JP3728694B2

JP3728694B2 - 車両運行支援システム

Info

Publication number: JP3728694B2
Application number: JP2001392418A
Authority: JP
Inventors: 彰岩田; 啓志松尾; 清美天野
Original assignee: つばめ交通協同組合; 彰岩田; 啓志松尾
Priority date: 2001-12-25
Filing date: 2001-12-25
Publication date: 2005-12-21
Anticipated expiration: 2021-12-25
Also published as: JP2003196791A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、車両運行支援システムに関し、特に営業車両の実車率向上に適した車両運行支援システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来から、特開２００１−２６６２９３号公報に示すように、タクシー等の営業車両の実車率を向上させるための車両運行支援システムが知られている。この公報に示すシステムでは、データベースに、営業に関してアクセスの生じ易い営業見込み地域を示す支援情報が予め設定登録されており、営業車両からの要求に応じて、その営業車両の現在位置から最寄りの営業見込み地域を示す支援情報を送信することにより、実車率の向上を図っている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、上記従来の車両運行支援システムにおいては、支援情報は営業データ等を統計処理することによりデータベースに予め設定登録されているものであり、この支援情報は定期的に更新されるものの、営業の発生状況の時々刻々の変化に追従することは困難であるという問題があった。
【０００４】
この発明は、上述した問題を解決するものであり、営業の発生状況の変化に対する追従性を高めることにより、実車率の一層の向上を図ることができる車両運行支援システムを提供することを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
本発明の車両運行支援システムは、営業車両に設けられた車両用装置と、前記車両用装置と無線を介して交信可能な管理用システムと、を備え、前記管理用システムから前記車両用装置に、営業の発生が見込まれる地域を目的地として示す支援情報を送信することにより、前記営業車両の運行を支援するものであって、前記車両用装置が、前記管理用システムと交信するための送受信手段と、自車の現在位置を計測する位置計測手段と、計測された現在位置を示す位置データと営業の発生を知得可能な現況データとを含むリアルタイムデータを、前記管理用システムに向けて送信させるための制御手段と、前記管理用システムから受信した前記支援情報を出力する出力手段と、を有し、前記管理用システムが、前記車両用装置から受信した前記位置データに基づいて前記営業車両の位置を管理する管理手段と、営業が発生した場所及び時刻についてのデータを含む前記営業車両の営業データを取得する手段と、取得した営業データを記憶する記憶手段と、を有し、記憶されている営業データを処理することにより生成される統計データと、前記車両用装置から受信した前記リアルタイムデータと、の両方に基づいて、現在の需要の分布予想を生成し、前記分布予想に基づいて前記支援情報を生成し、前記車両用装置に送信するものであって、前記分布予想を生成する際に、前記営業車両の営業区域を分割することにより決定される地区のそれぞれについて、前記統計データに基づいて過去の営業発生頻度を生成し、前記地区のそれぞれについて、前記リアルタイムデータに基づいて、営業が発生する度に営業が発生した前記地区の需要発生頻度を上げ、時間が経過するにつれて需要発生頻度を下げることにより、需要発生頻度の予想を生成し、前記過去の営業発生頻度と前記需要発生頻度の予想とに基づいて、前記分布予想を生成することを特徴とする。
【０００６】
また、本発明の車両運行支援システムは、営業車両に設けられた車両用装置と、前記車両用装置と無線を介して交信可能な管理用システムと、を備え、前記管理用システムから前記車両用装置に、営業の発生が見込まれる地域を目的地として示す支援情報を送信することにより、前記営業車両の運行を支援する車両運行支援システムであって、前記車両用装置が、前記管理用システムと交信するための送受信手段と、自車の現在位置を計測する位置計測手段と、計測された現在位置を示す位置データと営業の発生を知得可能な現況データとを含むリアルタイムデータを、前記管理用システムに向けて送信させるための制御手段と、前記管理用システムから受信した前記支援情報を出力する出力手段と、を有し、前記管理用システムが、前記車両用装置から受信した前記位置データに基づいて前記営業車両の位置を管理する管理手段と、営業が発生した場所及び時刻についてのデータを含む前記営業車両の営業データを取得する手段と、取得した営業データを記憶する記憶手段と、を有し、記憶されている営業データを処理することにより生成される統計データと、前記車両用装置から受信した前記リアルタイムデータと、の両方に基づいて、現在の需要の分布予想を生成し、前記分布予想に基づいて前記支援情報を生成し、前記車両用装置に送信するものであって、前記分布予想を生成する際に、前記営業車両の営業区域を分割することにより決定される地区のそれぞれについて、前記統計データに基づいて過去の営業発生頻度を生成し、前記地区のそれぞれについて、前記リアルタイムデータに基づいて需要発生頻度の予想を生成し、前記過去の営業発生頻度と前記需要発生頻度の予想とに基づいて、前記分布予想を生成し、前記支援情報を生成する際に、前記需要発生頻度の予想により営業の発生が見込まれる前記地区について、当該地区における前記需要発生頻度の予想に応じた台数だけ前記営業車両を選択して、選択された前記営業車両に対しては当該地区を目的地とし、選択されなかった残りの前記営業車両に対しては、前記需要発生頻度の予想により営業の発生が見込まれる前記地区以外の前記地区であって、前記過去の営業発生頻度により営業の発生が見込まれる前記地区を、目的地とするように、前記支援情報を生成することを特徴とする。
【０００８】
また、前記残りの営業車両に対する目的地を決定する際に、前記営業区域を前記残りの営業車両が各領域に１台ずつ存在するように複数の領域に分割し、前記領域において、前記需要発生頻度の予想により営業の発生が見込まれる前記地区以外の前記地区のうちで、前記過去の営業発生頻度が最も高い前記地区を、前記過去の営業発生頻度により営業の発生が見込まれる前記地区として、当該領域に存在する前記残りの営業車両の目的地とすることが好ましい。
【０００９】
また、前記営業区域を前記領域に分割する際に、前記残りの営業車両の位置を母点とするボロノイ分割を用いることが好ましい。
【００１２】
【発明の実施の形態】
以下、本発明をタクシーの運行を支援するための車両運行支援システムに適用した場合の一実施形態について、図面に基づいて説明する。本実施形態では営業車両はタクシーであり、営業の発生とはタクシーが乗客を獲得すること、すなわち、実車になることを意味し、営業の消滅とは空車になることを意味する。また、需要の発生とは、タクシーを待つ客が発生することを意味し、需要の分布とは、タクシーを待つ客の分布を意味する。
【００１３】
本実施形態の車両運行支援システムは、図１に示す管理用システム１と、図２に示す車両用装置２とから構成されている。管理用システム１は、タクシー会社の配車センター等に設置されるコンピュータシステムであり、車両用装置２は、タクシーに設置される装置である。管理用システム１と車両用装置２とは、後述するように、無線基地局用装置３を経ることにより、無線を介して互いに交信可能である。
【００１４】
管理用システム１は、図１に示すように、タクシーの位置を管理する管理手段として周知のＡＶＭ（ＡｕｔｏｍａｔｉｃＶｅｈｉｃｌｅＭｏｎｉｔｏｒｉｎｇ）システム１０を備えている。ＡＶＭシステム１０は、インターフェース装置１０１、インターフェース装置１０１に接続された通信制御装置１０２、通信制御装置１０２に接続されたＡＶＭサーバ１０３、及び、ＡＶＭサーバ１０３に接続されたパソコン１０４を備えている。そして、インターフェース装置１０１は、電話回線１００を介して無線基地局用装置３のインターフェース装置３１に接続されている。また、このＡＶＭシステム１０には、顧客からの電話による配車申し込みを受けつけるため、周知のＣＴＩ（ＣｏｍｐｕｔｅｒＴｅｌｅｐｈｏｎｅＩｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）システム（図示せず）が接続され、顧客から電話による配車の申し込みがあれば、顧客に近い営業車両の車両用装置２に顧客のデータを送信するように構成されている。
【００１５】
また、管理用システム１は、通信制御装置１０２及びＡＶＭサーバ１０３に接続されたメインサーバ１１、メインサーバ１１に接続されたパソコン１２及びデータベース１３、及び、データベース１３に接続されたパソコン１４を備えている。メインサーバ１１は、支援情報を生成するための主な手段として機能するものであり、データベース１３は、営業データを記憶する記憶手段として機能するものである。また、データベース１３には、タクシーの営業区域や営業区域を分割した各地区についての情報、及び、営業データから得られる統計データも格納されている。パソコン１４は、周知のＡＴＩＳ（ＡｄｖａｎｃｅｄＴｒａｆｆｉｃＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｅｒｖｉｃｅ）センターのＡＴＩＳシステム９に接続され、ＡＴＩＳシステム９から定期的に送信される渋滞地域や事故発生地域等を示す交通情報を受信可能に構成されている。
【００１６】
さらに、管理用システム１は、ＩＣカード等の記録媒体１５から営業データを取得する手段として、記録媒体１５に記録された各タクシーの営業データを読み取るためのインターフェース装置１６、インターフェース装置１６に接続された営業データサーバ１７、及び、営業データサーバ１７に接続されたパソコン１８を備えている。そして、営業データサーバ１７はデータベース１３に接続され、取得した営業データをデータベース１３に記憶させるように構成されている。
【００１７】
無線基地局用装置３は、複数の配車センターに共同利用される無線基地局に設けられており、インターフェース装置３１、インターフェース装置３１に接続された基地無線機３２、及び、基地無線機３２に接続された送受信用アンテナ３４を備えている。そして、タクシー会社毎に割り当てられた無線周波数を用いて、各タクシー会社のタクシーに設けられた車両用装置２と交信を行うように構成されている。そして、インターフェース装置３１は、電話回線１００を介して管理用システム１のインターフェース装置１０１に接続されているので、管理用システム１は、無線基地局用装置３を経ることにより、無線を介して車両用装置２と交信可能である。
【００１８】
車両用装置２は、図２に示すように、管理用システム１との間のデータの送受信を制御するための制御手段としてコントローラ２０を備えている。コントローラ２０には、ディスプレイ２０ａが設けられている。
【００１９】
また、車両用装置２は、管理用システム１との間で信号の送受信を行うための送受信手段として、コントローラ２０に接続されたタクシー無線機２１、及び、タクシー無線機２１に接続された送受信用アンテナ２３を備えている。
【００２０】
また、車両用装置２は、自車の現在位置を計測する位置計測手段として、コントローラ２０に接続されたＧＰＳ受信機２４、及び、ＧＰＳ受信機２４に接続されたＧＰＳアンテナ２５を備えており、周知のＧＰＳ（ＧｒｏｂａｌＰｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇＳｙｓｔｅｍ）を利用することにより、自車の現在位置を計測することができる。
【００２１】
また、車両用装置２は、コントローラ２０に接続されたインターフェース装置２７、及び、インターフェース装置２７に接続された車両用ナビゲーション装置（以下、カーナビと言う。）２８を備えており、カーナビ２８に設けられているディスプレイ２８ａは、管理用システム１から受信した支援情報を出力する出力手段として機能する。
【００２２】
さらに、車両用装置２は、コントローラ２０に接続されたタクシーメータ２６を備えている。
【００２３】
以上のように構成された車両運行支援システムの動作について、次に説明する。
【００２４】
各タクシーの車両用装置２は、例えば１分毎といった短時間毎に、ＧＰＳを利用して自車の現在位置を計測し、計測された現在位置を示す位置データを含むリアルタイムデータを管理用システム１に送信する。リアルタイムデータには、位置データの他に、各タクシーの車番等の識別データ、年・月・日・時・分を含む現在の時刻を示す時刻データ、及び、現在の営業状況を示す現況データが含まれている。そして、現況データには、タクシーメータ２６により知得される空車か実車かの区別を示すデータが含まれている。したがって、リアルタイムデータを受信した管理用システム１は、現況データが空車から実車を示すようになると営業が発生したことを知得することができ、現況データが実車から空車を示すようになると営業が消滅したことを知得することができる。
【００２５】
また、タクシーが客を拾って実車になると、車両用装置２が、タクシーメータ２６により実車になった旨を知得して、営業発生を示す現況データを含むリアルタイムデータを管理用システム１に送信することとしてもよい。同様に、タクシーが空車になると、車両用装置２が、タクシーメータ２６により空車になった旨を知得して、営業消滅を示す現況データを含むリアルタイムデータを管理用システム１に送信することとしてもよい。
【００２６】
送信されたリアルタイムデータは、無線基地局用装置３、電話回線１００、インターフェース装置１０１、通信制御装置１０２を経て、ＡＶＭサーバ１０３に入力されるので、ＡＶＭサーバ１０３は、各タクシーの現在位置、営業発生位置（すなわち、実車になった位置）、営業消滅位置（すなわち、空車になった位置）、空車か実車かの状態を時々刻々知得することができる。また、ＡＶＭサーバ１０３は、受信したリアルタイムデータを、即時、メインサーバ１１に送信するので、メインサーバ１１も、リアルタイムデータを時々刻々取得することができる。
【００２７】
一方、車両用装置２は、タクシーメータ２６からの出力データに基づいて、営業発生及び消滅位置、営業発生及び消滅の年・月・日・時・分を含む時刻、実車走行距離、空車走行距離、運賃等のデータを含む営業データを、時系列的にＩＣカード等の記録媒体１５に記録できるように構成されている。したがって、例えば１日の営業終了後に記録媒体１５をインターフェース装置１６に読み込ませることにより、営業データサーバ１７は毎日の各タクシーの営業データを取得することができる。営業データサーバ１７は、取得した営業データをデータベース１３に蓄積する。
【００２８】
メインサーバ１１は、定期的に営業データをデータベース１３から取得して統計処理し、統計データを生成して、データベース１３を更新する。本実施形態では、メインサーバ１１は、過去の所定期間に渡る営業データに基づいて、地区別及び時間帯別に営業発生回数を集計することにより、地区別及び時間帯別の過去の営業発生回数を含む統計データを生成する。ここで、所定期間とは、例えば１か月や１年というように、ある程度長い期間とする。また、地区とは、自社のタクシーの営業区域を分割することにより決定されるそれぞれの地域を言い、例えば、営業区域をブロック毎に分割することにより地区を決める。また、時間帯とは、日（例えば曜日）も考慮に入れたものを言い、例えば、営業時間が６時から２４時までであれば、月曜日の６時０分から６時１０分直前まで、月曜日の６時１０分から６時２０分直前まで、…、日曜日の２３時５０分から２４時まで、というように時間帯を決める。
【００２９】
このような統計データから得られる情報のイメージを、図３(a) に示す。図３(a) は、ある時間帯における営業区域全体の営業発生分布を示しており、外枠Ｂで囲まれた全体が営業区域全体を表し、符号Ａで示すような１つのマスが１つの地区を表し、色の濃淡は、過去のその時間帯における営業発生の多寡を表している。すなわち、例えばマスＡ１のように色の濃いマスは、その時間帯において営業の発生が多かった地区を表し、マスＡ２のように色の薄いマスは、その時間帯において営業の発生が少なかった地区を表す。図３(a) の例では、マスＡ１で表される地区付近が最も営業発生が多く、周囲に行くに従って営業発生が少なくなっていることが分かる。そして、この図３(a) に示すようなイメージは時間帯毎に時系列的に得られるので、それらのイメージを順に観察すれば、マスの色の濃淡は、長期的なトレンドを反映して緩やかに変化していくと考えられる。すなわち、統計データは、営業発生の趨勢（トレンド）を示すトレンドデータとも言える。
【００３０】
一方、図３(b) は、リアルタイムデータから得られる情報のイメージであり、現在の営業発生分布を表している。すなわち、図３(b) においても、図３(a) と同様に、外枠で囲まれた全体が営業区域全体を表し、各マスは各地区を表しているが、色の濃淡は、現在の営業発生の多寡を表している。ここに言う現在とは、正確には、例えば過去１０分間というように、現在より少し前から現在までのごく短時間を言う。このように、リアルタイムデータから得られる情報は、現在のごく短時間の状況しか反映しないため、その時々の営業発生要因に応じて大きく変化し、そのイメージにおいては、図３(b) に示すように、色のついたマスが疎らに不規則に分布することになる。
【００３１】
このように、統計データ（以下、トレンドデータとも言う。）は緩やかな変化成分を表しており、確実性は高いが急な変化に対する追従性は劣ると考えられる。一方、リアルタイムデータは急な変化成分を表しており、その時々の変化に追従し得るものではあるが、部分的な観測であるため確実性は劣ると考えられる。そこで、トレンドデータを基本とし、トレンドデータに含まれない情報を得るためにリアルタイムデータを用いれば、確実性が高く、しかも、変化に対する追従性が高い予想をなし得ると考えられる。そこで、トレンドデータとリアルタイムデータの両方を用いて、現在の客の分布を予想することとする（図４参照）。
【００３２】
そして、本実施形態では、以下に説明するように、まず、リアルタイムデータに基づいて現在の状況から客の発生を予想するとともに、トレンドデータに基づいて過去の状況から客の発生を予想し、それぞれ客の発生が予想される地区にタクシーを割り振る方法を提案することとする。以下、提案手法について説明する。
【００３３】
メインサーバ１１は、リアルタイムデータに基づいて、各地区の需要発生頻度を予想する。需要発生頻度とは、本実施形態においては、タクシーを待つ客の発生頻度である。ここで、短時間に乗客を多く獲得した地区には、他の客がいる可能性が高いと予想されるので、メインサーバ１１は、図５に示すように、タクシーが乗客を獲得する度に（すなわち、営業発生を示すリアルタイムデータを受け取る度に）需要発生頻度を上げるが、この需要発生頻度は、時間が経過するにつれ下降するものとする。図４では、１次関数的に予想営業発生頻度を下げているが、指数関数的に下げてもよく、他の適当な関数を用いてもよい。このようにして、メインサーバ１１は、各地区の需要発生頻度の予想（以下、頻度予想とも言う。）を生成し、時々刻々更新する。この頻度予想が高い地区は、客の発生が予想される地区となる。
【００３４】
一方、メインサーバ１１は、あらかじめ、統計データに基づいて各地区における過去の営業発生頻度（単位時間あたりの営業発生回数）を時間帯毎に算出し、統計データに含めて、データベース１３に記憶させておく。そして、支援情報の生成に際して、例えば、金曜日の２０時現在の支援情報を生成するとすれば、金曜日の２０時から２０時１０分直前までの時間帯の各地区の営業発生頻度を取得する等、現在の時間に対応する時間帯の各地区の営業発生頻度をデータベース１３から取得する。この過去の営業発生頻度が高い地区は、客の発生が予想される地区となる。
【００３５】
そして、メインサーバ１１は、まず、頻度予想に基づいて、タクシーの目的地を決定する。すなわち、例えば頻度予想が所定レベル以上の地区等、頻度予想により営業の発生が見込まれる地区について、その地区への距離が近い順に、その地区の頻度予想に応じた数だけタクシーを選択し、それらの選択されたタクシーに対してはその地区を目的地とする。ここで、距離が近いとは、時間的に距離が近い、すなわち、到達時間が短いという意であり、到達時間は、ＡＴＩＳシステム９から取得される交通情報を考慮して計算される。なお、その地区に既に存在するタクシーは距離を０とし、距離が同じ複数のタクシーの中から幾つかのタクシーを選択するときは、適当な順に選択する。以下、図６を用いて説明する。
【００３６】
図６では、地区Ｃ１、Ｃ２が、頻度予想により営業の発生が見込まれる地区とされている。そして、地区Ｃ１の頻度予想は３とされているため、地区Ｃ１に近い順に３台のタクシーＴ１、Ｔ２、Ｔ３が選択され、これらのタクシーＴ１、Ｔ２、Ｔ３には地区Ｃ１が目的地とされる。なお、タクシーＴ４は、タクシーＴ３と同様に地区Ｃ１に近いのであるが、地区Ｃ１については頻度予想に応じた数だけタクシーが選択されてしまっているので、地区Ｃ１を目的地とするタクシーとしては選択されない。また、地区Ｃ２の頻度予想は５とされているため、地区Ｃ２に近い順に５台のタクシーＴ５、Ｔ６、Ｔ７、Ｔ８、Ｔ９が選択され、タクシーＴ５、Ｔ６、Ｔ７、Ｔ８、Ｔ９には地区Ｃ２が目的地とされる。なお、タクシーＴ１０は、タクシーＴ９の次に地区Ｃ２に近いのであるが、地区Ｃ２を目的地とするタクシーとしては選択されない。また、タクシーＴ１１は、いずれの地区についても選択されない。このように、メインサーバ１１は、まず、頻度予想によってタクシーの目的地を決定する。
【００３７】
なお、ここでは、説明の簡単のために、頻度予想と同じ数のタクシーを選択することとしたが、勿論これに限られるものではなく、頻度予想に応じた数のタクシーを選択するものであればよい。例えば、適当な関数を用いて、頻度予想からタクシーの数を算出するものであってもよいし、頻度予想とタクシーの数との対応テーブルを使用してもよい。
【００３８】
次に、メインサーバ１１は、いずれの地区についても選択されなかったため、目的地が決定しなかった残りのタクシー（図６の例では、タクシーＴ４、Ｔ１０、Ｔ１１）について、過去の営業発生頻度に基づいて目的地を決定する。すなわち、営業区域を分割することにより、残りのタクシーが存在する領域をそれぞれ重ならないように決定し、それぞれの領域において、頻度予想によっては目的地とされなかった地区のうちで（すなわち、図６の地区Ｃ１、Ｃ２のように、既に頻度予想に基づいてタクシーが割り当てられた地区は除いて）、過去の営業発生頻度が最も高かった地区を、その領域に存在するタクシーの目的地とする。ここで、それぞれの領域は、ボロノイ分割によって定める。すなわち、ボロノイ領域とする。ボロノイ分割とは、互いの間隔を等分するように分割する手法であり、以下、図７を用いて説明する。
【００３９】
図７において、タクシーＴ４、Ｔ１０、Ｔ１１、Ｔ１２は、頻度予想によっては選択されず目的地が決定しなかったタクシーである。そこで、タクシーＴ４、Ｔ１０間をラインＬ１で等分する。すなわち、タクシーＴ４からラインＬ１までの距離と、タクシーＴ１０からラインＬ１までの距離とが同じになるようにラインＬ１を定めるが、ここに言う距離も時間的な距離であり、到達時間と言い換えてもよい。同様に、タクシーＴ４、Ｔ１１間をラインＬ２で等分し、タクシーＴ４、Ｔ１２間をラインＬ３で等分することにより、タクシーＴ４の領域Ｄ１を決定する。また、同様にして、タクシーＴ１０、Ｔ１１、Ｔ１２の領域Ｄ２、Ｄ３、Ｄ４を決定する。なお、実際には、正確に等分することは困難であるので、ここに言う等分とは略等分する場合を含み、距離が同じと言うときも距離が略同じである場合を含むものとする。
【００４０】
そして、メインサーバ１１は、タクシーＴ４については、領域Ｄ１において、頻度予想によっては目的地とされなかった地区のうちで、最も過去の営業発生頻度が高い地区Ｃ３を目的地とし、同様に、タクシーＴ１０、Ｔ１１、Ｔ１２については、地区Ｃ４、Ｃ５、Ｃ６を目的地とする。
【００４１】
なお、タクシーの存在領域は、ボロノイ分割以外の方法で定めてもよく、要するに領域どうしが重ならないように定めればよい。
【００４２】
以上のように、メインサーバ１１は各タクシーの目的地を決定し、支援情報を生成して各タクシーの車両用装置２に送信する。送信された支援情報は、無線基地局用装置３を経て車両用装置２に受信され、車両用装置２は、受信した支援情報をカーナビ２８のディスプレイ２８ａに表示する。この表示の一例を図８に示す。本実施形態では、例えば目的地となる地区は最も濃い色で表示し、それ以外の地区は、過去の営業発生頻度又は予想された需要発生頻度に応じて、頻度が下がるにつれ色を薄くする等、地図を色分けすることにより目的地を示している。
【００４３】
なお、カーナビ２８が設けられてない場合には、コントローラ２０のディスプレイ２０ａ上に、目的地の地名や目的地までの距離等を文字表示させることとしてもよい。
【００４４】
次に、上記した本実施形態の効果について評価するために、客発生モデルを作成してシミュレーションを行った結果について説明する。ここで、客発生モデルは、次の▲１▼〜▲４▼のように作成する。
【００４５】
▲１▼モデルの対象はある繁華街であり、１マスの大きさを１ブロックに想定した縦１２横２８の３３６マスのマップを用いる。
【００４６】
▲２▼客が発生する間隔はランダムであり、客の発生頻度をｆとしたとき、その間隔がｔである確率を次式イで与える。
【００４７】
Ｐ（ｔ）＝１−ｅ^- ^f ^t …イ
なお、発生頻度ｆの値は、各マスで異なる値を取り、時間帯によって変化するものとする。
【００４８】
▲３▼客が同時にＫ人発生する確率を次式ロのようにポアソン分布で与える。
【００４９】
Ｐ_K ＝（Ｆ^K ／Ｋ！）ｅ^-F …ロ
なお、平均発生人数Ｆは、すべてのマスで同じ値とする。
【００５０】
▲４▼客は、発生してからＴｄステップ後に消滅するものとする。なお、タクシーが隣接するマスへ移動するという行動を１ステップとする。
【００５１】
さらに、シミュレーション条件を次の(i) 〜(v) のように設定する。
【００５２】
(i) シミュレーション時間を５４０ステップとする。
【００５３】
(ii)客の仮想的な発生頻度ｆとしては、ＧＰＳから得られる過去の利用可能な３０日分のデータを元に、前半２８日のデータを加算して生成されたｆ１、及び、後半２日のデータを加算して生成されたｆ２を用いる。
【００５４】
(iii) 客の平均発生人数Ｆ＝３とする。
【００５５】
(iv)客の消滅時間Ｔｄ＝５とする。
【００５６】
(v) タクシーの行動は、上下左右の４方向とし、シミュレーション範囲からはずれるような行動や１ステップ前にいたマスへの移動は禁止とし、客を獲得したタクシーの代わりのタクシーが、次ステップにランダムにマップに出現するものとする。
【００５７】
以上のように、ｆ１を用いたモデル、及び、ｆ２を用いたモデルの２つの客発生モデルを作成し、提案手法、統計手法、及び、ランダム手法により、乗客獲得のシミュレーションを行った結果について、図９及び図１０に示す。ここで、提案手法とは、上記したように統計データとリアルタイムデータの両方を用いた方法であり、統計手法とは、統計データのみを用いた方法、すなわち、すべてのタクシーに対して、各タクシーが存在するボロノイ領域における最も過去の営業発生頻度が高い地区を目的地とする方法であり（図７参照）、ランダム手法とは、ランダムにタクシーを動かす方法である。
【００５８】
そして、図９はｆ１を用いたモデルに対して、図１０はｆ２を用いたモデルに対して、それぞれ上記各手法を用いた場合の乗客獲得率を示したグラフであり、提案手法を用いた場合を実線で、統計手法を用いた場合を２点鎖線で、ランダム手法を用いた場合を破線で示している。いずれの手法も、マスの総数に対するタクシーの台数が多くなるにつれ、当然、乗客獲得率は上昇することになるが、ｆ１、ｆ２のいずれを用いたモデルに対しても、提案手法が他の手法より乗客獲得率が高くなっている。すなわち、提案手法は他の手法より乗客獲得の確実性が高いと言える。なお、乗客獲得率は次式ハで計算される。
【００５９】
乗客獲得率＝１００×（獲得人数／総発生人数） …ハ
さらに、図１１は、提案手法を用いた場合及び統計手法を用いた場合について、それぞれ、「ｆ１を用いたモデルに対する乗客獲得率」に対する「ｆ２を用いたモデルに対する乗客獲得率」の減少度合い、すなわち、次式ニで得られる減少率を示したグラフであり、提案手法を用いた場合については黒色で、統計手法を用いた場合については灰色（網掛け）で示している。
【００６０】
（ｆ２を用いたモデルに対する乗客獲得率）／（ｆ１を用いたモデルに対する乗客獲得率） …ニ
この図１１から、提案手法の方が統計手法より減少の度合いが小さいことが分かる。ここで、ｆ１は長期間のデータを元にしているので、ｆ１を用いたモデルは客発生の変化が緩やかである。また、ｆ２は短期間のデータを元にしているので、ｆ２を用いたモデルは客発生の変化が急である。したがって、一般に、ｆ２を用いたモデルに対する乗客獲得率は、ｆ１を用いたモデルに対する乗客獲得率よりも低くなるのであるが、提案手法を用いれば、統計手法を用いた場合よりも減少の度合いが小さいことが分かる。すなわち、提案手法は、変化に対する追従性が高いと言える。
【００６１】
また、提案手法は、地区毎に、予想された需要発生頻度に応じた数だけタクシーを割り当てるので、例えば、単に営業発生頻度が高い最寄りの地区を目的地として示す場合のように、需要に対して多過ぎるタクシーが集まってしまうようなことがなく、最適数のタクシーを割り当てることができる。また、このとき、目的地への到達時間が短い順にタクシーを選択するので、タクシーが短い走行距離で目的地に集まることができる。
【００６２】
そして、残りのタクシーについては、タクシー毎に領域を分けて、各領域において最も営業発生頻度の高い地区を、その領域内に存在するタクシーの目的地としているので、タクシーどうしが競合することがなく、タクシーを分散させることができる。そして、ボロノイ分割を用いてタクシー毎に領域を分ければ、効率の良い配車が可能となる。
【００６３】
なお、本発明を適用するシステムの構成は、上記実施形態に示したものに限らず、例えば、図１２及び図１３に示すような構成であってもよい。図１２に示す管理用システム４は、ＡＶＭシステムを含まず、また、パケット通信網８を用いて営業車両に設けられた車両用装置５（図１３参照）と交信するように構成されている。
【００６４】
詳しくは、管理用システム４は、メインサーバ４１、メインサーバ４１に接続されたデータベース４２、データベース４２にそれぞれ接続されたクライアント装置４３、クライアント装置４４、及び、ＡＴＩＳ用装置４５を備えている。なお、クライアント装置４４はＩＣカードから営業データを読み込むことができ、ＡＴＩＳ用装置４５はＡＴＩＳシステム９０に接続され、交通情報を取得することができる。
【００６５】
そして、管理用システム４は、メインサーバ４１に接続されたルーター４７を備えており、ルーター４７は専用線又はＩＳＤＮ回線を介してパケット通信網８に接続されていることから、メインサーバ４１はパケット通信網８を介して営業車両と交信することができる。
【００６６】
一方、車両用装置５は、図１３に示すように、コントローラ５１、コントローラ５１に接続されたモバイルパソコン５２、モバイルパソコン５２に接続されたパケット通信用端末５３、及び、パケット通信用端末５３に接続されたアンテナ５４を備えている。また、車両用装置５は、モバイルパソコン５２にそれぞれ接続されたＧＰＳアンテナ５５、カーナビディスプレイ５６、タクシーメーター５７、カードシステム端末機５８、及び、カードシステム端末機５８に接続されたカード入力装置５９を備えている。
【００６７】
そして、車両用装置５は、ＧＰＳアンテナ５５から得た位置データ、及び、タクシーメーター５７から得た現況データを含むリアルタイムデータを、モバイルパソコン５２からパケット通信用端末５３、アンテナ５４を介して、管理用システム４に送信し、また、モバイルパソコン５２を利用して営業データをＩＣカードに記録する。
【００６８】
一方、管理用システム４は、受信したリアルタイムデータ、及び、ＩＣカードから取得した営業データに基づいて、上記した管理用システム１と同様に、各タクシーの目的地を決定し、支援情報を車両用装置５に送信する。
【００６９】
そして、車両用装置５は、上記した車両用装置２と同様に、カーナビディスプレイ５６に支援情報を表示する。なお、図１３の破線部分に示すように、タクシーメーター５７に文字表示可能なディスプレイ６０を接続し、カーナビディスプレイ５６の代わりにディスプレイ６０に支援情報を文字表示させてもよい。
【００７０】
さらに、車両用装置５は、カード入力装置５９に入力されたデビットカードやクレジットカードの情報を取得して、管理用システム４に送信する。送信されたこれらのカードの情報は、パケット通信網８を介して情報処理センター８０に送信され、クリアリングセンター８１を経て各金融機関８２に送信される。
【００７１】
上記した管理用システム４のように、本発明の管理用システムは、ＡＶＭシステムを用いなくても実現できるが、図１２の破線部分に示すように、簡易ＡＶＭ用サーバー７０及びクライアント装置７１を接続して、各タクシーの位置管理をさせることとしてもよい。さらに、簡易ＡＶＭ用サーバー７０にＣＴＩシステム７２を接続して連動させることとしてもよい。
【００７２】
また、運転手が車両用装置２あるいは車両用装置５から入力等することにより、その時の天候・気温や催されたイベント等に関するデータも営業データに含めて、ＩＣカード等に記録できるように構成してもよい。その場合には、地区別及び時間帯別のみならず、さらに天候・気温別やイベント別等に統計を取ることにより統計データを生成し、そのような統計データから、時間帯毎のみならず、天候・気温毎、イベント毎等の各地区における営業発生頻度を生成するとよい。そして、現在の時間のみならず、現在の天候・気温やイベント等の状況に応じた営業発生頻度を用いて、客の発生を予想すれば、よりきめ細かい状況に応じた予想ができ、予想の確実性を向上させることができる。
【００７３】
すなわち、特許請求の範囲を逸脱しない範囲で、本発明は種々の構成やアルゴリズムを取り得る。
【００７４】
【発明の効果】
本発明によれば、営業の発生状況の変化に対する追従性を高めることができ、実車率の一層の向上を図ることができる。
【００７５】
また、需要に見合う台数の営業車両を配車することができる。
【００７６】
さらに、営業車両の過度の集中を防ぎ、適度に営業車両を分散させることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態にかかる管理用システムの構成図である。
【図２】本発明の一実施形態にかかる車両用装置の構成図である。
【図３】統計データ及びリアルタイムデータのイメージ図である。
【図４】提案手法を説明するための図である。
【図５】リアルタイムデータから需要発生頻度を予想する手法を説明するための図である。
【図６】需要発生頻度の予想に基づいてタクシーの目的地を決定する手法を説明するための図である。
【図７】過去の営業発生頻度に基づいてタクシーの目的地を決定する手法を説明するための図である。
【図８】支援情報の表示例である。
【図９】客の発生頻度にｆ１を用いた場合の乗客獲得率を示すグラフである。
【図１０】客の発生頻度にｆ２を用いた場合の乗客獲得率を示すグラフである。
【図１１】ｆ２を用いた場合の、ｆ１を用いた場合に対する乗客獲得率の減少度合いを示すグラフである。
【図１２】本発明の他の実施形態にかかる管理用システムの構成図である。
【図１３】本発明の他の実施形態にかかる車両用装置の構成図である。
【符号の説明】
１、４…管理用システム
２、５…車両用装置
３…無線基地局用装置
１０…ＡＶＭシステム
１１…メインサーバ
１３…データベース
１６…インターフェース装置
１７…営業データサーバ
２０…コントローラ
２１…タクシー無線機
２３…送受信用アンテナ
２４…ＧＰＳ受信機
２５…ＧＰＳアンテナ
２８…カーナビ

Claims

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