの状態を推定する、バッテリ状態推定システム。
１４．上記１２又は１３に記載のバッテリ状態推定システムにおいて、
　前記バッテリ状態推定装置は、さらに、前記停車位置情報を用いて、前記停車位置が屋内であるか屋外であるかを判定する屋内外判定手段を備え、
　前記気温データ取得手段は、前記停車位置が屋内である場合、当該停車位置に設置された温度センサから前記気温データを取得する、バッテリ状態推定システム。
１５．上記１２～１４のいずれか一項に記載のバッテリ状態推定システムにおいて、
　前記推定手段は、過去の当該推定手段による推定結果を示す過去情報、及び当該過去情報を生成する際に用いられた前記気温データの少なくとも一方をさらに用いて、前記バッテリの状態を推定する、バッテリ状態推定システム。
１６．上記１２～１５のいずれか一項に記載のバッテリ状態推定システムにおいて、
　前記推定手段は、
　　前記気温データを用いて、前記車両が停車してからの前記停車位置における気温の推移を特定し、
　　前記気温の推移を用いて前記バッテリの状態を推定する、バッテリ状態推定システム。
１７．上記１２～１６のいずれか一項に記載のバッテリ状態推定システムにおいて、
　前記車両が停車した後、当該車両が起動するまで、
　前記車両データ取得手段は、繰り返し前記バッテリ情報を取得し、
　前記推定手段は、繰り返し前記バッテリの状態を推定する、バッテリ状態推定システム。
１８．上記１２～１７のいずれか一項に記載のバッテリ状態推定システムにおいて、
　前記バッテリ状態推定装置は、前記推定手段による推定結果が基準を満たしたときに所定の出力を行う出力手段を備えるバッテリ状態推定システム。
１９．上記１８に記載のバッテリ状態推定システムにおいて、
　前記推定結果は、前記車両が停車してからのバッテリ残容量を示す値の推移を含んでおり、
　前記出力手段は、前記推移において前記バッテリ残容量が基準値以下になるタイミグまで前記車両が起動しなかったときに、前記所定の出力を行う、バッテリ状態推定システム。
２０．上記１８又は１９に記載のバッテリ状態推定システムにおいて、
　前記出力手段は、前記車両が起動するまで、前記所定の出力を繰り返し行うバッテリ状態推定システム。
２１．上記１８～２０のいずれか一項に記載のバッテリ状態推定システムにおいて、
　前記所定の出力は、前記車両の移動先の候補を示す移動先情報を含む、バッテリ状態推定システム。
２２．上記１２～２１のいずれか一項に記載のバッテリ状態推定システムにおいて、
　前記推定手段は、前記バッテリ情報及び前記気温データを説明変数として、前記バッテリの状態を目的変数として機械学習により生成されたモデルを使用して、前記バッテリの状態を推定し、
　前記バッテリ状態推定装置は、さらに、前記停車してから所定時間が経過した場合において、前記バッテリの推定結果と前記バッテリの状態の実測値との差が基準以上離れていた場合に、少なくとも当該バッテリの状態の実測値及び前記気温データを、前記機械学習の教師データの少なくとも一部として用いるために外部に送信するデータ送信手段を備えるバッテリ状態推定システム。
２３．コンピュータが、
　　バッテリを搭載している車両の停車位置を示す停車位置情報を取得するとともに、当該停車した位置における前記バッテリの状態を示すバッテリ情報を取得し、
　　前記停車位置情報を用いて、前記停車位置における気温に関するデータである気温データを取得し、
　　前記バッテリ情報及び前記気温データを用いて、前記車両が停車した後の前記バッテリの状態を推定する、バッテリ状態推定方法。
２４．上記２３に記載のバッテリ状態推定方法において、
　前記コンピュータは、
　　複数の地点別に気温データを記憶している気象情報記憶手段から、前記停車位置情報に対応する前記気温データを取得し、
　　、前記停車位置情報を用いて、前記停車位置が屋内であるか屋外であるかを判定し、
　　前記停車位置が屋内である場合、前記気温データを補正してから前記バッテリの状態を推定する、バッテリ状態推定方法。
２５．上記２３又は２４に記載のバッテリ状態推定方法において、
　前記コンピュータは、
　　前記停車位置情報を用いて、前記停車位置が屋内であるか屋外であるかを判定し、
　　前記停車位置が屋内である場合、当該停車位置に設置された温度センサから前記気温データを取得する、バッテリ状態推定方法。
２６．上記２３～２５のいずれか一項に記載のバッテリ状態推定方法において、
　前記コンピュータは、過去の前記推定結果を示す過去情報、及び当該過去情報を生成する際に用いられた前記気温データの少なくとも一方をさらに用いて、前記バッテリの状態を推定する、バッテリ状態推定方法。
２７．上記２３～２６のいずれか一項に記載のバッテリ状態推定方法において、
　前記コンピュータは、
　　前記気温データを用いて、前記車両が停車してからの前記停車位置における気温の推移を特定し、
　　前記気温の推移を用いて前記バッテリの状態を推定する、バッテリ状態推定方法。
２８．上記２３～２７のいずれか一項に記載のバッテリ状態推定方法において、
　前記車両が停車した後、当該車両が起動するまで、前記コンピュータは、
　　繰り返し前記バッテリ情報を取得し、
　　繰り返し前記バッテリの状態を推定する、バッテリ状態推定方法。
２９．上記２３～２８のいずれか一項に記載のバッテリ状態推定方法において、
　前記コンピュータは、推定結果が基準を満たしたときに所定の出力を行うバッテリ状態推定方法。
３０．上記２９に記載のバッテリ状態推定方法において、
　前記推定結果は、前記車両が停車してからのバッテリ残容量を示す値の推移を含んでおり、
　前記コンピュータは、前記推移において前記バッテリ残容量が基準値以下になるタイミグまで前記車両が起動しなかったときに、前記所定の出力を行う、バッテリ状態推定方法。
３１．上記２９又は３０に記載のバッテリ状態推定方法において、
　前記コンピュータは、前記車両が起動するまで、前記所定の出力を繰り返し行うバッテリ状態推定方法。
３２．上記２９～３１のいずれか一項に記載のバッテリ状態推定方法において、
　前記所定の出力は、前記車両の移動先の候補を示す移動先情報を含む、バッテリ状態推定方法。
３３．上記２９～３２のいずれか一項に記載のバッテリ状態推定方法において、
　前記コンピュータは、
　　前記バッテリ情報及び前記気温データを説明変数として、前記バッテリの状態を目的変数として機械学習により生成されたモデルを使用して、前記バッテリの状態を推定し、
　　前記停車してから所定時間が経過した場合において、前記バッテリの推定結果と前記バッテリの状態の実測値との差が基準以上離れていた場合に、少なくとも当該バッテリの状態の実測値及び前記気温データを、前記機械学習の教師データの少なくとも一部として用いるために外部に送信する、バッテリ状態推定方法。
３４．コンピュータに、
　　バッテリを搭載している車両の停車位置を示す停車位置情報を取得するとともに、当該停車した位置における前記バッテリの状態を示すバッテリ情報を取得する車両データ取得機能と、
　　前記停車位置情報を用いて、前記停車位置における気温に関するデータである気温データを取得する気温データ取得機能と、
　　前記バッテリ情報及び前記気温データを用いて、前記車両が停車した後の前記バッテリの状態を推定する推定機能と、
を持たせるプログラムを記憶する、コンピュータ読取可能な記録媒体。
３５．上記３４に記載の記録媒体において、
　前記気温データ取得機能は、複数の地点別に気温データを記憶している気象情報記憶手段から、前記停車位置情報に対応する前記気温データを取得し、
　さらに、前記プログラムは、前記コンピュータに、前記停車位置情報を用いて、前記停車位置が屋内であるか屋外であるかを判定する屋内外判定機能を持たせ、
　前記推定機能は、
　　前記停車位置が屋内である場合、前記気温データを補正してから前記バッテリの状態を推定する、記録媒体。
３６．上記３４又は３５に記載の記録媒体において、
　さらに、前記プログラムは、前記コンピュータに、前記停車位置情報を用いて、前記停車位置が屋内であるか屋外であるかを判定する屋内外判定機能を持たせ、
　前記気温データ取得機能は、前記停車位置が屋内である場合、当該停車位置に設置された温度センサから前記気温データを取得する、記録媒体。
３７．上記３４～３６のいずれか一項に記載の記録媒体において、
　前記推定機能は、過去の前記推定結果を示す過去情報、及び当該過去情報を生成する際に用いられた前記気温データの少なくとも一方をさらに用いて、前記バッテリの状態を推定する、記録媒体。
３８．上記３４～３７のいずれか一項に記載の記録媒体において、
　前記推定機能は、
　　前記気温データを用いて、前記車両が停車してからの前記停車位置における気温の推移を特定し、
　　前記気温の推移を用いて前記バッテリの状態を推定する、記録媒体。
３９．上記３４～３８のいずれか一項に記載の記録媒体において、
　前記車両が停車した後、当該車両が起動するまで、
　前記車両データ取得機能は、繰り返し前記バッテリ情報を取得し、
　前記推定機能は、繰り返し前記バッテリの状態を推定する、記録媒体。
４０．上記３４～３９のいずれか一項に記載の記録媒体において、
　前記プログラムは、前記コンピュータに、前記推定機能による推定結果が基準を満たしたときに所定の出力を行う出力機能を持たせる記録媒体。
４１．上記４０に記載の記録媒体において、
　前記推定結果は、前記車両が停車してからのバッテリ残容量を示す値の推移を含んでおり、
　前記出力機能は、前記推移において前記バッテリ残容量が基準値以下になるタイミグまで前記車両が起動しなかったときに、前記所定の出力を行う、記録媒体。
４２．上記４０又は４１に記載の記録媒体において、
　前記出力機能は、前記車両が起動するまで、前記所定の出力を繰り返し行う記録媒体。
４３．上記４０～４２のいずれか一項に記載の記録媒体において、
　前記所定の出力は、前記車両の移動先の候補を示す移動先情報を含む、記録媒体。
４４．上記３４～４３のいずれか一項に記載の記録媒体において、
　前記推定機能は、前記バッテリ情報及び前記気温データを説明変数として、前記バッテリの状態を目的変数として機械学習により生成されたモデルを使用して、前記バッテリの状態を推定し、
　前記プログラムは、前記コンピュータに、さらに、前記停車してから所定時間が経過した場合において、前記バッテリの推定結果と前記バッテリの状態の実測値との差が基準以上離れていた場合に、少なくとも当該バッテリの状態の実測値及び前記気温データを、前記機械学習の教師データの少なくとも一部として用いるために外部に送信するデータ送信機能を持たせる記録媒体。
４５．上記３４～４４のいずれか一項に記載のプログラム。

１０　バッテリ状態推定装置
２０　車両
２２　送信装置
３０　モデル生成装置
１１０　車両データ取得部
１２０　気温データ取得部
１３０　屋内外判定部
１４０　推定部
１５０　出力部
１６２　モデル記憶部
１６４　履歴記憶部
１６６　地図データ記憶部
１６８　移動先情報記憶部
１７０　データ送信部

Claims (14)

1. 　バッテリを搭載している車両の停車位置を示す停車位置情報を取得するとともに、当該停車した位置における前記バッテリの状態を示すバッテリ情報を取得する車両データ取得手段と、
   　前記停車位置情報を用いて、前記停車位置における気温に関するデータである気温データを取得する気温データ取得手段と、
   　前記バッテリ情報及び前記気温データを用いて、前記車両が停車した後の前記バッテリの状態を推定する推定手段と、
   を備えるバッテリ状態推定装置。
2. 　請求項１に記載のバッテリ状態推定装置において、
   　前記気温データ取得手段は、複数の地点別に気温データを記憶している気象情報記憶手段から、前記停車位置情報に対応する前記気温データを取得し、
   　さらに、前記停車位置情報を用いて、前記停車位置が屋内であるか屋外であるかを判定する屋内外判定手段を備え、
   　前記推定手段は、
   　　前記停車位置が屋内である場合、前記気温データを補正してから前記バッテリの状態を推定する、バッテリ状態推定装置。
3. 　請求項１又は２に記載のバッテリ状態推定装置において、
   　さらに、前記停車位置情報を用いて、前記停車位置が屋内であるか屋外であるかを判定する屋内外判定手段を備え、
   　前記気温データ取得手段は、前記停車位置が屋内である場合、当該停車位置に設置された温度センサから前記気温データを取得する、バッテリ状態推定装置。
4. 　請求項１～３のいずれか一項に記載のバッテリ状態推定装置において、
   　前記推定手段は、過去の当該推定手段による推定結果を示す過去情報、及び当該過去情報を生成する際に用いられた前記気温データの少なくとも一方をさらに用いて、前記バッテリの状態を推定する、バッテリ状態推定装置。
5. 　請求項１～４のいずれか一項に記載のバッテリ状態推定装置において、
   　前記推定手段は、
   　　前記気温データを用いて、前記車両が停車してからの前記停車位置における気温の推移を特定し、
   　　前記気温の推移を用いて前記バッテリの状態を推定する、バッテリ状態推定装置。
6. 　請求項１～５のいずれか一項に記載のバッテリ状態推定装置において、
   　前記車両が停車した後、当該車両が起動するまで、
   　前記車両データ取得手段は、繰り返し前記バッテリ情報を取得し、
   　前記推定手段は、繰り返し前記バッテリの状態を推定する、バッテリ状態推定装置。
7. 　請求項１～６のいずれか一項に記載のバッテリ状態推定装置において、
   　前記推定手段による推定結果が基準を満たしたときに所定の出力を行う出力手段を備えるバッテリ状態推定装置。
8. 　請求項７に記載のバッテリ状態推定装置において、
   　前記推定結果は、前記車両が停車してからのバッテリ残容量を示す値の推移を含んでおり、
   　前記出力手段は、前記推移において前記バッテリ残容量が基準値以下になるタイミグまで前記車両が起動しなかったときに、前記所定の出力を行う、バッテリ状態推定装置。
9. 　請求項７又は８に記載のバッテリ状態推定装置において、
   　前記出力手段は、前記車両が起動するまで、前記所定の出力を繰り返し行うバッテリ状態推定装置。
10. 　請求項７～９のいずれか一項に記載のバッテリ状態推定装置において、
    　前記所定の出力は、前記車両の移動先の候補を示す移動先情報を含む、バッテリ状態推定装置。
11. 　請求項１～１０のいずれか一項に記載のバッテリ状態推定装置において、
    　前記推定手段は、前記バッテリ情報及び前記気温データを説明変数として、前記バッテリの状態を目的変数として機械学習により生成されたモデルを使用して、前記バッテリの状態を推定し、
    　さらに、前記停車してから所定時間が経過した場合において、前記バッテリの推定結果と前記バッテリの状態の実測値との差が基準以上離れていた場合に、少なくとも当該バッテリの状態の実測値及び前記気温データを、前記機械学習の教師データの少なくとも一部として用いるために外部に送信するデータ送信手段を備えるバッテリ状態推定装置。
12. 　車両に搭載された送信装置と、
    　バッテリ状態推定装置と、
    を備え、
    　前記車両にはバッテリが搭載されており、
    　前記送信装置は、前記車両の停車位置を示す停車位置情報、及び当該停車した位置における前記バッテリの状態を示すバッテリ情報を前記バッテリ状態推定装置に送信し、
    　前記バッテリ状態推定装置は、
    　　前記停車位置情報及び前記バッテリ情報を取得する車両データ取得手段と、
    　　前記停車位置情報を用いて、前記停車位置における気温に関するデータである気温データを取得する気温データ取得手段と、
    　　前記バッテリ情報及び前記気温データを用いて、前記車両が停車した後の前記バッテリの状態を推定する推定手段と、
    を備えるバッテリ状態推定システム。
13. 　コンピュータが、
    　　バッテリを搭載している車両の停車位置を示す停車位置情報を取得するとともに、当該停車した位置における前記バッテリの状態を示すバッテリ情報を取得し、
    　　前記停車位置情報を用いて、前記停車位置における気温に関するデータである気温データを取得し、
    　　前記バッテリ情報及び前記気温データを用いて、前記車両が停車した後の前記バッテリの状態を推定する、バッテリ状態推定方法。
14. 　コンピュータに、
    　　バッテリを搭載している車両の停車位置を示す停車位置情報を取得するとともに、当該停車した位置における前記バッテリの状態を示すバッテリ情報を取得する車両データ取得機能と、
    　　前記停車位置情報を用いて、前記停車位置における気温に関するデータである気温データを取得する気温データ取得機能と、
    　　前記バッテリ情報及び前記気温データを用いて、前記車両が停車した後の前記バッテリの状態を推定する推定機能と、
    を持たせるプログラムを記憶する、コンピュータ読取可能な記録媒体。

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