JP2003196791A

JP2003196791A - 車両運行支援システム

Info

Publication number: JP2003196791A
Application number: JP2001392418A
Authority: JP
Inventors: Akira Iwata; 彰岩田; Keiji Matsuo; 啓志松尾; Kiyomi Amano; 清美天野
Original assignee: TSUBAME KOTSU KYODO KUMIAI
Current assignee: TSUBAME KOTSU KYODO KUMIAI
Priority date: 2001-12-25
Filing date: 2001-12-25
Publication date: 2003-07-11
Anticipated expiration: 2021-12-25
Also published as: JP3728694B2

Abstract

(57)【要約】【課題】営業の発生状況の変化に対する追従性を高め
ることにより、実車率の一層の向上を図ることができる
車両運行支援システムを提供する。【解決手段】営業車両に設けられた車両用装置２と、
車両用装置２と無線を介して交信可能な管理用システム
１と、を備え、管理用システム１から車両用装置２に、
営業の発生が見込まれる地域を目的地として示す支援情
報を送信する車両運行支援システムであって、管理用シ
ステム１は、データベース１３に記憶されている営業デ
ータを処理することにより生成される統計データと、車
両用装置２から受信したリアルタイムデータと、の両方
に基づいて、現在の需要の分布予想を生成し、その分布
予想に基づいて支援情報を生成し、車両用装置２に送信
する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、車両運行支援シス
テムに関し、特に営業車両の実車率向上に適した車両運
行支援システムに関する。

【０００２】

【従来の技術】従来から、特開２００１−２６６２９３
号公報に示すように、タクシー等の営業車両の実車率を
向上させるための車両運行支援システムが知られてい
る。この公報に示すシステムでは、データベースに、営
業に関してアクセスの生じ易い営業見込み地域を示す支
援情報が予め設定登録されており、営業車両からの要求
に応じて、その営業車両の現在位置から最寄りの営業見
込み地域を示す支援情報を送信することにより、実車率
の向上を図っている。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかし、上記従来の車
両運行支援システムにおいては、支援情報は営業データ
等を統計処理することによりデータベースに予め設定登
録されているものであり、この支援情報は定期的に更新
されるものの、営業の発生状況の時々刻々の変化に追従
することは困難であるという問題があった。

【０００４】この発明は、上述した問題を解決するもの
であり、営業の発生状況の変化に対する追従性を高める
ことにより、実車率の一層の向上を図ることができる車
両運行支援システムを提供することを目的とする。

【０００５】

【課題を解決するための手段】本発明の車両運行支援シ
ステムは、営業車両に設けられた車両用装置と、前記車
両用装置と無線を介して交信可能な管理用システムと、
を備え、前記管理用システムから前記車両用装置に、営
業の発生が見込まれる地域を目的地として示す支援情報
を送信することにより、前記営業車両の運行を支援する
ものであって、前記車両用装置が、前記管理用システム
と交信するための送受信手段と、自車の現在位置を計測
する位置計測手段と、計測された現在位置を示す位置デ
ータと営業の発生を知得可能な現況データとを含むリア
ルタイムデータを、前記管理用システムに向けて送信さ
せるための制御手段と、前記管理用システムから受信し
た前記支援情報を出力する出力手段と、を有し、前記管
理用システムが、前記車両用装置から受信した前記位置
データに基づいて前記営業車両の位置を管理する管理手
段と、営業が発生した場所及び時刻についてのデータを
含む前記営業車両の営業データを取得する手段と、取得
した営業データを記憶する記憶手段と、を有し、記憶さ
れている営業データを処理することにより生成される統
計データと、前記車両用装置から受信した前記リアルタ
イムデータと、の両方に基づいて、現在の需要の分布予
想を生成し、前記分布予想に基づいて前記支援情報を生
成し、前記車両用装置に送信することを特徴とする。

【０００６】ここで、前記分布予想を生成する際に、前
記営業車両の営業区域を分割することにより決定される
地区のそれぞれについて、前記統計データに基づいて過
去の営業発生頻度を生成し、前記地区のそれぞれについ
て、前記リアルタイムデータに基づいて需要発生頻度の
予想を生成し、前記過去の営業発生頻度と前記需要発生
頻度の予想とに基づいて、前記分布予想を生成すること
が好ましい。

【０００７】また、前記支援情報を生成する際に、前記
需要発生頻度の予想により営業の発生が見込まれる前記
地区について、当該地区における前記需要発生頻度の予
想に応じた台数だけ前記営業車両を選択して、選択され
た前記営業車両に対しては当該地区を目的地とし、選択
されなかった残りの前記営業車両に対しては、前記需要
発生頻度の予想により営業の発生が見込まれる前記地区
以外の前記地区であって、前記過去の営業発生頻度によ
り営業の発生が見込まれる前記地区を、目的地とするよ
うに、前記支援情報を生成することが好ましい。

【０００８】また、前記残りの営業車両に対する目的地
を決定する際に、前記営業区域を前記残りの営業車両が
存在する領域毎に分割し、前記領域において、前記需要
発生頻度の予想により営業の発生が見込まれる前記地区
以外の前記地区のうちで、前記過去の営業発生頻度が最
も高い前記地区を、前記過去の営業発生頻度により営業
の発生が見込まれる前記地区として、当該領域に存在す
る前記残りの営業車両の目的地とすることが好ましい。

【０００９】また、前記営業区域を前記領域毎に分割す
る際に、ボロノイ分割を用いることが好ましい。

【００１０】また、営業が発生する度に営業が発生した
前記地区の需要発生頻度を上げ、時間が経過するにつれ
て需要発生頻度を下げることにより、前記需要発生頻度
の予想を生成することことが好ましい。

【００１１】また、前記需要発生頻度の予想により営業
の発生が見込まれる前記地区について、当該地区の前記
需要発生頻度の予想に応じた台数だけ前記営業車両を選
択する際に、当該地区への到達時間が短い順に前記営業
車両を選択することが好ましい。

【００１２】

【発明の実施の形態】以下、本発明をタクシーの運行を
支援するための車両運行支援システムに適用した場合の
一実施形態について、図面に基づいて説明する。本実施
形態では営業車両はタクシーであり、営業の発生とはタ
クシーが乗客を獲得すること、すなわち、実車になるこ
とを意味し、営業の消滅とは空車になることを意味す
る。また、需要の発生とは、タクシーを待つ客が発生す
ることを意味し、需要の分布とは、タクシーを待つ客の
分布を意味する。

【００１３】本実施形態の車両運行支援システムは、図
１に示す管理用システム１と、図２に示す車両用装置２
とから構成されている。管理用システム１は、タクシー
会社の配車センター等に設置されるコンピュータシステ
ムであり、車両用装置２は、タクシーに設置される装置
である。管理用システム１と車両用装置２とは、後述す
るように、無線基地局用装置３を経ることにより、無線
を介して互いに交信可能である。

【００１４】管理用システム１は、図１に示すように、
タクシーの位置を管理する管理手段として周知のＡＶＭ
（ＡｕｔｏｍａｔｉｃＶｅｈｉｃｌｅＭｏｎｉｔｏ
ｒｉｎｇ）システム１０を備えている。ＡＶＭシステム
１０は、インターフェース装置１０１、インターフェー
ス装置１０１に接続された通信制御装置１０２、通信制
御装置１０２に接続されたＡＶＭサーバ１０３、及び、
ＡＶＭサーバ１０３に接続されたパソコン１０４を備え
ている。そして、インターフェース装置１０１は、電話
回線１００を介して無線基地局用装置３のインターフェ
ース装置３１に接続されている。また、このＡＶＭシス
テム１０には、顧客からの電話による配車申し込みを受
けつけるため、周知のＣＴＩ（ＣｏｍｐｕｔｅｒＴｅ
ｌｅｐｈｏｎｅＩｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）システム
（図示せず）が接続され、顧客から電話による配車の申
し込みがあれば、顧客に近い営業車両の車両用装置２に
顧客のデータを送信するように構成されている。

【００１５】また、管理用システム１は、通信制御装置
１０２及びＡＶＭサーバ１０３に接続されたメインサー
バ１１、メインサーバ１１に接続されたパソコン１２及
びデータベース１３、及び、データベース１３に接続さ
れたパソコン１４を備えている。メインサーバ１１は、
支援情報を生成するための主な手段として機能するもの
であり、データベース１３は、営業データを記憶する記
憶手段として機能するものである。また、データベース
１３には、タクシーの営業区域や営業区域を分割した各
地区についての情報、及び、営業データから得られる統
計データも格納されている。パソコン１４は、周知のＡ
ＴＩＳ（ＡｄｖａｎｃｅｄＴｒａｆｆｉｃＩｎｆｏ
ｒｍａｔｉｏｎＳｅｒｖｉｃｅ）センターのＡＴＩＳ
システム９に接続され、ＡＴＩＳシステム９から定期的
に送信される渋滞地域や事故発生地域等を示す交通情報
を受信可能に構成されている。

【００１６】さらに、管理用システム１は、ＩＣカード
等の記録媒体１５から営業データを取得する手段とし
て、記録媒体１５に記録された各タクシーの営業データ
を読み取るためのインターフェース装置１６、インター
フェース装置１６に接続された営業データサーバ１７、
及び、営業データサーバ１７に接続されたパソコン１８
を備えている。そして、営業データサーバ１７はデータ
ベース１３に接続され、取得した営業データをデータベ
ース１３に記憶させるように構成されている。

【００１７】無線基地局用装置３は、複数の配車センタ
ーに共同利用される無線基地局に設けられており、イン
ターフェース装置３１、インターフェース装置３１に接
続された基地無線機３２、及び、基地無線機３２に接続
された送受信用アンテナ３４を備えている。そして、タ
クシー会社毎に割り当てられた無線周波数を用いて、各
タクシー会社のタクシーに設けられた車両用装置２と交
信を行うように構成されている。そして、インターフェ
ース装置３１は、電話回線１００を介して管理用システ
ム１のインターフェース装置１０１に接続されているの
で、管理用システム１は、無線基地局用装置３を経るこ
とにより、無線を介して車両用装置２と交信可能であ
る。

【００１８】車両用装置２は、図２に示すように、管理
用システム１との間のデータの送受信を制御するための
制御手段としてコントローラ２０を備えている。コント
ローラ２０には、ディスプレイ２０ａが設けられてい
る。

【００１９】また、車両用装置２は、管理用システム１
との間で信号の送受信を行うための送受信手段として、
コントローラ２０に接続されたタクシー無線機２１、及
び、タクシー無線機２１に接続された送受信用アンテナ
２３を備えている。

【００２０】また、車両用装置２は、自車の現在位置を
計測する位置計測手段として、コントローラ２０に接続
されたＧＰＳ受信機２４、及び、ＧＰＳ受信機２４に接
続されたＧＰＳアンテナ２５を備えており、周知のＧＰ
Ｓ（ＧｒｏｂａｌＰｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇＳｙｓｔ
ｅｍ）を利用することにより、自車の現在位置を計測す
ることができる。

【００２１】また、車両用装置２は、コントローラ２０
に接続されたインターフェース装置２７、及び、インタ
ーフェース装置２７に接続された車両用ナビゲーション
装置（以下、カーナビと言う。）２８を備えており、カ
ーナビ２８に設けられているディスプレイ２８ａは、管
理用システム１から受信した支援情報を出力する出力手
段として機能する。

【００２２】さらに、車両用装置２は、コントローラ２
０に接続されたタクシーメータ２６を備えている。

【００２３】以上のように構成された車両運行支援シス
テムの動作について、次に説明する。

【００２４】各タクシーの車両用装置２は、例えば１分
毎といった短時間毎に、ＧＰＳを利用して自車の現在位
置を計測し、計測された現在位置を示す位置データを含
むリアルタイムデータを管理用システム１に送信する。
リアルタイムデータには、位置データの他に、各タクシ
ーの車番等の識別データ、年・月・日・時・分を含む現
在の時刻を示す時刻データ、及び、現在の営業状況を示
す現況データが含まれている。そして、現況データに
は、タクシーメータ２６により知得される空車か実車か
の区別を示すデータが含まれている。したがって、リア
ルタイムデータを受信した管理用システム１は、現況デ
ータが空車から実車を示すようになると営業が発生した
ことを知得することができ、現況データが実車から空車
を示すようになると営業が消滅したことを知得すること
ができる。

【００２５】また、タクシーが客を拾って実車になる
と、車両用装置２が、タクシーメータ２６により実車に
なった旨を知得して、営業発生を示す現況データを含む
リアルタイムデータを管理用システム１に送信すること
としてもよい。同様に、タクシーが空車になると、車両
用装置２が、タクシーメータ２６により空車になった旨
を知得して、営業消滅を示す現況データを含むリアルタ
イムデータを管理用システム１に送信することとしても
よい。

【００２６】送信されたリアルタイムデータは、無線基
地局用装置３、電話回線１００、インターフェース装置
１０１、通信制御装置１０２を経て、ＡＶＭサーバ１０
３に入力されるので、ＡＶＭサーバ１０３は、各タクシ
ーの現在位置、営業発生位置（すなわち、実車になった
位置）、営業消滅位置（すなわち、空車になった位
置）、空車か実車かの状態を時々刻々知得することがで
きる。また、ＡＶＭサーバ１０３は、受信したリアルタ
イムデータを、即時、メインサーバ１１に送信するの
で、メインサーバ１１も、リアルタイムデータを時々刻
々取得することができる。

【００２７】一方、車両用装置２は、タクシーメータ２
６からの出力データに基づいて、営業発生及び消滅位
置、営業発生及び消滅の年・月・日・時・分を含む時
刻、実車走行距離、空車走行距離、運賃等のデータを含
む営業データを、時系列的にＩＣカード等の記録媒体１
５に記録できるように構成されている。したがって、例
えば１日の営業終了後に記録媒体１５をインターフェー
ス装置１６に読み込ませることにより、営業データサー
バ１７は毎日の各タクシーの営業データを取得すること
ができる。営業データサーバ１７は、取得した営業デー
タをデータベース１３に蓄積する。

【００２８】メインサーバ１１は、定期的に営業データ
をデータベース１３から取得して統計処理し、統計デー
タを生成して、データベース１３を更新する。本実施形
態では、メインサーバ１１は、過去の所定期間に渡る営
業データに基づいて、地区別及び時間帯別に営業発生回
数を集計することにより、地区別及び時間帯別の過去の
営業発生回数を含む統計データを生成する。ここで、所
定期間とは、例えば１か月や１年というように、ある程
度長い期間とする。また、地区とは、自社のタクシーの
営業区域を分割することにより決定されるそれぞれの地
域を言い、例えば、営業区域をブロック毎に分割するこ
とにより地区を決める。また、時間帯とは、日（例えば
曜日）も考慮に入れたものを言い、例えば、営業時間が
６時から２４時までであれば、月曜日の６時０分から６
時１０分直前まで、月曜日の６時１０分から６時２０分
直前まで、…、日曜日の２３時５０分から２４時まで、
というように時間帯を決める。

【００２９】このような統計データから得られる情報の
イメージを、図３(a) に示す。図３(a) は、ある時間帯
における営業区域全体の営業発生分布を示しており、外
枠Ｂで囲まれた全体が営業区域全体を表し、符号Ａで示
すような１つのマスが１つの地区を表し、色の濃淡は、
過去のその時間帯における営業発生の多寡を表してい
る。すなわち、例えばマスＡ１のように色の濃いマス
は、その時間帯において営業の発生が多かった地区を表
し、マスＡ２のように色の薄いマスは、その時間帯にお
いて営業の発生が少なかった地区を表す。図３(a) の例
では、マスＡ１で表される地区付近が最も営業発生が多
く、周囲に行くに従って営業発生が少なくなっているこ
とが分かる。そして、この図３(a) に示すようなイメー
ジは時間帯毎に時系列的に得られるので、それらのイメ
ージを順に観察すれば、マスの色の濃淡は、長期的なト
レンドを反映して緩やかに変化していくと考えられる。
すなわち、統計データは、営業発生の趨勢（トレンド）
を示すトレンドデータとも言える。

【００３０】一方、図３(b) は、リアルタイムデータか
ら得られる情報のイメージであり、現在の営業発生分布
を表している。すなわち、図３(b) においても、図３
(a) と同様に、外枠で囲まれた全体が営業区域全体を表
し、各マスは各地区を表しているが、色の濃淡は、現在
の営業発生の多寡を表している。ここに言う現在とは、
正確には、例えば過去１０分間というように、現在より
少し前から現在までのごく短時間を言う。このように、
リアルタイムデータから得られる情報は、現在のごく短
時間の状況しか反映しないため、その時々の営業発生要
因に応じて大きく変化し、そのイメージにおいては、図
３(b) に示すように、色のついたマスが疎らに不規則に
分布することになる。

【００３１】このように、統計データ（以下、トレンド
データとも言う。）は緩やかな変化成分を表しており、
確実性は高いが急な変化に対する追従性は劣ると考えら
れる。一方、リアルタイムデータは急な変化成分を表し
ており、その時々の変化に追従し得るものではあるが、
部分的な観測であるため確実性は劣ると考えられる。そ
こで、トレンドデータを基本とし、トレンドデータに含
まれない情報を得るためにリアルタイムデータを用いれ
ば、確実性が高く、しかも、変化に対する追従性が高い
予想をなし得ると考えられる。そこで、トレンドデータ
とリアルタイムデータの両方を用いて、現在の客の分布
を予想することとする（図４参照）。

【００３２】そして、本実施形態では、以下に説明する
ように、まず、リアルタイムデータに基づいて現在の状
況から客の発生を予想するとともに、トレンドデータに
基づいて過去の状況から客の発生を予想し、それぞれ客
の発生が予想される地区にタクシーを割り振る方法を提
案することとする。以下、提案手法について説明する。

【００３３】メインサーバ１１は、リアルタイムデータ
に基づいて、各地区の需要発生頻度を予想する。需要発
生頻度とは、本実施形態においては、タクシーを待つ客
の発生頻度である。ここで、短時間に乗客を多く獲得し
た地区には、他の客がいる可能性が高いと予想されるの
で、メインサーバ１１は、図５に示すように、タクシー
が乗客を獲得する度に（すなわち、営業発生を示すリア
ルタイムデータを受け取る度に）需要発生頻度を上げる
が、この需要発生頻度は、時間が経過するにつれ下降す
るものとする。図４では、１次関数的に予想営業発生頻
度を下げているが、指数関数的に下げてもよく、他の適
当な関数を用いてもよい。このようにして、メインサー
バ１１は、各地区の需要発生頻度の予想（以下、頻度予
想とも言う。）を生成し、時々刻々更新する。この頻度
予想が高い地区は、客の発生が予想される地区となる。

【００３４】一方、メインサーバ１１は、あらかじめ、
統計データに基づいて各地区における過去の営業発生頻
度（単位時間あたりの営業発生回数）を時間帯毎に算出
し、統計データに含めて、データベース１３に記憶させ
ておく。そして、支援情報の生成に際して、例えば、金
曜日の２０時現在の支援情報を生成するとすれば、金曜
日の２０時から２０時１０分直前までの時間帯の各地区
の営業発生頻度を取得する等、現在の時間に対応する時
間帯の各地区の営業発生頻度をデータベース１３から取
得する。この過去の営業発生頻度が高い地区は、客の発
生が予想される地区となる。

【００３５】そして、メインサーバ１１は、まず、頻度
予想に基づいて、タクシーの目的地を決定する。すなわ
ち、例えば頻度予想が所定レベル以上の地区等、頻度予
想により営業の発生が見込まれる地区について、その地
区への距離が近い順に、その地区の頻度予想に応じた数
だけタクシーを選択し、それらの選択されたタクシーに
対してはその地区を目的地とする。ここで、距離が近い
とは、時間的に距離が近い、すなわち、到達時間が短い
という意であり、到達時間は、ＡＴＩＳシステム９から
取得される交通情報を考慮して計算される。なお、その
地区に既に存在するタクシーは距離を０とし、距離が同
じ複数のタクシーの中から幾つかのタクシーを選択する
ときは、適当な順に選択する。以下、図６を用いて説明
する。

【００３６】図６では、地区Ｃ１、Ｃ２が、頻度予想に
より営業の発生が見込まれる地区とされている。そし
て、地区Ｃ１の頻度予想は３とされているため、地区Ｃ
１に近い順に３台のタクシーＴ１、Ｔ２、Ｔ３が選択さ
れ、これらのタクシーＴ１、Ｔ２、Ｔ３には地区Ｃ１が
目的地とされる。なお、タクシーＴ４は、タクシーＴ３
と同様に地区Ｃ１に近いのであるが、地区Ｃ１について
は頻度予想に応じた数だけタクシーが選択されてしまっ
ているので、地区Ｃ１を目的地とするタクシーとしては
選択されない。また、地区Ｃ２の頻度予想は５とされて
いるため、地区Ｃ２に近い順に５台のタクシーＴ５、Ｔ
６、Ｔ７、Ｔ８、Ｔ９が選択され、タクシーＴ５、Ｔ
６、Ｔ７、Ｔ８、Ｔ９には地区Ｃ２が目的地とされる。
なお、タクシーＴ１０は、タクシーＴ９の次に地区Ｃ２
に近いのであるが、地区Ｃ２を目的地とするタクシーと
しては選択されない。また、タクシーＴ１１は、いずれ
の地区についても選択されない。このように、メインサ
ーバ１１は、まず、頻度予想によってタクシーの目的地
を決定する。

【００３７】なお、ここでは、説明の簡単のために、頻
度予想と同じ数のタクシーを選択することとしたが、勿
論これに限られるものではなく、頻度予想に応じた数の
タクシーを選択するものであればよい。例えば、適当な
関数を用いて、頻度予想からタクシーの数を算出するも
のであってもよいし、頻度予想とタクシーの数との対応
テーブルを使用してもよい。

【００３８】次に、メインサーバ１１は、いずれの地区
についても選択されなかったため、目的地が決定しなか
った残りのタクシー（図６の例では、タクシーＴ４、Ｔ
１０、Ｔ１１）について、過去の営業発生頻度に基づい
て目的地を決定する。すなわち、営業区域を分割するこ
とにより、残りのタクシーが存在する領域をそれぞれ重
ならないように決定し、それぞれの領域において、頻度
予想によっては目的地とされなかった地区のうちで（す
なわち、図６の地区Ｃ１、Ｃ２のように、既に頻度予想
に基づいてタクシーが割り当てられた地区は除いて）、
過去の営業発生頻度が最も高かった地区を、その領域に
存在するタクシーの目的地とする。ここで、それぞれの
領域は、ボロノイ分割によって定める。すなわち、ボロ
ノイ領域とする。ボロノイ分割とは、互いの間隔を等分
するように分割する手法であり、以下、図７を用いて説
明する。

【００３９】図７において、タクシーＴ４、Ｔ１０、Ｔ
１１、Ｔ１２は、頻度予想によっては選択されず目的地
が決定しなかったタクシーである。そこで、タクシーＴ
４、Ｔ１０間をラインＬ１で等分する。すなわち、タク
シーＴ４からラインＬ１までの距離と、タクシーＴ１０
からラインＬ１までの距離とが同じになるようにライン
Ｌ１を定めるが、ここに言う距離も時間的な距離であ
り、到達時間と言い換えてもよい。同様に、タクシーＴ
４、Ｔ１１間をラインＬ２で等分し、タクシーＴ４、Ｔ
１２間をラインＬ３で等分することにより、タクシーＴ
４の領域Ｄ１を決定する。また、同様にして、タクシー
Ｔ１０、Ｔ１１、Ｔ１２の領域Ｄ２、Ｄ３、Ｄ４を決定
する。なお、実際には、正確に等分することは困難であ
るので、ここに言う等分とは略等分する場合を含み、距
離が同じと言うときも距離が略同じである場合を含むも
のとする。

【００４０】そして、メインサーバ１１は、タクシーＴ
４については、領域Ｄ１において、頻度予想によっては
目的地とされなかった地区のうちで、最も過去の営業発
生頻度が高い地区Ｃ３を目的地とし、同様に、タクシー
Ｔ１０、Ｔ１１、Ｔ１２については、地区Ｃ４、Ｃ５、
Ｃ６を目的地とする。

【００４１】なお、タクシーの存在領域は、ボロノイ分
割以外の方法で定めてもよく、要するに領域どうしが重
ならないように定めればよい。

【００４２】以上のように、メインサーバ１１は各タク
シーの目的地を決定し、支援情報を生成して各タクシー
の車両用装置２に送信する。送信された支援情報は、無
線基地局用装置３を経て車両用装置２に受信され、車両
用装置２は、受信した支援情報をカーナビ２８のディス
プレイ２８ａに表示する。この表示の一例を図８に示
す。本実施形態では、例えば目的地となる地区は最も濃
い色で表示し、それ以外の地区は、過去の営業発生頻度
又は予想された需要発生頻度に応じて、頻度が下がるに
つれ色を薄くする等、地図を色分けすることにより目的
地を示している。

【００４３】なお、カーナビ２８が設けられてない場合
には、コントローラ２０のディスプレイ２０ａ上に、目
的地の地名や目的地までの距離等を文字表示させること
としてもよい。

【００４４】次に、上記した本実施形態の効果について
評価するために、客発生モデルを作成してシミュレーシ
ョンを行った結果について説明する。ここで、客発生モ
デルは、次の〜のように作成する。

【００４５】モデルの対象はある繁華街であり、１マ
スの大きさを１ブロックに想定した縦１２横２８の３３
６マスのマップを用いる。

【００４６】客が発生する間隔はランダムであり、客
の発生頻度をｆとしたとき、その間隔がｔである確率を
次式イで与える。

【００４７】Ｐ（ｔ）＝１−ｅ^- ^f ^t …イなお、発生頻度ｆの値は、各マスで異なる値を取り、時
間帯によって変化するものとする。

【００４８】客が同時にＫ人発生する確率を次式ロの
ようにポアソン分布で与える。

【００４９】Ｐ_K ＝（Ｆ^K ／Ｋ！）ｅ^-F …ロなお、平均発生人数Ｆは、すべてのマスで同じ値とす
る。

【００５０】客は、発生してからＴｄステップ後に消
滅するものとする。なお、タクシーが隣接するマスへ移
動するという行動を１ステップとする。

【００５１】さらに、シミュレーション条件を次の(i)
〜(v) のように設定する。

【００５２】(i) シミュレーション時間を５４０ステッ
プとする。

【００５３】(ii)客の仮想的な発生頻度ｆとしては、Ｇ
ＰＳから得られる過去の利用可能な３０日分のデータを
元に、前半２８日のデータを加算して生成されたｆ１、
及び、後半２日のデータを加算して生成されたｆ２を用
いる。

【００５４】(iii) 客の平均発生人数Ｆ＝３とする。

【００５５】(iv)客の消滅時間Ｔｄ＝５とする。

【００５６】(v) タクシーの行動は、上下左右の４方向
とし、シミュレーション範囲からはずれるような行動や
１ステップ前にいたマスへの移動は禁止とし、客を獲得
したタクシーの代わりのタクシーが、次ステップにラン
ダムにマップに出現するものとする。

【００５７】以上のように、ｆ１を用いたモデル、及
び、ｆ２を用いたモデルの２つの客発生モデルを作成
し、提案手法、統計手法、及び、ランダム手法により、
乗客獲得のシミュレーションを行った結果について、図
９及び図１０に示す。ここで、提案手法とは、上記した
ように統計データとリアルタイムデータの両方を用いた
方法であり、統計手法とは、統計データのみを用いた方
法、すなわち、すべてのタクシーに対して、各タクシー
が存在するボロノイ領域における最も過去の営業発生頻
度が高い地区を目的地とする方法であり（図７参照）、
ランダム手法とは、ランダムにタクシーを動かす方法で
ある。

【００５８】そして、図９はｆ１を用いたモデルに対し
て、図１０はｆ２を用いたモデルに対して、それぞれ上
記各手法を用いた場合の乗客獲得率を示したグラフであ
り、提案手法を用いた場合を実線で、統計手法を用いた
場合を２点鎖線で、ランダム手法を用いた場合を破線で
示している。いずれの手法も、マスの総数に対するタク
シーの台数が多くなるにつれ、当然、乗客獲得率は上昇
することになるが、ｆ１、ｆ２のいずれを用いたモデル
に対しても、提案手法が他の手法より乗客獲得率が高く
なっている。すなわち、提案手法は他の手法より乗客獲
得の確実性が高いと言える。なお、乗客獲得率は次式ハ
で計算される。

【００５９】乗客獲得率＝１００×（獲得人数／総発生人数） …ハさらに、図１１は、提案手法を用いた場合及び統計手法
を用いた場合について、それぞれ、「ｆ１を用いたモデ
ルに対する乗客獲得率」に対する「ｆ２を用いたモデル
に対する乗客獲得率」の減少度合い、すなわち、次式ニ
で得られる減少率を示したグラフであり、提案手法を用
いた場合については黒色で、統計手法を用いた場合につ
いては灰色（網掛け）で示している。

【００６０】（ｆ２を用いたモデルに対する乗客獲得率）／（ｆ１を用いたモデルに対する乗客獲得率） …ニこの図１１から、提案手法の方が統計手法より減少の度
合いが小さいことが分かる。ここで、ｆ１は長期間のデ
ータを元にしているので、ｆ１を用いたモデルは客発生
の変化が緩やかである。また、ｆ２は短期間のデータを
元にしているので、ｆ２を用いたモデルは客発生の変化
が急である。したがって、一般に、ｆ２を用いたモデル
に対する乗客獲得率は、ｆ１を用いたモデルに対する乗
客獲得率よりも低くなるのであるが、提案手法を用いれ
ば、統計手法を用いた場合よりも減少の度合いが小さい
ことが分かる。すなわち、提案手法は、変化に対する追
従性が高いと言える。

【００６１】また、提案手法は、地区毎に、予想された
需要発生頻度に応じた数だけタクシーを割り当てるの
で、例えば、単に営業発生頻度が高い最寄りの地区を目
的地として示す場合のように、需要に対して多過ぎるタ
クシーが集まってしまうようなことがなく、最適数のタ
クシーを割り当てることができる。また、このとき、目
的地への到達時間が短い順にタクシーを選択するので、
タクシーが短い走行距離で目的地に集まることができ
る。

【００６２】そして、残りのタクシーについては、タク
シー毎に領域を分けて、各領域において最も営業発生頻
度の高い地区を、その領域内に存在するタクシーの目的
地としているので、タクシーどうしが競合することがな
く、タクシーを分散させることができる。そして、ボロ
ノイ分割を用いてタクシー毎に領域を分ければ、効率の
良い配車が可能となる。

【００６３】なお、本発明を適用するシステムの構成
は、上記実施形態に示したものに限らず、例えば、図１
２及び図１３に示すような構成であってもよい。図１２
に示す管理用システム４は、ＡＶＭシステムを含まず、
また、パケット通信網８を用いて営業車両に設けられた
車両用装置５（図１３参照）と交信するように構成され
ている。

【００６４】詳しくは、管理用システム４は、メインサ
ーバ４１、メインサーバ４１に接続されたデータベース
４２、データベース４２にそれぞれ接続されたクライア
ント装置４３、クライアント装置４４、及び、ＡＴＩＳ
用装置４５を備えている。なお、クライアント装置４４
はＩＣカードから営業データを読み込むことができ、Ａ
ＴＩＳ用装置４５はＡＴＩＳシステム９０に接続され、
交通情報を取得することができる。

【００６５】そして、管理用システム４は、メインサー
バ４１に接続されたルーター４７を備えており、ルータ
ー４７は専用線又はＩＳＤＮ回線を介してパケット通信
網８に接続されていることから、メインサーバ４１はパ
ケット通信網８を介して営業車両と交信することができ
る。

【００６６】一方、車両用装置５は、図１３に示すよう
に、コントローラ５１、コントローラ５１に接続された
モバイルパソコン５２、モバイルパソコン５２に接続さ
れたパケット通信用端末５３、及び、パケット通信用端
末５３に接続されたアンテナ５４を備えている。また、
車両用装置５は、モバイルパソコン５２にそれぞれ接続
されたＧＰＳアンテナ５５、カーナビディスプレイ５
６、タクシーメーター５７、カードシステム端末機５
８、及び、カードシステム端末機５８に接続されたカー
ド入力装置５９を備えている。

【００６７】そして、車両用装置５は、ＧＰＳアンテナ
５５から得た位置データ、及び、タクシーメーター５７
から得た現況データを含むリアルタイムデータを、モバ
イルパソコン５２からパケット通信用端末５３、アンテ
ナ５４を介して、管理用システム４に送信し、また、モ
バイルパソコン５２を利用して営業データをＩＣカード
に記録する。

【００６８】一方、管理用システム４は、受信したリア
ルタイムデータ、及び、ＩＣカードから取得した営業デ
ータに基づいて、上記した管理用システム１と同様に、
各タクシーの目的地を決定し、支援情報を車両用装置５
に送信する。

【００６９】そして、車両用装置５は、上記した車両用
装置２と同様に、カーナビディスプレイ５６に支援情報
を表示する。なお、図１３の破線部分に示すように、タ
クシーメーター５７に文字表示可能なディスプレイ６０
を接続し、カーナビディスプレイ５６の代わりにディス
プレイ６０に支援情報を文字表示させてもよい。

【００７０】さらに、車両用装置５は、カード入力装置
５９に入力されたデビットカードやクレジットカードの
情報を取得して、管理用システム４に送信する。送信さ
れたこれらのカードの情報は、パケット通信網８を介し
て情報処理センター８０に送信され、クリアリングセン
ター８１を経て各金融機関８２に送信される。

【００７１】上記した管理用システム４のように、本発
明の管理用システムは、ＡＶＭシステムを用いなくても
実現できるが、図１２の破線部分に示すように、簡易Ａ
ＶＭ用サーバー７０及びクライアント装置７１を接続し
て、各タクシーの位置管理をさせることとしてもよい。
さらに、簡易ＡＶＭ用サーバー７０にＣＴＩシステム７
２を接続して連動させることとしてもよい。

【００７２】また、運転手が車両用装置２あるいは車両
用装置５から入力等することにより、その時の天候・気
温や催されたイベント等に関するデータも営業データに
含めて、ＩＣカード等に記録できるように構成してもよ
い。その場合には、地区別及び時間帯別のみならず、さ
らに天候・気温別やイベント別等に統計を取ることによ
り統計データを生成し、そのような統計データから、時
間帯毎のみならず、天候・気温毎、イベント毎等の各地
区における営業発生頻度を生成するとよい。そして、現
在の時間のみならず、現在の天候・気温やイベント等の
状況に応じた営業発生頻度を用いて、客の発生を予想す
れば、よりきめ細かい状況に応じた予想ができ、予想の
確実性を向上させることができる。

【００７３】すなわち、特許請求の範囲を逸脱しない範
囲で、本発明は種々の構成やアルゴリズムを取り得る。

【００７４】

【発明の効果】本発明によれば、営業の発生状況の変化
に対する追従性を高めることができ、実車率の一層の向
上を図ることができる。

【００７５】また、需要に見合う台数の営業車両を配車
することができる。

【００７６】さらに、営業車両の過度の集中を防ぎ、適
度に営業車両を分散させることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施形態にかかる管理用システムの
構成図である。

【図２】本発明の一実施形態にかかる車両用装置の構成
図である。

【図３】統計データ及びリアルタイムデータのイメージ
図である。

【図４】提案手法を説明するための図である。

【図５】リアルタイムデータから需要発生頻度を予想す
る手法を説明するための図である。

【図６】需要発生頻度の予想に基づいてタクシーの目的
地を決定する手法を説明するための図である。

【図７】過去の営業発生頻度に基づいてタクシーの目的
地を決定する手法を説明するための図である。

【図８】支援情報の表示例である。

【図９】客の発生頻度にｆ１を用いた場合の乗客獲得率
を示すグラフである。

【図１０】客の発生頻度にｆ２を用いた場合の乗客獲得
率を示すグラフである。

【図１１】ｆ２を用いた場合の、ｆ１を用いた場合に対
する乗客獲得率の減少度合いを示すグラフである。

【図１２】本発明の他の実施形態にかかる管理用システ
ムの構成図である。

【図１３】本発明の他の実施形態にかかる車両用装置の
構成図である。

【符号の説明】

１、４…管理用システム２、５…車両用装置３…無線基地局用装置１０…ＡＶＭシステム１１…メインサーバ１３…データベース１６…インターフェース装置１７…営業データサーバ２０…コントローラ２１…タクシー無線機２３…送受信用アンテナ２４…ＧＰＳ受信機２５…ＧＰＳアンテナ２８…カーナビ

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者岩田彰愛知県名古屋市中区松原三丁目３番18号 (72)発明者松尾啓志愛知県名古屋市緑区鳴海町字神ノ倉15−１ (72)発明者天野清美愛知県名古屋市中区栄一丁目21番17号つばめ交通協同組合内Ｆターム(参考） 5H180 AA14 BB04 BB05 BB12 BB15 CC12 EE02 EE10 FF05 FF10 FF12 FF13 FF22 FF27 FF32

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】営業車両に設けられた車両用装置と、前
記車両用装置と無線を介して交信可能な管理用システム
と、を備え、前記管理用システムから前記車両用装置
に、営業の発生が見込まれる地域を目的地として示す支
援情報を送信することにより、前記営業車両の運行を支
援する車両運行支援システムであって、前記車両用装置が、前記管理用システムと交信するため
の送受信手段と、自車の現在位置を計測する位置計測手
段と、計測された現在位置を示す位置データと営業の発
生を知得可能な現況データとを含むリアルタイムデータ
を、前記管理用システムに向けて送信させるための制御
手段と、前記管理用システムから受信した前記支援情報
を出力する出力手段と、を有し、前記管理用システムが、前記車両用装置から受信した前
記位置データに基づいて前記営業車両の位置を管理する
管理手段と、営業が発生した場所及び時刻についてのデ
ータを含む前記営業車両の営業データを取得する手段
と、取得した営業データを記憶する記憶手段と、を有
し、記憶されている営業データを処理することにより生
成される統計データと、前記車両用装置から受信した前
記リアルタイムデータと、の両方に基づいて、現在の需
要の分布予想を生成し、前記分布予想に基づいて前記支
援情報を生成し、前記車両用装置に送信することを特徴
とする車両運行支援システム。
【請求項２】前記分布予想を生成する際に、前記営業車両の営業区域を分割することにより決定され
る地区のそれぞれについて、前記統計データに基づいて
過去の営業発生頻度を生成し、前記地区のそれぞれについて、前記リアルタイムデータ
に基づいて需要発生頻度の予想を生成し、前記過去の営業発生頻度と前記需要発生頻度の予想とに
基づいて、前記分布予想を生成することを特徴とする請
求項１記載の車両運行支援システム。
【請求項３】前記支援情報を生成する際に、前記需要発生頻度の予想により営業の発生が見込まれる
前記地区について、当該地区における前記需要発生頻度
の予想に応じた台数だけ前記営業車両を選択して、選択
された前記営業車両に対しては当該地区を目的地とし、選択されなかった残りの前記営業車両に対しては、前記
需要発生頻度の予想により営業の発生が見込まれる前記
地区以外の前記地区であって、前記過去の営業発生頻度
により営業の発生が見込まれる前記地区を、目的地とす
るように、前記支援情報を生成することを特徴とする請求項２記載
の車両運行支援システム。
【請求項４】前記残りの営業車両に対する目的地を決
定する際に、前記営業区域を前記残りの営業車両が存在
する領域毎に分割し、前記領域において、前記需要発生
頻度の予想により営業の発生が見込まれる前記地区以外
の前記地区のうちで、前記過去の営業発生頻度が最も高
い前記地区を、前記過去の営業発生頻度により営業の発
生が見込まれる前記地区として、当該領域に存在する前
記残りの営業車両の目的地とすることを特徴とする請求
項３記載の車両運行支援システム。
【請求項５】前記営業区域を前記領域毎に分割する際
に、ボロノイ分割を用いることを特徴とする請求項４記
載の車両運行支援システム。
【請求項６】営業が発生する度に営業が発生した前記
地区の需要発生頻度を上げ、時間が経過するにつれて需
要発生頻度を下げることにより、前記需要発生頻度の予
想を生成することを特徴とする請求項２、３、４、又
は、５のいずれかに記載の車両運行支援システム。
【請求項７】前記需要発生頻度の予想により営業の発
生が見込まれる前記地区について、当該地区の前記需要
発生頻度の予想に応じた台数だけ前記営業車両を選択す
る際に、当該地区への到達時間が短い順に前記営業車両
を選択することを特徴とする請求項３、４、５、又は、
６のいずれかに記載の車両運行支援システム。