CN117698760A - 信息处理装置 - Google Patents

Abstract

本公开提供信息处理装置。改善与自动驾驶车辆的运行计划有关的技术。信息处理装置(20)具备控制部(23)，控制部(23)关于通过自动驾驶运行的车辆(10)，制作表示包含于在运行计划中规定的运行路线的多个路段的功耗量的功耗量图，根据功耗量图，计算作为运行路线的行驶所需的合计功耗量的预测值的第1预测值，比较用第1预测值表示的合计功耗量和车辆(10)的运行前的SOC，在判定为运行前的SOC不满足合计功耗量的情况下，从包含于多个路段的被指定为自动驾驶区间的路段抽出满足预定的条件的路段，作为切换为手动驾驶区间的候补路段，将抽出的候补路段中的至少1个候补路段切换为手动驾驶区间，从而以使运行前的SOC满足合计功耗量的方式变更运行计划。

Description

信息处理装置

技术领域

本公开涉及信息处理装置。

背景技术

以往，已知与通过自动驾驶运行的车辆的运行计划有关的技术。例如，在专利文献1中，公开了输出表示在车辆的自动驾驶中使用的模块的功耗量的信息的技术。

现有技术文献

专利文献

专利文献1：日本特开2018-205294号公报

发明内容

实现通过自动驾驶运行的车辆(以下还称为“自动驾驶车辆”)的驾驶控制的自动驾驶系统的功耗量根据道路的维护状态等道路条件而不同。另外，关于自动驾驶系统的功耗量，存在即使道路条件相同，根据自动驾驶系统的开发商而不同的倾向。因此，在自动驾驶车辆的运行计划的制定中，作为自动驾驶车辆特有的情形，需要考虑每个自动驾驶系统的特性。然而，在以往的技术中，未考虑这样的特性而存在改善的余地。

鉴于上述情形完成的本公开的目的在于改善与自动驾驶车辆的运行计划有关的技术。

本公开的一个实施方式所涉及的信息处理装置是具备控制部的信息处理装置，其中，

所述控制部：

关于通过自动驾驶运行的车辆，制作表示包含于在运行计划中规定的运行路线的多个路段的功耗量的功耗量图，

根据所述功耗量图，计算作为所述运行路线的行驶所需的合计功耗量的预测值的第1预测值，

比较用所述第1预测值表示的所述合计功耗量和所述车辆的运行前的SOC，在判定为所述运行前的SOC不满足所述合计功耗量的情况下，从包含于所述多个路段的被指定为自动驾驶区间的路段抽出满足预定的条件的路段，作为切换为手动驾驶区间的候补路段，将抽出的候补路段中的至少1个候补路段切换为手动驾驶区间，从而以使所述运行前的SOC满足所述合计功耗量的方式变更所述运行计划。

根据本公开的一个实施方式，改善与自动驾驶车辆的运行计划有关的技术。

附图说明

图1是示出本公开的一个实施方式所涉及的系统的概略结构的框图。

图2是示出车辆的概略结构的框图。

图3是示出信息处理装置的概略结构的框图。

图4是示出第1实施方式所涉及的信息处理装置的动作的流程图。

图5是示出第2实施方式所涉及的信息处理装置的动作的流程图。

(符号说明)

1：系统；10：车辆；11：通信部；12：取得部；13：ADK(自动驾驶套件)；14：蓄电池；15：存储部；16：控制部；20：信息处理装置；21：通信部；22：存储部；23：控制部；30：网络。

具体实施方式

以下，说明本公开的实施方式。

(实施方式的概要)

参照图1，说明本公开的实施方式所涉及的系统1的概要。系统1具备车辆10和信息处理装置20。车辆10以及信息处理装置20例如与包括因特网以及移动体通信网等的网络30能够通信地连接。

车辆10例如是汽车，但不限于此，可以是用充电电力行驶的任意的车辆。汽车例如是HEV(Hybrid Electric Vehicle，混合动力汽车)、PHEV(Plug-in Hybrid ElectricVehicle，插电式混合动力汽车)、BEV(Battery Electric Vehicle，电动汽车)、或者FCEV(Fuel Cell Electric Vehicle，燃料电池电动汽车)等，但不限于这些。在本实施方式中，车辆10是在手动驾驶区间由驾驶员驾驶，在自动驾驶区间以任意的等级使驾驶自动化的车辆。以下，将以任意的等级使驾驶自动化的车辆还称为“通过自动驾驶运行的车辆”或者“自动驾驶车辆”。自动化的等级例如是SAE(Society of Automotive Engineers，美国汽车工程师学会)的分级中的等级1至等级5中的任意等级。车辆10也可以是MaaS(Mobility as aService，出行即服务)专用车辆。在车辆10上，搭载控制自动驾驶的自动驾驶系统。搭载的自动驾驶系统在本实施方式中是自动驾驶套件(Autonomous Driving Kit：ADK)，但不限于此。车辆10沿着在运行前指定的运行计划中规定的运行路线移动。在运行计划被变更的情况下，车辆10沿着在变更后的运行计划中规定的运行路线移动。系统1具备的车辆10的数量可任意地决定。

信息处理装置20例如是服务器装置等计算机。信息处理装置20能够经由网络30与车辆10通信。信息处理装置20能够从各车辆10取得车辆信息等与车辆10有关的任意的信息。“车辆信息”是指，表示车辆10的状态的信息。车辆信息例如包括表示车辆10的位置、朝向、车速、加速度、变速挡位、行驶距离、上下车用户数、以及功耗量的信息。

在本实施方式中，系统1被用于使用作为沿着在运行计划中规定的运行路线行驶的车辆10的巴士的旅客输送服务。运行路线包括由驾驶员驾驶车辆10的区间(以下还称为“手动驾驶区间”)和通过自动驾驶运行车辆10的区间(以下还称为“自动驾驶区间”)。

首先，说明本实施方式的概要，详细情况后述。信息处理装置20关于通过自动驾驶运行的车辆，制作表示包含于在运行计划中规定的运行路线的多个路段的功耗量的功耗量图(map)。信息处理装置20根据功耗量图，计算作为运行路线的行驶所需的合计功耗量的预测值的第1预测值。信息处理装置20比较用第1预测值表示的合计功耗量和车辆的运行前的SOC(State Of Charge，充电状态)，判定运行前的SOC是否满足合计功耗量。在判定为运行前的SOC不满足合计功耗量的情况下，信息处理装置20从包含于多个路段的被指定为自动驾驶区间的路段抽出满足预定的条件的路段，作为切换为手动驾驶区间的候补路段。信息处理装置20将抽出的候补路段中的至少1个候补路段切换为手动驾驶区间，从而以使运行前的SOC满足合计功耗量的方式变更运行计划。

这样，根据本实施方式，根据功耗量图变更运行计划。因此，例如如果针对每个自动驾驶系统制作功耗量图，则能够与搭载于车辆10的自动驾驶系统的特性符合地变更运行计划。因此，在易于考虑搭载于车辆10的自动驾驶系统的特性来制定运行计划的方面，改善与自动驾驶车辆的运行计划有关的技术。

接下来，详细说明系统1的各结构。

<车辆的结构>

如图2所示，车辆10具备通信部11、取得部12、ADK13、蓄电池14、存储部15、以及控制部16。

通信部11包括与网络30连接的1个以上的通信接口。该通信接口例如与4G(4thgeneration，第四代)或者5G(5th generation，第五代)等移动体通信标准对应，但不限于这些。在本实施方式中，车辆10经由通信部11以及网络30与信息处理装置20进行通信。

取得部12包括取得车辆10的位置信息的1个以上的装置。具体而言，取得部12例如包括与GPS(Global Positioning System，全球定位系统)对应的接收机，但不限于此，也可以包括与任意的卫星测位系统对应的接收机。另外，取得部12还包括能够取得车辆10的车辆信息的任意的传感器模块。例如，传感器模块包括振动传感器、红外线传感器、速度传感器、角速度传感器、加速度传感器、地磁传感器、LiDAR(Light Detection And Ranging，光探测和测距)等距离传感器、温度传感器、电力监视器、或者它们的组合。电力监视器经时地检测车辆10的功耗量。车辆10的功耗量是指，车辆10的行驶所需的功耗量，例如包括马达以及自动驾驶系统的功耗量以及空调系统以及电子产品的工作所需的功耗量。

ADK13是具备嵌入有自动驾驶软件的计算机的ECU(Electronic Control Unit，电子控制单元)。ADK13构成为例如能够执行SAE等级1至5中的任意等级，作为车辆10的驾驶控制。在ADK13中，也可以嵌入包含于取得部12的传感器模块的至少1个。车辆10通过使用ADK13向后述控制部16发送控制请求，能够进行与能够用ADK13执行的驾驶控制对应的自动驾驶。

蓄电池14是能够反复充放电的二次电池。通过从蓄电池14对马达等驱动机构供给电力，驱动车辆10。蓄电池14例如可以是锂离子电池、镍氢电池、或者铅蓄电池等。蓄电池14通过有线或者无线方式与设置于巴士运营商提供的车辆基地等任意的充电据点的充电装置连接而被充电。

存储部15包括1个以上的存储器。存储器例如是半导体存储器、磁存储器、或者光存储器等，但不限于这些。包含于存储部15的各存储器例如也可以作为主存储装置、辅助存储装置、或者高速缓存存储器发挥功能。存储部15存储在车辆10的动作中使用的任意的信息。例如，存储部15也可以存储系统程序、应用程序、嵌入软件、以及地图信息等。地图信息在本实施方式中是从日本的国土地理院提供的数值地图(包括基盘地图信息以及数值海拔数据等)，但不限于此，可以包括任意的地理空间信息。存储于存储部15的信息例如也可以能够用经由通信部11从网络30取得的信息更新。

控制部16包括1个以上的处理器、1个以上的可编程电路、1个以上的专用电路、或者它们的组合。处理器例如是CPU(Central Processing Unit，中央处理单元)或者GPU(Graphics Processing Unit，图形处理单元)等通用处理器、或者专门用于特定的处理的专用处理器，但不限于这些。可编程电路例如是FPGA(Field-Programmable Gate Array，现场可编程门阵列)，但不限于此。专用电路例如是ASIC(Application Specific IntegratedCircuit，专用集成电路)，但不限于此。控制部16控制车辆10整体的动作。

在本实施方式中，控制部16能够根据来自ADK13的控制请求执行车辆10的自动驾驶。例如，控制部16通过将ADK13在自动驾驶区间设定为开启、在手动驾驶区间设定为关闭，能够切换车辆10的驾驶模式、即手动驾驶或者自动驾驶。

在本实施方式中，控制部16能够经由通信部11以及网络30向信息处理装置20发送经由取得部12取得的车辆信息。

在本实施方式中，控制部16能够从蓄电池14取得表示功耗量的信息(例如kWh)以及表示SOC的信息(例如0％至100％的连续值)。

<信息处理装置的结构>

如图3所示，信息处理装置20具备通信部21、存储部22、以及控制部23。

通信部21包括与网络30连接的1个以上的通信接口。该通信接口例如与移动体通信标准、有线LAN(Local Area Network，局域网)标准、或者无线LAN标准对应，但不限于这些，也可以与任意的通信标准对应。在本实施方式中，信息处理装置20经由通信部21以及网络30与车辆10进行通信。

存储部22包括1个以上的存储器。包含于存储部22的各存储器例如也可以作为主存储装置、辅助存储装置、或者高速缓存存储器发挥功能。存储部22存储在信息处理装置20的动作中使用的任意的信息。例如，存储部22也可以存储系统程序、应用程序、数据库、以及地图信息等。存储于存储部22的信息例如也可以能够用经由通信部21从网络30取得的信息更新。

控制部23包括1个以上的处理器、1个以上的可编程电路、1个以上的专用电路、或者它们的组合。控制部23控制信息处理装置20整体的动作。

在本实施方式中，控制部23经由通信部21以及网络30从车辆10的通信部11接收各车辆10的车辆信息。

<信息处理装置的动作流程>

参照图4，说明第1实施方式所涉及的信息处理装置20的动作。图4的动作与本实施方式所涉及的方法相当。图4的动作能够在任意的定时执行，例如也可以在信息处理装置20接收到运行计划时执行。

步骤S100：信息处理装置20的控制部23关于通过自动驾驶运行的车辆10，制作表示包含于在运行计划中规定的运行路线的多个路段的功耗量的功耗量图。

具体而言，控制部23取得车辆10的运行计划。在运行计划的取得中，能够采用任意的手法。例如，控制部23也可以通过读出存储于存储部22的数据库的运行计划，取得车辆10的运行计划。

控制部23计算包含于在取得的运行计划中规定的运行路线的各路段的功耗量。路段是指，将道路上的交叉路口或者死胡同作为端点(节点)的道路区间。各路段具有始点节点以及终点节点这2个节点。路段以及节点分别具有表示地图上的位置的包括纬度以及经度的二维坐标数据等绝对位置信息。

在包含于运行路线的各路段的功耗量的计算中，能够采用任意的手法。例如，也可以在总计期间中，针对每个ADK13取得表示各路段中的车辆10的行驶所需的功耗量的历史的数据，计算各路段的功耗量的代表值(例如平均值)。在该情况下，控制部23能够将计算出的代表值设定为该ADK13中的各路段的功耗量。车辆10的行驶所需的功耗量的历史例如可以是马达以及自动驾驶系统(在此ADK13)的功耗量以及空调系统以及电子产品的工作所需的功耗量的历史。总计期间例如可以是运行日的最近1个月以上(重视紧接运行日之前的功耗量的动向的情况)、包括与运行日对应的前年同日的1日以上(重视功耗量的季节性的变动的情况)、或者其两方。

控制部23根据设定的各路段的功耗量，制作与搭载于车辆10的ADK13对应的功耗量图。在功耗量图的制作中，能够采用任意的手法。例如，控制部23也可以通过将设定的功耗量与各路段对应起来映射到地图上，制作功耗量图。控制部23可以将制作的功耗量图存储到存储部22。

在此，搭载于车辆10的自动驾驶系统如上所述存在针对每个开发商其性能不同的倾向。因此，即便运行路线相同，只要搭载于车辆10的自动驾驶系统不同，则合计功耗量也不同。因此，在本实施方式中，控制部23并非与搭载于车辆10的自动驾驶系统无关地一律地计算各路段的功耗量的预测值，而针对搭载于车辆10的每个自动驾驶系统(在此ADK13)计算各路段的功耗量的预测值。由此，在依照本实施方式制作的功耗量图中，示出各个ADK13特有的各路段的功耗量的预测值。

步骤S101：控制部23根据在步骤S100中制作的功耗量图，计算作为运行路线的行驶所需的合计功耗量的预测值的第1预测值。

具体而言，控制部23从存储部22读出与ADK13对应的功耗量图，取得包含于运行路线的各路段的功耗量，将根据取得的功耗量预测的功耗量的合计计算为第1预测值。在第1预测值的计算中，能够采用任意的手法。虽然还能够实现包含于运行路线的各路段的功耗量的单纯的加法处理，但第1预测值例如也可以根据在步骤S100中计算的各路段的功耗量使用深度学习等机器学习来计算。例如，也可以将包含于运行路线的各路段输入到用于预测功耗量的预测模型，并从预测模型取得预测结果，从而预测搭载于车辆10的ADK13中的各路段的运行当日的功耗量。控制部23能够将表示该ADK13中的各路段的功耗量的历史的数据与搭载于车辆10的ADK13对应起来进行机器学习，从而生成或者更新预测模型。针对控制车辆10的自动驾驶的每个自动驾驶系统(即针对各个ADK13的每一个)或者针对自动驾驶系统的每个开发商，生成或者更新预测模型。通过将过去的功耗量作为标签与各路段对应起来，能够制作机器学习用的训练数据。通过使用该训练数据，利用既知的算法进行机器学习，能够生成作为预测模型的已学习模型。控制部23通过取得从生成的已学习模型取得的预测结果作为功耗量的预测值，能够计算各路段的功耗量的预测值，将计算的预测值的合计计算为第1预测值。

步骤S102：控制部23比较用第1预测值表示的合计功耗量和车辆10的运行前的SOC，判定运行前的SOC是否满足合计功耗量。在判定为运行前的SOC满足合计功耗量的情况下(步骤S102-“是”)，过程结束。另一方面，在判定为运行前的SOC不满足合计功耗量的情况下(步骤S102-“否”)，过程进入到步骤S103。

具体而言，控制部23从运行前的车辆10的蓄电池14取得表示SOC的信息(在此0％至100％的连续值)。在本实施方式中，将运行前的车辆10的蓄电池14的SOC还称为“运行前的SOC”。控制部23将取得的运行前的SOC换算为蓄电池14的剩余容量。控制部23比较用第1预测值表示的合计功耗量和蓄电池14的剩余容量。作为第1例，在用第1预测值表示的合计功耗量是60kWh、且从运行前的SOC80％换算的剩余容量是80kWh的情况下，控制部23判定为运行前的SOC满足合计功耗量。作为第2例，在用第1预测值表示的合计功耗量是60kWh、且从运行前的SOC50％换算的剩余容量是50kWh的情况下，控制部23判定为运行前的SOC不满足合计功耗量。

步骤S103：在判定为运行前的SOC不满足合计功耗量的情况下(步骤S102-“否”)，控制部23从包含于多个路段的被指定为自动驾驶区间的路段抽出满足预定的条件(以下还称为“第1条件”)的路段，作为切换为手动驾驶区间的候补路段。

第1条件可任意地决定。例如，第1条件也可以是每单位距离的功耗量的平均值超过基准值。基准值可任意地设定，例如可以是多个路段的每单位距离(在此1km)的功耗量的平均值。在该情况下，控制部23从包含于多个路段的被指定为自动驾驶区间的路段抽出每单位距离的功耗量的平均值超过基准值的路段，作为候补路段。

控制部23也可以在将至少1个候补路段切换为手动驾驶区间时，从每单位距离的功耗量多的候补路段优先地切换为手动驾驶区间。例如，设为多个路段的每单位距离的功耗量的平均值是0.15kWh/km，路段AB的每单位距离的功耗量的平均值是0.07kWh/km，路段BC的每单位距离的功耗量的平均值是0.20kWh/km。在该情况下，路段BC与每单位距离的功耗量的平均值超过基准值的路段相应。因此，控制部23相比于路段AB优先将路段BC切换为手动驾驶区间。每单位距离的功耗量多的路段典型地是无护栏的路段或者划区线不清晰的路段等包含于车辆10的取得部12的距离传感器的电力消耗量易于比其他路段(有护栏的路段等)多的路段。此外，在确定了每单位距离的功耗量的平均值相等并且超过基准值的2个以上的路段的情况下，控制部23也可以从行驶距离短的路段依次切换为手动驾驶区间。由此，易于将手动驾驶区间的距离增加抑制为最小限。

步骤S104：控制部23将在步骤S103中抽出的候补路段中的至少1个候补路段切换为手动驾驶区间，从而以使运行前的SOC满足合计功耗量的方式变更运行计划。

具体而言，控制部23将满足第1条件的至少1个候补路段切换为手动驾驶区间，在该区间使ADK13成为关闭。控制部23直至与运行前的SOC对应的蓄电池14的剩余容量成为合计功耗量以上，追加切换为手动驾驶区间的候补路段，在该区间使ADK13成为关闭。由此，控制部23可以以使运行前的SOC满足合计功耗量的方式变更运行计划。

在此，在单纯地仅以功耗量削减为目的的情况下，从功耗量多的路段优先地切换为手动即可。但是，在该情况下，存在手动驾驶区间变长的倾向。因此，在本实施方式中，通过从每单位距离的功耗量多的路段优先地切换为手动，易于将手动驾驶区间的距离抑制为最小限。其结果，抑制车辆10的驾驶员的负担增加并且易于减轻车辆10的远程监视者的负担。

这样，根据第1实施方式，根据功耗量图变更运行计划。因此，例如如果针对每个自动驾驶系统制作功耗量图，则能够与搭载于车辆10的自动驾驶系统(在此ADK13)的特性符合地变更运行计划。因此，在易于考虑搭载于车辆10的自动驾驶系统的特性来制定运行计划的方面，改善与自动驾驶车辆的运行计划有关的技术。

接下来参照图5，说明第2实施方式所涉及的信息处理装置20的动作。图5的动作与本实施方式的一个变形例所涉及的方法相当。相对于在车辆10的运行开始前执行上述图4的动作，在车辆10的运行开始后执行图5的动作。在车辆10的运行中，例如以预定的周期反复执行图5的动作。预定的周期可任意地决定。

步骤S200：控制部23计算作为运行路线的剩余的行驶所需的剩余功耗量的预测值的第2预测值。运行路线的剩余是指，运行路线中的、车辆10预定行驶的部分(未行驶部分)。

在第2预测值的计算中，能够采用任意的手法。例如，控制部23也可以考虑运行开始后的车辆10的乘车率以及空调系统的工作率，来预测剩余功耗量。例如，也可以通过根据用上下车口的传感器对上下车用户数进行计数而得到的历史数据预测乘车人数，来计算车辆10的乘车率。另外，空调系统的工作率也可以根据相应的时间段的预想气温计算。典型而言，车辆10的乘车率越高，则车室内温度越上升，空调系统的工作率越高。因此，关于剩余功耗量的预测值，也可以车辆10的乘车率越高则将其值计算得越大。控制部23可以将计算出的剩余功耗量的预测值计算为第2预测值。

步骤S201：控制部23比较用第2预测值表示的剩余功耗量和车辆10的运行中的SOC，判定运行中的SOC是否满足剩余功耗量。在判定为运行中的SOC满足剩余功耗量的情况下(步骤S201-“是”)，过程结束。另一方面，在判定为运行中的SOC不满足剩余功耗量的情况下(步骤S201-“否”)，过程进入到步骤S202。

具体而言，控制部23从运行中的车辆10的蓄电池14取得表示SOC的信息。在本实施方式中，将运行中的车辆10的蓄电池14的SOC还称为“运行中的SOC”。控制部23将取得的运行中的SOC换算为蓄电池14的剩余容量。控制部23比较用第2预测值表示的剩余功耗量和蓄电池14的剩余容量。作为第3例，在用第2预测值表示的剩余功耗量是30kWh，从运行中的SOC40％换算的剩余容量是40kWh的情况下，控制部23判定为运行中的SOC满足剩余功耗量。作为第4例，在用第2预测值表示的剩余功耗量是30kWh，从运行中的SOC20％换算的剩余容量是20kWh的情况下，控制部23判定为运行中的SOC不满足剩余功耗量。

步骤S202：在判定为运行中的SOC不满足剩余功耗量的情况下(步骤S201-“否”)，控制部23将候补路段中的未被切换为手动驾驶区间的其他候补路段切换为手动驾驶区间，从而以使运行中的SOC满足剩余功耗量的方式变更运行计划。

具体而言，控制部23抽出在步骤S103中抽出的候补路段中的、未被切换为手动驾驶区间且满足与第1条件不同的第2条件的1个以上的候补路段，作为其他候补路段。

第2条件可任意地决定。例如，第2条件也可以是行驶距离最短。在该情况下，控制部23抽出在步骤S103中抽出并且在步骤S104中未被切换为手动驾驶区间的候补路段中的、行驶距离最短的路段，作为其他候补路段。控制部23直至与运行中的SOC对应的蓄电池14的剩余容量成为剩余功耗量以上，按照行驶距离从短到长的顺序抽出满足第2条件的候补路段。然后，控制部23通过在抽出的候补路段的区间使ADK13成为关闭，可以以使运行中的SOC满足剩余功耗量的方式变更运行计划。

这样，根据第2实施方式，在车辆10的运行中将追加的候补路段切换为手动驾驶区间，并在该区间使ADK13成为关闭，从而能够降低车辆10的功耗量。即，在第2实施方式中，易于与运行当日的状况符合地降低车辆10的功耗量。另外，即使在上下车用户比设想多而在运行时刻表中产生了延迟的情况下，根据本实施方式，可以与运行当日的状况符合地适当地增加手动驾驶区间。其结果，例如在抵达延迟时提前发车等，通过利用手动驾驶适当地调整速度，易于消除运行时刻表的延迟。

如以上叙述，本实施方式所涉及的信息处理装置20关于通过自动驾驶运行的车辆10，制作表示包含于在运行计划中规定的运行路线的多个路段的功耗量的功耗量图。信息处理装置20根据功耗量图，计算作为运行路线的行驶所需的合计功耗量的预测值的第1预测值。信息处理装置20比较用第1预测值表示的合计功耗量和车辆10的运行前的SOC，判定运行前的SOC是否满足合计功耗量。在判定为运行前的SOC不满足合计功耗量的情况下，信息处理装置20从包含于多个路段的被指定为自动驾驶区间的路段抽出满足预定的条件的路段，作为切换为手动驾驶区间的候补路段。信息处理装置20将抽出的候补路段中的至少1个候补路段切换为手动驾驶区间，从而以使运行前的SOC满足合计功耗量的方式变更运行计划。

根据上述结构，根据功耗量图变更运行计划。因此，例如如果针对每个自动驾驶系统制作功耗量图，则能够与搭载于车辆10的自动驾驶系统的特性符合地变更运行计划。因此，在易于考虑搭载于车辆10的自动驾驶系统的特性来制定运行计划的方面，改善与自动驾驶车辆的运行计划有关的技术。

根据诸附图以及实施例说明了本公开，但应注意本领域技术人员也可以根据本公开进行各种变形以及改变。因此，希望留意这些变形以及改变包含于本公开的范围。例如，包含于各结构部或者各步骤等的功能等能够逻辑上不矛盾地再配置，能够将多个结构部或者步骤等组合为1个或者分割。

例如，在本实施方式的一个变形例中，车辆10可以是根据用户的请求巡回运行路线上的至少1个车站的半需求巴士。在该情况下，控制部23也可以将用户上下车的位置变更为与由用户指定的车站不同的位置，从而以使运行中的SOC满足剩余功耗量的方式变更运行计划。例如，设为在由用户将车站A指定为乘车位置，并且在行驶距离最短的路线中，在车站A后接着功耗量多的路段。在该情况下，控制部23也可以通过将处于功耗量相对地少的路段的跟前的车站B指定为乘车位置，避免在处于车站A后的功耗量多的路段上行驶。即，控制部23通过将运行路线从行驶距离最短的路线变更为功耗量最小的路线，能够降低剩余功耗量。其结果，控制部23易于以使运行中的SOC满足剩余功耗量的方式变更运行计划。此时，也可以考虑用户的负担，设定乘车位置的变更界限(例如从当初的乘车位置起100m以内等)。控制部23通过将车站B发送给用户的终端装置并使其输出，能够通知乘车位置的变更委托。

另外，例如，在上述实施方式中，还能够实现使信息处理装置20的结构以及动作分散到能够相互通信的多个计算机的实施方式。另外，例如，还能够实现将信息处理装置20的一部分或者全部的构成要素设置到车辆10的实施方式。例如，搭载于车辆10的导航装置也可以具备信息处理装置20的一部分或者全部的构成要素。

另外，例如还能够实现使通用的计算机作为上述实施方式所涉及的信息处理装置20发挥功能的实施方式。具体而言，将记述有实现上述实施方式所涉及的信息处理装置20的各功能的处理内容的程序储存到通用的计算机的存储器，通过处理器读出并执行该程序。因此，本公开还能够实现为处理器能够执行的程序或者存储该程序的非临时性计算机可读介质。

Claims (5)

1.一种信息处理装置，具备控制部，其中，

所述控制部：

关于通过自动驾驶运行的车辆，制作表示包含于在运行计划中规定的运行路线的多个路段的功耗量的功耗量图，

根据所述功耗量图，计算作为所述运行路线的行驶所需的合计功耗量的预测值的第1预测值，

比较用所述第1预测值表示的所述合计功耗量和所述车辆的运行前的SOC，在判定为所述运行前的SOC不满足所述合计功耗量的情况下，从包含于所述多个路段的被指定为自动驾驶区间的路段抽出满足预定的条件的路段，作为切换为手动驾驶区间的候补路段，将抽出的候补路段中的至少1个候补路段切换为手动驾驶区间，从而以使所述运行前的SOC满足所述合计功耗量的方式变更所述运行计划。

2.根据权利要求1所述的信息处理装置，其中，

所述控制部针对控制所述车辆的自动驾驶的每个自动驾驶系统，制作所述功耗量图。

3.根据权利要求1或者2所述的信息处理装置，其中，

所述预定的条件是每单位距离的功耗量的平均值超过基准值，

所述控制部在将所述至少1个候补路段切换为手动驾驶区间时，从每单位距离的功耗量多的候补路段优先地切换为手动驾驶区间。

4.根据权利要求3所述的信息处理装置，其中，

所述控制部：

计算作为所述运行路线的剩余的行驶所需的剩余功耗量的预测值的第2预测值，

比较用所述第2预测值表示的所述剩余功耗量和所述车辆的运行中的SOC，在判定为所述运行中的SOC不满足所述剩余功耗量的情况下，将所述候补路段中的未被切换为手动驾驶区间的其他候补路段切换为手动驾驶区间，从而以使所述运行中的SOC满足所述剩余功耗量的方式变更所述运行计划。

5.根据权利要求4所述的信息处理装置，其中，

所述车辆是根据用户的请求巡回所述运行路线上的至少1个车站的半需求巴士，

所述控制部将所述用户上下车的位置变更为与由所述用户指定的车站不同的位置，从而以使所述运行中的SOC满足所述剩余功耗量的方式变更所述运行计划。