JP2018159996A - Information provision system, information provision method and program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、情報提供システム、情報提供方法、及び、プログラムに関し、特に、道路に設置された施設の駐車場の空き状態に関する情報を提供するための、情報提供システム、情報提供方法、及び、プログラムに関する。 The present invention relates to an information providing system, an information providing method, and a program, and in particular, an information providing system, an information providing method, and a program for providing information related to a vacant state of a parking lot of a facility installed on a road. About.
高速道路や有料道路等の自動車専用道路において、サービスエリアやパーキングエリア等のサービス施設の混雑状況を案内するシステムが知られていている。例えば、特許文献1には、FM(Frequency Modulation)多重放送により放送される、高速道路の各サービス施設の駐車場情報に基づき、車両の進行方向前方にあるサービス施設の駐車場の最近の混雑の状況を提示する、ナビゲーション装置が開示されている。
Systems for guiding congestion of service facilities such as service areas and parking areas on motorway roads such as expressways and toll roads are known. For example, in
なお、関連技術として、特許文献2には、駐車場の予約後に到着予定時刻が変更された場合に、予約を変更する技術が開示されている。特許文献3には、各エリア内に位置する減速要因に基づいて、目的地への到着時刻を推定する技術が開示されている。特許文献4には、運転者の嗜好運転速度に基づいて、目的地までの所要時間を推定する技術が開示されている。また、他の関連技術として、非特許文献1、及び、非特許文献2には、データの同一のパターンや規則性を持つグループごとに予測モデルを生成する、異種混合学習技術が開示されている。
As a related technique,
上述の特許文献1に記載された技術では、サービス施設の駐車場の最近の混雑状況が提示される。しかしながら、サービス施設の混雑状況は、道路の混雑状況や、他の要因により刻々と変化する。このため、現時点でサービス施設の駐車場に混雑が発生していなかったとしても、車両が当該サービス施設に到着した時点では混雑が発生しており、当該車両を駐車できない可能性がある。この場合、混雑状況が提示されても、利用者は、提示された混雑状況を、例えば、数時間後の休憩や食事等、サービス施設の利用計画をたてるときに有効に活用することができない。
In the technique described in
本発明の目的は、上述の課題を解決し、道路沿いに設置された駐車場の空き状況に関する正確な情報を提示できる、情報提供システム、情報提供方法、及び、プログラムを提供することである。 An object of the present invention is to provide an information providing system, an information providing method, and a program capable of solving the above-described problems and presenting accurate information regarding the availability of parking lots installed along a road.
本発明の一態様における情報提供システムは、道路上の各地点の交通状態に基づき、当該道路上の対象車両の進行方向に存在する、当該道路沿いに当該道路との間で出入り可能に設置された駐車場への、当該対象車両の到着時刻を予測する、到着時刻予測手段と、前記道路上の各地点の交通状態に基づき、前記予測した到着時刻において前記駐車場の利用を必要とする車両台数である需要を予測する、需要予測手段と、前記予測した需要に基づき、前記予測した到着時刻における前記駐車場の空き状況を判定し、当該空き状況の判定結果を含む駐車情報を生成し、前記対象車両へ出力する、駐車情報生成手段と、を備える。 The information providing system according to one aspect of the present invention is installed so as to be accessible to and from the road along the road that exists in the traveling direction of the target vehicle on the road based on the traffic state of each point on the road. Vehicles that require the use of the parking lot at the predicted arrival time based on the arrival time prediction means for predicting the arrival time of the target vehicle at the parking lot and the traffic state of each point on the road Based on the predicted demand, the demand prediction means for predicting the demand that is the number of units, the availability of the parking lot at the predicted arrival time is determined, and parking information including the determination result of the availability is generated. Parking information generating means for outputting to the target vehicle.
本発明の一態様における情報提供方法は、道路上の各地点の交通状態に基づき、当該道路上の対象車両の進行方向に存在する、当該道路沿いに当該道路との間で出入り可能に設置された駐車場への、当該対象車両の到着時刻を予測し、前記道路上の各地点の交通状態に基づき、前記予測した到着時刻において前記駐車場の利用を必要とする車両台数である需要を予測し、前記予測した需要に基づき、前記予測した到着時刻における前記駐車場の空き状況を判定し、当該空き状況の判定結果を含む駐車情報を生成し、前記対象車両へ出力する。 The information providing method according to one aspect of the present invention is installed so as to be accessible to and from the road along the road that exists in the traveling direction of the target vehicle on the road based on the traffic state of each point on the road. Predict the arrival time of the target vehicle to the parking lot, and predict the demand that is the number of vehicles that require use of the parking lot at the predicted arrival time, based on the traffic state of each point on the road Then, based on the predicted demand, the availability of the parking lot at the predicted arrival time is determined, parking information including the determination result of the availability is generated, and output to the target vehicle.
本発明の一態様における情報提供方法は、コンピュータに、道路上の各地点の交通状態に基づき、当該道路上の対象車両の進行方向に存在する、当該道路沿いに当該道路との間で出入り可能に設置された駐車場への、当該対象車両の到着時刻を予測し、前記道路上の各地点の交通状態に基づき、前記予測した到着時刻において前記駐車場の利用を必要とする車両台数である需要を予測し、前記予測した需要に基づき、前記予測した到着時刻における前記駐車場の空き状況を判定し、当該空き状況の判定結果を含む駐車情報を生成し、前記対象車両へ出力する、処理を実行させる。 The information providing method according to one aspect of the present invention allows a computer to enter and leave the road along the road that exists in the traveling direction of the target vehicle on the road based on the traffic state of each point on the road. The number of vehicles requiring the use of the parking lot at the predicted arrival time is predicted based on the traffic state of each point on the road by predicting the arrival time of the target vehicle at the parking lot installed in A process that predicts demand, determines the vacancy status of the parking lot at the predicted arrival time based on the predicted demand, generates parking information including a determination result of the vacancy status, and outputs the parking information to the target vehicle Is executed.
本発明の効果は、道路沿いに設置された駐車場の空き状況に関する正確な情報を提示できることである。 An effect of the present invention is that it is possible to present accurate information regarding the availability of parking lots installed along roads.
発明を実施するための形態について図面を参照して詳細に説明する。なお、各図面、及び、明細書記載の各実施形態において、同様の構成要素には同一の符号を付与し、説明を適宜省略する。 DESCRIPTION OF EMBODIMENTS Embodiments for carrying out the invention will be described in detail with reference to the drawings. Note that, in each drawing and each embodiment described in the specification, the same reference numerals are given to the same components, and description thereof will be omitted as appropriate.
(第1の実施形態)
第1の実施形態について説明する。
(First embodiment)
A first embodiment will be described.
はじめに、第1の実施形態における道路、及び、交通状態について説明する。 First, the road and traffic state in the first embodiment will be described.
図1は、第1の実施形態における道路の例を示す図である。第1の実施形態では、道路は、高速道路や有料道路等、自動車用の道路である。道路沿いには、サービスエリアやパーキングエリア等、道路を利用する車両の運転者や同乗者(以下、道路の利用者とも記載する)に対して各種サービスを提供するためのサービス施設(以下、単に、施設とも記載する)が設置される。各サービス施設には、当該施設に立ち寄る利用者の車両を駐車するための駐車場が設置される。駐車場には、道路との間で出入りが可能なように、道路からの入口、及び、道路への出口が設置される。 FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a road in the first embodiment. In the first embodiment, the road is an automobile road such as an expressway or a toll road. Along the road, there are service facilities (hereinafter simply referred to as road users) such as service areas and parking areas for providing various services to drivers and passengers (hereinafter also referred to as road users). , Also described as a facility). Each service facility is provided with a parking lot for parking a vehicle of a user who stops by the facility. In the parking lot, an entrance from the road and an exit to the road are installed so as to allow access to and from the road.
図1の例では、道路上に、サービス施設Si(iは1からMの整数、Mはサービス施設の数)が設置されている。 In the example of FIG. 1, service facilities Si (where i is an integer from 1 to M and M is the number of service facilities) are installed on the road.
また、第1の実施形態では、道路上の複数の地点で、交通状態を表す指標の値が測定される。指標として、流度や、速度、車両密度が用いられる。流度は、例えば、単位時間あたりに地点を通過する車両数(通過台数)を示す。速度は、例えば、地点における複数の車両の速度の平均を示す。車両密度は、例えば、各車両が地点を含む所定区間を空間的に占有している割合(空間占有度)や、各車両が地点を時間的に占有している割合(時間占有度)を示す。流度、速度、及び、車両密度の間には相関関係があり、これらの指標のいずれかから、他の指標を推定できることが知られている。 In the first embodiment, index values representing traffic conditions are measured at a plurality of points on the road. As an index, flow rate, speed, and vehicle density are used. The flow rate indicates, for example, the number of vehicles passing through a point per unit time (the number of passing vehicles). The speed indicates, for example, the average speed of a plurality of vehicles at a point. The vehicle density indicates, for example, a ratio (space occupancy) that each vehicle occupies a predetermined section including a point, or a ratio (time occupancy) that each vehicle occupies a point in time. . There is a correlation between the flow rate, the speed, and the vehicle density, and it is known that other indices can be estimated from any of these indices.
図1の例では、地点Xj(jは1からNの整数、Nは地点の数)の各々において、これらの指標の値が測定される。 In the example of FIG. 1, the values of these indices are measured at each point Xj (j is an integer from 1 to N, N is the number of points).
なお、図1では、簡単化のため、道路を単一の経路を有する道路としたが、これに限らず、道路は、分岐や合流により、道路網を構成していてもよい。 In FIG. 1, for the sake of simplicity, the road is a road having a single route. However, the road is not limited to this, and a road network may be formed by branching or merging.
はじめに、第1の実施形態の構成を説明する。図2は、第1の実施形態の構成を示すブロック図である。図2を参照すると、情報提供システム1は、駐車情報提供装置100、及び、端末装置200を含む。端末装置200は、例えば、車両に搭載されたナビゲーション端末や、車両に乗車している利用者のスマートフォンや携帯電話等である。駐車情報提供装置100と端末装置200は、ネットワーク等により接続される。
First, the configuration of the first embodiment will be described. FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of the first embodiment. Referring to FIG. 2, the
駐車情報提供装置100は、道路情報記憶部111、交通状態記憶部112、交通予測モデル学習部113、交通予測モデル記憶部114、施設情報記憶部115、需要情報記憶部116、需要予測モデル学習部117、及び、需要予測モデル記憶部118を含む。駐車情報提供装置100は、さらに、要求受信部119、到着時刻予測部120、需要予測部121、及び、駐車情報生成部122を含む。
The parking
道路情報記憶部111は、道路地図や各地点、各サービス施設の位置を示す道路情報を記憶する。
The road
交通状態記憶部112は、交通状態情報を記憶する。交通状態情報は、道路上の各地点における交通状態の測定値の履歴を示す。交通状態は、例えば、交通状態収集装置(図示せず)により収集される。交通状態収集装置は、例えば、道路上の各地点に設置されたセンサから、所定の収集間隔で交通状態を収集する。
The traffic
図3は、第1の実施形態における、交通状態情報の例を示す図である。図3の例では、図1の道路における、各地点Xjの交通状態(流度、速度、及び、車両密度)が収集されている。 FIG. 3 is a diagram illustrating an example of traffic state information in the first embodiment. In the example of FIG. 3, the traffic state (flow rate, speed, and vehicle density) of each point Xj on the road of FIG. 1 is collected.
交通予測モデル学習部113は、交通状態記憶部112に記憶された交通状態情報に基づき、交通予測モデルを生成(学習)する。交通予測モデルは、各地点の交通状態に基づき、予測対象地点の交通状態を予測するためのモデルである。交通予測モデル学習部113は、例えば、機械学習技術を用いて、交通予測モデルを生成する。この場合、交通予測モデルは、非特許文献1、2に開示されている異種混合学習技術を用いて生成されてもよい。また、交通予測モデルは、線形回帰モデルや、自己回帰モデル、自己回帰移動平均モデル等、一般的な時系列モデルでもよい。交通予測モデルは、上述の交通状態を表す指標(流度、速度、車両密度)の内の1以上について、生成される。
The traffic prediction
第1の実施形態では、交通予測モデルとして、例えば、説明変数に各地点の現在時刻の車両密度、目的変数に予測対象地点の予測対象時刻における車両密度が設定された、数1式のような線形関数を用いる。 In the first embodiment, as a traffic prediction model, for example, the vehicle density at the current time at each point is set as the explanatory variable, and the vehicle density at the target time at the prediction target time is set as the objective variable, Use linear functions.
ここで、Dj(t)は、地点Xjにおける、現在時刻tの車両密度である。また、Dest_k(t+T)は、地点Xk(kは1からNの整数)における、時刻t+Tの車両密度の予測値である。αjkは、地点Xjの車両密度Dj(t)と地点Xkの車両密度Dk(t+T)との関係性の大きさを示す係数である。 Here, D j (t) is the vehicle density at the current time t at the point Xj. Further, D est_k (t + T) is a predicted value of the vehicle density at the time t + T at the point Xk (k is an integer from 1 to N). α jk is a coefficient indicating the magnitude of the relationship between the vehicle density D j (t) at the point Xj and the vehicle density D k (t + T) at the point Xk.
図4は、第1の実施形態における、交通予測モデルの例を示す図である。図4の例では、各地点について、予測対象時刻が0.5時間後(T=0.5h(hour))、1.0時間後(T=1.0h)、1.5時間後(T=1.5h)、2.0時間後(T=2.0h)、…の交通予測モデルが生成されている。 FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a traffic prediction model in the first embodiment. In the example of FIG. 4, for each point, the prediction target time is 0.5 hours later (T = 0.5 h (hour)), 1.0 hour later (T = 1.0 h), 1.5 hours later (T = 1.5h), 2.0 hours later (T = 2.0h), and so on, a traffic prediction model is generated.
なお、交通予測モデルとして、数1式のような線形関数に限らず、説明変数に各地点の交通状態が設定された任意の関数が用いられてもよい。また、同じ予測対象地点、予測対象時刻に対して、複数の交通予測モデルが生成されてもよい。この場合、これらの交通予測モデルは、予測対象時刻における予測対象地点の天候や周辺イベントの有無、予測対象時刻の曜日や時間帯等、予測対象時刻や予測対象地点に関する状況ごとに使い分けられてもよい。また、これらの状況を表す変数が、説明変数に含まれていてもよい。
Note that the traffic prediction model is not limited to a linear function such as
交通予測モデル記憶部114は、交通予測モデル学習部113により生成された交通予測モデルを記憶する。
The traffic prediction
施設情報記憶部115は、施設情報を記憶する。施設情報は、各サービス施設の種別、各サービス施設が提供するサービスに関する機能(以下、サービス機能とも記載する)、及び、各サービス施設の駐車場の収容台数(駐車枠の総数)を示す。
The facility
図5は、第1の実施形態における、施設情報の例を示す図である。図5の例では、各サービス施設のサービス機能として、トイレや売店、レストラン、ガソリンスタンドの有無が設定されている。また、各サービス施設が提供するサービス機能として、さらに、ドッグランや宿泊設備等、他の機能の有無が設定されていてもよい。 FIG. 5 is a diagram illustrating an example of facility information in the first embodiment. In the example of FIG. 5, presence / absence of a toilet, a store, a restaurant, and a gas station is set as a service function of each service facility. In addition, as a service function provided by each service facility, presence / absence of other functions such as a dog run and accommodation facilities may be set.
需要情報記憶部116は、需要情報を記憶する。需要情報は、各サービス施設における駐車場の需要の測定値の履歴を示す。駐車場の需要は、駐車場の利用を必要としている車両の台数(以下、利用要求車両数とも記載する)であり、例えば、駐車場の各駐車枠に駐車している車両の台数と、当該駐車場の駐車待ち車両の台数と、の合計値により得られる。駐車場の需要は、例えば、需要収集装置(図示せず)により収集される。需要収集装置は、例えば、駐車場内の各駐車枠や通路に設置されたセンサから、所定の収集間隔で、駐車している車両、及び、駐車待ち車両の台数の測定値を収集し、駐車場の需要を算出する。また、需要収集装置は、駐車場の入口、及び、出口に設置されたセンサから、入口、及び、出口を通過した車両台数の測定値を収集し、それらの差分から、駐車場の需要を算出してもよい。
The demand
図6は、第1の実施形態における、需要情報の例を示す図である。図6の例では、図1の道路における、各サービス施設Siにおける駐車場の需要(利用要求車両数)が収集されている。 FIG. 6 is a diagram illustrating an example of demand information in the first embodiment. In the example of FIG. 6, the demand (number of requested vehicles) of the parking lot in each service facility Si on the road of FIG. 1 is collected.
需要予測モデル学習部117は、交通状態記憶部112に記憶された交通状態情報、及び、需要情報記憶部116に記憶された需要情報に基づき、需要予測モデルを生成(学習)する。需要予測モデルは、各地点の交通状態に基づき、サービス施設の駐車場の需要を予測するためのモデルである。需要予測モデル学習部117は、例えば、機械学習技術を用いて、需要予測モデルを生成する。この場合、需要予測モデルは、非特許文献1、2に開示されている異種混合学習技術を用いて生成されてもよい。また、需要予測モデルは、線形回帰モデルや、自己回帰モデル、自己回帰移動平均モデル等、一般的な時系列モデルでもよい。
The demand prediction
第1の実施形態では、需要予測モデルとして、例えば、説明変数に各地点の現在時刻の車両密度、目的変数に予測対象施設の予測対象時刻における需要(利用要求車両数)が設定された、数2式のような線形関数を用いる。
In the first embodiment, as the demand prediction model, for example, a number in which the vehicle density at the current time at each point is set as the explanatory variable, and the demand (the number of requested vehicles) at the prediction target time of the prediction target facility is set as the objective variable. A linear function such as
ここで、Rest_i(t+T)は、サービス施設Siの駐車場における、時刻t+Tの需要の予測値である。βjiは、地点Xjの車両密度Dj(t)とサービス施設Siの駐車場の需要Ri(t+T)との関係性の大きさを示す係数である。 Here, R est — i (t + T) is a predicted value of demand at time t + T in the parking lot of the service facility Si. β ji is a coefficient indicating the magnitude of the relationship between the vehicle density D j (t) at the point Xj and the demand R i (t + T) of the parking lot at the service facility Si.
図7は、第1の実施形態における、交通予測モデルの例を示す図である。図7の例では、各サービス施設について、予測対象時刻が0.5時間後(T=0.5h(hour))、1.0時間後(T=1.0h)、1.5時間後(T=1.5h)、2.0時間後(T=2.0h)、…の需要予測モデルが生成されている。 FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a traffic prediction model in the first embodiment. In the example of FIG. 7, for each service facility, the prediction target time is 0.5 hours later (T = 0.5h (hour)), 1.0 hour later (T = 1.0h), 1.5 hours later ( A demand prediction model of T = 1.5h) and 2.0 hours later (T = 2.0h) is generated.
なお、需要予測モデルとして、数2式のような線形関数に限らず、説明変数に各地点の交通状態が設定された任意の関数が用いられてもよい。また、同じ予測対象施設、予測対象時刻に対して、複数の需要予測モデルが生成されてもよい。この場合、これらの需要予測モデルは、予測対象時刻における予測対象施設の天候、予測対象時刻の曜日や時間帯等、予測対象時刻や予測対象施設に関する状況ごとに使い分けられてもよい。また、これらの状況を表す変数が、説明変数に含まれていてもよい。さらに、予測対象施設の各種サービス機能の有無を表す変数や、当該施設の駐車場の収容台数を表す変数が、説明変数に含まれていてもよい。
Note that the demand prediction model is not limited to a linear function such as
需要予測モデル記憶部118は、需要予測モデル学習部117により生成された需要予測モデルを記憶する。
The demand prediction
要求受信部119は、道路上の車両の端末装置200から、駐車情報を要求するための駐車情報要求を受信する。駐車情報は、サービス施設の駐車場の空き状況を示す情報である。
The
到着時刻予測部120は、交通予測モデル記憶部114に記憶された交通予測モデルを用いて、駐車情報要求の送信元の車両(以下、対象車両とも記載する)の各サービス施設の駐車場への到着時刻を予測する。
The arrival
需要予測部121は、需要予測モデル記憶部118に記憶された需要予測モデルを用いて、各サービス施設の駐車場への予測した到着時刻(以下、予測到着時刻とも記載する)における、当該駐車場の需要を予測する。
The
駐車情報生成部122は、需要予測部121により予測した需要(以下、予測需要とも記載する)に基づき、各サービス施設の駐車場への予測到着時刻における、当該駐車場の空き状況を判定する。駐車情報生成部122は、駐車場の空き状況の判定結果を含む駐車情報を生成し、対象車両の端末装置200へ出力(送信)する。
Based on the demand predicted by the demand prediction unit 121 (hereinafter also referred to as predicted demand), the parking
なお、駐車情報提供装置100は、CPU(Central Processing Unit)とプログラムを記憶した記憶媒体とを含み、プログラムに基づく制御によって動作するコンピュータであってもよい。
Parking
図8は、第1の実施形態における、コンピュータにより実現された駐車情報提供装置100の構成を示すブロック図である。
FIG. 8 is a block diagram illustrating a configuration of the parking
図8を参照すると、駐車情報提供装置100は、CPU101、記憶デバイス102(記憶媒体)、入出力デバイス103、及び、通信デバイス104を含む。CPU101は、交通予測モデル学習部113、需要予測モデル学習部117、要求受信部119、到着時刻予測部120、需要予測部121、及び、駐車情報生成部122を実現するためのプログラム命令(Instruction)を実行する。記憶デバイス102は、例えば、ハードディスクやメモリ等であり、道路情報記憶部111、交通状態記憶部112、交通予測モデル記憶部114、施設情報記憶部115、需要情報記憶部116、及び、需要予測モデル記憶部118のデータを記憶する。入出力デバイス103は、例えば、キーボード、ディスプレイ等であり、管理者等から学習の実行指示を受け付ける。通信デバイス104は、端末装置200から駐車情報要求を受信し、端末装置200へ駐車情報を送信する。
Referring to FIG. 8, parking
また、駐車情報提供装置100の各構成要素の一部、または、全部は、汎用または専用の回路(circuitry)やプロセッサ、これらの組み合わせによって実現されてもよい。これらの回路やプロセッサは、単一のチップによって構成されてもよいし、バスを介して接続される複数のチップによって構成されてもよい。また、駐車情報提供装置100の一部、または、全部は、上述した回路等とプログラムとの組み合わせによって実現されてもよい。
In addition, some or all of the components of the parking
駐車情報提供装置100の各構成要素の一部、または、全部が、複数の情報処理装置や回路等により実現される場合、複数の情報処理装置や回路等は、集中配置されてもよいし、分散配置されてもよい。例えば、情報処理装置や回路等は、クライアントアンドサーバシステム、クラウドコンピューティングシステム等、各々が通信ネットワークを介して接続される形態として実現されてもよい。
When some or all of the components of the parking
次に、第1の実施形態の動作について説明する。 Next, the operation of the first embodiment will be described.
<学習処理>
はじめに、学習処理について説明する。
<Learning process>
First, the learning process will be described.
図9は、第1の実施形態における、学習処理を示すフローチャートである。 FIG. 9 is a flowchart showing a learning process in the first embodiment.
ここでは、図1の道路に関する道路情報、図3の交通状態情報、図6の需要情報が、それぞれ、道路情報記憶部111、交通状態記憶部112、及び、需要情報記憶部116に保存されていると仮定する。
Here, the road information on the road of FIG. 1, the traffic state information of FIG. 3, and the demand information of FIG. 6 are stored in the road
はじめに、駐車情報提供装置100の交通予測モデル学習部113は、各地点における交通状態の履歴に基づき、交通予測モデルを生成(学習)する(ステップS101)。交通予測モデル学習部113は、生成した交通予測モデルを交通予測モデル記憶部114に保存する。
First, the traffic prediction
例えば、交通予測モデル学習部113は、図3の交通状態情報に基づき、数1式で示される交通予測モデルを、図4のように生成する。
For example, the traffic prediction
次に、需要予測モデル学習部117は、各地点における交通状態の履歴、及び、各サービス施設の駐車場の需要の履歴に基づき、需要予測モデルを生成(学習)する(ステップS102)。需要予測モデル学習部117は、生成した需要予測モデルを需要予測モデル記憶部118に保存する。
Next, the demand prediction
例えば、交通予測モデル学習部113は、図3の交通状態情報、及び、図6の需要情報に基づき、数2式で示される需要予測モデルを、図7のように生成する。
For example, the traffic prediction
<駐車情報提供処理>
次に、駐車情報提供処理について説明する。
<Parking information provision processing>
Next, parking information provision processing will be described.
ここでは、図4の交通予測モデル、図5の施設情報、及び、図7の需要予測モデルが、それぞれ、交通予測モデル記憶部114、施設情報記憶部115、及び、需要予測モデル記憶部118に保存されていると仮定する。
Here, the traffic prediction model in FIG. 4, the facility information in FIG. 5, and the demand prediction model in FIG. 7 are stored in the traffic prediction
図10は、第1の実施形態における、駐車情報提供処理を示すフローチャートである。 FIG. 10 is a flowchart showing parking information provision processing in the first embodiment.
はじめに、車両(対象車両)の端末装置200は、駐車情報提供装置100へ、駐車情報要求を送信する(ステップS251)。ここで、駐車情報要求は、車両の識別子、及び、駐車情報を提供すべきサービス施設の要求条件を含む。要求条件としては、例えば、サービス施設が提供する各種サービス機能、及び、現在地から駐車場までの所要時間が設定される。
First, the
図11は、第1の実施形態における、駐車情報要求の例を示す図である。例えば、地点「X1」を走行中の車両「CAR1」の端末装置200は、時刻「09:00」に、図11のような駐車情報要求を送信する。
FIG. 11 is a diagram illustrating an example of a parking information request according to the first embodiment. For example, the
駐車情報提供装置100の要求受信部119は、駐車情報要求を受信する(ステップ201)。駐車情報生成部122は、道路情報、及び、施設情報に基づき、道路上で対象車両の進行方向の前方に存在するサービス施設の内、要求条件で指定されたサービス機能の条件を満たすサービス施設を抽出する(ステップS202)。
The
例えば、駐車情報生成部122は、図5の施設情報に基づき、対象車両「CAR1」の進行方向に存在するサービス施設「S1」〜「Sm」の内、図11のサービス機能の条件を満たす、サービス施設「S2」、「S4」、「S6」を抽出する。
For example, the parking
駐車情報生成部122は、到着時刻予測部120に、ステップS202で抽出された各サービス施設の駐車場への到着時刻の予測を指示する。到着時刻予測部120は、交通予測モデルを用いて、各サービス施設の駐車場への到着時刻を予測する(ステップS203)。
The parking
ここで、到着時刻予測部120は、各交通予測モデルに、各地点の現在時刻の車両密度の測定値を適用し、各地点の各予測対象時刻における車両密度を予測し、予測した車両密度に基づき、各地点の各予測対象時刻における速度を予測する。到着時刻予測部120は、対象車両の現在地から各サービス施設までの道路を、各交通予測モデルの予測対象地点で分割する。到着時刻予測部120は、分割された各区間の速度の予測値から算出される移動時間の予測値を合計することにより、各サービス施設の駐車場への到着時刻を予測する。ここで、各区間の速度の予測値には、当該区間の始点の地点への到着時刻における、当該地点の速度の予測値が用いられる。
Here, the arrival
なお、到着時刻予測部120は、各サービス施設の駐車場への到着時刻が予測できれば、対象車両の現在地から各サービス施設との間に予め設定された平均速度や平均所要時間を用いる等、交通予測モデルを用いる方法以外の方法で、到着時刻を予測してもよい。
In addition, if the arrival
図12は、第1の実施形態における、到着時刻の予測結果の例を示す図である。例えば、到着時刻予測部120は、図4の各交通予測モデルを用いて、サービス施設「S2」、「S4」、「S6」の駐車場への到着時刻を、図12のように予測する。
FIG. 12 is a diagram illustrating an example of an arrival time prediction result according to the first embodiment. For example, the arrival
駐車情報生成部122は、予測到着時刻に基づき、ステップS202で抽出されたサービス施設の内、要求条件で指定された所要時間の条件を満たすサービス施設を抽出する(ステップS204)。
Based on the predicted arrival time, the parking
例えば、駐車情報生成部122は、図12の予測到着時刻に基づき、サービス施設「S2」、「S4」、「S6」の内、図11の所要時間の条件を満たす、サービス施設「S2」、「S4」を抽出する。
For example, the parking
駐車情報生成部122は、需要予測部121に、ステップS204で抽出された各サービス施設の需要の予測を指示する。需要予測部121は、需要予測モデルを用いて、各サービス施設の駐車場への予測到着時刻における、当該駐車場の需要を予測する(ステップS205)。
The parking
ここで、需要予測部121は、予測到着時刻に対応する需要予測モデルに、各地点の現在時刻の車両密度の測定値を適用し、各サービス施設の駐車場への予測到着時刻における需要を予測する。
Here, the
図13は、第1の実施形態における、需要の予測結果、及び、駐車場の空き状況の判定結果の例を示す図である。例えば、到着時刻予測部120は、図7の需要予測モデルの内、各サービス施設「S2」、「S4」の駐車場への予測到着時刻に対応する需要予測モデルを用いて、需要(利用要求車両数)を、図13のように予測する。
FIG. 13 is a diagram illustrating an example of a demand prediction result and a determination result of parking space availability in the first embodiment. For example, the arrival
駐車情報生成部122は、ステップS204で抽出された各サービス施設の駐車場について、予測需要に基づき、予測到着時刻における駐車場の空き状況を判定する(ステップS206)。ここで、駐車情報生成部122は、予測需要により示される利用要求車両数が、施設情報で示される駐車場の収容台数未満の場合、空き状況を「空きあり」と判定する。
The parking
例えば、駐車情報生成部122は、図5の施設情報における駐車場の収容台数に基づき、サービス施設「S2」、「S4」の駐車場の空き状況を、図13のように判定する。
For example, the parking
駐車情報生成部122は、駐車場の空き状況の判定結果を含む駐車情報を生成する(ステップS207)。駐車情報生成部122は、生成した駐車情報を、対象車両の端末装置200へ送信する(ステップS208)。
The parking
図14は、第1の実施形態における、駐車情報の例を示す図である。図14の駐車情報では、サービス施設「S2」、「S4」の駐車場の空き状況の判定結果(予測空き状況)が、それぞれ、「満車」(空きなし)、「空車」(空きあり)で示されている。例えば、駐車情報生成部122は、図14のような駐車情報を生成し、対象車両「CAR1」へ送信する。
FIG. 14 is a diagram illustrating an example of parking information in the first embodiment. In the parking information of FIG. 14, the determination results (predicted vacancy status) of the parking spaces of the service facilities “S2” and “S4” are “full” (no vacancy) and “empty” (vacant), respectively. It is shown. For example, the parking
対象車両の端末装置200は、駐車情報を受信すると(ステップS252)、当該駐車情報を利用者に提示(表示)する(ステップS253)。
When receiving the parking information (step S252), the
例えば、対象車両「CAR1」の端末装置200は、図14の駐車情報を、利用者に提示する。
For example, the
なお、駐車情報生成部122は、ステップS206において空き状況を「空きなし」と判定されたサービス施設の駐車場の予測到着時刻からの待ち時間を、駐車情報に含めてもよい。この場合、例えば、駐車情報生成部122は、需要予測部121に、予測到着時刻以降の各時刻における駐車場の需要を需要予測モデルを用いて予測させる。そして、駐車情報生成部122は、予測需要により示される利用要求車両数が駐車場の収容台数未満になる時刻を、駐車が可能になる時刻と判定することにより、待ち時間を算出する。
In addition, the parking
図15は、第1の実施形態における、待ち時間の算出例を示す図である。例えば、駐車情報生成部122は、サービス施設「S2」について、図15のように、予測到着時刻「10:00」以降の利用要求車両数を用いて、待ち時間「1.0h」を算出する。
FIG. 15 is a diagram illustrating an example of calculating a waiting time according to the first embodiment. For example, the parking
なお、駐車情報生成部122は、駐車場の予測到着時刻からの待ち時間が算出できれば、他の方法により、待ち時間を算出してもよい。例えば、駐車情報生成部122は、予測到着時刻における予測需要により示される利用要求車両数から駐車場の収容台数を減じることにより、駐車待ち車両台数を予測し、予測した駐車待ち車両台数に基づき、待ち時間を算出してもよい。この場合、待ち時間は、例えば、予測した駐車待ち車両台数と平均駐車時間を乗じることにより算出される。
The parking
図16は、第1の実施形態における、駐車情報の他の例を示す図である。図16の駐車情報では、空き状況が「空きなし」であったサービス施設「S2」について、待ち時間が示されている。例えば、駐車情報生成部122は、図16のような、待ち時間を含む駐車情報を生成し、対象車両「CAR1」へ送信する。
FIG. 16 is a diagram illustrating another example of the parking information according to the first embodiment. In the parking information of FIG. 16, the waiting time is indicated for the service facility “S2” whose vacancy status is “no vacancy”. For example, the parking
以上により、第1の実施形態の動作が完了する。 Thus, the operation of the first embodiment is completed.
次に、第1の実施形態の特徴的な構成を説明する。 Next, a characteristic configuration of the first embodiment will be described.
図17は、第1の実施形態の特徴的な構成を示すブロック図である。図17を参照すると、情報提供システム1は、到着時刻予測部120、需要予測部121、及び、駐車情報生成部122を含む。到着時刻予測部120は、道路上の各地点の交通状態に基づき、当該道路上の対象車両の、当該道路上の施設の駐車場への到着時刻を予測する。需要予測部121は、道路上の各地点の交通状態に基づき、予測した到着時刻において施設の駐車場の利用を必要とする車両台数である需要を予測する。駐車情報生成部122は、予測した需要に基づき、予測した到着時刻における施設の駐車場の空き状況を判定し、当該空き状況の判定結果を含む駐車情報を生成し、対象車両へ出力する。
FIG. 17 is a block diagram showing a characteristic configuration of the first embodiment. Referring to FIG. 17, the
次に、第1の実施形態の効果を説明する。 Next, the effect of the first embodiment will be described.
第1の実施形態によれば、道路沿いに設置された駐車場の空き状況に関する正確な情報を提示できる。その理由は、駐車情報生成部122が、駐車場への対象車両の予測到着時刻における駐車場の予測需要に基づき、予測到着時刻における駐車場の空き状況を判定し、判定結果を含む駐車情報を生成するためである。これにより、利用者は、提示された駐車情報により、サービス施設等の駐車場への到着時刻における正確な空き状況を把握できるため、当該駐車情報を、サービス施設等の利用計画をたてるために有効に活用できる。
According to the first embodiment, it is possible to present accurate information regarding the availability of parking lots installed along roads. The reason is that the parking
また、第1の実施形態によれば、駐車場の空き状況が「空きなし」の場合でも、利用者は、当該駐車場を有するサービス施設等を、駐車場の空きを待って利用すべきかどうかを判断できる。その理由は、駐車情報生成部122が、駐車場の空き状況の判定結果が「空きなし」の場合、当該駐車場の、予測した到着時刻からの待ち時間を予測し、当該予測した待ち時間を含む駐車情報を生成するためである。
According to the first embodiment, whether or not the user should use the service facility having the parking lot after waiting for the parking lot even when the parking lot is empty. Can be judged. The reason is that the parking
なお、第1の実施形態では、空き状況の判定対象の駐車場が、自動車用の道路沿いに設置されたサービスエリアやパーキングエリア等のサービス施設の駐車場である場合を例に説明した。しかしながら、これに限らず、空き状況の判定対象の駐車場は、道路沿いに設置された駐車場であれば、商業施設やレジャー施設、公共施設の駐車場等、どのような駐車場でもよい。 In the first embodiment, the case where the parking lot for which the availability is determined is a parking lot of a service facility such as a service area or a parking area installed along an automobile road has been described as an example. However, the present invention is not limited to this, and the parking lot subject to availability determination may be any parking lot such as a commercial facility, a leisure facility, or a public facility parking lot as long as it is installed along the road.
また、第1の実施形態では、駐車情報生成部122が、駐車場の空き状況として、「空きなし」、または、「空きあり」を判定した。これに限らず、駐車情報生成部122は、駐車場の空き状況として、混雑度合いを判定してもよい。この場合、駐車情報生成部122は、例えば、駐車場の予測需要が当該駐車場の収容台数未満の場合に、予測需要が所定の混雑判定閾値以上であれば「空きあり(混雑)」、所定の混雑判定閾値未満であれば「空きあり(混雑なし)」と判定してもよい。
In the first embodiment, the parking
(第2の実施形態)
次に、第2の実施形態について説明する。第2の実施形態では、サービス施設の駐車場の予測需要に基づいて、駐車場の予約が行われる点で、第1の実施形態と異なる。
(Second Embodiment)
Next, a second embodiment will be described. The second embodiment differs from the first embodiment in that a parking lot is reserved based on the predicted demand of a parking lot of a service facility.
利用者にとっては、予測到着時刻において駐車場に空きがある場合でも、より確実に駐車を行うために、駐車場における駐車枠を予約できるほうが望ましい。一方、サービス施設を運営する事業者にとっては、駐車場が混雑している場合に駐車枠が予約されてしまうと、予約した車両以外の車両は、予約された駐車時間の間、当該駐車枠を利用することはできず、駐車場の運用効率が低下する。 It is desirable for the user to reserve a parking frame in the parking lot in order to park more reliably even when the parking lot is empty at the predicted arrival time. On the other hand, if a parking space is reserved when a parking lot is congested for a business operator who operates a service facility, vehicles other than the reserved vehicle will not use the parking space for the reserved parking time. It cannot be used and the operation efficiency of the parking lot is reduced.
そこで、第2の実施形態では、駐車情報提供装置100は、駐車場の空き状態が「空きあり」(予測需要が駐車場の収容台数未満)の場合に、駐車場が混雑していなければ(予測需要が所定の予約判定閾値未満)、端末装置200から駐車枠の予約を受け付ける。
Therefore, in the second embodiment, the parking
なお、第2の実施形態では、サービス施設の駐車場のすべての駐車枠(主要台数分の駐車枠)の内、最大予約数以下の数の駐車枠について、予約が行われる。予約用の駐車枠は固定されず、予約開始時刻において、車両が検出されない(駐車されていない)駐車枠が、予約した車両に割り当てられる。予約した車両に割り当てられていない駐車枠には、予約をしていない車両が駐車できる。 In the second embodiment, a reservation is made for the number of parking frames equal to or less than the maximum number of reservations among all the parking frames (parking frames for the main number) in the parking lot of the service facility. The parking frame for reservation is not fixed, and a parking frame in which no vehicle is detected (not parked) at the reservation start time is assigned to the reserved vehicle. A vehicle that has not been reserved can be parked in a parking frame that is not assigned to the reserved vehicle.
はじめに、第2の実施形態の構成を説明する。図18は、第2の実施形態の構成を示すブロック図である。図18を参照すると、第2の実施形態における情報提供システム1は、第1の実施形態における情報提供システム1の構成要素(図2)に加え、さらに、駐車枠制御装置300、車両センサ400、及び、表示装置500を含む。駐車枠制御装置300は、サービス施設ごとに配置される。車両センサ400、及び、表示装置500は、各サービス施設の駐車場の駐車枠ごとに配置される。駐車情報提供装置100と駐車枠制御装置300は、ネットワーク等により接続される。また、駐車枠制御装置300と車両センサ400、及び、表示装置500も、ネットワーク等により接続される。
First, the configuration of the second embodiment will be described. FIG. 18 is a block diagram illustrating a configuration of the second embodiment. Referring to FIG. 18, the
また、第2の実施形態における駐車情報提供装置100は、第1の実施形態における駐車情報提供装置100の構成要素(図2)に加え、さらに、予約管理部124、及び、予約情報記憶部123を含む。
Further, the parking
駐車情報生成部122は、駐車場への予測到着時刻における空き状況の判定に加えて、当該駐車場の予約可否を判定する。駐車情報生成部122は、駐車場の空き状況の判定結果、及び、予約可否の判定結果を含む駐車情報を生成し、対象車両の端末装置200へ出力する。
The parking
要求受信部119は、端末装置200から、駐車情報要求に加えて、駐車情報における予約可能な駐車場対する予約要求を受信する。
The
予約情報記憶部123は、予約情報を記憶する。予約情報は、各サービス施設の駐車場の予約状況を示す。
The reservation
図19は、第2の実施形態における、予約情報の例を示す図である。図19の予約情報では、各サービス施設の駐車場の予約状況として、予約した車両(以下、予約車両とも記載する)の識別子、予約開始時刻、及び、予約終了時刻が関連付けられている。また、予約情報は、さらに、各時刻における予約台数を含む。 FIG. 19 is a diagram illustrating an example of reservation information in the second embodiment. In the reservation information in FIG. 19, an identifier of a reserved vehicle (hereinafter also referred to as a reserved vehicle), a reservation start time, and a reservation end time are associated as the reservation status of the parking lot of each service facility. The reservation information further includes the number of reservations at each time.
予約管理部124は、対象車両の端末装置200からの予約要求に応じて、駐車場を予約する(予約情報を更新する)。また、予約管理部124は、予約情報に基づき、サービス施設の駐車枠制御装置300へ、駐車枠制御要求を送信する。
The
駐車枠制御装置300は、割当情報記憶部311、及び、制御部312を含む。
The parking
割当情報記憶部311は、割当情報を記憶する。割当情報は、予約車両に対する駐車枠の割当状況を示す。
The allocation
図20は、第2の実施形態における割当情報の例を示す図である。図20の割当情報では、駐車枠の識別子、当該駐車枠が割り当てられた予約車両の識別子、予約開始時刻、及び、予約終了時刻が関連付けられている。 FIG. 20 is a diagram illustrating an example of allocation information according to the second embodiment. In the allocation information in FIG. 20, the identifier of the parking frame, the identifier of the reserved vehicle to which the parking frame is allocated, the reservation start time, and the reservation end time are associated.
制御部312は、駐車枠制御要求を受信した場合に、各駐車枠の車両センサ400から取得した車両検出状況、及び、割当情報記憶部311に記憶された割当情報に基づき、予約車両に割り当てる駐車枠を決定する。制御部312は、決定した駐車枠の表示装置500に、駐車枠が予約済み(予約車両に割り当て済み)であることを表示させる。
When the
車両センサ400は、例えば、光センサであり、駐車枠に車両が駐車されているかどうかを検出する。
The
表示装置500は、例えば、LED(Light Emitting Diode)や白熱電球等の電灯であり、駐車枠が予約済みであることを、利用者から識別できるように表示する。また、表示装置500は、ディスプレイ装置でもよい。表示装置500が電灯の場合、1以上の電灯が駐車枠に沿って設置されてもよいし、駐車枠内の路面や駐車枠の上部空間に設置されてもよい。表示装置500がディスプレイ装置の場合も、ディスプレイ装置は、駐車枠に沿って設置されてもよいし、駐車枠内の路面や駐車枠の上部空間に設置されてもよい。
The
次に、第2の実施形態の動作について説明する。 Next, the operation of the second embodiment will be described.
<駐車情報提供、及び、予約処理>
はじめに、駐車情報提供、及び、予約処理について説明する。
<Parking information provision and reservation processing>
First, parking information provision and reservation processing will be described.
ここでは、図4の交通予測モデル、図5の施設情報、及び、図7の需要予測モデルが、それぞれ、交通予測モデル記憶部114、施設情報記憶部115、及び、需要予測モデル記憶部118に保存されていると仮定する。また、図19の予約情報(更新前)、及び、図20の割当情報(更新前)が、それぞれ、予約情報記憶部123、及び、割当情報記憶部311に保存されていると仮定する。
Here, the traffic prediction model in FIG. 4, the facility information in FIG. 5, and the demand prediction model in FIG. 7 are stored in the traffic prediction
図21は、第2の実施形態における、駐車情報提供、及び、予約処理を示すフローチャートである。 FIG. 21 is a flowchart showing parking information provision and reservation processing in the second embodiment.
ここで、駐車情報要求の送信から駐車場の空き状況判定までの処理(S351、ステップS301〜S306)は、第1の実施形態における駐車情報提供処理(S251、ステップS201〜S206)と同様である。 Here, the processing (S351, steps S301 to S306) from the transmission of the parking information request to the parking space availability determination is the same as the parking information provision processing (S251, steps S201 to S206) in the first embodiment. .
例えば、地点「X1」を走行中の車両「CAR1」の端末装置200は、時刻「09:00」に、図11のような駐車情報要求を送信する。到着時刻予測部120は、図4の各交通予測モデルを用いて、サービス施設「S2」、「S4」、「S6」の駐車場への到着時刻を、図12のように予測する。
For example, the
図22は、第2の実施形態における、需要の予測結果、駐車場の空き状況の判定結果、及び、駐車場の予約可否の判定結果の例を示す図である。 FIG. 22 is a diagram illustrating an example of a demand prediction result, a parking space availability determination result, and a parking lot reservation determination result in the second embodiment.
到着時刻予測部120は、図7の需要予測モデルの内、各サービス施設「S2」、「S4」の駐車場への予測到着時刻に対応する需要予測モデルを用いて、需要(利用要求車両数)を、図22のように予測する。駐車情報生成部122は、図5の施設情報における駐車場の収容台数に基づき、サービス施設「S2」、「S4」の駐車場の空き状況を、図22のように判定する。
The arrival
次に、駐車情報生成部122は、ステップS304で抽出されたサービス施設の内、空き状況の判定結果が「空きあり」であるサービス施設を抽出する(ステップS307)。
Next, the parking
駐車情報生成部122は、ステップS307で抽出された各サービス施設の駐車場について、予測需要、及び、予約情報に基づき、予測到着時刻における予約可否を判定する(ステップS308)。
The parking
ここで、駐車情報生成部122は、例えば、予測需要により示される利用要求車両数が所定の予約判定閾値未満であり、かつ、予約情報における、予測到着時刻から駐車時間経過時までの間の各時刻の予約台数が所定の最大予約数未満の場合、予約可能と判定する。予約判定閾値や最大予約数には、駐車場の収容台数以下の値(収容台数に対する割合等)が用いられる。また、駐車時間には、例えば、所定の予約可能時間が用いられる。なお、駐車時間として、平均駐車時間や、予め対象車両から取得した要求駐車時間が用いられてもよい。
Here, the parking
例えば、予約判定閾値が駐車場の収容台数の「90%」、最大予約数が駐車場の収容台数の「10%」、予約可能時間が「0.5h」であると仮定する。この場合、駐車情報生成部122は、図5の施設情報における駐車場の収容台数、及び、図19の予約情報(更新前)を用いて、サービス施設「S2」、「S4」の駐車場の予約可否を、図22のように判定する。
For example, it is assumed that the reservation determination threshold is “90%” of the parking lot capacity, the maximum reservation number is “10%” of the parking lot capacity, and the reservation possible time is “0.5 h”. In this case, the parking
駐車情報生成部122は、駐車場の空き状況、及び、駐車場の予約可否の判定結果を含む駐車情報を生成する(ステップS309)。駐車情報生成部122は、生成した駐車情報を、対象車両の端末装置200へ送信する(ステップS310)。
The parking
図23は、第2の実施形態における、駐車情報の例を示す図である。図22の駐車情報では、サービス施設「S2」、「S4」の駐車場の空き状況の判定結果(予測空き状況)が「空車」(空きあり)で示されている。さらに、サービス施設「S2」、「S4」の駐車場の予約可否の判定結果が、それぞれ、「不可」、「可能」で示されている。また、駐車場を予約可能なサービス施設「S4」について、予約要求の送信を指示するためのボタン(予約ボタン)が表示されている。例えば、駐車情報生成部122は、図23のような駐車情報を生成し、対象車両「CAR1」の端末装置200へ送信する。
FIG. 23 is a diagram illustrating an example of parking information according to the second embodiment. In the parking information of FIG. 22, the determination result (predicted vacant state) of the parking lots of the service facilities “S2” and “S4” is indicated by “empty vehicle” (vacant). Furthermore, the determination results of whether or not the parking lots for the service facilities “S2” and “S4” can be reserved are respectively indicated as “impossible” and “possible”. In addition, a button (reservation button) for instructing transmission of a reservation request is displayed for the service facility “S4” capable of reserving a parking lot. For example, the parking
対象車両の端末装置200は、駐車情報を受信すると(ステップS352)、当該駐車情報を利用者に提示(表示)する(ステップS353)。
When receiving the parking information (step S352), the
例えば、対象車両「CAR1」の端末装置200は、図23の駐車情報を利用者に提示する。
For example, the
端末装置200は、利用者から、予約要求の送信指示が入力された場合、当該予約要求を駐車情報提供装置100へ送信する(ステップS354)。ここで、予約要求は、対象車両の識別子、及び、駐車場を予約するサービス施設の識別子を含む。
When receiving a reservation request transmission instruction from the user, the
例えば、対象車両「CAR1」の端末装置200は、図23の駐車情報においてサービス施設「S4」についての予約ボタンが押下されると、対象車両の識別子「CAR1」、サービス施設の識別子「S4」を含む予約要求を駐車情報提供装置100へ送信する。
For example, when the reservation button for the service facility “S4” is pressed in the parking information of FIG. 23, the
駐車情報提供装置100の要求受信部119は、端末装置200から、予約要求を受信する(ステップ311)。
The
予約管理部124は、端末装置200から受信した予約要求に応じて予約情報を更新する(ステップ312)。ここで、予約管理部124は、予約要求で指定されたサービス施設について、対象車両の識別子、予約開始時刻、及び、予約終了時刻を登録する。予約開始時刻、及び、予約終了時刻には、それぞれ、予測到着時刻、及び、予測到着時刻から上述の駐車時間経過時の時刻が登録される。また、予約管理部124は、予約開始時刻から予約終了時刻までの予約台数に1を加算する。
The
例えば、予約管理部124は、図19の予約情報(更新後)のように、サービス施設「S4」の駐車場について、対象車両「CAR1」の予約を登録し、予約台数を更新する。
For example, the
予約管理部124は、端末装置200へ、予約完了通知を送信する(ステップ313)。ここで、予約完了通知は、駐車場を予約したサービス施設の識別子を含む。
The
例えば、予約管理部124は、対象車両「CAR1」の端末装置200へ、サービス施設の識別子「S4」を含む予約完了通知を送信する。
For example, the
端末装置200は、予約完了通知を受信すると(ステップS355)、予約完了を利用者に提示(表示)する(ステップS356)。
Upon receiving the reservation completion notification (step S355), the
例えば、対象車両「CAR1」の端末装置200は、サービス施設「S4」の駐車場の予約完了を利用者に提示する。
For example, the
なお、予約管理部124は、予約情報を更新するときに、クレジットカード会社等により提供される課金システム(図示せず)を介して、対象車両の利用者に予約料金の支払いをさせるための課金処理を行ってもよい。
The
<予約制御処理>
次に、予約制御処理について説明する。
<Reservation control processing>
Next, the reservation control process will be described.
ここでは、図19の予約情報(更新後)、及び、図20の割当情報(更新前)が、それぞれ、予約情報記憶部123、及び、割当情報記憶部311に保存されていると仮定する。
Here, it is assumed that the reservation information (after update) in FIG. 19 and the allocation information (before update) in FIG. 20 are stored in the reservation
図24は、第2の実施形態における、予約制御処理を示すフローチャートである。予約制御処理は、予約情報に登録された各予約について、当該予約の予約開始時刻に実行される。 FIG. 24 is a flowchart showing the reservation control process in the second embodiment. The reservation control process is executed for each reservation registered in the reservation information at the reservation start time of the reservation.
駐車情報提供装置100の予約管理部124は、予約開始時刻となった予約に関して、駐車場が予約されたサービス施設の駐車枠制御装置300に、駐車枠制御要求を送信する(ステップS401)。ここで、駐車枠制御要求は、予約車両の識別子、予約開始時刻、及び、予約終了時刻を含む。
The
例えば、予約管理部124は、時刻「11:00」に、予約車両の識別子「CAR1」、予約開始時刻「11:00」、予約終了時刻「11:30」を含む駐車枠制御要求を、サービス施設「S4」の駐車枠制御装置300に送信する。
For example, the
駐車枠制御装置300の制御部312は、駐車枠制御要求を受信すると(ステップS451)、各駐車枠の車両センサ400から取得した車両検出状況、及び、割当情報に基づき、予約車両に割り当てる駐車枠を決定する(ステップS452)。ここで、制御部312は、車両が割り当てられておらず、かつ、車両が駐車されていない駐車枠を、予約車両に割り当てる駐車枠に決定する。
When the
例えば、制御部312は、車両検出状況、及び、図20の予約情報(更新前)に基づき、駐車枠「L3」を、車両「CAR1」に割り当てる。
For example, the
なお、制御部312は、予約車両に割り当て可能な駐車枠の内、例えば、サービス施設の建物の入口等、特定の場所に近い駐車枠から順番に、予約車両に割り当ててもよい。
The
制御部312は、駐車枠の割り当て結果に従って、割当情報を更新する(ステップS453)。ここで、制御部312は、割り当てた駐車枠について、車両の識別子、予約開始時刻、及び、予約終了時刻を登録する。
The
例えば、制御部312は、図20の予約情報(更新後)のように、駐車枠「L3」について、車両「CAR1」への割り当てを登録する。
For example, the
制御部312は、割り当てた駐車枠の表示装置500に、当該駐車枠が予約済みであることを表示させる(ステップS454)。ここで、制御部312は、表示装置500に、駐車枠を割り当てた車両の識別子を表示させてもよい。
The
例えば、制御部312は、駐車枠「L3」の表示装置500に、予約済みであることを表示させる。
For example, the
これにより、予約車両の利用者は、駐車場を予約したサービス施設の駐車場に到着すると、当該予約車両に対して割り当てられた駐車枠を特定し、当該駐車枠に車両を駐車できる。 Thus, when the user of the reserved vehicle arrives at the parking lot of the service facility that reserved the parking lot, the user can identify the parking frame assigned to the reserved vehicle and park the vehicle in the parking frame.
制御部312は、さらに、割り当てた駐車枠の予約終了時刻に、当該駐車枠の表示装置500に対して、予約済みの表示を終了させ、割当情報から、当該駐車枠についての車両の割り当てを削除する。
Furthermore, the
なお、制御部312は、予約車両が、予約した駐車場を予約終了時刻より前に出発した場合や、当該駐車場を利用せずに通過した場合に、当該予約車両に割り当てた駐車枠の予約済みの表示を終了させ、当該駐車枠の割り当てを割当情報から削除してもよい。この場合、制御部312は、例えば、駐車情報提供装置100を介して、予約車両の端末装置200から、予約開始時刻以降の予約車両の位置を定期的に取得し、予約車両の駐車場からの出発や通過を検出する。
The
以上により、第2の実施形態の動作が完了する。 Thus, the operation of the second embodiment is completed.
次に、第2の実施形態の効果を説明する。 Next, effects of the second embodiment will be described.
第2の実施形態によれば、道路沿いに設置された駐車場の運用効率を低下させることなく、駐車場の予約サービスを提供できる。その理由は、駐車情報生成部122が、対象車両の駐車場への予測到着時刻における予測需要に基づき、駐車場の予約可否を判定し、予約が可能と判定された場合に、予約管理部124が、対象車両からの指示に応じて当該駐車場の予約を行うためである。
According to the second embodiment, a parking lot reservation service can be provided without reducing the operation efficiency of the parking lots installed along the road. The reason is that the parking
なお、第2の実施形態では、駐車場の予測需要が所定の予約判定閾値未満の場合に予約可否を判定したが、これに限らず、駐車場の予測需要が所定の予約判定閾値以上の場合に予約可否を判定してもよい。この場合、予約判定閾値は、駐車場の収容台数以上でもよいし、収容台数未満でもよい。 In the second embodiment, the reservation availability is determined when the predicted demand for the parking lot is less than the predetermined reservation determination threshold. However, the present invention is not limited to this, and the predicted demand for the parking lot is not less than the predetermined reservation determination threshold. It may be determined whether reservation is possible. In this case, the reservation determination threshold may be greater than or equal to the number of parking lots or less than the number of accommodated parking lots.
以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。 While the present invention has been described with reference to the embodiments, the present invention is not limited to the above embodiments. Various changes that can be understood by those skilled in the art can be made to the configuration and details of the present invention within the scope of the present invention.
1 情報提供システム
100 駐車情報提供装置
101 CPU
102 記憶デバイス
103 入出力デバイス
104 通信デバイス
111 道路情報記憶部
112 交通状態記憶部
113 交通予測モデル学習部
114 交通予測モデル記憶部
115 施設情報記憶部
116 需要情報記憶部
117 需要予測モデル学習部
118 需要予測モデル記憶部
119 要求受信部
120 到着時刻予測部
121 需要予測部
122 駐車情報生成部
123 予約情報記憶部
124 予約管理部
200 端末装置
300 駐車枠制御装置
311 割当情報記憶部
312 制御部
400 車両センサ
500 表示装置
1
102
Claims (9)
前記道路上の各地点の交通状態に基づき、前記予測した到着時刻において前記駐車場の利用を必要とする車両台数である需要を予測する、需要予測手段と、
前記予測した需要に基づき、前記予測した到着時刻における前記駐車場の空き状況を判定し、当該空き状況の判定結果を含む駐車情報を生成し、前記対象車両へ出力する、駐車情報生成手段と、
を備えた情報提供システム。 Based on the traffic conditions at each point on the road, the target vehicle arrives at a parking lot that is located in the direction of travel of the target vehicle on the road and is installed along the road so as to be accessible to and from the road An arrival time prediction means for predicting the time;
Demand prediction means for predicting demand, which is the number of vehicles that require use of the parking lot at the predicted arrival time, based on the traffic state of each point on the road;
Based on the predicted demand, a parking information generation unit that determines the availability of the parking lot at the predicted arrival time, generates parking information including a determination result of the availability, and outputs the parking information to the target vehicle;
Information provision system with
請求項1に記載の情報提供システム。 The parking information generation means predicts a waiting time from the predicted arrival time of the parking lot when the determination result of the empty situation of the parking lot is empty, and the parking information including the predicted waiting time. Generate
The information providing system according to claim 1.
さらに、前記駐車場の予約が可能と判定された場合に、前記対象車両からの指示に応じて、当該対象車両に対する当該駐車場の予約を行う、予約管理手段を備える、
請求項1または2に記載の情報提供システム。 The parking information generation means determines whether or not to reserve the parking lot at the predicted arrival time based on the predicted demand, and generates the parking information including a determination result of whether or not the reservation is possible.
Furthermore, when it is determined that reservation of the parking lot is possible, according to an instruction from the target vehicle, a reservation management unit that reserves the parking lot for the target vehicle is provided.
The information providing system according to claim 1 or 2.
請求項3に記載の情報提供システム。 The parking information generation means determines that reservation of the parking lot is possible when the number of vehicles indicated by the predicted demand is less than a predetermined threshold equal to or less than the number of parking lots.
The information providing system according to claim 3.
請求項3または4に記載の情報提供システム。 The reservation management means instructs a parking frame control device that allocates a parking frame of the parking lot to a reserved vehicle to allocate a parking frame to the target vehicle from the predicted arrival time.
The information provision system according to claim 3 or 4.
前記駐車情報生成手段は、前記対象車両の進行方向に存在する、前記対象車両から指定された要求条件を満たす前記施設の前記駐車場の空き状況の判定結果を含む、前記駐車情報を生成する、
請求項1乃至5のいずれかに記載の情報提供システム。 The parking lot is a parking lot of a facility arranged along the road,
The parking information generation means generates the parking information including a determination result of the availability of the parking lot of the facility that satisfies a requirement condition specified by the target vehicle, which exists in a traveling direction of the target vehicle.
The information provision system according to any one of claims 1 to 5.
請求項6に記載の情報提供システム。 The required condition includes at least one of a condition regarding a function of the facility and a condition regarding a time required for the parking lot.
The information providing system according to claim 6.
前記道路上の各地点の交通状態に基づき、前記予測した到着時刻において前記駐車場の利用を必要とする車両台数である需要を予測し、
前記予測した需要に基づき、前記予測した到着時刻における前記駐車場の空き状況を判定し、当該空き状況の判定結果を含む駐車情報を生成し、前記対象車両へ出力する、
情報提供方法。 Based on the traffic conditions at each point on the road, the target vehicle arrives at a parking lot that is located in the direction of travel of the target vehicle on the road and is installed along the road so as to be accessible to and from the road Predict time,
Based on the traffic conditions at each point on the road, predict demand that is the number of vehicles that require use of the parking lot at the predicted arrival time;
Based on the predicted demand, the availability of the parking lot at the predicted arrival time is determined, parking information including a determination result of the availability is generated, and output to the target vehicle.
Information provision method.
道路上の各地点の交通状態に基づき、当該道路上の対象車両の進行方向に存在する、当該道路沿いに当該道路との間で出入り可能に設置された駐車場への、当該対象車両の到着時刻を予測し、
前記道路上の各地点の交通状態に基づき、前記予測した到着時刻において前記駐車場の利用を必要とする車両台数である需要を予測し、
前記予測した需要に基づき、前記予測した到着時刻における前記駐車場の空き状況を判定し、当該空き状況の判定結果を含む駐車情報を生成し、前記対象車両へ出力する、
処理を実行させるプログラム。 On the computer,
Based on the traffic conditions at each point on the road, the target vehicle arrives at a parking lot that is located in the direction of travel of the target vehicle on the road and is installed along the road so as to be accessible to and from the road Predict time,
Based on the traffic conditions at each point on the road, predict demand that is the number of vehicles that require use of the parking lot at the predicted arrival time;
Based on the predicted demand, the availability of the parking lot at the predicted arrival time is determined, parking information including a determination result of the availability is generated, and output to the target vehicle.
A program that executes processing.
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Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2021060292A (en) * | 2019-10-07 | 2021-04-15 | 大下産業株式会社 | Information processing device |
JP2021082078A (en) * | 2019-11-20 | 2021-05-27 | トヨタ自動車株式会社 | Management device and management system for automatic valet parking, and management method therefor |
US20210279645A1 (en) * | 2020-03-06 | 2021-09-09 | Toyota Motor North America, Inc. | Methods, systems, and vehicles for determining a wait time at a point of interest |
CN115775467A (en) * | 2023-02-13 | 2023-03-10 | 车位管家(深圳)科技有限公司 | Parking lot service intelligent management system and method based on Internet of things |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001331590A (en) * | 2000-05-24 | 2001-11-30 | Shingo Sakai | System and method for providing information |
JP2004272736A (en) * | 2003-03-11 | 2004-09-30 | Fujitsu Ltd | System for receiving reservation, and computer program |
JP2007157101A (en) * | 2005-12-06 | 2007-06-21 | Sin Etke Technology Co Ltd | Parking lot reservation system with electronic identification function |
JP2011138480A (en) * | 2009-12-04 | 2011-07-14 | Denso Corp | System for notifying information on unoccupied parking lot |
-
2017
- 2017-03-22 JP JP2017055594A patent/JP6816591B2/en active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001331590A (en) * | 2000-05-24 | 2001-11-30 | Shingo Sakai | System and method for providing information |
JP2004272736A (en) * | 2003-03-11 | 2004-09-30 | Fujitsu Ltd | System for receiving reservation, and computer program |
JP2007157101A (en) * | 2005-12-06 | 2007-06-21 | Sin Etke Technology Co Ltd | Parking lot reservation system with electronic identification function |
JP2011138480A (en) * | 2009-12-04 | 2011-07-14 | Denso Corp | System for notifying information on unoccupied parking lot |
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2021060292A (en) * | 2019-10-07 | 2021-04-15 | 大下産業株式会社 | Information processing device |
JP7457217B2 (en) | 2019-10-07 | 2024-03-28 | 大下産業株式会社 | information processing equipment |
JP2021082078A (en) * | 2019-11-20 | 2021-05-27 | トヨタ自動車株式会社 | Management device and management system for automatic valet parking, and management method therefor |
JP7238740B2 (en) | 2019-11-20 | 2023-03-14 | トヨタ自動車株式会社 | Automatic valet parking management device, management system, and management method thereof |
US20210279645A1 (en) * | 2020-03-06 | 2021-09-09 | Toyota Motor North America, Inc. | Methods, systems, and vehicles for determining a wait time at a point of interest |
CN115775467A (en) * | 2023-02-13 | 2023-03-10 | 车位管家(深圳)科技有限公司 | Parking lot service intelligent management system and method based on Internet of things |
CN115775467B (en) * | 2023-02-13 | 2023-09-01 | 深圳市兴海物联科技有限公司 | Parking lot service intelligent management system and method based on Internet of things |
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