JP2022044235A - 配車管理装置および配車管理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】利用者が乗車中の車両を含めて配車車両を決定することで、より効率的な自動運転車両の配車サービスを提供する。【解決手段】電気自動車である自動運転車両の配車予約であって、配車予約に時刻指定が無い場合、配車車両決定部は、利用者が乗車していない自動運転車両については、自動運転車両の現在地、乗車地点および降車地点を含む走行予定経路の予測消費電力を算出し、利用者が乗車している自動運転車両については、自動運転車両の現在地から利用者の降車地点までの経路を含む走行予定経路の予測消費電力を算出し、最小の予測消費電力の自動運転車両および最小の予測消費電力を基準とした規定範囲内に収まる予測消費電力の自動運転車両の中で、走行予定経路の走行後の予測蓄電残量がより多い自動運転車両を配車車両に決定する。【選択図】図１

Description

本発明は、配車管理装置および配車管理方法に関する。

特許文献１には、配車システムに関し、「利用者から配車要求を受け付け、受け付けた配車要求に合致した自律走行車両を複数の自律走行車両の中から選択して配車する配車システムである。本発明に係る配車システムで用いる複数の自律走行車両には、外部より充電できる車載電池をエネルギー源とする複数の電池搭載車両が含まれる。これら複数の電池搭載車両のそれぞれは、車載電池の充電率が低下したら充電ステーションにて充電を行う。この充電を計画する手段として、本発明に係る配車システムは充電計画部を備える。充電計画部は、充電ステーションにおける車載電池の上限充電率を時間帯によって変化させる。」と記載されている。

特開２０１９－８２７５３号公報

特許文献１には、利用者の乗車距離に見合った充電率で電池搭載車両を稼働させるため、需要の統計結果に基づいて、電池搭載車両が充電ステーションで充電する際の車載電池の上限充電率を時間帯によって変化させる配車システムが開示されている。この配車システムでは、乗客を乗せている車両は配車候補から除外され、待機車両の中から配車対象が抽出される。しかしながら、利用者を降ろした後に配車候補となり得る車両が利用者の希望乗車地点近くにある場合でも、同システムは、乗客を乗せている車両を配車候補から除外するため、運用効率に改善の余地がある。

そこで、本発明は、利用者が乗車中の車両を含めて配車車両を決定することで、より効率的な自動運転車両の配車サービスを提供することを目的とする。

本願は、上記課題の少なくとも一部を解決する手段を複数含んでいるが、その例を挙げるならば、以下のとおりである。上記の課題を解決する本発明の一態様に係る配車管理装置は、電気自動車である自動運転車両の配車予約であって、ユーザ希望の乗車地点と、降車地点と、配車の時刻指定の有無を含む予約情報を受け付ける予約受付部と、前記自動運転車両の現在地、蓄電残量および乗客の有無に関する車両情報を取得する車両情報取得部と、前記配車予約に対応する配車車両を決定する配車車両決定部と、を備え、前記配車予約に時刻指定が無い場合、前記配車車両決定部は、利用者が乗車していない前記自動運転車両については、当該自動運転車両の現在地、乗車地点および降車地点を含む走行予定経路の予測消費電力を算出し、利用者が乗車している前記自動運転車両については、当該自動運転車両の現在地から当該利用者の降車地点までの経路を含む前記走行予定経路の予測消費電力を算出し、最小の予測消費電力の前記自動運転車両および当該最小の予測消費電力を基準とした規定範囲内に収まる予測消費電力の前記自動運転車両の中で、前記走行予定経路の走行後の予測蓄電残量がより多い前記自動運転車両を前記配車車両に決定する。

本発明によれば、利用者が乗車中の車両を含めて配車車両を決定することで、より効率的な自動運転車両の配車サービスを提供することができる。

なお、上記以外の課題、構成および効果等は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。

配車管理システムに含まれる各装置の機能構成の一例を示した機能ブロック図である。 配車管理装置および自動運転制御システムのハードウェア構成の一例を示した図である。 時刻指定無しの配車予約を受け付けた場合に実行される配車車両決定処理の一例を示したフロー図である。 時刻指定有りの配車予約を受け付けた場合に実行される配車車両決定処理の一例を示したフロー図である。 移動先決定処理の一例を示したフロー図である。 乗車中の利用者の降車地点と、次の予約の乗車地点との位置関係を示した図である。

以下、本発明の一実施形態について説明する。

図１は、配車管理システム１０００に含まれる各装置の機能構成の一例を示した機能ブロック図である。図示するように、配車管理システム１０００は、配車管理装置１００と、自動運転制御システム２１０と、ユーザ端末装置３００と、を有している。

配車管理装置１００は、自動運転を行う車両（以下、「自動運転車両」という場合がある）の配車サービスを管理する装置である。具体的には、配車管理装置１００は、ユーザが希望する乗車地点から降車地点までの移動に用いられる自動運転車両の配車予約を受け付けると、予約内容に応じた適切な配車車両を決定し、かかる車両を所定地点まで移動させるための指示情報を生成する。

自動運転制御システム２１０は、搭載されている自動運転車両２００の自動運転を制御するシステムである。なお、自動運転とは、移動体（本事例では、自動運転車両２００）に搭載されている自動運転制御システム２１０が、カメラ、ミリ波レーダー、ＬｉＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）およびＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）受信装置などの各種センサおよび装置を介して取得した情報を用いて移動体周囲の環境を認識し、経路情報１２３を用いて移動体を目的地まで自律走行させることを指す。その際、自動運転制御システム２１０は、周囲の環境その他様々な条件に応じてステアリング、アクセル、ブレーキなどを制御する各種ＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）に対して制御信号を出力することにより、自律走行による自動運転を実現する。なお、自動運転の制御に関しては、公知の技術が用いられれば良い。

また、本実施形態に係る移動体としては、自動運転による無人タクシーを想定するが、無人飛行体（ＶＳＴＯＬ：Ｖｅｒｔｉｃａｌ Ｔａｋｅ－Ｏｆｆ ａｎｄ Ｌａｎｄｉｎｇ Ａｉｒｃｒａｆｔ）なども含まれるものとする。また、無人タクシー（自動運転車両２００）は、蓄電池を搭載し、動力源であるモータに電気エネルギーを供給することで車両を駆動させる電気自動車である。

ユーザ端末装置３００は、ユーザが無人タクシーの配車予約を行うためのアプリケーションがインストールされたスマートフォンやタブレット端末あるいはパーソナルコンピュータである。

これらの配車管理装置１００と、自動運転制御システム２１０と、ユーザ端末装置３００とは、ネットワークＮを介して、相互通信可能に接続されている。なお、ネットワークＮは、例えばインターネット等の公衆網やＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）あるいはＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）である。

また、図１に示すように、配車管理装置１００は、演算部１１０と、記憶部１２０と、通信部１３０と、を有している。

演算部１１０は、配車管理装置１００の様々な演算処理を実行するための機能部である。具体的には、演算部１１０は、予約受付部１１１と、車両情報取得部１１２と、経路探索部１１３と、配車車両決定部１１４と、指示情報生成部１１５と、を有している。

予約受付部１１１は、ユーザ端末装置３００から無人タクシーの配車予約を受け付ける機能部である。具体的には、予約受付部１１１は、通信部１３０を介して、利用者であるユーザの情報（例えば、ユーザＩＤおよびパスワード）と、乗車地点と、降車地点と、時刻指定に関する情報（例えば、乗車地点における配車の希望時刻または時刻指定無しのいずれかを示す情報）と、を含む配車車両の予約情報１２２を受け付ける。

車両情報取得部１１２は、各自動運転車両２００の状態を示す車両情報を取得する機能部である。具体的には、車両情報取得部１１２は、通信部１３０を介して、各自動運転車両２００の現在地と、蓄電残量と、乗客の有無と、を含む車両情報を定期的（例えば、数秒から数分ごとに１回）に各自動運転車両２００から取得する。また、車両情報取得部１１２は、取得した車両情報を一時的に記憶部１２０に格納する。また、車両情報取得部１１２は、利用者の乗降車を示す情報および蓄電残量が所定値未満となったことを示す情報を含む車両情報を自動運転車両２００から取得する。

なお、車両情報取得部１１２は、車両情報を定期的に取得するのではなく、後述の配車車両決定処理を開始した後など、所定のタイミングで各自動運転車両２００から取得するようにしても良い。

経路探索部１１３は、基点間の推奨経路を探索する機能部である。例えば、経路探索部１１３は、自動運転車両２００の現在地からユーザが希望する乗車地点と、乗車地点から降車地点と、降車地点から充電地点と、を結ぶ走行予定経路を自動運転車両２００ごとに探索する。なお、経路探索には、自動運転制御に用いられる詳細な道路情報が含まれている高精度地図情報１２１が用いられる。高精度地図情報１２１の詳細については後述する。

また、経路探索部１１３は、利用者が乗車中の自動運転車両２００について走行予定経路を探索する場合、かかる自動運転車両２００の現在地から乗車中の利用者の降車地点と、かかる降車地点から次の予約の乗車地点と、を結ぶ経路についても走行予定経路に含まれるように経路探索を行う。

配車車両決定部１１４は、利用者の予約に適した配車車両を決定する機能部である。具体的には、配車車両決定部１１４は、時刻指定の無い予約と、時刻指定の有る予約と、について各々、異なる内容の配車車両決定処理を行う。各配車車両決定処理の詳細については後述する。

また、配車車両決定部１１４は、利用者が降車した際や、蓄電残量が所定値を下回った時に自動運転車両２００の移動先決定処理を行う。移動先決定処理の詳細については後述する。

また、配車車両決定部１１４は、ユーザが希望する指定時刻までに乗車地点に配車できる自動運転車両２００が無い場合、配車車両が無いことを伝える所定のメッセージを生成し、通信部１３０を介してユーザ端末装置３００に送信する。

指示情報生成部１１５は、自動運転制御システム２１０に対する指示情報を生成する機能部である。具体的には、指示情報生成部１１５は、配車車両に決定した自動運転車両２００に対して走行予定経路を走行させるための指示情報（走行予定経路などの経路情報１２３を含む）や、移動先決定処理によって決定した所定地点への移動を指示するための指示情報を生成する。

記憶部１２０は、様々な情報を記憶する機能部である。具体的には、記憶部１２０は、高精度地図情報１２１、ユーザから取得した配車予約の予約情報１２２および配車車両として決定した自動運転車両２００の走行予定経路を含む経路情報１２３などを記憶する。

なお、高精度地図情報１２１は、自動運転に用いられる地図情報であって、地図を細分化した所定領域ごとに、かかる領域内の道路の詳細情報を格納したリンク情報を有している。また、リンク情報には、例えば道路の開始ノードおよび終了ノード、道路種別、道路名称、リンク長、移動時間（旅行時間）といった情報の他に、リンク特性（例えば、勾配の度合い）、各リンクの法定速度、レーン番号を示す車線情報、レーンに付帯する特性（例えば、右折専用レーンあるいは左折用レーンなど）を示すレーン特性情報、レーンの区画線の種類（破線、実線など）や色（白、オレンジなど）を示す区画線情報、レーンの幅長さを示すレーン幅情報、レーンに付帯する標識の種類（例えば、Ｕターン禁止、駐停車禁止など）を示す標識情報など、自動運転に用いられる道路の詳細な情報が含まれている。

また、予約情報１２２には、利用者であるユーザの情報（例えば、ユーザＩＤおよびパスワード）と、乗車地点と、降車地点と、時刻指定に関する情報（例えば、配車の希望時刻または時刻指定無しのいずれかを示す情報）と、が含まれている。

通信部１３０は、外部装置との間で情報通信を行う機能部である。例えば、通信部１３０は、自動運転制御システム２１０から車両情報を取得する。また、通信部１３０は、ユーザ端末装置３００から予約情報１２２を取得する。また、通信部１３０は、自動運転制御システム２１０に対して指示情報を送信する。

以上、配車管理装置１００の機能ブロックについて説明した。

また、自動運転制御システム２１０は、自動運転車両２００を制御するシステムである。具体的には、自動運転制御システム２１０は、自動運転制御部２１１と、車両情報送信部２１２と、記憶部２２０と、通信部２３０と、を有している。

自動運転制御部２１１は、車両の自動運転を制御する機能部である。具体的には、自動運転制御部２１１は、通信部２３０を介して配車管理装置１００から取得した指示情報に基づいて走行予定経路を自動運転により自律走行するための制御を行う。より具体的には、自動運転制御部２１１は、自動運転車両２００に搭載されている各種センサおよび装置から出力される情報を用いて車両周囲の環境を認識し、様々な条件に応じてステアリング、アクセル、ブレーキなどを制御する各種ＥＣＵに対して制御信号を出力することにより、自律走行による自動運転を制御する。

車両情報送信部２１２は、自動運転車両２００の車両情報を送信する機能部である。具体的には、車両情報送信部２１２は、通信部２３０を介して、自動運転車両２００の現在地と、蓄電残量と、乗客の有無（利用者が乗車中か否かを示す情報）と、を含む車両情報を定期的（例えば、数秒から数分おきに１回）に配車管理装置１００に送信する。なお、車両情報送信部２１２は、配車管理装置１００から車両情報の取得要求を受け付けた場合のみ車両情報を配車管理装置１００に送信するようにしても良い。

また、車両情報送信部２１２は、利用者が乗車または降車した際に、通信部２３０を介して、利用者の乗降車を示す情報を車両情報として配車管理装置１００に送信する。また、車両情報送信部２１２は、蓄電残量が所定値未満となった場合に、通信部２３０を介して、かかる状態を示す車両情報を配車管理装置１００に送信する。

記憶部２２０は、様々な情報を記憶する機能部である。具体的には、記憶部２２０は、通信部２３０を介して配車管理装置１００から取得した走行予定経路を含む経路情報１２３を記憶している。

以上、自動運転制御システム２１０の機能ブロックについて説明した。

また、ユーザ端末装置３００は、無人タクシーの配車予約を行うための端末装置である。具体的には、ユーザ端末装置３００は、配車予約に関する所定の処理を実行するアプリケーション（以下、「配車アプリ」という場合がある）がインストールされたスマートフォンやタブレット端末である。なお、ユーザ端末装置３００は、パーソナルコンピュータであっても良い。

ユーザは、配車アプリを介して、無人タクシーの配車予約を行う。配車予約に関し、ユーザは、例えば希望の乗車地点と、降車地点と、乗車の時刻指定の有無と、時刻指定の希望が有る場合にはその時刻と、を入力する。なお、ユーザは、可能な限り早く乗車することを希望する場合、時刻指定無しの配車予約を行う。ユーザ端末装置３００は、かかる情報の入力を受け付けると、これらの情報を配車管理装置１００に送信する。

図２は、配車管理装置１００および自動運転制御システム２１０のハードウェア構成の一例を示した図である。図示するように、配車管理装置１００は、演算装置４１０と、主記憶装置４２０と、補助記憶装置４３０と、通信装置４４０と、これらの各装置を電気的に接続するバス４５０と、を有している。

演算装置４１０は、例えばＣＰＵ(Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ)などの処理装置である。主記憶装置４２０は、ＲＡＭ(Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ)やＲＯＭ(Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ)などのメモリ装置である。補助記憶装置４３０は、デジタル情報を記憶可能ないわゆるハードディスク（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）やＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）、フラッシュメモリあるいはこれら以外の不揮発性記憶装置である。

通信装置４４０は、外部装置（例えば、自動運転制御システム２１０およびユーザ端末装置３００）との間で情報通信を行うための通信モジュールなどである。

また、自動運転制御システム２１０は、演算装置５１０と、主記憶装置５２０と、補助記憶装置５３０と、通信装置５４０と、これらの各装置を電気的に接続するバス５５０と、を有している。

演算装置５１０は、例えばＣＰＵなどの処理装置である。主記憶装置５２０は、ＲＡＭやＲＯＭなどのメモリ装置である。補助記憶装置５３０は、デジタル情報を記憶可能ないわゆるハードディスクやＳＳＤ、フラッシュメモリあるいはこれら以外の不揮発性記憶装置である。通信装置５４０は、外部装置（例えば、配車管理装置１００）との間で情報通信を行うための通信モジュールなどである。

以上、配車管理装置１００および自動運転制御システム２１０の各ハードウェア構成について説明した。

なお、配車管理装置１００の演算部１１０は、ＣＰＵに処理を行わせるプログラムによって実現される。これらのプログラムは、例えば主記憶装置４２０あるいは補助記憶装置４３０に格納されており、実行にあたってＲＡＭ上にロードされ、ＣＰＵにより実行される。また、記憶部１２０は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、主記憶装置４２０または補助記憶装置４３０によって実現されても良く、これらの組み合わせによって実現されても良い。また、通信部１３０は、通信装置４４０により実現される。

また、自動運転制御システム２１０の自動運転制御部２１１および車両情報送信部２１２は、ＣＰＵに処理を行わせるプログラムによって実現される。これらのプログラムは、例えば主記憶装置５２０あるいは補助記憶装置５３０に格納されており、実行にあたってＲＡＭ上にロードされ、ＣＰＵにより実行される。また、記憶部２２０は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、主記憶装置５２０または補助記憶装置５３０によって実現されても良く、これらの組み合わせによって実現されても良い。また、通信部２３０は、通信装置５４０により実現される。

また、配車管理装置１００および自動運転制御システム２１０の各機能ブロックは、本実施形態において実現される各機能を理解容易にするために、主な処理内容に応じて分類したものである。したがって、各機能の分類の仕方やその名称によって、本発明が制限されることはない。また、配車管理装置１００および自動運転制御システム２１０の各構成は、処理内容に応じて、さらに多くの構成要素に分類することもできる。また、１つの構成要素がさらに多くの処理を実行するように分類することもできる。

また、各機能部の全部または一部は、コンピュータに実装されるハードウェア（ＡＳＩＣといった集積回路など）により構築されてもよい。また、各機能部の処理が１つのハードウェアで実行されてもよいし、複数のハードウェアで実行されてもよい。

［動作の説明］
図３は、時刻指定無しの配車予約を受け付けた場合に実行される配車車両決定処理の一例を示したフロー図である。かかる処理は、通信部１３０を介して、予約受付部１１１が時刻指定無しの配車予約の予約情報１２２を受け付けると開始される。

処理が開始されると、配車車両決定部１１４は、各自動運転車両２００の車両情報を取得する（ステップＳ００１）。具体的には、配車車両決定部１１４は、各自動運転車両２００から取得した車両情報であって、直近の車両情報を記憶部１２０から取得する。

次に、経路探索部１１３は、各自動運転車両２００の走行予定経路を探索する（ステップＳ００２）。具体的には、経路探索部１１３は、車両情報を用いて、利用者が乗車していない自動運転車両２００と、利用者が乗車している自動運転車両２００と、を特定する。また、経路探索部１１３は、車両情報を用いて、各自動運転車両２００の現在地を特定する。また、経路探索部１１３は、予約情報１２２を用いて、ユーザが希望する乗車地点と、降車地点とを特定する。

また、経路探索部１１３は、利用者が乗車していない自動運転車両２００について、高精度地図情報１２１を用いて、現在地から乗車地点と、乗車地点から降車地点と、降車地点から最寄りの充電地点と、を結ぶ走行予定経路を自動運転車両２００ごとに探索する。なお、利用者が乗車していない自動運転車両２００には、充電地点で充電中の車両も含まれる。

また、経路探索部１１３は、利用者が乗車している自動運転車両２００については、かかる車両の現在地から乗車中の利用者の降車地点と、かかる降車地点から本フローの開始時に予約受付部１１１が受け付けた予約（以下、「次の予約」という場合がある）の予約情報１２２に含まれる乗車地点と、を結ぶ経路を含む走行予定経路を自動運転車両２００ごとに探索する。

次に、配車車両決定部１１４は、走行予定経路を走行した場合の予測消費電力を算出する（ステップＳ００３）。具体的には、配車車両決定部１１４は、走行予定経路に含まれるリンクのリンク長、リンク特性（例えば、勾配の度合い）、各リンクの法定速度および渋滞等の道路交通情報から推測される移動時間に基づいて、走行予定経路を走行した場合の予測消費電力を自動運転車両２００ごとに算出する。渋滞等に関する情報は、配車車両決定部１１４が通信部１３０を介して道路交通情報センタから取得すれば良い。

なお、利用者が乗車している自動運転車両２００の予測消費電力は、かかる車両の現在地から乗車中の利用者の降車地点と、かかる降車地点から次の予約の予約情報１２２に含まれる乗車地点と、を結ぶ経路を走行した場合の予測消費電力が加味される。

次に、配車車両決定部１１４は、現時点の蓄電残量で走行予定経路を走行できる自動運転車両２００を配車候補として抽出する（ステップＳ００４）。具体的には、配車車両決定部１１４は、車両情報から各自動運転車両２００の蓄電残量を特定し、予測消費電力が蓄電残量を上回らない自動運転車両２００を、走行予定経路を走行可能な配車候補として抽出する。なお、既に受け付けられた予約の配車車両に決定している自動運転車両２００は配車候補から除かれる。

次に、配車車両決定部１１４は、配車候補の中から、予測消費電力が最小となる自動運転車両２００を配車の第一候補に決定する（ステップＳ００５）。

次に、配車車両決定部１１４は、予測消費電力が第一候補の予測消費電力を超えるが、規定範囲（例えば、最小の予測消費電力をＸとした場合、規定範囲内＝Ｘ＋α）内に収まる予測消費電力の自動運転車両２００が有るか否かを判定する（ステップＳ００６）。そして、かかる車両が無いと判定した場合（ステップＳ００６でＮｏ）、配車車両決定部１１４は、第一候補の自動運転車両２００を配車車両に決定し（ステップＳ００８）、本フローの処理を終了する。

一方で、予測消費電力が規定範囲内に収まる自動運転車両２００が有ると判定した場合（ステップＳ００６でＹｅｓ）、配車車両決定部１１４は、かかる車両を配車の第二候補に決定し、処理をステップＳ００７に移行する。なお、予測消費電力が規定範囲内に収まる車両が複数ある場合、配車車両決定部１１４は、それら複数の車両を第二候補として決定する。

ステップＳ００７では、配車車両決定部１１４は、第一候補および第二候補の中で、予測蓄電残量が最も多い車両を配車車両に決定する。なお、予測蓄電残量は、走行予定経路を走行した後の蓄電残量すなわち現時点における蓄電残量から走行予定経路の予測消費電力を差し引いた後の蓄電残量を指す。予測蓄電残量が最も多い自動運転車両２００を配車車両に決定するのは、突発的な渋滞等の発生により走行時間や走行距離が予測よりも長くなる場合に備えるためである。配車車両決定部１１４は、配車車両を決定すると、本フローの処理を終了する。

なお、指示情報生成部１１５は、配車車両に決定した自動運転車両２００に対する指示情報を生成し、通信部１３０を介して送信する。具体的には、指示情報生成部１１５は、決定した配車車両の走行予定経路を含む経路情報１２３と共に、予約の乗車地点でユーザを乗せて降車地点まで移動させるための指示情報を生成する。また、指示情報生成部１１５は、通信部１３０を介して、配車車両の自動運転制御部２１１に指示情報を送信する。

このような配車車両決定処理によれば、利用者が乗車中の車両を含めて配車車両を決定することで、より効率的な自動運転車両の配車サービスを提供することができる。

通常、電気自動車の消費電力は、走行距離および走行時間に比例する。そのため、時刻指定の無い予約すなわち早急に予約の乗車地点に到着することが求められる場合は、走行予定経路（自動運転車両の現在地から乗車地点と、乗車地点から降車地点と、降車地点から最寄りの充電地点と、を結ぶ走行予定経路（利用者が乗車中の車両については、自動運転車両の現在地から現在乗車している利用者の降車地点と、かかる降車地点から次の予約の乗車地点と、を結ぶ走行経路も含む））における予測消費電力が少ないことを配車車両の決定条件の１つとしている。こうすることで、自動運転車両の現在地が予約の乗車地点から近く、より早く予約の乗車地点に到着できる車両が配車に適した車両として決定され易くなる。

また、このような理由から、予約を受け付けた時点において利用者が乗車している車両については、直ぐに予約の乗車地点に向かうことができないため、現在地からその利用者の降車地点と、かかる降車地点から次の予約の乗車地点と、を結ぶ経路を走行した場合の消費電力をも加味して予測消費電力を求めるようにしている。こうすることで、利用者が乗車している車両については、通常、他の車両よりも予測消費電力が多くなるため、配車の第一候補および第二候補として決定され難い。ただし、他の車両の蓄電残量との関係や、車両の現在地から乗車中の利用者の降車地点までの移動時間および移動距離あるいは、かかる降車地点から次の予約の乗車地点までの移動時間および移動距離によっては、利用者が乗車中の自動運転車両が第一候補あるいは第二候補として決定される場合もある。以上の通り、このような配車車両決定処理の実行によって、利用者が乗車中の車両も含めて配車車両が決定されるため、配車サービスのより効率的な運用を図ることができる。

次に、時刻指定有りの配車予約を受け付けた場合の配車車両決定処理について説明する。

図４は、時刻指定有りの配車予約を受け付けた場合に実行される配車車両決定処理の一例を示したフロー図である。かかる処理は、通信部１３０を介して、予約受付部１１１が時刻指定有りの配車予約の予約情報１２２を受け付けると開始される。

処理が開始されると、配車車両決定部１１４は、各自動運転車両２００の車両情報を取得する（ステップＳ０１１）。具体的には、配車車両決定部１１４は、各自動運転車両２００から取得した車両情報であって、直近の車両情報を記憶部１２０から取得する。

次に、配車車両決定部１１４は、車両情報を用いて、利用者が乗車していない自動運転車両２００を特定し（ステップＳ０１２）、特定した自動運転車両２００の中で、指定時刻に乗車地点に到着できる車両があるか否かを判定する（ステップＳ０１３）。具体的には、配車車両決定部１１４は、乗車地点、降車地点および指定時刻を予約情報１２２から特定する。また、配車車両決定部１１４は、自動運転車両２００の現在地を車両情報から特定する。また、経路探索部１１３は、自動運転車両２００の現在地から乗車地点と、乗車地点から降車地点と、降車地点から最寄りの充電地点と、を結ぶ走行予定経路を自動運転車両２００ごとに探索する。

また、経路探索部１１３は、高精度地図情報１２１および渋滞等の道路交通情報を用いて、各走行予定経路の走行予定時間を算出する。また、配車車両決定部１１４は、各自動運転車両２００の現在地から乗車地点までの走行予定時間に基づき、指定時刻までに予約の乗車地点に到着できる自動運転車両２００があるか否かを判定する。

そして、到着できる自動運転車両２００がないと判定した場合（ステップＳ０１３でＮｏ）、配車車両決定部１１４は、処理をステップＳ０１５に移行する。一方で、指定時刻に乗車地点に到着できる自動運転車両２００があると判定した場合（ステップＳ０１３でＹｅｓ）、配車車両決定部１１４は、かかる車両を特定し、処理をステップＳ０１４に移行する。

ステップＳ０１４では、配車車両決定部１１４は、特定した自動運転車両２００について、前述のステップＳ００３～ステップＳ００７またはステップＳ００３～ステップＳ００６およびステップＳ００８の処理を実行する。なお、本フローでは、ステップＳ００７またはステップＳ００８で決定される配車車両を配車の一番候補とする。

次に、配車車両決定部１１４は、車両情報を用いて、利用者が乗車している自動運転車両２００を特定し（ステップＳ０１５）、特定した自動運転車両２００の中で、指定時刻に乗車地点に到着できる車両があるか否かを判定する（ステップＳ０１６）。

具体的には、配車車両決定部１１４は、乗車地点、降車地点および指定時刻を予約情報１２２から特定する。また、配車車両決定部１１４は、自動運転車両２００の現在地を車両情報から特定する。また、経路探索部１１３は、自動運転車両２００の現在地から乗車中の利用者の降車地点と、かかる降車地点から次の予約の予約情報１２２に含まれる乗車地点と、を結ぶ経路を自動運転車両２００ごとに探索する。

また、経路探索部１１３は、高精度地図情報１２１および渋滞等の道路交通情報を用いて、探索した経路の走行予定時間を算出する。また、配車車両決定部１１４は、走行予定時間に基づいて、指定時刻に次の予約の乗車地点に到着できる自動運転車両２００があるか否かを判定する。

なお、配車車両決定部１１４は、自動運転車両２００の現在地から乗車中の利用者の降車地点と、かかる降車地点から次の予約の予約情報１２２に含まれる乗車地点と、を結ぶ経路を含む走行予定経路の予測消費電力が蓄電残量を上回る自動運転車両２００については、指定時刻に次の予約の乗車地点に到着できない車両とする。

そして、到着できる車両があると判定した場合（ステップＳ０１６でＹｅｓ）、配車車両決定部１１４は、かかる自動運転車両２００を特定すると共に、処理をステップＳ０１７に移行する。一方で、指定時刻までに次の予約の乗車地点に到着できる車両がないと判定した場合（ステップＳ０１６でＮｏ）、配車車両決定部１１４は、処理をステップＳ０２１に移行する。

なお、ステップＳ０２１では、配車車両決定部１１４は、一番候補が決定されているか否かを判定する。そして、一番候補が決定されていると判定した場合（ステップＳ０２１でＹｅｓ）、配車車両決定部１１４は、一番候補を配車車両に決定し（ステップＳ０２２）、本フローの処理を終了する。一方で、一番候補が決定されていないと判定した場合（ステップＳ０２１でＮｏ）、配車車両決定部１１４は、指定時刻に配車できる自動運転車両２００がないことをユーザに伝える所定のメッセージを生成し、通信部１３０を介して、ユーザ端末装置３００に送信する（ステップＳ０２３）。また、配車車両決定部１１４は、かかるメッセージを送信すると、本フローを終了する。

また、前述のステップＳ０１７では、配車車両決定部１１４は、利用者が乗車中の自動運転車両２００であって、指定時刻に次の予約の乗車地点に到着できる車両（以下、「ステップＳ０１６で特定された自動運転車両」という場合がある）について、次の予約の走行予定経路における予測消費電力を算出する。具体的には、経路探索部１１３は、乗車中の利用者の降車地点を現在地として、現在地から次の予約の乗車地点と、乗車地点から降車地点と、降車地点から最寄りの充電地点と、を結ぶ走行予定経路を探索する。また、配車車両決定部１１４は、走行予定経路を走行した場合の予測消費電力を自動運転車両２００ごとに算出する。

次に、配車車両決定部１１４は、ステップＳ０１４に含まれるステップＳ００５の処理で、第一候補に決定された自動運転車両２００の予測消費電力すなわち最小の予測消費電力を特定する（ステップＳ０１８）。

次に、配車車両決定部１１４は、ステップＳ０１６で特定された自動運転車両２００の中で、最小の予測消費電力を超えるが、規定範囲内に収まる予測消費電力の自動運転車両２００があるか否かを判定する（ステップＳ０１９）。そして、そのような自動運転車両２００がないと判定した場合（ステップＳ０１９でＮｏ）、配車車両決定部１１４は、処理を前述のステップＳ０２１に移行する。一方で、そのような自動運転車両２００があると判定した場合（ステップＳ０１９でＹｅｓ）、配車車両決定部１１４は、かかる自動運転車両２００を特定すると共に、処理をステップＳ０２０に移行する。

ステップＳ０２０では、配車車両決定部１１４は、予測蓄電残量が最も多い自動運転車両２００を配車車両に決定する。具体的には、配車車両決定部１１４は、一番候補が決定されている場合、一番候補の自動運転車両２００およびステップＳ０１９で特定した自動運転車両２００の中で、予測蓄電残量が最も多い自動運転車両２００を配車車両に決定する。

なお、一番候補が決定されていない場合（ステップＳ０１３でＮｏの場合）、配車車両決定部１１４は、ステップＳ０１９で特定した自動運転車両２００の中で、予測蓄電残量が最も多い自動運転車両２００を配車車両に決定する。

また、配車車両決定部１１４は、配車車両を決定すると、本フローの処理を終了する。

また、前述と同様に、指示情報生成部１１５は、決定した配車車両の走行予定経路を含む経路情報１２３と共に、予約の乗車地点でユーザを乗せて降車地点まで移動させるための指示情報を生成する。また、指示情報生成部１１５は、通信部１３０を介して、配車車両の自動運転制御部２１１に指示情報を送信する。

このような配車車両決定処理によれば、利用者が乗車中の車両を含めて配車車両を決定することで、より効率的な自動運転車両の配車サービスを提供することができる。特に、時刻指定の有る予約は、時刻指定の無い予約に比べて予約の乗車地点に到着するまでに時間的なゆとりのある場合が多い。そのため、予約を受け付けた時点では利用者が乗車していても、利用者の降車地点が次の予約の乗車地点付近である場合には、指定時刻までに次の予約の乗車地点近くまで移動して来ており、かかる自動運転車両を配車車両とするのが効率的に良い場合がある。そのため、このような配車車両決定処理を実行することで、利用者が乗車中の自動運転車両をも含めて配車車両を決定することができるため、より効率的な運用を図ることができる。

また、利用者が乗車している自動運転車両については、その降車地点を現在地として予測消費電力を算出することで、配車車両に決定するための条件の１つである予測消費電力を、利用者を乗せいていない自動運転車両と同じ基準としている。このようにすることで、利用者が乗車している車両であっても、指定時刻までに予約の乗車地点付近まで来ている自動運転車両については、利用者が乗車していない車両と同じ基準で配車車両とするか否かの判定処理が行われることになる。

次に、移動先決定処理について説明する。

図５は、移動先決定処理の一例を示したフロー図である。かかる処理は、車両情報取得部１１２が通信部１３０を介して各自動運転車両２００から取得した車両情報に基づいて、利用者が降車したことまたは蓄電残量が所定値未満となったことを検知すると開始される。

処理が開始されると、配車車両決定部１１４は、取得した車両情報に基づき、車両情報の送信元である自動運転車両２００の蓄電残量が所定値未満か否かを判定する（ステップＳ０３１）。そして、所定値未満ではないと判定した場合（ステップＳ０３１でＮｏ）、配車車両決定部１１４は、処理をステップＳ０３３に移行する。一方で、所定値未満と判定した場合（ステップＳ０３１でＹｅｓ）、配車車両決定部１１４は、処理をステップＳ０３２に移行する。

ステップＳ０３２では、配車車両決定部１１４は、直近の車両情報に基づいて、利用者が乗車中か否かを判定する。そして、利用者が乗車中と判定した場合（ステップＳ０３２でＹｅｓ）、配車車両決定部１１４は、再度、ステップＳ０３２の処理を行う。一方で、乗車中ではないと判定した場合（ステップＳ０３２でＮｏ）、配車車両決定部１１４は、処理をステップＳ０３４に移行する。

また、ステップＳ０３３では、配車車両決定部１１４は、利用者が降車したとして、降車地点が駐車禁止か否かを判定する。具体的には、配車車両決定部１１４は、高精度地図情報１２１を用いて、かかる自動運転車両２００の利用者の降車地点が駐車禁止の道路上か否かを判定する。

そして、駐車禁止ではないと判定した場合（ステップＳ０３３でＮｏ）、配車車両決定部１１４は、処理をステップＳ０３８に移行する。一方で、駐車禁止と判定した場合（ステップＳ０３３でＹｅｓ）、配車車両決定部１１４は、処理をステップＳ０３４に移行する。

なお、ステップＳ０３８では、指示情報生成部１１５は、かかる降車地点で待機する指示情報を生成し、通信部１３０を介して、自動運転車両２００に送信する。また、指示情報生成部１１５は、かかる指示情報を送信すると、本フローの処理を終了する。

また、ステップＳ０３４では、配車車両決定部１１４は、かかる自動運転車両２００に予約が有るか否かを判定する。具体的には、配車車両決定部１１４は、かかる自動運転車両２００が予約の配車車両に決定されているか否かに基づき、予約が有るか否かを判定する。そして、予約が有ると判定した場合（ステップＳ０３４でＹｅｓ）、配車車両決定部１１４は、本フローの処理を終了する。一方で、予約が無いと判定した場合（ステップＳ０３４でＮｏ）、配車車両決定部１１４は、処理をステップＳ０３５に移行する。

ステップＳ０３５では、配車車両決定部１１４は、待機地点または充電地点を特定する。具体的には、配車車両決定部１１４は、高精度地図情報１２１を用いて、ユーザの降車地点から所定範囲（例えば、降車地点から半径５００ｍ）内にある駐車可能な待機地点（駐車可能なリンク）および充電地点を特定する。なお、所定範囲内に待機地点または充電地点が無い場合、配車車両決定部１１４は、待機地点または充電地点のいずれかが特定されるまで、かかる範囲を段階的に拡大（例えば、範囲を半径１００ｍずつ拡大）する。

なお、配車車両決定部１１４は、降車地点から所定以内の移動時間（例えば、５分以内）で移動できる範囲内の待機地点および充電地点を特定しても良い。

次に、配車車両決定部１１４は、降車地点付近に充電地点があるか否かを判定する（ステップＳ０３６）。具体的には、ステップＳ０３５の処理で充電地点が特定されたか否かに基づき、充電地点があるか否かを判定する。そして、充電地点が無いと判定した場合（ステップＳ０３６でＮｏ）、配車車両決定部１１４は、処理をステップＳ０３９に移行する。一方で、充電地点が有ると判定した場合、配車車両決定部１１４は、処理をステップＳ０３７に移行する。

なお、ステップＳ０３９では、指示情報生成部１１５は、ステップＳ０３５で待機地点が特定されたとし、高精度地図情報１２１を用いて、かかる待機地点の位置情報を特定する。また、指示情報生成部１１５は、待機地点の位置情報と共に、待機地点への移動を指示する指示情報を生成し、通信部１３０を介して、自動運転車両２００に指示情報を送信する。また、指示情報生成部１１５は、指示情報を送信すると、本フローの処理を終了する。

また、ステップＳ０３７では、指示情報生成部１１５は、高精度地図情報１２１を用いて、かかる充電地点の位置情報を特定する。また、指示情報生成部１１５は、充電地点の位置情報と共に、充電地点への移動を指示する指示情報を生成し、通信部１３０を介して、自動運転車両２００に指示情報を送信する。

すなわち、指示情報生成部１１５は、ステップＳ０３５の処理で充電地点が特定されている場合には、同時に待機地点も特定されている場合でも、充電地点への移動を優先して自動運転車両２００に指示を行う。

なお、指示情報生成部１１５は、充電地点における充電施設が満車である場合、通信部１３０を介して、最寄りの待機地点へ移動する指示情報を自動運転車両２００に送信しても良い。指示情報生成部１１５は、指示情報を送信すると、本フローの処理を終了する。あるいは、指示情報生成部は、異なる充電地点を探索し、その充電地点へ移動する指示情報を自動運転車両２００に送信しても良い。

このような移動先決定処理によれば、利用者が乗車していない適切なタイミングで充電地点あるいは待機地点への移動指示を自動運転車両２００に送信することができる。

なお、本発明は、上記の実施形態に限られるものではなく、様々な変形例が可能である。例えば、前述のステップＳ００７では、第一候補および第二候補の中で、予測蓄電残量が最も多い車両が配車車両として決定されたが、突発的な渋滞等の発生に備えた所定の充電量（マージン）を考慮した上で、予測蓄電残量が最も少ない車両を配車車両に決定しても良い。このようにすれば、マージンの充電量が考慮され、かつ、走行予定経路を走行可能な充電残量の自動運転車両２００を予約の配車車両に割り当てることができる。また、予測充電残量が多い他の自動運転車両２００については、より消費電力の多い他の予約のために温存しておくことができる。そのため、より効率的な配車サービスの運用を図ることができる。

また、図６（乗車中の利用者の降車地点と、次の予約の乗車地点との位置関係を示した図）に示すように、前述のステップＳ０１６の処理において、配車車両決定部１１４は、利用者が乗車中の自動運転車両２００の中で、次の予約の乗車地点から一番候補の現在地までの距離ｒを基準とした領域（例えば、円）内に乗車中の利用者の降車地点がある車両を、次の予約の指定時刻に乗車地点に到着できる車両として特定しても良い。このようにすれば、乗車中の利用者の降車地点が次の予約の乗車地点により近い自動運転車両を抽出することができ、かつ、ステップＳ０１６の判定処理を簡略化することができる。

また、前述の実施形態では、移動先決定処理を配車管理装置１００が実施したが、自動運転車両２００の記憶部２２０が高精度地図情報１２１を有している場合、自動運転制御部２１１が移動先決定処理を実行しても良い。

また、本発明は、上記の実施形態や変形例などに限られるものではなく、これら以外にも様々な実施形態および変形例が含まれる。例えば、上記の実施形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態や変形例の構成に置き換えることが可能であり、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。

１０００・・・配車管理システム、１００・・・配車管理装置、１１０・・・演算部、１１１・・・予約受付部、１１２・・・車両情報取得部、１１３・・・経路探索部、１１４・・・配車車両決定部、１１５・・・指示情報生成部、１２０・・・記憶部、１２１・・・高精度地図情報、１２２・・・予約情報、１２３・・・経路情報、１３０・・・通信部、２００・・・自動運転車両、２１０・・・自動運転制御システム、２１１・・・自動運転制御部、２１２・・・車両情報送信部、２２０・・・記憶部、２３０・・・通信部、３００・・・ユーザ端末装置、Ｎ・・・ネットワーク、４１０、５１０・・・演算装置、４２０、５２０・・・主記憶装置、４３０、５３０・・・補助記憶装置、４４０、５４０・・・通信装置、４５０、５５０・・・バス

Claims (8)

1. 電気自動車である自動運転車両の配車予約であって、ユーザ希望の乗車地点と、降車地点と、配車の時刻指定の有無を含む予約情報を受け付ける予約受付部と、
   前記自動運転車両の現在地、蓄電残量および乗客の有無に関する車両情報を取得する車両情報取得部と、
   前記配車予約に対応する配車車両を決定する配車車両決定部と、を備え、
   前記配車予約に時刻指定が無い場合、
   前記配車車両決定部は、
   利用者が乗車していない前記自動運転車両については、当該自動運転車両の現在地、乗車地点および降車地点を含む走行予定経路の予測消費電力を算出し、
   利用者が乗車している前記自動運転車両については、当該自動運転車両の現在地から当該利用者の降車地点までの経路を含む前記走行予定経路の予測消費電力を算出し、
   最小の予測消費電力の前記自動運転車両および当該最小の予測消費電力を基準とした規定範囲内に収まる予測消費電力の前記自動運転車両の中で、前記走行予定経路の走行後の予測蓄電残量がより多い前記自動運転車両を前記配車車両に決定する
   ことを特徴とする配車管理装置。
2. 請求項１に記載の配車管理装置であって、
   前記配車車両決定部は、
   予測消費電力が前記規定範囲内に収まる前記自動運転車両が無い場合、前記最小の予測消費電力の前記自動運転車両を前記配車車両に決定する
   ことを特徴とする配車管理装置。
3. 請求項１に記載の配車管理装置であって、
   前記配車予約に時刻指定が有る場合、
   前記配車車両決定部は、
   利用者が乗車していない前記自動運転車両については、前記走行予定経路の予測消費電力を算出し、最小の予測消費電力の前記自動運転車両および前記規定範囲内に収まる予測消費電力の前記自動運転車両の中で、前記走行予定経路の走行後の予測蓄電残量がより多い前記自動運転車両を前記配車車両の一番候補に決定し、
   利用者が乗車している前記自動運転車両については、当該利用者の前記降車地点を現在地として、前記走行予定経路の予測消費電力を算出し、
   利用者が乗車している前記自動運転車両の中で、予測消費電力が前記規定範囲内に収まる予測消費電力の前記自動運転車両と、前記一番候補に決定された前記自動運転車両と、のうち、前記予測蓄電残量がより多い前記自動運転車両を前記配車車両に決定する
   ことを特徴とする配車管理装置。
4. 請求項３に記載の配車管理装置であって、
   前記配車車両決定部は、
   前記予約情報に含まれる前記乗車地点と、前記一番候補の現在地との距離を基準とした領域内に前記乗車中の利用者の降車地点がある前記自動運転車両を、前記利用者が乗車している前記自動運転車両として特定する
   ことを特徴とする配車管理装置。
5. 請求項１に記載の配車管理装置であって、
   前記自動運転車両に対する指示情報を生成する指示情報生成部と、
   前記指示情報を前記自動運転車両に送信する通信部と、をさらに備え、
   前記配車車両決定部は、
   前記車両情報に基づき、蓄電残量が所定値未満となったこと、または、前記利用者が降車したことを検知すると、最寄りの待機地点および充電地点のうち、少なくともいずれか一方を特定し、
   前記指示情報生成部は、
   前記充電地点への移動を優先した指示情報を生成し、
   前記通信部は、前記指示情報を前記自動運転車両に送信する
   ことを特徴とする配車管理装置。
6. 請求項１に記載の配車管理装置であって、
   前記配車車両決定部は、
   前記最小の予測消費電力の前記自動運転車両および前記規定範囲内に収まる予測消費電力の前記自動運転車両の中で、前記予測蓄電残量にマージンとなる所定の蓄電量を加えた蓄電残量がより少ない前記自動運転車両を前記配車車両に決定する
   ことを特徴とする配車管理装置。
7. 配車管理装置が行う配車管理方法であって、
   前記配車管理装置は、
   電気自動車である自動運転車両の配車予約であって、ユーザ希望の乗車地点と、降車地点と、配車の時刻指定の有無を含む予約情報を受け付ける予約受付ステップと、
   前記自動運転車両の現在地、蓄電残量および乗客の有無に関する車両情報を取得する車両情報取得ステップと、
   前記配車予約に対応する配車車両を決定する配車車両決定ステップと、を行い、
   前記配車予約に時刻指定が無い場合、
   前記配車車両決定ステップでは、
   利用者が乗車していない前記自動運転車両については、当該自動運転車両の現在地、乗車地点および降車地点を含む走行予定経路の予測消費電力を算出し、
   利用者が乗車している前記自動運転車両については、当該自動運転車両の現在地から当該利用者の降車地点までの経路を含む前記走行予定経路の予測消費電力を算出し、
   最小の予測消費電力の前記自動運転車両および当該最小の予測消費電力を基準とした規定範囲内に収まる予測消費電力の前記自動運転車両の中で、前記走行予定経路の走行後の予測蓄電残量がより多い前記自動運転車両を前記配車車両に決定する
   ことを特徴とする配車管理方法。
8. 請求項７に記載の配車管理方法であって、
   前記配車管理装置は、
   前記配車予約に時刻指定が有る場合、
   前記配車車両決定ステップでは、
   利用者が乗車していない前記自動運転車両については、前記走行予定経路の予測消費電力を算出し、最小の予測消費電力の前記自動運転車両および前記規定範囲内に収まる予測消費電力の前記自動運転車両の中で、前記走行予定経路の走行後の予測蓄電残量がより多い前記自動運転車両を前記配車車両の一番候補に決定し、
   利用者が乗車している前記自動運転車両については、当該利用者の前記降車地点を現在地として、前記走行予定経路の予測消費電力を算出し、
   利用者が乗車している前記自動運転車両の中で、予測消費電力が前記規定範囲内に収まる予測消費電力の前記自動運転車両と、前記一番候補に決定された前記自動運転車両と、のうち、前記予測蓄電残量がより多い前記自動運転車両を前記配車車両に決定する
   ことを特徴とする配車管理方法。

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