JP2022021896A - 経路決定装置、経路決定方法、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】バッテリの長寿命化を図りつつ運行計画の策定を行うことができる。
【解決手段】本開示にかかる経路決定装置は、荷物の集配または人の送迎に使用する電動移動体の集配または送迎の経路を決定する経路決定装置であって、電動移動体の集配または送迎における消費電力に関わる第１の情報、及び周囲の状況による電動移動体の消費電力に関わる第２の情報から、消費電力量を増大させる要素を抽出する要素抽出部と、要素抽出部が抽出した要素に基づいて、集配先または送迎先となる複数の目的地を結ぶ経路を決定する経路決定部と、を備える。
【選択図】図７

Description

本開示は、経路決定装置、経路決定方法、及びプログラムに関する。

業務用の電動車両において、充電時間や充電拠点の位置を考慮した運行計画を策定する技術が知られている。電動車両に搭載されるバッテリは、充電率が高い状態で使用され続けると劣化が進行しやすい。そこで、実際に電動車両を運用するにあたっては、計画に沿った運行に必要な電力のみを充電する工夫がなされている。

特開２０１８－０６４４１３号公報

しかしながら、運行計画によっては電動車両の走行距離が長くなり、満充電に近い状態で電動車両を運用しなければならない場合がある。これにより、バッテリが劣化して短寿命となってしまうという課題がある。

本開示は、バッテリの長寿命化を図りつつ運行計画の策定を行うことが可能な経路決定装置、経路決定方法、及びプログラムを提供することを目的とする。

本開示にかかる経路決定装置は、荷物の集配または人の送迎に使用する電動移動体の集配または送迎の経路を決定する経路決定装置であって、前記電動移動体の集配または送迎における消費電力に関わる第１の情報、及び周囲の状況による前記電動移動体の消費電力に関わる第２の情報から、消費電力量を増大させる要素を抽出する要素抽出部と、前記要素抽出部が抽出した前記要素に基づいて、集配先または送迎先となる複数の目的地を結ぶ前記経路を決定する経路決定部と、を備える。

本開示にかかる経路決定装置、経路決定方法、及びプログラムによれば、バッテリの長寿命化を図りつつ運行計画の策定を行うことができる。

図１は、実施形態にかかる配送計画システムの構成の一例を示す全体図である。 図２は、実施形態にかかる配送情報格納部に格納される配送情報の構成例を示す図である。 図３は、実施形態にかかる配送エリア情報格納部に格納される配送エリア情報の構成例を示す図である。 図４は、実施形態にかかる車両性能情報格納部に格納される車両性能情報の構成例を示す図である。 図５は、実施形態にかかる電動車両における消費電力に影響を与える要因を纏めた図である。 図６は、実施形態にかかる配送計画装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。 図７は、実施形態にかかる配送計画装置の機能構成の一例を示すブロック図である。 図８は、実施形態にかかる配送計画出力端末における配送計画の表示画面の一例を示す図である。 図９は、実施形態にかかる配送計画装置による経路決定処理の手順の一例を示すフロー図である。

以下、図面を参照しながら、本開示にかかる経路決定装置、経路決定方法、及びプログラムの実施形態について説明する。

以下の実施形態では、本開示に係る技術が、例えば宅配便などの荷物の配送に適用される場合を例として説明する。ただし、本開示に係る技術は、荷物の集荷に適用されてもよく、荷物の配送と集荷とを共に行う集配に適用されてもよい。また、本開示に係る技術は、例えばライドシェア、乗り合いタクシー、乗り合いバスのように、荷物に限らず、人の送迎を行う場合にも適用することができる。

（配送計画システムの構成例）
図１は、実施形態にかかる配送計画システム１の構成の一例を示す全体図である。図１に示すように、経路決定システムとしての配送計画システム１は、配送計画出力端末２、配送計画装置３、及びデータベース８を備える。

配送計画出力端末２と配送計画装置３とは、例えばインターネット等のネットワーク９を介して有線または無線で接続されている。配送計画装置３は、データベース８にアクセス可能に構成される。

経路決定装置としての配送計画装置３は、例えば、配送業務を行う配送会社に配送計画を提供するサービス会社のパソコン（ＰＣ：Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｎｐｕｔｅｒ）等である。配送計画装置３は、例えばデータベース８に保管された各種情報に基づいて配送計画を生成する。ただし、配送計画装置３が、集荷計画を生成する装置、または配送と集配とを含む集配計画を生成する装置として構成されていてもよい。

配送計画出力端末２は、配送計画装置３が生成した配送計画を出力する。この場合、配送計画の出力方式としては、例えば配送計画出力端末２が備えるディスプレイ等への表示、配送計画出力端末２が備えるスピーカからの音声等による出力、及び配送計画出力端末２に接続されるプリンタ等によるプリントアウト等の少なくともいずれかであってよい。

配送計画出力端末２は、例えば配送会社のパソコン、配送計画の対象となる電動車両等に搭載されたナビゲーションシステム、または、電動車両の運転者のスマートフォン等の携帯端末である。

配送会社は、配送会社が所有する電動車両に、複数の配送先へ荷物を届ける配送業務を行わせる。ただし、上述のように、配送会社の業務内容に、例えば複数の集荷先から荷物を集荷する集荷業務が含まれていてもよい。

電動移動体としての電動車両は、例えばバッテリ（電池）の電力を使用して駆動する電気自動車（ＥＶ：Ｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｖｅｈｉｃｌｅ）、または、バッテリの電力と共に内燃機関等の動力を使用するハイブリッド車（ＨＶ：Ｈｙｂｒｉｄ Ｖｅｈｉｃｌｅ）等である。ただし、配送会社が、電動移動体としての電動モータバイクに配送業務を行わせてもよい。電動モータバイクは、動力の一部または全部を電力とするバイクである。

配送会社は、サービス会社から配送計画の提供を受けるにあたり、配送計画の生成に必要な各種情報を提供する。配送会社から提供された各種情報は、データベース８の配送情報格納部４、配送エリア情報格納部５、及び車両性能情報格納部６に格納される。

データベース８への各種情報の格納は、配送会社が直接データベース８にアクセスして行ってよい。または、配送会社が配送計画装置３に各種情報を送信し、配送計画装置３がデータベース８にアクセスして各種情報の格納を行ってもよい。

データベース８は、例えば記憶装置が内蔵されたコンピュータ等である。ただし、データベース８は配送計画装置３と一体に構成されていてもよい。つまり、データベース８が配送計画装置３に内蔵される記憶装置であってもよい。

配送情報格納部４には、第１の情報としての配送情報が格納される。配送情報には、配送先までの距離、荷物の個数および重量等の配送に関する情報が含まれる。これらの情報は、例えば電動車両の配送における消費電力に関わる。

配送エリア情報格納部５には、第２の情報としての配送エリア情報が格納される。配送エリア情報には、配送エリアの地図情報、交通情報等の配送業務における周囲の状況に関する情報が含まれる。これらの情報は、例えば周囲の状況による電動車両の消費電力に関わる。

車両性能情報格納部６には、第３の情報としての車両性能情報が格納される。車両性能情報には、電動車両の車体重量、エネルギ効率等の情報が含まれる。これらの情報は、例えば車両性能による電動車両の消費電力に関わる。

（データベースの情報構成例）
次に、図２～図５を用いて、データベース８に格納される各種情報の構成例について説明する。

図２は、実施形態にかかる配送情報格納部４に格納される配送情報の構成例を示す図である。図２に示すように、配送情報は、例えば配送の時間帯、配送距離、所要時間、配送先ごとの荷物の配送数および配送重量、配送先までの距離、配送先における停車時間、優先事項、並びに運転者情報を含む。

複数の配送先Ａ～Ｅ・・・は、それぞれが配送の目的地であり、複数に区画された配送エリアのうち例えば１つの配送エリア内に位置している。配送エリアは、例えば１回の配送業務で、その配送エリア内における全ての配送先を回ることを意図して区画されている。つまり、例えば１回の配送業務で、これらの配送先Ａ～Ｅ・・・を回ることが予定されている。したがって、配送情報格納部４には、配送エリアごと、１回あたりの配送業務ごとに複数の配送情報が格納されていてよい。

また、例えば、配送先Ａに届けるのは荷物ａの１個のみであり、配送重量は５ｋｇである。また、配送先Ｃに届けるのは荷物ｃ１～ｃ２の３個であり、それらの配送重量は、それぞれ３ｋｇ、２ｋｇ、及び３ｋｇであり、合計の配送重量が８ｋｇであることが判る。

配送先までの距離は、例えば出発地である配送拠点からの最短距離である。配送拠点は、配送会社によって例えば１つ、または複数の配送エリアごとに設けられている。電動車両は、これらの配送拠点で荷物を積載され、複数の配送先Ａ～Ｅ・・・を回った後に配送拠点に戻る。例えば、配送拠点から配送先Ｂまでの最短距離は３０ｋｍであり、複数の配送先Ａ～Ｅ・・・のうち、配送先Ｂが配送拠点から最も遠い配送先であることが判る。

配送先における停車時間は、荷物の配送個数および配送重量、並びに配送先の状況等から予測した、その配送先での配送に要する時間である。配送先の状況には、例えば一戸建てであるか、アパートまたはマンション等であるか、並びに宅配ボックスの有無および設置階等の情報を含む。

優先事項には、配達の時間が指定されているなど優先すべき事項が入力されている。例えば、配送先Ｄの荷物ｄは午前１０時に届けなければならないことが判る。

運転者情報には、その配送エリアを担当する運転者に関する情報であって、例えば運転者の運転技術の巧拙等の情報が入力されている。運転技術の巧拙は、例えばアクセル操作、ブレーキ操作、及びこれらを総合的に判断したランクで示される。

配送情報の欄外に入力される時間帯は、その配送業務を行う時間帯を示す。同じく欄外に入力される配送距離は、例えば配送先Ａ～Ｅ・・・への配送において走行することとなる総走行距離である。配送距離は、例えば１回の配送業務で配送先Ａ～Ｅ・・・を回る場合の標準的な距離であってもよく、これらの配送先Ａ～Ｅ・・・を含む経路の最短距離、最長距離、または、最短距離と最長距離との平均距離等であってもよい。所要時間は、例えば上記のように割り出された配送距離を走行するのに要する予測時間と、各配送先での停車時間との合計時間である。

配送情報に含まれる上記の各種情報は、例えば電動車両の配送における消費電力に影響を与える。

例えば、配送の対象、つまり客体である荷物の個数が多く、積載重量が増加するほど消費電力量は増大する。電動車両が人の送迎業務を行う場合も同様に、送迎の対象、つまり、客体である人の人数が多く、乗車重量が増加するほど消費電力量は増大する。

また、配送先までの距離および配送距離等に依存する電動車両の走行距離が長くなるほど消費電力量は増大する。また、配送の所要時間が長くなるほど消費電力量は増大する。また、運転者の運転技術の巧拙に関わる急加速および急ブレーキ等が多用されるほど、消費電力量を増大させる。

図３は、実施形態にかかる配送エリア情報格納部５に格納される配送エリア情報の構成例を示す図である。

図３に示すように、配送エリア情報は、例えば配送エリアの地図情報、交通情報、及び環境情報を含む。配送エリア情報格納部５には、配送エリアごとに複数の配送エリア情報が格納されていてよい。上記の地図情報、交通情報、及び環境情報からは、更に種々の情報を抽出することが可能である。

例えば、地図情報からは、配送エリア内における高低差、並びに信号機の設置位置および数等の情報を抽出可能である。配送エリア内の高低差は、例えば地図情報に含まれる配送エリア内の各地点における標高、または配送エリア内の車道の勾配等から算出可能であってもよい。

また、交通情報は、例えば配送エリア内の各地点における時間帯ごとの混雑度の情報等を含む。また、交通情報は適宜更新されることにより、リアルタイムの渋滞情報および事故情報等を含んでいてもよい。したがって、例えば、交通情報からは、時間帯ごと、または今現在の交通状況に基づいて、所定区間において予測される電動車両の車速、及び所定区間を通過するのに要する時間等を抽出可能である。

また、環境情報は、例えば配送エリアを含む地域の天気予報等の情報を含む。環境情報は、日ごと、または週ごとに更新されて、より新しい情報を含むよう維持される。したがって、例えば、環境情報からは、地域の天気予報から予測される配送エリアの天候、気温、及び風速等の情報を抽出可能である。

このように、地図情報、交通情報、及び環境情報から抽出される各種情報は、例えば配送エリア内を走行中の電動車両の消費電力に影響を与える。

例えば、走行路の高低差が大きいほど消費電力量は増大する。また、信号機が多く、停止を繰り返すほど消費電力量は増大する。また、渋滞に巻き込まれて車速が落ち、また、所定区間を通過するまで長時間を要するほど消費電力は増す。混雑度は、そのときの天候等によっても変化しうるので、環境情報も電動車両の消費電力に影響を与える。

図４は、実施形態にかかる車両性能情報格納部６に格納される車両性能情報の構成例を示す図である。

図４に示すように、車両性能情報は、例えば車体重量、車速、エネルギ効率、及び設定温度等を含む。車両性能情報格納部６には、配送会社が所有する電動車両ごとに複数の車両性能情報が格納されていてよい。

車体重量は、積載される荷物等を含まない電動車両の正味の重量である。車速は、その電動車両が有する性能等から割り出される標準的な車速等である。車速は、電動車両の性能のみならず、上述の配送エリア内において出し得る標準的な車速にも基づいて算出されてもよい。

また、エネルギ効率は、電動車両におけるエネルギの動力への変換効率である。エネルギ効率は、電動車両の性能のみならず、上述の配送エリア内における交通状況等にも基づいて算出されてもよい。なお、電気自動車等のエネルギ効率は、化石燃料等の電力への変換効率を考慮に入れても３５％程度とされる。

設定温度は、例えば配送業務を行う電動車両が冷蔵機または冷凍機等の保冷設備を備える場合の保冷設備の設定温度である。

車両性能情報に含まれる上記の各種情報は、例えば電動車両の消費電力に影響を与える。

例えば、車体重量が大きい電動車両ほど消費電力量が大きい。また、エネルギ効率が低いほど消費電力量が増大する。また、保冷設備の設定温度が低いほど消費電力量は増大する。

なお、ここで、電動車両における消費電力に影響を与えうる要因を別の観点から図５に纏める。図５は、実施形態にかかる電動車両における消費電力に影響を与える要因を纏めた図である。

図５に示すように、電動車両の消費電力に影響する要因を考慮するうえで、例えば補助機関、温調装備、及び駆動系等について検討することが望ましい。

補助機関には、例えばセルモータ、オルタネータ、及びラジエータ等が含まれる。補助機関による消費電力量は、例えば配送時間帯、走行時間、及び天候等により影響される。上述したように、配送時間帯によっては渋滞に巻き込まれる可能性があり、それにより補助機関による消費電力量も増大する。また、夜間であればライトの点灯により、また、雨天であればワイパの駆動等により消費電力量が増大しうる。また、これらの要因の中には、例えば雨の日の朝の時間帯の混雑度が高まる等、互いに影響し合うものもある。

配送時間帯の情報は上述の配送情報から取得可能であり、走行時間は例えば上述の配送情報に含まれる所要時間と停車時間とから算出できる。天候の情報は上述の配送エリア情報から取得可能である。

温調装備には、例えば社内空調用のエアコン、バッテリの温度制御に関わる電池温調、及び冷蔵機または冷凍機等が含まれる。エアコン及び電池温調による消費電力量は、例えば走行時間および気温等により影響される。冷蔵機または冷凍機等による消費電力量は、例えば停車時間および設定温度等により影響される。

走行時間の情報は上述の配送情報から算出でき、停車時間の情報は上述の配送情報から取得可能である。気温の情報は上述の配送エリア情報から取得可能であり、設定温度の情報は上述の車両性能情報から取得可能である。

駆動系には、例えばバッテリ、モータ、及びインバータ等が含まれる。駆動系による消費電力量は、例えば配送重量、配送距離、配送の時間帯、地図情報に含まれる高低差および信号機数、交通情報、車体重量、車速、並びにエネルギ効率等により影響される。この他、駆動系による消費電力量に影響を与える要因として、運転者による運転技術等を含めてもよい。

配送重量、配送距離、及び運転技術は上述の配送情報から、地図情報および交通情報は上述の配送エリア情報から、車体重量、車速、及びエネルギ効率は上述の車両性能情報から、それぞれ取得可能である。

（配送計画装置の構成例）
次に、図６及び図７を用いて、実施形態の配送計画装置３の構成例について説明する。図６は、実施形態にかかる配送計画装置３のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。

図６に示すように、配送計画装置３は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）３１、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）３２、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）３３、及び通信回路３４を備えるコンピュータ等の情報端末として構成される。ＣＰＵ３１、ＲＯＭ３２、ＲＡＭ３３、及び通信回路３４は、例えば内部バスを介して通信可能に構成される。

ＣＰＵ３１は、配送計画装置３の全体を制御する。ＲＯＭ３２は、例えば配送計画を生成するためのプログラム等のＣＰＵ３１の動作に使用する各種プログラムを記憶する。ＲＡＭ３３は、ＣＰＵ３１により作業中のデータを一時的に記憶する。ＣＰＵ３１が、例えばＲＯＭ３２に格納される配送計画を生成するためのプログラムをＲＡＭに展開して実行することで、配送計画装置３の配送計画生成機能等が実現される。

なお、上記のプログラムは、例えばコンピュータでの読み取りが可能なように記録媒体等に格納されて提供されることができる。記録媒体は、例えば磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、フラッシュメモリ等である。あるいは、上記のプログラムは、ネットワーク９に置かれたサーバ等からダウンロード可能であってもよい。

ただし、配送計画装置３が、ＣＰＵ３１の代わりに、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｔｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）等の他のプロセッサを備えていてもよい。

通信回路３４は、例えば配送計画出力端末２およびデータベース８等の配送計画装置３の外部機器と通信するための回路である。通信回路３４は、例えば有線通信用の通信回路、無線通信用の通信回路及びこれらの組合せ等である。無線通信用の通信回路としては、３Ｇ、４Ｇ、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）やＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の各種の規格に対応した通信回路が利用可能である。

なお、配送計画装置３は、上記構成に加えて、ディスプレイ等の出力装置、及びキーボード、マウス、ディスプレイと一体に構成されたタッチパネル等の入力装置等を備えていてもよい。

図７は、実施形態にかかる配送計画装置３の機能構成の一例を示すブロック図である。

図７に示すように、配送計画装置３は、機能構成として、例えば通信部３０１、推定部３０２、ＳＯＣ算出部３０３、要素抽出部３０４、及び経路算出部３０５を備える。推定部３０２、ＳＯＣ算出部３０３、要素抽出部３０４、及び経路算出部３０５は、例えばＣＰＵ３１がＲＯＭ３２からプログラムを読み出して実行することにより実現される。通信部３０１は、例えばプログラムを実行するＣＰＵ３１の制御下にある通信回路３４により実現される。

通信部３０１は、データベース８の配送情報格納部４、配送エリア情報格納部５、及び車両性能情報格納部６から各種情報を取得し、推定部３０２及び要素抽出部３０４へと受け渡す。また、通信部３０１は、配送計画装置３が生成した配送計画を配送計画出力端末２へと送信する。

推定部３０２は、例えば配送情報格納部４に格納される配送情報に基づいて、その配送業務によって電動車両が消費することとなる電力量を推定する。推定部３０２は、配送情報に含まれる各種情報のうち、例えば配送距離、所要時間、配送重量、及び停車時間等に基づいて電動車両の消費電力量を推定してよい。

また、推定部３０２は、電動車両の消費電力量を推定する場合に、例えば補助機関、温調装備、及び駆動系における消費電力に影響を与える要因を加味する。補助機関、温調装備、及び駆動系における消費電力に影響を与える要因としては、例えば上述の図５に示した内容が挙げられる。このとき、推定部３０２は、補助機関、温調装備、及び駆動系のうちの１つについての要因を加味してもよく、２つ、または、全部についての要因を加味してもよい。

ＳＯＣ算出部３０３は、推定部３０２により推定された消費電力量に基づいて、電動車両が必要な電力を確保できるよう、電動車両に搭載されるバッテリを充電した場合の充電状態（ＳＯＣ：Ｓｔａｔｅ Ｏｆ Ｃｈａｒｇｅ）を算出する。

ＳＯＣは、満充電容量（Ａｈ）に対して残容量（Ａｈ）が占める割合のパーセンテージである。ＳＯＣの値が中央値である５０％付近で使用されることが、バッテリの使用状態として理想的であり、劣化の進行を抑制できるとされる。

要素抽出部３０４は、例えば配送情報格納部４に格納される配送情報、及び配送エリア情報格納部５に格納される配送エリア情報から、電動車両の消費電力量を増大させる要素を抽出する。

配送情報から抽出され得る消費電力量増大要素としては、例えば１つの配送先に配送される荷物の総重量が小さいこと、及び配送先が配送拠点から遠いこと等である。

配送エリア情報から抽出され得る消費電力量増大要素としては、例えば車道の勾配が急であったり山坂が多い地形であったりすることで高低差が大きいこと、所定区間内における信号機の数が多いこと、及び配送の時間帯における混雑度が高いこと等である。

要素抽出部３０４は、例えば配送情報格納部４に格納される配送情報、及び配送エリア情報格納部５に格納される配送エリア情報から、電動車両の消費電力量を低減させる要素を抽出してもよい。

配送情報から抽出され得る消費電力量低減要素としては、例えば１つの配送先に配送される荷物の総重量が大きいこと、及び配送先が配送拠点から近いこと等である。

配送エリア情報から抽出され得る消費電力量低減要素としては、例えば平坦な地形であることなどから高低差が小さいこと、所定区間内における信号機の数が少ないこと、及び配送の時間帯における混雑度が低いこと等である。

なお、要素抽出部３０４は、例えば電動車両の車体重量、エネルギ効率等の情報を含む車両性能情報から、電動車両の消費電力量を増大または低減させる要素を抽出してもよい。車両性能情報から抽出され得る消費電力量増大要素としては、例えば電動車両が備える冷蔵機または冷凍機等の保冷設備の設定温度が低いこと等である。車両性能情報から抽出され得る消費電力量低減要素としては、例えば電動車両の車体重量が軽いこと等である。

経路決定部としての経路算出部３０５は、例えば配送拠点から出発して、複数の配送先を結び、配送拠点へと戻る経路を算出する。このとき、経路算出部３０５は、要素抽出部３０４の抽出結果に基づいて、配送のより早期の段階に消費電力量増大要素が含まれるように経路を算出する。また、経路算出部３０５は、配送のより終期の段階に消費電力量低減要素が含まれるように経路を算出してもよい。

配送のより早期の段階とは、例えば配送の所要時間のうち、より早い時間、つまり、出発時刻に近い時刻のことである。または、配送のより早期の段階とは、例えば配送距離のうち、より走行距離の短い地点、つまり、出発地点である配送拠点に近い地点のことである。

また、配送のより終期の段階とは、例えば配送の所要時間のうち、より時間が経過した時点、つまり、帰着時刻に近い時刻のことである。または、配送のより終期の段階とは、例えば配送距離のうち、より走行距離の長い地点、つまり、着着地点である配送拠点に近い地点のことである。

経路算出部３０５は、これらを総合的に判定して、消費電力量増大要素のうち、採用すべき要素または優先すべき要素を１つまたは複数選択して経路を算出する。また、経路算出部３０５は、消費電力量低減要素のうち、採用すべき要素または優先すべき要素を１つまたは複数選択して経路を算出してもよい。

このとき、経路算出部３０５は、配送のより早期の段階に消費電力量の減少速度が大きくなるように、消費電力量増大要素および消費電力量低減要素を取捨選択する。これにより、配送のより早期の段階に消費電力量の減少速度が大きくなるように、複数の配送先への移動順序と共に配送の経路が算出される。

つまり、例えば配送される荷物の総重量が小さい配送先を配送経路の始めの方に組み込み、配送される荷物の総重量が大きい配送先を配送経路の後の方に組み込むことで、電動車両に積載される荷物の重量が大きいまま長時間あるいは長距離維持されて、配送のより早期の段階に消費電力量の減少速度が大きくなる。

また例えば、配送拠点から遠い配送先を配送経路の始めの方に組み込み、配送拠点から近い配送先を配送経路の後の方に組み込むことで、配送のより早期の段階に長距離を走行することとなり、消費電力量の減少速度が大きくなる。

また例えば、高低差が大きい区間、信号機が多い区間、混雑度が高い区間等を始めの方に通り、高低差が小さい区間、信号機が少ない区間、混雑度が低い区間等を後の方に通る経路となるよう、複数の配送先への移動順序を算出することで、配送のより早期の段階に消費電力量の減少速度が大きくなる。

なお、経路算出部３０５は、配送情報に時間指定等の優先事項が含まれる場合には、優先事項を満たすことを前提に上記の経路を算出してもよい。

また、経路算出部３０５は、ＳＯＣ算出部３０３によって算出されたＳＯＣが所定値以上であった場合に、上記の処理を行うこととしてもよい。ＳＯＣの所定値は例えば８０％程度とすることができる。この場合、経路算出部３０５は、ＳＯＣ算出部３０３によるＳＯＣが所定値未満であった場合には、要素抽出部３０４の抽出結果には依らず、効率的な配送経路となるよう経路を算出してもよい。効率的な配送経路とは、例えば配送距離および所要時間の少なくともいずれかが極力短くなるような経路である。

経路算出部３０５は、以上のように算出した経路を含む配送計画を生成し、通信部３０１を介して配送計画出力端末２へと送信する。

（配送計画出力端末の構成例）
次に、配送計画出力端末２の構成例について説明する。

配送計画出力端末２は、例えばＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、及び出力装置を備えるコンピュータ等の情報端末として構成される。ただし、配送計画出力端末２は、ＣＰＵの代わりに、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等の他のプロセッサを備えていてもよい。

配送計画出力端末２は、配送計画装置３から受信した配送計画を出力装置から出力する。図８に、配送計画出力端末２の出力装置がディスプレイ等であった場合の配送計画の出力例を示す。

図８は、実施形態にかかる配送計画出力端末２における配送計画の表示画面の一例を示す図である。図８の例では、配送計画に含まれる経路情報が表示されている。

図８に示すように、配送計画出力端末２のディスプレイ２１に表示される経路情報には、例えば配送拠点ＤＰ、及び複数の配送先Ａ～Ｅの地図上における配置が示される。また、経路情報には、例えば配送拠点ＤＰ、及び複数の配送先Ａ～Ｅを結ぶ経路が示される。これにより、複数の配送先Ａ～Ｅへの配送順が判る。

また、経路情報には、例えば配送先情報を表示させるための複数の配送先Ａ～Ｅの選択ボタン等が示されてもよい。配送先情報としては、例えば上述の図２に示した配送情報に含まれる各種情報がある。配送計画の提供を受けた利用者等は、配送先の選択ボタンを押下することで、選択した配送先の詳細情報等をディスプレイ２１に表示させることができる。

これらの表示内容は、配送計画装置３によって生成されてもよく、または、配送計画装置３から受信したデータ等に基づいて、配送計画出力端末２が生成してもよい。

なお、配送計画出力端末２が、電動車両に搭載されるナビゲーションシステム等である場合には、上記表示に加えて、あるいは代えて、配送計画装置３が算出した経路上の電動車両の走行位置の移動に伴って、運転者に対して音声による案内等を行ってもよい。

また、配送計画出力端末２が、配送会社のパソコン等である場合には、上記表示に加えて、あるいは代えて、配送計画出力端末２に接続されたプリンタから、これらの経路情報がプリントアウト可能であってもよい。

（配送計画装置の経路決定処理の例）
次に、図９を用いて、実施形態の配送計画装置３による経路決定処理の例について説明する。図９は、実施形態にかかる配送計画装置３による経路決定処理の手順の一例を示すフロー図である。

図９に示すように、配送計画装置３の推定部３０２は、例えば配送情報格納部４に格納される配送情報に基づいて、その配送において電動車両で消費される電力量を推定する（ステップＳ１０１）。

このとき、推定部３０２は、例えば配送情報格納部４に格納される配送情報、配送エリア情報格納部５に格納される配送エリア情報、及び車両性能情報格納部６に格納される車両性能情報を適宜参照しつつ、補助機関、温調装備、及び駆動系の少なくともいずれかにおける消費電力に影響を与える要因を加味する。

ＳＯＣ算出部３０３は、推定部３０２により推定された電動車両の消費電力量に基づいて、その配送に必要なＳＯＣを算出する（ステップＳ１０２）。

ＳＯＣ算出部３０３が算出したＳＯＣが所定値未満であった場合には（ステップＳ１０３：Ｎｏ）、経路算出部３０５は、配送距離および所要時間の少なくともいずれかが極力短くなるよう適正化された効率的な経路を算出する（ステップＳ１０４）。

ＳＯＣ算出部３０３が算出したＳＯＣが所定値以上であった場合には（ステップＳ１０３：Ｙｅｓ）、要素抽出部３０４は、例えば配送情報格納部４に格納される配送情報、及び配送エリア情報格納部５に格納される配送エリア情報から、消費電力量増大要素を抽出する（ステップＳ１０５）。

消費電力量増大要素としては、例えば配送先までの距離が遠いこと、配送先への配送荷物の重量が大きいこと、高低差の大きい区間であること、信号機が多い区間であること、及び渋滞区間であること等である。

なお、このとき、要素抽出部３０４は消費電力量低減要素を抽出してもよい。

経路算出部３０５は、要素抽出部３０４による抽出結果に基づいて、配送のより早期の段階に消費電力量の減少速度が大きくなるよう、配送先への移動順序を算出する（ステップＳ１０６）。

経路算出部３０５は、配送情報格納部４に格納される配送情報に基づいて、優先事項があるかどうかを参照する（ステップＳ１０７）。優先事項がなければ（ステップＳ１０７：Ｎｏ）、経路算出部３０５は処理を終了する。

優先事項があれば（ステップＳ１０７：Ｙｅｓ）、経路算出部３０５は、ステップＳ１０６の処理で算出した配送先への移動順序が優先事項を満たしているか否かを判定する（ステップＳ１０８）。算出した移動順序が優先事項を満たしていれば（ステップＳ１０８：Ｙｅｓ）、経路算出部３０５は処理を終了する。

算出した移動順序が優先事項を満たしていなければ（ステップＳ１０８：Ｎｏ）、経路算出部３０５は、ステップＳ１０６の処理で算出した配送先への移動順序の入れ替えを行って、優先事項を満たす経路となるよう修正する（ステップＳ１０９）。

以上により、実施形態の配送計画装置３による経路決定処理が終了する。

なお、経路算出部３０５は、当初より優先事項を満たすことを前提としつつ、要素抽出部３０４による抽出結果に基づく経路の算出を行ってもよい。すなわち、ステップＳ１０６の処理と、ステップＳ１０７～Ｓ１０９の処理とが並行して行われてもよい。

（概括）
電動車両等に搭載されるバッテリは、一般的にＳＯＣが高い状態で使われ続けると劣化が加速する。このため、例えば策定した配送計画等にしたがって電動車両で配送業務等を行うにあたっては、配送計画による配送を行うのに必要な電力のみを充電するなどの方策が採られることがある。これにより、ＳＯＣが高い状態での使用を極力避けて、バッテリの長寿命化を図ることができる。

例えば、上述の特許文献１の技術では、電動車両の移動に関する制約に基づき、電動車両による配送計画または送迎計画を作成する。また、作成した計画に基づいて、電動車両のそれぞれについて消費電力量を算出し、消費電力量と残電力量とから充電量を算出して、電動車両の充電計画を作成する。

しかしながら、配送計画によっては、長距離を走行して配送を行わなければならないこともある。この場合、配送に必要な電力量が満充電容量に近くなってしまい、ＳＯＣが高い状態でのバッテリの使用を余儀なくされる場合がある。これにより、バッテリの劣化が進行してしまう懸念がある。

実施形態の配送計画装置３によれば、消費電力量を増大させる要素に基づいて、配送先を結ぶように経路を算出する。これにより、バッテリの長寿命化を図りつつ運行計画の策定を行うことができる。

実施形態の配送計画装置３によれば、より早期の段階に消費電力量増大要素が含まれるように経路を算出する。これにより、配送のより早期の段階でバッテリのＳＯＣを下げることができる。

実施形態の配送計画装置３によれば、より早期の段階に消費電力量を増大させる要素が含まれ、より終期の段階に消費電力量を低減させる要素が含まれるように経路を算出する。これにより、配送のより早期の段階で、より確実にバッテリのＳＯＣを下げることができる。

実施形態の配送計画装置３によれば、より早期の段階に消費電力量の減少速度が大きくなるように、複数の配送先への移動順序を算出する。これにより、ＳＯＣが高い状態でバッテリが使用される時間を極力短くすることができ、バッテリの劣化が抑制される。

実施形態の配送計画装置３によれば、電動車両の補助機関、温調装備、及び駆動系の少なくともいずれかにおける消費電力に影響を与える要因に基づいて、経路による電動車両の消費電力量を推定する。これにより、消費電力量の推定精度が高まり、例えばバッテリを過剰に充電してしまうことを抑制でき、バッテリの長寿命化を図ることができる。

実施形態の配送計画装置３によれば、推定された消費電力量に基づき充電すると、バッテリのＳＯＣが所定値以上となる場合に、より早期の段階に消費電力量の減少速度が大きくなるように、複数の移動先への移動順序を算出する。これにより、バッテリの劣化がそれほど顕著ではない所定値未満のＳＯＣの場合に、例えば高効率の経路を算出して配送計画に適用することができ、配送計画の生成における自由度および配送計画の効率性を高めることができる。

なお、上述の実施形態では、経路算出部３０５は、要素抽出部３０４による抽出結果に基づいて経路を算出することとした。しかし、複数の配送先を漏れなく結ぶ妥当な経路は、そう多くはないかもしれない。そこで、経路算出部が、予め用意された幾つかの経路の中から、要素抽出部による抽出結果に基づいて、配送のより早期の段階に消費電力量の減少速度が大きくなるような経路を選択することとしてもよい。

また、上述の実施形態では、配送計画装置３はサービス会社のパソコン等であるとしたが、配送計画装置３が配送会社所有のパソコン等であってもよい。また、配送計画装置３が、配送会社が業務に用いる電動車両に搭載されていてもよい。この場合、配送計画装置３の機能が、例えば電動車両のナビゲーションシステム等に組み込まれていてもよい。また、配送計画装置３が、クラウド等のネットワーク上に置かれたサーバ装置等であってもよい。この場合、サーバ装置は、１つ、または複数のコンピュータ等から構成されていてよい。

また、上述の実施形態では、主に荷物の配送に関わる場合について説明した。しかし、冒頭に述べたように、荷物の集荷、荷物の配送と集荷とを共に行う集配、及び人の送迎においても本技術を適用することができる。

ここで、荷物の集荷経路を算出する場合には、要素抽出部による抽出結果は上述の実施形態で説明した例とは一部が反転した結果となることに留意されたい。すなわち、例えば１つの集荷先から集荷される荷物の総重量が大きいことを消費電力量増大要素として配送のより早期の段階に含めることで、総重量が大きい荷物を先に積載して経路を回ることとなり、配送のより早期の段階に消費電力量の減少速度が大きくなるようにすることができる。

また、人の送迎経路を算出する場合も上記と同様に考えることができる。

すなわち、例えば１つの乗車先で乗車してくる人数が多いことを消費電力増大要素として送迎のより早期の段階に含めることで、多数の人を先に乗車させて、送迎のより早期の段階に総重量が大きい状態にすることができ、消費電力量の減少速度が大きくなるようにすることができる。

また、１つの降車先で降車する人数が少ないことを消費電力増大要素として送迎のより早期の段階に含めることで、あまり多数の人が先に降車しないようにして、送迎のより早期の段階に総重量が大きい状態を維持することができ、消費電力量の減少速度が大きくなるようにすることができる。

本開示のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これらの実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これらの実施形態およびその変形例は、発明の範囲および要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１ 配送計画システム
２ 配送計画出力端末
３ 配送計画装置
４ 配送情報格納部
５ 配送エリア情報格納部
６ 車両性能情報格納部
８ データベース
９ ネットワーク
２１ ディスプレイ
３１ ＣＰＵ
３２ ＲＯＭ
３３ ＲＡＭ
３４ 通信回路
３０１ 通信部
３０２ 推定部
３０３ ＳＯＣ算出部
３０４ 要素抽出部
３０５ 経路算出部

Claims (13)

1. 荷物の集配または人の送迎に使用する電動移動体の集配または送迎の経路を決定する経路決定装置であって、
   前記電動移動体の集配または送迎における消費電力に関わる第１の情報、及び周囲の状況による前記電動移動体の消費電力に関わる第２の情報から、消費電力量を増大させる要素を抽出する要素抽出部と、
   前記要素抽出部が抽出した前記要素に基づいて、集配先または送迎先となる複数の目的地を結ぶ前記経路を決定する経路決定部と、を備える、
   経路決定装置。
2. 前記要素抽出部は、
   前記電動移動体の重量、速度、及びエネルギ効率の少なくともいずれかを含む前記電動移動体の性能による消費電力に関わる第３の情報から、前記消費電力量を増大させる前記要素を更に抽出する、
   請求項１に記載の経路決定装置。
3. 前記経路決定部は、
   より早期の段階に前記要素が含まれるように前記経路を決定する、
   請求項１または請求項２に記載の経路決定装置。
4. 前記要素抽出部は、
   前記第１の情報および前記第２の情報から、前記消費電力量を低減させる要素を抽出し、
   前記経路決定部は、
   より早期の段階に前記消費電力量を増大させる要素が含まれ、より終期の段階に前記消費電力量を低減させる要素が含まれるように前記経路を決定する、
   請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載の経路決定装置。
5. 前記経路決定部は、
   より早期の段階に前記消費電力量の減少速度が大きくなるように、前記複数の目的地への移動順序を決定する、
   請求項１乃至請求項４のいずれか１項に記載の経路決定装置。
6. 前記第１の情報は、
   集配または送迎の対象となる客体の数および重量、集配または送迎における距離、所要時間、及び停車時間、並びに集配または送迎を行う時間帯の少なくともいずれかを含み、
   前記第２の情報は、
   集配または送迎を行うときの天候および気温の少なくともいずれかを含む、
   請求項１乃至請求項５のいずれか１項に記載の経路決定装置。
7. 前記電動移動体の補助機関、温調装備、及び駆動系の少なくともいずれかにおける消費電力に影響を与える要因に基づいて、前記経路による前記電動移動体の消費電力量を推定する推定部を備え、
   前記経路決定部は、
   推定された前記消費電力量に基づき前記電動移動体に搭載される電池を充電すると、前記電池の満充電容量に対する残容量の割合である充電状態が所定値以上となる場合に、より早期の段階に前記消費電力量の減少速度が大きくなるように、前記複数の目的地への移動順序を決定する、
   請求項６に記載の経路決定装置。
8. 前記第２の情報は、
   前記経路を含む地図情報および前記経路における交通情報の少なくともいずれかを更に含み、
   前記推定部は、
   前記補助機関における消費電力を推定する場合には、前記第１の情報に含まれる前記時間帯、並びに前記第２の情報に含まれる前記天候および前記気温の少なくともいずれかを参照し、
   前記温調装備における消費電力を推定する場合には、前記第１の情報に含まれる前記距離および前記停車時間、前記第２の情報に含まれる前記気温、並びに温調装備の設定温度の少なくともいずれかを参照し、
   前記駆動系における消費電力を推定する場合には、前記第１の情報に含まれる前記重量、前記距離、及び前記時間帯、前記第２の情報に含まれる前記地図情報および前記交通情報、並びに前記電動移動体の性能の少なくともいずれかを参照する、
   請求項７に記載の経路決定装置。
9. 前記地図情報は、前記経路に含まれる高低差および信号機の数の少なくともいずれかの情報を含み、
   前記交通情報は、前記経路における時間帯ごとの混雑度を含み、
   前記性能は、前記電動移動体の重量、速度、及びエネルギ効率の少なくともいずれかを含む、
   請求項８に記載の経路決定装置。
10. 前記第１の情報は、
    前記電動移動体の運転者の情報および前記運転者の運転技術の情報を更に含み、
    前記推定部は、
    前記駆動系における消費電力を推定する場合には、参照候補の項目として前記運転技術も含める、
    請求項７または請求項８に記載の経路決定装置。
11. 前記運転技術は、前記運転者によるアクセル操作およびブレーキ操作の少なくともいずれかを含む、
    請求項１０に記載の経路決定装置。
12. 荷物の集配または人の送迎に使用する電動移動体の集配または送迎の経路を決定する経路決定方法であって、
    前記電動移動体の集配または送迎における消費電力に関わる第１の情報、及び周囲の状況による前記電動移動体の消費電力に関わる第２の情報から、消費電力量を増大させる要素を抽出し、
    抽出した前記要素に基づいて、集配先または送迎先となる複数の目的地を結ぶ前記経路を決定する、
    経路決定方法。
13. コンピュータに、荷物の集配または人の送迎に使用する電動移動体の集配または送迎の経路を決定する処理を実行させるプログラムであって、
    前記電動移動体の集配または送迎における消費電力に関わる第１の情報、及び周囲の状況による前記電動移動体の消費電力に関わる第２の情報から、消費電力量を増大させる要素を抽出する処理と、
    抽出した前記要素に基づいて、集配先または送迎先となる複数の目的地を結ぶ前記経路を決定する処理と、をコンピュータに実行させる、
    プログラム。

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