JP2022174868A - Allocated vehicle selection method of demand type traffic system and allocated vehicle selection device of demand type traffic system - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、デマンド型交通システムの配車車両選定方法及びデマンド型交通システムの配車車両選定装置に関する。 The present invention relates to a dispatched vehicle selection method for a demand-type transportation system and a dispatched vehicle selection apparatus for a demand-type transportation system.
特許文献1には、オンデマンド車両の運行計画設定方法が記載されている。この方法では、乗合車両の基本の運行計画を作成する。基本の運行計画は、出発地点から最終到着地までの運行経路の途中に、事前の予約によって停車する地点を含んでいる。作成した運行計画は、ウェブサイトに提示する。
ウェブサイト上では、空席がある乗合車両の運行計画に対する利用者の追加の予約を、乗合車両の座席が満席になるまで繰り返し受け付ける。受け付けた予約の乗降地点に迂回した場合の遅延時間が、予め定めたバッファ時間内に収まる場合は、予約を受け付けて基本の運行計画を修正する。 On the website, users' additional reservations for the operation plan of the shared vehicle with vacant seats are repeatedly accepted until the seats of the shared vehicle are full. If the delay time in detouring to the boarding/alighting point of the accepted reservation falls within a predetermined buffer time, the reservation is accepted and the basic operation plan is corrected.
特許文献1の方法では、追加の予約を満席まで繰り返し受け付けるので、乗合車両の混雑度が予約の受け付けの際に考慮されない。
In the method of
本発明は前記事情に鑑みなされたもので、本発明の目的は、車両の混雑度を考慮してデマンド型交通システムの配車車両を選定することにある。 SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made in view of the above circumstances, and an object of the present invention is to select a dispatched vehicle for a demand-type traffic system in consideration of the degree of congestion of vehicles.
上述した課題を解決するために、本発明の一つの態様では、ユーザからの配車要求に応じて、ユーザの乗車地点における待ち時間が短い複数の候補車両を抽出する。抽出する候補車両は、デマンド型交通における運行計画から割り出される待ち時間が最短である第1候補車両と2番目に短い第2候補車両とを少なくとも含んでいる。抽出した複数の候補車両について、第1候補車両の混雑度が、第1候補車両以外の他の候補車両の混雑度よりも第1閾値以上高いか否かを判定する。第1候補車両の混雑度が他の候補車両の混雑度よりも第1閾値以上高いと判定され、かつ、第1候補車両の待ち時間と他の候補車両の待ち時間との時間差が第2閾値以下であると、所定条件が成立する。所定条件が成立した場合は、他の候補車両を配車車両として選定する。所定条件が成立しなかった場合は、第1候補車両を配車車両として選定する。 In order to solve the above-described problem, in one aspect of the present invention, a plurality of candidate vehicles with short waiting times at the user's boarding point are extracted in response to a vehicle allocation request from the user. The candidate vehicles to be extracted include at least the first candidate vehicle with the shortest waiting time and the second candidate vehicle with the second shortest waiting time determined from the operation plan for demand-type traffic. For the plurality of extracted candidate vehicles, it is determined whether or not the degree of congestion of the first candidate vehicle is higher than the degree of congestion of candidate vehicles other than the first candidate vehicle by a first threshold or more. It is determined that the degree of congestion of the first candidate vehicle is higher than the degree of congestion of the other candidate vehicles by a first threshold or more, and the time difference between the waiting time of the first candidate vehicle and the waiting time of the other candidate vehicles is a second threshold. A predetermined condition is satisfied when: If the predetermined condition is satisfied, another candidate vehicle is selected as the dispatched vehicle. If the predetermined condition is not satisfied, the first candidate vehicle is selected as the dispatched vehicle.
本発明によれば、車両の混雑度を考慮してデマンド型交通システムの配車車両を選定することができる。 According to the present invention, it is possible to select a dispatched vehicle for a demand-based transportation system in consideration of the congestion degree of vehicles.
以下、本発明の実施形態について、図面を参照して説明する。図面の記載において同一部分には同一符号を付して説明を省略する。 BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. In the description of the drawings, the same parts are denoted by the same reference numerals, and the description thereof is omitted.
図1を参照してデマンド型交通システム10の構成を説明する。本実施形態に係るデマンド型交通システム10は、サーバ20と、ユーザ端末40と、車両50とを含む。
The configuration of a demand-based
このデマンド型交通システム10では、サーバ20が、不図示の通信ネットワークを介してユーザ端末40及び車両50と通信する。サーバ20は、例えば、汎用コンピュータで構成することができる。
In this demand-based
通信ネットワークは、無線又は有線のいずれかの方式、あるいは両方の方式によって構成されてもよく、通信ネットワークには、インターネットが含まれてもよい。本実施形態では、サーバ20、ユーザ端末40及び車両50は、無線通信方式によって通信ネットワークと接続する。ユーザ端末40が使用する通信ネットワークと車両50が使用する通信ネットワークとは、同じネットワークでもよく、異なるネットワークでもよい。
The communication network may be configured in either a wireless or wired manner, or both, and the communication network may include the Internet. In this embodiment, the
デマンド型交通システム10では、車両50の配車を予約するユーザ41(図2B参照)が、ユーザ端末40にインストールされたアプリケーションソフトウェア(以下、アプリという)を起動させて、車両50の予約に必要な情報の入力を行うことができる。この場合は、ユーザ端末40にネイティブアプリをインストールし、ユーザ端末40内の演算装置に直接演算処理を行わせる。
In the demand-
また、ネイティブアプリの代わりに、PWA(Progressive Web Apps)技術を利用し、インターネット上のクラウドサーバに構築したモバイル向けWebサイトを、ユーザ端末40にインストールしたアプリのように使えるようにすることも可能である。この場合は、例えば、インターネット上のクラウドサーバにユーザ端末40がアクセスし、ユーザ端末40において表示させたクラウドサーバのコンソール画面上で、車両50の予約に必要な情報の入力を行ことができる。ここで言うクラウドサーバの機能は、サーバ20に持たせてもよく、サーバ20と連携する他のサーバ(図示せず)に持たせてもよい。
It is also possible to use PWA (Progressive Web Apps) technology instead of native apps to enable mobile websites built on cloud servers on the Internet to be used like apps installed on the
以下の実施形態では、例えば、ネイティブアプリをインストールしたスマートホン等のユーザ端末40、あるいは、ネイティブアプリの代わりにPWA技術を利用したパーソナルコンピュータ等のユーザ端末40が、サーバ20にアクセスする場合を説明する。
In the following embodiments, for example, a case where a
ユーザ41が入力する情報は、例えば、ユーザ41を識別するためのユーザID、車両50に対するユーザ41の乗車地点及び降車地点、ユーザ情報等、予約に係る情報を含んでいる。ユーザ情報は、例えば、ユーザID等の識別情報と、ユーザ属性の情報とを含むものとすることができる。
The information input by the
ユーザ属性情報は、例えば、ユーザの年齢又は年齢層、配車される車両50に対してユーザ41が要求する事項等を含む情報とすることができる。ユーザ41が要求する事項は、例えば、バリアフリー環境の要否、待ち時間と混雑度とのどちらを優先するか、等を含むものとすることができる。待ち時間優先は、乗車地点における待ち時間が短い車両50の優先配車を希望する要求であり、混雑度優先は、混雑度が低い車両50の優先配車を希望する要求である。
The user attribute information can be information including, for example, the user's age or age group, items requested by the
ユーザ41の乗車地点は、例えば、住所等によって指定できる任意の場所でもよく、予め定められた場所からユーザ41が選択した最寄りの場所等でもよい。
The boarding point of the
ユーザ41がユーザ端末40を用いて車両50の予約に必要な情報を入力すると、入力した情報を含む配車要求データが、配車リクエストとして通信ネットワークを介してサーバ20に送信される。
When the
サーバ20は、デマンド型交通における車両50の運行計画を作成する。運行計画は、出発地点から最終到着地までの車両50の運行経路を示すものである。既に決まった車両50の停車地点が存在する場合、運行経路はこの停車地点を含んでいる。停車地点は、例えば、ユーザ41からの事前の予約等によって発生させることができる。
The
図2Aでは、図1の車両50に相当する2台の車両56,57が、巡回ルート60の運行経路上を走行する場合の例を示している。巡回ルート60は、同一の地点61を出発地点及び最終到着地とする。巡回ルート60は、複数の停車地点62~66を途中に含んでいる。図2Aに示す例のように、図1の1台のサーバ20が運行計画を作成する車両50は、2台でもよく、3台以上であってもよい。
FIG. 2A shows an example in which two
図2Bの例に示すように、配車を希望するユーザ41の乗車地点67が巡回ルート60上にある場合、サーバ20は、巡回ルート60上のどちらの車両56,57をユーザ41に配車するかを決定する。
As shown in the example of FIG. 2B, when the
仮に、利用者からの配車要求がある度に、図2Aの巡回ルート60上を先行する車両56を満席になるまで配車し続けると、以下の(1)~(5)の状況が発生する。
If the preceding
(1)車両56が混雑する。
(1)
(2)混雑した車両56において、乗客の乗降回数が増えて乗降にかかる時間が増える。
(2) In the
(3)乗降時間が増えることで車両56の運行ダイヤが遅れる。
(3) The operation schedule of the
(4)運行ダイヤの遅れにより車両56と後続の車両57との運行間隔が縮まる。
(4) Due to the delay in the operation schedule, the interval between the
(5)車両56の運行ダイヤが遅れると、定時運行なら車両56が既に通り過ぎているはずの地点を乗車地点とする予約が入った場合に、車両56に空席があれば、後続の車両57の方が混雑していなくても、車両56に予約が入ってしまう。
(5) If the train schedule of the
この(1)~(5)の状況は、車両56が満席になるまで繰り返される。この繰り返しにより、最終的には、混雑した車両56のすぐ後ろを、多くの空席を有する車両57が走行するような状態が起こる。
The situations (1) to (5) are repeated until the
本実施形態では、巡回ルート60上の特定の車両56,57が偏って混雑するのを避けるために、サーバ20が、乗車地点におけるユーザ41の待ち時間及び各車両56,57の混雑度を考慮して、どちらの車両56,57をユーザ41に配車するかを決定する。
In this embodiment, the
ユーザ41は、配車リクエストを図1のユーザ端末40からサーバ20に送信することで、ユーザ41に配車する車両50をサーバ20に決定させることができる。
The
サーバ20は、配車リクエストとしての配車要求データをユーザ端末40から受信する。サーバ20は、受信した配車要求データの情報に基づいて、ユーザ41に配車する車両50を、2台以上の車両50の中から決定する。
The
サーバ20は、ユーザ41に配車する車両50を決定した場合に、決定した車両50について作成した運行計画を編集する。運行計画の編集では、車両50を配車するユーザ41が車両50に乗降する停車地点を、運行計画の運行経路に追加する。
When the
車両50は、サーバ20が作成した運行計画にしたがって、自律制御による無人運転で走行することができる。車両50は、サーバ20が作成した運行計画にしたがって運転者が運転する有人運転車両であってもよい。本実施形態の各車両50は、複数のユーザ41が同乗できる乗合車両であり、ユーザ41が利用可能な座席を複数有している。各車両50のユーザ41が利用できる座席数は同じで、かつ、既知であるものとする。
The
サーバ20は、車両50の座席に空席がある限り、各ユーザ41のユーザ端末40からの配車要求データの情報に基づいて、同じ車両50を複数のユーザ41に配車することができる。乗車地点及び降車地点のうち少なくとも一方が同じ複数のユーザ41に同じ車両50を配車してもよい。
The
なお、本実施形態の車両50は、複数のユーザ41が同乗できる乗合車両であり、ユーザ41が利用可能な座席を複数有している。したがって、サーバ20は、車両50の座席に空席がある限り、各ユーザ41のユーザ端末40からの予約情報に基づいて、他のユーザ41にも同じ車両50を配車することができる。このとき、乗車地点及び降車地点のうち一方あるいは両方が同じユーザ41が複数人いてもよい。
In addition, the
次に、サーバ20及び車両50の詳細について説明する。
Next, details of the
サーバ20は、コントローラ及び記憶装置を有している。コントローラは、CPU(Central Processing Unit )及びメモリを含むプロセッサを備える。メモリは、ROM(Read Only Memory)及びRAM(Random Access Memory)を含む。コントローラは、複数の情報処理回路として機能することができる。
The
本実施形態では、コントローラが備える複数の情報処理回路をソフトウェアによって実現する例を示すが、もちろん、以下に示す各情報処理を実行するための専用のハードウェアを用意して、情報処理回路を構成することも可能である。また、複数の情報処理回路を個別のハードウェアにより構成してもよい。 In this embodiment, an example of realizing a plurality of information processing circuits provided in the controller by software will be described. Of course, dedicated hardware for executing each information processing described below is prepared to configure the information processing circuit. It is also possible to Also, a plurality of information processing circuits may be configured by individual hardware.
コントローラは、複数の情報処理回路として、ユーザ属性判断部21、待ち時間算出部22、混雑度算出部23、配車車両選定部24、走行経路決定部25及びユーザ調整部26を有している。コントローラは、複数の情報処理回路として、さらに、配車リクエスト情報取得部27、移動指示部28、ユーザ情報受信部29及び配車情報送信部30を有している。これらの各部21~30は、CPUがメモリに格納されたプログラムを実行することで、コントローラのハードウェア上に仮想的に構築することができる。
The controller has a user
記憶装置は、アクセス可能な記憶装置として機能する。記憶装置は、例えば、主記憶装置及び補助記憶装置等を備える構成とすることができる。主記憶装置は、例えば、RAMによって構成することができる。補助記憶装置は、例えば、SSD(Solid State Drive )又はHDD(Hard Disk Drive )によって構成することができる。 A storage device functions as an accessible storage device. The storage device can be configured to include, for example, a main storage device and an auxiliary storage device. The main memory can be configured by RAM, for example. The auxiliary storage device can be composed of, for example, an SSD (Solid State Drive) or HDD (Hard Disk Drive).
記憶装置の例えば補助記憶装置は、ユーザ情報データベース部31、車両情報データベース部32、地図データベース部33及び配車計画データベース部34を構成することができる。
The storage device, for example, an auxiliary storage device, can constitute a user
コントローラのユーザ属性判断部21、待ち時間算出部22、混雑度算出部23及び配車車両選定部24は、ユーザ41に配車する車両50を選定する配車車両選定装置35を構成することができる。走行経路決定部25及びユーザ調整部26を、配車車両選定装置35の構成に追加してもよい。
The user
ユーザ属性判断部21は、配車リクエスト情報取得部27が取得したユーザ情報から、ユーザ属性を抽出する。配車リクエスト情報取得部27は、ユーザ情報データベース部31からユーザ情報を取得することができる。
The user
ユーザ情報データベース部31は、ユーザ情報受信部29から入力されるユーザ情報を蓄積することができる。ユーザ情報受信部29は、ユーザ端末40から配車リクエストとしての配車要求データを受信し、受信した配車要求データからユーザ情報を抽出することができる。
The user
ユーザ属性判断部21は、配車車両選定部24がユーザ41に配車する車両50を選定する際に用いる後述の閾値1及び閾値2のうち一方又は両方を、抽出したユーザ属性の内容に応じて変更する必要があるか否かを判断する。ユーザ属性判断部21は、判断した結果のデータを、配車車両選定部24に出力することができる。
The user
待ち時間算出部22は、配車リクエスト情報取得部27がユーザ情報を取得したユーザ41に車両50を配車した場合の、乗車地点におけるユーザ41の待ち時間を、サーバ20が運行計画を作成する各車両50についてそれぞれ算出する。この待ち時間は、対応する車両50について作成される運行計画から割り出すことができる。サーバ20が運行計画を作成する車両50は、例えば、車両情報データベース部32に車両情報が蓄積された車両50とすることができる。
The waiting
車両情報は、例えば、車両50の位置情報、空席情報を含むものとすることができる。空席情報は、例えば、車両50のユーザ41が利用できる各座席に関する空席又は着席の状態を表す情報とすることができる。空席情報は、現時点の情報であってもよく、将来の情報を含んでいてもよい。将来の空席情報は、例えば、運行経路上の各停車地点でユーザ41が車両50に乗降することで変化する、最終到着地に車両50が到着するまでの時系列上の情報であってもよい。
The vehicle information can include, for example, the position information of the
待ち時間算出部22は、抽出部として、ユーザ41に配車する複数の候補車両を抽出する。待ち時間算出部22は、待ち時間算出部22が算出したユーザ41の待ち時間が短いものから順に、複数の車両50を候補車両として抽出する。複数の候補車両は、待ち時間が最短である第1候補車両と、待ち時間が2番目に短い第2候補車両とを、少なくとも含んでいる。
The waiting
混雑度算出部23は、待ち時間算出部22が候補車両として抽出した複数の車両50の混雑度を算出する。混雑度は、例えば、車両50におけるユーザ41の乗車人数を、車両50のユーザ41が利用できる座席数で割った値とすることができる。ユーザ41の乗車人数は、車両50におけるユーザ41が既に着席した座席数とすることができる。
The congestion
混雑度算出部23は、各車両50の混雑度を、例えば、車両情報データベース部32に蓄積された各車両50の空席情報を用いて算出することができる。混雑度算出部23が算出する混雑度は、例えば、車両50の現在の混雑度とすることができる。車両情報データベース部32の空席情報が将来の情報を含んでいる場合、混雑度算出部23が算出する混雑度は、将来の情報を用いて、ユーザ41が乗車する停車地点に車両50が到着する乗車時の予想混雑度としてもよい。
The congestion
配車車両選定部24は、選定部として、待ち時間算出部22が候補車両として抽出した複数の車両50の中から、ユーザ41に配車する車両50を選定する。
The dispatched
配車車両選定部24は、ユーザ41に配車する車両50を、選定ルールにしたがって選定することができる。選定ルールは、例えば、待ち時間算出部22が候補車両として抽出した複数の車両50のうち、第1候補車両と第1候補車両以外の他の候補車両とのどちらかを、ユーザ41に配車する車両50として選定するためのルールとすることができる。配車車両選定部24は、ユーザ属性判断部21から入力される判断結果に応じて内容を変更した選定ルールにしたがって、ユーザ41に配車する車両50を選定してもよい。選定ルールの詳細は後述する。
The dispatched
配車車両選定部24が選定した車両50は、無条件でユーザ41に配車する車両50として決定してもよく、ユーザ41の確認を経て、ユーザ41に配車する車両50として決定してもよい。本実施形態では、配車車両選定部24が選定した車両50を、ユーザ41の確認を経てユーザ41に配車する車両50として決定する場合について説明する。
The
走行経路決定部25は、配車車両選定部24が選定した車両50と選定しなかった車両50とを、ユーザ調整部26に通知する。
The travel
ユーザ調整部26は、ユーザ端末40との間で通信し、配車車両選定部24が選定した車両50と選定しなかった車両50とを、配車車両の選択候補の情報としてユーザ端末40に送信する。ユーザ調整部26は、ユーザ端末40からの、配車車両選定部24が選定した車両50と選定しなかった車両50とのどちらをユーザ41に配車する車両50として選択するかを示す情報のデータを受信する。
The
走行経路決定部25は、ユーザ調整部26が受信したデータから、配車する車両50としてユーザ41が選択した車両50を特定し、特定した車両50の基本の運行計画を配車計画データベース部34から取得して編集する。走行経路決定部25は、運行計画の編集において、車両50を配車するユーザ41が乗降する停車地点を、車両50の運行経路に追加する。
The travel
走行経路決定部25は、地図データベース部33の地図データを参照しつつ、配車車両選定部24が選定した車両50をユーザ41に配車する場合の走行経路を、運行経路として決定する。走行経路は、運行経路上の各停車地点の予想到着時刻を含むものとすることができる。配車する車両50としてユーザ41が選択した車両50が、第1候補車両の後を走行する他の候補車両である場合、走行経路決定部25が決定する他の候補車両の走行経路は、先行する第1候補車両を同じ走行経路上で追い抜く移動指示を含む内容であってもよい。走行経路決定部25は、決定した走行経路を、編集後の運行計画として配車計画データベース部34に記憶させる。
The travel
移動指示部28は、走行経路決定部25が配車計画データベース部34に記憶させた走行経路にしたがって車両50を走行させるための移動指示を生成し、車両50の後述する移動指示受信部53に送信する。配車計画データベース部34の走行経路が、先行する第1候補車両を同じ走行経路上で追い抜く移動指示を含む内容である場合、移動指示部28は、第1候補車両を追い抜く指示を含む移動指示を生成する。
The
配車情報送信部30は、走行経路決定部25が配車計画データベース部34に記憶させた走行経路を含む通知データを、配車する車両50の決定通知として、配車要求元のユーザ端末40に送信する。
The vehicle allocation
車両50は、車両位置算出部51、車両情報送信部52、移動指示受信部53、自動運転ECU(Electronic Control Unit 、以下同じ。)54及び情報提示デバイス55を有している。
The
車両位置算出部51及び自動運転ECU54は、CPU(中央処理装置)、メモリ、及び入出力部を備えるマイクロコンピュータを用いて実現可能である。マイクロコンピュータを車両位置算出部51及び自動運転ECU54として機能させるためのコンピュータプログラムを、マイクロコンピュータにインストールして実行する。これにより、マイクロコンピュータは、車両位置算出部51及び自動運転ECU54として機能させることができる。
The vehicle
ここでは、ソフトウェアによって車両位置算出部51及び自動運転ECU54を実現する例を示すが、もちろん、各情報処理を実行するための専用のハードウェアを用意して、車両位置算出部51及び自動運転ECU54を構成することも可能である。専用のハードウェアには、実施形態に記載された機能を実行するようにアレンジされた特定用途向け集積回路(ASIC)や従来型の回路部品のような装置を含む。
Here, an example of realizing the vehicle
なお、車両位置算出部51及び自動運転ECU54は、異なる部材として構成してもよく、勿論、1つの装置として構成してもよい。車両位置算出部51の全てまたは一部を、車両に搭載されたECUを用いて構成しても構わない。このECUは、自動運転ECU54と同じECUでもよく、自動運転ECU54とは異なるECUであってもよい。
Note that the vehicle
車両位置算出部51は、位置情報に基づいて車両50の位置を算出する。車両50の位置情報は、例えば、GNSS(Global Navigation Satellite System/全球測位衛星システム)センサの出力を用いて検出することができる。
The
車両情報送信部52は、車両情報をサーバ20に送信する。車両情報は、例えば、車両位置算出部51が算出した車両50の位置情報と、車両50の空席情報とを含む。空席情報は、例えば、車両50のユーザ41が利用できる各座席(図示せず)に関する空席又は着席の状態を表す情報である。空席情報は、各座席に設けた着席センサ(図示せず)によって検出することができる。
The vehicle
移動指示受信部53は、サーバ20の移動指示部28が送信した車両50の走行経路を受信する。自動運転ECU54は、移動指示受信部53が受信した移動指示の走行経路にしたがって車両50を自動運転で走行させることができる。情報提示デバイス55は、移動指示受信部53が受信した走行経路をディスプレイに表示させ、車両50の乗員に視認させることができる。乗員は、運転補助のために車両50に乗車した運転者を含むものとすることができる。
The movement
次に、サーバ20によって実行される配車車両選定方法の手順の例について、図3A~図3Cを参照して説明する。
Next, an example of the procedure of the dispatched vehicle selection method executed by the
図3Aに示すように、サーバ20のユーザ情報受信部29は、ユーザ端末40から配車リクエストとしての配車要求データを受信する(ステップS1)。サーバ20の待ち時間算出部22は、抽出ステップを実行する(ステップS3)。抽出ステップでは、ユーザ情報受信部29が受信した配車要求データから抽出したユーザ情報のユーザ41に配車する候補車両を、ユーザ41の乗車地点における待ち時間が短いものから順に複数抽出する。サーバ20の混雑度算出部23は、待ち時間算出部22が候補車両として抽出した各車両50の混雑度をそれぞれ算出する(ステップS5)。
As shown in FIG. 3A, the user
配車車両選定部24は、選定ルールにしたがって、待ち時間算出部22が候補車両として抽出した各車両50の中から、ユーザ41に配車する車両50を選定する配車車両選定処理を行う(ステップS7)。
The allocated
選定ルールは、第1候補車両と他の候補車両との2台の間で、乗車地点におけるユーザ41の待ち時間及び車両50の混雑度を比較し、その比較結果から、どちらか一方の候補車両をユーザ41に配車する車両50として選定する、というものである。
The selection rule compares the waiting time of the
選定ルールの基本的な考え方は、例えば、図4Aのグラフによって示すことができる。このグラフでは、比較する2台に関する、待ち時間算出部22が算出する待ち時間の差を縦軸に取り、混雑度算出部23が算出する混雑度の差を横軸に取っている。図4Aでは、乗車地点におけるユーザ41の待ち時間が2番目に短い第2候補車両を、他の車両候補とした場合を示している。
The basic idea of the selection rule can be illustrated, for example, by the graph of FIG. 4A. In this graph, the vertical axis represents the difference in waiting time calculated by the waiting
図4Aの選定ルールでは、第1候補車両と第2候補車両との比較結果に対応するプロット点が、図4Aのグラフ上のどの位置に存在するかによって、第1候補車両と第2候補車両とのどちらかを、ユーザ41に配車する車両50として選定する。第1候補車両と第2候補車両との比較結果とは、待ち時間算出部22が算出する第1候補車両と第2候補車両との待ち時間の差と、混雑度算出部23が算出する第1候補車両と第2候補車両との混雑度の差とを含む。待ち時間の差及び混雑度の差に対応する点を図4Aのグラフ上にプロットした場合、図4Aのハッチングがある領域にプロット点が存在する場合は第2候補車両を選定し、ハッチングがない領域にプロット点が存在する場合は第1候補車両を選定する。
In the selection rule of FIG. 4A, the first candidate vehicle and the second candidate vehicle are selected depending on where on the graph of FIG. 4A the plot point corresponding to the comparison result of the first candidate vehicle and the second candidate vehicle exists. is selected as the
待ち時間の差は、待ち時間が長い方の第2候補車両の待ち時間から、待ち時間が短い方の第1候補車両の待ち時間を減じた時間差の値である。第2候補車両の待ち時間が第1候補車両の待ち時間よりも長くなるほど、待ち時間の差に対応するプロット点の位置は、縦軸方向の上側となる。 The waiting time difference is the value of the time difference obtained by subtracting the waiting time of the first candidate vehicle with the shorter waiting time from the waiting time of the second candidate vehicle with the longer waiting time. The longer the waiting time of the second candidate vehicle is than the waiting time of the first candidate vehicle, the higher the position of the plot point corresponding to the difference in waiting times in the vertical axis direction.
混雑度の差は、第1候補車両の混雑度と第2候補車両の混雑度とが同じである場合に±0%となる。第1候補車両の混雑度が100%(満席)で、第2候補車両の混雑度が0%(全席空席)である場合は、混雑度の差は+100%となる。第1候補車両の混雑度が0%(全席空席)で、第2候補車両の混雑度が100%(満席)である場合は、混雑度の差は-100%となる。第1候補車両の混雑度が第2候補車両の混雑度よりも低くなるほど、プロット点が横軸方向の左側(マイナス側)の位置となる。第1候補車両の混雑度が第2候補車両の混雑度よりも高くなるほど、混雑度の差に対応するプロット点の位置は、横軸方向の右側(プラス側)となる。 The difference in congestion degree is ±0% when the congestion degree of the first candidate vehicle and the congestion degree of the second candidate vehicle are the same. When the congestion degree of the first candidate vehicle is 100% (full seats) and the congestion degree of the second candidate vehicle is 0% (all seats are vacant), the difference in congestion degree is +100%. If the congestion degree of the first candidate vehicle is 0% (all seats are vacant) and the congestion degree of the second candidate vehicle is 100% (full seats), the difference in congestion degree is -100%. The lower the congestion degree of the first candidate vehicle is than the congestion degree of the second candidate vehicle, the more the plot point is located on the left side (negative side) in the horizontal axis direction. As the degree of congestion of the first candidate vehicle becomes higher than the degree of congestion of the second candidate vehicle, the position of the plot point corresponding to the difference in the degree of congestion is shifted to the right side (plus side) in the horizontal axis direction.
図4Aの選定ルールでは、混雑度の差に関する第1閾値として、±0%よりもプラス側の値の閾値1を設定し、混雑度の差が閾値1未満である場合は、待ち時間の差の大小に関係なく、第1候補車両を選定する。図4Aの選定ルールでは、待ち時間の差に関する第2閾値として、閾値2を縦軸上に設定し、混雑度の差が閾値1以上である場合に、待ち時間の差が閾値2以下である場合は第2候補車両を選定し、閾値2を超える場合は第1候補車両を選定する。
In the selection rule of FIG. 4A, as the first threshold for the difference in congestion degree, a threshold value of 1 on the positive side of ± 0% is set. The first candidate vehicle is selected regardless of the magnitude of . In the selection rule of FIG. 4A, a threshold 2 is set on the vertical axis as the second threshold for the waiting time difference, and when the difference in congestion degree is the
図4Aの選定ルールでは、閾値2を固定値としているが、閾値2は、混雑度の差の大きさに応じて変化する可変値であってもよい。図4Bのグラフには、閾値2を混雑度の差の大きさに応じて変化する可変値とした選定ルールの例を示している。図4Bの例の閾値2は、混雑度の差が閾値1よりも増えるほど値が増える可変値である。図4Bの閾値2を選定ルールに用いると、第1候補車両と第2候補車両との混雑度の差が閾値1以上である場合に、配車車両選定部24は、混雑度の差が大きくなるほど、待ち時間の差が大きくても第2候補車両を選定するようになる。
Although the threshold 2 is a fixed value in the selection rule of FIG. 4A, the threshold 2 may be a variable value that changes according to the difference in congestion degree. The graph of FIG. 4B shows an example of a selection rule in which the threshold value 2 is a variable value that changes according to the difference in congestion degree. Threshold 2 in the example of FIG. 4B is a variable value that increases as the difference in the degree of congestion increases over
図4Bの例の選定ルールでは、待ち時間の差に対して、閾値2の他に限界待ち時間を設定している。待ち時間の差が限界待ち時間以上となる場合は、混雑度の差が閾値1以上であっても、第1候補車両を選定する。限界待ち時間を選定ルールに用いると、第1候補車両と第2候補車両との待ち時間が限界待ち時間以上である場合に、配車車両選定部24は、混雑度の差が閾値1以上であっても第1候補車両を選定するようになる。待ち時間の差に対して限界待ち時間を設定するか否かは、例えば、ユーザ属性判断部21がユーザ属性から判断した結果に基づいて決定することができる。
In the selection rule of the example of FIG. 4B, a limit waiting time is set in addition to the threshold value 2 with respect to the waiting time difference. If the waiting time difference is greater than or equal to the limit waiting time, the first candidate vehicle is selected even if the congestion degree difference is greater than or equal to the
図4Bの例の選定ルールでは、待ち時間の差に関する閾値2を、混雑度の差が閾値1以上に増えるとゼロから限界待ち時間までの間で値が増える可変値とした。閾値2の値が変化する範囲は、図4Bの例には限られない。
In the selection rule of the example of FIG. 4B, the threshold 2 regarding the waiting time difference is a variable value that increases between zero and the limit waiting time when the congestion degree difference increases to the
例えば、図4Cの例のように、待ち時間の差に関する閾値2を、混雑度の差が閾値1以上に増えると、時間a(a>0)から時間aよりも長い限界待ち時間までの間で値が増える可変値としてもよい。図4Cの例の選定ルールを用いると、混雑度の差が閾値1以上になった場合に、配車車両選定部24は、待ち時間が最低でも時間aだけ長くなるとしても、混雑度の低い第2候補車両を選定するようになる。
For example, as in the example of FIG. 4C, when the difference in congestion degree increases to
例えば、図4Dの例のように、待ち時間の差に関する閾値2を、混雑度の差が閾値1からb%(b>0)までの間で増えるにつれて、ゼロから限界待ち時間までの間で値が増える可変値としてもよい。図4Dの例では、閾値1以上となった混雑度の差がb%を超えると、b%以下の混雑度の差では限界待ち時間以下の可変値であった閾値2の値が、限界待ち時間で不変の固定値となる。図4Dの例の選定ルールを用いると、混雑度の差が閾値1以上になった場合に、配車車両選定部24は、待ち時間が限界待ち時間を超えて長くなるときには、混雑度の差がどれだけ大きくても、混雑度の高い第1候補車両を選定するようになる。
For example, as in the example of FIG. 4D, the threshold 2 for the waiting time difference is set between zero and the limit waiting time as the congestion degree difference increases between the
上述した閾値1及び閾値2の内容は、ユーザ属性判断部21から入力される判断結果に応じて変更してもよい。例えば、ユーザ属性判断部21の判断結果から、車両50内での快適度よりも時間短縮を重要視する傾向が見られる場合に、図4Dの例の選定ルールとなるように閾値1及び閾値2を設定してもよい。例えば、ユーザ属性判断部21の判断結果から、時間短縮よりも車両50内での快適度を重要視する傾向が見られる場合に、図4Cの例の選定ルールとなるように閾値1及び閾値2を設定してもよい。閾値2の内容は、例えば、ユーザ属性判断部21の判断結果に応じて閾値1の内容を設定した後に、設定した閾値1の内容に応じて設定してもよい。
The contents of the
以上に説明した図4A~図4Dの例による選定ルールでは、第1候補車両と第2候補車両との待ち時間の差及び混雑度の差に対応するプロット点が、グラフ中のハッチングの領域内に位置する場合に、所定条件が成立する。所定条件が成立すると、ユーザ41に配車する車両50として第2候補車両が選定される。
In the selection rules according to the examples of FIGS. 4A to 4D described above, the plotted points corresponding to the difference in waiting time and the difference in degree of congestion between the first candidate vehicle and the second candidate vehicle are within the hatched area in the graph. , the predetermined condition is satisfied. When the predetermined condition is satisfied, the second candidate vehicle is selected as the
図3AのステップS7の配車車両選定処理は、例えば、図3Bの例に示す手順で行うことができる。配車車両選定部24は、ユーザ属性判断部21の判断結果に基づいて、混雑度の差に関する閾値1の、ユーザ属性の内容に応じた値を算出する(ステップS71)。例えば、ユーザ属性の内容から、ウィルス感染時の重症化リスクが高いと判断される高齢者等のユーザの場合は、閾値1を小さい値に設定してもよい。閾値1の設定と共に、あるいは、閾値1の設定に代えて、図4B~図4Dの選定ルールにおける限界待ち時間を長めの時間に設定してもよい。
The dispatched vehicle selection process in step S7 of FIG. 3A can be performed, for example, by the procedure shown in the example of FIG. 3B. Based on the determination result of the user
配車車両選定部24は、判定部として、判定ステップを実行する(ステップS72)。判定ステップでは、第1候補車両の混雑度が第2候補車両の混雑度よりも閾値1以上高いか否かを判定する。
The dispatched
第1候補車両と第2候補車両との混雑度の差が閾値1以上でない場合は(ステップS72でNO)、後述するステップS75に処理を移行する。混雑度の差が閾値1以上である場合は(ステップS72でYES)、配車車両選定部24は、ステップS71で算出した混雑度の差に応じて、待ち時間の差に関する閾値2の値を算出する(ステップS73)。ステップS73における閾値2の算出は、算出した閾値2をユーザ属性判断部21の判断結果に応じて変更することを含むこととしてもよい。閾値2が可変値を含む場合、配車車両選定部24は、閾値2の値を定義する数式等を設定してもよい。限界待ち時間を設定する図4B~図4Dの選定ルールにおける閾値2は、例えば、閾値2=限界待ち時間×{(混雑度差-閾値1)/(100-閾値1)}の式で、閾値2の値を設定することができる。
If the difference in the degree of congestion between the first candidate vehicle and the second candidate vehicle is not equal to or greater than the threshold value 1 (NO in step S72), the process proceeds to step S75, which will be described later. If the difference in the degree of congestion is equal to or greater than threshold 1 (YES in step S72), the dispatched
配車車両選定部24は、第1候補車両と第2候補車両との待ち時間の差が閾値2以下であるか否かを確認する(ステップS74)。待ち時間の差が閾値2以下でない場合は(ステップS74でNO)、ステップS75に処理を移行する。ステップS75では、配車車両選定部24は、選定ステップとして、待ち時間が最短の第1候補車両を、ユーザ41に配車する車両50として選定する。
The dispatched
待ち時間の差が閾値2以下である場合は(図3BのステップS74でYES)、配車車両選定部24は、運行制御ステップを実行する(ステップS76)。運行制御ステップでは、配車車両選定部24は、待ち時間が長い第2候補車両が待ち時間の短い第1候補車両を追い抜く移動指示を含む走行経路を生成する。
If the waiting time difference is equal to or less than the threshold value 2 (YES in step S74 in FIG. 3B), the dispatched
生成した走行経路は、第2候補車両がユーザ41に配車する車両50に決定した後、移動指示部28により配車計画データベース部34から読み出される。移動指示部28は、読み出した走行経路にしたがって移動指示を生成し、第2候補車両の移動指示受信部53に送信する。第2候補車両では、移動指示受信部53が受信した移動指示の走行経路にしたがって、自動運転ECU54が、第1候補車両を追い抜くように第2候補車両を自動運転で走行させる。
The generated travel route is read from the vehicle allocation
配車車両選定部24は、第2候補車両が第1候補車両を追い抜く移動指示を含む走行経路を生成することで、第1候補車両を追い抜くように第2候補車両の運行を制御することができる。
The dispatched
運行制御ステップの後に、配車車両選定部24は、選定ステップとして、待ち時間が2番目に短い第2候補車両をユーザ41に配車する車両50として選定し(ステップS77)、その後、図3AのステップS7の配車車両選定処理を終了する。図3Bの運行制御ステップ(ステップS76)は、省略してもよい。
After the operation control step, the dispatched
ステップS9では、走行経路決定部25及びユーザ調整部26が、ユーザ41に配車する車両50を決定する配車車両決定処理を行う。配車車両決定処理は、例えば、図3Cの例に示す手順で行うことができる。ユーザ調整部26は、提示ステップを実行する(ステップS91)。提示ステップでは、ユーザ調整部26は、配車車両の選択候補として、待ち時間算出部22が抽出した配車候補の車両50の情報をユーザ41に提示する処理を実行する。この処理は、例えば、配車車両選定部24が選定した車両50と選定しなかった車両50とを示す配車候補の車両50の情報のデータをユーザ端末40に送信し、走行経路の内容をユーザ端末40の不図示のディスプレイに表示させることで、実行することができる。
In step S<b>9 , the travel
走行経路決定部25は、配車する車両50のユーザ41による選択データをユーザ調整部26が受信したか否かを確認する(ステップS93)。選択データをユーザ調整部26が受信していない場合は(ステップS93でNO)、受信するまでステップS93をリピートする。受信した場合は(ステップS93でYES)、走行経路決定部25は、確定ステップを実行する(ステップS95)。確定ステップでは、走行経路決定部25は、ユーザ調整部26が受信した選択データにおいてユーザ41が選択した車両50を、ユーザ41に配車する車両50として確定させる。ユーザ41に配車する車両50を確定させた後、図3AのステップS9の配車車両決定処理を終了する。
The travel
以上の通り、本実施形態では、ユーザ41からの配車要求に対して、待ち時間算出部22が、ユーザ41に配車する候補車両として、乗車地点におけるユーザ41の待ち時間が短いものから順に複数の車両50を抽出する。待ち時間が最短の第1候補車両の混雑度が、待ち時間が2番目以降の他の候補車両の混雑度よりも閾値1以上である場合に、第1候補車両と他の候補車両との待ち時間の差を考慮して、どちらかの候補車両をユーザ41に配車する車両50として選定する。
As described above, in this embodiment, in response to a vehicle allocation request from the
本実施形態では、待ち時間の差を考慮することで、例えば、待ち時間の差が閾値2よりも大きければ、混雑度が高くても待ち時間が短い第1候補車両を選定し、閾値2よりも小さければ、待ち時間が長くなっても混雑度が低い他の候補車両を選定することができる。本実施形態のサーバ20では、車両50の混雑度を考慮してデマンド型交通システム10の配車車両を選定することができる。
In this embodiment, by considering the difference in waiting time, for example, if the difference in waiting time is greater than threshold 2, the first candidate vehicle with short waiting time even if the degree of congestion is high is selected. is small, it is possible to select another candidate vehicle with a low degree of congestion even if the waiting time is long. The
本実施形態では、閾値2を、例えば、図4B~図4Dの選定ルールのように、閾値1以上の混雑度の差が大きくなるほど閾値2の値が増える可変値とした。閾値2をこのような可変値とすることで、混雑度の差が大きいほど、待ち時間が長くなっても混雑度が低い車両50が配車されやすくすることができる。
In the present embodiment, the threshold 2 is a variable value that increases as the difference in the degree of congestion greater than or equal to the
本実施形態の閾値1及び閾値2は、ユーザ属性判断部21の判断結果に基づいて、ユーザ属性の内容に応じた内容に変更してもよい。閾値1及び閾値2の内容をユーザ属性の内容に応じて変更すれば、例えば、車両50内での快適度と時間短縮とのどちらを重要視するかが属性によって異なっても、車両50の選定されやすさを属性に応じて変えることができる。ユーザ属性の内容に応じて変更するのは、閾値1及び閾値2の内容のうちどちらか一方だけでもよい。図3Bの配車車両選定処理では、閾値1だけをユーザ属性の内容に応じて変更する場合を説明している。
混雑度算出部23は、ユーザ41の乗車時の予想混雑度から、第1候補車両と他の候補車両との混雑度の差を算出してもよい。混雑度の差を乗車時の予想混雑度から算出することで、混雑度の差の算出時点での混雑度の差でなく乗車時の混雑度の差を考慮して、配車車両を選定することができる。
The congestion
本実施形態では、配車車両選定部24が選定した候補車両と選定しなかった候補車両とをユーザ端末40に通知し、ユーザ41が選択した候補車両をユーザ41に配車する車両50として決定するようにした。ユーザ41の選択を経て配車車両を決定することで、待ち時間が最短の第1候補車両と混雑度の差を考慮した他の候補車両とをユーザ41に提案し、どちらにするかを選ばせることができる。
In this embodiment, the candidate vehicles selected by the dispatched
本実施形態では、第1候補車両でなく他の候補車両をユーザ41に配車する車両50として選定した場合に、配車車両選定部24が、待ち時間が長い第2候補車両が待ち時間の短い第1候補車両を追い抜く移動指示を含む走行経路を生成する。このような移動指示を含む走行経路を、他の車両候補がユーザ41に配車する車両50に決定した後に、他の候補車両を走行させる際に利用すると、運行計画の運行経路である走行経路上で第1候補車両を追い抜くように他の候補車両の運行が制御される。この制御により、混雑度の低い他の候補車両を先行する第1候補車両よりも先にユーザ41の乗車地点に到着させることができる。
In this embodiment, when other candidate vehicles than the first candidate vehicle are selected as the
なお、上述の実施形態は本発明の一例である。このため、本発明は、上述の実施形態に限定されることはなく、この実施形態以外の形態であっても、本発明に係る技術的思想を逸脱しない範囲であれば、設計などに応じて種々の変更が可能であることは勿論である。 Note that the above-described embodiment is an example of the present invention. For this reason, the present invention is not limited to the above-described embodiment, and even if it is a form other than this embodiment, as long as it does not deviate from the technical idea according to the present invention, according to design etc. Of course, various modifications are possible.
10 デマンド型交通システム
20 サーバ
21 ユーザ属性判断部
22 待ち時間算出部
23 混雑度算出部
24 配車車両選定部
25 走行経路決定部
26 ユーザ調整部
35 配車車両選定装置
40 ユーザ端末
41 ユーザ
50,56,57 車両
60 巡回ルート
67 乗車地点
10 demand-
Claims (7)
前記第1候補車両の混雑度が、前記複数の候補車両のうち前記第1候補車両以外の他の候補車両の混雑度よりも第1閾値以上高いか否かを判定する判定ステップと、
前記第1候補車両の混雑度が前記他の候補車両の混雑度よりも前記第1閾値以上高いと判定され、かつ、前記第1候補車両の前記待ち時間と前記他の候補車両の前記待ち時間との時間差が第2閾値以下であることにより、所定条件が成立した場合に、前記他の候補車両を配車車両として選定し、前記所定条件が成立しなかった場合に、前記第1候補車両を配車車両として選定する選定ステップと、
を含むデマンド型交通システムの配車車両選定方法。 At least a first candidate vehicle with the shortest waiting time and a second candidate vehicle with the second shortest waiting time at the user's boarding point determined from an operation plan in demand-type traffic, in response to a dispatch request from the user. an extracting step of extracting a plurality of candidate vehicles with short waiting times;
a determination step of determining whether or not the degree of congestion of the first candidate vehicle is higher than the degree of congestion of candidate vehicles other than the first candidate vehicle among the plurality of candidate vehicles by a first threshold or more;
It is determined that the degree of congestion of the first candidate vehicle is higher than the degree of congestion of the other candidate vehicle by the first threshold value or more, and the waiting time of the first candidate vehicle and the waiting time of the other candidate vehicle. When the predetermined condition is satisfied by the time difference between the second candidate vehicle and A selection step for selecting as a dispatched vehicle;
A dispatch vehicle selection method for a demand-type transportation system, including
前記第1候補車両の混雑度が、前記複数の候補車両のうち前記第1候補車両以外の他の候補車両の混雑度よりも第1閾値以上高いか否かを判定する判定部と、
前記第1候補車両の混雑度が前記他の候補車両の混雑度よりも前記第1閾値以上高いと判定され、かつ、前記第1候補車両の前記待ち時間と前記他の候補車両の前記待ち時間との時間差が第2閾値以下であることにより、所定条件が成立した場合に、前記他の候補車両を配車車両として選定し、前記所定条件が成立しなかった場合に、前記第1候補車両を配車車両として選定する選定部と、
を備えるデマンド型交通システムの配車車両選定装置。 At least a first candidate vehicle with the shortest waiting time and a second candidate vehicle with the second shortest waiting time at the user's boarding point determined from an operation plan in demand-type traffic, in response to a dispatch request from the user. an extracting unit that extracts a plurality of candidate vehicles with short waiting times,
a determination unit that determines whether the degree of congestion of the first candidate vehicle is higher than the degree of congestion of candidate vehicles other than the first candidate vehicle among the plurality of candidate vehicles by a first threshold or more;
It is determined that the degree of congestion of the first candidate vehicle is higher than the degree of congestion of the other candidate vehicle by the first threshold value or more, and the waiting time of the first candidate vehicle and the waiting time of the other candidate vehicle. When the predetermined condition is satisfied by the time difference between the second candidate vehicle and A selection unit that selects as a dispatched vehicle;
A dispatch vehicle selection device for a demand-type transportation system.
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