JP7405142B2 - 車載装置、車両管理システム、リソース管理方法およびリソース管理プログラム - Google Patents

Description

本開示は、車載装置、車両管理システム、リソース管理方法およびリソース管理プログラムに関する。
この出願は、２０１９年７月１７日に出願された日本出願特願２０１９－１３１５８２号を基礎とする優先権を主張し、その開示のすべてをここに取り込む。

たとえば、国際公開第２０１２／０６３３３４号（特許文献１）には、以下のようなメモリ制御装置が開示されている。すなわち、メモリ制御装置は、電子計算機とＩ／Ｏ装置が接続され、前記電子計算機のメモリの特定領域をページに分割し、分割されたページごとにメモリ書き込みの有無を記憶するためのｄｉｒｔｙ ｂｉｔ配列と、Ｉ／Ｏ装置からの電子計算機のメモリに対するメモリ書き込みを監視するメモリ書き込み監視機構を有し、前記監視機構によって、前記メモリの特定領域に対するＩ／Ｏ装置からのメモリ書き込みが観測された時に、メモリ書き込みのアドレスからメモリ書き込みの行われたページを決定し、前記ｄｉｒｔｙ ｂｉｔ配列に前記ページに対するメモリ書き込みがあったことを記録する。

また、特表２０１４－５１０３５７号公報（特許文献２）には、以下のような方法が開示されている。すなわち、ポータブルコンピューティングデバイスにおいて、処理負荷の並行処理度を動的に判断し、処理負荷をサポートするコアの数を自動的に調整するための方法であって、マルチコアプロセッサの１つまたは複数の処理待ち行列を監視するステップと、前記マルチコアプロセッサの現在の動作モードおよび前記１つまたは複数の処理待ち行列の前記監視に基づいて、並行処理の割合を計算するステップと、並行処理の前記計算された割合に基づいて、前記マルチコアプロセッサの前記現在の動作モードを変更すべきかどうかを判断するステップと、前記マルチコアプロセッサの前記現在の動作モードを変更すべきであると判断された場合に、前記マルチコアプロセッサの１つまたは複数のコアに対し、ダイナミック電圧および周波数スケーリングアルゴリズムをスイッチングするよう命令するステップとを含む。

国際公開第２０１２／０６３３３４号 特表２０１４－５１０３５７号公報 特開２０１７－１１７４４０号公報 特開２０１４－０３５６６１号公報 特開２０１４－１５３９９７号公報 特開２０１６－１３４１１０号公報 特開２００１－２０２１５５号公報 特表２０１６－５１１８８０号公報

本開示の車載装置は、車両に搭載される車載装置であって、前記車両の状態を示す状態情報を取得する取得部と、複数の物理リソースと、前記取得部によって取得された前記状態情報の示す前記状態に応じて、前記車載装置が行うべき１または複数種類の処理である対象処理に用いられる前記物理リソースの割り当てを変更する割り当て部と、を備える。

本開示の車両管理システムは、車両に搭載され、複数の物理リソースを含む車載装置と、管理装置とを備え、前記車載装置は、前記車両の状態を示す状態情報を前記管理装置へ送信し、前記管理装置は、前記車載装置から受信した前記状態情報に基づいて、前記車載装置の処理負荷を予測し、予測結果を示す負荷情報を前記車載装置へ送信し、前記車載装置は、前記管理装置から受信した前記負荷情報の示す前記予測結果に応じて、前記車載装置が行うべき１または複数種類の処理である対象処理に用いられる前記物理リソースの割り当てを変更する。

本開示のリソース管理方法は、車両に搭載され、複数の物理リソースを備える車載装置におけるリソース管理方法であって、前記車両の状態を示す状態情報を取得するステップと、取得した前記状態情報の示す前記状態に応じて、前記車載装置が行うべき１または複数種類の処理である対象処理に用いられる前記物理リソースの割り当てを変更するステップとを含む。

本開示のリソース管理方法は、車両に搭載される車載装置であって複数の物理リソースを含む車載装置と、管理装置とを備える車両管理システムにおけるリソース管理方法であって、前記車載装置が、前記車両の状態を示す状態情報を前記管理装置へ送信するステップと、前記管理装置が、前記車載装置から受信した前記状態情報に基づいて、前記車載装置の処理負荷を予測し、予測結果を示す負荷情報を前記車載装置へ送信するステップと、前記車載装置が、前記管理装置から受信した前記負荷情報の示す前記予測結果に応じて、前記車載装置が行うべき１または複数種類の処理である対象処理に用いられる前記物理リソースの割り当てを変更するステップとを含む。

本開示のリソース管理プログラムは、車両に搭載される車載装置であって複数の物理リソースを備える車載装置において用いられるリソース管理プログラムであって、コンピュータを、前記車両の状態を示す状態情報を取得する取得部と、前記取得部によって取得された前記状態情報の示す前記状態に応じて、前記車載装置が行うべき１または複数種類の処理である対象処理に用いられる前記物理リソースの割り当てを変更する割り当て部、として機能させるためのプログラムである。

本開示のリソース管理プログラムは、車両に搭載される車載装置であって複数の物理リソースを含む車載装置と管理装置とを備える車両管理システムにおける、前記車載装置において用いられるリソース管理プログラムであって、コンピュータを、前記車両の状態を示す状態情報を前記管理装置へ送信し、前記管理装置によって前記車載装置から受信した前記状態情報に基づいて予測された、前記車載装置の処理負荷の予測結果を示す負荷情報を前記管理装置から受信する通信部と、前記通信部によって受信された前記管理装置からの前記負荷情報の示す前記予測結果に応じて、前記車載装置が行うべき１または複数種類の処理である対象処理に用いられる前記物理リソースの割り当てを変更する割り当て部、として機能させるためのプログラムである。

本開示の一態様は、このような特徴的な処理部を備える車載装置として実現され得るだけでなく、車載装置の一部または全部を実現する半導体集積回路として実現され得る。

本開示の一態様は、このような特徴的な処理部を備える車両管理システムとして実現され得るだけでなく、かかる特徴的な処理のステップをコンピュータに実行させるためのプログラムとして実現され得る。また、本開示の一態様は、車両管理システムの一部または全部を実現する半導体集積回路として実現され得る。

図１は、本開示の第１の実施の形態に係る車載通信システムの構成を示す図である。 図２は、本開示の第１の実施の形態に係る車載装置の機能ブロック図である。 図３は、本開示の第１の実施の形態に係る車載装置のハードウェアおよびソフトウェアの構成を示す図である。 図４は、本開示の第１の実施の形態に係る車載装置において用いられる状態情報の一例を示す図である。 図５は、本開示の第１の実施の形態に係る車載装置における負荷レベルの判定内容の一例を示す図である。 図６は、本開示の第１の実施の形態に係る車載装置における負荷レベルの判定内容の他の例を示す図である。 図７は、本開示の第１の実施の形態に係る車載装置において用いられる負荷レベル情報の一例を示す図である。 図８は、本開示の第１の実施の形態に係る車載装置において用いられる割り当て情報の一例を示す図である。 図９は、本開示の第１の実施の形態に係る車載装置による負荷レベルに応じた物理リソースの割り当ての一例を示す図である。 図１０は、本開示の第１の実施の形態に係る車載装置においてヒステリシスが設けられた負荷レベルの判定内容の一例を示す図である。 図１１は、本開示の第１の実施の形態に係る車載装置において複数のヒステリシスが設けられた負荷レベルの判定内容の一例を示す図である。 図１２は、本開示の第１の実施の形態に係る車載装置が負荷レベルに応じて物理リソースの割り当てを決定する様子の他の例を示す図である。 図１３は、本開示の第１の実施の形態に係る車載装置においてヒステリシスが設けられた負荷レベルの判定内容の他の例を示す図である。 図１４は、本開示の第１の実施の形態に係る車載装置において複数のヒステリシスが設けられた負荷レベルの判定内容の一例を示す図である。 図１５は、本開示の第１の実施の形態に係る車載装置において用いられる消耗情報の一例を示す図である。 図１６は、本開示の第１の実施の形態に係る車載装置が自己の物理リソースを管理する際の動作手順を定めたフローチャートである。 図１７は、本開示の第２の実施の形態に係る車両管理システムの構成を示す図である。 図１８は、本開示の第２の実施の形態に係る車両管理システムにおいて、車載装置における物理リソースを管理するシーケンスを示す図である。

［本開示が解決しようとする課題］
デバイスの進化に伴い、車両において、複数のＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）の機能統合が進んでいく、すなわち、１つの車載装置が複数のアプリケーションを提供するようになっていくと考えられる。

車載装置の消費電力は、車載装置が提供すべきアプリケーションの増加に伴って増加する。このような消費電力の増加は、たとえば、電気自動車の航続距離に与える影響が大きい。

本開示は、上述の課題を解決するためになされたもので、その目的は、車載装置において、必要な処理を実行しながら消費電力を効果的に低減することが可能な車載装置、車両管理システム、リソース管理方法およびリソース管理プログラムを提供することである。

［本開示の効果］
本開示によれば、車載装置において、必要な処理を実行しながら消費電力を効果的に低減することができる。

［本開示の実施形態の説明］
最初に、本開示の実施形態の内容を列記して説明する。

（１）本開示の実施の形態に係る車載装置は、車両に搭載される車載装置であって、前記車両の状態を示す状態情報を取得する取得部と、複数の物理リソースと、前記取得部によって取得された前記状態情報の示す前記状態に応じて、前記車載装置が行うべき１または複数種類の処理である対象処理に用いられる前記物理リソースの割り当てを変更する割り当て部と、を備える。

このように、車載装置を搭載する車両の状態に応じて、車載装置における複数の物理リソースについて、対象処理を実行させるべき物理リソースの割り当てを変更する構成により、車両の状態に応じて適切な物理リソースを選択し、対象処理を行わせることができる。したがって、車載装置において、必要な処理を実行しながら消費電力を効果的に低減することができる。

（２）好ましくは、前記割り当て部は、前記状態情報に基づいて、前記車載装置の処理負荷を予測し、予測結果に応じて前記割り当てを変更する。

このような構成により、車両の状態から予測される車載装置の処理負荷を考慮した、より適切な割り当て内容を決定することができる。すなわち、物理リソースの割り当てを、車両の状態に応じて増減する対象処理の負荷に追随させることができる。

（３）好ましくは、前記割り当て部は、前記状態情報の示す前記状態に応じて、使用可能な前記物理リソースの数を決定し、決定した数の前記物理リソースを前記対象処理に割り当てる。

このような構成により、使用可能な物理リソースの数を車両の状態に応じて増減させることができるため、消費電力をより効果的に削減することができる。

（４）好ましくは、前記割り当て部は、前記車載装置が行うべき複数種類の処理に複数の前記物理リソースが割り当てられている状態を、前記複数種類の処理に割り当てられている前記物理リソースの数より少ない数の前記物理リソースが前記複数種類の処理に割り当てられる状態へ切り替え可能である。

このような構成により、複数種類の処理の一部または全部を、変更前と比べて共通の物理リソースにまとめることができるため、物理リソースのより効率的な使用が可能となる。また、複数種類の処理をそれぞれ実行する複数のアプリケーション間において実行タイミングの調停を行う必要がなくなり、アプリケーションに調停機能を追加することなく容易に消費電力の低減を実現することができる。

（５）好ましくは、前記割り当て部は、前記対象処理に割り当てる前記物理リソースの数を減少させる場合、前記対象処理の割り当てから外れる前記物理リソースへの電力供給およびクロック供給の少なくともいずれか一方を停止する。

このような構成により、未使用の物理リソースの消費電力をより大きく削減することができる。

（６）好ましくは、前記割り当て部は、前記対象処理に割り当てる前記物理リソースの数を減少させる場合と増加させる場合とにおいてヒステリシスを設けるか、または、前記物理リソースの割り当てを変更すべき前記状態が所定時間継続した場合に前記割り当ての変更を実行する。

このような構成により、物理リソースの割り当て内容が頻繁に変わる事態を抑制し、車載装置の動作をより安定化することができる。

（７）好ましくは、前記取得部は、さらに、前記複数の物理リソースの各々の消耗度に関する複数の消耗情報をそれぞれ取得し、前記割り当て部は、前記取得部によって取得された各前記消耗情報にさらに基づいて、前記物理リソースの割り当てを変更する。

このような構成により、特定の物理リソースの消耗度が大きくなることを抑制し、車載装置の使用可能時間をより長くすることができる。

（８）本開示の実施の形態に係る車両管理システムは、車両に搭載され、複数の物理リソースを含む車載装置と、管理装置とを備え、前記車載装置は、前記車両の状態を示す状態情報を前記管理装置へ送信し、前記管理装置は、前記車載装置から受信した前記状態情報に基づいて、前記車載装置の処理負荷を予測し、予測結果を示す負荷情報を前記車載装置へ送信し、前記車載装置は、前記管理装置から受信した前記負荷情報の示す前記予測結果に応じて、前記車載装置が行うべき１または複数種類の処理である対象処理に用いられる前記物理リソースの割り当てを変更する。

このように、車載装置を搭載する車両の状態に応じて、車載装置における複数の物理リソースについて、対象処理を実行させるべき物理リソースの割り当てを変更する構成により、車両の状態に応じて適切な物理リソースを選択し、対象処理を行わせることができる。したがって、車載装置において、必要な処理を実行しながら消費電力を効果的に低減することができる。

（９）本開示の実施の形態に係るリソース管理方法は、車両に搭載され、複数の物理リソースを備える車載装置におけるリソース管理方法であって、前記車両の状態を示す状態情報を取得するステップと、取得した前記状態情報の示す前記状態に応じて、前記車載装置が行うべき１または複数種類の処理である対象処理に用いられる前記物理リソースの割り当てを変更するステップとを含む。

このように、車載装置を搭載する車両の状態に応じて、車載装置における複数の物理リソースについて、対象処理を実行させるべき物理リソースの割り当てを変更する構成により、車両の状態に応じて適切な物理リソースを選択し、対象処理を行わせることができる。したがって、車載装置において、必要な処理を実行しながら消費電力を効果的に低減することができる。

（１０）本開示の実施の形態に係るリソース管理方法は、車両に搭載される車載装置であって複数の物理リソースを含む車載装置と、管理装置とを備える車両管理システムにおけるリソース管理方法であって、前記車載装置が、前記車両の状態を示す状態情報を前記管理装置へ送信するステップと、前記管理装置が、前記車載装置から受信した前記状態情報に基づいて、前記車載装置の処理負荷を予測し、予測結果を示す負荷情報を前記車載装置へ送信するステップと、前記車載装置が、前記管理装置から受信した前記負荷情報の示す前記予測結果に応じて、前記車載装置が行うべき１または複数種類の処理である対象処理に用いられる前記物理リソースの割り当てを変更するステップとを含む。

このように、車載装置を搭載する車両の状態に応じて、車載装置における複数の物理リソースについて、対象処理を実行させるべき物理リソースの割り当てを変更する構成により、車両の状態に応じて適切な物理リソースを選択し、対象処理を行わせることができる。したがって、車載装置において、必要な処理を実行しながら消費電力を効果的に低減することができる。

（１１）本開示の実施の形態に係るリソース管理プログラムは、車両に搭載される車載装置であって複数の物理リソースを備える車載装置において用いられるリソース管理プログラムであって、コンピュータを、前記車両の状態を示す状態情報を取得する取得部と、前記取得部によって取得された前記状態情報の示す前記状態に応じて、前記車載装置が行うべき１または複数種類の処理である対象処理に用いられる前記物理リソースの割り当てを変更する割り当て部、として機能させるためのプログラムである。

このように、車載装置を搭載する車両の状態に応じて、車載装置における複数の物理リソースについて、対象処理を実行させるべき物理リソースの割り当てを変更する構成により、車両の状態に応じて適切な物理リソースを選択し、対象処理を行わせることができる。したがって、車載装置において、必要な処理を実行しながら消費電力を効果的に低減することができる。

（１２）本開示の実施の形態に係るリソース管理プログラムは、車両に搭載される車載装置であって複数の物理リソースを含む車載装置と管理装置とを備える車両管理システムにおける、前記車載装置において用いられるリソース管理プログラムであって、コンピュータを、前記車両の状態を示す状態情報を前記管理装置へ送信し、前記管理装置によって前記車載装置から受信した前記状態情報に基づいて予測された、前記車載装置の処理負荷の予測結果を示す負荷情報を前記管理装置から受信する通信部と、前記通信部によって受信された前記管理装置からの前記負荷情報の示す前記予測結果に応じて、前記車載装置が行うべき１または複数種類の処理である対象処理に用いられる前記物理リソースの割り当てを変更する割り当て部、として機能させるためのプログラムである。

このように、車載装置を搭載する車両の状態に応じて、車載装置における複数の物理リソースについて、対象処理を実行させるべき物理リソースの割り当てを変更する構成により、車両の状態に応じて適切な物理リソースを選択し、対象処理を行わせることができる。したがって、車載装置において、必要な処理を実行しながら消費電力を効果的に低減することができる。

以下、本開示の実施の形態について図面を用いて説明する。なお、図中同一または相当部分には同一符号を付してその説明は繰り返さない。また、以下に記載する実施の形態の少なくとも一部を任意に組み合わせてもよい。

＜第１の実施の形態＞
［構成および基本動作］
図１は、本開示の第１の実施の形態に係る車載通信システムの構成を示す図である。

図１を参照して、車載通信システム３０１は、車両１に搭載される複数の車載装置１０１を備える。

複数の車載装置１０１は、たとえば、ＣＡＮ（Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）（登録商標）の規格に従うＣＡＮバス１０、またはイーサネット（登録商標）ケーブル１１を介して互いに接続されている。一例として、車載通信システム３０１におけるいずれか１つの車載装置１０１は、セントラルゲートウェイである。車載装置１０１は、１または複数種類の処理である対象処理、たとえば、車両１の制御を行うための１または複数種類の各種演算処理を行う。

図２は、本開示の第１の実施の形態に係る車載装置の機能ブロック図である。

図２を参照して、車載装置１０１は、処理部２１と、取得部２２と、割り当て部２３とと、記憶部２４と、通信部２５とを備える。

図３は、本開示の第１の実施の形態に係る車載装置のハードウェアおよびソフトウェアの構成を示す図である。

図３を参照して、車載装置１０１は、たとえば、複数の物理リソースとして、コア３１Ａ，３１Ｂ，３１Ｃ，３１Ｄと、メモリ３２Ａ，３２Ｂと、ＩＦ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）回路３３Ａ，３３Ｂとを備える。また、車載装置１０１は、クロック生成回路３５と、電源３６と、複数のスイッチ３７とを備える。

以下、コア３１Ａ，３１Ｂ，３１Ｃ，３１Ｄの各々を、コア３１とも称し、メモリ３２Ａ，３２Ｂの各々を、メモリ３２とも称し、ＩＦ回路３３Ａ，３３Ｂの各々を、ＩＦ回路３３とも称する。

コア３１は、図２に示す処理部２１として機能し、メモリ３２は、図２に示す記憶部２４として機能し、ＩＦ回路３３は、図２に示す通信部２５として機能する。

通信部２５は、ＣＡＮバス１０、またはイーサネットケーブル１１を介して互いに接続されている車載装置１０１と通信を行う。

クロック生成回路３５は、クロック信号を生成して複数の物理リソースへ供給するクロック供給を行う。電源３６は、複数の物理リソースへ電力を供給する電力供給を行う。

処理部２１は、各物理リソースとクロック生成回路３５との間、および各物理リソースと電源３６との間にそれぞれ接続されたスイッチ３７を制御することにより、各物理リソースへのクロック供給および電力供給の制御を行う。

なお、車載装置１０１は、たとえば、４つのコア３１に限らず、３つ以下のコア３１または５つ以上のコア３１を備える構成であってもよく、２つのメモリ３２に限らず、１つのメモリ３２または３つ以上のメモリ３２を備える構成であってもよく、２つのＩＦ回路３３に限らず、１つのＩＦ回路３３または３つ以上のＩＦ回路３３を備える構成であってもよい。

また、車載装置１０１には、各種アプリケーションを提供するソフトウェアＳＷ１～ＳＷ４と、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）３４とがインストールされている。

ソフトウェアＳＷ１～ＳＷ４は、複数種類たとえば４種類のアプリケーションを提供するための各種演算処理をそれぞれ実行する。

具体的には、ソフトウェアＳＷ１は、たとえば、車両１におけるエンターテイメントのサービスを提供するための機器、具体的には車両１に設けられたディスプレイおよびオーディオなどを制御する処理を行う。

ソフトウェアＳＷ２は、たとえば、天候に応じて用いられる機器、具体的にはワイパーおよびフォグランプ等を制御する処理を行う。

ソフトウェアＳＷ３は、たとえば、車両１の車内環境に影響を与える機器、具体的にはエアコンなどを制御する処理を行う。

ソフトウェアＳＷ４は、たとえば、エンジン制御、ＡＴ（Ａｕｔｏｍａｔｉｃ Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ）制御、ＨＥＶ（Ｈｙｂｒｉｄ Ｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｖｅｈｉｃｌｅ）制御、ブレーキ制御、シャーシ制御、ステアリング制御および計器表示制御等、車両１の走行を制御する処理を行う。

ソフトウェアＳＷ１～ＳＷ４は、ＯＳ３４を介して、コア３１、メモリ３２およびＩＦ回路３３の一部または全部に割り当てられ、実行される。

なお、車載装置１０１は、１種類のアプリケーションを提供するための１つのソフトウェアがインストールされる構成であってもよい。

すなわち、ＯＳ３４は、ソフトウェアＳＷ１～ＳＷ４を実行すべきコア３１、メモリ３２およびＩＦ回路３３の割り当てを決定する。

具体的には、ＯＳ３４は、たとえば、コア３１ＡにソフトウェアＳＷ１を割り当て、コア３１ＢにソフトウェアＳＷ２を割り当て、コア３１ＣにソフトウェアＳＷ３を割り当て、コア３１ＤにソフトウェアＳＷ４を割り当てる。

なお、ＯＳ３４は、複数のコア３１に１つのソフトウェアを割り当ててもよいし、１つのコア３１に複数のソフトウェアを割り当ててもよい。

［課題］
デバイスの進化に伴い、車両において、複数のＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）の機能統合が進んでいく、すなわち、１つの車載装置が複数のアプリケーションを提供するようになっていくと考えられる。

車載装置の消費電力は、車載装置が提供すべきアプリケーションの増加に伴って増加する。このような消費電力の増加は、たとえば、電気自動車の航続距離に与える影響が大きい。

また、各種演算処理を行う車載装置において、ある演算処理を行うソフトウェアが、他の演算処理を行うソフトウェアと消費電力低減のための調停処理を行うことは困難である。

そこで、本開示の第１の実施の形態に係る車載装置では、以下のような構成および動作により、上記課題を解決する。

たとえば、車載装置１０１において、統合される機能とは独立して、消費電力低減のためのアプリケーションを提供するソフトウェアを用いる方法が考えられる。

具体的には、車載装置１０１には、１または複数のアプリケーションを提供するための、自己が行うべき１または複数種類の処理である対象処理に用いられる物理リソースの割り当てを変更する処理を行うソフトウェアＳＷ５がインストールされている。ソフトウェアＳＷ５は、たとえば、ＯＳ３４によってコア３１Ａに割り当てられる。

ソフトウェアＳＷ５は、車両１の状態を監視し、監視結果に応じて、対象処理に用いられる物理リソースの割り当てを変更する処理を行う。ソフトウェアＳＷ５は、取得部２２および割り当て部２３として機能する。

［車両状態の監視］
車載装置１０１における取得部２２は、車両１の状態を示す状態情報を取得する。

より詳細には、取得部２２は、たとえば、処理部２１における稼働中のソフトウェアの数（以下、稼働数とも称する。）および当該各ソフトウェアの稼働時間を監視する。具体的には、取得部２２は、たとえば、所定時間ごとに、稼働数および稼働中の各ソフトウェアの稼働時間の最大値を示す稼働情報を作成する。

また、取得部２２は、複数の物理リソース間において伝送されるデータ量を監視する。具体的には、取得部２２は、たとえば、所定時間ごとに当該データ量を示すデータ量情報を作成する。

また、取得部２２は、車両１の速度を監視する。具体的には、取得部２２は、たとえば、処理部２１によって実行されたソフトウェアＳＷ４による演算結果として、車両１の速度を示す速度情報を処理部２１から受ける。

そして、取得部２２は、作成した稼働情報およびデータ量情報、ならびに処理部２１から受けた速度情報の対応関係を示す状態情報を作成し、記憶部２４に保存するとともに割り当て部２３へ出力する。

すなわち、記憶部２４には、取得部２２によって作成された状態情報が蓄積される。

図４は、本開示の第１の実施の形態に係る車載装置において用いられる状態情報の一例を示す図である。

図４を参照して、車両１の速度が「０ｋｍ／ｈ」である場合、稼働数が「１」であり、稼働時間が「１５秒」であり、データ量が「１０Ｍｂｐｓ」である。車両１の速度が「４０ｋｍ／ｈ」である場合、稼働数が「２」であり、稼働時間が「２５秒」であり、データ量が「２０Ｍｂｐｓ」である。車両１の速度が「６０ｋｍ／ｈ」である場合、稼働数が「３」であり、稼働時間が「３５秒」であり、データ量が「３０Ｍｂｐｓ」である。

［処理負荷の予測］
処理部２１は、定期的または不定期に、自己の車載装置１０１の処理負荷を示す負荷レベルの設定を行う。

具体的には、再び図２を参照して、処理部２１は、記憶部２４における状態情報に含まれる各種情報の各組み合わせ（以下、セットとも称する。）を複数の負荷レベルに分類する。

より詳細には、処理部２１は、分類すべき負荷レベルごとに、基準となる複数のセットを選択する。

そして、処理部２１は、たとえば、機械学習のモデルの一例である判定モデルを作成する。

判定モデルは、状態情報の示す車両１の速度、稼働数、稼働時間およびデータ量に基づいて、自己の車載装置１０１の負荷レベルを判定可能である。判定モデルは、機械学習によって自動的に作成されるアルゴリズムである。

処理部２１は、判定モデルを作成するために、選択した複数のセットを用いて学習用データセットを作成し、作成した学習用データセットを記憶部２４に保存する。

そして、処理部２１は、たとえば、学習用データセットを記憶部２４から取得し、取得した学習用データセットをディープラーニング（Ｄｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇ）の手法に沿って、多層化したニューラルネットワークへ入力する。

処理部２１は、多層化したニューラルネットワークに対して、状態情報に含まれる各種情報に基づいて、自己の車載装置１０１の負荷レベルを判定できるように機械学習させることにより判定モデルを作成し、作成した判定モデルを記憶部２４に保存する。

このような機械学習の結果、判定モデルは、たとえば、入力された状態情報に基づいて、負荷レベルを判定することが可能となる。

図５は、本開示の第１の実施の形態に係る車載装置における負荷レベルの判定内容の一例を示す図である。図５において、横軸は状態情報における稼働時間を示し、縦軸は状態情報におけるデータ量を示す。図５は、車両１の速度が４０ｋｍ／ｈの場合における負荷レベルを示している。

図５を参照して、たとえば、稼働時間が「１０秒」であり、データ量が「１０Ｍｂｐｓ」である場合、負荷レベルが１に判定される。

また、稼働時間が「２０秒」であり、データ量が「２０Ｍｂｐｓ」である場合、負荷レベルが２に判定される。

また、稼働時間が「３０秒」であり、データ量が「３０Ｍｂｐｓ」である場合、負荷レベルが３に判定される。

図６は、本開示の第１の実施の形態に係る車載装置における負荷レベルの判定内容の他の例を示す図である。図６において、横軸は状態情報における稼働数または稼働時間を示し、縦軸は状態情報におけるデータ量を示す。図６は、車両１の速度が６０ｋｍ／ｈの場合における負荷レベルを示している。

図６を参照して、たとえば、稼働時間が「１０秒」であり、データ量が「１０Ｍｂｐｓ」である場合、負荷レベルが１に判定される。

また、稼働時間が「２０秒」であり、データ量が「２０Ｍｂｐｓ」である場合、負荷レベルが３に判定される。

また、たとえば、稼働時間が「３０秒」であり、データ量が「３０Ｍｂｐｓ」である場合、負荷レベルが４に判定される。

図５および図６に示すように、車載装置１０１では、車両１の速度に応じて負荷レベルの判定内容が異なる。より詳細には、車両１の速度が大きい方が、負荷レベルがより細かく分類される。

なお、判定モデルは、状態情報のうちの稼働時間およびデータ量に基づいて負荷レベルを判定する構成に限らず、稼働数およびデータ量に基づいて負荷レベルを判定する構成であってもよい。

再び図２を参照して、割り当て部２３は、状態情報に基づいて、自己の車載装置１０１の対象処理に関する処理負荷を予測する。

より詳細には、割り当て部２３は、処理部２１によって作成された判定モデルを記憶部２４から取得し、取得した判定モデルを用いて、取得部２２から受けた状態情報に基づいて、車載装置１０１の負荷レベルを判定する。

具体的には、割り当て部２３は、取得部２２から受けた状態情報を判定モデルへ入力する。

判定モデルは、状態情報が入力されると、たとえば、当該状態情報に応じた負荷レベルを判定結果として付した状態情報である負荷レベル情報を予測結果として出力する。

図７は、本開示の第１の実施の形態に係る車載装置において用いられる負荷レベル情報の一例を示す図である。

図７を参照して、車両１の速度が「０ｋｍ／ｈ」であり、稼働時間が「１５秒」であり、データ量が「１０Ｍｂｐｓ」である場合の負荷レベルは「１」である。車両１の速度が「４０ｋｍ／ｈ」であり、稼働時間が「２５秒」であり、データ量が「２０Ｍｂｐｓ」である場合の負荷レベルは「２」である。車両１の速度が「６０ｋｍ／ｈ」であり、稼働時間が「３５秒」であり、データ量が「３０Ｍｂｐｓ」である場合の負荷レベルは「３」である。

再び図２を参照して、割り当て部２３は、取得部２２によって取得された状態情報の示す状態に応じて、使用可能な物理リソースの数を決定する。そして、割り当て部２３は、車載装置１０１が行うべき１または複数種類の処理である対象処理に用いられる物理リソースの割り当てを変更する。

より詳細には、たとえば、割り当て部２３は、取得部２２によって取得された状態情報に基づく予測結果に応じて、対象処理に用いられる物理リソースの割り当てを変更する。

具体的には、割り当て部２３は、たとえば、記憶部２４に保存されている割り当て情報に基づいて、対象処理に割り当てられる物理リソースの数を決定する。

図８は、本開示の第１の実施の形態に係る車載装置において用いられる割り当て情報の一例を示す図である。

図８を参照して、割り当て情報は、負荷レベルと、対象処理に割り当てられる物理リソースとの対応関係を示す。たとえば、負荷レベルが１である場合、割り当てられるコア３１の数が１であり、メモリ３２の数が１であり、ＩＦ回路３３の数が１である。

より詳細には、割り当て部２３は、割り当て情報における、予測結果すなわち負荷レベル情報の示す負荷レベルに対応する物理リソースの数を、対象処理に割り当てられる物理リソースの数として決定する。

具体的には、割り当て部２３は、負荷レベル情報の示す負荷レベルが３である場合、割り当てられるコア３１の数を２に決定し、メモリ３２の数を１に決定し、ＩＦ回路３３の数を２に決定する。

そして、割り当て部２３は、決定した物理リソースの数が、自己の車載装置１０１において、対象処理に割り当てられている物理リソースの現在の数と異なる場合、対象処理に割り当てる物理リソースの数を変更する。すなわち、割り当て部２３は、決定した数の物理リソースを対象処理に割り当てる。

［物理リソースの減少動作］
たとえば、割り当て部２３は、複数種類の処理に複数の物理リソースが割り当てられている状態を、当該複数種類の処理に割り当てられている物理リソースの数より少ない数の物理リソースが複数種類の処理に割り当てられる状態へ切り替え可能である。

割り当て部２３は、たとえば、対象処理に割り当てられているコア３１の現在の数が３である場合、当該対象処理に割り当てるコア３１の数を２に減少させる。

より詳細には、割り当て部２３は、たとえば、対象処理に割り当てられるコア３１の数を３から２に減少させる旨の指示をＯＳ３４へ出力する。

ＯＳ３４は、割り当て部２３から受けた指示に従い、対象処理に割り当てられるコア３１の数を３から２に減少させる。

具体的には、ＯＳ３４は、たとえば、コア３１ＡにソフトウェアＳＷ１およびソフトウェアＳＷ５が割り当てられ、コア３１ＢにソフトウェアＳＷ２およびソフトウェアＳＷ３が割り当てられ、コア３１ＣにソフトウェアＳＷ４が割り当てられている場合、コア３１ＡにソフトウェアＳＷ１、ソフトウェアＳＷ４およびソフトウェアＳＷ５を割り当て、コア３１ＢにソフトウェアＳＷ２およびソフトウェアＳＷ３を割り当てることにより、対象処理に割り当てられるコア３１の数を３から２に減少させる。

また、たとえば、割り当て部２３は、対象処理に割り当てる物理リソースの数を減少させる場合、対象処理の割り当てから外れる物理リソースへの電力供給およびクロック供給の少なくともいずれか一方を停止する。

より詳細には、割り当て部２３は、車載装置１０１において、対象処理に割り当てられるコア３１の数が３から２に減少した場合、割り当てから外れたコア３１への電力供給およびクロック供給の少なくともいずれか一方を停止する。

具体的には、割り当て部２３は、たとえば、上記対象処理に割り当てられるコア３１の数を３から２に減少させる旨の指示に加えて、割り当てから外れるコア３１への電力供給およびクロック供給の少なくともいずれか一方を停止する旨の停止指示をＯＳ３４へ出力する。

ＯＳ３４は、割り当て部２３から受けた停止指示に従い、割り当てから外れるコア３１への電力供給およびクロック供給の少なくともいずれか一方を停止する処理を行う。

より詳細には、ＯＳ３４は、たとえば、処理部２１におけるレジスタ等の値を、当該コア３１への電力供給およびクロック供給の少なくともいずれか一方を停止するように設定する。

これにより、処理部２１は、当該コア３１とクロック生成回路３５との間に接続されているスイッチ３７、および当該コア３１と電源３６との間に接続されているスイッチ３７の少なくともいずれか一方をオフすることにより、当該コア３１への電力供給およびクロック供給の少なくともいずれか一方を停止する。

［物理リソースの割り当ての変更例１］
割り当て部２３は、物理リソースの割り当てを変更すべき状態が所定時間継続した場合に割り当ての変更を実行する構成であってもよい。

図９は、本開示の第１の実施の形態に係る車載装置による負荷レベルに応じた物理リソースの割り当ての一例を示す図である。

図９を参照して、割り当て部２３は、あるタイミングにおける状態情報Ｌ１に基づいて、予測結果すなわち負荷レベル情報の示す負荷レベルを負荷レベル３と判定する。ここで、割り当て部２３は、対象処理に割り当てられる物理リソースの数を、負荷レベル３に対応する物理リソースの数に維持することを決定するものとする。

次に、割り当て部２３は、次のタイミングにおける状態情報Ｌ２に基づいて、負荷レベルを負荷レベル２と判定する。

このとき、割り当て部２３は、負荷レベル２の状態の継続期間が所定時間に満たないことから、対象処理に割り当てられる物理リソースの数を、予測結果すなわち負荷レベル情報の示す負荷レベル２に対応する物理リソースの数ではなく、負荷レベル３に対応する物理リソースの数に維持することを決定する。

次に、割り当て部２３は、次のタイミングにおける状態情報Ｌ３に基づいて、負荷レベルを負荷レベル２と判定する。

このとき、割り当て部２３は、負荷レベル２の状態の継続期間が所定時間に満たないことから、対象処理に割り当てられる物理リソースの数を、予測結果すなわち負荷レベル情報の示す負荷レベル２に対応する物理リソースの数ではなく、負荷レベル３に対応する物理リソースの数に維持することを決定する。

次に、割り当て部２３は、次のタイミングにおける状態情報Ｌ４に基づいて、負荷レベルを負荷レベル２と判定する。

このとき、割り当て部２３は、負荷レベル２の状態の継続期間が所定時間継続していることから、対象処理に割り当てられている物理リソースの数を、判定した負荷レベル２に対応する物理リソースの数に決定する。

そして、割り当て部２３は、たとえば図８に示す割り当て情報を参照し、決定した物理リソースの数が、対象処理に割り当てられている物理リソースの現在の数と異なることから、対象処理に割り当てる物理リソースの数を変更する。

［物理リソースの割り当ての変更例２］
車載装置１０１における割り当て部２３は、対象処理に割り当てる物理リソースの数を減少させる場合においてヒステリシスを設ける構成であってもよい。

物理リソースの割り当ての変更例２では、変更例１と同様に、割り当て部２３は、物理リソースの割り当てを変更すべき状態が所定時間継続した場合に割り当ての変更を実行する。

図１０は、本開示の第１の実施の形態に係る車載装置においてヒステリシスが設けられた負荷レベルの判定内容の一例を示す図である。

図１０を参照して、割り当て部２３は、あるタイミングにおける状態情報Ｌ５に基づいて、予測結果すなわち負荷レベル情報の示す負荷レベルを負荷レベル３と判定する。ここで、割り当て部２３は、対象処理に割り当てられる物理リソースの数を、負荷レベル３に対応する物理リソースの数に維持することを決定するものとする。

次に、割り当て部２３は、次のタイミングにおける状態情報Ｌ６に基づいて、負荷レベルを負荷レベル２と判定する。このとき、割り当て部２３は、状態情報Ｌ６がヒステリシスＨＬを上回る状態であると判定する。

この場合、割り当て部２３は、対象処理に割り当てられる物理リソースの数を、予測結果すなわち負荷レベル情報の示す負荷レベル２に対応する物理リソースの数ではなく、負荷レベル３に対応する物理リソースの数に維持することを決定する。

次に、割り当て部２３は、次のタイミングにおける状態情報Ｌ７に基づいて、負荷レベルを負荷レベル２と判定する。このとき、割り当て部２３は、状態情報Ｌ７がヒステリシスＨＬを下回る状態であると判定する。

そして、割り当て部２３は、ヒステリシスＨＬを下回る状態の継続期間が所定時間に満たないことから、対象処理に割り当てられる物理リソースの数を、予測結果すなわち負荷レベル情報の示す負荷レベル２に対応する物理リソースの数ではなく、負荷レベル３に対応する物理リソースの数に維持することを決定する。

次に、割り当て部２３は、次のタイミングにおける状態情報Ｌ８に基づいて、負荷レベルを負荷レベル２と判定し、さらに次のタイミングにおける状態情報Ｌ９に基づいて、負荷レベルを負荷レベル２と判定する。このとき、割り当て部２３は、状態情報Ｌ８および状態情報Ｌ９がヒステリシスＨＬを下回る状態であると判定する。

このとき、割り当て部２３は、ヒステリシスＨＬを下回る状態の継続期間が所定時間継続していることから、対象処理に割り当てられている物理リソースの数を、判定した負荷レベル２に対応する物理リソースの数に決定する。

そして、割り当て部２３は、たとえば図８に示す割り当て情報を参照し、決定した物理リソースの数が、対象処理に割り当てられている物理リソースの現在の数と異なることから、対象処理に割り当てる物理リソースの数を変更する。

［物理リソースの割り当ての変更例３］
図１１は、本開示の第１の実施の形態に係る車載装置において複数のヒステリシスが設けられた負荷レベルの判定内容の一例を示す図である。

図１１を参照して、この例では、ヒステリシスＨＬＵおよびヒステリシスＨＬＤが設けられる。

割り当て部２３は、あるタイミングにおける状態情報Ｌ１０に基づいて、予測結果すなわち負荷レベル情報の示す負荷レベルを負荷レベル３と判定する。ここで、割り当て部２３は、対象処理に割り当てられる物理リソースの数を、負荷レベル３に対応する物理リソースの数に維持することを決定するものとする。

次に、割り当て部２３は、次のタイミングにおける状態情報Ｌ１１に基づいて、負荷レベル２と判定する。このとき、割り当て部２３は、状態情報Ｌ１１がヒステリシスＨＬＵを下回り、かつヒステリシスＨＬＤを上回る状態であると判定する。

この場合、割り当て部２３は、対象処理に割り当てられる物理リソースの数を、予測結果すなわち負荷レベル情報の示す負荷レベル２に対応する物理リソースの数ではなく、負荷レベル３に対応する物理リソースの数に維持することを決定する。

次に、割り当て部２３は、次のタイミングにおける状態情報Ｌ１２に基づいて、負荷レベルを負荷レベル２と判定する。このとき、割り当て部２３は、状態情報Ｌ１２がヒステリシスＨＬＤを下回る状態であると判定する。

このとき、割り当て部２３は、対象処理に割り当てられている物理リソースの数を、判定した負荷レベル２に対応する物理リソースの数に決定する。

そして、割り当て部２３は、たとえば図８に示す割り当て情報を参照し、決定した物理リソースの数が、対象処理に割り当てられている物理リソースの現在の数と異なることから、対象処理に割り当てる物理リソースの数を変更する。

［物理リソースの増加動作］
たとえば、割り当て部２３は、複数種類の処理に複数の物理リソースが割り当てられている状態を、より多い数の物理リソースが複数種類の処理に割り当てられる状態へ切り替え可能である。

割り当て部２３は、たとえば、対象処理に割り当てられているコア３１の現在の数が２である場合、当該対象処理に割り当てるコア３１の数を３に増加させる。

より詳細には、割り当て部２３は、たとえば、対象処理に割り当てられるコア３１の数を２から３に増加させる旨の指示をＯＳ３４へ出力する。

ＯＳ３４は、割り当て部２３から受けた指示に従い、対象処理に割り当てられるコア３１の数を２から３に増加させる。

また、たとえば、割り当て部２３は、対象処理に割り当てる物理リソースの数を増やす場合、新たに対象処理の割り当てられる物理リソースへの電力供給およびクロック供給の少なくともいずれか一方を開始する。

より詳細には、割り当て部２３は、車載装置１０１において、対象処理に割り当てられるコア３１の数が２から３に増加した場合、新たに割り当てられるコア３１への電力供給およびクロック供給の少なくともいずれか一方を開始する。

具体的には、割り当て部２３は、たとえば、上記対象処理に割り当てられるコア３１の数を２から３に増加させる旨の指示に加えて、新たに割り当てられるコア３１への電力供給およびクロック供給の少なくともいずれか一方を開始する旨の開始指示をＯＳ３４へ出力する。

ＯＳ３４は、割り当て部２３から受けた開始指示に従い、新たに割り当てられるコア３１への電力供給およびクロック供給の少なくともいずれか一方を開始する処理を行う。

より詳細には、ＯＳ３４は、たとえば、処理部２１におけるレジスタ等の値を、当該コア３１への電力供給およびクロック供給を行うように設定する。

これにより、処理部２１は、当該コア３１とクロック生成回路３５との間に接続されているスイッチ３７、および当該コア３１と電源３６との間に接続されているスイッチ３７をオン状態とすることにより、当該コア３１への電力供給およびクロック供給を行う。

［物理リソースの割り当ての変更例４］
割り当て部２３は、物理リソースの割り当てを変更すべき状態が所定時間継続した場合に割り当ての変更を実行する構成であってもよい。

図１２は、本開示の第１の実施の形態に係る車載装置が負荷レベルに応じて物理リソースの割り当てを決定する様子の他の例を示す図である。

図１２を参照して、割り当て部２３は、あるタイミングにおける状態情報Ｌ１３に基づいて、予測結果すなわち負荷レベル情報の示す負荷レベルを負荷レベル２と判定する。ここで、割り当て部２３は、対象処理に割り当てられる物理リソースの数を、負荷レベル２に対応する物理リソースの数に維持することを決定するものとする。

次に、割り当て部２３は、次のタイミングにおける状態情報Ｌ１４に基づいて、負荷レベルを負荷レベル３と判定する。

このとき、割り当て部２３は、負荷レベル３の状態の継続期間が所定時間に満たないことから、対象処理に割り当てられる物理リソースの数を、予測結果すなわち負荷レベル情報の示す負荷レベル３に対応する物理リソースの数ではなく、負荷レベル２に対応する物理リソースの数に維持することを決定する。

次に、割り当て部２３は、次のタイミングにおける状態情報Ｌ１５に基づいて、負荷レベルを負荷レベル３と判定する。

このとき、割り当て部２３は、負荷レベル２の状態の継続期間が所定時間継続していることから、対象処理に割り当てられている物理リソースの数を、判定した負荷レベル２に対応する物理リソースの数に決定する。

そして、割り当て部２３は、たとえば図８に示す割り当て情報を参照し、決定した物理リソースの数が、対象処理に割り当てられている物理リソースの現在の数と異なることから、対象処理に割り当てる物理リソースの数を変更する。
［物理リソースの割り当ての変更例５］
車載装置１０１における割り当て部２３は、対象処理に割り当てる物理リソースの数を増やす場合においてヒステリシスを設ける構成であってもよい。

物理リソースの割り当ての変更例５では、変更例４と同様に、割り当て部２３は、物理リソースの割り当てを変更すべき状態が所定時間継続した場合に割り当ての変更を実行する。

図１３は、本開示の第１の実施の形態に係る車載装置においてヒステリシスが設けられた負荷レベルの判定内容の他の例を示す図である。

図１３を参照して、割り当て部２３は、あるタイミングにおける状態情報Ｌ１６に基づいて、予測結果すなわち負荷レベル情報の示す負荷レベルを負荷レベル２と判定する。このとき、割り当て部２３は、状態情報Ｌ１６がヒステリシスＨＬを下回る状態であると判定する。

次に、割り当て部２３は、次のタイミングにおける状態情報Ｌ１７に基づいて、負荷レベルを負荷レベル２と判定し、さらに次のタイミングにおける状態情報Ｌ１８に基づいて、負荷レベルを負荷レベル２と判定する。このとき、割り当て部２３は、状態情報Ｌ１７および状態情報Ｌ１８がヒステリシスＨＬを上回る状態であると判定する。

そして、割り当て部２３は、ヒステリシスＨＬを上回る状態の継続期間が所定時間継続していることから、対象処理に割り当てられる物理リソースの数を、予測結果すなわち負荷レベル情報の示す負荷レベル２に対応する物理リソースの数ではなく、負荷レベル３に対応する物理リソースの数に決定する。

そして、割り当て部２３は、たとえば図８に示す割り当て情報を参照し、決定した物理リソースの数が、対象処理に割り当てられている物理リソースの現在の数と異なることから、対象処理に割り当てる物理リソースの数を変更する。

［物理リソースの割り当ての変更例６］
図１４は、本開示の第１の実施の形態に係る車載装置において複数のヒステリシスが設けられた負荷レベルの判定内容の一例を示す図である。

図１４を参照して、この例では、ヒステリシスＨＬＵおよびヒステリシスＨＬＤが設けられる。

割り当て部２３は、あるタイミングにおける状態情報Ｌ１９に基づいて、予測結果すなわち負荷レベル情報の示す負荷レベルを負荷レベル２と判定する。このとき、割り当て部２３は、状態情報Ｌ１９がヒステリシスＨＬＤを下回る状態であると判定する。

次に、割り当て部２３は、次のタイミングにおける状態情報Ｌ２０に基づいて、負荷レベル２と判定する。このとき、割り当て部２３は、状態情報Ｌ２０がヒステリシスＨＬＵを下回り、かつヒステリシスＨＬＤを上回る状態であると判定する。

次に、割り当て部２３は、次のタイミングにおける状態情報Ｌ２１に基づいて、負荷レベルを負荷レベル２と判定する。このとき、割り当て部２３は、状態情報Ｌ２１がヒステリシスＨＬＵを上回る状態であると判定する。

この場合、割り当て部２３は、対象処理に割り当てられる物理リソースの数を、予測結果すなわち負荷レベル情報の示す負荷レベル２に対応する物理リソースの数ではなく、負荷レベル３に対応する物理リソースの数に決定する。

そして、割り当て部２３は、たとえば図８に示す割り当て情報を参照し、決定した物理リソースの数が、対象処理に割り当てられている物理リソースの現在の数と異なることから、対象処理に割り当てる物理リソースの数を変更する。

［変形例］
車載装置１０１では、物理リソースの消耗度に基づいて、物理リソースの割り当てが変更されてもよい。

この場合、取得部２２は、さらに、複数の物理リソースの各々の消耗度に関する複数の消耗情報をそれぞれ取得する。

より詳細には、取得部２２は、コア３１、メモリ３２およびＩＦ回路３３の各々の稼働時間を監視する。具体的には、取得部２２は、たとえば、物理リソースごとの稼働時間を示す消耗情報を所定時間ごとに作成して記憶部２４に保存する。

なお、消耗情報は、稼働時間に基づく情報であってもよい。より詳細には、消耗情報は、たとえば、物理リソースごとに消費電力および寿命等が異なる場合、取得部２２によって取得された稼働時間と当該稼働時間に対応する物理リソースの消費電力および寿命等とに基づいて算出される消耗度を示してもよい。

図１５は、本開示の第１の実施の形態に係る車載装置において用いられる消耗情報の一例を示す図である。

図１５を参照して、コア３１Ａの稼働時間は１００時間であり、コア３１Ｂの稼働時間は２００時間であり、コア３１Ｃの稼働時間は５０時間であり、メモリ３２Ａの稼働時間は１００時間であり、ＩＦ回路３３Ａの稼働時間は１００時間である。

割り当て部２３は、取得部２２によって取得された消耗情報にさらに基づいて、物理リソースの割り当てを変更する。

割り当て部２３は、たとえば、対象処理に割り当てられるコア３１の数を減少させる旨の指示に、対象処理の割り当てを外すコア３１を示す情報を含めてＯＳ３４へ出力する。

より詳細には、割り当て部２３は、対象処理に割り当てるコア３１の数を減少させる場合、記憶部２４における消耗情報を参照することにより、消耗情報に含まれる稼働時間が長いコア３１から順に割り当てを外す。

具体的には、割り当て部２３は、たとえば、割り当てられるコア３１の数を３から２に減少させる場合、図１５に示す消耗情報に含まれる稼働時間が最も長いコア３１であるコア３１Ｂを上記指示に含める。

また、割り当て部２３は、たとえば、上記対象処理に割り当てられるコア３１の数を増加させる旨の指示に、対象処理を新たに割り当てるコア３１を示す情報を含めてＯＳ３４へ出力する。

より詳細には、割り当て部２３は、対象処理に割り当てるコア３１の数を増加させる場合、記憶部２４における消耗情報を参照することにより、消耗情報に含まれる稼働時間が短いコア３１から順に割り当てる。

具体的には、割り当て部２３は、たとえば、割り当てられるコア３１の数を２から３に増加させる場合、図１５に示す消耗情報に含まれる稼働時間が最も短いコア３１であるコア３１Ｃを上記指示に含める。

［動作の流れ］
本開示の実施の形態に係る車載通信システムにおける各装置は、メモリを含むコンピュータを備え、当該コンピュータにおけるＣＰＵ等の演算処理部は、以下のシーケンスまたはフローチャートの各ステップの一部または全部を含むプログラムを当該メモリからそれぞれ読み出して実行する。これら複数の装置のプログラムは、それぞれ、外部からインストールすることができる。これら複数の装置のプログラムは、それぞれ、記録媒体に格納された状態で流通する。

図１６は、本開示の第１の実施の形態に係る車載装置が自己の物理リソースを管理する際の動作手順を定めたフローチャートである。

図１６を参照して、まず、車載装置１０１は、車両１の状態を示す状態情報を取得する（ステップＳ１０１）。

次に、車載装置１０１は、取得した状態情報に基づいて、自己の負荷レベルを判定する。すなわち、車載装置１０１は、自己の処理負荷を予測する（ステップＳ１０２）。

次に、車載装置１０１は、予測結果すなわち判定した負荷レベルに応じて、対象処理に用いられる物理リソースの割り当てを変更する。より詳細には、車載装置１０１は、判定した負荷レベルが自己の現在の負荷レベルと異なる場合（ステップＳ１０３でＹＥＳ）、物理リソースの割り当てを変更する。なお、車載装置１０１は、当該割り当てを変更すべき状態のヒステリシスを設けるか、または、当該割り当てを変更すべき状態が所定時間継続した場合に、割り当ての変更を行ってもよい（ステップＳ１０４）。

車載装置１０１は、判定した負荷レベルが自己の現在の負荷レベルより高い場合（ステップＳ１０４でＹＥＳ）、より多い数の物理リソースが対象処理に割り当てられる状態へ切り替える。このとき、車載装置１０１は、たとえば、消耗情報に含まれる稼働時間が短いコア３１から順に割り当てる（ステップＳ１０５）。そして、車載装置１０１は、次のタイミングにおける状態情報を取得する（ステップＳ１０１）。

一方、車載装置１０１は、判定した負荷レベルが自己の現在の負荷レベルより低い場合（ステップＳ１０４でＮＯ）、より少ない数の物理リソースが対象処理に割り当てられる状態へ切り替える。このとき、車載装置１０１は、たとえば、消耗情報に含まれる稼働時間が長いコア３１から順に割り当てを外す（ステップＳ１０６）。そして、車載装置１０１は、次のタイミングにおける状態情報を取得する（ステップＳ１０１）。

一方、車載装置１０１は、判定した負荷レベルが自己の現在の負荷レベルと同じである場合（ステップＳ１０３でＮＯ）、物理リソースの割り当ての変更を行うことなく、次のタイミングにおける状態情報を取得する（ステップＳ１０１）。

なお、本開示の第１の実施の形態に係る車載装置１０１では、割り当て部２３は、状態情報に基づいて、自己の車載装置１０１の対象処理に関する処理負荷を予測する構成であるとしたが、これに限定するものではない。割り当て部２３は、処理負荷の予測を行わない構成であってもよい。より詳細には、割り当て部２３は、たとえば、負荷レベルを判定することなく、状態情報に基づいて、物理リソースの割り当てを変更する構成であってもよい。

また、本開示の第１の実施の形態に係る車載装置１０１では、割り当て部２３は、状態情報の示す状態に応じて、使用可能な物理リソースの数を決定する構成であるとしたが、これに限定するものではない。割り当て部２３は、使用可能な物理リソースの数を決定しない構成であってもよい。この場合、割り当て部２３は、たとえば、物理リソースの数を決定することなく、対象処理に割り当てる物理リソースを増加または減少させる旨の指示をＯＳ３４へ出力する。

また、本開示の第１の実施の形態に係る車載装置１０１では、対象処理の割り当てから外れる物理リソースへの電力供給およびクロック供給の少なくともいずれか一方を停止する構成であるとしたが、これに限定するものではない。車載装置１０１は、当該物理リソースへの電力供給およびクロック供給の停止を行わない構成であってもよい。

また、本開示の第１の実施の形態に係る車載装置１０１は、一例としてセントラルゲートウェイであるとしたが、これに限定するものではない。車載装置１０１は、たとえば、セントラルゲートウェイと異なる電子制御ユニットであってもよい。

ところで、デバイスの進化に伴い、車両において、複数のＥＣＵの機能統合が進んでいく、すなわち、１つの車載装置が複数のアプリケーションを提供するようになっていくと考えられる。

車載装置の消費電力は、車載装置が提供すべきアプリケーションの増加に伴って増加する。このような消費電力の増加は、たとえば、電気自動車の航続距離に与える影響が大きい。

これに対して、本開示の第１の実施の形態に係る車載装置では、取得部２２は、車両１の状態を示す状態情報を取得する。割り当て部２３は、取得部２２によって取得された状態情報の示す状態に応じて、自己の車載装置１０１が行うべき１または複数種類の処理である対象処理に用いられる物理リソースの割り当てを変更する。

このように、車載装置１０１を搭載する車両１の状態に応じて、車載装置１０１における複数の物理リソースについて、対象処理を実行させるべき物理リソースの割り当てを変更する構成により、車両１の状態に応じて適切な物理リソースを選択し、対象処理を行わせることができる。

したがって、本開示の第１の実施の形態に係る車載装置では、必要な処理を実行しながら消費電力を効果的に低減することができる。

また、本開示の第１の実施の形態に係る車載装置では、割り当て部２３は、状態情報に基づいて、自己の車載装置１０１の処理負荷を予測し、予測結果に応じて物理リソースの割り当てを変更する。

このような構成により、車両１の状態から予測される車載装置１０１の処理負荷を考慮した、より適切な割り当て内容を決定することができる。すなわち、物理リソースの割り当てを、車両１の状態に応じて増減する対象処理の負荷に追随させることができる。

また、本開示の第１の実施の形態に係る車載装置では、割り当て部２３は、状態情報の示す状態に応じて、使用可能な物理リソースの数を決定し、決定した数の物理リソースを対象処理に割り当てる。

このような構成により、使用可能な物理リソースの数を車両１の状態に応じて増減させることができるため、消費電力をより効果的に削減することができる。

また、本開示の第１の実施の形態に係る車載装置では、割り当て部２３は、自己の車載装置１０１が行うべき複数種類の処理に複数の物理リソースが割り当てられている状態を、当該複数種類の処理に割り当てられている物理リソースの数より少ない数の物理リソースが当該複数種類の処理に割り当てられる状態へ切り替え可能である。

このような構成により、複数種類の処理の一部または全部を、変更前と比べて共通の物理リソースにまとめることができるため、物理リソースのより効率的な使用が可能となる。また、複数種類の処理をそれぞれ実行する複数のアプリケーション間において実行タイミングの調停を行う必要がなくなり、アプリケーションに調停機能を追加することなく容易に消費電力の低減を実現することができる。

また、本開示の第１の実施の形態に係る車載装置では、割り当て部２３は、対象処理に割り当てる物理リソースの数を減少させる場合、対象処理の割り当てから外れる物理リソースへの電力供給およびクロック供給の少なくともいずれか一方を停止する。

このような構成により、未使用の物理リソースの消費電力をより大きく削減することができる。

また、本開示の第１の実施の形態に係る車載装置では、割り当て部２３は、対象処理に割り当てる物理リソースの数を減少させる場合と増加させる場合とにおいてヒステリシスを設けるか、または、物理リソースの割り当てを変更すべき状態が所定時間継続した場合に割り当ての変更を実行する。

このような構成により、物理リソースの割り当て内容が頻繁に変わる事態を抑制し、車載装置１０１の動作をより安定化することができる。

また、本開示の第１の実施の形態に係る車載装置では、取得部２２は、複数の物理リソースの各々の消耗度に関する複数の消耗情報をそれぞれ取得する。割り当て部２３は、取得部２２によって取得された各消耗情報にさらに基づいて、物理リソースの割り当てを変更する。

このような構成により、特定の物理リソースの消耗度が大きくなることを抑制し、車載装置の使用可能時間をより長くすることができる。

また、本開示の第１の実施の形態に係る車載装置におけるリソース管理方法では、まず、車両１の状態を示す状態情報を取得する。次に、取得した状態情報の示す状態に応じて、車載装置１０１が行うべき１または複数種類の処理である対象処理に用いられる物理リソースの割り当てを変更する。

このように、車載装置１０１を搭載する車両１の状態に応じて、車載装置１０１における複数の物理リソースについて、対象処理を実行させるべき物理リソースの割り当てを変更する構成により、車両１の状態に応じて適切な物理リソースを選択し、対象処理を行わせることができる。

したがって、本開示の第１の実施の形態に係る車載装置におけるリソース管理方法では、車載装置において、必要な処理を実行しながら消費電力を効果的に低減することができる。

次に、本開示の他の実施の形態について図面を用いて説明する。なお、図中同一または相当部分には同一符号を付してその説明は繰り返さない。

＜第２の実施の形態＞
本実施の形態は、第１の実施の形態に係る車載装置と比べて、車載装置の処理負荷の予測が当該車載装置の外部で行われる車載装置に関する。以下で説明する内容以外は第１の実施の形態に係る車載装置と同様である。

図１７は、本開示の第２の実施の形態に係る車両管理システムの構成を示す図である。

図１７を参照して、車両管理システム４０１は、車載通信システム３０２と、管理装置２０１とを備える。車載通信システム３０２は、図１に示す車載通信システム３０１と比べて、車載装置１０１の代わりに車載装置１０２を備える。車載装置１０２と管理装置２０１は、たとえば、サーバである。

車載装置１０２の機能ブロックの構成は、図２に示す車載装置１０１と同様である。

また、車載装置１０２は、たとえば、図３に示す車載装置１０１と比べて、さらに、ＬＴＥ（Ｌｏｎｇ Ｔｅｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）または４Ｇまたは５Ｇ等の通信規格に従う無線基地局装置１６１との無線通信の処理を行うＴＣＵ（Ｔｅｌｅｍａｔｉｃｓ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｕｎｉｔ）の機能を有する図示しないソフトウェアＳＷ６がインストールされている。ソフトウェアＳＷ６は、図２に示す通信部２５として機能する。

車載装置１０２は、ソフトウェアＳＷ６を用いて、車両１の外部における管理装置２０１と無線基地局装置１６１を介して通信可能である。

車載装置１０２における通信部２５は、車両１の状態を示す状態情報を管理装置２０１へ送信する。

より詳細には、車載装置１０２における取得部２２は、たとえば、上述の状態情報を作成し、処理部２１へ出力する。

処理部２１は、取得部２２から受けた状態情報を通信部２５および無線基地局装置１６１経由で管理装置２０１へ無線通信により送信する。

管理装置２０１は、車載装置１０２から送信された状態情報を受信し、受信した状態情報を図示しない記憶部に保存する。

そして、管理装置２０１は、車載装置１０２から受信した状態情報に基づいて、車載装置１０２の処理負荷を予測する。

すなわち、管理装置２０１は、車載装置１０１における処理部２１と同様に、機械学習のモデルの一例である判定モデルを作成する。

そして、管理装置２０１は、車載装置１０１における割り当て部２３と同様に、作成した判定モデルを用いて、車載装置１０２から受けた状態情報に基づいて、当該車載装置１０２の負荷レベルを判定する。

管理装置２０１は、予測結果を示す負荷情報としてたとえば負荷レベル情報を車載装置１０２へ送信する。

車載装置１０２における通信部２５は、管理装置２０１から送信された負荷レベル情報を無線基地局装置１６１経由で受信し、受信した負荷レベル情報を処理部２１へ出力する。

処理部２１は、通信部２５から受けた負荷レベル情報を割り当て部２３へ出力する。

割り当て部２３は、処理部２１から受けた負荷レベル情報、および記憶部２４における割り当て情報に基づいて、対象処理に割り当てられる物理リソースの数を決定し、対象処理に用いられる物理リソースの割り当てを変更する。

図１８は、本開示の第２の実施の形態に係る車両管理システムにおいて、車載装置における物理リソースを管理するシーケンスを示す図である。

図１８を参照して、まず、車載装置１０２は、車両１の状態を示す状態情報を取得する（ステップＳ２０１）。

次に、車載装置１０２は、取得した状態情報を管理装置２０１へ送信する（ステップＳ２０２）。

次に、管理装置２０１は、車載装置１０２から送信された状態情報を受信し、受信した状態情報に基づいて、車載装置１０２の処理負荷を予測する。すなわち、管理装置２０１は、受信した状態情報に基づいて、車載装置１０２の負荷レベルを判定する（ステップＳ２０３）。

次に、管理装置２０１は、予測結果を示す負荷情報としてたとえば負荷レベル情報を車載装置１０２へ送信する（ステップＳ２０４）。

次に、車載装置１０２は、負荷情報の示す予測結果に応じて、対象処理に用いられる物理リソースの割り当てを変更する。より詳細には、車載装置１０２は、管理装置２０１から送信された負荷レベル情報を受信し、受信した負荷レベル情報に基づいて、対象処理に割り当てられる物理リソースの数を決定し、対象処理に用いられる物理リソースの割り当てを変更する（ステップＳ２０５）。

以降、車載装置１０２および管理装置２０１は、ステップＳ２０１～ステップＳ２０５と同様の動作を繰り返す。

以上のように、本開示の第２の実施の形態に係る車両管理システムでは、車載装置１０２は、複数の物理リソースを含む。車載装置１０２は、車両１の状態を示す状態情報を管理装置２０１へ送信する。管理装置２０１は、車載装置１０２から受信した状態情報に基づいて、車載装置１０２の処理負荷を予測し、予測結果を示す負荷情報を車載装置１０２へ送信する。車載装置１０２は、管理装置２０１から受信した負荷情報の示す予測結果に応じて、車載装置１０２が行うべき１または複数種類の処理である対象処理に用いられる物理リソースの割り当てを変更する。

このように、車載装置１０１を搭載する車両１の状態に応じて、車載装置１０１における複数の物理リソースについて、対象処理を実行させるべき物理リソースの割り当てを変更する構成により、車両１の状態に応じて適切な物理リソースを選択し、対象処理を行わせることができる。

したがって、本開示の第２の実施の形態に係る車両管理システムでは、車載装置において、必要な処理を実行しながら消費電力を効果的に低減することができる。

また、本開示の第２の実施の形態に係る車両管理システムにおけるリソース管理方法では、まず、車載装置１０２が、車両の状態を示す状態情報を管理装置２０１へ送信する。次に、管理装置２０１が、車載装置１０２から受信した状態情報に基づいて、車載装置の処理負荷を予測し、予測結果を示す負荷情報を車載装置１０２へ送信する。次に、車載装置１０２が、管理装置２０１から受信した負荷情報の示す予測結果に応じて、車載装置１０２が行うべき１または複数種類の処理である対象処理に用いられる物理リソースの割り当てを変更する。

このように、車載装置１０１を搭載する車両１の状態に応じて、車載装置１０１における複数の物理リソースについて、対象処理を実行させるべき物理リソースの割り当てを変更する構成により、車両１の状態に応じて適切な物理リソースを選択し、対象処理を行わせることができる。

したがって、本開示の第２の実施の形態に係るリソース管理方法では、車載装置において、必要な処理を実行しながら消費電力を効果的に低減することができる。

その他の構成および動作は第１の実施の形態に係る車載装置と同様であるため、ここでは詳細な説明を繰り返さない。

上記実施の形態は、すべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記説明ではなく請求の範囲によって示され、請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

以上の説明は、以下に付記する特徴を含む。
［付記１］
車両に搭載される車載装置であって、
前記車両の状態を示す状態情報を取得する取得部と、
複数の物理リソースと、
前記取得部によって取得された前記状態情報の示す前記状態に応じて、前記車載装置が行うべき１または複数種類の処理である対象処理に用いられる前記物理リソースの割り当てを変更する割り当て部と、を備え、
前記割り当て部は、前記状態情報に基づいて、前記対象処理に関する前記車載装置の処理負荷を予測する、車載装置。

［付記２］
複数の物理リソースを含む車載装置と、
管理装置とを備え、
前記車載装置は、前記車両の状態を示す状態情報を前記管理装置へ送信し、
前記管理装置は、前記車載装置から受信した前記状態情報に基づいて、前記車載装置の処理負荷を予測し、予測結果を示す負荷情報を前記車載装置へ送信し、
前記車載装置は、前記管理装置から受信した前記負荷情報の示す前記予測結果に応じて、前記車載装置が行うべき１または複数種類の処理である対象処理に用いられる前記物理リソースの割り当てを変更し、
前記車載装置は、前記状態情報に基づいて、前記対象処理に関する前記車載装置の処理負荷を予測する、車両管理システム。

１ 車両
１０ ＣＡＮバス
１１ イーサネットケーブル
２１ 処理部
２２ 取得部
２３ 割り当て部
２４ 記憶部
２５ 通信部
３１，３１Ａ，３１Ｂ，３１Ｃ，３１Ｄ コア
３２，３２Ａ，３２Ｂ メモリ
３３，３３Ａ，３３Ｂ ＩＦ回路
３４ ＯＳ
３５ クロック生成回路
３６ 電源
３７ スイッチ
１０１，１０２ 車載装置
１６１ 無線基地局装置
２０１ 管理装置
３０１ 車載通信システム
４０１ 車両管理システム

Claims (11)

1. 車両に搭載される車載装置であって、
   前記車両の状態を示す状態情報を取得する取得部と、
   複数の物理リソースと、
   前記取得部によって取得された前記状態情報の示す前記状態に応じて、前記車載装置が行うべき１または複数種類の処理である対象処理に用いられる前記物理リソースの割り当てを変更する割り当て部と、を備え、
   前記割り当て部は、前記車両の速度に応じた判定基準を用いて、前記状態情報に基づいて前記車載装置の処理負荷を予測し、予測結果に応じて前記割り当てを変更する、車載装置。
2. 前記割り当て部は、前記状態情報の示す前記状態に応じて、使用可能な前記物理リソースの数を決定し、決定した数の前記物理リソースを前記対象処理に割り当てる、請求項１に記載の車載装置。
3. 前記割り当て部は、前記車載装置が行うべき複数種類の処理に複数の前記物理リソースが割り当てられている状態を、前記複数種類の処理に割り当てられている前記物理リソースの数より少ない数の前記物理リソースが前記複数種類の処理に割り当てられる状態へ切り替え可能である、請求項１または請求項２に記載の車載装置。
4. 前記割り当て部は、前記対象処理に割り当てる前記物理リソースの数を減少させる場合、前記対象処理の割り当てから外れる前記物理リソースへの電力供給およびクロック供給の少なくともいずれか一方を停止する、請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の車載装置。
5. 前記割り当て部は、前記対象処理に割り当てる前記物理リソースの数を減少させる場合と増加させる場合とにおいてヒステリシスを設けるか、または、前記物理リソースの割り当てを変更すべき前記状態が所定時間継続した場合に前記割り当ての変更を実行する、請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の車載装置。
6. 前記取得部は、さらに、前記複数の物理リソースの各々の消耗度に関する複数の消耗情報をそれぞれ取得し、
   前記割り当て部は、前記取得部によって取得された各前記消耗情報にさらに基づいて、前記物理リソースの割り当てを変更する、請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の車載装置。
7. 車両に搭載され、複数の物理リソースを含む車載装置と、
   管理装置とを備え、
   前記車載装置は、前記車両の状態を示す状態情報を前記管理装置へ送信し、
   前記管理装置は、前記車両の速度に応じた判定基準を用いて、前記車載装置から受信した前記状態情報に基づいて前記車載装置の処理負荷を予測し、予測結果を示す負荷情報を前記車載装置へ送信し、
   前記車載装置は、前記管理装置から受信した前記負荷情報の示す前記予測結果に応じて、前記車載装置が行うべき１または複数種類の処理である対象処理に用いられる前記物理リソースの割り当てを変更する、車両管理システム。
8. 車両に搭載され、複数の物理リソースを備える車載装置におけるリソース管理方法であって、
   前記車両の状態を示す状態情報を取得するステップと、
   取得した前記状態情報の示す前記状態に応じて、前記車載装置が行うべき１または複数種類の処理である対象処理に用いられる前記物理リソースの割り当てを変更するステップとを含み、
   前記割り当てを変更するステップにおいて、前記車両の速度に応じた判定基準を用いて、前記状態情報に基づいて前記車載装置の処理負荷を予測し、予測結果に応じて前記割り当てを変更する、リソース管理方法。
9. 車両に搭載される車載装置であって複数の物理リソースを含む車載装置と、管理装置とを備える車両管理システムにおけるリソース管理方法であって、
   前記車載装置が、前記車両の状態を示す状態情報を前記管理装置へ送信するステップと、
   前記管理装置が、前記車両の速度に応じた判定基準を用いて、前記車載装置から受信した前記状態情報に基づいて前記車載装置の処理負荷を予測し、予測結果を示す負荷情報を前記車載装置へ送信するステップと、
   前記車載装置が、前記管理装置から受信した前記負荷情報の示す前記予測結果に応じて、前記車載装置が行うべき１または複数種類の処理である対象処理に用いられる前記物理リソースの割り当てを変更するステップとを含む、リソース管理方法。
10. 車両に搭載される車載装置であって複数の物理リソースを備える車載装置において用いられるリソース管理プログラムであって、
    コンピュータを、
    前記車両の状態を示す状態情報を取得する取得部と、
    前記取得部によって取得された前記状態情報の示す前記状態に応じて、前記車載装置が行うべき１または複数種類の処理である対象処理に用いられる前記物理リソースの割り当てを変更する割り当て部、
    として機能させるためのプログラムであり、
    前記割り当て部は、前記車両の速度に応じた判定基準を用いて、前記状態情報に基づいて前記車載装置の処理負荷を予測し、予測結果に応じて前記割り当てを変更する、リソース管理プログラム。
11. 車両に搭載される車載装置であって複数の物理リソースを含む車載装置と管理装置とを備える車両管理システムにおける、前記車載装置において用いられるリソース管理プログラムであって、
    コンピュータを、
    前記車両の状態を示す状態情報を前記管理装置へ送信し、前記管理装置によって、前記車両の速度に応じた判定基準を用いて、前記車載装置から受信した前記状態情報に基づいて予測された、前記車載装置の処理負荷の予測結果を示す負荷情報を前記管理装置から受信する通信部と、
    前記通信部によって受信された前記管理装置からの前記負荷情報の示す前記予測結果に応じて、前記車載装置が行うべき１または複数種類の処理である対象処理に用いられる前記物理リソースの割り当てを変更する割り当て部、
    として機能させるための、リソース管理プログラム。

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