CN113673805B - 车辆调配装置及车辆 - Google Patents

Abstract

本发明提供能够提高用户的使用优点的车辆调配装置及车辆。车辆调配装置根据来自用户的终端的车辆调配请求来调配车辆，其中，所述车辆具备车辆选定部，该车辆选定部在取得了车辆调配请求的情况下，从对取决于预定区域的参数的输入输出的关系进行学习的多个车辆之中，选定取决于用户要行驶的预定行驶区域的参数的输入输出的关系的学习进度相对较大的车辆，并向所选定的车辆输出车辆调配指示。

Description

车辆调配装置及车辆

技术领域

本发明涉及车辆调配装置、车辆及终端。

背景技术

在专利文献1中公开了如下技术：在对具备动力传递装置的液压控制学习功能的车辆进行调配的系统中，从液压控制学习的进度低的车辆起优先进行调配。

现有技术文献

专利文献

专利文献1：日本特开2019－032625号公报

在专利文献1所公开的车辆调配方法中，由于优先调配学习进度低的车辆，因此对用户而言使用的优点较低。因此，要求对于用户而言使用优点高的车辆调配方法。

发明内容

本发明是鉴于上述情况而完成的，其目的在于提供能够提高用户的使用优点的车辆调配装置、车辆及终端。

为了解决上述课题并实现目的，本发明所涉及的车辆调配装置根据来自用户的终端的车辆调配请求来调配车辆，所述车辆调配装置的特征在于，具备车辆选定部，该车辆选定部在取得了所述车辆调配请求的情况下，从对取决于预定区域的参数的输入输出的关系进行学习的多个车辆之中，选定取决于所述用户要行驶的预定行驶区域的参数的输入输出的关系的学习进度相对较大的车辆，并向所选定的车辆输出车辆调配指示。

由此，容易优先对调配用的车辆中的预定行驶区域的学习相对推进的车辆进行调配。

另外，本发明所涉及的车辆调配装置也可以采用如下方式，即，所述车辆选定部从所述多个车辆之中选定取决于所述用户要行驶的预定行驶区域的参数的输入输出的关系的学习进度最大的车辆，并向所选定的车辆输出车辆调配指示。

由此，优先对调配用的车辆中的预定行驶区域的学习推进最多的车辆进行调配。

另外，本发明所涉及的车辆调配装置也可以采用如下方式，即，所述车辆调配装置具备预定行驶区域推定部，该预定行驶区域推定部基于所述车辆调配请求所包含的目的地来推定所述预定行驶区域。

由此，在车辆调配时用户不需要自己指定预定行驶区域，从而减轻用户的麻烦。

另外，本发明所涉及的车辆调配装置也可以采用如下方式，即，所述车辆调配装置具备学习部，该学习部从所述多个车辆学习由各车辆收集到的参数作为教师数据。

由此，通过在车辆调配装置侧进行教师数据的学习，从而减轻车辆侧的计算负荷。

另外，本发明所涉及的车辆调配装置也可以采用如下方式，即，所述车辆选定部从各车辆取得基于所述教师数据的数量计算出的所述学习进度。

由此，能够在车辆调配装置侧掌握在各车辆中推进了多少学习。

另外，本发明所涉及的车辆调配装置也可以采用如下方式，即，所述参数是取决于所述预定区域的参数，包括气温、湿度、气压、坡度、高度、发动机的进气量、发动机的点火正时及发动机的排气温度。

由此，能够学习取决于预定区域的各种参数。

为了解决上述课题并实现目的，本发明所涉及的车辆根据来自用户的终端的车辆调配请求，由车辆调配装置进行调配，所述车辆的特征在于，所述车辆对取决于预定区域的参数的输入输出的关系进行学习，并且在与调配用的其他车辆相比，取决于所述用户要行驶的预定行驶区域的参数的输入输出的关系的学习进度相对较大的情况下，从所述车辆调配装置取得车辆调配指示。

由此，容易优先对调配用的车辆中的预定行驶区域的学习相对推进的车辆进行调配。

另外，本发明所涉及的车辆也可以采用如下方式，即，在与调配用的其他车辆相比，取决于所述用户要行驶的预定行驶区域的参数的输入输出的关系的学习进度最大的情况下，从所述车辆调配装置取得车辆调配指示。

由此，优先对调配用的车辆中的预定行驶区域的学习推进最多的车辆进行调配。

另外，本发明所涉及的车辆也可以采用如下方式，即，所述车辆具备：教师数据收集部，收集由取决于预定区域的输入参数和输出参数构成的教师数据；及学习进度计算部，基于所述教师数据的数量来计算所述学习进度，并将计算出的学习进度输出到所述车辆调配装置。

由此，在各车辆中，能够在收集教师数据的同时计算学习进度，并发送到车辆调配装置侧。

另外，本发明所涉及的车辆也可以采用如下方式，即，所述参数是取决于所述预定区域的参数，包括气温、湿度、气压、坡度、高度、发动机的进气量、发动机的点火正时及发动机的排气温度。

由此，能够学习取决于预定区域的各种参数。

为了解决上述课题并实现目的，本发明所涉及的终端对车辆调配装置进行车辆调配请求，所述终端的特征在于，所述终端具备车辆调配预约部，该车辆调配预约部受理用户的车辆调配预约，并基于所述车辆调配预约向所述车辆调配装置输出车辆调配请求，所述车辆调配预约部通过向所述车辆调配装置输出车辆调配请求，来取得与如下车辆相关的信息作为预定调配车辆信息，所述车辆是从对取决于预定区域的参数的输入输出的关系进行学习的多个车辆之中选定的车辆，并且是取决于所述用户要行驶的预定行驶区域的参数的输入输出的关系的学习进度相对较大的车辆。

由此，容易优先对调配用的车辆中的预定行驶区域的学习相对推进的车辆进行调配。

此外，本发明所涉及的终端也可以采用如下方式，即，所述车辆调配预约部通过向所述车辆调配装置输出车辆调配请求，来取得与如下车辆相关的信息作为预定调配车辆信息，所述车辆是从对取决于预定区域的参数的输入输出的关系进行学习的多个车辆之中选定的车辆，并且是取决于所述用户要行驶的预定行驶区域的参数的输入输出的关系的学习进度最大的车辆。

由此，优先对调配用的车辆中的预定行驶区域的学习推进最多的车辆进行调配。

此外，本发明所涉及的终端也可以采用如下方式，即，所述参数是取决于所述预定区域的参数，包括气温、湿度、气压、坡度、高度、发动机的进气量、发动机的点火正时及发动机的排气温度。

由此，能够学习取决于预定区域的各种参数。

发明效果

根据本发明，由于正在推进预定行驶区域的教师数据的学习的车辆、即搭载有精度高的学习完毕模型的车辆被优先调配，因此用户的使用优点提高。

附图说明

图1是概略地表示具有实施方式1所涉及的车辆调配装置、车辆及终端的车辆调配系统的图。

图2是概略地表示实施方式1所涉及的车辆调配系统的各结构的框图。

图3是用于对神经网络的一例进行说明的图。

图4是用于说明实施方式1所涉及的车辆调配系统执行的车辆调配方法的概要的图。

图5是表示在实施方式1所涉及的车辆调配系统执行的车辆调配方法中显示于终端的车辆调配预约画面的一例的图。

图6是表示在实施方式1所涉及的车辆调配系统执行的车辆调配方法中显示于终端的预定调配车辆信息的一例的图。

图7是表示在实施方式1所涉及的车辆调配系统执行的车辆调配方法中收集并学习教师数据时的流程的流程图。

图8是表示在实施方式1所涉及的车辆调配系统执行的车辆调配方法中进行车辆调配预约时的流程的流程图。

图9是概略地表示实施方式2所涉及的车辆调配系统的各结构的框图。

图10是表示在实施方式2所涉及的车辆调配系统执行的车辆调配方法中进行车辆调配预约时的流程的流程图。

附图标记说明

1、1A 车辆调配系统

10、10A 车辆调配装置

11、11A 控制部

111 学习部

112 车辆选定部

113 预定行驶区域推定部

12 通信部

13 存储部

131 调配车辆DB

20 车辆

21 控制部

211 教师数据收集部

212 学习进度计算部

22 通信部

23 存储部

24 传感器组

30 终端

31 控制部

311 车辆调配预约部

32 通信部

33 存储部

34 操作/显示部

341、342、343、345、346 区域

344 发送按钮

NW 网络

具体实施方式

参照附图对本发明的实施方式所涉及的车辆调配装置、车辆及终端进行说明。另外，下述实施方式中的构成要素包含本领域技术人员能够容易置换的构成要素或实质上相同的构成要素。

[实施方式1]

参照图1～图6对本发明的实施方式1所涉及的车辆调配系统进行说明。如图1所示，本实施方式所涉及的车辆调配系统1具有车辆调配装置10、车辆20和终端30。车辆调配装置10、车辆20及终端30均具备通信功能，构成为能够通过网络NW相互通信。该网络NW例如由互联网网络、移动电话网络等构成。

(车辆调配装置)

车辆调配装置10是用于根据来自终端30的车辆调配请求来向终端30的用户调配车辆20的装置。车辆调配装置10例如由工作站、个人计算机等通用计算机实现。

如图2所示，车辆调配装置10具备控制部11、通信部12和存储部13。具体而言，控制部11具备：由CPU(Central Processing Unit：中央处理单元)、DSP(Digital SignalProcessor：数字信号处理器)、FPGA(Field-Programmable Gate Array：现场可编程门阵列)等构成的处理器；及由RAM(Random Access Memory：随机存取存储器)、ROM(Read OnlyMemory：只读存储器)等构成的存储器(主存储部)。

控制部11将存放在存储部13中的程序加载到主存储部的作业区域来执行，并通过执行程序来控制各结构部等，由此实现符合预定目的的功能。具体而言，控制部11通过执行上述程序而作为学习部111和车辆选定部112发挥功能。

学习部111进行教师数据的学习。学习部111从调配用的多个车辆20通过网络NW取得各车辆20收集到的参数(学习值)。该参数是取决于预定区域的环境的参数，例如包括气温、湿度、气压、坡度、高度、发动机的进气量、发动机的点火正时及发动机的排气温度等。另外，所谓“预定区域的环境”表示例如道路的铺设状况、道路的倾斜及道路的高度等。

接着，学习部111通过将上述参数作为教师数据实施机器学习，由此创建学习完毕模型。然后，学习部111将所创建的学习完毕模型通过网络NW输出到各车辆20。这样，通过在车辆调配装置10侧进行教师数据的学习，从而减轻车辆20侧的计算负荷。

学习部111中的机器学习方法没有特别限定，例如可以使用神经网络、支持向量机、决策树、朴素贝叶斯、k邻域法等监督学习。另外，也可以代替监督学习而使用半监督学习。

以下，作为具体的机器学习方法的一例，对神经网络进行说明。如图3所示，神经网络具有输入层、中间层和输出层。输入层由多个节点构成，向各节点输入相互不同的输入参数。中间层被输入来自输入层的输出。另外，中间层具有包含由接受来自输入层的输入的多个节点构成的层的多层构造。输出层被输入来自中间层的输出，并输出输出参数。使用中间层具有多层构造的神经网络的机器学习被称为深层学习。在该图中，示出了输入参数为“外部气温、外部气压、进气量、点火正时”、输出参数为“排气温度”的例子。学习部111通过对上述输入参数与输出参数之间的关系进行学习来创建学习完毕模型。

另外，在图3中作为输入参数表示的外部气温、外部气压是该区域特有的值(表征该区域的值)。因此，通过将区域特有的外部气温、外部气压反映到学习，能够创建对更适合于该区域的排气温度进行推定的学习完毕模型。

车辆选定部112从多个车辆20之中选定向终端30的用户调配的车辆20。车辆选定部112在通过网络NW取得了来自终端30的车辆调配请求的情况下，从对取决于预定区域的参数的输入输出的关系进行学习的多个车辆20之中，选定取决于用户要行驶的预定行驶区域的参数的输入输出的关系的学习进度相对较大(快)的车辆20。

例如，如图4所示，车辆选定部112在用户预定行驶于区域X的情况下，从在车辆调配过程中进行区域X的学习的车辆A、车辆B之中，选定例如区域X中的学习进度最大的车辆B。然后，车辆选定部112将与所选定的车辆B相关的信息(以下称为“预定调配车辆信息”)输出到用户的终端30，并且向所选定的车辆B输出车辆调配指示。另外，本实施方式中的“区域”的宽度优选为至少使车辆20收集的参数(气温、湿度、气压、坡度、高度等)产生差异的程度的宽度(例如盆地水平)。

这里，如后文所述，用户的预定行驶区域由用户自己通过显示于终端30的操作/显示部34的车辆调配预约画面(参照图5)进行选择。在该预定行驶区域的选择中，例如可以选择车辆20要行驶的预定的市街村等，或者可以输入邮政编码等能够确定区域的信息。

另外，从各车辆20取得学习进度。即，车辆20基于本车收集到的教师数据的数量及取得时期来计算学习进度。并且，车辆选定部112在选定车辆20时，从各车辆20取得学习进度，并基于所取得的学习进度来选定车辆20。这样，通过从各车辆20取得学习进度，能够在车辆调配装置10侧掌握在各车辆20中推进了多少学习。

通信部12例如由LAN(Local Area Network：局域网)接口板、用于无线通信的无线通信电路等构成。通信部12与作为公共通信网络的因特网等网络NW连接。并且，通信部12通过与该网络NW连接，与车辆20和终端30之间进行通信。

存储部13由EPROM(Erasable Programmable ROM)、硬盘驱动器(Hard DiskDrive：HDD)及可移动介质等记录介质构成。作为可移动介质，例如可举出USB(UniversalSerial Bus：通用串行总线)存储器、CD(Compact Disc：压缩盘)、DVD(Digital VersatileDisc：数字多功能盘)和BD(蓝光(注册商标)盘)这样的盘记录介质。在存储部13能够存放操作系统(Operating System：OS)、各种程序、各种表、各种数据库等。

存储部13具备调配车辆DB(数据库)131。调配车辆DB131通过由控制部11执行的数据库管理系统(Database Management System：DBMS)的程序对存储于存储部13的数据进行管理而构建。调配车辆DB131例如由以能够检索的方式存放有每个车辆20的学习进度的关系数据库构成。

另外，在存储部13中，除了调配车辆DB131之外，还根据需要存放通过网络NW从车辆20取得的教师数据、由学习部111创建的学习完毕模型等。

(车辆)

车辆20是能够与外部进行通信的移动体，并且是根据来自终端30的车辆调配请求而被调配给终端30的用户的调配用车辆。该车辆20可以是手动驾驶车和自动驾驶车中的任一种。

具体而言，车辆20对取决于预定区域的参数的输入输出的关系进行学习，并将该学习结果输出到车辆调配装置10。另外，在本实施方式中，所谓在车辆20中进行的“学习”意味着在行驶过程中(车辆调配过程中)收集各种参数并创建教师数据。并且，所谓向车辆调配装置10输出的“学习结果”具体意味着教师数据。

车辆20在与调配用的其他车辆20相比，与用户要行驶的预定行驶区域相关的教师数据的学习进度相对较大的情况下，从车辆调配装置10取得车辆调配指示。另外，车辆20也可以在与调配用的其他车辆20相比，与用户要行驶的预定行驶区域相关的教师数据的学习进度最大的情况下，从车辆调配装置10取得车辆调配指示。

如图2所示，车辆20具备控制部21、通信部22、存储部23、传感器组24。控制部21是统一控制搭载于车辆20的各种构成要素的动作的ECU(Electronic Control Unit：中央处理单元)。控制部21通过执行存储部23中所存放的程序而作为教师数据收集部211和学习进度计算部212发挥功能。

教师数据收集部211收集取决于预定区域的教师数据。另外，在本实施方式中，所谓“教师数据”表示机器学习所需的输入参数和输出参数的组。这样，通过由教师数据收集部211收集学习用的教师数据并依次输出到车辆调配装置10，能够学习取决于预定区域的各种参数。

具体而言，教师数据收集部211在行驶过程中通过传感器组24收集参数的原始数据，并通过实施预定的预处理等来创建教师数据。然后，教师数据收集部211将所创建的教师数据通过网络NW输出到车辆调配装置10。

学习进度计算部212基于车辆20收集到的教师数据的数量及取得时期来计算学习进度。并且，学习进度计算部212例如每隔预定时间向车辆调配装置10输出所计算出的学习进度。学习进度计算部212具体地通过下述式(1)来计算学习进度。

【数学式1】

学习进度＝A×教师数据数量+F×平均取得时期 (1)

其中，A为预定值，F为变换系数。

另外，学习进度计算部212例如像下述表1那样设定上述式(1)的变换系数F，使得教师数据的平均取得时期越早(慢)，则学习进度越小(慢)。由此，能够基于收集到的教师数据的新鲜度来计算学习进度。

【表1】

车辆	教师数据数量(个)	平均取得时期	学习进度
				车辆A	1000	2019/11/12	20
车辆B	700	2019/12/12	90
				车辆C	1600	2019/10/3	0
……	……	……	……

通信部22例如由DCM(Data Communication Module：数据通信模块)等构成，通过经由网络NW的无线通信，与车辆调配装置10和终端30之间进行通信。在存储部23中，根据需要存放例如由教师数据收集部211收集到的参数的原始数据、由教师数据收集部211创建的教师数据、由学习进度计算部212计算出的学习进度等。

传感器组24用于在车辆20的行驶过程中检测并记录参数，例如由车速传感器、加速度传感器、GPS传感器、行驶空间传感器(3D-LiDAR)、毫米波传感器、照相机(摄像装置)、温度传感器、湿度传感器、气压传感器等构成。传感器组24将检测出的参数的原始数据输出到教师数据收集部211。

(终端)

终端30是用于基于用户的操作向车辆调配装置10进行车辆调配请求的终端装置。终端30例如由车辆20的用户所拥有的智能手机、移动电话、平板终端、可穿戴计算机等实现。如图2所示，终端30具备控制部31、通信部32、存储部33、操作/显示部34。控制部31通过执行存储部33中所存放的程序而作为车辆调配预约部311发挥功能。

车辆调配预约部311使车辆调配预约画面显示于操作/显示部34，并通过该车辆调配预约画面受理用户的车辆调配预约。接着，车辆调配预约部311基于车辆调配预约，向车辆调配装置10输出车辆调配请求(车辆调配预约信息)。该车辆调配请求例如包含车辆调配希望时刻、车辆调配场所的地址、预定行驶区域、目的地、用于确定用户的信息(例如姓名、ID等)。

接着，车辆调配预约部311从车辆调配装置10取得与如下车辆20相关的信息作为预定调配车辆信息，该车辆20是从对取决于预定区域的参数的输入输出的关系进行学习的多个车辆20之中选定的车辆20，并且是取决于用户要行驶的预定行驶区域的参数的输入输出的关系的学习进度相对较大的车辆20。然后，车辆调配预约部311使该预定调配车辆信息显示于操作/显示部34。另外，车辆调配预约部311也可以从车辆调配装置10取得与取决于用户要行驶的预定行驶区域的参数的输入输出的关系的学习进度最大的车辆20相关的信息，作为预定调配车辆信息。

车辆调配预约部311在进行车辆调配预约时，使例如图5所示的车辆调配预约画面显示于操作/显示部34。该车辆调配预约画面例如通过用户点击显示于操作/显示部34的车辆调配应用程序的图标，启动车辆调配应用程序而显示。在该图所示的车辆调配预约画面中，在区域341显示有车辆调配希望时刻的输入栏，在区域342显示有车辆调配场所的地址的输入栏，在区域343显示有预定行驶区域的输入栏，在最下层显示有发送按钮344。另外，车辆调配预约部311也可以除了该图所示的项目之外，例如还显示用于确定目的地、用户的信息(例如姓名、ID等)的输入栏。

当由用户输入了车辆调配预约画面中的所有项目、且按下了发送按钮344时，车辆调配预约部311将包含输入到这些项目中的信息的车辆调配请求输出到车辆调配装置10。

取得了车辆调配请求的车辆调配装置10的车辆选定部112参照车辆调配DB131来选定预定调配车辆，并使例如图6所示的预定调配车辆信息显示于操作/显示部34。在该图所示的预定调配车辆信息中，在区域345显示预定调配车辆的图像，在区域346显示车型、颜色及乘车定员。

通信部32通过经由网络NW的无线通信，与车辆调配装置10和车辆20之间进行通信。在存储部33存放有例如用于实现车辆调配预约部311的应用程序(车辆调配应用程序)。

操作/显示部34例如由触摸面板显示器等构成，具有受理由车辆20的乘员的手指、笔等进行的操作的输入功能和基于控制部31的控制显示各种信息的显示功能。操作/显示部34基于车辆调配预约部311的控制，显示车辆调配预约画面(参照图5)及预定调配车辆信息(参照图6)。

(车辆调配方法)

参照图7和图8对本实施方式所涉及的车辆调配系统1执行的车辆调配方法的处理步骤的一例进行说明。以下，在车辆调配系统1中，利用图7说明使用车辆20收集并学习教师数据的步骤(以下称为“学习步骤”)的流程，利用图8说明进行车辆调配预约的步骤(以下称为“车辆调配预约步骤”)的流程。另外，在以下的车辆调配预约步骤中，对优先调配学习进度最大的车辆20的情况的例子进行说明。

<学习步骤>

首先，车辆20的教师数据收集部211通过传感器组24收集预定区域的参数的原始数据(步骤S1)。接着，教师数据收集部211根据原始数据创建教师数据，并将所创建的教师数据输出到车辆调配装置10(步骤S2)。接着，车辆调配装置10的学习部111通过针对教师数据实施机器学习来创建学习完毕模型，并将所创建的学习完毕模型输出到车辆20(步骤S3)。

接着，车辆20的学习进度计算部212判定在向车辆调配装置10输出前次学习进度后是否经过了预定时间(步骤S4)。在判定为在向车辆调配装置10输出前次学习进度后经过了预定时间的情况下(步骤S4中为是)，学习进度计算部212基于上述式(1)计算学习进度，并将计算出的学习进度输出到车辆调配装置10(步骤S5)。接收到该学习进度后，车辆调配装置10的控制部11通过将学习进度存放于调配车辆DB131，来更新该调配车辆DB131(步骤S6)。另外，在判定为在向车辆调配装置10输出前次学习进度后没有经过预定时间的情况下(步骤S4中为否)，学习进度计算部212返回到步骤S4。由此，车辆调配方法的学习步骤的处理结束。

<车辆调配预约步骤>

首先，终端30的车辆调配预约部311例如判定是否由用户点击了显示于操作/显示部34的车辆调配应用程序的图标并启动了车辆调配应用程序(步骤S11)。在判定为启动了车辆调配应用程序的情况下(步骤S11中为是)，车辆调配预约部311使车辆调配预约画面(参照图5)显示于操作/显示部34(步骤S12)。另外，在判定为未启动车辆调配应用程序的情况下(步骤S11中为否)，车辆调配预约部311返回到步骤S11。

接着，车辆调配预约部311判定是否输入了车辆调配预约画面中的所有项目且按下了发送按钮344(步骤S13)。在判定为输入了车辆调配预约画面中的所有项目且按下了发送按钮344的情况下(步骤S13中为是)，车辆调配预约部311将车辆调配请求输出到车辆调配装置10(步骤S14)。另外，在判定为未输入车辆调配预约画面中的任一项目、或者未按下发送按钮344的情况下(步骤S13中为否)，车辆调配预约部311返回到步骤S13。

接着，车辆调配装置10的车辆选定部112参照调配车辆DB131来选定预定调配车辆(步骤S15)。在步骤S15中，车辆选定部112从对取决于预定区域的参数的输入输出的关系进行学习的多个车辆20之中，选定取决于用户要行驶的预定行驶区域的参数的输入输出的关系的学习进度最大的车辆20。即，车辆选定部112首先从多个车辆20之中筛选对车辆调配请求所包含的取决于预定行驶区域的参数的输入输出的关系进行学习的车辆20。然后，车辆选定部112参照调配车辆DB131，将筛选出的车辆20之中学习进度的值最大的车辆20选定为调配预定车辆。

接着，车辆选定部112将所选定的预定调配车辆的信息输出到终端30(步骤S16)。接收到该信息后，车辆调配预约部311使预定调配车辆信息(参照图6)显示于操作/显示部34(步骤S17)。另外，在步骤S16中，车辆选定部112将预定调配车辆信息输出到终端30，并且向所选定的车辆20输出车辆调配指示。由此，车辆调配方法的车辆调配预约步骤的处理结束。

根据以上说明的实施方式1所涉及的车辆调配装置10、车辆20及终端30，由于优先对调配用的车辆20中的预定行驶区域的教师数据的学习正在推进的车辆20、即搭载有精度高的学习完毕模型的车辆20进行调配，因此用户的使用优点提高。

在调配进行AI学习的车辆的情况下，由于在调配用的车辆之间学习的状况不同，所以根据车辆的不同，会产生学习极端延迟的状况。当这样的车辆被调配时，在作为借用人的用户之间会产生不公平。另一方面，根据实施方式1所涉及的车辆调配装置10、车辆20及终端30，基于教师数据的数量及教师数据的取得时期(教师数据的新鲜度)来判断学习是否正在推进，并优先调配学习正在推进的车辆20，因此用户的使用优点提高。

[实施方式2]

参照图9和图10对本发明的实施方式2所涉及的车辆调配系统进行说明。如图9所示，本实施方式所涉及的车辆调配系统1A具备车辆调配装置10A、车辆20和终端30。车辆调配装置10A、车辆20及终端30均具备通信功能，构成为能够通过网络NW相互通信。以下，对于与上述的车辆调配系统1(参照图2)相同的结构，省略说明。

(车辆调配装置)

如图9所示，车辆调配装置10A具备控制部11A、通信部12和存储部13。控制部11A除了作为学习部111和车辆选定部112发挥功能之外，还作为预定行驶区域推定部113发挥功能。

预定行驶区域推定部113基于车辆调配请求所包含的与目的地相关的信息，来推定车辆20的预定行驶区域。另外，预定行驶区域也可以将目的地之外的信息纳入考虑来进行推定，例如可以将向车辆调配请求所包含的目的地行驶时用户经常通过的区域推定为预定行驶区域。此时的“用户经常通过的区域”只要作为用户信息预先收集并存放于存储部13即可。这样，通过由预定行驶区域推定部113推定车辆20的行驶区域，在车辆调配时用户不需要自己指定预定行驶区域，从而减轻用户的麻烦。

(车辆调配方法)

参照图10对本实施方式所涉及的车辆调配系统1A执行的车辆调配方法的处理步骤的一例进行说明。另外，在车辆调配系统1A中，学习步骤的流程与实施方式1(参照图7)相同。以下，对车辆调配预约步骤的流程进行说明。另外，在以下的车辆调配预约步骤中，对选定学习进度最大的车辆20进行调配的情况的例子进行说明。

<车辆调配预约步骤>

首先，终端30的车辆调配预约部311例如判定是否由用户点击了显示于操作/显示部34的车辆调配应用程序的图标并启动了车辆调配应用程序(步骤S21)。在判定为启动了车辆调配应用程序的情况下(步骤S21中为是)，车辆调配预约部311使车辆调配预约画面(参照图5)显示于操作/显示部34(步骤S22)。另外，在判定为未启动车辆调配应用程序的情况下(步骤S21中为否)，车辆调配预约部311返回到步骤S21。

接着，车辆调配预约部311判定是否输入了车辆调配预约画面中的所有项目且按下了发送按钮344(步骤S23)。在判定为输入了车辆调配预约画面中的所有项目且按下了发送按钮344的情况下(步骤S23中为是)，车辆调配预约部311将车辆调配请求输出到车辆调配装置10A(步骤S24)。另外，在判定为未输入车辆调配预约画面中的任一项目、或者未按下发送按钮344的情况下(步骤S23中为否)，车辆调配预约部311返回到步骤S23。

接着，车辆调配装置10A的预定行驶区域推定部113基于车辆调配请求所包含的与目的地相关的信息，来推定车辆20的预定行驶区域(步骤S25)。接着，车辆选定部112参照调配车辆DB131来选定预定调配车辆(步骤S26)。在步骤S26中，车辆选定部112首先从多个车辆20之中筛选对取决于在步骤S25中推定出的预定行驶区域的参数的输入输出的关系进行学习的车辆20。然后，车辆选定部112参照调配车辆DB131，将筛选出的车辆20之中学习进度的值最大的车辆20选定为调配预定车辆。

接着，车辆选定部112将所选定的预定调配车辆的信息输出到终端30(步骤S27)。接收到该信息后，车辆调配预约部311使预定调配车辆信息(参照图6)显示于操作/显示部34(步骤S28)。另外，在步骤S27中，车辆选定部112将预定调配车辆信息输出到终端30，并且向所选定的车辆20输出车辆调配指示。由此，车辆调配方法的车辆调配预约步骤的处理结束。

根据以上说明的实施方式2所涉及的车辆调配装置10A、车辆20及终端30，由于优先对预定行驶区域的教师数据的学习正在推进的车辆20、即搭载有精度高的学习完毕模型的车辆20进行调配，因此用户的使用优点提高。

进一步的效果、变形例能够由本领域技术人员容易地导出。因此，本发明的更广泛的方式并不限定于如以上所表示和描述的特定的细节和代表性的实施方式。因此，能够在不脱离由所附的权利要求及其等同物所定义的总括性的发明构思的精神或范围的情况下，进行各种变更。

例如，在上述车辆调配系统1、1A的车辆调配预约步骤(参照图8及图10)中，对选定学习进度最大的车辆20进行调配的情况进行了说明，但也可以根据其他条件从学习进度为预定的进度以上的车辆20之中进行选定，或者，也可以从学习进度最大的车辆20起依次判断能否调配并选定最初成为能够调配的车辆20。

另外，在上述车辆调配系统1、1A中，在车辆20侧进行原始数据的收集及教师数据的创建，在车辆调配装置10、10A侧进行教师数据的学习及学习完毕数据的创建，但创建教师数据的主体及学习的主体并不限定于此。

在车辆调配系统1、1A中，例如也可以在车辆20侧进行原始数据的收集，在车辆调配装置10、10A侧进行教师数据的创建、教师数据的学习及学习完毕数据的创建。另外，也可以在车辆20侧进行原始数据的收集、教师数据的创建、教师数据的学习及学习完毕数据的创建中的全部。

另外，在车辆调配系统1、1A中，通过车辆20的教师数据收集部211收集各种参数，但也可以通过例如路车间通信、车车间通信等取得各种参数来使用。

另外，在调配系统1、1A中，如上述式(1)所示，基于教师数据的数量及其平均取得时期来计算学习进度，但也可以取代教师数据的平均取得时期，而使用教师数据的取得时期的中间值、教师数据的最早的取得时期、教师数据的最新的取得时期。

另外，上述车辆调配系统1、1A假定了在一般的公共道路中向用户进行车辆调配的场景来进行说明，但例如在以信息连接任何物品、服务的互联城市(connected city)等中，也能够将车辆调配系统1、1A应用于利用自动驾驶车的车辆调配服务。

Claims (8)

1.一种车辆调配装置，根据来自用户的终端的车辆调配请求来调配车辆，所述车辆调配装置的特征在于，

所述车辆调配装置具备车辆选定部，所述车辆选定部在取得了所述车辆调配请求的情况下，从对取决于预定区域的参数的输入输出的关系进行学习的多个车辆之中，选定取决于所述用户要行驶的预定行驶区域的参数的输入输出的关系的学习进度相对较大的车辆，并向所选定的车辆输出车辆调配指示，

所述车辆选定部从各车辆取得基于由取决于所述预定区域的输入参数和输出参数构成的教师数据的数量和所述教师数据的取得时期而利用下述数学式计算出的所述学习进度，

学习进度＝A×教师数据数量+F×平均取得时期

其中，A为预定值，F为变换系数。

2.根据权利要求1所述的车辆调配装置，其特征在于，

所述车辆选定部从所述多个车辆之中选定取决于所述用户要行驶的预定行驶区域的参数的输入输出的关系的学习进度最大的车辆，并向所选定的车辆输出车辆调配指示。

3.根据权利要求1或2所述的车辆调配装置，其特征在于，

所述车辆调配装置具备预定行驶区域推定部，所述预定行驶区域推定部基于所述车辆调配请求所包含的目的地来推定所述预定行驶区域。

4.根据权利要求1或2所述的车辆调配装置，其特征在于，

所述车辆调配装置具备学习部，所述学习部从所述多个车辆取得由各车辆收集到的参数并将所述参数作为所述教师数据进行学习。

5.根据权利要求1或2所述的车辆调配装置，其特征在于，

所述参数是取决于所述预定区域的参数，包括气温、湿度、气压、坡度、高度、发动机的进气量、发动机的点火正时及发动机的排气温度。

6.一种车辆，根据来自用户的终端的车辆调配请求，由车辆调配装置进行调配，所述车辆的特征在于，

所述车辆对取决于预定区域的参数的输入输出的关系进行学习，

在与调配用的其他车辆相比，取决于所述用户要行驶的预定行驶区域的参数的输入输出的关系的学习进度相对较大的情况下，从所述车辆调配装置取得车辆调配指示，

所述车辆具备：

教师数据收集部，收集由取决于所述预定区域的输入参数和输出参数构成的教师数据；及

学习进度计算部，基于所述教师数据的数量和所述教师数据的取得时期而利用下述数学式来计算所述学习进度，并将计算出的学习进度输出到所述车辆调配装置，

学习进度＝A×教师数据数量+F×平均取得时期

其中，A为预定值，F为变换系数。

7.根据权利要求6所述的车辆，其特征在于，

在与调配用的其他车辆相比，取决于所述用户要行驶的预定行驶区域的参数的输入输出的关系的学习进度最大的情况下，从所述车辆调配装置取得车辆调配指示。

8.根据权利要求6或7所述的车辆，其特征在于，

所述参数是取决于所述预定区域的参数，包括气温、湿度、气压、坡度、高度、发动机的进气量、发动机的点火正时及发动机的排气温度。